JP3235703B2 - ディジタルフィルタのフィルタ係数決定方法 - Google Patents
ディジタルフィルタのフィルタ係数決定方法Info
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Description
タ係数とするディジタルフィルタ、特に音声や楽音のよ
うな音響信号の符号化において聴覚特性を考慮した重み
付けを行う聴覚重み付けディジタルフィルタや音響信号
の符号化符号の復号化合成における量子化雑音を聴覚特
性を考慮して抑圧するポストディジタルフィルタなどの
音響信号処理用の全極形又は移動平均形ディジタルフィ
ルタのフィルタ係数を決定する方法に関する。
により低ビットレートに符号化する方法の典型としてC
ELP(Code Excited Liner Pr
ediction:符号励振線形予測)があげられる。
この概略処理を図1Aに示す。入力端子11からの入力
音声信号は5〜10ms程度のフレームごとに線形予測
分析手段12で線形予測分析され、p次の線形予測係数
αi (i=1,2,…,p)が求められ、この線形予測
係数αi は量子化手段13で量子化され、この量子化線
形予測係数は線形予測合成フィルタ14にフィルタ係数
として設定される。合成フィルタ14の励振信号が適応
符号帳15に記憶され、適応符号帳15から制御手段1
6からの入力符号に応じたピッチ周期で励振信号(ベク
トル)が切出され、これが繰返されてフレーム長とさ
れ、利得付与手段17で利得が付与され、加算手段18
を通じて励振信号として合成フィルタ14へ供給され
る。減算手段19で入力信号から合成フィルタ14より
の合成信号が差し引かれ、その差信号は聴覚重み付けフ
ィルタ21で聴覚特性のマスキング特性と対応した重み
付けがなされ、制御手段16によりこの重み付けされた
差信号のエネルギーが最小となるように適応符号帳15
の入力符号(つまりピッチ周期)が探索される。
2から雑音ベクトルが順次取出され、利得付与手段23
で利得が付与された後、先に選択した適応符号帳15か
らの励振ベクトルに加算されて励振信号として合成フィ
ルタ14へ供給され、先の場合と同様で聴覚重み付けフ
ィルタ21よりの差信号のエネルギーが最小となる雑音
ベクトルが選択される。最後に、これら選択された適応
符号帳15及び雑音符号帳22からの各ベクトルに対し
て、それぞれ利得付与手段17,23で付与する各利得
が最適となるように、前述と同様に聴覚重み付けフィル
タ21の出力信号のエネルギーが最小となるものを探索
して決められる。量子化線形予測係数を示す符号と、適
応符号帳15、雑音符号帳22よりそれぞれ選択された
ベクトルを示す各符号と、利得付与手段17,23に与
えられた各最適利得を示す符号とが符号化出力とされ
る。図1A中の線形予測合成フィルタ14と聴覚重み付
けフィルタ21とを合成して図1Bに示すように聴覚重
み付け合成フィルタ24とすることもある。この場合入
力端子11からの入力信号を聴覚重み付けフィルタ21
を通して差手段19へ供給する。
に示すように行われる。入力端子31からの入力符号中
の線形予測係数符号が逆量子化手段32で逆量子化さ
れ、逆量子化線形予測係数は線形予測合成フィルタ33
にフィルタ係数として設定される。入力符号中のピッチ
符号により適応符号帳34から励振ベクトルが切出さ
れ、また雑音符号により雑音符号帳35から雑音ベクト
ルが選択され、これら符号帳34,35からの各ベクト
ルは利得付与手段36,37で入力符号中の利得符号に
応じてそれぞれ利得が付与された後加算手段38で加算
されて合成フィルタ33に励振信号として与えられる。
合成フィルタ39より合成信号にポストフィルタ39
で、量子化雑音が聴覚特性を考慮して小さくなるように
処理されて出力される。合成フィルタ33とポストフィ
ルタ39とを合成して図2Bに示すように聴覚特性を考
慮した合成フィルタ41とされることもある。
その近くの周波数成分の音が聞きにくくなるマスキング
特性がある。従って聴覚重み付けフィルタ21で周波数
軸上においてパワーが大きな部分の歪みを軽く、小さな
部分の歪みを重く重み付け、つまり入力信号の周波数特
性とほぼ反対の特性を与えて、再生信号の音が入力信号
の音により近いものが得られるようにされている。
の伝達特性は下記の2つに限定されていた。第1の形式
は合成フィルタ14で用いるp次の量子化線形予測係数
α^と1以下の定数(例えば0.7)γとを用いて
(1)式で表せるものである。 f(z) =(1+Σα^i z-i)/(1+Σα^i γi z-i) (1) Σはi=1からpまで この場合、下記(2)に示すように合成フィルタ14の
伝達特性h(z) の分母とf(z) の分子とが等しいため、
励振ベクトルを合成フィルタに通し、かつ聴覚重み付け
フィルタに通すことは前記分子と分母とが相殺され下記
(3)式の特性p(z) のフィルタに励振ベクトルを通せ
ばよく、演算が簡単になる。
たp次の線形予測係数(量子化していない)αと、二つ
の1以下の定数γ1 ,γ2 (例えば0.9と0.4)と
を用いて下記(4)式のように表せる。
測係数α^を用いる合成フィルタの特性とは前記相殺が
できないため、演算量はかかるが、より高度な聴覚制御
が可能となる。
域強調を行って量子化雑音を低減するものであり、従来
用いられているこのフィルタの伝達特性f(z) は次式で
与えられるものであった。 f(z) =(1−μz-1)(1+Σα^i γ3 i z-i) /(1+Σα^i γ4 i z-i) (5) Σはi=1からpまで α^は逆量子化されたp次の線形予測係数、μはスペク
トルの傾斜を補正する定数で例えば0.4,γ3 ,γ4
はスペクトルの山を強調するための1以下の正定数で例
えば0.5と0.8である。線形予測係数α^はCEL
P符号のように入力符号中にこれを示す符号が存在する
場合はそれを用い、入力符号中にその符号がない符号化
方式の復号の場合は合成フィルタよりの合成信号を線形
予測分析して求める。
タルフィルタとして構成される。
み付けフィルタにおいてはその特性を制御するパラメー
タはγの1個又はγ1 ,γ2 の2個のみであり、入力信
号の特性により適した高精度の聴覚重み付け特性とする
ことはできなかった。CELP符号化の場合は、励振ベ
クトルごとに聴覚重み付けフィルタを通す必要があり、
より複雑な特性を実現する構成とすると、演算量が著し
く増大するため、実際には適用困難である。
できるパラメータはμ,γ3 ,γ4の3個であり、高精
度で聴覚特性を反映させることはできなかった。また一
般に線形予測係数をフィルタ係数とするディジタルフィ
ルタにおいて、比較的簡単な構成で伝達特性をきめこま
かに制御することはできなかった。
p次の線形予測係数によりフィルタ係数が設定される全
極形又は移動平均形ディジタルフィルタにおいて、上記
線形予測係数をn次の線形予測ケプストラム係数(以下
LPCケプストラム係数と記す)に変換し、そのLPC
ケプストラム係数を変形してn次の変形LPCケプスト
ラム係数とし、この変形LPCケプストラム係数と最小
自乗法により新たなm次の線形予測係数に変換して、フ
ィルタ係数とする。ここでmはpと等しくても多少異な
っていてもよい。つまりpより大として近似精度を高く
したり、pより小として演算量を減少するようにしても
よい。
成信号との差信号が最小になるように符号化符号を決定
する符号化法に用いられ、差信号に対して聴覚特性に応
じた重み付けを施す全極形又は移動平均形ディジタルフ
ィルタのフィルタ係数決定方法において、入力信号を線
形予測分析してp次の線形予測係数を求め、その線形予
測係数をn次の線形予測ケプストラム係数に変換し、そ
の線形予測ケプストラム係数を変形過程で変形してn次
の変形線形予測ケプストラム係数を得て、その変形線形
予測ケプストラム係数を最小自乗法により新たなm次の
線形予測係数に変換してフィルタ係数を得る。
信号のスペクトル包絡のモデル化を線形予測分析で行
い、上記入力信号と符号化符号の合成信号との差信号が
最小化するように上記符号化符号を決定する符号化法に
用いられ、上記合成信号の合成と聴覚特性に応じた重み
付けとを行うディジタルフィルタの係数決定方法におい
て、上記入力信号を線形予測分析してp次の線形予測係
数を求めその線形予測係数を量子化して量子化線形予測
係数を作り、これら線形予測係数及び量子化線形予測係
数をそれぞれn次の線形予測ケプストラム係数に変換
し、その線形予測係数の変換線形予測ケプストラム係数
を変形過程で変形してn次の変形線形予測ケプストラム
係数を得、上記量子化線形予測係数の変換線形予測ケプ
ストラム係数と上記変形線形予測ケプストラム係数とを
加算し、この加算された線形予測ケプストラム係数を最
小自乗法により新たなm次の線形予測係数に変換してフ
ィルタ係数を得る。
において、上記変形過程では、上記入力信号と、これと
対応した聴覚特性を考慮したマスキング関数との関係を
n次の線形予測ケプストラム係数上で求め、この対応関
係に基づいて上記線形予測ケプストラム係数の変形を行
う。請求項5の発明では請求項4の発明において上記変
形は、上記線形予測ケプストラム係数cj (j=1,
2,…,n)に対し、上記対応関係に基づいた定数β j
を乗算して行う。
て上記変形は上記対応関係に基づいて、q個(qは2以
上の整数)の1以下の正定数γk (k=1,…,q)を
決定し、上記線形予測ケプストラム係数cj (j=1,
2,…,n)に対し、γk j倍したq個の線形予測ケプ
ストラム係数を求め、これらγk j 倍したq個の線形予
測ケプストラム係数を、上記対応関係に基づいて、加減
算して行う。
符号等の入力符号の復号化合成信号に対し、量子化雑音
を聴覚的に抑圧する処理を行う全極形又は移動平均形デ
ィジタルフィルタのフィルタ係数決定方法において、上
記入力符号から得られたp次の線形予測係数をn次の線
形予測ケプストラム係数に変換し、その線形予測ケプス
トラム係数を変換過程で変形してn次の変形線形予測ケ
プストラム係数を得、その変形線形予測ケプストラム係
数を最小自乗法により新たなm次の線形予測係数に変換
してフィルタ係数を得る。
の線形予測係数を用いて信号を合成すると共に量子化雑
音を聴覚的に抑圧する処理を同時に行うディジタルフィ
ルタのフィルタ係数決定方法において、上記p次の線形
予測係数をn次の線形予測ケプストラム係数に変換し、
その線形予測ケプストラム係数を変形過程で変形してn
次の変形線形予測ケプストラム係数を得、その変形線形
予測ケプストラム係数と上記線形予測ケプストラム係数
とを加算し、その加算された線形予測ケプストラム係数
と最小自乗法により新たなm次の線形予測係数に変換し
てフィルタ係数を得る。
おいて上記変形過程は、上記入力符号の復号合成信号
と、これと対応した聴覚特性を考慮した強調特性関数と
の関係をn次の線形予測ケプストラム係数上で求め、こ
の対応関係に基づいて上記線形予測ケプストラム係数の
変形を行う。請求項10の発明では請求項9の発明にお
いて上記変形は上記線形予測ケプストラム係数cj (j
=1,2,…,n)に対し、上記対応関係に基づいた定
数β j を乗算して行う。
いて、上記変形は、上記対応関係に基づいて、q個(q
は2以上の整数)の1以下の正定数γk (k=1,…,
q)を決定し、上記線形予測ケプストラム係数cj (j
=1,2,…,n)に対し、γk i 倍したq個の線形予
測ケプストラム係数を求め、これらq個のγk j 倍した
線形予測ケプストラム係数を、上記対応関係に基づいて
加減算して行う。
理手順を示す。この実施例は図1Aに示した符号化方式
における全極形の聴覚重み付けフィルタ21のフィルタ
係数の決定にこの発明を適用した場合である。まず入力
信号を線形予測分析してp次の線形予測係数αi (i=
1,2,…,p)を求める(S1 )。この線形予測係数
αi は図1A中の線形予測分析手段12で得られたもの
を用いることができる。次にこの線形予測係数αk から
n次LPCケプストラム係数cn を求める(S2 )。こ
の計算手順は下記(6)式で示す漸化式が知られてい
る。通常pは10から20程度とするが打ち切り誤差を
小さくするためにLPCケプストラムの次数nはpの2
倍から3倍必要である。
けフィルタに適するようにする(S3 )。例えば入力信
号の対数パワースペクトル特性が図3Bに示すものとし
て得られ、この特性に好ましいマスキング関数の対数パ
ワースペクトル特性が図3Cに示すものとして得られる
場合、これら入力信号、マスキング関数の各対数パワー
スペクトル特性をそれぞれ逆フーリエ変換してn次のL
PCケプストラム係数を求め、例えば図3D、Cにそれ
ぞれ示すLPCケプストラム係数が得られ、これら両n
次のLPCケプストラム係数の各対応次数の比を例えば
とって、入力信号とそのマスキング関数との対応関係を
求め、この対応関係に基づいて前記LPCケプストラム
係数cj に対する変形を行ってn次の変形LPCケプス
トラム係数cj ′を得る。前記対応関係は予め調べてお
けばよい。前記変形としては、例えば前記比βj (j=
1,…,n)をLPCケプストラム係数の対応するもの
に乗算して変形LPCケプストラム係数cj ′=cj β
j を求める。
cj ′を新たなm次の線形予測係数に変換する
(S4 )。この変換はLPCケプストラム係数と線形予
測係数の上記の関係を逆に使えばよいが、変形LPCケ
プストラム係数の個数nは線形予測係数αの個数mより
はるかに多いので、すべての変形LPCケプストラム係
数の拘束をみたす線形予測係数は一般に存在しない。そ
こで、上記の関係を回帰式とみなして変形LPCケプス
トラム係数cj ′の回帰誤差ei の自乗を最小化するよ
うに線形予測係数を求める。この場合、求まった線形予
測係数の安定性は保障されないので、例えばPARCO
R係数に変換するなどの安定性チェックが必要である。
この新たな線形予測係数αi ′と変形LPCケプストラ
ムcj ′との関係を以下のように行列で表す。
エネルギd=ET Eを最小化するために以下の正規方程
式を解けばよい。 DT DA=−DT C (12) このようにして得られた新たなm次の線形予測係数
αi ′を全極形の聴覚重み付けフィルタ21にフィルタ
係数として用いる。
cj に対して前記対応関係に応じた変形がなされ、前記
のようにβj を乗算する場合は、LPCケプストラム係
数c j のn個のすべての要素に対し、互いに異なる変形
を与えることもでき、その変形されたLPCケプストラ
ム係数cj ′がp次の線形予測係数αi ′に戻され、そ
のαi ′の各要素は前記n次の変形LPCケプストラム
係数cj ′の各要素が反映されたものであるから、この
新たな線形予測係数αi ′に対し、従来よりも自由に精
密な変形をすることが可能である。なお従来の方法は第
1形式ではi次のLPCケプストラム係数ci を単にγ
i 倍するだけであり、これはLPCケプストラム係数を
周波数軸上で単調に減衰させるに過ぎない、第2形式で
はi次のLPCケプストラム係数ci を(−γ1 i +γ
2 i )倍するに過ぎないことである。これと比較してこ
の発明はLPCケプストラム係数の各要素に各別の変形
をすることができ、従来よりも自由度がはるかに高く、
例えばLPCケプストラム係数を周波数軸上に単調に減
衰させながら、その途中で小さい山や小さいくぼみをも
たせるなどこまかな制御をすることができる。先に述べ
たように新たな線形予測係数α′の次数mはpと等しく
ても等しくなくてもよく、pより大とすることによって
合成フィルタ特性の近似精度を高め、あるいはpより小
として演算量を減少させてもよい。
覚重み付けフィルタとを総合した一つの全極形フィルタ
24のフィルタ係数の決定を請求項3の発明を適用した
処理過程を図4に示す。合成フィルタは復号器でも使わ
れるので線形予測係数は図1A中の量子化手段13で量
子化されたものが用いられ、つまり、線形予測係数α i
は量子化され、量子化線形予測係数α^i とされる(S
5 )。合成フィルタのフィルタ係数の時間的更新もその
線形予測係数の符号送出の周期と一致させる必要があ
る。これに対し聴覚重み付けフィルタのフィルタ係数は
量子化の必要はなく、またフィルタ係数の時間的更新も
自由である。いずれの線形予測係数もn次LPCケプス
トラム係数に変換する。つまり線形予測係数αi はn次
のLPCケプストラム係数cj に変換され(S2 )、量
子化線形予測係数α^i もn次のLPCケプストラム係
数に変換される(S6 )。聴覚重み付け用線形予測係数
αiは図3Aと同様なマスキング特性などで変形され
(S3 )、その変形LPCケプストラム係数cj ′を量
子化線形予測係数の変形LPCケプストラム係数として
一つのLPCケプストラム係数に統合される(S7 )。
時間領域でフィルタを縦続接続する場合は、対応するL
PCケプストラム係数を対応次数毎に加えることに相当
することから、2つの系統のLPCケプストラム係数を
対応次数毎に加算すれば統合が実現できる。
の合成フィルタのp次の線形予測係数に変換する
(S4 )。この際、LPCケプストラム係数の極性をす
べて反転して変換すると移動平均形のフィルタ係数(F
IRフィルタの係数=インパルス応答系列)が得られ
る。通常同じ特性を近似するには全極形フィルタのほう
が次数が少なくて済むが、安定性を保障するために移動
平均形の法が便利な場合もある。
ラム係数の変形方法の実施例を図5Aに示す。この例で
は前記入力信号とマスキング関数との対応関係に基づい
てq個(qは2以上の整数)の1以下の正定数γk (k
=1,2,…,q)を定め、その定数γk 毎にLPCケ
プストラム係数cj の変形を行なう。例えばLPCケプ
ストラム係数cj の各次数(要素)をそれぞれγk i 倍
して、図5Bに示すq個の変形LPCケプストラム係数
c^q を作り、これらのq個の変形LPCケプストラム
係数c^g を対応次数ごとに前記対応関係に基づき加算
または減算し、図5Cに示すように統合した変形LPC
ケプストラム係数cj ′を作成する。最後にこれまでの
実施例と同様にLPCケプストラム係数cj ′をm次の
線形予測係数に変換する(S4 )。
i乗をかけることは、つまりγk jcj とすることは時
間領域の多項式のzのかわりにz/γを代入することに
等しく、その操作の組合わせでは合成フィルタの安定性
が保たれることが特徴である。ただし、この発明ではL
PCケプストラム係数を有限で打ち切ることや、最小自
乗法で線形予測係数を求めるため、最終的な安定性のチ
ェックは必要である。
照して説明する。まず入力符号から線形予測係数を取得
する(S10)。つまり図2に示した復号化方式のように
入力符号中に量子化線形予測係数を示す符号が含まれて
いる場合はその符号を逆量子化してp次の線形予測係数
αi を得る。入力符号中に量子化線形予測係数を示す符
号が含まれていない場合は、復号合成信号を線形予測分
析してp次の線形予測係数を得る。
ケプストラム係数cj に変換する(S11)。この変換は
図3AのステップS2 と同様に行えばよい。このLPC
ケプストラム係数cj を変形してn次の変形LPCケプ
ストラム係数cj ′を得る(S12)。この場合も例えば
図3B〜Eを参照しての説明と同様の手法で行われる。
即ち復号合成信号の対数パワースペクトルに対し、その
量子化雑音を抑圧するに適したホルマント強調、高域強
調などを行う強調関数の対数パワースペクトルを求め、
これら両対応スペクトルをそれぞれ逆フーリエ変換し
て、n次のLPCケプストラム係数を得、両n次LPC
ケプストラム係数の対応次数(要素)の例えば比を求
め、対応関係を得る。この対応関係に基づき例えば前記
比βj (j=1,2,…,n)をLPCケプストラム係
数cj の対応次数に乗算して変形LPCケプストラム係
数cj ′=βj cj を得る。
トラム係数cj ′はm次の線形予測係数αi ′に逆変換
されて全極形のポストフィルタ39のフィルタ係数を得
る(S13)。この逆変換は図3Aの逆変換ステップS4
と同様の手法で行う。このようにこの発明ではLPCケ
プストラム係数cj に変換してそれらの各次数(要素)
に対して独立した変形を行うことができ、従来よりも自
由度が大となり、より高精度に目的とする強調関数に近
ずけることが可能となる。
とを統合したフィルタ41のフィルタ係数の決定方法の
実施例、つまり請求項8の発明の実施例を図6Bに示
す。この場合図6Aと同様にp次の線形予測係数αi を
取得し(S10)、それをn次のLPCケプストラム係数
に変換(S11)、そのLPCケプストラム係数cj を変
形してn次の変形LPCケプストラム係数cj ′とする
(S12)。この変形LPCケプストラム係数cj ′と、
その変形前のLPCケプストラム係数cj とを対応次数
ごとに加算して統合したn次の変形LPCケプストラム
cj 係数を得(S 14)、これをm次の線形予測係数
αj ′に逆変換する(S13)。図4の実施例中で説明し
たと同様に、逆変換の際に(S13)、変形LPCケプス
トラム係数の極性のすべてを反転して変換することによ
り移動平均形のフィルタ係数を得てもよい。
おいて、図5A中の係数変形ステップ(S3 )と同様に
行うこともできる(請求項11)。即ち図7に示すよう
に、前記復号合成信号と強調関数との対応関係に応じて
q個の1以下の正定数γk (k=1,…,q)を定め、
LPCケプストラム係数cj にそれぞれγk j 倍したも
のγ1 j cj ,γ2 j cj ,…,γq j cj を得、これ
らを対応次数(要素)ごとに、前記対応関係に基づいて
加減算して、統合した変形LPCケプストラム係数
cj ′を得る。
旦、LPCケプストラム係数に変換した状態で、その各
係数(要素)に対し、マスキング関数や強調関数に応じ
た変形を独立に行うことができ、従って従来よりも自由
度がずっと多く、マスキング関数や強調関数をより高精
度に合わせることができ、しかもこの変形された状態を
反映してp次の線形予測係数に逆変換してフィルタ係数
を得ているため、フィルタの次数は従来と同一で済み、
構成が複雑にならず、演算量もフィルタ自体については
従来と同一であり、このことはCELP方式の符号化の
ように多数の励振ベクトルをフィルタに通す場合に非常
に有効である。
線形予測係数をフィルタ係数とする全極形又は移動平均
形のディジタルフィルタにおいて、前述したようにLP
Cケプストラム係数に変換して変形、その後、線形予測
係数に戻すことにより、フィルタ次数を増加することな
く、フィルタの伝達特性を種々に制御することができ
る。
ク図。
図、Bは入力信号の対数パワースペクトルの例を示す
図、Cはその入力信号に適したマスキング関数の対数パ
ワースペクトルの例を示す図、D及びEはそれぞれB及
びCのパワースペクトルの変換したLPCケプストラム
係数の例を示す図である。
図、BはそのLPCケプストラム係数cj に定数
γ1 j ,…,γq j をそれぞれ乗算した変形LPCケプ
ストラム係数c^1 ,…,c^q を示す図、Cはこれら
を統合した変形LPCケプストラム係数の各要素を示す
図である。
図、Bは請求項8の発明の実施例の処理手順を示す図で
ある。
図。
Claims (11)
- 【請求項1】 p次の線形予測係数によりフィルタ係数
が設定される全極形又は移動平均形ディジタルフィルタ
のフィルタ係数決定方法において、 上記線形予測係数をn次の線形予測ケプストラム係数に
変換する過程と、 上記線形予測ケプストラム係数を変形してn次の変形線
形予測ケプストラム係数を得る過程と、 上記変形線形予測ケプストラム係数を最小自乗法により
新たなm次の線形予測係数に変換して、これをフィルタ
係数とする過程と、 を有することを特徴とするディジタルフィルタのフィル
タ係数決定方法。 - 【請求項2】 音声や楽音などの入力信号のスペクトル
包絡のモデル化を線形予測分析で行い、上記入力信号と
符号化符号の合成信号との差信号が最小化するように上
記符号化符号を決定する符号化法に用いられ、 上記差信号に対し聴覚特性に応じた重み付けを施す全極
形又は移動平均形ディジタルフィルタのフィルタ係数決
定方法において、 上記入力信号を線形予測分析してp次の線形予測係数を
求める予測分析過程と、 上記線形予測係数をn次の線形予測ケプストラム係数に
変換する変換過程と、 上記線形予測ケプストラム係数を変形してn次の変形線
形予測ケプストラム係数を得る変形過程と、 上記変形線形予測ケプストラム係数を最小自乗法により
新たなm次の線形予測係数に変換してフィルタ係数を得
る逆変換過程と、 を有することを特徴とするディジタルフィルタのフィル
タ係数決定方法。 - 【請求項3】 音声や音楽などの入力信号のスペクトル
包絡のモデル化を線形予測分析で行い、上記入力信号と
符号化符号の合成信号との差信号が最小化するように上
記符号化符号を決定する符号化法に用いられ、 上記合成信号の合成と聴覚特性に応じた重み付けとを行
うディジタルフィルタの係数決定方法において、 上記入力信号を線形予測分析してp次の線形予測係数を
求める予測分析過程と、 上記線形予測係数を量子化して量子化線形予測係数を作
る量子化過程と、 上記線形予測係数及び上記量子化線形予測係数をそれぞ
れn次の線形予測ケプストラム係数に変換する変換過程
と、 上記線形予測係数の変換線形予測ケプストラム係数を変
形してn次の変形線形予測ケプストラム係数を得る変形
過程と、 上記量子化線形予測係数の変換線形予測ケプストラム係
数と上記変形線形予測ケプストラム係数とを加算する過
程と、 上記加算された線形予測ケプストラム係数を最小自乗法
により新たなm次の線形予測係数に変換してフィルタ係
数を得る逆変換過程と、 を有することを特徴とするディジタルフィルタのフィル
タ係数決定方法。 - 【請求項4】 上記変形過程では、上記入力信号と、こ
れと対応した聴覚特性を考慮したマスキング関数との関
係をn次の線形予測ケプストラム係数上で求め、この対
応関係に基づいて上記線形予測ケプストラム係数の変形
を行うことであることを特徴とする請求項2又は3記載
のディジタルフィルタのフィルタ係数決定方法。 - 【請求項5】 上記変形は、上記線形予測ケプストラム
係数cj (j=1,2,…,n)に対し、上記対応関係
に基づいた定数βj を乗算して行うことを特徴とする請
求項4記載のディジタルフィルタのフィルタ係数決定方
法。 - 【請求項6】 上記変形は上記対応関係に基づいて、q
個(qは2以上の整数)の1以下の正定数γk (k=
1,…,q)を決定し、上記線形予測ケプストラム係数
cj (j=1,2,…,n)に対し、γk j 倍したq個
の線形予測ケプストラム係数を求め、これらγk j 倍し
たq個の線形予測ケプストラム係数を、上記対応関係に
基づいて、加減算して行うことを特徴とする請求項4記
載のディジタルフィルタのフィルタ係数決定方法。 - 【請求項7】 符号化音声や楽音符号等の入力符号の復
号化合成信号に対し、量子化雑音を聴覚的に抑圧する処
理を行う全極形又は移動平均形ディジタルフィルタのフ
ィルタ係数決定方法において、 上記入力符号から得られたp次の線形予測係数をn次の
線形予測ケプストラム係数に変換する変換過程と、 上記線形予測ケプストラム係数を変形してn次の変形線
形予測ケプストラム係数を得る変形過程と、 上記変形線形予測ケプストラム係数を最小自乗法により
新たなm次の線形予測係数に変換してフィルタ係数を得
る逆変換過程と、 を有することを特徴とするディジタルフィルタのフィル
タ係数決定方法。 - 【請求項8】 入力符号中のp次の線形予測係数を用い
て信号を合成すると共に量子化雑音を聴覚的に抑圧する
処理を同時に行うディジタルフィルタのフィルタ係数決
定方法において、 上記p次の線形予測係数をn次の線形予測ケプストラム
係数に変換する変換過程と、 上記線形予測ケプストラム係数を変形してn次の変形線
形予測ケプストラムに係数を得る変形過程と、 上記線形予測ケプストラム係数と上記変形線形予測ケプ
ストラム係数とを加算する加算過程と、 上記加算された線形予測ケプストラム係数を最小自乗法
により新たなm次の線形予測係数に変換してフィルタ係
数を得る逆変換過程と、 を有することを特徴とするディジタルフィルタのフィル
タ係数決定方法。 - 【請求項9】 上記変形過程は、上記入力符号の復号合
成信号と、これと対応した聴覚特性を考慮した強調特性
関数との関係をn次の線形予測ケプストラム係数上で求
め、この対応関係に基づいて上記線形予測ケプストラム
係数の変形を行うことであることを特徴とする請求項7
又は8記載のディジタルフィルタのフィルタ係数決定方
法。 - 【請求項10】 上記変形は上記線形予測ケプストラム
係数cj (j=1,2,…,n)に対し、上記対応関係
に基づいた定数βj を乗算して行うことを特徴とする請
求項9記載のディジタルフィルタのフィルタ係数決定方
法。 - 【請求項11】 上記変形は、上記対応関係に基づい
て、q個(qは2以上の整数)の1以下の正定数γ
k (k=1,…,q)を決定し、上記線形予測ケプスト
ラム係数cj (j=1,2,…,n)に対し、γk j 倍
したq個の線形予測ケプストラム係数を求め、これらq
個のγk j 倍した線形予測ケプストラム係数を、上記対
応関係に基づいて加減算して行うことを特徴とする請求
項9記載のディジタルフィルタの係数決定方法。
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