JPH0830299A - 音声符号化装置 - Google Patents
音声符号化装置Info
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- JPH0830299A JPH0830299A JP6187903A JP18790394A JPH0830299A JP H0830299 A JPH0830299 A JP H0830299A JP 6187903 A JP6187903 A JP 6187903A JP 18790394 A JP18790394 A JP 18790394A JP H0830299 A JPH0830299 A JP H0830299A
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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
- G10L19/04—Speech or audio signals analysis-synthesis techniques for redundancy reduction, e.g. in vocoders; Coding or decoding of speech or audio signals, using source filter models or psychoacoustic analysis using predictive techniques
- G10L19/08—Determination or coding of the excitation function; Determination or coding of the long-term prediction parameters
-
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- G10—MUSICAL INSTRUMENTS; ACOUSTICS
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-
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-
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- G10L2019/0013—Codebook search algorithms
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Abstract
(57)【要約】
【目的】８〜４kb/s程度の音声符号化方式において、コ
ードブック探索における演算量を低減化し、低クロック
でも良好な符号化音を実現する。 【構成】長期予測をクローズドループ予備選択と、クロ
ーズドループ本選択の２段階選択により実現する。予備
選択をクローズドループで行うことにより、従来のオー
プンループ予備選択より選択誤りが少なくなり音質が向
上する。クローズドループ予備選択で遅延符号を１部の
遅延符号区間に限定し、均一又は非均一に間引くことに
より、精度を落とすことなく演算量を低減化させる。
ードブック探索における演算量を低減化し、低クロック
でも良好な符号化音を実現する。 【構成】長期予測をクローズドループ予備選択と、クロ
ーズドループ本選択の２段階選択により実現する。予備
選択をクローズドループで行うことにより、従来のオー
プンループ予備選択より選択誤りが少なくなり音質が向
上する。クローズドループ予備選択で遅延符号を１部の
遅延符号区間に限定し、均一又は非均一に間引くことに
より、精度を落とすことなく演算量を低減化させる。
Description
【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、好ま
しくは８〜４kb/s程度で高品質に符号化するための音声
符号化方式に関し、特に、長期予測部の演算量低減化と
符号化精度を向上する音声符号化装置に関する。
し、より詳細には、音声信号を低いビットレート、好ま
しくは８〜４kb/s程度で高品質に符号化するための音声
符号化方式に関し、特に、長期予測部の演算量低減化と
符号化精度を向上する音声符号化装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】近年、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
トレートで符号化する方式の開発は重要である。
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
トレートで符号化する方式の開発は重要である。
【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は、例えば、アメリカのア
タルら（B. A. Atal）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 アト ロウ
ビット レーツ」（M. Schroeder and B. A. Atal,
“Code-excited liear prediction: High quality spee
ch at low bit rates”, ICASSP proc. 85, pp.937〜94
0, 1985）と題した論文（以下「文献１」という）等に
記載されているCELP（Code Excited LPC Coding）が知
られている。
ートで符号化する方式としては、例えば、アメリカのア
タルら（B. A. Atal）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 アト ロウ
ビット レーツ」（M. Schroeder and B. A. Atal,
“Code-excited liear prediction: High quality spee
ch at low bit rates”, ICASSP proc. 85, pp.937〜94
0, 1985）と題した論文（以下「文献１」という）等に
記載されているCELP（Code Excited LPC Coding）が知
られている。
【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20ms）
に音声信号から音声の周波数特性を表す短期予測符号を
抽出する（短期予測）。
符号化処理が行われる。先ずフレーム毎（例えば20ms）
に音声信号から音声の周波数特性を表す短期予測符号を
抽出する（短期予測）。
【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。
ム（例えば５ms）に分割する。
【０００６】サブフレーム毎に、過去の音源信号を各遅
延符号に対応する遅延サンプル分遅延させたサブフレー
ム長の音源信号（適応コードベクトル）からなる適応コ
ードブックを用いて、ピッチ相関を表す遅延符号を次の
手順で決定する（長期予測）。
延符号に対応する遅延サンプル分遅延させたサブフレー
ム長の音源信号（適応コードベクトル）からなる適応コ
ードブックを用いて、ピッチ相関を表す遅延符号を次の
手順で決定する（長期予測）。
【０００７】遅延符号を適応コードブックのサイズ分変
化（試行）させて、各遅延符号に対応する適応コードベ
クトルを抽出する。
化（試行）させて、各遅延符号に対応する適応コードベ
クトルを抽出する。
【０００８】抽出された適応コードベクトルを用いて合
成信号を生成し、音声信号との誤差電力を算出する。
成信号を生成し、音声信号との誤差電力を算出する。
【０００９】算出された誤差電力が最小になる最適遅延
符号と、最適遅延符号に応答する適応コードベクトルと
そのゲインを決定する。
符号と、最適遅延符号に応答する適応コードベクトルと
そのゲインを決定する。
【００１０】次に、あらかじめ用意された種類の量子化
符号である雑音信号（音源コードブック）から抽出した
音源コードベクトルによる合成信号と、長期予測して求
められた残差信号との誤差電力が最小になる音源コード
ベクトルとゲインを決定する（音源コードブック探
索）。
符号である雑音信号（音源コードブック）から抽出した
音源コードベクトルによる合成信号と、長期予測して求
められた残差信号との誤差電力が最小になる音源コード
ベクトルとゲインを決定する（音源コードブック探
索）。
【００１１】決定された適応コードベクトルならびに音
源コードベクトルの種類を表すインデックスと、各々の
音源信号のゲインならびにスペクトルパラメータの種類
を表すインデックスを伝送する。
源コードベクトルの種類を表すインデックスと、各々の
音源信号のゲインならびにスペクトルパラメータの種類
を表すインデックスを伝送する。
【００１２】具体的には、適応コードベクトルの遅延符
号と音源コードベクトルの量子化符号の探索法は次の手
順で行われる。
号と音源コードベクトルの量子化符号の探索法は次の手
順で行われる。
【００１３】先ず、入力された音声信号x[n]に対し聴感
上の重み付け、過去の影響信号の減算を行った信号z[n]
を算出する。
上の重み付け、過去の影響信号の減算を行った信号z[n]
を算出する。
【００１４】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]で駆動
して合成信号Ｈej[n]を算出する。
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]で駆動
して合成信号Ｈej[n]を算出する。
【００１５】そして、信号z[n]と合成信号Ｈej[n]の誤
差電力を表す次式(1)のＥが最小になる量子化符号ｊを
求める。
差電力を表す次式(1)のＥが最小になる量子化符号ｊを
求める。
【００１６】
【数１】
【００１７】ここで、Ｎsはサブフレ―ム長を、Ｈは合
成フィルタを実現する行列を、ｇejはコードベクトルej
のゲインをそれぞれ表す。実際には上式(1)は、次式(2)
のように展開される。
成フィルタを実現する行列を、ｇejはコードベクトルej
のゲインをそれぞれ表す。実際には上式(1)は、次式(2)
のように展開される。
【００１８】
【数２】
【００１９】ここに、上式(2)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
できる。
母Ｇjは自己相関であり、それぞれ次式(3)、(4)で算出
できる。
【００２０】
【数３】
【００２１】
【数４】
【００２２】自己相関Ｇjと相互相関Ｃj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。
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。
【００２３】この場合、フィルタリング処理をコードブ
ックサイズ分実行（試行）する（例えば音源のビット数
が７の場合、128コード分フィルタリング処理を行なう
ことになる）。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）は非常に多くなる。
ックサイズ分実行（試行）する（例えば音源のビット数
が７の場合、128コード分フィルタリング処理を行なう
ことになる）。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）は非常に多くなる。
【００２４】そこで、長期予測の時の演算量低減のため
の１つの方法として、アメリカのストユードらによる特
開平3-98099号公報（発明の名称：「デジタル音声コー
ダおよびそのコーダに用いられるパラメータを求める方
法」、以下「文献２」という）に記載されている、遅延
符号のオープンクローズド探索が知られている。
の１つの方法として、アメリカのストユードらによる特
開平3-98099号公報（発明の名称：「デジタル音声コー
ダおよびそのコーダに用いられるパラメータを求める方
法」、以下「文献２」という）に記載されている、遅延
符号のオープンクローズド探索が知られている。
【００２５】この方法は、図８で示される手順で実現さ
れる。まず、遅延符号を適応コードブックのサイズ分設
定し(300)、設定された遅延符号に対応するコードベク
トルを過去の聴感重み付けされた音声信号が蓄積された
オープンループ用の適応コードブック(370)より作成す
る(310)。
れる。まず、遅延符号を適応コードブックのサイズ分設
定し(300)、設定された遅延符号に対応するコードベク
トルを過去の聴感重み付けされた音声信号が蓄積された
オープンループ用の適応コードブック(370)より作成す
る(310)。
【００２６】作成されたコードベクトルｚdにより、評
価関数を算出し(320)、評価関数が小さい数個の遅延符
号を符号の候補として抽出する(330)。
価関数を算出し(320)、評価関数が小さい数個の遅延符
号を符号の候補として抽出する(330)。
【００２７】300から330の処理をオープンループ処理に
よる予備選択と呼ぶ。
よる予備選択と呼ぶ。
【００２８】次に、予備選択により選択された符号の候
補の近傍に位置する符号を選択し(330)、各符号に対し
て、過去の音源信号が蓄積されたクローズドループ用適
応コードブック(390)を用いて、コードベクトルａdを作
成する(340)。
補の近傍に位置する符号を選択し(330)、各符号に対し
て、過去の音源信号が蓄積されたクローズドループ用適
応コードブック(390)を用いて、コードベクトルａdを作
成する(340)。
【００２９】作成されたコードベクトルを用いて、評価
関数を算出し(350)、評価関数を最小にする符号を最適
符号として抽出する(360)。
関数を算出し(350)、評価関数を最小にする符号を最適
符号として抽出する(360)。
【００３０】過去の符号化の結果を用いないオープンル
ープ処理は、フィルタリング処理を含まないため、クロ
ーズドループ処理を全符号に対し行う方法より、演算量
が極めて小さくなる。また、オープンループ処理で候補
をいくつか求めることにより、大きな探索誤りを少なく
することが可能になる。
ープ処理は、フィルタリング処理を含まないため、クロ
ーズドループ処理を全符号に対し行う方法より、演算量
が極めて小さくなる。また、オープンループ処理で候補
をいくつか求めることにより、大きな探索誤りを少なく
することが可能になる。
【００３１】このように、オープンループ処理による予
備選択で遅延の候補を選択することにより、クローズド
ループによる探索符号数を効果的に減らすことができる
ため、予備精度を落とすことなく長期予測の演算量低減
化を実現している。
備選択で遅延の候補を選択することにより、クローズド
ループによる探索符号数を効果的に減らすことができる
ため、予備精度を落とすことなく長期予測の演算量低減
化を実現している。
【００３２】
【発明が解決しようとする課題】しかし、実際には、オ
ープンループ処理による探索は、クローズドループに比
べて探索精度が悪いため、オープンループ処理による予
備選択は選択誤りが頻繁に発生する。
ープンループ処理による探索は、クローズドループに比
べて探索精度が悪いため、オープンループ処理による予
備選択は選択誤りが頻繁に発生する。
【００３３】遅延の予備候補の選択誤りは、音質劣化の
原因の一つになっている。
原因の一つになっている。
【００３４】従って、本発明は前記問題点を解消し、長
期予測を低演算量かつ高精度で実現する音声符号化装置
を提供することを目的とする。
期予測を低演算量かつ高精度で実現する音声符号化装置
を提供することを目的とする。
【００３５】
【課題を解決するための手段】 （１）本発明に係る音声符号装置は、第１の視点におい
て、音声信号の一定区間毎に前記音声信号の周波数特性
を表す短期予測符号を決定する音声分析部と、過去の音
声符号化区間における信号を蓄積する信号蓄積部と、音
声信号のピッチ相関を表す遅延符号を試行させる遅延符
号試行部と、前記遅延符号の中から、クローズドループ
処理により遅延符号の候補を選択する長期予測の予備選
択部と、前記候補からクローズドループ処理により最適
な遅延符号を決定する長期予測の本選択部と、前記最適
な遅延符号により決定される残差信号に対して最適な量
子化符号を決定する音源コードブック探索部、から構成
される。
て、音声信号の一定区間毎に前記音声信号の周波数特性
を表す短期予測符号を決定する音声分析部と、過去の音
声符号化区間における信号を蓄積する信号蓄積部と、音
声信号のピッチ相関を表す遅延符号を試行させる遅延符
号試行部と、前記遅延符号の中から、クローズドループ
処理により遅延符号の候補を選択する長期予測の予備選
択部と、前記候補からクローズドループ処理により最適
な遅延符号を決定する長期予測の本選択部と、前記最適
な遅延符号により決定される残差信号に対して最適な量
子化符号を決定する音源コードブック探索部、から構成
される。
【００３６】（２）本発明に係る音声符号装置は、第２
の視点において、音声信号の一定区間毎に前記音声信号
の周波数特性を表す短期予測符号を決定する音声分析部
と、過去の音声符号化区間における信号を蓄積する信号
蓄積部と、音声信号のピッチ相関を表す遅延符号を均一
または非均一に間引きながら試行させる、予備選択の遅
延符号試行部と、前記遅延符号の中から、クローズドル
ープ処理により遅延符号の候補を選択する長期予測の予
備選択部と、前記候補からクローズドループ処理により
最適な遅延符号を決定する長期予測の本選択部と、前記
最適な遅延符号により決定される残差信号に対して最適
な量子化符号を決定する音源コードブック探索部、から
構成される。
の視点において、音声信号の一定区間毎に前記音声信号
の周波数特性を表す短期予測符号を決定する音声分析部
と、過去の音声符号化区間における信号を蓄積する信号
蓄積部と、音声信号のピッチ相関を表す遅延符号を均一
または非均一に間引きながら試行させる、予備選択の遅
延符号試行部と、前記遅延符号の中から、クローズドル
ープ処理により遅延符号の候補を選択する長期予測の予
備選択部と、前記候補からクローズドループ処理により
最適な遅延符号を決定する長期予測の本選択部と、前記
最適な遅延符号により決定される残差信号に対して最適
な量子化符号を決定する音源コードブック探索部、から
構成される。
【００３７】（３）本発明に係る音声符号装置は、第３
の視点において、音音声信号の一定区間毎に前記音声信
号の周波数特性を表す短期予測符号を決定する音声分析
部と、過去の音声符号化区間における信号を蓄積する信
号蓄積部と、音声信号のピッチ相関を表す遅延符号のう
ち所定の区間の符号のみを選択し、選択された遅延符号
を試行させる予備選択の遅延符号試行部と、前記遅延符
号の中から、クローズドループ処理により遅延符号の候
補を選択する長期予測の予備選択部と、前記候補からク
ローズドループ処理により最適な遅延符号を決定する長
期予測の本選択部と、前記最適な遅延符号により決定さ
れる残差信号に対して最適な量子化符号を決定する音源
コードブック探索部、から構成される。
の視点において、音音声信号の一定区間毎に前記音声信
号の周波数特性を表す短期予測符号を決定する音声分析
部と、過去の音声符号化区間における信号を蓄積する信
号蓄積部と、音声信号のピッチ相関を表す遅延符号のう
ち所定の区間の符号のみを選択し、選択された遅延符号
を試行させる予備選択の遅延符号試行部と、前記遅延符
号の中から、クローズドループ処理により遅延符号の候
補を選択する長期予測の予備選択部と、前記候補からク
ローズドループ処理により最適な遅延符号を決定する長
期予測の本選択部と、前記最適な遅延符号により決定さ
れる残差信号に対して最適な量子化符号を決定する音源
コードブック探索部、から構成される。
【００３８】（４）本発明に係る音声符号装置は、第４
の視点において、音声信号の一定区間毎に前記音声信号
の周波数特性を表す短期予測符号を決定する音声分析部
と、過去の音声符号化区間における信号を蓄積する信号
蓄積部と、音声信号のピッチ相関を表す遅延符号のうち
所定の区間の符号のみを選択し、選択された遅延符号を
均一または非均一に間引きながら試行させる予備選択の
遅延符号試行部と、前記遅延符号の中から、クローズド
ループ処理により遅延符号の候補を選択する長期予測の
予備選択部と、前記候補からクローズドループ処理によ
り最適な遅延符号を決定する長期予測の本選択部と、前
記最適な遅延符号により決定される残差信号に対して最
適な量子化符号を決定する音源コードブック探索部、か
ら構成される。
の視点において、音声信号の一定区間毎に前記音声信号
の周波数特性を表す短期予測符号を決定する音声分析部
と、過去の音声符号化区間における信号を蓄積する信号
蓄積部と、音声信号のピッチ相関を表す遅延符号のうち
所定の区間の符号のみを選択し、選択された遅延符号を
均一または非均一に間引きながら試行させる予備選択の
遅延符号試行部と、前記遅延符号の中から、クローズド
ループ処理により遅延符号の候補を選択する長期予測の
予備選択部と、前記候補からクローズドループ処理によ
り最適な遅延符号を決定する長期予測の本選択部と、前
記最適な遅延符号により決定される残差信号に対して最
適な量子化符号を決定する音源コードブック探索部、か
ら構成される。
【００３９】（５）本発明に係る音声符号装置は、第５
の視点において、音声信号の一定区間毎に前記音声信号
の周波数特性を表す短期予測符号を決定する音声分析部
と、過去の音声符号化区間における信号を蓄積する信号
蓄積部と、音声信号のピッチ相関を表す遅延符号のうち
所定の区間の符号のみを選択し、選択された遅延符号を
均一または非均一に間引きながら試行させる予備選択の
遅延符号試行部と、記遅延符号の中から、クローズドル
ープ処理により遅延符号の候補を選択する長期予測の予
備選択部と、記遅延符号の候補を用いて、遅延符号を選
択し、試行させる本選択の遅延符号選択部と、前記遅延
符号の中から、クローズドループ処理により最適な遅延
符号を決定する長期予測の本選択部と、前記遅延符号の
中から、最適な遅延符号を決定する長期予測の本選択部
と、前記最適な遅延符号により決定される残差信号に対
して最適な量子化符号を決定する音源コードブック探索
部、から構成される。
の視点において、音声信号の一定区間毎に前記音声信号
の周波数特性を表す短期予測符号を決定する音声分析部
と、過去の音声符号化区間における信号を蓄積する信号
蓄積部と、音声信号のピッチ相関を表す遅延符号のうち
所定の区間の符号のみを選択し、選択された遅延符号を
均一または非均一に間引きながら試行させる予備選択の
遅延符号試行部と、記遅延符号の中から、クローズドル
ープ処理により遅延符号の候補を選択する長期予測の予
備選択部と、記遅延符号の候補を用いて、遅延符号を選
択し、試行させる本選択の遅延符号選択部と、前記遅延
符号の中から、クローズドループ処理により最適な遅延
符号を決定する長期予測の本選択部と、前記遅延符号の
中から、最適な遅延符号を決定する長期予測の本選択部
と、前記最適な遅延符号により決定される残差信号に対
して最適な量子化符号を決定する音源コードブック探索
部、から構成される。
【００４０】また、本発明は、前記第１ないし第４の視
点において、長期予測の予備選択部で選択された遅延符
号の候補を用いて、遅延符号を選択し、試行させる本選
択の遅延符号選択部を備えたことを特徴としている。
点において、長期予測の予備選択部で選択された遅延符
号の候補を用いて、遅延符号を選択し、試行させる本選
択の遅延符号選択部を備えたことを特徴としている。
【００４１】本発明においては、前記第５の視点におい
て、好ましくは、前記本選択の遅延遅延符号選択部が、
前記遅延符号の候補のうち評価関数が最大となる遅延符
号を決定し、該決定された遅延符号と調波関係にある符
号の近傍の符号を本選択用の符号として試行させること
を特徴としている。本発明においては、１個の候補を決
定する代わりに、複数候補を予備選択で求め、各候補の
遅延の近傍の符号を本選択用の符号として選択するよう
にしてもよい。
て、好ましくは、前記本選択の遅延遅延符号選択部が、
前記遅延符号の候補のうち評価関数が最大となる遅延符
号を決定し、該決定された遅延符号と調波関係にある符
号の近傍の符号を本選択用の符号として試行させること
を特徴としている。本発明においては、１個の候補を決
定する代わりに、複数候補を予備選択で求め、各候補の
遅延の近傍の符号を本選択用の符号として選択するよう
にしてもよい。
【００４２】また、本発明は、音声信号のピッチ相関を
表わす遅延符号の最適遅延符号を出力する長期予測回路
を含む音声符号化装置において、前記長期予測回路が、
遅延符号の区間の選択及び／又は遅延符号の間引きをし
て遅延符号を抽出し、該抽出された遅延符号に対してク
ローズドループ探索を行なうことにより予備選択された
遅延符号を導出し、該予備選択された遅延符号について
クローズドループ探索を行ない最適遅延符合を決定する
ように構成された音声符号化装置を提供する。
表わす遅延符号の最適遅延符号を出力する長期予測回路
を含む音声符号化装置において、前記長期予測回路が、
遅延符号の区間の選択及び／又は遅延符号の間引きをし
て遅延符号を抽出し、該抽出された遅延符号に対してク
ローズドループ探索を行なうことにより予備選択された
遅延符号を導出し、該予備選択された遅延符号について
クローズドループ探索を行ない最適遅延符合を決定する
ように構成された音声符号化装置を提供する。
【００４３】ここに、クローズドループ探索とは、所与
の遅延符号に対して適応コードベクトルを生成し、該生
成された適応コードベクトルを用いて合成信号を生成
し、該合成信号と音声信号との誤差電力を算出し、該算
出された誤差電力が最小となる遅延符号を決定する、こ
とから構成される。即ち、クローズドループ探索は、過
去の音源信号を用いてフィルタリング処理を行なうもの
であり、過去の音声信号を用いるためにフィルタリング
処理が不要なオープンループ探索と異なる。
の遅延符号に対して適応コードベクトルを生成し、該生
成された適応コードベクトルを用いて合成信号を生成
し、該合成信号と音声信号との誤差電力を算出し、該算
出された誤差電力が最小となる遅延符号を決定する、こ
とから構成される。即ち、クローズドループ探索は、過
去の音源信号を用いてフィルタリング処理を行なうもの
であり、過去の音声信号を用いるためにフィルタリング
処理が不要なオープンループ探索と異なる。
【００４４】
【作用】本発明は、長期予測をクローズドループ予備選
択とクローズドループ本選択の２段階選択で実現する。
クローズドループ処理を用いて予備選択を行うことによ
り、従来のオープンループ予備選択よりも、高精度の予
備選択が実現できる。
択とクローズドループ本選択の２段階選択で実現する。
クローズドループ処理を用いて予備選択を行うことによ
り、従来のオープンループ予備選択よりも、高精度の予
備選択が実現できる。
【００４５】また、本発明によれば、クローズドループ
予備選択時に、一部の区間（例えば、全遅延符号の中か
ら遅延値の中間位の値のみを抽出）の遅延符号のみを選
択したり、あるいは選択された符号を均一または非均一
に間引く（例えば、短い遅延１符号おき、長い遅延２符
号おきに間引く）ことにより、精度を落とすこと無く、
演算量低減化を実現することができる。
予備選択時に、一部の区間（例えば、全遅延符号の中か
ら遅延値の中間位の値のみを抽出）の遅延符号のみを選
択したり、あるいは選択された符号を均一または非均一
に間引く（例えば、短い遅延１符号おき、長い遅延２符
号おきに間引く）ことにより、精度を落とすこと無く、
演算量低減化を実現することができる。
【００４６】
【実施例】図面を参照して、本発明の実施例を以下に説
明する。
明する。
【００４７】
【実施例１】図１及び図２を参照して、本発明の第１の
実施例を以下に説明する。図１の(A)は符号化処理、(B)
は復号化処理を表し、前記従来例で説明したものと同一
の要素から構成される。
実施例を以下に説明する。図１の(A)は符号化処理、(B)
は復号化処理を表し、前記従来例で説明したものと同一
の要素から構成される。
【００４８】図２は、図１の符号化処理の長期予測回路
160の詳細を表しており、本発明の第１の実施例の構成
を示す図である。
160の詳細を表しており、本発明の第１の実施例の構成
を示す図である。
【００４９】まず図１を参照して、各構成モジュールを
説明する。
説明する。
【００５０】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、過去の音源信号
を蓄えておくコードブックである。
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、過去の音源信号
を蓄えておくコードブックである。
【００５１】長期予測回路160は、ピッチ相関を表す遅
延符号（適応コードベクトル）を探索する回路である。
延符号（適応コードベクトル）を探索する回路である。
【００５２】音源コードブック170は、長期予測残差を
表すサブフレ―ム長の音源コードベクトルが蓄えられた
コードブックである。音源コードブック探索回路180は
音源コードブックから最適な量子化符号（音源コードベ
クトル）を決定する回路である。
表すサブフレ―ム長の音源コードベクトルが蓄えられた
コードブックである。音源コードブック探索回路180は
音源コードブックから最適な量子化符号（音源コードベ
クトル）を決定する回路である。
【００５３】ゲインコードブック190は、適応コードベ
クトルと音源コードベクトルのゲイン項を表すパラメー
タが蓄積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、適応コードベクトルと音源コー
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。
クトルと音源コードベクトルのゲイン項を表すパラメー
タが蓄積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、適応コードベクトルと音源コー
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。
【００５４】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。
わせて出力する回路である。
【００５５】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。
ードを符号系列にデコードする回路である。
【００５６】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。
声合成フィルタより音声信号を再生する回路である。
【００５７】出力端子240は、デコーダの音声出力端子
である。
である。
【００５８】図２を参照して、クローズドループ適応コ
ードベクトル生成回路340は、設定された遅延符号ｄに
対して、クローズドループ適応コードブック390に蓄え
られた過去の音源信号により、クローズドループ適応コ
ードベクトルａdを生成する回路である。
ードベクトル生成回路340は、設定された遅延符号ｄに
対して、クローズドループ適応コードブック390に蓄え
られた過去の音源信号により、クローズドループ適応コ
ードベクトルａdを生成する回路である。
【００５９】クローズドループ評価関数算出回路350
は、音声バッファに蓄えられた現フレームの音声信号ｚ
とクローズドループ適応コードベクトルａdを入力とす
る、零状態合成信号Ｈ・ａdの相関を算出し、評価関数
として、＜ｚ，Ｈ・ａd＞2／＜Ｈ・ａd，Ｈ・ａd＞を算
出する回路である。ここで、＜，＞は相関を表す。
は、音声バッファに蓄えられた現フレームの音声信号ｚ
とクローズドループ適応コードベクトルａdを入力とす
る、零状態合成信号Ｈ・ａdの相関を算出し、評価関数
として、＜ｚ，Ｈ・ａd＞2／＜Ｈ・ａd，Ｈ・ａd＞を算
出する回路である。ここで、＜，＞は相関を表す。
【００６０】最適遅延符号決定回路360は、評価関数が
最大となる最適な遅延符号を決定する回路である。
最大となる最適な遅延符号を決定する回路である。
【００６１】音声バッファ380は、符号化処理を行う区
間の音声信号を蓄積するバッファであり、この音声信号
との誤差電力を最小にする遅延コードが探索される。
間の音声信号を蓄積するバッファであり、この音声信号
との誤差電力を最小にする遅延コードが探索される。
【００６２】クローズドループ適応コードブック390
は、過去の音源信号を蓄えておくバッファである。
は、過去の音源信号を蓄えておくバッファである。
【００６３】クローズドループ予備選択遅延符号試行回
路400は、遅延符号をコードブックサイズ分変化（試
行）させる回路である。
路400は、遅延符号をコードブックサイズ分変化（試
行）させる回路である。
【００６４】クローズドループ本選択遅延符号試行回路
410は、クローズドループ評価関数算出回路350で算出さ
れた評価関数より遅延符号を予備選択し、選択した遅延
符号を変化（試行）させる回路である。
410は、クローズドループ評価関数算出回路350で算出さ
れた評価関数より遅延符号を予備選択し、選択した遅延
符号を変化（試行）させる回路である。
【００６５】図１を参照して、本実施例の処理の流れを
説明する。
説明する。
【００６６】まず(A)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たバッファ110に保存さ
れる。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係数を算出する。
ト100より、音声信号が入力されたバッファ110に保存さ
れる。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係数を算出する。
【００６７】ＬＰＣ分析により求められたスペクトルパ
ラメータは、パラメータ量子化回路130で量子化され、
ＬＰＣ係数の量子化符号がマルチプレクサ210に送られ
ると共に、逆量子化され以後の符号化処理に用いられ
る。
ラメータは、パラメータ量子化回路130で量子化され、
ＬＰＣ係数の量子化符号がマルチプレクサ210に送られ
ると共に、逆量子化され以後の符号化処理に用いられ
る。
【００６８】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され、以後のコードブック探
索に用いられる。
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され、以後のコードブック探
索に用いられる。
【００６９】適応コードブック、音源コードブック、ゲ
インコードブックでコードブック探索が行なわれる。
インコードブックでコードブック探索が行なわれる。
【００７０】まず、最初に長期予測回路160で、長期予
測を行い、ピッチ相関を表す最適遅延符号を決定し、そ
の符号（遅延符号）をマルチプレクサ210に転送すると
ともに、適応コードベクトルの生成を行なう。
測を行い、ピッチ相関を表す最適遅延符号を決定し、そ
の符号（遅延符号）をマルチプレクサ210に転送すると
ともに、適応コードベクトルの生成を行なう。
【００７１】次に、求められた適応コードベクトルの影
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、量子化符号を決定し、音源コード
ベクトルを生成すると共に、その符号（量子化符号）を
マルチプレクサ210に転送する。
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、量子化符号を決定し、音源コード
ベクトルを生成すると共に、その符号（量子化符号）を
マルチプレクサ210に転送する。
【００７２】適応コードベクトルと音源コードベクトル
が求められた後、ゲインコードブック探索回路200で２
つの音源のゲインを算出し、その符号をマルチプレクサ
210に転送する。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。
が求められた後、ゲインコードブック探索回路200で２
つの音源のゲインを算出し、その符号をマルチプレクサ
210に転送する。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。
【００７３】図１(B)のデコーダ処理では、デマルチプ
レクサで、入力された伝送符号を各符号に分解する。Ｌ
ＰＣ係数を表す符号よりフィルタ係数をデコードし、合
成フィルタ230に転送する。
レクサで、入力された伝送符号を各符号に分解する。Ｌ
ＰＣ係数を表す符号よりフィルタ係数をデコードし、合
成フィルタ230に転送する。
【００７４】遅延符号より適応コードブック150を用い
て適応コードベクトルを生成する。音源の符号を表す量
子化符号より音源コードブック170を用いて音源コード
ベクトルを生成する。
て適応コードベクトルを生成する。音源の符号を表す量
子化符号より音源コードブック170を用いて音源コード
ベクトルを生成する。
【００７５】ゲインコードより適応コードベクトルと音
源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。
源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。
【００７６】次に図２を参照して、本実施例について説
明を行う。これは、図１の長期予測回路160に対応する
ものである。
明を行う。これは、図１の長期予測回路160に対応する
ものである。
【００７７】まず、クローズドループ予備選択遅延符号
試行回路400で、遅延符号を試行させ、各遅延符号毎に
クローズドループ適応ベクトル生成回路340とクローズ
ドループ評価関数算出回路350の処理を行う。
試行回路400で、遅延符号を試行させ、各遅延符号毎に
クローズドループ適応ベクトル生成回路340とクローズ
ドループ評価関数算出回路350の処理を行う。
【００７８】クローズドループ適応ベクトル生成回路34
0において、クローズドループ予備選択遅延符号試行回
路400で設定された遅延符号ｄに対応するクローズドル
ープ適応コードベクトルａdをクローズドループ適応コ
ードブック390から生成する。
0において、クローズドループ予備選択遅延符号試行回
路400で設定された遅延符号ｄに対応するクローズドル
ープ適応コードベクトルａdをクローズドループ適応コ
ードブック390から生成する。
【００７９】次に、クローズドループ評価関数算出回路
350で評価関数を算出する。
350で評価関数を算出する。
【００８０】クローズドループ評価関数算出回路350で
算出した評価関数にしたがって、本選択のための遅延符
号の候補をクローズドループ本選択遅延符号試行回路41
0で決定する。
算出した評価関数にしたがって、本選択のための遅延符
号の候補をクローズドループ本選択遅延符号試行回路41
0で決定する。
【００８１】クローズドループ本選択遅延符号試行回路
410で設定された遅延符号に対し、クローズドループ適
応ベクトル生成回路340とクローズドループ評価関数算
出回路350、最適遅延符号決定回路360で表される、一般
的なクローズドループ適応コードブック探索を行う。
410で設定された遅延符号に対し、クローズドループ適
応ベクトル生成回路340とクローズドループ評価関数算
出回路350、最適遅延符号決定回路360で表される、一般
的なクローズドループ適応コードブック探索を行う。
【００８２】
【実施例２】図１及び図３を参照して、本発明の第２の
実施例を説明する。
実施例を説明する。
【００８３】図３は、図１の長期予測回路160の詳細を
表しており、本発明の第２の実施例の構成図である。
表しており、本発明の第２の実施例の構成図である。
【００８４】表１は、クローズドループ予備選択遅延符
号試行回路401における遅延符号の選択の具体例を示す
表である。
号試行回路401における遅延符号の選択の具体例を示す
表である。
【００８５】図３を参照して、各構成モジュールの説明
を行う。
を行う。
【００８６】クローズドループ予備選択遅延符号試行回
路401は、遅延符号を均一または非均一に間引きながら
変化（試行）させる回路である。
路401は、遅延符号を均一または非均一に間引きながら
変化（試行）させる回路である。
【００８７】その他の部分は図２に示した前記実施例１
と同じである。
と同じである。
【００８８】全体の処理の流れは、前記実施例１と同じ
であるので、以下では、図３の構成図で表される長期予
測回路160の処理のみの説明を行う。
であるので、以下では、図３の構成図で表される長期予
測回路160の処理のみの説明を行う。
【００８９】まず、クローズドループ予備選択遅延符号
試行回路401で遅延符号を均一または非均一に間引きな
がら試行させ、各遅延符号毎にクローズドループ適応ベ
クトル生成回路340とクローズドループ評価関数算出回
路350の処理を行う。
試行回路401で遅延符号を均一または非均一に間引きな
がら試行させ、各遅延符号毎にクローズドループ適応ベ
クトル生成回路340とクローズドループ評価関数算出回
路350の処理を行う。
【００９０】クローズドループ予備選択遅延符号試行回
路401における遅延符号の選択方法として、例えば、表
１の中で「選択の場合○」で示された符号を用いる方
法、すなわち、遅延値が短い符号は２符号おきに間引
き、長い符号は３符号おきに間引く方法を用いる。
路401における遅延符号の選択方法として、例えば、表
１の中で「選択の場合○」で示された符号を用いる方
法、すなわち、遅延値が短い符号は２符号おきに間引
き、長い符号は３符号おきに間引く方法を用いる。
【００９１】このような間引きにより、128の選択符号
が40に減少する。
が40に減少する。
【００９２】クローズドループ適応コードベクトル生成
回路340において、クローズドループ予備選択遅延符号
試行回路401で設定された遅延符号ｄに対応するクロー
ズドループ適応コードベクトルａdをクローズドループ
適応コードブック390から生成する。
回路340において、クローズドループ予備選択遅延符号
試行回路401で設定された遅延符号ｄに対応するクロー
ズドループ適応コードベクトルａdをクローズドループ
適応コードブック390から生成する。
【００９３】次に、クローズドループ評価関数算出回路
350で評価関数を算出する。クローズドループ評価関数
算出回路350で算出した評価関数にしたがって、本選択
のための遅延符号の候補をクローズドループ本選択遅延
符号試行回路410で決定する。
350で評価関数を算出する。クローズドループ評価関数
算出回路350で算出した評価関数にしたがって、本選択
のための遅延符号の候補をクローズドループ本選択遅延
符号試行回路410で決定する。
【００９４】クローズドループ本選択遅延符号試行回路
410で設定された遅延符号に対し、クローズドループ適
応コードベクトル生成回路340とクローズドループ評価
関数算出回路350、最適遅延符号決定回路360で表され
る、一般的なクローズドループ適応コードブック探索を
行う。
410で設定された遅延符号に対し、クローズドループ適
応コードベクトル生成回路340とクローズドループ評価
関数算出回路350、最適遅延符号決定回路360で表され
る、一般的なクローズドループ適応コードブック探索を
行う。
【００９５】
【実施例３】図１及び図４を参照して、本発明の第３の
実施例を説明する。
実施例を説明する。
【００９６】図４は、図１の長期予測回路160の詳細を
表しており、本発明の第３の実施例の構成図である。
表しており、本発明の第３の実施例の構成図である。
【００９７】表２は、クローズドループ予備選択遅延符
号試行回路402における遅延符号の選択の具体例を示す
表である。
号試行回路402における遅延符号の選択の具体例を示す
表である。
【００９８】まず、図４を参照して、各構成モジュール
の説明を行う。
の説明を行う。
【００９９】クローズドループ予備選択遅延符号試行回
路402は、遅延符号の１部の区間の符号のみを選択し、
変化（試行）させる回路である。その他の部分は前記実
施例１と同じであるため説明を省略する。
路402は、遅延符号の１部の区間の符号のみを選択し、
変化（試行）させる回路である。その他の部分は前記実
施例１と同じであるため説明を省略する。
【０１００】全体の処理の流れは、前記実施例１と同じ
であるので、図４の構成図で表される長期予測回路160
の処理のみの説明を行う。
であるので、図４の構成図で表される長期予測回路160
の処理のみの説明を行う。
【０１０１】まず、クローズドループ予備選択遅延符号
試行回路402において、遅延符号の１部の区間のみ選択
し、選択された符号を試行させ、各遅延符号毎にクロー
ズドループ適応コードベクトル生成回路340、クローズ
ドループ評価関数算出回路350の処理を行う。
試行回路402において、遅延符号の１部の区間のみ選択
し、選択された符号を試行させ、各遅延符号毎にクロー
ズドループ適応コードベクトル生成回路340、クローズ
ドループ評価関数算出回路350の処理を行う。
【０１０２】クローズドループ予備選択遅延符号試行回
路402における遅延符号の選択方法として、例えば表２
の中で「選択の場合○」で示された符号を用いるという
方法、すなわち、遅延値が40から59.5の間の値を持つ符
号のみを選択する方法を用いる。
路402における遅延符号の選択方法として、例えば表２
の中で「選択の場合○」で示された符号を用いるという
方法、すなわち、遅延値が40から59.5の間の値を持つ符
号のみを選択する方法を用いる。
【０１０３】この選択により、128の選択符号が40に減
少する。
少する。
【０１０４】クローズドループ適応コードベクトル生成
回路340において、クローズドループ予備選択遅延符号
試行回路402で設定された遅延符号ｄに対応するクロー
ズドループ適応コードベクトルａdをクローズドループ
適応コードブック390から生成する。
回路340において、クローズドループ予備選択遅延符号
試行回路402で設定された遅延符号ｄに対応するクロー
ズドループ適応コードベクトルａdをクローズドループ
適応コードブック390から生成する。
【０１０５】次に、クローズドループ評価関数算出回路
350で評価関数を算出する。クローズドループ評価関数
算出回路350で算出した評価関数にしたがって、本選択
のための遅延符号の候補をクローズドループ本選択遅延
符号試行回路410で決定する。
350で評価関数を算出する。クローズドループ評価関数
算出回路350で算出した評価関数にしたがって、本選択
のための遅延符号の候補をクローズドループ本選択遅延
符号試行回路410で決定する。
【０１０６】クローズドループ本選択遅延符号試行回路
410で設定された遅延符号に対し、クローズドループ適
応コードベクトル生成回路340とクローズドループ評価
関数算出回路350、最適遅延符号決定回路360で表され
る、一般的なクローズドループ適応コードブック探索を
行う。
410で設定された遅延符号に対し、クローズドループ適
応コードベクトル生成回路340とクローズドループ評価
関数算出回路350、最適遅延符号決定回路360で表され
る、一般的なクローズドループ適応コードブック探索を
行う。
【０１０７】
【実施例４】図１及び図５を参照して、本発明の第４の
実施例を以下に説明する。
実施例を以下に説明する。
【０１０８】図５は、図１の長期予測回路160の詳細を
表しており、本発明の第４の実施例の構成図である。
表しており、本発明の第４の実施例の構成図である。
【０１０９】表３は、クローズドループ予備選択遅延符
号試行回路403における遅延符号の選択の具体例を示す
表である。
号試行回路403における遅延符号の選択の具体例を示す
表である。
【０１１０】まず、図５を参照して、各構成モジュール
を説明する。
を説明する。
【０１１１】クローズドループ予備選択遅延符号試行回
路403は、遅延符号の１部の区間の符号のみを選択し、
選択された区間の符号を均一または非均一に間引いて変
化（試行）させる回路である。その他の部分は前記実施
例１と同じである。
路403は、遅延符号の１部の区間の符号のみを選択し、
選択された区間の符号を均一または非均一に間引いて変
化（試行）させる回路である。その他の部分は前記実施
例１と同じである。
【０１１２】全体の処理の流れは、前記実施例１と同じ
であるので、図５の構成図で表される長期予測回路160
の処理のみの説明を行う。
であるので、図５の構成図で表される長期予測回路160
の処理のみの説明を行う。
【０１１３】まず、クローズドループ予備選択遅延符号
試行回路403で遅延符号の１部の区間のみ選択し、選択
された符号を均一または非均一に間引いて試行させ、各
遅延符号毎にクローズドループ適応コードベクトル生成
回路340とクローズドループ評価関数算出回路350の処理
を行う。
試行回路403で遅延符号の１部の区間のみ選択し、選択
された符号を均一または非均一に間引いて試行させ、各
遅延符号毎にクローズドループ適応コードベクトル生成
回路340とクローズドループ評価関数算出回路350の処理
を行う。
【０１１４】クローズドループ予備選択遅延符号試行回
路403における遅延符号の選択方法として、例えば、表
３の中で「選択の場合○」で示された符号を用いる方
法、すなわち、遅延値が40から59.5の値を取る符号のみ
を選択し、１符号ずつ間引く方法を用いる。
路403における遅延符号の選択方法として、例えば、表
３の中で「選択の場合○」で示された符号を用いる方
法、すなわち、遅延値が40から59.5の値を取る符号のみ
を選択し、１符号ずつ間引く方法を用いる。
【０１１５】この選択により、128の選択符号が20に減
少する。
少する。
【０１１６】クローズドループ適応コードベクトル生成
回路340において、クローズドループ予備選択遅延符号
試行回路403で設定された遅延符号ｄに対応するクロー
ズドループ適応コードベクトルａdをクローズドループ
適応コードブック390から生成する。
回路340において、クローズドループ予備選択遅延符号
試行回路403で設定された遅延符号ｄに対応するクロー
ズドループ適応コードベクトルａdをクローズドループ
適応コードブック390から生成する。
【０１１７】次に、クローズドループ評価関数算出回路
350で評価関数を算出する。クローズドループ評価関数
算出回路350で算出した評価関数にしたがって、本選択
のための遅延符号の候補をクローズドループ本選択遅延
符号試行回路410で決定する。
350で評価関数を算出する。クローズドループ評価関数
算出回路350で算出した評価関数にしたがって、本選択
のための遅延符号の候補をクローズドループ本選択遅延
符号試行回路410で決定する。
【０１１８】クローズドループ本選択遅延符号試行回路
410で設定された遅延符号に対し、クローズドループ適
応コードベクトル生成回路340とクローズドループ評価
関数算出回路350、最適遅延符号決定回路360で表され
る、一般的なクローズドループ適応コードブック探索を
行う。
410で設定された遅延符号に対し、クローズドループ適
応コードベクトル生成回路340とクローズドループ評価
関数算出回路350、最適遅延符号決定回路360で表され
る、一般的なクローズドループ適応コードブック探索を
行う。
【０１１９】
【実施例５】図１及び図６を参照して、本発明の第５の
実施例を以下に説明する。
実施例を以下に説明する。
【０１２０】図６は、図１の長期予測回路160の詳細を
表しており、本発明の第５の実施例の構成図である。
表しており、本発明の第５の実施例の構成図である。
【０１２１】表４は、クローズドループ予備選択遅延符
号試行回路404における遅延符号の選択の具体例を示す
表である。
号試行回路404における遅延符号の選択の具体例を示す
表である。
【０１２２】まず、各構成モジュールを説明する。
【０１２３】クローズドループ予備選択遅延符号試行回
路404は、遅延符号の１部の区間の符号のみを選択し、
選択された区間の符号を均一または非均一に間引いて変
化（試行）させる回路である。
路404は、遅延符号の１部の区間の符号のみを選択し、
選択された区間の符号を均一または非均一に間引いて変
化（試行）させる回路である。
【０１２４】クローズドループ本選択遅延符号試行回路
414は、クローズドループ評価関数算出回路350で算出さ
れた評価関数が最も大きくなる遅延符号を決定し、決定
された遅延符号と調波関係すなわち、整数倍と整数分の
１の関係になる符号の近傍の符号を本選択用の符号とし
て試行させる回路である。その他の部分は前記実施例１
と同じである。
414は、クローズドループ評価関数算出回路350で算出さ
れた評価関数が最も大きくなる遅延符号を決定し、決定
された遅延符号と調波関係すなわち、整数倍と整数分の
１の関係になる符号の近傍の符号を本選択用の符号とし
て試行させる回路である。その他の部分は前記実施例１
と同じである。
【０１２５】全体の処理の流れは、前記実施例１と同じ
であるので、図６の構成図で表される長期予測回路160
の処理のみの説明を行う。
であるので、図６の構成図で表される長期予測回路160
の処理のみの説明を行う。
【０１２６】まず、クローズドループ予備選択遅延符号
試行回路404で遅延符号の１部の区間のみ選択し、選択
された全符号を均一または非均一に間引いて試行させ、
各遅延符号毎にクローズドループ適応コードベクトル生
成回路340とクローズドループ評価関数算出回路350の処
理を行う。
試行回路404で遅延符号の１部の区間のみ選択し、選択
された全符号を均一または非均一に間引いて試行させ、
各遅延符号毎にクローズドループ適応コードベクトル生
成回路340とクローズドループ評価関数算出回路350の処
理を行う。
【０１２７】クローズドループ予備選択遅延符号試行回
路404における遅延符号の選択方法として、例えば、表
４の中で「選択の場合○」で示された符号を用いる方
法、すなわち、遅延値が39から63の値を取る符号のみを
選択し、短い遅延値を持つ符号は１符号ずつ間引き、長
い遅延値を持つ符号は２符号ずつ間引く方法を用いる。
路404における遅延符号の選択方法として、例えば、表
４の中で「選択の場合○」で示された符号を用いる方
法、すなわち、遅延値が39から63の値を取る符号のみを
選択し、短い遅延値を持つ符号は１符号ずつ間引き、長
い遅延値を持つ符号は２符号ずつ間引く方法を用いる。
【０１２８】この選択により128の符号が20に減少す
る。
る。
【０１２９】クローズドループ適応コードベクトル生成
回路340において、クローズドループ予備選択遅延符号
試行回路404で設定された遅延符号ｄに対応するクロー
ズドループ適応コードベクトルａdをクローズドループ
適応コードブック390から生成する。
回路340において、クローズドループ予備選択遅延符号
試行回路404で設定された遅延符号ｄに対応するクロー
ズドループ適応コードベクトルａdをクローズドループ
適応コードブック390から生成する。
【０１３０】次に、クローズドループ評価関数算出回路
350で評価関数を算出する。クローズドループ評価関数
算出回路350で算出した評価関数にしたがって、本選択
のための遅延符号の候補をクローズドループ本選択遅延
符号試行回路414で決定する。
350で評価関数を算出する。クローズドループ評価関数
算出回路350で算出した評価関数にしたがって、本選択
のための遅延符号の候補をクローズドループ本選択遅延
符号試行回路414で決定する。
【０１３１】選択方法として、予備選択で１個の候補を
選択し、候補遅延の調波関係（整数倍と整数分の１）に
なる遅延の近傍を選択する方法を取る。
選択し、候補遅延の調波関係（整数倍と整数分の１）に
なる遅延の近傍を選択する方法を取る。
【０１３２】クローズドループ本選択遅延符号試行回路
414で設定された遅延符号に対し、クローズドループ適
応コードベクトル生成回路340とクローズドループ評価
関数算出回路350、最適遅延符号決定回路360で表され
る、一般的なクローズドループ適応コードブック探索を
行う。
414で設定された遅延符号に対し、クローズドループ適
応コードベクトル生成回路340とクローズドループ評価
関数算出回路350、最適遅延符号決定回路360で表され
る、一般的なクローズドループ適応コードブック探索を
行う。
【０１３３】
【実施例６】図１及び図７を参照して、本発明の第６の
実施例を以下に説明する。
実施例を以下に説明する。
【０１３４】図７は、図１の長期予測回路160の詳細を
表しており、本発明の第６の実施例を構成図である。最
初に各構成モジュールを説明する。
表しており、本発明の第６の実施例を構成図である。最
初に各構成モジュールを説明する。
【０１３５】クローズドループ予備選択遅延符号試行回
路405は、前記実施例１、２、３、４で説明した、クロ
ーズドループ予備選択遅延符号試行回路400，401，40
2，403のいずれかを示す回路である。その他の部分は前
記実施例５と同じである。
路405は、前記実施例１、２、３、４で説明した、クロ
ーズドループ予備選択遅延符号試行回路400，401，40
2，403のいずれかを示す回路である。その他の部分は前
記実施例５と同じである。
【０１３６】全体の処理の流れは、前記実施例５と同じ
であるので、図７の構成図で表される長期予測回路160
の処理のみの説明を行う。
であるので、図７の構成図で表される長期予測回路160
の処理のみの説明を行う。
【０１３７】まず、クローズドループ予備選択遅延符号
試行回路405において、前記実施例１、２、３、４で示
した、モジュール400，401，402，403のいずれかの方法
で、遅延符号を選択し、試行させ、各遅延符号毎にクロ
ーズドループ適応コードベクトル生成回路340とクロー
ズドループ評価関数算出回路350の処理を行う。
試行回路405において、前記実施例１、２、３、４で示
した、モジュール400，401，402，403のいずれかの方法
で、遅延符号を選択し、試行させ、各遅延符号毎にクロ
ーズドループ適応コードベクトル生成回路340とクロー
ズドループ評価関数算出回路350の処理を行う。
【０１３８】クローズドループ適応コードベクトル生成
回路340において、クローズドループ予備選択遅延符号
試行回路405で設定された遅延符号ｄに対応するクロー
ズドループ適応コードベクトルａdをクローズドループ
適応コードブック390から生成する。
回路340において、クローズドループ予備選択遅延符号
試行回路405で設定された遅延符号ｄに対応するクロー
ズドループ適応コードベクトルａdをクローズドループ
適応コードブック390から生成する。
【０１３９】次に、クローズドループ評価関数算出回路
350で評価関数を算出する。
350で評価関数を算出する。
【０１４０】クローズドループ評価関数算出回路350で
算出した評価関数にしたがって、本選択のための遅延符
号の候補をクローズドループ本選択遅延符号試行回路41
4で決定する。
算出した評価関数にしたがって、本選択のための遅延符
号の候補をクローズドループ本選択遅延符号試行回路41
4で決定する。
【０１４１】選択方法として、予備選択で１個の候補を
選択し、候補遅延と調波関係（整数倍と整数分の１）に
なる遅延の近傍を選択する方法を取る。
選択し、候補遅延と調波関係（整数倍と整数分の１）に
なる遅延の近傍を選択する方法を取る。
【０１４２】クローズドループ本選択遅延符号試行回路
414で設定された遅延符号に対し、クローズドループ適
応コードベクトル生成回路340とクローズドループ評価
関数算出回路350、最適遅延符号決定回路360で表され
る、一般的なクローズドループ適応コードブック探索を
行う。
414で設定された遅延符号に対し、クローズドループ適
応コードベクトル生成回路340とクローズドループ評価
関数算出回路350、最適遅延符号決定回路360で表され
る、一般的なクローズドループ適応コードブック探索を
行う。
【０１４３】以上の通り、上記各実施例によれば、クロ
ーズドループ予備選択は、遅延符号の１部の区間のみを
選択したり、均一、非均一に間引くことにより、精度を
落とさずに演算量の低減化が実現できる。
ーズドループ予備選択は、遅延符号の１部の区間のみを
選択したり、均一、非均一に間引くことにより、精度を
落とさずに演算量の低減化が実現できる。
【０１４４】一例として、30個の遅延符号を選択してク
ローズドループ予備選択を行った場合、従来のオープン
ループで60個の遅延符号を用いた場合よりも0.1dＢ高い
ＳＮＲ（シグナルノイズレシオ）が得られている。
ローズドループ予備選択を行った場合、従来のオープン
ループで60個の遅延符号を用いた場合よりも0.1dＢ高い
ＳＮＲ（シグナルノイズレシオ）が得られている。
【０１４５】なお、上記各実施例では、評価関数とし
て、（相互相関）2／（自己相関）を用いたが、（相互
相関）2でも、あるいは誤差信号のエネルギーでも同様
の効果が得られる。
て、（相互相関）2／（自己相関）を用いたが、（相互
相関）2でも、あるいは誤差信号のエネルギーでも同様
の効果が得られる。
【０１４６】また、上記各実施例では音声バッファに蓄
えられる信号を零状態減算信号ｚとしたが、入力音声信
号や残差信号や聴感上の重み付け信号を用いても同様の
効果が得られる。
えられる信号を零状態減算信号ｚとしたが、入力音声信
号や残差信号や聴感上の重み付け信号を用いても同様の
効果が得られる。
【０１４７】また、上記各実施例では、相互相関や自己
相関の算出に合成フィルタＨでまともにフィルタリング
する方法を用いたが、近似式を用いる方法でも同様の効
果が得られる。この近似法として、例えば、アメリカの
トランスコ（IM. Transco）とアタル（B. S. Atal）に
よる、アイキャスプ（ICASSP） プロシーディング記載
の「エフィシェント プロセジャーズ フォー ファイ
ンディング ジ 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」（EFFICIENTPROCEDURE
S FOR FINDING THE OPTIMUM INNOVATION IN STOCASTIC
CORDERS, IM.Transco, B. S. Atal ICASSP86, pp.2375
〜2378, 1986）等を参照できる。
相関の算出に合成フィルタＨでまともにフィルタリング
する方法を用いたが、近似式を用いる方法でも同様の効
果が得られる。この近似法として、例えば、アメリカの
トランスコ（IM. Transco）とアタル（B. S. Atal）に
よる、アイキャスプ（ICASSP） プロシーディング記載
の「エフィシェント プロセジャーズ フォー ファイ
ンディング ジ 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」（EFFICIENTPROCEDURE
S FOR FINDING THE OPTIMUM INNOVATION IN STOCASTIC
CORDERS, IM.Transco, B. S. Atal ICASSP86, pp.2375
〜2378, 1986）等を参照できる。
【０１４８】そして、上記各実施例では、最適遅延符号
を１個に絞っているが、複数候補求めて、次のステップ
（音源コードブック探索やゲインコードブック探索）で
本選択を行っても、以後のコードブック探索で同時最適
探索を行っても同様の効果が得られる。
を１個に絞っているが、複数候補求めて、次のステップ
（音源コードブック探索やゲインコードブック探索）で
本選択を行っても、以後のコードブック探索で同時最適
探索を行っても同様の効果が得られる。
【０１４９】また、上記各実施例では、遅延符号は小数
点遅延で説明したが、整数遅延に限定しても同様の効果
が得られる。
点遅延で説明したが、整数遅延に限定しても同様の効果
が得られる。
【０１５０】さらに、上記各実施例では、音源コードブ
ックを具体的に規定していないが、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同様の効果が得られ
る。前者は文献１を参照できる。また、後者は、特開平
3-227087号公報（特願平2-22955）及び特開平3-226704
号公報（特願平2-22956）等を参照できる。
ックを具体的に規定していないが、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同様の効果が得られ
る。前者は文献１を参照できる。また、後者は、特開平
3-227087号公報（特願平2-22955）及び特開平3-226704
号公報（特願平2-22956）等を参照できる。
【０１５１】さらにまた、上記実施例６では本選択用の
遅延の選択方法として、１つの遅延候補を選択し、その
調波関係にある遅延符号の近傍の符号を選択する方法で
説明していたが、従来行われている複数候補を予備選択
で求め、各候補遅延の近傍の符号を選択する方法でも同
様の効果が得られる。
遅延の選択方法として、１つの遅延候補を選択し、その
調波関係にある遅延符号の近傍の符号を選択する方法で
説明していたが、従来行われている複数候補を予備選択
で求め、各候補遅延の近傍の符号を選択する方法でも同
様の効果が得られる。
【０１５２】そして、上記各実施例では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。
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。
【０１５３】また、上記各実施例ではＬＰＣ係数を用い
て説明したが、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
とは明白である。
て説明したが、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
とは明白である。
【０１５４】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も明白である。
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も明白である。
【０１５５】
【表１】
【０１５６】
【表２】
【０１５７】
【表３】
【０１５８】
【表４】
【０１５９】
【発明の効果】以上説明したように、本発明は、長期予
測をクローズドループ処理による予備選択とクローズド
ループ処理による本選択の２段階選択により実現するも
のであり、遅延符号の予備選択を音源信号を用いるクロ
ーズドループ処理で行うことにより、従来の音声信号を
用いたオープンループ処理による予備選択よりも、予備
選択時の選択誤りが少なくなるため音質が向上するとい
う効果を有する。
測をクローズドループ処理による予備選択とクローズド
ループ処理による本選択の２段階選択により実現するも
のであり、遅延符号の予備選択を音源信号を用いるクロ
ーズドループ処理で行うことにより、従来の音声信号を
用いたオープンループ処理による予備選択よりも、予備
選択時の選択誤りが少なくなるため音質が向上するとい
う効果を有する。
【０１６０】そして、本発明によれば、予備選択をオー
プンループ処理で行なう従来例と比較して、演算量は略
同程度とされ、且つより精度の高いピッチ推定を行なう
ことができるため音質の劣化を抑えることができる。
プンループ処理で行なう従来例と比較して、演算量は略
同程度とされ、且つより精度の高いピッチ推定を行なう
ことができるため音質の劣化を抑えることができる。
【０１６１】また、本発明によれば、クローズドループ
予備選択は遅延符号を均一又は非均一に間引くことによ
り、推定の精度を落とさずに演算量の低減化が実現でき
る。
予備選択は遅延符号を均一又は非均一に間引くことによ
り、推定の精度を落とさずに演算量の低減化が実現でき
る。
【０１６２】さらに、本発明によれば、クローズドルー
プ予備選択は遅延符号の区間の一部のみを選択すること
により、精度を低下させずに演算量の低減化が実現でき
る。
プ予備選択は遅延符号の区間の一部のみを選択すること
により、精度を低下させずに演算量の低減化が実現でき
る。
【０１６３】さらにまた、本発明によれば、音声信号の
ピッチ相関を表す遅延符号の区間のの一部のみを選択
し、選択された遅延符号を均一または非均一に間引きな
がら試行させることにより、精度を低下させずに演算量
の低減化が実現できる。
ピッチ相関を表す遅延符号の区間のの一部のみを選択
し、選択された遅延符号を均一または非均一に間引きな
がら試行させることにより、精度を低下させずに演算量
の低減化が実現できる。
【０１６４】また、本発明によれば、長期予測の本選択
用の遅延の選択方法として、１つの遅延候補を選択し、
これと調波関係にある遅延符号の近傍の符号を選択する
方法による場合、あるいは複数候補を予備選択で求め、
各候補遅延の近傍の符号を本選択用の符号として選択す
る方法でも上記と同様の効果が得られる。
用の遅延の選択方法として、１つの遅延候補を選択し、
これと調波関係にある遅延符号の近傍の符号を選択する
方法による場合、あるいは複数候補を予備選択で求め、
各候補遅延の近傍の符号を本選択用の符号として選択す
る方法でも上記と同様の効果が得られる。
【０１６５】本発明の定量的効果の一例として、30個の
遅延符号を選択してクローズドループ予備選択を行った
場合、従来のオープンループで60個の遅延符号を用いた
場合よりも0.1dＢ程高いＳＮＲ（シグナルノイズレシ
オ）が得られている。
遅延符号を選択してクローズドループ予備選択を行った
場合、従来のオープンループで60個の遅延符号を用いた
場合よりも0.1dＢ程高いＳＮＲ（シグナルノイズレシ
オ）が得られている。
【図１】本発明の音声符号化処理の全体構成図である。
(A)はエンコーダ処理を表す。(B)はデコーダ処理を表
す。
(A)はエンコーダ処理を表す。(B)はデコーダ処理を表
す。
【図２】本発明の第１の実施例の構成図である。
【図３】本発明の第２の実施例の構成図である。
【図４】本発明の第３の実施例の構成図である。
【図５】本発明の第４の実施例の構成図である。
【図６】本発明の第５の実施例の構成図である。
【図７】本発明の第６の実施例の構成図である。
【図８】従来の長期予測の（オープンクローズド探索）
の構成図である。
の構成図である。
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 長期予測回路 170 音源コードブック 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 300 オープンループ遅延符号試行回路 310 オープンループ適応コードベクトル生成回路 320 オープンループ評価関数算出回路 330 クローズドループ遅延符号試行回路 340 クローズドループ適応コードベクトル生成回路 350 クローズドループ評価関数算出回路 360 最適遅延符号決定回路 370 オープンループ適応コードブック 380 音声バッファ 390 クローズドループ適応コードブック 400、401、402、403、404、405 クローズドループ予備
選択遅延符号試行回路 410 クローズドループ本選択遅延符号試行回路 414 クローズドループ本選択遅延符号試行回路
選択遅延符号試行回路 410 クローズドループ本選択遅延符号試行回路 414 クローズドループ本選択遅延符号試行回路
Claims (9)
- 【請求項１】音声信号の一定区間毎に前記音声信号の周
波数特性を表す短期予測符号を決定する音声分析部と、 過去の音声符号化区間における信号を蓄積する信号蓄積
部と、 音声信号のピッチ相関を表す遅延符号を試行させる遅延
符号試行部と、 前記遅延符号の中から、クローズドループ処理により遅
延符号の候補を選択する長期予測の予備選択部と、 前記候補からクローズドループ処理により最適な遅延符
号を決定する長期予測の本選択部と、 前記最適な遅延符号により決定される残差信号に対して
最適な量子化符号を決定する音源コードブック探索部、 を有することを特徴とする音声符号化装置。 - 【請求項２】音声信号の一定区間毎に前記音声信号の周
波数特性を表す短期予測符号を決定する音声分析部と、 過去の音声符号化区間における信号を蓄積する信号蓄積
部と、 音声信号のピッチ相関を表す遅延符号を均一または非均
一に間引きながら試行させる、予備選択の遅延符号試行
部と、 前記遅延符号の中から、クローズドループ処理により遅
延符号の候補を選択する長期予測の予備選択部と、 前記候補からクローズドループ処理により最適な遅延符
号を決定する長期予測の本選択部と、 前記最適な遅延符号により決定される残差信号に対して
最適な量子化符号を決定する音源コードブック探索部、 を有することを特徴とする音声符号化装置。 - 【請求項３】音声信号の一定区間毎に前記音声信号の周
波数特性を表す短期予測符号を決定する音声分析部と、 過去の音声符号化区間における信号を蓄積する信号蓄積
部と、 音声信号のピッチ相関を表す遅延符号のうち所定の区間
の符号のみを選択し、選択された遅延符号を試行させる
予備選択の遅延符号試行部と、 前記遅延符号の中から、クローズドループ処理により遅
延符号の候補を選択する長期予測の予備選択部と、 前記候補からクローズドループ処理により最適な遅延符
号を決定する長期予測の本選択部と、 前記最適な遅延符号により決定される残差信号に対して
最適な量子化符号を決定する音源コードブック探索部、 を有することを特徴とする音声符号化装置。 - 【請求項４】音声信号の一定区間毎に前記音声信号の周
波数特性を表す短期予測符号を決定する音声分析部と、 過去の音声符号化区間における信号を蓄積する信号蓄積
部と、 音声信号のピッチ相関を表す遅延符号のうち所定の区間
の符号のみを選択し、選択された遅延符号を均一または
非均一に間引きながら試行させる予備選択の遅延符号試
行部と、 前記遅延符号の中から、クローズドループ処理により遅
延符号の候補を選択する長期予測の予備選択部と、 前記候補からクローズドループ処理により最適な遅延符
号を決定する長期予測の本選択部と、 前記最適な遅延符号により決定される残差信号に対して
最適な量子化符号を決定する音源コードブック探索部、 を有することを特徴とする音声符号化装置。 - 【請求項５】音声信号の一定区間毎に前記音声信号の周
波数特性を表す短期予測符号を決定する音声分析部と、 過去の音声符号化区間における信号を蓄積する信号蓄積
部と、 音声信号のピッチ相関を表す遅延符号のうち所定の区間
の符号のみを選択し、選択された遅延符号を均一または
非均一に間引きながら試行させる予備選択の遅延符号試
行部と、 前記遅延符号の中から、クローズドループ処理により遅
延符号の候補を選択する長期予測の予備選択部と、 前記遅延符号の候補を用いて、遅延符号を選択し、試行
させる本選択の遅延符号選択部と、 前記遅延符号の中から、クローズドループ処理により最
適な遅延符号を決定する長期予測の本選択部と、 前記最適な遅延符号により決定される残差信号に対して
最適な量子化符号を決定する音源コードブック探索部、 を有することを特徴とする音声符号化装置。 - 【請求項６】長期予測の予備選択部で選択された遅延符
号の候補を用いて、遅延符号を選択し、試行させる本選
択の遅延符号選択部を備える、請求項１ないし４のいず
れか一に記載の音声符号化装置。 - 【請求項７】前記本選択の遅延符号選択部が、前記遅延
符号の候補のうち評価関数が最大となる遅延符号を決定
し、該決定された遅延符号と調波関係にある符号の近傍
の符号を本選択用の符号として試行させることを特徴と
する請求項５又は６記載の音声符号化装置。 - 【請求項８】前記本選択の遅延符号選択部が、前記遅延
符号の候補のうち複数の候補を予備選択で求め、各候補
遅延の近傍の符号を本選択用の符号として試行させるこ
とを特徴とする請求項５又は６記載の音声符号化装置。 - 【請求項９】音声信号のピッチ相関を表わす遅延符号の
最適遅延符号を出力する長期予測回路を含む音声符号化
装置において、 前記長期予測回路が、遅延符号の区間の選択及び／又は
遅延符号の間引きをして遅延符号を抽出し、該抽出され
た遅延符号に対してクローズドループ探索を行なうこと
により予備選択された遅延符号を導出し、 該予備選択された遅延符号についてクローズドループ探
索を行ない最適遅延符合を決定するように構成されたこ
とを特徴とする音声符号化装置。
Priority Applications (3)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP6187903A JPH0830299A (ja) | 1994-07-19 | 1994-07-19 | 音声符号化装置 |
| EP95111278A EP0694907A3 (en) | 1994-07-19 | 1995-07-18 | Speech coder |
| CA002154192A CA2154192A1 (en) | 1994-07-19 | 1995-07-19 | Speech coder |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP6187903A JPH0830299A (ja) | 1994-07-19 | 1994-07-19 | 音声符号化装置 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH0830299A true JPH0830299A (ja) | 1996-02-02 |
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ID=16214222
Family Applications (1)
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|---|---|---|---|
| JP6187903A Pending JPH0830299A (ja) | 1994-07-19 | 1994-07-19 | 音声符号化装置 |
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|---|---|
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- 1995-07-19 CA CA002154192A patent/CA2154192A1/en not_active Abandoned
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| EP0694907A2 (en) | 1996-01-31 |
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