JP3100082B2 - 音声符号化・復号化方式 - Google Patents
音声符号化・復号化方式Info
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Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は、音声符号化・復号化方
式に関し、特にベクトル量子化を用いて音声信号の情報
圧縮を行う高能率な音声符号化・復号化方式に関するも
のである。
式に関し、特にベクトル量子化を用いて音声信号の情報
圧縮を行う高能率な音声符号化・復号化方式に関するも
のである。
【０００２】近年、企業内通信システム・ディジタル移
動無線システムなどにおいて、音声信号をその品質を保
持しつつ情報圧縮するベクトル量子化方式が用いられて
いるが、このベクトル量子化方式とは、符号帳（コード
ブック）の各信号ベクトルに予測重み付けを施して再生
信号を作り、再生信号と入力音声信号との間の誤差電力
を評価して最も誤差の小さい信号ベクトルの番号（イン
デックス）を決定するものとして良く知られたものであ
るが、音声情報をより一層圧縮するためこのベクトル量
子化方式をより進めた方式に対する要求が高まってい
る。
動無線システムなどにおいて、音声信号をその品質を保
持しつつ情報圧縮するベクトル量子化方式が用いられて
いるが、このベクトル量子化方式とは、符号帳（コード
ブック）の各信号ベクトルに予測重み付けを施して再生
信号を作り、再生信号と入力音声信号との間の誤差電力
を評価して最も誤差の小さい信号ベクトルの番号（イン
デックス）を決定するものとして良く知られたものであ
るが、音声情報をより一層圧縮するためこのベクトル量
子化方式をより進めた方式に対する要求が高まってい
る。
【０００３】
【従来の技術】図１２及び図１３には、ベクトル量子化
を用いたＣＥＬＰ(Code Excited LPC)と呼ばれる高能率
音声符号化方式が示されており、この内、図１２は逐次
最適化ＣＥＬＰと呼ばれ、図１３は同時最適化ＣＥＬＰ
と呼ばれる方式を示している。尚、以下の説明で用いる
符号Ｐ，Ｘ，Ｙ，Ｃ，及びＥはそれぞれベクトルを意味
するものとする（但し、図面中ではベクトル特有の記号
で示している）。
を用いたＣＥＬＰ(Code Excited LPC)と呼ばれる高能率
音声符号化方式が示されており、この内、図１２は逐次
最適化ＣＥＬＰと呼ばれ、図１３は同時最適化ＣＥＬＰ
と呼ばれる方式を示している。尚、以下の説明で用いる
符号Ｐ，Ｘ，Ｙ，Ｃ，及びＥはそれぞれベクトルを意味
するものとする（但し、図面中ではベクトル特有の記号
で示している）。
【０００４】図１２において、適応符号帳１ａは音声信
号を１サンプルづつピッチ周期が遅延されたＮサンプル
に対応するＮ次元のピッチ予測残差ベクトルが適応的に
変化しながら格納されて行くものであり、また固定符号
帳２には同様のＮサンプルに対応するＮ次元の白色雑音
を用いて生成した適応符号帳１ａでの周期的な成分以外
の非周期的な成分のコード・ベクトルが２m パターンだ
け予め固定設定されている。
号を１サンプルづつピッチ周期が遅延されたＮサンプル
に対応するＮ次元のピッチ予測残差ベクトルが適応的に
変化しながら格納されて行くものであり、また固定符号
帳２には同様のＮサンプルに対応するＮ次元の白色雑音
を用いて生成した適応符号帳１ａでの周期的な成分以外
の非周期的な成分のコード・ベクトルが２m パターンだ
け予め固定設定されている。
【０００５】まず、適応符号帳１ａの各ピッチ予測残差
ベクトルＰにスカラーＡ＝１／Ａ’(Z) （但し、Ａ’
(Z) は聴覚重み付け線形予測分析フィルタを示す）で示
される聴覚重み付け線形予測再生フィルタ３で聴覚重み
付けして生成されたピッチ予測ベクトルＡＰにゲイン５
でゲインｂを乗算してピッチ予測再生信号ベクトルｂＡ
Ｐを生成する。
ベクトルＰにスカラーＡ＝１／Ａ’(Z) （但し、Ａ’
(Z) は聴覚重み付け線形予測分析フィルタを示す）で示
される聴覚重み付け線形予測再生フィルタ３で聴覚重み
付けして生成されたピッチ予測ベクトルＡＰにゲイン５
でゲインｂを乗算してピッチ予測再生信号ベクトルｂＡ
Ｐを生成する。
【０００６】そして、このピッチ予測再生信号ベクトル
ｂＡＰと、Ａ(Z) ／Ａ’(Z) （但し、Ａ(Z) は線形予測
分析フィルタを示す）で示される聴覚重み付けフィルタ
７で聴覚重み付けされた入力音声信号ベクトルＡＸとの
間で聴覚重み付けされたピッチ予測誤差信号ベクトルＡ
Ｙを減算部８で求め、このピッチ予測誤差信号ベクトル
ＡＹの電力が最小の値になるように評価部１０がフレー
ム毎に下記式： Ｐ＝argmin（｜ＡＹ｜2 ） ＝argmin（｜ＡＸ−ｂＡＰ｜2 ） …… により、符号帳１ａの中から最適なピッチ予測残差ベク
トルＰを選択すると共に最適なゲインｂを選択する。
ｂＡＰと、Ａ(Z) ／Ａ’(Z) （但し、Ａ(Z) は線形予測
分析フィルタを示す）で示される聴覚重み付けフィルタ
７で聴覚重み付けされた入力音声信号ベクトルＡＸとの
間で聴覚重み付けされたピッチ予測誤差信号ベクトルＡ
Ｙを減算部８で求め、このピッチ予測誤差信号ベクトル
ＡＹの電力が最小の値になるように評価部１０がフレー
ム毎に下記式： Ｐ＝argmin（｜ＡＹ｜2 ） ＝argmin（｜ＡＸ−ｂＡＰ｜2 ） …… により、符号帳１ａの中から最適なピッチ予測残差ベク
トルＰを選択すると共に最適なゲインｂを選択する。
【０００７】更に、白色雑音の固定符号帳２の各コード
・ベクトル信号Ｃにも同様にして線形予測再生フィルタ
４で聴覚重み付けして生成された聴覚重み付け再生後の
コード・ベクトルＡＣにゲイン６でゲインｇを乗算して
線形予測再生信号ベクトルｇＡＣを生成する。
・ベクトル信号Ｃにも同様にして線形予測再生フィルタ
４で聴覚重み付けして生成された聴覚重み付け再生後の
コード・ベクトルＡＣにゲイン６でゲインｇを乗算して
線形予測再生信号ベクトルｇＡＣを生成する。
【０００８】そして、この線形予測再生信号ベクトルｇ
ＡＣと、上記のピッチ予測誤差信号ベクトルＡＹとの誤
差信号ベクトルＥを減算部９で求め、この誤差信号ベク
トルＥの電力が下記の式： Ｃ＝argmin（｜Ｅ｜2 ） ＝argmin（｜ＡＹ−ｇＡＣ｜2 ） …… により最小の値になるように評価部１１がフレーム毎に
符号帳２の中から最適なコード・ベクトルＣを選択する
と共に最適なゲインｇを選択する。
ＡＣと、上記のピッチ予測誤差信号ベクトルＡＹとの誤
差信号ベクトルＥを減算部９で求め、この誤差信号ベク
トルＥの電力が下記の式： Ｃ＝argmin（｜Ｅ｜2 ） ＝argmin（｜ＡＹ−ｇＡＣ｜2 ） …… により最小の値になるように評価部１１がフレーム毎に
符号帳２の中から最適なコード・ベクトルＣを選択する
と共に最適なゲインｇを選択する。
【０００９】尚、適応符号帳１ａの適応化（更新）は、
最適駆動音源信号ｂＡＰ＋ｇＡＣを加算部１２で求め、
これを聴覚重み付け線形予測分析フィルタ( Ａ' (Z) ）
１３でｂＰ＋ｇＣに戻し、更に遅延器１４で１フレーム
分遅延させたものを次のフレームの適応符号帳（ピッチ
予測符号帳）として格納することにより行われる。
最適駆動音源信号ｂＡＰ＋ｇＡＣを加算部１２で求め、
これを聴覚重み付け線形予測分析フィルタ( Ａ' (Z) ）
１３でｂＰ＋ｇＣに戻し、更に遅延器１４で１フレーム
分遅延させたものを次のフレームの適応符号帳（ピッチ
予測符号帳）として格納することにより行われる。
【００１０】このように図１２に示した逐次最適化ＣＥ
ＬＰ方式では、ゲインｂとｇが別々に制御されるのに対
し、図１３に示した同時最適化ＣＥＬＰ方式では、ｂＡ
ＰとｇＡＣとを加算部１５で加算してＡＸ’＝ｂＡＰ＋
ｇＡＣを求め、更に減算部８でフィルタ７からの聴覚重
み付けされた入力音声信号ベクトルＡＸとの誤差信号ベ
クトルＥを上記の式と同様にして求め、評価部１６が
このベクトルＥの電力を最小にするコード・ベクトルＣ
を固定符号帳２から選択すると共に最適なゲインｂとｇ
を同時に選択制御するものである。
ＬＰ方式では、ゲインｂとｇが別々に制御されるのに対
し、図１３に示した同時最適化ＣＥＬＰ方式では、ｂＡ
ＰとｇＡＣとを加算部１５で加算してＡＸ’＝ｂＡＰ＋
ｇＡＣを求め、更に減算部８でフィルタ７からの聴覚重
み付けされた入力音声信号ベクトルＡＸとの誤差信号ベ
クトルＥを上記の式と同様にして求め、評価部１６が
このベクトルＥの電力を最小にするコード・ベクトルＣ
を固定符号帳２から選択すると共に最適なゲインｂとｇ
を同時に選択制御するものである。
【００１１】この場合には、上記の式，より、 Ｃ＝argmin（｜Ｅ｜2 ） ＝argmin（｜ＡＸ−ｂＡＰ−ｇＡＣ｜2 ） …… となる。
【００１２】尚、この場合の適応符号帳１ａの適応化
は、図１２の加算部１２の出力に相当するＡＸ’に対し
て同様にして行われる。また、フィルタ３，４は加算部
１５の後に共通に設けてもよく、このときには逆フィル
タ１３は不要となる。
は、図１２の加算部１２の出力に相当するＡＸ’に対し
て同様にして行われる。また、フィルタ３，４は加算部
１５の後に共通に設けてもよく、このときには逆フィル
タ１３は不要となる。
【００１３】ところで、実際の符号帳探索は、適応符号
帳１ａに対する探索と、固定符号帳２に対する探索の二
段階に分けて行われ、適応符号帳１ａのピッチ探索にお
いては、上記の式の場合であっても、式に示すよう
に行われる。
帳１ａに対する探索と、固定符号帳２に対する探索の二
段階に分けて行われ、適応符号帳１ａのピッチ探索にお
いては、上記の式の場合であっても、式に示すよう
に行われる。
【００１４】即ち、上記の式において、ベクトルＥの
電力を最小にするためのゲインｇを偏微分により求める
と、 ０＝δ（｜ＡＸ−ｂＡＰ｜2)／δｂ ＝２ t( −ｂＡＰ)(ＡＸ−ｂＡＰ） より、 ｂ＝ t( ＡＰ) ＡＸ／ t( ＡＰ）ＡＰ … となる。但し、「 t」は転置行列を示す。
電力を最小にするためのゲインｇを偏微分により求める
と、 ０＝δ（｜ＡＸ−ｂＡＰ｜2)／δｂ ＝２ t( −ｂＡＰ)(ＡＸ−ｂＡＰ） より、 ｂ＝ t( ＡＰ) ＡＸ／ t( ＡＰ）ＡＰ … となる。但し、「 t」は転置行列を示す。
【００１５】そこで、図１４に示すピッチ周期の最適化
アルゴリズムにおいては、聴覚重み付け入力音声信号ベ
クトルＡＸと、適応符号帳１ａの各ピッチ予測残差ベク
トルＰを聴覚重み付け線形予測再生フィルタ４に通して
得られるコード・ベクトルＡＰとを乗算部４１で乗算し
て両者の相関値 t( ＡＰ) ＡＸを発生し、聴覚重み付け
再生後のピッチ予測残差ベクトルＡＰの自己相関値 t(
ＡＰ) ＡＰを乗算部４２で求める。
アルゴリズムにおいては、聴覚重み付け入力音声信号ベ
クトルＡＸと、適応符号帳１ａの各ピッチ予測残差ベク
トルＰを聴覚重み付け線形予測再生フィルタ４に通して
得られるコード・ベクトルＡＰとを乗算部４１で乗算し
て両者の相関値 t( ＡＰ) ＡＸを発生し、聴覚重み付け
再生後のピッチ予測残差ベクトルＡＰの自己相関値 t(
ＡＰ) ＡＰを乗算部４２で求める。
【００１６】そして、評価部１０では、両相関値 t( Ａ
Ｐ) ＡＸ及び t( ＡＰ) ＡＰに基づいて上記の式によ
り聴覚重み付け入力信号ベクトルＡＸに対する誤差信号
ベクトルＥ＝ＡＹの電力を最小にする最適なピッチ予測
残差信号ベクトルＰ及びゲインｂを選択する。
Ｐ) ＡＸ及び t( ＡＰ) ＡＰに基づいて上記の式によ
り聴覚重み付け入力信号ベクトルＡＸに対する誤差信号
ベクトルＥ＝ＡＹの電力を最小にする最適なピッチ予測
残差信号ベクトルＰ及びゲインｂを選択する。
【００１７】尚、上記の式を最小とするように各ピッ
チ予測残差信号ベクトルＰに対してゲインｂが求めら
れ、このゲインに対する量子化がオープン・ループで行
われるなら、相関値の比率、 （ t（ＡＸ）ＡＰ）2 ／ t（ＡＰ）ＡＰ を最大にすることと等価になる。
チ予測残差信号ベクトルＰに対してゲインｂが求めら
れ、このゲインに対する量子化がオープン・ループで行
われるなら、相関値の比率、 （ t（ＡＸ）ＡＰ）2 ／ t（ＡＰ）ＡＰ を最大にすることと等価になる。
【００１８】即ち、 となり、この右辺第２項を最大にすれば良い。
【００１９】
【発明が解決しようとする課題】このような適応符号帳
１ａのピッチ探索においては、適応符号帳１ａの各ピッ
チ予測残差信号ベクトルＰに対してフィルタ４で聴覚重
み付け再生フィルタのインパルス応答が畳み込まれるの
で、適応符号帳１ａのＭ本（Ｍ＝１２８〜２５６）の各
ピッチ予測残差信号ベクトルの次元をＮ（通常Ｎ＝４０
〜６０）、聴覚重み付けフィルタ４の次数をＮP （ＩＩ
Ｒ型フィルタの場合はＮP ＝１０) とすると、乗算部４
１での演算量は、各ベクトル毎に聴覚重み付けフィルタ
に要する演算量Ｎ×ＮP と、ベクトルの内積計算に要す
る演算量Ｎとの和となる。
１ａのピッチ探索においては、適応符号帳１ａの各ピッ
チ予測残差信号ベクトルＰに対してフィルタ４で聴覚重
み付け再生フィルタのインパルス応答が畳み込まれるの
で、適応符号帳１ａのＭ本（Ｍ＝１２８〜２５６）の各
ピッチ予測残差信号ベクトルの次元をＮ（通常Ｎ＝４０
〜６０）、聴覚重み付けフィルタ４の次数をＮP （ＩＩ
Ｒ型フィルタの場合はＮP ＝１０) とすると、乗算部４
１での演算量は、各ベクトル毎に聴覚重み付けフィルタ
に要する演算量Ｎ×ＮP と、ベクトルの内積計算に要す
る演算量Ｎとの和となる。
【００２０】そして、最適なピッチ・ベクトルＰを決定
するには、適応符号帳１ａに含まれるＭ本のピッチ・ベ
クトルの全てについてこの演算量が必要となり、演算量
が膨大になるという問題点があった。
するには、適応符号帳１ａに含まれるＭ本のピッチ・ベ
クトルの全てについてこの演算量が必要となり、演算量
が膨大になるという問題点があった。
【００２１】また、過去のフレームの最適駆動音源信号
をそのまま帰還させて適応符号帳１ａの更新を行ってい
るので、図１５に示すように、固定符号帳２からのコー
ドベクトル成分をも含んだ信号が帰還されてしまい、適
応符号帳にとって好ましくない非周期的な雑音成分が重
畳されてしまい、特に駆動音源信号の性質としてピッチ
周期の強い有声音の区間において符号化音声品質の劣化
を招くという問題点もあった。
をそのまま帰還させて適応符号帳１ａの更新を行ってい
るので、図１５に示すように、固定符号帳２からのコー
ドベクトル成分をも含んだ信号が帰還されてしまい、適
応符号帳にとって好ましくない非周期的な雑音成分が重
畳されてしまい、特に駆動音源信号の性質としてピッチ
周期の強い有声音の区間において符号化音声品質の劣化
を招くという問題点もあった。
【００２２】従って、本発明は、このような適応符号帳
によりピッチ周期探索による長期予測を行うＣＥＬＰ型
の音声符号化・復号化方式において、ピッチ周期探索の
演算量をできるだけ少なくすると共に固定符号帳から非
周期な雑音成分が適応符号帳に漏れ込まないようにする
ことを目的とする。
によりピッチ周期探索による長期予測を行うＣＥＬＰ型
の音声符号化・復号化方式において、ピッチ周期探索の
演算量をできるだけ少なくすると共に固定符号帳から非
周期な雑音成分が適応符号帳に漏れ込まないようにする
ことを目的とする。
【００２３】
【課題を解決するための手段】図１は、上記の課題を解
決するための本発明に係る音声符号化方式における適応
符号帳１の最適なピッチ・ベクトルＰ及びゲインｂを選
択するための最適化アルゴリズムを概念的に示したもの
で、図１４に示した従来例の最適化アルゴリズムの改良
に相当している。
決するための本発明に係る音声符号化方式における適応
符号帳１の最適なピッチ・ベクトルＰ及びゲインｂを選
択するための最適化アルゴリズムを概念的に示したもの
で、図１４に示した従来例の最適化アルゴリズムの改良
に相当している。
【００２４】この発明では、適応符号帳１が、所定の要
素を除いて全てゼロのスパース符号帳であると共に、そ
の中からピッチ探索により選択された最適ピッチ・ベク
トルｂopt Ｐopt をスパース化回路１７でスパース化し
た後、固定符号帳２から符号帳探索により選択された最
適コードベクトルｇopt Ｃopt と加えあわせ遅延器１４
で１フレーム分遅延させて与えることにより更新されて
いる。尚、スパース回路１７のスパース化は、一定閾値
Ｔｈ又は所定サンプル数の平均信号振幅に応じた適応閾
値Ｔｈを基準として行うことができる。
素を除いて全てゼロのスパース符号帳であると共に、そ
の中からピッチ探索により選択された最適ピッチ・ベク
トルｂopt Ｐopt をスパース化回路１７でスパース化し
た後、固定符号帳２から符号帳探索により選択された最
適コードベクトルｇopt Ｃopt と加えあわせ遅延器１４
で１フレーム分遅延させて与えることにより更新されて
いる。尚、スパース回路１７のスパース化は、一定閾値
Ｔｈ又は所定サンプル数の平均信号振幅に応じた適応閾
値Ｔｈを基準として行うことができる。
【００２５】そして更に、聴覚重み付けされた入力音声
信号ベクトルＡＸから時間反転聴覚重み付け入力音声信
号ベクトル tＡＡＸを算出する演算手段２１と、時間反
転聴覚重み付け入力音声信号ベクトル tＡＡＸと適応符
号帳１の各ピッチ予測残差ベクトルＰとを乗算して両者
の相関値t（ＡＰ) ＡＸを発生する乗算部２２と、適応
符号帳１の各ピッチ予測残差ベクトルＰの聴覚重み付け
再生後のベクトルＡＰの自己相関値 t（ＡＰ) ＡＰを求
めるフィルタ演算部２３と、両相関値に基づいて聴覚重
み付けされた入力音声信号ベクトルＡＸに対する誤差信
号Ｅの電力を最小にする最適なピッチ予測残差ベクトル
Ｐopt 及びゲインｂoptを選択する評価部１０とを備え
ている。
信号ベクトルＡＸから時間反転聴覚重み付け入力音声信
号ベクトル tＡＡＸを算出する演算手段２１と、時間反
転聴覚重み付け入力音声信号ベクトル tＡＡＸと適応符
号帳１の各ピッチ予測残差ベクトルＰとを乗算して両者
の相関値t（ＡＰ) ＡＸを発生する乗算部２２と、適応
符号帳１の各ピッチ予測残差ベクトルＰの聴覚重み付け
再生後のベクトルＡＰの自己相関値 t（ＡＰ) ＡＰを求
めるフィルタ演算部２３と、両相関値に基づいて聴覚重
み付けされた入力音声信号ベクトルＡＸに対する誤差信
号Ｅの電力を最小にする最適なピッチ予測残差ベクトル
Ｐopt 及びゲインｂoptを選択する評価部１０とを備え
ている。
【００２６】また、図１に示すような符号化側に対し
て、本発明の復号化側では、図２に示すように、符号化
側と同一のスパース適応符号帳１と固定符号帳２とスパ
ース化回路１７と遅延器１４とを設け、適応符号帳１の
内の最適選択されたピッチ予測残差ベクトルＰopt に最
適ゲインｂopt を乗じることにより得た最適コード・ベ
クトルｂopt Ｐopt を該スパース化回路１７でスパース
化し、固定符号帳２の最適選択されたコード・ベクトル
Ｃopt に最適ゲインｇopt を乗じることにより得た最適
コード・ベクトルｇopt Ｃopt とを加算したコード・ベ
クトルＸを線形予測再生フィルタ２００を通して再生信
号を得ると共にスパース化回路１７に与えている。この
場合もスパース回路１７のスパース化は、一定閾値Ｔｈ
又は平均信号振幅に応じた適応閾値Ｔｈを基準として行
うことができる。
て、本発明の復号化側では、図２に示すように、符号化
側と同一のスパース適応符号帳１と固定符号帳２とスパ
ース化回路１７と遅延器１４とを設け、適応符号帳１の
内の最適選択されたピッチ予測残差ベクトルＰopt に最
適ゲインｂopt を乗じることにより得た最適コード・ベ
クトルｂopt Ｐopt を該スパース化回路１７でスパース
化し、固定符号帳２の最適選択されたコード・ベクトル
Ｃopt に最適ゲインｇopt を乗じることにより得た最適
コード・ベクトルｇopt Ｃopt とを加算したコード・ベ
クトルＸを線形予測再生フィルタ２００を通して再生信
号を得ると共にスパース化回路１７に与えている。この
場合もスパース回路１７のスパース化は、一定閾値Ｔｈ
又は平均信号振幅に応じた適応閾値Ｔｈを基準として行
うことができる。
【００２７】また、上記の図１及び図２におけるスパー
ス化回路１７は、それぞれ図３及び図４に示すように、
最適ピッチ・ベクトルｂoptＰoptに対してではなく、該
最適ピッチ・ベクトルｂoptＰoptと最適コードベクトル
ｇopt Ｃopt とを加え合わせた値に対して設けてもよ
く、この場合には、全体のパワーに占める該最適コード
ベクトルｇopt Ｃopt のパワーの割合に対応した閾値Ｔ
ｈを閾値演算回路１８で生成してスパース化回路１７に
与えてスパース化した後、遅延器１４に送ることとな
る。
ス化回路１７は、それぞれ図３及び図４に示すように、
最適ピッチ・ベクトルｂoptＰoptに対してではなく、該
最適ピッチ・ベクトルｂoptＰoptと最適コードベクトル
ｇopt Ｃopt とを加え合わせた値に対して設けてもよ
く、この場合には、全体のパワーに占める該最適コード
ベクトルｇopt Ｃopt のパワーの割合に対応した閾値Ｔ
ｈを閾値演算回路１８で生成してスパース化回路１７に
与えてスパース化した後、遅延器１４に送ることとな
る。
【００２８】このようなＣＥＬＰ方式においては、図５
(a) に示すように、演算手段２１が、ＦＩＲ聴覚重み付
けフィルタ・マトリックスの転置マトリックス tＡを乗
算するもので構成することができる。
(a) に示すように、演算手段２１が、ＦＩＲ聴覚重み付
けフィルタ・マトリックスの転置マトリックス tＡを乗
算するもので構成することができる。
【００２９】或いは、図５(b) に示すように、演算手段
２１が、入力信号を時間軸上で逆に並べ換え、ＩＩＲ聴
覚重み付けフィルタ処理 (１／Ａ' (Z) ）した後、再び
時間軸上で逆に並べ換えるもので構成することもでき
る。
２１が、入力信号を時間軸上で逆に並べ換え、ＩＩＲ聴
覚重み付けフィルタ処理 (１／Ａ' (Z) ）した後、再び
時間軸上で逆に並べ換えるもので構成することもでき
る。
【００３０】
【作用】まず、図１に示した本発明のＣＥＬＰ型の音声
符号化方式においては、適応符号帳１がスパース化され
た最適駆動音源信号によって更新されているので、常に
格納されるピッチ予測残差信号ベクトルが所定のサンプ
ルを除いてゼロとなっているスパース（間引）状態に在
る。
符号化方式においては、適応符号帳１がスパース化され
た最適駆動音源信号によって更新されているので、常に
格納されるピッチ予測残差信号ベクトルが所定のサンプ
ルを除いてゼロとなっているスパース（間引）状態に在
る。
【００３１】そして、評価部１０に与えるべき一方の自
己相関値 t（ＡＰ) ＡＰは図１４に示した従来例と同様
にして演算されるが、相関値 t（ＡＰ) ＡＸの方は、聴
覚重み付け入力音声信号ベクトルＡＸを演算手段２１で
tＡＡＸに変換しておき、スパース構成の適応符号帳２
のピッチ予測残差信号ベクトルＰをそのまま乗算部２２
に与えることにより得ているので、スパース回路１７で
スパース化された適応符号帳１の利点をそのまま生かし
た形で（即ち、サンプル値が“０”の部分に対する乗算
を行わない形で）乗算を行うことができ、演算量を削減
することができる。これは、逐次最適化方式及び同時最
適化ＣＥＬＰ方式のいずれの場合にも全く同様に適用す
ることができると共に更には、両者を組み合わせたピッ
チ直交最適化ＣＥＬＰ方式にも適用することができる。
己相関値 t（ＡＰ) ＡＰは図１４に示した従来例と同様
にして演算されるが、相関値 t（ＡＰ) ＡＸの方は、聴
覚重み付け入力音声信号ベクトルＡＸを演算手段２１で
tＡＡＸに変換しておき、スパース構成の適応符号帳２
のピッチ予測残差信号ベクトルＰをそのまま乗算部２２
に与えることにより得ているので、スパース回路１７で
スパース化された適応符号帳１の利点をそのまま生かし
た形で（即ち、サンプル値が“０”の部分に対する乗算
を行わない形で）乗算を行うことができ、演算量を削減
することができる。これは、逐次最適化方式及び同時最
適化ＣＥＬＰ方式のいずれの場合にも全く同様に適用す
ることができると共に更には、両者を組み合わせたピッ
チ直交最適化ＣＥＬＰ方式にも適用することができる。
【００３２】また、スパース回路１７で各サンプルの信
号振幅を閾値と比較することにより、閾値を越えないサ
ンプル点についてはサンプル値を零に置き換えることに
より非周期成分の適応符号帳１への漏れ込みを防ぐこと
もできる。
号振幅を閾値と比較することにより、閾値を越えないサ
ンプル点についてはサンプル値を零に置き換えることに
より非周期成分の適応符号帳１への漏れ込みを防ぐこと
もできる。
【００３３】更に、スパース化回路１７を、それぞれ図
３及び図４に示すように、最適ピッチ・ベクトルｂopt
Ｐopt に対してではなく、該最適ピッチ・ベクトルｂ
opt Ｐopt と最適コードベクトルｇopt Ｃopt とを加え
合わせた値に対して設け、このスパース回路１７で、全
体のパワーに占める該固定符号帳２のパワーの比に対応
した閾値Ｔｈを閾値演算回路１８で生成してスパース化
回路１７に与えてスパース化した後、遅延器１４に送る
ようにすれば、より一層非周期成分の適応符号帳１への
漏れ込みを抑制することができる。
３及び図４に示すように、最適ピッチ・ベクトルｂopt
Ｐopt に対してではなく、該最適ピッチ・ベクトルｂ
opt Ｐopt と最適コードベクトルｇopt Ｃopt とを加え
合わせた値に対して設け、このスパース回路１７で、全
体のパワーに占める該固定符号帳２のパワーの比に対応
した閾値Ｔｈを閾値演算回路１８で生成してスパース化
回路１７に与えてスパース化した後、遅延器１４に送る
ようにすれば、より一層非周期成分の適応符号帳１への
漏れ込みを抑制することができる。
【００３４】即ち、音声は有声音のときには、或る一定
周期の信号（ピッチ周期）が大きくなり、他の非周期成
分との振幅差が大きくなる。逆に、無声音のときには、
ピッチ周期西部が殆ど無くなり非周期成分が優勢になり
振幅差が無くなってくる。
周期の信号（ピッチ周期）が大きくなり、他の非周期成
分との振幅差が大きくなる。逆に、無声音のときには、
ピッチ周期西部が殆ど無くなり非周期成分が優勢になり
振幅差が無くなってくる。
【００３５】従って、ピッチ周期成分と非周期成分との
差、即ち適応符号帳と固定符号帳の信号パワー差（全体
のパワーに占める固定符号帳２のパワーの比）によりス
パース回路１７の閾値を適応的に可変にすることによ
り、非周期成分の適応符号帳１への漏れ込みを少なくす
ることができる。
差、即ち適応符号帳と固定符号帳の信号パワー差（全体
のパワーに占める固定符号帳２のパワーの比）によりス
パース回路１７の閾値を適応的に可変にすることによ
り、非周期成分の適応符号帳１への漏れ込みを少なくす
ることができる。
【００３６】また、図１に示すような符号化側に対し
て、本発明の復号化側では、図２に示すように符号化側
から知らされた適応符号帳１の内の最適選択されたピッ
チ予測残差ベクトルＰopt に最適ゲインｂopt を乗じる
ことにより得た最適コード・ベクトルｂopt Ｐopt と、
やはり符号化側から知らされた固定符号帳２の最適選択
されたコード・ベクトルＣopt に最適ゲインｇopt を乗
じることにより得た最適コード・ベクトルｇopt Ｃopt
とを加算したコード・ベクトルＸを線形予測再生フィル
タ２００を通して再生信号を得ることにより適応符号帳
１の更新を行っている。
て、本発明の復号化側では、図２に示すように符号化側
から知らされた適応符号帳１の内の最適選択されたピッ
チ予測残差ベクトルＰopt に最適ゲインｂopt を乗じる
ことにより得た最適コード・ベクトルｂopt Ｐopt と、
やはり符号化側から知らされた固定符号帳２の最適選択
されたコード・ベクトルＣopt に最適ゲインｇopt を乗
じることにより得た最適コード・ベクトルｇopt Ｃopt
とを加算したコード・ベクトルＸを線形予測再生フィル
タ２００を通して再生信号を得ることにより適応符号帳
１の更新を行っている。
【００３７】尚、この場合において、演算手段２１が、
図５(b) に示すように、入力信号を時間軸上で逆に並べ
換えし、ＩＩＲ聴覚重み付けフィルタ処理（１／Ａ’
(Z) ）した後、再び時間軸上で逆に並べ換えするもので
構成する場合には、図５(a) に示すように、ＦＩＲ聴覚
重み付けフィルタ・マトリックスの転置マトリックス t
Ａを乗算するもので構成する場合に比べて、ＩＩＲとＦ
ＩＲの違いにより演算量が削減される。
図５(b) に示すように、入力信号を時間軸上で逆に並べ
換えし、ＩＩＲ聴覚重み付けフィルタ処理（１／Ａ’
(Z) ）した後、再び時間軸上で逆に並べ換えするもので
構成する場合には、図５(a) に示すように、ＦＩＲ聴覚
重み付けフィルタ・マトリックスの転置マトリックス t
Ａを乗算するもので構成する場合に比べて、ＩＩＲとＦ
ＩＲの違いにより演算量が削減される。
【００３８】
【実施例】図６は、図１及び図２に示したスパース化回
路１７の一実施例を示したもので、この実施例では、図
６(a) に示すように、一定の閾値Ｔｈ以上の値を有する
サンプル点については、入力値をそのまま出力し、閾値
Ｔｈ以下の場合は入力値がゼロに置き換えられてスパー
ス化される。
路１７の一実施例を示したもので、この実施例では、図
６(a) に示すように、一定の閾値Ｔｈ以上の値を有する
サンプル点については、入力値をそのまま出力し、閾値
Ｔｈ以下の場合は入力値がゼロに置き換えられてスパー
ス化される。
【００３９】従って、この場合のスパース化回路１７は
同図(b) に示すようにセンター・クリッピング特性を有
する回路となり、このようなセンター・クリッピング回
路の実現手法としては、例えば２通り考えられる。
同図(b) に示すようにセンター・クリッピング特性を有
する回路となり、このようなセンター・クリッピング回
路の実現手法としては、例えば２通り考えられる。
【００４０】まず、図７に示す実施例では、入力信号
（最適ピッチ予測残差信号）の各サンプル点の値を、そ
の絶対値（信号振幅）の大きい方から順位を付け、その
上位から所望のサンプル数（一定閾値Ｔｈに相当）まで
はそのまま出力し、それ以外のサンプル点はゼロに置き
換えている。これにより、ピッチ探索の演算量に直接の
影響を与える“ゼロでないサンプル点”の数（スパース
度）を正確に制御できることとなる。
（最適ピッチ予測残差信号）の各サンプル点の値を、そ
の絶対値（信号振幅）の大きい方から順位を付け、その
上位から所望のサンプル数（一定閾値Ｔｈに相当）まで
はそのまま出力し、それ以外のサンプル点はゼロに置き
換えている。これにより、ピッチ探索の演算量に直接の
影響を与える“ゼロでないサンプル点”の数（スパース
度）を正確に制御できることとなる。
【００４１】一方、図８に示す実施例では、入力信号に
対して所定サンプル当たりの平均信号振幅ＶAVを算出
し、その値ＶAVに係数λを乗じて閾値Ｔｈ＝ＶAV・λを
決定し、この閾値Ｔｈを用いてセンター・クリッピング
を行うものである。この場合には、入力信号の性質によ
って適応符号帳１のスパース度は多少変化するが、図７
の実施例に比べてサンプル点の順位付けに必要な演算量
が不要となるため、より少ない演算量で済むこととな
る。
対して所定サンプル当たりの平均信号振幅ＶAVを算出
し、その値ＶAVに係数λを乗じて閾値Ｔｈ＝ＶAV・λを
決定し、この閾値Ｔｈを用いてセンター・クリッピング
を行うものである。この場合には、入力信号の性質によ
って適応符号帳１のスパース度は多少変化するが、図７
の実施例に比べてサンプル点の順位付けに必要な演算量
が不要となるため、より少ない演算量で済むこととな
る。
【００４２】図９は、図３及び図４に示した閾値演算回
路１８の一実施例を示したもので、この実施例では、閾
値Ｔｈを適応符号帳に帰還される最適駆動音源信号中の
ピッチベクトル及びコードベクトルの各成分のパワー
（電力）｜ｂopt Ｐopt ｜2 及び｜ｇopt Ｃopt ｜2 を
（ベクトルの内積演算により）算出し、この内のコード
ベクトルの成分パワー｜ｇopt Ｃopt ｜2 が全体に占め
る割合（ｋC ) を次式のように求める。 ｋC ＝（｜ｇopt Ｃopt ｜2/（｜ｂopt Ｐopt ｜2+｜ｇopt Ｃopt ｜2))1/2 但し、０≦ｋC ≦１である。
路１８の一実施例を示したもので、この実施例では、閾
値Ｔｈを適応符号帳に帰還される最適駆動音源信号中の
ピッチベクトル及びコードベクトルの各成分のパワー
（電力）｜ｂopt Ｐopt ｜2 及び｜ｇopt Ｃopt ｜2 を
（ベクトルの内積演算により）算出し、この内のコード
ベクトルの成分パワー｜ｇopt Ｃopt ｜2 が全体に占め
る割合（ｋC ) を次式のように求める。 ｋC ＝（｜ｇopt Ｃopt ｜2/（｜ｂopt Ｐopt ｜2+｜ｇopt Ｃopt ｜2))1/2 但し、０≦ｋC ≦１である。
【００４３】そして、このｋC の関数ｆ（ｋC ）として
図９に示すように閾値Ｔｈ＝λ／ｋC が決定される。但
し、λは経験により決定される定数である。
図９に示すように閾値Ｔｈ＝λ／ｋC が決定される。但
し、λは経験により決定される定数である。
【００４４】一方、ピッチベクトルの成分パワー｜ｇ
opt Ｃopt ｜2 が全体に占める割合（ｋP ) は、次式の
ようになる。 ｋp ＝（｜ｂopt Ｐopt ｜2/（｜ｂopt Ｐopt ｜2+｜ｇopt Ｃopt ｜2))1/2 但し、ｋC 2 ＋ｋp 2 ＝１である。
opt Ｃopt ｜2 が全体に占める割合（ｋP ) は、次式の
ようになる。 ｋp ＝（｜ｂopt Ｐopt ｜2/（｜ｂopt Ｐopt ｜2+｜ｇopt Ｃopt ｜2))1/2 但し、ｋC 2 ＋ｋp 2 ＝１である。
【００４５】ここで、ｋC とｋp とについて考えると、
これらの値は相補的な関係にあり、駆動音源中に占める
ピッチ成分の割合が大きく適応符号帳が入力信号のピッ
チ周期性に充分追従出来ているときにはｋC の値は小さ
くなるため、閾値Ｔｈは反対に大きくなる。従って、ピ
ッチ成分のみが残り、他の信号成分はクリップされ、適
応符号帳へ帰還される非周期成分が抑圧されることとな
る。
これらの値は相補的な関係にあり、駆動音源中に占める
ピッチ成分の割合が大きく適応符号帳が入力信号のピッ
チ周期性に充分追従出来ているときにはｋC の値は小さ
くなるため、閾値Ｔｈは反対に大きくなる。従って、ピ
ッチ成分のみが残り、他の信号成分はクリップされ、適
応符号帳へ帰還される非周期成分が抑圧されることとな
る。
【００４６】逆に、ピッチ成分の割合が小さく適応符号
帳が入力信号のピッチ周期性に追従できていないときに
はｋC の値が大きくなり、閾値Ｔｈが小さくなるため、
最適駆動音源信号成分はそのまま適応符号帳へ帰還され
る。
帳が入力信号のピッチ周期性に追従できていないときに
はｋC の値が大きくなり、閾値Ｔｈが小さくなるため、
最適駆動音源信号成分はそのまま適応符号帳へ帰還され
る。
【００４７】このように、適応符号帳の追従状態に応じ
て適応符号帳の更新に用いられている駆動音源信号の
内、非周期成分の帰還量を制御することが可能になる。
て適応符号帳の更新に用いられている駆動音源信号の
内、非周期成分の帰還量を制御することが可能になる。
【００４８】尚、ピッチベクトル及びコードベクトルの
割合を評価する方法としては，上記のｋC の代わりにそ
れぞれの成分に対して重み付け合成フィルタを施したも
のについて次式のようにしてｋC ’を求めてもよい。 ｋC ’＝ （｜ｇopt ＡＣopt ｜2/（｜ｂopt ＡＰopt ｜2+｜ｇopt ＡＣopt ｜2))1/2
割合を評価する方法としては，上記のｋC の代わりにそ
れぞれの成分に対して重み付け合成フィルタを施したも
のについて次式のようにしてｋC ’を求めてもよい。 ｋC ’＝ （｜ｇopt ＡＣopt ｜2/（｜ｂopt ＡＰopt ｜2+｜ｇopt ＡＣopt ｜2))1/2
【００４９】また、このような閾値Ｔｈは、ｋC の値か
らテーブル・ルック・アップ方式でも求めることができ
る。
らテーブル・ルック・アップ方式でも求めることができ
る。
【００５０】図１０は、図５(a) に示した本発明に係る
音声符号化方式に用いられる演算手段の一実施例を示し
たもので、ＦＩＲ（有限インパルス応答）聴覚重み付け
フィルタ・マトリックスをＡとし、このマトリックスＡ
の転置マトリックス tＡを図１０(a) に示す符号帳次元
数Ｎに一致したＮ次元のマトリックスとすると、図１に
示したＣＥＬＰ方式の場合では、重み付け入力信号ベク
トルＡＸが図１０(b)に示すようなものであれば、この
重み付け入力信号ベクトルＡＸに転置マトリックス tＡ
を乗じた時間反転聴覚重み付け入力信号ベクトル tＡ
ＡＸは図１０(c) に示すようになる。尚、図中、＊は乗
算符号を示す。
音声符号化方式に用いられる演算手段の一実施例を示し
たもので、ＦＩＲ（有限インパルス応答）聴覚重み付け
フィルタ・マトリックスをＡとし、このマトリックスＡ
の転置マトリックス tＡを図１０(a) に示す符号帳次元
数Ｎに一致したＮ次元のマトリックスとすると、図１に
示したＣＥＬＰ方式の場合では、重み付け入力信号ベク
トルＡＸが図１０(b)に示すようなものであれば、この
重み付け入力信号ベクトルＡＸに転置マトリックス tＡ
を乗じた時間反転聴覚重み付け入力信号ベクトル tＡ
ＡＸは図１０(c) に示すようになる。尚、図中、＊は乗
算符号を示す。
【００５１】また、図１１は、図５(b) に示した本発明
に係る音声符号化方式に用いられる演算手段の一実施例
を示したもので、まず、図１に示したＣＥＬＰ方式の場
合では、重み付け入力信号ベクトルＡＸが図１１(a) に
示すようなもの（図１０(b)に示すものと同じ）とする
と、これを時間軸上で逆に並べ換えしたものが図１１
(b) に示すベクトル（ＡＸ）TRである。
に係る音声符号化方式に用いられる演算手段の一実施例
を示したもので、まず、図１に示したＣＥＬＰ方式の場
合では、重み付け入力信号ベクトルＡＸが図１１(a) に
示すようなもの（図１０(b)に示すものと同じ）とする
と、これを時間軸上で逆に並べ換えしたものが図１１
(b) に示すベクトル（ＡＸ）TRである。
【００５２】そして、このベクトル（ＡＸ）TRを、聴覚
重み付けフィルタ関数１／Ａ’(Z)のＩＩＲ（無限イン
パルス応答）形の聴覚重み付け線形予測再生フィルタＡ
にかけると、Ａ（ＡＸ）TRは例えば図１１(c) に示すよ
うになる。
重み付けフィルタ関数１／Ａ’(Z)のＩＩＲ（無限イン
パルス応答）形の聴覚重み付け線形予測再生フィルタＡ
にかけると、Ａ（ＡＸ）TRは例えば図１１(c) に示すよ
うになる。
【００５３】この場合、マトリックスＡは図１０(a) に
示す転置マトリックス tＡを戻した行列であるので、上
記のＡ（ＡＸ）TRを元に戻すために、時間軸上で逆に並
べ換えを行うと、図１１(d) に示すように、なり、これ
は図１０(c) に示した時間反転聴覚重み付け入力信号ベ
クトル tＡＡＸと同じになる。
示す転置マトリックス tＡを戻した行列であるので、上
記のＡ（ＡＸ）TRを元に戻すために、時間軸上で逆に並
べ換えを行うと、図１１(d) に示すように、なり、これ
は図１０(c) に示した時間反転聴覚重み付け入力信号ベ
クトル tＡＡＸと同じになる。
【００５４】このようにして、図１０の実施例と図１１
の実施例が同じ機能を果たすことが分かる。
の実施例が同じ機能を果たすことが分かる。
【００５５】尚、図１１の実施例では、フィルタ・マト
リックスＡをＩＩＲフィルタとしたが、ＦＩＲフィルタ
を用いても構わない。但し、ＦＩＲフィルタを用いる
と、図１０の実施例と同様に全乗算回数がＮ2 ／２（及
び２Ｎの移動操作）となるが、ＩＩＲフィルタを用いた
場合には、例えば１０次線形予測分析の場合であれば１
０Ｎの乗算回数と２Ｎの移動操作とを必要とするだけで
済むことになる。
リックスＡをＩＩＲフィルタとしたが、ＦＩＲフィルタ
を用いても構わない。但し、ＦＩＲフィルタを用いる
と、図１０の実施例と同様に全乗算回数がＮ2 ／２（及
び２Ｎの移動操作）となるが、ＩＩＲフィルタを用いた
場合には、例えば１０次線形予測分析の場合であれば１
０Ｎの乗算回数と２Ｎの移動操作とを必要とするだけで
済むことになる。
【００５６】
【発明の効果】以上説明したように、本発明によれば、
適応符号帳として所定の要素を除いて全てゼロのスパー
ス符号帳を用いると共に最適ピッチ・ベクトルをスパー
ス化回路でスパース化して与えることにより更新し、評
価部に与えるべき相関値を求める際に、聴覚重み付けさ
れた入力音声信号ベクトルから時間反転聴覚重み付け入
力音声信号ベクトルを算出して適応符号帳の各ピッチ予
測残差ベクトルとを乗算し両者の相関値を生成するよう
に構成したので、スパース符号帳の利点をそのまま生か
した形で符号化及び復号化に際しての乗算を行うことが
でき、演算量を削減することができる。
適応符号帳として所定の要素を除いて全てゼロのスパー
ス符号帳を用いると共に最適ピッチ・ベクトルをスパー
ス化回路でスパース化して与えることにより更新し、評
価部に与えるべき相関値を求める際に、聴覚重み付けさ
れた入力音声信号ベクトルから時間反転聴覚重み付け入
力音声信号ベクトルを算出して適応符号帳の各ピッチ予
測残差ベクトルとを乗算し両者の相関値を生成するよう
に構成したので、スパース符号帳の利点をそのまま生か
した形で符号化及び復号化に際しての乗算を行うことが
でき、演算量を削減することができる。
【００５７】また、スパース化に際しての閾値を、適応
符号帳の追従状態に応じて適応符号帳の更新に用いられ
ている駆動音源信号の内、固定符号帳からのコードベク
トルによる非周期成分の帰還量を制御するように可変に
したので、従来のものに比べてより周期性が保たれ、結
果として有声音などのピッチ周期性の強い駆動音源を有
する音声に対して符号化・復号化音声品質を改善するこ
とができる。
符号帳の追従状態に応じて適応符号帳の更新に用いられ
ている駆動音源信号の内、固定符号帳からのコードベク
トルによる非周期成分の帰還量を制御するように可変に
したので、従来のものに比べてより周期性が保たれ、結
果として有声音などのピッチ周期性の強い駆動音源を有
する音声に対して符号化・復号化音声品質を改善するこ
とができる。
【図１】本発明に係る音声符号化方式のピッチ探索の最
適化アルゴリズムを概念的に示したブロック図である。
適化アルゴリズムを概念的に示したブロック図である。
【図２】本発明に係る音声復号化方式の再生アルゴリズ
ムを概念的に示したブロック図である。
ムを概念的に示したブロック図である。
【図３】本発明に係る音声符号化方式のピッチ探索を別
のスパース化により実行するときの最適化アルゴリズム
を概念的に示したブロック図である。
のスパース化により実行するときの最適化アルゴリズム
を概念的に示したブロック図である。
【図４】本発明に係る音声復号化方式の別のスパース化
により実行するときの再生アルゴリズムを概念的に示し
たブロック図である。
により実行するときの再生アルゴリズムを概念的に示し
たブロック図である。
【図５】本発明に係る音声符号化・復号化方式に用いる
演算手段の構成例を概念的に示した図である。
演算手段の構成例を概念的に示した図である。
【図６】本発明に係る音声符号化・復号化方式に用いる
スパース化回路の実施例を概念的に説明するためのグラ
フ図である。
スパース化回路の実施例を概念的に説明するためのグラ
フ図である。
【図７】本発明に係る音声符号化・復号化方式に用いる
スパース化回路の信号振幅順によるセンター・クリッピ
ングを概念的に説明するためのグラフ図である。
スパース化回路の信号振幅順によるセンター・クリッピ
ングを概念的に説明するためのグラフ図である。
【図８】本発明に係る音声符号化・復号化方式に用いる
スパース化回路の平均化閾値によるセンター・クリッピ
ングを概念的に説明するためのグラフ図である。
スパース化回路の平均化閾値によるセンター・クリッピ
ングを概念的に説明するためのグラフ図である。
【図９】本発明に係る音声符号化・復号化方式に用いる
閾値演算回路の実施例を示した図である。
閾値演算回路の実施例を示した図である。
【図１０】本発明に用いる演算手段の実施例を説明する
ための図である。
ための図である。
【図１１】本発明に用いる演算手段の他の実施例を説明
するための図である。
するための図である。
【図１２】一般的な逐次最適化ＣＥＬＰ方式を概略的に
示すブロック図である。
示すブロック図である。
【図１３】一般的な同時最適化ＣＥＬＰ方式を概略的に
示すブロック図である。
示すブロック図である。
【図１４】従来のピッチ探索の最適化アルゴリズムを概
念的に示したブロック図である。
念的に示したブロック図である。
【図１５】従来方式の問題点を説明するためのブロック
図である。
図である。
１ スパース（ピッチ周期）適応符号帳 ２ 固定符号帳 １０ 評価部 １４ フレーム遅延器 １７ スパース回路 １８ 閾値演算回路 ２１ 演算手段 ２２ 乗算部 ２３ フィルタ演算部 図中、同一符号は同一又は相当部分を示す。
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 坂井 良広 神奈川県川崎市中原区上小田中1015番地 富士通株式会社内 (72)発明者 田中 良紀 神奈川県川崎市中原区上小田中1015番地 富士通株式会社内 (58)調査した分野(Int.Cl.7，ＤＢ名) G10L 19/00 - 19/14 H03M 7/30 H04B 14/04 ＪＩＣＳＴファイル（ＪＯＩＳ)
Claims (7)
- 【請求項１】 適応符号帳(1) 及び白色雑音の固定符号
帳(2) の二つの符号帳を用い、ピッチ探索・符号帳探索
を行って最適な駆動音源信号を求めることで符号化を行
うＣＥＬＰ型の音声符号化方式において、 該適応符号帳(1) が、所定の要素を除いて全てゼロのス
パース符号帳であると共に、その中からピッチ探索によ
り選択された最適ピッチ・ベクトル(ｂopt Ｐopt ）を
スパース化回路(17)でスパース化した後、該固定符号帳
(2) から符号帳探索により選択された最適コードベクト
ル(gopt Ｃopt ) と加えあわせ遅延器(14)で１フレーム
分遅延させて与えることにより更新され、 更に、聴覚重み付けされた入力音声信号ベクトル（Ａ
Ｘ）から時間反転聴覚重み付け入力音声信号ベクトル(
tＡＡＸ) を算出する演算手段(21)と、 該時間反転聴覚重み付け入力音声信号ベクトル( tＡＡ
Ｘ) と該適応符号帳(1) の各ピッチ予測残差ベクトル
（Ｐ）とを乗算して両者の相関値( ( t ( ＡＰ)ＡＸ)
を発生する乗算部(22)と、 該適応符号帳(1) の各ピッチ予測残差ベクトル（Ｐ）の
聴覚重み付け再生後のベクトル（ＡＰ) の自己相関値
（( t ( ＡＰ) Ａ ) を求めるフィルタ演算部(23)と、 両相関値に基づいて該聴覚重み付けされた入力音声信号
ベクトル（ＡＸ）に対する誤差信号（Ｅ）の電力を最小
にする最適なピッチ予測残差ベクトル（Ｐopt）及びゲ
イン（ｂopt ）を選択する評価部(10)と、 を備えたことを特徴とする音声符号化方式。 - 【請求項２】 該スパース化回路(17)が、一定閾値(Th)
を基準としてスパース化を行うことを特徴とした請求項
１に記載の音声符号化方式。 - 【請求項３】 該スパース化回路(17)が、所定サンプル
数の平均信号振幅に応じた適応閾値(Th)を基準としてス
パース化を行うことを特徴とした請求項１に記載の音声
符号化方式。 - 【請求項４】 該スパース化回路(17)が、該最適ピッチ
・ベクトル(ｂoptＰopt ) に対してではなく、該最適ピ
ッチ・ベクトル( ｂopt Ｐopt ) と該最適コードベクト
ル(gopt Ｃopt ) とを加え合わせた値に対して設けられ
ており、全体のパワーに占める該最適コードベクトル(g
optＣopt ) のパワーの割合に対応した閾値(Th)を閾値
演算回路(18)で生成して該スパース化回路(17)に与えて
スパース化した後、該遅延器(14)に送ることを特徴とし
た請求項１に記載の音声符号化方式。 - 【請求項５】 該演算手段(21)が、ＦＩＲ聴覚重み付け
フィルタ・マトリックスの転置マトリックス( tＡ )を
乗算するものであることを特徴とした請求項１乃至４の
いずれかに記載の音声符号化方式。 - 【請求項６】 該演算手段(21)が、入力信号を時間軸上
で逆に並べ換え、ＩＩＲ聴覚重み付けフィルタ処理（１
／Ａ’(Z))した後、再び時間軸上で逆に並べ換えするも
のであることを特徴とした請求項１乃至４のいずれかに
記載の音声符号化方式。 - 【請求項７】 符号化側と同一のスパース適応符号帳
(1) と固定符号帳(2)とスパース化回路(17)と遅延器(1
4)と演算手段(21)とを有し、該適応符号帳(1)の内の最
適選択されたピッチ予測残差ベクトル（Ｐopt ）に最適
ゲイン（ｂopt）を乗じることにより得た最適コード・
ベクトル（ｂopt Ｐopt ）を該スパース化回路(17)でス
パース化し、該固定符号帳(2) の最適選択されたコード
・ベクトル（Ｃopt ）に最適ゲイン（ｇopt ）を乗じる
ことにより得た最適コード・ベクトル（ｇopt Ｃopt )
とを加算したコード・ベクトル（Ｘ）を線形予測再生フ
ィルタ(200）を通して再生信号を得ることを特徴とした
請求項１乃至６のいずれかに記載の音声復号化方式。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP03267112A JP3100082B2 (ja) | 1990-09-18 | 1991-09-18 | 音声符号化・復号化方式 |
Applications Claiming Priority (3)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP24848490 | 1990-09-18 | ||
| JP2-248484 | 1990-09-18 | ||
| JP03267112A JP3100082B2 (ja) | 1990-09-18 | 1991-09-18 | 音声符号化・復号化方式 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH0561499A JPH0561499A (ja) | 1993-03-12 |
| JP3100082B2 true JP3100082B2 (ja) | 2000-10-16 |
Family
ID=26538796
Family Applications (1)
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