JP3102017B2 - 音声符号化方法 - Google Patents
音声符号化方法Info
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Description
8kb/s程度で高品質に符号化するための音声符号化方法
に関する。
号化する方式としては、例えば、M.Schroeder and B.At
al氏による、“Code−excited linear prediction:High
quality speech at very low bit rates"(Proc.ICASS
P,pp.937−940,1985年)と題した論文(文献1)等に記
載されているCELP(Code Excited LPC Coding)が知ら
れている。この方法では、送信側では、フレーム毎(例
えば20ms)に音声信号から音声信号のスペクトル特性を
表すスペクトルパラメータを抽出し、フレームをさらに
小区間サブフレーム(例えば5ms)に分割し、サブフレ
ーム毎に過去の音源信号をもとに長時間相関(ピッチ相
関)を表す適応コードブックのピッチパラメータを抽出
し、ピッチパラメータによりサブフレームの音声信号を
長期予測し、長期予測して求めた残渣信号に対して、予
め定められた種類の雑音信号からなるコードブックから
選択した信号により合成した信号と、音声信号との誤差
電力を最小化するように一種類の雑音信号を選択すると
ともに、最適なゲインを計算する。そして選択された雑
音信号の種類を表すインデクスとゲイン、ならびに、前
記スペクトルパラメータとピッチパラメータを伝送す
る。
は、一般に、雑音信号から構成されるコードブックのビ
ットサイズを10ビット以上にきわめて大きくする必要が
あるため、コードブックを探索して最適な雑音信号(コ
ードワード)を求めるために膨大な演算量が必要である
という問題点があった。さらに、コードブックが基本的
に雑音信号から構成されるために、コードブックから選
択された音源信号により再生された再生音声の音質は雑
音感がともなうという問題点があった。さらにビットレ
ートを低減するためにコードブックのサイズを低減させ
ると音質は急速に劣化するという問題点があった。
ない演算量およびメモリ量により、8〜4.8kb/s程度で
音質の良好な音声符号化方法を提供することにある。
られた時間長のフレームに分割し、前記音声信号のスペ
クトル包絡を表すスペクトルパラメータを求めて出力
し、前記フレームを予め定められた時間長の小区間を分
割し、過去の音源信号をもとに再生した信号が前記音声
信号に近くなるようにピッチパラメータを求め、前記音
声信号の音源信号を第1のコードブックから選択した信
号と第2のコードブックから選択した信号との線形結合
により表す音声符号化方法において、 前記第2のコードブックから選択した信号をもとに前
記第1のコードブックを修正することを特徴とする。
られた時間長のフレームに分割し、前記音声信号のスク
トル包絡を表すスペクトルパラメータを求めて出力し、
前記フレームを予め定められた時間長の小区間に分割
し、過去の音源信号をもとに再生した信号が前記音声信
号に近くなるようにピッチパラメータを求め、前記音声
信号の音源信号を第1のコードブックから選択した信号
と第2のコードブックから選択した信号との線形結合に
より表す音声符号化方法において、 前記第1のコードブックから選択した信号をもとに前
記第2のコードブックを修正することを特徴とする。
られた時間長のフレームに分割し、前記音声信号のスペ
クトル包絡を表すスペクトルパラメータを求めて出力
し、前記フレームを予め定められた時間長の小区間に分
割し、前記小区間毎にピッチパラメータを求めてピッチ
予測音源信号を求め、前記ピッチ予測音源信号とコード
ブックから選択した信号とにより前記音声信号の音源信
号を表す音声符号化方法において、 前記ピッチ予測音源信号をもとに前記コードブックを
修正するか、あるいは、前記コードブックから選択した
信号により前記予測音源信号を修正することを特徴とす
る。
に、下式を最小化するように音源信号を求める。
ードブック)のピッチパラメータ、すなわちゲインおよ
び遅延であり、v(n)は過去の音源信号である。h
(n)はスペクトルパラメータにより構成される合成フ
ィルタのインパルス応答、w(n)は聴感重み付けフィ
ルタのインパルス応答を示す。信号*は畳み込み演算を
示す。なお、w(n)の詳細については前記文献1を参
照できる。
号を示し、下式のように、第1のコードブックから選択
されたコードベクトルc1(n)と第2のコードブックか
ら選択されたコードベクトルc2(n)との線形結合で表
される。
1j(n),c2i(n)のゲインを示す。従って、本発明で
は、2種類のコードブックを分解して音源信号が表され
ることになるため、各コードブックはコードブック全体
のビット数の1/2でよい。例えばコードブック全体のビ
ット数を10ビットとすると、第1,2のコードブックは例
えば、5ビットずつでよく、コードブック探索の演算量
を大幅に低減できる。
ブックを用いる場合、(2)式のように分割すると、特
性的には10ビット分のコードブックよりも劣化し全体で
7〜8ビット分の性能しか出せない。
トレーニングデータを用いて予め学習させることにより
構成する。学習によるコードブックの構成法としては、
例えば、Lindeらによる“An Algorithm for Vector Qua
ntization De−sign"と題した論文(IEEE Trans.COM−2
8,pp.84−95,1980年)(文献2)等が知られている。
ークリッド距離)が用いられるが、本発明では2乗距離
よりも性能の良好な次式による聴感重み付け距離尺度を
用いる。
l(n)はクラスタ1のコードワードである。クラスタ
1のセントロイド(代表コードワーダ)は、クラスタ1
内のトレーニングデータを用いて(4)式あるいは
(5)式を最小化するように求める。
よるトレーニングデータ依存性を救済するために、第1
のコードブックの寄与分を音源信号から減算した残りの
信号に対して、前記文献2の方法により学習により求め
たコードブックや、前記文献1のガウス性雑音信号のよ
うな予め統計的特性が確定した雑音信号あるいは乱数信
号からなるコードブックや、他の特性を有するコードブ
ックを使用する。なお、雑音コードブックに対して、あ
る距離尺度のもとで学習を行うことにより、さらに特性
が改善される。詳細は、T.Moriya氏らによる“Transfor
m Coding of Speech using a Weighted Vector Quantiz
er,"と題した論文(IEEE J.Sel.Areas Commun.,pp.425
−431,1988年)(文献3)等を参照することができる。
たコードベクトルを用いて、第1のコードベクトルを修
正することに特徴がある。これは、第1のコードブック
を、入力信号の短時間特性に適応させ、少ないコードブ
ックサイズでより良好な特性を得るために行う。第1の
コードブックの修正は下式にしたがう。
gn(γ)はγの符号を表す。(6)式にしたがい、送信
側,受信側共に第1のコードブックを修正する。
を防ぐために、(6)式の代りに下式を用いることもで
きる。
影響を低減させるための正の微小量(例えば10-2〜1
0-3)、Aは下式で決まる収束係数である。
の誤差が小さくなれば、1段目と2段目のゲインの比γ
2/γ1は小さくなるので、修正が進みにくくなる。
もできる。
コードブックから選択されたコードベクトルを用いて修
正する。修正には(11)式あるいは、(12)式を用い
る。
きる。
文献1のように適応コードブックとコードブックとで表
す。適応コードブックにより過去の音源信号をもとに求
めたピッチ予測音源信号を用いて、コードブックで選択
されたコードベクトルを修正する。修正は(15)式ある
いは(16)式に伴う。
ピッチ予測音源信号である。また、cj(n)はコードブ
ックから選択されたj番目のコードベクトルである。
きる。
(n)を用いてピッチ予測音源信号を修正することもで
きる。
音声符号化装置を示すブロック図である。
フレーム分(例えば20ms)の音声信号をバッファメモリ
120に格納する。
特性を表すパラメータとして、LSPパラメータをフレー
ムの音声信号から周知のLPC分析を行い、予め定められ
た次数Lだけ計算する。この具体的な計算法については
前記文献1を参照することができる。
られた量子化ビット数で量子化し、得た符号1kをマルチ
プレクサ260へ出力するとともに、これを復号化してさ
らに線形予測係数ai′(i=1〜L)に変換して、重み
付け回路200,インパルス応答計算回路170,合成フィルタ
281へ出力する。LSPパラメータの符号化,LSPパラメータ
から線形予測係数への変換の方法については、Sugamura
氏らによる“Quantizer design in LSP speech analysi
s−synthesis"と題した論文(IEEE J.Sel.Areas Commu
n.,pp.432−440,1988)(文献4)等を参照することが
できる。
サブフレームに分割する。ここで例えばフレーム長は20
ms、サブフレーム長は5msとする。
感重み付けを行う。聴感重み付け関数の詳細は、前記文
献1を参照できる。
ら合成フィルタ281の出力を減算して出力する。
v(n)を遅延回路206を介して入力し、さらにインパ
ルス応答出力回路170から重み付けインパルス応答h
w(n)、重み付け回路200から重い付け信号を入力し、
長期相関にもとづくピッチ予測を行い、ピッチパラメー
タとして遅延Mとゲインβを計算する。以下の説明では
適応コードブックの予測次数は1とするが、2次以上の
高次とすることもできる。1次の適応コードブックにお
ける遅延M,ゲインβの計算法は、Kleijin“Improved sp
eech quality and efficient vector quantization in
SELP"と題した論文(Proc.ICASSP,pp.155−158,1988
年)(文献5)等に記載されている。さらに求めたゲイ
ンβをゲイン量子化器により予め定められた量子化ビッ
ト数で量子化復号化し、ゲインβ′を求め、これを用い
て次式により予測信号w(n)を計算し減算器205に
出力する。また遅延Mをマルチプレクサ260へ出力す
る。w (n)=β′・v(n−M)*hw(n) (19) 上式でv(n−M)は過去の音源信号で、合成フィル
タ281の入力信号である。hw(n)はインパルス応答計
算回路170で求めた重み付けインパルス応答である。
サブフレーム分遅延させて適応コードブック210へ出力
する。
から適応コードブック210の出力を減算し、残差信号ew
(n)を第1のコードブック探索回路230に出力する。
成フィルタのインパルス応答hw(n)を、予め定められ
たサンプル数Lだけ計算する。具体的な計算法は、前記
文献1等を参照できる。
ック235を用いて最適なコードワードc1j(n)を探索す
る。ここで作用の項に記したように、第1のコードブッ
クは、予めトレーニング信号を用いて学習しておく。最
適なコードベクトルC1j(n)の探索法は、特願平2−4
2956号明細書(文献6)等を参照できる。そいて最適な
ゲインγ1を求め、これとC1j(n)を用いて前記文献
6の方法により重み付け再生信号yw(n)を求め出力す
る。
のコードブック探索回路270へ出力する。
ック275から最適なコードワードを計算する。第2のコ
ードブック探索回路の構成は、第1のコードブック探索
回路の構成と基本的に同一の構成を用いることができ
る。また、コードワードの探索法としては、第1のコー
ドブック235の探索と同一の方法を用いることができ
る。第2のコードブックの構成法としては、作用の項で
述べたように、学習コードブックの高効率を保ちながら
トレーニングデータ依存性を救済するために、乱数系列
からなるコードブックを用いる。乱数系列からなるコー
ドブックの構成法は前記文献1を参照できる。
第2のコードブック275として、重畳型(overlan)乱数
コードブックを用いることができる。重畳型乱数コード
ブックの構成法、コードワード探索法については前記文
献5等を参照できる。また、第1のコードブックと同様
に予め学習して構成することもできる。
め学習により(12),(13)式を用いて作成したゲイン
コードブック287を用いて、ゲインγ1,γ2をベクトル
量子化する。詳細な前記文献6等を参照できる。
を用いて、第1のコードブック探索回路230において選
択されたコードベクトルc1j(n)の修正を行う。
と、第1のコードブック探索回路230の出力音源信号
と、第2のコードブック探索回路270の出力音源信号と
を加算して合成フィルタ281へ出力する。
し、下式により合成音声を1フレーム分求め、さらにも
う1フレーム分は0の系列をフィルタを入力して応答信
号系列を求め、1フレーム分の応答信号系列を減算器19
0に出力する。
ブック210,第1のコードブック探索回路230,第2のコー
ドブック探索回路270,ゲイン量子化器286の出力符号系
列を組みあわせて出力する。
る音声符号化装置を示すブロック図である。図におい
て、第1図と同一の番号を付した構成要素は、第1図の
構成要素と同一の動作を行うので説明を省略する。
いて選択されたコードベクトルc1j(n)を用いて、作
用の項で述べた(11)〜(14)式にもとづき、第2のコ
ードブック探索回路270において選択されたコードベク
トルc2i(n)の修正を行う。
る音声符号化装置を示すブロック図である。図におい
て、第1図と同一の番号を付した構成要素は、第1図の
構成要素と同一の動作を行うので説明を省略する。
ク探索回路230と同一の動作を行い、最適な音源信号を
音源コードブック435から選択する。
ッチ予測音源信号v(n−M)を用いて、(15)〜(1
8)式を用いて、音源コードブック探索回路430により選
択された音源信号c1j(n)の修正を行う。
た方法以外に、下記の方法を用いることもできる。例え
ば、第1の発明を例にとると、 c′1j(n) =(1−δ)・c1j(n)+sign・|γ2/γ1| ・δ・C2i(n) (23) ここでsignは正あるいは負の符号を示す。符号は次式
を最小化する方法を選択する。
を最小化するには、上式をγ1で編微分して0とおいた
下式を最小化すればよい。
(25)式を計算し、(25)式かより大きな値をとる方の
符号を1ビットで伝送する。
とることができる。
ン、第1,第2のコードブックのゲイン、あるいは、適応
コードブックのゲインと音源コードブックのゲインには
同時最適化を施さなかったが、適応コードブック第1の
コードブック,第2のコードブックのゲインについて、
同時最適化を行い、さらに特性を改善する。この同時最
適化は、第1,2のコードブックのコードベクトルを求め
るときになお、演算量の低減化のために、第1のコード
ブックのコードベクトル探索のときにのみゲイン最適化
を行い、第2のコードブックの探索のときには行わない
構成とすることもできる。
クのコードベクトルの探索のときにはゲインの最適化を
行わずに、適応コードブックと第1のコードブックのゲ
インの同時最適化を行い、さらに、適応コードブックと
第1,2のコードブックのゲインを同時に最適化する構成
を用いることもできる。詳細は前記文献5等を参照でき
る。
コードブックのコードベクトルが選択された後に、適応
コードブックのゲインβと、第1,2のコードブックのゲ
インγ1,γ2の3種を同時に最適化するような構成とす
ることもできる。詳細は前記文献6等を参照できる。
以外にも他の周知な方法を用いることができる。例え
ば、前記文献1に記載の方法や、予めコードブックの各
コードワードc1j(n)の直交変換C1(k)と求めて格
納しておき、サブフレーム毎に、重み付けインパルス応
答hw(n)の直交変換Hw(k)と、残差信号ew(n)の
直交変換Ew(k)を予め定められた点数だけ求め、周波
数軸上で探索することもできる。詳細は前記文献5等を
参照できる。
施例の方法以外にも上記で示した方法や、前記文献6に
記載の方法や、他の周知な良好な方法を用いることがで
きる。
施例に記載した方法以外に、例えば予め膨大な乱数系列
をコードブックとして用意して、それらを用いてトレー
ニングデータに対して乱数系列の探索を行い、選択され
る頻度が高いものからコードワードとして登録して第2
のコードブックを構成することもできる。なお、この構
成法は、第1のコードブックの構成にも適用することが
できる。
第1,第2のコードブックのゲインは別々にベクトル量子
化したが、3種のゲインβ,γ1,γ2あるいはβ,γ1
をまとめてベクトル量子化するような構成をとることも
できる。詳細は前記文献5や、I.Gerson氏らによる“Ve
ctor sum excited linear prediction"(VSELP)speech
coding at 8kbp/s"と題した論文(Proc.ICASSP,pp.461
−464,1990)(文献7)等を参照できる。
次としたが、2次以上の高次とすることもできる。ま
た、次数は1次のままで遅延を整数値ではなく少数値と
することもできる。これらについての詳細は、例えばP.
Kroon氏らによる“Pitch predictors with high tempor
al resolution"と題した論文(Proc.ICASSP,pp.661−66
4,1990)(文献8)等を参照できる。以上のようにして
方が特性は向上するが、ゲインあるいは遅延の伝送に必
要な情報量が若干増大する。
てKパラメータ,LSPパラメータを符号化し、その分析法
としてLPC分析を用いたが、スペクトルパラメータとし
ては他の周知なパラメータ、例えばLPCケプストラム,
ケプストラム,改良ケプストラム,一般化ケプストラ
ム,メルケプストラムなどを用いることもできる。また
各パラメータに最適な分析法を用いることができる。
数上でサブフレーム毎に補間し、補間した係数を用いて
適応コードブック、第1,第2のコードブックの探索を行
う構成としてもよい。このような構成とすることによ
り、音質がさらに改善される。
あるいはベクトル−スカラ量子化することにより、さら
に効率的に符号化することができる。ベクトル−スカラ
量子化の方法については例えば前記文献3等を参照でき
る。
聴覚的に聞き易くするために、ピッチとスペクトル包絡
の少なくとも1つについて動作する適応形ポストフィル
タを付加してもよい。適応型ポストフィルムの構成につ
いては、例えば、Kroon氏らによる“A Class of Analys
is−by−synthesis Predictive Coders for High Quali
ty Speech Coding at Rates between 4.8 and 16kb/s,"
(IEEE JSAC,vol.6,2,353−363,1988)(文献9)等を
参照できる。
2のコードブックにより選択されたコードベクトルを、
第2あるいは第1のコードブックにより選択されたコー
ドベクトルをもとに修正するか、あるいは、適応コード
ブックにより選択されたピッチ予測音源信号をもとに音
源コードブックにより選択されたコードベクトルを修正
するか、あるいは、前記コードベクトルによりピッチ予
測音源信号を修正しているので、コードブックの特性を
入力信号の特性に適応化させることが可能となり、低ビ
ットレートにおいてコードブックサイズを低減しても従
来方式よりも良好な特性が得られるという大きな効果が
ある。
声符号化装置を示すブロック図、 第2図は第2の発明による音声符号化方法を実施する音
声符号化装置を示すブロック図、 第3図は第3の発明による音声符号化方法を実施する音
声符号化装置を示すブロック図である。 110……バッファメモリ 130……LPC計算回路 140……量子化回路 150……サブフレーム分割回路 170……インパルス応答計算回路 190,205,255……減算器 200……重み付け回路 206……遅延回路 210……適応コードブック 230……第1のコードブック探索回路 235……第1のコードブック 281……合成フィルタ 270……第2のコードブック探索回路 275……第2のコードブック 280,380,480……修正回路 286……ゲイン量子化器 287……ゲインコードブック 430……音源コードブック探索回路 435……音源コードブック
Claims (1)
- 【請求項1】入力した離散的な音声信号を予め定められ
た時間長のフレームに分割し、前記音声信号のスペクト
ル包絡を表わすスペクトルパラメータを求めて出力し、
前記フレームを予め定められた時間長の小区間に分割
し、前記小区間毎にピッチパラメータを求めてピッチ予
測音源信号を求め、前記ピッチ予測音源信号とコードブ
ックから選択した信号とにより前記音声信号の音源信号
を表す音声符号化方法において、 前記ピッチ予測音源信号をもとに前記コードブックを修
正するか、あるいは、前記コードブックから選択した信
号により前記予測音源信号を修正することを特徴とする
音声符号化方法。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP02184234A JP3102017B2 (ja) | 1990-07-13 | 1990-07-13 | 音声符号化方法 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP02184234A JP3102017B2 (ja) | 1990-07-13 | 1990-07-13 | 音声符号化方法 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JPH0473700A JPH0473700A (ja) | 1992-03-09 |
JP3102017B2 true JP3102017B2 (ja) | 2000-10-23 |
Family
ID=16149725
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP02184234A Expired - Lifetime JP3102017B2 (ja) | 1990-07-13 | 1990-07-13 | 音声符号化方法 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
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Families Citing this family (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US5432883A (en) * | 1992-04-24 | 1995-07-11 | Olympus Optical Co., Ltd. | Voice coding apparatus with synthesized speech LPC code book |
JP3153075B2 (ja) * | 1994-08-02 | 2001-04-03 | 日本電気株式会社 | 音声符号化装置 |
Family Cites Families (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPH0832033B2 (ja) * | 1988-03-12 | 1996-03-27 | 株式会社グラフィックス・コミュニケーション・テクノロジーズ | 学習型多段ベクトル量子化方法と装置 |
-
1990
- 1990-07-13 JP JP02184234A patent/JP3102017B2/ja not_active Expired - Lifetime
Non-Patent Citations (1)
Title |
---|
1990年電子情報通信学会春季全国大会講演論文集,分冊1,SA−5−4,「学習コードブックによる8kb/sCELPの改良(LCELP)」,p.1−427〜1−428,(1990年3月5日発行) |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
JPH0473700A (ja) | 1992-03-09 |
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