JP2002055699A - 音声符号化装置および音声符号化方法 - Google Patents
音声符号化装置および音声符号化方法Info
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Classifications
-
- G—PHYSICS
- G10—MUSICAL INSTRUMENTS; ACOUSTICS
- G10L—SPEECH ANALYSIS OR SYNTHESIS; SPEECH RECOGNITION; SPEECH OR VOICE PROCESSING; 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
- 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
- G10L19/06—Determination or coding of the spectral characteristics, e.g. of the short-term prediction coefficients
Abstract
(57)【要約】
【課題】 送信側の装置内における音声符号化装置を非
音声信号も良好に送信可能な音声符号化装置に置き換え
ただけでは、受信側の装置の音声復号装置が従来のまま
であるため、非音声信号を良好に受信することが困難で
あった。 【解決手段】 周波数パラメータ生成手段１８１によ
り、入力信号のＬＳＰ係数を生成し、入力信号が非音声
信号である場合、そのＬＳＰ係数を音声信号のＬＳＰ係
数に近づけて生成する。そして、同一のＬＳＰ量子化符
号帳７を参照して、そのＬＳＰ係数が量子化される。
音声信号も良好に送信可能な音声符号化装置に置き換え
ただけでは、受信側の装置の音声復号装置が従来のまま
であるため、非音声信号を良好に受信することが困難で
あった。 【解決手段】 周波数パラメータ生成手段１８１によ
り、入力信号のＬＳＰ係数を生成し、入力信号が非音声
信号である場合、そのＬＳＰ係数を音声信号のＬＳＰ係
数に近づけて生成する。そして、同一のＬＳＰ量子化符
号帳７を参照して、そのＬＳＰ係数が量子化される。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】この発明は例えば音声信号の
ディジタル有線通信または無線通信に使用され、所定の
アルゴリズムに基づいて音声信号を符号化する音声符号
化装置および音声符号化方法に関し、特にＤＴＭＦ（Du
al Tone Multi-Frequency)信号、ＰＢ（Push Button)信
号などの音声周波数帯域の非音声信号をも伝送可能な音
声符号化装置および音声符号化方法に関するものであ
る。
ディジタル有線通信または無線通信に使用され、所定の
アルゴリズムに基づいて音声信号を符号化する音声符号
化装置および音声符号化方法に関し、特にＤＴＭＦ（Du
al Tone Multi-Frequency)信号、ＰＢ（Push Button)信
号などの音声周波数帯域の非音声信号をも伝送可能な音
声符号化装置および音声符号化方法に関するものであ
る。
【０００２】
【従来の技術】企業内通信においては通信コストの低減
が求められる。通信トラヒックのかなりの割合を占める
音声信号の高能率伝送を実現するために、近年、「ITU-
T Recommendation G.729 Coding of Speech at 8kbit/s
using Conjugate-Structure Algebraic-Code-Excited
Linear Prediction(CS-ACELP) 」（International Tele
communication Union 発行）に記載のＩＴＵ-Ｔ勧告Ｇ.
７２９準拠の８ｋｂｉｔ／ｓＣＳ−ＡＣＥＬＰ（Conjug
ate-Structure Algebraic-Code-Excited LinearPredict
ion：共役構造代数的符号励振線形予測）音声符号化方
式に代表されるような音声符号化／復号方式を使用する
事例が増えつつある。
が求められる。通信トラヒックのかなりの割合を占める
音声信号の高能率伝送を実現するために、近年、「ITU-
T Recommendation G.729 Coding of Speech at 8kbit/s
using Conjugate-Structure Algebraic-Code-Excited
Linear Prediction(CS-ACELP) 」（International Tele
communication Union 発行）に記載のＩＴＵ-Ｔ勧告Ｇ.
７２９準拠の８ｋｂｉｔ／ｓＣＳ−ＡＣＥＬＰ（Conjug
ate-Structure Algebraic-Code-Excited LinearPredict
ion：共役構造代数的符号励振線形予測）音声符号化方
式に代表されるような音声符号化／復号方式を使用する
事例が増えつつある。
【０００３】８ｋｂｉｔ／ｓＣＳ-ＡＣＥＬＰ方式など
の伝送速度が８ｋｂｉｔ／ｓ程度である音声符号化方式
では、少ない情報量で高品質な音声を得るために、入力
信号を音声信号と仮定して、音声信号の特性を利用して
符号化後の情報を低減している。
の伝送速度が８ｋｂｉｔ／ｓ程度である音声符号化方式
では、少ない情報量で高品質な音声を得るために、入力
信号を音声信号と仮定して、音声信号の特性を利用して
符号化後の情報を低減している。
【０００４】図２７は８ｋｂｉｔ／ｓＣＳ-ＡＣＥＬＰ
方式を適用した第１の従来の音声符号化装置の構成例を
示すブロック図であり、図２８は、図２７のＬＳＰ量子
化部およびＬＳＰ量子化符号帳の構成例を示すブロック
図である。
方式を適用した第１の従来の音声符号化装置の構成例を
示すブロック図であり、図２８は、図２７のＬＳＰ量子
化部およびＬＳＰ量子化符号帳の構成例を示すブロック
図である。
【０００５】図２７において、２０１は入力信号のスケ
ーリングやハイパスフィルタリングといった前処理を実
行する前処理部であり、２０２は線形予測に基づいて入
力信号から線形予測係数（ＬＰＣ係数）を計算し、ＬＰ
Ｃ係数を線スペクトル対（ＬＳＰ）係数に変換する線形
予測分析部であり、２０３はＬＳＰ量子化符号帳２０４
を参照してＬＳＰ係数に対応する量子化サンプルを選択
するＬＳＰ量子化部であり、２０４は符号帳インデック
スの付されたＬＳＰ係数の量子化サンプル（ＬＳＰサン
プル）を有するＬＳＰ量子化符号帳である。
ーリングやハイパスフィルタリングといった前処理を実
行する前処理部であり、２０２は線形予測に基づいて入
力信号から線形予測係数（ＬＰＣ係数）を計算し、ＬＰ
Ｃ係数を線スペクトル対（ＬＳＰ）係数に変換する線形
予測分析部であり、２０３はＬＳＰ量子化符号帳２０４
を参照してＬＳＰ係数に対応する量子化サンプルを選択
するＬＳＰ量子化部であり、２０４は符号帳インデック
スの付されたＬＳＰ係数の量子化サンプル（ＬＳＰサン
プル）を有するＬＳＰ量子化符号帳である。
【０００６】２０５はＬＳＰ量子化符号帳２０４を参照
して符号帳インデックスに対応するＬＳＰ係数を計算す
るＬＳＰ逆量子化部であり、２０６はＬＳＰ係数をＬＰ
Ｃ係数に変換するＬＳＰ→ＬＰＣ変換部であり、２０７
は上記ＬＳＰ→ＬＰＣ変換部２０６で生成されたＬＰＣ
係数を用いてフィルタ処理を実行して音声信号を合成す
る合成フィルタであり、２０８は減算器であり、２０９
は音声信号の周波数分布に応じて、量子化誤差によって
生ずる雑音成分のスペクトルを整形することにより耳障
り感を低減する聴覚重み付けフィルタであり、２１０は
合成フィルタ２０７により生成された合成音声信号と入
力音声信号とを比較し、聴覚重み付けフィルタ２０９に
より重み付けされた音声信号の誤差パワーを最小とする
符号語を選択し、出力する歪最小化部である。
して符号帳インデックスに対応するＬＳＰ係数を計算す
るＬＳＰ逆量子化部であり、２０６はＬＳＰ係数をＬＰ
Ｃ係数に変換するＬＳＰ→ＬＰＣ変換部であり、２０７
は上記ＬＳＰ→ＬＰＣ変換部２０６で生成されたＬＰＣ
係数を用いてフィルタ処理を実行して音声信号を合成す
る合成フィルタであり、２０８は減算器であり、２０９
は音声信号の周波数分布に応じて、量子化誤差によって
生ずる雑音成分のスペクトルを整形することにより耳障
り感を低減する聴覚重み付けフィルタであり、２１０は
合成フィルタ２０７により生成された合成音声信号と入
力音声信号とを比較し、聴覚重み付けフィルタ２０９に
より重み付けされた音声信号の誤差パワーを最小とする
符号語を選択し、出力する歪最小化部である。
【０００７】２１１は音声信号の比較的長周期（１８〜
１４０サンプル程度）成分を計算するために過去の励振
信号系列を記憶する適応符号帳であり、２１２は複数の
ランダムなパルス列を記憶する雑音符号帳であり、２１
３は複数の利得パラメータを記憶する利得符号帳であ
り、２１４，２１５，２１６は乗算器であり、２１７は
雑音の振幅を調整する係数を乗算器２１５に供給する利
得予測器であり、２１８は加算器であり、２１９は選択
されたＬＳＰサンプルの符号帳インデックスおよび歪最
小化部２１０により選択された符号化パラメータの符号
帳インデックスを多重化して出力する多重化部である。
１４０サンプル程度）成分を計算するために過去の励振
信号系列を記憶する適応符号帳であり、２１２は複数の
ランダムなパルス列を記憶する雑音符号帳であり、２１
３は複数の利得パラメータを記憶する利得符号帳であ
り、２１４，２１５，２１６は乗算器であり、２１７は
雑音の振幅を調整する係数を乗算器２１５に供給する利
得予測器であり、２１８は加算器であり、２１９は選択
されたＬＳＰサンプルの符号帳インデックスおよび歪最
小化部２１０により選択された符号化パラメータの符号
帳インデックスを多重化して出力する多重化部である。
【０００８】図２８において、３０１は多くの音声デー
タから学習により抽出された複数の所定の量子化ＬＳＰ
係数を記憶する第１段ＬＳＰ符号帳であり、３０２は微
調整用の複数の所定の量子化ＬＳＰ係数を記憶する第２
段ＬＳＰ符号帳であり、３０３は所定のセット数の複数
のＭＡ（Moving Average）予測係数を記憶するＭＡ予測
係数符号帳である。
タから学習により抽出された複数の所定の量子化ＬＳＰ
係数を記憶する第１段ＬＳＰ符号帳であり、３０２は微
調整用の複数の所定の量子化ＬＳＰ係数を記憶する第２
段ＬＳＰ符号帳であり、３０３は所定のセット数の複数
のＭＡ（Moving Average）予測係数を記憶するＭＡ予測
係数符号帳である。
【０００９】３１１は加算器であり、３１２は乗算器で
あり、３１３は所定の数の過去の時点の加算器３１１の
出力と、いずれかのＭＡ予測係数のセットとを乗算して
ＭＡ予測成分を計算するＭＡ予測成分計算部であり、３
１４は加算器であり、３１５は線形予測分析部２０２か
らのＬＳＰ係数から、ＬＳＰ量子化符号帳２０４の各係
数より計算されたＬＳＰ係数を減算してＬＳＰ係数の量
子化誤差を計算する減算器であり、３１６は各次数のＬ
ＳＰ係数を用いて、減算器３１５の出力であるＬＳＰ係
数の量子化誤差信号に乗算する重み付け係数を計算する
量子化誤差重み付け係数計算部であり、３１７は量子化
誤差重み付け係数計算部３１６で計算された係数を用い
て重み付けされた量子化誤差信号のパワーを最小とする
量子化サンプルの組み合わせを上記符号帳３０１，３０
２，３０３からそれぞれ探索し、選択された各サンプル
に対応する符号帳インデックスを出力する歪最小化部で
ある。
あり、３１３は所定の数の過去の時点の加算器３１１の
出力と、いずれかのＭＡ予測係数のセットとを乗算して
ＭＡ予測成分を計算するＭＡ予測成分計算部であり、３
１４は加算器であり、３１５は線形予測分析部２０２か
らのＬＳＰ係数から、ＬＳＰ量子化符号帳２０４の各係
数より計算されたＬＳＰ係数を減算してＬＳＰ係数の量
子化誤差を計算する減算器であり、３１６は各次数のＬ
ＳＰ係数を用いて、減算器３１５の出力であるＬＳＰ係
数の量子化誤差信号に乗算する重み付け係数を計算する
量子化誤差重み付け係数計算部であり、３１７は量子化
誤差重み付け係数計算部３１６で計算された係数を用い
て重み付けされた量子化誤差信号のパワーを最小とする
量子化サンプルの組み合わせを上記符号帳３０１，３０
２，３０３からそれぞれ探索し、選択された各サンプル
に対応する符号帳インデックスを出力する歪最小化部で
ある。
【００１０】次に動作について説明する。入力された音
声信号は、前処理部２０１によりスケーリングなどの前
処理を施された後、線形予測分析部２０２および減算器
２０８に供給される。
声信号は、前処理部２０１によりスケーリングなどの前
処理を施された後、線形予測分析部２０２および減算器
２０８に供給される。
【００１１】線形予測分析部２０２は線形予測に基づい
て入力信号からＬＰＣ係数を計算し、ＬＰＣ係数をＬＳ
Ｐ係数に変換し、そのＬＳＰ係数をＬＳＰ量子化部２０
３に供給する。
て入力信号からＬＰＣ係数を計算し、ＬＰＣ係数をＬＳ
Ｐ係数に変換し、そのＬＳＰ係数をＬＳＰ量子化部２０
３に供給する。
【００１２】ＬＳＰ量子化部２０３はＬＳＰ量子化符号
帳２０４を参照してＬＳＰ係数に対応するＬＳＰサンプ
ルを選択し、その符号帳インデックスを出力する。この
とき、図２８に示すように、ＬＳＰ量子化符号帳２０４
の第１段ＬＳＰ符号帳３０１からの係数と第２段ＬＳＰ
符号帳３０２からの係数とがＬＳＰ量子化部２０３の加
算器３１１により加算され、その演算結果が乗算器３１
２およびＭＡ予測成分計算部３１３に供給される。ま
た、ＬＳＰ量子化符号帳２０４のＭＡ予測係数符号帳３
０３からＭＡ予測係数が乗算器３１２およびＭＡ予測成
分計算部３１３に供給される。そして、乗算器３１２
は、そのＭＡ予測係数を、加算器３１１の出力に乗算
し、乗算後の値を加算器３１４に供給する。ＭＡ予測成
分計算部３１３は、過去の所定の時点分の加算器３１１
の出力およびＭＡ予測係数を記憶し、各時点についての
加算器３１１の出力およびＭＡ予測係数の積の総和を計
算し、加算器３１４に供給する。加算器３１４は、それ
らの値の和を計算し、減算器３１５に供給する。減算器
３１５は、線形予測分析部２０２より供給されたＬＳＰ
係数から加算器３１４の出力（すなわち、ＬＳＰ量子化
符号帳２０４より得られたＬＳＰ係数）を減算して、そ
のＬＳＰ係数の量子化誤差信号を歪最小化部３１７に供
給する。歪最小化部３１７は、そのＬＳＰ係数の量子化
誤差信号に対して、量子化誤差重み付け係数計算部３１
６からの重み付け係数を乗算し、自乗和を計算する。そ
して、その計算結果を最小とするＬＳＰ係数を上記符号
帳３０１，３０２，３０３からそれぞれ探索し、選択さ
れた各ＬＳＰ係数に対応する符号帳インデックスを出力
する。なお、この動作については、例えば「ＣＳ−ＡＣ
ＥＬＰのＬＳＰ係数とゲインの量子化法」（片岡ら著、
ＮＴＴ Ｒ＆Ｄ、Ｖｏｌ．４５、Ｎｏ．４、１９９６、
第３３１頁〜第３３６頁）に記載されている。これによ
り、音声信号のスペクトル包絡情報が効率よく量子化さ
れる。
帳２０４を参照してＬＳＰ係数に対応するＬＳＰサンプ
ルを選択し、その符号帳インデックスを出力する。この
とき、図２８に示すように、ＬＳＰ量子化符号帳２０４
の第１段ＬＳＰ符号帳３０１からの係数と第２段ＬＳＰ
符号帳３０２からの係数とがＬＳＰ量子化部２０３の加
算器３１１により加算され、その演算結果が乗算器３１
２およびＭＡ予測成分計算部３１３に供給される。ま
た、ＬＳＰ量子化符号帳２０４のＭＡ予測係数符号帳３
０３からＭＡ予測係数が乗算器３１２およびＭＡ予測成
分計算部３１３に供給される。そして、乗算器３１２
は、そのＭＡ予測係数を、加算器３１１の出力に乗算
し、乗算後の値を加算器３１４に供給する。ＭＡ予測成
分計算部３１３は、過去の所定の時点分の加算器３１１
の出力およびＭＡ予測係数を記憶し、各時点についての
加算器３１１の出力およびＭＡ予測係数の積の総和を計
算し、加算器３１４に供給する。加算器３１４は、それ
らの値の和を計算し、減算器３１５に供給する。減算器
３１５は、線形予測分析部２０２より供給されたＬＳＰ
係数から加算器３１４の出力（すなわち、ＬＳＰ量子化
符号帳２０４より得られたＬＳＰ係数）を減算して、そ
のＬＳＰ係数の量子化誤差信号を歪最小化部３１７に供
給する。歪最小化部３１７は、そのＬＳＰ係数の量子化
誤差信号に対して、量子化誤差重み付け係数計算部３１
６からの重み付け係数を乗算し、自乗和を計算する。そ
して、その計算結果を最小とするＬＳＰ係数を上記符号
帳３０１，３０２，３０３からそれぞれ探索し、選択さ
れた各ＬＳＰ係数に対応する符号帳インデックスを出力
する。なお、この動作については、例えば「ＣＳ−ＡＣ
ＥＬＰのＬＳＰ係数とゲインの量子化法」（片岡ら著、
ＮＴＴ Ｒ＆Ｄ、Ｖｏｌ．４５、Ｎｏ．４、１９９６、
第３３１頁〜第３３６頁）に記載されている。これによ
り、音声信号のスペクトル包絡情報が効率よく量子化さ
れる。
【００１３】このようにしてＬＳＰ量子化部２０３によ
り選択されたＬＳＰ符号帳インデックスは、多重化部２
１９に供給されるとともに、ＬＳＰ逆量子化部２０５に
供給される。
り選択されたＬＳＰ符号帳インデックスは、多重化部２
１９に供給されるとともに、ＬＳＰ逆量子化部２０５に
供給される。
【００１４】ＬＳＰ逆量子化部２０５は、供給された符
号帳インデックスに基づいてＬＳＰ量子化符号帳２０４
を参照してＬＳＰ係数を生成し、ＬＳＰ→ＬＰＣ変換部
２０６に供給する。ＬＳＰ→ＬＰＣ変換部２０６は、そ
のＬＳＰ係数をＬＰＣ係数に変換し、合成フィルタ２０
７に供給する。
号帳インデックスに基づいてＬＳＰ量子化符号帳２０４
を参照してＬＳＰ係数を生成し、ＬＳＰ→ＬＰＣ変換部
２０６に供給する。ＬＳＰ→ＬＰＣ変換部２０６は、そ
のＬＳＰ係数をＬＰＣ係数に変換し、合成フィルタ２０
７に供給する。
【００１５】一方、適応符号帳２１１には、複数の励振
ベクトルの長周期成分（ピッチ周期励振ベクトル）が蓄
積されており、また、雑音符号帳２１２には、複数の励
振ベクトルの雑音成分が蓄積されている。これらの各符
号帳から、各々１ベクトルが任意に出力され、これらの
２つのベクトル（長周期成分と雑音成分）が加算器２１
８により加算され、その演算結果である励振ベクトルが
合成フィルタ２０７に供給される。
ベクトルの長周期成分（ピッチ周期励振ベクトル）が蓄
積されており、また、雑音符号帳２１２には、複数の励
振ベクトルの雑音成分が蓄積されている。これらの各符
号帳から、各々１ベクトルが任意に出力され、これらの
２つのベクトル（長周期成分と雑音成分）が加算器２１
８により加算され、その演算結果である励振ベクトルが
合成フィルタ２０７に供給される。
【００１６】そして、合成フィルタ２０７は、その励振
ベクトルに対して、ＬＳＰ→ＬＰＣ変換部２０６からの
ＬＰＣ係数に基づくフィルタ特性でフィルタ処理を実行
して音声信号を生成し、減算器２０８に供給する。
ベクトルに対して、ＬＳＰ→ＬＰＣ変換部２０６からの
ＬＰＣ係数に基づくフィルタ特性でフィルタ処理を実行
して音声信号を生成し、減算器２０８に供給する。
【００１７】減算器２０８は、前処理後の入力音声信号
からその合成された音声信号を減算し、両者の誤差を聴
覚重み付けフィルタ２０９に供給する。聴覚重み付けフ
ィルタ２０９は、入力音声信号のスペクトル包絡に応じ
て適応的にフィルタ係数を調整して、音声信号の誤差に
対してフィルタ処理を実行し、フィルタ処理後の誤差を
歪最小化部２１０に供給する。
からその合成された音声信号を減算し、両者の誤差を聴
覚重み付けフィルタ２０９に供給する。聴覚重み付けフ
ィルタ２０９は、入力音声信号のスペクトル包絡に応じ
て適応的にフィルタ係数を調整して、音声信号の誤差に
対してフィルタ処理を実行し、フィルタ処理後の誤差を
歪最小化部２１０に供給する。
【００１８】歪最小化部２１０は、適応符号帳２１１か
ら出力される励振ベクトルの長周期成分、雑音符号帳２
１２から出力される励振ベクトルの雑音成分、および利
得符号帳２１３から出力される利得パラメータを繰り返
し選択していき、それらから上述のように合成音声信号
と入力音声信号との誤差を計算し、その誤差パワーを最
小とする適応符号帳、雑音符号帳および利得符号帳の各
符号帳インデックスを多重化部２１９に供給する。
ら出力される励振ベクトルの長周期成分、雑音符号帳２
１２から出力される励振ベクトルの雑音成分、および利
得符号帳２１３から出力される利得パラメータを繰り返
し選択していき、それらから上述のように合成音声信号
と入力音声信号との誤差を計算し、その誤差パワーを最
小とする適応符号帳、雑音符号帳および利得符号帳の各
符号帳インデックスを多重化部２１９に供給する。
【００１９】そして、多重化部２１９は、ＬＳＰサンプ
ルの符号帳インデックスと、これらの適応符号帳、雑音
符号帳および利得符号帳の各符号帳インデックスを多重
化して、伝送路に送出する。
ルの符号帳インデックスと、これらの適応符号帳、雑音
符号帳および利得符号帳の各符号帳インデックスを多重
化して、伝送路に送出する。
【００２０】このように、この従来の音声符号化装置で
は、ＣＥＬＰ方式に従って、各符号帳２１１，２１２，
２１３に蓄えられた符号化パラメータに基づいて人間の
声帯音源に相当する時系列信号を生成し、その信号で、
人間の声道情報をモデル化した合成フィルタ２０７（音
声のスペクトル包絡に対応する線形フィルタ）を駆動し
て音声信号が再生され、最適な符号化パラメータが選択
されている。なお、各部の動作の詳細については、例え
ば「ＣＳ−ＡＣＥＬＰの基本アルゴリズム」（片岡ら
著、ＮＴＴ Ｒ＆Ｄ、Ｖｏｌ．４５、Ｎｏ．４、１９９
６年、第３２５頁〜第３３０頁）に記載されている。
は、ＣＥＬＰ方式に従って、各符号帳２１１，２１２，
２１３に蓄えられた符号化パラメータに基づいて人間の
声帯音源に相当する時系列信号を生成し、その信号で、
人間の声道情報をモデル化した合成フィルタ２０７（音
声のスペクトル包絡に対応する線形フィルタ）を駆動し
て音声信号が再生され、最適な符号化パラメータが選択
されている。なお、各部の動作の詳細については、例え
ば「ＣＳ−ＡＣＥＬＰの基本アルゴリズム」（片岡ら
著、ＮＴＴ Ｒ＆Ｄ、Ｖｏｌ．４５、Ｎｏ．４、１９９
６年、第３２５頁〜第３３０頁）に記載されている。
【００２１】なお、上述のように、音声を高能率に圧縮
符号化する従来の音声符号化装置では、音声信号のスペ
クトル包絡情報を効率よく表現する手法として、ＬＳＰ
（線スペクトル対）が使用されることが多く、ＣＳ−Ａ
ＣＥＬＰ方式においても音声スペクトル包絡情報を伝送
するために周波数パラメータとしてＬＳＰ係数が使用さ
れる。このＬＳＰの詳細については、例えば「線スペク
トル対（ＬＳＰ）音声分析合成方式による音声情報圧
縮」（菅村、板倉著、電子通信学会論文誌、８１／０８
Ｖｏｌ.Ｊ６４−Ａ、Ｎｏ．８、第５９９頁〜第６０
６頁）に記載されている。
符号化する従来の音声符号化装置では、音声信号のスペ
クトル包絡情報を効率よく表現する手法として、ＬＳＰ
（線スペクトル対）が使用されることが多く、ＣＳ−Ａ
ＣＥＬＰ方式においても音声スペクトル包絡情報を伝送
するために周波数パラメータとしてＬＳＰ係数が使用さ
れる。このＬＳＰの詳細については、例えば「線スペク
トル対（ＬＳＰ）音声分析合成方式による音声情報圧
縮」（菅村、板倉著、電子通信学会論文誌、８１／０８
Ｖｏｌ.Ｊ６４−Ａ、Ｎｏ．８、第５９９頁〜第６０
６頁）に記載されている。
【００２２】すなわち、上記従来の音声符号化装置で
は、ＭＡ予測係数を使用してＬＳＰ符号帳による係数の
移動平均予測を計算することにより、周波数特性の変化
の少ない信号、すなわちフレーム間で相関性の強い信号
のＬＳＰ係数を良好に量子化し、また、学習による第１
段のＬＳＰ符号帳、乱数による第２段のＬＳＰ符号帳を
併用することにより、数学的な厳密性には欠けるもの
の、音声信号のスペクトル包絡の概形が効率よく表現さ
れる。さらに、乱数による第２段の符号帳を使用するこ
とにより、スペクトル包絡の微妙な変化にも柔軟に追随
することができる。したがって、上記従来の音声符号化
装置により、音声信号のスペクトル包絡情報の特徴を効
率よく符号化することができる。
は、ＭＡ予測係数を使用してＬＳＰ符号帳による係数の
移動平均予測を計算することにより、周波数特性の変化
の少ない信号、すなわちフレーム間で相関性の強い信号
のＬＳＰ係数を良好に量子化し、また、学習による第１
段のＬＳＰ符号帳、乱数による第２段のＬＳＰ符号帳を
併用することにより、数学的な厳密性には欠けるもの
の、音声信号のスペクトル包絡の概形が効率よく表現さ
れる。さらに、乱数による第２段の符号帳を使用するこ
とにより、スペクトル包絡の微妙な変化にも柔軟に追随
することができる。したがって、上記従来の音声符号化
装置により、音声信号のスペクトル包絡情報の特徴を効
率よく符号化することができる。
【００２３】しかしながら、音声符号装置における符号
化アルゴリズムに、音声に特化したものを使用すると、
音声周波数帯域における音声信号以外の信号（例えばプ
ッシュボタン式の電話機から発せられるデュアルトーン
で構成されたＤＴＭＦ信号、Ｎｏ．５シグナリング、モ
デム信号など）の伝送特性は低下する傾向にある。
化アルゴリズムに、音声に特化したものを使用すると、
音声周波数帯域における音声信号以外の信号（例えばプ
ッシュボタン式の電話機から発せられるデュアルトーン
で構成されたＤＴＭＦ信号、Ｎｏ．５シグナリング、モ
デム信号など）の伝送特性は低下する傾向にある。
【００２４】一方、非音声信号、特にＤＴＭＦ信号に
は、（１）スペクトル包絡が音声信号とは明らかに異な
る、（２）信号継続時間内ではスペクトル特性、利得と
もに変化量は極めて小さく、信号継続時とポーズ時とで
スペクトル特性が急激に変化する、（３）ＬＳＰ係数の
量子化歪がそのままＤＴＭＦ信号の周波数歪に反映され
るため、ＬＳＰ量子化歪をできるだけ小さくしたい、な
どの特徴がある。
は、（１）スペクトル包絡が音声信号とは明らかに異な
る、（２）信号継続時間内ではスペクトル特性、利得と
もに変化量は極めて小さく、信号継続時とポーズ時とで
スペクトル特性が急激に変化する、（３）ＬＳＰ係数の
量子化歪がそのままＤＴＭＦ信号の周波数歪に反映され
るため、ＬＳＰ量子化歪をできるだけ小さくしたい、な
どの特徴がある。
【００２５】したがって、このような特徴を有する非音
声信号、特にＤＴＭＦ信号を、上記従来の音声符号化装
置で良好に符号化することが困難である。特に伝送速度
が低く符号化のための冗長性が少ないという条件の下で
は、音声信号と同じ手法を用いるのは適当とは言えな
い。
声信号、特にＤＴＭＦ信号を、上記従来の音声符号化装
置で良好に符号化することが困難である。特に伝送速度
が低く符号化のための冗長性が少ないという条件の下で
は、音声信号と同じ手法を用いるのは適当とは言えな
い。
【００２６】ところで、企業内通信においては、電話通
信における呼接続などのために、シグナリング伝送のた
めの信号線を別途設けることをせず、ＤＴＭＦ信号など
を用いて、インチャネルでシグナリング伝送を行なうこ
とが多い。この場合、割当てられた伝送路が、上記の高
能率音声符号化を用いた伝送路であれば、ＤＴＭＦ信号
の伝送特性は悪化するため、呼接続が正常にできなくな
るケースが高い頻度で発生するといった弊害がある。
信における呼接続などのために、シグナリング伝送のた
めの信号線を別途設けることをせず、ＤＴＭＦ信号など
を用いて、インチャネルでシグナリング伝送を行なうこ
とが多い。この場合、割当てられた伝送路が、上記の高
能率音声符号化を用いた伝送路であれば、ＤＴＭＦ信号
の伝送特性は悪化するため、呼接続が正常にできなくな
るケースが高い頻度で発生するといった弊害がある。
【００２７】そこで、このような問題を解決するものと
して、例えば特開平９−８１１９９号公報に記載の第２
の従来の音声符号化装置が提案されている。図２９は、
第２の従来の音声符号化装置を示すブロック図である。
図２９において、５０１は従来の音声符号化装置であ
り、５０２は音声符号化装置５０１により生成された符
号を復号する音声復号装置である。
して、例えば特開平９−８１１９９号公報に記載の第２
の従来の音声符号化装置が提案されている。図２９は、
第２の従来の音声符号化装置を示すブロック図である。
図２９において、５０１は従来の音声符号化装置であ
り、５０２は音声符号化装置５０１により生成された符
号を復号する音声復号装置である。
【００２８】音声符号化装置５０１において、５１１は
音声信号を符号化する符号器であり、５１２は入力され
た音声帯域信号からＤＴＭＦ信号を検出するＤＴＭＦ検
出器であり、５１３は各ＤＴＭＦ信号に対応する符号化
パターンを予め記憶するＤＴＭＦ符号化パターンメモリ
であり、５１４は切替スイッチである。
音声信号を符号化する符号器であり、５１２は入力され
た音声帯域信号からＤＴＭＦ信号を検出するＤＴＭＦ検
出器であり、５１３は各ＤＴＭＦ信号に対応する符号化
パターンを予め記憶するＤＴＭＦ符号化パターンメモリ
であり、５１４は切替スイッチである。
【００２９】音声復号装置５０２において、５２１は伝
送路を介して受信した符号のうち音声信号に対する符号
を復号して音声信号を出力する復号器であり、５２２は
ＤＴＭＦ符号化パターンメモリ５２３を参照して伝送路
を介して受信した符号からＤＴＭＦ信号の符号化パター
ンを検出するＤＴＭＦ符号化パターン検出器であり、５
２３は各ＤＴＭＦ信号に対応する符号化パターンを予め
記憶するＤＴＭＦ符号化パターンメモリであり、５２４
は検出された符号化パターンに対応するＤＴＭＦ信号を
生成するＤＴＭＦ生成器であり、５２５は切替スイッチ
である。
送路を介して受信した符号のうち音声信号に対する符号
を復号して音声信号を出力する復号器であり、５２２は
ＤＴＭＦ符号化パターンメモリ５２３を参照して伝送路
を介して受信した符号からＤＴＭＦ信号の符号化パター
ンを検出するＤＴＭＦ符号化パターン検出器であり、５
２３は各ＤＴＭＦ信号に対応する符号化パターンを予め
記憶するＤＴＭＦ符号化パターンメモリであり、５２４
は検出された符号化パターンに対応するＤＴＭＦ信号を
生成するＤＴＭＦ生成器であり、５２５は切替スイッチ
である。
【００３０】次に動作について説明する。音声符号化装
置５０１では、符号器５１１は、入力信号を音声信号と
して符号化し、切替スイッチ５１４に供給する。また、
ＤＴＭＦ検出器５１２は、入力信号からＤＴＭＦ信号を
検出すると、検出したＤＴＭＦ信号の種類をＤＴＭＦパ
ターンメモリ５１３に供給するとともに、ＤＴＭＦ符号
化パターンメモリ５１３からの出力を選択させる制御信
号を切替スイッチ５１４に供給する。
置５０１では、符号器５１１は、入力信号を音声信号と
して符号化し、切替スイッチ５１４に供給する。また、
ＤＴＭＦ検出器５１２は、入力信号からＤＴＭＦ信号を
検出すると、検出したＤＴＭＦ信号の種類をＤＴＭＦパ
ターンメモリ５１３に供給するとともに、ＤＴＭＦ符号
化パターンメモリ５１３からの出力を選択させる制御信
号を切替スイッチ５１４に供給する。
【００３１】ＤＴＭＦ符号化パターンメモリ５１３は、
ＤＴＭＦ検出器５１２より、検出されたＤＴＭＦ信号の
種類を供給されると、その種類のＤＴＭＦ信号に対応す
る符号を切替スイッチ５１４に供給する。
ＤＴＭＦ検出器５１２より、検出されたＤＴＭＦ信号の
種類を供給されると、その種類のＤＴＭＦ信号に対応す
る符号を切替スイッチ５１４に供給する。
【００３２】切替スイッチ５１４は、ＤＴＭＦ信号が検
出された場合には、ＤＴＭＦ検出器５１２からの制御信
号に従って、ＤＴＭＦ符号化パターンメモリ５１３から
の符号を選択して伝送路へ送出し、そうでない場合に
は、符号器５１１からの符号を選択して伝送路へ送出す
る。
出された場合には、ＤＴＭＦ検出器５１２からの制御信
号に従って、ＤＴＭＦ符号化パターンメモリ５１３から
の符号を選択して伝送路へ送出し、そうでない場合に
は、符号器５１１からの符号を選択して伝送路へ送出す
る。
【００３３】そして、音声復号装置５０２では、符号が
受信されると、復号器５２１およびＤＴＭＦ符号化パタ
ーン検出器５２２に供給される。復号器５２１は、その
符号を音声信号に復号し、その音声信号を切替スイッチ
５２５に供給する。一方、ＤＴＭＦ符号化パターン検出
器５２２は、その符号がＤＴＭＦ信号の符号であるか否
かを、ＤＴＭＦ符号化パターンメモリ５２３に記憶され
た各ＤＴＭＦ信号に対応する符号と比較して判断し、受
信された符号がＤＴＭＦ信号の符号である場合には、Ｄ
ＴＭＦ生成器５２４にそのＤＴＭＦ信号の種類を供給す
るとともに、ＤＴＭＦ生成器５２４からの信号を選択さ
せる制御信号を切替スイッチ５２５に供給する。
受信されると、復号器５２１およびＤＴＭＦ符号化パタ
ーン検出器５２２に供給される。復号器５２１は、その
符号を音声信号に復号し、その音声信号を切替スイッチ
５２５に供給する。一方、ＤＴＭＦ符号化パターン検出
器５２２は、その符号がＤＴＭＦ信号の符号であるか否
かを、ＤＴＭＦ符号化パターンメモリ５２３に記憶され
た各ＤＴＭＦ信号に対応する符号と比較して判断し、受
信された符号がＤＴＭＦ信号の符号である場合には、Ｄ
ＴＭＦ生成器５２４にそのＤＴＭＦ信号の種類を供給す
るとともに、ＤＴＭＦ生成器５２４からの信号を選択さ
せる制御信号を切替スイッチ５２５に供給する。
【００３４】切替スイッチ５２５は、ＤＴＭＦ信号の符
号が検出された場合には、ＤＴＭＦ符号化パターン検出
器５２２からの制御信号に従って、ＤＴＭＦ生成器５２
４からのＤＴＭＦ信号を選択して出力し、そうでない場
合には、復号器５２１からの音声信号を選択して出力す
る。
号が検出された場合には、ＤＴＭＦ符号化パターン検出
器５２２からの制御信号に従って、ＤＴＭＦ生成器５２
４からのＤＴＭＦ信号を選択して出力し、そうでない場
合には、復号器５２１からの音声信号を選択して出力す
る。
【００３５】このように、第２の従来の音声符号化装置
では、入力された音声帯域信号からＤＴＭＦ信号を検出
し、ＤＴＭＦ信号が検出された場合には、予め記憶され
たそのＤＴＭＦ信号に対応する符号を出力し、ＤＴＭＦ
信号が検出されない場合には、符号器５１１により符号
化された符号が出力される。
では、入力された音声帯域信号からＤＴＭＦ信号を検出
し、ＤＴＭＦ信号が検出された場合には、予め記憶され
たそのＤＴＭＦ信号に対応する符号を出力し、ＤＴＭＦ
信号が検出されない場合には、符号器５１１により符号
化された符号が出力される。
【００３６】また、上述の問題を解決する他のものとし
て、本出願人は、先に、特開平１１−２５９０９９号公
報に記載の音声符号化装置を提案した。図３０は、先に
提案した音声符号化装置を示すブロック図であり、図３
１は、図３０に示す音声符号化装置により生成された符
号を復号する音声復号装置である。
て、本出願人は、先に、特開平１１−２５９０９９号公
報に記載の音声符号化装置を提案した。図３０は、先に
提案した音声符号化装置を示すブロック図であり、図３
１は、図３０に示す音声符号化装置により生成された符
号を復号する音声復号装置である。
【００３７】図３０において、６０１は音声信号に対し
て符号化処理を実行する符号化処理機能ブロック６１１
と、非音声信号に対して符号化処理を実行する符号化処
理機能ブロック６１２とを有する符号器であり、６０２
は入力信号が音声信号であるか、非音声信号であるかを
判定し、その判定結果を出力する音声／非音声信号識別
器であり、６０３，６０４は切替スイッチであり、６０
５は、音声／非音声信号識別器６０２からの判定結果
と、符号器６０１からの符号語とを多重化して伝送路に
送出する多重化部である。
て符号化処理を実行する符号化処理機能ブロック６１１
と、非音声信号に対して符号化処理を実行する符号化処
理機能ブロック６１２とを有する符号器であり、６０２
は入力信号が音声信号であるか、非音声信号であるかを
判定し、その判定結果を出力する音声／非音声信号識別
器であり、６０３，６０４は切替スイッチであり、６０
５は、音声／非音声信号識別器６０２からの判定結果
と、符号器６０１からの符号語とを多重化して伝送路に
送出する多重化部である。
【００３８】図３１において、６５１は多重化部６０５
により多重化された音声／非音声信号識別器６０２の判
定結果と、符号器６０１の出力符号語とを分離する多重
分離部であり、６５２は、音声信号の符号語を復号処理
する復号処理機能ブロック６６１と、非音声信号の符号
語を復号処理する復号処理機能ブロック６６２とを有す
る復号器であり、６５３，６５４は切替スイッチであ
る。
により多重化された音声／非音声信号識別器６０２の判
定結果と、符号器６０１の出力符号語とを分離する多重
分離部であり、６５２は、音声信号の符号語を復号処理
する復号処理機能ブロック６６１と、非音声信号の符号
語を復号処理する復号処理機能ブロック６６２とを有す
る復号器であり、６５３，６５４は切替スイッチであ
る。
【００３９】次に動作について説明する。図３０に示す
音声符号化装置において、音声／非音声信号識別器６０
２は、入力信号が音声信号であるか、非音声信号である
かを常に監視し、その判定結果に基づいて符号器６０１
の動作モードを決定する。音声／非音声信号識別器６０
２は、入力信号が音声信号であると判定した場合、切替
スイッチ６０３，６０４を制御して、音声信号用の符号
化処理機能ブロック６１１により入力信号が符号化され
るようにし、入力信号が非音声信号であると判定した場
合、切替スイッチ６０３，６０４を制御して、非音声信
号用の符号化処理機能ブロック６１２により入力信号が
符号化されるようにする。
音声符号化装置において、音声／非音声信号識別器６０
２は、入力信号が音声信号であるか、非音声信号である
かを常に監視し、その判定結果に基づいて符号器６０１
の動作モードを決定する。音声／非音声信号識別器６０
２は、入力信号が音声信号であると判定した場合、切替
スイッチ６０３，６０４を制御して、音声信号用の符号
化処理機能ブロック６１１により入力信号が符号化され
るようにし、入力信号が非音声信号であると判定した場
合、切替スイッチ６０３，６０４を制御して、非音声信
号用の符号化処理機能ブロック６１２により入力信号が
符号化されるようにする。
【００４０】多重化部６０５は、符号器６０１の音声信
号用の符号化処理機能ブロック６１１または非音声信号
用の符号化処理機能ブロック６１２により生成された符
号語と、音声／非音声信号識別器６０２の判定結果とを
多重化して伝送路に送出する。
号用の符号化処理機能ブロック６１１または非音声信号
用の符号化処理機能ブロック６１２により生成された符
号語と、音声／非音声信号識別器６０２の判定結果とを
多重化して伝送路に送出する。
【００４１】そして、図３１に示す音声復号装置におい
て、多重分離部６５１は、伝送路を介して受信した信号
列から、符号器６０１により生成された符号語と、音声
／非音声信号識別器６０２の判定結果とを分離し、その
判定結果を切替スイッチ６５３，６５４に供給し、その
符号を復号器６５２に供給する。
て、多重分離部６５１は、伝送路を介して受信した信号
列から、符号器６０１により生成された符号語と、音声
／非音声信号識別器６０２の判定結果とを分離し、その
判定結果を切替スイッチ６５３，６５４に供給し、その
符号を復号器６５２に供給する。
【００４２】その判定結果が、音声信号である旨を示す
ものである場合、切替スイッチ６５３，６５４により音
声信号用の復号処理機能ブロック６６１が選択され、受
信された符号語が音声信号用の復号処理機能ブロック６
６１により復号される。一方、その判定結果が、非音声
信号である旨を示すものである場合、切替スイッチ６５
３，６５４により非音声信号用の復号処理機能ブロック
６６２が選択され、受信された符号語が非音声信号用の
復号処理機能ブロック６６２により復号される。そし
て、復号された音声信号または非音声信号が復号器６５
２から出力される。
ものである場合、切替スイッチ６５３，６５４により音
声信号用の復号処理機能ブロック６６１が選択され、受
信された符号語が音声信号用の復号処理機能ブロック６
６１により復号される。一方、その判定結果が、非音声
信号である旨を示すものである場合、切替スイッチ６５
３，６５４により非音声信号用の復号処理機能ブロック
６６２が選択され、受信された符号語が非音声信号用の
復号処理機能ブロック６６２により復号される。そし
て、復号された音声信号または非音声信号が復号器６５
２から出力される。
【００４３】このようにすることにより、伝送速度を変
えず、かつ音声品質を極力劣化させずに音声信号および
非音声信号を同一伝送路を介して伝送することができ
る。
えず、かつ音声品質を極力劣化させずに音声信号および
非音声信号を同一伝送路を介して伝送することができ
る。
【００４４】
【発明が解決しようとする課題】送信側に音声符号化装
置を設け、受信側に音声復号装置を設けた企業内通信シ
ステムなどにおいては、金銭面や企業内の運営などの諸
事情により送信側の装置と受信側の装置を同時に新しい
ものに置き換えることが困難な場合がある。
置を設け、受信側に音声復号装置を設けた企業内通信シ
ステムなどにおいては、金銭面や企業内の運営などの諸
事情により送信側の装置と受信側の装置を同時に新しい
ものに置き換えることが困難な場合がある。
【００４５】従来の音声符号化装置は以上のように構成
されているので、例えばＩＴＵ-Ｔ勧告Ｇ.７２９に準拠
したＣＳ-ＡＣＥＬＰ方式に基づく音声コーデックを搭
載した企業内通信システム（例えばマルチメディアを多
重化した通信システム）が構築されている場合におい
て、ＤＴＭＦ信号のインチャネル伝送の実現を目的とし
て、送信側の装置内における音声符号化装置を上述した
ような非音声信号も良好に送信可能な音声符号化装置に
置き換えただけでは、受信側の装置の音声復号装置が従
来のままであるため、非音声信号を良好に受信すること
が困難であるなどの課題があった。
されているので、例えばＩＴＵ-Ｔ勧告Ｇ.７２９に準拠
したＣＳ-ＡＣＥＬＰ方式に基づく音声コーデックを搭
載した企業内通信システム（例えばマルチメディアを多
重化した通信システム）が構築されている場合におい
て、ＤＴＭＦ信号のインチャネル伝送の実現を目的とし
て、送信側の装置内における音声符号化装置を上述した
ような非音声信号も良好に送信可能な音声符号化装置に
置き換えただけでは、受信側の装置の音声復号装置が従
来のままであるため、非音声信号を良好に受信すること
が困難であるなどの課題があった。
【００４６】この発明は上記のような課題を解決するた
めになされたもので、入力信号の周波数スペクトルの特
徴を示す周波数パラメータを生成し、入力信号が非音声
信号である場合、周波数パラメータを音声信号の周波数
パラメータに近づけて生成し、同一の量子化符号帳を参
照して、音声信号または非音声信号である入力信号の周
波数パラメータに対応する符号語を選択するようにし
て、受信側の音声復号装置を変更することなく、ＤＴＭ
Ｆ信号などの非音声信号をインチャネルで良好に伝送す
ることができる音声符号化装置および音声符号化方法を
得ることを目的とする。
めになされたもので、入力信号の周波数スペクトルの特
徴を示す周波数パラメータを生成し、入力信号が非音声
信号である場合、周波数パラメータを音声信号の周波数
パラメータに近づけて生成し、同一の量子化符号帳を参
照して、音声信号または非音声信号である入力信号の周
波数パラメータに対応する符号語を選択するようにし
て、受信側の音声復号装置を変更することなく、ＤＴＭ
Ｆ信号などの非音声信号をインチャネルで良好に伝送す
ることができる音声符号化装置および音声符号化方法を
得ることを目的とする。
【００４７】また、この発明は、入力信号の周波数スペ
クトルの特徴を示す周波数パラメータを生成し、入力信
号が音声信号である場合、所定の量子化符号帳を参照し
て入力信号の周波数パラメータに対応する符号語を選択
し、入力信号が非音声信号である場合、量子化符号帳の
有する符号語のサブセットを参照して入力信号の周波数
パラメータに対応する符号語を選択するようにして、入
力信号の周波数パラメータに対応する符号語を選択する
ようにして、受信側の音声復号装置を変更することな
く、ＤＴＭＦ信号などの非音声信号をインチャネルで良
好に伝送することができる音声符号化装置および音声符
号化方法を得ることを目的とする。
クトルの特徴を示す周波数パラメータを生成し、入力信
号が音声信号である場合、所定の量子化符号帳を参照し
て入力信号の周波数パラメータに対応する符号語を選択
し、入力信号が非音声信号である場合、量子化符号帳の
有する符号語のサブセットを参照して入力信号の周波数
パラメータに対応する符号語を選択するようにして、入
力信号の周波数パラメータに対応する符号語を選択する
ようにして、受信側の音声復号装置を変更することな
く、ＤＴＭＦ信号などの非音声信号をインチャネルで良
好に伝送することができる音声符号化装置および音声符
号化方法を得ることを目的とする。
【００４８】
【課題を解決するための手段】この発明に係る音声符号
化装置は、入力信号の周波数スペクトルの特徴を示す周
波数パラメータを生成し、入力信号が非音声信号である
場合、その周波数パラメータを補正する周波数パラメー
タ生成手段と、所定の数の周波数パラメータの符号語を
記憶する量子化符号帳と、同一の量子化符号帳を参照し
て、音声信号または非音声信号である入力信号の周波数
パラメータに対応する符号語を選択する量子化手段とを
備えるものである。
化装置は、入力信号の周波数スペクトルの特徴を示す周
波数パラメータを生成し、入力信号が非音声信号である
場合、その周波数パラメータを補正する周波数パラメー
タ生成手段と、所定の数の周波数パラメータの符号語を
記憶する量子化符号帳と、同一の量子化符号帳を参照し
て、音声信号または非音声信号である入力信号の周波数
パラメータに対応する符号語を選択する量子化手段とを
備えるものである。
【００４９】この発明に係る音声符号化装置は、周波数
パラメータを、線スペクトル対係数としたものである。
パラメータを、線スペクトル対係数としたものである。
【００５０】この発明に係る音声符号化装置は、入力信
号が非音声信号である場合、周波数パラメータ生成手段
が、入力信号の周波数パラメータと白色雑音の周波数パ
ラメータとの間を補間して、補間した周波数パラメータ
へ、入力信号の周波数パラメータを補正するようにした
ものである。
号が非音声信号である場合、周波数パラメータ生成手段
が、入力信号の周波数パラメータと白色雑音の周波数パ
ラメータとの間を補間して、補間した周波数パラメータ
へ、入力信号の周波数パラメータを補正するようにした
ものである。
【００５１】この発明に係る音声符号化装置は、入力信
号が非音声信号である場合、周波数パラメータ生成手段
が、入力信号から線形予測係数を計算し、線形予測係数
に対して帯域幅拡張処理を実行し、帯域幅拡張処理を実
行した線形予測係数から周波数パラメータとして線スペ
クトル対係数を生成するようにしたものである。
号が非音声信号である場合、周波数パラメータ生成手段
が、入力信号から線形予測係数を計算し、線形予測係数
に対して帯域幅拡張処理を実行し、帯域幅拡張処理を実
行した線形予測係数から周波数パラメータとして線スペ
クトル対係数を生成するようにしたものである。
【００５２】この発明に係る音声符号化装置は、入力信
号が非音声信号である場合、周波数パラメータ生成手段
が入力信号に白色雑音を重畳するようにしたものであ
る。
号が非音声信号である場合、周波数パラメータ生成手段
が入力信号に白色雑音を重畳するようにしたものであ
る。
【００５３】この発明に係る音声符号化装置は、量子化
符号帳を参照して、入力信号が音声信号である場合に、
音声信号の周波数スペクトルの特性に基づいて入力信号
の符号語を選択する第１の量子化部と、同一の量子化符
号帳を参照して、入力信号が非音声信号である場合に、
非音声信号の周波数スペクトルの特性に基づいて入力信
号の符号語を選択する第２の量子化部とを量子化手段に
有するものである。
符号帳を参照して、入力信号が音声信号である場合に、
音声信号の周波数スペクトルの特性に基づいて入力信号
の符号語を選択する第１の量子化部と、同一の量子化符
号帳を参照して、入力信号が非音声信号である場合に、
非音声信号の周波数スペクトルの特性に基づいて入力信
号の符号語を選択する第２の量子化部とを量子化手段に
有するものである。
【００５４】この発明に係る音声符号化装置は、入力信
号から非音声信号を検出する非音声信号検出器を備え、
入力信号が非音声信号である場合、周波数パラメータ生
成手段が、非音声信号検出器により検出された非音声信
号の種類に応じて入力信号の周波数パラメータを生成す
るようにしたものである。
号から非音声信号を検出する非音声信号検出器を備え、
入力信号が非音声信号である場合、周波数パラメータ生
成手段が、非音声信号検出器により検出された非音声信
号の種類に応じて入力信号の周波数パラメータを生成す
るようにしたものである。
【００５５】この発明に係る音声符号化装置は、入力信
号が非音声信号である場合、周波数パラメータ生成手段
が、異なる補間特性で複数の周波数パラメータを生成
し、量子化手段が、複数の周波数パラメータにそれぞれ
対応する複数の符号語を選択し、選択手段が、量子化手
段により選択された複数の符号語のうち量子化歪が最小
である符号語を入力信号の符号語として選択するように
したものである。
号が非音声信号である場合、周波数パラメータ生成手段
が、異なる補間特性で複数の周波数パラメータを生成
し、量子化手段が、複数の周波数パラメータにそれぞれ
対応する複数の符号語を選択し、選択手段が、量子化手
段により選択された複数の符号語のうち量子化歪が最小
である符号語を入力信号の符号語として選択するように
したものである。
【００５６】この発明に係る音声符号化装置は、入力信
号が非音声信号である場合、周波数パラメータ生成手段
が、異なる特性で帯域幅拡張処理を実行して複数の周波
数パラメータを生成し、量子化手段が、複数の周波数パ
ラメータにそれぞれ対応する複数の符号語を選択し、選
択手段が、量子化手段により選択された複数の符号語の
うち量子化歪が最小である符号語を入力信号の符号語と
して選択するようにしたものである。
号が非音声信号である場合、周波数パラメータ生成手段
が、異なる特性で帯域幅拡張処理を実行して複数の周波
数パラメータを生成し、量子化手段が、複数の周波数パ
ラメータにそれぞれ対応する複数の符号語を選択し、選
択手段が、量子化手段により選択された複数の符号語の
うち量子化歪が最小である符号語を入力信号の符号語と
して選択するようにしたものである。
【００５７】この発明に係る音声符号化装置は、入力信
号が非音声信号である場合、周波数パラメータ生成手段
が、異なるレベルの白色雑音を重畳して複数の周波数パ
ラメータを生成し、量子化手段が、複数の周波数パラメ
ータにそれぞれ対応する複数の符号語を選択し、選択手
段が、量子化手段により選択された複数の符号語のうち
量子化歪が最小である符号語を入力信号の符号語として
選択するようにしたものである。
号が非音声信号である場合、周波数パラメータ生成手段
が、異なるレベルの白色雑音を重畳して複数の周波数パ
ラメータを生成し、量子化手段が、複数の周波数パラメ
ータにそれぞれ対応する複数の符号語を選択し、選択手
段が、量子化手段により選択された複数の符号語のうち
量子化歪が最小である符号語を入力信号の符号語として
選択するようにしたものである。
【００５８】この発明に係る音声符号化装置は、入力信
号が非音声信号である場合、周波数パラメータ生成手段
が、補正処理、帯域幅拡張処理および白色雑音重畳処理
のいずれかを実行して複数の周波数パラメータを生成
し、量子化手段が、複数の周波数パラメータにそれぞれ
対応する複数の符号語を選択し、選択手段が、量子化手
段により選択された複数の符号語のうち量子化歪が最小
である符号語を入力信号の符号語として選択するように
したものである。
号が非音声信号である場合、周波数パラメータ生成手段
が、補正処理、帯域幅拡張処理および白色雑音重畳処理
のいずれかを実行して複数の周波数パラメータを生成
し、量子化手段が、複数の周波数パラメータにそれぞれ
対応する複数の符号語を選択し、選択手段が、量子化手
段により選択された複数の符号語のうち量子化歪が最小
である符号語を入力信号の符号語として選択するように
したものである。
【００５９】この発明に係る音声符号化方法は、入力信
号の周波数スペクトルの特徴を示す周波数パラメータを
生成し、入力信号が非音声信号である場合、周波数パラ
メータを音声信号の周波数パラメータに近づけて生成す
るステップと、同一の量子化符号帳を参照して、音声信
号または非音声信号である入力信号の周波数パラメータ
に対応する符号語を選択するステップとを備えるもので
ある。
号の周波数スペクトルの特徴を示す周波数パラメータを
生成し、入力信号が非音声信号である場合、周波数パラ
メータを音声信号の周波数パラメータに近づけて生成す
るステップと、同一の量子化符号帳を参照して、音声信
号または非音声信号である入力信号の周波数パラメータ
に対応する符号語を選択するステップとを備えるもので
ある。
【００６０】この発明に係る音声符号化装置は、入力信
号の周波数スペクトルの特徴を示す周波数パラメータを
生成する周波数パラメータ生成手段と、所定の数の周波
数パラメータの符号語を記憶する量子化符号帳と、入力
信号が音声信号である場合、量子化符号帳を参照して入
力信号の周波数パラメータに対応する符号語を選択し、
入力信号が非音声信号である場合、量子化符号帳の有す
る符号語のサブセットを参照して入力信号の周波数パラ
メータに対応する符号語を選択する量子化手段とを備え
るものである。
号の周波数スペクトルの特徴を示す周波数パラメータを
生成する周波数パラメータ生成手段と、所定の数の周波
数パラメータの符号語を記憶する量子化符号帳と、入力
信号が音声信号である場合、量子化符号帳を参照して入
力信号の周波数パラメータに対応する符号語を選択し、
入力信号が非音声信号である場合、量子化符号帳の有す
る符号語のサブセットを参照して入力信号の周波数パラ
メータに対応する符号語を選択する量子化手段とを備え
るものである。
【００６１】この発明に係る音声符号化装置は、周波数
パラメータを線スペクトル対係数としたものである。
パラメータを線スペクトル対係数としたものである。
【００６２】この発明に係る音声符号化装置は、符号語
のサブセットを、量子化符号帳の有する符号語のうち、
非音声信号の周波数パラメータを量子化する際の量子化
歪の少ない符号語で構成したものである。
のサブセットを、量子化符号帳の有する符号語のうち、
非音声信号の周波数パラメータを量子化する際の量子化
歪の少ない符号語で構成したものである。
【００６３】この発明に係る音声符号化装置は、入力信
号が非音声信号である場合、その非音声信号の量子化歪
に基づいて、符号語のサブセットを適応的に選択する符
号語選択手段を備えるようにしたものである。
号が非音声信号である場合、その非音声信号の量子化歪
に基づいて、符号語のサブセットを適応的に選択する符
号語選択手段を備えるようにしたものである。
【００６４】この発明に係る音声符号化装置は、入力信
号から非音声信号を検出する非音声信号検出器を備え、
量子化手段が、量子化符号帳の有する符号語の複数のサ
ブセットのうち、非音声信号検出器により検出された非
音声信号の種類に応じたサブセットを参照して入力信号
が非音声信号である場合の周波数パラメータに対応する
符号語を選択するようにしたものである。
号から非音声信号を検出する非音声信号検出器を備え、
量子化手段が、量子化符号帳の有する符号語の複数のサ
ブセットのうち、非音声信号検出器により検出された非
音声信号の種類に応じたサブセットを参照して入力信号
が非音声信号である場合の周波数パラメータに対応する
符号語を選択するようにしたものである。
【００６５】この発明に係る音声符号化装置は、量子化
符号帳の有する符号語の複数のサブセットのそれぞれ
を、１つまたは複数の種類の非音声信号の周波数パラメ
ータを量子化する際の量子化歪の少ない符号語で構成し
たものである。
符号帳の有する符号語の複数のサブセットのそれぞれ
を、１つまたは複数の種類の非音声信号の周波数パラメ
ータを量子化する際の量子化歪の少ない符号語で構成し
たものである。
【００６６】この発明に係る音声符号化装置は、入力信
号の周波数パラメータと白色雑音の周波数パラメータと
の間を補間して周波数パラメータを生成する第２の周波
数パラメータ生成手段を備え、符号語選択手段が、第２
の周波数パラメータ生成手段により生成された周波数パ
ラメータを量子化して、そのときの量子化歪に基づいて
サブセットの符号語を選択するようにしたものである。
号の周波数パラメータと白色雑音の周波数パラメータと
の間を補間して周波数パラメータを生成する第２の周波
数パラメータ生成手段を備え、符号語選択手段が、第２
の周波数パラメータ生成手段により生成された周波数パ
ラメータを量子化して、そのときの量子化歪に基づいて
サブセットの符号語を選択するようにしたものである。
【００６７】この発明に係る音声符号化装置は、入力信
号から線形予測係数を計算し、線形予測係数に対して帯
域幅拡張処理を実行し、帯域幅拡張処理後の線形予測係
数から周波数パラメータとして線スペクトル対係数を生
成する第２の周波数パラメータ生成手段を備え、符号語
選択手段が、第２の周波数パラメータ生成手段により生
成された周波数パラメータを量子化して、そのときの量
子化歪に基づいてサブセットの符号語を選択するように
したものである。
号から線形予測係数を計算し、線形予測係数に対して帯
域幅拡張処理を実行し、帯域幅拡張処理後の線形予測係
数から周波数パラメータとして線スペクトル対係数を生
成する第２の周波数パラメータ生成手段を備え、符号語
選択手段が、第２の周波数パラメータ生成手段により生
成された周波数パラメータを量子化して、そのときの量
子化歪に基づいてサブセットの符号語を選択するように
したものである。
【００６８】この発明に係る音声符号化装置は、入力信
号に白色雑音を重畳し、白色雑音を重畳した入力信号か
ら周波数パラメータを生成する第２の周波数パラメータ
生成手段を備え、符号語選択手段が、第２の周波数パラ
メータ生成手段により生成された周波数パラメータを量
子化して、そのときの量子化歪に基づいてサブセットの
符号語を選択するようにしたものである。
号に白色雑音を重畳し、白色雑音を重畳した入力信号か
ら周波数パラメータを生成する第２の周波数パラメータ
生成手段を備え、符号語選択手段が、第２の周波数パラ
メータ生成手段により生成された周波数パラメータを量
子化して、そのときの量子化歪に基づいてサブセットの
符号語を選択するようにしたものである。
【００６９】この発明に係る音声符号化装置は、入力信
号から線形予測係数を計算する線形予測分析部と、線形
予測係数を周波数パラメータとしての線スペクトル対係
数に変換するＬＰＣ→ＬＳＰ変換部とを周波数パラメー
タ生成手段に有し、また、入力信号が非音声信号である
場合、入力信号に対して線形予測係数に基づくフィルタ
特性で逆合成フィルタ処理を実行する逆合成フィルタ
と、入力信号が非音声信号である場合、符号語のサブセ
ットのうちのいずれかの符号語を逆量子化して線スペク
トル対係数を生成するＬＳＰ逆量子化部と、ＬＳＰ逆量
子化部により生成された線スペクトル対係数を線形予測
係数に変換するＬＳＰ→ＬＰＣ変換部と、逆合成フィル
タにより生成された信号に対して、ＬＳＰ→ＬＰＣ変換
部により変換された線形予測係数に基づくフィルタ特性
で合成フィルタ処理を実行する合成フィルタと、入力信
号が非音声信号である場合、合成フィルタにより合成さ
れた音声信号と入力信号との誤差に基づいて量子化歪が
最小な符号語を選択する歪最小化部とを量子化手段に有
するものである。
号から線形予測係数を計算する線形予測分析部と、線形
予測係数を周波数パラメータとしての線スペクトル対係
数に変換するＬＰＣ→ＬＳＰ変換部とを周波数パラメー
タ生成手段に有し、また、入力信号が非音声信号である
場合、入力信号に対して線形予測係数に基づくフィルタ
特性で逆合成フィルタ処理を実行する逆合成フィルタ
と、入力信号が非音声信号である場合、符号語のサブセ
ットのうちのいずれかの符号語を逆量子化して線スペク
トル対係数を生成するＬＳＰ逆量子化部と、ＬＳＰ逆量
子化部により生成された線スペクトル対係数を線形予測
係数に変換するＬＳＰ→ＬＰＣ変換部と、逆合成フィル
タにより生成された信号に対して、ＬＳＰ→ＬＰＣ変換
部により変換された線形予測係数に基づくフィルタ特性
で合成フィルタ処理を実行する合成フィルタと、入力信
号が非音声信号である場合、合成フィルタにより合成さ
れた音声信号と入力信号との誤差に基づいて量子化歪が
最小な符号語を選択する歪最小化部とを量子化手段に有
するものである。
【００７０】この発明に係る音声符号化装置は、入力信
号から線形予測係数を計算する線形予測分析部と、線形
予測係数を周波数パラメータとしての線スペクトル対係
数に変換するＬＰＣ→ＬＳＰ変換部とを周波数パラメー
タ生成手段に有し、また、入力信号が非音声信号である
場合、入力信号に対して線形予測係数に基づくフィルタ
特性で逆合成フィルタ処理を実行する逆合成フィルタ
と、入力信号が非音声信号である場合、符号語のサブセ
ットのうちのいずれかの符号語を逆量子化して線スペク
トル対係数を生成するＬＳＰ逆量子化部と、ＬＳＰ逆量
子化部により生成された線スペクトル対係数を線形予測
係数に変換するＬＳＰ→ＬＰＣ変換部と、逆合成フィル
タにより生成された信号に対して、ＬＳＰ→ＬＰＣ変換
部により変換された線形予測係数に基づくフィルタ特性
で合成フィルタ処理を実行する合成フィルタと、入力信
号から非音声信号を検出する第１の非音声信号検出手段
と、合成フィルタにより合成された音声信号から非音声
信号を検出する第２の非音声信号検出手段と、第１の非
音声信号検出手段により検出された非音声信号の種類と
第２の非音声信号検出手段により検出された非音声信号
の種類とが同一である符号語を選択する比較部とを量子
化手段に有するようにしたものである。
号から線形予測係数を計算する線形予測分析部と、線形
予測係数を周波数パラメータとしての線スペクトル対係
数に変換するＬＰＣ→ＬＳＰ変換部とを周波数パラメー
タ生成手段に有し、また、入力信号が非音声信号である
場合、入力信号に対して線形予測係数に基づくフィルタ
特性で逆合成フィルタ処理を実行する逆合成フィルタ
と、入力信号が非音声信号である場合、符号語のサブセ
ットのうちのいずれかの符号語を逆量子化して線スペク
トル対係数を生成するＬＳＰ逆量子化部と、ＬＳＰ逆量
子化部により生成された線スペクトル対係数を線形予測
係数に変換するＬＳＰ→ＬＰＣ変換部と、逆合成フィル
タにより生成された信号に対して、ＬＳＰ→ＬＰＣ変換
部により変換された線形予測係数に基づくフィルタ特性
で合成フィルタ処理を実行する合成フィルタと、入力信
号から非音声信号を検出する第１の非音声信号検出手段
と、合成フィルタにより合成された音声信号から非音声
信号を検出する第２の非音声信号検出手段と、第１の非
音声信号検出手段により検出された非音声信号の種類と
第２の非音声信号検出手段により検出された非音声信号
の種類とが同一である符号語を選択する比較部とを量子
化手段に有するようにしたものである。
【００７１】この発明に係る音声符号化装置は、量子化
手段により選択された符号語から復号した信号と入力信
号とを比較して、量子化手段に最適な符号語を閉ループ
探索法に基づいて選択させる最適化手段を備えるように
したものである。
手段により選択された符号語から復号した信号と入力信
号とを比較して、量子化手段に最適な符号語を閉ループ
探索法に基づいて選択させる最適化手段を備えるように
したものである。
【００７２】この発明に係る音声符号化方法は、入力信
号の周波数スペクトルの特徴を示す周波数パラメータを
生成するステップと、入力信号が音声信号である場合、
所定の量子化符号帳を参照して入力信号の周波数パラメ
ータに対応する符号語を選択し、入力信号が非音声信号
である場合、量子化符号帳の有する符号語のサブセット
を参照して入力信号の周波数パラメータに対応する符号
語を選択するステップとを備えるものである。
号の周波数スペクトルの特徴を示す周波数パラメータを
生成するステップと、入力信号が音声信号である場合、
所定の量子化符号帳を参照して入力信号の周波数パラメ
ータに対応する符号語を選択し、入力信号が非音声信号
である場合、量子化符号帳の有する符号語のサブセット
を参照して入力信号の周波数パラメータに対応する符号
語を選択するステップとを備えるものである。
【００７３】
【発明の実施の形態】以下、この発明の実施の一形態を
説明する。 実施の形態１．図１はこの発明の実施の形態１による音
声符号化装置の構成を示すブロック図である。図におい
て、１は線形予測に基づいて入力信号からＬＰＣ係数を
計算する線形予測分析部であり、２はＬＰＣ係数を線ス
ペクトル対（ＬＳＰ）係数に変換するＬＰＣ→ＬＳＰ変
換部であり、３は入力信号のＬＳＰ係数の分布を白色雑
音のＬＳＰ係数の分布に基づいて音声信号のＬＳＰ係数
の分布に近づける補正をするＬＳＰ係数補正部であり、
４は切替スイッチであり、５は入力信号が音声信号であ
るか非音声信号であるかを識別する音声／非音声信号識
別器であり、６はＬＳＰ量子化符号帳７を参照してＬＳ
Ｐ係数を量子化するＬＳＰ量子化部（量子化手段）であ
り、７は量子化されたＬＳＰ係数（ＬＳＰサンプル）と
符号帳インデックスとを関連づけて記憶するＬＳＰ量子
化符号帳（量子化符号帳）であり、８はＬＳＰ量子化符
号帳７を参照して符号帳インデックスをＬＳＰ係数に変
換するＬＳＰ逆量子化部であり、９はＬＳＰ係数をＬＰ
Ｃ係数に変換するＬＳＰ→ＬＰＣ変換部であり、１０は
ＬＰＣ係数に基づいて線形予測演算を実行する合成フィ
ルタである。
説明する。 実施の形態１．図１はこの発明の実施の形態１による音
声符号化装置の構成を示すブロック図である。図におい
て、１は線形予測に基づいて入力信号からＬＰＣ係数を
計算する線形予測分析部であり、２はＬＰＣ係数を線ス
ペクトル対（ＬＳＰ）係数に変換するＬＰＣ→ＬＳＰ変
換部であり、３は入力信号のＬＳＰ係数の分布を白色雑
音のＬＳＰ係数の分布に基づいて音声信号のＬＳＰ係数
の分布に近づける補正をするＬＳＰ係数補正部であり、
４は切替スイッチであり、５は入力信号が音声信号であ
るか非音声信号であるかを識別する音声／非音声信号識
別器であり、６はＬＳＰ量子化符号帳７を参照してＬＳ
Ｐ係数を量子化するＬＳＰ量子化部（量子化手段）であ
り、７は量子化されたＬＳＰ係数（ＬＳＰサンプル）と
符号帳インデックスとを関連づけて記憶するＬＳＰ量子
化符号帳（量子化符号帳）であり、８はＬＳＰ量子化符
号帳７を参照して符号帳インデックスをＬＳＰ係数に変
換するＬＳＰ逆量子化部であり、９はＬＳＰ係数をＬＰ
Ｃ係数に変換するＬＳＰ→ＬＰＣ変換部であり、１０は
ＬＰＣ係数に基づいて線形予測演算を実行する合成フィ
ルタである。
【００７４】１１は音声信号の比較的長周期（１８〜１
４０サンプル程度）成分を計算するために過去の励振信
号系列を記憶する適応符号帳であり、１２は複数のラン
ダムなパルス列を記憶する雑音符号帳であり、１３は加
算器であり、１４は乗算器であり、１５は複数の利得パ
ラメータを記憶する利得符号帳である。
４０サンプル程度）成分を計算するために過去の励振信
号系列を記憶する適応符号帳であり、１２は複数のラン
ダムなパルス列を記憶する雑音符号帳であり、１３は加
算器であり、１４は乗算器であり、１５は複数の利得パ
ラメータを記憶する利得符号帳である。
【００７５】１６は減算器であり、１７は音声信号の周
波数分布に応じて、量子化誤差に起因する雑音成分のス
ペクトルを整形することにより耳障り感を低減する聴覚
重み付けフィルタであり、１８は聴覚重み付けフィルタ
１７により出力された、入力信号と合成音声信号との誤
差パワーを最小とする各符号帳１１，１２，１５の符号
化パラメータを選択し、それに対応する符号帳インデッ
クスを出力する歪最小化部であり、１９は選択されたＬ
ＳＰサンプルの符号帳インデックス（ＬＳＰ符号帳イン
デックス）および歪最小化部１８により選択された符号
化パラメータの各符号帳インデックスを多重化して出力
する多重化部である。
波数分布に応じて、量子化誤差に起因する雑音成分のス
ペクトルを整形することにより耳障り感を低減する聴覚
重み付けフィルタであり、１８は聴覚重み付けフィルタ
１７により出力された、入力信号と合成音声信号との誤
差パワーを最小とする各符号帳１１，１２，１５の符号
化パラメータを選択し、それに対応する符号帳インデッ
クスを出力する歪最小化部であり、１９は選択されたＬ
ＳＰサンプルの符号帳インデックス（ＬＳＰ符号帳イン
デックス）および歪最小化部１８により選択された符号
化パラメータの各符号帳インデックスを多重化して出力
する多重化部である。
【００７６】なお、１８１は入力信号からＬＳＰ係数
（周波数パラメータ）を生成する周波数パラメータ生成
手段である。
（周波数パラメータ）を生成する周波数パラメータ生成
手段である。
【００７７】次に動作について説明する。線形予測分析
部１は線形予測に基づいて入力信号から例えば１０次の
ＬＰＣ係数を計算し、ＬＰＣ→ＬＳＰ変換部２はそのＬ
ＰＣ係数をＬＳＰ係数に変換し、そのＬＳＰ係数を切替
スイッチ４およびＬＳＰ係数補正部３に供給する。
部１は線形予測に基づいて入力信号から例えば１０次の
ＬＰＣ係数を計算し、ＬＰＣ→ＬＳＰ変換部２はそのＬ
ＰＣ係数をＬＳＰ係数に変換し、そのＬＳＰ係数を切替
スイッチ４およびＬＳＰ係数補正部３に供給する。
【００７８】ＬＳＰ係数補正部３は、入力信号の分析に
よって得られたＬＳＰ係数の分布がＬＳＰ量子化符号帳
７の予め有するＬＳＰ係数のサンプルに極力近づくよう
にそのＬＳＰ係数を補正し、補正後のＬＳＰ係数を切替
スイッチ４に供給する。
よって得られたＬＳＰ係数の分布がＬＳＰ量子化符号帳
７の予め有するＬＳＰ係数のサンプルに極力近づくよう
にそのＬＳＰ係数を補正し、補正後のＬＳＰ係数を切替
スイッチ４に供給する。
【００７９】一方、音声／非音声信号識別器５は、入力
信号が音声信号であるか、ＤＴＭＦ信号などの非音声信
号であるかを判定し、その判定結果に基づいて切替スイ
ッチ４を制御して、入力信号が音声信号である場合に
は、ＬＰＣ→ＬＳＰ変換部２からのＬＳＰ係数をＬＳＰ
量子化部６に供給させ、入力信号が非音声信号である場
合には、ＬＳＰ係数補正部３からの補正後のＬＳＰ係数
をＬＳＰ量子化部６に供給させる。すなわち、結果的
に、入力信号としてＤＴＭＦ信号などの非音声信号が入
力された場合のみ、ＬＳＰ係数の補正が実行される。
信号が音声信号であるか、ＤＴＭＦ信号などの非音声信
号であるかを判定し、その判定結果に基づいて切替スイ
ッチ４を制御して、入力信号が音声信号である場合に
は、ＬＰＣ→ＬＳＰ変換部２からのＬＳＰ係数をＬＳＰ
量子化部６に供給させ、入力信号が非音声信号である場
合には、ＬＳＰ係数補正部３からの補正後のＬＳＰ係数
をＬＳＰ量子化部６に供給させる。すなわち、結果的
に、入力信号としてＤＴＭＦ信号などの非音声信号が入
力された場合のみ、ＬＳＰ係数の補正が実行される。
【００８０】ＬＳＰ量子化部６は、ＬＳＰ量子化符号帳
７を参照して、入力音声信号の分析によって得られたＬ
ＳＰ係数との誤差パワー（最小自乗誤差）を最も小さく
するＬＳＰ係数を選択し、それに対応する符号帳インデ
ックス（ＬＳＰ符号帳インデックス）を多重化部１９お
よびＬＳＰ逆量子化部８に供給する。
７を参照して、入力音声信号の分析によって得られたＬ
ＳＰ係数との誤差パワー（最小自乗誤差）を最も小さく
するＬＳＰ係数を選択し、それに対応する符号帳インデ
ックス（ＬＳＰ符号帳インデックス）を多重化部１９お
よびＬＳＰ逆量子化部８に供給する。
【００８１】ＬＳＰ逆量子化部８は、そのＬＳＰ符号帳
インデックスに対応するＬＳＰ係数を計算し、ＬＳＰ→
ＬＰＣ変換部９に供給する。ＬＳＰ→ＬＰＣ変換部９
は、そのＬＳＰ係数をＬＰＣ係数に変換し、合成フィル
タ１０に供給する。
インデックスに対応するＬＳＰ係数を計算し、ＬＳＰ→
ＬＰＣ変換部９に供給する。ＬＳＰ→ＬＰＣ変換部９
は、そのＬＳＰ係数をＬＰＣ係数に変換し、合成フィル
タ１０に供給する。
【００８２】一方、適応符号帳１１には、複数の励振ベ
クトルの長周期成分（ピッチ周期励振ベクトル）が蓄積
されており、また、雑音符号帳１２には、複数の励振ベ
クトルの雑音成分が蓄積されている。これらの各符号帳
から、各々１ベクトルが任意に出力され、これらの２つ
のベクトル（長周期成分と雑音成分）が加算器１３によ
り加算され、その演算結果が励振ベクトルとして乗算器
１４に供給される。そして乗算器１４により利得符号帳
１５からの利得パラメータに基づいてその大きさが設定
される。このようにして励振ベクトルが生成され、合成
フィルタ１０に供給される。
クトルの長周期成分（ピッチ周期励振ベクトル）が蓄積
されており、また、雑音符号帳１２には、複数の励振ベ
クトルの雑音成分が蓄積されている。これらの各符号帳
から、各々１ベクトルが任意に出力され、これらの２つ
のベクトル（長周期成分と雑音成分）が加算器１３によ
り加算され、その演算結果が励振ベクトルとして乗算器
１４に供給される。そして乗算器１４により利得符号帳
１５からの利得パラメータに基づいてその大きさが設定
される。このようにして励振ベクトルが生成され、合成
フィルタ１０に供給される。
【００８３】そして、合成フィルタ１０は、その励振ベ
クトルに対して、ＬＳＰ→ＬＰＣ変換部９からのＬＰＣ
係数に基づくフィルタ特性でフィルタ処理を実行して音
声信号を合成し、減算器１６に供給する。
クトルに対して、ＬＳＰ→ＬＰＣ変換部９からのＬＰＣ
係数に基づくフィルタ特性でフィルタ処理を実行して音
声信号を合成し、減算器１６に供給する。
【００８４】減算器１６は、入力信号からその合成音声
信号を減算し、両者の誤差を聴覚重み付けフィルタ１７
に供給する。聴覚重み付けフィルタ１７は、入力信号の
スペクトル包絡に応じて適応的にフィルタ係数を調整し
て、音声信号の誤差に対してフィルタ処理を実行し、フ
ィルタ処理後の誤差を歪最小化部１８に供給する。
信号を減算し、両者の誤差を聴覚重み付けフィルタ１７
に供給する。聴覚重み付けフィルタ１７は、入力信号の
スペクトル包絡に応じて適応的にフィルタ係数を調整し
て、音声信号の誤差に対してフィルタ処理を実行し、フ
ィルタ処理後の誤差を歪最小化部１８に供給する。
【００８５】歪最小化部１８は、適応符号帳１１から出
力される励振ベクトルの長周期成分、雑音符号帳１２か
ら出力される励振ベクトルの雑音成分、および利得符号
帳１５から出力される利得パラメータを繰り返し選択し
ていき、それらから上述のように合成音声信号と入力音
声信号との誤差を計算し、その誤差パワーを最小とする
適応符号帳、雑音符号帳および利得符号帳の符号帳イン
デックス（適応符号帳インデックス、雑音符号帳インデ
ックスおよび利得符号帳インデックス）を多重化部１９
に供給する。
力される励振ベクトルの長周期成分、雑音符号帳１２か
ら出力される励振ベクトルの雑音成分、および利得符号
帳１５から出力される利得パラメータを繰り返し選択し
ていき、それらから上述のように合成音声信号と入力音
声信号との誤差を計算し、その誤差パワーを最小とする
適応符号帳、雑音符号帳および利得符号帳の符号帳イン
デックス（適応符号帳インデックス、雑音符号帳インデ
ックスおよび利得符号帳インデックス）を多重化部１９
に供給する。
【００８６】すなわち、合成フィルタ１０を含むＬＳＰ
逆量子化部８〜歪最小化部１８の部位によりＡ−ｂ−Ｓ
（Analysis by Synthesis)法に基づく音声符号化処理が
実行されて、復号時に使用される最適な符号化パラメー
タ（励振ベクトルの長周期成分、雑音成分および利得パ
ラメータ）が選択され、それに対応する符号帳インデッ
クスがＬＳＰ符号帳インデックスとともに出力される。
なお、この部位は、一例としてＣＳ−ＡＣＥＬＰ方式
（ＩＴＵ−Ｔ勧告Ｇ.７２９準拠）に従った動作をして
おり、音声の発生機構がモデル化されているとともに、
各符号帳についても、大量の音声信号をもとに学習によ
って求められたものが使用されているので、音声信号を
高能率に符号化することが可能である。
逆量子化部８〜歪最小化部１８の部位によりＡ−ｂ−Ｓ
（Analysis by Synthesis)法に基づく音声符号化処理が
実行されて、復号時に使用される最適な符号化パラメー
タ（励振ベクトルの長周期成分、雑音成分および利得パ
ラメータ）が選択され、それに対応する符号帳インデッ
クスがＬＳＰ符号帳インデックスとともに出力される。
なお、この部位は、一例としてＣＳ−ＡＣＥＬＰ方式
（ＩＴＵ−Ｔ勧告Ｇ.７２９準拠）に従った動作をして
おり、音声の発生機構がモデル化されているとともに、
各符号帳についても、大量の音声信号をもとに学習によ
って求められたものが使用されているので、音声信号を
高能率に符号化することが可能である。
【００８７】そして、多重化部１９は、ＬＳＰ量子化部
６からのＬＳＰ符号帳インデックスと、これらの適応符
号帳インデックス、雑音符号帳インデックスおよび利得
符号帳インデックスを多重化して伝送路に送出する。
６からのＬＳＰ符号帳インデックスと、これらの適応符
号帳インデックス、雑音符号帳インデックスおよび利得
符号帳インデックスを多重化して伝送路に送出する。
【００８８】このようにして音声信号および非音声信号
の符号化が実行される。なお、この実施の形態１におい
ては、音声信号のＬＳＰ係数に対しても、非音声信号の
補正後のＬＳＰ係数に対しても同一のＬＳＰ量子化符号
帳７を参照して量子化が実行され、共通の符号帳インデ
ックスが送出されるため、受信側で、音声／非音声信号
識別器５の判定結果を特に必要としない。したがって、
音声／非音声信号識別器５の判定結果を多重化せず、多
重化部１９から送出されるビットシーケンス（フレーム
フォーマット）を従来の音声符号化装置によるものと同
一のものとすることができる。したがって、音声信号用
の従来の音声復号装置により、この実施の形態１による
音声符号化装置から出力された符号を復号することがで
きる。
の符号化が実行される。なお、この実施の形態１におい
ては、音声信号のＬＳＰ係数に対しても、非音声信号の
補正後のＬＳＰ係数に対しても同一のＬＳＰ量子化符号
帳７を参照して量子化が実行され、共通の符号帳インデ
ックスが送出されるため、受信側で、音声／非音声信号
識別器５の判定結果を特に必要としない。したがって、
音声／非音声信号識別器５の判定結果を多重化せず、多
重化部１９から送出されるビットシーケンス（フレーム
フォーマット）を従来の音声符号化装置によるものと同
一のものとすることができる。したがって、音声信号用
の従来の音声復号装置により、この実施の形態１による
音声符号化装置から出力された符号を復号することがで
きる。
【００８９】次に、ＬＳＰ係数補正部３によるＬＳＰ係
数の補正について詳細に説明する。図２はＤＴＭＦ信号
の周波数スペクトルの一例を示す図であり、図３はＤＴ
ＭＦ信号のＬＳＰ係数と補正後のＬＳＰ係数との関係を
示す図である。
数の補正について詳細に説明する。図２はＤＴＭＦ信号
の周波数スペクトルの一例を示す図であり、図３はＤＴ
ＭＦ信号のＬＳＰ係数と補正後のＬＳＰ係数との関係を
示す図である。
【００９０】ＤＴＭＦ信号は、ＴＴＣ勧告ＪＪ−２０.
１２「ＰＢＸ−ＴＤＭ間ディジタルインタフェース（個
別線信号方式）−ＰＢＸ−ＰＢＸ間信号規定」に定めら
れている受信規格の通り、図２の各トーン信号のピーク
周波数と、各トーン信号のパワーのみで規定されてい
る。
１２「ＰＢＸ−ＴＤＭ間ディジタルインタフェース（個
別線信号方式）−ＰＢＸ−ＰＢＸ間信号規定」に定めら
れている受信規格の通り、図２の各トーン信号のピーク
周波数と、各トーン信号のパワーのみで規定されてい
る。
【００９１】したがって、図２に示すスペクトルＡのよ
うに、トーン信号のスペクトルのピーク周波数がずれた
場合、その周波数のずれが少量でも、受信側（復号器
側）でＤＴＭＦ信号が検出されなくなる怖れがある。一
方、図２に示すスペクトルＢのように、トーン信号のス
ペクトルの尖鋭度が鈍った場合や、トーン信号が白色雑
音成分に埋もれた場合については、比較的許容される。
うに、トーン信号のスペクトルのピーク周波数がずれた
場合、その周波数のずれが少量でも、受信側（復号器
側）でＤＴＭＦ信号が検出されなくなる怖れがある。一
方、図２に示すスペクトルＢのように、トーン信号のス
ペクトルの尖鋭度が鈍った場合や、トーン信号が白色雑
音成分に埋もれた場合については、比較的許容される。
【００９２】そこで、ＬＳＰ係数補正部３は、この特性
を利用して、既存の、音声に特化されたＬＳＰ量子化符
号帳７を使用することを前提として、スペクトル概形の
劣化（尖鋭度の鈍りや白色雑音成分の重畳）をある程度
許容しつつ、ピーク周波数を可能な限り保存して、非音
声信号のＬＳＰ係数の量子化に起因する周波数歪を抑制
する。
を利用して、既存の、音声に特化されたＬＳＰ量子化符
号帳７を使用することを前提として、スペクトル概形の
劣化（尖鋭度の鈍りや白色雑音成分の重畳）をある程度
許容しつつ、ピーク周波数を可能な限り保存して、非音
声信号のＬＳＰ係数の量子化に起因する周波数歪を抑制
する。
【００９３】ＬＳＰ係数補正部３は、例えば図３に示す
ように、ＤＴＭＦ信号を線形予測分析して得られた各Ｌ
ＳＰ係数（図３の下段）と白色雑音を線形予測分析して
得られた各ＬＳＰ係数（図３の上段）とを線形補間して
（すなわち、白色雑音のＬＳＰ係数とＤＴＭＦ信号のＬ
ＳＰ係数との重み付け平均を計算して）、補正後の各Ｌ
ＳＰ係数を計算する。
ように、ＤＴＭＦ信号を線形予測分析して得られた各Ｌ
ＳＰ係数（図３の下段）と白色雑音を線形予測分析して
得られた各ＬＳＰ係数（図３の上段）とを線形補間して
（すなわち、白色雑音のＬＳＰ係数とＤＴＭＦ信号のＬ
ＳＰ係数との重み付け平均を計算して）、補正後の各Ｌ
ＳＰ係数を計算する。
【００９４】なお、図３に示すように、白色雑音のスペ
クトルは平坦であるので、そのＬＳＰ係数の分布は均一
となっており、ＬＳＰ係数補正部３に予め格納されてい
る。
クトルは平坦であるので、そのＬＳＰ係数の分布は均一
となっており、ＬＳＰ係数補正部３に予め格納されてい
る。
【００９５】このようにすることより、ＤＴＭＦ信号の
スペクトルの尖鋭度は鈍るもののピーク周波数は保存さ
れ、ＤＴＭＦ信号のＬＳＰ係数の分布が音声信号のもの
に近づくため、音声信号に特化された既存のＬＳＰ量子
化符号帳７でも良好にＤＴＭＦ信号のＬＳＰ係数が量子
化される。
スペクトルの尖鋭度は鈍るもののピーク周波数は保存さ
れ、ＤＴＭＦ信号のＬＳＰ係数の分布が音声信号のもの
に近づくため、音声信号に特化された既存のＬＳＰ量子
化符号帳７でも良好にＤＴＭＦ信号のＬＳＰ係数が量子
化される。
【００９６】なお、上述の重み付け平均の重みを調整し
て補正処理を最適化することにより、ＤＴＭＦ信号のＬ
ＳＰ係数に対する量子化歪がより低減される。
て補正処理を最適化することにより、ＤＴＭＦ信号のＬ
ＳＰ係数に対する量子化歪がより低減される。
【００９７】このようにして、ＬＳＰ係数補正部３によ
り、量子化に起因するピーク周波数のずれを抑制しつ
つ、非音声信号のＬＳＰ係数が補正される。なお、ここ
では、非音声信号としてＤＴＭＦ信号を取り上げたが他
の非音声信号についても同様である。
り、量子化に起因するピーク周波数のずれを抑制しつ
つ、非音声信号のＬＳＰ係数が補正される。なお、ここ
では、非音声信号としてＤＴＭＦ信号を取り上げたが他
の非音声信号についても同様である。
【００９８】次に、音声／非音声信号識別器５の動作に
ついて詳細に説明する。ＤＴＭＦ信号は２つのトーン信
号で構成されており、各トーン信号のピーク周波数は、
上述の規定により特定の値に固定されているので、例え
ば、高速フーリエ変換などで入力信号の周波数スペクト
ルを計算したり、バンドパスフィルタを使用してその特
定の周波数成分を濾波したりして特定周波数におけるピ
ークレベルなどの周波数成分の特徴量を抽出し、ＤＴＭ
Ｆ信号の有する特徴量と一致するか否かに基づいて、入
力信号が音声信号であるか、非音声信号であるかが判定
される。
ついて詳細に説明する。ＤＴＭＦ信号は２つのトーン信
号で構成されており、各トーン信号のピーク周波数は、
上述の規定により特定の値に固定されているので、例え
ば、高速フーリエ変換などで入力信号の周波数スペクト
ルを計算したり、バンドパスフィルタを使用してその特
定の周波数成分を濾波したりして特定周波数におけるピ
ークレベルなどの周波数成分の特徴量を抽出し、ＤＴＭ
Ｆ信号の有する特徴量と一致するか否かに基づいて、入
力信号が音声信号であるか、非音声信号であるかが判定
される。
【００９９】また、ＤＴＭＦ信号のレベルについても、
送出レベルおよびその変動範囲が、上記ＴＴＣ勧告ＪＪ
−２０．１２に定められた送信規格により特定の範囲に
限定されているため、レベル変動が比較的大きく、ダイ
ナミックレンジの広い音声信号とは明らかに異なる特徴
を示す。そこで、入力信号のレベルの変化をＤＴＭＦ信
号の識別のための補助情報として使用することにより、
ＤＴＭＦ信号の検出精度を向上させるようにしてもよ
い。
送出レベルおよびその変動範囲が、上記ＴＴＣ勧告ＪＪ
−２０．１２に定められた送信規格により特定の範囲に
限定されているため、レベル変動が比較的大きく、ダイ
ナミックレンジの広い音声信号とは明らかに異なる特徴
を示す。そこで、入力信号のレベルの変化をＤＴＭＦ信
号の識別のための補助情報として使用することにより、
ＤＴＭＦ信号の検出精度を向上させるようにしてもよ
い。
【０１００】このようにして、音声／非音声信号識別器
５により、入力信号が音声信号であるか、非音声信号で
あるかが判定される。なお、ここでは、非音声信号とし
てＤＴＭＦ信号を取り上げたが他の非音声信号について
も同様である。また、ここで掲げた音声／非音声信号識
別器５は一例であり、他の方法で音声信号と非音声信号
とを識別することももちろん可能である。
５により、入力信号が音声信号であるか、非音声信号で
あるかが判定される。なお、ここでは、非音声信号とし
てＤＴＭＦ信号を取り上げたが他の非音声信号について
も同様である。また、ここで掲げた音声／非音声信号識
別器５は一例であり、他の方法で音声信号と非音声信号
とを識別することももちろん可能である。
【０１０１】以上のように、この実施の形態１によれ
ば、入力信号が非音声信号である場合、その非音声信号
のＬＳＰ係数を、ＬＳＰ係数の分布が音声信号のものに
近づくように補正し、その補正後のＬＳＰ係数を量子化
するようにしたので、非音声信号に固有のトーン周波数
近傍のスペクトル概形を保存しつつ、ＬＳＰ係数の分布
を分散させることができ、音声信号の場合と共通の（す
なわち、音声信号に対応して作成された）ＬＳＰ量子化
符号帳７を使用しつつ、各非音声信号のＬＳＰ係数を量
子化する際の量子化歪を低減することができ、音声信号
伝送時と非音声信号伝送時とで共通のビットシーケンス
を使用でき、受信側の音声復号装置を変更することな
く、ＤＴＭＦ信号などの非音声信号をインチャネルで良
好に伝送することができるという効果が得られる。
ば、入力信号が非音声信号である場合、その非音声信号
のＬＳＰ係数を、ＬＳＰ係数の分布が音声信号のものに
近づくように補正し、その補正後のＬＳＰ係数を量子化
するようにしたので、非音声信号に固有のトーン周波数
近傍のスペクトル概形を保存しつつ、ＬＳＰ係数の分布
を分散させることができ、音声信号の場合と共通の（す
なわち、音声信号に対応して作成された）ＬＳＰ量子化
符号帳７を使用しつつ、各非音声信号のＬＳＰ係数を量
子化する際の量子化歪を低減することができ、音声信号
伝送時と非音声信号伝送時とで共通のビットシーケンス
を使用でき、受信側の音声復号装置を変更することな
く、ＤＴＭＦ信号などの非音声信号をインチャネルで良
好に伝送することができるという効果が得られる。
【０１０２】また、この実施の形態１によれば、音声信
号の特性に近づけるように非音声信号を処理して共通の
ＬＳＰ量子化符号帳７を使用してＬＳＰ係数の量子化を
実行することにより非音声信号の量子化歪を低減してい
るので、例えば入力信号が音声信号であるにも拘わらず
音声／非音声信号識別器５により非音声信号であると誤
って判定された場合における音声品質の劣化を低減する
ことができ、ある程度の音声伝送品質が維持されて通話
中に耳触りな音声になる可能性を低減することができる
という効果が得られる。ひいては、簡単な構成でそのよ
うな効果が得られ、装置のコストを低減することができ
るという効果が得られる。
号の特性に近づけるように非音声信号を処理して共通の
ＬＳＰ量子化符号帳７を使用してＬＳＰ係数の量子化を
実行することにより非音声信号の量子化歪を低減してい
るので、例えば入力信号が音声信号であるにも拘わらず
音声／非音声信号識別器５により非音声信号であると誤
って判定された場合における音声品質の劣化を低減する
ことができ、ある程度の音声伝送品質が維持されて通話
中に耳触りな音声になる可能性を低減することができる
という効果が得られる。ひいては、簡単な構成でそのよ
うな効果が得られ、装置のコストを低減することができ
るという効果が得られる。
【０１０３】なお、通常のＬＳＰ量子化符号帳には音声
に特化して（すなわち大量の音声信号を使用して）学習
されたＬＳＰサンプルが使用されており、特に、例え
ば、ＣＳ−ＡＣＥＬＰ方式などの低ビットレートの音声
符号化方式を使用する場合には音声品質の維持を優先す
るため、より音声に特化したものとなっている。しかし
ながら、図４に示すように、ＤＴＭＦ信号のスペクトル
概形と音声信号のスペクトル概形とは異なり、例えば図
５に示すように、ＤＴＭＦ信号のＬＳＰ係数は、スペク
トルピークが急峻であることに起因して、トーン周波数
周辺で密に分布しているが、音声信号のＬＳＰ係数は、
ホルマント周波数付近で密になっているものの、ＤＴＭ
Ｆ信号に比べなだらかに分布している。このように、音
声信号とＤＴＭＦ信号のようなトーン信号とでは、その
周波数特性が大きく異なり、周波数軸上における疎密で
スペクトル概形を表現するＬＳＰ係数の分布も異なるこ
とになる。なお、図４はディジット「３」のＤＴＭＦ信
号の周波数スペクトルと「う」についての一般的な男性
の音声の周波数スペクトルとを示す図であり、図５はＤ
ＴＭＦ信号のＬＳＰ係数の分布と音声信号のＬＳＰ係数
の分布の一例を示す図である。
に特化して（すなわち大量の音声信号を使用して）学習
されたＬＳＰサンプルが使用されており、特に、例え
ば、ＣＳ−ＡＣＥＬＰ方式などの低ビットレートの音声
符号化方式を使用する場合には音声品質の維持を優先す
るため、より音声に特化したものとなっている。しかし
ながら、図４に示すように、ＤＴＭＦ信号のスペクトル
概形と音声信号のスペクトル概形とは異なり、例えば図
５に示すように、ＤＴＭＦ信号のＬＳＰ係数は、スペク
トルピークが急峻であることに起因して、トーン周波数
周辺で密に分布しているが、音声信号のＬＳＰ係数は、
ホルマント周波数付近で密になっているものの、ＤＴＭ
Ｆ信号に比べなだらかに分布している。このように、音
声信号とＤＴＭＦ信号のようなトーン信号とでは、その
周波数特性が大きく異なり、周波数軸上における疎密で
スペクトル概形を表現するＬＳＰ係数の分布も異なるこ
とになる。なお、図４はディジット「３」のＤＴＭＦ信
号の周波数スペクトルと「う」についての一般的な男性
の音声の周波数スペクトルとを示す図であり、図５はＤ
ＴＭＦ信号のＬＳＰ係数の分布と音声信号のＬＳＰ係数
の分布の一例を示す図である。
【０１０４】したがって、音声信号の周波数特性から逸
脱したＤＴＭＦ信号などの非音声信号のＬＳＰ係数をそ
のまま量子化すると、ＬＳＰ量子化符号帳に適当な符号
語（量子化されたＬＳＰ係数）が見当たらずに、量子化
歪が大きくなる可能性があるが、この実施の形態１によ
る音声符号化装置では、そのような非音声信号のＬＳＰ
係数を補正するため、通常のＬＳＰ量子化符号帳を使用
してそのような非音声信号を良好に符号化することがで
きる。
脱したＤＴＭＦ信号などの非音声信号のＬＳＰ係数をそ
のまま量子化すると、ＬＳＰ量子化符号帳に適当な符号
語（量子化されたＬＳＰ係数）が見当たらずに、量子化
歪が大きくなる可能性があるが、この実施の形態１によ
る音声符号化装置では、そのような非音声信号のＬＳＰ
係数を補正するため、通常のＬＳＰ量子化符号帳を使用
してそのような非音声信号を良好に符号化することがで
きる。
【０１０５】実施の形態２．図６はこの発明の実施の形
態２による音声符号化装置の構成を示すブロック図であ
り、図７は図６におけるＬＳＰ量子化符号帳７およびＬ
ＳＰ量子化部６Ａ，６Ｂの構成を示すブロック図であ
る。図６において、６Ａは音声信号用のＬＳＰ量子化部
（量子化手段、第１の量子化部）であり、６Ｂは非音声
信号用のＬＳＰ量子化部（量子化手段、第２の量子化
部）である。なお、ＬＳＰ量子化部６ＡとＬＳＰ量子化
部６Ｂは同一のＬＳＰ量子化符号帳７を参照し、共通の
符号帳インデックスを使用する。なお、図６におけるそ
の他の構成要素については実施の形態１によるものと同
様であるので、その説明を省略する。
態２による音声符号化装置の構成を示すブロック図であ
り、図７は図６におけるＬＳＰ量子化符号帳７およびＬ
ＳＰ量子化部６Ａ，６Ｂの構成を示すブロック図であ
る。図６において、６Ａは音声信号用のＬＳＰ量子化部
（量子化手段、第１の量子化部）であり、６Ｂは非音声
信号用のＬＳＰ量子化部（量子化手段、第２の量子化
部）である。なお、ＬＳＰ量子化部６ＡとＬＳＰ量子化
部６Ｂは同一のＬＳＰ量子化符号帳７を参照し、共通の
符号帳インデックスを使用する。なお、図６におけるそ
の他の構成要素については実施の形態１によるものと同
様であるので、その説明を省略する。
【０１０６】図７（ａ）に示す音声信号用のＬＳＰ量子
化部６Ａにおいて、２１は多くの音声データから学習に
より抽出された複数の所定の量子化係数を記憶する第１
段ＬＳＰ符号帳であり、２２は乱数による微調整用の複
数の所定の量子化係数を記憶する第２段ＬＳＰ符号帳で
あり、２３は所定のセット数の複数のＭＡ予測係数を記
憶するＭＡ予測係数符号帳である。
化部６Ａにおいて、２１は多くの音声データから学習に
より抽出された複数の所定の量子化係数を記憶する第１
段ＬＳＰ符号帳であり、２２は乱数による微調整用の複
数の所定の量子化係数を記憶する第２段ＬＳＰ符号帳で
あり、２３は所定のセット数の複数のＭＡ予測係数を記
憶するＭＡ予測係数符号帳である。
【０１０７】３１は加算器であり、３２は乗算器であ
り、３３は所定の数の過去の時点の加算器３１の出力
と、いずれかのセットのＭＡ予測係数とを乗算してＭＡ
予測成分を計算するＭＡ予測成分計算部であり、３４は
加算器であり、３５はＬＰＣ→ＬＳＰ変換部２より供給
されたＬＳＰ係数から、ＬＳＰ量子化符号帳７の各係数
より計算されたＬＳＰ係数を減算してＬＳＰ係数の残差
を計算する減算器である。３６Ａは量子化誤差を低減す
るために、ＬＰＣ→ＬＳＰ変換部２より供給された各次
数のＬＳＰ係数から、音声信号の場合の各次数のＬＳＰ
係数に乗算する重み付け係数を計算する音声信号用量子
化誤差重み付け係数計算部であり、３７はＬＳＰ係数の
残差の自乗に対してその重み付け係数を乗算した値が最
小になるＬＳＰ係数を、ＬＳＰ量子化符号帳７の各符号
帳より出力される各係数を変更させて探索し、その係数
に対応する各符号帳インデックスをＬＳＰ符号帳インデ
ックスとして出力する歪最小化部である。
り、３３は所定の数の過去の時点の加算器３１の出力
と、いずれかのセットのＭＡ予測係数とを乗算してＭＡ
予測成分を計算するＭＡ予測成分計算部であり、３４は
加算器であり、３５はＬＰＣ→ＬＳＰ変換部２より供給
されたＬＳＰ係数から、ＬＳＰ量子化符号帳７の各係数
より計算されたＬＳＰ係数を減算してＬＳＰ係数の残差
を計算する減算器である。３６Ａは量子化誤差を低減す
るために、ＬＰＣ→ＬＳＰ変換部２より供給された各次
数のＬＳＰ係数から、音声信号の場合の各次数のＬＳＰ
係数に乗算する重み付け係数を計算する音声信号用量子
化誤差重み付け係数計算部であり、３７はＬＳＰ係数の
残差の自乗に対してその重み付け係数を乗算した値が最
小になるＬＳＰ係数を、ＬＳＰ量子化符号帳７の各符号
帳より出力される各係数を変更させて探索し、その係数
に対応する各符号帳インデックスをＬＳＰ符号帳インデ
ックスとして出力する歪最小化部である。
【０１０８】図７（ｂ）に示す非音声信号用のＬＳＰ量
子化部６Ｂにおいて、３６Ｂは量子化誤差を低減するた
めに、ＬＳＰ係数補正部３より供給された各次数のＬＳ
Ｐ係数から、非音声信号の場合の各次数のＬＳＰ係数に
乗算する重み付け係数を計算する非音声信号用量子化誤
差重み付け係数計算部である。なお、図７（ｂ）におけ
るその他の構成要素については図７（ａ）におけるもの
と同様であるので、その説明を省略する。
子化部６Ｂにおいて、３６Ｂは量子化誤差を低減するた
めに、ＬＳＰ係数補正部３より供給された各次数のＬＳ
Ｐ係数から、非音声信号の場合の各次数のＬＳＰ係数に
乗算する重み付け係数を計算する非音声信号用量子化誤
差重み付け係数計算部である。なお、図７（ｂ）におけ
るその他の構成要素については図７（ａ）におけるもの
と同様であるので、その説明を省略する。
【０１０９】次に動作について説明する。この実施の形
態２による音声符号化装置では、ＬＰＣ→ＬＳＰ変換部
２により生成されたＬＳＰ係数が、ＬＳＰ量子化部６Ａ
およびＬＳＰ係数補正部３に供給される。そして、ＬＳ
Ｐ量子化部６Ａは、そのＬＳＰ係数が音声信号のもので
あるものとして量子化歪が低減されるように、ＬＳＰ量
子化符号帳７を参照してそのＬＳＰ係数に対応する符号
帳インデックスを選択し、切替スイッチ４に供給する。
一方、ＬＳＰ係数補正部３は、実施の形態１の場合と同
様にして、そのＬＳＰ係数を補正し、補正後のＬＳＰ係
数をＬＳＰ量子化部６Ｂに供給し、ＬＳＰ量子化部６Ｂ
は、そのＬＳＰ係数が非音声信号のものであるものとし
て量子化歪が低減されるように、ＬＳＰ量子化符号帳７
を参照してそのＬＳＰ係数に対応する符号帳インデック
スを選択し、切替スイッチ４に供給する。
態２による音声符号化装置では、ＬＰＣ→ＬＳＰ変換部
２により生成されたＬＳＰ係数が、ＬＳＰ量子化部６Ａ
およびＬＳＰ係数補正部３に供給される。そして、ＬＳ
Ｐ量子化部６Ａは、そのＬＳＰ係数が音声信号のもので
あるものとして量子化歪が低減されるように、ＬＳＰ量
子化符号帳７を参照してそのＬＳＰ係数に対応する符号
帳インデックスを選択し、切替スイッチ４に供給する。
一方、ＬＳＰ係数補正部３は、実施の形態１の場合と同
様にして、そのＬＳＰ係数を補正し、補正後のＬＳＰ係
数をＬＳＰ量子化部６Ｂに供給し、ＬＳＰ量子化部６Ｂ
は、そのＬＳＰ係数が非音声信号のものであるものとし
て量子化歪が低減されるように、ＬＳＰ量子化符号帳７
を参照してそのＬＳＰ係数に対応する符号帳インデック
スを選択し、切替スイッチ４に供給する。
【０１１０】このとき、ＬＳＰ量子化部６Ａでは、ＬＳ
Ｐ量子化符号帳７の第１段ＬＳＰ符号帳２１からの係数
と第２段ＬＳＰ符号帳２２からの係数とが加算器３１に
より加算され、その演算結果が乗算器３２およびＭＡ予
測成分計算部３３に供給される。また、ＬＳＰ量子化符
号帳７のＭＡ予測係数符号帳２３からＭＡ予測係数が乗
算器３２およびＭＡ予測成分計算部３３に供給される。
そして、乗算器３２は、そのＭＡ予測係数を加算器３１
の出力に乗算し、乗算後の値を加算器３４に供給する。
ＭＡ予測成分計算部３３は、過去の所定の時点分の加算
器３１の出力およびＭＡ予測係数を記憶し、各時点につ
いての加算器３１の出力およびＭＡ予測係数の積の総和
を計算し、加算器３４に供給する。加算器３４は、それ
らの値の和を計算し、減算器３５に供給する。減算器３
５は、ＬＰＣ→ＬＳＰ変換部２より供給されたＬＳＰ係
数から加算器３４の出力（すなわち、ＬＳＰ量子化符号
帳７の各符号帳より得られたＬＳＰ係数）を減算して、
そのＬＳＰ係数の残差を歪最小化部３７に供給する。歪
最小化部３７は、そのＬＳＰ係数の残差の自乗に対し
て、音声信号用量子化誤差重み付け計算部３６Ａからの
重み付け係数を乗算し、その計算結果が最小になるＬＳ
Ｐ係数を、ＬＳＰ量子化符号帳７の各符号帳より出力さ
れる各係数を変更させて探索し、歪みが最小になるとき
のＬＳＰ量子化符号帳７の各符号帳のインデックスをＬ
ＳＰ符号帳インデックスとして出力する。
Ｐ量子化符号帳７の第１段ＬＳＰ符号帳２１からの係数
と第２段ＬＳＰ符号帳２２からの係数とが加算器３１に
より加算され、その演算結果が乗算器３２およびＭＡ予
測成分計算部３３に供給される。また、ＬＳＰ量子化符
号帳７のＭＡ予測係数符号帳２３からＭＡ予測係数が乗
算器３２およびＭＡ予測成分計算部３３に供給される。
そして、乗算器３２は、そのＭＡ予測係数を加算器３１
の出力に乗算し、乗算後の値を加算器３４に供給する。
ＭＡ予測成分計算部３３は、過去の所定の時点分の加算
器３１の出力およびＭＡ予測係数を記憶し、各時点につ
いての加算器３１の出力およびＭＡ予測係数の積の総和
を計算し、加算器３４に供給する。加算器３４は、それ
らの値の和を計算し、減算器３５に供給する。減算器３
５は、ＬＰＣ→ＬＳＰ変換部２より供給されたＬＳＰ係
数から加算器３４の出力（すなわち、ＬＳＰ量子化符号
帳７の各符号帳より得られたＬＳＰ係数）を減算して、
そのＬＳＰ係数の残差を歪最小化部３７に供給する。歪
最小化部３７は、そのＬＳＰ係数の残差の自乗に対し
て、音声信号用量子化誤差重み付け計算部３６Ａからの
重み付け係数を乗算し、その計算結果が最小になるＬＳ
Ｐ係数を、ＬＳＰ量子化符号帳７の各符号帳より出力さ
れる各係数を変更させて探索し、歪みが最小になるとき
のＬＳＰ量子化符号帳７の各符号帳のインデックスをＬ
ＳＰ符号帳インデックスとして出力する。
【０１１１】一方、ＬＳＰ量子化部６Ｂでは、歪最小化
部３７は、そのＬＳＰ係数の残差の自乗に対して、非音
声信号用量子化誤差重み付け計算部３６Ｂからの重み付
け係数を乗算し、その計算結果が最小になるＬＳＰ係数
を、ＬＳＰ量子化符号帳７の各符号帳より出力される各
係数を変更させて探索し、歪みが最小になるときのＬＳ
Ｐ量子化符号帳７の各符号帳のインデックスをＬＳＰ符
号帳インデックスとして出力する。
部３７は、そのＬＳＰ係数の残差の自乗に対して、非音
声信号用量子化誤差重み付け計算部３６Ｂからの重み付
け係数を乗算し、その計算結果が最小になるＬＳＰ係数
を、ＬＳＰ量子化符号帳７の各符号帳より出力される各
係数を変更させて探索し、歪みが最小になるときのＬＳ
Ｐ量子化符号帳７の各符号帳のインデックスをＬＳＰ符
号帳インデックスとして出力する。
【０１１２】すなわち、ＬＳＰ量子化部６Ａの音声信号
用量子化誤差重み付け係数計算部３６Ａは、上述のよう
な音声信号の特性に基づいて量子化歪が低減するように
重み付け係数を決定し、ＬＳＰ量子化部６Ｂの非音声信
号用量子化誤差重み付け係数計算部３６Ｂは、上述のよ
うなＤＴＭＦ信号などの非音声信号の特性に基づいて量
子化歪が低減されるように重み付け係数を決定する。こ
れにより、ＬＳＰ量子化部６Ａは、音声信号のＬＳＰ係
数に対して発生する量子化歪が最小であるＬＳＰサンプ
ルのＬＳＰ符号帳インデックスを選択し、ＬＳＰ量子化
部６Ｂは、非音声信号のＬＳＰ係数に対して発生する量
子化歪が最小であるＬＳＰサンプルのＬＳＰ符号帳イン
デックスを選択する。
用量子化誤差重み付け係数計算部３６Ａは、上述のよう
な音声信号の特性に基づいて量子化歪が低減するように
重み付け係数を決定し、ＬＳＰ量子化部６Ｂの非音声信
号用量子化誤差重み付け係数計算部３６Ｂは、上述のよ
うなＤＴＭＦ信号などの非音声信号の特性に基づいて量
子化歪が低減されるように重み付け係数を決定する。こ
れにより、ＬＳＰ量子化部６Ａは、音声信号のＬＳＰ係
数に対して発生する量子化歪が最小であるＬＳＰサンプ
ルのＬＳＰ符号帳インデックスを選択し、ＬＳＰ量子化
部６Ｂは、非音声信号のＬＳＰ係数に対して発生する量
子化歪が最小であるＬＳＰサンプルのＬＳＰ符号帳イン
デックスを選択する。
【０１１３】そして音声／非音声信号識別器５は、入力
信号が音声信号であるか、ＤＴＭＦ信号などの非音声信
号であるかを判定し、その判定結果に基づいて切替スイ
ッチ４を制御して、入力信号が音声信号である場合に
は、ＬＳＰ量子化部６ＡからのＬＳＰ符号帳インデック
スを多重化部１９およびＬＳＰ逆量子化部８に供給さ
せ、入力信号が非音声信号である場合には、ＬＳＰ量子
化部６ＡからのＬＳＰ符号帳インデックスを多重化部１
９およびＬＳＰ逆量子化部８に供給させる。すなわち、
結果的に、入力信号としてＤＴＭＦ信号などの非音声信
号が入力された場合にのみＬＳＰ係数の補正が反映され
る。
信号が音声信号であるか、ＤＴＭＦ信号などの非音声信
号であるかを判定し、その判定結果に基づいて切替スイ
ッチ４を制御して、入力信号が音声信号である場合に
は、ＬＳＰ量子化部６ＡからのＬＳＰ符号帳インデック
スを多重化部１９およびＬＳＰ逆量子化部８に供給さ
せ、入力信号が非音声信号である場合には、ＬＳＰ量子
化部６ＡからのＬＳＰ符号帳インデックスを多重化部１
９およびＬＳＰ逆量子化部８に供給させる。すなわち、
結果的に、入力信号としてＤＴＭＦ信号などの非音声信
号が入力された場合にのみＬＳＰ係数の補正が反映され
る。
【０１１４】なお、その他の動作については実施の形態
１によると同様であるので、その説明を省略する。
１によると同様であるので、その説明を省略する。
【０１１５】以上のように、この実施の形態２によれ
ば、ＬＳＰ係数に対応する最適なＬＳＰサンプルをＬＳ
Ｐ量子化符号帳７から選択する際に、非音声信号の場合
にはその非音声信号の特性を考慮して量子化歪が最小に
なるようなＬＳＰサンプルを選択するようにしてＬＳＰ
係数を量子化するようにしたので、音声信号の場合と共
通の（すなわち、音声信号に対応して作成された）ＬＳ
Ｐ量子化符号帳７を使用しつつ、非音声信号のＬＳＰ係
数を量子化する際の量子化歪を低減することができると
いう効果が得られる。
ば、ＬＳＰ係数に対応する最適なＬＳＰサンプルをＬＳ
Ｐ量子化符号帳７から選択する際に、非音声信号の場合
にはその非音声信号の特性を考慮して量子化歪が最小に
なるようなＬＳＰサンプルを選択するようにしてＬＳＰ
係数を量子化するようにしたので、音声信号の場合と共
通の（すなわち、音声信号に対応して作成された）ＬＳ
Ｐ量子化符号帳７を使用しつつ、非音声信号のＬＳＰ係
数を量子化する際の量子化歪を低減することができると
いう効果が得られる。
【０１１６】実施の形態３．図８はこの発明の実施の形
態３による音声符号化装置の構成を示すブロック図であ
る。図において、４１は入力信号からＤＴＭＦ信号を検
出し、そのＤＴＭＦ信号の種類（すなわちディジットの
種類）をＬＳＰ係数補正部３Ａに通知するＤＴＭＦ検出
器（非音声信号検出器）であり、３ＡはＤＴＭＦ検出器
４１より通知されたディジットの種類に応じて補正特性
を変更し、ＬＳＰ係数補正部３と同様にＬＳＰ係数を補
正するＬＳＰ係数補正部である。なお、図８におけるそ
の他の構成要素については実施の形態１によるものと同
様であるので、その説明を省略する。また、このＤＴＭ
Ｆ検出器４１としては、交換機や電話機などで既に広く
実用化されている物をそのまま用いることができる。な
お、ディジットの種類としては、０，１，２，３，４，
５，６，７，８，９，＊，＃の１２種類の他、外国で使
用されるＡ，Ｂ，Ｃ，Ｄを含めた１６種類がある。
態３による音声符号化装置の構成を示すブロック図であ
る。図において、４１は入力信号からＤＴＭＦ信号を検
出し、そのＤＴＭＦ信号の種類（すなわちディジットの
種類）をＬＳＰ係数補正部３Ａに通知するＤＴＭＦ検出
器（非音声信号検出器）であり、３ＡはＤＴＭＦ検出器
４１より通知されたディジットの種類に応じて補正特性
を変更し、ＬＳＰ係数補正部３と同様にＬＳＰ係数を補
正するＬＳＰ係数補正部である。なお、図８におけるそ
の他の構成要素については実施の形態１によるものと同
様であるので、その説明を省略する。また、このＤＴＭ
Ｆ検出器４１としては、交換機や電話機などで既に広く
実用化されている物をそのまま用いることができる。な
お、ディジットの種類としては、０，１，２，３，４，
５，６，７，８，９，＊，＃の１２種類の他、外国で使
用されるＡ，Ｂ，Ｃ，Ｄを含めた１６種類がある。
【０１１７】次に動作について説明する。ＤＴＭＦ検出
器４１は、入力信号からＤＴＭＦ信号を検出すると、そ
のＤＴＭＦ信号に対応するディジットの種類をＬＳＰ係
数補正部３Ａに通知する。ＬＳＰ係数補正部３Ａは、Ｄ
ＴＭＦ検出器４１よりディジットの種類の通知を受け取
ると、そのディジットの種類に応じた補正特性で、ＬＰ
Ｃ→ＬＳＰ変換部２からのＬＳＰ係数を補正し、補正後
のＬＳＰ係数を出力する。
器４１は、入力信号からＤＴＭＦ信号を検出すると、そ
のＤＴＭＦ信号に対応するディジットの種類をＬＳＰ係
数補正部３Ａに通知する。ＬＳＰ係数補正部３Ａは、Ｄ
ＴＭＦ検出器４１よりディジットの種類の通知を受け取
ると、そのディジットの種類に応じた補正特性で、ＬＰ
Ｃ→ＬＳＰ変換部２からのＬＳＰ係数を補正し、補正後
のＬＳＰ係数を出力する。
【０１１８】このとき、ＬＳＰ係数補正部３Ａは、検出
されたディジットのＤＴＭＦ信号を構成する２つのトー
ン信号のピーク周波数は既知であるため、ピーク周波数
周辺のＬＳＰ係数については補正量を少なくし、それ以
外の周波数域のＬＳＰ係数については補正量を多くし
て、検出されたディジットのＤＴＭＦ信号のピーク部分
の特徴を保存する。
されたディジットのＤＴＭＦ信号を構成する２つのトー
ン信号のピーク周波数は既知であるため、ピーク周波数
周辺のＬＳＰ係数については補正量を少なくし、それ以
外の周波数域のＬＳＰ係数については補正量を多くし
て、検出されたディジットのＤＴＭＦ信号のピーク部分
の特徴を保存する。
【０１１９】ここで、一例としてディジット「０」が検
出された場合のＬＳＰ係数の補正について説明する。図
９はディジット「０」が検出された場合のＤＴＭＦ信号
のＬＳＰ係数と補正後のＬＳＰ係数との関係の一例を示
す図である。
出された場合のＬＳＰ係数の補正について説明する。図
９はディジット「０」が検出された場合のＤＴＭＦ信号
のＬＳＰ係数と補正後のＬＳＰ係数との関係の一例を示
す図である。
【０１２０】ディジット「０」のＤＴＭＦ信号の低群ト
ーンのピーク周波数は９４１Ｈｚであり、高群トーンの
ピーク周波数は１３３６Ｈｚであるので、ＬＳＰ補正係
数部３Ａは、ディジット「０」のＤＴＭＦ信号が検出さ
れた旨の通知を受け取ると、図９に示すように、この２
つの周波数を中心に密になるようにＬＳＰ係数を補正す
る。すなわち、ＬＳＰ補正係数部３Ａは、この２つのピ
ーク周波数近傍のＬＳＰ係数（図中では、例えばＡ，
Ｂ，ＣのＬＳＰ係数）に対する補正係数を小さくして補
正量を小さくする。
ーンのピーク周波数は９４１Ｈｚであり、高群トーンの
ピーク周波数は１３３６Ｈｚであるので、ＬＳＰ補正係
数部３Ａは、ディジット「０」のＤＴＭＦ信号が検出さ
れた旨の通知を受け取ると、図９に示すように、この２
つの周波数を中心に密になるようにＬＳＰ係数を補正す
る。すなわち、ＬＳＰ補正係数部３Ａは、この２つのピ
ーク周波数近傍のＬＳＰ係数（図中では、例えばＡ，
Ｂ，ＣのＬＳＰ係数）に対する補正係数を小さくして補
正量を小さくする。
【０１２１】なお、その他の動作については実施の形態
１によるものと同様であるので、その説明を省略する。
１によるものと同様であるので、その説明を省略する。
【０１２２】なお、ここでは、非音声信号としてＤＴＭ
Ｆ信号をとりあげているが、他の非音声信号についても
同様である。
Ｆ信号をとりあげているが、他の非音声信号についても
同様である。
【０１２３】以上のように、この実施の形態３によれ
ば、ＤＴＭＦ信号の種類（すなわち、ディジットの種
類）に応じた補正特性でＤＴＭＦ信号のＬＳＰ係数を補
正するようにしたので、各ＤＴＭＦ信号に固有のトーン
周波数近傍のスペクトル概形を保存しつつ、ＬＳＰ係数
の分布を分散させることができ、音声信号の場合と共通
の（すなわち、音声信号に対応して作成された）ＬＳＰ
量子化符号帳７を使用しつつ、各非音声信号のＬＳＰ係
数を量子化する際の量子化歪をより低減することができ
るという効果が得られる。
ば、ＤＴＭＦ信号の種類（すなわち、ディジットの種
類）に応じた補正特性でＤＴＭＦ信号のＬＳＰ係数を補
正するようにしたので、各ＤＴＭＦ信号に固有のトーン
周波数近傍のスペクトル概形を保存しつつ、ＬＳＰ係数
の分布を分散させることができ、音声信号の場合と共通
の（すなわち、音声信号に対応して作成された）ＬＳＰ
量子化符号帳７を使用しつつ、各非音声信号のＬＳＰ係
数を量子化する際の量子化歪をより低減することができ
るという効果が得られる。
【０１２４】実施の形態４．図１０はこの発明の実施の
形態４による音声符号化装置の構成を示すブロック図で
ある。図において、３−１〜３−４は、ＬＳＰ係数補正
部３と同様の、補正係数が互いに異なる複数のＬＳＰ係
数補正部であり、６Ｂ−１〜６Ｂ−４は、実施の形態２
におけるＬＳＰ量子化部６Ｂと同様に、ＬＳＰ量子化符
号帳７を参照してＬＳＰ係数に対応するＬＳＰサンプル
のＬＳＰ符号帳インデックスを選択し、そのときの量子
化歪とともに出力する非音声信号用の複数のＬＳＰ量子
化部（量子化手段、第２の量子化部）であり、５１は切
替スイッチであり、５２は非音声用の複数のＬＳＰ量子
化部６Ｂ−１〜６Ｂ−４からのＬＳＰ符号帳インデック
スのうち、量子化歪の最も小さいものを選択する選択部
（選択手段）である。なお、図１０におけるその他の構
成要素については実施の形態２によるものと同様である
ので、その説明を省略する。
形態４による音声符号化装置の構成を示すブロック図で
ある。図において、３−１〜３−４は、ＬＳＰ係数補正
部３と同様の、補正係数が互いに異なる複数のＬＳＰ係
数補正部であり、６Ｂ−１〜６Ｂ−４は、実施の形態２
におけるＬＳＰ量子化部６Ｂと同様に、ＬＳＰ量子化符
号帳７を参照してＬＳＰ係数に対応するＬＳＰサンプル
のＬＳＰ符号帳インデックスを選択し、そのときの量子
化歪とともに出力する非音声信号用の複数のＬＳＰ量子
化部（量子化手段、第２の量子化部）であり、５１は切
替スイッチであり、５２は非音声用の複数のＬＳＰ量子
化部６Ｂ−１〜６Ｂ−４からのＬＳＰ符号帳インデック
スのうち、量子化歪の最も小さいものを選択する選択部
（選択手段）である。なお、図１０におけるその他の構
成要素については実施の形態２によるものと同様である
ので、その説明を省略する。
【０１２５】次に動作について説明する。図１１はＤＴ
ＭＦ信号のＬＳＰ係数と補正係数の異なる補正後のＬＳ
Ｐ係数との対応関係の一例を示す図である。
ＭＦ信号のＬＳＰ係数と補正係数の異なる補正後のＬＳ
Ｐ係数との対応関係の一例を示す図である。
【０１２６】この実施の形態４による音声符号化装置で
は、音声／非音声信号識別器５による判定結果に基づい
て切替スイッチ５１が制御され、ＬＰＣ→ＬＳＰ変換部
２からのＬＳＰ係数が、入力信号が音声信号である場合
にはＬＳＰ量子化部６Ａに供給され、入力信号が非音声
信号である場合にはＬＳＰ係数補正部３−１〜３−４に
供給される。
は、音声／非音声信号識別器５による判定結果に基づい
て切替スイッチ５１が制御され、ＬＰＣ→ＬＳＰ変換部
２からのＬＳＰ係数が、入力信号が音声信号である場合
にはＬＳＰ量子化部６Ａに供給され、入力信号が非音声
信号である場合にはＬＳＰ係数補正部３−１〜３−４に
供給される。
【０１２７】ＬＳＰ係数補正部３−１は、補正係数αを
０．３として、例えば式（１）に従って、ＬＰＣ→ＬＳ
Ｐ変換部２から切替スイッチ５１を介して供給された非
音声信号のＬＳＰ係数を、白色雑音のＬＳＰ係数を使用
して補正し、補正後のＬＳＰ係数をＬＳＰ量子化部６Ｂ
−１に供給する。 ｆ（ｉ）＝（１−α）・ｆDTMF（ｉ）＋α・ｆwhite（ｉ）・・・（１） ここで、ｆ（ｉ）は補正後の第ｉ次のＬＳＰ係数であ
り、αは補正係数であり、ｆDTMF（ｉ）は補正前のＤＴ
ＭＦ信号などの非音声信号の第ｉ次のＬＳＰ係数であ
り、ｆwhite （ｉ）は白色雑音の第ｉ次のＬＳＰ係数で
ある。
０．３として、例えば式（１）に従って、ＬＰＣ→ＬＳ
Ｐ変換部２から切替スイッチ５１を介して供給された非
音声信号のＬＳＰ係数を、白色雑音のＬＳＰ係数を使用
して補正し、補正後のＬＳＰ係数をＬＳＰ量子化部６Ｂ
−１に供給する。 ｆ（ｉ）＝（１−α）・ｆDTMF（ｉ）＋α・ｆwhite（ｉ）・・・（１） ここで、ｆ（ｉ）は補正後の第ｉ次のＬＳＰ係数であ
り、αは補正係数であり、ｆDTMF（ｉ）は補正前のＤＴ
ＭＦ信号などの非音声信号の第ｉ次のＬＳＰ係数であ
り、ｆwhite （ｉ）は白色雑音の第ｉ次のＬＳＰ係数で
ある。
【０１２８】同様に、ＬＳＰ係数補正部３−２〜３−４
は、補正係数αをそれぞれ０．２、０．１および０．０
５として、例えば式（１）に従って白色雑音のＬＳＰ係
数を使用して、ＬＰＣ→ＬＳＰ変換部２から切替スイッ
チ５１を介して供給された非音声信号のＬＳＰ係数を補
正し、補正後のＬＳＰ係数をＬＳＰ量子化部６Ｂ−２〜
６Ｂ−４にそれぞれ供給する。
は、補正係数αをそれぞれ０．２、０．１および０．０
５として、例えば式（１）に従って白色雑音のＬＳＰ係
数を使用して、ＬＰＣ→ＬＳＰ変換部２から切替スイッ
チ５１を介して供給された非音声信号のＬＳＰ係数を補
正し、補正後のＬＳＰ係数をＬＳＰ量子化部６Ｂ−２〜
６Ｂ−４にそれぞれ供給する。
【０１２９】ＬＳＰ量子化部６Ｂ−１〜６Ｂ−４は、Ｌ
ＳＰ量子化部６Ｂと同様にして、それぞれ供給されたＬ
ＳＰ係数に対応するＬＳＰ符号帳インデックスを選択
し、そのときに歪最小化部３７で得られた量子化歪の値
とともに、選択部５２に供給する。選択部５２は、ＬＳ
Ｐ量子化部６Ｂ−１〜６Ｂ−４からのＬＳＰ符号帳イン
デックスのうち、量子化歪の最も小さいものを選択し、
切替スイッチ４に出力する。
ＳＰ量子化部６Ｂと同様にして、それぞれ供給されたＬ
ＳＰ係数に対応するＬＳＰ符号帳インデックスを選択
し、そのときに歪最小化部３７で得られた量子化歪の値
とともに、選択部５２に供給する。選択部５２は、ＬＳ
Ｐ量子化部６Ｂ−１〜６Ｂ−４からのＬＳＰ符号帳イン
デックスのうち、量子化歪の最も小さいものを選択し、
切替スイッチ４に出力する。
【０１３０】図１１に示すように、補正係数αを大きく
するほど、ＬＳＰ係数の分布は均一に近づくため、量子
化歪を低減させるという観点では補正係数αが大きいほ
ど有利であるが、補正係数αを大きくすると、ピーク周
波数は保存されるものの、補正後のＤＴＭＦ信号のスペ
クトル概形が補正前のＤＴＭＦ信号のものから大きく崩
れることになる。そこで、この実施の形態４による音声
符号化装置では、値の異なる複数の補正係数αに基づい
てそれぞれ補正した複数のＬＳＰ係数を量子化して、そ
のときの量子化歪が最小であるＬＳＰサンプルを選択す
るようにしている。
するほど、ＬＳＰ係数の分布は均一に近づくため、量子
化歪を低減させるという観点では補正係数αが大きいほ
ど有利であるが、補正係数αを大きくすると、ピーク周
波数は保存されるものの、補正後のＤＴＭＦ信号のスペ
クトル概形が補正前のＤＴＭＦ信号のものから大きく崩
れることになる。そこで、この実施の形態４による音声
符号化装置では、値の異なる複数の補正係数αに基づい
てそれぞれ補正した複数のＬＳＰ係数を量子化して、そ
のときの量子化歪が最小であるＬＳＰサンプルを選択す
るようにしている。
【０１３１】なお、その他の動作については実施の形態
２によるものと同様であるので、その説明を省略する。
２によるものと同様であるので、その説明を省略する。
【０１３２】なお、この実施の形態４では、各ＬＳＰ係
数補正部３−１〜３−４は補正係数α以外については同
一のものであり、線形補間に基づいて補正を実行してい
るが、他の補間方法で補正を実行するようにしてもよ
い。
数補正部３−１〜３−４は補正係数α以外については同
一のものであり、線形補間に基づいて補正を実行してい
るが、他の補間方法で補正を実行するようにしてもよ
い。
【０１３３】また、この実施の形態４による音声符号化
装置にＤＴＭＦ検出器４１を設け、実施の形態３のよう
に、そのＤＴＭＦ検出器４１からのディジット検出結果
を、ＬＳＰ係数補正部３−１〜３−４のうちの１つまた
は複数に供給させるようにして、ＬＳＰ係数補正部３Ａ
のように、検出されたディジットに応じて補正特性をさ
らに変更するようにしてもよい。
装置にＤＴＭＦ検出器４１を設け、実施の形態３のよう
に、そのＤＴＭＦ検出器４１からのディジット検出結果
を、ＬＳＰ係数補正部３−１〜３−４のうちの１つまた
は複数に供給させるようにして、ＬＳＰ係数補正部３Ａ
のように、検出されたディジットに応じて補正特性をさ
らに変更するようにしてもよい。
【０１３４】なお、この実施の形態４においては、ＬＳ
Ｐ係数補正部３−１〜３−４および非音声信号用のＬＳ
Ｐ量子化部６Ｂ−１〜６Ｂ−４がともに４つ設けられて
いるが、これらの構成要素の数は４に限定されるもので
はなく、その他の複数でもよい。
Ｐ係数補正部３−１〜３−４および非音声信号用のＬＳ
Ｐ量子化部６Ｂ−１〜６Ｂ−４がともに４つ設けられて
いるが、これらの構成要素の数は４に限定されるもので
はなく、その他の複数でもよい。
【０１３５】以上のように、この実施の形態４によれ
ば、非音声信号のＬＳＰ係数に対して、互いに異なる複
数の補正係数で補正処理を実行し、各補正後のＬＳＰ係
数を量子化し、それぞれのＬＳＰ係数に基づいて選択さ
れたＬＳＰサンプルのうちで量子化歪の最小のものを選
択するようにしたので、量子化歪の少ない、かつスペク
トル概形の崩れていないＬＳＰサンプルが選択され、良
好に非音声信号のＬＳＰ係数を量子化することができる
という効果が得られる。
ば、非音声信号のＬＳＰ係数に対して、互いに異なる複
数の補正係数で補正処理を実行し、各補正後のＬＳＰ係
数を量子化し、それぞれのＬＳＰ係数に基づいて選択さ
れたＬＳＰサンプルのうちで量子化歪の最小のものを選
択するようにしたので、量子化歪の少ない、かつスペク
トル概形の崩れていないＬＳＰサンプルが選択され、良
好に非音声信号のＬＳＰ係数を量子化することができる
という効果が得られる。
【０１３６】実施の形態５．図１２はこの発明の実施の
形態５による音声符号化装置の構成を示すブロック図で
ある。図において、６１は線形予測分析部１により生成
されたＬＰＣ係数に対して帯域幅拡張処理を実行する帯
域幅拡張部であり、６２は線形予測分析部１により生成
されたＬＰＣ係数をＬＳＰ係数に変換するＬＰＣ→ＬＳ
Ｐ変換部であり、６３は帯域幅を拡張されたＬＰＣ係数
をＬＳＰ係数に変換するＬＰＣ→ＬＳＰ変換部である。
なお、図１２におけるその他の構成要素については実施
の形態２によるものと同様であるので、その説明を省略
する。
形態５による音声符号化装置の構成を示すブロック図で
ある。図において、６１は線形予測分析部１により生成
されたＬＰＣ係数に対して帯域幅拡張処理を実行する帯
域幅拡張部であり、６２は線形予測分析部１により生成
されたＬＰＣ係数をＬＳＰ係数に変換するＬＰＣ→ＬＳ
Ｐ変換部であり、６３は帯域幅を拡張されたＬＰＣ係数
をＬＳＰ係数に変換するＬＰＣ→ＬＳＰ変換部である。
なお、図１２におけるその他の構成要素については実施
の形態２によるものと同様であるので、その説明を省略
する。
【０１３７】次に動作について説明する。この実施の形
態５による音声符号化装置では、線形予測分析部１によ
り生成されたＬＰＣ係数がＬＰＣ→ＬＳＰ変換部６３お
よび帯域幅拡張部６１に供給される。ＬＰＣ→ＬＳＰ変
換部６３は、そのＬＰＣ係数をＬＳＰ係数に変換し、そ
のＬＳＰ係数をＬＳＰ量子化部６Ａに供給する。一方、
帯域幅拡張部６１は、線形予測分析部１により生成され
たＬＰＣ係数に対して式（２）に従って帯域幅拡張処理
を実行し、帯域幅拡張後のＬＰＣ係数をＬＰＣ→ＬＳＰ
変換部６２に供給する。 ａ＊（ｉ）＝λi ・ａ（ｉ） ・・・（２） ここで、ａ＊（ｉ）は帯域幅拡張後の第ｉ次のＬＰＣ係
数であり、λは拡張係数（１＞λ＞０）であり、ａ
（ｉ）帯域幅拡張前の第ｉ次のＬＰＣ係数である。
態５による音声符号化装置では、線形予測分析部１によ
り生成されたＬＰＣ係数がＬＰＣ→ＬＳＰ変換部６３お
よび帯域幅拡張部６１に供給される。ＬＰＣ→ＬＳＰ変
換部６３は、そのＬＰＣ係数をＬＳＰ係数に変換し、そ
のＬＳＰ係数をＬＳＰ量子化部６Ａに供給する。一方、
帯域幅拡張部６１は、線形予測分析部１により生成され
たＬＰＣ係数に対して式（２）に従って帯域幅拡張処理
を実行し、帯域幅拡張後のＬＰＣ係数をＬＰＣ→ＬＳＰ
変換部６２に供給する。 ａ＊（ｉ）＝λi ・ａ（ｉ） ・・・（２） ここで、ａ＊（ｉ）は帯域幅拡張後の第ｉ次のＬＰＣ係
数であり、λは拡張係数（１＞λ＞０）であり、ａ
（ｉ）帯域幅拡張前の第ｉ次のＬＰＣ係数である。
【０１３８】そして、ＬＰＣ→ＬＳＰ変換部６２は、帯
域幅拡張されたＬＰＣ係数をＬＳＰ係数に変換し、その
ＬＳＰ係数をＬＳＰ量子化部６Ｂに供給する。
域幅拡張されたＬＰＣ係数をＬＳＰ係数に変換し、その
ＬＳＰ係数をＬＳＰ量子化部６Ｂに供給する。
【０１３９】なお、その他の動作については実施の形態
２によるものと同様であるので、その説明を省略する。
２によるものと同様であるので、その説明を省略する。
【０１４０】以上のように、この実施の形態５によれ
ば、非音声信号のＬＰＣ係数に対して帯域幅拡張処理を
実行して、非音声信号の周波数スペクトルにおけるピー
ク幅を拡張させるようにしたので、非音声信号に固有の
トーン周波数近傍のスペクトル概形を保存しつつ、ＬＳ
Ｐ係数の分布を分散させることができ、音声信号の場合
と共通の（すなわち、音声信号に対応して作成された）
ＬＳＰ量子化符号帳７を使用しつつ、各非音声信号のＬ
ＳＰ係数を量子化する際の量子化歪をより低減すること
ができるという効果が得られる。
ば、非音声信号のＬＰＣ係数に対して帯域幅拡張処理を
実行して、非音声信号の周波数スペクトルにおけるピー
ク幅を拡張させるようにしたので、非音声信号に固有の
トーン周波数近傍のスペクトル概形を保存しつつ、ＬＳ
Ｐ係数の分布を分散させることができ、音声信号の場合
と共通の（すなわち、音声信号に対応して作成された）
ＬＳＰ量子化符号帳７を使用しつつ、各非音声信号のＬ
ＳＰ係数を量子化する際の量子化歪をより低減すること
ができるという効果が得られる。
【０１４１】実施の形態６．図１３はこの発明の実施の
形態６による音声符号化装置の構成を示すブロック図で
あり、図１４はこの発明の実施の形態６による音声符号
化装置の他の構成を示すブロック図である。図１３にお
いて、６１−１〜６１−４は帯域幅拡張部６１と同様
の、拡張係数が互いに異なる複数の帯域幅拡張部であ
り、６２−１〜６２−４は複数の帯域幅拡張部６１−１
〜６１−４により帯域幅拡張されたＬＰＣ係数をＬＳＰ
係数にそれぞれ変換するＬＰＣ→ＬＳＰ変換部である。
なお、図１３におけるその他の構成要素については実施
の形態４または実施の形態５によるものと同様であるの
で、その説明を省略する。
形態６による音声符号化装置の構成を示すブロック図で
あり、図１４はこの発明の実施の形態６による音声符号
化装置の他の構成を示すブロック図である。図１３にお
いて、６１−１〜６１−４は帯域幅拡張部６１と同様
の、拡張係数が互いに異なる複数の帯域幅拡張部であ
り、６２−１〜６２−４は複数の帯域幅拡張部６１−１
〜６１−４により帯域幅拡張されたＬＰＣ係数をＬＳＰ
係数にそれぞれ変換するＬＰＣ→ＬＳＰ変換部である。
なお、図１３におけるその他の構成要素については実施
の形態４または実施の形態５によるものと同様であるの
で、その説明を省略する。
【０１４２】次に動作について説明する。この実施の形
態６による音声符号化装置では、線形予測分析部１から
のＬＰＣ係数が、ＬＰＣ→ＬＳＰ変換部６３および帯域
幅拡張部６１−１〜６１−４に供給される。
態６による音声符号化装置では、線形予測分析部１から
のＬＰＣ係数が、ＬＰＣ→ＬＳＰ変換部６３および帯域
幅拡張部６１−１〜６１−４に供給される。
【０１４３】帯域幅拡張部６１−１〜６１−４は、それ
ぞれ異なる拡張係数λに基づいて、線形予測分析部１か
らのＬＰＣ係数に対して帯域幅拡張処理を実行し、帯域
幅拡張後のＬＰＣ係数をＬＰＣ→ＬＳＰ変換部６２−１
〜６２−４にそれぞれ供給する。各ＬＰＣ→ＬＳＰ変換
部６２−ｋ（ｋ＝１，２，３，４）は、供給されたＬＰ
Ｃ係数をＬＳＰ係数に変換し、そのＬＳＰ係数をＬＳＰ
量子化部６Ｂ−ｋに供給し、ＬＳＰ量子化部６Ｂ−ｋは
そのＬＳＰ係数に対応するＬＳＰ符号帳インデックスと
量子化時の量子化歪を選択部５２に供給する。選択部５
２は、ＬＳＰ量子化部６Ｂ−１〜６Ｂ−４からのＬＳＰ
符号帳インデックスのうち、量子化歪の最も小さいもの
を選択し、切替スイッチ４に出力する。
ぞれ異なる拡張係数λに基づいて、線形予測分析部１か
らのＬＰＣ係数に対して帯域幅拡張処理を実行し、帯域
幅拡張後のＬＰＣ係数をＬＰＣ→ＬＳＰ変換部６２−１
〜６２−４にそれぞれ供給する。各ＬＰＣ→ＬＳＰ変換
部６２−ｋ（ｋ＝１，２，３，４）は、供給されたＬＰ
Ｃ係数をＬＳＰ係数に変換し、そのＬＳＰ係数をＬＳＰ
量子化部６Ｂ−ｋに供給し、ＬＳＰ量子化部６Ｂ−ｋは
そのＬＳＰ係数に対応するＬＳＰ符号帳インデックスと
量子化時の量子化歪を選択部５２に供給する。選択部５
２は、ＬＳＰ量子化部６Ｂ−１〜６Ｂ−４からのＬＳＰ
符号帳インデックスのうち、量子化歪の最も小さいもの
を選択し、切替スイッチ４に出力する。
【０１４４】このとき、拡張係数λを小さくする（すな
わち０に近づける）ほど、ＬＳＰ係数の分布が均一にな
り、拡張係数λを大きくする（すなわち１に近づける）
ほど、帯域幅拡張の効果が小さくなりＬＳＰ係数が帯域
幅拡張処理なしのＬＳＰ係数に近づく。すなわち、拡張
係数λを小さくすると、補正係数αを大きくした場合と
同様の効果が得られ、拡張係数λを大きくすると、補正
係数αを小さくした場合と同様の効果が得られる。した
がって、拡張係数λの異なる複数の帯域幅拡張部６１−
１〜６１−４によりＬＰＣ係数の帯域幅を拡張するよう
にして、実施の形態４において補正係数αの異なる複数
のＬＳＰ係数補正部３−１〜３−４によりＬＳＰ係数を
補正するようにした場合と同様の効果が得られる。
わち０に近づける）ほど、ＬＳＰ係数の分布が均一にな
り、拡張係数λを大きくする（すなわち１に近づける）
ほど、帯域幅拡張の効果が小さくなりＬＳＰ係数が帯域
幅拡張処理なしのＬＳＰ係数に近づく。すなわち、拡張
係数λを小さくすると、補正係数αを大きくした場合と
同様の効果が得られ、拡張係数λを大きくすると、補正
係数αを小さくした場合と同様の効果が得られる。した
がって、拡張係数λの異なる複数の帯域幅拡張部６１−
１〜６１−４によりＬＰＣ係数の帯域幅を拡張するよう
にして、実施の形態４において補正係数αの異なる複数
のＬＳＰ係数補正部３−１〜３−４によりＬＳＰ係数を
補正するようにした場合と同様の効果が得られる。
【０１４５】なお、その他の動作については実施の形態
５によるものと同様であるので、その説明を省略する。
５によるものと同様であるので、その説明を省略する。
【０１４６】なお、この実施の形態６では、各帯域幅拡
張部６１−１〜６１−４は、式（２）に基づく帯域幅拡
張処理を実行しているが、他の方式で帯域幅拡張処理を
実行するようにしてもよい。また、この実施の形態６で
は、帯域幅拡張部６１−１〜６１−４、ＬＰＣ→ＬＳＰ
変換部６２−１〜６２−４および非音声信号用のＬＳＰ
量子化部６Ｂ−１〜６Ｂ−４がともに４つ設けられてい
るが、これらの構成要素の数は４に限定されるものでは
なく、その他の複数でもよい。
張部６１−１〜６１−４は、式（２）に基づく帯域幅拡
張処理を実行しているが、他の方式で帯域幅拡張処理を
実行するようにしてもよい。また、この実施の形態６で
は、帯域幅拡張部６１−１〜６１−４、ＬＰＣ→ＬＳＰ
変換部６２−１〜６２−４および非音声信号用のＬＳＰ
量子化部６Ｂ−１〜６Ｂ−４がともに４つ設けられてい
るが、これらの構成要素の数は４に限定されるものでは
なく、その他の複数でもよい。
【０１４７】また、図１４に示すように、実施の形態２
および実施の形態３に基づいて、帯域幅拡張部６１−
１，６１−２およびＬＰＣ→ＬＳＰ変換部６２−１，６
２−２と、ＬＳＰ補正部３と、ＤＴＭＦ検出器４１およ
びＬＳＰ補正部３Ａとを組合わせるようにしてもよい。
なお、その場合、帯域幅拡張部６１−１，６１−２およ
びＬＰＣ→ＬＳＰ変換部６２−１，６２−２の数はとも
に２に限定されず、ＬＳＰ補正部３の数は１に限定され
ず、ＬＳＰ補正部３Ａの数は１に限定されないことはい
うまでもない。
および実施の形態３に基づいて、帯域幅拡張部６１−
１，６１−２およびＬＰＣ→ＬＳＰ変換部６２−１，６
２−２と、ＬＳＰ補正部３と、ＤＴＭＦ検出器４１およ
びＬＳＰ補正部３Ａとを組合わせるようにしてもよい。
なお、その場合、帯域幅拡張部６１−１，６１−２およ
びＬＰＣ→ＬＳＰ変換部６２−１，６２−２の数はとも
に２に限定されず、ＬＳＰ補正部３の数は１に限定され
ず、ＬＳＰ補正部３Ａの数は１に限定されないことはい
うまでもない。
【０１４８】以上のように、この実施の形態６によれ
ば、非音声信号のＬＰＣ係数に対して、互いに異なる複
数の拡張係数で帯域幅拡張処理を実行し、各帯域幅拡張
処理後のＬＰＣ係数をそれぞれＬＳＰ係数に変換し、各
ＬＳＰ係数を量子化し、それぞれのＬＳＰ係数に基づい
て選択されたＬＳＰサンプルのうちで量子化歪の最小の
ものを選択するようにしたので、量子化歪の少ない、か
つスペクトル概形の崩れていないＬＳＰサンプルが選択
され、良好に非音声信号のＬＳＰ係数を量子化すること
ができるという効果が得られる。
ば、非音声信号のＬＰＣ係数に対して、互いに異なる複
数の拡張係数で帯域幅拡張処理を実行し、各帯域幅拡張
処理後のＬＰＣ係数をそれぞれＬＳＰ係数に変換し、各
ＬＳＰ係数を量子化し、それぞれのＬＳＰ係数に基づい
て選択されたＬＳＰサンプルのうちで量子化歪の最小の
ものを選択するようにしたので、量子化歪の少ない、か
つスペクトル概形の崩れていないＬＳＰサンプルが選択
され、良好に非音声信号のＬＳＰ係数を量子化すること
ができるという効果が得られる。
【０１４９】実施の形態７．図１５はこの発明の実施の
形態７による音声符号化装置の構成を示すブロック図で
ある。図において、８１は所定のレベルの白色雑音を擬
似的に発生させ、入力信号に重畳する白色雑音重畳部で
あり、８２は切替スイッチである。なお、図１５におけ
るその他の構成要素については実施の形態１によるもの
と同様であるので、その説明を省略する。
形態７による音声符号化装置の構成を示すブロック図で
ある。図において、８１は所定のレベルの白色雑音を擬
似的に発生させ、入力信号に重畳する白色雑音重畳部で
あり、８２は切替スイッチである。なお、図１５におけ
るその他の構成要素については実施の形態１によるもの
と同様であるので、その説明を省略する。
【０１５０】次に動作について説明する。この実施の形
態７による音声符号化装置では、入力信号が、音声／非
音声信号識別器５、減算器１６、白色雑音重畳部８１お
よび切替スイッチ８２に供給される。そして白色雑音重
畳部８１は、所定のレベルの白色雑音を入力信号に重畳
し、白色雑音の重畳された入力信号を切替スイッチ８２
に供給する。
態７による音声符号化装置では、入力信号が、音声／非
音声信号識別器５、減算器１６、白色雑音重畳部８１お
よび切替スイッチ８２に供給される。そして白色雑音重
畳部８１は、所定のレベルの白色雑音を入力信号に重畳
し、白色雑音の重畳された入力信号を切替スイッチ８２
に供給する。
【０１５１】一方、音声／非音声信号識別器５による判
定結果に基づいて切替スイッチ８２により、入力信号が
音声信号である場合には入力信号がそのまま線形予測分
析部１に供給され、入力信号が非音声信号である場合に
は、白色雑音の重畳された入力信号が線形予測分析部１
に供給される。すなわち、結果的に、入力信号が非音声
信号である場合のみ、入力信号に白色雑音が重畳される
ことになる。このように、非音声信号に白色雑音を重畳
することにより、非音声信号のスペクトルにおけるピー
クの幅が若干拡張し、非音声信号のスペクトルがなだら
かになる。
定結果に基づいて切替スイッチ８２により、入力信号が
音声信号である場合には入力信号がそのまま線形予測分
析部１に供給され、入力信号が非音声信号である場合に
は、白色雑音の重畳された入力信号が線形予測分析部１
に供給される。すなわち、結果的に、入力信号が非音声
信号である場合のみ、入力信号に白色雑音が重畳される
ことになる。このように、非音声信号に白色雑音を重畳
することにより、非音声信号のスペクトルにおけるピー
クの幅が若干拡張し、非音声信号のスペクトルがなだら
かになる。
【０１５２】線形予測分析部１は、供給された信号から
ＬＰＣ係数を生成し、ＬＰＣ→ＬＳＰ変換部２に供給
し、ＬＰＣ→ＬＳＰ変換部２はそのＬＰＣ係数をＬＳＰ
係数に変換し、そのＬＳＰ係数をＬＳＰ量子化部６に供
給する。
ＬＰＣ係数を生成し、ＬＰＣ→ＬＳＰ変換部２に供給
し、ＬＰＣ→ＬＳＰ変換部２はそのＬＰＣ係数をＬＳＰ
係数に変換し、そのＬＳＰ係数をＬＳＰ量子化部６に供
給する。
【０１５３】なお、その他の動作については実施の形態
１によるものと同様であるので、その説明を省略する。
１によるものと同様であるので、その説明を省略する。
【０１５４】以上のように、この実施の形態７によれ
ば、非音声信号に白色雑音を重畳し、白色雑音を重畳し
た入力信号からＬＰＣ係数を計算し、そのＬＰＣ係数を
ＬＳＰ係数に変換し、そのＬＳＰ係数を量子化するよう
にしたので、非音声信号に固有のトーン周波数近傍のス
ペクトル概形を保存しつつ、ＬＳＰ係数の分布を分散さ
せることができ、音声信号の場合と共通の（すなわち、
音声信号に対応して作成された）ＬＳＰ量子化符号帳７
を使用しつつ、各非音声信号のＬＳＰ係数を量子化する
際の量子化歪をより低減することができるという効果が
得られる。
ば、非音声信号に白色雑音を重畳し、白色雑音を重畳し
た入力信号からＬＰＣ係数を計算し、そのＬＰＣ係数を
ＬＳＰ係数に変換し、そのＬＳＰ係数を量子化するよう
にしたので、非音声信号に固有のトーン周波数近傍のス
ペクトル概形を保存しつつ、ＬＳＰ係数の分布を分散さ
せることができ、音声信号の場合と共通の（すなわち、
音声信号に対応して作成された）ＬＳＰ量子化符号帳７
を使用しつつ、各非音声信号のＬＳＰ係数を量子化する
際の量子化歪をより低減することができるという効果が
得られる。
【０１５５】実施の形態８．図１６はこの発明の実施の
形態８による音声符号化装置の構成を示すブロック図で
ある。図において、８１−１〜８１−３は互いにレベル
の異なる白色雑音を擬似的に発生させ、入力信号にそれ
ぞれ重畳する複数の白色雑音重畳部であり、１−１〜１
−３は線形予測分析部１と同様の線形予測分析部であ
り、２−１〜２−３はＬＰＣ→ＬＳＰ変換部２と同様の
ＬＰＣ→ＬＳＰ変換部であり、６−１〜６−３はＬＳＰ
量子化部６と同様のＬＳＰ量子化部である。９１はＬＳ
Ｐ量子化部６，６−１〜６−３からのＬＳＰ符号帳イン
デックスのうち、量子化歪の最も小さいものを選択する
選択部（選択手段）である。なお、図１６におけるその
他の構成要素については実施の形態６によるものと同様
であるので、その説明を省略する。
形態８による音声符号化装置の構成を示すブロック図で
ある。図において、８１−１〜８１−３は互いにレベル
の異なる白色雑音を擬似的に発生させ、入力信号にそれ
ぞれ重畳する複数の白色雑音重畳部であり、１−１〜１
−３は線形予測分析部１と同様の線形予測分析部であ
り、２−１〜２−３はＬＰＣ→ＬＳＰ変換部２と同様の
ＬＰＣ→ＬＳＰ変換部であり、６−１〜６−３はＬＳＰ
量子化部６と同様のＬＳＰ量子化部である。９１はＬＳ
Ｐ量子化部６，６−１〜６−３からのＬＳＰ符号帳イン
デックスのうち、量子化歪の最も小さいものを選択する
選択部（選択手段）である。なお、図１６におけるその
他の構成要素については実施の形態６によるものと同様
であるので、その説明を省略する。
【０１５６】次に動作について説明する。この実施の形
態８による音声符号化装置では、入力信号が、音声／非
音声信号識別器５、減算器１６、白色雑音重畳部８１−
１〜８１−３および線形予測分析部１に供給される。
態８による音声符号化装置では、入力信号が、音声／非
音声信号識別器５、減算器１６、白色雑音重畳部８１−
１〜８１−３および線形予測分析部１に供給される。
【０１５７】そして白色雑音重畳部８１−１は、入力信
号に対してＳＮＲ（Signal to Noise Ratio ）が４５ｄ
Ｂである白色雑音を重畳し、白色雑音の重畳された入力
信号を線形予測分析部１−１に供給し、白色雑音重畳部
８１−２は、入力信号に対してＳＮＲが５０ｄＢである
白色雑音を重畳し、白色雑音の重畳された入力信号を線
形予測分析部１−２に供給し、白色雑音重畳部８１−３
は、入力信号に対してＳＮＲが５５ｄＢである白色雑音
を重畳し、白色雑音の重畳された入力信号を線形予測分
析部１−３に供給する。
号に対してＳＮＲ（Signal to Noise Ratio ）が４５ｄ
Ｂである白色雑音を重畳し、白色雑音の重畳された入力
信号を線形予測分析部１−１に供給し、白色雑音重畳部
８１−２は、入力信号に対してＳＮＲが５０ｄＢである
白色雑音を重畳し、白色雑音の重畳された入力信号を線
形予測分析部１−２に供給し、白色雑音重畳部８１−３
は、入力信号に対してＳＮＲが５５ｄＢである白色雑音
を重畳し、白色雑音の重畳された入力信号を線形予測分
析部１−３に供給する。
【０１５８】そして各線形予測分析部１−ｋ（ｋ＝１，
２，３）は、供給された信号からＬＰＣ係数を生成し、
ＬＰＣ→ＬＳＰ変換部２−ｋに供給し、ＬＰＣ→ＬＳＰ
変換部２−ｋはそのＬＰＣ係数をＬＳＰ係数に変換し、
そのＬＳＰ係数をＬＳＰ量子化部６−ｋに供給する。各
ＬＳＰ量子化部６−ｋはＬＳＰ量子化符号帳７を参照し
てそのＬＳＰ係数に対応するＬＳＰ符号帳インデックス
とそれに対応する量子化歪を選択部９１に供給する。
２，３）は、供給された信号からＬＰＣ係数を生成し、
ＬＰＣ→ＬＳＰ変換部２−ｋに供給し、ＬＰＣ→ＬＳＰ
変換部２−ｋはそのＬＰＣ係数をＬＳＰ係数に変換し、
そのＬＳＰ係数をＬＳＰ量子化部６−ｋに供給する。各
ＬＳＰ量子化部６−ｋはＬＳＰ量子化符号帳７を参照し
てそのＬＳＰ係数に対応するＬＳＰ符号帳インデックス
とそれに対応する量子化歪を選択部９１に供給する。
【０１５９】このとき、重畳する白色雑音のレベルを大
きくする（ＳＮＲを低下させる）ほど、ＬＳＰ係数の分
布が均一になり、白色雑音のレベルを小さくする（ＳＮ
Ｒを増加させる）ほど、ＬＳＰ係数の分布が、白色雑音
の重畳しないときのものに近づく。すなわち、白色雑音
のレベルを大きくすると、補正係数αを大きくした場合
と同様の効果が得られ、白色雑音のレベルを小さくする
と、補正係数αを小さくした場合と同様の効果が得られ
る。したがって、複数の白色雑音重畳部８１−１〜８１
−３により、異なるレベルの白色雑音を重畳させるよう
にして、実施の形態４において補正係数αの異なる複数
のＬＳＰ係数補正部３−１〜３−４によりＬＳＰ係数を
補正するようにした場合と同様の効果が得られる。
きくする（ＳＮＲを低下させる）ほど、ＬＳＰ係数の分
布が均一になり、白色雑音のレベルを小さくする（ＳＮ
Ｒを増加させる）ほど、ＬＳＰ係数の分布が、白色雑音
の重畳しないときのものに近づく。すなわち、白色雑音
のレベルを大きくすると、補正係数αを大きくした場合
と同様の効果が得られ、白色雑音のレベルを小さくする
と、補正係数αを小さくした場合と同様の効果が得られ
る。したがって、複数の白色雑音重畳部８１−１〜８１
−３により、異なるレベルの白色雑音を重畳させるよう
にして、実施の形態４において補正係数αの異なる複数
のＬＳＰ係数補正部３−１〜３−４によりＬＳＰ係数を
補正するようにした場合と同様の効果が得られる。
【０１６０】一方、線形予測分析部１は、入力信号から
ＬＰＣ係数を生成し、ＬＰＣ→ＬＳＰ変換部２に供給
し、ＬＰＣ→ＬＳＰ変換部２はそのＬＰＣ係数をＬＳＰ
係数に変換し、そのＬＳＰ係数をＬＳＰ量子化部６に供
給する。ＬＳＰ量子化部６はＬＳＰ量子化符号帳７を参
照してそのＬＳＰ係数を選択し、そのときの量子化歪を
選択部９１に供給する。
ＬＰＣ係数を生成し、ＬＰＣ→ＬＳＰ変換部２に供給
し、ＬＰＣ→ＬＳＰ変換部２はそのＬＰＣ係数をＬＳＰ
係数に変換し、そのＬＳＰ係数をＬＳＰ量子化部６に供
給する。ＬＳＰ量子化部６はＬＳＰ量子化符号帳７を参
照してそのＬＳＰ係数を選択し、そのときの量子化歪を
選択部９１に供給する。
【０１６１】そして、選択部９１は、音声／非音声信号
識別器５による判定結果に基づいて、入力信号が音声信
号である場合にはＬＳＰ量子化部６からのＬＳＰ符号帳
インデックスを選択して多重化部１９およびＬＳＰ逆量
子化部８に供給し、入力信号が非音声信号である場合に
はＬＳＰ量子化部６，６−１〜６−３からのＬＳＰ符号
帳インデックスのうち、量子化歪の最も小さいものを選
択して多重化部１９およびＬＳＰ逆量子化部８に供給す
る。
識別器５による判定結果に基づいて、入力信号が音声信
号である場合にはＬＳＰ量子化部６からのＬＳＰ符号帳
インデックスを選択して多重化部１９およびＬＳＰ逆量
子化部８に供給し、入力信号が非音声信号である場合に
はＬＳＰ量子化部６，６−１〜６−３からのＬＳＰ符号
帳インデックスのうち、量子化歪の最も小さいものを選
択して多重化部１９およびＬＳＰ逆量子化部８に供給す
る。
【０１６２】なお、その他の動作については実施の形態
６によるものと同様であるので、その説明を省略する。
６によるものと同様であるので、その説明を省略する。
【０１６３】なお、白色雑音重畳部８１−１〜８１−３
の数および重畳する白色雑音のレベルは上記のものに限
定されるものではない。
の数および重畳する白色雑音のレベルは上記のものに限
定されるものではない。
【０１６４】以上のように、この実施の形態８によれ
ば、非音声信号に対して、互いに異なるレベルの白色雑
音をそれぞれ重畳し、白色雑音を重畳した各信号からＬ
ＰＣ係数を計算し、各ＬＰＣ係数をそれぞれＬＳＰ係数
に変換し、各ＬＳＰ係数を量子化し、それぞれのＬＳＰ
係数に基づいて選択されたＬＳＰサンプルのうちで量子
化歪の最小のものを選択するようにしたので、量子化歪
の少ない、かつスペクトル概形の崩れていないＬＳＰサ
ンプルが選択され、良好に非音声信号のＬＳＰ係数を量
子化することができるという効果が得られる。
ば、非音声信号に対して、互いに異なるレベルの白色雑
音をそれぞれ重畳し、白色雑音を重畳した各信号からＬ
ＰＣ係数を計算し、各ＬＰＣ係数をそれぞれＬＳＰ係数
に変換し、各ＬＳＰ係数を量子化し、それぞれのＬＳＰ
係数に基づいて選択されたＬＳＰサンプルのうちで量子
化歪の最小のものを選択するようにしたので、量子化歪
の少ない、かつスペクトル概形の崩れていないＬＳＰサ
ンプルが選択され、良好に非音声信号のＬＳＰ係数を量
子化することができるという効果が得られる。
【０１６５】実施の形態９．図１７はこの発明の実施の
形態９による音声符号化装置の構成を示すブロック図で
ある。図において、７ＡはＬＳＰ量子化符号帳７の有す
るＬＳＰサンプルの集合の部分集合を有する符号帳サブ
セット（符号語のサブセット）である。なお、符号帳サ
ブセット７Ａに含まれるＬＳＰサンプルに付されるＬＳ
Ｐ符号帳インデックスは、ＬＳＰ量子化符号帳７に含ま
れる同一のＬＳＰサンプルに付されるものと同一である
ようにする。
形態９による音声符号化装置の構成を示すブロック図で
ある。図において、７ＡはＬＳＰ量子化符号帳７の有す
るＬＳＰサンプルの集合の部分集合を有する符号帳サブ
セット（符号語のサブセット）である。なお、符号帳サ
ブセット７Ａに含まれるＬＳＰサンプルに付されるＬＳ
Ｐ符号帳インデックスは、ＬＳＰ量子化符号帳７に含ま
れる同一のＬＳＰサンプルに付されるものと同一である
ようにする。
【０１６６】なお、図１７におけるその他の構成要素に
ついては実施の形態２によるものと同様であるので、そ
の説明を省略する。ただし、ＬＳＰ量子化部６Ｂの前段
にＬＳＰ係数補正部３は特に設けられていない。
ついては実施の形態２によるものと同様であるので、そ
の説明を省略する。ただし、ＬＳＰ量子化部６Ｂの前段
にＬＳＰ係数補正部３は特に設けられていない。
【０１６７】次に動作について説明する。図１８はＤＴ
ＭＦ信号の量子化前のＬＳＰ係数とＬＳＰ量子化符号帳
７におけるＬＳＰサンプルとの対応関係の一例を示す図
である。
ＭＦ信号の量子化前のＬＳＰ係数とＬＳＰ量子化符号帳
７におけるＬＳＰサンプルとの対応関係の一例を示す図
である。
【０１６８】この実施の形態９による音声符号化装置で
は、ＬＳＰ量子化部６Ｂが符号帳サブセット７Ａを参照
してＬＳＰ係数の量子化を実行する。すなわち、ＬＳＰ
量子化部６Ｂは、ＬＳＰ量子化符号帳７のすべてのＬＳ
Ｐサンプルにおいて最適なＬＳＰサンプルを探索するの
ではなく、符号帳サブセット７Ａの有するＬＳＰサンプ
ルのみにおいて最適なＬＳＰサンプルを探索する。
は、ＬＳＰ量子化部６Ｂが符号帳サブセット７Ａを参照
してＬＳＰ係数の量子化を実行する。すなわち、ＬＳＰ
量子化部６Ｂは、ＬＳＰ量子化符号帳７のすべてのＬＳ
Ｐサンプルにおいて最適なＬＳＰサンプルを探索するの
ではなく、符号帳サブセット７Ａの有するＬＳＰサンプ
ルのみにおいて最適なＬＳＰサンプルを探索する。
【０１６９】なお、ＬＳＰ量子化符号帳７に含まれるＬ
ＳＰサンプルのうち、非音声信号のＬＳＰ係数の量子化
時に大きな周波数歪を生じさせる可能性のあるＬＳＰサ
ンプル以外のものが、符号帳サブセット７ＡのＬＳＰサ
ンプルとして選択される。例えば、ＤＴＭＦ信号を線形
予測分析して得られたＬＳＰ係数の量子化を行った際に
大きな周波数歪を生じさせる可能性のあるＬＳＰサンプ
ルをＬＳＰ量子化符号帳７のＬＳＰサンプルから取り除
いていき、残りのＬＳＰサンプルで構成される集合が符
号帳サブセット７Ａに設定される。例えば、図１８に示
すようにＤＴＭＦ信号のトーンピーク周波数の周辺で大
きな量子化誤差を有するＬＳＰサンプルは予め取り除か
れ、符号帳サブセット７Ａには含まれない。
ＳＰサンプルのうち、非音声信号のＬＳＰ係数の量子化
時に大きな周波数歪を生じさせる可能性のあるＬＳＰサ
ンプル以外のものが、符号帳サブセット７ＡのＬＳＰサ
ンプルとして選択される。例えば、ＤＴＭＦ信号を線形
予測分析して得られたＬＳＰ係数の量子化を行った際に
大きな周波数歪を生じさせる可能性のあるＬＳＰサンプ
ルをＬＳＰ量子化符号帳７のＬＳＰサンプルから取り除
いていき、残りのＬＳＰサンプルで構成される集合が符
号帳サブセット７Ａに設定される。例えば、図１８に示
すようにＤＴＭＦ信号のトーンピーク周波数の周辺で大
きな量子化誤差を有するＬＳＰサンプルは予め取り除か
れ、符号帳サブセット７Ａには含まれない。
【０１７０】したがって、このような符号帳サブセット
７Ａを使用することにより、ＬＳＰ量子化部６Ｂが、Ｄ
ＴＭＦ信号などの非音声信号のＬＳＰ係数を符号化する
際に、上述のようなＬＳＰ係数の自乗誤差に基づく歪評
価法を使用しても、大きな量子化歪を発生するＬＳＰサ
ンプルが選択されなくなる。
７Ａを使用することにより、ＬＳＰ量子化部６Ｂが、Ｄ
ＴＭＦ信号などの非音声信号のＬＳＰ係数を符号化する
際に、上述のようなＬＳＰ係数の自乗誤差に基づく歪評
価法を使用しても、大きな量子化歪を発生するＬＳＰサ
ンプルが選択されなくなる。
【０１７１】なお、その他の動作については実施の形態
２によるものと同様であるので、その説明を省略する。
また、符号帳サブセット７ＡにおけるＬＳＰサンプルの
集合は、ＬＳＰ量子化符号帳７におけるＬＳＰサンプル
の集合のサブセットになっており、両者で同一のＬＳＰ
符号帳インデックスを使用しており、音声復号装置では
このＬＳＰ符号帳インデックスを使用して同一のＬＳＰ
サンプルを選択することが可能であるので、音声符号化
装置における音声／非音声信号識別器５による判定結果
は音声復号装置における復号処理には必要なく、特に音
声符号化装置から送出されない。
２によるものと同様であるので、その説明を省略する。
また、符号帳サブセット７ＡにおけるＬＳＰサンプルの
集合は、ＬＳＰ量子化符号帳７におけるＬＳＰサンプル
の集合のサブセットになっており、両者で同一のＬＳＰ
符号帳インデックスを使用しており、音声復号装置では
このＬＳＰ符号帳インデックスを使用して同一のＬＳＰ
サンプルを選択することが可能であるので、音声符号化
装置における音声／非音声信号識別器５による判定結果
は音声復号装置における復号処理には必要なく、特に音
声符号化装置から送出されない。
【０１７２】以上のように、この実施の形態９によれ
ば、ＬＳＰ量子化符号帳７のうち、非音声信号のＬＳＰ
係数の量子化時に大きな周波数歪を生じさせる可能性の
少ないＬＳＰサンプルのみで構成される符号帳サブセッ
ト７Ａを参照して非音声信号のＬＳＰ係数を量子化する
ようにしたので、音声信号伝送時と非音声信号伝送時と
で共通のビットシーケンスを使用でき、受信側の音声復
号装置を変更することなく、ＤＴＭＦ信号などの非音声
信号をインチャネルで良好に伝送することができるとい
う効果が得られる。
ば、ＬＳＰ量子化符号帳７のうち、非音声信号のＬＳＰ
係数の量子化時に大きな周波数歪を生じさせる可能性の
少ないＬＳＰサンプルのみで構成される符号帳サブセッ
ト７Ａを参照して非音声信号のＬＳＰ係数を量子化する
ようにしたので、音声信号伝送時と非音声信号伝送時と
で共通のビットシーケンスを使用でき、受信側の音声復
号装置を変更することなく、ＤＴＭＦ信号などの非音声
信号をインチャネルで良好に伝送することができるとい
う効果が得られる。
【０１７３】実施の形態１０．図１９はこの発明の実施
の形態１０による音声符号化装置の構成を示すブロック
図である。図において、１０１はＬＰＣ→ＬＳＰ変換部
２からのＬＳＰ係数に基づいて、ＬＳＰ量子化符号帳７
におけるＬＳＰサンプルのうち、非音声信号に使用可能
なＬＳＰサンプルを抽出し、符号帳サブセット７Ａを構
成するＬＳＰサンプルとするＬＳＰ予備選択部（符号語
選択手段）である。なお、図１９におけるその他の構成
要素については実施の形態９によるものと同様であるの
で、その説明を省略する。
の形態１０による音声符号化装置の構成を示すブロック
図である。図において、１０１はＬＰＣ→ＬＳＰ変換部
２からのＬＳＰ係数に基づいて、ＬＳＰ量子化符号帳７
におけるＬＳＰサンプルのうち、非音声信号に使用可能
なＬＳＰサンプルを抽出し、符号帳サブセット７Ａを構
成するＬＳＰサンプルとするＬＳＰ予備選択部（符号語
選択手段）である。なお、図１９におけるその他の構成
要素については実施の形態９によるものと同様であるの
で、その説明を省略する。
【０１７４】次に動作について説明する。ＬＳＰ予備選
択部１０１は、ＬＰＣ→ＬＳＰ変換部２からの非音声信
号のＬＳＰ係数に対して、そのＬＳＰ係数を量子化した
際に量子化歪が大きいと推定されるＬＳＰサンプル、お
よび／またはそのＬＳＰ係数を量子化した際に量子化歪
が小さいと推定されるＬＳＰサンプルをＬＳＰ量子化符
号帳７から選択し、所定の第１の基準値より量子化歪が
大きいと推定されるＬＳＰサンプルが符号帳サブセット
７Ａに含まれている場合には、そのＬＳＰサンプルを符
号帳サブセット７Ａから削除し、かつ／あるいは、所定
の第２の基準値より量子化歪が小さいと推定されるＬＳ
Ｐサンプルが符号帳サブセット７Ａに含まれていない場
合には、そのＬＳＰサンプルを符号帳サブセット７Ａに
追加する。したがって、非音声信号のＬＳＰ係数に対応
したＬＳＰ予備選択部１０１の処理結果に応じて符号帳
サブセット７Ａに含まれるＬＳＰサンプルが適応的に変
化する。
択部１０１は、ＬＰＣ→ＬＳＰ変換部２からの非音声信
号のＬＳＰ係数に対して、そのＬＳＰ係数を量子化した
際に量子化歪が大きいと推定されるＬＳＰサンプル、お
よび／またはそのＬＳＰ係数を量子化した際に量子化歪
が小さいと推定されるＬＳＰサンプルをＬＳＰ量子化符
号帳７から選択し、所定の第１の基準値より量子化歪が
大きいと推定されるＬＳＰサンプルが符号帳サブセット
７Ａに含まれている場合には、そのＬＳＰサンプルを符
号帳サブセット７Ａから削除し、かつ／あるいは、所定
の第２の基準値より量子化歪が小さいと推定されるＬＳ
Ｐサンプルが符号帳サブセット７Ａに含まれていない場
合には、そのＬＳＰサンプルを符号帳サブセット７Ａに
追加する。したがって、非音声信号のＬＳＰ係数に対応
したＬＳＰ予備選択部１０１の処理結果に応じて符号帳
サブセット７Ａに含まれるＬＳＰサンプルが適応的に変
化する。
【０１７５】その他、ＬＳＰ予備選択部１０１として
は、例えば、図７に示すＬＳＰ量子化部６Ｂと同様の構
成のものを使用し、その歪最小化部３７が量子化歪の少
ない上位Ｎ個（Ｎは所定の複数）のＬＳＰサンプルを符
号帳サブセット７Ａに追加し、その際に量子化歪が所定
の値より大きいＬＳＰサンプルを発見した場合には、そ
のＬＳＰサンプルが符号帳サブセット７Ａに含まれてい
るときには、そのＬＳＰサンプルを符号帳サブセット７
Ａから削除するようにしてもよい。
は、例えば、図７に示すＬＳＰ量子化部６Ｂと同様の構
成のものを使用し、その歪最小化部３７が量子化歪の少
ない上位Ｎ個（Ｎは所定の複数）のＬＳＰサンプルを符
号帳サブセット７Ａに追加し、その際に量子化歪が所定
の値より大きいＬＳＰサンプルを発見した場合には、そ
のＬＳＰサンプルが符号帳サブセット７Ａに含まれてい
るときには、そのＬＳＰサンプルを符号帳サブセット７
Ａから削除するようにしてもよい。
【０１７６】なお、その他の動作については実施の形態
９によるものと同様であるので、その説明を省略する。
９によるものと同様であるので、その説明を省略する。
【０１７７】以上のように、この実施の形態１０によれ
ば、入力された非音声信号のＬＳＰ係数に基づいて、Ｌ
ＳＰ量子化符号帳７におけるＬＳＰサンプルのうち、非
音声信号に使用可能なＬＳＰサンプルを抽出し、符号帳
サブセット７Ａを構成するＬＳＰサンプルとするように
したので、符号帳サブセット７Ａを構成するＬＳＰサン
プルが適応的に変化していき、より非音声信号に適した
ＬＳＰサンプルに代替されていくという効果が得られ
る。
ば、入力された非音声信号のＬＳＰ係数に基づいて、Ｌ
ＳＰ量子化符号帳７におけるＬＳＰサンプルのうち、非
音声信号に使用可能なＬＳＰサンプルを抽出し、符号帳
サブセット７Ａを構成するＬＳＰサンプルとするように
したので、符号帳サブセット７Ａを構成するＬＳＰサン
プルが適応的に変化していき、より非音声信号に適した
ＬＳＰサンプルに代替されていくという効果が得られ
る。
【０１７８】実施の形態１１．図２０はこの発明の実施
の形態１１による音声符号化装置の構成を示すブロック
図である。図において、７Ａ−１〜７Ａ−３は、所定の
種類の非音声信号のＬＳＰ係数を量子化する際に探索さ
れる複数のＬＳＰサンプルをそれぞれ有する複数の符号
帳サブセットである。なお、各符号帳サブセット７Ａ−
１〜７Ａ−３に含まれるＬＳＰサンプルに付されるＬＳ
Ｐ符号帳インデックスは、ＬＳＰ量子化符号帳７に含ま
れる同一のＬＳＰサンプルに付されるものと同一である
ようにする。
の形態１１による音声符号化装置の構成を示すブロック
図である。図において、７Ａ−１〜７Ａ−３は、所定の
種類の非音声信号のＬＳＰ係数を量子化する際に探索さ
れる複数のＬＳＰサンプルをそれぞれ有する複数の符号
帳サブセットである。なお、各符号帳サブセット７Ａ−
１〜７Ａ−３に含まれるＬＳＰサンプルに付されるＬＳ
Ｐ符号帳インデックスは、ＬＳＰ量子化符号帳７に含ま
れる同一のＬＳＰサンプルに付されるものと同一である
ようにする。
【０１７９】１１１はＤＴＭＦ検出器４１より通知され
たディジットの種類に応じた符号帳サブセット７Ａ−ｉ
（ｉ＝１，２，３）を選択し、その符号帳サブセット７
Ａ−ｉをＬＳＰ量子化部６Ｂから読み出し可能にする選
択器であり、４１は入力信号からＤＴＭＦ信号を検出
し、そのＤＴＭＦ信号の種類（すなわちディジットの種
類）を選択器１１１に通知するＤＴＭＦ検出器である。
なお、図２０におけるその他の構成要素については実施
の形態２によるものと同様であるので、その説明を省略
する。
たディジットの種類に応じた符号帳サブセット７Ａ−ｉ
（ｉ＝１，２，３）を選択し、その符号帳サブセット７
Ａ−ｉをＬＳＰ量子化部６Ｂから読み出し可能にする選
択器であり、４１は入力信号からＤＴＭＦ信号を検出
し、そのＤＴＭＦ信号の種類（すなわちディジットの種
類）を選択器１１１に通知するＤＴＭＦ検出器である。
なお、図２０におけるその他の構成要素については実施
の形態２によるものと同様であるので、その説明を省略
する。
【０１８０】次に動作について説明する。ＤＴＭＦ検出
器４１は、入力信号からＤＴＭＦ信号を検出すると、そ
のＤＴＭＦ信号の種類（すなわちディジットの種類）を
選択器１１１に通知する。選択器１１１はＤＴＭＦ検出
器４１より通知されたディジットの種類に応じた符号帳
サブセット７Ａ−ｉ（ｉ＝１，２，３）を選択し、その
符号帳サブセット７Ａ−ｉをＬＳＰ量子化部６Ｂから読
み出し可能にする。そしてＬＳＰ量子化部６Ｂは選択器
１１１を介してその符号帳サブセット７Ａ−ｉを参照し
てＬＳＰ係数に対応するＬＳＰ符号帳インデックスを選
択する。すなわち、ＬＳＰ量子化部６Ｂは、ＬＳＰ量子
化符号帳７のすべてのＬＳＰサンプルにおいて最適なＬ
ＳＰサンプルを探索するのではなく、符号帳サブセット
７Ａ−ｉの有するＬＳＰサンプルのみにおいて最適なＬ
ＳＰサンプルを探索する。
器４１は、入力信号からＤＴＭＦ信号を検出すると、そ
のＤＴＭＦ信号の種類（すなわちディジットの種類）を
選択器１１１に通知する。選択器１１１はＤＴＭＦ検出
器４１より通知されたディジットの種類に応じた符号帳
サブセット７Ａ−ｉ（ｉ＝１，２，３）を選択し、その
符号帳サブセット７Ａ−ｉをＬＳＰ量子化部６Ｂから読
み出し可能にする。そしてＬＳＰ量子化部６Ｂは選択器
１１１を介してその符号帳サブセット７Ａ−ｉを参照し
てＬＳＰ係数に対応するＬＳＰ符号帳インデックスを選
択する。すなわち、ＬＳＰ量子化部６Ｂは、ＬＳＰ量子
化符号帳７のすべてのＬＳＰサンプルにおいて最適なＬ
ＳＰサンプルを探索するのではなく、符号帳サブセット
７Ａ−ｉの有するＬＳＰサンプルのみにおいて最適なＬ
ＳＰサンプルを探索する。
【０１８１】なお、ＬＳＰ量子化符号帳７に含まれるＬ
ＳＰサンプルのうち、各ディジットのＬＳＰ係数の量子
化時に大きな周波数歪を生じさせる可能性のあるＬＳＰ
サンプル以外のものが、符号帳サブセット７Ａ−ｉのＬ
ＳＰサンプルとして選択される。例えば、ディジット毎
に分類して、ＤＴＭＦ信号を線形予測分析して得られた
ＬＳＰ係数の量子化を行った際に大きな周波数歪を生じ
させる可能性のあるＬＳＰサンプルをＬＳＰ量子化符号
帳７のＬＳＰサンプルから取り除いていき、残りのＬＳ
Ｐサンプルで構成される集合が符号帳サブセット７Ａ−
ｉに設定される。このとき、符号帳サブセット７Ａ−ｉ
の数は図２０に示すように３に限定されるものではな
く、他の数、例えば各ディジットに一対一で対応する符
号帳サブセットを合計で１６個設けるようにしてもよ
い。また、符号帳サブセット７Ａ−ｉに含まれるＬＳＰ
サンプルが他の符号帳サブセット７Ａ−ｊ（ｊ≠ｉ）に
も含まれていてもよい。
ＳＰサンプルのうち、各ディジットのＬＳＰ係数の量子
化時に大きな周波数歪を生じさせる可能性のあるＬＳＰ
サンプル以外のものが、符号帳サブセット７Ａ−ｉのＬ
ＳＰサンプルとして選択される。例えば、ディジット毎
に分類して、ＤＴＭＦ信号を線形予測分析して得られた
ＬＳＰ係数の量子化を行った際に大きな周波数歪を生じ
させる可能性のあるＬＳＰサンプルをＬＳＰ量子化符号
帳７のＬＳＰサンプルから取り除いていき、残りのＬＳ
Ｐサンプルで構成される集合が符号帳サブセット７Ａ−
ｉに設定される。このとき、符号帳サブセット７Ａ−ｉ
の数は図２０に示すように３に限定されるものではな
く、他の数、例えば各ディジットに一対一で対応する符
号帳サブセットを合計で１６個設けるようにしてもよ
い。また、符号帳サブセット７Ａ−ｉに含まれるＬＳＰ
サンプルが他の符号帳サブセット７Ａ−ｊ（ｊ≠ｉ）に
も含まれていてもよい。
【０１８２】したがって、このような符号帳サブセット
７Ａ−ｉを使用することにより、ＬＳＰ量子化部６Ｂ
が、ＤＴＭＦ信号の各ディジットに対応するＬＳＰ係数
を符号化する際に、上述のようなＬＳＰ係数の最小自乗
誤差に基づく歪評価法を使用しても、大きな量子化歪を
発生するＬＳＰサンプルが選択されなくなる。
７Ａ−ｉを使用することにより、ＬＳＰ量子化部６Ｂ
が、ＤＴＭＦ信号の各ディジットに対応するＬＳＰ係数
を符号化する際に、上述のようなＬＳＰ係数の最小自乗
誤差に基づく歪評価法を使用しても、大きな量子化歪を
発生するＬＳＰサンプルが選択されなくなる。
【０１８３】なお、その他の動作については実施の形態
２によるものと同様であるので、その説明を省略する。
２によるものと同様であるので、その説明を省略する。
【０１８４】以上のように、この実施の形態１１によれ
ば、非音声信号の種類を検出し、ＬＳＰ量子化符号帳７
に含まれるＬＳＰサンプルのうち、その種類の非音声信
号のＬＳＰ係数の量子化時に大きな周波数歪を生じさせ
る可能性の少ないＬＳＰサンプルで構成される符号帳サ
ブセット７Ａ−ｉを参照して、その非音声信号のＬＳＰ
係数を量子化するようにしたので、より良好な伝送特性
で、各種類の非音声信号をインチャネルで伝送すること
ができるという効果が得られる。
ば、非音声信号の種類を検出し、ＬＳＰ量子化符号帳７
に含まれるＬＳＰサンプルのうち、その種類の非音声信
号のＬＳＰ係数の量子化時に大きな周波数歪を生じさせ
る可能性の少ないＬＳＰサンプルで構成される符号帳サ
ブセット７Ａ−ｉを参照して、その非音声信号のＬＳＰ
係数を量子化するようにしたので、より良好な伝送特性
で、各種類の非音声信号をインチャネルで伝送すること
ができるという効果が得られる。
【０１８５】実施の形態１２．図２１はこの発明の実施
の形態１２による音声符号化装置の構成を示すブロック
図である。図において、１２１はＬＳＰ予備選択部１０
１の前段の設けられたＬＳＰ係数補正部である。なお、
１８２は、ＬＳＰ予備選択部１０１に供給するＬＳＰ係
数（周波数パラメータ）を生成する第２の周波数パラメ
ータ生成手段である。
の形態１２による音声符号化装置の構成を示すブロック
図である。図において、１２１はＬＳＰ予備選択部１０
１の前段の設けられたＬＳＰ係数補正部である。なお、
１８２は、ＬＳＰ予備選択部１０１に供給するＬＳＰ係
数（周波数パラメータ）を生成する第２の周波数パラメ
ータ生成手段である。
【０１８６】なお、図２１におけるその他の構成要素に
ついては実施の形態１０によるものと同様であるので、
その説明を省略する。
ついては実施の形態１０によるものと同様であるので、
その説明を省略する。
【０１８７】次に動作について説明する。この実施の形
態１２による音声符号化装置では、ＬＳＰ係数補正部１
２１はＬＰＣ→ＬＳＰ変換部２から出力されたＬＳＰ係
数に対して、ＬＳＰ係数補正部３と同様の補正処理を実
行し、補正後のＬＳＰ係数をＬＳＰ予備選択部１０１に
供給し、ＬＳＰ予備選択部１０１がその補正後のＬＳＰ
係数に基づいて符号帳サブセット７Ａに含まれるＬＳＰ
サンプルを適応的に変更する。
態１２による音声符号化装置では、ＬＳＰ係数補正部１
２１はＬＰＣ→ＬＳＰ変換部２から出力されたＬＳＰ係
数に対して、ＬＳＰ係数補正部３と同様の補正処理を実
行し、補正後のＬＳＰ係数をＬＳＰ予備選択部１０１に
供給し、ＬＳＰ予備選択部１０１がその補正後のＬＳＰ
係数に基づいて符号帳サブセット７Ａに含まれるＬＳＰ
サンプルを適応的に変更する。
【０１８８】なお、その他の動作については実施の形態
１０によるものと同様であるので、その説明を省略す
る。
１０によるものと同様であるので、その説明を省略す
る。
【０１８９】以上のように、この実施の形態１２によれ
ば、量子化の際の量子化歪が少なくなるように非音声信
号のＬＳＰ係数を補正して、補正後のＬＳＰ係数に基づ
いて、非音声信号のＬＳＰ係数の量子化に適したＬＳＰ
サンプルをＬＳＰ量子化符号帳７から符号帳サブセット
７Ａに抽出するようにしたので、音声信号のためのＬＳ
Ｐ量子化符号帳７を構成するＬＳＰサンプルのうち、適
切なＬＳＰサンプルを非音声信号のためのものとして選
択することができるという効果が得られる。
ば、量子化の際の量子化歪が少なくなるように非音声信
号のＬＳＰ係数を補正して、補正後のＬＳＰ係数に基づ
いて、非音声信号のＬＳＰ係数の量子化に適したＬＳＰ
サンプルをＬＳＰ量子化符号帳７から符号帳サブセット
７Ａに抽出するようにしたので、音声信号のためのＬＳ
Ｐ量子化符号帳７を構成するＬＳＰサンプルのうち、適
切なＬＳＰサンプルを非音声信号のためのものとして選
択することができるという効果が得られる。
【０１９０】実施の形態１３．図２２はこの発明の実施
の形態１３による音声符号化装置の構成を示すブロック
図である。図において、１３１はＬＳＰ予備選択部１０
１の前段に設けられた帯域幅拡張部であり、１３２はＬ
ＳＰ予備選択部１０１の前段に設けられたＬＰＣ→ＬＳ
Ｐ変換部である。なお、図２２におけるその他の構成要
素については実施の形態１０によるものと同様であるの
で、その説明を省略する。
の形態１３による音声符号化装置の構成を示すブロック
図である。図において、１３１はＬＳＰ予備選択部１０
１の前段に設けられた帯域幅拡張部であり、１３２はＬ
ＳＰ予備選択部１０１の前段に設けられたＬＰＣ→ＬＳ
Ｐ変換部である。なお、図２２におけるその他の構成要
素については実施の形態１０によるものと同様であるの
で、その説明を省略する。
【０１９１】次に動作について説明する。この実施の形
態１３による音声符号化装置では、線形予測分析部１か
ら出力されたＬＰＣ係数がＬＰＣ→ＬＳＰ変換部２およ
び帯域幅拡張部１３１に供給され、帯域幅拡張部１３１
は、帯域幅拡張部６１と同様にして、そのＬＰＣ係数に
対して帯域幅拡張処理を実行し、帯域幅を拡張されたＬ
ＰＣ係数をＬＰＣ→ＬＳＰ変換部１３２に供給し、ＬＰ
Ｃ→ＬＳＰ変換部１３２は、そのＬＰＣ係数をＬＳＰ係
数に変換し、そのＬＳＰ係数をＬＳＰ予備選択部１０１
に供給する。ＬＳＰ予備選択部１０１は、そのＬＳＰ係
数に基づいて符号帳サブセット７Ａに含まれるＬＳＰサ
ンプルを適応的に変更する。
態１３による音声符号化装置では、線形予測分析部１か
ら出力されたＬＰＣ係数がＬＰＣ→ＬＳＰ変換部２およ
び帯域幅拡張部１３１に供給され、帯域幅拡張部１３１
は、帯域幅拡張部６１と同様にして、そのＬＰＣ係数に
対して帯域幅拡張処理を実行し、帯域幅を拡張されたＬ
ＰＣ係数をＬＰＣ→ＬＳＰ変換部１３２に供給し、ＬＰ
Ｃ→ＬＳＰ変換部１３２は、そのＬＰＣ係数をＬＳＰ係
数に変換し、そのＬＳＰ係数をＬＳＰ予備選択部１０１
に供給する。ＬＳＰ予備選択部１０１は、そのＬＳＰ係
数に基づいて符号帳サブセット７Ａに含まれるＬＳＰサ
ンプルを適応的に変更する。
【０１９２】なお、その他の動作については実施の形態
１０によるものと同様であるので、その説明を省略す
る。
１０によるものと同様であるので、その説明を省略す
る。
【０１９３】以上のように、この実施の形態１３によれ
ば、非音声信号のＬＰＣ係数に対して帯域幅拡張処理を
実行し、その処理後のＬＰＣ係数をＬＳＰ係数に変換
し、そのＬＳＰ係数に基づいて、非音声信号のＬＳＰ係
数の量子化に適したＬＳＰサンプルをＬＳＰ量子化符号
帳７から符号帳サブセット７Ａに抽出するようにしたの
で、音声信号のためのＬＳＰ量子化符号帳７を構成する
ＬＳＰサンプルのうち、適切なＬＳＰサンプルを非音声
信号のためのものとして選択することができるという効
果が得られる。
ば、非音声信号のＬＰＣ係数に対して帯域幅拡張処理を
実行し、その処理後のＬＰＣ係数をＬＳＰ係数に変換
し、そのＬＳＰ係数に基づいて、非音声信号のＬＳＰ係
数の量子化に適したＬＳＰサンプルをＬＳＰ量子化符号
帳７から符号帳サブセット７Ａに抽出するようにしたの
で、音声信号のためのＬＳＰ量子化符号帳７を構成する
ＬＳＰサンプルのうち、適切なＬＳＰサンプルを非音声
信号のためのものとして選択することができるという効
果が得られる。
【０１９４】実施の形態１４．図２３はこの発明の実施
の形態１４による音声符号化装置の構成を示すブロック
図である。図において、１４１はＬＳＰ予備選択部１０
１の前段に設けられた白色雑音重畳部であり、１４２は
ＬＳＰ予備選択部１０１の前段に設けられた線形予測分
析部であり、１４３はＬＳＰ予備選択部１０１の前段に
設けられたＬＰＣ→ＬＳＰ変換部である。なお、図２３
におけるその他の構成要素については実施の形態１０に
よるものと同様であるので、その説明を省略する。
の形態１４による音声符号化装置の構成を示すブロック
図である。図において、１４１はＬＳＰ予備選択部１０
１の前段に設けられた白色雑音重畳部であり、１４２は
ＬＳＰ予備選択部１０１の前段に設けられた線形予測分
析部であり、１４３はＬＳＰ予備選択部１０１の前段に
設けられたＬＰＣ→ＬＳＰ変換部である。なお、図２３
におけるその他の構成要素については実施の形態１０に
よるものと同様であるので、その説明を省略する。
【０１９５】次に動作について説明する。この実施の形
態１４による音声符号化装置では、入力信号が、線形予
測分析部１、音声／非音声信号識別器５、減算器１６お
よび白色雑音重畳部１４１に供給され、白色雑音重畳部
１４１は、白色雑音重畳部８１と同様にして、入力信号
に白色雑音を重畳し、白色雑音を重畳した入力信号を線
形予測分析部１４２に供給し、線形予測分析部１４２
は、線形予測分析部１と同様にして、その信号からＬＰ
Ｃ係数を生成し、ＬＰＣ→ＬＳＰ変換部１４３に供給
し、ＬＰＣ→ＬＳＰ変換部１４３はそのＬＰＣ係数をＬ
ＳＰ係数に変換し、そのＬＳＰ係数をＬＳＰ予備選択部
１０１に供給する。ＬＳＰ予備選択部１０１は、そのＬ
ＳＰ係数に基づいて符号帳サブセット７Ａに含まれるＬ
ＳＰサンプルを適応的に変更する。
態１４による音声符号化装置では、入力信号が、線形予
測分析部１、音声／非音声信号識別器５、減算器１６お
よび白色雑音重畳部１４１に供給され、白色雑音重畳部
１４１は、白色雑音重畳部８１と同様にして、入力信号
に白色雑音を重畳し、白色雑音を重畳した入力信号を線
形予測分析部１４２に供給し、線形予測分析部１４２
は、線形予測分析部１と同様にして、その信号からＬＰ
Ｃ係数を生成し、ＬＰＣ→ＬＳＰ変換部１４３に供給
し、ＬＰＣ→ＬＳＰ変換部１４３はそのＬＰＣ係数をＬ
ＳＰ係数に変換し、そのＬＳＰ係数をＬＳＰ予備選択部
１０１に供給する。ＬＳＰ予備選択部１０１は、そのＬ
ＳＰ係数に基づいて符号帳サブセット７Ａに含まれるＬ
ＳＰサンプルを適応的に変更する。
【０１９６】なお、その他の動作については実施の形態
１０によるものと同様であるので、その説明を省略す
る。
１０によるものと同様であるので、その説明を省略す
る。
【０１９７】以上のように、この実施の形態１４によれ
ば、非音声信号に白色雑音を重畳し、白色雑音を重畳し
た入力信号からＬＰＣ係数を計算し、そのＬＰＣ係数を
ＬＳＰ係数に変換し、そのＬＳＰ係数に基づいて、非音
声信号のＬＳＰ係数の量子化に適したＬＳＰサンプルを
ＬＳＰ量子化符号帳７から符号帳サブセット７Ａに抽出
するようにしたので、音声信号のためのＬＳＰ量子化符
号帳７を構成するＬＳＰサンプルのうち、適切なＬＳＰ
サンプルを非音声信号のためのものとして選択すること
ができるという効果が得られる。
ば、非音声信号に白色雑音を重畳し、白色雑音を重畳し
た入力信号からＬＰＣ係数を計算し、そのＬＰＣ係数を
ＬＳＰ係数に変換し、そのＬＳＰ係数に基づいて、非音
声信号のＬＳＰ係数の量子化に適したＬＳＰサンプルを
ＬＳＰ量子化符号帳７から符号帳サブセット７Ａに抽出
するようにしたので、音声信号のためのＬＳＰ量子化符
号帳７を構成するＬＳＰサンプルのうち、適切なＬＳＰ
サンプルを非音声信号のためのものとして選択すること
ができるという効果が得られる。
【０１９８】実施の形態１５．図２４はこの発明の実施
の形態１５による音声符号化装置の構成を示すブロック
図である。図において、１８Ａは、入力信号が非音声信
号である場合に、量子化歪が最小となる符号帳サブセッ
ト７ＡのＬＳＰサンプルを探索し、そのＬＳＰサンプル
に対応するＬＳＰ符号帳インデックスとともに、歪最小
化部１８と同様にして量子化歪が最小となる場合の適応
符号帳インデックス、雑音符号帳インデックスおよび利
得符号帳インデックスを出力する歪最小化部（最適化手
段）である。なお、図２４におけるその他の構成要素に
ついては実施の形態１０によるものと同様であるので、
その説明を省略する。ただし、切替スイッチ４からのＬ
ＳＰ符号帳インデックスは多重化部１９に直接供給され
ず、歪最小化部１８Ａに供給される。
の形態１５による音声符号化装置の構成を示すブロック
図である。図において、１８Ａは、入力信号が非音声信
号である場合に、量子化歪が最小となる符号帳サブセッ
ト７ＡのＬＳＰサンプルを探索し、そのＬＳＰサンプル
に対応するＬＳＰ符号帳インデックスとともに、歪最小
化部１８と同様にして量子化歪が最小となる場合の適応
符号帳インデックス、雑音符号帳インデックスおよび利
得符号帳インデックスを出力する歪最小化部（最適化手
段）である。なお、図２４におけるその他の構成要素に
ついては実施の形態１０によるものと同様であるので、
その説明を省略する。ただし、切替スイッチ４からのＬ
ＳＰ符号帳インデックスは多重化部１９に直接供給され
ず、歪最小化部１８Ａに供給される。
【０１９９】次に動作について説明する。歪最小化部１
８Ａは、適応符号帳インデックス、雑音符号帳インデッ
クスおよび利得符号帳インデックスのそれぞれを順次変
更して、合成フィルタ１０を駆動する励振信号を順次変
更させていくとともに、符号帳サブセット７Ａに含まれ
るＬＳＰサンプルのＬＳＰ符号帳インデックスをＬＳＰ
量子化部６Ｂから順次出力させていき、それらのＬＳＰ
符号帳インデックスに対応する複数のＬＰＣ係数を合成
フィルタ１０へ供給させて、各ＬＰＣ係数に基づくフィ
ルタ特性で合成フィルタ１０に、その各励振信号につい
て音声信号の合成をさせる。
８Ａは、適応符号帳インデックス、雑音符号帳インデッ
クスおよび利得符号帳インデックスのそれぞれを順次変
更して、合成フィルタ１０を駆動する励振信号を順次変
更させていくとともに、符号帳サブセット７Ａに含まれ
るＬＳＰサンプルのＬＳＰ符号帳インデックスをＬＳＰ
量子化部６Ｂから順次出力させていき、それらのＬＳＰ
符号帳インデックスに対応する複数のＬＰＣ係数を合成
フィルタ１０へ供給させて、各ＬＰＣ係数に基づくフィ
ルタ特性で合成フィルタ１０に、その各励振信号につい
て音声信号の合成をさせる。
【０２００】減算器１６は、入力信号から、各合成音声
信号を減算し、両者の各誤差を聴覚重み付けフィルタ１
７に供給する。聴覚重み付けフィルタ１７は、入力信号
の周波数分布に応じて適応的にフィルタ係数を調整し
て、音声信号の誤差に対してフィルタ処理を実行し、フ
ィルタ処理後の各誤差を歪みとして歪最小化部１８Ａに
供給する。
信号を減算し、両者の各誤差を聴覚重み付けフィルタ１
７に供給する。聴覚重み付けフィルタ１７は、入力信号
の周波数分布に応じて適応的にフィルタ係数を調整し
て、音声信号の誤差に対してフィルタ処理を実行し、フ
ィルタ処理後の各誤差を歪みとして歪最小化部１８Ａに
供給する。
【０２０１】そして、歪最小化部１８Ａは、量子化に使
用されるＬＳＰサンプル、適応符号帳１１から出力され
る音程パラメータ、雑音符号帳１２から出力される雑音
パラメータ、および利得符号帳１５から出力される利得
パラメータを、その歪みの自乗が最小になるように繰り
返し選択していき、その歪みが最小になったときのＬＳ
Ｐ符号帳インデックス、適応符号帳インデックス、雑音
符号帳インデックスおよび利得符号帳インデックスを多
重化部１９に供給する。すなわち、歪最小化部１８Ａ
は、ＬＳＰ符号帳インデックス、適応符号帳インデック
ス、雑音符号帳インデックスおよび利得符号帳インデッ
クスの４つを変数として、閉ループ探索法に基づいて最
適な符号語を選択している。
用されるＬＳＰサンプル、適応符号帳１１から出力され
る音程パラメータ、雑音符号帳１２から出力される雑音
パラメータ、および利得符号帳１５から出力される利得
パラメータを、その歪みの自乗が最小になるように繰り
返し選択していき、その歪みが最小になったときのＬＳ
Ｐ符号帳インデックス、適応符号帳インデックス、雑音
符号帳インデックスおよび利得符号帳インデックスを多
重化部１９に供給する。すなわち、歪最小化部１８Ａ
は、ＬＳＰ符号帳インデックス、適応符号帳インデック
ス、雑音符号帳インデックスおよび利得符号帳インデッ
クスの４つを変数として、閉ループ探索法に基づいて最
適な符号語を選択している。
【０２０２】なお、その他の動作については実施の形態
１０によるものと同様であるので、その説明を省略す
る。なお、入力信号が音声信号である場合には、ＬＳＰ
サンプルを含めた閉ループ探索は実行されず、ＬＳＰ量
子化部６Ａから切替スイッチ４を介して歪最小化部１８
Ａに供給されたＬＳＰ符号帳インデックスがそのまま多
重化部１９へ供給される。
１０によるものと同様であるので、その説明を省略す
る。なお、入力信号が音声信号である場合には、ＬＳＰ
サンプルを含めた閉ループ探索は実行されず、ＬＳＰ量
子化部６Ａから切替スイッチ４を介して歪最小化部１８
Ａに供給されたＬＳＰ符号帳インデックスがそのまま多
重化部１９へ供給される。
【０２０３】以上のように、この実施の形態１５によれ
ば、ＬＳＰ符号帳インデックス、適応符号帳インデック
ス、雑音符号帳インデックスおよび利得符号帳インデッ
クスの４つを変数として閉ループ探索法に基づいて、合
成される音声信号の歪みの少ない最適な符号語を選択す
るようにしたので、符号化による歪みをより少なくする
ことができるという効果が得られる。
ば、ＬＳＰ符号帳インデックス、適応符号帳インデック
ス、雑音符号帳インデックスおよび利得符号帳インデッ
クスの４つを変数として閉ループ探索法に基づいて、合
成される音声信号の歪みの少ない最適な符号語を選択す
るようにしたので、符号化による歪みをより少なくする
ことができるという効果が得られる。
【０２０４】実施の形態１６．図２５はこの発明の実施
の形態１６による音声符号化装置の構成を示すブロック
図である。図において、１５１はＬＳＰ量子化部６Ｂに
設けられ、入力信号に対して合成フィルタ１５４の逆演
算（ただし、ＬＰＣ係数は異なる）を実行する逆合成フ
ィルタであり、１５２はＬＳＰ量子化部６Ｂに設けら
れ、符号帳サブセット７Ａより読み出したＬＳＰ符号帳
インデックスからＬＳＰ係数を計算するＬＳＰ逆量子化
部であり、１５３はＬＳＰ量子化部６Ｂに設けられたＬ
ＳＰ→ＬＰＣ変換部であり、１５４はＬＳＰ量子化部６
Ｂに設けられた合成フィルタ１０と同様の合成フィルタ
であり、１５５はＬＳＰ量子化部６Ｂに設けられた減算
器であり、１５６はＬＳＰ量子化部６Ｂに設けられ、入
力信号と合成フィルタ１５４により生成された音声信号
との誤差を最小にするＬＳＰサンプルを探索し、そのＬ
ＳＰサンプルに対応するＬＳＰ符号帳インデックスを出
力する歪最小化部である。
の形態１６による音声符号化装置の構成を示すブロック
図である。図において、１５１はＬＳＰ量子化部６Ｂに
設けられ、入力信号に対して合成フィルタ１５４の逆演
算（ただし、ＬＰＣ係数は異なる）を実行する逆合成フ
ィルタであり、１５２はＬＳＰ量子化部６Ｂに設けら
れ、符号帳サブセット７Ａより読み出したＬＳＰ符号帳
インデックスからＬＳＰ係数を計算するＬＳＰ逆量子化
部であり、１５３はＬＳＰ量子化部６Ｂに設けられたＬ
ＳＰ→ＬＰＣ変換部であり、１５４はＬＳＰ量子化部６
Ｂに設けられた合成フィルタ１０と同様の合成フィルタ
であり、１５５はＬＳＰ量子化部６Ｂに設けられた減算
器であり、１５６はＬＳＰ量子化部６Ｂに設けられ、入
力信号と合成フィルタ１５４により生成された音声信号
との誤差を最小にするＬＳＰサンプルを探索し、そのＬ
ＳＰサンプルに対応するＬＳＰ符号帳インデックスを出
力する歪最小化部である。
【０２０５】なお、図２５におけるその他の構成要素に
ついては実施の形態１０によるものと同様であるので、
その説明を省略する。
ついては実施の形態１０によるものと同様であるので、
その説明を省略する。
【０２０６】次に動作について説明する。この実施の形
態１６による音声符号化装置における非音声信号用のＬ
ＳＰ量子化部６Ｂでは、逆合成フィルタ１５１は、例え
ば式（３）に示すような、線形予測分析部１より生成さ
れたＬＰＣ係数に基づくフィルタ特性で入力信号から線
形予測残差信号を生成し、励振信号の代わりに合成フィ
ルタ１５４に供給する。
態１６による音声符号化装置における非音声信号用のＬ
ＳＰ量子化部６Ｂでは、逆合成フィルタ１５１は、例え
ば式（３）に示すような、線形予測分析部１より生成さ
れたＬＰＣ係数に基づくフィルタ特性で入力信号から線
形予測残差信号を生成し、励振信号の代わりに合成フィ
ルタ１５４に供給する。
【数１】 ここで、ａ（ｉ）は、第ｉ次のＬＰＣ係数である。
【０２０７】一方、ＬＳＰ逆量子化部１５２は、符号帳
サブセット７Ａの有するＬＳＰサンプルに対応するＬＳ
Ｐ符号帳インデックスから、それに対応するＬＳＰ係数
を計算してＬＳＰ→ＬＰＣ変換部１５３に供給し、ＬＳ
Ｐ→ＬＰＣ変換部１５３はそのＬＳＰ係数をＬＰＣ係数
に変換し、そのＬＰＣ係数を合成フィルタ１５４に供給
する。
サブセット７Ａの有するＬＳＰサンプルに対応するＬＳ
Ｐ符号帳インデックスから、それに対応するＬＳＰ係数
を計算してＬＳＰ→ＬＰＣ変換部１５３に供給し、ＬＳ
Ｐ→ＬＰＣ変換部１５３はそのＬＳＰ係数をＬＰＣ係数
に変換し、そのＬＰＣ係数を合成フィルタ１５４に供給
する。
【０２０８】合成フィルタ１５４は、そのＬＰＣ係数に
基づくフィルタ特性（例えば式（３）の逆関数）で、線
形予測残差信号から音声信号を生成して減算器１５５に
供給する。減算器１５５は、合成フィルタ１５４により
生成された音声信号と入力信号との誤差を歪みとして計
算して歪最小化部１５６に供給する。歪最小化部１５６
は、その歪みの自乗が最小になるように、符号化帳サブ
セット７Ａの有するＬＳＰサンプルを探索していき、歪
みの自乗が最小になったと判断したときのＬＳＰサンプ
ルに対応するＬＳＰ符号帳インデックスを切替スイッチ
４へ出力する。
基づくフィルタ特性（例えば式（３）の逆関数）で、線
形予測残差信号から音声信号を生成して減算器１５５に
供給する。減算器１５５は、合成フィルタ１５４により
生成された音声信号と入力信号との誤差を歪みとして計
算して歪最小化部１５６に供給する。歪最小化部１５６
は、その歪みの自乗が最小になるように、符号化帳サブ
セット７Ａの有するＬＳＰサンプルを探索していき、歪
みの自乗が最小になったと判断したときのＬＳＰサンプ
ルに対応するＬＳＰ符号帳インデックスを切替スイッチ
４へ出力する。
【０２０９】なお、歪最小化部１５６は、ＬＳＰサンプ
ルの探索の際、符号帳サブセット７ＡからＬＳＰ逆量子
化部１５２へ繰り返し異なるＬＳＰサンプルのＬＳＰ符
号帳インデックスを供給させ、その都度、ＬＳＰ逆量子
化部１５２およびＬＳＰ→ＬＰＣ変換部１５３によりそ
れに対応するＬＰＣ係数が生成されて、合成フィルタ１
５４により異なるフィルタ特性で音声信号が生成され
る。
ルの探索の際、符号帳サブセット７ＡからＬＳＰ逆量子
化部１５２へ繰り返し異なるＬＳＰサンプルのＬＳＰ符
号帳インデックスを供給させ、その都度、ＬＳＰ逆量子
化部１５２およびＬＳＰ→ＬＰＣ変換部１５３によりそ
れに対応するＬＰＣ係数が生成されて、合成フィルタ１
５４により異なるフィルタ特性で音声信号が生成され
る。
【０２１０】なお、その他の動作については実施の形態
１０によるものと同様であるので、その説明を省略す
る。
１０によるものと同様であるので、その説明を省略す
る。
【０２１１】以上のように、この実施の形態１６によれ
ば、入力された非音声信号のＬＣＰ係数に基づくフィル
タ特性でその非音声信号に対して逆合成フィルタ処理を
実行し、それにより生成された信号に対して、符号帳サ
ブセット７Ａの各ＬＳＰサンプルに対応する各ＬＰＣ係
数に基づくフィルタ特性で合成フィルタ処理を実行して
音声信号を生成し、入力された非音声信号とその音声信
号との誤差が最小になるＬＳＰサンプルを選択するよう
にしたので、非音声信号のＬＳＰ係数の量子化を適切に
実行することができるという効果が得られる。
ば、入力された非音声信号のＬＣＰ係数に基づくフィル
タ特性でその非音声信号に対して逆合成フィルタ処理を
実行し、それにより生成された信号に対して、符号帳サ
ブセット７Ａの各ＬＳＰサンプルに対応する各ＬＰＣ係
数に基づくフィルタ特性で合成フィルタ処理を実行して
音声信号を生成し、入力された非音声信号とその音声信
号との誤差が最小になるＬＳＰサンプルを選択するよう
にしたので、非音声信号のＬＳＰ係数の量子化を適切に
実行することができるという効果が得られる。
【０２１２】実施の形態１７．図２６はこの発明の実施
の形態１７による音声符号化装置の構成を示すブロック
図である。図において、１６１は入力信号からＤＴＭＦ
信号を検出するＤＴＭＦ検出器（第１の非音声信号検出
器）であり、１６２は合成フィルタ１５４により合成さ
れた音声信号からＤＴＭＦ信号を検出するＤＴＭＦ検出
器（第２の非音声信号検出器）であり、１６３はＤＴＭ
Ｆ検出器１６１の検出結果とＤＴＭＦ検出器１６２の検
出結果とを比較し、両者が同一になるＬＳＰサンプルを
符号帳サブセット７Ａから選択する比較部である。な
お、図２６におけるその他の構成要素については実施の
形態１６によるものと同様であるので、その説明を省略
する。
の形態１７による音声符号化装置の構成を示すブロック
図である。図において、１６１は入力信号からＤＴＭＦ
信号を検出するＤＴＭＦ検出器（第１の非音声信号検出
器）であり、１６２は合成フィルタ１５４により合成さ
れた音声信号からＤＴＭＦ信号を検出するＤＴＭＦ検出
器（第２の非音声信号検出器）であり、１６３はＤＴＭ
Ｆ検出器１６１の検出結果とＤＴＭＦ検出器１６２の検
出結果とを比較し、両者が同一になるＬＳＰサンプルを
符号帳サブセット７Ａから選択する比較部である。な
お、図２６におけるその他の構成要素については実施の
形態１６によるものと同様であるので、その説明を省略
する。
【０２１３】次に動作について説明する。この実施の形
態１７による音声符号化装置における非音声信号用のＬ
ＳＰ量子化部６Ｂでは、ＤＴＭＦ検出器１６１は入力信
号からＤＴＭＦ信号を検出し、そのＤＭＴＦ信号に対応
するディジットを比較部１６３に通知し、ＤＴＭＦ検出
器１６２は、各ＬＳＰ符号帳インデックスに対応したＬ
ＰＣ係数に基づくフィルタ特性で合成フィルタ１５４に
より合成された音声信号からＤＴＭＦ信号を検出し、そ
のＤＭＴＦ信号に対応するディジットを比較部１６３に
通知する。
態１７による音声符号化装置における非音声信号用のＬ
ＳＰ量子化部６Ｂでは、ＤＴＭＦ検出器１６１は入力信
号からＤＴＭＦ信号を検出し、そのＤＭＴＦ信号に対応
するディジットを比較部１６３に通知し、ＤＴＭＦ検出
器１６２は、各ＬＳＰ符号帳インデックスに対応したＬ
ＰＣ係数に基づくフィルタ特性で合成フィルタ１５４に
より合成された音声信号からＤＴＭＦ信号を検出し、そ
のＤＭＴＦ信号に対応するディジットを比較部１６３に
通知する。
【０２１４】比較部１６３は、ＤＴＭＦ検出器１６１か
ら通知されたディジットとＤＴＭＦ検出器１６２から通
知されたディジットが同一になるまで、符号帳サブセッ
ト７Ａにおける異なるＬＳＰサンプルを順次ＬＳＰ逆量
子化部１５２に供給させ、両者が同一になったときのＬ
ＳＰサンプルのＬＳＰ符号帳インデックスを切替スイッ
チ４へ出力する。
ら通知されたディジットとＤＴＭＦ検出器１６２から通
知されたディジットが同一になるまで、符号帳サブセッ
ト７Ａにおける異なるＬＳＰサンプルを順次ＬＳＰ逆量
子化部１５２に供給させ、両者が同一になったときのＬ
ＳＰサンプルのＬＳＰ符号帳インデックスを切替スイッ
チ４へ出力する。
【０２１５】なお、その他の動作については実施の形態
１６によるものと同様であるので、その説明を省略す
る。ただし、符号帳サブセット７Ａの有するＬＳＰサン
プルによっては複数の候補が選択される可能性もあるた
め、その場合には、実施の形態１６の場合と同様にし
て、それらのうちの、歪みが最小のものを選択するよう
にしてもよい。
１６によるものと同様であるので、その説明を省略す
る。ただし、符号帳サブセット７Ａの有するＬＳＰサン
プルによっては複数の候補が選択される可能性もあるた
め、その場合には、実施の形態１６の場合と同様にし
て、それらのうちの、歪みが最小のものを選択するよう
にしてもよい。
【０２１６】なお、ここでは、非音声信号としてＤＴＭ
Ｆ信号を検出するようにしているが、他の非音声信号に
ついても同様である。
Ｆ信号を検出するようにしているが、他の非音声信号に
ついても同様である。
【０２１７】以上のように、この実施の形態１７によれ
ば、入力された非音声信号の種類を検出し、合成した音
声信号から同じ種類の非音声信号の検出されるＬＳＰサ
ンプルを符号帳サブセット７Ａから選択するようにした
ので、量子化歪を低減しつつ、非音声信号のＬＳＰ係数
の量子化に要する時間を低減することができるという効
果が得られる。
ば、入力された非音声信号の種類を検出し、合成した音
声信号から同じ種類の非音声信号の検出されるＬＳＰサ
ンプルを符号帳サブセット７Ａから選択するようにした
ので、量子化歪を低減しつつ、非音声信号のＬＳＰ係数
の量子化に要する時間を低減することができるという効
果が得られる。
【０２１８】なお、実施の形態９から実施の形態１７に
おいて、非音声信号のＬＳＰ量子化部６Ｂの前段に、実
施の形態１から実施の形態８のように、ＬＳＰ係数補正
部３、帯域幅拡張部６１、白色雑音重畳部８１などを設
けるようにしてもよい。
おいて、非音声信号のＬＳＰ量子化部６Ｂの前段に、実
施の形態１から実施の形態８のように、ＬＳＰ係数補正
部３、帯域幅拡張部６１、白色雑音重畳部８１などを設
けるようにしてもよい。
【０２１９】なお、上記実施の形態においては、音声符
号化方式の一例としてＣＳ−ＡＣＥＬＰ方式を適用して
いるが、他の音声符号化方式を適用するようにしてもよ
い。
号化方式の一例としてＣＳ−ＡＣＥＬＰ方式を適用して
いるが、他の音声符号化方式を適用するようにしてもよ
い。
【０２２０】
【発明の効果】以上のように、この発明によれば、入力
信号の周波数スペクトルの特徴を示す周波数パラメータ
を生成し、入力信号が非音声信号である場合、その周波
数パラメータを補正し、同一の量子化符号帳を参照し
て、音声信号または非音声信号である入力信号の周波数
パラメータに対応する符号語を選択するように構成した
ので、音声信号の場合と共通の量子化符号帳を使用しつ
つ、各非音声信号の周波数パラメータを量子化する際の
量子化歪をより低減することができ、音声信号伝送時と
非音声信号伝送時とで共通のビットシーケンスを使用で
き、受信側の音声復号装置を変更することなく、ＤＴＭ
Ｆ信号などの非音声信号をインチャネルで良好に伝送す
ることができるという効果がある。
信号の周波数スペクトルの特徴を示す周波数パラメータ
を生成し、入力信号が非音声信号である場合、その周波
数パラメータを補正し、同一の量子化符号帳を参照し
て、音声信号または非音声信号である入力信号の周波数
パラメータに対応する符号語を選択するように構成した
ので、音声信号の場合と共通の量子化符号帳を使用しつ
つ、各非音声信号の周波数パラメータを量子化する際の
量子化歪をより低減することができ、音声信号伝送時と
非音声信号伝送時とで共通のビットシーケンスを使用で
き、受信側の音声復号装置を変更することなく、ＤＴＭ
Ｆ信号などの非音声信号をインチャネルで良好に伝送す
ることができるという効果がある。
【０２２１】また、入力信号が音声信号であるにも拘わ
らず非音声信号であると誤って判定された場合における
音声品質の劣化を低減することができ、ある程度の音声
伝送品質が維持されて通話中に耳触りな音声になる可能
性を低減することができるという効果がある。ひいて
は、簡単な構成でそのような効果が得られ、装置のコス
トを低減することができるという効果がある。
らず非音声信号であると誤って判定された場合における
音声品質の劣化を低減することができ、ある程度の音声
伝送品質が維持されて通話中に耳触りな音声になる可能
性を低減することができるという効果がある。ひいて
は、簡単な構成でそのような効果が得られ、装置のコス
トを低減することができるという効果がある。
【０２２２】この発明によれば、量子化符号帳を参照し
て、入力信号が音声信号である場合に、音声信号の周波
数スペクトルの特性に基づいて入力信号の符号語を選択
し、同一の量子化符号帳を参照して、入力信号が非音声
信号である場合に、非音声信号の周波数スペクトルの特
性に基づいて入力信号の符号語を選択するように構成し
たので、音声信号の場合と共通の量子化符号帳を使用し
つつ、非音声信号の周波数パラメータを量子化する際の
量子化歪を低減することができるという効果がある。
て、入力信号が音声信号である場合に、音声信号の周波
数スペクトルの特性に基づいて入力信号の符号語を選択
し、同一の量子化符号帳を参照して、入力信号が非音声
信号である場合に、非音声信号の周波数スペクトルの特
性に基づいて入力信号の符号語を選択するように構成し
たので、音声信号の場合と共通の量子化符号帳を使用し
つつ、非音声信号の周波数パラメータを量子化する際の
量子化歪を低減することができるという効果がある。
【０２２３】この発明によれば、入力信号から非音声信
号を検出する非音声信号検出器を備え、入力信号が非音
声信号である場合、周波数パラメータ生成手段が、非音
声信号検出器により検出された非音声信号の種類に応じ
て入力信号の周波数パラメータを生成するように構成し
たので、音声信号の場合と共通の量子化符号帳を使用し
つつ、各種類の非音声信号の周波数パラメータを量子化
する際の量子化歪をより低減することができるという効
果がある。
号を検出する非音声信号検出器を備え、入力信号が非音
声信号である場合、周波数パラメータ生成手段が、非音
声信号検出器により検出された非音声信号の種類に応じ
て入力信号の周波数パラメータを生成するように構成し
たので、音声信号の場合と共通の量子化符号帳を使用し
つつ、各種類の非音声信号の周波数パラメータを量子化
する際の量子化歪をより低減することができるという効
果がある。
【０２２４】この発明によれば、入力信号が非音声信号
である場合、周波数パラメータ生成手段が、異なる補間
特性で複数の周波数パラメータを生成し、量子化手段
が、複数の周波数パラメータにそれぞれ対応する複数の
符号語を選択し、選択手段が、量子化手段により選択さ
れた複数の符号語のうち量子化歪が最小である符号語を
入力信号の符号語として選択するように構成したので、
量子化歪の少ない、かつスペクトル概形の崩れていない
符号語が選択され、良好に非音声信号の周波数パラメー
タを量子化することができるという効果がある。
である場合、周波数パラメータ生成手段が、異なる補間
特性で複数の周波数パラメータを生成し、量子化手段
が、複数の周波数パラメータにそれぞれ対応する複数の
符号語を選択し、選択手段が、量子化手段により選択さ
れた複数の符号語のうち量子化歪が最小である符号語を
入力信号の符号語として選択するように構成したので、
量子化歪の少ない、かつスペクトル概形の崩れていない
符号語が選択され、良好に非音声信号の周波数パラメー
タを量子化することができるという効果がある。
【０２２５】この発明によれば、入力信号が非音声信号
である場合、周波数パラメータ生成手段が、異なる特性
で帯域幅拡張処理を実行して複数の周波数パラメータを
生成し、量子化手段が、複数の周波数パラメータにそれ
ぞれ対応する複数の符号語を選択し、選択手段が、量子
化手段により選択された複数の符号語のうち量子化歪が
最小である符号語を入力信号の符号語として選択するよ
うに構成したので、量子化歪の少ない、かつスペクトル
概形の崩れていない符号語が選択され、良好に非音声信
号の周波数パラメータを量子化することができるという
効果がある。
である場合、周波数パラメータ生成手段が、異なる特性
で帯域幅拡張処理を実行して複数の周波数パラメータを
生成し、量子化手段が、複数の周波数パラメータにそれ
ぞれ対応する複数の符号語を選択し、選択手段が、量子
化手段により選択された複数の符号語のうち量子化歪が
最小である符号語を入力信号の符号語として選択するよ
うに構成したので、量子化歪の少ない、かつスペクトル
概形の崩れていない符号語が選択され、良好に非音声信
号の周波数パラメータを量子化することができるという
効果がある。
【０２２６】この発明によれば、入力信号が非音声信号
である場合、周波数パラメータ生成手段が、異なるレベ
ルの白色雑音を重畳して複数の周波数パラメータを生成
し、量子化手段が、複数の周波数パラメータにそれぞれ
対応する複数の符号語を選択し、選択手段が、量子化手
段により選択された複数の符号語のうち量子化歪が最小
である符号語を入力信号の符号語として選択するように
構成したので、量子化歪の少ない、かつスペクトル概形
の崩れていない符号語が選択され、良好に非音声信号の
周波数パラメータを量子化することができるという効果
がある。
である場合、周波数パラメータ生成手段が、異なるレベ
ルの白色雑音を重畳して複数の周波数パラメータを生成
し、量子化手段が、複数の周波数パラメータにそれぞれ
対応する複数の符号語を選択し、選択手段が、量子化手
段により選択された複数の符号語のうち量子化歪が最小
である符号語を入力信号の符号語として選択するように
構成したので、量子化歪の少ない、かつスペクトル概形
の崩れていない符号語が選択され、良好に非音声信号の
周波数パラメータを量子化することができるという効果
がある。
【０２２７】この発明によれば、入力信号が非音声信号
である場合、周波数パラメータ生成手段が、補正処理、
帯域幅拡張処理および白色雑音重畳処理のいずれかを実
行して複数の周波数パラメータを生成し、量子化手段
が、複数の周波数パラメータにそれぞれ対応する複数の
符号語を選択し、選択手段が、量子化手段により選択さ
れた複数の符号語のうち量子化歪が最小である符号語を
入力信号の符号語として選択するように構成したので、
量子化歪の少ない、かつスペクトル概形の崩れていない
符号語が選択され、良好に非音声信号の周波数パラメー
タを量子化することができるという効果がある。
である場合、周波数パラメータ生成手段が、補正処理、
帯域幅拡張処理および白色雑音重畳処理のいずれかを実
行して複数の周波数パラメータを生成し、量子化手段
が、複数の周波数パラメータにそれぞれ対応する複数の
符号語を選択し、選択手段が、量子化手段により選択さ
れた複数の符号語のうち量子化歪が最小である符号語を
入力信号の符号語として選択するように構成したので、
量子化歪の少ない、かつスペクトル概形の崩れていない
符号語が選択され、良好に非音声信号の周波数パラメー
タを量子化することができるという効果がある。
【０２２８】この発明によれば、入力信号の周波数スペ
クトルの特徴を示す周波数パラメータを生成し、入力信
号が音声信号である場合、所定の量子化符号帳を参照し
て入力信号の周波数パラメータに対応する符号語を選択
し、入力信号が非音声信号である場合、量子化符号帳の
有する符号語のサブセットを参照して入力信号の周波数
パラメータに対応する符号語を選択するように構成した
ので、音声信号伝送時と非音声信号伝送時とで共通のビ
ットシーケンスを使用でき、受信側の音声復号装置を変
更することなく、ＤＴＭＦ信号などの非音声信号をイン
チャネルで良好に伝送することができるという効果があ
る。
クトルの特徴を示す周波数パラメータを生成し、入力信
号が音声信号である場合、所定の量子化符号帳を参照し
て入力信号の周波数パラメータに対応する符号語を選択
し、入力信号が非音声信号である場合、量子化符号帳の
有する符号語のサブセットを参照して入力信号の周波数
パラメータに対応する符号語を選択するように構成した
ので、音声信号伝送時と非音声信号伝送時とで共通のビ
ットシーケンスを使用でき、受信側の音声復号装置を変
更することなく、ＤＴＭＦ信号などの非音声信号をイン
チャネルで良好に伝送することができるという効果があ
る。
【０２２９】この発明によれば、入力信号が非音声信号
である場合、その非音声信号の量子化歪に基づいて、符
号語のサブセットを適応的に選択するように構成したの
で、符号語のサブセットを構成する符号語が適応的に変
化していき、より非音声信号に適した符号語に代替され
ていくという効果がある。
である場合、その非音声信号の量子化歪に基づいて、符
号語のサブセットを適応的に選択するように構成したの
で、符号語のサブセットを構成する符号語が適応的に変
化していき、より非音声信号に適した符号語に代替され
ていくという効果がある。
【０２３０】この発明によれば、入力信号から非音声信
号を検出する非音声信号検出器を備え、量子化手段が、
量子化符号帳の有する符号語の複数のサブセットのう
ち、非音声信号検出器により検出された非音声信号の種
類に応じたサブセットを参照して入力信号が非音声信号
である場合の周波数パラメータに対応する符号語を選択
するように構成したので、より良好に、各種類の非音声
信号をインチャネルで伝送することができるという効果
がある。
号を検出する非音声信号検出器を備え、量子化手段が、
量子化符号帳の有する符号語の複数のサブセットのう
ち、非音声信号検出器により検出された非音声信号の種
類に応じたサブセットを参照して入力信号が非音声信号
である場合の周波数パラメータに対応する符号語を選択
するように構成したので、より良好に、各種類の非音声
信号をインチャネルで伝送することができるという効果
がある。
【０２３１】この発明によれば、入力信号の周波数パラ
メータと白色雑音の周波数パラメータとの間を補間して
周波数パラメータを生成し、生成したその周波数パラメ
ータを量子化して、そのときの量子化歪に基づいてサブ
セットの符号語を選択するように構成したので、音声信
号のための量子化符号帳を構成する符号語のうち、適切
な符号語を非音声信号のためのものとしてサブセットへ
選択することができるという効果がある。
メータと白色雑音の周波数パラメータとの間を補間して
周波数パラメータを生成し、生成したその周波数パラメ
ータを量子化して、そのときの量子化歪に基づいてサブ
セットの符号語を選択するように構成したので、音声信
号のための量子化符号帳を構成する符号語のうち、適切
な符号語を非音声信号のためのものとしてサブセットへ
選択することができるという効果がある。
【０２３２】この発明によれば、入力信号から線形予測
係数を計算し、線形予測係数に対して帯域幅拡張処理を
実行し、帯域幅拡張処理後の線形予測係数から周波数パ
ラメータとして線スペクトル対係数を生成し、生成され
たその周波数パラメータを量子化して、そのときの量子
化歪に基づいてサブセットの符号語を選択するように構
成したので、音声信号のための量子化符号帳を構成する
符号語のうち、適切な符号語を非音声信号のためのもの
としてサブセットへ選択することができるという効果が
ある。
係数を計算し、線形予測係数に対して帯域幅拡張処理を
実行し、帯域幅拡張処理後の線形予測係数から周波数パ
ラメータとして線スペクトル対係数を生成し、生成され
たその周波数パラメータを量子化して、そのときの量子
化歪に基づいてサブセットの符号語を選択するように構
成したので、音声信号のための量子化符号帳を構成する
符号語のうち、適切な符号語を非音声信号のためのもの
としてサブセットへ選択することができるという効果が
ある。
【０２３３】この発明によれば、入力信号に白色雑音を
重畳し、白色雑音を重畳した入力信号から周波数パラメ
ータを生成し、生成したその周波数パラメータを量子化
して、そのときの量子化歪に基づいてサブセットの符号
語を選択するように構成したので、音声信号のための量
子化符号帳を構成する符号語のうち、適切な符号語を非
音声信号のためのものとしてサブセットへ選択すること
ができるという効果がある。
重畳し、白色雑音を重畳した入力信号から周波数パラメ
ータを生成し、生成したその周波数パラメータを量子化
して、そのときの量子化歪に基づいてサブセットの符号
語を選択するように構成したので、音声信号のための量
子化符号帳を構成する符号語のうち、適切な符号語を非
音声信号のためのものとしてサブセットへ選択すること
ができるという効果がある。
【０２３４】この発明によれば、入力信号から線形予測
係数を計算する線形予測分析部と、線形予測係数を周波
数パラメータとしての線スペクトル対係数に変換するＬ
ＰＣ→ＬＳＰ変換部とを周波数パラメータ生成手段に有
し、また、入力信号が非音声信号である場合、入力信号
に対して線形予測係数に基づくフィルタ特性で逆合成フ
ィルタ処理を実行する逆合成フィルタと、入力信号が非
音声信号である場合、符号語のサブセットのうちのいず
れかの符号語を逆量子化して線スペクトル対係数を生成
するＬＳＰ逆量子化部と、ＬＳＰ逆量子化部により生成
された線スペクトル対係数を線形予測係数に変換するＬ
ＳＰ→ＬＰＣ変換部と、逆合成フィルタにより生成され
た信号に対して、ＬＳＰ→ＬＰＣ変換部により変換され
た線形予測係数に基づくフィルタ特性で合成フィルタ処
理を実行する合成フィルタと、入力信号が非音声信号で
ある場合、合成フィルタにより合成された音声信号と入
力信号との誤差に基づいて量子化歪が最小な符号語を選
択する歪最小化部とを量子化手段に有するようにしたの
で、非音声信号の周波数パラメータの量子化を適切に実
行することができるという効果がある。
係数を計算する線形予測分析部と、線形予測係数を周波
数パラメータとしての線スペクトル対係数に変換するＬ
ＰＣ→ＬＳＰ変換部とを周波数パラメータ生成手段に有
し、また、入力信号が非音声信号である場合、入力信号
に対して線形予測係数に基づくフィルタ特性で逆合成フ
ィルタ処理を実行する逆合成フィルタと、入力信号が非
音声信号である場合、符号語のサブセットのうちのいず
れかの符号語を逆量子化して線スペクトル対係数を生成
するＬＳＰ逆量子化部と、ＬＳＰ逆量子化部により生成
された線スペクトル対係数を線形予測係数に変換するＬ
ＳＰ→ＬＰＣ変換部と、逆合成フィルタにより生成され
た信号に対して、ＬＳＰ→ＬＰＣ変換部により変換され
た線形予測係数に基づくフィルタ特性で合成フィルタ処
理を実行する合成フィルタと、入力信号が非音声信号で
ある場合、合成フィルタにより合成された音声信号と入
力信号との誤差に基づいて量子化歪が最小な符号語を選
択する歪最小化部とを量子化手段に有するようにしたの
で、非音声信号の周波数パラメータの量子化を適切に実
行することができるという効果がある。
【０２３５】この発明によれば、入力信号から線形予測
係数を計算する線形予測分析部と、線形予測係数を周波
数パラメータとしての線スペクトル対係数に変換するＬ
ＰＣ→ＬＳＰ変換部とを周波数パラメータ生成手段に有
し、また、入力信号が非音声信号である場合、入力信号
に対して線形予測係数に基づくフィルタ特性で逆合成フ
ィルタ処理を実行する逆合成フィルタと、入力信号が非
音声信号である場合、符号語のサブセットのうちのいず
れかの符号語を逆量子化して線スペクトル対係数を生成
するＬＳＰ逆量子化部と、ＬＳＰ逆量子化部により生成
された線スペクトル対係数を線形予測係数に変換するＬ
ＳＰ→ＬＰＣ変換部と、逆合成フィルタにより生成され
た信号に対して、ＬＳＰ→ＬＰＣ変換部により変換され
た線形予測係数に基づくフィルタ特性で合成フィルタ処
理を実行する合成フィルタと、入力信号から非音声信号
を検出する第１の非音声信号検出手段と、合成フィルタ
により合成された音声信号から非音声信号を検出する第
２の非音声信号検出手段と、第１の非音声信号検出手段
により検出された非音声信号の種類と第２の非音声信号
検出手段により検出された非音声信号の種類とが同一で
ある符号語を選択する比較部とを量子化手段に有するよ
うに構成したので、量子化歪を低減しつつ、非音声信号
の周波数パラメータの量子化に要する時間を低減するこ
とができるという効果がある。
係数を計算する線形予測分析部と、線形予測係数を周波
数パラメータとしての線スペクトル対係数に変換するＬ
ＰＣ→ＬＳＰ変換部とを周波数パラメータ生成手段に有
し、また、入力信号が非音声信号である場合、入力信号
に対して線形予測係数に基づくフィルタ特性で逆合成フ
ィルタ処理を実行する逆合成フィルタと、入力信号が非
音声信号である場合、符号語のサブセットのうちのいず
れかの符号語を逆量子化して線スペクトル対係数を生成
するＬＳＰ逆量子化部と、ＬＳＰ逆量子化部により生成
された線スペクトル対係数を線形予測係数に変換するＬ
ＳＰ→ＬＰＣ変換部と、逆合成フィルタにより生成され
た信号に対して、ＬＳＰ→ＬＰＣ変換部により変換され
た線形予測係数に基づくフィルタ特性で合成フィルタ処
理を実行する合成フィルタと、入力信号から非音声信号
を検出する第１の非音声信号検出手段と、合成フィルタ
により合成された音声信号から非音声信号を検出する第
２の非音声信号検出手段と、第１の非音声信号検出手段
により検出された非音声信号の種類と第２の非音声信号
検出手段により検出された非音声信号の種類とが同一で
ある符号語を選択する比較部とを量子化手段に有するよ
うに構成したので、量子化歪を低減しつつ、非音声信号
の周波数パラメータの量子化に要する時間を低減するこ
とができるという効果がある。
【０２３６】この発明によれば、量子化において選択さ
れた符号語から復号した信号と入力信号とを比較して、
最適な符号語を閉ループ探索法に基づいて選択させるよ
うに構成したので、符号化による歪みのより少なくする
ことができるという効果がある。
れた符号語から復号した信号と入力信号とを比較して、
最適な符号語を閉ループ探索法に基づいて選択させるよ
うに構成したので、符号化による歪みのより少なくする
ことができるという効果がある。
【図１】 この発明の実施の形態１による音声符号化装
置の構成を示すブロック図である。
置の構成を示すブロック図である。
【図２】 ＤＴＭＦ信号の周波数スペクトルの一例を示
す図である。
す図である。
【図３】 ＤＴＭＦ信号のＬＳＰ係数と補正後のＬＳＰ
係数との関係を示す図である。
係数との関係を示す図である。
【図４】 ディジット「３」のＤＴＭＦ信号の周波数ス
ペクトルと「う」についての一般的な男性の音声の周波
数スペクトルとを示す図である。
ペクトルと「う」についての一般的な男性の音声の周波
数スペクトルとを示す図である。
【図５】 ＤＴＭＦ信号のＬＳＰ係数の分布と音声信号
のＬＳＰ係数の分布の一例を示す図である。
のＬＳＰ係数の分布の一例を示す図である。
【図６】 この発明の実施の形態２による音声符号化装
置の構成を示すブロック図である。
置の構成を示すブロック図である。
【図７】 図６におけるＬＳＰ量子化符号帳およびＬＳ
Ｐ量子化部の構成を示すブロック図である。
Ｐ量子化部の構成を示すブロック図である。
【図８】 この発明の実施の形態３による音声符号化装
置の構成を示すブロック図である。
置の構成を示すブロック図である。
【図９】 ディジット「０」が検出された場合のＤＴＭ
Ｆ信号のＬＳＰ係数と補正後のＬＳＰ係数との関係の一
例を示す図である。
Ｆ信号のＬＳＰ係数と補正後のＬＳＰ係数との関係の一
例を示す図である。
【図１０】 この発明の実施の形態４による音声符号化
装置の構成を示すブロック図である。
装置の構成を示すブロック図である。
【図１１】 ＤＴＭＦ信号のＬＳＰ係数と補正係数の異
なる補正後のＬＳＰ係数との対応関係の一例を示す図で
ある。
なる補正後のＬＳＰ係数との対応関係の一例を示す図で
ある。
【図１２】 この発明の実施の形態５による音声符号化
装置の構成を示すブロック図である。
装置の構成を示すブロック図である。
【図１３】 この発明の実施の形態６による音声符号化
装置の構成を示すブロック図である。
装置の構成を示すブロック図である。
【図１４】 この発明の実施の形態６による音声符号化
装置の他の構成を示すブロック図である。
装置の他の構成を示すブロック図である。
【図１５】 この発明の実施の形態７による音声符号化
装置の構成を示すブロック図である。
装置の構成を示すブロック図である。
【図１６】 この発明の実施の形態８による音声符号化
装置の構成を示すブロック図である。
装置の構成を示すブロック図である。
【図１７】 この発明の実施の形態９による音声符号化
装置の構成を示すブロック図である。
装置の構成を示すブロック図である。
【図１８】 ＤＴＭＦ信号の量子化前のＬＳＰ係数とＬ
ＳＰ量子化符号帳におけるＬＳＰサンプルとの対応関係
の一例を示す図である。
ＳＰ量子化符号帳におけるＬＳＰサンプルとの対応関係
の一例を示す図である。
【図１９】 この発明の実施の形態１０による音声符号
化装置の構成を示すブロック図である。
化装置の構成を示すブロック図である。
【図２０】 この発明の実施の形態１１による音声符号
化装置の構成を示すブロック図である。
化装置の構成を示すブロック図である。
【図２１】 この発明の実施の形態１２による音声符号
化装置の構成を示すブロック図である。
化装置の構成を示すブロック図である。
【図２２】 この発明の実施の形態１３による音声符号
化装置の構成を示すブロック図である。
化装置の構成を示すブロック図である。
【図２３】 この発明の実施の形態１４による音声符号
化装置の構成を示すブロック図である。
化装置の構成を示すブロック図である。
【図２４】 この発明の実施の形態１５による音声符号
化装置の構成を示すブロック図である。
化装置の構成を示すブロック図である。
【図２５】 この発明の実施の形態１６による音声符号
化装置の構成を示すブロック図である。
化装置の構成を示すブロック図である。
【図２６】 この発明の実施の形態１７による音声符号
化装置の構成を示すブロック図である。
化装置の構成を示すブロック図である。
【図２７】 ８ｋｂｉｔ／ｓＣＳ-ＡＣＥＬＰ方式を適
用した第１の従来の音声符号化装置の構成例を示すブロ
ック図である。
用した第１の従来の音声符号化装置の構成例を示すブロ
ック図である。
【図２８】 図２７のＬＳＰ量子化部およびＬＳＰ量子
化符号帳の構成例を示すブロック図である。
化符号帳の構成例を示すブロック図である。
【図２９】 第２の従来の音声符号化装置を示すブロッ
ク図である。
ク図である。
【図３０】 先に提案した音声符号化装置を示すブロッ
ク図である。
ク図である。
【図３１】 図３０に示す音声符号化装置により生成さ
れた符号を復号する音声復号装置である。
れた符号を復号する音声復号装置である。
１ 線形予測分析部、２ ＬＰＣ→ＬＳＰ変換部、６
ＬＳＰ量子化部（量子化手段）、６Ａ ＬＳＰ量子化部
（量子化手段、第１の量子化部）、６Ｂ，６Ｂ−１〜６
Ｂ−４ ＬＳＰ量子化部（量子化手段、第２の量子化
部）、７ ＬＳＰ量子化符号帳（量子化符号帳）、７Ａ
符号帳サブセット（符号語のサブセット）、１８Ａ
歪最小化部（最適化手段）、４１ ＤＴＭＦ検出器（非
音声信号検出器）、５２，９１ 選択部（選択手段）、
１０１ ＬＳＰ予備選択部（符号語選択手段）、１５１
逆合成フィルタ、１５２ ＬＳＰ逆量子化部、１５３
ＬＳＰ→ＬＰＣ変換部、１５４ 合成フィルタ、１５
６ 歪最小化部、１６１ ＤＴＭＦ検出器（第１の非音
声信号検出器）、１６２ ＤＴＭＦ検出器（第２の非音
声信号検出器）、１６３ 比較部、１８１ 周波数パラ
メータ生成手段、１８２ 第２の周波数パラメータ生成
手段。
ＬＳＰ量子化部（量子化手段）、６Ａ ＬＳＰ量子化部
（量子化手段、第１の量子化部）、６Ｂ，６Ｂ−１〜６
Ｂ−４ ＬＳＰ量子化部（量子化手段、第２の量子化
部）、７ ＬＳＰ量子化符号帳（量子化符号帳）、７Ａ
符号帳サブセット（符号語のサブセット）、１８Ａ
歪最小化部（最適化手段）、４１ ＤＴＭＦ検出器（非
音声信号検出器）、５２，９１ 選択部（選択手段）、
１０１ ＬＳＰ予備選択部（符号語選択手段）、１５１
逆合成フィルタ、１５２ ＬＳＰ逆量子化部、１５３
ＬＳＰ→ＬＰＣ変換部、１５４ 合成フィルタ、１５
６ 歪最小化部、１６１ ＤＴＭＦ検出器（第１の非音
声信号検出器）、１６２ ＤＴＭＦ検出器（第２の非音
声信号検出器）、１６３ 比較部、１８１ 周波数パラ
メータ生成手段、１８２ 第２の周波数パラメータ生成
手段。
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 海老沢 秀明 東京都千代田区丸の内二丁目２番３号 三 菱電機株式会社内 Ｆターム(参考） 5D045 CA01 CB03 DA11 DB01 5J064 BA13 BB03 BB04 BB14 BC02 BC08 BC12 BC16 BC25 BD02
Claims (25)
- 【請求項１】 音声帯域の入力信号を符号化する音声符
号化装置において、 前記入力信号の周波数スペクトルの特徴を示す周波数パ
ラメータを生成し、前記入力信号が非音声信号である場
合、前記周波数パラメータを補正する周波数パラメータ
生成手段と、 所定の数の周波数パラメータの符号語を記憶する量子化
符号帳と、 同一の前記量子化符号帳を参照して、音声信号または非
音声信号である前記入力信号の周波数パラメータに対応
する前記符号語を選択する量子化手段とを備えることを
特徴とする音声符号化装置。 - 【請求項２】 周波数パラメータは、線スペクトル対係
数であることを特徴とする請求項１記載の音声符号化装
置。 - 【請求項３】 周波数パラメータ生成手段は、入力信号
が非音声信号である場合、前記入力信号の周波数パラメ
ータと白色雑音の周波数パラメータとの間を補間して、
補間した周波数パラメータへ、前記入力信号の周波数パ
ラメータを補正することを特徴とする請求項１または請
求項２記載の音声符号化装置。 - 【請求項４】 周波数パラメータ生成手段は、入力信号
が非音声信号である場合、前記入力信号から線形予測係
数を計算し、前記線形予測係数に対して帯域幅拡張処理
を実行し、前記帯域幅拡張処理を実行した前記線形予測
係数から周波数パラメータとして線スペクトル対係数を
生成することを特徴とする請求項１記載の音声符号化装
置。 - 【請求項５】 周波数パラメータ生成手段は、入力信号
が非音声信号である場合、前記入力信号に白色雑音を重
畳することを特徴とする請求項１または請求項２記載の
音声符号化装置。 - 【請求項６】 量子化手段は、量子化符号帳を参照し
て、入力信号が音声信号である場合に、音声信号の周波
数スペクトルの特性に基づいて前記入力信号の符号語を
選択する第１の量子化部と、同一の前記量子化符号帳を
参照して、前記入力信号が非音声信号である場合に、非
音声信号の周波数スペクトルの特性に基づいて前記入力
信号の符号語を選択する第２の量子化部とを有すること
を特徴とする請求項１記載の音声符号化装置。 - 【請求項７】 入力信号から非音声信号を検出する非音
声信号検出器を備え、 周波数パラメータ生成手段は、前記入力信号が非音声信
号である場合、前記非音声信号検出器により検出された
非音声信号の種類に応じて前記入力信号の周波数パラメ
ータを生成することを特徴とする請求項１記載の音声符
号化装置。 - 【請求項８】 複数の符号語のうち量子化歪が最小であ
る符号語を選択する選択手段を備え、 周波数パラメータ生成手段は、入力信号が非音声信号で
ある場合、異なる補間特性で複数の周波数パラメータを
生成し、 量子化手段は、前記複数の周波数パラメータにそれぞれ
対応する複数の符号語を選択し、 前記選択手段は、前記量子化手段により選択された複数
の符号語のうち量子化歪が最小である符号語を前記入力
信号の符号語として選択することを特徴とする請求項３
記載の音声符号化装置。 - 【請求項９】 複数の符号語のうち量子化歪が最小であ
る符号語を選択する選択手段を備え、 周波数パラメータ生成手段は、入力信号が非音声信号で
ある場合、異なる特性で帯域幅拡張処理を実行して複数
の周波数パラメータを生成し、 量子化手段は、前記複数の周波数パラメータにそれぞれ
対応する複数の符号語を選択し、 前記選択手段は、前記量子化手段により選択された複数
の符号語のうち量子化歪が最小である符号語を前記入力
信号の符号語として選択することを特徴とする請求項４
記載の音声符号化装置。 - 【請求項１０】 複数の符号語のうち量子化歪が最小で
ある符号語を選択する選択手段を備え、 周波数パラメータ生成手段は、入力信号が非音声信号で
ある場合、異なるレベルの白色雑音を重畳して複数の周
波数パラメータを生成し、 量子化手段は、前記複数の周波数パラメータにそれぞれ
対応する複数の符号語を選択し、 前記選択手段は、前記量子化手段により選択された複数
の符号語のうち量子化歪が最小である符号語を前記入力
信号の符号語として選択することを特徴とする請求項５
記載の音声符号化装置。 - 【請求項１１】 複数の符号語のうち量子化歪が最小で
ある符号語を選択する選択手段を備え、 周波数パラメータ生成手段は、入力信号が非音声信号で
ある場合、補正処理、帯域幅拡張処理および白色雑音重
畳処理のいずれかを実行して複数の周波数パラメータを
生成し、 量子化手段は、前記複数の周波数パラメータにそれぞれ
対応する複数の符号語を選択し、 前記選択手段は、前記量子化手段により選択された複数
の符号語のうち量子化歪が最小である符号語を前記入力
信号の符号語として選択することを特徴とする請求項１
または請求項２記載の音声符号化装置。 - 【請求項１２】 音声帯域の入力信号を符号化する音声
符号化方法において、 前記入力信号の周波数スペクトルの特徴を示す周波数パ
ラメータを生成し、前記入力信号が非音声信号である場
合、前記周波数パラメータを音声信号の周波数パラメー
タに近づけて生成するステップと、 同一の量子化符号帳を参照して、音声信号または非音声
信号である前記入力信号の周波数パラメータに対応する
符号語を選択するステップとを備えることを特徴とする
音声符号化方法。 - 【請求項１３】 音声帯域の入力信号を符号化する音声
符号化装置において、 前記入力信号の周波数スペクトルの特徴を示す周波数パ
ラメータを生成する周波数パラメータ生成手段と、 所定の数の周波数パラメータの符号語を記憶する量子化
符号帳と、 前記入力信号が音声信号である場合、前記量子化符号帳
を参照して前記入力信号の周波数パラメータに対応する
前記符号語を選択し、前記入力信号が非音声信号である
場合、前記量子化符号帳の有する符号語のサブセットを
参照して前記入力信号の周波数パラメータに対応する前
記符号語を選択する量子化手段とを備えることを特徴と
する音声符号化装置。 - 【請求項１４】 周波数パラメータは、線スペクトル対
係数であることを特徴とする請求項１３記載の音声符号
化装置。 - 【請求項１５】 符号語のサブセットは、量子化符号帳
の有する符号語のうち、非音声信号の周波数パラメータ
を量子化する際の量子化歪の少ない符号語で構成される
ことを特徴とする請求項１３または請求項１４記載の音
声符号化装置。 - 【請求項１６】 入力信号が非音声信号である場合、そ
の非音声信号の量子化歪に基づいて、符号語のサブセッ
トを適応的に選択する符号語選択手段を備えることを特
徴とする請求項１３から請求項１５のうちのいずれか１
項記載の音声符号化装置。 - 【請求項１７】 入力信号から非音声信号を検出する非
音声信号検出器を備え、 量子化手段は、量子化符号帳の有する符号語の複数のサ
ブセットのうち、前記非音声信号検出器により検出され
た非音声信号の種類に応じた前記サブセットを参照して
前記入力信号が非音声信号である場合の周波数パラメー
タに対応する符号語を選択することを特徴とする請求項
１３記載の音声符号化装置。 - 【請求項１８】 量子化符号帳の有する符号語の複数の
サブセットのそれぞれは、１つまたは複数の種類の非音
声信号の周波数パラメータを量子化する際の量子化歪の
少ない符号語で構成されることを特徴とする請求項１７
記載の音声符号化装置。 - 【請求項１９】 入力信号の周波数パラメータと白色雑
音の周波数パラメータとの間を補間して周波数パラメー
タを生成する第２の周波数パラメータ生成手段を備え、 符号語選択手段は、前記第２の周波数パラメータ生成手
段により生成された周波数パラメータを量子化して、そ
のときの量子化歪に基づいてサブセットの符号語を選択
することを特徴とする請求項１６記載の音声符号化装
置。 - 【請求項２０】 入力信号から線形予測係数を計算し、
前記線形予測係数に対して帯域幅拡張処理を実行し、前
記帯域幅拡張処理後の前記線形予測係数から周波数パラ
メータとして線スペクトル対係数を生成する第２の周波
数パラメータ生成手段を備え、 符号語選択手段は、前記第２の周波数パラメータ生成手
段により生成された周波数パラメータを量子化して、そ
のときの量子化歪に基づいてサブセットの符号語を選択
することを特徴とする請求項１６記載の音声符号化装
置。 - 【請求項２１】 入力信号に白色雑音を重畳し、白色雑
音を重畳した入力信号から周波数パラメータを生成する
第２の周波数パラメータ生成手段を備え、 符号語選択手段は、前記第２の周波数パラメータ生成手
段により生成された周波数パラメータを量子化して、そ
のときの量子化歪に基づいてサブセットの符号語を選択
することを特徴とする請求項１６記載の音声符号化装
置。 - 【請求項２２】 周波数パラメータ生成手段は、入力信
号から線形予測係数を計算する線形予測分析部と、前記
線形予測係数を周波数パラメータとしての線スペクトル
対係数に変換するＬＰＣ→ＬＳＰ変換部とを有し、 量子化手段は、前記入力信号が非音声信号である場合、
前記入力信号に対して前記線形予測係数に基づくフィル
タ特性で逆合成フィルタ処理を実行する逆合成フィルタ
と、入力信号が非音声信号である場合、符号語のサブセ
ットのうちのいずれかの符号語を逆量子化して線スペク
トル対係数を生成するＬＳＰ逆量子化部と、前記ＬＳＰ
逆量子化部により生成された線スペクトル対係数を線形
予測係数に変換するＬＳＰ→ＬＰＣ変換部と、前記逆合
成フィルタにより生成された信号に対して、前記ＬＳＰ
→ＬＰＣ変換部により変換された前記線形予測係数に基
づくフィルタ特性で合成フィルタ処理を実行する合成フ
ィルタと、前記入力信号が非音声信号である場合、前記
合成フィルタにより合成された音声信号と前記入力信号
との誤差に基づいて量子化歪が最小な前記符号語を選択
する歪最小化部とを有することを特徴とする請求項１３
記載の音声符号化装置。 - 【請求項２３】 周波数パラメータ生成手段は、入力信
号から線形予測係数を計算する線形予測分析部と、前記
線形予測係数を周波数パラメータとしての線スペクトル
対係数に変換するＬＰＣ→ＬＳＰ変換部とを有し、 量子化手段は、前記入力信号が非音声信号である場合、
前記入力信号に対して前記線形予測係数に基づくフィル
タ特性で逆合成フィルタ処理を実行する逆合成フィルタ
と、前記入力信号が非音声信号である場合、符号語のサ
ブセットのうちのいずれかの符号語を逆量子化して線ス
ペクトル対係数を生成するＬＳＰ逆量子化部と、前記Ｌ
ＳＰ逆量子化部により生成された線スペクトル対係数を
線形予測係数に変換するＬＳＰ→ＬＰＣ変換部と、前記
逆合成フィルタにより生成された信号に対して、前記Ｌ
ＳＰ→ＬＰＣ変換部により変換された前記線形予測係数
に基づくフィルタ特性で合成フィルタ処理を実行する合
成フィルタと、前記入力信号から非音声信号を検出する
第１の非音声信号検出手段と、前記合成フィルタにより
合成された音声信号から非音声信号を検出する第２の非
音声信号検出手段と、前記第１の非音声信号検出手段に
より検出された非音声信号の種類と前記第２の非音声信
号検出手段により検出された非音声信号の種類とが同一
である前記符号語を選択する比較部とを有することを特
徴とする請求項１３記載の音声符号化装置。 - 【請求項２４】 量子化手段により選択された符号語か
ら復号した信号と入力信号とを比較して、前記量子化手
段に最適な符号語を閉ループ探索法に基づいて選択させ
る最適化手段を備えることを特徴とする請求項１３記載
の音声符号化装置。 - 【請求項２５】 音声帯域の入力信号を符号化する音声
符号化方法において、 前記入力信号の周波数スペクトルの特徴を示す周波数パ
ラメータを生成するステップと、 前記入力信号が音声信号である場合、所定の量子化符号
帳を参照して前記入力信号の周波数パラメータに対応す
る符号語を選択し、前記入力信号が非音声信号である場
合、前記量子化符号帳の有する符号語のサブセットを参
照して前記入力信号の周波数パラメータに対応する前記
符号語を選択するステップとを備えることを特徴とする
音声符号化方法。
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| A02 | Decision of refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A02 Effective date: 20080715 |