JP2691921B2 - 音声符号化法 - Google Patents
音声符号化法Info
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- JP2691921B2 JP2691921B2 JP63298589A JP29858988A JP2691921B2 JP 2691921 B2 JP2691921 B2 JP 2691921B2 JP 63298589 A JP63298589 A JP 63298589A JP 29858988 A JP29858988 A JP 29858988A JP 2691921 B2 JP2691921 B2 JP 2691921B2
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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、音声波形符号化法のうち9600bit/s以下
の量子化歪最小化規準に基づく低ビットレート音声波形
符号化法に関するものである。
の量子化歪最小化規準に基づく低ビットレート音声波形
符号化法に関するものである。
「従来の技術」 音声符号化のうち、従来の9600bit/s以下の量子化歪
最小化基準による低ビットレート波形符号化法の技術の
一つとして、M.R.Schroeder、B.S.Atalによる文献（文
献１）、“Code-excited linear prediction（CELP）:h
igh-quality speechat very low bit rate",IEEE Proc.
of International Conf.Acoust.,Speech ＆ Signal Pro
cess.,pp.937-940（1985）、において示されている符号
駆動型線形予測符号化（CELP符号化）が知られている。
このCELP符号化は音声信号を一定時間区間毎に、近接予
測とピッチ予測からなる予測フィルタパラメータと、そ
の予測残差に対応する雑音系列のベクトル量子化符号と
そのゲインとによって表現する符号化である。しかし、
この方法は、第５図のフローチャートに示すように、分
析区間単位での処理方式であり、各区間において均一に
固定された大きさ（ビット数）のベクトル量子化符号帳
で、その区間内での量子化歪が最小となる符号化を行な
う手法であり、複数区間にわたる量子化歪の最小化を保
証するものではない。従って、無音部に相当する区間や
予測誤差の小さい区間では、符号帳の均一ビット割当で
は不必要に多くの情報量を伝送しなくてはならず、逆に
予測誤差の大きい区間では割当ビット数が少ないので十
分な符号化性能を得ることはできない。
最小化基準による低ビットレート波形符号化法の技術の
一つとして、M.R.Schroeder、B.S.Atalによる文献（文
献１）、“Code-excited linear prediction（CELP）:h
igh-quality speechat very low bit rate",IEEE Proc.
of International Conf.Acoust.,Speech ＆ Signal Pro
cess.,pp.937-940（1985）、において示されている符号
駆動型線形予測符号化（CELP符号化）が知られている。
このCELP符号化は音声信号を一定時間区間毎に、近接予
測とピッチ予測からなる予測フィルタパラメータと、そ
の予測残差に対応する雑音系列のベクトル量子化符号と
そのゲインとによって表現する符号化である。しかし、
この方法は、第５図のフローチャートに示すように、分
析区間単位での処理方式であり、各区間において均一に
固定された大きさ（ビット数）のベクトル量子化符号帳
で、その区間内での量子化歪が最小となる符号化を行な
う手法であり、複数区間にわたる量子化歪の最小化を保
証するものではない。従って、無音部に相当する区間や
予測誤差の小さい区間では、符号帳の均一ビット割当で
は不必要に多くの情報量を伝送しなくてはならず、逆に
予測誤差の大きい区間では割当ビット数が少ないので十
分な符号化性能を得ることはできない。
一方、時間軸方向の不均一のビット割当を行なう方法
として、J.J.Dubnowski and R.E.Crochiereによる文献
（文献２）、“Veriable Rate Coding of Speech",The
Bell System Technical Journal,vol.58,No.3,pp.577-6
00,March（1976）では、主情報の波形のパワーに応じて
各波形の量子化ビット数を変化させるADPCMへの適用に
ついて言及している。しかし、この場合、ビット割当情
報のための補助情報が必要となるので、同じビットレー
トで実現を図ることが難しい。
として、J.J.Dubnowski and R.E.Crochiereによる文献
（文献２）、“Veriable Rate Coding of Speech",The
Bell System Technical Journal,vol.58,No.3,pp.577-6
00,March（1976）では、主情報の波形のパワーに応じて
各波形の量子化ビット数を変化させるADPCMへの適用に
ついて言及している。しかし、この場合、ビット割当情
報のための補助情報が必要となるので、同じビットレー
トで実現を図ることが難しい。
この発明の目的は、新たな補助情報を必要とせずに従
来できなかった時間軸方向の複数区間での平均ビットレ
ート一定のもとで全体の量子化歪を小さくするという問
題を解決した低ビットレート音声符号化法を提供するこ
とにある。
来できなかった時間軸方向の複数区間での平均ビットレ
ート一定のもとで全体の量子化歪を小さくするという問
題を解決した低ビットレート音声符号化法を提供するこ
とにある。
「課題を解決するための手段」 請求項１の発明は、音声信号を線形予測分析し、一定
区間ごとに、近接予測、または、近接予測とピッチ予測
からなる予測フィルタパラメータと、予測残差を示すベ
クトル量子化符号と、そのゲインとによって表現する音
声符号化法において、 連続する複数個の区間ごとに、その各区間で上記予測
フィルタパラメータの量子化符号と、予測残差パワーの
第１段めのゲイン量子化符号とをそれぞれ求め、 その後、上記第１段めのゲイン量子化符号から得られ
た上記連続する複数個の区間での推定予測残差パワー系
列に基づいて、その各区間の量子化歪の総和が小さくな
るように各区間でのベクトル量子化符号帳のビット数を
適応的に割当て、 次に上記各区間ごとに、その区間に割り当てられた符
号帳ビット数で、波形歪量が小となる予測残差のベクト
ル量子化符号と予測残差パワーの第２段めのゲイン量子
化符号との最適組合せを求め、 その第２段めのゲイン量子化符号は当該第１段めのゲ
イン量子化符号の残差パワー内の量子化値を示すことを
特徴とする。
区間ごとに、近接予測、または、近接予測とピッチ予測
からなる予測フィルタパラメータと、予測残差を示すベ
クトル量子化符号と、そのゲインとによって表現する音
声符号化法において、 連続する複数個の区間ごとに、その各区間で上記予測
フィルタパラメータの量子化符号と、予測残差パワーの
第１段めのゲイン量子化符号とをそれぞれ求め、 その後、上記第１段めのゲイン量子化符号から得られ
た上記連続する複数個の区間での推定予測残差パワー系
列に基づいて、その各区間の量子化歪の総和が小さくな
るように各区間でのベクトル量子化符号帳のビット数を
適応的に割当て、 次に上記各区間ごとに、その区間に割り当てられた符
号帳ビット数で、波形歪量が小となる予測残差のベクト
ル量子化符号と予測残差パワーの第２段めのゲイン量子
化符号との最適組合せを求め、 その第２段めのゲイン量子化符号は当該第１段めのゲ
イン量子化符号の残差パワー内の量子化値を示すことを
特徴とする。
請求項２の発明は、請求項１記載の音声符号化法にお
いて、上記ベクトル量子化符号と、第２段めのゲイン量
子化符号の組合せを求める際において、最適組合せを各
区間での量子化歪最小化によって一意に決定せずに、そ
の少なくとも１区間以降への影響も考慮して、複数区間
での累積量子化歪が最小となる符号の組を各区間へのビ
ット割当情報を考慮しながら決定することを特徴とす
る。
いて、上記ベクトル量子化符号と、第２段めのゲイン量
子化符号の組合せを求める際において、最適組合せを各
区間での量子化歪最小化によって一意に決定せずに、そ
の少なくとも１区間以降への影響も考慮して、複数区間
での累積量子化歪が最小となる符号の組を各区間へのビ
ット割当情報を考慮しながら決定することを特徴とす
る。
「実施例」 〔実施例１〕 ここでは、符号駆動型線形予測符号化を基本として、
この発明の具体的な符号帳適応ビット割当による音声符
号化法を説明する。第１図に、この発明による実施例１
の音声符号化のフローチャートを示す。
この発明の具体的な符号帳適応ビット割当による音声符
号化法を説明する。第１図に、この発明による実施例１
の音声符号化のフローチャートを示す。
第１図において、２−１で区間数がｉが０に設定さ
れ、２−２で区間数ｉが＋１され、２−３で１区間分の
音声を読み込み、２−４で近接予測、または近接予測と
ピッチ予測からなる線形予測分析を行い、２−５で予測
フィルタの符号化を行いそれを出力する。次に、２−６
で線形予測分析の結果を用いて得られる予測残差波形の
パワー系列を求める。この２−２から２−６の手順をあ
らかじめ定めたＮ個の複数区間について繰り返す。
れ、２−２で区間数ｉが＋１され、２−３で１区間分の
音声を読み込み、２−４で近接予測、または近接予測と
ピッチ予測からなる線形予測分析を行い、２−５で予測
フィルタの符号化を行いそれを出力する。次に、２−６
で線形予測分析の結果を用いて得られる予測残差波形の
パワー系列を求める。この２−２から２−６の手順をあ
らかじめ定めたＮ個の複数区間について繰り返す。
２−８においてＮ区間において求められた残差パワー
系列に基づき、第１段めの量子化ゲインをそれぞれ決定
する。すなわち、ゲインと残差パワーとは相関があるの
で、第２図に示すように、残差パワーによって大きく２
ビット（31〜34の４段階）に分類し、これを、第１段め
の量子化ゲインとし、第１図の２−９で出力する。そし
て、２−10において、残差パワーと等価な第１段のゲイ
ンのパワー系列から、残差の符号帳ビット数と量子化歪
の関係を示すレート歪関数により、各区間の量子化歪の
Ｎ区間での総和が小さくなるように符号帳の適応ビット
割当を行なう。
系列に基づき、第１段めの量子化ゲインをそれぞれ決定
する。すなわち、ゲインと残差パワーとは相関があるの
で、第２図に示すように、残差パワーによって大きく２
ビット（31〜34の４段階）に分類し、これを、第１段め
の量子化ゲインとし、第１図の２−９で出力する。そし
て、２−10において、残差パワーと等価な第１段のゲイ
ンのパワー系列から、残差の符号帳ビット数と量子化歪
の関係を示すレート歪関数により、各区間の量子化歪の
Ｎ区間での総和が小さくなるように符号帳の適応ビット
割当を行なう。
次に２−11で区間数ｉを０とし、２−12で区間数ｉを
＋１し、２−13で、各区間ごとに２−10で得た符号帳ビ
ットに従って、Ｎ個の区間で、波形歪最小となる残差の
ベクトル量子化符号と第２段のゲイン量子化符号との最
適組合せを求め、２−14で出力する。この第２段めのゲ
イン量子化は、第２図の31〜34の対応する残差パワー領
域内に設定された黒四角で示した各２ビット（４個）の
ゲインパワーの１つを選択し、さらに、ゲインの±の符
号として１ビットを決定する。
＋１し、２−13で、各区間ごとに２−10で得た符号帳ビ
ットに従って、Ｎ個の区間で、波形歪最小となる残差の
ベクトル量子化符号と第２段のゲイン量子化符号との最
適組合せを求め、２−14で出力する。この第２段めのゲ
イン量子化は、第２図の31〜34の対応する残差パワー領
域内に設定された黒四角で示した各２ビット（４個）の
ゲインパワーの１つを選択し、さらに、ゲインの±の符
号として１ビットを決定する。
この発明において、第１段のゲイン量子化を２ビット
程度の大分類とすることにより、実際の音声符号過程で
は、多くの隣接区間で等しい量子化ゲインが続くので、
情報量を節約するために、第１段のゲイン量子化の更新
周期を２区間毎にしても符号化性能劣化は殆どない。従
って、従来法と同じか、またはそれ以下のゲインの情報
量で、この発明では符号帳のビット割当情報も包含する
ことができ、全体の符号化性能を向上させることができ
る。
程度の大分類とすることにより、実際の音声符号過程で
は、多くの隣接区間で等しい量子化ゲインが続くので、
情報量を節約するために、第１段のゲイン量子化の更新
周期を２区間毎にしても符号化性能劣化は殆どない。従
って、従来法と同じか、またはそれ以下のゲインの情報
量で、この発明では符号帳のビット割当情報も包含する
ことができ、全体の符号化性能を向上させることができ
る。
〔実施例２〕 実施例１では、第１図２−13の残差のベクトル量子
化、第２段のゲイン量子化過程において、最適な符号を
一区間で一意に決定するが、実施例２では第３図４−13
に示すように、各区間では量子化歪の小さい符号の組合
わせ候補を複数個残し、４−14において連続するＬ区間
における累積量子化歪を最小とするようなベクトル量子
化符号と第２段の量子化ゲインを求めることにより、一
区間で求めた組合せ符号よりも全体の符号化性能を向上
させることができる。さらに、第１段の量子化ゲインか
ら得られる符号帳ビット割当情報を用いて、４−14にお
ける累積量子化歪の符号化の性能に殆ど関与しないよう
な低ビットレート符号帳となる無音部分や、十分に予測
が行なわれて残差パワーの小さい部分では、累積歪を求
めることによって最適符号組合せ選択の処理量を少なく
するといった制御が可能となる。
化、第２段のゲイン量子化過程において、最適な符号を
一区間で一意に決定するが、実施例２では第３図４−13
に示すように、各区間では量子化歪の小さい符号の組合
わせ候補を複数個残し、４−14において連続するＬ区間
における累積量子化歪を最小とするようなベクトル量子
化符号と第２段の量子化ゲインを求めることにより、一
区間で求めた組合せ符号よりも全体の符号化性能を向上
させることができる。さらに、第１段の量子化ゲインか
ら得られる符号帳ビット割当情報を用いて、４−14にお
ける累積量子化歪の符号化の性能に殆ど関与しないよう
な低ビットレート符号帳となる無音部分や、十分に予測
が行なわれて残差パワーの小さい部分では、累積歪を求
めることによって最適符号組合せ選択の処理量を少なく
するといった制御が可能となる。
「発明の効果」 第４図に、〔実施例１〕及び〔実施例２〕に述べたこ
の発明による符号帳の適応ビット割当実験を行なった結
果を示す。使用音声は、女声１名発声の短文章であり、
標本化周波数は８〔kHz〕、線形予測分析の予測フィル
タ更新周期は20〔ms〕、予測残差の更新周期すなわち１
区間長は５〔ms〕である。横軸がビット割当を行なう区
間数Ｎであり、縦軸がSNR（bB）である。第４図におい
て、点線50が符号帳を固定ビットとした従来の符号駆動
型線形予測符号化（CELP符号化）の場合であり、線51が
２段階量子化をせずに、１段階での符号帳ビット割当で
決定したゲインのみで符号化した場合の適応ビット割当
による符号化、線52がこの発明のうち〔実施例１〕に述
べた２段階量子化による符号帳ビット割当による符号
化、線53がこの発明のうち２段階量子化によるビット割
当と累積量子化歪最小化を組み合わせた場合で、１区間
で残す量子化符号の符号候補数を８、量子化歪の累積区
間Ｌを２としている。
の発明による符号帳の適応ビット割当実験を行なった結
果を示す。使用音声は、女声１名発声の短文章であり、
標本化周波数は８〔kHz〕、線形予測分析の予測フィル
タ更新周期は20〔ms〕、予測残差の更新周期すなわち１
区間長は５〔ms〕である。横軸がビット割当を行なう区
間数Ｎであり、縦軸がSNR（bB）である。第４図におい
て、点線50が符号帳を固定ビットとした従来の符号駆動
型線形予測符号化（CELP符号化）の場合であり、線51が
２段階量子化をせずに、１段階での符号帳ビット割当で
決定したゲインのみで符号化した場合の適応ビット割当
による符号化、線52がこの発明のうち〔実施例１〕に述
べた２段階量子化による符号帳ビット割当による符号
化、線53がこの発明のうち２段階量子化によるビット割
当と累積量子化歪最小化を組み合わせた場合で、１区間
で残す量子化符号の符号候補数を８、量子化歪の累積区
間Ｌを２としている。
ここで、ゲインの２段階量子化をしていない線50と51
の場合が全体の音声符号化に必要な情報量は4.8kbit/
s、２段階量子化をしている線52と53の場合が4.7kbit/s
の音声符号化器となっており、いずれの場合も、予測フ
ィルタの量子化条件と符号帳の平均ビット数は等しく、
各区間での符号帳の割当ビット数とゲインの量子化に割
り当てられるビット数のみが異なっている。符号帳ビッ
ト数は平均９ビットであり、適応ビット割当は最小４ビ
ット、最大14ビットの範囲で行なう。
の場合が全体の音声符号化に必要な情報量は4.8kbit/
s、２段階量子化をしている線52と53の場合が4.7kbit/s
の音声符号化器となっており、いずれの場合も、予測フ
ィルタの量子化条件と符号帳の平均ビット数は等しく、
各区間での符号帳の割当ビット数とゲインの量子化に割
り当てられるビット数のみが異なっている。符号帳ビッ
ト数は平均９ビットであり、適応ビット割当は最小４ビ
ット、最大14ビットの範囲で行なう。
まず、ビット割当の区間数Ｎ＝１、すなわち、均一ビ
ット割当の場合に、線50の従来の符号化と線51、線52を
比較すると、２段階ゲイン量子化を行なわない線51で
は、残差パワーから一意に決定されたゲインだけで符号
帳ベクトルとの最適組合せを求めなくてはならないの
で、線50と比較してSNR性能が悪い。これに対して、線5
2のようにこの発明によるゲイン２段階量子化を行なう
ことにより従来の符号化と比較して同等以上の性能であ
ることがわかる。
ット割当の場合に、線50の従来の符号化と線51、線52を
比較すると、２段階ゲイン量子化を行なわない線51で
は、残差パワーから一意に決定されたゲインだけで符号
帳ベクトルとの最適組合せを求めなくてはならないの
で、線50と比較してSNR性能が悪い。これに対して、線5
2のようにこの発明によるゲイン２段階量子化を行なう
ことにより従来の符号化と比較して同等以上の性能であ
ることがわかる。
線51は、区間数を大きくしてビット割当をしても、従
来法の線50を越えて性能向上することはできない。しか
し、線52に示すようにこの発明による符号帳ビット割当
を適用することにより、均一ビット割当である区間数Ｎ
＝１の場合と比較して、Ｎ＝256の場合、1.7（dB）のSN
R性能向上が得られる。
来法の線50を越えて性能向上することはできない。しか
し、線52に示すようにこの発明による符号帳ビット割当
を適用することにより、均一ビット割当である区間数Ｎ
＝１の場合と比較して、Ｎ＝256の場合、1.7（dB）のSN
R性能向上が得られる。
さらに、線53、すなわちこの発明の実施例２の２段ゲ
イン量子化によるビット割当と複数区間での累積量子化
歪規準による最適符号決定手法は、線52よりも平均２
（dB）程度の性能向上が得られることがわかる。
イン量子化によるビット割当と複数区間での累積量子化
歪規準による最適符号決定手法は、線52よりも平均２
（dB）程度の性能向上が得られることがわかる。
以上説明したように、符号駆動型線形予測符号化にお
いて、ゲインを２段階量子化し、時間軸方向の複数区間
での符号帳ビット割当を施すこと、および、同手法にお
いて符号の決定過程を累積波形歪によって決定する機構
をもたせることによって、低ビットレートでの音声符号
化の性能を向上させる利点がある。
いて、ゲインを２段階量子化し、時間軸方向の複数区間
での符号帳ビット割当を施すこと、および、同手法にお
いて符号の決定過程を累積波形歪によって決定する機構
をもたせることによって、低ビットレートでの音声符号
化の性能を向上させる利点がある。
第１図はこの発明によるゲインの２段階量子化による符
号帳の適応ビット割当音声符号化のフローチャート、第
２図はゲインの２段階量子化の図、第３図はこの発明に
よるゲインの２段階量子化による符号帳の適応ビット割
当および累積量子化歪の最小化による音声符号化のフロ
ーチャート、第４図は適応ビット割当のための区間数Ｎ
に対する符号化性能図、第５図は従来の符号駆動型線形
予測符号化のフローチャートである。 50…従来の符号駆動型線形予測符号化（CELP符号化）、
51…２段階量子化をしない場合のビット割当符号化、52
…この発明（２段階量子化によるビット割当）、53…こ
の発明（２段階量子化によるビット割当＋累積量子化歪
最小化）。
号帳の適応ビット割当音声符号化のフローチャート、第
２図はゲインの２段階量子化の図、第３図はこの発明に
よるゲインの２段階量子化による符号帳の適応ビット割
当および累積量子化歪の最小化による音声符号化のフロ
ーチャート、第４図は適応ビット割当のための区間数Ｎ
に対する符号化性能図、第５図は従来の符号駆動型線形
予測符号化のフローチャートである。 50…従来の符号駆動型線形予測符号化（CELP符号化）、
51…２段階量子化をしない場合のビット割当符号化、52
…この発明（２段階量子化によるビット割当）、53…こ
の発明（２段階量子化によるビット割当＋累積量子化歪
最小化）。
Claims (2)
- 【請求項１】音声信号を線形予測分析し、一定区間ごと
に、近接予測、または、近接予測とピッチ予測からなる
予測フィルタパラメータと、予測残差を示すベクトル量
子化符号と、そのゲインとによって表現する音声符号化
法において、 連続する複数個の区間ごとに、その各区間で上記予測フ
ィルタパラメータの量子化符号と、予測残差パワーの第
１段めのゲイン量子化符号とをそれぞれ求め、 その後、上記第１段めのゲイン量子化符号から得られた
上記連続する複数個の区間での推定予測残差パワー系列
に基づいて、その各区間の量子化歪の総和が小さくなる
ように各区間でのベクトル量子化符号帳のビット数を適
応的に割当て、 次に上記各区間ごとに、その区間に割り当てられた符号
帳ビット数で、波形歪量が小となる予測残差のベクトル
量子化符号と予測残差パワーの第２段めのゲイン量子化
符号との最適組合せを求め、 その第２段めのゲイン量子化符号は当該第１段めのゲイ
ン量子化符号の残差パワー内の量子化値を示すことを特
徴とする音声符号化法。 - 【請求項２】請求項１記載の音声符号化法において、上
記ベクトル量子化符号と、第２段めのゲイン量子化符号
の組合せを求める際において、最適組合せを各区間での
量子化歪最小化によって一意に決定せずに、その少なく
とも１区間以降への影響も考慮して、複数区間での累積
量子化歪が最小となる符号の組を各区間へのビット割当
情報を考慮しながら決定することを特徴とする音声符号
化法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP63298589A JP2691921B2 (ja) | 1988-11-25 | 1988-11-25 | 音声符号化法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP63298589A JP2691921B2 (ja) | 1988-11-25 | 1988-11-25 | 音声符号化法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH02144598A JPH02144598A (ja) | 1990-06-04 |
| JP2691921B2 true JP2691921B2 (ja) | 1997-12-17 |
Family
ID=17861696
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP63298589A Expired - Fee Related JP2691921B2 (ja) | 1988-11-25 | 1988-11-25 | 音声符号化法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP2691921B2 (ja) |
Families Citing this family (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2897940B2 (ja) * | 1991-07-22 | 1999-05-31 | 日本電信電話株式会社 | 音声の線形予測パラメータ符号化方法 |
| JP3099852B2 (ja) * | 1993-01-07 | 2000-10-16 | 日本電信電話株式会社 | 励振信号の利得量子化方法 |
Family Cites Families (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPS60125900A (ja) * | 1983-12-12 | 1985-07-05 | 日本電気株式会社 | 予測残差信号量子化器 |
| JPS6291024A (ja) * | 1985-10-16 | 1987-04-25 | Fujitsu Ltd | 符号化伝送装置 |
| JPS62209948A (ja) * | 1986-03-11 | 1987-09-16 | Kokusai Electric Co Ltd | デ−タ圧縮伝送方法 |
| JPH0738115B2 (ja) * | 1986-05-27 | 1995-04-26 | 日本電気株式会社 | 音声分析合成装置 |
-
1988
- 1988-11-25 JP JP63298589A patent/JP2691921B2/ja not_active Expired - Fee Related
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JPH02144598A (ja) | 1990-06-04 |
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