JP2000020099A - 線形予測分析器，コード励振線形予測符号器及びコード励振線形予測復号器 - Google Patents
線形予測分析器，コード励振線形予測符号器及びコード励振線形予測復号器Info
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- JP2000020099A JP2000020099A JP10180623A JP18062398A JP2000020099A JP 2000020099 A JP2000020099 A JP 2000020099A JP 10180623 A JP10180623 A JP 10180623A JP 18062398 A JP18062398 A JP 18062398A JP 2000020099 A JP2000020099 A JP 2000020099A
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Abstract
(57)【要約】
【課題】 入力信号に応じて合成フィルタの次数を可変
とすることにより、符号器全体の出力情報量を可変（可
変レート）にし、伝送路トラフィックの軽減、送信パワ
ーの節約等の効果を得る。 【解決手段】 本願発明の線形予測分析器は、各分析ス
テージにおける分析誤差を保持する回路と、保持された
分析誤差と０次自己相関関数とから正規化分析誤差を計
算する回路と、この正規化分析誤差を保持する回路と、
この保持された正規化分析誤差と予め定めた閾値とを比
較する回路と、各分析ステージで計算された線形予測係
数を保持する回路を有し、予め定めた回数だけ分析ステ
ージを再帰的に実行し、保持された正規化分析誤差が閾
値より小さくなるステージでの保持された線形予測係数
とその時の次数を出力し、また保持された正規化分析誤
差が閾値より小さくならない場合は最終ステージでの前
記保持された線形予測係数とその時の次数を出力する。
とすることにより、符号器全体の出力情報量を可変（可
変レート）にし、伝送路トラフィックの軽減、送信パワ
ーの節約等の効果を得る。 【解決手段】 本願発明の線形予測分析器は、各分析ス
テージにおける分析誤差を保持する回路と、保持された
分析誤差と０次自己相関関数とから正規化分析誤差を計
算する回路と、この正規化分析誤差を保持する回路と、
この保持された正規化分析誤差と予め定めた閾値とを比
較する回路と、各分析ステージで計算された線形予測係
数を保持する回路を有し、予め定めた回数だけ分析ステ
ージを再帰的に実行し、保持された正規化分析誤差が閾
値より小さくなるステージでの保持された線形予測係数
とその時の次数を出力し、また保持された正規化分析誤
差が閾値より小さくならない場合は最終ステージでの前
記保持された線形予測係数とその時の次数を出力する。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】この発明は、音声信号符号復
号方式に関するものである。
号方式に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】現在様々な音声信号符号・復号方式が自
動車電話・携帯電話等で実用化されている。この様な符
号・復号方式は、例えば下記の文献で開示されている。
動車電話・携帯電話等で実用化されている。この様な符
号・復号方式は、例えば下記の文献で開示されている。
【０００３】文献名：大矢、他、「Pitch Synchronous
Innovation CELP (PSI-CELP)- PDCハーフレート音声COD
EC -」、電子情報通信学会技術報告、RCS93-78、1993年
Innovation CELP (PSI-CELP)- PDCハーフレート音声COD
EC -」、電子情報通信学会技術報告、RCS93-78、1993年
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】上記文献を含め、現在
実用化されている符号・復号方式の多くは励振信号を合
成フィルタに通すことにより合成音声を生成している
が、合成フィルタの次数は常に固定（通常10次）となっ
ている。しかし、入力音声信号の性質によっては低次
（10次以下）でも十分な性能が得られる場合もあり、常
に固定の次数としてしまうと無駄な情報を伝送すること
になってしまう。
実用化されている符号・復号方式の多くは励振信号を合
成フィルタに通すことにより合成音声を生成している
が、合成フィルタの次数は常に固定（通常10次）となっ
ている。しかし、入力音声信号の性質によっては低次
（10次以下）でも十分な性能が得られる場合もあり、常
に固定の次数としてしまうと無駄な情報を伝送すること
になってしまう。
【０００５】本発明は、上記の様な冗長性を排除し伝送
する情報を有効に活用することを目的とする。
する情報を有効に活用することを目的とする。
【０００６】
【課題を解決するための手段】上記課題を解決するため
に、本願発明の線形予測分析器は、各分析ステージにお
ける分析誤差を保持する回路と、保持された分析誤差と
０次自己相関関数とから正規化分析誤差を計算する回路
と、この正規化分析誤差を保持する回路と、この保持さ
れた正規化分析誤差と予め定めた閾値とを比較する回路
と、各分析ステージで計算された線形予測係数を保持す
る回路を有し、予め定めた回数だけ分析ステージを再帰
的に実行し、保持された正規化分析誤差が閾値より小さ
くなるステージでの保持された線形予測係数とその時の
次数を出力し、また保持された正規化分析誤差が閾値よ
り小さくならない場合は最終ステージでの前記保持され
た線形予測係数とその時の次数を出力する構成とし、入
力信号の性質に応じて合成フィルタの次数を可変とする
ものである。
に、本願発明の線形予測分析器は、各分析ステージにお
ける分析誤差を保持する回路と、保持された分析誤差と
０次自己相関関数とから正規化分析誤差を計算する回路
と、この正規化分析誤差を保持する回路と、この保持さ
れた正規化分析誤差と予め定めた閾値とを比較する回路
と、各分析ステージで計算された線形予測係数を保持す
る回路を有し、予め定めた回数だけ分析ステージを再帰
的に実行し、保持された正規化分析誤差が閾値より小さ
くなるステージでの保持された線形予測係数とその時の
次数を出力し、また保持された正規化分析誤差が閾値よ
り小さくならない場合は最終ステージでの前記保持され
た線形予測係数とその時の次数を出力する構成とし、入
力信号の性質に応じて合成フィルタの次数を可変とする
ものである。
【０００７】
【発明の実施の形態】（第１の実施例）本発明の第１の
実施例の声道分析器の構成を図１に示す。声道分析器１
０１は、まず入力信号Ｓ(n)より以下のように自己相関
関数Ｒ(i)を計算する。
実施例の声道分析器の構成を図１に示す。声道分析器１
０１は、まず入力信号Ｓ(n)より以下のように自己相関
関数Ｒ(i)を計算する。
【０００８】
【数１】
【０００９】ここで、Ｎは分析フレーム長とする。
【００１０】更にｉ次における合成フィルタ係数α
(i)(j)を以下の様なレビンソン・ダービン再帰計算法で
計算する。
(i)(j)を以下の様なレビンソン・ダービン再帰計算法で
計算する。
【００１１】
【数２】
【００１２】ここで、ｋ(i)は反射係数、Ｅ(i)はｉ次に
おける分析誤差を表す。
おける分析誤差を表す。
【００１３】式２より分かるとおり、１次の時のフィル
タ係数セットの計算、２次の時のフィルタ係数セットの
計算、…、Ｐ次の時のフィルタ係数セットの計算の様
に、順に次数を上げながら目標とする次数（Ｐ）の時の
フィルタ係数セットを計算する。
タ係数セットの計算、２次の時のフィルタ係数セットの
計算、…、Ｐ次の時のフィルタ係数セットの計算の様
に、順に次数を上げながら目標とする次数（Ｐ）の時の
フィルタ係数セットを計算する。
【００１４】また、Ｅ(i)はｉ次でのフィルタ係数を用
いて逆フィルタを構成した時の出力残差信号のパワの大
きさを表しており、この値が小さいほど合成フィルタの
性能が良いことを表す。式２より得られるＰ個のＥ(i)
（ｉ＝１〜Ｐ）を用いて、最適次数ｐを以下のように求
める。
いて逆フィルタを構成した時の出力残差信号のパワの大
きさを表しており、この値が小さいほど合成フィルタの
性能が良いことを表す。式２より得られるＰ個のＥ(i)
（ｉ＝１〜Ｐ）を用いて、最適次数ｐを以下のように求
める。
【００１５】まず正規化誤差ｅ(i)を以下の様に求め
る。
る。
【００１６】 ｅ(i)＝Ｅ(i)／Ｒ(0) ただし、ｉ＝１〜Ｐ （式３） 次にＰ個のｅ(i)をｉ＝１から順に予め定めておいた閾
値Ｔ１と比較していき、ｅ(i)＜Ｔ１となる時のｉを最
適次数ｐとする。ｅ(P)≧Ｔ１の場合はｐ＝Ｐとする。
値Ｔ１と比較していき、ｅ(i)＜Ｔ１となる時のｉを最
適次数ｐとする。ｅ(P)≧Ｔ１の場合はｐ＝Ｐとする。
【００１７】更に、ｐ次合成フィルタの係数ａ(i)を以
下のように求める。
下のように求める。
【００１８】 ａ(i)＝α(p)(i) ただし、ｉ＝１〜ｐ （式４） 上記のようにして求めた最適次数ｐとｐ次合成フィルタ
係数ａ(i)を出力する。
係数ａ(i)を出力する。
【００１９】このような構成とすることによって、目標
とする性能を有する最低次数の合成フィルタを構成する
ことができる。更に、合成フィルタの次数を可変とでき
る。
とする性能を有する最低次数の合成フィルタを構成する
ことができる。更に、合成フィルタの次数を可変とでき
る。
【００２０】（第２の実施例）次に、本発明の第２の実
施例の声道分析器の構成を図２に示す。
施例の声道分析器の構成を図２に示す。
【００２１】この声道分析器６０１は、まず入力信号Ｓ
(n)から式１と同様にして自己相関関数Ｒ(i)を計算す
る。更に上記式２により、ｉ次における合成フィルタ係
数α(i)(j)を計算する。式２より得られるＰ個のＥ(i)
（ｉ＝１〜Ｐ）を用いて、最適次数ｐを以下のように求
める。
(n)から式１と同様にして自己相関関数Ｒ(i)を計算す
る。更に上記式２により、ｉ次における合成フィルタ係
数α(i)(j)を計算する。式２より得られるＰ個のＥ(i)
（ｉ＝１〜Ｐ）を用いて、最適次数ｐを以下のように求
める。
【００２２】まず正規化差分誤差ｄ(i)を以下の様に求
める。
める。
【００２３】 ｄ(i)＝｛Ｅ(i)−Ｅ(i+1)｝／Ｒ(0) ただし、ｉ＝１〜Ｐ−１（式５） 次に、Ｐ―１個のｄ(i)をｉ＝１から順に予め定めてお
いた閾値Ｔ２と比較していき、ｄ(i)＜Ｔ２となる時の
ｉを最適次数ｐとする。ｄ(P-1)≧Ｔ２の場合はｐ＝Ｐ
とする。
いた閾値Ｔ２と比較していき、ｄ(i)＜Ｔ２となる時の
ｉを最適次数ｐとする。ｄ(P-1)≧Ｔ２の場合はｐ＝Ｐ
とする。
【００２４】更に、ｐ次合成フィルタの係数ａ(i)を以
下のように求める。
下のように求める。
【００２５】 ａ(i)＝α(p)(i) ただし、ｉ＝１〜ｐ （式６） 上記のようにして求めた最適次数ｐとｐ次合成フィルタ
係数ａ(i)を出力する。
係数ａ(i)を出力する。
【００２６】このような構成とすることで、性能限界に
達する最小次数の合成フィルタを構成することができ、
更に合成フィルタの次数を可変とできる。
達する最小次数の合成フィルタを構成することができ、
更に合成フィルタの次数を可変とできる。
【００２７】（第３の実施例）本発明の第３の実施例の
符号器の構成を、図３に示す。
符号器の構成を、図３に示す。
【００２８】声道分析器２０１は８kHzでサンプリング
された１フレーム（160サンプル）の入力信号Ｓより、
第１の実施例もしくは第２の実施例と同様に最適フィル
タ次数ｐと合成フィルタ係数ａ(i)（ｉ＝１〜ｐ）を計
算し、ｐを多重化回路２１２、ａ(i)を声道係数量子化
器２０２へ各々出力する。ただしｐは３〜10の範囲とし
３ビットで表す。
された１フレーム（160サンプル）の入力信号Ｓより、
第１の実施例もしくは第２の実施例と同様に最適フィル
タ次数ｐと合成フィルタ係数ａ(i)（ｉ＝１〜ｐ）を計
算し、ｐを多重化回路２１２、ａ(i)を声道係数量子化
器２０２へ各々出力する。ただしｐは３〜10の範囲とし
３ビットで表す。
【００２９】声道係数量子化器２０２はａ(i)を１次当
たり４ビットで量子化し、量子化インデックスｗ（４×
ｐビットで表す）を多重化回路２１２、量子化合成フィ
ルタ係数ａq(i)を合成フィルタ２０９へ各々出力する。
たり４ビットで量子化し、量子化インデックスｗ（４×
ｐビットで表す）を多重化回路２１２、量子化合成フィ
ルタ係数ａq(i)を合成フィルタ２０９へ各々出力する。
【００３０】更に、１フレームを４つのサブフレームに
分割し、以下の処理をサブフレーム毎に実行する。
分割し、以下の処理をサブフレーム毎に実行する。
【００３１】適応コードブック２０３は、適応コードベ
クトルｅａｉ（ｉ＝１〜128）を出力する。統計コード
ブック２０５は、統計コードベクトルｅｓｊ（ｊ＝１〜
128）を出力する。ゲインコードブック２０４は、適応
コードゲインｂｋ（ｋ＝１〜８）、統計コードゲインｇ
ｌ（ｌ＝１〜８）を出力する。更にｅａｉ、ｅｓｊ、ｂ
ｋ、ｇｌより励振ベクトルｅｉｊｋｌを生成し、合成フ
ィルタ２０９へ入力する。
クトルｅａｉ（ｉ＝１〜128）を出力する。統計コード
ブック２０５は、統計コードベクトルｅｓｊ（ｊ＝１〜
128）を出力する。ゲインコードブック２０４は、適応
コードゲインｂｋ（ｋ＝１〜８）、統計コードゲインｇ
ｌ（ｌ＝１〜８）を出力する。更にｅａｉ、ｅｓｊ、ｂ
ｋ、ｇｌより励振ベクトルｅｉｊｋｌを生成し、合成フ
ィルタ２０９へ入力する。
【００３２】合成フィルタ２０９はｐ次のフィルタを構
成し、励振ベクトルｅｉｊｋｌより合成音声ベクトルｖ
ｉｊｋｌを計算する。
成し、励振ベクトルｅｉｊｋｌより合成音声ベクトルｖ
ｉｊｋｌを計算する。
【００３３】Ｓよりｖｉｊｋｌを減じて得られた差分信
号Ｅｉｊｋｌを用いて、重み付き誤差計算回路２１１は
重み付き誤差が最小となるｉ、ｊ、ｋ、ｌの組み合わせ
を探索する。最適組み合わせインデックスＩ（７ビット
で表す）、Ｊ（７ビットで表す）、Ｋ（３ビットで表
す）、Ｌ（３ビットで表す）は多重化回路２１２及び各
コードブックへ出力される。
号Ｅｉｊｋｌを用いて、重み付き誤差計算回路２１１は
重み付き誤差が最小となるｉ、ｊ、ｋ、ｌの組み合わせ
を探索する。最適組み合わせインデックスＩ（７ビット
で表す）、Ｊ（７ビットで表す）、Ｋ（３ビットで表
す）、Ｌ（３ビットで表す）は多重化回路２１２及び各
コードブックへ出力される。
【００３４】各コードブックは最適組み合わせに従って
各々ベクトル及びゲインを出力し、これらにより生成さ
れた最適励振ベクトルｅＩＪＫＬを用いて適応コードブ
ック２０３の内部状態を更新する。
各々ベクトル及びゲインを出力し、これらにより生成さ
れた最適励振ベクトルｅＩＪＫＬを用いて適応コードブ
ック２０３の内部状態を更新する。
【００３５】多重化回路２１２はｐ、ｗ、Ｉ、Ｊ、Ｋ、
Ｌをまとめ、トータルコードＣとして伝送路へ出力す
る。この時伝送する情報量は１フレーム当たり（８３＋
４×ｐ）ビットとなり、符号化レートは 4.75 kbps 〜
6.15 kbpsの間で変化する。
Ｌをまとめ、トータルコードＣとして伝送路へ出力す
る。この時伝送する情報量は１フレーム当たり（８３＋
４×ｐ）ビットとなり、符号化レートは 4.75 kbps 〜
6.15 kbpsの間で変化する。
【００３６】次に、この符号器に対応した復号器の構成
を図４に示す。
を図４に示す。
【００３７】多重分離回路３０９は伝送路より送られて
くるトータル符号Ｃをｗ、ｐ、Ｉ、Ｊ、ｋ、Ｌに分離す
る。
くるトータル符号Ｃをｗ、ｐ、Ｉ、Ｊ、ｋ、Ｌに分離す
る。
【００３８】声道係数逆量子化器３０１はｗ、ｐより量
子化合成フィルタ係数ａq(i)（ｉ＝１〜ｐ）を計算し、
合成フィルタ３０２へ出力する。
子化合成フィルタ係数ａq(i)（ｉ＝１〜ｐ）を計算し、
合成フィルタ３０２へ出力する。
【００３９】適応コードブック３０３は適応コードイン
デックスＩより最適適応コードベクトルｅａを出力す
る。統計コードブック３０４は統計コードインデックス
Ｊより最適統計コードベクトルｅｓを出力する。ゲイン
コードブック３０５はゲインコードインデックスＫ、Ｌ
より最適適応コードゲインｂ、最適統計コードゲインｇ
を出力する。
デックスＩより最適適応コードベクトルｅａを出力す
る。統計コードブック３０４は統計コードインデックス
Ｊより最適統計コードベクトルｅｓを出力する。ゲイン
コードブック３０５はゲインコードインデックスＫ、Ｌ
より最適適応コードゲインｂ、最適統計コードゲインｇ
を出力する。
【００４０】ｅａ、ｅｓ、ｂ、ｇより最適励振ベクトル
ｅを生成し、合成フィルタ３０２及び適応コードブック
３０３へ入力する。
ｅを生成し、合成フィルタ３０２及び適応コードブック
３０３へ入力する。
【００４１】合成フィルタ３０２はｐ次のフィルタを構
成し、励振ベクトルｅより合成音声を計算する。
成し、励振ベクトルｅより合成音声を計算する。
【００４２】適応コードブック３０３は最適励振ベクト
ルｅを用いて内部状態を更新する。
ルｅを用いて内部状態を更新する。
【００４３】このような構成によって、入力信号に応じ
て合成フィルタの次数を可変とすることにより、符号器
全体の出力情報量を可変（可変レート）にすることがで
きる。無駄な情報を送ることが無くなるため、伝送路ト
ラフィックの軽減、送信パワーの節約（無線通信の場
合）等の効果が得られる。
て合成フィルタの次数を可変とすることにより、符号器
全体の出力情報量を可変（可変レート）にすることがで
きる。無駄な情報を送ることが無くなるため、伝送路ト
ラフィックの軽減、送信パワーの節約（無線通信の場
合）等の効果が得られる。
【００４４】（第４の実施例）本発明の第４の実施例の
符号器の構成を、図５に示す。
符号器の構成を、図５に示す。
【００４５】声道分析器４０１は８kHzでサンプリング
された１フレーム（160サンプル）の入力信号Ｓより、
第１の実施例もしくは第２の実施例と同様に最適フィル
タ次数ｐと合成フィルタ係数ａ(i)（ｉ＝１〜ｐ）を計
算し、ａ(i)を声道係数量子化器４０２へ各々出力す
る。また、ｐを多重化回路４１２、適応コードブック４
０３、統計コードブック４０５へ出力する。ただし、ｐ
は３〜10の範囲とし３ビットで表す。
された１フレーム（160サンプル）の入力信号Ｓより、
第１の実施例もしくは第２の実施例と同様に最適フィル
タ次数ｐと合成フィルタ係数ａ(i)（ｉ＝１〜ｐ）を計
算し、ａ(i)を声道係数量子化器４０２へ各々出力す
る。また、ｐを多重化回路４１２、適応コードブック４
０３、統計コードブック４０５へ出力する。ただし、ｐ
は３〜10の範囲とし３ビットで表す。
【００４６】声道係数量子化器４０２はａ(i)を１次当
たり４ビットで量子化し、量子化インデックスｗ（４×
ｐビットで表す）を多重化回路４１２、量子化合成フィ
ルタ係数ａq(i)を合成フィルタ４０９へ各々出力する。
たり４ビットで量子化し、量子化インデックスｗ（４×
ｐビットで表す）を多重化回路４１２、量子化合成フィ
ルタ係数ａq(i)を合成フィルタ４０９へ各々出力する。
【００４７】更に、１フレームを４つのサブフレームに
分割し、以下の処理をサブフレーム毎に実行する。
分割し、以下の処理をサブフレーム毎に実行する。
【００４８】適応コードブック４０３は、適応コードベ
クトルｅａｉを出力する。このときｉの範囲はｐに応じ
て、 ｐ＝３ → ｉ＝１〜2048（11ビットで表す） ｐ＝４、５ → ｉ＝１〜1024（10ビットで表す） ｐ＝６、７ → ｉ＝１〜512（９ビットで表す） ｐ＝８、９ → ｉ＝１〜256（８ビットで表す） ｐ＝１０ → ｉ＝１〜128（７ビットで表す） とする。
クトルｅａｉを出力する。このときｉの範囲はｐに応じ
て、 ｐ＝３ → ｉ＝１〜2048（11ビットで表す） ｐ＝４、５ → ｉ＝１〜1024（10ビットで表す） ｐ＝６、７ → ｉ＝１〜512（９ビットで表す） ｐ＝８、９ → ｉ＝１〜256（８ビットで表す） ｐ＝１０ → ｉ＝１〜128（７ビットで表す） とする。
【００４９】統計コードブック４０５は、統計コードベ
クトルｅｓｊを出力する。このときｊの範囲はｐに応じ
て、 ｐ＝３、４ → ｊ＝１〜1024（10ビットで表す） ｐ＝５、６ → ｊ＝１〜512（９ビットで表す） ｐ＝７、８ → ｊ＝１〜256（８ビットで表す） ｐ＝９、１０ → ｊ＝１〜128（７ビットで表す） とする。
クトルｅｓｊを出力する。このときｊの範囲はｐに応じ
て、 ｐ＝３、４ → ｊ＝１〜1024（10ビットで表す） ｐ＝５、６ → ｊ＝１〜512（９ビットで表す） ｐ＝７、８ → ｊ＝１〜256（８ビットで表す） ｐ＝９、１０ → ｊ＝１〜128（７ビットで表す） とする。
【００５０】ゲインコードブック４０４は、適応コード
ゲインｂｋ（ｋ＝１〜８）、統計コードゲインｇｌ（ｌ
＝１〜８）を出力する。更にｅａｉ、ｅｓｊ、ｂｋ、ｇ
ｌより励振ベクトルｅｉｊｋｌを生成し、合成フィルタ
４０９へ入力する。
ゲインｂｋ（ｋ＝１〜８）、統計コードゲインｇｌ（ｌ
＝１〜８）を出力する。更にｅａｉ、ｅｓｊ、ｂｋ、ｇ
ｌより励振ベクトルｅｉｊｋｌを生成し、合成フィルタ
４０９へ入力する。
【００５１】合成フィルタ４０９はｐ次のフィルタを構
成し、励振ベクトルｅｉｊｋｌより合成音声ベクトルｖ
ｉｊｋｌを計算する。
成し、励振ベクトルｅｉｊｋｌより合成音声ベクトルｖ
ｉｊｋｌを計算する。
【００５２】Ｓよりｖｉｊｋｌを減じて得られた差分信
号Ｅｉｊｋｌを用いて、重み付き誤差計算回路４１１は
重み付き誤差が最小となるｉ、ｊ、ｋ、ｌの組み合わせ
を探索する。最適組み合わせインデックスＩ（７〜11ビ
ットで表す）、Ｊ（７〜10ビットで表す）、Ｋ（３ビッ
トで表す）、Ｌ（３ビットで表す）は多重化回路４１２
及び各コードブックへ出力される。
号Ｅｉｊｋｌを用いて、重み付き誤差計算回路４１１は
重み付き誤差が最小となるｉ、ｊ、ｋ、ｌの組み合わせ
を探索する。最適組み合わせインデックスＩ（７〜11ビ
ットで表す）、Ｊ（７〜10ビットで表す）、Ｋ（３ビッ
トで表す）、Ｌ（３ビットで表す）は多重化回路４１２
及び各コードブックへ出力される。
【００５３】各コードブックは最適組み合わせに従って
各々ベクトル及びゲインを出力し、これらにより生成さ
れた最適励振ベクトルｅＩＪＫＬを用いて適応コードブ
ック４０３の内部状態を更新する。
各々ベクトル及びゲインを出力し、これらにより生成さ
れた最適励振ベクトルｅＩＪＫＬを用いて適応コードブ
ック４０３の内部状態を更新する。
【００５４】多重化回路４１２はｐ、ｗ、Ｉ、Ｊ、Ｋ、
Ｌをまとめ、トータルコードＣとして伝送路へ出力す
る。この時伝送する情報量は１フレーム当たり１２３ビ
ットとなり、符号化レートは 6.15 kbpsとなる。
Ｌをまとめ、トータルコードＣとして伝送路へ出力す
る。この時伝送する情報量は１フレーム当たり１２３ビ
ットとなり、符号化レートは 6.15 kbpsとなる。
【００５５】次に、この符号器に対応した復号器の構成
を図６に示す。
を図６に示す。
【００５６】多重分離回路５０９は伝送路より送られて
くるトータル符号Ｃをｗ、ｐ、Ｉ、Ｊ、ｋ、Ｌに分離す
る。
くるトータル符号Ｃをｗ、ｐ、Ｉ、Ｊ、ｋ、Ｌに分離す
る。
【００５７】声道係数逆量子化器５０１はｗ、ｐより量
子化合成フィルタ係数ａq(i)（ｉ＝１〜ｐ）を計算し、
合成フィルタ５０２へ出力する。
子化合成フィルタ係数ａq(i)（ｉ＝１〜ｐ）を計算し、
合成フィルタ５０２へ出力する。
【００５８】適応コードブック５０３は適応コードイン
デックスＩより最適適応コードベクトルｅａを出力す
る。このときＩの範囲はｐに応じて、 ｐ＝３ → １≦Ｉ≦2048 ｐ＝４、５ → １≦Ｉ≦1024 ｐ＝６、７ → １≦Ｉ≦512 ｐ＝８、９ → １≦Ｉ≦256 ｐ＝１０ → １≦Ｉ≦128 となっている。
デックスＩより最適適応コードベクトルｅａを出力す
る。このときＩの範囲はｐに応じて、 ｐ＝３ → １≦Ｉ≦2048 ｐ＝４、５ → １≦Ｉ≦1024 ｐ＝６、７ → １≦Ｉ≦512 ｐ＝８、９ → １≦Ｉ≦256 ｐ＝１０ → １≦Ｉ≦128 となっている。
【００５９】統計コードブック５０４は統計コードイン
デックスＪより最適統計コードベクトルｅｓを出力す
る。このときＪの範囲はｐに応じて、 ｐ＝３、４ → １≦Ｊ≦1024 ｐ＝５、６ → １≦Ｊ≦512 ｐ＝７、８ → １≦Ｊ≦256 ｐ＝９、１０ → １≦Ｊ≦128 となっている。
デックスＪより最適統計コードベクトルｅｓを出力す
る。このときＪの範囲はｐに応じて、 ｐ＝３、４ → １≦Ｊ≦1024 ｐ＝５、６ → １≦Ｊ≦512 ｐ＝７、８ → １≦Ｊ≦256 ｐ＝９、１０ → １≦Ｊ≦128 となっている。
【００６０】ゲインコードブック５０５はゲインコード
インデックスＫ、Ｌより最適適応コードゲインｂ、最適
統計コードゲインｇを出力する。
インデックスＫ、Ｌより最適適応コードゲインｂ、最適
統計コードゲインｇを出力する。
【００６１】ｅａ、ｅｓ、ｂ、ｇより最適励振ベクトル
ｅを生成し、合成フィルタ５０２及び適応コードブック
５０３へ入力する。
ｅを生成し、合成フィルタ５０２及び適応コードブック
５０３へ入力する。
【００６２】合成フィルタ５０２はｐ次のフィルタを構
成し、励振ベクトルｅより合成音声を計算する。
成し、励振ベクトルｅより合成音声を計算する。
【００６３】適応コードブック５０３は最適励振ベクト
ルｅを用いて内部状態を更新する。
ルｅを用いて内部状態を更新する。
【００６４】この発明によれば、入力信号に応じて合成
フィルタの次数を可変とすることにより、フィルタ係数
量子化に割り当てる情報量と励振信号量子化に割り当て
る情報量との割合を可変にする。フィルタ係数が少ない
情報量で量子化できる場合は、その分励振信号の量子化
に割り当てる情報量を多くできるので、伝送レートを変
えることなく符号器全体の符号化性能を向上させること
ができる。
フィルタの次数を可変とすることにより、フィルタ係数
量子化に割り当てる情報量と励振信号量子化に割り当て
る情報量との割合を可変にする。フィルタ係数が少ない
情報量で量子化できる場合は、その分励振信号の量子化
に割り当てる情報量を多くできるので、伝送レートを変
えることなく符号器全体の符号化性能を向上させること
ができる。
【００６５】
【発明の効果】以上詳細に説明したように、この発明に
よれば、目標とする性能を有する最低次数の合成フィル
タを構成することができる。更に、合成フィルタの次数
を可変とできる。
よれば、目標とする性能を有する最低次数の合成フィル
タを構成することができる。更に、合成フィルタの次数
を可変とできる。
【図１】本発明の第１の実施例の声道分析器の構成を示
した図である。
した図である。
【図２】本発明の第２の実施例の声道分析器の構成を示
した図である。
した図である。
【図３】本発明の第３の実施例の符号器の構成を示した
図である。
図である。
【図４】第３の実施例の符号器に対応した復号器の構成
を示した図である。
を示した図である。
【図５】本発明の第４の実施例の符号器の構成を示した
図である。
図である。
【図６】第４の実施例の符号器に対応した復号器の構成
を示した図である。
を示した図である。
１０１，２０１，４０１，６０１ 声道分析器 ２０２，４０２ 声道係数量子化器 ２０３，３０３，４０３，５０３ 適応コードブック ２０５，３０４，４０５，５０４ 統計コードブック ２０４，３０５，４０４ ゲインコードブック ２０９，３０２，４０９，５０２ 合成フィルタ ２１１，４１１ 重み付き誤差計算回路 ２１２，４１２ 多重化回路 ３０１，５０１ 声道係数逆量子化器 ３０９，５０９ 多重分離回路
Claims (6)
- 【請求項１】 各分析ステージにおける分析誤差を保持
する回路と、 前記保持された分析誤差と０次自己相関関数とから正規
化分析誤差を計算する回路と、 前記正規化分析誤差を保持する回路と、 前記保持された正規化分析誤差と予め定めた閾値とを比
較する回路と、 各分析ステージで計算された線形予測係数を保持する回
路を有し、 予め定めた回数だけ分析ステージを再帰的に実行し、前
記保持された正規化分析誤差が前記閾値より小さくなる
ステージでの前記保持された線形予測係数とその時の次
数を出力し、また前記保持された正規化分析誤差が前記
閾値より小さくならない場合は最終ステージでの前記保
持された線形予測係数とその時の次数を出力することを
特徴とする線形予測分析器。 - 【請求項２】 各分析ステージにおける分析誤差を保持
する回路と、 前記保持された分析誤差と０次自己相関関数とから正規
化差分分析誤差を計算する回路と、 前記正規化差分分析誤差を保持する回路と、 前記保持された正規化差分分析誤差と予め定めた閾値と
を比較する回路と、 各分析ステージで計算された線形予測係数を保持する回
路を有し、 予め定めた回数だけ分析ステージを再帰的に実行し、前
記保持された正規化差分分析誤差が前記閾値より小さく
なるステージでの前記保持された線形予測係数とその時
の次数を出力し、また前記保持された正規化差分分析誤
差が前記閾値より小さくならない場合は最終ステージで
の前記保持された線形予測係数とその時の次数を出力す
ることを特徴とする線形予測分析器。 - 【請求項３】 請求項１記載の線形予測分析器と、線形
予測係数量子化器と、適応励振符号帳と、統計励振符号
帳と、利得符号帳と、合成フィルタと、入力信号と合成
信号を比較する回路を有し、前記線形予測分析器より得
られた最適合成フィルタ次数に応じて前記線形予測分析
器より得られた線形予測係数を情報量を変えて量子化
し、前記最適合成フィルタ次数に応じて合成フィルタの
次数を変え、前記適応励振符号帳より得られる適応励振
信号と、前記統計励振符号帳より得られる統計励振信号
と、前記利得符号帳より得られる適応励振利得及び統計
励振利得から、入力信号を最も良く近似する合成信号を
生成するような組み合わせを探索し、前記線形予測係数
の量子化符号と、前記最適合成フィルタ次数と、最適適
応励振符号と、最適統計励振符号と、最適利得符号とを
トータル符号として出力し、前記線形予測係数の量子化
符号情報量は前記最適合成フィルタ次数に応じて可変と
し、また前記トータル符号の情報量も前記線形予測係数
の量子化符号情報量に応じて可変とすることを特徴とす
るコード励振線形予測符号器。 - 【請求項４】 線形予測係数逆量子化器と、適応励振符
号帳と、統計励振符号帳と、利得符号帳と、合成フィル
タを有し、請求項３項記載のコード励振線形予測符号器
の符号化情報を基に合成信号を生成することを特徴とす
るコード励振線形予測復号器。 - 【請求項５】 請求項２記載の線形予測分析器と、線形
予測係数量子化器と、適応励振符号帳と、統計励振符号
帳と、利得符号帳と、合成フィルタと、入力信号と合成
信号を比較する回路を有し、前記線形予測分析器より得
られた最適合成フィルタ次数に応じて前記線形予測分析
器より得られた線形予測係数を情報量を変えて量子化
し、前記最適合成フィルタ次数に応じて合成フィルタの
次数を変え、前記適応励振符号帳より得られる適応励振
信号と、前記統計励振符号帳より得られる統計励振信号
と、前記利得符号帳より得られる適応励振利得及び統計
励振利得から、入力信号を最も良く近似する合成音声を
生成するような組み合わせを探索し、前記線形予測係数
の量子化符号と、前記最適合成フィルタ次数と、最適適
応励振符号と、最適統計励振符号と、最適利得符号とを
トータル符号として出力し、前記線形予測係数の量子化
符号情報量は前記最適合成フィルタ次数に応じて可変と
し、前記最適適応励振符号及び前記最適統計励振符号の
情報量は前記線形予測係数の量子化符号情報量と合わせ
て常に一定になるようにすることを特徴とするコード励
振線形予測符号器。 - 【請求項６】 線形予測係数逆量子化器と、適応励振符
号帳と、統計励振符号帳と、利得符号帳 と、合成フィ
ルタを有し、請求項５記載のコード励振線形予測符号器
の符号化情報を基に合成信号を生成することを特徴とす
るコード励振線形予測復号器。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP10180623A JP2000020099A (ja) | 1998-06-26 | 1998-06-26 | 線形予測分析器，コード励振線形予測符号器及びコード励振線形予測復号器 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP10180623A JP2000020099A (ja) | 1998-06-26 | 1998-06-26 | 線形予測分析器，コード励振線形予測符号器及びコード励振線形予測復号器 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2000020099A true JP2000020099A (ja) | 2000-01-21 |
Family
ID=16086456
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP10180623A Pending JP2000020099A (ja) | 1998-06-26 | 1998-06-26 | 線形予測分析器，コード励振線形予測符号器及びコード励振線形予測復号器 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP2000020099A (ja) |
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2008089651A (ja) * | 2006-09-29 | 2008-04-17 | Casio Comput Co Ltd | 音声符号化装置、音声復号装置、音声符号化方法、音声復号方法、及び、プログラム |
| JP2009025496A (ja) * | 2007-07-18 | 2009-02-05 | Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> | 線形予測符号化の予測次数決定方法及びそれを使った予測係数決定方法及び装置、プログラム、その記録媒体 |
| JP2009025497A (ja) * | 2007-07-18 | 2009-02-05 | Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> | マルチチャネル線形予測符号化の予測係数決定方法及び装置、プログラム、記録媒体 |
-
1998
- 1998-06-26 JP JP10180623A patent/JP2000020099A/ja active Pending
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2008089651A (ja) * | 2006-09-29 | 2008-04-17 | Casio Comput Co Ltd | 音声符号化装置、音声復号装置、音声符号化方法、音声復号方法、及び、プログラム |
| JP2009025496A (ja) * | 2007-07-18 | 2009-02-05 | Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> | 線形予測符号化の予測次数決定方法及びそれを使った予測係数決定方法及び装置、プログラム、その記録媒体 |
| JP2009025497A (ja) * | 2007-07-18 | 2009-02-05 | Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> | マルチチャネル線形予測符号化の予測係数決定方法及び装置、プログラム、記録媒体 |
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| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| A02 | Decision of refusal |
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