JPH02238499A

JPH02238499A - ベクトル量子化方式

Info

Publication number: JPH02238499A
Application number: JP1057706A
Authority: JP
Inventors: Yoshiaki Asakawa; 淺川　吉章; Hiroshi Ichikawa; 市川　熹
Original assignee: Hitachi Ltd
Current assignee: Hitachi Ltd
Priority date: 1989-03-13
Filing date: 1989-03-13
Publication date: 1990-09-20

Abstract

(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。

Description

【発明の詳細な説明】【産業上の利用分野】

本発明は音声の高能率符号化装置に係り、特に高品質な
再生音声を高い情報圧縮率で得ることに好適な音声符号
化方式に関する。［従来の技術）従来，音声高能率符号化方式には、様々な方式が提案さ
れてきた。例えば、中田和男著［ディジタル情報圧縮」
　（廣済堂産報出版、電子科学シリーズ１００）には、
様々な方式がわかりやすく解説されており、波形符号化
方式や情報源符号化方式（パラメータ符号化方式）に関
する多数の方式が示されている。［発明が解決しようとする課題１これら諸方式のうち、波形符号化方式は音質が良好なも
のの、情報圧縮効率をあげることが困難であり、パラメ
ータ符号化方式は、情報圧縮効率は高いものの、逆に情
報量をましでも音質に上限が生じ、十分な品質が得られ
ないという欠点があり、特に両者の得意な帯域の中間の
情報圧縮（　１　０ｋｂｐｓ付近）は谷間の帯域となっ
ている。これに対し、両方式の長所を組合せたハイブリ
ッド方式として、マルチパルス方式（たとえば、Ｂ，Ｓ
，Ａｔａｌ　ｅｔ　ａｌ，　　“Ａ　ｎｅｔｉ　ｍｏｄ
ｅｌ　ｏｆ　Ｌ　Ｐ　Ｃｅｘｃｉｔａｔｉｏｎ　ｆｏｒ
　ｐｒｏｄｕｃｉｎｇ　ｎａｔｕｒａｌ−ｓｏｕｎｄｉ
ｎｇｓｐｅｅｃｈ　ａｔ　　ｌｏｗ　　ｂｉｔ　ｒａｔ
ｅｓ”　　Ｐｒｏｃ．　　Ｉ　ＣＡ　Ｓ　Ｓ　Ｐ８２，
Ｓ−５．１０，（１９８２）など）や、ＴＯＲ方式（Ａ
．Ｉｃｈｉｋａｗａ　ｅｔ　ａｌ．，　　”Ａ　ｓｐｅ
ｅｃｈｃｏｄｉｎｇ　ｍｅｔｈｏｄ　ｕｓｉｎｇ　ｔｈ
ｉｎｎｅｄ−ｏｕｔ　ｒｅｓｉｄｕａｌ”Ｐｒｏｃ．　
　ＩＣＡＳＳＯ　　８５，２５．７　　（１９８５））
等が近年提案され、各種の検討がなされているが．音質
の点から見ても、処理に要するコストの面から見ても不
十分な状況にある。一般に、各種高能率符号化方式は、音声の情報の存在が
偏っている点に注目し、情報の存在している部分に符号
の割当を厚くすることにより実現しているが、この点を
さらに積極的に推し進め、複数のパラメータの組合せと
しての情報の偏りに注目し、パラメータの組合せセット
（ベクトルと呼ぶ）に対し、音声情報の存在している部
分に符号の割当を厚くする方式（ベクトル量子化と呼ぶ
）（たとえば、Ｓ　．　Ｒｏｕｃｏｓ　ｅｔ　ａｌ．　
，　　”　Ｓ　ｅｇｍｅｎｔｑｕａｎｔｉｚａｔｉｏｎ
　ｆｏｒ　ｖｅｒｙ−ｌｏｗ−ｒａｔｅ　ｓｐｅｅｃｈ
　ｃｏｄｉｎｇ”Ｐｒｏｃ．ＩＣＡＳＳＦ’　　８２，
ｐ，１５６３（１９８２））が注目されている。ベクト
ル量子化方式では、ベクトルとコード（符号）を対応付
ける表をコードブックと呼ぶが、高品質の音声符号化を
実現するためには、事前に良質のコードブックを作って
おく必要がある。コードブックの作成には極めて大量の
音声データを用いなければならず，また、コードブック
のサイズをどの程度大きくすれば良いか，等々の問題が
ある。コードブックの問題に関しては、入力音声とコードブッ
クのすべてのベクトルとの各ベクトルに対する級関数を
用いて内挿するファジィベクトル量子化法も提案されて
いるが（たとえば、Ｈ．Ｐ．Ｔｓｅｎｇ　ｅｔ　ａｌ．
，　　”Ｆｕｚｚｙ　ｖｅｃｔｏｒ　ｑｕａｎｔｉｚａ
ｔｉｏｎａｐｐｌｉｅｄ　ｔｏ　ｈｉｄｄｅｎ　Ｍａｒ
ｋｏｖ　ｍｏｄｅｌｉｎｇＩＣＡＳＳＰ　　８７．４　
（１９８７）），各ベクトルとの類似性の情報である級
関数（メンバシップ関数）情報が大量に必要となるため
、コードブックの質に比し音質の向上は期待されるもの
の，伝送用の技術としては用いられない。音声認識等の
前処理に用いることが検討されている状況にある。また
二情報量を減らすために入力音声とコードブックの全て
のベクトルと比較し、近いものをｋ個だけ用いるｋ近傍
則（ＫＮＮ法）の適用も提案されているが（たとえば、
中村他、″ファジィベクトル量子化を用いたスペクトロ
グラムの正規化″′、日本音響学会誌４５巻２号（平成
１−２））、近傍ベクトルを選択するためにソーティン
グ処理が必要であり、伝送情報量の削減にも限界がある
。この問題に対し、コードブック中の各ベクトルの各々に
対し、あらかじめ近傍ベク１・ルを求めておき、この情
報をコードブックに記録しておくことによって，ソーテ
ィング処理を不要にし、かつ伝送情報量も低減できる方
法を本発明の発明者らがすでに提案している（特願昭６
３− ２４０９７２）。上記いずれのファジィベクトル量子化においても、平均
の量子化歪は通常のベクトル量子化に比べて低減するこ
とができるが、個々のケースを詳細に調べると、量子化
歪がかえって増加する場合がある。本発明の目的は、ファジィベクトル量子化において量子
化歪の低減を保証する方法を提供することにある。

【課題を解決するための手段】

上記目的を達成するために、入力ベクトルに応じてコー
ドブック中の代表ベクトル（以下、コードベクトルと呼
ぶ）を選択的に用いて、ファジィベクトル量子化を行う
。このコードベクトルの選択には、使用するコードベク
トルの候補を選択する手段、その候補ベクトルに対して
入力ベクトルとの関係を評価する手段、評価結果に基づ
き、使用するベクトルを決定する手段、からなる。［作用］本発明の代表的な手順について、その作用を説明する。伝送したい音声が入力されると、分析部において特徴ベ
クトルが抽出され、順次コードブック中のコードベクト
ルと比較され，最も近いベクトルが選択される。従来の
ファジィベクトル量子化に本発明を適用する場合は、候
補ベクＩ−ルとして，たとえば、入力ベクトルに近い順
にあらかじめ定められた個数のコードベクトルを選びだ
す。また、コードベクトルごとに近傍ベクトルをあらかじめ
登録しておく方式（特願昭６３−２４０９７２）に適用
する場合は、近傍ベクトルが候補ベクトルとなるが、こ
の中で、入力ベクトルに近い順に順序付けをしておく。ベクトルを選択するための評価基準として量子化歪を用
いる場合には、まず，入力ベクトルをそれに最も近いベ
クトルによってベクトル量子化（いわゆる通常のベクト
ル量子化）したときの量子化歪を算出する。次に、候補
ベクトルの中から入力ベクトルに近い順に逐次ベクトル
を追加し、ファジィベクトル量子化し、量子化歪を算出
する。この時、量子化歪が減少すれば追加した候補ベクトルを
正式に用いることにする。もし量子化歪が増加すれば、
追加した候補ベクトルは用いない。この手順を残りの候補ベクトルにも適用し、使用するベ
クトルが所定の個数に達するか、あるいは量子化歪が減
少しなくなるまで繰り返す。このように、ファジィベク
トル量子化にコードベクトルを選択的に用いることで、
常に量子化歪を通常のベクトル量子化以下にすることが
できる。（実施例１以下、本発明の実施例を図面を用いて説明する。第１図は本発明の一実施例を説明するためのブロック図
である。送信側と受信側を対にした一方向のみを示して
おり，逆方向への通信路は、図が複雑になるため省略し
てある。第１図において、入力音声１０１はアナログ・ディジタ
ル（Ａ／Ｄ）変換器１０２を経て、２面構成のバッファ
メモリ１０３に入力される。このメモリは以下の処理の
時間調整と，入力音声の中断を防止するために設けられ
ている。バッフ７メモリ１０３からの音声は分析部１０
４に入力され、ピッチ情報１０７、スペクトル情報１０
６、レベル情報１０５が求められる。スペクトル情報１
０６は本発明を適用したファジィベクトル量子化部１０
８に加えられ、ベクトルコード１０９と級関数（メンバ
シップ関数）１１０を得る６ベクトルコード１０９、級
関数１１０、ピッチ情報１０７、レベル情報１０５は送
信部１１１、伝送路１１２を経て受信部１１３に送られ
る。受信側では受信部で受けたベクトルコード１０９’
　、級関数１１０’．ピッチ情報１０７″　　レベル情
報１０５ｔはファジィベクトル逆量子化部１１４に加え
られ、スペクトル情報１１５が復元され、ピッチ情報１
０７′　　レベル情報１０５′と共に合成部１１６に加
えられる。合成部１１６では音声波形に復号され、出力
用の２面バッファメモリ１１７を経て、ディジタル・ア
ナログ（Ｄ／Ａ）変換器１１８によりアナログ信号に変
換され、出力音声１１９として再生される。以下，各部分を詳細に説明する。第２図は分析部１０４を説明するための図である。本実
施例では、分析部はパワスペクトル包絡（ＰＳＥ）分析
法による。ＰＳＥ分析法は、中島等の論文″パワースペ
クトル包絡（Ｐ　Ｓ　Ｅ）音声分析・合成系″、日本音
響学会誌４４巻１１号（昭６３−１１）に詳細に述べら
れている。ここではその概要を述べる。第２図において、ピッチ抽出部２０１は入力音声のピッ
チ情報（ピッチ周波数またはピッチ周期）を抽出する。ピッチ抽出の方法は、相関法やＡＭＤＦ法など公知の方
法を用いれば良い。波形切り出し部２０３は入力音声か
らスペクトル情報を分析するための波形区間を切り出す
ものであり、２０〜６０ｍｓ程度の区間を切り出す。固
定長の区間とすることが多いが、ピッチ周期に依存し、
その３倍程度の可変長にすることもある。切り出された
波形は、フーリエ変換部２０４に送られ、フーリエ級数
に変換される。このとき、切り出された波形にハミング
窓等、通常用いられる窓関数を掛けた後、前後に零デー
タを埋め込み、２０４８点のデータとし、高速フーリエ
変換（ＦＦＴ）を用いることで、高速かつ周波数分解能
の高いデータが得られる。フーリエ係数を絶対値で表示
したものが切り出し波形の周波数成分、すなわちスペク
１・ルとなる。切り出し波形が周期構造を有する場合は
、スペクトルはピッチの高調波による線スペクトル構造
を有する。ピッチ再標本化部２０５では、ＦＦＴにより得られたス
ペクトル情報の中から、ピッチ周波数の高調波成分（線
スペクトル成分）のみを取り出す。このようにして取り出したデータは、後述の余弦級数展
開時の周期πに対応付けて、以下考える。パワスペクトル化部２０６は、スペクトルの各成分を自
乗し，パワスペクトルに変換する。さらに、対数化部２
０７は，各成分を対数化し、対数パワスペクトルを得る
．レベル正規化部２０８は入力音声の大きさに基づくレベ
ル変動を吸収するものであるが、次の余弦変換部２０９
において、まとめて抽出しても良い。余弦変換部２０９は対数パワスペクトルを再標本化した
データを用いて、有限項の余弦級数で近似的に表現する
ものである。項数ｍは、通常２５程度に設定する。パワ
スペクトル包絡を次のように表現する．Ｙ　＝　Ａ．＋　Ａ，ｃｏｓλ＋Ａ，ｃｏｓ２λ＋−＋
Ａｍｃｏｓ　ｍλ　　　　（１）係数Ａは、再標本化さ
れたパワスペクトルデータと、（１）式によるＹとの２
乗誤差が最小となるように求められる。係数の第０項八
〇は入力のレベルを表わしているのでレベル情報１０５
として、Ａ１，・・・，Ａ．をスペクトル情報１０６と
して出力する。次に第３図を用いて本発明のベクトル選択機能を有する
−ファジィベクトル量子化部を説明する。第３図において、コードブック４０１にはコードベクト
ルの要素の値とそのコードが記憶されている。距離計算部４０２において、スペクトル情報（入力ベク
トル）１ｏ６が入力されると、コードブック４０１から
各コードベクトルが読みだされ、入力ベクトル１０６と
の距離が計算され、距離値４０３が出力される。ここで
距離尺度は、ベクトルの各要素に重み付けしたユークリ
ッド距離であるが、他の適当な尺度を用いても良いこと
は言うまでもない。また，ピッチ情報１０７などを利用
して、距離計算の対象とするコードベクトルの範囲を限
定することも可能である。候補ベクトル選択部４０４において、次に述べるベクト
ル評価の対象とするコードベクトルの候補を選択する。ここでは、距雌値４０３を参照して、距離の小さいもの
から所定個数（Ｃ個）を選択し、距離の小さい順に並べ
替えた候補ベクトルのコード４０５として出力する。候
補ベクトルの選択基準は上記のほか，距離値が所定の閾
値よりも小さいものとしても良いし、所定個数以下で、
かつ、距離値が所定閾値以下としても良い。また，コー
ドブック中の全コードベクトルを対象とする場合には、
本候補ベクトル選択部は不要である。ベクトル選択部４０６では、候補ベクトルに対し、以下
の手順で量子化歪を算出し、評価する。入力ベクトルとの距離値４０３の最小値ｄ，Ｉｉ．１が
、最近傍ベクトルで入力ベクトルをベクトル量子化（い
わゆる通常のベクトル量子化）したときの量子化歪にな
るので，まずこれを評価の基準とする。次に、最近傍ベクトル以外の候補ベクトルを一つずつ最
近傍ベクトルと組み合わせ、ファジィベクトル量子化し
，量子化歪を算出する。ファジィベクトル量子化につい
ては、中村等の文献「ファジィベクトル量子化を用いた
スペクトログラムの正規化」　（日本音響学会誌４５巻
２号（１９８９））及びそこで引用されている文献に詳
しく述べられているので、ここではその概要を説明する
。ファジィベクトル量子化では、入力ベクトルを複数個の
コードベクトルに対する帰属度によって表現する。帰属
度は級関数（メンバシップ関数）により、数値化される
。級関数の求め方の一例を次式に示す。今、Ｃ個のコードベクトル（Ｖエ，・・・，　Ｖｃ）を
対象とするとき，入力ベクトルＸｉとコードベクトルＶ
．との距離をｄｔｋとする。入力ベクトルがどのコード
ベクドルにも一致しない場合は、各コードベクトルに対
する級関数ｕ＋ｈは次式によって求まる。ｕＩｋ：ここに、ｐはファジィネスと呼ぶパラメータで、通常１
．５程度の値とする。もし、入力ベクトルがコードベク
トルのいずれかに一致したときは、そのコードベクトル
に対する級関数の値を１とし、他をＯとする。次に、級関数からベクトルを再生する（逆量子化操作）
について説明する。再生ベクトルＸｋはコードベクトル
の線形結合で表わされる。Ｘｋ　　　＝入力ベクトルＸｋと再生ベクトルｘ　，　ｌ　との誤差
（距離）がファジィベクトル量子化による量子化歪であ
る。最近傍ベクトルと、残りの候補ベクトルを，順次、一つ
ずつ用いてファジィベクトル量子化し、それぞれの量子
化歪を求める。これらの量子化歪の最小値がｄ　ｍｌｎ
以下のとき、この最小値を与える候補ベクトルを選択す
る。また、このときの最小値を改めてｄ　ｌｌＩｎと置
く。次に、最近傍ベクトルと今選択されたベクトルに残
りの候補ベクトルを順次一つずつ追加し，同様の手順を
候補ベクトルが無くなるまで繰り返す。以上は候補ベク
トルの中で量子化歪を減少させるものは，すべて選択す
る場合である。この他、選択されたベクトル数が所定個
数に達したら、処理を打ち切るようにすることもできる
。また、上記の方法では、一つのベクトルを選択するため
に，毎回残っている候補ベクトルすべてを評価している
。簡略化した方法として、入力ベクトルとの距離が小さ
い順に一つずつ追加し、その時の量子化歪が追加前の量
子化歪よりも滅少すれば、そのベクトルを選択するよう
にしてもよい。以上は、評価基準として量子化歪を用いた例である。こ
れ以外に、局所復号器を持つことにより、？力信号と同
じ次元での誤差尺度を評価甚準として、ベクトルを選択
することもできる。また、この他、ベクトル空間におけ
る位置関係によってベクトルを選択することも可能であ
る。第４図はこれを説明するための概念図である。簡単
のため、ベクトルの次元数は２次元としてある。同図で
Ｘｋは入力ベクトル、Ｖよけ最近傍ベクトルである。Ｖｌを評価しようとするベクトルとすると、■、とｖｔ
でファジィベクトル量子化したときの再生ベクトル（ｘ
ｋ′とする）はＶエと■１を結んだ直線上レこ来る。し
たがって、Ｘｋ′とＸ，の距雑がＶエとＸｋとの距離よ
りも小さくなるための条件は、■，がＸ，を中心とした
半径ｄ　ｍｉｎの円のｖ１における接線よりもＸｋ側に
あることである。これは別の見方をすれば、ＸｈとＶエ
の距離とＸｈとＶ１の距離が判っているとき、３つのベ
クトルＶ■，Ｘｋ，ｖＩのなす角の大きさで判定できる
ことを意味している。具体的には、ベクトルの内積計算を行えば良い。ファジィベクトル量子化部４０８では、ベクトル選択部
４０６の出力であるベクトルコード４０７を参照して，
選択されたベク１・ルを用いて入力ベクトルをファジィ
ベクトル量子化する。具体的には前述の（２）式に基づ
いて級関数を算出する。出力は選択されたベクトルコー
ド１０９と、級関数１１０である。選択されるベクトル
数が可変のときは、その数の情報も出力する。また、級
関数はその性質上、総和は１となるので、ベクトル数よ
り１少ない個数だけ出力すれば良い。また、実際に選択
されたベクトル数が所定の個数（固定）に満たないとき
は、残りの個数に対する級関数値はＯとすれば良い。以上では、本発明のベクトル選択機能を従来提案されて
いる通常のファジィベクトル量子化に適用する場合につ
いて説明した。これに対し、本発明の発明者らが既に提
案している、近傍ベクトルをコードベクトルごとに事前
に登録しておくタイプのファジィベクトル量子化（特願
昭６３−２４０９７２）に適用する場合について簡単に
説明する。この場合、候補ベクトルは最近傍ベクトルと
それに対して事前に登録されている近傍ベクトルである
。したがって候補ベクトル選択部４０４の機能は大幅に
簡略化されている。また最終段のファジィベクトル量子
化部４０８の出力のうち、ベクトルコードは最近傍ベク
トルコードだけである。候補ベクトルのうち選択されな
かったものは、級関数値をＯにすることによって判別で
きる。次に復号側（受信側）について説明する。第５図はファジィベクトル逆量子化部１１４を説明する
ための図である。ベクトルコード１０９′が受信される
と、コードブック７０１から対応するコードベクトルＶ
ｌが読みだされる。これと受信された級関数ｕｔｉｔｌ
ｌＱ’　を用いて、ベクトル再生部７０２において、前
述の（３）式によりベクトルを再生する。なお、受信側
のコードブック７０１は送信側のコードブック４０１と
同一の内容であることは言うまでもない。再生ベクトル
Ｘｈ’　＝　（Ａ１’　＋　　２’　ｌ・・・，Ａ．’
　）はスペクトＡル情報１１５として合成部１１６に送られる。次に、合成部１１６を第６図を用いて説明する。同図において、対数パワスペクトル再生部８０１では、
伝送されたレベル情報Ａ。″　１０５′と再生ベクトル
（スペクトル情報１１５）の各要素Ａ％ＨＡ２’　　・
・・ＩＡＩ１’　を用いて対数パワスペクトルＹ’　８
０２を次式にしたがって得る。Ｙ’　＝Ａ，’　＋Ａ．″ｃｏｓλ＋Ａ２’ｃｏｓ２λ
＋＝−＋Ａｍ’ｃｏｓ　ｍλ　　（４）再生された対数
パワスペクトルＹ’　　８０２は逆対数変換部８０３で
変換（１／２）ｌｏｇ一”を行い、零位相化スペクトル
８０４を得、逆フーリエ変換部８０５へ送られる。逆フ
ーリエ変換部８０５では高速フーリエ逆変換（ＩＦＦＴ
）により音声素片８０６が得られる。音声素片８０６は
波形合成部８０７でピッチ情報１０７′にしたがって順
次ピッチ間隔だけずらしながら加えあわせられ、再生音
声８０８として出力される。実施例における本発明の効果を第７図と第８図に示す。コードブックサイズに対する量子化歪の関係をプロット
したものであり、本発明のベクトル選択機能を適用した
場合とそうでない場合を示している。第７図は通常のフ
ァジィベクトル量子化に適用した例、第８図は近傍ベク
トルを事前に登録したコードブックを使用するファジィ
ベクトル量子化に適用した例である。（発明の効果】本発明によれば、量子化歪を従来のファジィベクトル量
子化よりも常に小さく出来るので、同一情報量で高品質
な音声を伝送できる。また、同じ品質ならば、情報量を
削減できる。さらに，近傍ベクトルを事前に登録したコ
ードブックを吏用するファジィベクトル量子化に適用す
ることにより、一層情報量の削減が可能である。なお、本発明の説明では、対象は全て音声を例にしてい
るが、類似の構造の情報をもつものに利用できることは
言うまでもない。

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明の一実施例のシステム構成を説明するブ
ロック図、第２図は分析部を説明する図、第３図はファ
ジィベクトル量子化部を説明する図、第４図はベクトル
の位置関係に基づいたベクトル選択を説明する図、第５
図はファジィベクトル逆量子化部を説明する図、第６図
は合成部を説明する図、第７図と第８図は実施例の効果
を説明する図である。符号の説明１０１・・・入力音声、１０３、１１７・・・バッファ
メモリ、１０４・・分析部、１０６、１１５・・・スペ
クトル情報、１０７，１０７′・・・ピッチ情報、１０
８・・・ファジィベクトル量子化部、１０９，１０９′
・・・ベクトルインデクス、１１０，１１０′・・・級
関数、１１４・・・ファジィベクトル逆量子化部、１１
６・・・合成部、１２０・・・出力音声。

Claims

【特許請求の範囲】１、入力信号の特徴を複数個のパラメータの組（ベクト
ル）として分析する手段と、信号の特徴空間を複数個の
クラスタに分け、各クラスタを代表するパラメータの組
（代表ベクトル）にコードを付与し、該コードと前記代
表ベクトルを対応付けて記憶するコードブックと、前記
分析手段により得られた入力信号の特徴を表わすベクト
ルと前記コードブック内の各クラスタの代表ベクトルを
比較し、入力信号のベクトルがどのクラスタに属するか
を決定する手段と、前記コードブック内の複数の代表ベ
クトルに対し、予め定めた評価基準に基づいて代表ベク
トルを選択する手段と、前記入力ベクトルが属すクラス
タの代表ベクトルと、前記選択された代表ベクトルの情
報を用いて入力ベクトルを量子化する手段とを有するこ
とを特徴とするベクトル量子化方式。２、前記評価の対象とするのは、前記入力ベクトルとの
距離が一定値以下、もしくは前記入力ベクトルとの類似
度が一定値以上の代表ベクトルであることを特徴とする
、特許請求の範囲第１項のベクトル量子化方式。３、前記評価の対象とするのは、前記入力ベクトルとの
距離が小さい順に、もしくは前記入力ベクトルとの類似
度が大きい順に予め定めた所定個数の代表ベクトルであ
ることを特徴とする、特許請求の範囲第１項のベクトル
量子化方式。４、前記評価の対象とするのは、前記入力ベクトルとの
距離が一定値以下、もしくは前記入力ベクトルとの類似
度が一定値以上であり、かつ、予め定めた所定個数以下
の代表ベクトルであることを特徴とする、特許請求の範
囲第１項のベクトル量子化方式。５、前記評価の対象とするのは、入力ベクトルが属すと
決定されたクラスタの代表ベクトルと、該代表ベクトル
に予め登録してある複数の近傍ベクトルであることを特
徴とする、特許請求の範囲第１項のベクトル量子化方式
。６、前記評価基準は、前記入力ベクトルの量子化誤差で
あることを特徴とする、特許請求の範囲第１項のベクト
ル量子化方式。７、前記評価基準は、特徴空間における前記入力ベクト
ルと、前記評価対象の代表ベクトルとの位置関係である
ことを特徴とする、特許請求の範囲第１項のベクトル量
子化方式。８、前記評価基準は、局所復号を行い、前記入力信号と
、前記局所復号を行った結果得られる出力信号との誤差
であることを特徴とする、特許請求の範囲第１項のベク
トル量子化方式。９、前記代表ベクトルの選択手段における選択基準は、
前記評価対象の代表ベクトルを逐次評価し、その評価値
が改善されれば、その代表ベクトルを選択するようにし
たことを特徴とする、特許請求の範囲第１項のベクトル
量子化方式。１０、前記代表ベクトルの選択手段における選択基準は
、前記評価対象の代表ベクトルを同時に複数個評価し、
それらの評価値のうち最も評価値が改善する代表ベクト
ルを選択するようにしたことを特徴とする、特許請求の
範囲第１項のベクトル量子化方式。１１、前期代表ベクトルの選択手段において選択される
代表ベクトルの個数は、前記評価値の改善があるすべて
の代表ベクトルの個数とすることを特徴とする、特許請
求の範囲第１項のベクトル量子化方式。１２、前期代表ベクトルの選択手段において選択される
代表ベクトルの個数は、予め定められた所定の個数以内
で、かつ、前記評価値の改善がある代表ベクトルの個数
であることを特徴とする、特許請求の範囲第１項のベク
トル量子化方式。