JPH11119800A - 音声符号化復号化方法及び音声符号化復号化装置 - Google Patents

音声符号化復号化方法及び音声符号化復号化装置

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JPH11119800A
JPH11119800A JP9286373A JP28637397A JPH11119800A JP H11119800 A JPH11119800 A JP H11119800A JP 9286373 A JP9286373 A JP 9286373A JP 28637397 A JP28637397 A JP 28637397A JP H11119800 A JPH11119800 A JP H11119800A
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basic vector
pitch
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JP9286373A
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Takashi Ota
恭士 大田
Hitoshi Matsuzawa
均 松澤
Masanao Suzuki
政直 鈴木
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Fujitsu Ltd
Original Assignee
Fujitsu Ltd
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    • G10L19/00—Speech or audio signals analysis-synthesis techniques for redundancy reduction, e.g. in vocoders; Coding or decoding of speech or audio signals, using source filter models or psychoacoustic analysis
    • G10L19/04—Speech or audio signals analysis-synthesis techniques for redundancy reduction, e.g. in vocoders; Coding or decoding of speech or audio signals, using source filter models or psychoacoustic analysis using predictive techniques
    • G10L19/08—Determination or coding of the excitation function; Determination or coding of the long-term prediction parameters
    • G—PHYSICS
    • G10—MUSICAL INSTRUMENTS; ACOUSTICS
    • G10L—SPEECH ANALYSIS TECHNIQUES OR SPEECH SYNTHESIS; SPEECH RECOGNITION; SPEECH OR VOICE PROCESSING TECHNIQUES; SPEECH OR AUDIO CODING OR DECODING
    • G10L19/00—Speech or audio signals analysis-synthesis techniques for redundancy reduction, e.g. in vocoders; Coding or decoding of speech or audio signals, using source filter models or psychoacoustic analysis
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Abstract

(57)【要約】 【課題】 Ａ−ｂ−Ｓ型のベクトル量子化による音声符
号化復号化方法及び音声符号化復号化装置に関し、メモ
リ容量及び演算量の削減を図る。 【解決手段】 符号帳探索処理による音声の符号化及び
符号帳を用いた音声の復号化に於いて、ランダム系列１
をリングバッファメモリ等のバッファメモリに格納し、
基本ベクトル生成部２によりランダム系列１からベクト
ル次元長の系列を任意のシフト量に従って、例えば、オ
ーバラップベクトル生成手段によりベクトル次元長の基
本ベクトルを生成し、この基本ベクトルを含む基本ベク
トル部３から符号帳展開部４により構造化処理によって
展開して木構造デルタ符号帳等の符号帳５を生成する過
程及び機能を備える。

Description

【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、Ａ−ｂ−Ｓ（Ａna
lysis −ｂｙ−Ｓynthesis；合成による分析）型のベク
トル量子化による音声符号化復号化方法及び音声符号化
復号化装置に関する。ＣＥＬＰ（Ｃode Ｅxcited Ｌin
ear Ｐrediction ；符号励振線形予測）符号化方式に代
表されるＡ−ｂ−Ｓ型のベクトル量子化による音声符号
化復号化方法は、音声信号を例えば４〜１６ｋｂｐｓ程
度に圧縮処理する場合に適用されている。このような音
声圧縮処理は、企業内通信システムやディジタル移動無
線システム等の効率化の為に採用されており、処理量の
削減やハードウェアの小型化が要望されている。
【０００２】
【従来の技術】音声信号の高能率符号化方法として前述
のようなＡ−ｂ−Ｓ型のベクトル量子化を適用した方法
が知られており、入力信号と、コードベクトルを基にし
た再生信号との誤差電力が最小となるコードベクトルを
求めるもので、図１３はその概要を示すものである。同
図に於いて、６１は符号帳、６２は係数器、６３は線形
予測合成フィルタ、６４は減算器、６５は誤差電力の評
価部である。
【０００３】符号帳６１には、複数のコードベクトルＣ
が格納されており、このコードベクトルＣに係数器６１
によりゲインｇを乗算し、その出力ｇＣを線形予測合成
フィルタ６３に入力して再生信号ｇＡＣを合成出力し、
この再生信号ｇＡＣと入力信号Ｘとを減算器６４に入力
して誤差信号Ｅを求め、誤差電力の評価部６５は、この
誤差信号Ｅによる誤差電力が最小となるコードベクトル
Ｃを探索し、そのインデックスを符号化情報として送信
する。又この符号化情報を受信して、符号帳からインデ
ックスに対応したコードベクトルを読出して音声を再生
する復号化処理を行うことになる。
【０００４】図１４は従来のＣＥＬＰ方式の説明図であ
り、７１は雑音符号帳、７２は適応符号帳、７３，７４
は係数器、７５，７８は線形予測合成フィルタ、７６，
７９は減算器、７７，８０は誤差電力の評価部である。
符号帳として、ランダム性音源に対応する雑音符号帳７
１と、ピッチ性音源に対応する適応符号帳７２とを備
え、この適応符号帳７２に格納される適応コードベクト
ルは適応的に更新され、又雑音符号帳７１は固定的な雑
音コードベクトルが格納されている。
【０００５】雑音符号帳７１のコードベクトルＣにゲイ
ンｇを乗算し、線形予測合成フィルタ７５を介して再生
信号ｇＡＣとし、入力信号Ｘとの誤差信号Ｅを求め、こ
の誤差信号Ｅによる誤差電力が最小となるコードベクト
ルＣを探索し、同様に、適応符号帳７２の適応コードベ
クトル（ピッチベクトル）Ｐとゲインｂとを乗算し、線
形予測合成フィルタ７８を介して再生信号ｂＡＰと入力
信号Ｘとの誤差信号を求め、その誤差信号による誤差電
力が最小となるピッチベクトルを探索する。
【０００６】前述の雑音符号帳７１は、ランダム性音源
に対応する多数の雑音コードベクトルを格納するもので
あるから、雑音符号帳７１を構成する為のメモリ容量は
非常に大きくなる。例えば、ベクトル次元長Ｎ＝４０
（５ｍｓの期間の８ｋＨｚサンプルに相当）、基本ベク
トル本数Ｍ＝１０２４とすると、４０９６０（ワード）
のメモリ容量を必要とする。そこで、雑音符号帳のメモ
リ容量削減の為に、オーバラップ符号帳や構造化符号帳
等が提案されている。
【０００７】図１５は従来のオーバラップ符号帳の説明
図であり、（Ａ）はオーバラップ符号帳によるベクトル
量子化の構成の概要を示し、（Ｂ）はオーバラップベク
トル生成過程の説明図である。同図に於いて、８１はラ
ンダム系列、８２はオーバラップによる符号帳展開部、
８３はオーバラップ符号帳としての雑音符号帳、８４は
係数器、８５は線形予測合成フィルタ、８６は減算器、
８７は誤差電力の評価部である。雑音符号帳８３の探索
処理は、図１３及び図１４について説明した場合と同様
であるから、重複した説明は省略する。
【０００８】ランダム系列８１は、（Ｂ）に示すよう
に、ベクトル次元長をＮ、基本ベクトル本数をＭ、シフ
ト量をＫとして、Ｎ＋（Ｍ−１）Ｋの大きさを少なくと
も有するものであり、符号帳展開部８２に於いて、シフ
ト量Ｋに従って順次シフトして、ベクトル次元長Ｎのコ
ードベクトルをランダム系列８１から取り出すことによ
り、ベクトル次元長Ｎ、基本ベクトル本数Ｍの雑音符号
帳８３を形成する処理を行うものである。
【０００９】この場合に、Ｎ＝４０、Ｍ＝１０２４、Ｋ
＝１とすると、Ｎ＋（Ｍ−１）Ｋ＝１０６３（ワード）
となり、単純にＮ＝４０のコードベクトルを、基本ベク
トル本数Ｍ＝１０２４に従って格納した雑音符号帳のメ
モリ容量（４０９６０ワード）に比較して１／４０とす
ることができる。
【００１０】図１６は従来の構造化符号帳の説明図であ
り、（Ａ）は構造化符号帳によるベクトル量子化処理構
成の概要を示し、（Ｂ）は符号帳展開の一例としての木
構造デルタ符号帳の展開処理を示す。同図の（Ａ）に於
いて、９１は基本ベクトル部、９２はベクトル加減則に
よる符号帳展開部、９３は雑音符号帳、９４は係数器、
９５は線形予測合成フィルタ、９６は減算器、９７は誤
差電力の評価部である。雑音符号帳９３の探索処理は、
図１３及び図１４について説明した場合と同様であるか
ら、重複した説明は省略する。
【００１１】基本ベクトル部９１は、（Ｂ）の木構造化
に於いて、初期ベクトルＣ0 及び階層対応のデルタベク
トルΔＣ1 ，ΔＣ2 ，・・・ΔＣ9 の基本ベクトルを格
納した構成を有し、符号帳展開部９２は、基本ベクトル
Ｃ0 ，ΔＣ1 ，ΔＣ2 ，・・・ΔＣ9 の加減算によっ
て、コードベクトルを求め、雑音符号帳９３を生成する
ものである。例えば、初期ベクトルＣ0 とデルタベクト
ルΔＣ1 ，ΔＣ2 とを用いて、 Ｃ0 ＝Ｃ0 ＋０ Ｃ1 ＝Ｃ0 ＋ΔＣ1 Ｃ2 ＝Ｃ0 −ΔＣ1 Ｃ3 ＝Ｃ1 ＋ΔＣ2 ＝Ｃ0 ＋ΔＣ1 ＋ΔＣ2 Ｃ4 ＝Ｃ1 −ΔＣ2 ＝Ｃ0 ＋ΔＣ1 −ΔＣ2 として、コードベクトルＣ0 〜Ｃ4 を求めることができ
る。以下同様にして、コードベクトルＣ1021，Ｃ
1022は、 Ｃ1021＝Ｃ510 ＋ΔＣ9 ＝Ｃ0 −ΔＣ1 −ΔＣ2 −・・
・＋ΔＣ9 Ｃ1022＝Ｃ510 −ΔＣ9 ＝Ｃ0 −ΔＣ1 −ΔＣ2 −・・
・−ΔＣ9 として求めることができる。即ち、コードベクトル
Ｃ0 ，Ｃ1 ，Ｃ2 ，Ｃ3 ，・・・Ｃ1022を含む雑音符号
帳９３を形成することができる。
【００１２】この場合、初期ベクトルＣ0 と９個のデル
タベクトルΔＣ1 〜ΔＣ9 との１０個のベクトルを基本
ベクトル部９１に格納することにより、１０２３個のコ
ードベクトルを生成することができる。又−Ｃ0 を含め
ること等により１０２４個のコードベクトルを生成する
こともできる。従って、ベクトル次元長Ｎを前述のよう
に４０、基本ベクトル長Ｍを１０２４とした時に、基本
ベクトル部９１は、Ｎ×ｌｏｇ2 Ｍ＝４０×１０＝４０
０（ワード）のメモリ容量で済むことになる。従って、
単純に、Ｎ＝４０のコードベクトルを、基本ベクトル本
数Ｍ＝１０２４に従って格納した雑音符号帳のメモリ容
量（４０９６０ワード）に比較して約１／１００とする
ことができる。このような構造化符号帳は、例えば、特
開平５−１５８５００号公報に開示されている。
【００１３】
【発明が解決しようとする課題】前述の高能率符号化に
於ける符号帳は、ベクトル次元長Ｎ、基本ベクトル本数
Ｍの場合に、単純にはＮ×Ｍのメモリ容量を必要とし、
それを図１５に示すオーバラップ符号帳とすることによ
り、Ｎ＋（Ｍ−１）Ｋのメモリ容量に削減することがで
きる。更に、図１６に示す構造化符号帳とすることによ
り、Ｎｌｏｇ2 Ｍのメモリ容量に削減することができ
る。しかし、Ａ−ｂ−Ｓ型ベクトル量子化を適用した音
声符号化方式は、携帯電話システムにも適用されること
から、メモリ容量の更なる削減及び演算量の削減が要望
されている。本発明は、Ａ−ｂ−Ｓ型ベクトル量子化を
適用した音声符号化方式に於けるメモリ容量の削減及び
演算量の削減を図ることを目的とする。
【００１４】
【課題を解決するための手段】本発明の音声符号化復号
化方法は、（１）Ａ−ｂ−Ｓ型のベクトル量子化による
音声符号化復号化方法であって、ランダム系列から任意
のシフト量に従って、ベクトル次元長の基本ベクトルを
生成し、この基本ベクトルを構造化処理により展開して
符号帳を構成するコードベクトルを生成する過程を含む
ものである。即ち、符号帳展開処理の前段に、ランダム
系列から基本ベクトルを生成する処理を行うもので、符
号帳を構成するコードベクトル分布の操作が容易とな
る。又例えば、オーバラップベクトル生成を適用すれ
ば、ランダム系列を格納するメモリ容量を削減すること
ができると共に、オーバラップ部分に対する演算処理の
流用が可能となって、全体の演算量の削減を図ることが
できる。
【００１５】又（２）ランダム系列をリングバッファメ
モリに格納して、オーバラップベクトル生成により基本
ベクトルを生成して一層のメモリ容量の削減を図ること
ができる。又構造化処理として、木構造デルタ符号帳に
展開することができる。又閾値を設定して、ベクトル次
元長の系列と比較することにより、この系列の零振幅サ
ンプル数を制御して基本ベクトルを生成することができ
る。又ピッチベクトルと相関のないピッチ直交化基本ベ
クトルを生成することができる。又ピッチ周期を基にピ
ッチ強調処理を施した基本ベクトルを生成することがで
きる。
【００１６】又本発明の音声符号化復号化装置は、
（３）Ａ−ｂ−Ｓ型のベクトル量子化による音声符号化
復号化装置であって、ランダム系列１を格納するバッフ
ァメモリと、ベクトル次元長，シフト量のパラメータに
従ってバッファメモリからオーバラップベクトル生成に
より基本ベクトルを生成する基本ベクトル生成部２と、
この基本ベクトル生成部２により生成された基本ベクト
ルを展開して符号帳を形成する符号帳展開部４とを備え
ている。
【００１７】又（４）ランダム系列１を格納するバッフ
ァメモリをリングバッファメモリとすることができる。
又基本ベクトル生成部２は、閾値を設定する閾値制御部
と、この閾値とベクトル次元長の系列と比較して、その
系列の零振幅サンプル数を制御する非零／零サンプル制
御部とを設けることができる。又基本ベクトル生成部２
は、ピッチベクトルと相関のないベクトルとして直交化
処理した基本ベクトルを生成するピッチベクトル直交化
処理部を設けることができる。又ピッチ強調処理を施す
ピッチ強調処理部を設けることができる。
【００１８】
【発明の実施の形態】図１は本発明の原理説明図であ
り、１はランダム系列、２は基本ベクトル生成部、３は
基本ベクトル部、４は符号帳展開部、５は符号帳、６は
係数器、７は線形予測合成フィルタ、８は減算器、９は
誤差電力の評価部である。なお、点線で示す基本ベクト
ル部３と構造化符号帳に相当する符号帳５は、処理過程
に於いて生成されるものであり、音声符号化の要部を示
し、各部の機能はマイクロプロセッサ等の演算処理機能
によって容易に実現することも可能である。
【００１９】ランダム系列１から基本ベクトル生成部２
により任意のシフト量に従ってベクトル次元長の基本ベ
クトルを生成して基本ベクトル部３を形成するもので、
例えば、オーバラップベクトル生成手段を適用すること
ができる。この基本ベクトル部３から符号帳展開部４に
よる構造化処理によって展開処理し、構造化符号帳であ
る符号帳５を構成するコードベクトルを生成し、この符
号帳５からのコードベクトルＣに係数器６に於いてゲイ
ンｇを乗算し、線形予測合成フィルタ７によりｇＣを基
に再生信号ｇＡＣを合成出力し、減算器８により入力信
号Ｘとの差分の誤差信号Ｅを求め、この誤差信号Ｅによ
る誤差電力を評価部９に於いて評価し、誤差電力最小の
コードベクトルＣを探索し、このコードベクトルＣのイ
ンデックスを符号化情報として送信する。
【００２０】又受信側の復号化装置に於いては、受信し
た音声の符号化情報を基に符号帳からコードベクトルを
求め、このコードベクトルやゲイン，ピッチ周期等のパ
ラメータを基に線形予測合成フィルタ７と同様な合成フ
ィルタを用いて音声信号を再生するものであり、この場
合の符号帳も、前述のランダム系列１からオーバラップ
ベクトル生成によって基本ベクトルを生成し、この基本
ベクトルを構造化処理により展開した木構造デルタ符号
帳とすることができる。
【００２１】前述のように、構造化符号帳のコードベク
トルを生成する為の基本ベクトルを、ランダム系列１か
ら例えばオーバラップ処理により展開して求めることが
できるもので、符号化及び復号化の為のランダム音源情
報、即ち、ランダム系列１を極めて短くすることができ
る。従って、メモリ容量を著しく削減することができ
る。
【００２２】又オーバラップ処理によって基本ベクトル
を形成した場合、隣接するコードベクトル間の相関を利
用して演算量を削減することが可能となる。例えば、Ｖ
ＳＥＬＰ（Ｖector Ｓum Ｅxcited Ｌinear Ｐredict
ion ）方式や、木構造デルタ符号帳等の構造化符号帳の
場合に、基本ベクトルの聴覚重み付け処理が行われる
が、複数のサンプル系列のうちのオーバラップする系列
が多ければ（シフト量が小さければ）、基本ベクトル分
の行列演算が数サンプル分の更新演算で代替えできるこ
とになり、演算量を削減することができる。
【００２３】図２は本発明の第１の実施の形態の説明図
であり、１１はランダム系列、１２はオーバラップベク
トル生成部、１３は基本ベクトル部、１４は木構造デル
タ符号帳展開部、１５は木構造デルタ符号帳を示す。こ
の図２に於けるオーバラップベクトル生成部１２は図１
の基本ベクトル生成部２に相当し、木構造デルタ符号帳
展開部１４は図１の符号帳展開部４に相当し、木構造デ
ルタ符号帳１５は図１の符号帳５に相当し、又この木構
造デルタ符号帳１５は、例えば、図１６の（Ａ）に示す
基本ベクトル部９１のように、初期ベクトルＣ0 及びデ
ルタベクトルΔＣ1 〜ΔＣ9 を格納した構成となる。
【００２４】図３は本発明の第１の実施の形態のフロー
チャートであり、パラメータの設定として、ランダム系
列１１のベクトル次元長Ｎ、基本ベクトル本数Ｍ、シフ
ト量Ｋを設定する（Ａ１）。これによるランダム系列１
１は、Ｎ＋（ｌｏｇ2 Ｍ−１）Ｋの長さとする。そし
て、基本ベクトル生成部１２（図２のオーバラップベク
トル生成部１２に相当）により、基本ベクトルの生成を
行う（Ａ２）。即ち、基本ベクトル〔ｉ〕〔ｊ〕＝ラン
ダム系列〔ｉ＊Ｋ＋ｊ〕を、ｊ＝０〜Ｎ−１、ｉ＝０〜
ｌｏｇ2 Ｍ−１について求める。
【００２５】又基本ベクトル〔ｉ〕〔ｊ〕は、第ｉ番基
本ベクトルの第ｊサンプルを示し、ランダム系列１１の
先頭位置からｉ＊Ｋの位置を先頭として、０〜Ｎ−１の
サンプルを取り出すことにより、第ｉ番基本ベクトルを
求めることができる。従って、ｉ＝０〜ｌｏｇ2 Ｍ−１
について求めることにより、ベクトル次元長Ｎで基本ベ
クトル本数ｌｏｇ2 Ｍの基本ベクトル部１３を生成する
ことができる。
【００２６】前述の処理により基本ベクトル部１３が生
成され、符号帳展開部１４（図２の木構造デルタ符号帳
展開部１４に相当）により、ベクトル次元長Ｎで＃０〜
＃Ｍ−１の基本ベクトル本数Ｍの符号帳１５（図２の木
構造デルタ符号帳１５に相当）を生成することができ
る。即ち、Ｎ＋（ｌｏｇ2 Ｍ−１）Ｋの長さのランダム
系列１１をバッファメモリに格納しておくことにより、
前述の処理によって構造化符号帳としての木構造デルタ
符号帳に展開することができる。この場合、例えば、ベ
クトル次元長Ｎを４０、基本ベクトル本数Ｍを１０２
４、シフト量Ｋを１とすると、ランダム系列１１は４９
ワードとなる。従って、単純に、Ｎ＝４０のコードベク
トルを、基本ベクトル本数Ｍ＝１０２４に従って格納し
た従来の雑音符号帳のメモリ容量（４０９６０ワード）
に比較して、１／８３６に削減することができる。
【００２７】図４は本発明の第２の実施の形態の説明図
であり、２１はランダム系列、２２はオーバラップベク
トル生成部、２３は基本ベクトル部、２４は木構造デル
タ符号帳展開部、２５は木構造デルタ符号帳を示す。こ
の図４に於けるオーバラップベクトル生成部２２は図１
の基本ベクトル生成部２に相当し、木構造デルタ符号帳
展開部２４は図１の符号帳展開部４に相当し、木構造デ
ルタ符号帳２５は図１の符号帳５に相当する。
【００２８】この実施の形態は、リングバッファメモリ
系列を適用したものであり、オーバラップベクトル生成
部２２の機能は、図２のオーバラップベクトル生成部１
２とほぼ同一であるが、ランダム系列２１をリングバッ
ファメモリに格納した構成とすることにより、図２に於
けるランダム系列１１の先頭部分のサンプルを再利用す
るように制御するものである。
【００２９】図５はリングバッファメモリの説明図であ
り、＃０〜＃Ｌ−１の長さＬのランダム系列をリングバ
ッファメモリに格納し、例えば、Ｋ＝Ｌ／４として、＃
０を先頭とした第１符号語、＃Ｌ／４を先頭とした第２
符号語、＃Ｌ／２を先頭とした第３符号語のように、各
符号語は一部オーバラップしてベクトル次元長Ｎの基本
ベクトルを生成することができる。
【００３０】図６は本発明の第２の実施の形態のフロー
チャートであり、パラメータの設定として、ランダム系
列２１のベクトル次元長Ｎ、ランダム系列長Ｌ、基本ベ
クトル本数Ｍ、シフト量Ｋを設定する（Ｂ１）。次に基
本ベクトル生成部２２（図２のオーバラップベクトル生
成部２２に相当）によって基本ベクトルを生成するもの
で、その時のパラメータの設定として、読出ポインタｐ
＝ｉ＊Ｋを設定する（Ｂ２）。そして、この読出ポイン
タｐとランダム系列２１のベクトル次元長Ｌとを比較し
て、ｐ＞Ｌか否かを判定する（Ｂ３）。
【００３１】この読出ポインタｐが示すランダム系列２
１の位置からサンプルを読出すものであり、従って、ｐ
＞Ｌの場合は、長さＬのランダム系列２１の最後の位置
に読出ポインタｐが到達し後、ランダム系列２１の先頭
位置に読出ポインタｐが移動した状態を示すから、ｐ＝
０とする（Ｂ４）。
【００３２】そして、基本ベクトル〔ｉ〕〔ｊ〕＝ラン
ダム系列〔ｉ＊Ｋ＋ｊ〕として基本ベクトルを生成し
（Ｂ５）、ランダム系列２１の読出ポインタｐによって
指示される位置から１サンプル読出しを行う毎に、ｐ＝
ｐ＋１として（Ｂ６）、ｉ＝０〜Ｍ−１、ｊ＝０〜Ｎ−
１について基本ベクトル２３を求める。
【００３３】この場合、基本ベクトル〔ｉ〕〔ｊ〕は、
第ｉ番基本ベクトルの第ｊサンプルを示し、例えば、第
０番基本ベクトル生成時は、読出ポインタｐは、ｐ＝ｉ
＊Ｋ＝０となり、ランダム系列２１の先頭から順次サン
プル読出しが行われ、ｐ＝０〜ｐ＝Ｎ−１の間のサンプ
ル読出しによりＮサンプルからなる第０番基本ベクトル
が生成される。次の第１番基本ベクトル生成時は、ｐ＝
ｉ＊Ｋ＝１となり、ランダム系列２１の先頭から２番目
の位置を先頭として順次サンプル読出しが行われ、ｐ＝
１〜ｐ＝Ｎの間のサンプル読出しによりＮサンプルから
なる第１番基本ベクトルが生成される。同様にして、第
Ｍ−１番基本ベクトル生成時は、ｐ＝ｉ＊Ｋ＝Ｍ−１と
なり、ランダム系列２１の先頭からＭ番目の位置を先頭
として順次サンプル読出しが行われ、ｐ＝Ｍ〜ｐ＝Ｍ＋
Ｎ−１の間のサンプル読出しによりＮサンプルからなる
第Ｍ番基本ベクトルが生成される。
【００３４】この場合、ランダム系列長Ｌとベクトル次
元長Ｎとを等しくすることも可能である。例えば、図５
に於いて、Ｌ＝Ｎとして、Ｋ＝１とすると、第１符号語
は＃０〜＃Ｌ−１、第２符号語は＃１〜＃０、第３符号
語は＃２〜＃１となり、Ｌ個の基本ベクトルを生成する
ことができる。即ち、パラメータ設定（Ｂ１）に於い
て、Ｎ＝Ｌ＝Ｍ、Ｋ＝１とすることになる。
【００３５】又前述と同様に、ベクトル次元長Ｎを４０
とすると、ランダム系列２１は４０ワードとなる。即
ち、リングバッファメモリは４０ワードの容量で済むこ
とになる。従って、単純に、Ｎ＝４０のコードベクトル
を、基本ベクトル本数Ｍ＝１０２４に従って格納した従
来の雑音符号帳のメモリ容量（４０９６０ワード）に比
較して、約１／１０００に削減することができる。な
お、Ｌ＜Ｎの関係とすることも可能である。この場合、
例えば、Ｌ＋２＝Ｎ、Ｋ＝１とすると、第１符号語は、
リングバッファメモリの＃０〜＃Ｌ−１〜＃２のサンプ
ルを取り出し、次の第２符号語は、＃１〜＃Ｌ−１〜＃
０〜＃３のサンプルを取り出すことになる。又各符号語
に相関がないように制御する手段を付加することもでき
る。
【００３６】図７は本発明の第３の実施の形態の説明図
であり、３１はランダム系列、３２は基本ベクトル生成
部、３３は基本ベクトル部、３４は木構造デルタ符号帳
展開部、３５はサンプル密度可変の木構造デルタ符号
帳、３６は閾値制御部、３７は非零／零サンプル制御部
を示す。この図７に於けるランダム系列３１は図１のラ
ンダム系列１に相当し、基本ベクトル生成部３２は図１
の基本ベクトル生成部２に相当し、木構造デルタ符号帳
展開部３４は図１の符号帳展開部４に相当し、木構造デ
ルタ符号帳３５は図１の符号帳５に相当する。
【００３７】基本ベクトル生成部３２は、閾値制御部３
６と非零／零サンプル制御部３７とを含み、符号化パラ
メータの関数として閾値を設定し、非零／零サンプル制
御部３７に於いてランダム系列と閾値とを比較して非零
か又は零かの制御を行って、基本ベクトルを生成する。
木構造デルタ符号帳展開部３４は、図４の木構造デルタ
符号帳展開部２４と同様に動作して、木構造デルタ符号
帳３５を形成することになるが、非零／零サンプル制御
により、サンプル密度が変化したものとなる。この場合
の閾値制御部３６に加える符号化パラメータは、符号帳
探索処理の前段までの処理に於いて得られた各種のパラ
メータを利用することができるものであり、又復号化の
場合は、受信した符号化パラメータを利用するか、又は
再分析によって得られたパラメータを利用することがで
きる。
【００３８】図８は本発明の第３の実施の形態のフロー
チャートであり、パラメータの設定として、ランダム系
列３１のベクトル次元長Ｎ、基本ベクトル本数Ｍ、シフ
ト量Ｋを設定する（Ｃ１）。次に基本ベクトル生成部３
２の閾値制御部３６に於いて符号化パラメータの関数と
して閾値を設定する（Ｃ２）。例えば、符号化パラメー
タにピッチゲイン〔０．０，１．８〕を導入した場合、
一例として、閾値ＴＨ＝ピッチゲイン値／１．８とし
て、閾値ＴＨを設定することができる。
【００３９】又非零／零サンプル制御部３７は、ステッ
プ（Ｃ３）〜（Ｃ５）の処理を行うもので、先ず、ラン
ダム系列〔ｉ＊Ｋ＋ｊ〕＜ＴＨか否かを判定し（Ｃ
３）、このランダム系列〔ｉ＊Ｋ＋ｊ〕が閾値ＴＨより
大きい場合は、基本ベクトル〔ｉ〕〔ｊ〕をランダム系
列〔ｉ＊Ｋ＋ｊ〕とし（Ｃ４）、反対に、ランダム系列
〔ｉ＊Ｋ＋ｊ〕が閾値ＴＨより小さい場合は、基本ベク
トル〔ｉ〕〔ｊ〕を０とする（Ｃ５）。このような処理
を、ｉ＝０〜Ｍ−１、ｊ＝０〜Ｎ−１について行うもの
である。
【００４０】従って、基本ベクトルのサンプルに零振幅
の系列が含まれることになり、この基本ベクトルを木構
造デルタ符号帳展開部３４により展開することにより、
非零サンプルの割合が疎から密までバリエーションに富
んだ木構造デルタ符号帳３６を形成することができる。
それによって、パルス性の音源が適切とされる有声音か
ら雑音性の音源が適切とされる無声音までの広い属性を
カバーする符号帳とすることができる。又符号化パラメ
ータとしては、前述のピッチゲイン以外の他のパラメー
タを用いることも可能であり、又予め固定した閾値ＴＨ
を設定することも可能である。又処理フレームについて
音声の属性等に対応して非零／零サンプル制御部３７に
於ける処理を行うか否かを選択するように制御すること
も可能である。
【００４１】図９は本発明の第４の実施の形態の説明図
であり、４１はランダム系列、４２は基本ベクトル生成
部、４３は基本ベクトル部、４４は木構造デルタ符号帳
展開部、４５はピッチベクトル低相関系列の木構造デル
タ符号帳、４６はピッチベクトル直交化処理部である。
この図９に於けるランダム系列４１は図１のランダム系
列１に相当し、基本ベクトル生成部４２は図１の基本ベ
クトル生成部２に相当し、木構造デルタ符号帳展開部４
４は図１の符号帳展開部４に相当し、木構造デルタ符号
帳４５は図１の符号帳５に相当する。
【００４２】ＣＥＬＰ方式に於ける音源探索は、ピッチ
ベクトルと雑音ベクトルとによって入力音声ベクトルを
同定する処理に相当し、このピッチベクトルは、適応符
号帳探索により、或いは入力音声信号の符号化前処理に
より求めることができる。この場合の雑音ベクトルを、
ピッチベクトルと相関がない直交ベクトルによって形成
することにより、効率的なベクトル量子化が可能とな
る。
【００４３】そこで、ピッチベクトル直交化処理部４６
は、ピッチベクトルを基に基本ベクトルに対する直交化
処理を施すものである。例えば、入力音声ベクトルに対
して先にピッチベクトルを求め、このピッチベクトルと
雑音ベクトルとにより入力音声ベクトルを同定する処理
に於いて、点線矢印で示す雑音ベクトルＮＶ１〜ＮＶ５
について、それぞれピッチベクトル直交化平面に投影し
た実線矢印で示す雑音ベクトルＮＶ１’〜ＮＶ５’を求
めるものである。又復号化の場合は、受信したピッチベ
クトル或いは再分析により得られたピッチベクトルを用
いて、前述のようなピッチ直交化雑音ベクトルを求める
ことになる。
【００４４】図１０は本発明の第４の実施の形態のフロ
ーチャートであり、パラメータの設定として、ランダム
系列４１のベクトル次元長Ｎ、基本ベクトル本数Ｍ、シ
フト量Ｋを設定する（Ｄ１）。そして、Ｈを聴覚重みづ
けフィルタインパルス応答行列、Ｐをピッチベクトルと
して、ピッチベクトル直交化処理部４６に於いて、直交
ベクトル係数Ｇを、Ｇ＝ｆ（Ｈ，Ｐ）により求め（Ｄ
２）、この直交化ベクトル係数Ｇを用いて、基本ベクト
ル〔ｉ〕〔ｊ〕＝Ｇ＊ランダム系列〔ｉ＊Ｋ＋ｊ〕によ
り、ｊ＝０〜Ｎ−１、ｉ＝０〜Ｍ−１として、ベクトル
次元長Ｎで基本ベクトル本数Ｍの基本ベクトルをオーバ
ラップ生成する（Ｄ３）。
【００４５】この場合、右側に、グラム・シュミット直
交化法によるピッチ直交化基本ベクトル生成式を示し、
Ｂ ｏｒｔｈはピッチ直交化基本ベクトル、Ｂは基本ベ
クトル、Ｈは前述の聴覚重みづけフィルタインパルス応
答行列、Ｐは前述のピッチベクトルを示し、Ｂ ｏｒｔ
ｈ＝ＧＢとして、ピッチ直交化基本ベクトルＢ ｏｒｔ
ｈを求めることができる。なお、直交ベクトル係数Ｇ
は、 Ｇ＝〔１−（ＰT ＨT ＨＰ）／（ＨＰ）T （ＨＰ）〕 によって求めることができる。このような処理によっ
て、ピッチベクトルと相関のないピッチ直交化基本ベク
トルを生成することができる。
【００４６】図１１は本発明の第５の実施の形態の説明
図であり、５１はランダム系列、５２は基本ベクトル生
成部、５３は基本ベクトル部、５４は木構造デルタ符号
帳展開部、５５はピッチ強調系列の木構造デルタ符号
帳、５６はピッチ強調処理部である。この図１１に於け
るランダム系列５１は図１のランダム系列１に相当し、
基本ベクトル生成部５２は図１の基本ベクトル生成部２
に相当し、木構造デルタ符号帳展開部５４は図１の符号
帳展開部４に相当し、木構造デルタ符号帳５５は図１の
符号帳５に相当する。
【００４７】ピッチ強調処理部５６は、符号帳探索処理
の前段までの処理に於いて求めたピッチ周期が、分析フ
レーム長より短い場合にピッチ強調処理を施すものであ
る。本来雑音性信号を同定する為の雑音符号帳系列にピ
ッチ周期性を持たせることにより、有声音部（定常部）
に於ける特性向上を期待することができる。又復号化の
場合は、受信したピッチ周期又は再分析により得られた
ピッチ周期を用いることになる。
【００４８】図１２は本発明の第５の実施の形態のフロ
ーチャートであり、パラメータの設定として、ランダム
系列５１のベクトル次元長Ｎ、基本ベクトル本数Ｍ、シ
フト量Ｋを設定する（Ｅ１）。そして、ピッチ周期と分
析フレーム長とを比較し（Ｅ２）、基本ベクトル〔ｉ〕
〔ｊ〕＝ランダム系列〔ｉ＊Ｋ＋ｊ〕により基本ベクト
ルを生成する（Ｅ３），（Ｅ５）。そして、ピッチ周期
が分析フレーム長より短い場合、ピッチ強調処理を行う
（Ｅ４）。
【００４９】この場合の基本ベクトル〔ｉ〕〔ｊ〕を
Ｂ、ピッチ周期をｌａｇ、分析フレーム長をｆｒｍ−ｌ
ｅｎｇｔｈ、ピッチ強調フィルタ係数をｐ，ｑとする
と、ピッチ強調基本ベクトルＢｐｉｔ（ｎ）は、 Ｂｐｉｔ（ｎ）＝Ｂ（ｎ） 但し、０≦ｎ≦ｌａｇ Ｂｐｉｔ（ｎ）＝ｐ＊Ｂ（ｎ）＋ｑ＊Ｂ（ｎ−ｌａｇ） 但し、ｌａｇ≦ｎ≦ｆｒｍ−ｌｅｎｇｔｈ により求めるものである。
【００５０】前述のようなピッチ強調処理を行った基本
ベクトルを、木構造デルタ符号帳展開部５４により展開
して、木構造デルタ符号帳５５を形成することになる。
この木構造デルタ符号帳５５を例えば雑音符号帳とする
ことができる。又符号化処理と復号処理との何れか一方
又は両方に於いて、このようなピッチ強調処理を行うこ
とにより、復号化再生音声信号の品質を向上することが
できる。
【００５１】
【発明の効果】以上説明したように、本発明は、Ａ−ｂ
−Ｓ型のベクトル量子化による音声符号化復号化に於い
て、ランダム系列から任意のシフト量に従って、ベクト
ル次元長の基本ベクトルを生成し、この基本ベクトルを
構造化処理により展開して符号帳を構成するコードベク
トルを生成するものであり、例えば、オーバラップベク
トル生成手段を適用することができ、この場合はオーバ
ラップ部分についての演算量の削減が可能となり、且つ
メモリ容量の削減を図ることができる。又符号帳を生成
する展開処理の前段に於いて基本ベクトル生成処理を行
うことにより、符号帳を構成するコードベクトルの分布
の操作が容易となる利点がある。
【００５２】又ランダム系列をリングバッファメモリに
格納して、オーバラップベクトル生成により基本ベクト
ルを生成することにより、ランダム系列の先頭部分の再
利用を図ることができることにより、ランダム系列を格
納するリングバッファメモリの容量を更に削減すること
ができる利点がある。又木構造デルタ符号帳のような構
造化符号帳に展開する場合、基本ベクトル本数Ｍを少な
くことができる。
【００５３】又符号帳探索処理の前段までの分析により
得られたパラメータ又は受信したパラメータ或いは再分
析により得られたパラメータを基に設定した閾値との比
較により基本ベクトルの零振幅サンプル数を制御するこ
とによって、符号帳に展開した時の非零振幅サンプルの
割合を疎から密にわたって分布させることができる利点
がある。即ち、パルス性の音源が適切な有声音から、雑
音性の音源が適切な無声音までの広い範囲をカバーする
符号帳を生成して、符号化復号化能力の向上を図ること
ができる。
【００５４】又ランダム系列から取り出したベクトル次
元長の系列を、ピッチベクトルと相関のない直交化ベク
トルとするもので、符号帳に展開する前の基本ベクトル
を総てピッチベクトルと無相関の関係とすることができ
るから、量子化効率を向上することができる。又ピッチ
周期が分析フレーム長より短い場合に、ピッチ強調処理
を施すことにより、復号化再生音声信号の品質を向上す
ることができる利点がある。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の原理説明図である。
【図２】本発明の第１の実施の形態の説明図である。
【図３】本発明の第１の実施の形態のフローチャートで
ある。
【図４】本発明の第２の実施の形態の説明図である。
【図５】リングバッファメモリの説明図である。
【図６】本発明の第２の実施の形態のフローチャートで
ある。
【図７】本発明の第３の実施の形態の説明図である。
【図８】本発明の第３の実施の形態のフローチャートで
ある。
【図９】本発明の第４の実施の形態の説明図である。
【図１０】本発明の第４の実施の形態のフローチャート
である。
【図１１】本発明の第５の実施の形態の説明図である。
【図１２】本発明の第５の実施の形態のフローチャート
である。
【図１３】従来のＡ−ｂ−Ｓ型ベクトル量子化の説明図
である。
【図１４】従来のＣＥＬＰ方式の説明図である。
【図１５】従来のオーバラップ符号帳の説明図である。
【図１６】従来の構造化符号帳の説明図である。
【符号の説明】
１ ランダム系列 ２ 基本ベクトル生成部 ３ 基本ベクトル部 ４ 符号帳展開部 ５ 符号帳 ７ 線形予測合成フィルタ ９ 誤差電力の評価部

Claims (15)

    【特許請求の範囲】
  1. 【請求項１】 Ａ−ｂ−Ｓ型のベクトル量子化による音
    声符号化復号化方法に於いて、 ランダム系列から任意のシフト量に従って、ベクトル次
    元長の基本ベクトルを生成し、 該基本ベクトルを構造化処理により展開して符号帳を構
    成するコードベクトルを生成する過程を含むことを特徴
    とする音声符号化復号化方法。
  2. 【請求項２】 シフト量をベクトル次元長以下に設定し
    たオーバラップベクトル生成により前記基本ベクトルを
    生成する過程を含むことを特徴とする請求項１記載の音
    声符号化復号化方法。
  3. 【請求項３】 前記ランダム系列をリングバッファメモ
    リに格納した構成とし、該リングバッファメモリに格納
    された前記ランダム系列をオーバラップベクトル生成に
    より前記基本ベクトルを生成する過程を含むことを特徴
    とする請求項１記載の音声符号化復号化方法。
  4. 【請求項４】 前記構造化処理は、前記基本ベクトルを
    基に階層化された初期ベクトルとデルタベクトルとを含
    む木構造デルタ符号帳に展開する過程を含むことを特徴
    とする請求項１又は２又は３記載の音声符号化復号化方
    法。
  5. 【請求項５】 前記ランダム系列から取り出したベクト
    ル次元長の系列と閾値とを比較し、該比較結果に応じて
    該系列の零振幅サンプル数を制御して基本ベクトルを生
    成する過程を含むことを特徴とする請求項１乃至４の何
    れか１項記載の音声符号化復号化方法。
  6. 【請求項６】 前記閾値を、符号帳探索処理の前段まで
    の分析により得られたパラメータの関数として設定する
    過程を含むことを特徴とする請求項５記載の音声符号化
    復号化方法。
  7. 【請求項７】 伝送されたパラメータ又は復号化過程の
    再分析により得られたパラメータを基に閾値を設定し、
    該閾値と、前記ランダム系列から取り出したベクトル次
    元長の系列とを比較し、該比較結果に応じて該系列の零
    振幅サンプル数を制御して基本ベクトルを生成する過程
    を含むことを特徴とする請求項１乃至５の何れか１項記
    載の音声符号化復号化方法。
  8. 【請求項８】 ピッチベクトルを基に、前記ランダム系
    列から取り出したベクトル次元長の系列を、前記ピッチ
    ベクトルと相関のないピッチ直交化基本ベクトルとして
    生成する過程を含むことを特徴とする請求項１乃至７の
    何れか１項記載の音声符号化復号化方法。
  9. 【請求項９】 ピッチ周期を基に、前記ランダム系列か
    ら取り出したベクトル次元長の系列を、ピッチ強調した
    基本ベクトルとして生成する過程を含むことを特徴とす
    る請求項１乃至８の何れか１項記載の音声符号化復号化
    方法。
  10. 【請求項１０】 Ａ−ｂ−Ｓ型のベクトル量子化による
    音声符号化復号化装置に於いて、 ランダム系列を格納するバッファメモリと、 ベクトル次元長，シフト量のパラメータに従って前記バ
    ッファメモリからオーバラップベクトル生成により基本
    ベクトルを生成する基本ベクトル生成部と、 該基本ベクトル生成部により生成された基本ベクトルを
    展開して符号帳を形成する符号帳展開部とを備えたこと
    を特徴とする音声符号化復号化装置。
  11. 【請求項１１】 前記ランダム系列を格納するバッファ
    メモリをリングバッファメモリとしたことを特徴とする
    請求項１０記載の音声符号化復号化装置。
  12. 【請求項１２】 前記符号帳展開部は、前記基本ベクト
    ル生成部により生成された前記基本ベクトルを構造化符
    号帳に展開する構成を備えたことを特徴とする請求項１
    ０記載の音声符号化復号化装置。
  13. 【請求項１３】 前記基本ベクトル生成部は、閾値を設
    定する閾値制御部と、該閾値制御部に設定された閾値と
    前記バッファメモリに格納されたランダム系列のベクト
    ル次元長の系列とを比較して零振幅サンプル数を制御す
    る非零／零サンプル制御部とを備えたことを特徴とする
    請求項１０乃至１２の何れか１項記載の音声符号化復号
    化装置。
  14. 【請求項１４】 前記基本ベクトル生成部は、ピッチベ
    クトルと相関のないベクトルとして直交化処理した基本
    ベクトルを生成するピッチベクトル直交化処理部を備え
    たことを特徴とする請求項１０乃至１２の何れか１項記
    載の音声符号化復号化装置。
  15. 【請求項１５】 前記基本ベクトル生成部は、ピッチ周
    期に従って前記バッファメモリに格納されたランダム系
    列のベクトル次元長の系列にピッチ強調処理を施した基
    本ベクトルを生成するピッチ強調処理部を備えたことを
    特徴とする請求項１０乃至１２の何れか１項記載の音声
    符号化復号化装置。
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