JPH07168596A - Voice recognizing device - Google Patents
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Abstract
Description
【０００１】[0001]
【産業上の利用分野】本発明は、音声符号化方式に関
し、より詳細には、音声信号を低いビットレート、特に
８〜４kb/s程度で高品質に符号化するための音声符号化
装置に関する。BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention relates to a speech coding system, and more particularly to a speech coding apparatus for coding a speech signal with a low bit rate, particularly at a level of 8 to 4 kb / s with high quality. .
【０００２】[0002]
【従来の技術】近時、無線を媒介にした自動車電話やコ
ードレス電話のディジタル化が急がれている。無線では
使用できる周波数帯域が少ないため、音声信号を低ビッ
トレートで、すなわち少ないビット数に圧縮して、高品
質且つ高能率に符号化する方式の開発は重要である。2. Description of the Related Art Recently, there has been an urgent need to digitize car telephones and cordless telephones via radio. Since the frequency band that can be used in radio is small, it is important to develop a method for compressing a voice signal at a low bit rate, that is, by compressing it to a small number of bits and encoding it with high quality and high efficiency.
【０００３】音声信号を８〜４kb/s程度の低いビットレ
ートで符号化する方式として、例えば、米国のアタル(A
tal)らによるアイキャスプ（ICASSP)プロシーディング
記載の「コードエキサイテッド リニア プレディクシ
ョン：ハイクオリティ スピーチ アト ロー ビット
レーツ」（Ｍ. Ｓchroeder and Ｂ. Ｓ. Ａtal, “Ｃ
ode-excited liear prediction： Ｈigh quality speec
h at low bit rates”, ＩＣＡＳＳＰ proc.85, pp.937
-940, 1985）と題された論文（以下「文献１」という）
等に記載されるＣＥＬＰ（Ｃode Ｅxcited ＬＰＣ Ｃod
ing）が知られている。As a method of encoding a voice signal at a low bit rate of about 8 to 4 kb / s, for example, US Atal (A
tal) et al., “Code Excited Linear Prediction: High Quality Speech Attr Bit Rate” (M. Schroeder and B.S. Atal, “C.
ode-excited liear prediction: High quality speec
h at low bit rates ”, ICASSP proc.85, pp.937
-940, 1985) (hereinafter referred to as "reference 1")
CELP (Code Excited LPC Cod described in
ing) is known.
【０００４】この方法において、送信側では次の手順で
符号化処理が行われる。先ずフレーム毎（例えば２０m
s）に音声信号から音声の周波数特性を表すスペクトル
パラメータを抽出する（短期予測）。In this method, the encoding process is performed on the transmitting side in the following procedure. First, for each frame (for example, 20m
In s), the spectrum parameter representing the frequency characteristic of the voice is extracted from the voice signal (short-term prediction).
【０００５】次にフレームをさらに小区間のサブフレー
ム（例えば５ms）に分割する。サブフレーム毎に過去の
音源信号から長区間相関（ピッチ相関）を表すピッチパ
ラメータを抽出し、ピッチパラメータによりそのサブフ
レームの音声信号を長期予測する。Next, the frame is further divided into sub-frames (for example, 5 ms) of small sections. A pitch parameter representing long-term correlation (pitch correlation) is extracted from the past sound source signal for each subframe, and the speech signal of the subframe is long-term predicted by the pitch parameter.
【０００６】次に、予め用意された種類の量子化符号で
ある雑音信号（コードベクトル）から抽出したコードベ
クトルによる合成信号と、長期予測により求められた残
差信号との誤差電力が最小になるコードベクトルとゲイ
ンを決定する。そして、決定されたコードベクトルの種
類を表すインデクスとゲイン、及びスペクトルパラメー
タとピッチパラメータが伝送される。Next, the error power between the combined signal of the code vector extracted from the noise signal (code vector), which is a quantized code of the type prepared in advance, and the residual signal obtained by long-term prediction is minimized. Determine the code vector and gain. Then, the index and the gain indicating the type of the determined code vector, and the spectrum parameter and the pitch parameter are transmitted.
【０００７】具体的な量子化符号の探索法は次の手順で
行われる。先ず、入力された音声信号x[n]に対し聴感上
の重み付け、及び過去の影響信号の減算を行った信号z
[n]を算出する。A concrete quantization code search method is performed in the following procedure. First, a signal z obtained by weighting the input speech signal x [n] in terms of auditory perception and subtracting past influence signals
Calculate [n].
【０００８】次に、短期予測で求められ、量子化、逆量
子化されたスペクトルパラメータで構成される合成フィ
ルタＨを量子化符号ｊのコードベクトルej[n]により駆
動した合成信号Ｈej[n]を算出する。Next, a synthetic signal Hej [n] obtained by driving a synthetic filter H composed of quantized and dequantized spectrum parameters obtained by short-term prediction with a code vector ej [n] of a quantization code j. To calculate.
【０００９】そして信号z[n]と合成信号Ｈej[n]の誤差
エネルギーを表す次式のＥjが最小になる量子化符号ｊ
を求める。Then, the quantized code j that minimizes Ej in the following equation representing the error energy between the signal z [n] and the combined signal Hej [n].
Ask for.
【００１０】[0010]
【数１】 [Equation 1]
【００１１】ここに、Ｎsはサブフレーム長を、Ｈは合
成フィルタを実現する行列を表す。実際には式(1)は、
次式のように展開される。Here, N s represents a subframe length, and H represents a matrix that realizes a synthesis filter. In fact, equation (1) is
It is expanded as the following formula.
【００１２】[0012]
【数２】 [Equation 2]
【００１３】上式(2)の第２項の分子Ｃjは相互相関、分
母Ｇjは自己相関であり、それぞれ次式(3)，(4)で算出
される。The numerator Cj of the second term of the above equation (2) is the cross correlation and the denominator Gj is the autocorrelation, which are calculated by the following equations (3) and (4), respectively.
【００１４】[0014]
【数３】 [Equation 3]
【００１５】上記自己相関と相互相関は、合成フィルタ
の駆動すなわちフィルタリングによりＨej[n]を算出し
た後に計算される。この場合、フィルタリング処理をコ
ードブックサイズ分だけ実行する。このため、処理する
１フレームに対する演算量（積和の回数）は次式のよう
に膨大なものとなる。The autocorrelation and the cross-correlation are calculated after driving Hej [n] by driving the synthesis filter, that is, filtering. In this case, the filtering process is executed for the codebook size. Therefore, the calculation amount (the number of sums of products) for one frame to be processed becomes enormous as in the following equation.
【００１６】（Ｍ・Ｎ＋Ｎ＋Ｎ）・２B …
(5)(M · N + N + N) · 2 B ...
(Five)
【００１７】ここに、Ｍは合成フィルタの次数、Ｎはフ
レーム長、Ｂは音源のビット数を表す。Here, M is the order of the synthesis filter, N is the frame length, and B is the number of bits of the sound source.
【００１８】そこで、演算量を低減化してコードを求め
る方法として、例えば、米国のトランスコとアタルによ
るアイキャスプ（ICASSP）プロシーディング記載の「エ
フィシエント プロセジャーズ フォー ファインディ
ング ザ オプチマム イノベーション イン ストキ
ャステック コーダーズ」（I.M.Transco, B.S Atal,
“EFFICIENT PROCEDURES FOR FINDING THE OPTIMUM INN
OVATION IN STOCASTIC CODERS”, ICASSP, pp.2375, 19
86）と題した論文（以下「文献２」という）等に記載さ
れている、逆方向フィルタリングによる相互相関の算
出、自己相関近似法による自己相関の算出による方法が
よく知られている。Therefore, as a method of obtaining a code by reducing the amount of calculation, for example, "Efficient Procedures for Finding the Optimum Innovation Instastoccorders" (IMTransco) described in ICASSP (ICASSP) Proceeding by Transco and Atal in the United States is used. , BS Atal,
"EFFICIENT PROCEDURES FOR FINDING THE OPTIMUM INN
OVATION IN STOCASTIC CODERS ”, ICASSP, pp.2375, 19
Methods such as the calculation of cross-correlation by backward filtering and the calculation of auto-correlation by the auto-correlation approximation method, which are described in the paper entitled "86)" (hereinafter referred to as "Reference 2") and the like, are well known.
【００１９】この方法では、相互相関と自己相関を次の
ように求めている。相互相関を算出する場合、先ず最初
に、次式で表される値を算出する。この処理を逆方向フ
ィルタリングという。In this method, the cross-correlation and auto-correlation are obtained as follows. When calculating the cross-correlation, first, a value represented by the following equation is calculated. This process is called backward filtering.
【００２０】[0020]
【数４】 [Equation 4]
【００２１】ここに、h[n]は合成フィルタのインパルス
応答を表す。相互相関は上式(6)の値を用いて次式(7)で
算出される。Here, h [n] represents the impulse response of the synthesis filter. The cross-correlation is calculated by the following equation (7) using the value of the above equation (6).
【００２２】[0022]
【数５】 [Equation 5]
【００２３】この場合、フィルタリング処理は合成フィ
ルタのインパルス応答の算出と上式(6)で１回行うのみ
であり、相互相関算出の積和演算量はフレーム当たり次
式(8)のようになる。In this case, the filtering process is performed only once by the calculation of the impulse response of the synthesis filter and the above equation (6), and the product-sum calculation amount of the cross-correlation calculation is given by the following equation (8) per frame. .
【００２４】[0024]
【数６】 [Equation 6]
【００２５】また、自己相関関数は、文献２に記載され
ているように次式の近似式により算出される。The autocorrelation function is calculated by the following approximate expression as described in Document 2.
【００２６】[0026]
【数７】 [Equation 7]
【００２７】ここに、hh[i]は合成フィルタのインパル
ス応答のｉ次の自己相関関数、Ｒj[i]はコードベクトル
ej[n]のｉ次自己相関関数で、Ｉは合成フィルタのイン
パルス応答の次数である。Where hh [i] is the i-th order autocorrelation function of the impulse response of the synthesis filter, and Rj [i] is the code vector.
The i-th order autocorrelation function of ej [n], and I is the order of the impulse response of the synthesis filter.
【００２８】次数Ｉは合成フィルタのインパルス応答の
減衰を考慮して21程度の値に設定される。なお、合成フ
ィルタの伝達関数は一般に１／Ａ（Ｚ）の全極型で表わ
されるが、演算量の削減のため有限次数のインパルス応
答（例えば次数21）で近似されている。また、sfはサブ
フレーム数を表す。The order I is set to a value of about 21 in consideration of the attenuation of the impulse response of the synthesis filter. The transfer function of the synthesis filter is generally represented by an all-pole type of 1 / A (Z), but is approximated by a finite order impulse response (for example, order 21) in order to reduce the amount of calculation. Further, sf represents the number of subframes.
【００２９】予めインパルス応答の自己相関関数を算出
し、各音源毎に自己相関関数をデータＲＯＭとして格納
しておくことにより、フィルタリング処理を行なうこと
なく低演算量で自己相関関数の算出が可能になる。この
方法では自己相関は次の積和演算量で算出される。By calculating the autocorrelation function of the impulse response in advance and storing the autocorrelation function for each sound source as a data ROM, the autocorrelation function can be calculated with a low calculation amount without performing filtering processing. Become. In this method, the autocorrelation is calculated by the following product-sum calculation amount.
【００３０】[0030]
【数８】 [Equation 8]
【００３１】したがって、上式(7)，(9)により積和演算
量は次式(11)のようになる。Therefore, the product-sum calculation amount is given by the following equation (11) by the above equations (7) and (9).
【００３２】[0032]
【数９】 [Equation 9]
【００３３】フレーム長Ｎ＝240、サブフレーム長Ｎs＝
60、サブフレーム数sf＝４、インパルス応答長Ｉ＝21、
合成フィルタリングの次数Ｍ＝10、コードブックサイズ
をＢ＝７ビットにすると、上式(5)で表される従来の積
和演算量と、相互相関と自己相関が上式(8)と上式(10)
で表される文献２の方法による積和演算量は表１のよう
になる。Frame length N = 240, subframe length N s =
60, number of subframes sf = 4, impulse response length I = 21,
When the order of synthesis filtering is M = 10 and the codebook size is B = 7 bits, the conventional product-sum operation amount represented by the above equation (5) and the cross correlation and autocorrelation are obtained by the above equations (8) and (8). (Ten)
Table 1 shows the product-sum calculation amount according to the method of Literature 2 represented by.
【００３４】[0034]
【表１】 [Table 1]
【００３５】ここに、ＭＯＰＳとは、Ｍillion Ｏperat
ions Ｐer Ｓecondを表し、一秒間当たりの積和演算の
演算量（100万回を単位とする）を示している。Here, MOPS means Million Operat
It represents ions Per Second, and shows the amount of product-sum calculation per second (in units of 1 million times).
【００３６】表１に示すように、文献２の近似方法によ
れば、積和演算量は従来のものと比較して相当（すなわ
ち一桁近く）低減されていることがわかる。As shown in Table 1, according to the approximation method of Document 2, it is understood that the product-sum calculation amount is considerably reduced (that is, nearly one digit) as compared with the conventional one.
【００３７】[0037]
【発明が解決しようとする課題】しかし、上記の方法で
演算量を低減化してもまだ演算量は多く、このような多
量の演算を実時間処理ができるプロセッサは限られてく
る。However, even if the amount of calculation is reduced by the above method, the amount of calculation is still large, and the number of processors capable of processing such a large amount of calculation in real time is limited.
【００３８】また、音源の自己相関関数をデータＲＯＭ
内に格納した音源コードブックを探索する場合、上記の
方法で演算量は少なくなるが、適応コードブックのよう
に符号化するサブフレーム毎に音源が変化するコードブ
ックの場合、コード毎に自己相関関数を算出しなければ
ならないため、次式で表される積和演算回数が更に必要
とされる。Further, the autocorrelation function of the sound source is stored in the data ROM.
When searching for the excitation codebook stored in the codebook, the amount of calculation is reduced by the above method, but in the case of a codebook in which the excitation changes for each subframe to be coded like the adaptive codebook, the autocorrelation for each code Since the function has to be calculated, the number of multiply-accumulate operations represented by the following equation is further required.
【００３９】[0039]
【数１０】 [Equation 10]
【００４０】この上式(12)は、表１と同じ条件で、17.9
2ＭＯＰＳ必要になり、従来のコードベクトル毎にフィ
ルタリングを行なう方法よりも演算量が多くなってしま
う。このため、文献２の近似法を用いることはできず、
実時間処理は困難である。The above formula (12) is 17.9 under the same conditions as in Table 1.
It requires 2 MOPS, which requires a larger amount of calculation than the conventional method of performing filtering for each code vector. Therefore, the approximation method of Document 2 cannot be used,
Real-time processing is difficult.
【００４１】従って、本発明の目的は、上述した問題点
を解決し、４kb/sでも良好な音質の音声符号化方式を低
演算量で実現することにある。Therefore, an object of the present invention is to solve the above-mentioned problems and to realize a voice coding system with a good sound quality even at 4 kb / s with a low calculation amount.
【００４２】[0042]
【課題を解決するための手段】前記目的を達成するた
め、本発明は、第１の視点において、音声信号の一定区
間毎に該音声信号の周波数特性を表す短期予測パラメー
タの符号を決定する音声分析部と、前記短期予測パラメ
ータより生成される音声合成フィルタのインパルス応答
を算出するインパルス応答算出部と、前記音声信号を前
記インパルス応答を用いて逆方向にフィルタリングする
逆方向フィルタ部と、過去の音声符号化区間で生成され
た前記音声合成フィルタの入力信号を蓄積する適応コー
ドブックと、前記適応コードブックより音声信号のピッ
チ相関を表す長期予測音源を生成する長期予測音源生成
部と、前記音声信号と前記長期予測音源を入力とする音
声合成フィルタの出力信号の相互相関を算出する相互相
関演算部と、前記音声合成フィルタのインパルス応答の
自己相関関数を前記インパルス応答長未満の次数Ｉsmal
lまで算出するインパルス応答の自己相関関数算出部
と、前記長期予測音源の自己相関関数を前記音声合成フ
ィルタのインパルス応答長未満の次数Ｉsmallまで算出
する長期予測音源の自己相関関数算出部と、前記２種類
の自己相関関数から前記インパルス応答長未満の次数Ｉ
smallで前記出力信号の自己相関を算出する自己相関算
出部と、前記自己相関と前記相互相関を用いて誤差エネ
ルギーを算出する評価関数算出部と、前記評価関数に基
づき最適な長期予測符号を決定する最適コード決定部
と、長期予測後の残差信号を示す量子化符号と音源信号
からなる音源コードブックと、前記音源コードブックか
ら最適な量子化符号を決定する音源コードブック探索部
と、を有することを特徴とする音声符号化装置を提供す
る。In order to achieve the above object, the present invention provides, in a first aspect, a speech for determining a sign of a short-term prediction parameter representing a frequency characteristic of the speech signal for each constant section of the speech signal. An analysis unit, an impulse response calculation unit that calculates an impulse response of a voice synthesis filter generated from the short-term prediction parameter, a backward filter unit that filters the voice signal in the reverse direction using the impulse response, and a past An adaptive codebook for accumulating the input signal of the speech synthesis filter generated in the speech coding section, a long-term predictive sound source generation unit for generating a long-term predictive sound source representing the pitch correlation of the speech signal from the adaptive codebook, and the speech A cross-correlation calculation unit that calculates a cross-correlation between a signal and an output signal of a speech synthesis filter that receives the long-term predicted sound source as an input; Order Ismal less than the impulse response length of the autocorrelation function of the impulse response of the synthesis filter
an impulse response autocorrelation function calculation unit that calculates up to l, a long-term prediction sound source autocorrelation function calculation unit that calculates an autocorrelation function of the long-term prediction sound source to an order Ismall that is less than the impulse response length of the speech synthesis filter, From the two types of autocorrelation functions, the order I less than the impulse response length
A small autocorrelation calculation unit that calculates the autocorrelation of the output signal, an evaluation function calculation unit that calculates error energy using the autocorrelation and the cross-correlation, and determines an optimum long-term prediction code based on the evaluation function. An optimum code determining unit, a excitation codebook including a quantization code indicating a residual signal after long-term prediction and an excitation signal, and an excitation codebook searching unit determining an optimum quantization code from the excitation codebook, Provided is a speech encoding device having the above.
【００４３】本発明は、第２の視点において、音声信号
の一定区間毎に該音声信号の周波数特性を表す短期予測
パラメータの符号を決定する音声分析部と、過去の音声
符号化区間で生成された前記音声合成フィルタの入力信
号を蓄積する適応コードブックと、前記適応コードブッ
クより最適な符号を決定する適応コードブック探索部
と、前記短期予測パラメータより生成される音声合成フ
ィルタのインパルス応答を算出するインパルス応答算出
部と、前記音声合成フィルタのインパルス応答の自己相
関関数をインパルス応答長未満の次数Ｉsmallまで算出
するインパルス応答の自己相関関数算出部と、長期予測
後の残差信号を示す量子化符号と音源信号からなる音源
コードブックと、前記音源コードブックよりコードベク
トルを生成するコードベクトル生成部と、前記コードベ
クトルの自己相関関数を前記インパルス応答長未満の次
数Ｉsmallまで求めるコードベクトルの自己相関関数生
成部と、前記音声信号を前記インパルス応答を用いて逆
方向にフィルタリングする逆方向フィルタ部と、前記音
声信号と前記コードベクトルを入力とする音声合成フィ
ルタの出力信号の相互相関を算出する相互相関算出部
と、前記２種類の自己相関関数から前記インパルス応答
長未満の次数Ｉsmallで前記出力信号の自己相関を算出
する自己相関算出部と、前記自己相関と前記相互相関を
用いて誤差エネルギーを算出する評価関数の算出部と、
前記評価関数を用いて最適なコードベクトルを決定する
最適コード決定部と、を有することを特徴とする音声符
号化装置を提供する。According to a second aspect of the present invention, the speech analysis section for determining the code of the short-term prediction parameter representing the frequency characteristic of the speech signal for each fixed section of the speech signal, and the speech analysis section generated in the past speech coding section. An adaptive codebook for accumulating the input signal of the speech synthesis filter, an adaptive codebook search unit for determining an optimum code from the adaptive codebook, and an impulse response of the speech synthesis filter generated from the short-term prediction parameter. An impulse response calculation unit, an impulse response autocorrelation function calculation unit that calculates the autocorrelation function of the impulse response of the speech synthesis filter to an order Ismall that is less than the impulse response length, and a quantization that indicates a residual signal after long-term prediction. A sound source codebook composed of a code and a sound source signal, and a code for generating a code vector from the sound source codebook A vector generator, a code vector auto-correlation function generator that obtains an auto-correlation function of the code vector up to an order Ismall that is less than the impulse response length, and a reverse direction that filters the audio signal in the reverse direction using the impulse response. A filter unit, a cross-correlation calculation unit that calculates a cross-correlation between the speech signal and an output signal of a speech synthesis filter that receives the code vector, and an order Ismall that is less than the impulse response length from the two types of autocorrelation functions. An autocorrelation calculation unit that calculates the autocorrelation of the output signal, and an evaluation function calculation unit that calculates the error energy using the autocorrelation and the crosscorrelation,
An optimal code determination unit that determines an optimal code vector using the evaluation function, and a speech encoding device.
【００４４】本発明は、第３の視点において、音声信号
の一定区間毎に該音声信号の周波数特性を表す短期予測
パラメータの符号を決定する音声分析部と、前記短期予
測パラメータより生成される音声合成フィルタのインパ
ルス応答を算出するインパルス応答算出部と、前記音声
信号を前記インパルス応答を用いて逆方向にフィルタリ
ングする逆方向フィルタ部と、過去の音声符号化区間で
生成された前記音声合成フィルタの入力信号を蓄積する
適応コードブックと、前記適応コードブックより音声信
号のピッチ相関を表す長期予測音源を生成する長期予測
音源生成部と、前記音声信号と前記長期予測音源を入力
とする前記音声合成フィルタの出力信号の相互相関を算
出する相互相関演算部と、前記相互相関を用いて最適な
長期予測符号を決定する最適コード決定部と、長期予測
後の残差信号を示す量子化符号と音源信号からなる音源
コードブックと、前記音源コードブックから最適な量子
化符号を決定する音源コードブック探索部と、を有する
ことを特徴とする音声符号化装置を提供する。According to a third aspect of the present invention, a speech analysis unit for determining a sign of a short-term prediction parameter representing a frequency characteristic of the speech signal for each constant section of the speech signal, and a speech generated from the short-term prediction parameter. An impulse response calculation unit that calculates an impulse response of a synthesis filter; a backward filter unit that filters the speech signal in the reverse direction using the impulse response; and a speech synthesis filter that is generated in a past speech coding section. An adaptive codebook that stores an input signal, a long-term predictive sound source generation unit that generates a long-term predictive sound source that represents a pitch correlation of a speech signal from the adaptive codebook, and the speech synthesis that inputs the speech signal and the long-term predictive sound source. A cross-correlation calculation unit that calculates the cross-correlation of the output signal of the filter and an optimum long-term prediction code are determined using the cross-correlation. An optimum code determining unit, a excitation codebook including a quantization code indicating a residual signal after long-term prediction and an excitation signal, and an excitation codebook searching unit determining an optimum quantization code from the excitation codebook, Provided is a speech encoding device having the above.
【００４５】本発明は、第４の視点において、音声信号
の一定区間毎に該音声信号の周波数特性を表す短期予測
パラメータの符号を決定する音声分析部と、過去の音声
符号化区間で生成された前記音声合成フィルタの入力信
号を蓄積する適応コードブックと、前記適応コードブッ
クより最適な符号を決定する適応コードブック探索部
と、前記短期予測パラメータより生成される音声合成フ
ィルタのインパルス応答を算出するインパルス応答算出
部と、長期予測後の残差信号を示す量子化符号と音源信
号からなる音源コードブックと、前記音源コードブック
よりコードベクトルを生成するコードベクトル生成部
と、前記音声信号を前記インパルス応答を用いて逆方向
にフィルタリングする逆方向フィルタ部と、前記音声信
号と前記コードベクトルを入力とする音声合成フィルタ
の出力信号の相互相関を算出する相互相関算出部と、前
記相互相関を用いて最適なコードベクトルを決定する最
適コード決定部と、を有することを特徴とする音声符号
化装置を提供する。According to a fourth aspect of the present invention, the speech analysis unit for determining the code of the short-term prediction parameter representing the frequency characteristic of the speech signal for each constant section of the speech signal, and the speech analysis section generated in the past speech coding section. An adaptive codebook for accumulating the input signal of the speech synthesis filter, an adaptive codebook search unit for determining an optimum code from the adaptive codebook, and an impulse response of the speech synthesis filter generated from the short-term prediction parameter. An impulse response calculation unit, a sound source codebook composed of a quantized code indicating a residual signal after long-term prediction and a sound source signal, a code vector generation unit that generates a code vector from the sound source codebook, and the speech signal A backward filter unit for performing backward filtering using an impulse response, the voice signal and the code vector A voice code having a cross-correlation calculation unit that calculates a cross-correlation of an output signal of a voice synthesis filter that receives the input, and an optimum code determination unit that determines an optimum code vector using the cross-correlation. To provide a chemical conversion device.
【００４６】本発明は、上記第１、第２の視点におい
て、自己相関を算出する次数Ｉsmallを符号化する音声
信号区間に応じて決定する近似次数決定部から構成され
る音声符号化装置を提供する。In the first and second aspects, the present invention provides a speech coder comprising an approximate order determination unit which determines an order Ismall for calculating an autocorrelation in accordance with a speech signal section to be coded. To do.
【００４７】[0047]
【発明の概要】前記した自己相関近似法では、近似次数
を合成フィルタのインパルス応答長であるＩに設定して
いるが、近似次数は必ずしも合成フィルタのインパルス
応答長Ｉに一致させる必要はなく、極めて小さい値Ｉsm
allでも自己相関を十分な精度で近似できるという知見
に基づき本発明は完成されるに至った。SUMMARY OF THE INVENTION In the autocorrelation approximation method described above, the approximation order is set to I, which is the impulse response length of the synthesis filter, but the approximation order does not necessarily have to match the impulse response length I of the synthesis filter. Very small value Ism
The present invention has been completed based on the finding that even with all, the autocorrelation can be approximated with sufficient accuracy.
【００４８】すなわち、本発明では、自己相関近似数を
合成フィルタのインパルス応答長Ｉより小さい値Ｉsmal
lに設定することにより、音源ならびにインパルス応答
の自己相関関数、合成信号の自己相関の演算量を低減化
している。さらに、本発明によれば、インパルス応答と
音源の自己相関関数のメモリ容量の低減化も可能として
いる。That is, in the present invention, the autocorrelation approximation number Ismal is smaller than the impulse response length I of the synthesis filter.
By setting it to l, the calculation amount of the autocorrelation function of the sound source and impulse response, and the autocorrelation of the synthesized signal is reduced. Further, according to the present invention, it is possible to reduce the memory capacity of the impulse response and the autocorrelation function of the sound source.
【００４９】本発明においては、近似次数Ｉsmallは１
とした場合、相互相関のみにより評価関数が算出され、
自己相関の算出に要する積和演算量を削減している。In the present invention, the approximation order Ismall is 1.
, The evaluation function is calculated only by cross-correlation,
The amount of sum-of-products calculation required to calculate the autocorrelation is reduced.
【００５０】また、本発明においては、近似次数Ｉsmal
lは符号化される音声信号の性質に基づき適応的に可変
に制御される。Further, in the present invention, the approximated order Ismal
l is adaptively and variably controlled based on the nature of the encoded speech signal.
【００５１】[0051]
【実施例】図面を参照して、本発明の実施例について説
明する。図１は本発明の各実施例全てに共通する音声符
号化、復号化処理の構成図を示している。図中、図示左
側の構成(1)は符号化処理（エンコーダ）を、図示右側
の構成(2)は復号化処理（デコーダ）をそれぞれ表して
いる。最初に各構成モジュールを説明する。Embodiments of the present invention will be described with reference to the drawings. FIG. 1 is a block diagram of a voice encoding / decoding process common to all the embodiments of the present invention. In the figure, the configuration (1) on the left side of the drawing represents an encoding process (encoder), and the configuration (2) on the right side of the drawing represents a decoding process (decoder). First, each constituent module will be described.
【００５２】入力端子100はエンコーダの音声入力端子
である。バッファ回路110は音声信号を記憶する回路で
ある。ＬＰＣ分析回路120は音声のスペクトルパラメー
タであるＬＰＣ係数を抽出する回路である。パラメータ
量子化回路130はＬＰＣ係数を量子化する回路である。
重み付け回路140は音声信号に対し聴感重み付けを行う
回路である。適応コードブック150は、過去の音源を蓄
えておく回路である。適応コードブック探索回路160
は、長期予測パラメータを探索する回路である。The input terminal 100 is a voice input terminal of the encoder. The buffer circuit 110 is a circuit that stores an audio signal. The LPC analysis circuit 120 is a circuit for extracting an LPC coefficient which is a spectrum parameter of voice. The parameter quantization circuit 130 is a circuit that quantizes the LPC coefficient.
The weighting circuit 140 is a circuit that performs perceptual weighting on the audio signal. Adaptive codebook 150 is a circuit that stores past sound sources. Adaptive codebook search circuit 160
Is a circuit that searches for long-term prediction parameters.
【００５３】音源コードブック170は、長期予測残差を
表すサブフレーム長のコードベクトルが蓄えられたコー
ドブックであり、雑音コードブックでも、あるいはベク
トル量子化（ＶＱ）アルゴリズムにより学習された学習
コードブックでも構わない。前者は文献１にその詳細が
開示され、後者は、特願平２−２２９５５及び特願平２
−２２９５６等に提案されている。The sound source codebook 170 is a codebook in which a code vector of a subframe length representing a long-term prediction residual is stored, and is a noise codebook or a learning codebook learned by a vector quantization (VQ) algorithm. But it doesn't matter. The details of the former are disclosed in Document 1, and the latter are disclosed in Japanese Patent Application No. 22955 and No. 2955.
-22956 and the like.
【００５４】音源コードブック探索回路180は、音源コ
ードブック170から最適なコードベクトルを決定する回
路である。ゲインコードブック190は、長期予測音源と
コードベクトルのゲイン項を表すパラメータが格納され
ているコードブックである。ゲインコードブック探索回
路200は、長期予測音源とコードベクトルの量子化ゲイ
ンをゲインコードブックから決定する回路である。The sound source codebook search circuit 180 is a circuit for determining an optimum code vector from the sound source codebook 170. The gain codebook 190 is a codebook that stores parameters that represent the long-term predicted sound source and the gain term of the code vector. The gain codebook search circuit 200 is a circuit that determines the long-term predicted excitation and the quantization gain of the code vector from the gain codebook.
【００５５】マルチプレクサ210は、符号系列を組み合
わせて出力する回路である。デマルチプレクサ220は、
符号化されたコードを符号系列にデコードする回路であ
る。合成フィルタ230は、生成された音源と音声合成フ
ィルタより音声信号を再生する回路である。出力端子24
0はデコーダーの音声出力端子である。The multiplexer 210 is a circuit that combines and outputs code sequences. The demultiplexer 220 is
It is a circuit that decodes an encoded code into a code sequence. The synthesis filter 230 is a circuit that reproduces a voice signal from the generated sound source and voice synthesis filter. Output terminal 24
0 is an audio output terminal of the decoder.
【００５６】この実施例の処理の流れを説明する。まず
(1)のエンコーダ処理では、入力ポート100より、音声信
号が入力されバッファ110に保存される。The processing flow of this embodiment will be described. First
In the encoder process (1), the audio signal is input from the input port 100 and stored in the buffer 110.
【００５７】バッファ110に蓄えられた一定サンプルの
音声信号を用いてＬＰＣ分析回路120で短期予測分析さ
れ、音声信号のスペクトル特性を表すＬＰＣ係数が算出
される。The LPC analysis circuit 120 performs short-term predictive analysis using the voice signal of a fixed sample stored in the buffer 110, and the LPC coefficient representing the spectrum characteristic of the voice signal is calculated.
【００５８】ＬＰＣ分析により求められたスペクトルパ
ラメータ（ＬＰＣ係数）は、パラメータ量子化回路130
で量子化され、ＬＰＣ係数の量子化コードがマルチプレ
クサ210に送られると共に、該量子化コードは逆量子化
され、以後の符号化処理に用いられる。The spectral parameter (LPC coefficient) obtained by the LPC analysis is stored in the parameter quantization circuit 130.
And the quantized code of the LPC coefficient is sent to the multiplexer 210, and the quantized code is dequantized and used for the subsequent coding processing.
【００５９】バッファ110に蓄えられた音声信号は、量
子化／逆量子化されたＬＰＣ係数を用いて重み付け回路
140で聴感上の重み付けが為され、以降のコードブック
探索に用いられる。The audio signal stored in the buffer 110 is weighted by using a quantized / dequantized LPC coefficient.
Perceptual weighting is performed at 140 and used for subsequent codebook searches.
【００６０】適応コードブック150、音源コードブック1
70、ゲインコードブック190ではそれぞれコードブック
探索が行なわれる。Adaptive codebook 150, sound source codebook 1
A codebook search is performed in each of 70 and gain codebook 190.
【００６１】まず、最初に適応コードブック探索回路16
0で長期予測を行い、ビッチ相関を表す長期予測パラメ
ータを決定し、そのコードをマルチプレクサ210に転送
すると共に、長期予測音源の生成を行なう。First, the adaptive codebook search circuit 16
Long-term prediction is performed at 0, a long-term prediction parameter representing a Bitch correlation is determined, the code is transferred to the multiplexer 210, and a long-term predicted sound source is generated.
【００６２】次に、求められた長期相関を表す音源の影
響を減算後、音源コードブック探索回路180で音源コー
ドブック探索を行い、音源コードを決定し、コードベク
トルを生成すると共に、音源コードをマルチプレクサ21
0に転送する。Next, after subtracting the influence of the sound source representing the obtained long-term correlation, a sound source codebook search circuit 180 performs a sound source codebook search to determine a sound source code, generate a code vector, and generate a sound source code. Multiplexer 21
Transfer to 0.
【００６３】長期予測信号とコードベクトルが求められ
た後、ゲインコードブック探索回路200にて、２つの音
源のゲインを算出し、各ゲインコードをマルチプレクサ
に転送する。After the long-term predicted signal and the code vector are obtained, the gain code book search circuit 200 calculates the gains of the two sound sources and transfers each gain code to the multiplexer.
【００６４】マルチプレクサ210では、各コードを組み
合わせて伝送コードに変換し、出力する。In the multiplexer 210, the respective codes are combined and converted into a transmission code and output.
【００６５】図１における(2)のデコーダ処理では、デ
マルチプレクサ220で、入力された伝送コードを各コー
ドに分解する。ＬＰＣ係数を表すコードよりフィルタを
生成し、合成フィルタ230に転送する。In the decoder process of (2) in FIG. 1, the demultiplexer 220 decomposes the input transmission code into each code. A filter is generated from the code representing the LPC coefficient and transferred to the synthesis filter 230.
【００６６】長期予測パラメータを表すコードより適応
コードブック150を用いて長期予測音源を生成し、音源
コードより音源コードブック170を用いてコードベクト
ルを生成し、ゲインコードから適応コードブック150と
音源コードブック170のコードベクトルのゲインを算出
し、各音源にゲイン項を掛け合わせて合成フィルタの入
力信号を生成する。最後に入力信号を用いて合成フィル
タ230で音声信号の合成を行なう。A long-term predictive sound source is generated from the code representing the long-term prediction parameter using the adaptive codebook 150, a code vector is generated using the sound source codebook 170 from the sound source code, and the adaptive codebook 150 and the sound source code are generated from the gain code. The gain of the code vector of book 170 is calculated, and each sound source is multiplied by the gain term to generate the input signal of the synthesis filter. Finally, the synthesis filter 230 synthesizes the audio signal using the input signal.
【００６７】[0067]
【実施例１】図２に本発明の第１の視点に対応する実施
例を示す。図２は、図１に示した適応コードブック探索
回路160の処理手順を表わしている。最初に各構成モジ
ュールを説明する。Embodiment 1 FIG. 2 shows an embodiment corresponding to the first aspect of the present invention. FIG. 2 shows a processing procedure of the adaptive codebook search circuit 160 shown in FIG. First, each constituent module will be described.
【００６８】(a)は音声合成フィルタのインパルス応答
を０次からＩ−１次まで算出する回路である。(A) is a circuit for calculating the impulse response of the voice synthesis filter from 0th order to I-1th order.
【００６９】(o)はインパルス応答の自己相関関数を０
次からＩsmall−１次まで算出する回路である。Ｉsmall
はＩ＞Ｉsmallに設定される。(O) shows the autocorrelation function of the impulse response as 0
It is a circuit that calculates from the next to Ismall-1. Ismall
Is set to I> Ismall.
【００７０】(b)はインパルス応答を用いて音声信号を
逆方向にフィルタリングする回路である（上式(6)参
照）。(B) is a circuit for filtering the voice signal in the reverse direction using the impulse response (see the above equation (6)).
【００７１】(c)は音源を探索する範囲を設定する回路
である。(C) is a circuit for setting a range for searching a sound source.
【００７２】(d1)は適応コードブック150を用いて各コ
ードに対応する長期予測音源を生成する回路である。(D1) is a circuit for generating a long-term predicted sound source corresponding to each code by using the adaptive codebook 150.
【００７３】(e1)は生成された長期予測音源の自己相関
関数を０次からＩsmall−１次まで算出する回路であ
る。(E1) is a circuit for calculating the autocorrelation function of the generated long-term predicted sound source from 0th order to Ismall-1st order.
【００７４】(f)は上式(9)の近似式を用いてＩsmall次
の近似自己相関を算出する回路である。(F) is a circuit for calculating the Ismall-order approximate autocorrelation using the approximate expression of the above expression (9).
【００７５】(g)は上式(7)により相互相関を算出する回
路である。(G) is a circuit for calculating the cross-correlation by the above equation (7).
【００７６】(h1)は上式(2)の評価関数を算出する回路
である。(H1) is a circuit for calculating the evaluation function of the above equation (2).
【００７７】(i)は評価関数が最小となる最適コードを
決定する回路である。(I) is a circuit for determining the optimum code that minimizes the evaluation function.
【００７８】次に、実施例の処理の流れを説明する。ま
ず最初に、(a)で合成フィルタのインパルス応答h[0]〜h
[I-1]を算出し、(o)でその自己相関関数を０次からＩsm
all−１次まで算出する。次に(b)で逆方向フィルタリン
グを行う。Next, the processing flow of the embodiment will be described. First, in (a), the impulse response h [0] ~ h of the synthesis filter
[I-1] is calculated, and the autocorrelation function is calculated from 0th order to Ism in (o).
all-Calculate up to the 1st order. Next, in (b), backward filtering is performed.
【００７９】(c)でコードブックの探索範囲を設定し、
各探索コード毎に(d1)から(h1)の処理を行う。なお、コ
ードブックの探索範囲を設定するのは、例えば音源のビ
ット数Ｂ＝７ビットの場合、128コードについて(d1)か
ら(h1)の処理を行なうと多大な処理量となるため、(c)
でコードブックの探索を予め所定の範囲に限定してい
る。In (c), the search range of the codebook is set,
The processing from (d1) to (h1) is performed for each search code. Note that the search range of the codebook is set because, for example, when the number of bits of the sound source B = 7 bits, the processing amount from (d1) to (h1) is large for 128 codes. )
The codebook search is limited to a predetermined range in advance.
【００８０】(d1)では、各コード（例えばｊ）に対応す
る長期予測音源（ej[n]）を適応コードブックから生成
する。At (d1), a long-term predicted sound source (ej [n]) corresponding to each code (for example, j) is generated from the adaptive codebook.
【００８１】(e1)では、生成された音源（ej[n]）を用
いて音源の自己相関関数を０次からＩsmall−１次まで
算出する（Ｒj[i]；i=0〜Ｉsmall）。In (e1), the generated sound source (ej [n]) is used to calculate the autocorrelation function of the sound source from the 0th order to the Ismall−1 order (Rj [i]; i = 0 to Ismall).
【００８２】(f)では、(e1)で求められた音源の自己相
関関数（Ｒj[i]）と合成フィルタリングの自己相関関数
（hh[i]）を用いて自己相関近似法、すなわち上式(9)に
より自己相関Ｇjを算出する。In (f), the autocorrelation approximation method using the autocorrelation function (Rj [i]) of the sound source and the autocorrelation function (hh [i]) of the synthetic filtering obtained in (e1), that is, the above equation The autocorrelation Gj is calculated by (9).
【００８３】この場合、自己相関Ｇjは、演算量を低減
化するために、インパルス応答長Ｉまで算出することな
く、より低い次数Ｉsmallまで算出する（上式(9)におい
て、ＩはＩsmall）。Ｉsmallを低い次数に設定すること
により、自己相関Ｇjの演算量が低減化するだけでな
く、(a)のインパルス応答の自己相関関数、(e1)の音源
の自己相関関数の演算量が低減され、更にＲＡＭ領域が
低減される。In this case, the autocorrelation Gj is calculated to a lower order Ismall without calculating the impulse response length I in order to reduce the amount of calculation (in the above equation (9), I is Ismall). By setting Ismall to a low order, not only the calculation amount of the autocorrelation Gj is reduced, but also the calculation amounts of the impulse response autocorrelation function of (a) and the sound source autocorrelation function of (e1) are reduced. Further, the RAM area is reduced.
【００８４】次に(g)で逆方向フィルタリングの出力を
用いて相互相関Ｃjを算出する。求められた自己相関、
相互相関より(h1)にて上式(2)の評価関数を算出し、(i)
で評価関数を最小にするコードを最適コードとして決定
する。Next, in (g), the cross-correlation Cj is calculated using the output of the backward filtering. The calculated autocorrelation,
Calculate the evaluation function of the above equation (2) from (h1) from the cross-correlation, and (i)
The code that minimizes the evaluation function is determined as the optimum code.
【００８５】[0085]
【実施例２】図３に本発明の第２の実施例を示す。同図
は、本実施例における音源コードブック探索回路180
（図１参照）の処理手順を表している。まず、各構成モ
ジュールの説明を行う。Second Embodiment FIG. 3 shows a second embodiment of the present invention. This figure shows a sound source codebook search circuit 180 in this embodiment.
The processing procedure (see FIG. 1) is shown. First, each constituent module will be described.
【００８６】(d2)は音源コードブック170を用いて各コ
ードに対応するコードベクトルを生成する回路である。(D2) is a circuit for generating a code vector corresponding to each code by using the tone generator codebook 170.
【００８７】(e2)は音源自己相関関数生成回路であり、
音源自己相関コードブック175からテーブルルックアッ
プにより、探索コードに対応する自己相関関数を求め
る。その他は、図２に示した前記第１の実施例と同一の
モジュールを用いている。(E2) is a sound source autocorrelation function generating circuit,
An autocorrelation function corresponding to the search code is obtained by table lookup from the sound source autocorrelation codebook 175. Other than that, the same module as that of the first embodiment shown in FIG. 2 is used.
【００８８】次に、本実施例の処理の流れを説明する。Next, the processing flow of this embodiment will be described.
【００８９】まず最初に(a)で合成フィルタのインパル
ス応答を算出し、(o)でその自己相関関数を０次からＩs
mall−１次まで算出する。次に(b)で逆方向フィルタリ
ングを行う。(c)でコードブックの探索範囲を設定し、
各探索コード毎に(d1)から(h1)の処理を行う。First, in (a), the impulse response of the synthesis filter is calculated, and in (o), its autocorrelation function is calculated from the 0th order to Is.
mall-Calculate up to the 1st order. Next, in (b), backward filtering is performed. Set the codebook search range in (c),
The processing from (d1) to (h1) is performed for each search code.
【００９０】(d2)では各コードに対応するコードベクト
ルを音源コードブック170より生成される。In (d2), the code vector corresponding to each code is generated from the sound source codebook 170.
【００９１】(e2)ではコードベクトルの自己相関関数を
０次からＩsmall−１次まで算出される。適応コードブ
ックと異なり、音源コードブックは値が決まっているた
め、予めコードベクトルの自己相関値を音源自己相関コ
ードブック175に蓄えておき、コードベクトルの自己相
関関数はこの音源自己相関コードブック175を参照する
ことにより求められる。In (e2), the autocorrelation function of the code vector is calculated from 0th order to Ismall-1st order. Unlike the adaptive codebook, the value of the sound source codebook is fixed, so the autocorrelation value of the code vector is stored in advance in the sound source autocorrelation codebook 175, and the autocorrelation function of the code vector is determined by this sound source autocorrelation codebook 175. It is obtained by referring to.
【００９２】音源の自己相関関数と合成フィルタの自己
相関関数を用いて自己相関近似法により自己相関Ｇjを
算出する。この場合、演算量を低減化するために、イン
パルス応答長Ｉまで算出するのではなく、より低い次数
Ｉsmallまで算出する。Ｉsmallを低い次数に設定するこ
とにより、自己相関Ｇjの演算量が低減化するだけでな
く、(a)のインパルス応答の自己相関関数が減少し、音
源自己相関コードブック175のＲＯＭのメモリ容量が低
減する。The autocorrelation Gj is calculated by the autocorrelation approximation method using the autocorrelation function of the sound source and the autocorrelation function of the synthesis filter. In this case, in order to reduce the calculation amount, the impulse response length I is not calculated, but the lower order Ismall is calculated. By setting Ismall to a low order, not only the calculation amount of the autocorrelation Gj is reduced, but also the autocorrelation function of the impulse response of (a) is reduced, and the memory capacity of the ROM of the sound source autocorrelation codebook 175 is reduced. Reduce.
【００９３】次に(g)で逆方向フィルタの出力を用いて
相互相関Ｃjを算出する。求められた自己相関、相互相
関より(h1)で評価関数を算出し、評価関数を最小にする
コードを最適コードとして(i)で決定する。Next, in (g), the cross-correlation Cj is calculated using the output of the backward filter. An evaluation function is calculated at (h1) from the obtained autocorrelation and cross-correlation, and a code that minimizes the evaluation function is determined at (i) as an optimum code.
【００９４】[0094]
【実施例３】図４に、本発明の第３の実施例を示す。同
図は、本実施例における適応コードブック探索回路160
（図１参照）の処理手順を表している。Third Embodiment FIG. 4 shows a third embodiment of the present invention. The figure shows an adaptive codebook search circuit 160 in this embodiment.
The processing procedure (see FIG. 1) is shown.
【００９５】まず、構成モジュールの説明を行なう。(h
2)は相互相関のみを用いて評価関数を算出する回路であ
る。その他の構成モジュールは、それぞれ前記第１の実
施例のものと同じである。First, the constituent modules will be described. (h
2) is a circuit that calculates the evaluation function using only the cross-correlation. The other constituent modules are the same as those in the first embodiment.
【００９６】本実施例と前記第１の実施例との相違点
は、本実施例では評価関数を相互相関のみで表している
ことであり、これにより、インパルス応答の自己相関関
数の算出、音源の自己相関関数の算出、及び自己相関の
算出が不要になるため、演算量が少なくなる。本実施例
は第１の実施例において次数Ｉsmallを１に設定した場
合に相当する。The difference between this embodiment and the first embodiment is that the evaluation function is expressed only by the cross-correlation in this embodiment, which allows the calculation of the autocorrelation function of the impulse response and the sound source. Since the calculation of the autocorrelation function and the calculation of the autocorrelation are unnecessary, the calculation amount is reduced. This embodiment corresponds to the case where the order Ismall is set to 1 in the first embodiment.
【００９７】[0097]
【実施例４】図５に本発明の第４の実施例を示す。同図
は、図１の音源コードブック探索回路180の処理手順を
表している。本実施例と前記第２の実施例との相違点
は、評価関数を相互相関のみで表していることであり、
これにより、インパルス応答の自己相関関数の算出、音
源の自己相関関数のコードブック、及び自己相関の算出
が不要になるため、演算量、メモリ容量が少なくなる。Fourth Embodiment FIG. 5 shows a fourth embodiment of the present invention. The figure shows the processing procedure of the excitation codebook search circuit 180 of FIG. The difference between this embodiment and the second embodiment is that the evaluation function is expressed only by cross-correlation,
As a result, the calculation of the autocorrelation function of the impulse response, the codebook of the autocorrelation function of the sound source, and the calculation of the autocorrelation become unnecessary, so the amount of calculation and the memory capacity are reduced.
【００９８】本実施例は前記第２の実施例において、次
数Ｉmallを１に設定した場合に相当する。このように次
数Ｉmallを１に設定し、自己相関の算出を行なわなくて
も、符号化される音声信号に特別な劣化が生じないこと
が実験により確かめられている。This embodiment corresponds to the case where the order Imall is set to 1 in the second embodiment. It has been confirmed by experiments that no special deterioration occurs in the encoded voice signal without setting the order Imall to 1 and calculating the autocorrelation.
【００９９】[0099]
【実施例５】図６、及び図７に本発明の第５の実施例を
示す。図６及び図７は、図１の適応コードブック探索回
路160の処理手順を表している。本実施例は、前記第
１、又は第２の実施例にモジュール（ｍ）が付加された
ものである。Embodiment 5 FIGS. 6 and 7 show a fifth embodiment of the present invention. 6 and 7 show the processing procedure of the adaptive codebook search circuit 160 of FIG. In this embodiment, a module (m) is added to the first or second embodiment.
【０１００】モジュール（ｍ）は自己相関の近似次数Ｉ
smallを決定する回路であり、符号化を行なう音声信号
の性質に応じてＩsmallの値を設定する。Ｉsmallの値は
コードブック探索のための変数であり、伝送する必要は
ない。本実施例では、符号化される音声信号の性質、例
えば有声／無声に応じて近似次数Ｉsmallを適応的に可
変される。Module (m) is the approximate order I of autocorrelation.
This is a circuit for determining small, and sets the value of Ismall according to the nature of the audio signal to be encoded. The value of Ismall is a variable for codebook search and need not be transmitted. In this embodiment, the approximation order Ismall is adaptively changed according to the nature of the voice signal to be encoded, for example, voiced / unvoiced.
【０１０１】なお、上記各実施例では、本発明をＬＰＣ
分析回路を用いて説明を行ったが、スペクトルパラメー
タを抽出するＢＵＲＧ法等の他の分析法においても同様
の効果が得られる。In each of the above embodiments, the present invention is applied to the LPC.
Although the description has been given using the analysis circuit, the same effect can be obtained in other analysis methods such as the BURG method for extracting the spectrum parameter.
【０１０２】また、上記各実施例ではＬＰＣ係数を用い
て説明したが、本発明は、ＰＡＲＣＯＲ係数やＬＳＰ係
数のような他のスペクトルパラメータでも同様な効果が
得られることは明らかである。さらに、上記各実施例で
は音源コードブック探索回路を１段構成にしたが、多段
構成にしても同様の効果が得られることは勿論である。Further, although the above embodiments have been described by using the LPC coefficient, it is obvious that the present invention can obtain the same effect with other spectral parameters such as PARCOR coefficient and LSP coefficient. Furthermore, in each of the above-mentioned embodiments, the excitation codebook search circuit has a one-stage configuration, but it is of course possible to obtain a similar effect even if it has a multi-stage configuration.
【０１０３】以上述べたように、本発明によれば、ＣＥ
ＬＰ方式において、自己相関近似次数Ｉsmallをインパ
ルス応答長Ｉより小さくすることにより、上式(10)は次
式(13)のようになる。As described above, according to the present invention, CE
In the LP system, by making the autocorrelation approximation order Ismall smaller than the impulse response length I, the above equation (10) becomes the following equation (13).
【０１０４】[0104]
【数１１】 [Equation 11]
【０１０５】また、上式(12)のコード毎の自己相関関数
の積和演算量は次式(14)のようになる。Further, the product-sum calculation amount of the autocorrelation function for each code in the above equation (12) is given by the following equation (14).
【０１０６】[0106]
【数１２】 [Equation 12]
【０１０７】ここに、Ｉsmall＝１、Ｉsmall＝０として
表１と同じ条件で積和演算量を算出すると、表２のよう
になる。Here, when the product-sum calculation amount is calculated under the same conditions as in Table 1 with Ismall = 1 and Ismall = 0, Table 2 is obtained.
【０１０８】[0108]
【表２】 [Table 2]
【０１０９】表２に示すように、本発明によれば、例え
ば近似次数Ｉsmall=１で適応コードブック探索回路にお
ける積和演算量は、文献２の近似法と比較して、大幅に
低減されている。As shown in Table 2, according to the present invention, the product-sum operation amount in the adaptive codebook search circuit with the approximation order Ismall = 1 is significantly reduced as compared with the approximation method of Reference 2. There is.
【０１１０】以上、本発明を各種実施例について説明し
たが、本発明はこれらの実施態様にのみ限定されるもの
ではなく、本発明の原理に準ずる各種実施態様を含むこ
とは勿論である。Although the present invention has been described with reference to various embodiments, the present invention is not limited to these embodiments, and it goes without saying that various embodiments according to the principle of the present invention are included.
【０１１１】[0111]
【発明の効果】以上述べたように、本発明によれば、Ｃ
ＥＬＰ方式において、自己相関近似次数Ｉsmallを合成
フィルタのインパルス応答長Ｉより小さくすることによ
り、自己相関の積和演算量の大幅な低減を達成し、コー
ド毎の自己相関の積和演算量を低減化を実現できると共
に、音質の劣化も抑えることができる。As described above, according to the present invention, C
In the ELP method, the autocorrelation approximation order Ismall is made smaller than the impulse response length I of the synthesizing filter, thereby achieving a significant reduction in the autocorrelation product-sum operation amount and reducing the autocorrelation product-sum operation amount for each code. It is possible to reduce the deterioration of the sound quality as well as to realize.
【０１１２】また、本発明によれば、音源コードブック
の自己相関値を音源自己相関コードブックに予め格納し
ておくことにより、コードベクトルの自己相関関数はこ
の音源自己相関コードブックをテーブル参照することに
より高速に求められると共に、自己相関近似次数をイン
パルス応答より低い次数Ｉsmallで算出し、自己相関の
演算量を低減化すると共に、合成フィルタのインパルス
応答の自己相関関数が減少し、且つ音源自己相関コード
ブックのＲＯＭのメモリ容量を低減するという効果を有
する。Further, according to the present invention, the autocorrelation value of the excitation codebook is stored in advance in the excitation autocorrelation codebook, and the autocorrelation function of the code vector refers to this excitation autocorrelation codebook as a table. By this, the autocorrelation approximation order is calculated at a lower order Ismall than the impulse response to reduce the calculation amount of the autocorrelation, the autocorrelation function of the impulse response of the synthesis filter is reduced, and the sound source self is reduced. This has the effect of reducing the memory capacity of the ROM of the correlation codebook.
【０１１３】さらに、本発明によれば、自己相関近似次
数Ｉsmallを１として、評価関数を相互相関のみで表
し、音声を劣化させることなく、上記表２に示すように
演算量を大幅に削減している。Further, according to the present invention, the autocorrelation approximation order Ismall is set to 1, and the evaluation function is expressed only by the cross-correlation, and the amount of calculation is significantly reduced as shown in Table 2 above without deteriorating the voice. ing.
【０１１４】そして、本発明によれば、自己相関近似次
数Ｉsmallを近似次数決定回路により符号化を行なう音
声信号の性質に応じて適応的に可変に制御することによ
り、自己相関の積和演算量を低減すると共に、音声の劣
化を効率的に抑止した音声符号化装置を実現している。According to the present invention, the autocorrelation approximation order Ismall is adaptively and variably controlled according to the nature of the speech signal to be encoded by the approximation order determination circuit, so that the product-sum calculation amount of autocorrelation is obtained. It realizes a speech coder that reduces the noise and efficiently suppresses the speech deterioration.
【図１】本発明に係る音声符号化装置の全体構成図であ
る。FIG. 1 is an overall configuration diagram of a speech encoding apparatus according to the present invention.
【図２】本発明の第１の実施例の構成図である。FIG. 2 is a configuration diagram of a first embodiment of the present invention.
【図３】本発明の第２の実施例の構成図である。FIG. 3 is a configuration diagram of a second embodiment of the present invention.
【図４】本発明の第３の実施例の構成図である。FIG. 4 is a configuration diagram of a third embodiment of the present invention.
【図５】本発明の第４の実施例の構成図である。FIG. 5 is a configuration diagram of a fourth embodiment of the present invention.
【図６】本発明の第５の実施例の構成図である。FIG. 6 is a configuration diagram of a fifth embodiment of the present invention.
【図７】本発明の第５の実施例の別の構成図である。FIG. 7 is another configuration diagram of the fifth embodiment of the present invention.
100 音声入力ポート 110 バッファ回路 120 ＬＰＣ分析回路 130 パラメータ量子化回路 140 重み付け回路 150 適応コードブック 160 適応コードブック探索回路 170 音源コードブック 175 音源自己相関コードブック 180 音源コードブック探索回路 190 ゲインコードブック 200 ゲインコードブック探索回路 210 マルチプレクサ 220 デマルチプレクサ 230 合成フィルタ 240 音声出力端子 (a) インパルス応答算出回路 (b) 逆方向フィルタ回路 (c) 探索範囲設定回路 (d1) 長期予測音源の生成回路 (d2) コードベクトルの生成回路 (e1) 長期予測音源の自己相関関数生成回路 (e2) コードベクトルの自己相関関数生成回路 (f) 自己相関近似法による自己相関の算出回路 (g) 逆方向フィルタを用いた相互相関の算出回路 (h1) 評価関数の算出回路 (h2) 評価関数の算出回路 (i) 最適コードの決定回路 (m) 近似次数決定回路 (o) インパルス応答の自己相関関数算出回路 100 voice input port 110 buffer circuit 120 LPC analysis circuit 130 parameter quantization circuit 140 weighting circuit 150 adaptive codebook 160 adaptive codebook search circuit 170 source codebook 175 source autocorrelation codebook 180 source codebook search circuit 190 gain codebook 200 Gain codebook search circuit 210 Multiplexer 220 Demultiplexer 230 Synthesis filter 240 Audio output terminal (a) Impulse response calculation circuit (b) Reverse direction filter circuit (c) Search range setting circuit (d1) Long-term predicted sound source generation circuit (d2) Code vector generation circuit (e1) Long-term predictive source autocorrelation function generation circuit (e2) Code vector autocorrelation function generation circuit (f) Autocorrelation calculation circuit using the autocorrelation approximation method (g) Using a backward filter Cross correlation calculation circuit (h1) Evaluation function calculation circuit (h2) Evaluation function calculation circuit (i) Optimal code (M) Approximate order determination circuit (o) Impulse response autocorrelation function calculation circuit
Claims (7)
数特性を表す短期予測パラメータの符号を決定する音声
分析部と、 前記短期予測パラメータより生成される音声合成フィル
タのインパルス応答を算出するインパルス応答算出部
と、 前記音声信号を前記インパルス応答を用いて逆方向にフ
ィルタリングする逆方向フィルタ部と、 過去の音声符号化区間で生成された前記音声合成フィル
タの入力信号を蓄積する適応コードブックと、 前記適応コードブックより前記音声信号のピッチ相関を
表す長期予測音源を生成する長期予測音源生成部と、 前記音声信号と前記長期予測音源を入力とする前記音声
合成フィルタの出力信号との相互相関を算出する相互相
関演算部と、 前記音声合成フィルタのインパルス応答の自己相関関数
を前記インパルス応答長未満の次数Ｉsmallまで算出す
るインパルス応答の自己相関関数算出部と、 前記長期予測音源の自己相関関数を前記インパルス応答
長未満の次数Ｉsmallまで算出する長期予測音源の自己
相関関数算出部と、 前記２種類の自己相関関数から前記インパルス応答長未
満の次数Ｉsmallで前記出力信号の自己相関を算出する
自己相関算出部と、 前記自己相関と前記相互相関を用いて誤差エネルギーを
算出する評価関数算出部と、 前記評価関数を用いて最適な長期予測符号を決定する最
適コード決定部と、 長期予測後の残差信号を示す量子化符号と音源信号から
なる音源コードブックと、 前記音源コードブックから最適な量子化符号を決定する
音源コードブック探索部と、を有することを特徴とする
音声符号化装置。1. A speech analysis unit for determining a sign of a short-term prediction parameter representing a frequency characteristic of the speech signal for each constant section of the speech signal, and an impulse response of a speech synthesis filter generated from the short-term prediction parameter. An impulse response calculation unit, a backward filter unit that filters the speech signal in the reverse direction using the impulse response, and an adaptive codebook that accumulates the input signal of the speech synthesis filter generated in a past speech coding section. A long-term predicted sound source generation unit that generates a long-term predicted sound source that represents the pitch correlation of the speech signal from the adaptive codebook; and a mutual relationship between the speech signal and the output signal of the speech synthesis filter that receives the long-term predicted sound source. A cross-correlation calculation unit for calculating a correlation, and an autocorrelation function of an impulse response of the speech synthesis filter An impulse response autocorrelation function calculation unit that calculates an order Ismall that is less than the impulse response length, and an autocorrelation function calculation unit that calculates the autocorrelation function of the long-term predicted sound source to an order Ismall that is less than the impulse response length. An autocorrelation calculation unit that calculates the autocorrelation of the output signal from the two types of autocorrelation functions with an order Ismall that is less than the impulse response length; and an evaluation function that calculates error energy using the autocorrelation and the crosscorrelation. A calculating unit, an optimum code determining unit that determines an optimum long-term prediction code using the evaluation function, a sound source codebook including a quantization code and a sound source signal indicating a residual signal after long-term prediction, and the sound source codebook And a sound source codebook search unit for determining an optimum quantized code from the speech coding apparatus.
数特性を表す短期予測パラメータの符号を決定する音声
分析部と、 過去の音声符号化区間で生成された音声合成フィルタの
入力信号を蓄積する適応コードブックと、 前記適応コードブックより最適な符号を決定する適応コ
ードブック探索部と、 前記短期予測パラメータより生成される前記音声合成フ
ィルタのインパルス応答を算出するインパルス応答算出
部と、 前記音声合成フィルタのインパルス応答の自己相関関数
をインパルス応答長未満の次数Ｉsmallまで算出するイ
ンパルス応答の自己相関関数算出部と、 長期予測後の残差信号を示す量子化符号と音源信号から
なる音源コードブックと、 前記音源コードブックよりコードベクトルを生成するコ
ードベクトル生成部と、 前記コードベクトルの自己相関関数を前記インパルス応
答長未満の次数Ｉsmallまで求めるコードベクトルの自
己相関関数生成部と、 前記音声信号を前記インパルス応答を用いて逆方向にフ
ィルタリングする逆方向フィルタ部と、 前記音声信号と前記コードベクトルを入力とする前記音
声合成フィルタの出力信号の相互相関を算出する相互相
関算出部と、 前記２種類の自己相関関数から前記インパルス応答長未
満の次数Ｉsmallで前記出力信号の自己相関を算出する
自己相関算出部と、 前記自己相関と前記相互相関を用いて誤差エネルギーを
算出する評価関数の算出部と、 前記評価関数を用いて最適なコードベクトルを決定する
最適コード決定部と、を有することを特徴とする音声符
号化装置。2. A speech analysis unit for determining a code of a short-term prediction parameter representing a frequency characteristic of the speech signal for each constant section of the speech signal, and an input signal of a speech synthesis filter generated in a past speech coding section. An adaptive codebook to be stored, an adaptive codebook search unit that determines an optimal code from the adaptive codebook, an impulse response calculation unit that calculates an impulse response of the speech synthesis filter generated from the short-term prediction parameters, and An impulse response autocorrelation function calculation unit for calculating the autocorrelation function of the impulse response of the speech synthesis filter to an order Ismall that is less than the impulse response length, and an excitation code composed of a quantization code and an excitation signal indicating a residual signal after long-term prediction. A book, a code vector generation unit that generates a code vector from the sound source code book, and the code vector A code vector autocorrelation function generation unit that obtains a vector autocorrelation function up to an order Ismall that is less than the impulse response length; a backward filter unit that filters the speech signal in the reverse direction using the impulse response; And a cross-correlation calculation unit that calculates the cross-correlation of the output signal of the speech synthesis filter that receives the code vector as input, and the auto-correlation of the output signal with the order Ismall less than the impulse response length from the two types of auto-correlation functions. An autocorrelation calculation unit that calculates, an evaluation function calculation unit that calculates error energy using the autocorrelation and the cross-correlation, and an optimal code determination unit that determines an optimal code vector using the evaluation function, A speech coding apparatus comprising:
数特性を表す短期予測パラメータの符号を決定する音声
分析部と、 前記短期予測パラメータより生成される音声合成フィル
タのインパルス応答を算出するインパルス応答算出部
と、 前記音声信号を前記インパルス応答を用いて逆方向にフ
ィルタリングする逆方向フィルタ部と、 過去の音声符号化区間で生成された前記音声合成フィル
タの入力信号を蓄積する適応コードブックと、 前記適応コードブックより前記音声信号のピッチ相関を
表す長期予測音源を生成する長期予測音源生成部と、 前記音声信号と前記長期予測音源を入力とする前記音声
合成フィルタの出力信号の相互相関を算出する相互相関
演算部と、 前記相互相関を用いて最適な長期予測符号を決定する最
適コード決定部と、 長期予測後の残差信号を示す量子化符号と音源信号から
なる音源コードブックと、 前記音源コードブックから最適な量子化符号を決定する
音源コードブック探索部と、を有することを特徴とする
音声符号化装置。3. A speech analysis unit that determines the sign of a short-term prediction parameter that represents the frequency characteristic of the speech signal for each fixed section of the speech signal, and calculates the impulse response of a speech synthesis filter that is generated from the short-term prediction parameter. An impulse response calculation unit, a backward filter unit that filters the speech signal in the reverse direction using the impulse response, and an adaptive codebook that accumulates the input signal of the speech synthesis filter generated in a past speech coding section. A long-term predicted sound source generation unit that generates a long-term predicted sound source that represents the pitch correlation of the speech signal from the adaptive codebook; and a cross-correlation of the speech signal and an output signal of the speech synthesis filter that receives the long-term predicted sound source as inputs. And a cross-correlation calculating unit that calculates the optimum long-term prediction code using the cross-correlation. An excitation codebook including a quantized code indicating a residual signal after long-term prediction and an excitation signal, and an excitation codebook search unit that determines an optimum quantized code from the excitation codebook. Speech coding device.
数特性を表す短期予測パラメータの符号を決定する音声
分析部と、 過去の音声符号化区間で生成された音声合成フィルタの
入力信号を蓄積する適応コードブックと、 前記適応コードブックより最適な符号を決定する適応コ
ードブック探索部と、 前記短期予測パラメータより生成される前記音声合成フ
ィルタのインパルス応答を算出するインパルス応答算出
部と、 長期予測後の残差信号を示す量子化符号と音源信号から
なる音源コードブックと、 前記音源コードブックよりコードベクトルを生成するコ
ードベクトル生成部と、 前記音声信号を前記インパルス応答を用いて逆方向にフ
ィルタリングする逆方向フィルタ部と、 前記音声信号と前記コードベクトルを入力とする前記音
声合成フィルタの出力信号の相互相関を算出する相互相
関算出部と、 前記相互相関を用いて最適なコードベクトルを決定する
最適コード決定部と、を有することを特徴とする音声符
号化装置。4. A speech analysis unit for determining a code of a short-term prediction parameter representing a frequency characteristic of the speech signal for each constant section of the speech signal, and an input signal of a speech synthesis filter generated in a past speech coding section. An adaptive codebook to be stored, an adaptive codebook search unit that determines an optimal code from the adaptive codebook, an impulse response calculation unit that calculates an impulse response of the speech synthesis filter generated from the short-term prediction parameters, and a long-term Excitation codebook consisting of a quantized code and an excitation signal indicating the residual signal after prediction, a code vector generation unit that generates a code vector from the excitation codebook, and the speech signal in the reverse direction using the impulse response. A backward filter unit for filtering, and the speech synthesis using the speech signal and the code vector as input. A speech coding apparatus comprising: a cross-correlation calculation unit that calculates a cross-correlation of output signals of a filter; and an optimum code determination unit that determines an optimum code vector using the cross-correlation.
する音声信号区間に応じて決定する近似次数決定部を有
することを特徴とする請求項１又は２記載の音声符号化
装置。5. The speech coding apparatus according to claim 1, further comprising an approximate order determination unit that determines an order Ismall for calculating an autocorrelation in accordance with a speech signal section to be coded.
た音源自己相関コードブックを備え、前記コードベクト
ルの自己相関関数生成部が、前記コードベクトル生成部
より生成されたコードベクトルに基づき前記音源自己相
関関数コードブックをテーブル参照して自己相関関数を
生成することを特徴とする請求項２又は４記載の音声符
号化装置。6. A sound source autocorrelation codebook storing the autocorrelation value of the code vector, wherein the code vector autocorrelation function generation unit is configured to generate the sound source self-correlation function based on the code vector generated by the code vector generation unit. The speech coding apparatus according to claim 2, wherein the autocorrelation function is generated by referring to a correlation function codebook in a table.
範囲に設定する手段を備えたことを特徴とする請求項１
ないし５のいずれか一に記載の音声符号化装置。7. The apparatus according to claim 1, further comprising means for setting a search range of the codebook to a predetermined range.
6. The audio encoding device according to any one of items 1 to 5.
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