JP3481251B2 - 代数的符号励振線形予測音声符号化方法 - Google Patents
代数的符号励振線形予測音声符号化方法Info
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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
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- 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
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Description
【発明の詳細な説明】
本発明は、ディジタルコーディングの方法に係り、特に
音声信号のディジタルコーディング方法に関する。
音声信号のディジタルコーディング方法に関する。
ビットレートを低減するために信号を圧縮する最良の現
在の方法の１つは、符号−励振線形予測CELPの技術であ
るが、これは依然としてよい品質を維持している。この
種のコーディングは広く使用されており、地上の送信シ
ステムあるいは衛星システムの送信システム、あるいは
記憶用途において本質的に使用されている。しかしなが
ら、確率的コードブックを使用したCELPコーダの第１世
代は実行するのに非常に複雑であり、大規模なメモリ容
量を必要とした。その後、CELPコーダの第２世代（代数
的コードブックCELPコーダ）が現われた。それらは実行
するのにより複雑でなく、よりメモリを必要としない。
しかし、その節減はなお不適当である。
在の方法の１つは、符号−励振線形予測CELPの技術であ
るが、これは依然としてよい品質を維持している。この
種のコーディングは広く使用されており、地上の送信シ
ステムあるいは衛星システムの送信システム、あるいは
記憶用途において本質的に使用されている。しかしなが
ら、確率的コードブックを使用したCELPコーダの第１世
代は実行するのに非常に複雑であり、大規模なメモリ容
量を必要とした。その後、CELPコーダの第２世代（代数
的コードブックCELPコーダ）が現われた。それらは実行
するのにより複雑でなく、よりメモリを必要としない。
しかし、その節減はなお不適当である。
代数的コードブックCELPコーディングの技術は、ACELP
（代数的符号励振線形予測）コーダの導入によってさら
に改善された。ACELPコーダは、計算の複雑性が調節さ
れることを可能にする適応性のあるしきい値を用いる集
束（集中）探索に関連する代数的コードブックを使用す
る、しかしながら、必要とされるランダムアクセスメモ
リの量はなお多大である。
（代数的符号励振線形予測）コーダの導入によってさら
に改善された。ACELPコーダは、計算の複雑性が調節さ
れることを可能にする適応性のあるしきい値を用いる集
束（集中）探索に関連する代数的コードブックを使用す
る、しかしながら、必要とされるランダムアクセスメモ
リの量はなお多大である。
CELPコーダは、合成による分析コーダ（合成分析符号
器）（そこでは合成モデルがコーダで使用される）の系
統に属している。コード化される信号は、電話周波数
（Fe＝8kHz）あるいはより高い周波数、例えば広帯域コ
ーディング用の16kHz（０から7kHzまでの通過帯域）で
サンプリングすることができる。アプリケーションおよ
び所要の品質によって、圧縮係数は１〜16で変化し、CE
LPコーダは、電話帯域における２〜16kbits/sのビット
レートで、および広帯域における16〜32kbits/sのビッ
トレートで作動する。
器）（そこでは合成モデルがコーダで使用される）の系
統に属している。コード化される信号は、電話周波数
（Fe＝8kHz）あるいはより高い周波数、例えば広帯域コ
ーディング用の16kHz（０から7kHzまでの通過帯域）で
サンプリングすることができる。アプリケーションおよ
び所要の品質によって、圧縮係数は１〜16で変化し、CE
LPコーダは、電話帯域における２〜16kbits/sのビット
レートで、および広帯域における16〜32kbits/sのビッ
トレートで作動する。
CELPタイプのディジタルコーダでは、音声信号がサンプ
リングされ、Ｌ個のサンプルのフレーム列へ変換され
る。各フレームは、コードブック（これは辞書とも呼ば
れる）から抽出された波形をフィルタリングすることに
よって合成され、そして、時間で変化する２つのフィル
タを通って利得が掛けられる。励振コードブックはＫコ
ードの集合あるいはＬ個のサンプルの波形である。各波
形には整数インデックスｋによって番号が付けられる。
ここでｋは０からＫ−１で変化し、Ｋはコードブックの
大きさである。第１のフィルタは長期的な予測フィルタ
である。LTP（長期予測）分析は、この長期予測のパラ
メータの評価を許し、それゆえ有声音（例えば：母音が
そうである）の周期性の探索を可能にする；この長期的
な相関性は声帯の振動による。第２のフィルタは短期的
な予測フィルタである。線形予測“LPC"（線形予測符号
化）による分析の方法は、声道の伝達関数および信号の
スペクトルの特性を表すこれらの短期予測パラメータを
得ることを可能にする。イノベーションシーケンスを決
めるために使われる方法が合成による分析の方法であ
り、コーダでは励振コードブックのイノベーションシー
ケンスがすべて２つのフィルタLTPおよびLPCによってフ
ィルタにかけられ、そして、選択される波形は、知覚で
重み付けされる基準に従って、オリジナルの音声信号に
最も近い合成信号を生成するものとなる。
リングされ、Ｌ個のサンプルのフレーム列へ変換され
る。各フレームは、コードブック（これは辞書とも呼ば
れる）から抽出された波形をフィルタリングすることに
よって合成され、そして、時間で変化する２つのフィル
タを通って利得が掛けられる。励振コードブックはＫコ
ードの集合あるいはＬ個のサンプルの波形である。各波
形には整数インデックスｋによって番号が付けられる。
ここでｋは０からＫ−１で変化し、Ｋはコードブックの
大きさである。第１のフィルタは長期的な予測フィルタ
である。LTP（長期予測）分析は、この長期予測のパラ
メータの評価を許し、それゆえ有声音（例えば：母音が
そうである）の周期性の探索を可能にする；この長期的
な相関性は声帯の振動による。第２のフィルタは短期的
な予測フィルタである。線形予測“LPC"（線形予測符号
化）による分析の方法は、声道の伝達関数および信号の
スペクトルの特性を表すこれらの短期予測パラメータを
得ることを可能にする。イノベーションシーケンスを決
めるために使われる方法が合成による分析の方法であ
り、コーダでは励振コードブックのイノベーションシー
ケンスがすべて２つのフィルタLTPおよびLPCによってフ
ィルタにかけられ、そして、選択される波形は、知覚で
重み付けされる基準に従って、オリジナルの音声信号に
最も近い合成信号を生成するものとなる。
CELPコーダでは、したがって、合成モデルの励振が、コ
ードブックから抽出された波形から成っている。このコ
ードブックの種類によって、２種類のCELPコーダが区別
される。第１のCELPコーダのコードブックは確率的波形
から構成された。これらのコードブックは、学習あるい
は任意の生成のいずれかによって得られる。それらの主
な欠点は、それらの格納を必要にし、実行の高度な複雑
さを生じさせてしまう“構造を欠いていること”であ
る。第１のCELPコーダの励振コードブックは、40のガウ
スサンプルの1024の波形の集合から構成された確率的辞
書であった。このCELPコーダはその時代の最も強力なコ
ンピューター上でリアル・タイムで作動しなかった。必
要なメモリおよび計算時間の縮小を可能にする他の確率
的辞書が導入されたが、複雑さおよび必要とされるメモ
リ容量の両方は多大なままだった。
ードブックから抽出された波形から成っている。このコ
ードブックの種類によって、２種類のCELPコーダが区別
される。第１のCELPコーダのコードブックは確率的波形
から構成された。これらのコードブックは、学習あるい
は任意の生成のいずれかによって得られる。それらの主
な欠点は、それらの格納を必要にし、実行の高度な複雑
さを生じさせてしまう“構造を欠いていること”であ
る。第１のCELPコーダの励振コードブックは、40のガウ
スサンプルの1024の波形の集合から構成された確率的辞
書であった。このCELPコーダはその時代の最も強力なコ
ンピューター上でリアル・タイムで作動しなかった。必
要なメモリおよび計算時間の縮小を可能にする他の確率
的辞書が導入されたが、複雑さおよび必要とされるメモ
リ容量の両方は多大なままだった。
この欠点を改善するために、別のカテゴリーのコードブ
ックが提案された。それは、格納される必要がなく、そ
の構造がそれらの実行のための高速のアルゴリズムの開
発を可能にする高度に組み立てられた代数的コードブッ
クである。ガーショ（A.Gersho）は、彼の記事“音声お
よびオーディオ圧縮の進歩（Advances in Speech and A
udio Compression）”、Proc.IEEE,Vol.82,No.6,1994年
６月、900〜918ページの中で、CELPコーディングにおけ
る研究の良好な概観を示し、そして文献中で提案された
多様なコードブックの目録を記した。代数的コードブッ
クを使用するCELPコーダの１つはACELPコーダである。
ックが提案された。それは、格納される必要がなく、そ
の構造がそれらの実行のための高速のアルゴリズムの開
発を可能にする高度に組み立てられた代数的コードブッ
クである。ガーショ（A.Gersho）は、彼の記事“音声お
よびオーディオ圧縮の進歩（Advances in Speech and A
udio Compression）”、Proc.IEEE,Vol.82,No.6,1994年
６月、900〜918ページの中で、CELPコーディングにおけ
る研究の良好な概観を示し、そして文献中で提案された
多様なコードブックの目録を記した。代数的コードブッ
クを使用するCELPコーダの１つはACELPコーダである。
ACELPコーダ（WO 91/13432を参照）は、いくつかの標
準化（8kbits/s ITU（国際電気通信連合）標準化、6.8
kbits/s−5.4 kbits/s PSTNビューホン（viewphone）
のためのITU標準化）に対する候補として提案された。
短期予測、LTP分析および知覚の重みを加えるモジュー
ルは、従来のCELPコーダの中で使用されるものに似てい
る。ACELPコーダの最初の特徴は励振信号探索モジュー
ル中にある。ACELPコーダには、ビットレートに関する
高度な柔軟性および調整可能な実行の複雑性という２つ
の主要な利点がある。ビット−レートの柔軟性はコード
ブックを生成する方法から生じる。複雑さを調節する可
能性は適応性のあるしきい値を備えた集束探索を使用す
る波形選択手順による。
準化（8kbits/s ITU（国際電気通信連合）標準化、6.8
kbits/s−5.4 kbits/s PSTNビューホン（viewphone）
のためのITU標準化）に対する候補として提案された。
短期予測、LTP分析および知覚の重みを加えるモジュー
ルは、従来のCELPコーダの中で使用されるものに似てい
る。ACELPコーダの最初の特徴は励振信号探索モジュー
ル中にある。ACELPコーダには、ビットレートに関する
高度な柔軟性および調整可能な実行の複雑性という２つ
の主要な利点がある。ビット−レートの柔軟性はコード
ブックを生成する方法から生じる。複雑さを調節する可
能性は適応性のあるしきい値を備えた集束探索を使用す
る波形選択手順による。
ACELPコーダでは、励振コードブックが代数的に生成さ
れた仮想集合（ある意味ではそれは格納されないもの）
である。インデックスｋに応じて（ｋは０からＫ−１ま
で変化する）、代数的符号ジェネレーターは０でない成
分をほとんど有していないＬ個のサンプルのコードベク
トルを生成する。Ｎを０でない成分の個数とする。ある
アプリケーションでは、コードワードの長さがＬ＋Ｎま
で拡張される。また、最後のＮ個の成分は０である。こ
こで（計算の一般性への影響なしで）、ＬがＮの倍数で
あると仮定する。コードワードckは、したがってＮ個の
パルスから構成される。パルスの振幅は固定されている
（例えば±１）。パルスｐに対して可能な位置は次式で
示される。
れた仮想集合（ある意味ではそれは格納されないもの）
である。インデックスｋに応じて（ｋは０からＫ−１ま
で変化する）、代数的符号ジェネレーターは０でない成
分をほとんど有していないＬ個のサンプルのコードベク
トルを生成する。Ｎを０でない成分の個数とする。ある
アプリケーションでは、コードワードの長さがＬ＋Ｎま
で拡張される。また、最後のＮ個の成分は０である。こ
こで（計算の一般性への影響なしで）、ＬがＮの倍数で
あると仮定する。コードワードckは、したがってＮ個の
パルスから構成される。パルスの振幅は固定されている
（例えば±１）。パルスｐに対して可能な位置は次式で
示される。
posi,p＝Ni＋ｐ （１）
ここでL'＝L/Nである場合、ｉは０からL'−１である。
L'＝（Ｌ＋Ｎ）/Nの場合、位置はＬ以上となり、そし
て、対応するパルスは単にゼロになる。波形ckのインデ
ックスは、以下の関係によって直接得られる。
L'＝（Ｌ＋Ｎ）/Nの場合、位置はＬ以上となり、そし
て、対応するパルスは単にゼロになる。波形ckのインデ
ックスは、以下の関係によって直接得られる。
また、コードブックのサイズはＫ＝（L'）Ｎである。
CELPコードブックからの波形の選択は、重みが加えられ
たオリジナルの信号と重みが加えられた合成信号の間の
二次のエラーを最小限にする一つを探索することによっ
て行われる。これは数Crk＝Pk 2/αk 2を最大限にするこ
とになる。ここで、Pk＝（Ｄ・ck T）、そしてαk 2＝|ck
・HT|2＝（ck・Ｕ・ck T）、また（・）Ｔは行列の転置
を示す。Ｄは、入力信号、過去の合成信号、および合成
および知覚の重みを加えるフィルタから構成される複合
フィルタに依存する目標ベクトルである。ｈをこの複合
フィルタのインパルス応答のベクトルとする： ｈ＝（ｈ（０）,h（１），…,h（Ｌ−１）） Ｈは、このインパルス応答から形成されたＬ×Ｌ下位三
角テプリッツ（Toeplitz）行列である。Ｕ＝HT・Ｈはｈ
の分散行列である。ｉ行ｊ列（０≦i,j＜Ｌ）の行列Ｕ
の要素をＵ（i,j）によって表すと、要素Ｕ（i,j）は次
のものと等しい： ACELPコーダにおいて、波形ckが位置posｉ（ｑ、ｋ）,q
および振幅Sq（０≦ｑ＜Ｎ）を持つＮ個のパルスから構
成される場合、目標ベクトルＤと波形ckとのスカラー積
Pk、およびフィルタにかけられた波形ckのエネルギーα
k 2は次のように表される： および ACELPコードブックの利点の１つは、それが最良の波形
を選択する有効な部分最適方法を生じさせることであ
る。この探索は、パルスを探索するためのループを入れ
子にすることによって実行される。次数ｑのループにつ
いては、位置をコード化するインデックスiq＝（posi,q
−ｑ）/Nが、集合［0,…,L'−１］の範囲で変化する。
探索は、探索手続に入る前に、各ループ用の適応性のあ
るしきい値を計算することによって早められる。より高
位なループ中で以前に決定されたパルス０からｑ−１ま
でから計算された部分的な数量Crk（ｑ−１）がループ
ｑ−１に対して計算されたしきい値を越える場合にの
み、パルスｑの探索ループに入る。部分的な数量は次の
ように表される： Crk（ｑ−１）＝Pk 2（ｑ−１）／αk 2（ｑ−１）あるい
は Crk（ｑ−１）＝Pk 2（ｑ−１） ここでαk 2（ｑ−１）は、フィルタにかけられたckのパ
ルス０からｑ−１までの複合波形のエネルギーであり、
そしてPk（ｑ−１）は、ckのパルス０からｑ−１までの
複合波形と目標ベクトルＤとのスカラー積である。
たオリジナルの信号と重みが加えられた合成信号の間の
二次のエラーを最小限にする一つを探索することによっ
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とになる。ここで、Pk＝（Ｄ・ck T）、そしてαk 2＝|ck
・HT|2＝（ck・Ｕ・ck T）、また（・）Ｔは行列の転置
を示す。Ｄは、入力信号、過去の合成信号、および合成
および知覚の重みを加えるフィルタから構成される複合
フィルタに依存する目標ベクトルである。ｈをこの複合
フィルタのインパルス応答のベクトルとする： ｈ＝（ｈ（０）,h（１），…,h（Ｌ−１）） Ｈは、このインパルス応答から形成されたＬ×Ｌ下位三
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および振幅Sq（０≦ｑ＜Ｎ）を持つＮ個のパルスから構
成される場合、目標ベクトルＤと波形ckとのスカラー積
Pk、およびフィルタにかけられた波形ckのエネルギーα
k 2は次のように表される： および ACELPコードブックの利点の１つは、それが最良の波形
を選択する有効な部分最適方法を生じさせることであ
る。この探索は、パルスを探索するためのループを入れ
子にすることによって実行される。次数ｑのループにつ
いては、位置をコード化するインデックスiq＝（posi,q
−ｑ）/Nが、集合［0,…,L'−１］の範囲で変化する。
探索は、探索手続に入る前に、各ループ用の適応性のあ
るしきい値を計算することによって早められる。より高
位なループ中で以前に決定されたパルス０からｑ−１ま
でから計算された部分的な数量Crk（ｑ−１）がループ
ｑ−１に対して計算されたしきい値を越える場合にの
み、パルスｑの探索ループに入る。部分的な数量は次の
ように表される： Crk（ｑ−１）＝Pk 2（ｑ−１）／αk 2（ｑ−１）あるい
は Crk（ｑ−１）＝Pk 2（ｑ−１） ここでαk 2（ｑ−１）は、フィルタにかけられたckのパ
ルス０からｑ−１までの複合波形のエネルギーであり、
そしてPk（ｑ−１）は、ckのパルス０からｑ−１までの
複合波形と目標ベクトルＤとのスカラー積である。
部分的な基準の計算は、Pk（ｑ）およびαk 2（ｑ）の再
帰的な特性によって単純化される。実際に数列｛P
k（ｑ）｝ｑ＝0,…,N−１および｛αk 2（ｑ）｝
ｑ＝0,…,N−１は以下のように再帰的に計算される。
帰的な特性によって単純化される。実際に数列｛P
k（ｑ）｝ｑ＝0,…,N−１および｛αk 2（ｑ）｝
ｑ＝0,…,N−１は以下のように再帰的に計算される。
Pk（０）＝S0・Ｄ（posｉ（0,k）,0）および
Pk（ｑ）＝Pk（ｑ−１）＋Sq・Ｄ（po
sｉ（q,k）,q） αk 2（０）＝S2 0・Ｕ（posｉ（0,k）,0,pos
ｉ（0,k）,0）および ここで、posｉ（p,k）,pはckのｐ番目のパルスの位置で
あり、Spはその振幅である。フィルタにかけられた波形
ckのエネルギーα2 2およびckと目標ベクトルＤとのスカ
ラー積Pkは、反復の完了（ｑ＝Ｎ−１）で得られる。
sｉ（q,k）,q） αk 2（０）＝S2 0・Ｕ（posｉ（0,k）,0,pos
ｉ（0,k）,0）および ここで、posｉ（p,k）,pはckのｐ番目のパルスの位置で
あり、Spはその振幅である。フィルタにかけられた波形
ckのエネルギーα2 2およびckと目標ベクトルＤとのスカ
ラー積Pkは、反復の完了（ｑ＝Ｎ−１）で得られる。
ｋが０からＫ−１まで変わるのに対するＫ数列｛α
k 2（ｑ）｝ｑ＝0,…,N−１の計算は、複合フィルタのイ
ンパルス応答ｈの分散行列Ｕの要素についての情報を必
要とする。初期のACELPコーダでは、行列Ｕのすべての
要素Ｕ（i,j）が計算され、格納される。行列ＵはそのL
2個の要素を計算する場合に使用される次の特性を持っ
ている： − 対称性質： ０≦i,j＜Ｌに対して、Ｕ（i,j）＝Ｕ（j,i） − 対角線上の反復性質： ０＜i,j＜Ｌに対して、 Ｕ（ｉ−1,j−１）＝Ｕ（i,j）＋ｈ（Ｌ−ｉ）・ｈ
（Ｌ−ｊ） および０≦ｉ＜Ｌに対して、 Ｕ（i,L−１）＝Ｕ（Ｌ−1,i）＝ｈ（０）・ｈ（Ｌ−
１−ｉ） しかしながら、これらの２つの特性を探索する行列Ｕの
計算は依然として最大で次のものを必要とする： ・Ｌ（Ｌ＋１）/2回の乗算、およびＬ（Ｌ−１）/2回の
加算、 ・L2回のメモリのロード。
k 2（ｑ）｝ｑ＝0,…,N−１の計算は、複合フィルタのイ
ンパルス応答ｈの分散行列Ｕの要素についての情報を必
要とする。初期のACELPコーダでは、行列Ｕのすべての
要素Ｕ（i,j）が計算され、格納される。行列ＵはそのL
2個の要素を計算する場合に使用される次の特性を持っ
ている： − 対称性質： ０≦i,j＜Ｌに対して、Ｕ（i,j）＝Ｕ（j,i） − 対角線上の反復性質： ０＜i,j＜Ｌに対して、 Ｕ（ｉ−1,j−１）＝Ｕ（i,j）＋ｈ（Ｌ−ｉ）・ｈ
（Ｌ−ｊ） および０≦ｉ＜Ｌに対して、 Ｕ（i,L−１）＝Ｕ（Ｌ−1,i）＝ｈ（０）・ｈ（Ｌ−
１−ｉ） しかしながら、これらの２つの特性を探索する行列Ｕの
計算は依然として最大で次のものを必要とする： ・Ｌ（Ｌ＋１）/2回の乗算、およびＬ（Ｌ−１）/2回の
加算、 ・L2回のメモリのロード。
結論として、ACELP技術は多くのメモリロードおよび多
大な大きさのメモリを必要とする。次のものを格納する
ことが実際に必要である： − 入力信号（典型的に16ビットの80〜360のワード） − 分散行列（16ビットの402〜602のワード） − 中間の信号、およびそれらのメモリ（典型的に16ビ
ットの２〜3kのワード） − 出力信号（典型的に80〜200のワードあるいはバイ
ト） 分散行列のサイズが最も大きく占めることは明らかに明
白である。任意のアプリケーションに対して中間の信号
のために必要とされるメモリスペースを圧縮することが
できないことに注意する必要がある。したがって、全メ
モリサイズを縮小することが望まれる場合、分散行列の
ために必要とされるメモリのサイズを変更することだけ
が可能であると思われる。しかしながら、従来、専門家
はこの行列が主対角線に関して対称的であり、ある項が
有用でないことを知っていたが、彼らは後者が決められ
た次数のない行列中で整列されると考えていた。
大な大きさのメモリを必要とする。次のものを格納する
ことが実際に必要である： − 入力信号（典型的に16ビットの80〜360のワード） − 分散行列（16ビットの402〜602のワード） − 中間の信号、およびそれらのメモリ（典型的に16ビ
ットの２〜3kのワード） − 出力信号（典型的に80〜200のワードあるいはバイ
ト） 分散行列のサイズが最も大きく占めることは明らかに明
白である。任意のアプリケーションに対して中間の信号
のために必要とされるメモリスペースを圧縮することが
できないことに注意する必要がある。したがって、全メ
モリサイズを縮小することが望まれる場合、分散行列の
ために必要とされるメモリのサイズを変更することだけ
が可能であると思われる。しかしながら、従来、専門家
はこの行列が主対角線に関して対称的であり、ある項が
有用でないことを知っていたが、彼らは後者が決められ
た次数のない行列中で整列されると考えていた。
分散行列のために必要にされるメモリ空間を減少させる
ための最初の考えは、この行列の対称特性の探索による
ものであった。しかしながら、経験は、ACELP励振（既
に非常に複雑なモジュール（典型的にCPUタイプの50
％））である）を探索する場合、行列の半分の格納がよ
り複雑なアドレス計算を要することを示した。メモリを
節減することは、複雑さが生じることに直面し、利益の
すべてを失った。
ための最初の考えは、この行列の対称特性の探索による
ものであった。しかしながら、経験は、ACELP励振（既
に非常に複雑なモジュール（典型的にCPUタイプの50
％））である）を探索する場合、行列の半分の格納がよ
り複雑なアドレス計算を要することを示した。メモリを
節減することは、複雑さが生じることに直面し、利益の
すべてを失った。
本発明の主要な目的はコーダによって必要とされるメモ
リのサイズを本質的に縮小するACELPタイプのコーディ
ング方法を提案することである。
リのサイズを本質的に縮小するACELPタイプのコーディ
ング方法を提案することである。
本発明は次のステップからなる符号励振線形予測（CEL
P）音声符号化方法を提案する:L個のサンプルの連続フ
レームとして音声信号をディジタル化すること； 一方では合成フィルタを定義する合成パラメータを適応
して決定しかつ、他方では予め定義された代数的コード
ブックに属するＬ個のサンプルの励振コードにおけるパ
ルス位置と関連する励振利得を各フレームに対して含ん
でいる励振パラメータを適応して決定し；そして、決定
したパラメータを表示する量子化値を伝送する。代数的
コードブックは、少なくともＬ個のサンプルのコードの
中で可能なＮ個の集合のパルス位置の少なくとも１つの
群に基づいて定義される。ここでコードブックからのコ
ードは、Ｎ個の集合の群にそれぞれ属するＮ個のパルス
位置によって表わされる。フレームに関係のある励振パ
ラメータの決定は数Pk 2/αk 2を最大にするコードブック
からコードを選ぶことからなる。ここで、Pk＝Ｄ・ck T
は、コードブックからのコードckとフレームの音声信号
および合成パラメータに依存する目標ベクトルＤとのス
カラー積を表わし、また、αk 2は、合成フィルタおよび
知覚の重みを加えるフィルタから構成される複合フィル
タによってフィルタにかけられたコードckのフレーム中
のエネルギーを表わす。エネルギーαk 2の計算は分散行
列Ｕ＝HT・Ｈの成分の計算およびメモリ記憶からなる。
ここでＨは、前記複合フィルタのインパルス応答ｈ
（０）,h（１），…,h（Ｌ−１）から形成されたＬ行Ｌ
列のより低位の三角テプリッツ行列を表わす。分散行列
のメモリに格納される成分は、Ｎ個の集合の少なくとも
１つの群に対して、次の形式のものだけである： ０≦ｐ＜Ｎのとき そして、０≦ｐ＜ｑ＜Ｎのとき、次の形式のものであ
る： ここで、posi,pおよびposj,qは、それぞれ、コードブッ
クからのコードのパルスｐおよびｑに対する可能な位置
を含んでいる前記群の集合における次数ｉおよびｊの位
置を表わす。
P）音声符号化方法を提案する:L個のサンプルの連続フ
レームとして音声信号をディジタル化すること； 一方では合成フィルタを定義する合成パラメータを適応
して決定しかつ、他方では予め定義された代数的コード
ブックに属するＬ個のサンプルの励振コードにおけるパ
ルス位置と関連する励振利得を各フレームに対して含ん
でいる励振パラメータを適応して決定し；そして、決定
したパラメータを表示する量子化値を伝送する。代数的
コードブックは、少なくともＬ個のサンプルのコードの
中で可能なＮ個の集合のパルス位置の少なくとも１つの
群に基づいて定義される。ここでコードブックからのコ
ードは、Ｎ個の集合の群にそれぞれ属するＮ個のパルス
位置によって表わされる。フレームに関係のある励振パ
ラメータの決定は数Pk 2/αk 2を最大にするコードブック
からコードを選ぶことからなる。ここで、Pk＝Ｄ・ck T
は、コードブックからのコードckとフレームの音声信号
および合成パラメータに依存する目標ベクトルＤとのス
カラー積を表わし、また、αk 2は、合成フィルタおよび
知覚の重みを加えるフィルタから構成される複合フィル
タによってフィルタにかけられたコードckのフレーム中
のエネルギーを表わす。エネルギーαk 2の計算は分散行
列Ｕ＝HT・Ｈの成分の計算およびメモリ記憶からなる。
ここでＨは、前記複合フィルタのインパルス応答ｈ
（０）,h（１），…,h（Ｌ−１）から形成されたＬ行Ｌ
列のより低位の三角テプリッツ行列を表わす。分散行列
のメモリに格納される成分は、Ｎ個の集合の少なくとも
１つの群に対して、次の形式のものだけである： ０≦ｐ＜Ｎのとき そして、０≦ｐ＜ｑ＜Ｎのとき、次の形式のものであ
る： ここで、posi,pおよびposj,qは、それぞれ、コードブッ
クからのコードのパルスｐおよびｑに対する可能な位置
を含んでいる前記群の集合における次数ｉおよびｊの位
置を表わす。
この方法では、ACELP励振を探索する場合に現実に使用
される項だけが格納される。したがって、必要なメモリ
が相当に縮小されることを可能にする。例えば、代数的
コードブックがＮ個の集合の単一の群の上記で定義され
た構造（１）を持っている場合、格納される行列Ｕにお
ける要素の数は初期のACELPコーダのときのL2の代わり
にＬ＋L2（Ｎ−１）/2Nとなる。これによれば、メモリ
空間の縮小はランダムアクセスメモリの［L2（Ｎ＋１）
/2N］−Ｌワードである。すなわちＬとＮの通常の値に
対して数キロバイトである。
される項だけが格納される。したがって、必要なメモリ
が相当に縮小されることを可能にする。例えば、代数的
コードブックがＮ個の集合の単一の群の上記で定義され
た構造（１）を持っている場合、格納される行列Ｕにお
ける要素の数は初期のACELPコーダのときのL2の代わり
にＬ＋L2（Ｎ−１）/2Nとなる。これによれば、メモリ
空間の縮小はランダムアクセスメモリの［L2（Ｎ＋１）
/2N］−Ｌワードである。すなわちＬとＮの通常の値に
対して数キロバイトである。
好ましくは、分散行列のメモリに格納される成分は、１
つの群に対してＮ個の相関ベクトルおよびＮ（Ｎ−１）
/2個の相関行列の形態で構成される。各相関ベクトルＲ
p,pは、コードブック（０≦ｐ＜Ｎ）からのコードにお
けるパルス数ｐに関連していて、形式Ｒp,p（ｉ）＝Ｕ
（posi,p,posi,p）の成分ｉ（０≦ｉ＜Lp'）において、
パルスｐに対して可能な位置を含んでいる前記群からの
集合のカーディナル（濃度）に等しい次元Lp'を有して
いる。各相関行列Ｒp,qは、コードブック（０≦ｐ＜ｑ
＜Ｎ）からのコードにおける異なる２つのパルス数p,q
に関連していて、行ｉおよび列ｊ（０≦ｉ＜Lp'かつ０
≦ｊ＜Lq'）における形式Ｒp,q（i,j）＝Ｕ（posi,p,po
sj,q）の成分に対して、Lp'行およびLq'列を有してい
る。分散行列の成分を整理するこの方法は、ACELP励振
を探索する場合、それにアクセスすることを容易にし、
モジュールの複雑さを低減するか、あるいは少なくとも
このモジュールの複雑さを増加させないようにする。
つの群に対してＮ個の相関ベクトルおよびＮ（Ｎ−１）
/2個の相関行列の形態で構成される。各相関ベクトルＲ
p,pは、コードブック（０≦ｐ＜Ｎ）からのコードにお
けるパルス数ｐに関連していて、形式Ｒp,p（ｉ）＝Ｕ
（posi,p,posi,p）の成分ｉ（０≦ｉ＜Lp'）において、
パルスｐに対して可能な位置を含んでいる前記群からの
集合のカーディナル（濃度）に等しい次元Lp'を有して
いる。各相関行列Ｒp,qは、コードブック（０≦ｐ＜ｑ
＜Ｎ）からのコードにおける異なる２つのパルス数p,q
に関連していて、行ｉおよび列ｊ（０≦ｉ＜Lp'かつ０
≦ｊ＜Lq'）における形式Ｒp,q（i,j）＝Ｕ（posi,p,po
sj,q）の成分に対して、Lp'行およびLq'列を有してい
る。分散行列の成分を整理するこの方法は、ACELP励振
を探索する場合、それにアクセスすることを容易にし、
モジュールの複雑さを低減するか、あるいは少なくとも
このモジュールの複雑さを増加させないようにする。
この発明による方法は多様な種類の代数符号に適用可能
である。すなわち、それは、コードブックからのコード
の多様なパルスに対して可能な位置の集合の構造に関係
ないと言うことである。次の場合、相関ベクトルおよび
相関行列を計算するための手順は比較的単純かつ有効に
作ることができる。その場合とは、Ｎ個の集合の群にお
いてコードブックからのコードのパルスに対して可能な
位置の集合がすべて同じカーディナルL'を有していて、
かつパルスｐ（０≦ｉ＜L',0≦ｐ＜Ｎ）に対して可能な
位置の集合における次数ｉの位置が次式によって与えら
れる場合である。
である。すなわち、それは、コードブックからのコード
の多様なパルスに対して可能な位置の集合の構造に関係
ないと言うことである。次の場合、相関ベクトルおよび
相関行列を計算するための手順は比較的単純かつ有効に
作ることができる。その場合とは、Ｎ個の集合の群にお
いてコードブックからのコードのパルスに対して可能な
位置の集合がすべて同じカーディナルL'を有していて、
かつパルスｐ（０≦ｉ＜L',0≦ｐ＜Ｎ）に対して可能な
位置の集合における次数ｉの位置が次式によって与えら
れる場合である。
posi,p＝δ・（iN＋ｐ）＋ε
ただし、δおよびεは、δ＞０およびε≧０である２つ
の整数である。
の整数である。
本発明の、他の特徴および利点は、添付図面を参照し
た、好適であるがしかしそれに制限されることのない実
施例についての以下の記述から明らかになるだろう。
た、好適であるがしかしそれに制限されることのない実
施例についての以下の記述から明らかになるだろう。
− 図１および２は本発明による代数的コードブックを
使用するCELPデコーダおよびCELPコーダの概要のレイア
ウトであり； − 図３および４は本発明の第１の実施例中の相関ベク
トルおよび相関行列の計算を図示するフローチャートで
あり； − 図5Aおよび5Bは、他方の上に一方を置く場合、第１
の実施例中の励振探索手順のフローチャートを示し； − 図６〜図８は、本発明の第２の実施例において相関
ベクトルおよび相関行列の計算を図示するフローチャー
トであり；そして、 − 図９は第２の実施例中の部分最適励振探索手順を図
示するフローチャートである。
使用するCELPデコーダおよびCELPコーダの概要のレイア
ウトであり； − 図３および４は本発明の第１の実施例中の相関ベク
トルおよび相関行列の計算を図示するフローチャートで
あり； − 図5Aおよび5Bは、他方の上に一方を置く場合、第１
の実施例中の励振探索手順のフローチャートを示し； − 図６〜図８は、本発明の第２の実施例において相関
ベクトルおよび相関行列の計算を図示するフローチャー
トであり；そして、 − 図９は第２の実施例中の部分最適励振探索手順を図
示するフローチャートである。
CELPコーダおよびCELPデコーダ中で実行される音声合成
プロセスは、図１の中で図示されている。励振ジェネレ
ーター10はインデックスｋに応じて予め定義したコード
ブックに属する励振コードckを伝える。増幅器12はこの
励振コードに励振利得βを掛け、そして、生じた信号は
長期の合成フィルタ14にかけられる。フィルタ14からの
出力信号ｕは今度は短期の合成フィルタ16にかけられ、
それからの出力はここに合成された音声信号と見なさ
れるものを形成する。もちろん、音声符号化の分野で周
知のように、他のフィルタはさらにデコーダレベル（例
えばポストフィルタ）で実行されてもよい。
プロセスは、図１の中で図示されている。励振ジェネレ
ーター10はインデックスｋに応じて予め定義したコード
ブックに属する励振コードckを伝える。増幅器12はこの
励振コードに励振利得βを掛け、そして、生じた信号は
長期の合成フィルタ14にかけられる。フィルタ14からの
出力信号ｕは今度は短期の合成フィルタ16にかけられ、
それからの出力はここに合成された音声信号と見なさ
れるものを形成する。もちろん、音声符号化の分野で周
知のように、他のフィルタはさらにデコーダレベル（例
えばポストフィルタ）で実行されてもよい。
前述の信号は、例えば8kHzに等しいサンプリングレート
Feで、例えば16ビットワードによって表わされたディジ
タル信号である。合成フィルタ14,16は一般に純粋に再
帰的なフィルタである。長期の合成フィルタ14は、典型
的にはＢ（ｚ）＝１−Gz-Tとする形式1/B（ｚ）の伝達
関数を有している。遅延Ｔおよび利得Ｇはコーダによっ
て適応して決定される長期の予測（LTP）パラメータを
構成する。短期の合成フィルタ16のLPCパラメータは音
声信号の線形予測によってコーダで決定される。フィル
タ16の伝達関数はこのように、次数Ｐ（典型的にＰ1
0）線形予測の場合には、下式による形式1/A（ｚ）とな
る。
Feで、例えば16ビットワードによって表わされたディジ
タル信号である。合成フィルタ14,16は一般に純粋に再
帰的なフィルタである。長期の合成フィルタ14は、典型
的にはＢ（ｚ）＝１−Gz-Tとする形式1/B（ｚ）の伝達
関数を有している。遅延Ｔおよび利得Ｇはコーダによっ
て適応して決定される長期の予測（LTP）パラメータを
構成する。短期の合成フィルタ16のLPCパラメータは音
声信号の線形予測によってコーダで決定される。フィル
タ16の伝達関数はこのように、次数Ｐ（典型的にＰ1
0）線形予測の場合には、下式による形式1/A（ｚ）とな
る。
ここでaiはｉ次の線形予測係数を表わす。
図２はCELPコーダのレイアウトを示す。音声信号ｓ
（ｎ）はディジタル信号であり、例えば増幅されてフィ
ルタにかけられたマイクロフォン22の出力信号を処理す
るアナログ／ディジタル変換器20によって供給される。
信号ｓ（ｎ）は、Λサンプルの連続のフレームとしてデ
ィジタル化される。そのΛサンプルはＬ個のサンプルの
サブフレーム（あるいは励振フレーム）に分割される
（例えばΛ＝240、Ｌ＝40）。
（ｎ）はディジタル信号であり、例えば増幅されてフィ
ルタにかけられたマイクロフォン22の出力信号を処理す
るアナログ／ディジタル変換器20によって供給される。
信号ｓ（ｎ）は、Λサンプルの連続のフレームとしてデ
ィジタル化される。そのΛサンプルはＬ個のサンプルの
サブフレーム（あるいは励振フレーム）に分割される
（例えばΛ＝240、Ｌ＝40）。
LPC、LTP、およびEXCパラメータ（インデックスｋおよ
び励振利得β）は、それぞれの３つの分析モジュール2
4、26,28によってコーダレベルで得られる。これらのパ
ラメータは、有効なディジタル伝送の目的で既知の手法
で次に量子化され、その後、コーダから出力信号を形成
するマルチプレクサー30にかけられる。これらのパラメ
ータは、さらに、コーダのいくつかのフィルタの初期状
態を計算するため、モジュール32に供給される。このモ
ジュール32は図１の中で表わされたようなデコーディン
グチェーンを本質的に含んでいる。モジュール32は、デ
コーダレベルで、検討中のサブフレームに先立つ合成お
よび励振パラメータに基づいて決定されるものである、
デコーダの合成フィルタ14,16の初期状態の情報を提供
する。
び励振利得β）は、それぞれの３つの分析モジュール2
4、26,28によってコーダレベルで得られる。これらのパ
ラメータは、有効なディジタル伝送の目的で既知の手法
で次に量子化され、その後、コーダから出力信号を形成
するマルチプレクサー30にかけられる。これらのパラメ
ータは、さらに、コーダのいくつかのフィルタの初期状
態を計算するため、モジュール32に供給される。このモ
ジュール32は図１の中で表わされたようなデコーディン
グチェーンを本質的に含んでいる。モジュール32は、デ
コーダレベルで、検討中のサブフレームに先立つ合成お
よび励振パラメータに基づいて決定されるものである、
デコーダの合成フィルタ14,16の初期状態の情報を提供
する。
コーディングプロセスの最初のステップで、短期の分析
モジュール24は、音声信号ｓ（ｎ）の短期の相関性の分
析により、LPCパラメータ（短期合成フィルタの係数
ai）を決定する。この決定は、例えば、音声信号のスペ
クトルの内容の変化に適合するような方法で、Λサンプ
ルの１フレーム当たりで一回実行される。LPC分析方法
は当該技術において周知であり、したがってここでは詳
述しない。参考文献には、例えば、“音声信号のディジ
タル処理（Digital Processing of Speech Signals）",
L.R.RabinerおよびR.W.Shafer,Prentice−Hall Int.,19
78年、がある。
モジュール24は、音声信号ｓ（ｎ）の短期の相関性の分
析により、LPCパラメータ（短期合成フィルタの係数
ai）を決定する。この決定は、例えば、音声信号のスペ
クトルの内容の変化に適合するような方法で、Λサンプ
ルの１フレーム当たりで一回実行される。LPC分析方法
は当該技術において周知であり、したがってここでは詳
述しない。参考文献には、例えば、“音声信号のディジ
タル処理（Digital Processing of Speech Signals）",
L.R.RabinerおよびR.W.Shafer,Prentice−Hall Int.,19
78年、がある。
コーディングの次のステップは長期の予測LTPパラメー
タを決定することにある。これらは、例えば、Ｌ個のサ
ンプルの１サブフレーム当たり、一回決定される。減算
器34は音声信号ｓ（ｎ）からゼロ入力信号に対する短期
の合成フィルタ16の応答を減じる。この応答は、伝達関
数1/A（ｚ）有するフィルタ36、モジュール24によって
決定されるLPCパラメータによって与えられる係数、そ
して、合成信号の最後のＰサンプルに対応するような方
法でモジュール32によって提供される初期状態によっ
て決定される。減算器34からの出力信号は知覚の重みを
加えるフィルタ38にかけられる。この知覚の重みを加え
るフィルタの伝達関数Ｗ（ｚ）はLPCパラメータから決
定される。１つの可能性は、γが0.8程度の係数である
場合に、Ｗ（ｚ）＝Ａ（ｚ）/A（z/γ）をとることであ
る。知覚の重みを加えるフィルタ38の役割はエラーが最
も知覚可能なスペクトルの部分を強調することである。
タを決定することにある。これらは、例えば、Ｌ個のサ
ンプルの１サブフレーム当たり、一回決定される。減算
器34は音声信号ｓ（ｎ）からゼロ入力信号に対する短期
の合成フィルタ16の応答を減じる。この応答は、伝達関
数1/A（ｚ）有するフィルタ36、モジュール24によって
決定されるLPCパラメータによって与えられる係数、そ
して、合成信号の最後のＰサンプルに対応するような方
法でモジュール32によって提供される初期状態によっ
て決定される。減算器34からの出力信号は知覚の重みを
加えるフィルタ38にかけられる。この知覚の重みを加え
るフィルタの伝達関数Ｗ（ｚ）はLPCパラメータから決
定される。１つの可能性は、γが0.8程度の係数である
場合に、Ｗ（ｚ）＝Ａ（ｚ）/A（z/γ）をとることであ
る。知覚の重みを加えるフィルタ38の役割はエラーが最
も知覚可能なスペクトルの部分を強調することである。
モジュール26によって実行される閉ループLTP分析は、
従来のやり方では、各サブフレームに対して、標準化さ
れた次式の相関性を最大にする遅延Ｔを選ぶことにあ
る： ここで、x'（ｎ）は当該サブフレーム中のフィルタ38か
らの出力信号を表わし、yT（ｎ）は、たたみこみ積ｕ
（ｎ−Ｔ）＊h'（ｎ）を表わす。上記の表現中で、h'
（０）,h'（１），…,h'（Ｌ−１）は、伝達関数Ｗ
（ｚ）/A（ｚ）を持ち、重み付けされた合成フィルタの
インパルス応答を表わす。このインパルス応答h'はサブ
フレームに対して決定されたLPCパラメータに基づい
て、インパルス応答を計算するためのモジュール40によ
って得られる。サンプルｕ（ｎ−Ｔ）は、モジュール32
によって供給されるような長期の合成フィルタ14の初期
状態である。サブフレームの長さ未満である遅延Ｔに関
して、欠けているサンプルｕ（ｎ−Ｔ）は、初期のサン
プルに基づく補間によってか、あるいは音声信号から得
られる。遅延Ｔは、整数あるいは分数であり、例えば20
から143までのサンプルに及ぶ指定されたウィンドーか
ら選ばれる。閉ループ探索範囲を縮小しかつそれによっ
て計算されるたたみこみYT（ｎ）の数を縮小するのに
は、まず第１に、例えば、１つのフレーム当たりで開ル
ープ遅延T1を一回決定し、次に、T1のまわりの縮小され
た区間中の各サブフレームに対する閉ループ遅延を選ぶ
ことができる。開ループ探索は、より単純に、できれば
伝達関数Ａ（ｚ）を持った逆フィルタによって、フィル
タにかけられた音声信号ｓ（ｎ）の自己相関を最大限に
する遅延T1を決定することにある。一度遅延Ｔが決定さ
れたならば、長期の予測利得Ｇは次式によって得られ
る： サブフレームに関係のあるCELP励振を探索するために、
最適の遅延Ｔに関するモジュール26によって計算される
信号のGyt（ｎ）は、減算器42によって信号x'（ｎ）か
らまず第一に減じられる。結果の信号ｘ（ｎ）は、次式
によって与えられる信号Ｄ（ｎ）を供給するバックワー
ドフィルタ44にかけられる： ここで、ｈ（０）,h（１），…,h（Ｌ−１）は合成フィ
ルタおよび知覚の重みを加えるフィルタから構成される
複合フィルタのインパルス応答を表し、またこの応答は
モジュール40によって計算される。すなわち、複合フィ
ルタは伝達関数Ｗ（ｚ）／［Ａ（ｚ）・Ｂ（ｚ）］を有
している。
従来のやり方では、各サブフレームに対して、標準化さ
れた次式の相関性を最大にする遅延Ｔを選ぶことにあ
る： ここで、x'（ｎ）は当該サブフレーム中のフィルタ38か
らの出力信号を表わし、yT（ｎ）は、たたみこみ積ｕ
（ｎ−Ｔ）＊h'（ｎ）を表わす。上記の表現中で、h'
（０）,h'（１），…,h'（Ｌ−１）は、伝達関数Ｗ
（ｚ）/A（ｚ）を持ち、重み付けされた合成フィルタの
インパルス応答を表わす。このインパルス応答h'はサブ
フレームに対して決定されたLPCパラメータに基づい
て、インパルス応答を計算するためのモジュール40によ
って得られる。サンプルｕ（ｎ−Ｔ）は、モジュール32
によって供給されるような長期の合成フィルタ14の初期
状態である。サブフレームの長さ未満である遅延Ｔに関
して、欠けているサンプルｕ（ｎ−Ｔ）は、初期のサン
プルに基づく補間によってか、あるいは音声信号から得
られる。遅延Ｔは、整数あるいは分数であり、例えば20
から143までのサンプルに及ぶ指定されたウィンドーか
ら選ばれる。閉ループ探索範囲を縮小しかつそれによっ
て計算されるたたみこみYT（ｎ）の数を縮小するのに
は、まず第１に、例えば、１つのフレーム当たりで開ル
ープ遅延T1を一回決定し、次に、T1のまわりの縮小され
た区間中の各サブフレームに対する閉ループ遅延を選ぶ
ことができる。開ループ探索は、より単純に、できれば
伝達関数Ａ（ｚ）を持った逆フィルタによって、フィル
タにかけられた音声信号ｓ（ｎ）の自己相関を最大限に
する遅延T1を決定することにある。一度遅延Ｔが決定さ
れたならば、長期の予測利得Ｇは次式によって得られ
る： サブフレームに関係のあるCELP励振を探索するために、
最適の遅延Ｔに関するモジュール26によって計算される
信号のGyt（ｎ）は、減算器42によって信号x'（ｎ）か
らまず第一に減じられる。結果の信号ｘ（ｎ）は、次式
によって与えられる信号Ｄ（ｎ）を供給するバックワー
ドフィルタ44にかけられる： ここで、ｈ（０）,h（１），…,h（Ｌ−１）は合成フィ
ルタおよび知覚の重みを加えるフィルタから構成される
複合フィルタのインパルス応答を表し、またこの応答は
モジュール40によって計算される。すなわち、複合フィ
ルタは伝達関数Ｗ（ｚ）／［Ａ（ｚ）・Ｂ（ｚ）］を有
している。
行列表記法では、以下のようになる：
Ｄ＝（Ｄ（０）,D（１），…,D（Ｌ−１））＝ｘ・Ｈ
ここで、ｘ＝（ｘ（０）,x（１），…,x（Ｌ−１））
および
ベクトルＤは励振探索モジュール28に対する目標ベクト
ルを構成する。このモジュール28は標準化された相関性
Pk 2/αk 2を最大限にするコードブックからのコードワー
ドを決定する。ここで、 Pk＝Ｄ・ck T αk 2＝ck・HH・Ｈ・ck T＝ck・Ｕ・ck T である。
ルを構成する。このモジュール28は標準化された相関性
Pk 2/αk 2を最大限にするコードブックからのコードワー
ドを決定する。ここで、 Pk＝Ｄ・ck T αk 2＝ck・HH・Ｈ・ck T＝ck・Ｕ・ck T である。
最適のインデックスｋが決定された場合、励振利得βは
β＝Pk/αk 2と等しくとられる。
β＝Pk/αk 2と等しくとられる。
可能な励振コードの代数的コードブックは、次数0,1,
…,N−１のパルスに対する可能な位置および少なくとも
Ｌ個のサンプルのコード中の振幅S0,S1,…,SN-1のＮ個
の集合E0,E1,…,EN-1の少なくとも１つの群に基づいて
定義される。コードブックからのコードは、Ｎ個の集合
と全く同一の群の集合E0,E1,…,EN-1にそれぞれ属する
Ｎ個のパルス位置によって表わされる。一般的な場合、
集合E0,E1,…,EN-1のカーディナルL'0,L'1,…,L'N-1は
等しいかあるいは異なってもよいし、また、これらの集
合は互いに素であっても、なくてもよい。
…,N−１のパルスに対する可能な位置および少なくとも
Ｌ個のサンプルのコード中の振幅S0,S1,…,SN-1のＮ個
の集合E0,E1,…,EN-1の少なくとも１つの群に基づいて
定義される。コードブックからのコードは、Ｎ個の集合
と全く同一の群の集合E0,E1,…,EN-1にそれぞれ属する
Ｎ個のパルス位置によって表わされる。一般的な場合、
集合E0,E1,…,EN-1のカーディナルL'0,L'1,…,L'N-1は
等しいかあるいは異なってもよいし、また、これらの集
合は互いに素であっても、なくてもよい。
下記第１の実施例では、そのＮ個の集合E0,E1,…,EN-1
のすべてが同一のカーディナルL'を持っている単一の群
が存在すること、およびパルスｐ（０≦ｉ＜L',0≦ｐ＜
Ｎ）に対する可能な位置の集合Epの中の次数ｉの位置が
次式によって与えられることが仮定される。
のすべてが同一のカーディナルL'を持っている単一の群
が存在すること、およびパルスｐ（０≦ｉ＜L',0≦ｐ＜
Ｎ）に対する可能な位置の集合Epの中の次数ｉの位置が
次式によって与えられることが仮定される。
posi,p＝δ・（iN＋ｐ）＋ε （２）
ここで、δおよびεは０≦ε＜δのような２つの整数で
ある。
ある。
分散行列Ｕの所定の項を計算してそしてメモリに格納し
た後、モジュール28は現在のサブフレームに関する励振
コードを探索する。分散行列のメモリに格納された成分
は一方では次の形式でものあり： これはL'個の成分を持つ、Ｎ個の相関ベクトルＲ
p,p（０≦ｐ＜Ｎ）の形式で組み立てられたものであ
る。そして他方では次の形式のものである。： これは、L'行およびM'列を持つＮ（Ｎ−１）/2個の相関
行列Ｒp,q（０≦ｐ＜ｑ＜Ｎ）の形式で組み立てられた
ものである。
た後、モジュール28は現在のサブフレームに関する励振
コードを探索する。分散行列のメモリに格納された成分
は一方では次の形式でものあり： これはL'個の成分を持つ、Ｎ個の相関ベクトルＲ
p,p（０≦ｐ＜Ｎ）の形式で組み立てられたものであ
る。そして他方では次の形式のものである。： これは、L'行およびM'列を持つＮ（Ｎ−１）/2個の相関
行列Ｒp,q（０≦ｐ＜ｑ＜Ｎ）の形式で組み立てられた
ものである。
Ｎ個の相関ベクトルＲp,pの計算は図３に示された方法
でモジュール28によって実行される。この計算はL'−１
から０まで減少する整数ｉによってインデックスが付け
られたループを含む。このループの初期化50で、整数変
数ｋはＬ−δL'N−εと等しくとられ（ここでは、Ｌ−
δL'N−ε≦０と仮定する）、また、累積変数corは０に
等しくとられる。ループの繰り返しｉにおいて、成分Ｒ
p,p（ｉ）は、Ｎ−１から０まで減少するｐに対して連
続的に計算される。変数ｐはまず第１にＮ−１と等しく
とられる（ステップ52）。命令cor＝cor＋ｈ（ｋ）・ｈ
（ｋ）、およびｋ＝ｋ＋１がδ回実行される（ステップ
54）（Ｌ−δL'N−ε＜０の場合、ｋ＜０なる項ｈ
（ｋ）は０に等しくとられる）。次に、成分Ｒ
p,p（ｉ）は累積変数corと等しく得られ、そして整数ｐ
は１単位分減分される（ステップ56）。その後、テスト
58は整数変数ｐについて実行される。ｐ≧０の場合、対
応する命令をδ回の実行するためにステップ54へ戻る。
テスト58がｐ＜０を示す場合、整数変数ｉは１単位分減
分され（ステップ60）、その後テスト62で０と比較され
る。ｉ≦０の場合、ループ中の次の繰り返しを実行する
ためにステップ52の前へ戻る。テスト62がｉ＜０を示す
場合、Ｎ個の相関ベクトルの計算は終了する。
でモジュール28によって実行される。この計算はL'−１
から０まで減少する整数ｉによってインデックスが付け
られたループを含む。このループの初期化50で、整数変
数ｋはＬ−δL'N−εと等しくとられ（ここでは、Ｌ−
δL'N−ε≦０と仮定する）、また、累積変数corは０に
等しくとられる。ループの繰り返しｉにおいて、成分Ｒ
p,p（ｉ）は、Ｎ−１から０まで減少するｐに対して連
続的に計算される。変数ｐはまず第１にＮ−１と等しく
とられる（ステップ52）。命令cor＝cor＋ｈ（ｋ）・ｈ
（ｋ）、およびｋ＝ｋ＋１がδ回実行される（ステップ
54）（Ｌ−δL'N−ε＜０の場合、ｋ＜０なる項ｈ
（ｋ）は０に等しくとられる）。次に、成分Ｒ
p,p（ｉ）は累積変数corと等しく得られ、そして整数ｐ
は１単位分減分される（ステップ56）。その後、テスト
58は整数変数ｐについて実行される。ｐ≧０の場合、対
応する命令をδ回の実行するためにステップ54へ戻る。
テスト58がｐ＜０を示す場合、整数変数ｉは１単位分減
分され（ステップ60）、その後テスト62で０と比較され
る。ｉ≦０の場合、ループ中の次の繰り返しを実行する
ためにステップ52の前へ戻る。テスト62がｉ＜０を示す
場合、Ｎ個の相関ベクトルの計算は終了する。
Ｎ個の相関ベクトルのこの計算は、約δL'N回程度の加
算、δL'N回の乗算およびL'N回のメモリローディングを
必要とする。計算の初期化50の異ならせることができる
ことについて述べる。例えば、ステップ50で整数ｋはＬ
−δL'Nに等しく初期化することができ、Ｎ−１から０
まで減少するｐによってインデックスが付けられたルー
プ中の各繰り返しは、ステップ54のδ−ε回の実行、そ
れに続くステップ56、後続するステップ54のε回の実行
から成る。合計でδ回のステップ54が項Ｒp,p（ｉ）の
２つの連続するメモリ格納間で実行されるので、計算は
正確に維持される。
算、δL'N回の乗算およびL'N回のメモリローディングを
必要とする。計算の初期化50の異ならせることができる
ことについて述べる。例えば、ステップ50で整数ｋはＬ
−δL'Nに等しく初期化することができ、Ｎ−１から０
まで減少するｐによってインデックスが付けられたルー
プ中の各繰り返しは、ステップ54のδ−ε回の実行、そ
れに続くステップ56、後続するステップ54のε回の実行
から成る。合計でδ回のステップ54が項Ｒp,p（ｉ）の
２つの連続するメモリ格納間で実行されるので、計算は
正確に維持される。
Ｎ（Ｎ−１）/2個の相関行列Ｒp,q計算は、図４に示さ
れる方法でモジュール28によって実行され得る。１とＮ
−１の間に位置する整数ｔ、および０とL'−１の間に位
置する整数d'の各値に対して、この計算はL'−１−ｄか
ら０まで減少する整数ｉによってインデックスが付けら
れたループＢt,d'を含む。計算の初期化70で、整数ｔは
１と等しくとられる。次に整数d'はステップ72で０に等
しくとられる。ステップ74は、整数ｉによってインデッ
クスが付けられたループの初期化に対応する。整数ｉは
L'−１−d'に、整数ｊはL'−１に、整数ｄはδ・（ｔ＋
d'N）に、整数ｋはＬ−δL'N−εに、そして累積変数co
rは０に初期化される。ループＢt,d'の繰り返しｉの中
で、成分Ｒp,p＋ｔ（i,i＋d'）が、Ｎ−１−ｔから０ま
で減少するｐに対して連続的に計算される。そしてその
後、ｉ＞０の場合、成分Ｒq,q＋Ｎ−ｔ（ｉ＋d',i−
１）がｔ−１から０まで減少するｑに対して連続的に計
算される。繰り返しｉは、整数変数ｑおよびｐをそれぞ
れＮ−１およびＮ−１−ｔへ初期化（76）することによ
って始まる。その後、ステップ78はδ回実行されるが、
それは項ｈ（ｋ）・ｈ（ｋ＋ｄ）を累積変数corヘ加え
ること、および変数ｋを１単位分増分することにある。
ステップ80では、成分Ｒp,q（i,j）が累積変数corと等
しくとられ、そして整数ｐおよびｑは各々、１単位分減
分される。テスト82は、次に、整数ｐについて実行され
る。ｐ≧０の場合、再びδ回実行されるステップ78の前
に戻る。テスト82がｐ＜０を示す場合、テスト84は整数
ｉについて実行される。ｉ＞０の場合、整数p'がＮ−１
に初期化されるステップ86へ進み、整数ｑがｔ−１に等
しく維持される。ステップ86の後にステップ78と同様に
ｈ（ｋ）・ｈ（ｋ＋ｄ）が蓄積変数corへ加算され、そ
して１単位分整数変数ｋが増分されるステップ88が連続
δ回、実行される。次に、ステップ90で、成分Ｒ
q,p'（j,i−１）は累積変数corと等しくとられ、また、
整数p'およびｑは各々１単位分減分される。テスト92
は、次に整数ｑの値について実行される。ｑ≧０の場
合、再びδ回実行されるステップ88の前に戻る。テスト
92がｑ＜０を示す場合、整数ｉおよびｊは各々、ステッ
プ94で１単位分減分される。また、その後、ループＢ
t,d'中での次の繰り返しの実行のためにステップ76の前
に戻る。テスト84がｉ≦０を示す場合、このループは終
了する。整数d'は１単位分増分され（ステップ96）、そ
の後、数L'と比較される（テスト98）。d'＜L'の場合、
整数ｉによってインデックスが付けられた別のループＢ
t,d'を実行するためにステップ74の前に戻る。テスト98
がd'＝L'を示す場合、整数ｔは１単位分増分され（ステ
ップ100）、そして数Ｎと比較される（テスト102）。ｔ
＜Ｎの場合、ｔの新しい値に対して行列Ｒp,p＋ｔおよ
びＲq,q＋Ｎ−ｔの成分を計算するために、ステップ72
の前に戻る。テスト102がｔ＝Ｎを示す場合、Ｎ（Ｎ−
１）/2個の相関行列の計算は終了する。
れる方法でモジュール28によって実行され得る。１とＮ
−１の間に位置する整数ｔ、および０とL'−１の間に位
置する整数d'の各値に対して、この計算はL'−１−ｄか
ら０まで減少する整数ｉによってインデックスが付けら
れたループＢt,d'を含む。計算の初期化70で、整数ｔは
１と等しくとられる。次に整数d'はステップ72で０に等
しくとられる。ステップ74は、整数ｉによってインデッ
クスが付けられたループの初期化に対応する。整数ｉは
L'−１−d'に、整数ｊはL'−１に、整数ｄはδ・（ｔ＋
d'N）に、整数ｋはＬ−δL'N−εに、そして累積変数co
rは０に初期化される。ループＢt,d'の繰り返しｉの中
で、成分Ｒp,p＋ｔ（i,i＋d'）が、Ｎ−１−ｔから０ま
で減少するｐに対して連続的に計算される。そしてその
後、ｉ＞０の場合、成分Ｒq,q＋Ｎ−ｔ（ｉ＋d',i−
１）がｔ−１から０まで減少するｑに対して連続的に計
算される。繰り返しｉは、整数変数ｑおよびｐをそれぞ
れＮ−１およびＮ−１−ｔへ初期化（76）することによ
って始まる。その後、ステップ78はδ回実行されるが、
それは項ｈ（ｋ）・ｈ（ｋ＋ｄ）を累積変数corヘ加え
ること、および変数ｋを１単位分増分することにある。
ステップ80では、成分Ｒp,q（i,j）が累積変数corと等
しくとられ、そして整数ｐおよびｑは各々、１単位分減
分される。テスト82は、次に、整数ｐについて実行され
る。ｐ≧０の場合、再びδ回実行されるステップ78の前
に戻る。テスト82がｐ＜０を示す場合、テスト84は整数
ｉについて実行される。ｉ＞０の場合、整数p'がＮ−１
に初期化されるステップ86へ進み、整数ｑがｔ−１に等
しく維持される。ステップ86の後にステップ78と同様に
ｈ（ｋ）・ｈ（ｋ＋ｄ）が蓄積変数corへ加算され、そ
して１単位分整数変数ｋが増分されるステップ88が連続
δ回、実行される。次に、ステップ90で、成分Ｒ
q,p'（j,i−１）は累積変数corと等しくとられ、また、
整数p'およびｑは各々１単位分減分される。テスト92
は、次に整数ｑの値について実行される。ｑ≧０の場
合、再びδ回実行されるステップ88の前に戻る。テスト
92がｑ＜０を示す場合、整数ｉおよびｊは各々、ステッ
プ94で１単位分減分される。また、その後、ループＢ
t,d'中での次の繰り返しの実行のためにステップ76の前
に戻る。テスト84がｉ≦０を示す場合、このループは終
了する。整数d'は１単位分増分され（ステップ96）、そ
の後、数L'と比較される（テスト98）。d'＜L'の場合、
整数ｉによってインデックスが付けられた別のループＢ
t,d'を実行するためにステップ74の前に戻る。テスト98
がd'＝L'を示す場合、整数ｔは１単位分増分され（ステ
ップ100）、そして数Ｎと比較される（テスト102）。ｔ
＜Ｎの場合、ｔの新しい値に対して行列Ｒp,p＋ｔおよ
びＲq,q＋Ｎ−ｔの成分を計算するために、ステップ72
の前に戻る。テスト102がｔ＝Ｎを示す場合、Ｎ（Ｎ−
１）/2個の相関行列の計算は終了する。
Ｎ（Ｎ−１）/2個の相関行列のこの計算は、約δL'2N
（Ｎ−１）/2回程度の加算、δL'2N（Ｎ−１）/2回のの
乗算およびL'2N（Ｎ−１）/2回のメモリローディングの
みを必要とする。
（Ｎ−１）/2回程度の加算、δL'2N（Ｎ−１）/2回のの
乗算およびL'2N（Ｎ−１）/2回のメモリローディングの
みを必要とする。
励振コードの探索は、図5Aおよび5Bの中で表わされたフ
ローチャートに従ってモジュール28により実行され得
る。ステップ120では、Ｎ−１個の部分的なしきい値Ｔ
（０），…,T（Ｎ−２）をまず第１に計算し、また、し
きい値Ｔ（Ｎ−１）は負の値、例えば−１、に初期化さ
れる。部分的なしきい値Ｔ（０），…,T（Ｎ−２）は、
正であり、そして、入力ベクトルＤおよび励振の探索の
効率とこの探索の単純性の間に向けられる妥協に基づい
て計算される。部分的なしきい値の高い値は励振の探索
中で必要とされる計算の量を減少させる傾向があり、一
方、部分的なしきい値の低い値はACELPコードブックに
おけるより徹底的な探索に通じる。
ローチャートに従ってモジュール28により実行され得
る。ステップ120では、Ｎ−１個の部分的なしきい値Ｔ
（０），…,T（Ｎ−２）をまず第１に計算し、また、し
きい値Ｔ（Ｎ−１）は負の値、例えば−１、に初期化さ
れる。部分的なしきい値Ｔ（０），…,T（Ｎ−２）は、
正であり、そして、入力ベクトルＤおよび励振の探索の
効率とこの探索の単純性の間に向けられる妥協に基づい
て計算される。部分的なしきい値の高い値は励振の探索
中で必要とされる計算の量を減少させる傾向があり、一
方、部分的なしきい値の低い値はACELPコードブックに
おけるより徹底的な探索に通じる。
励振コードの探索は、互いに内部で入れ子にしたＮ回の
ループB0,B1,…,BＮ−１を含む。ループB0の初期化（12
20）において、インデックスｉは０に等しくとられる。
ループB0の中のインデックスi0の繰り返しは次式に従っ
て２つの項Ｐ（０）およびα２（０）を計算するステッ
プ1240を含む。
ループB0,B1,…,BＮ−１を含む。ループB0の初期化（12
20）において、インデックスｉは０に等しくとられる。
ループB0の中のインデックスi0の繰り返しは次式に従っ
て２つの項Ｐ（０）およびα２（０）を計算するステッ
プ1240を含む。
Ｐ（０）＝S0・Ｄ（δi0N＋ε）
α２（０）＝S0・Ｒ0,0（i0）
その後、P2（０）の値とＴ（０）・α２（０）の値が比
較される（1260）。P2（０）＜Ｔ（０）・α２（０）の
場合、インデックスi0を増分するためのステップ1300に
進み、それからインデックスi0が数L'と比較されるテス
ト1320へ進む。i0がL'と等しくなるとき、励振の探索は
終了する。そうでなければ、ループB0の中の次の繰り返
しを続けるために、ステップ1240の前に戻る。比較1260
がP2（０）≧Ｔ（０）・α２（０）を示す場合、ループ
B1が実行される。ループBqは、０＜ｑ＜Ｎ−１に対し
て、同一の命令から構成される： − iq＝０とする初期化122q; − インデックスiqの繰り返しに対して、次式による２
つの数Ｐ（ｑ）およびα２（ｑ）の計算124q − インデックスiqの繰り返しに対して、数P2（ｑ）お
よびＴ（ｑ）・α２（ｑ）の間の比較126q; − 比較126qがP2（ｑ）≧Ｔ（ｑ）・α２（ｑ）を示す
場合、ループＢｑ＋１へ進む； − 比較126qがP2（ｑ）＜Ｔ（ｑ）・α２（ｑ）を示す
場合、インデックスiqを増分し（130q）、その後、イン
デックスiqと数L'を比較する（132q）； − 比較132qがiq＜L'を示す場合、次の繰り返しのため
にステップ124qの前に戻る；そして、 − 比較132qがiq＝L'を示す場合、より高位のループの
インデックスiq-1を増分するためのステップ130q-1へ進
む。
較される（1260）。P2（０）＜Ｔ（０）・α２（０）の
場合、インデックスi0を増分するためのステップ1300に
進み、それからインデックスi0が数L'と比較されるテス
ト1320へ進む。i0がL'と等しくなるとき、励振の探索は
終了する。そうでなければ、ループB0の中の次の繰り返
しを続けるために、ステップ1240の前に戻る。比較1260
がP2（０）≧Ｔ（０）・α２（０）を示す場合、ループ
B1が実行される。ループBqは、０＜ｑ＜Ｎ−１に対し
て、同一の命令から構成される： − iq＝０とする初期化122q; − インデックスiqの繰り返しに対して、次式による２
つの数Ｐ（ｑ）およびα２（ｑ）の計算124q − インデックスiqの繰り返しに対して、数P2（ｑ）お
よびＴ（ｑ）・α２（ｑ）の間の比較126q; − 比較126qがP2（ｑ）≧Ｔ（ｑ）・α２（ｑ）を示す
場合、ループＢｑ＋１へ進む； − 比較126qがP2（ｑ）＜Ｔ（ｑ）・α２（ｑ）を示す
場合、インデックスiqを増分し（130q）、その後、イン
デックスiqと数L'を比較する（132q）； − 比較132qがiq＜L'を示す場合、次の繰り返しのため
にステップ124qの前に戻る；そして、 − 比較132qがiq＝L'を示す場合、より高位のループの
インデックスiq-1を増分するためのステップ130q-1へ進
む。
ループBN-1は、前のループと同じ命令から構成される。
しかしながら、比較126N-1がP2（Ｎ−１）≧Ｔ（Ｎ−
１）・α（Ｎ−１）を示す場合、ステップ128は、イン
デックスiN-1を増分するためのステップ130N-1へ行く前
に実行される。このステップ128では、一方ではＴ（Ｎ
−１）＝P2（Ｎ−１）／α２（Ｎ−１）によってしきい
値Ｔ（Ｎ−１）が更新され、そして他方では、ちょうど
テストされたコードに関係のあるパラメータがメモリに
格納される。これらのパラメータはＰ（Ｎ−１）／α２
（Ｎ−１）と等しくとられる励振利得βと、そしてコー
ドのＮ個のパルスの位置を見つけることを可能にするＮ
個のインデックスi0,i1,…,iN-1から構成される。Ｎ個
のインデックスi0,i1,…,iN-1はともに次式によって与
えられるグローバルインデックスｋへ入れることができ
る。
しかしながら、比較126N-1がP2（Ｎ−１）≧Ｔ（Ｎ−
１）・α（Ｎ−１）を示す場合、ステップ128は、イン
デックスiN-1を増分するためのステップ130N-1へ行く前
に実行される。このステップ128では、一方ではＴ（Ｎ
−１）＝P2（Ｎ−１）／α２（Ｎ−１）によってしきい
値Ｔ（Ｎ−１）が更新され、そして他方では、ちょうど
テストされたコードに関係のあるパラメータがメモリに
格納される。これらのパラメータはＰ（Ｎ−１）／α２
（Ｎ−１）と等しくとられる励振利得βと、そしてコー
ドのＮ個のパルスの位置を見つけることを可能にするＮ
個のインデックスi0,i1,…,iN-1から構成される。Ｎ個
のインデックスi0,i1,…,iN-1はともに次式によって与
えられるグローバルインデックスｋへ入れることができ
る。
ここで、このインデックスｋはＮ・log2（L'）ビットに
わたってコード化される。
わたってコード化される。
相関行列として成分を配置することは、初期のACELPコ
ーダの場合でのように複雑なアドレス計算を実行しなけ
ればならない代わりに、入れ子にされたループ探索中に
１単位分ポインタiqを単純に増分することによってルー
プに関する行列Ｕの必要な成分をアドレスすることを可
能にすることが認められる。
ーダの場合でのように複雑なアドレス計算を実行しなけ
ればならない代わりに、入れ子にされたループ探索中に
１単位分ポインタiqを単純に増分することによってルー
プに関する行列Ｕの必要な成分をアドレスすることを可
能にすることが認められる。
コードブックのコードの１つ以上のパルスの振幅に対し
ていくつかの値を割り当てることは可能である。この場
合、できるなら最後のシリアル番号が該当するパルスに
割り当てられる。パルスｑに対してnq個の可能な振幅値
がある場合、図5Aおよび5BのフローチャートのループBq
はnq回、各回ごとに振幅Sqの異なる値を用いて実行され
る。そして更にP2（Ｎ−１）／α２（Ｎ−１）より大き
な値に遭遇する前にループBqが実行された回数がメモリ
に格納される。この数は、また、励振コードの対応する
パルスに適用されるべき振幅Sqを回復することができる
デコーダへ送られる。
ていくつかの値を割り当てることは可能である。この場
合、できるなら最後のシリアル番号が該当するパルスに
割り当てられる。パルスｑに対してnq個の可能な振幅値
がある場合、図5Aおよび5BのフローチャートのループBq
はnq回、各回ごとに振幅Sqの異なる値を用いて実行され
る。そして更にP2（Ｎ−１）／α２（Ｎ−１）より大き
な値に遭遇する前にループBqが実行された回数がメモリ
に格納される。この数は、また、励振コードの対応する
パルスに適用されるべき振幅Sqを回復することができる
デコーダへ送られる。
図１に関して、ACECPデコーダはコーダから２値のデー
タストリームを受信するデマルチプレクサ８を含む。EX
C励振パラメータの量子化された値、ならびにLTPおよび
LPC合成パラメータの量子化された値は、合成信号を
復元するために、ジェネレーター10、増幅器12およびフ
ィルタ14,16に供給され、それは、例えば増幅される前
に変換器18によってアナログに変換され、そしてその
後、オリジナルの音声を復元するためにスピーカー19に
かけられる。
タストリームを受信するデマルチプレクサ８を含む。EX
C励振パラメータの量子化された値、ならびにLTPおよび
LPC合成パラメータの量子化された値は、合成信号を
復元するために、ジェネレーター10、増幅器12およびフ
ィルタ14,16に供給され、それは、例えば増幅される前
に変換器18によってアナログに変換され、そしてその
後、オリジナルの音声を復元するためにスピーカー19に
かけられる。
本発明の第２の実施例では、コードのパルス0,1,…,N−
１に対して可能な位置のＮ個の集合｛E0 (m),E1 (m),…,E
N-1 (m)｝（０≦ｍ＜Ｍ）のＭ個の群から構築された代数
的コードブックについて考慮が与えられる。MN個の集合
はすべて同じカーディナルL'を持っており、また、パル
スｐ（０≦ｉ＜L,0≦ｐ＜N,0≦ｍ＜Ｍ）に対して可能な
位置を含んでいる群ｍの集合E0 (m)の中の次数ｉの位置
は、次式によって与えられる： posi,p (m)＝δ・（iN＋ｐ）＋ε(m) （2m） δおよびε(0),…，ε(m-1)は、０≦ε(0)＜…＜ε
(M-1)＜δのような整数である。そして、コードブック
からのコードは、群インデックスｍ、およびＮ個の位置
インデックスｉによって特徴づけられる。
１に対して可能な位置のＮ個の集合｛E0 (m),E1 (m),…,E
N-1 (m)｝（０≦ｍ＜Ｍ）のＭ個の群から構築された代数
的コードブックについて考慮が与えられる。MN個の集合
はすべて同じカーディナルL'を持っており、また、パル
スｐ（０≦ｉ＜L,0≦ｐ＜N,0≦ｍ＜Ｍ）に対して可能な
位置を含んでいる群ｍの集合E0 (m)の中の次数ｉの位置
は、次式によって与えられる： posi,p (m)＝δ・（iN＋ｐ）＋ε(m) （2m） δおよびε(0),…，ε(m-1)は、０≦ε(0)＜…＜ε
(M-1)＜δのような整数である。そして、コードブック
からのコードは、群インデックスｍ、およびＮ個の位置
インデックスｉによって特徴づけられる。
以前に記述されたものに匹敵する最適のコーディング手
順は、Ｎ個の相関ベクトルＲp,p (m)（０≦ｍ＜M,0≦ｐ
＜Ｎ）のＭ群の計算に導かれ： Ｒp,p (m)（ｉ）＝Ｕ（posi,p (m),posi,p (m)）， およびＮ（Ｎ−１）/2個の相関行列Ｒp,p (m)（０≦ｍ＜
M,0≦ｐ＜ｑ＜Ｎ）のＭ群の計算に導かれる： Ｒp,q (m)（i,j）＝Ｕ（posi,p (m),posi,q (m)）． 相関ベクトルのＭ群の成分を計算するのに次の修正を伴
った図３のフローチャートに従って進むことは可能であ
る： − 計算ループの初期化50で、整数変数ｋをＬ−δL'N
に初期化する； そして、 − ステップ54およびステップ56の実行は図６の中で表
わされたシーケンスと取り替えられる：ステップ54は、
ステップ55M-1でＲp,p (M-1)（ｉ）＝corをとる前に、ま
ずδ−ε(M-1)回実行される；次に、Ｍ−２から０まで
減少するｍに対してステップ54はε(m+1)−ε(m)回実行
され、それから、ステップ55mでＰp,p (m)（ｉ）＝corを
とる；最後に、ステップ54は、ステップ57で整数ｐをデ
ィクリメントする前にさらにε(0)回実行される。
順は、Ｎ個の相関ベクトルＲp,p (m)（０≦ｍ＜M,0≦ｐ
＜Ｎ）のＭ群の計算に導かれ： Ｒp,p (m)（ｉ）＝Ｕ（posi,p (m),posi,p (m)）， およびＮ（Ｎ−１）/2個の相関行列Ｒp,p (m)（０≦ｍ＜
M,0≦ｐ＜ｑ＜Ｎ）のＭ群の計算に導かれる： Ｒp,q (m)（i,j）＝Ｕ（posi,p (m),posi,q (m)）． 相関ベクトルのＭ群の成分を計算するのに次の修正を伴
った図３のフローチャートに従って進むことは可能であ
る： − 計算ループの初期化50で、整数変数ｋをＬ−δL'N
に初期化する； そして、 − ステップ54およびステップ56の実行は図６の中で表
わされたシーケンスと取り替えられる：ステップ54は、
ステップ55M-1でＲp,p (M-1)（ｉ）＝corをとる前に、ま
ずδ−ε(M-1)回実行される；次に、Ｍ−２から０まで
減少するｍに対してステップ54はε(m+1)−ε(m)回実行
され、それから、ステップ55mでＰp,p (m)（ｉ）＝corを
とる；最後に、ステップ54は、ステップ57で整数ｐをデ
ィクリメントする前にさらにε(0)回実行される。
Ｍ個の相関行列群の成分を計算するのに次の修正を伴っ
た図４のフローチャートに従って進むことは可能であ
る： − 整数変数ｋは、ループＢt,d'の初期化74でＬ−δL'
Nに初期化される； − ステップ78およびステップ80のδ回の実行は図７の
中で表わされたシーケンスと取り替えられる：ステップ
78は、ステップ79M-1でＲp,q (M-1)（i,j）＝corをとる
前に、まずδ−ε(M-1)回実行される；次に、Ｍ−２か
ら０まで減少するｍに対してステップ78はε(m+1)−ε
(m)回実行され、また、その後、ステップ79mでＲp,q (m)
（i,j）＝corをとる；最後に、ステップ78は、ステップ
81で整数ｐおよびｑをディクリメントする前にさらにε
(0)回実行される；そして、 − ステップ88およびステップ90のδ回の実行は図８の
中で表わされたシーケンスと取り替えられる：ステップ
88はまずステップ89M-1でＲq,p' (M-1)（j,i−１）＝cor
をとる前にδ−ε(M-1)回実行される；次に、Ｍ−２か
ら０まで減少するｍに対してステップ88はε(m+1)−ε
(m)回実行され、また、その後、ステップ89mでＲq,p'
(m)（j,i−１）＝corをとる；最後に、ステップ88は、
ステップ91で整数p'およびｑをディクリメントする前に
さらにε(0)回実行される。
た図４のフローチャートに従って進むことは可能であ
る： − 整数変数ｋは、ループＢt,d'の初期化74でＬ−δL'
Nに初期化される； − ステップ78およびステップ80のδ回の実行は図７の
中で表わされたシーケンスと取り替えられる：ステップ
78は、ステップ79M-1でＲp,q (M-1)（i,j）＝corをとる
前に、まずδ−ε(M-1)回実行される；次に、Ｍ−２か
ら０まで減少するｍに対してステップ78はε(m+1)−ε
(m)回実行され、また、その後、ステップ79mでＲp,q (m)
（i,j）＝corをとる；最後に、ステップ78は、ステップ
81で整数ｐおよびｑをディクリメントする前にさらにε
(0)回実行される；そして、 − ステップ88およびステップ90のδ回の実行は図８の
中で表わされたシーケンスと取り替えられる：ステップ
88はまずステップ89M-1でＲq,p' (M-1)（j,i−１）＝cor
をとる前にδ−ε(M-1)回実行される；次に、Ｍ−２か
ら０まで減少するｍに対してステップ88はε(m+1)−ε
(m)回実行され、また、その後、ステップ89mでＲq,p'
(m)（j,i−１）＝corをとる；最後に、ステップ88は、
ステップ91で整数p'およびｑをディクリメントする前に
さらにε(0)回実行される。
一度相関ベクトルおよび相関行列が計算されたならば、
励振の探索は、単に、Ｍ群の各々に対して一度、図5Aお
よび5Bで示される入れ子にされたループ探索を実行する
ことによって行うことができる。選択される励振コード
を復元させる群のインデックスｍを得るのには、ステッ
プ128で現在の探索の前に完全に実行された入れ子にさ
れたループ探索の回数をメモリに格納することで十分で
ある。
励振の探索は、単に、Ｍ群の各々に対して一度、図5Aお
よび5Bで示される入れ子にされたループ探索を実行する
ことによって行うことができる。選択される励振コード
を復元させる群のインデックスｍを得るのには、ステッ
プ128で現在の探索の前に完全に実行された入れ子にさ
れたループ探索の回数をメモリに格納することで十分で
ある。
第２の実施例が、特別のケースＭ＝１に相当する第１の
実施例を一般化することがこれにより理解される。
実施例を一般化することがこれにより理解される。
Ｍ＞１における第２の実施例は、しかしながら、メモリ
空間中のさらに大きな節減を達成する部分最適探索手順
を実行することを可能にする。この手順では、群インデ
ックスｍのμ（１≦μ＜Ｍ）に対してのみ、相関ベクト
ルＲp,p (m)および相関行列Ｒp,q (m)がメモリに格納され
る。そして、メモリ空間中の特別の節減は要因μ/Mによ
る。この手順は、各サブブロック内で、近似Ｕ（i,j）
Ｕ（ｉ−1,j−１）を伴うサブブロックへ分散行列Ｕ
を細分することに等しい。パルスＮの数が多い場合、コ
ーディングの品質をあまり落とさないためには、比率μ
/Mのあまりにも小さな値をとらないことが有益であろ
う。数μおよびＭの調節は、コーディングの品質と必要
なメモリ空間の間の妥協点を決定することを可能にす
る。
空間中のさらに大きな節減を達成する部分最適探索手順
を実行することを可能にする。この手順では、群インデ
ックスｍのμ（１≦μ＜Ｍ）に対してのみ、相関ベクト
ルＲp,p (m)および相関行列Ｒp,q (m)がメモリに格納され
る。そして、メモリ空間中の特別の節減は要因μ/Mによ
る。この手順は、各サブブロック内で、近似Ｕ（i,j）
Ｕ（ｉ−1,j−１）を伴うサブブロックへ分散行列Ｕ
を細分することに等しい。パルスＮの数が多い場合、コ
ーディングの品質をあまり落とさないためには、比率μ
/Mのあまりにも小さな値をとらないことが有益であろ
う。数μおよびＭの調節は、コーディングの品質と必要
なメモリ空間の間の妥協点を決定することを可能にす
る。
この部分最適手順が実行される場合、ステップ55m、79m
および89m（図６〜８）は、メモリに格納されない相関
ベクトルＲp,p (m)および相関行列Ｒp,q (m)に対するそれ
らのインデックスｍに関して迂回される。
および89m（図６〜８）は、メモリに格納されない相関
ベクトルＲp,p (m)および相関行列Ｒp,q (m)に対するそれ
らのインデックスｍに関して迂回される。
一般性に影響せずに計算を単純化するためベクトルＲ
p,p (0)および行列Ｒp,q (0)の成分だけがメモリに格納さ
れるケース｛Ｍ＝2,μ＝１｝を考える場合、励振の探索
は、図９の中で示された方法においてループBq（０≦ｑ
＜Ｎ）を修正することによって、図5Aおよび5Bのフロー
チャートに従って実行することができる。ステップ124q
では、群ｍ＝０に関して、図5Aおよび5Bの場合のよう
に、項Ｐ（ｑ）およびα２（ｑ）が計算される。テスト
126qがp2（ｑ）／α２（ｑ）がしきい値ｔ（ｑ）より大
きいことを示す場合、低位のループが実行される。それ
は、Bq+1で開始され、あるいはｑ＝Ｎ−１の場合にしき
い値および励振パラメータの更新128が実行され、更に
インデックスｍは０に等しくされる。次に、ステップ12
5qに進むが、それはテスト126qがP2（ｑ）＜Ｔ（ｑ）・
α２（ｑ）を示す場合、直接実行される。ステップ125q
では、項Ｐ（ｑ）が群ｍ＝１に関して計算される。使用
される近似でｍ＝０に対して以前に計算された項α(2)
（ｑ）と同等のものと見なされるならば、対応する項α
２（ｑ）は再計算されない。それから、テスト127qでは
p2（ｑ）およびＴ（ｑ）・α２（ｑ）が比較される。p2
（ｑ）／α２（ｑ）がしきい値Ｔ（ｑ）より大きい場
合、低位のループは実行される。
p,p (0)および行列Ｒp,q (0)の成分だけがメモリに格納さ
れるケース｛Ｍ＝2,μ＝１｝を考える場合、励振の探索
は、図９の中で示された方法においてループBq（０≦ｑ
＜Ｎ）を修正することによって、図5Aおよび5Bのフロー
チャートに従って実行することができる。ステップ124q
では、群ｍ＝０に関して、図5Aおよび5Bの場合のよう
に、項Ｐ（ｑ）およびα２（ｑ）が計算される。テスト
126qがp2（ｑ）／α２（ｑ）がしきい値ｔ（ｑ）より大
きいことを示す場合、低位のループが実行される。それ
は、Bq+1で開始され、あるいはｑ＝Ｎ−１の場合にしき
い値および励振パラメータの更新128が実行され、更に
インデックスｍは０に等しくされる。次に、ステップ12
5qに進むが、それはテスト126qがP2（ｑ）＜Ｔ（ｑ）・
α２（ｑ）を示す場合、直接実行される。ステップ125q
では、項Ｐ（ｑ）が群ｍ＝１に関して計算される。使用
される近似でｍ＝０に対して以前に計算された項α(2)
（ｑ）と同等のものと見なされるならば、対応する項α
２（ｑ）は再計算されない。それから、テスト127qでは
p2（ｑ）およびＴ（ｑ）・α２（ｑ）が比較される。p2
（ｑ）／α２（ｑ）がしきい値Ｔ（ｑ）より大きい場
合、低位のループは実行される。
それは、Bq+1で始まり、あるいはｑ＝Ｎ−１の場合、更
新128はしきい値に、および励振パラメータに実行さ
れ、インデックスｍは１に等しくとられる。次にテスト
127qがP2（ｑ）＜Ｔ（ｑ）・α２（ｑ）を示す場合に直
接実行される整数iqの増分130qに進む。
新128はしきい値に、および励振パラメータに実行さ
れ、インデックスｍは１に等しくとられる。次にテスト
127qがP2（ｑ）＜Ｔ（ｑ）・α２（ｑ）を示す場合に直
接実行される整数iqの増分130qに進む。
例１
上記の第１の実施例を実行するこの第１の例において、
30msのフレーム（すなわち8kHzでΛ＝240サンプル）
は、5msのサブフレーム（Ｌ＝40）へ細分され、使用さ
れる。ACELPコードブックは、δ＝１およびε＝０にお
いて関係式（２）によって与えられるL'＝11個の可能な
位置を各々有しているＮ＝４個のパルスのコードを含ん
でいる。Ｌ＝40に等しいかそれ以上のパルスが最後の位
置を占める場合、その振幅はデコーダによってゼロに合
わせられる。励振コードは、コードブック（サンプル０
からＬ−１＝39だけ）からの切り捨てられたコードに相
当し、したがって０、１、２、３あるいは４個のパルス
を含むことができる。サブフレーム中のパルスの分配は
表Ｉに示される。１フレーム当たりのビットレートの割
付けは表IIの中で示される。１フレーム当たり204ビッ
トとは、6.8kbits/sのビットレートに相当する。
30msのフレーム（すなわち8kHzでΛ＝240サンプル）
は、5msのサブフレーム（Ｌ＝40）へ細分され、使用さ
れる。ACELPコードブックは、δ＝１およびε＝０にお
いて関係式（２）によって与えられるL'＝11個の可能な
位置を各々有しているＮ＝４個のパルスのコードを含ん
でいる。Ｌ＝40に等しいかそれ以上のパルスが最後の位
置を占める場合、その振幅はデコーダによってゼロに合
わせられる。励振コードは、コードブック（サンプル０
からＬ−１＝39だけ）からの切り捨てられたコードに相
当し、したがって０、１、２、３あるいは４個のパルス
を含むことができる。サブフレーム中のパルスの分配は
表Ｉに示される。１フレーム当たりのビットレートの割
付けは表IIの中で示される。１フレーム当たり204ビッ
トとは、6.8kbits/sのビットレートに相当する。
既知のやり方で、LPC係数はベクトルで量子化された線
スペクトルパラメータ（LSP）の形式に変換される。LTP
遅延（それらは256の整数あるいは191/3と143の間の分
数の値をとることができる）は、８ビットにわたって量
子化される。これらの８ビットはサブフレーム１および
４で送信される。また、他のサブフレームに対して、差
の値は５ビットのみでコード化される。コードブックは
Ｋ＝（L'）Ｎ＝14641コードワードを含んでいる。した
がってパルスＰ＝３の符号を与える１ビットを足して、
位置をコード化するのに14ビット必要である。
スペクトルパラメータ（LSP）の形式に変換される。LTP
遅延（それらは256の整数あるいは191/3と143の間の分
数の値をとることができる）は、８ビットにわたって量
子化される。これらの８ビットはサブフレーム１および
４で送信される。また、他のサブフレームに対して、差
の値は５ビットのみでコード化される。コードブックは
Ｋ＝（L'）Ｎ＝14641コードワードを含んでいる。した
がってパルスＰ＝３の符号を与える１ビットを足して、
位置をコード化するのに14ビット必要である。
この例１において、この発明によれば、初期のACELPコ
ーダで得ることができたものと同一の出力信号を得ると
同時に、分散行列の成分を格納するのにコーダによって
必要とされるメモリのサイズを2.5で割ることができ
る。
ーダで得ることができたものと同一の出力信号を得ると
同時に、分散行列の成分を格納するのにコーダによって
必要とされるメモリのサイズを2.5で割ることができ
る。
コーダに用いられるデータおよび変数および分散行列の
成分を格納するのに必要なランダムアクセスメモリは、
16ビットの2264＋1936＝4200ワードから16ビットの2264
＋770＝3034ワードにしたがって減らされる。よって、
スタティックRAMメモリおよびディジタル信号プロセッ
サ（DSP）た互換性をもつ12ビットでアドレシングをさ
せることが可能になる。
成分を格納するのに必要なランダムアクセスメモリは、
16ビットの2264＋1936＝4200ワードから16ビットの2264
＋770＝3034ワードにしたがって減らされる。よって、
スタティックRAMメモリおよびディジタル信号プロセッ
サ（DSP）た互換性をもつ12ビットでアドレシングをさ
せることが可能になる。
例２
上記の第１の実施例を実行するこの第２の例では、6ms
のサブフレーム（Ｌ＝48）へ細分された30msのフレーム
（Λ＝240）が使用される。ACELPコードブックは、δ＝
１およびε＝０において関係式（２）によって与えられ
るL'＝16個の可能な位置を各々有するＮ＝３個のパルス
のコードを含む。δL'N＝Ｌなので、コードワードは、
Ｎ＝３個のパルスを常に含んでいる励振を得るために切
り捨てられない。
のサブフレーム（Ｌ＝48）へ細分された30msのフレーム
（Λ＝240）が使用される。ACELPコードブックは、δ＝
１およびε＝０において関係式（２）によって与えられ
るL'＝16個の可能な位置を各々有するＮ＝３個のパルス
のコードを含む。δL'N＝Ｌなので、コードワードは、
Ｎ＝３個のパルスを常に含んでいる励振を得るために切
り捨てられない。
LPCおよびLTPパラメータは例１に似ている手法で決定さ
れる。コードブックはＫ＝（L'）Ｎ＝4096コードワード
を含んでいる。したがって、12ビットは位置をコード化
するために要求される。それからビットレートはフレー
ム当たり158ビットである。つまり、5.3kbits/sであ
る。
れる。コードブックはＫ＝（L'）Ｎ＝4096コードワード
を含んでいる。したがって、12ビットは位置をコード化
するために要求される。それからビットレートはフレー
ム当たり158ビットである。つまり、5.3kbits/sであ
る。
この例２において、この発明によれば、同一の出力信号
を得るのと同時に、分散行列の成分を格納するのにコー
ダによって必要とされるメモリを2.8で割ることを可能
にする（16ビットの1488のワードの節減はランダムアク
セスメモリにおいて12ビットでアドレシングをさせるこ
とを可能にする）。
を得るのと同時に、分散行列の成分を格納するのにコー
ダによって必要とされるメモリを2.8で割ることを可能
にする（16ビットの1488のワードの節減はランダムアク
セスメモリにおいて12ビットでアドレシングをさせるこ
とを可能にする）。
例３
部分最適探索手順（μ＝１）にて第２の実施例を実行す
るこの第３の例では、7.5msのサブフレーム（Ｌ＝60）
へ細分された30msのフレーム（Λ＝240）が活用され
る。ACELPコードブックは、カーディナルL'＝８を持つ
位置のＮ＝４個の集合のＭ＝２個の群から構築される。
位置は、δ＝２、ε(0)＝０、およびε(1)＝１における
関係式（2m）によって与えられる。コードブックのコー
ドワードは、１つのサブフレームの長さＬより長い長さ
δL'N＝64を持っている。それらは、２、３、あるいは
４個のパルスを含んでいる励振を得るため、したがって
切り捨てられなければならない（サンプル０からＬ−１
＝59までのみ）。サブフレーム中のパルスの分布は、群
ｍ＝０に対する表IIIおよび群ｍ＝１に対する表IVの中
で示される。
るこの第３の例では、7.5msのサブフレーム（Ｌ＝60）
へ細分された30msのフレーム（Λ＝240）が活用され
る。ACELPコードブックは、カーディナルL'＝８を持つ
位置のＮ＝４個の集合のＭ＝２個の群から構築される。
位置は、δ＝２、ε(0)＝０、およびε(1)＝１における
関係式（2m）によって与えられる。コードブックのコー
ドワードは、１つのサブフレームの長さＬより長い長さ
δL'N＝64を持っている。それらは、２、３、あるいは
４個のパルスを含んでいる励振を得るため、したがって
切り捨てられなければならない（サンプル０からＬ−１
＝59までのみ）。サブフレーム中のパルスの分布は、群
ｍ＝０に対する表IIIおよび群ｍ＝１に対する表IVの中
で示される。
コードブックはＫ＝Ｍ・（L'）Ｎ＝8192のコードワード
を含んでいる。したがって、位置とパルスの符号を与え
る４ビットを加えたものをコード化するために13ビット
が必要である。例１および例２の場合のように、合成パ
ラメータをコード化するに当たって、コーダはフレーム
当たり153ビットを生成する。これは5.1kbits/sのビッ
トレートを表わす。
を含んでいる。したがって、位置とパルスの符号を与え
る４ビットを加えたものをコード化するために13ビット
が必要である。例１および例２の場合のように、合成パ
ラメータをコード化するに当たって、コーダはフレーム
当たり153ビットを生成する。これは5.1kbits/sのビッ
トレートを表わす。
この例において、この発明によれば、分散行列の成分を
格納するのにコーダによって必要とされるメモリのサイ
ズを9.8で割ることを可能にする。これは、16ビットの3
680ワード（（δL'N）２＝4096の代わりとして行列Ｕの
416個の有効な成分）の必要とされたランダムアクセス
メモリの縮減を意味する。この発明の第２の実施例は、
部分最適手順なしで適用された場合、行列Ｕの832個の
成分の格納を必要とするだろう。
格納するのにコーダによって必要とされるメモリのサイ
ズを9.8で割ることを可能にする。これは、16ビットの3
680ワード（（δL'N）２＝4096の代わりとして行列Ｕの
416個の有効な成分）の必要とされたランダムアクセス
メモリの縮減を意味する。この発明の第２の実施例は、
部分最適手順なしで適用された場合、行列Ｕの832個の
成分の格納を必要とするだろう。
フロントページの続き
(56)参考文献 特開 平７−20895（ＪＰ，Ａ)
特表 平10−513571（ＪＰ，Ａ)
Ｔａｋｅｈｉｒｏ Ｍｏｒｉｙａ，Ｔ
ｗｏ−Ｃｈａｎｎｅｌ Ｃｏｎｊｕｇａ
ｔｅ Ｖｅｃｔｏｒ Ｑｕａｎｔｉｚｅ
ｒ ｆｏｒ Ｎｏｉｚｙ Ｃｈａｎｎｅ
ｌ Ｓｐｅｅｃｋ Ｃｏｄｉｎｇ，ＩＥ
ＥＥ ＪＯＵＲＮＡＬ ＯＮ ＳＥＬＥ
ＣＴＥＤ ＡＲＥＡＳ ＩＮ ＣＯＭＭ
ＵＮＩＣＡＴＩＯＮＳ，ＩＥＥＥ，1992
年 ６月，ＶＯＬ．10，ＮＯ．５，866
−874
Ｒ．Ｓａｌａｍｉ ｅｔ ａｌ，Ｄｅ
ｓｃｒｉｐｔｉｏｎ ｏｆ ｔｈｅ Ｐ
ｒｏｐｏｓｅｄ ＩＴＵ−Ｔ ８ＫＢ
／Ｓ Ｓｐｅｅｃｈ Ｃｏｄｉｎｇ Ｓ
ｔａｎｄａｒｄ，Ｓｐｅｅｃｈ Ｃｏｄ
ｉｎｇ ｆｏｒ Ｔｅｌｅｃｏｍｍｕｎ
ｉｃａｔｉｏｎｓ，ＩＥＥＥ，1995年
９月，３−４
野村俊之、小澤一範、芹沢昌宏，ＣＥ
ＬＰにおけるパルス励振源の効率的な探
索法，日本音響学会講演論文集，日本音
響学会，1996年 ３月，平成８年春季
Ｉ，311−312
(58)調査した分野(Int.Cl.7，ＤＢ名)
G10L 19/12
ＪＩＣＳＴファイル（ＪＯＩＳ)
Claims (7)
- 【請求項１】Ｌ個のサンプルの連続フレームとして音声
信号をディジタル化するステップと、 一方では合成フィルタを定義する合成パラメータを、他
方では予め定義した代数的コードブックに属するＬ個の
サンプルの励振コードにおけるパルス位置および関連す
る励振利得を含む励振パラメータを、各フレームに対し
て適応して決定するステップと、 代数的コードブックが少なくともＬ個のサンプルのコー
ドにおける可能なパルス位置のＮ個の集合（E0,E1,…,E
N-1）の少なくとも１つの群に基づいて定義され、該コ
ードブックからのコードが一つの群の位置のＮ個の集合
にそれぞれ属するＮ個のパルス位置によって表わされ、
そして、１つのフレームに関係する前記励振パラメータ
の決定が数量Pk 2/αk 2を最大にする該コードブックから
コードを選ぶことを含み、Pk＝Ｄ・cK Tが該コードブッ
クからのコードckと、該フレームの音声信号と該合成パ
ラメータとに依存する目標ベクトルＤとのスカラー積を
表わし、また、αk 2が合成フィルタおよび知覚の重みを
加えるフィルタから構成される複合フィルタによってフ
ィルタにかけられたコードckのフレームにおけるエネル
ギーを表わし、エネルギーαk 2の計算が分散行列Ｕ＝HT
・Ｈの各成分の計算およびメモリ記憶を含み、Ｈが、Ｌ
行Ｌ列の低位の三角テプリッツ行列を表わし、前記複合
フィルタのインパルス応答ｈ（０）,h（１），…,h（Ｌ
−１）から形成される場合において、該決定したパラメ
ータを表す量子化した値を伝送するステップと、 からなる符号励振線形予測（CELP）音声符号化方法にお
いて、 posi,pおよびposj,qが、前記コードブックからのコード
のパルスｐおよびｑに対する可能な位置を含んでいる前
記群の集合（Ep,Eq）における次数ｉおよびｊの位置を
それぞれ表わす場合に、 分散行列のメモリに格納される成分が、Ｎ集合の少なく
とも１つの群に対して、 ０≦ｐ＜Ｎのとき： ０≦ｐ＜ｑ＜Ｎのとき： の形式のものだけであることを特徴とする符号励振線形
予測音声符号化方法。 - 【請求項２】Ｎ集合の１つの群に対して前記分散行列の
メモリに格納された成分が、Ｎ個の相関ベクトルおよび
Ｎ（Ｎ−１）/2個の相関行列の形式で構成されており、 各相関ベクトルＲp,pが、前記コードブックからのコー
ドにおけるパルス数ｐ（０≦ｐ＜Ｎ）に関連し、また、
形式Ｒp,p（ｉ）＝Ｕ（posi,p,posi,p）の成分ｉ（０≦
ｉ＜Lp'）を持ち、パルスｐに対する可能な位置を含む
前記群からの集合（Ep）のカーディナルと等しい次元
Lp'を有し、そして各相関行列Ｒp,pが、該コードブック
からのコードにおける異なる２つのパルス数p,q（０≦
ｐ＜ｑ＜Ｎ）に関連し、また、行ｉおよび列ｊ（０≦ｉ
＜Lp'および０≦ｊ＜Lq'）における形式Ｒp,q（i,j）＝
Ｕ（posi,p,posj,q）の成分を持ち、Lp'行およびLq'列
を有している ことを特徴とする請求項１記載の方法。 - 【請求項３】前記コードブックからのコードの１つのパ
ルスに対する可能な位置を含んでいる前記群の集合
（E0,E1,…,EN-1）が、すべて同一のカーディナルL'を
有しており、パルスｐ（０≦ｉ＜L',0≦ｐ＜Ｎ）に対す
る可能な位置の集合（Ep）における次数ｉの位置が、δ
およびεがδ＞０およびε≧０のような２つの整数であ
る場合に： posi,p＝δ・（iN＋ｐ）＋ε， によって与えられることを特徴とする請求項２記載の方
法。 - 【請求項４】前記代数的コードブックが、前記コードブ
ックからのコードのパルスに対するL'個の可能な位置の
Ｎ個の集合のＭ個の群に基づいて定義され、Ｍ＞１にお
いて、パルスｐ（０≦ｉ＜L',0≦ｍ＜M,0≦ｐ＜Ｎ）に
対して可能な位置を含んでいる群ｍの集合（Ep (m)）に
おける次数ｉの位置が、δ，ε(0),…，ε(M-1)が０≦
ε(0)＜…＜ε(M-1)＜δのような整数である場合に： posi,p (m)＝δ・（iN＋ｐ）＋ε(m) によって与えられることを特徴とする請求項２記載の方
法。 - 【請求項５】μが１≦μ＜Ｍのような整数である場合
に、前記群のμに対してのみ、前記相関ベクトル（Ｒ
p,p (m)）および前記相関行列（Ｒp,q (m)）がメモリに蓄
えられる ことを特徴とする請求項４記載の方法。 - 【請求項６】１つの群に関係するＮ個の相関ベクトルの
計算が、整数変数ｋおよび累積変数corの初期化、およ
びL'−１から０まで減少する整数ｉによってインデック
スが付けられたループを含んでおり、前記ループ中の繰
り返しｉがＮ−１から０まで減少するｐに対する前記ベ
クトルの成分Ｒp,p（ｉ）の連続する計算を含み、整数
変数ｋのδ回の増分および対応するδ回の累積変数cor
への項ｈ（ｋ）・ｈ（ｋ）の加算の後、１つの成分Ｒ
p,p（ｉ）が累積変数corと等しくとられる ことを特徴とする請求項3,4又は５のいずれか１項に記
載の方法。 - 【請求項７】１つの群に関係するＮ（Ｎ−１）/2個の相
関行列の計算が、区間［1,N−１］中のすべての整数ｔ
および区間［0,L'−１］中のすべての整数d'に対して、
整数変数ｋおよび蓄積変数corの初期化、およびL'−１
−d'から０まで減少する整数ｉによってインデックスが
付けられたループ（Ｂt,d'）を含んでおり、前記ループ
における繰り返しｉがＮ−１−ｔから０まで減少するｐ
に対する前記行列の成分Ｒｐ、ｐ＋ｔ（i,i＋d'）の連
続の計算、およびｉ＞０の場合にｔ−１から０まで減少
するｑに対する前記行列の成分Ｒq,q＋Ｎ−ｔ（ｉ＋d',
i−１）の連続の計算を含み、ｄ＝δ・（ｔ＋d'N）にお
いて、整数変数ｋのδ回の増分および蓄積変数corへの
項ｈ（ｋ）・ｈ（ｋ＋ｄ）の加算の後、１つの成分Ｒ
p,p＋ｔ（i,i＋d'）またはＲq,q＋Ｎ−ｔ（ｉ＋d',i−
１）が累積変数corと等しくとられる ことを特徴とする請求項3,4又は５のいずれか１項に記
載の方法。
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