JP2596143B2 - 音声符号化方法 - Google Patents
音声符号化方法Info
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- JP2596143B2 JP2596143B2 JP1294856A JP29485689A JP2596143B2 JP 2596143 B2 JP2596143 B2 JP 2596143B2 JP 1294856 A JP1294856 A JP 1294856A JP 29485689 A JP29485689 A JP 29485689A JP 2596143 B2 JP2596143 B2 JP 2596143B2
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Description
【発明の詳細な説明】 〔産業上の利用分野〕 本発明は音声信号を低いビットレートで高品質に符号
化するための音声符号化方法に関する。
化するための音声符号化方法に関する。
音声信号を低いビットレート、例えば16kb/s程度以下
で伝送する方法としては、マルチパルス符号化法などが
知られている。これらは音源信号を複数個のパルスの組
合せ（マルチパルス）で表し、声道の特徴をデジタルフ
ィルタで表し、音源パルスの情報とフィルタの係数を、
一定時間区間（フレーム）毎に求めて伝送している。こ
の方法の詳細については、例えばアラセキ，オザワ，オ
ノ，オチアイ氏による“Multi−pulse Excited Speech
Coder Based on Maximum Cross−correlation Search A
lgorithm",（GLOBECOM83,IEEE Global Telecommunicati
on,講演番号23.3,1983）（文献１）に記載されている。
この方法では、音道情報と音源信号を分離してそれぞれ
表現すること、および音源信号を表現する手段として複
数のパルス列の組合せ（マルチパルス）を用いることに
より、復号後に良好な音声信号を出力することができ
る。
で伝送する方法としては、マルチパルス符号化法などが
知られている。これらは音源信号を複数個のパルスの組
合せ（マルチパルス）で表し、声道の特徴をデジタルフ
ィルタで表し、音源パルスの情報とフィルタの係数を、
一定時間区間（フレーム）毎に求めて伝送している。こ
の方法の詳細については、例えばアラセキ，オザワ，オ
ノ，オチアイ氏による“Multi−pulse Excited Speech
Coder Based on Maximum Cross−correlation Search A
lgorithm",（GLOBECOM83,IEEE Global Telecommunicati
on,講演番号23.3,1983）（文献１）に記載されている。
この方法では、音道情報と音源信号を分離してそれぞれ
表現すること、および音源信号を表現する手段として複
数のパルス列の組合せ（マルチパルス）を用いることに
より、復号後に良好な音声信号を出力することができ
る。
音声信号をより低いビットレートで伝送する方法とし
ては、マルチパルス音源のピッチ毎の準周期性（ピッチ
相関）を利用したピッチ予測マルチパルス法が提案され
ている。この方法の詳細は、例えば、特願昭58−139022
号明細書（文献２）に詳しいのでここでは説明を省略す
る。
ては、マルチパルス音源のピッチ毎の準周期性（ピッチ
相関）を利用したピッチ予測マルチパルス法が提案され
ている。この方法の詳細は、例えば、特願昭58−139022
号明細書（文献２）に詳しいのでここでは説明を省略す
る。
また、音声信号をさらに低いビットレートで伝送する
方法としては、音源パルスの情報とフィルタの情報を一
定時間毎ではなく、入力された音声信号を分析して得ら
れる音響的特徴が継続している区間毎に区切り（以下、
音声信号を区切る一連の処理をセグメンテーションとい
い、セグメンテーションの結果得られた各区間をセグメ
ントと呼ぶ。）、各セグメント毎に音源を求めることに
よって良好な再生音声を得る方法をとることができる。
この方法については特願平１−23255号明細書（文献
３）に詳しいのでここでは説明を省略する。
方法としては、音源パルスの情報とフィルタの情報を一
定時間毎ではなく、入力された音声信号を分析して得ら
れる音響的特徴が継続している区間毎に区切り（以下、
音声信号を区切る一連の処理をセグメンテーションとい
い、セグメンテーションの結果得られた各区間をセグメ
ントと呼ぶ。）、各セグメント毎に音源を求めることに
よって良好な再生音声を得る方法をとることができる。
この方法については特願平１−23255号明細書（文献
３）に詳しいのでここでは説明を省略する。
しかしながら、文献１と文献２に掲載されている従来
方法では、ビットレートが充分に高く音源パルスの数が
充分なときは音質が良好であったが、ビットレートを下
げて行くと音質が低下するという問題点があった。
方法では、ビットレートが充分に高く音源パルスの数が
充分なときは音質が良好であったが、ビットレートを下
げて行くと音質が低下するという問題点があった。
また、前記文献３に掲載されている方法でも、セグメ
ントの長さが長くなった場合に音質が低下するという問
題点があった。
ントの長さが長くなった場合に音質が低下するという問
題点があった。
本発明の目的は、ビットレートが高いところでも、あ
るいはビットレートを下げていっても、また同じ音響的
特徴を有する区間長が長くなっても、従来よりも良好な
音声を少ない演算量で実現可能な音声符号化方法を提供
することにある。
るいはビットレートを下げていっても、また同じ音響的
特徴を有する区間長が長くなっても、従来よりも良好な
音声を少ない演算量で実現可能な音声符号化方法を提供
することにある。
本発明の音声符号化方法は、離散的な音声信号を入力
し、前記音声信号のスペクトル包絡を表すスペクトルパ
ラメータと前記音声信号の音響的特徴を表すパラメータ
を抽出し、前記抽出された音響的特徴を表すパラメータ
を用いて前記音声信号を分類し、前記分類結果に応じて
予め複数種類用意した音源モデルの中から最適なモデル
を選択し、前記選択された音源モデルのパラメータを計
算し、前記音声信号と前記モデルにより合成された合成
音声との歪みを計算し、前記歪みを判別しながら音声信
号を同一の特徴の連続している可変時間長のセグメント
に分割し、前記音源モデルのパラメータを表す符号と前
記スペクトルパラメータと前記セグメント長とを量子化
して出力することを特徴とする。
し、前記音声信号のスペクトル包絡を表すスペクトルパ
ラメータと前記音声信号の音響的特徴を表すパラメータ
を抽出し、前記抽出された音響的特徴を表すパラメータ
を用いて前記音声信号を分類し、前記分類結果に応じて
予め複数種類用意した音源モデルの中から最適なモデル
を選択し、前記選択された音源モデルのパラメータを計
算し、前記音声信号と前記モデルにより合成された合成
音声との歪みを計算し、前記歪みを判別しながら音声信
号を同一の特徴の連続している可変時間長のセグメント
に分割し、前記音源モデルのパラメータを表す符号と前
記スペクトルパラメータと前記セグメント長とを量子化
して出力することを特徴とする。
本発明によれば、離散的な音声信号を入力し、前記音
声信号のスペクトル包絡を表すスペクトルパラメータと
前記音声信号の音響的特徴を表すパラメータを抽出し、
前記音響的特徴を用いて前記音声信号を分類し、前記分
類結果に応じて予め複数種類用意した音源モデルの中か
ら最適なモデルを選択し、前記選択された音源モデルと
前記スペクトルパラメータを用いて計算した再生音声と
前記入力音声との歪を計算することにより前記音声信号
を一定でない時間長を持つ区間に分割し、前記区間にお
いて前記選択された音源信号を表す符号と前記スペクト
ルパラメータと前記区間長とを量子化して出力するのが
好適である。
声信号のスペクトル包絡を表すスペクトルパラメータと
前記音声信号の音響的特徴を表すパラメータを抽出し、
前記音響的特徴を用いて前記音声信号を分類し、前記分
類結果に応じて予め複数種類用意した音源モデルの中か
ら最適なモデルを選択し、前記選択された音源モデルと
前記スペクトルパラメータを用いて計算した再生音声と
前記入力音声との歪を計算することにより前記音声信号
を一定でない時間長を持つ区間に分割し、前記区間にお
いて前記選択された音源信号を表す符号と前記スペクト
ルパラメータと前記区間長とを量子化して出力するのが
好適である。
また本発明によれば、離散的な音声信号を入力し、予
め定められた時間長の区間に分割したのち前記音声信号
のスペクトル包絡を表すスペクトルパラメータと前記音
声信号の音響的特徴を表すパラメータを抽出し、隣接す
る区間から求めた前記パラメータ同士の距離を求めるこ
とによって前記音響的特徴が継続しているセグメントと
して前記区間長に等しいか長いセグメント長を決定した
後に、前記抽出された音響的特徴を表すパラメータを用
いて前記セグメント長の音声信号を分類し、前記分類結
果に応じて予め複数種類用意した音源モデルの中から最
適なものを選択し、前記選択された音源モデルに従い音
源信号を計算して、前記選択された音源信号を表す符号
と前記計算されたスペクトルパラメータと前記セグメン
ト長とを量子化して出力するのが好適である。
め定められた時間長の区間に分割したのち前記音声信号
のスペクトル包絡を表すスペクトルパラメータと前記音
声信号の音響的特徴を表すパラメータを抽出し、隣接す
る区間から求めた前記パラメータ同士の距離を求めるこ
とによって前記音響的特徴が継続しているセグメントと
して前記区間長に等しいか長いセグメント長を決定した
後に、前記抽出された音響的特徴を表すパラメータを用
いて前記セグメント長の音声信号を分類し、前記分類結
果に応じて予め複数種類用意した音源モデルの中から最
適なものを選択し、前記選択された音源モデルに従い音
源信号を計算して、前記選択された音源信号を表す符号
と前記計算されたスペクトルパラメータと前記セグメン
ト長とを量子化して出力するのが好適である。
第１図は、第１の実施例である音声符号化方法を実施
する音声符号化装置のブロック図である。
する音声符号化装置のブロック図である。
第２図は、入力信号との歪を計算しつつ音源信号を計
算する場合における音源信号計算回路及びセグメント長
決定回路のブロック図を示す。
算する場合における音源信号計算回路及びセグメント長
決定回路のブロック図を示す。
まず第１の実施例による符号化方法において、入力信
号と再生信号との歪を計算しつつ行うセグメントの区間
長（以下、セグメントの区間長を略してゼグメント長と
いう。）の決定方法について第２図を用いて説明する。
号と再生信号との歪を計算しつつ行うセグメントの区間
長（以下、セグメントの区間長を略してゼグメント長と
いう。）の決定方法について第２図を用いて説明する。
信号入力端子310からは、予め定められた例えば10mse
c.の区間長（以下、第１フレームという）の信号が入力
される。また、スペクトルパラメータ入力端子300から
は、第１フレームの入力信号から計算されたスペクトル
パラメータが入力される。音響パラメータ入力端子305
からは、第１フレームの入力信号の音響的特徴を表すパ
ラメータが入力される。
c.の区間長（以下、第１フレームという）の信号が入力
される。また、スペクトルパラメータ入力端子300から
は、第１フレームの入力信号から計算されたスペクトル
パラメータが入力される。音響パラメータ入力端子305
からは、第１フレームの入力信号の音響的特徴を表すパ
ラメータが入力される。
音源選択回路306は、入力された音響的特徴を表すパ
ラメータを用いて予め複数個用意された音源モデルから
最適なモデルを選択する。音源計算回路320は、第１フ
レームの入力信号と選択された音源モデルとを用いて音
源信号を計算する。第１フレームに対する処理が終了す
ると、現在のセグメント長を前記区間長に設定する。
ラメータを用いて予め複数個用意された音源モデルから
最適なモデルを選択する。音源計算回路320は、第１フ
レームの入力信号と選択された音源モデルとを用いて音
源信号を計算する。第１フレームに対する処理が終了す
ると、現在のセグメント長を前記区間長に設定する。
バッファ330は、計算された音源信号と現在のセグメ
ント長とを蓄積し、第１フレームの入力信号をそのまま
出力する。
ント長とを蓄積し、第１フレームの入力信号をそのまま
出力する。
次に信号入力端子340から次のフレームの入力信号を
入力する。信号形成回路345は、バッファ330から出力さ
れた信号に続けて、入力端子340からの入力信号を加え
た区間長の入力信号を出力する。
入力する。信号形成回路345は、バッファ330から出力さ
れた信号に続けて、入力端子340からの入力信号を加え
た区間長の入力信号を出力する。
音源計算回路350は、信号形成回路345からの出力信号
に対して前記選択された音源モデルを用いて音源信号を
計算する。
に対して前記選択された音源モデルを用いて音源信号を
計算する。
再生フィルタ360は、入力されたスペクトルパラメー
タと計算された音源信号とを用いて音声信号を再生す
る。
タと計算された音源信号とを用いて音声信号を再生す
る。
歪計算回路370は、再生フィルタ360によって再生され
た再生信号と入力信号との歪を計算する。
た再生信号と入力信号との歪を計算する。
境界判定回路380は、計算された歪と予め定められた
判定値とを比較する。歪が判定値よりも小さい場合はセ
グメント長を更新し音源計算回路320の出力である音源
信号と更新されたフレーム長をバッファ330に蓄積し、
バッファ330は蓄積された音声信号を信号形成回路345へ
出力する。そして次のフレームの入力信号に対する処理
を行う。一方、歪が測定値よりも大きい場合は、対象と
している入力信号の開始点に境界があると判定し、バッ
ファ330に蓄積されている音源信号とセグメント長を出
力端子390に出力する。
判定値とを比較する。歪が判定値よりも小さい場合はセ
グメント長を更新し音源計算回路320の出力である音源
信号と更新されたフレーム長をバッファ330に蓄積し、
バッファ330は蓄積された音声信号を信号形成回路345へ
出力する。そして次のフレームの入力信号に対する処理
を行う。一方、歪が測定値よりも大きい場合は、対象と
している入力信号の開始点に境界があると判定し、バッ
ファ330に蓄積されている音源信号とセグメント長を出
力端子390に出力する。
さて第１図に戻り、入力端子500から離散的な音声信
号を入力する。時間分割回路510では、入力された音声
信号を予め定められた時間長（例えば10msec.）のフレ
ームに分割する。スペクトルパラメータ抽出回路520で
は、フレームの音声信号のスペクトルを表すスペクトル
パラメータを、周知のLPC分析法によって求める。量子
化器530は、求められたスペクトルパラメータを量子化
する。逆量子化器540は、量子化されたスペクトルパラ
メータを逆量子化して出力する。
号を入力する。時間分割回路510では、入力された音声
信号を予め定められた時間長（例えば10msec.）のフレ
ームに分割する。スペクトルパラメータ抽出回路520で
は、フレームの音声信号のスペクトルを表すスペクトル
パラメータを、周知のLPC分析法によって求める。量子
化器530は、求められたスペクトルパラメータを量子化
する。逆量子化器540は、量子化されたスペクトルパラ
メータを逆量子化して出力する。
音響的特徴抽出回路550は、フレームの入力信号から
種々の音響的特徴を表すパラメータを抽出して出力す
る。音響的特徴としては、いずれも周知の方法によって
求めることができるパワ，高周波数域のパワと低周波数
域のパワの比，ピッチゲイン，フレーム内におけるパワ
の変化率等を用いることができる。
種々の音響的特徴を表すパラメータを抽出して出力す
る。音響的特徴としては、いずれも周知の方法によって
求めることができるパワ，高周波数域のパワと低周波数
域のパワの比，ピッチゲイン，フレーム内におけるパワ
の変化率等を用いることができる。
特徴分類回路560は、出力された音響的特徴を表すパ
ラメータを用いて、フレーム内の入力信号を分類すると
共に、入力信号を符号化する際に用いる音源モデルを決
定し、音源コードブック選択回路580とマルチパルス音
源計算回路590と母音部音源計算回路600のうち、決定さ
れた音源モデルを計算する回路を動作させ、それ以外の
音源計算回路の動作を停止する。分類の種類としては、
例えば母音性信号，摩擦性信号，過渡的信号などがあ
る。
ラメータを用いて、フレーム内の入力信号を分類すると
共に、入力信号を符号化する際に用いる音源モデルを決
定し、音源コードブック選択回路580とマルチパルス音
源計算回路590と母音部音源計算回路600のうち、決定さ
れた音源モデルを計算する回路を動作させ、それ以外の
音源計算回路の動作を停止する。分類の種類としては、
例えば母音性信号，摩擦性信号，過渡的信号などがあ
る。
音源コードブック選択回路580とマルチパルス音源計
算回路590と母音部音源計算回路600は、第２図で説明し
たような方法を用い、入力信号と音源モデルを用いて計
算した再生信号との歪を計算することにより、セグメン
トの時間長を算出するとともにそれぞれの音源モデルの
パラメータを量子化して出力する。
算回路590と母音部音源計算回路600は、第２図で説明し
たような方法を用い、入力信号と音源モデルを用いて計
算した再生信号との歪を計算することにより、セグメン
トの時間長を算出するとともにそれぞれの音源モデルの
パラメータを量子化して出力する。
このうち母音部音源計算回路600は、例えば小澤氏に
よる“種々の音源を用いる4.8kb/s音声符号化方式（SPM
EX）”（電子情報通信学会音声研究会資料SP89−2 1989
年，文献４）の中で用いられている改良ピッチ捕間マル
チパルス音源を音源モデルとして用い、音源パラメータ
を量子化して出力する。
よる“種々の音源を用いる4.8kb/s音声符号化方式（SPM
EX）”（電子情報通信学会音声研究会資料SP89−2 1989
年，文献４）の中で用いられている改良ピッチ捕間マル
チパルス音源を音源モデルとして用い、音源パラメータ
を量子化して出力する。
また、音源コードブック選択回路580は、特徴分類回
路560が音源としてコードブックを用いることが適当で
あることを示す分類を行った場合（例えば摩擦性信号の
場合）に、音源コードブック585を用いて音源コードを
選択する。音源コードブックの種類及び選択方法につい
ては例えばシュレーダー、アタル両氏による“CODE−EX
CITED LINEAR PREDICTION（CELP）:HIGH−QUALITY SPEE
CH AT VERY LOW BIT RATES"（ICASSP'85講演番号25.1.1
1985）（文献５）と題した論文等に詳しいのでここで
は説明を略す。
路560が音源としてコードブックを用いることが適当で
あることを示す分類を行った場合（例えば摩擦性信号の
場合）に、音源コードブック585を用いて音源コードを
選択する。音源コードブックの種類及び選択方法につい
ては例えばシュレーダー、アタル両氏による“CODE−EX
CITED LINEAR PREDICTION（CELP）:HIGH−QUALITY SPEE
CH AT VERY LOW BIT RATES"（ICASSP'85講演番号25.1.1
1985）（文献５）と題した論文等に詳しいのでここで
は説明を略す。
またマルチパルス音源計算回路590は、特徴分類回路5
60が音源としてマルチパルスを用いることが適当である
ことを示す分類を行った場合（例えば過渡性信号の場
合）に、例えば文献１に見られるような周知の方法で音
源パルスを計算する。
60が音源としてマルチパルスを用いることが適当である
ことを示す分類を行った場合（例えば過渡性信号の場
合）に、例えば文献１に見られるような周知の方法で音
源パルスを計算する。
量子化器530の出力と、特徴分類回路560の出力と、各
音源計算回路580,590,600の出力である音源信号を表す
符号とセグメント長を表す符号は、マルチプレクサ610
の入力となる。マルチプレクサは、これらの入力を効率
的に多重化して出力する。
音源計算回路580,590,600の出力である音源信号を表す
符号とセグメント長を表す符号は、マルチプレクサ610
の入力となる。マルチプレクサは、これらの入力を効率
的に多重化して出力する。
次に、第２の実施例を説明する。
第３図は、第２の実施例である音声符号化方法を実施
する音声符号化装置のブロック図である。
する音声符号化装置のブロック図である。
第４図は、予めセグメント長を決定した後に音声計算
を行う場合におけるセグメント長を算出する回路のブロ
ック図を示す。
を行う場合におけるセグメント長を算出する回路のブロ
ック図を示す。
第２の実施例において、予めセグメント長を決定した
後に音源計算を行う場合におけるセグメント長の決定方
法について第４図を用いて説明する。
後に音源計算を行う場合におけるセグメント長の決定方
法について第４図を用いて説明する。
初期パラメータ入力端子200からは、現セグメントの
音響的特徴を表すパラメータ（以下、これを初期パラメ
ータと呼ぶ。）の値が入力される。また信号入力回路21
0からは初期パラメータを求めたフレームの次のフレー
ム以後の入力音声信号が入力され、バッファ215に蓄積
される。バッファ215からは、１フレーム毎に蓄積され
た信号が出力される。
音響的特徴を表すパラメータ（以下、これを初期パラメ
ータと呼ぶ。）の値が入力される。また信号入力回路21
0からは初期パラメータを求めたフレームの次のフレー
ム以後の入力音声信号が入力され、バッファ215に蓄積
される。バッファ215からは、１フレーム毎に蓄積され
た信号が出力される。
音響的特徴抽出回路220は、バッファ215から出力され
た音声信号から、入力された初期パラメータと同じ種類
の音響的特徴を表すパラメータを抽出する。
た音声信号から、入力された初期パラメータと同じ種類
の音響的特徴を表すパラメータを抽出する。
距離計算回路230は、抽出されたパラメータと初期パ
ラメータとの距離を算出する。
ラメータとの距離を算出する。
境界判定回路240は、算出された距離と予め定めたし
きい値を比較してセグメントが終了しているかどうかを
決定する。
きい値を比較してセグメントが終了しているかどうかを
決定する。
判定結果出力回路250は、境界判定回路の結果出力に
応じて次の動きをする。境界があると判定された場合
は、セグメント長を出力する。境界ではないと判定され
た場合はさらに次のフレームの入力信号の取り込みを行
い、以上の処理を繰り返す。
応じて次の動きをする。境界があると判定された場合
は、セグメント長を出力する。境界ではないと判定され
た場合はさらに次のフレームの入力信号の取り込みを行
い、以上の処理を繰り返す。
第３図に戻るが、第１図と同じ番号を付した構成要素
は第１図と同様の動作をするので説明を省略する。
は第１図と同様の動作をするので説明を省略する。
第３図において、特徴分類回路560は、音響的特徴抽
出回路550から出力された音響的特徴を表すパラメータ
を用いて、フレーム内の入力信号を分類すると共に、入
力信号を符号化する際に用いる音源信号を決定し、音源
コードブック選択回路580とマルチパルス音源計算回路5
90と母音部計算回路600のうち、入力信号を最適に表す
音源モデルを用いるものを動作させ、それ以外の音源計
算回路の動作を停止する。
出回路550から出力された音響的特徴を表すパラメータ
を用いて、フレーム内の入力信号を分類すると共に、入
力信号を符号化する際に用いる音源信号を決定し、音源
コードブック選択回路580とマルチパルス音源計算回路5
90と母音部計算回路600のうち、入力信号を最適に表す
音源モデルを用いるものを動作させ、それ以外の音源計
算回路の動作を停止する。
有効時間長計算回路570は、第３図で説明したような
方法で、セグメントの時間長を計算して出力する。
方法で、セグメントの時間長を計算して出力する。
以上述べた各実施例は本発明の一構成に過ぎず、種々
の変形も可能である。
の変形も可能である。
マルチパルスの計算方法としては、文献１に示した方
法の他に、種々の周知が方法を用いることができる。
法の他に、種々の周知が方法を用いることができる。
また、スペクトルパラメータとしては、他の周知なパ
ラメータ（線スペクトル対，ケプストラム，メルケプス
トラム，対数断面積比等）を用いることもできる。
ラメータ（線スペクトル対，ケプストラム，メルケプス
トラム，対数断面積比等）を用いることもできる。
また、セグメント長を決定するための判定値は、固定
の数値としてもよいし、セグメント長に応じて算出した
数値としてもよい。
の数値としてもよいし、セグメント長に応じて算出した
数値としてもよい。
また、求める歪は、例えば２乗誤差としてもよいし、
この他周知の距離尺度を用いることができる。
この他周知の距離尺度を用いることができる。
また、特徴分類回路が行う分類は上に示したもののみ
ならず、他の分類としてもよい。
ならず、他の分類としてもよい。
また分類に応じて用いる音源も上の例に示した以外の
ものを用いることができる。
ものを用いることができる。
本発明によれば、音源信号を予め用意した複数個の音
源の中から最適なものを選択して用いて音源信号を同一
の特徴の連続している可変時間長のセグメントに分割し
て音源信号を計算することにより、従来の方法に比べ少
ない伝送情報量で音声信号を良好に表すことができると
いう大きな効果がある。
源の中から最適なものを選択して用いて音源信号を同一
の特徴の連続している可変時間長のセグメントに分割し
て音源信号を計算することにより、従来の方法に比べ少
ない伝送情報量で音声信号を良好に表すことができると
いう大きな効果がある。
第１図，第２図は、本発明の第１の実施例を説明するた
めのブロック図、 第３図，第４図は、本発明の第２の実施例を説明するた
めのブロック図である。 200……初期パラメータ入力回路 210,340……信号入力端子 215,330……バッファ 220,550……音響的特徴抽出回路 230……距離算出回路 240,380……境界判定回路 250……判定結果出力回路 300……初期信号入力端子 305……音響パラメータ入力端子 306……音源選択回路 310……スペクトルパラメータ入力端子 320,350……音源計算回路 345……信号形成回路 360……再生フィルタ 370……歪計算回路 390……出力端子 500……入力端子 510……時間分割回路 520……スペクトルパラメータ計算回路 530……量子化器 540……逆量子化器 560……特徴分類回路 570……有効時間長計算回路 580……音源コードブック選択回路 585……音源コードブック 590……マルチパルス計算回路 600……母音音源計算回路 610……マルチプレクサ
めのブロック図、 第３図，第４図は、本発明の第２の実施例を説明するた
めのブロック図である。 200……初期パラメータ入力回路 210,340……信号入力端子 215,330……バッファ 220,550……音響的特徴抽出回路 230……距離算出回路 240,380……境界判定回路 250……判定結果出力回路 300……初期信号入力端子 305……音響パラメータ入力端子 306……音源選択回路 310……スペクトルパラメータ入力端子 320,350……音源計算回路 345……信号形成回路 360……再生フィルタ 370……歪計算回路 390……出力端子 500……入力端子 510……時間分割回路 520……スペクトルパラメータ計算回路 530……量子化器 540……逆量子化器 560……特徴分類回路 570……有効時間長計算回路 580……音源コードブック選択回路 585……音源コードブック 590……マルチパルス計算回路 600……母音音源計算回路 610……マルチプレクサ
Claims (1)
- 【請求項１】離散的な音声信号を入力し、前記音声信号
のスペクトル包絡を表すスペクトルパラメータと前記音
声信号の音響的特徴を表すパラメータを抽出し、前記抽
出された音響的特徴を表すパラメータを用いて前記音声
信号を分類し、前記分類結果に応じて予め複数種類用意
した音源モデルの中から最適なモデルを選択し、前記選
択された音源モデルのパラメータを計算し、前記音声信
号と前記モデルにより合成された合成音声との歪みを計
算し、前記歪みを判別しながら音声信号を同一の特徴の
連続している可変時間長のセグメントに分割し、前記音
源モデルのパラメータを表す符号と前記スペクトルパラ
メータと前記セグメント長とを量子化して出力すること
を特徴とする音声符号化方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP1294856A JP2596143B2 (ja) | 1989-11-15 | 1989-11-15 | 音声符号化方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP1294856A JP2596143B2 (ja) | 1989-11-15 | 1989-11-15 | 音声符号化方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH03156499A JPH03156499A (ja) | 1991-07-04 |
| JP2596143B2 true JP2596143B2 (ja) | 1997-04-02 |
Family
ID=17813139
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP1294856A Expired - Fee Related JP2596143B2 (ja) | 1989-11-15 | 1989-11-15 | 音声符号化方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP2596143B2 (ja) |
Family Cites Families (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2707564B2 (ja) * | 1987-12-14 | 1998-01-28 | 株式会社日立製作所 | 音声符号化方式 |
| JP3055901B2 (ja) * | 1988-04-08 | 2000-06-26 | 日本電気株式会社 | 音声信号符号化復号化方法及び音声信号符号化装置 |
-
1989
- 1989-11-15 JP JP1294856A patent/JP2596143B2/ja not_active Expired - Fee Related
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JPH03156499A (ja) | 1991-07-04 |
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| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| LAPS | Cancellation because of no payment of annual fees |