JPH0683395A - 合成による分析技術を利用する低遅延オーディオ信号コーダ - Google Patents
合成による分析技術を利用する低遅延オーディオ信号コーダInfo
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- JPH0683395A JPH0683395A JP5167370A JP16737093A JPH0683395A JP H0683395 A JPH0683395 A JP H0683395A JP 5167370 A JP5167370 A JP 5167370A JP 16737093 A JP16737093 A JP 16737093A JP H0683395 A JPH0683395 A JP H0683395A
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- G—PHYSICS
- 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
- G10L19/02—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 spectral analysis, e.g. transform vocoders or subband vocoders
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Abstract
(57)【要約】
【目的】 合成による分析技術を利用する低遅延オーデ
ィオ信号コード化装置。 【構成】 コーダ(CDA,CDB)とデコーダ(D
A,DB)における合成フィルタ(SYC,SYD)お
よび、各フレームでのコーダにおける知覚的重み付けフ
ィルタ(FP)のスペクトルパラメータと予測次数を、
前回フレームに関する再構成信号から始まって、適応さ
せる手段(AFC,AFD)を備えている。CELPコ
ーダの場合、再構成信号から始まって、入力信号の平均
べきに限定された、革新ベクトルがそれで重み付けられ
る利得の要素を適応させる手段(AGC,AGD)も備
えられている。
ィオ信号コード化装置。 【構成】 コーダ(CDA,CDB)とデコーダ(D
A,DB)における合成フィルタ(SYC,SYD)お
よび、各フレームでのコーダにおける知覚的重み付けフ
ィルタ(FP)のスペクトルパラメータと予測次数を、
前回フレームに関する再構成信号から始まって、適応さ
せる手段(AFC,AFD)を備えている。CELPコ
ーダの場合、再構成信号から始まって、入力信号の平均
べきに限定された、革新ベクトルがそれで重み付けられ
る利得の要素を適応させる手段(AGC,AGD)も備
えられている。
Description
【0001】本発明はオーディオ信号コード化装置に関
し、より詳細には、合成による分析技術を利用する低遅
延コード化装置に関する。この装置は、広帯域オーディ
オ信号のコード化向けであることが望ましい。「広帯
域」と言う用語は、音声コード化分野では、コード化し
ようとする信号が通常の電話帯域の約3kHz より大きい
帯域幅を、特に約50Hzと7kHz の間の帯域で、持つこ
とを示すのに使用される。通常の電話帯域より広い帯域
を利用することによって、例えば音声による会議、テレ
ビ電話、注釈チャネル等のような将来の統合サービスデ
ィジタル網によって提供される幾つかのサービス、およ
びコードレス電話にとって必要とされるような、高品質
のコード化信号を得ることができる。
し、より詳細には、合成による分析技術を利用する低遅
延コード化装置に関する。この装置は、広帯域オーディ
オ信号のコード化向けであることが望ましい。「広帯
域」と言う用語は、音声コード化分野では、コード化し
ようとする信号が通常の電話帯域の約3kHz より大きい
帯域幅を、特に約50Hzと7kHz の間の帯域で、持つこ
とを示すのに使用される。通常の電話帯域より広い帯域
を利用することによって、例えば音声による会議、テレ
ビ電話、注釈チャネル等のような将来の統合サービスデ
ィジタル網によって提供される幾つかのサービス、およ
びコードレス電話にとって必要とされるような、高品質
のコード化信号を得ることができる。
【0002】比較的低いビット伝送速度(例えば、16
〜32kビット/秒)でコード化信号を送信しなければ
ならない場合に、合成による分析コード化技術を利用す
ることは、すでに提案されてきた。この技術はこの速度
での高いコーディング利得を与える。特に、「16kビ
ット/秒での7kHz オーディオコーディングについての
実験」と題する論文(1989年5月23〜26日,グ
ラスゴウ(英国)でのICASSPにおいてR.ドロゴ
ウ デ ヤコボ(Drogo de Iacovo) 他により提出,S
4.19,)および欧州特許出願EP−A−O 396
121によって開示された装置において、コード化し
ようとする信号は、その信号が同時にコード化される2
つのサブ帯域に分割されており、そして見本例がコーダ
に供給され、コーダにおいてマルチパルス励起あるい
は、適切なコードブック (CELP=Codebook Excited
Linear Prediction technique コードブック励起線形
予測技術)において選択されたベクトルから成る励起が
利用されている。この既知の装置において、2つのサブ
帯域から成るコーダは15〜20msの持続時間を持つサ
ンプルグループすなわちフレームに動作し、そしてこの
ことは明らかに、少なくとも、フレームそれ自体の持続
時間に等しいコード化遅延を意味する。コードレス電
話、オーディオグラフィック会議等のような幾つかの利
用例に対して、音響および電気エコーを低減するために
低コード化遅延であることが基本である。前記欧州特許
出願で示されるような方式において、低遅延を得るため
には非常に短いフレーム(数ms)に頼るしかないが、そ
れは、これがコード化パラメータを頻繁に更新する必要
があるからであり、デコーダに伝送されるべき情報、従
ってビット伝送速度が増加するという結果になる。
〜32kビット/秒)でコード化信号を送信しなければ
ならない場合に、合成による分析コード化技術を利用す
ることは、すでに提案されてきた。この技術はこの速度
での高いコーディング利得を与える。特に、「16kビ
ット/秒での7kHz オーディオコーディングについての
実験」と題する論文(1989年5月23〜26日,グ
ラスゴウ(英国)でのICASSPにおいてR.ドロゴ
ウ デ ヤコボ(Drogo de Iacovo) 他により提出,S
4.19,)および欧州特許出願EP−A−O 396
121によって開示された装置において、コード化し
ようとする信号は、その信号が同時にコード化される2
つのサブ帯域に分割されており、そして見本例がコーダ
に供給され、コーダにおいてマルチパルス励起あるい
は、適切なコードブック (CELP=Codebook Excited
Linear Prediction technique コードブック励起線形
予測技術)において選択されたベクトルから成る励起が
利用されている。この既知の装置において、2つのサブ
帯域から成るコーダは15〜20msの持続時間を持つサ
ンプルグループすなわちフレームに動作し、そしてこの
ことは明らかに、少なくとも、フレームそれ自体の持続
時間に等しいコード化遅延を意味する。コードレス電
話、オーディオグラフィック会議等のような幾つかの利
用例に対して、音響および電気エコーを低減するために
低コード化遅延であることが基本である。前記欧州特許
出願で示されるような方式において、低遅延を得るため
には非常に短いフレーム(数ms)に頼るしかないが、そ
れは、これがコード化パラメータを頻繁に更新する必要
があるからであり、デコーダに伝送されるべき情報、従
ってビット伝送速度が増加するという結果になる。
【0003】ビット伝送速度を増加させずに、短い持続
時間フレームを利用する低遅延コーダを実現するため
に、送信機において再構成された信号から開始して、ス
ペクトルパラメータを計算するCELP技術(「逆方
向」CELP技術)を利用することが提案されたきた。
これらの技術によれば、各フレームに対して、予測装置
は前回フレームにおいて決定された1組のパラメータを
受信し、新サンプルごとにパラメータの可能更新値を推
定し、そして最終サンプルを受信した後、これら推定値
を実際値として供給する。このタイプの低遅延コーダの
実施例は、CCITT試案勧告G728「低遅延コード
励起線形予測を利用する16kビット/秒音声コード
化」および、論文「2ms以下の一方向遅延を有する高品
質16kビット/秒音声コード化」(ICASSP‘9
0’,アルブクェルク(USA),(4月3〜6日)に
おいてJ.H.ヒェン(Chen)により提出,S9.1)
に記述されている。通常の電話帯域を有するオーディオ
信号をコード化するよう設計されたこのコーダにおい
て、逆方向適応技術を利用して、合成フィルタ(短期予
測子のみから成る)の予測子係数および、励起ベクトル
がそれでスケールされている利得を更新する。特に、合
成フィルタの予測子係数は、前に量子化された音声のL
PC分析によって更新される。重み付けフィルタの係数
は入力信号のLPC分析によって更新される。そしてベ
クトル利得は、前に量子化された励起に組入れられた利
得情報を利用することによって更新される。この方法で
は、コードブックのワードの指標(励起利得および形状
で構成される)のみが伝送されねばならないが、それ
は、合成フィルタの予測子係数および逆方向適応利得
は、送信機で利用されるそれと同様の逆方向適応回路に
よって、受信機において決定され得るからである。
時間フレームを利用する低遅延コーダを実現するため
に、送信機において再構成された信号から開始して、ス
ペクトルパラメータを計算するCELP技術(「逆方
向」CELP技術)を利用することが提案されたきた。
これらの技術によれば、各フレームに対して、予測装置
は前回フレームにおいて決定された1組のパラメータを
受信し、新サンプルごとにパラメータの可能更新値を推
定し、そして最終サンプルを受信した後、これら推定値
を実際値として供給する。このタイプの低遅延コーダの
実施例は、CCITT試案勧告G728「低遅延コード
励起線形予測を利用する16kビット/秒音声コード
化」および、論文「2ms以下の一方向遅延を有する高品
質16kビット/秒音声コード化」(ICASSP‘9
0’,アルブクェルク(USA),(4月3〜6日)に
おいてJ.H.ヒェン(Chen)により提出,S9.1)
に記述されている。通常の電話帯域を有するオーディオ
信号をコード化するよう設計されたこのコーダにおい
て、逆方向適応技術を利用して、合成フィルタ(短期予
測子のみから成る)の予測子係数および、励起ベクトル
がそれでスケールされている利得を更新する。特に、合
成フィルタの予測子係数は、前に量子化された音声のL
PC分析によって更新される。重み付けフィルタの係数
は入力信号のLPC分析によって更新される。そしてベ
クトル利得は、前に量子化された励起に組入れられた利
得情報を利用することによって更新される。この方法で
は、コードブックのワードの指標(励起利得および形状
で構成される)のみが伝送されねばならないが、それ
は、合成フィルタの予測子係数および逆方向適応利得
は、送信機で利用されるそれと同様の逆方向適応回路に
よって、受信機において決定され得るからである。
【0004】長期予測子による分配の結果として生じる
こともあり得る品質損は、短期予測子に対する比較的高
位の予測、特に50の予測位数、を利用することによっ
て補償される。いずれの場合でも、短期予測位数は、計
算複雑性のために、一定限度を超えて上げることはでき
ない。サブ帯域コード化の場合、異なるサブ帯域の異な
る予測次数を利用することが提案されてきた。特に、
R.ドロゴウ デ ヤコボ他による前記論文に記述され
たコーダ(長期相関が利用されている)において、下方
サブ帯域に対して予想次数10を有し、そして上方サブ
帯域に対して予測次数4を有するフィルタが使用されて
いる。これらの予測次数は固定している。この方法で
は、実際の音声に対しては良好な結果が得られるが、音
楽のような、非常に可変な特徴を持つ信号に対しては上
手く行かない。
こともあり得る品質損は、短期予測子に対する比較的高
位の予測、特に50の予測位数、を利用することによっ
て補償される。いずれの場合でも、短期予測位数は、計
算複雑性のために、一定限度を超えて上げることはでき
ない。サブ帯域コード化の場合、異なるサブ帯域の異な
る予測次数を利用することが提案されてきた。特に、
R.ドロゴウ デ ヤコボ他による前記論文に記述され
たコーダ(長期相関が利用されている)において、下方
サブ帯域に対して予想次数10を有し、そして上方サブ
帯域に対して予測次数4を有するフィルタが使用されて
いる。これらの予測次数は固定している。この方法で
は、実際の音声に対しては良好な結果が得られるが、音
楽のような、非常に可変な特徴を持つ信号に対しては上
手く行かない。
【0005】この発明の目的は、入力信号が非常に可変
な特徴を表わす場合でも、品質の良い再構成信号が得ら
れる低遅延コーダを提供することである。発明によれ
ば、合成による分析オーディオコーディング/デコーデ
ィング方法が与えられており、この方法において、コー
ディング側では、1組の励起信号に対する合成フィルタ
リングと、入力信号および合成信号の知覚的重み付けフ
ィルタリングが、最適革新信号の合成フィルタリングの
結果として得られた再構成オーディオ信号から始まっ
て、逆方向予測技術により、合成および重み付けフィル
タのスペクトルパラメータを適応させることによって、
実行され、そして、デコーディング側では、コーディン
グ位相で識別された最適革新信号を合成フィルタリング
を受けさせることによって、オーディオ信号が再構成さ
れるが、この合成フィルタリング中、合成フィルタのス
ペクトルパラメータは、コーディング位相で行われた適
応に対応する態様で、逆方向予測技術により適応され
る。そして前記方法において、コーディングとデコーデ
ィングの両側で、合成フィルタの予測次数の適応が実行
され、さらにコーディング側でのスペクトル重み付けフ
ィルタの適応が、再構成信号のスペクトル特性から始ま
って、実行される。
な特徴を表わす場合でも、品質の良い再構成信号が得ら
れる低遅延コーダを提供することである。発明によれ
ば、合成による分析オーディオコーディング/デコーデ
ィング方法が与えられており、この方法において、コー
ディング側では、1組の励起信号に対する合成フィルタ
リングと、入力信号および合成信号の知覚的重み付けフ
ィルタリングが、最適革新信号の合成フィルタリングの
結果として得られた再構成オーディオ信号から始まっ
て、逆方向予測技術により、合成および重み付けフィル
タのスペクトルパラメータを適応させることによって、
実行され、そして、デコーディング側では、コーディン
グ位相で識別された最適革新信号を合成フィルタリング
を受けさせることによって、オーディオ信号が再構成さ
れるが、この合成フィルタリング中、合成フィルタのス
ペクトルパラメータは、コーディング位相で行われた適
応に対応する態様で、逆方向予測技術により適応され
る。そして前記方法において、コーディングとデコーデ
ィングの両側で、合成フィルタの予測次数の適応が実行
され、さらにコーディング側でのスペクトル重み付けフ
ィルタの適応が、再構成信号のスペクトル特性から始ま
って、実行される。
【0006】良好な実施態様において、予測次数の適応
には以下の動作が含まれる、 a)予測次数の関数として、および所定の最大次数ま
で、音響管の反射係数から得た、合成フィルタの予測利
得と、予測次数が1単位だけ増加する場合に同じフィル
タの増分予測利得を計算する、前記利得はそれぞれ、次
の関係により与えられる、
には以下の動作が含まれる、 a)予測次数の関数として、および所定の最大次数ま
で、音響管の反射係数から得た、合成フィルタの予測利
得と、予測次数が1単位だけ増加する場合に同じフィル
タの増分予測利得を計算する、前記利得はそれぞれ、次
の関係により与えられる、
【数5】
【数6】 但し、KJは音響管の反射係数である。 b)最小次数と前記最大次数間の予測次数間隔におい
て、増分予測利得G(p/p−1)が相対最大値を示
し、かつ第1の所定閾値より大きい値を決定する、 c1)最大予測次数に対応する予測利得が第2の所定閾
値より大きいか、またはそれに等しい場合に、段階b)
で決定されたそれらの中で最高予測次数を利用して、重
み付けおよび合成フィルタリングを実行する、 c2)最大予測次数に対応する予測利得が第2閾値より
低い場合に、最小予測次数を利用して、重み付けおよび
合成フィルタリングを実行する、
て、増分予測利得G(p/p−1)が相対最大値を示
し、かつ第1の所定閾値より大きい値を決定する、 c1)最大予測次数に対応する予測利得が第2の所定閾
値より大きいか、またはそれに等しい場合に、段階b)
で決定されたそれらの中で最高予測次数を利用して、重
み付けおよび合成フィルタリングを実行する、 c2)最大予測次数に対応する予測利得が第2閾値より
低い場合に、最小予測次数を利用して、重み付けおよび
合成フィルタリングを実行する、
【0007】発明の良好な特徴によれば、スペクトルパ
ラメータ適応は格子技術によって実行される。この技術
によって有限算術を実現する際の誤りに対する感度を低
減し、かつフィルタ安定度の制御を容易にしている。こ
の技術はまた、予想次数の適応を容易にしている。好ま
しいことに、コード化技術はCELP技術であり、そこ
ではベクトル利得の逆方向予測技術による適応も実行さ
れる。都合のよいことに、コード化しようとする信号は
幾つかのサブ帯域に分割され、そして発明によるコード
化方法がこれらのサブ帯域の各々で利用される。このサ
ブ帯域構造によって計算複雑性が低減され、かつ量子化
ノイズを良好に成形することができる。この場合、重み
付けフィルタの特徴を考慮に入れる技術に従って、種々
のサブ帯域において利用し得るビットを動的に割当てる
ことが望ましい。この方法を実現する装置もまた、発明
の目的である。
ラメータ適応は格子技術によって実行される。この技術
によって有限算術を実現する際の誤りに対する感度を低
減し、かつフィルタ安定度の制御を容易にしている。こ
の技術はまた、予想次数の適応を容易にしている。好ま
しいことに、コード化技術はCELP技術であり、そこ
ではベクトル利得の逆方向予測技術による適応も実行さ
れる。都合のよいことに、コード化しようとする信号は
幾つかのサブ帯域に分割され、そして発明によるコード
化方法がこれらのサブ帯域の各々で利用される。このサ
ブ帯域構造によって計算複雑性が低減され、かつ量子化
ノイズを良好に成形することができる。この場合、重み
付けフィルタの特徴を考慮に入れる技術に従って、種々
のサブ帯域において利用し得るビットを動的に割当てる
ことが望ましい。この方法を実現する装置もまた、発明
の目的である。
【0008】添付の図面を参照することで、この発明は
一層よく理解されるであろう。図1は、EP−A−O
396 121に記述されたタイプの、信号を2つのサ
ブ帯域に分割することによって7kHz 帯域のオーディオ
信号をコード化する装置を示す。ライン1上にあり、か
つ図示されていないフィルタにおける適切なアナログフ
ィルタリングによって得られた7kHz 帯域信号は、例え
ば、16kHz で動作する第1サンプラーCMに供給さ
れ、その出力2は2つのフィルタFQA1およびFQB
1に接続し、そしてその1つ(例えばFQA1)は高域
フィルタであるが、他方は低域フィルタである。この2
フィルタは基本的には同じ帯域幅を持っている。接続3
Aおよび3Bによって、フィルタFQA1およびFQB
1は各自のサブ帯域の信号をサンプラ−CMAおよびC
MBに送信し、これらのサンプラーは、サンプラ−CM
が16kHz で動作する場合、そのような信号に対するナ
イキストレート、すなわち8kHz で動作する。このよう
にして得たサンプルは、接続4Aおよび4Bによってオ
ーディオコーダCDAおよびCDBに供給されるが、こ
れらコーダは合成による分析技術を利用する。接続5A
および5B上にあるコード化信号は、マルチプレクサM
Xで図示される装置に、送信ライン6によって送られ、
それは、もしあれば、他のポテンシャル信号(例えばビ
デオ信号)を、接続7上に導く。
一層よく理解されるであろう。図1は、EP−A−O
396 121に記述されたタイプの、信号を2つのサ
ブ帯域に分割することによって7kHz 帯域のオーディオ
信号をコード化する装置を示す。ライン1上にあり、か
つ図示されていないフィルタにおける適切なアナログフ
ィルタリングによって得られた7kHz 帯域信号は、例え
ば、16kHz で動作する第1サンプラーCMに供給さ
れ、その出力2は2つのフィルタFQA1およびFQB
1に接続し、そしてその1つ(例えばFQA1)は高域
フィルタであるが、他方は低域フィルタである。この2
フィルタは基本的には同じ帯域幅を持っている。接続3
Aおよび3Bによって、フィルタFQA1およびFQB
1は各自のサブ帯域の信号をサンプラ−CMAおよびC
MBに送信し、これらのサンプラーは、サンプラ−CM
が16kHz で動作する場合、そのような信号に対するナ
イキストレート、すなわち8kHz で動作する。このよう
にして得たサンプルは、接続4Aおよび4Bによってオ
ーディオコーダCDAおよびCDBに供給されるが、こ
れらコーダは合成による分析技術を利用する。接続5A
および5B上にあるコード化信号は、マルチプレクサM
Xで図示される装置に、送信ライン6によって送られ、
それは、もしあれば、他のポテンシャル信号(例えばビ
デオ信号)を、接続7上に導く。
【0009】ライン6の他端にある多重分離装置DMX
は、接続8Aおよび8Bによって、コード化オーディオ
信号を、デコーダDAおよびDBに送信し、これらデコ
ーダは2つのサブ帯域の信号を再構成する。DMXの出
力9で発散される他の信号の処理は本発明にとって関係
ないので、そのような処理のための装置は図示されてい
ない。DAおよびDBの出力10Aと10Bは、各自の
補間装置INAおよびINBに接続しており、それらは
16kHz の信号を再構成する。これらの信号は次いで、
接続11Aおよび11Bを通じて、フィルタFQA2お
よびFQB2(フィルタFQA1およびFQB1に類似
している)に供給され、そこで補間信号の折り返しの歪
みを除去する。2つのサブ帯域に関し、接続12Aおよ
び12B上にあるフィルタ信号は次いで再結合されて、
原信号と同じ帯域を持つ信号を発生し(加算器SOMで
図示)、そしてライン13によって利用装置に送信され
る。発明によれば、上述の理由のために、コーダCDA
およびCDBは、数msしか持続しないフレームで動作す
ることのできる低遅延コーダである。発明によるコーダ
の実施態様において、16kビット/秒での伝送のため
に、10または20サンプルのフレームが利用され、そ
れはサンプラ−CMA,CMBのために示されるサンプ
リング速度8kHz で、オーディオ信号の1.25〜2.
5msに対応する。
は、接続8Aおよび8Bによって、コード化オーディオ
信号を、デコーダDAおよびDBに送信し、これらデコ
ーダは2つのサブ帯域の信号を再構成する。DMXの出
力9で発散される他の信号の処理は本発明にとって関係
ないので、そのような処理のための装置は図示されてい
ない。DAおよびDBの出力10Aと10Bは、各自の
補間装置INAおよびINBに接続しており、それらは
16kHz の信号を再構成する。これらの信号は次いで、
接続11Aおよび11Bを通じて、フィルタFQA2お
よびFQB2(フィルタFQA1およびFQB1に類似
している)に供給され、そこで補間信号の折り返しの歪
みを除去する。2つのサブ帯域に関し、接続12Aおよ
び12B上にあるフィルタ信号は次いで再結合されて、
原信号と同じ帯域を持つ信号を発生し(加算器SOMで
図示)、そしてライン13によって利用装置に送信され
る。発明によれば、上述の理由のために、コーダCDA
およびCDBは、数msしか持続しないフレームで動作す
ることのできる低遅延コーダである。発明によるコーダ
の実施態様において、16kビット/秒での伝送のため
に、10または20サンプルのフレームが利用され、そ
れはサンプラ−CMA,CMBのために示されるサンプ
リング速度8kHz で、オーディオ信号の1.25〜2.
5msに対応する。
【0010】コーディングビットは、決まった態様で、
2つのサブ帯域に割当てることができる。実施態様の1
例では、10サンプルフレームが12kビット/秒でコ
ード化された、低サブ帯域に対して使用され、そして2
0サンプルフレームが、4kビット/秒でコード化され
た、高サブ帯域に対して使用される。オーディオ信号の
非定常性を考慮するために、割当てが動的に行われるこ
とができる。この第2の場合には、コーダCDAおよび
CDBは、接続14Aおよび14Bによって、装置UA
Dに接続し、この装置は、発明によれば、2つのサブ帯
域間でビットを分散し、従って、コーダのスペクトル重
み付けフィルタの存在も考慮に入れて、全体の歪みを最
小化する。割当て手順は以下の通りである。
2つのサブ帯域に割当てることができる。実施態様の1
例では、10サンプルフレームが12kビット/秒でコ
ード化された、低サブ帯域に対して使用され、そして2
0サンプルフレームが、4kビット/秒でコード化され
た、高サブ帯域に対して使用される。オーディオ信号の
非定常性を考慮するために、割当てが動的に行われるこ
とができる。この第2の場合には、コーダCDAおよび
CDBは、接続14Aおよび14Bによって、装置UA
Dに接続し、この装置は、発明によれば、2つのサブ帯
域間でビットを分散し、従って、コーダのスペクトル重
み付けフィルタの存在も考慮に入れて、全体の歪みを最
小化する。割当て手順は以下の通りである。
【0011】全体の歪みはD=D1+D2で表わすこと
ができる。但し、D1およびD2は、周知のように、残
余信号のべきに依存する、個々のサブ帯域に関する歪み
である。入力信号のスペクトル重み付けが行われる合成
による分析コーダでは、そのような重み付けによって歪
みは影響を受け、そして下記の関係によって近似するこ
とができる。
ができる。但し、D1およびD2は、周知のように、残
余信号のべきに依存する、個々のサブ帯域に関する歪み
である。入力信号のスペクトル重み付けが行われる合成
による分析コーダでは、そのような重み付けによって歪
みは影響を受け、そして下記の関係によって近似するこ
とができる。
【数7】 但し、bi はサブ帯域iに割当てられたビットの数であ
り、σi はサブ帯域iの残余信号の平均平方値(べき)
であり、そしてWi -1(ω)は、角周波数ωの関数とし
て表わされた、スペクトル重み付けフィルタの伝達関数
の逆である。Xiを使って積
り、σi はサブ帯域iの残余信号の平均平方値(べき)
であり、そしてWi -1(ω)は、角周波数ωの関数とし
て表わされた、スペクトル重み付けフィルタの伝達関数
の逆である。Xiを使って積
【数8】 を表わすと、下記のように、サブ帯域iにビット数bi
を割当てることによって、全体の歪みが最小化されるこ
とが直ぐに推論できる。
を割当てることによって、全体の歪みが最小化されるこ
とが直ぐに推論できる。
【数9】 但し、Rはビット総数である。当業者は、上記関係を適
用することによって、bi を決めることができる回路を
設計するのは容易である。
用することによって、bi を決めることができる回路を
設計するのは容易である。
【0012】2つのサブ帯域に動的にビットを割当てる
コーダの実用例において、各サブ帯域は、1.6kビッ
ト/秒づつ、12から4kビット/秒まで変化するビッ
ト伝送速度で動作することができる。8.8kビット/
秒より大きいか、またはそれに等しい速度で伝送される
サブ帯域に対しては10サンプルフレームが採用され、
そして7.2kビット/秒より小さいか、またはそれに
等しい速度で伝送されるサブ帯域に対しては20サンプ
ルフレームが採用される。
コーダの実用例において、各サブ帯域は、1.6kビッ
ト/秒づつ、12から4kビット/秒まで変化するビッ
ト伝送速度で動作することができる。8.8kビット/
秒より大きいか、またはそれに等しい速度で伝送される
サブ帯域に対しては10サンプルフレームが採用され、
そして7.2kビット/秒より小さいか、またはそれに
等しい速度で伝送されるサブ帯域に対しては20サンプ
ルフレームが採用される。
【0013】図2は、CELP技術によってコード化が
行われる、非限定例によって与えられた場合の、図1の
ブロックCDAおよびCDBの1つの略図を示す。別々
の、合成による分析コード化技術は、基本的に、革新信
号の本質に対してのみ異なるものとすれば、当業者は、
上述の事をCELP技術と異なる技術に応用する上で、
むずかしいことは無い。この選択された略図では、アル
ゴリズム複雑性を少なくするために、長期合成は行われ
ず、そして合成および重み付けフィルタの係数と利得の
両者について逆方向予測技術による適応がなされてい
る。さらに、合成および重み付けフィルタの予測次数も
また適応されている。
行われる、非限定例によって与えられた場合の、図1の
ブロックCDAおよびCDBの1つの略図を示す。別々
の、合成による分析コード化技術は、基本的に、革新信
号の本質に対してのみ異なるものとすれば、当業者は、
上述の事をCELP技術と異なる技術に応用する上で、
むずかしいことは無い。この選択された略図では、アル
ゴリズム複雑性を少なくするために、長期合成は行われ
ず、そして合成および重み付けフィルタの係数と利得の
両者について逆方向予測技術による適応がなされてい
る。さらに、合成および重み付けフィルタの予測次数も
また適応されている。
【0014】すなわち、ディジタル型式で、コード化し
ようとする信号は、バッファBUにおいて所望のサンプ
ル数(例えば、前述のように10〜20)から成るベク
トルに編成される。コード化ビットを動的に割当てる場
合、フレーム長の選択はビット伝送速度に依存するの
で、バッファBUは、図1の接続14Aまたは14Bの
一部を形成するライン140を介して、装置UAD(図
1)によって制御されるであろう。各ベクトルS(n)
は、全ての合成による分析コード化装置の代表である、
知覚的重み付けフィルタFP(図2)においてスペクト
ル成形される。周知のように、この重み付け動作中、線
形予測逆フィルタリングが実行され、それによって、同
様に図1の接続14Aまたは14Bの一部を形成するラ
イン141を介してUADに与えられた残余信号を供給
する。各重み付き入力ベクトルSw(n)は、前回のフ
ィルタリングのメモリの寄与外1を減算した後、革新コ
ードブック(メモリVCに記憶された)のEのベクトル
ex を、短期合成フィルタと重み付けフィルタから成る
カスケードにおいてフィルタすることによって得られた
ベクトル全部と比較されるが、そのようなベクトルはス
ケーリング装置MCの適切な利得でスケールされてい
る。これらの比較が完了すると、原信号と合成信号間の
平均二乗誤差を最小化する革新ベクトル/利得組合せが
決定される。このスケールされたベクトルは、接続20
によって2つのフィルタカスケードに与えられる。フレ
ームで使用されるベクトルの数Eは、そのフレームのサ
ブ帯域に割当てられたビット数に依存する。
ようとする信号は、バッファBUにおいて所望のサンプ
ル数(例えば、前述のように10〜20)から成るベク
トルに編成される。コード化ビットを動的に割当てる場
合、フレーム長の選択はビット伝送速度に依存するの
で、バッファBUは、図1の接続14Aまたは14Bの
一部を形成するライン140を介して、装置UAD(図
1)によって制御されるであろう。各ベクトルS(n)
は、全ての合成による分析コード化装置の代表である、
知覚的重み付けフィルタFP(図2)においてスペクト
ル成形される。周知のように、この重み付け動作中、線
形予測逆フィルタリングが実行され、それによって、同
様に図1の接続14Aまたは14Bの一部を形成するラ
イン141を介してUADに与えられた残余信号を供給
する。各重み付き入力ベクトルSw(n)は、前回のフ
ィルタリングのメモリの寄与外1を減算した後、革新コ
ードブック(メモリVCに記憶された)のEのベクトル
ex を、短期合成フィルタと重み付けフィルタから成る
カスケードにおいてフィルタすることによって得られた
ベクトル全部と比較されるが、そのようなベクトルはス
ケーリング装置MCの適切な利得でスケールされてい
る。これらの比較が完了すると、原信号と合成信号間の
平均二乗誤差を最小化する革新ベクトル/利得組合せが
決定される。このスケールされたベクトルは、接続20
によって2つのフィルタカスケードに与えられる。フレ
ームで使用されるベクトルの数Eは、そのフレームのサ
ブ帯域に割当てられたビット数に依存する。
【外1】
【0015】重み付けフィルタFPの伝達関数W(z)
は通常、W(z)=A(z)/A(z/γ)で表わされ
る(但し、0≦γ≦1は知覚的重み付け要素であり、そ
れは人間の耳がどのくらいノイズに敏感であるかを考慮
に入れている)。短期合成フィルタの伝達関数はH
(z)=1/A(z)である。関数A(z)およびA
(z/γ)の式はフィルタ構造に依存する。特に、フィ
ルタが再帰型フィルタである場合、A(z)およびA
(z/γ)は線形予測係数の通常の関数である。
は通常、W(z)=A(z)/A(z/γ)で表わされ
る(但し、0≦γ≦1は知覚的重み付け要素であり、そ
れは人間の耳がどのくらいノイズに敏感であるかを考慮
に入れている)。短期合成フィルタの伝達関数はH
(z)=1/A(z)である。関数A(z)およびA
(z/γ)の式はフィルタ構造に依存する。特に、フィ
ルタが再帰型フィルタである場合、A(z)およびA
(z/γ)は線形予測係数の通常の関数である。
【数10】 但し、ai は線形予測係数であり、そしてpはフィルタ
次数である。フィルタが格子形フィルタである場合、A
(z)およびA(z/γ)は音響管の反射係数の関数で
あり、それは、例えば、CEPT/GSM勧告に記述さ
れているように、06.10と決められており、そして
伝達関数A(z)および1/A(z)を持つフィルタの
構造がp=8の場合に対して報告されている。
次数である。フィルタが格子形フィルタである場合、A
(z)およびA(z/γ)は音響管の反射係数の関数で
あり、それは、例えば、CEPT/GSM勧告に記述さ
れているように、06.10と決められており、そして
伝達関数A(z)および1/A(z)を持つフィルタの
構造がp=8の場合に対して報告されている。
【0016】この勧告に記述されていることを、いずれ
のpおよび関数A(z/γ)の場合にも応用すること
は、当業者にとって普通のことである。上述の伝達関数
を持つ場合、スケールされた革新ベクトルが通過するよ
うにされた合成フィルタと重み付けフィルタから成るカ
スケードは、伝達関数1/A(z/γ)を有する単一フ
ィルタSP(重み付き短期合成フィルタ)と同等になる
であろう。
のpおよび関数A(z/γ)の場合にも応用すること
は、当業者にとって普通のことである。上述の伝達関数
を持つ場合、スケールされた革新ベクトルが通過するよ
うにされた合成フィルタと重み付けフィルタから成るカ
スケードは、伝達関数1/A(z/γ)を有する単一フ
ィルタSP(重み付き短期合成フィルタ)と同等になる
であろう。
【0017】前述のように、誤差信号を判定するため
に、前回のフレームで行われた励起信号フィルタリング
のメモリの寄与は、合成による分析ループの外側で、入
力信号から分離して減算される。このように、単一フィ
ルタSPは2つの並列および同等フィルタ、SP1とS
P2で図示されている。これら2つのフィルタの第1は
ゼロ入力を持ち、そしてコード化しようとする各ベクト
ルS(n)に対して、これもまた伝達関数1/A(z/
γ)を有する重み付き短期合成フィルタSP3の出力2
6上にある信号をロードし、そしてこのフィルタSP3
は、最適励起の探索手順の終りに、MCの出力20上に
ある、最適利得でスケールされた最適ベクトルを受信す
る。SP1の出力信号は前述のように信号外2である。
一方、第2フィルタSP2は、スケールされたベクトル
のメモリなしに実際のフィルタリングを実行する。メモ
リVCおよびスケーリング装置MCと共に、フィルタS
P3は、フィルタSP1のメモリを更新するために利用
される同時デコーダを形成する。別の短期合成フィルタ
SYCもまた、伝達関数1/A(z)を備えている。こ
のフィルタもまた、最適励起の探索手順の終りに、最適
利得でスケールされた最適ベクトルを受信し、そしてメ
モリVCおよびスケーリング装置MCと共に、同時デコ
ーダを形成し、それはスペクトルパラメータおよびデコ
ーダのフィルタ予測次数を適応させるのに利用される。
に、前回のフレームで行われた励起信号フィルタリング
のメモリの寄与は、合成による分析ループの外側で、入
力信号から分離して減算される。このように、単一フィ
ルタSPは2つの並列および同等フィルタ、SP1とS
P2で図示されている。これら2つのフィルタの第1は
ゼロ入力を持ち、そしてコード化しようとする各ベクト
ルS(n)に対して、これもまた伝達関数1/A(z/
γ)を有する重み付き短期合成フィルタSP3の出力2
6上にある信号をロードし、そしてこのフィルタSP3
は、最適励起の探索手順の終りに、MCの出力20上に
ある、最適利得でスケールされた最適ベクトルを受信す
る。SP1の出力信号は前述のように信号外2である。
一方、第2フィルタSP2は、スケールされたベクトル
のメモリなしに実際のフィルタリングを実行する。メモ
リVCおよびスケーリング装置MCと共に、フィルタS
P3は、フィルタSP1のメモリを更新するために利用
される同時デコーダを形成する。別の短期合成フィルタ
SYCもまた、伝達関数1/A(z)を備えている。こ
のフィルタもまた、最適励起の探索手順の終りに、最適
利得でスケールされた最適ベクトルを受信し、そしてメ
モリVCおよびスケーリング装置MCと共に、同時デコ
ーダを形成し、それはスペクトルパラメータおよびデコ
ーダのフィルタ予測次数を適応させるのに利用される。
【外2】
【0018】SP1の出力信号外3は加算器SM1にお
いてFPの出力信号Sw (n)から減算され、そしてS
P2の出力信号外4はSM2において結果の信号から減
算される。SM2の出力22は信号dw (重み付き誤
差)を搬送し、次いでこの信号は、最適ベクトルおよび
利得(すなわち、誤差を最小化するベクトルおよび利
得)を識別するのに必要な全動作を実行する処理装置E
Lに供給される。これらの動作は基本的に、通常のCE
LPコーダのそれと同一である。サブ帯域への動的ビッ
ト割当ての場合には、ELは、同様に図1の接続14A
または14Bの一部を形成する接続141を介して、U
ADから、そのフレームにおける励起に割当てられたビ
ット数についての情報、すなわちそのフレームにおいて
探索が行われることになっているベクトルの数に関する
情報を受信する。
いてFPの出力信号Sw (n)から減算され、そしてS
P2の出力信号外4はSM2において結果の信号から減
算される。SM2の出力22は信号dw (重み付き誤
差)を搬送し、次いでこの信号は、最適ベクトルおよび
利得(すなわち、誤差を最小化するベクトルおよび利
得)を識別するのに必要な全動作を実行する処理装置E
Lに供給される。これらの動作は基本的に、通常のCE
LPコーダのそれと同一である。サブ帯域への動的ビッ
ト割当ての場合には、ELは、同様に図1の接続14A
または14Bの一部を形成する接続141を介して、U
ADから、そのフレームにおける励起に割当てられたビ
ット数についての情報、すなわちそのフレームにおいて
探索が行われることになっているベクトルの数に関する
情報を受信する。
【外3】
【外4】 利得スケーリング装置MCは利得適応装置AGCに関連
し、そしてフィルタFP,SP1,SP2,SP3,S
YCはフィルタ適応装置AFCに接続している。これら
の適応装置は、逆方向予測技術に従って動作し、前回の
フレームに関連する合成信号から、各自の量に対してフ
レームで利用されるべき値を得る。
し、そしてフィルタFP,SP1,SP2,SP3,S
YCはフィルタ適応装置AFCに接続している。これら
の適応装置は、逆方向予測技術に従って動作し、前回の
フレームに関連する合成信号から、各自の量に対してフ
レームで利用されるべき値を得る。
【0019】利得は2つの要素βm とβv の積から成
る。第1要素βm は、信号の平均べきを考慮に入れ、そ
してAGCにより、接続23を介して供給される。AG
Cは、接続20を介して、相対的全最適利得でスケール
された最適ベクトルを受信し、かつそこから、次のベク
トルをコード化するのに使用される値βm を、J.I.
マッコール(Makkoul)とL.K.コゼル(Cosell)によ
って説明されたそれと同様な方法(「音声の適応格子分
析」音響、音声および信号処理についてのIEE紀要,
Vol. ASSP−29,No. 3,1981年6月)を利
用して、導出する。要素βv はベクトルの典型であり、
そして通常のCELPコーダにおけるように、適切な利
得コードブックから選択される。従って、この要素は最
適励起のための探索と関連し、その結果、コード化信号
はベクトルex および最適要素βvの指標x0 とv0 か
ら成る。簡潔に図示するために、利得コードブックを記
憶するメモリは、励起ベクトルex を記憶するメモリV
Cに組入れられている。
る。第1要素βm は、信号の平均べきを考慮に入れ、そ
してAGCにより、接続23を介して供給される。AG
Cは、接続20を介して、相対的全最適利得でスケール
された最適ベクトルを受信し、かつそこから、次のベク
トルをコード化するのに使用される値βm を、J.I.
マッコール(Makkoul)とL.K.コゼル(Cosell)によ
って説明されたそれと同様な方法(「音声の適応格子分
析」音響、音声および信号処理についてのIEE紀要,
Vol. ASSP−29,No. 3,1981年6月)を利
用して、導出する。要素βv はベクトルの典型であり、
そして通常のCELPコーダにおけるように、適切な利
得コードブックから選択される。従って、この要素は最
適励起のための探索と関連し、その結果、コード化信号
はベクトルex および最適要素βvの指標x0 とv0 か
ら成る。簡潔に図示するために、利得コードブックを記
憶するメモリは、励起ベクトルex を記憶するメモリV
Cに組入れられている。
【0020】従って、スケーリング装置MCには、相互
に直列の、2つの乗算器MC1とMC2が含まれてい
る。第1乗算器は要素βv による積をもたらし、一方、
第2乗算器はβm による積をもたらし、それらはコード
化しようとするベクトルに対する最適励起の全探索中、
MCによって利用することができる。上述の実施例にお
いて、βv をコード化するために利用できるビット数
は、ビット動的割当ての場合においてさえ、一定である
と考えられることに注目されたい。
に直列の、2つの乗算器MC1とMC2が含まれてい
る。第1乗算器は要素βv による積をもたらし、一方、
第2乗算器はβm による積をもたらし、それらはコード
化しようとするベクトルに対する最適励起の全探索中、
MCによって利用することができる。上述の実施例にお
いて、βv をコード化するために利用できるビット数
は、ビット動的割当ての場合においてさえ、一定である
と考えられることに注目されたい。
【0021】次に、フィルタ適応装置AFCは、直列の
2装置から成る。第1のACCはフィルタ係数を適応さ
せ、そして第2のAPCは予測次数を適応させる。本発
明において、フィルタFP,SP1〜SP3,およびS
YCは、音響管の反射係数を直接に利用する格子形フィ
ルタであり、そして装置ACCはフィルタSYCの出力
21にある信号から、これらの係数を導出するが、それ
はJ.I.マッコールとL.K.コゼルによる前記論文
に述べられた手順による。この係数は接続24によって
種々のフィルタに供給される。動的ビット割当の場合、
係数はまた、接続24の分岐143によって、装置UA
D(図1)に供給されて、この割当てに利用される関数
Wi を更新する。この分岐は図1の接続14の一部を形
成する。フィルタのこの選択は、予測次数適応装置AP
Cもまた、反射係数を直接利用するという事象によって
指令されるが、以下でより詳細に説明する。いずれの場
合にも、別のタイプのスペクトルパラメータを利用する
ことができる。装置APCは、最小予測次数と最大予測
次数によって定められた間隔内の、コーディングベクト
ルのために利用しようとする予測次数の値pを決定す
る。見つかった値は、接続25を介して、種々のフィル
タに供給されるが、接続25の分岐144(図1の接続
14の一部を形成する)は装置UAD(図1)に接続し
て、Wi でのpの値を更新する。
2装置から成る。第1のACCはフィルタ係数を適応さ
せ、そして第2のAPCは予測次数を適応させる。本発
明において、フィルタFP,SP1〜SP3,およびS
YCは、音響管の反射係数を直接に利用する格子形フィ
ルタであり、そして装置ACCはフィルタSYCの出力
21にある信号から、これらの係数を導出するが、それ
はJ.I.マッコールとL.K.コゼルによる前記論文
に述べられた手順による。この係数は接続24によって
種々のフィルタに供給される。動的ビット割当の場合、
係数はまた、接続24の分岐143によって、装置UA
D(図1)に供給されて、この割当てに利用される関数
Wi を更新する。この分岐は図1の接続14の一部を形
成する。フィルタのこの選択は、予測次数適応装置AP
Cもまた、反射係数を直接利用するという事象によって
指令されるが、以下でより詳細に説明する。いずれの場
合にも、別のタイプのスペクトルパラメータを利用する
ことができる。装置APCは、最小予測次数と最大予測
次数によって定められた間隔内の、コーディングベクト
ルのために利用しようとする予測次数の値pを決定す
る。見つかった値は、接続25を介して、種々のフィル
タに供給されるが、接続25の分岐144(図1の接続
14の一部を形成する)は装置UAD(図1)に接続し
て、Wi でのpの値を更新する。
【0022】この決定のために、合成フィルタSYCの
予測利得および、予測次数を1単位増すことによって得
られた増分利得が考慮されている。予測次数は、いずれ
の次数pに対しても、下記によって定義される。
予測利得および、予測次数を1単位増すことによって得
られた増分利得が考慮されている。予測次数は、いずれ
の次数pに対しても、下記によって定義される。
【数11】 但し、KJは、ACCにおける予測動作によって決定さ
れた反射係数である。増分利得は比率G(p)/G(p
−1)によって与えられ、従って次の関係で表わされ
る。
れた反射係数である。増分利得は比率G(p)/G(p
−1)によって与えられ、従って次の関係で表わされ
る。
【数12】
【0023】発明によれば、コーダの全フィルタに対し
て利用しようとする予測次数は、pの値の中で最高値に
なり、それに対する増分利得は局所最大値であり、かつ
最大予測次数に対応する絶対利得が第2閾値T2より小
さくない場合、所定の第1閾値T1より大きくなる。利
得に対するこの条件が満足されない場合、利用される予
測次数は最小次数になるであろう。それに対する増分利
得が局所最大値を示す、その中でも最高次数の選択は、
予測次数の増加と共に利得が増す傾向があるという事象
に基づいている。従って、そのような選択によって最適
条件を保証する。閾値を超過することについてのチェッ
クをすることで、高い予測次数を選択した結果の計算複
雑性は、実際に性能の実質的改善に対応することを保証
する。絶対利得に関する条件は、高い予測次数が、信号
が比較的平らなスペクトルを示す場合には利用されない
ようにする作用がある。これらの条件では、高い予測次
数を利用すると、無益に計算複雑性を増すことになる。
予測次数の適切な最小値は、下方サブ帯域に対しては1
0〜15であり、そして上方サブ帯域に対しては5〜8
である。最大値はそれぞれ、50〜60および15〜2
0になることができる。適切な閾値は、第1閾値として
は、1.001から1.01まで、そして第2閾値とし
ては、1から2までの範囲にわたることができる。これ
らの範囲は両サブ帯域にとって有効である。好ましいこ
とに、これらの範囲の第2半分の値が利用される。各閾
値を利用できるが、両帯域で同じ値にする必要はない。
て利用しようとする予測次数は、pの値の中で最高値に
なり、それに対する増分利得は局所最大値であり、かつ
最大予測次数に対応する絶対利得が第2閾値T2より小
さくない場合、所定の第1閾値T1より大きくなる。利
得に対するこの条件が満足されない場合、利用される予
測次数は最小次数になるであろう。それに対する増分利
得が局所最大値を示す、その中でも最高次数の選択は、
予測次数の増加と共に利得が増す傾向があるという事象
に基づいている。従って、そのような選択によって最適
条件を保証する。閾値を超過することについてのチェッ
クをすることで、高い予測次数を選択した結果の計算複
雑性は、実際に性能の実質的改善に対応することを保証
する。絶対利得に関する条件は、高い予測次数が、信号
が比較的平らなスペクトルを示す場合には利用されない
ようにする作用がある。これらの条件では、高い予測次
数を利用すると、無益に計算複雑性を増すことになる。
予測次数の適切な最小値は、下方サブ帯域に対しては1
0〜15であり、そして上方サブ帯域に対しては5〜8
である。最大値はそれぞれ、50〜60および15〜2
0になることができる。適切な閾値は、第1閾値として
は、1.001から1.01まで、そして第2閾値とし
ては、1から2までの範囲にわたることができる。これ
らの範囲は両サブ帯域にとって有効である。好ましいこ
とに、これらの範囲の第2半分の値が利用される。各閾
値を利用できるが、両帯域で同じ値にする必要はない。
【0024】上述のアルゴリズムは図4の流れ図の形式
で表わされていて、 −MAX,MINはそれぞれ、予測次数pの最大値と最
小値であり、 −GMAX は、p=MAXの場合の予測利得であり、 −T1,T2はそれぞれ、前述の閾値である。 当業者は、他にもあるが特に、説明された機能はディジ
タル音声処理装置によって、一般に実現されることを考
慮に入れるならば、記述されたアルゴリズムを実現する
のに何の困難もないであろう。フィルタ予測次数を変え
ることは、ディジタルフィルタリングに対応する数値演
算において利用しようとする係数の数を変えることに対
応するだけである。図3はデコーダ構造を示しており、
それはコーダ内にある同時デコーダのそれに対応し、そ
して下記を含んでいる。メモリVC(図2)と同じであ
り、コーダによって伝送され、かつ接続8を形成するワ
イヤ8′と8″上にある最適利得要素およびベクトルの
指標x0 およびv0 それぞれによってアドレスされたメ
モリVDと、
で表わされていて、 −MAX,MINはそれぞれ、予測次数pの最大値と最
小値であり、 −GMAX は、p=MAXの場合の予測利得であり、 −T1,T2はそれぞれ、前述の閾値である。 当業者は、他にもあるが特に、説明された機能はディジ
タル音声処理装置によって、一般に実現されることを考
慮に入れるならば、記述されたアルゴリズムを実現する
のに何の困難もないであろう。フィルタ予測次数を変え
ることは、ディジタルフィルタリングに対応する数値演
算において利用しようとする係数の数を変えることに対
応するだけである。図3はデコーダ構造を示しており、
それはコーダ内にある同時デコーダのそれに対応し、そ
して下記を含んでいる。メモリVC(図2)と同じであ
り、コーダによって伝送され、かつ接続8を形成するワ
イヤ8′と8″上にある最適利得要素およびベクトルの
指標x0 およびv0 それぞれによってアドレスされたメ
モリVDと、
【0025】適応装置AGD(図2のAGCと同様に動
作する)に接続し、そしてコーダスケーリング装置の乗
算器に対応する乗算器MD1,MD2を備えるスケーリ
ング装置MDと、従ってこれら2つの乗算器は、VDで
読出されたベクトルex0に、やはりVDで読出されたβ
v0と、そして装置AGDによってデコードされるあらゆ
る新規信号に対して適応される係数β′m による積を実
行し、適応装置AFDに接続し、そしてACCおよびA
PC(図2)のように動作する、係数適応装置ACDお
よび予測次数適応装置APDを含むシンセサイザーSY
D。特に、装置APDは図4の流れ図によって示される
それと同様なプログラムに従って動作し、コーダにおい
て利用されたと同じ値を、最大と最小の次数、および閾
値として利用する。
作する)に接続し、そしてコーダスケーリング装置の乗
算器に対応する乗算器MD1,MD2を備えるスケーリ
ング装置MDと、従ってこれら2つの乗算器は、VDで
読出されたベクトルex0に、やはりVDで読出されたβ
v0と、そして装置AGDによってデコードされるあらゆ
る新規信号に対して適応される係数β′m による積を実
行し、適応装置AFDに接続し、そしてACCおよびA
PC(図2)のように動作する、係数適応装置ACDお
よび予測次数適応装置APDを含むシンセサイザーSY
D。特に、装置APDは図4の流れ図によって示される
それと同様なプログラムに従って動作し、コーダにおい
て利用されたと同じ値を、最大と最小の次数、および閾
値として利用する。
【0026】上記説明は非限定実施例として与えられた
だけであり、そして発明の範囲から逸脱することなく変
更例等が可能であることは明らかである。従って、例え
ば、発明はCELP技術に関して説明されたが、予測次
数の適応は、他の合成による分析コード化技術に利用す
ることができる。明らかに、利得適応は、合成フィルタ
に対する革新がベクトルから成る技術の場合にのみ実行
され得る。さらに、発明は、コーディングが全8kHz 帯
域において生じ、そして部分的サブ帯域では生じない場
合、あるいは2以外の数のサブ帯域で生じる場合、ある
いは300Hzから3.4kHz までの通常の電話帯域を持
つ信号の場合でも、利用されることができる。3以上の
サブ帯域の場合は、動的ビット割当てに関して、直ちに
考慮することができる。
だけであり、そして発明の範囲から逸脱することなく変
更例等が可能であることは明らかである。従って、例え
ば、発明はCELP技術に関して説明されたが、予測次
数の適応は、他の合成による分析コード化技術に利用す
ることができる。明らかに、利得適応は、合成フィルタ
に対する革新がベクトルから成る技術の場合にのみ実行
され得る。さらに、発明は、コーディングが全8kHz 帯
域において生じ、そして部分的サブ帯域では生じない場
合、あるいは2以外の数のサブ帯域で生じる場合、ある
いは300Hzから3.4kHz までの通常の電話帯域を持
つ信号の場合でも、利用されることができる。3以上の
サブ帯域の場合は、動的ビット割当てに関して、直ちに
考慮することができる。
【図1】発明を利用する広帯域音声コード化装置のブロ
ック図。
ック図。
【図2】発明によるコーダの略図。
【図3】デコーダのブロック図。
【図4】予測次数適応のアルゴリズムの流れ図。
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 ロサリオ・ドロゴ・デ・イアコヴオ イタリー国コセンツア、ロツカ・インペリ アレ・マリーナ、ヴイア・エヌ・ジヤンニ テイ 11 (72)発明者 ロベルト・モンターニヤ イタリー国トリノ、ヴイア・モルゲーン 9 (72)発明者 ダニエレ・セレノ イタリー国トリノ、ヴイア・イセルニア 7/エイ
Claims (13)
- 【請求項1】 コーディング側においては、オーディオ
信号はディジタルサンプルのブロック〔S(n)〕に編
成され、そして各サンプルブロック〔S(n)〕に対し
て、革新信号(ex )組のための合成フィルタリングお
よび、入力信号と合成信号の知覚的重み付けフィルタリ
ングが、合成および重み付けフィルタ(SP,SP3,
FP,SYC)のスペクトルパラメータを、最適革新信
号の合成フィルタリングの結果として得られた再構成オ
ーディオ信号から開始する、逆方向予測技術によって適
応させることによって、実行されており、そしてデコー
ディング側においては、オーディオ信号は、コーディン
グ位相で識別された最適革新信号(ex0)に合成フィル
タリングを受けさせることによって再構成され、合成フ
ィルタリング中、合成フィルタ(SYD)のスペクトル
パラメータは、コーディング位相において実行された適
応に対応する態様で逆方向予測技術によって適応され
る、合成による分析技術の手段によってオーディオ信号
をコーディング/デコーディングする方法において、コ
ード化しようとする各サンプルブロックに対して、また
はデコードしようとする各信号に対して、コーディング
とデコーディングの両側において、合成フィルタ(S
P,SP3,SYC,SYD)の、そしてコーディング
側においては知覚的重み付けフィルタ(SP,SP3,
FP)の予測次数の適応もまた、再構成信号のスペクト
ル特性から開始して、なされることを特徴とする前記コ
ーディング/デコーディング方法。 - 【請求項2】 予測次数の前記適応は下記の動作段階、
すなわち a)予測次数の関数として、そして所定の最大次数ま
で、再構成信号を発生する合成フィルタ(SYC,SY
D)の予測利得と、予測次数が1単位だけ増加する場合
のその増分予測利得とを計算する段階と、前記利得は、
次の関係によりそれぞれ与えられる、 【数1】 【数2】 但し、KJは音響管の反射係数である、 b)最小次数と前記最大次数との間の予測次数間隔にお
いて、増分利得G(p/p−1)が相対最大値を表わ
し、かつ第1の所定閾値より大きい値を決定する段階
と、 c1)最大予測次数に対応する利得が少なくとも第2の
所定閾値である場合、段階b)で決定された中で最高位
の予測次数によって、合成および重み付けフィルタリン
グを実行する段階と、 c2)最大予測次数に対応する利得が第2の所定閾値よ
り少ない場合、最小予測次数を利用して、合成および重
み付けフィルタリングを実行する段階、とによって行わ
れることを特徴とする、請求項1の方法。 - 【請求項3】 フィルタスペクトルパラメータの適応
は、適応格子技術によって実行されることを特徴とす
る、請求項1の方法。 - 【請求項4】 革新信号(ex )は、合成フィルタリン
グの前に、そのベクトルの典型である第1要素βv と、
コード化しようとする信号の平均べきを考慮する第2要
素βm とから成る利得でスケールされたベクトルから成
っていること、およびコード化しようとする各サンプル
ブロックに対して、またはデコードしようとする各コー
ド化信号に対して、前記第2要素βm の適応も、適応格
子技術によって、前回サンプルブロックをコード化する
ために識別された、または前回信号をデコードするため
に利用された全利得でスケールされた最適革新ベクトル
(ex0)から開始して、実行されること、を特徴とす
る、請求項1の方法。 - 【請求項5】 コード化しようとする信号は広帯域信号
(50Hz〜7kHz )であり、そして前記帯域は、その信
号が別々にコード化される少なくとも2つのサブ帯域に
分割される、前述のいずれか1項の方法において、コー
ディングビットは種々のサブ帯域に動的に割当てられ、
知覚的重み付けフィルタリングによってもたらされた歪
みを考慮して、全体の歪みを最小化するようにすること
を特徴とする、前記方法。 - 【請求項6】 前記最小予測次数は上方サブ帯域に対し
ては5と8の間であり、そして下方サブ帯域に対しては
10と15の間であり、そして最大予測次数はそれぞ
れ、15と20の間、および、50と60の間であるこ
とを特徴とする、請求項5の方法。 - 【請求項7】 前記第1の閾値は1.001と1.01
の間であり、そして前記第2の閾値は1と2の間である
ことを特徴とする、前述の請求項のいずれか1項の方
法。 - 【請求項8】 第1と第2の閾値の値はそれぞれの間隔
の第2の半分内にあることを特徴とする、請求項7の方
法。 - 【請求項9】 コーダ(CDA,CDB)とデコーダ
(DA,DB)における合成フィルタ(SP,SP3,
SYC,SYD)およびコーダ(CDA,CDB)にお
ける知覚的重み付けフィルタ(SP,SP3,FP)
が、コード化しようとする音声信号の各サンプルブロッ
クあるいはサンプルブロックを再構成するためにデコー
ドしようとする各コード化信号に対するこの適応を実行
するスペクトルパラメータ適応装置(ACC,ACD)
と関連している、合成による分析技術の手段によってオ
ーディオ信号をコード化する/デコードする装置におい
て、スペクトルパラメータの前記適応装置(ACC,A
CD)はまた、コード化しようとするサンプルブロック
に対してあるいはそれぞれデコードしようとする信号に
対して決定されたパラメータを、フィルタ(FP,S
P,SYC,SYD)の予測次数の適応装置(APC,
APD)に供給し、この装置は、再構成信号のスペクト
ル特性から開始して、この予測次数を、下記の動作すな
わち、 a)予測次数の関数で、そして所定の最大次数まで、再
構成信号を発生する合成フィルタ(SYC,SYD)の
予測利得および、予測次数が1単位だけ増加する場合に
その増分予測利得を計算する、前記利得は下記の関係に
よってそれぞれ与えられる、 【数3】 【数4】 但し、KJは音響管の反射係数である。 b)最小次数と前記最大次数間の予測次数間隔におい
て、増分利得G(p/p−1)が相対最大値を表わし、
かつ第1の所定閾値より大きい値を決定し、 c1)最大予測次数に対応する利得が少なくとも第2の
所定閾値である場合、動作b)で決定された中の最高予
測次数で合成および重み付けフィルタリングを実行し、 c2)最大予測次数に対応する利得が第2の所定閾値よ
り少ない場合、最小予測次数を利用して合成および重み
付けフィルタリングを実行する、ことによって更新す
る、ことを特徴とする前記コーディング/デコーディン
グ装置。 - 【請求項10】 前記フィルタ(SP,FP,SYC,
SYD)は格子形フィルタであり、そしてスペクトルパ
ラメータ適応装置は適応格子技術によって決定された音
響管の反射係数を供給することを特徴とする、請求項9
の装置。 - 【請求項11】 コーダ(CDA,CDB)およびデコ
ーダ(DA,DB)における合成フィルタ(SP,SY
C,SYD)は、励起信号として、そのベクトルの典型
である第1要素βv と、コード化しようとする信号の平
均べきを考慮する第2要素βm から成る利得によってス
ケールされたベクトルを受信すること、およびコード化
しようとする各サンプルブロックに対して、あるいはデ
コードしようとする各コード化信号に対して、前回のサ
ンプルブロックをコードするために識別された、あるい
は前回の信号をデコードするために利用された全利得に
よってスケールされた最適革新ベクトル(ex0)から開
始する、適応格子技術によって、前記第2要素βm の適
応を実行する手段(AGC,AGD)も備えられている
こと、を特徴とする、請求項9あるいは10の装置。 - 【請求項12】 信号帯域を少なくとも2つのサブ帯域
に分割する手段(FQA1,FQB1)と、各サブ帯域
に対して個別のコーダ(CDA,CDB)およびデコー
ダ(DA,DB)を含む、広帯域信号(50Hz〜7kHz
)をコード化する、請求項9から11までのいずれか
1項の装置であって、上方帯域のコードとデコーダ(C
AD,DA)における重み付けおよび合成フィルタ(S
YC,SYD,SP3,SP,FP)は、5〜8の最小
値と15〜20の最大値の間で適応装置(APC,AP
D)によって変えられる予測次数を有していること、お
よび下方帯域のコーダとデコーダ(CDB,DB)にお
ける重み付けおよび合成フィルタ(SYC,SYD,S
P,FP)は、10〜15の最小値と50〜60の最大
値の間で適応装置(APC,APD)によって変えられ
る予測次数を有していること、を特徴とする、前記装
置。 - 【請求項13】 異なるサブ帯域のコーダ(CDA,C
DB)は、コード化しようとする各サンプルブロックに
対して、サブ帯域の間でコーディングビットを動的に配
分する手段(UAD)に関連し、知覚的重み付けフィル
タによってもたらされた歪みも考慮に入れて、全体の歪
みを最小化するようにすることを特徴とする、請求項1
2の装置。
Applications Claiming Priority (2)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
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IT92A000658 | 1992-07-31 |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JPH0683395A true JPH0683395A (ja) | 1994-03-25 |
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ID=11410652
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Country Status (9)
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EP (1) | EP0582921B1 (ja) |
JP (1) | JPH0683395A (ja) |
AT (1) | ATE165183T1 (ja) |
CA (1) | CA2101700C (ja) |
DE (2) | DE69317958T2 (ja) |
ES (1) | ES2068172T3 (ja) |
GR (2) | GR950300011T1 (ja) |
IT (1) | IT1257065B (ja) |
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