JP3209248B2 - 音声の励振信号符号化法 - Google Patents
音声の励振信号符号化法Info
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Description
【０００１】
【産業上の利用分野】この発明は音声信号をできるだけ
少ない情報量でディジタル符号化する高能率音声符号化
法で、特に線形予測合成フィルタに供給する励振信号を
決定する励振信号符号化方法に関するものである。
少ない情報量でディジタル符号化する高能率音声符号化
法で、特に線形予測合成フィルタに供給する励振信号を
決定する励振信号符号化方法に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】８ｋｂｉｔ／ｓ程度以下の音声符号化法
として、ＣＥＬＰ（Ｃｏｄｅ Ｅｘｃｉｔｅｄ Ｌｉｎ
ｅａｒ Ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ：符号励振線形予測）符
号化が良く知られている。この符号化法は図５に示すよ
うに、フレーム単位で雑音符号帳１１と適応符号帳１２
から励振ベクトルを選択して、それぞれ利得調整手段１
３，１４で利得を調整して線形予測合成フィルタ１５に
入力して音声を合成する。この合成音声と入力音声との
差を差回路１６で求め、その差出力を聴感補正フィルタ
１７を通し、そのフィルタ出力から歪計算部１８で歪を
計算し、その歪が小さくなるように励振信号を選択し利
得調整する。励振ベクトルの選択基準は合成された信号
と入力信号の聴感上の誤差を最小化することである。こ
のように最終的に合成される波形をフィードバックして
励振ベクトルを決定するため、高い品質が得られる。
として、ＣＥＬＰ（Ｃｏｄｅ Ｅｘｃｉｔｅｄ Ｌｉｎ
ｅａｒ Ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ：符号励振線形予測）符
号化が良く知られている。この符号化法は図５に示すよ
うに、フレーム単位で雑音符号帳１１と適応符号帳１２
から励振ベクトルを選択して、それぞれ利得調整手段１
３，１４で利得を調整して線形予測合成フィルタ１５に
入力して音声を合成する。この合成音声と入力音声との
差を差回路１６で求め、その差出力を聴感補正フィルタ
１７を通し、そのフィルタ出力から歪計算部１８で歪を
計算し、その歪が小さくなるように励振信号を選択し利
得調整する。励振ベクトルの選択基準は合成された信号
と入力信号の聴感上の誤差を最小化することである。こ
のように最終的に合成される波形をフィードバックして
励振ベクトルを決定するため、高い品質が得られる。
【０００３】この半面、大量の雑音励振ベクトルを記憶
しておく必要があることや、励振ベクトルの探索の演算
量が膨大となるという難点がある。この為記憶容量や演
算量を削減するためにいくつかの手法が考えられている
が、以下で探索の基本原理を示し、この発明と関連のあ
る代表的な演算量削減法について整理して紹介する。
しておく必要があることや、励振ベクトルの探索の演算
量が膨大となるという難点がある。この為記憶容量や演
算量を削減するためにいくつかの手法が考えられている
が、以下で探索の基本原理を示し、この発明と関連のあ
る代表的な演算量削減法について整理して紹介する。
【０００４】ＣＥＬＰ符号化における雑音励振ベクトル
の探索では、前述したように線形予測合成フィルタ１５
の出力合成波形と入力音声との差をとり、その差出力を
聴感補正フィルタ１７を通したあとの歪が最小となるベ
クトルを選択する。具体的には、あるフレーム（フレー
ム長はｎサンプル）で量子化の目標とするｎ次元の縦ベ
クトル（入力音声から、前のフレームからの応答成分や
適応符号ベクトルからの合成成分を差し引いた現フレー
ムの入力音声を、聴感補正フィルタに通した信号ベクト
ル）をＸ、符号帳中のｍ種類の雑音励振ベクトルのｎ次
元縦ベクトルをＣj （ｊ＝０，…，ｍ−１）、聴感補正
フィルタ１７も一括した合成フィルタ１５のインパルス
応答行列（ｎ×ｎ）をＨ、雑音励振ベクトルの利得をｇ
とすると、下記の歪みｄを最小とするｊを探索する。
の探索では、前述したように線形予測合成フィルタ１５
の出力合成波形と入力音声との差をとり、その差出力を
聴感補正フィルタ１７を通したあとの歪が最小となるベ
クトルを選択する。具体的には、あるフレーム（フレー
ム長はｎサンプル）で量子化の目標とするｎ次元の縦ベ
クトル（入力音声から、前のフレームからの応答成分や
適応符号ベクトルからの合成成分を差し引いた現フレー
ムの入力音声を、聴感補正フィルタに通した信号ベクト
ル）をＸ、符号帳中のｍ種類の雑音励振ベクトルのｎ次
元縦ベクトルをＣj （ｊ＝０，…，ｍ−１）、聴感補正
フィルタ１７も一括した合成フィルタ１５のインパルス
応答行列（ｎ×ｎ）をＨ、雑音励振ベクトルの利得をｇ
とすると、下記の歪みｄを最小とするｊを探索する。
【０００５】 ここで、最適な利得が与えられ、雑音励振ベクトル決定
後にその利得を量子化することとすると、 ｇ＝ＸT ＨＣj ／（（ＨＣj ）T （ＨＣj ）） （３） が最適な利得となり（ＸT はＸの転置行列）、このとき
の歪は ｄ＝ＸT Ｘ−（ＸT ＨＣj )2／((ＨＣj ）T （ＨＣj )) （４） となる。結局第２項の ｆ＝（ＸT ＨＣj )2／（（ＨＣj ）T （ＨＣj ）） （５） を最大とするｊを捜せばよいことになる。ここでＨＣj
の合成演算にはｎ2 ／２回程度の積和演算が必要ですべ
てのｊについてＣj を合成するには莫大な演算量を必要
とする。そこで種々の提案がなされている。
後にその利得を量子化することとすると、 ｇ＝ＸT ＨＣj ／（（ＨＣj ）T （ＨＣj ）） （３） が最適な利得となり（ＸT はＸの転置行列）、このとき
の歪は ｄ＝ＸT Ｘ−（ＸT ＨＣj )2／((ＨＣj ）T （ＨＣj )) （４） となる。結局第２項の ｆ＝（ＸT ＨＣj )2／（（ＨＣj ）T （ＨＣj ）） （５） を最大とするｊを捜せばよいことになる。ここでＨＣj
の合成演算にはｎ2 ／２回程度の積和演算が必要ですべ
てのｊについてＣj を合成するには莫大な演算量を必要
とする。そこで種々の提案がなされている。
【０００６】まず式（５）の分子はＸT Ｈを１回だけ先
に計算し、そのあとでＣj と内積をとれば近似誤差を発
生させずに演算量を削減する手法が知られている。内積
はｎ回の演算ですむためである。ところが、分母の計算
で演算量を削減しようとすると、近似誤差が生ずる。例
えば分母の項を（Ｃj ）T ＨT ＨＣj として、ＨT Ｈを
テプリッツ型の相関行列で近似し、Ｈの自己相関関数と
Ｃj の自己相関関数の内積で計算する方法が知られてい
る。この方法については実施例のなかで詳しく紹介する
が、これにより、分母の項をｎ回の積和で計算できる。
しかしながら、近似誤差が大きく、歪の増加と品質の劣
化を招くことや、演算量の削減効果は必ずしも大きくな
い。また雑音励振ベクトルＣj 毎に相関値を記憶してお
くために、符号帳のための記憶容量と同程度の記憶容量
の追加が必要となる。
に計算し、そのあとでＣj と内積をとれば近似誤差を発
生させずに演算量を削減する手法が知られている。内積
はｎ回の演算ですむためである。ところが、分母の計算
で演算量を削減しようとすると、近似誤差が生ずる。例
えば分母の項を（Ｃj ）T ＨT ＨＣj として、ＨT Ｈを
テプリッツ型の相関行列で近似し、Ｈの自己相関関数と
Ｃj の自己相関関数の内積で計算する方法が知られてい
る。この方法については実施例のなかで詳しく紹介する
が、これにより、分母の項をｎ回の積和で計算できる。
しかしながら、近似誤差が大きく、歪の増加と品質の劣
化を招くことや、演算量の削減効果は必ずしも大きくな
い。また雑音励振ベクトルＣj 毎に相関値を記憶してお
くために、符号帳のための記憶容量と同程度の記憶容量
の追加が必要となる。
【０００７】これとは別にＣにローパスフィルタを掛け
てダウンサンプルした励振ベクトルをもち、分母の項を
このベクトルで近似する手法も知られている。ダウンサ
ンプルした比率で演算量を削減できるが、この手法でも
近似誤差やダウンサンプルしたベクトルのための記憶容
量が増加するという問題がある。また探索を２段階にわ
け、第１段では近似計算で複数のＣj を候補として予備
選択し、その候補についてのみ第２段で式（５）を最大
とするものを選択する方法も知られている。第１段の近
似法としては分子の項だけを用いる方法や、上記で紹介
した近似法を用いる方法などが考えられる。第１段の近
似誤差を小さくすることや候補数を増やすことで歪を小
さくできるが、演算量削減効果が小さくなってしまう。
てダウンサンプルした励振ベクトルをもち、分母の項を
このベクトルで近似する手法も知られている。ダウンサ
ンプルした比率で演算量を削減できるが、この手法でも
近似誤差やダウンサンプルしたベクトルのための記憶容
量が増加するという問題がある。また探索を２段階にわ
け、第１段では近似計算で複数のＣj を候補として予備
選択し、その候補についてのみ第２段で式（５）を最大
とするものを選択する方法も知られている。第１段の近
似法としては分子の項だけを用いる方法や、上記で紹介
した近似法を用いる方法などが考えられる。第１段の近
似誤差を小さくすることや候補数を増やすことで歪を小
さくできるが、演算量削減効果が小さくなってしまう。
【０００８】
【発明が解決しようとする課題】この発明の目的は音声
を少ない情報量で符号化するとき、できるだけ演算量を
抑えたまま符号化音声の品質を向上させ、特に上記従来
法の中で紹介した２段階の探索と組合せ、歪の劣化が小
さい割に大幅な演算量の削減ができる音声の励振信号符
号化方法を提供することにある。
を少ない情報量で符号化するとき、できるだけ演算量を
抑えたまま符号化音声の品質を向上させ、特に上記従来
法の中で紹介した２段階の探索と組合せ、歪の劣化が小
さい割に大幅な演算量の削減ができる音声の励振信号符
号化方法を提供することにある。
【０００９】
【課題を解決するための手段】この発明では雑音励振ベ
クトルを選択する（または予備選択する）際に式（５）
の分母の項、すなわちベクトルのエネルギーの項も考慮
するが、そのエネルギーの項は、インパルス応答の係数
の２項積、またはその線形和をパラメータベクトルと
し、このパラメータベクトルと、それに対応して予め蓄
えておいた雑音励振ベクトル毎に作られた回帰係数ベク
トルとの簡単な内積で求めることが特徴である。この回
帰係数ベクトルは雑音励振ベクトル毎に平均推定誤差が
小さくなるように設計し、予め蓄えておく。
クトルを選択する（または予備選択する）際に式（５）
の分母の項、すなわちベクトルのエネルギーの項も考慮
するが、そのエネルギーの項は、インパルス応答の係数
の２項積、またはその線形和をパラメータベクトルと
し、このパラメータベクトルと、それに対応して予め蓄
えておいた雑音励振ベクトル毎に作られた回帰係数ベク
トルとの簡単な内積で求めることが特徴である。この回
帰係数ベクトルは雑音励振ベクトル毎に平均推定誤差が
小さくなるように設計し、予め蓄えておく。
【００１０】図１に２段階の探索を行なう場合につい
て、この発明方法と従来法との比較を示す。従来におい
ては図１Ｂに示すようにエネルギー項を全く無視し、式
（５）の分子の計算結果のみで予備選択するか、図１Ｃ
に示すようにインパルス応答の自己相関関数と雑音励振
ベクトルの自己相関関数を使った近似演算でエネルギー
項（式（５）の分母の項）を求め、これを用いて式
（５）を近似計算して予備選択を行っているが、この発
明では図１Ａに示すようにインパルス応答の２項積のま
たその線形和と回帰係数とでエネルギー項を求めて予備
選択、または本選択を行い演算量が少なく、精度の高い
励振信号の符号化が可能となる。
て、この発明方法と従来法との比較を示す。従来におい
ては図１Ｂに示すようにエネルギー項を全く無視し、式
（５）の分子の計算結果のみで予備選択するか、図１Ｃ
に示すようにインパルス応答の自己相関関数と雑音励振
ベクトルの自己相関関数を使った近似演算でエネルギー
項（式（５）の分母の項）を求め、これを用いて式
（５）を近似計算して予備選択を行っているが、この発
明では図１Ａに示すようにインパルス応答の２項積のま
たその線形和と回帰係数とでエネルギー項を求めて予備
選択、または本選択を行い演算量が少なく、精度の高い
励振信号の符号化が可能となる。
【００１１】
【実施例】図２にこの発明の最も基本的な実施例の要部
の構成を示す。通常のｍ個のｎ次元雑音励振ベクトルか
らなる符号帳１１のほかに、この実施例では雑音励振ベ
クトル毎に、回帰係数の表２１、インパルス応答系列の
係数ごとの２項積の線形結合を演算してエネルギー推定
パラメータを作る手段２２が設けられ、この推定パラメ
ータと表２１中の回帰係数との内積でエネルギー値を求
める。
の構成を示す。通常のｍ個のｎ次元雑音励振ベクトルか
らなる符号帳１１のほかに、この実施例では雑音励振ベ
クトル毎に、回帰係数の表２１、インパルス応答系列の
係数ごとの２項積の線形結合を演算してエネルギー推定
パラメータを作る手段２２が設けられ、この推定パラメ
ータと表２１中の回帰係数との内積でエネルギー値を求
める。
【００１２】２段階の探索を行なうとしたときの探索手
順は以下のようになる。 １．あるフレームで合成フィルタや聴感補正フィルタの
特性が与えられると、合成フィルタのインパルス応答が
決まる。このインパルス応答の係数ごとの２項積からエ
ネルギー推定パラメータベクトルを作成する。 ２．次に式（５）の分子の項を全ての雑音励振ベクトル
に対して求める。
順は以下のようになる。 １．あるフレームで合成フィルタや聴感補正フィルタの
特性が与えられると、合成フィルタのインパルス応答が
決まる。このインパルス応答の係数ごとの２項積からエ
ネルギー推定パラメータベクトルを作成する。 ２．次に式（５）の分子の項を全ての雑音励振ベクトル
に対して求める。
【００１３】３．各雑音励振ベクトルに対して、パラメ
ータベクトルと、対応する回帰係数ベクトルとの内積の
計算からエネルギー推定値、さらにそのエネルギー推定
値を用いて（分子の項／エネルギー推定値）を算出し、
その算出値の大きいものから設定された数の候補を残
す。 ４．予備選択した候補についてのみ式（５）の計算を行
ない、最適な雑音励振ベクトルの符号を決定する。
ータベクトルと、対応する回帰係数ベクトルとの内積の
計算からエネルギー推定値、さらにそのエネルギー推定
値を用いて（分子の項／エネルギー推定値）を算出し、
その算出値の大きいものから設定された数の候補を残
す。 ４．予備選択した候補についてのみ式（５）の計算を行
ない、最適な雑音励振ベクトルの符号を決定する。
【００１４】この処理で問題となるのが、どのようなパ
ラメータベクトルを作るかという点とそのベクトルに対
しどのように回帰係数ベクトルを用意するかという点で
ある。まずパラメータベクトルの構成を示すため、式
（５）の分母をｆd とし、以下のように書きかえる。
ラメータベクトルを作るかという点とそのベクトルに対
しどのように回帰係数ベクトルを用意するかという点で
ある。まずパラメータベクトルの構成を示すため、式
（５）の分母をｆd とし、以下のように書きかえる。
【００１５】 ただし である。さらにΦを用いて書きかえる。
【００１６】
【数１】 すなわち、分母のエネルギーの項は（ｎ＋１）ｎ／２個
のｈk ｈi を変数とする関数であるが、このままでは変
数の数が多すぎて演算量削減には意味がない。従来技術
の一つとして Φ（Ｍ）1 ≒Φ（Ｍ）n-M ，…，Φ（Ｍ）n-M-1 ≒Φ（Ｍ）n-M ， （Ｍ＝０，…，ｎ−１） （13） と近似し、ｈに関しても同様に Ψ（Ｍ）N ＝Σｈi ｈi+M （14） Σはｉ＝０からＮ−１まで Ψ（Ｍ）1 ≒Ψ（Ｍ）n-M ，…，Ψ（Ｍ）n-M-1 ≒Ψ（Ｍ）n-M ， （Ｍ＝０，…，ｎ−１） （15） として ｆd ＝Ψ（０）n Φ（０）n ＋２ΣΨ（ｉ）n-i Φ（ｉ）n-i （16) Σはｉ＝１からｎ−１までとすることが知られている。
のｈk ｈi を変数とする関数であるが、このままでは変
数の数が多すぎて演算量削減には意味がない。従来技術
の一つとして Φ（Ｍ）1 ≒Φ（Ｍ）n-M ，…，Φ（Ｍ）n-M-1 ≒Φ（Ｍ）n-M ， （Ｍ＝０，…，ｎ−１） （13） と近似し、ｈに関しても同様に Ψ（Ｍ）N ＝Σｈi ｈi+M （14） Σはｉ＝０からＮ−１まで Ψ（Ｍ）1 ≒Ψ（Ｍ）n-M ，…，Ψ（Ｍ）n-M-1 ≒Ψ（Ｍ）n-M ， （Ｍ＝０，…，ｎ−１） （15） として ｆd ＝Ψ（０）n Φ（０）n ＋２ΣΨ（ｉ）n-i Φ（ｉ）n-i （16) Σはｉ＝１からｎ−１までとすることが知られている。
【００１７】この発明ではさらに自由度をあげ、ｈk ｈ
i のうち特定のｋ、ｉに対応する値と予め決めた係数ａ
k,i を使った線形和で少数（ここではｐ個）のパラメー
タΩ j を作り、分母のエネルギー項を推定する。ａk,i
の設定には大きな自由度があるが、ここでは簡単に ａk,i ＝１−（ｋ／（２ｎ）） （17) とし、以下のように間隔の等しい２項積の線形和を作る
こととする。
i のうち特定のｋ、ｉに対応する値と予め決めた係数ａ
k,i を使った線形和で少数（ここではｐ個）のパラメー
タΩ j を作り、分母のエネルギー項を推定する。ａk,i
の設定には大きな自由度があるが、ここでは簡単に ａk,i ＝１−（ｋ／（２ｎ）） （17) とし、以下のように間隔の等しい２項積の線形和を作る
こととする。
【００１８】 Ω0 ＝ａ0,0 ｈ0 ｈ0 ＋，…，＋ａn-1,n-1 ｈn-1 ｈn-1 … （18) Ωp-1 ＝ａp-1,0 ｈp-1 ｈ0 ＋，…，＋ａn-1,n-p ｈn-1 ｈn-p ｆd ′＝Σξi Ωi （19） Σはｉ＝０からｐ−１まで、ξは各雑音励振ベクトル毎
に推定値と実際のエネルギー値の差が小さくなるように
予め最小２乗法で決めた回帰係数である。すなわち数多
くのインパルス応答毎に求めたΩj を用いたエネルギー
推定値と、雑音励振ベクトルをそのインパルス応答のフ
ィルタで合成したときの正確なエネルギー値ｆd j との
２乗誤差の総和Ｅを最小とするξi を正規方程式を解い
て求めればよい。
に推定値と実際のエネルギー値の差が小さくなるように
予め最小２乗法で決めた回帰係数である。すなわち数多
くのインパルス応答毎に求めたΩj を用いたエネルギー
推定値と、雑音励振ベクトルをそのインパルス応答のフ
ィルタで合成したときの正確なエネルギー値ｆd j との
２乗誤差の総和Ｅを最小とするξi を正規方程式を解い
て求めればよい。
【００１９】 Ｅ＝Σ‖ｆd j −（Σξi Ωi j ）‖2 （20） Σはｉ＝０からｐ−１まで、また場合によってはｆd を
対数領域や逆数の領域で推定し、その誤差の総和を最小
とする回帰係数を求めてもよい。以上の実施例は図５に
示した基本的なＣＥＬＰ符号化を前提に説明したが、雑
音励振ベクトルの探索の前に、すべての雑音励振ベクト
ルをピッチ成分と直交化させる手法や、複数チャンネル
の雑音励振ベクトルをもつ場合にもこの発明を適用でき
る。
対数領域や逆数の領域で推定し、その誤差の総和を最小
とする回帰係数を求めてもよい。以上の実施例は図５に
示した基本的なＣＥＬＰ符号化を前提に説明したが、雑
音励振ベクトルの探索の前に、すべての雑音励振ベクト
ルをピッチ成分と直交化させる手法や、複数チャンネル
の雑音励振ベクトルをもつ場合にもこの発明を適用でき
る。
【００２０】すなわち第２の実施例として雑音励振ベク
トルをピッチ成分（適応符号帳からの出力）ｎ次元ベク
トルＰと直交化させる場合について説明する。この場合
には最終的に最大化する式（５）が次のように変形され
る。 ｆ＝（ＸT ＨＣj −ρＨＰ）2 ／ ((ＨＣj ) T （ＨＣj ）−ρ（ＨＣj ）T （ＨＰ)) （21） ここで ρ＝（ＨＣj ) T （ＨＰ）／（（ＨＰ) T （ＨＰ）） （22） である。式（２１）でも分子の項は式（５）の場合と同
様に比較的少ない演算で正確に計算できる。また分母の
ρ以下の第２項も積和の計算も同様である。従って分母
の第１項を第１の実施例と同じ手順で表から読み出せば
演算量を削減できる。また分母の第２項の計算を全く省
略して、第１項のみで評価しても歪の増加はほとんどな
い。
トルをピッチ成分（適応符号帳からの出力）ｎ次元ベク
トルＰと直交化させる場合について説明する。この場合
には最終的に最大化する式（５）が次のように変形され
る。 ｆ＝（ＸT ＨＣj −ρＨＰ）2 ／ ((ＨＣj ) T （ＨＣj ）−ρ（ＨＣj ）T （ＨＰ)) （21） ここで ρ＝（ＨＣj ) T （ＨＰ）／（（ＨＰ) T （ＨＰ）） （22） である。式（２１）でも分子の項は式（５）の場合と同
様に比較的少ない演算で正確に計算できる。また分母の
ρ以下の第２項も積和の計算も同様である。従って分母
の第１項を第１の実施例と同じ手順で表から読み出せば
演算量を削減できる。また分母の第２項の計算を全く省
略して、第１項のみで評価しても歪の増加はほとんどな
い。
【００２１】第３の実施例として２チャンネルの雑音励
振ベクトルをもつ場合について示す。ここでも２段階の
探索を行なうと図３に示されるような処理を行なうこと
になる。第１チャンネルの励振ベクトルをＣj 、第２チ
ャンネルの励振ベクトルをＣ′k とすると、最終的な評
価尺度は以下のようになる。
振ベクトルをもつ場合について示す。ここでも２段階の
探索を行なうと図３に示されるような処理を行なうこと
になる。第１チャンネルの励振ベクトルをＣj 、第２チ
ャンネルの励振ベクトルをＣ′k とすると、最終的な評
価尺度は以下のようになる。
【００２２】
【数２】 しかしながら各チャンネル毎の予備選択ではそれぞれ、
第１の実施例と同じ処理を行なう。すなわち分母のエネ
ルギー項の概算値を表から読みだし、式（５）を最大と
する候補を複数個選択する。そして、各チャンネルから
の候補の組合せで式（２３）が最大となるｊとｋの組合
せを探索する。
第１の実施例と同じ処理を行なう。すなわち分母のエネ
ルギー項の概算値を表から読みだし、式（５）を最大と
する候補を複数個選択する。そして、各チャンネルから
の候補の組合せで式（２３）が最大となるｊとｋの組合
せを探索する。
【００２３】上述において、パラメータベクトルΩj は
１個の２項積で構成してもよい。また雑音励振ベクトル
の実際のエネルギーの逆数値と、その推定値との差が小
さくなるように回帰係数を求め記憶しておき、パラメー
タベクトルと推定値との内積でエネルギーの逆数値を推
定してもよい。更に予備選択のみならず、場合によって
は式（５）の正確な演算を行うことなく、前記予備選択
を最終選択としてもよい。
１個の２項積で構成してもよい。また雑音励振ベクトル
の実際のエネルギーの逆数値と、その推定値との差が小
さくなるように回帰係数を求め記憶しておき、パラメー
タベクトルと推定値との内積でエネルギーの逆数値を推
定してもよい。更に予備選択のみならず、場合によって
は式（５）の正確な演算を行うことなく、前記予備選択
を最終選択としてもよい。
【００２４】
【発明の効果】この発明を用いた場合の入力音声と符号
化歪とのＳＮＲと、音声符号化処理全体の演算量（単位
ＭＯＰＳ Ｍｅｇａ Ｏｐｅｒａｔｉｏｎ Ｐｅｒ Ｓ
ｅｃｏｎｄ：実時間処理に必要な１秒あたり１００万回
単位の演算処理回数）との関係を従来法と比較したもの
を図４に示す。この場合、雑音励振ベクトルは２チャン
ネルからなり、各チャンネル毎に７ビット（極性を除
く）を配分した場合である。雑音励振ベクトルの次元数
ｎは４０でピッチ成分との直交化処理を併用している。
またエネルギー推定パラメータの個数は６とした。ここ
での従来法Ａは式（５）の分子の項のみで予備選択を行
なう方法（図１Ｂに示した方法）であり、従来法Ｂは図
１Ｃに示したエネルギー項を近似計算して予備選択を行
なう方法である。図中の数字は各チャンネル毎に１２８
個の中から残す候補数である。この図からこの発明によ
り従来法Ａと比較して、残す候補数が同一であれば、演
算量は少し増加するが、それ以上にＳＮＲの改善効果が
あり、つまり同一ＳＮＲであればこの発明の方が演算量
が著しく少なくなることがわかる。また従来法Ｂと比較
して予備選択の候補数が同じ場合に同じようなＳＮＲの
改善効果があるが、従来法Ｂの演算量の増加が大きいた
め、この発明の方が明らかに有利であることがわかる。
化歪とのＳＮＲと、音声符号化処理全体の演算量（単位
ＭＯＰＳ Ｍｅｇａ Ｏｐｅｒａｔｉｏｎ Ｐｅｒ Ｓ
ｅｃｏｎｄ：実時間処理に必要な１秒あたり１００万回
単位の演算処理回数）との関係を従来法と比較したもの
を図４に示す。この場合、雑音励振ベクトルは２チャン
ネルからなり、各チャンネル毎に７ビット（極性を除
く）を配分した場合である。雑音励振ベクトルの次元数
ｎは４０でピッチ成分との直交化処理を併用している。
またエネルギー推定パラメータの個数は６とした。ここ
での従来法Ａは式（５）の分子の項のみで予備選択を行
なう方法（図１Ｂに示した方法）であり、従来法Ｂは図
１Ｃに示したエネルギー項を近似計算して予備選択を行
なう方法である。図中の数字は各チャンネル毎に１２８
個の中から残す候補数である。この図からこの発明によ
り従来法Ａと比較して、残す候補数が同一であれば、演
算量は少し増加するが、それ以上にＳＮＲの改善効果が
あり、つまり同一ＳＮＲであればこの発明の方が演算量
が著しく少なくなることがわかる。また従来法Ｂと比較
して予備選択の候補数が同じ場合に同じようなＳＮＲの
改善効果があるが、従来法Ｂの演算量の増加が大きいた
め、この発明の方が明らかに有利であることがわかる。
【００２５】従来法Ａに対し、この発明で増加する演算
量の内分けは、Ωの計算がフレームあたり１回、ξとの
内積が各雑音励振ベクトル毎に１回ずつで、予備選択の
個数を１個増やす程度の比較的少ない量である。またこ
の発明ではξのための記憶容量が増加するが、例えばξ
が６次元で、４０次元の雑音励振ベクトルを用いる時に
は、記憶容量の増加する割合は約１５％である。
量の内分けは、Ωの計算がフレームあたり１回、ξとの
内積が各雑音励振ベクトル毎に１回ずつで、予備選択の
個数を１個増やす程度の比較的少ない量である。またこ
の発明ではξのための記憶容量が増加するが、例えばξ
が６次元で、４０次元の雑音励振ベクトルを用いる時に
は、記憶容量の増加する割合は約１５％である。
【図１】２段階の探索におけるこの発明の処理を従来法
と対比させて示したブロック図。
と対比させて示したブロック図。
【図２】この発明の実施例の要部を示すブロック図。
【図３】この発明を２チャンネルの雑音励振ベクトルの
場合への適用した実施例の要部を示すブロック図。
場合への適用した実施例の要部を示すブロック図。
【図４】この発明によるＳＮＲと演算量の関係を従来法
と比較した図。
と比較した図。
【図５】ＣＥＬＰ符号化法の基本原理を示すブロック
図。
図。
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (58)調査した分野(Int.Cl.7，ＤＢ名) G10L 19/12
Claims (1)
- 【請求項１】 ピッチ周期成分ベクトルと雑音励振ベク
トルを線形予測合成フィルタの励振源とする音声合成モ
デルを持ち、合成音声と入力音声の誤差を最小化するよ
うに雑音励振ベクトルを符号帳のなかから選択する音声
の励振信号符号化法において、 雑音励振ベクトル毎にその合成後の波形と入力音声波形
の内積（第１の内積値）を求め、 合成フィルタのインパルス応答の各係数の２項積または
その線形和をパラメータベクトルとし、 予め、雑音励振ベクトル毎に作られた回帰係数ベクトル
と前記パラメータベクトルの内積計算（第２の内積値）
で雑音励振ベクトルの合成後のエネルギー又はその逆数
を推定し、 前記第１の内積値を前記第２の内積値でわった値を基準
に雑音励振ベクトルの選択または予備選択を行なうこと
を特徴とする音声の励振信号符号化法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP16558293A JP3209248B2 (ja) | 1993-07-05 | 1993-07-05 | 音声の励振信号符号化法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP16558293A JP3209248B2 (ja) | 1993-07-05 | 1993-07-05 | 音声の励振信号符号化法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH0720896A JPH0720896A (ja) | 1995-01-24 |
| JP3209248B2 true JP3209248B2 (ja) | 2001-09-17 |
Family
ID=15815098
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP16558293A Expired - Lifetime JP3209248B2 (ja) | 1993-07-05 | 1993-07-05 | 音声の励振信号符号化法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP3209248B2 (ja) |
Families Citing this family (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP3263347B2 (ja) | 1997-09-20 | 2002-03-04 | 松下電送システム株式会社 | 音声符号化装置及び音声符号化におけるピッチ予測方法 |
| EP1386791B1 (en) | 2002-07-29 | 2009-04-29 | Toyoda Gosei Co., Ltd. | Occupant protecting device and air bag device for rear-end collision mounted on vehicle |
| JP5821161B2 (ja) * | 2010-03-18 | 2015-11-24 | ヤマハ株式会社 | 波形解析を行うための方法、装置およびプログラム |
| BR112015007137B1 (pt) * | 2012-10-05 | 2021-07-13 | Fraunhofer-Gesellschaft Zur Forderung Der Angewandten Forschung E.V. | Aparelho para codificar um sinal de fala que emprega acelp no domínio de autocorrelação |
-
1993
- 1993-07-05 JP JP16558293A patent/JP3209248B2/ja not_active Expired - Lifetime
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JPH0720896A (ja) | 1995-01-24 |
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