JP3087591B2 - 音声符号化装置 - Google Patents
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Classifications
-
- G—PHYSICS
- G10—MUSICAL INSTRUMENTS; ACOUSTICS
- G10L—SPEECH ANALYSIS TECHNIQUES OR SPEECH SYNTHESIS; SPEECH RECOGNITION; SPEECH OR VOICE PROCESSING TECHNIQUES; SPEECH OR AUDIO CODING OR DECODING
- G10L19/00—Speech or audio signals analysis-synthesis techniques for redundancy reduction, e.g. in vocoders; Coding or decoding of speech or audio signals, using source filter models or psychoacoustic analysis
- G10L19/04—Speech or audio signals analysis-synthesis techniques for redundancy reduction, e.g. in vocoders; Coding or decoding of speech or audio signals, using source filter models or psychoacoustic analysis using predictive techniques
- G10L19/08—Determination or coding of the excitation function; Determination or coding of the long-term prediction parameters
- G10L19/12—Determination or coding of the excitation function; Determination or coding of the long-term prediction parameters the excitation function being a code excitation, e.g. in code excited linear prediction [CELP] vocoders
-
- G—PHYSICS
- G10—MUSICAL INSTRUMENTS; ACOUSTICS
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- G10L19/00—Speech or audio signals analysis-synthesis techniques for redundancy reduction, e.g. in vocoders; Coding or decoding of speech or audio signals, using source filter models or psychoacoustic analysis
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Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は音声符号化装置に関し、
特に音声信号を低いビットレート、特に８〜４kb/s程度
で高品質に符号化するためのＣＥＬＰ（Ｃｏｄｅ Ｅｘ
ｉｔｅｄ Ｌｉｎｅａｒ Ｐｒｅｄｉｃｔｉｖｅ Ｃｏ
ｄｉｎｇ）方式による音声符号化方式に関する。
特に音声信号を低いビットレート、特に８〜４kb/s程度
で高品質に符号化するためのＣＥＬＰ（Ｃｏｄｅ Ｅｘ
ｉｔｅｄ Ｌｉｎｅａｒ Ｐｒｅｄｉｃｔｉｖｅ Ｃｏ
ｄｉｎｇ）方式による音声符号化方式に関する。
【０００２】
【従来の技術】近年、無線を媒介にした自動車電話やコ
ードレス電話のディジタル化が急がれている。無線では
使用できる周波数帯域が少ないため、音声信号を低ビッ
トレートで符号化する方式の開発は重要である。音声信
号を８〜４kb/s程度の低いビットレートで符号化する方
式として、例えば、アメリカのアタルらによるアイキャ
スプ プロシーディング記載のコードエキサイテッド
リニア ブレディクション：ハイクオリティ スピーチ
アトロウビットレーツ（Ｍ．Ｓｃｈｒｏｅｄｅｒ ａ
ｎｄ Ｂ．Ｓ．Ａｔａｌ，”Ｃｏｄｅ−ｅｘｃｉｔｅｄ
ｌｉｎｅａｒｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ：Ｈｉｇｈ ｑｕ
ａｌｉｔｙ ｓｐｅｅｃｈ ａｔ ｌｏｗ ｂｉｔ ｒ
ａｔｅｓ，”ＩＣＡＳＳＰ ｐｒｏｃ．８５，ｐｐ．９
３７−９４０，１９８５）と題した論文（以後文献１と
呼ぶ）等に記載されているＣＥＬＰ（Ｃｏｄｅ Ｅｘｃ
ｉｔｅｄ ＬＰＣ Ｃｏｄｉｎｇ）が知られている。
ードレス電話のディジタル化が急がれている。無線では
使用できる周波数帯域が少ないため、音声信号を低ビッ
トレートで符号化する方式の開発は重要である。音声信
号を８〜４kb/s程度の低いビットレートで符号化する方
式として、例えば、アメリカのアタルらによるアイキャ
スプ プロシーディング記載のコードエキサイテッド
リニア ブレディクション：ハイクオリティ スピーチ
アトロウビットレーツ（Ｍ．Ｓｃｈｒｏｅｄｅｒ ａ
ｎｄ Ｂ．Ｓ．Ａｔａｌ，”Ｃｏｄｅ−ｅｘｃｉｔｅｄ
ｌｉｎｅａｒｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ：Ｈｉｇｈ ｑｕ
ａｌｉｔｙ ｓｐｅｅｃｈ ａｔ ｌｏｗ ｂｉｔ ｒ
ａｔｅｓ，”ＩＣＡＳＳＰ ｐｒｏｃ．８５，ｐｐ．９
３７−９４０，１９８５）と題した論文（以後文献１と
呼ぶ）等に記載されているＣＥＬＰ（Ｃｏｄｅ Ｅｘｃ
ｉｔｅｄ ＬＰＣ Ｃｏｄｉｎｇ）が知られている。
【０００３】この方法において、送信側では次の手順で
符号化処理が行われる。先ず、フレーム毎（例えば２０
ｍｓ）に音声信号から音声の周波数特性を表す短期予測
符号を抽出する（短期予測）。次にフレームをさらに小
区間のサブフレーム（例えば５ｍｓ）に分割する。サブ
フレーム毎に、あらかじめ用意された音声のピッチ相関
を表す遅延符号と過去の音源信号からなる適応コードブ
ックを用いて、最適な遅延符号を次の手順で決定する
（長期予測）。遅延符号をあらかじめ用意された分変化
（試行）させ、各遅延符号に対する遅延値（ピッチ）だ
け、過去の音源信号を遅延させることにより適応コード
ベクトルを抽出する。抽出された適応コードベクトルを
用いて合成信号を生成し音声信号との誤差電力（距離）
を算出する。算出された距離が最小になる最適遅延符号
と、最適遅延符号に対応する適応コードベクトルとその
ゲインを決定する（適応コードブック探索）。
符号化処理が行われる。先ず、フレーム毎（例えば２０
ｍｓ）に音声信号から音声の周波数特性を表す短期予測
符号を抽出する（短期予測）。次にフレームをさらに小
区間のサブフレーム（例えば５ｍｓ）に分割する。サブ
フレーム毎に、あらかじめ用意された音声のピッチ相関
を表す遅延符号と過去の音源信号からなる適応コードブ
ックを用いて、最適な遅延符号を次の手順で決定する
（長期予測）。遅延符号をあらかじめ用意された分変化
（試行）させ、各遅延符号に対する遅延値（ピッチ）だ
け、過去の音源信号を遅延させることにより適応コード
ベクトルを抽出する。抽出された適応コードベクトルを
用いて合成信号を生成し音声信号との誤差電力（距離）
を算出する。算出された距離が最小になる最適遅延符号
と、最適遅延符号に対応する適応コードベクトルとその
ゲインを決定する（適応コードブック探索）。
【０００４】次に、あらかじめ用意された種類の量子化
符号である雑音信号（音源コードブック）から抽出した
音源コードベクトルによる合成信号と、長期予測して求
められた遅延符号との距離が最小になる音源コードベク
トルとゲインを決定する（音源コードブック探索）。決
定された適応コードベクトル並びに音源コードベクトル
の種類を表すインデクスと各々の音源信号のゲインなら
びにスペクトルパラメータの種類を表すインデックスを
伝送する。
符号である雑音信号（音源コードブック）から抽出した
音源コードベクトルによる合成信号と、長期予測して求
められた遅延符号との距離が最小になる音源コードベク
トルとゲインを決定する（音源コードブック探索）。決
定された適応コードベクトル並びに音源コードベクトル
の種類を表すインデクスと各々の音源信号のゲインなら
びにスペクトルパラメータの種類を表すインデックスを
伝送する。
【０００５】具体的な適応コードベクトルの遅延符号の
探索法は次の手順で行われる。先ず、入力された音声信
号ｘ〔ｎ〕に対し聴感上の重み付け、過去の影響信号の
減算を行った信号ｚ〔ｎ〕を算出する。次に、短期予測
で求められ、量子化、逆量子化されたスペクトルパラメ
ータで構成される合成フィルタＨを遅延符号ｄに対応す
る適応コードベクトルｅd 〔ｎ〕で駆動して合成信号Ｈ
ｅd 〔ｎ〕を算出する。ｚ〔ｎ〕とＨｅd 〔ｎ〕の誤差
電力（距離）である、次式のＥd が最小になる遅延符号
ｄを求める。
探索法は次の手順で行われる。先ず、入力された音声信
号ｘ〔ｎ〕に対し聴感上の重み付け、過去の影響信号の
減算を行った信号ｚ〔ｎ〕を算出する。次に、短期予測
で求められ、量子化、逆量子化されたスペクトルパラメ
ータで構成される合成フィルタＨを遅延符号ｄに対応す
る適応コードベクトルｅd 〔ｎ〕で駆動して合成信号Ｈ
ｅd 〔ｎ〕を算出する。ｚ〔ｎ〕とＨｅd 〔ｎ〕の誤差
電力（距離）である、次式のＥd が最小になる遅延符号
ｄを求める。
【０００６】 Ｅd ＝Σ（ｚ〔ｎ〕−ｇd ・Ｈ・ｅd 〔ｎ〕）2 ………（１） ここで、Σはｎ＝０〜Ｎｓ−１の総和（以下同じ）を、
Ｎｓはサブフレーム長を、Ｈは合成フィルタを実現する
行列を、ｇd は適応コードベクトルｅd のゲインを表
す。
Ｎｓはサブフレーム長を、Ｈは合成フィルタを実現する
行列を、ｇd は適応コードベクトルｅd のゲインを表
す。
【０００７】実際には式（１）は、 Ｅd ＝Σｚ〔ｎ〕2 −Ｃd 2 ／Ｇd ………（２） の様に展開される。
【０００８】第（２）式の分子Ｃd は相互相関、分母Ｇ
d は自己相関であり、 Ｃd ＝Σｚ〔ｎ〕・Ｈ・ｅd 〔ｎ〕 ………（３） Ｇd ＝Σ（Ｈ・ｅd 〔ｎ〕2 ） ………（４） で表される。
d は自己相関であり、 Ｃd ＝Σｚ〔ｎ〕・Ｈ・ｅd 〔ｎ〕 ………（３） Ｇd ＝Σ（Ｈ・ｅd 〔ｎ〕2 ） ………（４） で表される。
【０００９】ここで、ｅd 〔ｎ〕は、過去のフレームに
おける符号化処理により求められた音源信号を遅延符号
ｄに相当する遅延値分遅延させたベクトルである。以上
のように、フィルタリング処理を用いて最適な遅延符号
を求める長期予測の方法をクローズドループ処理による
適応コードブック探索と呼ぶ。
おける符号化処理により求められた音源信号を遅延符号
ｄに相当する遅延値分遅延させたベクトルである。以上
のように、フィルタリング処理を用いて最適な遅延符号
を求める長期予測の方法をクローズドループ処理による
適応コードブック探索と呼ぶ。
【００１０】ＣＥＬＰ系の音声符号化方式の場合、音質
は長期予測の予測精度に依存する。長期予測の予測精度
を上げる手段として、遅延符号を整数点から小数点に拡
張する少数点遅延化が一般的に行われている。これは、
例えば、アメリカのクルーンらによるアイキャスプ プ
ロシーディング記載のピッチプレディクターズ ウィズ
ハイテンポラル レゾルーション（Ｐ．Ｃｒｏｏｎ
ｅｔ．ａｌ．，”Ｐｉｔｃｈ Ｐｒｅｄｉｃｔｏｒｓ
Ｗｉｔｈ Ｈｉｇｈ Ｔｅｍｐｏｒａｌ Ｒｅｓｏｌｕ
ｔｉｏｎ，”ＩＣＡＳＳＰ Ｐｒｏｃ．９０，ｐｐ．６
６１−６６４，１９９０）（以下、文献２とする）を参
照できる。
は長期予測の予測精度に依存する。長期予測の予測精度
を上げる手段として、遅延符号を整数点から小数点に拡
張する少数点遅延化が一般的に行われている。これは、
例えば、アメリカのクルーンらによるアイキャスプ プ
ロシーディング記載のピッチプレディクターズ ウィズ
ハイテンポラル レゾルーション（Ｐ．Ｃｒｏｏｎ
ｅｔ．ａｌ．，”Ｐｉｔｃｈ Ｐｒｅｄｉｃｔｏｒｓ
Ｗｉｔｈ Ｈｉｇｈ Ｔｅｍｐｏｒａｌ Ｒｅｓｏｌｕ
ｔｉｏｎ，”ＩＣＡＳＳＰ Ｐｒｏｃ．９０，ｐｐ．６
６１−６６４，１９９０）（以下、文献２とする）を参
照できる。
【００１１】小数点遅延化により音質がかなり向上する
が、各々のサブフレーム内での最適化であるため、複数
のサブフレームにわたる遅延値の変化、すなわち、ピッ
チパスは必ずしもスムーズにはならず、度々、大きなギ
ャップが生じる。ピッチパスにおけるギャップは符号化
音において不連続音や波形の揺らぎを引き起こし、音質
劣化の原因になっている。
が、各々のサブフレーム内での最適化であるため、複数
のサブフレームにわたる遅延値の変化、すなわち、ピッ
チパスは必ずしもスムーズにはならず、度々、大きなギ
ャップが生じる。ピッチパスにおけるギャップは符号化
音において不連続音や波形の揺らぎを引き起こし、音質
劣化の原因になっている。
【００１２】そこで、各サブフレーム毎に音声信号その
ものの整合であるオープンループ処理で遅延符号の候補
を求め、フレーム全体で遅延値（ピッチ）が滑らかに変
化するようにピッチ変化経路（ピッチパス）を求める方
法が提案されている。
ものの整合であるオープンループ処理で遅延符号の候補
を求め、フレーム全体で遅延値（ピッチ）が滑らかに変
化するようにピッチ変化経路（ピッチパス）を求める方
法が提案されている。
【００１３】これは、例えば、アメリカのガーソンらに
よる、アイトリプルイー ジャーナル記載のテクニック
ズ フォーインプルービング ザ パフォーマンス オ
ブセルプ タイプ スピーチ コーダーズ（Ｉ．Ａ．Ｇ
ｅｒｓｏｎ ａｎｄ Ｍ．Ａ．Ｊａｓｉｕｋ，”Ｔｅｃ
ｈｎｉｑｕｅｓ ｆｏｒ Ｉｍｐｒｏｖｉｎｇ ｔｈｅ
Ｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅ ｏｆ ＣＥＬＰ−Ｔｙｐｅ
Ｓｐｅｅｃｈ Ｃｏｄｅｒｓ，”ＩＥＥＥ Ｊｏｕｒ
ｎａｌ ｏｎ Ｓｅｌｅｃｔｅｄ Ａｒｅａｓ）（以
下、文献３とする）で参照できる。
よる、アイトリプルイー ジャーナル記載のテクニック
ズ フォーインプルービング ザ パフォーマンス オ
ブセルプ タイプ スピーチ コーダーズ（Ｉ．Ａ．Ｇ
ｅｒｓｏｎ ａｎｄ Ｍ．Ａ．Ｊａｓｉｕｋ，”Ｔｅｃ
ｈｎｉｑｕｅｓ ｆｏｒ Ｉｍｐｒｏｖｉｎｇ ｔｈｅ
Ｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅ ｏｆ ＣＥＬＰ−Ｔｙｐｅ
Ｓｐｅｅｃｈ Ｃｏｄｅｒｓ，”ＩＥＥＥ Ｊｏｕｒ
ｎａｌ ｏｎ Ｓｅｌｅｃｔｅｄ Ａｒｅａｓ）（以
下、文献３とする）で参照できる。
【００１４】この方法は、図１４に示される方法であ
る。先ず、遅延符号を試行させ（３００）、試行させた
各遅延符号ｄに対し、過去の音声信号または聴感重み付
け信号が蓄積されているオープンループ適応コードブッ
ク（３６０）より、遅延符号ｄに相当する遅延音声ベク
トルｘd を生成する（３１０）。
る。先ず、遅延符号を試行させ（３００）、試行させた
各遅延符号ｄに対し、過去の音声信号または聴感重み付
け信号が蓄積されているオープンループ適応コードブッ
ク（３６０）より、遅延符号ｄに相当する遅延音声ベク
トルｘd を生成する（３１０）。
【００１５】次に、符号化サブフレームの音声信号また
は聴感重み付け信号ｘを用いて、相互相関値＜ｘ，ｘd
＞と自己相関値＜ｘd ，ｘd ＞を算出する（３２０）。
算出された相関値を用いて、音声信号と遅延音声ベクト
ルとの誤差エネルギを表す距離Ｅ＝＜ｘ，ｘd ＞2 ／＜
ｘd ，ｘd ＞を算出する（３３０−０）。
は聴感重み付け信号ｘを用いて、相互相関値＜ｘ，ｘd
＞と自己相関値＜ｘd ，ｘd ＞を算出する（３２０）。
算出された相関値を用いて、音声信号と遅延音声ベクト
ルとの誤差エネルギを表す距離Ｅ＝＜ｘ，ｘd ＞2 ／＜
ｘd ，ｘd ＞を算出する（３３０−０）。
【００１６】３００から３３０−０までの処理を１フレ
ーム内の全サブフレームに対して行い、各サブフレーム
で算出された距離または相関を用いて、滑らかに変化す
るピッチパスを求める（３４０−０）。求められたピッ
チパスにしたがって、過去の符号化結果である過去の音
源信号（クローズドループ適応コードブック（１５
０））を用いる従来のクローズドループ処理による適応
コードブック探索を最後に行い、各サブフレーム毎の最
適遅延符号を求める（３５０）。この方法により、推定
される遅延符号で表される遅延値（ピッチ）の変化が滑
らかになるため音質が向上する。
ーム内の全サブフレームに対して行い、各サブフレーム
で算出された距離または相関を用いて、滑らかに変化す
るピッチパスを求める（３４０−０）。求められたピッ
チパスにしたがって、過去の符号化結果である過去の音
源信号（クローズドループ適応コードブック（１５
０））を用いる従来のクローズドループ処理による適応
コードブック探索を最後に行い、各サブフレーム毎の最
適遅延符号を求める（３５０）。この方法により、推定
される遅延符号で表される遅延値（ピッチ）の変化が滑
らかになるため音質が向上する。
【００１７】
【発明が解決しようとする課題】文献３で述べられてい
る、オープンループ処理による探索は、過去の音声信号
ベクトルと現在の音声信号ベクトルとの整合により最適
な遅延符号の探索を行うことである。ピッチの違いを両
ベクトルの整合により抽出する場合、現在と過去の信号
ベクトルはスペクトル成分が異なるため、推定に大きな
誤りが生じやすい。 一方、文献１，２に述べられてい
るようなクローズドループ適応コードブック探索を用い
ることにより、より正確な遅延符号を推定することがで
きるが、過去のサブフレームの符号化結果である過去の
音源信号が必要になるため、文献３に述べられているよ
うなピッチパスの推定を行うことは出来ない。
る、オープンループ処理による探索は、過去の音声信号
ベクトルと現在の音声信号ベクトルとの整合により最適
な遅延符号の探索を行うことである。ピッチの違いを両
ベクトルの整合により抽出する場合、現在と過去の信号
ベクトルはスペクトル成分が異なるため、推定に大きな
誤りが生じやすい。 一方、文献１，２に述べられてい
るようなクローズドループ適応コードブック探索を用い
ることにより、より正確な遅延符号を推定することがで
きるが、過去のサブフレームの符号化結果である過去の
音源信号が必要になるため、文献３に述べられているよ
うなピッチパスの推定を行うことは出来ない。
【００１８】本発明の目的は、長期予測において、より
滑らかなピッチパスを高精度に推定し、低ビットレート
でも良好な音質を得ることにある。
滑らかなピッチパスを高精度に推定し、低ビットレート
でも良好な音質を得ることにある。
【００１９】
【課題を解決するための手段】本発明における音声符号
化装置は、音声信号の一定区間毎に前記音声信号の周波
数特性を表す短期予測符号を決定する音声分析部と、前
記音声信号を前記短期予測符号で決定される逆フィルタ
に通して合成フィルタの残差信号を算出する逆フィルタ
部と、過去の音声区間における前記残差信号を蓄積する
残差コードブックと、前記音声信号のピッチ相関を表す
遅延符号を試行させる遅延符号試行部と、前記残差コー
ドブックを用いて、前記遅延符号に対応する遅延残差ベ
クトルを生成する遅延残差ベクトル生成部と、前記遅延
残差ベクトルを入力として前記短期予測符号で決定され
る合成フィルタで合成信号を生成するフィルタリング部
と、前記音声信号と前記合成信号の距離を算出する距離
算出部と、前記距離を用いて遅延値が滑らかに変化する
最適な遅延符号を求めるピッチパス推定部とを有するこ
とを特徴とする。
化装置は、音声信号の一定区間毎に前記音声信号の周波
数特性を表す短期予測符号を決定する音声分析部と、前
記音声信号を前記短期予測符号で決定される逆フィルタ
に通して合成フィルタの残差信号を算出する逆フィルタ
部と、過去の音声区間における前記残差信号を蓄積する
残差コードブックと、前記音声信号のピッチ相関を表す
遅延符号を試行させる遅延符号試行部と、前記残差コー
ドブックを用いて、前記遅延符号に対応する遅延残差ベ
クトルを生成する遅延残差ベクトル生成部と、前記遅延
残差ベクトルを入力として前記短期予測符号で決定され
る合成フィルタで合成信号を生成するフィルタリング部
と、前記音声信号と前記合成信号の距離を算出する距離
算出部と、前記距離を用いて遅延値が滑らかに変化する
最適な遅延符号を求めるピッチパス推定部とを有するこ
とを特徴とする。
【００２０】更に本発明における音声符号化装置は、音
声信号の一定区間毎に前記音声信号の周波数特性を表す
短期予測符号を決定する音声分析部と、前記音声信号を
前記短期予測符号で決定される逆フィルタに通して合成
フィルタの残差信号を算出する逆フィルタ部と、過去の
音声区間における前記残差信号を蓄積する残差コードブ
ックと、前記音声信号のピッチ相関を表す遅延符号を試
行させる遅延符号試行部と、前記残差コードブックを用
いて、前記遅延符号に対応する遅延残差ベクトルを生成
する遅延残差ベクトル生成部と、前記遅延残差ベクトル
を入力として前記短期予測符号で決定れされる合成フィ
ルタで合成信号を生成するフィルタリング部と、前記音
声信号と前記合成信号の距離を算出する距離算出部と、
前記距離を用いて遅延値が滑らかに変化する遅延符号を
求めるピッチパス推定部と、前記ピッチパス推定部で求
められた遅延符号をもとに、過去の音源信号により最適
な遅延符号を決定する適応コードブック探索部と、最適
な量子化符号を決定し、音源信号を生成する音源探索部
とを有することを特徴とする。
声信号の一定区間毎に前記音声信号の周波数特性を表す
短期予測符号を決定する音声分析部と、前記音声信号を
前記短期予測符号で決定される逆フィルタに通して合成
フィルタの残差信号を算出する逆フィルタ部と、過去の
音声区間における前記残差信号を蓄積する残差コードブ
ックと、前記音声信号のピッチ相関を表す遅延符号を試
行させる遅延符号試行部と、前記残差コードブックを用
いて、前記遅延符号に対応する遅延残差ベクトルを生成
する遅延残差ベクトル生成部と、前記遅延残差ベクトル
を入力として前記短期予測符号で決定れされる合成フィ
ルタで合成信号を生成するフィルタリング部と、前記音
声信号と前記合成信号の距離を算出する距離算出部と、
前記距離を用いて遅延値が滑らかに変化する遅延符号を
求めるピッチパス推定部と、前記ピッチパス推定部で求
められた遅延符号をもとに、過去の音源信号により最適
な遅延符号を決定する適応コードブック探索部と、最適
な量子化符号を決定し、音源信号を生成する音源探索部
とを有することを特徴とする。
【００２１】また本発明における音声符号化装置は、音
声信号の一定区間毎に前記音声信号の周波数特性を表す
短期予測符号を決定する音声分析部と、前記音声信号を
前記短期予測符号で決定される逆フィルタに通して合成
フィルタのインパルス応答を計算するインパルス応答算
出部と、前記短期予測符号で決定される合成フィルタの
残差信号を算出する逆フィルタ部と、過去の音声区間に
おける前記残差信号を蓄積する残差コードブックと、前
記音声信号のピッチ相関を表す遅延符号を試行させる遅
延符号試行部と、前記残差コードブックを用いて、前記
遅延符号に対応する遅延残差ベクトルを生成する遅延残
差ベクトル生成部と、前記音声信号と前記インパルス応
答と前記遅延残差ベクトルとを用いて距離を算出する距
離算出部と、前記距離を用いて遅延値が滑らかに変化す
る最適な遅延符号を求めるピッチパス推定部とを有する
ことを特徴とする。
声信号の一定区間毎に前記音声信号の周波数特性を表す
短期予測符号を決定する音声分析部と、前記音声信号を
前記短期予測符号で決定される逆フィルタに通して合成
フィルタのインパルス応答を計算するインパルス応答算
出部と、前記短期予測符号で決定される合成フィルタの
残差信号を算出する逆フィルタ部と、過去の音声区間に
おける前記残差信号を蓄積する残差コードブックと、前
記音声信号のピッチ相関を表す遅延符号を試行させる遅
延符号試行部と、前記残差コードブックを用いて、前記
遅延符号に対応する遅延残差ベクトルを生成する遅延残
差ベクトル生成部と、前記音声信号と前記インパルス応
答と前記遅延残差ベクトルとを用いて距離を算出する距
離算出部と、前記距離を用いて遅延値が滑らかに変化す
る最適な遅延符号を求めるピッチパス推定部とを有する
ことを特徴とする。
【００２２】更に本発明における音声符号化装置は、音
声信号の一定区間毎に前記音声信号の周波数特性を表す
短期予測符号を決定する音声分析部と、前記音声信号を
前記短期予測符号から決定される逆フィルタに通して合
成フィルタのインパルス応答を計算するインパルス応答
算出部と、前記短期予測符号で決定される合成フィルタ
の残差信号を算出する逆フィルタ部と、過去の音声区間
における前記残差信号を蓄積する残差コードブックと、
前記音声信号のピッチ相関を表す遅延符号を試行させる
遅延符号試行部と、前記残差コードブックを用いて、前
記遅延符号に対応する遅延残差ベクトルを生成する遅延
残差ベクトル生成部と、前記音声信号と前記インパルス
応答と前記遅延残差ベクトルとを用いて距離を算出する
距離算出部と、前記距離を用いて遅延値が滑らかに変化
する遅延符号を求めるピッチパス推定部と、前記ピッチ
パス推定部で求められた遅延符号をもとに、過去の音源
信号により最適な遅延符号を決定する適応コードブック
探索部と、最適な量子化符号を決定し、音源信号を生成
する音源探索部とを有することを特徴とする。
声信号の一定区間毎に前記音声信号の周波数特性を表す
短期予測符号を決定する音声分析部と、前記音声信号を
前記短期予測符号から決定される逆フィルタに通して合
成フィルタのインパルス応答を計算するインパルス応答
算出部と、前記短期予測符号で決定される合成フィルタ
の残差信号を算出する逆フィルタ部と、過去の音声区間
における前記残差信号を蓄積する残差コードブックと、
前記音声信号のピッチ相関を表す遅延符号を試行させる
遅延符号試行部と、前記残差コードブックを用いて、前
記遅延符号に対応する遅延残差ベクトルを生成する遅延
残差ベクトル生成部と、前記音声信号と前記インパルス
応答と前記遅延残差ベクトルとを用いて距離を算出する
距離算出部と、前記距離を用いて遅延値が滑らかに変化
する遅延符号を求めるピッチパス推定部と、前記ピッチ
パス推定部で求められた遅延符号をもとに、過去の音源
信号により最適な遅延符号を決定する適応コードブック
探索部と、最適な量子化符号を決定し、音源信号を生成
する音源探索部とを有することを特徴とする。
【００２３】
【作用】本発明では、長期予測におけるピッチパス推定
を、式（５）のように過去の残差信号を遅延させて得ら
れる遅延残差ベクトルに対し短期予測符号により決定さ
れる合成フィルタでフィルタリングするクローズドルー
プ処理により算出される、距離または相関値を用いて行
う。すなわち、文献１に示されている従来法における、
式（１）に代えて、式（５）で示される距離または相関
を用いて、複数のサブフレームにわたるピッチパスを求
める。
を、式（５）のように過去の残差信号を遅延させて得ら
れる遅延残差ベクトルに対し短期予測符号により決定さ
れる合成フィルタでフィルタリングするクローズドルー
プ処理により算出される、距離または相関値を用いて行
う。すなわち、文献１に示されている従来法における、
式（１）に代えて、式（５）で示される距離または相関
を用いて、複数のサブフレームにわたるピッチパスを求
める。
【００２４】 Ｅd ＝Σ（ｘ〔ｎ〕−ｇ・Ｈｒd 〔ｎ〕）2 ＝Σ（Ｈｒ〔ｎ〕−ｇ・Ｈｒd 〔ｎ〕）2 ＝＜ｘ，ｘ＞−＜ｘ，Ｈｒd ＞2 ／＜Ｈｒd ，Ｈｒd ＞………（５） ｒd 〔ｎ〕＝ｒ〔ｎ−ｄｉ〕…………（６） ここで、ｒ〔ｎ〕は現サブフレームの残差信号を、ｒd
〔ｎ〕はｒ〔ｎ〕をｄ遅延させた遅延残差信号ベクトル
を、Ｈは合成フィルタを、ｇはゲインを、ｄｉは遅延符
号ｄに相当する遅延値をあらわす。
〔ｎ〕はｒ〔ｎ〕をｄ遅延させた遅延残差信号ベクトル
を、Ｈは合成フィルタを、ｇはゲインを、ｄｉは遅延符
号ｄに相当する遅延値をあらわす。
【００２５】式（５）は、 Ｅ＝（Ｈｒ−ｇ・Ｈｒd ）T ・（Ｈｒ−ｇ・Ｈｒd ） ＝（ｒ−ｇ・ｒd ）T ・ＨT Ｈ・（ｒ−ｇ・ｒd ）…………（７） の様にベクトル表現できる。
【００２６】式（７）より、この方式ではスペクトル成
分（ＨT Ｈ）は各試行遅延ｄに対し独立になる。また、
（ｒ−ｇ・ｒd ）は、スペクトルの影響が低減されたピ
ッチ重み付け成分の差になるため、従来のオープンルー
プ処理の音声信号と遅延音声ペクトルの整合に比べ、よ
り精密な整合になる。したがって、従来のオープンルー
プ処理によるピッチパス推定より、誤りの少ないピッチ
パスの推定が実現できる。
分（ＨT Ｈ）は各試行遅延ｄに対し独立になる。また、
（ｒ−ｇ・ｒd ）は、スペクトルの影響が低減されたピ
ッチ重み付け成分の差になるため、従来のオープンルー
プ処理の音声信号と遅延音声ペクトルの整合に比べ、よ
り精密な整合になる。したがって、従来のオープンルー
プ処理によるピッチパス推定より、誤りの少ないピッチ
パスの推定が実現できる。
【００２７】さらに、残差信号を用いて、式（５）の距
離を用いることにより、式（１）のような過去の音源を
用いる距離では実現が不可能であった、文献３に示され
るような、複数サブフレームにわたるピッチパス推定が
実現可能になる。
離を用いることにより、式（１）のような過去の音源を
用いる距離では実現が不可能であった、文献３に示され
るような、複数サブフレームにわたるピッチパス推定が
実現可能になる。
【００２８】
【実施例】以下、図面を用いて本発明の実施例について
説明する。
説明する。
【００２９】図１，図３は本願第１の実施例を表す構成
図である。図１において、本発明は符号化処理部Ａと復
号化処理部Ｂとからなっている。
図である。図１において、本発明は符号化処理部Ａと復
号化処理部Ｂとからなっている。
【００３０】図３は図１の長期予測回路１６０−１の部
分を詳細に表す一例の構成図である。
分を詳細に表す一例の構成図である。
【００３１】最初に各構成モジュールを説明する。入力
端子１００は音声入力端子である。バッファ１１０は音
声信号を記憶する回路である。音声分析回路１２０は音
声のスペクトルパラメータであるＬＰＣ係数を抽出する
回路である。パラメータ量子化回路１３０はＬＰＣ係数
を量子化する回路である。重み付け回路１４０は音声信
号に対し聴感重み付けを行う回路である。
端子１００は音声入力端子である。バッファ１１０は音
声信号を記憶する回路である。音声分析回路１２０は音
声のスペクトルパラメータであるＬＰＣ係数を抽出する
回路である。パラメータ量子化回路１３０はＬＰＣ係数
を量子化する回路である。重み付け回路１４０は音声信
号に対し聴感重み付けを行う回路である。
【００３２】長期予測回路１６０−１は、ピッチ相関を
表す遅延符号（適応コードベクトル）を探索する回路で
ある。ゲインコードブック１９０−１は、適応コードベ
クトルのゲイン項を表すパラメータが蓄積されているコ
ードブックである。ゲインコードブック探索回路２００
−１は、適応コードベクトルの量子化ゲインをゲインコ
ードブックから決定する回路である。マルチプレクサ２
１０は符号系列を組み合わせて出力する回路である。
表す遅延符号（適応コードベクトル）を探索する回路で
ある。ゲインコードブック１９０−１は、適応コードベ
クトルのゲイン項を表すパラメータが蓄積されているコ
ードブックである。ゲインコードブック探索回路２００
−１は、適応コードベクトルの量子化ゲインをゲインコ
ードブックから決定する回路である。マルチプレクサ２
１０は符号系列を組み合わせて出力する回路である。
【００３３】長期予測復号回路１６５は、遅延符号から
適応コードベクトルを生成する回路である。デマルチプ
レクサ２２０は符号化されたコードを符号系列にデコー
ドする回路である。合成フィルタ２３０は生成された音
源と音声合成フィルタより音声信号を再生する回路であ
る。出力端子２４０は音声出力端子である。
適応コードベクトルを生成する回路である。デマルチプ
レクサ２２０は符号化されたコードを符号系列にデコー
ドする回路である。合成フィルタ２３０は生成された音
源と音声合成フィルタより音声信号を再生する回路であ
る。出力端子２４０は音声出力端子である。
【００３４】図３を参照すると、遅延試行回路３００は
遅延符号を変化させる回路である。遅延符号ｄの遅延残
差ベクトルｒd 生成回路３１０は、設定された遅延符号
ｄに対して、残差コードブックから遅延符号ｄに対応す
る遅延値に相当する遅延音声ベクトルを生成する回路で
ある。
遅延符号を変化させる回路である。遅延符号ｄの遅延残
差ベクトルｒd 生成回路３１０は、設定された遅延符号
ｄに対して、残差コードブックから遅延符号ｄに対応す
る遅延値に相当する遅延音声ベクトルを生成する回路で
ある。
【００３５】逆フィルタ回路３７０は、現サブフレーム
の聴感重み付け回路の出力である聴感重み付け信号ベク
トルｘを短期予測符号で決定される逆フィルタに通し、
残差信号を生成する回路である。残差コードブック３９
０は、逆フィルタ回路３７０で生成された残差信号を蓄
えておくコードブックである。フィルタリング回路３８
０は、遅延残差ベクトルを短期予測符号で決定される合
成フィルタでフィルタリングする回路である。
の聴感重み付け回路の出力である聴感重み付け信号ベク
トルｘを短期予測符号で決定される逆フィルタに通し、
残差信号を生成する回路である。残差コードブック３９
０は、逆フィルタ回路３７０で生成された残差信号を蓄
えておくコードブックである。フィルタリング回路３８
０は、遅延残差ベクトルを短期予測符号で決定される合
成フィルタでフィルタリングする回路である。
【００３６】距離算出回路３３０−１は、聴感重み付け
信号ベクトルｘとフィルタリング回路で得られたフィル
タリング信号Ｈ・ｒd の距離または相関を算出する回路
である。ピッチパス推定回路３４０−１は、距離算出回
路３３０−１で算出された距離または相関を用いて、ピ
ッチが滑らかに変化するピッチパスを推定する回路であ
る。
信号ベクトルｘとフィルタリング回路で得られたフィル
タリング信号Ｈ・ｒd の距離または相関を算出する回路
である。ピッチパス推定回路３４０−１は、距離算出回
路３３０−１で算出された距離または相関を用いて、ピ
ッチが滑らかに変化するピッチパスを推定する回路であ
る。
【００３７】この第１の実施例の処理の流れを説明す
る。まず、符号化処理部Ａでは、入力ポート１００よ
り、音声信号が入力されバッファ１１０に保存される。
バッファ１１０に蓄えられた一定サンプルの音声信号を
用いて音声分析回路１２０で短期予測分析され、音声信
号のスペクトル特性を表すＬＰＣ係数を算出する。ＬＰ
Ｃ分析により求められたスペクトルパラメータはパラメ
ータ量子化回路１３０で量子化され、ＬＰＣ係数の量子
化符号がマルチプレクサ２１０に送られると共に、逆量
子化され以後の符号化処理に用いられる。
る。まず、符号化処理部Ａでは、入力ポート１００よ
り、音声信号が入力されバッファ１１０に保存される。
バッファ１１０に蓄えられた一定サンプルの音声信号を
用いて音声分析回路１２０で短期予測分析され、音声信
号のスペクトル特性を表すＬＰＣ係数を算出する。ＬＰ
Ｃ分析により求められたスペクトルパラメータはパラメ
ータ量子化回路１３０で量子化され、ＬＰＣ係数の量子
化符号がマルチプレクサ２１０に送られると共に、逆量
子化され以後の符号化処理に用いられる。
【００３８】バッファ１１０に蓄えられた音声信号は量
子化／逆量子化されたＬＰＣ係数を用いて重み付け回路
１４０で聴感上の重み付けがされ、以降のコードブック
探索に用いられる。
子化／逆量子化されたＬＰＣ係数を用いて重み付け回路
１４０で聴感上の重み付けがされ、以降のコードブック
探索に用いられる。
【００３９】長期予測、ゲインコードブックでコードブ
ック探索が行なわれる。まず、最初に長期予測回路１６
０−１で長期予測を行い、ピッチ相関を表す最適遅延符
号を決定し、その符号（遅延符号）をマルチプレクサ２
１０に転送するとともに、適応コードベクトルの生成を
行なう。ゲインコードブック探索回路２００−１で適応
コードベクトルのゲインを算出し、その符号をマルチプ
レクサ２１０に転送する。マルチプレクサ２１０では、
各コードを組み合わせて伝送コードに変換し、出力す
る。
ック探索が行なわれる。まず、最初に長期予測回路１６
０−１で長期予測を行い、ピッチ相関を表す最適遅延符
号を決定し、その符号（遅延符号）をマルチプレクサ２
１０に転送するとともに、適応コードベクトルの生成を
行なう。ゲインコードブック探索回路２００−１で適応
コードベクトルのゲインを算出し、その符号をマルチプ
レクサ２１０に転送する。マルチプレクサ２１０では、
各コードを組み合わせて伝送コードに変換し、出力す
る。
【００４０】復号化処理部では、デマルチプレクサ２２
０で、入力された伝送符号を各符号に分解する。ＬＰＣ
係数を表す符号よりフィルタ係数をデコードし、合成フ
ィルタ２３０に転送する。遅延符号より長期予測復号回
路１６５を用いて適応コードベクトルを生成する。ゲイ
ンコードよりゲインコードブック１９０−１を用いて適
応コードベクトルのゲインを算出し、適応コードベクト
ルにゲインを掛け、合成フィルタの入力信号を生成す
る。最後に入力信号を用いて合成フィルタ２３０で音声
信号の合成を行なう。
０で、入力された伝送符号を各符号に分解する。ＬＰＣ
係数を表す符号よりフィルタ係数をデコードし、合成フ
ィルタ２３０に転送する。遅延符号より長期予測復号回
路１６５を用いて適応コードベクトルを生成する。ゲイ
ンコードよりゲインコードブック１９０−１を用いて適
応コードベクトルのゲインを算出し、適応コードベクト
ルにゲインを掛け、合成フィルタの入力信号を生成す
る。最後に入力信号を用いて合成フィルタ２３０で音声
信号の合成を行なう。
【００４１】次にこの第１の実施例における長期予測部
を図３を用いて説明する。図３は図１の長期予測回路１
６０−１の処理を詳細に記述している。
を図３を用いて説明する。図３は図１の長期予測回路１
６０−１の処理を詳細に記述している。
【００４２】まず、３７０で現サブフレームの聴感重み
付け信号ベクトルｘの逆フィルタ信号になる残差信号を
求める。３００で整数値を取る遅延符号を試行させ、各
遅延符号毎に３１０，３８０，３３０−１の処理を行
う。３１０で３００で設定された遅延符号ｄに対応する
遅延残差ベクトルｒd を求める。ｒd は式（６）にした
がって求める。
付け信号ベクトルｘの逆フィルタ信号になる残差信号を
求める。３００で整数値を取る遅延符号を試行させ、各
遅延符号毎に３１０，３８０，３３０−１の処理を行
う。３１０で３００で設定された遅延符号ｄに対応する
遅延残差ベクトルｒd を求める。ｒd は式（６）にした
がって求める。
【００４３】次に、３８０で、３１０で生成された遅延
残差ベクトルｒd を用いて、短期予測符号で決定される
合成フィルタＨを用いて、合成信号Ｈ・ｒd を算出す
る。算出された合成信号Ｈ・ｒd と聴感重み付け信号ベ
クトルｘを用いて、３３０−１で距離を算出する。距離
は、合成信号Ｈ・ｒd と聴感重み付け信号ベクトルｘの
２乗誤差または、相互相関＜ｘ，Ｈ・ｒd ＞、自己相関
＜Ｈ・ｒd ，Ｈ・ｒd ＞の相関値にする。以上の３０
０，３１０，３８０，３３０−１の処理を１フレーム中
の全サブフレームに対し行う。
残差ベクトルｒd を用いて、短期予測符号で決定される
合成フィルタＨを用いて、合成信号Ｈ・ｒd を算出す
る。算出された合成信号Ｈ・ｒd と聴感重み付け信号ベ
クトルｘを用いて、３３０−１で距離を算出する。距離
は、合成信号Ｈ・ｒd と聴感重み付け信号ベクトルｘの
２乗誤差または、相互相関＜ｘ，Ｈ・ｒd ＞、自己相関
＜Ｈ・ｒd ，Ｈ・ｒd ＞の相関値にする。以上の３０
０，３１０，３８０，３３０−１の処理を１フレーム中
の全サブフレームに対し行う。
【００４４】最後に、試行回路３００による処理ループ
で算出された、各サブフレームの各遅延符号に対応する
距離を用いて、ピッチパス推定回路３４０−１でピッチ
を表す遅延値が滑らかに変化するピッチパスを求める。
ピッチパスの推定法は、文献３で参照できる従来の方法
を用いる。
で算出された、各サブフレームの各遅延符号に対応する
距離を用いて、ピッチパス推定回路３４０−１でピッチ
を表す遅延値が滑らかに変化するピッチパスを求める。
ピッチパスの推定法は、文献３で参照できる従来の方法
を用いる。
【００４５】この方法では先ず、全整数点遅延の距離ま
たは相関値を補間またはポリフェーズフィルタリング
し、小数点遅延の距離または相関値を求める。ポリフェ
ーズフィルタリングは文献２の方法を用いる。
たは相関値を補間またはポリフェーズフィルタリング
し、小数点遅延の距離または相関値を求める。ポリフェ
ーズフィルタリングは文献２の方法を用いる。
【００４６】次に、整数点遅延で最も予測効率の高かっ
たサブフレームを最適サブフレームとして決定し、最適
サブフレームで、Ｍ個（Ｍは例えば６個）の候補を距離
または相関値（相互相関の２乗／自己相関）により求め
る。求められた最適サブフレームのＭ個の候補に対し、
１つ前および１つ後のサブフレームで、遅延の変化が一
定範囲内に収まるように拘束された遅延値の範囲内で最
も距離が良くなる遅延符号を、先に求められた小数点遅
延符号の距離または相関値を用いて求める。
たサブフレームを最適サブフレームとして決定し、最適
サブフレームで、Ｍ個（Ｍは例えば６個）の候補を距離
または相関値（相互相関の２乗／自己相関）により求め
る。求められた最適サブフレームのＭ個の候補に対し、
１つ前および１つ後のサブフレームで、遅延の変化が一
定範囲内に収まるように拘束された遅延値の範囲内で最
も距離が良くなる遅延符号を、先に求められた小数点遅
延符号の距離または相関値を用いて求める。
【００４７】この手順で１フレーム内にわたるＭ本のピ
ッチパスを求める。Ｍ本のピッチパスの中で、全サブフ
レームの距離の総和が最も良くなるパスをピッチパスと
して決定し、ピッチパスにおける、各サブフレームの遅
延符号を最適遅延符号に決定する。
ッチパスを求める。Ｍ本のピッチパスの中で、全サブフ
レームの距離の総和が最も良くなるパスをピッチパスと
して決定し、ピッチパスにおける、各サブフレームの遅
延符号を最適遅延符号に決定する。
【００４８】図２，図４は第２の実施例を表す構成図で
ある。本例でも符号化処理部Ａと復号化処理部Ｂとから
なる。
ある。本例でも符号化処理部Ａと復号化処理部Ｂとから
なる。
【００４９】図４は図２の長期予測回路１６０−２の部
分を詳細に表す構成図である。
分を詳細に表す構成図である。
【００５０】最初に各構成モジュールを説明する。クロ
ーズドループ適応コードブック１５０は、過去の音源信
号を蓄えておくコードブックである。長期予測回路１６
０−２は、ピッチ相関を表す遅延符号（適応コードベク
トル）を探索する回路である。音源コードブック１７０
は、長期予測残差を表すサブフレーム長の音源コードベ
クトルが蓄えられたコードブックである。音源探索回路
１８０は音源コードブックから最適な量子化符号（音源
コードベクトル）を決定する回路である。
ーズドループ適応コードブック１５０は、過去の音源信
号を蓄えておくコードブックである。長期予測回路１６
０−２は、ピッチ相関を表す遅延符号（適応コードベク
トル）を探索する回路である。音源コードブック１７０
は、長期予測残差を表すサブフレーム長の音源コードベ
クトルが蓄えられたコードブックである。音源探索回路
１８０は音源コードブックから最適な量子化符号（音源
コードベクトル）を決定する回路である。
【００５１】ゲインコードブック１９０−２は、適応コ
ードベクトルのゲイン項と音源コードベクトルのゲイン
項を表すパラメータが蓄積されているコードブックであ
る。ゲインコードブック探索回路２００−２は、適応コ
ードベクトルの量子化ゲインと音源コードブックの量子
化ゲインをゲインコードブックから決定する回路であ
る。
ードベクトルのゲイン項と音源コードベクトルのゲイン
項を表すパラメータが蓄積されているコードブックであ
る。ゲインコードブック探索回路２００−２は、適応コ
ードベクトルの量子化ゲインと音源コードブックの量子
化ゲインをゲインコードブックから決定する回路であ
る。
【００５２】クローズドループ適応コードブック探索回
路３５０は、各サブフレーム毎にピッチパス推定回路で
決定されたピッチパスに対応する遅延符号の近傍符号の
みを用いて、適応コードブック探索を従来のクローズド
ループ処理で行う回路である。その他の部分は図１の第
１の実施例と同じである。
路３５０は、各サブフレーム毎にピッチパス推定回路で
決定されたピッチパスに対応する遅延符号の近傍符号の
みを用いて、適応コードブック探索を従来のクローズド
ループ処理で行う回路である。その他の部分は図１の第
１の実施例と同じである。
【００５３】第２の実施例の処理の流れを説明する。ま
ず符号化処理部Ａでは、入力ポート１００より、音声信
号が入力されバッファ１１０に保存される。バッファ１
１０に蓄えられた一定サンプルの音声信号を用いて音声
分析回路１２０で短期予測分析され、音声信号のスペク
トル特性を表すＬＰＣ係数を算出する。ＬＰＣ分析によ
り求められたスペクトルパラメータはパラメータ量子化
回路１３０で量子化され、ＬＰＣ係数の量子化符号がマ
ルチプレクサ２１０に送られると共に、逆量子化され以
後の符号化処理に用いられる。
ず符号化処理部Ａでは、入力ポート１００より、音声信
号が入力されバッファ１１０に保存される。バッファ１
１０に蓄えられた一定サンプルの音声信号を用いて音声
分析回路１２０で短期予測分析され、音声信号のスペク
トル特性を表すＬＰＣ係数を算出する。ＬＰＣ分析によ
り求められたスペクトルパラメータはパラメータ量子化
回路１３０で量子化され、ＬＰＣ係数の量子化符号がマ
ルチプレクサ２１０に送られると共に、逆量子化され以
後の符号化処理に用いられる。
【００５４】バッファ１１０で蓄えられた音声信号は量
子化／逆量子化されたＬＰＣ係数を用いて重み付け回路
１４０で聴感上の重み付けがされ、以降のコードブック
探索に用いられる。適応コードブック、音源コードブッ
ク、ゲインコードブックでコードブック探索が行なわれ
る。
子化／逆量子化されたＬＰＣ係数を用いて重み付け回路
１４０で聴感上の重み付けがされ、以降のコードブック
探索に用いられる。適応コードブック、音源コードブッ
ク、ゲインコードブックでコードブック探索が行なわれ
る。
【００５５】まず、最初に長期予測回路１６０−２で長
期予測を行い、ピッチ相関を表す最適遅延符号を決定
し、その符号（遅延符号）をマルチプレクサ２１０に転
送するとともに、適応コードベクトルの生成を行なう。
次に、求められた適応コードベクトルの影響を減算後、
音源探索回路１８０で音源コードブック探索を行い、量
子化符号を決定し音源コードベクトルを生成すると共
に、その符号（量子化符号）をマルチプレクサ２１０に
転送する。適応コードベクトルと音源コードベクトルが
求められた後、ゲインコードブック探索回路２００−２
で２つの音源のゲインを算出し、その符号をマルチプレ
クサ２１０に転送する。マルチプレクサ２１０では各コ
ードを組み合わせて伝送コードに変換し、出力する。
期予測を行い、ピッチ相関を表す最適遅延符号を決定
し、その符号（遅延符号）をマルチプレクサ２１０に転
送するとともに、適応コードベクトルの生成を行なう。
次に、求められた適応コードベクトルの影響を減算後、
音源探索回路１８０で音源コードブック探索を行い、量
子化符号を決定し音源コードベクトルを生成すると共
に、その符号（量子化符号）をマルチプレクサ２１０に
転送する。適応コードベクトルと音源コードベクトルが
求められた後、ゲインコードブック探索回路２００−２
で２つの音源のゲインを算出し、その符号をマルチプレ
クサ２１０に転送する。マルチプレクサ２１０では各コ
ードを組み合わせて伝送コードに変換し、出力する。
【００５６】復号化処理部Ｂでは、デマルチプレクサ
で、入力された伝送符号を各符号に分解する。ＬＰＣ係
数を表す符号よりフィルタ係数をデコードし、合成フィ
ルタ２３０に転送する。遅延符号より適応コードブック
１５０を用いて適応コードベクトルを生成する。音源の
符号を表す量子化符号より音源コードブック１７０を用
いて音源コードベクトルを生成する。ゲインコードより
適応コードベクトルと音源コードベクトルのゲインを算
出し、各音源にゲイン項を掛け合わせて合成フィルタの
入力信号を生成する。最後に入力信号を用いて合成フィ
ルタ２３０で音声信号の合成を行なう。
で、入力された伝送符号を各符号に分解する。ＬＰＣ係
数を表す符号よりフィルタ係数をデコードし、合成フィ
ルタ２３０に転送する。遅延符号より適応コードブック
１５０を用いて適応コードベクトルを生成する。音源の
符号を表す量子化符号より音源コードブック１７０を用
いて音源コードベクトルを生成する。ゲインコードより
適応コードベクトルと音源コードベクトルのゲインを算
出し、各音源にゲイン項を掛け合わせて合成フィルタの
入力信号を生成する。最後に入力信号を用いて合成フィ
ルタ２３０で音声信号の合成を行なう。
【００５７】次に第２の実施例における長期予測部を、
図４を用いて説明する。図４は図２の長期予測回路１６
０−２の処理を詳細に記述している。
図４を用いて説明する。図４は図２の長期予測回路１６
０−２の処理を詳細に記述している。
【００５８】まず、３７０で現サブフレームの聴感重み
付け信号ベクトルｘの逆フィルタ信号になる残差信号を
求める。３００で整数値を取る遅延符号を試行させ、各
遅延符号毎に３１０，３８０，３３０−１の処理を行
う。３１０で３００で設定された遅延符号ｄに対応する
遅延残差ベクトルｒd を求める。ｒd は式（６）にした
がって求める。
付け信号ベクトルｘの逆フィルタ信号になる残差信号を
求める。３００で整数値を取る遅延符号を試行させ、各
遅延符号毎に３１０，３８０，３３０−１の処理を行
う。３１０で３００で設定された遅延符号ｄに対応する
遅延残差ベクトルｒd を求める。ｒd は式（６）にした
がって求める。
【００５９】次に、３８０で、３１０で生成された遅延
残差ベクトルｒd を用いて、短期予測符号で決定される
合成フィルタＨを用いて、合成信号Ｈ・ｒd を算出す
る。算出された合成信号Ｈ・ｒd と聴感重み付け信号ベ
クトルｘを用いて、３３０−１で距離を算出する。距離
は、合成信号Ｈ・ｒd と聴感重み付け信号ベクトルｘの
２乗誤差または、相互相関＜ｘ，Ｈ・ｒd ＞、自己相関
＜Ｈ・ｒd ，Ｈ・ｒd ＞の相関値にする。以上の３０
０，３１０，３８０，３３０−１の処理を１フレーム中
の全サブフレームに対し行う。
残差ベクトルｒd を用いて、短期予測符号で決定される
合成フィルタＨを用いて、合成信号Ｈ・ｒd を算出す
る。算出された合成信号Ｈ・ｒd と聴感重み付け信号ベ
クトルｘを用いて、３３０−１で距離を算出する。距離
は、合成信号Ｈ・ｒd と聴感重み付け信号ベクトルｘの
２乗誤差または、相互相関＜ｘ，Ｈ・ｒd ＞、自己相関
＜Ｈ・ｒd ，Ｈ・ｒd ＞の相関値にする。以上の３０
０，３１０，３８０，３３０−１の処理を１フレーム中
の全サブフレームに対し行う。
【００６０】次に、試行回路３００による処理ループで
算出された、各サブフレームの各遅延符号に対応する距
離を用いて、ピッチパス推定回路３４０−１で、ピッチ
を表す遅延値が滑らかに変化するピッチパスを求める。
ピッチパスの推定法は、文献３で参照できる従来の方法
を用いる。
算出された、各サブフレームの各遅延符号に対応する距
離を用いて、ピッチパス推定回路３４０−１で、ピッチ
を表す遅延値が滑らかに変化するピッチパスを求める。
ピッチパスの推定法は、文献３で参照できる従来の方法
を用いる。
【００６１】最後に、クローズドループ適応コードブッ
ク探索回路３５０で、推定されたピッチパスにおける、
各サブフレームの遅延符号の近傍のみを用いて、過去の
音源信号であるクローズドループ適応コードブック１５
０を用いて最適遅延を決定する。
ク探索回路３５０で、推定されたピッチパスにおける、
各サブフレームの遅延符号の近傍のみを用いて、過去の
音源信号であるクローズドループ適応コードブック１５
０を用いて最適遅延を決定する。
【００６２】図１及び図５は第３の実施例を表す構成図
である。図５は図１の長期予測回路１６０−１の部分を
詳細に表す構成図である。
である。図５は図１の長期予測回路１６０−１の部分を
詳細に表す構成図である。
【００６３】最初に各構成モジュールを説明する。イン
パルス応答算出回路４００は、短期予測符号で決定され
る合成フィルタのインパルス応答を算出する回路であ
る。距離算出回路３３０−２は、聴感重み付け信号ベク
トルｘとインパルス応答と遅延残差ベクトルｒd を用い
て、距離を算出する回路である。
パルス応答算出回路４００は、短期予測符号で決定され
る合成フィルタのインパルス応答を算出する回路であ
る。距離算出回路３３０−２は、聴感重み付け信号ベク
トルｘとインパルス応答と遅延残差ベクトルｒd を用い
て、距離を算出する回路である。
【００６４】ピッチパス推定回路３４０−２は、距離算
出回路３３０−２で算出された距離を用いて、ピッチが
滑らかに変化するピッチパスを推定する回路である。そ
の他の部分は第１の実施例と同じである。
出回路３３０−２で算出された距離を用いて、ピッチが
滑らかに変化するピッチパスを推定する回路である。そ
の他の部分は第１の実施例と同じである。
【００６５】第３の実施例の処理の流れを説明する。長
期予測部以外は第１の実施例と全く同じであるので、こ
の第３の実施例における長期予測部のみを、図５を用い
て説明する。図５は図１の長期予測回路１６０−１の処
理を詳細に記述している。
期予測部以外は第１の実施例と全く同じであるので、こ
の第３の実施例における長期予測部のみを、図５を用い
て説明する。図５は図１の長期予測回路１６０−１の処
理を詳細に記述している。
【００６６】まず、３７０で現サブフレームの聴感重み
付け信号ベクトルｘの逆フィルタ信号になる残差信号を
求める。次に、４００で合成フィルタＨのインパルス応
答を算出する。３００で整数値を取る遅延符号を試行さ
せ、各遅延符号毎に３１０，３３０−２の処理を行う。
３１０で３００で設定された遅延符号ｄに対応する遅延
残差ベクトルｒd を求める。ｒd は式（６）にしたがっ
て求める。
付け信号ベクトルｘの逆フィルタ信号になる残差信号を
求める。次に、４００で合成フィルタＨのインパルス応
答を算出する。３００で整数値を取る遅延符号を試行さ
せ、各遅延符号毎に３１０，３３０−２の処理を行う。
３１０で３００で設定された遅延符号ｄに対応する遅延
残差ベクトルｒd を求める。ｒd は式（６）にしたがっ
て求める。
【００６７】次に３３０−２で、聴感重み付け信号ベク
トルｘとインパルス応答と遅延残差ベクトルを用いて、
距離または相関値を算出する。３００の試行回路による
処理ループで算出された、各サブフレームの各遅延符号
に対応する、距離や相関値を用いて、ピッチパス推定回
路３４０−２で、ピッチを表す遅延値が滑らかに変化す
るピッチパスを求める。ピッチパスの推定法は、文献３
で参照できる従来の方法を用いる。推定されたピッチパ
スにおける、各サブフレームの遅延符号を最適遅延符号
として決定する。
トルｘとインパルス応答と遅延残差ベクトルを用いて、
距離または相関値を算出する。３００の試行回路による
処理ループで算出された、各サブフレームの各遅延符号
に対応する、距離や相関値を用いて、ピッチパス推定回
路３４０−２で、ピッチを表す遅延値が滑らかに変化す
るピッチパスを求める。ピッチパスの推定法は、文献３
で参照できる従来の方法を用いる。推定されたピッチパ
スにおける、各サブフレームの遅延符号を最適遅延符号
として決定する。
【００６８】図２，図６は第４の実施例を表す構成図で
ある。図７は図２の長期予測回路１６０−２の部分を詳
細に表す構成図である。
ある。図７は図２の長期予測回路１６０−２の部分を詳
細に表す構成図である。
【００６９】最初に各構成モジュールを説明する。イン
パルス応答算出回路４００は、短期予測符号で決定され
る合成フィルタのインパルス応答を算出する回路であ
る。距離算出回路３３０−２は、聴感重み付け信号ベク
トルｘとインパルス応答と遅延残差ベクトルｒd を用い
て、距離を算出する回路である。ピッチパス推定回路３
４０−２は、距離算出回路３３０−２で算出された距離
を用いて、ピッチが滑らかに変化するピッチパスを推定
する回路である。その他の部分は第２の実施例と同じで
ある。
パルス応答算出回路４００は、短期予測符号で決定され
る合成フィルタのインパルス応答を算出する回路であ
る。距離算出回路３３０−２は、聴感重み付け信号ベク
トルｘとインパルス応答と遅延残差ベクトルｒd を用い
て、距離を算出する回路である。ピッチパス推定回路３
４０−２は、距離算出回路３３０−２で算出された距離
を用いて、ピッチが滑らかに変化するピッチパスを推定
する回路である。その他の部分は第２の実施例と同じで
ある。
【００７０】第４の実施例の処理の流れを説明する。長
期予測部以外は第２の実施例と全く同じであるので、こ
の第４の実施例における長期予測部のみを、図７を用い
て説明する。図７は図２の長期予測回路１６０−２の処
理を詳細に記述している。
期予測部以外は第２の実施例と全く同じであるので、こ
の第４の実施例における長期予測部のみを、図７を用い
て説明する。図７は図２の長期予測回路１６０−２の処
理を詳細に記述している。
【００７１】まず、３７０で現サブフレームの聴感重み
付け信号ベクトルｘの逆フィルタ信号になる残差信号を
求める。次に、４００で合成フィルタＨのインパルス応
答を算出する。３００で整数値を取る遅延符号を試行さ
せ、各遅延符号毎に３１０，３３０−２の処理を行う。
３１０で３００で設定された遅延符号ｄに対応する遅延
残差ベクトルｒd を求める。ｒd は式（６）にしたがっ
て求める。
付け信号ベクトルｘの逆フィルタ信号になる残差信号を
求める。次に、４００で合成フィルタＨのインパルス応
答を算出する。３００で整数値を取る遅延符号を試行さ
せ、各遅延符号毎に３１０，３３０−２の処理を行う。
３１０で３００で設定された遅延符号ｄに対応する遅延
残差ベクトルｒd を求める。ｒd は式（６）にしたがっ
て求める。
【００７２】次に３３０−２で、聴感重み付け信号ベク
トルｘとインパルス応答と遅延残差ベクトルを用いて、
距離または相関値を算出する。３００の試行回路による
処理ループで算出された、各サブフレームの各遅延符号
に対応する、距離や相関値を用いて、ピッチパス推定回
路３４０−２で、ピッチを表す遅延値が滑らかに変化す
るピッチパスを求める。ピッチパスの推定法は、文献３
で参照できる従来の方法を用いる。推定されたピッチパ
スにおける、各サブフレームの遅延符号の近傍のみを用
いて、３５０で従来のクローズドループ適応コードブッ
ク探索を行い、各サブフレームの最適遅延符号を求め
る。
トルｘとインパルス応答と遅延残差ベクトルを用いて、
距離または相関値を算出する。３００の試行回路による
処理ループで算出された、各サブフレームの各遅延符号
に対応する、距離や相関値を用いて、ピッチパス推定回
路３４０−２で、ピッチを表す遅延値が滑らかに変化す
るピッチパスを求める。ピッチパスの推定法は、文献３
で参照できる従来の方法を用いる。推定されたピッチパ
スにおける、各サブフレームの遅延符号の近傍のみを用
いて、３５０で従来のクローズドループ適応コードブッ
ク探索を行い、各サブフレームの最適遅延符号を求め
る。
【００７３】図１，図７は第５の実施例を表す構成図で
ある。図７は図１の長期予測回路１６０−１の部分を詳
細に表す構成図である。
ある。図７は図１の長期予測回路１６０−１の部分を詳
細に表す構成図である。
【００７４】最初に各構成モジュールを説明する。イン
パルス応答自己相関算出回路４１０は、インパルス応答
の自己相関関数を算出する回路である。逆方向フィルタ
リング回路４２０はインパルス応答を用いて、聴感重み
付け信号ベクトルｘを逆方向にフィルタリングする回路
である。相互相関算出回路４３０は、遅延残差ベクトル
と逆方向フィルタリング信号の相関により、相互相関＜
ｘ，Ｈ・ｒd ＞を算出する回路である。
パルス応答自己相関算出回路４１０は、インパルス応答
の自己相関関数を算出する回路である。逆方向フィルタ
リング回路４２０はインパルス応答を用いて、聴感重み
付け信号ベクトルｘを逆方向にフィルタリングする回路
である。相互相関算出回路４３０は、遅延残差ベクトル
と逆方向フィルタリング信号の相関により、相互相関＜
ｘ，Ｈ・ｒd ＞を算出する回路である。
【００７５】近似自己相関算出回路４４０は、自己相関
近似法により自己相関＜Ｈ・ｒd ，Ｈ・ｒd ＞を算出す
る回路である。距離算出回路３３０−３は自己相関と相
互相関を用いて距離を算出する回路である。ピッチパス
推定回路３４０−３は、算出された距離または相関を用
いて、ピッチが滑らかに変化するピッチパスを推定する
回路である。その他の部分は第３の実施例と同じであ
る。
近似法により自己相関＜Ｈ・ｒd ，Ｈ・ｒd ＞を算出す
る回路である。距離算出回路３３０−３は自己相関と相
互相関を用いて距離を算出する回路である。ピッチパス
推定回路３４０−３は、算出された距離または相関を用
いて、ピッチが滑らかに変化するピッチパスを推定する
回路である。その他の部分は第３の実施例と同じであ
る。
【００７６】第５の実施例の処理の流れを説明する。長
期予測部以外は第３の実施例と全く同じであるので、こ
の第５の実施例における長期予測部のみを、図７を用い
て説明する。図７は図１の長期予測回路１６０−１の処
理を詳細に記述している。
期予測部以外は第３の実施例と全く同じであるので、こ
の第５の実施例における長期予測部のみを、図７を用い
て説明する。図７は図１の長期予測回路１６０−１の処
理を詳細に記述している。
【００７７】まず、３７０で現サブフレームの聴感重み
付け信号ベクトルｘの逆フィルタ信号になる残差信号を
求める。次に、４００で合成フィルタＨのインパルス応
答を算出し、４１０でそのインパルス応答の自己相関関
数を算出する。
付け信号ベクトルｘの逆フィルタ信号になる残差信号を
求める。次に、４００で合成フィルタＨのインパルス応
答を算出し、４１０でそのインパルス応答の自己相関関
数を算出する。
【００７８】次に４２０で、聴感重み付け信号ベクトル
ｘに対し、インパルス応答を用いて逆方向フィルタリン
グ信号を算出する。３００で整数値を取る遅延符号を試
行させ、各遅延符号毎に３１０，４３０，４４０，３３
０−３の処理を行う。３１０で３００で設定された遅延
符号ｄに対応する遅延残差ベクトルｒd を求める。ｒd
は式（６）にしたがって求める。
ｘに対し、インパルス応答を用いて逆方向フィルタリン
グ信号を算出する。３００で整数値を取る遅延符号を試
行させ、各遅延符号毎に３１０，４３０，４４０，３３
０−３の処理を行う。３１０で３００で設定された遅延
符号ｄに対応する遅延残差ベクトルｒd を求める。ｒd
は式（６）にしたがって求める。
【００７９】次に４３０で、逆方向フィルタリングの出
力と遅延残差ベクトルを用いて、相互相関＜ｘ，Ｈ・ｒ
d ＞を算出する。次に４４０で、自己相関近似法によ
り、自己相関＜Ｈ・ｒd ，Ｈ・ｒd ＞を算出する。
力と遅延残差ベクトルを用いて、相互相関＜ｘ，Ｈ・ｒ
d ＞を算出する。次に４４０で、自己相関近似法によ
り、自己相関＜Ｈ・ｒd ，Ｈ・ｒd ＞を算出する。
【００８０】この方法は、例えば、アメリカのトランス
コ、アタルによるアイキャスプ プロシーディング記載
のエフィシエント プロセジャーズ フォー ファイン
ディングジ オプチマムイノベーション イン ストキ
ャステック コーダー（Ｅｆｆｉｃｉｅｎｔ Ｐｒｏｃ
ｅｄｕｒｅｓ Ｆｏｒ Ｆｉｎｄｉｎｇ Ｔｈｅ Ｏｐ
ｔｉｍｕｍ Ｉｎｎｏｖａｔｉｏｎ Ｉｎ Ｓｔｏｃａ
ｓｔｉｃ Ｃｏｄｅｒｓ，Ｉ．Ｍ．Ｔｒａｎｃｏｓｏ，
Ｂ．Ｓ．Ａｔａｌ ＩＣＡＳＳＰ８６，２３７５−２３
７８，１９８６．）（以下文献４）等を参照できる。
コ、アタルによるアイキャスプ プロシーディング記載
のエフィシエント プロセジャーズ フォー ファイン
ディングジ オプチマムイノベーション イン ストキ
ャステック コーダー（Ｅｆｆｉｃｉｅｎｔ Ｐｒｏｃ
ｅｄｕｒｅｓ Ｆｏｒ Ｆｉｎｄｉｎｇ Ｔｈｅ Ｏｐ
ｔｉｍｕｍ Ｉｎｎｏｖａｔｉｏｎ Ｉｎ Ｓｔｏｃａ
ｓｔｉｃ Ｃｏｄｅｒｓ，Ｉ．Ｍ．Ｔｒａｎｃｏｓｏ，
Ｂ．Ｓ．Ａｔａｌ ＩＣＡＳＳＰ８６，２３７５−２３
７８，１９８６．）（以下文献４）等を参照できる。
【００８１】２つの相関値を用いて、３３０−３で相互
相関の２乗／自己相関で表される距離を算出する。３０
０，３１０，４３０，４４０，３３０−３の処理を１フ
レーム内の全サブフレームに対し行う。次に、３００の
試行回路による処理ループで算出された、各サブフレー
ムの各遅延符号に対応する、距離や相関値を用いて、ピ
ッチパス推定回路３４０−３でピッチを表す遅延値が滑
らかに変化するピッチパスを求める。ピッチパスの推定
法は、文献３で参照できる従来の方法を用いる。推定さ
れたピッチパスにおける各サブフレームの遅延符号を最
適遅延として決定する。
相関の２乗／自己相関で表される距離を算出する。３０
０，３１０，４３０，４４０，３３０−３の処理を１フ
レーム内の全サブフレームに対し行う。次に、３００の
試行回路による処理ループで算出された、各サブフレー
ムの各遅延符号に対応する、距離や相関値を用いて、ピ
ッチパス推定回路３４０−３でピッチを表す遅延値が滑
らかに変化するピッチパスを求める。ピッチパスの推定
法は、文献３で参照できる従来の方法を用いる。推定さ
れたピッチパスにおける各サブフレームの遅延符号を最
適遅延として決定する。
【００８２】図２，図８は第６の実施例を表す構成図で
ある。図８は図２の長期予測回路１６０−２の部分を詳
細に表す第６の実施例の構成図である。
ある。図８は図２の長期予測回路１６０−２の部分を詳
細に表す第６の実施例の構成図である。
【００８３】最初に各構成モジュールを説明する。イン
パルス応答自己相関算出回路４１０は、インパルス応答
の自己相関関数を算出する回路である。逆方向フィルタ
リング回路４２０はインパルス応答を用いて、聴感重み
付け信号ベクトルｘを逆方向にフィルタリングする回路
である。相互相関算出回路４３０は、遅延残差ベクトル
と逆方向フィルタリング信号の相関により、相互相関＜
ｘ，Ｈ・ｒd ＞を算出する回路である。
パルス応答自己相関算出回路４１０は、インパルス応答
の自己相関関数を算出する回路である。逆方向フィルタ
リング回路４２０はインパルス応答を用いて、聴感重み
付け信号ベクトルｘを逆方向にフィルタリングする回路
である。相互相関算出回路４３０は、遅延残差ベクトル
と逆方向フィルタリング信号の相関により、相互相関＜
ｘ，Ｈ・ｒd ＞を算出する回路である。
【００８４】近似自己相関算出回路４４０は、自己相関
近似法により自己相関＜Ｈ・ｒd ，Ｈ・ｒd ＞を算出す
る回路である。距離算出回路３３０−３は、自己相関と
相互相関を用いて距離を算出する回路である。ピッチパ
ス推定回路３４０−３は、算出された距離または相関を
用いて、ピッチが滑らかに変化するピッチパスを推定す
る回路である。その他の部分は第４の実施例と同じであ
る。
近似法により自己相関＜Ｈ・ｒd ，Ｈ・ｒd ＞を算出す
る回路である。距離算出回路３３０−３は、自己相関と
相互相関を用いて距離を算出する回路である。ピッチパ
ス推定回路３４０−３は、算出された距離または相関を
用いて、ピッチが滑らかに変化するピッチパスを推定す
る回路である。その他の部分は第４の実施例と同じであ
る。
【００８５】第６の実施例の処理の流れを説明する。長
期予測部以外は第４の実施例と全く同じであるので、こ
の第６の実施例における長期予測部のみを、図８を用い
て説明する。図８は図２の長期予測回路１６０−２の処
理を詳細に記述している。
期予測部以外は第４の実施例と全く同じであるので、こ
の第６の実施例における長期予測部のみを、図８を用い
て説明する。図８は図２の長期予測回路１６０−２の処
理を詳細に記述している。
【００８６】まず、３７０で現サブフレームの聴感重み
付け信号ベクトルｘの逆フィルタ信号になる残差信号を
求める。次に、４００で合成フィルタＨのインパルス応
答を算出し、４１０でそのインパルス応答の自己相関関
数を算出する。次に４２０で、聴感重み付け信号ベクト
ルｘに対し、インパルス応答を用いて逆方向フィルタリ
ング信号を算出する。３００で整数値を取る遅延符号を
試行させ、各遅延符号毎に３１０，４３０，４４０，３
３０−３の処理を行う。３１０で３００で設定された遅
延符号ｄに対応する遅延残差ベクトルｒd を求める。ｒ
d は式（６）にしたがって求める。
付け信号ベクトルｘの逆フィルタ信号になる残差信号を
求める。次に、４００で合成フィルタＨのインパルス応
答を算出し、４１０でそのインパルス応答の自己相関関
数を算出する。次に４２０で、聴感重み付け信号ベクト
ルｘに対し、インパルス応答を用いて逆方向フィルタリ
ング信号を算出する。３００で整数値を取る遅延符号を
試行させ、各遅延符号毎に３１０，４３０，４４０，３
３０−３の処理を行う。３１０で３００で設定された遅
延符号ｄに対応する遅延残差ベクトルｒd を求める。ｒ
d は式（６）にしたがって求める。
【００８７】次に４３０で、逆方向フィルタリングの出
力と遅延残差ベクトルを用いて、相互相関＜ｘ，Ｈ・ｒ
d ＞を算出する。次に４４０で、自己相関近似法によ
り、自己相関＜Ｈ・ｒd ，Ｈ・ｒd ＞を算出する。この
方法は、文献４等を参照できる。 ２つの相関値を用い
て、３３０−３で相互相関の２乗／自己相関で表される
距離を算出する。３００，３１０，４３０，４４０，３
３０−３の処理を１フレーム内の全サブフレームに対し
行う。次に、３００の試行回路による処理ループで算出
された、各サブフレームの各遅延符号に対応する、距離
や相関値を用いて、ピッチパス推定回路３４０−３でピ
ッチを表す遅延値が滑らかに変化するピッチパスを求め
る。
力と遅延残差ベクトルを用いて、相互相関＜ｘ，Ｈ・ｒ
d ＞を算出する。次に４４０で、自己相関近似法によ
り、自己相関＜Ｈ・ｒd ，Ｈ・ｒd ＞を算出する。この
方法は、文献４等を参照できる。 ２つの相関値を用い
て、３３０−３で相互相関の２乗／自己相関で表される
距離を算出する。３００，３１０，４３０，４４０，３
３０−３の処理を１フレーム内の全サブフレームに対し
行う。次に、３００の試行回路による処理ループで算出
された、各サブフレームの各遅延符号に対応する、距離
や相関値を用いて、ピッチパス推定回路３４０−３でピ
ッチを表す遅延値が滑らかに変化するピッチパスを求め
る。
【００８８】ピッチパスの推定法は、文献３で参照でき
る従来の方法を用いる。推定されたピッチパスにおけ
る、各サブフレームの遅延符号の近傍のみを用いて、３
５０で従来のクローズドループ適応コードブック探索を
行い、各サブフレームの最適遅延符号を求める。
る従来の方法を用いる。推定されたピッチパスにおけ
る、各サブフレームの遅延符号の近傍のみを用いて、３
５０で従来のクローズドループ適応コードブック探索を
行い、各サブフレームの最適遅延符号を求める。
【００８９】図１，図９は第７の実施例を表す構成図で
ある。図９は図１の長期予測回路１６０−１の部分を詳
細に表す構成図である。
ある。図９は図１の長期予測回路１６０−１の部分を詳
細に表す構成図である。
【００９０】最初に各構成モジュールを説明する。ピッ
チパス推定回路３４０−４は遅延符号の差分符号化を行
いながら、滑らかに変化するピッチパスを求める回路で
ある。その他の部分は第５の実施例と同じである。
チパス推定回路３４０−４は遅延符号の差分符号化を行
いながら、滑らかに変化するピッチパスを求める回路で
ある。その他の部分は第５の実施例と同じである。
【００９１】第７の実施例の処理の流れを説明する。長
期予測部以外は第５の実施例と全く同じであるので、こ
の第７の実施例における長期予測部のみを、図９を用い
て説明する。図９は図１の長期予測回路１６０−１の処
理を詳細に記述している。
期予測部以外は第５の実施例と全く同じであるので、こ
の第７の実施例における長期予測部のみを、図９を用い
て説明する。図９は図１の長期予測回路１６０−１の処
理を詳細に記述している。
【００９２】まず、３７０で現サブフレームの聴感重み
付け信号ベクトルｘの逆フィルタ信号になる残差信号を
求める。次に、４００で合成フィルタＨのインパルス応
答を算出し、４１０でそのインパルス応答の自己相関関
数を算出する。
付け信号ベクトルｘの逆フィルタ信号になる残差信号を
求める。次に、４００で合成フィルタＨのインパルス応
答を算出し、４１０でそのインパルス応答の自己相関関
数を算出する。
【００９３】次に４２０で、聴感重み付け信号ベクトル
ｘに対し、インパルス応答を用いて逆方向フィルタリン
グ信号を算出する。３００で整数値を取る遅延符号を試
行させ、各遅延符号毎に３１０，４３０，４４０，３３
０−３の処理を行う。３１０で３００で設定された遅延
符号ｄに対応する遅延残差ベクトルｒd を求める。ｒd
は式（６）にしたがって求める。
ｘに対し、インパルス応答を用いて逆方向フィルタリン
グ信号を算出する。３００で整数値を取る遅延符号を試
行させ、各遅延符号毎に３１０，４３０，４４０，３３
０−３の処理を行う。３１０で３００で設定された遅延
符号ｄに対応する遅延残差ベクトルｒd を求める。ｒd
は式（６）にしたがって求める。
【００９４】次に４３０で、逆方向フィルタリングの出
力と遅延残差ベクトルを用いて、相互相関＜ｘ，Ｈ・ｒ
d ＞を算出する。次に４４０で、自己相関近似法によ
り、自己相関＜Ｈ・ｒd ，Ｈ・ｒd ＞を算出する。この
方法は、文献４等を参照できる。 ２つの相関値を用い
て、３３０−３で相互相関の２乗／自己相関で表される
距離を算出する。３００，３１０，４３０，４４０，３
３０−３の処理を１フレーム内の全サブフレームに対し
行う。次に、３００の試行回路による処理ループで算出
された、各サブフレームの各遅延符号に対応する、距離
や相関値を用いて、ピッチパス推定回路３４０−４でピ
ッチを表す遅延値が滑らかに変化するピッチパスを求め
る。ピッチパスの推定法は、文献３で参照できる従来の
方法を用いる。 ピッチパスを求める時、遅延の差分符
号化を行う。すなわち、差分を行うサブフレームでは、
前サブフレームの遅延符号との差が差分のビット数以内
に収まるよう探索範囲を限定する。推定されたピッチパ
スにおける、各サブフレームの遅延符号を最適遅延符号
にする。
力と遅延残差ベクトルを用いて、相互相関＜ｘ，Ｈ・ｒ
d ＞を算出する。次に４４０で、自己相関近似法によ
り、自己相関＜Ｈ・ｒd ，Ｈ・ｒd ＞を算出する。この
方法は、文献４等を参照できる。 ２つの相関値を用い
て、３３０−３で相互相関の２乗／自己相関で表される
距離を算出する。３００，３１０，４３０，４４０，３
３０−３の処理を１フレーム内の全サブフレームに対し
行う。次に、３００の試行回路による処理ループで算出
された、各サブフレームの各遅延符号に対応する、距離
や相関値を用いて、ピッチパス推定回路３４０−４でピ
ッチを表す遅延値が滑らかに変化するピッチパスを求め
る。ピッチパスの推定法は、文献３で参照できる従来の
方法を用いる。 ピッチパスを求める時、遅延の差分符
号化を行う。すなわち、差分を行うサブフレームでは、
前サブフレームの遅延符号との差が差分のビット数以内
に収まるよう探索範囲を限定する。推定されたピッチパ
スにおける、各サブフレームの遅延符号を最適遅延符号
にする。
【００９５】図２，図１０は第８の実施例を表す構成図
である。図１０は図２の長期予測回路１６０−２の部分
を詳細に表す構成図である。
である。図１０は図２の長期予測回路１６０−２の部分
を詳細に表す構成図である。
【００９６】最初に各構成モジュールを説明する。ピッ
チパス推定回路３４０−４は遅延符号の差分符号化を行
いながら、滑らかに変化するピッチパスを求める回路で
ある。その他の部分は第６の実施例と同じである。
チパス推定回路３４０−４は遅延符号の差分符号化を行
いながら、滑らかに変化するピッチパスを求める回路で
ある。その他の部分は第６の実施例と同じである。
【００９７】第８の実施例の処理の流れを説明する。長
期予測部以外は第６の実施例と全く同じであるので、こ
の第８の実施例における長期予測部のみを、図１０を用
いて説明する。図１０は図２の長期予測回路１６０−２
の処理を詳細に記述している。 まず、３７０で現サブ
フレームの聴感重み付け信号ベクトルｘの逆フィルタ信
号になる残差信号を求める。次に、４００で合成フィル
タＨのインパルス応答を算出し、４１０でそのインパル
ス応答の自己相関関数を算出する。
期予測部以外は第６の実施例と全く同じであるので、こ
の第８の実施例における長期予測部のみを、図１０を用
いて説明する。図１０は図２の長期予測回路１６０−２
の処理を詳細に記述している。 まず、３７０で現サブ
フレームの聴感重み付け信号ベクトルｘの逆フィルタ信
号になる残差信号を求める。次に、４００で合成フィル
タＨのインパルス応答を算出し、４１０でそのインパル
ス応答の自己相関関数を算出する。
【００９８】次に４２０で、聴感重み付け信号ベクトル
ｘに対し、インパルス応答を用いて逆方向フィルタリン
グ信号を算出する。３００で整数値を取る遅延符号を試
行させ、各遅延符号毎に３１０，４３０，４４０，３３
０−３の処理を行う。３１０で３００で設定された遅延
符号ｄに対応する遅延残差ベクトルｒd を求める。ｒd
は式（６）にしたがって求める。
ｘに対し、インパルス応答を用いて逆方向フィルタリン
グ信号を算出する。３００で整数値を取る遅延符号を試
行させ、各遅延符号毎に３１０，４３０，４４０，３３
０−３の処理を行う。３１０で３００で設定された遅延
符号ｄに対応する遅延残差ベクトルｒd を求める。ｒd
は式（６）にしたがって求める。
【００９９】次に４３０で、逆方向フィルタリングの出
力と遅延残差ベクトルを用いて、相互相関＜ｘ，Ｈ・ｒ
d ＞を算出する。次に４４０で、自己相関近似法によ
り、自己相関＜Ｈ・ｒd ，Ｈ・ｒd ＞を算出する。この
方法は、文献４等を参照できる。 ２つの相関値を用い
て、３３０−３で相互相関の２乗／自己相関で表される
距離を算出する。３００，３１０，４３０，４４０，３
３０−３の処理を１フレーム内の全サブフレームに対し
行う。次に、３００の試行回路による処理ループで算出
された、各サブフレームの各遅延符号に対応する、距離
や相関値を用いて、ピッチパス推定回路３４０−４でピ
ッチを表す遅延値が滑らかに変化するピッチパスを求め
る。ピッチパスの推定法は、文献３で参照できる従来の
方法を用いる。 ピッチパスを求める時、遅延の差分符
号化を行う。すなわち、差分を行うサブフレームでは、
前サブフレームの遅延符号との差が差分のビット数以内
に収まるよう探索範囲を限定する。推定されたピッチパ
スにおける、各サブフレームの遅延符号の近傍のみを用
いて、３５０で従来のクローズドループ適応コードブッ
ク探索を行い、各サブフレームの最適遅延符号を求め
る。差分符号化を行うサブフレームでは前サブフレーム
の遅延符号との差が差分のビットに入る範囲で探索を行
う。
力と遅延残差ベクトルを用いて、相互相関＜ｘ，Ｈ・ｒ
d ＞を算出する。次に４４０で、自己相関近似法によ
り、自己相関＜Ｈ・ｒd ，Ｈ・ｒd ＞を算出する。この
方法は、文献４等を参照できる。 ２つの相関値を用い
て、３３０−３で相互相関の２乗／自己相関で表される
距離を算出する。３００，３１０，４３０，４４０，３
３０−３の処理を１フレーム内の全サブフレームに対し
行う。次に、３００の試行回路による処理ループで算出
された、各サブフレームの各遅延符号に対応する、距離
や相関値を用いて、ピッチパス推定回路３４０−４でピ
ッチを表す遅延値が滑らかに変化するピッチパスを求め
る。ピッチパスの推定法は、文献３で参照できる従来の
方法を用いる。 ピッチパスを求める時、遅延の差分符
号化を行う。すなわち、差分を行うサブフレームでは、
前サブフレームの遅延符号との差が差分のビット数以内
に収まるよう探索範囲を限定する。推定されたピッチパ
スにおける、各サブフレームの遅延符号の近傍のみを用
いて、３５０で従来のクローズドループ適応コードブッ
ク探索を行い、各サブフレームの最適遅延符号を求め
る。差分符号化を行うサブフレームでは前サブフレーム
の遅延符号との差が差分のビットに入る範囲で探索を行
う。
【０１００】図２，図１１は第９の実施例を表す構成図
である。図１１は図２の長期予測回路１６０−２の部分
を詳細に表す構成図である。
である。図１１は図２の長期予測回路１６０−２の部分
を詳細に表す構成図である。
【０１０１】最初に各構成モジュールを説明する。影響
信号減算回路４５０−１は、１サブフレーム前の残差信
号による合成フィルタＨのゼロ入力応答（影響信号）を
聴感重み付け音声ベクトルｘが減算する回路である。そ
の他の部分は第８の実施例と同じである。
信号減算回路４５０−１は、１サブフレーム前の残差信
号による合成フィルタＨのゼロ入力応答（影響信号）を
聴感重み付け音声ベクトルｘが減算する回路である。そ
の他の部分は第８の実施例と同じである。
【０１０２】第９の実施例の処理の流れを説明する。長
期予測部以外は第８の実施例と全く同じであるので、こ
の第９の実施例における長期予測部のみを、図１１を用
いて説明する。図１１は図２の長期予測回路１６０−２
の処理を詳細に記述している。 まず、３７０で現サブ
フレームの聴感重み付け信号ベクトルｘの逆フィルタ信
号になる残差信号を求める。次に、４００で合成フィル
タＨのインパルス応答を算出し、４１０でそのインパル
ス応答の自己相関関数を算出する。４５０−１で１サブ
フレーム前の残差信号による合成フィルタの影響信号を
算出し、聴感重み付けベクトルｘから減算し、以後の処
理に用いる。
期予測部以外は第８の実施例と全く同じであるので、こ
の第９の実施例における長期予測部のみを、図１１を用
いて説明する。図１１は図２の長期予測回路１６０−２
の処理を詳細に記述している。 まず、３７０で現サブ
フレームの聴感重み付け信号ベクトルｘの逆フィルタ信
号になる残差信号を求める。次に、４００で合成フィル
タＨのインパルス応答を算出し、４１０でそのインパル
ス応答の自己相関関数を算出する。４５０−１で１サブ
フレーム前の残差信号による合成フィルタの影響信号を
算出し、聴感重み付けベクトルｘから減算し、以後の処
理に用いる。
【０１０３】次に４２０で、聴感重み付け信号ベクトル
ｘに対し、インパルス応答を用いて逆方向フィルタリン
グ信号を算出する。３００で整数値を取る遅延符号を試
行させ、各遅延符号毎に３１０，４３０，４４０，３３
０−３の処理を行う。３１０で３００で設定された遅延
符号ｄに対応する遅延残差ベクトルｒd を求める。ｒd
は式（６）にしたがって求める。
ｘに対し、インパルス応答を用いて逆方向フィルタリン
グ信号を算出する。３００で整数値を取る遅延符号を試
行させ、各遅延符号毎に３１０，４３０，４４０，３３
０−３の処理を行う。３１０で３００で設定された遅延
符号ｄに対応する遅延残差ベクトルｒd を求める。ｒd
は式（６）にしたがって求める。
【０１０４】次に４３０で、逆方向フィルタリングの出
力と遅延残差ベクトルを用いて、相互相関＜ｘ，Ｈ・ｒ
d ＞を算出する。次に４４０で、自己相関近似法によ
り、自己相関＜Ｈ・ｒd ，Ｈ・ｒd ＞を算出する。この
方法は、文献４等を参照できる。 ２つの相関値を用い
て、３３０−３で相互相関の２乗／自己相関で表される
距離を算出する。３００，３１０，４３０，４４０，３
３０−３の処理を１フレーム内の全サブフレームに対し
行う。次に、３００の試行回路による処理ループで算出
された、各サブフレームの各遅延符号に対応する距離や
相関値を用いて、ピッチパス推定回路３４０−４でピッ
チを表す遅延値が滑らかに変化するピッチパスを求め
る。ピッチパスの推定法は、文献３で参照できる従来の
方法を用いる。 ピッチパスを求める時、遅延の差分符
号化を行う。すなわち、差分を行うサブフレームでは、
前サブフレームの遅延符号との差が差分のビット数以内
に収まるよう探索範囲を限定する。推定されたピッチパ
スにおける、各サブフレームの遅延符号の近傍のみを用
いて、３５０で従来のクローズドループ適応コードブッ
ク探索を行い、各サブフレームの最適遅延符号を求め
る。差分符号化を行うサブフレームでは前サブフレーム
の遅延符号との差が差分のビットに入る範囲で探索を行
う。
力と遅延残差ベクトルを用いて、相互相関＜ｘ，Ｈ・ｒ
d ＞を算出する。次に４４０で、自己相関近似法によ
り、自己相関＜Ｈ・ｒd ，Ｈ・ｒd ＞を算出する。この
方法は、文献４等を参照できる。 ２つの相関値を用い
て、３３０−３で相互相関の２乗／自己相関で表される
距離を算出する。３００，３１０，４３０，４４０，３
３０−３の処理を１フレーム内の全サブフレームに対し
行う。次に、３００の試行回路による処理ループで算出
された、各サブフレームの各遅延符号に対応する距離や
相関値を用いて、ピッチパス推定回路３４０−４でピッ
チを表す遅延値が滑らかに変化するピッチパスを求め
る。ピッチパスの推定法は、文献３で参照できる従来の
方法を用いる。 ピッチパスを求める時、遅延の差分符
号化を行う。すなわち、差分を行うサブフレームでは、
前サブフレームの遅延符号との差が差分のビット数以内
に収まるよう探索範囲を限定する。推定されたピッチパ
スにおける、各サブフレームの遅延符号の近傍のみを用
いて、３５０で従来のクローズドループ適応コードブッ
ク探索を行い、各サブフレームの最適遅延符号を求め
る。差分符号化を行うサブフレームでは前サブフレーム
の遅延符号との差が差分のビットに入る範囲で探索を行
う。
【０１０５】図２，図１２は第１０の実施例を表す構成
図である。図１２は図２の長期予測回路１６０−２の部
分を詳細に表す構成図である。
図である。図１２は図２の長期予測回路１６０−２の部
分を詳細に表す構成図である。
【０１０６】最初に各構成モジュールを説明する。影響
信号減算回路４５０−２は、１サブフレーム前の音源信
号による合成フィルタＨのゼロ入力応答（影響信号）を
聴感重み付け音声ベクトルｘから減算する回路である。
その他の部分は第８の実施例と同じである。
信号減算回路４５０−２は、１サブフレーム前の音源信
号による合成フィルタＨのゼロ入力応答（影響信号）を
聴感重み付け音声ベクトルｘから減算する回路である。
その他の部分は第８の実施例と同じである。
【０１０７】第１０の実施例の処理の流れを説明する。
長期予測部以外は第８の実施例と全く同じであるので、
この第１０の実施例における長期予測部のみを、図１２
を用いて説明する。図１２は図２の長期予測回路１６０
−２の処理を詳細に記述している。
長期予測部以外は第８の実施例と全く同じであるので、
この第１０の実施例における長期予測部のみを、図１２
を用いて説明する。図１２は図２の長期予測回路１６０
−２の処理を詳細に記述している。
【０１０８】まず、３７０で現サブフレームの聴感重み
付け信号ベクトルｘの逆フィルタ信号になる残差信号を
求める。次に、４００で合成フィルタＨのインパルス応
答を算出し、４１０でそのインパルス応答の自己相関関
数を算出する。４５０−２で１サブフレーム前の音源信
号による合成フィルタの影響信号を算出し、聴感重み付
けベクトルｘから減算し、以後の処理に用いる。
付け信号ベクトルｘの逆フィルタ信号になる残差信号を
求める。次に、４００で合成フィルタＨのインパルス応
答を算出し、４１０でそのインパルス応答の自己相関関
数を算出する。４５０−２で１サブフレーム前の音源信
号による合成フィルタの影響信号を算出し、聴感重み付
けベクトルｘから減算し、以後の処理に用いる。
【０１０９】次に４２０で、聴感重み付け信号ベクトル
ｘに対し、インパルス応答を用いて逆方向フィルタリン
グ信号を算出する。３００で整数値を取る遅延符号を試
行させ、各遅延符号毎に３１０，４３０，４４０，３３
０−３の処理を行う。３１０で３００で設定された遅延
符号ｄに対応する遅延残差ベクトルｒd を求める。ｒd
は式（６）にしたがって求める。
ｘに対し、インパルス応答を用いて逆方向フィルタリン
グ信号を算出する。３００で整数値を取る遅延符号を試
行させ、各遅延符号毎に３１０，４３０，４４０，３３
０−３の処理を行う。３１０で３００で設定された遅延
符号ｄに対応する遅延残差ベクトルｒd を求める。ｒd
は式（６）にしたがって求める。
【０１１０】次に４３０で、逆方向フィルタリングの出
力と遅延残差ベクトルを用いて、相互相関＜ｘ，Ｈ・ｒ
d ＞を算出する。次に４４０で、自己相関近似法によ
り、自己相関＜Ｈ・ｒd ，Ｈ・ｒd ＞を算出する。この
方法は、文献４等を参照できる。
力と遅延残差ベクトルを用いて、相互相関＜ｘ，Ｈ・ｒ
d ＞を算出する。次に４４０で、自己相関近似法によ
り、自己相関＜Ｈ・ｒd ，Ｈ・ｒd ＞を算出する。この
方法は、文献４等を参照できる。
【０１１１】２つの相関値を用いて、３３０−３で相互
相関の２乗／自己相関で表される距離を算出する。３０
０，３１０，４３０，４４０，３３０−３の処理を１フ
レーム内の全サブフレームに対し行う。次に、３００の
試行回路による処理ループで算出された、各サブフレー
ムの各遅延符号に対応する、距離や相関値を用いて、ピ
ッチパス推定回路３４０−４でピッチを表す遅延値が滑
らかに変化するピッチパスを求める。ピッチパスの推定
法は、文献３で参照できる従来の方法を用いる。 ピッ
チパスを求める時、遅延の差分符号化を行う。すなわ
ち、差分を行うサブフレームでは、前サブフレームの遅
延符号との差が差分のビット数以内に収まるよう探索範
囲を限定する。推定されたピッチパスにおける、各サブ
フレームの遅延符号の近傍のみを用いて、３５０で従来
のクローズドループ適応コードブック探索を行い、各サ
ブフレームの最適遅延符号を求める。差分符号化を行う
サブフレームでは前サブフレームの遅延符号との差が差
分のビットに入る範囲で探索を行う。
相関の２乗／自己相関で表される距離を算出する。３０
０，３１０，４３０，４４０，３３０−３の処理を１フ
レーム内の全サブフレームに対し行う。次に、３００の
試行回路による処理ループで算出された、各サブフレー
ムの各遅延符号に対応する、距離や相関値を用いて、ピ
ッチパス推定回路３４０−４でピッチを表す遅延値が滑
らかに変化するピッチパスを求める。ピッチパスの推定
法は、文献３で参照できる従来の方法を用いる。 ピッ
チパスを求める時、遅延の差分符号化を行う。すなわ
ち、差分を行うサブフレームでは、前サブフレームの遅
延符号との差が差分のビット数以内に収まるよう探索範
囲を限定する。推定されたピッチパスにおける、各サブ
フレームの遅延符号の近傍のみを用いて、３５０で従来
のクローズドループ適応コードブック探索を行い、各サ
ブフレームの最適遅延符号を求める。差分符号化を行う
サブフレームでは前サブフレームの遅延符号との差が差
分のビットに入る範囲で探索を行う。
【０１１２】図２，図１３は第１１の実施例を表す構成
図である。図１３は図２の長期予測回路１６０−２の部
分を詳細に表す構成図である。
図である。図１３は図２の長期予測回路１６０−２の部
分を詳細に表す構成図である。
【０１１３】最初に各構成モジュールを説明する。影響
信号減算回路４５０−３は、１サブフレーム前の最適遅
延残差ベクトルによる合成フィルタＨのゼロ入力応答
（影響信号）を聴感重み付け音声ベクトルｘから減算す
る回路である。その他の部分は第８の実施例と同じであ
る。
信号減算回路４５０−３は、１サブフレーム前の最適遅
延残差ベクトルによる合成フィルタＨのゼロ入力応答
（影響信号）を聴感重み付け音声ベクトルｘから減算す
る回路である。その他の部分は第８の実施例と同じであ
る。
【０１１４】第１１の実施例の処理の流れを説明する。
長期予測部以外は第８の実施例と全く同じであるので、
この第１１の実施例における長期予測部のみを、図１３
を用いて説明する。図１３は図２の長期予測回路１６０
−２の処理を詳細に記述している。
長期予測部以外は第８の実施例と全く同じであるので、
この第１１の実施例における長期予測部のみを、図１３
を用いて説明する。図１３は図２の長期予測回路１６０
−２の処理を詳細に記述している。
【０１１５】まず、３７０で現サブフレームの聴感重み
付け信号ベクトルｘの逆フィルタ信号になる残差信号を
求める。次に、４００で合成フィルタＨのインパルス応
答を算出し、４１０でそのインパルス応答の自己相関関
数を算出する。４５０−３で１サブフレーム前の遅延残
差ベクトルによる合成フィルタの影響信号を算出し、聴
感重み付けベクトルｘから減算し、以後の処理に用い
る。
付け信号ベクトルｘの逆フィルタ信号になる残差信号を
求める。次に、４００で合成フィルタＨのインパルス応
答を算出し、４１０でそのインパルス応答の自己相関関
数を算出する。４５０−３で１サブフレーム前の遅延残
差ベクトルによる合成フィルタの影響信号を算出し、聴
感重み付けベクトルｘから減算し、以後の処理に用い
る。
【０１１６】次に４２０で、聴感重み付け信号ベクトル
ｘに対し、インパルス応答を用いて逆方向フィルタリン
グ信号を算出する。３００で整数値を取る遅延符号を試
行させ、各遅延符号毎に３１０，４３０，４４０，３３
０−３の処理を行う。３１０で３００で設定された遅延
符号ｄに対応する遅延残差ベクトルｒd を求める。ｒd
は式（６）にしたがって求める。
ｘに対し、インパルス応答を用いて逆方向フィルタリン
グ信号を算出する。３００で整数値を取る遅延符号を試
行させ、各遅延符号毎に３１０，４３０，４４０，３３
０−３の処理を行う。３１０で３００で設定された遅延
符号ｄに対応する遅延残差ベクトルｒd を求める。ｒd
は式（６）にしたがって求める。
【０１１７】次に４３０で、逆方向フィルタリングの出
力と遅延残差ベクトルを用いて、相互相関＜ｘ，Ｈ・ｒ
d ＞を算出する。次に４４０で、自己相関近似法によ
り、自己相関＜Ｈ・ｒd ，Ｈ・ｒd ＞を算出する。この
方法は、文献４等を参照できる。 ２つの相関値を用い
て、３３０−３で相互相関の２乗／自己相関で表される
距離を算出する。３００，３１０，４３０，４４０，３
３０−３の処理を１フレーム内の全サブフレームに対し
行う。次に、３００の試行回路による処理ループで算出
された、各サブフレームの各遅延符号に対応する、距離
や相関値を用いて、ピッチパス推定回路３４０−４でピ
ッチを表す遅延値が滑らかに変化するピッチパスを求め
る。ピッチパスの推定法は、文献３で参照できる従来の
方法を用いる。 ピッチパスを求める時、遅延の差分符
号化を行う。すなわち、差分を行うサブフレームでは、
前サブフレームの遅延符号との差が差分のビット数以内
に収まるよう探索範囲を限定する。推定されたピッチパ
スにおける、各サブフレームの遅延符号の近傍のみを用
いて、３５０で従来のクローズドループ適応コードブッ
ク探索を行い、各サブフレームの最適遅延符号を求め
る。差分符号化を行うサブフレームでは前サブフレーム
の遅延符号との差が差分のビットに入る範囲で探索を行
う。
力と遅延残差ベクトルを用いて、相互相関＜ｘ，Ｈ・ｒ
d ＞を算出する。次に４４０で、自己相関近似法によ
り、自己相関＜Ｈ・ｒd ，Ｈ・ｒd ＞を算出する。この
方法は、文献４等を参照できる。 ２つの相関値を用い
て、３３０−３で相互相関の２乗／自己相関で表される
距離を算出する。３００，３１０，４３０，４４０，３
３０−３の処理を１フレーム内の全サブフレームに対し
行う。次に、３００の試行回路による処理ループで算出
された、各サブフレームの各遅延符号に対応する、距離
や相関値を用いて、ピッチパス推定回路３４０−４でピ
ッチを表す遅延値が滑らかに変化するピッチパスを求め
る。ピッチパスの推定法は、文献３で参照できる従来の
方法を用いる。 ピッチパスを求める時、遅延の差分符
号化を行う。すなわち、差分を行うサブフレームでは、
前サブフレームの遅延符号との差が差分のビット数以内
に収まるよう探索範囲を限定する。推定されたピッチパ
スにおける、各サブフレームの遅延符号の近傍のみを用
いて、３５０で従来のクローズドループ適応コードブッ
ク探索を行い、各サブフレームの最適遅延符号を求め
る。差分符号化を行うサブフレームでは前サブフレーム
の遅延符号との差が差分のビットに入る範囲で探索を行
う。
【０１１８】なお、実施例では、距離に相互相関2 ／自
己相関を用いたが、相互相関2 でも、誤差信号のエネル
ギでも同様な効果が得られる。また、実施例では聴感重
み付け信号ｘを用いて説明したが、音声信号でも、音声
信号のピッチ強調信号でも同様な効果が得られる。ま
た、実施例では試行遅延を整数遅延にし、ピッチパス推
定部で小数点化する方法で説明を行ったが、最初から小
数点遅延を試行させても同様な効果が得られる。
己相関を用いたが、相互相関2 でも、誤差信号のエネル
ギでも同様な効果が得られる。また、実施例では聴感重
み付け信号ｘを用いて説明したが、音声信号でも、音声
信号のピッチ強調信号でも同様な効果が得られる。ま
た、実施例では試行遅延を整数遅延にし、ピッチパス推
定部で小数点化する方法で説明を行ったが、最初から小
数点遅延を試行させても同様な効果が得られる。
【０１１９】また、実施例ではピッチパスをＭ個求めた
後で、１個に絞り、クローズドループ適応コードブック
探索を行う方法を用いたが、Ｍ個のパス全てを用いてク
ローズドループ適応コードブック探索を行っても、同様
な効果が得られる。また、実施例では１フレームでピッ
チパスを求めていたが、複数のフレームでピッチパスを
求めても同様な効果が得られる。
後で、１個に絞り、クローズドループ適応コードブック
探索を行う方法を用いたが、Ｍ個のパス全てを用いてク
ローズドループ適応コードブック探索を行っても、同様
な効果が得られる。また、実施例では１フレームでピッ
チパスを求めていたが、複数のフレームでピッチパスを
求めても同様な効果が得られる。
【０１２０】また、実施例では最適遅延符号を１個に絞
っているが、複数候補求めて、次のステップ（音源コー
ドブック探索やゲインコードブック探索）で本選択を行
っても、以後のコードブック探索で同時最適探索を行っ
ても同様な効果が得られる。また、実施例では音源探索
に音源コードブック探索を用いたが、マルチパルスや残
差の波形が符号化のような音源信号の量子化法を用いて
も同様の効果が得られる。
っているが、複数候補求めて、次のステップ（音源コー
ドブック探索やゲインコードブック探索）で本選択を行
っても、以後のコードブック探索で同時最適探索を行っ
ても同様な効果が得られる。また、実施例では音源探索
に音源コードブック探索を用いたが、マルチパルスや残
差の波形が符号化のような音源信号の量子化法を用いて
も同様の効果が得られる。
【０１２１】また、実施例では遅延符号は小数点遅延で
説明したが、整数遅延に限定しても同様な効果が得られ
る。また、実施例では、音源探索に音源コードブックを
用いた探索を用いたが、マルチパルス等のその他の音源
探索法でも同様な効果が得られる。また、実施例では音
源コードブックを具体的に規定していないが、雑音コー
ドブックでも、ベクトル量子化（ＶＱ）アルゴリズムに
より学習された学習コードブックでも同様な効果が得ら
れる。前者は文献１を参照できる。また、後者は、特願
平２−２２９５５や特願平２−２２９５６等を参照でき
る。
説明したが、整数遅延に限定しても同様な効果が得られ
る。また、実施例では、音源探索に音源コードブックを
用いた探索を用いたが、マルチパルス等のその他の音源
探索法でも同様な効果が得られる。また、実施例では音
源コードブックを具体的に規定していないが、雑音コー
ドブックでも、ベクトル量子化（ＶＱ）アルゴリズムに
より学習された学習コードブックでも同様な効果が得ら
れる。前者は文献１を参照できる。また、後者は、特願
平２−２２９５５や特願平２−２２９５６等を参照でき
る。
【０１２２】また、実施例では音声分析回路にＬＰＣ分
析を用いて説明を行ったが、スペクトルパラメータを抽
出するＢＵＲＧ法等の他の分析法においても同様な効果
が得られる。また、実施例ではＬＰＣ係数を用いて説明
したが、ＰＡＲＣＯＲ（Ｐａｒｔｉａｌ ａｕｔｏ−Ｃ
ｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ Ｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔ）係数
やＬＳＰ（Ｌｉｎｅ Ｓｐｅｃｔｒｕｍ ｐａｉｒ）係
数のような他のスペクトルパラメータでも同様な効果が
得られることは明白である。また、実施例では音源コー
ドブック探索回路を１段構成にしたが、多段構成にして
も同様の効果が得られることも明白である。
析を用いて説明を行ったが、スペクトルパラメータを抽
出するＢＵＲＧ法等の他の分析法においても同様な効果
が得られる。また、実施例ではＬＰＣ係数を用いて説明
したが、ＰＡＲＣＯＲ（Ｐａｒｔｉａｌ ａｕｔｏ−Ｃ
ｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ Ｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔ）係数
やＬＳＰ（Ｌｉｎｅ Ｓｐｅｃｔｒｕｍ ｐａｉｒ）係
数のような他のスペクトルパラメータでも同様な効果が
得られることは明白である。また、実施例では音源コー
ドブック探索回路を１段構成にしたが、多段構成にして
も同様の効果が得られることも明白である。
【０１２３】尚、請求項の記載に関連して本発明は更に
次の態様をとり得るものである。 （１） 前記ピッチパス推定部または前記適応コードブ
ック探索部の少なくとも一方は、遅延符号を差分で表現
するピッチパス推定部または適応コードブック探索部で
あることを特徴とする請求項２，４，６いずれか記載の
音声符号化装置。 （２） 前サブフレームの残差信号による前記合成フィ
ルタの影響信号を予め減算する影響信号減算部を有する
ことを特徴とする請求項１〜７いずれか記載の音声符号
化装置、または上記（１）項記載の音声符号化装置。 （３） 前サブフレームの最適な音源信号による前記合
成フィルタの影響信号を予め減算する影響信号減算部を
有することを特徴とする請求項２，４，６いずれか記載
の音声符号化装置、または上記（１）項記載の音声符号
化装置。 （４） 前サブフレームの最適な遅延残差ベクトルによ
る前記合成フィルタの影響信号を予め減算する影響信号
減算部を有することを特徴とする請求項１〜７いずれか
記載の音声符号化装置、または上記（１）項記載の音声
符号化装置。
次の態様をとり得るものである。 （１） 前記ピッチパス推定部または前記適応コードブ
ック探索部の少なくとも一方は、遅延符号を差分で表現
するピッチパス推定部または適応コードブック探索部で
あることを特徴とする請求項２，４，６いずれか記載の
音声符号化装置。 （２） 前サブフレームの残差信号による前記合成フィ
ルタの影響信号を予め減算する影響信号減算部を有する
ことを特徴とする請求項１〜７いずれか記載の音声符号
化装置、または上記（１）項記載の音声符号化装置。 （３） 前サブフレームの最適な音源信号による前記合
成フィルタの影響信号を予め減算する影響信号減算部を
有することを特徴とする請求項２，４，６いずれか記載
の音声符号化装置、または上記（１）項記載の音声符号
化装置。 （４） 前サブフレームの最適な遅延残差ベクトルによ
る前記合成フィルタの影響信号を予め減算する影響信号
減算部を有することを特徴とする請求項１〜７いずれか
記載の音声符号化装置、または上記（１）項記載の音声
符号化装置。
【０１２４】
【発明の効果】本発明によれば、長期予測をクローズド
ループ処理によるピッチトラッキングにより実現して、
ピッチトラッキングをクローズドループで行うことによ
り、従来のオープンループ処理によるピッチトラッキン
グより、ピッチトラッキング時の推定誤りが少なくなる
ため音質は向上し、クローズドループ処理によるピッチ
トラッキングを行った場合、従来のオープンループでピ
ッチトラッキングを行った場合よりも高いＳＮＲ（シグ
ナルノイズレシオ）が得られるという効果がある。
ループ処理によるピッチトラッキングにより実現して、
ピッチトラッキングをクローズドループで行うことによ
り、従来のオープンループ処理によるピッチトラッキン
グより、ピッチトラッキング時の推定誤りが少なくなる
ため音質は向上し、クローズドループ処理によるピッチ
トラッキングを行った場合、従来のオープンループでピ
ッチトラッキングを行った場合よりも高いＳＮＲ（シグ
ナルノイズレシオ）が得られるという効果がある。
【図１】本発明の音声符号化復号化処理全体の一例の構
成図である。
成図である。
【図２】本発明の音声符号化復号化処理全体の他の例の
構成図である。
構成図である。
【図３】本発明の第１の実施例の構成図である。
【図４】本発明の第２の実施例の構成図である。
【図５】本発明の第３の実施例の構成図である。
【図６】本発明の第４の実施例の構成図である。
【図７】本発明の第５の実施例の構成図である。
【図８】本発明の第６の実施例の構成図である。
【図９】本発明の第７の実施例の構成図である。
【図１０】本発明の第８の実施例の構成図である。
【図１１】本発明の第９の実施例の構成図である。
【図１２】本発明の第１０の実施例の構成図である。
【図１３】本発明の第１１の実施例の構成図である。
【図１４】ピッチパス推定をオープン処理で行う長期予
測の従来の構成図である。
測の従来の構成図である。
１００ 音声入力ポート １１０ バッファ １２０ 音声分析回路 １３０ パラメータ量子化回路 １４０ 重み付け回路 １５０ クローズドループ適応コードブック １６０−１，１６０−２ 長期予測回路 １６５ 長期予測復号化回路 １７０ 音源コードブック １８０ 音源探索回路 １９０−１，１９０−２ ゲインコードブック ２００−１，２００−２ ゲインコードブック探索回路 ２１０ マルチプレクサ ２２０ デマルチプレクサ ２３０ 合成フィルタ ２４０ 音声出力端子 ３００ 遅延符号試行回路 ３１０ 遅延符号ｄの遅延音声ベクトルｘd 生成回路 ３２０ 相関算出回路 ３３０−０〜３３０−３ 距離算出回路 ３４０−０〜３４０−４ ピッチパス推定回路 ３５０ クローズループ適応コードブック探索回路 ３６０ オープンループ適応コードブック ３７０ 逆フィルタ回路 ３８０ フィルタリング回路 ３９０ 残差コードブック ４００ インパルス応答算出回路 ４１０ インパルス応答自己相関関数算出回路 ４２０ 逆方向フィルタリング回路 ４３０ 相互相関算出回路 ４４０ 近似自己相関算出回路 ４５０−１〜４５０−３ 影響信号減算回路
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (56)参考文献 特開 平６−222797（ＪＰ，Ａ) 特開 平６−118992（ＪＰ，Ａ) 特開 平４−270398（ＪＰ，Ａ) 特開 平２−216200（ＪＰ，Ａ) 小野「構造化ベクトル量子化に基づく ３．６ｋｂ／ｓ音声符号化方式の検討」 信学技報ＳＰ92−134，ｐｐ９−16 （1993．２．12) (58)調査した分野(Int.Cl.7，ＤＢ名) G10L 11/00 - 21/06 H03M 7/30 H04B 14/04 ＪＩＣＳＴファイル（ＪＯＩＳ)
Claims (5)
- 【請求項１】 音声信号の一定区間毎に前記音声信号の
周波数特性を表す短期予測符号を決定する音声分析部
と、前記音声信号を前記短期予測符号で決定される逆フィル
タに通して 合成フィルタの残差信号を算出する逆フィル
タ部と、 過去の音声区間における前記残差信号を蓄積する残差コ
ードブックと、 前記音声信号のピッチ相関を表す遅延符号を試行させる
遅延符号試行部と、 前記残差コードブックを用いて、前記遅延符号に対応す
る遅延残差ベクトルを生成する遅延残差ベクトル生成部
と、 前記遅延残差ベクトルを入力として前記短期予測符号で
決定される合成フィルタで合成信号を生成するフィルタ
リング部と、 前記音声信号と前記合成信号の距離を算出する距離算出
部と、 前記距離を用いて遅延値が滑らかに変化する最適な遅延
符号を求めるピッチパス推定部と、 を有することを特徴とする音声符号化装置。 - 【請求項２】 音声信号の一定区間毎に前記音声信号の
周波数特性を表す短期予測符号を決定する音声分析部
と、前記音声信号を前記短期予測符号で決定される逆フィル
タに通して 合成フィルタの残差信号を算出する逆フィル
タ部と、 過去の音声区間における前記残差信号を蓄積する残差コ
ードブックと、 前記音声信号のピッチ相関を表す遅延符号を試行させる
遅延符号試行部と、 前記残差コードブックを用いて、前記遅延符号に対応す
る遅延残差ベクトルを生成する遅延残差ベクトル生成部
と、 前記遅延残差ベクトルを入力として前記短期予測符号で
決定れされる合成フィルタで合成信号を生成するフィル
タリング部と、 前記音声信号と前記合成信号の距離を算出する距離算出
部と、 前記距離を用いて遅延値が滑らかに変化する遅延符号を
求めるピッチパス推定部と、 前記ピッチパス推定部で求められた遅延符号をもとに、
過去の音源信号により最適な遅延符号を決定する適応コ
ードブック探索部と、 最適な量子化符号を決定し、音源信号を生成する音源探
索部と、 を有することを特徴とする音声符号化装置。 - 【請求項３】 音声信号の一定区間毎に前記音声信号の
周波数特性を表す短期予測符号を決定する音声分析部
と、前記音声信号を前記短期予測符号で決定される逆フィル
タに通して 合成フィルタのインパルス応答を計算するイ
ンパルス応答算出部と、 前記短期予測符号で決定される合成フィルタの残差信号
を算出する逆フィルタ部と、 過去の音声区間における前記残差信号を蓄積する残差コ
ードブックと、 前記音声信号のピッチ相関を表す遅延符号を試行させる
遅延符号試行部と、 前記残差コードブックを用いて、前記遅延符号に対応す
る遅延残差ベクトルを生成する遅延残差ベクトル生成部
と、 前記音声信号と前記インパルス応答と前記遅延残差ベク
トルとを用いて距離を算出する距離算出部と、 前記距離を用いて遅延値が滑らかに変化する最適な遅延
符号を求めるピッチパス推定部と、を有することを特徴
とする音声符号化装置。 - 【請求項４】 音声信号の一定区間毎に前記音声信号の
周波数特性を表す短期予測符号を決定する音声分析部
と、前記音声信号を前記短期予測符号から決定される逆フィ
ルタに通して 合成フィルタのインパルス応答を計算する
インパルス応答算出部と、 前記短期予測符号で決定される合成フィルタの残差信号
を算出する逆フィルタ部と、 過去の音声区間における前記残差信号を蓄積する残差コ
ードブックと、 前記音声信号のピッチ相関を表す遅延符号を試行させる
遅延符号試行部と、 前記残差コードブックを用いて、前記遅延符号に対応す
る遅延残差ベクトルを生成する遅延残差ベクトル生成部
と、 前記音声信号と前記インパルス応答と前記遅延残差ベク
トルとを用いて距離を算出する距離算出部と、 前記距離を用いて遅延値が滑らかに変化する遅延符号を
求めるピッチパス推定部と、 前記ピッチパス推定部で求められた遅延符号をもとに、
過去の音源信号により最適な遅延符号を決定する適応コ
ードブック探索部と、 最適な量子化符号を決定し、音源信号を生成する音源探
索部と、を有することを特徴とする音声符号化装置。 - 【請求項５】 前記ピッチパス推定部は、前記距離及び
前記相関を用いて複数のサブフレームにわたるピッチパ
スを算出するようにしたことを特徴とする請求項１また
は３記載の音声符号化装置。
Priority Applications (5)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP06323454A JP3087591B2 (ja) | 1994-12-27 | 1994-12-27 | 音声符号化装置 |
| EP95120601A EP0724252B1 (en) | 1994-12-27 | 1995-12-27 | A CELP-type speech encoder having an improved long-term predictor |
| CA002166138A CA2166138C (en) | 1994-12-27 | 1995-12-27 | A celp-type speech encoder having an improved long-term predictor |
| US08/578,910 US5924063A (en) | 1994-12-27 | 1995-12-27 | Celp-type speech encoder having an improved long-term predictor |
| DE69527345T DE69527345T2 (de) | 1994-12-27 | 1995-12-27 | CELP-Sprachkodierer mit verbessertem Langzeit-Prädiktor |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP06323454A JP3087591B2 (ja) | 1994-12-27 | 1994-12-27 | 音声符号化装置 |
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| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH08179797A JPH08179797A (ja) | 1996-07-12 |
| JP3087591B2 true JP3087591B2 (ja) | 2000-09-11 |
Family
ID=18154858
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP06323454A Expired - Fee Related JP3087591B2 (ja) | 1994-12-27 | 1994-12-27 | 音声符号化装置 |
Country Status (5)
| Country | Link |
|---|---|
| US (1) | US5924063A (ja) |
| EP (1) | EP0724252B1 (ja) |
| JP (1) | JP3087591B2 (ja) |
| CA (1) | CA2166138C (ja) |
| DE (1) | DE69527345T2 (ja) |
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|---|---|---|---|---|
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| US9058812B2 (en) * | 2005-07-27 | 2015-06-16 | Google Technology Holdings LLC | Method and system for coding an information signal using pitch delay contour adjustment |
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| GB2466669B (en) | 2009-01-06 | 2013-03-06 | Skype | Speech coding |
| GB2466670B (en) | 2009-01-06 | 2012-11-14 | Skype | Speech encoding |
| GB2466673B (en) | 2009-01-06 | 2012-11-07 | Skype | Quantization |
| GB2466672B (en) * | 2009-01-06 | 2013-03-13 | Skype | Speech coding |
| GB2466674B (en) | 2009-01-06 | 2013-11-13 | Skype | Speech coding |
| US8452606B2 (en) | 2009-09-29 | 2013-05-28 | Skype | Speech encoding using multiple bit rates |
Family Cites Families (4)
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|---|---|---|---|---|
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| JP3254687B2 (ja) * | 1991-02-26 | 2002-02-12 | 日本電気株式会社 | 音声符号化方式 |
| US5233660A (en) * | 1991-09-10 | 1993-08-03 | At&T Bell Laboratories | Method and apparatus for low-delay celp speech coding and decoding |
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1995
- 1995-12-27 DE DE69527345T patent/DE69527345T2/de not_active Expired - Lifetime
- 1995-12-27 EP EP95120601A patent/EP0724252B1/en not_active Expired - Lifetime
- 1995-12-27 CA CA002166138A patent/CA2166138C/en not_active Expired - Fee Related
- 1995-12-27 US US08/578,910 patent/US5924063A/en not_active Expired - Lifetime
Non-Patent Citations (1)
| Title |
|---|
| 小野「構造化ベクトル量子化に基づく３．６ｋｂ／ｓ音声符号化方式の検討」信学技報ＳＰ９２−１３４，ｐｐ９−１６（１９９３．２．１２） |
Also Published As
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|---|---|
| US5924063A (en) | 1999-07-13 |
| CA2166138A1 (en) | 1996-06-28 |
| JPH08179797A (ja) | 1996-07-12 |
| EP0724252B1 (en) | 2002-07-10 |
| EP0724252A2 (en) | 1996-07-31 |
| EP0724252A3 (en) | 1998-02-11 |
| DE69527345T2 (de) | 2003-03-06 |
| DE69527345D1 (de) | 2002-08-14 |
| CA2166138C (en) | 2000-08-01 |
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