JPH09214349A - Vector quantization method and voice coding method - Google Patents
Vector quantization method and voice coding methodInfo
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Abstract
Description
【０００１】[0001]
【発明の属する技術分野】本発明は、音声や画像等の符
号化に用いられるベクトル量子化方法およびこのベクト
ル量子化方法を利用した音声符号化方法に関する。BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention relates to a vector quantizing method used for coding speech, images and the like, and a speech coding method using this vector quantizing method.
【０００２】[0002]
【従来の技術】電話帯域の音声を４kbps程度の伝送レー
トで符号化する方式として、ＣＥＬＰ(Code Excited Li
near Prediction)方式は有効な方式の一つである。ＣＥ
ＬＰ方式は、フレーム単位に分割された入力音声から声
道をモデル化した音声合成フィルタを求める処理と、こ
のフィルタの入力信号にあたる駆動ベクトルを求める処
理に大別される。これらのうち後者は符号帳に格納され
ている複数の駆動ベクトルを一つずつ音声合成フィルタ
に通し、合成音声と入力音声を比較して最適な駆動ベク
トルを探索する符号帳探索と呼ばれるベクトル量子化の
処理が必要であり、この処理は多くの計算量を必要とす
る。2. Description of the Related Art As a method for encoding voice in a telephone band at a transmission rate of about 4 kbps, CELP (Code Excited Li
The near prediction) method is one of the effective methods. CE
The LP method is roughly divided into a process of obtaining a voice synthesis filter that models a vocal tract from input voice divided into frame units, and a process of obtaining a drive vector corresponding to an input signal of this filter. The latter of these is a vector quantization called a codebook search in which a plurality of drive vectors stored in a codebook are passed through a voice synthesis filter one by one, and a synthesized voice and an input voice are compared to search for an optimum drive vector. Processing is required, and this processing requires a large amount of calculation.
【０００３】ＣＥＬＰ方式に関しては、M.R.Schroeder
and B.S.Atal，“Code Excited Linear Prediction (CE
LP) : High Quality Speech at Very Low Bit Rates
”,Proc.ICASSP,pp.937-940,1985（文献１）およびW.
S.Kleijin,D.J.Krasinski et al.“Improved Speech Qu
ality and Efficient Vector Quantization in SELP
”,Proc.ICASSP,pp.155-158,1988（文献２）で詳しく
述べられている。ＣＥＬＰ方式の概略を図７を用いて説
明する。Regarding the CELP method, MR Schroeder
and BSAtal, “Code Excited Linear Prediction (CE
LP): High Quality Speech at Very Low Bit Rates
, Proc.ICASSP, pp.937-940,1985 (Reference 1) and W.
S. Kleijin, DJ Krasinski et al. “Improved Speech Qu
ality and Efficient Vector Quantization in SELP
, Proc.ICASSP, pp.155-158, 1988 (reference 2). The CELP method will be outlined with reference to FIG.
【０００４】図７において、音声入力端子９６０に入力
された入力音声信号は線形予測分析部９５０で分析さ
れ、ここで重み付き合成フィルタ９３０の係数が求めら
れると同時に、聴感重み付け部９４０に入力され、重み
付き入力音声信号が得られる。重み付き入力音声信号か
ら重み付き合成フィルタの零状態応答を引き去り、目標
ベクトル９８０が得られる。次に、適応符号帳９１１か
ら適応符号ベクトルが一つずつ重み付き合成フィルタ９
３０に入力されて合成音声ベクトルが求められ、評価部
９７０で目標ベクトル９８０との差（歪みベクトル）が
より小さくなるような最適適応符号ベクトルが探索され
る。次に、適応符号ベクトルの影響を考慮して、雑音符
号帳９１２から最適雑音符号ベクトルが同様にして選択
される。利得付与部９２１，９２２は適応符号帳９１１
および雑音符号帳９１２から取り出される符号ベクトル
に利得を乗じるためのものであり、利得の決定法として
は、２つの符号ベクトルを選んだ後に決める方法と、最
適適応符号ベクトルが決まった段階で適応符号ベクトル
に乗じる利得を決定し、その後に雑音符号ベクトルとそ
れ乗じる利得を決定する方法などがある。In FIG. 7, the input voice signal input to the voice input terminal 960 is analyzed by the linear prediction analysis unit 950, where the coefficients of the weighted synthesis filter 930 are obtained, and at the same time, they are input to the perceptual weighting unit 940. , A weighted input speech signal is obtained. The zero state response of the weighted synthesis filter is subtracted from the weighted input speech signal to obtain the target vector 980. Next, the adaptive code vectors from the adaptive code book 911 are added one by one to the weighted synthesis filter 9
The synthesized speech vector is input to 30, and the evaluation unit 970 searches for an optimum adaptive code vector such that the difference (distortion vector) from the target vector 980 becomes smaller. Next, in consideration of the influence of the adaptive code vector, the optimum random code vector is similarly selected from the random codebook 912. The gain imparting units 921 and 922 use the adaptive codebook 911.
And a code vector extracted from the random codebook 912 are multiplied by a gain. As a method of determining the gain, a method of determining after selecting two code vectors and an adaptive code at a stage when the optimum adaptive code vector is determined. There is a method of determining the gain by which the vector is multiplied, and then determining the random code vector and the gain by which it is multiplied.
【０００５】このような構成の音声符号化装置において
は、雑音符号帳９１２の探索に必要な計算量が符号化処
理に必要な計算量の多くを占め、それに伴い符号帳探索
に要する時間も長くなることが一つの課題となってい
る。この課題を解決するための符号帳探索の高速化の手
法の一つとして、２段階探索法と呼ばれる方法が考えら
れている。２段階探索法は、まず簡便な評価式を用いて
雑音符号帳全体を高速に探索することで、目標ベクトル
に比較的近い複数の符号ベクトルを予備選択候補として
選択する「予備選択」を行い、次に予備選択候補から厳
密に歪み計算を行って最適な符号ベクトルを選択する
「本選択」を行うことにより、高速の符号帳探索を可能
とする方法である。In the speech coding apparatus having such a configuration, the calculation amount required for searching the random codebook 912 occupies most of the calculation amount required for encoding processing, and the time required for the codebook search is accordingly long. Becoming one is an issue. A method called a two-step search method is considered as one of the methods for speeding up the codebook search to solve this problem. The two-step search method first performs a “preliminary selection” in which a plurality of code vectors relatively close to the target vector are selected as preliminary selection candidates by rapidly searching the entire random codebook using a simple evaluation formula. This is a method that enables a high-speed codebook search by performing strict distortion calculation from preliminary selection candidates and performing "main selection" that selects the optimum code vector.
【０００６】しかしながら、この方法は雑音符号帳９１
２のように格納した符号ベクトルの数が大きい、すなわ
ちサイズの大きい符号帳の場合には、予備選択において
いかに簡便な評価式を用いても予備選択にかかる計算量
が大きくなってしまうため、符号帳探索の高速化の効果
が十分に得られないという問題があった。However, this method uses the random codebook 91.
In the case of a codebook having a large number of stored code vectors, such as 2, that is, a large size, the amount of calculation for preselection becomes large no matter how simple an evaluation formula is used in preselection. There is a problem in that the effect of speeding up the book search cannot be sufficiently obtained.
【０００７】一方、上述のように探索に必要な計算量が
多いことに加えて、符号帳のサイズが大きく多くのメモ
リを必要とするという雑音符号帳の持つ二つの問題を解
決して高音質で低ビットレートの音声符号化を可能とす
るため、三関他“ 3.75kb/sADP-CELP方式”，信学技報
SP93-44,1993 （文献３）によりＡＤＰオーバラップ構
造の符号帳が提案されている。On the other hand, in addition to the large amount of calculation required for the search as described above, the two problems of the noise codebook, that is, the codebook size is large and a large amount of memory is required, are solved to achieve high sound quality. "3.75kb / s ADP-CELP system" by Sekiseki et al., IEICE technical report
A codebook having an ADP overlap structure is proposed by SP93-44,1993 (reference 3).
【０００８】ＡＤＰ構造の符号ベクトルは等間隔に配置
されたパルスから構成され、パルス間隔がサブフレーム
毎に異なるのが特徴である。ＡＤＰオーバラップ構造の
符号帳は、図８に示すように符号ベクトルの基となるパ
ルス列がオーバラップ符号帳から切り出され、符号ベク
トルは密ではパルス列がそのまま用いられ、疎ではパル
ス間に一定の個数の零が挟み込まれて構成される。疎で
は、零を挟み込む位置によって異なる位相（位相０，
１）の符号ベクトルができる。The code vector of the ADP structure is composed of pulses arranged at equal intervals, and the pulse interval is different for each subframe. In the code book having the ADP overlap structure, as shown in FIG. 8, the pulse train which is the basis of the code vector is cut out from the overlap code book. When the code vector is dense, the pulse train is used as it is, and when the code vector is sparse, a fixed number of pulses are used. Zero is sandwiched between them. In sparseness, different phases (phase 0,
The code vector of 1) is created.
【０００９】このＡＤＰオーバラップ構造の符号帳に
も、先に述べた２段階探索法を用いることは可能であ
る。しかし、従来の２段階探索法をＡＤＰオーバラップ
構造の符号帳に適用した場合には、予備選択の段階で符
号ベクトルが持っているオーバラップの特性や、疎ベク
トルが持っている位相のみが異なる性質を利用できない
ため、計算量削減の効果が十分に得られないという問題
がある。It is possible to use the above-described two-step search method for the code book having the ADP overlap structure. However, when the conventional two-stage search method is applied to a codebook having an ADP overlap structure, only the characteristics of the overlap that the code vector has at the stage of preselection and the phase that the sparse vector has are different. Since the property cannot be used, there is a problem that the effect of reducing the calculation amount cannot be sufficiently obtained.
【００１０】[0010]
【発明が解決しようとする課題】上に述べたように、従
来の２段階探索法を用いたベクトル量子化方法では、符
号帳のサイズが大きい場合には予備選択に要する計算量
が大きくなってしまうために、符号帳探索の高速化を十
分に図ることができないという問題があり、また従来の
２段階探索法はＡＤＰ構造のオーバラップ符号帳に適用
した場合、予備選択の段階で符号ベクトルが持っている
オーバラップの特性や疎ベクトルが持っている位相のみ
が異なる性質を利用できず、計算量削減の効果が十分に
得られないという問題があった。As described above, in the conventional vector quantization method using the two-step search method, when the size of the codebook is large, the amount of calculation required for preliminary selection becomes large. Therefore, there is a problem that it is not possible to sufficiently speed up the codebook search, and when the conventional two-step search method is applied to an overlap codebook having an ADP structure, the code vector is There is a problem that the effect of reducing the amount of calculation cannot be sufficiently obtained because the characteristics of the overlaps that they have and the properties that the sparse vectors have only the different phases cannot be used.
【００１１】本発明は、符号帳探索に必要な計算量の大
幅な削減を可能として高速のベクトル量子化を行うこと
ができるベクトル量子化方法およびこれを用いた音声符
号化方法を提供することを目的とする。The present invention is to provide a vector quantization method capable of significantly reducing the amount of calculation required for codebook search and performing high-speed vector quantization, and a speech coding method using the same. To aim.
【００１２】[0012]
【課題を解決するための手段】上記の課題を解決するた
め、本発明に係る第１のベクトル量子化方法は、符号帳
より取り出される所定の符号ベクトル群から目標ベクト
ルに比較的近い複数の符号ベクトルを予備選択候補とし
て選択し、さらに予備選択候補から目標ベクトルにより
近い最適符号ベクトルを探索するベクトル量子化方法に
おいて、予備選択候補の選択対象を符号ベクトル群のう
ちの一部の符号ベクトルに限定し、符号ベクトル群のう
ちの選択対象以外の符号ベクトルの一部を予備選択候補
に基づき選択して新たに予備選択候補として追加するこ
とにより、拡張された予備選択候補を生成し、この拡張
された予備選択候補から最適符号ベクトルを探索するこ
とを特徴とする。In order to solve the above-mentioned problems, a first vector quantization method according to the present invention uses a plurality of codes relatively close to a target vector from a predetermined code vector group extracted from a codebook. In a vector quantization method in which a vector is selected as a preliminary selection candidate and an optimal code vector closer to the target vector is searched from the preliminary selection candidates, the selection target of the preliminary selection candidate is limited to some code vectors in the code vector group. Then, a part of the code vectors other than the selection target in the code vector group is selected based on the preliminary selection candidates and added as a new preliminary selection candidate, thereby generating an expanded preliminary selection candidate, and the expanded preliminary selection candidate is generated. It is characterized in that the optimum code vector is searched from the preselected candidates.
【００１３】この第１のベクトル量子化方法によれば、
予備選択候補の選択対象が限定されることにより予備選
択に必要な計算量が削減され、しかも本選択つまり最適
符号ベクトルの探索は、限定された予備選択候補に基づ
いて新たに予備選択候補が追加されて拡張された予備選
択候補に対して行われるため、符号ベクトル群から最適
符号ベクトルを探索する符号帳探索の探索精度が確保さ
れる。従って、符号帳のサイズが大きい場合でも、ベク
トル量子化に必要な全体の計算が削減され、高速のベク
トル量子化が可能となる。According to this first vector quantization method,
Since the selection target of the preliminary selection candidates is limited, the amount of calculation required for the preliminary selection is reduced, and in the main selection, that is, the search for the optimum code vector, a new preliminary selection candidate is added based on the limited preliminary selection candidates. Since it is performed for the preselected candidates that have been expanded, the search accuracy of the codebook search for searching the optimum code vector from the code vector group is ensured. Therefore, even if the size of the codebook is large, the total calculation required for vector quantization is reduced, and high-speed vector quantization is possible.
【００１４】この第１のベクトル量子化方法は、オーバ
ラップ構造の符号帳、つまり格納した一本の原符号ベク
トルより所定長の符号ベクトルを隣接する符号ベクトル
がオーバラップするように順次位置をシフトさせて切り
出した符号ベクトル群を取り出すことができるように構
成された符号帳を用いた場合に特に好適である。この場
合には、予備選択候補の選択対象をオーバラップ構造の
符号帳から取り出される符号ベクトル群のうちの所定間
隔で位置する一部の符号ベクトルに限定し、この符号ベ
クトル群のうちの選択対象以外の符号ベクトルであって
予備選択候補の近傍に位置する符号ベクトルを新たに予
備選択候補として追加することにより、拡張された予備
選択候補を生成して、この拡張された予備選択候補から
最適符号ベクトルを探索する。In this first vector quantization method, a code book having an overlap structure, that is, a code vector having a predetermined length from one stored original code vector is sequentially shifted so that adjacent code vectors overlap each other. This is particularly suitable when using a codebook configured so that the code vector group cut out in this way can be taken out. In this case, the selection targets of the preliminary selection candidates are limited to some code vectors located at a predetermined interval among the code vector groups extracted from the codebook of the overlap structure, and the selection targets of this code vector group are limited. A code vector other than the above, which is located in the vicinity of the preliminary selection candidate, is newly added as a preliminary selection candidate to generate an extended preliminary selection candidate, and the optimal code is selected from the extended preliminary selection candidate. Search for a vector.
【００１５】オーバラップ構造の符号帳から取り出され
る符号ベクトル群は、オーバラップ構造のために近傍の
符号ベクトルが似た性質を持つことから、上記のように
所定間隔で離れて存在する符号ベクトルだけを予備選択
候補の選択対象とし、予備選択候補として選択された符
号ベクトルに近い符号ベクトルを追加して拡張された予
備選択候補とすれば、符号帳探索の探索精度の低下を伴
うことなく、計算量を効果的に削減することができる。The code vector group extracted from the code book having the overlap structure has the similar property to the neighboring code vectors because of the overlap structure. Therefore, as described above, only the code vectors existing at a predetermined interval are separated. Is selected as a preliminary selection candidate, and a code vector close to the code vector selected as the preliminary selection candidate is added to form an expanded preliminary selection candidate, the calculation is performed without degrading the search accuracy of the codebook search. The amount can be effectively reduced.
【００１６】本発明に係る第１の音声符号化方法は、第
１のベクトル量子化方法を用いた音声符号化方法であっ
て、適応符号ベクトルおよび雑音符号ベクトルを用いて
駆動信号を生成し、この駆動信号を入力音声信号の分析
結果に基づいてフィルタ係数が設定される合成フィルタ
に供給して合成音声ベクトルを生成し、所定の適応符号
ベクトル群および雑音符号ベクトル群から、入力音声信
号より算出される目標ベクトルに近い合成音声ベクトル
を生成する最適適応符号ベクトルおよび最適雑音符号ベ
クトルを探索する処理を含み、少なくとも最適適応符号
ベクトルおよび最適雑音符号ベクトルとフィルタ係数の
情報を表す符号化パラメータを出力する音声符号化方法
において、まず合成フィルタで畳み込まれた最適適応符
号ベクトルに対し目標ベクトルを直交化し、かつ合成フ
ィルタで逆畳み込みすることにより、逆畳み込み直交化
目標ベクトルを生成する。一方、雑音符号ベクトル群の
うちの一部の雑音符号ベクトルを予備選択候補の選択対
象に限定する。次に、この限定された予備選択候補の選
択対象の雑音符号ベクトルの逆畳み込み直交化目標ベク
トルに対する歪みに関する評価値を算出して、この評価
値に基づいて該選択対象の雑音符号ベクトルから予備選
択候補を選択する。次に、雑音符号ベクトル群から予備
選択候補の選択対象以外の雑音符号ベクトルの一部を予
備選択候補に基づき選択して予備選択候補に追加するこ
とにより、拡張された予備選択候補を生成し、この拡張
された予備選択候補から最適雑音符号ベクトルを探索す
る。A first speech coding method according to the present invention is a speech coding method using the first vector quantization method, wherein a driving signal is generated using an adaptive code vector and a noise code vector, This drive signal is supplied to a synthesis filter in which the filter coefficient is set based on the analysis result of the input voice signal to generate a synthetic voice vector, and is calculated from the input voice signal from a predetermined adaptive code vector group and noise code vector group. Includes a process of searching for an optimal adaptive code vector and an optimal noise code vector that generate a synthesized speech vector close to the target vector to be output, and outputs at least an encoding parameter that represents information of the optimal adaptive code vector and optimal noise code vector and filter coefficient In the speech coding method, the optimal adaptive code vector convoluted by the synthesis filter is first Orthogonal the target vector, and by inverse convolution synthesis filter to generate a deconvolution orthogonalization target vector. On the other hand, some random code vectors in the random code vector group are limited to the selection targets of the preliminary selection candidates. Next, an evaluation value relating to the distortion of the noise code vector to be selected of the limited preliminary selection candidates with respect to the deconvolution orthogonalization target vector is calculated, and based on this evaluation value, preselection is performed from the noise code vector to be selected. Select a candidate. Next, a part of the noise code vector other than the selection target of the preliminary selection candidate from the noise code vector group is selected based on the preliminary selection candidate and added to the preliminary selection candidate to generate an extended preliminary selection candidate, The optimum noise code vector is searched from this expanded preliminary selection candidate.
【００１７】雑音符号ベクトルを取り出す雑音符号帳は
サイズが大きいため、予備選択に要する計算量が問題と
なっていたが、第１の音声符号化方法では第１のベクト
ル量しか方法と同様に予備選択候補の選択対象が限定さ
れることにより、雑音符号ベクトルの予備選択に必要な
計算量が削減され、しかも本選択である最適雑音符号ベ
クトルの探索は限定された予備選択候補に基づいて新た
に予備選択候補が追加されて拡張された予備選択候補に
対して行われることにより雑音符号帳の探索精度が確保
される。Since the size of the random codebook for extracting the random code vector is large, the amount of calculation required for preliminary selection has been a problem. However, in the first speech coding method, only the first vector quantity is the same as the method. By limiting the selection targets of the selection candidates, the amount of calculation required for the preliminary selection of the noise code vector is reduced, and the search for the optimum noise code vector, which is the main selection, is newly performed based on the limited preliminary selection candidates. Since the preliminary selection candidates are added and the preliminary selection candidates are expanded, the random codebook search accuracy is ensured.
【００１８】本発明に係る第２のベクトル量子化方法
は、オーバラップ構造の符号帳、すなわち、一本の原符
号ベクトルより所定長の符号ベクトルを隣接する符号ベ
クトルがオーバラップするように順次位置をシフトさせ
て切り出した所定長の符号ベクトル群を取り出すことが
できるように構成された符号帳を用い、この符号ベクト
ル群の各符号ベクトルを重み付けし、この重み付けした
符号ベクトルの目標ベクトルに対する歪みに関する評価
値を算出して、この評価値に基づき符号ベクトル群から
目標ベクトルに比較的近い符号ベクトルを探索するベク
トル量子化方法において、目標ベクトルを逆畳み込み
し、この逆畳み込みした目標ベクトルをフィルタ係数と
して、原符号ベクトルを逆畳み込みすることにより、評
価値を算出することを特徴とする。A second vector quantization method according to the present invention is a codebook having an overlap structure, that is, a code vector having a predetermined length from one original code vector is sequentially positioned so that adjacent code vectors overlap each other. Using a codebook configured so that a code vector group of a predetermined length that is cut out by shifting can be extracted, weighting each code vector of this code vector group, and regarding the distortion of the weighted code vector with respect to the target vector. In the vector quantization method of calculating an evaluation value and searching for a code vector that is relatively close to the target vector from the code vector group based on this evaluation value, deconvolves the target vector and uses the deconvolved target vector as a filter coefficient. , It is possible to calculate the evaluation value by deconvoluting the original code vector. And butterflies.
【００１９】この第２のベクトル量子化方法では、目標
ベクトルを逆畳み込みしたベクトルをフィルタ係数とし
て、原符号ベクトルを逆畳み込みすることによって、符
号ベクトルと目標ベクトルとの内積演算の結果が得られ
るため、符号ベクトル群から目標ベクトルに比較的近い
符号ベクトルを探索する際に必要な評価値を算出するた
めの計算量が削減される。In the second vector quantization method, the result of the inner product calculation of the code vector and the target vector is obtained by deconvoluting the original code vector with the vector obtained by deconvolving the target vector as the filter coefficient. , The amount of calculation for calculating the evaluation value required when searching for a code vector relatively close to the target vector from the code vector group is reduced.
【００２０】この第２のベクトル量子化方法は、符号帳
探索を予備選択と本選択の２段階に分けて行う２段階探
索法を用いた場合にも適用でき、その場合は符号ベクト
ル群の各符号ベクトルを重み付けし、この重み付けした
符号ベクトルの目標ベクトルに対する歪みに関する評価
値を算出して、この評価値に基づき符号ベクトル群から
目標ベクトルに比較的近い複数の符号ベクトルを予備選
択候補として選択し、さらに予備選択候補から目標ベク
トルにより近い最適符号ベクトルを探索する際に、目標
ベクトルを逆畳み込みし、この逆畳み込みした目標ベク
トルをフィルタ係数として、原符号ベクトルを逆畳み込
みすることにより、予備選択のための評価値を算出すれ
ばよい。これにより、従来の２段階探索法に比較して予
備選択に必要な計算量が削減される。This second vector quantization method can also be applied to the case of using a two-step search method in which the codebook search is divided into two steps of preliminary selection and main selection. In that case, each of the code vector groups is The code vector is weighted, an evaluation value relating to the distortion of the weighted code vector with respect to the target vector is calculated, and a plurality of code vectors relatively close to the target vector are selected from the code vector group as preliminary selection candidates based on this evaluation value. , Furthermore, when searching for an optimal code vector closer to the target vector from the preliminary selection candidates, the target vector is deconvoluted, and the deconvolved target vector is used as a filter coefficient to deconvolve the original code vector, thereby preliminarily selecting It is only necessary to calculate an evaluation value for As a result, the amount of calculation required for preliminary selection is reduced as compared with the conventional two-step search method.
【００２１】本発明に係る第２の音声符号化方法は、第
２のベクトル量子化方法を用いた音声符号化方法であっ
て、適応符号ベクトルおよび雑音符号ベクトルを用いて
駆動信号を生成し、この駆動信号を入力音声信号の分析
結果に基づいてフィルタ係数が設定される合成フィルタ
に供給して合成音声ベクトルを生成し、適応符号帳およ
び一本の原符号ベクトルより所定長の符号ベクトルを隣
接する雑音符号ベクトルがオーバラップするように順次
位置をシフトさせて切り出した雑音符号ベクトル群を格
納した雑音符号帳から、入力音声信号より算出される目
標ベクトルに近い合成音声ベクトルを生成する最適適応
符号ベクトルおよび最適雑音符号ベクトルをそれぞれ探
索する処理を含み、少なくとも最適適応符号ベクトルお
よび最適雑音符号ベクトルとフィルタ係数の情報を表す
符号化パラメータを出力する音声符号化方法において、
合成フィルタで畳み込まれた最適適応符号ベクトルに対
し目標ベクトルを直交化し、かつ合成フィルタで逆畳み
込みすることにより、逆畳み込み直交化目標ベクトルを
生成する。一方、雑音符号帳の原符号ベクトルを逆畳み
込み直交化目標ベクトルで逆畳み込みし、この逆畳み込
みを行ったベクトルから該雑音符号ベクトルの逆畳み込
み直交化目標ベクトルに対する歪みに関する評価値を算
出して、この評価値に基づいて該雑音符号ベクトルから
予備選択候補を選択し、この予備選択候補から最適雑音
符号ベクトルを探索する。A second speech coding method according to the present invention is a speech coding method using the second vector quantization method, wherein a driving signal is generated using an adaptive code vector and a noise code vector, This drive signal is supplied to a synthesis filter in which filter coefficients are set based on the analysis result of the input speech signal to generate a synthesized speech vector, and a code vector of a predetermined length is adjacent to the adaptive codebook and one original code vector. Optimal adaptive code that generates a synthesized speech vector close to the target vector calculated from the input speech signal from the noise codebook that stores the noise code vector group that is cut out by sequentially shifting positions so that the noise code vectors that overlap At least the optimum adaptive code vector and the optimum noise code In the speech coding method for outputting a coding parameter representing information vector and the filter coefficient,
A target vector is orthogonalized with respect to the optimal adaptive code vector convoluted by the synthesis filter, and deconvolution is performed by the synthesis filter to generate a deconvolution orthogonalization target vector. On the other hand, the original code vector of the noise codebook is deconvolved with the deconvolution orthogonalization target vector, and an evaluation value regarding the distortion with respect to the deconvolution orthogonalization target vector of the noise code vector is calculated from the vector subjected to the deconvolution, Based on this evaluation value, a preliminary selection candidate is selected from the noise code vector, and an optimal noise code vector is searched from this preliminary selection candidate.
【００２２】従来のＣＥＬＰ方式の音声符号化では、雑
音符号ベクトル群を取り出す雑音符号帳はサイズが大き
いため、予備選択に要する計算量が問題となっていた
が、第２の音声符号化方法では第２のベクトル量子化方
法と同様に予備選択に必要な計算量が削減される。In the conventional CELP-type speech coding, the noise codebook for extracting the noise code vector group has a large size, and thus the amount of calculation required for preliminary selection has been a problem, but in the second speech coding method. As with the second vector quantization method, the amount of calculation required for preliminary selection is reduced.
【００２３】[0023]
（第１の実施形態）図１に、第１の実施形態に係る２段
階探索法を用いたベクトル量子化方法を適用したベクト
ル量子化装置の構成を示す。(First Embodiment) FIG. 1 shows the configuration of a vector quantization apparatus to which the vector quantization method using the two-step search method according to the first embodiment is applied.
【００２４】このベクトル量子化装置は、ベクトル量子
化の対象となる目標ベクトルが入力される入力端子１０
０と、符号ベクトル群を格納した符号帳１１０と、この
符号帳１１０に格納されている符号ベクトル群のうちの
一部の符号ベクトルを予備選択部１３０での予備選択候
補の選択対象として限定する限定部１２０と、符号帳１
１０に格納されている符号ベクトル群のうち限定部１２
０で限定された選択対象の符号ベクトルから、入力端子
１００に入力された目標ベクトルに比較的近い複数の符
号ベクトルを予備選択候補として選択する予備選択部１
３０と、符号帳１１０に格納されている符号ベクトル群
のうち限定部１２０で限定されなかった符号ベクトルの
一部を予備選択候補に基づき選択して新たに予備選択候
補として追加することにより、拡張された予備選択候補
を生成する予備選択候補拡張部１４０と、拡張された予
備選択候補から目標ベクトルにより近い最適符号ベクト
ルを選択する本選択部１５０により構成されている。This vector quantizer has an input terminal 10 to which a target vector to be vector-quantized is input.
0, the codebook 110 storing the codevector group, and some codevectors of the codevector group stored in the codebook 110 are limited as the selection targets of the preliminary selection candidates in the preliminary selection unit 130. Limiting unit 120 and codebook 1
The limiting unit 12 of the code vector group stored in 10
A preliminary selection unit 1 that selects, as preliminary selection candidates, a plurality of code vectors that are relatively close to the target vector input to the input terminal 100 from the selection-target code vector limited to 0.
30 and a part of the code vectors that are not limited by the limiting unit 120 in the code vector group stored in the codebook 110 are selected based on the preliminary selection candidates and are newly added as preliminary selection candidates. The preliminary selection candidate expansion unit 140 that generates the selected preliminary selection candidates and the main selection unit 150 that selects the optimum code vector closer to the target vector from the expanded preliminary selection candidates are configured.
【００２５】予備選択部１３０は、限定部１２０で限定
された選択対象の符号ベクトルの目標ベクトルに対する
歪みに関する評価値を算出する評価値算出部１３１と、
この評価値に基づいて、限定部１２０で限定された選択
対象の符号ベクトルの中から複数の符号ベクトルを予備
選択候補として選択する最適値選択部１３２によって構
成される。The preliminary selection section 130 includes an evaluation value calculation section 131 for calculating an evaluation value relating to the distortion of the target code vector of the code vector selected by the restriction section 120.
Based on this evaluation value, the optimum value selecting unit 132 is configured to select a plurality of code vectors from the selection target code vectors limited by the limiting unit 120 as preliminary selection candidates.
【００２６】本選択部１５０は、予備選択部１３０で選
択された予備選択候補の符号ベクトルの目標ベクトルに
対する歪みを計算する歪み計算部１５１と、この歪み計
算部１５１で計算された歪みに基づいて、予備選択候補
拡張部１４０により拡張された予備選択候補の符号ベク
トルから最適符号ベクトルを選択する最適値選択部１５
２によって構成される。The main selection unit 150 calculates the distortion of the code vector of the preliminary selection candidate selected by the preliminary selection unit 130 with respect to the target vector, and the distortion calculation unit 151 based on the distortion calculated by the distortion calculation unit 151. , An optimum value selection unit 15 for selecting an optimum code vector from the code vectors of the preliminary selection candidates expanded by the preliminary selection candidate expansion unit 140.
2.
【００２７】次に、本実施形態の動作を詳しく説明す
る。まず、入力端子１００にベクトル量子化の対象とな
る目標ベクトルが入力される。一方、符号帳１１０に格
納されている符号ベクトル群のうち、限定部１２０で限
定された一部の符号ベクトルが予備選択部１３０での予
備選択候補の選択対象として評価値算出部１３１に送ら
れ、入力端子１００からの目標ベクトルと比較される。
この比較に際しては、評価値算出部１３１で所定の評価
式に基づいて評価値が計算される。そして、この評価値
をより小さくする複数の符号ベクトルが予備選択候補と
して最適値選択部１３２で選択される。Next, the operation of this embodiment will be described in detail. First, a target vector to be vector-quantized is input to the input terminal 100. On the other hand, among the code vector groups stored in the codebook 110, some code vectors limited by the limiting unit 120 are sent to the evaluation value calculation unit 131 as selection targets of the preliminary selection candidates in the preliminary selection unit 130. , Is compared with the target vector from the input terminal 100.
At the time of this comparison, the evaluation value calculation unit 131 calculates the evaluation value based on a predetermined evaluation formula. Then, a plurality of code vectors that make the evaluation value smaller are selected by the optimum value selection unit 132 as preliminary selection candidates.
【００２８】一方、予備選択候補拡張部１４０には最適
値選択部１３２からの予備選択候補の符号ベクトルのイ
ンデックスと、限定部１２０で予備選択候補の選択対象
として限定された符号ベクトルのインデックスが入力さ
れる。この予備選択候補拡張部１４０では、符号帳１１
０に格納されている符号ベクトル群のうちの予備選択候
補の周辺の符号ベクトルであって、限定部１２０におい
て予備選択部１３０への入力として選択されなかった符
号ベクトルが新たに予備選択候補として追加され、元の
予備選択候補と新たな予備選択候補が拡張された予備選
択候補として本選択部１５０に送出される。より具体的
には、予備選択候補拡張部１４０においては限定部１２
０から予備選択候補の選択対象として限定された符号ベ
クトルのインデックスを入力し、また予備選択部１３０
内の最適値選択部１３２から予備選択候補の符号ベクト
ルのインデックスを入力として、これらのインデックス
を拡張された予備選択候補の符号ベクトルのインデック
スとして本選択部１５０に送る。On the other hand, the preliminary selection candidate expansion unit 140 receives the index of the code vector of the preliminary selection candidate from the optimum value selection unit 132 and the index of the code vector limited as the selection target of the preliminary selection candidate by the limiting unit 120. To be done. In the pre-selection candidate extension unit 140, the codebook 11
Code vectors around the preliminary selection candidate in the code vector group stored in 0 that are not selected as input to the preliminary selection unit 130 by the limiting unit 120 are newly added as preliminary selection candidates. Then, the original preliminary selection candidate and the new preliminary selection candidate are transmitted to the main selection unit 150 as expanded preliminary selection candidates. More specifically, the limiting unit 12 in the preliminary selection candidate extension unit 140.
The index of the code vector limited as the selection target of the preliminary selection candidate is input from 0, and the preliminary selection unit 130
From the optimum value selection unit 132 in the above, the indexes of the code vectors of the preliminary selection candidates are input, and these indexes are sent to the main selection unit 150 as the indexes of the code vectors of the expanded preliminary selection candidates.
【００２９】本選択部１５０では、拡張された予備選択
候補の符号ベクトルの目標ベクトルに対する歪みが歪み
計算部１５１で計算され、この歪みを最小とする符号ベ
クトル（最適符号ベクトル）が最適値選択部１５２で選
択され、この最適符号ベクトルのインデックスがベクト
ル量子化結果１６０として出力される。In the main selection unit 150, the distortion calculation unit 151 calculates the distortion of the code vector of the extended preliminary selection candidate with respect to the target vector, and the code vector (optimal code vector) that minimizes the distortion is the optimum value selection unit. The index of the optimum code vector selected in 152 is output as the vector quantization result 160.
【００３０】本実施形態によると、従来の２段階探索法
の欠点が解決される。すなわち、従来の２段階探索法で
は前述したように符号帳に格納されている符号ベクトル
群の全てを予備選択候補の選択対象として予備選択を行
うため、符号帳のサイズが大きくなると、予備選択にお
いていかに簡便な評価式を用いても、予備選択にかかる
計算量が大きくなり、符号帳探索に要する時間の短縮効
果が十分でないという問題があった。According to this embodiment, the drawbacks of the conventional two-step search method are solved. That is, in the conventional two-step search method, since all of the code vector groups stored in the codebook are preselected as selection targets of the preselection candidates as described above, when the codebook size increases, the preselection is performed. No matter how simple the evaluation formula is used, there is a problem that the calculation amount required for the preliminary selection becomes large and the effect of reducing the time required for the codebook search is not sufficient.
【００３１】これに対し、本実施形態によるとまず限定
部１２０によって予め予備選択候補の選択対象、つまり
予備選択を行うべき符号ベクトルが限定され、この限定
された符号ベクトルから予備選択が行われる。ここで、
予備選択以降の探索を従来の２段階探索法と同様に行え
ば、単に限定された数の少ない符号ベクトルのみからな
る符号帳を探索したことになり、符号帳を小さくしたこ
とになってしまう。しかし、本実施形態では上述のよう
に予備選択候補を選択した後、符号帳１１０に格納され
ている符号ベクトル群のうち、限定部１２０において限
定されず予備選択部１３０に入力されなかった符号ベク
トルから予備選択候補に基づいて選択された一部の符号
ベクトルを新たに予備選択候補に追加して予備選択候補
の拡張を行う予備選択候補拡張部１４０を設けたことに
より、符号帳１１０のサイズを小さくすることなく、予
備選択にかかる計算量を減らし、もってベクトル量子化
全体に必要な計算量を効果的に削減できる。On the other hand, according to the present embodiment, the limiting unit 120 first limits the selection target of the preliminary selection candidate, that is, the code vector for which the preliminary selection is to be performed, and the preliminary selection is performed from the limited code vector. here,
If the search after the pre-selection is performed in the same manner as the conventional two-step search method, it means that a codebook consisting of only a limited number of code vectors is searched, and the codebook becomes small. However, in the present embodiment, after selecting the preliminary selection candidates as described above, of the code vector groups stored in the codebook 110, the code vectors that are not limited by the limiting unit 120 and have not been input to the preliminary selection unit 130. The provision of the preliminary selection candidate extension unit 140 that newly adds a part of the code vectors selected based on the preliminary selection candidates to the preliminary selection candidates to increase the size of the codebook 110. Without reducing the size, it is possible to reduce the amount of calculation for preselection, and thus effectively reduce the amount of calculation required for the entire vector quantization.
【００３２】今、仮に符号帳１１０に格納されている符
号ベクトルが５１２本、予備選択の際の評価値計算に必
要な計算量が１０、予備選択候補数が４、本選択に必要
な計算量が１００であるとする。従来の２段階探索法に
よると、予備選択では符号帳に格納されている全ての符
号ベクトルについて探索を行うため、予備選択に必要な
計算量は１０×５１２＝５１２０となり、また本選択で
は予備選択で選ばれた４本の予備選択候補に対して歪み
を計算するため、４×１００＝４００の計算量を必要と
し、合計で５１２０＋４００＝５５２０の計算量が最適
符号ベクトルの探索に必要となる。Now, it is assumed that 512 code vectors are temporarily stored in the codebook 110, the amount of calculation required for the evaluation value calculation at the time of preliminary selection is 10, the number of preliminary selection candidates is 4, and the amount of calculation required for the main selection. Is 100. According to the conventional two-step search method, since all the code vectors stored in the codebook are searched in the preliminary selection, the amount of calculation required for the preliminary selection is 10 × 512 = 5120. Since the distortion is calculated with respect to the four pre-selected candidates selected in, a calculation amount of 4 × 100 = 400 is required, and a total calculation amount of 5120 + 400 = 5520 is required for the search for the optimum code vector.
【００３３】これに対して、本実施形態では限定部１２
０で予備選択候補の選択対象の符号ベクトルを符号帳１
１０に格納されている全符号ベクトルの半分の２５６本
に制限すると、予備選択にかかる計算量は２５６×１０
＝２５６０となる。そして、予備選択によって４つの予
備選択候補が選択され、さらに予備選択候補拡張部１４
０によって各予備選択候補に対し限定部１２０で選ばれ
なかった候補が１つずつ加えられ、８つの拡張された予
備選択候補が出力された場合、本選択に要する計算量は
８×１００＝８００となる。従って、予備選択と本選択
の合計の計算量は２５６０＋８００＝３３６０となり、
従来法の約６０％の計算量で最適符号ベクトルの探索を
行うことができる。On the other hand, in the present embodiment, the limiting unit 12
The codebook of the selection target of the preliminary selection candidate is set to 0 in the codebook 1
If the number of code vectors stored in 10 is limited to 256, which is a half of all code vectors, the amount of calculation for preselection is 256 × 10.
= 2560. Then, four preliminary selection candidates are selected by the preliminary selection, and the preliminary selection candidate extension unit 14 is further selected.
When 0 is added to each preliminary selection candidate to the preliminary selection candidates one by one, and eight extended preliminary selection candidates are output, the calculation amount required for the main selection is 8 × 100 = 800. Becomes Therefore, the total calculation amount of the preliminary selection and the main selection is 2560 + 800 = 3360,
The optimum code vector can be searched with a calculation amount of about 60% of the conventional method.
【００３４】本実施形態のベクトル量子化方法は、隣り
合う符号ベクトルが似た性質を持っている符号帳、例え
ば隣接する符号ベクトルが互いに一部オーバラップして
いる構造を有する符号帳（オーバラップ符号帳という）
などの探索を行う場合、特に効果が大きい。The vector quantization method of the present embodiment uses a codebook in which adjacent codevectors have similar properties, for example, a codebook having a structure in which adjacent codevectors partially overlap each other (overlap). Codebook)
The effect is particularly large when searching such as.
【００３５】次に、図１の構成で符号帳１１０にオーバ
ラップ符号帳を用いた場合のベクトル量子化の手順を図
２に示すフローチャートにより説明する。オーバラップ
符号帳は、図３に示すように比較的長い一本の原符号ベ
クトルを格納し、この原符号ベクトルより所定の長さの
符号ベクトルを順次シフトさせて切り出すことによっ
て、異なる複数の符号ベクトル（符号ベクトル群）が取
り出されるように構成した符号帳である。例えば、原符
号ベクトルの先頭よりｉサンプル目からＮサンプル取り
出して、ｉ番目の符号ベクトルＣｉを得るものとする。
この符号ベクトルＣｉに隣接する符号ベクトルＣｉ＋１
は、Ｃｉを例えば１サンプル分シフトした構成になる。
シフト数は１サンプル分に限らず、２サンプル分あるい
はそれ以上であってもよい。このようなオーバラップ符
号帳から取り出される符号ベクトル群は、隣接する符号
ベクトルが互いに一部オーバラップしているために、隣
接した符号ベクトルの性質は互いに似ている。本実施形
態によると、このようなオーバラップ符号帳の性質を利
用して効率のよい符号帳探索を行うことができる。Next, the procedure of vector quantization when the overlap codebook is used as the codebook 110 in the configuration of FIG. 1 will be described with reference to the flowchart shown in FIG. The overlap codebook stores one relatively long original code vector as shown in FIG. 3, and sequentially shifts and extracts a code vector of a predetermined length from this original code vector to extract a plurality of different codes. It is a codebook configured so that a vector (code vector group) is taken out. For example, it is assumed that the Nth sample is extracted from the i-th sample from the beginning of the original code vector to obtain the i-th code vector Ci.
Code vector Ci + 1 adjacent to this code vector Ci + 1
Has a configuration in which Ci is shifted by one sample, for example.
The number of shifts is not limited to one sample and may be two samples or more. In the code vector group extracted from such an overlap codebook, adjacent code vectors partially overlap with each other, and thus the properties of the adjacent code vectors are similar to each other. According to the present embodiment, an efficient codebook search can be performed by using the property of such an overlap codebook.
【００３６】図２を参照すると、まず予備選択候補の選
択対象をオーバラップ符号帳から取り出される符号ベク
トル群のうちの一つおきの符号ベクトル、例えば偶数サ
ンプルから始まる符号ベクトルＣｉ（ｉ＝０，２，４，
…，Ｍ）に限定する（ステップＳ１１）。そして、これ
らの符号ベクトルＣｉについて予備選択を行う（ステッ
プＳ１２）。この予備選択に際しては符号ベクトルＣｉ
についての評価値を計算し、この評価値をより小さくす
る上位いくつかの符号ベクトルを予備選択候補として選
択する。この例では、ステップＳ１２において符号ベク
トルＣｉ1 ，Ｃｉ2 を予備選択候補として選択してい
る。Referring to FIG. 2, first, the selection target of the preliminary selection candidate is every other code vector in the code vector group extracted from the overlap codebook, for example, the code vector Ci (i = 0, 2, 4,
, M) (step S11). Then, preliminary selection is performed for these code vectors Ci (step S12). In this preliminary selection, the code vector Ci
Is calculated, and some of the top code vectors that make this evaluation value smaller are selected as preliminary selection candidates. In this example, the code vectors Ci 1 and Ci 2 are selected as preliminary selection candidates in step S12.
【００３７】次に、予備選択候補の拡張を行い、拡張さ
れた予備選択候補を生成する（ステップＳ１３）。すな
わち、この例ではステップＳ１３において予備選択候補
の符号ベクトルＣｉ1 ，Ｃｉ2 にそれぞれ隣接する奇数
サンプルから始まる符号ベクトルＣｉ１，Ｃｉ２をＣｉ
1 ，Ｃｉ2 に追加し、合計４本の符号ベクトルＣｉ1，
Ｃｉ2 ，Ｃｉ１，Ｃｉ２を拡張された予備選択候補とし
て生成する。Next, the preliminary selection candidates are expanded to generate expanded preliminary selection candidates (step S13). That is, in this example, in step S13, the code vectors Ci1 and Ci2 starting from odd-numbered samples adjacent to the code vectors Ci 1 and Ci 2 of the preliminary selection candidates are set to Ci.
1 and Ci 2 , a total of 4 code vectors Ci 1 ,
Ci 2 , Ci 1 , and Ci 2 are generated as extended preliminary selection candidates.
【００３８】次に、この拡張された予備選択候補の符号
ベクトルＣｉ1 ，Ｃｉ2 ，Ｃｉ１，Ｃｉ２について本選
択を行う（ステップＳ１４）。すなわち、これらの符号
ベクトルＣｉ1 ，Ｃｉ2 ，Ｃｉ１，Ｃｉ２の例えば重み
付きの歪み（目標ベクトルに対する誤差）を厳密に計算
し、それに基づき最も歪みの小さい符号ベクトルを最適
符号ベクトルＣopt として選択して、この符号ベクトル
のインデックスを最終的な符号帳探索結果、すなわちベ
クトル量子化結果として出力する。Next, the main selection is performed for the code vectors Ci 1 , Ci 2 , Ci1, Ci2 of the extended preliminary selection candidates (step S14). That is, for example, the weighted distortion (error with respect to the target vector) of these code vectors Ci 1 , Ci 2 , Ci 1 , Ci 2 is strictly calculated, and the code vector with the smallest distortion is selected as the optimum code vector Copt. , The code vector index is output as the final codebook search result, that is, the vector quantization result.
【００３９】オーバラップ符号帳のように、隣り合う符
号ベクトルが似た性質を持ち、その性質がシフト数に応
じて徐々に変化するような符号ベクトル群が得られる符
号帳に対して本実施形態のベクトル量子化方法を適用す
ると、符号帳の探索精度を落とさずに計算量を大幅に削
減することが可能である。The present embodiment is applied to a codebook such as an overlap codebook in which adjacent code vectors have similar characteristics and a group of code vectors whose characteristics gradually change according to the number of shifts is obtained. When the vector quantization method of is applied, it is possible to significantly reduce the calculation amount without lowering the search accuracy of the codebook.
【００４０】なお、上記の説明ではステップＳ１１にお
いて予備選択候補の選択対象として限定する符号ベクト
ルを偶数サンプルから始まる符号ベクトルとしたが、奇
数サンプルから始まる符号ベクトルであってもよいし、
２サンプル置き、またはそれ以上の間隔、あるいは可変
の間隔で符号ベクトルを予備選択候補の選択対象として
限定してもよい。In the above description, the code vector limited as the selection target of the preliminary selection candidate in step S11 is a code vector starting from an even sample, but it may be a code vector starting from an odd sample.
The code vector may be limited to the selection targets of the preliminary selection candidates at intervals of two samples or more, or at variable intervals.
【００４１】オーバラップ符号帳の特殊な形として、既
に述べたＡＤＰ構造のオーバラップ符号帳が挙げられ
る。ＡＤＰ構造のオーバラップ符号帳からは、符号ベク
トル群として疎の符号ベクトルおよび密の符号ベクトル
を取り出すことができる。疎の符号ベクトルは、予め０
をオーバラップ符号帳内の符号ベクトル中に挟み込んで
おき、これを通常のオーバラップ符号帳と見なして符号
ベクトルを取り出すことで得られる。その意味でＡＤＰ
構造のオーバラップ符号帳はオーバラップ符号帳の一形
態と考えられるから、本発明でいうオーバラップ符号帳
はＡＤＰ構造のオーバラップ符号帳も含むものとする。As a special form of the overlap codebook, there is the ADP structure overlap codebook described above. A sparse code vector and a dense code vector can be extracted as a code vector group from the overlap codebook having the ADP structure. The sparse code vector is 0 in advance.
Is inserted in the code vector in the overlap codebook, and this is regarded as a normal overlap codebook to extract the code vector. ADP in that sense
Since the overlapped codebook having the structure is considered as a form of the overlapped codebook, the overlapped codebook in the present invention includes the overlapped codebook having the ADP structure.
【００４２】ＡＤＰ構造のオーバラップ符号帳を用いた
場合、疎の構造で位相のみが異なる符号ベクトルの組が
できる。これらの符号ベクトルは、図８に示したように
０の入る位置が異なるだけであり、類似している。従っ
て、位相が０の符号ベクトルだけを予備選択候補の選択
対象とし、予備選択候補の拡張に際しては各々の予備選
択候補の符号ベクトルに対し位相が１の符号ベクトルを
新たに追加することにより、拡張された予備選択候補を
生成し、この拡張された予備選択候補を本選択に渡すと
いう方法によって、ベクトル量子化の性能を落とさず
に、計算量だけを効率的に削減することが可能となる。When an ADP structure overlapping codebook is used, a set of code vectors having different phases and having a sparse structure can be formed. These code vectors are similar, only different in the position of 0 as shown in FIG. Therefore, only the code vector having the phase of 0 is selected as the selection target of the preliminary selection candidate, and when the preliminary selection candidate is expanded, the code vector having the phase of 1 is newly added to each of the code vectors of the preliminary selection candidates. It is possible to efficiently reduce only the amount of calculation without degrading the performance of vector quantization by the method of generating the prepared preliminary selection candidates and passing the expanded preliminary selection candidates to the main selection.
【００４３】なお、上述の説明では予備選択候補拡張部
１４０から拡張された予備選択候補の符号ベクトルのイ
ンデックスを本選択部１５０に渡したが、拡張された予
備選択候補の符号ベクトルそのものを渡すようにしても
よい。具体的には、例えば予備選択部１３０で選択され
た予備選択候補の符号ベクトルと、この予備選択候補の
符号ベクトルとの距離が所定値以下の符号ベクトルを符
号帳１１０から取り出し、これらを拡張された予備選択
候補の符号ベクトルとして本選択部１５０に渡すように
すればよい。In the above description, the index of the code vector of the preliminary selection candidate expanded from the preliminary selection candidate expanding section 140 is passed to the main selecting section 150, but the code vector itself of the expanded preliminary selection candidate is passed. You may Specifically, for example, the code vectors of the preliminary selection candidates selected by the preliminary selection unit 130 and the code vectors of the distances between the preliminary selection candidates are extracted from the code book 110 and expanded. It may be passed to the main selection unit 150 as the code vector of the preliminary selection candidate.
【００４４】（第２の実施形態）次に、第１の実施形態
で説明したベクトル量子化方法をＣＥＬＰ方式の音声符
号化方法に適用した実施形態について述べる。図４に、
この音声符号化方法を適用した音声符号化装置の構成を
示す。(Second Embodiment) Next, an embodiment in which the vector quantization method described in the first embodiment is applied to a speech encoding method of CELP system will be described. In FIG.
The configuration of a speech coding apparatus to which this speech coding method is applied is shown.
【００４５】図４において、入力端子３０１よりフレー
ム単位に分割された入力音声信号が入力され、分析部３
０３において線形予測分析が行われて、聴感重み付き合
成フィルタ３０４のフィルタ係数が決定される。入力音
声信号は目標ベクトル算出部３０２にも入力され、ここ
で通常は聴感重みフィルタがかけられた後、聴感重み付
き合成フィルタ３０４の零入力応答が差し引かれること
により、目標ベクトルが算出される。In FIG. 4, the input voice signal divided into frame units is input from the input terminal 301, and the analysis unit 3
A linear predictive analysis is performed at 03 to determine the filter coefficients of the perceptually weighted synthesis filter 304. The input voice signal is also input to the target vector calculation unit 302, where a perceptual weighting filter is usually applied, and then the zero input response of the perceptually weighted synthesis filter 304 is subtracted to calculate the target vector.
【００４６】本実施形態では、符号帳として適応符号帳
３０８と雑音符号帳３０９を一つずつ持っている。ま
た、図示していないが通常、利得符号帳も備えられる。
適応符号帳３０８および雑音符号帳３０９からそれぞれ
選ばれた適応符号ベクトルおよび雑音符号ベクトルは、
利得付与部３０５，３０６において利得がそれぞれ乗じ
られた後、加算器３０７で加算され、聴感重み付き合成
フィルタ３０４に駆動信号として与えられ畳み込まれる
ことにより、合成音声ベクトルが生成される。さらに、
この合成音声ベクトルの目標ベクトルに対する歪みが歪
み計算部３５１で計算される。そして、この歪みを最小
にする最適適応符号ベクトルおよび最適雑音符号ベクト
ルが適応符号帳３０８および雑音符号帳３０９から１つ
ずつ選択される。以上がＣＥＬＰ方式の音声符号化にお
ける符号帳探索の基本である。In this embodiment, one adaptive codebook 308 and one random codebook 309 are provided as codebooks. Although not shown, a gain codebook is usually provided.
The adaptive code vector and the random code vector respectively selected from the adaptive code book 308 and the random code book 309 are
After the gains are respectively multiplied by the gain adding units 305 and 306, the gains are added by the adder 307, and then added to the perceptually weighted synthesis filter 304 as a drive signal and convoluted to generate a synthetic speech vector. further,
The distortion calculator 351 calculates the distortion of the synthesized speech vector with respect to the target vector. Then, the optimum adaptive code vector and the optimum noise code vector that minimize this distortion are selected one by one from the adaptive code book 308 and the noise code book 309. The above is the basics of the codebook search in the CELP audio encoding.
【００４７】適応符号ベクトルと雑音符号ベクトルの最
適な組合せを選ぶために、適応符号帳３０８および雑音
符号帳３０９にそれぞれ格納されている符号ベクトルの
全ての組合せに対して上述の歪み計算を行うと、現実的
な計算量で処理することが困難となる。このため、適応
符号帳３０８を先に探索した後、雑音符号帳３０９を探
索する逐次探索が用いられる。すなわち、適応符号帳探
索部３６０において聴感重み付き合成フィルタ３０４で
畳み込まれた適応符号ベクトルの目標ベクトルに対する
歪みが誤差算出部３６２で求められ、評価部３６１でこ
の歪みを最小にする適応符号ベクトルが選ばれる。In order to select the optimum combination of the adaptive code vector and the noise code vector, the above distortion calculation is performed for all combinations of the code vectors stored in the adaptive code book 308 and the noise code book 309, respectively. However, it becomes difficult to process with a realistic calculation amount. For this reason, a sequential search in which the adaptive codebook 308 is searched first and then the random codebook 309 is searched is used. That is, the distortion of the adaptive code vector convoluted by the perceptual weighting synthesis filter 304 in the adaptive codebook searching section 360 with respect to the target vector is obtained by the error calculating section 362, and the adaptive code vector that minimizes this distortion is obtained by the evaluating section 361. Is selected.
【００４８】次に、こうして選ばれた適応符号ベクトル
と組み合わせた時に目標ベクトルとの誤差が最小になる
雑音符号ベクトルが雑音符号帳３０９から選択される。
このとき、計算量をさらに削減するために２段階探索が
行われる。すなわち、まず適応符号帳３０８の探索で選
択され聴感重み付き合成フィルタ３０４で畳み込まれた
最適適応符号ベクトルに対して、目標ベクトル直交化部
３７１において目標ベクトルが直交化され、これがさら
に逆畳み込み演算部３７２で逆畳み込みされることによ
り、予備選択のための逆畳み込み直交化目標ベクトルが
作成される。目標ベクトル直交化部３７１は、直交化探
索を行わない場合は不要であり、その場合は通常、利得
付与部３０５で量子化された利得を乗じた適応符号ベク
トルが目標ベクトルから差し引かれ、これが目標ベクト
ル直交化部３７１の出力の代わりに使用される。Next, a noise code vector that minimizes the error from the target vector when combined with the adaptive code vector thus selected is selected from the noise code book 309.
At this time, a two-step search is performed in order to further reduce the calculation amount. That is, first, the target vector orthogonalization unit 371 orthogonalizes the target vector with respect to the optimum adaptive code vector selected in the search of the adaptive codebook 308 and convoluted by the perceptual weighting synthesis filter 304, and this is further deconvolved. By performing deconvolution in the unit 372, a deconvolution orthogonalization target vector for preselection is created. The target vector orthogonalization unit 371 is not necessary when the orthogonalization search is not performed. In that case, the adaptive code vector multiplied by the gain quantized by the gain adding unit 305 is usually subtracted from the target vector, and this is the target. It is used instead of the output of the vector orthogonalization unit 371.
【００４９】次に、予備選択部３３０の評価値算出部３
３１において、雑音符号帳３０９に格納されている雑音
符号ベクトルのうち限定部３２０で限定された符号ベク
トルに対して評価値が計算され、最適値選択部３３２で
この評価値を最適にする雑音符号ベクトルが予備選択候
補として複数個選ばられる。Next, the evaluation value calculation unit 3 of the preliminary selection unit 330
In 31, the evaluation value is calculated for the code vector limited in the limiting unit 320 among the random code vectors stored in the random codebook 309, and the optimum value selecting unit 332 optimizes this evaluation value. A plurality of vectors are selected as preliminary selection candidates.
【００５０】次に、予備選択候補拡張部３７３におい
て、予備選択候補の周辺の雑音符号ベクトルであって、
限定部３２０で限定されなかった雑音符号ベクトルが追
加されることにより、拡張された予備選択候補が作成さ
れ、本選択部３５０に出力される。本選択部３５０にお
いては、拡張された予備選択候補の雑音符号ベクトルに
対し聴感重み付き合成フィルタ３０４で畳み込みを行っ
た雑音符号ベクトルの歪みが歪み計算部３５１で求めら
れ、最適値選択部３５２によりこの歪みを最小にする最
適雑音符号ベクトルが選ばれる。Next, in the preliminary selection candidate extension unit 373, the random code vector around the preliminary selection candidate is
An extended preliminary selection candidate is created by adding the non-limited random code vector in the limiting unit 320, and is output to the main selecting unit 350. In the main selection unit 350, the distortion calculation unit 351 obtains the distortion of the noise code vector obtained by convolving the noise code vector of the extended preliminary selection candidate with the perceptual weighting synthesis filter 304, and the optimum value selection unit 352 determines the distortion. The optimal noise code vector that minimizes this distortion is chosen.
【００５１】予備選択部３３０と本選択部３５０の大き
な違いは、予備選択部３３０では聴感重み付き合成フィ
ルタ３０４を通さずに雑音符号帳３０９の探索を行って
いるのに対し、本選択部３５０では聴感重み付き合成フ
ィルタ３０４に雑音符号ベクトルを通して探索を行って
いる点である。聴感重み付き合成フィルタ３０４で雑音
符号ベクトルを畳み込む演算は計算量が大きいため、こ
のような２段階探索を行うことで、探索に必要な計算量
を下げることができる。しかし、予備選択の段階で雑音
符号帳３０９に格納されている全ての雑音符号ベクトル
を探索すると、雑音符号帳３０９はサイズが大きいため
に予備選択の計算量が大きくなり、雑音符号帳３０９の
探索全体に占める予備選択の計算量が大きくなる。The main difference between the preliminary selection unit 330 and the main selection unit 350 is that the preliminary selection unit 330 searches the random codebook 309 without passing through the perceptual weighting synthesis filter 304, whereas the main selection unit 350. The point is that a search is performed through a noise code vector in the perceptual weighting synthesis filter 304. Since the amount of calculation for convolving the noise code vector by the perceptual weighting synthesis filter 304 is large, the amount of calculation required for the search can be reduced by performing such a two-step search. However, if all the random code vectors stored in the random codebook 309 are searched in the preliminary selection stage, the size of the random codebook 309 is large, so that the calculation amount of the preliminary selection is large, and the random codebook 309 is searched. The calculation amount of preliminary selection in the whole becomes large.
【００５２】これに対し、本実施形態では限定部３２０
を設けることにより予備選択段階では雑音符号帳３０９
を事実上小さな符号帳と見なして探索を行い、予備選択
候補の雑音符号ベクトルを得た後、雑音符号帳３０９全
体を予備選択した場合に選ばれる可能性のあるそれ以外
の雑音符号ベクトルを予測して新たに予備選択候補とし
て追加することにより、拡張された予備選択候補を生成
し、この拡張された予備選択候補の雑音符号ベクトルに
対して本選択を行う。これことによって雑音符号帳３０
９のサイズを小さくすることなく、予備選択に必要な計
算量を低減することができ、雑音符号帳３０９全体の探
索に要する計算量を効率良く削減することが可能にな
る。On the other hand, in the present embodiment, the limiting unit 320
By providing the random codebook 309 in the preselection stage.
Is regarded as a small codebook in practice, a random code vector of a preliminary selection candidate is obtained, and then a random code vector other than that that may be selected when the entire random codebook 309 is preselected is predicted. Then, an extended preliminary selection candidate is generated by newly adding it as a preliminary selection candidate, and main selection is performed on the noise code vector of this extended preliminary selection candidate. This makes the random codebook 30
It is possible to reduce the amount of calculation required for preliminary selection without reducing the size of 9, and it is possible to efficiently reduce the amount of calculation required to search the entire random codebook 309.
【００５３】（第３の実施形態）図５に、第３の実施形
態に係るベクトル量子化方法を適用したベクトル量子化
装置の構成を示す。このベクトル量子化装置は、フィル
タ係数が入力される第１の入力端子４００と、目標ベク
トルが入力される第２の入力端子４０１と、オーバラッ
プ符号長４１０と、目標ベクトルの逆畳み込みを行う第
１の逆畳み込み部４２０と、オーバラップ符号帳４１０
から取り出される符号ベクトルの逆畳み込みを行う第２
の逆畳み込み部４３０と、オーバラップ符号帳４１０か
ら取り出される符号ベクトルの畳み込みを行って重み付
けを行う畳み込み部４４０と、オーバラップ符号帳４１
０から取り出される符号ベクトルから目標ベクトルに比
較的近い複数の符号ベクトルを予備選択候補として選択
する予備選択部４５０と、予備選択候補の符号ベクトル
から目標ベクトルにより近い最適符号ベクトルを選択す
る本選択部４６０とにより構成されている。(Third Embodiment) FIG. 5 shows the configuration of a vector quantization apparatus to which the vector quantization method according to the third embodiment is applied. This vector quantizer has a first input terminal 400 to which a filter coefficient is input, a second input terminal 401 to which a target vector is input, an overlap code length 410, and a first convolution of the target vector. 1 deconvolution unit 420 and overlap codebook 410
A second deconvolution of the code vector retrieved from
De-convolution unit 430, a convolution unit 440 that performs convolution of the code vector extracted from the overlap codebook 410 to perform weighting, and an overlap codebook 41.
A preliminary selection unit 450 that selects a plurality of code vectors that are relatively close to the target vector from the code vectors extracted from 0 as preliminary selection candidates, and a main selection unit that selects the optimum code vector closer to the target vector from the code vectors of the preliminary selection candidates. And 460.
【００５４】予備選択部４５０は、予備選択候補の選択
対象の符号ベクトルの目標ベクトルに対する歪みに関す
る評価値を算出する評価値算出部４５１と、この評価値
に基づいて複数の符号ベクトルを予備選択候補として選
択する最適値選択部４５２によって構成される。The preliminary selection unit 450 calculates an evaluation value calculation unit 451 for calculating an evaluation value relating to distortion of a code vector to be selected as a preliminary selection candidate with respect to a target vector, and a plurality of code vectors as preliminary selection candidates based on the evaluation value. The optimum value selection unit 452 that selects
【００５５】本選択部４６０は、オーバラップ符号帳４
１０から取り出される符号ベクトルの目標ベクトルに対
する歪みを計算する歪み計算部４６１と、この計算され
た歪みに基づいて予備選択候補の符号ベクトルから最適
符号ベクトルを選択する最適値選択部４６２によって構
成される。The main selection unit 460 is configured to use the overlap codebook 4
A distortion calculation unit 461 that calculates the distortion of the code vector extracted from 10 with respect to the target vector, and an optimum value selection unit 462 that selects the optimum code vector from the preselected candidate code vectors based on the calculated distortion. .
【００５６】次に、本実施形態の動作を詳しく説明す
る。第１の入力端子４００からフィルタ係数が入力さ
れ、第２の入力端子４０１から目標ベクトルが入力され
る。第１の逆畳み込み部４２０では、目標ベクトルが逆
畳み込みされ、この逆畳み込みされたベクトルがフィル
タ係数として第２の逆畳み込み部４３０に入力される。
第２の逆畳み込み部４３０では、オーバラップ符号帳４
１０から取り出される符号ベクトルが逆畳み込みされ、
この逆畳込み結果された結果が予備選択部４５０内の評
価値算出部４５１に入力され、最適値選択部４５２で予
備選択候補が選択される。本選択部４６０では、これら
の予備選択候補の符号ベクトルの目標ベクトルに対する
歪みが歪み計算部４６１で算出され、これに基づき最適
値選択部４６２で最適な符号ベクトルが選択され、この
最適符号ベクトルのインデックスがベクトル量子化結果
として出力される。Next, the operation of this embodiment will be described in detail. The filter coefficient is input from the first input terminal 400, and the target vector is input from the second input terminal 401. The first deconvolution unit 420 deconvolves the target vector, and the deconvolved vector is input to the second deconvolution unit 430 as a filter coefficient.
In the second deconvolution unit 430, the overlap codebook 4
The code vector extracted from 10 is deconvolved,
The result of this deconvolution is input to the evaluation value calculation unit 451 in the preliminary selection unit 450, and the optimum value selection unit 452 selects the preliminary selection candidate. In the main selection unit 460, the distortion calculation unit 461 calculates the distortion of the code vector of these preliminary selection candidates with respect to the target vector, and the optimum value selection unit 462 selects the optimum code vector based on this distortion. The index is output as the vector quantization result.
【００５７】２段階探索を行わない従来型の探索方法
は、本選択部４６０のみで探索を行う方法と等価であ
り、その場合の動作は次の通りである。本選択部４６０
内の歪み計算部４６１において、第２の入力端子４０１
に入力された目標ベクトルと、畳み込み部４４０で重み
付けられた符号ベクトルが入力され、目標ベクトルに対
する符号ベクトルの歪みが計算される。歪みの計算方法
には何通りかあるが、簡単なものとして符号ベクトルと
目標ベクトルとの距離を最小化する次式（１）に示す評
価式が良く用いられる。The conventional search method that does not perform the two-step search is equivalent to the method that searches only by the main selection unit 460, and the operation in that case is as follows. Book selection unit 460
In the distortion calculator 461 in the second input terminal 401
The target vector input to the input vector and the code vector weighted by the convolution unit 440 are input, and the distortion of the code vector with respect to the target vector is calculated. There are several methods of calculating the distortion, but as a simple method, the evaluation formula shown in the following formula (1) that minimizes the distance between the code vector and the target vector is often used.
【００５８】[0058]
【数１】 [Equation 1]
【００５９】ただし、Ｅｉは評価値、Ｒは目標ベクト
ル、Ｃｉは符号ベクトル、Ｈは第２の畳み込み部４４０
のフィルタリングを表す行列、つまり入力端子４００に
入力されるフィルタ係数である。However, Ei is the evaluation value, R is the target vector, Ci is the code vector, and H is the second convolution unit 440.
Is a matrix representing the filtering of, that is, the filter coefficient input to the input terminal 400.
【００６０】次に、最適値選択部４６２で評価値Ｅｉを
最大とする符号ベクトルＣｉが選ばれる。符号ベクトル
を畳み込む演算、つまりＨＣｉの計算は計算量が多く、
しかも全ての符号ベクトルＣｉに対して計算を行う必要
があるので、符号帳探索の高速化の妨げとなっている。
この問題を解決する方法の一つが先に述べた２段階探索
法である。Next, the optimum value selection unit 462 selects the code vector Ci that maximizes the evaluation value Ei. The calculation of convolving the code vector, that is, the calculation of HCi requires a large amount of calculation,
Moreover, it is necessary to perform calculation for all the code vectors Ci, which is an obstacle to speeding up the codebook search.
One of the methods for solving this problem is the two-step search method described above.
【００６１】予備選択部４５０で用いる評価式の例とし
て、式（１）の分子部分を用いる方法が挙げられる。こ
のとき、分子を次式（２）のように変形することで、符
号ベクトルＣｉの畳み込みを行わずに、一回の内積演算
とその結果の２乗で分子の値を計算することができる。As an example of the evaluation formula used in the preliminary selection section 450, there is a method using the numerator of formula (1). At this time, by transforming the numerator into the following equation (2), the value of the numerator can be calculated by performing the inner product operation once and squaring the result without performing the convolution of the code vector Ci.
【００６２】[0062]
【数２】 [Equation 2]
【００６３】但し、ＲｔはＲの転置を意味する。式
（２）において、ＲｔＨの演算は逆畳み込み演算（バッ
クワードフィルタリング）と呼ばれ、これはＲを時間的
に逆方向から行列Ｈで表されるフィルタに入力し、出力
を再度逆転することによって実現することもできる。一
方、本選択部４６０での畳み込み演算は、予備選択部４
５０で選択された予備選択候補の符号ベクトルに対して
のみ行えば良いため、高速の符号帳探索が可能となる。However, Rt means transposition of R. In Expression (2), the operation of RtH is called a deconvolution operation (backward filtering), which is performed by inputting R into the filter represented by the matrix H from the backward direction in time and reversing the output again. It can also be realized. On the other hand, the convolution calculation in the main selection unit 460 is performed by the preliminary selection unit 4
Since it suffices to perform only for the preselected candidate code vector selected in 50, a high speed codebook search is possible.
【００６４】本実施形態によると、予備選択での計算量
を符号帳がオーバラップ構造の場合に、以下のように効
果的に削減することができる。オーバラップ符号帳４１
０から取り出される符号ベクトルＣｉとＲｔＨとの内積
値は、符号ベクトルＣｉをＲｔＨで逆畳み込みすること
で求めることができる。オーバラップ符号帳４１０に格
納されている原符号ベクトルをＣｏと表し、その長さを
Ｍとする。また、原符号ベクトルＣｏのｉ番目のサンプ
ルからＮサンプル取り出した長さＮの符号ベクトルをＣ
ｉとする。すなわち、 Ｃｉ（ｎ）＝Ｃｏ（ｉ＋ｎ），（ｎ＝０，…，Ｎ−１） である。ＣｏをＲｔＨで逆畳み込みする演算を式で表す
と、以下のようになる。According to this embodiment, the calculation amount in the preliminary selection can be effectively reduced as follows when the codebook has an overlapping structure. Overlap codebook 41
The inner product value of the code vector Ci and RtH extracted from 0 can be obtained by deconvoluting the code vector Ci with RtH. The original code vector stored in the overlap codebook 410 is represented by Co, and its length is represented by M. In addition, a code vector of length N obtained by extracting N samples from the i-th sample of the original code vector Co is C
i. That is, Ci (n) = Co (i + n), (n = 0, ..., N-1). The operation of deconvoluting Co with RtH is expressed as follows.
【００６５】[0065]
【数３】 ＲｔＨは目標ベクトルを逆畳み込みしたベクトルなの
で、長さはＮである。このことを考慮すると、式（３）
は(Equation 3) Since RtH is a vector obtained by deconvolving the target vector, the length is N. Considering this, the equation (3)
Is
【００６６】[0066]
【数４】 と表せ、さらに(Equation 4) And then
【００６７】[0067]
【数５】 と変形できる。式（５）は、ＣｉとＲｔＨの内積を表し
ている。(Equation 5) And can be transformed. Expression (5) represents the inner product of Ci and RtH.
【００６８】このことから、評価式の分子を計算するた
めには、オーバラップ符号帳４１０から取り出された符
号ベクトルＣｉを第２の逆畳み込み部４３０において第
１の逆畳み込み部４２０で逆畳み込みした目標ベクトル
ＲｔＨで逆畳み込みした結果ｄ（ｉ）を求め、これを２
乗した値ｄ（ｉ）2 を用いれば良いことがわかる。From this, in order to calculate the numerator of the evaluation formula, the code vector Ci extracted from the overlap codebook 410 is deconvolved by the first deconvolution section 420 in the second deconvolution section 430. The result d (i) obtained by deconvoluting with the target vector RtH is obtained and
It is understood that it is sufficient to use the multiplied value d (i) 2 .
【００６９】オーバラップ符号帳の場合は、個々のベク
トルを逆畳み込む必要がなく、オーバラップ符号帳全体
を一度畳み込みすることで、ｄ（ｉ）の値を連続的に求
めて内積値を高速に計算できる。In the case of the overlap codebook, it is not necessary to deconvolve individual vectors, and by convolving the entire overlap codebook once, the value of d (i) is continuously obtained, and the inner product value is speeded up. Can be calculated.
【００７０】すなわち、第１の逆畳み込み部４２０は第
２の端子４０１に入力された目標ベクトルＲを第１の入
力端子４００に入力されたフィルタ係数Ｈで逆畳み込み
し、ＲｔＨを出力する。第２の逆畳み込み部４３０で
は、このＲｔＨでオーバラップ符号帳Ｃｏを逆畳み込み
し、ｄ（ｉ）を予備選択部４５０内の評価値算出部４５
１に入力する。評価値算出部４５１では、この逆畳み込
みされた符号ベクトルｄ（ｉ）を基に評価値、例えばｄ
（ｉ）2 を作成して出力する。なお、評価値としてはｄ
（ｉ）2 のほかに、｜ｄ（ｉ）｜，｜ｄ（ｉ）｜／｜Ｃ
ｉ｜，ｄ（ｉ）2／Ｃｉ2 などを用いることもできる。That is, the first deconvolution section 420 deconvolves the target vector R input to the second terminal 401 with the filter coefficient H input to the first input terminal 400, and outputs RtH. The second deconvolution unit 430 deconvolves the overlap codebook Co with this RtH, and d (i) is used as the evaluation value calculation unit 45 in the preliminary selection unit 450.
Enter 1 The evaluation value calculation unit 451 evaluates the evaluation value, for example, d, based on the deconvolved code vector d (i).
(I) Create and output 2 . The evaluation value is d
In addition to (i) 2 , | d (i) |, | d (i) | / | C
It is also possible to use i |, d (i) 2 / Ci 2 or the like.
【００７１】本実施形態の構成は、オーバラップ符号帳
４１０がセンタークリップされている場合に、特に計算
量削減の効果が大きい。センタークリップとは、各符号
ベクトルの所定の値より小さいサンプルは０に置き換え
る技術である。センタークリップを行った符号帳は、所
々にパルスが立つ疎な構造になる。本実施形態は、式
（３）を用いて計算を行うため、オーバラップ符号帳Ｃ
ｏの中からパルスのある箇所についてのみ計算すること
が容易であり、それによって計算量を大幅に削減でき
る。The configuration of this embodiment is particularly effective in reducing the amount of calculation when the overlap codebook 410 is center clipped. The center clip is a technique in which samples smaller than a predetermined value of each code vector are replaced with 0. The center-clip codebook has a sparse structure in which pulses stand up in places. In this embodiment, since the calculation is performed using the equation (3), the overlap codebook C
It is easy to calculate only the part of the pulse having a pulse, and the amount of calculation can be greatly reduced.
【００７２】なお、上記の説明では簡単のためオーバラ
ップ符号帳４１０から取り出される符号ベクトル群の隣
り合う符号ベクトルを１サンプルシフトさせたが、シフ
ト数は１に限られず、２以上であってもよい。また、第
１および第２の逆畳み込み部４２０，４３０では畳み込
み演算と等価な演算を行えばよく、必ずしもフィルタを
構成して演算を行う必要はない。In the above description, the adjacent code vectors of the code vector group extracted from the overlap codebook 410 are shifted by one sample for simplification, but the number of shifts is not limited to 1 and may be 2 or more. Good. Further, the first and second deconvolution units 420 and 430 only have to perform an operation equivalent to the convolution operation, and it is not always necessary to configure a filter to perform the operation.
【００７３】このように本実施形態によるベクトル量子
化方法によれば、オーバラップ符号帳４１０に対する符
号帳探索において、符号帳４１０から取り出される符号
ベクトルの目標ベクトルに対する歪みの関する評価値を
計算する際、内積演算に代えて逆畳み込み演算を行うこ
とによって、計算量を効果的に削減でき、高速のベクト
ル量子化を可能とすることができる。As described above, according to the vector quantization method of the present embodiment, in the codebook search for the overlap codebook 410, when the evaluation value concerning the distortion of the code vector extracted from the codebook 410 with respect to the target vector is calculated. By performing the deconvolution operation instead of the inner product operation, the amount of calculation can be effectively reduced, and high-speed vector quantization can be performed.
【００７４】（第４の実施形態）次に、第３の実施形態
で説明したベクトル量子化方法をＣＥＬＰ方式の音声符
号化方法に適用した実施形態について述べる。図６に、
この音声符号化方法を適用した音声符号化装置の構成を
示す。本実施形態の音声符号化装置は雑音符号帳探索部
５３０以外は、限定部３２０がないことと、雑音符号帳
３０９がオーバラップ構造であることを除いて、図１で
説明した第１の実施形態の音声符号化装置と同じである
ため、特に雑音符号帳探索部５３０について説明する。(Fourth Embodiment) Next, a description will be given of an embodiment in which the vector quantization method described in the third embodiment is applied to a CELP speech coding method. In FIG.
The configuration of a speech coding apparatus to which this speech coding method is applied is shown. The speech coding apparatus according to the present embodiment does not have a limiting unit 320 other than the random codebook searching unit 530, and the random codebook 309 has an overlapping structure. Since it is the same as the speech coding apparatus of the embodiment, the random codebook searching unit 530 will be described in particular.
【００７５】雑音符号帳探索部５３０は、予備選択部５
１０と本選択部５２０から構成される。予備選択部５２
０には、逆畳み込み演算部３７２の出力である逆畳み込
み直交化目標ベクトルが第２の逆畳み込み演算部５１１
のフィルタ係数として入力される。第２の逆畳み込み演
算部５１１では、雑音符号帳であるオーバラップ符号帳
３０９に対して逆畳み込み演算が行われ、この逆畳み込
みされたベクトルが評価値算出部５１２に入力されて評
価値が算出される。この評価値に基づいて最適値選択部
５１３で複数個の予備選択候補が選択され、本選択部５
２０に入力される。The random codebook search unit 530 is a preliminary selection unit 5
10 and a main selection unit 520. Preliminary selection unit 52
In 0, the deconvolution orthogonalization target vector output from the deconvolution operation unit 372 is the second deconvolution operation unit 511.
Is input as the filter coefficient of. The second deconvolution operation unit 511 performs deconvolution operation on the overlap codebook 309, which is a random codebook, and the deconvolved vector is input to the evaluation value calculation unit 512 to calculate the evaluation value. To be done. Based on this evaluation value, the optimum value selection unit 513 selects a plurality of preliminary selection candidates, and the main selection unit 5
It is input to 20.
【００７６】本選択部５２０においては、歪み計算部５
２１で予備選択候補の雑音符号ベクトルの目標ベクトル
に対する歪みが計算され、それに基づき最適値選択部５
２２で最適雑音符号ベクトルが選ばれる。In the main selection unit 520, the distortion calculation unit 5
At 21, the distortion of the noise code vector of the preliminary selection candidate with respect to the target vector is calculated, and the optimum value selection unit 5
The optimal random code vector is selected at 22.
【００７７】ＣＥＬＰ方式の音声符号化では、雑音符号
帳に数百もの符号ベクトルを格納しているため、従来の
２段階探索法では予備選択の計算量は無視できないほど
大きくなる。これに対し、雑音符号帳がオーバラップ構
造をしており、本実施形態の構成を用いることで、雑音
符号帳であるオーバラップ符号帳３０９の探索に要する
計算量を大幅に削減することが可能であり、雑音符号帳
にセンタークリップが施されている場合は、符号帳の探
索に必要な計算量をより一層削減することができる。In CELP speech coding, hundreds of code vectors are stored in the noise codebook, and therefore the conventional two-step search method requires a large amount of calculation for preliminary selection. On the other hand, the random codebook has an overlap structure, and by using the configuration of the present embodiment, it is possible to significantly reduce the amount of calculation required for searching the overlap codebook 309, which is a random codebook. Therefore, when the random codebook is center-clipped, the amount of calculation required to search the codebook can be further reduced.
【００７８】[0078]
【発明の効果】以上説明したように、本発明の第１のベ
クトル量子化方法によれば、２段階探索法において予備
選択候補の選択対象の符号ベクトルの数を制限すること
で、符号帳のサイズが大きくとも予備選択に必要な計算
量を削減して、高速のベクトル量子化が可能であり、し
かも予備選択候補を拡張することにより、探索の精度を
落さずにベクトル量子化を行うことが可能となる。As described above, according to the first vector quantization method of the present invention, by limiting the number of code vectors to be selected as the preliminary selection candidates in the two-step search method, the code book Even if the size is large, the amount of calculation required for preliminary selection can be reduced and high-speed vector quantization can be performed. Furthermore, by expanding the preliminary selection candidates, vector quantization can be performed without lowering search accuracy. Is possible.
【００７９】また、本発明の第１の音声符号化方法によ
れば、第１のベクトル量子化方法を雑音符号帳の探索に
用いることより、雑音符号ベクトルの予備選択に必要な
計算量を削減し、さらに本選択である最適雑音符号ベク
トルの探索を限定された予備選択候補に基づいて新たに
予備選択候補が追加されることで拡張された予備選択候
補に対して行うことにより、雑音符号帳探索の精度を十
分に確保することができる。Further, according to the first speech coding method of the present invention, by using the first vector quantization method for searching the random codebook, the amount of calculation required for the preliminary selection of the random code vector is reduced. Further, the optimum random noise code vector, which is the main selection, is searched for the preliminary selection candidate extended by newly adding the preliminary selection candidate based on the limited preliminary selection candidate, thereby performing the noise codebook. It is possible to secure sufficient search accuracy.
【００８０】本発明の第２のベクトル量子化方法によれ
ば、オーバラップ構造の符号帳探索において、符号帳か
ら取り出される符号ベクトルの目標ベクトルに対する歪
みの関する評価値を計算する際、内積演算に代えて逆畳
み込み演算を行うことによって、計算量を削減して高速
のベクトル量子化を可能とすることができる。According to the second vector quantization method of the present invention, in the codebook search of the overlap structure, the inner product calculation is performed when the evaluation value of the distortion of the code vector extracted from the codebook with respect to the target vector is calculated. By performing the deconvolution operation instead, it is possible to reduce the calculation amount and enable high-speed vector quantization.
【００８１】また、本発明の第２の音声符号化方法によ
れば、第２のベクトル量子化方法を雑音符号帳の探索に
利用することにより、雑音符号帳の探索に必要な計算量
を削減して高速の音声符号化を行うことができる。Further, according to the second speech coding method of the present invention, the second vector quantization method is used for searching the random codebook, so that the calculation amount required for searching the random codebook is reduced. Thus, high-speed voice coding can be performed.
【図面の簡単な説明】[Brief description of drawings]
【図１】第１の実施形態に係るベクトル量子化装置の構
成を示すブロック図FIG. 1 is a block diagram showing a configuration of a vector quantization device according to a first embodiment.
【図２】第１の実施形態におけるベクトル量子化の手順
を示すフローチャートFIG. 2 is a flowchart showing the procedure of vector quantization in the first embodiment.
【図３】オーバラップ符号帳を示す図FIG. 3 is a diagram showing an overlap codebook.
【図４】第２の実施形態に係る音声符号化装置の構成を
示すブロック図FIG. 4 is a block diagram showing a configuration of a speech encoding device according to a second embodiment.
【図５】第３の実施形態に係るベクトル量子化装置の構
成を示すブロック図FIG. 5 is a block diagram showing a configuration of a vector quantization device according to a third embodiment.
【図６】第４の実施形態に係る音声符号化装置の構成を
示すブロック図FIG. 6 is a block diagram showing the configuration of a speech encoding apparatus according to a fourth embodiment.
【図６】オーバラップ符号帳を示すブロック図FIG. 6 is a block diagram showing an overlap codebook.
【図７】ＡＤＰ構造のオーバラップ符号帳を示す図FIG. 7 is a diagram showing an overlap codebook having an ADP structure.
【図８】ＣＥＬＰ方式の音声符号化装置の概略構成を示
すブロック図FIG. 8 is a block diagram showing a schematic configuration of a CELP speech encoding apparatus.
１００…入力端子 １１０…符号帳 １２０…限定部 １３０…予備選択部 １３１…評価値算出部 １３２…最適値選択部 １４０…予備選択候補拡張部 １５０…本選択部 １５１…歪み計算部 １５２…最適値選択部 １６０…ベクトル量子化結果 ３０１…入力端子 ３０２…目標ベクトル算出部 ３０３…分析部 ３０４…聴感重み付き合成フィルタ ３０５，３０６…利得付与部 ３０７…加算器 ３０８…適応符号帳 ３０９…雑音符号帳 ３２０…限定部 ３３０…予備選択部 ３３１…評価値計算部 ３３２，３５２…最適値選択部 ３４０…雑音符号帳探索部 ３５０…本選択部 ３５１…歪み計算部 ３６０…適応符号帳探索部 ３６１…評価部 ３６２…誤差算出部 ３７１…目標ベクトル直交化部 ３７２…逆畳み込み部 ４００，４０１…入力端子 ４１０…オーバラップ符号帳 ４２０，４３０…逆畳み込み部 ４４０…畳み込み部 ４５０…予備選択部 ４５１…評価値算出部 ４５２，４６２…最適値選択部 ４６０…本選択部 ４６１…歪み計算部 ５１０…予備選択部 ５１１…逆畳み込み部 ５１２…評価値算出部 ５１３，５２２…最適値選択部 ５２０…本選択部 ５２１…歪み算出部 ５３０…雑音符号帳探索部 ９１１…適応符号帳 ９１２…雑音符号帳 ９２１，９２２…利得付与部 ９３０…重み付き合成フィルタ ９４０…聴感重み付けフィルタ ９５０…線形予測分析部 ９６０…入力端子 ９７０…評価部 100 ... Input terminal 110 ... Codebook 120 ... Limiting part 130 ... Preliminary selecting part 131 ... Evaluation value calculating part 132 ... Optimal value selecting part 140 ... Preliminary selection candidate expanding part 150 ... Main selecting part 151 ... Distortion calculating part 152 ... Optimal value Selection unit 160 ... Vector quantization result 301 ... Input terminal 302 ... Target vector calculation unit 303 ... Analysis unit 304 ... Hearing weighted synthesis filter 305, 306 ... Gain addition unit 307 ... Adder 308 ... Adaptive codebook 309 ... Noise codebook 320 ... Limiting section 330 ... Preliminary selecting section 331 ... Evaluation value calculating section 332, 352 ... Optimal value selecting section 340 ... Random codebook searching section 350 ... Main selecting section 351 ... Distortion calculating section 360 ... Adaptive codebook searching section 361 ... Evaluation Unit 362 ... Error calculation unit 371 ... Target vector orthogonalization unit 372 ... Deconvolution unit 400, 401 ... Input terminal 410 Overlap codebook 420, 430 ... Deconvolution unit 440 ... Convolution unit 450 ... Preliminary selection unit 451 ... Evaluation value calculation unit 452, 462 ... Optimal value selection unit 460 ... Main selection unit 461 ... Distortion calculation unit 510 ... Preliminary selection unit 511 Deconvolution unit 512 ... Evaluation value calculation unit 513, 522 ... Optimal value selection unit 520 ... Main selection unit 521 ... Distortion calculation unit 530 ... Random codebook search unit 911 ... Adaptive codebook 912 ... Random codebook 921, 922 ... Gain Addition unit 930 ... Weighted synthesis filter 940 ... Auditory weighting filter 950 ... Linear prediction analysis unit 960 ... Input terminal 970 ... Evaluation unit
─────────────────────────────────────────────────────
─────────────────────────────────────────────────── ───
【手続補正書】[Procedure amendment]
【提出日】平成８年３月２８日[Submission date] March 28, 1996
【手続補正１】[Procedure amendment 1]
【補正対象書類名】明細書[Document name to be amended] Statement
【補正対象項目名】図面の簡単な説明[Correction target item name] Brief description of drawings
【補正方法】変更[Correction method] Change
【補正内容】[Correction contents]
【図面の簡単な説明】[Brief description of drawings]
【図１】第１の実施形態に係るベクトル量子化装置の構
成を示すブロック図FIG. 1 is a block diagram showing a configuration of a vector quantization device according to a first embodiment.
【図２】第１の実施形態におけるベクトル量子化の手順
を示すフローチャートFIG. 2 is a flowchart showing the procedure of vector quantization in the first embodiment.
【図３】オーバラップ符号帳を示す図FIG. 3 is a diagram showing an overlap codebook.
【図４】第２の実施形態に係る音声符号化装置の構成を
示すブロック図FIG. 4 is a block diagram showing a configuration of a speech encoding device according to a second embodiment.
【図５】第３の実施形態に係るベクトル量子化装置の構
成を示すブロック図FIG. 5 is a block diagram showing a configuration of a vector quantization device according to a third embodiment.
【図６】第４の実施形態に係る音声符号化装置の構成を
示すブロック図FIG. 6 is a block diagram showing the configuration of a speech encoding apparatus according to a fourth embodiment.
【図７】ＣＥＬＰ方式の音声符号化装置の概略構成を示
すブロック図FIG. 7 is a block diagram showing a schematic configuration of a CELP speech encoding apparatus.
【図８】ＡＤＰ構造のオーバラップ符号帳を示す図FIG. 8 is a diagram showing an overlap codebook having an ADP structure.
【符号の説明】 １００…入力端子 １１０…符号帳 １２０…限定部 １３０…予備選択部 １３１…評価値算出部 １３２…最適値選択部 １４０…予備選択候補拡張部 １５０…本選択部 １５１…歪み計算部 １５２…最適値選択部 １６０…ベクトル量子化結果 ３０１…入力端子 ３０２…目標ベクトル算出部 ３０３…分析部 ３０４…聴感重み付き合成フィルタ ３０５，３０６…利得付与部 ３０７…加算器 ３０８…適応符号帳 ３０９…雑音符号帳 ３２０…限定部 ３３０…予備選択部 ３３１…評価値計算部 ３３２，３５２…最適値選択部 ３４０…雑音符号帳探索部 ３５０…本選択部 ３５１…歪み計算部 ３６０…適応符号帳探索部 ３６１…評価部 ３６２…誤差算出部 ３７１…目標ベクトル直交化部 ３７２…逆畳み込み部 ４００，４０１…入力端子 ４１０…オーバラップ符号帳 ４２０，４３０…逆畳み込み部 ４４０…畳み込み部 ４５０…予備選択部 ４５１…評価値算出部 ４５２，４６２…最適値選択部 ４６０…本選択部 ４６１…歪み計算部 ５１０…予備選択部 ５１１…逆畳み込み部 ５１２…評価値算出部 ５１３，５２２…最適値選択部 ５２０…本選択部 ５２１…歪み算出部 ５３０…雑音符号帳探索部 ９１１…適応符号帳 ９１２…雑音符号帳 ９２１，９２２…利得付与部 ９３０…重み付き合成フィルタ ９４０…聴感重み付けフィルタ ９５０…線形予測分析部 ９６０…入力端子 ９７０…評価部[Description of Codes] 100 ... Input Terminal 110 ... Codebook 120 ... Limitation Unit 130 ... Preliminary Selection Unit 131 ... Evaluation Value Calculation Unit 132 ... Optimal Value Selection Unit 140 ... Preliminary Selection Candidate Extension Unit 150 ... Main Selection Unit 151 ... Distortion Calculation Unit 152 ... Optimal value selection unit 160 ... Vector quantization result 301 ... Input terminal 302 ... Target vector calculation unit 303 ... Analysis unit 304 ... Auditory weighted synthesis filter 305, 306 ... Gain adding unit 307 ... Adder 308 ... Adaptive codebook 309 ... Random codebook 320 ... Limiting section 330 ... Preliminary selecting section 331 ... Evaluation value calculating section 332, 352 ... Optimal value selecting section 340 ... Random codebook searching section 350 ... Main selecting section 351 ... Distortion calculating section 360 ... Adaptive codebook Search unit 361 ... Evaluation unit 362 ... Error calculation unit 371 ... Target vector orthogonalization unit 372 ... Deconvolution unit 400, 401 ... Input terminal 410 ... Overlap codebook 420, 430 ... Deconvolution section 440 ... Convolution section 450 ... Preliminary selection section 451 ... Evaluation value calculation section 452, 462 ... Optimal value selection section 460 ... Main selection section 461 ... Distortion calculation section 510 ... Preliminary selection unit 511 ... Deconvolution unit 512 ... Evaluation value calculation unit 513, 522 ... Optimal value selection unit 520 ... Main selection unit 521 ... Distortion calculation unit 530 ... Random codebook search unit 911 ... Adaptive codebook 912 ... Random codebook 921 , 922 ... Gain imparting section 930 ... Weighted synthesis filter 940 ... Perceptual weighting filter 950 ... Linear prediction analysis section 960 ... Input terminal 970 ... Evaluation section
Claims (6)
比較的近い複数の符号ベクトルを予備選択候補として選
択し、さらに予備選択候補から前記目標ベクトルにより
近い最適符号ベクトルを探索するベクトル量子化方法に
おいて、 前記予備選択候補の選択対象を前記符号ベクトル群のう
ちの一部の符号ベクトルに限定し、前記符号ベクトル群
のうちの前記選択対象以外の符号ベクトルの一部を前記
予備選択候補に基づき選択して新たに予備選択候補とし
て追加することにより、拡張された予備選択候補を生成
し、この拡張された予備選択候補から前記最適符号ベク
トルを探索することを特徴とするベクトル量子化方法。1. A vector quantization method for selecting a plurality of code vectors, which are relatively close to a target vector, from a predetermined code vector group as preliminary selection candidates, and further searching an optimal code vector closer to the target vector from the preliminary selection candidates. , Limiting the selection target of the preliminary selection candidates to some code vectors of the code vector group, and selecting a part of the code vectors other than the selection target of the code vector group based on the preliminary selection candidate Then, the vector quantization method is characterized in that an extended preliminary selection candidate is generated by newly adding it as a preliminary selection candidate, and the optimum code vector is searched from the extended preliminary selection candidate.
クトルを隣接する符号ベクトルがオーバラップするよう
に順次位置をシフトさせて切り出される符号ベクトル群
から目標ベクトルに比較的近い複数の符号ベクトルを予
備選択候補として選択し、さらに予備選択候補から前記
目標ベクトルにより近い最適符号ベクトルを探索するベ
クトル量子化方法において、 前記予備選択候補の選択対象を前記符号ベクトル群のう
ちの所定間隔で位置する一部の符号ベクトルに限定し、
前記符号ベクトル群のうちの前記選択対象以外の符号ベ
クトルであって前記予備選択候補の近傍に位置する符号
ベクトルを新たに予備選択候補として追加することによ
り、拡張された予備選択候補を生成し、この拡張された
予備選択候補から前記最適符号ベクトルを探索すること
を特徴とするベクトル量子化方法。2. A plurality of code vectors relatively close to a target vector from a code vector group cut out by sequentially shifting positions so that adjacent code vectors overlap a code vector of a predetermined length from one original code vector. Is selected as a preliminary selection candidate, and further, an optimal code vector closer to the target vector is searched from the preliminary selection candidates, the selection target of the preliminary selection candidate is located at a predetermined interval of the code vector group. Limited to some code vectors,
A code vector other than the selection target in the code vector group, which is a code vector located in the vicinity of the preliminary selection candidate, is newly added as a preliminary selection candidate to generate an extended preliminary selection candidate, A vector quantization method, characterized in that the optimum code vector is searched from the expanded preliminary selection candidates.
を用いて駆動信号を生成し、この駆動信号を入力音声信
号の分析結果に基づいてフィルタ係数が設定される合成
フィルタに供給して合成音声ベクトルを生成し、所定の
適応符号ベクトル群および雑音符号ベクトル群から、前
記入力音声信号より算出される目標ベクトルに近い合成
音声ベクトルを生成する最適適応符号ベクトルおよび最
適雑音符号ベクトルをそれぞれ探索する処理を含む音声
符号化方法において、 前記合成フィルタで畳み込まれた最適適応符号ベクトル
に対し前記目標ベクトルを直交化し、かつ前記合成フィ
ルタで逆畳み込みすることにより、逆畳み込み直交化目
標ベクトルを生成するとともに、 前記雑音符号ベクトル群のうちの一部の雑音符号ベクト
ルを予備選択候補の選択対象に限定し、 前記選択対象の雑音符号ベクトルの前記逆畳み込み直交
化目標ベクトルに対する歪みに関する評価値を算出し
て、この評価値に基づいて該選択対象の雑音符号ベクト
ルから前記予備選択候補を選択し、 前記雑音符号ベクトル群から前記選択対象以外の雑音符
号ベクトルの一部を前記予備選択候補に基づき選択して
前記予備選択候補に追加することにより、拡張された予
備選択候補を生成し、 この拡張された予備選択候補から前記最適雑音符号ベク
トルを探索することを特徴とする音声符号化方法。3. A drive signal is generated using an adaptive code vector and a noise code vector, and the drive signal is supplied to a synthesis filter in which a filter coefficient is set based on an analysis result of an input voice signal to generate a synthesized voice vector. A process of generating an optimal adaptive code vector and an optimal noise code vector for generating a synthesized speech vector close to a target vector calculated from the input speech signal from a predetermined adaptive code vector group and a noise code vector group, respectively. In the speech encoding method, the target vector is orthogonalized to the optimum adaptive code vector convoluted by the synthesis filter, and deconvolution is performed by the synthesis filter, thereby generating a deconvolution orthogonalization target vector, and Preselection of some random code vectors from the random code vector group Of the noise code vector of the selection target to calculate the evaluation value for the distortion with respect to the deconvolution orthogonalization target vector, the preliminary selection candidate from the random code vector of the selection target based on the evaluation value. And selecting a part of the noise code vector other than the selection target from the noise code vector group based on the preliminary selection candidate and adding it to the preliminary selection candidate to generate an extended preliminary selection candidate. A speech coding method, characterized in that the optimum noise code vector is searched from the extended preliminary selection candidate.
クトルを隣接する符号ベクトルがオーバラップするよう
に順次位置をシフトさせて切り出される符号ベクトル群
の各符号ベクトルを重み付けし、この重み付けした符号
ベクトルの目標ベクトルに対する歪みに関する評価値を
算出して、この評価値に基づき前記符号ベクトル群から
前記目標ベクトルに比較的近い符号ベクトルを探索する
ベクトル量子化方法において、 前記目標ベクトルを逆畳み込みし、この逆畳み込みした
目標ベクトルをフィルタ係数として、前記原符号ベクト
ルを逆畳み込みすることにより、前記評価値を算出する
ことを特徴とするベクトル量子化方法。4. A code vector of a predetermined length from one original code vector is sequentially shifted so that adjacent code vectors overlap each other, and each code vector of a code vector group cut out is weighted and weighted. In a vector quantization method of calculating an evaluation value regarding distortion of a code vector with respect to a target vector and searching for a code vector relatively close to the target vector from the code vector group based on the evaluation value, deconvolution of the target vector is performed. A vector quantization method, wherein the evaluation value is calculated by deconvolving the original code vector with the deconvoluted target vector as a filter coefficient.
クトルを隣接する符号ベクトルがオーバラップするよう
に順次位置をシフトさせて切り出される符号ベクトル群
の各符号ベクトルを重み付けし、この重み付けした符号
ベクトルの目標ベクトルに対する歪みに関する評価値を
算出して、この評価値に基づき前記符号ベクトル群から
前記目標ベクトルに比較的近い複数の符号ベクトルを予
備選択候補として選択し、さらに予備選択候補から前記
目標ベクトルにより近い最適符号ベクトルを探索するベ
クトル量子化方法において、 前記目標ベクトルを逆畳み込みし、この逆畳み込みした
目標ベクトルをフィルタ係数として、前記原符号ベクト
ルを逆畳み込みすることにより、前記評価値を算出する
ことを特徴とするベクトル量子化方法。5. A code vector of a predetermined length from one original code vector is sequentially shifted so that adjacent code vectors overlap each other, and each code vector of a code vector group cut out is weighted and weighted. An evaluation value regarding distortion of the code vector with respect to the target vector is calculated, and based on this evaluation value, a plurality of code vectors relatively close to the target vector from the code vector group are selected as preliminary selection candidates, and further from the preliminary selection candidates, In a vector quantization method for searching an optimum code vector closer to the target vector, deconvolution of the target vector, the deconvolution of the target vector as a filter coefficient, by deconvoluting the original code vector, the evaluation value A vector quantization method characterized by calculating.
を用いて駆動信号を生成し、この駆動信号を入力音声信
号の分析結果に基づいてフィルタ係数が設定される合成
フィルタに供給して合成音声ベクトルを生成し、所定の
適応符号ベクトル群および一本の原符号ベクトルより所
定長の符号ベクトルを隣接する雑音符号ベクトルがオー
バラップするように順次位置をシフトさせて切り出され
る雑音符号ベクトル群から、前記入力音声信号より算出
される目標ベクトルに近い合成音声ベクトルを生成する
最適適応符号ベクトルおよび最適雑音符号ベクトルをそ
れぞれ探索する処理を含む音声符号化方法において、 前記合成フィルタで畳み込まれた最適適応符号ベクトル
に対し前記目標ベクトルを直交化し、かつ前記合成フィ
ルタで逆畳み込みすることにより、逆畳み込み直交化目
標ベクトルを生成するとともに、 前記原符号ベクトルを前記逆畳み込み直交化目標ベクト
ルで逆畳み込みし、この逆畳み込みを行った原符号ベク
トルから該雑音符号ベクトルの前記逆畳み込み直交化目
標ベクトルに対する歪みに関する評価値を算出して、該
評価値に基づいて該雑音符号ベクトル群から予備選択候
補を選択し、 前記予備選択候補から前記最適雑音符号ベクトルを探索
することを特徴とする音声符号化方法。6. A drive signal is generated using an adaptive code vector and a noise code vector, and this drive signal is supplied to a synthesis filter in which a filter coefficient is set based on an analysis result of an input voice signal to generate a synthesized voice vector. The input is generated from a noise code vector group that is generated and cut out by sequentially shifting positions so that adjacent noise code vectors overlap a code vector having a predetermined length from a predetermined adaptive code vector group and one original code vector. A speech coding method including a process of searching for an optimal adaptive code vector and an optimal noise code vector for generating a synthesized speech vector close to a target vector calculated from a speech signal, wherein the optimal adaptive code vector convoluted by the synthesis filter The target vector is orthogonalized with respect to By generating a deconvolution orthogonalization target vector, deconvolving the original code vector with the deconvolution orthogonalization target vector, and deconvoluting the noise code vector from the deconvolved original code vector. An evaluation value regarding distortion with respect to the orthogonalization target vector is calculated, a preliminary selection candidate is selected from the noise code vector group based on the evaluation value, and the optimum noise code vector is searched from the preliminary selection candidate. Audio coding method.
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