JP4887288B2

JP4887288B2 - 音声符号化装置および音声符号化方法

Info

Publication number: JP4887288B2
Application number: JP2007510437A
Authority: JP
Inventors: 幸司吉田
Original assignee: Panasonic Corp; Matsushita Electric Industrial Co Ltd
Current assignee: Panasonic Corp; Panasonic Holdings Corp
Priority date: 2005-03-25
Filing date: 2006-03-23
Publication date: 2012-02-29
Anticipated expiration: 2026-03-23
Also published as: US8768691B2; WO2006104017A1; EP1858006B1; CN101147191A; JPWO2006104017A1; CN101147191B; US20090055172A1; EP1858006A4; ES2623551T3; EP1858006A1

Description

本発明は、音声符号化装置および音声符号化方法に関し、特に、ステレオ音声のための音声符号化装置および音声符号化方法に関する。

移動体通信やＩＰ通信での伝送帯域の広帯域化、サービスの多様化に伴い、音声通信において高音質化、高臨場感化のニーズが高まっている。例えば、今後、テレビ電話サービスにおけるハンズフリー形態での通話、テレビ会議における音声通信、多地点で複数話者が同時に会話を行うような多地点音声通信、臨場感を保持したまま周囲の音環境を伝送できるような音声通信などの需要が増加すると見込まれる。その場合、モノラル信号より臨場感があり、また複数話者の発話位置が認識できるような、ステレオ音声による音声通信を実現することが望まれる。このようなステレオ音声による音声通信を実現するためには、ステレオ音声の符号化が必須となる。

また、ＩＰネットワーク上での音声データ通信において、ネットワーク上のトラフィック制御やマルチキャスト通信実現のために、スケーラブルな構成を有する音声符号化が望まれている。スケーラブルな構成とは、受信側で部分的な符号化データからでも音声データの復号が可能な構成をいう。

よって、ステレオ音声を符号化し伝送する場合にも、ステレオ信号の復号と、符号化データの一部を用いたモノラル信号の復号とを受信側において選択可能な、モノラル−ステレオ間でのスケーラブル構成（モノラル−ステレオ・スケーラブル構成）を有する符号化が望まれる。

このような、モノラル−ステレオ・スケーラブル構成を有する音声符号化方法としては、例えば、チャネル（以下、適宜「ch」と略す）間の信号の予測（第１ch信号から第２ch信号の予測、または、第２ch信号から第１ch信号の予測）を、チャネル相互間のピッチ予測により行う、すなわち、２チャネル間の相関を利用して符号化を行うものがある（非特許文献１参照）。
Ramprashad, S.A., "Stereophonic CELP coding using cross channel prediction", Proc. IEEE Workshop on Speech Coding, pp.136-138, Sep. 2000.

しかしながら、上記非特許文献１記載の音声符号化方法では、チャネル間の予測パラメータ（チャネル間のピッチ予測の遅延およびゲイン）はそれぞれ独立に符号化されるため、符号化効率が高くない。

本発明の目的は、効率よくステレオ音声を符号化することができる音声符号化装置および音声符号化方法を提供することである。

本発明の音声符号化装置は、第１信号と第２信号との間の遅延差および振幅比を予測パラメータとして求める予測パラメータ分析手段と、前記遅延差と前記振幅比との間の相関性に基づいて前記予測パラメータから量子化予測パラメータを得る量子化手段と、を具備する構成を採る。

本発明によれば、効率よくステレオ音声を符号化することができる。

以下、本発明の実施の形態について、添付図面を参照して詳細に説明する。

（実施の形態１）
本実施の形態に係る音声符号化装置の構成を図１に示す。図１に示す音声符号化装置１０は、第１ch符号化部１１、第１ch復号部１２、第２ch予測部１３、減算器１４、および、第２ch予測残差符号化部１５を備える。なお、以下の説明では、フレーム単位での動作を前提にして説明する。

第１ch符号化部１１は、入力ステレオ信号のうち第１ch音声信号s_ch1(n)（n=0〜NF-1；NFはフレーム長)に対する符号化を行い、第１ch音声信号の符号化データ（第１ch符号化データ）を第１ch復号部１２に出力する。また、この第１ch符号化データは、第２ch予測パラメータ符号化データおよび第２ch符号化データと多重されて音声復号装置（図示せず）へ伝送される。

第１ch復号部１２は、第１ch符号化データから第１ch復号信号を生成して第２ch予測部１３に出力する。

第２ch予測部１３は、第１ch復号信号と入力ステレオ信号のうちの第２ch音声信号s_ch2(n)（n=0〜NF-1；NFはフレーム長)とから第２ch予測パラメータを求め、この第２ch予測パラメータを符号化した第２ch予測パラメータ符号化データを出力する。この第２ch予測パラメータ符号化データは、他の符号化データと多重されて音声復号装置（図示せず）へ伝送される。また、第２ch予測部１３は、第１ch復号信号と第２ch音声信号とから第２ch予測信号sp_ch2(n)を合成し、その第２ch予測信号を減算器１４に出力する。第２ch予測部１３の詳細については後述する。

減算器１４は、第２ch音声信号s_ch2(n)と第２ch予測信号sp_ch2(n)との差、すなわち、第２ch音声信号に対する第２ch予測信号の残差成分の信号（第２ch予測残差信号）を求
め、第２ch予測残差符号化部１５に出力する。

第２ch予測残差符号化部１５は、第２ch予測残差信号を符号化して第２ch符号化データを出力する。この第２ch符号化データは他の符号化データと多重されて音声復号装置へ伝送される。

次いで、第２ch予測部１３の詳細について説明する。図２に、第２ch予測部１３の構成を示す。この図に示すように、第２ch予測部１３は、予測パラメータ分析部２１、予測パラメータ量子化部２２、および、信号予測部２３を備える。

第２ch予測部１３では、ステレオ信号の各チャネル信号間の相関性に基づき、第１ch音声信号に対する第２ch音声信号の遅延差Dおよび振幅比gを基本とするパラメータを用いることで、第１ch音声信号から第２ch音声信号を予測する。

予測パラメータ分析部２１は、第１ch復号信号と第２ch音声信号とから、第１ch音声信号に対する第２ch音声信号の遅延差Dおよび振幅比gをチャネル間予測パラメータとして求め、予測パラメータ量子化部２２に出力する。

予測パラメータ量子化部２２は、入力された予測パラメータ（遅延差D、振幅比g）を量子化し、量子化予測パラメータおよび第２ch予測パラメータ符号化データを出力する。量子化予測パラメータは信号予測部２３に入力される。予測パラメータ量子化部２２の詳細については後述する。

信号予測部２３は、第１ch復号信号と量子化予測パラメータとを用いて第２ch信号の予測を行い、その予測信号を出力する。信号予測部２３で予測される第２ch予測信号sp_ch2(n)（n=0〜NF-1；NFはフレーム長)は、第１ch復号信号sd_ch1(n)を用いて式（１）より表される。

なお、予測パラメータ分析部２１では、式（２）で表される歪みDist、すなわち、第２ch音声信号s_ch2(n)と第２ch予測信号sp_ch2(n)との歪みDistを最小とするように予測パラメータ（遅延差D、振幅比g）を求める。また、予測パラメータ分析部２１は、第２ch音声信号と第１ch復号信号との間の相互相関を最大にするような遅延差Dや、フレーム単位の平均振幅の比gを求めて予測パラメータとしてもよい。

次いで、予測パラメータ量子化部２２の詳細について説明する。

予測パラメータ分析部２１において得られた遅延差Dと振幅比gとの間には、信号の音源から受信地点までの空間的特性（距離等）に起因する関係性（相関性）がある。すなわち、遅延差D(>0)が大きい（正方向（遅れ方向）に大きい）ほど振幅比g(<1.0)は小さく、逆に、遅延差D(<0)が小さい（負方向（進み方向）に大きい）ほど振幅比g(>1.0)は大きくなる、という関係性がある。そこで、予測パラメータ量子化部２２では、この関係性を利用して、チャネル間予測パラメータ（遅延差D、振幅比g）を効率的に符号化し、より少ない
量子化ビット数で同等の量子化歪みを実現する。

本実施の形態に係る予測パラメータ量子化部２２の構成は図３＜構成例１＞または図５＜構成例２＞に示すようになる。

＜構成例１＞
構成例１（図３）では、遅延差Dと振幅比gを２次元ベクトルとして表し、その２次元ベクトルに対してベクトル量子化を行う。図４は、この２次元ベクトルを点（○）で表した符号ベクトルの特性図である。

図３において、歪み算出部３１は、遅延差Dと振幅比gとからなる２次元ベクトル(D,g)で表された予測パラメータに対して、予測パラメータ符号帳３３の各符号ベクトルとの間の歪みを算出する。

最小歪み探索部３２は、すべての符号ベクトルのうち、歪みが最も小さい符号ベクトルを探索し、その探索結果を予測パラメータ符号帳３３に送るとともに、その符号ベクトルに対応するインデクスを第２ch予測パラメータ符号化データとして出力する。

予測パラメータ符号帳３３は、探索結果に基づいて、歪みが最も小さい符号ベクトルを量子化予測パラメータとして出力する。

ここで、予測パラメータ符号帳３３の第ｋ番目の符号ベクトルを(Dc(k),gc(k))（k=0〜Ncb-1，Ncb：符号帳サイズ）とすると、歪み算出部３１で算出される、第ｋ番目の符号ベクトルに対する歪みDst(k)は式（３）により表される。式（３）において、wdおよびwgは、歪み算出時の遅延差に対する量子化歪みと、振幅比に対する量子化歪みとの間の重みを調整する重み定数である。

予測パラメータ符号帳３３は、予め、遅延差Dと振幅比gとの対応関係を示す複数のデータ（学習データ）を学習用のステレオ音声信号から取得しておき、その対応関係から学習により予め用意しておく。予測パラメータである遅延差と振幅比との間には上記の関係性があるため、学習用データはその関係性に従って取得される。よって、学習から得られる予測パラメータ符号帳３３は、図４に示すように、遅延差Dと振幅比gが、(D,g)=(0, 1.0)となる点を中心に、負の比例関係にある符号ベクトルの集合の密度が高く、それ以外は疎になると考えられる。図４に示すような特性を有する予測パラメータ符号帳を用いることで、遅延差と振幅比との対応関係を表す予測パラメータの中で、発生頻度の高いものの量子化誤差を小さくでき、その結果、量子化効率を向上することができる。

＜構成例２＞
構成例２（図５）では、遅延差Dから振幅比gを推定する関数を予め定め、遅延差Dを量子化後、その量子化値からその関数を用いて推定した振幅比に対する予測残差を量子化する。

図５において、遅延差量子化部５１は、予測パラメータのうちの遅延差Dに対して量子化を行い、この量子化遅延差Dqを振幅比推定部５２に出力するとともに、量子化予測パラメータとして出力する。また、遅延差量子化部５１は、遅延差Dの量子化により得られる量子化遅延差インデクスを第２ch予測パラメータ符号化データとして出力する。

振幅比推定部５２は、量子化遅延差Dqから振幅比の推定値（推定振幅比）gpを求めて、振幅比推定残差量子化部５３に出力する。振幅比の推定には、予め用意された、量子化遅延差から振幅比を推定するための関数を用いる。この関数は、量子化遅延差Dqと推定振幅比gpとの対応関係を示す複数のデータを学習用のステレオ音声信号から求めておき、その対応関係から学習により予め用意しておく。

振幅比推定残差量子化部５３は、振幅比gの推定振幅比gpに対する推定残差δgを式（４）に従って求める。

そして、振幅比推定残差量子化部５３は、式（４）で得られた推定残差δgに対して量子化を行い、量子化推定残差を量子化予測パラメータとして出力する。また、振幅比推定残差量子化部５３は、推定残差δgの量子化により得られる量子化推定残差インデクスを第２ch予測パラメータ符号化データとして出力する。

図６に、振幅比推定部５２で用いられる関数の一例を示す。入力される予測パラメータ(D,g)は、２次元ベクトルとして図６の座標平面上の点で示される。図６に示すように、遅延差から振幅比を推定するための関数６１は、(D,g)=(0,1.0)またはその付近を通るような負の比例関係にある関数である。そして、振幅比推定部５２では、この関数を用いて、量子化遅延差Dqから推定振幅比gpを求める。また、振幅比推定残差量子化部５３では、入力予測パラメータの振幅比gの推定振幅比gpに対する推定残差δgを求め、この推定残差δgを量子化する。このようにして推定残差を量子化することで、振幅比を直接量子化するよりも量子化誤差を小さくすることができ、その結果、量子化効率を向上することができる。

なお、上記説明では、量子化遅延差から振幅比を推定するための関数を用いて量子化遅延差Dqから推定振幅比gpを求め、その推定振幅比gpに対する入力振幅比gの推定残差δgを量子化する構成について説明したが、入力振幅比gを量子化し、量子化振幅比から遅延差を推定するための関数を用いて量子化振幅比gqから推定遅延差Dpを求め、その推定遅延差Dpに対する入力遅延差Dの推定残差δDを量子化する構成としてもよい。

（実施の形態２）
本実施の形態に係る音声符号化装置は、実施の形態１と、予測パラメータ量子化部２２（図２、３、５）の構成が異なる。本実施の形態における予測パラメータの量子化では、遅延差および振幅比の量子化において、双方のパラメータの量子化誤差が聴感的に相互に打ち消しあう方向に生じるような量子化を行う。すなわち、遅延差の量子化誤差が正の方向に生じる場合は振幅比の量子化誤差がより大きくなるように量子化し、逆に、遅延差の量子化誤差が負の方向に生じる場合は振幅比の量子化誤差がより小さくなるように量子化する。

ここで、人間の聴覚特性として、同じステレオ音の定位感を得るように、遅延差と振幅比を相互に調整することが可能である。すなわち、遅延差が実際より大きくなった場合には、振幅比を大きくすれば、同等の定位感が得られる。この聴覚特性に基づき、聴感的にステレオの定位感が変わらないように、遅延差の量子化誤差と振幅比の量子化誤差とを相互に調整して遅延差および振幅比を量子化することで、予測パラメータをより効率よく符号化することができる。つまり、同等の音質をより低符号化ビットレートで、または、同一の符号化ビットレートでより高音質を実現することができる。

本実施の形態に係る予測パラメータ量子化部２２の構成は図７＜構成例３＞または図９＜構成例４＞に示すようになる。

＜構成例３＞
構成例３（図７）は、歪みの算出において構成例１（図３）と異なる。なお、図７においては、図３と同一の構成部分には同一符号を付し説明を省略する。

図７において、歪み算出部７１は、遅延差Dと振幅比ｇからなる２次元ベクトル（D,g）で表された予測パラメータに対して、予測パラメータ符号帳３３の各符号ベクトルとの間の歪みを算出する。

予測パラメータ符号帳３３の第ｋ番目の符号ベクトル(Dc(k),gc(k))（k=0〜Ncb，Ncb：符号帳サイズ）とすると、歪み算出部７１は、入力される予測パラメータの２次元ベクトル(D,g)を、各符号ベクトル(Dc(k),gc(k))に最も近い聴感的に等価な点(Dc’(k),gc’(k))に移動をさせた後、式（５）に従って歪みDst(k)を算出する。なお、式（５）において、wdおよびwgは、歪み算出時の遅延差に対する量子化歪みと、振幅比に対する量子化歪みとの間の重みを調整する重み定数である。

ここで、各符号ベクトル(Dc(k),gc(k))に最も近い聴感的に等価な点とは、図８に示すように、各符号ベクトルから、入力予測パラメータベクトル(D,g)とステレオ定位感が聴感的に等価な関数８１へ垂線を下ろした点に相当する。この関数８１は、遅延差Dと振幅比gとが正の方向に比例する関数であり、遅延差が大きいほど振幅比も大きく、逆に、遅延差が小さいほど振幅比も小さくすることで聴感的に等価な定位感を得られるという聴感的特性に基づくものである。

なお、入力予測パラメータベクトルを(D,g)を、関数８１上において、各符号ベクトル(Dc(k),gc(k))に最も近い（すなわち、垂線上）の聴感的に等価な点(Dc’(k),gc’(k))へ移動させる際には、所定以上大きく離れた点への移動に対しては歪みを大きくしてペナルティを課す。

このようにして求めた歪みを用いてベクトル量子化を行うと、例えば図８においては、入力予測パラメータベクトルからの距離が近い符号ベクトルＡ（量子化歪みＡ）や符号ベクトルＢ（量子化歪みＢ）ではなく、入力予測パラメータベクトルにステレオ定位感が聴感的により近い符号ベクトルＣ（量子化歪みＣ）が量子化値となり、より聴感的な歪みの小さい量子化を行うことができる。

＜構成例４＞
構成例４（図９）は、遅延差の量子化誤差を踏まえて聴感的に等価な値へと補正した振幅比（補正振幅比）に対する推定残差を量子化する点において、構成例２（図５）と異なる。なお、図９においては、図５と同一の構成部分には同一符号を付し説明を省略する。

図９において、遅延差量子化部５１は、量子化遅延差Dqを振幅比補正部９１にも出力する。

振幅比補正部９１は、遅延差の量子化誤差を踏まえて振幅比gを聴感的に等価な値へと補正し、補正振幅比g’を得る。この補正振幅比g’は、振幅比推定残差量子化部９２に入
力される。

振幅比推定残差量子化部９２は、補正振幅比g’の推定振幅比gpに対する推定残差δgを式（６）に従って求める。

そして、振幅比推定残差量子化部９２は、式（６）で得られた推定残差δgに対して量子化を行い、量子化推定残差を量子化予測パラメータとして出力する。また、振幅比推定残差量子化部９２は、推定残差δgの量子化により得られる量子化推定残差インデクスを第２ch予測パラメータ符号化データとして出力する。

図１０に、振幅比補正部９１および振幅比推定部５２で用いられる関数の一例を示す。振幅比補正部９１で用いる関数８１は構成例３において用いた関数８１と同一の関数であり、振幅比推定部５２で用いる関数６１は構成例２において用いた関数６１と同一の関数である。

関数８１は、上記のように、遅延差Dと振幅比gとが正の方向に比例する関数であり、振幅比補正部９１では、この関数８１を用いて、量子化遅延差Dqから、遅延差の量子化誤差を踏まえた、振幅比gと聴感的に等価な補正振幅比g’を得る。また、関数６１は、上記のように、(D,g)=(0,1.0)またはその付近を通るような負の比例関係にある関数であり、振幅比推定部５２では、この関数６１を用いて、量子化遅延差Dqから推定振幅比gpを求める。そして、振幅比推定残差量子化部９２では、補正振幅比g’の推定振幅比gpに対する推定残差δgを求め、この推定残差δgを量子化する。

このように、遅延差の量子化誤差を踏まえて聴感的に等価な値へと補正した振幅比（補正振幅比）から推定残差を求め、その推定残差を量子化することで、聴感的に歪みが小さく、かつ、量子化誤差の小さい量子化を行うことができる。

＜構成例５＞
遅延差Dと振幅比gとをそれぞれ独立に量子化する場合においても、本実施の形態のように、遅延差と振幅比に関する聴感的特性を利用するようにしてもよい。この場合の予測パラメータ量子化部２２の構成は、図１１に示すようになる。なお、図１１において、構成例４（図９）と同一の構成部分には同一符号を付す。

図１１において、振幅比補正部９１は、構成例４同様、遅延差の量子化誤差を踏まえて振幅比gを聴感的に等価な値へと補正し、補正振幅比g’を得る。この補正振幅比g’は、振幅比量子化部１１０１に入力される。

振幅比量子化部１１０１は、補正振幅比g’に対して量子化を行い、量子化振幅比を量子化予測パラメータとして出力する。また、振幅比量子化部１１０１は、補正振幅比g’の量子化により得られる量子化振幅比インデクスを第２ch予測パラメータ符号化データとして出力する。

なお、上記各実施の形態では、予測パラメータ（遅延差Dおよび振幅比g）をそれぞれスカラー値（１次元の値）として説明したが、複数の時間単位（フレーム）に渡って得られた複数の予測パラメータをまとめて２次元以上のベクトルとして上記同様の量子化を行ってもよい。

また、上記各実施の形態を、モノラル−ステレオ・スケーラブル構成を有する音声符号化装置に適用することもできる。この場合、モノラルコアレイヤにおいて、入力ステレオ信号（第１chおよび第２ch音声信号）からモノラル信号を生成して符号化し、ステレオ拡張レイヤにおいて、モノラル復号信号から、チャネル間予測により第１ch（または第２ch）音声信号を予測し、この予測信号と第１ch（または第２ch）音声信号との予測残差信号を符号化する。さらに、モノラルコアレイヤおよびステレオ拡張レイヤの符号化にＣＥＬＰ符号化を用い、ステレオ拡張レイヤにて、モノラルコアレイヤで得られたモノラル駆動音源信号に対するチャネル間予測を行い、予測残差をＣＥＬＰ音源符号化により符号化するようにしてもよい。なお、スケーラブル構成の場合は、チャネル間予測パラメータは、モノラル信号からの第１ch（または第２ch）音声信号の予測に対するパラメータとなる。

また、上記各実施の形態を、モノラル−ステレオ・スケーラブル構成を有する音声符号化装置に適用する場合、モノラル信号に対する第１chおよび第２ch音声信号の遅延差Dm1,Dm2、振幅比gm1,gm2を２チャネル信号分まとめて、実施の形態２と同様にして量子化するようにしてもよい。この場合、各チャネルの遅延差間（Dm1とDm2との間）および振幅比間（gm1とgm2との間）にも相関性があり、その相関性を利用することで、モノラル−ステレオ・スケーラブル構成において予測パラメータの符号化効率を向上することができる。

また、上記各実施の形態に係る音声符号化装置を、移動体通信システムにおいて使用される無線通信移動局装置や無線通信基地局装置等の無線通信装置に搭載することも可能である。

また、上記各実施の形態では、本発明をハードウェアで構成する場合を例にとって説明したが、本発明はソフトウェアで実現することも可能である。

また、上記各実施の形態の説明に用いた各機能ブロックは、典型的には集積回路であるＬＳＩとして実現される。これらは個別に１チップ化されてもよいし、一部又は全てを含むように１チップ化されてもよい。

ここでは、ＬＳＩとしたが、集積度の違いにより、ＩＣ、システムＬＳＩ、スーパーＬＳＩ、ウルトラＬＳＩと呼称されることもある。

また、集積回路化の手法はＬＳＩに限るものではなく、専用回路又は汎用プロセッサで実現してもよい。ＬＳＩ製造後に、プログラムすることが可能なＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）や、ＬＳＩ内部の回路セルの接続や設定を再構成可能なリコンフィギュラブル・プロセッサーを利用してもよい。

さらには、半導体技術の進歩又は派生する別技術によりＬＳＩに置き換わる集積回路化の技術が登場すれば、当然、その技術を用いて機能ブロックの集積化を行ってもよい。バイオ技術の適応等が可能性としてありえる。

本明細書は、２００５年３月２５日出願の特願２００５−０８８８０８に基づくものである。この内容はすべてここに含めておく。

本発明は、移動体通信システムやインターネットプロトコルを用いたパケット通信システム等における通信装置の用途に適用できる。

実施の形態１に係る音声符号化装置の構成を示すブロック図実施の形態１に係る第２ch予測部の構成を示すブロック図実施の形態１に係る予測パラメータ量子化部の構成を示すブロック図（構成例１）実施の形態１に係る予測パラメータ符号帳の一例を示す特性図実施の形態１に係る予測パラメータ量子化部の構成を示すブロック図（構成例２）実施の形態１に係る振幅比推定部で用いられる関数の一例を示す特性図実施の形態２に係る予測パラメータ量子化部の構成を示すブロック図（構成例３）実施の形態２に係る歪み算出部で用いられる関数の一例を示す特性図実施の形態２に係る予測パラメータ量子化部の構成を示すブロック図（構成例４）実施の形態２に係る振幅比補正部および振幅比推定部で用いられる関数の一例を示す特性図実施の形態２に係る予測パラメータ量子化部の構成を示すブロック図（構成例５）

Claims

第１信号と第２信号との間の遅延差および振幅比を予測パラメータとして求める予測パラメータ分析手段と、
前記遅延差と前記振幅比との間の相関性に基づいて前記予測パラメータから量子化予測パラメータを得る量子化手段と、
を具備する音声符号化装置。
前記量子化手段は、前記振幅比の、前記遅延差から推定される振幅比に対する残差を量子化して前記量子化予測パラメータを得る、
請求項１記載の音声符号化装置。
前記量子化手段は、前記遅延差の、前記振幅比から推定される遅延差に対する残差を量子化して前記量子化予測パラメータを得る、
請求項１記載の音声符号化装置。
前記量子化手段は、前記遅延差の量子化誤差と前記振幅比の量子化誤差とが聴感的に相互に打ち消しあう方向に生じる量子化を行って前記量子化予測パラメータを得る、
請求項１記載の音声符号化装置。
前記量子化手段は、前記遅延差と前記振幅比とからなる２次元ベクトルを用いて前記量子化予測パラメータを得る、
請求項１記載の音声符号化装置。
請求項１記載の音声符号化装置を具備する無線通信移動局装置。
請求項１記載の音声符号化装置を具備する無線通信基地局装置。
第１信号と第２信号との間の遅延差および振幅比を予測パラメータとして求め、
前記遅延差と前記振幅比との間の相関性に基づいて前記予測パラメータから量子化予測パラメータを得る、
音声符号化方法。