JP2650201B2 - ピツチ関連遅延値を導出する方法 - Google Patents
ピツチ関連遅延値を導出する方法Info
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Classifications
-
- G—PHYSICS
- G10—MUSICAL INSTRUMENTS; ACOUSTICS
- G10L—SPEECH ANALYSIS TECHNIQUES OR SPEECH SYNTHESIS; SPEECH RECOGNITION; SPEECH OR VOICE PROCESSING TECHNIQUES; SPEECH OR AUDIO CODING OR DECODING
- G10L25/00—Speech or voice analysis techniques not restricted to a single one of groups G10L15/00 - G10L21/00
- G10L25/90—Pitch determination of speech signals
-
- G—PHYSICS
- G10—MUSICAL INSTRUMENTS; ACOUSTICS
- G10L—SPEECH ANALYSIS TECHNIQUES OR SPEECH SYNTHESIS; SPEECH RECOGNITION; SPEECH OR VOICE PROCESSING TECHNIQUES; SPEECH OR AUDIO CODING OR DECODING
- G10L19/00—Speech or audio signals analysis-synthesis techniques for redundancy reduction, e.g. in vocoders; Coding or decoding of speech or audio signals, using source filter models or psychoacoustic analysis
- G10L19/04—Speech or audio signals analysis-synthesis techniques for redundancy reduction, e.g. in vocoders; Coding or decoding of speech or audio signals, using source filter models or psychoacoustic analysis using predictive techniques
- G10L19/08—Determination or coding of the excitation function; Determination or coding of the long-term prediction parameters
- G10L19/09—Long term prediction, i.e. removing periodical redundancies, e.g. by using adaptive codebook or pitch predictor
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Description
【発明の詳細な説明】 A.産業上の利用分野 本発明は音声信号を効率的にコーディングする方法に
関する。
関する。
B.従来の技術及びその課題 音声信号の効率的なコーディングという場合、これは
音声信号の高品質のデジタルエンコーディングを得ると
いうことを意味するだけでなく、コスト及びコーダの複
雑さの最適化をも意味している。
音声信号の高品質のデジタルエンコーディングを得ると
いうことを意味するだけでなく、コスト及びコーダの複
雑さの最適化をも意味している。
既に知られたコーダのうちあるものは、もとの音声信
号を処理し、そこから音声代表残差信号を導出し、遅延
装置を調整するのに使用される検出されたピッチ関連デ
ータで調節されるLTP（Long−Term Prediction）手段を
用いて残差予測信号を計算し、現在の残差と予測された
残差を組合せて残差誤差信号を生成し、最後にこの残差
誤差信号を低ビットレートでコード化する。
号を処理し、そこから音声代表残差信号を導出し、遅延
装置を調整するのに使用される検出されたピッチ関連デ
ータで調節されるLTP（Long−Term Prediction）手段を
用いて残差予測信号を計算し、現在の残差と予測された
残差を組合せて残差誤差信号を生成し、最後にこの残差
誤差信号を低ビットレートでコード化する。
上述のタイプのコーディング手法の効率に対する大き
な改善は欧州特許出願第EP87430006.4号（特開昭63−22
3799号）において示されるように、ピッチ又はそのピッ
チの調波（以下、単にピッチ、ピッチ代表データ又はピ
ッチ関連データともいう）を次のようにして検出するこ
とによって達成された。すなわち、この方法は、第１の
ステップでゼロクロス及びピークの検出による粗いピッ
チの測定を行い、第２のステップで検出されたピッチの
ピークについて遂行される自己相関に基づいてピッチを
微調するものである。
な改善は欧州特許出願第EP87430006.4号（特開昭63−22
3799号）において示されるように、ピッチ又はそのピッ
チの調波（以下、単にピッチ、ピッチ代表データ又はピ
ッチ関連データともいう）を次のようにして検出するこ
とによって達成された。すなわち、この方法は、第１の
ステップでゼロクロス及びピークの検出による粗いピッ
チの測定を行い、第２のステップで検出されたピッチの
ピークについて遂行される自己相関に基づいてピッチを
微調するものである。
上記のピッチ検出方法は特に有益なものであるけれど
も、コーダの全体的な計算負荷に比してかなり大きい計
算負荷をもたらす。したがって本発明の目的は従来に比
べて計算負荷の少ないピッチ検出の技術を提供すること
にある。
も、コーダの全体的な計算負荷に比してかなり大きい計
算負荷をもたらす。したがって本発明の目的は従来に比
べて計算負荷の少ないピッチ検出の技術を提供すること
にある。
C.課題を解決するための手段 この目的を達成するため、音声から導出されたデジタ
ル信号ｒ（ｎ）を低ビットレートの信号に変換する長区
間予測に基づく音声コーダで使用される長区間予測フィ
ルタを調整するためのピッチ関連遅延値Ｍを導出する本
発明の方法は下記の（ａ）ないし（ｈ）のステップを有
することを特徴としている。
ル信号ｒ（ｎ）を低ビットレートの信号に変換する長区
間予測に基づく音声コーダで使用される長区間予測フィ
ルタを調整するためのピッチ関連遅延値Ｍを導出する本
発明の方法は下記の（ａ）ないし（ｈ）のステップを有
することを特徴としている。
（ａ）上記信号ｒ（ｎ）を各々がＮ個のサンプルから成
るセグメントに分割するステップ。
るセグメントに分割するステップ。
（ｂ）各セグメントをｊ個（ｊは所定の整数）のサブセ
グメントに分割するステップ。
グメントに分割するステップ。
（ｃ）現信号の最初のサブセグメントと復元された信号
のセグメントとの相互相関をとって下記の相互相関関数
Ｒ（ｎ）を導出するステップ。
のセグメントとの相互相関をとって下記の相互相関関数
Ｒ（ｎ）を導出するステップ。
ｎ＝ｋ′ないしＮただしｋ′＝N/j （ｄ）ピーク位置Ｒ（M1）についてＲ（ｎ）の値を選出
し、上記フィルタの遅延値をM1に設定し、信号をサブセ
グメント１個分についてシフトするステップ。
し、上記フィルタの遅延値をM1に設定し、信号をサブセ
グメント１個分についてシフトするステップ。
（ｅ）M1の高調波及び低調波のところに位置する所定数
のサンプルについてのサンプル指標ｎを計算するステッ
プ。
のサンプルについてのサンプル指標ｎを計算するステッ
プ。
（ｆ）ステップ（ｅ）で定義されたｎについて相互相関
関数の値Ｒ（ｎ）を計算するステップ。
関数の値Ｒ（ｎ）を計算するステップ。
（ｇ）新しい遅延値M2を導出するためピーク位置につい
てＲ（ｎ）の値を選出するステップ。
てＲ（ｎ）の値を選出するステップ。
（ｈ）上記（ｅ）から（ｇ）までのステップをM1の代わ
りにM2について実行し、以下同様にMjになるまで（ｅ）
から（ｇ）までのステップを繰返すステップ。
りにM2について実行し、以下同様にMjになるまで（ｅ）
から（ｇ）までのステップを繰返すステップ。
なお、ステップ（ｅ）において、ｐ及びｋを所定の整
数としてｎ＝pM1＋ｋであるようなM1/p、……、M1/3、M
1/2、M1、2M1、3M1、……、pM1となる所定数のサンプル
についてｎを計算する。
数としてｎ＝pM1＋ｋであるようなM1/p、……、M1/3、M
1/2、M1、2M1、3M1、……、pM1となる所定数のサンプル
についてｎを計算する。
以下、本発明の作用を実施例とともに説明する。
D.実施例 はじめに本実施例を概説する。本実施例は長区間予測
に基づく音声コーダにおいて遅延データとして用いられ
るピッチ関連データを最小の計算負荷で高速に導出する
方法を提供するものである。これは、処理すべき信号を
各々Ｎ個のサンプルから成る連続的なセグメントに分割
し、各セグメントをｊ個のサブセグメントに分割し、現
在の最初のサブセグメントのサンプルと既にデコードさ
れたセグメントとの相互相関をとって相互相関関数を導
出するとともに第１の遅延M1として用いられる相互相関
のピーク位置の指標を導出し、音声コーダのLTPループ
に対してM1を設定し、上記第１の遅延M1の高調波及び低
調波のところのサンプル指標を計算し、上記指標された
サンプルについて新しい相互相関関数を計算して新しい
遅延データM2を導出し、これを最後のサブセグメントま
で続行し、さらに次の信号セグメントについてこのプロ
セスを繰返すことによって達成される。以下、図面を参
照しながら本実施例を詳細に説明する。
に基づく音声コーダにおいて遅延データとして用いられ
るピッチ関連データを最小の計算負荷で高速に導出する
方法を提供するものである。これは、処理すべき信号を
各々Ｎ個のサンプルから成る連続的なセグメントに分割
し、各セグメントをｊ個のサブセグメントに分割し、現
在の最初のサブセグメントのサンプルと既にデコードさ
れたセグメントとの相互相関をとって相互相関関数を導
出するとともに第１の遅延M1として用いられる相互相関
のピーク位置の指標を導出し、音声コーダのLTPループ
に対してM1を設定し、上記第１の遅延M1の高調波及び低
調波のところのサンプル指標を計算し、上記指標された
サンプルについて新しい相互相関関数を計算して新しい
遅延データM2を導出し、これを最後のサブセグメントま
で続行し、さらに次の信号セグメントについてこのプロ
セスを繰返すことによって達成される。以下、図面を参
照しながら本実施例を詳細に説明する。
第１図は本発明を適用することのできる音声コーダを
示す図である。もとの音声信号ｓ（ｎ）はA/Dコンバー
タ（図示せず）においてナイキスト周波数でサンプリン
グされ１サンプルにつき12ビットでPCMコード化され
る。そのようなコーダ（RPE/LTP）は中程度のビットレ
ートで市外品質の音声コード化圧縮を実現できるけれど
も、圧縮すべき信号が連続的成分を呈する場合には可聴
周波のノイズトーンが生成されることがある。この場
合、これはA/Dコンバータの使用に起因するものであ
る。RPE/LTPコーダ又はデコーダにおいては、高周波成
分が生成されることが必要であり、これはベースバンド
フォールディング（baseband folding）によって達成さ
れる。その結果、音声信号が高レベルのオフセットを含
んでいる場合は、ベースバンド信号もまたこのオフセッ
トを含み、余分に復元された信号がミラー周波数で純音
を呈することになる。オフセットの検出はCEPT（Europe
an Commission for Post and Telecommunication）のGS
M06.10で定義されるようなノッチハイパスフィルタを使
用する装置９で行われる。
示す図である。もとの音声信号ｓ（ｎ）はA/Dコンバー
タ（図示せず）においてナイキスト周波数でサンプリン
グされ１サンプルにつき12ビットでPCMコード化され
る。そのようなコーダ（RPE/LTP）は中程度のビットレ
ートで市外品質の音声コード化圧縮を実現できるけれど
も、圧縮すべき信号が連続的成分を呈する場合には可聴
周波のノイズトーンが生成されることがある。この場
合、これはA/Dコンバータの使用に起因するものであ
る。RPE/LTPコーダ又はデコーダにおいては、高周波成
分が生成されることが必要であり、これはベースバンド
フォールディング（baseband folding）によって達成さ
れる。その結果、音声信号が高レベルのオフセットを含
んでいる場合は、ベースバンド信号もまたこのオフセッ
トを含み、余分に復元された信号がミラー周波数で純音
を呈することになる。オフセットの検出はCEPT（Europe
an Commission for Post and Telecommunication）のGS
M06.10で定義されるようなノッチハイパスフィルタを使
用する装置９で行われる。
要約するに、DC成分を除去するために作られたこのフ
ィルタは固定係数の再帰的デジタルフィルタから成る
（この係数はCEPTによって無線電話について定義されて
いるものである）。
ィルタは固定係数の再帰的デジタルフィルタから成る
（この係数はCEPTによって無線電話について定義されて
いるものである）。
オフセット検出のためのより簡単な別のアルゴリズム
は以下のようにLTPループにおいて（すなわち、装置22
の出力に関して）実施するものである。
は以下のようにLTPループにおいて（すなわち、装置22
の出力に関して）実施するものである。
デコードされた信号のDC成分は残差誤差信号ｅ′
（ｎ）から除去されてオフセットのない新しい信号ｅ′
（ｎ）が以下の計算を実行することにより得られる。
（ｎ）から除去されてオフセットのない新しい信号ｅ′
（ｎ）が以下の計算を実行することにより得られる。
ここでｘ′Ｌ（ｌ）はRPEで選択した遅延Ｌについて
デコードされたパルスの振幅を表わし、Ｃはこれらのパ
ルスの数を表わす。
デコードされたパルスの振幅を表わし、Ｃはこれらのパ
ルスの数を表わす。
次に、信号xof（ｎ）がゼロの値のサンプルをインタ
ーリーブすることによってオーバーサンプリングされ、
オフセットのない全帯域信号ｅ′（ｎ）が生成される。
ーリーブすることによってオーバーサンプリングされ、
オフセットのない全帯域信号ｅ′（ｎ）が生成される。
受信側では、同様なオペレーションがデコードされた
ベースバンド信号について行われる。
ベースバンド信号について行われる。
再び第１図の説明に戻る。装置９によって供給される
事前処理された信号が短区間予測フィルタ10に送られ
る。
事前処理された信号が短区間予測フィルタ10に送られ
る。
短区間予測フィルタはラティスデジタルフィルタから
成り、このフィルタのタップ係数はLPC分析によって装
置11において信号から動的に導出される。この目的のた
め、事前処理される信号は各セグメントがオーバーラッ
プしない160個のサンプルに分けられる（各々は20ミリ
秒の信号である）。LPC分析はShur再帰アルゴリズムを
用いて８つの反射係数を計算することによって各セグメ
ントについて行われる。Shurアルゴリズムの詳細が必要
であれば、前掲のGSM06.10の仕様を参照されたい。
成り、このフィルタのタップ係数はLPC分析によって装
置11において信号から動的に導出される。この目的のた
め、事前処理される信号は各セグメントがオーバーラッ
プしない160個のサンプルに分けられる（各々は20ミリ
秒の信号である）。LPC分析はShur再帰アルゴリズムを
用いて８つの反射係数を計算することによって各セグメ
ントについて行われる。Shurアルゴリズムの詳細が必要
であれば、前掲のGSM06.10の仕様を参照されたい。
反射係数はLAR（log area ratio）係数に変換され
る。これは区分的かつ線形的に32ビット（６、５、５、
４、３、３、３）で量子化され、ｓ（ｎ）の再合成の間
に使用するためにコード化される。
る。これは区分的かつ線形的に32ビット（６、５、５、
４、３、３、３）で量子化され、ｓ（ｎ）の再合成の間
に使用するためにコード化される。
短区間分析フィルタの８つの係数は次のように処理さ
れる。まず、量子化されコード化されたLAR係数がデコ
ードされる。次に、直前のLAR係数のセットが５ミリ秒
の遷移期間内で線形的に捕間され、スプリアスな過渡状
態が防止される。最後に、捕間されたLARがラティスフ
ィルタの反射係数に再変換される。このフィルタは音声
から導出された（すなわち、残差）信号ｒ（ｎ）の160
個のサンプルを生成する。信号ｒ（ｎ）はピッチ関連周
波数で一定の冗長性を有する比較的平坦な周波数スペク
トラムを示す。
れる。まず、量子化されコード化されたLAR係数がデコ
ードされる。次に、直前のLAR係数のセットが５ミリ秒
の遷移期間内で線形的に捕間され、スプリアスな過渡状
態が防止される。最後に、捕間されたLARがラティスフ
ィルタの反射係数に再変換される。このフィルタは音声
から導出された（すなわち、残差）信号ｒ（ｎ）の160
個のサンプルを生成する。信号ｒ（ｎ）はピッチ関連周
波数で一定の冗長性を有する比較的平坦な周波数スペク
トラムを示す。
装置12はこの残差信号を処理してそこからピッチ、調
波を表わすデータ、換言すればピッチ関連情報Ｍ及びゲ
インパラメータｂを導出する。Ｍ及びｂは次の式で表わ
されるようなｚ領域における演算を実行する長区間予測
フィルタ14を調整するのに使用される。
波を表わすデータ、換言すればピッチ関連情報Ｍ及びゲ
インパラメータｂを導出する。Ｍ及びｂは次の式で表わ
されるようなｚ領域における演算を実行する長区間予測
フィルタ14を調整するのに使用される。
Ｒ″（ｚ）＝b.z-MR′（ｚ） （１） ここで、Ｒ′（ｚ）及びＲ″（ｚ）はそれぞれ時間領
域信号ｒ′（ｎ）及びｒ″（ｎ）のｚ領域変換を表わ
す。
域信号ｒ′（ｎ）及びｒ″（ｎ）のｚ領域変換を表わ
す。
したがって式（１）の演算を実行する装置は動的にＭ
に調整すべき長さ（ピッチ又は調波に関連する遅延デー
タ）を有する遅延線と、ゲイン装置とを具備しなければ
ならない。これについては後でさらに詳しく説明する。
に調整すべき長さ（ピッチ又は調波に関連する遅延デー
タ）を有する遅延線と、ゲイン装置とを具備しなければ
ならない。これについては後でさらに詳しく説明する。
ｂ及びＭを効率的に測定することはコーダにとっては
重要な事項である。というのは、Ｍで調整された長区間
予測フィルタからの予測残差信号出力ｒ″（ｎ）は長区
間相関解除された予測誤差信号ｅ（ｎ）を導出するため
に残差信号から減ずる必要があり、ｅ（ｎ）はRPE（Reg
ular Pulse Excitation）手法を用いてパルスｘ（ｎ）
のシーケンスにコード化されるからである。換言すれ
ば、RPE装置16を使用して、たとえば連続的なPCMコード
化されたｅ（ｎ）のサンプルのサブセグメントをAPCM量
子化器20で次に量子化されるより少ない数（たとえば15
未満）の最も有意なパルスに変換する。以上の考察によ
り、フィルタ14の正確な調整したがってｂ及びＭの良好
な算定の重要性が理解されよう。
重要な事項である。というのは、Ｍで調整された長区間
予測フィルタからの予測残差信号出力ｒ″（ｎ）は長区
間相関解除された予測誤差信号ｅ（ｎ）を導出するため
に残差信号から減ずる必要があり、ｅ（ｎ）はRPE（Reg
ular Pulse Excitation）手法を用いてパルスｘ（ｎ）
のシーケンスにコード化されるからである。換言すれ
ば、RPE装置16を使用して、たとえば連続的なPCMコード
化されたｅ（ｎ）のサンプルのサブセグメントをAPCM量
子化器20で次に量子化されるより少ない数（たとえば15
未満）の最も有意なパルスに変換する。以上の考察によ
り、フィルタ14の正確な調整したがってｂ及びＭの良好
な算定の重要性が理解されよう。
簡単にいうと、RPE手法を用いる場合、40個のｅ
（ｎ）のサンプルから成る各サブグループはインターリ
ーブされたシーケンスに分けられる。たとえば、２つの
13サンプルと１つの14サンプルがインターリーブされ
る。RPE16はこの３つのインターリーブされたシーケン
スの中から１つを選択する。これは、もとのシーケンス
と比較された場合に最小２乗誤差を与えるものである。
２ビット（Ｌ）で選択されたシーケンスを識別すること
はデータシーケンスxL（ｎ）の適切な同期に役立つ。
（ｎ）のサンプルから成る各サブグループはインターリ
ーブされたシーケンスに分けられる。たとえば、２つの
13サンプルと１つの14サンプルがインターリーブされ
る。RPE16はこの３つのインターリーブされたシーケン
スの中から１つを選択する。これは、もとのシーケンス
と比較された場合に最小２乗誤差を与えるものである。
２ビット（Ｌ）で選択されたシーケンスを識別すること
はデータシーケンスxL（ｎ）の適切な同期に役立つ。
RPEコーディングの動作についてさらに詳細が必要で
あれば、P.Kroonらによる“Regular Pulse Excitation,
a Novel Approach to Effective and Efficient Multip
le Coding a Speech"（IEEE Transactions and Acousti
cs Speech and Signal Processing ASSP34 第５号1986
年10月）を参照されたい。
あれば、P.Kroonらによる“Regular Pulse Excitation,
a Novel Approach to Effective and Efficient Multip
le Coding a Speech"（IEEE Transactions and Acousti
cs Speech and Signal Processing ASSP34 第５号1986
年10月）を参照されたい。
RPEによる長区間予測を使うと、特に次の場合に全体
的ビットレート対品質パラメータを最適化することがで
きる。すなわち、長区間予測フィルタ14にｒ（ｎ）にで
きるだけ近いパルス列ｒ′（ｎ）を供給した場合、換言
すれば、装置16及び量子化器20によって供給されるコー
ド化ノイズ及び量子化ノイズが補償された場合である。
このため、デコーディングオペレーションは装置22で行
われる。装置22の出力ｅ′（ｎ）に予測残差ｒ″（ｎ）
が加えられて復元された残差ｒ′（ｎ）が生成される。
さらに、RPEコーダのまわりの閉ループは最小の範囲を
ピッチ関連データ検出ウィンドウに設定することによっ
て実時間で動作することができる。
的ビットレート対品質パラメータを最適化することがで
きる。すなわち、長区間予測フィルタ14にｒ（ｎ）にで
きるだけ近いパルス列ｒ′（ｎ）を供給した場合、換言
すれば、装置16及び量子化器20によって供給されるコー
ド化ノイズ及び量子化ノイズが補償された場合である。
このため、デコーディングオペレーションは装置22で行
われる。装置22の出力ｅ′（ｎ）に予測残差ｒ″（ｎ）
が加えられて復元された残差ｒ′（ｎ）が生成される。
さらに、RPEコーダのまわりの閉ループは最小の範囲を
ピッチ関連データ検出ウィンドウに設定することによっ
て実時間で動作することができる。
第１図の長区間予測フィルタ14のインプリメンテーシ
ョンが第２図に示されている。復元された残差信号は12
0個分のサンプルの長さ（Ｍについての最大値は120）の
遅延線（又はシフトレジスタ）に供給される。この遅延
線の出力はLTP係数計算手段12に与えられ、後の処理の
ため、係数ｂ及びＭが導出される。遅延線のタップは前
に計算されたＭの値に調整される。ゲイン係数ｂは、ｒ
（ｎ）からｒ″（ｎ）を減じてｅ（ｎ）を生成する前に
上記タップで利用可能なデータに適用される。
ョンが第２図に示されている。復元された残差信号は12
0個分のサンプルの長さ（Ｍについての最大値は120）の
遅延線（又はシフトレジスタ）に供給される。この遅延
線の出力はLTP係数計算手段12に与えられ、後の処理の
ため、係数ｂ及びＭが導出される。遅延線のタップは前
に計算されたＭの値に調整される。ゲイン係数ｂは、ｒ
（ｎ）からｒ″（ｎ）を減じてｅ（ｎ）を生成する前に
上記タップで利用可能なデータに適用される。
長区間予測残差信号をこうして残差信号から減じて誤
差信号ｅ（ｎ）を導出する。誤差信号ｅ（ｎ）は量子化
器20による量子化の前にRPE16によってコード化され
る。
差信号ｅ（ｎ）を導出する。誤差信号ｅ（ｎ）は量子化
器20による量子化の前にRPE16によってコード化され
る。
このコーダのアーキテクチャの重要な利点はＭが装置
12で正確に測定されている限りそれはｓ（ｎ）のピッチ
又はピッチの調波を表わす遅延となるはずであるという
事実から導かれる。
12で正確に測定されている限りそれはｓ（ｎ）のピッチ
又はピッチの調波を表わす遅延となるはずであるという
事実から導かれる。
このため、遅延Ｍは５ミリ秒（サンプル40個分）ごと
に計算される。信号ｒ（ｎ）は160個分のサンプルの長
さの連続的なセグメントに分けられる。なお、各セグメ
ントはｊ（たとえばｊ＝４）個のサブセグメントにさら
に分けられる。
に計算される。信号ｒ（ｎ）は160個分のサンプルの長
さの連続的なセグメントに分けられる。なお、各セグメ
ントはｊ（たとえばｊ＝４）個のサブセグメントにさら
に分けられる。
ｒ（ｎ）のサンプルのうちの最初のサブセグメント及
び前に復元された励起（excitation）セグメントｙ
（ｎ）は以下のようにして相互相関が計算される。
び前に復元された励起（excitation）セグメントｙ
（ｎ）は以下のようにして相互相関が計算される。
計算されたＲ（ｎ）の値はピークの場所に関して分類
（選出）され以下の式によって第１の最適遅延値M1が導
出される。
（選出）され以下の式によって第１の最適遅延値M1が導
出される。
Ｒ（M1）＝Max（Ｒ（ｎ）） ｎ＝40、120 （３） 対応するゲインの値b1は以下の式から導出される。
LTPフィルタはb1及びM1で調整され、その信号が１サ
ブセグメント（40個分のサンプル）にわたってシフトさ
れる。
ブセグメント（40個分のサンプル）にわたってシフトさ
れる。
次のサブセグメントの場合、ピッチ関連遅延値は次の
ようにして算定される。
ようにして算定される。
ｐが所定の整数値（例えばｐ＝３）であるようなM1、
2M1、3M1、……、pM1、M1/2、M1/3、……、M1/pを導出
するため第１のM1の倍数及び約数が計算される。次にｋ
を所定の整数値（たとえばｋ＝５）として以下のような
サンプルの指標ｎが定義される。
2M1、3M1、……、pM1、M1/2、M1/3、……、M1/pを導出
するため第１のM1の倍数及び約数が計算される。次にｋ
を所定の整数値（たとえばｋ＝５）として以下のような
サンプルの指標ｎが定義される。
ｎ＝（M1−ｋ）、（M1−ｋ−１）、……、（M1）、（M1
＋ｋ−１）、（M1＋ｋ） ｎ＝（2M1−ｋ）、（2M1−ｋ−１）、……、（2M1）、
（2M1＋ｋ−１）、（2M1＋ｋ） …… …… ｎ＝（pM1−ｋ）、（pM1−ｋ−１）、……、（pM1）、
……、（pM1＋ｋ−１）、（pM1＋ｋ） ｎ＝（（M1/2）−ｋ）、（（M1/2）−ｋ−１）、……、
（M1/2）、……、（（M1/2）＋ｋ−１）、（（M1/2）＋
ｋ） ｎ＝（（M1/3）−ｋ）、（（M1/3）−ｋ−１）、……、
（M1/3）、……、（（M1/3）＋ｋ−１）、（（M1/3）＋
ｋ） …… …… ｎ＝（（M1/p）−ｋ）、（（M1/p）−ｋ−１）、……、
（M1/p）、……、（（M1/p）＋ｋ−１）（（M1/p）＋
ｋ） ただし、39＜ｎ＜121 換言すれば、上記の計算されたｎの値はM1の倍数及び
約数に選択すべきピッチ関連値に関して位置するサンプ
ルについてのサンプル指標である。
＋ｋ−１）、（M1＋ｋ） ｎ＝（2M1−ｋ）、（2M1−ｋ−１）、……、（2M1）、
（2M1＋ｋ−１）、（2M1＋ｋ） …… …… ｎ＝（pM1−ｋ）、（pM1−ｋ−１）、……、（pM1）、
……、（pM1＋ｋ−１）、（pM1＋ｋ） ｎ＝（（M1/2）−ｋ）、（（M1/2）−ｋ−１）、……、
（M1/2）、……、（（M1/2）＋ｋ−１）、（（M1/2）＋
ｋ） ｎ＝（（M1/3）−ｋ）、（（M1/3）−ｋ−１）、……、
（M1/3）、……、（（M1/3）＋ｋ−１）、（（M1/3）＋
ｋ） …… …… ｎ＝（（M1/p）−ｋ）、（（M1/p）−ｋ−１）、……、
（M1/p）、……、（（M1/p）＋ｋ−１）（（M1/p）＋
ｋ） ただし、39＜ｎ＜121 換言すれば、上記の計算されたｎの値はM1の倍数及び
約数に選択すべきピッチ関連値に関して位置するサンプ
ルについてのサンプル指標である。
相互相関関数（２）は上記のように定義され指標され
たサンプルについて計算され、そのようにして計算され
たＲ（ｎ）の値は再びピークの場所に関して分類（選
出）される。これにより、第２のサブセグメントについ
ての新しい最適の遅延M2が導出される。
たサンプルについて計算され、そのようにして計算され
たＲ（ｎ）の値は再びピークの場所に関して分類（選
出）される。これにより、第２のサブセグメントについ
ての新しい最適の遅延M2が導出される。
同じアルゴリズムがM1の代わりにM2に対して繰返さ
れ、次の遅延M3が計算される。これは直前の現サブセグ
メントMjに到着するまで続けられる。そして全体的なプ
ロセスを次のサンプルセグメントに対して繰返すことが
できる。
れ、次の遅延M3が計算される。これは直前の現サブセグ
メントMjに到着するまで続けられる。そして全体的なプ
ロセスを次のサンプルセグメントに対して繰返すことが
できる。
各々のＭの値について、式（４）に基づき対応するゲ
インｂが計算される。これらのLTPパラメータは２ビッ
ト及び７ビットでそれぞれコード化することができる。
インｂが計算される。これらのLTPパラメータは２ビッ
ト及び７ビットでそれぞれコード化することができる。
第3A図、第3B図及び第４図は以上の高速ピッチ検出プ
ロセスのアルゴリズムを示す図である。このアルゴリズ
ムはマイクロプロセッサで走行するプログラムに容易に
変換することができる。この例はｊ＝４個のサブセグメ
ントに分けられる160個分のサンプルの長さを有するセ
グメントの処理に関するものである。音声コーディング
分析の場合、ｓ（ｎ）のフローは160個分のサンプルの
長さのセグメントに分けられ、まず、オフセット検出処
理及び160個の“s0"サンプルの生成が行われる。次にサ
ンプル“s0"はLARデータに量子化される８つのPARCOR係
数kiを生成するLPC分析に付される。
ロセスのアルゴリズムを示す図である。このアルゴリズ
ムはマイクロプロセッサで走行するプログラムに容易に
変換することができる。この例はｊ＝４個のサブセグメ
ントに分けられる160個分のサンプルの長さを有するセ
グメントの処理に関するものである。音声コーディング
分析の場合、ｓ（ｎ）のフローは160個分のサンプルの
長さのセグメントに分けられ、まず、オフセット検出処
理及び160個の“s0"サンプルの生成が行われる。次にサ
ンプル“s0"はLARデータに量子化される８つのPARCOR係
数kiを生成するLPC分析に付される。
PARCOR係数kiを用いてLPC短区間フィルタを調整し、1
60個のサンプル“s0"を処理して残差信号ｒ（ｎ）を導
出する。上記ｒ（ｎ）のサンプルセグメントは40個分の
サンプルの長さのサブセグメントに分けられる。これら
のサブセグメントの各々は前に導出された120個分のサ
ンプルの長さのｙセグメントを用いるLTP係数の計算の
ために処理される。LTP係数の計算によってサブセグメ
ントの合成のために量子化されたｂ及びＭが与えられ
る。これらのｂ及びＭのデータはLTPフィルタの調整の
ために用いられる量子化（Ｑ）の前に一度量子化解除
（Ｑ）される（又は直接的に選択される）。次に、ｒ
（ｎ）から上記LTPフィルタの出力を減じると、ｅ
（ｎ）が得られる。
60個のサンプル“s0"を処理して残差信号ｒ（ｎ）を導
出する。上記ｒ（ｎ）のサンプルセグメントは40個分の
サンプルの長さのサブセグメントに分けられる。これら
のサブセグメントの各々は前に導出された120個分のサ
ンプルの長さのｙセグメントを用いるLTP係数の計算の
ために処理される。LTP係数の計算によってサブセグメ
ントの合成のために量子化されたｂ及びＭが与えられ
る。これらのｂ及びＭのデータはLTPフィルタの調整の
ために用いられる量子化（Ｑ）の前に一度量子化解除
（Ｑ）される（又は直接的に選択される）。次に、ｒ
（ｎ）から上記LTPフィルタの出力を減じると、ｅ
（ｎ）が得られる。
40個の連続的なｅ（ｎ）のサンプルはより少ないxL個
のサンプルのセット及びセット参照Ｌにコード化され
る。xL及びＬはそれぞれ量子化（Ｑ）される。量子化解
除（Ｑ）されオーバーサンプリングされたサンプルのサ
ブセグメント（ｅ′（ｎ））はLTP係数の計算から始ま
るオペレーションを繰返すことによって完全なセグメン
トまでのLTPの合成及び遅延線の更新のために使用され
る。
のサンプルのセット及びセット参照Ｌにコード化され
る。xL及びＬはそれぞれ量子化（Ｑ）される。量子化解
除（Ｑ）されオーバーサンプリングされたサンプルのサ
ブセグメント（ｅ′（ｎ））はLTP係数の計算から始ま
るオペレーションを繰返すことによって完全なセグメン
トまでのLTPの合成及び遅延線の更新のために使用され
る。
相関的な音声合成（すなわち、デコーディング）は以
下のオペレーションを有する。
下のオペレーションを有する。
・160個のｅ′のサンプルを生成するための量子化解除
されたパラメータxL及びＬを用いるRPEデコーディング ・量子化解除されたLTPパラメータを用いるLTP合成及び
遅延線の更新、160個の復元された残差サンプルｒ′の
導出 ・合成された残差信号サンプルについてのLPC合成及び
合成された音声信号ｓ′の生成 LTP係数の計算ステップをさらに詳しく説明する（第
４図）。M1の計算のためにバッファされた最初の入力サ
ンプルは現在のｙの120個のサンプル（０ないし119）と
ｒの40個のサンプル（０ないし39）である。次にＲ
（ｎ）の値が式（３）に従って分類され、M1が導出され
る。このM1を用いて式（４）に従ってb1が計算され、こ
れに応じてLTPフィルタがセットされ、信号が１サブセ
グメント（すなわち、サンプル40個分）だけシフトされ
る。次に以下の式に従ってサンプル指標をセットするこ
とによってM2が計算される。
されたパラメータxL及びＬを用いるRPEデコーディング ・量子化解除されたLTPパラメータを用いるLTP合成及び
遅延線の更新、160個の復元された残差サンプルｒ′の
導出 ・合成された残差信号サンプルについてのLPC合成及び
合成された音声信号ｓ′の生成 LTP係数の計算ステップをさらに詳しく説明する（第
４図）。M1の計算のためにバッファされた最初の入力サ
ンプルは現在のｙの120個のサンプル（０ないし119）と
ｒの40個のサンプル（０ないし39）である。次にＲ
（ｎ）の値が式（３）に従って分類され、M1が導出され
る。このM1を用いて式（４）に従ってb1が計算され、こ
れに応じてLTPフィルタがセットされ、信号が１サブセ
グメント（すなわち、サンプル40個分）だけシフトされ
る。次に以下の式に従ってサンプル指標をセットするこ
とによってM2が計算される。
ｎ＝pMj-1＋ｋ （５） ｐ＝｛1/3、1/2、１、２、３｝、ｋ＝−５、−４、…
…、＋５及び39＜ｎ＜121 換言すれば、ピッチ関連データＭの高調波及び低調波
に関して位置するサンプルについてサンプル指標ｎをセ
ットすることである。次に、 を計算し、M2及びb2の導出のためＲ（ｎ）の分類（選
出）にもどる。
…、＋５及び39＜ｎ＜121 換言すれば、ピッチ関連データＭの高調波及び低調波
に関して位置するサンプルについてサンプル指標ｎをセ
ットすることである。次に、 を計算し、M2及びb2の導出のためＲ（ｎ）の分類（選
出）にもどる。
最終的に、式（５）で始まるプロセスはM3、b3及びM
4、b4を導出するために繰返される。
4、b4を導出するために繰返される。
以上本発明のプロセスを、RPE手法を用いることによ
って低レートが達成されるような特定のコーダの例に関
して説明したが、本発明はMPE（multiple excitation）
やCELP（code excited linear predictive coding）の
ような他の低レートコード化手法にも適用できる。ま
た、ｒ（ｎ）はフルバンド残差又はベースバンド残差の
いずれでもよい。
って低レートが達成されるような特定のコーダの例に関
して説明したが、本発明はMPE（multiple excitation）
やCELP（code excited linear predictive coding）の
ような他の低レートコード化手法にも適用できる。ま
た、ｒ（ｎ）はフルバンド残差又はベースバンド残差の
いずれでもよい。
E.発明の効果 以上説明したように本発明によれば、ピーク検出に関
する計算負荷を減ずることができる。
する計算負荷を減ずることができる。
第１図及び第２図は本発明を適用することのできる音声
コーダを示す図、第3A図、第3B図及び第４図は本発明に
基づくプロセスを表わすアルゴリズムを説明する図であ
る。
コーダを示す図、第3A図、第3B図及び第４図は本発明に
基づくプロセスを表わすアルゴリズムを説明する図であ
る。
Claims (1)
- 【請求項１】音声から導出されたデジタル信号ｒ（ｎ）
を低ビットレートの信号に変換する長区間予測に基づく
音声コーダで使用される長区間予測フィルタを調整する
ためのピッチ関連遅延値を導出する方法であって、 （ａ）上記信号ｒ（ｎ）を各々がＮ個のサンプルから成
るセグメントに分割するステップと、 （ｂ）各セグメントをｊ個（ｊは所定の整数）のサブセ
グメントに分割するステップであって、その各々のサブ
セグメントに対応するピッチ関連遅延値をM1ないしMjと
し、 （ｃ）現信号の最初のサブセグメントと前に上記音声か
ら復元された信号のセグメントと相互相関をとって相互
相間関数Ｒ（ｎ）を式 （ｎ＝ｋ′ないしＮ、ただしｋ′＝N/j） により導出するステップと、 （ｄ）ピーク位置Ｒ（M1）についてＲ（ｎ）の値を選出
し、上記フィルタの遅延値をM1に設定し、信号をサブセ
グメント１個分についてシフトするステップと、 （ｅ）M1の高調波及び低調波のところに位置する所定数
のサンプルについてのサンプル指標ｎを計算するステッ
プと、 （ｆ）ステップ（ｅ）で定義されたｎについて上記相互
相関関数の値Ｒ（ｎ）を計算するステップと、 （ｇ）新しい遅延値M2を導出するためのピーク位置につ
いてＲ（ｎ）の値を選出するステップと、 （ｈ）上記（ｅ）から（ｇ）までのステップをM1の代わ
りにM2について実行し、以下同様にMjになるまで（ｅ）
から（ｇ）までのステップを繰返すステップと を有する上記方法。
Applications Claiming Priority (2)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| EP89480052.3 | 1989-04-11 | ||
| EP89480052A EP0392126B1 (en) | 1989-04-11 | 1989-04-11 | Fast pitch tracking process for LTP-based speech coders |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH02293800A JPH02293800A (ja) | 1990-12-04 |
| JP2650201B2 true JP2650201B2 (ja) | 1997-09-03 |
Family
ID=8203055
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2093314A Expired - Lifetime JP2650201B2 (ja) | 1989-04-11 | 1990-04-10 | ピツチ関連遅延値を導出する方法 |
Country Status (4)
| Country | Link |
|---|---|
| US (1) | US5093863A (ja) |
| EP (1) | EP0392126B1 (ja) |
| JP (1) | JP2650201B2 (ja) |
| DE (1) | DE68916944T2 (ja) |
Families Citing this family (41)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US5537509A (en) * | 1990-12-06 | 1996-07-16 | Hughes Electronics | Comfort noise generation for digital communication systems |
| JP3254687B2 (ja) * | 1991-02-26 | 2002-02-12 | 日本電気株式会社 | 音声符号化方式 |
| ES2225321T3 (es) * | 1991-06-11 | 2005-03-16 | Qualcomm Incorporated | Aparaato y procedimiento para el enmascaramiento de errores en tramas de datos. |
| US5448683A (en) * | 1991-06-24 | 1995-09-05 | Kokusai Electric Co., Ltd. | Speech encoder |
| US5353372A (en) * | 1992-01-27 | 1994-10-04 | The Board Of Trustees Of The Leland Stanford Junior University | Accurate pitch measurement and tracking system and method |
| US5630016A (en) * | 1992-05-28 | 1997-05-13 | Hughes Electronics | Comfort noise generation for digital communication systems |
| US5495555A (en) * | 1992-06-01 | 1996-02-27 | Hughes Aircraft Company | High quality low bit rate celp-based speech codec |
| CA2124713C (en) * | 1993-06-18 | 1998-09-22 | Willem Bastiaan Kleijn | Long term predictor |
| US6463406B1 (en) * | 1994-03-25 | 2002-10-08 | Texas Instruments Incorporated | Fractional pitch method |
| TW271524B (ja) | 1994-08-05 | 1996-03-01 | Qualcomm Inc | |
| US5742734A (en) * | 1994-08-10 | 1998-04-21 | Qualcomm Incorporated | Encoding rate selection in a variable rate vocoder |
| US5704003A (en) * | 1995-09-19 | 1997-12-30 | Lucent Technologies Inc. | RCELP coder |
| JP2778567B2 (ja) * | 1995-12-23 | 1998-07-23 | 日本電気株式会社 | 信号符号化装置及び方法 |
| US5751901A (en) * | 1996-07-31 | 1998-05-12 | Qualcomm Incorporated | Method for searching an excitation codebook in a code excited linear prediction (CELP) coder |
| DE69836454T2 (de) * | 1997-02-10 | 2007-10-04 | Koninklijke Philips Electronics N.V. | Kommunikationsnetzwerk zur übertragung von sprachsignalen |
| JP2001508268A (ja) * | 1997-09-12 | 2001-06-19 | コーニンクレッカ フィリップス エレクトロニクス エヌ ヴィ | 欠損部分の改善された再構成を伴う伝送システム |
| SE9903553D0 (sv) | 1999-01-27 | 1999-10-01 | Lars Liljeryd | Enhancing percepptual performance of SBR and related coding methods by adaptive noise addition (ANA) and noise substitution limiting (NSL) |
| SE0001926D0 (sv) | 2000-05-23 | 2000-05-23 | Lars Liljeryd | Improved spectral translation/folding in the subband domain |
| US8670390B2 (en) | 2000-11-22 | 2014-03-11 | Genghiscomm Holdings, LLC | Cooperative beam-forming in wireless networks |
| US9819449B2 (en) | 2002-05-14 | 2017-11-14 | Genghiscomm Holdings, LLC | Cooperative subspace demultiplexing in content delivery networks |
| US10355720B2 (en) | 2001-04-26 | 2019-07-16 | Genghiscomm Holdings, LLC | Distributed software-defined radio |
| US10931338B2 (en) | 2001-04-26 | 2021-02-23 | Genghiscomm Holdings, LLC | Coordinated multipoint systems |
| US8605911B2 (en) | 2001-07-10 | 2013-12-10 | Dolby International Ab | Efficient and scalable parametric stereo coding for low bitrate audio coding applications |
| SE0202159D0 (sv) | 2001-07-10 | 2002-07-09 | Coding Technologies Sweden Ab | Efficientand scalable parametric stereo coding for low bitrate applications |
| WO2003046891A1 (en) | 2001-11-29 | 2003-06-05 | Coding Technologies Ab | Methods for improving high frequency reconstruction |
| US10200227B2 (en) | 2002-05-14 | 2019-02-05 | Genghiscomm Holdings, LLC | Pre-coding in multi-user MIMO |
| US10644916B1 (en) | 2002-05-14 | 2020-05-05 | Genghiscomm Holdings, LLC | Spreading and precoding in OFDM |
| US9628231B2 (en) | 2002-05-14 | 2017-04-18 | Genghiscomm Holdings, LLC | Spreading and precoding in OFDM |
| US10142082B1 (en) | 2002-05-14 | 2018-11-27 | Genghiscomm Holdings, LLC | Pre-coding in OFDM |
| SE0202770D0 (sv) | 2002-09-18 | 2002-09-18 | Coding Technologies Sweden Ab | Method for reduction of aliasing introduces by spectral envelope adjustment in real-valued filterbanks |
| US7286604B2 (en) * | 2003-05-27 | 2007-10-23 | Aquity Llc | Carrier interferometry coding and multicarrier processing |
| EP1513137A1 (en) * | 2003-08-22 | 2005-03-09 | MicronasNIT LCC, Novi Sad Institute of Information Technologies | Speech processing system and method with multi-pulse excitation |
| US11184037B1 (en) | 2004-08-02 | 2021-11-23 | Genghiscomm Holdings, LLC | Demodulating and decoding carrier interferometry signals |
| US11381285B1 (en) | 2004-08-02 | 2022-07-05 | Genghiscomm Holdings, LLC | Transmit pre-coding |
| US11552737B1 (en) | 2004-08-02 | 2023-01-10 | Genghiscomm Holdings, LLC | Cooperative MIMO |
| US10243773B1 (en) | 2017-06-30 | 2019-03-26 | Genghiscomm Holdings, LLC | Efficient peak-to-average-power reduction for OFDM and MIMO-OFDM |
| US10637705B1 (en) | 2017-05-25 | 2020-04-28 | Genghiscomm Holdings, LLC | Peak-to-average-power reduction for OFDM multiple access |
| US11343823B2 (en) | 2020-08-16 | 2022-05-24 | Tybalt, Llc | Orthogonal multiple access and non-orthogonal multiple access |
| US11917604B2 (en) | 2019-01-25 | 2024-02-27 | Tybalt, Llc | Orthogonal multiple access and non-orthogonal multiple access |
| CN113454964A (zh) | 2019-01-25 | 2021-09-28 | 珍吉斯科姆控股有限责任公司 | 正交多址和非正交多址 |
| WO2020242898A1 (en) | 2019-05-26 | 2020-12-03 | Genghiscomm Holdings, LLC | Non-orthogonal multiple access |
Family Cites Families (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
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| US5012517A (en) * | 1989-04-18 | 1991-04-30 | Pacific Communication Science, Inc. | Adaptive transform coder having long term predictor |
-
1989
- 1989-04-11 DE DE68916944T patent/DE68916944T2/de not_active Expired - Fee Related
- 1989-04-11 EP EP89480052A patent/EP0392126B1/en not_active Expired - Lifetime
-
1990
- 1990-04-06 US US07/505,732 patent/US5093863A/en not_active Expired - Fee Related
- 1990-04-10 JP JP2093314A patent/JP2650201B2/ja not_active Expired - Lifetime
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| EP0392126A1 (en) | 1990-10-17 |
| DE68916944T2 (de) | 1995-03-16 |
| DE68916944D1 (de) | 1994-08-25 |
| EP0392126B1 (en) | 1994-07-20 |
| US5093863A (en) | 1992-03-03 |
| JPH02293800A (ja) | 1990-12-04 |
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