JPH0451300A - 線形予測符号化器及び復号化器 - Google Patents

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） この発明は、線形予測を用いた低レートの符号化器、及
び復号化器に関する。

（従来の技術） 第３図は、従来の線形予測符号化器の構成を示すブロッ
ク図である。

なお、第３図の符号化器の主要部分については、下記文
献に解説されている。

文献名　Ｎ、Ｓ、Ｊａｙａｎｔ　ａｎｄ　Ｊ、Ｈ，Ｃｈ
ｅｎ、”ＳｐｅｅｃｈＣｏｄｉｎｇ　ｗｉｔｈ　Ｔｉｍ
ｅ−Ｖａｒｙｉｎｇ　ＢｉｔＡｌｌｏｃａｔｉｏｎｓ　
ｔｏ　Ｅｘｃｉｔａｔｉｏｎ　ａｎｄ　ＬＰＣＰａｒａ
ｍｅｔｅｒｓ’、Ｐｒｏｃ、　ＩＣＡＳＳＰ、ｐｐ６５
−６８　、１９８９゜第３図において、端子１０１よシ
フレーム単位にまとめられて、ベクトルとして入力され
る原音声ベクトルＳは、まず短時間分析回路１０２に入
力され、原音声ベクトルＳに対する短時間予測係数α、
が計算される。文献は、短時間予測係数α、の算出アル
ゴリズムを特に詳しく詳述していないが。

フレーム内で入力が定常信号でおると仮定して解く通常
の自己相関法である。短時間予測係数α、は量子化器１
１４に送出され、量子化値α３．になる。量子化器１１
４はαｊ、を逆量子化器１１５と多重化回路１１１に送
出する。逆量子化器１１５は、量子化値α４．を逆量子
化値α、に変換し、短時間フィルター０３にα１．を送
出する。

ｑ 次に、スイッチ１０８，１１３を共に開く。適応励振コ
ードテーブル１０４は、適応励振コードベクトルｅ＆４
（ｔ＝ｉ〜ｎ）を出力する。適応励振コードベクトルｅ
、は、適応励振コードテープ１０４内で、過去に用いた
励振信号を１標本化時間ずつずらして作られる。加算器
１１０では、ベクトルｅ８．とスイッチ１１３からのベ
クトルの成分単位の加算を行うが、この場合スイッチ１
１３からは信号がこないのでｅａｌはそのまま励振ベク
トルｅ、となり、短時間フィルタ１０３に入力される。

短時間フィルタ１０３は、ベクトルｅ工に対する出力ベ
クトルＳＷｉヲ計算し減算器１０９に送出するベクトル
ＳＷｉは原音声Ｓに対応する。

減算器１０９はＳＷ、とＳの成分単位の減算を行い、誤
差ベクトルｅｒ１を知覚フィルタ１０５に送出する。

知覚フィルタ１０５は、ベクトルｅｒｉに対するベクト
ルｅ−ｉｋ知覚誤差計算回路１０６に送出する。知覚誤
差回路１０６は、ベクトルｅｗ□の各成分の２乗平均ｇ
ｉを計算し、ｇｉが最小となる１を最適な適応励振コー
ドのインデックスＩ　として、適応励振コードチーＯ プル１０４と多重化回路１１１に送出する。

次に、スイッチ１０８はそのまま開いた状態で、スイッ
チ１１３を閉じる。適応励振コードテーブル１０４はイ
ンデックス１１゜により最適な適応励振コードベクトル
ｅａ０を出力する。確率的励振コードテーブル１０７は
、確率的コードベクトルｅ８．　（ｉ＝１％ｃｔ）を出
力する。加算器１１０では、ベクトルｅ８゜とベクトル
ｅ８、の成分単位の加算を行い、励振ベクトルｅ、を短
時間予測フィルター０３に送出する。

短時間フィルター０３は、ベクトルｅ、に対する出力ベ
クトルＳＷ、を計算し減算器１０９に送出する。ベクト
ルＳＷｉは原音声Ｓに対応する。減算器１０９はＳｗｉ
とＳの成分単位の減算を行い、誤差ベクトルｅ□を知覚
フィルタ１０５に送出する。知覚フィルタ１０５は、ベ
クトルｅｒｉに対する出力ベクトルｅｗｉを知覚誤差計
算回路１０６に送出する。知覚誤差回路１０６は、ベク
トルｅＷ、の各成分の２乗平均ｇｆを計算し、　ｇｉが
最小となるｉを最適な確率的励振コードのインデックス
Ｉａ０として、確率的励振コードテーブル１０７と多重
化回路１１ノに送出する。

次に、スイッチ１０Ｂ、スイッチ１１３ｆ共に閉じ、最
適な適応励振コードベクトルと最適な確率的コードベク
トルを加算した最適な励振ベクトルｅｏｐｔ作成し、サ
ブフレーム遅延回路１１６に入力する。サブフレーム遅
延回路１１６は、適応励振コードテーブル１０４に最適
な励振ベクトルｅ０１．を送出する。適応励振コードテ
ーブルは、以前入力されたなかで時間的に最も古いベク
トルを廃棄し、サブフレーム遅延回路１１６よシ送られ
てきた最新のｅ。、ｔをベクトル列の後に接続する。

多重化回路１１１は、短時間予測係数の量子化値α　、
インデックスＩ８゜、■、。を多重化し、トコｐ −タルコードＣとして出力端子１１２より伝送路１１７
に送出する。

第４図に従来の線形予測復号化器を示すａ伝送路２０１
を通じて符号化器から送られてきた多重化コードＣは端
子２０２より多重分離回路２０３に入力される。

多重分離回路２０３は多重化コードＣをαｊ９、Ｉ　　
、Ｉ　　に分離し、それぞれ対応する逆量子化ａｏ　　
　　　　　ｇ。

器２０４、適応励振コードテーブル２０５．確率的励振
コードテーブル２０６に送出する。逆量子化器２０４は
量子化値α　を逆量子化値α１．に変Ｐ 換し、短時間予測フィルタ２０７に送出する。加算器２
０Ｂは、適応励振コードテーブル２０５、の出力ベクト
ルｅａ０と確率的励振コードテーブル２０６の出力ベク
トルｅ　を加算し最適励振ベクトルｅ。１．を作り、短
時間フィルタ２０７とサブフレーム遅延回路２０９に送
出される。短時間フィルタ２０７は、原音声ベクトルに
対応した再生信号ベクトルＳｗを再生する。適応励振コ
ードテーブル２０５は、第３図１０４の送信側の適応励
振コードテーブルと同じコードブックを作成するために
サブフレーム遅延回路２０９からｅ０９．を入力する。

（発明が解決しようとする課題） 上記構成の線形予測符号化器及び復号化器の構成では、
声道伝達関数を与える短時間予測フィルタ係数、励振波
、音源のパラメータを量子化して受信側に送る必要があ
る。

従って、受信側に伝送するパラメータが多いため、音質
を劣化させないで、受信側に伝送する情報量を削減出来
ないという欠点があった。

本発明は１以上述べた音質を劣化させないで、受信側に
伝送する情報量を削減出来る線形予測符号化・復号化器
を提供することを目的とする。

（課題を解決するための手段） この発明は、線形予測符号化器において、予測フィルタ
を、再生信号を使った瞬時型声道予測フィルタと、瞬時
型励振波予測フィルタの従属接続で構成し、入力信号と
前記２個の予測値との差分信号（音源信号）は、振幅を
調整された白色ノイズと過去、復号化器に送信した複数
の量子化音源信号の内から選択された、一種類との加算
によって得、受信側には音源情報のみを送信する手段を
設けた。

また、線形予測復号化器において、予測フィルタを、瞬
時型声道予測フィルタと、瞬時型励振波予測フィルタの
従属接続で構成し、送信側から送られて来た音源信号に
基づいて復号する。

（作用） 第１に、本発明は、声道予測フィルタ係数と励振波予測
フィルタ係数を、受信側でも得られる信号を用いて作っ
ているので、受信側にフィルタ係数を送る必要がない。

従って、受信側に伝送する情報量を削減できる。

従来、音声信号を定常信号と仮定して予測係数を算出し
ていた。しかし、音声信号は本来、定常信号とはみなせ
ない。従って第２に、本発明は非定常信号を仮定した予
測フィルタ算出アルゴリズムである瞬時最大エントロピ
ー法（瞬時ＭＥＭ　）を用いているため、正確な予測フ
ィルタ係数の算出が可能となり、予測能力が向上する。

予測能力の向上は入力信号と予測信号との差分信号のグ
イナミックレンノが小さくなるので結果的には差分信号
に割当てる情報量の削減が可能となり、受信側に伝送す
る情報量を削減できる。

（実施例） 第１図は本発明の符号器の一実施例を示すブロック図で
ある。

第１図において、端子３０１より入力される時系列ｎ次
元入力ベクトルＳ　（ｔ）は減算器３０２で、声道予測
フィルタ部３１５の出力である第１のｎ△ 次元予測ベクトル５１（ｔ）と減算され、第１のｎ次元
差分ベクトルｅ１ｆｔ）となる。

△ 第１の予測ベクトル５１（ｔ）は、（１）式に示すよう
に、ベクトルｅｊ　（ｔ）は減算器３０３で、励振波予
測フィルタ部の出力である第２のｎ次元予測ベクトル△ ５２（ｔ）と減算され第２のｎ次元差分ベクトルｅ２（
ｔ）となる。

△ 第２の予測ベクトル５２（ｔ）も、　５１（ｔ）と同様
に（２）式に示すように、過去の再生ベクトルの線形和
で表される。

△ ５２（ｔ）＝Σα１（２）鳶（ｔ−ｉ）　　　　　　（
２）１＝１ （１）式におけるα１（１）は、過去の再生ベクトルｅ
。

（ｔ−１）、５（ｔ−ｉ）よシ、ｎ次の瞬時化最大エン
トロピー法で、計算した声道予測係数で、入力ベクトル
Ｓの声道成分を予測する。同様に、（２）式におけるα
Ｉ（２）は過去の再生ベクトルｅ２（ｔ−１）。

ｅｌ（ｔ　　ｉ　）より、ｎ次の瞬時化最大エントロピ
ー法で計算した声道予測フィルタ係数で、入力ベクトル
Ｓの励振波成分を予測するベクトルｅ２（ｔ）は、減算
器３０４と音源分析部３０５に送出される。

音源分析部３０５は、ベクトルｅ　、（ｔ）の長周期成
分を除去し、除去されたｎ次元ベクトルｅ　ｄｔ）をが
ウシアン利得計算部３０６に送出する。ガウシアン利得
計算部３０６は、予め内部に用意しているｎ次元ガウシ
アンベクトルとベクトルｅ　、（ｔ）との相関値を求め
、相関値に比例したゲイン係数β（０）　（１）を計算
し、ｎピット量子化器３０７Ｆに入力するｎピット量子
化器３０７Ｆは、ｎビット符号β（Ｇ）（ｔ）を逆量子
化器３０７Ｒに送出する。

逆量子化器５ｏｙＲＩｄ、ゲイン係数β（０にｔ）の逆
量子化器β、（０）（ｔ）を係数回路３０８に送出する
。

ベクトルｅ２（ｔ）に対する量子化ノラメータｉ　（ｔ
）は以下に示す手順で求められる。ガウシアン信号発生
部３０９は、ガウシアン利得計算部３０６に用意されて
いるベクトルｇを係数回路３０Ｂに送出する。係数回路
３０＆はベクトルｇにβ（Ｇ）（ｔ）を乗算し、ｎ次元
ベクトルｅ　（ｔ）を加算器３１０に送出する。

加算器３１０はｎ次元ベクトルｅａｔ　（ｔ）　（ｉ−
１〜屯）とベクトルｅ　（ｔ）を加算し、減算器３０４
でペクトルｅ２（ｔ）と（ｅａｉ　（ｔ）　＋　ｅｇ（
ｔ）　）　　との誤差ベクトルｅｒｉ（ｔ）を求め、誤
差評価回路３１１に入力する。誤差評価回路３１ノは、
知覚重み付けフィルタを内蔵しており、知覚重み付けフ
ィルタを通過した誤差ベクトルの電力が最小になる１（
ｔ）を選択する。

ｅ　−（ｔ）は、予め設定した規則に基づいて過去のペ
クトルｅ２（ｔ　　１　）　＊・・・・・・ｅ２（ｔ−
ｊ）の線形和とゲイン係数β９．（Ｐ）によって作られ
る。

誤差評価回路３１１は最適なｉ　（ｔ）を適応音源発生
部３１２に出力し、加算器３１０は最適ｅ＆１（ｔ）と
ｅｇ（ｔ）を加算してベクトルｅ２（ｔ）の第２の差分
再生ベクトルｅ２（ｔ）を計算し、遅延回路３１３と、
加算器３１４、励振波分析部３１７に送出する。

適応音源発生部は現時点で、最も古いｅ２（ｔ　−ｊ）
を廃棄した後、ｅ、　（ｔ）を入力してｅ、（ｔ＋１）
を作る。

ｌ ベクトルｉ　（ｔ）を作シ、励振波分析部３１７、励振
波予測フィルタ部３１６、声道分析部３１９、加算器３
１８に送出する。

△ 加算器３１８は、第１の予測ベクトルＳ、（ｔ）と第１
の差分再生ベクトルｅ、　（ｔ）を加算し、入力ベクト
ルＳ　（ｔ）に対する再生ベクトルＳ　（ｔ）を作り、
声道分析部３１９、声道予測フィルタ部３１５に送出す
る。

最後に符号化器は、復号化器に符号β（０）、最適イン
デックスｉを送出する。

以上述べた処理は、新たな入力ベクトルＳが端子３０１
に入力されるたびに行われる。

第２図は、本発明の復号化器の一実施例を示すものであ
り、４０１は係数回路、４０２〜４０４は加算器、４０
５は端子である。復号化器は、符号化器より送られてき
たβ（０）を係数回路４０１に、最適インデックスｉを
適応音源発生部３１２に入力する。

これから後の処理は、β（０）と１が、正常に伝達され
れば、符号化器におけるものと全く同じ動作を行い、最
終的に符号化器で得られた再生ベクトルＳと等しいベク
トルＳが端子４１２で得られる。

（発明の効果） 以上詳細に説明したように、この発明によれば、声道予
測フィルタの係数と、励振波予測フィルタの係数を復号
化器側に送る必要がなく、かつ、予測差分信号が十分白
色化出来るので音源情報に割当てる情報量が少なくてよ
いことが期待できる。

従って、従来の線形予測符号化・復号化器に比べて低ビ
ツトレート化が可能となる。

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明の符号化器の一実施例を示すブロック図
、第２図は本発明の復号化器の一実施を示すブロック図
、第３図と第４図とは従来技術の説明図である。 ３０１・・・端子、３０２〜３０４・・・減算器、３０
５・・・音源分析部、３０６・・ガウシアン利得計算部
、３０７Ｆ・・ｎビット量子化器、３０７Ｒ・・・逆量
子化器、３０８・・・係数回路、３０９・・・がウシア
ン信号発生部、３１０・・・加算器、３１ノ・・・誤差
評価回路、３１２・・・適応音源発生部、３１３・・・
遅延回路、３１４・・・加算器、３１５・・・声道予測
フィルタ部、３１６・・・励振波予測フィルタ部、３１
７・・・励振波分析部、３１８・・・加算器、３ノ９・
・・声道分析部、４０１・・・係数回路、４０２〜４０
４・・・加算器。 ５・・・端子。

Claims (2)

【特許請求の範囲】
1. （１）従属接続された、予測フィルタが声道予測フィル
   タと、励振波予測フィルタとを備え、前記２個の予測フ
   ィルタのタップ係数が、入力信号に対応した再生信号を
   使った瞬時最大エントロピー法により更新され、 前記２個の予測フィルタの予測信号と入力信号の差分信
   号を、振幅を調整した白色ノイズと、過去の少なくとも
   振幅が調整された２種類以上の再生差分信号によって作
   られた候補差分信号の内で実際の差分信号との重み付け
   誤差が最も小さくなる候補信号との、加算により作成し
   、 振幅パラメータ、最適な前記候補信号を示すインデック
   スを復号化器に送ることを特徴とする線形予測符号化器
   。
2. （２）従属接続された、予測フィルタが声道予測フィル
   タと、励振波予測フィルタとを備え、前記２個の予測フ
   ィルタのタップ係数が、入力信号に対応した再生信号を
   使った瞬時最大エントロピー法により更新され、 特許第１項記載の線形予測符号化器からの伝送情報をも
   とに、符号化器の入力信号に対応した再生信号を復号す
   ることを特徴とする線形予測復号化器。