JP2001242899A - 音声符号化方法及び装置並びに及び音声復号方法及び装置 - Google Patents
音声符号化方法及び装置並びに及び音声復号方法及び装置Info
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Abstract
(57)【要約】
【課題】本発明は符号化雑音の調和構造を入力音声の調
和構造に近づけることで復号音声の音質を向上させる音
声符号化及び復号方法を提供することを目的とする。 【解決手段】入力音声情報信号１００とこの入力音声情
報信号に対応する合成音声情報信号１０７との差を表す
誤差信号１０２を生成し、周波数に従って前記誤差信号
に対するピッチ重み付けの度合いを変えて重み付け信号
１１９を生成し、この重み付け信号に基づきインデック
ス情報１２１を生成する。符号化音声情報からインデッ
クス情報を抽出し、このインデックス情報に基づき復号
音声信号を生成し、周波数に応じてピッチ強調の度合を
変化させて前記復号音声信号にピッチ強調処理を行う。
和構造に近づけることで復号音声の音質を向上させる音
声符号化及び復号方法を提供することを目的とする。 【解決手段】入力音声情報信号１００とこの入力音声情
報信号に対応する合成音声情報信号１０７との差を表す
誤差信号１０２を生成し、周波数に従って前記誤差信号
に対するピッチ重み付けの度合いを変えて重み付け信号
１１９を生成し、この重み付け信号に基づきインデック
ス情報１２１を生成する。符号化音声情報からインデッ
クス情報を抽出し、このインデックス情報に基づき復号
音声信号を生成し、周波数に応じてピッチ強調の度合を
変化させて前記復号音声信号にピッチ強調処理を行う。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、電話帯域の音声、
広帯域音声及びオーディオ信号等の音声信号の圧縮符号
化方法及び装置並びに復号方法及び装置に関する。
広帯域音声及びオーディオ信号等の音声信号の圧縮符号
化方法及び装置並びに復号方法及び装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】低ビットレートでも比較的高音質の音声
を再生できる音声符号化方式として、ＣＥＬＰ（Code E
xcited Linear Prediction）方式が知られている。ＣＥ
ＬＰ方式の詳細は例えばM.R.Schroeder and Ata1. ”Co
de-Exited Linear Prediction(CELP):high quq1ity spe
ech a very 1ow bit rates”、in Proc. ICASSP‘85. p
p.937-939,1985（文献１）に示されている。ＣＥＬＰ方
式の構成を図１５に示す。図１５に示されるように、Ｃ
ＥＬＰ方式では聴覚重みフィルタを用いて符号化による
音声に混入する雑音（符号化雑音）の評価を行い、符号
化雑音が現フレームの音声のスペクトルから決まる形状
のマスキング特性にマスクされる原理（同時マスキン
グ）を用いて雑音が聞こえにくくなるような音源の符号
を選択することを特徴としている。一般に、ＣＥＬＰに
用いる聴覚重みフィルタはホルマント重みフィルタとピ
ッチ重みフィルタの縦続接続で構成される。ホルマント
重みフィルタは入力音声のホルマントによるマスキング
特性を利用し、ピッチ重みフィルタは入力音声の調和構
造（ハーモニクス）によるマスキング特性を利用してい
る。聴覚重みフィルタの伝達関数ｗ（ｚ）は、ホルマン
ト重みフィルタの伝達関数Ｗｓ（ｚ）及びピッチ重みフ
ィルタの伝達関数Ｗｐ（ｚ）を用いて
を再生できる音声符号化方式として、ＣＥＬＰ（Code E
xcited Linear Prediction）方式が知られている。ＣＥ
ＬＰ方式の詳細は例えばM.R.Schroeder and Ata1. ”Co
de-Exited Linear Prediction(CELP):high quq1ity spe
ech a very 1ow bit rates”、in Proc. ICASSP‘85. p
p.937-939,1985（文献１）に示されている。ＣＥＬＰ方
式の構成を図１５に示す。図１５に示されるように、Ｃ
ＥＬＰ方式では聴覚重みフィルタを用いて符号化による
音声に混入する雑音（符号化雑音）の評価を行い、符号
化雑音が現フレームの音声のスペクトルから決まる形状
のマスキング特性にマスクされる原理（同時マスキン
グ）を用いて雑音が聞こえにくくなるような音源の符号
を選択することを特徴としている。一般に、ＣＥＬＰに
用いる聴覚重みフィルタはホルマント重みフィルタとピ
ッチ重みフィルタの縦続接続で構成される。ホルマント
重みフィルタは入力音声のホルマントによるマスキング
特性を利用し、ピッチ重みフィルタは入力音声の調和構
造（ハーモニクス）によるマスキング特性を利用してい
る。聴覚重みフィルタの伝達関数ｗ（ｚ）は、ホルマン
ト重みフィルタの伝達関数Ｗｓ（ｚ）及びピッチ重みフ
ィルタの伝達関数Ｗｐ（ｚ）を用いて
【０００３】
【数１】
【０００４】と表される。ピッチ重みフィルタはピッチ
調和周波数成分に小さな重み、調和周波数間の成分に大
きな重みをそれぞれかけることにより、符号化雑音のス
ペクトルを入力音声と同じピッチの調和構造に整形する
働きをする。ここで、ピッチ重みフィルタの伝達関数Ｗ
ｐ（ｚ）はピッチ周期Ｔ０及びピッチ予測により求めら
れたピッチ予測係数βｉを用いて
調和周波数成分に小さな重み、調和周波数間の成分に大
きな重みをそれぞれかけることにより、符号化雑音のス
ペクトルを入力音声と同じピッチの調和構造に整形する
働きをする。ここで、ピッチ重みフィルタの伝達関数Ｗ
ｐ（ｚ）はピッチ周期Ｔ０及びピッチ予測により求めら
れたピッチ予測係数βｉを用いて
【０００５】
【数２】
【０００６】と表される。ただし、Ｍはピッチ予測次数
を制御する定数、γは雑音整形の度合を制御する定数で
ある。
を制御する定数、γは雑音整形の度合を制御する定数で
ある。
【０００７】このようにして求めたピッチ重みフィルタ
の周波数特性を図１６に示す。図１６において、ピッチ
重みフィルタの周波数特性はＷ（ｆ）、音声の周波数特
性はＳ（ｆ）で表される。この図からも分かるように、
ピッチ重みフィルタはピッチ調和周波数では谷の特性を
持ち、調和周波数間では山の特性を持つ。従って、符号
化雑音をピッチ重みフィルタで重み付けを行うことによ
り、音声のピッチ調和周波数では小さな重みを付け、逆
に調和周波数間では大きな重みを付けて評価することが
できる。
の周波数特性を図１６に示す。図１６において、ピッチ
重みフィルタの周波数特性はＷ（ｆ）、音声の周波数特
性はＳ（ｆ）で表される。この図からも分かるように、
ピッチ重みフィルタはピッチ調和周波数では谷の特性を
持ち、調和周波数間では山の特性を持つ。従って、符号
化雑音をピッチ重みフィルタで重み付けを行うことによ
り、音声のピッチ調和周波数では小さな重みを付け、逆
に調和周波数間では大きな重みを付けて評価することが
できる。
【０００８】このようにフレーム内で周波数毎の相対的
な重み付けを用いて、音源の符号選択を行うことによ
り、符号化により生じる符号化雑音のスペクトルを図１
６のＥ（ｆ）に示すように音声と同じピッチ周期の調和
構造にすることができる。こうすると、符号化雑音は音
声のスペクトルの凹凸にマスクされて聞こえにくいもの
となる。このようにピッチ重みフィルタは比較的簡単な
分析により得られ、かつ、主観的な符号化雑音を抑えた
音声符号化を行うことができるため、ＣＥＬＰで用いら
れてきた。
な重み付けを用いて、音源の符号選択を行うことによ
り、符号化により生じる符号化雑音のスペクトルを図１
６のＥ（ｆ）に示すように音声と同じピッチ周期の調和
構造にすることができる。こうすると、符号化雑音は音
声のスペクトルの凹凸にマスクされて聞こえにくいもの
となる。このようにピッチ重みフィルタは比較的簡単な
分析により得られ、かつ、主観的な符号化雑音を抑えた
音声符号化を行うことができるため、ＣＥＬＰで用いら
れてきた。
【０００９】また、ＣＥＬＰ方式では復号音声の主観品
質を向上させるために、音声を復号した後にポストフィ
ルタが用いられることが多い。一般に、ＣＥＬＰに用い
るポストフィルタはホルマント強調フィルタとピッチ強
調フィルタの縦続接続で構成される。ポストフィルタ伝
達関数Ｈｐｆ（ｚ）は、ホルマント強調フィルタの伝達
関数Ｈｓ（ｚ）及びピッチ強調フィルタの伝達関数Ｈｐ
（ｚ）を用いて
質を向上させるために、音声を復号した後にポストフィ
ルタが用いられることが多い。一般に、ＣＥＬＰに用い
るポストフィルタはホルマント強調フィルタとピッチ強
調フィルタの縦続接続で構成される。ポストフィルタ伝
達関数Ｈｐｆ（ｚ）は、ホルマント強調フィルタの伝達
関数Ｈｓ（ｚ）及びピッチ強調フィルタの伝達関数Ｈｐ
（ｚ）を用いて
【００１０】
【数３】
【００１１】と表される。ここで、ピッチ強調フィルタ
の伝達関数Ｈｐ（ｚ）はピッチ周期Ｔ０及びピッチ予測
係数λを用いて、
の伝達関数Ｈｐ（ｚ）はピッチ周期Ｔ０及びピッチ予測
係数λを用いて、
【００１２】
【数４】
【００１３】と表される。ただし、λはピッチ強調の度
合を制御する定数である。
合を制御する定数である。
【００１４】
【発明が解決しようとする課題】しかし、実際の音声は
帯域によって調和構造の強さが異なっており、図１７の
Ｓ（ｆ）のように調和構造が弱い帯域が存在することも
ある。従来のピッチ重みフィルタを用いたピッチ重み付
けでは、図１７のＷ（ｆ）のように全帯域で整形の強さ
が同じであるピッチ重みフィルタを使用するためにＥ
（ｆ）に示される符号化雑音の調和構造と入力音声の調
和構造とが異なり、復号音声の音質が劣化するという問
題があった。
帯域によって調和構造の強さが異なっており、図１７の
Ｓ（ｆ）のように調和構造が弱い帯域が存在することも
ある。従来のピッチ重みフィルタを用いたピッチ重み付
けでは、図１７のＷ（ｆ）のように全帯域で整形の強さ
が同じであるピッチ重みフィルタを使用するためにＥ
（ｆ）に示される符号化雑音の調和構造と入力音声の調
和構造とが異なり、復号音声の音質が劣化するという問
題があった。
【００１５】また、ポストフィルタ処理におけるピッチ
強調においても同様で、式５に示す伝達関数のフィルタ
を用いた従来のピッチ強調では、全帯域でピッチ強調の
強さが同じであるためピッチ強調の不要な帯域に対して
もピッチ強調が行われ、復号音声の音質が劣化するとい
う問題があった。
強調においても同様で、式５に示す伝達関数のフィルタ
を用いた従来のピッチ強調では、全帯域でピッチ強調の
強さが同じであるためピッチ強調の不要な帯域に対して
もピッチ強調が行われ、復号音声の音質が劣化するとい
う問題があった。
【００１６】本発明は、このような問題点を解消し、図
１８に示すように、符号化雑音の調和構造を入力音声の
調和構造に近づけることで復号音声の音質を向上させる
音声符号化及び復号方法並びに音声符号化及び復号化装
置を提供することを目的とする。
１８に示すように、符号化雑音の調和構造を入力音声の
調和構造に近づけることで復号音声の音質を向上させる
音声符号化及び復号方法並びに音声符号化及び復号化装
置を提供することを目的とする。
【００１７】
【課題を解決するための手段】第１の本発明は、入力音
声情報信号とこの入力音声情報信号に対応する合成音声
情報信号との差を表す誤差信号を生成し、周波数に従っ
て前記誤差信号に対するピッチ重み付けの度合いを変え
て重み付け信号を生成し、この重み付け信号に基づきイ
ンデックス情報を生成することを特徴とする音声符号化
方法を提供する。
声情報信号とこの入力音声情報信号に対応する合成音声
情報信号との差を表す誤差信号を生成し、周波数に従っ
て前記誤差信号に対するピッチ重み付けの度合いを変え
て重み付け信号を生成し、この重み付け信号に基づきイ
ンデックス情報を生成することを特徴とする音声符号化
方法を提供する。
【００１８】このようにピッチ重み付けの度合を周波数
によって変化させることにより、各周波数に適したピッ
チ重み付けを行い、符号化雑音の調和構造を各周波数で
制御することが可能となり、復号音声の音質を向上させ
ることができる。
によって変化させることにより、各周波数に適したピッ
チ重み付けを行い、符号化雑音の調和構造を各周波数で
制御することが可能となり、復号音声の音質を向上させ
ることができる。
【００１９】また、第２の発明は、第１の発明に係る音
声符号化方法おいて、入力音声の特性に従って各周波数
のピッチ重み付けの度合を変化させることを特徴とする
音声符号化方法を提供する。
声符号化方法おいて、入力音声の特性に従って各周波数
のピッチ重み付けの度合を変化させることを特徴とする
音声符号化方法を提供する。
【００２０】このように、各周波数のピッチ重み付けの
度合を入力信号の特性に従って変化させることにより、
符号化雑音の調和構造を入力音声の調和構造に対応して
変化させることが可能となり、復号音声の音質を向上さ
せることができる。
度合を入力信号の特性に従って変化させることにより、
符号化雑音の調和構造を入力音声の調和構造に対応して
変化させることが可能となり、復号音声の音質を向上さ
せることができる。
【００２１】また、第３の発明は、第２の発明に係る音
声符号化方法おいて、入力音声を分析して各周波数の有
声度を求め、有声度に従って各周波数のピッチ重み付け
の度合を変化させることを特徴とする音声符号化方法を
提供する。
声符号化方法おいて、入力音声を分析して各周波数の有
声度を求め、有声度に従って各周波数のピッチ重み付け
の度合を変化させることを特徴とする音声符号化方法を
提供する。
【００２２】このように、各周波数のピッチ重み付けの
度合を入力信号の各周波数の有声度に従って変化させる
ことにより、符号化雑音の調和構造を入力音声の調和構
造に対応して変化させることが可能となり、復号音声の
音質を向上させることができる。
度合を入力信号の各周波数の有声度に従って変化させる
ことにより、符号化雑音の調和構造を入力音声の調和構
造に対応して変化させることが可能となり、復号音声の
音質を向上させることができる。
【００２３】また、第４の発明は、第３の発明に係るに
係る音声符号化方法において、有声度が高い周波数では
ピッチ重み付けの度合を強くし、有声度が低い周波数で
はピッチ重み付けの度合を弱くすることを特徴とする音
声符号化方法を提供する。
係る音声符号化方法において、有声度が高い周波数では
ピッチ重み付けの度合を強くし、有声度が低い周波数で
はピッチ重み付けの度合を弱くすることを特徴とする音
声符号化方法を提供する。
【００２４】このような重み付けを行うことで、符号化
雑音の調和構造を入力音声の調和構造に近づけることが
でき、復号音声の音質を向上させることができる。
雑音の調和構造を入力音声の調和構造に近づけることが
でき、復号音声の音質を向上させることができる。
【００２５】また、第５の発明は、入力音声情報信号と
この入力音声情報信号に対応する合成音声情報信号との
差を表す誤差信号を生成し、前記入力音声情報信号を少
なくとも２つの周波数帯域に分割し、該周波数帯域毎に
前記誤差信号に対するピッチ重み付けの度合いを変えて
重み付け信号を生成し、この重み付け信号に基づきイン
デックス情報を生成することを特徴とする音声符号化方
法を提供する。
この入力音声情報信号に対応する合成音声情報信号との
差を表す誤差信号を生成し、前記入力音声情報信号を少
なくとも２つの周波数帯域に分割し、該周波数帯域毎に
前記誤差信号に対するピッチ重み付けの度合いを変えて
重み付け信号を生成し、この重み付け信号に基づきイン
デックス情報を生成することを特徴とする音声符号化方
法を提供する。
【００２６】このように、ピッチ重み付けの度合を帯域
毎に変化させることにより、各帯域に適したピッチ重み
付けを行うことができ、符号化雑音の調和構造を帯域毎
に制御し、復号音声の音質を向上させることができる。
毎に変化させることにより、各帯域に適したピッチ重み
付けを行うことができ、符号化雑音の調和構造を帯域毎
に制御し、復号音声の音質を向上させることができる。
【００２７】また、第６の発明は、第５の発明に係る方
法おいて、入力音声を分析して各帯域の有声度を求め、
有声度に従って各帯域のピッチ重み付けの度合を変化さ
せることを特徴とする音声符号化方法を提供する。
法おいて、入力音声を分析して各帯域の有声度を求め、
有声度に従って各帯域のピッチ重み付けの度合を変化さ
せることを特徴とする音声符号化方法を提供する。
【００２８】このように、各帯域のピッチ重み付けの度
合を入力信号の各帯域の有声度に従って変化させること
により、符号化雑音の調和構造を入力音声の調和構造に
対応して変化させることができ、復号音声の音質を向上
させることができる。
合を入力信号の各帯域の有声度に従って変化させること
により、符号化雑音の調和構造を入力音声の調和構造に
対応して変化させることができ、復号音声の音質を向上
させることができる。
【００２９】また、第７の発明は、第６の発明に係る音
声符号化方法において、有声度が高い帯域ではピッチ重
み付けの度合を強くし、有声度が低い帯域ではピッチ重
み付けの度合を弱くすることを特徴とする音声符号化方
法を提供する。
声符号化方法において、有声度が高い帯域ではピッチ重
み付けの度合を強くし、有声度が低い帯域ではピッチ重
み付けの度合を弱くすることを特徴とする音声符号化方
法を提供する。
【００３０】このような重み付けを行うことで、符号化
雑音の調和構造を入力音声の調和構造に近づけることが
でき、復号音声の音質を向上させることができる。
雑音の調和構造を入力音声の調和構造に近づけることが
でき、復号音声の音質を向上させることができる。
【００３１】また、第８の発明は、第５の発明に係る音
声符号化方法において、入力音声を分析して各帯域の有
声／無声判定を行い、有声と判定された帯域に対しては
ピッチ重み付けを行い、無声と判定された帯域に対して
はピッチ重み付けを行わないことを特徴とする音声符号
化方法を提供する。
声符号化方法において、入力音声を分析して各帯域の有
声／無声判定を行い、有声と判定された帯域に対しては
ピッチ重み付けを行い、無声と判定された帯域に対して
はピッチ重み付けを行わないことを特徴とする音声符号
化方法を提供する。
【００３２】このように、帯域によってピッチ重み付け
の度合を変化させることによって符号化雑音の調和構造
を入力音声の調和構造に近づけることができるようにな
り、復号音声の品質を向上させることができる。
の度合を変化させることによって符号化雑音の調和構造
を入力音声の調和構造に近づけることができるようにな
り、復号音声の品質を向上させることができる。
【００３３】ここで、ピッチ重み付けの度合とは、雑音
のピッチ整形の強さを指し、雑音のピッチ整形の強さ
は、例えば、ピッチ重みフィルタのフィルタ係数によっ
て制御することができる。
のピッチ整形の強さを指し、雑音のピッチ整形の強さ
は、例えば、ピッチ重みフィルタのフィルタ係数によっ
て制御することができる。
【００３４】また、第９の発明は、符号化音声情報から
インデックス情報を抽出し、このインデックス情報に基
づき復号音声信号を生成し、周波数に応じてピッチ強調
の度合を変化させて前記復号音声信号にピッチ強調処理
を行うことを特徴とする音声復号方法を提供する。
インデックス情報を抽出し、このインデックス情報に基
づき復号音声信号を生成し、周波数に応じてピッチ強調
の度合を変化させて前記復号音声信号にピッチ強調処理
を行うことを特徴とする音声復号方法を提供する。
【００３５】このように、ポストフィルタのピッチ強調
の度合を周波数によって変化させることにより、各周波
数に適したピッチ強調を行うことができ、復号音声の品
質を向上させることができる。
の度合を周波数によって変化させることにより、各周波
数に適したピッチ強調を行うことができ、復号音声の品
質を向上させることができる。
【００３６】また、第１０の発明は、第９の発明に係る
音声復号方法において、復号音声の特性に従って各周波
数のピッチ強調の度合を変化させることを特徴とする音
声復号方法を提供する。
音声復号方法において、復号音声の特性に従って各周波
数のピッチ強調の度合を変化させることを特徴とする音
声復号方法を提供する。
【００３７】このように、復号音声の特性に従って各周
波数のピッチ強調の度合を変化させることで、復号音声
にあったピッチ強調を行うことができる。
波数のピッチ強調の度合を変化させることで、復号音声
にあったピッチ強調を行うことができる。
【００３８】また、第１１の発明は、第１０の発明に係
る音声復号方法において、復号音声の各周波数の有声度
に従って各周波数のピッチ強調の度合を変化させること
を特徴とする音声復号方法を提供する。
る音声復号方法において、復号音声の各周波数の有声度
に従って各周波数のピッチ強調の度合を変化させること
を特徴とする音声復号方法を提供する。
【００３９】また、第１２の発明は、第１１の発明に係
る音声復号方法において、有声度が高い周波数ではピッ
チ強調の度合を強くし、有声度が低い周波数ではピッチ
強調の度合を弱くすることを特徴とする音声復号方法を
提供する。
る音声復号方法において、有声度が高い周波数ではピッ
チ強調の度合を強くし、有声度が低い周波数ではピッチ
強調の度合を弱くすることを特徴とする音声復号方法を
提供する。
【００４０】また、第１３の発明は、符号化音声情報か
らインデックス情報を抽出し、このインデックス情報に
基づき復号音声信号を生成し、前記復号音声信号を少な
くとも２つの周波数帯域に分割し、周波数帯域毎にピッ
チ強調の度合を変化させて前記復号音声信号にピッチ強
調処理を行うことを特徴とする音声復号方法を提供す
る。
らインデックス情報を抽出し、このインデックス情報に
基づき復号音声信号を生成し、前記復号音声信号を少な
くとも２つの周波数帯域に分割し、周波数帯域毎にピッ
チ強調の度合を変化させて前記復号音声信号にピッチ強
調処理を行うことを特徴とする音声復号方法を提供す
る。
【００４１】また、第１４の発明は、第１３の発明に係
る音声復号方法において、復号音声の各帯域の有声度に
従って各帯域のピッチ強調の度合を変化させることを特
徴とする音声復号方法を提供する。
る音声復号方法において、復号音声の各帯域の有声度に
従って各帯域のピッチ強調の度合を変化させることを特
徴とする音声復号方法を提供する。
【００４２】また、第１５の発明は、第１４の発明に係
る音声復号方法において、有声度が高い帯域ではピッチ
強調の度合を強くし、有声度が弱い帯域ではピッチ強調
の度合を弱くすることを特徴とする音声復号方法を提供
する。
る音声復号方法において、有声度が高い帯域ではピッチ
強調の度合を強くし、有声度が弱い帯域ではピッチ強調
の度合を弱くすることを特徴とする音声復号方法を提供
する。
【００４３】また、第１６の発明は、第１３の発明に係
る音声復号方法において、復号音声の各帯域の有声／無
声判定を行い、有声と判定された帯域に対してはピッチ
強調を行い、無声と判定された帯域に対してはピッチ強
調を行わないことを特徴とする音声復号方法を提供す
る。
る音声復号方法において、復号音声の各帯域の有声／無
声判定を行い、有声と判定された帯域に対してはピッチ
強調を行い、無声と判定された帯域に対してはピッチ強
調を行わないことを特徴とする音声復号方法を提供す
る。
【００４４】この第１６の発明によれば、必要な帯域に
対してのみピッチ強調を行うことができるので、復号音
声の品質を向上させることができる。
対してのみピッチ強調を行うことができるので、復号音
声の品質を向上させることができる。
【００４５】ここで、ピッチ強調の度合とは、復号音声
のピッチ整形の強さを指し、ピッチ整形の強さは、例え
ば、ピッチ強調フィルタのフィルタ係数によって制御す
ることができる。
のピッチ整形の強さを指し、ピッチ整形の強さは、例え
ば、ピッチ強調フィルタのフィルタ係数によって制御す
ることができる。
【００４６】また、第１７の発明は、入力音声情報信号
とこの入力音声情報信号に対応する合成音声情報信号と
の差を表す誤差信号を生成する合成フィルタ手段と、周
波数に従って前記誤差信号に対するピッチ重み付けの度
合いを変えて重み付け信号を生成する重み付けフィルタ
手段と、この重み付け信号に基づきインデックス情報を
生成するインデックス情報発生手段とにより構成される
ことを特徴とする音声符号化装置を提供する。
とこの入力音声情報信号に対応する合成音声情報信号と
の差を表す誤差信号を生成する合成フィルタ手段と、周
波数に従って前記誤差信号に対するピッチ重み付けの度
合いを変えて重み付け信号を生成する重み付けフィルタ
手段と、この重み付け信号に基づきインデックス情報を
生成するインデックス情報発生手段とにより構成される
ことを特徴とする音声符号化装置を提供する。
【００４７】また、第１８の発明は、入力音声情報信号
とこの入力音声情報信号に対応する合成音声情報信号と
の差を表す誤差信号を生成する合成フィルタ手段と、前
記入力音声情報信号を少なくとも２つの周波数帯域に分
割する帯域分割手段と、該周波数帯域毎に前記誤差信号
に対するピッチ重み付けの度合いを変えて重み付け信号
を生成する重み付けフィルタ手段と、この重み付け信号
に基づきインデックス情報を生成するインデックス情報
発生手段とにより構成されることを特徴とする音声符号
化装置を提供する。
とこの入力音声情報信号に対応する合成音声情報信号と
の差を表す誤差信号を生成する合成フィルタ手段と、前
記入力音声情報信号を少なくとも２つの周波数帯域に分
割する帯域分割手段と、該周波数帯域毎に前記誤差信号
に対するピッチ重み付けの度合いを変えて重み付け信号
を生成する重み付けフィルタ手段と、この重み付け信号
に基づきインデックス情報を生成するインデックス情報
発生手段とにより構成されることを特徴とする音声符号
化装置を提供する。
【００４８】また、第１９の発明は、符号化音声情報か
らインデックス情報を抽出する分離手段と、このインデ
ックス情報に基づき復号音声信号を生成する合成フィル
タ手段と、周波数に応じてピッチ強調の度合を変化させ
て前記復号音声信号にピッチ強調処理を行うポストフィ
ルタ手段とで構成されることを特徴とする音声復号装置
を提供する。
らインデックス情報を抽出する分離手段と、このインデ
ックス情報に基づき復号音声信号を生成する合成フィル
タ手段と、周波数に応じてピッチ強調の度合を変化させ
て前記復号音声信号にピッチ強調処理を行うポストフィ
ルタ手段とで構成されることを特徴とする音声復号装置
を提供する。
【００４９】また、第２０の発明は、符号化音声情報か
らインデックス情報を抽出し、このインデックス情報に
基づき復号音声信号を生成する合成フィルタ手段と、前
記復号音声信号を少なくとも２つの周波数帯域に分割
し、周波数帯域毎にピッチ強調の度合を変化させて前記
復号音声信号にピッチ強調処理を行うポストフィルタ手
段とにより構成されることを特徴とする音声復号装置を
提供する。
らインデックス情報を抽出し、このインデックス情報に
基づき復号音声信号を生成する合成フィルタ手段と、前
記復号音声信号を少なくとも２つの周波数帯域に分割
し、周波数帯域毎にピッチ強調の度合を変化させて前記
復号音声信号にピッチ強調処理を行うポストフィルタ手
段とにより構成されることを特徴とする音声復号装置を
提供する。
【００５０】
【発明の実施の形態】（第１の実施形態）本発明の音声
符号化法をＣＥＬＰ方式に適用した第１の実施形態につ
いて説明する。ＣＥＬＰ方式の符号化は、音声のスペク
トル包絡情報の符号化と音源信号の符号化に大きく分け
ることができる。聴覚重みフィルタは音源信号の符号化
に用いる。ＣＥＬＰ方式ではフレーム単位に音声の分析
・符号化を行う。方式によっては、フレームをさらに小
さなサブフレームに分割し、サブフレーム毎に音源信号
の符号化を行う方法もあるが、ここでは説明の簡単のた
めに音源信号の符号化もフレーム単位で行うことにす
る。
符号化法をＣＥＬＰ方式に適用した第１の実施形態につ
いて説明する。ＣＥＬＰ方式の符号化は、音声のスペク
トル包絡情報の符号化と音源信号の符号化に大きく分け
ることができる。聴覚重みフィルタは音源信号の符号化
に用いる。ＣＥＬＰ方式ではフレーム単位に音声の分析
・符号化を行う。方式によっては、フレームをさらに小
さなサブフレームに分割し、サブフレーム毎に音源信号
の符号化を行う方法もあるが、ここでは説明の簡単のた
めに音源信号の符号化もフレーム単位で行うことにす
る。
【００５１】図１に、本実施形態に係る音声符号化方法
を適用した音声符号化システムの構成を示す。この音声
符号化システムによると、入力音声１００の線形予測係
数１０１を計算する線形予測分析部１０及び帯域分割部
の広域通過フィルタ２０及び低域通過フィルタ２１に入
力される。広域通過フィルタ２０及び低域通過フィルタ
２１の出力は各帯域のピッチ重みフィルタ係数１１２、
１１３を求めるピッチ重みフィルタ係数算出部２２，２
３にそれぞれ接続される。 ピッチ重みフィルタ係数算
出部２２，２３の出力は聴覚重み付けフィルタ３３のピ
ッチ重みフィルタ２９，３０にそれぞれ接続される。
を適用した音声符号化システムの構成を示す。この音声
符号化システムによると、入力音声１００の線形予測係
数１０１を計算する線形予測分析部１０及び帯域分割部
の広域通過フィルタ２０及び低域通過フィルタ２１に入
力される。広域通過フィルタ２０及び低域通過フィルタ
２１の出力は各帯域のピッチ重みフィルタ係数１１２、
１１３を求めるピッチ重みフィルタ係数算出部２２，２
３にそれぞれ接続される。 ピッチ重みフィルタ係数算
出部２２，２３の出力は聴覚重み付けフィルタ３３のピ
ッチ重みフィルタ２９，３０にそれぞれ接続される。
【００５２】線形予測分析部１０の出力は線形予測係数
１０１を符号化する線形予測係数符号化部１７及び入力
音声１００と復号音声１０７の差信号１０８にホルマン
ト重み付けを行うホルマント重みフィルタ２５に接続さ
れる。線形予測係数符号化部１７の出力は駆動音源１０
５から復号音声１０７を生成する合成フィルタ１８及び
マルチプレクサ３４に接続される。ホルマント重みフィ
ルタ２５の出力は広域通過フィルタ２６及び低域通過フ
ィルタ２７を介してピッチ重みフィルタ２９，３０にそ
れぞれ接続される。帯域分割されたホルマント重み付き
の差信号１１５、１１６にピッチ重み付けを行うピッチ
重みフィルタ２９，３０の出力は加算器３１に入力さ
れ、この加算器３１の出力は歪み計算部３２に接続され
る。この歪み計算部３２の出力は音声のピッチ周期成分
を符号化するための適応符号帳１１，音声のピッチ周期
以外の成分を符号化するための雑音符号帳１２及び適応
符号帳１１から出力された適応符号ベクトル１０２及び
雑音符号帳１２から出力された雑音符号ベクトル１０３
のクインを符号化するためのゲイン符号帳１３に接続さ
れると共にマルチプレクサ３４に接続される。
１０１を符号化する線形予測係数符号化部１７及び入力
音声１００と復号音声１０７の差信号１０８にホルマン
ト重み付けを行うホルマント重みフィルタ２５に接続さ
れる。線形予測係数符号化部１７の出力は駆動音源１０
５から復号音声１０７を生成する合成フィルタ１８及び
マルチプレクサ３４に接続される。ホルマント重みフィ
ルタ２５の出力は広域通過フィルタ２６及び低域通過フ
ィルタ２７を介してピッチ重みフィルタ２９，３０にそ
れぞれ接続される。帯域分割されたホルマント重み付き
の差信号１１５、１１６にピッチ重み付けを行うピッチ
重みフィルタ２９，３０の出力は加算器３１に入力さ
れ、この加算器３１の出力は歪み計算部３２に接続され
る。この歪み計算部３２の出力は音声のピッチ周期成分
を符号化するための適応符号帳１１，音声のピッチ周期
以外の成分を符号化するための雑音符号帳１２及び適応
符号帳１１から出力された適応符号ベクトル１０２及び
雑音符号帳１２から出力された雑音符号ベクトル１０３
のクインを符号化するためのゲイン符号帳１３に接続さ
れると共にマルチプレクサ３４に接続される。
【００５３】適応符号帳１１及び雑音符号帳１２の出力
はゲイン符号帳１３の出力と共にゲイン乗算器１４，１
５にそれぞれ接続される。ゲイン乗算器１４，１５の出
力は加算器１６に接続され、この加算器１６の出力は線
形予測係数符号化部１７の出力と共に合成フィルタ１８
に接続される。この合成フィルタ１８の出力は入力音声
と共に加算器１９に入力される。加算器１９の出力はホ
ルマント重みフィルタ２５に接続される。
はゲイン符号帳１３の出力と共にゲイン乗算器１４，１
５にそれぞれ接続される。ゲイン乗算器１４，１５の出
力は加算器１６に接続され、この加算器１６の出力は線
形予測係数符号化部１７の出力と共に合成フィルタ１８
に接続される。この合成フィルタ１８の出力は入力音声
と共に加算器１９に入力される。加算器１９の出力はホ
ルマント重みフィルタ２５に接続される。
【００５４】即ち、この実施形態では、図１５に示す従
来の音声符号化システムに対して更に高域成分を求める
高域通過フィルタ２０及び２６、低域成分を求める低域
通過フィルタ２１及び２７が追加されている。この構成
において、帯域毎に算出されたピッチ重み係数１１２及
び１１３を用いてピッチ重み付けを行う点が大きく異
る。
来の音声符号化システムに対して更に高域成分を求める
高域通過フィルタ２０及び２６、低域成分を求める低域
通過フィルタ２１及び２７が追加されている。この構成
において、帯域毎に算出されたピッチ重み係数１１２及
び１１３を用いてピッチ重み付けを行う点が大きく異
る。
【００５５】この音声符号化システムでは、まず入力音
声１００が５〜２０ｍｓ程度の一定間隔のフレーム単位
に分割されて入力される。フレーム単位の入力音声は線
形予測分析部１０に入力され、その周波数スペクトルの
包絡形状を表す線形予測係数１０１が計算される。線形
予測係数１０１は線形予測係数符号化部１７で符号化さ
れた後、合成フィルタ１８にフィルタ係数１０６として
与えられる。また、線形予測係数１０１はホルマント重
み付けを行うためにホルマント重みフィルタ２５にも供
給される。
声１００が５〜２０ｍｓ程度の一定間隔のフレーム単位
に分割されて入力される。フレーム単位の入力音声は線
形予測分析部１０に入力され、その周波数スペクトルの
包絡形状を表す線形予測係数１０１が計算される。線形
予測係数１０１は線形予測係数符号化部１７で符号化さ
れた後、合成フィルタ１８にフィルタ係数１０６として
与えられる。また、線形予測係数１０１はホルマント重
み付けを行うためにホルマント重みフィルタ２５にも供
給される。
【００５６】線形予測係数１０１の符号化の後、音源信
号の符号化が行われる。音源信号の符号化では、適応符
号帳１１から選択された適応符号ベクトル１０２と雑音
符号帳１２から選択された雑音符号ベクトル１０３の各
々にゲイン符号帳１３から選択されたゲイン１０４が乗
じられて足し合わされることによって駆動音源１０５が
生成される。このようにして生成された駆動音源１０５
は、線形予測係数符号化部１７の出力により特徴づけら
れた合成フィルタ１８に入力され復号音声１０７が生成
される。
号の符号化が行われる。音源信号の符号化では、適応符
号帳１１から選択された適応符号ベクトル１０２と雑音
符号帳１２から選択された雑音符号ベクトル１０３の各
々にゲイン符号帳１３から選択されたゲイン１０４が乗
じられて足し合わされることによって駆動音源１０５が
生成される。このようにして生成された駆動音源１０５
は、線形予測係数符号化部１７の出力により特徴づけら
れた合成フィルタ１８に入力され復号音声１０７が生成
される。
【００５７】入力音声１００と復号音声１０７の差信号
１０８が計算される。差信号１０８は、先ず、ホルマン
ト重みフィルタ２５に入力され、ホルマント重み付けが
行われる。ホルマント重みフィルタ２５は、線形予測分
析部１０で求められた線形予測係数１０１から算出され
るホルマント重みフィルタ係数により特徴づけられる。
例えば、ホルマント重みフィルタの伝達関数Ｗｓ（ｚ）
は、線形予測分析部１０で求められたＬＰＣ係数から構
成される予測フィルタの伝達関数Ａ（ｚ）を用いて
１０８が計算される。差信号１０８は、先ず、ホルマン
ト重みフィルタ２５に入力され、ホルマント重み付けが
行われる。ホルマント重みフィルタ２５は、線形予測分
析部１０で求められた線形予測係数１０１から算出され
るホルマント重みフィルタ係数により特徴づけられる。
例えば、ホルマント重みフィルタの伝達関数Ｗｓ（ｚ）
は、線形予測分析部１０で求められたＬＰＣ係数から構
成される予測フィルタの伝達関数Ａ（ｚ）を用いて
【００５８】
【数５】
【００５９】と表される。定数γ１，γ２の値として
は、例えばｒ１＝０．９、ｒ２＝０．４を用いることが
できる。なお、γ１，γ２はこの値に限定される必要は
なく、異なる値を用いても良い。
は、例えばｒ１＝０．９、ｒ２＝０．４を用いることが
できる。なお、γ１，γ２はこの値に限定される必要は
なく、異なる値を用いても良い。
【００６０】次に、ホルマント重み付けされた差信号１
１４は高域通過フィルタ２６及び低域通過フィルタ２７
に入力され、２つの帯域に分割された後、各帯域のピッ
チ重みフィルタ２４、３０に入力される。一方、入力音
声１００も高域通過フィルタ２０及び低域通過フィルタ
２１に入力され、２つの帯域に分割された後、各帯域成
分１１０、１１１はそれぞれピッチ重みフィルタ係数算
出部２２、２３に入力される。ピッチ重みフィルタ係数
算出部２２、２３では、入力された信号をピッチ予測し
て、ピッチ予測係数１１２、１１３が算出される。算出
されたピッチ予測係数１１２、１１３はピッチ重みフィ
ルタ２４、３０に供給される。
１４は高域通過フィルタ２６及び低域通過フィルタ２７
に入力され、２つの帯域に分割された後、各帯域のピッ
チ重みフィルタ２４、３０に入力される。一方、入力音
声１００も高域通過フィルタ２０及び低域通過フィルタ
２１に入力され、２つの帯域に分割された後、各帯域成
分１１０、１１１はそれぞれピッチ重みフィルタ係数算
出部２２、２３に入力される。ピッチ重みフィルタ係数
算出部２２、２３では、入力された信号をピッチ予測し
て、ピッチ予測係数１１２、１１３が算出される。算出
されたピッチ予測係数１１２、１１３はピッチ重みフィ
ルタ２４、３０に供給される。
【００６１】ピッチ重みフィルタでは、各帯域成分に対
してそれぞれ異るピッチ重み付けが行われる。ピッチ重
みフィルタはピッチ重みフィルタ係数算出部で求められ
たピッチ重みフィルタ係数によって特徴づけられる。例
えば、高域のピッチ重みフィルタの伝達関数ＷＨｐ、及
び低域のピッチ重みフィルタの伝達関数ＷＬｐは、ピッ
チ周期及びピッチ予測係数βHi，βLiを用いて、
してそれぞれ異るピッチ重み付けが行われる。ピッチ重
みフィルタはピッチ重みフィルタ係数算出部で求められ
たピッチ重みフィルタ係数によって特徴づけられる。例
えば、高域のピッチ重みフィルタの伝達関数ＷＨｐ、及
び低域のピッチ重みフィルタの伝達関数ＷＬｐは、ピッ
チ周期及びピッチ予測係数βHi，βLiを用いて、
【００６２】
【数６】
【００６３】と表される。ただし、Ｍはピッチ予測次数
を制御する定数、γは雑音整形の度合を制御する定数で
ある。定数γH，γLの値としては、例えばγH＝γL＝
０．４を用いることができる。なお、γH，γLは別々の
値を設定しても構わないし、γH，γLを各帯域のピッチ
強度ＳH，ＳLの関数として定義し、ピッチ強度を用いて
各帯域毎に制御することもできる。例えば、
を制御する定数、γは雑音整形の度合を制御する定数で
ある。定数γH，γLの値としては、例えばγH＝γL＝
０．４を用いることができる。なお、γH，γLは別々の
値を設定しても構わないし、γH，γLを各帯域のピッチ
強度ＳH，ＳLの関数として定義し、ピッチ強度を用いて
各帯域毎に制御することもできる。例えば、
【００６４】
【数７】
【００６５】と定義することができる。ただし、ζH，
ζLは定数である。また、ピッチ強度Ｓ H，ＳLは予測係
数βHi，βLiを用いて
ζLは定数である。また、ピッチ強度Ｓ H，ＳLは予測係
数βHi，βLiを用いて
【００６６】
【数８】
【００６７】と定義することができる。ただし、ピッチ
強度ＳH，ＳLは上式に限定されず、信号のピッチ周期の
強さを示すパラメータであれば良い。
強度ＳH，ＳLは上式に限定されず、信号のピッチ周期の
強さを示すパラメータであれば良い。
【００６８】次に、ピッチ重み付けされた高域成分１１
７及び低域成分１１８は加算部３１で加算され、歪み計
算部３２に入力される。歪み計算部３２では、歪みが最
小となる適応符号ベクトル、雑音符号ベクトル及びゲイ
ンベクトルが選択され、これらのベクトルを表すインデ
ックスがマルチプレクサ３４に入力される。また、マル
チプレクサ３４には歪み計算部３２から入力されるイン
デックスとともに、線形予測係数符号化部１７からも線
形予測係数を符号化して得られるインデックスが入力さ
れる。マルチプレクサ３４では、入力されたインデック
スから符号化ビットストリーム１２２が生成され、この
符号化ビットストリーム１２２が伝送路または蓄積媒体
を経て復号側に伝送される。
７及び低域成分１１８は加算部３１で加算され、歪み計
算部３２に入力される。歪み計算部３２では、歪みが最
小となる適応符号ベクトル、雑音符号ベクトル及びゲイ
ンベクトルが選択され、これらのベクトルを表すインデ
ックスがマルチプレクサ３４に入力される。また、マル
チプレクサ３４には歪み計算部３２から入力されるイン
デックスとともに、線形予測係数符号化部１７からも線
形予測係数を符号化して得られるインデックスが入力さ
れる。マルチプレクサ３４では、入力されたインデック
スから符号化ビットストリーム１２２が生成され、この
符号化ビットストリーム１２２が伝送路または蓄積媒体
を経て復号側に伝送される。
【００６９】上述したように、本実施形態では帯域毎に
ピッチ重み付けの度合を制御できるので、入力音声が図
２のＳ（ｆ）に示す周波数特性を持つ場合でも、低域で
はピッチ重み付けの度合を強くし、高域ではピッチ重み
付けの度合を弱くすることで、符号化雑音の周波数特性
を図２のＥ（ｆ）のような形にすることができる。この
ように、符号化雑音の調和構造を入力音声の調和構造に
近づけることが可能となり、復号音声の音質を向上させ
ることができる。
ピッチ重み付けの度合を制御できるので、入力音声が図
２のＳ（ｆ）に示す周波数特性を持つ場合でも、低域で
はピッチ重み付けの度合を強くし、高域ではピッチ重み
付けの度合を弱くすることで、符号化雑音の周波数特性
を図２のＥ（ｆ）のような形にすることができる。この
ように、符号化雑音の調和構造を入力音声の調和構造に
近づけることが可能となり、復号音声の音質を向上させ
ることができる。
【００７０】（第２の実施形態）本発明の音声符号化法
をＣＥＬＰ方式に適用した第２の実施形態について説明
する。図３に本実施形態に係る音声符号化方法を適用し
た音声符号化システムの構成を示す。図３に示される本
実施形態の音声符号化システムは、図１に示した第１の
実施形態の音声符号化システムに有声／無声判定部４
０、４１と切り替え部４４、４５が追加された構成とな
っている。図３において図１と同一の番号が付されてい
る部分は同じ動作をするものとして、ここでは本実施形
態の特徴的な部分を中心に説明する。
をＣＥＬＰ方式に適用した第２の実施形態について説明
する。図３に本実施形態に係る音声符号化方法を適用し
た音声符号化システムの構成を示す。図３に示される本
実施形態の音声符号化システムは、図１に示した第１の
実施形態の音声符号化システムに有声／無声判定部４
０、４１と切り替え部４４、４５が追加された構成とな
っている。図３において図１と同一の番号が付されてい
る部分は同じ動作をするものとして、ここでは本実施形
態の特徴的な部分を中心に説明する。
【００７１】本実施形態では、高域と低域に分割された
入力音声は、それぞれ各帯域の有声／無声判定部４０、
４１とピッチ重みフィルタ係数算出部２２、２３に入力
され、有声／無声判定部４０、４１では入力された帯域
制限された信号１１０、１１１を分析して、その帯域の
信号が有声であるか無声であるかを判定する。有声／無
声の判定は、例えばＩＭＢＥ（Improved Mu1ti=Band Ex
citation vocoder）で用いられているアルゴリズムを使
用することで実現できる。なお、ＩＭＢＥの詳細は、例
えばD.W.Griffin and J.S.Lim ”Multiband Exctation
Vocoder”, IEEE Trans. Acoust., Speech, Signal Pro
cessing,vo1.ASSP-36, pp.1223-1235,Aug.1988（文献
２）に示されている。有声／無声の判定結果はピッチ重
みフィルタ係数算出部２２、２３と切り替え部４４、４
５に送られる。
入力音声は、それぞれ各帯域の有声／無声判定部４０、
４１とピッチ重みフィルタ係数算出部２２、２３に入力
され、有声／無声判定部４０、４１では入力された帯域
制限された信号１１０、１１１を分析して、その帯域の
信号が有声であるか無声であるかを判定する。有声／無
声の判定は、例えばＩＭＢＥ（Improved Mu1ti=Band Ex
citation vocoder）で用いられているアルゴリズムを使
用することで実現できる。なお、ＩＭＢＥの詳細は、例
えばD.W.Griffin and J.S.Lim ”Multiband Exctation
Vocoder”, IEEE Trans. Acoust., Speech, Signal Pro
cessing,vo1.ASSP-36, pp.1223-1235,Aug.1988（文献
２）に示されている。有声／無声の判定結果はピッチ重
みフィルタ係数算出部２２、２３と切り替え部４４、４
５に送られる。
【００７２】有声／無声の判定結果１４０、１４１が有
声の場合、ピッチ重みフィルタ係数算出部２２、２３で
は入力信号を分析して、ピッチ重みフィルタ係数１１
２、１１３が算出され、ピッチ重みフィルタ係数がピッ
チ重みフィルタに入力される。逆に、有声／無声の判定
結果１４０、１４１が無声の場合、ピッチ重みフィルタ
係数算出部２２、２３ではピッチ重みフィルタ係数１１
２、１１３の算出は行われない。
声の場合、ピッチ重みフィルタ係数算出部２２、２３で
は入力信号を分析して、ピッチ重みフィルタ係数１１
２、１１３が算出され、ピッチ重みフィルタ係数がピッ
チ重みフィルタに入力される。逆に、有声／無声の判定
結果１４０、１４１が無声の場合、ピッチ重みフィルタ
係数算出部２２、２３ではピッチ重みフィルタ係数１１
２、１１３の算出は行われない。
【００７３】一方、切り替え部４４、４５では有声／無
声の判定結果１４２、１４３に従って、出力の切り替え
が行われる。有声／無声の判定結果が有声の場合、切り
替え部の出力はピッチ重みフィルタ２４，３０に入力さ
れる。逆に、有声／無声の判定結果が無声の場合、切り
替え部の出力はそのまま加算部４６、４７に入力され
る。このようにして各帯域でピッチ重み付けの有／無が
制御される。
声の判定結果１４２、１４３に従って、出力の切り替え
が行われる。有声／無声の判定結果が有声の場合、切り
替え部の出力はピッチ重みフィルタ２４，３０に入力さ
れる。逆に、有声／無声の判定結果が無声の場合、切り
替え部の出力はそのまま加算部４６、４７に入力され
る。このようにして各帯域でピッチ重み付けの有／無が
制御される。
【００７４】ピッチ重み付けされた高域成分及び低域成
分は加算部３１で加算され、歪み計算部３２に入力され
る。歪み計算部３２では、歪みが最小となる適応符号ベ
クトル、雑音符号ベクトル及びゲインベクトルが選択さ
れ、これらのベクトルを表すインデックスがマルチプレ
クサ３４に入力される。
分は加算部３１で加算され、歪み計算部３２に入力され
る。歪み計算部３２では、歪みが最小となる適応符号ベ
クトル、雑音符号ベクトル及びゲインベクトルが選択さ
れ、これらのベクトルを表すインデックスがマルチプレ
クサ３４に入力される。
【００７５】また、マルチプレクサ３４には歪み計算部
３２から入力されるインデックスとともに、線形予測係
数符号化部１７からも線形予測係数を符号化して得られ
るインデックスが入力される。マルチプレクサ３４で
は、入力されたインデックスから符号化ビットストリー
ム１２２が生成され、この符号化ビットストリーム１２
２が伝送路または蓄積媒体を経て符号化側に伝送され
る。
３２から入力されるインデックスとともに、線形予測係
数符号化部１７からも線形予測係数を符号化して得られ
るインデックスが入力される。マルチプレクサ３４で
は、入力されたインデックスから符号化ビットストリー
ム１２２が生成され、この符号化ビットストリーム１２
２が伝送路または蓄積媒体を経て符号化側に伝送され
る。
【００７６】上述したように、本実施形態では帯域毎に
ピッチ重み付けの有／無を制御できるので、入力音声が
図４のＳ（ｆ）に示す周波数特性を持つ場合でも、低域
のみピッチ重み付けを行い、高域ではピッチ重み付けを
行わないようにすることで、符号化雑音の周波数特性を
図４のＥ（f）のような形にすることができる。このよ
うに、符号化雑音の調和構造を入力音声の調和構造に近
づけることが可能となり、復号音声の音質を向上させる
ことができる。
ピッチ重み付けの有／無を制御できるので、入力音声が
図４のＳ（ｆ）に示す周波数特性を持つ場合でも、低域
のみピッチ重み付けを行い、高域ではピッチ重み付けを
行わないようにすることで、符号化雑音の周波数特性を
図４のＥ（f）のような形にすることができる。このよ
うに、符号化雑音の調和構造を入力音声の調和構造に近
づけることが可能となり、復号音声の音質を向上させる
ことができる。
【００７７】なお、本発明の第２の実施形態は帯域毎に
ピッチ重み付けの有／無の制御を行う部分が特徴的な部
分であり、帯域毎にピッチ重み付けの有／無の制御が行
えるような構成であれば良く、図３の構成に限定されな
い。例えば、図５に示すように、図３から切り替え部４
４、４５を取り除いた構成で、ピッチ重みフィルタ係数
算出部２２，２３において、有声／無声判定結果に基づ
いてピッチ重みフィルタ係数を求めるように変更するこ
ともできる。
ピッチ重み付けの有／無の制御を行う部分が特徴的な部
分であり、帯域毎にピッチ重み付けの有／無の制御が行
えるような構成であれば良く、図３の構成に限定されな
い。例えば、図５に示すように、図３から切り替え部４
４、４５を取り除いた構成で、ピッチ重みフィルタ係数
算出部２２，２３において、有声／無声判定結果に基づ
いてピッチ重みフィルタ係数を求めるように変更するこ
ともできる。
【００７８】ここで、無声の場合はピッチ重み付けを行
わないピッチ重みフィルタ係数を出力するようにしてお
くことで、ピッチ重み付けの有／無の切り替えと同様の
操作を行うことができる。
わないピッチ重みフィルタ係数を出力するようにしてお
くことで、ピッチ重み付けの有／無の切り替えと同様の
操作を行うことができる。
【００７９】（第３の実施形態）本発明の音声符号化法
をＣＥＬＰ方式に適用した第３の実施形態について説明
する。図６に本実施形態に係る音声符号化方法を適用し
た音声符号化システムの構成を示す。この音声符号化シ
ステムは、図１５に示す従来のＣＥＬＰ方式と異なっ
て、聴覚重み付け部分にピッチ重み制御フィルタ６０、
６１、加算部６２及び減算部６３が追加された構成とな
っている。なお、ここでは本実施形態の特徴的な部分を
中心に説明する。
をＣＥＬＰ方式に適用した第３の実施形態について説明
する。図６に本実施形態に係る音声符号化方法を適用し
た音声符号化システムの構成を示す。この音声符号化シ
ステムは、図１５に示す従来のＣＥＬＰ方式と異なっ
て、聴覚重み付け部分にピッチ重み制御フィルタ６０、
６１、加算部６２及び減算部６３が追加された構成とな
っている。なお、ここでは本実施形態の特徴的な部分を
中心に説明する。
【００８０】ホルマント重み付けされた差信号１１４は
ピッチ重みフィルタ５０、ピッチ重み制御フィルタ６１
及び減算部６３に入力される。ピッチ重みフィルタ５０
ではホルマント重み付けされた差信号１１４に対してピ
ッチ重み付けが行われ、処理された信号１５１がピッチ
重み制御フィルタ６０に入力される。ピッチ重み制御フ
ィルタ６０では入力された信号１５１をフィルタ処理し
た後、信号１５２として加算部６２に供給する。
ピッチ重みフィルタ５０、ピッチ重み制御フィルタ６１
及び減算部６３に入力される。ピッチ重みフィルタ５０
ではホルマント重み付けされた差信号１１４に対してピ
ッチ重み付けが行われ、処理された信号１５１がピッチ
重み制御フィルタ６０に入力される。ピッチ重み制御フ
ィルタ６０では入力された信号１５１をフィルタ処理し
た後、信号１５２として加算部６２に供給する。
【００８１】一方、減算部６３では、ホルマント重み付
けされた差信号１１４とホルマント重み付けされた差信
号１１４をピッチ重み制御フィルタ６１でフィルタ処理
した信号１５３の差信号１５４が求められ、この信号１
５４が加算部６２に入力される。加算部６２では入力さ
れた２つの信号が加算され、加算された信号１５５が歪
み計算部３２に入力される。歪み計算部３２では、歪み
が最小となる適応符号ベクトル、雑音符号ベクトル及び
ゲインベクトルが選択され、これらのベクトルを表すイ
ンデックスがマルチプレクサ３４に入力される。また、
マルチプレクサ３４には歪み計算部３２から入力される
インデックスとともに、線形予測係数符号化部１７から
も線形予測係数を符号化して得られるインデックスが入
力される。マルチプレクサ３４では、入力されたインデ
ックスから符号化ビットストリーム１２２が生成され、
この符号化ビットストリーム１２２が伝送路または蓄積
媒体を経て符号化側に伝送される。
けされた差信号１１４とホルマント重み付けされた差信
号１１４をピッチ重み制御フィルタ６１でフィルタ処理
した信号１５３の差信号１５４が求められ、この信号１
５４が加算部６２に入力される。加算部６２では入力さ
れた２つの信号が加算され、加算された信号１５５が歪
み計算部３２に入力される。歪み計算部３２では、歪み
が最小となる適応符号ベクトル、雑音符号ベクトル及び
ゲインベクトルが選択され、これらのベクトルを表すイ
ンデックスがマルチプレクサ３４に入力される。また、
マルチプレクサ３４には歪み計算部３２から入力される
インデックスとともに、線形予測係数符号化部１７から
も線形予測係数を符号化して得られるインデックスが入
力される。マルチプレクサ３４では、入力されたインデ
ックスから符号化ビットストリーム１２２が生成され、
この符号化ビットストリーム１２２が伝送路または蓄積
媒体を経て符号化側に伝送される。
【００８２】第３の本実施形態では、ピッチ重み制御フ
ィルタ６０、６１は周波数に対してピッチの重み付けの
度合を滑らかに変化させる役割をしている。例えば、ピ
ッチ重みフィルタの周波数特性が図７のＷｐ（ｆ）で表
され、ピッチ重み制御フィルタの周波数特性が図８のＨ
（ｆ）で表されるような低域通過特性となるとき、変形
ピッチ重み付けフィルタの周波数特性は図９のＷ（ｆ）
のように周波数が高くなるに従ってピッチ重み付けの度
合が弱くなっている。このような重み付けを行った場
合、符号化により生じる符号化雑音のスペクトルは図９
のＥ（ｆ）に示すように周波数が高くなるに従って調和
構造が弱くなる。また、ピッチ重みフィルタの周波数特
性が図７のＷｐ（ｆ）で表され、ピッチ制御フィルタの
周波数特性が図１０のＨ（ｆ）で表されるような特性と
なるとき、変形ピッチ重み付けフィルタの周波数特性は
図１１のＷ（ｆ）のように中域の周波数でピッチ重み付
けの度合が弱くなっている。このような重み付けを行っ
た場合、符号化により生じる符号化雑音のスペクトルは
図１１のＥ（ｆ）に示すように中域の周波数で調和構造
が弱くなる。
ィルタ６０、６１は周波数に対してピッチの重み付けの
度合を滑らかに変化させる役割をしている。例えば、ピ
ッチ重みフィルタの周波数特性が図７のＷｐ（ｆ）で表
され、ピッチ重み制御フィルタの周波数特性が図８のＨ
（ｆ）で表されるような低域通過特性となるとき、変形
ピッチ重み付けフィルタの周波数特性は図９のＷ（ｆ）
のように周波数が高くなるに従ってピッチ重み付けの度
合が弱くなっている。このような重み付けを行った場
合、符号化により生じる符号化雑音のスペクトルは図９
のＥ（ｆ）に示すように周波数が高くなるに従って調和
構造が弱くなる。また、ピッチ重みフィルタの周波数特
性が図７のＷｐ（ｆ）で表され、ピッチ制御フィルタの
周波数特性が図１０のＨ（ｆ）で表されるような特性と
なるとき、変形ピッチ重み付けフィルタの周波数特性は
図１１のＷ（ｆ）のように中域の周波数でピッチ重み付
けの度合が弱くなっている。このような重み付けを行っ
た場合、符号化により生じる符号化雑音のスペクトルは
図１１のＥ（ｆ）に示すように中域の周波数で調和構造
が弱くなる。
【００８３】このように、ピッチ重み制御フィルタを用
いることで、変形ピッチ重み付けフィルタのピッチ重み
付けの度合を周波数で滑らかに変化させることができ
る。また、入力音声の特性に応じてピッチ重み制御フィ
ルタの特性を変化させることもできる。例えば、入力音
声を分析して周波数に対する調和構造の強さを求め、周
波数に対する調和構造の強さを基にピッチ重み制御フィ
ルタの特性を決定する。ピッチ制御フィルタの特性を調
和構造が弱い周波数を減衰させるような特性にすること
で、符号化雑音の調和構造を入力音声の調和構造に近づ
けることが可能となり、復号音声の音質を更に向上させ
ることができる。
いることで、変形ピッチ重み付けフィルタのピッチ重み
付けの度合を周波数で滑らかに変化させることができ
る。また、入力音声の特性に応じてピッチ重み制御フィ
ルタの特性を変化させることもできる。例えば、入力音
声を分析して周波数に対する調和構造の強さを求め、周
波数に対する調和構造の強さを基にピッチ重み制御フィ
ルタの特性を決定する。ピッチ制御フィルタの特性を調
和構造が弱い周波数を減衰させるような特性にすること
で、符号化雑音の調和構造を入力音声の調和構造に近づ
けることが可能となり、復号音声の音質を更に向上させ
ることができる。
【００８４】（第４の実施形態）本発明の音声復号方法
をＣＥＬＰ方式に適用した実施形態を説明する。図１２
には、第４の実施形態に係る音声復号方法を適用した音
声復号システムの構成が示されている。この音声復号シ
ステムでは、デマルチプレクサ７０の出力が、適応符号
帳１１、雑音符号帳１２及びゲイン符号帳１３並びに線
形予測係数復号部７１に接続される。
をＣＥＬＰ方式に適用した実施形態を説明する。図１２
には、第４の実施形態に係る音声復号方法を適用した音
声復号システムの構成が示されている。この音声復号シ
ステムでは、デマルチプレクサ７０の出力が、適応符号
帳１１、雑音符号帳１２及びゲイン符号帳１３並びに線
形予測係数復号部７１に接続される。
【００８５】適応符号帳１１及び雑音符号帳１２の出力
はゲイン符号帳１３の出力と共にゲイン乗算部１４、１
５にそれぞれ接続される。ゲイン乗算部１４，１５の出
力は加算部１６に接続される。この加算部１６の出力は
適合符号帳１１に帰還され、更に線形予測係数復号部７
１の出力と共に合成フィルタ１８に接続される。線形予
測係数復号部７１の出力はポストフィルタ７８に接続さ
れる。
はゲイン符号帳１３の出力と共にゲイン乗算部１４、１
５にそれぞれ接続される。ゲイン乗算部１４，１５の出
力は加算部１６に接続される。この加算部１６の出力は
適合符号帳１１に帰還され、更に線形予測係数復号部７
１の出力と共に合成フィルタ１８に接続される。線形予
測係数復号部７１の出力はポストフィルタ７８に接続さ
れる。
【００８６】ポストフィルタ７８は、ホルマント強調フ
ィルタ７２及び変形ピッチ強調フィルタ７７から構成さ
れており、変形ピッチ強調フィルタ４７はピッチ強調制
御フィルタ７３、ピッチ強調フィルタ７４、７５及び加
算部７６から構成されている。
ィルタ７２及び変形ピッチ強調フィルタ７７から構成さ
れており、変形ピッチ強調フィルタ４７はピッチ強調制
御フィルタ７３、ピッチ強調フィルタ７４、７５及び加
算部７６から構成されている。
【００８７】この音声復号システムでは、先ず、伝送路
または蓄積媒体から得られたビットストリーム１７０が
デマルチプレクサ７０に入力される。デマルチプレクサ
７０では、入力されたビットストリーム１７０から線形
予測係数を表す線形予測係数インデックス１７１、適応
符号ベクトルを表す適応符号ベクトルインデックス１７
２、雑音符号ベクトルを表す雑音符号ベクトルインデッ
クス１７３、及びゲインベクトルを表すインデックス１
７４が分離生成される。これらのインデックスのうち、
線形予測係数インデックス１７１は線形予測係数復号部
７１に、適応符号ベクトルインデックス１７２は適応符
号帳１１に、雑音符号ベクトルインデックス１７３は雑
音符号帳１２に、ゲインインデックス１７４はゲイン符
号帳１３にそれぞれ入力される。
または蓄積媒体から得られたビットストリーム１７０が
デマルチプレクサ７０に入力される。デマルチプレクサ
７０では、入力されたビットストリーム１７０から線形
予測係数を表す線形予測係数インデックス１７１、適応
符号ベクトルを表す適応符号ベクトルインデックス１７
２、雑音符号ベクトルを表す雑音符号ベクトルインデッ
クス１７３、及びゲインベクトルを表すインデックス１
７４が分離生成される。これらのインデックスのうち、
線形予測係数インデックス１７１は線形予測係数復号部
７１に、適応符号ベクトルインデックス１７２は適応符
号帳１１に、雑音符号ベクトルインデックス１７３は雑
音符号帳１２に、ゲインインデックス１７４はゲイン符
号帳１３にそれぞれ入力される。
【００８８】線形予測係数復号部７１では、入力された
線形予測係数インデックス１７１から線形予測係数が復
号され、これが合成フィルタ１８にフィルタ係数として
与えられる。また、適応符号ベクトルインデックス１７
２に従って適応符号帳１１から適応符号ベクトル１０２
が選択され出力される。また、雑音符号ベクトルインデ
ックス１７３に従って雑音符号帳１２から雑音符号ベク
トル１０３が選択され出力される。
線形予測係数インデックス１７１から線形予測係数が復
号され、これが合成フィルタ１８にフィルタ係数として
与えられる。また、適応符号ベクトルインデックス１７
２に従って適応符号帳１１から適応符号ベクトル１０２
が選択され出力される。また、雑音符号ベクトルインデ
ックス１７３に従って雑音符号帳１２から雑音符号ベク
トル１０３が選択され出力される。
【００８９】さらに、ゲインインデックス１７４に従っ
てゲイン符号帳１３から適応符号ベクトル及び雑音符号
ベクトルに乗じるべきゲイン１０４が選択され出力され
る。このゲインが乗算部１４、１５で適応符号ベクトル
１０２及び雑音符号ベクトル１０３に乗じられた後、こ
れら２つのベクトルが加算部１６で足し合わされること
によって復号残差波形信号１０５が生成され、この信号
が駆動音源信号として合成フィルタ１８及び適応符号帳
１１に入力される。
てゲイン符号帳１３から適応符号ベクトル及び雑音符号
ベクトルに乗じるべきゲイン１０４が選択され出力され
る。このゲインが乗算部１４、１５で適応符号ベクトル
１０２及び雑音符号ベクトル１０３に乗じられた後、こ
れら２つのベクトルが加算部１６で足し合わされること
によって復号残差波形信号１０５が生成され、この信号
が駆動音源信号として合成フィルタ１８及び適応符号帳
１１に入力される。
【００９０】線形予測係数復号部７１で復号された線形
予測係数により決定された合成フィルタ１８が駆動音源
信号により駆動され、復号音声信号１０７が生成され
る。その後、復号音声１０７の主観品質を向上させるた
めに復号音声１０７に対してポストフィルタ処理が行わ
れる。従来のポストフィルタはホルマント強調フィルタ
とピッチ強調フィルタの従属接続で構成されているが、
本実施形態におけるポストフィルタ４８はホルマント強
調フィルタ７２と変形ピッチ強調フィルタ７３の従属接
続で構成されている。変形ピッチ強調フィルタ７３は図
１２に示されるように、ピッチ強調の度合を周波数毎に
制御できるように、ピッチ強調フィルタ７３、ピッチ強
調制御フィルタ７４、７５及び加算部７６から構成され
ている。この場合、変形ピッチ強調フィルタ７７の伝達
関数Ｈ’ｐ（ｚ）は、ピッチ強調フィルタ７３の伝達関
数Ｈ’ｐ（ｚ）、ピッチ強調制御フィルタ７４、７５の
伝達関数Ｈ（ｚ）を用いて、
予測係数により決定された合成フィルタ１８が駆動音源
信号により駆動され、復号音声信号１０７が生成され
る。その後、復号音声１０７の主観品質を向上させるた
めに復号音声１０７に対してポストフィルタ処理が行わ
れる。従来のポストフィルタはホルマント強調フィルタ
とピッチ強調フィルタの従属接続で構成されているが、
本実施形態におけるポストフィルタ４８はホルマント強
調フィルタ７２と変形ピッチ強調フィルタ７３の従属接
続で構成されている。変形ピッチ強調フィルタ７３は図
１２に示されるように、ピッチ強調の度合を周波数毎に
制御できるように、ピッチ強調フィルタ７３、ピッチ強
調制御フィルタ７４、７５及び加算部７６から構成され
ている。この場合、変形ピッチ強調フィルタ７７の伝達
関数Ｈ’ｐ（ｚ）は、ピッチ強調フィルタ７３の伝達関
数Ｈ’ｐ（ｚ）、ピッチ強調制御フィルタ７４、７５の
伝達関数Ｈ（ｚ）を用いて、
【００９１】
【数９】
【００９２】と表される。なお、ホルマント強調フィル
タ７２は公知の技術を用いて構成できる。
タ７２は公知の技術を用いて構成できる。
【００９３】ここで、ピッチ強調フィルタ７３の伝達関
数は式５で表され、その特性が図１３であり、また、ピ
ッチ制御フィルタ７４、７５の特性が図８に示されるよ
うな低域通過の特性であるとき、変形ピッチ強調フィル
タ４７の周波数特性は、図１４のＨ’ｐ（ｚ）に示され
るような、高域ほど山谷の小さいものになる。このよう
な変形ピッチ強調フィルタを用いれば、低域で強く高域
で弱いピッチ強調を行うことができ、強いピッチ強調を
行っても高域のスペクトルが変形しにくくなり、高域の
品質の劣化を抑えたピッチ強調を行うことができる。
数は式５で表され、その特性が図１３であり、また、ピ
ッチ制御フィルタ７４、７５の特性が図８に示されるよ
うな低域通過の特性であるとき、変形ピッチ強調フィル
タ４７の周波数特性は、図１４のＨ’ｐ（ｚ）に示され
るような、高域ほど山谷の小さいものになる。このよう
な変形ピッチ強調フィルタを用いれば、低域で強く高域
で弱いピッチ強調を行うことができ、強いピッチ強調を
行っても高域のスペクトルが変形しにくくなり、高域の
品質の劣化を抑えたピッチ強調を行うことができる。
【００９４】図１２に戻りポストフィルタ７８の動作を
説明する。合成フィルタ１８から出力された復号音声１
０７はホルマント強調フィルタ７２に入力され、ホルマ
ント強調フィルタ７２でホルマント強調された復号音声
１７５は加算部７６、ピッチ強調制御フィルタ７３及び
ピッチ強調フィルタ７４に入力される。ピッチ強調フィ
ルタ７３に入力されたホルマント強調され本復号音声１
７５は、ピッチ強調フィルタ７３でピシチ強調された
後、ピッチ強調制御フィルタ７５で処理され加算部７６
に入力される。
説明する。合成フィルタ１８から出力された復号音声１
０７はホルマント強調フィルタ７２に入力され、ホルマ
ント強調フィルタ７２でホルマント強調された復号音声
１７５は加算部７６、ピッチ強調制御フィルタ７３及び
ピッチ強調フィルタ７４に入力される。ピッチ強調フィ
ルタ７３に入力されたホルマント強調され本復号音声１
７５は、ピッチ強調フィルタ７３でピシチ強調された
後、ピッチ強調制御フィルタ７５で処理され加算部７６
に入力される。
【００９５】また、ピッチ強調制御フィルタ７４に入力
されたホルマント強調された復号音声１７５はピッチ強
調制御フィルタ処理され、加算部７６に入力される。加
算部７６では供給された３つの信号１７５、１７６、１
７８が加算され、その結果が最終的な復号音声１７９と
なって出力される。
されたホルマント強調された復号音声１７５はピッチ強
調制御フィルタ処理され、加算部７６に入力される。加
算部７６では供給された３つの信号１７５、１７６、１
７８が加算され、その結果が最終的な復号音声１７９と
なって出力される。
【００９６】上述したように、本実施形態におけるポス
トフィルタ７８は、従来のポストフィルタにピッチ強調
制御フィルタ７４を追加することでピッチ強調の度合を
周波数毎に制御できるようにしたものである。ピッチ強
調制御フィルタ７４はその特性を変化させることでピッ
チ強調の度合を自由に変化させることができ、復号音声
の特性に従いピッチ強調制御フィルタの特性を変化させ
れば、復号音声の周波数にあった強さのピッチ強調を行
うことができ、復号音声の品質を更に向上させることが
できる。
トフィルタ７８は、従来のポストフィルタにピッチ強調
制御フィルタ７４を追加することでピッチ強調の度合を
周波数毎に制御できるようにしたものである。ピッチ強
調制御フィルタ７４はその特性を変化させることでピッ
チ強調の度合を自由に変化させることができ、復号音声
の特性に従いピッチ強調制御フィルタの特性を変化させ
れば、復号音声の周波数にあった強さのピッチ強調を行
うことができ、復号音声の品質を更に向上させることが
できる。
【００９７】なお、本発明の特徴的な部分はポストフィ
ルタのピッチ強調に関する部分であって、音声復号方式
はＣＥＬＰ方式に限定される必要はなく、他の復号方式
を用いても構わない。
ルタのピッチ強調に関する部分であって、音声復号方式
はＣＥＬＰ方式に限定される必要はなく、他の復号方式
を用いても構わない。
【００９８】また、ここで述べたピッチ強調方法を音声
符号化の駆動音源信号を生成する部分に適用することも
可能である。
符号化の駆動音源信号を生成する部分に適用することも
可能である。
【００９９】以上、本発明の実施形態を幾つか説明した
が、本発明は上述した実施形態に限定される必要はな
く、種々変形して実施が可能である。
が、本発明は上述した実施形態に限定される必要はな
く、種々変形して実施が可能である。
【０１００】例えば、上述した第１の実施形態及び第２
の実施形態では簡単のため高域と低域の２つの帯域に分
割しているが、分割される帯域の数は２つに限定される
必要はなく、２つ以上であれば構わない。また、帯域分
割部は図１〜図５に示した構成に限定されない。帯域分
割する方法として、信号を一旦ＦＦＴして、ＦＦＴ上で
周波数分割した後に逆ＦＦＴする方法や、ＱＭＦフィル
タを用いて帯域分割する方法などを用でも構わない。
の実施形態では簡単のため高域と低域の２つの帯域に分
割しているが、分割される帯域の数は２つに限定される
必要はなく、２つ以上であれば構わない。また、帯域分
割部は図１〜図５に示した構成に限定されない。帯域分
割する方法として、信号を一旦ＦＦＴして、ＦＦＴ上で
周波数分割した後に逆ＦＦＴする方法や、ＱＭＦフィル
タを用いて帯域分割する方法などを用でも構わない。
【０１０１】さらに、本実施形態では入力音声と再生音
声の差信号に対して聴覚重み付けフィルタ処理を行い聴
覚重み付け歪みを求めているが、入力音声及び再生音声
それぞれに聴覚重み付けを行った後に差信号を求め、聴
覚重み付け歪みを求めるような構成に変形することも可
能である。
声の差信号に対して聴覚重み付けフィルタ処理を行い聴
覚重み付け歪みを求めているが、入力音声及び再生音声
それぞれに聴覚重み付けを行った後に差信号を求め、聴
覚重み付け歪みを求めるような構成に変形することも可
能である。
【０１０２】
【発明の効果】以上詳述したように、本発明によれば符
号化雑音の調和構造を入力音声に類似させることができ
るようにになり、再生音声の品質を向上させることがで
きる。
号化雑音の調和構造を入力音声に類似させることができ
るようにになり、再生音声の品質を向上させることがで
きる。
【図１】本発明の第１の実施形態における音声符号化方
法を用いた音声符号化システムの構成を示す図。
法を用いた音声符号化システムの構成を示す図。
【図２】本発明の第１の実施形態における符号化雑音の
周波数特性を示す図。
周波数特性を示す図。
【図３】本発明の第２の実施形態における音声符号化方
法を用いた音声符号化システムの構成を示す図。
法を用いた音声符号化システムの構成を示す図。
【図４】本発明の第２の実施形態における符号化雑音の
周波数特性を示す図。
周波数特性を示す図。
【図５】本発明の第２の実施形態における音声符号化方
法を用いた他の音声符号化システムの構成を示す図。
法を用いた他の音声符号化システムの構成を示す図。
【図６】本発明の第３の実施形態における音声符号化方
法を用いた音声符号化システムの構成を示す図。
法を用いた音声符号化システムの構成を示す図。
【図７】本発明の第３の実施形態におけるピッチ重みフ
ィルタの周波数特性を示す図。
ィルタの周波数特性を示す図。
【図８】本発明の第３の実施形態におけるピッチ重み制
御フィルタの周波数特性を示す図。
御フィルタの周波数特性を示す図。
【図９】本発明の第３の実施形態における符号化雑音の
周波数特性を示す図。
周波数特性を示す図。
【図１０】本発明の第３の実施形態におけるピッチ重み
制御フィルタの周波数特性を示す図。
制御フィルタの周波数特性を示す図。
【図１１】本発明の第３の実施形態における符号化雑音
の周波数特性を示す図。
の周波数特性を示す図。
【図１２】本発明の第４の実施形態における音声復号方
法を用いた音声復号化システムの構成を示す図。
法を用いた音声復号化システムの構成を示す図。
【図１３】本発明の第４の実施形態におけるピッチ強調
フィルタの周波数特性を示す図。
フィルタの周波数特性を示す図。
【図１４】本発明の第４の実施形態における変形ピッチ
強調フィルタの周波数特性を示す図。
強調フィルタの周波数特性を示す図。
【図１５】従来の音声符号化の構成を示す図である。
【図１６】従来の音声符号化における符号化雑音の周波
数特性を示す第１の図。
数特性を示す第１の図。
【図１７】従来の音声符号化における符号化雑音の他の
周波数特性を示す図。
周波数特性を示す図。
【図１８】本発明の音声符号化における符号化雑音の周
波数時性を示す図。
波数時性を示す図。
１０…線形予測分析部 １１…適応符号帳 １２…雑音符号帳 １３…ゲイン符号帳 １４、１５…ゲイン乗算部 １６…加算器 １７…線形予測係数符号化部 １８…合成フィルタ １９…加算器 ２０…広域通過フィルタ ２１…低域通過フィルタ ２２、２３…ピッチ重みフィルタ係数算出部 ２４…帯域分割部 ２５…ホルマント重みフィルタ ２６…広域通過フィルタ ２７…低域通過フィルタ ２８…帯域分割部 ２９、３０…ピッチ重みフィルタ ３１…加算器 ３２…歪み計算部 ３３…聴覚重み付けフィルタ ３４…マルチプレクサ ４０、４１…有声／無声判定部 ４４，４５…切り替え部 ７１…線形予測係数復号部 ７２…ホルマント強調フィルタ ７３…ピッチ強調フィルタ ７４…ピッチ強調制御フィルタ ７５…ピッチ強調制御フィルタ ７６…加算器 ７７…変形ピッチ強調フィルタ ７８…ポストフィルタ
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 天田 皇 神奈川県川崎市幸区小向東芝町１番地 株 式会社東芝研究開発センター内 Ｆターム(参考） 5D045 CA01 5J064 AA01 BB03 BB12 BC02 BC12 BC14 BC25 BD01 9A001 BB06 EE04 HH15 HH18 JJ73
Claims (20)
- 【請求項１】 入力音声情報信号とこの入力音声情報信
号に対応する合成音声情報信号との差を表す誤差信号を
生成し、周波数に従って前記誤差信号に対するピッチ重
み付けの度合いを変えて重み付け信号を生成し、この重
み付け信号に基づきインデックス情報を生成することを
特徴とする音声符号化方法。 - 【請求項２】 前記入力音声情報信号の特性に従って周
波数毎に前記誤差信号に対するピッチ重み付けの度合を
変化させることを特徴とする請求項１記載の音声符号化
方法。 - 【請求項３】 前記入力音声情報信号を分析して各周波
数の有声度を求め、前記有声度に従って周波数毎に前記
誤差信号に対するピッチ重み付けの度合を変化させるこ
とを特徴とする請求項２記載の音声符号化方法。 - 【請求項４】 前記有声度が高い周波数ではピッチ重み
付けの度合を強くし、前記有声度が低い周波数ではピッ
チ重み付けの度合を弱くすることを特徴とする請求項３
記載の音声符号化方法。 - 【請求項５】 入力音声情報信号とこの入力音声情報信
号に対応する合成音声情報信号との差を表す誤差信号を
生成し、前記入力音声情報信号を少なくとも２つの周波
数帯域に分割し、該周波数帯域毎に前記誤差信号に対す
るピッチ重み付けの度合いを変えて重み付け信号を生成
し、この重み付け信号に基づきインデックス情報を生成
することを特徴とする音声符号化方法。 - 【請求項６】 前記入力音声情報信号を分析して各帯域
の有声度を求め、前記有声度に従って帯域毎にピッチ重
み付けの度合を変化させることを特徴とする請求項５記
載の音声符号化方法。 - 【請求項７】 前記有声度が高い帯域ではピッチ重み付
けの度合を強くし、前記有声度が低い帯域ではピッチ重
み付けの度合を弱くすることを特徴とする請求項６記載
の音声符号化方法。 - 【請求項８】 前記入力音声情報信号を分析して帯域毎
に有声／無声を判定し、有声と判定された帯域に対して
はピッチ重み付けを行い、無声と判定された帯域に対し
てはピッチ重み付けを行わないことを特徴とする請求項
５記載の音声符号化方法。 - 【請求項９】 符号化音声情報からインデックス情報を
抽出し、このインデックス情報に基づき復号音声信号を
生成し、周波数に応じてピッチ強調の度合を変化させて
前記復号音声信号にピッチ強調処理を行うことを特徴と
する音声復号方法。 - 【請求項１０】 復号音声信号の特性に従って周波数毎
にピッチ強調の度合を変化させることを特徴とする請求
項９記載の音声復号方法。 - 【請求項１１】 前記復号音声信号の各周波数の有声度
に従って各周波数のピッチ強調の度合を変化させること
を特徴とする請求項１０記載の音声復号方法。 - 【請求項１２】 前記有声度が高い周波数ではピッチ強
調の度合を強くし、前記有声度が低い周波数ではピッチ
強調の度合を弱くすることを特徴とする請求項１１記載
の音声復号方法。 - 【請求項１３】 符号化音声情報からインデックス情報
を抽出し、このインデックス情報に基づき復号音声信号
を生成し、前記復号音声信号を少なくとも２つの周波数
帯域に分割し、周波数帯域毎にピッチ強調の度合を変化
させて前記復号音声信号にピッチ強調処理を行うことを
特徴とする音声復号方法。 - 【請求項１４】 前記復号音声の各帯域の有声度に従っ
て各帯域のピッチ強調の度合を変化させることを特徴と
する請求項１３記載の音声復号方法。 - 【請求項１５】 前記有声度が高い帯域ではピッチ強調
の度合を強くし、前記有声度が低い帯域ではピッチ強調
の度合を弱くすることを特徴とする請求項１４記載の音
声復号方法。 - 【請求項１６】 前記復号音声信号の帯域毎に有声／無
声の判定を行い、有声と判定された帯域に対してはピッ
チ強調を行い、無声と判定された帯域に対してはピッチ
強調を行わないことを特徴とする請求項１３記載の音声
復号方法。 - 【請求項１７】 入力音声情報信号とこの入力音声情報
信号に対応する合成音声情報信号との差を表す誤差信号
を生成する合成フィルタ手段と、周波数に従って前記誤
差信号に対するピッチ重み付けの度合いを変えて重み付
け信号を生成する重み付けフィルタ手段と、この重み付
け信号に基づきインデックス情報を生成するインデック
ス情報発生手段とにより構成されることを特徴とする音
声符号化装置。 - 【請求項１８】 入力音声情報信号とこの入力音声情報
信号に対応する合成音声情報信号との差を表す誤差信号
を生成する合成フィルタ手段と、前記入力音声情報信号
を少なくとも２つの周波数帯域に分割する帯域分割手段
と、該周波数帯域毎に前記誤差信号に対するピッチ重み
付けの度合いを変えて重み付け信号を生成する重み付け
フィルタ手段と、この重み付け信号に基づきインデック
ス情報を生成するインデックス情報発生手段とにより構
成されることを特徴とする音声符号化装置。 - 【請求項１９】 符号化音声情報からインデックス情報
を抽出する分離手段と、このインデックス情報に基づき
復号音声信号を生成する合成フィルタ手段と、周波数に
応じてピッチ強調の度合を変化させて前記復号音声信号
にピッチ強調処理を行うポストフィルタ手段とで構成さ
れることを特徴とする音声復号装置。 - 【請求項２０】 符号化音声情報からインデックス情報
を抽出し、このインデックス情報に基づき復号音声信号
を生成する合成フィルタ手段と、前記復号音声信号を少
なくとも２つの周波数帯域に分割し、周波数帯域毎にピ
ッチ強調の度合を変化させて前記復号音声信号にピッチ
強調処理を行うポストフィルタ手段とにより構成される
ことを特徴とする音声復号装置。
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| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2000054994A JP3612260B2 (ja) | 2000-02-29 | 2000-02-29 | 音声符号化方法及び装置並びに及び音声復号方法及び装置 |
Applications Claiming Priority (1)
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| JP2000054994A JP3612260B2 (ja) | 2000-02-29 | 2000-02-29 | 音声符号化方法及び装置並びに及び音声復号方法及び装置 |
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|---|---|
| JP2001242899A true JP2001242899A (ja) | 2001-09-07 |
| JP3612260B2 JP3612260B2 (ja) | 2005-01-19 |
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ID=18576182
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|---|---|---|---|
| JP2000054994A Expired - Lifetime JP3612260B2 (ja) | 2000-02-29 | 2000-02-29 | 音声符号化方法及び装置並びに及び音声復号方法及び装置 |
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- 2000-02-29 JP JP2000054994A patent/JP3612260B2/ja not_active Expired - Lifetime
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