JP2939999B2 - 可変長フレーム型ボコーダ - Google Patents
可変長フレーム型ボコーダInfo
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- 230000005236 sound signal Effects 0.000 claims description 8
- 238000006467 substitution reaction Methods 0.000 claims description 6
- 238000000605 extraction Methods 0.000 claims description 5
- 238000001228 spectrum Methods 0.000 claims description 3
- 238000013075 data extraction Methods 0.000 claims description 2
- 230000003595 spectral effect Effects 0.000 abstract description 6
- 239000000284 extract Substances 0.000 abstract description 2
- 230000006870 function Effects 0.000 description 13
- 230000015654 memory Effects 0.000 description 11
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- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 4
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- 238000000926 separation method Methods 0.000 description 1
Description
【発明の詳細な説明】 〔産業上の利用分野〕 本発明は可変長フレーム型ボコーダに関し、特に区分
的最適関数近似を用いた可変長フレーム型ボコーダに関
する。
的最適関数近似を用いた可変長フレーム型ボコーダに関
する。
従来、この種の可変長フレーム型ボコーダは、入力音
声信号を一定長の分析フレームごとに分析して得たスペ
クトル包絡パラメータを、分析フレームに対応してすべ
て送出する代りに、連続するＭ（例えば20）個の分析フ
レームから成る区分ごとにＮ（例えば５）個の代表分析
フレームを選択し、各代表分析フレームのスペクトル包
絡パラメータとともにこれら代表分析フレームによって
代表される分析フレームの数、いわゆるリピートビット
（repeat bit）を送出することによって、必要とする伝
送情報量を低減している。
声信号を一定長の分析フレームごとに分析して得たスペ
クトル包絡パラメータを、分析フレームに対応してすべ
て送出する代りに、連続するＭ（例えば20）個の分析フ
レームから成る区分ごとにＮ（例えば５）個の代表分析
フレームを選択し、各代表分析フレームのスペクトル包
絡パラメータとともにこれら代表分析フレームによって
代表される分析フレームの数、いわゆるリピートビット
（repeat bit）を送出することによって、必要とする伝
送情報量を低減している。
区分ごとに選択される代表分析フレームは、区分ごと
の全分析フレームによって示されるスペクトル包絡パラ
メータの分布を最適近似関数で近似せしめることによっ
て得られ、この最適近似関数は矩形、台形もしくは直線
等の近似関数がそれぞれの適用目的によって使いわけら
れ、かつ、通常は動的計画法（Dynamic Programing;D
P）を介して関数設定がなされている。このDP手法を介
した区分的最適関数近似の一例が特開昭62−998号公報
に詳細に記述されている。
の全分析フレームによって示されるスペクトル包絡パラ
メータの分布を最適近似関数で近似せしめることによっ
て得られ、この最適近似関数は矩形、台形もしくは直線
等の近似関数がそれぞれの適用目的によって使いわけら
れ、かつ、通常は動的計画法（Dynamic Programing;D
P）を介して関数設定がなされている。このDP手法を介
した区分的最適関数近似の一例が特開昭62−998号公報
に詳細に記述されている。
上述した従来の可変長フレーム型ボコーダにおける歪
は、分析次数や量子化数が有限であることに起因して代
表分析フレームそのものの表現に関して発生する歪と、
各分析フレームを代表分析フレームで代替することによ
り発生する代替歪とがある。音声の性質は時変であり、
特に、スペクトル包絡の性質の時変性により、分析次
数，量子化数，代表分析フレーム数等が一定であれば、
総歪におけるこれら各歪の割合は時時刻刻変化する。
は、分析次数や量子化数が有限であることに起因して代
表分析フレームそのものの表現に関して発生する歪と、
各分析フレームを代表分析フレームで代替することによ
り発生する代替歪とがある。音声の性質は時変であり、
特に、スペクトル包絡の性質の時変性により、分析次
数，量子化数，代表分析フレーム数等が一定であれば、
総歪におけるこれら各歪の割合は時時刻刻変化する。
ところが、上述した従来の可変長フレーム型ボコーダ
は、区分内の代表分析フレーム数を固定としているの
で、ほとんどの区分では総歪の見地からの最適化が望め
ない欠点がある。
は、区分内の代表分析フレーム数を固定としているの
で、ほとんどの区分では総歪の見地からの最適化が望め
ない欠点がある。
本発明の目的は、総歪の見地から、従来におけるより
最適化を計ることができる可変長フレーム型ボコーダを
提供することにある。
最適化を計ることができる可変長フレーム型ボコーダを
提供することにある。
本発明の可変長フレーム型ボコーダは、量子化された
音声信号を所定の窓関数で切出した分析フレーム毎に音
源データを出力する音源データ抽出手段と、前記分析フ
レームのスペクトル包絡パラメータを分析すべく線形予
測係数（以下LPC）分析により所定次数のパラメータを
出力するLPC抽出手段と、前記LPC抽出手段から入力され
る連続する複数個の分析フレームを１区分として量子化
歪及びフレーム代替歪の総量が最小となるように区分的
最適関数近似により前記１区分内の所定数の分析フレー
ムを代表分析フレームとして抽出して、各代表分析フレ
ームが代表する分析フレーム数、各代表分析フレームの
LPCパラメータを量子化したパラメータ、及び、各代表
分析フレームの量子化歪及びフレーム代替歪の総量を表
す総歪を出力するフレーム選択手段と、前記音源データ
抽出手段および前記フレーム選択手段から出力されるデ
ータを入力して所定のフォーマットで多重化データを出
力する多重化手段とを有する可変長フレーム型ボコーダ
において、前記LPC抽出手段の出力が入力され、区分的
最適関数近似により抽出される代表分析フレームの個数
が互いに異なる複数のフレーム選択手段を有し、これら
複数のフレーム選択手段から出力される総歪が最小であ
るフレーム選択手段の出力を選択して前記多重化手段に
出力する代表フレーム数決定手段とを備えている。
音声信号を所定の窓関数で切出した分析フレーム毎に音
源データを出力する音源データ抽出手段と、前記分析フ
レームのスペクトル包絡パラメータを分析すべく線形予
測係数（以下LPC）分析により所定次数のパラメータを
出力するLPC抽出手段と、前記LPC抽出手段から入力され
る連続する複数個の分析フレームを１区分として量子化
歪及びフレーム代替歪の総量が最小となるように区分的
最適関数近似により前記１区分内の所定数の分析フレー
ムを代表分析フレームとして抽出して、各代表分析フレ
ームが代表する分析フレーム数、各代表分析フレームの
LPCパラメータを量子化したパラメータ、及び、各代表
分析フレームの量子化歪及びフレーム代替歪の総量を表
す総歪を出力するフレーム選択手段と、前記音源データ
抽出手段および前記フレーム選択手段から出力されるデ
ータを入力して所定のフォーマットで多重化データを出
力する多重化手段とを有する可変長フレーム型ボコーダ
において、前記LPC抽出手段の出力が入力され、区分的
最適関数近似により抽出される代表分析フレームの個数
が互いに異なる複数のフレーム選択手段を有し、これら
複数のフレーム選択手段から出力される総歪が最小であ
るフレーム選択手段の出力を選択して前記多重化手段に
出力する代表フレーム数決定手段とを備えている。
次に、本発明について図面を参照して説明する。
第１図は本発明の可変長フレーム型ボコーダの分析側
の一実施例を示すブロック図、第２図合成側の一実施例
を示すブロック図である。
の一実施例を示すブロック図、第２図合成側の一実施例
を示すブロック図である。
第１図に示す分析側は、A/D変換器１と、LPC分析器２
と、音源分析器３と、量子化器４と、フレーム選択器５
〜７と、代表フレーム数決定器８と、多重化回路９とを
備えて構成される。
と、音源分析器３と、量子化器４と、フレーム選択器５
〜７と、代表フレーム数決定器８と、多重化回路９とを
備えて構成される。
フレーム選択器５は、量子化器51と、符号化器52と、
歪算出器53と、バッファメモリ54〜57と、区分的最適近
似器58とを備えて構成され、フレーム選択器６及び７
も、各構成要素が行う処理の数値的条件が必ずしも等し
くない点を除いては、フレーム選択器５と同じに構成さ
れている。
歪算出器53と、バッファメモリ54〜57と、区分的最適近
似器58とを備えて構成され、フレーム選択器６及び７
も、各構成要素が行う処理の数値的条件が必ずしも等し
くない点を除いては、フレーム選択器５と同じに構成さ
れている。
次に、本実施例の動作について説明する。
遮断周波数3,4KHzの低域フィルタで帯域制限されてい
る入力音声信号は、A/D変換器１において、標本化周波
数8KHzで標本化され、所定のビット数に量子化される。
る入力音声信号は、A/D変換器１において、標本化周波
数8KHzで標本化され、所定のビット数に量子化される。
LPC分析器２はA/D変換器１から入力した量子化音声信
号の窓処理及び分析を行う。この場合、量子化音声信号
の30ms分ずつが内蔵メモリにストアされつつ10msの周期
で読出されハミング関数による窓処理が行われて10msの
分析フレームとして出力される。分析フレームごとの量
子化音声信号は、線形予測分析され、本実施例では、線
形予測係数（Linear Prediction Coefficient;LPC）の
１つである８次のＫパラメータが抽出される。
号の窓処理及び分析を行う。この場合、量子化音声信号
の30ms分ずつが内蔵メモリにストアされつつ10msの周期
で読出されハミング関数による窓処理が行われて10msの
分析フレームとして出力される。分析フレームごとの量
子化音声信号は、線形予測分析され、本実施例では、線
形予測係数（Linear Prediction Coefficient;LPC）の
１つである８次のＫパラメータが抽出される。
フレーム選択器５は、分析フレームの連続する20個
分、すなわち200msを１区分とし、区分内の代表分析フ
レーム数を４とし、量子化歪とフレーム代表替歪との総
量が最小になるように区分的最適関数近似を行う。
分、すなわち200msを１区分とし、区分内の代表分析フ
レーム数を４とし、量子化歪とフレーム代表替歪との総
量が最小になるように区分的最適関数近似を行う。
量子化器51はLPC区分析器２から分析フレームごとに
入力するＫパラメータを、代表分析フレーム数が４であ
る場合にとり得る量子化数で量子化し、量子化したＫパ
ラメータの20フレーム分をバッファメモリ54に書込む。
符号化器52は、量子化器51から入力した量子化Ｋパラメ
ータを符号化し、符号したＫパラメータの20フレーム分
をバッファメモリ55に書込む。歪算出器53は、LPC分析
器２から入力したＫパラメータ及び符号化器52から入力
したＫパラメータを用いて分析フレームごとの量子化歪
を算出し、算出した量子化歪の20フレーム分をバッファ
メモリ56に書込む。LPC分析器２が出力した量子化前の
Ｋパラメータも、20フレーム分がバッファメモリ57に書
込まれる。区分的最適近似器58は、バッファメモリ54〜
57の記憶内容を用い、量子化歪とフレーム代替歪との総
量が最小になるようにDP手法を介した区分的最適関数近
似を行い、４個の代表分析フレームを抽出し、抽出した
各代表分析フレームの量子化されたＫパラメータを量子
化パラメータ102として出力し、各代表分析フレームが
代表する分析フレーム数をリピートビット103として出
力し、又、各代表分析フレームの量子化歪及びフレーム
代替歪の総量を総歪101として出力する。
入力するＫパラメータを、代表分析フレーム数が４であ
る場合にとり得る量子化数で量子化し、量子化したＫパ
ラメータの20フレーム分をバッファメモリ54に書込む。
符号化器52は、量子化器51から入力した量子化Ｋパラメ
ータを符号化し、符号したＫパラメータの20フレーム分
をバッファメモリ55に書込む。歪算出器53は、LPC分析
器２から入力したＫパラメータ及び符号化器52から入力
したＫパラメータを用いて分析フレームごとの量子化歪
を算出し、算出した量子化歪の20フレーム分をバッファ
メモリ56に書込む。LPC分析器２が出力した量子化前の
Ｋパラメータも、20フレーム分がバッファメモリ57に書
込まれる。区分的最適近似器58は、バッファメモリ54〜
57の記憶内容を用い、量子化歪とフレーム代替歪との総
量が最小になるようにDP手法を介した区分的最適関数近
似を行い、４個の代表分析フレームを抽出し、抽出した
各代表分析フレームの量子化されたＫパラメータを量子
化パラメータ102として出力し、各代表分析フレームが
代表する分析フレーム数をリピートビット103として出
力し、又、各代表分析フレームの量子化歪及びフレーム
代替歪の総量を総歪101として出力する。
なお、区分的最適近似器58は、先に述べた特開昭62−
998号公報に記載されているフレーム選択器15の（量子
化をパターンマッチングによって行う場合の）処理アル
ゴリズムを一般化した処理アルゴリズムで動作すればよ
いので、同公報の記述から区分的最適近似器58の具体的
実現は容易である。
998号公報に記載されているフレーム選択器15の（量子
化をパターンマッチングによって行う場合の）処理アル
ゴリズムを一般化した処理アルゴリズムで動作すればよ
いので、同公報の記述から区分的最適近似器58の具体的
実現は容易である。
フレーム選択器６は、代表分析フレーム数を５とし、
それにあわせてＫパラメータの量子化数を低減すること
を除いてはフレーム選択器５と同じ動作をする。フレー
ム選択器７も、代表分析フレーム数を６とし、それにあ
わせて量子化数を更に低減することを除いてはフレーム
分析器５と同じ動作をする。
それにあわせてＫパラメータの量子化数を低減すること
を除いてはフレーム選択器５と同じ動作をする。フレー
ム選択器７も、代表分析フレーム数を６とし、それにあ
わせて量子化数を更に低減することを除いてはフレーム
分析器５と同じ動作をする。
代表フレーム数決定器８は、フレーム選択器５〜７か
ら入力した総歪を比較し、総歪が最小であるフレーム選
択器から入力した量子化パラメータ及びリピートビット
を選択し、量子化パラメータ202及びリピートビット203
として出力する。又、選択したフレーム選択器の代表分
析フレーム数を代表フレーム数204として出力する。
ら入力した総歪を比較し、総歪が最小であるフレーム選
択器から入力した量子化パラメータ及びリピートビット
を選択し、量子化パラメータ202及びリピートビット203
として出力する。又、選択したフレーム選択器の代表分
析フレーム数を代表フレーム数204として出力する。
音声分析器３は、A/D変換器１から入力した量子化音
声信号を10msの分析フレーム周期で矩形関数により窓処
理し、公知の手法により分析フレームごとに音声／無声
の区別及びピッチ周期のデータを抽出する。これらデー
タは量子化器４で量子化され、音源データ205となる。
声信号を10msの分析フレーム周期で矩形関数により窓処
理し、公知の手法により分析フレームごとに音声／無声
の区別及びピッチ周期のデータを抽出する。これらデー
タは量子化器４で量子化され、音源データ205となる。
多重化回路９は、入力した量子化パラメータ202,リピ
ートビット203,代表フレーム数204及び音源データ205を
代表フレーム数204により定まる所定のフォーマットで
多重化して合成側に送出する。
ートビット203,代表フレーム数204及び音源データ205を
代表フレーム数204により定まる所定のフォーマットで
多重化して合成側に送出する。
第２図に示す合成側は、分離回路11と、複号化器12
と、パラメータ補間器13と、バッファメモリ14と、符号
化器15と、パルス発生器16と、雑音発生器17と、切替器
18と、LPC合成フィルタ19と、D/A変換器20とを備えて構
成される。
と、パラメータ補間器13と、バッファメモリ14と、符号
化器15と、パルス発生器16と、雑音発生器17と、切替器
18と、LPC合成フィルタ19と、D/A変換器20とを備えて構
成される。
分離回路11は多重化回路９から伝送されてきた多重化
信号を分離し、量子化パラメータ202を符号化器12へ、
リピートビット202をパラメータ補間器13へ、代表フレ
ーム数204を複号化器12及びパラメータ補間器13へ、
又、音源データ205を複号化器15へ出力する。
信号を分離し、量子化パラメータ202を符号化器12へ、
リピートビット202をパラメータ補間器13へ、代表フレ
ーム数204を複号化器12及びパラメータ補間器13へ、
又、音源データ205を複号化器15へ出力する。
複号化器12は、代表フレーム数204を参照して量子化
パラメータ202を複号し、複号したＫパラメータをαパ
ラメータに変換してパラメータ補間器13へ出力する。パ
ラメータ補間器13は、代表フレーム数204を参照し、入
力したαパラメータをリピートビット203で指定された
分析フレームの回数分繰返してバッファメモリ14に書込
む。
パラメータ202を複号し、複号したＫパラメータをαパ
ラメータに変換してパラメータ補間器13へ出力する。パ
ラメータ補間器13は、代表フレーム数204を参照し、入
力したαパラメータをリピートビット203で指定された
分析フレームの回数分繰返してバッファメモリ14に書込
む。
複号化器15は、音源データ205を複号し、ピッチ周期
のデータをパルス発生器16へ出力し、又、音声／無声の
区別によって切替器18を制御する。有声のときは、入力
したピッチ周期データで指定されたピッチ周期でパルス
発生器16がパルス列を発生し、このパルス列は切替器18
により選択出力される。無声のときは雑音発生器17の出
力した白色雑音が切替器18によって選択出力される。
のデータをパルス発生器16へ出力し、又、音声／無声の
区別によって切替器18を制御する。有声のときは、入力
したピッチ周期データで指定されたピッチ周期でパルス
発生器16がパルス列を発生し、このパルス列は切替器18
により選択出力される。無声のときは雑音発生器17の出
力した白色雑音が切替器18によって選択出力される。
LPC合成フィルタ19は、分析フレームごとにバッファ
メモリ14から読出したαパラメータをフィルタ係数とし
て用い、切替器18から入力する音源により駆動されてデ
ィジタル音声信号を合成する。このディジタル音声信号
がD/A変換器20によりアナログ化されて出力音声信号と
なる。
メモリ14から読出したαパラメータをフィルタ係数とし
て用い、切替器18から入力する音源により駆動されてデ
ィジタル音声信号を合成する。このディジタル音声信号
がD/A変換器20によりアナログ化されて出力音声信号と
なる。
上述した第１図及び第２図に示す実施例は、区分内の
代表分析フレーム数を（Ｋパラメータの量子化数ととも
に）４個〜６個の範囲内で、量子化歪とフレーム代替歪
との総量が最小となるように、適応制御している。
代表分析フレーム数を（Ｋパラメータの量子化数ととも
に）４個〜６個の範囲内で、量子化歪とフレーム代替歪
との総量が最小となるように、適応制御している。
なお、第１図及び第２図に示す実施例はLPCとしてＫ
パラメータを用いているが、αパラメータ、線スペクト
ル対（Line Spectrum Pairs;LSP）等、その他のLPCを用
いることもできる。
パラメータを用いているが、αパラメータ、線スペクト
ル対（Line Spectrum Pairs;LSP）等、その他のLPCを用
いることもできる。
以上説明したように本発明は、区分内の代表分析フレ
ーム数を可変として例えば実施例に記載したクレーム選
択器5,6,7により代表分析フレーム数を4,5,6としてそれ
ぞれの分析フレーム毎にスペクトル包絡パラメータの分
析次数を適応制御することにより、総歪の見地から最適
化を計ることができ、総歪を著しく減少できる効果があ
る。
ーム数を可変として例えば実施例に記載したクレーム選
択器5,6,7により代表分析フレーム数を4,5,6としてそれ
ぞれの分析フレーム毎にスペクトル包絡パラメータの分
析次数を適応制御することにより、総歪の見地から最適
化を計ることができ、総歪を著しく減少できる効果があ
る。
第１図は本発明の可変長フレーム型ボコーダの分析側の
一実施例のブロック図、第２図は本発明の可変長フレー
ム型ボコーダの合成側の一実施例のブロック図である。 １……A/D変換器、２……LPC分析器、３……音源分析
器、４……量子化器、５〜７……フレーム分析器、８…
…代表フレーム数決定器、９……多重化回路、11……分
離回路、12……符号化器、13……パラメータ補間器、14
……バッファメモリ、15……符号化器、16……パルス発
生器、17……雑音発生器、18……切替器、19……LPC合
成フィルタ、20……D/A変換器。
一実施例のブロック図、第２図は本発明の可変長フレー
ム型ボコーダの合成側の一実施例のブロック図である。 １……A/D変換器、２……LPC分析器、３……音源分析
器、４……量子化器、５〜７……フレーム分析器、８…
…代表フレーム数決定器、９……多重化回路、11……分
離回路、12……符号化器、13……パラメータ補間器、14
……バッファメモリ、15……符号化器、16……パルス発
生器、17……雑音発生器、18……切替器、19……LPC合
成フィルタ、20……D/A変換器。
Claims (1)
- 【請求項１】量子化された音声信号を所定の窓関数で切
出した分析フレーム毎に音源データを出力する音源デー
タ抽出手段と、前記分析フレームのスペクトル包絡パラ
メータを分析すべく線形予測係数（以下LPC）分析によ
り所定次数のパラメータを出力するLPC抽出手段と、前
記LPC抽出手段から入力される連続する複数個の分析フ
レームを１区分として量子化歪及びフレーム代替歪の総
量が最小となるように区分的最適関数近似により前記１
区分内の所定数の分析フレームを代表分析フレームとし
て抽出して、各代表分析フレームが代表する分析フレー
ム数、各代表分析フレームのLPCパラメータを量子化し
たパラメータ、及び、各代表分析フレームの量子化歪及
びフレーム代替歪の総量を表す総歪を出力するフレーム
選択手段と、前記音源データ抽出手段および前記フレー
ム選択手段から出力されるデータを入力して所定のフォ
ーマットで多重化データを出力する多重化手段とを有す
る可変長フレーム型ボコーダにおいて、 前記LPC抽出手段の出力が入力され、区分的最適関数近
似により抽出される代表分析フレームの個数が互いに異
なる複数のフレーム選択手段を有し、これら複数のフレ
ーム選択手段から出力される総歪が最小であるフレーム
選択手段の出力を選択して前記多重化手段に出力する代
表フレーム数決定手段とを備えていることを特徴とする
可変長フレーム型ボコーダ。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP1132023A JP2939999B2 (ja) | 1989-05-24 | 1989-05-24 | 可変長フレーム型ボコーダ |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP1132023A JP2939999B2 (ja) | 1989-05-24 | 1989-05-24 | 可変長フレーム型ボコーダ |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH02309400A JPH02309400A (ja) | 1990-12-25 |
| JP2939999B2 true JP2939999B2 (ja) | 1999-08-25 |
Family
ID=15071704
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP1132023A Expired - Lifetime JP2939999B2 (ja) | 1989-05-24 | 1989-05-24 | 可変長フレーム型ボコーダ |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP2939999B2 (ja) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP3164808B2 (ja) | 1989-01-25 | 2001-05-14 | 日本電気株式会社 | 可変長フレーム型ボコーダ |
Families Citing this family (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| IT1257065B (it) * | 1992-07-31 | 1996-01-05 | Sip | Codificatore a basso ritardo per segnali audio, utilizzante tecniche di analisi per sintesi. |
-
1989
- 1989-05-24 JP JP1132023A patent/JP2939999B2/ja not_active Expired - Lifetime
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP3164808B2 (ja) | 1989-01-25 | 2001-05-14 | 日本電気株式会社 | 可変長フレーム型ボコーダ |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JPH02309400A (ja) | 1990-12-25 |
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