JP3335841B2 - 信号符号化装置 - Google Patents
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- 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
- G10L19/16—Vocoder architecture
- G10L19/18—Vocoders using multiple modes
-
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-
- G—PHYSICS
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Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は信号符号化装置に関
し、特に音声や音楽などの広帯域信号を低いビットレー
トで高品質に符号化するための信号符号化装置に関す
る。
し、特に音声や音楽などの広帯域信号を低いビットレー
トで高品質に符号化するための信号符号化装置に関す
る。
【０００２】
【従来の技術】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による”Ｃｏｄｅ−ｅｘｃｉｔｅｄ ｌｉｎｅ
ａｒｐｒｅｄｉｃｉｔｏｎ：Ｈｉｇｈ ｑｕａｌｉｔｙ
ｓｐｅｅｃｈ ａｔ ｖｅｒｙ ｌｏｗ ｂｉｔ ｒ
ａｔｅｓ”（Ｐｒｏｃ．ＩＣＡＳＳＰ，ｐｐ．９３７−
９４０，１９８５年）と題した論文（文献１）や、Ｋｌ
ｅｉｊｎ他による”Ｉｍｐｒｏｖｅｄ ｓｐｅｅｃｈ
ｑｕａｌｉｔｙ ａｎｄ ｅｆｆｉｃｅｉｎｔｖｅｃｔ
ｏｒ ｑｕａｎｔｉｚａｔｉｏｎ ｉｎ ＳＥＬＰ”
（Ｐｒｏｃ．ＩＣＡＳＳＰ，ｐｐ．１５５−１５８，１
９８８年）と題した論文（文献２）などに記載されてい
るＣＥＬＰ（Ｃｏｄｅ Ｅｘｃｉｔｅｄ Ｌｉｎｅａｒ
Ｐｒｅｄｉｃｔｉｖｅ Ｃｏｄｉｎｇ）が知られてい
る。
ては、例えば、Ｍ．Ｓｃｈｒｏｅｄｅｒ ａｎｄ Ｂ．
Ａｔａｌによる”Ｃｏｄｅ−ｅｘｃｉｔｅｄ ｌｉｎｅ
ａｒｐｒｅｄｉｃｉｔｏｎ：Ｈｉｇｈ ｑｕａｌｉｔｙ
ｓｐｅｅｃｈ ａｔ ｖｅｒｙ ｌｏｗ ｂｉｔ ｒ
ａｔｅｓ”（Ｐｒｏｃ．ＩＣＡＳＳＰ，ｐｐ．９３７−
９４０，１９８５年）と題した論文（文献１）や、Ｋｌ
ｅｉｊｎ他による”Ｉｍｐｒｏｖｅｄ ｓｐｅｅｃｈ
ｑｕａｌｉｔｙ ａｎｄ ｅｆｆｉｃｅｉｎｔｖｅｃｔ
ｏｒ ｑｕａｎｔｉｚａｔｉｏｎ ｉｎ ＳＥＬＰ”
（Ｐｒｏｃ．ＩＣＡＳＳＰ，ｐｐ．１５５−１５８，１
９８８年）と題した論文（文献２）などに記載されてい
るＣＥＬＰ（Ｃｏｄｅ Ｅｘｃｉｔｅｄ Ｌｉｎｅａｒ
Ｐｒｅｄｉｃｔｉｖｅ Ｃｏｄｉｎｇ）が知られてい
る。
【０００３】この従来の技術では、送信側では、フレー
ム毎（例えば２０ｍｓ）に音声信号から線形予測（ＬＰ
Ｃ）分析を用いて、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する。フレームをさらにサブ
フレーム（例えば５ｍｓ）に分割し、サブフレーム毎に
過去の音源信号を基に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およびゲイ
ンパラメータ）を抽出し、適応コードブックにより前記
サブフレームの音源信号をピッチ予測する。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
音信号からな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り、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と、前記ピッチ予測して求めた
音源信号と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すインデクス
およびゲインコードベクトルを示すインデクスと、前記
スペクトルパラメータ，ピッチ周期に対応する遅延パラ
メータおよびゲインパラメータとをマルチプレクサ部に
より組み合わせて伝送する。受信側の説明は省略する。
ム毎（例えば２０ｍｓ）に音声信号から線形予測（ＬＰ
Ｃ）分析を用いて、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する。フレームをさらにサブ
フレーム（例えば５ｍｓ）に分割し、サブフレーム毎に
過去の音源信号を基に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およびゲイ
ンパラメータ）を抽出し、適応コードブックにより前記
サブフレームの音源信号をピッチ予測する。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
音信号からな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り、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と、前記ピッチ予測して求めた
音源信号と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すインデクス
およびゲインコードベクトルを示すインデクスと、前記
スペクトルパラメータ，ピッチ周期に対応する遅延パラ
メータおよびゲインパラメータとをマルチプレクサ部に
より組み合わせて伝送する。受信側の説明は省略する。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】上述した従来の技術で
は、音源コードブックから最適な音源コードベクトルを
選択するのに多大な演算量を要するという問題点があっ
た。これは、文献１や文献２の方法では、音源コードベ
クトルを選択するのに、各コードベクトルに対して一旦
フィルタリングもしくは畳み込み演算を行い、この演算
を音源コードブックに格納されている音源コードベクト
ルの個数だけ繰り返すことに起因している。例えば、音
源コードブックのビット数がＢビットで、次元数がＮの
ときは、フィルタリングあるいは畳み込み演算のときの
フィルタあるいはインパルス応答長をＫとすると、演算
量は１秒当たり、Ｎ×Ｋ×２B ×８０００／Ｎだけ必要
となる。一例として、Ｂ＝１０，Ｎ＝４０，Ｋ＝１０と
すると、１秒当たり８１，９２０，０００回の演算が必
要となり、極めて膨大であるということがわかる。ま
た、この問題点は、入力信号の帯域が電話帯域よりも広
く、標本化周波数が高くなるほど、深刻であった。
は、音源コードブックから最適な音源コードベクトルを
選択するのに多大な演算量を要するという問題点があっ
た。これは、文献１や文献２の方法では、音源コードベ
クトルを選択するのに、各コードベクトルに対して一旦
フィルタリングもしくは畳み込み演算を行い、この演算
を音源コードブックに格納されている音源コードベクト
ルの個数だけ繰り返すことに起因している。例えば、音
源コードブックのビット数がＢビットで、次元数がＮの
ときは、フィルタリングあるいは畳み込み演算のときの
フィルタあるいはインパルス応答長をＫとすると、演算
量は１秒当たり、Ｎ×Ｋ×２B ×８０００／Ｎだけ必要
となる。一例として、Ｂ＝１０，Ｎ＝４０，Ｋ＝１０と
すると、１秒当たり８１，９２０，０００回の演算が必
要となり、極めて膨大であるということがわかる。ま
た、この問題点は、入力信号の帯域が電話帯域よりも広
く、標本化周波数が高くなるほど、深刻であった。
【０００５】音源コードブック探索に必要な演算量を低
減する方法として、従来、種々のものが提案されてい
る。例えば、ＡＣＥＬＰ（Ａｒｇｅｂｒａｉｃ Ｃｏｄ
ｅ Ｅｘｃｉｔｅｄ Ｌｉｎｅａｒ Ｐｒｅｄｉｃｔｉ
ｏｎ）方式が提案されている。これについては、例え
ば、Ｃ．Ｌａｆｌａｍｍｅらによる“１６ｋｂｐｓ ｗ
ｉｄｅｂａｎｄ ｓｐｅｅｃｈ ｃｏｄｉｎｇ ｔｅｃ
ｈｎｉｑｕｅ ｂａｓｅｄｏｎ ａｌｇｅｂｒａｉｃ
ＣＥＬＰ”と題した論文（Ｐｒｏｃ．ＩＣＡＳＳＰ，ｐ
ｐ．１３−１６，１９９１）（文献３）等を参照するこ
とができる。文献３の方法によれば、音源信号を複数個
のパルスで表し、各パルスの位置をあらかじめ定められ
たビット数で表して伝送する。ここで、各パルスの振幅
は＋１．０もしくは−１．０に限定されているため、パ
ルス探索の演算量を大幅に低減化できる。
減する方法として、従来、種々のものが提案されてい
る。例えば、ＡＣＥＬＰ（Ａｒｇｅｂｒａｉｃ Ｃｏｄ
ｅ Ｅｘｃｉｔｅｄ Ｌｉｎｅａｒ Ｐｒｅｄｉｃｔｉ
ｏｎ）方式が提案されている。これについては、例え
ば、Ｃ．Ｌａｆｌａｍｍｅらによる“１６ｋｂｐｓ ｗ
ｉｄｅｂａｎｄ ｓｐｅｅｃｈ ｃｏｄｉｎｇ ｔｅｃ
ｈｎｉｑｕｅ ｂａｓｅｄｏｎ ａｌｇｅｂｒａｉｃ
ＣＥＬＰ”と題した論文（Ｐｒｏｃ．ＩＣＡＳＳＰ，ｐ
ｐ．１３−１６，１９９１）（文献３）等を参照するこ
とができる。文献３の方法によれば、音源信号を複数個
のパルスで表し、各パルスの位置をあらかじめ定められ
たビット数で表して伝送する。ここで、各パルスの振幅
は＋１．０もしくは−１．０に限定されているため、パ
ルス探索の演算量を大幅に低減化できる。
【０００６】さらに、以上述べたいずれの手法も、ピッ
チが１つの音声信号に対しては比較的良好な音質が得ら
れるものの、会議などの用途での複数話者の音声信号
や、楽器が複数種でピッチが複数個含まれる音楽信号に
対しては、低いビットレートでは甚だしく音質が劣化し
ていた。
チが１つの音声信号に対しては比較的良好な音質が得ら
れるものの、会議などの用途での複数話者の音声信号
や、楽器が複数種でピッチが複数個含まれる音楽信号に
対しては、低いビットレートでは甚だしく音質が劣化し
ていた。
【０００７】本発明の目的は、上述の問題を解決し、ビ
ットレートが低い場合にも、広帯域の音声信号のみなら
ず音楽信号に対しても、比較的少ない演算量で音質の劣
化の少ない信号符号化装置を提供することにある。
ットレートが低い場合にも、広帯域の音声信号のみなら
ず音楽信号に対しても、比較的少ない演算量で音質の劣
化の少ない信号符号化装置を提供することにある。
【０００８】
【課題を解決するための手段】第１の発明の信号符号化
装置は、入力信号からスペクトルパラメータを求めて量
子化するスペクトルパラメータ計算部と、前記入力信号
を複数個の帯域に分割する分割部と、前記複数個の帯域
のうちの２つ以上の帯域においてピッチ情報を求めピッ
チ予測信号を求めるピッチ計算部と、前記複数個の帯域
のうちの２つ以上の帯域において前記ピッチ情報を用い
てピッチ予測の判別を行う判別部と、前記ピッチ予測信
号を合成し前記入力信号から減算して音源信号を求め前
記音源信号を量子化する音源量子化部とを有することを
特徴とする。
装置は、入力信号からスペクトルパラメータを求めて量
子化するスペクトルパラメータ計算部と、前記入力信号
を複数個の帯域に分割する分割部と、前記複数個の帯域
のうちの２つ以上の帯域においてピッチ情報を求めピッ
チ予測信号を求めるピッチ計算部と、前記複数個の帯域
のうちの２つ以上の帯域において前記ピッチ情報を用い
てピッチ予測の判別を行う判別部と、前記ピッチ予測信
号を合成し前記入力信号から減算して音源信号を求め前
記音源信号を量子化する音源量子化部とを有することを
特徴とする。
【０００９】第２の発明の信号符号化装置は、第１の発
明の信号符号化装置において、前記入力信号の音源信号
を、振幅が非零の複数個のパルスにより表して量子化す
ることを特徴とする。
明の信号符号化装置において、前記入力信号の音源信号
を、振幅が非零の複数個のパルスにより表して量子化す
ることを特徴とする。
【００１０】第３の発明の信号符号化装置は、入力信号
からスペクトルパラメータを求めて量子化するスペクト
ルパラメータ計算部と、前記入力信号から特徴量を抽出
してモードを判別するモード判別部と、あらかじめ定め
られたモードにおいて前記入力信号を複数個の帯域に分
割する分割部と、前記複数個の帯域のうちの２つ以上の
帯域においてピッチ情報を求めピッチ予測信号を求める
ピッチ計算部と、前記複数個の帯域のうちの２つ以上の
帯域において前記ピッチ情報を用いてピッチ予測の判別
を行う判別部と、あらかじめ定められたモードにおいて
前記ピッチ予測信号を合成し前記入力信号から減算して
音源信号を求め前記音源信号を量子化する音源量子化部
とを有することを特徴とする。
からスペクトルパラメータを求めて量子化するスペクト
ルパラメータ計算部と、前記入力信号から特徴量を抽出
してモードを判別するモード判別部と、あらかじめ定め
られたモードにおいて前記入力信号を複数個の帯域に分
割する分割部と、前記複数個の帯域のうちの２つ以上の
帯域においてピッチ情報を求めピッチ予測信号を求める
ピッチ計算部と、前記複数個の帯域のうちの２つ以上の
帯域において前記ピッチ情報を用いてピッチ予測の判別
を行う判別部と、あらかじめ定められたモードにおいて
前記ピッチ予測信号を合成し前記入力信号から減算して
音源信号を求め前記音源信号を量子化する音源量子化部
とを有することを特徴とする。
【００１１】第４の発明の信号符号化装置は、第３の発
明の信号符号化装置において、前記入力信号の音源信号
を、振幅が非零の複数個のパルスにより表して量子化す
ることを特徴とする。
明の信号符号化装置において、前記入力信号の音源信号
を、振幅が非零の複数個のパルスにより表して量子化す
ることを特徴とする。
【００１２】第５の発明の信号符号化装置は、入力信号
からスペクトルパラメータを求めて量子化するスペクト
ルパラメータ計算部と、前記入力信号を複数個の帯域に
分割する分割部と、前記複数個の帯域のうちの２つ以上
の帯域においてピッチ情報を複数候補求め各候補に対し
てピッチ予測信号を求めるピッチ計算部と、前記ピッチ
情報候補の組合せについて前記ピッチ予測信号を合成し
て前記入力信号と前記ピッチ予測信号との誤差信号を用
いて最良のピッチ情報を選択する選択部と、前記誤差信
号を量子化する音源量子化部とを有することを特徴とす
る。
からスペクトルパラメータを求めて量子化するスペクト
ルパラメータ計算部と、前記入力信号を複数個の帯域に
分割する分割部と、前記複数個の帯域のうちの２つ以上
の帯域においてピッチ情報を複数候補求め各候補に対し
てピッチ予測信号を求めるピッチ計算部と、前記ピッチ
情報候補の組合せについて前記ピッチ予測信号を合成し
て前記入力信号と前記ピッチ予測信号との誤差信号を用
いて最良のピッチ情報を選択する選択部と、前記誤差信
号を量子化する音源量子化部とを有することを特徴とす
る。
【００１３】第６の発明の信号符号化装置は、第５の発
明の信号符号化装置において、前記誤差信号を、振幅が
非零の複数個のパルスを用いて表して量子化することを
特徴とする。
明の信号符号化装置において、前記誤差信号を、振幅が
非零の複数個のパルスを用いて表して量子化することを
特徴とする。
【００１４】第７の発明の信号符号化装置は、入力信号
からスペクトルパラメータを求めて量子化するスペクト
ルパラメータ計算部と、前記入力信号から特徴量を抽出
してモードを判別するモード判別部と、あらかじめ定め
られたモードにおいて前記入力信号を複数個の帯域に分
割する分割部と、前記複数個の帯域のうちの２つ以上の
帯域においてピッチ情報を複数候補求め各候補に対して
ピッチ予測信号を求めるピッチ計算部と、あらかじめ定
められたモードにおいて前記ピッチ情報候補の組合せに
ついて前記ピッチ予測信号を合成して前記入力信号と前
記ピッチ予測信号との誤差信号を用いて最良のピッチ情
報を選択する選択部と、前記誤差信号を量子化する音源
量子化部とを有することを特徴とする。
からスペクトルパラメータを求めて量子化するスペクト
ルパラメータ計算部と、前記入力信号から特徴量を抽出
してモードを判別するモード判別部と、あらかじめ定め
られたモードにおいて前記入力信号を複数個の帯域に分
割する分割部と、前記複数個の帯域のうちの２つ以上の
帯域においてピッチ情報を複数候補求め各候補に対して
ピッチ予測信号を求めるピッチ計算部と、あらかじめ定
められたモードにおいて前記ピッチ情報候補の組合せに
ついて前記ピッチ予測信号を合成して前記入力信号と前
記ピッチ予測信号との誤差信号を用いて最良のピッチ情
報を選択する選択部と、前記誤差信号を量子化する音源
量子化部とを有することを特徴とする。
【００１５】第８の発明の信号符号化装置は、第７の発
明の信号符号化装置において、前記誤差信号を、振幅が
非零の複数個のパルスを用いて表して量子化することを
特徴とする。
明の信号符号化装置において、前記誤差信号を、振幅が
非零の複数個のパルスを用いて表して量子化することを
特徴とする。
【００１６】
【発明の実施の形態】次に、本発明について図面を参照
して詳細に説明する。
して詳細に説明する。
【００１７】図１は、本発明の第１の実施の形態に係る
信号符号化装置の構成を示す回路ブロック図である。本
実施の形態に係る信号符号化装置は、フレーム分割回路
１１０と、サブフレーム分割回路１２０と、スペクトル
パラメータ計算回路２００と、スペクトルパラメータ量
子化回路２１０と、コードブック２１５と、聴感重み付
け回路２３０と、減算回路２３５および２３６と、応答
信号計算回路２４０と、ピッチ情報を計算する適応コー
ドブック回路３００1 〜３００U と、インパルス応答計
算回路３１０と、音源量子化回路３５０と、音源コード
ブック３５５と、重み付け信号計算回路３６０と、ゲイ
ン量子化回路３６５と、ゲインコードブック３６６と、
マルチプレクサ４００と、分割回路４１０，４１５およ
び４４０と、ピッチ予測の判別を行う判別回路４２０1
〜４２０U と、合成回路４３０とから構成されている。
信号符号化装置の構成を示す回路ブロック図である。本
実施の形態に係る信号符号化装置は、フレーム分割回路
１１０と、サブフレーム分割回路１２０と、スペクトル
パラメータ計算回路２００と、スペクトルパラメータ量
子化回路２１０と、コードブック２１５と、聴感重み付
け回路２３０と、減算回路２３５および２３６と、応答
信号計算回路２４０と、ピッチ情報を計算する適応コー
ドブック回路３００1 〜３００U と、インパルス応答計
算回路３１０と、音源量子化回路３５０と、音源コード
ブック３５５と、重み付け信号計算回路３６０と、ゲイ
ン量子化回路３６５と、ゲインコードブック３６６と、
マルチプレクサ４００と、分割回路４１０，４１５およ
び４４０と、ピッチ予測の判別を行う判別回路４２０1
〜４２０U と、合成回路４３０とから構成されている。
【００１８】次に、このように構成された第１の実施の
形態に係る信号符号化装置の動作について説明する。
形態に係る信号符号化装置の動作について説明する。
【００１９】フレーム分割回路１１０は、入力端子１０
０から音声信号を入力し、音声信号をフレーム（例えば
１０ｍｓ）毎に分割する。
０から音声信号を入力し、音声信号をフレーム（例えば
１０ｍｓ）毎に分割する。
【００２０】サブフレーム分割回路１２０は、フレーム
の音声信号をフレームよりも短いサブフレーム（例えば
５ｍｓ）に分割する。
の音声信号をフレームよりも短いサブフレーム（例えば
５ｍｓ）に分割する。
【００２１】スペクトルパラメータ計算回路２００は、
２つ以上のサブフレームの音声信号に対して、サブフレ
ーム長よりも長い窓（例えば２４ｍｓ）をかけて音声を
切り出してスペクトルパラメータをあらかじめ定められ
た次数（例えばＰ＝１０次）計算する。ここで、スペク
トルパラメータの計算には、周知のＬＰＣ分析，Ｂｕｒ
ｇ分析等を用いることができる。ここでは、Ｂｕｒｇ分
析を用いることとする。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”と題した
単行本（コロナ社，１９８８年刊）の第８２〜８７頁
（文献４）等に記載されているので、詳しい説明は省略
する。
２つ以上のサブフレームの音声信号に対して、サブフレ
ーム長よりも長い窓（例えば２４ｍｓ）をかけて音声を
切り出してスペクトルパラメータをあらかじめ定められ
た次数（例えばＰ＝１０次）計算する。ここで、スペク
トルパラメータの計算には、周知のＬＰＣ分析，Ｂｕｒ
ｇ分析等を用いることができる。ここでは、Ｂｕｒｇ分
析を用いることとする。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”と題した
単行本（コロナ社，１９８８年刊）の第８２〜８７頁
（文献４）等に記載されているので、詳しい説明は省略
する。
【００２２】さらに、スペクトルパラメータ計算回路２
００は、Ｂｕｒｇ法により計算された線形予測係数αi
（ｉ＝１，…，１０）を量子化や補間に適したＬＳＰパ
ラメータに変換する。ここで、線形予測係数からＬＳＰ
パラメータへの変換は、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
した論文（電子通信学会論文誌，Ｊ６４−Ａ，ｐｐ．５
９９−６０６，１９８１年）（文献５）を参照すること
ができる。例えば、スペクトルパラメータ計算回路２０
０は、第２サブフレームでＢｕｒｇ法により求めた線形
予測係数をＬＳＰパラメータに変換し、第１サブフレー
ムのＬＳＰパラメータを直線補間により求めて、第１サ
ブフレームのＬＳＰパラメータを逆変換して線形予測係
数に戻し、第１および２サブフレームの線形予測係数α
il（ｉ＝１，…，１０，ｌ＝１，…，２）を聴感重み付
け回路２３０に出力する。また、スペクトルパラメータ
計算回路２００は、第２サブフレームのＬＳＰパラメー
タをスペクトルパラメータ量子化回路２１０に出力す
る。
００は、Ｂｕｒｇ法により計算された線形予測係数αi
（ｉ＝１，…，１０）を量子化や補間に適したＬＳＰパ
ラメータに変換する。ここで、線形予測係数からＬＳＰ
パラメータへの変換は、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
した論文（電子通信学会論文誌，Ｊ６４−Ａ，ｐｐ．５
９９−６０６，１９８１年）（文献５）を参照すること
ができる。例えば、スペクトルパラメータ計算回路２０
０は、第２サブフレームでＢｕｒｇ法により求めた線形
予測係数をＬＳＰパラメータに変換し、第１サブフレー
ムのＬＳＰパラメータを直線補間により求めて、第１サ
ブフレームのＬＳＰパラメータを逆変換して線形予測係
数に戻し、第１および２サブフレームの線形予測係数α
il（ｉ＝１，…，１０，ｌ＝１，…，２）を聴感重み付
け回路２３０に出力する。また、スペクトルパラメータ
計算回路２００は、第２サブフレームのＬＳＰパラメー
タをスペクトルパラメータ量子化回路２１０に出力す
る。
【００２３】スペクトルパラメータ量子化回路２１０
は、あらかじめ定められたサブフレームのＬＳＰパラメ
ータを効率的に量子化する。量子化法として、ベクトル
量子化を用いるものとし、第２サブフレームのＬＳＰパ
ラメータ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。具体的な方法については、例えば、特開平４−１
７１５００号公報（文献６），特開平４−３６３０００
号公報（文献７），特開平５−６１９９号公報（文献
８），Ｔ．Ｎｏｍｕｒａ他による”ＬＳＰ Ｃｏｄｉｎ
ｇ Ｕｓｉｎｇ ＶＱ−ＳＶＱ Ｗｉｔｈ Ｉｎｔｅｒ
ｐｏｌａｔｉｏｎ ｉｎ ４．０７５ｋｂｐｓＭ−ＬＣ
ＥＬＰ Ｓｐｅｅｃｈ Ｃｏｄｅｒ”と題した論文（Ｐ
ｒｏｃ．Ｍｏｂｉｌｅ Ｍｕｌｔｉｍｅｄｉａ Ｃｏｍ
ｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ，ｐｐ．Ｂ．２．５，１９９
３）（文献９）等を参照できる。
は、あらかじめ定められたサブフレームのＬＳＰパラメ
ータを効率的に量子化する。量子化法として、ベクトル
量子化を用いるものとし、第２サブフレームのＬＳＰパ
ラメータ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。具体的な方法については、例えば、特開平４−１
７１５００号公報（文献６），特開平４−３６３０００
号公報（文献７），特開平５−６１９９号公報（文献
８），Ｔ．Ｎｏｍｕｒａ他による”ＬＳＰ Ｃｏｄｉｎ
ｇ Ｕｓｉｎｇ ＶＱ−ＳＶＱ Ｗｉｔｈ Ｉｎｔｅｒ
ｐｏｌａｔｉｏｎ ｉｎ ４．０７５ｋｂｐｓＭ−ＬＣ
ＥＬＰ Ｓｐｅｅｃｈ Ｃｏｄｅｒ”と題した論文（Ｐ
ｒｏｃ．Ｍｏｂｉｌｅ Ｍｕｌｔｉｍｅｄｉａ Ｃｏｍ
ｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ，ｐｐ．Ｂ．２．５，１９９
３）（文献９）等を参照できる。
【００２４】スペクトルパラメータ量子化回路２１０
は、コードブック２１５を用いて、数１の歪みＤj を最
小化するコードベクトルを選択して出力する。
は、コードブック２１５を用いて、数１の歪みＤj を最
小化するコードベクトルを選択して出力する。
【００２５】
【数１】
【００２６】数１で、ＬＳＰ（ｉ），ＱＬＳＰ（ｉ）j
およびＷ（ｉ）は、それぞれ、量子化前のｉ次目のＬＳ
Ｐ，ｊ番目のコードベクトルおよび重み係数である。
およびＷ（ｉ）は、それぞれ、量子化前のｉ次目のＬＳ
Ｐ，ｊ番目のコードベクトルおよび重み係数である。
【００２７】また、スペクトルパラメータ量子化回路２
１０は、第２サブフレームで量子化したＬＳＰパラメー
タをもとに、第１サブフレームのＬＳＰパラメータを復
元する。ここでは、現フレームの第２サブフレームの量
子化ＬＳＰパラメータと１つ過去のフレームの第２サブ
フレームの量子化ＬＳＰパラメータとを直線補間して、
第１サブフレームのＬＳＰパラメータを復元する。ここ
で、スペクトルパラメータ量子化回路２１０は、量子化
前のＬＳＰパラメータと量子化後のＬＳＰパラメータと
の誤差電力を最小化するコードベクトルを１種類選択し
た後に、直線補間により第１サブフレームのＬＳＰパラ
メータを復元できる。
１０は、第２サブフレームで量子化したＬＳＰパラメー
タをもとに、第１サブフレームのＬＳＰパラメータを復
元する。ここでは、現フレームの第２サブフレームの量
子化ＬＳＰパラメータと１つ過去のフレームの第２サブ
フレームの量子化ＬＳＰパラメータとを直線補間して、
第１サブフレームのＬＳＰパラメータを復元する。ここ
で、スペクトルパラメータ量子化回路２１０は、量子化
前のＬＳＰパラメータと量子化後のＬＳＰパラメータと
の誤差電力を最小化するコードベクトルを１種類選択し
た後に、直線補間により第１サブフレームのＬＳＰパラ
メータを復元できる。
【００２８】スペクトルパラメータ量子化回路２１０
は、以上により復元した第１サブフレームのＬＳＰパラ
メータと第２サブフレームの量子化ＬＳＰパラメータと
を、サブフレーム毎に線形予測係数αi （ｉ＝１，…，
１０）に変換し、インパルス応答計算回路３１０に出力
する。また、スペクトルパラメータ量子化回路２１０
は、第２サブフレームの量子化ＬＳＰパラメータのコー
ドベクトルを表すインデクスをマルチプレクサ４００に
出力する。
は、以上により復元した第１サブフレームのＬＳＰパラ
メータと第２サブフレームの量子化ＬＳＰパラメータと
を、サブフレーム毎に線形予測係数αi （ｉ＝１，…，
１０）に変換し、インパルス応答計算回路３１０に出力
する。また、スペクトルパラメータ量子化回路２１０
は、第２サブフレームの量子化ＬＳＰパラメータのコー
ドベクトルを表すインデクスをマルチプレクサ４００に
出力する。
【００２９】聴感重み付け回路２３０は、スペクトルパ
ラメータ計算回路２００から各サブフレーム毎に量子化
前の線形予測係数αi （ｉ＝１，…，１０）を入力し、
前記文献１にもとづきサブフレームの音声信号に対して
聴感重み付けを行い、聴感重み付け信号ｘw （ｎ）を出
力する。
ラメータ計算回路２００から各サブフレーム毎に量子化
前の線形予測係数αi （ｉ＝１，…，１０）を入力し、
前記文献１にもとづきサブフレームの音声信号に対して
聴感重み付けを行い、聴感重み付け信号ｘw （ｎ）を出
力する。
【００３０】応答信号計算回路２４０は、スペクトルパ
ラメータ計算回路２００から各サブフレーム毎に線形予
測係数αi を入力し、スペクトルパラメータ量子化回路
２１０から量子化および補間して復元した線形予測係数
αi をサブフレーム毎に入力し、保存されているフィル
タメモリの値を用いて入力信号ｄ（ｎ）を０とした応答
信号ｘz （ｎ）を１サブフレーム分計算し、減算器２３
５に出力する。ここで、応答信号ｘz （ｎ）は、数２で
表される。
ラメータ計算回路２００から各サブフレーム毎に線形予
測係数αi を入力し、スペクトルパラメータ量子化回路
２１０から量子化および補間して復元した線形予測係数
αi をサブフレーム毎に入力し、保存されているフィル
タメモリの値を用いて入力信号ｄ（ｎ）を０とした応答
信号ｘz （ｎ）を１サブフレーム分計算し、減算器２３
５に出力する。ここで、応答信号ｘz （ｎ）は、数２で
表される。
【００３１】
【数２】
【００３２】ただし、ｎ−ｉ≦０のときは、数３および
数４である。
数４である。
【００３３】
【数３】
【００３４】
【数４】
【００３５】数２，数３および数４で、Ｎはサブフレー
ム長を示す。γは聴感重み付け量を制御する重み係数で
あり、下記の数６におけるのと同一の値である。ｓ
w （ｎ）およびｐ（ｎ）は、重み付け信号計算回路３６
０から出力される応答信号および後述の数６における右
辺第１項のフィルタの分母の項の出力信号をそれぞれ示
す。
ム長を示す。γは聴感重み付け量を制御する重み係数で
あり、下記の数６におけるのと同一の値である。ｓ
w （ｎ）およびｐ（ｎ）は、重み付け信号計算回路３６
０から出力される応答信号および後述の数６における右
辺第１項のフィルタの分母の項の出力信号をそれぞれ示
す。
【００３６】減算器２３５は、数５により、聴感重み付
け信号ｘw （ｎ）から応答信号ｘz（ｎ）を１サブフレ
ーム分減算し、減算結果ｘ’w （ｎ）を分割回路４１０
および減算器８２０に出力する。
け信号ｘw （ｎ）から応答信号ｘz（ｎ）を１サブフレ
ーム分減算し、減算結果ｘ’w （ｎ）を分割回路４１０
および減算器８２０に出力する。
【００３７】
【数５】
【００３８】インパルス応答計算回路３１０は、ｚ変換
が数６で表される聴感重み付けフィルタのインパルス応
答ｈW （ｎ）をあらかじめ定められた点数Ｌだけ計算
し、分割回路４１５および音源量子化回路３５０に出力
する。
が数６で表される聴感重み付けフィルタのインパルス応
答ｈW （ｎ）をあらかじめ定められた点数Ｌだけ計算
し、分割回路４１５および音源量子化回路３５０に出力
する。
【００３９】
【数６】
【００４０】分割回路４１０は、減算器２３５の減算結
果ｘ’w （ｎ）をあらかじめ定められた個数Ｕのサブ帯
域に分割し、残差信号ｘ’w1（ｎ）〜ｘ’wU（ｎ）とし
て適応コードブック回路３００1 〜３００U および判別
回路４２０1 〜４２０U にそれぞれ出力する。なお、帯
域分割には、ＱＭＦ（Ｑｕａｄｒａｔｕｒｅ Ｍｉｒｒ
ｏｒ Ｆｉｌｔｅｒ：直交鏡像型フィルタ）を使用する
ことができる。ＱＭＦの使用により、比較的少ないフィ
ルタ次数により分割が可能となる。ＱＭＦの構成法につ
いては、Ｐ．Ｖａｉｄｙａｎａｔｈａｎによる”Ｍｕｌ
ｔｉｒａｔｅｄｉｇｉｔａｌ ｆｉｌｔｅｒｓ，ｆｉｌ
ｔｅｒ ｂａｎｋｓ，ｐｏｌｙｐｈａｓｅ ｎｅｔｗｏ
ｒｋｓ，ａｎｄ ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ：Ａ ｔｕ
ｔｏｒｉａｌ”と題した論文（Ｐｒｏｃ．ＩＥＥＥ，ｖ
ｏｌ．７８，ｐｐ．５６−９３，１９９０）（文献１
０）を参照できる。
果ｘ’w （ｎ）をあらかじめ定められた個数Ｕのサブ帯
域に分割し、残差信号ｘ’w1（ｎ）〜ｘ’wU（ｎ）とし
て適応コードブック回路３００1 〜３００U および判別
回路４２０1 〜４２０U にそれぞれ出力する。なお、帯
域分割には、ＱＭＦ（Ｑｕａｄｒａｔｕｒｅ Ｍｉｒｒ
ｏｒ Ｆｉｌｔｅｒ：直交鏡像型フィルタ）を使用する
ことができる。ＱＭＦの使用により、比較的少ないフィ
ルタ次数により分割が可能となる。ＱＭＦの構成法につ
いては、Ｐ．Ｖａｉｄｙａｎａｔｈａｎによる”Ｍｕｌ
ｔｉｒａｔｅｄｉｇｉｔａｌ ｆｉｌｔｅｒｓ，ｆｉｌ
ｔｅｒ ｂａｎｋｓ，ｐｏｌｙｐｈａｓｅ ｎｅｔｗｏ
ｒｋｓ，ａｎｄ ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ：Ａ ｔｕ
ｔｏｒｉａｌ”と題した論文（Ｐｒｏｃ．ＩＥＥＥ，ｖ
ｏｌ．７８，ｐｐ．５６−９３，１９９０）（文献１
０）を参照できる。
【００４１】分割回路４１５は、インパルス応答ｈ
W （ｎ）をあらかじめ定められた個数Ｕのサブ帯域に分
割して、各サブ帯域のインパルス応答ｈw1（ｎ）〜ｈwU
（ｎ）を、サブ帯域の適応コードブック回路３００1 〜
３００U の対応するサブ帯域に出力する。
W （ｎ）をあらかじめ定められた個数Ｕのサブ帯域に分
割して、各サブ帯域のインパルス応答ｈw1（ｎ）〜ｈwU
（ｎ）を、サブ帯域の適応コードブック回路３００1 〜
３００U の対応するサブ帯域に出力する。
【００４２】適応コードブック回路３００1 〜３００U
および判別回路４２０1 〜４２０Uは、各サブ帯域に対
して同一の動作を行うので、一例として、適応コードブ
ック回路３００1 および判別回路４２０1 の動作を説明
する。
および判別回路４２０1 〜４２０Uは、各サブ帯域に対
して同一の動作を行うので、一例として、適応コードブ
ック回路３００1 および判別回路４２０1 の動作を説明
する。
【００４３】適応コードブック回路３００1 は、分割回
路４４０からサブ帯域１に対応する過去の音源信号ｖ1
（ｎ）を、分割回路４１０からサブ帯域１に対応する残
差信号ｘ’w1（ｎ）を、分割回路４１５からサブ帯域１
に対応するインパルス応答ｈw1（ｎ）をそれぞれ入力す
る。
路４４０からサブ帯域１に対応する過去の音源信号ｖ1
（ｎ）を、分割回路４１０からサブ帯域１に対応する残
差信号ｘ’w1（ｎ）を、分割回路４１５からサブ帯域１
に対応するインパルス応答ｈw1（ｎ）をそれぞれ入力す
る。
【００４４】次に、適応コードブック回路３００1 は、
ピッチ周期に対応する遅延パラメータＴ1 とピッチゲイ
ンβ1 とを数７の歪みＤT1を最小化するように求め、判
別回路４２０1 に出力する。
ピッチ周期に対応する遅延パラメータＴ1 とピッチゲイ
ンβ1 とを数７の歪みＤT1を最小化するように求め、判
別回路４２０1 に出力する。
【００４５】
【数７】
【００４６】数７で、ｙw1（ｎ−Ｔ1 ）は数８であり、
記号＊は畳み込み演算を表す。
記号＊は畳み込み演算を表す。
【００４７】
【数８】
【００４８】続いて、適応コードブック回路３００
1 は、ピッチゲインβ1 を、数９に従い求める。
1 は、ピッチゲインβ1 を、数９に従い求める。
【００４９】
【数９】
【００５０】数９で、女性音や子供の声に対して、遅延
パラメータＴ1 の抽出精度を向上させるために、遅延パ
ラメータＴ1 を整数サンプルではなく、小数サンプル値
で求めてもよい。具体的な方法は、例えば、Ｐ．Ｋｒｏ
ｏｎらによる、“Ｐｉｔｃｈｐｒｅｄｉｃｔｏｒｓ ｗ
ｉｔｈ ｈｉｇｈ ｔｅｍｐｏｒａｌ ｒｅｓｏｌｕｔ
ｉｏｎ”と題した論文（Ｐｒｏｃ．ＩＣＡＳＳＰ，ｐ
ｐ．６６１−６６４，１９９０年）（文献１１）等を参
照することができる。
パラメータＴ1 の抽出精度を向上させるために、遅延パ
ラメータＴ1 を整数サンプルではなく、小数サンプル値
で求めてもよい。具体的な方法は、例えば、Ｐ．Ｋｒｏ
ｏｎらによる、“Ｐｉｔｃｈｐｒｅｄｉｃｔｏｒｓ ｗ
ｉｔｈ ｈｉｇｈ ｔｅｍｐｏｒａｌ ｒｅｓｏｌｕｔ
ｉｏｎ”と題した論文（Ｐｒｏｃ．ＩＣＡＳＳＰ，ｐ
ｐ．６６１−６６４，１９９０年）（文献１１）等を参
照することができる。
【００５１】さらに、適応コードブック回路３００
1 は、ピッチゲインβ1 をあらかじめ定められた量子化
ビット数で量子化した後に、数１０および数１１に従い
ピッチ予測を行い、ピッチ予測値ｑw1（ｎ）とピッチ予
測音源信号ｇ1 （ｎ）とを判別回路４２０1 に出力す
る。
1 は、ピッチゲインβ1 をあらかじめ定められた量子化
ビット数で量子化した後に、数１０および数１１に従い
ピッチ予測を行い、ピッチ予測値ｑw1（ｎ）とピッチ予
測音源信号ｇ1 （ｎ）とを判別回路４２０1 に出力す
る。
【００５２】
【数１０】
【００５３】
【数１１】
【００５４】数１０および数１１で、β’1 は量子化さ
れたゲインである。
れたゲインである。
【００５５】判別回路４２０1 は、ピッチ予測ゲインＧ
1 を求め、これをあらかじめ定められたしきい値と比較
し、ピッチ予測を行うか否かの判別を行う。ピッチ予測
ゲインＧ1 は、数１２で求める。
1 を求め、これをあらかじめ定められたしきい値と比較
し、ピッチ予測を行うか否かの判別を行う。ピッチ予測
ゲインＧ1 は、数１２で求める。
【００５６】
【数１２】
【００５７】ピッチ予測ゲインＧ1 があらかじめ定めら
れたしきい値よりも大きい場合は、判別回路４２０
1 は、ピッチ予測ありとして、ピッチ予測値ｑw1（ｎ）
とピッチ予測音源信号ｇ1 （ｎ）とを合成回路４３０に
出力する。
れたしきい値よりも大きい場合は、判別回路４２０
1 は、ピッチ予測ありとして、ピッチ予測値ｑw1（ｎ）
とピッチ予測音源信号ｇ1 （ｎ）とを合成回路４３０に
出力する。
【００５８】ピッチ予測ゲインＧ1 がしきい値よりも小
さい場合は、判別回路４２０1 は、ピッチ予測なしと
し、振幅全て零の信号を合成回路４３０に出力する。
さい場合は、判別回路４２０1 は、ピッチ予測なしと
し、振幅全て零の信号を合成回路４３０に出力する。
【００５９】判別回路４２０1 は、ピッチ予測ありのと
きは、遅延パラメータＴ1 を表すインデクスと、量子化
されたゲインβ’1 を表すインデクスとをマルチプレク
サ４００に出力する。
きは、遅延パラメータＴ1 を表すインデクスと、量子化
されたゲインβ’1 を表すインデクスとをマルチプレク
サ４００に出力する。
【００６０】合成回路４３０は、判別回路４２０1 から
ピッチ予測値ｑw1（ｎ）とピッチ予測音源信号ｇ
1 （ｎ）とを受け取り、全帯域合成を行い、全帯域合成
信号ｑw （ｎ）を減算器２３６に出力する。また、合成
回路４３０は、全帯域合成音源信号ｇ（ｎ）を重み付け
信号計算回路３６０に出力する。
ピッチ予測値ｑw1（ｎ）とピッチ予測音源信号ｇ
1 （ｎ）とを受け取り、全帯域合成を行い、全帯域合成
信号ｑw （ｎ）を減算器２３６に出力する。また、合成
回路４３０は、全帯域合成音源信号ｇ（ｎ）を重み付け
信号計算回路３６０に出力する。
【００６１】減算器２３６は、数１３に示すように減算
回路２３５の減算結果ｘ’w （ｎ）から全帯域合成信号
ｇw （ｎ）を減算して、減算結果である音源信号ｚ
w （ｎ）を音源量子化回路３５０に出力する。
回路２３５の減算結果ｘ’w （ｎ）から全帯域合成信号
ｇw （ｎ）を減算して、減算結果である音源信号ｚ
w （ｎ）を音源量子化回路３５０に出力する。
【００６２】
【数１３】
【００６３】音源量子化回路３５０は、音源信号ｚ
w （ｎ）を音源コードブック３５５を用いてベクトル量
子化する。詳しくは、音源量子化回路３５０は、減算器
２３６の出力である音源信号ｚw （ｎ）とインパルス応
答計算回路３１０の出力であるインパルス応答ｈ
W （ｎ）とを用いて、数１４の歪みＤj を最小化するよ
うに、音源コードブック３５５から音源コードベクトル
ｃj （ｎ）を探索する。
w （ｎ）を音源コードブック３５５を用いてベクトル量
子化する。詳しくは、音源量子化回路３５０は、減算器
２３６の出力である音源信号ｚw （ｎ）とインパルス応
答計算回路３１０の出力であるインパルス応答ｈ
W （ｎ）とを用いて、数１４の歪みＤj を最小化するよ
うに、音源コードブック３５５から音源コードベクトル
ｃj （ｎ）を探索する。
【００６４】
【数１４】
【００６５】数１４で、ψ（ｎ）およびｓwj（ｎ）は、
数１５および数１６である。
数１５および数１６である。
【００６６】
【数１５】
【００６７】
【数１６】
【００６８】数１６で、記号＊は畳み込み演算を示す。
【００６９】音源量子化回路３５０は、選択された音源
コードベクトルのインデクスをマルチプレクサ４００に
出力する。
コードベクトルのインデクスをマルチプレクサ４００に
出力する。
【００７０】ゲイン量子化回路３６５は、ゲインコード
ブック３６６からゲインコードベクトルを読み出し、選
択された音源コードベクトルに対して、数１７の歪みＤ
t を最小化するゲインコードベクトルを選択する。ここ
では、音源コードベクトルのゲインをベクトル量子化す
る例について示す。
ブック３６６からゲインコードベクトルを読み出し、選
択された音源コードベクトルに対して、数１７の歪みＤ
t を最小化するゲインコードベクトルを選択する。ここ
では、音源コードベクトルのゲインをベクトル量子化す
る例について示す。
【００７１】
【数１７】
【００７２】数１７で、Ｇ’t は、ゲインコードブック
３６６に格納された２次元ゲインコードベクトルにおけ
るｔ番目のコードベクトルの要素である。
３６６に格納された２次元ゲインコードベクトルにおけ
るｔ番目のコードベクトルの要素である。
【００７３】ゲイン量子化回路３６５は、選択されたゲ
インコードベクトルを表すインデクスをマルチプレクサ
４００に出力する。
インコードベクトルを表すインデクスをマルチプレクサ
４００に出力する。
【００７４】重み付け信号計算回路３６０は、ピッチ周
期を表すインデクス，量子化されたゲインを表すインデ
クス，音源コードブック３５５のインデクス，ゲインコ
ードベクトルを表すインデクスをそれぞれ入力し、これ
らの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、まず数１８にもとづき駆動音源信号ｖ（ｎ）を
求める。
期を表すインデクス，量子化されたゲインを表すインデ
クス，音源コードブック３５５のインデクス，ゲインコ
ードベクトルを表すインデクスをそれぞれ入力し、これ
らの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、まず数１８にもとづき駆動音源信号ｖ（ｎ）を
求める。
【００７５】
【数１８】
【００７６】重み付け信号計算回路３６０は、駆動音源
信号ｖ（ｎ）を分割回路４４０に出力する。
信号ｖ（ｎ）を分割回路４４０に出力する。
【００７７】次に、重み付け信号計算回路３６０は、ス
ペクトルパラメータ計算回路２００の出力パラメータ
（ＬＳＰパラメータ）およびスペクトルパラメータ量子
化回路２１０の出力パラメータ（線形予測係数αi ）を
用いて、数１９により応答信号ｓw （ｎ）をサブフレー
ム毎に計算し、応答信号計算回路２４０に出力する。
ペクトルパラメータ計算回路２００の出力パラメータ
（ＬＳＰパラメータ）およびスペクトルパラメータ量子
化回路２１０の出力パラメータ（線形予測係数αi ）を
用いて、数１９により応答信号ｓw （ｎ）をサブフレー
ム毎に計算し、応答信号計算回路２４０に出力する。
【００７８】
【数１９】
【００７９】分割回路４４０は、重み付け信号計算回路
３６０から出力された駆動音源信号ｖ（ｎ）に対して、
各サブ帯域への帯域分割を行い、各サブ帯域に対応する
過去の音源信号ｖ1 （ｎ）〜ｖU （ｎ）を適応コードブ
ック回路３００1 〜３００Uに出力する。
３６０から出力された駆動音源信号ｖ（ｎ）に対して、
各サブ帯域への帯域分割を行い、各サブ帯域に対応する
過去の音源信号ｖ1 （ｎ）〜ｖU （ｎ）を適応コードブ
ック回路３００1 〜３００Uに出力する。
【００８０】以上により、第１の実施の形態に係る信号
符号化装置の説明を終える。
符号化装置の説明を終える。
【００８１】図２は、本発明の第２の実施の形態に係る
信号符号化装置の構成を示す回路ブロック図である。第
２の実施の形態に係る信号符号化装置が、図１に示した
第１の実施の形態に係る信号符号化装置と異なるのは、
音源量子化回路５００，振幅コードブック５４０，ゲイ
ン量子化回路５５０，ゲインコードブック５６０，およ
び重み付け信号計算回路５７０である。したがって、そ
の他の回路等については、対応する回路等に同一符号を
付して詳しい説明を省略する。
信号符号化装置の構成を示す回路ブロック図である。第
２の実施の形態に係る信号符号化装置が、図１に示した
第１の実施の形態に係る信号符号化装置と異なるのは、
音源量子化回路５００，振幅コードブック５４０，ゲイ
ン量子化回路５５０，ゲインコードブック５６０，およ
び重み付け信号計算回路５７０である。したがって、そ
の他の回路等については、対応する回路等に同一符号を
付して詳しい説明を省略する。
【００８２】図３を参照すると、音源量子化回路５００
は、相関係数計算回路５１０と、位置計算回路５２０
と、振幅量子化回路５３０とから構成されている。
は、相関係数計算回路５１０と、位置計算回路５２０
と、振幅量子化回路５３０とから構成されている。
【００８３】次に、このように構成された第２の実施の
形態に係る信号符号化装置の動作について、第１の実施
の形態に係る信号符号化装置と異なる点を中心に簡単に
説明する。
形態に係る信号符号化装置の動作について、第１の実施
の形態に係る信号符号化装置と異なる点を中心に簡単に
説明する。
【００８４】音源量子化回路５００は、Ｍ個の振幅が非
零のパルス列の位置および振幅を計算する。
零のパルス列の位置および振幅を計算する。
【００８５】詳しくは、音源量子化回路５００では、図
３に示すように、相関係数計算回路５１０が、端子５０
１および５０２から減算器２３６の減算結果ｚw （ｎ）
およびインパルス応答計算回路３１０のインパルス応答
ｈw （ｎ）をそれぞれ入力し、数２０および数２１に従
い、２種の相関係数ψ（ｎ）およびφ（ｐ，ｑ）を計算
し、位置計算回路５２０および振幅量子化回路５３０に
出力する。
３に示すように、相関係数計算回路５１０が、端子５０
１および５０２から減算器２３６の減算結果ｚw （ｎ）
およびインパルス応答計算回路３１０のインパルス応答
ｈw （ｎ）をそれぞれ入力し、数２０および数２１に従
い、２種の相関係数ψ（ｎ）およびφ（ｐ，ｑ）を計算
し、位置計算回路５２０および振幅量子化回路５３０に
出力する。
【００８６】
【数２０】
【００８７】
【数２１】
【００８８】位置計算回路５２０は、あらかじめ定めら
れた個数Ｍの非零の振幅のパルスの位置を計算する。こ
れには、文献３と同様に、各パルス毎に、あらかじめ定
められた位置の候補について、数２２で表される評価値
Ｄを最大化するパルスの位置を求める。
れた個数Ｍの非零の振幅のパルスの位置を計算する。こ
れには、文献３と同様に、各パルス毎に、あらかじめ定
められた位置の候補について、数２２で表される評価値
Ｄを最大化するパルスの位置を求める。
【００８９】例えば、位置の候補の例は、サブフレーム
長をＮ＝４０、パルスの個数をＭ＝５とすると、表１の
ように表せる。
長をＮ＝４０、パルスの個数をＭ＝５とすると、表１の
ように表せる。
【００９０】
【表１】
【００９１】位置計算回路５２０は、各パルスについて
位置の候補を調べ、数２２を最大化する位置を選択す
る。
位置の候補を調べ、数２２を最大化する位置を選択す
る。
【００９２】
【数２２】
【００９３】数２２で、ＣK およびＥK は、数２３およ
び数２４である。
び数２４である。
【００９４】
【数２３】
【００９５】
【数２４】
【００９６】数２３および数２４で、ｍk はｋ番目のパ
ルスの位置を示し、ｓｇｎ（ｋ）はｋ番目のパルスの極
性を示す。
ルスの位置を示し、ｓｇｎ（ｋ）はｋ番目のパルスの極
性を示す。
【００９７】位置計算回路５２０は、Ｍ個のパルスの位
置を振幅量子化回路５３０に出力する。
置を振幅量子化回路５３０に出力する。
【００９８】振幅量子化回路５３０は、パルスの振幅を
振幅コードブック５４０を用いて量子化する。詳しく
は、振幅量子化回路５３０は、数２５で表される評価値
を最大化する振幅コードベクトルを選択する。
振幅コードブック５４０を用いて量子化する。詳しく
は、振幅量子化回路５３０は、数２５で表される評価値
を最大化する振幅コードベクトルを選択する。
【００９９】
【数２５】
【０１００】数２５で、Ｃj およびＥj は、数２６およ
び数２７である。
び数２７である。
【０１０１】
【数２６】
【０１０２】
【数２７】
【０１０３】数２６および数２７で、ｇ’kjはｊ番目の
振幅コードベクトルにおけるｋ番目のパルスの振幅を示
す。
振幅コードベクトルにおけるｋ番目のパルスの振幅を示
す。
【０１０４】なお、パルスの振幅を量子化するための振
幅コードブック５４０を、音声信号を用いてあらかじめ
学習して格納しておくこともできる。コードブックの学
習法は、例えば、Ｌｉｎｄｅらによる“Ａｎ ａｌｇｏ
ｒｉｔｈｍ ｆｏｒ ｖｅｃｔｏｒ ｑｕａｎｔｉｚａ
ｔｉｏｎ ｄｅｓｉｇｎ”と題した論文（ＩＥＥＥＴｒ
ａｎｓ．Ｃｏｍｍｕｎ．，ｐｐ．８４−９５，Ｊａｎｕ
ａｒｙ，１９８０）（文献１２）等を参照できる。
幅コードブック５４０を、音声信号を用いてあらかじめ
学習して格納しておくこともできる。コードブックの学
習法は、例えば、Ｌｉｎｄｅらによる“Ａｎ ａｌｇｏ
ｒｉｔｈｍ ｆｏｒ ｖｅｃｔｏｒ ｑｕａｎｔｉｚａ
ｔｉｏｎ ｄｅｓｉｇｎ”と題した論文（ＩＥＥＥＴｒ
ａｎｓ．Ｃｏｍｍｕｎ．，ｐｐ．８４−９５，Ｊａｎｕ
ａｒｙ，１９８０）（文献１２）等を参照できる。
【０１０５】振幅量子化回路５３０は、振幅コードベク
トルのインデクスおよび位置の情報を端子５０３および
５０４からそれぞれ出力する。
トルのインデクスおよび位置の情報を端子５０３および
５０４からそれぞれ出力する。
【０１０６】ゲイン量子化回路５５０は、ゲインコード
ブック５６０を用いてパルスのゲインを量子化する。詳
しくは、ゲイン量子化回路５５０は、数２８の歪みＤt
を最小化するようなゲインコードベクトルを選択し、選
択したゲインコードベクトルのインデクスをマルチプレ
クサ４００に出力する。
ブック５６０を用いてパルスのゲインを量子化する。詳
しくは、ゲイン量子化回路５５０は、数２８の歪みＤt
を最小化するようなゲインコードベクトルを選択し、選
択したゲインコードベクトルのインデクスをマルチプレ
クサ４００に出力する。
【０１０７】
【数２８】
【０１０８】重み付け信号計算回路５７０は、ピッチ周
期を表すインデクス，量子化されたゲインを表すインデ
クス，振幅コードブック５４０のインデクスおよびゲイ
ンコードベクトルのインデクスを入力し、これらのイン
デクスからそれに対応するコードベクトルを読み出し、
まず数２９にもとづき駆動音源信号ｖ（ｎ）を求める。
期を表すインデクス，量子化されたゲインを表すインデ
クス，振幅コードブック５４０のインデクスおよびゲイ
ンコードベクトルのインデクスを入力し、これらのイン
デクスからそれに対応するコードベクトルを読み出し、
まず数２９にもとづき駆動音源信号ｖ（ｎ）を求める。
【０１０９】
【数２９】
【０１１０】重み付け信号計算回路５７０は、駆動音源
信号ｖ（ｎ）を分割回路４４０に出力する。
信号ｖ（ｎ）を分割回路４４０に出力する。
【０１１１】次に、重み付け信号計算回路５７０は、ス
ペクトルパラメータ計算回路２００の出力パラメータ
（ＬＳＰパラメータ）およびスペクトルパラメータ量子
化回路２１０の出力パラメータ（線形予測係数α’i ）
を用いて、数３０により応答信号ｓw （ｎ）をサブフレ
ーム毎に計算し、応答信号計算回路２４０に出力する。
ペクトルパラメータ計算回路２００の出力パラメータ
（ＬＳＰパラメータ）およびスペクトルパラメータ量子
化回路２１０の出力パラメータ（線形予測係数α’i ）
を用いて、数３０により応答信号ｓw （ｎ）をサブフレ
ーム毎に計算し、応答信号計算回路２４０に出力する。
【０１１２】
【数３０】
【０１１３】図４は、本発明の第３の実施の形態に係る
信号符号化装置の構成を示す回路ブロック図である。図
４において、図１と異なるのは、分割回路６００，６１
５および６２０と、合成回路６１０と、モード判別回路
９００とである。
信号符号化装置の構成を示す回路ブロック図である。図
４において、図１と異なるのは、分割回路６００，６１
５および６２０と、合成回路６１０と、モード判別回路
９００とである。
【０１１４】次に、このように構成された第３の実施の
形態に係る信号符号化装置の動作について、第１の実施
の形態に係る信号符号化装置と異なる点を中心に簡単に
説明する。
形態に係る信号符号化装置の動作について、第１の実施
の形態に係る信号符号化装置と異なる点を中心に簡単に
説明する。
【０１１５】モード判別回路９００は、聴感重み付け回
路２３０からフレーム単位で聴感重み付け信号ｘ
w （ｎ）を受け取り、モード情報を分割回路６００，分
割回路６１５，分割回路６２０，合成回路６１０および
マルチプレクサ４００に出力する。
路２３０からフレーム単位で聴感重み付け信号ｘ
w （ｎ）を受け取り、モード情報を分割回路６００，分
割回路６１５，分割回路６２０，合成回路６１０および
マルチプレクサ４００に出力する。
【０１１６】ここでは、モード判別に、現在のフレーム
の特徴量を用いる。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Ｇを用いる。フレーム平均
ピッチ予測ゲインＧの計算は、例えば、数３１を用い
る。
の特徴量を用いる。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Ｇを用いる。フレーム平均
ピッチ予測ゲインＧの計算は、例えば、数３１を用い
る。
【０１１７】
【数３１】
【０１１８】数３１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 およびＥi は、数３２に示す
ｉ番目のサブフレームでの音声電力および数３３に示す
ピッチ予測誤差電力である。
レームの個数である。Ｐi およびＥi は、数３２に示す
ｉ番目のサブフレームでの音声電力および数３３に示す
ピッチ予測誤差電力である。
【０１１９】
【数３２】
【０１２０】
【数３３】
【０１２１】数３３で、Ｔ’はフレーム平均ピッチ予測
ゲインＧを最大化する最適遅延である。
ゲインＧを最大化する最適遅延である。
【０１２２】モード判別回路９００は、フレーム平均ピ
ッチ予測ゲインＧをあらかじめ定められた複数個のしき
い値と比較して複数種類のモードに分類する。モードの
個数としては、例えば４を用いることができる。
ッチ予測ゲインＧをあらかじめ定められた複数個のしき
い値と比較して複数種類のモードに分類する。モードの
個数としては、例えば４を用いることができる。
【０１２３】分割回路６００，分割回路６１５，分割回
路６２０および合成回路６１０は、モード情報を入力
し、あらかじめ定められたモードの場合に信号を複数個
のサブ帯域に分割して、図１に示した第１の実施の形態
に係る信号符号化装置におけるのと同一の処理を行う。
それ以外のモードでは、サブ帯域への分割や合成などの
処理は行わない。
路６２０および合成回路６１０は、モード情報を入力
し、あらかじめ定められたモードの場合に信号を複数個
のサブ帯域に分割して、図１に示した第１の実施の形態
に係る信号符号化装置におけるのと同一の処理を行う。
それ以外のモードでは、サブ帯域への分割や合成などの
処理は行わない。
【０１２４】図５は、本発明の第４の実施の形態に係る
信号符号化装置の構成を示す回路ブロック図である。本
実施の形態に係る信号符号化装置は、図４におけるモー
ド判別回路９００を、図２に示した第２の実施の形態に
係る信号符号化装置に付加したものである。したがっ
て、対応する回路等に同一符号を付して、それらの詳し
い説明は省略する。
信号符号化装置の構成を示す回路ブロック図である。本
実施の形態に係る信号符号化装置は、図４におけるモー
ド判別回路９００を、図２に示した第２の実施の形態に
係る信号符号化装置に付加したものである。したがっ
て、対応する回路等に同一符号を付して、それらの詳し
い説明は省略する。
【０１２５】図６は、本発明の第５の実施の形態に係る
信号符号化装置の構成を示す回路ブロック図である。第
５の実施の形態に係る信号符号化装置において、図１に
示した第１の実施の形態に係る信号符号化装置と異なる
のは、選択回路７００，適応コードブック回路８００1
〜８００U ，合成回路８１０および減算器８２０である
ので、これらを説明する。
信号符号化装置の構成を示す回路ブロック図である。第
５の実施の形態に係る信号符号化装置において、図１に
示した第１の実施の形態に係る信号符号化装置と異なる
のは、選択回路７００，適応コードブック回路８００1
〜８００U ，合成回路８１０および減算器８２０である
ので、これらを説明する。
【０１２６】適応コードブック回路８００1 〜８００U
は、同一の動作を行うので、適応コードブック回路８０
０1 のみについて説明する。適応コードブック回路８０
０1は、数７の歪みＤT1を最小化する順に、複数個のピ
ッチ周期を計算し、これらの各々に対し、数９を用いて
ピッチゲインβ1 を計算し量子化する。さらに、適応コ
ードブック回路８００1 は、複数個のピッチ周期の各々
に対して、ピッチ予測信号ｑw1（ｎ）を数１０をもとに
計算し、合成回路８１０に出力する。
は、同一の動作を行うので、適応コードブック回路８０
０1 のみについて説明する。適応コードブック回路８０
０1は、数７の歪みＤT1を最小化する順に、複数個のピ
ッチ周期を計算し、これらの各々に対し、数９を用いて
ピッチゲインβ1 を計算し量子化する。さらに、適応コ
ードブック回路８００1 は、複数個のピッチ周期の各々
に対して、ピッチ予測信号ｑw1（ｎ）を数１０をもとに
計算し、合成回路８１０に出力する。
【０１２７】合成回路８１０は、各適応コードブック回
路８００1 〜８００U からの候補の全ての組合せの各々
について、全帯域の予測値ｑw （ｎ）k を求め、減算器
８２０に出力する。
路８００1 〜８００U からの候補の全ての組合せの各々
について、全帯域の予測値ｑw （ｎ）k を求め、減算器
８２０に出力する。
【０１２８】減算器８２０は、予測値ｑw （ｎ）k の各
々を減算器２３５の減算結果ｘ’w（ｎ）から減算し、
選択回路７００に出力する。
々を減算器２３５の減算結果ｘ’w（ｎ）から減算し、
選択回路７００に出力する。
【０１２９】選択回路７００は、減算器８２０から出力
された複数の減算結果ｚw （ｎ）kの各々について、数
３４の予測誤差電力Ｅk を計算する。
された複数の減算結果ｚw （ｎ）kの各々について、数
３４の予測誤差電力Ｅk を計算する。
【０１３０】
【数３４】
【０１３１】選択回路７００は、数３４の予測誤差電力
Ｅk が最小になる組合せを選択し、そのときの予測誤差
信号ｚw （ｎ）k を音源量子化回路３５０に出力し、そ
のときの全帯域合成音源信号ｇ（ｎ）k を重み付け信号
計算回路３６０に出力する。また、選択回路７００は、
選択された候補のピッチ周期を示すインデクスと、量子
化されたピッチゲインを示すインデクスとをマルチプレ
クサ４００に出力する。
Ｅk が最小になる組合せを選択し、そのときの予測誤差
信号ｚw （ｎ）k を音源量子化回路３５０に出力し、そ
のときの全帯域合成音源信号ｇ（ｎ）k を重み付け信号
計算回路３６０に出力する。また、選択回路７００は、
選択された候補のピッチ周期を示すインデクスと、量子
化されたピッチゲインを示すインデクスとをマルチプレ
クサ４００に出力する。
【０１３２】図７は、本発明の第６の実施の形態に係る
信号符号化装置の構成を示す回路ブロック図である。第
６の実施の形態に係る信号符号化装置においては、音源
量子化回路５００，振幅コードブック５４０，ゲイン量
子化回路５５０，ゲインコードブック５６０および重み
付け信号計算回路５７０に、図２に示した第２の実施の
形態に係る信号符号化装置において説明したものを使用
しているので、その詳しい説明は省略する。
信号符号化装置の構成を示す回路ブロック図である。第
６の実施の形態に係る信号符号化装置においては、音源
量子化回路５００，振幅コードブック５４０，ゲイン量
子化回路５５０，ゲインコードブック５６０および重み
付け信号計算回路５７０に、図２に示した第２の実施の
形態に係る信号符号化装置において説明したものを使用
しているので、その詳しい説明は省略する。
【０１３３】図８は、本発明の第７の実施の形態に係る
信号符号化装置の構成を示す回路ブロック図である。第
７の実施の形態に係る信号符号化装置は、図６に示した
第５の実施の形態に係る信号符号化装置において、図４
に記したモード判別回路９００，分割回路６００，分割
回路６１５，分割回路６２０および合成回路６１０を組
み合わせたものである。したがって、あらかじめ定めら
れたモードにおいて、図６に示した第５の実施の形態に
係る信号符号化装置と同一の動作を行う。
信号符号化装置の構成を示す回路ブロック図である。第
７の実施の形態に係る信号符号化装置は、図６に示した
第５の実施の形態に係る信号符号化装置において、図４
に記したモード判別回路９００，分割回路６００，分割
回路６１５，分割回路６２０および合成回路６１０を組
み合わせたものである。したがって、あらかじめ定めら
れたモードにおいて、図６に示した第５の実施の形態に
係る信号符号化装置と同一の動作を行う。
【０１３４】図９は、本発明の第８の実施の形態に係る
信号符号化装置の構成を示す回路ブロック図である。第
８の実施の形態に係る信号符号化装置は、図８に示した
第７の実施の形態に係る信号符号化装置において、図２
の音源量子化回路５００，振幅コードブック５４０，ゲ
イン量子化回路５５０，ゲインコードブック５６０およ
び重み付け信号計算回路５７０を使用したものであるた
め、詳しい説明は省略する。
信号符号化装置の構成を示す回路ブロック図である。第
８の実施の形態に係る信号符号化装置は、図８に示した
第７の実施の形態に係る信号符号化装置において、図２
の音源量子化回路５００，振幅コードブック５４０，ゲ
イン量子化回路５５０，ゲインコードブック５６０およ
び重み付け信号計算回路５７０を使用したものであるた
め、詳しい説明は省略する。
【０１３５】本発明は、上述した各実施の形態に限ら
ず、種々の変形が可能である。
ず、種々の変形が可能である。
【０１３６】例えば、モード情報を用いて音源量子化回
路やゲインコードブックを切り替える構成とすることも
できる。
路やゲインコードブックを切り替える構成とすることも
できる。
【０１３７】音源コードブックを用いる場合、数１４で
示した歪みＤj の小さい順に、複数個のコードベクトル
を選択し、ゲイン量子化回路でゲインを量子化しなが
ら、数１７で示した歪みＤt を最小化する音源コードベ
クトルとゲインコードベクトルとの組合せを選択しても
よい。
示した歪みＤj の小さい順に、複数個のコードベクトル
を選択し、ゲイン量子化回路でゲインを量子化しなが
ら、数１７で示した歪みＤt を最小化する音源コードベ
クトルとゲインコードベクトルとの組合せを選択しても
よい。
【０１３８】また、パルス列で音源を表す場合、パルス
の振幅を量子化する際にパルスの位置を複数セット求
め、これらの各々に対して振幅コードブックを探索し、
数２５のＥk を最小化する組合せを選択してもよい。ま
た、これらの組合せを複数種類ゲイン量子化回路に出力
し、ゲインを量子化しながら、数２８で示した歪みＤt
を最小化するような位置，振幅コードベクトルおよびゲ
インコードベクトルの組合せを選択してもよい。
の振幅を量子化する際にパルスの位置を複数セット求
め、これらの各々に対して振幅コードブックを探索し、
数２５のＥk を最小化する組合せを選択してもよい。ま
た、これらの組合せを複数種類ゲイン量子化回路に出力
し、ゲインを量子化しながら、数２８で示した歪みＤt
を最小化するような位置，振幅コードベクトルおよびゲ
インコードベクトルの組合せを選択してもよい。
【０１３９】さらに、複数個のサブ帯域で求めた適応コ
ードブックのゲインは、複数個まとめてベクトル量子化
してもよい。
ードブックのゲインは、複数個まとめてベクトル量子化
してもよい。
【０１４０】
【発明の効果】以上説明したように、本発明によれば、
入力信号を複数個のサブ帯域に分割し、複数個のサブ帯
域うちの２つ以上のサブ帯域においてピッチ情報を求
め、ピッチ予測の判別を行い、全帯域信号を合成し前記
入力信号の音源信号を量子化するため、会議などで複数
話者の混在した音声のみならず、音楽信号などのよう
に、複数個のピッチが存在する信号に対しては、帯域毎
に適応的にピッチが選択されるので、従来方式に比べ音
質が改善されるという効果がある。また、音源信号は全
帯域で求めているので、情報の無駄がなく、効率的な量
子化が可能となる。
入力信号を複数個のサブ帯域に分割し、複数個のサブ帯
域うちの２つ以上のサブ帯域においてピッチ情報を求
め、ピッチ予測の判別を行い、全帯域信号を合成し前記
入力信号の音源信号を量子化するため、会議などで複数
話者の混在した音声のみならず、音楽信号などのよう
に、複数個のピッチが存在する信号に対しては、帯域毎
に適応的にピッチが選択されるので、従来方式に比べ音
質が改善されるという効果がある。また、音源信号は全
帯域で求めているので、情報の無駄がなく、効率的な量
子化が可能となる。
【０１４１】さらに、本発明によれば、入力信号から特
徴量を抽出して信号のモードを判別し、あらかじめ定め
られたモードについてのみ、上記処理を行っているの
で、高い効果をあげることができる。
徴量を抽出して信号のモードを判別し、あらかじめ定め
られたモードについてのみ、上記処理を行っているの
で、高い効果をあげることができる。
【０１４２】また、本発明によれば、上述に加え、音源
信号を振幅が非零のＭ個のパルス列で表しているので、
比較的少ない探索演算量で、より良好な音質が得られ
る。
信号を振幅が非零のＭ個のパルス列で表しているので、
比較的少ない探索演算量で、より良好な音質が得られ
る。
【図１】本発明の第１の実施の形態に係る信号符号化装
置の構成を示すブロック図である。
置の構成を示すブロック図である。
【図２】本発明の第２の実施の形態に係る信号符号化装
置の構成を示すブロック図である。
置の構成を示すブロック図である。
【図３】図２中の音源量子化回路の内部構成を示す回路
ブロック図である。
ブロック図である。
【図４】本発明の第３の実施の形態に係る信号符号化装
置の構成を示すブロック図である。
置の構成を示すブロック図である。
【図５】本発明の第４の実施の形態に係る信号符号化装
置の構成を示すブロック図である。
置の構成を示すブロック図である。
【図６】本発明の第５の実施の形態に係る信号符号化装
置の構成を示すブロック図である。
置の構成を示すブロック図である。
【図７】本発明の第６の実施の形態に係る信号符号化装
置の構成を示すブロック図である。
置の構成を示すブロック図である。
【図８】本発明の第７の実施の形態に係る信号符号化装
置の構成を示すブロック図である。
置の構成を示すブロック図である。
【図９】本発明の第８の実施の形態に係る信号符号化装
置の構成を示すブロック図である。
置の構成を示すブロック図である。
１１０ フレーム分割回路 １２０ サブフレーム分割回路 ２００ スペクトルパラメータ計算回路 ２１０ スペクトルパラメータ量子化回路 ２１５ コードブック ２３０ 聴感重み付け回路 ２３５，２３６，８２０ 減算回路 ２４０ 応答信号計算回路 ３００1 〜３００U 適応コードブック回路 ３１０ インパルス応答計算回路 ３５０，５００ 音源量子化回路 ３５５ 音源コードブック ３６０，５７０ 重み付け信号計算回路 ３６５，５５０ ゲイン量子化回路 ３６６，５６０ ゲインコードブック ４００ マルチプレクサ ４１０，４１５，４４０，６００，６１５，６２０ 分
割回路 ４２０1 〜４２０U 判別回路 ４３０，６１０ 合成回路 ５１０ 相関係数計算回路 ５２０ 位置計算回路 ５３０ 振幅量子化回路 ５４０ 振幅コードブック ７００ 選択回路 ８００1 〜８００U 適応コードブック回路 ９００ モード判別回路
割回路 ４２０1 〜４２０U 判別回路 ４３０，６１０ 合成回路 ５１０ 相関係数計算回路 ５２０ 位置計算回路 ５３０ 振幅量子化回路 ５４０ 振幅コードブック ７００ 選択回路 ８００1 〜８００U 適応コードブック回路 ９００ モード判別回路
Claims (8)
- 【請求項１】入力信号からスペクトルパラメータを求め
て量子化するスペクトルパラメータ量子化部と、 前記入力信号を複数個の帯域に分割する分割部と、前記分割部で帯域分割された入力信号に対応した複数の
ピッチ予測値を求める複数の適応コードブック部と、前記複数の ピッチ予測値と前記帯域分割された複数の入
力信号に基づいてピッチ予測するか否かの判別を行う複
数の判別部と、 ピッチ予測を行う帯域に対し生成した前記ピッチ予測値
を組み合わせて全帯域のピッチ予測信号を合成し、前記
入力信号から減算して音源信号を求め、前記音源信号を
量子化する音源量子化部とを有することを特徴とする信
号符号化装置。 - 【請求項２】前記入力信号の音源信号を、振幅が非零の
複数個のパルスにより表して量子化することを特徴とす
る請求項１記載の信号符号化装置。 - 【請求項３】入力信号からスペクトルパラメータを求め
て量子化するスペクトルパラメータ量子化部と、 前記入力信号から特徴量を抽出してモードを判別するモ
ード判別部と、 あらかじめ定められたモードにおいて前記入力信号を複
数個の帯域に分割する分割部と、 前記分割部で帯域分割された入力信号に対応した複数の
ピッチ予測値を求める複数の適応コードブック部と、前記複数のピッチ予測値 と前記帯域分割された複数の入
力信号に基づいてピッチ予測するか否かの判別を行う複
数の判別部と、 あらかじめ定められたモードにおいて、ピッチ予測を行
う帯域に対し生成した前記ピッチ予測値を組み合わせて
全帯域のピッチ予測信号を合成し、前記入力信号から減
算して音源信号を求め、前記音源信号を量子化する音源
量子化部とを有することを特徴とする信号符号化装置。 - 【請求項４】前記入力信号の音源信号を、振幅が非零の
複数個のパルスにより表して量子化することを特徴とす
る請求項３記載の信号符号化装置。 - 【請求項５】入力信号からスペクトルパラメータを求め
て量子化するスペクトルパラメータ量子化部と、 前記入力信号を複数個の帯域に分割する分割部と、 前記分割部で帯域分割された入力信号に対応した複数の
ピッチ予測値を複数候補求め、各候補に対してピッチ予
測値を求める複数の適応コードブック部と、前記ピッチ予測値 を組み合わせて全帯域のピッチ予測値
を合成する合成部と、 前記入力信号と前記全帯域のピッチ予測値との誤差信号
を計算し、前記誤差信号が最小となる組合せを選択する
選択部と、前記選択部で選択された 前記誤差信号を量子化する音源
量子化部とを有することを特徴とする信号符号化装置。 - 【請求項６】前記誤差信号を、振幅が非零の複数個のパ
ルスを用いて表して量子化することを特徴とする請求項
５記載の信号符号化装置。 - 【請求項７】入力信号からスペクトルパラメータを求め
て量子化するスペクトルパラメータ量子化部と、 前記入力信号から特徴量を抽出してモードを判別するモ
ード判別部と、 あらかじめ定められたモードにおいて前記入力信号を複
数個の帯域に分割する分割部と、 前記分割部で帯域分割された入力信号に対応した複数の
ピッチ予測値を複数候補求め、各候補に対してピッチ予
測値を求める複数の適応コードブック部と、 あらかじめ定められたモードにおいて前記ピッチ予測値
を組み合わせて全帯域のピッチ予測値を合成する合成部
と、 前記入力信号と前記全帯域のピッチ予測値との誤差信号
を計算し、前記誤差信 号が最小となる組合せを選択する
選択部と、前記選択部で選択された 前記誤差信号を量子化する音源
量子化部とを有することを特徴とする信号符号化装置。 - 【請求項８】前記誤差信号を、振幅が非零の複数個のパ
ルスを用いて表して量子化することを特徴とする請求項
７記載の信号符号化装置。
Priority Applications (4)
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|---|---|---|---|
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| EP97108526A EP0810584A3 (en) | 1996-05-27 | 1997-05-27 | Signal coder |
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-
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-
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- 1997-05-27 US US08/863,785 patent/US5873060A/en not_active Expired - Fee Related
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- 1997-05-27 CA CA002205093A patent/CA2205093C/en not_active Expired - Fee Related
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