JPH04212999A

JPH04212999A - 信号符号化装置

Info

Publication number: JPH04212999A
Application number: JP3045199A
Authority: JP
Inventors: Yasuki Murata; 村田　泰基; Shuichi Yoshikawa; 修一吉川; Hiroshi Nishiwaki; 西脇　裕志; Shiyuuichi Kawama; 河間　修一; Tomokazu Morio; 智一森尾; Jiyungo Kitou; 鬼頭　淳悟
Original assignee: Sharp Corp
Current assignee: Sharp Corp
Priority date: 1990-11-29
Filing date: 1991-03-11
Publication date: 1992-08-04
Anticipated expiration: 2015-08-21
Also published as: DE69124210D1; DE69124210T2; JP3077943B2; US5361323A; EP0488803A3; EP0488803A2; EP0488803B1

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】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は、ベクトル量子化により
音声等の信号を低ビット符号化する信号符号化装置に関
する。

【０００２】

【従来の技術】音声信号を低ビット符号化して伝送又は
記録し、再び高音質で合成する方式としては、線形予測
分析によって抽出した特徴パラメータを用いるＰＡＲＣ
ＯＲ（Ｐａｒｔｉａｌ　Ａｕｔｏ−ＣＯＲｒｅｌａｔｉ
ｏｎ）方式やこの方式の音質をさらに改善したＣＥＬＰ
（Ｃｏｄｅ　Ｅｘｃｉｔｅｄ　Ｌｉｎｅａｒ　Ｐｒｅｄ
ｉｃｔｉｏｎ）方式が優れている。しかし、これらは音
声の符号化や再生の過程が複雑であり、しかも、特にＣ
ＥＬＰ方式の場合には、残差波形をベクトル量子化する
ためのコードブックに大容量のメモリが必要となり、ハ
ードウエアが高価なものとなる。

【０００３】そこで、例えば電子機器で簡単な音声応答
や音声ガイダンス等を行うために、音質をある程度犠牲
にしてもハードウエアの簡略化が要請されるような場合
には、音声信号の原波形を低ビットのコードブックを用
いてベクトル量子化するＶＰＣＭ（Ｖｅｃｔｏｒ　Ｐｕ
ｌｓｅ　Ｃｏｄｅ　Ｍｏｄｕｌａｔｉｏｎ）方式が従来
から用いられて来た。このＶＰＣＭ方式は、図１４に示
すように、まずＡ／Ｄ変換されたディジタルの音声信号
をＮ（２以上の整数）サンプルずつに分割し、それぞれ
の分割された音声信号について距離計算回路１０１によ
り所定の複数のパターンと順次比較する。複数のパター
ンは、それぞれ音声信号の量子化ビット数と同じビット
数のデータをＮサンプル分組み合わせたものであり、こ
れらがメモリ上のコードブック１０２に例えば２５６種
類（最低８ビットでアドレス可能）格納されている。ま
た、この２５６種類のパターンは、符号化を行う実際の
音声データに基づいて量子化誤差ができるだけ小さくな
るように適当な方法で予め選出されたものである。そし
て、このコードブック１０２に格納された各パターンは
、パターンセレクタ１０３によって１つずつ読み出され
、分割された音声信号と順に比較される。すると、両者
の差（距離）が最小となるパターンが最小値判定回路１
０４によって判定され、そのパターンのコードブック１
０２上でのアドレスが符号化データとして出力される。従って、Ｎサンプルの音声信号は、最も近似するパター
ンを格納したコードブック１０２上のアドレス値に変換
され、例えば８ビットで量子化された音声信号の８サン
プル分、即ち６４ビットのデータが８ビットのアドレス
データに圧縮されることになる。なお、このＶＰＣＭ方
式によって符号化されたデータを合成する場合には、同
じコードブックを使用して符号化データのアドレスに従
って順次パターンを読み出しＤ／Ａ変換を行えばよい。

【０００４】

【発明が解決しようとする課題】ところが、従来のＶＰ
ＣＭ方式は、複数のパターンの格納用に上記の場合でも
１６Ｋビット（８ビット×８サンプル×２５６パターン
）程度の大きさのコードブック１０２が必要となり、前
記ＣＥＬＰ方式ほどではないにしても、簡易なハードウ
エアとするにはなおメモリ容量の負担が大きいという問
題があった。しかも、コードブック１０２に格納される
最適なパターンは、当該機器に使用される実際の音声デ
ータに依存したものとなる。従って、この音声データが
変更されると、パターンも新たに選択し直す必要が生じ
るので、コードブック１０２を構成するＲＯＭの汎用性
がなくなり、量産による低コスト化を図ることができな
いという問題も生じていた。

【０００５】本発明は、上記事情に鑑み、ベクトル量子
化のための多数のパターンを擬似乱数等の漸化式を用い
て生成することにより、大容量のコードブックを不要に
すると共に、汎用的な信号の符号化をも可能にすること
ができる信号符号化装置を提供することを目的としてい
る。

【０００６】

【課題を解決するための手段】本発明の信号符号化装置
は、信号を連続する所定サンプル数ごとの分割信号に分
割する信号分割手段と、漸化式に初期値を与えることに
よってデータ列を生成するデータ列生成手段と、該生成
されたデータ列を信号分割手段と同じ所定サンプル数ご
とのパターンに分割するパターン分割手段と、該パター
ン分割手段が分割した各パターンと分割信号との間の距
離をそれぞれ算出する距離計算手段と、各分割信号ごと
に該距離が最小となるパターンを判定し、該データ列生
成手段がこのパターンを構成するデータ列を出力するた
めの漸化式の初期値を、当該分割信号の符号化データと
して出力する最小値判定手段とを備えており、そのこと
により上記目的が達成される。

【０００７】前記距離計算手段が、各パターンについて
分割信号との間の距離がより小さくなるようにそれぞれ
のパターンの利得を調整しておき、この利得を調整され
た各パターンに基づいて分割信号との間の距離をそれぞ
れ算出するものであり、前記最小値判定手段が、最小の
距離であると判定したパターンについて、そのパターン
の初期値とそのパターンについての利得の調整量とを符
号化データとして出力するものとすることもできる。

【０００８】前記距離計算手段が、分割信号とパターン
とにおける各サンプル上での距離のうち最大の距離を要
素の一部に加えて各パターンごとに距離を算出するもの
としてもよい。

【０００９】前記信号分割手段及びパターン分割手段に
於いて、分割するサンプル数が変更可能であり、前記最
小値判定手段が、判定した最小の距離が閾値より大きい
場合に、該信号分割手段とパターン分割手段による分割
のサンプル数をより少ないものに変更させて、同じ分割
信号についての符号化を再実行させ、かつ、これによっ
て新たに判定したパターンの初期値と信号の再分割に関
する情報とを符号化データとして出力するものとしても
よい。

【００１０】前記データ列生成手段が、複数の周波数特
性を備えた帯域調整フィルタを有し、漸化式によって生
成されたデータ列をそれぞれの特性の帯域調整フィルタ
に順次通すことによって複数のデータ列を出力するもの
であり、前記最小値判定手段が、最小の距離であると判
定したパターンについて、そのパターンの初期値と通過
した帯域調整フィルタの周波数特性に関する情報とを符
号化データとして出力するものとしてもよい。

【００１１】前記データ列生成手段に於いて、データ列
を生成する漸化式の周期が変更可能であり、前記最小値
判定手段が、判定した最小の距離が閾値より大きい場合
に、このデータ列生成手段の漸化式の周期をより長いも
のに変更させて、同じ分割信号についての符号化を再実
行させ、かつ、これによって新たに判定したパターンの
初期値と漸化式の周期変更に関する情報とを符号化デー
タとして出力するものとすることもできる。

【００１２】前記信号分割手段とデータ列生成手段とパ
ターン分割手段と距離計算手段と最小値判定手段とが複
数組設けられ、各組の間に、一方の組で出力された符号
化データに基づくパターンと当該分割信号との間の各サ
ンプルについての残差を算出する残差計算手段が設けら
れ、かつ、他方の組の信号分割手段がこの残差計算手段
によって算出された残差を分割信号とすることもできる
。

【００１３】本発明の他の信号符号化装置は、下記（イ
）〜（ニ）を有するベクトル量子化手段、（イ）初期値
を順次設定し、各初期値ごとに漸化式の繰り返し演算を
行って所定数のディジタルデータからなるパターンを生
成するパターン生成手段、（ロ）該パターン生成手段が
出力する各パターンの帯域を制限する、係数が変更可能
なディジタルフィルタ、（ハ）所定数のディジタルデー
タからなる入力信号とディジタルフィルタが出力する帯
域制限された各パターンとの間の距離を計算する距離計
算手段、及び（ニ）各パターンごとに該距離計算手段が
計算した距離の最小値を判定し、このときの該パターン
生成手段の初期値をベクトル量子化による符号化データ
とする判定手段、並びに該ベクトル量子化手段の実行を
所定数の入力信号についてそれぞれ行い、入力信号の各
分割区間ごとに該判定手段が判定した最小の距離の総和
を計算する総和計算手段が設けられた符号化手段と、該
符号化手段の実行によって総和計算手段が計算した最小
距離の総和と前回の最小距離の総和との差が所定の閾値
より大きい場合に、該ベクトル量子化手段のディジタル
フィルタ係数の最適化を行い再度該符号化手段の実行を
指示する係数最適化手段とを備えている。

【００１４】

【作用】上記の構成により、信号分割手段が音声信号等
のディジタル信号を連続する所定のＮサンプルごとの分
割信号に分割する。ディジタル信号は、アナログ信号を
サンプリングしてそれぞれ（スカラー）量子化すること
により生成したものである。このようにしてＮサンプル
ごとに分割された分割信号は、Ｎ次元の信号ベクトル空
間におけるベクトルとして取り扱うことができる。

【００１５】また、データ列生成手段は、漸化式に初期
値を与えることによってデータ列を生成し、パターン分
割手段がこのデータ列を信号分割手段と同じＮサンプル
ごとのパターンに分割する。そして、この場合も、Ｎサ
ンプルごとの各パターンは、Ｎ次元の信号ベクトル空間
におけるベクトルとして取り扱うことができ、これがベ
クトル量子化における代表ベクトルとなる。なお、この
パターンを構成するデータ列は、通常は上記ディジタル
信号の量子化ビット数と同じビット数のデータからなる
。また、例えば上記ディジタル信号が音声信号である場
合には、これを帯域調整フィルタを通すことにより、音
源であるデータ列に調音構造の周波数特性を付加するこ
ともできる。

【００１６】漸化式（差分方程式）は、関数ｆ（ｉ）が
ｆ（ｉ−１）、…、ｆ（ｉ−ｐ）の関数として定義され
た方程式であり、ｐは１以上の定数として漸化式の階数
を示す。この漸化式には、ｐ個の初期条件が必要であり
、この初期条件を初期値として順次計算を行うことによ
り、データ列を無限に生成することができる。そして、
このデータ列は、初期値が同じであれば常に同じものが
生成され、しかも、この初期値よりもビット数の多いデ
ータを生成することができるので、これによって信号の
圧縮が可能となる。ただし、生成される各データが有限
の数で表される以上、データ列は必ず周期を有するため
、このデータ列を分割して得られるパターンの種類も有
限なものとなる。そして、ここでは多数のパターンを発
生させるために、できるだけ周期の長いデータ列を生成
する漸化式が好ましい。また、発生された多数のパター
ンは、ベクトル量子化における代表ベクトルとして、信
号ベクトル空間にできるだけ一様に分布するようにしな
ければならない。

【００１７】上記のような条件を満足する漸化式の一つ
に擬似乱数が存在する。例えば、下記Ｚｉ　＝　ａＺｉ−１　＋ｂ（ｍｏｄ　　ｍ）のような
１階の漸化式を用いた合同法（合同式法、ｃｏｎｇｒｕ
ｅｎｔｉａｌｍｅｔｈｏｄ）は、擬似乱数の生成方法と
して代表的なものである。しかしながら、合同法は、周
期が法であるｍを超えることができず（１階の漸化式を
用いるため初期値が表現できる数がｍ種類までである）
、しかも、多次元において格子構造の規則性が発生する
ため、代表ベクトルを発生させる方法としては必ずしも
最適ではない。これに対して、例えば下記Ｚｉ　＝　Ｚｉ−２４＋Ｚｉ−５５（ｍｏｄｍ）のよう
な複数の先行データに基づく複数階の漸化式を用いたＭ
系列法（最大周期列法、Ｍａｘｉｍｕｍ−ｌｅｎｇｔｈ
　ｌｉｎｅａｒｌｙ　ｒｅｃｕｒｒｉｎｇ　ｓｅｑｕｅ
ｎｃｅ）では、最大でｍのｐ乗引く１（上記例では、ｐ
＝５５階）の周期が得られ（初期値は、ｍを法とする数
をｐ桁並べたものであり、これで表現可能な数列の種類
がｍのｐ乗となる）、かつ、多次元においても一様な分
布が得られるようになり、代表ベクトルを発生させるも
のとして有望である。しかも、このＭ系列法は、シフト
レジスタを用いた簡単なハードウエアで実現できるとい
う利点もある。なお、擬似乱数において初期値は、種（
ｓｅｅｄ）と呼ばれる。

【００１８】もっとも、ここでの漸化式は、生成順序に
かかわりなく結果的に信号ベクトル空間に一様に分布す
る代表ベクトルが多数得られればよいので、必ずしも乱
数の全ての性質が要求される訳ではない。従って、この
漸化式は、乱数としてはあまり適当ではないものや規則
的にデータ列を生成するようなものであってもよい場合
があり得る。

【００１９】データ列生成手段では、一定のデータ列を
生成するたびに随時初期値を与えるようにすることもで
きるが、最初に初期値を与え以降１周期以内の間に生成
されるデータ列をパターン分割手段で順に分割すること
によって所定数のパターンを得るようにしてもよい。こ
の場合、各パターンを構成するデータ列の最初のデータ
がそれぞれのパターンの初期値となる。なお、上記漸化
式は、データ列生成手段においてソフトウエア又はハー
ドウエアとして実現される。

【００２０】データ列生成手段とパターン分割手段によ
る所定数のパターンの発生は、上記信号分割手段が信号
をＮサンプルの分割信号に分割するたびに行われる。そ
して、このように分割信号が分割されるたびに、距離計
算手段がこの分割信号と所定数の各パターンとの間の距
離をそれぞれ算出する。この分割信号とパターンとの間
の距離としては、例えばＮ次元空間におけるユークリッ
ド距離（差の２乗和）を用いることができるが、必ずし
もこれに限定されるものではなく、信号の性質に応じて
適宜選択してよい。

【００２１】そして、上記距離計算手段が、各分割信号
ごとに全てのパターンとの距離をそれぞれ算出すると、
最小値判定手段が、これらの距離のうち最小となるもの
を判定し、そのパターンを生成するためのデータ列の初
期値を当該分割信号の符号化データとして順次出力する
。従って、元のディジタル信号の量子化ビット数×Ｎ個
のデータが漸化式の初期値のビット数分のデータに圧縮
されて符号化されることになる。

【００２２】この結果、本発明によれば、予め多数のパ
ターンを格納した大容量のコードブックが不要となるの
で、ハードウエアをより簡素化することができる。しか
も、漸化式の選択によってハードウエアにほとんど負担
を掛けることなくパターン数を容易に増加させることが
できるので、量子化誤差の低減と共に汎用的な信号の符
号化も可能とする。例えば、１６ビットのディジタル信
号を８サンプルごとに分割して符号化する場合、データ
列生成手段にＭ系列の擬似乱数を生成する２３ビットス
クランブラを用いたとすると、このデータ列の周期はほ
ぼ２の２３乗となるため、発生させ得るパターンが、こ
れを８サンプルで除した約百万パターンとなる。また、
１２８ビット（１６ビット×８サンプル）からなる元の
分割信号は、スクランブラの種のビット数である２３ビ
ットのデータに圧縮される。ところが、この百万種類の
パターンをメモリに格納して従来のようなコードブック
を作成したとすると、約１００Ｍビット（総パターン数
×１６ビット×８サンプル）の容量が必要となり、これ
を上記のようにシフトレジスタと論理回路とからなる２
３ビットスクランブラに代えることにより、ハードウエ
アの簡素化を図ることができるようになる。

【００２３】また、距離計算手段が分割信号と各パター
ンとの間の距離を算出する前に、各パターンについて分
割信号との間の距離がより小さくなるようにそれぞれの
パターンの利得を調整する場合には、複数のパターンの
なかに、レベルのみが異なり波形が極めて類似している
ものがあれば、このパターンの初期値を符号化データと
して採用することができるようになり、量子化誤差をよ
り低減させることができるようになる。なお、これは実
質的にパターン数を増加させたことと同じであり、符号
化データには利得の調整量の情報が追加され、その分だ
け圧縮率が低下することになる。

【００２４】距離計算手段が分割信号と各パターンとの
間の距離を計算する際に、これら分割信号とパターンと
における各サンプル上の距離のうち最大の距離を要素の
一部に加える構成では、例えばＮ次元におけるユークリ
ッド距離が最小となるパターンであっても、あるサンプ
ル上での分割信号との間の１次元の距離が極端に大きい
場合には、この部分で波形も大きく異なるようになり、
音声信号であれば音質を著しく劣化させる原因となる。従って、本項の構成により、例えばＮ次元でのユークリ
ッド距離が最小ではなくても、より波形が近似したパタ
ーンを選ぶことができるようになるので、音質等の向上
を図ることができるようになる。

【００２５】最小値判定手段が判定した最小の距離が閾
値より大きい場合に、信号分割手段とパターン分割手段
による分割のサンプル数をより少ないものに変更させて
、同じ分割信号について符号化を再実行させる構成では
、このようにサンプル数を減少させると、分割信号とパ
ターンとの間の最小の距離をより小さくする可能性が高
まるので、量子化誤差の低減を図ることができるように
なる。ただし、分割するサンプル数を減少させると、符
号化データの圧縮率も低くなり、しかも、信号の再分割
に関する情報を別個付加する必要が生じるので、この圧
縮率がさらに低下することになる。

【００２６】データ列生成手段の漸化式が生成する１パ
ターン分のデータ列に基づいて、周波数特性の異なる帯
域調整フィルタを通過した複数のパターンが出力される
構成では、帯域調整フィルタを選択するための情報によ
り圧縮率は低下するものの、パターン数が増加すること
から、量子化誤差の低減を図ることができるようになる
。しかも、例えば音声信号の符号化の場合、複数の帯域
調整フィルタによって複数種類の代表的な調音構造の周
波数特性を付加することができるようになるので、圧縮
率の低下に見合う以上の音質の向上を期待することがで
きる。

【００２７】最小値判定手段が判定した最小の距離が閾
値より大きい場合に、データ列生成手段においてデータ
列を生成する漸化式の周期をより長いものに変更させて
、同じ分割信号についての符号化を再実行させる構成で
は、このように漸化式の周期を長くすると、その分発生
されるパターンの種類も多くなり、分割信号とパターン
との間の最小の距離をより小さくする可能性が高まるの
で、量子化誤差の低減を図ることができるようになる。ただし、漸化式の周期は、初期値が表現可能な数（列）
の種類にその最大周期を限定されるので、これを長くす
るということは、初期値のビット数も増加することにな
り、符号化データの圧縮率が低くなる。しかも、漸化式
の周期変更に関する情報も付加する必要が生じるので、
この圧縮率はさらに低下することになる。

【００２８】１組目の最小値判定手段から最初の分割信
号の符号化データが出力されると、残差計算手段によっ
て、この符号化データに基づくパターンと当該分割信号
との残差が計算され、この残差信号が２組目の信号分割
手段による分割信号とされる構成では、２組目の最小値
判定手段からこの残差信号の符号化データが出力される
と、以下設けられた組数だけ同様の処理が繰り返されて
順次符号化データが出力されることになる。従って、元
の信号の符号化データに加えて出力された１以上の残差
信号の符号化データにより、量子化誤差をさらに低減す
ることができるようになる。ただし、このように１の分
割信号について複数の符号化データが出力されると、そ
の分この符号化データの圧縮率が低下する。なお、残差
計算手段は、出力された符号化データを再びパターンに
再生し直さなくても、各組の距離計算手段の中間出力を
得ることにより容易に実現することができる。

【００２９】また、本発明の他の信号符号化装置では、
入力された信号は、ディジタル信号としてベクトル量子
化手段により処理される。このディジタル信号は、元の
信号がアナログ信号である場合、これをサンプリングし
てそれぞれ（スカラー）量子化することにより生成する
。ベクトル量子化においては、このディジタル信号を所
定数（Ｎサンプルとする）ごとのディジタルデータから
なる入力信号に分割して処理を行う。このＮサンプルご
とに分割された入力信号は、Ｎ次元の信号ベクトル空間
におけるベクトルとして取り扱うことができる。

【００３０】ベクトル量子化手段は、まずパターン生成
手段が前述のような漸化式に初期値を設定して、この漸
化式の繰り返し演算を行うことによりＮサンプルのディ
ジタルデータからなるパターンを生成する。この際、異
なる初期値を順次設定することにより、多数のパターン
が次々に生成される。Ｎサンプルごとの各パターンは、
入力信号と同様にＮ次元の信号ベクトル空間におけるベ
クトルとして取り扱うことができ、これらがベクトル量
子化における代表ベクトルとなる。

【００３１】パターン生成手段では、データ列生成手段
と同様に、Ｎサンプルのディジタルデータを生成するた
びに異なる初期値を設定することもできるが、最初に初
期値を設定し以降１周期以内の間に生成される全ディジ
タルデータをＮサンプルごとに分割することによって複
数のパターンを得るようにしてもよい。この場合、各パ
ターンの最初のディジタルデータがそれぞれのパターン
の初期値となる。なお、上記漸化式は、パターン生成手
段においてソフトウエア又はハードウエアとして実現さ
れる。

【００３２】パターン生成手段が生成した各パターンは
、ディジタルフィルタを通して帯域を制限されて距離計
算手段に送られる。距離計算手段では、上記Ｎサンプル
の入力信号とこれらＮサンプルの各パターンとの間の距
離をそれぞれ計算する。このＮサンプルの入力信号とＮ
サンプルの各パターンとの間の距離は、例えばＮ次元空
間におけるユークリッド距離（差の２乗和）を用いるこ
とができるが、必ずしもこれに限定されるものではなく
、信号の性質に応じて適宜選択してよい。

【００３３】そして、距離計算手段が、入力信号の各分
割区間（Ｎサンプル）ごとに全てのパターンとの距離を
計算すると、判定手段が、これらの距離のうち最小とな
るものを判定し、このときのパターン生成手段の初期値
をベクトル量子化による符号化データとして順次出力す
る。従って、元のディジタル信号の量子化ビット数×Ｎ
個のデータが漸化式の初期値のビット数分のデータに圧
縮されて符号化される。

【００３４】符号化手段は、ベクトル量子化手段により
上記のようにして入力信号のベクトル量子化を行う。ま
た、総和計算手段は、入力信号の各分割区間（Ｎサンプ
ル）ごとに判定手段が判定した最小の距離の総和を計算
する。

【００３５】続いて、総和計算手段が計算した最小距離
の総和に基づいてディジタルフィルタの係数を最適化し
、再度区間符号化手段を実行する。このディジタルフィ
ルタの係数の最適化は、ディジタルフィルタの特性が当
該所定数の入力信号により適した値となるような適当な
アルゴリズムによって実行される。

【００３６】この符号化手段の実行に於いて総和計算手
段により再度最小距離の総和が計算される。係数最適化
手段はこの最小距離の総和と前回の最小距離の総和との
差を計算し、この差と所定の閾値とを比較する。そして
、この差が閾値より大きい場合には、ディジタルフィル
タの係数の最適化を行い符号化手段の実行を指示する。また、区間符号化再実行手段の繰り返し実行により差が
閾値内に収まった場合には、これによって所定数の入力
信号についてのベクトル量子化が完了し、ベクトル量子
化手段の判定手段によって最後に出力された各初期値が
確定した符号化データとなる。また、このときのディジ
タルフィルタの係数も符号化データの一部として出力さ
れる。

【００３７】この結果、本発明の他の信号符号化装置に
よれば、予め多数のパターンを格納した大容量のコード
ブックが不要となるので、ハードウエアをより簡素化す
ることができる。しかも、漸化式の選択によってハード
ウエアにほとんど負担を掛けることなくパターン数を容
易に増加させることができるので、量子化誤差の低減と
共に汎用的な信号の符号化も可能とする。さらに、漸化
式が出力するパターンの帯域を制限するディジタルフィ
ルタの特性を自動的に最適化することができるので、所
定数の入力信号ごとに係数のデータを付加するだけで、
ハードウエアの汎用性を損なうことなく、より品質の高
い符号化を行うことができる。

【００３８】

【実施例】本発明を実施例について以下に説明する。

【００３９】図１に本発明の一実施例を示す。本実施例
の音声信号符号化装置は、図１に示すように、入力され
る音声信号をＡ／Ｄ変換器１によってディジタル信号に
変換し音声シフトレジスタ２に順に送り込むようになっ
ている。Ａ／Ｄ変換器１は、音声信号を８０００Ｈｚで
サンプリングし、１６ビットの（スカラー）量子化を行
う回路である。また、音声シフトレジスタ２は、１６ビ
ット３２段のシフトレジスタである。そして、Ａ／Ｄ変
換器１から出力されたディジタル信号は、１６ビットず
つ順にこの音声シフトレジスタ２に送り込まれ、３２サ
ンプル分の音声信号が格納されるまでシフト動作が繰り
返される。なお、実際には、バッチ処理の場合のみなら
ずリアルタイム処理の場合にも、Ａ／Ｄ変換器１から出
力されたディジタル信号を一旦バッファに溜めておき、
ここから随時３２サンプルずつ音声シフトレジスタ２に
読み出すようにした方が便利である。

【００４０】また、擬似乱数発生器３によって発生され
たデータ列は、ディジタルフィルタ４を介してパターン
シフトレジスタ５に順次送り込まれるようになっている
。この擬似乱数発生器３は、図２に示すように、１ビッ
ト２３段のシフトレジスタ３ａと排他的論理和回路３ｂ
とによって構成された２３ビットスクランブラである。即ち、下段から上段ビットへのシフト動作のたびに、こ
のシフトレジスタ３ａの最上段ビット（ｐ回前の入力）
とこれよりも下段側のあるビット（ｑ回前の入力）との
排他的論理和をとってさらにこれを反転し最下段ビット
に入力することにより、下記の漸化式によるＭ系列の擬
似乱数を実現するものである。

【００４１】Ｚｉ　＝ｎｏｔ（Ｚｉ−ｑ　（＋）Ｚｉ−
ｐ　）なお、Ｚは、０又は１、また、（＋）は排他的論
理和このような擬似乱数発生器３では、シフトレジスタ
３ａの段数ｐによって出力されるビット列の最大周期が
規定され、ここではｐを２３段としているので、最大周
期は、２の２３乗から１を引いたものとなる（シフトレ
ジスタ３ａの全てのビットが１となる初期値は使用でき
ない）。また、ｑは、この最大周期より短い周期が生じ
ることのないように、ｐより小さい段数から選ばれる。この結果、シフトレジスタ３ａを２の２３乗から１を引
いた（以下、単に「２の２３乗」という）回数だけシフ
ト動作させると、互いに異なる２３ビットのデータを２
の２３乗個出力することができる。

【００４２】この擬似乱数発生器３のシフトレジスタ３
ａからパラレルに出力される２３ビットのデータは、デ
ィジタルフィルタ４に送られ、ここで帯域制限されて１
６ビットのパラレル信号として、上記音声シフトレジス
タ２と同じ１６ビット３２段のシフトレジスタであるパ
ターンシフトレジスタ５に送られる。この際、音声シフ
トレジスタ２に同じ３２サンプルの音声信号が格納され
ている間に、この擬似乱数発生器３は、２の２３乗回だ
けシフト動作を行い、ディジタルフィルタ４に２３ビッ
トのデータを２の２３乗個送り出すことになる。また、
これによってディジタルフィルタ４から順次出力される
１６ビットデータは、３２個ごとに１パターンとして取
り扱われ、約２６万個（２の２３乗÷３２サンプル）の
パターンがパターンシフトレジスタ５に順次送り込まれ
ることになる。そして、擬似乱数発生器３がこのシフト
動作を完了すると、音声シフトレジスタ２に次の３２サ
ンプルの音声信号が送り込まれて、再び擬似乱数発生器
３がシフト動作開始する。なお、擬似乱数発生器３のシ
フト動作の開始時には、例えばシフトレジスタ３ａの全
てのビットが０とされて初期設定が行われる。また、こ
のシフト動作を３２回繰り返すたびに、そのときのシフ
トレジスタ３ａの２３ビットのデータが擬似乱数の種と
して後述のマイクロコンピュータ７に送られる。

【００４３】上記パターンシフトレジスタ５に３２個の
１６ビットデータがシフトされて１パターンが揃うと、
距離計算回路６がこのパターンと音声シフトレジスタ２
に格納された３２サンプルの音声信号との間の距離を計
算する。この距離は、図３に示すように、音声信号とパ
ターンとにおける各サンプルごとの１６ビットデータの
差を加算回路６ａ、…で算出し、さらにそれぞれの差を
乗算回路６ｂ、…で２乗してから、これらの総和を加算
回路６ｃによって計算することにより得られる３２次元
のユークリッド距離である。そして、パターンシフトレ
ジスタ５に格納されたパターンが次の３２個の１６ビッ
トデータに入れ替わると、再びこれと音声信号との間の
距離を計算し、以下同様の動作を繰り返す。従って、こ
の距離計算回路６は、音声シフトレジスタ２に３２サン
プルの音声信号が格納されるたびに、パターンの数だけ
（約２６万回）距離の計算を行うことになり、これらの
距離のデータは、マイクロコンピュータ７に送られる。

【００４４】マイクロコンピュータ７では、３２サンプ
ルの音声信号と各パターンとの間の距離を順次入力して
、これらの中から最小のものを判定する。そして、この
判定の結果、距離が最小となったときのパターンを発生
する際に擬似乱数発生器３から送られて来た２３ビット
のデータを、当該３２サンプルの音声信号の符号化デー
タとして出力する。この２３ビットのデータは、擬似乱
数発生器３の種となるものであり、シフトレジスタ３ａ
の各ビットにセットして３２回のシフト動作を行わせる
と、当該音声信号との距離が最小となるパターンを再び
生成することができる。そして、マイクロコンピュータ
７は、次の３２サンプルの音声信号についても同様の処
理を行って符号化データを出力し、以下同様の動作を繰
り返す。すると、１６ビット×３２サンプルの音声信号
は、順次２３ビットのデータに圧縮されて符号化される
ことになる。またこれは、１２８Ｋｂｐｓ（１６ビット
×８０００Ｈｚ）の音声信号を５．８Ｋｂｐｓ（２３ビ
ット×８０００Ｈｚ／３２サンプル）に圧縮したことに
なる。なお、出力された符号化データは、ＲＯＭに格納
されたり、そのまま伝送される。

【００４５】この結果、本実施例によれば、シフトレジ
スタ３ａと排他的論理和回路３ｂからなる簡単な擬似乱
数発生器３によって約２６万個もの大量のパターン（代
表ベクトル）を発生させることができるので、大容量の
メモリからなるコードブックを使用する必要がなくなり
、しかも、音質の向上を図ることにより汎用的な音声信
号の符号化も可能とすることができる。

【００４６】図４に上記距離計算回路６の他の例を示す
。

【００４７】この実施例の距離計算回路６では、パター
ンシフトレジスタ５に格納されたパターンがゲイン調整
器６ｄによって利得を調整されてから、加算回路６ａ、
…によって音声信号との差を計算されるようになってい
る。また、この距離計算回路６には、２個のパワー演算
器６ｅ、６ｅが設けられ、それぞれ音声シフトレジスタ
２に格納された音声信号又はパターンシフトレジスタ５
に格納されたパターンについて、各サンプルごとの１６
ビットのデータを２乗し、その総和を求めるようになっ
ている。そして、ゲイン調整器６ｄは、これらパワー演
算器６ｅ、６ｅの出力の比の平方根によって調整する利
得を決定する。従って、各パターンのなかに、音声信号
とはレベルのみが異なり波形が極めて類似するものがあ
れば、このゲイン調整器６ｄによって利得を調整してか
ら距離を求めることにより、上記実施例よりもさらに小
さい距離を得ることができる場合が生じる。そして、こ
のようなパターンの種を符号化データとして採用すれば
、量子化誤差を低減して音質をより向上させることがで
きる。ただし、このパターンの利得の調整量の情報は、
音声信号の再生時にも必要となるため、ゲイン調整器６
ｄからマイクロコンピュータ７に送られ、出力される符
号化データに含まれるようになっている。

【００４８】図５に上記距離計算回路６のさらに他の例
を示す。

【００４９】この実施例の距離計算回路６では、加算回
路６ｃが各サンプルごとの演算結果の総和を計算すると
共に、最大値判定回路６ｆがこれら各サンプルごとの演
算結果の最大値を判定するようになっている。そして、
加算回路６ｃの出力に定数ａを乗じたものと、この最大
値判定回路６ｆが判定した最大値に定数ｂを乗じたもの
とを加算回路６ｇで加算し、この演算結果を距離として
出力することになる。音声信号は、たとえ加算回路６ｃ
の出力値（３２次元のユークリッド距離）が最小であっ
ても、あるサンプルにおける１次元の距離のみが極端に
大きくなる場合には、この部分で波形も大きく相違し音
質に重大な影響が加わるようになる。従って、この実施
例によれば、加算回路６ｃの出力値が最小でなくても、
加算回路６ｇの出力値が最小となり、波形がより類似し
たパターンを距離の最小のものとして判定することがで
きるので、音質をさらに向上させることができる。

【００５０】図６に本発明の他の実施例を示す。

【００５１】この実施例では、距離計算回路６によって
計算された距離の最小のものを判定した場合に、この最
小の距離と閾値とを比較する処理と、この比較結果によ
り最小の距離が閾値よりも大きいと判断された場合に、
コントローラ８に信号を発する処理とがマイクロコンピ
ュータ７に追加されている。また、音声信号は、音声シ
フトレジスタ２に送られる前に一旦バッファ９に格納さ
れ、ディジタルフィルタ４から出力されたデータ列もパ
ターンシフトレジスタ５に送られる前に一旦データカウ
ンタ１０に格納されるようになっている。そして、コン
トローラ８は、マイクロコンピュータ７からの信号を受
けると、これらバッファ９及びデータカウンタ１０を制
御して、先に送り出したものと同じデータを今度はＮ／
２サンプルずつに分けて音声シフトレジスタ２及びパタ
ーンシフトレジスタ５に送り出す。この際、マイクロコ
ンピュータ７は、先の音声信号についての符号化を断念
し、改めてこの３２サンプルの音声信号の符号化を２度
に分けて実行するようになっており、距離が最小となる
パターンの種と共に、このサンプル数の減少に関する情
報をも符号化データに含めて出力する。このようにサン
プル数を減少させると、音声信号とパターンとの間の距
離をより小さくする可能性が高まる。従って、十分に距
離の小さいパターンを検索できなかった場合には、この
ようにサンプル数を減少させて再度符号化を試みること
により、音質の向上を図ることができる。しかしながら
、サンプル数を減少させると、符号化データの圧縮率が
低下し、しかも、サンプル数の減少に関する情報を付加
することにより、この圧縮率がさらに低下することにな
る。

【００５２】図７に本発明のさらに他の実施例を示す。

【００５３】この実施例では、ディジタルフィルタ４が
複数の周波数特性を有するようになっている。この場合
ディジタルフィルタ４は、複数のフィルタが設けられて
いる場合と、１つのフィルタが複数の係数を有するよう
にした場合とがあるが、実質的にはどちらでも同じであ
る。また、このディジタルフィルタ４には、セレクタ回
路１１が接続され、このセレクタ回路１１によってディ
ジタルフィルタ４の周波数特性を順次切り替えることが
できる。そして、擬似乱数発生器３が１パターン分のデ
ータ列を生成すると、これを一旦バッファ等に格納して
おき、セレクタ回路１１が特性を切り替えるたびに、同
じデータ列をこのディジタルフィルタ４に通すことによ
り、複数のデータ列を出力できる。このディジタルフィ
ルタ４は、音源である擬似乱数発生器３の出力に音声の
調音構造の周波数特性を与えるために用いられている。ところが、このディジタルフィルタ４の周波数特性が固
定されている場合には、この特性が母音の影響を多く受
ける音声の長時間スペクトルに合わせて定められるため
に、無声子音のような高域成分の多い音声信号の場合に
劣化が激しくなる。そこで、本実施例のようにディジタ
ルフィルタ４に複数種類の代表的な調音構造の周波数特
性を付加することができるようにすれば、元の音声のス
ペクトル包絡により近い特性のフィルタを使用すること
ができ、音質のより一層の向上を図ることができるよう
になる。ただし、セレクタ回路１１が選択したフィルタ
の情報は、マイクロコンピュータ７に送られ、符号化デ
ータに付加されることになる。なお、元の音声のスペク
トル包絡を線形予測分析等によって求め、このスペクト
ル包絡に最も近似した特性を有するフィルタを予め選択
しておき、このフィルタを通したデータ列についてのみ
音声信号との比較を行うようにしてもよい。

【００５４】本実施例による符号化データを再生するた
めの音声再生装置を図８に示す。

【００５５】ＲＯＭに格納され又は他から伝送された符
号化データは、まずデマルチプレクサ１２に送られ、こ
こでパターンの種となるデータとフィルタの選択データ
とに分けられる。種となるデータは、擬似乱数発生器１
３のシフトレジスタ１３ａの各ビットにセットされる。この擬似乱数発生器１３は、上記擬似乱数発生器３と同
様の、シフトレジスタ１３ａと排他的論理和回路１３ｂ
からなる２３ビットスクランブラであり、このようにし
て種を与えて３２回のシフト動作を繰り返すことにより
、シフトレジスタ１３ａの各ビット出力から３２個の２
３ビットデータを１パターンとして出力することができ
る。そして、この擬似乱数発生器１３から出力されたパ
ターンは、合成フィルタ１４に送られる。合成フィルタ
１４は、上記ディジタルフィルタ４と同様の複数の周波
数特性を有するフィルタであり、ここでは実際に複数の
フィルタ１４ａ、…１４ｃが設けられ、各フィルタ１４
ａ、…１４ｃに擬似乱数発生器１３からのパターンがそ
れぞれ入力されるようになっている。これらのフィルタ
１４ａ、…１４ｃは、それぞれ抵抗Ｒと演算増幅器ＯＰ
からなるＦＩＲフィルタ（有限インパルス応答フィルタ
）であり、この演算増幅器ＯＰの帰還抵抗Ｒｆと各入力
線の抵抗Ｒｉとの比によってそれぞれ異なるフィルタ係
数を有するようになっている。また、これらフィルタ１
４ａ、…１４ｃの出力は、マルチプレクサ１４ｄによっ
ていずれかが選択されて出力される。

【００５６】上記デマルチプレクサ１２から出力された
フィルタの選択データは、この合成フィルタ１４のマル
チプレクサ１４ｄに入力され、これによって出力すべき
フィルタ１４ａ、…１４ｃが選択される。従って、本実
施例の音声信号符号化装置で符号化される際に使用した
ディジタルフィルタ４と同様の特性のフィルタ１４ａ、
…１４ｃを通したパターンを出力することができる。そ
して、このようにして出力されたパターンは、アンプ１
５を介してスピーカ１６に送られ、高音質の音声として
再生される。この際、合成フィルタ１４は、Ｄ／Ａ変換
によってアナログ信号を出力するようになっているので
、別個Ｄ／Ａ変換器を使用する必要がない。

【００５７】図９乃至図１１に本発明の他の実施例を示
す。

【００５８】この実施例では、距離計算回路６によって
計算された距離の最小のものを判定した場合に、この最
小の距離と閾値とを比較する処理と、この比較結果によ
り最小の距離が閾値よりも大きいと判断された場合に、
図９に示すように、擬似乱数発生器３に信号を発する処
理とがマイクロコンピュータ７に追加されている。また
、擬似乱数発生器３は、図１０に示すように、排他的論
理和回路３ｂに入力されるシフトレジスタ３ａの段を切
換回路３ｃによって切り換えることができるようなって
いて、マイクロコンピュータ７からの信号は、切換回路
３ｃに送られることになる。そして、擬似乱数発生器３
の切換回路３ｃがマイクロコンピュータ７からの信号を
受けると、排他的論理和回路３ｂの入力をシフトレジス
タ３ａの上段側のビットに変更する。この擬似乱数発生
器３は、上記のようにＭ系列の擬似乱数を構成している
ため、排他的論理和回路３ｂの入力を上段側のビットに
変更すると、漸化式の階数ｐも増加して、生成されるデ
ータ列の最長周期（２のｐ乗）が長くなる。ただし、漸
化式の階数ｐが増加すると、種のビット数も増加するこ
とになる（ｐビット）。なお、この際、排他的論理和回
路３ｂの他方の入力（ｑ）は、この最長周期が実現され
るように選ばれたビットに変更される。

【００５９】このようにしてマイクロコンピュータ７が
擬似乱数発生器３に信号を送った場合には、先の音声信
号についての符号化を断念し、改めて同じ音声信号につ
いて符号化を再実行する。このときのマイクロコンピュ
ータ７の動作を図１１に基づいて説明する。まず、ステ
ップＳ１において、音声シフトレジスタ２に３２サンプ
ルの音声信号が格納されると、擬似乱数発生器３におけ
る排他的論理和回路３ｂの入力を切換回路３ｃで切り換
え可能な最下段のビット（ｍｉｎ）に設定する（ステッ
プＳ２）。次に、この擬似乱数発生器３でデータ列を生
成し、順次符号化の処理を実行し（ステップＳ３）、最
小の距離を判定する（ステップＳ４）。そして、この最
小の距離が閾値よりも大きいかどうかを判断し（ステッ
プＳ５）、これが閾値よりも小さかった場合には、その
パターンの種を符号化データとして出力し（ステップＳ
６）、再びＳ１に戻って次の音声データについての処理
を続行する。

【００６０】上記ステップＳ５において、最小の距離が
閾値よりも大きいと判断された場合には、次に、切換回
路３ｃでの切り換えが最上段のビット（ｍａｘ）に達し
たかどうかの判断が行われ（ステップＳ７）、まだの場
合には、この切換回路３ｃを上段側に１段切り換えて（
ステップＳ８）、同じ音声信号について再びステップＳ
３の符号化処理を実行する。すると、擬似乱数発生器３
から生成されるデータ列の周期が長くなり、その分音声
信号と比較されるパターンの種類も増加することになり
、最小の距離がより小さくなる可能性が高くなる。従っ
て、この再度の符号化処理の後に、ステップＳ５の処理
によって最小の距離が閾値よりも小さくなったと判断さ
れた場合には、ステップＳ６に移行してそのパターンの
種を符号化データとして出力する。しかし、ステップＳ
５では、最小の距離が閾値よりも大きい限りはステップ
Ｓ６の処理に移行することはできず、例えば４回の繰り
返しによって切換回路３ｃが最上段に切り換わっても最
小の距離が閾値より小さくならなかった場合には、ステ
ップＳ７からステップＳ６の処理に移行してこのときの
パターンの種が符号化データとして出力されることにな
る。なお、このステップＳ６の処理によって出力される
符号化データには、切換回路３ｃの接続段数を示す情報
も付加される。また、符号化データの元となる種は、デ
ータ列の周期が長くなるに従ってビット数も増加する。

【００６１】この結果、本実施例によれば、常時は擬似
乱数発生器３の生成データ列の周期を短くして種のビッ
ト数を少なくすることにより音声信号の圧縮率を大きく
することができ、量子化誤差が大きくなった場合には、
適応的に周期を長くしてこの圧縮率の低減を犠牲にする
ことにより、音質の低下を防止することができるように
なる。

【００６２】図１２及び図１３に本発明の他の実施例を
示す。

【００６３】この実施例では、図１２に示すように、音
声シフトレジスタ２、擬似乱数発生器３、ディジタルフ
ィルタ４、パターンシフトレジスタ５及び距離計算回路
６の各回路が２組設けられている。また、図１３に示す
ように、一方の組の距離計算回路６には、各サンプルご
との音声信号とパターンとの残差を出力する回路が設け
られると共に、これらの組の間に、この３２サンプルの
残差信号を格納するバッファ１７が設けられている。こ
のバッファ１７は、一方の組の距離計算回路６が各パタ
ーンごとに演算を行うたびに残差信号を格納し、マイク
ロコンピュータ７からの信号を受け取ると、この残差信
号を他方の組の音声シフトレジスタ２に出力する。マイ
クロコンピュータ７では、一方の組の距離計算回路６か
らの各パターンごとの距離を入力し、この距離が当該音
声信号におけるそれまでの最小であった場合にのみ、バ
ッファ１７に信号を送り、残差信号を音声シフトレジス
タ２に出力させる。

【００６４】従って、一方の組において全てのパターン
との比較が完了したときには、距離が最小となったパタ
ーンとの残差信号が他方の組の音声シフトレジスタ２に
格納されていることになる。そこで、次にこの残差信号
について他方の組のディジタルフィルタ４が出力する各
パターンとの比較を行い、再びマイクロコンピュータ７
によって最小の距離を判定する。そして、一方の組で最
小となったパターンの種と他方の組で最小となったパタ
ーンの種とを符号化データとして出力する。

【００６５】この結果、本実施例の音声信号符号化装置
は、音声信号における元の信号とその残差信号について
の符号化データとを出力することができるので、量子化
誤差を低減し音質の向上を図ることができるようになる
。ただし、このように符号化データに残差信号について
の初期値が追加されるので、データの圧縮率は低下する
。なお、上記擬似乱数発生器３や距離計算回路６等から
なる組を３組以上設けて、それぞれの残差信号を順次符
号化することにより、さらに音質を向上させることも可
能である。

【００６６】他の音声信号符号化装置を図１５に示す。この実施例では、入力された音声は前述のＡ／Ｄ変換器
１と同様のＡ／Ｄ変換器２１によってディジタル信号に
変換され、一旦第１バッファ２２に格納される。第１バ
ッファ２２は、Ａ／Ｄ変換器２１によってディジタル信
号に変換された音声信号をＮサンプルごとに距離計算回
路２３に送るための一時記憶回路である。音声信号は、
各ディジタルデータをＸで示すと、Ｘｋ、Ｘｋ＋１、…
、Ｘｋ＋Ｎ−１のようにＮサンプル分のディジタルデー
タによって構成される。

【００６７】この音声信号符号化装置は、擬似乱数発生
器２４を備えている。擬似乱数発生器２４から出力され
たディジタルデータは、ディジタルフィルタ２５を介し
て出力される。ディジタルフィルタ２５には、タップ値
調整器２６が設けられている。擬似乱数発生器２４は、
図１６に示すように、１ビット２３段のシフトレジスタ
２４ａと排他的論理和回路２４ｂとによって構成された
２３ビットスクランブラであり、前述の擬似乱数発生器
３と同様に、下段から上段ビットへのシフト動作のたび
に、シフトレジスタ２４ａの最上段ビット（ｐ回前の入
力）とこれよりも下段側のあるビット（ｑ回前の入力）
との排他的論理和をとってさらにこれを反転し最下段ビ
ットに入力することにより、漸化式Ｚｉ　＝ｎｏｔ（Ｚｉ−ｑ　（＋）Ｚｉ−ｐ　）（ここ
で、Ｚは、０又は１、（＋）は排他的論理和）によるＭ
系列の擬似乱数を実現するものである。この擬似乱数発
生器２４も、互いに異なる２３ビットのデータを２の２
３乗個出力することができる。

【００６８】ディジタルフィルタ２５は、擬似乱数発生
器２４から出力された２３ビットのディジタルデータの
帯域を制限するための回路であり、図１６に示すように
、各ビットごとにタップ値との乗算を行うための乗算器
２５ａとこれら乗算器２５ａの出力を帯域制限して１６
ビットのディジタルデータに変換する加算器２５ｂとで
構成されている。各乗算器２５ａは、タップ値調整器２
６によってタップ値Ｃ０、Ｃ１、…、Ｃ２１、Ｃ２２が
設定される。従って、このタップ値を変更すると、ディ
ジタルフィルタ２５の帯域制限特性も変化することにな
る。

【００６９】ディジタルフィルタ２５は、帯域調整した
ディジタルデータをＮサンプル分ずつのパターンとして
出力する。そして、このパターンは、ゲイン調整器２７
によって利得を調整された後、距離計算回路２３に送ら
れる。ゲイン調整器２７は、２個のパワー演算器２８の
出力を比較してパターンの利得を調整する回路である。パワー演算器２８は、音声信号及びパターンの各サンプ
ルごとの１６ビットのデータを２乗しその総和を求める
回路であり、ゲイン調整器２７は、これらのパワーが一
致するようにパターンの利得を調整する。従って、擬似
乱数発生器２４から出力されたＮサンプル分のディジタ
ルデータをＹｍ、Ｙｍ＋１、…、Ｙｍ＋Ｎ−１とすると
、ディジタルフィルタ２５によって帯域制限されたパタ
ーンは、Ｚｍ、Ｚｍ＋１、…、Ｚｍ＋Ｎ−１となり、ゲ
イン調整器２７によって利得を調整されてＲｍ、Ｒｍ＋
１、…、Ｒｍ＋Ｎ−１となる。

【００７０】距離計算回路２３に入力された音声信号と
パターンは、それぞれ音声シフトレジスタ２３ａとパタ
ーンシフトレジスタ２３ｂに送られる。音声シフトレジ
スタ２３ａとパターンシフトレジスタ２３ｂは、それぞ
れ１６ビット３２段のシフトレジスタである。そして、
音声信号とパターンとは、実際には図１７に示すように
、これら音声シフトレジスタ２３ａ及びパターンシフト
レジスタ２３ｂに格納されてからパワー演算器２８によ
ってパワー比を計算され、パターンについては、ゲイン
調整器２７によって利得を調整される。距離計算回路２
３は、このようにして音声シフトレジスタ２３ａに格納
された音声信号とゲイン調整器２７によって利得を調整
されたパターンとの間の距離を計算する。この距離は、
図１７に示すように、音声信号とパターンとにおける各
サンプルごとの１６ビットデータの差を各加算器２３ｃ
で算出し、さらにそれぞれの差を乗算器２３ｄで２乗し
てから、これらの総和を加算器２３ｅによって計算する
ことにより得られる３２次元のユークリッド距離であり
、この距離をＥｍとすると下記数１によって示される。

【００７１】

【数１】

【００７２】上述のようにして計算された音声信号とパ
ターンとの距離Ｅｍは、最小値判定器２９に送られるよ
うになっている。また、このようにして距離Ｅｍが計算
されると、擬似乱数発生器２４から次のパターンがディ
ジタルフィルタ２５を介してパターンシフトレジスタ２
３ｂに送り込まれ、同じ音声信号との間の距離Ｅｍが同
様に計算され、再び最小値判定器２９に送られる。そし
て、擬似乱数発生器２４が全てのパターンを出力し終え
るまでこの動作が繰り返される。

【００７３】最小値判定器２９は、音声信号と全てのパ
ターンとの間の距離Ｅｍを順次受け付け、これらの距離
Ｅｍの最小値Ｅｍｉｎを判定して、誤差総和計算器３０
に送る。また、この際、距離が最小値Ｅｍｉｎとなるパ
ターンの擬似乱数発生器２４における初期値と、そのパ
ターンについてのゲイン調整器２７における利得の調整
量が第２バッファ３１に送られる。そして、これらの処
理が完了すると、第１バッファ２２から次の音声信号が
距離計算回路２３の音声シフトレジスタ２３ａに送られ
、同様の動作が繰り返される。

【００７４】誤差総和計算器３０は、最小値判定器２９
がＮサンプルの音声信号ごとに出力する距離の最小値Ｅ
ｍｉｎを順次受け付け、所定数の音声信号について、こ
れらの最小値の総和ＴＥを計算する。そして、算出され
た最小値の総和ＴＥは、閾値比較器３２に送られる。

【００７５】閾値比較器３２は、前回の最小値の総和Ｔ
Ｅｊ−１を記憶してあり、これと今回の最小値の総和Ｔ
Ｅｊとの差をＤ＝ＴＥｊ−１−ＴＥｊによって計算し、
この差Ｄが所定の閾値より大きいかどうかの判断を行う
回路である。そして、この差Ｄが閾値よりも大きかった
場合には、今回の最小値の総和ＴＥをタップ値調整器２
６に送ると共に、第１バッファ２２の制御器３３に制御
信号を送る。タップ値調整器２６は、この最小値の総和
ＴＥが送られて来ると、Ｃｉ＝Ｃｉ＋α・ＴＥ　（ここ
で、αは適当な定数）によってディジタルフィルタ２５
のタップ値を更新する。従って、ディジタルフィルタ２
５は、距離計算回路２３での音声信号とパターンとの間
の距離がより少なくなるように、帯域制限の特性を調整
される。また、制御器３３は、閾値比較器３２からの制御信号が
送られて来ると、第１バッファ２２が再度前回と同じ所
定数の音声信号を距離計算回路２３に送り出す。従って
、誤差総和計算器３０が最小値の総和ＴＥを再計算する
まで上記動作が繰り返される。なお、音声信号について
最初に最小値の総和ＴＥを算出した場合には、前回の最
小値の総和との比較を行うことができない。従って、こ
の場合は、無条件にタップ値の更新と最小値の総和の再
計算を行うようにしてもよいし、このときの最小値の総
和ＴＥと閾値とを直接比較するようにしてもよい。

【００７６】閾値比較器３２において、数２による差Ｄ
が閾値よりも小さいと判断された場合には、コード出力
器３４が第２バッファ３１に格納された擬似乱数発生器
２４の各初期値とそれぞれの利得調整量とを符号化デー
タとして出力する。また、このときのタップ値調整器２
６によるディジタルフィルタ２５のタップ値も符号化デ
ータの一部として出力される。従って、符号化データに
は、所定数分の初期値と利得調整量のデータに加え、１
データ分のタップ値のデータが追加されることになる。

【００７７】上述のようにして出力された符号化データ
は、まずタップ値を再生装置のディジタルフィルタに設
定し、擬似乱数発生器に順次初期値を与え、出力された
パターンの利得をそれぞれ利得調整量によって調整して
Ｄ／Ａ変換を行うことにより元の音声を再生することが
できる。

【００７８】この結果、本実施例によれば、シフトレジ
スタ２４ａと排他的論理和回路２４ｂからなる簡単な擬
似乱数発生器２４によって大量のパターン（代表ベクト
ル）を発生させることができるので、大容量のメモリか
らなるコードブックを使用する必要がなくなり、汎用的
な音声の符号化も可能となる。また、擬似乱数発生器２
４が出力するパターンの帯域を制限するディジタルフィ
ルタ２５の特性を自動的に最適化することができるので
、音質をより向上することができる。しかも、この際に
、フィルタのタップ値のデータを付加するだけなので、
圧縮率をほとんど低下させることなく、共通のハードウ
エアによって高音質の音声再生が可能となり汎用性を損
なうこともなくなる。

【００７９】なお、本実施例では、上記最小値判定器２
９と誤差総和計算器３０と閾値比較器３２を８ビットの
マイクロコンピュータによって構成している。

【００８０】

【発明の効果】以上の説明から明かなように、本発明の
信号符号化装置によれば、ベクトル量子化のための多数
のパターンが擬似乱数等の漸化式により生成されるので
、予め所定のパターンを格納した大容量のコードブック
が不要となり、装置のハードウエアをさらに簡素化する
ことができる。また、生成するパターンの数も容易に増
加させることができるので、量子化誤差を低減させて汎
用的な信号の符号化も可能にすることができる。従って
、本発明によれば、ハードウエアの簡素化と量産の可能
性により、装置の大幅なコストダウンを図ると共に、音
質等も向上させることができるようになる。

【００８１】また、漸化式が出力するパターンの帯域を
制限するディジタルフィルタの特性を自動的に最適化す
ることができるので、ハードウエアの汎用性を損なうこ
となく、より高品質の符号化を行うことができる。従っ
て、ハードウエアの簡素化と量産の可能性により、装置
の大幅なコストダウンを図ると共に、品質の高い符号化
を行うことができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の一実施例である音声信号符号化装置の
ブロック図である。

【図２】図１の音声信号符号化装置における擬似乱数発
生器のブロック図である。

【図３】図１の音声信号符号化装置における距離計算回
路のブロック図である。

【図４】他の実施例における距離計算回路のブロック図
である。

【図５】その距離計算回路の部分を拡大して示すブロッ
ク図である。

【図６】更に他の実施例のブロック図である。

【図７】更に他の実施例のブロック図である。

【図８】更に他の実施例のブロック図である。

【図９】更に他の実施例のブロック図である。

【図１０】その実施例における疑似乱数発生器のブロッ
ク図である。

【図１１】その実施例の動作を示すフローチャートであ
る。

【図１２】更に他の実施例のブロック図である。

【図１３】その実施例の部分を拡大して示すブロック図
である。

【図１４】従来の信号符号化装置のブロック図である。

【図１５】更に他の実施例のブロック図である。

【図１６】その実施例における擬似乱数発生器とディジ
タルフィルタのブロック図である。

【図１７】その実施例における距離計算回路とゲイン調
整器のブロック図である。

【符号の説明】

２　　音声シフトレジスタ（信号分割手段）３　　擬似
乱数発生器（データ列生成手段）５　　パターンシフト
レジスタ（パターン分割手段）６　　距離計算回路（距
離計算手段、残差計算手段）７　　マイクロコンピュー
タ（最小値判定手段）１７　　バッファ（残差計算手段
）２３　　距離計算回路２４　　疑似乱数発生器

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】信号を連続する所定サンプル数ごとの分割
信号に分割する信号分割手段と、漸化式に初期値を与え
ることによってデータ列を生成するデータ列生成手段と
、該生成されたデータ列を信号分割手段と同じ所定サン
プル数ごとのパターンに分割するパターン分割手段と、
該パターン分割手段が分割した各パターンと分割信号と
の間の距離をそれぞれ算出する距離計算手段と、各分割
信号ごとに該距離が最小となるパターンを判定し、該デ
ータ列生成手段がこのパターンを構成するデータ列を出
力するための漸化式の初期値を、当該分割信号の符号化
データとして出力する最小値判定手段とを備えている信
号符号化装置。
【請求項２】前記距離計算手段が、各パターンについて
分割信号との間の距離がより小さくなるようにそれぞれ
のパターンの利得を調整しておき、この利得を調整され
た各パターンに基づいて分割信号との間の距離をそれぞ
れ算出するものであり、前記最小値判定手段が、最小の
距離であると判定したパターンについて、そのパターン
の初期値とそのパターンについての利得の調整量とを符
号化データとして出力するものである請求項１に記載の
信号符号化装置。
【請求項３】前記距離計算手段が、分割信号とパターン
とにおける各サンプル上での距離のうち最大の距離を要
素の一部に加えて各パターンごとに距離を算出するもの
である請求項１又は２に記載の信号符号化装置。
【請求項４】前記信号分割手段及びパターン分割手段に
於いて、分割するサンプル数が変更可能であり、前記最
小値判定手段が、判定した最小の距離が閾値より大きい
場合に、該信号分割手段とパターン分割手段による分割
のサンプル数をより少ないものに変更させて、同じ分割
信号についての符号化を再実行させ、かつ、これによっ
て新たに判定したパターンの初期値と信号の再分割に関
する情報とを符号化データとして出力するものである請
求項１乃至３のいずれかに記載の信号符号化装置。
【請求項５】前記データ列生成手段が、複数の周波数特
性を備えた帯域調整フィルタを有し、漸化式によって生
成されたデータ列をそれぞれの特性の帯域調整フィルタ
に順次通すことによって複数のデータ列を出力するもの
であり、前記最小値判定手段が、最小の距離であると判
定したパターンについて、そのパターンの初期値と通過
した帯域調整フィルタの周波数特性に関する情報とを符
号化データとして出力するものである、請求項１乃至４
のいずれかに記載の信号符号化装置。
【請求項６】前記データ列生成手段に於いて、データ列
を生成する漸化式の周期が変更可能であり、前記最小値
判定手段が、判定した最小の距離が閾値より大きい場合
に、このデータ列生成手段の漸化式の周期をより長いも
のに変更させて、同じ分割信号についての符号化を再実
行させ、かつ、これによって新たに判定したパターンの
初期値と漸化式の周期変更に関する情報とを符号化デー
タとして出力するものである請求項１乃至５のいずれか
に記載の信号符号化装置。
【請求項７】前記信号分割手段とデータ列生成手段とパ
ターン分割手段と距離計算手段と最小値判定手段とが複
数組設けられ、各組の間に、一方の組で出力された符号
化データに基づくパターンと当該分割信号との間の各サ
ンプルについての残差を算出する残差計算手段が設けら
れ、かつ、他方の組の信号分割手段がこの残差計算手段
によって算出された残差を分割信号とするものである請
求項１乃至６のいずれかに記載の信号符号化装置。
【請求項８】下記（イ）〜（ニ）を有するベクトル量子
化手段、（イ）初期値を順次設定し、各初期値ごとに漸
化式の繰り返し演算を行って所定数のディジタルデータ
からなるパターンを生成するパターン生成手段、（ロ）
該パターン生成手段が出力する各パターンの帯域を制限
する、係数が変更可能なディジタルフィルタ、（ハ）所
定数のディジタルデータからなる入力信号とディジタル
フィルタが出力する帯域制限された各パターンとの間の
距離を計算する距離計算手段、及び（ニ）各パターンご
とに該距離計算手段が計算した距離の最小値を判定し、
このときの該パターン生成手段の初期値をベクトル量子
化による符号化データとする判定手段、並びに該ベクト
ル量子化手段の実行を所定数の入力信号についてそれぞ
れ行い、入力信号の各分割区間ごとに該判定手段が判定
した最小の距離の総和を計算する総和計算手段が設けら
れた符号化手段と、該符号化手段の実行によって総和計
算手段が計算した最小距離の総和と前回の最小距離の総
和との差が所定の閾値より大きい場合に、該ベクトル量
子化手段のディジタルフィルタ係数の最適化を行い再度
該符号化手段の実行を指示する係数最適化手段とを備え
ている信号符号化装置。