JP2796408B2 - Audio information compression device - Google Patents

Audio information compression device

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JP2796408B2
JP2796408B2 JP2158906A JP15890690A JP2796408B2 JP 2796408 B2 JP2796408 B2 JP 2796408B2 JP 2158906 A JP2158906 A JP 2158906A JP 15890690 A JP15890690 A JP 15890690A JP 2796408 B2 JP2796408 B2 JP 2796408B2
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  • Compression, Expansion, Code Conversion, And Decoders (AREA)

Description

【発明の詳細な説明】 [産業上の利用分野] 本発明は、音声信号を情報圧縮して伝送又は蓄積する
音声情報圧縮装置に関する。
Description: BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention relates to an audio information compression apparatus that compresses an audio signal for transmission or storage.

[従来の技術] 一般に音声信号は近接サンプルの相関がかなり高く、
近接サンプルの信号系列によるスペクトル予測の方法を
用いて音声信号を効率良く情報圧縮する手段が広く利用
されている。また音声信号にはピッチによる繰り返し的
な冗長性もあり、ピッチ予測により情報圧縮の効率を更
に高める手段も広く利用されている。
[Prior Art] Generally, an audio signal has a considerably high correlation between adjacent samples.
A means for efficiently compressing information of a speech signal by using a spectrum prediction method based on a signal sequence of neighboring samples is widely used. The voice signal also has repetitive redundancy depending on the pitch, and means for further improving the efficiency of information compression by pitch prediction is widely used.

これら二つの線形予測の手段を用いた低ビット率の音
声符号化方法としては、CELP(コード−エキサイテッド
・リニア・プレディクション(Code−Excited Linear P
radiction))が盛んに研究開発されている(例えば、
「ストカスティック・コーディング・オブ・スピーチ・
シグナル・アト・ヴェリー・ロウ・ビット・レイツ・ザ
・インポータンス・オブ・スピーチ・パーセプション
(Stochastic Coding of Speech Signals at Very Low
Bit Rates:The Importance of Speech Perceptio
n)」,エム・アール・シュレーダー及びビー・エス・
アタル(M.R.Shoreder and B.S.Atal),スピーチ・コ
ミュニケーション(Speech Communication),4,1985,ノ
ース・ホランド(North−Holland),155〜162頁,参
照)。
As a low bit rate speech coding method using these two linear prediction means, CELP (Code-Excited Linear Prediction) is used.
radiction)) is being actively researched and developed (for example,
"Stochastic Coding of Speech
Signal at Very Low Bit Rate's The Importance of Speech Perception (Stochastic Coding of Speech Signals at Very Low)
Bit Rates: The Importance of Speech Perceptio
n) ", M. Schroeder and BS
Atal (MRShoreder and BSAtal), Speech Communication, 4, 1985, North-Holland, pp. 155-162).

上記のCELPにおいては、予測残差信号を40サンプルの
長さのベクトルとして取り扱い、ベクトル量子化の技術
を用いて予測残差信号を非常に低いビット率で圧縮する
ことにより符号化している。
In the CELP, the prediction residual signal is treated as a vector having a length of 40 samples, and the prediction residual signal is encoded by compressing the prediction residual signal at a very low bit rate using a vector quantization technique.

第5図に従来の音声情報圧縮装置の一例として、CELP
を用いた符号化器を示し、第6図に第5図の符号化器に
対応する復号化器を示す。
FIG. 5 shows a CELP as an example of a conventional audio information compression apparatus.
6 is shown, and FIG. 6 shows a decoder corresponding to the encoder shown in FIG.

以下、第5図の符号化器を説明する。 Hereinafter, the encoder of FIG. 5 will be described.

第5図の符号化器では、AD変換器51が、入力端子から
入力されたアナログ音声信号波形をデジタルデータに変
換して、一定のサンプル長(例えば5msec)を有するベ
クトルSとして分析器52及び減算器58にそれぞれ出力す
る。
In the encoder shown in FIG. 5, an AD converter 51 converts an analog audio signal waveform input from an input terminal into digital data, and converts the waveform into a vector S having a fixed sample length (for example, 5 msec). The signals are output to the subtracters 58, respectively.

分析器52は、AD変換器51から出力されたベクトルSに
対して線形予測分析を行なう。その分析結果として入力
されたベクトルSに対応する予測係数ベクトルαと残差
信号の平均振幅gとを算出し、予測係数ベクトルαを線
形予測器53に、また、残差信号の平均振幅gを掛算器54
にそれぞれ出力すると共に、予測係数ベクトルαと残差
信号の平均振幅gとをマルチプレクサ55にも出力する。
ここで線形予測とは、近接サンプルの信号系列によるス
ペクトル予測及び一般に長期予測と呼ばれているピッチ
予測を総称して表わすものとする。
The analyzer 52 performs a linear prediction analysis on the vector S output from the AD converter 51. The prediction coefficient vector α corresponding to the vector S input as the analysis result and the average amplitude g of the residual signal are calculated, the prediction coefficient vector α is input to the linear predictor 53, and the average amplitude g of the residual signal is output. Multiplier 54
And the prediction coefficient vector α and the average amplitude g of the residual signal are also output to the multiplexer 55.
Here, the linear prediction is a generic term for spectrum prediction based on a signal sequence of neighboring samples and pitch prediction generally called long-term prediction.

コードブック56は、一定のサンプル長の、ゲインを正
規化した残差信号波形(以後、コードワードと称する)
を複数の種類(例えば1024種類)記憶しており、最適コ
ードワード選択器57の指示により記憶しているコードワ
ークを掛算器54に出力する。
The codebook 56 has a residual signal waveform of a fixed sample length and a normalized gain (hereinafter referred to as a codeword).
Are stored in a plurality of types (for example, 1024 types), and the stored code work is output to the multiplier 54 in accordance with the instruction of the optimum codeword selector 57.

掛算器54は、コードブック56から出力されたコードワ
ードを、分析器52から出力された残差信号の平均振幅g
で増幅して、線形予測器53、加算器61などで構成される
合成フィルタに出力する。
The multiplier 54 converts the codeword output from the codebook 56 into an average amplitude g of the residual signal output from the analyzer 52.
, And outputs the result to a synthesis filter including the linear predictor 53 and the adder 61.

合成フィルタは、増幅されたコードワードを入力して
合成信号ベクトルS′を出力する。
The synthesis filter receives the amplified codeword and outputs a synthesized signal vector S ′.

減算器58は、この合成信号ベクトルS′と入力ベクト
ルSとを入力して差分を算出する。
The subtractor 58 receives the composite signal vector S ′ and the input vector S and calculates a difference.

聴覚的重み付けフィルタ59は、減算器58から出力され
た差分に対して聴覚のスペクトルマスキングの効果を考
慮してパワー算出器60に出力し、パワー算出器60でパワ
ーが算出され、最適コードワード選択器57に送られる。
最適コードワード選択器57は、コードブック56の中で前
述のパワーが最小になるコードワードを選択すると共に
そのコードワードを特定する指標値indexをマルチプレ
クサ55に出力する。
The auditory weighting filter 59 outputs the difference output from the subtractor 58 to the power calculator 60 in consideration of the effect of auditory spectral masking, the power is calculated by the power calculator 60, and the optimal codeword is selected. Sent to the vessel 57.
The optimum codeword selector 57 selects the codeword having the minimum power in the codebook 56 and outputs an index value index for specifying the codeword to the multiplexer 55.

マルチプレクサ55は予測係数ベクトルα、残差信号の
平均振幅g及び残差信号を特定する指標値indexのそれ
ぞれを伝送する。
The multiplexer 55 transmits the prediction coefficient vector α, the average amplitude g of the residual signal, and the index value index for specifying the residual signal.

ここでコードワードを記憶するコードブック56の作成
方法としては、実際の音声信号を長時間分析して残差信
号を得て、その残差信号からベクトル量子化により作成
する方法や、ホワイト−ガウシアン(White−Gaussia
n)のランダム信号で疑似的に作成する方法等がある。
Here, as a method of creating the codebook 56 for storing codewords, a method of analyzing a real audio signal for a long time to obtain a residual signal and creating the residual signal by vector quantization, or a method of white-Gaussian (White-Gaussia
There is a method of making a pseudo signal with a random signal of n).

次に、第6図に示す復号化器について説明する。 Next, the decoder shown in FIG. 6 will be described.

デマルチプレクサ62は、伝送路から受信した信号を予
測係数ベクトルα、残差信号の平均振幅g及び残差信号
を特定する指標値indexのそれぞれに分解する。
The demultiplexer 62 decomposes the signal received from the transmission line into a prediction coefficient vector α, an average amplitude g of the residual signal, and an index value index for specifying the residual signal.

コードブック63は符号化器のコードブック56と同じ内
容で、残差信号を特定する指標値indexに基づきコード
ワードを掛算器64に出力する。
The codebook 63 has the same contents as the codebook 56 of the encoder, and outputs a codeword to the multiplier 64 based on the index value index for specifying the residual signal.

掛算器64は、コードブック63から受信したコードワー
ドをデマルチプレクサ62から出力された平均振幅gによ
り増幅する。
The multiplier 64 amplifies the codeword received from the codebook 63 by the average amplitude g output from the demultiplexer 62.

加算器65、線形予測器66などで構成される合成フィル
タは、受信した予測ベクトルαに従って形成される合成
フィルタによって合成信号ベクトルを算出する。
The synthesis filter including the adder 65, the linear predictor 66, and the like calculates a synthesized signal vector using a synthesis filter formed according to the received prediction vector α.

DA変換器67は、合成フィルタから出力された合成信号
ベクトルを入力して再生信号をアナログ信号に変換し、
入力された音声信号を再生する。
The DA converter 67 receives the synthesized signal vector output from the synthesis filter, converts the reproduced signal into an analog signal,
Plays the input audio signal.

[発明が解決しようとする課題] しかしながら、上述のCELPを用いた音声符号化方法で
はコードブックの内容は一種類であり、音声の長時間統
計分析の結果に基づいて最適化されるように設定されて
いる。従って、例えば破裂性子音の破裂時点、無音及び
無声から母音定常への過渡区間などでは、長時間統計分
析の結果のコードブックは最適ではないことが知られて
おり、また音声信号を全極モデルで表現している一般的
なCELPでは、鼻音区間の残差信号には全極モデルで表現
しきれなかったスペクトルの零点の情報が残差信号に含
まれており、長時間統計分析の結果のコードブックでは
十分対応できないという問題点がある。
[Problems to be Solved by the Invention] However, in the above-described speech encoding method using CELP, the content of the codebook is one type, and the content is set so as to be optimized based on the result of long-term statistical analysis of speech. Have been. Therefore, it is known that the codebook of the results of long-term statistical analysis is not optimal, for example, at the time of the burst of a burst consonant, at the transition from silence and unvoiced to stationary vowels, etc. In general CELP expressed by, the residual signal in the nasal interval contains information on the zero point of the spectrum that could not be expressed by the all-pole model, and the result of the long-term statistical analysis There is a problem that codebooks cannot cope sufficiently.

本発明の目的は、上記従来の音声情報圧縮装置の問題
点に鑑みて、種々の短時間音声パターンに適した複数の
残差信号コードブックを備え、分析された予測係数をベ
クトル量子化した指標値に基づいて、複数の残差信号コ
ードブックの中から使用するコードブックを選択して効
率良く音声の情報を圧縮できる音声情報圧縮装置を提供
することにある。
An object of the present invention is to provide a plurality of residual signal codebooks suitable for various short-time voice patterns in view of the above-mentioned problems of the conventional voice information compression apparatus, and to provide an index obtained by vector-quantizing an analyzed prediction coefficient. It is an object of the present invention to provide an audio information compression apparatus which can select a codebook to be used from among a plurality of residual signal codebooks based on a value and efficiently compress audio information.

[課題を解決するための手段] 本発明の上述した目的は、入力された音声信号の線形
予測分析を行って分析結果を出力する分析手段と、複数
の線形予測係数ベクトルを記憶する第1コード記憶手段
と、第1コード記憶手段から最適なコードワードの指標
値を得るベクトル量子化手段と、それぞれが複数の残差
信号ベクトルを記憶する複数の第2コード記憶手段と、
ベクトル量子化手段から出力された最適なコードワード
の指標値に基づいて複数の第2コード記憶手段から使用
するコード記憶手段を選択する選択手段と、選択手段に
より選択されたコード記憶手段から全てのコードワード
を入力して合成信号を出力する合成フィルタ手段と、最
適なコードワードの指標値、残差信号の平均振幅及び残
差信号を特定する指標値を出力するマルチプレクサとを
備え、複数の第2コード記憶手段は、各種音声パターン
に適した多量のコードワードから成る初期残差信号コー
ドブックから、ベクトル量子化手段から出力された線形
予測係数ベクトルのコードワードごとに、初期残差信号
のコードワードの使用頻度をもとに計算される貢献度を
算出し、ベクトル量子化手段から出力された線形予測係
数ベクトルのコードワードについて、貢献度の類似した
パターンをまとめ、その中から貢献度の高いコードワー
ドを選択して記憶していることを特徴とする音声情報圧
縮装置によって達成される。
[Means for Solving the Problems] The above-described object of the present invention is to provide an analysis unit that performs a linear prediction analysis of an input speech signal and outputs an analysis result, and a first code that stores a plurality of linear prediction coefficient vectors. Storage means, vector quantization means for obtaining an optimal codeword index value from the first code storage means, a plurality of second code storage means each storing a plurality of residual signal vectors,
Selecting means for selecting a code storing means to be used from a plurality of second code storing means based on an index value of an optimum code word outputted from the vector quantizing means; and selecting all code storing means from the code storing means selected by the selecting means. A synthesizing filter unit that inputs a codeword and outputs a synthesized signal; and a multiplexer that outputs an index value for specifying an optimal codeword index value, an average amplitude of a residual signal, and a residual signal, and The two-code storage means stores, for each codeword of the linear prediction coefficient vector output from the vector quantization means, a code of the initial residual signal from an initial residual signal codebook comprising a large number of codewords suitable for various voice patterns. The contribution calculated based on the frequency of use of the word is calculated, and the code of the linear prediction coefficient vector output from the vector quantization means is calculated. For words, grouping similar pattern of contribution is achieved by an audio information compression apparatus characterized by stored by selecting a high contribution codeword from among them.

〔作用〕[Action]

分析手段が入力された音声信号の線形予測分析を行っ
て分析結果を出力し、ベクトル量子化手段が複数の線形
予測係数ベクトルを記憶している第1コード記憶手段か
ら最適なコードワードの指標値を出力し、選択手段がベ
クトル量子化手段から出力された最適なコードワードの
指標値に基づいてそれぞれが複数の残差信号ベクトルを
記憶している複数の第2コード記憶手段から使用するコ
ード記憶手段を選択し、合成フィルタ手段が選択手段に
より選択されたコード記憶手段から全てのコードワード
を入力して合成信号を出力し、マルチプレクサが最適な
コードワードの指標値、残差信号の平均振幅及び残差信
号を特定する指標値を出力する。複数の第2コード記憶
手段が、各種音声パターンに適した多量のコードワード
から成る初期残差信号コードブックから、ベクトル量子
化手段から出力された線形予測係数ベクトルのコードワ
ードごとに、初期残差信号のコードワードの使用頻度を
もとに計算される貢献度を算出し、ベクトル量子化手段
から出力された線形予測係数ベクトルのコードワードに
ついて、貢献度の類似したパターンをまとめ、その中か
ら貢献度の高いコードワードを選択して記憶しているの
で、メモリの節約及び合成品質の改善が可能となると共
に、能率的に音声信号を圧縮できる。
The analysis means performs a linear prediction analysis of the input speech signal and outputs an analysis result, and the vector quantization means obtains an index value of an optimal codeword from the first code storage means storing a plurality of linear prediction coefficient vectors. , And a code storage used by the selection means from a plurality of second code storage means each storing a plurality of residual signal vectors based on an index value of an optimum code word output from the vector quantization means. Means, the synthesis filter means inputs all the codewords from the code storage means selected by the selection means and outputs a synthesized signal, and the multiplexer provides the index value of the optimum codeword, the average amplitude of the residual signal and An index value for specifying the residual signal is output. A plurality of second code storage means stores, for each codeword of the linear prediction coefficient vector output from the vector quantization means, an initial residual signal from an initial residual signal codebook comprising a large number of codewords suitable for various voice patterns. Calculate the contribution calculated based on the frequency of use of signal codewords, and summarize similar contribution patterns for codewords of the linear prediction coefficient vector output from the vector quantization means. Since a high-degree code word is selected and stored, it is possible to save the memory and improve the synthesis quality and to efficiently compress the audio signal.

[実施例] 以下、本発明における音声情報圧縮装置の実施例を図
面を参照して説明する。
[Embodiment] Hereinafter, an embodiment of a voice information compression device according to the present invention will be described with reference to the drawings.

第1図は、本発明の音声情報圧縮装置の第1実施例と
しての符号化器の構成を示すブロック図であり、第2図
は、第1図に示す符号化器に対応する復号化器の構成を
示すブロック図である。
FIG. 1 is a block diagram showing a configuration of an encoder as a first embodiment of the audio information compression apparatus of the present invention, and FIG. 2 is a decoder corresponding to the encoder shown in FIG. FIG. 3 is a block diagram showing the configuration of FIG.

第1図に示す符号化器は、AD変換器11、AD変換器11に
接続された分析手段としての分析器12、分析器12に接続
されたベクトル量子化手段としての予測係数ベクトル量
子化器(図中、予測係数VQと表す)13、予測係数ベクト
ル量子化器13に接続された選択手段としてのコードブッ
ク選択器14、予測係数ベクトル量子化器13及びコードブ
ック選択器14に接続された線形予測器15、予測係数ベク
トル量子化器13及び線形予測器15に接続された第1コー
ド記憶手段としての予測係数コードブック16、第2コー
ド記憶手段としての残差信号コードブック17、分析器12
及び残差信号コードブック17に接続された掛算器18、掛
算器18及び線形予測器15に接続された加算器19、AD変換
器11、加算器19及び線形予測器15に接続された減算器2
0、減算器20に接続された聴覚的重み付けフィルタ21、
聴覚的重み付けフィルタ21に接続されたパワー算出器2
2、パワー算出器22に接続された最適コードワード選択
器23、そして分析器12、予測係数ベクトル量子化器13及
び最適コードワード選択器23に接続されたマルチプレク
サ24により構成されている。
An encoder shown in FIG. 1 includes an AD converter 11, an analyzer 12 connected to the AD converter 11 as analysis means, and a predictive coefficient vector quantizer connected to the analyzer 12 as vector quantization means. In the figure, a prediction coefficient VQ 13, a codebook selector 14 as selection means connected to the prediction coefficient vector quantizer 13, a prediction coefficient vector quantizer 13 and a codebook selector 14 A linear predictor 15, a predictive coefficient vector quantizer 13, and a predictive coefficient codebook 16 as a first code storage connected to the linear predictor 15; a residual signal codebook 17 as a second code storage; 12
And a multiplier 18 connected to the residual signal codebook 17, an adder 19 connected to the multiplier 18 and the linear predictor 15, an AD converter 11, a subtractor connected to the adder 19 and the linear predictor 15. Two
0, an auditory weighting filter 21, connected to a subtractor 20,
Power calculator 2 connected to auditory weighting filter 21
2. It comprises an optimal codeword selector 23 connected to the power calculator 22, and a multiplexer 24 connected to the analyzer 12, the predictive coefficient vector quantizer 13 and the optimal codeword selector 23.

次に上記の符号化器の動作を詳述する。 Next, the operation of the above encoder will be described in detail.

まず、AD変換器11は、入力端子から入力されたアナロ
グ音声信号波形をデジタルデータに変換して、一定のサ
ンプル長(例えば5msec)のベクトルSとして分析器12
及び減算器20にそれぞれ出力する。
First, the AD converter 11 converts the analog audio signal waveform input from the input terminal into digital data, and converts it into a vector S having a fixed sample length (for example, 5 msec).
And to the subtractor 20.

分析器12は、AD変換器11から出力されたベクトルSを
線形予測分析する。ここで線形予測とは、近接サンプル
の信号系列によるスペクトル予測及び一般に長期予測と
呼ばれているピッチ予測を総称して表わすものとする。
そして、分析器12は、その分析結果として予測係数ベク
トルαと残差信号の平均振幅gとを算出し、予測係数ベ
クトルαを予測係数ベクトル量子化器13に、残差信号の
平均振幅gを掛算器18にそれぞれ出力する。
The analyzer 12 performs linear prediction analysis on the vector S output from the AD converter 11. Here, the linear prediction is a generic term for spectrum prediction based on a signal sequence of neighboring samples and pitch prediction generally called long-term prediction.
Then, the analyzer 12 calculates the prediction coefficient vector α and the average amplitude g of the residual signal as the analysis result, and outputs the prediction coefficient vector α to the prediction coefficient vector quantizer 13 to calculate the average amplitude g of the residual signal. Output to the multipliers 18 respectively.

予測係数ベクトル量子化器13は、予測係数コードブッ
ク16を参照して最適なコードワードの指標値jを得る。
The prediction coefficient vector quantizer 13 refers to the prediction coefficient codebook 16 and obtains an index value j of an optimum codeword.

コードブック選択器14では予測係数ベクトル量子化器
13から出力される指標値jに基づいて、複数の残差信号
コードブック17から、使用するコードブックを選択す
る。なおこの複数の残差信号コードブック17の生成方法
及び使用するコードブックを選択する方法については後
述する。
The codebook selector 14 is a predictive coefficient vector quantizer.
A codebook to be used is selected from a plurality of residual signal codebooks 17 based on the index value j output from 13. A method for generating the plurality of residual signal codebooks 17 and a method for selecting a codebook to be used will be described later.

コードブック選択器14により選択された残差信号コー
ドブック17には、一定のサンプル長のゲインを正規化し
た複数の種類(例えば256種類)のコードワードが記憶
されている。
The residual signal codebook 17 selected by the codebook selector 14 stores a plurality of types (for example, 256 types) of codewords in which the gain of a fixed sample length is normalized.

最適コードワード選択器23は、コードブック選択器14
によって選択された残差信号コードブックに対して、そ
の選択された残差信号コードブックに記憶されている全
てのコードワードを掛算器18に出力するように指示す
る。
The optimal codeword selector 23 is the codebook selector 14
Is instructed to output to the multiplier 18 all the codewords stored in the selected residual signal codebook.

掛算器18により選択された残差信号コードブックから
出力されたコードワードを増幅したあと、線形予測器15
などで構成される合成フィルタ手段としての合成フィル
タが、増幅されたコードワードから合成信号ベクトル
S′を算出して減算器20に出力する。
After amplifying the codeword output from the residual signal codebook selected by the multiplier 18, the linear predictor 15
A synthesis filter as a synthesis filter means configured as described above calculates a synthesized signal vector S ′ from the amplified codeword and outputs it to the subtractor 20.

減算器20は、この合成信号ベクトルS′と入力ベクト
ルSとを差分してエラーを求め、聴覚的重み付けフィル
タ21に出力する。聴覚的重み付けフィルタ21は、入力さ
れたエラーに対してスペクトルマスキングの効果を考慮
してパワー算出器22に出力し、パワー算出器22でパワー
が算出され、最適コードワード選択器23は、選択された
コードブックの中で前述のパワーが最小になるコードワ
ードを特定する指標値iを得る。
The subtracter 20 obtains an error by subtracting the synthesized signal vector S ′ from the input vector S, and outputs the error to the auditory weighting filter 21. The auditory weighting filter 21 outputs the input error to the power calculator 22 in consideration of the effect of spectrum masking, the power is calculated by the power calculator 22, and the optimal codeword selector 23 is selected. An index value i for specifying a code word having the minimum power in the code book is obtained.

マルチプレクサ24は、予測係数ベクトルを特定する指
標値j、残差信号の平均振幅g及び残差信号を特定する
指標値iのそれぞれを通信路25に伝送する。
The multiplexer 24 transmits the index value j for specifying the prediction coefficient vector, the average amplitude g of the residual signal, and the index value i for specifying the residual signal to the communication path 25.

次に、上述の音声信号の特徴に適した残差信号ベクト
ルを記憶する複数のコードブック17の作成について説明
する。
Next, creation of a plurality of codebooks 17 for storing residual signal vectors suitable for the features of the above-described audio signal will be described.

本実施例の符号化器においては、コードブックの作成
は非常に重要な問題であり、もし適切に複数のコードワ
ードを有する複数のコードブックを作成することができ
なければ、符号化の性能向上は期待できない。また、複
数のコードブックを記憶するメモリー量が増大するとい
うデメリットも生ずる。
In the encoder of the present embodiment, the creation of a codebook is a very important issue, and if it is not possible to properly create a plurality of codebooks having a plurality of codewords, the encoding performance will be improved. Can not expect. There is also a disadvantage that the amount of memory for storing a plurality of codebooks increases.

以下、複数のコードワードを有する複数のコードブッ
ク17の作成方法及び使用するコードブックを選択する方
法の一例として、実際の音声信号を長時間分析して作成
する場合の手順を説明する。
Hereinafter, as an example of a method of creating a plurality of codebooks 17 having a plurality of codewords and a method of selecting a codebook to be used, a procedure in a case where an actual audio signal is analyzed and created for a long time will be described.

ステップ1:従来の手順と同じ方法で、サイズの大きい
(例えばN=4096コードワード)残差信号コードブック
を、長時間音声を分析することにより作成する。そして
このコードワードの指標値をn(n=1,2,…,N)で表す
(但し、Nは正の整数とする)。
Step 1: In the same manner as the conventional procedure, a large-sized (for example, N = 4096 codewords) residual signal codebook is created by analyzing long-term speech. The index value of this codeword is represented by n (n = 1, 2,..., N) (where N is a positive integer).

ステップ2:ステップ1で作成した残差信号コードブッ
クを使用して予測係数ベクトル量子化器13により、再
度、長時間音声を符号化する。
Step 2: The long time speech is encoded again by the prediction coefficient vector quantizer 13 using the residual signal codebook created in step 1.

このとき、線形予測係数のベクトル量子化の指標値を
j(j=1,2,…,Mであり、Mは線形予測係数のコードブ
ックサイズを表わす任意の正の整数とする)として、各
指標値jの値ごとに残差信号の全てのコードワードにつ
いて貢献度を求める。ここで貢献度とは、あるコードワ
ードがどれぐらいの頻度で使われたか、そしてその時の
性能(合成音の品質)はどうであったかを示すものであ
る。
At this time, let the index value of the vector quantization of the linear prediction coefficient be j (j = 1, 2,..., M, and M be any positive integer representing the codebook size of the linear prediction coefficient), Contributions are obtained for all codewords of the residual signal for each index value j. Here, the contribution indicates how often a certain codeword is used, and how the performance (quality of synthesized sound) is at that time.

一例として、線形予測係数のベクトル量子化の指標値
jにおける残差信号の指標値nのコードワードの貢献度
をCn(j)とすると、Cn(j)=(残差信号の指標値n
の利用された確率) ×(残差信号の指標値nを利用した合成音の平均性
能) で表わされる。
As an example, if the contribution of the codeword of the index value n of the residual signal in the index value j of the vector quantization of the linear prediction coefficient is C n (j), C n (j) = (index value of the residual signal) n
) × (average performance of synthesized sound using index value n of residual signal).

ここで平均性能とは信号に対する雑音比(シグナル・
トウ・ノイズ・レシオ(Signal−to−Noise Ratio))
の平均値である。
Here, the average performance is the ratio of noise to signal (signal
Toe noise ratio (Signal-to-Noise Ratio)
Is the average value.

ステップ3:全ての線形予測係数のベクトル量子化の指
標値jごとに残差信号のコードブックを持つことは、莫
大なメモリー量を必要する点で否現実的である。従っ
て、線形予測係数のベクトル量子化の指標値jごとに、
コードブックの利用状況が似通っているものを集めて、
残差信号のコードワードの貢献度のパターンを少数にま
とめることが必要である。
Step 3: Having a codebook of residual signals for each index value j of vector quantization of all linear prediction coefficients is impractical in that a huge amount of memory is required. Therefore, for each index value j of the vector quantization of the linear prediction coefficient,
Collect codebooks with similar usage,
It is necessary to reduce the pattern of the contribution of the codeword of the residual signal to a small number.

このようなまとめは、貢献度Cn(j)を、変数がjの
N個のサンプルのベクトルと見なし、ベクトル量子化の
方法を用いて、KをMより小さい数として、K種類(こ
こでKは、残差信号のコードブックの種類の数)の貢献
度のデータCn(k)(k=1,2,…,K)を得ることで実現
できる。即ち、貢献度をCn(k)として、k=1,2,…,K
<Mとする。
Such a summary is based on the assumption that the contribution C n (j) is regarded as a vector of N samples with a variable j, and K is set to a number smaller than M using a vector quantization method, where K types (here, K can be realized by obtaining data C n (k) (k = 1, 2,..., K) of the degree of contribution of the codebook type of the residual signal. That is, assuming that the contribution is C n (k), k = 1, 2,.
<M.

このベクトル量子化の際、線形予測係数のベクトル量
子化の指標値jとベクトル量子化でまとめあげられたk
の対応を記憶しておく。この対応関係の例を第1表に示
す(ここでは、Mを1024、Kを8とする)。
At the time of this vector quantization, the index value j of the vector quantization of the linear prediction coefficient and k summed up by the vector quantization
Is stored. An example of this correspondence is shown in Table 1 (here, M is 1024 and K is 8).

上述のステップ1〜ステップ3により、音声信号の特
徴ごとに残差信号のコードブックの利用状況がクラスタ
化される。
Through the above-described steps 1 to 3, the usage status of the codebook of the residual signal is clustered for each feature of the audio signal.

ステップ4:最後のステップとしては、上記K種類の残
差信号のコードブックについてサイズの縮小を行う。
Step 4: As the last step, the code book of the K kinds of residual signals is reduced in size.

ステップ3までは、どのクラスタの残差信号のコード
ブックも内容は同じであるが、クラスタごとにコードワ
ードの貢献度が異なっている。
Until step 3, the content of the codebook of the residual signal of each cluster is the same, but the contribution of the codeword differs for each cluster.

そこで各コードブックについて貢献度の高いコードワ
ードを抽出することにより、各コードブックのサイズを
縮小する。ここでは、ステップ1の残差信号のコードブ
ックサイズは4096(指標値は12bitsで表現される)種類
であったが、貢献度の高いものから1024(指標値は10bi
tsで表現される)種類に絞り込む。
Therefore, the size of each codebook is reduced by extracting a codeword having a high contribution for each codebook. Here, the codebook size of the residual signal in step 1 was 4096 (index value is represented by 12 bits), but from the one with the highest contribution, it is 1024 (index value is 10bi).
(represented by ts).

上述の手順により、音声信号の特徴ごとに適切な残差
信号のコードブックが作成されると共に、作成されたコ
ードブックの選択も実現できる。
According to the above-described procedure, an appropriate codebook of the residual signal is created for each feature of the audio signal, and the created codebook can be selected.

次に第1図の符号化器に対応する復号化器を第2図に
示す。
Next, a decoder corresponding to the encoder of FIG. 1 is shown in FIG.

第2図の復号化器は、デマルチプレクサ26、デマルチ
プレクサ26に接続されたコードブック選択器27、デマル
チプレクサ26に接続された残差信号コードブック28、デ
マルチプレクサ26及びコードブック28に接続された掛算
器29、掛算器29に接続された加算器30、加算器30に接続
された線形予測器31、線形予測器31に接続された予測係
数コードブック32、加算器30及び線形予測器31に接続さ
れたDA変換器33により構成されている。
The decoder of FIG. 2 is connected to a demultiplexer 26, a codebook selector 27 connected to the demultiplexer 26, a residual signal codebook 28 connected to the demultiplexer 26, a demultiplexer 26 and a codebook 28. Multiplier 29, an adder 30 connected to the multiplier 29, a linear predictor 31 connected to the adder 30, a prediction coefficient codebook 32 connected to the linear predictor 31, an adder 30, and a linear predictor 31 And a D / A converter 33 connected thereto.

次に第2図に示す復号化器の動作を説明する。 Next, the operation of the decoder shown in FIG. 2 will be described.

デマルチプレクサ26は、伝送路25から受信した信号
を、予測係数ベクトルαを特定する指標値j、残差信号
の平均振幅g及び残差信号を特定する指標値iにそれぞ
れ分解する。
The demultiplexer 26 decomposes the signal received from the transmission path 25 into an index value j for specifying the prediction coefficient vector α, an average amplitude g of the residual signal, and an index value i for specifying the residual signal.

コードブック選択器27は、予め備えられている複数の
残差信号コードブック28から予測係数ベクトルαを特定
する指標値jに基づいて、使用する残差信号コードブッ
クを選択する。なおこの動作は符号化器と同じである。
また、複数の残差信号コードブック28と予測係数コード
ブック32とは、符号化器のコードブック17及び16とそれ
ぞれ同じ内容である。
The codebook selector 27 selects a residual signal codebook to be used based on an index value j specifying a prediction coefficient vector α from a plurality of residual signal codebooks 28 provided in advance. This operation is the same as that of the encoder.
The plurality of residual signal codebooks 28 and the prediction coefficient codebook 32 have the same contents as the codebooks 17 and 16 of the encoder.

コードブック選択器27により使用する残差信号コード
ブックが選択されたならば、選択された残差信号コード
ブックの指標値iで特定されるコードワードを掛算器29
に出力する。
When the residual signal codebook to be used is selected by the codebook selector 27, the multiplier 29 multiplies the codeword specified by the index value i of the selected residual signal codebook.
Output to

掛算器29は、特定されたコードワードを入力して、デ
マルチプレクサ26から出力された平均振幅gによりコー
ドワードを増幅して、加算器30、線形予測器31などで構
成される合成フィルタに出力する。
The multiplier 29 receives the specified codeword, amplifies the codeword by the average amplitude g output from the demultiplexer 26, and outputs the amplified codeword to a synthesis filter including an adder 30, a linear predictor 31, and the like. I do.

合成フィルタは、デマルチプレクサ26から出力された
予測係数コードワードの指標値jに従って形成される合
成フィルタで増幅されたコードワードより合成信号ベク
トルを算出してDA変換器33に出力する。
The synthesis filter calculates a synthesized signal vector from the codeword amplified by the synthesis filter formed according to the index value j of the prediction coefficient codeword output from the demultiplexer 26, and outputs the resultant to the DA converter 33.

DA変換器33は、入力された合成信号ベクトルをアナロ
グ信号に変換して入力音声信号を再生する。
The DA converter 33 converts the input composite signal vector into an analog signal and reproduces the input audio signal.

上記動作手順により、残差信号のコードブックを、音
声信号の特徴に基づいて変化させることで、効率良く音
声の情報を圧縮することができる。
By changing the codebook of the residual signal based on the characteristics of the audio signal by the above operation procedure, audio information can be efficiently compressed.

第1実施例では、複数の残差信号コードブックを備え
ることにより、必要なメモリ量が増大する。また上述の
複数の残差信号コードブックの生成法において説明した
手順から理解されるように、各残差信号コードブック
は、ある大きな(例えば4096種類)残差信号コードブッ
クから抽出(例えば1024種類)して構成したものであ
る。なお複数の残差信号コードブックの内容には重複す
るコードワードがある。
In the first embodiment, by providing a plurality of residual signal codebooks, the required memory amount increases. As can be understood from the procedure described in the method of generating a plurality of residual signal codebooks described above, each residual signal codebook is extracted from a large (eg, 4096) residual signal codebook (eg, 1024 types). ). Note that the contents of a plurality of residual signal codebooks include duplicate codewords.

次に、第3図に本発明の音声情報圧縮装置の第2実施
例としての符号化器の構成のブロック図を示し、第4図
に第3図に示す符号化器に対応する復号化器の構成のブ
ロック図を示す。
Next, FIG. 3 shows a block diagram of a configuration of an encoder as a second embodiment of the audio information compression apparatus of the present invention, and FIG. 4 shows a decoder corresponding to the encoder shown in FIG. 1 shows a block diagram of the configuration of FIG.

第3図に示す符号化器は、第1実施例における上述の
点に鑑み、複数の残差信号コードブックに必要なメモリ
ー量を少なくして構成されている。
In view of the above points in the first embodiment, the encoder shown in FIG. 3 is configured with a reduced amount of memory required for a plurality of residual signal codebooks.

第3図に示す符号化器及び第4図に示す復号化器おい
て、第1図の符号化器及び第2図の復号化器との違い
は、第1図及び第2図中の複数の残差信号コードブック
17,28に変わって、異なる内容を有する複数の残差信号
コードブック34,36を備えていること及び新たに残差信
号コードブック35,37が追加されたことである。
The difference between the encoder shown in FIG. 3 and the decoder shown in FIG. 4 from the encoder shown in FIG. 1 and the decoder shown in FIG. Residual signal codebook
Instead of 17 and 28, a plurality of residual signal codebooks 34 and 36 having different contents are provided, and new residual signal codebooks 35 and 37 are added.

上述の部分以外は第1実施例と全く同じ動作をするの
で、以下これらの残差信号コードブック34,35,36,37に
ついてのみ説明する。
Except for the above-mentioned parts, the operation is exactly the same as that of the first embodiment. Therefore, only the residual signal codebooks 34, 35, 36, and 37 will be described below.

第3図に示す符号化器及び第4図に示す復号化器おい
て、残差信号を実際に記憶しておくコードブックは、残
差信号コードブック35,37のみである。複数の残差信号
コードブック34,36は、残差信号の直接記憶しているの
ではなく、残差信号コードブック35,37のコードワード
を特定する指標値を記憶しているのみである。従って、
複数の残差信号コードブック34,36に対して必要なメモ
リ量は比較的少なくて済む。
In the encoder shown in FIG. 3 and the decoder shown in FIG. 4, the only codebooks that actually store the residual signals are the residual signal codebooks 35 and 37. The plurality of residual signal codebooks 34 and 36 do not directly store the residual signals, but only store index values that specify the codewords of the residual signal codebooks 35 and 37. Therefore,
The memory required for the plurality of residual signal codebooks 34 and 36 is relatively small.

なお、残差信号を実際記憶しておくコードブック35,3
7の作成は、前述した第1実施例の複数の残差信号コー
ドブックの作成において、残差信号コードブック34,36
の指標値を全てリストアップし、ステップ1で作成した
サイズの大きい残差信号のコードブックから重複のない
ようにコードワードを抽出して作成すればよい。
It should be noted that codebooks 35 and 3 for actually storing the residual signals are provided.
7 is obtained by creating the residual signal codebooks 34 and 36 in the above-mentioned first embodiment.
Are all listed up, and a codeword may be extracted and created from the codebook of the large residual signal created in step 1 so as not to overlap.

第3図の符号化器及び第4図の復号化器により、少な
いメモリに記憶されている残差信号のコードブックを音
声信号の特徴に基づいて適応的に変化させることにより
効率良く音声の情報圧縮ができる。
The encoder of FIG. 3 and the decoder of FIG. 4 efficiently change the codebook of the residual signal stored in a small amount of memory based on the characteristics of the audio signal, thereby efficiently generating audio information. Can be compressed.

[発明の効果] 入力された音声信号の線形予測分析を行って分析結果
を出力する分析手段と、複数の線形予測係数ベクトルを
記憶する第1コード記憶手段と、前記第1コード記憶手
段から最適なコードワードの指標値を得るベクトル量子
化手段と、それぞれが複数の残差信号ベクトルを記憶す
る複数の第2コード記憶手段と、前記ベクトル量子化手
段から出力された前記最適なコードワードの指標値に基
づいて前記複数の第2コード記憶手段から使用するコー
ド記憶手段を選択する選択手段と、前記選択手段により
選択されたコード記憶手段から全てのコードワードを入
力して合成信号を出力する合成フィルタ手段と、前記最
適なコードワードの指標値、残差信号の平均振幅及び残
差信号を特定する指標値を出力するマルチプレクサとを
備え、前記複数の第2コード記憶手段は、各種音声パタ
ーンに適した多量のコードワードから成る初期残差信号
コードブックから、前記ベクトル量子化手段から出力さ
れた線形予測係数ベクトルのコードワードごとに、前記
初期残差信号のコードワードの使用頻度をもとに計算さ
れる貢献度を算出し、前記ベクトル量子化手段から出力
された線形予測係数ベクトルのコードワードについて、
貢献度の類似したパターンをまとめ、その中から貢献度
の高いコードワードを選択して記憶しているので、その
結果、メモリの節約及び合成品質の改善が可能となると
共に、能率的に音声信号を圧縮できる。
[Effects of the Invention] Analysis means for performing a linear prediction analysis on an input speech signal and outputting an analysis result, first code storage means for storing a plurality of linear prediction coefficient vectors, and the first code storage means Vector quantization means for obtaining an index value of a proper codeword, a plurality of second code storage means each storing a plurality of residual signal vectors, and an index of the optimum codeword output from the vector quantization means. Selecting means for selecting a code storage means to be used from the plurality of second code storage means based on a value; and synthesizing for inputting all codewords from the code storage means selected by the selecting means and outputting a synthesized signal. Filter means, and a multiplexer for outputting an index value of the optimal code word, an average amplitude of the residual signal, and an index value for specifying the residual signal. , The plurality of second code storage means, for each codeword of a linear prediction coefficient vector output from the vector quantization means, from an initial residual signal codebook comprising a large number of codewords suitable for various audio patterns, Calculate the contribution calculated based on the frequency of use of the codeword of the initial residual signal, for the codeword of the linear prediction coefficient vector output from the vector quantization means,
Patterns with similar contributions are put together, and the codewords with the highest contributions are selected and stored from among them. As a result, it is possible to save the memory and improve the synthesis quality, and efficiently use the speech signal. Can be compressed.

【図面の簡単な説明】[Brief description of the drawings]

第1図は本発明の音声情報圧縮装置の第1実施例として
の符号化器の構成を示すブロック図、第2図は第1図に
示す符号化器に対応する復号化器の一構成例を示すブロ
ック図、第3図は本発明の音声情報圧縮装置の第2実施
例としての符号化器の構成を示すブロック図、第4図は
第3図に示す符号化器に対応する符号化器の一構成例を
示すブロック図、第5図は従来の音声情報圧縮装置の復
号化器の一例を示すブロック図、第6図は第5図に示す
符号化器に対応する復号化器の一例を示すブロック図で
ある。 11……AD変換器、12……分析器、13……予測係数ベクト
ル量子化器、14,27……コードブック選択器、15,31……
線形予測器、16,32……予測係数コードブック、17,28,3
4,36……残差信号コードブック、18,29……掛算器、19,
30……加算器、20……減算器、21……聴覚的重み付けフ
ィルタ、22……パワー算出器、23……最適コードワード
選択器、24……マルチプレクサ、26……デマルチプレク
サ、33……DA変換器。
FIG. 1 is a block diagram showing a configuration of an encoder as a first embodiment of the audio information compression apparatus of the present invention, and FIG. 2 is a configuration example of a decoder corresponding to the encoder shown in FIG. FIG. 3 is a block diagram showing a configuration of an encoder as a second embodiment of the audio information compression apparatus of the present invention, and FIG. 4 is an encoding corresponding to the encoder shown in FIG. FIG. 5 is a block diagram showing an example of the configuration of a decoder, FIG. 5 is a block diagram showing an example of a decoder of a conventional audio information compression apparatus, and FIG. 6 is a block diagram of a decoder corresponding to the encoder shown in FIG. It is a block diagram showing an example. 11… AD converter, 12… Analyzer, 13… Predictor coefficient vector quantizer, 14,27 …… Codebook selector, 15,31 ……
Linear predictor, 16, 32 …… Predictive coefficient codebook, 17, 28, 3
4,36 …… Residual signal codebook, 18,29 …… Multiplier, 19,
30 adder, 20 subtracter, 21 auditory weighting filter, 22 power calculator, 23 optimal codeword selector, 24 multiplexer, 26 demultiplexer, 33 DA converter.

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (58)調査した分野(Int.Cl.6,DB名) G10L 3/00 - 9/18 H03M 7/30 JICST(JOIS)────────────────────────────────────────────────── ─── Continued on the front page (58) Field surveyed (Int.Cl. 6 , DB name) G10L 3/00-9/18 H03M 7/30 JICST (JOIS)

Claims (1)

(57)【特許請求の範囲】(57) [Claims] 【請求項1】入力された音声信号の線形予測分析を行っ
て分析結果を出力する分析手段と、複数の線形予測係数
ベクトルを記憶する第1コード記憶手段と、前記第1コ
ード記憶手段から最適なコードワードの指標値を得るベ
クトル量子化手段と、それぞれが複数の残差信号ベクト
ルを記憶する複数の第2コード記憶手段と、前記ベクト
ル量子化手段から出力された前記最適なコードワードの
指標値に基づいて前記複数の第2コード記憶手段から使
用するコード記憶手段を選択する選択手段と、前記選択
手段により選択されたコード記憶手段から全てのコード
ワードを入力して合成信号を出力する合成フィルタ手段
と、前記最適なコードワードの指標値、残差信号の平均
振幅及び残差信号を特定する指標値を出力するマルチプ
レクサとを備え、前記複数の第2コード記憶手段は、各
種音声パターンに適した多量のコードワードから成る初
期残差信号コードブックから、前記ベクトル量子化手段
から出力された線形予測係数ベクトルのコードワードご
とに、前記初期残差信号のコードワードの使用頻度をも
とに計算される貢献度を算出し、前記ベクトル量子化手
段から出力された線形予測係数ベクトルのコードワード
について、貢献度の類似したパターンをまとめ、その中
から貢献度の高いコードワードを選択して記憶している
ことを特徴とする音声情報圧縮装置。
An analysis means for performing a linear prediction analysis of an input speech signal and outputting an analysis result; a first code storage means for storing a plurality of linear prediction coefficient vectors; Vector quantization means for obtaining an index value of a proper codeword, a plurality of second code storage means each storing a plurality of residual signal vectors, and an index of the optimum codeword output from the vector quantization means. Selecting means for selecting a code storage means to be used from the plurality of second code storage means based on a value; and synthesizing for inputting all codewords from the code storage means selected by the selecting means and outputting a synthesized signal. Filter means, and an index value of the optimal codeword, a multiplexer that outputs an average value of the residual signal and an index value that specifies the residual signal, The plurality of second code storage units are configured to store, for each codeword of the linear prediction coefficient vector output from the vector quantization unit, an initial residual signal codebook including a large number of codewords suitable for various audio patterns, The contribution calculated based on the frequency of use of the code words of the initial residual signal is calculated, and for the code words of the linear prediction coefficient vector output from the vector quantization means, patterns having similar contributions are summarized, An audio information compression apparatus characterized by selecting and storing a code word having a high contribution degree from among them.
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