JP2008090311A - 音声符号化方法 - Google Patents
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Abstract
【解決手段】符号駆動線形予測(CELP)音声符号化において、スペクトル情報、パワー情報、ピッチ情報のうち少なくとも1つの符号又は符号化結果を用いて該符号化区間における音声の雑音性の度合を評価し、評価結果に応じて異なる駆動符号帳19、20を用いるようにした。
【選択図】図1
Description
「Code-excited linear prediction(CELP):High-quality speech at very low bit rates」(M.R.Shroeder and B.S.Atal著、ICASSP '85, pp.937-940, 1985) 「Phonetically-based vector excitation coding of speech at 3.6kbps」(S.Wang and A.Gersho著、ICASSP '89, pp.49-52, 1989)
図1は、この発明による音声符号化方法及び音声復号化方法の実施の形態1の全体構成を示す。図中、1は符号化部、2は復号化部、3は多重化部、4は分離部である。符号化部1は、線形予測パラメータ分析部5、線形予測パラメータ符号化部6、合成フィルタ7、適応符号帳8、ゲイン符号化部10、距離計算部11、第1の駆動符号帳19、第2の駆動符号帳20、雑音度評価部24、駆動符号帳切替部25、重み付け加算部38より構成されている。また、復号化部2は線形予測パラメータ復号化部12、合成フィルタ13、適応符号帳14、第1の駆動符号帳22、第2の駆動符号帳23、雑音度評価部26、駆動符号帳切替部27、ゲイン復号化部16、重み付け加算部39より構成されている。図1中5は入力音声S1を分析し、音声のスペクトル情報である線形予測パラメータを抽出するスペクトル情報分析部としての線形予測パラメータ分析部、6はスペクトル情報であるその線形予測パラメータを符号化し、符号化した線形予測パラメータを合成フィルタ7の係数として設定するスペクトル情報符号化部としての線形予測パラメータ符号化部、19、22は非雑音的な複数の時系列ベクトルが記憶された第1の駆動符号帳、20、23は雑音的な複数の時系列ベクトルが記憶された第2の駆動符号帳、24、26は雑音の度合いを評価する雑音度評価部、25、27は雑音の度合いにより駆動符号帳を切り替える駆動符号帳切替部である。
上述の実施の形態1では、2つの駆動符号帳を切り替えて用いているが、これに代え、3つ以上の駆動符号帳を備え、雑音の度合いに応じて切り替えて用いるとしても良い。この実施の形態2によれば、音声を雑音/非雑音の2通りだけでなく、やや雑音的であるなどの中間的な音声に対してもそれに適した駆動符号帳を用いることができるので、品質の高い音声を再生することができる。
図1との対応部分に同一符号を付けた図3は、この発明の音声符号化方法及び音声復号化方法の実施の形態3の全体構成を示し、図中28、30は雑音的な時系列ベクトルを格納した駆動符号帳、29、31は時系列ベクトルの低振幅なサンプルの振幅値を零にするサンプル間引き部である。
上述の実施の形態3では、時系列ベクトルのサンプルを間引く/間引かないの2通りとしているが、これに代え、雑音の度合いに応じてサンプルを間引く際の振幅閾値を変更するとしても良い。この実施の形態4によれば、音声を雑音/非雑音の2通りだけでなく、やや雑音的であるなどの中間的な音声に対してもそれに適した時系列ベクトルを生成し、用いることができるので、品質の高い音声を再生することができる。
図1との対応部分に同一符号を付けた図4は、この発明の音声符号化方法及び音声復号化方法の実施の形態5の全体構成を示し、図中32、35は雑音的な時系列ベクトルを記憶している第1の駆動符号帳、33、36は非雑音的な時系列ベクトルを記憶している第2の駆動符号帳、34、37は重み決定部である。
上述の実施の形態1〜5でさらに、雑音の度合いの評価結果に応じてゲインの符号帳を変更するとしても良い。この実施の形態6によれば、駆動符号帳に応じて最適なゲインの符号帳を用いることができるので、品質の高い音声を再生することができる。
上述の実施の形態1〜6では、音声の雑音の度合いを評価し、その評価結果に応じて駆動符号帳を切り替えているが、有声の立ち上がりや破裂性の子音などをそれぞれ判定、評価し、その評価結果に応じて駆動符号帳を切り替えても良い。この実施の形態7によれば、音声の雑音的な状態だけでなく、有声の立ち上がりや破裂性子音などさらに細かく分類し、それぞれに適した駆動符号帳を用いることができるので、品質の高い音声を再生することができる。
上述の実施の形態1〜6では、図2に示すスペクトル傾斜、短期予測利得、ピッチ変動から、符号化区間の雑音の度合いを評価しているが、適応符号帳出力に対するゲイン値の大小を用いて評価しても良い。
Claims (3)
- 符号駆動線形予測(Code-Excited Linear Prediction:CELP)音声符号化方法において、スペクトル情報、パワー情報、ピッチ情報のうち少なくとも1つの符号または符号化結果を用いて該符号化区間における音声の雑音性の度合いを評価し、駆動符号帳から出力された時系列ベクトルを評価結果に応じた雑音性の度合いを有する時系列ベクトルに変換して出力することを特徴とする音声符号化方法。
- 符号駆動線形予測(CELP)音声符号化方法において、
符号化区間における音声の雑音生の度合いを評価し、
駆動符号帳から出力された時系列ベクトルを上記評価結果に応じた雑音生の度合いを有する時系列ベクトルに変換して出力することを特徴とする音声符号化方法。 - 符号駆動線形予測(CELP)音声符号化方法において、
音声を分析し、この分析結果を符号化した符号化結果を用いて該符号化区間における音声の雑音性の度合いを評価し、
駆動符号帳から出力された時系列ベクトルを上記評価結果に応じた雑音性の度合いを有する時系列ベクトルに変換して出力することを特徴とする音声符号化方法。
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-
2007
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