JP2000029499A - 音声符号化装置ならびに音声符号化復号化装置 - Google Patents
音声符号化装置ならびに音声符号化復号化装置Info
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Classifications
-
- G—PHYSICS
- G10—MUSICAL INSTRUMENTS; ACOUSTICS
- G10L—SPEECH ANALYSIS TECHNIQUES OR SPEECH SYNTHESIS; SPEECH RECOGNITION; SPEECH OR VOICE PROCESSING TECHNIQUES; SPEECH OR AUDIO CODING OR DECODING
- G10L19/00—Speech or audio signals analysis-synthesis techniques for redundancy reduction, e.g. in vocoders; Coding or decoding of speech or audio signals, using source filter models or psychoacoustic analysis
- G10L19/04—Speech or audio signals analysis-synthesis techniques for redundancy reduction, e.g. in vocoders; Coding or decoding of speech or audio signals, using source filter models or psychoacoustic analysis using predictive techniques
- G10L19/08—Determination or coding of the excitation function; Determination or coding of the long-term prediction parameters
- G10L19/10—Determination or coding of the excitation function; Determination or coding of the long-term prediction parameters the excitation function being a multipulse excitation
-
- G—PHYSICS
- G10—MUSICAL INSTRUMENTS; ACOUSTICS
- G10L—SPEECH ANALYSIS TECHNIQUES OR SPEECH SYNTHESIS; SPEECH RECOGNITION; SPEECH OR VOICE PROCESSING TECHNIQUES; SPEECH OR AUDIO CODING OR DECODING
- G10L19/00—Speech or audio signals analysis-synthesis techniques for redundancy reduction, e.g. in vocoders; Coding or decoding of speech or audio signals, using source filter models or psychoacoustic analysis
- G10L19/04—Speech or audio signals analysis-synthesis techniques for redundancy reduction, e.g. in vocoders; Coding or decoding of speech or audio signals, using source filter models or psychoacoustic analysis using predictive techniques
- G10L19/16—Vocoder architecture
- G10L19/18—Vocoders using multiple modes
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- Transmission Systems Not Characterized By The Medium Used For Transmission (AREA)
Abstract
(57)【要約】
【課題】 低ビットレートでも良好な音質の得られる音
声符号化装置の提供。 【解決手段】 音声符号化装置のモード判別回路８００
において、サブフレーム毎に入力音声信号から特徴量
を用いてモードを判別し、音源量子化回路３５０におい
て、あらかじめ定められたモードの場合に、非零のパル
スの振幅もしくは極性をあらかじめ計算し、あらかじめ
定められたパルスの位置を時間的にシフトする複数のシ
フト量とゲインを量子化するゲインコードベクトルとの
組み合わせを探索し、再生音声と入力音声との歪みを最
小にするゲインコードベクトルとシフト量の組合せを選
択する。
声符号化装置の提供。 【解決手段】 音声符号化装置のモード判別回路８００
において、サブフレーム毎に入力音声信号から特徴量
を用いてモードを判別し、音源量子化回路３５０におい
て、あらかじめ定められたモードの場合に、非零のパル
スの振幅もしくは極性をあらかじめ計算し、あらかじめ
定められたパルスの位置を時間的にシフトする複数のシ
フト量とゲインを量子化するゲインコードベクトルとの
組み合わせを探索し、再生音声と入力音声との歪みを最
小にするゲインコードベクトルとシフト量の組合せを選
択する。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、音声信号を低いビ
ットレートで高品質に符号化するための音声符号化装置
ならびに音声符号化復号化装置に関するものである。
ットレートで高品質に符号化するための音声符号化装置
ならびに音声符号化復号化装置に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】音声信号を高能率に符号化する方式とし
ては、例えば、M.Schroeder and B.Atal 氏による"Code
-excited linear prediction: High quality speech at
verylow bit rates" (Proc. ICASSP, pp.937-940, 198
5 年）と題した論文（文献１）や、Kleijn 氏らによる"
Improved speech quality and efficient vector quant
ization in SELP" (Proc. ICASSP, pp.155-158,1988
年）と題した論文（文献２）などに記載されているCELP
(Code Excited Linear Predictive Coding ) が知られ
ている。この従来例では、送信側では、フレーム毎（例
えば２０ｍｓ）に音声信号から線形予測（ＬＰＣ）分析
を用いて、音声信号のスペクトル特性を表すスペクトル
パラメータを抽出する。フレームをさらにサブフレーム
（例えば５ｍｓ）に分割し、サブフレーム毎に過去の音
源信号を基に適応コードブックにおけるパラメータ（ピ
ッチ周期に対応する遅延パラメータとゲインパラメー
タ）を抽出し、適応コードブックにより前記サブフレー
ムの音声信号をピッチ予測する。ピッチ予測して求めた
音源信号に対して、予め定められた種類の雑音信号から
なる音源コーブック（ベクトル量子化コードブック）か
ら最適な音源コードベクトルを選択し、最適なゲインを
計算することにより、音源信号を量子化する。音源コー
ドベクトルの選択の仕方は、選択した雑音信号により合
成した信号と、前記残差信号との誤差電力を最小化する
ように行う。そして、選択されたコードベクトルの種類
を表すインデクスとゲインならびに、前記スペクトルパ
ラメータと適応コードブックのパラメータをマルチプレ
クサ部により組み合わせて伝送する。受信側の説明は省
略する。
ては、例えば、M.Schroeder and B.Atal 氏による"Code
-excited linear prediction: High quality speech at
verylow bit rates" (Proc. ICASSP, pp.937-940, 198
5 年）と題した論文（文献１）や、Kleijn 氏らによる"
Improved speech quality and efficient vector quant
ization in SELP" (Proc. ICASSP, pp.155-158,1988
年）と題した論文（文献２）などに記載されているCELP
(Code Excited Linear Predictive Coding ) が知られ
ている。この従来例では、送信側では、フレーム毎（例
えば２０ｍｓ）に音声信号から線形予測（ＬＰＣ）分析
を用いて、音声信号のスペクトル特性を表すスペクトル
パラメータを抽出する。フレームをさらにサブフレーム
（例えば５ｍｓ）に分割し、サブフレーム毎に過去の音
源信号を基に適応コードブックにおけるパラメータ（ピ
ッチ周期に対応する遅延パラメータとゲインパラメー
タ）を抽出し、適応コードブックにより前記サブフレー
ムの音声信号をピッチ予測する。ピッチ予測して求めた
音源信号に対して、予め定められた種類の雑音信号から
なる音源コーブック（ベクトル量子化コードブック）か
ら最適な音源コードベクトルを選択し、最適なゲインを
計算することにより、音源信号を量子化する。音源コー
ドベクトルの選択の仕方は、選択した雑音信号により合
成した信号と、前記残差信号との誤差電力を最小化する
ように行う。そして、選択されたコードベクトルの種類
を表すインデクスとゲインならびに、前記スペクトルパ
ラメータと適応コードブックのパラメータをマルチプレ
クサ部により組み合わせて伝送する。受信側の説明は省
略する。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】前記従来法では音源コ
ードブックから最適な音源コードベクトルを選択するの
に多大な演算量を要するという問題があった。これは、
文献１や２の方法では、音源コードベクトルを選択する
のに、各コードベクトルに対して一旦フィルタリングも
しくは畳み込み演算を行ない、この演算をコードブック
に格納されているコードベクトルの個数だけ繰り返すこ
とに起因する。例えば、コードブックのビット数がＢビ
ットで、次元数がＮのときは、フィルタリングあるいは
畳み込み演算のときのフィルタあるいはインパルス応答
長をＫとすると、演算量は１秒当たり、ＮｘＫｘ２Ｂｘ
８０００／Ｎだけ必要となる。一例として、Ｂ＝１０、
Ｎ＝４０、ｋ＝１０とすると、１秒当たり８１，９２
０，０００回の演算が必要となり、極めて膨大であると
いう問題点があった。
ードブックから最適な音源コードベクトルを選択するの
に多大な演算量を要するという問題があった。これは、
文献１や２の方法では、音源コードベクトルを選択する
のに、各コードベクトルに対して一旦フィルタリングも
しくは畳み込み演算を行ない、この演算をコードブック
に格納されているコードベクトルの個数だけ繰り返すこ
とに起因する。例えば、コードブックのビット数がＢビ
ットで、次元数がＮのときは、フィルタリングあるいは
畳み込み演算のときのフィルタあるいはインパルス応答
長をＫとすると、演算量は１秒当たり、ＮｘＫｘ２Ｂｘ
８０００／Ｎだけ必要となる。一例として、Ｂ＝１０、
Ｎ＝４０、ｋ＝１０とすると、１秒当たり８１，９２
０，０００回の演算が必要となり、極めて膨大であると
いう問題点があった。
【０００４】音源コードブック探索に必要な演算量を低
減する方法として、種々のものが提案されている。例え
ば、ACELP (Argebraic Code Excited Linear Predictio
n )方式が提案されている。これは、例えば、C.Laflamm
e らによる"16 kbps wideband speech coding techniqu
e based on algebraic CELP" と題した論文(Proc. ICAS
SP, pp. 13-16, 1991) （文献３）等を参照することが
できる。文献３の方法によれば、音源信号を複数個のパ
ルスで表し、各パルスの位置をあらかじめ定められたビ
ット数で表し伝送する。ここで、各パルスの振幅は＋
１．０もしくは−１．０に限定されているため、パルス
探索の演算量を大幅に低減化できる。文献３の従来法で
は、演算量を大幅に低減化することが可能となる。
減する方法として、種々のものが提案されている。例え
ば、ACELP (Argebraic Code Excited Linear Predictio
n )方式が提案されている。これは、例えば、C.Laflamm
e らによる"16 kbps wideband speech coding techniqu
e based on algebraic CELP" と題した論文(Proc. ICAS
SP, pp. 13-16, 1991) （文献３）等を参照することが
できる。文献３の方法によれば、音源信号を複数個のパ
ルスで表し、各パルスの位置をあらかじめ定められたビ
ット数で表し伝送する。ここで、各パルスの振幅は＋
１．０もしくは−１．０に限定されているため、パルス
探索の演算量を大幅に低減化できる。文献３の従来法で
は、演算量を大幅に低減化することが可能となる。
【０００５】次に、８ｋｂ／ｓ以上のビットレートでは
良好な音質が得られるが、それ未満のビットレートで
は、特に音声に背景雑音が重畳している場合に、パルス
の個数が充分でなく、符号化音声の背景雑音部分の音質
が極めて劣化するとい問題点があった。この理由として
は、音源信号を複数個のパルスの組合せで表すので、音
声の母音区間では、パルスがピッチの開始点であるピッ
チパルスの近辺に集中するために、少ない個数のパルス
で効率的に表すことができるが、背景雑音のようなラン
ダム信号に対しては、パルスをランダムに立てる必要が
あるため、少ない個数のパルスでは、背景雑音を良好に
表すことは困難であり、ビットレートを低減化し、パル
スの個数が削減されると、背景雑音に対する音質が急激
に劣化していた。
良好な音質が得られるが、それ未満のビットレートで
は、特に音声に背景雑音が重畳している場合に、パルス
の個数が充分でなく、符号化音声の背景雑音部分の音質
が極めて劣化するとい問題点があった。この理由として
は、音源信号を複数個のパルスの組合せで表すので、音
声の母音区間では、パルスがピッチの開始点であるピッ
チパルスの近辺に集中するために、少ない個数のパルス
で効率的に表すことができるが、背景雑音のようなラン
ダム信号に対しては、パルスをランダムに立てる必要が
あるため、少ない個数のパルスでは、背景雑音を良好に
表すことは困難であり、ビットレートを低減化し、パル
スの個数が削減されると、背景雑音に対する音質が急激
に劣化していた。
【０００６】本発明の目的は、上述の問題を解決し、ビ
ットレートが低い場合にも、比較的少ない演算量で、特
に背景雑音に対する音質の劣化の少ない音声符号化方式
を提供することにある。
ットレートが低い場合にも、比較的少ない演算量で、特
に背景雑音に対する音質の劣化の少ない音声符号化方式
を提供することにある。
【０００７】
【課題を解決するための手段】本発明によれば、音声信
号を入力しスペクトルパラメータを求めて量子化するス
ペクトルパラメータ計算部と、過去の量子化された音源
信号から適応コードブックにより遅延とゲインを求め音
声信号を予測して残差を求める適応コードブック部と、
前記スペクトルパラメータを用いて前記音声信号の音源
信号を量子化して出力する音源量子化部とを有する音声
符号化装置において、前記音声信号から特徴を抽出して
モードを判別する判別部と、前記判別部の出力があらか
じめ定められたモードの場合に、音源信号を複数個の非
零のパルスの組合せで表わし、前記音源信号のゲインを
量子化するゲインコードブックを有し、前記音声信号か
ら前記パルスの振幅もしくは極性をあらかじめ算出し、
前記パルスの位置をシフトする複数のシフト量とゲイン
コードブックに格納されたゲインコードベクトルとの組
み合わせについて探索し、入力音声と再生信号との歪み
を最小にするようにシフト量とゲインコードベクトルと
の組合せを選択して出力する音源量子化部と、スペクト
ルパラメータ計算部の出力と判別部の出力と適応コード
ブック部の出力と音源量子化部の出力とを組み合わせて
出力するマルチプレクサ部とを有することを特徴とする
音声符号化装置が得られる。
号を入力しスペクトルパラメータを求めて量子化するス
ペクトルパラメータ計算部と、過去の量子化された音源
信号から適応コードブックにより遅延とゲインを求め音
声信号を予測して残差を求める適応コードブック部と、
前記スペクトルパラメータを用いて前記音声信号の音源
信号を量子化して出力する音源量子化部とを有する音声
符号化装置において、前記音声信号から特徴を抽出して
モードを判別する判別部と、前記判別部の出力があらか
じめ定められたモードの場合に、音源信号を複数個の非
零のパルスの組合せで表わし、前記音源信号のゲインを
量子化するゲインコードブックを有し、前記音声信号か
ら前記パルスの振幅もしくは極性をあらかじめ算出し、
前記パルスの位置をシフトする複数のシフト量とゲイン
コードブックに格納されたゲインコードベクトルとの組
み合わせについて探索し、入力音声と再生信号との歪み
を最小にするようにシフト量とゲインコードベクトルと
の組合せを選択して出力する音源量子化部と、スペクト
ルパラメータ計算部の出力と判別部の出力と適応コード
ブック部の出力と音源量子化部の出力とを組み合わせて
出力するマルチプレクサ部とを有することを特徴とする
音声符号化装置が得られる。
【０００８】本発明によれば、音声信号を入力しスペク
トルパラメータを求めて量子化するスペクトルパラメー
タ計算部と、過去の量子化された音源信号から適応コー
ドブックにより遅延とゲインを求め音声信号を予測して
残差を求める適応コードブック部と、前記スペクトルパ
ラメータを用いて前記音声信号の音源信号を量子化して
出力する音源量子化部とを有する音声符号化装置におい
て、前記音声信号から特徴を抽出してモードを判別する
判別部と、前記判別部の出力があらかじめ定められたモ
ードの場合に音源信号を複数個の非零のパルスの組合せ
で表わし、前記音源信号のゲインを量子化するゲインコ
ードブックを有し、あらかじめ定められた規則により前
記パルスの位置をすくなくとも１セット発生し、前記パ
ルスの振幅もしくは極性を前記音声信号からあらかじめ
算出し、前記パルスの位置とゲインコードブックに格納
されたゲインコードベクトルとの組み合わせについて探
索し、入力音声と再生信号との歪みを最小にするように
位置とゲインコードベクトルとの組合せを選択して出力
する音源量子化部と、スペクトルパラメータ計算部の出
力と前記判別部の出力と適応コードブック部の出力と音
源量子化部の出力とを組み合わせて出力するマルチプレ
クサ部とを有することを特徴とする音声符号化装置が得
られる。
トルパラメータを求めて量子化するスペクトルパラメー
タ計算部と、過去の量子化された音源信号から適応コー
ドブックにより遅延とゲインを求め音声信号を予測して
残差を求める適応コードブック部と、前記スペクトルパ
ラメータを用いて前記音声信号の音源信号を量子化して
出力する音源量子化部とを有する音声符号化装置におい
て、前記音声信号から特徴を抽出してモードを判別する
判別部と、前記判別部の出力があらかじめ定められたモ
ードの場合に音源信号を複数個の非零のパルスの組合せ
で表わし、前記音源信号のゲインを量子化するゲインコ
ードブックを有し、あらかじめ定められた規則により前
記パルスの位置をすくなくとも１セット発生し、前記パ
ルスの振幅もしくは極性を前記音声信号からあらかじめ
算出し、前記パルスの位置とゲインコードブックに格納
されたゲインコードベクトルとの組み合わせについて探
索し、入力音声と再生信号との歪みを最小にするように
位置とゲインコードベクトルとの組合せを選択して出力
する音源量子化部と、スペクトルパラメータ計算部の出
力と前記判別部の出力と適応コードブック部の出力と音
源量子化部の出力とを組み合わせて出力するマルチプレ
クサ部とを有することを特徴とする音声符号化装置が得
られる。
【０００９】本発明によれば、符号化側では、音声信号
を入力しスペクトルパラメータを求めて量子化するスペ
クトルパラメータ計算部と、過去の量子化された音源信
号から適応コードブックにより遅延とゲインを求め音声
信号を予測して残差を求める適応コードブック部と、前
記スペクトルパラメータを用いて前記音声信号の音源信
号を量子化して出力する音源量子化部とを有する音声符
号化装置において、前記音声信号から特徴を抽出してモ
ードを判別する判別部と、前記判別部の出力があらかじ
め定められたモードの場合に、音源信号を複数個の非零
のパルスの組合せで表わし、前記音源信号のゲインを量
子化するゲインコードブックを有し、前記音声信号から
前記パルスの振幅もしくは極性をあらかじめ算出し、前
記パルスの位置をシフトする複数のシフト量とゲインコ
ードブックに格納されたゲインコードベクトルとの組み
合わせについて探索し、入力音声と再生信号との歪みを
最小にするようにシフト量とゲインコードベクトルとの
組合せを選択して出力する音源量子化部と、スペクトル
パラメータ計算部の出力と判別部の出力と適応コードブ
ック部の出力と音源量子化部の出力とを組み合わせて出
力するマルチプレクサ部とを有し、復号化側では、スペ
クトルパラメータに関する情報と判別信号に関する情報
と適応コードブックに関する情報と音源信号に関する情
報を入力し分離するデマルチプレクサ部と、前記判別信
号があらかじめ定められたモードの場合に、音源信号を
適応コードベクトルと複数個の非零のパルスの組合せと
位置をシフトさせるシフト量とゲインコードベクトルか
ら構成して発生させる音源信号発生部と、スペクトルパ
ラメータにより構成され前記音源信号を入力し再生信号
を出力する合成フィルタ部とを有することを特徴とする
音声符号化復号化装置が得られる。
を入力しスペクトルパラメータを求めて量子化するスペ
クトルパラメータ計算部と、過去の量子化された音源信
号から適応コードブックにより遅延とゲインを求め音声
信号を予測して残差を求める適応コードブック部と、前
記スペクトルパラメータを用いて前記音声信号の音源信
号を量子化して出力する音源量子化部とを有する音声符
号化装置において、前記音声信号から特徴を抽出してモ
ードを判別する判別部と、前記判別部の出力があらかじ
め定められたモードの場合に、音源信号を複数個の非零
のパルスの組合せで表わし、前記音源信号のゲインを量
子化するゲインコードブックを有し、前記音声信号から
前記パルスの振幅もしくは極性をあらかじめ算出し、前
記パルスの位置をシフトする複数のシフト量とゲインコ
ードブックに格納されたゲインコードベクトルとの組み
合わせについて探索し、入力音声と再生信号との歪みを
最小にするようにシフト量とゲインコードベクトルとの
組合せを選択して出力する音源量子化部と、スペクトル
パラメータ計算部の出力と判別部の出力と適応コードブ
ック部の出力と音源量子化部の出力とを組み合わせて出
力するマルチプレクサ部とを有し、復号化側では、スペ
クトルパラメータに関する情報と判別信号に関する情報
と適応コードブックに関する情報と音源信号に関する情
報を入力し分離するデマルチプレクサ部と、前記判別信
号があらかじめ定められたモードの場合に、音源信号を
適応コードベクトルと複数個の非零のパルスの組合せと
位置をシフトさせるシフト量とゲインコードベクトルか
ら構成して発生させる音源信号発生部と、スペクトルパ
ラメータにより構成され前記音源信号を入力し再生信号
を出力する合成フィルタ部とを有することを特徴とする
音声符号化復号化装置が得られる。
【００１０】本発明によれば、符号化側では、音声信号
を入力しスペクトルパラメータを求めて量子化するスペ
クトルパラメータ計算部と、過去の量子化された音源信
号から適応コードブックにより遅延とゲインを求め音声
信号を予測して残差を求める適応コードブック部と、前
記スペクトルパラメータを用いて前記音声信号の音源信
号を量子化して出力する音源量子化部とを有する音声符
号化装置において、前記音声信号から特徴を抽出してモ
ードを判別する判別部と、前記判別部の出力があらかじ
め定められたモードの場合に音源信号を複数個の非零の
パルスの組合せで表わし、前記音源信号のゲインを量子
化するゲインコードブックを有し、あらかじめ定められ
た規則により前記パルスの位置をすくなくとも１セット
発生し、前記パルスの振幅もしくは極性を前記音声信号
からあらかじめ算出し、前記パルスの位置とゲインコー
ドブックに格納されたゲインコードベクトルとの組み合
わせについて探索し、入力音声と再生信号との歪みを最
小にするように位置とゲインコードベクトルとの組合せ
を選択して出力する音源量子化部と、スペクトルパラメ
ータ計算部の出力と前記判別部の出力と適応コードブッ
ク部の出力と音源量子化部の出力とを組み合わせて出力
するマルチプレクサ部とを有し、復号化側では、スペク
トルパラメータに関する情報と判別信号に関する情報と
適応コードブックに関する情報と音源信号に関する情報
を入力し分離するデマルチプレクサ部と、前記判別信号
があらかじめ定められたモードの場合に、音源信号を適
応コードベクトルと選択されたパルスの位置に複数個の
非零のパルスを発生させさらにゲインコードベクトルを
用いて音源信号を発生させる音源信号発生部と、スペク
トルパラメータにより構成され前記音源信号を入力し再
生信号を出力する合成フィルタ部とを有することを特徴
とする音声符号化復号化装置が得られる。
を入力しスペクトルパラメータを求めて量子化するスペ
クトルパラメータ計算部と、過去の量子化された音源信
号から適応コードブックにより遅延とゲインを求め音声
信号を予測して残差を求める適応コードブック部と、前
記スペクトルパラメータを用いて前記音声信号の音源信
号を量子化して出力する音源量子化部とを有する音声符
号化装置において、前記音声信号から特徴を抽出してモ
ードを判別する判別部と、前記判別部の出力があらかじ
め定められたモードの場合に音源信号を複数個の非零の
パルスの組合せで表わし、前記音源信号のゲインを量子
化するゲインコードブックを有し、あらかじめ定められ
た規則により前記パルスの位置をすくなくとも１セット
発生し、前記パルスの振幅もしくは極性を前記音声信号
からあらかじめ算出し、前記パルスの位置とゲインコー
ドブックに格納されたゲインコードベクトルとの組み合
わせについて探索し、入力音声と再生信号との歪みを最
小にするように位置とゲインコードベクトルとの組合せ
を選択して出力する音源量子化部と、スペクトルパラメ
ータ計算部の出力と前記判別部の出力と適応コードブッ
ク部の出力と音源量子化部の出力とを組み合わせて出力
するマルチプレクサ部とを有し、復号化側では、スペク
トルパラメータに関する情報と判別信号に関する情報と
適応コードブックに関する情報と音源信号に関する情報
を入力し分離するデマルチプレクサ部と、前記判別信号
があらかじめ定められたモードの場合に、音源信号を適
応コードベクトルと選択されたパルスの位置に複数個の
非零のパルスを発生させさらにゲインコードベクトルを
用いて音源信号を発生させる音源信号発生部と、スペク
トルパラメータにより構成され前記音源信号を入力し再
生信号を出力する合成フィルタ部とを有することを特徴
とする音声符号化復号化装置が得られる。
【００１１】
【発明の実施の形態】図１は本発明による音声符号化装
置の一実施例を示すブロック図である。
置の一実施例を示すブロック図である。
【００１２】図において、入力端子１００から音声信号
を入力し、フレーム分割回路１１０では音声信号をフレ
ーム（例えば２０ｍｓ）毎に分割し、サブフレーム分割
回路１２０では、フレームの音声信号をフレームよりも
短いサブフレーム（例えば５ｍｓ）に分割する。
を入力し、フレーム分割回路１１０では音声信号をフレ
ーム（例えば２０ｍｓ）毎に分割し、サブフレーム分割
回路１２０では、フレームの音声信号をフレームよりも
短いサブフレーム（例えば５ｍｓ）に分割する。
【００１３】スペクトルパラメータ計算回路２００で
は、少なくとも一つのサブフレームの音声信号に対し
て、サブフレーム長よりも長い窓（例えば２４ｍｓ）を
かけて音声を切り出してスペクトルパラメータをあらか
じめ定められた次数（例えばＰ＝１０次）計算する。こ
こでスペクトルパラメータの計算には、周知のＬＰＣ分
析や、Ｂｕｒｇ分析等を用いることができる。ここで
は、Ｂｕｒｇ分析を用いることとする。Ｂｕｒｇ分析の
詳細については、中溝著による“信号解析とシステム同
定”と題した単行本（コロナ社１９８８年刊）の８２〜
８７頁（文献４）等に記載されているので説明は略す
る。さらにスペクトルパラメータ計算部では、Ｂｕｒｇ
法により計算された線形予測係数αｉ（ｉ＝１，…，１
０）を量子化や補間に適したＬＳＰ ラメータに変換す
る。ここで、線形予測係数からＬＳＰへの変換は、菅村
他による”線スペクトル対（ＬＳＰ）音声分析合成方式
による音声情報圧縮”と題した論文（電子通信学会論文
誌、J64-A、pp.599-606、1981年 ）（文献５）を参照する
ことができる。例えば、第２、４サブフレームでＢｕｒ
ｇ法により求めた線形予測係数を、ＬＳＰパラメータに
変換し、第１、３サブフレームのＬＳＰを直線補間によ
り求めて、第１、３サブフレームのＬＳＰを逆変換して
線形予測係数に戻し、第１−４サブフレームの線形予測
係数αｉｌ（ｉ＝１，…，１０，ｌ＝１，…，５）を聴
感重み付け回路２３０に出力する。また、第４サブフレ
ームのＬＳＰをスペクトルパラメータ量子化回路２１０
へ出力する。
は、少なくとも一つのサブフレームの音声信号に対し
て、サブフレーム長よりも長い窓（例えば２４ｍｓ）を
かけて音声を切り出してスペクトルパラメータをあらか
じめ定められた次数（例えばＰ＝１０次）計算する。こ
こでスペクトルパラメータの計算には、周知のＬＰＣ分
析や、Ｂｕｒｇ分析等を用いることができる。ここで
は、Ｂｕｒｇ分析を用いることとする。Ｂｕｒｇ分析の
詳細については、中溝著による“信号解析とシステム同
定”と題した単行本（コロナ社１９８８年刊）の８２〜
８７頁（文献４）等に記載されているので説明は略す
る。さらにスペクトルパラメータ計算部では、Ｂｕｒｇ
法により計算された線形予測係数αｉ（ｉ＝１，…，１
０）を量子化や補間に適したＬＳＰ ラメータに変換す
る。ここで、線形予測係数からＬＳＰへの変換は、菅村
他による”線スペクトル対（ＬＳＰ）音声分析合成方式
による音声情報圧縮”と題した論文（電子通信学会論文
誌、J64-A、pp.599-606、1981年 ）（文献５）を参照する
ことができる。例えば、第２、４サブフレームでＢｕｒ
ｇ法により求めた線形予測係数を、ＬＳＰパラメータに
変換し、第１、３サブフレームのＬＳＰを直線補間によ
り求めて、第１、３サブフレームのＬＳＰを逆変換して
線形予測係数に戻し、第１−４サブフレームの線形予測
係数αｉｌ（ｉ＝１，…，１０，ｌ＝１，…，５）を聴
感重み付け回路２３０に出力する。また、第４サブフレ
ームのＬＳＰをスペクトルパラメータ量子化回路２１０
へ出力する。
【００１４】スペクトルパラメータ量子化回路２１０で
は、あらかじめ定められたサブフレームのＬＳＰパラメ
ータを効率的に量子化し、下式の歪みを最小化する量子
化値を出力する。
は、あらかじめ定められたサブフレームのＬＳＰパラメ
ータを効率的に量子化し、下式の歪みを最小化する量子
化値を出力する。
【００１５】
【数１】
【００１６】ここで、ＬＳＰ（ｉ），ＱＬＳＰ（ｉ）
ｊ、Ｗ（ｉ）はそれぞれ、量子化前のｉ次目のＬＳＰ、
量子化後のｊ番目の結果、重み係数である。
ｊ、Ｗ（ｉ）はそれぞれ、量子化前のｉ次目のＬＳＰ、
量子化後のｊ番目の結果、重み係数である。
【００１７】以下では、量子化法として、ベクトル量子
化を用いるものとし、第４サブフレームのＬＳＰパラメ
ータを量子化するものとする。ＬＳＰパラメータのベク
トル量子化の手法は周知の手法を用いることができる。
具体的な方法は例えば、特開平４−１７１５００号公報
（特願平２−２９７６００号）（文献６）や特開平４−
３６３０００号公報（特願平３−２６１９２５号）（文
献７）や、特開平５−６１９９号公報（特願平３−１５
５０４９号）（文献８）や、T.Nomura et al.,による"L
SP Coding Using VQ-SVQ With Interpolation in 4.07
5 kbps M-LCELP Speech Coder"と題した論文(Proc. Mob
ile Multimedia Communications, pp.B.2.5,1993）（文
献９）等を参照できるのでここでは説明は略する。
化を用いるものとし、第４サブフレームのＬＳＰパラメ
ータを量子化するものとする。ＬＳＰパラメータのベク
トル量子化の手法は周知の手法を用いることができる。
具体的な方法は例えば、特開平４−１７１５００号公報
（特願平２−２９７６００号）（文献６）や特開平４−
３６３０００号公報（特願平３−２６１９２５号）（文
献７）や、特開平５−６１９９号公報（特願平３−１５
５０４９号）（文献８）や、T.Nomura et al.,による"L
SP Coding Using VQ-SVQ With Interpolation in 4.07
5 kbps M-LCELP Speech Coder"と題した論文(Proc. Mob
ile Multimedia Communications, pp.B.2.5,1993）（文
献９）等を参照できるのでここでは説明は略する。
【００１８】また、スペクトルパラメータ量子化回路２
１０では、第４サブフレームで量子化したＬＳＰパラメ
ータをもとに、第１〜第４サブフレームのＬＳＰパラメ
ータを復元する。ここでは、現フレームの第４サブフレ
ームの量子化ＬＳＰパラメータと１つ過去のフレームの
第４サブフレームの量子化ＬＳＰを直線補間して、第１
〜第３サブフレームのＬＳＰを復元する。ここで、量子
化前のＬＳＰと量子化後のＬＳＰとの誤差電力を最小化
するコードベクトルを１種類選択した後に、直線補間に
より第１〜第４サブフレームのＬＳＰを復元できる。さ
らに性能を向上させるためには、前記誤差電力を最小化
するコードベクトルを複数候補選択したのちに、各々の
候補について、累積歪を評価し、累積歪を最小化する候
補と補間ＬＳＰの組を選択するようにすることができ
る。詳細は、例えば、特願平５−８７３７号明細書（文
献１０）を参照することができる。
１０では、第４サブフレームで量子化したＬＳＰパラメ
ータをもとに、第１〜第４サブフレームのＬＳＰパラメ
ータを復元する。ここでは、現フレームの第４サブフレ
ームの量子化ＬＳＰパラメータと１つ過去のフレームの
第４サブフレームの量子化ＬＳＰを直線補間して、第１
〜第３サブフレームのＬＳＰを復元する。ここで、量子
化前のＬＳＰと量子化後のＬＳＰとの誤差電力を最小化
するコードベクトルを１種類選択した後に、直線補間に
より第１〜第４サブフレームのＬＳＰを復元できる。さ
らに性能を向上させるためには、前記誤差電力を最小化
するコードベクトルを複数候補選択したのちに、各々の
候補について、累積歪を評価し、累積歪を最小化する候
補と補間ＬＳＰの組を選択するようにすることができ
る。詳細は、例えば、特願平５−８７３７号明細書（文
献１０）を参照することができる。
【００１９】以上により復元した第１−３サブフレーム
のＬＳＰと第４サブフレームの量子化ＬＳＰをサブフレ
ーム毎に線形予測係数αｉｌ（ｉ＝１，…，１０，ｌ＝
１，…，５）に変換し、インパルス応答計算回路３１０
へ出力する。また、第４サブフレームの量子化ＬＳＰの
コードベクトルを表すインデクスをマルチプレクサ４０
０に出力する。
のＬＳＰと第４サブフレームの量子化ＬＳＰをサブフレ
ーム毎に線形予測係数αｉｌ（ｉ＝１，…，１０，ｌ＝
１，…，５）に変換し、インパルス応答計算回路３１０
へ出力する。また、第４サブフレームの量子化ＬＳＰの
コードベクトルを表すインデクスをマルチプレクサ４０
０に出力する。
【００２０】聴感重み付け回路２３０は、スペクトルパ
ラメータ計算回路２００から、各サブフレーム毎に量子
化前の線形予測係数αｉｌ（ｉ＝１，…，１０，ｌ＝
１，…，５）を入力し、前記文献１にもとづき、サブフ
レームの音声信号に対して聴感重み付けを行い、聴感重
み付け信号を出力する。
ラメータ計算回路２００から、各サブフレーム毎に量子
化前の線形予測係数αｉｌ（ｉ＝１，…，１０，ｌ＝
１，…，５）を入力し、前記文献１にもとづき、サブフ
レームの音声信号に対して聴感重み付けを行い、聴感重
み付け信号を出力する。
【００２１】応答信号計算回路２４０は、スペクトルパ
ラメータ計算回路２００から、各サブフレーム毎に線形
予測係数αｉｌを入力し、スペクトルパラメータ量子化
回路２１０から、量子化、補間して復元した線形予測係
数αｉｌをサブフレーム毎に入力し、保存されているフ
ィルタメモリの値を用いて、入力信号を零ｄ（ｎ）＝０
とした応答信号を１サブフレーム分計算し、減算器２３
５へ出力する。ここで、応答信号ｘｚ（ｎ）は下式で表
される。
ラメータ計算回路２００から、各サブフレーム毎に線形
予測係数αｉｌを入力し、スペクトルパラメータ量子化
回路２１０から、量子化、補間して復元した線形予測係
数αｉｌをサブフレーム毎に入力し、保存されているフ
ィルタメモリの値を用いて、入力信号を零ｄ（ｎ）＝０
とした応答信号を１サブフレーム分計算し、減算器２３
５へ出力する。ここで、応答信号ｘｚ（ｎ）は下式で表
される。
【００２２】
【数２】
【００２３】ここでＮはサブフレーム長を示す。γは、
聴感重み付け量を制御する重み係数であり、下記の式
（７）と同一の値である。ｓｗ（ｎ）、ｐ（ｎ）は、そ
れぞれ、重み付け信号計算回路の出力信号、後述の式
（７）における右辺第１項のフィルタの分母の項の出力
信号をそれぞれ示す。
聴感重み付け量を制御する重み係数であり、下記の式
（７）と同一の値である。ｓｗ（ｎ）、ｐ（ｎ）は、そ
れぞれ、重み付け信号計算回路の出力信号、後述の式
（７）における右辺第１項のフィルタの分母の項の出力
信号をそれぞれ示す。
【００２４】減算器２３５は、下式により、聴感重み付
け信号から応答信号を１サブフレーム分減算し、ｘ’ｗ
（ｎ）を適応コードブック回路３００へ出力する。
け信号から応答信号を１サブフレーム分減算し、ｘ’ｗ
（ｎ）を適応コードブック回路３００へ出力する。
【００２５】
【数３】
【００２６】インパルス応答計算回路３１０は、ｚ変換
が下式で表される聴感重み付けフィルタのインパルス応
答ｈｗ（ｎ）をあらかじめ定められた点数Ｌだけ計算
し、適応コードブック回路５００、音源量子化回路３５
０へ出力する。
が下式で表される聴感重み付けフィルタのインパルス応
答ｈｗ（ｎ）をあらかじめ定められた点数Ｌだけ計算
し、適応コードブック回路５００、音源量子化回路３５
０へ出力する。
【００２７】
【数４】
【００２８】モード判別回路８００は、フレーム分割回
路の出力信号を用いて、特徴量を抽出し、フレーム毎に
モードの判別を行う。ここで、特徴としては、ピッチ予
測ゲインを用いることができる。サブフレーム毎に求め
たピッチ予測ゲインをフレーム全体で平均し、この値と
あらかじめ定められた複数のしきい値を比較し、あらか
じめ定められた複数のモードに分類する。ここでは、一
例として、モードの種類は４とする。この場合、モード
０、１、２、３は、それぞれ、無声区間、過渡区間、弱
い有声区間、強い有声区間にほぼ対応するものとする。
モード判別情報を音源量子化回路３５０とゲイン量子化
回路３６５とマルチプレクサ４００へ出力する。
路の出力信号を用いて、特徴量を抽出し、フレーム毎に
モードの判別を行う。ここで、特徴としては、ピッチ予
測ゲインを用いることができる。サブフレーム毎に求め
たピッチ予測ゲインをフレーム全体で平均し、この値と
あらかじめ定められた複数のしきい値を比較し、あらか
じめ定められた複数のモードに分類する。ここでは、一
例として、モードの種類は４とする。この場合、モード
０、１、２、３は、それぞれ、無声区間、過渡区間、弱
い有声区間、強い有声区間にほぼ対応するものとする。
モード判別情報を音源量子化回路３５０とゲイン量子化
回路３６５とマルチプレクサ４００へ出力する。
【００２９】適応コードブック回路５００では、ゲイン
量子化回路３６５から過去の音源信号ｖ（ｎ）を、減算
器２３５から出力信号ｘ’ｗ（ｎ）を、インパルス応答
計算回路３１０から聴感重み付けインパルス応答ｈｗ
（ｎ）を入力する。ピッチに対応する遅延Ｔを下式の歪
みを最小化するように求め、遅延を表すインデクスをマ
ルチプレクサ４００に出力する。
量子化回路３６５から過去の音源信号ｖ（ｎ）を、減算
器２３５から出力信号ｘ’ｗ（ｎ）を、インパルス応答
計算回路３１０から聴感重み付けインパルス応答ｈｗ
（ｎ）を入力する。ピッチに対応する遅延Ｔを下式の歪
みを最小化するように求め、遅延を表すインデクスをマ
ルチプレクサ４００に出力する。
【００３０】
【数５】
【００３１】式（８）において、記号＊は畳み込み演算
を表す。
を表す。
【００３２】次に、ゲインβを下式に従い求める。
【００３３】
【数６】
【００３４】ここで、女性音や、子供の声に対して、遅
延の抽出精度を向上させるために、遅延を整数サンプル
ではなく、小数サンプル値で求めてもよい。具体的な方
法は、例えば、P.Kroon らによる、"Pitch pre-dictors
with high temporal resolution"と題した論文（Proc.
ICASSP, pp.661-664, 1990 年）（文献１１）等を参照
することができる。さらに、適応コードブック回路５０
０では式（１０）に従いピッチ予測を行ない、予測残差
信号ｅｗ（ｎ）を音源量子化回路３５０へ出力する。
延の抽出精度を向上させるために、遅延を整数サンプル
ではなく、小数サンプル値で求めてもよい。具体的な方
法は、例えば、P.Kroon らによる、"Pitch pre-dictors
with high temporal resolution"と題した論文（Proc.
ICASSP, pp.661-664, 1990 年）（文献１１）等を参照
することができる。さらに、適応コードブック回路５０
０では式（１０）に従いピッチ予測を行ない、予測残差
信号ｅｗ（ｎ）を音源量子化回路３５０へ出力する。
【００３５】
【数７】
【００３６】音源量子化回路３５０では、モード判別情
報を入力し、モードにより、音源信号の量子化方法を切
り替える。
報を入力し、モードにより、音源信号の量子化方法を切
り替える。
【００３７】モード１、２、３では、Ｍ個のパルスをた
てるとものする。モード１、２、３では、パルスの振幅
をＭパルス分まとめて量子化するための、Ｂビットの振
幅コードブック、もしくは極性コードブックを有してい
るものとする。以下では、極性コードブックを用いる場
合の説明を行なう。この極性コードブックは、音源コー
ドブック３５１に格納されている。
てるとものする。モード１、２、３では、パルスの振幅
をＭパルス分まとめて量子化するための、Ｂビットの振
幅コードブック、もしくは極性コードブックを有してい
るものとする。以下では、極性コードブックを用いる場
合の説明を行なう。この極性コードブックは、音源コー
ドブック３５１に格納されている。
【００３８】有声では、音源量子化回路３５０は、コー
ドブック３５１に格納された各極性コードベクトルを読
みだし、各コードベクトルに対して位置をあてはめ、式
（１１）を最小化するコードベクトルと位置の組合せを
複数セット選択する。
ドブック３５１に格納された各極性コードベクトルを読
みだし、各コードベクトルに対して位置をあてはめ、式
（１１）を最小化するコードベクトルと位置の組合せを
複数セット選択する。
【００３９】
【数８】
【００４０】ここで、ｈｗ（ｎ）は、聴感重み付けイン
パルス応答である。式（１１）を最小化するには、式
（１２）を最大化する極性コードベクトルｇｉｋと位置
ｍｉの組合せを求めれば良い。
パルス応答である。式（１１）を最小化するには、式
（１２）を最大化する極性コードベクトルｇｉｋと位置
ｍｉの組合せを求めれば良い。
【００４１】
【数９】
【００４２】または、式（１３）を最大化するように選
択しても良い。この方が分子の計算に要する演算量が低
減化される。
択しても良い。この方が分子の計算に要する演算量が低
減化される。
【００４３】
【数１０】
【００４４】ここで、モード１−３の場合の各パルスの
とり得る位置は、演算量削減のため、文献３に示すよう
に、拘束することができる。一例として、Ｎ＝４０，Ｍ
＝５とすると、各パルスのとり得る位置は表１のように
なる。
とり得る位置は、演算量削減のため、文献３に示すよう
に、拘束することができる。一例として、Ｎ＝４０，Ｍ
＝５とすると、各パルスのとり得る位置は表１のように
なる。
【００４５】
【表１】
【００４６】極性コードベクトルの探索終了後、選択さ
れた複数セットの極性コードベクトルと位置の組み合わ
せをゲイン量子化回路３６５に出力する。
れた複数セットの極性コードベクトルと位置の組み合わ
せをゲイン量子化回路３６５に出力する。
【００４７】あらかじめ定められたモード（この例では
モード０）では、表２のように、パルスの位置を一定の
間隔で定め、パルス全体の位置をシフトさせるための複
数のシフト量をさだめておく。以下の例の場合は、位置
を１サンプルずつシフトさせるとして、４種類のシフト
量（シフト０，シフト１，シフト２，シフト３）を用い
る。また、この場合はシフト量を２ビットで量子化して
伝送する。表２において、シフト量０の場合は基本的な
パルスの位置を表す。シフト量１、２、３の場合は、シ
フト量０の場合のパルス位置を一律にそれぞれ、１サン
プル、２サンプル、３サンプルシフトしたものである。
これらの４種類のシフト量を本実施例では用いることに
するが、シフト量の種類、シフトサンプル数は任意に設
定できる。
モード０）では、表２のように、パルスの位置を一定の
間隔で定め、パルス全体の位置をシフトさせるための複
数のシフト量をさだめておく。以下の例の場合は、位置
を１サンプルずつシフトさせるとして、４種類のシフト
量（シフト０，シフト１，シフト２，シフト３）を用い
る。また、この場合はシフト量を２ビットで量子化して
伝送する。表２において、シフト量０の場合は基本的な
パルスの位置を表す。シフト量１、２、３の場合は、シ
フト量０の場合のパルス位置を一律にそれぞれ、１サン
プル、２サンプル、３サンプルシフトしたものである。
これらの４種類のシフト量を本実施例では用いることに
するが、シフト量の種類、シフトサンプル数は任意に設
定できる。
【００４８】
【表２】
【００４９】表２の各シフト量及び各パルス位置に対す
る極性を、式（１４）からあらかじめ求めておく。
る極性を、式（１４）からあらかじめ求めておく。
【００５０】各シフト量毎に、表２に示す位置とそれに
対応する極性を、ゲイン量子化回路３６５に出力する。
対応する極性を、ゲイン量子化回路３６５に出力する。
【００５１】ゲイン量子化回路３６５は、モード判別回
路８００からモード判別情報を入力する。音源量子化回
路３５０から、モード１−３では、複数セットの極性コ
ードベクトルとパルス位置の組み合わせを入力し、モー
ド０では、シフト量毎にパルスの位置とそれに対応する
極性の組み合わせを入力する。
路８００からモード判別情報を入力する。音源量子化回
路３５０から、モード１−３では、複数セットの極性コ
ードベクトルとパルス位置の組み合わせを入力し、モー
ド０では、シフト量毎にパルスの位置とそれに対応する
極性の組み合わせを入力する。
【００５２】ゲイン量子化回路３６５は、ゲインコード
ブック３８０からゲインコードベクトルを読みだし、モ
ード１−３では、選択された複数セットの極性コードベ
クトルと位置の組み合わせに対して、式（１５）を最小
化するようにゲインコードベクトルを探索し、歪みを最
小化するゲインコードベクトル、極性コードベクトルと
位置の組み合わせを１種類選択する。
ブック３８０からゲインコードベクトルを読みだし、モ
ード１−３では、選択された複数セットの極性コードベ
クトルと位置の組み合わせに対して、式（１５）を最小
化するようにゲインコードベクトルを探索し、歪みを最
小化するゲインコードベクトル、極性コードベクトルと
位置の組み合わせを１種類選択する。
【００５３】
【数１１】
【００５４】ここでは、適応コードブックのゲインとパ
ルスで表した音源のゲインの両者を同時にベクトル量子
化する例について示した。選択された極性コードベクト
ルを表すインデクス、位置を表す符号、ゲインコードベ
クトルを表すインデクスをマルチプレクサ４００に出力
する。
ルスで表した音源のゲインの両者を同時にベクトル量子
化する例について示した。選択された極性コードベクト
ルを表すインデクス、位置を表す符号、ゲインコードベ
クトルを表すインデクスをマルチプレクサ４００に出力
する。
【００５５】判別情報がモード０の場合は、複数のシフ
ト量と各シフト量の場合の各位置に対応した極性を入力
し、ゲインコードベクトルを探索し、式（１６）を最小
化するようにゲインコードベクトルとシフト量を１種類
選択する。
ト量と各シフト量の場合の各位置に対応した極性を入力
し、ゲインコードベクトルを探索し、式（１６）を最小
化するようにゲインコードベクトルとシフト量を１種類
選択する。
【００５６】
【数１２】
【００５７】ここで、βｋ、Ｇ’ｋは、ゲインコードブ
ック３８０に格納された２次元ゲインコードブックにお
けるｋ番目のコードベクトルである。また、δ（ｊ）は
ｊ番目のシフト量を示し、ｇ’ｋは選択されたゲインコ
ードベクトルを表す。選択されたゲインコードベクトル
を表すインデクスとシフト量を表す符号をマルチプレク
サ４００に出力する。
ック３８０に格納された２次元ゲインコードブックにお
けるｋ番目のコードベクトルである。また、δ（ｊ）は
ｊ番目のシフト量を示し、ｇ’ｋは選択されたゲインコ
ードベクトルを表す。選択されたゲインコードベクトル
を表すインデクスとシフト量を表す符号をマルチプレク
サ４００に出力する。
【００５８】なお、モード１−３では、複数パルスの振
幅を量子化するためのコードブックを、音声信号を用い
てあらかじめ学習して格納しておくこともできる。コー
ドブックの学習法は、例えば、Linde 氏らによる"An al
gorithm for vector quantization design," と題した
論文(IEEE Trans. Commun., pp.84-95, January, 1980)
（文献１２）等を参照できる。
幅を量子化するためのコードブックを、音声信号を用い
てあらかじめ学習して格納しておくこともできる。コー
ドブックの学習法は、例えば、Linde 氏らによる"An al
gorithm for vector quantization design," と題した
論文(IEEE Trans. Commun., pp.84-95, January, 1980)
（文献１２）等を参照できる。
【００５９】重み付け信号計算回路３６０は、モード判
別情報とそれぞれのインデクスを入力し、インデクスか
らそれに対応するコードベクトルを読みだす。モード１
−３の場合は、式（１７）にもとづき駆動音源信号ｖ
（ｎ）を求める。
別情報とそれぞれのインデクスを入力し、インデクスか
らそれに対応するコードベクトルを読みだす。モード１
−３の場合は、式（１７）にもとづき駆動音源信号ｖ
（ｎ）を求める。
【００６０】
【数１３】
【００６１】ｖ（ｎ）は適応コードブック回路５００に
出力される。
出力される。
【００６２】モード１−３の場合は、式（１８）にもと
づき駆動音源信号ｖ（ｎ）を求める。
づき駆動音源信号ｖ（ｎ）を求める。
【００６３】
【数１４】
【００６４】ｖ（ｎ）は適応コードブック回路５００に
出力される。
出力される。
【００６５】次に、スペクトルパラメータ計算回路２０
０の出力パラメータ、スペクトルパラメータ量子化回路
２１０の出力パラメータを用いて式（１９）により、応
答信号ｓｗ（ｎ）をサブフレーム毎に計算し、応答信号
計算回路２４０へ出力する。
０の出力パラメータ、スペクトルパラメータ量子化回路
２１０の出力パラメータを用いて式（１９）により、応
答信号ｓｗ（ｎ）をサブフレーム毎に計算し、応答信号
計算回路２４０へ出力する。
【００６６】
【数１５】
【００６７】以上により、第１の発明に対応する実施例
の説明を終える。
の説明を終える。
【００６８】第２の実施例を示すブロック図を図２に示
す。図２において、図１と同一の番号を付した構成要素
は、図１と同一の動作を行うので、説明を省略する。
す。図２において、図１と同一の番号を付した構成要素
は、図１と同一の動作を行うので、説明を省略する。
【００６９】図２においては、音源量子化回路３５５の
動作が異なる。ここでは、モード判別情報がモード０の
場合に、パルスの位置として、あらかじ定められた規則
に従い発生した位置を使用する。
動作が異なる。ここでは、モード判別情報がモード０の
場合に、パルスの位置として、あらかじ定められた規則
に従い発生した位置を使用する。
【００７０】例えば、あらかじめ定められた個数（例え
ばＭ１）のパルスの位置を乱数発生回路６００により発
生させる。つまり、乱数発生器により発生されたＭ１個
の数値をパルスの位置と考える。さらにこの位置のセッ
トを複数種類発生させる。これにより発生された複数セ
ット分のＭ１個の位置を音源量子化回路３５５に出力す
る。
ばＭ１）のパルスの位置を乱数発生回路６００により発
生させる。つまり、乱数発生器により発生されたＭ１個
の数値をパルスの位置と考える。さらにこの位置のセッ
トを複数種類発生させる。これにより発生された複数セ
ット分のＭ１個の位置を音源量子化回路３５５に出力す
る。
【００７１】音源量子化回路３５５は、モード判別情報
がモード１−３の場合は、図１の音源量子化回路３５０
と同一の動作を行なう。モード０の場合は、乱数発生回
路６００から出力された複数セットの位置の各々に対し
て、式（１４）から極性をあらかじめ計算する。
がモード１−３の場合は、図１の音源量子化回路３５０
と同一の動作を行なう。モード０の場合は、乱数発生回
路６００から出力された複数セットの位置の各々に対し
て、式（１４）から極性をあらかじめ計算する。
【００７２】複数セットの位置と各々のパルス位置に対
応する極性を、ゲイン量子化回路３７０へ出力する。
応する極性を、ゲイン量子化回路３７０へ出力する。
【００７３】ゲイン量子化回路３７０は、複数セットの
位置と各々のパルス位置に対応する極性を入力し、ゲイ
ンコードブック３８０に格納されたゲインコードベクト
ルを組み合わせ探索し、式（２０）を最小化するような
位置のセットとゲインコードベクトルの組み合わせを１
種類選択して出力する。
位置と各々のパルス位置に対応する極性を入力し、ゲイ
ンコードブック３８０に格納されたゲインコードベクト
ルを組み合わせ探索し、式（２０）を最小化するような
位置のセットとゲインコードベクトルの組み合わせを１
種類選択して出力する。
【００７４】
【数１６】
【００７５】以上で第２の発明の説明を終了する。
【００７６】図３、図４は第３の実施例を示すブロック
図である。図３は符号化側を示し、図４は復号化側を示
す。図３、図４において、図１と同一の番号を付した構
成要素は、図１と同一の動作を行うので、説明は省略す
る。
図である。図３は符号化側を示し、図４は復号化側を示
す。図３、図４において、図１と同一の番号を付した構
成要素は、図１と同一の動作を行うので、説明は省略す
る。
【００７７】図４において、デマルチプレクサ５００
は、受信した信号から、モード判別情報、ゲインコード
ベクトルを示すインデクス、適応コードブックの遅延を
示すインデクス、音源信号の情報、音源コードベクトル
のインデクス、スペクトルパラメータのインデクスを入
力し、各パラメータを分離して出力する。
は、受信した信号から、モード判別情報、ゲインコード
ベクトルを示すインデクス、適応コードブックの遅延を
示すインデクス、音源信号の情報、音源コードベクトル
のインデクス、スペクトルパラメータのインデクスを入
力し、各パラメータを分離して出力する。
【００７８】ゲイン復号回路５１０は、ゲインコードベ
クトルのインデクスとモード判別情報を入力し、ゲイン
コードブック３８０からインデクスに応じてゲインコー
ドベクトルを読み出し、出力する。
クトルのインデクスとモード判別情報を入力し、ゲイン
コードブック３８０からインデクスに応じてゲインコー
ドベクトルを読み出し、出力する。
【００７９】適応コードブック回路５２０は、モード判
別情報と適応コードブックの遅延を入力し、適応コード
ベクトルを発生し、ゲインコードベクトルにより適応コ
ードブックのゲインを乗じて出力する。
別情報と適応コードブックの遅延を入力し、適応コード
ベクトルを発生し、ゲインコードベクトルにより適応コ
ードブックのゲインを乗じて出力する。
【００８０】音源信号復元回路５４０では、モード判別
情報がモード１―３のときは、音源コードブック３５１
から読み出した極性コードベクトルと、パルスの位置情
報とゲインコードベクトルを用いて、音源信号を発生し
て加算器５５０に出力する。モード判別情報がモード０
の場合は、パルス位置、位置のシフト量とゲインコード
べクトルから音源信号を発生して加算器５５０に出力す
る。
情報がモード１―３のときは、音源コードブック３５１
から読み出した極性コードベクトルと、パルスの位置情
報とゲインコードベクトルを用いて、音源信号を発生し
て加算器５５０に出力する。モード判別情報がモード０
の場合は、パルス位置、位置のシフト量とゲインコード
べクトルから音源信号を発生して加算器５５０に出力す
る。
【００８１】加算器５５０は、適応コードブック回路５
２０の出力と音源信号復元回路５４０の出力を用いて、
モード１−３の場合は式（１７）にもとづき、モード０
の場合は式（１８）にもとづき駆動音源信号ｖ（ｎ）を
発生し、適応コードブック回路５２０と合成フィルタ５
６０に出力する。
２０の出力と音源信号復元回路５４０の出力を用いて、
モード１−３の場合は式（１７）にもとづき、モード０
の場合は式（１８）にもとづき駆動音源信号ｖ（ｎ）を
発生し、適応コードブック回路５２０と合成フィルタ５
６０に出力する。
【００８２】スペクトルパラメータ復号回路５７０は、
スペクトルパラメータを復号し、線形予測係数に変換
し、合成フィルタ回路５６０に出力する。
スペクトルパラメータを復号し、線形予測係数に変換
し、合成フィルタ回路５６０に出力する。
【００８３】合成フィルタ回路５６０は、駆動音源信号
ｖ（ｎ）と線形予測係数を入力し、再生信号を計算し端
子５８０から出力する。
ｖ（ｎ）と線形予測係数を入力し、再生信号を計算し端
子５８０から出力する。
【００８４】以上で第３の実施例の説明を終える。
【００８５】図５、図６は第４の実施例を示すブロック
図である。図５は符号化側を示し、図６は復号化側を示
す。図５、図６において、図２、図３、図４と同一の番
号を付した構成要素は、同一の動作をするので、説明は
省略する。
図である。図５は符号化側を示し、図６は復号化側を示
す。図５、図６において、図２、図３、図４と同一の番
号を付した構成要素は、同一の動作をするので、説明は
省略する。
【００８６】図において、音源信号復元回路５９０は、
モード判別情報がモード１−３のときは、音源コードブ
ック３５１から読み出した極性コードベクトルと、パル
スの位置情報とゲインコードベクトルを用いて、音源信
号を発生して加算器５５０に出力する。モード判別情報
がモード０の場合は、乱数発生器６００からパルスの位
置を発生させ、ゲインコードべクトルを用いて音源信号
を発生して加算器５５０に出力する。
モード判別情報がモード１−３のときは、音源コードブ
ック３５１から読み出した極性コードベクトルと、パル
スの位置情報とゲインコードベクトルを用いて、音源信
号を発生して加算器５５０に出力する。モード判別情報
がモード０の場合は、乱数発生器６００からパルスの位
置を発生させ、ゲインコードべクトルを用いて音源信号
を発生して加算器５５０に出力する。
【００８７】以上で第４の実施例の説明を終える。
【００８８】
【発明の効果】以上説明したように、本発明によれば、
音声信号から特徴量をもとに、モードを判別し、あらか
じめ定められたモードの場合に、非零の振幅のパルスに
より音源信号を表し、パルス位置の振幅もしくは極性を
入力音声信号からあらかじめ計算し、複数種のシフト量
とゲインコードベクトルとの組み合わせを探索し、再生
信号と入力音声との歪みを最小にするゲインコードベク
トルとシフト量の組合せを１種類選択している。
音声信号から特徴量をもとに、モードを判別し、あらか
じめ定められたモードの場合に、非零の振幅のパルスに
より音源信号を表し、パルス位置の振幅もしくは極性を
入力音声信号からあらかじめ計算し、複数種のシフト量
とゲインコードベクトルとの組み合わせを探索し、再生
信号と入力音声との歪みを最小にするゲインコードベク
トルとシフト量の組合せを１種類選択している。
【００８９】また、本発明によれば、あらかじめ定めら
れたモードの場合に、非零の振幅のパルスにより音源信
号を表し、あらかじめ定められた規則により発生した複
数セットの位置に対応する振幅もしくは極性を入力音声
信号から計算し、前記複数セットの位置とゲインを量子
化するためのゲインコードブックに格納されるゲインコ
ードベクトルとを組み合わせて探索し、再生信号と入力
音声との歪みを最小にするゲインコードベクトルと位置
のセットとの組合せを選択している。
れたモードの場合に、非零の振幅のパルスにより音源信
号を表し、あらかじめ定められた規則により発生した複
数セットの位置に対応する振幅もしくは極性を入力音声
信号から計算し、前記複数セットの位置とゲインを量子
化するためのゲインコードブックに格納されるゲインコ
ードベクトルとを組み合わせて探索し、再生信号と入力
音声との歪みを最小にするゲインコードベクトルと位置
のセットとの組合せを選択している。
【００９０】これらの構成により、あらかじめ定められ
たモードにおいて、従来方式に比べパルスの個数を大幅
に増やすことができるので、背景雑音が重畳した音声を
低ビットレートで符号化しても、背景雑音部分が良好に
符号化できるという効果がある。
たモードにおいて、従来方式に比べパルスの個数を大幅
に増やすことができるので、背景雑音が重畳した音声を
低ビットレートで符号化しても、背景雑音部分が良好に
符号化できるという効果がある。
【図１】第１の実施例を示す図
【図２】第２の実施例を示す図
【図３】第３の実施例を示す図
【図４】第３の実施例を示す図
【図５】第４の実施例を示す図
【図６】第４の実施例を示す図
１１０ フレーム分割回路 １２０ サブフレーム分割回路 ２００ スペクトルパラメータ計算回路 ２１０ スペクトルパラメータ量子化回路 ２１１ ＬＳＰコードブック ２３０ 聴感重み付け回路 ２３５ 減算回路 ２４０ 応答信号計算回路 ３１０ インパルス応答計算回路 ３５０、３５５、３５６、３５７ 音源量子化回路 ３５１ 音源コードブック ３６０ 重み付け信号計算回路 ３６５、３７０ ゲイン量子化回路 ３８０ ゲインコードブック ４００ マルチプレクサ ５００ 適応コードブック回路 ５１０ デマルチプレクサ ５１０ ゲイン復号回路 ５２０ 適応コードブック回路 ５４０ 音源信号復元回路 ５５０ 加算回路 ５６０ 合成フィルタ回路 ５７０ スペクトルパラメータ復号回路 ６００ 乱数発生回路 ８００ モード判別回路
Claims (4)
- 【請求項１】音声信号を入力しスペクトルパラメータを
求めて量子化するスペクトルパラメータ計算部と、過去
の量子化された音源信号から適応コードブックにより遅
延とゲインを求め音声信号を予測して残差を求める適応
コードブック部と、前記スペクトルパラメータを用いて
前記音声信号の音源信号を量子化して出力する音源量子
化部とを有する音声符号化装置において、前記音声信号
から特徴を抽出してモードを判別する判別部と、前記判
別部の出力があらかじめ定められたモードの場合に、音
源信号を複数個の非零のパルスの組合せで表わし、前記
音源信号のゲインを量子化するゲインコードブックを有
し、前記音声信号から前記パルスの振幅もしくは極性を
あらかじめ算出し、前記パルスの位置をシフトする複数
のシフト量とゲインコードブックに格納されたゲインコ
ードベクトルとの組み合わせについて探索し、入力音声
と再生信号との歪みを最小にするようにシフト量とゲイ
ンコードベクトルとの組合せを選択して出力する音源量
子化部と、スペクトルパラメータ計算部の出力と判別部
の出力と適応コードブック部の出力と音源量子化部の出
力とを組み合わせて出力するマルチプレクサ部とを有す
ることを特徴とする音声符号化装置。 - 【請求項２】音声信号を入力しスペクトルパラメータを
求めて量子化するスペクトルパラメータ計算部と、過去
の量子化された音源信号から適応コードブックにより遅
延とゲインを求め音声信号を予測して残差を求める適応
コードブック部と、前記スペクトルパラメータを用いて
前記音声信号の音源信号を量子化して出力する音源量子
化部とを有する音声符号化装置において、前記音声信号
から特徴を抽出してモードを判別する判別部と、前記判
別部の出力があらかじめ定められたモードの場合に音源
信号を複数個の非零のパルスの組合せで表わし、前記音
源信号のゲインを量子化するゲインコードブックを有
し、あらかじめ定められた規則により前記パルスの位置
をすくなくとも１セット発生し、前記パルスの振幅もし
くは極性を前記音声信号からあらかじめ算出し、前記パ
ルスの位置とゲインコードブックに格納されたゲインコ
ードベクトルとの組み合わせについて探索し、入力音声
と再生信号との歪みを最小にするように位置とゲインコ
ードベクトルとの組合せを選択して出力する音源量子化
部と、スペクトルパラメータ計算部の出力と前記判別部
の出力と適応コードブック部の出力と音源量子化部の出
力とを組み合わせて出力するマルチプレクサ部とを有す
ることを特徴とする音声符号化装置。 - 【請求項３】符号化側では、音声信号を入力しスペクト
ルパラメータを求めて量子化するスペクトルパラメータ
計算部と、過去の量子化された音源信号から適応コード
ブックにより遅延とゲインを求め音声信号を予測して残
差を求める適応コードブック部と、前記スペクトルパラ
メータを用いて前記音声信号の音源信号を量子化して出
力する音源量子化部とを有する音声符号化装置におい
て、前記音声信号から特徴を抽出してモードを判別する
判別部と、前記判別部の出力があらかじめ定められたモ
ードの場合に、音源信号を複数個の非零のパルスの組合
せで表わし、前記音源信号のゲインを量子化するゲイン
コードブックを有し、前記音声信号から前記パルスの振
幅もしくは極性をあらかじめ算出し、前記パルスの位置
をシフトする複数のシフト量とゲインコードブックに格
納されたゲインコードベクトルとの組み合わせについて
探索し、入力音声と再生信号との歪みを最小にするよう
にシフト量とゲインコードベクトルとの組合せを選択し
て出力する音源量子化部と、スペクトルパラメータ計算
部の出力と判別部の出力と適応コードブック部の出力と
音源量子化部の出力とを組み合わせて出力するマルチプ
レクサ部とを有し、復号化側では、スペクトルパラメー
タに関する情報と判別信号に関する情報と適応コードブ
ックに関する情報と音源信号に関する情報を入力し分離
するデマルチプレクサ部と、前記判別信号があらかじめ
定められたモードの場合に、音源信号を適応コードベク
トルと複数個の非零のパルスの組合せと位置をシフトさ
せるシフト量とゲインコードベクトルから構成して発生
させる音源信号発生部と、スペクトルパラメータにより
構成され前記音源信号を入力し再生信号を出力する合成
フィルタ部とを有することを特徴とする音声符号化復号
化装置。 - 【請求項４】符号化側では、音声信号を入力しスペクト
ルパラメータを求めて量子化するスペクトルパラメータ
計算部と、過去の量子化された音源信号から適応コード
ブックにより遅延とゲインを求め音声信号を予測して残
差を求める適応コードブック部と、前記スペクトルパラ
メータを用いて前記音声信号の音源信号を量子化して出
力する音源量子化部とを有する音声符号化装置におい
て、前記音声信号から特徴を抽出してモードを判別する
判別部と、前記判別部の出力があらかじめ定められたモ
ードの場合に音源信号を複数個の非零のパルスの組合せ
で表わし、前記音源信号のゲインを量子化するゲインコ
ードブックを有し、あらかじめ定められた規則により前
記パルスの位置をすくなくとも１セット発生し、前記パ
ルスの振幅もしくは極性を前記音声信号からあらかじめ
算出し、前記パルスの位置とゲインコードブックに格納
されたゲインコードベクトルとの組み合わせについて探
索し、入力音声と再生信号との歪みを最小にするように
位置とゲインコードベクトルとの組合せを選択して出力
する音源量子化部と、スペクトルパラメータ計算部の出
力と前記判別部の出力と適応コードブック部の出力と音
源量子化部の出力とを組み合わせて出力するマルチプレ
クサ部とを有し、復号化側では、スペクトルパラメータ
に関する情報と判別信号に関する情報と適応コードブッ
クに関する情報と音源信号に関する情報を入力し分離す
るデマルチプレクサ部と、前記判別信号があらかじめ定
められたモードの場合に、音源信号を適応コードベクト
ルと選択されたパルスの位置に複数個の非零のパルスを
発生させさらにゲインコードベクトルを用いて音源信号
を発生させる音源信号発生部と、スペクトルパラメータ
により構成され前記音源信号を入力し再生信号を出力す
る合成フィルタ部とを有することを特徴とする音声符号
化復号化装置。
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|---|---|---|---|
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|---|---|---|---|
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- 1999-07-09 CA CA002337063A patent/CA2337063A1/en not_active Abandoned
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- 1999-07-09 US US09/743,543 patent/US6856955B1/en not_active Expired - Fee Related
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