JP6668531B2 - 符号化装置、及びその方法、プログラム、記録媒体 - Google Patents
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Description
従来の符号化装置60の構成を図1に示す。
線形予測分析部61は、入力音響信号Xfを受け取り、入力音響信号Xfを線形予測分析して、線形予測係数af[1],af[2],…,af[p](pは予測次数)を求めて出力する。ここで、af[i]はf番目のフレームの入力音響信号Xfを線形予測分析して得られるi次の線形予測係数を表す。
LSP計算部62は、線形予測係数af[1],af[2],…,af[p]を受け取り、線形予測係数af[1],af[2],…,af[p]からLSP(Line Spectrum Pairs)パラメータθf[1],θf[2],…,θf[p]を求めて出力する。ここで、θf[i]はf番目のフレームの入力音響信号Xfに対応するi次のLSPパラメータである。
LSP符号化部63は、LSPパラメータθf[1],θf[2],…,θf[p]を受け取り、LSPパラメータθf[1],θf[2],…,θf[p]を符号化して、LSP符号CLfと、LSP符号に対応する量子化LSPパラメータ^θf[1],^θf[2],…,^θf[p]と、を得て出力する。なお、量子化LSPパラメータは、LSPパラメータを量子化したものである。非特許文献1では、LSPパラメータθf[1],θf[2],…,θf[p]の過去のフレームからの重み付き差分ベクトルを求め、重み付き差分ベクトルを低次側と高次側の2つのサブベクトルに分け、各サブベクトルが2つの符号帳からのサブベクトルの和となるように符号化する方法で符号化しているが、符号化方法には様々な従来技術がある。したがって、LSPパラメータの符号化には、非特許文献1に記載された方法、多段でベクトル量子化する方法、スカラ量子化する方法、これらを組み合わせた方法、などの様々な周知の符号化方法が採用されることがある。
係数変換部64は、量子化LSPパラメータ^θf[1],^θf[2],…,^θf[p]を受け取り、量子化LSPパラメータ^θf[1],^θf[2],…,^θf[p]から線形予測係数を求めて出力する。なお、出力された線形予測係数は量子化済みのLSPパラメータに対応するものであるため、量子化線形予測係数と呼ぶ。ここで、量子化線形予測係数を^af[1],^af[2],…,^af[p]とする。
線形予測分析フィルタ部65は、入力音響信号Xfと量子化線形予測係数^af[1],^af[2],…,^af[p]を受け取り、入力音響信号Xfの量子化線形予測係数^af[1],^af[2],…,^af[p]による線形予測残差である線形予測残差信号を得て出力する。
残差符号化部66は、線形予測残差信号を受け取り、線形予測残差信号を符号化して残差符号CRfを得て出力する。
従来の復号装置70の構成を図2に示す。復号装置70には、フレーム単位のLSP符号CLfと残差符号CRfが入力され、フレーム単位で復号処理を行って復号音響信号^Xfを得る。
残差復号部71は、残差符号CRfを受け取り、残差符号CRfを復号して復号線形予測残差信号を得て出力する。
LSP復号部72は、LSP符号CLfを受け取り、LSP符号CLfを復号して復号LSPパラメータ^θf[1],^θf[2],…,^θf[p]を得て出力する。符号化装置60が出力したLSP符号CLfが誤りなく復号装置70に入力されていれば、LSP復号部72で得られる復号LSPパラメータは、符号化装置60のLSP符号化部63で得られた量子化LSPパラメータと同じになる。
係数変換部73は、復号LSPパラメータ^θf[1],^θf[2],…,^θf[p]を受け取り、復号LSPパラメータ^θf[1],^θf[2],…,^θf[p]を線形予測係数に変換して出力する。出力された線形予測係数は復号により得られたLSPパラメータに対応するものであるため、復号線形予測係数と呼び^af[1],^af[2],…,^af[p]と表す。
線形予測合成フィルタ部74は、復号線形予測係数^af[1],^af[2],…,^af[p]と復号線形予測残差信号とを受け取り、復号線形予測残差信号に対して復号線形予測係数^af[1],^af[2],…,^af[p]による線形予測合成を行って復号音響信号^Xfを生成して出力する。
上記の課題を解決するために、本発明の他の態様によれば、符号化装置は、複数次の線形予測係数に変換可能な係数を符号化して第一符号を得る第一符号化部と、(A-1)複数次の線形予測係数に変換可能な係数に対応するスペクトル包絡の山谷の大きさに対応する指標Qが所定の閾値Th1以上である場合、および/または、(B-1)スペクトル包絡の山谷の小ささに対応する指標Q’が所定の閾値Th1’以下である場合、少なくとも第一符号化部の量子化誤差を符号化して第二符号を得る第二符号化部とを含み、第二符号化部は、(A-2)指標Qが大きいほど、および/または、(B-2)指標Q’が小さいほど、ビット数の多い第二符号を得る。
上記の課題を解決するために、本発明の他の態様によれば、符号化装置は、複数次の線形予測係数に変換可能な係数を符号化して第一符号を得る第一符号化部と、複数次の線形予測係数に変換可能な係数に対応するスペクトル包絡の山谷の小ささに対応する指標Q’が所定の閾値Th1’以下である場合、少なくとも第一符号化部の量子化誤差を符号化して第二符号を得る第二符号化部とを含み、線形予測係数に変換可能な係数は、線スペクトル対のパラメータであり、 指標Q’は、第一符号に対応する全次または低次の量子化済みの線スペクトル対のパラメータの隣り合うパラメータ間の差分と、最低次の量子化済みの線スペクトル対のパラメータと、のうちの最小値である。
上記の課題を解決するために、本発明の他の態様によれば、符号化方法は、複数次の線形予測係数に変換可能な係数を符号化して第一符号を得る第一符号化ステップと、(A-1)複数次の線形予測係数に変換可能な係数に対応するスペクトル包絡の山谷の大きさに対応する指標Qが所定の閾値Th1以上である場合、および/または、(B-1)スペクトル包絡の山谷の小ささに対応する指標Q’が所定の閾値Th1’以下である場合、少なくとも第一符号化ステップの量子化誤差を符号化して第二符号を得る第二符号化ステップとを含み、第二符号化ステップは、(A-2)指標Qが大きいほど、および/または、(B-2)指標Q’が小さいほど、ビット数の多い第二符号を得る。
上記の課題を解決するために、本発明の他の態様によれば、符号化装置は、複数次の線形予測係数に変換可能な係数を符号化して第一符号を得る第一符号化ステップと、複数次の線形予測係数に変換可能な係数に対応するスペクトル包絡の山谷の小ささに対応する指標Q’が所定の閾値Th1’以下である場合、少なくとも第一符号化ステップの量子化誤差を符号化して第二符号を得る第二符号化ステップとを含み、線形予測係数に変換可能な係数は、線スペクトル対のパラメータであり、 指標Q’は、第一符号に対応する全次または低次の量子化済みの線スペクトル対のパラメータの隣り合うパラメータ間の差分と、最低次の量子化済みの線スペクトル対のパラメータと、のうちの最小値である。
以下、従来と異なる点を中心に説明する。
図3は第一実施形態に係る線形予測係数の符号化装置100を備える音響信号の符号化装置の機能ブロック図を、図4はその処理フローの例を示す。
指標計算部107は、量子化LSPパラメータ^θf[1],^θf[2],…,^θf[p]を受け取り、量子化LSPパラメータ^θf[1],^θf[2],…,^θf[p]を用いて、スペクトルの変動の大きさに対応する指標Q、すなわち、スペクトル包絡の山谷が大きいほど大きくなる指標Q、および/または、スペクトルの変動の小ささに対応する指標Q’、すなわち、スペクトル包絡の山谷が大きいほど小さくなる指標Q’、を算出する(s107)。指標計算部107は、指標Qおよび/またはQ’の大きさに応じて、補正符号化部108に符号化処理を実行するように、または、所定のビット数で符号化処理を実行するように制御信号Cを出力する。また、指標計算部107は、指標Qおよび/またはQ’の大きさに応じて、加算部109に加算処理を実行するように制御信号Cを出力する。
補正符号化部108は、制御信号Cと、LSPパラメータθf[1],θf[2],…,θf[p]と、量子化LSPパラメータ^θf[1],^θf[2],…,^θf[p]とを受け取る。補正符号化部108は、補正符号化処理を実行することを示す制御信号Cや、正の整数(または正の整数を表す符号)を制御信号Cとして受け取った場合、要は、スペクトル包絡の山谷が所定の基準より大きい場合、すなわち上記の例では(A-1)および/または(B-1)の場合に、LSP符号化部63の量子化誤差、すなわち、LSPパラメータθf[1],θf[2],…,θf[p]と量子化LSPパラメータ^θf[1],^θf[2],…,^θf[p]との各次の差分であるθf[1]-^θf[1],θf[2]-^θf[2],…,θf[p]-^θf[p]を符号化して、補正LSP符号CL2fを得て(s108)出力する。また、補正符号化部108は、補正LSP符号に対応する量子化LSPパラメータ差分値^θdifff[1],^θdifff[2],…,^θdifff[p]を得て出力する。符号化する方法としては、例えば、周知のベクトル量子化を用いればよい。
加算部109は、制御信号Cと、量子化LSPパラメータ^θf[1],^θf[2],…,^θf[p]とを受け取る。さらに、補正符号化処理を実行することを示す制御信号Cや、正の整数(または正の整数を表す符号)を制御信号Cとして受け取った場合、要は、スペクトル包絡の山谷が所定の基準より大きい場合、すなわち上記の例では(A-1)および/または(B-1)の場合に、量子化LSPパラメータ差分値^θdifff[1],^θdifff[2],…,^θdifff[p]も受け取る。
以下、従来と異なる点を中心に説明する。
<指標計算部205>
指標計算部205は、復号LSPパラメータ^θf[1],^θf[2],…,^θf[p]を受け取り、復号LSPパラメータ^θf[1],^θf[2],…,^θf[p]を用いて、復号LSPパラメータ^θf[1],^θf[2],…,^θf[p]に対応するスペクトルの変動の大きさに対応する指標Q、すなわち、スペクトル包絡の山谷が大きいほど大きくなる指標Q、および/または、スペクトルの変動の小ささに対応する指標Q’、すなわち、スペクトル包絡の山谷が大きいほど小さくなる指標Q’、を算出する(s205)。指標計算部205は、指標Qおよび/またはQ’の大きさに応じて、補正復号部206に復号処理を実行するように、または、所定のビット数で復号処理を実行するように制御信号Cを出力する。また、指標計算部205は、指標Qおよび/またはQ’の大きさに応じて、加算部207に加算処理を実行するように制御信号Cを出力する。指標Q及びQ’は、指標計算部107で説明したものと同様であり、量子化LSPパラメータ^θf[1],^θf[2],…,^θf[p]の代わりに復号LSPパラメータ^θf[1],^θf[2],…,^θf[p]を用いて、同様の方法で計算すればよい。
補正復号部206は、補正LSP符号CL2fと制御信号Cとを受け取る。補正復号部206は、補正復号処理を実行することを示す制御信号Cや、正の整数(または正の整数を表す符号)を制御信号Cとして受け取った場合、要は、スペクトル包絡の山谷が所定の基準より大きい場合、すなわち上記の例では(A-1)および/または(B-1)の場合に、補正LSP符号CL2fを復号して、復号LSPパラメータ差分値^θdifff[1],^θdifff[2],…,^θdifff[p]を得て(s206)出力する。復号する方法としては、符号化装置100の補正符号化部108における符号化方法に対応する復号方法を用いる。
加算部207は、制御信号Cと、復号LSPパラメータ^θf[1],^θf[2],…,^θf[p]とを受け取る。さらに、補正復号処理を実行することを示す制御信号Cや、正の整数(または正の整数を表す符号)を制御信号Cとして受け取った場合、要は、復号LSPパラメータ^θf[1],^θf[2],…,^θf[p]により求まるスペクトル包絡の山谷が所定の基準より大きい場合、すなわち上記の例では(A-1)および/または(B-1)の場合に、復号LSPパラメータ差分値^θdifff[1],^θdifff[2],…,^θdifff[p]も受け取る。
このような構成により、全体として符号量の増大を抑えつつ、スペクトルの変動が大きいフレームについても線形予測係数に変換可能な係数を精度良く符号化及び復号することができる。
本実施形態では、LSPパラメータについて記載しているが、線形予測係数に変換可能な係数であれば、他の係数を用いてもよい。PARCOR係数や、LSPパラメータまたはPARCOR係数を変形した係数、さらには、線形予測係数自体を対象としてもよい。これら全ての係数は、音声符号化の技術分野では、互いに変換可能なものであり、何れの係数を用いても第一実施形態の効果を得ることができる。なお、LSP符号CLfまたはLSP符号CLfに対応する符号を第一符号ともいい、LSP符号化部を第一符号化部ともいう。同様に、補正LSP符号CL2fまたは補正LSP符号CL2fに対応する符号を第二符号ともいい、補正符号化部を第二符号化部ともいう。また、復号LSPパラメータ^θf[1],^θf[2],…,^θf[p]を第一の復号値ともいい、LSP復号部を第一復号部ともいう。また、復号LSPパラメータ差分値^θdifff[1],^θdifff[2],…,^θdifff[p]を第二の復号値ともいい、補正復号部を第二復号部ともいう。
指標計算部107及び指標計算部205は、制御信号Cに代えて指標Qおよび/または指標Q’を出力する構成としてもよい。その場合、指標Qおよび/または指標Q’の大きさに応じて、補正符号化部108及び補正復号部206でそれぞれ符号化及び復号するか否かを判断すればよい。また、同様に、指標Qおよび/または指標Q’の大きさに応じて、加算部109及び加算部207でそれぞれ加算処理を実行するか否かを判断すればよい。補正符号化部108、補正復号部206、加算部109及び加算部207における判断は、上記の指標計算部107及び指標計算部205において説明したのと同じ判断である。
以下、第一実施形態と異なる点を中心に説明する。
図7は第二実施形態に係る線形予測係数符号化装置300の機能ブロック図を、図8はその処理フローの例を示す。
線形予測分析部301は、入力音響信号Xfを受け取り、入力音響信号Xfを線形予測分析して、線形予測係数af[1],af[2],…,af[p]を求めて(s301)出力する。ここで、af[i]はf番目のフレームの入力音響信号Xfを線形予測分析して得られるi次の線形予測係数を表す。
LSP計算部302は、線形予測係数af[1],af[2],…,af[p]を受け取り、線形予測係数af[1],af[2],…,af[p]からLSP(Line Spectrum Pairs)パラメータθf[1],θf[2],…,θf[p]を求め(s302)、LSPパラメータを並べたベクトルであるLSPパラメータベクトルΘf=(θf[1],θf[2],…,θf[p])Tを出力する。ここで、θf[i]はf番目のフレームの入力音響信号Xfに対応するi次のLSPパラメータである。
図9は、予測対応符号化部320の機能ブロック図を示す。
予測対応減算部303は、例えば、所定の係数αを記憶した記憶部303c、予測対応平均ベクトルVを記憶した記憶部303d、乗算部308、減算部303a及び303bを含んで構成される。
ベクトル符号化部304は、差分ベクトルSfを受け取り、差分ベクトルSfを符号化して、LSP符号CfとLSP符号Cfに対応する量子化差分ベクトル^Sfとを得て出力する。差分ベクトルSfの符号化には、差分ベクトルSfをベクトル量子化する方法、差分ベクトルSfを複数のサブベクトルに分けてサブベクトルそれぞれをベクトル量子化する方法、差分ベクトルSfまたはサブベクトルを多段ベクトル量子化する方法、ベクトルの要素をスカラ量子化する方法、これらを組み合わせた方法、などの周知の何れの符号化方法を用いてもよい。
ベクトル符号帳306には、各候補差分ベクトルとその各候補差分ベクトルに対応する差分ベクトル符号とが予め記憶されている。
遅延入力部307は、量子化差分ベクトル^Sfを受け取り、量子化差分ベクトル^Sfを保持し、1フレーム分遅らせて、前フレーム量子化差分ベクトル^Sf-1として出力する(s307)。つまり、f番目のフレームの量子化差分ベクトル^Sfに対して予測対応減算部303が処理を行っているときには、f-1番目のフレームについての量子化差分ベクトル^Sf-1を出力する。
非予測対応符号化部310は、非予測対応減算部311と補正ベクトル符号化部312と補正ベクトル符号帳313と予測対応加算部314と指標計算部315とを含む。指標計算部315の計算結果に応じて、非予測対応減算部311において減算処理を実行するか否か、及び、補正ベクトル符号化部312において処理を実行するか否かが決定される。指標計算部315は、第一実施形態の指標計算部107に対応する。
予測対応加算部314は、例えば、予測対応平均ベクトルVを記憶した記憶部314c、加算部314a及び314bを含んで構成される。記憶部314cに記憶されている予測対応平均ベクトルVは、予測対応符号化部320内の記憶部303dに記憶されている予測対応平均ベクトルVと同じである。
指標計算部315は、予測対応量子化LSPパラメータベクトル^Θfを受け取り、予測対応量子化LSPパラメータベクトル^Θfに対応するスペクトル包絡の山谷の大きさに対応する指標Q、すなわち、スペクトル包絡の山谷が大きいほど大きくなる指標Q、および/または、スペクトル包絡の山谷の小ささに対応する指標Q’、すなわち、スペクトル包絡の山谷が大きいほど小さくなる指標Q’、を計算する(s315)。指標計算部315は、指標Qおよび/またはQ’の大きさに応じて、補正ベクトル符号化部312に符号化処理を実行するように、または、所定のビット数で符号化処理を実行するように制御信号Cを出力する。また、指標計算部315は、指標Qおよび/またはQ’の大きさに応じて、非予測対応減算部311に減算処理を実行するように制御信号Cを出力する。指標Q及びQ’は、指標計算部107で説明したものと同様であり、量子化LSPパラメータ^θf[1],^θf[2],…,^θf[p]の代わりに予測対応量子化LSPパラメータベクトル^Θfの各要素である予測対応量子化LSPパラメータ^θf[1],^θf[2],…,^θf[p]を用いて、同様の方法で計算すればよい。
非予測対応減算部311は、例えば、非予測対応平均ベクトルY=(y[1],y[2],…,y[p])Tを記憶した記憶部311c、減算部311a及び311bを含んで構成される。
Uf=Θf-Y-^Sf
=(Θf-^Θf)-Y+α×^Sf-1+V
よって、補正ベクトルUfは、予測対応符号化部320の符号化の量子化誤差(Θf-^Θf)を少なくとも含む。
補正ベクトル符号帳313には、各候補補正ベクトルとその各候補補正ベクトルに対応する補正ベクトル符号とが記憶されている。
補正ベクトル符号化部312は、制御信号Cと補正ベクトルUfを受け取る。補正符号化処理を実行することを示す制御信号Cや、正の整数(または正の整数を表す符号)を制御信号Cとして受け取った場合、要は、スペクトル包絡の山谷が所定の基準より大きい場合、すなわち上記の例では(A-1)および/または(B-1)の場合に、補正ベクトル符号化部312は、補正ベクトルUfを符号化して補正LSP符号Dfを得て(s312)出力する。例えば、補正ベクトル符号化部312は、補正ベクトル符号帳313からに記憶されている複数の候補補正ベクトルの中から補正ベクトルUfに最も近い候補補正ベクトルを探索し、その候補補正ベクトルに対応する補正ベクトル符号を補正LSP符号Dfとする。
図10は第二実施形態に係る線形予測係数復号装置400の機能ブロック図を、図11はその処理フローの例を示す。
図12は、予測対応復号部420の機能ブロック図を示す。
ベクトル符号帳402には、各候補差分ベクトルとその各候補差分ベクトルに対応する差分ベクトル符号とが予め記憶されている。なお、ベクトル符号帳402は、前述の線形予測係数符号化装置300のベクトル符号帳306と共通の情報を含む。
ベクトル復号部401は、LSP符号Cfを受け取り、LSP符号Cfを復号して、LSP符号Cfに対応する復号差分ベクトル^Sfを得て出力する。LSP符号Cfの復号には、符号化装置のベクトル符号化部304の符号化方法に対応する復号方法を用いる。
遅延入力部403は、復号差分ベクトル^Sfを受け取り、復号差分ベクトル^Sfを保持し、1フレーム分遅らせて、前フレーム復号差分ベクトル^Sf-1として出力する(s403)。つまり、f番目のフレームの復号差分ベクトル^Sfに対して予測対応加算部405が処理を行っているときには、f-1番目のフレームの復号差分ベクトル^Sf-1を出力する。
予測対応加算部405は、例えば、所定の係数αを記憶した記憶部405c、予測対応平均ベクトルVを記憶した記憶部405d、乗算部404、加算部405a及び405bを含んで構成される。
予測対応線形予測係数計算部406は、復号予測対応LSPパラメータベクトル^Θf=(^θf[1],^θf[2],…,^θf[p])を受け取り、復号予測対応LSPパラメータベクトル^Θf=(^θf[1],^θf[2],…,^θf[p])を復号予測対応線形予測係数^af[1],^af[2],…,^af[p]に変換して(s406)出力する。
非予測対応復号部410は、補正ベクトル符号帳412と補正ベクトル復号部411と非予測対応加算部413と指標計算部415とを含み、必要に応じて非予測対応線形予測係数計算部414も含む。指標計算部415は、第一実施形態の指標計算部205に対応する。
指標計算部415は、復号予測対応LSPパラメータベクトル^Θfを受け取り、復号予測対応LSPパラメータベクトル^Θf=(^θf[1],^θf[2],…,^θf[p])Tに対応するスペクトル包絡の山谷の大きさに対応する指標Q、すなわち、スペクトル包絡の山谷が大きいほど大きくなる指標Q、および/または、スペクトル包絡の山谷の小ささに対応する指標Q’、すなわち、スペクトル包絡の山谷が大きいほど小さくなる指標Q’、を計算する(s415)。指標計算部415は、指標Qおよび/またはQ’の大きさに応じて、補正ベクトル復号部411及び非予測対応加算部413に補正復号処理を実行する/しないことを示す制御信号C、または、所定のビット数で補正復号処理を実行することを示す制御信号Cを出力する。指標Q及びQ’は、指標計算部205で説明したものと同様であり、復号LSPパラメータ^θf[1],^θf[2],…,^θf[p]の代わりに復号予測対応LSPパラメータベクトル^Θfの各要素である復号予測対応LSPパラメータ^θf[1],^θf[2],…,^θf[p]を用いて、同様の方法で計算すればよい。
補正ベクトル符号帳412は、線形予測係数符号化装置300内の補正ベクトル符号帳313と同じ内容の情報を記憶している。つまり、補正ベクトル符号帳412には、各候補補正ベクトルとその各候補補正ベクトルに対応する補正ベクトル符号とが記憶されている。
補正ベクトル復号部411は、補正LSP符号Dfと制御信号Cとを受け取る。補正復号処理を実行することを示す制御信号Cや、正の整数(または正の整数を表す符号)を制御信号Cとして受け取った場合、要は、スペクトル包絡の山谷が所定の基準より大きい場合、すなわち上記の例では(A-1)および/または(B-1)の場合に、補正ベクトル復号部411は、補正LSP符号Dfを復号して復号補正ベクトル^Ufを得て(s411)出力する。例えば、補正ベクトル復号部411は、補正ベクトル符号帳412に記憶されている複数の補正ベクトル符号の中から、補正LSP符号Dfに対応する補正ベクトル符号を探索し、探索された補正ベクトル符号に対応する候補補正ベクトルを復号補正ベクトル^Ufとして出力する。
非予測対応加算部413は、例えば、非予測対応平均ベクトルY=(y[1],y[2],…,y[p])Tを記憶した記憶部413c、加算部413a及び413bを含んで構成される。
非予測対応線形予測係数計算部414は、復号非予測対応LSPパラメータベクトル^Φf=(^φf[1],^φf[2],…,^φf[p])を受け取り、復号非予測対応LSPパラメータベクトル^Φf=(^φf[1],^φf[2],…,^φf[p])を復号非予測対応線形予測係数^bf[1],^bf[2],…,^bf[p]に変換して(s414)出力する。
第二実施形態は、スペクトル包絡の山谷が大きい場合には非予測対応平均ベクトルYと復号差分ベクトル^Sfに補正LSP符号Dfを復号して得られる復号補正ベクトル^Ufを加えたものを復号非予測対応LSPパラメータベクトル^Φfとする構成である。このような構成により、第一実施形態と同様の、全体として符号量の増大を抑えつつ、スペクトルの山谷が大きいフレームについても線形予測係数に変換可能な係数を精度良く符号化及び復号する効果を得ることができる。
第一実施形態の変形例1と同様の変形が可能である。
第二実施形態と異なる部分を中心に説明する。
図13は第三実施形態の線形予測係数符号化装置500の機能ブロック図を、図8はその処理フローの例を示す。
補正ベクトル符号化部512は、指標Qおよび/または指標Q’と補正ベクトルUfとを受け取る。補正ベクトル符号化部512は、(A-2)指標Qが大きいほど、および/または、(B-2)指標Q’が小さいほど、ビット数の多い(符号長が大きい)補正LSP符号Dfを得て(s512)出力する。例えば、所定の閾値Th2、および/または、所定の閾値Th2'を用いて、以下のように符号化を行う。なお、補正ベクトル符号化部512が符号化処理を実行するのは指標Qが所定の閾値Th1以上である場合、および/または、指標Q’が所定の閾値Th1'以下である場合であるので、Th2はTh1よりも大きな値であり、Th2'はTh1'よりも小さな値である。
図14は第三実施形態に係る線形予測係数復号装置600の機能ブロック図を、図11はその処理フローの例を示す。
補正ベクトル復号部611は、指標Qおよび/または指標Q’と補正LSP符号Dfとを受け取る。補正ベクトル復号部611は、(A-2)指標Qが大きいほど、および/または、(B-2)指標Q’が小さいほど、多くのビット数を有する補正LSP符号Dfを復号して、多くの候補補正ベクトルから復号補正ベクトル^Ufを得る(s611)。例えば、所定の閾値Th2、および/または、Th2'を用いて、以下のように復号を行う。なお、補正ベクトル復号部611が復号処理を実行するのは指標Qが所定の閾値Th1以上である場合、および/または、指標Q’が所定の閾値Th1'以下である場合であるので、Th2はTh1よりも大きな値であり、Th2'はTh1'よりも小さな値である。
このような構成により、第二実施形態と同様の効果を得ることができる。さらに、スペクトルの変動の大きさに応じて、線形予測係数に変換可能な係数の符号化の精度を変更することで、全体として符号量の増大を抑えつつ、より精度の高い符号化及び復号処理を行うことができる。
補正ベクトル符号帳の個数は、必ずしも2個でなくてもよく、3個以上であってもよい。補正ベクトル符号帳毎に異なるビット数(符号長)の補正ベクトル符号が記憶されており、その補正ベクトル符号に対応する補正ベクトルが記憶されている。補正ベクトル符号帳の個数に応じて、閾値を設定すればよい。指標Qに対する閾値は、閾値の値が大きくなるほど、その閾値以上の場合に用いられる補正ベクトル符号帳に記憶される補正ベクトル符号のビット数が大きくなるように設定すればよい。同様に、指標Q’に対する閾値は、閾値の値が小さくなるほど、その閾値以下の場合に用いられる補正ベクトル符号帳に記憶される補正ベクトル符号のビット数が大きくなるように設定すればよい。このような構成とすることで、全体として符号量の増大を抑えつつ、より精度の高い符号化及び復号処理を行うことができる。
以上の第一〜第三実施形態において、図3の補正符号化部108と加算部109、図7、図13の非予測対応符号化部310、510で行われる処理(非予測対応符号化処理)、を実行する対象を、予測次数p未満の所定の次数TL以下のLSPパラメータ(低次のLSPパラメータ)のみとしてもよく、復号側でもこれらに対応する処理を行ってもよい。
補正符号化部108は、補正符号化処理を実行することを示す制御信号Cや、正の整数(または正の整数を表す符号)を制御信号Cとして受け取った場合、要は、スペクトル包絡の山谷が所定の基準より大きい場合、すなわち上記の例では(A-1)および/または(B-1)の場合に、LSP符号化部63の量子化誤差のうちの低次の量子化誤差、すなわち、入力されたLSPパラメータθf[1],θf[2],…,θf[p]のうちのTL次以下のLSPパラメータである低次LSPパラメータθf[1],θf[2],…,θf[TL]と、入力された量子化LSPパラメータ^θf[1],^θf[2],…,^θf[p]のうちのTL次以下の量子化LSPパラメータである低次量子化LSPパラメータ^θf[1],^θf[2],…,^θf[TL]との各次の差分であるθf[1]-^θf[1],θf[2]-^θf[2],…,θf[TL]-^θf[TL]を符号化して補正LSP符号CL2fを得て出力する。また、補正符号化部108は、補正LSP符号CL2fに対応する低次量子化LSPパラメータ差分値^θdifff[1],^θdifff[2],…,^θdifff[TL]を得て出力する。
加算部109は、補正符号化処理を実行することを示す制御信号Cや、正の整数(または正の整数を表す符号)を制御信号Cとして受け取った場合、要は、スペクトル包絡の山谷が所定の基準より大きい場合、すなわち上記の例では(A-1)および/または(B-1)の場合に、TL次以下の各次については量子化LSPパラメータ^θf[1],^θf[2],…,^θf[TL]と量子化LSPパラメータ差分値^θdifff[1],^θdifff[2],…,^θdifff[TL]とを加算して得られる^θf[1]+^θdifff[1],^θf[2]+^θdifff[2],…,^θf[TL]+^θdifff[TL]を係数変換部64で用いる量子化LSPパラメータ^θf[1],^θf[2],…,^θf[TL]とし、p次以下のTL次を超える各次については受け取った量子化LSPパラメータをそのまま係数変換部64で用いる量子化LSPパラメータ^θf[TL+1],^θf[TL+2],…,^θf[p]として出力する。
補正復号部206は、補正LSP符号CL2fを受け取り、補正LSP符号CL2fを復号して復号低次LSPパラメータ差分値^θdifff[1],^θdifff[2],…,^θdifff[TL]を得て出力する。
加算部207は、補正復号処理を実行することを示す制御信号Cや、正の整数(または正の整数を表す符号)を制御信号Cとして受け取った場合、要は、復号LSPパラメータ^θf[1],^θf[2],…,^θf[p]により求まるスペクトル包絡の山谷が所定の基準より大きい場合、すなわち上記の例では(A-1)および/または(B-1)の場合には、TL次以下の各次については復号LSPパラメータ^θf[1],^θf[2],…,^θf[TL]と復号LSPパラメータ差分値^θdifff[1],^θdifff[2],…,^θdifff[TL]とを加算して得られる^θf[1]+^θdifff[1],^θf[2]+^θdifff[2],…,^θf[TL]+^θdifff[TL]を係数変換部73で用いる復号LSPパラメータ^θf[1],^θf[2],…,^θf[TL]とし、p次以下のTL次を超える各次については受け取った復号LSPパラメータ^θf[TL+1],^θf[TL+2],…,^θf[p]をそのまま係数変換部73に出力する。
非予測対応減算部311は、補正符号化処理を実行することを示す制御信号Cや、正の整数(または正の整数を表す符号)を制御信号Cとして受け取った場合、要は、スペクトル包絡の山谷が所定の基準より大きい場合、すなわち上記の例では(A-1)および/または(B-1)の場合に、入力されたLSPパラメータベクトルΘf=(θf[1],θf[2],…,θf[p])TのうちのTL次以下のLSPパラメータからなる低次LSPパラメータベクトルΘ’f=(θf[1],θf[2],…,θf[TL])Tから、記憶部311cに記憶された非予測対応低次平均ベクトルY’=(y[1],y[2],…,y[TL])Tと、入力された量子化差分ベクトル^Sf=(^sf[1],^sf[2],…,^sf[p])TのうちのTL次以下の要素からなる低次量子化差分ベクトル^S’f=(^sf[1],^sf[2],…,^sf[TL])Tと、を減算したベクトルである低次補正ベクトルU’f=Θ’f-Y’-^S’fを生成して出力する。すなわち、非予測対応減算部311は、補正ベクトルUfの要素の一部からなるベクトルである低次補正ベクトルU’fを生成して出力する。
補正ベクトル符号化部312及び512は、補正ベクトルUfの要素の一部からなるベクトルである低次補正ベクトルU’fを補正ベクトル符号帳313、513A、513Bを参照して符号化して補正LSP符号Dfを得て出力する。補正ベクトル符号帳313、513A、513Bに記憶しておく各候補補正ベクトルはTL次のベクトルとしておけばよい。
補正ベクトル復号部411、611は、補正LSP符号Dfを受け取り、補正ベクトル符号帳412、612A、612Bを参照して、補正LSP符号Dfを復号して復号低次補正ベクトル^U’fを得て出力する。復号低次補正ベクトル^U’f=(uf[1],uf[2],…,uf[TL])TはTL次のベクトルである。補正ベクトル符号帳412、612A、612Bに記憶しておく各候補補正ベクトルは、補正ベクトル符号帳313、513A、513Bと同様に、TL次のベクトルとしておけばよい。
非予測対応加算部413は、制御信号Cと復号差分ベクトル^Sf=(^sf[1],^sf[2],…,^sf[p])Tとを受け取る。
第一〜第三実施形態では、LSP計算部の入力を線形予測係数af[1],af[2],…,af[p]としていたが、例えば、線形予測係数の各係数af[i]にγのi乗を乗じた係数の系列af[1]×γ,af[2]×γ2,…,af[p]×γpをLSP計算部の入力としてもよい。
本発明は上記の実施形態及び変形例に限定されるものではない。例えば、上述の各種の処理は、記載に従って時系列に実行されるのみならず、処理を実行する装置の処理能力あるいは必要に応じて並列的にあるいは個別に実行されてもよい。その他、本発明の趣旨を逸脱しない範囲で適宜変更が可能である。
また、上記の実施形態及び変形例で説明した各装置における各種の処理機能をコンピュータによって実現してもよい。その場合、各装置が有すべき機能の処理内容はプログラムによって記述される。そして、このプログラムをコンピュータで実行することにより、上記各装置における各種の処理機能がコンピュータ上で実現される。
Claims (8)
- 複数次の線形予測係数に変換可能な係数を符号化して第一符号を得る第一符号化部と、
(A-1)前記複数次の線形予測係数に変換可能な係数に対応するスペクトル包絡の山谷の大きさに対応する指標Qが所定の閾値Th1以上である場合、および/または、(B-1)前記スペクトル包絡の山谷の小ささに対応する指標Q’が所定の閾値Th1’以下である場合、少なくとも前記第一符号化部の量子化誤差を符号化して第二符号を得る第二符号化部とを含み、
前記量子化誤差は、前記複数次のうちの低次の量子化誤差である、
符号化装置。 - 複数次の線形予測係数に変換可能な係数を符号化して第一符号を得る第一符号化部と、
(A-1)前記複数次の線形予測係数に変換可能な係数に対応するスペクトル包絡の山谷の大きさに対応する指標Qが所定の閾値Th1以上である場合、および/または、(B-1)前記スペクトル包絡の山谷の小ささに対応する指標Q’が所定の閾値Th1’以下である場合、少なくとも前記第一符号化部の量子化誤差を符号化して第二符号を得る第二符号化部とを含み、
前記第二符号化部は、(A-2)前記指標Qが大きいほど、および/または、(B-2)前記指標Q’が小さいほど、ビット数の多い前記第二符号を得る、
符号化装置。 - 複数次の線形予測係数に変換可能な係数を符号化して第一符号を得る第一符号化部と、
前記複数次の線形予測係数に変換可能な係数に対応するスペクトル包絡の山谷の小ささに対応する指標Q’が所定の閾値Th1’以下である場合、少なくとも前記第一符号化部の量子化誤差を符号化して第二符号を得る第二符号化部とを含み、
前記線形予測係数に変換可能な係数は、線スペクトル対のパラメータであり、
前記指標Q’は、前記第一符号に対応する全次または低次の量子化済みの線スペクトル対のパラメータの隣り合うパラメータ間の差分と、最低次の量子化済みの線スペクトル対のパラメータと、のうちの最小値である、
符号化装置。 - 複数次の線形予測係数に変換可能な係数を符号化して第一符号を得る第一符号化ステップと、
(A-1)前記複数次の線形予測係数に変換可能な係数に対応するスペクトル包絡の山谷の大きさに対応する指標Qが所定の閾値Th1以上である場合、および/または、(B-1)前記スペクトル包絡の山谷の小ささに対応する指標Q’が所定の閾値Th1’以下である場合、少なくとも前記第一符号化ステップの量子化誤差を符号化して第二符号を得る第二符号化ステップとを含み、
前記量子化誤差は、前記複数次のうちの低次の量子化誤差である、
符号化方法。 - 複数次の線形予測係数に変換可能な係数を符号化して第一符号を得る第一符号化ステップと、
(A-1)前記複数次の線形予測係数に変換可能な係数に対応するスペクトル包絡の山谷の大きさに対応する指標Qが所定の閾値Th1以上である場合、および/または、(B-1)前記スペクトル包絡の山谷の小ささに対応する指標Q’が所定の閾値Th1’以下である場合、少なくとも前記第一符号化ステップの量子化誤差を符号化して第二符号を得る第二符号化ステップとを含み、
前記第二符号化ステップは、(A-2)前記指標Qが大きいほど、および/または、(B-2)前記指標Q’が小さいほど、ビット数の多い前記第二符号を得る、
符号化方法。 - 複数次の線形予測係数に変換可能な係数を符号化して第一符号を得る第一符号化ステップと、
前記複数次の線形予測係数に変換可能な係数に対応するスペクトル包絡の山谷の小ささに対応する指標Q’が所定の閾値Th1’以下である場合、少なくとも前記第一符号化ステップの量子化誤差を符号化して第二符号を得る第二符号化ステップとを含み、
前記線形予測係数に変換可能な係数は、線スペクトル対のパラメータであり、
前記指標Q’は、前記第一符号に対応する全次または低次の量子化済みの線スペクトル対のパラメータの隣り合うパラメータ間の差分と、最低次の量子化済みの線スペクトル対のパラメータと、のうちの最小値である、
符号化方法。 - 請求項4から請求項6の何れかの符号化方法をコンピュータに実行させるためのプログラム。
- 請求項4から請求項6の何れかの符号化方法をコンピュータに実行させるためのプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
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