JP2003005795A - 送信装置および送信方法、受信装置および受信方法、プログラムおよび記録媒体、並びに送受信装置 - Google Patents

送信装置および送信方法、受信装置および受信方法、プログラムおよび記録媒体、並びに送受信装置

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JP2003005795A
JP2003005795A JP2001192379A JP2001192379A JP2003005795A JP 2003005795 A JP2003005795 A JP 2003005795A JP 2001192379 A JP2001192379 A JP 2001192379A JP 2001192379 A JP2001192379 A JP 2001192379A JP 2003005795 A JP2003005795 A JP 2003005795A
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Abstract

(57)【要約】 【課題】 高音質の音声を復号する。 【解決手段】 携帯電話機１０１1では、ユーザの音声
データが符号化され、符号化音声データが出力される。
さらに、携帯電話機１０１1では、符号化音声データを
受信する携帯電話機１０１2において出力される音声の
品質を向上させる高品質化データの学習が、過去の学習
に用いられた音声データと、新たに入力された音声デー
タに基づいて行われ、符号化音声データと高品質化デー
タが送信される。携帯電話機１０１2では、携帯電話機
１０１1から送信されてきた符号化音声データが受信さ
れ、携帯電話機１０１1の電話番号と対応付けられてい
る高品質化データが選択される。そして、携帯電話機１
０１2では、その選択された高品質化データに基づい
て、受信された符号化音声データが復号される。

Description

【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、送信装置および送
信方法、受信装置および受信方法、プログラムおよび記
録媒体、並びに送受信装置に関し、特に、例えば、携帯
電話機等において、高音質の音声による通話を行うこと
ができるようにする送信装置および送信方法、受信装置
および受信方法、プログラムおよび記録媒体、並びに送
受信装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】例えば、携帯電話機での音声通話におい
ては、伝送帯域が制限されていること等に起因して、受
信された音声の音質は、ユーザが発した実際の音声の音
質よりも比較的大きく劣化したものとなる。
【０００３】そこで、従来の携帯電話機では、受信した
音声の音質を改善するために、受信した音声に対して、
例えば、その音声の周波数スペクトルを調整するフィル
タリング等の信号処理が施される。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】しかしながら、ユーザ
の音声は、ユーザごとに特徴があるため、同一のタップ
係数のフィルタによって、受信した音声のフィルタリン
グを行うのでは、ユーザごとに異なる音声の周波数特性
によっては、その音声の音質を十分に改善することがで
きない場合がある。
【０００５】本発明は、このような状況に鑑みてなされ
たものであり、ユーザごとに、音質を十分に改善した音
声を得ることができるようにするものである。
【０００６】
【課題を解決するための手段】本発明の送信装置は、音
声データを符号化し、符号化音声データを出力する符号
化手段と、符号化音声データを受信する受信側において
出力される音声の品質を向上させる高品質化データの学
習を、過去の学習に用いられた音声データと、新たに入
力された音声データに基づいて行う学習手段と、符号化
音声データと高品質化データを送信する送信手段とを備
えることを特徴とする。
【０００７】本発明の送信方法は、音声データを符号化
し、符号化音声データを出力する符号化ステップと、符
号化音声データを受信する受信側において出力される音
声の品質を向上させる高品質化データの学習を、過去の
学習に用いられた音声データと、新たに入力された音声
データに基づいて行う学習ステップと、符号化音声デー
タと高品質化データを送信する送信ステップとを備える
ことを特徴とする。
【０００８】本発明の第１のプログラムは、音声データ
を符号化し、符号化音声データを出力する符号化ステッ
プと、符号化音声データを受信する受信側において出力
される音声の品質を向上させる高品質化データの学習
を、過去の学習に用いられた音声データと、新たに入力
された音声データに基づいて行う学習ステップと、符号
化音声データと高品質化データを送信する送信ステップ
とを備えることを特徴とする。
【０００９】本発明の第１の記録媒体は、音声データを
符号化し、符号化音声データを出力する符号化ステップ
と、符号化音声データを受信する受信側において出力さ
れる音声の品質を向上させる高品質化データの学習を、
過去の学習に用いられた音声データと、新たに入力され
た音声データに基づいて行う学習ステップと、符号化音
声データと高品質化データを送信する送信ステップとを
備えるプログラムが記録されていることを特徴とする。
【００１０】本発明の受信装置は、符号化音声データを
受信する受信手段と、符号化音声データを復号した復号
音声データの品質を向上させる高品質化データを、符号
化音声データを送信してくる送信側を特定する特定情報
とともに記憶する記憶手段と、符号化音声データを送信
してきた送信側の特定情報と対応付けられている高品質
化データを選択する選択手段と、選択手段において選択
された高品質化データに基づいて、受信手段において受
信された符号化音声データを復号する復号手段とを備え
ることを特徴とする。
【００１１】本発明の受信方法は、符号化音声データを
受信する受信ステップと、符号化音声データを復号した
復号音声データの品質を向上させる高品質化データを、
符号化音声データを送信してくる送信側を特定する特定
情報とともに記憶する記憶ステップと、符号化音声デー
タを送信してきた送信側の特定情報と対応付けられてい
る高品質化データを選択する選択ステップと、選択ステ
ップにおいて選択された高品質化データに基づいて、受
信ステップにおいて受信された符号化音声データを復号
する復号ステップとを備えることを特徴とする。
【００１２】本発明の第２のプログラムは、符号化音声
データを受信する受信ステップと、符号化音声データを
復号した復号音声データの品質を向上させる高品質化デ
ータを、符号化音声データを送信してくる送信側を特定
する特定情報とともに記憶する記憶ステップと、符号化
音声データを送信してきた送信側の特定情報と対応付け
られている高品質化データを選択する選択ステップと、
選択ステップにおいて選択された高品質化データに基づ
いて、受信ステップにおいて受信された符号化音声デー
タを復号する復号ステップとを備えることを特徴とす
る。
【００１３】本発明の第２の記録媒体は、符号化音声デ
ータを受信する受信ステップと、符号化音声データを復
号した復号音声データの品質を向上させる高品質化デー
タを、符号化音声データを送信してくる送信側を特定す
る特定情報とともに記憶する記憶ステップと、符号化音
声データを送信してきた送信側の特定情報と対応付けら
れている高品質化データを選択する選択ステップと、選
択ステップにおいて選択された高品質化データに基づい
て、受信ステップにおいて受信された符号化音声データ
を復号する復号ステップとを備えるプログラムが記録さ
れていることを特徴とする。
【００１４】本発明の送受信装置は、入力された音声デ
ータを符号化し、符号化音声データを出力する符号化手
段と、符号化音声データを受信する他の送受信装置にお
いて出力される音声の品質を向上させる高品質化データ
の学習を、過去の学習に用いられた音声データと、新た
に入力された音声データに基づいて行う学習手段と、符
号化音声データと高品質化データを送信する送信手段
と、他の送受信装置から送信されてくる符号化音声デー
タを受信する受信手段と、高品質化データを、符号化音
声データを送信してくる他の送受信装置を特定する特定
情報とともに記憶する記憶手段と、符号化音声データを
送信してきた他の送受信装置の特定情報と対応付けられ
ている高品質化データを選択する選択手段と、選択手段
において選択された高品質化データに基づいて、受信手
段において受信された符号化音声データを復号する復号
手段とを備えることを特徴とする。
【００１５】本発明の送信装置および送信方法、並びに
第１のプログラムにおいては、音声データが符号化さ
れ、符号化音声データが出力される。一方、符号化音声
データを受信する受信側において出力される音声の品質
を向上させる高品質化データの学習が、過去の学習に用
いられた音声データと、新たに入力された音声データに
基づいて行われ、符号化音声データと高品質化データが
送信される。
【００１６】本発明の受信装置及び受信方法、並びに第
１のプログラムにおいては、符号化音声データが受信さ
れ、その符号化音声データを送信してきた送信側の特定
情報と対応付けられている高品質化データが選択され
る。そして、その選択された高品質化データに基づい
て、受信された符号化音声データが復号される。
【００１７】本発明の送受信装置においては、入力され
た音声データが符号化され、符号化音声データが出力さ
れる。そして、符号化音声データを受信する他の送受信
装置において出力される音声の品質を向上させる高品質
化データの学習が、過去の学習に用いられた音声データ
と、新たに入力された音声データに基づいて行われ、符
号化音声データと高品質化データが送信される。一方、
他の送受信装置から送信されてくる符号化音声データが
受信され、その符号化音声データを送信してきた他の送
受信装置の特定情報と対応付けられている高品質化デー
タが選択される。そして、その選択された高品質化デー
タに基づいて、受信された符号化音声データが復号され
る。
【００１８】
【発明の実施の形態】図１は、本発明を適用した伝送シ
ステム（システムとは、複数の装置が論理的に集合した
物をいい、各構成の装置が同一筐体中にあるか否かは問
わない）の一実施の形態の構成を示している。
【００１９】この伝送システムでは、携帯電話機１０１
1と１０１2が、基地局１０２1と１０２2それぞれとの間
で、無線による送受信を行うとともに、基地局１０２1
と１０２2それぞれが、交換局１０３との間で送受信を
行うことにより、最終的には、携帯電話機１０１1と１
０１2との間において、基地局１０２1および１０２2、
並びに交換局１０３を介して、音声の送受信を行うこと
ができるようになっている。なお、基地局１０２1と１
０２2は、同一の基地局であっても良いし、異なる基地
局であっても良い。
【００２０】ここで、以下、特に区別する必要がない限
り、携帯電話機１０１1と１０１2を、携帯電話機１０１
と記述する。
【００２１】次に、図２は、図１の携帯電話機１０１1
の構成例を示している。なお、携帯電話機１０１2も、
以下説明する携帯電話機１０１1と同様に構成されるた
め、その説明は省略する。
【００２２】アンテナ１１１は、基地局１０２1または
１０２2からの電波を受信し、その受信信号を、変復調
部１１２に供給するとともに、変復調部１１２からの信
号を、電波で、基地局１０２1または１０２2に送信す
る。変復調部１１２は、アンテナ１１１からの信号を、
例えば、ＣＤＭＡ(Code Division Multiple Access)方
式等によって復調し、その結果得られる復調信号を、受
信部１１４に供給する。また、変復調部１１２は、送信
部１１３から供給される送信データを、例えば、ＣＤＭ
Ａ方式等で変調し、その結果得られる変調信号を、アン
テナ１１１に供給する。送信部１１３は、そこに入力さ
れるユーザの音声を符号化する等の所定の処理を行い、
送信データを得て、変復調部１１２に供給する。受信部
１１４は、変復調部１１２からの復調信号である受信デ
ータを受信し、高音質の音声を復号して出力する。
【００２３】操作部１１５は、発呼先の電話番号や、所
定のコマンド等を入力するときに、ユーザによって操作
され、その操作に対応する操作信号は、送信部１１３や
受信部１１４に供給される。
【００２４】なお、送信部１１３と受信部１１４との間
では、必要に応じて情報をやりとりすることができるよ
うになっている。
【００２５】次に、図３は、図２の送信部１１３の構成
例を示している。
【００２６】マイク１２１には、ユーザの音声が入力さ
れ、マイク１２１は、そのユーザの音声を、電気信号と
しての音声信号として、Ａ／Ｄ(Analog/Digital)変換部
１２２に出力する。Ａ／Ｄ変換部１２２は、マイク１２
１からのアナログの音声信号をＡ／Ｄ変換することによ
り、ディジタルの音声データとし、符号化部１２３およ
び学習部１２５に出力する。
【００２７】符号化部１２３は、Ａ／Ｄ変換部１２２か
らの音声データを所定の符号化方式によって符号化し、
その結果得られる符号化音声データを、送信制御部１２
４に出力する。
【００２８】送信制御部１２４は、符号化部１２３が出
力する符号化音声データと、後述する管理部１２７が出
力するデータの送信制御を行う。即ち、送信制御部１２
４は、符号化部１２３が出力する符号化音声データ、ま
たは後述する管理部１２７が出力するデータを選択し、
所定の送信タイミングにおいて、送信データとして、変
復調部１１２（図２）に出力する。なお、送信制御部１
２４は、符号化音声データおよび高品質化データの他、
操作部１１５が操作されることによって入力される、発
信先の電話番号や、発信元である自身の電話番号、その
他の必要な情報を、必要に応じて、送信データとして出
力する。
【００２９】学習部１２５は、符号化部１２３が出力す
る符号化音声データを受信する受信側において出力され
る音声の品質を向上させる高品質化データの学習を、過
去の学習に用いられた音声データと、新たにＡ／Ｄ変換
部１２２から入力される音声データに基づいて行う。学
習部１２５は、学習を行うことにより、新たな高品質化
データを得ると、その高品質化データを、記憶部１２６
に供給する。
【００３０】記憶部１２６は、学習部１２５から供給さ
れる高品質化データを記憶する。
【００３１】管理部１２７は、受信部１１４から供給さ
れる情報を必要に応じて参照しながら、記憶部１２６に
記憶された高品質化データの送信を管理する。
【００３２】以上のように構成される送信部１１３で
は、マイク１２１に入力されたユーザの音声が、Ａ／Ｄ
変換部１２２を介して、符号化部１２３および学習部１
２５に供給される。
【００３３】符号化部１２３は、Ａ／Ｄ変換部１２２か
ら供給される音声データを符号化し、その結果得られる
符号化音声データを、送信制御部１２４に出力する。送
信制御部１２４は、符号化部１２３から供給される符号
化音声データを送信データとして、変復調部１１２（図
２）に出力する。
【００３４】一方、学習部１２５は、過去の学習に用い
られた音声データと、新たにＡ／Ｄ変換部１２２から入
力される音声データに基づいて、高品質化データを学習
し、その結果得られる高品質化データを、記憶部１２６
に供給して記憶させる。
【００３５】ここで、このように、学習部１２５では、
新たに入力されたユーザの音声データだけではなく、過
去の学習に用いられた音声データにも基づいて、高品質
化データの学習が行われるので、ユーザが通話を行うほ
ど、より、そのユーザの音声データを符号化した符号化
音声データを、高品質の音声データに復号することので
きる高品質化データが得られることになる。
【００３６】そして、管理部１２７は、所定のタイミン
グにおいて、記憶部１２６に記憶された高品質化データ
を、記憶部１２６から読み出し、送信制御部１２４に供
給する。送信制御部１２４は、管理部１２７が出力する
高品質化データを、所定の送信タイミングにおいて、送
信データとして、変復調部１１２（図２）に出力する。
【００３７】以上のように、送信部１１３では、通常の
通話のための音声としての符号化音声データの他に、高
品質化データも送信される。
【００３８】次に、図４は、図２の受信部１１４の構成
例を示している。
【００３９】図２の変復調部１１２が出力する復調信号
としての受信データは、受信制御部１３１に供給され、
受信制御部１３１は、その受信データを受信する。そし
て、受信制御部１３１は、受信データが符号化音声デー
タである場合には、その符号化音声データを、復号部１
３２に供給し、受信データが高品質化データである場合
には、その高品質化データを、管理部１３５に供給す
る。
【００４０】なお、受信データには、符号化音声データ
および高品質化データの他、必要に応じて、発信元の電
話番号その他の情報が含まれており、受信制御部１３１
は、そのような情報を、必要に応じて、管理部１３５
や、送信部１１３（の管理部１２７）に供給する。
【００４１】復号部１３２は、受信制御部１３２から供
給される符号化音声データを、管理部１３５から供給さ
れる高品質化データを用いて復号し、これにより、高品
質の復号音声データを得て、Ｄ／Ａ(Digital/Analog)変
換部１３３に供給する。
【００４２】Ｄ／Ａ変換部１３３は、復号部１３２が出
力するディジタルの復号音声データをＤ／Ａ変換し、そ
の結果得られるアナログの音声信号を、スピーカ１３４
に供給する。スピーカ１３４は、Ｄ／Ａ変換部１３３か
らの音声信号に対応する音声を出力する。
【００４３】管理部１３５は、高品質化データの管理を
行う。即ち、管理部１３５は、着呼時に、受信制御部１
３１から、発信元の電話番号を受信し、その電話番号に
基づいて、記憶部１３６またはデフォルトデータメモリ
１３７に記憶された高品質化データを選択し、復号部１
３２に供給する。また、管理部１３５は、受信制御部１
３１から、最新の高品質化データを受信し、その最新の
高品質化データによって、記憶部１３６の記憶内容を更
新する。
【００４４】記憶部１３６は、例えば、書き換え可能な
ＥＥＰＲＯＭ(Electrically Erasable Programmable Re
ad-only Memory)で構成され、管理部１３５から供給さ
れる高品質化データを、その高品質化データを送信して
きた発信元を特定する特定情報としての、例えば、その
発信元の電話番号と対応付けて記憶する。
【００４５】デフォルトデータメモリ１３７は、例え
ば、ＲＯＭで構成され、デフォルトの高品質化データ
を、あらかじめ記憶している。
【００４６】以上のように構成される受信部１１４で
は、着呼があると、受信制御部１３１は、そこに供給さ
れる受信データを受信し、その受信データに含まれる発
信元の電話番号を、管理部１３５に供給する。管理部１
３５は、例えば、受信制御部１３１から発信元の電話番
号を受信し、音声通話が可能な状態となると、その音声
通話で用いる高品質化データを設定する高品質化データ
設定処理を、図５のフローチャートにしたがって行う。
【００４７】即ち、高品質化データ設定処理では、まず
最初に、ステップＳ１４１において、管理部１３５は、
発信元の電話番号を、記憶部１３６から検索し、ステッ
プＳ１４２に進む。ステップＳ１４２では、管理部１３
５は、ステップＳ１４１の検索によって、発信元の電話
番号が見つかったかどうか（記憶部１３６に記憶されて
いるかどうか）を判定する。
【００４８】ステップＳ１４２において、発信元の電話
番号が見つかったと判定された場合、ステップＳ１４３
に進み、管理部１３５は、記憶部１３６に記憶されてい
る高品質化データの中から、発信元の電話番号に対応付
けられている高品質化データを選択し、復号部１３２に
供給、設定して、高品質化データ設定処理を終了する。
【００４９】また、ステップＳ１４２において、発信元
の電話番号が見つからなかったと判定された場合、ステ
ップＳ１４４に進み、管理部１３５は、デフォルトデー
タメモリ１３７から、デフォルトの高品質化データ（以
下、適宜、デフォルトデータという）を読み出し、復号
部１３２に供給、設定して、高品質化データ設定処理を
終了する。
【００５０】なお、図５の実施の形態では、発信元の電
話番号が見つかった場合、即ち、発信元の電話番号が、
記憶部１３６に記憶されている場合に、その発信元の電
話番号に対応付けられている高品質化データを、復号部
１３２に設定するようにしたが、操作部１１５（図２）
を操作することにより、発信元の電話番号が見つかった
場合であっても、デフォルトデータを、復号部１３２に
設定するように、管理部１３５を制御することが可能で
ある。
【００５１】以上のようにして、高品質化データが、復
号部１３２に設定された後、受信制御部１３１に対し、
受信データとして、発信元から送信されてきた符号化音
声データの供給が開始されると、その符号化音声データ
は、受信制御部１３１から復号部１３２に供給される。
復号部１３２は、受信制御部１３１から供給される、発
信元から送信されてきた符号化音声データを、着呼直後
に行われた図５の高品質化データ設定処理で設定された
高品質化データ、即ち、発信元の電話番号と対応付けら
れている高品質化データに基づいて復号し、復号音声デ
ータを出力する。この復号音声データは、復号部１３２
から、Ｄ／Ａ変換部１３３を介してスピーカ１３４に供
給されて出力される。
【００５２】一方、受信制御部１３１は、受信データと
して、発信元から送信されてきた高品質化データを受信
すると、その高品質化データを、管理部１３５に供給す
る。管理部１３５は、受信制御部１３１から供給される
高品質化データを、その高品質化データを送信してきた
発信元の電話番号と対応付け、記憶部１３６に供給して
記憶させる。
【００５３】ここで、上述のように、記憶部１３５にお
いて、発信元の電話番号と対応付けられて記憶される高
品質化データは、発信元の送信部１１３（図３）の学習
部１２５において、その発信元のユーザの音声に基づい
て学習を行うことにより得られたものであり、発信元の
ユーザの音声を符号化した符号化音声データを、高品質
の復号音声データに復号するものである。
【００５４】そして、受信部１１４の復号部１３２で
は、発信元から送信されてきた符号化音声データが、発
信元の電話番号と対応付けられている高品質化データに
基づいて復号されるので、発信元から送信されてきた符
号化音声データに適した復号処理（その符号化音声デー
タに対応する音声を発話したユーザの音声の特性ごとに
異なる復号処理）が施されることになり、高品質の復号
音声データを得ることができる。
【００５５】ところで、上述のように、発信元から送信
されてきた符号化音声データに適した復号処理を施すこ
とにより、高品質の復号音声データを得るには、復号部
１３２において、その発信元の送信部１１３（図３）の
学習部１２５で学習された高品質化データを用いて処理
を行う必要があり、さらに、そのためには、記憶部１３
６に、その高品質符号化データが、発信元の電話番号と
対応付けて記憶されている必要がある。
【００５６】そこで、発信元（送信側）の送信部１１３
（図３）は、学習により得られた最新の高品質化データ
を、着信側（受信側）に送信する高品質化データ送信処
理を行い、着信側の受信部１１４は、発信元において、
その高品質化データ送信処理が行われることにより送信
されてくる高品質化データによって、記憶部１３６の記
憶内容を更新する高品質化データ更新処理を行うように
なっている。
【００５７】そこで、いま、例えば、携帯電話機１０１
1を発信元とするとともに、携帯電話機１０１2を着信側
として、高品質化データ送信処理と、高品質化データ更
新処理について説明する。
【００５８】図６は、高品質化データ送信処理の第１実
施の形態を示すフローチャートである。
【００５９】発信元である携帯電話機１０１1では、ユ
ーザが、操作部１１５（図２）を操作して、着信側とし
ての携帯電話機１０１2の電話番号を入力すると、送信
部１１３において、高品質化データ送信処理が開始され
る。
【００６０】即ち、高品質化データ送信処理では、まず
最初に、ステップＳ１において、送信部１１３（図３）
の送信制御部１２４が、操作部１１５が操作されること
により入力された携帯電話機１０１2の電話番号を、送
信データとして出力することにより、携帯電話機１０１
2の呼び出しが行われる。
【００６１】そして、携帯電話機１０１2のユーザが、
携帯電話機１０１1からの呼び出しに応じて、操作部１
１５を操作することにより、携帯電話機１０１2をオフ
フック状態にすると、ステップＳ２に進み、送信制御部
１２４は、着信側の携帯電話機１０１2との間の通信リ
ンクを確立し、ステップＳ３に進む。
【００６２】ステップＳ３では、管理部１２７が、記憶
部１２６に記憶された高品質化データの更新の状況を表
す更新情報を、送信制御部１２４に送信し、送信制御部
１２４は、その更新情報を、送信データとして選択、出
力して、ステップＳ４に進む。
【００６３】ここで、学習部１２５は、学習を行って、
新たな高品質化データを得ると、例えば、その高品質化
データを得た日時（年月を含む）を、その高品質化デー
タと対応付けて、記憶部１２６に記憶させるようになっ
ており、更新情報としては、この高品質化データと対応
付けられている日時を用いることができる。
【００６４】着信側の携帯電話機１０１2は、発信元の
携帯電話機１０１1から更新情報を受信すると、後述す
るように、最新の高品質化データが必要な場合は、その
送信を要求する転送要求を送信してくるので、ステップ
Ｓ４において、管理部１２７は、着信側の携帯電話機１
０１2から転送要求が送信されてきたかどうかを判定す
る。
【００６５】ステップＳ４において、転送要求が送信さ
れてきていないと判定された場合、即ち、携帯電話機１
０１1の受信部１１４の受信制御部１３１において、受
信データとして、着信側の携帯電話機１０１2からの転
送要求が受信されなかった場合、ステップＳ５をスキッ
プして、ステップＳ６に進む。
【００６６】また、ステップＳ４において、転送要求が
送信されてきたと判定された場合、即ち、携帯電話機１
０１1の受信部１１４の受信制御部１３１において、受
信データとして、着信側の携帯電話機１０１2からの転
送要求が受信され、その転送要求が、送信部１１３の管
理部１２７に供給された場合、ステップＳ５に進み、管
理部１２７は、記憶部１２６から最新の高品質化データ
を読み出し、送信制御部１２４に供給する。さらに、ス
テップＳ５では、送信制御部１２４が、管理部１２７か
らの最新の高品質化データを選択し、送信データとして
送信する。なお、高品質化データは、その高品質化デー
タが学習によって得られた日時、即ち、更新情報ととも
に送信されるようになっている。
【００６７】その後、ステップＳ５からＳ６に進み、管
理部１２７は、準備完了通知が、着信側の携帯電話機１
０１2から送信されてきたかどうかを判定する。
【００６８】即ち、着信側の携帯電話機１０１2は、通
常の音声通話が可能な状態となると、音声通話の準備が
完了したことを表す準備完了通知を送信するようになっ
ており、ステップＳ６では、そのような準備完了通知
が、携帯電話機１０１2から送信されてきたかどうかが
判定される。
【００６９】ステップＳ６において、準備完了通知が送
信されてきていないと判定された場合、即ち、携帯電話
機１０１1の受信部１１４の受信制御部１３１におい
て、受信データとして、着信側の携帯電話機１０１2か
らの準備完了通知が受信されていない場合、ステップＳ
６に戻り、準備完了通知が送信されてくるまで待つ。
【００７０】そして、ステップＳ６において、準備完了
通知が送信されてきたと判定された場合、即ち、携帯電
話機１０１1の受信部１１４の受信制御部１３１におい
て、受信データとして、着信側の携帯電話機１０１2か
らの準備完了通知が受信され、その準備完了通知が、送
信部１１３の管理部１２７に供給された場合、ステップ
Ｓ７に進み、送信制御部１２４は、符号化部１２３の出
力を選択することにより、音声通話が可能な状態、即
ち、符号化部１２３が出力する符号化音声データを、送
信データとして選択する状態となって、高品質化データ
送信処理を終了する。
【００７１】次に、図７のフローチャートを参照して、
発信側の携帯電話機１０１1で図６の高品質化データ送
信処理が行われる場合の、着信側の携帯電話機１０１2
による高品質化データ更新処理について説明する。
【００７２】着信側の携帯電話機１０１2では、例え
ば、着呼があると、受信部１１４（図４）において、高
品質化データ更新処理が開始される。
【００７３】即ち、高品質化データ更新処理では、まず
最初に、ステップＳ１１において、受信制御部１３１
が、ユーザが操作部１１５を操作することによりオフフ
ック状態とされたかどうかを判定し、オフフック状態と
されていないと判定した場合、ステップＳ１１に戻る。
【００７４】また、ステップＳ１１において、オフフッ
ク状態とされたと判定された場合、ステップＳ１２に進
み、受信制御部１３１は、発信側の携帯電話機１０１1
との通信リンクを確立し、ステップＳ１３に進む。
【００７５】ステップＳ１３では、図６のステップＳ３
で説明したように、発信側の携帯電話機１０１1から更
新情報が送信されてくるので、受信制御部１３１は、こ
の更新情報を含む受信データを受信し、管理部１３５に
供給する。
【００７６】管理部１３５は、ステップＳ１４におい
て、発信側の携帯電話機１０１1から受信した更新情報
を参照し、記憶部１３６に、発信側の携帯電話機１０１
1のユーザについての最新の高品質化データが記憶され
ているかどうかを判定する。
【００７７】即ち、図１の伝送システムにおける通信で
は、発信側の携帯電話機１０１1（または１０１2）か
ら、着信側の携帯電話機１０１2（または１０１1）の着
呼時に、発信側の携帯電話機１０１1の電話番号が送信
されるようになっており、この電話番号は、受信データ
として、受信制御部１３１で受信され、管理部１３５に
供給されるようになっている。管理部１３５は、その発
信側である携帯電話機１０１1の電話番号と対応付けら
れている高品質化データが、記憶部１３６に既に記憶さ
れているかどうか、さらに、記憶されている場合には、
その記憶されている高品質化データが最新のものかどう
かを調査することにより、ステップＳ１４の判定処理を
行う。
【００７８】ステップＳ１４において、記憶部１３６
に、発信側の携帯電話機１０１1のユーザについての最
新の高品質化データが記憶されていると判定された場
合、即ち、記憶部１３６に、発信元の携帯電話機１０１
1の電話番号と対応付けられている高品質化データが記
憶されており、その高品質化データに対応付けられてい
る更新情報が表す日時が、ステップＳ１３で受信された
更新情報が表す日時と一致する場合、記憶部１３６にお
ける、発信元の携帯電話機１０１1の電話番号と対応付
けられている高品質化データを更新する必要はないの
で、ステップＳ１５乃至Ｓ１８をスキップして、ステッ
プＳ１９に進む。
【００７９】ここで、図６のステップＳ５で説明したよ
うに、発信側の携帯電話機１０１1は、高品質化データ
を、その更新情報とともに送信してくるようになってお
り、着信側の携帯電話機１０１2の管理部１３５は、発
信側の携帯電話機１０１1からの高品質化データを記憶
部１３６に記憶させる場合、その高品質化データに、そ
の高品質化データとともに送信されてくる更新情報を対
応付けて記憶させるようになっている。ステップＳ１４
では、このようにして、記憶部１３６に記憶されている
高品質化データに対応付けられている更新情報と、ステ
ップＳ１３で受信された更新情報とを比較することによ
り、記憶部１３６に記憶されている高品質化データが最
新のものであるかどうかが判定される。
【００８０】一方、ステップＳ１４において、記憶部１
３６に、発信側の携帯電話機１０１ 1のユーザについて
の最新の高品質化データが記憶されていないと判定され
た場合、即ち、記憶部１３６に、発信元の携帯電話機１
０１1の電話番号と対応付けられている高品質化データ
が記憶されていないか、または記憶されていても、その
高品質化データに対応付けられている更新情報が表す日
時が、ステップＳ１３で受信された更新情報が表す日時
よりも過去を表す（古い）ものである場合、ステップＳ
１５に進み、管理部１３５は、最新の高品質化データへ
の更新が禁止されているかどうかを判定する。
【００８１】即ち、例えば、ユーザは、操作部１１５を
操作することにより、高品質化データの更新を行わない
ように、管理部１３５を設定することが可能であり、管
理部１３５は、高品質化データの更新を行うかどうかの
設定に基づいて、ステップＳ１５の判定処理を行う。
【００８２】ステップＳ１５において、最新の高品質化
データへの更新が禁止されていると判定された場合、即
ち、管理部１３５が、高品質化データの更新を行わない
ように設定されている場合、ステップＳ１６乃至Ｓ１８
をスキップして、ステップＳ１９に進む。
【００８３】また、ステップＳ１５において、最新の高
品質化データへの更新が禁止されていないと判定された
場合、即ち、管理部１３５が、高品質化データの更新を
行わないように設定されていない場合、ステップＳ１６
に進み、管理部１３５は、発信元の携帯電話機１０１1
に対して、最新の高品質化データの送信を要求する転送
要求を、送信部１１３（図３）の送信制御部１２４に供
給する。これにより、送信部１１３の送信制御部１２４
は、転送要求を、送信データとして送信する。
【００８４】図６のステップＳ４およびＳ５で説明した
ように、転送要求を受信した発信元の携帯電話機１０１
1は、最新の高品質化データを、その更新情報とともに
送信してくるので、受信制御部１３１は、ステップＳ１
７において、その最新の高品質化データおよび更新情報
を含む受信データを受信し、管理部１３５に供給する。
【００８５】管理部１３５は、ステップＳ１８におい
て、ステップＳ１７で得た最新の高品質化データを、着
呼時に受信した発信側の携帯電話機１０１1の電話番
号、さらには、その高品質化データとともに送信されて
きた更新情報と対応付けて、記憶部１３６に記憶させる
ことにより、記憶部１３６の記憶内容を更新する。
【００８６】即ち、管理部１３５は、発信側の携帯電話
機１０１1の電話番号と対応付けられた高品質化データ
が、記憶部１３６に記憶されていない場合には、ステッ
プＳ１７で得た最新の高品質化データ、着呼時に受信し
た発信側の携帯電話機１０１ 1の電話番号、および更新
情報（最新の高品質化データの更新情報）を、記憶部１
３６に、新たに記憶させる。
【００８７】また、管理部１３５は、発信側の携帯電話
機１０１1の電話番号と対応付けられた高品質化データ
（最新でない高品質化データ）が、記憶部１３６に記憶
されている場合には、その高品質化データと、その高品
質化データに対応付けられている電話番号および更新情
報に代えて、ステップＳ１７で得た最新の高品質化デー
タ、着呼時に受信した発信側の携帯電話機１０１1の電
話番号、および更新情報を、記憶部１３６に記憶させる
（上書きする）。
【００８８】そして、ステップＳ１９に進み、管理部１
３５は、送信部１１３の送信制御部１２４を制御するこ
とにより、音声通話の準備が完了したことを表す準備完
了通知を、送信データとして送信させ、ステップＳ２０
に進む。
【００８９】ステップＳ２０では、受信制御部１３１
は、そこに供給される受信データに含まれる符号化音声
データを復号部１３２に出力する、音声通話が可能な状
態となって、高品質化データ更新処理を終了する。
【００９０】次に、図８は、高品質化データ送信処理の
第２実施の形態を示すフローチャートである。
【００９１】図６における場合と同様に、発信元である
携帯電話機１０１1では、ユーザが、操作部１１５（図
２）を操作して、着信側としての携帯電話機１０１2の
電話番号を入力すると、送信部１１３において、高品質
化データ送信処理が開始される。
【００９２】即ち、高品質化データ送信処理では、まず
最初に、ステップＳ３１において、送信部１１３（図
３）の送信制御部１２４が、操作部１１５が操作される
ことにより入力された携帯電話機１０１2の電話番号
を、送信データとして出力することにより、携帯電話機
１０１2の呼び出しが行われる。
【００９３】そして、携帯電話機１０１2のユーザが、
携帯電話機１０１1からの呼び出しに応じて、操作部１
１５を操作することにより、携帯電話機１０１2をオフ
フック状態にすると、ステップＳ３２に進み、送信制御
部１２４は、着信側の携帯電話機１０１2との間の通信
リンクを確立し、ステップＳ１３に進む。
【００９４】ステップＳ３３では、管理部１２７は、記
憶部１２６から最新の高品質化データを読み出し、送信
制御部１２４に供給する。さらに、ステップＳ３３で
は、送信制御部１２４が、管理部１２７からの最新の高
品質化データを選択し、送信データとして送信する。な
お、高品質化データは、上述したように、その高品質化
データが学習によって得られた日時を表す更新情報とと
もに送信される。
【００９５】その後、ステップＳ３３からＳ３４に進
み、管理部１２７は、図６のステップＳ６における場合
と同様に、準備完了通知が、着信側の携帯電話機１０１
2から送信されてきたかどうかを判定し、準備完了通知
が送信されてきていないと判定した場合、ステップＳ３
４に戻り、準備完了通知が送信されてくるまで待つ。
【００９６】そして、ステップＳ３４において、準備完
了通知が送信されてきたと判定された場合、ステップＳ
３５に進み、送信制御部１２４は、図６のステップＳ７
における場合と同様に、音声通話が可能な状態となっ
て、高品質化データ送信処理を終了する。
【００９７】次に、図９のフローチャートを参照して、
発信側の携帯電話機１０１1で図８の高品質化データ送
信処理が行われる場合の、着信側の携帯電話機１０１2
による高品質化データ更新処理について説明する。
【００９８】着信側の携帯電話機１０１2では、図７に
おける場合と同様に、着呼があると、受信部１１４（図
４）において、高品質化データ更新処理が開始され、ま
ず最初に、ステップＳ４１において、受信制御部１３１
が、ユーザが操作部１１５を操作することによりオフフ
ック状態としたかどうかを判定し、オフフック状態とさ
れていないと判定した場合、ステップＳ４１に戻る。
【００９９】また、ステップＳ４１において、オフフッ
ク状態とされたと判定された場合、ステップＳ４２に進
み、図７のステップＳ１２における場合と同様に、通信
リンクが確立され、ステップＳ４３に進む。ステップＳ
４３では、受信制御部１３１は、発信側の携帯電話機１
０１1から送信されてくる最新の高品質化データを含む
受信データを受信し、管理部１３５に供給する。
【０１００】即ち、図８の高品質化データ送信処理で
は、上述したように、ステップＳ３３において、携帯電
話機１０１1が、最新の高品質化データを、更新情報と
ともに送信してくるので、ステップＳ４３では、その高
品質化データと更新情報が受信される。
【０１０１】その後、ステップＳ４４に進み、管理部１
３５は、図７のステップＳ１４における場合と同様にし
て、発信側の携帯電話機１０１1から受信した更新情報
を参照し、記憶部１３６に、発信側の携帯電話機１０１
1のユーザについての最新の高品質化データが記憶され
ているかどうかを判定する。
【０１０２】ステップＳ４４において、記憶部１３６
に、発信側の携帯電話機１０１1のユーザについての最
新の高品質化データが記憶されていると判定された場
合、ステップＳ４５に進み、管理部１３５は、ステップ
Ｓ４３で受信した高品質化データと更新情報を破棄し、
ステップＳ４７に進む。
【０１０３】また、ステップＳ４４において、記憶部１
３６に、発信側の携帯電話機１０１ 1のユーザについて
の最新の高品質化データが記憶されていないと判定され
た場合、ステップＳ４６に進み、管理部１３５は、図７
のステップＳ１８における場合と同様に、ステップＳ４
３で得た最新の高品質化データを、着呼時に受信した発
信側の携帯電話機１０１1の電話番号、さらには、その
高品質化データとともに送信されてきた更新情報と対応
付けて、記憶部１３６に記憶させることにより、記憶部
１３６の記憶内容を更新する。
【０１０４】そして、ステップＳ４７に進み、管理部１
３５は、送信部１１３の送信制御部１２４を制御するこ
とにより、音声通話の準備が完了したことを表す準備完
了通知を、送信データとして送信させ、ステップＳ４８
に進む。
【０１０５】ステップＳ４８では、受信制御部１３１
は、そこに供給される受信データに含まれる符号化音声
データを復号部１３２に出力する、音声通話が可能な状
態となって、高品質化データ更新処理を終了する。
【０１０６】図９の高品質化データ更新処理によれば、
着信側の携帯電話機１０１2において、発信側の携帯電
話機１０１1のユーザについての最新の高品質化データ
が記憶されていない限り、必ず、記憶部１３６の記憶内
容が更新されることになる。
【０１０７】次に、図１０は、高品質化データ送信処理
の第３実施の形態を示すフローチャートである。
【０１０８】発信元である携帯電話機１０１1では、ユ
ーザが、操作部１１５（図２）を操作して、着信側とし
ての携帯電話機１０１2の電話番号を入力すると、送信
部１１３（図３）において、高品質化データ送信処理が
開始され、まず最初に、ステップＳ５１において、管理
部１２７は、操作部１１５が操作されることにより入力
された電話番号に対応する携帯電話機１０１2への高品
質化データの送信履歴を検索する。
【０１０９】即ち、図１０の実施の形態では、管理部１
２７は、後述するステップＳ５８において、高品質化デ
ータを、着信側へ送信した場合、その高品質化データの
送信履歴として、着信側の電話番号と、送信した高品質
化データの更新情報を、その内蔵するメモリ（図示せ
ず）に記憶しておくようになっており、ステップＳ５２
では、そのような送信履歴の中から、操作部１１５が操
作されることにより入力された着信側の電話番号が記述
されているものが検索される。
【０１１０】そして、ステップＳ５２に進み、管理部１
２７は、ステップＳ５１での検索結果に基づき、着信側
に対して、最新の高品質化データが、既に送信されてい
るかどうかを判定する。
【０１１１】ステップＳ５２において、最新の高品質化
データが、着信側に対して送信されていないと判定され
た場合、即ち、送信履歴の中に、着信側の電話番号が記
述されたものがなかったか、または、そのような送信履
歴があっても、その送信履歴に記述されている更新情報
が、最新の高品質化データの更新情報と一致しない場
合、ステップＳ５３に進み、管理部１２７は、最新の高
品質化データを送信すべきであるかどうかを表す転送フ
ラグをオン状態にして、ステップＳ５５に進む。
【０１１２】また、ステップＳ５２において、最新の高
品質化データが、着信側に対して、既に送信されている
と判定された場合、即ち、送信履歴の中に、着信側の電
話番号が記述されたものがあり、その送信履歴に記述さ
れている更新情報が、最新の更新情報と一致する場合、
ステップＳ５４に進み、管理部１２７は、転送フラグを
オフ状態にして、ステップＳ５５に進む。
【０１１３】ステップＳ５５では、送信制御部１２４
が、操作部１１５が操作されることにより入力された着
信側である携帯電話機１０１2の電話番号を、送信デー
タとして出力することにより、携帯電話機１０１2の呼
び出しが行われる。
【０１１４】そして、携帯電話機１０１2のユーザが、
携帯電話機１０１1からの呼び出しに応じて、操作部１
１５を操作することにより、携帯電話機１０１2をオフ
フック状態にすると、ステップＳ５６に進み、送信制御
部１２４は、着信側の携帯電話機１０１2との間の通信
リンクを確立し、ステップＳ５７に進む。
【０１１５】ステップＳ５７では、管理部１２７は、転
送フラグがオン状態になっているかどうかを判定し、オ
ン状態になっていないと判定した場合、即ち、転送フラ
グがオフ状態になっている場合、ステップＳ５８をスキ
ップして、ステップＳ５９に進む。
【０１１６】また、ステップＳ５７において、転送フラ
グがオン状態になっていると判定された場合、ステップ
Ｓ５８に進み、管理部１２７は、記憶部１２６から最新
の高品質化データと更新情報を読み出し、送信制御部１
２４に供給する。さらに、ステップＳ５８では、送信制
御部１２４が、管理部１２７からの最新の高品質化デー
タと更新情報を選択し、送信データとして送信する。さ
らに、ステップＳ５８では、管理部１２７は、最新の高
品質化データを送信した携帯電話機１０１2の電話番号
（着信側の電話番号）と、その更新情報を、送信履歴と
して記憶し、ステップＳ５９に進む。
【０１１７】ステップＳ５９では、管理部１２７は、図
６のステップＳ６における場合と同様に、準備完了通知
が、着信側の携帯電話機１０１2から送信されてきたか
どうかを判定し、送信されてきていないと判定した場
合、ステップＳ５９に戻り、準備完了通知が送信されて
くるまで待つ。
【０１１８】そして、ステップＳ５９において、準備完
了通知が送信されてきたと判定された場合、ステップＳ
６０に進み、送信制御部１２４は、音声通話が可能な状
態となって、高品質化データ送信処理を終了する。
【０１１９】次に、図１１のフローチャートを参照し
て、発信側の携帯電話機１０１1で図１０の高品質化デ
ータ送信処理が行われる場合の、着信側の携帯電話機１
０１2による高品質化データ更新処理について説明す
る。
【０１２０】着信側の携帯電話機１０１2では、例え
ば、着呼があると、受信部１１４（図４）において、高
品質化データ更新処理が開始される。
【０１２１】即ち、高品質化データ更新処理では、まず
最初に、ステップＳ７１において、受信制御部１３１
が、ユーザが操作部１１５を操作することによりオフフ
ック状態とされたかどうかを判定し、オフフック状態と
されていないと判定した場合、ステップＳ７１に戻る。
【０１２２】また、ステップＳ７１において、オフフッ
ク状態とされたと判定された場合、ステップＳ７２に進
み、受信制御部１３１は、発信側の携帯電話機１０１1
との通信リンクを確立し、ステップＳ７３に進む。
【０１２３】ステップＳ７３では、受信制御部１３１
が、高品質化データが送信されてきたかどうかを判定
し、送信されてこなかったと判定した場合、ステップＳ
７４およびＳ７５をスキップして、ステップＳ７６に進
む。
【０１２４】また、ステップＳ７３において、高品質化
データが送信されてきたと判定された場合、即ち、図１
０のステップＳ５８において、発信側の携帯電話機１０
１1から、最新の高品質化データおよび更新情報が送信
された場合、ステップＳ７４に進み、受信制御部１３１
は、その最新の高品質化データおよび更新情報を含む受
信データを受信し、管理部１３５に供給する。
【０１２５】管理部１３５は、ステップＳ７５におい
て、図７のステップＳ１８における場合と同様に、ステ
ップＳ７４で得た最新の高品質化データを、着呼時に受
信した発信側の携帯電話機１０１1の電話番号、さらに
は、その高品質化データとともに送信されてきた更新情
報と対応付けて、記憶部１３６に記憶させることによ
り、記憶部１３６の記憶内容を更新する。
【０１２６】そして、ステップＳ７６に進み、管理部１
３５は、送信部１１３の送信制御部１２４を制御するこ
とにより、音声通話の準備が完了したことを表す準備完
了通知を、送信データとして送信させ、ステップＳ７７
に進む。
【０１２７】ステップＳ７７では、受信制御部１３１
は、音声通話が可能な状態となって、高品質化データ更
新処理を終了する。
【０１２８】次に、図６乃至図１１で説明した高品質化
データ送信処理または高品質化データ更新処理は、発呼
時または着呼時に行われるが、高品質化データ送信処理
または高品質化データ更新処理は、その他、任意のタイ
ミングで行うことも可能である。
【０１２９】そこで、図１２は、発信側としての携帯電
話機１０１1において、例えば、最新の高品質化データ
が学習により得られた後に、送信部１１３（図３）で行
われる高品質化データ送信処理を示すフローチャートで
ある。
【０１３０】まず最初に、ステップＳ８１において、管
理部１２７は、電子メールのメッセージとして、記憶部
１２６に記憶された最新の高品質化データとその更新情
報、および自身の電話番号を配置し、ステップＳ８２に
進む。
【０１３１】ステップＳ８２では、管理部１２７は、最
新の高品質化データ、その更新情報、自身の電話番号を
メッセージとして配置した電子メール（以下、適宜、高
品質化データ送信用電子メールという）のサブジェクト
（件名）として、その電子メールが、最新の高品質化デ
ータを含むものであることを表すものを配置する。即
ち、管理部１２７は、例えば、「更新通知」等を、高品
質化データ送信用電子メールのサブジェクトに配置す
る。
【０１３２】そして、ステップＳ８３に進み、管理部１
２７は、高品質化データ送信用電子メールに、その宛先
となるメールアドレスを設定する。ここで、高品質化デ
ータ送信用電子メールの宛先となるメールアドレスとし
ては、例えば、過去に電子メールのやりとりをしたこと
がある相手のメールアドレスを記憶しておき、そのメー
ルアドレスすべて、あるいは、そのメールアドレスのう
ちのユーザが指定したもの等を配置することが可能であ
る。
【０１３３】その後、ステップＳ８４に進み、管理部１
２７は、高品質化データ送信用電子メールを、送信制御
部１２４に供給し、送信データとして送信させ、高品質
化データ送信処理を終了する。
【０１３４】以上のようにして送信された高品質化デー
タ送信用電子メールは、所定のサーバを経由して、高品
質化データ送信用電子メールの宛先に配置されたメール
アドレスの端末で受信されることになる。
【０１３５】次に、図１３のフローチャートを参照し
て、発信側の携帯電話機１０１1で図１２の高品質化デ
ータ送信処理が行われる場合の、着信側の携帯電話機１
０１2による高品質化データ更新処理について説明す
る。
【０１３６】着信側の携帯電話機１０１2では、例え
ば、任意のタイミングや、ユーザからの指示に応じて、
所定のメールサーバに対して、電子メールの受信が要求
され、この要求が行われると、受信部１１４（図４）に
おいて、高品質化データ更新処理が開始される。
【０１３７】即ち、まず最初に、ステップＳ９１におい
て、上述の電子メールの受信の要求に応じてメールサー
バから送信されてくる電子メールが、受信データとし
て、受信制御部１３１で受信され、管理部１３５に供給
される。
【０１３８】管理部１３５は、ステップＳ９２におい
て、受信制御部１３１から供給された電子メールのサブ
ジェクトが、最新の高品質化データを含むものであるこ
とを表す「更新通知」であるかどうかを判定し、「更新
通知」でないと判定した場合、即ち、電子メールが、高
品質化データ送信用電子メールではない場合、高品質化
データ更新処理を終了する。
【０１３９】また、ステップＳ９２において、電子メー
ルのサブジェクトが、「更新通知」であると判定された
場合、即ち、電子メールが、高品質化データ送信用電子
メールである場合、ステップＳ９３に進み、管理部１３
５は、その高品質化データ送信用電子メールのメッセー
ジとして配置されている最新の高品質化データ、更新情
報、および発信側の電話番号を取得し、ステップＳ９４
に進む。
【０１４０】ステップＳ９４では、管理部１３５は、図
７のステップＳ１４における場合と同様にして、高品質
化データ送信用電子メールから取得した更新情報および
発信側の電話番号を参照し、記憶部１３６に、発信側の
携帯電話機１０１1のユーザについての最新の高品質化
データが記憶されているかどうかを判定する。
【０１４１】ステップＳ９４において、記憶部１３６
に、発信側の携帯電話機１０１1のユーザについての最
新の高品質化データが記憶されていると判定された場
合、ステップＳ９５に進み、管理部１３５は、ステップ
Ｓ９３で取得した高品質化データ、更新情報、および電
話番号を破棄し、高品質化データ更新処理を終了する。
【０１４２】また、ステップＳ９４において、記憶部１
３６に、発信側の携帯電話機１０１ 1のユーザについて
の最新の高品質化データが記憶されていないと判定され
た場合、ステップＳ９６に進み、管理部１３５は、図７
のステップＳ１８における場合と同様に、ステップＳ９
３で取得した高品質化データ、更新情報、および発信側
の携帯電話機１０１1の電話番号を、記憶部１３６に記
憶させることにより、記憶部１３６の記憶内容を更新
し、高品質化データ更新処理を終了する。
【０１４３】次に、図１４は、図３の送信部１１３にお
ける学習部１２５の構成例を示している。
【０１４４】図１４の実施の形態においては、学習部１
２５は、本件出願人が先に提案したクラス分類適応処理
に用いられるタップ係数を、高品質化データとして学習
するようになっている。
【０１４５】クラス分類適応処理は、クラス分類処理と
適応処理とからなり、クラス分類処理によって、データ
が、その性質に基づいてクラス分けされ、各クラスごと
に適応処理が施される。
【０１４６】ここで、適応処理について、低音質の音声
（以下、適宜、低音質音声という）を、高音質の音声
（以下、適宜、高音質音声という）に変換する場合を例
に説明する。
【０１４７】この場合、適応処理では、低音質音声を構
成する音声サンプル（以下、適宜、低音質音声サンプル
という）と、所定のタップ係数との線形結合により、そ
の低音質音声の音質を向上させた高音質音声の音声サン
プルの予測値を求めることで、その低音質音声の音質を
高くした音声が得られる。
【０１４８】具体的には、例えば、いま、ある高音質音
声データを教師データとするとともに、その高音質音声
の音質を劣化させた低音質音声データを生徒データとし
て、高音質音声を構成する音声サンプル（以下、適宜、
高音質音声サンプルという）ｙの予測値Ｅ［ｙ］を、幾
つかの低音質音声サンプル（低音質音声を構成する音声
サンプル）ｘ1，ｘ2，・・・の集合と、所定のタップ係
数ｗ1，ｗ2，・・・の線形結合により規定される線形１
次結合モデルにより求めることを考える。この場合、予
測値Ｅ［ｙ］は、次式で表すことができる。
【０１４９】 Ｅ［ｙ］＝ｗ1ｘ1＋ｗ2ｘ2＋・・・ ・・・（１）
【０１５０】式（１）を一般化するために、タップ係数
ｗjの集合でなる行列Ｗ、生徒データｘijの集合でなる
行列Ｘ、および予測値Ｅ［ｙj］の集合でなる行列Ｙ’
を、
【数１】 で定義すると、次のような観測方程式が成立する。
【０１５１】 ＸＷ＝Ｙ’ ・・・（２） ここで、行列Ｘの成分ｘijは、ｉ件目の生徒データの集
合（ｉ件目の教師データｙiの予測に用いる生徒データ
の集合）の中のｊ番目の生徒データを意味し、行列Ｗの
成分ｗjは、生徒データの集合の中のｊ番目の生徒デー
タとの積が演算されるタップ係数を表す。また、ｙ
iは、ｉ件目の教師データを表し、従って、Ｅ［ｙi］
は、ｉ件目の教師データの予測値を表す。なお、式
（１）の左辺におけるｙは、行列Ｙの成分ｙiのサフィ
ックスｉを省略したものであり、また、式（１）の右辺
におけるｘ1，ｘ2，・・・も、行列Ｘの成分ｘijのサフ
ィックスｉを省略したものである。
【０１５２】式（２）の観測方程式に最小自乗法を適用
して、高音質音声サンプルｙに近い予測値Ｅ［ｙ］を求
めることを考える。この場合、教師データとなる高音質
音声サンプルの真値ｙの集合でなる行列Ｙ、および高音
質音声サンプルｙの予測値Ｅ［ｙ］の残差（真値ｙに対
する誤差）ｅの集合でなる行列Ｅを、
【数２】 で定義すると、式（２）から、次のような残差方程式が
成立する。
【０１５３】 ＸＷ＝Ｙ＋Ｅ ・・・（３）
【０１５４】この場合、高音質音声サンプルｙに近い予
測値Ｅ［ｙ］を求めるためのタップ係数ｗjは、自乗誤
差
【数３】 を最小にすることで求めることができる。
【０１５５】従って、上述の自乗誤差をタップ係数ｗj
で微分したものが０になる場合、即ち、次式を満たすタ
ップ係数ｗjが、高音質音声サンプルｙに近い予測値Ｅ
［ｙ］を求めるため最適値ということになる。
【０１５６】
【数４】 ・・・（４）
【０１５７】そこで、まず、式（３）を、タップ係数ｗ
jで微分することにより、次式が成立する。
【０１５８】
【数５】 ・・・（５）
【０１５９】式（４）および（５）より、式（６）が得
られる。
【０１６０】
【数６】 ・・・（６）
【０１６１】さらに、式（３）の残差方程式における生
徒データｘij、タップ係数ｗj、教師データｙi、および
残差ｅiの関係を考慮すると、式（６）から、次のよう
な正規方程式を得ることができる。
【０１６２】
【数７】 ・・・（７）
【０１６３】なお、式（７）に示した正規方程式は、行
列（共分散行列）Ａおよびベクトルｖを、
【数８】 で定義するとともに、ベクトルＷを、数１で示したよう
に定義すると、式 ＡＷ＝ｖ ・・・（８） で表すことができる。
【０１６４】式（７）における各正規方程式は、生徒デ
ータｘijおよび教師データｙiのセットを、ある程度の
数だけ用意することで、求めるべきタップ係数ｗjの数
Ｊと同じ数だけたてることができ、従って、式（８）
を、ベクトルＷについて解くことで（但し、式（８）を
解くには、式（８）における行列Ａが正則である必要が
ある）、最適なタップ係数ｗjを求めることができる。
なお、式（８）を解くにあたっては、例えば、掃き出し
法（Gauss-Jordanの消去法）などを用いることが可能で
ある。
【０１６５】以上のように、生徒データと教師データを
用いて、最適なタップ係数ｗjを求める学習をしてお
き、さらに、そのタップ係数ｗjを用い、式（１）によ
り、教師データｙに近い予測値Ｅ［ｙ］を求めるのが適
応処理である。
【０１６６】なお、適応処理は、低音質音声には含まれ
ていないが、高音質音声に含まれる成分が再現される点
で、単なる補間とは異なる。即ち、適応処理では、式
（１）だけを見る限りは、いわゆる補間フィルタを用い
ての単なる補間と同一に見えるが、その補間フィルタの
タップ係数に相当するタップ係数ｗが、教師データｙを
用いての、いわば学習により求められるため、高音質音
声に含まれる成分を再現することができる。このことか
ら、適応処理は、いわば音声の創造作用がある処理とい
うことができる。
【０１６７】また、上述の場合には、高音質音声の予測
値を、線形一次予測するようにしたが、その他、予測値
は、２以上の式によって予測することも可能である。
【０１６８】図１４の学習部１２５は、以上のようなク
ラス分類適応処理で用いられるタップ係数を、高品質化
データとして学習する。
【０１６９】即ち、バッファ１４１には、Ａ／Ｄ変換部
１２２（図３）が出力する音声データが、学習用のデー
タとして供給されるようになっており、バッファ１４１
は、その音声データを、学習の教師となる教師データと
して一時記憶する。
【０１７０】生徒データ生成部１４２は、バッファ１４
１に記憶された教師データとしての音声データから、学
習の生徒となる生徒データを生成する。
【０１７１】即ち、生徒データ生成部１４２は、エンコ
ーダ１４２Ｅとデコーダ１４２Ｄとから構成されてい
る。エンコーダ１４２Ｅは、送信部１１３（図３）の符
号化部１２３と同様に構成されており、バッファ１４１
に記憶された教師データを、符号化部１２３と同様にし
て符号化して、符号化音声データを出力する。デコーダ
１４２Ｄは、後述する図１６のデコーダ１６１と同様に
構成されており、符号化音声データを、符号化部１２３
における符号化方式に対応する復号方式で復号し、その
結果得られる復号音声データを、生徒データとして出力
する。
【０１７２】なお、ここでは、教師データを、符号化部
１２３における場合と同様に、符号化音声データに符号
化し、さらに、その符号化音声データを復号することに
よって、生徒データを生成するようにしたが、その他、
生徒データは、例えば、教師データとしての音声データ
を、ローパスフィルタ等によってフィルタリングするこ
とで、その音質を劣化させることにより生成すること等
が可能である。
【０１７３】また、生徒データ生成部１４２を構成する
エンコーダ１４２Ｅとしては、符号化部１２３を用いる
ことが可能であり、さらに、デコーダ１４２Ｄとして
は、後述する図１６のデコーダ１６１を用いることが可
能である。
【０１７４】生徒データメモリ１４３は、生徒データ生
成部１４２のデコーダ１４２Ｄが出力する生徒データを
一時記憶する。
【０１７５】予測タップ生成部１４４は、バッファ１４
１に記憶された教師データの音声サンプルを、順次、注
目データとし、さらに、その注目データを予測するのに
用いる生徒データとしての幾つかの音声サンプルを、生
徒データメモリ１４３から読み出すことにより、予測タ
ップ（注目データの予測値を求めるためのタップ）を生
成する。この予測タップは、予測タップ生成部１４４か
ら足し込み部１４７に供給される。
【０１７６】クラスタップ生成部１４５は、注目データ
をクラス分けするクラス分類に用いる生徒データとして
の幾つかの音声サンプルを、生徒データメモリ１４３か
ら読み出すことにより、クラスタップ（クラス分類に用
いるタップ）を生成する。このクラスタップは、クラス
タップ生成部１４５からクラス分類部１４６に供給され
る。
【０１７７】ここで、予測タップやクラスタップを構成
する音声サンプルとしては、例えば、注目データとなっ
ている教師データの音声サンプルに対応する生徒データ
の音声サンプルに対して時間的に近い位置にある音声サ
ンプルを用いることができる。
【０１７８】また、予測タップとクラスタップを構成す
る音声サンプルとしては、同一の音声サンプルを用いる
こともできるし、異なる音声サンプルを用いることも可
能である。
【０１７９】クラス分類部１４６は、クラスタップ生成
部１４５からのクラスタップに基づき、注目データをク
ラス分類し、その結果得られるクラスに対応するクラス
コードを、足し込み部１４７に出力する。
【０１８０】ここで、クラス分類を行う方法としては、
例えば、ADRC(Adaptive Dynamic Range Coding)等を採
用することができる。
【０１８１】ADRCを用いる方法では、クラスタップを構
成する音声サンプルが、ADRC処理され、その結果得られ
るADRCコードにしたがって、注目データのクラスが決定
される。
【０１８２】なお、KビットADRCにおいては、例えば、
クラスタップを構成する音声サンプルの最大値MAXと最
小値MINが検出され、DR=MAX-MINを、集合の局所的なダ
イナミックレンジとし、このダイナミックレンジDRに基
づいて、クラスタップを構成する音声サンプルがKビッ
トに再量子化される。即ち、クラスタップを構成する各
音声サンプルから、最小値MINが減算され、その減算値
がDR/2Kで除算（量子化）される。そして、以上のよう
にして得られる、クラスタップを構成するKビットの各
音声サンプルを、所定の順番で並べたビット列が、ADRC
コードとして出力される。従って、クラスタップが、例
えば、１ビットADRC処理された場合には、そのクラスタ
ップを構成する各音声サンプルは、最小値MINが減算さ
れた後に、最大値MAXと最小値MINとの平均値で除算さ
れ、これにより、各音声サンプルが１ビットとされる
（２値化される）。そして、その１ビットの音声サンプ
ルを所定の順番で並べたビット列が、ADRCコードとして
出力される。
【０１８３】なお、クラス分類部１４６には、例えば、
クラスタップを構成する音声サンプルのレベル分布のパ
ターンを、そのままクラスコードとして出力させること
も可能であるが、この場合、クラスタップが、Ｎ個の音
声サンプルで構成され、各音声サンプルに、Ｋビットが
割り当てられているとすると、クラス分類部１４６が出
力するクラスコードの場合の数は、（２N）K通りとな
り、音声サンプルのビット数Ｋに指数的に比例した膨大
な数となる。
【０１８４】従って、クラス分類部１４６においては、
クラスタップの情報量を、上述のADRC処理や、あるいは
ベクトル量子化等によって圧縮してから、クラス分類を
行うのが好ましい。
【０１８５】足し込み部１４７は、バッファ１４１か
ら、注目データとなっている教師データの音声サンプル
を読み出し、予測タップ生成部１４４からの予測タップ
を構成する生徒データ、および注目データとしての教師
データを対象とした足し込みを、初期コンポーネント記
憶部１４８およびユーザ用コンポーネント記憶部１４９
の記憶内容を必要に応じて用いながら、クラス分類部１
４６から供給されるクラスごとに行う。
【０１８６】即ち、足し込み部１４７は、基本的には、
クラス分類部１４６から供給されるクラスコードに対応
するクラスごとに、予測タップ（生徒データ）を用い、
式（８）の行列Ａにおける各コンポーネントとなってい
る、生徒データどうしの乗算（ｘinｘim）と、サメーシ
ョン（Σ）に相当する演算を行う。
【０１８７】さらに、足し込み部１４７は、やはり、ク
ラス分類部１４６から供給されるクラスコードに対応す
るクラスごとに、予測タップ（生徒データ）および注目
データ（教師データ）を用い、式（８）のベクトルｖに
おける各コンポーネントとなっている、生徒データと教
師データの乗算（ｘinｙi）と、サメーション（Σ）に
相当する演算を行う。
【０１８８】一方、初期コンポーネント記憶部１４８
は、例えば、ＲＯＭで構成され、あらかじめ用意された
不特定多数の話者の音声データを学習用のデータとして
学習を行うことにより得られた、式（８）における行列
Ａのコンポーネントと、ベクトルｖのコンポーネント
を、クラスごとに記憶している。
【０１８９】また、ユーザ用コンポーネント記憶部１４
９は、例えば、ＥＥＰＲＯＭで構成され、足し込み部１
４７において前回の学習で求められた式（８）における
行列Ａのコンポーネントと、ベクトルｖのコンポーネン
トを、クラスごとに記憶する。
【０１９０】足し込み部１４７は、新たに入力された音
声データを用いて学習を行う場合、ユーザ用コンポーネ
ント記憶部１４９に記憶された、前回の学習で求められ
た式（８）における行列Ａのコンポーネントと、ベクト
ルｖのコンポーネントを読み出し、その行列Ａまたはベ
クトルｖのコンポーネントに対して、新たに入力された
音声データから得られる教師データｙiおよび生徒デー
タxin(xim)を用いて計算される、対応するコンポーネン
トｘinｘimまたはｘinｙiを足し込むことにより（行列
Ａ、ベクトルｖにおけるサメーションで表される加算を
行うことにより）、各クラスについて、式（８）に示し
た正規方程式をたてる。
【０１９１】従って、足し込み部１４７では、新たに入
力された音声データだけではなく、過去の学習に用いら
れた音声データにも基づいて、式（８）の正規方程式が
たてられる。
【０１９２】なお、学習部１２５で、初めて学習が行わ
れる場合や、ユーザ用コンポーネント記憶部１４９がク
リアされた直後等に学習が行われる場合おいては、ユー
ザ用コンポーネント記憶部１４９には、前回の学習で求
められた行列Ａとベクトルｖのコンポーネントは記憶さ
れていないため、式（８）の正規方程式は、ユーザから
入力された音声データだけを用いてたてられることにな
る。
【０１９３】この場合、入力される音声データのサンプ
ル数が十分でないこと等に起因して、タップ係数を求め
るのに必要な数の正規方程式が得られないクラスが生じ
ることがあり得る。
【０１９４】そこで、初期コンポーネント記憶部１４８
は、あらかじめ用意された不特定十分な数の話者の音声
データを学習用のデータとして学習を行うことにより得
られた、式（８）における行列Ａのコンポーネントと、
ベクトルｖのコンポーネントを、クラスごとに記憶して
おり、学習部１２５は、この初期コンポーネント記憶部
１４８に記憶された行列Ａおよびベクトルｖのコンポー
ネントと、入力された音声データから得られる行列Ａお
よびベクトルｖのコンポーネントとを必要に応じて用い
て、式（８）の正規方程式をたてることで、タップ係数
を求めるのに必要な数の正規方程式が得られないクラス
が生じることを防止するようになっている。
【０１９５】足し込み部１４７は、新たに入力された音
声データから得られた行列Ａおよびベクトルｖのコンポ
ーネントと、ユーザ用コンポーネント記憶部１４９（ま
たは初期コンポーネント記憶部１４８）に記憶された行
列Ａおよびベクトルｖのコンポーネントと用いて、新た
に、クラスごとの行列Ａおよびベクトルｖのコンポーネ
ントを求めると、それらのコンポーネントを、ユーザ用
コンポーネント記憶部１４９に供給し、上書きする形で
記憶させる。
【０１９６】さらに、足し込み部１４７は、新たに求め
たクラスごとの行列Ａおよびベクトルｖのコンポーネン
トで構成される式（８）の正規方程式を、タップ係数決
定部１５０に供給する。
【０１９７】その後、タップ係数決定部１５０は、足し
込み部１４７から供給されるクラスごとの正規方程式を
解くことにより、クラスごとに、タップ係数を求め、こ
のクラスごとのタップ係数を、高品質化データとして、
その更新情報とともに、記憶部１２６に供給し、上書き
する形で記憶させる。
【０１９８】次に、図１５のフローチャートを参照し
て、図１４の学習部１２５で行われる、高品質化データ
としてのタップ係数の学習処理について説明する。
【０１９９】例えば、ユーザが通話時に行った発話、あ
るいは任意のタイミングで行った発話による音声データ
が、Ａ／Ｄ変換部１２２（図３）からバッファ１４１に
供給され、バッファ１４１は、そこに供給される音声デ
ータを記憶する。
【０２００】そして、例えば、ユーザが通話を終了する
と、あるいは、発話を開始してから所定時間が経過する
と、学習部１２５は、通話中に、バッファ１４１に記憶
された音声データ、あるいは、一連の発話を開始してか
ら終了するまでに、バッファ１４１に記憶された音声デ
ータを、新たに入力された音声データとして、学習処理
を開始する。
【０２０１】即ち、まず最初に、生徒データ生成部１４
２は、ステップＳ１０１において、バッファ１４１に記
憶された音声データを教師データとして、その教師デー
タから生徒データを生成し、生徒データメモリ１４３に
供給して記憶させ、ステップＳ１０２に進む。
【０２０２】ステップＳ１０２では、予測タップ生成部
１４４は、バッファ１４１に記憶された教師データとし
ての音声サンプルのうち、まだ注目データとしていない
ものの１つを注目データとして、その注目データについ
て、生徒データメモリ１４３に記憶された生徒データと
しての音声サンプルの幾つかを読み出すことにより、予
測タップを生成して、足し込み部１４７に供給する。
【０２０３】さらに、ステップＳ１０２では、クラスタ
ップ生成部１４５が、予測タップ生成部１４４における
場合と同様にして、注目データについて、クラスタップ
を生成し、クラス分類部１４６に供給する。
【０２０４】ステップＳ１０２の処理後は、ステップＳ
１０３に進み、クラス分類部１４６が、クラスタップ生
成部１４５からのクラスタップに基づいて、クラス分類
を行い、その結果得られるクラスコードを、足し込み部
１４７に供給する。
【０２０５】そして、ステップＳ１０４に進み、足し込
み部１４７は、バッファ１４１から注目データを読み出
し、その注目データと、予測タップ生成部１４４からの
予測タップを用いて、行列Ａとベクトルｖのコンポーネ
ントを計算する。さらに、足し込み部１４７は、ユーザ
用コンポーネント記憶部１４９に記憶された行列Ａとベ
クトルｖのコンポーネントのうち、クラス分類部１４６
からのクラスコードに対応するものに対して、注目デー
タと予測タップから求められた行列Ａとベクトルｖのコ
ンポーネントを足し込み、ステップＳ１０５に進む。
【０２０６】ステップＳ１０５では、予測タップ生成部
１４４が、バッファ１４１に、まだ、注目データとして
いない教師データが存在するかどうかを判定し、存在す
ると判定した場合、ステップＳ１０２に戻り、まだ、注
目データとされていない教師データを、新たに注目デー
タとして、以下、同様の処理が繰り返される。
【０２０７】また、ステップＳ１０５において、バッフ
ァ１４１に、注目データとしていない教師データが存在
しないと判定された場合、足し込み部１４７は、ユーザ
用コンポーネント記憶部１４９に記憶されたクラスごと
の行列Ａおよびベクトルｖのコンポーネントで構成され
る式（８）の正規方程式を、タップ係数決定部１５０に
供給し、ステップＳ１０６に進む。
【０２０８】ステップＳ１０６では、タップ係数決定部
１５０は、足し込み部１４７から供給される各クラスご
との正規方程式を解くことにより、各クラスごとに、タ
ップ係数を求める。さらに、ステップＳ１０６では、タ
ップ係数決定部１５０は、各クラスごとのタップ係数
を、更新情報とともに、記憶部１２６に供給し、上書き
する形で記憶させ、学習処理を終了する。
【０２０９】なお、ここでは、学習処理をリアルタイム
で行わないようにしたが、ハードウェアが十分な性能を
有する場合には、リアルタイムで行っても良い。
【０２１０】以上のように、学習部１２５では、新たに
入力された音声データと、過去の学習に用いられた音声
データに基づく学習処理が、通話時その他の任意のタイ
ミングで行われ、これにより、ユーザが発話を行うほ
ど、符号化音声データを、そのユーザの音声に近い音声
に復号することのできるタップ係数が求められる。従っ
て、通話相手側において、そのようなタップ係数を用い
て、符号化音声データの復号を行うことにより、ユーザ
の音声の特性に適した処理が施され、十分に音質を改善
した復号音声データを得ることができ、ユーザが携帯電
話機１０１を使い込むことにより、通話相手側におい
て、より品質の良い音声が出力されることになる。
【０２１１】ここで、送信部１１３（図３）の学習部１
２５が図１４に示したように構成される場合には、高品
質化データはタップ係数であるから、受信部１１４（図
４）の記憶部１３６には、タップ係数が記憶される。な
お、この場合、受信部１１４のデフォルトデータメモリ
１３７には、例えば、図１４の初期コンポーネント記憶
部１４８に記憶されたコンポーネントによる正規方程式
を解くことによって得られるクラスごとのタップ係数
が、デフォルトデータとして記憶される。
【０２１２】次に、図１６は、送信部１１３（図３）の
学習部１２５が図１４に示したように構成される場合
の、受信部１１４（図４）の復号部１３２の構成例を示
している。
【０２１３】デコーダ１６１には、受信制御部１３１
（図４）が出力する符号化音声データが供給されるよう
になっており、デコーダ１６１は、その符号化音声デー
タを、送信部１１３（図３）の符号化部１２３における
符号化方式に対応する復号方式で復号し、その結果得ら
れる復号音声データを、バッファ１６２に出力する。
【０２１４】バッファ１６２は、デコーダ１６１が出力
する復号音声データを一時記憶する。
【０２１５】予測タップ生成部１６３は、復号音声デー
タの音質を向上させた音質向上データを、順次、注目デ
ータとして、その注目データの予測値を、式（１）の線
形一次予測演算により求めるのに用いる予測タップを、
バッファ１６２に記憶された復号音声データのうちの幾
つかの音声サンプルによって構成（生成）し、予測部１
６７に供給する。なお、予測タップ生成部１６３は、図
１４の学習部１２５における予測タップ生成部１４４が
生成するのと同一の予測タップを生成する。
【０２１６】クラスタップ生成部１６４は、バッファ１
６２に記憶された復号音声データのうちの幾つかの音声
サンプルによって、注目データについて、クラスタップ
を構成（生成）し、クラス分類部１６５に供給する。な
お、クラスタップ生成部１６４は、図１４の学習部１２
５におけるクラスタップ生成部１４５が生成するのと同
一のクラスタップを生成する。
【０２１７】クラス分類部１６５は、クラスタップ生成
部１６４からのクラスタップを用い、図１４の学習部１
２５におけるクラス分類部１４６と同様のクラス分類を
行い、その結果得られるクラスコードを、係数メモリ１
６６に供給する。
【０２１８】係数メモリ１６６は、管理部１３５から供
給される高品質化データとしてのクラスごとのタップ係
数を、そのクラスに対応するアドレスに記憶する。さら
に、係数メモリ１６６は、クラス分類部１６５から供給
されるクラスコードに対応するアドレスに記憶されてい
るタップ係数を、予測部１６７に供給する。
【０２１９】予測部１６７は、予測タップ生成部１６３
が出力する予測タップと、係数メモリ１６６が出力する
タップ係数とを取得し、その予測タップとタップ係数と
を用いて、式（１）に示した線形予測演算を行う。これ
により、予測部１６７は、注目データとしての音質向上
データ（の予測値）を求め、Ｄ／Ａ変換部１３３（図
４）に供給する。
【０２２０】次に、図１７のフローチャートを参照し
て、図１６の復号部１３２の処理について説明する。
【０２２１】デコーダ１６１は、受信制御部１３１（図
４）が出力する符号化音声データを復号し、その結果得
られる復号音声データを、バッファ１６２に出力して記
憶させている。
【０２２２】そして、まず最初に、ステップＳ１１１に
おいて、予測タップ生成部１６３が、復号音声データの
音質を向上させた音質向上データのうち、例えば、時系
列順で、まだ注目データとしていない音声サンプルを、
注目データとし、その注目データについて、バッファ１
６２から復号音声データのうちの幾つかの音声サンプル
を読み出すことにより、予測タップを構成して、予測部
１６７に供給する。
【０２２３】さらに、ステップＳ１１１では、クラスタ
ップ生成部１６４が、バッファ１６２に記憶された復号
音声データのうちの幾つかの音声サンプルを読み出すこ
とにより、注目データについて、クラスタップを構成
し、クラス分類部１６５に供給する。
【０２２４】クラス分類部１６５は、クラスタップ生成
部１６４からクラスタップを受信すると、ステップＳ１
１２に進み、そのクラスタップを用いてクラス分類を行
い、その結果得られるクラスコードを、係数メモリ１６
６に供給して、ステップＳ１１３に進む。
【０２２５】ステップＳ１１３では、係数メモリ１６６
は、クラス分類部１６５からのクラスコードに対応する
アドレスに記憶されているタップ係数を読み出し、予測
部１６７に供給して、ステップＳ１１４に進む。
【０２２６】ステップＳ１１４では、予測部１６７は、
係数メモリ１６６が出力するタップ係数を取得し、その
タップ係数と、予測タップ生成部１６３からの予測タッ
プとを用いて、式（１）に示した積和演算を行い、音質
向上データ（の予測値）を得る。
【０２２７】以上のようにして得られた音質向上データ
は、予測部１６７から、Ｄ／Ａ変換部１３３（図４）を
介して、スピーカ１３４に供給され、これにより、スピ
ーカ１３４からは、高音質の音声が出力される。
【０２２８】即ち、タップ係数は、ユーザの音声を教師
とするとともに、その音声を符号化し、さらに復号した
ものを生徒として、学習を行うことにより得られたもの
であるので、デコーダ１６１が出力する復号音声データ
から、元のユーザの音声を、精度良く予測することを可
能とするものであり、従って、スピーカ１３４からは、
通信相手のユーザの音声の肉声により近い音声、即ち、
デコーダ１６１（図１６）が出力する復号音声データの
音質を向上させたものが出力されることになる。
【０２２９】ステップＳ１１４の処理後は、ステップＳ
１１５に進み、まだ、注目データとして処理すべき音質
向上データがあるかどうかが判定され、あると判定され
た場合、ステップＳ１１１に戻り、以下、同様の処理が
繰り返される。また、ステップＳ１１５において、注目
データとして処理すべき音質向上データがないと判定さ
れた場合、処理を終了する。
【０２３０】なお、携帯電話機１０１1と１０１2との間
で通話が行われる場合、携帯電話機１０１2では、図５
で説明したことから、高品質化データとしてのタップ係
数として、通話相手である携帯電話機１０１1の電話番
号と対応付けられたもの、即ち、携帯電話機１０１1を
所有するユーザの音声データを学習用のデータとして学
習したものが用いられる。従って、携帯電話機１０１1
から携帯電話機１０１2に対して送信されてくる音声
が、携帯電話機１０１1のユーザの音声であれば、携帯
電話機１０１2において、携帯電話機１０１1のユーザ用
のタップ係数を用いて復号が行われることにより、高音
質の音声が出力されることとなる。
【０２３１】しかしながら、携帯電話機１０１1から携
帯電話機１０１2に対して送信されてくる音声が、携帯
電話機１０１1のユーザの音声でない場合、即ち、携帯
電話機１０１1の所有者でないユーザが、携帯電話機１
０１1を使用している場合、携帯電話機１０１2では、や
はり、携帯電話機１０１1のユーザ用のタップ係数を用
いて復号が行われることから、その復号によって得られ
る音声は、携帯電話機１０１1の真のユーザ（所有者）
の音声における場合よりも、音質が向上したものにはな
らない。即ち、単純には、携帯電話機１０１2では、携
帯電話機１０１1を、そのの所有者が使用していれば、
高音質の音声が出力され、携帯電話機１０１1を、その
所有者以外のユーザが使用している場合には、あまり音
質の良い音声は出力されない。この点に注目すれば、携
帯電話機１０１によって、簡易な個人認証が可能である
ということができる。
【０２３２】次に、図１８は、携帯電話機１０１が、例
えば、ＣＥＬＰ(Code Excited Liner Prediction codin
g)方式のものである場合の、送信部１１３（図３）を構
成する符号化部１２３の構成例を示している。
【０２３３】Ａ／Ｄ変換部１２２（図３）が出力する音
声データは、演算器３とＬＰＣ(Liner Prediction Coef
ficient)分析部４に供給される。
【０２３４】ＬＰＣ分析部４は、Ａ／Ｄ変換部１２２
（図３）からの音声データを、所定の音声サンプルを１
フレームとして、フレームごとにＬＰＣ分析し、Ｐ次の
線形予測係数α1，α2，・・・，αPを求める。そし
て、ＬＰＣ分析部４は、このＰ次の線形予測係数α
p（ｐ＝１，２，・・・，Ｐ）を要素とするベクトル
を、音声の特徴ベクトルとして、ベクトル量子化部５に
供給する。
【０２３５】ベクトル量子化部５は、線形予測係数を要
素とするコードベクトルとコードとを対応付けたコード
ブックを記憶しており、そのコードブックに基づいて、
ＬＰＣ分析部４からの特徴ベクトルαをベクトル量子化
し、そのベクトル量子化の結果得られるコード（以下、
適宜、Ａコード(A_code)という）を、コード決定部１５
に供給する。
【０２３６】さらに、ベクトル量子化部５は、Ａコード
に対応するコードベクトルα’を構成する要素となって
いる線形予測係数α1’，α2’，・・・，αP’を、音
声合成フィルタ６に供給する。
【０２３７】音声合成フィルタ６は、例えば、ＩＩＲ(I
nfinite Impulse Response)型のディジタルフィルタ
で、ベクトル量子化部５からの線形予測係数αp’（ｐ
＝１，２，・・・，Ｐ）をＩＩＲフィルタのタップ係数
とするとともに、演算器１４から供給される残差信号ｅ
を入力信号として、音声合成を行う。
【０２３８】即ち、ＬＰＣ分析部４で行われるＬＰＣ分
析は、現在時刻ｎの音声データ（のサンプル値）ｓn、
およびこれに隣接する過去のＰ個のサンプル値ｓn-1，
ｓn-2，・・・，ｓn-Pに、式 ｓn＋α1ｓn-1＋α2ｓn-2＋・・・＋αPｓn-P＝en ・・・（９） で示す線形１次結合が成立すると仮定し、現在時刻ｎの
サンプル値ｓnの予測値（線形予測値）ｓn’を、過去の
Ｐ個の標本値ｓn-1，ｓn-2，・・・，ｓn-Pを用いて、
式 ｓn’＝−（α1ｓn-1＋α2ｓn-2＋・・・＋αPｓn-P） ・・・（１０） によって線形予測したときに、実際のサンプル値ｓnと
線形予測値ｓn’との間の自乗誤差を最小にする線形予
測係数αpを求めるものである。
【０２３９】ここで、式（９）において、｛en｝（・・
・，en-1，en，en+1，・・・）は、平均値が０で、分散
が所定値σ2の互いに無相関な確率変数である。
【０２４０】式（９）から、サンプル値ｓnは、式 ｓn＝en−（α1ｓn-1＋α2ｓn-2＋・・・＋αPｓn-P） ・・・（１１） で表すことができ、これを、Ｚ変換すると、次式が成立
する。
【０２４１】 Ｓ＝Ｅ／（１＋α1ｚ-1＋α2ｚ-2＋・・・＋αPｚ-P） ・・・（１２） 但し、式（１２）において、ＳとＥは、式（１１）にお
けるｓnとｅnのＺ変換を、それぞれ表す。
【０２４２】ここで、式（９）および（１０）から、ｅ
nは、式 ｅn＝ｓn−ｓn’ ・・・（１３） で表すことができ、実際のサンプル値ｓnと線形予測値
ｓn’との間の残差信号と呼ばれる。
【０２４３】従って、式（１２）から、線形予測係数α
pをＩＩＲフィルタのタップ係数とするとともに、残差
信号ｅnをＩＩＲフィルタの入力信号とすることによ
り、音声データｓnを求めることができる。
【０２４４】そこで、音声合成フィルタ６は、上述した
ように、ベクトル量子化部５からの線形予測係数αp’
をタップ係数とするとともに、演算器１４から供給され
る残差信号ｅを入力信号として、式（１２）を演算し、
音声データ（合成音データ）ｓｓを求める。
【０２４５】なお、音声合成フィルタ６では、ＬＰＣ分
析部４によるＬＰＣ分析の結果得られる線形予測係数α
pではなく、そのベクトル量子化の結果得られるコード
に対応するコードベクトルとしての線形予測係数αp’
が用いられるため、音声合成フィルタ６が出力する合成
音信号は、Ａ／Ｄ変換部１２２（図３）が出力する音声
データとは、基本的に同一にはならない。
【０２４６】音声合成フィルタ６が出力する合成音デー
タｓｓは、演算器３に供給される。演算器３は、音声合
成フィルタ６からの合成音データｓｓから、Ａ／Ｄ変換
部１２２（図３）が出力する音声データｓを減算し、そ
の減算値を、自乗誤差演算部７に供給する。自乗誤差演
算部７は、演算器３からの減算値の自乗和（第ｋフレー
ムのサンプル値についての自乗和）を演算し、その結果
得られる自乗誤差を、自乗誤差最小判定部８に供給す
る。
【０２４７】自乗誤差最小判定部８は、自乗誤差演算部
７が出力する自乗誤差に対応付けて、長期予測ラグを表
すコードとしてのＬコード(L_code)、ゲインを表すコー
ドとしてのＧコード(G_code)、および符号語（励起コー
ドブック）を表すコードとしてのＩコード(I_code)を記
憶しており、自乗誤差演算部７が出力する自乗誤差に対
応するＬコード、Ｇコード、およびＬコードを出力す
る。Ｌコードは、適応コードブック記憶部９に、Ｇコー
ドは、ゲイン復号器１０に、Ｉコードは、励起コードブ
ック記憶部１１に、それぞれ供給される。さらに、Ｌコ
ード、Ｇコード、およびＩコードは、コード決定部１５
にも供給される。
【０２４８】適応コードブック記憶部９は、例えば７ビ
ットのＬコードと、所定の遅延時間（ラグ）とを対応付
けた適応コードブックを記憶しており、演算器１４から
供給される残差信号ｅを、自乗誤差最小判定部８から供
給されるＬコードに対応付けられた遅延時間（長期予測
ラグ）だけ遅延して、演算器１２に出力する。
【０２４９】ここで、適応コードブック記憶部９は、残
差信号ｅを、Ｌコードに対応する時間だけ遅延して出力
することから、その出力信号は、その遅延時間を周期と
する周期信号に近い信号となる。この信号は、線形予測
係数を用いた音声合成において、主として、有声音の合
成音を生成するための駆動信号となる。従って、Ｌコー
ドは、概念的には、音声のピッチ周期を表す。なお、CE
LPの規格によれば、レコードは、２０乃至１４６の範囲
の整数値をとる。
【０２５０】ゲイン復号器１０は、Ｇコードと、所定の
ゲインβおよびγとを対応付けたテーブルを記憶してお
り、自乗誤差最小判定部８から供給されるＧコードに対
応付けられたゲインβおよびγを出力する。ゲインβと
γは、演算器１２と１３に、それぞれ供給される。ここ
で、ゲインβは、長期フィルタ状態出力ゲインと呼ばれ
るものであり、また、ゲインγは、励起コードブックゲ
インと呼ばれるものである。
【０２５１】励起コードブック記憶部１１は、例えば９
ビットのＩコードと、所定の励起信号とを対応付けた励
起コードブックを記憶しており、自乗誤差最小判定部８
から供給されるＩコードに対応付けられた励起信号を、
演算器１３に出力する。
【０２５２】ここで、励起コードブックに記憶されてい
る励起信号は、例えば、ホワイトノイズ等に近い信号で
あり、線形予測係数を用いた音声合成において、主とし
て、無声音の合成音を生成するための駆動信号となる。
【０２５３】演算器１２は、適応コードブック記憶部９
の出力信号と、ゲイン復号器１０が出力するゲインβと
を乗算し、その乗算値ｌを、演算器１４に供給する。演
算器１３は、励起コードブック記憶部１１の出力信号
と、ゲイン復号器１０が出力するゲインγとを乗算し、
その乗算値ｎを、演算器１４に供給する。演算器１４
は、演算器１２からの乗算値ｌと、演算器１３からの乗
算値ｎとを加算し、その加算値を、残差信号ｅとして、
音声合成フィルタ６と適応コードブック記憶部９に供給
する。
【０２５４】音声合成フィルタ６では、以上のようにし
て、演算器１４から供給される残差信号ｅを入力信号
が、ベクトル量子化部５から供給される線形予測係数α
p’をタップ係数とするＩＩＲフィルタでフィルタリン
グされ、その結果得られる合成音データが、演算器３に
供給される。そして、演算器３および自乗誤差演算部７
において、上述の場合と同様の処理が行われ、その結果
得られる自乗誤差が、自乗誤差最小判定部８に供給され
る。
【０２５５】自乗誤差最小判定部８は、自乗誤差演算部
７からの自乗誤差が最小（極小）になったかどうかを判
定する。そして、自乗誤差最小判定部８は、自乗誤差が
最小になっていないと判定した場合、上述のように、そ
の自乗誤差に対応するＬコード、Ｇコード、およびＬコ
ードを出力し、以下、同様の処理が繰り返される。
【０２５６】一方、自乗誤差最小判定部８は、自乗誤差
が最小になったと判定した場合、確定信号を、コード決
定部１５に出力する。コード決定部１５は、ベクトル量
子化部５から供給されるＡコードをラッチするととも
に、自乗誤差最小判定部８から供給されるＬコード、Ｇ
コード、およびＩコードを順次ラッチするようになって
おり、自乗誤差最小判定部８から確定信号を受信する
と、そのときラッチしているＡコード、Ｌコード、Ｇコ
ード、およびＩコードを多重化し、符号化音声データと
して出力する。
【０２５７】以上から、符号化音声データは、復号に用
いられる情報であるＡコード、Ｌコード、Ｇコード、お
よびＩコードを、フレーム単位ごとに有するものとなっ
ている。
【０２５８】ここで、図１８（後述する図１９および図
２０においても同様）では、各変数に、[k]が付され、
配列変数とされている。このkは、フレーム数を表す
が、明細書中では、その記述は、適宜省略する。
【０２５９】次に、図１９は、携帯電話機１０１が、Ｃ
ＥＬＰ方式のものである場合の、受信部１１４（図４）
を構成する復号部１３２の構成例を示している。なお、
図中、図１６における場合と対応する部分については、
同一の符号を付してある。
【０２６０】受信制御部１３１（図４）が出力する符号
化音声データは、ＤＥＭＵＸ（デマルチプレクサ）２１
に供給され、ＤＥＭＵＸ２１は、符号化音声データか
ら、Ｌコード、Ｇコード、Ｉコード、Ａコードを分離
し、それぞれを、適応コードブック記憶部２２、ゲイン
復号器２３、励起コードブック記憶部２４、フィルタ係
数復号器２５に供給する。
【０２６１】適応コードブック記憶部２２、ゲイン復号
器２３、励起コードブック記憶部２４、演算器２６乃至
２８は、図１８の適応コードブック記憶部９、ゲイン復
号器１０、励起コードブック記憶部１１、演算器１２乃
至１４とそれぞれ同様に構成されるもので、図１で説明
した場合と同様の処理が行われることにより、Ｌコー
ド、Ｇコード、およびＩコードが、残差信号ｅに復号さ
れる。この残差信号ｅは、音声合成フィルタ２９に対し
て、入力信号として与えられる。
【０２６２】フィルタ係数復号器２５は、図１８のベク
トル量子化部５が記憶しているのと同一のコードブック
を記憶しており、Ａコードを、線形予測係数αp’に復
号し、音声合成フィルタ２９に供給する。
【０２６３】音声合成フィルタ２９は、図１８の音声合
成フィルタ６と同様に構成されており、フィルタ係数復
号器２５からの線形予測係数αp’をタップ係数とする
とともに、演算器２８から供給される残差信号ｅを入力
信号として、式（１２）を演算し、これにより、図１８
の自乗誤差最小判定部８において自乗誤差が最小と判定
されたときの合成音データを生成し、復号音声データと
して出力する。
【０２６４】ここで、発信側の符号化部１２３から、着
信側の復号部１３２に対しては、図１８で説明したこと
から、復号部１３２の音声合成フィルタ２９に与えられ
る入力信号としての残差信号と線形予測係数がコード化
されて送信されてくるため、復号部１３２では、そのコ
ードが、残差信号と線形予測係数に復号される。しかし
ながら、この復号された残差信号や線形予測係数（以
下、適宜、それぞれを、復号残差信号または復号線形予
測係数という）には、量子化誤差等の誤差が含まれるた
め、発信側におけるユーザの音声をＬＰＣ分析して得ら
れる残差信号と線形予測係数には一致しない。
【０２６５】このため、復号部１３２の音声合成フィル
タ２９が出力する合成音データである復号音声データ
は、発信側のユーザの音声データに対して、歪み等を有
する、音質の劣化したものとなる。
【０２６６】そこで、復号部１３２は、上述のクラス分
類適応処理を行うことによって、復号音声データを、歪
みのない（歪みを低減した）、発信側のユーザの音声デ
ータに近い音質向上データに変換するようになってい
る。
【０２６７】即ち、音声合成フィルタ２９が出力する合
成音データである復号音声データは、バッファ１６２に
供給され、バッファ１６２は、その復号音声データを一
時記憶する。
【０２６８】そして、予測タップ生成部１６３は、復号
音声データの音質を向上させた音質向上データを、順
次、注目データとし、その注目データについて、バッフ
ァ１６２から復号音声データのうちの幾つかの音声サン
プルを読み出すことにより、予測タップを構成して、予
測部１６７に供給する。また、クラスタップ生成部１６
４は、バッファ１６２に記憶された復号音声データのう
ちの幾つかの音声サンプルを読み出すことにより、注目
データについて、クラスタップを構成し、クラス分類部
１６５に供給する。
【０２６９】クラス分類部１６５は、クラスタップ生成
部１６４からクラスタップを用いてクラス分類を行い、
その結果得られるクラスコードを、係数メモリ１６６に
供給する。係数メモリ１６６は、クラス分類部１６５か
らのクラスコードに対応するアドレスに記憶されている
タップ係数を読み出し、予測部１６７に供給する。
【０２７０】そして、予測部１６７は、係数メモリ１６
６が出力するタップ係数と、予測タップ生成部１６３か
らの予測タップとを用いて、式（１）に示した積和演算
を行い、音質向上データ（の予測値）を得る。
【０２７１】以上のようにして得られた音質向上データ
は、予測部１６７から、Ｄ／Ａ変換部１３３（図４）を
介して、スピーカ１３４に供給され、これにより、スピ
ーカ１３４からは、高音質の音声が出力される。
【０２７２】次に、図２０は、携帯電話機１０１が、Ｃ
ＥＬＰ方式のものである場合の、送信部１１３（図３）
を構成する学習部１２５の構成例を示している。なお、
図中、図１４における場合と対応する部分については、
同一の符号を付してあり、以下では、その説明は、適宜
省略する。
【０２７３】演算器１８３乃至コード決定部１９５は、
図１８の演算器３乃至コード決定部１５とそれぞれ同様
に構成される。演算器１８３には、Ａ／Ｄ変換部１２２
（図３）が出力する音声データが、学習用のデータとし
て入力されるようになっており、従って、演算器１８３
乃至コード決定部１９５では、その学習用の音声データ
に対して、図１８の符号化部１２３における場合と同様
の処理が施される。
【０２７４】そして、自乗誤差最小判定部１８８におい
て自乗誤差が最小になったと判定されたときの音声合成
フィルタ１８６が出力する合成音データが、生徒データ
として、生徒データメモリ１４３に供給される。
【０２７５】その後は、生徒データメモリ１４３乃至タ
ップ係数決定部１５０において、図１４および１５にお
ける場合と同様の処理が行われ、これにより、クラスご
とのタップ係数が、高品質化データとして生成される。
【０２７６】なお、図１９または図２０の実施の形態で
は、予測タップやクラスタップを、音声合成フィルタ２
９または１８６が出力する合成音データから構成するよ
うにしたが、予測タップやクラスタップは、図１９また
は図２０において点線で示すように、Ｉコードや、Ｌコ
ード、Ｇコード、Ａコード、Ａコードから得られる線形
予測係数αp、Ｇコードから得られるゲインβ，γ、そ
の他の、Ｌコード、Ｇコード、Ｉコード、またはＡコー
ドから得られる情報（例えば、残差信号ｅや、残差信号
ｅを得るためのｌ，ｎ、さらには、ｌ／β，ｎ／γな
ど）のうちの１以上を含めて構成することが可能であ
る。
【０２７７】次に、図２１は、送信部１１３（図３）を
構成する符号化部１２３の他の構成例を示している。
【０２７８】図２１の実施の形態においては、符号化部
１２３は、Ａ／Ｄ変換部１２２（図３）が出力する音声
データをベクトル量子化することにより符号化するよう
になっている。
【０２７９】即ち、Ａ／Ｄ変換部１２２（図３）が出力
する音声データは、バッファ２０１に供給され、バッフ
ァ２０１は、そこに供給される音声データを一時記憶す
る。
【０２８０】ベクトル化部２０２は、バッファ２０１に
記憶された音声データを時系列に読み出して、所定数の
音声サンプルを１フレームとし、各フレームの音声デー
タをベクトル化する。
【０２８１】ここで、ベクトル化部２０２では、例え
ば、１フレームの各音声サンプルを、そのまま、ベクト
ルの各コンポーネントとすることにより、音声データを
ベクトル化することも可能であるし、また、例えば、１
フレームを構成する音声サンプルについて、ＬＰＣ分析
等の音響分析を施し、その結果得られる音声の特徴量
を、ベクトルのコンポーネントとすることにより、音声
データをベクトル化することも可能である。なお、ここ
では、説明を簡単にするために、例えば、１フレームの
各音声サンプルを、そのまま、ベクトルの各コンポーネ
ントとすることにより、音声データをベクトル化するも
のとする。
【０２８２】ベクトル化部２０２は、１フレームの各音
声サンプルを、そのままコンポーネントとして構成した
ベクトル（以下、適宜、音声ベクトルとする）を、距離
計算部２０３に出力する。
【０２８３】距離計算部２０３は、コードブック記憶部
２０４に記憶されたコードブックに登録されている各コ
ードベクトルと、ベクトル化部２０２からの音声ベクト
ルとの距離（例えば、ユークリッド距離など）を計算
し、各コードベクトルについて求められた距離を、その
コードベクトルに対応するコードとともに、コード決定
部２０５に供給する。
【０２８４】即ち、コードブック記憶部２０４は、後述
する図２２の学習部１２５における学習によって得られ
る高品質化データとしてのコードブックを記憶し、距離
計算部２０３は、そのコードブックに登録されている各
コードベクトルについて、ベクトル化部２０２からの音
声ベクトルとの距離を計算して、各コードベクトルに対
応するコードとともに、コード決定部２０５に供給す
る。
【０２８５】コード決定部２０５は、距離計算部２０３
から供給される、各コードベクトルについての距離のう
ち、最も短いものを検出し、その最も短い距離を与える
コードベクトル、即ち、音声ベクトルについての量子化
誤差（ベクトル量子化誤差）を最も小さくするコードベ
クトルに対応するコードを、ベクトル化部２０２が出力
した音声ベクトルについてのベクトル量子化結果として
決定する。そして、コード決定部２０５は、そのベクト
ル量子化結果としてのコードを、符号化音声データとし
て、送信制御部１２４（図３）に出力する。
【０２８６】次に、図２２は、符号化部１２３が図２１
に示したように構成される場合の、図３の送信部１１３
を構成する学習部１２５の構成例を示している。
【０２８７】バッファ２１１には、Ａ／Ｄ変換部１２２
が出力する音声データが供給されるようになっており、
バッファ２１１は、そこに供給される音声データを記憶
する。
【０２８８】ベクトル化部２１２は、バッファ２１１に
記憶された音声データを用いて、図２１のベクトル化部
２０２における場合と同様にして、音声ベクトルを構成
し、ユーザ用ベクトル記憶部２１３に供給する。
【０２８９】ユーザ用ベクトル記憶部２１３は、例え
ば、ＥＥＰＲＯＭなどで構成され、ベクトル化部２１２
から供給される音声ベクトルを順次記憶する。初期ベク
トル記憶部２１４は、例えば、ＲＯＭなどで構成され、
不特定多数のユーザの音声データを用いて構成された多
数の音声ベクトルをあらかじめ記憶している。
【０２９０】コードブック生成部２１５は、初期ベクト
ル記憶部２１４およびユーザベクトル記憶部２１３に記
憶された音声ベクトルをすべて用い、例えば、ＬＢＧ
（Linde, Buzo, Gray）アルゴリズムによって、コード
ブックを生成する学習を行い、その学習の結果得られる
コードブックを、高品質化データとして出力する。
【０２９１】なお、コードブック生成部２１５が出力す
る高品質化データとしてのコードブックは、記憶部１２
６（図３）に供給され、更新情報（コードブックが得ら
れた日時）とともに記憶されるとともに、符号化部１２
３（図２１）にも供給され、コードブック記憶部２０４
に書き込まれる（上書きされる）。
【０２９２】ここで、図２２の学習部１２５で、初めて
学習が行われる場合や、ユーザ用ベクトル記憶部２１３
がクリアされた直後等に学習が行われる場合おいては、
ユーザ用ベクトル記憶部２１３には、音声ベクトルが記
憶されていないため、コードブック生成部２１５におい
て、ユーザ用ベクトル記憶部２１３だけを参照するので
は、コードブックを生成することができない。また、携
帯電話機１０１の使用が開始されてから間もない場合に
おいては、ユーザ用ベクトル記憶部２１３には、それほ
ど多くの音声ベクトルが記憶されていない。この場合、
コードブック生成部２１５において、ユーザ用ベクトル
記憶部２１３を参照するだけでも、コードブックを生成
することは可能ではあるが、そのようなコードブックを
用いたベクトル量子化は、かなり精度の悪いもの（量子
化誤差が大きいもの）となる。
【０２９３】そこで、初期ベクトル記憶部２１４には、
上述のように、多数の音声ベクトルが記憶されており、
コードブック生成部２１５は、ユーザ用ベクトル記憶部
２１３だけでなく、初期ベクトル記憶部２１４も参照す
ることで、上述のような精度の悪いベクトル量子化が行
われるようなコードブックが生成されることを防止する
ようになっている。
【０２９４】なお、ユーザ用ベクトル記憶部２１３に、
ある程度の数の音声ベクトルが記憶された後は、コード
ブック生成部２１５において、初期ベクトル記憶部２１
４を参照せずに、ユーザ用ベクトル記憶部２１３だけを
参照して、コードブックを生成するようにすることが可
能である。
【０２９５】次に、図２３のフローチャートを参照し
て、図２２の学習部１２５で行われる、高品質化データ
としてのコードブックの学習処理について説明する。
【０２９６】例えば、ユーザが通話時に行った発話、あ
るいは任意のタイミングで行った発話による音声データ
が、Ａ／Ｄ変換部１２２（図３）からバッファ２１１に
供給され、バッファ２１１は、そこに供給される音声デ
ータを記憶する。
【０２９７】そして、例えば、ユーザが通話を終了する
と、あるいは、発話を開始してから所定時間が経過する
と、学習部１２５は、通話中に、バッファ２１１に記憶
された音声データ、あるいは、一連の発話を開始してか
ら終了するまでに、バッファ２１１に記憶された音声デ
ータを、新たに入力された音声データとして、学習処理
を開始する。
【０２９８】即ち、ベクトル化部２１２は、バッファ２
１１に記憶された音声データを時系列に読み出し、所定
数の音声サンプルを１フレームとして、各フレームの音
声データをベクトル化する。そして、ベクトル化部２１
２は、そのベクトル化の結果得られる音声ベクトルを、
ユーザ用ベクトル記憶部２１３に供給して追加記憶させ
る。
【０２９９】バッファ２１１に記憶された音声データす
べてのベクトル化が終了すると、コードブック生成部２
１５は、ステップＳ１２１において、ユーザ用ベクトル
記憶部２１３と初期ベクトル記憶部２１４に記憶された
各音声ベクトルとの距離の総和を最小にするベクトルｙ
1を求める。そしてコードブック生成部２１５は、その
ベクトルｙ1を、コートベクトルｙ1として、ステップＳ
１２２に進む。
【０３００】ステップＳ１２２では、コードブック生成
部２１５は、現在得られているコードベクトルの総数を
変数ｎに設定し、コードベクトルｙ1，ｙ2，・・・，ｙ
nそれぞれを２分割する。即ち、コードブック生成部２
１５は、例えば、△を微小なベクトルとするとき、コー
ドベクトルｙi（ｉ＝１，２，・・・，ｎ）から、ベク
トルｙi＋△およびｙi−△を生成し、ベクトルｙi＋△
を、新たなコードベクトルｙiとするとともに、ベクト
ルｙi−△を、新たなコードベクトルｙn+iとする。
【０３０１】そして、ステップＳ１２３に進み、コード
ブック生成部２１５は、ユーザ用ベクトル記憶部２１３
と初期ベクトル記憶部２１４に記憶された各音声ベクト
ルｘ j（ｊ＝１，２，・・・，Ｊ（ユーザ用ベクトル記
憶部２１３と初期ベクトル記憶部２１４に記憶された音
声ベクトルの総数））を、その音声ベクトルｘjと最も
距離が近いコードベクトルｙi（ｉ＝１，２，・・・，
２ｎ）に分類し、ステップＳ１２４に進む。
【０３０２】ステップＳ１２４では、コードブック生成
部２１５は、各コードベクトルｙiを、そのコードベク
トルｙiに分類された各音声ベクトルとの距離の総和が
最小になるように更新する。なお、この更新は、例え
ば、コードベクトルｙiに分類された０個以上の音声ベ
クトルが指す点の重心を求めることによって行うことが
できる。即ち、その重心を指すベクトルが、コードベク
トルｙiに分類された各音声ベクトルとの距離の総和を
最小にするものとなる。但し、コードベクトルｙ iに分
類された音声ベクトルが０個の場合は、コードベクトル
ｙiは、そのままとされる。
【０３０３】その後、ステップＳ１２５に進み、コード
ブック生成部２１５は、更新後の各コードベクトルｙi
について、そのコードベクトルｙiに分類された各音声
ベクトルとの距離の総和（以下、適宜、コードベクトル
ｙiについての距離の総和という）を求め、さらに、す
べてのコードベクトルｙiについての距離の総和の総和
（以下、適宜、全総和という）を求める。そして、コー
ドブック生成部２１５は、その全総和の変化、即ち、今
回のステップＳ１２５で求めた全総和（以下、適宜、今
回の全総和という）と、前回のステップＳ１２５で求め
た全総和（以下、適宜、前回の全総和という）との差の
絶対値が、所定の閾値以下であるかどうかを判定する。
【０３０４】ステップＳ１２５において、今回の全総和
と前回の全総和との差の絶対値が、所定の閾値以下でな
いと判定された場合、即ち、コードベクトルｙiを更新
することにより、全総和が大きく変化した場合、ステッ
プＳ１２３に戻り、以下、同様の処理を繰り返す。
【０３０５】また、ステップＳ１２５において、今回の
全総和と前回の全総和との差の絶対値が、所定の閾値以
下であると判定された場合、即ち、コードベクトルｙi
を更新しても、全総和がほとんど変化しない場合、ステ
ップＳ１２６に進み、コードブック生成部２１５は、現
在得られているコードベクトルの総数を表す変数ｎが、
コードブックにあらかじめ設定されているコードベクト
ルの数（以下、適宜、設定コードベクトル数という）Ｎ
に等しいかどうかを判定する。
【０３０６】ステップＳ１２６において、変数ｎが、設
定コードベクトル数Ｎに等しくないと判定された場合、
即ち、まだ、設定コードベクトル数Ｎに等しい数のコー
ドベクトルｙiが得られていない場合、ステップＳ１２
２に戻り、以下、同様の処理を繰り返す。
【０３０７】また、ステップＳ１２６において、変数ｎ
が、設定コードベクトル数Ｎに等しいと判定された場
合、即ち、設定コードベクトル数Ｎに等しい数のコード
ベクトルｙiが得られた場合、コードブック生成部２１
５は、そのＮ個のコードベクトルｙiで構成されるコー
ドブックを、高品質化データとして出力し、学習処理を
終了する。
【０３０８】なお、図２３の学習処理では、ユーザ用ベ
クトル記憶部２１３に、いままでに入力された音声ベク
トルを記憶しておき、その音声ベクトルを用いて、コー
ドブックを更新（生成）するようにしたが、コードブッ
クの更新は、過去に入力された音声ベクトルを記憶して
おかずに、今回入力された音声ベクトルと、既に得られ
ているコードブックを用い、ステップＳ１２３およびＳ
１２４の処理により、いわば簡略化した形で行うことも
可能である。
【０３０９】即ち、この場合、コードブック生成部２１
５は、ステップＳ１２３において、今回入力された各音
声ベクトルｘj（ｊ＝１，２，・・・，Ｊ（今回入力さ
れた音声ベクトルの総数））を、その音声ベクトルｘj
と最も距離が近いコードベクトルｙi（ｉ＝１，２，・
・・，Ｎ（コードブックにおけるコードベクトルの総
数））に分類し、ステップＳ１２４に進む。
【０３１０】ステップＳ１２４では、コードブック生成
部２１５は、各コードベクトルｙiを、そのコードベク
トルｙiに分類された各音声ベクトルとの距離の総和が
最小になるように更新する。なお、この更新は、上述し
たように、コードベクトルｙ iに分類された０個以上の
音声ベクトルが指す点の重心を求めることによって行う
ことができるから、例えば、いま、更新後のコードベク
トルをｙi’と、更新前のコードベクトルｙiに分類され
ている過去に入力された音声ベクトルをｘ1，ｘ2，・・
・，ｘM-Lと、コードベクトルｙiに分類された今回の音
声ベクトルをｘM-L+1，ｘM-L+2，・・・，ｘMと、それ
ぞれ表すと、更新前のコードベクトルｙiと、更新後の
コードベクトルｙi’は、それぞれ式（１４）と式（１
５）を計算することによって求めることができる。
【０３１１】 ｙi=(ｘ1+ｘ2+・・・+ｘM-L)/(Ｍ−Ｌ) ・・・（１４）
【０３１２】 ｙi’=(ｘ1+ｘ2+・・・+ｘM-L+ｘM-L+1+ｘM-L+2+・・・+ｘM)/Ｍ ・・・（１５）
【０３１３】ところで、いまの場合、過去に入力された
音声ベクトルｘ1，ｘ2，・・・，ｘ M-Lは記憶されてい
ない。そこで、式（１５）を次式にように変形する。
【０３１４】 ｙi’=(ｘ1+ｘ2+・・・+ｘM-L+ｘM-L+1)/Ｍ +(ｘM-L+2+・・・+ｘM)/Ｍ =(ｘ1+ｘ2+・・・+ｘM-L+ｘM-L+1)/(Ｍ-Ｌ)×(Ｍ-Ｌ)/Ｍ +(ｘM-L+2+・・・+ｘM)/Ｍ ・・・（１６）
【０３１５】式（１６）に、式（１４）を代入すると次
式が得られる。
【０３１６】 ｙi’=ｙi×(Ｍ-Ｌ)/Ｍ+(ｘM-L+2+・・・+ｘM)/Ｍ ・・・（１７）
【０３１７】式（１７）によれば、今回入力された音声
ベクトルｘM-L+1，ｘM-L+2，・・・，ｘMと、既に得ら
れているコードブックにおけるコードベクトルｙiを用
いることによって、そのコードベクトルｙiを更新し、
更新後のコードベクトルｙiを求めることができる。
【０３１８】この場合、過去に入力された音声ベクトル
を記憶しておく必要がないので、ユーザ用ベクトル記憶
部２１３の記憶容量が少なくて済む。但し、この場合、
ユーザ用ベクトル記憶部２１３には、今回入力された音
声ベクトルの他、いままでに各コードベクトルｙiに分
類された音声ベクトルの総数を記憶させておくととも
に、コードベクトルｙiの更新に伴って、その更新後の
コードベクトルｙi’についても、そのコードベクトル
ｙi’に分類された音声ベクトルの総数を更新する必要
がある。さらに、初期ベクトル記憶部２１４には、不特
定多数のユーザの音声データを用いて構成された多数の
音声ベクトルではなく、そのような多数の音声ベクトル
を用いて生成されたコードブックと各コードベクトルに
分類された音声ベクトルの総数を記憶させておく必要が
ある。図２２の学習部１２５で、初めて学習が行われる
場合や、ユーザ用ベクトル記憶部２１３がクリアされた
直後等に学習が行われる場合おいては、初期ベクトル記
憶部２１４に記憶されたコードブックを用いて、そのコ
ードブックの更新が行われることになる。
【０３１９】以上のように、図２２の実施の形態におけ
る学習部１２５でも、新たに入力された音声データと、
過去の学習に用いられた音声データに基づく図２３の学
習処理が、通話時その他の任意のタイミングで行われ、
これにより、ユーザが発話を行うほど、そのユーザに適
したコードブック、即ち、そのユーザの音声に対して量
子化誤差を小さくするコードブックが求められる。従っ
て、通話相手側において、そのようなコードブックを用
いて、符号化音声データの復号（ここでは、ベクトル逆
量子化）を行うことにより、やはり、ユーザの音声の特
性に適した処理（ベクトル逆量子化処理）が施され、従
来の場合（不特定多数の話者の発話から求められたコー
ドブックを用いる場合）に比較して、十分に音質を改善
した復号音声データを得ることができることになる。
【０３２０】次に、図２４は、送信部１１３（図３）の
学習部１２５が図２２に示したように構成される場合
の、受信部１１４（図４）の復号部１３２の構成例を示
している。
【０３２１】バッファ２２１は、受信制御部１３１（図
４）が出力する符号化音声データ（ここでは、ベクトル
量子化結果としてのコード）を一時記憶する。ベクトル
逆量子化部２２２は、バッファ２２１に記憶されたコー
ドを読み出し、コードブック記憶部２２３に記憶された
コードブックを参照することでベクトル逆量子化を行う
ことにより、そのコードを、音声ベクトルに復号し、逆
ベクトル化部２２４に供給する。
【０３２２】コードブック記憶部２２３は、管理部１３
５が高品質化データとして供給するコードブックを記憶
する。
【０３２３】ここで、送信部１１３（図３）の学習部１
２５が図２２に示したように構成される場合には、高品
質化データはコードブックであるから、受信部１１４
（図４）の記憶部１３６には、コードブックが記憶され
る。なお、この場合、受信部１１４のデフォルトデータ
メモリ１３７には、例えば、図２２の初期ベクトル記憶
部２１４に記憶された音声ベクトルを用いて生成された
コードブックが、デフォルトデータとして記憶される。
【０３２４】逆ベクトル化部２２４は、ベクトル逆量子
化部２２２が出力する音声ベクトルを、時系列の音声デ
ータに逆ベクトル化して出力する。
【０３２５】次に、図２５のフローチャートを参照し
て、図２４の復号部１３２の処理（復号処理）について
説明する。
【０３２６】バッファ２２１は、そこに供給される符号
化音声データとしてのコードを順次記憶する。
【０３２７】そして、ベクトル逆量子化部２２２は、ス
テップＳ１３１において、バッファ２２１に記憶された
コードのうち、まだ読み出していない時間的に最も古い
ものを、注目コードとして読み出し、ベクトル逆量子化
する。即ち、ベクトル逆量子化部２２２は、コードブッ
ク記憶部２２３に記憶されたコードブックのコードベク
トルのうち、注目コードが対応付けられているものを検
出し、そのコードベクトルを、音声ベクトルとして、逆
ベクトル化部２２４に出力する。
【０３２８】逆ベクトル化部２２４は、ステップＳ１３
２において、ベクトル逆量子化部２２からの音声ベクト
ルを逆ベクトル化することにより、音声データに復号し
て出力し、ステップＳ１３３に進む。
【０３２９】ステップＳ１３３では、ベクトル逆量子化
部２２２が、バッファ２２１に、注目コードとされてい
ないコードが、まだ記憶されているかどうかを判定す
る。ステップＳ１３３において、バッファ２２１に、注
目コードとされていないコードが、まだ記憶されている
と判定された場合、ステップＳ１３１に戻り、バッファ
２２１に記憶されたコードのうち、まだ読み出していな
い時間的に最も古いものを、新たな注目コードとして、
以下、同様の処理が繰り返される。
【０３３０】また、ステップＳ１３３において、バッフ
ァ２２１に、注目コードとされていないコードが記憶さ
れていないと判定された場合、処理を終了する。
【０３３１】次に、上述した一連の処理は、ハードウェ
アにより行うこともできるし、ソフトウェアにより行う
こともできる。一連の処理をソフトウェアによって行う
場合には、そのソフトウェアを構成するプログラムが、
汎用のコンピュータ等にインストールされる。
【０３３２】そこで、図２６は、上述した一連の処理を
実行するプログラムがインストールされるコンピュータ
の一実施の形態の構成例を示している。
【０３３３】プログラムは、コンピュータに内蔵されて
いる記録媒体としてのハードディスク４０５やＲＯＭ４
０３に予め記録しておくことができる。
【０３３４】あるいはまた、プログラムは、フレキシブ
ルディスク、CD-ROM(Compact DiscRead Only Memory)，
MO(Magneto optical)ディスク，DVD(Digital Versatile
Disc)、磁気ディスク、半導体メモリなどのリムーバブ
ル記録媒体４１１に、一時的あるいは永続的に格納（記
録）しておくことができる。このようなリムーバブル記
録媒体４１１は、いわゆるパッケージソフトウエアとし
て提供することができる。
【０３３５】なお、プログラムは、上述したようなリム
ーバブル記録媒体４１１からコンピュータにインストー
ルする他、ダウンロードサイトから、ディジタル衛星放
送用の人工衛星を介して、コンピュータに無線で転送し
たり、LAN(Local Area Network)、インターネットとい
ったネットワークを介して、コンピュータに有線で転送
し、コンピュータでは、そのようにして転送されてくる
プログラムを、通信部４０８で受信し、内蔵するハード
ディスク４０５にインストールすることができる。
【０３３６】コンピュータは、CPU(Central Processing
Unit)４０２を内蔵している。CPU４０２には、バス４
０１を介して、入出力インタフェース４１０が接続され
ており、CPU４０２は、入出力インタフェース４１０を
介して、ユーザによって、キーボードや、マウス、マイ
ク等で構成される入力部４０７が操作等されることによ
り指令が入力されると、それにしたがって、ROM(Read O
nly Memory)４０３に格納されているプログラムを実行
する。あるいは、また、CPU４０２は、ハードディスク
４０５に格納されているプログラム、衛星若しくはネッ
トワークから転送され、通信部４０８で受信されてハー
ドディスク４０５にインストールされたプログラム、ま
たはドライブ４０９に装着されたリムーバブル記録媒体
４１１から読み出されてハードディスク４０５にインス
トールされたプログラムを、RAM(Random Access Memor
y)４０４にロードして実行する。これにより、CPU４０
２は、上述したフローチャートにしたがった処理、ある
いは上述したブロック図の構成により行われる処理を行
う。そして、CPU４０２は、その処理結果を、必要に応
じて、例えば、入出力インタフェース４１０を介して、
LCD(Liquid CryStal Display)やスピーカ等で構成され
る出力部４０６から出力、あるいは、通信部４０８から
送信、さらには、ハードディスク４０５に記録等させ
る。
【０３３７】ここで、本明細書において、コンピュータ
に各種の処理を行わせるためのプログラムを記述する処
理ステップは、必ずしもフローチャートとして記載され
た順序に沿って時系列に処理する必要はなく、並列的あ
るいは個別に実行される処理（例えば、並列処理あるい
はオブジェクトによる処理）も含むものである。
【０３３８】また、プログラムは、１のコンピュータに
より処理されるものであっても良いし、複数のコンピュ
ータによって分散処理されるものであっても良い。さら
に、プログラムは、遠方のコンピュータに転送されて実
行されるものであっても良い。
【０３３９】なお、本実施の形態では、着信側におい
て、着呼時に、発信側から送信されてくる電話番号を、
発信側を特定する特定情報とするようにしたが、その
他、例えば、ユーザ等に、ユニークなID(Identificatio
n)を割り当てておき、そのIDを、特定情報として用いる
ことも可能である。
【０３４０】また、本実施の形態では、本発明を、携帯
電話機どうしで音声通話を行う伝送システムに適用した
場合について説明したが、本発明は、その他、音声通信
を行うシステムに広く適用可能である。
【０３４１】
【発明の効果】本発明の送信装置および送信方法、並び
に第１のプログラムによれば、音声データが符号化さ
れ、符号化音声データが出力される。一方、符号化音声
データを受信する受信側において出力される音声の品質
を向上させる高品質化データの学習が、過去の学習に用
いられた音声データと、新たに入力された音声データに
基づいて行われ、符号化音声データと高品質化データが
送信される。従って、受信側において、高品質の音声を
復号することが可能となる。
【０３４２】本発明の受信装置及び受信方法、並びに第
１のプログラムによれば、符号化音声データが受信さ
れ、その符号化音声データを送信してきた送信側の特定
情報と対応付けられている高品質化データが選択され
る。そして、その選択された高品質化データに基づい
て、受信された符号化音声データが復号される。従っ
て、高品質の音声を復号することが可能となる。
【０３４３】本発明の送受信装置によれば、入力された
音声データが符号化され、符号化音声データが出力され
る。そして、符号化音声データを受信する他の送受信装
置において出力される音声の品質を向上させる高品質化
データの学習が、過去の学習に用いられた音声データ
と、新たに入力された音声データに基づいて行われ、符
号化音声データと高品質化データが送信される。一方、
他の送受信装置から送信されてくる符号化音声データが
受信され、その符号化音声データを送信してきた他の送
受信装置の特定情報と対応付けられている高品質化デー
タが選択される。そして、その選択された高品質化デー
タに基づいて、受信された符号化音声データが復号され
る。従って、高品質の音声を復号することが可能とな
る。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明を適用した伝送システムの一実施の形態
の構成例を示すブロック図である。
【図２】携帯電話機１０１の構成例を示すブロック図で
ある。
【図３】送信部１１３の構成例を示すブロック図であ
る。
【図４】受信部１１４の構成例を示すブロック図であ
る。
【図５】受信部１１４による高品質化データ設定処理を
説明するフローチャートである。
【図６】発信側の高品質化データ送信処理の第１実施の
形態を示すフローチャートである。
【図７】着信側の高品質化データ更新処理の第１実施の
形態を示すフローチャートである。
【図８】発信側の高品質化データ送信処理の第２実施の
形態を示すフローチャートである。
【図９】着信側の高品質化データ更新処理の第２実施の
形態を示すフローチャートである。
【図１０】発信側の高品質化データ送信処理の第３実施
の形態を示すフローチャートである。
【図１１】着信側の高品質化データ更新処理の第３実施
の形態を示すフローチャートである。
【図１２】発信側の高品質化データ送信処理の第４実施
の形態を示すフローチャートである。
【図１３】着信側の高品質化データ更新処理の第４実施
の形態を示すフローチャートである。
【図１４】学習部１２５の構成例を示すブロック図であ
る。
【図１５】学習部１２５の学習処理を説明するフローチ
ャートである。
【図１６】復号部１３２の構成例を示すブロック図であ
る。
【図１７】復号部１３２の処理を説明するフローチャー
トである。
【図１８】ＣＥＬＰ方式の符号化部１２３の構成例を示
すブロック図である。
【図１９】ＣＥＬＰ方式の符号化部１２３を採用した場
合の復号部１３２の構成例を示すブロック図である。
【図２０】ＣＥＬＰ方式の符号化部１２３を採用した場
合の学習部１２５の構成例を示すブロック図である。
【図２１】ベクトル量子化を行う符号化部１２３の構成
例を示すブロック図である。
【図２２】符号化部１２３がベクトル量子化を行う場合
の学習部１２５の構成例を示すブロック図である。
【図２３】符号化部１２３がベクトル量子化を行う場合
の学習部１２５の学習処理を説明するフローチャートで
ある。
【図２４】符号化部１２３がベクトル量子化を行う場合
の復号部１３２の構成例を示すブロック図である。
【図２５】符号化部１２３がベクトル量子化を行う場合
の復号部１３２の処理を説明するフローチャートであ
る。
【図２６】本発明を適用したコンピュータの一実施の形
態の構成例を示すブロック図である。
【符号の説明】
３ 演算器， ４ ＬＰＣ分析部， ５ ベクトル量子
化部， ６ 音声合成フィルタ， ７ 自乗誤差演算
部， ８ 自乗誤差最小判定部， ９ 適応コードブッ
ク記憶部， １０ ゲイン復号器， １１ 励起コード
ブック記憶部，１２乃至１４ 演算器， １５ コード
決定部， ２１ ＤＥＭＵＸ， ２２適応コードブック
記憶部， ２３ ゲイン復号器， ２４ 励起コードブ
ック記憶部， ２５ フィルタ係数復号器， ２６乃至
２８ 演算器， ２９ 音声合成フィルタ， １０
１1，１０１2 携帯電話機， １０２1，１０２2 基地
局，１０２ 交換局， １１１ アンテナ， １１２
変復調部， １１３ 送信部， １１４ 受信部， １
１５ 操作部， １２１ マイク（マイクロフォン），
１２２ Ａ／Ｄ変換部， １２３ 符号化部， １２
４ 送信制御部，１２５ 学習部， １２６ 記憶部，
１２７ 管理部， １２８ 送信制御部， １３１
受信制御部， １３２ 復号部， １３３ Ｄ／Ａ変換
部， １３４ スピーカ， １３５ 管理部， １３６
記憶部， １３７ デフォルトデータメモリ， １４
１ バッファ， １４２ 生徒データ生成部， １４２
Ｅエンコーダ， １４２Ｄ デコーダ， １４３ 生徒
データメモリ， １４４予測タップ生成部， １４５
クラスタップ生成部， １４６ クラス分類部，１４７
足し込み部， １４８ 初期コンポーネント記憶部，
１４９ ユーザ用コンポーネント記憶部， １５０
タップ係数決定部， １６１ デコーダ， １６２ バ
ッファ， １６３ 予測タップ生成部， １６４ クラ
スタップ生成部， １６５ クラス分類部， １６６
係数メモリ， １６７ 予測部，１８３ 演算器， １
８４ ＬＰＣ分析部， １８５ ベクトル量子化部，１
８６ 音声合成フィルタ， １８７ 自乗誤差演算部，
１８８ 自乗誤差最小判定部， １８９ 適応コード
ブック記憶部， １９０ ゲイン復号器， １９１ 励
起コードブック記憶部， １９２乃至１９４ 演算器，
１９５ コード決定部， ２０１ バッファ， ２０
２ ベクトル化部， ２０３ 距離計算部， ２０４
コードブック記憶部， ２０５ コード決定部， ２１
１ バッファ， ２１２ ベクトル化部， ２１３ ユ
ーザ用ベクトル記憶部， ２１４初期ベクトル記憶部，
２１５ コードブック生成部， ２２１ バッファ，
２２２ ベクトル逆量子化部， ２２３ コードブック
記憶部， ２２４ 逆ベクトル化部， ４０１ バス，
４０２ CPU， ４０３ ROM， ４０４ RAM， ４
０５ ハードディスク， ４０６ 出力部， ４０７
入力部， ４０８ 通信部， ４０９ ドライブ， ４
１０ 入出力インタフェース， ４１１リムーバブル記
録媒体
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 渡辺 勉 東京都品川区北品川６丁目７番35号 ソニ ー株式会社内 (72)発明者 木村 裕人 東京都品川区北品川６丁目７番35号 ソニ ー株式会社内 Ｆターム(参考） 5D045 AB04 DA02 DA11 5K027 AA11 BB03 CC01 CC08 DD11 DD14 DD16 HH19 5K067 AA23 BB04 DD04 FF07 GG01 GG11 HH21 HH23 KK13 KK15

Claims (29)

    【特許請求の範囲】
  1. 【請求項１】 入力された音声データを送信する送信装
    置であって、 前記音声データを符号化し、符号化音声データを出力す
    る符号化手段と、 前記符号化音声データを受信する受信側において出力さ
    れる音声の品質を向上させる高品質化データの学習を、
    過去の学習に用いられた音声データと、新たに入力され
    た音声データに基づいて行う学習手段と、 前記符号化音声データと高品質化データを送信する送信
    手段とを備えることを特徴とする送信装置。
  2. 【請求項２】 前記高品質化データの送信を管理する管
    理手段をさらに備えることを特徴とする請求項１に記載
    の送信装置。
  3. 【請求項３】 前記管理手段は、前記受信側との通信リ
    ンクを確立した後に、最新の前記高品質化データが送信
    されるように、前記高品質化データの送信を管理するこ
    とを特徴とする請求項１に記載の送信装置。
  4. 【請求項４】 前記管理手段は、前記受信側との通信リ
    ンクを確立した後、前記受信側から、高品質化データの
    要求があった場合に、最新の前記高品質化データが送信
    されるように、前記高品質化データの送信を管理するこ
    とを特徴とする請求項２に記載の送信装置。
  5. 【請求項５】 前記管理手段は、前記受信側への高品質
    化データの送信履歴を記憶しており、 前記送信履歴に基づいて、前記送信側への最新の前記高
    品質化データの送信が済んでいるかどうかを判定し、 前記送信側への最新の前記高品質化データの送信が済ん
    でいない場合に、その最新の前記高品質化データが送信
    されるように、前記高品質化データの送信を管理するこ
    とを特徴とする請求項１に記載の送信装置。
  6. 【請求項６】 前記学習手段は、前記符号化音声データ
    を復号した復号音声データを高品質化した高品質音声デ
    ータの予測値を求める予測演算を行うのに、前記復号音
    声データとともに用いるタップ係数を、前記高品質化デ
    ータとして求める学習を行うことを特徴とする請求項１
    に記載の送信装置。
  7. 【請求項７】 前記学習手段は、 前記音声データを、学習の教師となる教師データとし
    て、その教師データから、学習の生徒となる生徒データ
    を生成する生徒データ生成手段と、 前記タップ係数および生徒データを用いて予測演算を行
    うことにより得られる前記教師データの予測値の予測誤
    差を、統計的に最小にする前記タップ係数を演算する演
    算手段とを有することを特徴とする請求項６に記載の送
    信装置。
  8. 【請求項８】 前記生徒データ生成手段は、前記教師デ
    ータを前記符号化音声データに符号化し、さらに、その
    符号化音声データを復号して得られる復号音声データ
    を、前記生徒データとして生成することを特徴とする請
    求項７に記載の送信装置。
  9. 【請求項９】 前記学習手段は、 注目している前記教師データである注目教師データをク
    ラス分けするクラス分類を行うのに用いるクラスタップ
    を生成するクラスタップ生成手段と、 前記クラスタップに基づいて、前記注目教師データをク
    ラス分類し、そのクラスを表すクラスを求めるクラス分
    類手段とをさらに有し、 前記演算手段は、前記クラスごとに、前記タップ係数を
    求めることを特徴とする請求項７に記載の送信装置。
  10. 【請求項１０】 前記符号化手段は、前記音声データ
    を、所定のコードブックに基づいてベクトル量子化し、
    その結果得られるコードを、前記符号化音声データとし
    て出力することを特徴とする請求項１に記載の送信装
    置。
  11. 【請求項１１】 前記学習手段は、新たな前記コードブ
    ックを、前記高品質化データとして求める学習を行うこ
    とを特徴とする請求項１０に記載の送信装置。
  12. 【請求項１２】 入力された音声データを送信する送信
    方法であって、 前記音声データを符号化し、符号化音声データを出力す
    る符号化ステップと、 前記符号化音声データを受信する受信側において出力さ
    れる音声の品質を向上させる高品質化データの学習を、
    過去の学習に用いられた音声データと、新たに入力され
    た音声データに基づいて行う学習ステップと、 前記符号化音声データと高品質化データを送信する送信
    ステップとを備えることを特徴とする送信方法。
  13. 【請求項１３】 入力された音声データを送信する送信
    処理を、コンピュータに行わせるプログラムであって、 前記音声データを符号化し、符号化音声データを出力す
    る符号化ステップと、 前記符号化音声データを受信する受信側において出力さ
    れる音声の品質を向上させる高品質化データの学習を、
    過去の学習に用いられた音声データと、新たに入力され
    た音声データに基づいて行う学習ステップと、 前記符号化音声データと高品質化データを送信する送信
    ステップとを備えることを特徴とするプログラム。
  14. 【請求項１４】 入力された音声データを送信する送信
    処理を、コンピュータに行わせるプログラムが記録され
    ている記録媒体であって、 前記音声データを符号化し、符号化音声データを出力す
    る符号化ステップと、 前記符号化音声データを受信する受信側において出力さ
    れる音声の品質を向上させる高品質化データの学習を、
    過去の学習に用いられた音声データと、新たに入力され
    た音声データに基づいて行う学習ステップと、 前記符号化音声データと高品質化データを送信する送信
    ステップとを備えるプログラムが記録されていることを
    特徴とする記録媒体。
  15. 【請求項１５】 音声データを符号化した符号化音声デ
    ータを受信する受信装置であって、 前記符号化音声データを受信する受信手段と、 前記符号化音声データを復号した復号音声データの品質
    を向上させる高品質化データを、前記符号化音声データ
    を送信してくる送信側を特定する特定情報とともに記憶
    する記憶手段と、 前記符号化音声データを送信してきた送信側の特定情報
    と対応付けられている前記高品質化データを選択する選
    択手段と、 前記選択手段において選択された前記高品質化データに
    基づいて、前記受信手段において受信された符号化音声
    データを復号する復号手段とを備えることを特徴とする
    受信装置。
  16. 【請求項１６】 前記受信手段は、前記送信側から送信
    されてくる前記高品質化データも受信し、 前記受信手段において受信された前記高品質化データに
    よる、前記記憶手段の記憶内容の更新を管理する管理手
    段をさらに備えることを特徴とする請求項１５に記載の
    受信装置。
  17. 【請求項１７】 前記管理手段は、前記送信側との通信
    リンクを確立した後に、前記送信側から送信されてくる
    最新の前記高品質化データによって、前記記憶手段の記
    憶内容を更新することを特徴とする請求項１６に記載の
    受信装置。
  18. 【請求項１８】 前記管理手段は、前記送信側との通信
    リンクを確立した後、前記送信側に対して、高品質化デ
    ータを要求し、その要求に応じて、前記送信側から送信
    されてくる最新の前記高品質化データによって、前記記
    憶手段の記憶内容を更新することを特徴とする請求項１
    ７に記載の受信装置。
  19. 【請求項１９】 前記管理手段は、 前記記憶手段において、最新の前記高品質化データが記
    憶されているかどうかを判定し、 前記記憶手段に最新の前記高品質化データが記憶されて
    いない場合に、前記送信側から送信されてくる最新の前
    記高品質化データによって、前記記憶手段の記憶内容を
    更新することを特徴とする請求項１６に記載の受信装
    置。
  20. 【請求項２０】 前記送信側は、電話機であり、 前記送信側の特定情報は、その送信側の電話機の電話番
    号であることを特徴とする請求項１５に記載の受信装
    置。
  21. 【請求項２１】 前記高品質化データは、前記符号化音
    声データを復号した復号音声データを高品質化した高品
    質音声データの予測値を求める予測演算を行うのに、前
    記復号音声データとともに用いるタップ係数であり、 前記復号手段は、 前記符号化音声データを復号し、復号音声データを出力
    する処理を行う第１の処理手段と、 前記復号音声データおよびタップ係数を用いて予測演算
    を行うことにより、前記高品質音声データの予測値を求
    める処理を行う第２の処理手段とを有することを特徴と
    する請求項１５に記載の受信装置。
  22. 【請求項２２】 前記タップ係数は、 前記高品質音声データを、学習の教師となる教師データ
    として、その教師データから、学習の生徒となる生徒デ
    ータを生成し、 前記タップ係数および生徒データを用いて予測演算を行
    うことにより得られる前記教師データの予測値の予測誤
    差を、統計的に最小にする前記タップ係数を演算するこ
    とにより求められたものであることを特徴とする請求項
    ２１に記載の受信装置。
  23. 【請求項２３】 前記生徒データは、前記教師データを
    前記符号化音声データに符号化し、さらに、その符号化
    音声データを復号して得られる復号音声データであるこ
    とを特徴とする請求項２２に記載の受信装置。
  24. 【請求項２４】 前記タップ係数は、所定のクラスごと
    にクラス分けされており、 前記第２の処理手段は、 前記予測値を求めようとする前記高品質音声データを注
    目データとして、その注目データをクラス分けするクラ
    ス分類を行うのに用いるクラスタップを生成するクラス
    タップ生成手段と、 前記クラスタップに基づいて、前記注目データをクラス
    分類し、そのクラスを表すクラスを求めるクラス分類手
    段と、 前記注目データのクラスに対応する前記タップ係数と、
    前記復号音声データとを用いて予測演算を行うことによ
    り、前記注目データの予測値を求める予測手段とを有す
    ることを特徴とする請求項２１に記載の受信装置。
  25. 【請求項２５】 前記符号化音声データは、前記音声デ
    ータをベクトル量子化して得られるコードであり、 前記高品質化データは、前記コードをベクトル逆量子化
    するのに用いられるコードブックであり、 前記復号手段は、前記コードブックに基づいて、前記コ
    ードをベクトル逆量子化することにより、前記符号化音
    声データを復号することを特徴とする請求項１４に記載
    の受信装置。
  26. 【請求項２６】 音声データを符号化した符号化音声デ
    ータを受信する受信方法であって、 前記符号化音声データを受信する受信ステップと、 前記符号化音声データを復号した復号音声データの品質
    を向上させる高品質化データを、前記符号化音声データ
    を送信してくる送信側を特定する特定情報とともに記憶
    する記憶ステップと、 前記符号化音声データを送信してきた送信側の特定情報
    と対応付けられている前記高品質化データを選択する選
    択ステップと、 前記選択ステップにおいて選択された前記高品質化デー
    タに基づいて、前記受信ステップにおいて受信された符
    号化音声データを復号する復号ステップとを備えること
    を特徴とする受信方法。
  27. 【請求項２７】 音声データを符号化した符号化音声デ
    ータを受信する受信処理を、コンピュータに行わせるプ
    ログラムであって、 前記符号化音声データを受信する受信ステップと、 前記符号化音声データを復号した復号音声データの品質
    を向上させる高品質化データを、前記符号化音声データ
    を送信してくる送信側を特定する特定情報とともに記憶
    する記憶ステップと、 前記符号化音声データを送信してきた送信側の特定情報
    と対応付けられている前記高品質化データを選択する選
    択ステップと、 前記選択ステップにおいて選択された前記高品質化デー
    タに基づいて、前記受信ステップにおいて受信された符
    号化音声データを復号する復号ステップとを備えること
    を特徴とするプログラム。
  28. 【請求項２８】 音声データを符号化した符号化音声デ
    ータを受信する受信処理を、コンピュータに行わせるプ
    ログラムが記録されている記録媒体であって、 前記符号化音声データを受信する受信ステップと、 前記符号化音声データを復号した復号音声データの品質
    を向上させる高品質化データを、前記符号化音声データ
    を送信してくる送信側を特定する特定情報とともに記憶
    する記憶ステップと、 前記符号化音声データを送信してきた送信側の特定情報
    と対応付けられている前記高品質化データを選択する選
    択ステップと、 前記選択ステップにおいて選択された前記高品質化デー
    タに基づいて、前記受信ステップにおいて受信された符
    号化音声データを復号する復号ステップとを備えるプロ
    グラムが記録されていることを特徴とする記録媒体。
  29. 【請求項２９】 送信装置と受信装置とから構成される
    送受信装置であって、 前記送信装置は、 入力された音声データを符号化し、符号化音声データを
    出力する符号化手段と、 前記符号化音声データを受信する他の送受信装置におい
    て出力される音声の品質を向上させる高品質化データの
    学習を、過去の学習に用いられた音声データと、新たに
    入力された音声データに基づいて行う学習手段と、 前記符号化音声データと高品質化データを送信する送信
    手段とを備え、 前記受信装置は、 前記他の送受信装置から送信されてくる符号化音声デー
    タを受信する受信手段と、 前記高品質化データを、前記符号化音声データを送信し
    てくる前記他の送受信装置を特定する特定情報とともに
    記憶する記憶手段と、 前記符号化音声データを送信してきた前記他の送受信装
    置の特定情報と対応付けられている前記高品質化データ
    を選択する選択手段と、 前記選択手段において選択された前記高品質化データに
    基づいて、前記受信手段において受信された前記符号化
    音声データを復号する復号手段とを備えることを特徴と
    する送受信装置。
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