JPS61272800A - バ−スト音声通信装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。

Description

【発明の詳細な説明】 〔産業上の利用分野〕 本発明はバースト音声通信装置に関し、特に送信側で音
声のスペクトル包絡パラメータおよげ音源ｔｉｌＦｍを
抽出して符号化しこれを音声に代えて符号化速度に比し
てはるかに高速な伝送速度で送。

受信するバースト音声通信装置の性能改善に関する０ 〔従来の技術〕 送信側で音声の特徴パラメータを抽出して符号化し、一
旦これを蓄積したうえで符号化速度の数倍もしくは数１
０倍といったはるかに高速な伝送速度で出力し、受信側
ではこれを一旦蓄積しつつ受信しデータ速度を再ひもと
の符号化速度に変換しつつ復号化を行なった特徴パラメ
ータにもとづき音声を合成する形式で音声の送受信を行
なう形式のバースト音声通信装置はよく知られている。

このようなバースト音声通信装置では、特徴パラメータ
は基本分析フレームごとに抽出される。

この基本分析フレームは音声信号がほぼ定常的と見做し
得る時間として設定された基本分析窓長で切出された入
力音声信号にもとづいて予め設定される分析時間単位で
あり具体的には約３ＱｍＳＥＣ程度はほぼ定常的と見做
され従って音韻があまり変化しないと考えられるのでこ
れを基本分析窓長とし音声信号を３０ｍ５ＥＣ程度で窓
関数処理を行なって切出したものを１０ｍ５ＥＣもしく
は２０ｍ５ＥＣ程度ごとに読出しつつこれを基本分析フ
レームとしてＬＰＣ（Ｌｉｎｅａｒ　　Ｐｒｅｄｉｃｔ
ｉｏｎＣｏｄｉｎｇ、　　線形予測符号化〕を実施しα
パラメータやにパラメータの如きＬＰＣ係数をスペクト
ル包絡パラメータとして抽出、さらに音声スペクトルの
微細構造としての音源情報も基本分析フレームごとに抽
出、これら２つの抽出情報による特徴パラメータを所定
の符号化速度ｃビット／秒）で符号化する。

上述した音源情報は音声スペクトルの微細構造であると
ともに観点を変えると音声信号からスペクトル包絡を除
去し几残差波形でもあることはよく知られている。

このような短時間の基本分析窓ごとの音声信号では基本
的にその音韻の短時間特徴がほぼ定常的に保持されてお
り、従って、抽出され７２．特徴パラメータも短時間に
おけるほぼ定常的特徴を示している。

さて、送信側では所定の符号化速度たとえは２−４Ｋｂ
／ＳＥＣ（キロビット／秒）の符号化速度で符号化され
た特徴パラメータをそのまま出力せず、一旦これを所定
の時間、たとえば３秒間蓄積回路にストアしつつこれを
前記符号化速度を上廻る所定の高速度、たとえば６４Ｋ
ｂ／８ＥＣで無線もしくは有線の伝送路を介して受信側
に送出する。このようにして３秒ごとの間けつ送信で６
４Ｋｂ／ＳＥＣで送られるデータは受信側でも３秒間ず
つ一旦蓄積されたうえ２．４Ｋｂ／ＳＥＣのもとの符号
化データに変化されたのち復号化が図られ、この特徴パ
ラメータを利用して音声の再生が行なわれる。

これがデータ伝送効率の改常、従って伝送時間の大幅な
短縮が行なわれかつ通信の秘匿化も実施し易いバースト
音声通信の基本的運用形態である。

〔発明が解決しようとする問題点〕

しかしながら上述した従来のバースト音声通信装置は伝
送路誤りに対する対抗策が立てられておらず、また伝送
デー・夕の符号化効率にも一定の限度が存在するという
問題がある。

上述した従来のバースト音声通信装置では、伝送路にお
ける符号誤りに対しては基本的な訂正手段をもってない
、また、特徴パラメータとして出力されるデータのうち
スペクトル包絡パラメータとしてのＬＰＧ係数は、分析
フレームごとに音声信号のすべてのスペクトル包絡を対
象として所定の分析次数で分析されている。このスペク
トル包絡は抱括的に−は時間とともに変動する成分と、
変動せずほぼ一定の特性をもつ定常成分とにわけられる
。前者が残留スペクトル包絡と呼ばれ後者は平均スペク
トル包絡と呼ばれる。従って残留スペクトル包絡は全ス
ペクトル包絡と平均スペクトルとの差として考えること
ができる。

上述した背景から勘案すｎば、平均スペクトル包絡パラ
メータは基本分析フレームごとに送出する必要はなく、
むしろ基本分析フレームの数１０倍、もしくは数１００
倍あるいはそれ以上の窓時間で抽出したものを代表とし
て利用し、残留スペクトル包絡パラメータのみを毎基本
分析フレームごとに送出すれば伝送情報量を大幅に低減
し得て伝送路誤りの影響を低減し、かつ符号化効率も向
上しうろこととなるが現実はこの対応がなされておらず
、従って上述した問題点が存在している。

本発明の目的も上述した欠点を除去したバースト音声通
信装置を提供することにるる。

〔問題点を解決するための手段〕

本発明の装置は、送信側では音声の特徴パラメータを音
韻の短時間特徴を保持する基本分析窓長ごとに抽出して
符号化し所定の時間これを蓄積したあと符号化速度より
も高速な伝送速度で送信し、受信側では再び符号化速度
に変換した前記特徴パラメータにもとづいて音声を合成
するバースト音声通信装置において、前記基本分析窓長
よりも長くかつ音韻の短時間特徴に代えてその長時間的
特徴を保持しうる程度に予め設定した分析窓長をもつ第
１の分析窓ごとに抽出した平均スペクトル包絡パラメー
タならびにこの平均スペクトル包絡パラメータと入力音
声とにもとづいて前記基本分析窓による第２の分析窓ご
とに抽出した残留スペクトル包絡パラメータの２つのス
ペクトル包絡パラメータを抽出するスペクトル包絡パラ
メータ抽出手段を備えて構成される。

〔実施例〕

次に図面を参照して本発明の詳細な説明する。

第１図は本発明によるバースト音声通信装置の第１の実
施例の構成を示すブロック図である。

第１図に示す第１の実施例は音声分析側１．データ蓄積
送信器２．データ蓄積受信器３および音声合成側４ｔ−
備えて構成される。さらに、音成分折倒１はＬＰＦ　（
Ｌｏｗ　Ｐａ５ｓ　Ｆｉｌｔｅｒ）　１０１　。

Ａ／Ｄコンバータ１０２．平均スペクトル包絡ハラメー
タ抽出器１０３．メモリ１０４．音源分析器１０５．残
留スペクトル包絡パラメータ抽出器１０６、量子化／復
号化器１０７．量子化器１０８゜１０９およびマルチプ
レクサ１１０を備えて構成され、また音声合成側４はデ
マルチプレクサ４０１゜音声合成フィルタ４０２．音源
合成器４０３゜Ｄ／Ａコンバータ４０４およびＬＰＦ４
０５　　を備えて構成され、なお音声合成フィルタ４０
２はＬＰＣ合成フィルタ４０２１．残留スペクトル包絡
フィルタ４０２２　　ｔ−含んで構成される。

入力ライン１００００　ｔ″介して入力した音声信号は
ＬＰＦＩＯＩ　　で遮断周波数３．４　ＩＧ（ｚ　　以
上の不要な高域周波数を除去したあとＡ／Ｄコンバータ
１０２でｇＫＨｚ　　のサンプリング周波数で標本化し
たうえ所定のビット数で量子化される。

Ａ／Ｄコンバータ１０２による量子化音声信号はまた、
平均スペクトル包絡パラメータ抽出器１０３にも供給さ
れる。この平均スペクトル包絡パラメータは入力し次量
子化音声信号を、後述する残留スペクトル包絡パラメー
タ抽出器１０６における基本分析フレーム長の数１０倍
もしくは数１００倍程度あるいはそれ以上の時間長の分
析窓長で切出しつつその平均スペクトル包絡パラメータ
を抽出する。このような分析窓長による切出しはハミン
グ関数１台形関数等の所定の窓関数と量子化音声信号と
の乗算を介して実行される。

こうして形成される長時間分析窓が第１の分析窓であり
、これを（分析窓１）として示している。

さて、平均スペクトル包絡パラメータ抽出器１０３は分
析窓１ごとに４次のＬＰＣ分析を行ない４次のαパラメ
ータα型　、α２．α３およびα４を抽出しこれを量子
化／復号化器１０７に供給する。

こうして得られた４次のαパラメータは分析窓ＩＫよる
長時間のスペクトル包絡パラメータであり、これに含ま
れる微視的存在としての短時間特徴である変動成分すな
わち残留スペクトル包絡パラメータが相対的に大幅に減
殺されたもので、巨視的存在としての平均スペクトル包
絡パラメータである。

本実施例では４次のαパラメータによってこの平均スペ
クトル包絡パラメータを表現しているがこれは他のＬＰ
Ｇ係数を利用してもよく、また次数もスペクトル包絡パ
ラメータを巨視的に表現しうる程近の他の次数に設定し
ても差支えない。

量子化／復号化器１０７はこうして得られた平均スペク
トル包絡パラメータを量子化して符号化を行なったのち
マルチプレクサ１１０に送出するとともに、符号化デー
タを一旦復号化したものを残留スペクトル包絡パラメー
タ抽出器１０６に供給する。この場合の復号化は量子化
／復号化器１０７から音声合成側２に送出される符号化
データを利用して構成する平均スペクトル包絡フィルタ
４０２１と、包絡パラメータ抽出器１０６とにおける量
子化歪の条件を同一に保持することを目的として英雄さ
れる。

さて、メモリ１０４は分析窓１の窓時間分と、量子化／
復号化器１０７から復号化平均スペクトル包絡パラメー
タを受けるための処理時間分とを含む時間にわたってＡ
／Ｄコンバータ１０２の出力する量子化音声データを一
時スドアしつつ残留スペクトル包絡パラメータ抽出器１
０６に次次に読出す。残留スペクトル包絡パラメータ抽
出器１０６はこうして入力する童子化信号と量子化／復
号器１０７から供給された平均スペクトル包絡パラメー
タと量子化音声信号とを利用してまず残留スペクトルを
抽出する。この残留スペクトルの抽出にも代表的な２方
法があり、その１つは量子化音声信号から平均スペクト
ル包絡を除去して残留スペクトルを得る方法で、他の１
つは量子化音声信号を平均スペクトル包絡とは逆周波数
特性の、たとえばＬＰＣ逆フィルタを通して求めた残差
波形を介して求める方法であるが本実施例では前者の方
法によって抽出している。

残留スペクトル包絡パラメータ抽出器１０６は量子化／
復号化器１０７から供給されたＬＰＣ係数としての４次
のαパラメータにもとづいて平均　　　　　　２スペク
トルを再生し、−万メモリ１０４から入力した時間領域
の量子化音声信号を離散型ＦＦＴ（Ｆａｓｔ　Ｆｏｕｒ
ｉｅｒ’ｓ　　ＴｒＢＨ５ｆ０１ｍ）によッテ周波数領
域に変換し両者のスペクトル差としての残留スペクトル
を抽出したあと予め物足する窓関数によって３２ｍ　Ｓ
ＥＣの分析窓で切出しつつ、一旦メモリにストアし７’
Ｃ６と２０ｍ５ＥＣずつを基本分析フレームとしてスペ
クトル包絡パラメータを公知の手段によって抽出し、こ
れを残留スペクトル包絡パラメータとして量子化器１０
９に送出する。本実施例ではこの残留スペクトル包絡パ
ラメータは１０次程度の分析次数で全極型ディジタルフ
ィルタの係数たるべきものを抽出している。

上述した３２ｍ５ＥＣの分析窓が基本分析窓であり、こ
れを（分析窓２）として示している。

量子化器１０９は入力した残留スペクトル包絡パラメー
タを量子化しこれをマルチプレクサ１１０に供給する。

かくして分析窓１ごとに抽出される平均スペクトル包絡
パラメータデータと基本分析フレームごとに抽出される
残留スペクトル包絡パラメータデータとがマルチプレク
サｌｌ０Ｋ供給されるが、これら２つのスペクトル包絡
パラメータは全極型ディジタルフィルタの係数として設
定しても、また全零型ディジタルフィルタの係数として
設定してもいずれであっても差支えない。

嘔て、音源分析器１０５はＡ／Ｄコンバータ１０２から
量子化音声信号を受けこｎｔ−基本分析フレームと同じ
分析周期で、公知の処理技術にもとづいて音源情報とし
てのピッチ周期データ、有声／無声／無音データ、音源
の強さデータを抽出しこれらｔ−を子化器１０８に供給
する。

量子化器１０８によって量子化され符号化された音源情
報はマルチプレクサ１１０に供給される。

マルチプレクサ１１０はこうして供給される各入力を所
定の形式で多重化したのち所定のデータ速度２本実施例
ではＺ４Ｋｂ／ＳＥＣで出力ライン１０００１　ｆｆｉ
介してデータ蓄積送信器２に送出する。

データ蓄積送信器２はこうして音声分析側ｌから供給さ
れる２、４Ｋｂ／ＳＥＣの符号化出力データ速度の音声
分析窓データを予め設定した蓄積時間９本英雄例では３
秒間にわたって蓄積しつつこれを音声分析側の符号化出
力データ速度に比して十分に早いデータ速度９本実施例
では６４Ｋｂ／ＳＥＣのデータ伝送速度で伝送路２００
００’を介してデータ蓄積受信器３に３秒ごとの間けつ
送信形式で送信するＯ データ蓄積受信器３は、こうして３秒ごとの間けつ送信
形式で受ける６４Ｋｂ／ＳＥＣのデータ伝送速度のデー
タを３秒ごとの間けつ受信しつつ、これを２．４Ｋｂ／
ＳＥＣのデータ速度に変換し入力ライン３００００　’
に介して音声合成側２のデマルチプレクサ４０１に供給
する。

デマルチプレクサ４０１は入力した多重化データの多重
化分離を行なったのち分析次数４次の平均スペクトル包
絡パラメータデータは音声合成フィルタ４０２の平均ス
ペクトル包絡フィルタ４０２１に、ま九分析次数１０程
度度の残留スペクトル包絡パラメータデータは残留スペ
クトル包絡フィルタ４０２２にそれぞれ供給し、さらに
音源情報データは音源合成器４０３にそれぞれ供給する
。

音声合成フィルタ４０２は、入力音声の長時間にわたる
巨視的特徴パラメータとしての平均スペクトル包絡パラ
メータをフィルタ係数とし音源合成器４０３によって合
成される合成音源データによって駆動されるディジタル
フィルタとしての平均スペクトル包絡フィルタ４０２１
と、この平均スペクトル包絡フィルタ４０２１によって
合成される長時間平均スペクトル包絡特性をもつディジ
タル合成音声に短時間変動スペクトル包絡特性を付与し
てもとの入力音声を再生せしめる残留スペクトル包絡フ
ィルタ４０２２とによって構成され、これら２つのフィ
ルタはそのいずれもが全極型もしくは全零型いずれによ
って構成しても基本的に差支えないが、本実施例にあっ
ては音声合成側１における平均スペクトル包絡パラメー
タ抽出器１０３および残留スペクトル包絡パラメータ１
０６の抽出パラメータに対応しいずれも全極型のディジ
タルフィルタで構成している。しかしながら音声合成フ
ィルタ４０２の平均スペクトル包絡フィルタ５０２１？
全極型で、また残留スペクトル包絡フィルタ４０２２ｔ
−全零型で構成してもよく、この場合全極型と全零型動
作機能とを含むいわゆる標準型ディジタルフィルタ１個
で音声合成フィルタ４０２を形成することが可能となる
ことは明らかである。

さて音声合成器４０３は入力した音源情報データにもと
づいて公知の手段によって合成音声データを発生する。

すなわち、入力した音源情報データのうち有声／無声／
無音判別データが有声／無声の有音を指定するときはピ
ッチ周期をパルス繰返し周期とするパルス列で音源全モ
デル化し、また有声／無声無音判別データが無音を指定
するときは白色雑音で音源全モデル化したうえこれらモ
デル化音源を音源の強さに対応して利得を可変とする可
変利得増幅器に供給してモデル化された合成音源データ
を再生する。

音声合成フィルタ４０２はこの合成音源データと平均ス
ペクトル包絡パラメータデータとを利用して平均スペク
トル包絡を再生したうえ、このデータを基本分析フレー
ムごとに残留スペクトル包絡を再生する残留スペクトル
包絡フィルタに供線し、これら２つのスペクトル包絡情
報の線形加算にもとづいて入力音声信号をティジタル的
に合成しこれ＝ｉＤ／Ａコ／バータ４０４に供給する。

Ｄ／Ａコンバータ４０４はこれをアナログ化し九うえＬ
ＰＦ４０５に供給する。

ＬＰＩ”４０５によって不要な高域遮断を行なったのち
出力信号は出カライア４００００に再生音声信号として
出力される。かくしてスペクトル包絡特徴パラメータを
平均スペクトル包絡と残留スペクトル包絡との２つに分
離して処理する観点に立って伝送情報ｆｌヲ大幅に低減
しうるバースト音声通信を実施することによって伝送路
誤りを大幅に低減しうるとともに従って符号化効率も大
幅に改善することが可能となる。

第２−ａおよび２−ｂ図は本発明の第２の実施例による
バースト音声通信装置の構成における残留スペクトル包
絡パラメータ抽出器の代表的２例を示すブロック図、第
２−Ｃ図は第２の実施例における音声合成側の構成を示
すブロック図である０本発明の第２の実施例は、平均ス
ペクトル包絡パラメータは全極型ディジタルフィルタ係
数として、また残留スペクトル包絡パラメータを全零型
ディジタルフィルタの係数として実現する点を特徴とす
るものであシ、第１因において音声合成側４の音声合成
フィルタ４０２を１個の標準型ディジタルフィルタで構
成しうるとともに音声分析側１においては平均スペクト
ル包絡パラメータ抽出器１０３が全極型、また残留スペ
クトル包絡パラメータ抽出器１０６が全零型のディジタ
ルフィルタの係数としてそれぞれのスペクトル包絡パラ
メータが抽出されるものでおる。他の構成部分に関して
は第１図に示す内容と同一であるのでと詐らに関する詳
細な説明は省略する。以下に第１図を参照しつつ第２−
ａおよび２−ｂ図ならびに第２−ａ図の第２の実施例に
ついて説明する。

平均スペクトル包絡パラメータを全極型ディジタルフィ
ルタの係数として分析、抽出することは通常のＬＰＣ係
数の分析およびこのＬＰＧ係数による音声の合成で公知
の手法となりているものである。第２の実施例では時間
領域９周波数領域。

相関領域等の各領域処理のいずれかの公知の処理方法に
よって全極型ディジタルフィルタの係数として設定しつ
つ平均スペクトル包絡パラメータを抽出しこれが平均ス
ペクトル包絡パラメータ１０３から量子化／復号化器１
０７に供給され、量子化データはマルチプレクサ１１０
に、また復号化し几データは残留スペクトル包絡パラメ
ータ抽出器１０６に供給される。

残留スペクトル包絡パラメータ抽出器１０６は全零型の
ディジタルフィルタの係数としての残留スペクトル包絡
パラメータを抽出するが、ただこの場合残留スペクトル
にもとづいて残留スペクトル包絡パラメータを抽出する
か、もしくは残差波形にもとづいて残留スペクトル包絡
パラメータを抽出するかの２通りの代表的抽出手法かめ
る。第２−ａ図は残留スペクトルにもとづいて、また第
２−ｂ図は残差波形にもとづいて残留スペクトル包絡パ
ラメータを抽出する残留スペクトル包絡パラメータ抽出
器のブロック図である。

第２−ａ図、第２−ｂ図の残留スペクトル包絡パラメー
タ抽出器１１１および１１２はそれぞれ残留スペクトル
抽出器１１１．零位相化器１１１２゜コサイン窓処理器
１１１３およびＬＰＣ逆フィルタ１１２１、ＬＰＣ分析
器１１２２．インパルス応答算出器１１２３．コサイン
窓処理器１１２４を備えて構成される。

第２−ａ図において、一時メモリとしてのメモリ１０４
から供給される量子化音声信号は残留スペクトル抽出器
１１１　　に供給され基本分析フレーム周期で残留スペ
クトルを次のようにして抽出される。

残留スペクトル抽出器１１１１は量子化／復号化器１０
７から供給される平均スペクトル包絡パラメータを利用
して平均スペクトル包絡を再生する。

また量子化音声信号は離型ＦＥＴｔ−行なって周波数領
域の値に変換しこれら２つのスペクトル差トしての残留
スペクトルを抽出したうえ基本分析フレームごとにこれ
を零位相化器１１１２に出力する。

零位相化器１１１２は入力した分析フレームごとの周波
数領域データを各周波数成分ことに複素成分の絶対値化
を実施して相互間の位相差を無くしたものを線形加算し
、ある一点において最大レベルｔ−有しかつこの点を中
心として左右が垂直軸に線対称な周波数スペクトル管形
成する。この周波数スペクトルは絶対値化によって虚数
成分を失ったものであシ、こｎを離散型ＦＦＴ処理する
ことによって容易に時間軸領域の値に変換しうる。

こうして時間領域に変化された零位相化データも、左右
対称性をもつ波形であり、これは基本分析窓ごとの標本
点ごとにエネルギー最大の点を中心としその近接波形と
の相関性を含めて表現するものであり、従ってＬＰＣ分
析によって得られるスペクトル包絡ＬＰＣパラメータと
基本的には同様なスペクトル包絡特性表現特徴を有する
ものでるる。この零位相化データは次にコサイン窓処理
器１１１３でコサイン関数との乗算によるＬａｇ　　窓
処理を受けて切出され全零型の残留スペクトル包絡゛パ
ラメータとして量子化器１０９に出力される。

第２−ｂ図゛は残差波形にもとづいて全零型の残留スペ
クトル包絡パラメータを発生する残留スペクトル包絡パ
ラメータ抽出器である。

メモリ１０４から出力される量子化音声信号はＬＰＣ逆
フィルタ１１２１に供給される。このＬＰＣ逆フィルタ
１１２１は量子化／復号化器１０７から供給される平均
スペクトル包絡パラメータを利用して平均スペクトル包
絡の周波数特性とは逆周波数特性のディジタルフィルタ
を構成しこれに量子化音声信号を人力して残差波形を得
て、この残差波形を基本分析フレーム単位でＬＰＣ分析
器１１２２に供給する。このような残差波形にはホルマ
ント情報も含まれている。

ＬＰＧ分析器１１２２はこうして基本分析フレームごと
に供給される残差波形を対象としてＬＰＣ分析を行ない
全極型ディジタルフィルタの係数としてのＬＰＣ係数を
所定の次数で抽出する。

このＬＰＣ係数はインパルス応答算出器１１２３の内蔵
ディジタルフィルタの係数として基本分析フレーム単位
で次次に提供される。インパルス応答算出器１１２３の
ディジタルフィルタは全零型のディジタルフィルタとし
て構成され、単位レベルのイノパルスを人力したときイ
ンパルス応答を基本分析フレームごとのＬＰＣ係数ｔ−
フィルタ係数として設定しつつ求める。こうして得られ
るインパルス応答はＬＰＣ分析器１１２２によって得ら
れた全極型のフィルタ係数を全零型のフィルタ係数とし
て変換表現したものに他ならず、このろとコサイン窓処
理器１１２４で窓処理を受けて全零型の残留スペクトル
包絡パラメータとして量子化器１０９に供給される。

第２−ａ図および２−ｂ図によって得られる全零型表現
の残留スペクトル包絡パラメータは第２−ｃ図に示す音
声合成フィルタ４０２′に供給され、この場合は１個の
標準型デジタルフィルタの非回動作部分すなわち全零型
動作部分に、また平均スペクトル包絡パラメータは巡回
動作部分すなわち全極型動作部分に供給され、これらパ
ラメータをフィルタ係数とし、また合成音源データによ
って駆動されてティジタル音声信号を発生する。　　　
　　　′第３図は本発明のバースト音声通信装置の第３
の実施例の構成における音声分析側１の構成を示すブロ
ック図である。

第３図に示す第３の実施例は前記第２の実施例において
全極型ディジタルフィルタの係数として抽出すべき平均
スペクトル包絡パラメータに対して誤訂正機能を付与し
たものであり、第３図に示す誤訂正符号化器１１３１−
付加した点のみが第２の実施例と異り、他はすべて第２
の実施例と同じ構成でめるのでこれら同一の構成に関す
る詳Ｍｉな説明は省略する。また、第３図では第２−ａ
図に示す残留スペクトル包絡パラメータ抽出器１１１を
利用した場合を例としているが、この代りに第２−ｂ図
に示す残留スペクトル包絡パラメー゛夕抽出器１１２を
利用しても勿論差支えない。

誤訂正符号化器１１３４−を量子化／復号化器１０７か
ら受ける平均スペクトル包絡パラメータデータに対しＢ
ＣＨ（２１，３１，２）等公知の符号を利用する誤訂正
符号化を実施する。ここで２１はデータビット長、３１
は符号ビット長、また２は誤訂正ビット能力、を示す。

こうして誤訂正符号化を実施し′ｆｉ：、のちマルチプ
レクサ１１０に供給され伝送路誤りに対して強い符号伝
送が実施できる。

第６図は本発明のバースト音声通信装置において使用す
るデータフォーマットの一例を示すデータフォーマット
構成図である。

このデータフォーマットは分析窓ｌと間けつ送信間隔と
を一致させて運用している場合を例としており、ま九ビ
ット同期ビット５０００１は受信側のクロックとの同期
用ビット、強制同期用ビット５ｏｏｏｚｔｉｔ受信相手
を強制同期せしめるための符゛号のラベル付け、平均ス
ペクトル包絡パラメータピッ）　５０００３は４次のＬ
ＰＣパラメータの場合でこれと検量ビット５０００４と
の計３１ピッドが誤訂正符号化を施される。さらに各分
析フレームの特徴パラメータ５０００１−１〜５０００
１−Ｎは分析窓２による各分析フレームごとの残留スペ
クトル包絡パラメータと音源情報とを含む特徴パラメー
タｔ−４８ビνトで表現しズいる。なお、強制同期用ビ
ット５０００２と終了コード５０００６とは６次のＭ系
列符号による６３ビツトがそれぞれ与えられている。こ
の第６図からも明らかな如く、スペクトル包絡パラメー
タを平均と残留とに分けて伝送することによって、Ｎ回
繰返し伝送されるはずの平均スペクトル包絡パラメータ
が一回ですみ、これにより伝送路誤りの可能性を大幅に
減じ、また伝送データ量も著しく削減しうる。

第４図は本発明によるバースト音声通信装置の第４の実
施例における残留スペクトル包絡パラメータ抽出器の構
成を示すブロック図である。

第４図に示す第４の実施例は残留スペクトル包絡パラメ
ータ抽出器を除き他はすべて第１図に示す第１の実施例
と同じ構成でありこれら同一の構成に関する詳細な説明
は省略する。

第４の実施例は残差波形を分析して残留スペクトル包絡
パラメータを算出する手段金偏えたものであり、このよ
うな残留スペクトル包絡パラメータ抽出器１１４は、遅
延素子１１４１−１−１１４１−４、乗算器１１４２−
１〜１１４２−４加算器１１４３゜減算器１１４４．分
析窓２窓処理器１１４５．およびパラメータ抽出器１１
４６　等を備えて構成される。

遅延素子１１４１−１〜１１４１−４．乗算器１１４２
−１〜１１４２−４．加算器１１４３は非巡回の全零型
ディジタルフィルタを構成し、フィルタ係数としてのα
重〜α４　は音声分析側における平均スペクトル包絡パ
ラメータの４次のαパラメータであり、このディジタル
フィルタはこのような構成によって平均スペクトル包絡
とは逆周波数特性の全零型ディジタルフィルタを構成す
る。

メモリ１０４から供給されてこのディジタルフィルタを
通しｔはぼ分析窓１ごとの量子化データは加算器１１４
３’に介して加算器１１４４に供給され、これと量子化
データとの減算処理によってスペクトル包絡の変動分と
しての残差波形が抽出され分析窓２窓処理器１１４５に
供給される。

この分析窓２窓処理器１１４５は分析窓１ごとの残差波
形の包絡成分、すなわち残留スペクトル包絡を分析窓２
の周期、本実施例では３０ｍ５ＥＣずつ所定の窓関数と
の乗算による切出しを行なったうえさらにこれを基本分
析フレーム、本実施例の場合は２０ｍ５Ｅｃずつパラメ
ータ抽出器１１４６に次々に送出する。

パラメータ抽出器１１４６　は基本分析フレームごとの
残留スペクトル包絡に関する全極型もしくは全零型特徴
パラメータを抽出しこれを量子化器１０９に供給する。

第５図は本発明によるバースト音声装置の第５の実施例
における残留スペクトル包絡パラメータ抽出器の構成を
示すブロック図である。

この第５の実施例は残留スペクトル包絡パラメータ抽出
器を除き他はすべて第１図に示す構成と同一であるので
これら同一内容に関する詳細な説明は省略する。

この第５の実施例は、残留型カスベクトルを分析して残
留スペクトル包絡パラメータを抽出する点に特徴を有す
るものであり、分析窓２窓処理器１１５１、フーリエ演
算器１１５２．電力スペク＋ル算出器１１５３．残留ス
ペクトル包絡算出器１１５４゜スペクトル減算器１１５
５．パラメータ抽出器１１５６等を備えて構成される。

分析窓２窓処理器１１５１はメモリ１０４から供給され
る分析窓１ごとの量子化音声データを予め設定する窓関
数と乗算し３２ｍ５ＥＣの分析窓２の窓長で切出し、さ
らにその２ＱｍＳＥＣ分ずつを分析窓２によるデータと
して７−リエ演算器１１５２に供給する。

フーリエ演算器１１５２は入力の離散型フーリエ変換を
行ない周波数領域の値に変化しこれを電力スペクトル算
出器１１５３に供給する。

電力スペクトル算出器１１５３はこうして入力した周波
数領域のデータについて各周波数のスペクトル成分につ
いてその自乗演算等を介して電力スペクトルを求めこれ
金スペクトル減算器１１５５に供給する。

一方、量子化／復号化器１０７から供給される分析窓１
ごとの平均スペクトル包絡パラメータとしての４次のＬ
ＰＣ係数は平均スペクトル包絡算出器１１５４に供給さ
れ、このＬＰＣ係数をフィルタ係数として利用し平均ス
ペクトル包絡パラメータ抽出器に１０３によって求めら
れる平均スペクトル包絡を算−出しこれをスペクトル減
算器１１５５に供給する。

スペクトル減算器１１５５はこうして入力する電力スペ
クトルから平均スペクトル包絡を減算するスペクトル減
算を実施し残留電力スペクトルを出、力する。電力スペ
クトルは分析窓１ごとのスペクトル包絡の微細構造すな
わち残留スペクトル包絡を含む全スペクトル包絡を有す
るスペクトル分布であり、これから平均スペクトル包絡
を減算したものとして残留スペクトル包絡によって表現
され交電力スペクトルである。残留電力スペクトルが得
られる。

パラメータ抽出器１１５６は、こうして入力した残留電
力スペクトルの包絡パラメータを抽出するものであり、
次のようにして抽出さｎる。

この場合抽出パラメータを全零型で求めようとするとき
は入力した残留スペクトルを離散型の逆フーリエ変換し
て時間領域の値に変換したうえ前述した零位相化を施し
て、ある一点が最大レベルとなってこれを中心とした左
右対称なレベル分布のデータとしたのちタップ数を有限
数化するためにＬａｇ窓処理としてのコサイン関数によ
る窓処理を行なってこれを全零型パラメータによる残留
スペクトル包絡パラメータとして量子化器１０９に送出
する。

ま几、抽出パラメータを全極型で求める場合には、基本
分析フレームごとの残留スペクトル包絡をもつ残留電力
スペクトルデータを逆７−リエ変換して時間領域の値に
変化したうえ必要な遅れ時間にわ几りての自己相関係数
を求め公知のＬＰＣ分析手法により所定の次数のＬＰＧ
係数を全極型ディジタルフィルタのフィルタ係数として
抽出。

これを全極型パラメータによる残留スペクトル包絡パラ
メータとして量子化器１０９に供給する。

以上のようにして第１から第５までの実施例による各動
作が行なわれるが、これら各実施例では音源情報を分析
側で抽出し合成側では抽出情報にもとづくモデル化され
た合成音源として再生しているが、これは音源波形の伝
送によるマルチパルス形式、残差励振等と置換しても差
支えない。

〔発明の効果〕

以上説明した如く本発明によれば、バースト音声通信装
置において、音声信号の短時間特徴パラメータを抽出す
るための基本分析窓と、音声信号の長時間特徴パラメー
タを抽出するための前記基本分析窓よりも長い分析窓と
を利用し前者の分析窓によっては残留スペクトル包絡パ
ラメータを、ま几後者の分析窓によっては平均スペクト
ル包絡パラメータを抽出する手段ｔ−有することによっ
て伝送路誤りの影＃を大幅に低減し、符号化効率を火偏
に同上しうるバースト音声通信装置が実現できるという
効果がある。

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明によるバースト音声通信装置の第１の実
施例の構成を示すブロック図、第２−ａおよび第２−ｂ
図は本発明によるバースト音声通信装置の第２の実施例
における残留スペクトル包絡パラメータ抽出器の構成の
代表的２例を示すブロック図、第２−Ｃ図は第２の実施
例における音声合成側の構成を示すブロック図、第３図
は本発明のバースト音声通信装置第３の実施例に訃ける
音声分析側の構成を示すブロック図、第４図は本発明の
バースト音声通信装置の第４の実施例におｆｆルｆｉ留
スペクトル包絡パラメータ抽出器の構成を示すブロック
図、第５図は本発明のバースト音声通信装置の第５の実
施例における残留スペクトル包絡パラメータ抽出器の構
成を示すブロック図、第６図は本発明のバースト音声通
信装置において使用するデータフォーマットの一例を示
すデータフォーマット構成図でるる。 １・・・・・・音声分析側、２・・・・・・データ蓄積
送官器、３・・・・・・データ蓄積受信器、４・・・・
・・音声合成側、１０１・・・・・・ＬＰＦ、１０２・
・・・・・Ａ／Ｄコンバータ、１０３・・・・・・平均
スペクトル包絡パラメータ抽出器、　　□１０４・・・
・・・メモリ、１０５・・・・・・音源分析器、１０６
・・・・・・残留スペクトル包絡パラメータ抽出器、１
０７・・・・・・量子化／復号化器、１０８・・・・・
・量子化器、１０９・・・・・・量子化器、１１０・・
・・・・マルチプレクサ、１１１．１１２・・・・・・
残留スペクトル包絡パラメ−タ抽出器、１１３・・・・
・・誤訂正符号化器、１１４゜１１５・・・・・・残留
スペクトル包絡パラメータ抽出器、４０１・・・・・・
データマルチプレクサ、　４０２．４０２’１．・８．
・音声合成フィルタ、４０３・・・・・・音声合成器、
４０３．４０４・・・・・・Ｄ／Ａコンバータ、４０，
５・・・・・・ＬＰＦ、１１１・・・・・・残留スペク
トル抽出器、１１１２・・・・・・零位相化器、１１１
３・・・・・・コサイン窓処理器、１１２１・・・・・
・ＬＰＣ逆フィルタ、１１２２・・・・・・ＬＰＣ分析
器、１１２３・・・・・・インパルス応答算出器、１１
２４・・・・・・コサイン窓処理器、１１４１−１〜１
１４１−４・・・・・・遅延素子、１１４２−１〜１１
４２−４・・・・・・乗算器、１１４３．１１４４・・
・・・・加算器、１１４５・・・・・・分析窓２窓処理
器、１１４６・・・・・・パラメータ抽出器、１１５１
・・・・・・分析窓２窓処理器、１１５２・・・・・・
フーリエ演算器、１１５３・・・・・・電力スペクトル
算出器、１１５４・・・・・・平均スペクトル包絡算出
器、１１５５・・・・・・スペクトル減算器、１１５６
・・・・・・パラメータ抽出器Ｏ 郷２−α面 第２−６図 半４　図 ／＜）９ 第５　図 第　６　Ｖ

Claims (5)

【特許請求の範囲】
1. （１）送信側では音声の特徴パラメータを音韻の短時間
   特徴を保持する基本分析窓長ごとに抽出して符号化し所
   定の時間これを蓄積したあと符号化速度よりも高速な伝
   送速度で送信し、受信側では再び符号化速度に変換した
   前記特徴パラメータにもとづいて音声を合成するバース
   ト音声通信装置において、前記基本分析窓長よりも長く
   かつ音韻の短時間特徴に代えてその長時間的特徴を保持
   しうる程度に予め設定した分析窓長をもつ第１の分析窓
   ごとに抽出した平均スペクトル包絡パラメータならびに
   この平均スペクトル包絡パラメータと入力音声とにもと
   づいて前記基本分析窓による第２の分析窓ごとに抽出し
   た残留スペクトル包絡パラメータの２つのスペクトル包
   絡パラメータを抽出するスペクトル包絡パラメータ抽出
   手段を備え、これら２つのスペクトル包絡パラメータに
   よって音声のスペクトル包絡パラメータを表現しつつ音
   声通信を行なうことを特徴とするバースト音声通信装置
   。
2. （２）前記平均スペクトル包絡パラメータを音声合成側
   の全極型ディジタルフィルタの係数とし、また前記残留
   スペクトル包絡パラメータを音声合成側の全零型ディジ
   タルフィルタの係数として設定するように前記両スペク
   トル包絡パラメータを抽出することを特徴とする特許請
   求範囲第（１）項記載のバースト音声通信装置。
3. （３）全極型ディジタルフィルタの係数として抽出する
   平均スペクトル包絡パラメータに対して誤訂正機能を付
   与する手段を有することを特徴とする特許請求範囲第（
   ２）項記載のバースト音声通信装置。
4. （４）前記残留スペクトル包絡パラメータが入力音声の
   残差波形を分析して算出される手段を有するものである
   こと特徴とする特徴請求範囲第（１）項記載のバースト
   音声通信装置。
5. （５）前記残留スペクトル包絡パラメータが入力音声の
   残留電力スペクトルを分析して算出される手段を有する
   ものであることを特徴とする特許請求範囲第（１）項記
   載のバースト音声通信装置。