JP2683734B2 - Audio coding method - Google Patents

Audio coding method

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Description

【発明の詳細な説明】 「産業上の利用分野」 この発明は音声波形を非常に少ない情報量で符号化す
る方法に関するものであり、特に30ミリ秒程度の符号化
遅延のもとで、1標本点あたり1ビット程度以下の場合
に有効な符号化法に係わる。 「従来の技術」 音声信号系列を情報圧縮して符号化する手段として、
フレーム単位で線形予測分析によりスペクトル包絡情報
を抽出し、そのパラメータの符号と予測残差に対応する
符号とを組にして、伝送する方法がある。特に情報量が
1標本点(サンプル点)あたり1ビット以下の場合には
双方の符号にベクトル量子化法を用いること等で、波形
歪を小さくできることが知られている。 このうち、波形情報を符号化する方法の1例として音
声符号化法(特願昭61−181770号)に記載のように、線
形予測残差信号を周波数領域で、スペクトル包絡の重み
付き尺度でベクトル量子化を行う方法がある。具体的に
は第4図に示すように、逆フィルタ11で入力音声の予測
残差信号を求め、その残差信号を離散コサイン変換(DC
T)部12で周波数領域のDCT係数に変換し、ならべかえ副
ベクトル分割部13でこの係数を並べ変えて複数の副ベク
トルに分割し、重みつきベクトル量子化部14でフレーム
毎に適応的に求めた重み付き距離を用いて、副ベクトル
毎に符号帳のベクトルと最も近いものを選択して波形符
号出力を得る。なお入力音声は線形予測分析部15で線形
予測分析され、その分析出力はベクトル・スカラ量子化
部16で量子化されてスペクトル包絡符号化出力が得られ
る。 このほか、マルチパルス駆動形符号化法、時間領域の
符号駆動形符号化法なども線形予測残差の波形情報に対
応する符号化法として知られている。 またスペクトル包絡情報の符号化法としては線形予測
係数をLSPパラメータに変換し、ベクトル・スカラ量子
化する方法(特願昭57−204849号)が知られている。こ
のほかPARCOR係数や対数断面積比などのパラメータを用
いた種々の量子化法が知られ、また実用化されている。 このようにスペクトル包絡情報と波形情報とを分離し
て、それぞれの符号を求めて、組にして伝送する方法は
数多く知られている。しかし何れの符号化においても、
まずスペクトル包絡情報の符号を入力音声から決定し、
その符号に基づいて波形情報の符号を決めることが共通
している。この方法ではスペクトル包絡の情報と波形の
情報とを組にしたとき、符号化の波形歪を最小化できる
保証はない。双方の情報の組合せでさらに波形歪を小さ
くできるものが多数存在するからである。 この発明の目的は音声信号系列の情報を一定の符号化
遅延と一定の情報量のもとにできるだけ符号化歪を小さ
くする音声符号化方法を提供することにある。 「問題点を解決するための手段」 この発明は複数のスペクトル包絡情報の量子化候補毎
に、波形情報の量子化を試行し、符号化歪を最も小さく
できるようなスペクトル包絡情報と波形情報の組合せを
探索することで、波形歪を大幅に改善することが特徴で
ある。特に前記探索を、スペクトル包絡情報の量子化を
ベクトル・スカラ量子化により行い、そのスカラ部を少
しずつ変化させて行う。この点で入力音声のスペクトル
包絡情報を近似する1つの量子化値のみで波形情報の量
子化を行う従来の方式と異なる。 「実施例」 第1図は改良された符号化方法を示すものである。こ
こでは8kHzで標本化した音声波形を入力とし、256サン
プルを1フレームとして処理を行うものとする。 スペクトル包絡情報は線形予測分析部15で線形予測係
数として抽出する。その係数を線スペクトル対(LSP)
パラメータに変換し、ベクトル・スカラ量子化部16(特
願昭57−204849号)で量子化を行う。 一方、波形情報は音声符号化法(特願昭61−181770
号)に記載のように、逆フィルタ11により得た線形予測
残差信号を周波数領域で、スペクトル包絡の重み付き尺
度でベクトル量子化を行う。具体的には、予測残差信号
を離散コサイン変換(DCT)部12で周波数領域のDCT係数
に変換し、この係数をならべかえ副ベクトル分割部13で
並べ変えて複数の副ベクトルに分割し、重みつきベクト
ル量子化部14でフレーム毎に適応的に求めた重み付き距
離を用いて、副ベクトル毎に符号帳のベクトルと最も近
いものを選択する。 上記のスペクトル包絡情報の符号化と波形情報の符号
化との組合せを基本システムとして両情報の符号の組合
せで符号化歪を改善する。なおこの基本システムは第4
図に示す符号化と同一である。具体的には多数のスペク
トル包絡情報の量子化点の候補を用意し、その候補毎に
基本システムの場合と同様の手順で波形情報の符号を求
める。その波形符号を局部復号化部21で復号器と同様の
手順で局部復号化を行う。この結果の波形歪を波形歪測
定部22で測定し、最も歪の小さくなる符号の組を選択器
23で選択して伝送符号とする。 スペクトル包絡情報の符号の候補を用意する方法とし
て、量子化点を総て候補とすることができる。ただし、
スペクトル包絡情報に割り当てる情報量をEbitとしたと
き、2E個の候補ができるため、Eが20程度にもなると、
候補数は非現実的な大きさとなってしまう。 そこでこの発明では、ベクトル・スカラ量子化のスカ
ラ部分の符号を少しずつ変更しながら、局所的に最適な
符号を求める。この方法(局所最適化探索)の実施例を
第2図に示す。量子化点の探索の中心値の初期値として
は基本システムの方法と同じ量子化法で求めたものを使
う。すなわち、入力音声のLSPパラメータと二乗距離が
最も小さくなる量子化点をベクトル符号の符号帳の中か
ら選択し、さらにその量子化誤差をパラメータの要素毎
にスカラ量子化する。 次にパラメータの1つの要素だけを別のスカラ量子化
点に変更することで、中心値の近傍に複数のベクトル量
子化点の候補を作る(ステップS1)。このとき、パラメ
ータの各要素でスカラ量子化点の隣の量子化点のみに変
更する場合は、候補の数はパラメータの要素数K、すな
わち、ベクトルの次元数と同じになる。また各要素で全
ての量子化点に変更する場合は、候補の数は次式で与え
られるNとなる。 N=Σ(2b(i)−1) ただし、b(i)はi番目の要素に割り当てられたス
カラ量子化のビット数である。 これらの候補について波形情報の量子化を試しに行っ
てみ、その各候補ごとに波形の量子化波形歪を測定し
(ステップS2)、中心値の波形歪より改善される候補が
あるかを調べ(ステップS3)、改善される候補がある場
合は最も波形歪の小さくなったスペクトル包絡のベクト
ル量子化点を新たな中心値としてステップS1に戻る(ス
テップS4)。パラメータのどの一つの要素を変更しても
波形歪が中心値のものより小さくならなくなったとき繰
り返しを停止させ、この中心値をスペクトル包絡情報の
量子化値とし、そのときの波形情報と組にして伝送情報
とする。この繰り返し最適化ではスカラ符号の要素数、
即ち、線形予測分析の次数の半分程度の繰り返しで停止
する。 この局所最適化探索をいくつかのベクトル符号に適用
してもよいし、またベクトル符号を先に決めて、その符
号に限定して行ってもよい。また前者の場合、探索の過
程で得られる波形歪の極小値より、極めて歪が大きくな
るようなベクトル符号の場合にはスカラ符号の探索を中
止することで、性能を低下させることなく探索回数を軽
減することができる。これとは別に、量子化後のスペク
トル包絡の形状が極端に原音のスペクトル包絡形状と異
なるときには波形の量子化を試行するまでもなく、探索
を中止することができる。このときのスペクトル包絡の
形状の違いを評価する尺度としてはスペクトル包絡の山
の部分に重きをおいた尺度が有効である。 また波形歪は単に二乗距離だけでなく、聴覚的補正を
加えた距離尺度を用いたもので評価することも容易であ
る。 「発明の効果」 以上説明したようにこの発明の符号化法はスペクトル
包絡の情報と波形の情報との組合せで、波形歪をより小
さくできるものを探索している。このため伝送情報を全
く増加させることなく、波形歪を大幅に削減することが
できる。第3図は3種の情報量におけるSNRを従来の符
号化(すなわち、基本システム)と比較したものであ
る。は1つのスペクトル包絡の量子化値を用いた従来
の符号化法で、、の基本となるものである。はベ
クトル符号を先に決めてスカラ符号の探索を行う方法に
よる符号化の場合で、はベクトル毎にスカラ符号の探
索を行う方法の場合である。の場合でもに対し約2d
B、の場合ではそれ以上に改善されることが分かる。
なお、スペクトル包絡情報はベクトル部分に8ビット、
スカラ部分に16ビットを割当てており、の場合は平均
約100回、の場合は平均約1000回の試行が行われてい
る。 上記のSNR改善効果は実施例の符号化のみならず、種
々のスペクトル包絡パラメータの量子化法(PARCOR係
数、対数断面積比など)と種々の残差波形符号化法(マ
ルチパルス駆動形、時間領域の符号駆動形など)を組み
合わせた符号化に適応可能で、同様の改善効果が期待で
きる。 またこの発明の符号化法に必要な演算量は基本システ
ムの数10倍以上にもなるが実用的には次の利点がある。 ○ 基本システムを簡略なものとしても最終的な符号化
の性能の劣化は小さくできる。 ○ 演算の殆どを占める符号化の探索演算は基本システ
ムの符号化を単位とした、並行処理が容易である。
The present invention relates to a method for coding a speech waveform with a very small amount of information, and particularly, under a coding delay of about 30 milliseconds, 1 This relates to an effective coding method when the number of bits per sample point is about 1 bit or less. "Prior Art" As a means for compressing and encoding a voice signal sequence,
There is a method of extracting spectrum envelope information by linear prediction analysis on a frame-by-frame basis, and transmitting the code by combining the code of the parameter and the code corresponding to the prediction residual. In particular, when the amount of information is 1 bit or less per one sampling point (sampling point), it is known that the waveform distortion can be reduced by using the vector quantization method for both codes. Among them, as an example of a method of encoding waveform information, as described in a speech encoding method (Japanese Patent Application No. 61-181770), a linear prediction residual signal is used in the frequency domain and a weighted scale of the spectrum envelope. There is a method of vector quantization. Specifically, as shown in FIG. 4, a prediction residual signal of the input voice is obtained by the inverse filter 11, and the residual signal is subjected to the discrete cosine transform (DC
T) unit 12 converts the frequency domain DCT coefficient, rearrangement sub-vector division unit 13 rearranges these coefficients to divide into a plurality of sub-vectors, and weighted vector quantization unit 14 adaptively for each frame. Using the obtained weighted distance, the one closest to the codebook vector is selected for each subvector to obtain the waveform code output. The input speech is subjected to linear prediction analysis by the linear prediction analysis unit 15, and the analysis output is quantized by the vector / scalar quantization unit 16 to obtain a spectrum envelope coding output. In addition, a multi-pulse drive type encoding method, a time domain code drive type encoding method and the like are also known as encoding methods corresponding to the waveform information of the linear prediction residual. As a method of encoding the spectrum envelope information, a method of converting a linear prediction coefficient into an LSP parameter and performing vector-scalar quantization (Japanese Patent Application No. 57-204849) is known. In addition, various quantization methods using parameters such as PARCOR coefficient and logarithmic cross-section ratio are known and put into practical use. As described above, there are many known methods for separating the spectrum envelope information and the waveform information, obtaining the respective codes, and transmitting them as a set. However, in either encoding,
First, determine the sign of the spectrum envelope information from the input speech,
It is common to determine the sign of the waveform information based on the sign. In this method, there is no guarantee that the waveform distortion of encoding can be minimized when the information of the spectrum envelope and the information of the waveform are paired. This is because there are many combinations of both types of information that can further reduce waveform distortion. An object of the present invention is to provide a speech coding method for reducing the coding distortion of speech signal sequence information with a constant coding delay and a constant amount of information. "Means for Solving Problems" This invention attempts to quantize waveform information for each of a plurality of quantization candidates of spectral envelope information, and to obtain the spectral envelope information and the waveform information that can minimize the coding distortion. The feature is that the waveform distortion is significantly improved by searching for the combination. Particularly, the search is performed by quantizing the spectrum envelope information by vector-scalar quantization and gradually changing the scalar part. This point is different from the conventional method in which the waveform information is quantized with only one quantized value that approximates the spectral envelope information of the input voice. [Embodiment] FIG. 1 shows an improved coding method. Here, it is assumed that a voice waveform sampled at 8 kHz is input and 256 samples are processed as one frame. The spectrum prediction information is extracted by the linear prediction analysis unit 15 as a linear prediction coefficient. The coefficient is the line spectrum pair (LSP)
The data is converted into parameters and quantized by the vector / scalar quantization unit 16 (Japanese Patent Application No. 57-204849). On the other hand, the waveform information is a voice coding method (Japanese Patent Application No. 61-181770).
No.), vector quantization is performed on the linear prediction residual signal obtained by the inverse filter 11 in the frequency domain using the weighted scale of the spectrum envelope. Specifically, the prediction residual signal is converted to a DCT coefficient in the frequency domain by the discrete cosine transform (DCT) unit 12, and the coefficient is rearranged to be rearranged by the subvector division unit 13 to be divided into a plurality of subvectors. Using the weighted distance adaptively obtained for each frame by the weighted vector quantization unit 14, the one closest to the codebook vector is selected for each subvector. A coding distortion is improved by a combination of codes of both pieces of information with a combination of the coding of the spectrum envelope information and the coding of the waveform information described above as a basic system. This basic system is the fourth
It is the same as the encoding shown in the figure. Specifically, a large number of candidates for the quantization points of the spectrum envelope information are prepared, and the code of the waveform information is obtained for each of the candidates by the same procedure as in the case of the basic system. The local decoding unit 21 locally decodes the waveform code in the same procedure as the decoder. The resulting waveform distortion is measured by the waveform distortion measuring unit 22, and the code set with the smallest distortion is selected by the selector.
It is selected at 23 and used as a transmission code. As a method of preparing a code candidate for the spectrum envelope information, all the quantization points can be candidates. However,
When Ebit is the amount of information assigned to the spectrum envelope information, 2 E candidates are created, so when E reaches about 20,
The number of candidates becomes unrealistic. Therefore, in the present invention, the optimum code is locally obtained by gradually changing the code of the scalar part of the vector / scalar quantization. An example of this method (local optimization search) is shown in FIG. As the initial value of the central value of the search for the quantization point, the one obtained by the same quantization method as that of the basic system is used. That is, the LSP parameter of the input speech and the quantization point that minimizes the squared distance are selected from the vector code codebook, and the quantization error is scalar-quantized for each parameter element. Next, by changing only one element of the parameter to another scalar quantization point, a plurality of vector quantization point candidates are created near the center value (step S 1 ). At this time, in the case where each element of the parameter is changed to only the quantization point adjacent to the scalar quantization point, the number of candidates is the same as the number K of elements of the parameter, that is, the number of dimensions of the vector. When changing to all the quantization points in each element, the number of candidates is N given by the following equation. N = Σ (2 b (i) −1) where b (i) is the number of scalar quantization bits assigned to the i-th element. I tried to quantize the waveform information for these candidates, measured the quantized waveform distortion of each candidate (step S 2 ), and asked if there was a candidate that was better than the waveform distortion of the central value. examined (step S 3), if there is a candidate to be improved returns to step S 1 the vector quantization point of a spectral envelope that became most waveform distortion smaller as a new center value (step S 4). When the waveform distortion does not become smaller than that of the center value even if any one element of the parameter is changed, the repetition is stopped, and this center value is used as the quantized value of the spectrum envelope information and paired with the waveform information at that time. Transmission information. In this iterative optimization, the number of scalar code elements,
In other words, the linear prediction analysis stops at about half the number of iterations. This local optimization search may be applied to some vector codes, or the vector code may be determined in advance and limited to that code. In the case of the former, the minimum number of waveform distortion obtained in the process of search, in the case of vector code that has extremely large distortion, by stopping the search of the scalar code, the number of searches can be reduced without degrading the performance. Can be reduced. Apart from this, when the shape of the spectrum envelope after quantization is extremely different from the shape of the spectrum envelope of the original sound, the search can be stopped without trying to quantize the waveform. As a scale for evaluating the difference in the shape of the spectrum envelope at this time, a scale that emphasizes the peak portion of the spectrum envelope is effective. Further, the waveform distortion can be easily evaluated not only by the squared distance but also by using a distance scale with auditory correction. "Effects of the Invention" As described above, the coding method of the present invention searches for a combination of the information of the spectral envelope and the information of the waveform that can further reduce the waveform distortion. Therefore, the waveform distortion can be significantly reduced without increasing the transmission information at all. FIG. 3 compares the SNR for three types of information with the conventional encoding (that is, the basic system). Is a conventional encoding method using a quantized value of one spectrum envelope, and is the basis of. Is a case of encoding by a method of first determining a vector code and searching for a scalar code, and is a case of performing a search of a scalar code for each vector. Even for about 2d
In the case of B, it can be seen that it is further improved.
The spectrum envelope information has 8 bits in the vector part,
16 bits are allocated to the scalar part, and the average is about 100 times in the case, and the average is about 1000 times in the case. The above SNR improving effect is not limited to the coding of the embodiment, and various spectral envelope parameter quantization methods (PARCOR coefficient, logarithmic cross-sectional area ratio, etc.) and various residual waveform coding methods (multi-pulse drive type, time It can be applied to the combined coding of the area code driven type, etc., and the same improvement effect can be expected. Further, the amount of calculation required for the encoding method of the present invention is several ten times or more that of the basic system, but it has the following practical advantages. ○ Even if the basic system is simplified, the deterioration of the final coding performance can be reduced. ○ Coding search operations, which occupy most of the operations, are easy to perform parallel processing in units of the basic system coding.

【図面の簡単な説明】 第1図はこの発明の実施例の構成を示す機能ブロック
図、第2図はこの実施例におけるスペクトル包絡情報の
量子化点の局所最適化探索法を示す流れ図、第3図は実
施例の符号化性能をSNRで表し、基本システムの性能と
比較した図、第4図は従来の符号化法の構成を表した機
能ブロック図である。
BRIEF DESCRIPTION OF THE DRAWINGS FIG. 1 is a functional block diagram showing the configuration of an embodiment of the present invention, and FIG. 2 is a flow chart showing a local optimization search method for quantization points of spectrum envelope information in this embodiment. FIG. 3 is a diagram in which the coding performance of the embodiment is represented by SNR and is compared with the performance of the basic system, and FIG. 4 is a functional block diagram showing the configuration of the conventional coding method.

Claims (1)

(57)【特許請求の範囲】 1.音声信号を複数サンプル毎の分析区間に区切り、そ
の分析区間の音声信号のスペクトル包絡形状を示すスペ
クトル包絡情報をベクトル・スカラ量子化した符号と、
そのベクトル・スカラ量子化スペクトル包絡情報を用い
て、上記分析区間の音声信号から得た線形予測残差を示
す波形情報をベクトル量子化した符号とで符号化する方
法において、 上記スペクトル包絡情報のベクトル・スカラ量子化符号
中のスカラ部分の符号を1要素ずつ変更し、 その変更の都度、上記波形情報の量子化を行い、かつそ
の時の符号化音声の歪を算出し、 その歪が最も小さくなるスペクトル包絡情報の量子化値
を探索し、 そのスペクトル包絡情報の符号と、これと対応する波形
情報の符号とを出力符号とすることを特徴とする音声符
号化法。 2.上記探索は、上記スカラ部分の各要素に対する変更
が終了すると、それまでの最小歪が、スカラ部分の符号
の変更を行う前の符号化音声歪より小さいか否かを判定
し、小さい場合は、その変更したスカラ符号と上記ベク
トル・スカラ量子化符号中のベクトル部分とよりなる符
号を、上記ベクトル・スカラ量子化符号とみなして、再
びスカラ部分の符号を1要素ずつ変更して歪最小の探索
を繰返し、上記判定が小さくない場合は、上記ベクトル
・スカラ量子化符号と、これと対応する波形情報の符号
を出力符号とすることを特徴とする特許請求の範囲第1
項記載の音声符号化法。
(57) [Claims] A voice signal is divided into analysis sections for each of a plurality of samples, and a vector scalar-quantized code of spectrum envelope information indicating the spectrum envelope shape of the voice signal in the analysis section, and
Using the vector-scalar quantized spectrum envelope information, in the method of encoding with the vector quantized code the waveform information indicating the linear prediction residual obtained from the speech signal in the analysis section, the vector of the spectrum envelope information・ The code of the scalar part in the scalar quantized code is changed one element at a time, the waveform information is quantized each time it is changed, and the distortion of the coded speech at that time is calculated, and the distortion is minimized. A speech coding method, wherein a quantized value of spectrum envelope information is searched for, and a code of the spectrum envelope information and a code of waveform information corresponding to the spectrum envelope information are used as output codes. 2. The search, when the change for each element of the scalar portion is completed, determines whether the minimum distortion up to that point is smaller than the coded speech distortion before changing the code of the scalar portion, and if it is smaller, The code consisting of the changed scalar code and the vector part in the vector / scalar quantization code is regarded as the vector / scalar quantization code, and the code of the scalar part is changed again by one element to search for the minimum distortion. When the determination is not small, the vector / scalar quantization code and the code of the waveform information corresponding to the vector / scalar quantization code are used as the output code.
Speech coding method described in the paragraph.
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