JP3085723B2 - コード励振線形予測符号化器及び復号化器 - Google Patents

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は、励振コード信号から得
られた合成音声から線形予測係数を決定するバックワー
ド型のコード励振線形予測符号化器及び復号化器に関す
る。

【０００２】

【従来の技術】従来、バックワード型のコード励振線形
予測符号化器として下記文献に記載のものがある。

【０００３】文献：『Juin-Hwey Chen, “High-Quality
16KB/S SPEECH CODING WITH AONE-WAY DELAY LESS THA
N 2MS,”PProc.IEEE Int.Conf.Acoust.,Speech,SingleP
rocessing.pp453-456(1990). 』 このバックワード型コード励振線形予測符号化器につい
て、図２のブロック図を参照して説明する。

【０００４】図２において、受信側に伝送される情報
は、励振信号コードブック回路１１に格納されているい
ずれかの励振コード（最適励振コード）信号のインデッ
クスだけである。このような最適なインデックスは、以
下のように決定される。

【０００５】励振信号コードブック回路１１に格納され
ている励振コード信号は、ゲインコードと波形形状コー
ドとからなっており、最適な励振コードの探索時には、
格納されている各励振コード信号が候補として時間順次
に（又は同時に）出力される。この際には、波形形状コ
ードがゲインコードが指示しているゲインでゲイン処理
されて出力される。

【０００６】このようにして励振信号コードブック回路
１１から出力された候補としての励振コード信号はゲイ
ン回路１２に与えられ、このゲイン回路１２によって所
定倍されて加算器１３に与えられる。ゲイン回路１２は
ゲイン係数可変形のものであり、ゲイン係数適応回路１
４によってゲイン係数が変更される。ゲイン係数適応回
路１４は、過去のゲイン係数列から線形予測分析（ＬＰ
Ｃ分析）してゲイン係数を予測してゲイン回路１２に与
える。ゲイン係数適応回路１４は、ゲイン係数をサンプ
リング周期（音声信号のサンプリングを例えば８ｋＨｚ
で行なっている）より十分に長い数ｍｓ単位で更新して
いる。

【０００７】加算器１３には線形予測フィルタ回路１５
からの出力信号も与えられており、ゲイン回路１２から
の候補の励振コード信号と線形予測フィルタ回路１５か
らの出力信号とを加算し、その候補の励振コード信号を
用いた場合の局部再生の合成音声信号を得て減算器１６
に与える。

【０００８】線形予測フィルタ回路１５が用いる線形予
測係数は線形予測分析回路１７から与えられる。線形予
測フィルタ回路１５は、過去の最適励振コード信号に対
する局部再生の合成音声信号に対して線形予測分析回路
１７から与えられた線形予測係数を適用して予測合成処
理を行ない、その出力信号を上述したように加算器１３
に与える。線形予測分析回路１７は、過去の最適励振コ
ード信号に対する再生合成音声信号から線形予測係数を
得て線形予測フィルタ回路１５に与える。なお、線形予
測分析回路１７は、線形予測係数を例えば数ｍｓ単位で
更新する。

【０００９】上述した減算器１６には入力音声信号も与
えられており、減算器１６は、入力音声信号から、候補
の励振コード信号を用いた場合の局部再生の合成音声信
号を減算し、得られた差分信号を知覚重み付けフィルタ
回路１８を介して、知覚（聴覚）特性に応じた重み付け
を行なった後、最小２乗誤差検出回路１９に与える。こ
のようにして最適励振コード信号の探索時においては、
最小２乗誤差検出回路１９に、全ての励振コード信号に
ついての差分信号が与えられる。

【００１０】最小２乗誤差検出回路１９は、各差分信号
についてその成分の２乗和を計算し、２乗和が最小とな
る差分信号に対応する励振コード信号を最適な励振コー
ド信号として検出して最適励振コード信号情報（例えば
インデックス）を励振信号コードブック回路１１に与え
る。

【００１１】これにより、励振信号コードブック回路１
１は、上述したように最適なインデックスを受信側に送
信する。また、励振信号コードブック回路１１は、検出
された最適な励振コード信号を再度ゲイン回路１２側に
出力して、ゲイン係数の更新や線形予測係数の更新や次
のフレーム処理時にその励振コード信号についての局部
再生の合成音声信号を利用できるようにしておく。

【００１２】

【発明が解決しようとする課題】従来の符号化器におい
ては、線形予測フィルタ回路１５が用いる線形予測係数
は、過去に量子化された局部再生の合成音声信号列から
推定されるようになされている。そのため、線形予測係
数が量子化ノイズや線形予測分析回路１７の不安定性の
悪影響を受けるため正確な声道伝達関数の推定が困難と
なる。線形予測係数が量子化ノイズ等の影響を受けて
も、高品質の音声信号を得られるようにしようとする
と、励振コード信号のビット数を多くして数多くの励振
コード信号を用意しておき、その中から最適なものを選
択するようにすれば良いが、符号化ビットレートが高く
ならざるを得ない。

【００１３】最近は、符号化としては、ビットレートが
低いが高品質の再生音声が得られることが望まれてい
る。例えば、８ｋＨｚでサンプリングしたものを４ｋｂ
ｐｓの低伝送レートで伝送することが考えられている。
このような１サンプル当りのビット数が１ビット以下に
なるような低レート符号化器に、従来の構成を用いよう
とした場合、励振コード信号のビット数（インデックス
のビット数）を低くすることが必要となり、上述したよ
うに線形予測係数が量子化ノイズ等の影響を大きく受
け、正確な声道伝達関数の推定が困難になって最適な励
振コード信号の選択ができなくなり、符号化音声信号が
入力音声信号に比べてかなり劣化する。

【００１４】本発明は、以上の点を考慮してなされたも
のであり、線形予測係数が量子化ノイズや線形予測分析
手段の不安定性の影響を受けにくい、低ビットレートに
適用したとしても音声品質が優れたコード励振線形予測
符号化器及び復号化器を提供しようとするものである。

【００１５】

【課題を解決するための手段】かかる課題を解決するた
め、本発明においては、局部再生の過去の合成音声信号
列から線形予測フィルタ手段で用いる線形予測係数を求
めるコード励振線形予測符号化器に、以下の手段を設け
た。

【００１６】すなわち、線形予測分析手段によって計算
された線形予測係数を線スペクトル対パラメータに変換
する第１のパラメータ変換手段と、変換によって得られ
た線スペクトル対パラメータと予め設定された線スペク
トル対パラメータとを結合係数を用いて線形加算する線
スペクトル対パラメータ制御手段と、線形加算によって
得られた新たな線スペクトル対パラメータを線形予測係
数に変換して線形予測フィルタ手段に与える第２のパラ
メータ変換手段とを設けた。

【００１７】ここで、線スペクトル対パラメータ制御手
段が、結合係数を、隣接する線スペクトル対パラメータ
間のノルムの大きさに基づいて可変することが好まし
い。

【００１８】また、第２の本発明においては、再生され
た過去の合成音声信号列から線形予測フィルタ手段で用
いる線形予測係数を求めるコード励振線形予測復号化器
に、以下の手段を設けた。

【００１９】すなわち、線形予測分析手段によって計算
された線形予測係数を線スペクトル対パラメータに変換
する第１のパラメータ変換手段と、変換によって得られ
た線スペクトル対パラメータと予め設定された線スペク
トル対パラメータとを結合係数を用いて線形加算する線
スペクトル対パラメータ制御手段と、線形加算によって
得られた線スペクトル対パラメータを線形予測係数に変
換して線形予測フィルタ手段に与える第２のパラメータ
変換手段とを設けた。

【００２０】ここでも線スペクトル対パラメータ制御手
段が、結合係数を、隣接する線スペクトル対パラメータ
間のノルムの大きさに基づいて可変することが好まし
い。

【００２１】

【作用】第１及び第２の本発明は、コード励振線形予測
符号化器及び復号化器という相違はあるが、特徴部分は
同一である。

【００２２】すなわち、低ビットレートを考慮した場合
にも、線形予測係数に与える量子化ノイズ等の影響が小
さくなるように、線スペクトル対パラメータを利用し
て、線形予測フィルタ手段に与える線形予測係数を得る
ようにしたものである。

【００２３】具体的には、線形予測分析手段が、局部再
生された又は再生された過去の合成音声信号列から得た
線形予測係数を、第１のパラメータ変換手段が線スペク
トル対パラメータに変換して線スペクトル対パラメータ
制御手段に与え、線スペクトル対パラメータ制御手段が
この線スペクトル対パラメータと予め設定された線スペ
クトル対パラメータとを結合係数を用いて線形加算する
ことで量子化ノイズ等の影響を軽減して第２のパラメー
タ変換手段に与え、第２のパラメータ変換手段が、線形
加算で得られた新たな線スペクトル対パラメータを線形
予測係数に変換して線形予測フィルタ手段に与えるよう
にした。

【００２４】ここで、除去用に予め設けられている線ス
ペクトル対パラメータは、線形予測係数から得られたも
のでないので、量子化ノイズが少ない場合に線形加算す
るとかえって合成音声信号の品質を低下させる。そこ
で、この予め設けられている線スペクトル対パラメータ
の加算割合を量子化ノイズ等の量に応じて変えるよう
に、結合係数を、隣接する線スペクトル対パラメータ間
のノルムの大きさに基づいて可変することが好ましい。

【００２５】

【実施例】

（Ａ）実施例のコード励振線形予測符号化器 まず、実施例によるコード励振線形予測符号化器を図面
を参照しながら詳述する。ここで、図１がこの実施例の
符号化器の全体構成を示すものである。

【００２６】この実施例においては、線形予測フィルタ
回路が用いる線形予測係数を決定（更新）する構成が従
来と異なり、それ以外の構成は従来と同様であり、全体
を通しての処理も従来と同様である。従来技術の説明と
重複する部分があるが、まず、全体的な構成及び処理を
説明する。

【００２７】最適な励振コード信号の探索時には、励振
信号コードブック回路２１に格納されている全ての励振
コード信号が、時間順次に（又は同時に）ゲイン回路２
２に出力される。ゲイン回路２２は、ゲイン係数適応回
路２３が過去のゲイン係数列から線形予測分析して得た
ゲイン係数を用いて、この励振コード信号の各成分を所
定倍して加算器２４に与える。線形予測フィルタ回路２
５は、後で詳述する線形予測係数発生部３０から与えら
れた線形予測係数を用いて、過去の最適励振コード信号
に対応する局部再生の合成音声信号に対して予測合成処
理を行ない、その出力信号を加算器２４に与える。

【００２８】このようにして加算器２４から得られた候
補の励振コード信号を用いた場合の局部再生の合成音声
信号は減算器２６に与えられ、入力音声信号との差分が
取られる。差分信号は、知覚重み付けフィルタ回路２７
を介して、知覚（聴覚）特性に応じて重み付けが施され
た後、最小２乗誤差検出回路２８に与えられる。このよ
うにして最適励振コード信号の探索時においては、最小
２乗誤差検出回路２８に、全ての励振コード信号につい
ての差分信号が与えられる。最小２乗誤差検出回路２８
は、各差分信号についてその成分の２乗和を計算し、２
乗和が最小となる差分信号に対応する励振コード信号を
最適な励振コード信号として検出して最適励振コード信
号情報（例えばインデックス）を励振信号コードブック
回路２１に与え、励振信号コードブック回路２１は、最
適励振コード信号のインデックスを受信側に送信する。
また、励振信号コードブック回路２１は、検出された最
適な励振コード信号を再度ゲイン回路２２側に出力し
て、ゲイン係数の更新や線形予測係数の更新や次のフレ
ーム処理時にその励振コード信号についての局部再生の
合成音声信号を利用できるようにしておく。

【００２９】次に、線形予測係数発生部３０について詳
述する。この線形予測係数発生部３０は、線形予測分析
回路３１と、第１のパラメータ変換回路３２と、線スペ
クトル対制御回路３３と、第２のパラメータ変換回路３
４とから構成されている。なお、この線形予測係数発生
部３０が出力する線形予測係数を更新する周期も、例え
ば、音声信号のサンプリング周期より十分に長い数ｍｓ
程度である。

【００３０】線形予測分析回路３１は、過去の最適な励
振コード信号から得られた局部再生の合成音声信号列を
予測分析処理して線形予測係数α(i) （ｉ＝１〜ｐ、ｐ
は分析次数）を得る。しかし、これを線形予測フィルタ
回路２５に与えるのではなく、第１のパラメータ変換回
路３２に与える。

【００３１】第１のパラメータ変換回路３２は、入力さ
れた線形予測係数α(i) を線スペクトル対パラメータ
（以下、ＬＳＰパラメータと呼ぶ）ω(i) に変換して線
スペクトル対パラメータ制御回路３３に与える。

【００３２】線スペクトル対パラメータ制御回路３３
は、以下のような処理を行なう。

【００３３】線スペクトル対パラメータ制御回路３３
は、ＬＳＰパラメータω(i) と、予め設定しておいた初
期ＬＳＰパラメータω0(i)とを結合係数βを用いて(1)
式に示すように線形加算し、線形和のＬＳＰパラメータ
ω´(i) を求める。 ω´(i) ＝ω(i) β＋ω0(i)（１−β） …(1) βは結合係数 0 ≦β≦１ ｉ＝１〜ｐ、ｐ：分析次数 ここで、初期ＬＳＰパラメータω0(i)は、(2) 式に示す
条件を満足する任意の数に選定しておく。実用的には、
入力音声の平均的な周波数スペクトラムを表す値にす
る。 ０＜ω0(1)＜ω0(2)＜ω0(3)…＜ω0(p)＜π …(2) 上述したように、第１のパラメータ変換回路３２から与
えられたＬＳＰパラメータω(i) は、量子化ノイズや線
形予測分析回路３１の不安定性の影響を含んだ合成音声
信号列より求めた線形予測係数α(i) から算出した値で
ある。すなわち、量子化ノイズ等にトラッキングした値
を有するものになる。他方、初期ＬＳＰパラメータω0
(i)は、量子化ノイズ等に無関係な定数である。従っ
て、これらを結合係数βを用いて線形加算することは、
すなわち、(1) 式の演算を行なうことは、ＬＳＰパラメ
ータω(i) に含まれている量子化ノイズ等の影響を結合
係数βの割合で除去することを意味している。

【００３４】ＬＳＰパラメータ制御回路３３は、(1) 式
によって得られたＬＳＰパラメータω´(i) を第２のパ
ラメータ変換回路３４に与える。

【００３５】ところで、初期ＬＳＰパラメータω0(i)
は、固定値であって過去の予測が反映されたものでない
ので、線形加算することによってかえって合成音声信号
の品質を低下させる恐れがある。そのため、量子化ノイ
ズ等が入力音声信号に対して無視できる場合には、結合
係数βを１に近付けて初期ＬＳＰパラメータω0(i)によ
る除去を行なわないようにし、量子化ノイズが無視でき
ない場合は初期ＬＳＰパラメータω0(i)の成分を効果的
に加える必要がある。

【００３６】次に、このような適応的に量子化ノイズを
除去できるようにするために行なう、結合係数βの制御
方法を説明する。

【００３７】まず、量子化ノイズの影響はある程度無視
できると仮定して、例えば結合係数βの初期値として
０．９に設定する。そして、線形加算処理して新たなＬ
ＳＰパラメータω´(i) を計算する。その後、得られた
新たなＬＳＰパラメータω´(i) が(3) 式の条件を全て
満足するか（又は、指定した大小関係のみ満足するか）
否かを判別する。すなわち、隣接するＬＳＰパラメータ
の接近度が許容限界値Ｄj （ｊ＝１〜ｐ）より小さいか
否かを全ての隣接ＬＳＰパラメータ間について判別す
る。 ‖０−ω´(1) ‖＞Ｄ0 、 ‖ω´(1) −ω´(2) ‖＞Ｄ1 、 ‖ω´(2) −ω´(3) ‖＞Ｄ2 、 ・・・ ‖ω´(p) −π‖＞Ｄp …(3) （但し、Ｄj （ｊ＝０〜ｐ）は隣接するＬＳＰパラメー
タの接近度の許容限界値を与える閾値で予め設定された
正の実数） なお、許容限界値Ｄj の設定を、量子化ノイズが含まれ
ない入力信号を予め分析した線形予測係数より求めたＬ
ＳＰパラメータの接近度に基づいて行なうことが最も簡
単である。

【００３８】上述した判別によって全ての条件を満足す
るという結果を得ると、量子化ノイズによるミストラッ
キング（複数の周波数成分を１個の周波数成分に混同す
るようなこと等）が生じていないとして、結合係数βを
変更せずに、その結合係数βによって得られた線形加算
後のＬＳＰパラメータω´(i) を第２のパラメータ変換
回路３４に与える。他方、不満足の場合には、量子化ノ
イズ等の悪影響が強いと判断し、(3) 式の条件を満足す
る最も１に近い結合係数βを検索し、その結合係数βを
用いてＬＳＰパラメータω´(i) を得て第２のパラメー
タ変換回路３４に与える。

【００３９】第２のパラメータ変換回路３４は、ＬＳＰ
パラメータω´(i) を線形予測係数α´(i) に変換して
線形予測フィルタ回路２５に送出する。線形予測フィル
タ回路２５は、量子化ノイズ等の影響が軽減されたこの
線形予測係数α´(i) を用いて処理を行なう。

【００４０】なお、ＬＳＰパラメータを用いるようにし
たのは、線形予測係数と１対１の関係があること、ＬＳ
Ｐパラメータは量子化特性や補間特性が良いこと、ＬＳ
Ｐパラメータの各次数と周波数成分との対応が良く周波
数成分の接近を判断できることに基づいている。

【００４１】従って、上述の実施例によれば、線形予測
係数をＬＳＰパラメータに変換して量子化ノイズの影響
を除去した後、線形予測係数に戻してこの線形予測係数
を線形予測フィルタ回路２５に与えるようにしたので、
再生された合成音声信号の品質を従来より高めることが
できる。低ビットレートの場合には、多くの励振コード
信号が用意できないために量子化ノイズが生じやすいの
で、かかる効果は特に大きい意味を持つ。

【００４２】図３は、実施例による符号化器が従来より
入力音声に対して再現性が良いこと（ミストラッキング
が生じていないこと）を示す周波数スペクラムの時間特
性図である。図３（Ａ）は入力音声信号を示し、図３
（Ｂ）が従来の符号化器を用いた場合の再生合成音声信
号を示し、図３（Ｃ）が実施例の符号化器を用いた場合
の再生合成音声信号を示している。この図より明らかな
ように、従来でミストラッキング現象が生じている部分
でもこの実施例の符号化器ではミストラッキングを生じ
させないようにできている。

【００４３】（Ｂ）実施例のコード励振線形予測復号化
器 次に、実施例によるコード励振線形予測復号化器を図面
を参照しながら詳述する。ここで、図４がこの実施例の
復号化器の全体構成を示すものである。

【００４４】なお、上述した実施例の符号化器からのイ
ンデックスに対して図示はしていない従来のコード励振
線形予測復号化器を適用することもできるが、実施例の
符号化器に対応した図４に示すコード励振線形予測復号
化器を適用することが好ましい。

【００４５】送信されてきた最適励振コード信号のイン
デックスは、励振信号コードブック回路４１に与えられ
る。励振信号コードブック回路４１は、そのインデック
スが指示する励振コード信号をゲイン回路４２に出力さ
れる。ゲイン回路４２は、ゲイン係数適応回路４３が過
去のゲイン係数列から線形予測分析して得たゲイン係数
を用いて、この励振コード信号の各成分を所定倍してゲ
イン係数適応回路４３及び加算器４４に与える。ゲイン
係数適応回路４３は、このゲイン処理後の励振コード信
号のゲインをゲイン係数の更新のために取込む。線形予
測フィルタ回路４５は、後で詳述する線形予測係数発生
部５０から与えられた線形予測係数を用いて、過去の再
生された合成音声信号列に対して予測合成処理を行な
い、その出力信号を加算器４４に与える。加算器４４
は、ゲイン回路４２からの信号と線形予測フィルタ回路
４５からの信号を加算することで、再生合成信号を得て
外部に出力すると共に、線形予測係数発生部５０に与え
る。

【００４６】復号化器の線形予測係数発生部５０も、符
号化器の線形予測係数発生部３０と同様に、線形予測分
析回路５１と、第１のパラメータ変換回路５２と、線ス
ペクトル対制御回路５３と、第２のパラメータ変換回路
５４とから構成されており、符号化器の線形予測係数発
生部３０と同様な処理によって線形予測フィルタ回路４
５に与える線形予測係数を得ている。

【００４７】すなわち、線形予測分析回路５１は、過去
の再生合成音声信号列を予測分析処理して線形予測係数
を得て第１のパラメータ変換回路５２に与え、第１のパ
ラメータ変換回路５２は、これをＬＳＰパラメータに変
換してＬＳＰパラメータ制御回路５３に与える。ＬＳＰ
パラメータ制御回路５３は、(1) 式の処理に従って量子
化ノイズ等の影響を軽減し、その際必要ならば結合係数
を初期値から変更して用いる。量子化ノイズの影響が軽
減されたＬＳＰパラメータは第２のパラメータ変換回路
５４に与えられ、このパラメータ変換回路５４によって
線形予測係数に戻された後、線形予測フィルタ回路４５
に与えられる。

【００４８】従って、この実施例によっても、線形予測
係数をＬＳＰパラメータに変換して量子化ノイズ等の影
響を除去した後、線形予測係数に戻してこの線形予測係
数を線形予測フィルタ回路４５に与えるようにしたの
で、再生された合成音声信号の品質を従来より高めるこ
とができる。このような効果が得られるので、低ビット
レートに適している。

【００４９】（Ｃ）他の実施例 上述の実施例は、励振コード信号を固定的に格納してい
る励振信号コードブック回路を有するものであったが、
適応的な励振信号コードブック回路を有するものや、適
応的な励振信号コードブック回路及び統計的な励振信号
コードブック回路を有するものに、本発明を適用するこ
とができる。なお、バックワード型であることは要件で
ある。フォワード型の場合、入力音声を線形予測係数の
算出に用いているので、量子化ノイズの影響がほとんど
生じないためである。

【００５０】なお、使用するコードブック回路によって
は、結合係数βを固定的に用いるようにしても良い。

【００５１】また、上述の実施例の実施例の場合、(3)
式の条件を満足しない場合に、１より小さい(3) 式の条
件を満足する最大の結合係数βの検索を行なっている
が、不満足の場合用の結合係数βを予め経験的に求めて
おき、それを利用するようにしても良い。このようにす
ると処理時間が短くなる。

【００５２】

【発明の効果】以上のように、本発明によれば、線形予
測係数が量子化ノイズや線形予測分析手段の不安定性の
影響を受けにくい、低ビットルートに適用しても音声品
質が優れたコード励振線形予測符号化器及び復号化器を
実現することができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】実施例のコード励振線形予測符号化器の全体構
成を示すブロック図である。

【図２】従来のコード励振線形予測符号化器の構成を示
すブロック図である。

【図３】上記実施例の効果の説明に供する周波数スペク
トラムの時間特性図である。

【図４】実施例のコード励振線形予測復号化器の構成を
示すブロック図である。

【符号の説明】

２１、４１…励振信号コードブロック回路、２５、４５
…線形予測フィルタ回路、３０、５０…線形予測係数発
生部、３１、５１…線形予測分析回路、３２、５２…第
１のパラメータ変換回路、３３、５３…ＬＳＰパラメー
タ制御回路、３４、５４…第２のパラメータ変換回路。

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (56)参考文献 特開 昭60−23900（ＪＰ，Ａ) 特開 平２−231825（ＪＰ，Ａ) 特開 平４−73700（ＪＰ，Ａ) (58)調査した分野(Int.Cl.⁷，ＤＢ名) G10L 19/00 - 19/14 H03M 3/00 - 11/00 H04B 14/00 - 14/08

Claims (4)

(57)【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 局部再生の過去の合成音声信号列から線
   形予測フィルタ手段で用いる線形予測係数を求めるコー
   ド励振線形予測符号化器において、 線形予測分析手段によって計算された線形予測係数を線
   スペクトル対パラメータに変換する第１のパラメータ変
   換手段と、 変換によって得られた線スペクトル対パラメータと予め
   設定された線スペクトル対パラメータとを結合係数を用
   いて線形加算する線スペクトル対パラメータ制御手段
   と、 線形加算によって得られた新たな線スペクトル対パラメ
   ータを線形予測係数に変換して線形予測フィルタ手段に
   与える第２のパラメータ変換手段とを備えたことを特徴
   とするコード励振線形予測符号化器。
2. 【請求項２】 上記線スペクトル対パラメータ制御手段
   が、結合係数を、隣接する線スペクトル対パラメータ間
   のノルムの大きさに基づいて可変することを特徴とする
   請求項１に記載のコード励振線形予測符号化器。
3. 【請求項３】 再生された過去の合成音声信号列から線
   形予測フィルタ手段で用いる線形予測係数を求めるコー
   ド励振線形予測復号化器において、 線形予測分析手段によって計算された線形予測係数を線
   スペクトル対パラメータに変換する第１のパラメータ変
   換手段と、 変換によって得られた線スペクトル対パラメータと予め
   設定された線スペクトル対パラメータとを結合係数を用
   いて線形加算する線スペクトル対パラメータ制御手段
   と、 線形加算によって得られた新たな線スペクトル対パラメ
   ータを線形予測係数に変換して線形予測フィルタ手段に
   与える第２のパラメータ変換手段とを備えたことを特徴
   とするコード励振線形予測復号化器。
4. 【請求項４】 上記線スペクトル対パラメータ制御手段
   が、結合係数を、隣接する線スペクトル対パラメータ間
   のノルムの大きさに基づいて可変することを特徴とする
   請求項３に記載のコード励振線形予測復号化器。