JP3266178B2 - 音声符号化装置 - Google Patents
音声符号化装置Info
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Classifications
-
- G—PHYSICS
- G10—MUSICAL INSTRUMENTS; ACOUSTICS
- G10L—SPEECH ANALYSIS TECHNIQUES OR SPEECH SYNTHESIS; SPEECH RECOGNITION; SPEECH OR VOICE PROCESSING TECHNIQUES; SPEECH OR AUDIO CODING OR DECODING
- G10L19/00—Speech or audio signals analysis-synthesis techniques for redundancy reduction, e.g. in vocoders; Coding or decoding of speech or audio signals, using source filter models or psychoacoustic analysis
- G10L19/04—Speech or audio signals analysis-synthesis techniques for redundancy reduction, e.g. in vocoders; Coding or decoding of speech or audio signals, using source filter models or psychoacoustic analysis using predictive techniques
- G10L19/06—Determination or coding of the spectral characteristics, e.g. of the short-term prediction coefficients
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Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、入力される音声信
号を低いビットレートで高品質に符号化するための音声
符号化装置に関する。
号を低いビットレートで高品質に符号化するための音声
符号化装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】従来、入力される音声信号を高能率に符
号化する方式としては、例えばＭ．Ｓｃｈｒｏｅｄｅｒ
ａｎｄ Ｂ．Ａｔａｌ氏による“Ｃｏｄｅ−ｅｘｃｉ
ｔｅｄｌｉｎｅａｒ ｐｒｅｄｉｃｉｔｏｎ：Ｈｉｇｈ
ｑｕａｌｉｔｙ ｓｐｅｅｃｈ ａｔ ｖｅｒｙ ｌ
ｏｗ ｂｉｔ ｒａｔｅｓ”（Ｐｒｏｃ．ＩＣＡＳＳ
Ｐ，ｐｐ．９３７−９４０，１９８５年）と題される論
文（以下、文献１とする）や、Ｋｌｅｉｊｎ氏等による
“Ｉｍｐｒｏｖｅｄ ｓｐｅｅｃｈ ｑｕａｌｉｔｙ
ａｎｄ ｅｆｆｉｃｅｉｎｔ ｖｅｃｔｏｒ ｑｕａｎ
ｔｉｚａｔｉｏｎｉｎ ＳＥＬＰ”（Ｐｒｏｃ．ＩＣＡ
ＳＳＰ，ｐｐ．１５５−１５８，１９８８年）と題され
る論文（以下、文献２とする）等に記載されているＣＥ
ＬＰ（Ｃｏｄｅ Ｅｘｃｉｔｅｄ Ｌｉｎｅａｒ Ｐｒ
ｅｄｉｃｔｉｖｅ Ｃｏｄｉｎｇ）が知られている。
号化する方式としては、例えばＭ．Ｓｃｈｒｏｅｄｅｒ
ａｎｄ Ｂ．Ａｔａｌ氏による“Ｃｏｄｅ−ｅｘｃｉ
ｔｅｄｌｉｎｅａｒ ｐｒｅｄｉｃｉｔｏｎ：Ｈｉｇｈ
ｑｕａｌｉｔｙ ｓｐｅｅｃｈ ａｔ ｖｅｒｙ ｌ
ｏｗ ｂｉｔ ｒａｔｅｓ”（Ｐｒｏｃ．ＩＣＡＳＳ
Ｐ，ｐｐ．９３７−９４０，１９８５年）と題される論
文（以下、文献１とする）や、Ｋｌｅｉｊｎ氏等による
“Ｉｍｐｒｏｖｅｄ ｓｐｅｅｃｈ ｑｕａｌｉｔｙ
ａｎｄ ｅｆｆｉｃｅｉｎｔ ｖｅｃｔｏｒ ｑｕａｎ
ｔｉｚａｔｉｏｎｉｎ ＳＥＬＰ”（Ｐｒｏｃ．ＩＣＡ
ＳＳＰ，ｐｐ．１５５−１５８，１９８８年）と題され
る論文（以下、文献２とする）等に記載されているＣＥ
ＬＰ（Ｃｏｄｅ Ｅｘｃｉｔｅｄ Ｌｉｎｅａｒ Ｐｒ
ｅｄｉｃｔｉｖｅ Ｃｏｄｉｎｇ）が知られている。
【０００３】こうした符号化方式では、送信側でフレー
ム毎（例えば２０ｍｓ）に音声信号から予め定められた
次数（例えば１０次）の線形予測（ＬＰＣ）分析を用い
て音声信号のスペクトル特性を表わすスペクトルパラメ
ータを抽出し、これを量子化して出力する。又、フレー
ムを更にサブフレーム（例えば５ｍｓ）に分割し、サブ
フレーム毎にスペクトルパラメータを用いて過去の音源
信号に基づいて適応コードブックにおけるパラメータ
（ピッチ周期に対応する遅延パラメータ並びにゲインパ
ラメータ）を抽出し、適応コードブックによりサブフレ
ームの音声信号をピッチ予測する。
ム毎（例えば２０ｍｓ）に音声信号から予め定められた
次数（例えば１０次）の線形予測（ＬＰＣ）分析を用い
て音声信号のスペクトル特性を表わすスペクトルパラメ
ータを抽出し、これを量子化して出力する。又、フレー
ムを更にサブフレーム（例えば５ｍｓ）に分割し、サブ
フレーム毎にスペクトルパラメータを用いて過去の音源
信号に基づいて適応コードブックにおけるパラメータ
（ピッチ周期に対応する遅延パラメータ並びにゲインパ
ラメータ）を抽出し、適応コードブックによりサブフレ
ームの音声信号をピッチ予測する。
【０００４】ピッチ予測して求めた音源信号に対して、
予め定められた種類の雑音信号から成る音源コードブッ
ク（ベクトル量子化コードブック）から最適な音源コー
ドベクトルを選択し、最適なゲインを計算することによ
って音源信号を量子化する。音源コードベクトルの選択
の仕方は、選択した雑音信号により合成した信号及び残
差信号の誤差電力を最小化するように行う。そして、選
択されたコードベクトルの種類を表わすインデクス及び
ゲイン、並びに量子化されたスペクトルパラメータ及び
適応コードブックのパラメータをマルチプレクサ部によ
り組み合わせて伝送する。尚、ここでは受信側の説明は
省略する。
予め定められた種類の雑音信号から成る音源コードブッ
ク（ベクトル量子化コードブック）から最適な音源コー
ドベクトルを選択し、最適なゲインを計算することによ
って音源信号を量子化する。音源コードベクトルの選択
の仕方は、選択した雑音信号により合成した信号及び残
差信号の誤差電力を最小化するように行う。そして、選
択されたコードベクトルの種類を表わすインデクス及び
ゲイン、並びに量子化されたスペクトルパラメータ及び
適応コードブックのパラメータをマルチプレクサ部によ
り組み合わせて伝送する。尚、ここでは受信側の説明は
省略する。
【０００５】ところで、ＣＥＬＰ符号化に基づいて音声
信号のスペクトルパラメータの分析の精度を高める方法
として、送信側で過去の再生信号を従来よりも高い次数
で分析して再生信号のスペクトルパラメータを求め、こ
のスペクトルパラメータを用いて音声を符号化する方法
が提案されている。これに関しては、例えばＪ−Ｈ．Ｃ
ｈｅｎ氏等による“Ａ ｌｏｗ−ｄｅｌａｙ ＣＥＬＰ
ｃｏｄｅｒ ｆｏｒｔｈｅ ＣＣＩＴＴ １６ｋｂ／
ｓ ｓｐｅｅｃｈ ｃｏｄｉｎｇ ｓｔａｎｄａｒ
ｄ，”（ＩＥＥＥ Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｓｅｌｅｃ
ｔｅｄ Ａｒｅａｓ ｏｎ Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏ
ｎｓ，ｖｏｌ．１０，ｐｐ．８３０−８４９，Ｊｕｎｅ
１９９２年）と題される論文（以下、文献３とする）
等に記載されているＬＤ−ＣＥＬＰ（Ｌｏｗ Ｄｅｌａ
ｙ ＣＥＬＰ）が知られている。ＬＤ−ＣＥＬＰでは、
受信側でも送信側と同様に過去の再生信号からスペクト
ルパラメータを分析して用いるので、分析次数を大幅に
増大してもスペクトルパラメータを伝送する必要はない
という利点がある。
信号のスペクトルパラメータの分析の精度を高める方法
として、送信側で過去の再生信号を従来よりも高い次数
で分析して再生信号のスペクトルパラメータを求め、こ
のスペクトルパラメータを用いて音声を符号化する方法
が提案されている。これに関しては、例えばＪ−Ｈ．Ｃ
ｈｅｎ氏等による“Ａ ｌｏｗ−ｄｅｌａｙ ＣＥＬＰ
ｃｏｄｅｒ ｆｏｒｔｈｅ ＣＣＩＴＴ １６ｋｂ／
ｓ ｓｐｅｅｃｈ ｃｏｄｉｎｇ ｓｔａｎｄａｒ
ｄ，”（ＩＥＥＥ Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｓｅｌｅｃ
ｔｅｄ Ａｒｅａｓ ｏｎ Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏ
ｎｓ，ｖｏｌ．１０，ｐｐ．８３０−８４９，Ｊｕｎｅ
１９９２年）と題される論文（以下、文献３とする）
等に記載されているＬＤ−ＣＥＬＰ（Ｌｏｗ Ｄｅｌａ
ｙ ＣＥＬＰ）が知られている。ＬＤ−ＣＥＬＰでは、
受信側でも送信側と同様に過去の再生信号からスペクト
ルパラメータを分析して用いるので、分析次数を大幅に
増大してもスペクトルパラメータを伝送する必要はない
という利点がある。
【０００６】因みに、こうした音声信号の符号化に関連
するその他の周知技術としては、例えば特開平４−３４
４６９９号公報に開示された音声符号化・復号化方法等
が挙げられる。
するその他の周知技術としては、例えば特開平４−３４
４６９９号公報に開示された音声符号化・復号化方法等
が挙げられる。
【０００７】
【発明が解決しようとする課題】上述した文献１や文献
２に記載された音声信号の符号化法の場合、スペクトル
パラメータをフレーム毎に常に一定の次数（例えば１０
次）で分析しているため、例えばスペクトル分析の精度
を上げるために次数を２倍（例えば２０次）に増大させ
ると、スペクトルパラメータの伝送ビット数が２倍とな
ってビットレートが増大してしまうという問題がある。
２に記載された音声信号の符号化法の場合、スペクトル
パラメータをフレーム毎に常に一定の次数（例えば１０
次）で分析しているため、例えばスペクトル分析の精度
を上げるために次数を２倍（例えば２０次）に増大させ
ると、スペクトルパラメータの伝送ビット数が２倍とな
ってビットレートが増大してしまうという問題がある。
【０００８】又、文献３に記載された音声信号の符号化
法の場合、スペクトルパラメータの分析次数を増大させ
てもスペクトルパラメータを伝送する必要はないが、常
に過去の再生信号から分析したスペクトルパラメータを
時間的にずれたフレームの音声信号に対して使用してい
るため、信号の特性が時間的に変化している箇所でスペ
クトルパラメータの整合性が悪くなり、性能や音質が劣
化されてしまうという問題がある。特に、分析の次数を
増大させる程、伝送路に誤りが発生した場合には送信側
で求めた再生信号と受信側で求めた再生信号とが一致し
なくなり、再生信号から求めたスペクトルパラメータが
送信側と受信側とで一致しなくなって受信側での音質劣
化が顕著になってしまう。
法の場合、スペクトルパラメータの分析次数を増大させ
てもスペクトルパラメータを伝送する必要はないが、常
に過去の再生信号から分析したスペクトルパラメータを
時間的にずれたフレームの音声信号に対して使用してい
るため、信号の特性が時間的に変化している箇所でスペ
クトルパラメータの整合性が悪くなり、性能や音質が劣
化されてしまうという問題がある。特に、分析の次数を
増大させる程、伝送路に誤りが発生した場合には送信側
で求めた再生信号と受信側で求めた再生信号とが一致し
なくなり、再生信号から求めたスペクトルパラメータが
送信側と受信側とで一致しなくなって受信側での音質劣
化が顕著になってしまう。
【０００９】本発明は、このような問題点を解決すべく
なされたもので、その技術的課題は、比較的少ない演算
量で一層音質を改善し得る音声符号化装置を提供するこ
とにある。
なされたもので、その技術的課題は、比較的少ない演算
量で一層音質を改善し得る音声符号化装置を提供するこ
とにある。
【００１０】
【課題を解決するための手段】本発明によれば、入力し
た音声信号を予め定められた時間長のフレームに分割
し、過去の再生信号のスペクトル特性を表わす第１の係
数を該再生信号から求めて第１の係数信号として出力す
る第１の係数分析部と、第１の係数信号を用いて音声信
号から予測残差を求めて予測残差信号として出力する残
差計算部と、予測残差信号のスペクトル特性を表わす第
２の係数を該予測残差信号から求めて第２の係数信号と
して出力する第２の係数分析部と、第２の係数信号にお
ける第２の係数を量子化して量子化係数信号として出力
する係数量子化部と、音声信号と該音声信号のインパル
ス応答とを用いて該インパルス応答を計算して得られる
当該フレームの該音声信号に関する音源信号が零でない
振幅のＭ個のパルス列から構成される該音源信号の振幅
又は極性及びパルスの位置を求めて量子化音源信号とし
て出力する音源計算部と、第１の係数信号及び量子化係
数信号をフィルタの係数として用いて量子化音源信号を
フィルタリングすることにより当該フレームの音声再生
を行って音声再生信号を出力する音声再生部とを有する
音声符号化装置が得られる。
た音声信号を予め定められた時間長のフレームに分割
し、過去の再生信号のスペクトル特性を表わす第１の係
数を該再生信号から求めて第１の係数信号として出力す
る第１の係数分析部と、第１の係数信号を用いて音声信
号から予測残差を求めて予測残差信号として出力する残
差計算部と、予測残差信号のスペクトル特性を表わす第
２の係数を該予測残差信号から求めて第２の係数信号と
して出力する第２の係数分析部と、第２の係数信号にお
ける第２の係数を量子化して量子化係数信号として出力
する係数量子化部と、音声信号と該音声信号のインパル
ス応答とを用いて該インパルス応答を計算して得られる
当該フレームの該音声信号に関する音源信号が零でない
振幅のＭ個のパルス列から構成される該音源信号の振幅
又は極性及びパルスの位置を求めて量子化音源信号とし
て出力する音源計算部と、第１の係数信号及び量子化係
数信号をフィルタの係数として用いて量子化音源信号を
フィルタリングすることにより当該フレームの音声再生
を行って音声再生信号を出力する音声再生部とを有する
音声符号化装置が得られる。
【００１１】一方、本発明によれば、入力した音声信号
を予め定められた時間長のフレームに分割し、過去の再
生信号のスペクトル特性を表わす第１の係数を該再生信
号から求めて第１の係数信号として出力する第１の係数
分析部と、音声信号から第１の係数信号を用いて予測残
差を求めて予測残差信号を出力すると共に、該予測残差
信号に示される該予測残差における予測利得を計算した
結果を示す予測利得信号を出力する残差計算部と、予測
利得信号に示される予測利得が予め定められた閾値を越
えるか否かを判別した結果を示す判別信号を出力する判
別部と、判別信号が予め定められた所定値を示すときに
は予測残差信号のスペクトル特性を表わす第２の係数を
該予測残差信号から求めて第２の係数信号として出力す
ると共に、該所定値以外のときには音声信号から該音声
信号のスペクトル特性を表わす第２の係数を求めて第２
の係数信号として出力する第２の係数分析部と、第２の
係数信号における第２の係数を量子化して量子化係数信
号として出力する係数量子化部と、判別信号に基づいて
第１の係数信号における第１の係数を用いるか否かを切
替え判定すると共に、音声信号と該音声信号のインパル
ス応答とを用いて該インパルス応答を計算して得られる
当該フレームの該音声信号に関する音源信号が零でない
振幅のＭ個のパルス列から構成される該音源信号の振幅
又は極性及びパルスの位置を求めて量子化音源信号とし
て出力する音源計算部と、判別信号に基づいて第１の係
数信号における第１の係数を用いるかを切替え判定する
と共に、第２の係数信号及び量子化係数信号をフィルタ
の係数として用いて量子化音源信号をフィルタリングす
ることにより当該フレームの音声再生を行って音声再生
信号を出力する音声再生部とを有する音声符号化装置が
得られる。
を予め定められた時間長のフレームに分割し、過去の再
生信号のスペクトル特性を表わす第１の係数を該再生信
号から求めて第１の係数信号として出力する第１の係数
分析部と、音声信号から第１の係数信号を用いて予測残
差を求めて予測残差信号を出力すると共に、該予測残差
信号に示される該予測残差における予測利得を計算した
結果を示す予測利得信号を出力する残差計算部と、予測
利得信号に示される予測利得が予め定められた閾値を越
えるか否かを判別した結果を示す判別信号を出力する判
別部と、判別信号が予め定められた所定値を示すときに
は予測残差信号のスペクトル特性を表わす第２の係数を
該予測残差信号から求めて第２の係数信号として出力す
ると共に、該所定値以外のときには音声信号から該音声
信号のスペクトル特性を表わす第２の係数を求めて第２
の係数信号として出力する第２の係数分析部と、第２の
係数信号における第２の係数を量子化して量子化係数信
号として出力する係数量子化部と、判別信号に基づいて
第１の係数信号における第１の係数を用いるか否かを切
替え判定すると共に、音声信号と該音声信号のインパル
ス応答とを用いて該インパルス応答を計算して得られる
当該フレームの該音声信号に関する音源信号が零でない
振幅のＭ個のパルス列から構成される該音源信号の振幅
又は極性及びパルスの位置を求めて量子化音源信号とし
て出力する音源計算部と、判別信号に基づいて第１の係
数信号における第１の係数を用いるかを切替え判定する
と共に、第２の係数信号及び量子化係数信号をフィルタ
の係数として用いて量子化音源信号をフィルタリングす
ることにより当該フレームの音声再生を行って音声再生
信号を出力する音声再生部とを有する音声符号化装置が
得られる。
【００１２】他方、本発明によれば、入力した音声信号
を予め定められた時間長のフレームに分割し、音声信号
から特徴量を抽出して複数のモードのうちの一つを選定
してモード選定信号を出力するモード判別部と、モード
選定信号における予め定められたモードに関しては過去
の再生信号のスペクトル特性を表わす第１の係数を該再
生信号から求めて第１の係数信号として出力する第１の
係数分析部と、第１の係数信号を用いて音声信号からフ
レーム毎に予測残差を求めて予測残差信号として出力す
る残差計算部と、予測残差信号のスペクトル特性を表わ
す第２の係数を該予測残差信号から求めて第２の係数信
号として出力する第２の係数分析部と、第２の係数信号
における第２の係数を量子化して量子化係数信号として
出力する係数量子化部と、音声信号と該音声信号のイン
パルス応答とを用いて該インパルス応答を計算して得ら
れる当該フレームの該音声信号に関する音源信号が零で
ない振幅のＭ個のパルス列から構成される該音源信号の
振幅又は極性及びパルスの位置を求めて量子化音源信号
として出力する音源計算部と、第１の係数信号及び量子
化係数信号をフィルタの係数として用いて量子化音源信
号をフィルタリングすることにより当該フレームの音声
再生を行って音声再生信号を出力する音声再生部とを有
する音声符号化装置が得られる。
を予め定められた時間長のフレームに分割し、音声信号
から特徴量を抽出して複数のモードのうちの一つを選定
してモード選定信号を出力するモード判別部と、モード
選定信号における予め定められたモードに関しては過去
の再生信号のスペクトル特性を表わす第１の係数を該再
生信号から求めて第１の係数信号として出力する第１の
係数分析部と、第１の係数信号を用いて音声信号からフ
レーム毎に予測残差を求めて予測残差信号として出力す
る残差計算部と、予測残差信号のスペクトル特性を表わ
す第２の係数を該予測残差信号から求めて第２の係数信
号として出力する第２の係数分析部と、第２の係数信号
における第２の係数を量子化して量子化係数信号として
出力する係数量子化部と、音声信号と該音声信号のイン
パルス応答とを用いて該インパルス応答を計算して得ら
れる当該フレームの該音声信号に関する音源信号が零で
ない振幅のＭ個のパルス列から構成される該音源信号の
振幅又は極性及びパルスの位置を求めて量子化音源信号
として出力する音源計算部と、第１の係数信号及び量子
化係数信号をフィルタの係数として用いて量子化音源信
号をフィルタリングすることにより当該フレームの音声
再生を行って音声再生信号を出力する音声再生部とを有
する音声符号化装置が得られる。
【００１３】加えて、本発明によれば、上記何れか一つ
の音声符号化装置において、音声再生部には、第１の係
数信号を濾波するフィルタとして非再帰型のものが用い
られた音声符号化装置が得られる。
の音声符号化装置において、音声再生部には、第１の係
数信号を濾波するフィルタとして非再帰型のものが用い
られた音声符号化装置が得られる。
【００１４】
【発明の実施の形態】以下に幾つかの実施例を挙げ、本
発明の音声符号化装置について、図面を参照して詳細に
説明する。
発明の音声符号化装置について、図面を参照して詳細に
説明する。
【００１５】図１は、本発明の実施例１に係る音声符号
化装置の基本構成を示したブロック図である。
化装置の基本構成を示したブロック図である。
【００１６】この音声符号化装置では、入力端子１００
から入力された音声信号ｘ（ｎ）がフレーム分割回路１
１０に伝送され、フレーム分割回路１１０では音声信号
ｘ（ｎ）をフレーム（例えば１０ｍｓ）毎に分割する。
サブフレーム分割回路１２０では、フレームの音声信号
をフレームよりも短かいサブフレーム（例えば５ｍｓ）
に分割する。
から入力された音声信号ｘ（ｎ）がフレーム分割回路１
１０に伝送され、フレーム分割回路１１０では音声信号
ｘ（ｎ）をフレーム（例えば１０ｍｓ）毎に分割する。
サブフレーム分割回路１２０では、フレームの音声信号
をフレームよりも短かいサブフレーム（例えば５ｍｓ）
に分割する。
【００１７】一方、第１の係数計算回路（第１の係数分
析部）３８０は、過去のフレームでの再生信号ｓ（ｎ−
Ｌ）を予め定められたサンプル数だけ用いて線形予測分
析によって予め定められた次数Ｐ１（例えばＰ１＝２０
次）の線形予測係数α1i（ｉ＝１，…，Ｐ１）として与
えられる第１の係数を計算し、その結果を示す第１の係
数信号を出力する。ここでの分析法には、周知のＬＰＣ
分析やＢｕｒｇ分析等を用いることができるが、ここで
はＢｕｒｇ分析を用いるものとする。Ｂｕｒｇ分析の詳
細については、中溝著による“信号解析とシステム同
定”と題される単行本（コロナ社１９８８年刊）の８２
〜８７頁（以下、文献４とする）等に記載されているた
め、説明は省略する。
析部）３８０は、過去のフレームでの再生信号ｓ（ｎ−
Ｌ）を予め定められたサンプル数だけ用いて線形予測分
析によって予め定められた次数Ｐ１（例えばＰ１＝２０
次）の線形予測係数α1i（ｉ＝１，…，Ｐ１）として与
えられる第１の係数を計算し、その結果を示す第１の係
数信号を出力する。ここでの分析法には、周知のＬＰＣ
分析やＢｕｒｇ分析等を用いることができるが、ここで
はＢｕｒｇ分析を用いるものとする。Ｂｕｒｇ分析の詳
細については、中溝著による“信号解析とシステム同
定”と題される単行本（コロナ社１９８８年刊）の８２
〜８７頁（以下、文献４とする）等に記載されているた
め、説明は省略する。
【００１８】残差信号計算回路（残差計算部）３９０
は、音声信号ｘ（ｎ）の予め定められたサンプル数に対
し、第１の係数信号の第１の係数α1iを用いて逆フィル
タリングを行い、下記の数１式で示される関係に基づく
予測残差信号ｅ（ｎ）を計算して出力する。
は、音声信号ｘ（ｎ）の予め定められたサンプル数に対
し、第１の係数信号の第１の係数α1iを用いて逆フィル
タリングを行い、下記の数１式で示される関係に基づく
予測残差信号ｅ（ｎ）を計算して出力する。
【００１９】
【数１】 第２の係数計算回路（第２の係数分析部）２００では、
予め定められたサンプル数の予測残差信号ｅ（ｎ）に対
し、線形予測分析を施して第２の係数α2j（ｉ＝１，
…，Ｐ２）をＰ２次だけ計算するが、ここでは第２の係
数α2j（ｊ＝１，…，Ｐ２）を量子化や補間に適したＬ
ＳＰパラメータに変換して第２の係数信号として出力す
る。因みに、ここでの線形予測係数からＬＳＰへの変換
は、菅村他による“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”と題される論文（電子通
信学会論文誌、Ｊ６４−Ａ、ｐｐ．５９９−６０６、１
９８１年）（以下、文献５とする）に記載の技術を適用
することができる。
予め定められたサンプル数の予測残差信号ｅ（ｎ）に対
し、線形予測分析を施して第２の係数α2j（ｉ＝１，
…，Ｐ２）をＰ２次だけ計算するが、ここでは第２の係
数α2j（ｊ＝１，…，Ｐ２）を量子化や補間に適したＬ
ＳＰパラメータに変換して第２の係数信号として出力す
る。因みに、ここでの線形予測係数からＬＳＰへの変換
は、菅村他による“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”と題される論文（電子通
信学会論文誌、Ｊ６４−Ａ、ｐｐ．５９９−６０６、１
９８１年）（以下、文献５とする）に記載の技術を適用
することができる。
【００２０】第２の係数量子化回路（係数量子化部）２
１０では、第２の係数信号のＬＳＰパラメータをコード
ブック２２０を用いて効率的に量子化し、下記の数２式
で示される歪みを最小化するコードベクトルＤj を選択
し、そのコードベクトルＤjのインデクスをマルチプレ
クサ４００に出力し、量子化値である量子化係数信号を
出力する。
１０では、第２の係数信号のＬＳＰパラメータをコード
ブック２２０を用いて効率的に量子化し、下記の数２式
で示される歪みを最小化するコードベクトルＤj を選択
し、そのコードベクトルＤjのインデクスをマルチプレ
クサ４００に出力し、量子化値である量子化係数信号を
出力する。
【００２１】
【数２】 但し、ここでのＬＳＰ（ｉ），ＱＬＳＰ（ｉ）j ，Ｗ
（ｉ）は、それぞれ量子化前のｉ次目のＬＳＰ，コード
ブック２２０に格納されたｊ番目のコードベクトル，重
み係数である。
（ｉ）は、それぞれ量子化前のｉ次目のＬＳＰ，コード
ブック２２０に格納されたｊ番目のコードベクトル，重
み係数である。
【００２２】以下では、量子化法としてベクトル量子化
を用いるものとし、第２の係数をＬＳＰパラメータに変
換したものを量子化するものとする。ＬＳＰパラメータ
のベクトル量子化の手法は周知の手法を用いることがで
きる。具体的な方法としては、例えば特開平４−１７１
５００号公報（特願平２−２９７６００号）（以下、文
献６とする）、特開平４−３６３０００号公報（特願平
３−２６１９２５号）（以下、文献７とする）、特開平
５−６１９９号公報（特願平３−１５５０４９号）（以
下、文献８とする）や、Ｔ．Ｎｏｍｕｒａ ｅｔ ａ
ｌ．，による“ＬＳＰ Ｃｏｄｉｎｇ Ｕｓｉｎｇ Ｖ
Ｑ−ＳＶＱ Ｗｉｔｈ Ｉｎｔｅｒｐｏｌａｔｉｏｎ
ｉｎ ４．０７５ ｋｂｐｓ Ｍ−ＬＣＥＬＰ Ｓｐｅ
ｅｃｈ Ｃｏｄｅｒ”と題される論文（Ｐｒｏｃ．Ｍｏ
ｂｉｌｅ ＭｕｌｔｉｍｅｄｉａＣｏｍｍｕｎｉｃａｔ
ｉｏｓ，ｐｐ．Ｂ．２．５，１９９３）（以下、文献９
とする）等を適用できるので、説明は省略する。
を用いるものとし、第２の係数をＬＳＰパラメータに変
換したものを量子化するものとする。ＬＳＰパラメータ
のベクトル量子化の手法は周知の手法を用いることがで
きる。具体的な方法としては、例えば特開平４−１７１
５００号公報（特願平２−２９７６００号）（以下、文
献６とする）、特開平４−３６３０００号公報（特願平
３−２６１９２５号）（以下、文献７とする）、特開平
５−６１９９号公報（特願平３−１５５０４９号）（以
下、文献８とする）や、Ｔ．Ｎｏｍｕｒａ ｅｔ ａ
ｌ．，による“ＬＳＰ Ｃｏｄｉｎｇ Ｕｓｉｎｇ Ｖ
Ｑ−ＳＶＱ Ｗｉｔｈ Ｉｎｔｅｒｐｏｌａｔｉｏｎ
ｉｎ ４．０７５ ｋｂｐｓ Ｍ−ＬＣＥＬＰ Ｓｐｅ
ｅｃｈ Ｃｏｄｅｒ”と題される論文（Ｐｒｏｃ．Ｍｏ
ｂｉｌｅ ＭｕｌｔｉｍｅｄｉａＣｏｍｍｕｎｉｃａｔ
ｉｏｓ，ｐｐ．Ｂ．２．５，１９９３）（以下、文献９
とする）等を適用できるので、説明は省略する。
【００２３】又、第２の係数量子化回路２１０では、量
子化したＬＳＰパラメータに基づいて線形予測係数α′
2j（ｊ＝１，…，Ｐ２）に変換した量子化係数信号を後
述するインパルス応答計算回路３１０へ出力する。
子化したＬＳＰパラメータに基づいて線形予測係数α′
2j（ｊ＝１，…，Ｐ２）に変換した量子化係数信号を後
述するインパルス応答計算回路３１０へ出力する。
【００２４】聴感重み付け回路２３０は、フレーム分割
回路１１０から音声信号ｘ（ｎ）を受け取り、Ｂｕｒｇ
法を用いて予め定められた次数Ｐの線形予測係数βi を
求める。これを用いて下記の数３式で示される伝達特性
Ｈ（ｚ）を有するフィルタを構成し、サブフレーム分割
回路１２０の出力である音声信号ｘ（ｎ）に対し、聴感
重み付けを施して聴感重み付け音声信号ｘw （ｎ）を出
力する。
回路１１０から音声信号ｘ（ｎ）を受け取り、Ｂｕｒｇ
法を用いて予め定められた次数Ｐの線形予測係数βi を
求める。これを用いて下記の数３式で示される伝達特性
Ｈ（ｚ）を有するフィルタを構成し、サブフレーム分割
回路１２０の出力である音声信号ｘ（ｎ）に対し、聴感
重み付けを施して聴感重み付け音声信号ｘw （ｎ）を出
力する。
【００２５】
【数３】 但し、ここでγ1 ，γ2 は聴感重み付け量を制御する定
数であり、０＜γ2 ＜γ1 ≦１．０として適性値を選定
する。尚、線形予測係数βi はインパルス応答計算回路
３１０へ出力される。
数であり、０＜γ2 ＜γ1 ≦１．０として適性値を選定
する。尚、線形予測係数βi はインパルス応答計算回路
３１０へ出力される。
【００２６】インパルス応答計算回路３１０は、ｚ変換
が下記の数４式で示される聴感重み付けフィルタのイン
パルス応答ｈw （ｚ）を予め定められた点数Ｌだけ計算
し、後述する適応コードブック回路３００，音源量子化
回路３５０，及びゲイン量子化回路３６５へ出力する。
が下記の数４式で示される聴感重み付けフィルタのイン
パルス応答ｈw （ｚ）を予め定められた点数Ｌだけ計算
し、後述する適応コードブック回路３００，音源量子化
回路３５０，及びゲイン量子化回路３６５へ出力する。
【００２７】
【数４】 応答信号計算回路２４０は、第１の係数計算回路３８
０、第２の係数計算回路２００、第２の係数量子化回路
２１０の各々から係数を入力し、保存されているフィル
タメモリの値を用いて、入力信号を零ｄ（ｎ）＝０とし
た応答信号を１サブフレーム分計算し、減算器２３５へ
出力する。ここで、応答信号ｘz （ｎ）は下記の数５式
で示される。
０、第２の係数計算回路２００、第２の係数量子化回路
２１０の各々から係数を入力し、保存されているフィル
タメモリの値を用いて、入力信号を零ｄ（ｎ）＝０とし
た応答信号を１サブフレーム分計算し、減算器２３５へ
出力する。ここで、応答信号ｘz （ｎ）は下記の数５式
で示される。
【００２８】
【数５】 減算器２３５は、ｘ′w （ｎ）＝ｘw （ｎ）−ｘ
z （ｎ）なる関係式により、聴感重み付け音声信号ｘw
（ｎ）から応答信号ｘz （ｎ）を１サブフレーム分減算
し、ｘ′w （ｎ）を適応コードブック回路３００へ出力
する。
z （ｎ）なる関係式により、聴感重み付け音声信号ｘw
（ｎ）から応答信号ｘz （ｎ）を１サブフレーム分減算
し、ｘ′w （ｎ）を適応コードブック回路３００へ出力
する。
【００２９】適応コードブック回路３００では、後述す
る重み付け信号計算回路３６０から過去の音源信号ｖ
（ｎ）、減算器２３５から出力信号ｘ′w （ｎ）、イン
パルス応答計算回路３１０から聴感重み付けインパルス
応答ｈw （ｎ）を入力し、ピッチ周期に対応する遅延Ｔ
を下記の数６式で表わされる歪みＤT を最小化するコー
ドベクトルに従って求め、遅延Ｔを表わすインデクスを
マルチプレクサ４００へ出力する。
る重み付け信号計算回路３６０から過去の音源信号ｖ
（ｎ）、減算器２３５から出力信号ｘ′w （ｎ）、イン
パルス応答計算回路３１０から聴感重み付けインパルス
応答ｈw （ｎ）を入力し、ピッチ周期に対応する遅延Ｔ
を下記の数６式で表わされる歪みＤT を最小化するコー
ドベクトルに従って求め、遅延Ｔを表わすインデクスを
マルチプレクサ４００へ出力する。
【００３０】
【数６】 但し、ここでｙw （ｎ−Ｔ）＝ｖ（ｎ−Ｔ）＊ｈ
w （ｎ）はピッチ予測信号を示し、記号＊は畳み込み演
算を表わす。
w （ｎ）はピッチ予測信号を示し、記号＊は畳み込み演
算を表わす。
【００３１】ところで、ゲインηは下記の数７式に従っ
て求める。
て求める。
【００３２】
【数７】 ここで、女性音や子供の声に対し、遅延Ｔの抽出精度を
向上させるために、遅延Ｔを整数サンプルではなく、少
数サンプル値で求めても良い。具体的な方法としては、
例えばＰ．Ｋｒｏｏｎ氏等による“Ｐｉｔｃｈ ｐｒｅ
ｄｉｃｔｏｒｓｗｉｔｈ ｈｉｇｈ ｔｅｍｐｏｒａｌ
ｒｅｓｏｌｕｔｉｏｎ”と題される論文（Ｐｒｏｃ．
ＩＣＡＳＳＰ，ｐｐ．６６１−６６４，１９９０年）
（以下、文献１０とする）等を適用することができる。
向上させるために、遅延Ｔを整数サンプルではなく、少
数サンプル値で求めても良い。具体的な方法としては、
例えばＰ．Ｋｒｏｏｎ氏等による“Ｐｉｔｃｈ ｐｒｅ
ｄｉｃｔｏｒｓｗｉｔｈ ｈｉｇｈ ｔｅｍｐｏｒａｌ
ｒｅｓｏｌｕｔｉｏｎ”と題される論文（Ｐｒｏｃ．
ＩＣＡＳＳＰ，ｐｐ．６６１−６６４，１９９０年）
（以下、文献１０とする）等を適用することができる。
【００３３】更に、適応コードブック回路３００では、
選択された遅延Ｔ及びゲインηを用いてＺw （ｎ）＝
ｘ′w （ｎ）−ηｖ（ｎ−Ｔ）＊ｈw （ｎ）なる関係式
に従ってピッチ予測を行ったピッチ予測残差信号ｚ
w （ｎ）や選択された遅延Ｔを用いたピッチ予測信号を
音源量子化回路３５０へ出力する。
選択された遅延Ｔ及びゲインηを用いてＺw （ｎ）＝
ｘ′w （ｎ）−ηｖ（ｎ−Ｔ）＊ｈw （ｎ）なる関係式
に従ってピッチ予測を行ったピッチ予測残差信号ｚ
w （ｎ）や選択された遅延Ｔを用いたピッチ予測信号を
音源量子化回路３５０へ出力する。
【００３４】音源量子化回路（音源計算部）３５０は、
サブフレームに対して振幅が非零のＭ個のパルスを立
て、各パルスの位置の探索範囲を設定する。例えば５ｍ
ｓサブフレーム（４０サンプル）に５個のパルスを求め
る場合を想定すると、各パルスの探索範囲に含まれる位
置の候補は第１パルスでは０，５，…，３５、第２パル
スでは１，６，…，３６、第３パルスでは２，７，…，
３７、第４パルスでは３，８，…，３８、第５パルスで
は４，９，…，３９とする場合を例示できる。
サブフレームに対して振幅が非零のＭ個のパルスを立
て、各パルスの位置の探索範囲を設定する。例えば５ｍ
ｓサブフレーム（４０サンプル）に５個のパルスを求め
る場合を想定すると、各パルスの探索範囲に含まれる位
置の候補は第１パルスでは０，５，…，３５、第２パル
スでは１，６，…，３６、第３パルスでは２，７，…，
３７、第４パルスでは３，８，…，３８、第５パルスで
は４，９，…，３９とする場合を例示できる。
【００３５】音源量子化回路３５０の細部構成は、図２
に示されるようになっている。そこで、第１の相関関数
計算回路３５３ではｚw （ｎ），ｈw （ｎ）を入力して
第１の相関関数ψ（ｎ）を下記の数８式に従って計算
し、第２の相関関数計算回路３５４ではｈw （ｎ）を入
力して第２の相関関数φ（ｐ，ｑ）を下記の数９式に従
って計算する。
に示されるようになっている。そこで、第１の相関関数
計算回路３５３ではｚw （ｎ），ｈw （ｎ）を入力して
第１の相関関数ψ（ｎ）を下記の数８式に従って計算
し、第２の相関関数計算回路３５４ではｈw （ｎ）を入
力して第２の相関関数φ（ｐ，ｑ）を下記の数９式に従
って計算する。
【００３６】
【数８】
【００３７】
【数９】 パルス極性設定回路３５５では、各パルスの候補位置に
対して、第１の相関関数ψ（ｎ）の極性を抽出して出力
する。パルス位置探索回路３５６は、上記した候補の位
置の組み合わせに対し、Ｄ＝Ｃ2 k ／Ｅk なる関係式を
計算し、これを最大化する位置を最適位置として選択す
る。
対して、第１の相関関数ψ（ｎ）の極性を抽出して出力
する。パルス位置探索回路３５６は、上記した候補の位
置の組み合わせに対し、Ｄ＝Ｃ2 k ／Ｅk なる関係式を
計算し、これを最大化する位置を最適位置として選択す
る。
【００３８】ここで、サブフレーム当たりのパルスの個
数をＭとすると、Ｃk ，Ｅはそれぞれ下記の数１０式，
数１１式のように表わされる。
数をＭとすると、Ｃk ，Ｅはそれぞれ下記の数１０式，
数１１式のように表わされる。
【００３９】
【数１０】
【００４０】
【数１１】 ここでｓｉｇｎ（ｋ）はｋ番目のパルスの極性を示し、
パルス極性設定回路３５５で予め抽出したものを使用す
る。このようにして、音源量子化回路３５０はＭ個のパ
ルスの極性及び位置がゲイン量子化回路３６５へ出力す
る。又、音源量子化回路３５０はパルスの位置を予め定
められたビット数で量子化した位置を表わすインデクス
やパルスの極性をマルチプレクサ４００へ出力する。
パルス極性設定回路３５５で予め抽出したものを使用す
る。このようにして、音源量子化回路３５０はＭ個のパ
ルスの極性及び位置がゲイン量子化回路３６５へ出力す
る。又、音源量子化回路３５０はパルスの位置を予め定
められたビット数で量子化した位置を表わすインデクス
やパルスの極性をマルチプレクサ４００へ出力する。
【００４１】ゲイン量子化回路３６５は、ゲインコード
ブック３６７からゲインコードベクトルを読み出して選
択された位置に対し、下記の数１２式を最小化するゲイ
ンコードベクトルを選択し、最終的に歪みＤt を最小化
する振幅コードベクトル及びゲインコードベクトルの組
合せを選択する。
ブック３６７からゲインコードベクトルを読み出して選
択された位置に対し、下記の数１２式を最小化するゲイ
ンコードベクトルを選択し、最終的に歪みＤt を最小化
する振幅コードベクトル及びゲインコードベクトルの組
合せを選択する。
【００４２】
【数１２】 ここでは適応コードブックのゲインη′とパルスで表わ
した音源のゲインＧ′とによる２種のゲインを同時にベ
クトル量子化する例について示しているが、ここでの
η′t ，Ｇ′t はゲインコードブック３６７に格納され
た２次元ゲインコードベクトルにおけるｔ番目の要素で
ある。ゲイン量子化回路３６５では、上式の計算をゲイ
ンコードベクトルの各々に対して繰り返し、歪みＤt を
最小化するゲインコードベクトルを選択し、選択された
ゲインコードベクトルを表わすインデクスをマルチプレ
クサ４００へ出力する。
した音源のゲインＧ′とによる２種のゲインを同時にベ
クトル量子化する例について示しているが、ここでの
η′t ，Ｇ′t はゲインコードブック３６７に格納され
た２次元ゲインコードベクトルにおけるｔ番目の要素で
ある。ゲイン量子化回路３６５では、上式の計算をゲイ
ンコードベクトルの各々に対して繰り返し、歪みＤt を
最小化するゲインコードベクトルを選択し、選択された
ゲインコードベクトルを表わすインデクスをマルチプレ
クサ４００へ出力する。
【００４３】再生信号計算回路（音声再生部）３７０
は、１フレーム分の音声信号ｓ（ｎ）（ｎ＝０，…，Ｎ
−１，ここでＮはフレームのサンプル数を表わす）を格
納することで音声再生を行って音声再生信号を出力す
る。このときのフィルタの伝達特性Ｈ′（ｚ）は下記の
数１３式のように示される。
は、１フレーム分の音声信号ｓ（ｎ）（ｎ＝０，…，Ｎ
−１，ここでＮはフレームのサンプル数を表わす）を格
納することで音声再生を行って音声再生信号を出力す
る。このときのフィルタの伝達特性Ｈ′（ｚ）は下記の
数１３式のように示される。
【００４４】
【数１３】 但し、ここでの第１の係数α1iを用いるフィルタ、第２
の係数の量子化値α′2iを用いるフィルタは、何れも再
帰型構造となっている。
の係数の量子化値α′2iを用いるフィルタは、何れも再
帰型構造となっている。
【００４５】重み付け信号計算回路３６０は、それぞれ
のインデクスを入力し、インデクスからそれに対応する
コードベクトルを読み出し、先ず下記の数１４式に基づ
いて駆動音源信号ｖ（ｎ）を求める。
のインデクスを入力し、インデクスからそれに対応する
コードベクトルを読み出し、先ず下記の数１４式に基づ
いて駆動音源信号ｖ（ｎ）を求める。
【００４６】
【数１４】 ここでの駆動音源信号ｖ（ｎ）は上述した適応コードブ
ック回路３００へ出力される。次に、重み付け信号計算
回路３６０は、第１の係数計算回路３８０からの出力パ
ラメータ，第２の係数計算回路２００からの出力パラメ
ータ，及び第２の係数量子化回路２１０からの出力パラ
メータを用いて下記の数１５式により応答信号ｓ
w （ｎ）をサブフレーム毎に計算し、応答信号計算回路
２４０へ出力する。
ック回路３００へ出力される。次に、重み付け信号計算
回路３６０は、第１の係数計算回路３８０からの出力パ
ラメータ，第２の係数計算回路２００からの出力パラメ
ータ，及び第２の係数量子化回路２１０からの出力パラ
メータを用いて下記の数１５式により応答信号ｓ
w （ｎ）をサブフレーム毎に計算し、応答信号計算回路
２４０へ出力する。
【００４７】
【数１５】 実施例１に係る音声符号化装置では、各部が以上に説明
したような動作で機能する。尚、上述した再生信号計算
回路３７０，重み付け信号計算回路３６０，及び応答信
号計算回路２４０には、何れも第１の係数信号を濾波す
るための再帰型フィルタが用いられている。
したような動作で機能する。尚、上述した再生信号計算
回路３７０，重み付け信号計算回路３６０，及び応答信
号計算回路２４０には、何れも第１の係数信号を濾波す
るための再帰型フィルタが用いられている。
【００４８】即ち、この音声符号化装置の場合、過去の
再生信号のスペクトル特性を表わす第１の係数と、この
第１の係数で当該フレームの音声信号を予測して得た予
測残差信号に対し、その予測残差信号のスペクトル特性
を表わす第２の係数を求め、この第２の係数を量子化し
て量子化係数信号として出力し、第１の係数信号，量子
化係数信号，及び音声信号から音源信号を出力してい
る。これにより、伝送するのは第２の係数信号のみであ
りながら、第１の係数の次数と第２の係数の次数とを合
計した次数の予測が行われるため、音声信号のスペクト
ルの近似精度が大幅に改善される。又、伝送路に誤りが
発生しても第２の係数は誤りに強いため、従来に比べて
音質の劣化が少なくなる。従って、この音声符号化装置
の場合、従来と同一のビットレートであっても、比較的
少ない演算量で一層高品質な圧縮復合音声を得ることが
可能となる。
再生信号のスペクトル特性を表わす第１の係数と、この
第１の係数で当該フレームの音声信号を予測して得た予
測残差信号に対し、その予測残差信号のスペクトル特性
を表わす第２の係数を求め、この第２の係数を量子化し
て量子化係数信号として出力し、第１の係数信号，量子
化係数信号，及び音声信号から音源信号を出力してい
る。これにより、伝送するのは第２の係数信号のみであ
りながら、第１の係数の次数と第２の係数の次数とを合
計した次数の予測が行われるため、音声信号のスペクト
ルの近似精度が大幅に改善される。又、伝送路に誤りが
発生しても第２の係数は誤りに強いため、従来に比べて
音質の劣化が少なくなる。従って、この音声符号化装置
の場合、従来と同一のビットレートであっても、比較的
少ない演算量で一層高品質な圧縮復合音声を得ることが
可能となる。
【００４９】図３は、本発明の実施例２に係る音声符号
化装置の基本構成を示した回路ブロック図である。
化装置の基本構成を示した回路ブロック図である。
【００５０】この音声符号化装置は先の実施例１の装置
と比べ、予測利得計算回路４１０及び判別回路４２０が
設けられており、これによって他部の一部のものの機能
が変更されているため、その該当箇所に関しては参照符
号を変えている。但し、同一要素に関しては参照符号を
同じにして説明を省略する。
と比べ、予測利得計算回路４１０及び判別回路４２０が
設けられており、これによって他部の一部のものの機能
が変更されているため、その該当箇所に関しては参照符
号を変えている。但し、同一要素に関しては参照符号を
同じにして説明を省略する。
【００５１】この音声符号化装置において、予測利得計
算回路４１０は、音声信号及び残差信号計算回路３９０
からの予測残差信号から下記の数１６式に示される関係
に従って予測利得Ｇp を計算し、その予測利得Ｇp を計
算した結果を示す予測利得信号を判別回路４２０へ出力
する。
算回路４１０は、音声信号及び残差信号計算回路３９０
からの予測残差信号から下記の数１６式に示される関係
に従って予測利得Ｇp を計算し、その予測利得Ｇp を計
算した結果を示す予測利得信号を判別回路４２０へ出力
する。
【００５２】
【数１６】 従って、ここでの残差信号計算回路３９０及び予測利得
計算回路４１０は、合わせて音声信号から第１の係数信
号を用いて予測残差を求めて予測残差信号を出力すると
共に、予測残差信号に示される予測残差における予測利
得を計算した結果を示す予測利得信号を出力する残差計
算部とみなすことができる。
計算回路４１０は、合わせて音声信号から第１の係数信
号を用いて予測残差を求めて予測残差信号を出力すると
共に、予測残差信号に示される予測残差における予測利
得を計算した結果を示す予測利得信号を出力する残差計
算部とみなすことができる。
【００５３】判別回路（判別部）４２０は、予測利得Ｇ
p を予め定められた閾値と比較し、閾値よりも予測利得
Ｇp が大きいか否かを判別し、大きい場合は“１”，小
さい場合は“０”の判別情報を示す判別信号を第２の係
数計算回路５１０，インパルス応答計算回路５３０，応
答計算回路５４０，重み付け信号計算回路５５０，再生
信号計算回路５６０，及びマルチプレクサ４００へ出力
する。
p を予め定められた閾値と比較し、閾値よりも予測利得
Ｇp が大きいか否かを判別し、大きい場合は“１”，小
さい場合は“０”の判別情報を示す判別信号を第２の係
数計算回路５１０，インパルス応答計算回路５３０，応
答計算回路５４０，重み付け信号計算回路５５０，再生
信号計算回路５６０，及びマルチプレクサ４００へ出力
する。
【００５４】第２の係数計算回路５１０は、判別信号を
入力し、その判別情報が“１”のときは予測残差信号か
ら第２の係数を計算して第２の係数信号として出力する
が、判別情報が“０”のときはフレーム分割回路１１０
から音声信号を入力して第２の係数を計算して第２の係
数信号として出力する。
入力し、その判別情報が“１”のときは予測残差信号か
ら第２の係数を計算して第２の係数信号として出力する
が、判別情報が“０”のときはフレーム分割回路１１０
から音声信号を入力して第２の係数を計算して第２の係
数信号として出力する。
【００５５】インパルス応答計算回路５３０，応答信号
計算回路５４０，重み付け信号計算回路５５０，及び再
生信号計算回路５６０に関しては、判別信号を入力して
その判別情報に応じて第１の係数を用いるか否かを切替
え判定すると共に、その判別情報が“１”のときは第１
の係数計算回路３８０からの第１の係数信号，第２の係
数計算回路５１０からの第２の係数信号，及び第２の係
数量子化回路２１０からの量子化係数信号を使用する
が、判別情報が“０”のときは第１の係数計算回路３８
０からの第１の係数信号を使用しない。
計算回路５４０，重み付け信号計算回路５５０，及び再
生信号計算回路５６０に関しては、判別信号を入力して
その判別情報に応じて第１の係数を用いるか否かを切替
え判定すると共に、その判別情報が“１”のときは第１
の係数計算回路３８０からの第１の係数信号，第２の係
数計算回路５１０からの第２の係数信号，及び第２の係
数量子化回路２１０からの量子化係数信号を使用する
が、判別情報が“０”のときは第１の係数計算回路３８
０からの第１の係数信号を使用しない。
【００５６】その他の各部は実施例１の装置の場合と同
様に機能する。実施例２に係る音声符号化装置では、各
部が以上に説明したような動作で機能する。尚、上述し
た再生信号計算回路５６０，重み付け信号計算回路５５
０，及び応答信号計算回路５４０には、何れも第１の係
数信号を濾波するための再帰型フィルタが用いられてい
る。
様に機能する。実施例２に係る音声符号化装置では、各
部が以上に説明したような動作で機能する。尚、上述し
た再生信号計算回路５６０，重み付け信号計算回路５５
０，及び応答信号計算回路５４０には、何れも第１の係
数信号を濾波するための再帰型フィルタが用いられてい
る。
【００５７】即ち、この音声符号化装置の場合、第１の
係数による予測利得を計算し、予測利得が予め定められ
た閾値を越える場合にのみ第１の係数を第２の係数に併
用しているので、音声信号の特性の時間的な変化が大き
くなる。これにより、第１の係数による予測が逆に悪化
するような区間でも全体的な音質の劣化を防ぐことがで
きると共に、伝送路に誤りが発生しても送・受信側の再
生音声同士が異なる頻度が低減化され、全体として従来
よりも高品質な音声を得ることができる。
係数による予測利得を計算し、予測利得が予め定められ
た閾値を越える場合にのみ第１の係数を第２の係数に併
用しているので、音声信号の特性の時間的な変化が大き
くなる。これにより、第１の係数による予測が逆に悪化
するような区間でも全体的な音質の劣化を防ぐことがで
きると共に、伝送路に誤りが発生しても送・受信側の再
生音声同士が異なる頻度が低減化され、全体として従来
よりも高品質な音声を得ることができる。
【００５８】図４は、本発明の実施例３に係る音声符号
化装置の基本構成を示した回路ブロック図である。
化装置の基本構成を示した回路ブロック図である。
【００５９】この音声符号化装置は先の実施例１の装置
と比べ、モード判別回路５００が設けられており、これ
によって他部の一部のものの機能が変更されているた
め、その該当箇所に関しては参照符号を変えている。但
し、ここでも同一要素に関しては参照符号を同じにして
説明を省略する。
と比べ、モード判別回路５００が設けられており、これ
によって他部の一部のものの機能が変更されているた
め、その該当箇所に関しては参照符号を変えている。但
し、ここでも同一要素に関しては参照符号を同じにして
説明を省略する。
【００６０】この音声符号化装置において、モード判別
回路（モード判別部）５００はフレーム分割回路１１０
からフレーム単位で音声信号を受取り、音声信号から特
徴量を抽出して複数のモードのうちの一つを選定したモ
ード判別情報を含むモード選定信号を第１の係数計算回
路５２０，第２の係数計算回路５１０，及びマルチプレ
クサ４００へ出力する。
回路（モード判別部）５００はフレーム分割回路１１０
からフレーム単位で音声信号を受取り、音声信号から特
徴量を抽出して複数のモードのうちの一つを選定したモ
ード判別情報を含むモード選定信号を第１の係数計算回
路５２０，第２の係数計算回路５１０，及びマルチプレ
クサ４００へ出力する。
【００６１】モード判別回路５００では、モード判別に
現在のフレームの特徴量を用いるものとするが、この特
徴量としては例えばフレームで平均したピッチ予測ゲイ
ンを用いる。ピッチ予測ゲインの計算は例えば下記の数
１７式に示される関係式を用いる。
現在のフレームの特徴量を用いるものとするが、この特
徴量としては例えばフレームで平均したピッチ予測ゲイ
ンを用いる。ピッチ予測ゲインの計算は例えば下記の数
１７式に示される関係式を用いる。
【００６２】
【数１７】 ここで、Ｌはフレームに含まれるサブフレームの個数で
ある。Ｐi ，Ｅi はそれぞれ下記の数１８式，数１９式
の関係で示されるもので、ｉ番目のサブフレームでの音
声パワー，ピッチ予測誤差パワーを示す。
ある。Ｐi ，Ｅi はそれぞれ下記の数１８式，数１９式
の関係で示されるもので、ｉ番目のサブフレームでの音
声パワー，ピッチ予測誤差パワーを示す。
【００６３】
【数１８】
【００６４】
【数１９】 但し、ここで、ｘi （ｎ）はｉ番目のサブフレームの音
声信号である。Ｔは予測ゲインを最大化する最適遅延で
ある。モード判別回路５００では、フレーム平均ピッチ
予測ゲインＧを予め定められた複数の閾値と比較して複
数種類（例えばＲ種）のモードに分類する。モードの種
類数Ｒとしては例えば４を用いれば良い。この場合、モ
ードは無声部，過渡部，母音の弱い定常部，母音の強い
定常部等に対応させる場合を例示できる。
声信号である。Ｔは予測ゲインを最大化する最適遅延で
ある。モード判別回路５００では、フレーム平均ピッチ
予測ゲインＧを予め定められた複数の閾値と比較して複
数種類（例えばＲ種）のモードに分類する。モードの種
類数Ｒとしては例えば４を用いれば良い。この場合、モ
ードは無声部，過渡部，母音の弱い定常部，母音の強い
定常部等に対応させる場合を例示できる。
【００６５】第１の係数計算回路５２０は、モード選定
信号を受けとり、そのモード判別情報が予め定められた
モードの場合にのみ過去の再生信号から第１の係数を計
算するが、それ以外のモードでは第１の係数を計算しな
い。
信号を受けとり、そのモード判別情報が予め定められた
モードの場合にのみ過去の再生信号から第１の係数を計
算するが、それ以外のモードでは第１の係数を計算しな
い。
【００６６】第２の係数計算回路５１０は、モード選定
信号を受けとり、そのモード判別情報が予め定められた
モードの場合にのみ予測残差信号計算回路３９０から出
力される予測残差信号から第２の係数を計算するが、そ
れ以外のモードではフレーム分割回路１１０から出力さ
れる音声信号から第２の係数を計算する。
信号を受けとり、そのモード判別情報が予め定められた
モードの場合にのみ予測残差信号計算回路３９０から出
力される予測残差信号から第２の係数を計算するが、そ
れ以外のモードではフレーム分割回路１１０から出力さ
れる音声信号から第２の係数を計算する。
【００６７】その他の各部は実施例１の装置の場合と同
様に機能する。実施例３に係る音声符号化装置では、各
部が以上に説明したような動作で機能する。
様に機能する。実施例３に係る音声符号化装置では、各
部が以上に説明したような動作で機能する。
【００６８】即ち、この音声符号化装置の場合、音声信
号から特徴量を抽出して複数のモードのうちの一つを判
別し、予め定められたモード（例えば母音の定常部等の
ように音声信号の特性の時間的な変化が少ない）におい
ては第１の係数を求めた後で予測残差信号から第２の係
数を計算することにより、第１の係数及び第２の係数を
併用している。これにより、予測利得の判別を行わなく
ても、第１の係数により予測が逆に悪化することを防ぎ
ながら従来よりも良好な音質を得ることができると共
に、伝送路に誤りが発生しても送・受信側の再生音声同
士が異なる頻度が低減化されて従来よりも良好な音質を
得ることができる。
号から特徴量を抽出して複数のモードのうちの一つを判
別し、予め定められたモード（例えば母音の定常部等の
ように音声信号の特性の時間的な変化が少ない）におい
ては第１の係数を求めた後で予測残差信号から第２の係
数を計算することにより、第１の係数及び第２の係数を
併用している。これにより、予測利得の判別を行わなく
ても、第１の係数により予測が逆に悪化することを防ぎ
ながら従来よりも良好な音質を得ることができると共
に、伝送路に誤りが発生しても送・受信側の再生音声同
士が異なる頻度が低減化されて従来よりも良好な音質を
得ることができる。
【００６９】ところで、本発明の音声符号化装置は種々
の変形が可能である。例えば図５と図７とは、それぞれ
図１や図４に示す装置の再生信号計算回路３７０，重み
付け信号計算回路３６０，及び応答信号計算回路２４０
において、第１の係数信号を濾波するために用いた再帰
型フィルタを非再帰型フィルタに変更し、更に、図６は
図３に示す装置の再生信号計算回路５６０，重み付け信
号計算回路５５０，及び応答信号計算回路５４０におい
て、第１の係数信号を濾波するために用いた再帰型フィ
ルタを非再帰型フィルタに変更し、何れの場合もそれぞ
れ再生信号計算回路６００，重み付け信号計算回路６１
０，及び応答信号計算回路６２０とした場合を示したも
のである。
の変形が可能である。例えば図５と図７とは、それぞれ
図１や図４に示す装置の再生信号計算回路３７０，重み
付け信号計算回路３６０，及び応答信号計算回路２４０
において、第１の係数信号を濾波するために用いた再帰
型フィルタを非再帰型フィルタに変更し、更に、図６は
図３に示す装置の再生信号計算回路５６０，重み付け信
号計算回路５５０，及び応答信号計算回路５４０におい
て、第１の係数信号を濾波するために用いた再帰型フィ
ルタを非再帰型フィルタに変更し、何れの場合もそれぞ
れ再生信号計算回路６００，重み付け信号計算回路６１
０，及び応答信号計算回路６２０とした場合を示したも
のである。
【００７０】一例として、図５に示される再生信号計算
回路６００における非再帰型フィルタの伝達特性Ｑ
（ｚ）は下記の数２０式のように表わされる。
回路６００における非再帰型フィルタの伝達特性Ｑ
（ｚ）は下記の数２０式のように表わされる。
【００７１】
【数２０】 ここでは第１の係数α1iを用いるフィルタが非再帰型と
なっている。重み付け信号計算回路６１０や応答信号計
算回路６２０においても同様に第１の係数α1iを用いる
ため、同一な構成の非再帰型フィルタが用いられてい
る。
なっている。重み付け信号計算回路６１０や応答信号計
算回路６２０においても同様に第１の係数α1iを用いる
ため、同一な構成の非再帰型フィルタが用いられてい
る。
【００７２】即ち、このような音声符号化装置の場合、
信号再生部において第１の係数を用いるフィルタ構造と
して、非再帰型のものが用いられているため、伝送路の
誤りに対して頑健性が高められる。
信号再生部において第１の係数を用いるフィルタ構造と
して、非再帰型のものが用いられているため、伝送路の
誤りに対して頑健性が高められる。
【００７３】尚、上述した各実施例の音声符号化装置に
おける音源量子化回路３５０では、パルスの振幅を瞬時
極性で表わしたが、予め複数パルスの振幅をまとめて振
幅コードブックに格納しておき、このコードブックから
最適な振幅コードベクトルを選択するようにしても良
く、又振幅コードブックの代わりにパルスの数に等しい
ビット数だけ各パルスの極性の組み合わせを用意した極
性コードブックを有するようにしても良い。
おける音源量子化回路３５０では、パルスの振幅を瞬時
極性で表わしたが、予め複数パルスの振幅をまとめて振
幅コードブックに格納しておき、このコードブックから
最適な振幅コードベクトルを選択するようにしても良
く、又振幅コードブックの代わりにパルスの数に等しい
ビット数だけ各パルスの極性の組み合わせを用意した極
性コードブックを有するようにしても良い。
【００７４】
【発明の効果】以上に説明したように、本発明の音声符
号化装置によれば、過去の再生信号のスペクトル特性を
表わす第１の係数と、この第１の係数で当該フレームの
音声信号を予測して得た予測残差信号に対し、その予測
残差信号のスペクトル特性を表わす第２の係数を求め、
この第２の係数を量子化して量子化係数信号として出力
し、第１の係数信号，量子化係数信号，及び音声信号か
ら音源信号を出力させる構成とすることによって、第２
の係数信号のみを伝送しながら第１の係数の次数と第２
の係数の次数とを合計した次数の予測が行われて音声信
号のスペクトルの近似精度を大幅に改善できるようにし
たり、或いは第１の係数による予測利得を計算し、予測
利得が予め定められた閾値を越える場合にのみ第１の係
数を第２の係数に併用する構成とすることによって、音
声信号の特性の時間的な変化を大きくして第１の係数に
よる予測が逆に悪化するような区間でも全体的な音質の
劣化を防いで伝送路に誤りが発生しても送・受信側の再
生音声同士が異なる頻度が低減化されるようにしたり、
更には音声信号から特徴量を抽出して複数のモードのう
ちの一つを判別し、予め定められたモードにおいて第１
の係数を求めた後で予測残差信号から第２の係数を計算
することで第１の係数及び第２の係数を併用する構成と
することによって、予測利得の判別を行わなくても第１
の係数により予測が逆に悪化することを防いで伝送路に
誤りが発生しても送・受信側の再生音声同士が異なる頻
度が低減化されるようにしたり、これに加え、音声再生
部の再帰型フィルタを非再帰型フィルタに変更して伝送
路の誤りに対して頑健性が高められるようにしているの
で、結果として、比較的少ない演算量で一層音質が改善
されるようになる。
号化装置によれば、過去の再生信号のスペクトル特性を
表わす第１の係数と、この第１の係数で当該フレームの
音声信号を予測して得た予測残差信号に対し、その予測
残差信号のスペクトル特性を表わす第２の係数を求め、
この第２の係数を量子化して量子化係数信号として出力
し、第１の係数信号，量子化係数信号，及び音声信号か
ら音源信号を出力させる構成とすることによって、第２
の係数信号のみを伝送しながら第１の係数の次数と第２
の係数の次数とを合計した次数の予測が行われて音声信
号のスペクトルの近似精度を大幅に改善できるようにし
たり、或いは第１の係数による予測利得を計算し、予測
利得が予め定められた閾値を越える場合にのみ第１の係
数を第２の係数に併用する構成とすることによって、音
声信号の特性の時間的な変化を大きくして第１の係数に
よる予測が逆に悪化するような区間でも全体的な音質の
劣化を防いで伝送路に誤りが発生しても送・受信側の再
生音声同士が異なる頻度が低減化されるようにしたり、
更には音声信号から特徴量を抽出して複数のモードのう
ちの一つを判別し、予め定められたモードにおいて第１
の係数を求めた後で予測残差信号から第２の係数を計算
することで第１の係数及び第２の係数を併用する構成と
することによって、予測利得の判別を行わなくても第１
の係数により予測が逆に悪化することを防いで伝送路に
誤りが発生しても送・受信側の再生音声同士が異なる頻
度が低減化されるようにしたり、これに加え、音声再生
部の再帰型フィルタを非再帰型フィルタに変更して伝送
路の誤りに対して頑健性が高められるようにしているの
で、結果として、比較的少ない演算量で一層音質が改善
されるようになる。
【図１】本発明の実施例１に係る音声符号化装置の基本
構成を示した回路ブロック図である。
構成を示した回路ブロック図である。
【図２】図１に示す音声符号化装置に備えられる音源量
子化回路の細部構成を示した回路ブロック図である。
子化回路の細部構成を示した回路ブロック図である。
【図３】本発明の実施例２に係る音声符号化装置の基本
構成を示した回路ブロック図である。
構成を示した回路ブロック図である。
【図４】本発明の実施例３に係る音声符号化装置の基本
構成を示した回路ブロック図である。
構成を示した回路ブロック図である。
【図５】図１に示す音声符号化装置に備えられる局部に
おいて第１の係数信号を濾波するために用いた再帰型フ
ィルタを非再帰型フィルタに変更した構成を示したもの
である。
おいて第１の係数信号を濾波するために用いた再帰型フ
ィルタを非再帰型フィルタに変更した構成を示したもの
である。
【図６】図３に示す音声符号化装置に備えられる局部に
おいて第１の係数信号を濾波するために用いた再帰型フ
ィルタを非再帰型フィルタに変更した構成を示したもの
である。
おいて第１の係数信号を濾波するために用いた再帰型フ
ィルタを非再帰型フィルタに変更した構成を示したもの
である。
【図７】図４に示す音声符号化装置に備えられる局部に
おいて第１の係数信号を濾波するために用いた再帰型フ
ィルタを非再帰型フィルタに変更した構成を示したもの
である。
おいて第１の係数信号を濾波するために用いた再帰型フ
ィルタを非再帰型フィルタに変更した構成を示したもの
である。
１１０ フレーム分割回路 １２０ サブフレーム分割回路 ２００，５１０ 第２の係数計算回路 ２１０ 第２の係数量子化回路 ２２０ コードブック ２３０ 聴感重み付け回路 ２３５ 減算回路 ２４０，５４０，６２０ 応答信号計算回路 ３１０，５３０ インパルス応答計算回路 ３５０ 音源量子化回路 ３５３ 第１の相関関数計算回路 ３５４ 第２の相関関数計算回路 ３５５ パルス極性設定回路 ３５６ パルス位置探索回路 ３６０，５５０，６１０ 重み付け信号計算回路 ３６５ ゲイン量子化回路 ３７０，５６０，６００ 再生信号計算回路 ３８０ 第１の係数計算回路 ３９０ 残差信号計算回路 ４００ マルチプレクサ ４１０ 予測利得計算回路 ４２０ 判別回路 ５００ モード判別回路
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (58)調査した分野(Int.Cl.7，ＤＢ名) G10L 19/00 - 19/14 H03M 7/30 H04B 14/04
Claims (4)
- 【請求項１】 入力した音声信号を予め定められた時間
長のフレームに分割し、過去の再生信号のスペクトル特
性を表わす第１の係数を該再生信号から求めて第１の係
数信号として出力する第１の係数分析部と、前記第１の
係数信号を用いて前記音声信号から予測残差を求めて予
測残差信号として出力する残差計算部と、前記予測残差
信号のスペクトル特性を表わす第２の係数を該予測残差
信号から求めて第２の係数信号として出力する第２の係
数分析部と、前記第２の係数信号における前記第２の係
数を量子化して量子化係数信号として出力する係数量子
化部と、前記音声信号と該音声信号のインパルス応答と
を用いて該インパルス応答を計算して得られる当該フレ
ームの該音声信号に関する音源信号が零でない振幅のＭ
個のパルス列から構成される該音源信号の振幅又は極性
及びパルスの位置を求めて量子化音源信号として出力す
る音源計算部と、前記第１の係数信号及び前記量子化係
数信号をフィルタの係数として用いて前記量子化音源信
号をフィルタリングすることにより当該フレームの音声
再生を行って音声再生信号を出力する音声再生部とを有
することを特徴とする音声符号化装置。 - 【請求項２】 入力した音声信号を予め定められた時間
長のフレームに分割し、過去の再生信号のスペクトル特
性を表わす第１の係数を該再生信号から求めて第１の係
数信号として出力する第１の係数分析部と、前記音声信
号から前記第１の係数信号を用いて予測残差を求めて予
測残差信号を出力すると共に、該予測残差信号に示され
る該予測残差における予測利得を計算した結果を示す予
測利得信号を出力する残差計算部と、前記予測利得信号
に示される前記予測利得が予め定められた閾値を越える
か否かを判別した結果を示す判別信号を出力する判別部
と、前記判別信号が予め定められた所定値を示すときに
は前記予測残差信号のスペクトル特性を表わす第２の係
数を該予測残差信号から求めて第２の係数信号として出
力すると共に、該所定値以外のときには前記音声信号か
ら該音声信号のスペクトル特性を表わす第２の係数を求
めて第２の係数信号として出力する第２の係数分析部
と、前記第２の係数信号における前記第２の係数を量子
化して量子化係数信号として出力する係数量子化部と、
前記判別信号に基づいて前記第１の係数信号における前
記第１の係数を用いるか否かを切替え判定すると共に、
前記音声信号と該音声信号のインパルス応答とを用いて
該インパルス応答を計算して得られる当該フレームの該
音声信号に関する音源信号が零でない振幅のＭ個のパル
ス列から構成される該音源信号の振幅又は極性及びパル
スの位置を求めて量子化音源信号として出力する音源計
算部と、前記判別信号に基づいて前記第１の係数信号に
おける前記第１の係数を用いるかを切替え判定すると共
に、前記第２の係数信号及び前記量子化係数信号をフィ
ルタの係数として用いて前記量子化音源信号をフィルタ
リングすることにより当該フレームの音声再生を行って
音声再生信号を出力する音声再生部とを有することを特
徴とする音声符号化装置。 - 【請求項３】 入力した音声信号を予め定められた時間
長のフレームに分割し、前記音声信号から特徴量を抽出
して複数のモードのうちの一つを選定してモード選定信
号を出力するモード判別部と、前記モード選定信号にお
ける予め定められたモードに関しては過去の再生信号の
スペクトル特性を表わす第１の係数を該再生信号から求
めて第１の係数信号として出力する第１の係数分析部
と、前記第１の係数信号を用いて前記音声信号から前記
フレーム毎に予測残差を求めて予測残差信号として出力
する残差計算部と、前記予測残差信号のスペクトル特性
を表わす第２の係数を該予測残差信号から求めて第２の
係数信号として出力する第２の係数分析部と、前記第２
の係数信号における前記第２の係数を量子化して量子化
係数信号として出力する係数量子化部と、前記音声信号
と該音声信号のインパルス応答とを用いて該インパルス
応答を計算して得られる当該フレームの該音声信号に関
する音源信号が零でない振幅のＭ個のパルス列から構成
される該音源信号の振幅又は極性及びパルスの位置を求
めて量子化音源信号として出力する音源計算部と、前記
第１の係数信号及び前記量子化係数信号をフィルタの係
数として用いて前記量子化音源信号をフィルタリングす
ることにより当該フレームの音声再生を行って音声再生
信号を出力する音声再生部とを有することを特徴とする
音声符号化装置。 - 【請求項４】 請求項１〜３の何れか一つに記載の音声
符号化装置において、前記音声再生部には、前記第１の
係数信号を濾波するフィルタとして非再帰型のものが用
いられたことを特徴とする音声符号化装置。
Priority Applications (4)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP33864796A JP3266178B2 (ja) | 1996-12-18 | 1996-12-18 | 音声符号化装置 |
| US08/991,320 US6009388A (en) | 1996-12-18 | 1997-12-16 | High quality speech code and coding method |
| EP97122289A EP0849724A3 (en) | 1996-12-18 | 1997-12-17 | High quality speech coder and coding method |
| CA002225102A CA2225102C (en) | 1996-12-18 | 1997-12-18 | High quality speech coder and coding method |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP33864796A JP3266178B2 (ja) | 1996-12-18 | 1996-12-18 | 音声符号化装置 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH10177398A JPH10177398A (ja) | 1998-06-30 |
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Family
ID=18320148
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP33864796A Expired - Fee Related JP3266178B2 (ja) | 1996-12-18 | 1996-12-18 | 音声符号化装置 |
Country Status (4)
| Country | Link |
|---|---|
| US (1) | US6009388A (ja) |
| EP (1) | EP0849724A3 (ja) |
| JP (1) | JP3266178B2 (ja) |
| CA (1) | CA2225102C (ja) |
Families Citing this family (14)
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|---|---|---|---|---|
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| US7133823B2 (en) * | 2000-09-15 | 2006-11-07 | Mindspeed Technologies, Inc. | System for an adaptive excitation pattern for speech coding |
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