JPS623440B2 - - Google Patents
Info
- Publication number
- JPS623440B2 JPS623440B2 JP51121553A JP12155376A JPS623440B2 JP S623440 B2 JPS623440 B2 JP S623440B2 JP 51121553 A JP51121553 A JP 51121553A JP 12155376 A JP12155376 A JP 12155376A JP S623440 B2 JPS623440 B2 JP S623440B2
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- value
- signal
- quantization
- interval
- predetermined coefficient
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Expired
Links
- 238000013139 quantization Methods 0.000 claims description 36
- 230000005236 sound signal Effects 0.000 claims description 16
- 238000000034 method Methods 0.000 claims description 13
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 9
- 230000006870 function Effects 0.000 description 8
- 239000000203 mixture Substances 0.000 description 3
- 230000003044 adaptive effect Effects 0.000 description 1
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 description 1
- 230000003111 delayed effect Effects 0.000 description 1
- 239000006185 dispersion Substances 0.000 description 1
- 238000003672 processing method Methods 0.000 description 1
- 238000005309 stochastic process Methods 0.000 description 1
Landscapes
- Compression, Expansion, Code Conversion, And Decoders (AREA)
- Transmission Systems Not Characterized By The Medium Used For Transmission (AREA)
Description
【発明の詳細な説明】
本発明はたとえば音声信号を数ミリ秒あるいは
数十ミリ秒の一定区間に分割し、各区間ごとに
DPCM符号化(あるいは復号化)を行なう方式
(以下区間DPCM方式と呼ぶ)に関するもので、
信号対量子化雑音の改善を図ることを目的とした
ものである。
数十ミリ秒の一定区間に分割し、各区間ごとに
DPCM符号化(あるいは復号化)を行なう方式
(以下区間DPCM方式と呼ぶ)に関するもので、
信号対量子化雑音の改善を図ることを目的とした
ものである。
このような区間DPCM方式は既に出願されてい
る特願昭49−105385号による「音声処理方式」の
原理に基ずくものである。
る特願昭49−105385号による「音声処理方式」の
原理に基ずくものである。
第1図は区間DPCM音声符号化方式の構成図で
ある。第r番目(r=0、1、2、………、R)
の区間における離散的音声信号Sri(i=0、
1、2、………、n−1)と予測値S^riとの差、
すなわち予測誤差信号eriを量子化器Qで量子化
し、その出力信号e* riを符号器CODで符号化
し、さらに符号化信号Driと第r区間の予測係数
Arj(j=1、2、………、J)とを混合器MIX
で混合して出力信号Mriを出力するようにしてい
る。
ある。第r番目(r=0、1、2、………、R)
の区間における離散的音声信号Sri(i=0、
1、2、………、n−1)と予測値S^riとの差、
すなわち予測誤差信号eriを量子化器Qで量子化
し、その出力信号e* riを符号器CODで符号化
し、さらに符号化信号Driと第r区間の予測係数
Arj(j=1、2、………、J)とを混合器MIX
で混合して出力信号Mriを出力するようにしてい
る。
S* riは量子化出力信号e* riと予測信号S^ri
との
和信号で、量子化による誤差を含んでいるが概略
音声信号Sriに等しいものである。
との
和信号で、量子化による誤差を含んでいるが概略
音声信号Sriに等しいものである。
第2図は音声信号を復元する時の構成である。
まず分離器SEPで信号Mriから符号化信号Driと
予測係数Arjを分離する。次に復号器DECでDri
を復号し、量子化信号e* riを導出し、予測値S^ri
との和信号S* riを出力する。S* riには量子化誤
差
が含まれているが概略Sriに等しいものである。
まず分離器SEPで信号Mriから符号化信号Driと
予測係数Arjを分離する。次に復号器DECでDri
を復号し、量子化信号e* riを導出し、予測値S^ri
との和信号S* riを出力する。S* riには量子化誤
差
が含まれているが概略Sriに等しいものである。
第3図は第1図および第2図で用いる予測器P
の構成を示したものである。Dは遅延素子で、予
測値S^riは過去の値S* r(i−1)、S* r(i−
2)、………、
S* r(i−J)から次式のように算出される。
の構成を示したものである。Dは遅延素子で、予
測値S^riは過去の値S* r(i−1)、S* r(i−
2)、………、
S* r(i−J)から次式のように算出される。
区間DPCM方式は入力信号を一定の長さに分割
し、各区間ごとに予測係数Arjを更新させるよう
にしているため、音声信号のように長時間に亘つ
て定常的な確率過程とは見なし得ないような入力
信号に対しても従来のDPCM方式(予測係数Arj
が全ての区間に対して一定)に比較して、極めて
近似度の高い信号S* riが復元される。日本音響学
会講演論文集(昭和50年10月)、1−1−
6PDPCM音声符号化方式にて記載されたものに
よれば、音場での信号対周囲騒音比が、30dB程
度以下の場所であれば、8ビツト線形PCM方式
とほぼ同程度の音声品質が得られ、しかも音声情
報が1/2に圧縮できる利点がある。
し、各区間ごとに予測係数Arjを更新させるよう
にしているため、音声信号のように長時間に亘つ
て定常的な確率過程とは見なし得ないような入力
信号に対しても従来のDPCM方式(予測係数Arj
が全ての区間に対して一定)に比較して、極めて
近似度の高い信号S* riが復元される。日本音響学
会講演論文集(昭和50年10月)、1−1−
6PDPCM音声符号化方式にて記載されたものに
よれば、音場での信号対周囲騒音比が、30dB程
度以下の場所であれば、8ビツト線形PCM方式
とほぼ同程度の音声品質が得られ、しかも音声情
報が1/2に圧縮できる利点がある。
しかしながら、音場でのS/Nが30dB程度以
下の場所は、駅や空港など、比較的騒音レベルの
高い場所であり、実用範囲がこのような場所に限
定される欠点があつた。
下の場所は、駅や空港など、比較的騒音レベルの
高い場所であり、実用範囲がこのような場所に限
定される欠点があつた。
本発明はこのような欠点を除去し、ホテルや病
院等、比較的騒音レベルの低い場所への案内放送
を自動化したり、公衆回線を利用した電話自動応
答装置の音声メモリの削減を図ることができるよ
うにするものである。
院等、比較的騒音レベルの低い場所への案内放送
を自動化したり、公衆回線を利用した電話自動応
答装置の音声メモリの削減を図ることができるよ
うにするものである。
以下に本発明の詳細を図面を用いて説明する。
第4図は本発明を用いた音声符号化装置の構成図
である。γrは入力信号レベルの低い分割区間に
おける信号対量子化雑音比を改善するために入力
信号Sriに乗じる一定の係数(スケールフアクタ
と呼ぶ)で、各区間ごとに最大レベルがスケール
オーバしない程度に決定されるものである。
第4図は本発明を用いた音声符号化装置の構成図
である。γrは入力信号レベルの低い分割区間に
おける信号対量子化雑音比を改善するために入力
信号Sriに乗じる一定の係数(スケールフアクタ
と呼ぶ)で、各区間ごとに最大レベルがスケール
オーバしない程度に決定されるものである。
Arj(j=1、2、3、………、J)は第r区
間の予測係数、Pは予測器で、第3図に示したも
のと同一の構成である。
間の予測係数、Pは予測器で、第3図に示したも
のと同一の構成である。
S^riは第r区間のγr・Sriに対する予測値で、
eriは予測誤差信号である。S* riはS^riとe* r
iと
の和信号で概略γr・Sriに等しいものである。Q
Pは選択適応型の量子化器で、予測誤差信号eri
の実効値σerに応じて各区間ごとに最適量子化特
性を選択するようにしている。pは各区間ごと
に、量子化歪が最小となる最適量子化特性を選択
するための選択コードである。CODは符号器
で、前記選択コードpと量子化信号e* riとから符
号化信号Driを出力する。MIXは混合器で、符号
化信号Driに先行して予測係数Arj、スケールフ
アクタγr、コードpを挿入し、混合出力Mriを出
力するようにしている。
eriは予測誤差信号である。S* riはS^riとe* r
iと
の和信号で概略γr・Sriに等しいものである。Q
Pは選択適応型の量子化器で、予測誤差信号eri
の実効値σerに応じて各区間ごとに最適量子化特
性を選択するようにしている。pは各区間ごと
に、量子化歪が最小となる最適量子化特性を選択
するための選択コードである。CODは符号器
で、前記選択コードpと量子化信号e* riとから符
号化信号Driを出力する。MIXは混合器で、符号
化信号Driに先行して予測係数Arj、スケールフ
アクタγr、コードpを挿入し、混合出力Mriを出
力するようにしている。
第5図は、Mri(r=0、1、2、………、
R;i=0、1、2、………、n−1)からもと
の音声信号を復元する場合の構成図である。SEP
は分離器で、MriからDri、Arj、γr、Pを分離
する。DECは復元器で符号化信号Driと選択コー
ドpから量子化信号e* riを出力する。S* riはe
* ri
と予測値S^ri(予測器Pの構成は第3図と同一)
との和信号で、量子化誤差を含んでいるが、概略
γr・Sri)に等しい値が得られる。従つて、S* ri
をγrで除算すれば、もとの信号とほとんど同じ
信号Sriが得られる。
R;i=0、1、2、………、n−1)からもと
の音声信号を復元する場合の構成図である。SEP
は分離器で、MriからDri、Arj、γr、Pを分離
する。DECは復元器で符号化信号Driと選択コー
ドpから量子化信号e* riを出力する。S* riはe
* ri
と予測値S^ri(予測器Pの構成は第3図と同一)
との和信号で、量子化誤差を含んでいるが、概略
γr・Sri)に等しい値が得られる。従つて、S* ri
をγrで除算すれば、もとの信号とほとんど同じ
信号Sriが得られる。
以上のように本発明では入力信号レベルの低い
区間では入力信号を増巾した後に予測符号化を行
ない、かつ、予測誤差信号の実効値に応じて、量
子化歪が最小となるように、量子化特性を選択的
に適応させるようにしているため、極めて近似度
の高い復元信号が得られるものである。
区間では入力信号を増巾した後に予測符号化を行
ない、かつ、予測誤差信号の実効値に応じて、量
子化歪が最小となるように、量子化特性を選択的
に適応させるようにしているため、極めて近似度
の高い復元信号が得られるものである。
次に実施例について説明する。今、音声信号を
12ビツト線形PCM符号化したものをSriとし、分
割区間はおよそ25msとする。また各区間ごと
に、まず、予測係数Arj、スケールフアクタγr、
選択コードpを決定し、これらのパラメータを用
いて音声信号を符号化し、さらに次の区間の処理
へと、順次移行してゆくものとする。この場合、
予測値S^riは過去の値から第(1)式のように算出さ
れるから、第r区間の最初の予測値は第(r−
1)区間の終りのJ個の標本値から予測すること
になる。従つて第(r−1)区間の終りのJ個
(実施例ではJ=2)および第r区間の全ての標
本値(n=256)のうちで、最大の絶対値|Sri
|naxから次のようにγrを決定した。
12ビツト線形PCM符号化したものをSriとし、分
割区間はおよそ25msとする。また各区間ごと
に、まず、予測係数Arj、スケールフアクタγr、
選択コードpを決定し、これらのパラメータを用
いて音声信号を符号化し、さらに次の区間の処理
へと、順次移行してゆくものとする。この場合、
予測値S^riは過去の値から第(1)式のように算出さ
れるから、第r区間の最初の予測値は第(r−
1)区間の終りのJ個の標本値から予測すること
になる。従つて第(r−1)区間の終りのJ個
(実施例ではJ=2)および第r区間の全ての標
本値(n=256)のうちで、最大の絶対値|Sri
|naxから次のようにγrを決定した。
1/2FS<γr・|Sri|nax≦FS …………(2)
ただしFSはフルスケールレベルである。実施
例では、γr=2kとし、(2)式を満足するようにk
の値を0、1、2、3、4の5種類とした。量子
化器QPは予測誤差信号eriの実効値σreによつて
3種類の特性Q0、Q1、Q2が選択できるように構
成した。量子化歪が最小となる量子化特性は、周
知のように次式によつて算出される。
例では、γr=2kとし、(2)式を満足するようにk
の値を0、1、2、3、4の5種類とした。量子
化器QPは予測誤差信号eriの実効値σreによつて
3種類の特性Q0、Q1、Q2が選択できるように構
成した。量子化歪が最小となる量子化特性は、周
知のように次式によつて算出される。
xn=(yn+yn-1)/2 ……………(3)
yn=∫xm+1 xnxPp(x)dx/∫xm+1 xnPp
(x)dx
……………(4) (m=1、2、………、7) ここで、xnは閾値、ynは代表値、Pp(x)
は予測誤差信号の確率密度関数である。
(x)dx
……………(4) (m=1、2、………、7) ここで、xnは閾値、ynは代表値、Pp(x)
は予測誤差信号の確率密度関数である。
実施例では音声信号を1標本値当り4ビツトに
圧縮するために、15段階とし、予測誤差信号全体
の実効値σe、すなわち を基準に、各区間ごとの実効値σre、すなわち を評価し、量子化特性QPを決定した。なお(5)(6)
式におけるnは区間内のデータ数(標本数)、R
は充分長い有限長の既知信号に対する全区間数で
ある。
圧縮するために、15段階とし、予測誤差信号全体
の実効値σe、すなわち を基準に、各区間ごとの実効値σre、すなわち を評価し、量子化特性QPを決定した。なお(5)(6)
式におけるnは区間内のデータ数(標本数)、R
は充分長い有限長の既知信号に対する全区間数で
ある。
本実施例の場合、充分長い有限長の既知信号
(例えば10秒程度の音声信号)に対して、 σe<σre(P=0の場合) となる全ての区間の予測誤差信号の分布から確率
密度関数P0(X)を推定する。同様に、 1/2σe<σre≦σe(P=1の場合) となる全ての区間の予測誤差信号の分布から確率
密度関数P1(X)を推定する。また、 σre≦1/2σe(P=2の場合) となる全ての区間の予測誤差信号の分布から確率
密度関数P2(X)を推定する。周知のように、信
号がガウス分布、指数分布あるいはガンマ分布と
みなせる場合には、それぞれの密度関数を用いれ
ばよい。例えば音声信号では指数関数で近似でき
る(ただし、Pによつて分散は異なる)。
(例えば10秒程度の音声信号)に対して、 σe<σre(P=0の場合) となる全ての区間の予測誤差信号の分布から確率
密度関数P0(X)を推定する。同様に、 1/2σe<σre≦σe(P=1の場合) となる全ての区間の予測誤差信号の分布から確率
密度関数P1(X)を推定する。また、 σre≦1/2σe(P=2の場合) となる全ての区間の予測誤差信号の分布から確率
密度関数P2(X)を推定する。周知のように、信
号がガウス分布、指数分布あるいはガンマ分布と
みなせる場合には、それぞれの密度関数を用いれ
ばよい。例えば音声信号では指数関数で近似でき
る(ただし、Pによつて分散は異なる)。
上記P0(X)、P1(X)、P2(X)に対して、(3)
(4)式は量子化歪が最小となる量子化特性Q0、
Q1、Q2を与える。関数形が同じでも分散が異な
れば、量子化歪を最小とする量子化特性は異なつ
たものとなる。従つて全体の量子化歪を最小とす
るために、個々の確率密度関数に対応した歪最小
量子化を行なわなければならない。本発明では、
上記P0(X)、P1(X)、P2(X)が相異なること
を前提としている。
(4)式は量子化歪が最小となる量子化特性Q0、
Q1、Q2を与える。関数形が同じでも分散が異な
れば、量子化歪を最小とする量子化特性は異なつ
たものとなる。従つて全体の量子化歪を最小とす
るために、個々の確率密度関数に対応した歪最小
量子化を行なわなければならない。本発明では、
上記P0(X)、P1(X)、P2(X)が相異なること
を前提としている。
このように区間毎にσreとσeの関係からその
区間の量子化特性を決定し、 χm≦eri<χn+1のとき e* ri=ym のように、信号範囲ごとに代表値(ym)に置き
かえていくものである。
区間の量子化特性を決定し、 χm≦eri<χn+1のとき e* ri=ym のように、信号範囲ごとに代表値(ym)に置き
かえていくものである。
一般に信号対量子化雑音比SNRは
SNR=10 logE〔(Sri)2〕/E〔(Sri−sr
i)2〕(dB)…………… (7) ただし、sri=S* ri/γr で表わされる。なおE〔 〕は期待値を示してい
る。
i)2〕(dB)…………… (7) ただし、sri=S* ri/γr で表わされる。なおE〔 〕は期待値を示してい
る。
第6図の実線は上記実施例におけるSNRを示
し、また点線はスケールフアクタを1に固定し、
かつ量子化特性も1種類に固定した場合のSNR
を示しており、本実施例によれば、SNRが著し
く改善されるものである。
し、また点線はスケールフアクタを1に固定し、
かつ量子化特性も1種類に固定した場合のSNR
を示しており、本実施例によれば、SNRが著し
く改善されるものである。
次に、本発明の具体的な処理過程について説明
する。
する。
まず、既知の信号、例えば10秒程度の音声信号
を10KHzで標本化し、12ビツトに量子化する
(Sri)。このSriにスケールフアクターγrを乗じ
た後、線形予測法をいて25msの区間毎に予測係
数Arj(rは区間番号)を求める。
を10KHzで標本化し、12ビツトに量子化する
(Sri)。このSriにスケールフアクターγrを乗じ
た後、線形予測法をいて25msの区間毎に予測係
数Arj(rは区間番号)を求める。
次に、量子化を行なわない時の予測誤差信号を
求める。これは(1)式において、S* r(i−j)の
代りにSr(i−j)を用いて求められる。な
お、Sr(i−j)は、Sriよりもjサンプル遅れ
た信号である。すなわち、 音声信号の場合、JはJ=4が良い。上式のe
riを、全てのγ(r=0、1、………R−1)に
対して求め、σreとσeとの大小関係から、例え
ば3つの母集団(P=0、1、2)に分類する。
母集団ごとにPP(X)を推定し、(3)(4)式を用い
て、3つの量子化特性QP(P=0、1、2)を
決定する。第7図にこの量子化特性を示す。以
降、未知の信号入力に対しては、σreのみしか存
在しないので、σeとQP(P=0、1、2)は10
秒の音声信号(信号母集団)から推定した上記の
値を用いる。
求める。これは(1)式において、S* r(i−j)の
代りにSr(i−j)を用いて求められる。な
お、Sr(i−j)は、Sriよりもjサンプル遅れ
た信号である。すなわち、 音声信号の場合、JはJ=4が良い。上式のe
riを、全てのγ(r=0、1、………R−1)に
対して求め、σreとσeとの大小関係から、例え
ば3つの母集団(P=0、1、2)に分類する。
母集団ごとにPP(X)を推定し、(3)(4)式を用い
て、3つの量子化特性QP(P=0、1、2)を
決定する。第7図にこの量子化特性を示す。以
降、未知の信号入力に対しては、σreのみしか存
在しないので、σeとQP(P=0、1、2)は10
秒の音声信号(信号母集団)から推定した上記の
値を用いる。
なお、再生専用の自動案内放送装置等に応用す
る場合は、1名の話者についてσeおよびQPを推
定しておけば充分である。
る場合は、1名の話者についてσeおよびQPを推
定しておけば充分である。
未知信号を符号化する時は、(1)′式を用いて、
量子化をしない時のeri、i=0、1、2………
n−1を求め、σreとσeの大小関係からどの量
子化特性を用いるかを決定する。即ちPの値を決
定する。
量子化をしない時のeri、i=0、1、2………
n−1を求め、σreとσeの大小関係からどの量
子化特性を用いるかを決定する。即ちPの値を決
定する。
次に量子化を行ないながら再び予測誤差信号e
riを求める操作を繰返してe* riを求めるものであ
る。
riを求める操作を繰返してe* riを求めるものであ
る。
以上のように、本発明では、区間ごとに歪が最
小となる量子化を行つているため、量子化誤差が
小さくなり、信号対量子化雑音比が著しく改善さ
れ、従来、駅や空港等比較的騒音レベルの高い場
所に限定されていた区間DPCM方式の応用範囲が
拡大され、ホテルや病院等比較的静かな場所、あ
るいは公衆回線などへの適用が可能となる。
小となる量子化を行つているため、量子化誤差が
小さくなり、信号対量子化雑音比が著しく改善さ
れ、従来、駅や空港等比較的騒音レベルの高い場
所に限定されていた区間DPCM方式の応用範囲が
拡大され、ホテルや病院等比較的静かな場所、あ
るいは公衆回線などへの適用が可能となる。
第1図は区間DPCM音声符号化方式を用いた装
置の構成図、第2図は音声を復元する装置の構成
図、第3図は予測器の構成図、第4図は本発明の
一実施例による区間DPCM音声符号化方式を適用
した装置の構成図、第5図は音声復元装置の構成
図、第6図はその信号対量子化雑音比の特性図、
第7図は本発明における量子化特性Q0、Q1、Q2
を示す図である。 QP……量子化器、P……予測器、COD……符
号器、MIX……混合器。
置の構成図、第2図は音声を復元する装置の構成
図、第3図は予測器の構成図、第4図は本発明の
一実施例による区間DPCM音声符号化方式を適用
した装置の構成図、第5図は音声復元装置の構成
図、第6図はその信号対量子化雑音比の特性図、
第7図は本発明における量子化特性Q0、Q1、Q2
を示す図である。 QP……量子化器、P……予測器、COD……符
号器、MIX……混合器。
Claims (1)
- 1 音声信号を一定時間の区分に分割し、各区分
における離散的音声信号に所定の係数を乗じる乗
算手段と、この乗算手段の出力値と予測値とから
予測誤差信号を得る減算手段と、上記予測誤差信
号を量子化する量子化手段と、この量子化手段の
出力値と予測値とを加算する加算手段と、この加
算手段の出力から予測値を得る予測手段と、上記
量子化手段の出力値を符号化する符号化手段とを
有し、上記所定の係数は各区分の最大レベルがス
ケールオーバーしない値に設定し、上記予測誤差
信号の全体の実効値に対する区間実効値の大小関
係に応じて区間毎に確率密度関数を選定し、この
選定された確率密度関数によつて各区間での最小
量子化歪条件を与える量子化特性を選定すること
を特徴とする区間DPCM方式。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP12155376A JPS5346210A (en) | 1976-10-08 | 1976-10-08 | Sectional dpcm system |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP12155376A JPS5346210A (en) | 1976-10-08 | 1976-10-08 | Sectional dpcm system |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JPS5346210A JPS5346210A (en) | 1978-04-25 |
JPS623440B2 true JPS623440B2 (ja) | 1987-01-24 |
Family
ID=14814086
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP12155376A Granted JPS5346210A (en) | 1976-10-08 | 1976-10-08 | Sectional dpcm system |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JPS5346210A (ja) |
Families Citing this family (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPS55166337A (en) * | 1979-06-12 | 1980-12-25 | Nec Corp | Adaptive/predictive dpcm method and its device |
JPH0776873B2 (ja) * | 1986-04-15 | 1995-08-16 | ヤマハ株式会社 | 楽音信号発生装置 |
JP2523549B2 (ja) * | 1986-12-12 | 1996-08-14 | 株式会社日立製作所 | Adpcm符号化器およびadpcm符号化方法 |
-
1976
- 1976-10-08 JP JP12155376A patent/JPS5346210A/ja active Granted
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
JPS5346210A (en) | 1978-04-25 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
US7421388B2 (en) | Compressed domain voice activity detector | |
US4811396A (en) | Speech coding system | |
JP2005189886A (ja) | オーディオ信号の符号化効率を向上させる方法 | |
US20030195745A1 (en) | LPC-to-MELP transcoder | |
JPH02168729A (ja) | 音声符号化・復号化方式 | |
JPS623440B2 (ja) | ||
JPH01261930A (ja) | 音声復号器のポスト雑音整形フィルタ | |
JP3336619B2 (ja) | 信号処理装置 | |
Peric et al. | Multilevel delta modulation with switched first-order prediction for wideband speech coding | |
JP3417362B2 (ja) | 音声信号復号方法及び音声信号符号化復号方法 | |
JP3496618B2 (ja) | 複数レートで動作する無音声符号化を含む音声符号化・復号装置及び方法 | |
JP3099876B2 (ja) | 多チャネル音声信号符号化方法及びその復号方法及びそれを使った符号化装置及び復号化装置 | |
JPS6134697B2 (ja) | ||
JP2906596B2 (ja) | 音声符号化装置 | |
JPH07202713A (ja) | 音声信号の符号化伝送方法 | |
JP3102673B2 (ja) | 音声品質改善装置 | |
JP3144213B2 (ja) | 音声パラメータ分析装置および音声符号化装置 | |
JP2633318B2 (ja) | 音声符号化装置 | |
JPS6235680B2 (ja) | ||
JPH11109996A (ja) | 音声符号化装置、音声符号化方法及び音声符号化情報の記録された光記録媒体並びに音声復号装置 | |
KR960003626B1 (ko) | 변환 부호화된 오디오 신호의 난청자용 복호화 방법 | |
JPH05119800A (ja) | デジタル音声データの高能率圧縮方法 | |
JP3330178B2 (ja) | 音声符号化装置および音声復号化装置 | |
JP3444261B2 (ja) | 変換符号化方法及び装置 | |
JPH037120B2 (ja) |