JP2008535024A - スペクトルエンベロープ表示のベクトル量子化方法及び装置 - Google Patents

スペクトルエンベロープ表示のベクトル量子化方法及び装置 Download PDF

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Abstract

【解決手段】実施形態による量子化器は、入力値（例えば、ラインスペクトル周波数のベクトル）の平滑値を量子化して、対応する出力値を生成するように構成されている。ここで、平滑値は、スケールファクタと、前の出力値の量子化誤差とに基づく。
【選択図】 図５

Description

本発明は、信号処理に関する。
関連出願
本願は、２００５年４月１日に出願され「CODING THE HIGH-FREQUENCY BAND OF WIDEBAND SPEECH」と題された米国仮出願６０／６６７，９０１号の利益を主張する。本願はまた、２００５年４月２２日に出願され「PARAMETER CODING IN A HIGH-BAND SPEECH CODER」と題された米国仮出願６０／６７３，９６５号の利益を主張する。
スピーチ符号器は、スピーチ信号のスペクトルエンベロープの特徴を、ラインスペクトル周波数（ＬＳＦ）のベクトル形式又は類似の表現で復号器へ送る。効率的な送信のために、これらＬＳＦは量子化される。
１つの実施形態による量子化器は、入力値（例えば、ラインスペクトル周波数のベクトル又はその一部）の平滑値を量子化して、対応する出力値を生成するように構成されている。ここで、平滑値は、スケールファクタと、前の出力値の量子化誤差とに基づく。
量子化誤差によって、復号器で再構築されたスペクトルエンベロープは、過度の変動を示すかもしれない。これら変動は、復号信号における不愉快な「劣悪な」品質をもたらすかもしれない。実施形態は、スペクトルエンベロープパラメータの時間的雑音整形量子化を用いて、高品質広帯域スピーチ符合化を実行するように構成されたシステム、方法、及び装置を含む。機能は、高帯域ＬＳＦのような係数表示の固定又は適応性のある平滑化を含む。ここに記述された具体的アプリケーションは、狭帯域信号を高帯域信号と組み合わせる広帯域スピーチコーダを含む。
文脈によって明示的に制限されていないのであれば、用語「計算する」は、本明細書では、値のリストから、計算、生成、及び選択するような通常の意味を指すものとして使用される。用語「備える」（comprising）が、本明細書及び特許請求の範囲で使用されている場合、それは他の要素又は動作を制限するものではない。用語「ＡはＢに基づく」は、（ｉ）「ＡはＢに等しい」及び（ｉｉ）「Ａは少なくともＢに基づく」といったケースを含む通常の意味のうちの何れかを示すために使用される。用語「インターネットプロトコル」は、ＥＥＴＦ（インターネット技術特別調査委員会）ＲＦＣ(Request for Comments)７９１に記述されるバージョン４、及びバージョン６のようなその後のバージョンを含む。
スピーチ符号器は、ソースフィルタモデルに従って実現され、入力されたスピーチ信号を、フィルタを記述するパラメータのセットとして符合化する。例えば、スピーチ信号のスペクトルエンベロープは、声道の共振を表わすフォルマントと呼ばれる多くのピークによって特徴付けられる。図７ａは、そのようなスペクトルエンベロープの１つの例を示す。ほとんどのスピーチコーダは、少なくともこの粗いスペクトル構造を、フィルタ係数のようなパラメータのセットとして符合化する。
図１ａは、実施形態に従ったスピーチ符号器Ｅ１００のブロック図を示す。この例に示すように、分析モジュールは、スピーチ信号Ｓ１のスペクトルエンベロープを線形予測（ＬＰ）係数（例えば、全極型フィルタの係数１／Ａ（ｚ））のセットとして符合化する線形予測符合化（ＬＰＣ）分析モジュール２１０として実現される。この分析モジュールは、一般に、入力された信号を、各フレーム毎に計算された新たな係数のセットとともに、オーバラップしない一連のフレームとして処理する。このフレーム周期は、一般に、信号がローカルに移動しないと予測されうる周期であり、一般的な例は、２０ミリ秒（８ｋＨｚのサンプリングレートにおける１６０サンプルと等価）である。低帯域ＬＰＣ分析モジュール（例えば、図８にＬＰＣ分析モジュール２１０として示す）の１つの例は、狭帯域信号Ｓ２０の２０ミリ秒フレーム毎のフォルマント構造を特徴付けるために、１０のＬＰフィルタ係数のセットを計算するように構成されている。そして高帯域ＬＰＣ分析モジュール（例えば、図１０ａに高帯域符号器Ａ２００として示す）の１つの例は、高帯域信号Ｓ３０の２０ミリ秒フレーム毎のフォルマント構造を特徴付けるために、６の（あるいは８の）ＬＰフィルタ係数のセットを計算するように構成されている。また、入力された信号を、オーバラップする一連のフレームとして処理する分析モジュールを実現することも可能である。
分析モジュールは、各フレームのサンプルを直接的に分析するように構成されるかもしれないし、あるいは、サンプルが先ず、ウィンドウ関数（例えば、Hammingウィンドウ）に従って重み付けられるかもしれない。この分析はまた、例えば３０ミリ秒ウィンドウのように、フレームよりも大きいウィンドウにわたって行われうる。このウィンドウは、（例えば、２０ミリ秒フレームの直前及び直後に５ミリ秒を含むことができる５−２０−５のような）対称型かもしれないし、あるいは、（前のフレームの最後の１０ミリ秒を含む１０−２０のような）非対称型かもしれない。ＬＰＣ分析モジュールは、一般に、Levinson-Durbin回帰法又はLeroux-Gueguenアルゴリズムを用いてＬＰフィルタ係数を計算するように構成されうる。別の実装では、分析モジュールは、ＬＰフィルタ係数のセットの代わりに、各フレームのケプストラム(cepstral)係数のセットを計算するように構成されうる。
フィルタパラメータを量子化することにより、再生品質に関する影響が比較的少なくなり、スピーチ符号器の出力ビットレートは著しく低減されうる。線形予測フィルタ係数は、効率的に量子化するのが困難であり、量子化及び／又はエントロピー符合化のために、一般に、スピーチ符号器によって、例えばラインスペクトルペア（ＬＳＰ）又はラインスペクトル周波数（ＬＳＦ）のような別の表現へマップされる。図１ａに示すスピーチ符号器Ｅ１００は、ＬＰフィルタ係数のセットを、対応するＬＳＦのベクトルＳ３へ変換するように構成されたＬＰフィルタ係数／ＬＳＦ変換器２２０を含む。ＬＰフィルタ係数の他の１対１表示は、パーコール（parcor）係数、ログ−エリア−レシオ値、イミッタンススペクトルペア（ＩＳＰ）、イミッタンススペクトル周波数（ＩＳＦ）を含む。これらは、ＧＳＭ（Global System for Mobile Communications）ＡＭＲ−ＷＢ（Adaptive Multirate-Wideband）コデックにおいて使用される。一般に、ＬＰフィルタ係数のセットと、対応するＬＳＦのセットとの間の変換は可逆的である。しかしながら、実施形態は、この変換が、誤りなく可逆的ではないスピーチ符号器の実装も含む。
スピーチ符号器は一般に、狭帯域ＬＳＦのセット（又はその他の係数表示）を量子化し、かつ、この量子化の結果をフィルタパラメータとして出力するように構成された量子化器を含んでいる。量子化は、一般に、入力されたベクトルを、テーブル又はコードブック内の対応するベクトルエントリに対するインデクスとして符合化するベクトル量子化器を用いて行われる。そのような量子化器はまた、分類されたベクトル量子化を実行するようにも構成されうる。例えば、そのような量子化器は、（例えば、低帯域チャネル及び／又は高帯域チャネル内の）同じフレーム内で既に符号化された情報に基づくコードブックのセットのうちの１つを選択するように構成されうる。そのような技術は、一般に、更なるコードブック記憶装置を用いて、高められた符合化効率を提供する。
図１ｂは、対応するスピーチ復号器Ｅ２００のブロック図を示す。このスピーチ復号器Ｅ２００は、量子化されたＬＳＦＳ３を逆量子化するように構成された逆量子化器３１０と、逆量子化されたＬＳＦベクトルをＬＰフィルタ係数のセットに変換するように構成されたＬＳＦ／ＬＰフィルタ係数変換器３２０とを含む。ＬＰフィルタ係数に従って構成される合成フィルタ３３０は、一般に、励振信号によって駆動されることによって、入力されたスピーチ信号の合成された再生成、すなわち復号されたスピーチ信号Ｓ５を生成する。励振信号は、ランダムな雑音信号、及び／又は、符号器によって送られた量子化された残留表示に基づきうる。（例えば図１０ａ，１０ｂ，１１ａ，１１ｂに関して本明細書に記載するような）広帯域スピーチ符号器Ａ１００及び復号器Ｂ１００のような幾つかのマルチ帯域コーダでは、１つの帯域の励振信号は、別の帯域のための励振信号から導かれる。
ＬＳＦの量子化は、通常は１つのフレームから次のフレームへ関連していないランダムな誤差を導く。この誤差は、量子化されたＬＳＦを、量子化されていないＬＳＦよりも粗くし、復号された信号の知覚品質を低減しうる。ＬＳＦベクトルの独立した量子化は、一般に、量子化されていないＬＳＦベクトルに比べて、スペクトル変動の量をフレーム毎に増加させ、これらスペクトル変動は、復号された信号を、不自然に思わせるようにする。
１つの複雑な解決策は、Knagenhjelm及びKleijnによって、"Spectral Dynamics is More Important than Spectral Distortion," 1995 International Conference on Acoustics, Speech, and Signal Processing(ICASSP-95)１巻７３２頁乃至７３５頁で、１９９５年５月９日乃至１２日に提案された。ここでは、逆量子化されたＬＳＦパラメータの平滑化が復号器において実行される。これは、スペクトル変動を低減するが、更なる遅延をもたらす。本出願は、更なる遅延なくスペクトル変動が低減されるように、符号器側での時間的雑音整形を用いる方法を記述する。
量子化器は、一般に、入力された値を、離散的な出力値のセットのうちの１つにマップするように構成される。入力された値の範囲が、１つの出力値にマップされるように、制限された数の出力値を用いることができる。量子化は、符合化効率を高める。なぜなら、対応する出力値を示すインデクスは、オリジナルの入力値よりも少ないビットで送信されうるからである。図２は、一般にスカラー量子化器によって実行される１次元マッピングの例を示す。
この量子化器は、ベクトル量子化器と同程度の性能でありえる。また、ＬＳＦは一般に、ベクトル量子化器を用いて量子化される。図３は、ベクトル量子化器によって行なわれる多次元マッピングの１つの単純な例を示す。この例では、入力空間は、（例えば、最隣接判定基準（nearest-neighbor criterion）に従って）多くのVoronoi領域に分割される。量子化は、各入力値を、ここでは点として示される対応するVoronoi領域（一般に、重心）を表す値にマップする。この例では、入力空間は６つの領域に分割され、これによって、任意の入力値が、６のみの異なる状態を有するインデクスによって表される。
入力信号が非常に平坦である場合、量子化の出力空間内の値間の最小ステップに従って、量子化された出力がさほど平坦ではないことがしばしば起こりうる。図４ａは、１量子化レベル（１つのみのレベルが示されている）内でのみ変化する平坦な１次元信号の一例を示し、図４ｂは、量子化後のこの信号の例を示す。図４ａにおける入力が小さな範囲にわたってのみ変化するにも関わらず、図４ｂにおいて結果として得られる出力は、より急な遷移を含んでおり、それほど平坦ではない。そのような効果は、可聴アーティファクトに至るかもしれず、ＬＳＦ（又は、量子化されるスペクトルエンベロープのその他の表示）に対するそのような効果を低減することが望ましい。例えば、ＬＳＦ量子化の性能は、時間的雑音整形を組み込むことにより改善されうる。
１つの実施形態による方法では、スペクトルエンベロープパラメータのベクトルは、符号器において、スピーチの各フレーム（又はその他のブロック）毎に一度推定される。パラメータベクトルは、復号器への効率的な送信のために量子化される。量子化後、（量子化されたパラメータベクトルと、量子化されなかったパラメータベクトルとの差として定義される）量子化誤差が格納される。フレームＮ−１の量子化誤差は、スケールファクタによって低減され、フレームＮのパラメータベクトルを量子化する前に、フレームＮのパラメータベクトルへ追加される。現在の推定スペクトルエンベロープと、前の推定スペクトルエンベロープとの差が比較的大きい場合、スケールファクタの値は小さいことが望ましい。
１つの実施形態による方法では、ＬＳＦ量子化誤差ベクトルが各フレームについて計算され、１．０未満の値を持つスケールファクタｂが乗じられる。量子化前、前のフレームのスケールされた量子化誤差が、ＬＳＦベクトル（入力ベクトルＶ１０）へ加えられる。そのような方法からなる量子化演算は、下記のような式によって表現される。
Figure 2008535024
ここでｓ（ｎ）は、フレームｎに関する平滑化されたＬＳＦベクトルであり、ｙ（ｎ）は、フレームｎに関する量子化されたＬＳＦベクトルであり、
Figure 2008535024
は、最隣接量子化演算であり、ｂはスケールファクタである。
実施形態による量子化器２３０は、入力値Ｖ１０の平滑値Ｖ２０の量子化出力値Ｖ３０（例えば、ＬＳＦベクトル）を生成するように構成される。ここで、平滑値Ｖ２０は、スケールファクタＶ４０と、前の出力値Ｖ３０の量子化誤差とに基づく。そのような量子化器は、更なる遅延なくスペクトル変動を低減するために適用されうる。図５は、量子化器２３０の１つの実装２３０ａのブロック図を示す。ここでは、この実装に特有な値が、インデクスａによって示される。この例では、逆量子化器Ｑ２０によって逆量子化された現在の出力値Ｖ３０ａから、加算器Ａ１０を用いて現在の入力値Ｖ１０を引くことによって量子化誤差が計算される。この誤差は、遅延素子ＤＥ１０に格納される。平滑値Ｖ２０ａは、スケールファクタＶ４０によってスケールされた（例えば、乗算器Ｍ１０内で乗じられた）前のフレームの量子化誤差と、現在の入力値Ｖ１０との合計である。量子化器２３０ａはまた、量子化誤差が遅延素子ＤＥ１０に格納される前にスケールファクタＶ４０が適用されるようにも実装される。
図４ｄは、図４ａの入力信号に応じて量子化器２３０ａによって生成される出力値Ｖ３０ａの（逆量子化）シーケンスの例を示す。この例では、スケールファクタＶ４０の値は０．５に固定される。図４ｄの信号は、図４ａの変動する信号よりも平坦であることが見て分かる。
フィードバック量を計算するために、再帰関数を用いることが望ましいかもしれない。例えば、量子化誤差は、現在の平滑値に関してではなく、現在の入力値に関して計算されうる。そのような方法は、以下のような式によって表現されうる。
Figure 2008535024
ｘ（ｎ）は、フレームｎに関する入力ＬＳＦベクトルである。
図６は、量子化器２３０の実装２３０ｂのブロック図を示す。ここでは、この実装に特有な値が、インデクスｂによって示される。この例では、量子化誤差は、逆量子化器Ｑ２０によって逆量子化された現在の出力値Ｖ３０ｂから、加算器Ａ１０を用いて平滑値Ｖ２０ｂの現在の値を引くことによって計算される。誤差は、遅延素子ＤＥ１０に格納される。平滑値Ｖ２０ｂは、スケールファクタＶ４０によってスケールされた（例えば、乗算器Ｍ１０内で乗じられた）前のフレームの量子化誤差と、現在の入力値Ｖ１０との合計である。量子化器２３０ｂはまた、量子化誤差が遅延素子ＤＥ１０に格納される前にスケールファクタＶ４０が適用されるようにも実装される。また、実装２３０ｂとは異なり、実装２３０ａでは、異なる値のスケールファクタＶ４０を用いることも可能である。
図４ｃは、図４ａの入力信号に応じて量子化器２３０ｂによって生成される出力値Ｖ３０ｂの（逆量子化）シーケンスの例を示す。この例では、スケールファクタＶ４０の値は０．５に固定される。図４ｃの信号は、図４ａの変動する信号よりも平坦であることが見て分かる。
本明細書に示す実施形態は、図５又は図６に示すような構成に従って存在する量子化器Ｑ１０を交換又は増強することによって実施されることが注目される。例えば、量子化器Ｑ１０は、予測ベクトル量子化器、マルチステージ量子化器、分離ベクトル量子化器として、又は、ＬＳＦ量子化のためのその他任意のスキームに従って実現されうる。
一例では、スケールファクタの値は、０と１との間の所望の値に固定される。あるいは、スケールファクタの値を動的に調節することが望ましいかもしれない。例えば、量子化されていないＬＳＦベクトル内に既に存在する変動に程度に基づいてスケールファクタの値を調節することが望ましいかもしれない。現在のＬＳＦベクトルと前のＬＳＦベクトルとの差が大きい場合、スケールファクタは、ゼロに近く、ほとんど雑音のない整形結果となる。現在のＬＳＦベクトルが、前のＬＳＦベクトルとほとんど変わらない場合、スケールファクタは１．０に近い。そのような方法では、時間にわたったスペクトルエンベロープの遷移が保持され、スピーチ信号が変化している場合、スペクトル歪みを最小にする。一方、スピーチ信号が、１つのフレームから次のフレームへ比較的一定である場合、スペクトル変動は減少する。
スケールファクタの値は連続するＬＳＦの間の距離に比例する。そして、ベクトル間の様々な距離の何れかは、ＬＳＦ間の変化を判定するために使用される。一般にEuclideanノルムが使用されるが、使用される他のものは、Manhattan距離（１−ノルム）、Chebyshev距離（無限ノルム）、Mahalanobis距離、Hamming距離を含む。
連続するＬＳＦベクトル間の変化を判定するために、重み付けられた距離測定値を使用することが望まれうる。例えば、距離ｄは、下記のような式に従って計算されうる。
Figure 2008535024
ここで、ｌは、現在のＬＳＦベクトルを示し、
Figure 2008535024
は、前のＬＳＦベクトルを示し、Ｐは、各ＬＳＦベクトル内の要素の数を示し、インデクスｉは、ＬＳＦベクトル要素を示し、ｃは、重み付けファクタのベクトルを示す。ｃの値は、知覚的により重要な低周波数成分を強調するために選択されうる。一例では、ｃｉは、ｉが１から８の場合には１．０であり、ｉ＝９の場合には０．８であり、ｉ＝１０の場合には０．４である。
別の例では、連続するＬＳＦベクトル間の距離ｄは、例えば以下のような式に従って計算される。
Figure 2008535024
ここで、ｗは、可変重み付けファクタのベクトルを示す。そのような例では、ｗｉが値Ｐ（ｆｉ）ｒを持つ。ここでＰは、対応する周波数ｆにおいて評価されたＬＰＣ電力スペクトルを示し、ｒは、例えば０．１５又は０．３のような典型的な値を持つ定数である。別の例では、ｗの値は、ＩＴＵ−Ｔ Ｇ．７２９規格で使用される対応する重み関数によって選択される。
Figure 2008535024
ここで、０及び０．５に近い境界値は、ｗの最小要素及び最大要素のそれぞれについて、ｌｉ−１及びｌｉ＋１の代わりに選択される。そのような場合、ｃｉは、上述したような値を持ちうる。別の例では、値１．２を持つｃ４及びｃ５を除き、ｃｉは値１．０を持つ。
本明細書で記述したような時間雑音整形方法は、量子化誤差を増加させることが、フレームバイフレームベースである図４ａ乃至図４ｄから認識されうる。量子化演算の絶対平方誤差は増加するかもしれないが、量子化誤差が、スペクトルの別の部分に移動するかもしれないという潜在的な利点がある。例えば、量子化誤差が低周波数へ移動し、これにより、より平滑になるかもしれない。入力信号もまた平滑であれば、入力信号と、平滑化された量子化誤差との合計として、より平滑な出力信号が得られる。
図７ｂは、狭帯域信号Ｓ２０のスペクトルエンベロープの符号化に適用されるような基本的なソースフィルタ構成の例を示す。分析モジュール７１０は、ある期間（一般に２０ミリ秒）にわたるスピーチ音に対応するフィルタを特徴付けるパラメータのセットを計算する。これらフィルタパラメータに従って構成されるホワイトニングフィルタ７６０（分析誤りフィルタ又は予測誤りフィルタとも称される）は、スペクトルエンベロープを取り除き、信号をスペクトル的に平坦にする。結果として得られるホワイト信号（残留信号とも称される）は、より少ないエネルギー、すなわちより少ない変動を持ち、オリジナルのスピーチ信号よりも符合化が容易である。残留信号の符合化の結果得られる誤差もまた、スペクトルにわたってより平坦に拡散されうる。フィルタパラメータ及び残留信号は、一般に、チャネルにわたった効率的な送信のために量子化される。復号器では、フィルタパラメータに従って構成される合成フィルタが、残留信号に基づく信号によって励起され、オリジナルのスピーチ音の合成バージョンを生成する。合成フィルタは、一般に、ホワイトニングフィルタの伝達関数の逆の伝達関数を持つように構成される。図８は、図１０ａに示す狭帯域符号器Ａ１２０の基本的な実装Ａ１２２のブロック図を示す。
図８を見て分かるように、狭帯域符号器Ａ１２２はまた、フィルタ係数のセットに従って構成されるホワイトニングフィルタ２６０（分析誤りフィルタ又は予測誤りフィルタとも称される）に狭帯域信号Ｓ２０を通過させることにより、残留信号を生成する。この具体的な例では、ホワイトニングフィルタ２６０は、ＦＥＲフィルタとして実装されているが、ＩＩＲ実装もまた可能である。残留信号は一般に、例えば、ピッチに関する長期間の構成のように、狭帯域フィルタパラメータＳ４０に表われないスピーチフレームのうちの知覚的に重要な情報を含むだろう。量子化器２７０は、符号化された狭帯域励振信号Ｓ５０としての出力のために、残留信号の量子化表示を計算するように構成される。そのような量子化器は、一般に、入力されたベクトルを、テーブル又はコードブック内の対応するベクトルエントリに対するインデクスとして符号化するベクトル量子化器を含む。あるいは、そのような量子化器は、疎性コードブック方法におけるように、記憶装置から検索されたものではなく、復号器において動的に生成されたベクトルからの１又は複数のパラメータを送るように構成されうる。そのような方法は、代数学的ＣＥＬＰ(codebook excitation linear prediction)のような符合化スキーム、及び、３ＧＰＰ２（第３世代パートナシップ２）ＥＶＲＣ（Enhanced Variable Rate Codec）のようなコデックで使用される。
狭帯域符号器Ａ１２０が、対応する狭帯域復号器に利用可能な同じフィルタパラメータ値に従って、符合化される狭帯域励振信号を生成することが望ましい。このように、結果として得られる符合化された狭帯域励振信号は、ある程度、例えば量子化誤差のようなパラメータ値における理想的ではないものに対する原因になる。従って、復号器において利用可能となる同じ係数値を用いてホワイトニングフィルタを構成することが望ましい。図８に示す符号器Ａ１２２の基本的な例では、逆量子化器２４０が、狭帯域フィルタパラメータＳ４０を逆量子化し、ＬＳＦ／ＬＰフィルタ係数変換器２５０が、結果として得られた値を、対応するＬＰフィルタ係数のセットへマップし戻し、この係数のセットが、量子化器２７０によって量子化される残留信号を生成するようにホワイトニングフィルタ２６０を構成するために使用される。
狭帯域符号器Ａ１２０の幾つかの実装は、残留信号に最も良く一致するコードブックベクトルのセットのうちの１つを識別することによって、符号化された狭帯域励振信号Ｓ５０を計算するように構成される。しかしながら、狭帯域符号器Ａ１２０はまた、残留信号を実際に生成することなく、残留信号の量子化された表示を計算するためにも実施されることが注目される。例えば、狭帯域符号器Ａ１２０は、（例えば、現在のフィルタパラメータのセットに従って）対応する合成信号を生成するために多くのコードブックベクトルを用い、かつ、知覚的に重み付けられた領域においてオリジナルの狭帯域信号Ｓ２０と最も良く一致する生成信号に関連するコードブックベクトルを選択するように構成されうる。
図９は、狭帯域復号器Ｂ１１０の実装Ｂ１１２のブロック図を示す。逆量子化器３１０は、狭帯域フィルタパラメータＳ４０を（この場合、ＬＳＦのセットへ）逆量子化し、ＬＳＦ／ＬＰフィルタ係数変換器３２０は、ＬＳＦを（例えば、逆量子化器２４０、及び狭帯域符号器Ａ１２２の変換器２５０に関して上述したように）フィルタ係数のセットへ変換する。逆量子化器３４０は、符号化された狭帯域励振信号Ｓ５０を逆量子化し、狭帯域励振信号Ｓ８０を生成する。フィルタ係数及び狭帯域励振信号Ｓ８０に基づいて、狭帯域合成フィルタ３３０は、狭帯域信号Ｓ９０を合成する。言い換えれば、狭帯域合成フィルタ３３０は、逆量子化されたフィルタ係数に従って狭帯域励振信号Ｓ８０をスペクトル整形し、狭帯域信号Ｓ９０を生成するように構成される。図１１ａに示すように、（狭帯域復号器Ｂ１１０形式の）狭帯域復号器Ｂ１１２は、更に、狭帯域励振信号Ｓ８０を高帯域符号器Ａ２００に提供する。高帯域復号器Ｂ２００は、それを用いて、本明細書に述べたようにして高帯域励振信号Ｓ１２０を導出する。後述する幾つかの実装では、狭帯域復号器Ｂ１１０は、例えばスペクトル傾斜、ピッチ利得やラグ、及びスピーチモードのような狭帯域信号に関連する追加情報を高帯域復号器Ｂ２００に提供するように構成されうる。狭帯域符号器Ａ１２２及び狭帯域復号器Ｂ１１２のシステムは、分析毎に合成を行うスピーチコデックの基本例である。
公衆交換電話網（ＰＳＴＮ）を介する音声通信は、伝統的に、３００−３４００ｋＨｚの周波数範囲に帯域幅が制限されている。例えばセルラ電話やボイスオーバＩＰ（ＶｏＩＰ）のような音声通信のための新たなネットワークは、同じ帯域幅制限を持っていないかもしれず、そのようなネットワークを介する広帯域周波数を含む音声通信を送受信することが望ましい。例えば、最低５０Ｈｚで最大７又は８ｋＨｚのオーディオ周波数範囲をサポートすることが望ましいかもしれない。伝統的なＰＳＴＮ制限外の範囲内にオーディオスピーチコンテンツを有する高品質オーディオ又はオーディオ／ビデオ会議のような他のアプリケーションをサポートすることも望ましい。
広帯域音声符号化に対する１つのアプローチは、広帯域スペクトルをカバーするように（例えば、０−４ｋＨｚの範囲を符号化するように構成された）狭帯域スピーチ符合化技術をスケールすることを含む。例えば、スピーチ信号は、高周波数における成分を含むように高いレートでサンプルされ、狭帯域符合化技術は、広帯域信号を表すためにより多くのフィルタ係数を使用するように再構成されうる。しかしながら、ＣＥＬＰ（コードブック励振線形予測）のような狭帯域符合化技術は、大量な計算を要し、広帯域ＣＥＬＰコーダは、多くのモバイル及びその他の組込式アプリケーションに役立つために、極めて多くの処理サイクルを消費しうる。そのような技術を用いて、広帯域信号のスペクトル全体を所望の品質に符号化することはまた、帯域幅の受け入れ難い大きな増加につながる。更に、そのような符号化された信号のトランスコーディングは、その狭帯域部分が、狭帯域符合化のみをサポートするシステムへ送信され、そのシステムによって復号される前でさえも必要とされるだろう。
図１０ａは、狭帯域スピーチ符号器Ａ１２０と高帯域スピーチ符号器Ａ２００とをそれぞれ個別に含む広帯域スピーチ符号器Ａ１００のブロック図を示す。狭帯域スピーチ符号器Ａ１２０及び高帯域スピーチ符号器Ａ２００のうちの何れか一方又は両方は、本明細書で開示したような量子化器２３０の実装を用いて、ＬＳＦ（又は別の係数表示）の量子化を実行するように構成されうる。図１１ａは、対応する広帯域スピーチ復号器Ｂ１００のブロック図を示す。図１０ａにおいて、フィルタバンクＡ１１０は、本願とともに出願され、そのフィルタバンクの開示が本明細書に参照によって組み込まれている米国公開特許２００７／００８８５５８の米特許出願「SYSTEMS, METHODS, AND APPARATUS FOR SPEECH SIGNAL FILTERING」で開示されている原理及び実装に従って、広帯域スピーチ信号Ｓ１０から狭帯域信号Ｓ２０及び高帯域信号Ｓ３０を生成するように実装されうる。図１１ａに示すように、フィルタバンクＢ１２０は、同様に、復号された狭帯域信号Ｓ９０及び復号された高帯域信号Ｓ１００から、復号された広帯域スピーチ信号Ｓ１１０を生成するように実装されうる。図１１ａは、狭帯域信号Ｓ９０及び狭帯域励振信号Ｓ８０を生成するために、狭帯域フィルタパラメータＳ４０及び符号化された狭帯域信号Ｓ５０を復号するように構成された狭帯域復号器Ｂ１１０、及び、高帯域符号化パラメータ及び狭帯域励振信号Ｓ８０に基づき高帯域信号Ｓ１００を生成するように構成された高帯域復号器Ｂ２００も示す。
符号化された信号のうち少なくとも狭帯域部分が、トランスコーディング又はその他の有意な修正なしで、（例えばＰＳＴＮチャネルのような）狭帯域チャネルを介して送られるように、広帯域スピーチ符合化を実施することが望ましい。また、無線セルラ電話や、有線及び無線チャネルを介したブロードキャストのようなアプリケーションでサービスされうるユーザ数を著しく減少することを防ぐために、例えば、広帯域符合化拡張の効率化が望ましい。
広帯域音声符号化に対する１つのアプローチは、符合化された狭帯域スペクトルエンベロープから高帯域スペクトルエンベロープを外挿することを含む。しかしながら、そのようなアプローチは、帯域幅の増加や、トランスコーディングの必要がなくても実施できる一方、粗いスペクトルエンベロープや、スピーチ信号の高帯域部分のフォルマント構造は、一般には、狭帯域部分のスペクトルエンベロープから正確に予測することはできない。
広帯域スピーチ符号器Ａ１００の１つの具体例は、約８．５５ｋｂｐｓ（キロビット／秒）のレートで広帯域スピーチ信号Ｓ１０を符号化するように構成される。ここで、約７．５５ｋｂｐｓは、狭帯域フィルタパラメータＳ４０と、符合化された狭帯域励振信号Ｓ５０のために使用され、約１ｋｂｐｓは、高帯域符合化パラメータ（例えば、フィルタパラメータ及び／又は利得パラメータ）Ｓ６０のために使用される。
符号化された低帯域信号と高帯域信号とを、１つのビットストリームに組み合わせることが望ましい。例えば、符合化された信号を、（例えば、有線、光ファイバ、又は無線送信による）送信、あるいは記憶のために、符合化された広帯域スピーチ信号として多重化することが望ましい。図１０ｂは、狭帯域フィルタパラメータＳ４０、符合化された狭帯域励振信号Ｓ５０、及び高帯域符合化パラメータＳ６０を多重化信号Ｓ７０に組み合わせるように構成されたマルチプレクサＡ１３０を含む広帯域スピーチ符号器Ａ１０２のブロック図を示す。図１１ｂは、広帯域スピーチ復号器Ｂ１００の対応する実装Ｂ１０２のブロック図を示す。復号器Ｂ１０２は、狭帯域フィルタパラメータＳ４０、符号化された狭帯域励振信号Ｓ５０、及び高帯域符号化パラメータＳ６０を獲得するために、多重化信号Ｓ７０を逆多重化するように構成されたデマルチプレクサＢ１３０を含む。
マルチプレクサＡ１３０は、符号化された低帯域信号（狭帯域フィルタパラメータＳ４０及び符号化された狭帯域励振信号Ｓ５０を含む）を、多重化信号Ｓ７０のうちの分離可能なサブストリームとして埋め込むように構成されることが望ましい。これによって、符号化された低帯域信号は、例えば高帯域信号及び／又は極低帯域信号のような多重化信号Ｓ７０の他の部分とは独立して復元及び復号されるようになる。例えば、高帯域符合化パラメータＳ６０を取り去ることによって、符合化された低帯域信号が復元されるように多重化信号Ｓ７０が構成されうる。そのような機能の潜在的な１つの長所は、低帯域信号の復号をサポートするが高帯域部分の復号をサポートしないシステムに、符号化された広帯域信号を渡す前に、符号化された広帯域信号をトランスコードする必要性を無くすことである。
本明細書で説明したような雑音整形量子化器、及び／又は、低帯域、高帯域、及び／又は広帯域スピーチ符号器を含む装置は、符号化された信号を、例えば有線、光ファイバ、又は無線チャネルのような送信チャネルへと送信するように構成された回路をも含みうる。そのような装置はまた、例えば、誤り訂正符合化（例えば、レート互換畳み込み符合化）、及び／又は誤り検出符合化（例えば、周期的冗長符合化）、及び／又は１又は複数のネットワークプロトコル符合化レイヤ（例えば、イーサネット（登録商標）、ＴＣＰ／ＩＰ、ｃｄｍａ２０００）のような１又は複数のチャネル符合化演算を信号に対して実行するように構成されうる。
また、低帯域スピーチ符号器Ａ１２０を、分析毎に合成するスピーチ符号器として実施することが望ましい。コードブック励振線形予測（ＣＥＬＰ）符号化は、分析毎に合成する符合化の１つのポピュラーなファミリであり、そのようなコーダの実装は、固定コードブック及び適応性コードブックからのエントリの選択のような演算、誤り最小演算、及び／又は、知覚重み演算を含む残留信号の波形符合化を実施しうる。分析毎に合成する符合化の他の実施は、混合励振線形予測（ＭＥＬＰ）、代数学的ＣＥＬＰ（ＡＣＥＬＰ）、緩和ＣＥＬＰ（ＲＣＥＬＰ）、規則的パルス励振（ＲＰＥ）、マルチパルスＣＥＬＰ（ＭＰＥ）、及び、ベクトル総和励振線形予測（ＶＳＥＬＰ）符合化を含む。関連する符合化方法は、マルチ帯域励振（ＭＢＥ）及びプロトタイプ波形補間（ＰＷＩ）符合化を含む。標準化された分析毎に合成するコデックの例は、残留励振線形予測（ＲＥＬＰ）を用いるＥＴＳＩ（欧州電気通信標準協会）−ＧＳＭフルレートコデック（ＧＳＭ ０６．１０）、ＧＳＭエンハンストフルレートコデック（ＥＴＳＩ−ＧＳＭ ０６．６０）、ＩＴＵ（国際電気通信連合）規格１１．８ｋｂ／ｓ Ｇ．７２９アネックスＥコーダ、ＩＳ−１３６用のＩＳ（暫定規格）−６４１コデック（時分割多元接続スキーム）、ＧＳＭ適応マルチレート（ＧＳＭ−ＡＭＲ）コデック、４ＧＶ（登録商標）（第４世代ボコーダ（登録商標））コデック（カルコム社、サンディエゴ、カリフォルニア州）を含む。ＲＣＥＬＰコーダの既存の実装は、米国電気通信工業会（ＴＩＡ）ＩＳ−１２７に記述されたようなエンハンスト可変レートコデック（ＥＶＲＣ）と、第３世代パートナシップ２（３ＧＰＰ２）選択型モードボーコーダ（ＳＭＶ）を含む。本明細書に記載した様々な低帯域、高帯域、及び広帯域符号器は、これら技術のうちの何れかに従って実現される。あるいは、スピーチ信号を（Ａ）フィルタを記述するパラメータのセット、及び（Ｂ）スピーチ信号を再生するために、記述されたフィルタを駆動するために使用される励振の少なくとも一部を提供する残留信号の量子化表示、として表すその他任意の（周知又はこれから開発される）スピーチ符号化技術に従って実現される。
上述したように、本明細書に記載の実施形態は、組込式符合化を実施するために使用される実装を含み、狭帯域システムとの互換性をサポートし、トランスコーディングの必要性を回避する。高帯域符合化に対するサポートは、更に、チップ、チップセット、デバイス、及び／又は、下位互換性に対する広帯域サポートを有するネットワーク、及び狭帯域サポートのみを有するネットワーク間をコストベースで区別するのに役立つ。本明細書に記載したような高帯域符合化に対するサポートはまた、低帯域符合化をサポートする技術と連携して使用されうる。そして、そのような実施形態に従うシステム、方法、及び装置は、例えば約５０又は１００Ｈｚから最大７又は８ｋＨｚまでの周波数成分からなる符合化をサポートしうる。
上述したように、スピーチコーダに高帯域サポートを追加することは、特に、摩擦音の区別に関して、明瞭さを改善する。通常、そのような区別は、特定の文脈から、人間である聞き手によって導かれるものかもしれないが、高帯域サポートは、自動音声メニューナビゲーション及び／又は、自動通話処理のような、音声認識及び他の機械翻訳アプリケーションにおける機能を可能にするものとして役立つかもしれない。
実施形態による装置は、セルラ電話又は携帯情報端末（ＰＤＡ）のような無線通信用のポータブルデバイスへ埋め込まれうる。あるいは、そのような装置は、例えばＶｏＩＰハンドセット、ＶｏＩＰ通信をサポートするように構成されたパーソナルコンピュータ、又は、電話又はＶｏＩＰ通信を経路付けるように構成されたネットワークデバイスのような他の通信デバイスに含まれうる。例えば、実施形態による装置は、通信デバイス用のチップ又はチップセット中に実装されうる。具体的なアプリケーションによって、そのようなデバイスはまた、例えば、スピーチ信号のアナログ／デジタル変換及び／又はデジタル／アナログ変換、スピーチ信号に関する増幅及び／又はその他の信号処理動作を行うための回路、符合化されたスピーチ信号の送信及び／又は受信のためのラジオ−周波数回路のような機能を含みうる。
実施形態は、米国仮出願６０／６６７，９０１号、米国公開特許２００７／００８８５４２号で開示されたその他の機能のうちの１又は複数を含むか、あるいはそれらとともに使用されうることが明確に考えられ、示される。そのような機能は、狭帯域励振信号Ｓ８０又は狭帯域残留信号Ｓ５０の調整又は他のシフトに従って、高帯域信号Ｓ３０及び／又は高帯域励振信号Ｓ１２０をシフトすることを含む。そのような機能は、ＬＳＦの適応性平滑化を含む。これは、上述した量子化の前に行われる。そのような機能はまた、利得エンベロープの固定平滑化又は適応性平滑化と、利得エンベロープの適応性減衰とを含む。
先に記載された実施形態の提供によって、当業者は、本発明を活用又は利用することが可能となる。これらの実施形態への様々な変形が可能であり、本明細書に示す一般的原理は、他の実施形態にも同様に適用される。例えば、実施形態は、一部又は全体が、ハードワイヤ回路、アプリケーション特有の集積回路に製造された回路構成、又は、非揮発性記憶装置へロードされたファームウェアプログラムや、計算機読取可能コードとしてデータ記憶媒体との間で読み書きされるソフトウェアプログラムとして実装されうる。そのようなコードは、マイクロプロセッサ又はその他のデジタル信号処理ユニットのようなアレイ又は論理素子によって実行可能な命令である。データ記憶媒体は、半導体メモリ（これらは限定することなく、動的又は静的なＲＡＭ（ランダムアクセスメモリ）、ＲＯＭ（読取専用メモリ）、及び／又は、フラッシュメモリを含みうる）、強誘電体、磁気、オボニックス、重合体、又は相変化メモリ、或いは磁気ディスクや光ディスクのようなディスク媒体のような記憶素子のアレイでありうる。用語「ソフトウェア」は、ソースコード、アセンブリ言語コード、機械語コード、バイナリコード、ファームウェア、マクロコード、ミクロコード、論理素子アレイによって実行可能な命令からなる１又は複数のセット又はシーケンス、及びそれら例の任意の組み合わせを含むと理解されるべきである。
雑音整形量子化器の実装の様々な要素、高帯域スピーチ符号器Ａ２００、広帯域スピーチ符号器Ａ１００，Ａ１０２、及び、１又は複数のそのような装置を含む構成は、例えば、同一チップ上に、又はチップセット内の複数のチップに存在する電子デバイス及び／又は光学デバイスとして実装されるが、そのような限定のない他の構成もまた考えられる。そのような装置の１又は複数の要素は、全体又はその一部が、例えば、マイクロプロセッサ、組込式プロセッサ、ＩＰコア、デジタル信号プロセッサ、ＦＰＧＡ（フィールドプログラマブルゲートアレイ）、ＡＳＳＰ（アプリケーション特有標準製品）、及び、ＡＳＩＣ（アプリケーション特有集積回路）のような論理素子（例えばトランジスタ、ゲート）の１又は複数の固定アレイ又はプログラム可能アレイ上で実行可能に構成された１又は複数の命令のセットとして実現される。また、１又は複数のそのような要素が、（例えば、異なる時間において、異なる要素に対応するコードの一部を実行するために使用されるプロセッサ、異なる時間において、異なる要素に対応するタスクを行うように実行可能な命令のセット、又は、異なる時間において、異なる要素のための動作を実行する電子デバイス及び／又は光学デバイスの構成）のように共通の構成を持つことも可能である。更に、１又は複数のそのような要素を、例えば、装置が組み込まれるデバイス又はシステムの別の動作に関連するタスクのように、装置の動作に直接的に関係のない他の命令のセットを実行したり、タスクを行うために使用することが可能である。
実施形態は更に、高帯域バースト抑制の方法と同様に、スピーチ処理やスピーチ符合化の追加方法、及び、例えばそのような方法を実行するように構成された構造的実施形態の記載によって本明細書に明確に開示されている追加方法をも含む。これら方法の各々はまた、論理要素のアレイを含む（例えば、プロセッサ、マイクロプロセッサ、マイクロコントローラ、又はその他の有限状態機械のような）機械によって読取可能及び／又は実行可能な１又は複数の命令のセットとして明確に（例えば、上述した１又は複数のデータ記憶媒体に）組み込まれる。従って、本発明は、上述した実施形態に限定されることは意図されておらず、本明細書においてあらゆる形式で開示された原理及び斬新な特徴と一致する最も広い範囲が与えられることになっている。
図１ａは、実施形態に従ったスピーチ符号器Ｅ１ＯＯのブロック図を示す。 図１ｂは、スピーチ復号器Ｅ２００のブロック図を示す。 図２は、スカラー量子化器によって一般に行われる一次元マッピングの例を示す。 図３は、ベクトル量子化器によって行なわれる多次元マッピングの１つの単純な例を示す。 図４ａは、一次元信号の１つの例を示す。 図４ｂは、一次元信号の量子化後のバージョンの例を示す。 図４ｃは、図６に示すような量子化器２３０ｂによって量子化された図４ａの信号の例を示す。 図４ｄは、図５に示すような量子化器２３０ａによって量子化された図４ａの信号の例を示す。 図５は、実施形態に従った量子化器２３０の実装２３０ａのブロック図を示す。 図６は、実施形態に従った量子化器２３０の実装２３０ｂのブロック図を示す。 図７ａは、スピーチ信号のログ振幅対周波数のプロットの例を示す。 図７ｂは、基本的な線型予測符号化システムのブロック図を示す。 図８は、狭帯域符号器Ａ１２０（図１０ａに示す）の実装Ａ１２２のブロック図を示す。 図９は、狭帯域復号器Ｂ１１０（図１１ａに示す）の実装Ｂ１１２のブロック図を示す。 図１０ａは、広帯域スピーチ符号器Ａ１００のブロック図である。 図１０ｂは、広帯域スピーチ符号器Ａ１００の実装Ａ１０２のブロック図である。 図１１ａは、広帯域スピーチ符号器Ａ１００に対応する広帯域スピーチ復号器Ｂ１００のブロック図である。 図１１ｂは、広帯域スピーチ符号器Ａ１０２に対応する広帯域スピーチ復号器Ｂ１０２の例である。

Claims (23)

  1. 信号処理方法であって、
    スピーチ信号の第１のフレームと第２のフレームとをそれぞれ符合化して、前記第１のフレーム中、前記スピーチ信号のスペクトルエンベロープを表す第１のベクトルと、前記第２のフレーム中、前記スピーチ信号のスペクトルエンベロープを表す第２のベクトルとをそれぞれ生成することと、
    第１の量子化ベクトルを生成することであって、前記生成することは、前記第１のベクトルの少なくとも一部に基づく第３のベクトルを量子化することを含むことと、
    前記第１の量子化ベクトルの量子化誤差を計算することと、
    第４のベクトルを計算することであって、前記計算することは、前記量子化誤差のスケールされたバージョンを、前記第２のベクトルの少なくとも一部に加えることを含むことと、
    前記第４のベクトルを量子化することと
    を備える方法。
  2. 前記量子化誤差を計算することは、前記第１の量子化ベクトルと前記第３のベクトルとの差を計算することを含む請求項１に記載の方法。
  3. 前記量子化誤差を計算することは、前記第１の量子化ベクトルと、前記第１のベクトルの少なくとも一部との差を計算することを含む請求項１に記載の方法。
  4. 前記スケールされた量子化誤差を計算することを含み、前記計算することは、前記量子化誤差にスケールファクタを乗じることを備え、前記スケールファクタは、前記第１のベクトルの少なくとも一部と、前記第２のベクトルの対応する部分との距離に基づく請求項１に記載の方法。
  5. 前記第１のベクトルと前記第２のベクトルとの間に、複数のラインスペクトル周波数を含む請求項４に記載の方法。
  6. 前記第１のベクトルと前記第２のベクトルとの間に、複数の線形予測フィルタ係数の表示を含む請求項１に記載の方法。
  7. 前記第１のベクトルと前記第２のベクトルとの間に、複数のラインスペクトル周波数を含む請求項１に記載の方法。
  8. 請求項１に従う方法を記述した計算機実行可能命令を有するデータ記憶媒体。
  9. スピーチ信号の第１のフレームと第２のフレームとをそれぞれ、前記第１のフレーム中、前記スピーチ信号のスペクトルエンベロープを表す第１のベクトルと、前記第２のフレーム中、前記スピーチ信号のスペクトルエンベロープを表す第２のベクトルとにそれぞれ符合化するように構成されたスピーチ符号器と、
    前記第１のベクトルの少なくとも一部に基づく第３のベクトルを量子化して、第１の量子化ベクトルを生成するように構成された量子化器と、
    前記第１の量子化ベクトルの量子化誤差を計算するように構成された第１の加算器と、
    前記量子化誤差のスケールされたバージョンを、前記第２のベクトルの少なくとも一部に加え、第４のベクトルを計算するように構成された第２の加算器とを備え、
    前記量子化器は、前記第４のベクトルを量子化するように構成された装置。
  10. 前記第１の加算器は、前記第１の量子化ベクトルと前記第３のベクトルとの差に基づいて前記量子化誤差を計算するように構成された請求項９に記載の装置。
  11. 前記第１の加算器は、前記第１の量子化ベクトルと、前記第１のベクトルの少なくとも一部との差に基づいて前記量子化誤差を計算するように構成された請求項９に記載の装置。
  12. 前記量子化誤差とスケールファクタとの積に基づいて、前記スケールされた量子化誤差を計算するように構成された乗算器を含み、
    前記第１のベクトルの少なくとも一部と、前記第２のベクトルの対応する部分との距離に基づいて前記スケールファクタを計算するように構成されたロジックを含む請求項９に記載の装置。
  13. 前記第１のベクトルと前記第２のベクトルとの間に、複数のラインスペクトル周波数を含む請求項１２に記載の装置。
  14. 前記第１のベクトルと前記第２のベクトルとの間に、複数の線形予測フィルタ係数の表示を含む請求項９に記載の装置。
  15. 前記第１のベクトルと前記第２のベクトルとの間に、複数のラインスペクトル周波数を含む請求項９に記載の装置。
  16. 無線通信用のデバイスを備える請求項９に記載の装置。
  17. インターネットプロトコルのバージョンに準拠した複数のパケットを送信するように構成されたデバイスを備え、前記複数のパケットは第１の量子化ベクトルを記述する請求項９に記載の装置。
  18. スピーチ信号の第１のフレームと第２のフレームとをそれぞれ符号化し、前記第１のフレーム中、前記スピーチ信号のスペクトルエンベロープを表す第１のベクトルと、前記第２のフレーム中、前記スピーチ信号のスペクトルエンベロープを表す第２のベクトルとそれぞれを生成するように構成された手段と、
    第１の量子化ベクトルを生成する手段であって、前記生成することは、前記第１のベクトルの少なくとも一部に基づく第３のベクトルを量子化することを含む手段と、
    前記第１の量子化ベクトルの量子化誤差を計算する手段と、
    第４のベクトルを計算する手段であって、前記計算することは、前記量子化誤差のスケールされたバージョンを、前記第２のベクトルの少なくとも一部に加えることを含む手段とを備え、
    前記第１の量子化ベクトルを生成する手段は、前記第４のベクトルを量子化するように構成された装置。
  19. 前記量子化誤差を計算する手段は、前記第１の量子化ベクトルと前記第３のベクトルとの差に基づいて前記量子化誤差を計算するように構成された請求項１８に記載の装置。
  20. 前記量子化誤差を計算する手段は、前記第１の量子化ベクトルと、前記第１のベクトルの少なくとも一部との差に基づいて前記量子化誤差を計算するように構成された請求項１８に記載の装置。
  21. 前記装置は、前記スケールされた量子化誤差を計算する手段を含み、前記計算することは、前記量子化誤差にスケールファクタを乗じることを備え、
    前記装置は、前記第１のベクトルの少なくとも一部と、前記第２のベクトルの対応する部分との距離に基づいて前記スケールファクタを計算するように構成されたロジックを備える請求項１８に記載の装置。
  22. 前記第１のベクトルと前記第２のベクトルとの間に、複数のラインスペクトル周波数を含む請求項２１に記載の装置。
  23. 無線通信用のデバイスを備える請求項１８に記載の装置。
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