JP3088163B2 - Ｌｓｐ係数の量子化方法 - Google Patents
Ｌｓｐ係数の量子化方法Info
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- JP3088163B2 JP3088163B2 JP03335010A JP33501091A JP3088163B2 JP 3088163 B2 JP3088163 B2 JP 3088163B2 JP 03335010 A JP03335010 A JP 03335010A JP 33501091 A JP33501091 A JP 33501091A JP 3088163 B2 JP3088163 B2 JP 3088163B2
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Description
【０００１】
【産業上の利用分野】この発明は、音声信号の圧縮符号
化方式に関するものであり、特にそこでの線スペクトル
対の量子化方法に関するものである。
化方式に関するものであり、特にそこでの線スペクトル
対の量子化方法に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】音声信号の声道の性質を表すパラメータ
としては、線形予測係数、反射係数などがあるが、中で
も、板倉等によって提案された線スペクトル対（以下Ｌ
ＳＰ係数）は、量子化に対して比較的歪みが少ないこ
と、補間特性が良いこと、及び安定性の判別が容易なこ
となどの長所をもっている。そのためＬＳＰ係数は、音
声の高能率圧縮符号化技術に関する分野では、極めて有
効なパラメータであると言える。ＬＳＰ係数は、それを
直接的に量子化することもでき（文献１参照）、又ＡＤ
ＰＣＭ的手法で間接的に量子化することができる（文献
２参照）。
としては、線形予測係数、反射係数などがあるが、中で
も、板倉等によって提案された線スペクトル対（以下Ｌ
ＳＰ係数）は、量子化に対して比較的歪みが少ないこ
と、補間特性が良いこと、及び安定性の判別が容易なこ
となどの長所をもっている。そのためＬＳＰ係数は、音
声の高能率圧縮符号化技術に関する分野では、極めて有
効なパラメータであると言える。ＬＳＰ係数は、それを
直接的に量子化することもでき（文献１参照）、又ＡＤ
ＰＣＭ的手法で間接的に量子化することができる（文献
２参照）。
【０００３】文献１：管村 昇、板倉文忠、「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」、電子通信学会論文誌、Vol.Ｊ６４−Ａ、No. ８
（１９８１／８） 文献２：F.K.Soong & B.H.Juang,“Optimal Quantizati
on of LSP ParametersUsing Delayed Decision",Proc.
ICASSP-90 (April 1990) ＬＳＰ係数は、通常の音声信号の場合、６個から１２個
程度の次元（要素）からなるベクトルとして表現され、
また、各ベクトルの要素は、周波数に関する昇順に並ん
でいるという性質を持っており、各要素の値は独立では
ない。従ってその量子化には、例えば文献３で開示され
ているようなベクトル量子化手法が極めて有効である。
トル対（ＬＳＰ）音声分析合成方式による音声情報圧
縮」、電子通信学会論文誌、Vol.Ｊ６４−Ａ、No. ８
（１９８１／８） 文献２：F.K.Soong & B.H.Juang,“Optimal Quantizati
on of LSP ParametersUsing Delayed Decision",Proc.
ICASSP-90 (April 1990) ＬＳＰ係数は、通常の音声信号の場合、６個から１２個
程度の次元（要素）からなるベクトルとして表現され、
また、各ベクトルの要素は、周波数に関する昇順に並ん
でいるという性質を持っており、各要素の値は独立では
ない。従ってその量子化には、例えば文献３で開示され
ているようなベクトル量子化手法が極めて有効である。
【０００４】文献３：胡志平、船田哲夫、「２段ベクト
ル量子化による破裂音の認識」、電子通信学会技術研究
報告、ＳＰ９０−６（１９９０年５月２５日）
ル量子化による破裂音の認識」、電子通信学会技術研究
報告、ＳＰ９０−６（１９９０年５月２５日）
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】ＬＳＰ係数のベクトル
量子化は、通常、多数のベクトルをテーブルとして蓄積
しておき、入力音声信号のＬＳＰ係数類似したベクトル
を探索しそのコードを出力することによって行う。予め
用意しておくベクトルの数は、ビットレートや探索時間
から制限されるため、音声信号の性質によっては量子化
歪みが大きくなることがある。
量子化は、通常、多数のベクトルをテーブルとして蓄積
しておき、入力音声信号のＬＳＰ係数類似したベクトル
を探索しそのコードを出力することによって行う。予め
用意しておくベクトルの数は、ビットレートや探索時間
から制限されるため、音声信号の性質によっては量子化
歪みが大きくなることがある。
【０００６】本発明は、近接する音声フレームのＬＳＰ
係数に相関があることに着目して、テーブルのベクトル
を補うようにするものである。
係数に相関があることに着目して、テーブルのベクトル
を補うようにするものである。
【０００７】すなわち、近接する音声信号から得られた
ＬＳＰ係数の間には、相関が存在し、近接する音声フレ
ームから求められたＬＳＰ係数は似ている。従って、本
発明の目的は、その相関を十分に有効に活用して、量子
化能率を向上させる手法を提供することにある。
ＬＳＰ係数の間には、相関が存在し、近接する音声フレ
ームから求められたＬＳＰ係数は似ている。従って、本
発明の目的は、その相関を十分に有効に活用して、量子
化能率を向上させる手法を提供することにある。
【０００８】
【課題を解決するための手段】本発明は、ＬＳＰ係数
（ベクトル）の複数段量子化方法に関する。
（ベクトル）の複数段量子化方法に関する。
【０００９】本発明では、初段の量子化テーブルは、予
め定められたベクトルを蓄積している固定部と、置き換
え可能にベクトルを蓄積する可変部とから構成される。
め定められたベクトルを蓄積している固定部と、置き換
え可能にベクトルを蓄積する可変部とから構成される。
【００１０】また、各フレームの量子化終了後、可変部
の最も古いベクトルを、現フレームで決定されたベクト
ルの合成ベクトルで置き換える。すなわち、現フレーム
の出力符号に対応したものであり、現フレームのＬＳＰ
係数に対応したベクトルで置き換える。
の最も古いベクトルを、現フレームで決定されたベクト
ルの合成ベクトルで置き換える。すなわち、現フレーム
の出力符号に対応したものであり、現フレームのＬＳＰ
係数に対応したベクトルで置き換える。
【００１１】
【作用】本発明では、ＬＳＰ係数の各要素間の相関を有
効に活用するために、スカラー量子化ではなくベクトル
量子化を行う。但し、そのままベクトル量子化したので
は、量子化テーブルの大きさが非常に大きくなってしま
うので、例えば、まず１０ビット程度で粗くベクトル量
子化し、その量子化誤差を、別の量子化テーブルを用い
てベクトル量子化し、さらにその時の量子化誤差を、以
前の２つの量子化テーブルとは異なる量子化テーブルを
用いてベクトル量子化するというように、小さい量子化
テーブルを用いたベクトル量子化を複数回繰り返すこと
で、ベクトル量子化の効果を用いる。
効に活用するために、スカラー量子化ではなくベクトル
量子化を行う。但し、そのままベクトル量子化したので
は、量子化テーブルの大きさが非常に大きくなってしま
うので、例えば、まず１０ビット程度で粗くベクトル量
子化し、その量子化誤差を、別の量子化テーブルを用い
てベクトル量子化し、さらにその時の量子化誤差を、以
前の２つの量子化テーブルとは異なる量子化テーブルを
用いてベクトル量子化するというように、小さい量子化
テーブルを用いたベクトル量子化を複数回繰り返すこと
で、ベクトル量子化の効果を用いる。
【００１２】また、近接する音声フレームに関するＬＳ
Ｐ係数の相関を有効に利用するために、１段目の量子化
テーブルの一部を可変にしておき、以前のフレームで量
子化されたＬＳＰ係数の値を１段目の量子化テーブルの
ベクトルとして用いる。
Ｐ係数の相関を有効に利用するために、１段目の量子化
テーブルの一部を可変にしておき、以前のフレームで量
子化されたＬＳＰ係数の値を１段目の量子化テーブルの
ベクトルとして用いる。
【００１３】
【実施例】図１に、本発明を適用したＬＰＣ係数の量子
化器のブロック図を示す。ここでは初段（１段目）と最
終段（２段目）との２個の量子化テーブルを用意するも
のとする。
化器のブロック図を示す。ここでは初段（１段目）と最
終段（２段目）との２個の量子化テーブルを用意するも
のとする。
【００１４】１段目の量子化テーブル１１は可変の部分
１１ａと、あらかじめ定められた固定のベクトルからな
る部分１１ｂから構成されている。
１１ａと、あらかじめ定められた固定のベクトルからな
る部分１１ｂから構成されている。
【００１５】まず最初に、前フレームの１段目で選択さ
れた最適なベクトルＶ10と、２段目で選択された最適な
ベクトルＶ20とが加算器１５で加算されて、前フレーム
における合成ベクトル（量子化されたＬＳＰ係数）を求
め、量子化テーブル１の可変部分１１ａの中で最も古い
ベクトルを前フレームの量子化されたＬＳＰ係数（合成
ベクトル）置き換える。
れた最適なベクトルＶ10と、２段目で選択された最適な
ベクトルＶ20とが加算器１５で加算されて、前フレーム
における合成ベクトル（量子化されたＬＳＰ係数）を求
め、量子化テーブル１の可変部分１１ａの中で最も古い
ベクトルを前フレームの量子化されたＬＳＰ係数（合成
ベクトル）置き換える。
【００１６】次に、誤差評価器１３で、量子化テーブル
１１の全てのベクトルについて、入力音声のＬＳＰ係数
との誤差の評価を行い、最適のベクトルＶ1 を選択し、
１段目の最適なベクトルＶ1 とその符号（インデック
ス）Ｃ1 を出力する。
１１の全てのベクトルについて、入力音声のＬＳＰ係数
との誤差の評価を行い、最適のベクトルＶ1 を選択し、
１段目の最適なベクトルＶ1 とその符号（インデック
ス）Ｃ1 を出力する。
【００１７】次に、１段目で選ばれたベクトルＶ1 を入
力音声のＬＳＰ係数から減算器１６で差し引き１段目で
の量子化誤差ベクトルを求める。
力音声のＬＳＰ係数から減算器１６で差し引き１段目で
の量子化誤差ベクトルを求める。
【００１８】量子化テーブル１２は、全てあらかじめ定
められた固定のベクトルからなっている。
められた固定のベクトルからなっている。
【００１９】誤差評価器１４では、量子化テーブル１２
の全てのベクトルについて、１段目での量子化誤差ベク
トルに対する誤差の評価を行い、最適のベクトルを選択
し、２段目の最適なベクトルＶ2 とその符号（インデッ
クス）Ｃ2 を出力する。
の全てのベクトルについて、１段目での量子化誤差ベク
トルに対する誤差の評価を行い、最適のベクトルを選択
し、２段目の最適なベクトルＶ2 とその符号（インデッ
クス）Ｃ2 を出力する。
【００２０】図２に、第１図に対応する逆量子化器の例
を示す。１段目の量子化テーブル２１は可変の部分２１
ａと、あらかじめ定められた固定のベクトルからなる部
分２１ｂから構成されている。固定部分２１ｂは図１の
１１ｂと一致する。
を示す。１段目の量子化テーブル２１は可変の部分２１
ａと、あらかじめ定められた固定のベクトルからなる部
分２１ｂから構成されている。固定部分２１ｂは図１の
１１ｂと一致する。
【００２１】まず最初に、量子化テーブル２１の可変部
分２１ａの中で最も古いベクトルを前フレームの合成ベ
クトル（Ｖ10＋Ｖ20）で置き換える。
分２１ａの中で最も古いベクトルを前フレームの合成ベ
クトル（Ｖ10＋Ｖ20）で置き換える。
【００２２】次に、量子化テーブル２１から符号Ｃ1 で
示される最適な１段目のベクトルＶ1 が取り出される。
示される最適な１段目のベクトルＶ1 が取り出される。
【００２３】量子化テーブル２２は、図１の１２と一致
する。あらかじめ定められた固定のベクトルからなって
いる。
する。あらかじめ定められた固定のベクトルからなって
いる。
【００２４】量子化テーブル２２からは、符号Ｃ2 で示
される最適な２段目のベクトルＶ2 が取り出される。
される最適な２段目のベクトルＶ2 が取り出される。
【００２５】１段目の最適なベクトルＶ1 と、２段目の
最適なベクトルＶ2 が加算器２３で加算されて、量子化
されたＬＳＰ係数（合成ベクトル）を構成する。
最適なベクトルＶ2 が加算器２３で加算されて、量子化
されたＬＳＰ係数（合成ベクトル）を構成する。
【００２６】次表に、従来の方法（ＬＳＰのスカラ量子
化）と、図１の符号化器によるＬＳＰの量子化の効果の
比較結果を示す。なお、実験に用いた声道パラメータは
分析フレーム長４０ミリ秒で１０次の分析を行ったもの
を用いた。従来の方法は各次数のＬＳＰ係数を４、４、
３、３、３、３、３、３、２、２ビットで、非線形スカ
ラー量子化したものであり、また、本実施例によるもの
は１段目１０ビット、２段目１２ビットでベクトル量子
化したものである。また、１段目の可変部分ベクトルの
個数は６ベクトルである。どちらの量子化器も、約３分
の学習データを用いて構成したものであり、また、試験
は学習データに含まれない約１５秒分のデータを用いて
行った。
化）と、図１の符号化器によるＬＳＰの量子化の効果の
比較結果を示す。なお、実験に用いた声道パラメータは
分析フレーム長４０ミリ秒で１０次の分析を行ったもの
を用いた。従来の方法は各次数のＬＳＰ係数を４、４、
３、３、３、３、３、３、２、２ビットで、非線形スカ
ラー量子化したものであり、また、本実施例によるもの
は１段目１０ビット、２段目１２ビットでベクトル量子
化したものである。また、１段目の可変部分ベクトルの
個数は６ベクトルである。どちらの量子化器も、約３分
の学習データを用いて構成したものであり、また、試験
は学習データに含まれない約１５秒分のデータを用いて
行った。
【００２７】
【表１】
【００２８】ここで、必要となるビット数は少ないほど
圧縮効率が高い。また、スペクトル歪みは小さいほど良
く、音声信号に関しては１dB以上になると、聴覚上、気
になると言われている。ＳＮＲ（信号対ノイズ比）は大
きいほど良い。
圧縮効率が高い。また、スペクトル歪みは小さいほど良
く、音声信号に関しては１dB以上になると、聴覚上、気
になると言われている。ＳＮＲ（信号対ノイズ比）は大
きいほど良い。
【００２９】なお、図１の実施例では、各段のベクトル
及びその符号を各量子化段階毎に決定しているが、文献
２に示されている方法と同様に、各量子化段階では複数
の候補を探索し、最終段完了後に量子化誤差を総合的に
評価することによって、各量子化段階のベクトル及び、
その特号を選択するようにしてもよい。
及びその符号を各量子化段階毎に決定しているが、文献
２に示されている方法と同様に、各量子化段階では複数
の候補を探索し、最終段完了後に量子化誤差を総合的に
評価することによって、各量子化段階のベクトル及び、
その特号を選択するようにしてもよい。
【００３０】
【発明の効果】本発明では、初段の量子化テーブルに可
変部を設け、最近の合成ベクトル（量子化されたＬＳＰ
係数）で置き換えるようにしているため、近接フレーム
間のＬＳＰ係数の相関を有効に利用でき、量子化能率を
向上させることができる。
変部を設け、最近の合成ベクトル（量子化されたＬＳＰ
係数）で置き換えるようにしているため、近接フレーム
間のＬＳＰ係数の相関を有効に利用でき、量子化能率を
向上させることができる。
【図１】本発明を適用した量子化器のブロック図、
【図２】図１に対応した逆量子化器のブロック図、
１１ 量子化テーブル １１ａ 可変部 １１ｂ 固定部 １２ 量子化テーブル １３ 誤差評価器 １４ 誤差評価器 １５ 加算器 １６ 減算器 ２３ 加算器
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 有山 義博 東京都港区虎ノ門１丁目７番12号 沖電 気工業株式会社内 (56)参考文献 特開 平２−296300（ＪＰ，Ａ) 特開 平３−288433（ＪＰ，Ａ) 特開 平４−171500（ＪＰ，Ａ) 特開 平４−363000（ＪＰ，Ａ) 特開 昭63−217878（ＪＰ，Ａ) 特開 平２−186836（ＪＰ，Ａ) 特公 平７−27400（ＪＰ，Ｂ２) 特公 平７−120961（ＪＰ，Ｂ２) 1990年電子情報通信学会秋季全国大会 講演論文集，分冊１，「Ａ−130 ＬＳ Ｐパラメータの効率的なベクトル量子化 法の検討」，ｐ．１−132，（1990年９ 月15日発行) Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ ｏｆ 1991 ＩＥＥＥ Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａ ｌ Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ ｏｎ Ａｃ ｏｕｓｔｉｃｓ，Ｓｐｅｅｃｈ ａｎｄ Ｓｉｇｎａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎ ｇ，Ｖｏｌ．１，Ｋ．Ｏｚａｗａ ｅｔ ａｌ，”４ｋｂ／ｓ Ｉｍｐｒｏｖｅ ｄ ＣＥＬＰ Ｃｏｄｅｒ ｗｉｔｈ Ｅｆｆｉｃｉｅｎｔ Ｖｅｃｔｏｒ Ｑ ｕａｎｔｉｚａｔｉｏｎ”，ｐ．213− 216 (58)調査した分野(Int.Cl.7，ＤＢ名) G10L 11/00 - 13/08 G10L 19/00 - 21/06 H03M 7/30 H04B 14/04 ＪＩＣＳＴファイル（ＪＯＩＳ)
Claims (1)
- 【請求項１】 少なくとも２段の量子化テーブルを備
え、 初段のベクトル量子化は各フレームの入力音声信号のＬ
ＳＰ係数を対象として行い、 次段以後の各ベクトル量子化は前段までの量子化誤差を
対象として行い、 各段毎に量子化誤差を評価しまたは全ての段の量子化誤
差を総合評価して各段のベクトル量子化に対応してそれ
ぞれ１個のベクトルを決定し、それらのベクトルに対応
したそれぞれの符号を出力するＬＳＰ係数の量子化方法
において、 初段の前記量子化テーブルは、予め定められたベクトル
を蓄積している固定部と、置き換え可能にベクトルを蓄
積する可変部とから構成され、 各フレームの量子化終了後、前記可変部の最も古いベク
トルを、当該フレームで決定された前記ベクトルの合成
ベクトルで置き換える、 ことを特徴としたＬＳＰ係数の量子化方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP03335010A JP3088163B2 (ja) | 1991-12-18 | 1991-12-18 | Ｌｓｐ係数の量子化方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP03335010A JP3088163B2 (ja) | 1991-12-18 | 1991-12-18 | Ｌｓｐ係数の量子化方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH05165499A JPH05165499A (ja) | 1993-07-02 |
| JP3088163B2 true JP3088163B2 (ja) | 2000-09-18 |
Family
ID=18283730
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP03335010A Expired - Lifetime JP3088163B2 (ja) | 1991-12-18 | 1991-12-18 | Ｌｓｐ係数の量子化方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP3088163B2 (ja) |
Families Citing this family (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2982637B2 (ja) * | 1995-01-17 | 1999-11-29 | 日本電気株式会社 | スペクトルパラメータを用いた音声信号伝送システムおよびそれに用いられる音声パラメータ符号化装置および復号化装置 |
| JP3246715B2 (ja) | 1996-07-01 | 2002-01-15 | 松下電器産業株式会社 | オーディオ信号圧縮方法，およびオーディオ信号圧縮装置 |
| JP3344944B2 (ja) * | 1997-05-15 | 2002-11-18 | 松下電器産業株式会社 | オーディオ信号符号化装置，オーディオ信号復号化装置，オーディオ信号符号化方法，及びオーディオ信号復号化方法 |
| US6904404B1 (en) | 1996-07-01 | 2005-06-07 | Matsushita Electric Industrial Co., Ltd. | Multistage inverse quantization having the plurality of frequency bands |
| US6240386B1 (en) * | 1998-08-24 | 2001-05-29 | Conexant Systems, Inc. | Speech codec employing noise classification for noise compensation |
| CN107305774B (zh) * | 2016-04-22 | 2020-11-03 | 腾讯科技（深圳）有限公司 | 语音检测方法和装置 |
-
1991
- 1991-12-18 JP JP03335010A patent/JP3088163B2/ja not_active Expired - Lifetime
Non-Patent Citations (2)
| Title |
|---|
| １９９０年電子情報通信学会秋季全国大会講演論文集，分冊１，「Ａ−１３０ ＬＳＰパラメータの効率的なベクトル量子化法の検討」，ｐ．１−１３２，（１９９０年９月１５日発行） |
| Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ ｏｆ １９９１ ＩＥＥＥ Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ ｏｎ Ａｃｏｕｓｔｉｃｓ，Ｓｐｅｅｃｈ ａｎｄ Ｓｉｇｎａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ，Ｖｏｌ．１，Ｋ．Ｏｚａｗａ ｅｔ ａｌ，"４ｋｂ／ｓ Ｉｍｐｒｏｖｅｄ ＣＥＬＰ Ｃｏｄｅｒ ｗｉｔｈ Ｅｆｆｉｃｉｅｎｔ Ｖｅｃｔｏｒ Ｑｕａｎｔｉｚａｔｉｏｎ"，ｐ．２１３−２１６ |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JPH05165499A (ja) | 1993-07-02 |
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| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
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