JP3346765B2 - 音声復号化方法及び音声復号化装置 - Google Patents

音声復号化方法及び音声復号化装置

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Description

【発明の詳細な説明】 技術分野 この発明は音声信号をディジタル信号に圧縮符号化復
号化する際に使用する音声符号化・復号化方法及び音声
符号化・復号化装置に関し、特に低ビットレートで品質
の高い音声を再生するための音声符号化方法及び音声復
号化方法並びに音声符号化装置及び音声復号化装置に関
する。
背景技術 従来、高能率音声符号化方法としては、符号駆動線形
予測（Code-Excited Linear Prediction：ＣＥＬＰ）符
号化が代表的であり、その技術については、「Code-exc
ited linear prediction（ＣＥＬＰ):High-quality spe
ech at very low bit rates」(M.R.Shroeder and B.S.At
al著、ICASSP '85, pp.937〜940, 1985）に述べられて
いる。
図６は、ＣＥＬＰ音声符号化復号化方法の全体構成の
一例を示すもので、図中１０１は符号化部、１０２は復
号化部、１０３は多重化手段、１０４は分離手段であ
る。符号化部１０１は線形予測パラメータ分析手段１０
５、線形予測パラメータ符号化手段１０６、合成フィル
タ１０７、適応符号帳１０８、駆動符号帳１０９、ゲイ
ン符号化手段１１０、距離計算手段１１１、重み付け加
算手段１３８より構成されている。また、復号化部１０
２は線形予測パラメータ復号化手段１１２、合成フィル
タ１１３、適応符号帳１１４、駆動符号帳１１５、ゲイ
ン復号化手段１１６、重み付け加算手段１３９より構成
されている。
ＣＥＬＰ音声符号化では、5〜50ms 程度を１フレーム
として、そのフレームの音声をスペクトル情報と音源情
報に分けて符号化する。まず、ＣＥＬＰ音声符号化方法
の動作について説明する。符号化部１０１において、線
形予測パラメータ分析手段１０５は入力音声Ｓ１０１を
分析し、音声のスペクトル情報である線形予測パラメー
タを抽出する。線形予測パラメータ符号化手段１０６は
その線形予測パラメータを符号化し、符号化した線形予
測パラメータを合成フィルタ１０７の係数として設定す
る。
次に音源情報の符号化について説明する。適応符号帳
１０８には、過去の駆動音源信号が記憶されており、距
離計算手段１１１から入力される適応符号に対応して過
去の駆動音源信号を周期的に繰り返した時系列ベクトル
を出力する。駆動符号帳１０９には、例えば学習用音声
とその符号化音声との歪みが小さくなるように学習して
構成された複数の時系列ベクトルが記憶されており、距
離計算手段１１１から入力される駆動符号に対応した時
系列ベクトルを出力する。適応符号帳１０８、駆動符号
帳１０９からの各時系列ベクトルはゲイン符号化手段１
１０から与えられるそれぞれのゲインに応じて重み付け
加算手段１３８で重み付けして加算され、その加算結果
を駆動音源信号として合成フィルタ１０７へ供給し符号
化音声を得る。距離計算手段１１１は符号化音声と入力
音声Ｓ１０１との距離を求め、距離が最小となる適応符
号、駆動符号、ゲインを探索する。上記符号化が終了し
た後、線形予測パラメータの符号、入力音声と符号化音
声との歪みを最小にする適応符号、駆動符号、ゲインの
符号を符号化結果として出力する。
次にＣＰＥＬ音声復号化方法の動作について説明す
る。
一方復号化部１０２において、線形予測パラメータ復
号化手段１１２は線形予測パラメータの符号から線形予
測パラメータを復号化し、合成フィルタ１１３の係数と
して設定する。次に、適応符号帳１１４は、適応符号に
対応して、過去の駆動音源信号を周期的に繰り返した時
系列ベクトルを出力し、また駆動符号帳１１５は駆動符
号に対応した時系列ベクトルを出力する。これらの時系
列ベクトルは、ゲイン復号化手段１１６でゲインの符号
から復号化したそれぞれのゲインに応じて重み付け加算
手段１３９で重み付けして加算され、その加算結果が駆
動音源信号として合成フィルタ１１３へ供給され出力音
声Ｓ１０３が得られる。
またＣＥＬＰ音声符号化復号化方法で再生音声品質の
向上を目的として改良された従来の音声符号化復号化方
法として、「Phonetically - based vector excitation
coding of speech at3.6kbps」 (S.Wang and A.Gersho
著、ICASSP '89, pp.49-52, 1989)に示されたものがあ
る。図６との対応手段分に同一符号を付けた図７は、こ
の従来の音声符号化復号化方法の全体構成の一例を示
し、図中符号化部１０１において１１７は音声状態判定
手段、１１８駆動符号帳切替手段、１１９は第１の駆動
符号帳、１２０は第２の駆動符号帳である。また図中復
号化手段１０２において１２１は駆動符号帳切替手段、
１２２は第１の駆動符号帳、１２３は第２の駆動符号帳
である。このような構成による符号化復号化方法の動作
を説明する。まず符号化手段１０１において、音声状態
判定手段１１７は入力音声Ｓ１０１を分析し、音声の状
態を例えば音声／無声の２つの状態のうちどちらである
かを判定する。駆動符号帳切替手段１１８はその音声状
態判定結果に応じて、例えば有声であれば第１の駆動符
号帳１１９を、無声であれば第２の駆動符号帳１２０を
用いるとして符号化に用いる駆動符号帳を切り替え、ま
た、どちらの駆動符号帳を用いたかを符号化する。
次に復号化手段１０２において、駆動符号帳切替手段
１２１は符号化手段１０１でどちらの駆動符号帳を用い
たかの符号に応じて、符号化手段１０１で用いたのと同
じ駆動符号帳を用いるとして第１の駆動符号帳１２２と
第２の駆動符号帳１２３とを切り替える。このように構
成することにより、音声の各状態毎に符号化に適した駆
動符号帳を用意し、入力された音声の状態に応じて駆動
符号帳を切り替えて用いることで再生音声の品質を向上
することができる。
また送出ビット数を増加することなく、複数の駆動符
号帳を切り替える従来の音声符号化復号化方法として特
開平８−１８５１９８号公報に開示されたものがある。
これは、適応符号帳で選択したピッチ周期に応じて、複
数個の駆動符号帳を切り替えて用いるものである。これ
により、伝送情報を増やさずに入力音声の特徴に適応し
た駆動符号帳を用いることができる。
上述したように図６に示す従来の音声符号化復号化方
法では、単一の駆動符号帳を用いて合成音声を生成して
いる。低ビットレートでも品質の高い符号化音声を得る
ためには、駆動符号帳に格納する時系列ベクトルはパル
スを多く含む非雑音的なものとなる。このため、背景雑
音や摩擦性子音など雑音的な音声を符号化、合成した場
合、符号化音声はジリジリ、チリチリといった不自然な
音を発するという問題があった。駆動符号帳を雑音的な
時系列ベクトルからのみ構成すればこの問題は解決する
が、符号化音声全体としての品質が劣化する。
また改良された図７に示す従来の音声符号化復号化方
法では、入力音声の状態に応じて複数の駆動符号帳を切
り替えて符号化音声を生成している。これにより例えば
入力音声が雑音的な無声部分では雑音的な時系列ベクト
ルから構成された駆動符号帳を、またそれ以外の有声部
分では非雑音的な時系列ベクトルから構成された駆動符
号帳を用いることができ、雑音的な音声を符号化、合成
しても不自然なジリジリした音を発することはなくな
る。しかし、復号化側でも符号化側と同じ駆動符号帳を
用いるために、新たにどの駆動符号帳を使用したかの情
報を符号化、伝送する必要が生じ、これが低ビットレー
ト化の妨げになるという問題があった。
また送出ビット数を増加することなく、複数の駆動符
号帳を切り替える従来の音声符号化復号化方法では、適
応符号帳で選択されるピッチ周期に応じて駆動符号帳を
切り替えている。しかし、適応符号帳で選択されるピッ
チ周期は実際の音声のピッチ周期とは異なり、その値か
らだけでは入力音声の状態が雑音的か非雑音的かを判定
できないので、音声の雑音的な部分の符号化音声が不自
然であるという課題は解決されない。
この発明はかかる課題を解決するためになされたもの
であり、低ビットレートでも品質の高い音声を再生する
音声符号化復号化方法及び装置を提供するものである。
発明の開示 上述の課題を解決するためにこの発明の音声符号化方
法は、スペクトル情報、パワー情報、ピッチ情報のうち
少なくとも１つの符号または符号化結果を用いて該符号
化区間における音声の雑音性の度合いを評価し、評価結
果に応じて複数の駆動符号帳のうち１つを選択するよう
にした。
さらに次の発明の音声符号化方法は、格納している時
系列ベクトルの雑音性の度合いが異なる複数の駆動符号
帳を備え、音声の雑音性の度合いの評価結果に応じて、
複数の駆動符号帳を切り替えるようにした。
さらに次の発明の音声符号化方法は、音声の雑音性の
度合いの評価結果に応じて、駆動符号帳に格納している
時系列ベクトルの雑音性の度合いを変化させるようにし
た。
さらに次の発明の音声符号化方法は、雑音的な時系列
ベクトルを格納している駆動符号帳を備え、音声の雑音
性の度合いの評価結果に応じて、駆動音源の信号サンプ
ルを間引くことにより雑音性の度合いが低い時系列ベク
トルを生成するようにした。
さらに次の発明の音声符号化方法は、雑音的な時系列
ベクトルを格納している第１の駆動符号帳と、非雑音的
なの時系列ベクトルを格納している第２の駆動符号帳と
を備え、音声の雑音性の度合いの評価結果に応じて、第
１の駆動符号帳の時系列ベクトルと第２の駆動符号帳の
時系列ベクトルを重み付けし加算した時系列ベクトルを
生成するようにした。
また次の発明の音声復号化方法は、スペクトル情報、
パワー情報、ピッチ情報のうち少なくとも１つの符号ま
たは復号化結果を用いて該復号化区間における音声の雑
音性の度合いを評価し、評価結果に応じて複数の駆動符
号帳のうちの１つを選択するようにした。
さらに次の発明の音声復号化方法は、格納している時
系列ベクトルの雑音性の度合いが異なる複数の駆動符号
帳を備え、音声の雑音性の度合いの評価結果に応じて、
複数の駆動符号帳を切り替えるようにした。
さらに次の発明の音声復号化方法は、音声の雑音性の
度合いの評価結果に応じて、駆動符号帳に格納している
時系列ベクトルの雑音性の度合いを変化させるようにし
た。
さらに次の発明の音声復号化方法は、雑音的な時系列
ベクトルを格納している駆動符号帳を備え、音声の雑音
性の度合いの評価結果に応じて、駆動音源の信号サンプ
ルを間引くことにより雑音性の度合いが低い時系列ベク
トルを生成するようにした。
さらに次の発明の音声復号化方法は、雑音的な時系列
ベクトルを格納している第１の駆動符号帳と、非雑音的
な時系列ベクトルを格納している第２の駆動符号帳とを
備え、音声の雑音性の度合いの評価結果に応じて、第１
の駆動符号帳の時系列ベクトルと第２の駆動符号帳の時
系列ベクトルを重み付けし加算した時系列ベクトルを生
成するようにした。
さらに次の発明の音声符号化装置は、入力音声のスペ
クトル情報を符号化し、符号化結果の１要素として出力
するスペクトル情報符号化部と、このスペクトル情報符
号化部からの符号化されたスペクトル情報から得られる
スペクトル情報、パワー情報のうち少なくとも１つの符
号または符号化結果を用いて該符号化区間における音声
の雑音性の度合いを評価し、評価結果を出力する雑音度
評価部と、非雑音的な複数の時系列ベクトルが記憶され
た第１の駆動符号帳と、雑音的な複数の時系列ベクトル
が記憶された第２の駆動符号帳と、前記雑音度評価部の
評価結果により、第１の駆動符号帳と第２の駆動符号帳
とを切り替える駆動符号帳切替部と、前記第１の駆動符
号帳または第２の駆動符号帳からの時系列ベクトルをそ
れぞれの時系列ベクトルのゲインに応じて重み付けし加
算する重み付け加算部と、この重み付けされた時系列ベ
クトルを駆動音源信号とし、この駆動音源信号と前記ス
ペクトル情報符号化部からの符号化されたスペクトル情
報とに基づいて符号化音声を得る合成フィルタと、この
符号化音声と前記入力音声との距離を求め、距離が最小
となる駆動符号、ゲインを探索し、その結果を駆動符
号，ゲインの符号を符号化結果として出力する距離計算
部とを備えた。
さらに次の発明の音声復号化装置は、スペクトル情報
の符号からスペクトル情報を復号化するスペクトル情報
復号化部と、このスペクトル情報復号化部からの復号化
されたスペクトル情報から得られるスペクトル情報、パ
ワー情報のうち少なくとも１つの復号化結果または前記
スペクトル情報の符号を用いて該復号化区間における音
声の雑音性の度合いを評価し、評価結果を出力する雑音
度評価部と、非雑音的な複数の時系列ベクトルが記憶さ
れた第１の駆動符号帳と、雑音的な複数の時系列ベクト
ルが記憶された第２の駆動符号帳と、前記雑音度評価部
の評価結果により、第１の駆動符号帳と第２の駆動符号
帳とを切り替える駆動符号帳切替部と、前記第１の駆動
符号帳または第２の駆動符号帳からの時系列ベクトルを
それぞれの時系列ベクトルのゲインに応じて重み付けし
加算する重み付け加算部と、この重み付けされた時系列
ベクトルを駆動音源信号とし、この駆動音源信号と前記
スペクトル情報復号化部からの復号化されたスペクトル
情報とに基づいて復号化音声を得る合成フィルタとを備
えた。
この発明に係る音声符号化装置は、符号駆動線形予測
(ＣＥＬＰ)音声符号化装置において、スペクトル情
報、パワー情報、ピッチ情報のうち少なくとも１つの符
号または符号化結果を用いて該符号化区間における音声
の雑音性の度合いを評価する雑音度評価部と、上記雑音
度評価部の評価結果に応じて複数の駆動符号帳を切り替
える駆動符号帳切替部とを備えたことを特徴とする。
この発明に係る音声復号化装置は、符号駆動線形予測
(ＣＥＬＰ)音声復号化装置において、スペクトル情
報、パワー情報、ピッチ情報のうち少なくとも１つの符
号または復号化結果を用いて該復号化区間における音声
の雑音性の度合いを評価する雑音度評価部と、上記雑音
度評価部の評価結果に応じて複数の駆動符号帳を切り替
える駆動符号帳切替部とを備えたことを特徴とする。
図面の簡単な説明 図１は、この発明による音声符号化及び音声復号化装
置の実施の形態１の全体構成を示すブロック図である。
図２は、図１の実施の形態１における雑音の度合い評
価の説明に供する表である。
図３は、この発明による音声符号化及び音声復号化装
置の実施の形態３の全体構成を示すブロック図である。
図４は、この発明による音声符号化及び音声復号化装
置の実施の形態５の全体構成を示すブロック図である。
図５は、図４の実施の形態５における重み付け決定処
理の説明に供する略線図である。
図６は、従来のＣＥＬＰ音声符号化復号化装置の全体
構成を示すブロック図である。
図７は、従来の改良されたＣＥＬＰ音声符号化復号化
装置の全体構成を示すブロック図である。
発明を実施するための最良の形態 以下図面を参照しながら、この発明の実施の形態につ
いて説明する。
実施の形態１． 図１は、この発明による音声符号化方法及び音声復号
化方法の実施の形態１の全体構成を示す。図中、１は符
号化部、２は復号化部、３は多重化部、４は分離部であ
る。符号化部１は、線形予測パラメータ分析部５、線形
予測パラメータ符号化部６、合成フィルタ７、適応符号
帳８、ゲイン符号化部１０、距離計算部１１、第１の駆
動符号帳１９、第２の駆動符号帳２０、雑音度評価部２
４、駆動符号帳切替部２５、重み付け加算部３８より構
成されている。また、復号化部２は線形予測パラメータ
復号化部１２、合成フィルタ１３、適応符号帳１４、第
１の駆動符号帳２２、第２の駆動符号帳２３、雑音度評
価部２６、駆動符号帳切替部２７、ゲイン復号化部１
６、重み付け加算部３９より構成されている。図１中５
は入力音声Ｓ１を分析し、音声のスペクトル情報である
線形予測パラメータを抽出するスペクトル情報分析部と
しての線形予測パラメータ分析部、６はスペクトル情報
であるその線形予測パラメータを符号化し、符号化した
線形予測パラメータを合成フィルタ７の係数として設定
するスペクトル情報符号化部としての線形予測パラメー
タ符号化部、１９、２２は非雑音的な複数の時系列ベク
トルが記憶された第１の駆動符号帳、２０、２３は雑音
的な複数の時系列ベクトルが記憶された第２の駆動符号
帳、２４、２６は雑音の度合いを評価する雑音度評価
部、２５、２７は雑音の度合いにより駆動符号帳を切り
替える駆動符号帳切替部である。
以下、動作を説明する。まず、符号化部１において、
線形予測パラメータ分析部５は入力音声Ｓ１を分析し、
音声のスペクトル情報である線形予測パラメータを抽出
する。線形予測パラメータ符号化部６はその線形予測パ
ラメータを符号化し、符号化した線形予測パラメータを
合成フィルタ７の係数として設定するとともに、雑音度
評価部２４へ出力する。次に、音源情報の符号化につい
て説明する。適応符号帳８には、過去の駆動音源信号が
記憶されており、距離計算部１１から入力される適応符
号に対応して過去の駆動音源信号を周期的に繰り返した
時系列ベクトルを出力する。雑音度評価部２４は、前記
線形予測パラメータ符号化部６から入力された符号化し
た線形予測パラメータと適応符号とから、例えば図２に
示すようにスペクトルの傾斜、短期予測利得、ピッチ変
動から該符号化区間の雑音の度合いを評価し、評価結果
を駆動符号帳切替部２５に出力する。駆動符号帳切替部
２５は前記雑音度の評価結果に応じて、例えば雑音度が
低ければ第１の駆動符号帳１９を、雑音度が高ければ第
２の駆動符号帳２０を用いるとして符号化に用いる駆動
符号帳を切り替える。
第１の駆動符号帳１９には、非雑音的な複数の時系列
ベクトル、例えば学習用音声とその符号化音声との歪み
が小さくなるように学習して構成された複数の時系列ベ
クトルが記憶されている。また、第２の駆動符号帳２０
には、雑音的な複数の時系列ベクトル、例えばランダム
雑音から生成した複数の時系列ベクトルが記憶されてお
り、距離計算部１１から入力されるそれぞれ駆動符号に
対応した時系列ベクトルを出力する。適応符号帳８、第
１の駆動音源符号帳１９または第２の駆動符号帳２０か
らの各時系列ベクトルは、ゲイン符号化部１０から与え
られるそれぞれのゲインに応じて重み付け加算部３８で
重み付けして加算され、その加算結果を駆動音源信号と
して合成フィルタ７へ供給され符号化音声を得る。距離
計算部１１は符号化音声と入力音声Ｓ１との距離を求
め、距離が最小となる適応符号、駆動符号、ゲインを探
索する。以上符号化が終了した後、線形予測パラメータ
の符号、入力音声と符号化音声との歪みを最小にする適
応符号、駆動符号，ゲインの符号を符号化結果Ｓ２とし
て出力する。以上がこの実施の形態１の音声符号化方法
に特徴的な動作である。
次に復号化部２について説明する。復号化部２では、
線形予測パラメータ復号化部１２は線形予測パラメータ
の符号から線形予測パラメータを復号化し、合成フィル
タ１３の係数として設定するとともに、雑音度評価部２
６へ出力する。次に、音源情報の復号化について説明す
る。適応符号帳１４は、適応符号に対応して、過去の駆
動音源信号を周期的に繰り返した時系列ベクトルを出力
する。雑音度評価部２６は、前記線形予測パラメータ復
号化部１２から入力された復号化した線形予測パラメー
タと適応符号とから符号化部１の雑音度評価部２４と同
様の方法で雑音の度合いを評価し、評価結果を駆動符号
帳切替部２７に出力する。駆動符号帳切替部２７は前記
雑音度の評価結果に応じて、符号化部１の駆動符号帳切
替部２５と同様に第１の駆動符号帳２２と第２の駆動符
号帳２３とを切り替える。
第１の駆動符号帳２２には非雑音的な複数の時系列ベ
クトル、例えば学習用音声とその符号化音声との歪みが
小さくなるように学習して構成された複数の時系列ベク
トルが、第２の駆動符号帳２３には雑音的な複数の時系
列ベクトル、例えばランダム雑音から生成した複数の時
系列ベクトルが記憶されており、それぞれ駆動符号に対
応した時系列ベクトルを出力する。適応符号帳１４と第
１の駆動符号帳２２または第２の駆動符号帳２３からの
時系列ベクトルは、ゲイン復号化部１６でゲインの符号
から復号化したそれぞれのゲインに応じて重み付け加算
部３９で重み付けして加算され、その加算結果を駆動音
源信号として合成フィルタ１３へ供給され出力音声Ｓ３
が得られる。以上がこの実施の形態１の音声復号化方法
に特徴的な動作である。
この実施の形態１によれば、入力音声の雑音の度合い
を符号および符号化結果から評価し、評価結果に応じて
異なる駆動符号帳を用いることにより、少ない情報量
で、品質の高い音声を再生することができる。
また、上記実施の形態では、駆動符号帳１９，２０，
２２，２３には、複数の時系列ベクトルが記憶されてい
る場合を説明したが、少なくとも１つの時系列ベクトル
が記憶されていれば、実施可能である。
実施の形態２． 上述の実施の形態１では、２つの駆動符号帳を切り替
えて用いているが、これに代え、３つ以上の駆動符号帳
を備え、雑音の度合いに応じて切り替えて用いるとして
も良い。この実施の形態２によれば、音声を雑音／非雑
音の２通りだけでなく、やや雑音的であるなどの中間的
な音声に対してもそれに適した駆動符号帳を用いること
ができるので、品質の高い音声を再生することができ
る。
実施の形態３． 図１との対応部分に同一符号を付けた図３は、この発
明の音声符号化方法及び音声復号化方法の実施の形態３
の全体構成を示し、図中２８、３０は雑音的な時系列ベ
クトルを格納した駆動符号帳、２９、３１は時系列ベク
トルの低振幅なサンプルの振幅値を零にするサンプル間
引き部である。
以下、動作を説明する。まず、符号化部１において、
線形予測パラメータ分析部５は入力音声Ｓ１を分析し、
音声のスペクトル情報である線形予測パラメータを抽出
する。線形予測パラメータ符号化部６はその線形予測パ
ラメータを符号化し、符号化した線形予測パラメータを
合成フィルタ７の係数として設定するとともに、雑音度
評価部２４へ出力する。次に、音源情報の符号化につい
て説明する。適応符号帳８には、過去の駆動音源信号が
記憶されており、距離計算部１１から入力される適応符
号に対応して過去の駆動音源信号を周期的に繰り返した
時系列ベクトルを出力する。雑音度評価部２４は、前記
線形予測パラメータ符号化部６から入力された符号化し
た線形予測パラメータと適応符号とから、例えばスペク
トルの傾斜、短期予測利得、ピッチ変動から該符号化区
間の雑音の度合いを評価し、評価結果をサンプル間引き
部２９に出力する。
駆動符号帳２８には、例えばランダム雑音から生成し
た複数の時系列ベクトルが記憶されており、距離計算部
１１から入力される駆動符号に対応した時系列ベクトル
を出力する。サンプル間引き部２９は、前記雑音度の評
価結果に応じて、雑音度が低ければ前記駆動符号帳２８
から入力された時系列ベクトルに対して、例えば所定の
振幅値に満たないサンプルの振幅値を零にした時系列ベ
クトルを出力し、また、雑音度が高ければ前記駆動符号
帳２８から入力された時系列ベクトルをそのまま出力す
る。適応符号帳８、サンプル間引き部２９からの各時系
列ベクトルは、ゲイン符号化部１０から与えられるそれ
ぞれのゲインに応じて重み付け加算部３８で重み付けし
て加算され、その加算結果を駆動音源信号として合成フ
ィルタ７へ供給され符号化音声を得る。距離計算部１１
は符号化音声と入力音声Ｓ１との距離を求め、距離が最
小となる適応符号、駆動符号、ゲインを探索する。以上
符号化が終了した後、線形予測パラメータの符号、入力
音声と符号化音声との歪みを最小にする適応符号、駆動
符号，ゲインの符号を符号化結果Ｓ２として出力する。
以上がこの実施の形態３の音声符号化方法に特徴的な動
作である。
次に復号化部２について説明する。復号化部２では、
線形予測パラメータ復号化部１２は線形予測パラメータ
の符号から線形予測パラメータを復号化し、合成フィル
タ１３の係数として設定するとともに、雑音度評価部２
６へ出力する。次に、音源情報の復号化について説明す
る。適応符号帳１４は、適応符号に対応して、過去の駆
動音源信号を周期的に繰り返した時系列ベクトルを出力
する。雑音度評価部２６は、前記線形予測パラメータ復
号化部１２から入力された復号化した線形予測パラメー
タと適応符号とから符号化部１の雑音度評価部２４と同
様の方法で雑音の度合いを評価し、評価結果をサンプル
間引き部３１に出力する。
駆動符号帳３０は駆動符号に対応した時系列ベクトル
を出力する。サンプル間引き部３１は、前記雑音度評価
結果に応じて、前記符号化部１のサンプル間引き部２９
と同様の処理により時系列ベクトルを出力する。適応符
号帳１４、サンプル間引き部３１からの各時系列ベクト
ルは、ゲイン復号化部１６から与えられるそれぞれのゲ
インに応じて重み付け加算部３９で重み付けして加算さ
れ、その加算結果を駆動音源信号として合成フィルタ１
３へ供給され出力音声Ｓ３が得られる。
この実施の形態３によれば、雑音的な時系列ベクトル
を格納している駆動符号帳を備え、音声の雑音性の度合
いの評価結果に応じて、駆動音源の信号サンプルを間引
くことにより雑音性の度合いが低い駆動音源を生成する
ことにより、少ない情報量で、品質の高い音声を再生す
ることができる。また、複数の駆動符号帳を備える必要
がないので、駆動符号帳の記憶に要するメモリ量を少な
くする効果もある。
実施の形態４． 上述の実施の形態３では、時系列ベクトルのサンプル
を間引く／間引かないの２通りとしているが、これに代
え、雑音の度合いに応じてサンプルを間引く際の振幅閾
値を変更するとしても良い。この実施の形態４によれ
ば、音声を雑音／非雑音の２通りだけでなく、やや雑音
的であるなどの中間的な音声に対してもそれに適した時
系列ベクトルを生成し、用いることができるので、品質
の高い音声を再生することができる。
実施の形態５． 図１との対応部分に同一符号を付けた図４は、この発
明の音声符号化方法及び音声復号化方法の実施の形態５
の全体構成を示し、図中３２、３５は雑音的な時系列ベ
クトルを記憶している第１の駆動符号帳、３３、３６は
非雑音的な時系列ベクトルを記憶している第２の駆動符
号帳、３４、３７は重み決定部である。
以下、動作を説明する。まず、符号化部１において、
線形予測パラメータ分析部５は入力音声Ｓ１を分析し、
音声のスペクトル情報である線形予測パラメータを抽出
する。線形予測パラメータ符号化部６はその線形予測パ
ラメータを符号化し、符号化した線形予測パラメータを
合成フィルタ７の係数として設定するとともに、雑音度
評価部２４へ出力する。次に、音源情報の符号化につい
て説明する。適応符号帳８には、過去の駆動音源信号が
記憶されており、距離計算部１１から入力される適応符
号に対応して過去の駆動音源信号を周期的に繰り返した
時系列ベクトルを出力する。雑音度評価部２４は、前記
線形予測パラメータ符号化部６から入力された符号化し
た線形予測パラメータと適応符号とから、例えばスペク
トルの傾斜、短期予測利得、ピッチ変動から該符号化区
間の雑音の度合いを評価し、評価結果を重み決定部３４
に出力する。
第１の駆動符号帳３２には、例えばランダム雑音から
生成した複数の雑音的な時系列ベクトルが記憶されてお
り、駆動符号に対応した時系列ベクトルを出力する。第
２の駆動符号帳３３には、例えば学習用音声とその符号
化音声との歪みが小さくなるように学習して構成された
複数の時系列ベクトルが記憶されており、距離計算部１
１から入力される駆動符号に対応した時系列ベクトルを
出力する。重み決定部３４は前記雑音度評価部２４から
入力された雑音度の評価結果に応じて、例えば図５に従
って、第１の駆動符号帳３２からの時系列ベクトルと第
２の駆動符号帳３３からの時系列ベクトルに与える重み
を決定する。第１の駆動符号帳３２、第２の駆動符号帳
３３からの各時系列ベクトルは上記重み決定部３４から
与えられる重みに応じて重み付けして加算される。適応
符号帳８から出力された時系列ベクトルと、前記重み付
け加算して生成された時系列ベクトルはゲイン符号化部
１０から与えられるそれぞれのゲインに応じて重み付け
加算部３８で重み付けして加算され、その加算結果を駆
動音源信号として合成フィルタ７へ供給し符号化音声を
得る。距離計算部１１は符号化音声と入力音声Ｓ１との
距離を求め、距離が最小となる適応符号、駆動符号、ゲ
インを探索する。この符号化が終了した後、線形予測パ
ラメータの符号、入力音声と符号化音声との歪みを最小
にする適応符号、駆動符号、ゲインの符号を符号化結果
として出力する。
次に復号化部２について説明する。復号化部２では、
線形予測パラメータ復号化部１２は線形予測パラメータ
の符号から線形予測パラメータを復号化し、合成フィル
タ１３の係数として設定するとともに、雑音度評価部２
６へ出力する。次に、音源情報の復号化について説明す
る。適応符号帳１４は、適応符号に対応して、過去の駆
動音源信号を周期的に繰り返した時系列ベクトルを出力
する。雑音度評価部２６は、前記線形予測パラメータ復
号化部１２から入力された復号化した線形予測パラメー
タと適応符号とから符号化部１の雑音度評価部２４と同
様の方法で雑音の度合いを評価し、評価結果を重み決定
部３７に出力する。
第１の駆動符号帳３５および第２の駆動符号帳３６は
駆動符号に対応した時系列ベクトルを出力する。重み決
定部３７は前記雑音度評価部２６から入力された雑音度
評価結果に応じて、符号化部１の重み決定部３４と同様
に重みを与えるとする。第１の駆動符号帳３５、第２の
駆動符号帳３６からの各時系列ベクトルは上記重み決定
部３７から与えれるそれぞれの重みに応じて重み付けし
て加算される。適応符号帳１４から出力された時系列ベ
クトルと、前記重み付け加算して生成された時系列ベク
トルは、ゲイン復号化部１６でゲインの符号から復号化
したそれぞれのゲインに応じて重み付け加算部３９で重
み付けして加算され、その加算結果が駆動音源信号とし
て合成フィルタ１３へ供給され出力音声Ｓ３が得られ
る。
この実施の形態５によれば、音声の雑音の度合いを符
号および符号化結果から評価し、評価結果に応じて雑音
的な時系列ベクトルと非雑音的な時系列ベクトルを重み
付き加算して用いることにより、少ない情報量で、品質
の高い音声を再生することができる。
実施の形態６． 上述の実施の形態１〜５でさらに、雑音の度合いの評
価結果に応じてゲインの符号帳を変更するとしても良
い。この実施の形態６によれば、駆動符号帳に応じて最
適なゲインの符号帳を用いることができるので、品質の
高い音声を再生することができる。
実施の形態７． 上述の実施の形態１〜６では、音声の雑音の度合いを
評価し、その評価結果に応じて駆動符号帳を切り替えて
いるが、有声の立ち上がりや破裂性の子音などをそれぞ
れ判定、評価し、その評価結果に応じて駆動符号帳を切
り替えても良い。この実施の形態７によれば、音声の雑
音的な状態だけでなく、有声の立ち上がりや破裂性子音
などさらに細かく分類し、それぞれに適した駆動符号帳
を用いることができるので、品質の高い音声を再生する
ことができる。
実施の形態８． 上述の実施の形態１〜６では、図２に示すスペクトル
傾斜、短期予測利得、ピッチ変動から、符号化区間の雑
音の度合いを評価しているが、適応符号帳出力に対する
ゲイン値の大小を用いて評価しても良い。
産業上の利用可能性 本発明に係る音声符号化方法及び音声復号化方法並び
に音声符号化装置及び音声復号化装置によれば、スペク
トル情報、パワー情報、ピッチ情報のうち少なくとも１
つの符号または符号化結果を用いて該符号化区間におけ
る音声の雑音性の度合いを評価し、評価結果に応じて異
なる駆動符号帳を用いるので、少ない情報量で品質の高
い音声を再生することができる。
またこの発明によれば、音声符号化方法及び音声復号
化方法で、格納している駆動音源の雑音性の度合いが異
なる複数の駆動符号帳を備え、音声の雑音性の度合いの
評価結果に応じて、複数の駆動符号帳を切り替えて用い
るので、少ない情報量で品質の高い音声を再生すること
ができる。
またこの発明によれば、音声符号化方法及び音声復号
化方法で、音声の雑音性の度合いの評価結果に応じて、
駆動符号帳に格納している時系列ベクトルの雑音性の度
合いを変化させたので、少ない情報量で品質の高い音声
を再生することができる。
またこの発明によれば、音声符号化方法及び音声復号
化方法で、雑音的な時系列ベクトルを格納している駆動
符号帳を備え、音声の雑音性の度合いの評価結果に応じ
て、時系列ベクトルの信号サンプルを間引くことにより
雑音性の度合いが低い時系列ベクトルを生成したので、
少ない情報量で品質の高い音声を再生することができ
る。
またこの発明によれば、音声符号化方法及び音声復号
化方法で、雑音的な時系列ベクトルを格納している第１
の駆動符号帳と、非雑音的な時系列ベクトルを格納して
いる第２の駆動符号帳とを備え、音声の雑音性の度合い
の評価結果に応じて、第１の駆動符号帳の時系列ベクト
ルと第２の駆動符号帳の時系列ベクトルを重み付け加算
した時系列ベクトルを生成したので、少ない情報量で品
質の高い音声を再生することができる。
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (56)参考文献 特開 平５−265499（ＪＰ，Ａ) 特開 昭59−12499（ＪＰ，Ａ) 特開 平５−265496（ＪＰ，Ａ) 特開 平８−328598（ＪＰ，Ａ) 特開 平９−22299（ＪＰ，Ａ) 特開 平10−232696（ＪＰ，Ａ) 特開 平11−282497（ＪＰ，Ａ) (58)調査した分野(Int.Cl.7，ＤＢ名) G10L 19/00 - 19/14 H03M 7/30 H04B 14/04

Claims (5)

    (57)【特許請求の範囲】
  1. 【請求項１】 符号駆動線形予測（Code-Excited Linea
    r Prediction：ＣＥＬＰ）音声復号化方法において、ス
    ペクトル情報、パワー情報、ピッチ情報のうち少なくと
    も１つの符号または復号化結果を用いて該復号化区間に
    おける音声の雑音性の度合いを評価し、評価結果に応じ
    て複数の駆動符号帳のうち１つを選択し、 選択した駆動符号帳から出力された時系列ベクトルを評
    価結果に応じた雑音性の度合を有する時系列ベクトルに
    変換して出力することを特徴とする音声復号化方法。
  2. 【請求項２】 雑音的な時系列ベクトルを格納している
    駆動符号帳を備え、音声の雑音性の度合いの評価結果に
    応じて、上記時系列ベクトルの信号サンプルを間引くこ
    とにより雑音性の度合いが低い時系列ベクトルを生成す
    ることを特徴とする請求項１に記載の音声復号化方法。
  3. 【請求項３】 符号駆動線形予測（ＣＥＬＰ）音声復号
    化方法において、スペクトル情報、パワー情報、ピッチ
    情報のうち少なくとも１つの符号または復号化結果を用
    いて該復号化区間における音声の雑音性の度合いを評価
    し、駆動符号帳から出力された時系列ベクトルを評価結
    果に応じた雑音性の度合を有する時系列ベクトルに変換
    して出力することを特徴とする音声復号化方法。
  4. 【請求項４】 符号駆動線形予測（ＣＥＬＰ）音声復号
    化装置において、スペクトル情報、パワー情報、ピッチ
    情報のうち少なくとも１つの符号または復号化結果を用
    いて該復号化区間における音声の雑音性の度合いを評価
    する雑音度評価部と、 上記雑音度評価部の評価結果に応じて複数の駆動符号帳
    を切り替える駆動符号帳切替部と、 上記雑音度評価部が評価した評価結果を入力し、上記駆
    動符号帳切替部が切り替えた駆動符号帳から出力された
    時系列ベクトルを評価結果に応じた雑音性の度合を有す
    る時系列ベクトルに変換して出力する雑音度制御部とを
    備えたことを特徴とする音声復号化装置。
  5. 【請求項５】 符号駆動線形予測（ＣＥＬＰ）音声復号
    化装置において、スペクトル情報、パワー情報、ピッチ
    情報のうち少なくとも１つの符号または復号化結果を用
    いて該復号化区間における音声の雑音性の度合いを評価
    する雑音度評価部と、 上記雑音度評価部が評価した評価結果を入力し、駆動符
    号帳から出力された時系列ベクトルを評価結果に応じた
    雑音性の度合を有する時系列ベクトルに変換して出力す
    る雑音度制御部とを備えたことを特徴とする音声復号化
    装置。
JP2000526920A 1997-12-24 1998-12-07 音声復号化方法及び音声復号化装置 Expired - Lifetime JP3346765B2 (ja)

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