JPH04233600A - ３２Ｋｂ／ｓワイドバンド音声の低遅延コード励起線型予測符号化 - Google Patents
３２Ｋｂ／ｓワイドバンド音声の低遅延コード励起線型予測符号化Info
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- JPH04233600A JPH04233600A JP3157262A JP15726291A JPH04233600A JP H04233600 A JPH04233600 A JP H04233600A JP 3157262 A JP3157262 A JP 3157262A JP 15726291 A JP15726291 A JP 15726291A JP H04233600 A JPH04233600 A JP H04233600A
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- G10—MUSICAL INSTRUMENTS; ACOUSTICS
- G10L—SPEECH ANALYSIS TECHNIQUES OR SPEECH SYNTHESIS; SPEECH RECOGNITION; SPEECH OR VOICE PROCESSING TECHNIQUES; SPEECH OR AUDIO CODING OR DECODING
- G10L19/00—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
- 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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- Transmission Systems Not Characterized By The Medium Used For Transmission (AREA)
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。
め要約のデータは記録されません。
Description
本発明は音声信号を含む信号の効率的な符号化及び復号
のための方法及び装置に関する。 より具体的には，本発明は，高品質の音声信号を符号化
及び復号するための方法及び装置に関する。さらに詳細
には，本発明は，このような符号器及び復号器を含むＩ
ＳＤＮサービスを提供するものを含むデジタル通信シス
テムに関する。
のための方法及び装置に関する。 より具体的には，本発明は，高品質の音声信号を符号化
及び復号するための方法及び装置に関する。さらに詳細
には，本発明は，このような符号器及び復号器を含むＩ
ＳＤＮサービスを提供するものを含むデジタル通信シス
テムに関する。
【０００２】最近，デジタル通信システムに対する符号
化及び復号に多くの進歩が見られた。線型予測符号化な
どの技術を使用することにより，低減されたビット速度
にて再生された信号の品質に大きな向上が見られる。
化及び復号に多くの進歩が見られた。線型予測符号化な
どの技術を使用することにより，低減されたビット速度
にて再生された信号の品質に大きな向上が見られる。
【０００３】このような進歩の一つの分野は，符号励起
線型予測（ｃｏｄｅ ｅｘｃｉｔｅｄ ｌｉｎｅａｒ
ｐｒｅｄｉｃｔｉｖｅ，ＣＥＬＰ）符号器と呼ばれてお
り，これらは，例えば，Ｂ．Ｓ．アトール（Ａｔａｌ）
及びＭ．Ｒ．スクルーダー（Ｓｃｈｒｏｅｄｅｒ ）に
よる『非常に低ビット速度の音声信号の統計的符号化』
，Ｐｒｏｃ．ＩＥＥＥ ｉｎｔ．Ｃｏｎ．Ｃｏｍｍ．，
１９８４年，５月，ページ４８．１；Ｍ．Ｒ．スクルー
ダー及びＢ．Ｓ．アトールによる『符号励起線型予測（
ＣＥＬＰ）：非常に低ビット速度の高品質音声』，Ｐｒ
ｏｃ．ＩＥＥＥ Ｉｎｔ．Ｃｏｎｆ．ＡＳＳＰ．，１９
８５年，ページ９３７−９４０；Ｐ．クルーン（Ｋｒｏ
ｏｎ ）及びＥ．Ｆ．デプレッテレ（Ｄｅｐｒｅｔｔｅ
ｒｅ）による『４．８から１６Ｋｂ／ｓの間の速度の高
品質音声符号化のための分析合成予測符号器のクラス』
，ＩＥＥＥ Ｊ． ｏｎ Ｓｅｌ．Ａｒｅａ ｉｎ Ｃ
ｏｍｍ ＡＳＣ−６（２）， １９８８年，２月，ペー
ジ３５３−３６３，及び上に引用の合衆国特許第４，８
２７，５１７号に説明されている。これら技術は，例え
ば，移動電話チャネルを含む音声等級電話チャネルに用
途を見つけている。
線型予測（ｃｏｄｅ ｅｘｃｉｔｅｄ ｌｉｎｅａｒ
ｐｒｅｄｉｃｔｉｖｅ，ＣＥＬＰ）符号器と呼ばれてお
り，これらは，例えば，Ｂ．Ｓ．アトール（Ａｔａｌ）
及びＭ．Ｒ．スクルーダー（Ｓｃｈｒｏｅｄｅｒ ）に
よる『非常に低ビット速度の音声信号の統計的符号化』
，Ｐｒｏｃ．ＩＥＥＥ ｉｎｔ．Ｃｏｎ．Ｃｏｍｍ．，
１９８４年，５月，ページ４８．１；Ｍ．Ｒ．スクルー
ダー及びＢ．Ｓ．アトールによる『符号励起線型予測（
ＣＥＬＰ）：非常に低ビット速度の高品質音声』，Ｐｒ
ｏｃ．ＩＥＥＥ Ｉｎｔ．Ｃｏｎｆ．ＡＳＳＰ．，１９
８５年，ページ９３７−９４０；Ｐ．クルーン（Ｋｒｏ
ｏｎ ）及びＥ．Ｆ．デプレッテレ（Ｄｅｐｒｅｔｔｅ
ｒｅ）による『４．８から１６Ｋｂ／ｓの間の速度の高
品質音声符号化のための分析合成予測符号器のクラス』
，ＩＥＥＥ Ｊ． ｏｎ Ｓｅｌ．Ａｒｅａ ｉｎ Ｃ
ｏｍｍ ＡＳＣ−６（２）， １９８８年，２月，ペー
ジ３５３−３６３，及び上に引用の合衆国特許第４，８
２７，５１７号に説明されている。これら技術は，例え
ば，移動電話チャネルを含む音声等級電話チャネルに用
途を見つけている。
【０００４】発展を続けるＩＳＤＮを介しての高品質多
重チャネル／多重ユーザー音声通信の展望は，ワイドバ
ンド音声に対する改良された符号化アルゴリズムに大き
な関心を集めている。２００から３４００Ｈｚの標準の
電話バンドとは対照的に，ワイドバンド音声には５０か
ら７０００Ｈｚのバンドが割り当てられ，その後のデジ
タル処理のために１６０００Ｈｚの速度にてサンプリン
グされる。こうして加えられる低周波数は，音声の自然
さ，及び接近している感じを向上させ，一方こうして加
えられる高周波数は，音声音響を鮮明にし，より意味の
あるものにする。上に定義されるワイドバンド音声の総
合的な品質は，例えば，多ユーザー音響ビデオ電話会議
に要求されるような持続実況放送等級の音声通信に十分
なものである。ただし，ワイドバンド音声は，データが
高周波数の所で高度に非組織化されており，またスペク
トル ダイナミック レンジが非常に高いために符
号化が困難である。幾つかの網アプリケーションにおい
ては，短い符号化遅延に対する要求が存在するが，これ
は，処理フレームのサイズを制限し，符号化アルゴリズ
ムの効率を低減する。これはこの符号化問題の困難さに
もう一つの次元を加える。
重チャネル／多重ユーザー音声通信の展望は，ワイドバ
ンド音声に対する改良された符号化アルゴリズムに大き
な関心を集めている。２００から３４００Ｈｚの標準の
電話バンドとは対照的に，ワイドバンド音声には５０か
ら７０００Ｈｚのバンドが割り当てられ，その後のデジ
タル処理のために１６０００Ｈｚの速度にてサンプリン
グされる。こうして加えられる低周波数は，音声の自然
さ，及び接近している感じを向上させ，一方こうして加
えられる高周波数は，音声音響を鮮明にし，より意味の
あるものにする。上に定義されるワイドバンド音声の総
合的な品質は，例えば，多ユーザー音響ビデオ電話会議
に要求されるような持続実況放送等級の音声通信に十分
なものである。ただし，ワイドバンド音声は，データが
高周波数の所で高度に非組織化されており，またスペク
トル ダイナミック レンジが非常に高いために符
号化が困難である。幾つかの網アプリケーションにおい
ては，短い符号化遅延に対する要求が存在するが，これ
は，処理フレームのサイズを制限し，符号化アルゴリズ
ムの効率を低減する。これはこの符号化問題の困難さに
もう一つの次元を加える。
【０００５】周知のＣＥＬＰ符号器及び復号器の長所の
多くは，ワイドバンド音声情報（例えば，５０から７０
００Ｈｚの周波数レンジの情報）の通信に適用された場
合は，完全には実現されない。本発明は，典型的な実施
態様において，現存のＣＥＬＰ技術をこのようなワイド
バンド音声及び他のこのような信号の通信に拡張する道
を求める。
多くは，ワイドバンド音声情報（例えば，５０から７０
００Ｈｚの周波数レンジの情報）の通信に適用された場
合は，完全には実現されない。本発明は，典型的な実施
態様において，現存のＣＥＬＰ技術をこのようなワイド
バンド音声及び他のこのような信号の通信に拡張する道
を求める。
【０００６】より具体的には，本発明の一例としての実
施態様は，ノイズ エネルギーに対する信号エネルギ
ーの相対的な大きさを周波数の関数として向上させる入
力信号の改良された補正を提供する。これに加えて，補
正フィルター応答特性の全体としてのスペクトル傾斜が
、例えば，フォルマントに対応する特定の周波数の応答
の決定から，好ましくは，切り離される。
施態様は，ノイズ エネルギーに対する信号エネルギ
ーの相対的な大きさを周波数の関数として向上させる入
力信号の改良された補正を提供する。これに加えて，補
正フィルター応答特性の全体としてのスペクトル傾斜が
、例えば，フォルマントに対応する特定の周波数の応答
の決定から，好ましくは，切り離される。
【０００７】つまり，先行技術による符号器は，主にフ
ォルマント定数に基づく補正フィルターを採用するが，
本発明の教示によると，先行技術による補正フィルター
と複合補正フィルターのスペクトル傾斜を制御するため
の追加のフィルター セクションとを縦に接続して使
用することが望ましいことが証明される。
ォルマント定数に基づく補正フィルターを採用するが，
本発明の教示によると，先行技術による補正フィルター
と複合補正フィルターのスペクトル傾斜を制御するため
の追加のフィルター セクションとを縦に接続して使
用することが望ましいことが証明される。
【０００８】
【実施態様】従来のＣＥＬＰ（例えば，上に引用の参考
文献に記述されるようなＣＥＬＰ）の基本構造が図１に
示される。
文献に記述されるようなＣＥＬＰ）の基本構造が図１に
示される。
【０００９】送信機部分は図面の上部に示され，受信機
部分は下部に示され，さらに，通信チャネル５０を介し
て伝送される様々なパラメータ（ｊ，ｇ，Ｍ，β及びＡ
）が示される。ＣＥＬＰは従来の励起子フィルター
モデルに基づき，励起コードブック１０から引かれる励
起信号がオール ポール フィルターへの入力とし
て使用される。このフィルターは，通常，ＬＰＣドライ
ブ フィルター１／Ａ（ｚ）（図１の２０）といわゆ
るピッチ フィルター１／Ｂ（ｚ），３０が縦に接続
されたものである。ＬＰＣ多項式は
部分は下部に示され，さらに，通信チャネル５０を介し
て伝送される様々なパラメータ（ｊ，ｇ，Ｍ，β及びＡ
）が示される。ＣＥＬＰは従来の励起子フィルター
モデルに基づき，励起コードブック１０から引かれる励
起信号がオール ポール フィルターへの入力とし
て使用される。このフィルターは，通常，ＬＰＣドライ
ブ フィルター１／Ａ（ｚ）（図１の２０）といわゆ
るピッチ フィルター１／Ｂ（ｚ），３０が縦に接続
されたものである。ＬＰＣ多項式は
【数１】
によって与えられ，音声信号の標準Ｍｔｈ次ＬＰＣ分析
によって得られる。ピッチフィルターは多項式
によって得られる。ピッチフィルターは多項式
【数２】
によって決定され，ここで，Ｐは現”ピッチ”ラグであ
り，これは入力の現周期性を最も良く表わす値であり，
ｂｊ は現ピッチのタップである。殆どの場合は，ピッ
チ フィルターの次数は，ｑ＝１であり，稀に３より
も大きい。多項式Ａ（ｚ），Ｂ（ｚ）は両方ともモニッ
ク（ｍｏｎｉｃ ）である。
り，これは入力の現周期性を最も良く表わす値であり，
ｂｊ は現ピッチのタップである。殆どの場合は，ピッ
チ フィルターの次数は，ｑ＝１であり，稀に３より
も大きい。多項式Ａ（ｚ），Ｂ（ｚ）は両方ともモニッ
ク（ｍｏｎｉｃ ）である。
【００１０】このＣＥＬＰアルゴリズムは，最良の励起
子，そして，場合によっては，最適のピッチ パラメ
ーターを発見するために閉ループ（分析しては合成する
）探索手順を実行する。この励起子探索ループにおいて
は，各々の励起子ベクトルが（比較器４０及び最小化回
路４１によって決定される）最良の一致を発見するため
にＬＰＣ及びピッチ フィルターを通じて，通常，補
正平均二乗誤差（Ｗｅｉｇｈｔｅｄｍｅａｎ−ｓｑｕａ
ｒｅｄ ｅｒｒｏｒ ，ＷＭＳＥ）判断にて，出力へと
パスされる。図１に示されるように，ＷＭＳＥマッチン
グは，ノイズ補正フィルターＷ（ｚ）３５を使用するこ
とによって達成される。入力音声ｓ（ｎ）が最初にＷ（
ｚ）によって予備フィルターされ，結果としての信号
子，そして，場合によっては，最適のピッチ パラメ
ーターを発見するために閉ループ（分析しては合成する
）探索手順を実行する。この励起子探索ループにおいて
は，各々の励起子ベクトルが（比較器４０及び最小化回
路４１によって決定される）最良の一致を発見するため
にＬＰＣ及びピッチ フィルターを通じて，通常，補
正平均二乗誤差（Ｗｅｉｇｈｔｅｄｍｅａｎ−ｓｑｕａ
ｒｅｄ ｅｒｒｏｒ ，ＷＭＳＥ）判断にて，出力へと
パスされる。図１に示されるように，ＷＭＳＥマッチン
グは，ノイズ補正フィルターＷ（ｚ）３５を使用するこ
とによって達成される。入力音声ｓ（ｎ）が最初にＷ（
ｚ）によって予備フィルターされ，結果としての信号
【数３】
が閉ループ探索における基準信号として機能する。ｙ（
ｎ）によって示されるｘ（ｎ）の量子化されたバージョ
ンがフィルターされた励起子であり，ＭＳＥ判断でｘ（
ｎ）に最も近い。この探索ループにおいて使用されるフ
ィルターは，補正合成フィルター，Ｈ（ｚ）＝Ｗ（ｚ）
／［Ｂ（ｚ）Ａ（ｚ）］である。ただし，最終的に量子
化された信号は，補正されない合成フィルター，１／［
Ｂ（ｚ）Ａ（ｚ）］の出力の所に得られ，これはＷ（ｚ
）がこの出力を合成するために受信機によって使用され
ないことを意味することに注意する。このループは本質
的には（ただし厳密にではないが）入力と出力の間のＷ
ＭＳＥ，つまり，信号（Ｓ（ｚ）−Ｓ（ｚ））Ｗ（ｚ）
のＭＳＥを最小化する。
ｎ）によって示されるｘ（ｎ）の量子化されたバージョ
ンがフィルターされた励起子であり，ＭＳＥ判断でｘ（
ｎ）に最も近い。この探索ループにおいて使用されるフ
ィルターは，補正合成フィルター，Ｈ（ｚ）＝Ｗ（ｚ）
／［Ｂ（ｚ）Ａ（ｚ）］である。ただし，最終的に量子
化された信号は，補正されない合成フィルター，１／［
Ｂ（ｚ）Ａ（ｚ）］の出力の所に得られ，これはＷ（ｚ
）がこの出力を合成するために受信機によって使用され
ないことを意味することに注意する。このループは本質
的には（ただし厳密にではないが）入力と出力の間のＷ
ＭＳＥ，つまり，信号（Ｓ（ｚ）−Ｓ（ｚ））Ｗ（ｚ）
のＭＳＥを最小化する。
【００１１】フィルターＷ（ｚ）はＣＥＬＰシステムの
高い知覚品質を達成するために重要であり，後に明らか
になるように，ここに示されるＣＥＬＰベース ワイ
ドバンド コーダーの中心的な役割を演じる。
高い知覚品質を達成するために重要であり，後に明らか
になるように，ここに示されるＣＥＬＰベース ワイ
ドバンド コーダーの中心的な役割を演じる。
【００１２】最良のピッチ パラメータのための閉ル
ープ探索は，通常，過去の励起子のセグメントを補正フ
ィルターを通じてパスし，目標信号Ｘ（ｚ）との関連で
Ｂ（ｚ）を最小ＷＭＳＥに対して最適化することによっ
て行なわれる。
ープ探索は，通常，過去の励起子のセグメントを補正フ
ィルターを通じてパスし，目標信号Ｘ（ｚ）との関連で
Ｂ（ｚ）を最小ＷＭＳＥに対して最適化することによっ
て行なわれる。
【００１３】図１に示されるように，コードブック項目
は，スケーリング回路１５に加えられる利得係数ｇによ
ってスケールされる。この利得は，はっきりと最適化さ
れ，送信される場合も（順モード），前に量子化された
データから得られる場合も（逆モード）もある。逆モー
ドと順モードの組合わせも時々使用される。これに関し
ては，例えば，ＣＣＩＴＴ１６Ｋｂｂ／ｓ音声符号化標
準に対するＡＴ＆Ｔ提案，ＣＯＭ Ｎ Ｎｏ．２，
調査グループＮ，『１６Ｋｂ／ｓ低遅延コード励起線型
予測符号化（ＬＤ−ＣＥＬＰ）アルゴリズム』，１９８
９年３月，を参照すること。
は，スケーリング回路１５に加えられる利得係数ｇによ
ってスケールされる。この利得は，はっきりと最適化さ
れ，送信される場合も（順モード），前に量子化された
データから得られる場合も（逆モード）もある。逆モー
ドと順モードの組合わせも時々使用される。これに関し
ては，例えば，ＣＣＩＴＴ１６Ｋｂｂ／ｓ音声符号化標
準に対するＡＴ＆Ｔ提案，ＣＯＭ Ｎ Ｎｏ．２，
調査グループＮ，『１６Ｋｂ／ｓ低遅延コード励起線型
予測符号化（ＬＤ−ＣＥＬＰ）アルゴリズム』，１９８
９年３月，を参照すること。
【００１４】簡単に述べると，ＣＥＬＰ送信機は，以下
の五つの実体を符号化し，送る。つまり，励起ベクトル
（ｊ），励起利得（ｇ），ピッチ ラグ（ｐ），ピッ
チ タップ（ｓ）（β），及びＬＰＣパラメータ（Ａ
）を符号化及び送信する。この総伝送ビット速度は，こ
れら実体を符号化するために要求される全てのビットの
総和によって決定される。こうして送信される情報は，
受信機の所で，周知の方法で，元の入力情報を回復する
ために使用される。
の五つの実体を符号化し，送る。つまり，励起ベクトル
（ｊ），励起利得（ｇ），ピッチ ラグ（ｐ），ピッ
チ タップ（ｓ）（β），及びＬＰＣパラメータ（Ａ
）を符号化及び送信する。この総伝送ビット速度は，こ
れら実体を符号化するために要求される全てのビットの
総和によって決定される。こうして送信される情報は，
受信機の所で，周知の方法で，元の入力情報を回復する
ために使用される。
【００１５】ＣＥＬＰは予測コーダーであり，これは，
このメモリー内に現サンプルを処理するための”将来の
”サンプルのブロックを持つ必要があり，これは明らか
に符号化遅延を生ずる。このブロックのサイズは，コー
ダーの特定の構造に依存する。一般に，この符号化アル
ゴリズムの異なるパーツは異なるサイズの将来ブロック
を必要とする。すぐ近い将来のサンプルの最も小さなブ
ロックが，通常，コードブック探索アルゴリズムによっ
て要求され，これは，コードベクトルの大きさに等しい
。ピッチ ループはピッチ パラメータの更新速度
に依存するより長いブロック サイズを必要とする。 従来のＣＥＬＰにおいては，最も長いブロック長は，Ｌ
ＰＣ分析器によって決定され，これは，通常，約２０ｍ
ｓｅｃに値する将来データを必要とする。従来のＣＥＬ
Ｐの結果としての長い符号化遅延は，従って，幾つかの
アプリケーションにおいては，耐えられないものである
。これが，低遅延ＣＥＬＰ（ＬＤ−ＣＥＬＰ）アルゴリ
ズムを開発する動機となった。これに関しては，上に引
用のＣＣＩＴＴ１６Ｋｂ／ｓ音声符号化標準に対するＡ
Ｔ＆Ｔ提案を参照すること。
このメモリー内に現サンプルを処理するための”将来の
”サンプルのブロックを持つ必要があり，これは明らか
に符号化遅延を生ずる。このブロックのサイズは，コー
ダーの特定の構造に依存する。一般に，この符号化アル
ゴリズムの異なるパーツは異なるサイズの将来ブロック
を必要とする。すぐ近い将来のサンプルの最も小さなブ
ロックが，通常，コードブック探索アルゴリズムによっ
て要求され，これは，コードベクトルの大きさに等しい
。ピッチ ループはピッチ パラメータの更新速度
に依存するより長いブロック サイズを必要とする。 従来のＣＥＬＰにおいては，最も長いブロック長は，Ｌ
ＰＣ分析器によって決定され，これは，通常，約２０ｍ
ｓｅｃに値する将来データを必要とする。従来のＣＥＬ
Ｐの結果としての長い符号化遅延は，従って，幾つかの
アプリケーションにおいては，耐えられないものである
。これが，低遅延ＣＥＬＰ（ＬＤ−ＣＥＬＰ）アルゴリ
ズムを開発する動機となった。これに関しては，上に引
用のＣＣＩＴＴ１６Ｋｂ／ｓ音声符号化標準に対するＡ
Ｔ＆Ｔ提案を参照すること。
【００１６】この低遅延ＣＥＬＰは，その名前をこれが
最小可能なブッロク長，つまり，ベクトル サイズを
持つことに由来する。換言すれば，ピッチ及びＬＰＣ分
析器は，この限界を超えるデータを使用することを許さ
れない。従って，基本符号化遅延ユニットは，数サンプ
ル（５から１０サンプル）のみのベクトル サイズに
対応する。ＬＰＣ分析器は，典型的には，ベクトル
サイズよりもかなり長いデータ ブロックを必要とす
る。従って，ＬＤ−ＣＥＬＰ内においては，ＬＰＣ分析
は，最も最近の過去のデータの十分に長いブロック及び
（場合によっては）利用できる新たなデータに関して遂
行される。ただし，過去のデータの符号化されたバージ
ョンも受信機及び送信機の両方の所で使用できることに
注意する。これは，逆適応符号化（ｂａｃｋｗａｒｄ−
ａｄａｐｔｉｖｅ−ｃｏｄｉｎｇ）と呼ばれる非常に効
率的な符号化を示唆する。このモードにおいては，受信
機は，送信機のＬＰＣ分析を同一の量子化された過去の
データを使用して全く同じように行ない，ＬＰＣパラメ
ーターをローカル的に生成する。ＬＰＣ情報は伝送され
ず，こうして節約されるビットは，励起子に割り当てら
れる。これは，一方において，励起子に対してより多く
のビットを持つことはより短い入力ブロックの使用を可
能とするために，符号化遅延をさらに短縮する。ただし
，この符号化モードは，量子化ノイズに弱い。高いレベ
ルのノイズは，ＬＰＣ分析の品質に悪影響を与え，符号
化効率を落とす。従って，この方法は，低速符号器には
適さない。これは，１６Ｋｂ／ｓＬＤ−ＣＥＬＰシステ
ム（上に引用のＣＣＩＴＴ１６Ｋｂ／ｓ音声符号化標準
に対するＡＴ＆Ｔ提案を参照）ではうまく機能するが，
ただし，これより低い速度においては，うまく機能しな
い。
最小可能なブッロク長，つまり，ベクトル サイズを
持つことに由来する。換言すれば，ピッチ及びＬＰＣ分
析器は，この限界を超えるデータを使用することを許さ
れない。従って，基本符号化遅延ユニットは，数サンプ
ル（５から１０サンプル）のみのベクトル サイズに
対応する。ＬＰＣ分析器は，典型的には，ベクトル
サイズよりもかなり長いデータ ブロックを必要とす
る。従って，ＬＤ−ＣＥＬＰ内においては，ＬＰＣ分析
は，最も最近の過去のデータの十分に長いブロック及び
（場合によっては）利用できる新たなデータに関して遂
行される。ただし，過去のデータの符号化されたバージ
ョンも受信機及び送信機の両方の所で使用できることに
注意する。これは，逆適応符号化（ｂａｃｋｗａｒｄ−
ａｄａｐｔｉｖｅ−ｃｏｄｉｎｇ）と呼ばれる非常に効
率的な符号化を示唆する。このモードにおいては，受信
機は，送信機のＬＰＣ分析を同一の量子化された過去の
データを使用して全く同じように行ない，ＬＰＣパラメ
ーターをローカル的に生成する。ＬＰＣ情報は伝送され
ず，こうして節約されるビットは，励起子に割り当てら
れる。これは，一方において，励起子に対してより多く
のビットを持つことはより短い入力ブロックの使用を可
能とするために，符号化遅延をさらに短縮する。ただし
，この符号化モードは，量子化ノイズに弱い。高いレベ
ルのノイズは，ＬＰＣ分析の品質に悪影響を与え，符号
化効率を落とす。従って，この方法は，低速符号器には
適さない。これは，１６Ｋｂ／ｓＬＤ−ＣＥＬＰシステ
ム（上に引用のＣＣＩＴＴ１６Ｋｂ／ｓ音声符号化標準
に対するＡＴ＆Ｔ提案を参照）ではうまく機能するが，
ただし，これより低い速度においては，うまく機能しな
い。
【００１７】逆ＬＰＣ分析が過剰のノイズによって効率
が悪くなると，順方向モードＬＰＣ分析がＬＤ−ＣＥＬ
Ｐの構造内で使用される。このモードにおいては，ＬＰ
Ｃ分析がきれいな過去の信号に関して遂行され，ＬＰＣ
情報が受信機に送られる。順方向モード及び順方向と逆
方向モードの結合されたＬＤ−ＣＥＬＰシステムについ
ては現在研究中である。
が悪くなると，順方向モードＬＰＣ分析がＬＤ−ＣＥＬ
Ｐの構造内で使用される。このモードにおいては，ＬＰ
Ｃ分析がきれいな過去の信号に関して遂行され，ＬＰＣ
情報が受信機に送られる。順方向モード及び順方向と逆
方向モードの結合されたＬＤ−ＣＥＬＰシステムについ
ては現在研究中である。
【００１８】ピッチ分析も逆方向モードにて過去の量子
化されたデータのみを使用して遂行できる。ただし，こ
の分析は，受信機の所のみに現われ，送信機と受信機の
所の不一致の原因となるチャネル エラーに非常に弱
いことが発見された。従って，ＬＤ−ＣＥＬＰ内におい
ては，ピッチ フィルターＢ（ｚ）は完全に回避され
る，あるいは逆方向−順方向モードの組合わせにて実現
され，この場合は，ピッチ遅延及び／あるいはピッチ
タップに関する幾らかの情報が受信機に送られる。
化されたデータのみを使用して遂行できる。ただし，こ
の分析は，受信機の所のみに現われ，送信機と受信機の
所の不一致の原因となるチャネル エラーに非常に弱
いことが発見された。従って，ＬＤ−ＣＥＬＰ内におい
ては，ピッチ フィルターＢ（ｚ）は完全に回避され
る，あるいは逆方向−順方向モードの組合わせにて実現
され，この場合は，ピッチ遅延及び／あるいはピッチ
タップに関する幾らかの情報が受信機に送られる。
【００１９】３２Ｋｂ／ｓのワイドバンド音声を符号化
するためのここに提案されるＬＤ−ＣＥＬＰは，好まし
くは，逆方向ＬＰＣを使用する。二つのバージョンのコ
ードが以下に詳細に説明される。第一のバージョンは順
方向モード ピッチ ループを使用し，第二のルー
プは，ピッチ ループを全く使用しない。この符号器
の一般構造は，図１に示される構造からＬＰＣ情報の伝
送が排除されたものである。また，ピッチ ループが
使用されないときは，Ｂ（ｚ）＝１であり，ピッチ情報
は送信されない。この符号器のアルゴリズムの詳細が以
下に説明される。
するためのここに提案されるＬＤ−ＣＥＬＰは，好まし
くは，逆方向ＬＰＣを使用する。二つのバージョンのコ
ードが以下に詳細に説明される。第一のバージョンは順
方向モード ピッチ ループを使用し，第二のルー
プは，ピッチ ループを全く使用しない。この符号器
の一般構造は，図１に示される構造からＬＰＣ情報の伝
送が排除されたものである。また，ピッチ ループが
使用されないときは，Ｂ（ｚ）＝１であり，ピッチ情報
は送信されない。この符号器のアルゴリズムの詳細が以
下に説明される。
【００２０】ＭＳＥ波形符号化における基本的な結果は
，量子化ノイズが最小化のポイントにおいて平坦なスペ
クトルを持つこと，つまり，出力と目標の間の差信号が
ホワイトであることである。一方，入力音声信号は，ホ
ワイトでなく，実際，フォルマント構造及び高周波数ロ
ール オフのために，広いスペクトル ダイナミッ
クレンジを持つ。このため，Ｓ／Ｎ比は，周波数レンジ
を通じて均一ではない。ＳＮ比は，スペクトル ピー
クの所で高く，スペクトルの谷の所で低い。この平坦の
ノイズがリシェープされない限り，この低エネルギーの
スペクトル情報がノイズによってマスクされ，聞くこと
ができる歪が発生する。この問題が認識されており，電
話バンド幅音声のＣＥＬＰ符号化の背景では手段が講じ
られている。これに関しては，『音声信号の予測符号化
及び主観的エラー基準』，ＩＥＥＥトランザクション，
ＡＳＳＰ，Ｖｏｌ．ＡＳＳＰ−２７，Ｎｏ．３，１９７
９年６月，ページ２４７−２５４を参照すること。この
問題の解決法は，図１に示されるように，ＣＥＬＰ探索
ループに加えられたノイズ修正フィルターのフォームで
ある。このフィルターの標準フォームは以下のとおりで
ある。
，量子化ノイズが最小化のポイントにおいて平坦なスペ
クトルを持つこと，つまり，出力と目標の間の差信号が
ホワイトであることである。一方，入力音声信号は，ホ
ワイトでなく，実際，フォルマント構造及び高周波数ロ
ール オフのために，広いスペクトル ダイナミッ
クレンジを持つ。このため，Ｓ／Ｎ比は，周波数レンジ
を通じて均一ではない。ＳＮ比は，スペクトル ピー
クの所で高く，スペクトルの谷の所で低い。この平坦の
ノイズがリシェープされない限り，この低エネルギーの
スペクトル情報がノイズによってマスクされ，聞くこと
ができる歪が発生する。この問題が認識されており，電
話バンド幅音声のＣＥＬＰ符号化の背景では手段が講じ
られている。これに関しては，『音声信号の予測符号化
及び主観的エラー基準』，ＩＥＥＥトランザクション，
ＡＳＳＰ，Ｖｏｌ．ＡＳＳＰ−２７，Ｎｏ．３，１９７
９年６月，ページ２４７−２５４を参照すること。この
問題の解決法は，図１に示されるように，ＣＥＬＰ探索
ループに加えられたノイズ修正フィルターのフォームで
ある。このフィルターの標準フォームは以下のとおりで
ある。
【数４】
ここで，Ａ（ｚ）はＬＰＣ多項式である。ｇ１ あるい
はｇ２ の効果は，Ａ（ｚ）のルートを原点の方に移動
させ，１／Ａ（ｚ）のスペクトル ピークの強さを和
らげることである。式（１）のようなｇ１ 及びｇ２
を持つ場合，Ｗ（ｚ）の応答は，フォルマント位置の所
に谷（反フォルマント）を持ち，フォルマント間の領域
が強調される。これに加えて，全スペクトル ロール
オフの量が１／Ａ（ｚ）によって与えられる音声ス
ペクトル包絡線と比べて低減される。
はｇ２ の効果は，Ａ（ｚ）のルートを原点の方に移動
させ，１／Ａ（ｚ）のスペクトル ピークの強さを和
らげることである。式（１）のようなｇ１ 及びｇ２
を持つ場合，Ｗ（ｚ）の応答は，フォルマント位置の所
に谷（反フォルマント）を持ち，フォルマント間の領域
が強調される。これに加えて，全スペクトル ロール
オフの量が１／Ａ（ｚ）によって与えられる音声ス
ペクトル包絡線と比べて低減される。
【００２１】図１のＣＥＬＰシステムにおいては，補正
されないエラー信号，Ｅ（ｚ）＝Ｙ（ｚ）−Ｘ（ｚ）は
，これは実際に最小化される信号であるためにホワイト
である。最終エラー信号は，以下によって与えられ，Ｗ
−１（ｚ）のスペクトル形状を持つ。
されないエラー信号，Ｅ（ｚ）＝Ｙ（ｚ）−Ｘ（ｚ）は
，これは実際に最小化される信号であるためにホワイト
である。最終エラー信号は，以下によって与えられ，Ｗ
−１（ｚ）のスペクトル形状を持つ。
【数５】
これは，ノイズがフォルマント ピーク内に濃縮され
，フォルマントの間では減衰されることを示す。このノ
イズ成形の背後の思想は，聴覚上のマスキング効果を活
用することである。ノイズは，これが高レベルのトーン
状信号と同一のスペクトル バンドを共有する場合は
，聞こえにくくなる。この効果を利用して，フィルター
，Ｗ（ｚ）はＣＥＬＰ符号器の知覚品質を大きく向上さ
せる。
，フォルマントの間では減衰されることを示す。このノ
イズ成形の背後の思想は，聴覚上のマスキング効果を活
用することである。ノイズは，これが高レベルのトーン
状信号と同一のスペクトル バンドを共有する場合は
，聞こえにくくなる。この効果を利用して，フィルター
，Ｗ（ｚ）はＣＥＬＰ符号器の知覚品質を大きく向上さ
せる。
【００２２】２００から３４００Ｈｚの標準の電話バン
ドとは対照的に，ここで，考察されるワイドバンド音声
は，５０から７０００Ｈｚのスペクトル バンドを持
つことを特徴とする。こうして加えられる低周波数は，
音声サウンドの自然さ及び真正さを向上させる。また，
こうして加えられる高周波数は，サウンドをはっきりと
，より意味を持つものにする。信号は，ＣＥＬＰシステ
ムによってデジタル処理するために１６ＫＨｚにてサン
プリングされる。このより高いサンプリング速度及び加
えられた低周波数は，両方とも信号をより予測可能なも
のとし，総予測利得は，典型的には，標準の電話音声の
それよりも高くなる。スペクトル ダイナミック
レンジは，３４００から６０００Ｈｚの加えられた高周
波数領域が，通常，このレンジの底付近となる電話音声
のそれよりもかなり高くなる。前のセクションの分析か
ら，低周波数領域の符号化はより簡単になるが，高周波
数領域の符号化は，幾つかの問題を提起することが明ら
かである。初期の無補正スペクトルのＳＮＲはこの領域
においては高度にネガティブである傾向を持つ。一方，
感覚システムはこの領域では非常に敏感であり，量子化
の歪は，パリパリ及びシューと言った形ではっきりと聞
き取れる。ノイズ補正は，従って，ワイドバンドＣＥＬ
Ｐでは，一層重要となる。低周波数と高周波数の符号化
のバランスがより複雑になる。この研究の主要な努力は
，このバランスのより良い制御を可能とする良好な補正
フィルターの発見に向けたものであった。
ドとは対照的に，ここで，考察されるワイドバンド音声
は，５０から７０００Ｈｚのスペクトル バンドを持
つことを特徴とする。こうして加えられる低周波数は，
音声サウンドの自然さ及び真正さを向上させる。また，
こうして加えられる高周波数は，サウンドをはっきりと
，より意味を持つものにする。信号は，ＣＥＬＰシステ
ムによってデジタル処理するために１６ＫＨｚにてサン
プリングされる。このより高いサンプリング速度及び加
えられた低周波数は，両方とも信号をより予測可能なも
のとし，総予測利得は，典型的には，標準の電話音声の
それよりも高くなる。スペクトル ダイナミック
レンジは，３４００から６０００Ｈｚの加えられた高周
波数領域が，通常，このレンジの底付近となる電話音声
のそれよりもかなり高くなる。前のセクションの分析か
ら，低周波数領域の符号化はより簡単になるが，高周波
数領域の符号化は，幾つかの問題を提起することが明ら
かである。初期の無補正スペクトルのＳＮＲはこの領域
においては高度にネガティブである傾向を持つ。一方，
感覚システムはこの領域では非常に敏感であり，量子化
の歪は，パリパリ及びシューと言った形ではっきりと聞
き取れる。ノイズ補正は，従って，ワイドバンドＣＥＬ
Ｐでは，一層重要となる。低周波数と高周波数の符号化
のバランスがより複雑になる。この研究の主要な努力は
，このバランスのより良い制御を可能とする良好な補正
フィルターの発見に向けたものであった。
【００２３】本発明によって寄与される技術上の向上の
理解の出発点は，式（１）に示されるような従来のＣＥ
ＬＰの補正フィルターである。最初の目標は，最良の知
覚性能のためのセット（ｇ１ ，ｇ２ ）を発見するこ
とであった。狭バンドの場合と同様に，ｇ１ ＝０．９
，ｇ２ ＝０．４が妥当な結果を与えることが発見され
た。ただし，この性能は，改良の余地を残した。式（１
）のフィルター，Ｗ（ｚ）は，フォルマント構造をモデ
ル化するためには生来的な制約があり，要求されるスペ
クトルが同時に傾くことが発見された。このスペクトル
の傾きは，差，ｇ１ −ｇ２ によって概ね制御される
ことが発見された。この傾きは本質的にグローバルなも
のであり，これを高周波数のところで別個に強調するこ
とは簡単ではない。また，この傾きを変えると，Ｗ（ｚ
）のフォルマントの形状が影響を受ける。顕著な傾きが
より高くより広いフォルマントに沿って見られるが，こ
れは，低周波数及びこれらフォルマントの間に多くのノ
イズを与える。結論は，このフォルマント及び傾きの問
題を切り離すべきであると言うことであった。取られた
アプローチは，Ｗ（ｚ）をフォルマントのモデリングの
みに使用し，傾きのみを制御するためのもう一つのセク
ションを加えることであった。この新たなフィルターの
一般形式は以下によって与えられる。
理解の出発点は，式（１）に示されるような従来のＣＥ
ＬＰの補正フィルターである。最初の目標は，最良の知
覚性能のためのセット（ｇ１ ，ｇ２ ）を発見するこ
とであった。狭バンドの場合と同様に，ｇ１ ＝０．９
，ｇ２ ＝０．４が妥当な結果を与えることが発見され
た。ただし，この性能は，改良の余地を残した。式（１
）のフィルター，Ｗ（ｚ）は，フォルマント構造をモデ
ル化するためには生来的な制約があり，要求されるスペ
クトルが同時に傾くことが発見された。このスペクトル
の傾きは，差，ｇ１ −ｇ２ によって概ね制御される
ことが発見された。この傾きは本質的にグローバルなも
のであり，これを高周波数のところで別個に強調するこ
とは簡単ではない。また，この傾きを変えると，Ｗ（ｚ
）のフォルマントの形状が影響を受ける。顕著な傾きが
より高くより広いフォルマントに沿って見られるが，こ
れは，低周波数及びこれらフォルマントの間に多くのノ
イズを与える。結論は，このフォルマント及び傾きの問
題を切り離すべきであると言うことであった。取られた
アプローチは，Ｗ（ｚ）をフォルマントのモデリングの
みに使用し，傾きのみを制御するためのもう一つのセク
ションを加えることであった。この新たなフィルターの
一般形式は以下によって与えられる。
【数６】
ここで，Ｐ（ｚ）は傾きのみに責任を持つ。この改良の
実現が図２に示されるが，ここでは，図１の補正フィル
ター３５がＰ（ｚ）によって与えられる応答を持つフィ
ルター２２０と元のフィルター３５の縦に接続されたも
のによって置換される。こうして縦に接続されたフィル
ター，Ｗｐ（ｚ）は式（３）によって与えられる。様々
な形式のＰ（ｚ）が使用できる。これら形式には，定３
ポール（２つの複素数，１つの実数），定３ゼロ セ
クション，適応３ポール セクション，適応３ゼロ
セクション及び適応２ポール セクションが含まれ
る。これら，定セクションは，高周波数において鋭い傾
斜を持つ，等しくはないが一定のスペクトル傾斜を持つ
ように設計された。適応セクションの係数は，Ｐ−１（
ｚ）が現スペクトルの二次及び三次近似を持つようにＬ
ＰＣ分析を介して動的な計算され，これは，本質的にス
ペクトル傾斜のみを捕らえる。
実現が図２に示されるが，ここでは，図１の補正フィル
ター３５がＰ（ｚ）によって与えられる応答を持つフィ
ルター２２０と元のフィルター３５の縦に接続されたも
のによって置換される。こうして縦に接続されたフィル
ター，Ｗｐ（ｚ）は式（３）によって与えられる。様々
な形式のＰ（ｚ）が使用できる。これら形式には，定３
ポール（２つの複素数，１つの実数），定３ゼロ セ
クション，適応３ポール セクション，適応３ゼロ
セクション及び適応２ポール セクションが含まれ
る。これら，定セクションは，高周波数において鋭い傾
斜を持つ，等しくはないが一定のスペクトル傾斜を持つ
ように設計された。適応セクションの係数は，Ｐ−１（
ｚ）が現スペクトルの二次及び三次近似を持つようにＬ
ＰＣ分析を介して動的な計算され，これは，本質的にス
ペクトル傾斜のみを捕らえる。
【００２４】これに加えて，Ｐ（ｚ）に対して選択され
た一つのモードは，中間レンジにおける周波数領域ステ
ップ関数である。これは，このレンジの下側半分の所の
応答を減衰し，上側半分の所の応答を所定の定数だけブ
ーストする。１４次オールポール セクションがこの
目的のために使用された。
た一つのモードは，中間レンジにおける周波数領域ステ
ップ関数である。これは，このレンジの下側半分の所の
応答を減衰し，上側半分の所の応答を所定の定数だけブ
ーストする。１４次オールポール セクションがこの
目的のために使用された。
【００２５】注意深いリスニング テストから２ポー
ル セクションが最良の選択であることが発見された
。このケースでは，このセクションは以下によって与え
られる。
ル セクションが最良の選択であることが発見された
。このケースでは，このセクションは以下によって与え
られる。
【数７】
係数ｐｉ は，標準ＬＰＣアルゴリズムを現フレームＬ
ＰＣ逆フィルター（Ａ（ｚ））シーケンスａ１ の最初
の三つの相関係数に適用することによって発見された。 パラメータδはＰ（ｚ）のスペクトル傾斜を調節するた
めに使用される。δ＝０．７の値が良好な選択であるこ
とが発見された。Ｐ（ｚ）のこの形式が，Ｗ（ｚ）と組
み合わされた場合，（ここで，ｇ１ ＝０．９８，ｇ２
＝０．８），この研究において調査された全ての他の
システムを通じて最良の知覚性能が得られることが発見
された。
ＰＣ逆フィルター（Ａ（ｚ））シーケンスａ１ の最初
の三つの相関係数に適用することによって発見された。 パラメータδはＰ（ｚ）のスペクトル傾斜を調節するた
めに使用される。δ＝０．７の値が良好な選択であるこ
とが発見された。Ｐ（ｚ）のこの形式が，Ｗ（ｚ）と組
み合わされた場合，（ここで，ｇ１ ＝０．９８，ｇ２
＝０．８），この研究において調査された全ての他の
システムを通じて最良の知覚性能が得られることが発見
された。
【００２６】上に説明のＰ（ｚ）に加えて，第一の無−
Ｐ（ｚ）法は，現在，音響信号の知覚変換符号化（Ｐｅ
ｒｃｅｐｔｕａｌ Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ Ｃｏｄｉｎｇ
，ＰＴＣ）に応用されている心理音響知覚理論に基づ
く。これに関しては，ブライアン Ｃ．Ｊ．ムーア（
ＢｒｉａｎＣ．Ｊ．Ｍｏｏｒｅ ），『聴覚の心理学概
説（Ｉｎｔｒｏｄｕｃｔｉｏｎ ｔｏ ｔｈｅ Ｐｓｙ
ｃｈｏｌｏｇｙ ｏｆ Ｈｅａｒｉｎｇ ）』，アカデ
ミック出版社，１９８２年，並びに，ジェームス Ｄ
．ジョンストン（Ｊａｍｅｓ Ｄ． Ｊｏｈｎｓｔｏｎ
），『知覚ノイズ基準を使用しての音響信号の変換符
号化』，ＩＥＥＥ Ｓｅｌ．Ａｒｅａｓ ｉｎ
Ｃｏｍｍ．，６（２），１９８８年２月号，及びＫ．ブ
ランデンブルグ（Ｋ．Ｂｒａｎｄｅｎｂｕｒｇ ），『
高品質音楽符号化のための方法及び品質の評価に対する
寄稿』，エルランゲン ネルンベルグ大学学位論文，
１９８９年を参照すること。ＰＴＣにおいては，周知の
心理音響感覚マスキング効果が周波数のノイズ域値関数
（Ｎｏｉｓｅ Ｔｈｒｅｓｈｏｌｄ Ｆｕｎｃｔｉｏｎ
，ＮＴＦ）を計算するために使用される。この理論によ
ると，この域値以下の全てのノイズは，聞こえなはずで
ある。このＮＴＦは，ビット割り当て及び／あるいは個
々の変換係数に対する量子化ステップ サイズを決定
するために使用され，これらは後に，要求される量子化
ノイズ形状にて信号を再合成するために使用される。 ここでは，ＮＴＦはＣＥＬＰのようなＬＰＣをベースと
する符号器のフレームワーク内で使用される。基本的に
は，Ｗ（ｚ）は現フレームに対するＮＴＦ形状を持つよ
うに設計される。ただし，ＮＴＦは周波数のかなり複雑
な関数であり，鋭い谷及びピークを持つ。従って，好ま
しくは，当分野において周知のように，高次ポール
ゼロ フィルターがＮＴＦの正確なモデリングのため
に使用される。
Ｐ（ｚ）法は，現在，音響信号の知覚変換符号化（Ｐｅ
ｒｃｅｐｔｕａｌ Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ Ｃｏｄｉｎｇ
，ＰＴＣ）に応用されている心理音響知覚理論に基づ
く。これに関しては，ブライアン Ｃ．Ｊ．ムーア（
ＢｒｉａｎＣ．Ｊ．Ｍｏｏｒｅ ），『聴覚の心理学概
説（Ｉｎｔｒｏｄｕｃｔｉｏｎ ｔｏ ｔｈｅ Ｐｓｙ
ｃｈｏｌｏｇｙ ｏｆ Ｈｅａｒｉｎｇ ）』，アカデ
ミック出版社，１９８２年，並びに，ジェームス Ｄ
．ジョンストン（Ｊａｍｅｓ Ｄ． Ｊｏｈｎｓｔｏｎ
），『知覚ノイズ基準を使用しての音響信号の変換符
号化』，ＩＥＥＥ Ｓｅｌ．Ａｒｅａｓ ｉｎ
Ｃｏｍｍ．，６（２），１９８８年２月号，及びＫ．ブ
ランデンブルグ（Ｋ．Ｂｒａｎｄｅｎｂｕｒｇ ），『
高品質音楽符号化のための方法及び品質の評価に対する
寄稿』，エルランゲン ネルンベルグ大学学位論文，
１９８９年を参照すること。ＰＴＣにおいては，周知の
心理音響感覚マスキング効果が周波数のノイズ域値関数
（Ｎｏｉｓｅ Ｔｈｒｅｓｈｏｌｄ Ｆｕｎｃｔｉｏｎ
，ＮＴＦ）を計算するために使用される。この理論によ
ると，この域値以下の全てのノイズは，聞こえなはずで
ある。このＮＴＦは，ビット割り当て及び／あるいは個
々の変換係数に対する量子化ステップ サイズを決定
するために使用され，これらは後に，要求される量子化
ノイズ形状にて信号を再合成するために使用される。 ここでは，ＮＴＦはＣＥＬＰのようなＬＰＣをベースと
する符号器のフレームワーク内で使用される。基本的に
は，Ｗ（ｚ）は現フレームに対するＮＴＦ形状を持つよ
うに設計される。ただし，ＮＴＦは周波数のかなり複雑
な関数であり，鋭い谷及びピークを持つ。従って，好ま
しくは，当分野において周知のように，高次ポール
ゼロ フィルターがＮＴＦの正確なモデリングのため
に使用される。
【００２７】第二の成功しているアプローチは，分割バ
ンドＣＥＬＰ符号化であるが，このアプローチでは，信
号が最初にセットの二つの四分ミラー フィルター（
ＱＭＦ）によって低周波数及び高周波数バンドに分割さ
れ，次に，各々のバンドが別個にそれの符号器によって
符号化される。類似の方法が，Ｐ．メルメルステイン（
Ｍｅｒｍｅｌｓｔｅｉｎ ）によって，『Ｇ．７２２，
ワイドバンド音響信号のデジタル伝送のための新たなＣ
ＣＩＴＴ符号化標準』，ＩＥＥＥ Ｃｏｍｍ．Ｍａｇ
．，ページ８−１５，１９８８年，１月号，において使
用されている。このアプローチは，異なるビット速度を
低バンド及び高バンドに割り当てる柔軟性を与え，高ス
ペクトルと低スペクトルの歪の最適バランスを達成でき
る。柔軟性は，個々のバンドで全く異なる符号化システ
ムが使用でき，個々の周波数レンジに対して性能が最適
化できると言う意味でも達成される。ただし，この一例
としての実施態様においては，ＬＤ−ＣＥＬＰが全ての
（二つの）バンドに対して使用される。３２Ｋｂ／ｓの
総速度と言う制約の下で，この二つのバンドに対して様
々なビット速度の割り当てが試みられたが，低と高バン
ド ビットの最適な比は，３：１であることが発見さ
れた。
ンドＣＥＬＰ符号化であるが，このアプローチでは，信
号が最初にセットの二つの四分ミラー フィルター（
ＱＭＦ）によって低周波数及び高周波数バンドに分割さ
れ，次に，各々のバンドが別個にそれの符号器によって
符号化される。類似の方法が，Ｐ．メルメルステイン（
Ｍｅｒｍｅｌｓｔｅｉｎ ）によって，『Ｇ．７２２，
ワイドバンド音響信号のデジタル伝送のための新たなＣ
ＣＩＴＴ符号化標準』，ＩＥＥＥ Ｃｏｍｍ．Ｍａｇ
．，ページ８−１５，１９８８年，１月号，において使
用されている。このアプローチは，異なるビット速度を
低バンド及び高バンドに割り当てる柔軟性を与え，高ス
ペクトルと低スペクトルの歪の最適バランスを達成でき
る。柔軟性は，個々のバンドで全く異なる符号化システ
ムが使用でき，個々の周波数レンジに対して性能が最適
化できると言う意味でも達成される。ただし，この一例
としての実施態様においては，ＬＤ−ＣＥＬＰが全ての
（二つの）バンドに対して使用される。３２Ｋｂ／ｓの
総速度と言う制約の下で，この二つのバンドに対して様
々なビット速度の割り当てが試みられたが，低と高バン
ド ビットの最適な比は，３：１であることが発見さ
れた。
【００２８】上に示した全てのシステムは，様々なピッ
チ ループ，つまり，Ｂ（ｚ）に対する様々な次数及
びピッチ タップに対する様々なビット数を含むこと
ができる。一つの興味深い点は，場合によってはピッチ
ループを持たないシステム，つまり，Ｂ（ｚ）＝１
のシステムを使用することが好ましいということである
。事実，幾つかのテストでは，このようなシステムが最
良の結果を与えた。ピッチループは，過去の残留シーケ
ンスを合成フィルターの初期励起として使用することに
基づく。これは，２段ＶＱシステム内の第一の段の量子
化を構成し，ここでは，過去の残留が適応コードブック
として機能する。２段ＶＱシステムは，少なくともＭＳ
Ｅの観点からは，単一段（正規）ＶＱよりも劣ることが
知られている。換言すれば，これらビットは，単一励起
コードブックとともに使用された時の方がうまく活用さ
れる。ピッチ ループは主に向上された周期性に起因
する知覚上の改良を与えるが，これは，ＭＳＥ ＳＮ
Ｒがいずれにしても低い，４−８Ｋｂ／ｓＣＥＬＰのよ
うな低速符号器には重要である。ＭＳＥ ＳＮＲが高
い３２Ｋｂ／ｓでは，ピッチ ループの寄与は，単一
ＶＱ構成の効率を抜くことはなく，従って，これを使用
する理由はない。
チ ループ，つまり，Ｂ（ｚ）に対する様々な次数及
びピッチ タップに対する様々なビット数を含むこと
ができる。一つの興味深い点は，場合によってはピッチ
ループを持たないシステム，つまり，Ｂ（ｚ）＝１
のシステムを使用することが好ましいということである
。事実，幾つかのテストでは，このようなシステムが最
良の結果を与えた。ピッチループは，過去の残留シーケ
ンスを合成フィルターの初期励起として使用することに
基づく。これは，２段ＶＱシステム内の第一の段の量子
化を構成し，ここでは，過去の残留が適応コードブック
として機能する。２段ＶＱシステムは，少なくともＭＳ
Ｅの観点からは，単一段（正規）ＶＱよりも劣ることが
知られている。換言すれば，これらビットは，単一励起
コードブックとともに使用された時の方がうまく活用さ
れる。ピッチ ループは主に向上された周期性に起因
する知覚上の改良を与えるが，これは，ＭＳＥ ＳＮ
Ｒがいずれにしても低い，４−８Ｋｂ／ｓＣＥＬＰのよ
うな低速符号器には重要である。ＭＳＥ ＳＮＲが高
い３２Ｋｂ／ｓでは，ピッチ ループの寄与は，単一
ＶＱ構成の効率を抜くことはなく，従って，これを使用
する理由はない。
【００２９】上の説明は，ワイドバンド音声との関連で
行なわれたが，当業者においては，本発明はその他の具
体的背景内でも適用できることが明白である。図３は，
本発明の教示に従う全修正フィルターの周波数応答の代
表的な補正である。図３において，実線は，先行技術に
よる補正を示し，点線は，本発明の典型的な一例として
の実施態様に従う一例としての補正された応答に対応す
る。
行なわれたが，当業者においては，本発明はその他の具
体的背景内でも適用できることが明白である。図３は，
本発明の教示に従う全修正フィルターの周波数応答の代
表的な補正である。図３において，実線は，先行技術に
よる補正を示し，点線は，本発明の典型的な一例として
の実施態様に従う一例としての補正された応答に対応す
る。
【図１】本発明を使用するデジタル通信システムを示す
。
。
【図２】本発明の実施態様に従う図１のシステムの修正
を示す。
を示す。
【図３】本発明の典型的な実施態様を適用することによ
る結果としての補正された周波数応答を示す。
る結果としての補正された周波数応答を示す。
コードブック １０
Claims (17)
- 【請求項１】 通信チャネルを通じて情報の指標のパ
ラメータを入力シーケンスにて通信するための方法にお
いて，該パラメータが該入力情報の周波数補正を反映す
るパラメータを含み，該周波数補正が特定の周波数にお
ける振幅に関する補正及び全体としてのスペクトル傾斜
を反映する補正を含むことを特徴とする方法。 - 【請求項２】 該入力情報が音声情報であり，該特定
の周波数における該補正が該音声情報のフォルマントと
関連する周波数における補正から成ることを特徴とする
請求項１の方法。 - 【請求項３】 該補正がＷ，（ｚ）＝Ｗ（ｚ）Ｐ（ｚ
）によって特性化されるフィルター内で行なわれ，ここ
で，Ｐ（ｚ）が主にこのフィルターのスペクトル傾斜に
のみ影響を与えることを特徴とする請求項１の方法。 - 【請求項４】 Ｐ（ｚ）が３−ポール フィルター
セクションであることを特徴とする請求項３の方法
。 - 【請求項５】 Ｐ（ｚ）が３−ゼロ フィルター
セクションであることを特徴とする請求項３の方法。 - 【請求項６】 Ｐ（ｚ）が２−ゼロ フィルター
セクションであることを特徴とする請求項３の方法。 - 【請求項７】 Ｐ（ｚ）が２−ポール セクション
であることを特徴とする請求項３の方法。 - 【請求項８】 Ｐ（ｚ）該入力シーケンスの現スペク
トルの線型予測分析から誘導されるパラメータによって
特性化される適応フィルター セクションであること
を特徴とする請求項３の方法。 - 【請求項９】 Ｐ（ｚ）が該入力シーケンスのスペク
トルの実質的に中心のポイントより下の周波数レンジに
対する第一の値及び該スペクトルの他のポイントに対す
る第二の値を持つ周波数応答を持つフィルター セク
ションであることを特徴とする請求項３の方法。 - 【請求項１０】 該フィルターが３より大きな次数の
オール ポール フィルターであることを特徴とす
る請求項９の方法。 - 【請求項１１】 該オール ポール フィルター
が次数１４のフィルターであることを特徴とする請求項
１０の方法。 - 【請求項１２】 該補正がスペクトル変換符号化フィ
ルター内で達成されることを特徴とする請求項２の方法
。 - 【請求項１３】 該スペクトル変換フィルターが現入
力シーケンスに対するノイズ域値によって決定される周
波数応答を持つことを特徴とする請求項１２の方法。 - 【請求項１４】 該補正が複数の周波数バンドを持つ
四分ミラー フィルター内で達成され，該入力シーケ
ンスが個々の周波数バンドに対して別個に符号化される
ことを特徴とする請求項２の方法。 - 【請求項１５】 該パラメータがＣＥＬＰ符号化法を
特性化することを特徴とする請求項２の方法。 - 【請求項１６】 該パラメータがピッチ パラメー
タを含まないことを特徴とする請求項１５の方法。 - 【請求項１７】 該入力情報が不均一のスペクトルを
持ち，該特定の周波数における補正が該情報のフォルマ
ントと関連する周波数における補正から成ることを特徴
とする請求項１の方法。 【０００１】
Applications Claiming Priority (2)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| US546627 | 1990-06-29 | ||
| US07/546,627 US5235669A (en) | 1990-06-29 | 1990-06-29 | Low-delay code-excited linear-predictive coding of wideband speech at 32 kbits/sec |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH04233600A true JPH04233600A (ja) | 1992-08-21 |
| JP3234609B2 JP3234609B2 (ja) | 2001-12-04 |
Family
ID=24181283
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP15726291A Expired - Lifetime JP3234609B2 (ja) | 1990-06-29 | 1991-06-28 | ３２Ｋｂ／ｓワイドバンド音声の低遅延コード励起線型予測符号化 |
Country Status (4)
| Country | Link |
|---|---|
| US (1) | US5235669A (ja) |
| EP (2) | EP0465057B1 (ja) |
| JP (1) | JP3234609B2 (ja) |
| DE (2) | DE69132885T2 (ja) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
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| JP2007513364A (ja) * | 2003-10-30 | 2007-05-24 | モトローラ・インコーポレイテッド | デジタル音声符号器における高調波ノイズ重み付け |
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| FI96248C (fi) * | 1993-05-06 | 1996-05-27 | Nokia Mobile Phones Ltd | Menetelmä pitkän aikavälin synteesisuodattimen toteuttamiseksi sekä synteesisuodatin puhekoodereihin |
| JP3321971B2 (ja) * | 1994-03-10 | 2002-09-09 | ソニー株式会社 | 音声信号処理方法 |
| IT1271182B (it) * | 1994-06-20 | 1997-05-27 | Alcatel Italia | Metodo per migliorare le prestazioni dei codificatori vocali |
| JP3237089B2 (ja) * | 1994-07-28 | 2001-12-10 | 株式会社日立製作所 | 音響信号符号化復号方法 |
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| US5864820A (en) * | 1996-12-20 | 1999-01-26 | U S West, Inc. | Method, system and product for mixing of encoded audio signals |
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1991
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- 1991-06-20 EP EP96107666A patent/EP0732686B1/en not_active Expired - Lifetime
- 1991-06-20 DE DE69132885T patent/DE69132885T2/de not_active Expired - Lifetime
- 1991-06-20 DE DE69123500T patent/DE69123500T2/de not_active Expired - Lifetime
- 1991-06-28 JP JP15726291A patent/JP3234609B2/ja not_active Expired - Lifetime
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| EP0465057B1 (en) | 1996-12-11 |
| EP0465057A1 (en) | 1992-01-08 |
| DE69132885D1 (de) | 2002-01-31 |
| JP3234609B2 (ja) | 2001-12-04 |
| DE69123500D1 (de) | 1997-01-23 |
| EP0732686A3 (en) | 1997-03-19 |
| DE69132885T2 (de) | 2002-08-01 |
| EP0732686B1 (en) | 2001-12-19 |
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