JP3338074B2 - 音声伝送方式 - Google Patents
音声伝送方式Info
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Description
【0001】
【産業上の利用分野】本発明は音声信号の情報圧縮を行
うための音声伝送方式に関し、特に4〜16Kb/sの伝送
速度で符号化を行うためのA−b−S(Analysis-by-Sy
nthesis:合成による分析)型ベクトル量子化を用いた音
声伝送方式に関する。
うための音声伝送方式に関し、特に4〜16Kb/sの伝送
速度で符号化を行うためのA−b−S(Analysis-by-Sy
nthesis:合成による分析)型ベクトル量子化を用いた音
声伝送方式に関する。
【0002】A−b−S型ベクトル量子化を用いた音声
伝送方式による音声符号器、例えばCELP(Code Exc
ited Linear Production)符号器は、企業内通信システ
ム、ディジタルの移動無線システムなどにおいて、音声
品質を保ちつつ情報圧縮を実現するものとして期待され
ている。
伝送方式による音声符号器、例えばCELP(Code Exc
ited Linear Production)符号器は、企業内通信システ
ム、ディジタルの移動無線システムなどにおいて、音声
品質を保ちつつ情報圧縮を実現するものとして期待され
ている。
【0003】
【従来の技術】音声には有声音と無声音とがあり、有声
音は声帯の振動によるパルス音源が基となって発生し、
個人個人のノドや口の声道特性が付加されて声になる。
又、無声音は声帯を振るわせないで出す音で、単なるガ
ウス性の雑音列が音源となって声道を通って声となる。
従って、音声発生メカニズムは図4に示すように、有声
音の元となるパルス音源PSGと無声音の元となる雑音
源NSGと、各音源から出力される信号に声道特性を付
加する線形予測合成フィルタLPCFによりモデル化で
きる。尚、人の声は周期性有し、該周期性はパルス音源
から出力されるパルスの周期性に対応しており、人や話
内容によって異なる。
音は声帯の振動によるパルス音源が基となって発生し、
個人個人のノドや口の声道特性が付加されて声になる。
又、無声音は声帯を振るわせないで出す音で、単なるガ
ウス性の雑音列が音源となって声道を通って声となる。
従って、音声発生メカニズムは図4に示すように、有声
音の元となるパルス音源PSGと無声音の元となる雑音
源NSGと、各音源から出力される信号に声道特性を付
加する線形予測合成フィルタLPCFによりモデル化で
きる。尚、人の声は周期性有し、該周期性はパルス音源
から出力されるパルスの周期性に対応しており、人や話
内容によって異なる。
【0004】以上のことから、入力音声に対応するパル
ス音源の周期と雑音源の雑音列を特定することができれ
ば、これらパルス周期と雑音源の雑音列を識別する符号
(インデックス)により入力音声を符号化することがで
きる。
ス音源の周期と雑音源の雑音列を特定することができれ
ば、これらパルス周期と雑音源の雑音列を識別する符号
(インデックス)により入力音声を符号化することがで
きる。
【0005】そこで、図5に示すように、適応符号帳1
1を用いて入力音声信号の周期性に基づいてパルス音源
のパルス周期を同定し、該周期を備えたパルス列Pにゲ
インbを乗じたベクトルbPを線形予測合成フィルタ1
3に入力してフィルタ演算処理を施し、得られたフィル
タ演算結果を入力音声信号から減算してその誤差信号か
ら誤差電力評価部13が最小となる適応符号帳11のピ
ッチベクトルを選択することにより、周期成分を除去す
る。
1を用いて入力音声信号の周期性に基づいてパルス音源
のパルス周期を同定し、該周期を備えたパルス列Pにゲ
インbを乗じたベクトルbPを線形予測合成フィルタ1
3に入力してフィルタ演算処理を施し、得られたフィル
タ演算結果を入力音声信号から減算してその誤差信号か
ら誤差電力評価部13が最小となる適応符号帳11のピ
ッチベクトルを選択することにより、周期成分を除去す
る。
【0006】その後又はこれと同時に、予め複数の雑音
列(各雑音列はN次元のコードベクトルで表現されてい
る)を固定(ストカスティック)符号帳1に用意してお
き、各コードベクトルCに合成フィルタ3の処理を施し
た再生信号ベクトルと上記の周期成分が除去された入力
信号ベクトル(N次元ベクトル)との誤差が最小となる
コードベクトルを誤差電力評価部5が求めれば、前記周
期とコードベクトルを特定するデータにより音声を符号
化することが出来る。
列(各雑音列はN次元のコードベクトルで表現されてい
る)を固定(ストカスティック)符号帳1に用意してお
き、各コードベクトルCに合成フィルタ3の処理を施し
た再生信号ベクトルと上記の周期成分が除去された入力
信号ベクトル(N次元ベクトル)との誤差が最小となる
コードベクトルを誤差電力評価部5が求めれば、前記周
期とコードベクトルを特定するデータにより音声を符号
化することが出来る。
【0007】図6はA−b−S法によるベクトル量子化
を用いた音声伝送(符号化)方式の構成図で図5の下半
分に相当しており、詳しく述べると1はランダムに発生
した複数の例えば1024種類の雑音列C(各雑音列は
N次元コードベクトルで表現されている)を記憶する雑
音符号帳、2はゲインgの増幅部、3は増幅部出力に声
道特性を模擬した聴覚重み付け演算処理を施す線形予測
合成フィルタ、4は線形予測合成フィルタ3から出力さ
れる再生信号ベクトルと入力信号ベクトルの誤差を出力
する誤差発生部、5は該誤差を評価し、該誤差が最小と
なる雑音列(コートベクトル)を求める誤差電力評価部
である。
を用いた音声伝送(符号化)方式の構成図で図5の下半
分に相当しており、詳しく述べると1はランダムに発生
した複数の例えば1024種類の雑音列C(各雑音列は
N次元コードベクトルで表現されている)を記憶する雑
音符号帳、2はゲインgの増幅部、3は増幅部出力に声
道特性を模擬した聴覚重み付け演算処理を施す線形予測
合成フィルタ、4は線形予測合成フィルタ3から出力さ
れる再生信号ベクトルと入力信号ベクトルの誤差を出力
する誤差発生部、5は該誤差を評価し、該誤差が最小と
なる雑音列(コートベクトル)を求める誤差電力評価部
である。
【0008】A−b−S法による量子化では通常のベク
トル量子化と異なり、雑音符号帳1の各コードベクトル
(C)に最適のゲイン(g)を掛けた後、線形予測合成
フィルタ3でフィルタ処理を施し、フィルタ処理で得ら
れる再生信号ベクトル(gAC)と入力信号ベクトル
(X)との間の誤差信号(E)を誤差発生部4で求め、
誤差電力評価部5で誤差信号の電力を評価関数(距離尺
度)として雑音符号帳1の探索を行い、誤差電力が最小
となる雑音列(コードベクトル)を求め、該雑音列(コ
ードベクトル)を特定する符号(インデックス)により
入力信号を符号化して伝送する。
トル量子化と異なり、雑音符号帳1の各コードベクトル
(C)に最適のゲイン(g)を掛けた後、線形予測合成
フィルタ3でフィルタ処理を施し、フィルタ処理で得ら
れる再生信号ベクトル(gAC)と入力信号ベクトル
(X)との間の誤差信号(E)を誤差発生部4で求め、
誤差電力評価部5で誤差信号の電力を評価関数(距離尺
度)として雑音符号帳1の探索を行い、誤差電力が最小
となる雑音列(コードベクトル)を求め、該雑音列(コ
ードベクトル)を特定する符号(インデックス)により
入力信号を符号化して伝送する。
【0009】このときの誤差電力は次式 |E|2 =|X−gAC|2 (1) により与えられる。最適なコードベクトル及びゲインg
は、この(1)式に示す誤差電力を最小化するものとし
て決定される。尚、声の大きさによりパワーが異なるの
で、ゲインgを最適化して再生信号パワーを入力信号の
パワーに合わせる。最適ゲインは(1)式をgで偏微分
して0と置くことにより求めることができる。すなわ
ち、 d|E|2 /dg=0 より、gは g=(XT AC)/((AC)T (AC)) (2) で与えられる。このgを(1)式に代入すると、 |E|2 =|X|2 −(XT AC)2 /((AC)T (AC)) (3) となる。入力信号Xと合成フィルタ3の出力ACの相互
相関をRXC、合成フィルタ3の出力ACの自己相関をR
ccとすれば、相互相関及び自己相関は次式 RXC=XT AC (4) Rcc=(AC)T (AC) (5) により表現される。
は、この(1)式に示す誤差電力を最小化するものとし
て決定される。尚、声の大きさによりパワーが異なるの
で、ゲインgを最適化して再生信号パワーを入力信号の
パワーに合わせる。最適ゲインは(1)式をgで偏微分
して0と置くことにより求めることができる。すなわ
ち、 d|E|2 /dg=0 より、gは g=(XT AC)/((AC)T (AC)) (2) で与えられる。このgを(1)式に代入すると、 |E|2 =|X|2 −(XT AC)2 /((AC)T (AC)) (3) となる。入力信号Xと合成フィルタ3の出力ACの相互
相関をRXC、合成フィルタ3の出力ACの自己相関をR
ccとすれば、相互相関及び自己相関は次式 RXC=XT AC (4) Rcc=(AC)T (AC) (5) により表現される。
【0010】(3)式の誤差電力を最小にするコードベ
クトルCは(3)式の右辺第2項を最大にするものであ
るから、該コードベクトルCは次式 C=argmax(Rxc 2 /Rcc) (6) と表現でき、最適のゲインは(6)式を満たす相互相
関、及び自己相関を用いて(2)式より g=Rxc/Rcc (7) で与えられる。
クトルCは(3)式の右辺第2項を最大にするものであ
るから、該コードベクトルCは次式 C=argmax(Rxc 2 /Rcc) (6) と表現でき、最適のゲインは(6)式を満たす相互相
関、及び自己相関を用いて(2)式より g=Rxc/Rcc (7) で与えられる。
【0011】図7は以上の式により、誤差電力が最小と
なる雑音列(コードベクトル)を求めて入力信号を符号
化する雑音符号帳探索処理アルゴリズムをモデル化した
構成図であり、図6に加えて、相互相関Rxc(=XT A
C)を演算する自己相関演算部、Rxc 2 /RCCを演算す
る演算部9とRxc 2 /RCCが最大となる、換言すれば誤
差電力が最小となる雑音列(コードベクトル)を決定し
て、該コードベクトルを特定する符号を出力する誤差電
力評価部10が設けられているが等価的に図6と同じも
のである。
なる雑音列(コードベクトル)を求めて入力信号を符号
化する雑音符号帳探索処理アルゴリズムをモデル化した
構成図であり、図6に加えて、相互相関Rxc(=XT A
C)を演算する自己相関演算部、Rxc 2 /RCCを演算す
る演算部9とRxc 2 /RCCが最大となる、換言すれば誤
差電力が最小となる雑音列(コードベクトル)を決定し
て、該コードベクトルを特定する符号を出力する誤差電
力評価部10が設けられているが等価的に図6と同じも
のである。
【0012】
【発明が解決しようとする課題】上述したように、符号
帳探索の処理の内で主なものは、コードベクトルCに
対するフィルタ処理、相互相関RXCの算出処理、及び
自己相関RCCの算出処理の三つであり、これら三種類
の演算を符号帳に格納されている全てのコードベクトル
について行い、評価関数値を算出し最適のベクトルを選
択するため、膨大な演算量を必要とする。
帳探索の処理の内で主なものは、コードベクトルCに
対するフィルタ処理、相互相関RXCの算出処理、及び
自己相関RCCの算出処理の三つであり、これら三種類
の演算を符号帳に格納されている全てのコードベクトル
について行い、評価関数値を算出し最適のベクトルを選
択するため、膨大な演算量を必要とする。
【0013】A−b−S型ベクトル量子化を用いた音声
符号化器の適用領域と考えられる自動車・携帯電話にお
いては、装置の小型化・低消費電力化が必須の条件であ
り、この膨大な演算量は、符号化器実現上の重大な障害
となっている。
符号化器の適用領域と考えられる自動車・携帯電話にお
いては、装置の小型化・低消費電力化が必須の条件であ
り、この膨大な演算量は、符号化器実現上の重大な障害
となっている。
【0014】一方、従来のCELPアルゴリズムでは、
雑音符号帳としてすべてのサンプル(フルサンプル)を
ガウス性の白色雑音によって同仕様に生成したコードベ
クトルで構成されているが、この従来のコードベクトル
より、振幅の絶対値が閾値より大きいサンプル以外を0
値にすることで間引きを行ったスパースコードベクトル
の方が再生音声の特性が良いことが報告されている。
雑音符号帳としてすべてのサンプル(フルサンプル)を
ガウス性の白色雑音によって同仕様に生成したコードベ
クトルで構成されているが、この従来のコードベクトル
より、振幅の絶対値が閾値より大きいサンプル以外を0
値にすることで間引きを行ったスパースコードベクトル
の方が再生音声の特性が良いことが報告されている。
【0015】これは、図4に示したように音声の生成系
では、声帯の振幅により作られるパルス列DSGを音源
とする有声音と口先などで作られるランダム雑音列NS
Gを音源とする無声音の二種類に分けられることに起因
して、特に有声音の定常部では音源情報としてはパルス
系列が支配的となるため、雑音符号帳の雑音コードベク
トルが却って再生音声品質に悪影響を及ぼしてしまうと
考えられ、高周波成分を除去した形のスパースコードベ
クトルがこの悪影響を抑えて特性を補償するのではない
かと考えられる。
では、声帯の振幅により作られるパルス列DSGを音源
とする有声音と口先などで作られるランダム雑音列NS
Gを音源とする無声音の二種類に分けられることに起因
して、特に有声音の定常部では音源情報としてはパルス
系列が支配的となるため、雑音符号帳の雑音コードベク
トルが却って再生音声品質に悪影響を及ぼしてしまうと
考えられ、高周波成分を除去した形のスパースコードベ
クトルがこの悪影響を抑えて特性を補償するのではない
かと考えられる。
【0016】しかしながら、雑音符号帳をスパースコー
ドベクトルにしても、前述のように音声生成系において
は時間的に有声音/無声音(パルス音源/ランダム雑音
音源)の例のように音源情報の性質が大きく変わってい
るにも関わらず従来のCELPではこのスパース音源情
報を一律の雑音列で表現しているため、パルス音源の依
存度が高い部分(母音の定常部など)では適応符号帳だ
けでは周期性成分の表現が十分に行えず、音質の劣化が
見られるという問題点があった。
ドベクトルにしても、前述のように音声生成系において
は時間的に有声音/無声音(パルス音源/ランダム雑音
音源)の例のように音源情報の性質が大きく変わってい
るにも関わらず従来のCELPではこのスパース音源情
報を一律の雑音列で表現しているため、パルス音源の依
存度が高い部分(母音の定常部など)では適応符号帳だ
けでは周期性成分の表現が十分に行えず、音質の劣化が
見られるという問題点があった。
【0017】そこで本発明では、雑音列を表現するコー
ドベクトルに対して声道特性を模擬した線形予測合成フ
ィルタを通して得られる再生信号と入力音声信号との誤
差が最小となるコードベクトルを決定し、該コードベク
トルを特定するインデックス情報により該入力音声信号
を符号化する音声伝送方式において、雑音符号帳をスパ
ースコードベクトルで生成するだけでなく適応符号帳で
も充分に表現できない周期性成分を雑音符号帳で補償で
きるようなコードベクトルで生成することを目的とす
る。
ドベクトルに対して声道特性を模擬した線形予測合成フ
ィルタを通して得られる再生信号と入力音声信号との誤
差が最小となるコードベクトルを決定し、該コードベク
トルを特定するインデックス情報により該入力音声信号
を符号化する音声伝送方式において、雑音符号帳をスパ
ースコードベクトルで生成するだけでなく適応符号帳で
も充分に表現できない周期性成分を雑音符号帳で補償で
きるようなコードベクトルで生成することを目的とす
る。
【0018】
【課題を解決するための手段及び作用】このような問題
点を解決するために、本発明では雑音符号帳を、 (1)大きな演算量削減効果が図れるスパース化された
(間引かれた)デルタ符号帳とし、更に (2)このデルタ符号帳を一律の雑音列でないスパース
コードベクトルで生成することとした。
点を解決するために、本発明では雑音符号帳を、 (1)大きな演算量削減効果が図れるスパース化された
(間引かれた)デルタ符号帳とし、更に (2)このデルタ符号帳を一律の雑音列でないスパース
コードベクトルで生成することとした。
【0019】(1)スパースデルタ符号帳を用いるこ
と:デルタ符号帳とは、図1(1) に示す従来のフルサン
プルの雑音符号帳の代わりに同図(2) に示す特殊な構造
を持った符号帳であり、同図(3) に示す如く、その各コ
ードベクトル(符号語)C0 〜CN (CK)が、基本と
なる初期ベクトル(C0 )を元に、以前に生成されてい
るコードベクトル(CK-1)に対しデルタベクトルΔC1
〜ΔCN (ΔCK ) を加えることにより生成されるもの
として既に知られており、本発明ではまず、このデルタ
符号帳の各コードベクトルをスパース化したものとす
る。
と:デルタ符号帳とは、図1(1) に示す従来のフルサン
プルの雑音符号帳の代わりに同図(2) に示す特殊な構造
を持った符号帳であり、同図(3) に示す如く、その各コ
ードベクトル(符号語)C0 〜CN (CK)が、基本と
なる初期ベクトル(C0 )を元に、以前に生成されてい
るコードベクトル(CK-1)に対しデルタベクトルΔC1
〜ΔCN (ΔCK ) を加えることにより生成されるもの
として既に知られており、本発明ではまず、このデルタ
符号帳の各コードベクトルをスパース化したものとす
る。
【0020】従って、各コードベクトルの差がデルタベ
クトルとなる関係で構成されるため、各コードベクトル
における評価式の主要要素となる相互相関値及び自己相
関値は、スパースデルタコードベクトルの要素分の演算
で更新が可能となり、逐一相関値を計算する従来法に比
べ大幅な演算量削減効果が望める。
クトルとなる関係で構成されるため、各コードベクトル
における評価式の主要要素となる相互相関値及び自己相
関値は、スパースデルタコードベクトルの要素分の演算
で更新が可能となり、逐一相関値を計算する従来法に比
べ大幅な演算量削減効果が望める。
【0021】即ち、各インデックスの間が全くランダム
な関係である従来符号帳と比べ、或る固定数サンプルの
違いだけのスパースデルタ符号帳では探索処理が前イン
デックスの相関値を用いて漸化的に行え、実際の入力音
声との誤差評価処理は、次式に示すように一つ前のコー
ドベクトルの評価時の相関値とデルタコードベクトルの
相関要素との和の形で表すことができる。
な関係である従来符号帳と比べ、或る固定数サンプルの
違いだけのスパースデルタ符号帳では探索処理が前イン
デックスの相関値を用いて漸化的に行え、実際の入力音
声との誤差評価処理は、次式に示すように一つ前のコー
ドベクトルの評価時の相関値とデルタコードベクトルの
相関要素との和の形で表すことができる。
【0022】 Rcx(k)=(ACk)T (AX) =(Ck-1+ ΔCk) T A T AX =RCX(k-1)+ΔCkT A T AX (8) Rcc(k)=(ACk)T (ACk) =(Ck-1+ ΔCk) T A T A(Ck-1+ ΔCk) =Rcc(k)+ 2ΔCkT A T ACk-1+ΔCkT A T A ΔCk (9)
【0023】(2)一律の雑音列でないスパースコード
ベクトルで生成すること: 上記のように大きな演算量削減効果が図れるスパースデ
ルタ符号帳の長所をそのままにして、加え合わせるデル
タ符号帳の位相条件を工夫し、各コードベクトルのスパ
ースレート(各コードベクトルの次元数における非零値
サンプルの割合)を一定にせず、図2(1) に示すように
疎/密の二つの性質を合わせ持つ雑音符号帳が仮想的に
生成されるようなデルタ符号帳を用意すると、同図(2)
に示すようなパルス系列からフルサンプル雑音系列まで
広いバリエーションを持つ符号帳を用いた処理を一元的
に行うことができ、スパースデルタ符号帳の大幅な演算
量削減効果を生かしつつ、量子化特性、従って再生音声
品質の向上を図ることが可能となる。この場合、本発明
では、該スパースレートを疎から蜜に変化させるため偶
数インデックスのコードベクトルでは前のコードベクト
ルと重ならないサンプル位置のデルタコードベクトルを
用意してサンプル数が増加するようにし、奇数インデッ
クスでは前のコードベクトルの非零値のサンプル位置と
重なる位置にサンプルを持つデルタコードベクトルを用
意してサンプル数が増加しないようにしている。
ベクトルで生成すること: 上記のように大きな演算量削減効果が図れるスパースデ
ルタ符号帳の長所をそのままにして、加え合わせるデル
タ符号帳の位相条件を工夫し、各コードベクトルのスパ
ースレート(各コードベクトルの次元数における非零値
サンプルの割合)を一定にせず、図2(1) に示すように
疎/密の二つの性質を合わせ持つ雑音符号帳が仮想的に
生成されるようなデルタ符号帳を用意すると、同図(2)
に示すようなパルス系列からフルサンプル雑音系列まで
広いバリエーションを持つ符号帳を用いた処理を一元的
に行うことができ、スパースデルタ符号帳の大幅な演算
量削減効果を生かしつつ、量子化特性、従って再生音声
品質の向上を図ることが可能となる。この場合、本発明
では、該スパースレートを疎から蜜に変化させるため偶
数インデックスのコードベクトルでは前のコードベクト
ルと重ならないサンプル位置のデルタコードベクトルを
用意してサンプル数が増加するようにし、奇数インデッ
クスでは前のコードベクトルの非零値のサンプル位置と
重なる位置にサンプルを持つデルタコードベクトルを用
意してサンプル数が増加しないようにしている。
【0024】
【実施例】図2に示したような疎/密の二つの性質を合
わせ持つスパースデルタ符号帳を生成する方法の実施例
が図3に示されており、特に図2(2) に示すようなパル
スコードベクトル部と疎/蜜コードベクトル部とフルサ
ンプルコードベクトル部のそれぞれの生成方法が図3
(1) 〜(4) に示されている。
わせ持つスパースデルタ符号帳を生成する方法の実施例
が図3に示されており、特に図2(2) に示すようなパル
スコードベクトル部と疎/蜜コードベクトル部とフルサ
ンプルコードベクトル部のそれぞれの生成方法が図3
(1) 〜(4) に示されている。
【0025】(1)パルスコードベクトルの生成(図3
(1) ):まず初期ベクトルを第0サンプルに持つベクト
ル(例えば同図のインパルスベクトルm)とし、±1.0
のペアリングのデルタコードベクトルΔmを考える。そ
うすると、デルタ符号帳の最初の次元個(N個)のコー
ドベクトルは、図示のように一つ前のコードベクトルm
とデルタコードベクトルΔmとを加えたコードベクトル
m+Δmとなり、位相が一つシフトしただけのインパル
スコードベクトル群が仮想的に形成されることとなる。
従って、デルタ符号帳としてはN個分のコードベクトル
Δmが用意されることとなる。
(1) ):まず初期ベクトルを第0サンプルに持つベクト
ル(例えば同図のインパルスベクトルm)とし、±1.0
のペアリングのデルタコードベクトルΔmを考える。そ
うすると、デルタ符号帳の最初の次元個(N個)のコー
ドベクトルは、図示のように一つ前のコードベクトルm
とデルタコードベクトルΔmとを加えたコードベクトル
m+Δmとなり、位相が一つシフトしただけのインパル
スコードベクトル群が仮想的に形成されることとなる。
従って、デルタ符号帳としてはN個分のコードベクトル
Δmが用意されることとなる。
【0026】即ち、この実施例としては、加えられるデ
ルタコードベクトルΔmのサンプル数を二本に固定し、
前インデックスと相殺するサンプル数と0値の位置に新
たに生成するサンプル数をそれぞれ一本づつ割り当て、
サンプル位置を一つづつシフトさせて図2(2) に示した
インパルスコードベクトルを仮想的に生成している。
ルタコードベクトルΔmのサンプル数を二本に固定し、
前インデックスと相殺するサンプル数と0値の位置に新
たに生成するサンプル数をそれぞれ一本づつ割り当て、
サンプル位置を一つづつシフトさせて図2(2) に示した
インパルスコードベクトルを仮想的に生成している。
【0027】(2)疎/蜜コードベクトルの生成(図3
(2) ,(3) ):そして、N番目からは偶数インデックス
のコードベクトルでは前のコードベクトルと重ならない
サンプル位置のデルタコードベクトルを用意してサンプ
ル数が増加するようにし(図3(2) 参照)、奇数インデ
ックスのコードベクトルでは前のコードベクトルの非零
値のサンプル位置と重なる位置にサンプルを持つデルタ
コードベクトルを用意してサンプル数が増加しないよう
にする(同図(3) 参照)、という拘束条件を付ける。
(2) ,(3) ):そして、N番目からは偶数インデックス
のコードベクトルでは前のコードベクトルと重ならない
サンプル位置のデルタコードベクトルを用意してサンプ
ル数が増加するようにし(図3(2) 参照)、奇数インデ
ックスのコードベクトルでは前のコードベクトルの非零
値のサンプル位置と重なる位置にサンプルを持つデルタ
コードベクトルを用意してサンプル数が増加しないよう
にする(同図(3) 参照)、という拘束条件を付ける。
【0028】これにより、N番目から2N−1番目まで
のインデックスのコードベクトルでは、2インデックス
で2本のサンプル増加率(1インデックス当たり一本換
算)で疎から密の雑音符号帳が形成できる。尚、このよ
うに疎から密へのサンプル数の変化を2段階に分けたの
は、図3(2) の密度増加だけの場合にはすぐにフルサン
プル列になってしまうからである。
のインデックスのコードベクトルでは、2インデックス
で2本のサンプル増加率(1インデックス当たり一本換
算)で疎から密の雑音符号帳が形成できる。尚、このよ
うに疎から密へのサンプル数の変化を2段階に分けたの
は、図3(2) の密度増加だけの場合にはすぐにフルサン
プル列になってしまうからである。
【0029】(3)フルサンプルコードベクトルの生成
(図3(4) ):2N番目以降はこの拘束条件を外し、ラ
ンダムにサンプル位置と振幅値を定めれば、Mを雑音符
号帳サイズとして、M−2N+1本のフルサンプルコー
ドベクトルが用意できる。
(図3(4) ):2N番目以降はこの拘束条件を外し、ラ
ンダムにサンプル位置と振幅値を定めれば、Mを雑音符
号帳サイズとして、M−2N+1本のフルサンプルコー
ドベクトルが用意できる。
【0030】尚、上記のようにして生成されるデルタ符
号帳は、復号化側においても全く同じものが用意されて
雑音符号帳を仮想的に生成することにより再生音声が得
られることとなる。
号帳は、復号化側においても全く同じものが用意されて
雑音符号帳を仮想的に生成することにより再生音声が得
られることとなる。
【0031】
【発明の効果】このように本発明に係る音声伝送方式に
よれば、予め基準雑音列を表現するN次元のスパース初
期ベクトルとデルタ雑音列を表現するスパースデルタベ
クトルとをスパースデルタ符号帳として用意し、このス
パースデルタ符号帳によって仮想的に生成される各雑音
列コードベクトルのスパースレートが疎から蜜に順次配
列されるように構成したので、非常に効率的な探索技術
を適用できるスパースデルタコードベクトルを用いて有
声音/無声音における音声生成系のパルス音源/ランダ
ム雑音音源の変化に対してより適切なコードベクトルを
提供でき、符号化特性の向上を図ることができる。ま
た、このデルタコードベクトルのサンプル数の増減、相
殺、生成サンプルの割り当てなどの条件を変えることに
よりあらゆる特性の雑音符号帳を形成することができ
る。
よれば、予め基準雑音列を表現するN次元のスパース初
期ベクトルとデルタ雑音列を表現するスパースデルタベ
クトルとをスパースデルタ符号帳として用意し、このス
パースデルタ符号帳によって仮想的に生成される各雑音
列コードベクトルのスパースレートが疎から蜜に順次配
列されるように構成したので、非常に効率的な探索技術
を適用できるスパースデルタコードベクトルを用いて有
声音/無声音における音声生成系のパルス音源/ランダ
ム雑音音源の変化に対してより適切なコードベクトルを
提供でき、符号化特性の向上を図ることができる。ま
た、このデルタコードベクトルのサンプル数の増減、相
殺、生成サンプルの割り当てなどの条件を変えることに
よりあらゆる特性の雑音符号帳を形成することができ
る。
【図1】本発明に係る音声伝送方式に用いるデルタコー
ドベクトルの原理と符号帳の概念を示した図である。
ドベクトルの原理と符号帳の概念を示した図である。
【図2】本発明に係る音声伝送方式によりデルタ符号帳
から仮想的に生成される雑音符号帳の構成を示した図で
ある。
から仮想的に生成される雑音符号帳の構成を示した図で
ある。
【図3】本発明に係る音声伝送方式によりデルタ符号帳
から雑音コードベクトルを生成する実施例を説明するた
めの図である。
から雑音コードベクトルを生成する実施例を説明するた
めの図である。
【図4】音声生成系の概念を示した図である。
【図5】一般的なCELPの原理について示したブロッ
ク図である。
ク図である。
【図6】従来のA−b−S型ベクトル量子化の構成につ
いて示したブロック図である。
いて示したブロック図である。
【図7】雑音符号帳の符号帳探索に要する演算機能につ
いて示したブロック図である。
いて示したブロック図である。
1 雑音符号帳 2 適応符号帳 C0 初期ベクトル ΔC1 〜ΔCN デルタ符号帳 図中、同一符号は同一又は相当部分を示す。
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 栗原 秀明 神奈川県川崎市中原区上小田中1015番地 富士通株式会社内 (72)発明者 加藤 雅子 神奈川県川崎市中原区上小田中1015番地 富士通株式会社内 (56)参考文献 特開 平3−177900(JP,A) 特開 平2−282799(JP,A) 特開 平3−245195(JP,A) 特開 平3−273300(JP,A) 赤嶺他,”適応密度パルス列モデルに 基づくCELP符号化方式”,1989年電 子情報通信学会秋季全国大会講演論文集 (1989−9),分冊1,A−3 (58)調査した分野(Int.Cl.7,DB名) G10L 19/00 - 19/14 H03M 7/30 H04B 14/04
Claims (3)
- 【請求項1】 雑音列を表現するコードベクトルに対し
て声道特性を模擬した線形予測合成フィルタを通して得
られる再生信号と入力音声信号との誤差が最小となるコ
ードベクトルを決定し、該コードベクトルを特定するイ
ンデックス情報により該入力音声信号を符号化する音声
伝送方式において、 予め基準雑音列を表現するN次元のスパース初期ベクト
ルとデルタ雑音列を表現するスパースデルタベクトルと
をスパースデルタ符号帳として用意し、該スパースデル
タ符号帳によって仮想的に生成される各雑音列コードベ
クトルのスパースレートが疎から蜜に順次配列されてお
り、該スパースレートを疎から蜜に変化させるため偶数
インデックスのコードベクトルでは前のコードベクトル
と重ならないサンプル位置のデルタコードベクトルを用
意してサンプル数が増加するようにし、奇数インデック
スでは前のコードベクトルの非零値のサンプル位置と重
なる位置にサンプルを持つデルタコードベクトルを用意
してサンプル数が増加しないようにすることを特徴とし
た音声伝送方式。 - 【請求項2】 該デルタベクトルがパルス系列からフル
サンプル雑音系列までを含んでいることを特徴とした請
求項1記載の音声伝送方式。 - 【請求項3】 該パルス系列が、一つ前のインデックス
のコードベクトルと相殺するサンプルと0値の位置に立
つサンプルとのペアリングという条件でランダムに生成
したデルタベクトルによって生成されることを特徴とし
た請求項2に記載の音声伝送方式。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP32336891A JP3338074B2 (ja) | 1991-12-06 | 1991-12-06 | 音声伝送方式 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP32336891A JP3338074B2 (ja) | 1991-12-06 | 1991-12-06 | 音声伝送方式 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JPH05158497A JPH05158497A (ja) | 1993-06-25 |
JP3338074B2 true JP3338074B2 (ja) | 2002-10-28 |
Family
ID=18153988
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP32336891A Expired - Fee Related JP3338074B2 (ja) | 1991-12-06 | 1991-12-06 | 音声伝送方式 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JP3338074B2 (ja) |
Families Citing this family (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP3179291B2 (ja) * | 1994-08-11 | 2001-06-25 | 日本電気株式会社 | 音声符号化装置 |
US6029125A (en) * | 1997-09-02 | 2000-02-22 | Telefonaktiebolaget L M Ericsson, (Publ) | Reducing sparseness in coded speech signals |
EP1267330B1 (en) * | 1997-09-02 | 2005-01-19 | Telefonaktiebolaget LM Ericsson (publ) | Reducing sparseness in coded speech signals |
US6449313B1 (en) * | 1999-04-28 | 2002-09-10 | Lucent Technologies Inc. | Shaped fixed codebook search for celp speech coding |
US6236960B1 (en) * | 1999-08-06 | 2001-05-22 | Motorola, Inc. | Factorial packing method and apparatus for information coding |
JP6001451B2 (ja) | 2010-10-20 | 2016-10-05 | パナソニック インテレクチュアル プロパティ コーポレーション オブ アメリカPanasonic Intellectual Property Corporation of America | 符号化装置及び符号化方法 |
-
1991
- 1991-12-06 JP JP32336891A patent/JP3338074B2/ja not_active Expired - Fee Related
Non-Patent Citations (1)
Title |
---|
赤嶺他,"適応密度パルス列モデルに基づくCELP符号化方式",1989年電子情報通信学会秋季全国大会講演論文集(1989−9),分冊1,A−3 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
JPH05158497A (ja) | 1993-06-25 |
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