JP3343965B2 - 音声符号化方法及び復号化方法 - Google Patents

音声符号化方法及び復号化方法

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Description

【発明の詳細な説明】
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は、入力された音声信号や
音響信号等のオーディオ信号をブロック単位で区分して
周波数軸上のデータに変換して符号化を施すような音声
符号化方法及び該音声符号化方法によって伝送されてき
た符号化データを復号化する音声復号化方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】オーディオ信号（音声信号や音響信号を
含む）の時間領域や周波数領域における統計的性質と人
間の聴感上の特性を利用して信号圧縮を行うような音声
符号化方法が種々知られている。この音声符号化方法と
しては、大別して時間領域での符号化、周波数領域での
符号化、分析合成符号化等が挙げられる。
【０００３】音声信号等の符号化の例として、ＭＢＥ
（Multiband Excitation: マルチバンド励起）符号化、
ＳＢＥ（Singleband Excitation:シングルバンド励起）
符号化、ハーモニック（Harmonic）符号化、ＳＢＣ（Su
b-band Coding:帯域分割符号化）、ＬＰＣ（Linear Pre
dictive Coding: 線形予測符号化）、あるいはＤＣＴ
（離散コサイン変換）、ＭＤＣＴ（モデファイドＤＣ
Ｔ）、ＦＦＴ（高速フーリエ変換）等において、スペク
トル振幅やそのパラメータ（ＬＳＰパラメータ、αパラ
メータ、ｋパラメータ等）のような各種情報データを量
子化する場合に、従来においてはスカラ量子化を行うこ
とが多い。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】ところで、ビットレー
トを例えば３〜４ｋbps 程度にまで低減し、量子化効率
を更に向上させようとすると、スカラ量子化では量子化
雑音（歪み）が大きくなってしまい、実用化が困難であ
った。
【０００５】そこで、これらの符号化の際に得られる時
間軸データや周波数軸データやフィルタ係数データ等を
個々に量子化せず、複数個のデータを組（ベクトル）に
まとめて一つの符号で表現して量子化するベクトル量子
化が注目されている。
【０００６】しかしながら、ベクトル量子化の出力（イ
ンデックス）のビット数をｂとするとき、ベクトル量子
化器のコードブックの大きさ（サイズ）は２b に比例し
て増大し、コードブックサーチのための演算量も２b に
比例して増大する。ここで、出力のビット数ｂをあまり
小さくすると量子化雑音が増大することになるため、ビ
ット数ｂをある程度の大きさに保ったままで、コードブ
ックのサイズやサーチ時の演算量を低減することが望ま
れる。また、周波数軸上に変換されたデータをそのまま
ベクトル量子化したのでは、符号化効率を充分に高めら
れないことがあるため、より圧縮率を高めるための工夫
が必要とされる。
【０００７】そこで、本出願人は、特願平４−９１４２
２号特許出願において、ベクトル量子化の出力ビット数
を低下させることなく、ベクトル量子化器のコードブッ
クのサイズやサーチ時の演算量を低減でき、また、ベク
トル量子化の際の圧縮率をより高めるような高能率符号
化方法を提案した。この方法は、構造化されたコードブ
ックを用い、Ｍ次元ベクトルのデータを複数グループに
分割して各グループ毎に代表値を求めることにより次元
をＳ次元（Ｓ＜Ｍ）に低下させ、このＳ次元ベクトルの
データに対して第１のベクトル量子化を施し、この第１
のベクトル量子化の際のローカルデコード出力となるＳ
次元のコードベクトルを求め、このＳ次元のコードベク
トルを元のＭ次元のベクトルに拡張して元の上記Ｍ次元
ベクトルの周波数軸上データとの関係を表すデータを求
め、このデータに対して第２のベクトル量子化を施して
いるため、コードブックサーチの演算量が低減され、コ
ードブックのためのメモリ容量が少なくて済む。
【０００８】しかし、この出願による高能率符号化方法
の誤り訂正は、上記第１のベクトル量子化の際のローカ
ルデコード出力であるＳ次元のコードベクトルの上位層
のより重要なインデックスに対して施されるのである
が、その具体的な方法は、未だ確立されていなかった。
【０００９】また、例えば、伝送路符号化器で符号化単
位（フレーム）毎に誤り検出する手段を設け、さらにそ
れらに対して誤り訂正するための手段である畳み込み符
号器などを設けており、伝送路復号化器ではこれを利用
して誤り訂正を行ったあと、フレーム毎に誤りを検出
し、誤りがあれば前のフレームで置き換えるとか、音声
をミュートする等の誤り補正を行っており、誤り訂正後
に誤り検出対象ビットに１ビットでま誤りがあると、そ
のフレームの全情報を使用しないため、連続的に誤りが
発生した場合、音声復号時に音の欠け等が長い時間にわ
たり、音声劣化の原因となっている。
【００１０】本発明は、上記実情に鑑みてなされたもの
であり、伝送路の誤りに強く、通話品質の良好な音声が
得られるような音声符号化方法及び音声復号化方法の提
供を目的とする。
【００１１】
【課題を解決するための手段】本発明に係る音声符号化
方法は、入力されたオーディオ信号をブロック単位で区
分して周波数軸上に変換して得られる周波数軸上データ
を上記オーディオ信号の有声音／無声音の判別に従って
符号化する音声符号化方法において、上記周波数軸上デ
ータの振幅のスペクトル包絡を構成するデータの数を一
定の値に変換するデータ数変換工程と、上記データ数変
換工程によりデータの数が一定の値に変換されたスペク
トル包絡に階層構造のベクトル量子化を施す工程と、こ
の階層構造ベクトル量子化の出力データの上位層インデ
ックスデータに対して畳み込み符号による誤り訂正符号
化を施す工程とを有することを特徴として上記課題を解
決する。
【００１２】ここで、上記誤り訂正符号化工程は、上記
階層構造ベクトル量子化の出力データの上位層のインデ
ックスデータの他、該出力データの下位層のインデック
スデータの上位ビットにも畳み込み符号化を施してもよ
い。
【００１３】また、上記誤り訂正符号化工程は、上記階
層構造ベクトル量子化の出力データの上位層のインデッ
クスデータと、該出力データの下位層のインデックスデ
ータの上位ビットの他、上記ブロック毎に抽出されるピ
ッチ情報及び上記各帯域毎の有声音／無声音判別情報に
も畳み込み符号化を施してもよい。
【００１４】また、上記ピッチ情報、上記有声音／無声
音判別情報及び上記階層構造ベクトル量子化出力データ
の上位層のインデックスデータは、誤り検出符号化が施
されてから上記誤り訂正符号化工程によって、上記階層
構造ベクトル量子化出力データの下位層のインデックス
データの上位ビットを含めて畳み込み符号化が施されて
もよい。この場合、誤り検出符号化としては、ＣＲＣ誤
り検出符号化が好ましい。
【００１５】また、上記誤り訂正符号化工程は、上記Ｃ
ＲＣ誤り検出符号化が行われた複数フレームを単位とし
たものに対して畳み込み符号化を施してもよい。
【００１６】本発明に係る音声復号化方法は、入力され
たオーディオ信号をブロック単位で区分して周波数軸上
に変換して得られる周波数軸上データを上記オーディオ
信号の有声音／無声音の判別に従って符号化する音声符
号化方法によって、ピッチ情報、有声音／無声音判別情
報及びスペクトル包絡階層構造ベクトル量子化出力デー
タの上位層のインデックスデータに対してＣＲＣ誤り検
出符号化が行われてから上記階層構造ベクトル量子化出
力データの下位層のインデックスデータの上位ビットを
含めて畳み込み符号化が施されて伝送されてきた信号を
復号する復号化方法であって、上記伝送されてきた信号
に対して畳み込み符号による誤り訂正復号化が施された
後にＣＲＣ誤り検出を施す工程と、上記ＣＲＣ誤り検出
を施す工程で誤りが検出された際には、誤りが検出され
たフレームのデータを補間する工程と、上記ＣＲＣ誤り
検出工程で誤りが検出されなくなった際には、所定数の
フレームについて前フレームと現フレームの各データか
ら得られる各スペクトル包絡の大小関係に基づいてスペ
クトル包絡の再生方法を制御する工程とを有することを
特徴として上記課題を解決する。
【００１７】本発明に係る音声符号化方法は、入力され
たオーディオ信号をブロック単位で区分して周波数軸上
に変換して得られる周波数軸上データを上記オーディオ
信号の有声音／無声音の判別に従って符号化する音声符
号化方法において、上記周波数軸上データである振幅の
スペクトル包絡に階層構造のベクトル量子化を施す工程
と、この階層構造ベクトル量子化の出力データの上位層
インデックスデータに対して畳み込み符号による誤り訂
正符号化を施す工程とを有し、上記階層構造のベクトル
量子化は、入力されたデータの次元数を低次元に変換し
てベクトル量子化する第１のベクトル量子化工程と、上
記第１のベクトル量子化工程で得られた出力データを上
記入力されたデータの次元数に逆変換する工程と、上記
逆変換された出力データと、上記入力されたデータとの
関係を表すデータに対して第２の量子化を行う第２のベ
クトル量子化工程とを有することを特徴として上記課題
を解決する。この音声符号化方法において、上記誤り訂
正符号化工程は、上記第１のベクトル量子化工程で得ら
れた出力データのインデックスデータに対して畳み込み
符号による誤り訂正符号化を施す。また、上記誤り訂正
符号化工程は、上記第２のベクトル量子化工程で得られ
た出力データのインデックスデータに対しても畳み込み
符号による誤り訂正符号化を施す。
【００１８】
【作用】上記ピッチ情報、上記有声音／無声音判別情報
及び上記階層構造ベクトル量子化出力データの上位層の
インデックスデータは、ＣＲＣ誤り検出符号化が施さ
れ、さらに上記階層構造ベクトル量子化出力データの下
位層のインデックスデータの上位ビットを含めて畳み込
み符号化が施されるので強く保護される。
【００１９】そして、伝送された上記ピッチ情報、上記
有声音／無声音判別情報及び上記階層構造ベクトル量子
化出力データは、誤り訂正復号化が施された後にＣＲＣ
誤り検出が行われ、このＣＲＣ誤り検出結果に応じてフ
レーム毎に補間処理される。そのため、総合的に伝送路
の誤りに強い、通話品質の良好な音声が得られる。
【００２０】以下、本発明に係る音声符号化方法の実施
例について説明する。この音声符号化方法は、入力され
たオーディオ信号をブロック単位で区分して周波数軸上
に変換して得られた周波数軸上データを上記オーディオ
信号の有声音／無声音の判別に従って符号化する符号化
方法の一種である、マルチバンド励起（Multiband Exci
tation：ＭＢＥ）符号化方法を用いた符号化装置に適用
される。特にこのＭＢＥ符号化は上記周波数軸上データ
を、複数帯域に分割して各帯域毎にＶ（有声音）かＵＶ
（無声音）かを判別している。なお、本発明は、上記Ｍ
ＢＥ符号化のみに限定されるものではなく、上記オーデ
ィオ信号の有声音／無声音の判別に従って符号化するも
のであれば他の符号化装置に適用してもよい。
【００２１】すなわち、本発明を用いたＭＢＥの音声符
号化方法は、入力されるオーディオ信号を一定サンプル
数（例えば２５６サンプル）毎にブロック化して、ＦＦ
Ｔ等の直交変換により周波数軸上のスペクトルデータに
変換すると共に、該ブロック内の音声のピッチを抽出
し、このピッチに応じた間隔で周波数軸上のスペクトル
を帯域分割し、分割された各帯域についてＶ（有声音）
／ＵＶ（無声音）の判別を行っている。このＶ／ＵＶ判
別情報をスペクトルの振幅データ及びピッチ情報と共に
符号化して伝送する。この伝送の際に伝送路等による誤
りの影響から符号化データを守ため、本実施例は、上記
ピッチ情報、Ｖ／ＵＶ判別情報及び上記振幅のスペクト
ル包絡（エンベロープ）量子化データよりなるビットス
トリームをクラス分けして、そのクラスによって畳み込
み符号化、さらに重要なビットに対しては誤り検出符号
化として好ましいＣＲＣ検出符号化を施している。
【００２２】図１は本発明の音声符号化方法をＭＢＥ合
成分析符号化装置（いわるボコーダ）に適用した実施例
の分析側（エンコード側）の概略構成を示すブロック図
である。
【００２３】このＭＢＥボコーダは、D.W. Griffin and
J.S. Lim, ~Multiband ExcitationVocoder," IEEE Tra
ns.Acoustics, Speech,and Signal Processing, vol.3
6, No.8, pp.1223-1235, Aug. 1988に開示されているも
のであり、従来のＰＡＲＣＯＲ（PARtial auto-CORrela
tion: 偏自己相関）ボコーダ等では、音声のモデル化の
際に有声音区間と無声音区間とをブロックあるいはフレ
ーム毎に切り換えていたのに対し、ＭＢＥボコーダで
は、同時刻（同じブロックあるいはフレーム内）の周波
数軸領域に有声音（Voiced）区間と無声音（Unvoiced）
区間とが存在するという仮定でモデル化している。
【００２４】この図１において、入力端子１１には、音
声信号あるいは音響信号が供給されるようになってお
り、この入力音声信号は、ＨＰＦ（ハイパスフィルタ）
等のフィルタ１２に送られて、いわゆるＤＣ（直流）オ
フセット分の除去や帯域制限（例えば２００〜３４００
Hzに制限）のための少なくとも低域成分（２００Hz以
下）の除去が行われる。このフィルタ１２を介して得ら
れた信号は、ピッチ抽出部１３及び窓かけ処理部１４に
それぞれ送られる。ピッチ抽出部１３では、入力音声信
号データが所定サンプル数Ｎ（例えばＮ＝２５６）単位
でブロック分割され（あるいは方形窓による切り出しが
行われ）、このブロック内の音声信号についてのピッチ
抽出が行われる。このような切り出しブロック（２５６
サンプル）を、例えば図２のＡに示すようにＬサンプル
（例えばＬ＝１６０）のフレーム間隔で時間軸方向に移
動させており、各ブロック間のオーバラップはＮ−Ｌサ
ンプル（例えば９６サンプル）となっている。また、窓
かけ処理部１４では、１ブロックＮサンプルに対して所
定の窓関数、例えばハミング窓をかけ、この窓かけブロ
ックを１フレームＬサンプルの間隔で時間軸方向に順次
移動させている。
【００２５】このような窓かけ処理を数式で表すと、 ｘw (k,q) ＝ｘ(q) ｗ(kL-q) ・・・（１） となる。この（１）式において、ｋはブロック番号を、
ｑはデータの時間インデックス（サンプル番号）を表
し、処理前の入力信号のｑ番目のデータｘ(q) に対して
第ｋブロックの窓（ウィンドウ）関数ｗ(kL-q)により窓
かけ処理されることによりデータｘw (k,q) が得られる
ことを示している。ピッチ抽出部１３内での図２のＡに
示すような方形窓の場合の窓関数ｗr (r) は、 ｗr (r) ＝１ ０≦ｒ＜Ｎ ・・・（２） ＝０ ｒ＜０，Ｎ≦ｒ また、窓かけ処理部１４での図２のＢに示すようなハミ
ング窓の場合の窓関数ｗh (r) は、 ｗh (r) ＝ 0.54 − 0.46 cos(２πr/(N-1)) ０≦ｒ＜Ｎ ・・・（３） ＝０ ｒ＜０，Ｎ≦ｒ である。このような窓関数ｗr (r) あるいはｗh (r) を
用いるときの上記（１）式の窓関数ｗ(r) （＝ｗ(kL-
q)）の否零区間は、 ０≦ｋＬ−ｑ＜Ｎ これを変形して、 ｋＬ−Ｎ＜ｑ≦ｋＬ 従って例えば上記方形窓の場合に窓関数ｗr (kL-q)＝１
となるのは、図３に示すように、ｋＬ−Ｎ＜ｑ≦ｋＬの
ときとなる。また、上記（１）〜（３）式は、長さＮ
（＝２５６）サンプルの窓が、Ｌ（＝１６０）サンプル
ずつ前進してゆくことを示している。以下、上記（２）
式、（３）式の各窓関数で切り出された各Ｎ点（０≦ｒ
＜Ｎ）の否零サンプル列を、それぞれｘwr(k,r) 、ｘwh
>(k,r) と表すことにする。
【００２６】窓かけ処理部１４では、図４に示すよう
に、上記（３）式のハミング窓がかけられた１ブロック
２５６サンプルのサンプル列ｘwh(k,r) に対して１７９
２サンプル分の０データが付加されて（いわゆる０詰め
されて）２０４８サンプルとされ、この２０４８サンプ
ルの時間軸データ列に対して、直交変換部１５により例
えばＦＦＴ（高速フーリエ変換）等の直交変換処理が施
される。
【００２７】ピッチ抽出部１３では、上記ｘwr(k,r) の
サンプル列（１ブロックＮサンプル）に基づいてピッチ
抽出が行われる。このピッチ抽出法には、時間波形の周
期性や、スペクトルの周期的周波数構造や、自己相関関
数を用いるもの等が知られているが、本実施例では、セ
ンタクリップ波形の自己相関法を採用している。このと
きのブロック内でのセンタクリップレベルについては、
１ブロックにつき１つのクリップレベルを設定してもよ
いが、ブロックを細分割した各部（各サブブロック）の
信号のピークレベル等を検出し、これらの各サブブロッ
クのピークレベル等の差が大きいときに、ブロック内で
クリップレベルを段階的にあるいは連続的に変化させる
ようにしている。このセンタクリップ波形の自己相関デ
ータのピーク位置に基づいてピッチ周期を決めている。
このとき、現在フレームに属する自己相関データ（自己
相関は１ブロックＮサンプルのデータを対象として求め
られる）から複数のピークを求めておき、これらの複数
のピークの内の最大ピークが所定の閾値以上のときには
該最大ピーク位置をピッチ周期とし、それ以外のときに
は、現在フレーム以外のフレーム、例えば前後のフレー
ムで求められたピッチに対して所定の関係を満たすピッ
チ範囲内、例えば前フレームのピッチを中心として±２
０％の範囲内にあるピークを求め、このピーク位置に基
づいて現在フレームのピッチを決定するようにしてい
る。このピッチ抽出部１３ではオープンループによる比
較的ラフなピッチのサーチが行われ、抽出されたピッチ
データは高精度（ファイン）ピッチサーチ部１６に送ら
れて、クローズドループによる高精度のピッチサーチ
（ピッチのファインサーチ）が行われる。
【００２８】高精度（ファイン）ピッチサーチ部１６に
は、ピッチ抽出部１３で抽出された整数（インテジャ
ー）値の粗（ラフ）ピッチデータと、直交変換部１５に
より例えばＦＦＴされた周波数軸上のデータとが供給さ
れている。この高精度ピッチサーチ部１６では、上記粗
ピッチデータ値を中心に、0.２〜0.５きざみで±数サン
プルずつ振って、最適な小数点付き（フローティング）
のファインピッチデータの値へ追い込む。このときのフ
ァインサーチの手法として、いわゆる合成による分析
(Analysis by Synthesis)法を用い、合成されたパワー
スペクトルが原音のパワースペクトルに最も近くなるよ
うにピッチを選んでいる。
【００２９】このピッチのファインサーチについて説明
する。先ず、上記ＭＢＥボコーダにおいては、上記ＦＦ
Ｔ等により直交変換された周波数軸上のスペクトルデー
タとしてのＳ(j) を Ｓ(j) ＝Ｈ(j) ｜Ｅ(j) ｜ ０＜ｊ＜Ｊ ・・・（４） と表現するようなモデルを想定している。ここで、Ｊは
ωs／４π＝ｆs ／２に対応し、サンプリング周波数ｆs
＝ωs／２πが例えば８ｋHzのときには４ｋHzに対応す
る。上記（４）式中において、周波数軸上のスペクトル
データＳ(j) が図５のＡに示すような波形のとき、Ｈ
(j) は、図５のＢに示すような元のスペクトルデータＳ
(j) のスペクトル包絡線（エンベロープ）を示し、Ｅ
(j) は、図５のＣに示すような等レベルで周期的な励起
信号（エキサイテイション）のスペクトルを示してい
る。すなわち、ＦＦＴスペクトルＳ(j) は、スペクトル
エンベロープＨ(j) と励起信号のパワースペクトル｜Ｅ
(j) ｜との積としてモデル化される。
【００３０】上記励起信号のパワースペクトル｜Ｅ(j)
｜は、上記ピッチに応じて決定される周波数軸上の波形
の周期性（ピッチ構造）を考慮して、１つの帯域（バン
ド）の波形に相当するスペクトル波形を周波数軸上の各
バンド毎に繰り返すように配列することにより形成され
る。この１バンド分の波形は、例えば上記図４に示すよ
うな２５６サンプルのハミング窓関数に１７９２サンプ
ル分の０データを付加（０詰め）した波形を時間軸信号
と見なしてＦＦＴし、得られた周波数軸上のある帯域幅
を持つインパルス波形を上記ピッチに応じて切り出すこ
とにより形成することができる。
【００３１】次に、上記ピッチに応じて分割された各バ
ンド毎に、上記Ｈ(j) を代表させるような（各バンド毎
のエラーを最小化するような）値（一種の振幅）｜Ａm
｜を求める。ここで、例えば第ｍバンド（第ｍ高調波の
帯域）の下限、上限の点をそれぞれａm 、ｂm とすると
き、この第ｍバンドのエラーεm は、
【００３２】
【数１】 で表せる。
【００３３】このエラーεm を最小化するような｜Ａm
｜は、
【００３４】
【数２】 となり、この（６）式の｜Ａm ｜のとき、エラーεm を
最小化する。
【００３５】このような振幅｜Ａm ｜を各バンド毎に求
め、得られた各振幅｜Ａm ｜を用いて上記（５）式で定
義された各バンド毎のエラーεm を求める。次に、この
ような各バンド毎のエラーεm の全バンドの総和値Σε
m を求める。さらに、このような全バンドのエラー総和
値Σεm を、いくつかの微小に異なるピッチについて求
め、エラー総和値Σεm が最小となるようなピッチを求
める。
【００３６】すなわち、上記ピッチ抽出部１３で求めら
れたラフピッチを中心として、例えば 0.25 きざみで上
下に数種類ずつ用意する。これらの複数種類の微小に異
なるピッチの各ピッチに対してそれぞれ上記エラー総和
値Σεm を求める。この場合、ピッチが定まるとバンド
幅が決まり、上記（６）式より、周波数軸上データのパ
ワースペクトル｜Ｓ(j) ｜と励起信号スペクトル｜Ｅ
(j) ｜とを用いて上記（５）式のエラーεm を求め、そ
の全バンドの総和値Σεm を求めることができる。この
エラー総和値Σεm を各ピッチ毎に求め、最小となるエ
ラー総和値に対応するピッチを最適のピッチとして決定
するわけである。以上のようにして高精度ピッチサーチ
部１６で最適のファイン（例えば 0.25 きざみ）ピッチ
が求められ、この最適ピッチに対応する振幅｜Ａm ｜が
決定される。
【００３７】以上ピッチのファインサーチの説明におい
ては、説明を簡略化するために、全バンドが有声音（Vo
iced）の場合を想定しているが、上述したようにＭＢＥ
ボコーダにおいては、同時刻の周波数軸上に無声音（Un
voiced）領域が存在するというモデルを採用しているこ
とから、上記各バンド毎に有声音／無声音の判別を行う
ことが必要とされる。
【００３８】上記高精度ピッチサーチ部１６からの最適
ピッチ及び振幅｜Ａm ｜のデータは、有声音／無声音判
別部１７に送られ、上記各バンド毎に有声音／無声音の
判別が行われる。この判別のために、ＮＳＲ（ノイズｔ
ｏシグナル比）を利用する。すなわち、第ｍバンドのＮ
ＳＲは、
【００３９】
【数３】
【００４０】と表せ、このＮＳＲ値が所定の閾値（例え
ば0.３）より大のとき（エラーが大きい）ときには、そ
のバンドでの｜Ａm ｜｜Ｅ(j) ｜による｜Ｓ(j) ｜の近
似が良くない（上記励起信号｜Ｅ(j) ｜が基底として不
適当である）と判断でき、当該バンドをＵＶ（Unvoice
d、無声音）と判別する。これ以外のときは、近似があ
る程度良好に行われていると判断でき、そのバンドをＶ
（Voiced、有声音）と判別する。
【００４１】次に、振幅再評価部１８には、直交変換部
１５からの周波数軸上データ、高精度ピッチサーチ部１
６からのファインピッチと評価された振幅｜Ａm ｜との
各データ、及び上記有声音／無声音判別部１７からのＶ
／ＵＶ（有声音／無声音）判別データが供給されてい
る。この振幅再評価部１８では、有声音／無声音判別部
１７において無声音（ＵＶ）と判別されたバンドに関し
て、再度振幅を求めている。このＵＶのバンドについて
の振幅｜Ａm ｜UVは、
【００４２】
【数４】 にて求められる。
【００４３】この振幅再評価部１８からのデータは、デ
ータ数変換（一種のサンプリングレート変換）部１９に
送られる。このデータ数変換部１９は、上記ピッチに応
じて周波数軸上での分割帯域数が異なり、データ数（特
に振幅データの数）が異なることを考慮して、一定の個
数にするためのものである。すなわち、例えば有効帯域
を３４００Hzまでとすると、この有効帯域が上記ピッチ
に応じて、８バンド〜６３バンドに分割されることにな
り、これらの各バンド毎に得られる上記振幅｜Ａm ｜
（ＵＶバンドの振幅｜Ａm ｜UVも含む）データの個数ｍ
MX＋１も８〜６３と変化することになる。このためデー
タ数変換部１９では、この可変個数ｍMX＋１の振幅デー
タを一定個数Ｍのデータに変換している。
【００４４】ここで、このデータ数変換部１９は、周波
数軸上の有効帯域１ブロック分の振幅データに対して、
ブロック内の両端のデータを延長してデータ個数を拡大
し、帯域制限型ＦＩＲフィルタによるフィルタ処理を施
し、さらに直線補間を施すことにより一定個数Ｍのデー
タを得てもよい。
【００４５】このデータ数変換部１９からのＭ個のデー
タ（振幅のスペクトルエンベロープ）がベクトル量子化
部２０に送られて、該ベクトル量子化部２０によってベ
クトル量子化が施される。
【００４６】このベクトル量子化部２０では、上記デー
タ数変換部１９からの入力データの所定数（この場合Ｍ
個）がまとめられてＭ次元ベクトルとされ、ベクトル量
子化が施される。このようなＭ次元ベクトル量子化処理
は、一般的には、入力された次元ベクトルに対してＭ次
元空間上で最も距離が近いコードベクトルのインデック
スを取り出すような処理であるが、このエンコード側の
ベクトル量子化部２０は、図６に示すように階層構造と
されており、入力ベクトルに対して、例えば、２段階の
ベクトル量子化が施されるようになっている。
【００４７】すなわち、図６に示すベクトル量子化部２
０において、入力端子３０から供給されるベクトル量子
化の単位となる上記Ｍ次元ベクトルのデータ（周波数軸
上データ）は、次元低減部３１に送られることにより、
複数グループに分割され各グループ毎に代表値を求める
ことにより次元がＳ次元（Ｓ＜Ｍ）に低下させられる。
ここで図７は、ベクトル量子化部２０に入力されるＭ次
元ベクトルＸの各要素、すなわち周波数軸上のＭ個の
振幅データｘ(n) の一具体例を示しており、１≦ｎ≦Ｍ
である。これらのＭ個の振幅データｘ(n) は、例えば４
サンプル毎にまとめられてそれぞれの代表値、例えば平
均値ｙi が求められ、図８に示すように、平均値データ
ｙ1 〜ｙs のＳ個（この場合はＳ＝Ｍ／４）から成るＳ
次元ベクトルＹが得られる。
【００４８】次に、このＳ次元ベクトルのデータに対し
てＳ次元ベクトル量子化器３２によりベクトル量子化が
施される。すなわち、Ｓ次元ベクトル量子化器３２のコ
ードブック中のＳ次元コードベクトルの内、入力された
Ｓ次元ベクトルにＳ次元空間上で最も距離が近いコード
ベクトルがサーチされ、このサーチされたコードベクト
ルのインデックスデータはＣＲＣ＆レート１／２畳み込
み符号付加部２１に供給される。また、Ｓ次元ベクトル
量子化器３２のインデックスを基にサーチされたコード
ベクトル（出力インデックスを逆ベクトル量子化して得
られるコードベクトル）は次元拡張部３３に送られる。
図９は、上記図８に示すＳ個の平均値データｙ1 〜ｙs
から成るＳ次元ベクトルＹをベクトル量子化した後、
逆量子化して（あるいはベクトル量子化器３２のコード
ブックで上記量子化の際にサーチされたコードベクトル
を取り出して）得られたローカルデコーダ出力としての
Ｓ次元ベクトルＹVQの各要素ｙVQ1 〜ｙVQS を示
している。
【００４９】次に、次元拡張部３３では、上記Ｓ次元の
コードベクトルを元のＭ次元のベクトルに拡張する。こ
の拡張されたＭ次元ベクトルの各要素の例を図１０に示
す。この図１０から明らかなように上記逆ベクトル量子
化されたＳ次元ベクトルＹVQの各要素ｙVQ1 〜ｙ
VQS をそれぞれ元の４サンプルずつに増加させることに
より、４Ｓ＝Ｍ個の要素から成るＭ次元ベクトルを得る
わけである。この拡張されたＭ次元のベクトルと元の上
記Ｍ次元ベクトルの周波数軸上データとの関係を表すデ
ータに対して第２のベクトル量子化を施す。
【００５０】図６では、次元拡張部３３からの拡張され
たＭ次元ベクトルデータを減算器３４に送り、元の上記
Ｍ次元ベクトルの周波数軸上データから減算することに
より、上記Ｓ次元を拡張したＭ次元ベクトルと元のＭ次
元ベクトルとの関係を表すＳ個のベクトルデータを得て
いる。図１１は、上記図７に示すＭ次元ベクトルＸの
各要素である周波数軸上のＭ個の振幅データｘ(n) か
ら、図１０に示す拡張Ｍ次元ベクトルの各要素を減算し
て得られたＭ個のデータｒ1 〜ｒM を示しており、これ
らのＭ個のデータｒ1 〜ｒM の４サンプルずつを組（ベ
クトル）としてＳ個の４次元ベクトルＲ1 〜ＲS が
得られる。
【００５１】このようにして減算器３４から得られたＳ
個のベクトルのそれぞれに対して、ベクトル量子化器群
３５のＳ個の各ベクトル量子化器３５1 〜３５S がそれ
ぞれベクトル量子化を施す。各ベクトル量子化器３５1
〜３５S から出力される下位層のインデックスデータの
上位ビットとがＣＲＣ＆レート１／２畳み込み符号付加
部２１に、残りがフレームインターリーブ２３に供給さ
れる。
【００５２】図１２は、ベクトル量子化器３５1 〜３５
S としてそれぞれ４次元ベクトル量子化器を用い、上記
図１１に示す各４次元ベクトルＲ1 〜ＲS をそれぞ
れベクトル量子化した後の各４次元ベクトルＲVQ1 〜
ＲVQS の各要素ｒVQ1 〜ｒVQ4 、ｒVQ5 〜ｒVQ8 、…
〜ｒVQM を示している。
【００５３】このような階層構造化された２段階のベク
トル量子化を施すことにより、コードブックサーチのた
めの演算量を低減でき、コードブックのためのメモリ量
（例えばＲＯＭ容量）を低減でき、またＣＲＣ＆レート
１／２畳み込み符号付加部２１に供給される上位層のイ
ンデックスデータ及び下位層のインデックスデータの上
位ビットに対して畳み込み符号による誤り訂正符号化を
施して重点的に保護するようにすること等により、誤り
訂正符号の効果的な適用が可能となる。なお、ベクトル
量子化部２０の階層構造は、２段階に限定されず、３段
階以上の多層の階層構造を持たせるようにしてもよい。
【００５４】ここで、図１に戻る。上記ＣＲＣ＆レート
１／２畳込み符号付加部２１には、上記高精度のピッチ
サーチ部１６からの高精度（ファイン）ピッチ情報及び
上記有声音／無声音判別部１７からのＶ／ＵＶ判別情報
も供給される。すなわち、上記ＣＲＣ＆レート１／２畳
込み符号付加部２１には、上記ピッチ情報、上記有声音
／無声音判別情報、上記階層構造ベクトル量子化出力デ
ータの上位層のインデックスデータ及び上記階層構造ベ
クトル量子化出力データの下位層のインデックスデータ
の上位ビットが供給される。このうち、上記ピッチ情
報、上記有声音／無声音判別情報、上記階層構造ベクト
ル量子化出力データの上位層のインデックスデータは、
ＣＲＣ誤り検出符号化が施されてから畳み込み符号化が
施される。そして、畳み込み符号化が施された上記ピッ
チ情報、上記有声音／無声音判別情報、上記階層構造ベ
クトル量子化出力データの上位層のインデックスデータ
及び上記階層構造ベクトル量子化出力データの下位層の
インデックスデータの上位ビットは、フレームインター
リーブ部２２に供給され、上記階層構造ベクトル量子化
出力データの下位層のインデックスデータの下位ビット
と共にインターリーブされて、出力端子２３から合成側
（デコード側）に伝送される。
【００５５】以下に、ＣＲＣ誤り検出符号化及び畳み込
み符号化が施される上記ピッチ情報、上記有声音／無声
音判別情報及び上記階層構造ベクトル量子化出力データ
のビット割り当てについて、具体例を挙げて説明する。
【００５６】先ず、ピッチ情報として例えば８ビット、
Ｖ／ＵＶ判別情報として例えば４ビットを抽出する。
【００５７】次に、上記スペクトルエンベロープの階層
構造ベクトル量子化出力データは、上位層と下位層に分
けられる。これは、スペクトルエンベロープの概形情報
と微細情報という分け方に基づく。すなわち、上記Ｓ次
元ベクトル量子化器３２によってベクトル量子化された
Ｓ次元ベクトルＹが上記概形情報であり、各ベクトル
量子化器３５1 〜３５S から出力される下位層のインデ
ックスデータが微細情報である。この微細情報は減算器
３４から出力された上記ベクトルＲ1 〜Ｒ S をそれ
ぞれベクトル量子化した後の上記ベクトルＲVQ1 〜
ＲVQS である。
【００５８】そこで、例えばＭ＝４４、Ｓ＝７、また、
ベクトルＲVQ1 〜ＲVQ7 の各次元ｄ1 ＝ｄ2 ＝ｄ3
＝ｄ4 ＝５、ｄ5 ＝ｄ6 ＝ｄ7 ＝８とする。また、上記
データｘ(n) 、１≦ｎ≦Ｍの量子化に使用するビット数
を４８ビットとする。そして、上記Ｓ次元ベクトルＹ
及び上記ベクトル量子化器群３５からの出力ベクトル
（平均値除去した残差成分のベクトル）ＲVQ1 , Ｒ
VQ2 , … ,ＲVQ7 に対する上記４８ビットの割り当て
を次のようにする。
【００５９】Ｙ → １３ビット（８ビット：シェイプ、５ビッ
ト：ゲイン）、次元Ｓ＝７ＲVQ1 → ６ビット、 次元ｄ1 ＝５ＲVQ2 → ５ビット、 次元ｄ2 ＝５ＲVQ3 → ５ビット、 次元ｄ3 ＝５ＲVQ4 → ５ビット、 次元ｄ4 ＝５ＲVQ5 → ５ビット、 次元ｄ5 ＝８ＲVQ6 → ５ビット、 次元ｄ6 ＝８ＲVQ7 → ４ビット、 次元ｄ7 ＝８ 計 ４８ビット、 （Ｍ＝）４４次元
【００６０】上記概形情報であるＳ次元ベクトルＹに
は、シェイプ−ゲインベクトル量子化が施されている。
このシェイプ−ゲインベクトル量子化は、M. J. Sabin,
R.M. Gray,~Product code Vector Quantizer for Wave
form and Voice Coding" ,IEEE Trans. on ASSP, vol.
ASSP-32, No.3, June 1984等に述べられている。
【００６１】よって、上記ピッチ情報、上記有声音／無
声音判別情報、上記スペクトルエンベロープの概形情報
及び上記スペクトルエンベロープの微細情報である平均
値除去した残差成分のベクトルの合わせて６０ビットを
抽出することになる。ここで、上記各パラメータは、２
０ｍsec のフレーム毎に出力される。（６０ビット／２
０ｍsec ）
【００６２】この６０ビットのパラメータのうち、聴感
上重要と思われる４０ビット（クラス１ビット）にレー
ト１／２の畳み込み符号による誤り訂正符号化を施す。
残りの２０ビット（クラス２ビット）に対しては、重要
度が低いとして畳み込み符号化を行わない。さらに、ク
ラス１のうち重要度の最も高い２５ビットに対しては、
ＣＲＣ誤り検出符号化による誤り検出符号化を行う。
【００６３】ここで、クラス１ビットの４０ビットは、
上述したように畳み込み符号により保護され、クラス２
ビットの２０ビットは、保護されない。また、クラス１
ビットの４０ビットのうちの２５ビットについてはＣＲ
Ｃが付加される。
【００６４】このエンコード側の畳み込み符号＆ＣＲＣ
符号の付加は、以下のような原理で行われる。図１３
は、畳み込み符号＆ＣＲＣ符号の付加の原理を説明する
ための機能ブロック図である。ここでは、２０ｍsec の
サブフレームを２つ用いた状態、すなわち、４０ｍsec
のフレームを単位としている。
【００６５】表１に音声符号器の各パラメータ・ビット
に対する各クラス毎のビット配分を示す。
【００６６】
【表１】
【００６７】また、クラス１のビット順を表２、クラス
２のビット順を表３に示す。
【００６８】
【表２】
【００６９】
【表３】
【００７０】ここで、表２のクラス１配列をＣＬ1[i]、
ｉ＝０〜９１、表３のクラス２配列をＣＬ2[i]、ｉ＝０
〜３９とする。すなわち、この表２、表３の１列目は入
力配列ＣＬ1[i]、入力配列ＣＬ2[i]の要素の番号ｉを示
す。また、この表２、表３の２列目は取り出されるパラ
メータのサブフレーム番号、３列目は取り出されるパラ
メータ名、４列目はパラメータ内のビット位置であり、
０は最下位ビットを示す。
【００７１】先ず、音声符号器４１から出力された音声
パラメータ１２０（６０×２サブフレーム分）ビット
を、聴覚上特に重要な部分（クラス１）８０（４０×２
サブフレーム分）ビットとそれ以外の部分（クラス２）
４０（２０×２サブフレーム分）ビットとに分ける。
【００７２】次に、クラス１のうち、聴覚上特に重要な
データ５０ビットをさらに取り出し、これをＣＲＣ計算
ブロック４２に入力し、その結果として７ビットを出力
する。このＣＲＣの生成多項式ｇcrc (X) は、 ｇcrc (X) ＝１＋Ｘ4 ＋Ｘ5 ＋Ｘ6 ＋Ｘ7 ・・・（９） を用いる。
【００７３】また、畳み込み符号器４３への入力ビット
列をＣＬ1[i]、ｉ＝０〜９１（表２より）とした場合、
入力多項式ａ(X) は、 ａ(X) ＝ＣＬ1[83] Ｘ49＋ＣＬ1[４] Ｘ48＋＋ＣＬ1[82] Ｘ47…… ……ＣＬ1[27] Ｘ2 ＋ＣＬ1[59] Ｘ1 ＋ＣＬ1[28] Ｘ0 ・・・（10) を用いる。
【００７４】また、パリティ多項式は入力多項式の剰余
であり、 ａ(X) ・Ｘ7 ／ｇcrc (X) ＝ｑ(x) ＋ｂ(x) ／ｇcrc (X) ・・・（11) を用いる。
【００７５】上記（11) 式によって得られたパリティビ
ットｂ(x) を配列ＣＬ1[i]に組み込むと、 ｂ(X) ＝ＣＬ1[０] Ｘ6 ＋ＣＬ1[86] Ｘ5 ＋ＣＬ1[１] Ｘ4 ＋ＣＬ1[85] Ｘ3 ＋ＣＬ1[２] Ｘ2 ＋ＣＬ1[84] Ｘ1 ＋ＣＬ1[３] Ｘ0 ・・・（12) となる。
【００７６】次に、クラス１の８０ビットとＣＲＣ計算
ブロック４２の計算結果７ビットを畳み込み符号器４３
に上記表２で示した入力順に入力し、レート１／２、拘
束長６（＝ｋ）の畳み込み符号化を行う。ここで使用す
る生成多項式は、 ｇ0(D)＝１＋Ｄ＋Ｄ3 ＋Ｄ5 ・・・（13) ｇ1(D)＝１＋Ｄ2 ＋Ｄ3 ＋Ｄ4 ＋Ｄ5 ・・・（14) の２つである。
【００７７】上記表２の畳み込み符号器４３への入力ビ
ットのうちＣＬ1[４] 〜ＣＬ1[83]の８０ビットがクラ
ス１ビットであり、ＣＬ1[０] 〜ＣＬ1[３] 及びＣＬ
1[84]〜ＣＬ1[86] はＣＲＣビットである。また、ＣＬ1
[87] 〜ＣＬ1[91] は符号器を初期状態に戻すためのテ
−ルビットで、値は全て０である。
【００７８】この畳み込み符号化はｇ0(D)から始まり、
（13) 、(14)の多項式により交互に符号化される。この
畳み込み符号器４３は、図２２に示されるように５段の
シフトレジスタ（遅延演算子）で構成され、生成多項式
の係数に相当するビットの排他的論理和を計算すること
により、出力を得ることができる。結果として、入力Ｃ
Ｌ1[ｉ] に対し、２ビットの出力ｃｃ0[ｉ] とｃｃ
1[ｉ] が得られるため、クラス１ビット全体では、１８
４ビットの出力を得る。
【００７９】こうして得られた畳み込み符号化されたク
ラス１の１８４ビットと、クラス２の４０ビットの合計
２２４ビットを、所定の送信順に伝送することにより、
ビットインターリーブ及び２フレームにわたるフレーム
・インターリーブを行う。
【００８０】なお、これらの各データは、上記Ｎサンプ
ル（例えば２５６サンプル）のブロック内のデータに対
して処理を施すことにより得られるものであるが、ブロ
ックは時間軸上を上記Ｌサンプルのフレームを単位とし
て前進することから、伝送するデータは上記フレーム単
位で得られる。すなわち、上記フレーム周期でピッチ情
報、Ｖ／ＵＶ判別情報、スペクトルエンベープデータが
更新されることになる。
【００８１】次に、上記エンコード側から伝送されてき
たデータを合成するための合成側（デコード側）の概略
構成について、図１４を参照しながら説明する。この図
１４において、入力端子５１には、伝送されたきたＣＲ
Ｃ＆レート１／２畳込み符号が付加されたデータが供給
される。入力端子５１からのデータは、フレームデイン
タリーブ部５２に供給され、デインターリーブされる。
デインターリーブされたデータは、ビタビ復号＆ＣＲＣ
検出部５３に供給され、ビタビ復号化されてからＣＲＣ
エラーが検出される。
【００８２】そして、マスク処理部５４が、フレームデ
インターリーブ５２からのデータをマスク処理し、量子
化振幅データを逆ベクトル量子化部５５に供給する。
【００８３】この逆ベクトル量子化部５５も階層構造化
されており、各階層のインデックスデータに基づいて逆
ベクトル量子化されたデータを合成して出力する。この
逆ベクトル量子化部５５からの出力データは、データ数
逆変換部５６に送られて逆変換される。このデータ数逆
変換部５６では、上述した図１のデータ数変換部１９と
同様な（逆）変換が行われ、得られた振幅データが有声
音合成部５７及び無声音合成部５８に送られる。また、
上記マスク処理部５４は、符号化ピッチデータをピッチ
復号化部５９に供給する。このピッチ復号化器５９で復
号されたピッチデータは、データ数逆変換部５６、有声
音合成部５７及び無声音合成部５８に送られる。また、
上記マスク処理部５４は、Ｖ／ＵＶ判別データを有声音
合成部５７及び無声音合成部５８に供給する。
【００８４】有声音合成部５７では例えば余弦(cosine)
波合成により時間軸上の有声音波形を合成し、無声音合
成部５８では例えばホワイトノイズをバンドパスフィル
タでフィルタリングして時間軸上の無声音波形を合成
し、これらの各有声音合成波形と無声音合成波形とを加
算部６０で加算合成して、出力端子６１より取り出すよ
うにしている。この場合、上記振幅データ、ピッチデー
タ及びＶ／ＵＶ判別データは、上記分析時の１フレーム
（Ｌサンプル、例えば１６０サンプル）毎に更新されて
与えられるが、フレーム間の連続性を高める（円滑化す
る）ために、上記振幅データやピッチデータの各値を１
フレーム中の例えば中心位置における各データ値とし、
次のフレームの中心位置までの間（合成時の１フレー
ム）の各データ値を補間により求める。すなわち、合成
時の１フレーム（例えば上記分析フレームの中心から次
の分析フレームの中心まで）において、先端サンプル点
での各データ値と終端（次の合成フレームの先端）サン
プル点での各データ値とが与えられ、これらのサンプル
点間の各データ値を補間により求めるようにしている。
【００８５】以下、有声音合成部５７における合成処理
を詳細に説明する。上記Ｖ（有声音）と判別された第ｍ
バンド（第ｍ高調波の帯域）における時間軸上の上記１
合成フレーム（Ｌサンプル、例えば１６０サンプル）分
の有声音をＶm (n) とするとき、この合成フレーム内の
時間インデックス（サンプル番号）ｎを用いて、 Ｖm (n) ＝Ａm (n) cos(θm (n)) ０≦ｎ＜Ｌ ・・・（15） と表すことができる。全バンドの内のＶ（有声音）と判
別された全てのバンドの有声音を加算（ΣＶm (n) ）し
て最終的な有声音Ｖ(n) を合成する。
【００８６】この（15）式中のＡm (n) は、上記合成フ
レームの先端から終端までの間で補間された第ｍ高調波
の振幅である。最も簡単には、フレーム単位で更新され
る振幅データの第ｍ高調波の値を直線補間すればよい。
すなわち、上記合成フレームの先端（ｎ＝０）での第ｍ
高調波の振幅値をＡ0m、該合成フレームの終端（ｎ＝
Ｌ：次の合成フレームの先端）での第ｍ高調波の振幅値
をＡLmとするとき、 Ａm (n) ＝ (L-n)Ａ0m／Ｌ＋ｎＡLm／Ｌ ・・・（16） の式によりＡm (n) を計算すればよい。
【００８７】次に、上記（16）式中の位相θm (n) は、 θm (0) ＝ｍωO1ｎ＋ｎ2 ｍ（ωL1−ω01）／２Ｌ＋φ0m＋Δωｎ ・・・（17） により求めることができる。この（17）式中で、φ0mは
上記合成フレームの先端（ｎ＝０）での第ｍ高調波の位
相（フレーム初期位相）を示し、ω01は合成フレーム先
端（ｎ＝０）での基本角周波数、ωL1は該合成フレーム
の終端（ｎ＝Ｌ：次の合成フレーム先端）での基本角周
波数をそれぞれ示している。上記（11）式中のΔωは、
ｎ＝Ｌにおける位相φLmがθm (L) に等しくなるような
最小のΔωを設定する。
【００８８】以下、任意の第ｍバンドにおいて、それぞ
れｎ＝０、ｎ＝ＬのときのＶ／ＵＶ判別結果に応じた上
記振幅Ａm (n) 、位相θm (n) の求め方を説明する。第
ｍバンドが、ｎ＝０、ｎ＝ＬのいずれもＶ（有声音）と
される場合に、振幅Ａm (n) は、上述した（10）式によ
り、伝送された振幅値Ａ0m、ＡLmを直線補間して振幅Ａ
m (n) を算出すればよい。位相θm (n) は、ｎ＝０でθ
m (0) ＝φ0mからｎ＝Ｌでθm (L) がφLmとなるように
Δωを設定する。
【００８９】次に、ｎ＝０のときＶ（有声音）で、ｎ＝
ＬのときＵＶ（無声音）とされる場合に、振幅Ａm (n)
は、Ａm (0) の伝送振幅値Ａ0mからＡm (L) で０となる
ように直線補間する。ｎ＝Ｌでの伝送振幅値ＡLmは無声
音の振幅値であり、後述する無声音合成の際に用いられ
る。位相θm (n) は、θm (0) ＝φ0mとし、かつΔω＝
０とする。
【００９０】さらに、ｎ＝０のときＵＶ（無声音）で、
ｎ＝ＬのときＶ（有声音）とされる場合には、振幅Ａm
(n) は、ｎ＝０での振幅Ａm (0) を０とし、ｎ＝Ｌで伝
送された振幅値ＡLmとなるように直線補間する。位相θ
m (n) については、ｎ＝０での位相θm (0) として、フ
レーム終端での位相値φLmを用いて、 θm (0) ＝φLm−ｍ（ωO1＋ωL1）Ｌ／２ ・・・（18） とし、かつΔω＝０とする。
【００９１】上記ｎ＝０、ｎ＝ＬのいずれもＶ（有声
音）とされる場合に、θm (L) がφLmとなるようにΔω
を設定する手法について説明する。上記（17）式で、ｎ
＝Ｌと置くことにより、 θm (L) ＝ｍωO1Ｌ＋Ｌ2 ｍ（ωL1−ω01）／２Ｌ＋φ0m＋ΔωＬ ＝ｍ（ωO1＋ωL1）Ｌ／２＋φ0m＋ΔωＬ ＝φLm となり、これを整理すると、Δωは、 Δω＝（mod2π((φLm−φ0m) − mL(ωO1＋ωL1)/2)／Ｌ ・・・（19） となる。この（19）式でmod2π(x) とは、ｘの主値を−
π〜＋πの間の値で返す関数である。例えば、ｘ＝１.3
πのときmod2π(x) ＝−０.7π、ｘ＝２.3πのときmod2
π(x) ＝０.3π、ｘ＝−１.3πのときmod2π(x) ＝０.7
π、等である。
【００９２】ここで、図１5 のＡは、音声信号のスペク
トルの一例を示しており、バンド番号（ハーモニクスナ
ンバ）ｍが８、９、１０の各バンドがＵＶ（無声音）と
され、他のバンドはＶ（有声音）とされている。このＶ
（有声音）のバンドの時間軸信号が上記有声音合成部５
７により合成され、ＵＶ（無声音）のバンドの時間軸信
号が無声音合成部５８で合成されるわけである。
【００９３】以下、無声音合成部５８における無声音合
成処理を説明する。ホワイトノイズ発生部６２からの時
間軸上のホワイトノイズ信号波形を、所定の長さ（例え
ば２５６サンプル）で適当な窓関数（例えばハミング
窓）により窓かけをし、ＳＴＦＴ処理部６３によりＳＴ
ＦＴ（ショートタームフーリエ変換）処理を施すことに
より、図１５のＢに示すようなホワイトノイズの周波数
軸上のパワースペクトルを得る。このＳＴＦＴ処理部６
３からのパワースペクトルをバンド振幅処理部６４に送
り、図１５のＣに示すように、上記ＵＶ（無声音）とさ
れたバンド（例えばｍ＝８、９、１０）について上記振
幅｜Ａm ｜UVを乗算し、他のＶ（有声音）とされたバン
ドの振幅を０にする。このバンド振幅処理部６４には上
記振幅データ、ピッチデータ、Ｖ／ＵＶ判別データが供
給されている。バンド振幅処理部６４からの出力は、Ｉ
ＳＴＦＴ処理部６５に送られ、位相は元のホワイトノイ
ズの位相を用いて逆ＳＴＦＴ処理を施すことにより時間
軸上の信号に変換する。ＩＳＴＦＴ処理部６５からの出
力は、オーバーラップ加算部６６に送られ、時間軸上で
適当な（元の連続的なノイズ波形を復元できるように）
重み付けをしながらオーバーラップ及び加算を繰り返
し、連続的な時間軸波形を合成する。オーバーラップ加
算部６６からの出力信号が上記加算部６０に送られる。
【００９４】このように、各合成部５７、５８において
合成されて時間軸上に戻された有声音部及び無声音部の
各信号は、加算部６０により適当な固定の混合比で加算
して、出力端子６１より再生された音声信号を取り出
す。
【００９５】ここで、上述したデコード側のビタビ復号
＆ＣＲＣ検出は、以下のような原理である。図１６は、
ビタビ復号＆ＣＲＣ検出の原理を説明するための機能ブ
ロック図である。ここでも、２０ｍsec のサブフレーム
を２つ用いた状態、すなわち、４０ｍsec のフレームを
単位としている。
【００９６】先ず、エンコード側から伝送されてきた２
２４ビットを２スロットデインターリーブ器７１が受信
し、もとのフレームを復元する。
【００９７】そして、畳み込み復号器７２で畳み込み復
号化を行い、８０ビットのクラス１と７ビットのＣＲＣ
ビットを得る。畳み込み復号化のアルゴリズムはビタビ
アルゴリズムを用いる。
【００９８】また、クラス１のうち、聴覚的な重要な５
０ビットを、ＣＲＣ計算ブロック７３に入力し、７ビッ
トのＣＲＣを計算し、この５０ビット中に発生したすべ
ての誤りを訂正できなかったことを検出するために用い
る。入力多項式は、 ａ’(X) ＝ＣＬ1[83] Ｘ49＋ＣＬ1[４] Ｘ48＋ＣＬ1[82] Ｘ47…… ……ＣＬ1[27] Ｘ2 ＋ＣＬ1[59] Ｘ1 ＋ＣＬ1[28] Ｘ0 ・・・（20） を用いる。
【００９９】また、生成多項式は上記（９）式、パリテ
ィ多項式は上記（11）式を用いエンコード側と同様の計
算を行う。ここで求められたＣＲＣと受信ＣＲＣｂ’
(x) とを比較し、一致すればＣＲＣ計算対象ビットに誤
りがないものとみなし、一致しなければＣＲＣ計算対象
ビットに誤りがあるものとみなす。
【０１００】誤りを検出した場合、そのフレームのデー
タを用いて音声復号化を行うと、音声品質を非常に劣化
させるので、誤りの検出の連続する度合いに応じて、音
声復号器７４でマスク処理が行われる。
【０１０１】このマスク処理について、以下に説明す
る。このマスク処理は、上記ＣＲＣ計算ブロック７３で
ＣＲＣエラー有りとされたときに該当フレームのデータ
を補間する。本実施例では、このマスク処理にバッドフ
レームマスキング（Bad Frame Masking)という手法を用
いる。
【０１０２】図１７は、バッドフレームマスキング手法
によるマスク処理の状態遷移図である。図１７におい
て、各状態（状態０から状態７）は、矢印で示した方向
に遷移する。矢印上の“１”は、現フレーム（２０ｍse
c)にＣＲＣ誤りが検出された場合を示すフラグであり、
“０”は、現フレーム（２０ｍsec)にＣＲＣ誤りが検出
されなかった場合を示すフラグである。
【０１０３】音声のフレーム（２０ｍsec)を復号する毎
に状態が遷移する。通常は、「状態０」でＣＲＣ誤りが
ないことを示す。例えば、「状態６」には、最低６回連
続でＣＲＣ不成立となる場合に遷移する。また、「状態
０」では何も処理しない。すなわち、通常のデコードが
行われる。また、「状態１」、「状態２」では、フレー
ム反復を行う。また、「状態３」、「状態４」及び「状
態５」では反復と減衰を行う。
【０１０４】すなわち、「状態３」のときは、０．５倍
に減衰し、音声を絞る。「状態４」のときは、０．２５
倍に減衰し、音声を絞る。「状態５」のときは、０．１
２５倍に減衰し、音声を絞る。
【０１０５】また、「状態６」、「状態７」では、音声
を完全に無音にする。
【０１０６】上記「状態１」、「状態２」で行われるフ
レーム反復とは、ピッチ情報、Ｖ／ＵＶ判別情報及びス
ペクトルエンベロープに対し、以下のように行われる。
すなわち、ピッチ情報については、前フレームのものを
繰り返し使用する。Ｖ／ＵＶ判別情報についても、前フ
レームのものを繰り返し使用する。スペクトルエンベロ
ープについては、スペクトルエンベロープのフレーム間
差分にかかわらず前フレームのエンベロープを繰り返し
使用する。
【０１０７】なお、反復から通常のデコードに復帰する
１フレーム及び２フレーム目は、スペクトルエンベロー
プのフレーム間差分を行わない時は、通常通りデコード
すればよいが、フレーム間差分を行う場合は、エンベロ
ープの大きさの変化によってデコード方法を変える。
【０１０８】通常、デコードでも小さい方向への変化を
する時は、通常のデコードとし、（１）大きい方向への
変化をするときは、残差成分のみ生かし、（２）過去の
積分された値を０とする。
【０１０９】また、復帰２フレーム目まで、この変化の
増減をチェックし、２フレーム目で増加するときは、１
フレーム目のデコード方法を（２）の方法に変えた結果
を反映させる。
【０１１０】ここで、エラーから復帰する１番目及び２
番目のフレームの処理の詳細を図１８を用いて以下に説
明する。この図１８において、入力端子８１からは、差
分値ｄa [i] が入力される。この差分値ｄa [i] は、リ
ーキーなものであり、絶対成分をある程度持っている。
また、出力端子８２からは出力スペクトルprevqed [i]
出力される。
【０１１１】先ず、遅延回路８３を出力スペクトルprev
qed [i] が前フレームの出力スペクトルprevqed -1[i]
に比べて、１つでも大きくなってるものがあるかを、 ｄa [i] ＋prevqed -1[i]*LEAKFAK −prevqed -1[i] ＞０・・・（21） の式を満たすｉが１つでも存在するか否かによって判別
する。ここで、ｉ＝１〜４４である。
【０１１２】ここで、上記（14) 式 を満たすｉが存在
すれば、Sumda ＝１とし、なけれSumda ＝０とする。そ
して、エラーから復帰した最初のフレームなら、Sumda
＝０なら、 prevqed [i] ←ｄa [i] ＋prevqed -1[i] *LEAKFAK ｄaOLD [i]← ｄa [i] ・・・（22) とする。
【０１１３】また、Sumda ＝１なら、 prevqed [i] ←ｄa [i] ｄaOLD [i]← ｄa [i] ・・・（23) とする。
【０１１４】さらに、エラーから復帰した２つ目のフレ
ームなら、Sumda ＝０なら、 prevqed [i] ←ｄa [i] ＋prevqed -1[i] *LEAKFAK ・・・（24) とする。
【０１１５】また、Sumda ＝１なら、 prevqed [i] ←ｄa [i] ・・・ (25) とする。
【０１１６】さらにまた、３フレーム以降は以下を行
う。 prevqed [i] ←ｄa [i] ＋prevqed -1[i] *LEAKFAK ・・・（26)
【０１１７】以上より、本発明に係る音声符号化方法を
適用したＭＢＥボコーダのエンコード側は、上記ピッチ
情報、上記有声音／無声音判別情報及び上記スペクトル
エンベロープの階層構造ベクトル出力データの上位層の
インデックスデータにＣＲＣ誤り検出符号を付加し、さ
らに上記スペクトルエンベロープの階層構造ベクトル出
力データの下位層のインデックスデータの上位ビットを
含めて畳み込み符号化を施すので伝送路等の誤りに強い
データをデコード側に伝送できる。
【０１１８】また、他の発明に係る音声復号化方法を適
用したＭＢＥボコーダのデコード側は、上記エンコーダ
側から伝送されてきたデータ、すなわち、強く保護され
た上記ピッチ情報、上記有声音／無声音判別情報及び上
記スペクトルエンベロープの階層構造ベクトル出力デー
タに誤り訂正復号化を施した後にＣＲＣ誤り検出を施
し、このＣＲＣ誤り検出結果に応じてバッドフレームマ
スキング処理を施すので通話品質の良好な音声が得られ
る。
【０１１９】次に、本発明に係る音声符号化方法及び音
声復号化方法を自動車電話装置又は携帯電話装置（以下
まとめて携帯電話という）に適用した例を図１９に示
す。送信時には、マイク１１４から入力された音声信号
が、音声符号器１１０により、ディジタル信号に変換さ
れ、符号化され、伝送路符号器１０８により、伝送路の
品質が音声品質に影響を受けにくいように符号化された
後、変調器１０６で変調され、送信機１０４により、ア
ンテナ共用器１０２を通り、アンテナ１０１から送信さ
れる。
【０１２０】受信時には、アンテナ１０１で捉えた電波
を、アンテナ共用器１０２を通じて受信機１０５で受信
し、復調器１０７で復調し、伝送路復号器１０９で伝送
路中で加えられた誤りをできるだけ訂正し、音声復号器
１１１で復号され、アナログ音声信号に戻され、スピー
カ１１３から出力される。
【０１２１】また、制御部１１２は、上記各部をコント
ロールし、シンセサイザ１０３は送受信周波数を送信機
１０４、及び受信機１０５に与えている。ＬＣＤ表示器
１１５及びキーパット１１６はマンマシンインターフェ
ースに利用される。
【０１２２】ここで、音声符号データに対する伝送路誤
り制御としては、次の３つの手段を用いる。 （ｉ）音声符号化データ列中の誤りに弱いビット（クラ
ス１）を保護するためのレート１／２の畳み込み符号。 (ii) 音声符号化フレームの送信データを２タイム・ス
ロット（４０ｍsec)にわたりインターリーブし、バース
ト的なエラーの影響を削減する。
【０１２３】（iii)ＭＢＥの聴覚的重要パラメータに関
し、ＣＲＣ符号を用いて誤りを検出する。
【０１２４】図２０に伝送路符号器（以下チャンネルエ
ンーダという）１０８を、図２１に伝送路復号器（以下
チャンネルデコーダという）１０９の構成を示す。ここ
で、音声符号器の１符号単位を１サブフレーム、チャン
ネルエンコーダ１０８の１符号化単位を１フレームとす
る。チャンネルエンコーダ１０８では、音声符号器２０
１から出力された６０ビット／サブフレームのデータを
１単位としてＣＲＣにより誤り検出を行い、２サブブレ
ーム分１２０ビット／フレームを１単位として畳み込み
符号により、誤り訂正を行う。
【０１２５】すなわち、チャンネルエンコーダ１０８が
行う誤り訂正符号化は、ＣＲＣ誤り検出符号化が行われ
た複数（この場合２サブフレーム）を単位としたものに
行われる。
【０１２６】先ず、図２０において、音声符号器２０１
から入力された２サブフレーム分のデータ１２０ビット
について、聴感上重要な部分８０ビットをクラス１、そ
れ以外の４０ビットをクラス２として分ける。
【０１２７】表４に音声符号器の各パラメータ・ピッド
に対する各クラス毎のビット配分を示す。
【０１２８】
【表４】
【０１２９】この表４において、クラス１は畳み込み符
号により保護される部分であり、クラス２は保護されず
そのまま伝送する部分である。
【０１３０】また、クラス１のビット順を表５、クラス
２のビット順を表６に示す。
【０１３１】
【表５】
【０１３２】
【表６】
【０１３３】ここで、表５のクラス１配列をＣＬ1[i]、
ｉ＝０〜８８、表６のクラス２配列をＣＬ2[i]、ｉ＝０
〜４５とする。すなわち、この表５、表６の１列目は入
力配列ＣＬ1[i]、入力配列ＣＬ2[i]の要素番号ｉを示
す。また、この表５、表６の２列目は取り出されるパラ
メータのサブフレーム番号、３列目は取り出されるパラ
メータ名、４列目はパラメータ内のビット位置であり、
０は最下位ビットを示す。
【０１３４】先ず、クラス１のうち、聴覚上特に重要な
データをサブフレーム毎に２５ビットずつ取り出す。こ
のサブフレームのうち時間的に前のものをサブフレーム
０、後のものをサブフレーム１とする。これをＣＲＣ計
算ブロック２０２に入力し、その結果としてサブフレー
ム毎にＣＲＣを５ビット得る。このＣＲＣの生成多項式
はｇcrc (X) は、サブフレーム０及びサブフレーム１の
場合に、 ｇcrc (X) ＝１＋Ｘ3 ＋Ｘ5 ・・・（27） を用いる。
【０１３５】また、畳み込み符号器２０３への入力ビッ
ト列をＣＬ1[i]、ｉ＝０〜８８（表４より）とした場
合、入力多項式ａ0(X)は、サブフレーム０の場合に次の
（28) 式を、サブフレーム１の場合に次の(29)式を用い
る。
【０１３６】 ａ0(X)＝ＣＬ1[５] Ｘ24＋ＣＬ1[76] Ｘ23＋＋ＣＬ1[９] Ｘ22…… ……ＣＬ1[73] Ｘ2 ＋ＣＬ1[８] Ｘ1 ＋ＣＬ1[77] Ｘ0 ・・・（28） ａ1(X)＝ＣＬ1[78] Ｘ24＋ＣＬ1[７] Ｘ23＋＋ＣＬ1[74] Ｘ22…… ……ＣＬ1[10] Ｘ2 ＋ＣＬ1[75] Ｘ1 ＋ＣＬ1[６] Ｘ0 ・・・（29）
【０１３７】また、サブフレーム０の商をｑ0(X)、サブ
フレーム１の商をｑ1(X)とすると、パリティ多項式ｂ
0(X)及びｂ1(X)は、入力多項式の剰余であることから、
それぞれ次の（30) 及び(31)式を用いる。
【０１３８】 ａ0(X)・Ｘ5 ／ｇcrc (X) ＝ｑ0(x)＋ｂ0(x)／ｇcrc (X) ・・・（30 ) ａ1(X)・Ｘ5 ／ｇcrc (X) ＝ｑ1(x)＋ｂ1(x)／ｇcrc (X) ・・・（31 )
【０１３９】こうして得られたパリティビットｂ0(X)及
びｂ1(X)を次の(32)、(33)式を用いて配列ＣＬ1[i]に組
み込む。 ｂ0(X)＝ＣＬ1[０] Ｘ4 ＋ＣＬ1[83] Ｘ3 ＋ＣＬ1[１] Ｘ2 ＋ＣＬ1[82] Ｘ1 ＋ＣＬ1[２] Ｘ0.EQI(6) ・・・（32) ｂ1(X)＝ＣＬ1[81] Ｘ4 ＋ＣＬ1[３] Ｘ3 ＋ＣＬ1[80] Ｘ2 ＋ＣＬ1[４] Ｘ1 ＋ＣＬ1[79] Ｘ0 ・・・ (33)
【０１４０】次に、クラス１の７４ビットとＣＲＣ計算
ブロック２０２の計算結果１０ビットを畳み込み符号器
２０３に上記表５で示した入力順に入力し、レート１／
２、拘束長６（＝ｋ）の畳み込み符号化を行う。ここで
使用する生成多項式は、次の(34)、(35)式である。 ｇ0(D)＝１＋Ｄ＋Ｄ3 ＋Ｄ5 ・・・（34) ｇ1(D)＝１＋Ｄ2 ＋Ｄ3 ＋Ｄ4 ＋Ｄ5 ・・・ (35)
【０１４１】上記表５の畳み込み符号器への入力ビット
のうちＣＬ1[５] 〜ＣＬ1[78]の７４ビットがクラス１
ビットであり、ＣＬ1[０] 〜ＣＬ1[４] 及びＣＬ1[79]
〜ＣＬ1[83] の１０ビットがＣＲＣビットである。ま
た、ＣＬ1[84] 〜ＣＬ1[88] の５ビットは符号器を初期
状態に戻すためのテ−ルビットで、値は全て０である。
【０１４２】この畳み込み符号化はｇ0(D)から始まり、
上記(34)、(35)の２つの多項式により交互に符号化され
る。この畳み込み符号器２０３は、図２２に示されるよ
うに５段のシフトレジスタ（遅延演算子）で構成され、
生成多項式の係数に相当するビットの排他的論理和を計
算することにより、出力を得ることができる。結果とし
て、入力ＣＬ1[ｉ] に対し、２ビットの出力ｃｃ0[ｉ]
とｃｃ1[ｉ] が得られるため、クラス１ビット全体で
は、１７８ビットの出力を得る。
【０１４３】こうして得られた畳み込み符号化されたク
ラス１の１７８ビットと、クラス２の４６ビットの合計
２２４ビットを、所定の送信順に伝送することにより、
ビットインターリーブ及び２フレームにわたるフレーム
・インターリーブを行う。
【０１４４】次に、図２１を用いてチャンネルデコーダ
を説明する。このチャンネルデコーダでの伝送路復号化
は、符号化と逆のプロセスで実行される。
【０１４５】受信されたデータは常に１フレーム分記憶
され、受信フレームとその前のフレームが用いられ、デ
インターリーブブロック３０４により元のフレームが復
元される。
【０１４６】そして、畳み込み復号器３０３で畳み込み
復号化を行い、７４ビットのクラス１ビットと、サブフ
レーム毎にそれぞれ５ビットのＣＲＣビットを得る。畳
み込み復号化のアルゴリズムはビタビアルゴリズムを用
いる。
【０１４７】また、クラス１のうち、聴覚的な重要な５
０ビットを、ＣＲＣ計算ブロック３０２に入力し、サブ
フレーム毎に５ビットのＣＲＣを計算し、この（２５×
２）ビット中に発生した全ての誤りを訂正できなかった
ことを、サブフレーム毎に検出するために用いる。
【０１４８】生成多項式は、符号化と同様、上記（９）
式を用いる。畳み込み復号器からの出力ビット列をＣＬ
1 ’[i] ，ｉ＝０〜８８とした場合、ＣＲＣ計算ブロッ
ク３０２の入力多項式は、サブフレーム０、サブフレー
ム１でそれぞれ次の(36)、(37)式を用いる。この場合、
上記表５はＣＬ1 [i] をＣＬ1 ’[i] に置き換えて使用
する。
【０１４９】 ａ’0(X)＝ＣＬ1 ’[5] Ｘ24＋ＣＬ1 ’[76]Ｘ23＋ＣＬ1 ’[9] Ｘ22 … ……ＣＬ1 ’[73]Ｘ2 ＋ＣＬ1 ’[8] Ｘ1 ＋ＣＬ1 ’[77]Ｘ0 ・・・ (36) ａ’1(X)＝ＣＬ1 ’[78]Ｘ24＋ＣＬ1 ’[7] Ｘ23＋ＣＬ1 ’[74]Ｘ22 … ……ＣＬ1 ’[10]Ｘ2 ＋ＣＬ1 ’[75]Ｘ1 ＋ＣＬ1 ’[6] Ｘ0 ・・・ (37)
【０１５０】また、サブフレーム０の商をｑd0(X) 、サ
ブフレーム１の商をｑd1(X) とすると、パリティ多項式
ｂd0(X) 及びｂd1(X) は、入力多項式の剰余であること
から、それぞれ次の（38) 及び(39)式を用いる。 ａ0 ’(X) ・Ｘ5 ／ｇcrc (X) ＝ｑd0(x) ＋ｂd0(x) ／ｇcrc (X) ・・・ (38) ａ1 ’(X) ・Ｘ5 ／ｇcrc (X) ＝ｑd1(x) ＋ｂd1(x) ／ｇcrc (X) ・・・（39)
【０１５１】上記表５に従って取り出した、サブフレー
ム０、サブフレーム１の受信ＣＲＣをｂ0 ’(X) 及びｂ
1 ’(X) と、新たに計算したＣＲＣ、ｂd0(x) 及びｂd1
(x) とをサブフレーム毎に比較し、一致すればそのサブ
フレームのＣＲＣ計算対象ビットに誤りがないものとみ
なし、一致しなければそのサブフレームのＣＲＣ計算対
象ビットに誤りがあるものとみなす。ＣＲＣ計算対象ビ
ットに誤りを検出した場合、そのサブフレームのデータ
を用いて音声復号化を行うと、音声品質を非常に劣化さ
せるので、誤りの検出の連続する度合いに応じて、音声
復号器３０１でそのサブフレームのデータを前のサブフ
レームのデータで置き換えるか又は音声信号を減衰させ
るような上記バッドフレームマスキング処理を行う。
【０１５２】以上、本発明に係る音声符号化方法及び他
の発明に係る音声復号化方法を携帯電話に適用した例で
は、短い時間間隔で誤り検出をおこなうため、誤り訂正
しきれずに検出された誤りのあるフレームの補正処理に
よる情報の損失を少なくすることができる。
【０１５３】また、特に集中して発生するバースト誤り
に対し、誤り補正をきめ細かく行うことができるため、
復号音声を改善することができる。
【０１５４】なお、上記図１のＭＢＥボコーダのエンコ
ード側の構成や、上記図１４のデコード側の構成は、各
部をハードウェア的に記載しているが、いわゆるＤＳＰ
（ディジタル信号プロセッサ）等を用いてソフトウェア
プログラムにより実現することも可能である。
【０１５５】
【発明の効果】本発明に係る音声符号化方法は、上記ピ
ッチ情報、上記有声音／無声音判別情報及び上記スペク
トルエンベロープの階層構造ベクトル出力データの上位
層のインデックスデータにＣＲＣ誤り検出符号を付加
し、さらに上記スペクトルエンベロープの階層構造ベク
トル出力データの下位層のインデックスデータの上位ビ
ットを含めて畳み込み符号化を施すのでデコード側に伝
送するデータを伝送路の誤り等から強く保護できる。
【０１５６】また、他の発明に係る音声復号化方法は、
エンコーダ側から伝送されてきたデータ、すなわち、強
く保護された上記ピッチ情報、上記有声音／無声音判別
情報及び上記スペクトルエンベロープの階層構造ベクト
ル出力データに誤り訂正復号化を施した後にＣＲＣ誤り
検出を施し、このＣＲＣ誤り検出結果に応じてバッドフ
レームマスキング処理を施すので通話品質の良好な音声
が得られる。
【０１５７】さらに、音声符号化方法の誤り訂正符号化
工程は、ＣＲＣ誤り検出符号化が行われた複数フレーム
を単位としたものに対して畳み込み込み符号化を施すの
で、誤り訂正しきれずに検出された誤りのあるフレーム
の補正処理による情報の損失を少なくすることができ、
特に集中して発生するバースト誤りに対し、誤り補正を
きめ細かく行うことができるため、復号音声を改善する
ことができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明に係る音声符号化方法をＭＢＥボコーダ
に適用した実施例のエンコード側の概略構成を示すブロ
ック図である。
【図２】窓かけ処理を説明するための図である。
【図３】窓かけ処理と窓関数との関係を説明するための
図である。
【図４】直交変換（ＦＦＴ）処理対象としての時間軸デ
ータを示す図である。
【図５】周波数軸上のスペクトルデータ、スペクトル包
絡線（エンベロープ）及び励起信号のパワースペクトル
を示す図である。
【図６】階層構造化されたベクトル量子化部の構造を示
すブロック図である。
【図７】階層構造化されたベクトル量子化の動作を説明
するための図である。
【図８】階層構造化されたベクトル量子化の動作を説明
するための図である。
【図９】階層構造化されたベクトル量子化の動作を説明
するための図である。
【図１０】階層構造化されたベクトル量子化の動作を説
明するための図である。
【図１１】階層構造化されたベクトル量子化の動作を説
明するための図である。
【図１２】階層構造化されたベクトル量子化の動作を説
明するための図である。
【図１３】ＣＲＣ＆畳み込み符号化を説明するための図
である。
【図１４】他の発明に係る音声復号化方法をＭＢＥボコ
ーダに適用した実施例のデコード側の概略構成を示すブ
ロック図である。
【図１５】音声信号を合成する際の無声音合成を説明す
るための図である。
【図１６】ＣＲＣ検出＆畳み込み復号化を説明するため
の図である。
【図１７】バッドフレームマスキング処理を説明するた
めの状態遷移図である。
【図１８】バッドフレームマスキング処理を説明するた
めの図である。
【図１９】本発明に係る音声符号化方法及び音声復号化
方法を携帯電話に適用した場合の該携帯電話の構成を示
すブロック図である。
【図２０】図１９に示した携帯電話のチャンネルエンコ
ーダを説明するための図である。
【図２１】図１９に示した携帯電話のチャンネルデコー
ダを説明するための図である。
【図２２】畳み込み符号器の構成を示す図である。
【符号の説明】
１３・・・・・ピッチ抽出部 １４・・・・・窓かけ処理部 １５・・・・・直交変換部 １６・・・・・高精度（ファイン）ピッチサーチ部 １７・・・・・有声音／無声音（Ｖ／ＵＶ）判別部 １８・・・・・振幅再評価部 １９・・・・・データ数変換部 ２０・・・・・ベクトル量子化部（階層構造） ２１・・・・・ＣＲＣ＆畳み込み符号付加部 ２２・・・・・フレームインターリーブ部
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 小野 忍 東京都品川区北品川６丁目７番35号 ソ ニー株式会社内 (56)参考文献 特開 昭61−215598（ＪＰ，Ａ) 特開 平３−228433（ＪＰ，Ａ) 特開 平１−177225（ＪＰ，Ａ) Ｄ．Ｗ．ＧＲＩＦＦＩＮ ａｎｄ Ｊ．Ｓ．ＬＩＭ，Ｍｕｌｔｉｂａｎｄ Ｅｘｃｉｔａｔｉｏｎ Ｖｏｃｏｄｅ ｒ，ＩＥＥＥ ＴＲＡＮＳＡＣＴＩＯＮ Ｓ ＡＳＳＰ ，米国，ＩＥＥＥ，1988 年，ＶＯＬ．36 ＮＯ．８ ＡＵＧＵＳ Ｔ，1223−1235 (58)調査した分野(Int.Cl.7，ＤＢ名) G10L 19/00

Claims (9)

    (57)【特許請求の範囲】
  1. 【請求項１】 入力されたオーディオ信号をブロック単
    位で区分して周波数軸上に変換して得られる周波数軸上
    データを上記オーディオ信号の有声音／無声音の判別に
    従って符号化する音声符号化方法において、上記周波数軸上データの振幅のスペクトル包絡を構成す
    るデータの数を一定の値に変換するデータ数変換工程
    と、 上記データ数変換工程によりデータの数が一定の値に変
    換されたスペクトル包絡に階層構造のベクトル量子化を
    施す工程と、 この階層構造ベクトル量子化の出力データの上位層イン
    デックスデータに対して畳み込み符号による誤り訂正符
    号化を施す工程とを有することを特徴とする音声符号化
    方法。
  2. 【請求項２】 上記誤り訂正符号化工程は、上記階層構
    造ベクトル量子化の出力データの下位層の上位ビットに
    も畳み込み符号化を施すことを特徴とする請求項１記載
    の音声符号化方法。
  3. 【請求項３】 上記誤り訂正符号化工程は、上記ブロッ
    ク毎に抽出されるピッチ情報、上記オーディオ信号の有
    声音／無声音判別情報及び上記階層構造ベクトル量子化
    出力データの上位層のインデックスデータに対して畳み
    込み符号化を施すことを特徴とする請求項２記載の音声
    符号化方法。
  4. 【請求項４】 上記ピッチ情報、上記有声音／無声音判
    別情報及び上記階層構造ベクトル量子化出力データの上
    位層のインデックスデータは、ＣＲＣ誤り検出符号化が
    施されてから上記誤り訂正符号化工程によって、上記階
    層構造ベクトル量子化出力データの下位層のインデック
    スデータの上位ビットを含めて畳み込み符号化が施され
    ることを特徴とする請求項３記載の音声符号化方法。
  5. 【請求項５】 上記誤り訂正符号化工程は、上記ＣＲＣ
    誤り検出符号化が行われた複数フレームを単位としたも
    のに対して畳み込み符号化を施すことを特徴とする請求
    項４記載の音声符号化方法。
  6. 【請求項６】 入力されたオーディオ信号をブロック単
    位で区分して周波数軸上に変換して得られる周波数軸上
    データを上記オーディオ信号の有声音／無声音の判別に
    従って符号化する音声符号化方法によって、ピッチ情
    報、有声音／無声音判別情報及びスペクトル包絡階層構
    造ベクトル量子化出力データの上位層のインデックスデ
    ータに対してＣＲＣ誤り検出符号化が行われてから上記
    階層構造ベクトル量子化出力データの下位層のインデッ
    クスデータの上位ビットを含めて畳み込み符号化が施さ
    れて伝送されてきた信号を復号する復号化方法であっ
    て、 上記伝送されてきた信号に対して畳み込み符号による誤
    り訂正復号化が施された後にＣＲＣ誤り検出を施す工程
    と、 上記ＣＲＣ誤り検出を施す工程で誤りが検出された際に
    は、誤りが検出されたフレームのデータを補間する工程
    と、上記ＣＲＣ誤り検出工程で誤りが検出されなくなった際
    には、所定数のフレームについて前フレームと現フレー
    ムの各データから得られる各スペクトル包絡の大小関係
    に基づいてスペクトル包絡の再生方法を制御する工程と
    を有することを特徴とする音声復号化方法。
  7. 【請求項７】 入力されたオーディオ信号をブロック単
    位で区分して周波数軸上に変換して得られる周波数軸上
    データを上記オーディオ信号の有声音／無声音の判別に
    従って符号化する音声符号化方法において、 上記周波数軸上データである振幅のスペクトル包絡に階
    層構造のベクトル量子化を施す工程と、 この階層構造ベクトル量子化の出力データの上位層イン
    デックスデータに対して畳み込み符号による誤り訂正符
    号化を施す工程とを有し、 上記階層構造のベクトル量子化は、入力されたデータの
    次元数を低次元に変換してベクトル量子化する第１のベ
    クトル量子化工程と、 上記第１のベクトル量子化工程で得られた出力データを
    上記入力されたデータの次元数に逆変換する工程と、 上記逆変換された出力データと、上記入力されたデータ
    との関係を表すデータに対して第２の量子化を行う第２
    のベクトル量子化工程とを有することを特徴とする音声
    符号化方法。
  8. 【請求項８】 上記誤り訂正符号化工程は、上記第１の
    ベクトル量子化工程で得られた出力データのインデック
    スデータに対して畳み込み符号による誤り訂正符号化を
    施すことを特徴とする請求項７記載の音声符号化方法。
  9. 【請求項９】 上記誤り訂正符号化工程は、上記第２の
    ベクトル量子化工程で得られた出力データのインデック
    スデータに対しても畳み込み符号による誤り訂正符号化
    を施すことを特徴とする請求項８記載の音声符号化方
    法。
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