JP2003050600A - 線スペクトル平方根を発生し符号化するための方法と装置 - Google Patents

線スペクトル平方根を発生し符号化するための方法と装置

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JP2003050600A JP2002140337A JP2002140337A JP2003050600A JP 2003050600 A JP2003050600 A JP 2003050600A JP 2002140337 A JP2002140337 A JP 2002140337A JP 2002140337 A JP2002140337 A JP 2002140337A JP 2003050600 A JP2003050600 A JP 2003050600A
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ウイリアム・アール・ガードナー
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Peter Monta
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Abstract

(57)【要約】 【課題】線スペクトル平方根を発生し符号化するための
方法と装置 【解決手段】線形予測係数データを符号化する方法を教
授する。線形予測係数データを線スペクトル コサイン
データ（１０３）に変換する。線スペクトルコサイン
デ−タは二つの帰納的に定義されたベクトル（１０
４）を発生するために使用される。帰納的に定義された
ベクトルは一組の感度自己相関値 （１０６ａ−１０６
Ｎ）と，一組の感度相互相関（１０７ａ−１０７Ｎ）を
計算するために使用される。線スペクトル コサイン値
は一組の線スペクトル平方根値を計算するために使用さ
れる。

Description

【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】この発明は，音声処理に関す
る。特に，本発明は音声符号化システムに基づいた線形
予測におけるＬＰＣ係数を符号化するための新規で改良
された方法と装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】デイジタル技術による音声送信は，特
に，長距離デイジタル無線電話への応用において広まっ
てきた。これは，チャネル上で送信された情報から再構
築された音声の品質を維持しながら，その情報量を最小
にする方法についての関心を形成してきた。もしも連続
する音声信号を単純にサンプリングし，そして各サスプ
ルを独立して量子化することにより音声を送信する場
合，再構築された音声の品質を従前のアナログ電話と同
様の品質とするためには，６４キロバイト／秒程度のデ
ータ レートが要求される。しかし，適当な符号化，送
信，及び受信機における再構築が引き続き行われるとこ
ろの，通話解析を利用すると，データ レートを相当に
減少することができる。
【０００３】人間の通話により形成されるもののモデル
パラメータを抽出することにより通話を圧縮する装置
は，ボコーダと呼ばれる。そのような装置は入来する音
声を解析して関連パラメータを抽出するエンコーダ，及
び送信チャネル上でエンコーダから受信したパラメータ
を利用して音声を再構築するデコーダとを具備する。音
声信号を変える時刻を正確に表すために，モデル パラ
メータは定期的に更新される。音声は，時間又は解析フ
レームのブロックに分割される。その間，パラメータは
計算され，量子化される。それらの量子化されたパラメ
ータはそれから送信チャネル上を送信され，音声は受信
機においてそれらの量子化されたパラメータから再構築
される。
【０００４】多くの音声圧縮アルゴリズムにおいて，コ
ード エキサイテッド線形予測(theCode Excited Linea
r Prediction)符号化（ＣＥＬＰ）方法が利用される。
ＣＥＬＰ符号化アルゴリズムの例は，1988年，トーマス
イー トレメイン外による，移動衛星会議の報告，資
料「４．８kbpsコード エキサイテッド線形予測符号」
に説明されている。このタイプの特に有効なボコーダの
例は，本発明の譲受人に譲渡された，名称が「可変レー
トボコーダ」という米国特許第５，４１４，７９６号明
細書に説明されている。これはここに引用することによ
り取り込まれる。 多くの通話圧縮アルゴリズムは通話
信号のスペクトルの大きさを表すためのフイルタを使用
する。線形予測技術を使用して音声の各フレームのため
にフイルタ係数が計算されることから，該フイルタは線
形予測符号化(the Linear Predictive Coding)（ＬＰ
Ｃ）フイルタとして参照される。該フイルタ係数が決定
されると，該フイルタ係数は量子化されなければならな
い。ＬＰＣフイルタ係数を量子化するための有効な方法
は，音声信号をエンコードするのに必要なビットレート
を減少するために使用されることができる。
【０００５】ＬＰＣフイルタの係数を量子化するための
一つの方法は，フイルタ係数を線スペクトル対(Line sp
ectral Pair)（ＬＳＰ）に変換し，該ＬＳＰパラメータ
を量子化することを含んでいる。量子化された複数のＬ
ＳＰはそれからＬＰＣフイルタ係数に戻される。それは
デコーダの音声構築モデルで使用される。ＬＳＰパラメ
ータはＬＰＣパラメータよりもより良い量子化特性を有
し，そして量子化されたＬＳＰパラメータのオーダリン
グ特性(the ordering property) はその結果量子化され
たＬＰＣフイルタが安定であることを保証することか
ら，量子化はＬＳＰ領域で行われる。
【０００６】ＬＳＰパラメータの特別セットのために，
一つのパラメータにおける量子化エラーは，他のＬＳＰ
パラメータ中での同様な大きさの量子化エラーにより生
起される変化に比して，ＬＰＣフイルタ応答の大きな変
化と，より大きく知覚される低下(degradation) となり
得る。量子化の知覚され得る効果は，量子化エラーに，
より敏感ではないＬＳＰパラメータ中のより多くの量子
化エラーを許容することにより最小化されることができ
る。量子化エラーの最適分布を決定するために，各ＬＳ
Ｐパラメータの個々の感度を決定しなければならない。
ＬＳＰパラメータを最適に符号化するための好ましい方
法と装置は，１９９４年８月４日に出願され，本発明の
譲受人に譲渡された，名称が「線スペクトル ペア周波
数の，感度重みを付けられたベクトル量子化」という米
国特許出願第０８／２８６，１５０号に説明されてい
る。これは，ここに引用することにより，取り込まれ
る。
【０００７】
【課題を解決するための手段】本発明は，線スペクトル
(line spectral) 平方根（ＬＳＳ）値を使用するＬＰＣ
パラメータを量子化するための新規で改善された方法と
装置である。 本発明は，ＬＰＣ係数よりも容易に量子
化され，ＬＳＰ周波数符号化の主要な利益であるところ
の量子化エラーに対して減じられた感度を提供する代替
セットのデータにＬＰＣフイルタ係数を変換する。さら
に，ＬＰＣ係数からＬＳＳ値への変換とＬＳＳ値からＬ
ＰＣ係数への変換は，ＬＰＣ係数とＬＳＰパラメータの
間の相当する変換よりも，より計算的なインテンシブ(i
ntensive) ではない。
【０００８】本願発明の一つの観点に基づいて、線形予
測コーダ(coder) において，デイジタル化された音声サ
ンプルを受け，線形予測符号化フオーマットに従って前
記デイジタル化された音声サンプルのための一組の線形
予測符号化（ＬＰＣ）係数を発生するためのＬＰＣ発生
器手段と；前記ＬＰＣ係数の組を受け，線スペクトル
コサイン変換フオーマットに従って一組の線スペクトル
コサイン値を発生するための線スペクトル コサイン
発生器手段と；及び前記線スペクトルコサイン値の組を
受け，平方根変換フオーマットに従って一組の線スペク
トル平方根値を発生させるための線スペクトル平方根手
段と，ここにおいて、前記平方根変換フオーマットは，
【０００９】
【式１】 であり，ここで，ｘi は i番目の線スペクトル コサイ
ン値であり，ｙi は対応する i番目の線スペクトル平方
根値である，を具備することを特徴とする，線形予測符
号化（ＬＰＣ）係数を発生し及び符号化するためのサブ
システムが提供される。この装置において，さらに、前
記線スペクトル コサイン値の組及び一組の線形予測符
号化（ＬＰＣ）係数を受け，そして所定の多項式除算フ
オーマットに従って，一組の指数係数を発生させるため
の多項式除算手段と；及び前記指数係数の組と，前記線
スペクトル コサイン値の組と，及び一組の音声自己相
関を受けるための，及び重み付けられた相互相関計算フ
オーマットに従って一組の線スペクトル平方根感度係数
を計算するための感度相互相関手段と，を具備すること
が好ましい。
【００１０】この装置において，さらに、前記多項式除
算手段と前記感度相互相関手段との間に配置され，前記
指数係数の組を受け，そして所定の自己相関計算フオー
マットに従って前記指数係数の組のために一組の感度自
己相関値を発生するための感度自己相関手段を具備する
ことが好ましい。この装置において，さらに，前記多項
式除算手段の前に配置され，前記ＬＰＣ係数の組を受
け，そして所定のベクトル発生フオーマットに従って一
組のベクトルを発生するためのベクトル計算手段を具備
することが好ましい。
【００１１】前記ベクトル計算手段は次の式に従って前
記ベクトルの組において二つのベクトルＰ及びＱを計算
することが好ましい。
【００１２】
【式２】 前記多項式除算手段は，次の式に従って奇数線スペクト
ル平方根値のために前記指数係数Ｊi を供することが好
ましい。
【００１３】
【式３】 ここで，ｚは多項式変数，ｘi はi 番目の線スペクトル
コサイン値，及びＮはフイルタ タップの数である。
【００１４】前記多項式除算手段は，下記式に従って偶
数線スペクトル平方根値のための前記指数係数Ｊi を供
することが好ましい。
【００１５】
【式４】 ここで，ｚは多項式変数，ｘi はi 番目の線スペクトル
コサイン値，及びＮはフイルタ タップの数である。
【００１６】前記感度相互相関手段は下記式に従って前
記線スペクトル平方根感度値を供することが好ましい。
【００１７】
【式５】 ここで，ｘi はi 番目の線スペクトル平方根値，Ｒ(k)
は該音声サンプルのk番目の音声自己相関係数，及びＲ
Ji(k) は前記指数係数の組のk 番目の自己相関係数であ
る。
【００１８】本願発明の他の観点に従って、線形予測コ
ーダにおいて，デイジタル化された音声サンプルを受け
るための入力を有し，そして一組の線形予測符号化（Ｌ
ＰＣ）係数を供するための出力を有するＬＰＣ発生器
と；前記ＬＰＣ発生器出力に結合された入力を有する線
スペクトル コサイン発生器と；前記線スペクトル コ
サイン発生器出力に結合された入力を有し，そして出力
を有する線スペクトル平方根発生器と，を具備するＬＰ
Ｃ係数を発生し，符号化するためのサブシステムにおい
て、さらに、前記線スペクトル平方根発生器出力に結合
された入力を有し，及び出力を有する多項式除算計算機
と；及び前記多項式除算計算器出力に結合された入力を
有し，そして出力を有する感度相互相関計算器と，を具
備する上記サブシステムが提供される。
【００１９】このシステムは，さらに、前記多項式除算
計算器と前記感度相互相関計算器との間に配置され，前
記多項式除算計算器出力に結合された入力を有し，及び
前記感度相互相関計算器入力に結合された出力を有する
感度自己相関計算器を具備することが好ましい。
【００２０】本願発明の他の観点に従って、線形予測コ
ーダにおいて，線形予測符号化（ＬＰＣ）フオーマット
に従って前記デジタル化された音声サンプルのための一
組のＬＰＣ係数を発生する工程と；線スペクトル コサ
イン変換フオーマットに従った線スペクトル コサイン
値に従って一組の線スペクトル コサイン値を発生する
工程と；及び平方根変換フオーマットに従って一組の線
スペクトル平方根値を発生させる工程と，を具備するＬ
ＰＣ係数を発生し、符号化するための方法において、上
記一組の線スペクトル平方根値を発生させる工程は，
【００２１】
【式６】 ここで，ｘi は i番目の線スペクトル コサイン値であ
り，ｙi は対応する i番目の線スペクトル平方根値であ
る，を備えていることを特徴とする上記方法が提供され
る。
【００２２】この方法は，さらに、所定の多項式除算フ
オーマットに従って一組の指数係数を発生する工程と；
及び重み付けられた相互相関計算フオーマットに従って
一組の線スペクトル平方根感度係数を計算する工程と，
を具備することが好ましい。
【００２３】この方法は，さらに、所定の自己相関計算
フオーマットに従って前記指数係数の組のための一組の
感度自己相関値を発生する工程を具備することが好まし
い。
【００２４】この方法は，さらに、所定のベクトル発生
フオーマットに従って一組のベクトルを発生する工程を
具備することが好ましい。
【００２５】この方法における一組のベクトルを発生す
る前記工程は，下記の工程を具備することが好ましい
法、
【００２６】
【式７】 前記奇数線スペクトル平方根値のための一組の指数係数
Ｊi を発生する工程は，下記の多項式除算を実行するこ
とが好ましい、
【００２７】
【式８】 ここで，ｚは多項式変数，ｘi はi 番目の線スペクトル
コサイン値，及びＮはフイルタ タップの数である。
【００２８】前記偶数線スペクトル平方根値のための一
組の指数係数Ｊi を発生する前記ステップは，下記の多
項式除算を実行することが好ましい、
【００２９】
【式９】 ここで，ｚは多項式変数，ｘi はi 番目の線スペクトル
コサイン値，及びＮはフイルタ タップの数である。
【００３０】
【発明の実施の形態】本発明の特徴、目的および利点
は、図面を参照した以下の詳細な説明からより明らかに
なるであろう。図面において、同様の参照記号は図中の
対応部分を示す。
【００３１】図１は，ＬＰＣ係数（a(1),a(2),……,a
(N))を決定することによりＬＰＣフイルタデータを発生
し，符号化するための，及びそれらのＬＰＣ係数からＬ
ＳＰ周波数( ω(1),ω(2),……ω(N))を発生するため
の，従前の装置を示している。Ｎは，ＬＰＣフイルタ中
のフイルタ係数の数である。通話自己相関要素１は下記
式に従って，音声サンプルＳ(n) から一組の自己相関値
Ｒ(0) からＲ(N) を計算する。
【００３２】 ここで，L はＬＰＣ係数が計算されるフレームでの音声
サンプルの数である。典型的な実施の形態において，フ
レームでのサンプル数は１６０(L=160) であり，ＬＰＣ
フイルタ係数の数は１０(N=10)である。
【００３３】線形予測係数（ＬＰＣ）計算要素２は自己
相関値Ｒ(0) からＲ(N) のセットからＬＰＣ係数ａ(1)
からａ(N) を計算する。ＬＰＣ係数は，ダービンの反復
(Durbin's recursion)を使用する自己相関方法により得
ることができる。このことは，１９７８年，プレンテイ
スホール社，ラビナー及びシャアフアの音声信号のデイ
ジタル処理で議論された。このアルゴリズムは下記の式
（２）から（７）に記述されている。
【００３４】 ＮＬＰＣ係数は，１＜ｊ＜Ｎのために，αj (10)とラベ
ルされる。
【００３５】両要素１と２の動作は良く知られている。
典型的な実施の形態において，ホルマント(formant) フ
イルタは１０位オーダ(tenth oeder) のフイルタであ
り，Ｒ(0) からＲ(10)の１１自己相関値が自己相関要素
１により計算され，ａ(1) からａ(10)の１０ＬＰＣ係数
がＬＰＣ計算要素２により計算される。
【００３６】ＬＳＰ計算要素３は一組のＬＰＣ係数を，
ω1 からωN の一組のＬＳＰ周波数に変換する。ＬＳＰ
計算要素３の動作は良く知られており，前述の米国特許
第５，４１４，７９６号に詳細に記述されている。ＬＳ
Ｐ周波数を使用することの動機は，ＩＣＡＳＳＰ´８
４，スーングとジュアングによる「線スペクトル対（Ｌ
ＳＰ）と音声データ圧縮」の項に与えられている。
【００３７】ＬＳＰパラメータの計算は表１とともに下
記の式（８）と（９）に示されている。ＬＳＰ周波数は
下記式の０とπの間に存在するＮ根(roots) である。
【００３８】
【式１０】 ここで，ｐn とｑn 値，n ＝１，２…Ｎ／２，は表１に
帰納的に定義されている。
【００３９】 表 １ ｐ1＝-(ａ(1)＋ａ(N))）-１， ｑ1 ＝-(ａ(1)−ａ(N))＋１ ｐ2＝-(ａ(2)＋ａ(N-1))-ｐ1， ｑ2 ＝-(ａ(2)−ａ(N-1))＋ｑ1 ｐ3＝-(ａ(3) ＋ａ(N-2))-ｐ2 ｑ3＝-(ａ(3) −ａ(N-2))＋ｑ2 表１において，ａ(1),…, ａ(N) 値はＬＰＣ解析の結果
としてスケールされた係数である。ＬＳＰ周波数の特性
は，もしもＬＰＣフイルタが安定であれば，二つのフア
ンクション代替(functions alternate) の根である。す
なわち，最とも低い根，ω1 はｐ（ω）の最も低い根で
あり，次に低い根，ω2 はｑ（ω）の最も低い根であ
る，と続く。Ｎ周波数に関して，奇数周波数はｐ（ω）
の根であり，偶数周波数はｑ（ω）の根である。
【００４０】ＬＳＰ周波数を得る為に式（８）と（９）
を解くことは，計算的に集約的動作(intensive operati
on) である。ＬＰＣ係数をＬＳＰ周波数へ，及び逆にＬ
ＳＰ周波数をＬＰＣ係数に変換することにおける計算上
の負荷となる基本的ソースの一つは，三角関数の大規模
な使用の結果生じる。
【００４１】計算上の複雑さを減じる一つの路は，代わ
りを作ることである； ｘ＝ｃｏｓω （１０） ｎ＞１でのｃｏｓ（ｎω）の値は，下記の三角アイデン
ティティの帰納的な使用を通して，パワーｘの結合とし
て表現することができる。
【００４２】 ｃｏｓ((n+1)ω) ＝２・ｃｏｓ（ω）ｃｏｓ（ｎω）−ｃｏｓ((n-1)ω） （１１）このア イデンティティの延長により，次を示すことができる。
【００４３】 ｃｏｓ(2ω）＝２・ｃｏｓ（ω）ｃｏｓ（ω）−ｃｏｓ(0) ＝２ｘ2 −１ （１２） ｃｏｓ(3ω）＝２・ｃｏｓ（ω）ｃｏｓ（2 ω）−ｃｏｓ（ω） ＝２ｘ（２ｘ2 −１）−ｘ＝４ｘ3 −３ｘ （１３）と続く。
【００４４】それらの代わりを作り，共通パワーｘで項
を括ることにより，式（８）と（９）は，次で与えられ
るｘでの多項式に減ずることができる。
【００４５】
【式１１】 このように，値（ｘ1 …ｘN ）を与えることにより，Ｌ
ＳＰ周波数（ω1 …ω N ）により与えられる情報を供す
ることが可能である。それは線スペクトル cosines
（ｘ1 …ｘN ）として参照される。Ｎ線スペクトルcosi
ne値を決定することは，式（１４）と（１５）のＮ根を
見つけることを含んでいる。この手続きは三角評価を必
要とせず，計算上の複雑さを大きく減じる。ＬＳＰ周波
数とは対照的に，線スペクトル コサイン値を量子化す
る際の課題は，＋１と−１に近い値を持つ線スペクトル
コサイン値が量子化ノイズに非常に敏感であるという
ことである。
【００４６】本発明においては，線スペクトル コサイ
ン値は，線スペクトル平方根（ＬＳＳ）値（ｙ１…
ｙＮ）としてここで参照される一組の値にそれらを変換
することにより，量子化ノイズにさらに強くされる。線
スペクトル コサイン（ｘ１…ｘ Ｎ）値を線スペクトル
平方根（ｙ１…ｙＮ）値に変換するために使用される計
算は，下記の式（１６）に示される。
【００４７】
【式１２】 ここで，ｘi は ith（i 番目の）線スペクトル コサイ
ン値であり，ｙi は対応した ith（i 番目の）線スペク
トル平方根値である。線スペクトル コサインs から線
スペクトル平方根への変換は線スペクトル コサインs
からＬＳＰs ，ω＝アークコサイン(x) への変換へのス
ケール近似として見ることができる。図２は式（１６）
の機能の構想を示している。
【００４８】この変換の故に，線スペクトル平方根値は
線スペクトル コサイン値であるよりも，量子化ノイズ
にさらに一様に敏感であり，そしてＬＳＰ周波数への適
当な類似を持っている。しかし，ＬＰＣ係数とＬＳＳ値
の間の変換は，ただ積と平方根の計算を必要とする。そ
れは，ＬＰＣ係数とＬＳＰ周波数との間の変換に求めら
れる三角評価よりも計算上のインテンシブ(intensive)
は相当に少ない。
【００４９】本発明の改良された実施の形態において，
線スペクトル平方根値は計算された感度値，及びここに
記述されたコードブック選択方法と装置に従って符号化
される。線スペクトル平方根値を符号化するための方法
と装置は，最小のビット数で符号化された音声の知覚品
質を最大にする。
【００５０】図３は，線スペクトル コサイン値（ｘ
(1),ｘ(2),…，ｘ（Ｎ））と線スペクトル平方根値（Ｓ
１，Ｓ２，…ＳＮ）の量子化感度を発生するための本発
明の装置を示している。前に説明したように，ＮはＬＰ
Ｃフイルタにおけるフイルタ係数の数である。音声自己
相関要素１０１は音声サンプルのフレームと上記式
（１）に従ったＳ（ｎ）から，一組の自己相関値，Ｒ
(0) からＲ(N) を計算する。線形予測係数（ＬＰＣ）計
算要素１０２は，式（２）から（７）で説明したよう
に，Ｒ(0) からＲ(N) の一組の自己相関値からＬＰＣ係
数ａ(1) からａ（N)を計算する。線スペクトル コサイ
ン計算要素１０３は，式（１４）から（１５）で説明し
たように，一組のＬＰＣ係数を一組の線スペクトル コ
サイン値ｘ1 からｘN に変換する。感度計算要素１０８
は下記に示すように感度値（Ｓ1 ，…，ＳN ）を生成す
る。
【００５１】Ｐ＆Ｑ計算要素１０４は，下記の式（１
７）から（２２）を使用して，ＬＰＣ係数から二つの新
しいベクトル値、
【００５２】
【式１３】 Ｐ(0) ＝１ （１７） Ｐ（Ｎ＋１）＝１ （１８） Ｐ(i) ＝−ａ(i) −ａ（Ｎ＋１−ｉ） ０＜ｉ＜Ｎ＋１ （１９） Ｑ(0) ＝１ （２０） Ｑ（Ｎ＋１）＝−１ （２１） Ｑ(i) ＝−ａ(i) ＋ａ（Ｎ＋１−ｉ）； ０＜ｉ＜Ｎ＋１ （２２） 多項式除算(polynomial division) 要素１０５ａ−１０
５Ｎは，多項式除算を行い、Ｊi（１）からＪi（Ｎ）を
有する一組の値
【００５３】
【式１４】 を供する。ここで、ｉは感度値を計算するための線スペ
クトル コサイン値の指標である。奇数指標 （ｘ1 ,
ｘ3 , ｘ5 など）を持つ線スペクトル コサイン値のた
めに，長い除算が下記のように実行される。
【００５４】
【式１５】 及び偶数指標（ｘ2 , ｘ4 , ｘ6 など）を持つ線スペク
トル コサイン値のために，長い除算が下記のように行
われる。
【００５５】
【式１６】 i が奇数の場合， Ｊi (K) ＝Ｊi （Ｎ＋１−ｋ） （２５） この対称性の故に，全組のＮＪi 値を決定するために
は，ただ半分の除算を行うことが必要である。
【００５６】同様に，偶数の場合， Ｊi (K) ＝−Ｊi （Ｎ＋１−ｋ） （２６） この 反対称性の故に，ただ半分の除算を行う必要がある。
【００５７】感度自己相関要素１０６ａ−１０６Ｎは，
下記の式を使用して，組Ｊi の自己相関を計算する。
【００５８】
【式１７】 感度相互相関要素１０７ａ−１０７Ｎは，
【００５９】
【式１８】 及び１−｜Ｘｉ｜による結果の重み付け(weighting)と
から自己相関値と
【００６０】
【式１９】 セットを相互相関することにより、線スペクトル平方根
値のための感度を計算する。この動作は、下記の式（２
８）に従って、行われる。
【００６１】
【式２０】 図４は線スペクトル平方根値の組を形成し量子化するた
めの本発明の装置を示している。本発明は，ここに説明
されるような機能を奏するためにプログラムされたデイ
ジタル信号プロセッサ（ＤＳＰ）において，又は特定用
途向けＩＣにおいて，実行され得る。要素１１１，１１
２及び１１３は図３のブロック１０１，１０２及び１０
３のために上述したように動作する。線スペクトル コ
サイン計算要素１１３は線スペクトル コサイン値（ｘ
1 …，ｘN ）を線スペクトル平方根計算要素１２１に供
する。それは式（１６）に従って，線スペクトル平方根
値，ｙ(1) …ｙ(N) を計算する。
【００６２】感度計算要素１１４は，線スペクトル コ
サイン計算要素１１３から線スペクトル コサイン値を
受け，ＬＰＣ計算要素１１２からＬＰＣ値（ａ(1),…ａ
(N)）を受け，そして音声自己相関要素１１１から自己
相関値（Ｒ(0),…, Ｒ(N) ）を受ける。感度計算要素１
１４は，図３の感度計算要素１０８に関して説明したよ
うに，感度値，Ｓ1 , …, ＳN の組を形成する。
【００６３】線スペクトル平方根ｙ(1) …ｙ(N) の組，
及び感度Ｓ1 , …… ,ＳN の組が計算されると，線スペ
クトル平方根値の量子化が始まる。 Δｙ1 , Δｙ2 …
……ΔｙN(1)を含む，線スペクトル平方根の値差の最初
のサブベクトル(subvector)が，下記のように減算器要
素１１５ａにより計算される。
【００６４】 Δｙ1 ＝ｙ1 （２９） Δｙi ＝ｙi −ｙi-1 １＜ｉ＜Ｎ(1) ＋１ （３０） 値Ｎ(1),Ｎ(2) などの組は，線スペクトル平方根ベクト
ルのサブベクトルへの分配を定義する。Ｎ＝１０の典型
的な実施の形態において，線スペクトル平方根ベクトル
は，次のように，各々２つの要素の５サブベクトルへ分
配される。Ｎ(1) ＝２，Ｎ(2) ＝４，Ｎ(3) ＝６，Ｎ
(4) ＝８，Ｎ(5) ＝１０。Ｖはサブベクトルの数として
定義される。典型的な実施の形態において，Ｖ＝５であ
る。
【００６５】代替の実施の形態において，線スペクトル
平方根ベクトルは異なるデイメンションの異なる数のサ
ブベクトルに分配され得る。例えば，第一のサブベクト
ル中に３要素を，第二のサブベクトル中に３要素を，第
三のサブベクトル中に４要素を持つ３サブベクトルへの
分配は，Ｎ(1)=３，Ｎ(2)=６，及びＮ(3)=１０となる。
この代替の実施の形態においてＶ＝３。
【００６６】線スペクトル平方根差の第一のサブベクト
ルが減算器１１５ａで計算された後，それは要素１１６
ａ，１１７ａ，１１８ａ及び１１９ａにより量子化され
る。要素１１８ａは，線スペクトル平方根差ベクトルの
コードブックである。典型的な実施の形態において，６
４のそのようなベクトルがある。線スペクトル平方根差
ベクトルのコードブックは，良く知られているベクトル
量子化トレイニングアルゴリズムを使用して決定するこ
とができる。指標発生器１，要素１１７ａはコードブッ
ク１１８ａにコードブック指標，ｍを供する。指標ｍに
応答して，コードブック要素１１８ａは，要素Δｙ
1 (m),… ,ΔｙN(1)(m) により作られるｍ th（ｍ番目）
コードベクトルを供する。
【００６７】エラー計算及び最小化要素１１６ａは，感
度重み付けエラー，Ｅ(m) を計算する。それは，線スペ
クトル平方根差の該ｍthコードベクトルに対する線スペ
クトル平方根差のオリジナル サブベクトルを量子化す
ることにより生起される近似スペクトルひずみを現して
いる。典型的な実施の形態において，Ｅ(m) は下記の式
により記述されるように計算される。
【００６８】 エラー＝０； （３１） Ｅ(m) ＝０； （３２） k＝１からＮ(1) に対して， （３３） エラー＝エラー＋Δｙk −Δｙk (m) （３４） Ｅ(m) ＝Ｅ(m) ＋Ｓk ェラー2 （３５） ループ終了 （３６） Ｅ(m) はＬＳＳ値における感度重み付け平方エラー(sen
sitivity weighted squared errors) の合計である。式
（３１）から（３６）に示された感度重み付けエラーを
決定するための手順は，各線スペクトル平方根値の量子
化エラーを積算し，ＬＳＳ値の感度によりそのエラーに
重み付ける。
【００６９】Ｅ(m) がコードブックの中の全てのコード
ベクトルのために計算されると，エラー計算と最小化
（エラー計算と最小化）要素１１６ａが指標ｍを選択す
る。これはＷ(m) を最小化する。このｍの値は，コード
ブック１への選択された指標であり、Ｉ1として参照さ
れる。Δｙ1,‥ΔｙN(1)の量子化値は
【００７０】
【式２１】 により表示され、Δｙ1（Ｉ1），‥，ΔｙN(1)（Ｉ1）
に等しくセットされる。
【００７１】加算器要素１１９ａにおいて，第一のサブ
ベクトルにおける量子化された線スペクトル平方根値
は，次のように計算される。
【００７２】i がＮ(1)+1 からＮ(2) であるｙi は，Δ
ｙN(1)+1，ΔｙN(1)+2，…ΔｙN(2)を含む線スペクトル
平方根差の第二のサブベクトルを，次のように計算する
ために使用される。
【００７３】
【式２２】 ブロック１１９ａで計算された量子化された線スペクト
ル平方根値
【００７４】
【式２３】 と、ｉがＮ（１）＋１からＮ（２）であるｙiは、Δｙ
N(1)+1、ΔｙN(1)+2、‥ΔｙN(2)を含む線スペクトル平
方根差の第ニのサブベクトルを、次のように計算するた
めに使用される。
【００７５】
【式２４】 第二の指標値Ｉ2 を選択するための操作は，Ｉ1 を選択
するための上記で説明したと同様な方法で行われる。
【００７６】残りのサブベクトルは同様の方法で続いて
量子化される。全てのサブベクトルのための操作は，本
質的に同じであり，例えば最後のサブベクトル，Ｖthサ
ブベクトルは，１からＶ−１の全てのサブベクトルが量
子化された後で量子化される。線スペクトル平方根差の
Ｖthサブベクトルは，次のように要素１１５Ｖにより計
算される。
【００７７】
【式２５】 ＶthサブベクトルはＥ(m) を最小にするＶthコードブッ
クの中でコードベクトルを見つけることにより量子化さ
れる。それは次のループにより計算される。
【００７８】 エラー＝０； （４２） Ｅ(m) ＝０； （４３） k ＝Ｎ（Ｖ−１）＋１からＮ（Ｖ） （４４） エラー＝エラー＋Δｙk −Δｙk (m) （４５） Ｅ(m) ＝Ｅ(m) ＋Ｓk エラー２ （４６） ループ終了 （４７） Ｖthサブベクトルのための最善のコードベクトルが決定
されると，サブベクトルのための量子化線スペクトル平
方根差と量子化線スペクトル平方根値が上記で説明した
ように計算される。この処理は，全てのサブベクトルが
量子化されるまで，連続して繰り返される。
【００７９】図３と図４において，ブロックは指定され
た機能を行うための構造上のブロックとして実行される
ことができ，又は該ブロックはデイジタル信号プロッサ
のプログラミング（ＤＳＰ）または特定用途向け集積回
路ＡＳＩＣの中で実行される機能を代表することもでき
る。本発明の機能の説明は，当業者がＤＳＰ又はＡＳＩ
Ｃの中で過度の実験をすること無しに実行することがで
きるであろう。
【００８０】上記の好適な実施の形態の説明は、当業者
が本発明を製造したり使用することができるようになさ
れている。これらの実施の形態に対する様々な変形は当
業者には自明であり，本明細書記載の包括的な原理は発
明能力を用いることなく他の実施の形態に適用される。
このため、本発明は以上に示される実施の形態に限定さ
れないが、ここに開示された原理および新規な特徴に一
貫するもっとも広範な範囲にある。
【図面の簡単な説明】
【図１】ＬＰＣ係数を発生し，符号化するための従来装
置を示すブロック図である。
【図２】本発明において線スペクトル余弦値を再分布す
るために使用される標準化機能の構想を示している。
【図３】本発明の線スペクトル平方根値を符号化するた
めの感度値を発生するための装置を示しているブロック
図を示している。
【図４】，線スペクトル平方根値を符号化するための全
体的な量子化機構を示すブロック図である。 リールの
ストックを備えるリールコンベヤーの斜視図。
【符号の説明】
１０８…感度計算要素，
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 ウイリアム・アール・ガードナー アメリカ合衆国、カリフォルニア州 92130、サン・ディエゴ、エクスベリー・ コート 4650 (72)発明者 シャラス・マンジュナス アメリカ合衆国、カリフォルニア州 92122、サン・ディエゴ、トリー・ブルッ フ・ドライブ・ナンバー235 12682 (72)発明者 ピーター・モンタ アメリカ合衆国、カリフォルニア州 92122、サン・ディエゴ、チャーマント・ ドライブ・ナンバー624 7265 Ｆターム(参考） 5J064 AA01 BB01 BB03 BC01 BC12 BC27

Claims (3)

    【特許請求の範囲】
  1. 【請求項１】線形予測コーダ(coder) において，デイジ
    タル化された音声サンプルを受け，線形予測符号化フオ
    ーマットに従って前記デイジタル化された音声サンプル
    のための一組の線形予測符号化（ＬＰＣ）係数を発生す
    るためのＬＰＣ発生器手段と；前記ＬＰＣ係数の組を受
    け，線スペクトル コサイン変換フオーマットに従って
    一組の線スペクトル コサイン値を発生するための線ス
    ペクトル コサイン発生器手段と；及び前記線スペクト
    ル コサイン値の組を受け，平方根変換フオーマットに
    従って一組の線スペクトル平方根値を発生させるための
    線スペクトル平方根手段と，を具備することを特徴とす
    る，線形予測符号化（ＬＰＣ）係数を発生し及び符号化
    するためのサブシステム。
  2. 【請求項２】線形予測コーダにおいて，デイジタル化さ
    れた音声サンプルを受けるための入力を有し，そして一
    組の線形予測符号化（ＬＰＣ）係数を供するための出力
    を有するＬＰＣ発生器と；前記ＬＰＣ発生器出力に結合
    された入力を有する線スペクトル コサイン発生器と；
    前記線スペクトル コサイン発生器出力に結合された入
    力を有し，そして出力を有する線スペクトル平方根発生
    器と，を具備するＬＰＣ係数を発生し，符号化するため
    のサブシステム。
  3. 【請求項３】線形予測コーダにおいて，線形予測符号化
    （ＬＰＣ）フオーマットに従って前記デジタル化された
    音声サンプルのための一組のＬＰＣ係数を発生する工程
    と；線スペクトル コサイン変換フオーマットに従った
    線スペクトル コサイン値に従って一組の線スペクトル
    コサイン値を発生する工程と；及び平方根変換フオー
    マットに従って一組の線スペクトル平方根値を発生させ
    る工程と，を具備するＬＰＣ係数を発生し、符号化する
    ための方法。
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