JP2002229597A - Ｌｐｃパラメータのベクトル量子化装置 - Google Patents
Ｌｐｃパラメータのベクトル量子化装置Info
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- JP2002229597A JP2002229597A JP2001367692A JP2001367692A JP2002229597A JP 2002229597 A JP2002229597 A JP 2002229597A JP 2001367692 A JP2001367692 A JP 2001367692A JP 2001367692 A JP2001367692 A JP 2001367692A JP 2002229597 A JP2002229597 A JP 2002229597A
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Abstract
(57)【要約】
【課題】 移動通信システムのソフトウェア・ハー
ドウェア規模の増大を最小限に抑えつつ、パケット量の
増加に対応すること。 【解決手段】 ＵＥ１０１とＴＥ１０６間で送受信され
るパケット量が増加した場合、ＲＮＣやＳＧＳＮ、ＧＧ
ＳＮを増設する代わりに、インターネットプロトコルの
処理だけを行うルータ装置により構成されるＩＰネット
ワークを増設して、増加したパケットを収容する。この
とき、ＢＴＳ１０２において、Ｗ−ＣＤＭＡ方式の無線
回線制御処理および所定のレイヤ２処理を行う。
ドウェア規模の増大を最小限に抑えつつ、パケット量の
増加に対応すること。 【解決手段】 ＵＥ１０１とＴＥ１０６間で送受信され
るパケット量が増加した場合、ＲＮＣやＳＧＳＮ、ＧＧ
ＳＮを増設する代わりに、インターネットプロトコルの
処理だけを行うルータ装置により構成されるＩＰネット
ワークを増設して、増加したパケットを収容する。この
とき、ＢＴＳ１０２において、Ｗ−ＣＤＭＡ方式の無線
回線制御処理および所定のレイヤ２処理を行う。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、インターネット通
信に代表されるパケット通信システムや、移動通信シス
テムなどの分野で、音声信号の伝送効率を高めるために
利用される音声符号化・復号化装置に適用するＬＰＣパ
ラメータのベクトル量子化装置に関する。
信に代表されるパケット通信システムや、移動通信シス
テムなどの分野で、音声信号の伝送効率を高めるために
利用される音声符号化・復号化装置に適用するＬＰＣパ
ラメータのベクトル量子化装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】インターネット通信に代表されるパケッ
ト通信システムや、移動通信システムなどで音声信号を
伝送する場合、音声信号の伝送効率を高めるため、圧縮
・符号化技術がよく使われる。これまでに多くの音声符
号化方式が開発されており、近年開発された低ビットレ
ート音声符号化方式の多くは、音声信号をスペクトル包
絡情報とスペクトルの微細構造情報とに分離し、分離し
た情報をそれぞれ圧縮・符号化する方式である。例え
ば、文献１（M.R.Schroeder, B.S.Atal, "Code Excited
Linear Prediction:High Quality Speech at Low Bit
Rate", IEEE proc.,ICASSP'85 pp.937-940）に記載され
たＣＥＬＰ方式がその一例である。
ト通信システムや、移動通信システムなどで音声信号を
伝送する場合、音声信号の伝送効率を高めるため、圧縮
・符号化技術がよく使われる。これまでに多くの音声符
号化方式が開発されており、近年開発された低ビットレ
ート音声符号化方式の多くは、音声信号をスペクトル包
絡情報とスペクトルの微細構造情報とに分離し、分離し
た情報をそれぞれ圧縮・符号化する方式である。例え
ば、文献１（M.R.Schroeder, B.S.Atal, "Code Excited
Linear Prediction:High Quality Speech at Low Bit
Rate", IEEE proc.,ICASSP'85 pp.937-940）に記載され
たＣＥＬＰ方式がその一例である。
【０００３】ここで、ＣＥＬＰ方式の音声符号化装置の
概要について図８を用いて説明する。なお、入力音声信
号は、２０ｍｓ程度の時間間隔で区切られた処理フレー
ムごとに、音声符号化装置に逐次入力されるものとす
る。
概要について図８を用いて説明する。なお、入力音声信
号は、２０ｍｓ程度の時間間隔で区切られた処理フレー
ムごとに、音声符号化装置に逐次入力されるものとす
る。
【０００４】処理フレームごとに音声符号化装置に入力
された入力音声信号は、まず、ＬＰＣ分析部１１に供給
される。ＬＰＣ分析部１１は、入力音声信号をＬＰＣ
（Linear Predictive Coding）分析してＬＰＣ係数を得
て、得られたＬＰＣ係数をベクトル量子化してＬＰＣ符
号とし、このＬＰＣ符号を復号化して復号化ＬＰＣ係数
を得る。
された入力音声信号は、まず、ＬＰＣ分析部１１に供給
される。ＬＰＣ分析部１１は、入力音声信号をＬＰＣ
（Linear Predictive Coding）分析してＬＰＣ係数を得
て、得られたＬＰＣ係数をベクトル量子化してＬＰＣ符
号とし、このＬＰＣ符号を復号化して復号化ＬＰＣ係数
を得る。
【０００５】音源作成部１４は、適応符号帳１２及び固
定符号帳１３から、それぞれ適応コードベクトル及び固
定コードベクトルを読み出して、ＬＰＣ合成部１５へ送
る。ＬＰＣ合成部１５は、音源作成部１４から供給され
る適応コードベクトル及び固定コードベクトルを、ＬＰ
Ｃ分析部１１より与えられる復号化ＬＰＣ係数をフィル
タ係数にもつ全極型の合成フィルタでそれぞれ合成フィ
ルタリングし、合成適応コードベクトル及び合成固定コ
ードベクトルを得る。
定符号帳１３から、それぞれ適応コードベクトル及び固
定コードベクトルを読み出して、ＬＰＣ合成部１５へ送
る。ＬＰＣ合成部１５は、音源作成部１４から供給され
る適応コードベクトル及び固定コードベクトルを、ＬＰ
Ｃ分析部１１より与えられる復号化ＬＰＣ係数をフィル
タ係数にもつ全極型の合成フィルタでそれぞれ合成フィ
ルタリングし、合成適応コードベクトル及び合成固定コ
ードベクトルを得る。
【０００６】比較部１６は、ＬＰＣ合成部１５から出力
される合成適応コードベクトルと合成固定コードベクト
ルと入力音声信号との関係を分析して、合成適応コード
ベクトルに乗じる適応符号帳最適ゲインと合成固定コー
ドベクトルに乗じる固定符号帳最適ゲインをそれぞれ求
める。さらに、比較部１６は、合成適応コードベクトル
に適応符号帳最適ゲインを乗じて得られるベクトルと、
合成固定コードベクトルに固定符号帳最適ゲインを乗じ
て得られるベクトルとを加算して合成音声ベクトルを
得、得られた合成音声ベクトルと入力音声信号との距離
計算を行う。
される合成適応コードベクトルと合成固定コードベクト
ルと入力音声信号との関係を分析して、合成適応コード
ベクトルに乗じる適応符号帳最適ゲインと合成固定コー
ドベクトルに乗じる固定符号帳最適ゲインをそれぞれ求
める。さらに、比較部１６は、合成適応コードベクトル
に適応符号帳最適ゲインを乗じて得られるベクトルと、
合成固定コードベクトルに固定符号帳最適ゲインを乗じ
て得られるベクトルとを加算して合成音声ベクトルを
得、得られた合成音声ベクトルと入力音声信号との距離
計算を行う。
【０００７】比較部１６は、また、適応符号帳１２が格
納している適応コードベクトルと、固定符号帳１３が格
納している固定コードベクトルの全組合わせに対して音
源作成部１４及びＬＰＣ合成部１５を機能させて得られ
る多くの合成音声ベクトルと入力音声信号との距離計算
を行い、その中から距離を最小化する適応コードベクト
ルのインデクスと固定コードベクトルのインデクス求
め、各符号帳から出力されるコードベクトルのインデク
ス、インデクスに対応するそれぞれのコードベクトル、
並びにインデクスに対応する適応符号帳最適ゲイン及び
固定符号帳最適ゲインをパラメータ符号化部１７へ送
る。
納している適応コードベクトルと、固定符号帳１３が格
納している固定コードベクトルの全組合わせに対して音
源作成部１４及びＬＰＣ合成部１５を機能させて得られ
る多くの合成音声ベクトルと入力音声信号との距離計算
を行い、その中から距離を最小化する適応コードベクト
ルのインデクスと固定コードベクトルのインデクス求
め、各符号帳から出力されるコードベクトルのインデク
ス、インデクスに対応するそれぞれのコードベクトル、
並びにインデクスに対応する適応符号帳最適ゲイン及び
固定符号帳最適ゲインをパラメータ符号化部１７へ送
る。
【０００８】パラメータ符号化部１７は、適応符号帳最
適ゲインと固定符号帳最適ゲインを符号化してゲイン符
号を得、得られたゲイン符号と、ＬＰＣ分析部１１から
与えられたＬＰＣ符号と、各符号帳のインデクスとを処
理フレームごとにまとめて出力する。
適ゲインと固定符号帳最適ゲインを符号化してゲイン符
号を得、得られたゲイン符号と、ＬＰＣ分析部１１から
与えられたＬＰＣ符号と、各符号帳のインデクスとを処
理フレームごとにまとめて出力する。
【０００９】パラメータ符号化部１７は、また、適応符
号帳のインデクスに対応する適応コードベクトルにゲイ
ン符号に対応する適応符号帳ゲインを乗じて得られるベ
クトルと、固定符号帳のインデクスに対応する固定コー
ドベクトルにゲイン符号に対応する固定符号帳ゲインを
乗じたベクトルとの２つベクトルを加算して駆動音源ベ
クトルを得、得られた駆動音源ベクトルで適応符号帳１
２内の古い適応コードベクトルを更新する。
号帳のインデクスに対応する適応コードベクトルにゲイ
ン符号に対応する適応符号帳ゲインを乗じて得られるベ
クトルと、固定符号帳のインデクスに対応する固定コー
ドベクトルにゲイン符号に対応する固定符号帳ゲインを
乗じたベクトルとの２つベクトルを加算して駆動音源ベ
クトルを得、得られた駆動音源ベクトルで適応符号帳１
２内の古い適応コードベクトルを更新する。
【００１０】なお、ＬＰＣ合成部１５における合成フィ
ルタリングは、線形予測係数や、高域強調フィルタや、
入力音声を長期予測分析して得られる長期予測係数を用
いた聴感重み付けフィルタを併用するのが一般的であ
る。また、適応符号帳と固定符号帳の最適インデクスの
探索、最適ゲインの算出、最適ゲインの符号化処理は、
フレームを更に分割したサブフレーム単位で行われるの
が一般的である。
ルタリングは、線形予測係数や、高域強調フィルタや、
入力音声を長期予測分析して得られる長期予測係数を用
いた聴感重み付けフィルタを併用するのが一般的であ
る。また、適応符号帳と固定符号帳の最適インデクスの
探索、最適ゲインの算出、最適ゲインの符号化処理は、
フレームを更に分割したサブフレーム単位で行われるの
が一般的である。
【００１１】次に、ＬＰＣ分析部１１が行う"ＬＰＣ係
数のベクトル量子化"の処理概要について、図９を用い
てさらに詳しく説明する。なお、ＬＰＣコードブック２
２には、多くの処理フレームの入力音声信号を実際にＬ
ＰＣ分析して得られる多くのＬＰＣ係数に対してＬＢＧ
アルゴリズムを適用することで予め獲得された複数種類
の代表的ＬＰＣ係数が格納されているものとする。ＬＢ
Ｇアルゴリズムに関しては、文献２（Y. Linde, A. Buz
o, R. M. Gray, "An Algorithm for Vector Quantizer
Design," IEEE trans. Comm., Vol. COM-28, No. 1, pp
84-95, Jan., 1980）に、その技術詳細が開示されてい
る。
数のベクトル量子化"の処理概要について、図９を用い
てさらに詳しく説明する。なお、ＬＰＣコードブック２
２には、多くの処理フレームの入力音声信号を実際にＬ
ＰＣ分析して得られる多くのＬＰＣ係数に対してＬＢＧ
アルゴリズムを適用することで予め獲得された複数種類
の代表的ＬＰＣ係数が格納されているものとする。ＬＢ
Ｇアルゴリズムに関しては、文献２（Y. Linde, A. Buz
o, R. M. Gray, "An Algorithm for Vector Quantizer
Design," IEEE trans. Comm., Vol. COM-28, No. 1, pp
84-95, Jan., 1980）に、その技術詳細が開示されてい
る。
【００１２】図９のベクトル量子化装置に入力された量
子化ターゲット（処理フレーム区間の音声信号をＬＰＣ
分析して得たＬＰＣ係数が量子化ターゲットに相当す
る）は、距離計算部２１に供給される。次に、距離計算
部２１が、ＬＰＣコードブック２２に格納されたＬＰＣ
コードベクトルと前記量子化ターゲットとのユークリッ
ド距離を下記式（１）により計算する。
子化ターゲット（処理フレーム区間の音声信号をＬＰＣ
分析して得たＬＰＣ係数が量子化ターゲットに相当す
る）は、距離計算部２１に供給される。次に、距離計算
部２１が、ＬＰＣコードブック２２に格納されたＬＰＣ
コードベクトルと前記量子化ターゲットとのユークリッ
ド距離を下記式（１）により計算する。
【００１３】
【数１】 ・・・式（１） ただし、式（１）において、ＸTは量子化ターゲット、
ＣmはＬＰＣコードブック内のｍ（１≦ｍ≦Ｍ）番目の
ＬＰＣコードベクトル、ｉはベクトルの要素番号、Ｎは
ベクトルの次数（ＬＰＣ分析次数と対応している）、ｄ
mはＸTとＣmとの間のユークリッド距離である。
ＣmはＬＰＣコードブック内のｍ（１≦ｍ≦Ｍ）番目の
ＬＰＣコードベクトル、ｉはベクトルの要素番号、Ｎは
ベクトルの次数（ＬＰＣ分析次数と対応している）、ｄ
mはＸTとＣmとの間のユークリッド距離である。
【００１４】距離計算部２１は、ＬＰＣコードブック２
２が格納する全てのＬＰＣコードベクトルと量子化ター
ゲットとの間のユークリッド距離を逐次計算し、計算結
果をＬＰＣ符号探索部２３へ逐次出力する。ＬＰＣ符号
探索部２３は、距離計算部２１から供給されるそれぞれ
のユークリッド距離を大小比較し、ユークリッド距離を
最小化するＬＰＣコードベクトルのインデクスをＬＰＣ
符号（処理フレームのスペクトル包絡情報を表現する符
号）として出力する。
２が格納する全てのＬＰＣコードベクトルと量子化ター
ゲットとの間のユークリッド距離を逐次計算し、計算結
果をＬＰＣ符号探索部２３へ逐次出力する。ＬＰＣ符号
探索部２３は、距離計算部２１から供給されるそれぞれ
のユークリッド距離を大小比較し、ユークリッド距離を
最小化するＬＰＣコードベクトルのインデクスをＬＰＣ
符号（処理フレームのスペクトル包絡情報を表現する符
号）として出力する。
【００１５】一方、ＬＰＣ符号から復号化ＬＰＣ係数を
生成する（ＬＰＣパラメータの復号化処理）場合には、
ＬＰＣ符号が示すインデクスと対応するＬＰＣコードベ
クトルをＬＰＣコードブックから読み出せばよい。な
お、ＬＰＣ符号から復号化ＬＰＣ係数を生成する処理
は、復号化ＬＰＣ係数をフィルタ係数とする全極型のＬ
ＰＣ合成フィルタを構成するため、音声符号化装置及び
音声復号化装置の双方で行われるのが一般的である。
生成する（ＬＰＣパラメータの復号化処理）場合には、
ＬＰＣ符号が示すインデクスと対応するＬＰＣコードベ
クトルをＬＰＣコードブックから読み出せばよい。な
お、ＬＰＣ符号から復号化ＬＰＣ係数を生成する処理
は、復号化ＬＰＣ係数をフィルタ係数とする全極型のＬ
ＰＣ合成フィルタを構成するため、音声符号化装置及び
音声復号化装置の双方で行われるのが一般的である。
【００１６】近年開発された多くの音声符号化・復号化
装置においては、ＬＰＣ係数がそのままベクトル量子化
されることはなく、ＬＰＣ係数は、それと一対一に相互
変換可能な周波数領域のパラメータであるＬＳＦ(Line
Spectral Frequency)パラメータやＬＳＰ(Line Spectra
l Pairs)パラメータに変換された後に、周波数領域でベ
クトル量子化されることが一般的である。ＬＰＣ係数を
直接ベクトル量子化する場合よりも、周波数領域に変換
した後にベクトル量子化した方が量子化効率、補間特性
が高いためである。なお、ＬＳＦ（もしくはＬＳＰ）パ
ラメータの特徴、ＬＰＣ係数との相互変換方法について
は、文献３（F.Itakura, "Line Spectrum Representati
on of Linear Predictive Coefficients of Speech Sig
nals,"J. Acoust. Soc. Amer., vol57, p.S35, Apr.197
5)や、文献４（L. K. Paliwaland B. S. Atal, "Effici
ent Vector Quantization of LPC Parameter at 24 Bit
s/Frame," IEEE trans. on Speech and Audio Processi
ng, vol. 1, pp. 3-14, Jan. 1993）に開示されてい
る。
装置においては、ＬＰＣ係数がそのままベクトル量子化
されることはなく、ＬＰＣ係数は、それと一対一に相互
変換可能な周波数領域のパラメータであるＬＳＦ(Line
Spectral Frequency)パラメータやＬＳＰ(Line Spectra
l Pairs)パラメータに変換された後に、周波数領域でベ
クトル量子化されることが一般的である。ＬＰＣ係数を
直接ベクトル量子化する場合よりも、周波数領域に変換
した後にベクトル量子化した方が量子化効率、補間特性
が高いためである。なお、ＬＳＦ（もしくはＬＳＰ）パ
ラメータの特徴、ＬＰＣ係数との相互変換方法について
は、文献３（F.Itakura, "Line Spectrum Representati
on of Linear Predictive Coefficients of Speech Sig
nals,"J. Acoust. Soc. Amer., vol57, p.S35, Apr.197
5)や、文献４（L. K. Paliwaland B. S. Atal, "Effici
ent Vector Quantization of LPC Parameter at 24 Bit
s/Frame," IEEE trans. on Speech and Audio Processi
ng, vol. 1, pp. 3-14, Jan. 1993）に開示されてい
る。
【００１７】例えば、ＬＳＦパラメータをベクトル量子
化する場合には、ＬＰＣ係数を変換して得られる周波数
領域のＬＳＦパラメータＬＳＦT［ｉ］（ｉ＝１，…，
Ｎ）が量子化ターゲットとしてベクトル量子化器に入力
される。この場合、ＬＰＣコードブックにＬＳＦパラメ
ータ表現されたコードベクトルＬＳＦm［ｉ］（ｉ＝
１，…，Ｎ）を格納しておけば、ＬＰＣ係数をベクトル
量子化する場合と同様の手順で、ＬＳＦパラメータをベ
クトル量子化することが可能である。ただし、ＬＳＦ
（もしくはＬＳＰ）パラメータをベクトル量子化する場
合には、ＬＰＣ符号探索の尺度としては、上記式（１）
の代わりに下記式（２）の重み付きユークリッド距離ｄ
mが使用されることが多い。
化する場合には、ＬＰＣ係数を変換して得られる周波数
領域のＬＳＦパラメータＬＳＦT［ｉ］（ｉ＝１，…，
Ｎ）が量子化ターゲットとしてベクトル量子化器に入力
される。この場合、ＬＰＣコードブックにＬＳＦパラメ
ータ表現されたコードベクトルＬＳＦm［ｉ］（ｉ＝
１，…，Ｎ）を格納しておけば、ＬＰＣ係数をベクトル
量子化する場合と同様の手順で、ＬＳＦパラメータをベ
クトル量子化することが可能である。ただし、ＬＳＦ
（もしくはＬＳＰ）パラメータをベクトル量子化する場
合には、ＬＰＣ符号探索の尺度としては、上記式（１）
の代わりに下記式（２）の重み付きユークリッド距離ｄ
mが使用されることが多い。
【００１８】
【数２】 ・・・式（２） 重み付きユークリッド距離については、例えば、前記文
献４や文献５（A. Kataoka, T. Moriya and S. Hayash
i, "An 8-kb/s Conjugate Structure CELP (CS-CELP) S
peech Coder," IEEE trans. Speech and Audio Process
ing, vol. 4, No. 6, pp.401-411, Nov. 1996）や文献
６(R. Hagen, E. Paksoy, and A. Gersho,"Voicing-Spe
cific LPC Quantization for Variable-Rate Speech Co
ding," IEEE trans. Speech and Audio Processing, vo
l. 7, no. 5, pp.485-494, Sept.,1999)にその詳細が開
示されている。
献４や文献５（A. Kataoka, T. Moriya and S. Hayash
i, "An 8-kb/s Conjugate Structure CELP (CS-CELP) S
peech Coder," IEEE trans. Speech and Audio Process
ing, vol. 4, No. 6, pp.401-411, Nov. 1996）や文献
６(R. Hagen, E. Paksoy, and A. Gersho,"Voicing-Spe
cific LPC Quantization for Variable-Rate Speech Co
ding," IEEE trans. Speech and Audio Processing, vo
l. 7, no. 5, pp.485-494, Sept.,1999)にその詳細が開
示されている。
【００１９】なお、ＬＰＣ符号から復号化ＬＳＦパラメ
ータを生成する処理（ＬＳＦパラメータの復号化処理）
についても、ＬＰＣ符号から復号化ＬＰＣ係数を生成す
る場合と同様の方法、すなわちＬＰＣ符号に係るＬＳＦ
コードベクトルをコードブックから読み出すことで実現
できる。ただしこの場合、ＬＰＣ符号に基づいて読み出
された復号化ＬＳＦパラメータは周波数領域のパラメー
タである。したがって、全極型構造のＬＰＣ合成フィル
タのフィルタ係数を獲得するためには、復号化ＬＳＦパ
ラメータを復号化ＬＰＣ係数に変換する必要が別途必要
となる。
ータを生成する処理（ＬＳＦパラメータの復号化処理）
についても、ＬＰＣ符号から復号化ＬＰＣ係数を生成す
る場合と同様の方法、すなわちＬＰＣ符号に係るＬＳＦ
コードベクトルをコードブックから読み出すことで実現
できる。ただしこの場合、ＬＰＣ符号に基づいて読み出
された復号化ＬＳＦパラメータは周波数領域のパラメー
タである。したがって、全極型構造のＬＰＣ合成フィル
タのフィルタ係数を獲得するためには、復号化ＬＳＦパ
ラメータを復号化ＬＰＣ係数に変換する必要が別途必要
となる。
【００２０】ＣＥＬＰ方式などの音声符号化・復号化装
置においては、音声信号の短時間的なスペクトル包絡情
報を表すＬＰＣパラメータ（以下、ＬＰＣ係数や、ＬＰ
Ｃ係数と相互変換可能なＬＳＦなどのパラメータを"Ｌ
ＰＣパラメータ"と総称する）は、ベクトル量子化器に
より圧縮・符号化されるのが一般的である。しかし、図
９のような単純な構成のベクトル量子化器をそのまま適
用した場合には、処理フレームごとに生じる量子化歪み
が大きくなり、良好な合成音声を得ることできない。そ
のため、「予測ベクトル量子化技術」、「多段ベクトル
量子化技術」、「スプリットベクトル量子化技術」な
ど、ベクトル量子化器の性能を向上させるための研究・
開発がこれまでに多くなされており、高性能なベクトル
量子化器を設計するためには、それら多くの技術を併用
することが不可欠となっている。
置においては、音声信号の短時間的なスペクトル包絡情
報を表すＬＰＣパラメータ（以下、ＬＰＣ係数や、ＬＰ
Ｃ係数と相互変換可能なＬＳＦなどのパラメータを"Ｌ
ＰＣパラメータ"と総称する）は、ベクトル量子化器に
より圧縮・符号化されるのが一般的である。しかし、図
９のような単純な構成のベクトル量子化器をそのまま適
用した場合には、処理フレームごとに生じる量子化歪み
が大きくなり、良好な合成音声を得ることできない。そ
のため、「予測ベクトル量子化技術」、「多段ベクトル
量子化技術」、「スプリットベクトル量子化技術」な
ど、ベクトル量子化器の性能を向上させるための研究・
開発がこれまでに多くなされており、高性能なベクトル
量子化器を設計するためには、それら多くの技術を併用
することが不可欠となっている。
【００２１】ところで、ＬＰＣパラメータのベクトル量
子化器を新たに設計（もしくは改良）した場合には、そ
の量子化器の性能を比較評価するための評価尺度が必要
となる。性能評価の際には、ＬＰＣパラメータが本来的
に音声信号の短時間的なスペクトル包絡情報を表現する
パラメータであることを考慮した評価尺度を用いること
が望ましい。そのため、量子化ターゲットをベクトル量
子化した際に生じる歪みを、ＬＰＣモデルのスペクトル
に対応したＬＰＣケプストラム空間で比較する下記式
（３）のＣＤ（Cepstral Distortion）や、ＦＦＴ（Fas
t Fourier Transformation）スペクトル空間で比較する
下記式（４）のＳＤ（Spectral Distortion）が評価尺
度としてよく利用される。
子化器を新たに設計（もしくは改良）した場合には、そ
の量子化器の性能を比較評価するための評価尺度が必要
となる。性能評価の際には、ＬＰＣパラメータが本来的
に音声信号の短時間的なスペクトル包絡情報を表現する
パラメータであることを考慮した評価尺度を用いること
が望ましい。そのため、量子化ターゲットをベクトル量
子化した際に生じる歪みを、ＬＰＣモデルのスペクトル
に対応したＬＰＣケプストラム空間で比較する下記式
（３）のＣＤ（Cepstral Distortion）や、ＦＦＴ（Fas
t Fourier Transformation）スペクトル空間で比較する
下記式（４）のＳＤ（Spectral Distortion）が評価尺
度としてよく利用される。
【００２２】
【数３】 ・・・式（３） ただし、式（３）において、Ｌは評価データのフレーム
数、ｌ（エル）はフレーム番号、ＮcはＬＰＣケプスト
ラム次数（ＬＰＣ分析次数Ｎが１０次の場合、Ｎｃは１
６次数程度であることが多い）、ＣＥＰt (l)[ｉ]はｌ番
目処理フレームの量子化ターゲットを変換して得られる
ＬＰＣケプストラム、ＣＥＰq (l)[ｉ]はｌ番目処理フレ
ームの復号化ＬＰＣパラメータを変換して得られるＬＰ
Ｃケプストラムである。ＬＰＣケプストラムの特徴や、
ＬＰＣ係数とＬＰＣケプストラム間の相互変換方法は、
例えば文献７(M R.Shroeder, "Direct(Nonrecursive) R
elations Between Cepstrum and Predictor Coefficien
ts, "IEEE trans. on vol. ASSP-29, No.2, pp.297-30
1, Apr.,1981.)にその技術の詳細が開示されている。
数、ｌ（エル）はフレーム番号、ＮcはＬＰＣケプスト
ラム次数（ＬＰＣ分析次数Ｎが１０次の場合、Ｎｃは１
６次数程度であることが多い）、ＣＥＰt (l)[ｉ]はｌ番
目処理フレームの量子化ターゲットを変換して得られる
ＬＰＣケプストラム、ＣＥＰq (l)[ｉ]はｌ番目処理フレ
ームの復号化ＬＰＣパラメータを変換して得られるＬＰ
Ｃケプストラムである。ＬＰＣケプストラムの特徴や、
ＬＰＣ係数とＬＰＣケプストラム間の相互変換方法は、
例えば文献７(M R.Shroeder, "Direct(Nonrecursive) R
elations Between Cepstrum and Predictor Coefficien
ts, "IEEE trans. on vol. ASSP-29, No.2, pp.297-30
1, Apr.,1981.)にその技術の詳細が開示されている。
【００２３】
【数４】 ・・・式（４） ただし式（４）において、Ｌは評価データのフレーム
数、ｌ（エル）はフレーム番号、ＫはＦＦＴ点数、ＳＰ
t (l)（ωｊ）はｌ番目処理フレームの量子化ターゲット
のＦＦＴパワースペクトラム、ＳＰq (l)（ωｊ）はｌ番
目処理フレームの復号化ＬＰＣパラメータのＦＦＴパワ
ースペクトラム、ωj＝2πj/Kである。ＳＤの特徴は、
例えば、前記文献４にその技術の詳細が開示されてい
る。
数、ｌ（エル）はフレーム番号、ＫはＦＦＴ点数、ＳＰ
t (l)（ωｊ）はｌ番目処理フレームの量子化ターゲット
のＦＦＴパワースペクトラム、ＳＰq (l)（ωｊ）はｌ番
目処理フレームの復号化ＬＰＣパラメータのＦＦＴパワ
ースペクトラム、ωj＝2πj/Kである。ＳＤの特徴は、
例えば、前記文献４にその技術の詳細が開示されてい
る。
【００２４】式（３）のＣＤや式（４）のＳＤは、いず
れも処理フレームごとに生じる量子化歪みを評価データ
全体に渡って加算した後、加算結果を評価データ内のフ
レーム数で平均したものである。したがって、ＣＤやＳ
Ｄが小さいほど、ベクトル量子化器の性能は高いことと
なる。
れも処理フレームごとに生じる量子化歪みを評価データ
全体に渡って加算した後、加算結果を評価データ内のフ
レーム数で平均したものである。したがって、ＣＤやＳ
Ｄが小さいほど、ベクトル量子化器の性能は高いことと
なる。
【００２５】
【発明が解決しようとする課題】ＬＰＣパラメータをベ
クトル量子化する場合、ユークリッド距離式（１）や、
重み付きユークリッド距離式（２）が符号探索の基準尺
度として利用されている。一方、ＬＰＣパラメータのベ
クトル量子化器の性能は、式（３）記載のＣＤや式
（４）記載のＳＤを尺度として評価されることが一般的
である。すなわち、これまでに開発されたＬＰＣパラメ
ータのベクトル量子化器においては、ベクトル量子化器
が符号探索の際に利用する基準尺度と、ベクトル量子化
器の性能評価に用いる評価尺度とが異なっている。その
ため、ＬＰＣパラメータをベクトル量子化して選択され
たＬＰＣ符号が、評価尺度であるＣＤやＳＤを実際に最
小化するインデクスであるとは限らず、このことが高性
能なベクトル量子化器を構成する上で課題となってい
る。
クトル量子化する場合、ユークリッド距離式（１）や、
重み付きユークリッド距離式（２）が符号探索の基準尺
度として利用されている。一方、ＬＰＣパラメータのベ
クトル量子化器の性能は、式（３）記載のＣＤや式
（４）記載のＳＤを尺度として評価されることが一般的
である。すなわち、これまでに開発されたＬＰＣパラメ
ータのベクトル量子化器においては、ベクトル量子化器
が符号探索の際に利用する基準尺度と、ベクトル量子化
器の性能評価に用いる評価尺度とが異なっている。その
ため、ＬＰＣパラメータをベクトル量子化して選択され
たＬＰＣ符号が、評価尺度であるＣＤやＳＤを実際に最
小化するインデクスであるとは限らず、このことが高性
能なベクトル量子化器を構成する上で課題となってい
る。
【００２６】上記課題に対する最も簡単な解決方法案と
しては、ＬＰＣコードベクトルを相互変換可能なＬＰＣ
ケプストラムコードベクトル（もしくはＦＦＴパワース
ペクトラムコードベクトル）に予め変換してからコード
ブックに格納しておき、次に、量子化ターゲットが入力
されるたびにそれをＬＰＣケプストラム（もしくはＦＦ
Ｔパワースペクトラム）に変換し、ＣＤ（もしくはＳ
Ｄ）を距離尺度としてＬＰＣケプストラムコードベクト
ル（もしくはＦＦＴパワースペクトラムコードベクト
ル）を選択すれば良いよう考えられる。
しては、ＬＰＣコードベクトルを相互変換可能なＬＰＣ
ケプストラムコードベクトル（もしくはＦＦＴパワース
ペクトラムコードベクトル）に予め変換してからコード
ブックに格納しておき、次に、量子化ターゲットが入力
されるたびにそれをＬＰＣケプストラム（もしくはＦＦ
Ｔパワースペクトラム）に変換し、ＣＤ（もしくはＳ
Ｄ）を距離尺度としてＬＰＣケプストラムコードベクト
ル（もしくはＦＦＴパワースペクトラムコードベクト
ル）を選択すれば良いよう考えられる。
【００２７】しかしながら、上記解決方法案では、コー
ドベクトルを格納するためのメモリ容量が大幅に増加し
てしまう。さらに、低ビットレート音声符号化方式にお
いて頻繁に利用される「予測ベクトル量子化技術」や
「多段ベクトル量子化技術」を併用したベクトル量子化
器を考えた場合、ＬＰＣケプストラムと相互変換性のな
いベクトル（予測残差ベクトルや量子化誤差ベクトル）
をコードブックに格納しておく必要があるので、上記解
決方法案を採用することはできない。
ドベクトルを格納するためのメモリ容量が大幅に増加し
てしまう。さらに、低ビットレート音声符号化方式にお
いて頻繁に利用される「予測ベクトル量子化技術」や
「多段ベクトル量子化技術」を併用したベクトル量子化
器を考えた場合、ＬＰＣケプストラムと相互変換性のな
いベクトル（予測残差ベクトルや量子化誤差ベクトル）
をコードブックに格納しておく必要があるので、上記解
決方法案を採用することはできない。
【００２８】本発明はかかる点に鑑みてなされたもので
あり、ＬＰＣパラメータのベクトル量子化器の量子化性
能を高め、音声符号化・復号化装置における合成音声の
品質向上を図ることができるＬＰＣパラメータのベクト
ル量子化装置を提供することを目的とする。
あり、ＬＰＣパラメータのベクトル量子化器の量子化性
能を高め、音声符号化・復号化装置における合成音声の
品質向上を図ることができるＬＰＣパラメータのベクト
ル量子化装置を提供することを目的とする。
【００２９】
【課題を解決するための手段】本発明のＬＰＣパラメー
タのベクトル量子化装置は、（重み付き）ユークリッド
距離を尺度としてコードベクトルを予備選択する予備選
択手段と、スペクトル空間の歪みを尺度としてコードベ
クトルを本選択する本選択手段と、を具備し、前記予備
選択手段は、音声信号のＬＰＣパラメータを量子化ター
ゲットとして入力する入力手段と、多数のコードベクト
ルを格納するコードブックと、前記コードブックが格納
するコードベクトルを逐次読み出す読出し手段と、前記
ターゲットベクトルとコードベクトルとの（重み付き）
ユークリッド距離を計算する計算手段と、前記計算され
た（重み付き）ユークリッド距離の大小関係を比較する
比較手段と、大小比較の結果に基づいてコードブックが
格納する多数のコードベクトルを少数個のコードベクト
ルに予備選択する予備選択手段と、を有する構成を採
る。
タのベクトル量子化装置は、（重み付き）ユークリッド
距離を尺度としてコードベクトルを予備選択する予備選
択手段と、スペクトル空間の歪みを尺度としてコードベ
クトルを本選択する本選択手段と、を具備し、前記予備
選択手段は、音声信号のＬＰＣパラメータを量子化ター
ゲットとして入力する入力手段と、多数のコードベクト
ルを格納するコードブックと、前記コードブックが格納
するコードベクトルを逐次読み出す読出し手段と、前記
ターゲットベクトルとコードベクトルとの（重み付き）
ユークリッド距離を計算する計算手段と、前記計算され
た（重み付き）ユークリッド距離の大小関係を比較する
比較手段と、大小比較の結果に基づいてコードブックが
格納する多数のコードベクトルを少数個のコードベクト
ルに予備選択する予備選択手段と、を有する構成を採
る。
【００３０】本発明のＬＰＣパラメータのベクトル量子
化装置において、コードベクトルを本選択する本選択手
段は、音声信号のＬＰＣパラメータをスペクトル空間内
の信号に変換する第１変換手段と、前記コードベクトル
を予備選択する予備選択手段によって予備選択された少
数個のコードベクトル全てをスペクトル空間内の信号に
変換する第２変換手段と、音声信号のＬＰＣパラメータ
と予備選択により残された少数個のコードベクトルとの
間の歪みをスペクトル空間内でそれぞれ算出する算出手
段と、前記スペクトル空間内での歪みを最小化するコー
ドベクトルを予備選択されたコードベクトルの中から特
定する特定手段と、特定されたコードベクトルに係るイ
ンデクスを音声信号のスペクトル包絡情報を表現するＬ
ＰＣ符号として出力する出力手段と、を有する構成を採
る。
化装置において、コードベクトルを本選択する本選択手
段は、音声信号のＬＰＣパラメータをスペクトル空間内
の信号に変換する第１変換手段と、前記コードベクトル
を予備選択する予備選択手段によって予備選択された少
数個のコードベクトル全てをスペクトル空間内の信号に
変換する第２変換手段と、音声信号のＬＰＣパラメータ
と予備選択により残された少数個のコードベクトルとの
間の歪みをスペクトル空間内でそれぞれ算出する算出手
段と、前記スペクトル空間内での歪みを最小化するコー
ドベクトルを予備選択されたコードベクトルの中から特
定する特定手段と、特定されたコードベクトルに係るイ
ンデクスを音声信号のスペクトル包絡情報を表現するＬ
ＰＣ符号として出力する出力手段と、を有する構成を採
る。
【００３１】これらの構成によれば、コードブックが格
納する多数のコードベクトルを、（重み付き）ユークリ
ッド距離を尺度とする予備選択手段により、少数個のコ
ードベクトルに減らすことができ、さらには、予備選択
によって残された少数個のコードベクトルから、量子化
ターゲットとのスペクトル空間内の歪みを最小化するコ
ードベクトルを１つ選択することが可能になる。
納する多数のコードベクトルを、（重み付き）ユークリ
ッド距離を尺度とする予備選択手段により、少数個のコ
ードベクトルに減らすことができ、さらには、予備選択
によって残された少数個のコードベクトルから、量子化
ターゲットとのスペクトル空間内の歪みを最小化するコ
ードベクトルを１つ選択することが可能になる。
【００３２】また、本発明の適用による"演算量の増加
分"は、予備選択候補数を制御することで自由に制御す
ることが可能である。したがって、ＬＰＣ符号探索に要
する演算量を大幅に増加させることなく、より高性能な
（スペクトル空間内での歪み量を小さくできる）ＬＰＣ
パラメータのベクトル量子化装置を構成することが可能
となる。また、本発明のベクトル量子化装置を音声符号
化・復号化装置に適用することで、より高品質な合成音
声を得ることが可能になる。
分"は、予備選択候補数を制御することで自由に制御す
ることが可能である。したがって、ＬＰＣ符号探索に要
する演算量を大幅に増加させることなく、より高性能な
（スペクトル空間内での歪み量を小さくできる）ＬＰＣ
パラメータのベクトル量子化装置を構成することが可能
となる。また、本発明のベクトル量子化装置を音声符号
化・復号化装置に適用することで、より高品質な合成音
声を得ることが可能になる。
【００３３】
【発明の実施の形態】本発明の骨子は、ＬＰＣ符号を選
択する際に好適な尺度でＬＰＣ符号を予備選択し、その
予備選択されたＬＰＣ符号に対して、ＬＰＣ符号を評価
する際に好適な尺度でＬＰＣ符号を本選択することによ
り、ベクトル量子化装置で選択されるＬＰＣ符号と評価
尺度を最小化するＬＰＣ符号との間の合致性を高めるこ
とで量子化性能を高め、音声符号化・復号化装置におけ
る合成音声の品質向上を図ることである。
択する際に好適な尺度でＬＰＣ符号を予備選択し、その
予備選択されたＬＰＣ符号に対して、ＬＰＣ符号を評価
する際に好適な尺度でＬＰＣ符号を本選択することによ
り、ベクトル量子化装置で選択されるＬＰＣ符号と評価
尺度を最小化するＬＰＣ符号との間の合致性を高めるこ
とで量子化性能を高め、音声符号化・復号化装置におけ
る合成音声の品質向上を図ることである。
【００３４】以下、本発明の実施の形態について、添付
図面を参照して詳細に説明する。
図面を参照して詳細に説明する。
【００３５】（実施の形態１）本発明に係るＬＰＣパラ
メータのベクトル量子化装置について、図１を用いて説
明する。図１は、本発明の実施の形態１に係るベクトル
量子化装置の構成を示すブロック図である。
メータのベクトル量子化装置について、図１を用いて説
明する。図１は、本発明の実施の形態１に係るベクトル
量子化装置の構成を示すブロック図である。
【００３６】このベクトル量子化装置は、ＬＳＦコード
ベクトルを格納するＬＳＦコードブック１０１と、ＬＳ
Ｆコードブック１０１のＬＳＦコードベクトルと量子化
ターゲットベクトルとの間の距離計算を行う距離計算部
１０２と、距離計算部１０２で求められた距離に基づい
てＬＰＣ符号の予備選択を行うＬＰＣ符号予備選択部１
０３と、ＬＳＦパラメータをＬＰＣ係数に変換するＬＳ
Ｆ・ＬＰＣ係数変換部１０４，１０６と、ＬＰＣ係数を
ＬＰＣケプストラムに変換するＬＰＣ係数・ＬＰＣケプ
ストラム変換部１０５，１０７と、ＬＰＣケプストラム
空間での歪み評価結果に基づいてＬＰＣ符号を本選択す
るＬＰＣ符号本選択部１０８とを備えている。
ベクトルを格納するＬＳＦコードブック１０１と、ＬＳ
Ｆコードブック１０１のＬＳＦコードベクトルと量子化
ターゲットベクトルとの間の距離計算を行う距離計算部
１０２と、距離計算部１０２で求められた距離に基づい
てＬＰＣ符号の予備選択を行うＬＰＣ符号予備選択部１
０３と、ＬＳＦパラメータをＬＰＣ係数に変換するＬＳ
Ｆ・ＬＰＣ係数変換部１０４，１０６と、ＬＰＣ係数を
ＬＰＣケプストラムに変換するＬＰＣ係数・ＬＰＣケプ
ストラム変換部１０５，１０７と、ＬＰＣケプストラム
空間での歪み評価結果に基づいてＬＰＣ符号を本選択す
るＬＰＣ符号本選択部１０８とを備えている。
【００３７】なお、上記構成のベクトル量子化装置にお
いて、ＬＳＦコードブック１０１には、ＬＢＧアルゴリ
ズムによって予め獲得されたＭ個のＬＳＦコードベクト
ルが格納されているものとする。また、本実施の形態に
おけるＬＰＣパラメータのベクトル量子化装置において
は、処理フレーム区間の音声信号をＬＰＣ分析してＬＰ
Ｃ係数を得て、得られたＬＰＣ係数をさらに変換して得
られるＬＳＦパラメータが、量子化ターゲットとして入
力されるものとする。以下、量子化ターゲットをＬＳＦ
T[ｉ]（ｉ＝１，…，Ｎ）と記号表現することもある。
また、ＮはＬＰＣ分析次数である。
いて、ＬＳＦコードブック１０１には、ＬＢＧアルゴリ
ズムによって予め獲得されたＭ個のＬＳＦコードベクト
ルが格納されているものとする。また、本実施の形態に
おけるＬＰＣパラメータのベクトル量子化装置において
は、処理フレーム区間の音声信号をＬＰＣ分析してＬＰ
Ｃ係数を得て、得られたＬＰＣ係数をさらに変換して得
られるＬＳＦパラメータが、量子化ターゲットとして入
力されるものとする。以下、量子化ターゲットをＬＳＦ
T[ｉ]（ｉ＝１，…，Ｎ）と記号表現することもある。
また、ＮはＬＰＣ分析次数である。
【００３８】ベクトル量子化装置に入力された量子化タ
ーゲット（ＬＳＦT[ｉ]（ｉ＝１，…，Ｎ））は、ま
ず、距離計算部１０２及びＬＳＦ・ＬＰＣ係数変換部１
０６へ供給される。一方、ＬＳＦコードブック１０１
は、ＬＰＣ符号予備選択部１０３から供給された指示情
報（インデクスｍが情報として供給される）に対応する
ＬＳＦコードベクトルＬＳＦm[ｉ]（ｉ＝１，…，Ｎ）
を距離計算部１０２へ供給する。
ーゲット（ＬＳＦT[ｉ]（ｉ＝１，…，Ｎ））は、ま
ず、距離計算部１０２及びＬＳＦ・ＬＰＣ係数変換部１
０６へ供給される。一方、ＬＳＦコードブック１０１
は、ＬＰＣ符号予備選択部１０３から供給された指示情
報（インデクスｍが情報として供給される）に対応する
ＬＳＦコードベクトルＬＳＦm[ｉ]（ｉ＝１，…，Ｎ）
を距離計算部１０２へ供給する。
【００３９】距離計算部１０２は、量子化ターゲットベ
クトル（ＬＳＦT[ｉ]（ｉ＝１，…，Ｎ））とＬＳＦコ
ードベクトル（ＬＳＦm[ｉ]（ｉ＝１，…，Ｎ））との
間の重み付きユークリッド距離を上記式（２）により計
算し、計算結果ｄmをＬＰＣ符号予備選択部１０３へ出
力する。ＬＰＣ符号予備選択部１０３は、インデクスｍ
に係る距離ｄmを受理した後、ＬＳＦコードブック１０
１に対して、次のインデクス（ｍ＋１）に係るＬＳＦコ
ードベクトルを出力するよう指示する。
クトル（ＬＳＦT[ｉ]（ｉ＝１，…，Ｎ））とＬＳＦコ
ードベクトル（ＬＳＦm[ｉ]（ｉ＝１，…，Ｎ））との
間の重み付きユークリッド距離を上記式（２）により計
算し、計算結果ｄmをＬＰＣ符号予備選択部１０３へ出
力する。ＬＰＣ符号予備選択部１０３は、インデクスｍ
に係る距離ｄmを受理した後、ＬＳＦコードブック１０
１に対して、次のインデクス（ｍ＋１）に係るＬＳＦコ
ードベクトルを出力するよう指示する。
【００４０】ＬＰＣ符号予備選択部１０３での処理は、
ＬＳＦコードブック１０１が格納するすべてのＬＳＦコ
ードベクトル（ここでは、総数がＭ個であるとする）と
量子化ターゲットと重み付きユークリッド距離とがＬＰ
Ｃ符号予備選択部１０３に出力されるまで、Ｍ回繰り返
して行われるものとする。このため、ＬＰＣ符号予備選
択部１０３の処理の完了時点においては、ＬＰＣ符号予
備選択部１０３には、Ｍ個の距離ｄm（ｍ＝１，…，
Ｍ）が入力されることとなる。
ＬＳＦコードブック１０１が格納するすべてのＬＳＦコ
ードベクトル（ここでは、総数がＭ個であるとする）と
量子化ターゲットと重み付きユークリッド距離とがＬＰ
Ｃ符号予備選択部１０３に出力されるまで、Ｍ回繰り返
して行われるものとする。このため、ＬＰＣ符号予備選
択部１０３の処理の完了時点においては、ＬＰＣ符号予
備選択部１０３には、Ｍ個の距離ｄm（ｍ＝１，…，
Ｍ）が入力されることとなる。
【００４１】ＬＰＣ符号予備選択部１０３は、入力され
たＭ個の重み付きユークリッド距離を大小比較し、その
値を小さくするインデクスを上位からＳ個選択（本実施
の形態において、Ｓの値は予め設定されていることとす
る）し、Ｎcand[ｊ]（ｊ＝１，…，Ｓ）に記録する（Ｎ
cand[ｊ]には、１からＭまでのインデクスのいずれかが
記録される）。そして、Ｎcand[ｊ]（ｊ＝１，…，Ｓ）
に記録されたインデクスをＬＳＦコードブック１０１に
指示し、該当するＬＳＦコードベクトルＬＳＦ Ncand[j]
[ｉ]（ｉ＝１，…，Ｎ、ｊ＝１，…，Ｓ）をＬＳＦコー
ドブック１０１から受け取る。そして、受け取ったＳ個
のＬＳＦコードベクトルをＬＳＦ・ＬＰＣ係数変換部１
０４へ出力する。
たＭ個の重み付きユークリッド距離を大小比較し、その
値を小さくするインデクスを上位からＳ個選択（本実施
の形態において、Ｓの値は予め設定されていることとす
る）し、Ｎcand[ｊ]（ｊ＝１，…，Ｓ）に記録する（Ｎ
cand[ｊ]には、１からＭまでのインデクスのいずれかが
記録される）。そして、Ｎcand[ｊ]（ｊ＝１，…，Ｓ）
に記録されたインデクスをＬＳＦコードブック１０１に
指示し、該当するＬＳＦコードベクトルＬＳＦ Ncand[j]
[ｉ]（ｉ＝１，…，Ｎ、ｊ＝１，…，Ｓ）をＬＳＦコー
ドブック１０１から受け取る。そして、受け取ったＳ個
のＬＳＦコードベクトルをＬＳＦ・ＬＰＣ係数変換部１
０４へ出力する。
【００４２】ＬＳＦ・ＬＰＣ係数変換部１０４は、ＬＰ
Ｃ符号予備選択部１０３より供給されたＳ個（予備選択
数）のＬＳＦコードベクトルＬＳＦNcand[j][ｉ]（ｉ＝
１，…，Ｎ、ｊ＝１，…，Ｓ）を、それぞれＬＰＣ係数
に変換してＬＰＣNcand[j][ｉ]（ｉ＝１，…，Ｎ、ｊ＝
１，…，Ｓ）を得て、得られたＳ個のＬＰＣ係数をＬＰ
Ｃ係数・ＬＰＣケプストラム変換部１０５へ出力する。
Ｃ符号予備選択部１０３より供給されたＳ個（予備選択
数）のＬＳＦコードベクトルＬＳＦNcand[j][ｉ]（ｉ＝
１，…，Ｎ、ｊ＝１，…，Ｓ）を、それぞれＬＰＣ係数
に変換してＬＰＣNcand[j][ｉ]（ｉ＝１，…，Ｎ、ｊ＝
１，…，Ｓ）を得て、得られたＳ個のＬＰＣ係数をＬＰ
Ｃ係数・ＬＰＣケプストラム変換部１０５へ出力する。
【００４３】ＬＰＣ係数・ＬＰＣケプストラム変換部１
０５は、ＬＳＦ・ＬＰＣ係数変換部１０４より供給され
たＳ個のＬＰＣ係数 ＬＰＣNcand[j][ｉ]（ｉ＝１，
…，Ｎ、ｊ＝１，…，Ｓ）を、それぞれＬＰＣケプスト
ラムに変換してＣＥＰNcand[j][ｉ]（ｉ＝１，…，Ｎ
ｃ、ｊ＝１，…，Ｓ：ＮｃはＬＰＣケプストラム次数）
を得て、得られたＳ個のＬＰＣケプストラムをＬＰＣ符
号本選択部１０８へ出力する。
０５は、ＬＳＦ・ＬＰＣ係数変換部１０４より供給され
たＳ個のＬＰＣ係数 ＬＰＣNcand[j][ｉ]（ｉ＝１，
…，Ｎ、ｊ＝１，…，Ｓ）を、それぞれＬＰＣケプスト
ラムに変換してＣＥＰNcand[j][ｉ]（ｉ＝１，…，Ｎ
ｃ、ｊ＝１，…，Ｓ：ＮｃはＬＰＣケプストラム次数）
を得て、得られたＳ個のＬＰＣケプストラムをＬＰＣ符
号本選択部１０８へ出力する。
【００４４】一方、ＬＳＦ・ＬＰＣ係数変換部１０６
は、量子化ターゲットＬＳＦT[ｉ]（ｉ＝１，…，Ｎ）
をＬＰＣ係数に変換してＬＰＣT[ｉ]（ｉ＝１，…，
Ｎ）を得て、得られたＬＰＣ係数をＬＰＣ係数・ＬＰＣ
ケプストラム変換部１０７へ出力する。ＬＰＣ係数・Ｌ
ＰＣケプストラム変換部１０７は、ＬＳＦ・ＬＰＣ係数
変換部１０６より供給されたＬＰＣ係数ＬＰＣT[ｉ]
（ｉ＝１，…，Ｎ）をＬＰＣケプストラムに変換して、
ＣＥＰT[ｉ]（ｉ＝１，…，Ｎｃ）を得て、得られたＬ
ＰＣケプストラムをＬＰＣ符号本選択部１０８へ出力す
る。
は、量子化ターゲットＬＳＦT[ｉ]（ｉ＝１，…，Ｎ）
をＬＰＣ係数に変換してＬＰＣT[ｉ]（ｉ＝１，…，
Ｎ）を得て、得られたＬＰＣ係数をＬＰＣ係数・ＬＰＣ
ケプストラム変換部１０７へ出力する。ＬＰＣ係数・Ｌ
ＰＣケプストラム変換部１０７は、ＬＳＦ・ＬＰＣ係数
変換部１０６より供給されたＬＰＣ係数ＬＰＣT[ｉ]
（ｉ＝１，…，Ｎ）をＬＰＣケプストラムに変換して、
ＣＥＰT[ｉ]（ｉ＝１，…，Ｎｃ）を得て、得られたＬ
ＰＣケプストラムをＬＰＣ符号本選択部１０８へ出力す
る。
【００４５】そして、ＬＰＣ符号本選択部１０８は、Ｌ
ＰＣ係数・ＬＰＣケプストラム変換部１０５より供給さ
れるＣＥＰNcand[j][ｉ]（ｉ＝１，…，Ｎｃ、ｊ＝１，
…，Ｓ）と、ＬＰＣ係数・ＬＰＣケプストラム変換部１
０７より供給されるＣＥＰT[ｉ]（ｉ＝１，…，Ｎ、ｊ
＝１，…，Ｓ）との間の歪みを下記式（５）により計算
し、それぞれの計算結果をＤj（ｊ＝１，…，Ｓ）に保
持する。
ＰＣ係数・ＬＰＣケプストラム変換部１０５より供給さ
れるＣＥＰNcand[j][ｉ]（ｉ＝１，…，Ｎｃ、ｊ＝１，
…，Ｓ）と、ＬＰＣ係数・ＬＰＣケプストラム変換部１
０７より供給されるＣＥＰT[ｉ]（ｉ＝１，…，Ｎ、ｊ
＝１，…，Ｓ）との間の歪みを下記式（５）により計算
し、それぞれの計算結果をＤj（ｊ＝１，…，Ｓ）に保
持する。
【００４６】
【数５】 ・・・式（５） そしてＤj（ｊ＝１，…，Ｓ）をそれぞれ大小比較し、
Ｄjを最小化する番号ｊを１つ特定し（特定されたｊを
Ｊとここでは表現する）、特定されたＪに係るＮcand
［Ｊ］を当該処理フレームのＬＰＣ符号（処理フレーム
内の音声信号のスペクトル包絡情報を表現するための符
号）として出力する。なお、上記式（５）の最小化を基
準として選択した「Ｊ」と、上記式（３）のＣＤを最小
化を基準として選択した場合に得られるＬＰＣ符号
（「Ｊ'」とする）が同一になることは、式（５）と式
（３）の関係より明らかである。
Ｄjを最小化する番号ｊを１つ特定し（特定されたｊを
Ｊとここでは表現する）、特定されたＪに係るＮcand
［Ｊ］を当該処理フレームのＬＰＣ符号（処理フレーム
内の音声信号のスペクトル包絡情報を表現するための符
号）として出力する。なお、上記式（５）の最小化を基
準として選択した「Ｊ」と、上記式（３）のＣＤを最小
化を基準として選択した場合に得られるＬＰＣ符号
（「Ｊ'」とする）が同一になることは、式（５）と式
（３）の関係より明らかである。
【００４７】なお、本実施の形態の説明においては、説
明に一般性を持たせるため、ＬＳＦコードブック１０１
が格納するＬＳＦコードベクトルの個数をＭ、ＬＰＣ符
号予備選択部１０３が予備選択するコードベクトルの数
をＳ個として説明を行っている。このうち、上記Ｍの値
は、ＬＰＣパラメータのベクトル量子化装置に配分され
るビット数によって決まる。例えば、図１に示すベクト
ル量子化装置に、例えばフレームあたり２１ビットのビ
ットが配分された場合には、Ｍの値は、２21といった非
常に大きな数になる。また、上記Ｓの値は、自由に設定
することが可能であるが、経験的に、もしくは、事前の
性能評価試験を通して８、１６もしくは３２あたりに設
定されることが多い。
明に一般性を持たせるため、ＬＳＦコードブック１０１
が格納するＬＳＦコードベクトルの個数をＭ、ＬＰＣ符
号予備選択部１０３が予備選択するコードベクトルの数
をＳ個として説明を行っている。このうち、上記Ｍの値
は、ＬＰＣパラメータのベクトル量子化装置に配分され
るビット数によって決まる。例えば、図１に示すベクト
ル量子化装置に、例えばフレームあたり２１ビットのビ
ットが配分された場合には、Ｍの値は、２21といった非
常に大きな数になる。また、上記Ｓの値は、自由に設定
することが可能であるが、経験的に、もしくは、事前の
性能評価試験を通して８、１６もしくは３２あたりに設
定されることが多い。
【００４８】次に、図１に示すベクトル量子化装置から
出力されるＬＰＣ符号（Ｎcand[Ｊ]）から復号化ＬＰＣ
係数を生成する処理（ＬＰＣパラメータの復号化処理と
もいう）を、図２に示すＬＰＣパラメータの復号化装置
を用いて説明する。ただし、図２に示す復号化装置は、
ベクトル量子化装置内と同じＬＳＦコードブック２０１
と、ＬＳＦコードブック２０１からＬＳＦコードベクト
ルを読み出すコードベクトル読み出し部２０２とを備え
ている。
出力されるＬＰＣ符号（Ｎcand[Ｊ]）から復号化ＬＰＣ
係数を生成する処理（ＬＰＣパラメータの復号化処理と
もいう）を、図２に示すＬＰＣパラメータの復号化装置
を用いて説明する。ただし、図２に示す復号化装置は、
ベクトル量子化装置内と同じＬＳＦコードブック２０１
と、ＬＳＦコードブック２０１からＬＳＦコードベクト
ルを読み出すコードベクトル読み出し部２０２とを備え
ている。
【００４９】図２に示すＬＰＣパラメータの復号化装置
に入力されたＬＰＣ符号（Ｎcand[Ｊ]）は、まず、コー
ドベクトル読み出し部２０２へ供給される。次に、コー
ドベクトル読み出し部２０２は、ＬＰＣ符号（Ｎcand
[Ｊ]）に対応するＬＳＦコードベクトルを出力するよう
に、ＬＳＦコードブック２０１へ指示する。すると、Ｌ
ＳＦコードブック２０１は、ＬＳＦNcand[J][ｉ]（ｉ＝
１，…，Ｎ）をコードベクトル読み出し部２０２へ出力
する。コードベクトル読み出し部２０２は、ＬＳＦコー
ドブック２０１から供給されたベクトルを復号化ＬＳＦ
パラメータとして出力する。
に入力されたＬＰＣ符号（Ｎcand[Ｊ]）は、まず、コー
ドベクトル読み出し部２０２へ供給される。次に、コー
ドベクトル読み出し部２０２は、ＬＰＣ符号（Ｎcand
[Ｊ]）に対応するＬＳＦコードベクトルを出力するよう
に、ＬＳＦコードブック２０１へ指示する。すると、Ｌ
ＳＦコードブック２０１は、ＬＳＦNcand[J][ｉ]（ｉ＝
１，…，Ｎ）をコードベクトル読み出し部２０２へ出力
する。コードベクトル読み出し部２０２は、ＬＳＦコー
ドブック２０１から供給されたベクトルを復号化ＬＳＦ
パラメータとして出力する。
【００５０】なお、上記ＬＰＣパラメータ復号化装置か
らの出力される復号化ＬＳＦパラメータはＬＳＦ空間の
信号であるため、全極型のＬＰＣ合成フィルタを構成す
るためには、前記復号化ＬＳＦパラメータをＬＰＣ係数
空間の信号である復号化ＬＰＣ係数に変換する処理が別
途必要である。
らの出力される復号化ＬＳＦパラメータはＬＳＦ空間の
信号であるため、全極型のＬＰＣ合成フィルタを構成す
るためには、前記復号化ＬＳＦパラメータをＬＰＣ係数
空間の信号である復号化ＬＰＣ係数に変換する処理が別
途必要である。
【００５１】以上説明したＬＰＣパラメータのベクトル
量子化装置によれば、量子化ターゲットであるＬＳＦパ
ラメータをベクトル量子化する際に、ＬＳＦコードブッ
クが格納する多数のＬＳＦコードベクトルから、重み付
きユークリッド距離を尺度として、予め設定した少数個
のコードベクトルに予備選択することが可能であり、予
備選択によって残された少数個のＬＳＦコードベクトル
からは、ＣＤ最小化を尺度として最終的な符号を本選択
することが可能になる。
量子化装置によれば、量子化ターゲットであるＬＳＦパ
ラメータをベクトル量子化する際に、ＬＳＦコードブッ
クが格納する多数のＬＳＦコードベクトルから、重み付
きユークリッド距離を尺度として、予め設定した少数個
のコードベクトルに予備選択することが可能であり、予
備選択によって残された少数個のＬＳＦコードベクトル
からは、ＣＤ最小化を尺度として最終的な符号を本選択
することが可能になる。
【００５２】したがって、上記実施の形態によるベクト
ル量子化装置を用いると、ＬＰＣ符号探索に要する演算
量を大幅に増加させることなく、従来技術の課題（ベク
トル量子化装置で選択されるＬＰＣ符号と、ＣＤを最小
化するコードベクトルのインデクスとが一致しないこと
が多くあるという課題）を緩和することができ、ＬＰＣ
パラメータのベクトル量子化装置の性能を向上させるこ
とが可能になる。
ル量子化装置を用いると、ＬＰＣ符号探索に要する演算
量を大幅に増加させることなく、従来技術の課題（ベク
トル量子化装置で選択されるＬＰＣ符号と、ＣＤを最小
化するコードベクトルのインデクスとが一致しないこと
が多くあるという課題）を緩和することができ、ＬＰＣ
パラメータのベクトル量子化装置の性能を向上させるこ
とが可能になる。
【００５３】なお、本実施の形態によれば、本発明によ
るベクトル量子化装置と、従来技術説明の項で説明した
ベクトル量子化装置とを比較した場合、本発明によるベ
クトル量子化装置の方が、若干符号探索に要する演算量
が増加する。演算量増加分は以下の６つに整理される。 （１）量子化ターゲットをＬＰＣ係数に変換する演算量 （２）（１）によるＬＰＣ係数をＬＰＣケプストラムに
変換する演算量 （３）予備選択されたコードベクトルをＬＰＣ係数に変
換する演算量 （４）（３）によるＬＰＣ係数をＬＰＣケプストラムに
変換する演算量 （５）（２）と（４）によるＬＰＣケプストラム間の歪
みを計算する演算量 （６）（５）による歪みを大小比較し、歪みを最小化す
るコードベクトルのインデクを特定するための演算量 この場合、上記演算量増加分の大小は、概ね予備選択し
て残すコードベクトルの候補数で制御することができる
（（１）から（６）の演算量を実質的に支配するのは、
（３），（４），（５），（６）であり、これらが予備
選択の候補数に直接依存するため）。すなわち、本発明
のベクトル量子化装置によれば、ＬＰＣ符号探索に要す
る演算量の増加分と、ベクトル量子化装置の性能向上と
のトレードオフの関係を、ＬＰＣ符号予備選択部１０３
に設定する予備選択候補数の増減で自由に調整可能であ
る。このように、本実施の形態によれば、ＬＰＣ符号探
索に要する演算量の増加分に配慮しながらベクトル量子
化装置の性能向上を図ることが可能となる。
るベクトル量子化装置と、従来技術説明の項で説明した
ベクトル量子化装置とを比較した場合、本発明によるベ
クトル量子化装置の方が、若干符号探索に要する演算量
が増加する。演算量増加分は以下の６つに整理される。 （１）量子化ターゲットをＬＰＣ係数に変換する演算量 （２）（１）によるＬＰＣ係数をＬＰＣケプストラムに
変換する演算量 （３）予備選択されたコードベクトルをＬＰＣ係数に変
換する演算量 （４）（３）によるＬＰＣ係数をＬＰＣケプストラムに
変換する演算量 （５）（２）と（４）によるＬＰＣケプストラム間の歪
みを計算する演算量 （６）（５）による歪みを大小比較し、歪みを最小化す
るコードベクトルのインデクを特定するための演算量 この場合、上記演算量増加分の大小は、概ね予備選択し
て残すコードベクトルの候補数で制御することができる
（（１）から（６）の演算量を実質的に支配するのは、
（３），（４），（５），（６）であり、これらが予備
選択の候補数に直接依存するため）。すなわち、本発明
のベクトル量子化装置によれば、ＬＰＣ符号探索に要す
る演算量の増加分と、ベクトル量子化装置の性能向上と
のトレードオフの関係を、ＬＰＣ符号予備選択部１０３
に設定する予備選択候補数の増減で自由に調整可能であ
る。このように、本実施の形態によれば、ＬＰＣ符号探
索に要する演算量の増加分に配慮しながらベクトル量子
化装置の性能向上を図ることが可能となる。
【００５４】さらに、本実施の形態では、ＬＰＣ符号予
備選択部が残すＬＳＦコードベクトルの候補数が予め決
められている場合について説明しているが、例えば重み
付きユークリッド距離にしきい値を設定しておき、設定
したしきい値より重み付きユークリッド距離が小さい候
補を予備選択後の候補として残すなど、他の予備選択方
法を用いることも可能であり、その場合にも同様の効果
・作用を得ることが可能である。
備選択部が残すＬＳＦコードベクトルの候補数が予め決
められている場合について説明しているが、例えば重み
付きユークリッド距離にしきい値を設定しておき、設定
したしきい値より重み付きユークリッド距離が小さい候
補を予備選択後の候補として残すなど、他の予備選択方
法を用いることも可能であり、その場合にも同様の効果
・作用を得ることが可能である。
【００５５】また、本実施の形態では、ＬＰＣ符号予備
選択部が上記式（２）の重み付きユークリッド距離を尺
度としてＬＳＦコードベクトルの予備選択を行う場合に
ついて説明しているが、例えば、前記文献４内の数
（８）や数（１０）など、上記式（２）と数式的に異な
る重み付きユークリッド距離を用いる場合についても本
発明は実施可能であり、その場合にも、本実施の形態と
同様の効果・作用を得ることができる。
選択部が上記式（２）の重み付きユークリッド距離を尺
度としてＬＳＦコードベクトルの予備選択を行う場合に
ついて説明しているが、例えば、前記文献４内の数
（８）や数（１０）など、上記式（２）と数式的に異な
る重み付きユークリッド距離を用いる場合についても本
発明は実施可能であり、その場合にも、本実施の形態と
同様の効果・作用を得ることができる。
【００５６】なお、重み付きユークリッド距離の"重み"
についても、これまでに様々な算出方法が提案（例え
ば、ＬＳＦパラメータの隣接する要素間の距離に応じて
重み付けを行う文献５に記載の方法や、量子化ターゲッ
トのパワースペクトルに応じて重み付けを行う文献６に
記載の方法など）されているが、本発明は"重み"の算出
方法の如何に関わらず適用可能であり、その場合にも同
様の効果・作用を得ることができる。
についても、これまでに様々な算出方法が提案（例え
ば、ＬＳＦパラメータの隣接する要素間の距離に応じて
重み付けを行う文献５に記載の方法や、量子化ターゲッ
トのパワースペクトルに応じて重み付けを行う文献６に
記載の方法など）されているが、本発明は"重み"の算出
方法の如何に関わらず適用可能であり、その場合にも同
様の効果・作用を得ることができる。
【００５７】また、本発明の実施の形態では、ベクトル
量子化装置に入力されるＬＰＣパラメータがＬＳＦであ
る場合について説明しているが、ＬＳＰパラメータ、Ｐ
ＡＲＣＯＲ係数、ＬＰＣ係数など、音声信号の短時間的
なスペクトル包絡情報を表現する他のパラメータが、タ
ーゲットベクトルとしてベクトル量子化装置に入力され
る場合についても、本発明は適用可能であり、その場合
にも同様の効果・作用を得ることができる。
量子化装置に入力されるＬＰＣパラメータがＬＳＦであ
る場合について説明しているが、ＬＳＰパラメータ、Ｐ
ＡＲＣＯＲ係数、ＬＰＣ係数など、音声信号の短時間的
なスペクトル包絡情報を表現する他のパラメータが、タ
ーゲットベクトルとしてベクトル量子化装置に入力され
る場合についても、本発明は適用可能であり、その場合
にも同様の効果・作用を得ることができる。
【００５８】ただし、例えばＬＳＰが量子化ターゲット
として入力される場合には、ＬＳＦ・ＬＰＣ係数変換部
１０４，１０６をＬＳＰ・ＬＰＣ係数変換部に、ＬＳＦ
コードブック１０１をＬＳＰコードブックに変更してお
く必要がある。
として入力される場合には、ＬＳＦ・ＬＰＣ係数変換部
１０４，１０６をＬＳＰ・ＬＰＣ係数変換部に、ＬＳＦ
コードブック１０１をＬＳＰコードブックに変更してお
く必要がある。
【００５９】また、本発明の実施の形態では、符号本選
択部がＣＤ（Cepstral Distortion）を尺度として最終
的なＬＰＣ符号を特定する場合について説明している
が、ＬＰＣ係数・ＬＰＣケプストラム変換部（１０５，
１０７）を、ＬＰＣ係数からＦＦＴパワースペクトラム
を計算する機能を有するＬＰＣ係数・ＦＦＴパワースペ
クトラム算出部に置きかえ、さらにＬＰＣ符号本選択部
１０８が行う計算式を上記式（５）から、式（４）の平
方根内部の計算式に置きかえれば、ＳＤ（Spectral Dis
tortion）を最終的なＬＰＣ符号を特定する尺度として
用いることも可能であり、この場合にも同様の効果・作
用を得ることができる。
択部がＣＤ（Cepstral Distortion）を尺度として最終
的なＬＰＣ符号を特定する場合について説明している
が、ＬＰＣ係数・ＬＰＣケプストラム変換部（１０５，
１０７）を、ＬＰＣ係数からＦＦＴパワースペクトラム
を計算する機能を有するＬＰＣ係数・ＦＦＴパワースペ
クトラム算出部に置きかえ、さらにＬＰＣ符号本選択部
１０８が行う計算式を上記式（５）から、式（４）の平
方根内部の計算式に置きかえれば、ＳＤ（Spectral Dis
tortion）を最終的なＬＰＣ符号を特定する尺度として
用いることも可能であり、この場合にも同様の効果・作
用を得ることができる。
【００６０】以上説明したように本実施の形態によれ
ば、ＣＥＬＰ方式やVocoder方式などの音声符号化・復
号化装置における音声信号の短時間的なスペクトル包絡
情報の符号化・復号化する箇所に本ベクトル量子化装置
を適用することが好適であることが分かる。
ば、ＣＥＬＰ方式やVocoder方式などの音声符号化・復
号化装置における音声信号の短時間的なスペクトル包絡
情報の符号化・復号化する箇所に本ベクトル量子化装置
を適用することが好適であることが分かる。
【００６１】（実施の形態２）本実施の形態では、予測
ベクトル量子化技術、多段ベクトル量子化技術、スプリ
ットベクトル量子化技術を併用したＬＰＣパラメータの
ベクトル量子化装置に、本発明に係る技術を適用した際
のベクトル量子化装置の構成、処理手順、その効果・作
用について説明する。
ベクトル量子化技術、多段ベクトル量子化技術、スプリ
ットベクトル量子化技術を併用したＬＰＣパラメータの
ベクトル量子化装置に、本発明に係る技術を適用した際
のベクトル量子化装置の構成、処理手順、その効果・作
用について説明する。
【００６２】なお、ベクトル量子化装置の構成は、音声
符号化・復号化装置全体のビットレートや、その中でＬ
ＰＣパラメータのベクトル量子化装置に配分されるビッ
ト数に大きく依存する。ここでは、説明を簡単化するた
め、２０ｍｓ間隔の処理フレームあたり２１ビットのビ
ット情報が割り当てられたベクトル量子化装置を具体例
として以下の説明を進める。
符号化・復号化装置全体のビットレートや、その中でＬ
ＰＣパラメータのベクトル量子化装置に配分されるビッ
ト数に大きく依存する。ここでは、説明を簡単化するた
め、２０ｍｓ間隔の処理フレームあたり２１ビットのビ
ット情報が割り当てられたベクトル量子化装置を具体例
として以下の説明を進める。
【００６３】さらに、具体的には、当該説明で利用する
ベクトル量子化装置では、３次のＭＡ（Moving Averag
e）予測技術を用い、処理フレーム当たり４セット（切
替情報として２ビット必要）のＭＡ予測係数が使われる
こととする。また、当該説明で利用するベクトル量子化
装置は、２段ベクトル量子化技術を用いることとする。
さらに、当該説明で利用するベクトル量子化装置では、
２段ベクトル量子化装置の第２段目にスプリットベクト
ル量子化技術が使われているものとする。なお、１段目
ベクトル量子化器、２段目低次成分のベクトル量子化
器、及び２段目高次成分のベクトル量子化器それぞれに
は、７ビット、６ビット、及び６ビットがそれぞれ割り
当てられているものとする。
ベクトル量子化装置では、３次のＭＡ（Moving Averag
e）予測技術を用い、処理フレーム当たり４セット（切
替情報として２ビット必要）のＭＡ予測係数が使われる
こととする。また、当該説明で利用するベクトル量子化
装置は、２段ベクトル量子化技術を用いることとする。
さらに、当該説明で利用するベクトル量子化装置では、
２段ベクトル量子化装置の第２段目にスプリットベクト
ル量子化技術が使われているものとする。なお、１段目
ベクトル量子化器、２段目低次成分のベクトル量子化
器、及び２段目高次成分のベクトル量子化器それぞれに
は、７ビット、６ビット、及び６ビットがそれぞれ割り
当てられているものとする。
【００６４】図３は、本発明の実施の形態２に係るベク
トル量子化装置の構成を示すブロック図である。図３に
示すように、本発明に係る技術を適用した３次ＭＡ予測
を用いた２段スプリット構成のベクトル量子化装置は、
重み算出部３０１と、予測係数コードブック３０２と、
ＭＡ予測器３０３と、予測残差算出部３０４と、１段目
コードブック３０５と、１段目距離計算部３０６と、１
段目ＶＱ予備選択部３０７と、１段目ＶＱ残差計算部３
０８と、２段目低次コードブック３０９と、２段目低次
距離計算部３１０と、２段目高次距離計算部３１１と、
２段目高次コードブック３１２と、２段目低次符号探索
部３１３と、２段目高次符号探索部３１４と、予測残差
復号化部３１５と、復号化ＬＳＦ生成部３１６と、ＬＳ
Ｆ・ＬＰＣ係数変換部３１７，３１９と、ＬＰＣ係数・
ＬＰＣケプストラム変換部３１８，３２０と、ＬＰＣ符
号本選択部３２１とを備えている。
トル量子化装置の構成を示すブロック図である。図３に
示すように、本発明に係る技術を適用した３次ＭＡ予測
を用いた２段スプリット構成のベクトル量子化装置は、
重み算出部３０１と、予測係数コードブック３０２と、
ＭＡ予測器３０３と、予測残差算出部３０４と、１段目
コードブック３０５と、１段目距離計算部３０６と、１
段目ＶＱ予備選択部３０７と、１段目ＶＱ残差計算部３
０８と、２段目低次コードブック３０９と、２段目低次
距離計算部３１０と、２段目高次距離計算部３１１と、
２段目高次コードブック３１２と、２段目低次符号探索
部３１３と、２段目高次符号探索部３１４と、予測残差
復号化部３１５と、復号化ＬＳＦ生成部３１６と、ＬＳ
Ｆ・ＬＰＣ係数変換部３１７，３１９と、ＬＰＣ係数・
ＬＰＣケプストラム変換部３１８，３２０と、ＬＰＣ符
号本選択部３２１とを備えている。
【００６５】図３の説明においては、まず始めに、ＬＳ
Ｆパラメータが入力されてから、１段目ベクトル量子化
器のターゲットベクトルが得られるまでの処理（重み算
出部３０１、予測係数コードブック３０２、ＭＡ予測器
３０３、予測残差算出部３０４に係る処理）を詳細に説
明する。
Ｆパラメータが入力されてから、１段目ベクトル量子化
器のターゲットベクトルが得られるまでの処理（重み算
出部３０１、予測係数コードブック３０２、ＭＡ予測器
３０３、予測残差算出部３０４に係る処理）を詳細に説
明する。
【００６６】図３のベクトル量子化装置に入力されたＬ
ＳＦパラメータは、重み算出部３０１、予測残差算出部
３０４及びＬＳＦ・ＬＰＣ係数変換部３１９へ供給され
る。重み算出部３０１は、ＬＳＦパラメータに基づいて
重み付きユークリッド距離計算時に利用する"重み"を算
出し、この重みを１段目距離計算部３０６、２段目低次
距離計算部３１０及び２段目高次距離計算部３１１に出
力する。
ＳＦパラメータは、重み算出部３０１、予測残差算出部
３０４及びＬＳＦ・ＬＰＣ係数変換部３１９へ供給され
る。重み算出部３０１は、ＬＳＦパラメータに基づいて
重み付きユークリッド距離計算時に利用する"重み"を算
出し、この重みを１段目距離計算部３０６、２段目低次
距離計算部３１０及び２段目高次距離計算部３１１に出
力する。
【００６７】なお、重み算出部３０１で"重み"を算出す
る方法としては、ＬＳＦパラメータの隣接する要素間の
距離に応じて"重み"を算出する文献５に記載の方法や、
ＬＳＦパラメータのパワースペクトルに応じて"重み"を
算出する文献６に記載の方法などを利用することができ
る。本発明の実施の形態では、"重み"の算出には特に限
定を加えないものとする。
る方法としては、ＬＳＦパラメータの隣接する要素間の
距離に応じて"重み"を算出する文献５に記載の方法や、
ＬＳＦパラメータのパワースペクトルに応じて"重み"を
算出する文献６に記載の方法などを利用することができ
る。本発明の実施の形態では、"重み"の算出には特に限
定を加えないものとする。
【００６８】ＭＡ予測器３０３は、復号化予測残差格納
部３２２が格納している過去３フレーム分の復号化予測
残差ベクトルと、予測係数コードブック３０２が格納し
ている３次のＭＡ予測係数を用いて予測ベクトルを算出
し、算出した予測ベクトルを予測残差算出部３０４へ出
力する。
部３２２が格納している過去３フレーム分の復号化予測
残差ベクトルと、予測係数コードブック３０２が格納し
ている３次のＭＡ予測係数を用いて予測ベクトルを算出
し、算出した予測ベクトルを予測残差算出部３０４へ出
力する。
【００６９】なお、予測ベクトルを算出・出力する上記
処理は、予測係数コードブック３０２が格納している４
セットの３次ＭＡ予測係数それぞれについて行うことと
する。したがって、ＭＡ予測器３０３からは、トータル
４種類の予測ベクトルが出力されることとなる。また、
ＭＡ予測器３０３に格納されている４セットの予測係数
は、任意に初期設定した４セットのＭＡ予測係数に対
し、文献８（S. P. Lloyd, "Least Square Quantizatio
n in PCM," IEEE trans. Inform. Theory IT-28,pp. 12
9-137, 1982）などに開示されている一般化Lloydアルゴ
リズムを適用して予め獲得されたものである。以降で
は、説明をわかり易くするため、４セットの３次ＭＡ予
測係数をＭＡk[ｊ][ｉ]と記号表示することもある。
処理は、予測係数コードブック３０２が格納している４
セットの３次ＭＡ予測係数それぞれについて行うことと
する。したがって、ＭＡ予測器３０３からは、トータル
４種類の予測ベクトルが出力されることとなる。また、
ＭＡ予測器３０３に格納されている４セットの予測係数
は、任意に初期設定した４セットのＭＡ予測係数に対
し、文献８（S. P. Lloyd, "Least Square Quantizatio
n in PCM," IEEE trans. Inform. Theory IT-28,pp. 12
9-137, 1982）などに開示されている一般化Lloydアルゴ
リズムを適用して予め獲得されたものである。以降で
は、説明をわかり易くするため、４セットの３次ＭＡ予
測係数をＭＡk[ｊ][ｉ]と記号表示することもある。
【００７０】ただし、上記記号表示において、ｋ（＝
１，…，４）は３次ＭＡ予測係数のセット番号に対応し
ており、ｊ（＝０, …，３）はフレーム番号に対応して
おり（ｊ＝０が現処理フレーム、ｊ＝１が現処理フレー
ムより１つ過去の処理フレーム、ｊ＝２が現処理フレー
ムより２つ過去の処理フレーム、ｊ＝３が現処理フレー
ムより３つ過去の処理フレーム）、ｉ（＝１，…，Ｎ：
ＮはＬＰＣ分析次数）は予測係数のベクトル要素番号に
対応している。
１，…，４）は３次ＭＡ予測係数のセット番号に対応し
ており、ｊ（＝０, …，３）はフレーム番号に対応して
おり（ｊ＝０が現処理フレーム、ｊ＝１が現処理フレー
ムより１つ過去の処理フレーム、ｊ＝２が現処理フレー
ムより２つ過去の処理フレーム、ｊ＝３が現処理フレー
ムより３つ過去の処理フレーム）、ｉ（＝１，…，Ｎ：
ＮはＬＰＣ分析次数）は予測係数のベクトル要素番号に
対応している。
【００７１】予測残差算出部３０４は、まずＬＳＦパラ
メータから、平均ＬＳＦ格納部３２３が格納している平
均ＬＳＦパラメータ（ＡＶ[ｉ]，ｉ＝１，…，Ｎ）を差
分する。なお、前記の平均ＬＳＦパラメータ（ＡＶ
[ｉ]，ｉ＝１，…，Ｎ）は、複数フレームにわたる音声
信号全体のＬＳＰパラメータを平均化して求まるパラメ
ータであり、実際の符号化・復号化処理を行う以前の段
階で予め獲得され、平均ＬＳＦ格納部３２３に格納され
ているものとする。そして次に、前記差分によって得ら
れたベクトルから、ＭＡ予測器３０３から供給された予
測ベクトルを差分して予測残差ベクトルを算出し、算出
された予測残差ベクトルを１段目ベクトル量子化器のタ
ーゲットベクトルとして、１段目距離計算部３０６、１
段目ＶＱ残差計算部３０８、復号化ＬＳＦ生成部３１６
へ出力する。
メータから、平均ＬＳＦ格納部３２３が格納している平
均ＬＳＦパラメータ（ＡＶ[ｉ]，ｉ＝１，…，Ｎ）を差
分する。なお、前記の平均ＬＳＦパラメータ（ＡＶ
[ｉ]，ｉ＝１，…，Ｎ）は、複数フレームにわたる音声
信号全体のＬＳＰパラメータを平均化して求まるパラメ
ータであり、実際の符号化・復号化処理を行う以前の段
階で予め獲得され、平均ＬＳＦ格納部３２３に格納され
ているものとする。そして次に、前記差分によって得ら
れたベクトルから、ＭＡ予測器３０３から供給された予
測ベクトルを差分して予測残差ベクトルを算出し、算出
された予測残差ベクトルを１段目ベクトル量子化器のタ
ーゲットベクトルとして、１段目距離計算部３０６、１
段目ＶＱ残差計算部３０８、復号化ＬＳＦ生成部３１６
へ出力する。
【００７２】なお、予測残差ベクトルの算出の算出・出
力を行う上記処理は、４セットのＭＡ予測係数それぞれ
の場合について行われる。従って、予測残差算出部３０
４からは、１段目ベクトル量子化器のターゲットベクト
ルが、トータル４種類出力されることとなる。
力を行う上記処理は、４セットのＭＡ予測係数それぞれ
の場合について行われる。従って、予測残差算出部３０
４からは、１段目ベクトル量子化器のターゲットベクト
ルが、トータル４種類出力されることとなる。
【００７３】ここでまでで、ＬＳＦパラメータが入力さ
れてから、１段目ベクトル量子化器のターゲットベクト
ルが得られるまでの処理を詳細に説明した。次に、２段
ベクトル量子化器における１段目ベクトル量子化器の処
理（１段目コードブック３０５、１段目距離計算部３０
６、１段目ＶＱ予備選択部３０７、１段目ＶＱ残差計算
部３０８に係る処理）を詳細に説明する。
れてから、１段目ベクトル量子化器のターゲットベクト
ルが得られるまでの処理を詳細に説明した。次に、２段
ベクトル量子化器における１段目ベクトル量子化器の処
理（１段目コードブック３０５、１段目距離計算部３０
６、１段目ＶＱ予備選択部３０７、１段目ＶＱ残差計算
部３０８に係る処理）を詳細に説明する。
【００７４】１段目コードブック３０５は、１２８種類
の予測残差コードベクトルを格納している。なお、１２
８種類の予測残差コードベクトルは、量子化ターゲット
を算出するまでの上記一連の処理を、多くの処理フレー
ム内の音声信号に対して行い、多くの予測残差ベクトル
を得て、得られた多くの予測残差ベクトルに対してＬＢ
Ｇアルゴリズムを適用して予測残差ベクトルの代表的な
サンプルを１２８種類抽出し、抽出された１２８種類の
代表的なベクトルに対して前記文献８などに開示されて
いる一般化Lloydアルゴリズムをさらに適用して予め獲
得されたものである。
の予測残差コードベクトルを格納している。なお、１２
８種類の予測残差コードベクトルは、量子化ターゲット
を算出するまでの上記一連の処理を、多くの処理フレー
ム内の音声信号に対して行い、多くの予測残差ベクトル
を得て、得られた多くの予測残差ベクトルに対してＬＢ
Ｇアルゴリズムを適用して予測残差ベクトルの代表的な
サンプルを１２８種類抽出し、抽出された１２８種類の
代表的なベクトルに対して前記文献８などに開示されて
いる一般化Lloydアルゴリズムをさらに適用して予め獲
得されたものである。
【００７５】１段目距離計算部３０６は、予測残差算出
部３０４より供給された１段目ベクトル量子化器のター
ゲットベクトル（Ｘk[ｉ]，ｉ＝１，…，Ｎ）と、１段
目コードブック３０５から読み出したインデクスｍの予
測残差コードベクトル（Ｃm[ｉ]，ｉ＝１，…，Ｎ）に
ＭＡ予測係数の現処理フレーム成分（ＭＡk[０][ｉ]，
ｉ＝１，…，Ｎ）を乗じたベクトル（ＭＡk[０][ｉ]＊
Ｃm[ｉ]，ｉ＝１，…，Ｎ）との間の重み付きユークリ
ッド距離を下記式（６）により算出し、算出された距離
の値を１段目ＶＱ予備選択部３０７に出力する。
部３０４より供給された１段目ベクトル量子化器のター
ゲットベクトル（Ｘk[ｉ]，ｉ＝１，…，Ｎ）と、１段
目コードブック３０５から読み出したインデクスｍの予
測残差コードベクトル（Ｃm[ｉ]，ｉ＝１，…，Ｎ）に
ＭＡ予測係数の現処理フレーム成分（ＭＡk[０][ｉ]，
ｉ＝１，…，Ｎ）を乗じたベクトル（ＭＡk[０][ｉ]＊
Ｃm[ｉ]，ｉ＝１，…，Ｎ）との間の重み付きユークリ
ッド距離を下記式（６）により算出し、算出された距離
の値を１段目ＶＱ予備選択部３０７に出力する。
【００７６】
【数６】 ・・・式（６） ただし、式（６）において、ｗ[ｉ]は重み算出部３０１
で算出した"重み"、ｋはＭＡ予測係数のセット番号（ｋ
＝１，…，４）、ｍは１段目のコードブック内の予測残
差コードベクトルのインデクス（ｍ＝１，…，１２８）
である。
で算出した"重み"、ｋはＭＡ予測係数のセット番号（ｋ
＝１，…，４）、ｍは１段目のコードブック内の予測残
差コードベクトルのインデクス（ｍ＝１，…，１２８）
である。
【００７７】１段目距離計算部３０６における上記重み
付きユークリッド距離の計算は、１段目コードブック３
０５が格納している１２８種類（ｍ＝１，…，１２８）
の予測残差コードベクトル（Ｃm[ｉ]，ｉ＝１，…，
Ｎ）と、予測残差算出部３０４から供給されるターゲッ
トベクトル（Ｘk[ｉ]，ｉ＝１，…，Ｎ）を生成する際
に利用した４セット（ｋ＝１，…，４）のＭＡ予測係数
の全組み合わせ（５１２＝１２８×４）について行われ
る。したがって、１段目距離計算部３０６から、１段目
ＶＱ予備選択部３０７には全部で５１２個の距離ｄk,m
（ｋ＝１，…，４、ｍ＝１，…，１２８）が出力され
る。
付きユークリッド距離の計算は、１段目コードブック３
０５が格納している１２８種類（ｍ＝１，…，１２８）
の予測残差コードベクトル（Ｃm[ｉ]，ｉ＝１，…，
Ｎ）と、予測残差算出部３０４から供給されるターゲッ
トベクトル（Ｘk[ｉ]，ｉ＝１，…，Ｎ）を生成する際
に利用した４セット（ｋ＝１，…，４）のＭＡ予測係数
の全組み合わせ（５１２＝１２８×４）について行われ
る。したがって、１段目距離計算部３０６から、１段目
ＶＱ予備選択部３０７には全部で５１２個の距離ｄk,m
（ｋ＝１，…，４、ｍ＝１，…，１２８）が出力され
る。
【００７８】１段目ＶＱ予備選択部３０７は、１段目距
離計算部３０６から供給される前記５１２個の距離ｄ
k,m（ｋ＝１，…，４、ｍ＝１，…，１２８）を小さい
順にソーティングし、距離を小さくするｋ（４セットあ
る３次ＭＡ予測係数のうち、どの３次予測係数セットを
使ったか）とｍ（１２８種類ある１段目コードブック３
０５内のコードベクトルのうち、どのコードベクトルを
使ったか）の組み合わせ情報を、予め設定されたＮ１番
目までＮ１cand_k[ｊ]とＮ１cand_m[ｊ]（ｊ＝１，…，
Ｎ１）にそれぞれ記録し、記録したＮ１cand_k[ｊ]とＮ
１cand_m[ｊ]（ｊ＝１，…，Ｎ１）を、１段目ＶＱ残差
計算部３０８、予測残差復号化部３１５及び復号化ＬＳ
Ｆ生成部３１６へ出力する。
離計算部３０６から供給される前記５１２個の距離ｄ
k,m（ｋ＝１，…，４、ｍ＝１，…，１２８）を小さい
順にソーティングし、距離を小さくするｋ（４セットあ
る３次ＭＡ予測係数のうち、どの３次予測係数セットを
使ったか）とｍ（１２８種類ある１段目コードブック３
０５内のコードベクトルのうち、どのコードベクトルを
使ったか）の組み合わせ情報を、予め設定されたＮ１番
目までＮ１cand_k[ｊ]とＮ１cand_m[ｊ]（ｊ＝１，…，
Ｎ１）にそれぞれ記録し、記録したＮ１cand_k[ｊ]とＮ
１cand_m[ｊ]（ｊ＝１，…，Ｎ１）を、１段目ＶＱ残差
計算部３０８、予測残差復号化部３１５及び復号化ＬＳ
Ｆ生成部３１６へ出力する。
【００７９】１段目ＶＱ残差算出部３０８は、１段目Ｖ
Ｑ予備選択部３０７より供給されるＮ１通りのＮ１cand
_k[ｊ]とＮ１cand_m[ｊ]（ｊ＝１，…，Ｎ１）の組み合
わせ情報に対応する３次予測係数セット（予測係数コー
ドブック３０２から読み出す）と１段目コードブック内
のコードベクトル（１段目コードブック３０５から読み
出す）を使って、予備選択選択処理を行った後に残存す
る１段目ＶＱ残差ベクトルＸj (2)[ｉ]（ｉ＝１，…，
Ｎ、ｊ＝１，…，Ｎ１）を下記式（７）によりＮ１通り
算出し、算出したＮ１通りのベクトルを、２段目低次距
離計算部３１０及び２段目高次距離計算部３１１へ出力
する。
Ｑ予備選択部３０７より供給されるＮ１通りのＮ１cand
_k[ｊ]とＮ１cand_m[ｊ]（ｊ＝１，…，Ｎ１）の組み合
わせ情報に対応する３次予測係数セット（予測係数コー
ドブック３０２から読み出す）と１段目コードブック内
のコードベクトル（１段目コードブック３０５から読み
出す）を使って、予備選択選択処理を行った後に残存す
る１段目ＶＱ残差ベクトルＸj (2)[ｉ]（ｉ＝１，…，
Ｎ、ｊ＝１，…，Ｎ１）を下記式（７）によりＮ１通り
算出し、算出したＮ１通りのベクトルを、２段目低次距
離計算部３１０及び２段目高次距離計算部３１１へ出力
する。
【００８０】
【数７】 なお、本実施の形態では、２段目ベクトル量子化器は、
１段目ＶＱ残差ベクトルを低次成分（ｉ＝１，…，Ｎ
Ｌ）と高次成分（ｉ＝ＮＬ＋１，…，Ｎ）に分解（スプ
リット）し、分解によって得られたそれぞれのベクトル
を個別にベクトル量子化するスプリット構成になってい
る。
１段目ＶＱ残差ベクトルを低次成分（ｉ＝１，…，Ｎ
Ｌ）と高次成分（ｉ＝ＮＬ＋１，…，Ｎ）に分解（スプ
リット）し、分解によって得られたそれぞれのベクトル
を個別にベクトル量子化するスプリット構成になってい
る。
【００８１】したがって、１段目ＶＱ残差ベクトル算出
部３０８で算出されたＸj (2)[ｉ]（ｉ＝１，…，Ｎ、ｊ
＝１，…，Ｎ１）は、２段目ベクトル量子化器の構成に
合わせた形で２段目低次距離計算部３１０及び２段目高
次数距離計算部３１１に出力されることとなる。具体的
には、Ｘj (2)[ｉ]（ｉ＝１，…，ＮＬ、ｊ＝１，…，Ｎ
１）が２段目低次距離計算部３１０に出力され、Ｘj (2)
[ｉ]（ｉ＝ＮＬ＋１，…，Ｎ、ｊ＝１，…，Ｎ１）が２
段目高次距離計算部３１１に出力される。
部３０８で算出されたＸj (2)[ｉ]（ｉ＝１，…，Ｎ、ｊ
＝１，…，Ｎ１）は、２段目ベクトル量子化器の構成に
合わせた形で２段目低次距離計算部３１０及び２段目高
次数距離計算部３１１に出力されることとなる。具体的
には、Ｘj (2)[ｉ]（ｉ＝１，…，ＮＬ、ｊ＝１，…，Ｎ
１）が２段目低次距離計算部３１０に出力され、Ｘj (2)
[ｉ]（ｉ＝ＮＬ＋１，…，Ｎ、ｊ＝１，…，Ｎ１）が２
段目高次距離計算部３１１に出力される。
【００８２】ここまでで、２段ベクトル量子化器におけ
る１段目ベクトル量子化器の処理を詳細に説明した。次
に、２段目ベクトル量子化器における２段目ベクトル量
子化器の処理（２段目低次コードブック３０９、２段目
低次距離計算部３１０、２段目高次距離計算部３１１、
２段目高次コードブック３１２、２段目低次符号探索部
３１３、２段目高次符号探索部３１４に係る処理）につ
いて詳細に説明する。
る１段目ベクトル量子化器の処理を詳細に説明した。次
に、２段目ベクトル量子化器における２段目ベクトル量
子化器の処理（２段目低次コードブック３０９、２段目
低次距離計算部３１０、２段目高次距離計算部３１１、
２段目高次コードブック３１２、２段目低次符号探索部
３１３、２段目高次符号探索部３１４に係る処理）につ
いて詳細に説明する。
【００８３】２段目低次コードブック３０９は、６４種
類の２段目低次コードベクトル（Ｃ２Ｌm2L[ｉ]，ｉ＝
１，…，ＮＬ、ｍ２Ｌ＝１，…，６４）を格納してい
る。なお、前記６４種類のコードベクトルは、１段目Ｖ
Ｑ残差ベクトルを算出する１段目ベクトル量子化器の最
後の処理までを、多くの処理フレーム内の音声信号につ
いて行い、多くの１段目ＶＱ残差ベクトルの低次成分を
得て、得られた多くの予測残差ベクトル低次成分に対し
てＬＢＧアルゴリズムを適用して１段目ＶＱ残差ベクト
ル低次成分の代表的なサンプルを６４種類抽出し、抽出
された６４種類の代表的なベクトル低次成分に対して前
記文献８などに開示されている一般化Lloydアルゴリズ
ムをさらに適用して予め獲得されたものである。
類の２段目低次コードベクトル（Ｃ２Ｌm2L[ｉ]，ｉ＝
１，…，ＮＬ、ｍ２Ｌ＝１，…，６４）を格納してい
る。なお、前記６４種類のコードベクトルは、１段目Ｖ
Ｑ残差ベクトルを算出する１段目ベクトル量子化器の最
後の処理までを、多くの処理フレーム内の音声信号につ
いて行い、多くの１段目ＶＱ残差ベクトルの低次成分を
得て、得られた多くの予測残差ベクトル低次成分に対し
てＬＢＧアルゴリズムを適用して１段目ＶＱ残差ベクト
ル低次成分の代表的なサンプルを６４種類抽出し、抽出
された６４種類の代表的なベクトル低次成分に対して前
記文献８などに開示されている一般化Lloydアルゴリズ
ムをさらに適用して予め獲得されたものである。
【００８４】一方、２段目高次コードブック３１２は、
２段目低次コードブック３０９が１段目ＶＱ残差コード
ベクトル低次成分を獲得するのと同様の方法をベクトル
高次成分に適用して獲得した６４種類の２段目高次コー
ドベクトル（Ｃ２Ｈm2H[ｉ]，ｉ＝ＮＬ＋１，…，Ｎ、
ｍ２Ｈ＝１，…，６４）を格納している。
２段目低次コードブック３０９が１段目ＶＱ残差コード
ベクトル低次成分を獲得するのと同様の方法をベクトル
高次成分に適用して獲得した６４種類の２段目高次コー
ドベクトル（Ｃ２Ｈm2H[ｉ]，ｉ＝ＮＬ＋１，…，Ｎ、
ｍ２Ｈ＝１，…，６４）を格納している。
【００８５】２段目低次距離計算部３１０は、１段目Ｖ
Ｑ残差計算部３０８より供給された１段目ＶＱ残差分ベ
クトルの低次成分Ｘj (2)[ｉ]（ｉ＝１，…，ＮＬ、ｊ＝
１，…，Ｎ１）と、２段目低次コードブック３０９から
読み出したインデクスｍ2Ｌの２段目低次コードベクト
ル（Ｃ２Ｌm2L[ｉ]，ｉ＝１，…，ＮＬ）にＭＡ予測係
数の現処理フレーム成分（ＭＡN1cand_k[j][０][ｉ]，
ｉ＝１，…，ＮＬ）を乗じたベクトル（ＭＡ
N1cand_k[j][０][ｉ]＊Ｃ２Ｌm2L[ｉ]，ｉ＝１，…，Ｎ
Ｌ）との間の重み付きユークリッド距離を下記式（８）
により算出し、算出された距離の値ｄ２Ｌj,m2Lを２段
目低次符号探索部３１３に出力する。
Ｑ残差計算部３０８より供給された１段目ＶＱ残差分ベ
クトルの低次成分Ｘj (2)[ｉ]（ｉ＝１，…，ＮＬ、ｊ＝
１，…，Ｎ１）と、２段目低次コードブック３０９から
読み出したインデクスｍ2Ｌの２段目低次コードベクト
ル（Ｃ２Ｌm2L[ｉ]，ｉ＝１，…，ＮＬ）にＭＡ予測係
数の現処理フレーム成分（ＭＡN1cand_k[j][０][ｉ]，
ｉ＝１，…，ＮＬ）を乗じたベクトル（ＭＡ
N1cand_k[j][０][ｉ]＊Ｃ２Ｌm2L[ｉ]，ｉ＝１，…，Ｎ
Ｌ）との間の重み付きユークリッド距離を下記式（８）
により算出し、算出された距離の値ｄ２Ｌj,m2Lを２段
目低次符号探索部３１３に出力する。
【００８６】
【数８】 ただし、式（８）におけるｗ[ｉ]は式（６）と同一の"
重み"である。
重み"である。
【００８７】なお、２段目低次距離計算部３１０では、
各ｊに対して、２段目低次コードブック３０９が格納す
る６４種類のコードベクトルに対して上記式（８）の距
離計算が行われ、求められた重み付きユークリッド距離
ｄ２Ｌj,m2L（ｊ＝１，…，Ｎ１、ｍ２Ｌ＝１，…，６
４）は全て、２段目低次符号探索部３１３に出力される
ものとする（全部でＮ１＊６４個のｄ２Ｌj,m2Lが出力
される）。
各ｊに対して、２段目低次コードブック３０９が格納す
る６４種類のコードベクトルに対して上記式（８）の距
離計算が行われ、求められた重み付きユークリッド距離
ｄ２Ｌj,m2L（ｊ＝１，…，Ｎ１、ｍ２Ｌ＝１，…，６
４）は全て、２段目低次符号探索部３１３に出力される
ものとする（全部でＮ１＊６４個のｄ２Ｌj,m2Lが出力
される）。
【００８８】２段目高次距離計算部３１１は、２段目低
次距離計算部３１０と同様の処理をベクトル高次数成分
に対して行い、重み付きユークリッド距離ｄ２H
j,m2H（ｊ＝１，…，Ｎ１、ｍ２Ｈ＝１，…，６４）を
２段目高次符号探索部３１４に出力する（トータルＮ１
＊６４個のｄ２Hj,m2Hが出力される）。
次距離計算部３１０と同様の処理をベクトル高次数成分
に対して行い、重み付きユークリッド距離ｄ２H
j,m2H（ｊ＝１，…，Ｎ１、ｍ２Ｈ＝１，…，６４）を
２段目高次符号探索部３１４に出力する（トータルＮ１
＊６４個のｄ２Hj,m2Hが出力される）。
【００８９】２段目低次符号探索部３１３は、２段目低
次距離計算部３１０から供給される重み付きユークリッ
ド距離ｄ２Ｌj,m2L（ｊ＝１，…，Ｎ１、ｍ２Ｌ＝１，
…，６４）について、距離を最小化するインデクスｍ２
Ｌを各ｊごとに１つ特定し、特定したＮ１個（ｊ＝１，
…，Ｎ１）のインデクスをそれぞれＮ２Ｌcand[ｊ]（ｊ
＝１，…，Ｎ１）に記録し、記録したＮ１個のＮ２Ｌca
nd[ｊ]（ｊ＝１，…，Ｎ１）を予測残差復号化部３１５
へ出力する。
次距離計算部３１０から供給される重み付きユークリッ
ド距離ｄ２Ｌj,m2L（ｊ＝１，…，Ｎ１、ｍ２Ｌ＝１，
…，６４）について、距離を最小化するインデクスｍ２
Ｌを各ｊごとに１つ特定し、特定したＮ１個（ｊ＝１，
…，Ｎ１）のインデクスをそれぞれＮ２Ｌcand[ｊ]（ｊ
＝１，…，Ｎ１）に記録し、記録したＮ１個のＮ２Ｌca
nd[ｊ]（ｊ＝１，…，Ｎ１）を予測残差復号化部３１５
へ出力する。
【００９０】２段目高次符号探索部３１４は、2段目高
次距離計算部３１１から供給される重み付きユークリッ
ド距離ｄ２Hj,m2H（ｊ＝１，…，Ｎ１、ｍ２Ｈ＝１，
…，６４）について、距離を最小化するインデクスｍ２
Ｈを各ｊごとに１つ特定し、特定したＮ１個（ｊ＝１，
…，Ｎ１）のインデクスをＮ２Ｈcand[ｊ]（ｊ＝１，
…，Ｎ１）に記録し、記録したＮ１個のＮ２Ｈcand[ｊ]
（ｊ＝１，…，Ｎ１）を予測残差復号化部３１５へ出力
する。
次距離計算部３１１から供給される重み付きユークリッ
ド距離ｄ２Hj,m2H（ｊ＝１，…，Ｎ１、ｍ２Ｈ＝１，
…，６４）について、距離を最小化するインデクスｍ２
Ｈを各ｊごとに１つ特定し、特定したＮ１個（ｊ＝１，
…，Ｎ１）のインデクスをＮ２Ｈcand[ｊ]（ｊ＝１，
…，Ｎ１）に記録し、記録したＮ１個のＮ２Ｈcand[ｊ]
（ｊ＝１，…，Ｎ１）を予測残差復号化部３１５へ出力
する。
【００９１】ここまでが、２段目ベクトル量子化器にお
ける２段目ベクトル量子化器の処理の詳細説明である。
なお、上記の２段目ベクトル量子化器の処理を終えた時
点で、予測残差復号化部３１５には、以下の４情報の組
み合わせ情報が、Ｎ１通り（ｊ＝１，…，Ｎ１）供給さ
れていることとなる。 （１）Ｎ１cand_k[ｊ]：４セットあるＭＡ予測係数のど
れが予備選択されたか （２）Ｎ１cand_m[ｊ]：１２８種類の１段目コードベク
トルのどれが予備選択されたか （３）Ｎ２Ｌcand[ｊ]：６４種類の2段目低次コードベ
クトルのどれが予備選択されたか （４）Ｎ２Ｈcand[ｊ]：６４種類の２段目高次コードベ
クトルのどれが予備選択されたか 本実施の形態における以降の説明では、これまでの処理
よって予測残差復号化部３１５に供給されているＮ１通
りの組み合わせ情報の中から、ＣＤを最小化する組み合
わせ情報の組み合わせ番号を特定する処理（予測残差復
号化部３１５、復号化ＬＳＦ生成部３１６、ＬＳＦ・Ｌ
ＰＣ係数変換部３１７，３１９、ＬＰＣ係数・ＬＰＣケ
プストラム変換部３１８，３２０、ＬＰＣ符号本選択部
３２１に係る処理）について詳細に説明する。
ける２段目ベクトル量子化器の処理の詳細説明である。
なお、上記の２段目ベクトル量子化器の処理を終えた時
点で、予測残差復号化部３１５には、以下の４情報の組
み合わせ情報が、Ｎ１通り（ｊ＝１，…，Ｎ１）供給さ
れていることとなる。 （１）Ｎ１cand_k[ｊ]：４セットあるＭＡ予測係数のど
れが予備選択されたか （２）Ｎ１cand_m[ｊ]：１２８種類の１段目コードベク
トルのどれが予備選択されたか （３）Ｎ２Ｌcand[ｊ]：６４種類の2段目低次コードベ
クトルのどれが予備選択されたか （４）Ｎ２Ｈcand[ｊ]：６４種類の２段目高次コードベ
クトルのどれが予備選択されたか 本実施の形態における以降の説明では、これまでの処理
よって予測残差復号化部３１５に供給されているＮ１通
りの組み合わせ情報の中から、ＣＤを最小化する組み合
わせ情報の組み合わせ番号を特定する処理（予測残差復
号化部３１５、復号化ＬＳＦ生成部３１６、ＬＳＦ・Ｌ
ＰＣ係数変換部３１７，３１９、ＬＰＣ係数・ＬＰＣケ
プストラム変換部３１８，３２０、ＬＰＣ符号本選択部
３２１に係る処理）について詳細に説明する。
【００９２】予測残差復号化部３１５は、３種類のイン
デクス情報（Ｎ１cand_m[ｊ]、Ｎ２Ｌcand[ｊ]及びＮ２
Ｈcand[ｊ]）に対応するコードベクトル（Ｃ
N1cand_m[j]、Ｃ２ＬN2Lcand[j]及びＣ２
ＨN2Hcand[j]）を、１段目コードブック３０５、２段目
低次コードブック３０９及び２段目高次コードブック３
１２からそれぞれ読み出し、それらを用いて下記式
（９）によりＮ１個（Ｊ＝１，…，Ｎ１）の復号化予測
残差分ベクトルＣｑj[ｉ]（ｉ＝１，…，Ｎ）を算出
し、算出した復号化予測残差ベクトルを記録保持すると
ともに、復号化ＬＳＦ生成部３１６に出力する。
デクス情報（Ｎ１cand_m[ｊ]、Ｎ２Ｌcand[ｊ]及びＮ２
Ｈcand[ｊ]）に対応するコードベクトル（Ｃ
N1cand_m[j]、Ｃ２ＬN2Lcand[j]及びＣ２
ＨN2Hcand[j]）を、１段目コードブック３０５、２段目
低次コードブック３０９及び２段目高次コードブック３
１２からそれぞれ読み出し、それらを用いて下記式
（９）によりＮ１個（Ｊ＝１，…，Ｎ１）の復号化予測
残差分ベクトルＣｑj[ｉ]（ｉ＝１，…，Ｎ）を算出
し、算出した復号化予測残差ベクトルを記録保持すると
ともに、復号化ＬＳＦ生成部３１６に出力する。
【００９３】
【数９】 ただし、式（９）において、Ｃ２ＬN2Lcand[j][ｉ]＝
０．０（ｉ＝ＮＬ＋１，…，Ｎ）、Ｃ２Ｈ
N2Hcand[j][ｉ]＝０．０（ｉ＝１，…，Ｎ）である。
０．０（ｉ＝ＮＬ＋１，…，Ｎ）、Ｃ２Ｈ
N2Hcand[j][ｉ]＝０．０（ｉ＝１，…，Ｎ）である。
【００９４】予測残差復号化部３１５は、また、Ｎ１ca
nd_k[ｊ]（ｊ＝１＝１，…，Ｎ１）を復号化ＬＳＦ生成
部３１６に出力する。
nd_k[ｊ]（ｊ＝１＝１，…，Ｎ１）を復号化ＬＳＦ生成
部３１６に出力する。
【００９５】復号化ＬＳＦ生成部３１６は、予測残差復
号化部３１５より供給されたＮ１cand_k[ｊ]（ｊ＝１，
…，Ｎ１）に対応するＭＡN1cand_k[j][０][ｉ]を予測
係数コードブック３０２から読み出し、前記読み出した
ＭＡN1cand_k[j][０][ｉ]と、平均ＬＳＦ格納部３２３
から読み出した平均ＬＳＦパラメータＡＶ[ｉ]（ｉ＝
１，…，Ｎ）と、予測残差算出部３０４から供給された
量子化ターゲットベクトルのＮ１cand_k[ｊ]に係るＸ
N1cand_k[j][ｊ]と、予測残差復号化部３１５より供給
されたＣｑj[ｉ]（ｉ＝１，…，Ｎ）を用いた下記式
（１０）により、Ｎ１個（ｊ＝１，…，Ｎ１）の復号化
ＬＳＦパラメータ（以下、ＬＳＦｑj[ｉ]，ｊ＝１，
…，Ｎ１、ｉ＝１，…，Ｎとする）を算出し、算出した
復号化ＬＳＦパラメータをＬＳＦ・ＬＰＣ係数変換部３
１７に出力する。
号化部３１５より供給されたＮ１cand_k[ｊ]（ｊ＝１，
…，Ｎ１）に対応するＭＡN1cand_k[j][０][ｉ]を予測
係数コードブック３０２から読み出し、前記読み出した
ＭＡN1cand_k[j][０][ｉ]と、平均ＬＳＦ格納部３２３
から読み出した平均ＬＳＦパラメータＡＶ[ｉ]（ｉ＝
１，…，Ｎ）と、予測残差算出部３０４から供給された
量子化ターゲットベクトルのＮ１cand_k[ｊ]に係るＸ
N1cand_k[j][ｊ]と、予測残差復号化部３１５より供給
されたＣｑj[ｉ]（ｉ＝１，…，Ｎ）を用いた下記式
（１０）により、Ｎ１個（ｊ＝１，…，Ｎ１）の復号化
ＬＳＦパラメータ（以下、ＬＳＦｑj[ｉ]，ｊ＝１，
…，Ｎ１、ｉ＝１，…，Ｎとする）を算出し、算出した
復号化ＬＳＦパラメータをＬＳＦ・ＬＰＣ係数変換部３
１７に出力する。
【００９６】
【数１０】 ＬＳＦ・ＬＰＣ係数変換部３１７は、復号化ＬＳＦ生成
部３１６より供給されたＮ１個（ｊ＝１，…，Ｎ１）の
復号化ＬＳＦパラメータ（ＬＳＦｑj[ｉ]，ｊ＝１，
…，Ｎ１、ｉ＝１，…，Ｎ）を、それぞれ復号化ＬＰＣ
係数（以下、ＬＰＣｑj[ｉ]，ｊ＝１，…，Ｎ１、ｉ＝
１，…，Ｎとする）へ変換し、ＬＰＣ係数・ＬＰＣケプ
ストラム変換部３１８に出力する。
部３１６より供給されたＮ１個（ｊ＝１，…，Ｎ１）の
復号化ＬＳＦパラメータ（ＬＳＦｑj[ｉ]，ｊ＝１，
…，Ｎ１、ｉ＝１，…，Ｎ）を、それぞれ復号化ＬＰＣ
係数（以下、ＬＰＣｑj[ｉ]，ｊ＝１，…，Ｎ１、ｉ＝
１，…，Ｎとする）へ変換し、ＬＰＣ係数・ＬＰＣケプ
ストラム変換部３１８に出力する。
【００９７】ＬＰＣ係数・ＬＰＣケプストラム変換部３
１８は、ＬＳＦ・ＬＰＣ係数変換部３１７より供給され
たＮ１個（ｊ＝１，…，Ｎ１）の復号化ＬＰＣ係数（Ｌ
ＰＣｑj[ｉ]，ｉ＝１，…，Ｎ）を、それぞれ復号化Ｌ
ＰＣケプストラム（以下、ＱＣＥＰj[ｉ]，ｉ＝１，
…，Ｎｃ、ｊ＝１，…，Ｎ１とする）に変換し、ＬＰＣ
符号本選択部３２１に出力する。
１８は、ＬＳＦ・ＬＰＣ係数変換部３１７より供給され
たＮ１個（ｊ＝１，…，Ｎ１）の復号化ＬＰＣ係数（Ｌ
ＰＣｑj[ｉ]，ｉ＝１，…，Ｎ）を、それぞれ復号化Ｌ
ＰＣケプストラム（以下、ＱＣＥＰj[ｉ]，ｉ＝１，
…，Ｎｃ、ｊ＝１，…，Ｎ１とする）に変換し、ＬＰＣ
符号本選択部３２１に出力する。
【００９８】ＬＳＦ・ＬＰＣ係数変換部３１９は、ＬＳ
ＦパラメータをＬＰＣ係数に変換し、ＬＰＣ係数・ＬＰ
Ｃケプストラム変換部３２０に出力する。ＬＰＣ係数・
ＬＰＣケプストラム変換部３２０は、ＬＳＦ・ＬＰＣ係
数変換部３１９より供給されたＬＰＣ係数をＬＰＣケプ
ストラム（以下、ＣＥＰt[ｉ]，ｉ＝１，…，Ｎｃとす
る）へ変換し、ＬＰＣ符号本選択部３２１に出力する。
ＦパラメータをＬＰＣ係数に変換し、ＬＰＣ係数・ＬＰ
Ｃケプストラム変換部３２０に出力する。ＬＰＣ係数・
ＬＰＣケプストラム変換部３２０は、ＬＳＦ・ＬＰＣ係
数変換部３１９より供給されたＬＰＣ係数をＬＰＣケプ
ストラム（以下、ＣＥＰt[ｉ]，ｉ＝１，…，Ｎｃとす
る）へ変換し、ＬＰＣ符号本選択部３２１に出力する。
【００９９】ＬＰＣ符号本選択部３２１は、まずＬＰＣ
係数・ＬＰＣケプストラム変換部３２０から供給される
ＬＰＣケプストラム係数（ＣＥＰt[ｉ]，ｉ＝１，…，
Ｎｃ）と、ＬＰＣ係数・ＬＰＣケプストラム変換部３１
８から供給されるＮ１個（ｊ＝１，…，Ｎ１）の復号化
ＬＰＣケプストラム（ＱＣＥＰj[ｉ]，ｉ＝１，…，Ｎ
ｃ、ｊ＝１，…，Ｎ１）との距離ＤＩＳj（ｊ＝１，
…，Ｎ１）を下記式（１１）により算出し、算出したＮ
１個のＤＩＳjを大小比較して、それを最小化する番号
「Ｊ」を１つ特定する。
係数・ＬＰＣケプストラム変換部３２０から供給される
ＬＰＣケプストラム係数（ＣＥＰt[ｉ]，ｉ＝１，…，
Ｎｃ）と、ＬＰＣ係数・ＬＰＣケプストラム変換部３１
８から供給されるＮ１個（ｊ＝１，…，Ｎ１）の復号化
ＬＰＣケプストラム（ＱＣＥＰj[ｉ]，ｉ＝１，…，Ｎ
ｃ、ｊ＝１，…，Ｎ１）との距離ＤＩＳj（ｊ＝１，
…，Ｎ１）を下記式（１１）により算出し、算出したＮ
１個のＤＩＳjを大小比較して、それを最小化する番号
「Ｊ」を１つ特定する。
【０１００】
【数１１】 なお、上記式（１１）の最小化を番号特定の基準尺度に
利用した場合と、式（３）のＣＤの最小化を番号特定の
基準尺度に利用した場合とでは、同一の番号が選択され
ることは式（１１）と式（３）の関係より明らかであ
る。
利用した場合と、式（３）のＣＤの最小化を番号特定の
基準尺度に利用した場合とでは、同一の番号が選択され
ることは式（１１）と式（３）の関係より明らかであ
る。
【０１０１】そして、特定された番号「Ｊ」に係る以下
の４つの情報、すなわち （１）Ｎ１cand_k[Ｊ]：４セットあるＭＡ予測係数のう
ちどれが最適か（２ビット使用） （２）Ｎ１cand_m[Ｊ]：１２８種類の１段目コードベク
トルの中でどれが最適か（７ビット使用） （３）Ｎ２Ｌcand[Ｊ]：６４種類の２段目低次コードベ
クトルの中でどれが最適か（６ビット使用） （４）Ｎ２Ｈcand[Ｊ]：６４種類の２段目高次コードベ
クトルの中でどれが最適か（６ビット使用） をまとめたもの２１ビットの情報を、当該処理フレーム
のＬＰＣ符号（処理フレーム区間のスペクトル包絡情報
を表現するための符号）として出力する。
の４つの情報、すなわち （１）Ｎ１cand_k[Ｊ]：４セットあるＭＡ予測係数のう
ちどれが最適か（２ビット使用） （２）Ｎ１cand_m[Ｊ]：１２８種類の１段目コードベク
トルの中でどれが最適か（７ビット使用） （３）Ｎ２Ｌcand[Ｊ]：６４種類の２段目低次コードベ
クトルの中でどれが最適か（６ビット使用） （４）Ｎ２Ｈcand[Ｊ]：６４種類の２段目高次コードベ
クトルの中でどれが最適か（６ビット使用） をまとめたもの２１ビットの情報を、当該処理フレーム
のＬＰＣ符号（処理フレーム区間のスペクトル包絡情報
を表現するための符号）として出力する。
【０１０２】ＬＰＣ符号探索では、ＤＩＳjを最小化す
る番号Ｊを予測残差復号化部３１５へ供給する。そし
て、予測残差復号化部３１５は、保持格納しているＮ１
個（ｊ＝１，…，Ｎ１）の復号化予測残差分ベクトルＣ
ｑj[ｉ]（ｉ＝１，…，Ｎ）の中から、番号Ｊに係るベ
クトルＣｑJ[ｉ]（ｉ＝１，…，Ｎ）を選択して復号化
予測残差格納部３２２に出力する。
る番号Ｊを予測残差復号化部３１５へ供給する。そし
て、予測残差復号化部３１５は、保持格納しているＮ１
個（ｊ＝１，…，Ｎ１）の復号化予測残差分ベクトルＣ
ｑj[ｉ]（ｉ＝１，…，Ｎ）の中から、番号Ｊに係るベ
クトルＣｑJ[ｉ]（ｉ＝１，…，Ｎ）を選択して復号化
予測残差格納部３２２に出力する。
【０１０３】復号化予測残差格納部３２２は、格納して
いる過去複数フレーム分の復号化予測残差ベクトルのう
ち（本実施の形態では、３次のＭＡ予測を行っているの
で、過去３フレーム分の復号化予測残差ベクトルが格納
されている）、最も古い復号化予測残差ベクトルを破棄
し、予測残差復号化部３１５より新たに供給されるＣｑ
J[ｉ]（ｉ＝１，…，Ｎ）を、次の処理フレームにおけ
るＭＡ予測用に新たに保持する。
いる過去複数フレーム分の復号化予測残差ベクトルのう
ち（本実施の形態では、３次のＭＡ予測を行っているの
で、過去３フレーム分の復号化予測残差ベクトルが格納
されている）、最も古い復号化予測残差ベクトルを破棄
し、予測残差復号化部３１５より新たに供給されるＣｑ
J[ｉ]（ｉ＝１，…，Ｎ）を、次の処理フレームにおけ
るＭＡ予測用に新たに保持する。
【０１０４】以上までの説明が、ＬＳＦパラメータがベ
クトル量子化装置に入力されてから、ＬＰＣ符号が出力
されるまでの一連の処理内容である。一方、前記のベク
トル量子化装置から出力されるＬＳＦパラメータの復号
化装置（さらにそれを変換して得られるＬＰＣ係数の復
号化装置）は、ＬＰＣ符号を分解して得られる４つのイ
ンデクス情報（Ｎ１cand_k[Ｊ]、Ｎ１cand_m[Ｊ]、Ｎ２
Ｌcand[Ｊ]、Ｎ２Ｈcand[Ｊ]）に分解する工程と、ＬＰ
Ｃ符号を分解する工程によって得られる各インデクス情
報をもとに復号化予測残差ベクトルを算出する工程と、
前記の復号化予測残差ベクトルを算出する工程によって
得られる復号化予測残差ベクトルをもとに復号化ＬＳＦ
ベクトルを生成する工程と、によって構成することが可
能である。具体的には、まず、ＬＰＣ符号を分解する工
程によって、ＬＰＣ符号が４つのインデクス情報（Ｎ１
cand_k[Ｊ]、Ｎ１cand_m[Ｊ]、Ｎ２Ｌcand[Ｊ]、Ｎ２Ｈ
cand[Ｊ]）に分解される。次に、復号化予測残差ベクト
ルを算出する工程において、インデクス情報Ｎ１cand_m
[Ｊ]に基づいて、１段目コードベクトルＣN1cand_m [J]
を、１段目コードブック３０５から読み出し、次に、イ
ンデクス情報Ｎ２Ｌcand[Ｊ]に基づいて、２段目低次コ
ードベクトルＣ２ＬN2Lcand[J]を２段目低次コードブッ
ク３０９から読み出し、さらに、インデクス情報Ｎ２Ｈ
cand[Ｊ]に基づいて、２段目高次コードベクトルＣ２Ｈ
N2Hcand[J]を２段目高次コードブック３１２から読み出
し、それら読み出した３つのベクトルに対して式（９）
記載の加算処理を行えば、ＬＰＣ符号に対応する復号化
予測残差ベクトルＣｑJ[ｉ]（ｉ＝１，…，Ｎ）を得る
ことができる。そして、復号化ＬＳＦベクトルを生成す
る工程において、インデクス情報Ｎ１cand_k[Ｊ]に対応
するＭＡN1cand_k[J][０][ｉ]を予測係数コードブック
３０２から読み出し、前記読み出したＭＡ
N1cand_ k[J][０][ｉ]と、平均ＬＳＦ格納部３２３から
読み出した平均ＬＳＦパラメータＡＶ[ｉ]（ｉ＝１，
…，Ｎ）と、予測残差算出部３０４から供給された量子
化ターゲットベクトルのＮ１cand_k[Ｊ]に係るＸ
N1cand_k[J]と、予測残差復号化部３１５より供給され
たＣｑJ[ｉ]（ｉ＝１，…，Ｎ）を用いた式（１０）に
より、最終的な復号化ＬＳＦパラメータ（以下、ＬＳＦ
ｑJ[ｉ]，ｉ＝１，…，Ｎとする）を得ることができ
る。なお、復号化したＬＳＦパラメータを、さらに復号
化ＬＰＣ係数に変換する場合には、前記の復号化ＬＳＦ
ベクトルを生成する工程の後に、ＬＳＦ・ＬＰＣ係数変
換部３１７と同じ機能を有する工程をさらに具備すれば
よい。
クトル量子化装置に入力されてから、ＬＰＣ符号が出力
されるまでの一連の処理内容である。一方、前記のベク
トル量子化装置から出力されるＬＳＦパラメータの復号
化装置（さらにそれを変換して得られるＬＰＣ係数の復
号化装置）は、ＬＰＣ符号を分解して得られる４つのイ
ンデクス情報（Ｎ１cand_k[Ｊ]、Ｎ１cand_m[Ｊ]、Ｎ２
Ｌcand[Ｊ]、Ｎ２Ｈcand[Ｊ]）に分解する工程と、ＬＰ
Ｃ符号を分解する工程によって得られる各インデクス情
報をもとに復号化予測残差ベクトルを算出する工程と、
前記の復号化予測残差ベクトルを算出する工程によって
得られる復号化予測残差ベクトルをもとに復号化ＬＳＦ
ベクトルを生成する工程と、によって構成することが可
能である。具体的には、まず、ＬＰＣ符号を分解する工
程によって、ＬＰＣ符号が４つのインデクス情報（Ｎ１
cand_k[Ｊ]、Ｎ１cand_m[Ｊ]、Ｎ２Ｌcand[Ｊ]、Ｎ２Ｈ
cand[Ｊ]）に分解される。次に、復号化予測残差ベクト
ルを算出する工程において、インデクス情報Ｎ１cand_m
[Ｊ]に基づいて、１段目コードベクトルＣN1cand_m [J]
を、１段目コードブック３０５から読み出し、次に、イ
ンデクス情報Ｎ２Ｌcand[Ｊ]に基づいて、２段目低次コ
ードベクトルＣ２ＬN2Lcand[J]を２段目低次コードブッ
ク３０９から読み出し、さらに、インデクス情報Ｎ２Ｈ
cand[Ｊ]に基づいて、２段目高次コードベクトルＣ２Ｈ
N2Hcand[J]を２段目高次コードブック３１２から読み出
し、それら読み出した３つのベクトルに対して式（９）
記載の加算処理を行えば、ＬＰＣ符号に対応する復号化
予測残差ベクトルＣｑJ[ｉ]（ｉ＝１，…，Ｎ）を得る
ことができる。そして、復号化ＬＳＦベクトルを生成す
る工程において、インデクス情報Ｎ１cand_k[Ｊ]に対応
するＭＡN1cand_k[J][０][ｉ]を予測係数コードブック
３０２から読み出し、前記読み出したＭＡ
N1cand_ k[J][０][ｉ]と、平均ＬＳＦ格納部３２３から
読み出した平均ＬＳＦパラメータＡＶ[ｉ]（ｉ＝１，
…，Ｎ）と、予測残差算出部３０４から供給された量子
化ターゲットベクトルのＮ１cand_k[Ｊ]に係るＸ
N1cand_k[J]と、予測残差復号化部３１５より供給され
たＣｑJ[ｉ]（ｉ＝１，…，Ｎ）を用いた式（１０）に
より、最終的な復号化ＬＳＦパラメータ（以下、ＬＳＦ
ｑJ[ｉ]，ｉ＝１，…，Ｎとする）を得ることができ
る。なお、復号化したＬＳＦパラメータを、さらに復号
化ＬＰＣ係数に変換する場合には、前記の復号化ＬＳＦ
ベクトルを生成する工程の後に、ＬＳＦ・ＬＰＣ係数変
換部３１７と同じ機能を有する工程をさらに具備すれば
よい。
【０１０５】以上のように詳細に説明してきた３次ＭＡ
予測を用いた２段スプリット構造のベクトル量子化装置
によれば、ＬＳＦパラメータをベクトル量子化する際
に、重み付きユークリッド距離を尺度として符号の予備
選択を行い、予備選択によって残された候補に対して
は、ＣＤ（Cepstram Distortion）を基準尺度として最
適な符号を選択することが可能になる。
予測を用いた２段スプリット構造のベクトル量子化装置
によれば、ＬＳＦパラメータをベクトル量子化する際
に、重み付きユークリッド距離を尺度として符号の予備
選択を行い、予備選択によって残された候補に対して
は、ＣＤ（Cepstram Distortion）を基準尺度として最
適な符号を選択することが可能になる。
【０１０６】したがって、上記実施の形態によるベクト
ル量子化装置を用いると、ＬＰＣ符号探索に要する演算
量を大幅に増加させることなく、従来技術の課題（ベク
トル量子化装置で選択されるＬＰＣ符号と、ＣＤを最小
化するコードベクトルのインデクスとが一致しないこと
が多くあるという課題）を緩和することができ、ＬＰＣ
パラメータのベクトル量子化装置の性能を向上させるこ
とが可能になる。
ル量子化装置を用いると、ＬＰＣ符号探索に要する演算
量を大幅に増加させることなく、従来技術の課題（ベク
トル量子化装置で選択されるＬＰＣ符号と、ＣＤを最小
化するコードベクトルのインデクスとが一致しないこと
が多くあるという課題）を緩和することができ、ＬＰＣ
パラメータのベクトル量子化装置の性能を向上させるこ
とが可能になる。
【０１０７】なお、本発明に係るベクトル量子化装置に
よれば、１段目ＶＱ予備選択部３０７で予備選択するコ
ードベクトルの数を制御することで、実施の形態１と同
様に、ＬＰＣ符号探索に要する演算量の増加分を自由に
制御することができる。すなわち、本発明の実施によ
り、ＬＰＣ符号探索に要する演算量の増加分に配慮しな
がらベクトル量子化器の性能向上を図ることが可能とな
る。
よれば、１段目ＶＱ予備選択部３０７で予備選択するコ
ードベクトルの数を制御することで、実施の形態１と同
様に、ＬＰＣ符号探索に要する演算量の増加分を自由に
制御することができる。すなわち、本発明の実施によ
り、ＬＰＣ符号探索に要する演算量の増加分に配慮しな
がらベクトル量子化器の性能向上を図ることが可能とな
る。
【０１０８】また、本実施の形態では、１段目ＶＱ予備
選択部３０７が残すコードベクトルの候補数Ｎ１が予め
決められている場合（Ｎ１は、実験を通して、もしくは
経験的に、８、１６、３２、６４といった値に決められ
ることが多い）について説明しているが、例えば、重み
付きユークリッド距離にしきい値を設定しておき、設定
したしきい値より重み付きユークリッド距離が小さい候
補を予備選択後の候補として残すなど、他の予備選択方
法を用いることも可能であり、その場合にも同様の効果
・作用を得ることが可能である。
選択部３０７が残すコードベクトルの候補数Ｎ１が予め
決められている場合（Ｎ１は、実験を通して、もしくは
経験的に、８、１６、３２、６４といった値に決められ
ることが多い）について説明しているが、例えば、重み
付きユークリッド距離にしきい値を設定しておき、設定
したしきい値より重み付きユークリッド距離が小さい候
補を予備選択後の候補として残すなど、他の予備選択方
法を用いることも可能であり、その場合にも同様の効果
・作用を得ることが可能である。
【０１０９】また、本実施の形態では、１段目ＶＱ予備
選択部３０７が上記式（２）の重み付きユークリッド距
離を尺度としてコードベクトルの予備選択を行う場合に
ついて説明しているが、例えば、前記文献４内の数
（８）や数（１０）など、上記式（２）と数式的に異な
る重み付きユークリッド距離を用いる場合についても本
発明は実施可能であり、その場合にも、本実施の形態と
同様の効果・作用を得ることができる。
選択部３０７が上記式（２）の重み付きユークリッド距
離を尺度としてコードベクトルの予備選択を行う場合に
ついて説明しているが、例えば、前記文献４内の数
（８）や数（１０）など、上記式（２）と数式的に異な
る重み付きユークリッド距離を用いる場合についても本
発明は実施可能であり、その場合にも、本実施の形態と
同様の効果・作用を得ることができる。
【０１１０】なお、重み付きユークリッド距離の"重み"
についても、これまでに様々な算出方法が提案（例え
ば、文献５に記載のＬＳＦパラメータの隣接する要素間
の距離に応じて重み付けを行う方法や、文献６に記載の
量子化ターゲットのパワースペクトルに応じて重み付け
を行う方法など）されているが、本発明は"重み"の算出
方法の如何に関わらず適用可能であり、その場合にも同
様の効果・作用を得ることができる。
についても、これまでに様々な算出方法が提案（例え
ば、文献５に記載のＬＳＦパラメータの隣接する要素間
の距離に応じて重み付けを行う方法や、文献６に記載の
量子化ターゲットのパワースペクトルに応じて重み付け
を行う方法など）されているが、本発明は"重み"の算出
方法の如何に関わらず適用可能であり、その場合にも同
様の効果・作用を得ることができる。
【０１１１】また、本実施の形態では、入力ベクトルが
ＬＳＦパラメータである場合について説明しているが、
ＬＳＰパラメータ、ＰＡＲＣＯＲ係数、ＬＰＣ係数な
ど、音声信号の短時間的なスペクトル包絡情報を表現す
る他のパラメータをベクトル量子化する場合にも、本実
施形態は適用可能であり、その場合にも同様の効果・作
用を得ることができる。
ＬＳＦパラメータである場合について説明しているが、
ＬＳＰパラメータ、ＰＡＲＣＯＲ係数、ＬＰＣ係数な
ど、音声信号の短時間的なスペクトル包絡情報を表現す
る他のパラメータをベクトル量子化する場合にも、本実
施形態は適用可能であり、その場合にも同様の効果・作
用を得ることができる。
【０１１２】また、本実施の形態では、ＬＰＣ符号本選
択部３２１がＣＤ（Cepstral Distortion）を尺度とし
て最終的なＬＰＣ符号を特定する場合について説明して
いるが、ＬＰＣ係数・ＬＰＣケプストラム変換部３１
８，３２０を、ＬＰＣ係数からＦＦＴパワースペクトラ
ムを計算する機能を有するＬＰＣ係数・ＦＦＴパワース
ペクトラム算出部に置きかえ、さらにＬＰＣ符号本選択
部３２１が行う計算式を上記式（１１）から、上記式
（４）の平方根内部の計算式に置きかえることで、ＳＤ
（Spectral Distortion）をＬＰＣ符号選択部の最終尺
度として用いることも可能であり、この場合にも同様の
効果・作用を得ることができる。
択部３２１がＣＤ（Cepstral Distortion）を尺度とし
て最終的なＬＰＣ符号を特定する場合について説明して
いるが、ＬＰＣ係数・ＬＰＣケプストラム変換部３１
８，３２０を、ＬＰＣ係数からＦＦＴパワースペクトラ
ムを計算する機能を有するＬＰＣ係数・ＦＦＴパワース
ペクトラム算出部に置きかえ、さらにＬＰＣ符号本選択
部３２１が行う計算式を上記式（１１）から、上記式
（４）の平方根内部の計算式に置きかえることで、ＳＤ
（Spectral Distortion）をＬＰＣ符号選択部の最終尺
度として用いることも可能であり、この場合にも同様の
効果・作用を得ることができる。
【０１１３】また、本実施の形態では、説明を簡単にす
るため、"３次ＭＡ予測を用いた２段スプリット構造"と
いう特定の構造のベクトル量子化器を例に挙げて説明し
ているが、本実施の形態は、今回の例以外の構造を有す
るＬＰＣパラメータのベクトル量子化装置に対しても適
用可能であり、その場合にも、同様の作用・効果を得る
ことができる。
るため、"３次ＭＡ予測を用いた２段スプリット構造"と
いう特定の構造のベクトル量子化器を例に挙げて説明し
ているが、本実施の形態は、今回の例以外の構造を有す
るＬＰＣパラメータのベクトル量子化装置に対しても適
用可能であり、その場合にも、同様の作用・効果を得る
ことができる。
【０１１４】以上説明した本実施の形態に係る発明は、
ＣＥＬＰ方式やVocoder方式などの音声符号化・復号化
装置における音声信号の短時間的なスペクトル包絡情報
を符号化・復号化する箇所に適用することが好適であ
る。
ＣＥＬＰ方式やVocoder方式などの音声符号化・復号化
装置における音声信号の短時間的なスペクトル包絡情報
を符号化・復号化する箇所に適用することが好適であ
る。
【０１１５】（実施の形態３）図４は、実施の形態３に
係るベクトル量子化装置の構成を示すブロック図であ
る。なお、図４に示すベクトル量子化装置において、実
施の形態２で説明した図３と共通する部分には、図３と
同一符号を付して詳しい説明を省略する。
係るベクトル量子化装置の構成を示すブロック図であ
る。なお、図４に示すベクトル量子化装置において、実
施の形態２で説明した図３と共通する部分には、図３と
同一符号を付して詳しい説明を省略する。
【０１１６】図４に示すベクトル量子化装置は、図３の
ベクトル量子化装置に、低次スケーリング係数コードブ
ック３５０及び高次スケーリング係数コードブック３６
０を追加した構成をとる。なお、図４では、図面を見や
すくするために、３０１〜３０６及び３１６〜３２３の
各構成部分を省略する。
ベクトル量子化装置に、低次スケーリング係数コードブ
ック３５０及び高次スケーリング係数コードブック３６
０を追加した構成をとる。なお、図４では、図面を見や
すくするために、３０１〜３０６及び３１６〜３２３の
各構成部分を省略する。
【０１１７】なお、実施の形態２における説明と同様、
ベクトル量子化装置の構成は、音声符号化・復号化装置
全体のビットレートや、その中でＬＰＣパラメータのベ
クトル量子化装置に配分されるビット数に大きく依存す
る。ここでは、説明を簡単化するため、２０ｍｓ間隔の
処理フレームあたり２１ビットのビット情報が割り当て
られたものとする。
ベクトル量子化装置の構成は、音声符号化・復号化装置
全体のビットレートや、その中でＬＰＣパラメータのベ
クトル量子化装置に配分されるビット数に大きく依存す
る。ここでは、説明を簡単化するため、２０ｍｓ間隔の
処理フレームあたり２１ビットのビット情報が割り当て
られたものとする。
【０１１８】また、本実施の形態で説明するベクトル量
子化装置においても、３次のＭＡ（Moving Average）予
測技術を用い、処理フレーム当たり４セット（切替情報
として２ビット必要）のＭＡ予測係数が使われることと
する。また、本実施の形態で説明するベクトル量子化装
置は、２段ベクトル量子化技術を用いることとする。さ
らに、本実施の形態で説明するベクトル量子化装置で
は、２段ベクトル量子化装置の第２段目にスプリットベ
クトル量子化技術が使われているものとする。なお、１
段目ベクトル量子化器、２段目低次成分のベクトル量子
化器、及び２段目高次成分のベクトル量子化器それぞれ
には、７ビット、６ビット及び６ビットがそれぞれ割り
当てられているものとする。
子化装置においても、３次のＭＡ（Moving Average）予
測技術を用い、処理フレーム当たり４セット（切替情報
として２ビット必要）のＭＡ予測係数が使われることと
する。また、本実施の形態で説明するベクトル量子化装
置は、２段ベクトル量子化技術を用いることとする。さ
らに、本実施の形態で説明するベクトル量子化装置で
は、２段ベクトル量子化装置の第２段目にスプリットベ
クトル量子化技術が使われているものとする。なお、１
段目ベクトル量子化器、２段目低次成分のベクトル量子
化器、及び２段目高次成分のベクトル量子化器それぞれ
には、７ビット、６ビット及び６ビットがそれぞれ割り
当てられているものとする。
【０１１９】図４のベクトル量子化装置においては、ま
ず始めに、ＬＳＦパラメータが入力されてから、１段目
ベクトル量子化器のターゲットベクトルが得られるまで
の処理（重み算出部３０１、予測係数コードブック３０
２、ＭＡ予測器３０３、予測残差算出部３０４に係る処
理）が行われる。なお、当該処理の詳細は、実施の形態
２における該当箇所の処理と同一であるとし、本実施の
形態では説明を省略する。
ず始めに、ＬＳＦパラメータが入力されてから、１段目
ベクトル量子化器のターゲットベクトルが得られるまで
の処理（重み算出部３０１、予測係数コードブック３０
２、ＭＡ予測器３０３、予測残差算出部３０４に係る処
理）が行われる。なお、当該処理の詳細は、実施の形態
２における該当箇所の処理と同一であるとし、本実施の
形態では説明を省略する。
【０１２０】図４のベクトル量子化装置においては、次
に、２段ベクトル量子化器における１段目ベクトル量子
化器の処理（１段目コードブック３０５、１段目距離計
算部３０６、１段目ＶＱ予備選択部３０７、１段目ＶＱ
残差計算部３０８に係る処理）が行われる。
に、２段ベクトル量子化器における１段目ベクトル量子
化器の処理（１段目コードブック３０５、１段目距離計
算部３０６、１段目ＶＱ予備選択部３０７、１段目ＶＱ
残差計算部３０８に係る処理）が行われる。
【０１２１】以下、本実施の形態のベクトル量子化装置
の２段ベクトル量子化器における前記の１段目ベクトル
量子化器の処理を詳細に説明する。
の２段ベクトル量子化器における前記の１段目ベクトル
量子化器の処理を詳細に説明する。
【０１２２】１段目コードブック３０５は、１２８種類
の予測残差コードベクトルを格納している。なお、１２
８種類の予測残差コードベクトルは、量子化ターゲット
を算出するまでの上記一連の処理を、多くの処理フレー
ム内の音声信号に対して行い、多くの予測残差ベクトル
を得て、得られた多くの予測残差ベクトルに対してＬＢ
Ｇアルゴリズムを適用して予測残差ベクトルの代表的な
サンプルを１２８種類抽出し、抽出された１２８種類の
代表的なベクトルに対して前記文献８などに開示されて
いる一般化Lloydアルゴリズムをさらに適用して予め獲
得されたものである。
の予測残差コードベクトルを格納している。なお、１２
８種類の予測残差コードベクトルは、量子化ターゲット
を算出するまでの上記一連の処理を、多くの処理フレー
ム内の音声信号に対して行い、多くの予測残差ベクトル
を得て、得られた多くの予測残差ベクトルに対してＬＢ
Ｇアルゴリズムを適用して予測残差ベクトルの代表的な
サンプルを１２８種類抽出し、抽出された１２８種類の
代表的なベクトルに対して前記文献８などに開示されて
いる一般化Lloydアルゴリズムをさらに適用して予め獲
得されたものである。
【０１２３】１段目距離計算部３０６は、予測残差算出
部３０４より供給された１段目ベクトル量子化器のター
ゲットベクトル（Ｘk[ｉ]，ｉ＝１，…，Ｎ）と、１段
目コードブック３０５から読み出したインデクスｍの予
測残差コードベクトル（Ｃm[ｉ]，ｉ＝１，…，Ｎ）に
ＭＡ予測係数の現処理フレーム成分（ＭＡk[０][ｉ]，
ｉ＝１，…，Ｎ）を乗じたベクトル（ＭＡk[０][ｉ]＊
Ｃm[ｉ]，ｉ＝１，…，Ｎ）との間の重み付きユークリ
ッド距離を式（６）により算出し、算出された距離の値
を１段目ＶＱ予備選択部３０７に出力する。なお、１段
目距離計算部３０６における重み付きユークリッド距離
の計算は、１段目コードブック３０５が格納している１
２８種類（ｍ＝１，…，１２８）の予測残差コードベク
トル（Ｃm[ｉ]，ｉ＝１，…，Ｎ）と、予測残差算出部
３０４から供給されるターゲットベクトル（Ｘk[ｉ]，
ｉ＝１，…，Ｎ）を生成する際に利用した４セット（ｋ
＝１，…，４）のＭＡ予測係数の全組み合わせ（５１２
＝１２８×４）について行われる点も、実施の形態２と
同様である。したがって、本実施の形態においても、１
段目距離計算部３０６からは、１段目ＶＱ予備選択部３
０７には全部で５１２個の距離ｄk,m（ｋ＝１，…，
４、ｍ＝１，…，１２８）が出力されることになる。
部３０４より供給された１段目ベクトル量子化器のター
ゲットベクトル（Ｘk[ｉ]，ｉ＝１，…，Ｎ）と、１段
目コードブック３０５から読み出したインデクスｍの予
測残差コードベクトル（Ｃm[ｉ]，ｉ＝１，…，Ｎ）に
ＭＡ予測係数の現処理フレーム成分（ＭＡk[０][ｉ]，
ｉ＝１，…，Ｎ）を乗じたベクトル（ＭＡk[０][ｉ]＊
Ｃm[ｉ]，ｉ＝１，…，Ｎ）との間の重み付きユークリ
ッド距離を式（６）により算出し、算出された距離の値
を１段目ＶＱ予備選択部３０７に出力する。なお、１段
目距離計算部３０６における重み付きユークリッド距離
の計算は、１段目コードブック３０５が格納している１
２８種類（ｍ＝１，…，１２８）の予測残差コードベク
トル（Ｃm[ｉ]，ｉ＝１，…，Ｎ）と、予測残差算出部
３０４から供給されるターゲットベクトル（Ｘk[ｉ]，
ｉ＝１，…，Ｎ）を生成する際に利用した４セット（ｋ
＝１，…，４）のＭＡ予測係数の全組み合わせ（５１２
＝１２８×４）について行われる点も、実施の形態２と
同様である。したがって、本実施の形態においても、１
段目距離計算部３０６からは、１段目ＶＱ予備選択部３
０７には全部で５１２個の距離ｄk,m（ｋ＝１，…，
４、ｍ＝１，…，１２８）が出力されることになる。
【０１２４】１段目ＶＱ予備選択部３０７は、１段目距
離計算部３０６から供給される前記５１２個の距離ｄ
k,m（ｋ＝１，…，４、ｍ＝１，…，１２８）を小さい
順にソーティングし、距離を小さくするｋ（４セットあ
る３次ＭＡ予測係数のうち、どの３次予測係数セットを
使ったか）とｍ（１２８種類ある１段目コードブック３
０５内のコードベクトルのうち、どのコードベクトルを
使ったか）の組み合わせ情報を、予め設定されたＮ１番
目までＮ１cand_k[ｊ]とＮ１cand_m[ｊ]（ｊ＝１，…，
Ｎ１）にそれぞれ記録する。そして、１段目ＶＱ予備選
択部３０７は、記録したＮ１cand_k[ｊ]とＮ１cand_m
[ｊ]（ｊ＝１，…，Ｎ１）を、１段目ＶＱ残差計算部３
０８、予測残差復号化部３１５及び復号化ＬＳＦ生成部
３１６へ出力する。また、本実施の形態では、１段目Ｖ
Ｑ予備選択部３０７は、Ｎ１cand_m[ｊ]（ｊ＝１，…，
Ｎ１）を、低次スケーリング係数コードブック３５０
と、高次スケーリング係数コードブック３６０へも出力
する。
離計算部３０６から供給される前記５１２個の距離ｄ
k,m（ｋ＝１，…，４、ｍ＝１，…，１２８）を小さい
順にソーティングし、距離を小さくするｋ（４セットあ
る３次ＭＡ予測係数のうち、どの３次予測係数セットを
使ったか）とｍ（１２８種類ある１段目コードブック３
０５内のコードベクトルのうち、どのコードベクトルを
使ったか）の組み合わせ情報を、予め設定されたＮ１番
目までＮ１cand_k[ｊ]とＮ１cand_m[ｊ]（ｊ＝１，…，
Ｎ１）にそれぞれ記録する。そして、１段目ＶＱ予備選
択部３０７は、記録したＮ１cand_k[ｊ]とＮ１cand_m
[ｊ]（ｊ＝１，…，Ｎ１）を、１段目ＶＱ残差計算部３
０８、予測残差復号化部３１５及び復号化ＬＳＦ生成部
３１６へ出力する。また、本実施の形態では、１段目Ｖ
Ｑ予備選択部３０７は、Ｎ１cand_m[ｊ]（ｊ＝１，…，
Ｎ１）を、低次スケーリング係数コードブック３５０
と、高次スケーリング係数コードブック３６０へも出力
する。
【０１２５】１段目ＶＱ残差計算部３０８は、１段目Ｖ
Ｑ予備選択部３０７より供給されるＮ１通りのＮ１cand
_k[ｊ]とＮ１cand_m[ｊ]（ｊ＝１，…，Ｎ１）の組み合
わせ情報に対応する３次予測係数セット（予測係数コー
ドブック３０２から読み出す）と１段目コードブック内
のコードベクトル（１段目コードブック３０５から読み
出す）を使って、予備選択選択処理を行った後に残存す
る１段目ＶＱ残差ベクトルＸj (2)[ｉ]（ｉ＝１，…，
Ｎ、ｊ＝１，…，Ｎ１）を式（７）によりＮ１通り算出
し、算出したＮ１通りのベクトルを、２段目低次距離計
算部３１０及び２段目高次距離計算部３１１へ出力す
る。
Ｑ予備選択部３０７より供給されるＮ１通りのＮ１cand
_k[ｊ]とＮ１cand_m[ｊ]（ｊ＝１，…，Ｎ１）の組み合
わせ情報に対応する３次予測係数セット（予測係数コー
ドブック３０２から読み出す）と１段目コードブック内
のコードベクトル（１段目コードブック３０５から読み
出す）を使って、予備選択選択処理を行った後に残存す
る１段目ＶＱ残差ベクトルＸj (2)[ｉ]（ｉ＝１，…，
Ｎ、ｊ＝１，…，Ｎ１）を式（７）によりＮ１通り算出
し、算出したＮ１通りのベクトルを、２段目低次距離計
算部３１０及び２段目高次距離計算部３１１へ出力す
る。
【０１２６】なお、本実施の形態でも実施の形態２と同
様に、２段目ベクトル量子化器は、１段目ＶＱ残差ベク
トルを低次成分（ｉ＝１，…，ＮＬ）と高次成分（ｉ＝
ＮＬ＋１，…，Ｎ）に分解（スプリット）し、分解によ
って得られたそれぞれのベクトルを個別にベクトル量子
化するスプリット構成になっているものとする。
様に、２段目ベクトル量子化器は、１段目ＶＱ残差ベク
トルを低次成分（ｉ＝１，…，ＮＬ）と高次成分（ｉ＝
ＮＬ＋１，…，Ｎ）に分解（スプリット）し、分解によ
って得られたそれぞれのベクトルを個別にベクトル量子
化するスプリット構成になっているものとする。
【０１２７】したがって、１段目ＶＱ残差ベクトル計算
部３０８で算出されたＸj (2)[ｉ]（ｉ＝１，…，Ｎ、ｊ
＝１，…，Ｎ１）は、２段目ベクトル量子化器の構成に
合わせた形で２段目低次距離計算部３１０及び２段目高
次数距離計算部３１１に出力されることとなる。具体的
には、Ｘj (2)[ｉ]（ｉ＝１，…，ＮＬ、ｊ＝１，…，Ｎ
１）が２段目低次距離計算部３１０に出力され、Ｘj (2)
[ｉ]（ｉ＝ＮＬ＋１，…，Ｎ、ｊ＝１，…，Ｎ１）が２
段目高次距離計算部３１１に出力される。
部３０８で算出されたＸj (2)[ｉ]（ｉ＝１，…，Ｎ、ｊ
＝１，…，Ｎ１）は、２段目ベクトル量子化器の構成に
合わせた形で２段目低次距離計算部３１０及び２段目高
次数距離計算部３１１に出力されることとなる。具体的
には、Ｘj (2)[ｉ]（ｉ＝１，…，ＮＬ、ｊ＝１，…，Ｎ
１）が２段目低次距離計算部３１０に出力され、Ｘj (2)
[ｉ]（ｉ＝ＮＬ＋１，…，Ｎ、ｊ＝１，…，Ｎ１）が２
段目高次距離計算部３１１に出力される。
【０１２８】以上が、２段ベクトル量子化器における１
段目ベクトル量子化器の処理の説明である。
段目ベクトル量子化器の処理の説明である。
【０１２９】図４のベクトル量子化装置においては、次
に、２段目ベクトル量子化器における２段目ベクトル量
子化器の処理（２段目低次コードブック３０９、低次ス
ケーリング係数コードブック３５０、２段目低次距離計
算部３１０、２段目高次距離計算部３１１、高次スケー
リング係数コードブック３６０、２段目高次コードブッ
ク３１２、２段目低次符号探索部３１３、２段目高次符
号探索部３１４に係る処理）が行われる。従って、本実
施の形態でも、次に、２段ベクトル量子化器における前
記の２段目ベクトル量子化器の処理を詳細に説明する。
に、２段目ベクトル量子化器における２段目ベクトル量
子化器の処理（２段目低次コードブック３０９、低次ス
ケーリング係数コードブック３５０、２段目低次距離計
算部３１０、２段目高次距離計算部３１１、高次スケー
リング係数コードブック３６０、２段目高次コードブッ
ク３１２、２段目低次符号探索部３１３、２段目高次符
号探索部３１４に係る処理）が行われる。従って、本実
施の形態でも、次に、２段ベクトル量子化器における前
記の２段目ベクトル量子化器の処理を詳細に説明する。
【０１３０】なお、２段目低次コードブック３０９は６
４種類の２段目低次コードベクトル（Ｃ２Ｌm2L[ｉ]，
ｉ＝１，…，ＮＬ、ｍ２Ｌ＝１，…，６４）を格納し、
２段目高次コードブック３１２は６４種類の２段目高次
コードベクトル（Ｃ２Ｈm2H[ｉ]，ｉ＝ＮＬ＋１，…，
Ｎ、ｍ２Ｈ＝１，…，６４）を格納しているものとす
る。
４種類の２段目低次コードベクトル（Ｃ２Ｌm2L[ｉ]，
ｉ＝１，…，ＮＬ、ｍ２Ｌ＝１，…，６４）を格納し、
２段目高次コードブック３１２は６４種類の２段目高次
コードベクトル（Ｃ２Ｈm2H[ｉ]，ｉ＝ＮＬ＋１，…，
Ｎ、ｍ２Ｈ＝１，…，６４）を格納しているものとす
る。
【０１３１】また、低次スケーリング係数コードブック
３５０は、１段目コードブック３０５が格納している予
測残差コードベクトル数と同数（本実施の形態では１２
８種類）の低次スケーリング係数(ＳＦ_low[ｊ], ｊ＝
１, ２, …, Ｎ１)を格納する機能と、１段目ＶＱ予備
選択部３０７から供給されるＮ１cand_m[ｊ]に対応する
低次スケーリング係数（ＳＦ_low[Ｎ１cand_m[ｊ]]）を
２段目低次距離計算部３１０および予測残差復号化部３
１５へ出力する機能を備えている。また、高次スケーリ
ング係数コードブック３６０は、１段目コードブック３
０５が格納している予測残差コードベクトル数と同数
（本実施の形態では１２８種類）の低次スケーリング係
数(ＳＦ_high[ｊ], ｊ＝１, ２, …, Ｎ１)を格納する
機能と、１段目ＶＱ予備選択部３０７から供給されるＮ
１cand_m[ｊ]に対応する低次スケーリング係数（ＳＦ_h
igh[Ｎ１cand_m[ｊ]]）を２段目高次距離計算部３１１
および予測差復号化部３１５へ出力する機能を備えてい
る。なお、低次スケーリング係数(ＳＦ_low[j], j=1,
2,..,N1)と、高次スケーリング係数(ＳＦ_high[j], j=
1,2,…,N1)には、ＬＢＧアルゴリズムおよび一般化Lloy
dアルゴリズムからなる学習工程によって予め獲得され
た０．５〜２．０の範囲内の値がそれぞれ格納されてい
るものとする。
３５０は、１段目コードブック３０５が格納している予
測残差コードベクトル数と同数（本実施の形態では１２
８種類）の低次スケーリング係数(ＳＦ_low[ｊ], ｊ＝
１, ２, …, Ｎ１)を格納する機能と、１段目ＶＱ予備
選択部３０７から供給されるＮ１cand_m[ｊ]に対応する
低次スケーリング係数（ＳＦ_low[Ｎ１cand_m[ｊ]]）を
２段目低次距離計算部３１０および予測残差復号化部３
１５へ出力する機能を備えている。また、高次スケーリ
ング係数コードブック３６０は、１段目コードブック３
０５が格納している予測残差コードベクトル数と同数
（本実施の形態では１２８種類）の低次スケーリング係
数(ＳＦ_high[ｊ], ｊ＝１, ２, …, Ｎ１)を格納する
機能と、１段目ＶＱ予備選択部３０７から供給されるＮ
１cand_m[ｊ]に対応する低次スケーリング係数（ＳＦ_h
igh[Ｎ１cand_m[ｊ]]）を２段目高次距離計算部３１１
および予測差復号化部３１５へ出力する機能を備えてい
る。なお、低次スケーリング係数(ＳＦ_low[j], j=1,
2,..,N1)と、高次スケーリング係数(ＳＦ_high[j], j=
1,2,…,N1)には、ＬＢＧアルゴリズムおよび一般化Lloy
dアルゴリズムからなる学習工程によって予め獲得され
た０．５〜２．０の範囲内の値がそれぞれ格納されてい
るものとする。
【０１３２】２段目低次距離計算部３１０は、１段目Ｖ
Ｑ残差計算部３０８より供給された１段目ＶＱ残差分ベ
クトルの低次成分Ｘj (2)[ｉ]（ｉ＝１，…，ＮＬ、ｊ＝
１，…，Ｎ１）と、２段目低次コードブック３０９から
読み出したインデクスｍ2Ｌの２段目低次コードベクト
ル（Ｃ２Ｌm2L[ｉ]，ｉ＝１，…，ＮＬ）に低次スケー
リング係数コードブック３５０から供給されるＳＦ_low
[Ｎ１cand_m[ｊ]]とＭＡ予測係数の現処理フレーム成分
（ＭＡN1cand_k[j][０][ｉ]，ｉ＝１，…，ＮＬ）を乗
じたベクトル（ ＭＡN1cand_k[j][０][ｉ]＊ＳＦ_low
[Ｎ１cand_m[ｊ]]＊Ｃ２Ｌm2L[ｉ]，ｉ＝１，…，Ｎ
Ｌ）との間の重み付きユークリッド距離を下記式（１
２）により算出し、算出された距離の値ｄ２Ｌj,m2Lを
２段目低次符号探索部３１３に出力する。
Ｑ残差計算部３０８より供給された１段目ＶＱ残差分ベ
クトルの低次成分Ｘj (2)[ｉ]（ｉ＝１，…，ＮＬ、ｊ＝
１，…，Ｎ１）と、２段目低次コードブック３０９から
読み出したインデクスｍ2Ｌの２段目低次コードベクト
ル（Ｃ２Ｌm2L[ｉ]，ｉ＝１，…，ＮＬ）に低次スケー
リング係数コードブック３５０から供給されるＳＦ_low
[Ｎ１cand_m[ｊ]]とＭＡ予測係数の現処理フレーム成分
（ＭＡN1cand_k[j][０][ｉ]，ｉ＝１，…，ＮＬ）を乗
じたベクトル（ ＭＡN1cand_k[j][０][ｉ]＊ＳＦ_low
[Ｎ１cand_m[ｊ]]＊Ｃ２Ｌm2L[ｉ]，ｉ＝１，…，Ｎ
Ｌ）との間の重み付きユークリッド距離を下記式（１
２）により算出し、算出された距離の値ｄ２Ｌj,m2Lを
２段目低次符号探索部３１３に出力する。
【０１３３】
【数１２】 ただし、式（１２）におけるｗ[ｉ]は式（６）と同一
の"重み"である。
の"重み"である。
【０１３４】なお、２段目低次距離計算部３１０では、
１段目ＶＱ予備選択部３０７で特定されたＮ１個のｊそ
れぞれについて、２段目低次コードブック３０９が格納
する６４種類のコードベクトルに対して上記式（１２）
の距離計算が行われ、求められた重み付きユークリッド
距離ｄ２Ｌj,m2L（ｊ＝１，…，Ｎ１、ｍ２Ｌ＝１，
…，６４）は全て、２段目低次符号探索部３１３に出力
されるものとする（全部でＮ１＊６４個のｄ２Ｌj,m2L
が出力される）。
１段目ＶＱ予備選択部３０７で特定されたＮ１個のｊそ
れぞれについて、２段目低次コードブック３０９が格納
する６４種類のコードベクトルに対して上記式（１２）
の距離計算が行われ、求められた重み付きユークリッド
距離ｄ２Ｌj,m2L（ｊ＝１，…，Ｎ１、ｍ２Ｌ＝１，
…，６４）は全て、２段目低次符号探索部３１３に出力
されるものとする（全部でＮ１＊６４個のｄ２Ｌj,m2L
が出力される）。
【０１３５】２段目高次距離計算部３１１は、１段目Ｖ
Ｑ残差計算部３０８より供給された１段目ＶＱ残差分ベ
クトルの高次成分Ｘj (2)[ｉ]（ｉ＝ＮＬ＋１, …，Ｎ、
ｊ＝１，…，Ｎ１）と、２段目高次コードブック３１２
から読み出したインデクスｍ2Ｈの２段目高次コードベ
クトル（Ｃ２Ｈm2H[ｉ]，ｉ＝ＮＬ＋１，…，Ｎ）に高
次スケーリング係数コードブック３６０から供給される
ＳＦ_high[Ｎ１cand_m[ｊ]]とＭＡ予測係数の現処理フ
レーム成分（ＭＡN1cand_k[j][０][ｉ]，ｉ＝ＮＬ＋
１，…，Ｎ）を乗じたベクトル（ ＭＡN1cand_k[j][０]
[ｉ]＊ＳＦ_high[Ｎ１cand_m[ｊ]]＊Ｃ２Ｈm2H[ｉ]，ｉ
＝ＮＬ＋１，…，Ｎ）との間の重み付きユークリッド距
離を下記式（１３）により算出し、算出された距離の値
ｄ２Ｈj,m2Hを２段目高次符号探索部３１４に出力す
る。
Ｑ残差計算部３０８より供給された１段目ＶＱ残差分ベ
クトルの高次成分Ｘj (2)[ｉ]（ｉ＝ＮＬ＋１, …，Ｎ、
ｊ＝１，…，Ｎ１）と、２段目高次コードブック３１２
から読み出したインデクスｍ2Ｈの２段目高次コードベ
クトル（Ｃ２Ｈm2H[ｉ]，ｉ＝ＮＬ＋１，…，Ｎ）に高
次スケーリング係数コードブック３６０から供給される
ＳＦ_high[Ｎ１cand_m[ｊ]]とＭＡ予測係数の現処理フ
レーム成分（ＭＡN1cand_k[j][０][ｉ]，ｉ＝ＮＬ＋
１，…，Ｎ）を乗じたベクトル（ ＭＡN1cand_k[j][０]
[ｉ]＊ＳＦ_high[Ｎ１cand_m[ｊ]]＊Ｃ２Ｈm2H[ｉ]，ｉ
＝ＮＬ＋１，…，Ｎ）との間の重み付きユークリッド距
離を下記式（１３）により算出し、算出された距離の値
ｄ２Ｈj,m2Hを２段目高次符号探索部３１４に出力す
る。
【０１３６】
【数１３】 ただし、式（１３）におけるｗ[ｉ]は式（６）と同一
の"重み"である。
の"重み"である。
【０１３７】なお、２段目高次距離計算部３１１では、
１段目ＶＱ予備選択部３０７で特定されたＮ１個のｊそ
れぞれについて、２段目高次コードブック３１２が格納
する６４種類のコードベクトルに対して上記式（１３）
の距離計算が行われ、求められた重み付きユークリッド
距離ｄ２Ｈj,m2H（ｊ＝１，…，Ｎ１、ｍ２Ｈ＝１，
…，６４）は全て、２段目高次符号探索部３１４に出力
されるものとする（全部でＮ１＊６４個のｄ２Ｈj,m2H
が出力される）。
１段目ＶＱ予備選択部３０７で特定されたＮ１個のｊそ
れぞれについて、２段目高次コードブック３１２が格納
する６４種類のコードベクトルに対して上記式（１３）
の距離計算が行われ、求められた重み付きユークリッド
距離ｄ２Ｈj,m2H（ｊ＝１，…，Ｎ１、ｍ２Ｈ＝１，
…，６４）は全て、２段目高次符号探索部３１４に出力
されるものとする（全部でＮ１＊６４個のｄ２Ｈj,m2H
が出力される）。
【０１３８】２段目低次符号探索部３１３は、２段目低
次距離計算部３１０から供給される重み付きユークリッ
ド距離ｄ２Ｌj,m2L（ｊ＝１，…，Ｎ１、ｍ２Ｌ＝１，
…，６４）について、距離を最小化するインデクスｍ２
Ｌを各ｊごとに１つ特定し、特定したＮ１個（ｊ＝１，
…，Ｎ１）のインデクスをそれぞれＮ２Ｌcand[ｊ]（ｊ
＝１，…，Ｎ１）に記録し、記録したＮ１個のＮ２Ｌca
nd[ｊ]（ｊ＝１，…，Ｎ１）を予測残差復号化部３１５
へ出力する。
次距離計算部３１０から供給される重み付きユークリッ
ド距離ｄ２Ｌj,m2L（ｊ＝１，…，Ｎ１、ｍ２Ｌ＝１，
…，６４）について、距離を最小化するインデクスｍ２
Ｌを各ｊごとに１つ特定し、特定したＮ１個（ｊ＝１，
…，Ｎ１）のインデクスをそれぞれＮ２Ｌcand[ｊ]（ｊ
＝１，…，Ｎ１）に記録し、記録したＮ１個のＮ２Ｌca
nd[ｊ]（ｊ＝１，…，Ｎ１）を予測残差復号化部３１５
へ出力する。
【０１３９】２段目高次符号探索部３１４は、２段目低
次距離計算部３１０から供給される重み付きユークリッ
ド距離ｄ２Ｈj,m2H（ｊ＝１，…，Ｎ１、ｍ２Ｈ＝１，
…，６４）について、距離を最小化するインデクスｍ２
Ｈを各ｊごとに１つ特定し、特定したＮ１個（ｊ＝１，
…，Ｎ１）のインデクスをＮ２Ｈcand[ｊ]（ｊ＝１，
…，Ｎ１）に記録し、記録したＮ１個のＮ２Ｈcand[ｊ]
（ｊ＝１，…，Ｎ１）を予測残差復号化部３１５へ出力
する。
次距離計算部３１０から供給される重み付きユークリッ
ド距離ｄ２Ｈj,m2H（ｊ＝１，…，Ｎ１、ｍ２Ｈ＝１，
…，６４）について、距離を最小化するインデクスｍ２
Ｈを各ｊごとに１つ特定し、特定したＮ１個（ｊ＝１，
…，Ｎ１）のインデクスをＮ２Ｈcand[ｊ]（ｊ＝１，
…，Ｎ１）に記録し、記録したＮ１個のＮ２Ｈcand[ｊ]
（ｊ＝１，…，Ｎ１）を予測残差復号化部３１５へ出力
する。
【０１４０】以上が、２段目ベクトル量子化器における
２段目ベクトル量子化器の処理の説明である。なお、上
記の２段目ベクトル量子化器の処理を終えた時点で、予
測残差復号化部３１５には、以下の４情報の組み合わせ
情報が、Ｎ１通り（ｊ＝１，…，Ｎ１）供給されている
こととなる。 （１）Ｎ１cand_k[ｊ]：４セットあるＭＡ予測係数のど
れが予備選択されたか （２）Ｎ１cand_m[ｊ]：１２８種類の１段目コードベク
トルのどれが予備選択されたか （３）Ｎ２Ｌcand[ｊ]：６４種類の2段目低次コードベ
クトルのどれが予備選択されたか （４）Ｎ２Ｈcand[ｊ]：６４種類の２段目高次コードベ
クトルのどれが予備選択されたか 本実施の形態における以降の説明では、これまでの処理
よって予測残差復号化部３１５に供給されているＮ１通
りの組み合わせ情報の中から、ＣＤを最小化する組み合
わせ情報の組み合わせ番号を特定する処理（予測残差復
号化部３１５、復号化ＬＳＦ生成部３１６、ＬＳＦ・Ｌ
ＰＣ係数変換部３１７，３１９、ＬＰＣ係数・ＬＰＣケ
プストラム変換部３１８，３２０、ＬＰＣ符号本選択部
３２１に係る処理）について詳細に説明する。
２段目ベクトル量子化器の処理の説明である。なお、上
記の２段目ベクトル量子化器の処理を終えた時点で、予
測残差復号化部３１５には、以下の４情報の組み合わせ
情報が、Ｎ１通り（ｊ＝１，…，Ｎ１）供給されている
こととなる。 （１）Ｎ１cand_k[ｊ]：４セットあるＭＡ予測係数のど
れが予備選択されたか （２）Ｎ１cand_m[ｊ]：１２８種類の１段目コードベク
トルのどれが予備選択されたか （３）Ｎ２Ｌcand[ｊ]：６４種類の2段目低次コードベ
クトルのどれが予備選択されたか （４）Ｎ２Ｈcand[ｊ]：６４種類の２段目高次コードベ
クトルのどれが予備選択されたか 本実施の形態における以降の説明では、これまでの処理
よって予測残差復号化部３１５に供給されているＮ１通
りの組み合わせ情報の中から、ＣＤを最小化する組み合
わせ情報の組み合わせ番号を特定する処理（予測残差復
号化部３１５、復号化ＬＳＦ生成部３１６、ＬＳＦ・Ｌ
ＰＣ係数変換部３１７，３１９、ＬＰＣ係数・ＬＰＣケ
プストラム変換部３１８，３２０、ＬＰＣ符号本選択部
３２１に係る処理）について詳細に説明する。
【０１４１】予測残差復号化部３１５は、供給されたイ
ンデクス情報Ｎ１cand_m[ｊ]に基づいて、１段目コード
ベクトルＣN1cand_m[j]と、低次スケーリング係数ＳＦ_
low[Ｎ１cand_m[ｊ]]と、高次スケーリング係数ＳＦ_hi
gh[Ｎ１cand_m[ｊ]]とを、それぞれ、１段目コードブッ
ク３０５、低次スケーリング係数コードブック３５０、
高次スケーリング係数コードブック３６０から読み出
し、さらに、供給されインデクス情報Ｎ２Ｌcand[ｊ]に
基づいて、２段目低次コードベクトルＣ２ＬN2Lc and[j]
を２段目低次コードブック３０９から読み出し、さら
に、供給されインデクス情報Ｎ２Ｈcand[ｊ]に基づい
て、２段目高次コードベクトルＣ２ＨN2Hcand[ j]を２段
目高次コードブック３１２から読み出し、それらを用い
た及び下記式（１４）によりＮ１個（Ｊ＝１，…，Ｎ
１）の復号化予測残差ベクトルＣｑj[ｉ]（ｉ＝１，
…，Ｎ）を算出し、算出した復号化予測残差ベクトルを
記録保持するとともに、復号化ＬＳＦ生成部３１６に出
力する。
ンデクス情報Ｎ１cand_m[ｊ]に基づいて、１段目コード
ベクトルＣN1cand_m[j]と、低次スケーリング係数ＳＦ_
low[Ｎ１cand_m[ｊ]]と、高次スケーリング係数ＳＦ_hi
gh[Ｎ１cand_m[ｊ]]とを、それぞれ、１段目コードブッ
ク３０５、低次スケーリング係数コードブック３５０、
高次スケーリング係数コードブック３６０から読み出
し、さらに、供給されインデクス情報Ｎ２Ｌcand[ｊ]に
基づいて、２段目低次コードベクトルＣ２ＬN2Lc and[j]
を２段目低次コードブック３０９から読み出し、さら
に、供給されインデクス情報Ｎ２Ｈcand[ｊ]に基づい
て、２段目高次コードベクトルＣ２ＨN2Hcand[ j]を２段
目高次コードブック３１２から読み出し、それらを用い
た及び下記式（１４）によりＮ１個（Ｊ＝１，…，Ｎ
１）の復号化予測残差ベクトルＣｑj[ｉ]（ｉ＝１，
…，Ｎ）を算出し、算出した復号化予測残差ベクトルを
記録保持するとともに、復号化ＬＳＦ生成部３１６に出
力する。
【０１４２】
【数１４】 ただし、式（１４）において、Ｃ２ＬN2Lcand[j][ｉ]＝
０．０（ｉ＝ＮＬ＋１，…，Ｎ）、Ｃ２Ｈ
N2Hcand[j][ｉ]＝０．０（ｉ＝１，…，Ｎ）である。
０．０（ｉ＝ＮＬ＋１，…，Ｎ）、Ｃ２Ｈ
N2Hcand[j][ｉ]＝０．０（ｉ＝１，…，Ｎ）である。
【０１４３】予測残差復号化部３１５は、また、Ｎ１ca
nd_k[ｊ]（ｊ＝１＝１，…，Ｎ１）を復号化ＬＳＦ生成
部３１６に出力する。
nd_k[ｊ]（ｊ＝１＝１，…，Ｎ１）を復号化ＬＳＦ生成
部３１６に出力する。
【０１４４】復号化ＬＳＦ生成部３１６は、予測残差復
号化部３１５より供給されたＮ１cand_k[ｊ]（ｊ＝１，
…，Ｎ１）に対応するＭＡN1cand_k[j][０][ｉ]を予測
係数コードブック３０２から読み出し、前記読み出した
ＭＡN1cand_k[j][０][ｉ]と、平均ＬＳＦ格納部３２３
から読み出した平均ＬＳＦパラメータＡＶ[ｉ]（ｉ＝
１，…，Ｎ）と、予測残差算出部３０４から供給された
量子化ターゲットベクトルのＮ１cand_k[ｊ]に係るＸ
N1cand_k[j][ｉ]と、予測残差復号化部３１５より供給
されたＣｑj[ｉ]（ｉ＝１，…，Ｎ）を用いた式（１
０）により、Ｎ１個（ｊ＝１，…，Ｎ１）の復号化ＬＳ
Ｆパラメータ（以下、ＬＳＦｑj[ｉ]，ｊ＝１，…，Ｎ
１、ｉ＝１，…，Ｎとする）を算出し、算出した復号化
ＬＳＦパラメータをＬＳＦ・ＬＰＣ係数変換部３１７に
出力する。
号化部３１５より供給されたＮ１cand_k[ｊ]（ｊ＝１，
…，Ｎ１）に対応するＭＡN1cand_k[j][０][ｉ]を予測
係数コードブック３０２から読み出し、前記読み出した
ＭＡN1cand_k[j][０][ｉ]と、平均ＬＳＦ格納部３２３
から読み出した平均ＬＳＦパラメータＡＶ[ｉ]（ｉ＝
１，…，Ｎ）と、予測残差算出部３０４から供給された
量子化ターゲットベクトルのＮ１cand_k[ｊ]に係るＸ
N1cand_k[j][ｉ]と、予測残差復号化部３１５より供給
されたＣｑj[ｉ]（ｉ＝１，…，Ｎ）を用いた式（１
０）により、Ｎ１個（ｊ＝１，…，Ｎ１）の復号化ＬＳ
Ｆパラメータ（以下、ＬＳＦｑj[ｉ]，ｊ＝１，…，Ｎ
１、ｉ＝１，…，Ｎとする）を算出し、算出した復号化
ＬＳＦパラメータをＬＳＦ・ＬＰＣ係数変換部３１７に
出力する。
【０１４５】ＬＳＦ・ＬＰＣ係数変換部３１７は、復号
化ＬＳＦ生成部３１６より供給されたＮ１個（ｊ＝１，
…，Ｎ１）の復号化ＬＳＦパラメータ（ＬＳＦｑ
j[ｉ]，ｊ＝１，…，Ｎ１、ｉ＝１，…，Ｎ）を、それ
ぞれ復号化ＬＰＣ係数（以下、ＬＰＣｑj[ｉ]，ｊ＝
１，…，Ｎ１、ｉ＝１，…，Ｎとする）へ変換し、ＬＰ
Ｃ係数・ＬＰＣケプストラム変換部３１８に出力する。
化ＬＳＦ生成部３１６より供給されたＮ１個（ｊ＝１，
…，Ｎ１）の復号化ＬＳＦパラメータ（ＬＳＦｑ
j[ｉ]，ｊ＝１，…，Ｎ１、ｉ＝１，…，Ｎ）を、それ
ぞれ復号化ＬＰＣ係数（以下、ＬＰＣｑj[ｉ]，ｊ＝
１，…，Ｎ１、ｉ＝１，…，Ｎとする）へ変換し、ＬＰ
Ｃ係数・ＬＰＣケプストラム変換部３１８に出力する。
【０１４６】ＬＰＣ係数・ＬＰＣケプストラム変換部３
１８は、実施の形態２と同様に、ＬＳＦ・ＬＰＣ係数変
換部３１７より供給されたＮ１個（ｊ＝１，…，Ｎ１）
の復号化ＬＰＣ係数（ＬＰＣｑj[ｉ]，ｉ＝１，…，
Ｎ）を、それぞれ復号化ＬＰＣケプストラム（以下、Ｑ
ＣＥＰj[ｉ]，ｉ＝１，…，Ｎｃ、ｊ＝１，…，Ｎ１と
する）に変換し、ＬＰＣ符号本選択部３２１に出力す
る。
１８は、実施の形態２と同様に、ＬＳＦ・ＬＰＣ係数変
換部３１７より供給されたＮ１個（ｊ＝１，…，Ｎ１）
の復号化ＬＰＣ係数（ＬＰＣｑj[ｉ]，ｉ＝１，…，
Ｎ）を、それぞれ復号化ＬＰＣケプストラム（以下、Ｑ
ＣＥＰj[ｉ]，ｉ＝１，…，Ｎｃ、ｊ＝１，…，Ｎ１と
する）に変換し、ＬＰＣ符号本選択部３２１に出力す
る。
【０１４７】ＬＳＦ・ＬＰＣ係数変換部３１９は、ＬＳ
ＦパラメータをＬＰＣ係数に変換し、ＬＰＣ係数・ＬＰ
Ｃケプストラム変換部３２０に出力する。ＬＰＣ係数・
ＬＰＣケプストラム変換部３２０は、ＬＳＦ・ＬＰＣ係
数変換部３１９より供給されたＬＰＣ係数をＬＰＣケプ
ストラム（以下、ＣＥＰt[ｉ]，ｉ＝１，…，Ｎｃとす
る）へ変換し、ＬＰＣ符号本選択部３２１に出力する。
ＦパラメータをＬＰＣ係数に変換し、ＬＰＣ係数・ＬＰ
Ｃケプストラム変換部３２０に出力する。ＬＰＣ係数・
ＬＰＣケプストラム変換部３２０は、ＬＳＦ・ＬＰＣ係
数変換部３１９より供給されたＬＰＣ係数をＬＰＣケプ
ストラム（以下、ＣＥＰt[ｉ]，ｉ＝１，…，Ｎｃとす
る）へ変換し、ＬＰＣ符号本選択部３２１に出力する。
【０１４８】ＬＰＣ符号本選択部３２１は、まずＬＰＣ
係数・ＬＰＣケプストラム変換部３２０から供給される
ＬＰＣケプストラム係数（ＣＥＰt[ｉ]，ｉ＝１，…，
Ｎｃ）と、ＬＰＣ係数・ＬＰＣケプストラム変換部３１
８から供給されるＮ１個（ｊ＝１，…，Ｎ１）の復号化
ＬＰＣケプストラム（ＱＣＥＰj[ｉ]，ｉ＝１，…，Ｎ
ｃ、ｊ＝１，…，Ｎ１）との距離ＤＩＳj（ｊ＝１，
…，Ｎ１）を式（１１）により算出し、算出したＮ１個
のＤＩＳjを大小比較して、それを最小化する番号
「Ｊ」を１つ特定し、特定した番号「Ｊ」に係る以下の
４つの情報、すなわち （１）Ｎ１cand_k[Ｊ]：４セットあるＭＡ予測係数のう
ちどれが最適か（２ビット使用） （２）Ｎ１cand_m[Ｊ]：１２８種類の１段目コードベク
トルの中でどれが最適か（７ビット使用） （３）Ｎ２Ｌcand[Ｊ]：６４種類の２段目低次コードベ
クトルの中でどれが最適か（６ビット使用） （４）Ｎ２Ｈcand[Ｊ]：６４種類の２段目高次コードベ
クトルの中でどれが最適か（６ビット使用） をまとめた２１ビットの情報を、当該処理フレームのＬ
ＰＣ符号（処理フレーム区間のスペクトル包絡情報を表
現するための符号）として出力する。
係数・ＬＰＣケプストラム変換部３２０から供給される
ＬＰＣケプストラム係数（ＣＥＰt[ｉ]，ｉ＝１，…，
Ｎｃ）と、ＬＰＣ係数・ＬＰＣケプストラム変換部３１
８から供給されるＮ１個（ｊ＝１，…，Ｎ１）の復号化
ＬＰＣケプストラム（ＱＣＥＰj[ｉ]，ｉ＝１，…，Ｎ
ｃ、ｊ＝１，…，Ｎ１）との距離ＤＩＳj（ｊ＝１，
…，Ｎ１）を式（１１）により算出し、算出したＮ１個
のＤＩＳjを大小比較して、それを最小化する番号
「Ｊ」を１つ特定し、特定した番号「Ｊ」に係る以下の
４つの情報、すなわち （１）Ｎ１cand_k[Ｊ]：４セットあるＭＡ予測係数のう
ちどれが最適か（２ビット使用） （２）Ｎ１cand_m[Ｊ]：１２８種類の１段目コードベク
トルの中でどれが最適か（７ビット使用） （３）Ｎ２Ｌcand[Ｊ]：６４種類の２段目低次コードベ
クトルの中でどれが最適か（６ビット使用） （４）Ｎ２Ｈcand[Ｊ]：６４種類の２段目高次コードベ
クトルの中でどれが最適か（６ビット使用） をまとめた２１ビットの情報を、当該処理フレームのＬ
ＰＣ符号（処理フレーム区間のスペクトル包絡情報を表
現するための符号）として出力する。
【０１４９】ＬＰＣ符号本選択部３２１は、また、実施
の形態２と同様に、ＤＩＳｊを最小化する番号Ｊを予測
残差復号化部３１５へ供給する。
の形態２と同様に、ＤＩＳｊを最小化する番号Ｊを予測
残差復号化部３１５へ供給する。
【０１５０】そして、予測残差復号化部３１５は、保持
格納しているＮ１個（ｊ＝１，…，Ｎ１）の復号化予測
残差分ベクトルＣｑj[ｉ]（ｉ＝１，…，Ｎ）の中か
ら、番号Ｊに係るベクトルＣｑJ[ｉ]（ｉ＝１，…，
Ｎ）を選択して復号化予測残差格納部３２２に出力す
る。
格納しているＮ１個（ｊ＝１，…，Ｎ１）の復号化予測
残差分ベクトルＣｑj[ｉ]（ｉ＝１，…，Ｎ）の中か
ら、番号Ｊに係るベクトルＣｑJ[ｉ]（ｉ＝１，…，
Ｎ）を選択して復号化予測残差格納部３２２に出力す
る。
【０１５１】復号化予測残差格納部３２２は、格納して
いる過去複数フレーム分の復号化予測残差ベクトルのう
ち（本実施の形態では、３次のＭＡ予測を行っているの
で、過去３フレーム分の復号化予測残差ベクトルが格納
されている）、最も古い復号化予測残差ベクトルを破棄
し、予測残差復号化部３１５より新たに供給されるＣｑ
J[ｉ]（ｉ＝１，…，Ｎ）を、次の処理フレームにおけ
るＭＡ予測用に新たに保持する。
いる過去複数フレーム分の復号化予測残差ベクトルのう
ち（本実施の形態では、３次のＭＡ予測を行っているの
で、過去３フレーム分の復号化予測残差ベクトルが格納
されている）、最も古い復号化予測残差ベクトルを破棄
し、予測残差復号化部３１５より新たに供給されるＣｑ
J[ｉ]（ｉ＝１，…，Ｎ）を、次の処理フレームにおけ
るＭＡ予測用に新たに保持する。
【０１５２】以上までの説明が、ＬＳＦパラメータがベ
クトル量子化装置に入力されてから、ＬＰＣ符号が出力
されるまでの一連の処理内容である。
クトル量子化装置に入力されてから、ＬＰＣ符号が出力
されるまでの一連の処理内容である。
【０１５３】一方、前記のベクトル量子化装置から出力
されるＬＳＦパラメータの復号化装置（さらにそれを変
換して得られるＬＰＣ係数の復号化装置）は、ＬＰＣ符
号を分解して得られる４つのインデクス情報（Ｎ１cand
_k[Ｊ]、Ｎ１cand_m[Ｊ]、Ｎ２Ｌcand[Ｊ]、Ｎ２Ｈcand
[Ｊ]）に分解する工程と、ＬＰＣ符号を分解する工程に
よって得られる各インデクス情報をもとに復号化予測残
差ベクトルを算出する工程と、前記の復号化予測残差ベ
クトルを算出する工程によって得られる復号化予測残差
ベクトルをもとに復号化ＬＳＦベクトルを生成する工程
と、によって構成することが可能である。具体的には、
まず、ＬＰＣ符号を分解する工程によって、ＬＰＣ符号
が４つのインデクス情報（Ｎ１cand_k[Ｊ]、Ｎ１cand_m
[Ｊ]、Ｎ２Ｌcand[Ｊ]、Ｎ２Ｈcand[Ｊ]）に分解され
る。次に、復号化予測残差ベクトルを算出する工程にお
いて、インデクス情報Ｎ１cand_m[Ｊ]に基づいて、１段
目コードベクトルＣN1cand_m[J]と、低次スケーリング
係数ＳＦ_low[Ｎ１cand_m[Ｊ]]と、高次スケーリング係
数ＳＦ_high[Ｎ１cand_m[Ｊ]]を、それぞれ、１段目コ
ードブック３０５、低次スケーリング係数コードブック
３５０、高次スケーリング係数コードブック３６０から
読み出し、次に、インデクス情報Ｎ２Ｌcand[Ｊ]に基づ
いて、２段目低次コードベクトルＣ２ＬN2Lcand[J]を２
段目低次コードブック３０９から読み出し、さらに、イ
ンデクス情報Ｎ２Ｈcand[Ｊ]に基づいて、２段目高次コ
ードベクトルＣ２ＨN2Hcand[J]を２段目高次コードブッ
ク３１２から読み出し、それら読み出した３種類のベク
トルと２種類のスケーリング係数を用いて式（１４）記
載の積和処理を行えば、ＬＰＣ符号に対応する復号化予
測残差ベクトルＣｑJ[ｉ]（ｉ＝１，…，Ｎ）を得るこ
とができる。そして、復号化ＬＳＦベクトルを生成する
工程において、インデクス情報Ｎ１cand_k[Ｊ]に対応す
るＭＡN1cand_k[J][０][ｉ]を予測係数コードブック３
０２から読み出し、前記読み出した ＭＡ
N1cand_k[J][０][ｉ]と、平均ＬＳＦ格納部３２３から
読み出した平均ＬＳＦパラメータＡＶ[ｉ]（ｉ＝１，
…，Ｎ）と、予測残差算出部３０４から供給された量子
化ターゲットベクトルのＮ１cand_k[Ｊ]に係るＸ
N1cand_k [J]と、予測残差復号化部３１５より供給され
たＣｑJ[ｉ]（ｉ＝１，…，Ｎ）を用いた式（１０）に
より、最終的な復号化ＬＳＦパラメータ（以下、ＬＳＦ
ｑJ[ｉ]，ｉ＝１，…，Ｎとする）を得ることができ
る。なお、復号化したＬＳＦパラメータを、さらに復号
化ＬＰＣ係数に変換する場合には、前記の復号化ＬＳＦ
ベクトルを生成する工程の後に、ＬＳＦ・ＬＰＣ係数変
換部３１７と同じ機能を有する工程をさらに具備すれば
よい。
されるＬＳＦパラメータの復号化装置（さらにそれを変
換して得られるＬＰＣ係数の復号化装置）は、ＬＰＣ符
号を分解して得られる４つのインデクス情報（Ｎ１cand
_k[Ｊ]、Ｎ１cand_m[Ｊ]、Ｎ２Ｌcand[Ｊ]、Ｎ２Ｈcand
[Ｊ]）に分解する工程と、ＬＰＣ符号を分解する工程に
よって得られる各インデクス情報をもとに復号化予測残
差ベクトルを算出する工程と、前記の復号化予測残差ベ
クトルを算出する工程によって得られる復号化予測残差
ベクトルをもとに復号化ＬＳＦベクトルを生成する工程
と、によって構成することが可能である。具体的には、
まず、ＬＰＣ符号を分解する工程によって、ＬＰＣ符号
が４つのインデクス情報（Ｎ１cand_k[Ｊ]、Ｎ１cand_m
[Ｊ]、Ｎ２Ｌcand[Ｊ]、Ｎ２Ｈcand[Ｊ]）に分解され
る。次に、復号化予測残差ベクトルを算出する工程にお
いて、インデクス情報Ｎ１cand_m[Ｊ]に基づいて、１段
目コードベクトルＣN1cand_m[J]と、低次スケーリング
係数ＳＦ_low[Ｎ１cand_m[Ｊ]]と、高次スケーリング係
数ＳＦ_high[Ｎ１cand_m[Ｊ]]を、それぞれ、１段目コ
ードブック３０５、低次スケーリング係数コードブック
３５０、高次スケーリング係数コードブック３６０から
読み出し、次に、インデクス情報Ｎ２Ｌcand[Ｊ]に基づ
いて、２段目低次コードベクトルＣ２ＬN2Lcand[J]を２
段目低次コードブック３０９から読み出し、さらに、イ
ンデクス情報Ｎ２Ｈcand[Ｊ]に基づいて、２段目高次コ
ードベクトルＣ２ＨN2Hcand[J]を２段目高次コードブッ
ク３１２から読み出し、それら読み出した３種類のベク
トルと２種類のスケーリング係数を用いて式（１４）記
載の積和処理を行えば、ＬＰＣ符号に対応する復号化予
測残差ベクトルＣｑJ[ｉ]（ｉ＝１，…，Ｎ）を得るこ
とができる。そして、復号化ＬＳＦベクトルを生成する
工程において、インデクス情報Ｎ１cand_k[Ｊ]に対応す
るＭＡN1cand_k[J][０][ｉ]を予測係数コードブック３
０２から読み出し、前記読み出した ＭＡ
N1cand_k[J][０][ｉ]と、平均ＬＳＦ格納部３２３から
読み出した平均ＬＳＦパラメータＡＶ[ｉ]（ｉ＝１，
…，Ｎ）と、予測残差算出部３０４から供給された量子
化ターゲットベクトルのＮ１cand_k[Ｊ]に係るＸ
N1cand_k [J]と、予測残差復号化部３１５より供給され
たＣｑJ[ｉ]（ｉ＝１，…，Ｎ）を用いた式（１０）に
より、最終的な復号化ＬＳＦパラメータ（以下、ＬＳＦ
ｑJ[ｉ]，ｉ＝１，…，Ｎとする）を得ることができ
る。なお、復号化したＬＳＦパラメータを、さらに復号
化ＬＰＣ係数に変換する場合には、前記の復号化ＬＳＦ
ベクトルを生成する工程の後に、ＬＳＦ・ＬＰＣ係数変
換部３１７と同じ機能を有する工程をさらに具備すれば
よい。
【０１５４】以上詳細に説明してきた低次スケーリング
係数コードブック３５０と、高次スケーリング係数コー
ドブック３６０と、をさらに具備する３次ＭＡ予測を用
いた２段スプリット構造のベクトル量子化装置によれ
ば、２段目コードベクトルの復号ベクトル全体に占める
寄与分を１段目のベクトル量子化処理において（予備）
選択されたコードベクトルＣN1cand_m[j]（実際には、
コードベクトルＣN1cand_ m[j]に係るインデクスＮ１can
d_m[j]）に適応させて制御することことが可能になり、
それによって量子化歪みを低減化することできるように
なるが可能になるとともに、重み付きユークリッド距離
を尺度として符号の予備選択を行い、予備選択によって
残された候補に対しては、ＣＤ（Cepstram Distortio
n）を基準尺度として最適な符号を選択することが可能
になるので、従来のベクトル量子化装置に比べ、高い精
度でＬＳＦパラメータをベクトル量子化することができ
る。
係数コードブック３５０と、高次スケーリング係数コー
ドブック３６０と、をさらに具備する３次ＭＡ予測を用
いた２段スプリット構造のベクトル量子化装置によれ
ば、２段目コードベクトルの復号ベクトル全体に占める
寄与分を１段目のベクトル量子化処理において（予備）
選択されたコードベクトルＣN1cand_m[j]（実際には、
コードベクトルＣN1cand_ m[j]に係るインデクスＮ１can
d_m[j]）に適応させて制御することことが可能になり、
それによって量子化歪みを低減化することできるように
なるが可能になるとともに、重み付きユークリッド距離
を尺度として符号の予備選択を行い、予備選択によって
残された候補に対しては、ＣＤ（Cepstram Distortio
n）を基準尺度として最適な符号を選択することが可能
になるので、従来のベクトル量子化装置に比べ、高い精
度でＬＳＦパラメータをベクトル量子化することができ
る。
【０１５５】なお、本実施の形態に係るベクトル量子化
装置によれば、１段目ＶＱ予備選択部３０７で予備選択
するコードベクトルの数を制御することで、実施の形態
２と同様に、ＬＰＣ符号探索に要する演算量の増加分を
自由に制御することができる。すなわち、本実施の形態
により、ＬＰＣ符号探索に要する演算量の増加分に配慮
しながらベクトル量子化器の性能向上を図ることが可能
となる。
装置によれば、１段目ＶＱ予備選択部３０７で予備選択
するコードベクトルの数を制御することで、実施の形態
２と同様に、ＬＰＣ符号探索に要する演算量の増加分を
自由に制御することができる。すなわち、本実施の形態
により、ＬＰＣ符号探索に要する演算量の増加分に配慮
しながらベクトル量子化器の性能向上を図ることが可能
となる。
【０１５６】また、本実施の形態では、１段目ＶＱ予備
選択部３０７が残すコードベクトルの候補数Ｎ１が予め
決められている場合（Ｎ１は、実験を通して、もしくは
経験的に、８、１６、３２、６４といった値に決められ
ることが多い）について説明しているが、例えば、重み
付きユークリッド距離にしきい値を設定しておき、設定
したしきい値より重み付きユークリッド距離が小さい候
補を予備選択後の候補として残すなど、他の予備選択方
法を用いることも可能であり、その場合にも同様の効果
・作用を得ることが可能である。
選択部３０７が残すコードベクトルの候補数Ｎ１が予め
決められている場合（Ｎ１は、実験を通して、もしくは
経験的に、８、１６、３２、６４といった値に決められ
ることが多い）について説明しているが、例えば、重み
付きユークリッド距離にしきい値を設定しておき、設定
したしきい値より重み付きユークリッド距離が小さい候
補を予備選択後の候補として残すなど、他の予備選択方
法を用いることも可能であり、その場合にも同様の効果
・作用を得ることが可能である。
【０１５７】また、本実施の形態では、１段目ＶＱ予備
選択部３０７が上記式（２）の重み付きユークリッド距
離を尺度としてコードベクトルの予備選択を行う場合に
ついて説明しているが、例えば、前記文献４内の数
（８）や数（１０）など、上記式（２）と数式的に異な
る重み付きユークリッド距離を用いる場合についても本
発明は実施可能であり、その場合にも、本実施の形態と
同様の効果・作用を得ることができる。
選択部３０７が上記式（２）の重み付きユークリッド距
離を尺度としてコードベクトルの予備選択を行う場合に
ついて説明しているが、例えば、前記文献４内の数
（８）や数（１０）など、上記式（２）と数式的に異な
る重み付きユークリッド距離を用いる場合についても本
発明は実施可能であり、その場合にも、本実施の形態と
同様の効果・作用を得ることができる。
【０１５８】なお、重み付きユークリッド距離の"重み"
についても、これまでに様々な算出方法が提案（例え
ば、文献５に記載のＬＳＦパラメータの隣接する要素間
の距離に応じて重み付けを行う方法や、文献６に記載の
量子化ターゲットのパワースペクトルに応じて重み付け
を行う方法など）されているが、本発明は"重み"の算出
方法の如何に関わらず適用可能であり、その場合にも同
様の効果・作用を得ることができる。
についても、これまでに様々な算出方法が提案（例え
ば、文献５に記載のＬＳＦパラメータの隣接する要素間
の距離に応じて重み付けを行う方法や、文献６に記載の
量子化ターゲットのパワースペクトルに応じて重み付け
を行う方法など）されているが、本発明は"重み"の算出
方法の如何に関わらず適用可能であり、その場合にも同
様の効果・作用を得ることができる。
【０１５９】また、本実施の形態では、入力ベクトルが
ＬＳＦパラメータである場合について説明しているが、
ＬＳＰパラメータ、ＰＡＲＣＯＲ係数、ＬＰＣ係数な
ど、音声信号の短時間的なスペクトル包絡情報を表現す
る他のパラメータをベクトル量子化する場合にも、本実
施形態は適用可能であり、その場合にも同様の効果・作
用を得ることができる。
ＬＳＦパラメータである場合について説明しているが、
ＬＳＰパラメータ、ＰＡＲＣＯＲ係数、ＬＰＣ係数な
ど、音声信号の短時間的なスペクトル包絡情報を表現す
る他のパラメータをベクトル量子化する場合にも、本実
施形態は適用可能であり、その場合にも同様の効果・作
用を得ることができる。
【０１６０】また、本実施の形態では、ＬＰＣ符号本選
択部３２１がＣＤ（Cepstral Distortion）を尺度とし
て最終的なＬＰＣ符号を特定する場合について説明して
いるが、ＬＰＣ係数・ＬＰＣケプストラム変換部３１
８，３２０を、ＬＰＣ係数からＦＦＴパワースペクトラ
ムを計算する機能を有するＬＰＣ係数・ＦＦＴパワース
ペクトラム算出部に置きかえ、さらにＬＰＣ符号本選択
部３２１が行う計算式を上記式（１１）から、上記式
（４）の平方根内部の計算式に置きかえることで、ＳＤ
（Spectral Distortion）をＬＰＣ符号選択部の最終尺
度として用いることも可能であり、この場合にも同様の
効果・作用を得ることができる。
択部３２１がＣＤ（Cepstral Distortion）を尺度とし
て最終的なＬＰＣ符号を特定する場合について説明して
いるが、ＬＰＣ係数・ＬＰＣケプストラム変換部３１
８，３２０を、ＬＰＣ係数からＦＦＴパワースペクトラ
ムを計算する機能を有するＬＰＣ係数・ＦＦＴパワース
ペクトラム算出部に置きかえ、さらにＬＰＣ符号本選択
部３２１が行う計算式を上記式（１１）から、上記式
（４）の平方根内部の計算式に置きかえることで、ＳＤ
（Spectral Distortion）をＬＰＣ符号選択部の最終尺
度として用いることも可能であり、この場合にも同様の
効果・作用を得ることができる。
【０１６１】また、本実施の形態では、説明を簡単にす
るため、"スケーリング係数を伴う３次ＭＡ予測を用い
た２段スプリット構造"という特定の構造のベクトル量
子化器を例に挙げて説明しているが、本実施の形態は、
今回の例以外の構造を有するＬＰＣパラメータのベクト
ル量子化装置に対しても適用可能であり、その場合に
も、同様の作用・効果を得ることができる。
るため、"スケーリング係数を伴う３次ＭＡ予測を用い
た２段スプリット構造"という特定の構造のベクトル量
子化器を例に挙げて説明しているが、本実施の形態は、
今回の例以外の構造を有するＬＰＣパラメータのベクト
ル量子化装置に対しても適用可能であり、その場合に
も、同様の作用・効果を得ることができる。
【０１６２】以上説明した本実施の形態に係る発明は、
ＣＥＬＰ方式やVocoder方式などの音声符号化・復号化
装置における音声信号の短時間的なスペクトル包絡情報
を符号化・復号化する箇所に適用することが好適であ
る。
ＣＥＬＰ方式やVocoder方式などの音声符号化・復号化
装置における音声信号の短時間的なスペクトル包絡情報
を符号化・復号化する箇所に適用することが好適であ
る。
【０１６３】（実施の形態４）図５は、本発明の実施の
形態４に係る音声信号送信装置及び受信装置の構成を示
すブロック図である。図５において、音声信号は、送信
装置の入力装置４０１によって電気的信号に変換され、
Ａ／Ｄ変換装置４０２に出力される。Ａ／Ｄ変換装置４
０２は、入力装置４０１から出力された（アナログ）信
号をディジタル信号に変換し、音声符号化装置４０３に
出力する。
形態４に係る音声信号送信装置及び受信装置の構成を示
すブロック図である。図５において、音声信号は、送信
装置の入力装置４０１によって電気的信号に変換され、
Ａ／Ｄ変換装置４０２に出力される。Ａ／Ｄ変換装置４
０２は、入力装置４０１から出力された（アナログ）信
号をディジタル信号に変換し、音声符号化装置４０３に
出力する。
【０１６４】音声符号化装置４０３は、Ａ／Ｄ変換装置
４０２から出力されたディジタル音声信号を後述する音
声符号化方法を用いて符号化し、符号化情報をＲＦ変調
装置４０４に出力する。ＲＦ変調装置４０４は、音声符
号化装置４０３から出力された音声符号化情報を電波な
どの伝播媒体に載せて送出するための信号に変換し、送
信アンテナ４０５へ出力する。送信アンテナ４０５は、
ＲＦ変調装置４０４から出力された出力信号を電波（Ｒ
Ｆ信号）として送出する。
４０２から出力されたディジタル音声信号を後述する音
声符号化方法を用いて符号化し、符号化情報をＲＦ変調
装置４０４に出力する。ＲＦ変調装置４０４は、音声符
号化装置４０３から出力された音声符号化情報を電波な
どの伝播媒体に載せて送出するための信号に変換し、送
信アンテナ４０５へ出力する。送信アンテナ４０５は、
ＲＦ変調装置４０４から出力された出力信号を電波（Ｒ
Ｆ信号）として送出する。
【０１６５】送信装置から送信されたＲＦ信号は、受信
装置の受信アンテナ４０６によって受信され、ＲＦ復調
装置４０７に出力される。ＲＦ復調装置４０７は、受信
アンテナ４０６から出力されたＲＦ信号から音声符号化
情報を復調して音声復号化装置４０８に出力する。
装置の受信アンテナ４０６によって受信され、ＲＦ復調
装置４０７に出力される。ＲＦ復調装置４０７は、受信
アンテナ４０６から出力されたＲＦ信号から音声符号化
情報を復調して音声復号化装置４０８に出力する。
【０１６６】音声復号化装置４０８は、ＲＦ復調装置４
０７から出力された音声符号化情報を用いて、後述する
音声復号化方法により音声信号を復号してＤ／Ａ変換装
置４０９に出力する。Ｄ／Ａ変換装置４０９は、音声復
号化装置４０８から出力されたディジタル音声信号をア
ナログの電気的信号に変換し、出力装置４１０に出力す
る。出力装置４１０は、電気的信号を空気の振動に変換
し音波として人間の耳に聴こえるように出力する。
０７から出力された音声符号化情報を用いて、後述する
音声復号化方法により音声信号を復号してＤ／Ａ変換装
置４０９に出力する。Ｄ／Ａ変換装置４０９は、音声復
号化装置４０８から出力されたディジタル音声信号をア
ナログの電気的信号に変換し、出力装置４１０に出力す
る。出力装置４１０は、電気的信号を空気の振動に変換
し音波として人間の耳に聴こえるように出力する。
【０１６７】上記構成を有する音声信号送信装置及び受
信装置の少なくとも一方を備えることにより、移動通信
システムにおける基地局装置及び通信端末装置を構成す
ることができる。
信装置の少なくとも一方を備えることにより、移動通信
システムにおける基地局装置及び通信端末装置を構成す
ることができる。
【０１６８】前記音声信号送信装置は、音声符号化装置
４０３にその特徴を有する。図６は、音声符号化装置４
０３の構成を示すブロック図である。図６において、入
力音声信号は、図５におけるＡ／Ｄ変換装置４０２から
出力される信号であり、前処理部５０１に入力される。
前処理部５０１では、入力音声信号に対して、ＤＣ（直
流）成分を取り除くハイパスフィルタ処理や後続する符
号化処理の性能改善につながるような波形整形処理やプ
リエンファシス処理を行い、処理後の信号をＬＰＣ分析
部５０２、加算器５０５及びパラメータ決定部５１３に
出力する（Ｘin）。
４０３にその特徴を有する。図６は、音声符号化装置４
０３の構成を示すブロック図である。図６において、入
力音声信号は、図５におけるＡ／Ｄ変換装置４０２から
出力される信号であり、前処理部５０１に入力される。
前処理部５０１では、入力音声信号に対して、ＤＣ（直
流）成分を取り除くハイパスフィルタ処理や後続する符
号化処理の性能改善につながるような波形整形処理やプ
リエンファシス処理を行い、処理後の信号をＬＰＣ分析
部５０２、加算器５０５及びパラメータ決定部５１３に
出力する（Ｘin）。
【０１６９】ＬＰＣ分析部５０２は、Ｘinを用いて線形
予測分析を行い、その分析結果（線形予測係数）をＬＰ
Ｃ量子化部５０３に出力する。ＬＰＣ量子化部５０３
は、ＬＰＣ分析部５０２から出力されたＬＰＣ係数を、
ＬＳＦパラメータに変換し、変換によって得られたＬＳ
Ｆパラメータを本実施の形態１，２，３に示した方法で
ベクトル量子化し、ベクトル量子化によって得られたＬ
ＰＣ符号（Ｌ）を多重化部５１４に出力する。
予測分析を行い、その分析結果（線形予測係数）をＬＰ
Ｃ量子化部５０３に出力する。ＬＰＣ量子化部５０３
は、ＬＰＣ分析部５０２から出力されたＬＰＣ係数を、
ＬＳＦパラメータに変換し、変換によって得られたＬＳ
Ｆパラメータを本実施の形態１，２，３に示した方法で
ベクトル量子化し、ベクトル量子化によって得られたＬ
ＰＣ符号（Ｌ）を多重化部５１４に出力する。
【０１７０】ＬＰＣ量子化部５０３は、また、本実施の
形態１，２，３に示したＬＰＣパラメータ復号化方法に
より、ＬＳＦ領域の復号化ＬＰＣパラメータを得て、さ
らに得られた復号化ＬＰＣパラメータ（ＬＳＦ）を復号
化ＬＰＣ係数に変換し、さらに前記変換によって得られ
る復号化ＬＰＣ係数を合成フィルタ５０４に出力する。
形態１，２，３に示したＬＰＣパラメータ復号化方法に
より、ＬＳＦ領域の復号化ＬＰＣパラメータを得て、さ
らに得られた復号化ＬＰＣパラメータ（ＬＳＦ）を復号
化ＬＰＣ係数に変換し、さらに前記変換によって得られ
る復号化ＬＰＣ係数を合成フィルタ５０４に出力する。
【０１７１】合成フィルタ５０４は、前記復号化ＬＰＣ
係数と加算器５１１から出力される駆動音源とを用いて
フィルタ合成を行い、合成信号を加算器５０５へ出力す
る。加算器５０５は、前記Ｘinと前記合成信号との誤差
信号を算出し、聴覚重み付け部５１２に出力する。
係数と加算器５１１から出力される駆動音源とを用いて
フィルタ合成を行い、合成信号を加算器５０５へ出力す
る。加算器５０５は、前記Ｘinと前記合成信号との誤差
信号を算出し、聴覚重み付け部５１２に出力する。
【０１７２】聴覚重み付け部５１２は、加算器５０５か
ら出力された誤差信号に対して聴覚的な重み付けを行
い、聴覚重み付け領域での前記Ｘinと前記合成信号との
歪みを算出し、パラメータ決定部５１３に出力する。パ
ラメータ決定部５１３は、聴覚重み付け部５１２から出
力された前記符号化歪みが最小となるように、適応音源
符号帳５０６と固定音源符号帳５０８と量子化利得生成
部５０７とから生成されるべき信号を決定する。
ら出力された誤差信号に対して聴覚的な重み付けを行
い、聴覚重み付け領域での前記Ｘinと前記合成信号との
歪みを算出し、パラメータ決定部５１３に出力する。パ
ラメータ決定部５１３は、聴覚重み付け部５１２から出
力された前記符号化歪みが最小となるように、適応音源
符号帳５０６と固定音源符号帳５０８と量子化利得生成
部５０７とから生成されるべき信号を決定する。
【０１７３】なお、聴覚重み付け部５１２から出力され
る符号化歪みの最小化だけでなく、前記Ｘinを用いた別
の符号化歪みを併用して前記３つの手段から生成される
べき信号を決定することにより、さらに符号化性能を改
善することもできる。
る符号化歪みの最小化だけでなく、前記Ｘinを用いた別
の符号化歪みを併用して前記３つの手段から生成される
べき信号を決定することにより、さらに符号化性能を改
善することもできる。
【０１７４】適応音源符号帳５０６は、過去に加算器５
１１によって出力された音源信号をバッファリングして
おり、パラメータ決定部５１３から出力された信号
（Ａ）によって特定される位置から適応音源ベクトルを
切り出して乗算器５０９に出力する。固定音源符号帳５
０８は、パラメータ決定部５１３から出力された信号
（Ｆ）によって特定される形状を有するベクトルを乗算
器５１０に出力する。
１１によって出力された音源信号をバッファリングして
おり、パラメータ決定部５１３から出力された信号
（Ａ）によって特定される位置から適応音源ベクトルを
切り出して乗算器５０９に出力する。固定音源符号帳５
０８は、パラメータ決定部５１３から出力された信号
（Ｆ）によって特定される形状を有するベクトルを乗算
器５１０に出力する。
【０１７５】量子化利得生成部５０７は、パラメータ決
定部５１３から出力された信号（Ｇ）によって特定され
る適応音源利得と固定音源利得とをそれぞれ乗算器５０
９，５１０に出力する。
定部５１３から出力された信号（Ｇ）によって特定され
る適応音源利得と固定音源利得とをそれぞれ乗算器５０
９，５１０に出力する。
【０１７６】乗算器５０９は、量子化利得生成部５０７
から出力された量子化適応音源利得を、適応音源符号帳
５０６から出力された適応音源ベクトルに乗じて、加算
器５１１に出力する。乗算器５１０は、量子化利得生成
部５０７から出力された量子化固定音源利得を、固定音
源符号帳５０８から出力された固定音源ベクトルに乗じ
て、加算器５１１へ出力する。
から出力された量子化適応音源利得を、適応音源符号帳
５０６から出力された適応音源ベクトルに乗じて、加算
器５１１に出力する。乗算器５１０は、量子化利得生成
部５０７から出力された量子化固定音源利得を、固定音
源符号帳５０８から出力された固定音源ベクトルに乗じ
て、加算器５１１へ出力する。
【０１７７】加算器５１１は、利得乗算後の適応音源ベ
クトルと固定音源ベクトルとをそれぞれ乗算器５０９，
５１０から入力し、ベクトル加算をして合成フィルタ５
０４及び適応音源符号帳５０６に出力する。
クトルと固定音源ベクトルとをそれぞれ乗算器５０９，
５１０から入力し、ベクトル加算をして合成フィルタ５
０４及び適応音源符号帳５０６に出力する。
【０１７８】最後に、多重化部５１４は、ＬＰＣ量子化
部５０３から量子化ＬＰＣを表す符号Ｌを入力し、パラ
メータ決定部５１３から適応音源ベクトルを表す符号Ａ
及び固定音源ベクトルを表す符号Ｆ及び量子化利得を表
す符号Ｇを入力し、これらの情報を多重化して符号化情
報として伝送路へ出力する。
部５０３から量子化ＬＰＣを表す符号Ｌを入力し、パラ
メータ決定部５１３から適応音源ベクトルを表す符号Ａ
及び固定音源ベクトルを表す符号Ｆ及び量子化利得を表
す符号Ｇを入力し、これらの情報を多重化して符号化情
報として伝送路へ出力する。
【０１７９】図７は、図５中の音声復号化装置４０８の
構成を示すブロック図である。図７において、ＲＦ復調
部４０７から出力された符号化情報は、多重化分離部６
０１によって多重化されている符号化情報を個々の符号
情報に分離される。
構成を示すブロック図である。図７において、ＲＦ復調
部４０７から出力された符号化情報は、多重化分離部６
０１によって多重化されている符号化情報を個々の符号
情報に分離される。
【０１８０】分離されたＬＰＣ符号Ｌは、ＬＰＣ復号化
部６０２に出力され、分離された適応音源ベクトル符号
Ａは、適応音源符号帳６０５に出力され、分離された音
源利得符号Ｇは、量子化利得生成部６０６に出力され、
分離された固定音源ベクトル符号Ｆは、固定音源符号帳
６０７に出力される。
部６０２に出力され、分離された適応音源ベクトル符号
Ａは、適応音源符号帳６０５に出力され、分離された音
源利得符号Ｇは、量子化利得生成部６０６に出力され、
分離された固定音源ベクトル符号Ｆは、固定音源符号帳
６０７に出力される。
【０１８１】ＬＰＣ復号化部６０２は、多重化分離部６
０１から出力された符号Ｌ（実施の形態１，２，３にお
けるＬＰＣ符号のこと）から、上記実施の形態１，２，
３に示した復号化ＬＰＣパラメータの生成方法を利用し
て復号化ＬＰＣパラメータを獲得し、獲得した復号化Ｌ
ＰＣパラメータを復号化ＬＰＣ係数に変換し、変換によ
って得られる復号化ＬＰＣ係数を合成フィルタ６０３に
出力する。
０１から出力された符号Ｌ（実施の形態１，２，３にお
けるＬＰＣ符号のこと）から、上記実施の形態１，２，
３に示した復号化ＬＰＣパラメータの生成方法を利用し
て復号化ＬＰＣパラメータを獲得し、獲得した復号化Ｌ
ＰＣパラメータを復号化ＬＰＣ係数に変換し、変換によ
って得られる復号化ＬＰＣ係数を合成フィルタ６０３に
出力する。
【０１８２】適応音源符号帳６０５は、多重化分離部６
０１から出力された符号Ａで指定される位置から適応音
源ベクトルを取り出して乗算器６０８に出力する。固定
音源符号帳６０７は、多重化分離部６０１から出力され
た符号Ｆで指定される固定音源ベクトルを生成し、乗算
器６０９に出力する。
０１から出力された符号Ａで指定される位置から適応音
源ベクトルを取り出して乗算器６０８に出力する。固定
音源符号帳６０７は、多重化分離部６０１から出力され
た符号Ｆで指定される固定音源ベクトルを生成し、乗算
器６０９に出力する。
【０１８３】量子化利得生成部６０６は、多重化分離部
６０１から出力された音源利得符号Ｇで指定される適応
音源ベクトル利得と固定音源ベクトル利得とを復号し、
乗算器６０８，６０９にそれぞれ出力する。乗算器６０
８は、前記適応符号ベクトルに前記適応符号ベクトル利
得を乗算して、加算器６１０に出力する。乗算器６０９
は、前記固定符号ベクトルに前記固定符号ベクトル利得
を乗算して、加算器６１０に出力する。
６０１から出力された音源利得符号Ｇで指定される適応
音源ベクトル利得と固定音源ベクトル利得とを復号し、
乗算器６０８，６０９にそれぞれ出力する。乗算器６０
８は、前記適応符号ベクトルに前記適応符号ベクトル利
得を乗算して、加算器６１０に出力する。乗算器６０９
は、前記固定符号ベクトルに前記固定符号ベクトル利得
を乗算して、加算器６１０に出力する。
【０１８４】加算器６１０は、乗算器６０８，６０９か
ら出力された利得乗算後の適応音源ベクトルと固定音源
ベクトルの加算を行い、合成フィルタ６０３に出力す
る。合成フィルタ６０３は、加算器６１０から出力され
た音源ベクトルを駆動信号として、ＬＰＣ復号化部６０
２から供給された復号化ＬＰＣ係数をフィルタ係数にも
つ合成フィルタを用いてフィルタ合成を行い、合成した
信号を後処理部６０４に出力する。
ら出力された利得乗算後の適応音源ベクトルと固定音源
ベクトルの加算を行い、合成フィルタ６０３に出力す
る。合成フィルタ６０３は、加算器６１０から出力され
た音源ベクトルを駆動信号として、ＬＰＣ復号化部６０
２から供給された復号化ＬＰＣ係数をフィルタ係数にも
つ合成フィルタを用いてフィルタ合成を行い、合成した
信号を後処理部６０４に出力する。
【０１８５】後処理部６０４は、ホルマント強調やピッ
チ強調といったような音声の主観的な品質を改善する処
理や、定常雑音の主観的品質を改善する処理などを施し
た上で、最終的な復号音声信号として出力する。
チ強調といったような音声の主観的な品質を改善する処
理や、定常雑音の主観的品質を改善する処理などを施し
た上で、最終的な復号音声信号として出力する。
【０１８６】このように、本発明に係るＬＰＣパラメー
タのベクトル量子化装置を音声符号化・復号化装置に適
応することにより、従来のベクトル量子化装置を利用し
ていた音声符号化・復号化装置よりも、高品質な合成音
声を得ることが可能になる。
タのベクトル量子化装置を音声符号化・復号化装置に適
応することにより、従来のベクトル量子化装置を利用し
ていた音声符号化・復号化装置よりも、高品質な合成音
声を得ることが可能になる。
【０１８７】また、上記音声符号化・復号化装置は、デ
ィジタル無線通信システムにおける基地局装置や移動局
のような通信端末装置に適用することができる。これに
より、ディジタル無線通信システムにおいて、従来のベ
クトル量子化装置を利用した場合よりも、高品質な合成
音声を得ることが可能になる。
ィジタル無線通信システムにおける基地局装置や移動局
のような通信端末装置に適用することができる。これに
より、ディジタル無線通信システムにおいて、従来のベ
クトル量子化装置を利用した場合よりも、高品質な合成
音声を得ることが可能になる。
【０１８８】本発明は上記実施の形態１〜３に限定され
ず、種々変更して実施することが可能である。例えば、
上記実施の形態１，２，３に係るＬＰＣパラメータのベ
クトル量子化／復号化は、ベクトル量子化装置や音声符
号化装置／音声復号化装置として説明しているが、これ
らのＬＰＣパラメータのベクトル量子化／復号化をソフ
トウェアとして構成しても良い。例えば、上記ＬＰＣパ
ラメータのベクトル量子化／復号化のプログラムをＲＯ
Ｍに格納し、そのプログラムにしたがってＣＰＵの指示
により動作させるように構成しても良い。また、ＬＰＣ
パラメータのベクトル量子化／復号化プログラムをコン
ピュータで読み取り可能な記憶媒体に格納し、この記憶
媒体のＬＰＣパラメータのベクトル量子化／復号化プロ
グラムをコンピュータのＲＡＭに記録して、ベクトル量
子化プログラムにしたがって動作させるようにしても良
い。このような場合においても、上記実施の形態１，
２，３と同様の作用、効果を呈する。
ず、種々変更して実施することが可能である。例えば、
上記実施の形態１，２，３に係るＬＰＣパラメータのベ
クトル量子化／復号化は、ベクトル量子化装置や音声符
号化装置／音声復号化装置として説明しているが、これ
らのＬＰＣパラメータのベクトル量子化／復号化をソフ
トウェアとして構成しても良い。例えば、上記ＬＰＣパ
ラメータのベクトル量子化／復号化のプログラムをＲＯ
Ｍに格納し、そのプログラムにしたがってＣＰＵの指示
により動作させるように構成しても良い。また、ＬＰＣ
パラメータのベクトル量子化／復号化プログラムをコン
ピュータで読み取り可能な記憶媒体に格納し、この記憶
媒体のＬＰＣパラメータのベクトル量子化／復号化プロ
グラムをコンピュータのＲＡＭに記録して、ベクトル量
子化プログラムにしたがって動作させるようにしても良
い。このような場合においても、上記実施の形態１，
２，３と同様の作用、効果を呈する。
【０１８９】
【発明の効果】以上の説明から明らかなように、本発明
によれば、音声信号の短時間的なスペクトル包絡情報を
表すＬＰＣパラメータをベクトル量子化する際に、（重
み付き）ユークリッド距離を尺度としてコードベクトル
を少数個数に予備選択し、予備選択により残された少数
個のコードベクトル候補に対しては、ＣＤ(Cepstram Di
stortion)やＳＤ（Spectral Distortion）といったスペ
クトラム空間の歪み量を基準尺度として符号探索（最終
的なＬＰＣ符号の特定）を行うことが可能となり、その
結果、（重み付き）ユークリッド距離だけを符号探索の
基準尺度にしていた従来のベクトル量子化装置より、高
性能な（ＣＤやＳＤといったスペクトル空間上の歪みが
従来より小さくなる）ベクトル量子化装置を提供するこ
とができる。
によれば、音声信号の短時間的なスペクトル包絡情報を
表すＬＰＣパラメータをベクトル量子化する際に、（重
み付き）ユークリッド距離を尺度としてコードベクトル
を少数個数に予備選択し、予備選択により残された少数
個のコードベクトル候補に対しては、ＣＤ(Cepstram Di
stortion)やＳＤ（Spectral Distortion）といったスペ
クトラム空間の歪み量を基準尺度として符号探索（最終
的なＬＰＣ符号の特定）を行うことが可能となり、その
結果、（重み付き）ユークリッド距離だけを符号探索の
基準尺度にしていた従来のベクトル量子化装置より、高
性能な（ＣＤやＳＤといったスペクトル空間上の歪みが
従来より小さくなる）ベクトル量子化装置を提供するこ
とができる。
【０１９０】さらに、本発明に係るＬＰＣパラメータの
ベクトル量子化装置を音声符号化・復号化装置に適応す
ることにより、従来のベクトル量子化装置を利用してい
た音声符号化・復号化装置よりも、高品質な合成音声を
得ることが可能になる。
ベクトル量子化装置を音声符号化・復号化装置に適応す
ることにより、従来のベクトル量子化装置を利用してい
た音声符号化・復号化装置よりも、高品質な合成音声を
得ることが可能になる。
【図１】本発明の実施の形態１に係るＬＰＣパラメータ
のベクトル量子化装置の構成を示すブロック図
のベクトル量子化装置の構成を示すブロック図
【図２】本発明の実施の形態１に係る復号化ＬＰＣパラ
メータの生成方法を説明するためのブロック図
メータの生成方法を説明するためのブロック図
【図３】本発明の実施の形態２に係るＬＳＦパラメータ
のベクトル量子化装置の構成を示すブロック図
のベクトル量子化装置の構成を示すブロック図
【図４】本発明の実施の形態３に係るＬＳＦパラメータ
のベクトル量子化装置の構成を示すブロック図
のベクトル量子化装置の構成を示すブロック図
【図５】本発明の実施の形態４に係る音声信号送信装置
及び音声信号受信装置の構成を示すブロック図
及び音声信号受信装置の構成を示すブロック図
【図６】本発明の実施の形態４に係る音声符号化装置の
構成を示すブロック図
構成を示すブロック図
【図７】本発明の実施の形態４に係る音声復号化装置の
構成を示すブロック図
構成を示すブロック図
【図８】ＣＥＬＰ方式の音声符号化装置の構成を示すブ
ロック図
ロック図
【図９】従来のＬＰＣパラメータのベクトル量子化装置
の基本構成を示すブロック図
の基本構成を示すブロック図
１０１、２０１ ＬＳＦコードブック １０２ 距離計算部 １０３ ＬＰＣ符号予備選択部 １０４、１０６ ＬＳＦ・ＬＰＣ係数変換部 １０５、１０７ ＬＰＣ係数・ＬＰＣケプストラム変換
部 １０８ ＬＰＣ符号本選択部 ２０２ コードベクトル読み出し部 ３０１ 重み算出部 ３０２ 予測係数コードブック ３０３ ＭＡ予測器 ３０４ 予測残差算出部 ３０５ １段目コードブック ３０６ １段目距離計算部 ３０７ １段目ＶＱ予備選択部 ３０８ １段目ＶＱ残差計算部 ３０９ ２段目低次コードブック ３１０ ２段目低次距離計算部 ３１１ ２段目高次距離計算部 ３１２ ２段目高次コードブック ３１３ ２段目低次符号探索部 ３１４ ２段目高次符号探索部 ３１５ 予測残差復号化部 ３１６ 復号化ＬＳＦ生成部 ３１７、３１９ ＬＳＦ・ＬＰＣ係数変換部 ３１８、３２０ ＬＰＣ係数・ＬＰＣケプストラム変換
部 ３２１ ＬＰＣ符号本選択部 ３２２ 復号化予測残差格納部 ３２３ 平均ＬＳＦ格納部
部 １０８ ＬＰＣ符号本選択部 ２０２ コードベクトル読み出し部 ３０１ 重み算出部 ３０２ 予測係数コードブック ３０３ ＭＡ予測器 ３０４ 予測残差算出部 ３０５ １段目コードブック ３０６ １段目距離計算部 ３０７ １段目ＶＱ予備選択部 ３０８ １段目ＶＱ残差計算部 ３０９ ２段目低次コードブック ３１０ ２段目低次距離計算部 ３１１ ２段目高次距離計算部 ３１２ ２段目高次コードブック ３１３ ２段目低次符号探索部 ３１４ ２段目高次符号探索部 ３１５ 予測残差復号化部 ３１６ 復号化ＬＳＦ生成部 ３１７、３１９ ＬＳＦ・ＬＰＣ係数変換部 ３１８、３２０ ＬＰＣ係数・ＬＰＣケプストラム変換
部 ３２１ ＬＰＣ符号本選択部 ３２２ 復号化予測残差格納部 ３２３ 平均ＬＳＦ格納部
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 森井 利幸 大阪府門真市大字門真1006番地 松下電器 産業株式会社内 (72)発明者 江原 宏幸 神奈川県横浜市港北区綱島東四丁目３番１ 号 松下通信工業株式会社内 (72)発明者 間野 一則 東京都千代田区大手町二丁目３番１号 日 本電信電話株式会社内 (72)発明者 日和▲崎▼ 祐介 東京都千代田区大手町二丁目３番１号 日 本電信電話株式会社内 Ｆターム(参考） 5D045 CC02 DA02 DA11 5J064 AA01 BA13 BB01 BB03 BC01 BC21 BD02
Claims (36)
- 【請求項１】 多数のコードベクトルを格納したコード
ブックから逐次読み出された複数のコードベクトルと量
子化ターゲットとの間の歪みを第１の歪み評価尺度を用
いて計算する第１計算手段と、前記多数のコードベクト
ルの中から前記第１の歪み評価尺度による歪み量を小さ
くするコードベクトルを予備選択する予備選択手段と、
予備選択されたコードベクトルそれぞれと前記量子化タ
ーゲットとの間の歪みを前記第１の歪み評価尺度と異な
る第２の歪み評価尺度を用いて計算する第２計算手段
と、前記第２の歪み評価尺度による歪み量を最小化する
コードベクトルを予備選択されたコードベクトルの中か
ら特定し、特定されたコードベクトルのインデクス情報
を出力する本選択手段と、を具備するＬＰＣパラメータ
のベクトル量子化装置。 - 【請求項２】 量子化ターゲットが、音声信号の短時間
的なスペクトル包絡情報を表すＬＰＣパラメータである
請求項１記載のＬＰＣパラメータのベクトル量子化装
置。 - 【請求項３】 ＬＰＣパラメータが、処理フレーム区間
内の音声信号を線形予測分析して得られるＬＰＣ係数で
ある請求項２記載のＬＰＣパラメータのベクトル量子化
装置。 - 【請求項４】 ＬＰＣパラメータが、処理フレーム区間
の音声信号を線形予測分析して得られるＬＰＣ係数を周
波数領域のパラメータに変換して得られるパラメータで
ある請求項２記載のＬＰＣパラメータのベクトル量子化
装置。 - 【請求項５】 ＬＰＣパラメータが、処理フレーム区間
の音声信号を線形予測分析して得られるＬＰＣ係数を変
換して得られるＬＳＦパラメータである請求項２又は請
求項４記載のＬＰＣパラメータのベクトル量子化装置。 - 【請求項６】 ＬＰＣパラメータが、処理フレーム区間
の音声信号を線形予測分析して得られるＬＰＣ係数を変
換して得られるＬＳＰパラメータである請求項２又は請
求項４記載のＬＰＣパラメータのベクトル量子化装置。 - 【請求項７】 コードブックから逐次読み出されたコー
ドベクトルと量子化ターゲットとの間の歪みを計算する
際に用いる第１の歪み評価尺度が、ユークリッド距離で
ある請求項２から請求項６のいずれかに記載のＬＰＣパ
ラメータのベクトル量子化装置。 - 【請求項８】 コードブックから逐次読み出されたコー
ドベクトルと量子化ターゲットとの間の歪みを計算する
際に用いる第１の歪み評価尺度が、重み付きユークリッ
ド距離である請求項２から請求項６のいずれかに記載の
ＬＰＣパラメータのベクトル量子化装置。 - 【請求項９】 予備選択されたコードベクトルそれぞれ
と量子化ターゲットとの間の歪みを計算する際に用いる
第２の歪み評価尺度が、周波数スペクトル空間での歪み
量を評価する尺度である請求項２から請求項８のいずれ
かに記載のＬＰＣパラメータのベクトル量子化装置。 - 【請求項１０】 予備選択されたコードベクトルそれぞ
れと量子化ターゲットとの間の歪みを計算する際に用い
る第２の歪み評価尺度が、ケプストラム歪み（ＣＤ）で
ある請求項９記載のＬＰＣパラメータのベクトル量子化
装置。 - 【請求項１１】 予備選択されたコードベクトルそれぞ
れと量子化ターゲットとの間の歪みを計算する際に用い
る第２の歪み評価尺度が、スペクトラム歪み（ＳＤ）で
ある請求項９記載のＬＰＣパラメータのベクトル量子化
装置。 - 【請求項１２】 予備選択手段において予備選択される
コードベクトルの数が予め特定されている請求項２から
請求項１１のいずれかに記載のＬＰＣパラメータのベク
トル量子化装置。 - 【請求項１３】 予備選択手段において、第１の歪み評
価尺度による歪み量にあらかじめしき値を設定してお
き、当該設定したしきい値より第１の評価尺度による歪
み量が小さくなるコードベクトルを予備選択する請求項
２から請求項１２のいずれかに記載のＬＰＣパラメータ
のベクトル量子化装置。 - 【請求項１４】 請求項２から請求項１３のいずれかに
記載のベクトル量子化装置によって出力されるインデク
ス情報を入力する入力手段と、前記ベクトル量子化装置
におけるコードブックと同一のコードブックと、前記コ
ードブックに格納された複数のコードベクトルから任意
のコードベクトルを読み出す読出し手段と、を具備し、
前記インデクス情報に対応するコードベクトルを前記コ
ードブックから読み出し、読み出したコードベクトルを
復号化ＬＰＣパラメータとして出力するＬＰＣパラメー
タ復号化装置。 - 【請求項１５】 多数のＬＳＦコードベクトルを格納し
たＬＳＦコードブックから逐次読み出したコードベクト
ルと量子化ターゲットとの間のユークリッド距離を計算
する距離計算手段と、前記ユークリッド距離を小さくす
るコードベクトルのインデクスを予備選択すると共に、
予備選択されたインデクスにそれぞれ対応する復号化Ｌ
ＳＦパラメータを生成するＬＰＣ符号予備選択手段と、
前記復号化ＬＳＦパラメータそれぞれを復号化ＬＰＣ係
数に変換する第１ＬＳＦ・ＬＰＣ係数変換手段と、前記
復号化ＬＰＣ係数をそれぞれＬＰＣケプストラムに変換
する第１ＬＰＣ係数・ＬＰＣケプストラム変換手段と、
量子化ターゲットであるＬＳＦパラメータをＬＰＣ係数
に変換する第２ＬＳＦ・ＬＰＣ係数変換手段と、前記量
子化ターゲットを変換して得られたＬＰＣ係数をＬＰＣ
ケプストラムに変換する第２ＬＰＣ係数・ＬＰＣケプス
トラム変換手段と、前記第１及び第２ＬＰＣ係数・ＬＰ
Ｃケプストラム変換手段より供給される量子化ターゲッ
トを変換して得られたＬＰＣケプストラムと復号化ＬＳ
Ｆパラメータを変換して得られたＬＰＣケプストラムと
の間のケプストラム歪み（ＣＤ）をそれぞれ計算し、前
記ケプストラム歪みを最小化するＬＰＣケプストラムに
係るＬＳＦコードベクトルのインデクスをＬＰＣ符号と
して出力するＬＰＣ符号本選択手段と、を具備するＬＰ
Ｃパラメータのベクトル量子化装置。 - 【請求項１６】 多数のＬＳＦコードベクトルを格納し
たＬＳＦコードブックから逐次読み出したコードベクト
ルと量子化ターゲットとの間のユークリッド距離を計算
する距離計算手段と、前記ユークリッド距離を小さくす
るコードベクトルのインデクスを予備選択すると共に、
予備選択されたインデクスにそれぞれ対応する復号化Ｌ
ＳＦパラメータを生成するＬＰＣ符号予備選択手段と、
前記復号化ＬＳＦパラメータそれぞれを復号化ＬＰＣ係
数に変換するＬＳＦ・ＬＰＣ係数変換手段と、前記復号
化ＬＰＣ係数それぞれからＦＦＴパワスペクラムを算出
する第１ＬＰＣ係数・ＦＦＴパワースペクトラム算出手
段と、量子化ターゲットであるＬＳＦパラメータをＬＰ
Ｃ係数に変換するＬＳＦ・ＬＰＣ係数変換手段と、前記
量子化ターゲットを変換して得られたＬＰＣ係数からＦ
ＦＴパワースペクトルを算出する第２ＬＰＣ係数・ＦＦ
Ｔパワースペクトラム算出手段と、前記第１及び第２Ｌ
ＰＣ係数・ＦＦＴパワースペクトラム算出手段より供給
される量子化ターゲットを変換して得られたＦＦＴパワ
ースペクトラムと復号化ＬＳＦパラメータを変換して得
られたＦＦＴパワースペクトラムとの間のスペクトラム
歪み（ＳＤ）をそれぞれ計算し、前記スペクトラム歪み
を最小化するＦＦＴパワースペクトラムに係るＬＳＦコ
ードベクトルのインデクスをＬＰＣ符号として出力する
ＬＰＣ符号本選択手段と、を具備するＬＰＣパラメータ
のベクトル量子化装置。 - 【請求項１７】 請求項１５又は請求項１６記載のＬＳ
Ｆパラメータのベクトル量子化装置によって出力される
ＬＰＣ符号を入力する入力手段と、ベクトル量子化の際
に利用したコードブックと同一のコードブックと、前記
コードブックに格納された複数のコードベクトルから任
意のコードベクトルを読み出す手段と、を備え、前記入
力されるＬＰＣ符号に対応するコードベクトルを前記コ
ードブックから読み出し、復号化ＬＰＣパラメータとし
て出力するＬＰＣパラメータ復号化装置。 - 【請求項１８】 予測ベクトル量子化を行う請求項２か
ら請求項１３のいずれかに記載のＬＰＣパラメータのベ
クトル量子化装置。 - 【請求項１９】 スプリットベクトル量子化を行う請求
項２から請求項１３のいずれかに記載のＬＰＣパラメー
タのベクトル量子化装置。 - 【請求項２０】 予測ベクトル量子化及びスプリットベ
クトル量子化を行う請求項２から請求項１３のいずれか
に記載のＬＰＣパラメータのベクトル量子化装置。 - 【請求項２１】 ３次ＭＡ予測ベクトル量子化、２段ベ
クトル量子化、及びスプリットベクトル量子化を行い、
量子化ターゲットとして入力されるＬＰＣパラメータを
ベクトル量子化してＬＰＣ符号を出力する請求項２から
請求項１３のいずれかに記載のＬＰＣパラメータのベク
トル量子化装置。 - 【請求項２２】 入力ＬＳＦパラメータから予め格納さ
れた平均ＬＳＦパラメータを差分することにより差分ベ
クトルを算出し、前記差分ベクトルに対する予測ベクト
ルを算出し、前記差分ベクトルから前記予測ベクトルを
さらに差分することにより予測残差ベクトルを算出し、
予測残差ベクトルをベクトル量子化してＬＰＣ符号を出
力する２段スプリット構成のベクトル量子化装置であっ
て、 前記予測残差ベクトルを、１段目符号帳が格納している
複数の予測残差ベクトルを用いて重みつきユークリッド
距離を歪み評価尺度としてベクトル量子化する１段目ベ
クトル量子化手段と、 前記１段目ベクトル量子化手段によって生じる１段目Ｖ
Ｑ残差ベクトルを、２段目低次コードブックが格納して
いる複数の１段目ＶＱ残差ベクトルの低次成分と、２段
目高次コードブックが格納している１段目ＶＱ残差ベク
トルの高次成分とを用いて、ケプストラム歪み（ＣＤ）
を歪み評価尺度としてベクトル量子化する２段目ベクト
ル量子化手段と、 を具備するＬＳＦパラメータのベクトル量子化装置。 - 【請求項２３】 入力ＬＳＦパラメータから予め格納さ
れた平均ＬＳＦパラメータを差分することにより差分ベ
クトルを算出し、前記差分ベクトルに対する予測ベクト
ルを算出し、前記差分ベクトルから前記予測ベクトルを
さらに差分することにより予測残差ベクトルを算出し、
予測残差ベクトルをベクトル量子化してＬＰＣ符号を出
力する２段スプリット構成のベクトル量子化装置であっ
て、 前記予測残差ベクトルを、１段目符号帳が格納している
複数の予測残差ベクトルを用いて、重みつきユークリッ
ド距離を歪み評価尺度としてベクトル量子化する１段目
ベクトル量子化手段と、 前記１段目ベクトル量子化手段によって生じる１段目Ｖ
Ｑ残差ベクトルを、低次スケーリング係数コードブック
が格納している１段目符号帳に格納された予測残差ベク
トルと同数種類の低次スケーリング係数と、高次スケー
リング係数コードブックが格納している１段目符号帳に
格納された予測残差ベクトルと同数種類の高次スケーリ
ング係数と、２段目低次コードブックが格納している複
数の低次コードベクトルと、２段目高次コードブックが
格納している高次コードベクトルとを用いて、ケプスト
ラム歪み（ＣＤ）を歪み評価尺度としてベクトル量子化
する２段目ベクトル量子化手段と、 を具備するＬＳＦパラメータのベクトル量子化装置。 - 【請求項２４】 請求項２１記載のＬＰＣパラメータの
ベクトル量子化装置が出力するＬＰＣ符号を入力し、入
力された前記ＬＰＣ符号に基づいて復号化ＬＰＣパラメ
ータを生成するＬＰＣパラメータ復号化装置。 - 【請求項２５】 請求項２２記載のベクトル量子化装置
が出力したＬＰＣ符号をインデクス情報に分解し、この
インデクス情報をもとに復号化予測残差ベクトルを算出
し、この復号化予測残差ベクトルをもとに復号化ＬＳＦ
パラメータを生成するＬＳＦパラメータ復号化装置であ
って、 前記インデクス情報と対応する１段目コードベクトル
と、２段目低次コードベクトルと、２段目高次コードベ
クトルと、をそれぞれのコードブックからそれぞれ読み
出し、前記読み出した３つのコードベクトルを加算する
ことによって復号化予測残差ベクトル生成するＬＳＦパ
ラメータ復号化装置。 - 【請求項２６】 請求項２３記載のベクトル量子化装置
が出力したＬＰＣ符号をインデクス情報に分解し、この
インデクス情報をもとに復号化予測残差ベクトルを算出
し、この復号化予測残差ベクトルをもとに復号化ＬＳＦ
パラメータを生成するＬＳＦパラメータ復号化装置であ
って、 前記インデクス情報と対応する１段目コードベクトル
と、２段目低次コードベクトルと、２段目高次コードベ
クトルと、低次スケーリング係数と、高スケーリング係
数と、をそれぞれのコードブックからそれぞれ読み出
し、前記読み出した３つのコードベクトルと、２つのス
ケーリング係数を積和することによって復号化予測残差
ベクトル生成するＬＳＦパラメータの復号化装置。 - 【請求項２７】 請求項２５記載のＬＳＦパラメータ復
号化装置にて生成された復号化ＬＳＦパラメータを復号
化ＬＰＣ係数に変換する機能を具備するＬＰＣ係数の復
号化装置。 - 【請求項２８】 請求項２６記載のＬＳＦパラメータ復
号化装置にて生成された復号化ＬＳＦパラメータを復号
化ＬＰＣ係数に変換するＬＰＣ係数の復号化装置。 - 【請求項２９】 ＬＰＣパラメータのベクトル量子化プ
ログラムを格納し、コンピュータにより読み取り可能な
記録媒体であって、前記ＬＰＣパラメータのベクトル量
子化プログラムは、多数のコードベクトルを格納したコ
ードブックから逐次読み出された複数のコードベクトル
と量子化ターゲットとの間の歪みを第１の歪み評価尺度
を用いて計算する手順と、前記多数のコードベクトルの
中から前記第１の歪み評価尺度による歪み量を小さくす
るコードベクトルを予備選択する手順と、予備選択され
たコードベクトルそれぞれと前記量子化ターゲットとの
間の歪みを前記第１の歪み評価尺度と異なる第２の歪み
評価尺度を用いて計算する手順と、前記第２の歪み評価
尺度による歪み量を最小化するコードベクトルを予備選
択されたコードベクトルの中から特定し、特定されたコ
ードベクトルのインデクス情報を出力する手順と、を有
する記録媒体。 - 【請求項３０】 ＬＰＣパラメータのベクトル復号化プ
ログラムを格納し、コンピュータにより読み取り可能な
記録媒体であって、前記ＬＰＣパラメータのベクトル復
号化プログラムは、請求項２９記載の記録媒体によって
出力されるインデクス情報に対応するコードベクトルを
コードブックから読み出す手順と、読み出したコードベ
クトルを復号化ＬＰＣパラメータとして出力する手順
と、を有する記録媒体。 - 【請求項３１】 請求項２から請求項１３、請求項１
５、請求項１６，請求項１８から請求項２1のいずれか
に記載のＬＰＣパラメータのベクトル量子化装置を用い
て、入力音声信号のスペクトル特性を量子化・符号化す
る手段と、入力音声信号の周期成分を表す適応音源符号
帳と、固定音源符号帳と、前記固定音源符号帳及び前記
適応音源符号帳から生成される音源ベクトルと前記パラ
メータとを用いて合成音声信号を合成する手段と、入力
音声信号と前記合成音声信号との歪みが小さくなるよう
に前記固定符号帳及び前記適応符号帳からの出力を決定
する手段と、を具備する音声符号化装置。 - 【請求項３２】 請求項１４、請求項１７、請求項２４
のいずれかに記載のＬＰＣパラメータ復号化装置を用い
て、音声符号化装置によって符号化されたスペクトル特
性を表すパラメータを復号する手段と、固定音源符号帳
と、合成音声信号の周期成分を表す適応音源符号帳と、
前記音声符号化装置において決定された音源ベクトルを
前記固定音源符号帳及び前記適応音源符号帳から復号
し、復号された音源ベクトルと前記パラメータとから合
成音声信号を合成する手段と、を具備する音声復号化装
置。 - 【請求項３３】 請求項３１記載の音声符号化装置を備
えた音声信号送信装置。 - 【請求項３４】 請求項３２記載の音声復号化装置を備
えた音声信号受信装置。 - 【請求項３５】 請求項３３記載の音声信号送信装置又
は請求項３４記載の音声信号受信装置を備えた基地局装
置。 - 【請求項３６】 請求項３３記載の音声信号送信装置又
は請求項３４記載の音声信号受信装置を備えた通信端末
装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2001367692A JP2002229597A (ja) | 2000-11-30 | 2001-11-30 | Ｌｐｃパラメータのベクトル量子化装置 |
Applications Claiming Priority (3)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2000-366191 | 2000-11-30 | ||
| JP2000366191 | 2000-11-30 | ||
| JP2001367692A JP2002229597A (ja) | 2000-11-30 | 2001-11-30 | Ｌｐｃパラメータのベクトル量子化装置 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2002229597A true JP2002229597A (ja) | 2002-08-16 |
Family
ID=26605023
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2001367692A Pending JP2002229597A (ja) | 2000-11-30 | 2001-11-30 | Ｌｐｃパラメータのベクトル量子化装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP2002229597A (ja) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2012035781A1 (ja) * | 2010-09-17 | 2012-03-22 | パナソニック株式会社 | 量子化装置及び量子化方法 |
-
2001
- 2001-11-30 JP JP2001367692A patent/JP2002229597A/ja active Pending
Cited By (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2012035781A1 (ja) * | 2010-09-17 | 2012-03-22 | パナソニック株式会社 | 量子化装置及び量子化方法 |
| US20130173263A1 (en) * | 2010-09-17 | 2013-07-04 | Panasonic Corporation | Quantization device and quantization method |
| JP5687706B2 (ja) * | 2010-09-17 | 2015-03-18 | パナソニック インテレクチュアル プロパティ コーポレーション オブアメリカＰａｎａｓｏｎｉｃ Ｉｎｔｅｌｌｅｃｔｕａｌ Ｐｒｏｐｅｒｔｙ Ｃｏｒｐｏｒａｔｉｏｎ ｏｆ Ａｍｅｒｉｃａ | 量子化装置及び量子化方法 |
| US9135919B2 (en) | 2010-09-17 | 2015-09-15 | Panasonic Intellectual Property Corporation Of America | Quantization device and quantization method |
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