JPH09114498A - 音声符号化装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】 非音声信号が入力しても良好に符号化するこ
とができる音質の良い音声符号化装置を提供する。 【解決手段】 バッファメモリ１によりフレームに分割
された入力信号が音声信号であるか否かを判別する音声
判別器２と、上記入力信号の線形予測パラメータαを出
力するＬＰＣ分析器５と、上記入力信号をこのＬＰＣ分
析器５に入力するか否かを選択する切替スイッチ４と、
上記音声判別器２により非音声信号が所定フレーム数連
続したと判別された場合に、上記切替スイッチ４を制御
することにより、上記パラメータαとして上記ＬＰＣ分
析器５に所定先行フレームのパラメータαを継続して出
力させるスイッチ制御回路３と、線形予測残差信号に相
当する駆動音源信号を生成する遅延回路１１と適応コー
ドブック１２と確率コードブック１４等を有してなる回
路と、上記パラメータαに基づいて上記駆動音源信号か
ら音声を合成する合成フィルタ６とを備える。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、音声符号化装置、
より詳しくは、音声信号をディジタル情報圧縮して記録
または伝送する音声符号化装置に関する。

【０００２】

【従来の技術】音声信号を効率良く圧縮するために広く
用いられている手段として、音声信号を、スペクトル包
絡を表す線形予測パラメータと、線形予測残差信号に対
応する音源パラメータとを用いて符号化する方式があ
る。このような線形予測の手段を用いた音声符号化方式
は、少ない伝送容量で比較的高品質な合成音声を得られ
ることから、最近のハードウェア技術の進歩と相まって
様々な応用方式が盛んに研究し、開発されている。

【０００３】その中でも良い音質が得られる方式とし
て、Kleijin等による "Improved speech quality and e
fficient vector quantization in SELP"(ICASP’88 s
4.4,pp.155-158,1988)と題した論文に記載されている、
過去の音源信号を繰り返して得られる適応コードブック
を用いるCELP(Code Excited Linear Predictive Codin
g)方式がよく知られている。

【０００４】図７は、上記適応コードブックを備えたコ
ード駆動線形予測符号化装置の構成を示すブロック図で
ある。

【０００５】図示のように、入力端子から、例えば８ｋ
Ｈｚ（すなわち、１サンプル当たり１／８ｍｓ）でサン
プリングされた原音声信号を入力し、予め定められたフ
レーム間隔（例えば２０ｍｓ、すなわち１６０サンプ
ル）の音声信号をバッファメモリ５１に格納する。

【０００６】このバッファメモリ５１は、フレーム単位
で原音声信号をＬＰＣ（Linear Predictive Coding；線
形予測コード化）分析器５５に送出する。

【０００７】このＬＰＣ分析器５５は、原音声信号に対
して線形予測分析（ＬＰＣ分析）を行い、スペクトル特
性を表すスペクトルパラメータである線形予測パラメー
タαを抽出して、合成フィルタ５６およびマルチプレク
サ６８に送出する。

【０００８】また、サブフレーム分割器５７は、上記バ
ッファメモリ５１からフレーム単位で入力された原音声
信号を、予め定められたサブフレーム間隔（例えば５ｍ
ｓ、つまり４０サンプル）に分割する。すなわち、１フ
レームの原音声信号から、上述の例においては、第１サ
ブフレームから第４サブフレームまでの４つのサブフレ
ーム信号が作成される。

【０００９】次に、適応コードブックの遅延Ｌとゲイン
βは、以下の処理によって決定される。

【００１０】まず、遅延回路６１において、先行サブフ
レームにおける合成フィルタ５６の入力信号すなわち駆
動音源信号に、ピッチ周期に相当する遅延を与えて適応
コードベクトルとして作成する。

【００１１】例えば、想定するピッチ周期を４０〜１６
７サンプルとすると、４０〜１６７サンプル遅れの１２
８種類の信号が適応コードベクトルとして作成され、適
応コードブック６２に格納される。

【００１２】このときスイッチ６６は開いた状態となっ
ていて、各適応コードベクトルは乗算器６３でゲイン値
を可変して乗じた後に、加算器６７を通過してそのまま
合成フィルタ５６に入力される。

【００１３】この合成フィルタ５６は、線形予測パラメ
ータαを用いて合成処理を行い、合成ベクトルを減算器
５８に送出する。この減算器５８は、原音声ベクトルと
合成ベクトルとの減算を行うことにより誤差ベクトルを
生成し、得られた誤差ベクトルを聴感重み付けフィルタ
５９に送出する。

【００１４】この聴感重み付けフィルタ５９は、誤差ベ
クトルに対して聴感特性を考慮した重み付け処理を行
い、誤差評価器６０に送出する。

【００１５】誤差評価器６０は、誤差ベクトルの２乗平
均を計算し、その２乗平均値が最小となる適応コードベ
クトルを検索して、その遅れＬとゲインβをマルチプレ
クサ６８に送出する。このようにして、適応コードブッ
ク６２の遅延Ｌとゲインβが決定される。

【００１６】続いて、確率コードブック６４のインデッ
クスｉとゲインγは、以下の処理によって決定される。

【００１７】確率コードブック６４は、サブフレーム長
に対応する次元数（すなわち、上述の例では４０次元）
の確率コードベクトルが、例えば５１２種類予め格納さ
れており、各々にインデックスが付与されている。な
お、このときにはスイッチ６６は閉じた状態となってい
る。

【００１８】まず、上記処理によって決定された最適な
適応コードベクトルを、乗算器６３で最適ゲインβを乗
じた後に、加算器６７に送出する。

【００１９】次に、各確率コードベクトルを乗算器６５
でゲイン値を可変して乗じた後に、加算器６７に入力す
る。加算器６７は上記最適ゲインβを乗じた最適な適応
コードベクトルと各確率コードベクトルの加算を行い、
その結果が合成フィルタ５６に入力される。

【００２０】この後の処理は、上記適応コードブックパ
ラメータの決定処理と同様に行われる。すなわち、合成
フィルタ５６は線形予測パラメータαを用いて合成処理
を行い、合成ベクトルを減算器５８に送出する。

【００２１】減算器５８は原音声ベクトルと合成ベクト
ルとの減算を行うことにより誤差ベクトルを生成し、得
られた誤差ベクトルを聴感重み付けフィルタ５９に送出
する。

【００２２】聴感重み付けフィルタ５９は、誤差ベクト
ルに対して聴感特性を考慮した重み付け処理を行い、誤
差評価器６０に送出する。

【００２３】誤差評価器６０は、誤差ベクトルの２乗平
均を計算して、その２乗平均値が最小となる確率コード
ベクトルを検索して、そのインデックスｉとゲインγを
マルチプレクサ６８に送出する。このようにして、確率
コードブック６４のインデックスｉとゲインγが決定さ
れる。

【００２４】上記マルチプレクサ６８は、量子化された
線形予測パラメータα、適応コードブックの遅れＬ、ゲ
インβ、確率コードブックのインデックスｉ、ゲインγ
の各々をマルチプレクスするものである。

【００２５】続いて、上述した音声符号化装置に対応す
る音声復号化装置の動作を図８を参照して詳細に説明す
る。図８は、上記図７のコード駆動線形予測符号化装置
に対応する復号化装置の構成を示すブロック図である。

【００２６】同図において、デマルチプレクサ７８は、
受信した信号を線形予測パラメータα、適応コードブッ
クの遅れＬとゲインβ、確率コードブックのインデック
スｉとゲインγに分解して、線形予測パラメータαを合
成フィルタに、適応コードブックの遅れＬとゲインβを
各々適応コードブック７２と乗算器７３に、確率コード
ブックのインデックスｉとゲインγを各々確率コードブ
ック７４と乗算器７５にそれぞれ出力する。

【００２７】上記デマルチプレクサ７８から出力された
適応コードブックの遅れＬに基づいて、適応コードブッ
ク７２の適応コードベクトルを選択する。ここで適応コ
ードブック７２は、上記符号化装置における適応コード
ブック６２の内容と同じ内容を有するものである。すな
わち、適応コードブック７２には、遅延回路７１を介し
て過去の駆動音源信号が入力される。乗算器７３は、受
信したゲインβにより、適応コードゲイン補間回路７６
を介して入力された適応コードベクトルを増幅して加算
器７９に送出する。

【００２８】また、上記デマルチプレクサ７８から出力
された確率コードブックのインデックスｉに基づいて、
確率コードブック７４の確率コードベクトルを選択す
る。ここで確率コードブック７４は、上記符号化装置に
おける確率コードブック６４の内容と同じ内容を有する
ものである。乗算器７５は、受信したゲインγにより、
確率コードゲイン補間回路７７を介して入力された確率
コードベクトルを増幅して加算器７９に送出する。

【００２９】加算器７９は、増幅された確率コードベク
トルと増幅された適応コードベクトルとを加算して、合
成フィルタ８０および遅延回路７１に送出する。

【００３０】上記合成フィルタ８０は、受信した線形予
測パラメータαを係数として合成処理を行い、合成音声
信号として出力するようになっている。

【００３１】上述したような線形予測分析を基礎とした
音声符号化装置は、比較的低いビットレートで高品質な
符号化性能を得ることができるという利点を有してい
る。このような線形予測分析を基礎とした音声符号化装
置は、人間が発する概周期的な有声音を前提として構成
されており、１フレームの分析長は２０ｍｓ前後が適当
であるとされている。

【００３２】

【発明が解決しようとする課題】しかしながら、上述し
たような従来の音声符号化装置は、音声信号以外の非音
声信号については良好に符号化することができず、特に
背景雑音等が混入すると急激に音質が劣化してしまうと
いう問題点があった。

【００３３】上述したような音声符号化装置の適用分野
としては、移動体電話や音声録音装置などが考えられて
おり、これらは背景雑音が混入する場合を含む様々な環
境下で使用されるものと想定されるために、上記音質劣
化の問題点は、魅力的な製品を実現する上でどうしても
解決しなければならない必須の課題である。

【００３４】本発明は上記事情に鑑みてなされたもので
あり、非音声信号が入力しても良好に符号化することが
できる音質の良い音声符号化装置を提供することを目的
としている。

【００３５】

【課題を解決するための手段】上記の目的を達成するた
めに、第１の発明による音声符号化装置は、予め定めら
れたフレーム間隔に分割された入力信号が音声信号か非
音声信号かを判別する音声判別手段と、上記入力信号の
スペクトルパラメータを出力する線形予測分析手段と、
上記音声判別手段による判別結果が非音声信号であるこ
とが所定フレーム数にわたって連続した場合に上記入力
信号のスペクトルパラメータとして上記線形予測分析手
段に所定の先行フレームにおけるスペクトルパラメータ
を継続して出力させる制御手段と、線形予測残差信号に
相当する駆動音源信号を生成する駆動音源信号生成手段
と、上記スペクトルパラメータに基づいて上記駆動音源
信号から音声を合成する合成フィルタとを備えたもので
ある。

【００３６】また、第２の発明による音声符号化装置
は、予め定められたフレーム間隔に分割された入力信号
が音声信号か非音声信号かを判別する音声判別手段と、
上記入力信号のスペクトルパラメータを出力する線形予
測分析手段と、上記音声判別手段による判別結果が非音
声信号である場合には所定フレーム数を越えない範囲で
次に音声信号であると判別されるまでその入力信号をバ
ッファリングして上記線形予測分析手段にその入力信号
を一括して線形予測分析させる制御手段と、線形予測残
差信号に相当する駆動音源信号を生成する駆動音源信号
生成手段と、上記スペクトルパラメータに基づいて上記
駆動音源信号から音声を合成する合成フィルタとを備え
たものである。

【００３７】従って、第１の発明による音声符号化装置
は、音声判別手段が予め定められたフレーム間隔に分割
された入力信号が音声信号か非音声信号かを判別し、線
形予測分析手段が上記入力信号のスペクトルパラメータ
を出力し、上記音声判別手段による判別結果が非音声信
号であることが所定フレーム数にわたって連続した場合
に、制御手段が上記入力信号のスペクトルパラメータと
して上記線形予測分析手段に所定の先行フレームにおけ
るスペクトルパラメータを継続して出力させ、駆動音源
信号生成手段が線形予測残差信号に相当する駆動音源信
号を生成し、合成フィルタが上記スペクトルパラメータ
に基づいて上記駆動音源信号から音声を合成する。

【００３８】また、第２の発明による音声符号化装置
は、音声判別手段が予め定められたフレーム間隔に分割
された入力信号が音声信号か非音声信号かを判別し、線
形予測分析手段が上記入力信号のスペクトルパラメータ
を出力し、上記音声判別手段による判別結果が非音声信
号である場合には、制御手段が所定フレーム数を越えな
い範囲で次に音声信号であると判別されるまでその入力
信号をバッファリングして上記線形予測分析手段にその
入力信号を一括して線形予測分析させ、駆動音源信号生
成手段が線形予測残差信号に相当する駆動音源信号を生
成し、合成フィルタが上記スペクトルパラメータに基づ
いて上記駆動音源信号から音声を合成する。

【００３９】

【発明の実施の形態】以下、図面を参照して本発明の実
施の形態を説明する。図１から図４は本発明の第１の実
施形態を示したものであり、図１は音声符号化装置の構
成を示すブロック図である。

【００４０】図１に示すように、入力端子に接続された
バッファメモリ１の出力端は３つに分岐されていて、第
１の出力端はサブフレーム分割器７を介して減算器８に
接続され、第２の出力端は切替スイッチ４の入力端に接
続され、第３の出力端は音声判別手段たる音声判別器２
を介して上記切替スイッチ４の制御を行う制御手段たる
スイッチ制御回路３に接続されている。

【００４１】上記切替スイッチ４は、一方の出力端ａが
合成フィルタ６に接続されていて、他方の出力端ｂが線
形予測分析手段たるＬＰＣ分析器５を介して上記合成フ
ィルタ６に接続されている。

【００４２】減算器８の出力端子は、聴感重み付けフィ
ルタ９を介して誤差評価器１０の入力端子に接続されて
いて、さらに、この誤差評価器１０の出力端子は、適応
コードブック１２と、確率コードブック１４と、さらに
乗算器１３，１５とに接続されている。

【００４３】上記適応コードブック１２は、乗算器１３
を介して加算器１７の第１入力端子に接続されており、
また、確率コードブック１４は、乗算器１５とスイッチ
１６とを介して上記加算器１７の第２入力端子に接続さ
れている。

【００４４】この加算器１７の出力端子は、合成フィル
タ６を介して上記減算器８の入力端子に接続されるとと
もに、遅延回路１１を介して上記適応コードブック１２
に接続されている。

【００４５】そして、マルチプレクサ１８は、音声判別
器２と、ＬＰＣ分析器５と、誤差評価器１０とに接続さ
れている。

【００４６】上述のような音声符号化装置において、線
形予測残差信号に相当する駆動音源信号を生成する駆動
音源信号生成手段は、上記遅延回路１１、適応コードブ
ック１２、確率コードブック１４、乗算器１３，１５、
スイッチ１６、加算器１７等を含んで構成されている。

【００４７】次に、図２は上記音声判別器２のより詳細
な構成を示すブロック図である。

【００４８】この音声判別器２に入力された上記バッフ
ァメモリ１の出力信号は、２つに分岐されて一方がフレ
ームエネルギー分析回路２ａに、他方が初期フレームエ
ネルギー分析回路２ｂに入力されるようになっている。

【００４９】上記フレームエネルギー分析回路２ａは加
算器２ｃの＋端子となっている第１入力端子に、上記初
期フレームエネルギー分析回路２ｂは該加算器２ｃの−
端子となっている第２入力端子にそれぞれ接続されてい
るとともに、さらに、初期フレームエネルギー分析回路
２ｂは、閾値決定回路２ｄにも接続されている。

【００５０】そして、上記加算器２ｃの出力端子と上記
閾値決定回路２ｄの出力端子は、共に判別回路２ｅに接
続されていて、この判別回路２ｅの出力が上記スイッチ
制御回路３に出力されるようになっている。

【００５１】次に、上記図１および図２に示したような
構成における信号の流れを説明する。

【００５２】入力端子から例えば８ｋＨｚ（すなわち、
１サンプル当たり１／８ｍｓ）でサンプリングされた原
音声信号を入力して、予め定められたフレーム間隔（例
えば２０ｍｓ、すなわち１６０サンプル）の音声信号を
バッファメモリ１に格納する。

【００５３】バッファメモリ１は、入力信号をフレーム
単位でサブフレーム分割器７と音声判別器２に送出す
る。

【００５４】この音声判別器２は、フレームの入力信号
が音声か非音声かを、例えば以下に説明するような方法
で判別する。

【００５５】上記図２に示したような構成の音声判別器
２において、フレームエネルギー分析回路２ａは、入力
されたフレーム入力信号のフレームエネルギーＥf を次
に示すような数式により算出する。

【００５６】

【数１】 ここに、ｓ（ｎ）はサンプルｎにおける入力信号、Ｎは
フレーム長をそれぞれ示している。

【００５７】また、上記初期フレームエネルギー分析回
路２ｂは、符号化を開始したときのフレームエネルギー
Ｅb を上記数式１と同様の数式を用いて算出する。

【００５８】上記閾値決定回路２ｄは、背景雑音エネル
ギーの大きさに応じて閾値を決定する。例えば、図３に
示すように、背景雑音エネルギーがｄＢ単位で増加する
に従って、閾値をｄＢ単位で減少させる関係により、閾
値を決定する。そして、その結果を判別回路２ｅに送出
する。

【００５９】加算器２ｃでは、フレームエネルギーＥf
を正として入力するとともに、初期フレームエネルギー
Ｅb を負として入力してこれらを加算することにより、
フレームエネルギーＥf から初期フレームエネルギーＥ
b を減算し、その減算結果を判別回路２ｅに送出する。

【００６０】そして、判別回路２ｅは、入力された減算
結果と閾値を比較して、減算結果が閾値より大きければ
フレーム入力信号は音声区間であると判別し、そうでな
ければ非音声区間であると判別する。

【００６１】図１に戻って、サブフレーム分割器７は、
フレームの入力信号を予め定められたサブフレーム間隔
（例えば５ｍｓ、つまり４０サンプル）に分割する。す
なわち、１フレームの入力信号から、第１サブフレーム
から第４サブフレームまでの４つのサブフレーム信号が
作成される。

【００６２】ＬＰＣ分析器５は、入力信号に対して線形
予測分析（ＬＰＣ分析）を行って、スペクトル特性を表
すスペクトルパラメータたる線形予測パラメータαを抽
出し、合成フィルタ６およびマルチプレクサ１８に送出
する。

【００６３】次に、上記スイッチ制御回路３の動作を図
４のフローチャートを参照して説明する。図４は音声符
号化装置の動作を示すフローチャートである。

【００６４】符号化が開始されると、非音声フレーム連
続数を示す変数ｉを０にセットする（ステップＳ１）。

【００６５】次に、音声判別器２における判別結果が音
声（ｖ）であるか非音声（ｕｖ）であるかを判定する
（ステップＳ２）。

【００６６】このステップＳ２における判別結果が非音
声である場合には、変数ｉを１増分して（ステップＳ
３）、変数ｉが所定数Ｒ（例えば１０）より大きいか否
かを判定する（ステップＳ４）。

【００６７】このステップＳ４において変数ｉが所定数
Ｒ（例えば１０）より大きい場合には、切替スイッチ４
の端子をａ側に閉じて（ステップＳ５）、先行フレーム
のスペクトルパラメータを継続して使用する（ステップ
Ｓ６）。その後、次のフレームの処理を待つ（ステップ
Ｓ７）。

【００６８】一方、上記ステップＳ２における判別結果
が音声である場合には、非音声フレーム連続数を示す変
数ｉを０にリセットした後に（ステップＳ８）、切替ス
イッチ４の端子をｂ側に閉じて（ステップＳ９）、ＬＰ
Ｃ分析器５によりＬＰＣ分析を行ってスペクトルパラメ
ータを更新する（ステップＳ１０）。その後、上記ステ
ップＳ７に進んで次のフレームの処理を待つ。

【００６９】また、上記ステップＳ４において変数ｉが
所定数Ｒ（例えば１０）よりも大きくない場合には、上
記ステップＳ８に進む。

【００７０】再び図１の説明に戻って、適応コードブッ
ク１２の遅れＬとゲインβ、確率コードブックのインデ
ックスｉとゲインγは、上記従来例において説明した方
法と同様の方法により決定される。

【００７１】すなわち、まず、適応コードブック１２の
遅延Ｌとゲインβは、以下の処理によって決定される。

【００７２】遅延回路１１において、先行サブフレーム
における合成フィルタ６の入力信号すなわち駆動音源信
号に、ピッチ周期に相当する遅延を与えて適応コードベ
クトルとして作成する。

【００７３】例えば、想定するピッチ周期を４０〜１６
７サンプルとすると、４０〜１６７サンプル遅れの１２
８種類の信号が適応コードベクトルとして作成され、適
応コードブック１２に格納される。

【００７４】このときスイッチ１６は開いた状態となっ
ていて、各適応コードベクトルは乗算器１３でゲイン値
を可変して乗じた後に、加算器１７を通過してそのまま
合成フィルタ６に入力される。

【００７５】この合成フィルタ６は、線形予測パラメー
タαを用いて合成処理を行い、合成ベクトルを減算器８
に送出する。この減算器８は、原音声ベクトルと合成ベ
クトルとの減算を行うことにより誤差ベクトルを生成
し、得られた誤差ベクトルを聴感重み付けフィルタ９に
送出する。

【００７６】この聴感重み付けフィルタ９は、誤差ベク
トルに対して聴感特性を考慮した重み付け処理を行い、
誤差評価器１０に送出する。

【００７７】誤差評価器１０は、誤差ベクトルの２乗平
均を計算し、その２乗平均値が最小となる適応コードベ
クトルを検索して、その遅れＬとゲインβをマルチプレ
クサ１８に送出する。このようにして、適応コードブッ
ク１２の遅延Ｌとゲインβが決定される。

【００７８】続いて、確率コードブック１４のインデッ
クスｉとゲインγは、以下の処理によって決定される。

【００７９】確率コードブック１４は、サブフレーム長
に対応する次元数（すなわち、上述の例では４０次元）
の確率コードベクトルが、例えば５１２種類予め格納さ
れており、各々にインデックスが付与されている。な
お、このときにはスイッチ１６は閉じた状態となってい
る。

【００８０】まず、上記処理によって決定された最適な
適応コードベクトルを、乗算器１３で最適ゲインβを乗
じた後に、加算器１７に送出する。

【００８１】次に、各確率コードベクトルを乗算器１５
でゲイン値を可変して乗じた後に、加算器１７に入力す
る。加算器１７は上記最適ゲインβを乗じた最適な適応
コードベクトルと各確率コードベクトルの加算を行い、
その結果が合成フィルタ６に入力される。

【００８２】この後の処理は、上記適応コードブックパ
ラメータの決定処理と同様に行われる。すなわち、合成
フィルタ６は線形予測パラメータαを用いて合成処理を
行い、合成ベクトルを減算器８に送出する。

【００８３】減算器８は原音声ベクトルと合成ベクトル
との減算を行うことにより誤差ベクトルを生成し、得ら
れた誤差ベクトルを聴感重み付けフィルタ９に送出す
る。

【００８４】聴感重み付けフィルタ９は、誤差ベクトル
に対して聴感特性を考慮した重み付け処理を行い、誤差
評価器１０に送出する。

【００８５】誤差評価器１０は、誤差ベクトルの２乗平
均を計算して、その２乗平均値が最小となる確率コード
ベクトルを検索して、そのインデックスｉとゲインγを
マルチプレクサ１８に送出する。このようにして、確率
コードブック１４のインデックスｉとゲインγが決定さ
れる。

【００８６】上記マルチプレクサ１８は、量子化された
線形予測パラメータα、適応コードブックの遅れＬとゲ
インβ、確率コードブックのインデックスｉとゲインγ
の各々をマルチプレクスして伝送する。

【００８７】なお、上述したような音声符号化装置に対
応する音声復号化装置の復号化動作は、上記従来例にお
いて説明したものと同様である。

【００８８】また、音声判別器２からマルチプレクサ１
８に音声／非音声の判別結果ｖ／ｕｖを出力して、伝送
する符号化パラメータにｖ／ｕｖの情報も入れるように
し、これに対応する復号化装置に、この符号化装置と同
様のスイッチ制御回路および切替スイッチを設けて、ｖ
／ｕｖの情報に基づいて切替スイッチの制御を行うよう
にすれば、より高効率に符号化可能な可変ビットレート
符号化装置／復号化装置を構成することができる。

【００８９】このような第１の実施形態によれば、入力
信号が音声信号であるか否かを判別して、非音声信号が
所定フレーム数にわたって連続した場合に、ＬＰＣ分析
器に所定の先行フレームにおける線形予測パラメータを
継続して出力させることにより、非音声信号における線
形予測パラメータの切り替えに起因する符号化音声の歪
みが減少するために、背景雑音等の非音声信号が混入し
ても、良好に音声信号を符号化することができる高品質
な音声符号化装置となる。

【００９０】図５，図６は本発明の第２の実施形態を示
したものであり、図５は音声符号化装置の構成を示すブ
ロック図である。この第２の実施形態において、上述の
第１の実施形態と同様である部分については説明を省略
し、主として異なる点についてのみ説明する。

【００９１】この第２実施形態の音声符号化装置は、上
記図１に示したものとほぼ同様であるが、図５に示すよ
うに、入力端子には上記バッファメモリ１と同様の機能
を果たす第１バッファメモリ２１が接続されている。

【００９２】この第１バッファメモリ２１の出力端は３
つに分岐されていて、第１の出力端はサブフレーム分割
器７を介して減算器８に接続され、第２の出力端は第２
バッファメモリ２３に接続され、第３の出力端は音声判
別手段たる音声判別器２を介して上記第２バッファメモ
リ２３の制御を行う制御手段たるバッファ制御回路２２
に接続されている。

【００９３】上記第２バッファメモリ２３は、線形予測
分析手段たるＬＰＣ分析器５を介して合成フィルタ６に
接続されている。

【００９４】その他の部分は上記図１と同様である。

【００９５】次に、上記図５に示したような構成におけ
る信号の流れを説明する。

【００９６】入力端子から例えば８ｋＨｚ（すなわち、
１サンプル当たり１／８ｍｓ）でサンプリングされた原
音声信号を入力して、予め定められたフレーム間隔（例
えば２０ｍｓ、すなわち１６０サンプル）の音声信号を
第１バッファメモリ２１に格納する。

【００９７】第１バッファメモリ２１は、フレーム単位
で入力信号をサブフレーム分割器７と音声判別器２に送
出する。この音声判別器２は、フレームの入力信号が音
声か非音声かを、例えば上記第１の実施形態に説明した
ような方法で判別する。

【００９８】サブフレーム分割器７は、フレームの入力
信号を予め定められたサブフレーム間隔（例えば５ｍ
ｓ、つまり４０サンプル）に分割する。すなわち、１フ
レームの入力信号から、第１サブフレームから第４サブ
フレームまでの４つのサブフレーム信号が作成される。

【００９９】ＬＰＣ分析器５は、入力信号に対して線形
予測分析（ＬＰＣ分析）を行って、スペクトル特性を表
す線形予測パラメータαを抽出し、合成フィルタ６およ
びマルチプレクサ１８に送出する。

【０１００】次に、上記バッファ制御回路２２の動作を
図６を参照して説明する。図６は音声符号化装置の動作
を示すフローチャートである。

【０１０１】符号化が開始されると、非音声フレーム連
続数を示す変数ｉを０にセットする（ステップＳ２
１）。

【０１０２】次に、音声判別器２における判別結果が音
声（ｖ）であるか非音声（ｕｖ）であるかを判定する
（ステップＳ２２）。

【０１０３】このステップＳ２２における判別結果が非
音声である場合には、第２バッファメモリ２３にバッフ
ァリングを行い（ステップＳ２３）、変数ｉを１増分し
て（ステップＳ２４）、変数ｉが所定数Ｒ（例えば１
０）より小さいか否かを判定する（ステップＳ２５）。

【０１０４】このステップＳ２５において変数ｉが所定
数Ｒ（例えば１０）より小さい場合には、第２バッファ
メモリ２３の内容を一括してＬＰＣ分析して（ステップ
Ｓ２６）、その後次のフレームの処理を待ち（ステップ
Ｓ２７）、一方、ステップＳ２５において変数ｉが所定
数Ｒ以上である場合には、上記ステップＳ２６を行うこ
となく上記ステップＳ２７へ行く。

【０１０５】一方、上記ステップＳ２２における判別結
果が音声である場合には、非音声フレーム連続数を示す
変数ｉを０にリセットした後に（ステップＳ２８）、Ｌ
ＰＣ分析器５によりＬＰＣ分析を行ってスペクトルパラ
メータを更新する（ステップＳ２９）。その後、上記ス
テップＳ２７に進んで次のフレームの処理を待つ。

【０１０６】適応コードブック１２の遅れＬ、ゲイン
β、確率コードブックのインデックスｉ、ゲインγは、
上記従来例において説明した方法と同様に決定される。

【０１０７】マルチプレクサ１８は、量子化された線形
予測パラメータα、適応コードブックの遅れＬ、ゲイン
β、確率コードブックのインデックスｉ、ゲインγの各
々をマルチプレクスして伝送する。

【０１０８】なお、上述したような音声符号化装置に対
応する音声復号化装置の復号化動作は、上記従来例にお
いて説明したものと同様である。

【０１０９】また、この実施形態においても、伝送する
符号化パラメータにｖ／ｕｖの情報も入れるようにし
て、復号化装置もこれに対応した構成としても良い。

【０１１０】このような第２の実施形態によれば、バッ
ファメモリを用いることで、上述の第１の実施形態と同
様に、良好に音声信号を符号化することができる高品質
な音声符号化装置となる。

【０１１１】なお、上記第１，第２の実施形態の音声判
別器における音声判別方法は、一例として述べたもので
あって、上述した手段に限るものではない。

【０１１２】また、上記第１，第２の実施形態において
は、コード駆動線形予測符号化装置を一例として取り上
げて説明したが、線形予測パラメータと、線形予測残差
信号に相当する駆動音源信号のパラメータとで表現する
符号化装置であれば、当然にして、何れのものにも適用
することが可能である。

【０１１３】［付記］以上詳述したような本発明の上記
実施形態によれば、以下のごとき構成を得ることができ
る。

【０１１４】（１） 予め定められたフレーム間隔に分
割された入力信号が、音声信号か非音声信号かを判別す
る音声判別手段と、上記入力信号のスペクトルパラメー
タを出力する線形予測分析手段と、上記音声判別手段に
よる判別結果が非音声信号であることが所定フレーム数
にわたって連続した場合に、上記入力信号のスペクトル
パラメータとして、上記線形予測分析手段に所定の先行
フレームにおけるスペクトルパラメータを継続して出力
させる制御手段と、線形予測残差信号に相当する駆動音
源信号を生成する駆動音源信号生成手段と、上記スペク
トルパラメータに基づいて上記駆動音源信号から音声を
合成する合成フィルタと、を具備したことを特徴とする
音声符号化装置。

【０１１５】（２） 予め定められたフレーム間隔に分
割された入力信号が、音声信号か非音声信号かを判別す
る音声判別手段と、上記入力信号のスペクトルパラメー
タを出力する線形予測分析手段と、上記音声判別手段に
よる判別結果が非音声信号である場合には、所定フレー
ム数を越えない範囲で次に音声信号であると判別される
までその入力信号をバッファリングして、上記線形予測
分析手段にその入力信号を一括して線形予測分析させる
制御手段と、線形予測残差信号に相当する駆動音源信号
を生成する駆動音源信号生成手段と、上記スペクトルパ
ラメータに基づいて上記駆動音源信号から音声を合成す
る合成フィルタと、を具備したことを特徴とする音声符
号化装置。

【０１１６】（３） 上記駆動音源信号生成手段は、遅
延回路と、適応コードブックと、確率コードブックとを
具備してなることを特徴とする上記（１）または（２）
に記載の音声符号化装置。

【０１１７】（４） 上記音声判別手段は、上記フレー
ム間隔に分割された入力信号のフレームエネルギーを算
出するフレームエネルギー分析手段と、符号化を開始し
たときの上記入力信号のフレームエネルギーを算出する
初期フレームエネルギー分析手段と、非音声信号のエネ
ルギーの大きさに応じて閾値を決定する閾値決定手段
と、上記フレームエネルギー分析手段により算出された
フレームエネルギーと上記初期フレームエネルギー分析
手段により算出された初期フレームエネルギーを符号を
互いに逆にして加算することにより実質的に減算を行う
加算器と、この加算器による減算結果と上記閾値決定手
段により決定された閾値とを比較して、減算結果が閾値
より大きければフレーム入力信号は音声区間であると判
別し、そうでなければ非音声区間であると判別する判別
手段と、を具備してなることを特徴とする上記（１）ま
たは（２）に記載の音声符号化装置。

【０１１８】上記（１）に記載の発明によれば、非音声
信号が入力しても良好に符号化することができる音質の
良い音声符号化装置となる。

【０１１９】上記（２）に記載の発明によれば、次に音
声信号であると判別されるまで入力信号をバッファリン
グすることにより、上記（１）に記載の発明と同様の効
果を奏することができる。

【０１２０】上記（３）に記載の発明によれば、上記
（１）または（２）に記載の発明と同様の効果を奏する
とともに、CELP(Code Excited Linear Predictive Codi
ng)方式を用いることにより、より良好な音質を得るこ
とができる。

【０１２１】上記（４）に記載の発明によれば、上記
（１）または（２）に記載の発明と同様の効果を奏する
とともに、非音声信号のエネルギーの大きさに応じて、
入力信号が音声信号か非音声信号かを良好に判別するこ
とができる。

【０１２２】

【発明の効果】以上説明したように請求項１に記載の発
明によれば、非音声信号が入力しても良好に符号化する
ことができる音質の良い音声符号化装置となる。

【０１２３】また、請求項２に記載の発明によれば、次
に音声信号であると判別されるまで入力信号をバッファ
リングすることにより、請求項１に記載の発明と同様の
効果を奏することができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の第１の実施形態の音声符号化装置の構
成を示すブロック図。

【図２】上記第１の実施形態の音声符号化装置における
音声判別器の構成を示すブロック図。

【図３】上記第１の実施形態において、音声判別器の閾
値決定回路により決定される閾値の背景雑音エネルギー
との関係の一例を示す線図。

【図４】上記第１の実施形態の音声符号化装置の動作を
示すフローチャート。

【図５】本発明の第２の実施形態の音声符号化装置の構
成を示すブロック図。

【図６】上記第２の実施形態の音声符号化装置の動作を
示すフローチャート。

【図７】従来の音声符号化装置の構成を示すブロック
図。

【図８】上記図７の音声符号化装置に対応する音声復号
化装置の構成を示すブロック図。

【符号の説明】

２…音声判別器（音声判別手段） ３…スイッチ制御回路（制御手段） ５…ＬＰＣ分析器（線形予測分析手段） ６…合成フィルタ １０…誤差評価器 １１…遅延回路（駆動音源信号生成手段の一部） １２…適応コードブック（駆動音源信号生成手段の一
部） １４…確率コードブック（駆動音源信号生成手段の一
部） １８…マルチプレクサ ２２…バッファ制御回路（制御手段） α…線形予測パラメータ（スペクトルパラメータ）

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (51)Int.Cl.⁶ 識別記号 庁内整理番号 ＦＩ 技術表示箇所 Ｈ０３Ｍ 7/42 9382−5Ｋ Ｈ０３Ｍ 7/42

Claims (2)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 予め定められたフレーム間隔に分割され
   た入力信号が、音声信号か非音声信号かを判別する音声
   判別手段と、 上記入力信号のスペクトルパラメータを出力する線形予
   測分析手段と、 上記音声判別手段による判別結果が非音声信号であるこ
   とが所定フレーム数にわたって連続した場合に、上記入
   力信号のスペクトルパラメータとして、上記線形予測分
   析手段に所定の先行フレームにおけるスペクトルパラメ
   ータを継続して出力させる制御手段と、 線形予測残差信号に相当する駆動音源信号を生成する駆
   動音源信号生成手段と、 上記スペクトルパラメータに基づいて上記駆動音源信号
   から音声を合成する合成フィルタと、 を具備したことを特徴とする音声符号化装置。
2. 【請求項２】 予め定められたフレーム間隔に分割され
   た入力信号が、音声信号か非音声信号かを判別する音声
   判別手段と、 上記入力信号のスペクトルパラメータを出力する線形予
   測分析手段と、 上記音声判別手段による判別結果が非音声信号である場
   合には、所定フレーム数を越えない範囲で次に音声信号
   であると判別されるまでその入力信号をバッファリング
   して、上記線形予測分析手段にその入力信号を一括して
   線形予測分析させる制御手段と、 線形予測残差信号に相当する駆動音源信号を生成する駆
   動音源信号生成手段と、 上記スペクトルパラメータに基づいて上記駆動音源信号
   から音声を合成する合成フィルタと、 を具備したことを特徴とする音声符号化装置。