JP2613503B2 - 音声の励振信号符号化・復号化方法 - Google Patents
音声の励振信号符号化・復号化方法Info
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- JP2613503B2 JP2613503B2 JP3167124A JP16712491A JP2613503B2 JP 2613503 B2 JP2613503 B2 JP 2613503B2 JP 3167124 A JP3167124 A JP 3167124A JP 16712491 A JP16712491 A JP 16712491A JP 2613503 B2 JP2613503 B2 JP 2613503B2
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Description
【０００１】
【産業上の利用分野】この発明は雑音符号帳を用い、符
号駆動線形予測符号化、ベクトル和駆動線形予測符号化
に適用され、音声の信号系列を少ない情報量でデジタル
符号化する高能率音声符号化方法、その復号化方法に関
する。
号駆動線形予測符号化、ベクトル和駆動線形予測符号化
に適用され、音声の信号系列を少ない情報量でデジタル
符号化する高能率音声符号化方法、その復号化方法に関
する。
【０００２】
【従来の技術】ディジタル移動無線通信方式で電波を効
率的に利用し、また音声蓄積サービスで記憶媒体を効率
的に利用するために、高能率音声符号化方法が用いられ
ている。現在、音声を高能率に符号化する方法として、
原音声をフレームと呼ばれる５〜５０ms程度の一定間隔
の区間に分割し、その１フレームの音声を周波数スペク
トルの包絡形状と、その包絡形状に対応する線形フィル
タを駆動するための駆動音源信号という２つの情報に分
離し、それぞれを符号化することが提案されている。そ
の場合、駆動音源信号を符号化する方法として、駆動音
源信号を音声の基本周波数（ピッチ周期）に対応すると
考えられる周期成分と、それ以外の成分（言い換えれば
非周期成分）とに分離して符号化する方法が知られてい
る。この駆動音源情報の符号化法として符号駆動線形予
測符号化（Code-Excited Linear Prediction Coding:CE
LP）およびベクトル和駆動線形予測符号化(Vector Sum
Excited Linear Prodiction Coding:VSELP）法がある。
それぞれの技術については、M.R.Schroeder and B.S.At
al : "Code-ExcitedLinear Prediction(CELP) :High-qu
ality Speech at Very Low Bit Rates", Proc.ICASSP'8
5,25.1.1,pp.937-940,1985 ，およびI.A.Gerson and M.
A.Jasiuk :"Vector Sum Excited Linear Prediction (V
SELP) Speech Coding at 8 kbps", Proc. ICASSP'90,S
9.3,pp.461-464,1990、に述べられている。
率的に利用し、また音声蓄積サービスで記憶媒体を効率
的に利用するために、高能率音声符号化方法が用いられ
ている。現在、音声を高能率に符号化する方法として、
原音声をフレームと呼ばれる５〜５０ms程度の一定間隔
の区間に分割し、その１フレームの音声を周波数スペク
トルの包絡形状と、その包絡形状に対応する線形フィル
タを駆動するための駆動音源信号という２つの情報に分
離し、それぞれを符号化することが提案されている。そ
の場合、駆動音源信号を符号化する方法として、駆動音
源信号を音声の基本周波数（ピッチ周期）に対応すると
考えられる周期成分と、それ以外の成分（言い換えれば
非周期成分）とに分離して符号化する方法が知られてい
る。この駆動音源情報の符号化法として符号駆動線形予
測符号化（Code-Excited Linear Prediction Coding:CE
LP）およびベクトル和駆動線形予測符号化(Vector Sum
Excited Linear Prodiction Coding:VSELP）法がある。
それぞれの技術については、M.R.Schroeder and B.S.At
al : "Code-ExcitedLinear Prediction(CELP) :High-qu
ality Speech at Very Low Bit Rates", Proc.ICASSP'8
5,25.1.1,pp.937-940,1985 ，およびI.A.Gerson and M.
A.Jasiuk :"Vector Sum Excited Linear Prediction (V
SELP) Speech Coding at 8 kbps", Proc. ICASSP'90,S
9.3,pp.461-464,1990、に述べられている。
【０００３】これらの符号化方法は、図３に示すよう
に、入力端子１１に入力された原音声について音声分析
部１２において、その周波数スペクトルの包絡形状を表
すパラメータが計算される。この分析には通常、線形予
測法が用いられる。その線形予測パラメータは線形予測
パラメータ符号化部１３で符号化され、その符号化出力
は分岐され、線形予測パラメータ復号化部１４で復号化
され、その復号化された線形予測パラメータが線形予測
合成フィルタ１５のフィルタ係数として設定される。
に、入力端子１１に入力された原音声について音声分析
部１２において、その周波数スペクトルの包絡形状を表
すパラメータが計算される。この分析には通常、線形予
測法が用いられる。その線形予測パラメータは線形予測
パラメータ符号化部１３で符号化され、その符号化出力
は分岐され、線形予測パラメータ復号化部１４で復号化
され、その復号化された線形予測パラメータが線形予測
合成フィルタ１５のフィルタ係数として設定される。
【０００４】適応符号帳１６において直前の過去の駆動
音源ベクトルをある周期（ピッチ周期）に相当する長さ
で切り出し、その切り出したベクトルをフレームの長さ
になるまで繰り返し、音声の周期成分と対応する時系列
符号ベクトルの候補が出力される。また雑音符号帳１
７，１８から音声の非周期成分と対応する時系列符号ベ
クトルの候補が出力される。雑音符号帳１７，１８は図
４に示すように通常白色ガウス性雑音を基調とし、１フ
レーム分の長さの各種の符号ベクトルが入力音声とは独
立にあらかじめ記憶されている。
音源ベクトルをある周期（ピッチ周期）に相当する長さ
で切り出し、その切り出したベクトルをフレームの長さ
になるまで繰り返し、音声の周期成分と対応する時系列
符号ベクトルの候補が出力される。また雑音符号帳１
７，１８から音声の非周期成分と対応する時系列符号ベ
クトルの候補が出力される。雑音符号帳１７，１８は図
４に示すように通常白色ガウス性雑音を基調とし、１フ
レーム分の長さの各種の符号ベクトルが入力音声とは独
立にあらかじめ記憶されている。
【０００５】適応符号帳１６，雑音符号帳１７，１８か
らの各時系列ベクトルの候補は重みつき加算部１９にお
いて、それぞれ乗算部２１1 ，２１2 ，２１3 で重みｇ
1 ，ｇ2 ，ｇ3 が乗算され、これら乗算出力は加算部２
２で加算される。この加算出力は駆動音源ベクトルとし
て線形予測合成フィルタ１５へ供給され、合成フィルタ
１５から合成（再生）音声が出力される。この合成音声
の入力端子１１からの原音声に対する歪みが距離計算部
２３で計算され、その計算結果に応じて符号帳検索部２
４により、適応符号帳１６における切り出し長さをかえ
た候補が選択され、かつ雑音符号帳１７，１８から他の
符号ベクトルが選択され、さらに重みつき加算部１９の
重みｇ1 ，ｇ2 ，ｇ3 が変更され、距離計算部２３で計
算された歪みが最小になるようにされる。歪み最小とな
ったときの適応符号帳１６の切り出し長を示す周期符号
と、雑音符号帳１７，１８の各符号ベクトルを示す雑音
符号と、重みｇ1 ，ｇ2 ，ｇ3 を示す重み符号と、線形
予測パラメータ符号とが符号化出力として出力され、伝
送または蓄積される。
らの各時系列ベクトルの候補は重みつき加算部１９にお
いて、それぞれ乗算部２１1 ，２１2 ，２１3 で重みｇ
1 ，ｇ2 ，ｇ3 が乗算され、これら乗算出力は加算部２
２で加算される。この加算出力は駆動音源ベクトルとし
て線形予測合成フィルタ１５へ供給され、合成フィルタ
１５から合成（再生）音声が出力される。この合成音声
の入力端子１１からの原音声に対する歪みが距離計算部
２３で計算され、その計算結果に応じて符号帳検索部２
４により、適応符号帳１６における切り出し長さをかえ
た候補が選択され、かつ雑音符号帳１７，１８から他の
符号ベクトルが選択され、さらに重みつき加算部１９の
重みｇ1 ，ｇ2 ，ｇ3 が変更され、距離計算部２３で計
算された歪みが最小になるようにされる。歪み最小とな
ったときの適応符号帳１６の切り出し長を示す周期符号
と、雑音符号帳１７，１８の各符号ベクトルを示す雑音
符号と、重みｇ1 ，ｇ2 ，ｇ3 を示す重み符号と、線形
予測パラメータ符号とが符号化出力として出力され、伝
送または蓄積される。
【０００６】復号化は図５に示すように入力された線形
予測パラメータ符号が線形予測パラメータ復号化部２６
で復号化され、その予測パラメータが線形予測合成フィ
ルタ２７にフィルタ係数として設定される。それまでに
得られた直前の過去の駆動音源ベクトルと、入力された
周期符号とを用いて適応符号帳２８からその周期で過去
の駆動音源ベクトルを切り出し、これをフレーム分繰り
返した時系列符号ベクトルが出力され、また入力された
雑音符号が示す符号ベクトルが雑音符号帳２９，３１か
らそれぞれ時系列ベクトルとして読み出される。これら
時系列ベクトルは重みつき加算部３２で入力された重み
符号に応じて、それぞれ重み付けがなされた後、加算さ
れ、その加算出力が駆動音源ベクトルとして合成フィル
タ２７へ供給され、合成フィルタ２７から再生音声が得
られる。
予測パラメータ符号が線形予測パラメータ復号化部２６
で復号化され、その予測パラメータが線形予測合成フィ
ルタ２７にフィルタ係数として設定される。それまでに
得られた直前の過去の駆動音源ベクトルと、入力された
周期符号とを用いて適応符号帳２８からその周期で過去
の駆動音源ベクトルを切り出し、これをフレーム分繰り
返した時系列符号ベクトルが出力され、また入力された
雑音符号が示す符号ベクトルが雑音符号帳２９，３１か
らそれぞれ時系列ベクトルとして読み出される。これら
時系列ベクトルは重みつき加算部３２で入力された重み
符号に応じて、それぞれ重み付けがなされた後、加算さ
れ、その加算出力が駆動音源ベクトルとして合成フィル
タ２７へ供給され、合成フィルタ２７から再生音声が得
られる。
【０００７】雑音符号帳２９，３１は符号化に用いられ
た雑音符号帳１７，１８と同一のものとされる。雑音符
号帳は１個のみ、あるいはさらに多くのものが用いられ
ることもある。符号駆動線形予測符号化においては、雑
音符号帳には、候補となるべきすべての符号ベクトルが
直接記憶されてある。つまり、候補となるべき符号ベク
トルの数がＮならば、雑音符号帳に記憶されている符号
ベクトルの数もＮである。
た雑音符号帳１７，１８と同一のものとされる。雑音符
号帳は１個のみ、あるいはさらに多くのものが用いられ
ることもある。符号駆動線形予測符号化においては、雑
音符号帳には、候補となるべきすべての符号ベクトルが
直接記憶されてある。つまり、候補となるべき符号ベク
トルの数がＮならば、雑音符号帳に記憶されている符号
ベクトルの数もＮである。
【０００８】ベクトル和駆動線形予測符号化では、雑音
符号帳は図６に示すように、記憶されているすべての符
号ベクトル（基本ベクトルと呼ぶ）が同時に読み出さ
れ、乗算部３３1 〜３３M でそれぞれ雑音符号帳用復号
器３４により＋１または−１が乗算され、その乗算出力
が加算されて出力符号ベクトルとして出力される。従っ
て、各基本ベクトルに乗算する＋１，−１の組み合わせ
により、出力符号ベクトルの数は２M となり、歪みが最
小となるようにこの２M の出力符号ベクトルの１つが選
択される。
符号帳は図６に示すように、記憶されているすべての符
号ベクトル（基本ベクトルと呼ぶ）が同時に読み出さ
れ、乗算部３３1 〜３３M でそれぞれ雑音符号帳用復号
器３４により＋１または−１が乗算され、その乗算出力
が加算されて出力符号ベクトルとして出力される。従っ
て、各基本ベクトルに乗算する＋１，−１の組み合わせ
により、出力符号ベクトルの数は２M となり、歪みが最
小となるようにこの２M の出力符号ベクトルの１つが選
択される。
【０００９】ところが、これらの従来の方法では、駆動
音源信号の周期性が前フレームの成分のみに限定される
ため、周期性の表現力が弱く、再生音声がざらざらして
滑らかさに欠けるという欠点を有していた。このような
点から、音声の周期性の表現力を強化するため、従来周
期性をもたなかった雑音符号帳から出力される符号ベク
トルの一部または全部、あるいは出力される符号ベクト
ルの成分の一部、もしくは複数の雑音符号帳の一部に適
応符号帳の出力時系列符号ベクトルの周期性と同一の周
期性をもたせることを提案した。
音源信号の周期性が前フレームの成分のみに限定される
ため、周期性の表現力が弱く、再生音声がざらざらして
滑らかさに欠けるという欠点を有していた。このような
点から、音声の周期性の表現力を強化するため、従来周
期性をもたなかった雑音符号帳から出力される符号ベク
トルの一部または全部、あるいは出力される符号ベクト
ルの成分の一部、もしくは複数の雑音符号帳の一部に適
応符号帳の出力時系列符号ベクトルの周期性と同一の周
期性をもたせることを提案した。
【００１０】つまり図７に示すように、雑音符号帳１７
から１つの符号ベクトルを、基本周期検索（適応符号１
６の検索）で得られた基本周期Ｌの長さ分３６を切り出
す。ａに示すように、その切り出し部分３６をフレーム
長に達するまで何度も繰り返し配列して、周期性符号ベ
クトルを作成して出力符号ベクトルとする。それを雑音
符号帳１７中のすべての符号ベクトルについて行い、そ
の中で、合成フィルタに通した再生音声と原音声間の距
離が最小になるものを、最適符号ベクトルとする。その
後の各駆動音源成分の重みの決定は従来の技術と同様に
行う。復号側でもそれまでに得られたピッチ周期で雑音
符号帳の符号ベクトルを周期化する。
から１つの符号ベクトルを、基本周期検索（適応符号１
６の検索）で得られた基本周期Ｌの長さ分３６を切り出
す。ａに示すように、その切り出し部分３６をフレーム
長に達するまで何度も繰り返し配列して、周期性符号ベ
クトルを作成して出力符号ベクトルとする。それを雑音
符号帳１７中のすべての符号ベクトルについて行い、そ
の中で、合成フィルタに通した再生音声と原音声間の距
離が最小になるものを、最適符号ベクトルとする。その
後の各駆動音源成分の重みの決定は従来の技術と同様に
行う。復号側でもそれまでに得られたピッチ周期で雑音
符号帳の符号ベクトルを周期化する。
【００１１】
【発明が解決しようとする課題】このように、雑音符号
帳の符号ベクトルもピッチ周期で繰り返す周期化処理を
行うことで、量子化歪が小さくなり、品質が改善される
が、必ずしもそうでないことがわかった。つまり周期性
の低いフレームに対しては雑音符号ベクトルを周期化す
ることは逆効果を生ずる場合があることが判明した。
帳の符号ベクトルもピッチ周期で繰り返す周期化処理を
行うことで、量子化歪が小さくなり、品質が改善される
が、必ずしもそうでないことがわかった。つまり周期性
の低いフレームに対しては雑音符号ベクトルを周期化す
ることは逆効果を生ずる場合があることが判明した。
【００１２】
【課題を解決するための手段】この発明によれば、雑音
符号帳の符号ベクトルをピッチ周期と対応して適応させ
て周期化処理を行うが、現在または過去の音声の周期性
の程度を推定し、その推定した周期性の程度に応じてフ
レームごとに雑音符号帳の符号ベクトルの周期化の程
度、つまり周期化の数、または１つの符号ベクトルにつ
いての周期化の漏れを適応的に変更する。
符号帳の符号ベクトルをピッチ周期と対応して適応させ
て周期化処理を行うが、現在または過去の音声の周期性
の程度を推定し、その推定した周期性の程度に応じてフ
レームごとに雑音符号帳の符号ベクトルの周期化の程
度、つまり周期化の数、または１つの符号ベクトルにつ
いての周期化の漏れを適応的に変更する。
【００１３】復号側においても符号化側と同様に処理す
る。
る。
【００１４】
【実施例】図１にこの発明の実施例の要部を示す。適応
符号帳１６に対する基本周期の検索は従来と同様であ
る。この発明においては、周期化処理個数決定部３７で
現フレームの周期性の程度を推定する。この推定は例え
ばパワ、ピッチ利得、スペクトル包絡の形状によって周
期性の程度を推定し、その程度に応じて雑音符号帳１７
中の周期化処理を行う符号ベクトルの個数を決める。図
２Ａに示すように、推定した周期性が高い場合はピッチ
周期Ｌで周期化する符号ベクトルの数を多くし、推定周
期性が低い場合はピッチ周期Ｌで周期化処理する符号ベ
クトルの数を少なくする。雑音符号帳１７の最適符号ベ
クトルを決定する前にピッチ利得を独立に量子化する場
合には、周期性の推定としてピッチ利得を用い、ピッチ
利得にほぼ比例させて周期化する符号ベクトルの個数を
決める。またピッチ利得を雑音符号ベクトルの符号決定
後に、その雑音符号ベクトルの利得と同時に決定する場
合には、スペクトル包絡の傾きとパワを推定周期性とし
て用いる。ピッチの周期性の強弱はパワおよびスペクト
ル包絡の傾き（１次の予測係数）と強い相関があるた
め、ピッチの周期性の強さを推定できる。
符号帳１６に対する基本周期の検索は従来と同様であ
る。この発明においては、周期化処理個数決定部３７で
現フレームの周期性の程度を推定する。この推定は例え
ばパワ、ピッチ利得、スペクトル包絡の形状によって周
期性の程度を推定し、その程度に応じて雑音符号帳１７
中の周期化処理を行う符号ベクトルの個数を決める。図
２Ａに示すように、推定した周期性が高い場合はピッチ
周期Ｌで周期化する符号ベクトルの数を多くし、推定周
期性が低い場合はピッチ周期Ｌで周期化処理する符号ベ
クトルの数を少なくする。雑音符号帳１７の最適符号ベ
クトルを決定する前にピッチ利得を独立に量子化する場
合には、周期性の推定としてピッチ利得を用い、ピッチ
利得にほぼ比例させて周期化する符号ベクトルの個数を
決める。またピッチ利得を雑音符号ベクトルの符号決定
後に、その雑音符号ベクトルの利得と同時に決定する場
合には、スペクトル包絡の傾きとパワを推定周期性とし
て用いる。ピッチの周期性の強弱はパワおよびスペクト
ル包絡の傾き（１次の予測係数）と強い相関があるた
め、ピッチの周期性の強さを推定できる。
【００１５】現フレームについて周期性を推定するほか
に、過去に既に復号化された音声のもつピッチの周期性
を利用してもよい。つまり復号化された音声は符号器、
復号器で共通に得られ、またピッチの周期性は連続する
フレームでは急変しない性質があるため、過去のフレー
ムの周期性を推定してもよい。この過去のフレームの周
期性の推定は、例えば自己相関関数の大きさから推定す
る。これまでの説明では周期性の推定を従来の符号化方
法で送られるデータや過去に符号化された音声に基づい
て行ったから、このように周期化の程度の制御を行うた
めの情報を特に復号側に伝送する必要がないが、周期化
の程度を示す独立のパラメータを伝送してもよい。何れ
にしても、復号側でも符号化側と全く同様の処理を行
う。また周期化の程度（数）に応じて雑音符号帳１７の
うちのどの符号ベクトルを周期化するかを予め決めてお
く。
に、過去に既に復号化された音声のもつピッチの周期性
を利用してもよい。つまり復号化された音声は符号器、
復号器で共通に得られ、またピッチの周期性は連続する
フレームでは急変しない性質があるため、過去のフレー
ムの周期性を推定してもよい。この過去のフレームの周
期性の推定は、例えば自己相関関数の大きさから推定す
る。これまでの説明では周期性の推定を従来の符号化方
法で送られるデータや過去に符号化された音声に基づい
て行ったから、このように周期化の程度の制御を行うた
めの情報を特に復号側に伝送する必要がないが、周期化
の程度を示す独立のパラメータを伝送してもよい。何れ
にしても、復号側でも符号化側と全く同様の処理を行
う。また周期化の程度（数）に応じて雑音符号帳１７の
うちのどの符号ベクトルを周期化するかを予め決めてお
く。
【００１６】符号器ではこのような周期化個数の制御の
のち、合成したあとの波形と入力波形との歪が最小とな
る符号ベクトルを決定する。復号器でも同様の周期性の
推定を行って周期化個数を制御して音源信号を作成し
て、線形予測合成フィルタによって最終的出力を得る。
雑音符号帳の符号ベクトルの周期化の程度を制御するの
は周期化する符号ベクトルの数を制御する場合に限ら
ず、１つの符号ベクトルにおける周期化に漏れをもた
せ、その漏れの程度を推定した周期性に応じて制御を行
ってもよい。つまり、この例では漏れ定数γ（０≦γ≦
１）の大きさを推定した周期性の程度に応じて制御す
る。Ｌをピッチ周期、Ａを雑音符号帳１７内の固定の雑
音符号ベクトルとすると漏れをもつ周期化処理された符
号ベクトルＣ′は Ｃ′（ｉ）＝Ａ（ｉ）
（ｉ≦Ｌの場合） Ｃ′（ｉ）＝γＣ（ｉ−Ｌ）＋（１−γ）Ａ（ｉ）
（その他の場合） で表される。すなわちγ＝１で完全に周期化され、γ＝
０で全く周期化されないことになる。例えば図２Ｂに示
すように、γの大、小により周期化符号化ベクトルが変
化する。周期化する符号ベクトルの数を制御する場合は
推定周期性が大きい程数を大とし、漏れγを制御する場
合は推定周期性が大きい程γを小とする。もちろん、以
上２つの実施例、つまり数の制御と漏れγの制御とを組
み合わせた制御も可能である。
のち、合成したあとの波形と入力波形との歪が最小とな
る符号ベクトルを決定する。復号器でも同様の周期性の
推定を行って周期化個数を制御して音源信号を作成し
て、線形予測合成フィルタによって最終的出力を得る。
雑音符号帳の符号ベクトルの周期化の程度を制御するの
は周期化する符号ベクトルの数を制御する場合に限ら
ず、１つの符号ベクトルにおける周期化に漏れをもた
せ、その漏れの程度を推定した周期性に応じて制御を行
ってもよい。つまり、この例では漏れ定数γ（０≦γ≦
１）の大きさを推定した周期性の程度に応じて制御す
る。Ｌをピッチ周期、Ａを雑音符号帳１７内の固定の雑
音符号ベクトルとすると漏れをもつ周期化処理された符
号ベクトルＣ′は Ｃ′（ｉ）＝Ａ（ｉ）
（ｉ≦Ｌの場合） Ｃ′（ｉ）＝γＣ（ｉ−Ｌ）＋（１−γ）Ａ（ｉ）
（その他の場合） で表される。すなわちγ＝１で完全に周期化され、γ＝
０で全く周期化されないことになる。例えば図２Ｂに示
すように、γの大、小により周期化符号化ベクトルが変
化する。周期化する符号ベクトルの数を制御する場合は
推定周期性が大きい程数を大とし、漏れγを制御する場
合は推定周期性が大きい程γを小とする。もちろん、以
上２つの実施例、つまり数の制御と漏れγの制御とを組
み合わせた制御も可能である。
【００１７】上述で数の制御は雑音符号帳１７の符号ベ
クトルの数の制御のみならず、ＶＳＥＬＰの場合は基本
ベクトルの数の制御であり、漏れγの制御も、基本ベク
トルの周期化の漏れ制御としてもよい。更に上述では、
周期化を当該フレームでの適応符号帳の検索で求めた周
期Ｌで行ったが、前フレームの適応符号帳の検索で得た
周期Ｌ′やＬ／２，２Ｌ，Ｌ′／２，２Ｌ′など適応符
号帳の検索で得た周期と対応したものであればよい。
クトルの数の制御のみならず、ＶＳＥＬＰの場合は基本
ベクトルの数の制御であり、漏れγの制御も、基本ベク
トルの周期化の漏れ制御としてもよい。更に上述では、
周期化を当該フレームでの適応符号帳の検索で求めた周
期Ｌで行ったが、前フレームの適応符号帳の検索で得た
周期Ｌ′やＬ／２，２Ｌ，Ｌ′／２，２Ｌ′など適応符
号帳の検索で得た周期と対応したものであればよい。
【００１８】
【発明の効果】以上述べたように、この発明により、ピ
ッチの周期性が高い音声、つまり有声音のフレームでは
最大限にピッチの周期成分を強調するように雑音符号帳
の符号ベクトルを周期化処理し、ピッチの周期性が小さ
い音声、つまり無声音のフレームでは雑音符号帳の符号
ベクトルの周期化処理を行わないようにしており、符号
化音声の歪が減少し、品質が改善される。またこの適応
的処理をすべて既に伝送されている情報や過去の復号化
音声に基づいて行う場合には、従来法と比較して伝送情
報量の増加はない。
ッチの周期性が高い音声、つまり有声音のフレームでは
最大限にピッチの周期成分を強調するように雑音符号帳
の符号ベクトルを周期化処理し、ピッチの周期性が小さ
い音声、つまり無声音のフレームでは雑音符号帳の符号
ベクトルの周期化処理を行わないようにしており、符号
化音声の歪が減少し、品質が改善される。またこの適応
的処理をすべて既に伝送されている情報や過去の復号化
音声に基づいて行う場合には、従来法と比較して伝送情
報量の増加はない。
【図１】この発明の実施例の要部を示すブロック図。
【図２】周期化処理で周期性の高い場合と低い場合とを
比較した例を示す図。
比較した例を示す図。
【図３】線形予測符号化装置の一般的構成を示すブロッ
ク図。
ク図。
【図４】ＣＥＬＰにおける雑音符号帳を示す図。
【図５】線形予測符号の復号化装置の一般的構成を示す
ブロック図。
ブロック図。
【図６】ＶＳＥＬＰにおける雑音符号帳を示す図。
【図７】符号ベクトルの周期化を示す図。
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (56)参考文献 特開 平２−66599（ＪＰ，Ａ) 特開 平２−66600（ＪＰ，Ａ) 特開 平３−101800（ＪＰ，Ａ) 特開 平４−344699（ＪＰ，Ａ) 特開 平５−19795（ＪＰ，Ａ)
Claims (2)
- 【請求項１】 音声のピッチ周期よりも長いフレーム単
位に、適応符号帳からの、過去の駆動音源ベクトルをピ
ッチ周期で繰り返した時系列ベクトルと、雑音符号帳か
らの時系列ベクトルとで合成フィルタを駆動して音声信
号を再生することを用いて入力音声を符号化する音声の
励振信号符号化方法において、 上記雑音符号帳の符号ベクトルを、上記ピッチ周期と対
応した周期で繰り返して周期化し、 現在または過去の音声の周期性の程度を推定し、 その推定した周期性の程度に応じて、上記雑音符号帳の
符号ベクトルの周期化の程度を、フレームごとに適応的
に変更することを特徴とする音声の励振信号符号化方
法。 - 【請求項２】 音声のピッチ周期よりも長いフレーム単
位に、適応符号帳からの、過去の駆動音源ベクトルをピ
ッチ周期で繰り返した時系列ベクトルと、雑音符号帳か
らの時系列ベクトルとで合成フィルタを駆動して音声信
号を再生する音声信号復号化方法において、 上記雑音符号帳の符号ベクトルを、上記ピッチ周期と対
応して周期化し、 現在または過去の音声の周期性の程度を推定し、 その推定した周期性の程度に応じて、上記雑音符号帳の
符号ベクトルの周期化の程度をフレーム毎に適応的に変
更することを特徴とする音声信号復号化方法。
Priority Applications (4)
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|---|---|---|---|
| JP3167124A JP2613503B2 (ja) | 1991-07-08 | 1991-07-08 | 音声の励振信号符号化・復号化方法 |
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| DE69227401T DE69227401T2 (de) | 1991-05-22 | 1992-05-21 | Verfahren zum Kodieren und Dekodieren von Sprachsignalen |
| EP92108633A EP0514912B1 (en) | 1991-05-22 | 1992-05-21 | Speech coding and decoding methods |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP3167124A JP2613503B2 (ja) | 1991-07-08 | 1991-07-08 | 音声の励振信号符号化・復号化方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH0519796A JPH0519796A (ja) | 1993-01-29 |
| JP2613503B2 true JP2613503B2 (ja) | 1997-05-28 |
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Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP3167124A Expired - Lifetime JP2613503B2 (ja) | 1991-05-22 | 1991-07-08 | 音声の励振信号符号化・復号化方法 |
Country Status (1)
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|---|---|
| JP (1) | JP2613503B2 (ja) |
Families Citing this family (5)
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|---|---|---|---|---|
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Family Cites Families (1)
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|---|---|---|---|---|
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-
1991
- 1991-07-08 JP JP3167124A patent/JP2613503B2/ja not_active Expired - Lifetime
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JPH0519796A (ja) | 1993-01-29 |
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