JP2003216189A - 符号化装置及び復号装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】 符号化装置におけるデータ個数変換の際に、
演算量を大幅に減らしながらも、データ個数変換ができ
る。 【解決手段】 入力されたブロック毎に可変個数のデー
タを、非線形圧縮部１２で非線形圧縮し、スペクトルエ
ンベロープ拡張部１４でそのスペクトルエンベロープの
両端を拡張し、ＦＩＲフィルタ１５でＦＩＲフィルタリ
ング（演算）し、直線補間１６で直線補間し、一定個数
のサンプルデータに変換する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は、符号化装置及び復号装
置に関し、特に、音声合成分析装置（ボコーダ）等にお
いて算出されたスペクトルの振幅データのような可変個
数のデータを一定個数のデータに変換するようなデータ
数変換を伴う符号化装置及び復号装置に関する。

【０００２】

【従来の技術】オーディオ信号（音声信号や音響信号を
含む）の時間領域や周波数領域における統計的性質と人
間の聴感上の特性を利用して信号圧縮を行うような符号
化方法が種々知られている。この符号化方法としては、
大別して時間領域での符号化、周波数領域での符号化、
分析合成符号化等が挙げられる。

【０００３】音声信号等の高能率符号化の例として、Ｍ
ＢＥ（Multiband Excitation: マルチバンド励起）符号
化、ＳＢＥ（Singleband Excitation:シングルバンド励
起）符号化、ハーモニック（Harmonic）符号化、ＳＢＣ
（Sub-band Coding:帯域分割符号化）、ＬＰＣ（Linear
Predictive Coding: 線形予測符号化）、あるいはＤＣ
Ｔ（離散コサイン変換）、ＭＤＣＴ（モデファイドＤＣ
Ｔ）、ＦＦＴ（高速フーリエ変換）等において、スペク
トル振幅やそのパラメータ（ＬＳＰパラメータ、αパラ
メータ、ｋパラメータ等）のような各種情報データを量
子化する場合に、従来においてはスカラ量子化を行うこ
とが多い。

【０００４】

【発明が解決しようとする課題】ところで、ビットレー
トを例えば３〜４ｋbps 程度にまで低減し、量子化効率
を更に向上させようとすると、スカラ量子化では量子化
雑音（歪み）が大きくなってしまい、実用化が困難であ
った。そこで、これらの符号化の際に得られる時間軸デ
ータや周波数軸データやフィルタ係数データ等を個々に
量子化せず、複数個のデータを組（ベクトル）にまとめ
て一つの符号で表現して量子化するベクトル量子化が注
目されている。

【０００５】しかしながら、上記ＭＢＥ、ＳＢＥ、ＬＰ
Ｃ等のスペクトル振幅データ等は、ピッチに依存して個
数が変化するため、そのままベクトル量子化しようとす
ると可変次元のベクトル量子化が必要となり、構成が複
雑化するのみならず、良好な特性を得ることが困難であ
る。

【０００６】また、量子化の前にデータのブロック（フ
レーム）間差分をとるような場合にも、前後のブロック
（フレーム）内のデータの個数が一致していないと、差
分をとることができない。このように、可変個数のデー
タを一定個数に変換することがデータ処理の過程で必要
とされることがあるが、特性の良好なデータ数変換が望
まれる。

【０００７】そこで、本出願人は、特願平４−９２２６
３号特許出願の明細書及び図面において、可変個数のデ
ータを一定個数に変換することができ、端点でリンキン
グ等の発生しない特性の良好なデータ数変換が行えるよ
うなデータ数変換方法を提案した。この方法は、ブロッ
ク毎に可変個数のデータを非線形圧縮部で非線形圧縮
し、ダミーデータ付加部でブロック内の最後のデータ値
から最初のデータ値までの補間をするようなダミーデー
タを付加してデータ個数を拡大した後、高速フーリエ変
換（ＦＦＴ）処理部、逆高速フーリエ変換（ＩＦＦＴ）
処理部等を有した帯域制限型のオーバーサンプリング部
でオーバーサンプルし、直線補間部で直線補間し、間引
き処理部で間引くことにより一定個数のサンプルデータ
に変換するものである。

【０００８】この出願によるデータ数変換方法では、Ｆ
ＦＴをする際に、１ブロックを例えば２５６サンプルに
延長して計算している。次に、例えば８倍のオーバーサ
ンプリングを実現するために、ＦＦＴ変換により得られ
た２５６サンプルのスペクトルデータに対し、各サンプ
ルの中間に７（＝８−１）個の０を詰めるような中間０
詰め処理を行って２０４８サンプルとし、この２０４８
サンプルに対してＩＦＦＴの計算を行っている。

【０００９】ところで、通常のＦＦＴ、ＩＦＦＴでは、
１ブロックのサンプル数をＮとするとき、（Ｎ／２×lo
g_２Ｎ）の複素乗算と、（Ｎlog_２Ｎ）の複素加算が行わ
れている。ここで、（Ｎ／２log_２Ｎ）の複素乗算は、
（Ｎ／２×log_２Ｎ×４）の実数乗算となり、（Ｎlog_２
Ｎ）の複素加算は、（Ｎlog_２Ｎ×２）の実数加算とな
る。したがって、Ｎを２５６としたときのＦＦＴの演算
量は、４０９６回（＝２５６／２×８×４）となり、Ｎ
＝２０４８としたときのＩＦＦＴの演算量は、４５０５
６回（＝２０４８／２×１１×４）となり、その合計は
４９１５２回となる。

【００１０】また、全実数入力に対して、Ｎ／２点のＦ
ＦＴで、Ｎ点ＦＦＴが実現できる、いわゆる高速化の手
法を用いたとしても、Ｎ／４（log_２Ｎ−１）×４＋Ｎ
×４の実数乗算と、Ｎ／２（log_２Ｎ−１）×２＋Ｎ×
２の実数加算が必要となる。すなわち、Ｎ＝２５６とし
たときのＦＦＴでは、乗算が２８１６回、加算が２３０
４回行われる。また、Ｎ＝２０４８としたときのＩＦＦ
Ｔでは、乗算が２８６７２回、加算が２４５７６回行わ
れる。したがって、乗算だけでも３１４８８回の演算が
必要となる。

【００１１】なお、以上はエンコードの際において、ブ
ロック（フレーム）内で可変個数（８〜６３個）のサン
プルデータを一定個数（４４個）のサンプルデータに変
換するデータ数（サンプルレート）変換を想定している
が、デコードの場合も同様な方法でブロック（フレー
ム）内の一定個数（４４個）のサンプルデータを可変個
数（８〜６３個）のサンプルデータ変換しているもので
ある。

【００１２】ところで、実際に求めたい点の数は、エン
コードの際には２０４８点でＩＦＦＴした内の約４４点
程であり、また、デコードの際を考慮しても、最終的に
得たいサンプル数は最大でも６３個程度であり、このよ
うな間引かれた演算を行うという性質が生かされていな
かった。

【００１３】本発明は、このような実情に鑑みてなされ
たものであり、演算量を低減しながらも、エンコードの
際には可変個数のデータを一定個数に変換することがで
き、またデコードの際には一定個数のデータを可変個数
のデータに変換することができるようなデータ数変換を
用いた符号化装置及び復号装置の提供を目的とする。

【００１４】

【課題を解決するための手段】本発明に係る符号化装置
は、入力オーディオ信号をブロックに分割して、ブロッ
ク内の可変個数の波形データ又は波形を表すパラメータ
データを抽出し、上記抽出された可変個数のデータをブ
ロック毎に一定の個数の基準データと比較するために上
記可変個数のデータを上記一定個数に変換して符号化す
る符号化装置であって、上記可変個数のデータが入力さ
れる帯域制限型オーバーサンプリングのためのＦＩＲフ
ィルタで、上記入力データのサンプル点に対してそれぞ
れ異なる複数の位相と対応した複数の係数セットの内の
上記一定個数のデータの各位置に対応する係数セットを
用いることにより、出力として必要な上記一定個数のデ
ータを求める手段を有することを特徴として上記課題を
解決する。

【００１５】また、他の発明に係る符号化装置は、入力
オーディオ信号をブロックに分割して、ブロック内の可
変個数の波形データ又は波形を表すパラメータデータを
抽出し、上記抽出された可変個数のデータをブロック毎
に一定の個数の基準データと比較するために上記可変個
数のデータを上記一定個数のデータに変換して符号化す
る符号化装置であって、上記可変個数のデータが入力さ
れる帯域制限型オーバーサンプリングのためのＦＩＲフ
ィルタで、上記入力データのサンプル点に対してそれぞ
れ異なる複数の位相と対応した複数の係数セットの内の
上記一定個数のデータの各位置の近傍の位置に対応する
係数セットを用いることにより、中間的な出力データを
求める手段と、上記中間的な出力データを補間して必要
とされる一定個数のデータを求める手段とを有すること
を特徴として上記課題を解決する。

【００１６】また、本発明に係る復号装置は、入力オー
ディオ信号をブロックに分割して、ブロック内の可変個
数の波形データ又は波形を表すパラメータデータを抽出
し、上記抽出された可変個数のデータをブロック毎に一
定の個数の基準データと比較するために上記可変個数の
データを上記一定個数のデータに変換することにより符
号化された符号列を受け取り、上記符号列から上記一定
個数のデータを復号化し、上記復号化された一定個数の
データから可変個数のデータに逆変換する復号装置であ
って、上記一定個数のデータが入力される帯域制限型オ
ーバーサンプリングのためのＦＩＲフィルタで、上記入
力データのサンプル点に対してそれぞれ異なる複数の位
相と対応した複数の係数セットの内の上記可変個数のデ
ータの各位置に対応する係数セットを用いることによ
り、出力として必要な上記可変個数のデータを求める手
段を有することを特徴として上記課題を解決する。

【００１７】また、他の発明に係る復号装置は、入力オ
ーディオ信号をブロックに分割して、ブロック内の可変
個数の波形データ又は波形を表すパラメータデータを抽
出し、上記抽出された可変個数のデータをブロック毎に
一定の個数の基準データと比較するために上記可変個数
のデータを上記一定個数のデータに変換することにより
符号化された符号列を受け取り、上記符号列から上記一
定個数のデータを復号化し、上記復号化された一定個数
のデータから可変個数のデータに逆変換する復号装置で
あって、上記一定個数のデータが入力される帯域制限型
オーバーサンプリングのためのＦＩＲフィルタで、上記
入力データのサンプル点に対してそれぞれ異なる複数の
位相と対応した複数の係数セットの内の上記可変個数の
データの各位置の近傍の位置に対応する係数セットを用
いることにより、中間的な出力データを求める手段と、
上記中間的な出力データを補間して必要とされる可変個
数のデータを求める手段とを有することを特徴として上
記課題を解決する。

【００１８】

【実施例】以下、本発明に係る符号化装置及び復号装置
の実施例について、図面を参照しながら説明する。

【００１９】図１は本発明の第１の実施例となる符号化
装置に用いられるデータ数変換の概略構成を示してい
る。この第１の実施例は後述するＭＢＥボコーダに適用
される。すなわち、ＭＢＥボコーダにより算出されたス
ペクトルエンベロープの個数が可変とされた振幅データ
を一定個数に変換する方法である。

【００２０】図１において、入力端子１１には、後述す
るＭＢＥボコーダにより算出されたスペクトルエンベロ
ープの振幅データ等が供給されている。この振幅データ
は、例えば図２のＡに示すようなスペクトルを有する音
声信号を分析して、ピッチ周波数（角周波数）ωを求
め、このピッチ周波数ωに応じたスペクトルの周期性を
考慮して、各高調波（ハーモニクス）位置での振幅か
ら、図２のＢに示すようなスペクトル包絡（エンベロー
プ）を表す振幅データとして求められる。この振幅デー
タの個数は一定の有効帯域（例えば２００〜３４００Ｈ
ｚ）内でピッチ周波数ωに依存して変化する。そこで、
図２のＣに示すように一定の固定周波数（角周波数）ω
_ｃ の各高調波位置での上記スペクトル包絡の振幅デー
タを求めることで、データ個数を一定にできる。

【００２１】図１の例では、入力端子１１からの可変数
Ｍ個（例えばＭ＝８〜６３である）の入力データを、非
線形圧縮部１２にて例えばｄＢ領域に圧縮（対数圧縮）
した後、データ個数変換本体部１３にて一定個数のデー
タに変換している。データ個数変換本体部１３は、スペ
クトルエンベロープ拡張部１４、帯域制限型ＦＩＲフィ
ルタ１５及び直線補間部１６から成っている。

【００２２】入力されたブロック毎の可変数Ｍ個の入力
データは、非線形圧縮部１２で非線形圧縮され、スペク
トルエンベロープ拡張部１４でスペクトルエンベロープ
の両端の値を繰り返して前後に延長される。この両端が
前後に延長されたスペクトルエンベロープは、ＦＩＲフ
ィルタ１５に供給される。このＦＩＲフィルタ１５は入
力データのサンプル点に対してそれぞれ異なる複数の位
相と対応した複数の係数セットの内の上記一定個数のデ
ータの各位置の近傍の位置に対応する係数セットを用い
ることにより、中間的な出力データを求める。この中間
的な出力データは、直線補間部１６に供給され、直線補
間されて最終出力に必要とされる一定個数のデータとな
り、出力端子１７から出力される。

【００２３】ここで、後述するＭＢＥボコーダにおいて
算出されるＭ個（ｍ_ＭＸ＋１個）の振幅データ列をａ
〔ｍ〕とする。ｍは上記高調波（ハーモニックス）の次
数あるいはバンド番号であり、ｍ_ＭＸが最大値である
が、ｍ＝０のバンドの振幅データも含めて、全バンドの
振幅データの個数はｍ_ＭＸ＋１個となる。この振幅デー
タａ〔ｍ〕を、非線形圧縮部１２にて例えばｄＢ領域に
変換する。すなわち得られたデータをａ_ｄＢ〔ｍ〕とす
るとき、 ａ_ｄＢ〔ｍ〕＝２０ log_１０ａ〔ｍ〕 ・・・（１） である。この対数変換された振幅データａ_ｄＢ〔ｍ〕の
個数ｍ_ＭＸ＋１は、上述したようにピッチに依存して変
化するため、一定個数の振幅データｂ〔ｍ〕に変換す
る。これは一種のサンプリングレート（サンプルレー
ト）変換である。なお、非線形圧縮部１２での圧縮処理
は、ｄＢ領域への対数圧縮の他に、例えばいわゆるμ-l
awやα-lawのような疑似対数圧縮処理を施してもよい。
このように、振幅を圧縮することにより、能率的な符号
化が実現される。

【００２４】ＭＢＥボコーダに入力される時間軸上の音
声信号に対するサンプリング周波数ｆs は、通常８ｋHz
で、全帯域幅は３．４ｋHz（ただし有効帯域は２００〜
３４００Hz）であり、女声の高い方から男声の低い方ま
でのピッチラグ（ピッチ周期に相当するサンプル数）
は、２０〜１４７程度である。従って、ピッチ（角）周
波数ωは、8000/147≒５４（Hz）から 8000/20＝４００
（Hz）程度までの間で変動することになる。従って、周
波数軸上で上記３．４ｋHzまでの間に約８〜６３本のピ
ッチパルス（ハーモニックス）が立つことになる。すな
わち、周波数軸上のｄＢ領域の波形として、８サンプル
乃至６３サンプルから成るｍ_ＭＸ＋１個のデータを、一
定のサンプル数、例えば４４サンプルに、サンプル数変
換を行うわけである。これが、図２のＣに示すように、
一定のピッチ周波数（角周波数）ω _Ｃ 毎のハーモニッ
クスの位置のサンプルを求めることに相当する。

【００２５】次にスペクトルエンベロープ拡張部１４
は、上述したように非線形圧縮部１２で非線形圧縮さ
れ、ａ_ｄＢ〔ｍ〕の配列で表せるｍ_ＭＸ＋１個のスペク
トルエンベロープの両端の値を前後に延長する。これは
スペクトルエンベロープの端点におけるリンギングの発
生を防ぐために行われる。このようにしてできた数列を
ａ _ＪｄＢ 〔ｍ〕とすると、このａ_ＪｄＢ 〔ｍ〕は−
（ｆ_０ −１）／２≦ｍ＜Ｍ＋（ｆ_０ −１）／２の範
囲で、

【００２６】

【数１】

【００２７】となる。ここでｆ_０ は例えば９で、次に
使用するＦＩＲフィルタの（オーバーサンプリング後の
サンプリングレートでみた）次数Ｆ_０ 例えば６５と、
Ｆ_０＝Ｏ_Ｓ ×（ｆ_０ −１）＋１という関係にある定
数である。また、ｆ_０ −１は、このスペクトルエンベ
ロープ拡張を一種のオーバーサンプリングと考えたと
き、オーバーサンプリングする前のサンプリングレート
でみたときのフィルタ次数であり、Ｆ_０ は、オーバー
サンプリング後のサンプリングレートでみたときのフィ
ルタの次数である。また、Ｏ_Ｓ は、オーバーサンプリ
ングの比率（レシオ) である。図３はこのａ_ＪｄＢ
〔ｍ〕を示す図である。すなわち、このａ_{Ｊ ｄＢ}
〔ｍ〕は、０≦ｍ＜Ｍの区間に示される元の波形ａ_ｄＢ
〔ｍ〕の左端Ｆ_０をａ_ｄＢ

〔０〕のまま−（ｆ_０ −
１）まで延長し、右端部を最後のデータであるａ
_ｄＢ〔Ｍ−１〕のままＭ＋（ｆ_０ −１）／２まで延長
している。

【００２８】本来、帯域制限型のオーバーサンプリング
は、例えば（Ｏ_Ｓ −１）個のデータを０詰めしたもの
にＦ_０ 次のフィルタを通したものとしてもよいが、０
データに対する積和は無視してよい。そのため、帯域制
限型のオーバーサンプリングは、８つの位相の係数セッ
ト（Ｐ＝０・・・７）の各セット毎に（ｆ_０ −１）個
の係数からなり、もとのＦ_０ 個の係数をオーバーサン
プリングするフィルタ処理とみることができる。

【００２９】図４はＦ_０ を６５、ｆ_０ を９、Ｏ_Ｓ
を８とした場合のＦＩＲフィルタ１５の位相の係数を示
す図である。図４のＡは、−４πから４πまでの位相の
変化範囲でＦ_０ 個（６５個）の係数の大きさを振幅値
として示している。位相変化が０πのとき係数値は１で
あるが、位相変化が±４π、±３π、±２π、±πのと
きは０である。また、この図４のＡは０πの振幅を軸に
左右対称となっている。図４のＢは、Ｐ＝０・・・７の
各位相の係数セットの持つ係数値が図４のＡのどこにあ
たるかを示している。なお、この係数値は、周知の方法
によって導出できる。

【００３０】ここで、本発明においては、上記入力デー
タのサンプル点に対してそれぞれ異なる複数の位相と対
応した複数の係数セットの内の上記一定個数のデータの
各位置に対応する係数セットを用いることにより、出力
として必要なデータそのもの、あるいは必要とされるデ
ータの近傍のデータを求めることにより、演算自体を間
引いて演算量を減らすものである。

【００３１】図５は、図４に示された係数セット（Ｐ＝
０・・・７）を用いてａ_ＪｄＢ 〔ｍ〕をフィルタリン
グし、出力として必要とされる一定個数のデータｂ
〔ｍ〕の内の任意の１個を得るための演算を説明するた
めの図である。

【００３２】図５のＡは、ａ_ｄＢ〔ｍ〕を示す。このａ
_ｄＢ〔ｍ〕からｂ〔ｍ〕を得るには、上記スペクトルエ
ンベロープ拡張部１４でａ_ｄＢ〔ｍ〕の両端を延長して
図３に示したようなａ_ＪｄＢ 〔ｍ〕を先ず得る。ｉは
可変数Ｍ個のデータのインデックスである。

【００３３】例えば、図５のＡに示されたｂ点における
ｂ〔ｍ〕を求めようとする場合を以下に述べる。

【００３４】このｂ点に最も近傍の位置にある係数値の
セットはＰ＝２の係数セットである。このＰ＝２の係数
セットは図５のＢに示すような各係数値を持っている。
この各係数値をｐ_２０、ｐ_２１、ｐ_２２、ｐ_２３、ｐ
_２４、ｐ_２５、ｐ_２７とする。すると、ｂ点のｂ〔ｍ〕
は、インデックスｉ＝０のデータと係数値ｐ_２０の乗算
値と、インデックスｉ＝１のデータと係数値ｐ_２１の乗
算値と、インデックスｉ＝２のデータと係数値ｐ_２２の
乗算値と、インデックスｉ＝３のデータと係数値ｐ_２３
の乗算値と、インデックスｉ＝４のデータと係数値ｐ
_２４の乗算値と、インデックスｉ＝５のデータと係数値
ｐ_２５の乗算値と、インデックスｉ＝６のデータと係数
値ｐ_２６の乗算値と、インデックスｉ＝７のデータと係
数値ｐ_２７の乗算値との合計８個の乗算値の和として表
せる。

【００３５】今、Ｆ_０ 個の係数を０≦ｋ＜Ｆ_０ の範
囲でcoef〔ｋ〕とすると０≦ｍ＜Ｍ・Ｏ_Ｓ の範囲での
ｂ〔ｍ〕は、次の（３）式で示される。

【００３６】

【数２】

【００３７】この（３）式より、例えば、上記ｂ点のｂ
〔ｍ〕は、Ｏ_Ｓ ＝８であれば、ｂ〔３×８＋２〕であ
り、ｂ〔２６〕となり、ｂ〔２６〕のサンプルデータの
振幅値を求めることになる。

【００３８】ここで、Ｏ_Ｓ ＝８、ｆ_０ ＝９とすると
上記（３）式は、

【００３９】

【数３】

【００４０】となる。

【００４１】ここで、Ｐ＝０のとき上記（４）式は、

【００４２】

【数４】

【００４３】となり、ｉ＝０、１・・・７のデータの振
幅をそのまま求めることになる。

【００４４】また、Ｐ＝１・・・７のとき上記（４）式
は、

【００４５】

【数５】

【００４６】となり、ａ_ＪｄＢ 〔ｉ−３〕、ａ_ＪｄＢ
〔ｉ−２〕、ａ_ＪｄＢ 〔ｉ−１〕、ａ_ＪｄＢ 〔ｉ
−０〕、ａ_ＪｄＢ 〔ｉ＋１〕、ａ_ＪｄＢ 〔ｉ＋
２〕、ａ_{Ｊ ｄＢ} 〔ｉ＋３〕、ａ_ＪｄＢ 〔ｉ＋４〕の
８個のデータに対し、coef〔８−Ｐ〕、coef〔16−
Ｐ〕、coef〔24−Ｐ〕、coef〔32−Ｐ〕、coef〔40−
Ｐ〕、coef〔48−Ｐ〕、coef〔56−Ｐ〕、coef〔64−
Ｐ〕の８個の係数が各々乗算され、その８個の乗算値が
全て加算されてｂ〔ｍ〕が得られることが分かる。

【００４７】例えば、上記図５のＡに示されたｂ点のｂ
〔ｍ〕の例では、ｉ＝３、Ｐ＝２であるので、ａ_ＪｄＢ

〔０〕、ａ_ＪｄＢ 〔１〕、・・・ａ_ＪｄＢ 〔７〕
の８個のデータに対し、coef〔６〕、coef〔14〕、・・
・coef〔62〕の８個の係数が各々乗算され、その８個の
乗算値が全て加算されてｂ〔26〕が得られる。

【００４８】また、例えば、ｉ＝０、Ｐ＝３のｂ〔ｍ〕
を求める場合は、上記スペクトルエンベロープ拡張部１
４で得たデータａ_ＪｄＢ 〔−３〕、ａ_ＪｄＢ 〔−
２〕、ａ_ＪｄＢ 〔−１〕の計３個のデータにそれぞれ
coef〔５〕、coef〔11〕、coef〔22〕の計３個の係数を
乗算した３個の乗算値と、ａ_ＪｄＢ

〔０〕、ａ_ＪｄＢ
〔１〕、ａ_ＪｄＢ 〔２〕、ａ_ＪｄＢ 〔３〕、ａ
_ＪｄＢ 〔４〕の計５個のデータにそれぞれcoef〔2
9〕、coef〔37〕、coef〔45〕、coef〔53〕、coef〔6
1〕の５個の係数を乗算した５個の乗算値とからなる計
８個の乗算値が加算されてｂ〔３〕が得られる。

【００４９】ここで、ａ_ＪｄＢ 〔ｉ＋ｊ−（ｆ_０ −
１）／２〕の〔 〕内がｉ_ｍｉｎ−（ｆ_０ −１）／２
＝１−（ｆ_０ −１）／２、ｉ_ｍａｘ ＋（ｆ_０ −
１）／２＝ｍ_ＭＸ＋（ｆ_０ −１）／２に関しては、ス
ペクトルエンベロープ拡張部１４により、データが拡張
されているので問題はない。ここで、ｂ〔ｍ〕の一点を
求めるのに必要な積は（ｆ_０ −１）回である。

【００５０】ところで、以上の説明においては、（例え
ば８倍の）オーバーサンプル点のいずれかの位置に上記
最終的に必要とされる一定個数（例えば４４個）のデー
タの位置が一致するものとして説明したが、現実には、
このような一致を得るためにはオーバーサンプルの比率
（倍数）を極めて高くとることが必要とされ、フィルタ
係数の個数が膨大なものとなることより、最終的には必
要とされるデータの位置の近傍（例えば前後の２点）の
オーバーサンプル点のデータを中間的な出力として上記
フィルタリング演算により求め、この中間的な出力を補
間処理することで、上記最終的に必要とされるデータを
求めることが好ましい。

【００５１】すなわち、上記ＦＩＲフィルタ１５からの
ＦＩＲ出力は、直線補間部１６に供給される。この直線
補間部１６は、上記ＦＩＲフィルタ１５からの少なくと
も２つのＦＩＲ出力を直線補間し、必要な出力点を得
る。例えば、図６において点Ａ _０ を直線補間で求める
には、その点Ａ_０ を挟む２点Ａ_−１、Ａ_１ がＦＩＲ
フィルタで算出されていればよい。したがって、データ
個数変換本体部１３で求められる最終的なエンコーダで
の出力点の個数を４４点とすれば、４４×２（＝８８）
点が上記ＦＩＲフィルタ１５で算出されればよい。

【００５２】この必要な出力点を得るための２点
Ａ_−１、Ａ_１ のｂ〔ｍ〕を求める処理について図７の
フローチャートを用いて説明する。

【００５３】ステップＳ１では、入力側の角周波数をＯ
_Ｓ （サンプリングレシオ）で割ったω_０ｆと、出力側
の角周波数ω_０ を求める。第１の実施例では、Ｏ_Ｓ
（例えば８）倍のサンプリングを行っているので、スペ
クトルは、入力の角周波数の１／Ｏ_Ｓ のインターバル
で立っている。そのため、Ｏ_Ｓ で割った値ω_０ｆを出
す。０〜πまでを例えば１０２４のグリッドで表現する
と、このω_０ｆは、1024／Ｍ×１／Ｏ_Ｓ となる。 ま
た、欲しい点（出力側）の角周波数はω_０ であり、こ
のω_０ が1024／Ｍ' となる。ここで、Ｍ' は、出力側
のハーモニクスの数である。ステップＳ２では、入力側
ハーモニクスのインデックスｉ及び出力側ハーモニクス
のインデックスiiを初期化する。

【００５４】ステップＳ３では、上記係数セットＰを初
期化する。

【００５５】ステップＳ４では、入力側ハーモニクスの
インデックスｉと係数セットＰとにより求めたいデータ
の位置Ａ_０ を検索（スキャン）する。すなわち、求め
たいデータの位置Ａ_０ （＝ω_０ ×ii）を、ｉとＰに
よるスキャンの位置Ａ_１ （＝ｉ×Ｏ_Ｓ ＋Ｐ＋１）が
越えたか否かを判定する。例えば、始めは上記ステップ
Ｓ２、Ｓ３でｉとＰが初期化されているのでｉ＝０、Ｐ
＝０として検索する。ここで、ＹＥＳを判定するとステ
ップＳ５に進み、ＮＯを判定するとステップＳ７に進
む。

【００５６】ステップＳ５では、求めたいデータの位置
Ａ_０ （＝ω_０ ×ii）を越えたｉとＰによるスキャン
の位置Ａ_１ （＝ｉ×Ｏ_Ｓ ＋Ｐ＋１）でのｂ〔ｍ〕、
すなわち、ｂ〔ｉ×Ｏ_Ｓ ＋Ｐ＋１〕とその一つ前（Ａ
_−１）のｂ〔ｉ×Ｏ_Ｓ ＋Ｐ〕とを求める。このｂ〔ｉ
×Ｏ_Ｓ ＋Ｐ＋１〕とｂ〔ｉ×Ｏ_Ｓ ＋Ｐ〕とは上記求
めたいデータの位置Ａ_０ （＝ω_０ ×ii）を挟み込む
ような位置（Ａ_１ とＡ_−１の間）でのｂ〔ｍ〕とな
る。

【００５７】ステップＳ６では、次に求めたいデータの
位置を移動するため、出力側ハーモニクスのインデック
スiiをインクリメントする。

【００５８】ステップＳ７では、スキャンの位置を移動
するために係数セットＰをインクリメントする。このと
きｉは０のままである。すなわち、ｉ＝０のまま、Ｐを
０から１に変える。

【００５９】ステップＳ８では、係数セットＰがＯ_Ｓ
の値と一致したか否かを判定する。Ｐは０・・・７まで
の８個であり、Ｏ_Ｓ も８としている。ここで、ＹＥＳ
を判定するとステップＳ９に進み、ＮＯを判定するとス
テップＳ４に進む。

【００６０】ステップＳ９では、入力側ハーモニクスの
インデックスｉをインクリメントする。そして、ステッ
プＳ１０に進む。

【００６１】ステップＳ１０では、上記ｉが可変個数の
データと数（Ｍ個）と等しくなったか否かを判定する。
ここでＹＥＳを判定するとこのフローは終了となり、Ｎ
Ｏを判定するとステップＳ３に戻る。

【００６２】以上のフローチャートより、本実施例はＯ
_Ｓ （ここではＯ_Ｓ ＝８）倍でオーバーサンプリング
ピッチ（角周波数）ω_０ｆのインターバルで周波数をイ
ンクリメントしてゆき出力として欲しい点を越えたとこ
ろでのｂ〔ｍ〕とその一つ手前のｂ〔ｍ〕とを求めてい
る。このようにすれば、出力点を直線補間で求めるのに
必要な左右の点が全て算出されることになる。

【００６３】次に、上記図７に示したフローチャートの
処理によって求められた、出力として欲しい点を越えた
ところでのｂ〔ｍ〕とその一つ手前のｂ〔ｍ〕を直線補
間部１６により直線する処理を図８のフローチャートを
用いて説明する。

【００６４】ステップＳ２１では、出力角周波数ω_０
と、入力角周波数ω_０ｆとを求める。これは、上記図７
に示したステップＳ１と同様である。

【００６５】ステップＳ２２では、以後のフローが入力
側のハーモニクスの８倍のインデックスｉでインクリメ
ントされるのでこのｉを初期化する。

【００６６】ステップＳ２３では、ｉ＝０になっている
か否かを判別する。ここでＹＥＳを判別するとステップ
Ｓ２４に進み、ＮＯを判別するとステップＳ２５に進
む。

【００６７】ステップＳ２４、ステップＳ２５では、図
６に示すようにある一つの区間に着目して、その幅をｂ
_ｗ とし、上限をｕ_ｂ 、下限をｌ_ｂ としている。こ
の上限ｕ_ｂ は、inint （ｉ＋１）×ω_０ｆとなり、下
限ｌ_ｂ は、inint ｉ×ω_{０ ｆ}となる。ここで、inint
はinint （ｘ）とするとき、ｘに最も近い数を返す関数
である。また、上記下限ｌ_ｂ は、一回前の上限ｕ_ｂ
となる。したがって、ｂ_ｗ は、上限ｕ_ｂ と下限ｌ_ｂ
との差になる。

【００６８】上記ステップＳ２４では、下限ｌ_ｂ を０
とし、ステップＳ２６に進む。

【００６９】上記ステップＳ２５では、下限ｌ_ｂ と上
限ｕ_ｂ とを一致させる。

【００７０】ステップＳ２６では、上述したように上限
ｕ_ｂ をinint （ｉ＋１）×ω_０ｆと設定する。

【００７１】ステップＳ２７では、上限ｕ_ｂ と下限ｌ
_ｂ との差であるｂ_ｗ を求める。そして、このｂ_ｗ
の間をスキャンして、直線補間値ｃ〔ii〕を求める。

【００７２】ステップＳ２８では、図６に示す求めよう
とするｃ〔ii〕と下限ｌ_ｂ との差ｉ_ｄｘを０に設定す
る。すなわち、ｉ_ｄｘ＝０の位置（下限ｌ_ｂ と一致）
からスキャンを開始するスキャン開始位置を設定する。

【００７３】ステップＳ２９では、上述したように下限
ｌ_ｂ からスキャンｊを開始する。

【００７４】ステップＳ３０では、スキャンｊが求めよ
うとするｃ〔ii〕の位置と一致したか否かを判別する。
ここで、ＹＥＳを判別するとステップＳ３１に進み、Ｎ
Ｏを判別するとステップＳ３２に進む。

【００７５】ステップＳ３１では、位置関係に関連する
重み付けを考慮したｃ〔ii〕を求める。ここで、例え
ば、ｉ_ｄｘが０のときは、ｃ〔ii〕＝ｂ〔ｉ〕となり、
ｉ_ｄｘがｂ_ｗ のときは、ｃ〔ii〕＝ｂ〔ｉ＋１〕とな
る。ステップＳ３２では、ｉ_ｄｘをインクリメントす
る。そして、ステップＳ３３では、出力ハーモニクスの
インデックスiiが出力ハーモニクスの数Ｍ' より大きく
なったか否かを判別する。ここで、ＹＥＳを判別する
と、このフローは終了となり、ＮＯを判別するとステッ
プＳ３４に進む。

【００７６】ステップＳ３４では、スキャンｊの繰り返
しを始める。

【００７７】ステップＳ３５では、スキャンｊが上限ｕ
_ｂ まで到達したか否かを判別する。ここで、ＹＥＳを
判別するとステップＳ３６に進み、ＮＯを判別するとス
テップＳ３０に戻る。

【００７８】ステップＳ３６では、入力側のハーモニク
スｉをインクリメントする。

【００７９】ステップＳ３７では、ｉが入力ハーモニク
スＭとＯ_Ｓ との積よりも大きくなったか否かを判別す
る。ここで、ＹＥＳを判別するとこのフローは終了とな
るが、ＮＯを判別するとステップＳ２３に戻る。

【００８０】以上のフローチャートより、本実施例は、
上記図７のフローチャートの処理で求めたｂ〔ｍ〕を直
線補間部１６により直線補間するだけで、必要な点だけ
を求められる。

【００８１】このように第１の実施例は、必要な点のみ
を求めることによって、個数が可変とされたデータを一
定個数にすることができる。そのため、演算量が減少す
る。

【００８２】このようにして、一定サンプル数のデータ
に変換した数列に必要に応じてブロック間、あるいはフ
レーム間で差分をとり、ベクトル量子化を施して、その
インデックスを伝送するようにすればよい。

【００８３】上述した第１の実施例は、ＭＢＥボコーダ
により算出されたスペクトルエンベロープの個数が可変
とされた振幅データを一定個数に変換する方法であった
が、以下、第２の実施例として、一定個数にされたデー
タをデータ内容に応じた個数のデータに変換するデータ
個数変換方法を説明する。この第２の実施例は例えば音
声信号を合成するデコーダ側に適用される。すなわち、
デコーダ側では、上記インデックスより、ベクトル量子
化及び逆量子化された数列の一定個数とされた波形デー
タを得て、そのデータ列を、同様の方法で、すなわち帯
域制限オーバーサンプリング、直線補間等を施すことに
より、データの内容に応じた個数のＭ個の数列に変換す
る。

【００８４】図９は第２の実施例の概略構成を示してい
る。

【００８５】上記第１の実施例において、一定個数とさ
れた入力データは入力端子２１を介してデータ個数変換
本体部２２に供給され、このデータ個数変換本体部２２
で可変個数のデータとされて出力端子２６から出力され
る。このデータ個数変換本体部２２は、スペクトルエン
ベロープ拡張部２３、帯域制限型ＦＩＲフィルタ２４及
び直線補間部２５から成っている。

【００８６】入力されたブロック毎に一定個数の入力デ
ータは、スペクトルエンベロープ拡張部２３でスペクト
ルエンベロープの両端の値を延長される。この両端が前
後に延長されたスペクトルエンベロープは、ＦＩＲフィ
ルタ２４に供給される。このＦＩＲフィルタ２４はスペ
クトルエンベロープが延長されることによりデータ個数
が拡大されたデータのサンプル点に対しそれぞれ異なる
複数の位相と対応した複数の係数セットの内の一定個数
のデータの各位置の近傍の位置に対応する係数セットを
用いることにより、中間的な出力データを求める。そし
て、この中間的な出力データは直線補間部２５に供給さ
れる。この直線補間部２５は上記中間的な出力データを
直線補間し、出力端子２６から間引きされ、データ内容
に応じた可変個数のデータを出力する。

【００８７】この第２の実施例は、必要な点のみを求め
ることによって、個数が一定とされたデータをデータ内
容に応じた個数に変換することができる。そのため、演
算量が減少される。

【００８８】ここで、第１の実施例による乗算の回数
は、求めるデータの個数を４４個とすれば、その２倍の
８８個のデータに対し、８回の乗算が施されることにな
り、１０２４回の乗算となる。これは、上述した高速化
手法を用いたＦＦＴ、ＩＦＦＴの乗算の回数の合計３１
４８８回の１／４５となる。また、第２の実施例による
乗算の回数は、求めるデータの個数を６０個とすれば、
その２倍の１２０個のデータに対し、８回の乗算がほど
こされることになる。これは、上述した高速化手法を用
いたＦＦＴ、ＩＦＦＴの乗算の回数の合計３１４８８回
の１／３０となる。

【００８９】次に、上述したようなデータ数変換方法が
適用可能な、音声信号の合成分析符号化装置（いわゆる
ボコーダ）の一種のＭＢＥ（Multiband Excitation: マ
ルチバンド励起）ボコーダの具体例について、図面を参
照しながら説明する。

【００９０】以下に説明するＭＢＥボコーダは、D.W. G
riffin and J.S. Lim, “MultibandExcitation Vocode
r," IEEE Trans.Acoustics,Speech,and Signal Process
ing,vol.36, No.8, pp.1223-1235, Aug. 1988 に開示さ
れているものであり、従来のＰＡＲＣＯＲ（PARtial au
to-CORrelation: 偏自己相関）ボコーダ等では、音声の
モデル化の際に有声音区間と無声音区間とをブロックあ
るいはフレーム毎に切り換えていたのに対し、ＭＢＥボ
コーダでは、同時刻（同じブロックあるいはフレーム
内）の周波数軸領域に有声音（Voiced）区間と無声音
（Unvoiced）区間とが存在するという仮定でモデル化し
ている。

【００９１】図１０は、上記ＭＢＥボコーダに本発明を
適用した実施例の全体の概略構成を示すブロック図であ
る。

【００９２】この図１０において、入力端子１０１には
音声信号が供給されるようになっており、この入力音声
信号は、ＨＰＦ（ハイパスフィルタ）等のフィルタ１０
２に送られて、いわゆるＤＣ（直流）オフセット分の除
去や帯域制限（例えば２００〜３４００Hzに制限）のた
めの少なくとも低域成分（２００Hz以下）の除去が行わ
れる。このフィルタ１０２を介して得られた信号は、ピ
ッチ抽出部１０３及び窓かけ処理部１０４にそれぞれ送
られる。ピッチ抽出部１０３では、入力音声信号データ
が所定サンプル数Ｎ（例えばＮ＝２５６）単位でブロッ
ク分割され（あるいは方形窓による切り出しが行わ
れ）、このブロック内の音声信号についてのピッチ抽出
が行われる。このような切り出しブロック（２５６サン
プル）を、例えば図１１のＡに示すようにＬサンプル
（例えばＬ＝１６０）のフレーム間隔で時間軸方向に移
動させており、各ブロック間のオーバラップはＮ−Ｌサ
ンプル（例えば９６サンプル）となっている。また、窓
かけ処理部１０４では、１ブロックＮサンプルに対して
所定の窓関数、例えばハミング窓をかけ、この窓かけブ
ロックを１フレームＬサンプルの間隔で時間軸方向に順
次移動させている。

【００９３】このような窓かけ処理を数式で表すと、 ｘ_ｗ (k,q) ＝ｘ(q) ｗ(kL-q) ・・・（７） となる。この（７）式において、ｋはブロック番号を、
ｑはデータの時間インデックス（サンプル番号）を表
し、処理前の入力信号のｑ番目のデータｘ(q) に対して
第ｋブロックの窓（ウィンドウ）関数ｗ(kL-q)により窓
かけ処理されることによりデータｘ_ｗ (k,q) が得られ
ることを示している。ピッチ抽出部１０３内での図１１
のＡに示すような方形窓の場合の窓関数ｗ_ｒ (r) は、 ｗ_ｒ (r) ＝１ ０≦ｒ＜Ｎ ・・・（８） ＝０ ｒ＜０，Ｎ≦ｒ また、窓かけ処理部１０４での図１１のＢに示すような
ハミング窓の場合の窓関数ｗ_ｈ (r) は、 ｗ_ｈ (r) ＝ 0.54 − 0.46 cos(２πr/(N-1)) ０≦ｒ＜Ｎ ・・・（９） ＝０ ｒ＜０，Ｎ≦ｒ である。このような窓関数ｗ_ｒ (r) あるいはｗ_ｈ
(r) を用いるときの上記（７）式の窓関数ｗ(r) （＝ｗ
(kL-q)）の否零区間は、 ０≦ｋＬ−ｑ＜Ｎ これを変形して、 ｋＬ−Ｎ＜ｑ≦ｋＬ 従って例えば上記方形窓の場合に窓関数ｗ_ｒ (kL-q)＝
１となるのは、図１２に示すように、ｋＬ−Ｎ＜ｑ≦ｋ
Ｌのときとなる。また、上記（７）〜（９）式は、長さ
Ｎ（＝２５６）サンプルの窓が、Ｌ（＝１６０）サンプ
ルずつ前進してゆくことを示している。以下、上記
（８）式、（９）式の各窓関数で切り出された各Ｎ点
（０≦ｒ＜Ｎ）の否零サンプル列を、それぞれｘ
_ｗｒ(k,r) 、ｘ_ｗｈ(k,r) と表すことにする。

【００９４】窓かけ処理部１０４では、図１３に示すよ
うに、上記（９）式のハミング窓がかけられた１ブロッ
ク２５６サンプルのサンプル列ｘ_ｗｈ(k,r) に対して１
７９２サンプル分の０データが付加されて（いわゆる０
詰めされて）２０４８サンプルとされ、この２０４８サ
ンプルの時間軸データ列に対して、直交変換部１０５に
より例えばＦＦＴ（高速フーリエ変換）等の直交変換処
理が施される。あるいは、２５６点のままで（０詰めな
しで）ＦＦＴを施してもよい。

【００９５】ピッチ抽出部１０３では、上記ｘ_ｗｒ(k,
r) のサンプル列（１ブロックＮサンプル）に基づいて
ピッチ抽出が行われる。このピッチ抽出法には、時間波
形の周期性や、スペクトルの周期的周波数構造や、自己
相関関数を用いるもの等が知られているが、本実施例で
は、センタクリップ波形の自己相関法を採用している。
このときのブロック内でのセンタクリップレベルについ
ては、１ブロックにつき１つのクリップレベルを設定し
てもよいが、ブロックを細分割した各部（各サブブロッ
ク）の信号のピークレベル等を検出し、これらの各サブ
ブロックのピークレベル等の差が大きいときに、ブロッ
ク内でクリップレベルを段階的にあるいは連続的に変化
させるようにしている。このセンタクリップ波形の自己
相関データのピーク位置に基づいてピッチ周期を決めて
いる。このとき、現在フレームに属する自己相関データ
（自己相関は１ブロックＮサンプルのデータを対象とし
て求められる）から複数のピークを求めておき、これら
の複数のピークの内の最大ピークが所定の閾値以上のと
きには該最大ピーク位置をピッチ周期とし、それ以外の
ときには、現在フレーム以外のフレーム、例えば前後の
フレームで求められたピッチに対して所定の関係を満た
すピッチ範囲内、例えば前フレームのピッチを中心とし
て±２０％の範囲内にあるピークを求め、このピーク位
置に基づいて現在フレームのピッチを決定するようにし
ている。このピッチ抽出部１０３ではオープンループに
よる比較的ラフなピッチのサーチが行われ、抽出された
ピッチデータは高精度（ファイン）ピッチサーチ部１０
６に送られて、クローズドループによる高精度のピッチ
サーチ（ピッチのファインサーチ）が行われる。

【００９６】高精度（ファイン）ピッチサーチ部１０６
には、ピッチ抽出部１０３で抽出された整数（インテジ
ャー）値の粗（ラフ）ピッチデータと、直交変換部１０
５により例えばＦＦＴされた周波数軸上のデータとが供
給されている。この高精度ピッチサーチ部１０６では、
上記粗ピッチデータ値を中心に、0.２〜0.５きざみで±
数サンプルずつ振って、最適な小数点付き（フローティ
ング）のファインピッチデータの値へ追い込む。このと
きのファインサーチの手法として、いわゆる合成による
分析 (Analysis by Synthesis)法を用い、合成されたパ
ワースペクトルが原音のパワースペクトルに最も近くな
るようにピッチを選んでいる。

【００９７】このピッチのファインサーチについて説明
する。先ず、上記ＭＢＥボコーダにおいては、上記ＦＦ
Ｔ等により直交変換された周波数軸上のスペクトルデー
タとしてのＳ(j) を Ｓ(j) ＝Ｈ(j) ｜Ｅ(j)｜ ０＜ｊ＜Ｊ ・・・（10） と表現するようなモデルを想定している。ここで、Ｊは
ω_ｓ／４π＝ｆ_ｓ／２に対応し、サンプリング周波数ｆ
_ｓ＝ω_ｓ／２πが例えば８ｋHzのときには４ｋHzに対応
する。上記（10）式中において、周波数軸上のスペクト
ルデータＳ(j) が図１４のＡに示すような波形のとき、
Ｈ(j) は、図１４のＢに示すような元のスペクトルデー
タＳ(j) のスペクトル包絡線（エンベロープ）を示し、
Ｅ(j) は、図１４のＣに示すような等レベルで周期的な
励起信号（エキサイテイション）のスペクトルを示して
いる。すなわち、ＦＦＴスペクトルＳ(j) は、スペクト
ルエンベロープＨ(j) と励起信号のパワースペクトル｜
Ｅ(j)｜ との積としてモデル化される。

【００９８】上記励起信号のパワースペクトル｜Ｅ(j)
｜ は、上記ピッチに応じて決定される周波数軸上の波
形の周期性（ピッチ構造）を考慮して、１つの帯域（バ
ンド）の波形に相当するスペクトル波形を周波数軸上の
各バンド毎に繰り返すように配列することにより形成さ
れる。この１バンド分の波形は、例えば上記図１３に示
すような２５６サンプルのハミング窓関数に１７９２サ
ンプル分の０データを付加（０詰め）した波形を時間軸
信号と見なしてＦＦＴし、得られた周波数軸上のある帯
域幅を持つインパルス波形を上記ピッチに応じて切り出
すことにより形成することができる。

【００９９】次に、上記ピッチに応じて分割された各バ
ンド毎に、上記Ｈ(j) を代表させるような（各バンド毎
のエラーを最小化するような）値（一種の振幅）｜Ａ_ｍ
｜を求める。ここで、例えば第ｍバンド（第ｍ高調波
の帯域）の下限、上限の点をそれぞれａ_ｍ 、ｂ_ｍ と
するとき、この第ｍバンドのエラーε_ｍ は、

【０１００】

【数６】

【０１０１】で表せる。このエラーε_ｍ を最小化する
ような｜Ａ_ｍ ｜は、

【０１０２】

【数７】

【０１０３】となり、この（12）式の｜Ａ_ｍ ｜のと
き、エラーε_ｍ を最小化する。このような振幅｜Ａ_ｍ
｜を各バンド毎に求め、得られた各振幅｜Ａ_ｍ ｜を
用いて上記（11）式で定義された各バンド毎のエラーε
_ｍ を求める。次に、このような各バンド毎のエラーε
_ｍ の全バンドの総和値Σε_ｍ を求める。さらに、こ
のような全バンドのエラー総和値Σε_ｍ を、いくつか
の微小に異なるピッチについて求め、エラー総和値Σε
_ｍ が最小となるようなピッチを求める。

【０１０４】すなわち、上記ピッチ抽出部１０３で求め
られたラフピッチを中心として、例えば 0.25 きざみで
上下に数種類ずつ用意する。これらの複数種類の微小に
異なるピッチの各ピッチに対してそれぞれ上記エラー総
和値Σε_ｍ を求める。この場合、ピッチが定まるとバ
ンド幅が決まり、上記（13）式より、周波数軸上データ
のパワースペクトル｜Ｓ(j) ｜と励起信号スペクトル｜
Ｅ(j) ｜とを用いて上記（11）式のエラーε_ｍ を求
め、その全バンドの総和値Σε_ｍ を求めることができ
る。このエラー総和値Σε_ｍ を各ピッチ毎に求め、最
小となるエラー総和値に対応するピッチを最適のピッチ
として決定するわけである。以上のようにして高精度ピ
ッチサーチ部１０６で最適のファイン（例えば 0.25 き
ざみ）ピッチが求められ、この最適ピッチに対応する振
幅｜Ａ_ｍ ｜が決定される。

【０１０５】以上ピッチのファインサーチの説明におい
ては、説明を簡略化するために、全バンドが有声音（Vo
iced）の場合を想定しているが、上述したようにＭＢＥ
ボコーダにおいては、同時刻の周波数軸上に無声音（Un
voiced）領域が存在するというモデルを採用しているこ
とから、上記各バンド毎に有声音／無声音の判別を行う
ことが必要とされる。

【０１０６】上記高精度ピッチサーチ部１０６からの最
適ピッチ及び振幅｜Ａ_ｍ ｜のデータは、有声音／無声
音判別部１０７に送られ、上記各バンド毎に有声音／無
声音の判別が行われる。この判別のために、ＮＳＲ（ノ
イズｔｏシグナル比）を利用する。すなわち、第ｍバン
ドのＮＳＲは、

【０１０７】

【数８】

【０１０８】と表せ、このＮＳＲ値が所定の閾値（例え
ば0.３）より大のとき（エラーが大きい）ときには、そ
のバンドでの｜Ａ_ｍ ｜｜Ｅ(j) ｜による｜Ｓ(j) ｜の
近似が良くない（上記励起信号｜Ｅ(j) ｜が基底として
不適当である）と判断でき、当該バンドをＵＶ（Unvoic
ed、無声音）と判別する。これ以外のときは、近似があ
る程度良好に行われていると判断でき、そのバンドをＶ
（Voiced、有声音）と判別する。

【０１０９】次に、振幅再評価部１０８には、直交変換
部１０５からの周波数軸上データ、高精度ピッチサーチ
部１０６からのファインピッチと評価された振幅｜Ａ_ｍ
｜との各データ、及び上記有声音／無声音判別部１０
７からのＶ／ＵＶ（有声音／無声音）判別データが供給
されている。この振幅再評価部１０８では、有声音／無
声音判別部１０７において無声音（ＵＶ）と判別された
バンドに関して、再度振幅を求めている。このＵＶのバ
ンドについての振幅｜Ａ_ｍ ｜_ＵＶは、

【０１１０】

【数９】

【０１１１】にて求められる。

【０１１２】この振幅再評価部１０８からのデータは、
データ数変換（一種のサンプリングレート変換）部１０
９に送られる。このデータ数変換部１０９は、上記ピッ
チに応じて周波数軸上での分割帯域数が異なり、データ
数（特に振幅データの数）が異なることを考慮して、一
定の個数にするためのものである。すなわち、例えば有
効帯域を３４００ｋHzまでとすると、この有効帯域が上
記ピッチに応じて、８バンド〜６３バンドに分割される
ことになり、これらの各バンド毎に得られる上記振幅｜
Ａ_ｍ ｜（ＵＶバンドの振幅｜Ａ_ｍ ｜_ＵＶも含む）デ
ータの個数ｍ_{Ｍ Ｘ}＋１も８〜６３と変化することにな
る。このためデータ数変換部１０９では、この可変個数
ｍ_ＭＸ＋１の振幅データを一定個数（例えば４４個）の
データに変換している。

【０１１３】ここで本第１の実施例においては、上記図
１〜図８と共に説明したように、周波数軸上の有効帯域
１ブロック分の振幅データに対して、ブロック内の両端
のデータを延長してデータ個数を拡大し、帯域制限型Ｆ
ＩＲフィルタによるフィルタ処理を施し、さらに直線補
間を施すことにより一定個数（例えば４４個）のデータ
を得ている。

【０１１４】このデータ数変換部１０９からのデータ
（上記一定個数の振幅データ）がベクトル量子化部１１
０に送られて、所定個数のデータ毎にまとめられてベク
トルとされ、ベクトル量子化が施される。ベクトル量子
化部１１０からの量子化出力データは、ＣＲＣ＆レート
１／２畳込み符号付加部１１１に供給されと共にフレー
ムインターリーブ部１１２に供給される。また、上記高
精度のピッチサーチ部１０６からの高精度（ファイン）
ピッチデータ及び上記有声音／無声音判別部１０７から
の有声音／無声音（Ｖ／ＵＶ）判別データも上記ＣＲＣ
＆レート１／２畳込み符号付加部１１１に供給される。

【０１１５】ここで、上記ＣＲＣ＆レート１／２畳込み
符号付加部１１１は、上記ファインピッチデータ、Ｖ／
ＵＶ判別データ及び量子化出力データを用いて、スペク
トルエンベロープの量子化を階層的な構造とし、その出
力インデックスの重要度を分けることで効果的に畳込み
符号による誤り訂正を行う。

【０１１６】これは、本件出願人が特願平４−９１４２
２号において、提案した高能率符号化方法、すなわち、
Ｍ次元ベクトルを、Ｓ次元（Ｓ＜Ｍ）ベクトルに次元低
下させてベクトル量子化するような、階層構造化された
コードブックを有する量子化を行わせる方法と同様に誤
り訂正符号の効果的な適用が可能となる方法である。

【０１１７】具体的に、このデコーダ側のビタビ符号＆
ＣＲＣ検出は、以下のような原理である。図１５は、ビ
タビ復号＆ＣＲＣ検出の原理を説明するための機能ブロ
ック図である。例えば、音声符号器１２１から出力され
た音声パラメータのうち、聴覚上特に重要な部分（クラ
ス１）８０ビットとそれ以外の部分（クラス２）４０ビ
ットとに分ける。クラス１のうちさらに重要な５０ビッ
トについてＣＲＣ計算ブロック１２２によりＣＲＣを計
算し、７ビットの結果を得る。クラス１の８０ビットと
ＣＲＣの７ビットと畳込み符号化器の初期値を０に戻す
ためのテールビット５ビットの合計９２ビットを畳込み
符号化部１２３に入力し、１８４ビットの出力を得る。
畳込み符号化された１８４ビットとクラス２ビットの４
０ビットの計２２４ビットにつき、２スロットインター
リーブ器１２４により、インターリーブを行い、その出
力として２２４ビットを伝送する。

【０１１８】この２スロットインターリーブ器１２４に
相当するのが図１０のフレームインターリーブ部１１２
であり、その出力が出力端子１１３から伝送される。

【０１１９】なお、これらの各データは、上記Ｎサンプ
ル（例えば２５６サンプル）のブロック内のデータに対
して処理を施すことにより得られるものであるが、ブロ
ックは時間軸上を上記Ｌサンプルのフレームを単位とし
て前進することから、伝送するデータは上記フレーム単
位で得られる。すなわち、上記フレーム周期でピッチデ
ータ、Ｖ／ＵＶ判別データ、振幅データが更新されるこ
とになる。

【０１２０】次に、本発明に係る復号装置の実施例とし
て、伝送されて得られた上記出力データに基づき音声信
号を合成するための合成側（デコード側）の概略構成に
ついて、図１６を参照しながら説明する。

【０１２１】この図１５において、入力端子１３１に
は、伝送されたきたＣＲＣ＆レート１／２畳込み符号が
付加された出力データが供給される。入力端子１３１か
らの出力データは、フレームデインタリーブ１３２に供
給され、デインターリーブされる。デインターリーブさ
れたデータは、ビタビ復号＆ＣＲＣ検出部１３３に供給
され、復号化される。

【０１２２】そして、マスク処理部１３４が、フレーム
デインターリーブ１３２からのデータをマスク処理し、
量子化振幅データを逆ベクトル量子化部１３５に供給す
る。

【０１２３】この逆量子化部１３５も階層構造化されて
おり、各階層のインデックスデータに基づいて逆ベクト
ル化されたデータを合成して出力する。この逆量子化部
１３５からの出力データは、データ数逆変換部１３６に
送られて逆変換される。このデータ数逆変換部１３６で
は、上述した図９の説明と同様な（逆）変換が行われ、
得られた振幅データが有声音合成部１３７及び無声音合
成部１３８に送られる。また、上記マスク処理部１３４
は、符号化ピッチデータをピッチ復号化部１３９に供給
する。このピッチ復号化器１３９で復号されたピッチデ
ータは、データ数逆変換部１３６、有声音合成部１３７
及び無声音合成部１３８に送られる。また、上記マスク
処理部１３４は、Ｖ／ＵＶ判別データを有声音合成部１
３７及び無声音合成部１３８に供給する。

【０１２４】有声音合成部１３７では例えば余弦(cosin
e)波合成により時間軸上の有声音波形を合成し、無声音
合成部１３８では例えばホワイトノイズをバンドパスフ
ィルタでフィルタリングして時間軸上の無声音波形を合
成し、これらの各有声音合成波形と無声音合成波形とを
加算部１４０で加算合成して、出力端子１４１より取り
出すようにしている。この場合、上記振幅データ、ピッ
チデータ及びＶ／ＵＶ判別データは、上記分析時の１フ
レーム（Ｌサンプル、例えば１６０サンプル）毎に更新
されて与えられるが、フレーム間の連続性を高める（円
滑化する）ために、上記振幅データやピッチデータの各
値を１フレーム中の例えば中心位置における各データ値
とし、次のフレームの中心位置までの間（合成時の１フ
レーム）の各データ値を補間により求める。すなわち、
合成時の１フレーム（例えば上記分析フレームの中心か
ら次の分析フレームの中心まで）において、先端サンプ
ル点での各データ値と終端（次の合成フレームの先端）
サンプル点での各データ値とが与えられ、これらのサン
プル点間の各データ値を補間により求めるようにしてい
る。

【０１２５】以下、有声音合成部１３７における合成処
理を詳細に説明する。

【０１２６】上記Ｖ（有声音）と判別された第ｍバンド
（第ｍ高調波の帯域）における時間軸上の上記１合成フ
レーム（Ｌサンプル、例えば１６０サンプル）分の有声
音をＶ_ｍ (n) とするとき、この合成フレーム内の時間
インデックス（サンプル番号）ｎを用いて、 Ｖ_ｍ (n) ＝Ａ_ｍ (n) cos(θ_ｍ (n)) ０≦ｎ＜Ｌ・・・（15） と表すことができる。全バンドの内のＶ（有声音）と判
別された全てのバンドの有声音を加算（ΣＶ_ｍ (n) ）
して最終的な有声音Ｖ(n) を合成する。

【０１２７】この（15）式中のＡ_ｍ (n) は、上記合成
フレームの先端から終端までの間で補間された第ｍ高調
波の振幅である。最も簡単には、フレーム単位で更新さ
れる振幅データの第ｍ高調波の値を直線補間すればよ
い。すなわち、上記合成フレームの先端（ｎ＝０）での
第ｍ高調波の振幅値をＡ_０ｍ、該合成フレームの終端
（ｎ＝Ｌ：次の合成フレームの先端）での第ｍ高調波の
振幅値をＡ_Ｌｍとするとき、 Ａ_ｍ (n) ＝ (L-n)Ａ_０ｍ／Ｌ＋ｎＡ_Ｌｍ／Ｌ ・・・（16） の式によりＡ_ｍ (n) を計算すればよい。

【０１２８】次に、上記（15）式中の位相θ_ｍ (n)
は、 θ_ｍ (0) ＝ｍω_Ｏ１ｎ＋ｎ^２ ｍ（ω_Ｌ１−ω_０１）／２Ｌ＋φ_０ｍ＋Δ ωｎ ・・・（17） により求めることができる。この（17）式中で、φ_０ｍ
は上記合成フレームの先端（ｎ＝０）での第ｍ高調波の
位相（フレーム初期位相）を示し、ω_０１は合成フレー
ム先端（ｎ＝０）での基本角周波数、ω_Ｌ１は該合成フ
レームの終端（ｎ＝Ｌ：次の合成フレーム先端）での基
本角周波数をそれぞれ示している。上記（17）式中のΔ
ωは、ｎ＝Ｌにおける位相φ_Ｌｍがθ_ｍ (L) に等しく
なるような最小のΔωを設定する。

【０１２９】以下、任意の第ｍバンドにおいて、それぞ
れｎ＝０、ｎ＝ＬのときのＶ／ＵＶ判別結果に応じた上
記振幅Ａ_ｍ (n) 、位相θ_ｍ (n) の求め方を説明す
る。

【０１３０】第ｍバンドが、ｎ＝０、ｎ＝Ｌのいずれも
Ｖ（有声音）とされる場合に、振幅Ａ_ｍ (n) は、上述
した（16）式により、伝送された振幅値Ａ_０ｍ、Ａ_Ｌｍ
を直線補間して振幅Ａ_ｍ (n) を算出すればよい。位相
θ_ｍ (n) は、ｎ＝０でθ_ｍ(0) ＝φ_０ｍからｎ＝Ｌで
θ_ｍ (L) がφ_ＬｍとなるようにΔωを設定する。

【０１３１】次に、ｎ＝０のときＶ（有声音）で、ｎ＝
ＬのときＵＶ（無声音）とされる場合に、振幅Ａ_ｍ
(n) は、Ａ_ｍ (0) の伝送振幅値Ａ_０ｍからＡ_ｍ (L)
で０となるように直線補間する。ｎ＝Ｌでの伝送振幅値
Ａ_Ｌｍは無声音の振幅値であり、後述する無声音合成の
際に用いられる。位相θ_ｍ (n) は、θ_ｍ (0) ＝φ_０
ｍとし、かつΔω＝０とする。

【０１３２】さらに、ｎ＝０のときＵＶ（無声音）で、
ｎ＝ＬのときＶ（有声音）とされる場合には、振幅Ａ_ｍ
(n) は、ｎ＝０での振幅Ａ_ｍ (0) を０とし、ｎ＝Ｌ
で伝送された振幅値Ａ_Ｌｍとなるように直線補間する。
位相θ_ｍ (n) については、ｎ＝０での位相θ_ｍ (0)
として、フレーム終端での位相値φ_Ｌｍを用いて、 θ_ｍ (0) ＝φ_Ｌｍ−ｍ（ω_Ｏ１＋ω_Ｌ１）Ｌ／２ ・・・（18） とし、かつΔω＝０とする。

【０１３３】上記ｎ＝０、ｎ＝ＬのいずれもＶ（有声
音）とされる場合に、θ_ｍ (L) がφ _Ｌｍとなるように
Δωを設定する手法について説明する。上記（17）式
で、ｎ＝Ｌと置くことにより、 θ_ｍ (L) ＝ｍω_Ｏ１Ｌ＋Ｌ^２ ｍ（ω_Ｌ１−ω_０１）／２Ｌ＋φ_０ｍ ＋ΔωＬ ＝ｍ（ω_Ｏ１＋ω_Ｌ１）Ｌ／２＋φ_０ｍ＋ΔωＬ ＝φ_Ｌｍ となり、これを整理すると、Δωは、 Δω＝（mod2π((φ_Ｌｍ−φ_０ｍ) − mL(ω_Ｏ１＋ω_Ｌ１)/2)／Ｌ ・・・（19） となる。この（19）式でmod2π(x) とは、ｘの主値を−
π〜＋πの間の値で返す関数である。例えば、ｘ＝１.3
πのときmod2π(x) ＝−０.7π、ｘ＝２.3πのときmod2
π(x) ＝０.3π、ｘ＝−１.3πのときmod2π(x) ＝０.7
π、等である。

【０１３４】ここで、図１７のＡは、音声信号のスペク
トルの一例を示しており、バンド番号（ハーモニクスナ
ンバ）ｍが８、９、１０の各バンドがＵＶ（無声音）と
され、他のバンドはＶ（有声音）とされている。このＶ
（有声音）のバンドの時間軸信号が上記有声音合成部１
３７により合成され、ＵＶ（無声音）のバンドの時間軸
信号が無声音合成部１３８で合成されるわけである。

【０１３５】以下、無声音合成部１３８における無声音
合成処理を説明する。

【０１３６】ホワイトノイズ発生部１４２からの時間軸
上のホワイトノイズ信号波形を、所定の長さ（例えば２
５６サンプル）で適当な窓関数（例えばハミング窓）に
より窓かけをし、ＳＴＦＴ処理部１４３によりＳＴＦＴ
（ショートタームフーリエ変換）処理を施すことによ
り、図１７のＢに示すようなホワイトノイズの周波数軸
上のパワースペクトルを得る。このＳＴＦＴ処理部１４
３からのパワースペクトルをバンド振幅処理部１４４に
送り、図１７のＣに示すように、上記ＵＶ（無声音）と
されたバンド（例えばｍ＝８、９、１０）について上記
振幅｜Ａ_ｍ ｜_{Ｕ Ｖ}を乗算し、他のＶ（有声音）とされ
たバンドの振幅を０にする。このバンド振幅処理部１４
４には上記振幅データ、ピッチデータ、Ｖ／ＵＶ判別デ
ータが供給されている。バンド振幅処理部１４４からの
出力は、ＩＳＴＦＴ処理部１４５に送られ、位相は元の
ホワイトノイズの位相を用いて逆ＳＴＦＴ処理を施すこ
とにより時間軸上の信号に変換する。ＩＳＴＦＴ処理部
１４５からの出力は、オーバーラップ加算部１４６に送
られ、時間軸上で適当な（元の連続的なノイズ波形を復
元できるように）重み付けをしながらオーバーラップ及
び加算を繰り返し、連続的な時間軸波形を合成する。オ
ーバーラップ加算部１４６からの出力信号が上記加算部
１４０に送られる。

【０１３７】このように、各合成部１３７、１３８にお
いて合成されて時間軸上に戻された有声音部及び無声音
部の各信号は、加算部１４０により適当な固定の混合比
で加算して、出力端子１４１より再生された音声信号を
取り出す。

【０１３８】ここで、上述したデコーダ側のビタビ復号
＆ＣＲＣ検出は、以下のような原理である。図１８は、
ビタビ復号＆ＣＲＣ検出の原理を説明するための機能ブ
ロック図である。例えば、図１８に示すような原理であ
る。先ず、伝送されてきた２２４ビットを２スロットデ
インターリーブ器１５１が受信し、デインタリーブす
る。この２スロットデインターリーブ器１５１の出力を
クラス２とエンコードされているクラス１ビットに分
け、後者を畳込み復号化器１５２に入力し、復号して、
８０ビットのクラス１復号結果を受信７ビットを得る。
次に、８０ビットのクラス１復号結果からエンコーダで
計算したのと同じパラメータビットに相当するものから
再びＣＲＣをＣＲＣ計算部１５３により計算し、受信Ｃ
ＲＣと比較し、その結果を音声復号器１５４に出力す
る。

【０１３９】なお、上記図１０の音声分析側（エンコー
ド側）の構成や図１６の音声合成側（デコード側）の構
成については、各部をハードウェア的に記載している
が、いわゆるＤＳＰ（ディジタル信号プロセッサ）等を
用いてソフトウェアプログラムにより実現することも可
能である。なお、本発明は上記実施例のみに限定される
ものではなく、例えば、音声信号のみならず、音響信号
を入力信号として用いることもできる。

【０１４０】

【発明の効果】以上の説明から明らかなように、本発明
に係る符号化装置によれば、入力オーディオ信号をブロ
ックに分割して、ブロック内の可変個数の波形データ又
は波形を表すパラメータデータを抽出し、上記抽出され
た可変個数のデータをブロック毎に一定の個数の基準デ
ータと比較するために上記可変個数のデータを上記一定
個数に変換して符号化する符号化装置であって、上記可
変個数のデータが入力される帯域制限型オーバーサンプ
リングのためのＦＩＲフィルタで、上記入力データのサ
ンプル点に対してそれぞれ異なる複数の位相と対応した
複数の係数セットの内の上記一定個数のデータの各位置
に対応する係数セットを用いることにより、出力として
必要な上記一定個数のデータを求める手段を有している
ため、必要な点のみを計算する間引かれた演算が可能と
なり、積和の演算回数を大幅に減らせる。

【０１４１】また、他の発明に係る符号化装置によれ
ば、入力オーディオ信号をブロックに分割して、ブロッ
ク内の可変個数の波形データ又は波形を表すパラメータ
データを抽出し、上記抽出された可変個数のデータをブ
ロック毎に一定の個数の基準データと比較するために上
記可変個数のデータを上記一定個数のデータに変換して
符号化する符号化装置であって、上記可変個数のデータ
が入力される帯域制限型オーバーサンプリングのための
ＦＩＲフィルタで、上記入力データのサンプル点に対し
てそれぞれ異なる複数の位相と対応した複数の係数セッ
トの内の上記一定個数のデータの各位置の近傍の位置に
対応する係数セットを用いることにより、中間的な出力
データを求める手段と、上記中間的な出力データを補間
して必要とされる一定個数のデータを求める手段とを有
しているため、必要な点のみを計算する間引かれた演算
が可能となり、積和の演算回数を大幅に減らせる。

【０１４２】また、本発明に係る復号装置によれば、入
力オーディオ信号をブロックに分割して、ブロック内の
可変個数の波形データ又は波形を表すパラメータデータ
を抽出し、上記抽出された可変個数のデータをブロック
毎に一定の個数の基準データと比較するために上記可変
個数のデータを上記一定個数のデータに変換することに
より符号化された符号列を受け取り、上記符号列から上
記一定個数のデータを復号化し、上記復号化された一定
個数のデータから可変個数のデータに逆変換する復号装
置であって、上記一定個数のデータが入力される帯域制
限型オーバーサンプリングのためのＦＩＲフィルタで、
上記入力データのサンプル点に対してそれぞれ異なる複
数の位相と対応した複数の係数セットの内の上記可変個
数のデータの各位置に対応する係数セットを用いること
により、出力として必要な上記可変個数のデータを求め
る手段を有しているため、必要な点のみを計算する間引
かれた演算が可能となり、積和の演算回数を大幅に減ら
せる。

【０１４３】また、他の発明に係る復号装置によれば、
入力オーディオ信号をブロックに分割して、ブロック内
の可変個数の波形データ又は波形を表すパラメータデー
タを抽出し、上記抽出された可変個数のデータをブロッ
ク毎に一定の個数の基準データと比較するために上記可
変個数のデータを上記一定個数のデータに変換すること
により符号化された符号列を受け取り、上記符号列から
上記一定個数のデータを復号化し、上記復号化された一
定個数のデータから可変個数のデータに逆変換する復号
装置であって、上記一定個数のデータが入力される帯域
制限型オーバーサンプリングのためのＦＩＲフィルタ
で、上記入力データのサンプル点に対してそれぞれ異な
る複数の位相と対応した複数の係数セットの内の上記可
変個数のデータの各位置の近傍の位置に対応する係数セ
ットを用いることにより、中間的な出力データを求める
手段と、上記中間的な出力データを補間して必要とされ
る可変個数のデータを求める手段とを有しているため、
必要な点のみを計算する間引かれた演算が可能となり、
積和の演算回数を大幅に減らせる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明に係る符号化装置の第１の実施例に用い
られるデータ数変換方法を説明するための概略構成を示
すブロック図である。

【図２】データ数変化の一例を説明するための波形図で
ある。

【図３】スペクトルエンベロープの拡張を説明するため
の波形図である。

【図４】ＦＩＲフィルタのフィルタ係数を説明するため
の図である。

【図５】図４に示されたフィルタ係数を用い実際に出力
点を求める例を説明するための図である。

【図６】直線補間で使う値の求め方及び直線補間を説明
するための図である。

【図７】直線補間で使う値の求め方を説明するためのフ
ローチャートである。

【図８】直線補間を説明するためのフローチャートであ
る。

【図９】第２の実施例を説明するための図である。

【図１０】本発明に係る符号化装置の実施例の具体例と
しての音声信号の合成分析符号化装置の分析側（エンコ
ード側）の概略構成を示す機能ブロック図である。

【図１１】窓かけ処理を説明するための図である。

【図１２】窓かけ処理と窓関数との関係を説明するため
の図である。

【図１３】直交変換（ＦＦＴ）処理対象としての時間軸
データを示す図である。

【図１４】周波数軸上のスペクトルデータ、スペクトル
包絡線（エンベロープ）及び励起信号のパワースペクト
ルを示す図である。

【図１５】ＣＲＣ＆畳込み符号を説明するための図であ
る。

【図１６】本発明に係る復号装置の実施例として、デー
タ数変換方法が適用される装置の具体例としての音声信
号の合成分析符号化装置の合成側（デコード側）の概略
構成を示す機能ブロック図である。

【図１７】音声信号を合成する際の無声音合成を説明す
るための図である。

【図１８】ＣＲＣ＆畳込み復号を説明するための図であ
る。

【符号の説明】

１２ 非線形圧縮部、 １３ データ個数変換本体部、
１４ スペクトルエンベロープ拡張部、 １５ 帯域
制限型ＦＩＲフィルタ、 １６ 直線補間部、１０３
ピッチ抽出部、 １０４ 窓かけ処理部、 １０５ 直
交変換（ＦＦＴ）部、 １０６ 高精度（ファイン）ピ
ッチサーチ部、 １０７ 有声音／無声音（Ｖ／ＵＶ）
判別部、 １０８ 振幅再評価部、 １０９ データ数
変換（データレートコンバート）部、 １１０ ベクト
ル量子化部、 １１１ ＣＲＣ＆畳込み符号化部、 １
１２ フレームインターリーブ部

フロントページの続き (51)Int.Cl.⁷ 識別記号 ＦＩ テーマコート゛(参考） Ｈ０３Ｍ 7/30 Ｇ１０Ｌ 9/00 Ｈ Ｍ Ｆターム(参考） 5D045 CB01 CC07 5J064 AA02 BA13 BC08 BC09 BC11 BC14 BC15 BC18 BD01

Claims (8)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 入力オーディオ信号をブロックに分割し
   て、ブロック内の可変個数の波形データ又は波形を表す
   パラメータデータを抽出し、上記抽出された可変個数の
   データをブロック毎に一定の個数の基準データと比較す
   るために上記可変個数のデータを上記一定個数に変換し
   て符号化する符号化装置であって、 上記可変個数のデータが入力される帯域制限型オーバー
   サンプリングのためのＦＩＲフィルタで、上記入力デー
   タのサンプル点に対してそれぞれ異なる複数の位相と対
   応した複数の係数セットの内の上記一定個数のデータの
   各位置に対応する係数セットを用いることにより、出力
   として必要な上記一定個数のデータを求める手段を有す
   ることを特徴とする符号化装置。
2. 【請求項２】 上記可変個数のデータのデータ個数を拡
   大する拡張手段を更に有し、 上記一定個数のデータを求める手段は、上記データ個数
   が拡大されたデータを上記ＦＩＲフィルタの入力とする
   ことを特徴とする請求項１記載の符号化装置。
3. 【請求項３】 入力オーディオ信号をブロックに分割し
   て、ブロック内の可変個数の波形データ又は波形を表す
   パラメータデータを抽出し、上記抽出された可変個数の
   データをブロック毎に一定の個数の基準データと比較す
   るために上記可変個数のデータを上記一定個数のデータ
   に変換して符号化する符号化装置であって、 上記可変個数のデータが入力される帯域制限型オーバー
   サンプリングのためのＦＩＲフィルタで、上記入力デー
   タのサンプル点に対してそれぞれ異なる複数の位相と対
   応した複数の係数セットの内の上記一定個数のデータの
   各位置の近傍の位置に対応する係数セットを用いること
   により、中間的な出力データを求める手段と、 上記中間的な出力データを補間して必要とされる一定個
   数のデータを求める手段とを有することを特徴とする符
   号化装置。
4. 【請求項４】 上記可変個数のデータのデータ個数を拡
   大する拡張手段を更に有し、 上記中間的な出力のデータを求める手段は、上記データ
   個数が拡大されたデータを上記ＦＩＲフィルタの入力と
   することを特徴とする請求項３記載の符号化装置。
5. 【請求項５】 入力オーディオ信号をブロックに分割し
   て、ブロック内の可変個数の波形データ又は波形を表す
   パラメータデータを抽出し、上記抽出された可変個数の
   データをブロック毎に一定の個数の基準データと比較す
   るために上記可変個数のデータを上記一定個数のデータ
   に変換することにより符号化された符号列を受け取り、
   上記符号列から上記一定個数のデータを復号化し、上記
   復号化された一定個数のデータから可変個数のデータに
   逆変換する復号装置であって、 上記一定個数のデータが入力される帯域制限型オーバー
   サンプリングのためのＦＩＲフィルタで、上記入力デー
   タのサンプル点に対してそれぞれ異なる複数の位相と対
   応した複数の係数セットの内の上記可変個数のデータの
   各位置に対応する係数セットを用いることにより、出力
   として必要な上記可変個数のデータを求める手段を有す
   ることを特徴とする復号装置。
6. 【請求項６】 上記一定個数のデータのデータ個数を拡
   大する拡張手段を更に有し、 上記可変個数のデータを求める手段は、上記データ個数
   が拡大されたデータを上記ＦＩＲフィルタの入力とする
   ことを特徴とする請求項５記載の復号装置。
7. 【請求項７】 入力オーディオ信号をブロックに分割し
   て、ブロック内の可変個数の波形データ又は波形を表す
   パラメータデータを抽出し、上記抽出された可変個数の
   データをブロック毎に一定の個数の基準データと比較す
   るために上記可変個数のデータを上記一定個数のデータ
   に変換することにより符号化された符号列を受け取り、
   上記符号列から上記一定個数のデータを復号化し、上記
   復号化された一定個数のデータから可変個数のデータに
   逆変換する復号装置であって、 上記一定個数のデータが入力される帯域制限型オーバー
   サンプリングのためのＦＩＲフィルタで、上記入力デー
   タのサンプル点に対してそれぞれ異なる複数の位相と対
   応した複数の係数セットの内の上記可変個数のデータの
   各位置の近傍の位置に対応する係数セットを用いること
   により、中間的な出力データを求める手段と、 上記中間的な出力データを補間して必要とされる可変個
   数のデータを求める手段とを有することを特徴とする復
   号装置。
8. 【請求項８】 上記一定個数のデータのデータ個数を拡
   大する拡張手段を更に有し、 上記中間的な出力データを求める手段は、上記データ個
   数が拡大されたデータを上記ＦＩＲフィルタの入力とす
   ることを特徴とする請求項７記載の復号装置。