JP2730029B2

JP2730029B2 - Linear predictive coding method

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Publication number: JP2730029B2
Application number: JP30933287A
Authority: JP
Inventors: ひろみ高野; 秀木深澤
Original assignee: Sony Corp
Current assignee: Sony Corp
Priority date: 1987-12-07
Filing date: 1987-12-07
Publication date: 1998-03-25
Anticipated expiration: 2013-03-25
Also published as: JPH01149624A

Description

【発明の詳細な説明】〔産業上の利用分野〕この発明は線形予測符号化方法に関する。〔発明の概要〕この発明は、線形予測符号化方法において、入力デー
タの自己相関がなくなったときには、以後の処理を打ち
切ることにより、安定な処理が行われるようにしたもの
である。〔従来の技術〕例えば、８ミリビデオにおいては、オプションの機能
として、記録時、オーディオ信号をPCM信号にデジタル
化し、このPCM信号を、テープのオーバースキャン区間
に記録し、再生時、その逆の処理を行うことによりもと
のオーディオ信号を得ることが認められている。この場合、PCM信号のサンプリング周波数及び量子化
ビット数を多くすれば、より優れた特性でオーディオ信
号を記録再生できるが、そのようにすると、記録再生す
べきビット数が多くなり、記録再生できなくなってしま
う。そこで、記録時、PCM信号のビット数の圧縮を行い、
再生時、そのビット数の伸張を行うことにより、テープ
上のビット数が少なくても優れた記録再生特性が得られ
るようにすることが考えられている。そして、そのようなビット圧縮・伸張の方法としてAD
PCMと呼ばれる方法がある。第２図は、このADPCMによる伝送システムの一例を示
し、この例においては、入力データの連続する64サンプ
ルごとに、その64サンプルを１ブロックとし、この１ブ
ロックごとに予測フィルタの予測係数を最適値に制御す
る場合である。そして、このとき、入力データの１サン
プルごとにビット圧縮した主データを出力するととも
に、１ブロックごとにそのビット圧縮に関する補助デー
タを出力する。すなわち、第２図において、（10）はエンコーダ、
（30）は信号伝送系、（40）はデコーダを示し、例え
ば、８ミリビデオにおけるPCM音声系に適用される場合
であれば、エンコーダ（10）は記録系に設けられ、デコ
ーダ（40）は再生系に設けられるとともに、伝送系（3
0）は、エラー訂正の処理回路，回転磁気ヘッドなどを
含むものである。そして、エンコーダ（10）において、デジタルデータ
Xtが、１サンプルごとに並列に入力端子（11）から遅延
回路（12），（13）を通じて減算回路（14）に供給され
る。この場合、入力データXtは、アナログのオーディオ
信号がリニアにA/D変換されたPCM信号であり、例えば、
サンプリング周波数は48kHz,量子化ビット数は16ビット
である。また、データXtは、第３図に示すように、−１
Xt＜１の固定小数点で表現されているとともに、２の
補数で表現されているものとする（他の値についても同
様）。さらに、遅延回路（12），（13）は、主データと、補
助データとのタイミングを合わせるためのものであり、
それぞれ１ブロック期間の遅延時間を有する（このた
め、厳密には、端子（11）の入力値をXtとすれば、遅延
回路（13）の出力はX_t-128となるが、煩雑になるので、
単にXtと記す）。また、予測フィルタ（19）からデータXtに対する予測
値ｔが取り出され、この値ｔが減算回路（14）に供
給されて減算回路（14）からは、値Xtとｔとの差Dt Dt＝Xt−ｔが取り出される。この値Dtは、入力値Xtに対する予測値
ｔの誤差（予測残差）である。したがって、値Dtは、
理想的には、Dt＝０であり、一般的にも小さな値なの
で、値Dtの語長が例えば16ビットであるとしても、例え
ば、 Dt＝“0.000‥‥011011" のように、そのMSB側のかなりのビットは、符号ビット
と同じになり、残るLSB側の数ビットが、値Xtとｔと
の差に対応して“0"または“1"となる。また、値Dtが大
きい値となったときには、下位ビットは無視できる。そこで、この値Dtが、利得制御回路（15）に供給され
てＧ倍（Ｇ１）されることにより正規化された値Dt・
Ｇとされ、この値Ｇ・Dtが再量子化回路（16）に供給さ
れて例えば４ビットの値ｔ・Ｇに再量子化される。さらに、この値ｔ・Ｇが利得制御回路（17）に供給
されて1/G倍され、したがって、値Dtと同じオーダー
で、正規化されていない値ｔとされ、この値ｔが加
算回路（18）に供給されるとともに、フィルタ（19）か
らの予測値ｔが加算回路（18）に供給されて加算回路
（18）からは、値ｔとｔとの和ｔｔ＝ｔ＋ｔが取り出され、この値ｔがフィルタ（19）に供給され
る。この場合、値ｔは、値Xtに対する予測値であり、値
ｔは、その予測時における誤差Dtの下位ビットを切り
捨てた、あるいはまるめた値であるから、これら値ｔ
とｔとの和である値ｔは、入力値Xtにほぼ等しい。
そして、この値ｔが、フィルタ（19）に供給されたの
であるから、そのフィルタ出力である値ｔは、次のサ
ンプル時点の入力値X_t+1を予測した値とすることができ
る。そして、再量子化回路（16）からの値ｔ・Ｇが、伝
送系（30）を通じてデコーダ（40）に供給される。このデコーダ（40）においては、値ｔ・Ｇが利得制
御回路（41）により1/G倍されて値ｔとされ、この値
ｔが加算回路（42）に供給され、その加算出力が出力
端子（44）に取り出されるとともに、フィルタ（19）と
同様に構成された予測フィルタ（43）に供給され、その
フィルタ出力が加算回路（42）に供給される。したがって、フィルタ（43）の出力が、値ｔとなる
とともに、端子（44）には、入力データXtの下位ビット
が丸められたデータｔ、すなわち、入力データXtにほ
ぼ等しいデジタルデータｔが取り出される。さらに、フィルタ（19），（43）における予測係数を
１ブロックごとに最適値とするため、次のような回路が
設けられる。すなわち、予測フィルタ（19），（43）は、例えば４
次のフィルタとされるとともに、その第１次〜第４次の
係数a₁〜a₄は、任意の値に変更できるようにされる。また、端子（11）からの入力データXtが、時間窓回路
（21）に供給されて所定の重みづけが行われてから自己
相関回路（22）に供給されて相関係数が算出され、この
係数が予測係数回路（23）に供給されてデータXtの１ブ
ロックごとに第４次までの予測係数として偏自己相関係
数（PARCOR係数）k₁〜k₄が算出される。さらに、遅延回路（12）からのデータXtが予測誤差フ
ィルタ（24）に供給され、そのフィルタ出力がブロック
内最大値検出回路（25）に供給される。この場合、フィルタ（24）は、予測フィルタ（19）と
同様に構成された４次の予測フィルタ（241）と、減算
回路（242）とを有するとともに、係数回路（23）から
の予測係数k₁〜k₄がフィルタ（241）に供給され、入力
データXtに対する誤差Dtの予測値（予測誤差）ｔを、
１サンプルごとに生成するものである。また、検出回路
（25）は、入力データXtの１ブロックごとに、そのブロ
ック内における予測誤差ｔ（これは64個ある）のう
ち、絶対値が最大である予測誤差の絶対値maxを検出
するものである。そして、この最大値maxが正規化利得算出回路（2
6）に供給されて正規化時の利得Ｇのデータ、Ｇ＝b/max ｂは、０＜ｂ＜１の安全係数で、例えば、ｂ＝0.9 に変換され、このデータＧが利得制御回路（15），（1
7）に供給されるとともに、ラッチ（52）を通じて利得
制御回路（41）に供給される。この場合、値maxは、6
4個ある値ｔの最大値であるから、値Dt・Ｇは、−１
Dt・Ｇ＜１に正規化される。なお、エンコーダ（10）から伝送系（30）を通じてデ
コーダ（40）に伝送されるデータ量について考えると、
主データであるデータｔ・Ｇは、例えば４ビットで１
サンプルごとに伝送され、補助データである予測係数k₁
〜k₄及びデータＧは、例えば各８ビット及び16ビットで
１ブロックごとに伝送されるので、１ブロック期間にお
けるデータ量は、４ビット×64サンプル分＋８ビット×４種＋16ビット
＝304ビットとなる。そして、データ圧縮を行わない場合における１
ブロック期間のデータ量は、 16ビット×64サンプル分＝1024ビットである。したがって、データ量は、 304ビット/1024ビット≒29.7％に圧縮されて伝送されたことになる。こうして、このシステムによれば、デジタルオーディ
オデータのデータ圧縮を行うことができるが、この場
合、特にこのシステムによれば、係数及び演算の語長に
制限があっても、予測フィルタ（19），（43）の予測係
数を入力データXtにしたがって最適値に制御しているの
で、デコードされたデータｔの圧縮により生じるエラ
ーを最小にすることができる。また、予測残差Dtを伝送する場合、この残差Dtを再量
子化によりビット数を少なくするとともに、その再量子
化の前に正規化を行っているので、伝送されるデータ
ｔ・Ｇは、ビット数が少なく、かつ、誤差の少ないデー
タとなる。文献：「音声情報処理の基礎」オーム社発行特願昭61
−299285号の明細書及び図面〔発明が解決しようとする問題点〕ところが、上述のシステムにおいては、語長制限のた
め予測係数k₁〜k₄の算出が不安定になることがある。すなわち、予測係数回路（23）の処理は、例えば第４
図に示すようなdurbinのアルゴリズムとされて予測係数
が求められる。ただし、同図において、 v₀:0次の自己相関係数 v₁:1次 ″ ▲α⁽ⁿ⁺¹⁾ _i▼：前向き線形予測係数、▲α⁽ⁿ⁺¹⁾ _i▼＝
αｉ wn:前向き予測残差と後向き予測残差との相互相関 un:前向き予測残差の二乗平均 k_n+1：偏自己相関係数、k_n+1＝▲α⁽ⁿ⁺¹⁾ _n+1▼ p:予測フィルタの次数（ｐ＝４）である。そして、このアルゴリズムにおいて、wn＝０のときに
は、k_n+1＝０（相関がない）となる。ところが、このアルゴリズムをハードウエアで実現し
たときには、ω_n-1＝０、すなわち、kn＝０であって
も、語長が制限されているので、wn≠０となり、k_n+1≠
０となることがある。しかも、係数k_n+1は、値wnとunと
の比で決まるので、例えば値unが小さいときには、係数
k_n+1が大きな値となってしまう。したがって、そのよう
な係数k_n+1を使用すると、予測フィルタを使用した系が
不安定になり、最悪の場合には、発振を起こすことがあ
る。この発明は、このような問題点を解決しようとするもの
である。〔問題点を解決するための手段〕今、係数kiについて考えると、一般に、低次の相関の
方が、高次の相関よりも強いことが知られている。した
がって、kn＝０であれば、k_n+1≠０〜kp≠０となること
はない（語長制限があると、k_n+1≠０〜kp≠０が起き
る）。この発明は、このような点に着目し、kn＝０になった
ら、すなわち、相関がないことが検出されたら、（ｎ＋
１）以上の高次の係数k_n+1〜kpをすべて例えば「０」に
するものである。〔作用〕予測係数の算出時、語長制限されていても、安定性が
確保される。〔実施例〕予測係数回路（23）においては、第１図に示すアルゴ
リズムにより予測係数kiが求められる。すなわち、この
アルゴリズムにおいて、ステップ（61）〜（68）は、第
４図にも示したdurbinのアルゴリズムであるが、ステッ
プ（62），（67）と（63）との間に、ステップ（71）が
設けられてwn＝０であるかどうかが判断され、wn≠０の
ときには、処理はステップ（63）に進む。したがって、
wn≠０であるかぎり、このアルゴリズムは、第４図のア
ルゴリズムに等しく、目的とする係数kiが出力される。しかし、ステップ（71）において、wn＝０のときに
は、処理はステップ（72）に進んでk_n+1＝０とされ、次
にステップ（73）において、ｎ＝ｐ−１であるかどうか
が判断され、ｎ≠ｐ−１のときには処理はステップ（7
4）に進んで値ｎが「１」だけインクリメントされてか
らステップ（72）に戻る。また、ステップ（73）におい
て、ｎ＝ｐ−１のときには、処理はステップ（75）に進
み、このアルゴリズムの処理を終了する。したがって、wn＝０になると、ステップ（72）〜（7
5）により、このときの次数ｎよりも高次の次数ｎ＋１
〜ｐの係数k_n+1〜kpは、すべて「０」とされることにな
る。そして、係数k_n+1＝０〜kp＝０であれば、処理が不安
定になったり、さらには発振したりすることがなくな
る。また、wn＝０のとき、k_n+1＝０〜kp＝０としても、
高次の相関は弱いので、予測フィルタ（241），（1
9），（43）における誤差の増加は十分に小さく、問題
はない。〔発明の効果〕この発明においては、予測係数k₁〜kpの算出時、語長
制限されていても、wn＝０のときには、このときの次数
ｎよりも高次の次数ｎ〜ｐの予測係数k_n+1〜kpをすべて
例えば「０」としているので、処理が不安定になった
り、さらに発振したりすることがない。Description: TECHNICAL FIELD The present invention relates to a linear prediction encoding method. [Summary of the Invention] In the present invention, in the linear prediction encoding method, when the autocorrelation of input data is lost, the subsequent processing is terminated to perform stable processing. [Prior Art] For example, in an 8 mm video, as an optional function, at the time of recording, an audio signal is digitized into a PCM signal, and this PCM signal is recorded in an overscan section of a tape. It has been recognized that the original audio signal can be obtained by performing the processing. In this case, if the sampling frequency and the number of quantization bits of the PCM signal are increased, the audio signal can be recorded and reproduced with more excellent characteristics.However, the number of bits to be recorded and reproduced increases, and the recording and reproduction cannot be performed. Would. Therefore, during recording, the number of bits of the PCM signal is compressed,
At the time of reproduction, it has been considered to expand the number of bits so that excellent recording and reproduction characteristics can be obtained even if the number of bits on the tape is small. And as such a bit compression / expansion method, AD
There is a method called PCM. FIG. 2 shows an example of a transmission system based on the ADPCM. In this example, every 64 consecutive samples of input data, the 64 samples are regarded as one block, and the prediction coefficient of the prediction filter is optimized for each block. This is the case when controlling to a value. At this time, the main data which is bit-compressed is output for each sample of the input data, and the auxiliary data relating to the bit compression is output for each block. That is, in FIG. 2, (10) is an encoder,
(30) indicates a signal transmission system, and (40) indicates a decoder. For example, if it is applied to a PCM audio system in 8 mm video, the encoder (10) is provided in a recording system, and the decoder (40) is It is provided in the reproduction system and the transmission system (3
0) includes a processing circuit for error correction, a rotating magnetic head, and the like. Then, in the encoder (10), the digital data
Xt is supplied from the input terminal (11) to the subtraction circuit (14) through the delay circuits (12) and (13) in parallel for each sample. In this case, the input data Xt is a PCM signal obtained by linearly A / D converting an analog audio signal.
The sampling frequency is 48 kHz and the number of quantization bits is 16 bits. Further, as shown in FIG. 3, the data Xt is -1.
It is assumed that the value is represented by a fixed point of Xt <1 and is represented by a two's complement (the same applies to other values). Further, the delay circuits (12) and (13) are for adjusting the timing of the main data and the auxiliary data.
Each has a delay time of one block period. (Strictly speaking, if the input value of the terminal (11) is Xt, the output of the delay circuit (13) will be Xt _-128 . ,
Simply Xt). Further, a prediction value t for the data Xt is taken out from the prediction filter (19), and this value t is supplied to the subtraction circuit (14), and the difference Dt Dt = Xt -T is retrieved. This value Dt is an error (prediction residual) of the predicted value t with respect to the input value Xt. Therefore, the value Dt is
Ideally, Dt = 0 and generally a small value. Therefore, even if the word length of the value Dt is, for example, 16 bits, for example, Dt = “0.000 ‥‥ 011011”; Are the same as the sign bits, and the remaining few bits on the LSB side are "0" or "1" corresponding to the difference between the values Xt and t. When the value Dt becomes a large value, the lower bits can be ignored. Then, this value Dt is supplied to a gain control circuit (15) and is multiplied by G (G1) to obtain a normalized value Dt ·
G, and this value G · Dt is supplied to the requantization circuit (16), and is requantized into, for example, a 4-bit value t · G. Further, this value t · G is supplied to the gain control circuit (17) and multiplied by 1 / G, so that it is an unnormalized value t in the same order as the value Dt, and this value t is added to the addition circuit ( 18), the predicted value t from the filter (19) is supplied to the addition circuit (18), and the sum tt = t + t of the values t and t is extracted from the addition circuit (18). This value t is supplied to the filter (19). In this case, the value t is a predicted value for the value Xt, and the value t is a value obtained by truncating or rounding the lower bits of the error Dt at the time of the prediction.
T, which is the sum of t and t, is approximately equal to the input value Xt.
Then, since this value t is supplied to the filter (19), the value t, which is the filter output, can be a value that predicts the input value _{Xt + 1} at the next sample time. Then, the value t · G from the requantization circuit (16) is supplied to the decoder (40) through the transmission system (30). In the decoder (40), the value t · G is multiplied by 1 / G by a gain control circuit (41) to obtain a value t, and this value t is supplied to an addition circuit (42), and the added output is output to an output terminal. At the same time as the filter (19), the signal is supplied to a prediction filter (43) configured in the same manner as the filter (19), and the filter output is supplied to the addition circuit (42). Accordingly, the output of the filter (43) becomes the value t, and the terminal (44) extracts the data t in which the lower bits of the input data Xt are rounded, that is, the digital data t substantially equal to the input data Xt. . Further, the following circuit is provided to make the prediction coefficients in the filters (19) and (43) optimal values for each block. That is, the prediction filters (19) and (43)
In addition to the next filter, the first to fourth order coefficients a _{1 to} a ₄ can be changed to arbitrary values. Further, the input data Xt from the terminal (11) is supplied to a time window circuit (21), and after a predetermined weighting, supplied to an autocorrelation circuit (22) to calculate a correlation coefficient. coefficient partial autocorrelation coefficients (PARCOR coefficients) k ₁ to k ₄ is calculated as the predictive coefficient up to the fourth order for each block of being supplied to the prediction coefficient circuit (23) data Xt. Further, the data Xt from the delay circuit (12) is supplied to the prediction error filter (24), and the output of the filter is supplied to the intra-block maximum value detection circuit (25). In this case, the filter (24) includes a fourth-order prediction filter (241) configured in the same manner as the prediction filter (19) and a subtraction circuit (242), and the prediction coefficient k from the coefficient circuit (23). ₁ to k ₄ are supplied to the filter (241), the prediction value of the error Dt to the input data Xt (the prediction error) t,
It is generated for each sample. The detection circuit (25) detects, for each block of the input data Xt, the absolute value max of the prediction error having the maximum absolute value among the prediction errors t (there are 64) in the block. Things. The maximum value max is calculated by the normalized gain calculation circuit (2
The data of the gain G at the time of normalization supplied to 6), G = b / maxb is a safety coefficient of 0 <b <1, for example, converted to b = 0.9, and this data G is converted to a gain control circuit ( 15), (1
7) and to the gain control circuit (41) through the latch (52). In this case, the value max is 6
Since this is the maximum value of the four values t, the value Dt · G is −1
Dt · G <1 is normalized. Considering the amount of data transmitted from the encoder (10) to the decoder (40) through the transmission system (30),
The data t · G that is the main data is, for example, 1 bit with 4 bits.
A prediction coefficient k ₁ that is transmitted for each sample and is auxiliary data
Kk ₄ and data G are transmitted in blocks of, for example, 8 bits and 16 bits. Therefore, the data amount in one block period is 4 bits × 64 samples + 8 bits × 4 types + 16 bits = 304 bits. Become. Then, 1 when no data compression is performed
The data amount during the block period is 16 bits × 64 samples = 1024 bits. Therefore, the data amount was compressed and transmitted to 304 bits / 1024 bits9.729.7%. Thus, according to this system, data compression of digital audio data can be performed. In this case, in particular, according to this system, the prediction filter (19), Since the prediction coefficient of (43) is controlled to an optimum value according to the input data Xt, an error caused by compression of the decoded data t can be minimized. Further, when transmitting the prediction residual Dt, the residual Dt is requantized to reduce the number of bits, and normalization is performed before the requantization. , The number of bits is small and the error is small. Literature: "Basics of Speech Information Processing", Japanese Patent Application No. 61 issued by Ohmsha
SUMMARY OF THE INVENTION Problems to be Solved by the Invention However, in the above-described system, calculation of prediction coefficients k _{1 to} k ₄ may be unstable due to word length limitation. That is, the processing of the prediction coefficient circuit (23)
The prediction coefficient is obtained by using a Durbin algorithm as shown in the figure. However, in the figure, v ₀ : 0th order autocorrelation coefficient v ₁ : 1st order ″ ▲ α ^{(n + 1)} _i ▼: Forward linear prediction coefficient, ▲ α ^{(n + 1)} _i ▼ =
αi wn: cross-correlation between forward prediction residual and backward prediction residual un: root mean square of forward prediction residual kn _{+ 1} : partial autocorrelation coefficient, kn _{+ 1} = ▲ α ^{(n + 1)} _{n + 1} ▼ p: The order of the prediction filter (p = 4). Then, in this algorithm, when wn = 0, kn _{+ 1} = 0 (no correlation). However, when this algorithm is implemented by hardware, wn ≠ 0 and k _{n + 1} ≠, because the word length is restricted even when ω _n-1 = 0, that is, kn = 0.
It may be 0. Moreover, since the coefficient kn _{+ 1} is determined by the ratio between the value wn and un, for example, when the value un is small,
k _{n + 1} becomes a large value. Therefore, when such a coefficient kn _{+ 1} is used, a system using the prediction filter becomes unstable, and in the worst case, oscillation may occur. The present invention is intended to solve such a problem. [Means for Solving the Problems] Now, when considering the coefficient ki, it is generally known that a lower-order correlation is stronger than a higher-order correlation. Therefore, if _{kn = 0, k n + 1} ≠ 0~kp ≠ 0 and never becomes (if there is a word length limitation, it occurs _{k n + 1 ≠ 0~kp ≠ 0} ). The present invention focuses on such a point, and when kn = 0, that is, when it is detected that there is no correlation, (n +
1) All of the above high-order coefficients k _{n + 1} to k _p are set to, for example, “0”. [Operation] When calculating the prediction coefficient, stability is ensured even if the word length is limited. [Embodiment] In the prediction coefficient circuit (23), a prediction coefficient ki is obtained by the algorithm shown in FIG. That is, in this algorithm, steps (61) to (68) are the Durbin's algorithm also shown in FIG. 4, but steps (71) to (63) are included between steps (62), (67) and (63). ) Is provided and it is determined whether wn = 0. If wn ≠ 0, the process proceeds to step (63). Therefore,
As long as wn ≠ 0, this algorithm is the same as the algorithm in FIG. 4, and the desired coefficient ki is output. However, in step (71), when wn = 0, the process proceeds to step (72), where kn _{+ 1} = 0, and then in step (73), it is determined whether n = p−1. If n ≠ p−1, the process proceeds to step (7).
Proceeding to 4), the value n is incremented by “1” and then returning to step (72). If n = p−1 in step (73), the process proceeds to step (75), and the process of this algorithm is ended. Therefore, when wn = 0, steps (72) to (7)
According to 5), the order n + 1 higher than the order n at this time is given.
The coefficients kn _{+ 1 to} kp of 〜p are all set to “0”. If the coefficient k _{n + 1} = 0 to kp = 0, the processing does not become unstable and no oscillation occurs. Also, when wn = 0, even if kn _{+ 1} = 0 to kp = 0,
Since the higher-order correlation is weak, the prediction filters (241), (1
The increase in errors in 9) and (43) is sufficiently small, and there is no problem. [Effects of the Invention] In the present invention, when the prediction coefficients k _{1 to} kp are calculated, even if the word length is limited, when wn = 0, the prediction of the orders n to p higher than the order n at this time is performed. Since the coefficients kn _{+ 1 to} kp are all set to, for example, "0", the processing does not become unstable or further oscillate.

【図面の簡単な説明】第１図はこの発明の一例の流れ図、第２図〜第４図はそ
の説明のための図である。（10）はエンコーダ、（30）は信号伝送系、（40）はデ
コーダである。BRIEF DESCRIPTION OF THE DRAWINGS FIG. 1 is a flowchart of an example of the present invention, and FIGS. 2 to 4 are views for explaining the same. (10) is an encoder, (30) is a signal transmission system, and (40) is a decoder.

Claims

(57) [Claims] An input signal converted to a digital signal at a predetermined sampling frequency is divided by one for every predetermined number of samples.
In a predictive coding method for coding the input signal using a prediction residual for each block as a block, an auto-correlation of the input signal is sequentially detected, and the detected output indicates a correlation in a predetermined order. A linear predictive coding method, wherein when it is determined from the value that there is no autocorrelation, the detection is terminated, and a value indicating the correlation in each order after the predetermined order is replaced with a predetermined value.