JP3143956B2 - 音声パラメータ符号化方式 - Google Patents
音声パラメータ符号化方式Info
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- frame
- parameter
- subframes
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Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は音声信号を低いビットレ
ート、特に８ｋｂ／ｓ以下のビットレートで高品質に符
号化する音声符号化方式に供するための音声パラメータ
符号方式に関する。
ート、特に８ｋｂ／ｓ以下のビットレートで高品質に符
号化する音声符号化方式に供するための音声パラメータ
符号方式に関する。
【０００２】
【従来の技術】音声信号を８ｋｂ／ｓ以下の低いビット
レートで符号化する方式としては、例えば、Ｍ．Ｓｃｈ
ｒｏｅｄｅｒ ａｎｄ Ｂ．Ａｔａｌ氏による”Ｃｏｄ
ｅ−ｅｘｃｉｔｅｄ ｌｉｎｅａｒ ｐｒｅｄｉｃｔｉ
ｏｎ：Ｈｉｇｈ ｑｕａｌｉｔｙ ｓｐｅｅｃｈ ａｔ
ｖｅｒｙ ｌｏｗ ｂｉｔ ｒａｔｅｓ”（Ｐｒｏ
ｃ．ＩＣＡＳＳＰ，ｐｐ．９３７−９４０，１９８５
年）と題した論文（文献１）や、Ｋｌｅｉｊｎ氏らによ
る”Ｉｍｐｒｏｖｅｄ ｓｐｅｅｃｈ ｑｕａｌｉｔｙ
ａｎｄ ｅｆｆｉｃｉｅｎｔ ｖｅｃｔｏｒ ｑｕａ
ｎｔｉｚａｔｉｏｎｉｎ ＳＥＬＰ”（Ｐｒｏｃ．ＩＣ
ＡＳＳＰ，ｐｐ．１５５−１５８，１９８８年）と題し
た論文（文献２）等に記載されているＣＥＬＰ（Ｃｏｄ
ｅ Ｅｘｃｉｔｅｄ ＬＰＣ Ｃｏｄｉｎｇ）方式が知
られている。この方式では、まず送信側は、音声信号の
スペクトル特性を表すスペクトルパラメータをフレーム
毎（例えば２０ｍｓ）に音声信号から抽出し、さらにフ
レームを小区間サブフレーム（例えば５ｍｓ）に分割す
る。次にこのサブフレーム毎に、過去の音源信号をもと
に長時間相関（ピッチ相関）を表すピッチパラメータを
抽出し、このピッチパラメータにより前述のサブフレー
ムの音声信号を長期予測する。次に長期予測して求めた
残差信号に対して、予め定められた種類の雑音信号から
なるコードブックから選択した信号により合成した信号
と、前述の音声信号との誤差電力を最小化するように一
種類の雑音信号を選択し、この種類を表すインデクス及
びゲイン並びに前述のスペクトルパラメータ及びピッチ
パラメータを伝送する。
レートで符号化する方式としては、例えば、Ｍ．Ｓｃｈ
ｒｏｅｄｅｒ ａｎｄ Ｂ．Ａｔａｌ氏による”Ｃｏｄ
ｅ−ｅｘｃｉｔｅｄ ｌｉｎｅａｒ ｐｒｅｄｉｃｔｉ
ｏｎ：Ｈｉｇｈ ｑｕａｌｉｔｙ ｓｐｅｅｃｈ ａｔ
ｖｅｒｙ ｌｏｗ ｂｉｔ ｒａｔｅｓ”（Ｐｒｏ
ｃ．ＩＣＡＳＳＰ，ｐｐ．９３７−９４０，１９８５
年）と題した論文（文献１）や、Ｋｌｅｉｊｎ氏らによ
る”Ｉｍｐｒｏｖｅｄ ｓｐｅｅｃｈ ｑｕａｌｉｔｙ
ａｎｄ ｅｆｆｉｃｉｅｎｔ ｖｅｃｔｏｒ ｑｕａ
ｎｔｉｚａｔｉｏｎｉｎ ＳＥＬＰ”（Ｐｒｏｃ．ＩＣ
ＡＳＳＰ，ｐｐ．１５５−１５８，１９８８年）と題し
た論文（文献２）等に記載されているＣＥＬＰ（Ｃｏｄ
ｅ Ｅｘｃｉｔｅｄ ＬＰＣ Ｃｏｄｉｎｇ）方式が知
られている。この方式では、まず送信側は、音声信号の
スペクトル特性を表すスペクトルパラメータをフレーム
毎（例えば２０ｍｓ）に音声信号から抽出し、さらにフ
レームを小区間サブフレーム（例えば５ｍｓ）に分割す
る。次にこのサブフレーム毎に、過去の音源信号をもと
に長時間相関（ピッチ相関）を表すピッチパラメータを
抽出し、このピッチパラメータにより前述のサブフレー
ムの音声信号を長期予測する。次に長期予測して求めた
残差信号に対して、予め定められた種類の雑音信号から
なるコードブックから選択した信号により合成した信号
と、前述の音声信号との誤差電力を最小化するように一
種類の雑音信号を選択し、この種類を表すインデクス及
びゲイン並びに前述のスペクトルパラメータ及びピッチ
パラメータを伝送する。
【０００３】ＣＥＬＰ方式では、音声のスペクトルパラ
メータとしてはＬＰＣ分析により求めたＬＰＣパラメー
タを用い、このＬＰＣパラメータを量子化する。量子化
法としては、通常スカラ量子化が用いられており、１０
次のＬＰＣ係数を量子化するのにフレーム当り３４ビッ
ト（１．７ｋｂ／ｓ）程度のビット数が必要であり、ビ
ット数をさらに低減すると音質が低下する。ＬＰＣパラ
メータをより効率的に量子化する方法として、Ｍｏｒｉ
ｙａ氏らによる”Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ ｃｏｄｉｎｇ
ｏｆ ｓｐｅｅｃｈ ｕｓｉｎｇ ａ ｗｅｉｇｈｔｅ
ｄ ｖｅｃｔｏｒ ｑｕａｎｔｉｚｅｒ，”と題した論
文（ＩＥＥＥ Ｊ．Ｓｅｌ．Ａｒｅａｓ，Ｃｏｍｍｕ
ｎ．，ｐｐ．４２５−４３１，１９８８年）（文献３）
等に記載されたベクトル−スカラ量子化法などが提案さ
れているが、フレーム当り２７〜３０ビット程度のビッ
ト数が必要である。
メータとしてはＬＰＣ分析により求めたＬＰＣパラメー
タを用い、このＬＰＣパラメータを量子化する。量子化
法としては、通常スカラ量子化が用いられており、１０
次のＬＰＣ係数を量子化するのにフレーム当り３４ビッ
ト（１．７ｋｂ／ｓ）程度のビット数が必要であり、ビ
ット数をさらに低減すると音質が低下する。ＬＰＣパラ
メータをより効率的に量子化する方法として、Ｍｏｒｉ
ｙａ氏らによる”Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ ｃｏｄｉｎｇ
ｏｆ ｓｐｅｅｃｈ ｕｓｉｎｇ ａ ｗｅｉｇｈｔｅ
ｄ ｖｅｃｔｏｒ ｑｕａｎｔｉｚｅｒ，”と題した論
文（ＩＥＥＥ Ｊ．Ｓｅｌ．Ａｒｅａｓ，Ｃｏｍｍｕ
ｎ．，ｐｐ．４２５−４３１，１９８８年）（文献３）
等に記載されたベクトル−スカラ量子化法などが提案さ
れているが、フレーム当り２７〜３０ビット程度のビッ
ト数が必要である。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】上述したＣＥＬＰ方式
のビットレートをさらに低減するためには、スペクトル
パラメータの効率的な量子化法が必要であるが、スペク
トルパラメータの量子化に必要なビット数を下げるため
にフレーム長を長くとると、スペクトルの時間的変化を
良好に表すことが困難となり、時間歪が増大し音質が大
幅に劣化していた。
のビットレートをさらに低減するためには、スペクトル
パラメータの効率的な量子化法が必要であるが、スペク
トルパラメータの量子化に必要なビット数を下げるため
にフレーム長を長くとると、スペクトルの時間的変化を
良好に表すことが困難となり、時間歪が増大し音質が大
幅に劣化していた。
【０００５】本発明の目的は、上述した問題点を解決
し、スペクトルパラメータを従来よりも少ないビット数
で量子化しても良好な音質を提供できる音声パラメータ
符号化方式を提供することにある。
し、スペクトルパラメータを従来よりも少ないビット数
で量子化しても良好な音質を提供できる音声パラメータ
符号化方式を提供することにある。
【０００６】
【課題を解決するための手段】第１の発明の音声パラメ
ータ符号化方式は、入力した音声信号フレームに分割
し、さらにフレームよりも短い複数個のサブフレームに
分割する手段と、前記サブフレームの少なくとも一つに
ついて前記音声信号に対してスペクトルパラメータを予
め定められた次数だけ求める手段と、一つのサブフレー
ムのスペクトルパラメータを予め構成した第１のコード
ブックを用いて量子化し、他の少なくとも一つサブフレ
ームのスペクトルパラメータを、当該フレームでのスペ
クトルパラメータの量子化値と、過去のフレームでのス
ペクトルパラメータの量子化値と、第２のコードブック
とを用いて量子化することを特徴とする。
ータ符号化方式は、入力した音声信号フレームに分割
し、さらにフレームよりも短い複数個のサブフレームに
分割する手段と、前記サブフレームの少なくとも一つに
ついて前記音声信号に対してスペクトルパラメータを予
め定められた次数だけ求める手段と、一つのサブフレー
ムのスペクトルパラメータを予め構成した第１のコード
ブックを用いて量子化し、他の少なくとも一つサブフレ
ームのスペクトルパラメータを、当該フレームでのスペ
クトルパラメータの量子化値と、過去のフレームでのス
ペクトルパラメータの量子化値と、第２のコードブック
とを用いて量子化することを特徴とする。
【０００７】第２の発明の音声パラメータ符号化方式
は、第１の発明において、第１のコードブック又は第２
のコードブックの少なくとも一方において、量子化歪の
小さい順に複数種類の候補を出力し、他のサブフレーム
においては、スペクトルパラメータを当該フレームでの
スペクトルパラメータの量子化値と、過去のフレームで
のスペクトルパラメータの量子化値と、第２のコードブ
ックとを用いて量子化して量子化歪を求め前記量子化歪
を複数サブフレームにわたり累積し、前記累積値を最小
にする候補を選択し出力することを特徴とする。
は、第１の発明において、第１のコードブック又は第２
のコードブックの少なくとも一方において、量子化歪の
小さい順に複数種類の候補を出力し、他のサブフレーム
においては、スペクトルパラメータを当該フレームでの
スペクトルパラメータの量子化値と、過去のフレームで
のスペクトルパラメータの量子化値と、第２のコードブ
ックとを用いて量子化して量子化歪を求め前記量子化歪
を複数サブフレームにわたり累積し、前記累積値を最小
にする候補を選択し出力することを特徴とする。
【０００８】第３の発明の音声パラメータ符号化方式
は、入力した音声信号をフレームに分割し、さらにフレ
ームよりも短い複数個のサブフレームに分割する手段
と、前記サブフレームの少なくとも一つについて前記音
声信号に対してスペクトルパラメータを予め定められた
次数だけ求める手段と、一つのサブフレームのスペクト
ルパラメータを予め構成した第１のコードブックを用い
て量子化し、他の少なくとも一つのサブフレームでは当
該フレームでのスペクトルパラメータの量子化値と過去
のフレームでのスペクトルパラメータの量子化値とを用
いてあらかじめ定められた方法によりスペクトルパラメ
ータを復元し、当該サブフレームのスペクトルパラメー
タと前記復元値との誤差を小さくするように第２のコー
ドブックを選択することを特徴とする。
は、入力した音声信号をフレームに分割し、さらにフレ
ームよりも短い複数個のサブフレームに分割する手段
と、前記サブフレームの少なくとも一つについて前記音
声信号に対してスペクトルパラメータを予め定められた
次数だけ求める手段と、一つのサブフレームのスペクト
ルパラメータを予め構成した第１のコードブックを用い
て量子化し、他の少なくとも一つのサブフレームでは当
該フレームでのスペクトルパラメータの量子化値と過去
のフレームでのスペクトルパラメータの量子化値とを用
いてあらかじめ定められた方法によりスペクトルパラメ
ータを復元し、当該サブフレームのスペクトルパラメー
タと前記復元値との誤差を小さくするように第２のコー
ドブックを選択することを特徴とする。
【０００９】第４の発明の音声パラメータ符号化方式
は、第２の発明において、第１のコードブック又は第２
のコードブックの少なくとも一方において、量子化歪の
小さい順に複数種類の候補を出力し、他のサブフレーム
においては、当該サブフレームのスペクトルパラメータ
と前記復元値との誤差電力を複数サブフレームにわたり
累積し、前記累積値を最小にする候補を選択し出力する
ことを特徴とする。
は、第２の発明において、第１のコードブック又は第２
のコードブックの少なくとも一方において、量子化歪の
小さい順に複数種類の候補を出力し、他のサブフレーム
においては、当該サブフレームのスペクトルパラメータ
と前記復元値との誤差電力を複数サブフレームにわたり
累積し、前記累積値を最小にする候補を選択し出力する
ことを特徴とする。
【００１０】第５の発明の音声パラメータ符号化方式
は、入力した音声信号をフレームに分割し、さらにフレ
ームよりも短い複数個のサブフレームに分割する手段
と、前記サブフレームの少なくとも一つについて前記音
声信号に対してスペクトルパラメータを予め定められた
次数だけ求める手段と、一つのサブフレームのスペクト
ルパラメータを予め構成した第１のコードブックを用い
て量子化し、量子化歪の小さい順に複数種類の候補を出
力し、他のサブフレームにおいては、当該フレームの量
子化スペクトルパラメータと過去のフレームの量子化ス
ペクトルパラメータを用いて予め定められた方法により
スペクトルパラメータを復元し、サブフレームのスペク
トルパラメータと前記復元値との誤差電力を複数サブフ
レームにわたり累積し、前記累積値を最小にする候補を
選択し出力する手段とを有することを特徴とする。
は、入力した音声信号をフレームに分割し、さらにフレ
ームよりも短い複数個のサブフレームに分割する手段
と、前記サブフレームの少なくとも一つについて前記音
声信号に対してスペクトルパラメータを予め定められた
次数だけ求める手段と、一つのサブフレームのスペクト
ルパラメータを予め構成した第１のコードブックを用い
て量子化し、量子化歪の小さい順に複数種類の候補を出
力し、他のサブフレームにおいては、当該フレームの量
子化スペクトルパラメータと過去のフレームの量子化ス
ペクトルパラメータを用いて予め定められた方法により
スペクトルパラメータを復元し、サブフレームのスペク
トルパラメータと前記復元値との誤差電力を複数サブフ
レームにわたり累積し、前記累積値を最小にする候補を
選択し出力する手段とを有することを特徴とする。
【００１１】
【作用】本発明による音声パラメータ符号化方式の作用
を示す。図１は第１及び第２の発明の作用を、図３は第
３及び第４の発明の作用を、図４は第５の発明の作用を
各々説明するための図である。以下の説明では音声のス
ペクトルパラメータとしてＬＳＰパラメータを用いるも
のとする。
を示す。図１は第１及び第２の発明の作用を、図３は第
３及び第４の発明の作用を、図４は第５の発明の作用を
各々説明するための図である。以下の説明では音声のス
ペクトルパラメータとしてＬＳＰパラメータを用いるも
のとする。
【００１２】入力した音声信号を予め定められた時間長
のフレーム（例えば３０〜４０ｍｓ）に分割し、さらに
フレームの音声信号を、フレームよりも短い複数個のサ
ブフレーム（例えば５〜８ｍｓ）に分割し、フレーム内
の少なくとも一つのサブフレームに対して、周知のＬＰ
Ｃ分析を行いスペクトルパラメータを求める。ここで
は、フレーム長を４０ｍｓ、サブフレーム長を８ｍｓと
し、図２に示すサブフレーム、、、についてＬ
ＰＣ分析をおこなうものとする。
のフレーム（例えば３０〜４０ｍｓ）に分割し、さらに
フレームの音声信号を、フレームよりも短い複数個のサ
ブフレーム（例えば５〜８ｍｓ）に分割し、フレーム内
の少なくとも一つのサブフレームに対して、周知のＬＰ
Ｃ分析を行いスペクトルパラメータを求める。ここで
は、フレーム長を４０ｍｓ、サブフレーム長を８ｍｓと
し、図２に示すサブフレーム、、、についてＬ
ＰＣ分析をおこなうものとする。
【００１３】最初に第１の発明の作用について図１を用
いて説明する。
いて説明する。
【００１４】一例として、第サブフレームについてＬ
ＰＣ分析により求められたスペクトルパラメータを、端
子１００から入力し、第、、サブフレームについ
て求めたスペクトルパラメータを端子１０５から順に入
力する。スペクトルパラメータとしては、ここでは線ス
ペクトル対（ＬＳＰ）パラメータを用いて説明を行う。
ＬＳＰの具体的な計算法は、菅村氏らによる”Ｑｕａｎ
ｔｉｚｅｒｄｅｓｉｇｎ ｉｎ ＬＳＰ ｓｐｅｅｃｈ
ａｎａｌｙｓｉｓ−ｓｙｎｔｈｅｓｉｓ，”と題した
論文（ＩＥＥＥ Ｊ．Ｓｅｌ．Ａｒｅａｓ Ｃｏｍｍｕ
ｎ．，ｐｐ．４２５−４３１，１９８８年）（文献４）
等を参照できる。ベクトル量子化部１１０は、コードブ
ック１２０（第１のコードブック）を用いて、入力した
ＬＳＰパラメータをベクトル量子化する。コードブック
１２０には、トレーニング用の多量のＬＳＰパラメータ
系列を用いて予め学習させておく。学習の方法は、例え
ばＬｉｎｄｅ，Ｂｕｚｏ，Ｇｒａｙ氏による”Ａｎ ａ
ｌｇｏｒｉｔｈｍ ｆｏｒ ｖｅｃｔｏｒ ｑｕａｎｔ
ｉｚａｔｉｏｎ ｄｅｓｉｇｎ”と題した論文（ＩＥＥ
Ｅ Ｔｒａｎｓ．Ｃｏｍｍｕｎ．，ｐｐ．８４−９５，
１９８０）（文献５）等を参照できる。コードベクトル
を探索するときの歪尺度は、種々のものが知られている
が、ここではＬＳＰの２乗距離を用いる。ＬＳＰの２乗
距離は（１）式で与えられる。
ＰＣ分析により求められたスペクトルパラメータを、端
子１００から入力し、第、、サブフレームについ
て求めたスペクトルパラメータを端子１０５から順に入
力する。スペクトルパラメータとしては、ここでは線ス
ペクトル対（ＬＳＰ）パラメータを用いて説明を行う。
ＬＳＰの具体的な計算法は、菅村氏らによる”Ｑｕａｎ
ｔｉｚｅｒｄｅｓｉｇｎ ｉｎ ＬＳＰ ｓｐｅｅｃｈ
ａｎａｌｙｓｉｓ−ｓｙｎｔｈｅｓｉｓ，”と題した
論文（ＩＥＥＥ Ｊ．Ｓｅｌ．Ａｒｅａｓ Ｃｏｍｍｕ
ｎ．，ｐｐ．４２５−４３１，１９８８年）（文献４）
等を参照できる。ベクトル量子化部１１０は、コードブ
ック１２０（第１のコードブック）を用いて、入力した
ＬＳＰパラメータをベクトル量子化する。コードブック
１２０には、トレーニング用の多量のＬＳＰパラメータ
系列を用いて予め学習させておく。学習の方法は、例え
ばＬｉｎｄｅ，Ｂｕｚｏ，Ｇｒａｙ氏による”Ａｎ ａ
ｌｇｏｒｉｔｈｍ ｆｏｒ ｖｅｃｔｏｒ ｑｕａｎｔ
ｉｚａｔｉｏｎ ｄｅｓｉｇｎ”と題した論文（ＩＥＥ
Ｅ Ｔｒａｎｓ．Ｃｏｍｍｕｎ．，ｐｐ．８４−９５，
１９８０）（文献５）等を参照できる。コードベクトル
を探索するときの歪尺度は、種々のものが知られている
が、ここではＬＳＰの２乗距離を用いる。ＬＳＰの２乗
距離は（１）式で与えられる。
【００１５】
【数１】
【００１６】ここではＬＳＰ（ｉ）は入力したｉ次目の
ＬＳＰ係数を示す。ＰはＬＳＰの次数である。ＬＳＰ’
（ｉ）はコードブックが有するｊ番目のコードベクトル
であり、ｊ＝１〜２B （Ｂはコードブックのビット数）
である。（１）式を最小化するコードベクトルを補間ベ
クトル量子化部１３０と端子１５５へ出力する。
ＬＳＰ係数を示す。ＰはＬＳＰの次数である。ＬＳＰ’
（ｉ）はコードブックが有するｊ番目のコードベクトル
であり、ｊ＝１〜２B （Ｂはコードブックのビット数）
である。（１）式を最小化するコードベクトルを補間ベ
クトル量子化部１３０と端子１５５へ出力する。
【００１７】補間ベクトル量子化部１３０は、ベクトル
量子化部１１０の出力コードベクトルと、この出力コー
ドベクトルを１フレーム遅延させて得た１フレーム過去
のスペクトルパラメータの量子化値とを入力する。補間
係数コードブック１４０（コードブック２）を用いて、
端子１０５より入力したサブフレーム、、のＬＳ
Ｐ系列を補間ベクトル量子化して復元する。つまり、
（２）式により、補間係数コードベクトルによる量子化
歪を計算し、量子化歪を最小にする補間係数コードベク
トルＡj をサブフレーム毎に選択する。
量子化部１１０の出力コードベクトルと、この出力コー
ドベクトルを１フレーム遅延させて得た１フレーム過去
のスペクトルパラメータの量子化値とを入力する。補間
係数コードブック１４０（コードブック２）を用いて、
端子１０５より入力したサブフレーム、、のＬＳ
Ｐ系列を補間ベクトル量子化して復元する。つまり、
（２）式により、補間係数コードベクトルによる量子化
歪を計算し、量子化歪を最小にする補間係数コードベク
トルＡj をサブフレーム毎に選択する。
【００１８】
【数２】
【００１９】（２）式において、ＬＳＰl （ｉ）は第ｌ
サブフレームでの入力のｉ次目のＬＳＰ。ＬＳＰ’
n - 1 （ｉ）、ＬＳＰ’n （ｉ）は、それぞれ１フレー
ム過去のＬＳＰの量子化値、現フレームでのＬＳＰの量
子化値（ベクトル量子化部１１０の出力値）を示す。Ａ
jは補間係数コードブック１４０の有するｊ番目のコー
ドベクトルである。補間ベクトル量子化部１３０は、
（２）式を最小化する補間係数コードベクトルをサブフ
レーム、、に対して求め、（３）式によりサブフ
レームにおけるスペクトルパラメータを復元し端子１５
０から出力する。
サブフレームでの入力のｉ次目のＬＳＰ。ＬＳＰ’
n - 1 （ｉ）、ＬＳＰ’n （ｉ）は、それぞれ１フレー
ム過去のＬＳＰの量子化値、現フレームでのＬＳＰの量
子化値（ベクトル量子化部１１０の出力値）を示す。Ａ
jは補間係数コードブック１４０の有するｊ番目のコー
ドベクトルである。補間ベクトル量子化部１３０は、
（２）式を最小化する補間係数コードベクトルをサブフ
レーム、、に対して求め、（３）式によりサブフ
レームにおけるスペクトルパラメータを復元し端子１５
０から出力する。
【００２０】 ＬＳＰ’n l （ｉ）＝ ＬＳＰ’n - 1 （ｉ）・Ａj −（１−Ａj ）ＬＳＰ’（ｉ） （３） Ａj は、トレーニング用ＬＳＰ信号に対して、（４）式
を最小化するように、前述の文献５等を用いて予め学習
しておく。
を最小化するように、前述の文献５等を用いて予め学習
しておく。
【００２１】
【数３】
【００２２】ここでｎはフレーム番号、ｋはトレーニン
グ全信号のフレーム数を示す。
グ全信号のフレーム数を示す。
【００２３】次に、第２の発明の作用について同じく図
１を用いて説明する。
１を用いて説明する。
【００２４】ベクトル量子化部１１０は、コードブック
１２０（第１のコードブック）を用いて（１）式の量子
化歪の小さい順に複数種類（Ｍ種類）のコードベクトル
を出力する。次に、複数種類の各々のコードベクトルに
対して、補間ベクトル量子化部１３０は、補間係数コー
ドブック１４０（第２のコードブック）を用いて、
（２）式の量子化歪を最小化するコードベクトルを出力
する。次に、補間ベクトル量子化部１３０は、Ｍ種類の
コードベクトルの組合せの各々に対して、複数サブフレ
ームにわたり（５）式の累積歪を計算し、累積歪を最小
化する第１のコードブックと第２のコードブックのコー
ドベクトルの組合せを出力する。
１２０（第１のコードブック）を用いて（１）式の量子
化歪の小さい順に複数種類（Ｍ種類）のコードベクトル
を出力する。次に、複数種類の各々のコードベクトルに
対して、補間ベクトル量子化部１３０は、補間係数コー
ドブック１４０（第２のコードブック）を用いて、
（２）式の量子化歪を最小化するコードベクトルを出力
する。次に、補間ベクトル量子化部１３０は、Ｍ種類の
コードベクトルの組合せの各々に対して、複数サブフレ
ームにわたり（５）式の累積歪を計算し、累積歪を最小
化する第１のコードブックと第２のコードブックのコー
ドベクトルの組合せを出力する。
【００２５】
【数４】
【００２６】ここで、ＬＳＰ’n k （ｉ）は第１のコー
ドブックから選択されたｋ番目（ｋ＝１〜Ｍ）の候補で
ある。Ｌは歪を累積するサブフレームの個数である。
ドブックから選択されたｋ番目（ｋ＝１〜Ｍ）の候補で
ある。Ｌは歪を累積するサブフレームの個数である。
【００２７】次に第３の発明の作用について図３を用い
て説明する。ここで図１と同一の番号を付した構成要素
は図１と同様の動作を行うので説明は略す。
て説明する。ここで図１と同一の番号を付した構成要素
は図１と同様の動作を行うので説明は略す。
【００２８】第１の発明と異なる点は、現在のフレーム
のスペクトルパラメータの量子化値と過去のフレームの
スペクトルパラメータの量子化値とを用いて、予め定め
られた補間法により補間してサブフレーム、、の
スペクトルパラメータを復元し、各サブフレームのスペ
クトルパラメータと前述の復元値の誤差を小さくするよ
うに第２のコードブックを選択することにある。
のスペクトルパラメータの量子化値と過去のフレームの
スペクトルパラメータの量子化値とを用いて、予め定め
られた補間法により補間してサブフレーム、、の
スペクトルパラメータを復元し、各サブフレームのスペ
クトルパラメータと前述の復元値の誤差を小さくするよ
うに第２のコードブックを選択することにある。
【００２９】図３において、補間部１１５は、１フレー
ム過去のスペクトルパラメータの量子化値とベクトル量
子化部１１０の出力値（現在のフレームのスペクトルパ
ラメータの量子化値）とを用いて、あらかじめ定められ
た方法によりサブフレームのスペクトルパラメータを復
元する。ここでは、一例として、（６）式により直線補
間により復元するものとする。
ム過去のスペクトルパラメータの量子化値とベクトル量
子化部１１０の出力値（現在のフレームのスペクトルパ
ラメータの量子化値）とを用いて、あらかじめ定められ
た方法によりサブフレームのスペクトルパラメータを復
元する。ここでは、一例として、（６）式により直線補
間により復元するものとする。
【００３０】 ＬＳＰ’l （ｉ）＝ αl ＬＳＰ’n - 1 （ｉ）＋（１−αl ）ＬＳＰ’n （ｉ） （６） ここで、ＬＳＰ’l （１）は直線補間により復元した第
ｌサブフレームのＬＳＰである。またαl は第ｌサブフ
レームでの予め定められた補間係数である。
ｌサブフレームのＬＳＰである。またαl は第ｌサブフ
レームでの予め定められた補間係数である。
【００３１】補間ベクトル量子化部１３５は、補間係数
コードブック１４５（第２のコードブック）を用いて、
次式の誤差電力を最小化するように、サブフレーム毎に
コードベクトルをＡj 選択する。
コードブック１４５（第２のコードブック）を用いて、
次式の誤差電力を最小化するように、サブフレーム毎に
コードベクトルをＡj 選択する。
【００３２】
【数５】
【００３３】そして（８）式により、サブフレーム、
、に対して復元した値を端子１５０から出力する。
、に対して復元した値を端子１５０から出力する。
【００３４】 ＬＳＰ’’l （ｉ）＝ＬＳＰ’l （ｉ）＋ＬＳＰ’n - 1 （ｉ）・Ａj ＋（１ −Ａj ）ＬＳＰ’n （ｉ） （８） 次に第４の発明の作用について同じく図３を用いて説明
する。
する。
【００３５】ベクトル量子化部１１０は、コードブック
１２０（第１のコードブック）を用いて（１）式の量子
化歪の小さい順に複数種類（Ｍ種類）のコードベクトル
を出力する。次に、複数種類の各々のコードベクトルに
対して、補間部１１５において補間し、さらに、補間ベ
クトル量子化部１３５において、補間係数コードブック
１４５（第２のコードブック）を用いて、（７）式の量
子化歪を最小化するコードベクトルを出力する。次に、
Ｍ種類のコードベクトルの組合せの各々に対して、次式
の複数サブフレームにわたる累積歪を計算し、累積歪を
最小化する第１のコードブックと第２のコードブックの
コードベクトルの組合せを出力する。
１２０（第１のコードブック）を用いて（１）式の量子
化歪の小さい順に複数種類（Ｍ種類）のコードベクトル
を出力する。次に、複数種類の各々のコードベクトルに
対して、補間部１１５において補間し、さらに、補間ベ
クトル量子化部１３５において、補間係数コードブック
１４５（第２のコードブック）を用いて、（７）式の量
子化歪を最小化するコードベクトルを出力する。次に、
Ｍ種類のコードベクトルの組合せの各々に対して、次式
の複数サブフレームにわたる累積歪を計算し、累積歪を
最小化する第１のコードブックと第２のコードブックの
コードベクトルの組合せを出力する。
【００３６】
【数６】
【００３７】ここで、ＬＳＰ’’l k （ｉ）は第１のコ
ードブックから選択されたｋ番目（ｋ＝１〜Ｍ）の候補
を用いて復元したｌサブフレームのＬＳＰである。
ードブックから選択されたｋ番目（ｋ＝１〜Ｍ）の候補
を用いて復元したｌサブフレームのＬＳＰである。
【００３８】第１から第４の発明の作用の例では、全て
のサブフレームに対して共通の補間係数コードブックを
構成したが、サブフレーム毎に異なる補間係数コードブ
ックを構成しても良い。また、この場合、複数サブフレ
ーム分の補間コードブックをまとめてマストリクスコー
ドブックを構成しても良い。
のサブフレームに対して共通の補間係数コードブックを
構成したが、サブフレーム毎に異なる補間係数コードブ
ックを構成しても良い。また、この場合、複数サブフレ
ーム分の補間コードブックをまとめてマストリクスコー
ドブックを構成しても良い。
【００３９】また、補間係数コードブックの学習、探索
には上記の２乗距離や、重み付け距離など他の周知の距
離尺度を用いても良い。
には上記の２乗距離や、重み付け距離など他の周知の距
離尺度を用いても良い。
【００４０】また、ベクトル量子化部では、周知のベク
トルースカラ量子化を用いても良い。
トルースカラ量子化を用いても良い。
【００４１】第５の発明の作用について図４を用いて説
明する。ここで図１、図３と同一の番号を付した構成要
素は図１、図３と同様の動作を行うので説明は略す。
明する。ここで図１、図３と同一の番号を付した構成要
素は図１、図３と同様の動作を行うので説明は略す。
【００４２】ベクトル量子化部１８０では、コードブッ
ク１２０（第１のコードブック）を用いて（１）式の量
子化歪の小さい順に複数種類（Ｍ種類）のコードベクト
ルを出力する。次に、複数種類の各々のコードベクトル
に対して、補間部１１５において例えば直線補間を用い
て補間処理を行い、（６）式に従い、、、サブフ
レームのＬＳＰを復元する。累積歪計算部１６０では、
各候補に対して、サブフレームのスペクトルパラメータ
と前述の復元値との誤差電力を複数サブフレームにわた
り累積し、（１０）式の累積歪を計算する。
ク１２０（第１のコードブック）を用いて（１）式の量
子化歪の小さい順に複数種類（Ｍ種類）のコードベクト
ルを出力する。次に、複数種類の各々のコードベクトル
に対して、補間部１１５において例えば直線補間を用い
て補間処理を行い、（６）式に従い、、、サブフ
レームのＬＳＰを復元する。累積歪計算部１６０では、
各候補に対して、サブフレームのスペクトルパラメータ
と前述の復元値との誤差電力を複数サブフレームにわた
り累積し、（１０）式の累積歪を計算する。
【００４３】
【数７】
【００４４】判定部１６５では、（１０）式を最小化す
るコードベクトルを選択し、ベクトル量子化部の候補は
端子１７０から、サブフレームの復元値は端子１７０か
ら出力する。
るコードベクトルを選択し、ベクトル量子化部の候補は
端子１７０から、サブフレームの復元値は端子１７０か
ら出力する。
【００４５】上記説明において、ベクトル量子化部で
は、周知のベクトル−スカラ量子化を用いることもでき
る。また、補間処理は周知の方法を用いることができ
る。また、コードブックの探索には重み付け距離などの
他の周知な距離尺度を用いることができる。
は、周知のベクトル−スカラ量子化を用いることもでき
る。また、補間処理は周知の方法を用いることができ
る。また、コードブックの探索には重み付け距離などの
他の周知な距離尺度を用いることができる。
【００４６】
【実施例】図５は第１、２、３、４及び５の発明の音声
パラメータ符号化方式の一実施例を示すブロック図であ
る。
パラメータ符号化方式の一実施例を示すブロック図であ
る。
【００４７】図５において、入力端子４００から音声信
号を入力し、１フレーム分（例えば４０ｍｓ）の音声信
号をバッファメモリ４１０に格納する。
号を入力し、１フレーム分（例えば４０ｍｓ）の音声信
号をバッファメモリ４１０に格納する。
【００４８】サブフレーム分割回路４２０は、フレーム
の音声信号を予め定められたサブフレーム（例えば８ｍ
ｓ）に分割する。
の音声信号を予め定められたサブフレーム（例えば８ｍ
ｓ）に分割する。
【００４９】ＬＰＣ分析回路４３０は、少なくとも一つ
のサブフレーム位置（例えば図２の、、、ある
いは、、、、あるいは、あるいは、
など任意の組合せが考えられる）の音声信号のスペクト
ル特性を表すパラメータとして、ＬＳＰパラメータを周
知のＬＰＣ分析を行いあらかじめ定められた次数Ｐだけ
計算する。この具体的な計算法については前述文献４等
を参照することができる。
のサブフレーム位置（例えば図２の、、、ある
いは、、、、あるいは、あるいは、
など任意の組合せが考えられる）の音声信号のスペクト
ル特性を表すパラメータとして、ＬＳＰパラメータを周
知のＬＰＣ分析を行いあらかじめ定められた次数Ｐだけ
計算する。この具体的な計算法については前述文献４等
を参照することができる。
【００５０】ＬＳＰ量子化回路４４０は、一つのサブフ
レームで求めたＬＳＰパラメータを予め定められた量子
化ビット数で量子化し、得た符号１k を出力端子４５０
から出力する。
レームで求めたＬＳＰパラメータを予め定められた量子
化ビット数で量子化し、得た符号１k を出力端子４５０
から出力する。
【００５１】最初に、第１の発明におけるＬＳＰ量子化
回路４４０の構成を図６を用いて説明する。
回路４４０の構成を図６を用いて説明する。
【００５２】図６において、入力端子５００からサブフ
レームのＬＳＰパラメータを入力する。また、第、
、サブフレームについて求めたスペクトルパラメー
タを端子５０５から順に入力し、バッファメモリ５０６
に格納する。
レームのＬＳＰパラメータを入力する。また、第、
、サブフレームについて求めたスペクトルパラメー
タを端子５０５から順に入力し、バッファメモリ５０６
に格納する。
【００５３】ベクトル量子化回路５１０は、コードブッ
ク５２０を用いて、入力したＬＳＰパラメータを周知の
手段によりベクトル量子化する。コードブック５２０
は、トレーニング用の多量のＬＳＰパラメータ系列を用
いて予め学習して構成する。ベクトル量子化回路５１０
は、（１）式を最小化するコードベクトルを補間ベクト
ル量子化部５３０と端子５５５へ出力する。
ク５２０を用いて、入力したＬＳＰパラメータを周知の
手段によりベクトル量子化する。コードブック５２０
は、トレーニング用の多量のＬＳＰパラメータ系列を用
いて予め学習して構成する。ベクトル量子化回路５１０
は、（１）式を最小化するコードベクトルを補間ベクト
ル量子化部５３０と端子５５５へ出力する。
【００５４】補間ベクトル量子化回路５３０は、ベクト
ル量子化回路５１０の出力コードベクトルと、遅延回路
５４５による１フレーム過去のスペクトルパラメータの
量子化値とを入力する。補間係数コードブック５４０を
もちいてバッファメモリ５０６に格納されたサブフレー
ム、、のＬＳＰ系列を補間して復元する。つま
り、（２）式により、各補間係数コードベクトルによる
量子化歪を計算し、量子化歪を最小にする補間係数コー
ドベクトルＡj をサブフレーム毎に選択して（３）式に
よりＬＳＰパラメータを復元し、バッファメモリ５３５
に一旦格納した後に端子５５０へ出力する。
ル量子化回路５１０の出力コードベクトルと、遅延回路
５４５による１フレーム過去のスペクトルパラメータの
量子化値とを入力する。補間係数コードブック５４０を
もちいてバッファメモリ５０６に格納されたサブフレー
ム、、のＬＳＰ系列を補間して復元する。つま
り、（２）式により、各補間係数コードベクトルによる
量子化歪を計算し、量子化歪を最小にする補間係数コー
ドベクトルＡj をサブフレーム毎に選択して（３）式に
よりＬＳＰパラメータを復元し、バッファメモリ５３５
に一旦格納した後に端子５５０へ出力する。
【００５５】補間係数コードブック５４０の補間係数
は、トレーニング用ＬＳＰ信号に対して、（４）式を最
小化するように、前述文献５等を用いて予め学習して構
成することができる。
は、トレーニング用ＬＳＰ信号に対して、（４）式を最
小化するように、前述文献５等を用いて予め学習して構
成することができる。
【００５６】次に、第２の発明におけるＬＳＰ量子化回
路４４０の構成を図７を用いて説明する。図７において
図６と同一の番号を付した構成要素は図６と同様の動作
を行うので説明は省略する。
路４４０の構成を図７を用いて説明する。図７において
図６と同一の番号を付した構成要素は図６と同様の動作
を行うので説明は省略する。
【００５７】図７において、ベクトル量子化回路６００
は、コードブック５２０（第１のコードブック）を用い
て（１）式の量子化歪の小さい順に複数種類（Ｍ種類）
のコードベクルトを出力し、候補格納回路６１０へ格納
する。補間ベクトル量子化回路６１５は、候補格納回路
６１０から各候補を入力し、さらに遅延回路５４５から
１フレーム過去のＬＳＰのベクトル量子化値を入力し、
バッファメモリ５０６に格納された各サブフレームのＬ
ＳＰを補間ベクトル量子化する。補間ベクトル量子化に
は補間係数コードブック５４０（第２のコードブック）
を用いて、（２）式の量子化歪を最小化するコードベク
トルを出力する。累積歪計算回路６２０では、各候補に
対して、（５）式の累積歪を計算する。（５）式におい
てＬ＝３とする。選択回路６２５では、累積歪を最小化
する第１のコードブックと第２のコードブックのコード
ベクトルの組合せを用いてベクトル量子化されたＬＳＰ
を復元しバッファメモリ５３５に格納した後に、端子５
５５から出力する。遅延回路５４５は、第４サブフレー
ムでのＬＳＰの量子化値を１フレーム遅延させる。
は、コードブック５２０（第１のコードブック）を用い
て（１）式の量子化歪の小さい順に複数種類（Ｍ種類）
のコードベクルトを出力し、候補格納回路６１０へ格納
する。補間ベクトル量子化回路６１５は、候補格納回路
６１０から各候補を入力し、さらに遅延回路５４５から
１フレーム過去のＬＳＰのベクトル量子化値を入力し、
バッファメモリ５０６に格納された各サブフレームのＬ
ＳＰを補間ベクトル量子化する。補間ベクトル量子化に
は補間係数コードブック５４０（第２のコードブック）
を用いて、（２）式の量子化歪を最小化するコードベク
トルを出力する。累積歪計算回路６２０では、各候補に
対して、（５）式の累積歪を計算する。（５）式におい
てＬ＝３とする。選択回路６２５では、累積歪を最小化
する第１のコードブックと第２のコードブックのコード
ベクトルの組合せを用いてベクトル量子化されたＬＳＰ
を復元しバッファメモリ５３５に格納した後に、端子５
５５から出力する。遅延回路５４５は、第４サブフレー
ムでのＬＳＰの量子化値を１フレーム遅延させる。
【００５８】次に、第３の発明におけるＬＳＰ量子化回
路４４０の構成を図８を用いて説明する。図８において
図６と同一の番号を付した構成要素は図６と同様の動作
を行うので説明は省略する。
路４４０の構成を図８を用いて説明する。図８において
図６と同一の番号を付した構成要素は図６と同様の動作
を行うので説明は省略する。
【００５９】図８において、補間回路６３０は、遅延回
路５４５の出力値（過去のフレームのＬＳＰのベクトル
量子化値）と、ベクトル量子化回路５１０の出力値（現
在のフレームのＬＳＰのベクトル量子化値）とを用い
て、あらかじめ定められた補間方法により各サブフレー
ムのＬＳＰを復元する。補間方法としては種々のものが
知られているがここでは一例として、（６）式による直
線補間により復元するものとする。
路５４５の出力値（過去のフレームのＬＳＰのベクトル
量子化値）と、ベクトル量子化回路５１０の出力値（現
在のフレームのＬＳＰのベクトル量子化値）とを用い
て、あらかじめ定められた補間方法により各サブフレー
ムのＬＳＰを復元する。補間方法としては種々のものが
知られているがここでは一例として、（６）式による直
線補間により復元するものとする。
【００６０】補間ベクトル量子化部６３５は、補間係数
コードブック６４５（第２のコードブック）を用いて、
（７）式の誤差電力を最小化するように、サブフレーム
毎にコードベクトルを選択する。そして（８）式によ
り、サブフレーム、、、に対して復元した値を
バッファメモリ５３５に格納した後に、端子５５５から
出力する。
コードブック６４５（第２のコードブック）を用いて、
（７）式の誤差電力を最小化するように、サブフレーム
毎にコードベクトルを選択する。そして（８）式によ
り、サブフレーム、、、に対して復元した値を
バッファメモリ５３５に格納した後に、端子５５５から
出力する。
【００６１】遅延回路５４５は、第４サブフレームのＬ
ＳＰの量子化値を１フレーム遅延させる。
ＳＰの量子化値を１フレーム遅延させる。
【００６２】次に、第４の発明におけるＬＳＰ量子化回
路４４０の構成を図９を用いて説明する。図９におい
て、図７と同一の番号を付した構成要素は図７と同様の
動作を行うので説明は省略する。
路４４０の構成を図９を用いて説明する。図９におい
て、図７と同一の番号を付した構成要素は図７と同様の
動作を行うので説明は省略する。
【００６３】図９において、ベクトル量子化回路６００
は、コードブック５２０（第１のコードブック）を用い
て（１）式の量子化歪の小さい順に複数種類（Ｍ種類）
のコードベクトルを出力し、候補格納回路６１０に格納
する。複数種類の各々のコードベクトルに対して、補間
回路６３０において補間し、さらに、補間ベクトル量子
化回路６３５において、補間係数コードブック６４５
（第２のコードブック）を用いて、（７）式の量子化歪
を最小化するコードベクトルを出力する。累積歪計算回
路６２０では、Ｍ種類の候補の各々に対して、（９）式
の累積歪を計算する。ここではＬ＝３とする。選択回路
６２５は、累積歪を最小化する第１のコードブックと第
２のコードブックのコードベクトルの組合せを求め、こ
のときのＬＳＰを復元してバッファメモリ５３５に格納
した後に端子５５５から出力する。遅延回路５４５は、
第４サブフレームで量子化されたＬＳＰを１フレーム遅
延させる。
は、コードブック５２０（第１のコードブック）を用い
て（１）式の量子化歪の小さい順に複数種類（Ｍ種類）
のコードベクトルを出力し、候補格納回路６１０に格納
する。複数種類の各々のコードベクトルに対して、補間
回路６３０において補間し、さらに、補間ベクトル量子
化回路６３５において、補間係数コードブック６４５
（第２のコードブック）を用いて、（７）式の量子化歪
を最小化するコードベクトルを出力する。累積歪計算回
路６２０では、Ｍ種類の候補の各々に対して、（９）式
の累積歪を計算する。ここではＬ＝３とする。選択回路
６２５は、累積歪を最小化する第１のコードブックと第
２のコードブックのコードベクトルの組合せを求め、こ
のときのＬＳＰを復元してバッファメモリ５３５に格納
した後に端子５５５から出力する。遅延回路５４５は、
第４サブフレームで量子化されたＬＳＰを１フレーム遅
延させる。
【００６４】補間係数コードブックは複数種類のサブフ
レームについて共通して使用しても良い。又は、サブフ
レーム毎に最適な補間係数コードブックを用いても良
い。後者のときは、複数サブフレーム分をまとめたマト
リクス構成のコードブックを構成すれば、さらに補間係
数コードブックのビット数を低減化できる。マトリクス
コードブックの作成法は、例えば、Ｃ．Ｔｓａｏ氏らに
よる”Ｍａｔｒｉｘ ｑｕａｎｔｉｚｅｒ ｄｅｓｉｇ
ｎ ｆｏｒ ＬＰＣ ｓｐｅｅｃｈ ｕｓｉｎｇｔｈｅ
ｇｅｎｅｒａｌｉｚｅｄ Ｌｌｏｙｄ ａｌｇｏｒｉ
ｔｈｍ，”と題した論文（ＩＥＥＥ Ｔｒａｎｓ．ＡＳ
ＳＰ，ｐｐ．５３７−５４５，１９８５年）（文献６）
を参照できる。
レームについて共通して使用しても良い。又は、サブフ
レーム毎に最適な補間係数コードブックを用いても良
い。後者のときは、複数サブフレーム分をまとめたマト
リクス構成のコードブックを構成すれば、さらに補間係
数コードブックのビット数を低減化できる。マトリクス
コードブックの作成法は、例えば、Ｃ．Ｔｓａｏ氏らに
よる”Ｍａｔｒｉｘ ｑｕａｎｔｉｚｅｒ ｄｅｓｉｇ
ｎ ｆｏｒ ＬＰＣ ｓｐｅｅｃｈ ｕｓｉｎｇｔｈｅ
ｇｅｎｅｒａｌｉｚｅｄ Ｌｌｏｙｄ ａｌｇｏｒｉ
ｔｈｍ，”と題した論文（ＩＥＥＥ Ｔｒａｎｓ．ＡＳ
ＳＰ，ｐｐ．５３７−５４５，１９８５年）（文献６）
を参照できる。
【００６５】また、補間係数コードブックの学習、探索
には上記の２乗距離や、重み付け距離など他の周知の距
離尺度を用いることができる。
には上記の２乗距離や、重み付け距離など他の周知の距
離尺度を用いることができる。
【００６６】また、ベクトル量子化部では、周知のベク
トル−スカラ量子化を用いることもできる。
トル−スカラ量子化を用いることもできる。
【００６７】次に、第５の発明におけるＬＳＰ量子化回
路４４０の構成を図１０を用いて説明する。図１０にお
いて、図６と同一の番号を付した構成要素は、図６と同
様の動作を行うので、説明は省略する。
路４４０の構成を図１０を用いて説明する。図１０にお
いて、図６と同一の番号を付した構成要素は、図６と同
様の動作を行うので、説明は省略する。
【００６８】図１０において、ベクトル量子化回路６０
０は、コードブック５２０（第１のコードブック）を用
いて（１）式の量子化歪の小さい順に複数種類（Ｍ種
類）のコードベクトルを出力し、候補格納回路６１０に
格納する。補間回路６３０は、複数種類の各々のコード
ベクトルに対して、補間処理を行い、（６）式に従い、
、、サブフレームのＬＳＰを復元する。ここで、
補間処理は種々の方法が考えられるが、一例として、直
線補間を用いるものとする。累積歪計算回路６２０は、
各候補に対して、サブフレームのＬＳＰと前述の補間処
理によるＬＳＰ復元値との誤差電力を複数サブフレーム
にわたり累積し、（１０）式の累積歪を計算する。ここ
ではＬ＝３とする。選択回路６２５は、（１０）式を最
小化するコードベクトル候補を選択し、ＬＳＰをサブフ
レーム毎に復元してバッファメモリ５３５に格納した後
に端子５５５より出力する。遅延回路５４５は、第４サ
ブフレームにおいて選択された候補１フレーム遅延させ
る。
０は、コードブック５２０（第１のコードブック）を用
いて（１）式の量子化歪の小さい順に複数種類（Ｍ種
類）のコードベクトルを出力し、候補格納回路６１０に
格納する。補間回路６３０は、複数種類の各々のコード
ベクトルに対して、補間処理を行い、（６）式に従い、
、、サブフレームのＬＳＰを復元する。ここで、
補間処理は種々の方法が考えられるが、一例として、直
線補間を用いるものとする。累積歪計算回路６２０は、
各候補に対して、サブフレームのＬＳＰと前述の補間処
理によるＬＳＰ復元値との誤差電力を複数サブフレーム
にわたり累積し、（１０）式の累積歪を計算する。ここ
ではＬ＝３とする。選択回路６２５は、（１０）式を最
小化するコードベクトル候補を選択し、ＬＳＰをサブフ
レーム毎に復元してバッファメモリ５３５に格納した後
に端子５５５より出力する。遅延回路５４５は、第４サ
ブフレームにおいて選択された候補１フレーム遅延させ
る。
【００６９】最後に、以上の説明について補足する。
【００７０】まずベクトル量子化回路は、周知のベクト
ル−スカラ量子化を用いても良い。
ル−スカラ量子化を用いても良い。
【００７１】補間回路６３０は、補間位置又は補間方法
を複数種類もち、これらの全ての組合せに対して累積歪
を計算し、累積歪を最小にする補間位置又は補間方法を
フレーム毎に補助情報として数ビットで伝送しても良
い。ただし、このようにすると性能は改善されるが補助
情報伝送のため、ビット数が若干増加する。
を複数種類もち、これらの全ての組合せに対して累積歪
を計算し、累積歪を最小にする補間位置又は補間方法を
フレーム毎に補助情報として数ビットで伝送しても良
い。ただし、このようにすると性能は改善されるが補助
情報伝送のため、ビット数が若干増加する。
【００７２】また、補間回路６３０における補間は、直
線補間以外に、対数補間などの他の周知の方法を用いて
も良い。また、各サブフレームに最適な補間係数をトレ
ーニング信号を用いて学習して構成しても良い。
線補間以外に、対数補間などの他の周知の方法を用いて
も良い。また、各サブフレームに最適な補間係数をトレ
ーニング信号を用いて学習して構成しても良い。
【００７３】また、ＬＳＰのベクトル量子化及び累積歪
の計算にはＬＳＰの２乗距離を用いたが、他の周知の距
離尺度を用いても良い。例えばＬＳＰの重み付け２乗距
離や、ＬＰＣケプストラム距離などである。
の計算にはＬＳＰの２乗距離を用いたが、他の周知の距
離尺度を用いても良い。例えばＬＳＰの重み付け２乗距
離や、ＬＰＣケプストラム距離などである。
【００７４】また、ベクトル量子化回路としては、全探
索型ベクトル量子化回路を用いたが、コードベクトルの
探索に要する演算量を低減するために、木探索型、格子
型、他段型又は、他の周知な構成のベクトル量子化回路
を用いても良い。これらの演算量低減化法の詳細につい
ては、例えばＲ．Ｇｒａｙ氏による”Ｖｅｃｔｏｒｑｕ
ａｎｔｉｚａｔｉｏｎ，”と題した論文（ＩＥＥＥ Ａ
ＳＳＰ Ｍａｇａｚｉｎｅ，ｐｐ．４−２９，１９８４
年）（文献７）等を参照できる。
索型ベクトル量子化回路を用いたが、コードベクトルの
探索に要する演算量を低減するために、木探索型、格子
型、他段型又は、他の周知な構成のベクトル量子化回路
を用いても良い。これらの演算量低減化法の詳細につい
ては、例えばＲ．Ｇｒａｙ氏による”Ｖｅｃｔｏｒｑｕ
ａｎｔｉｚａｔｉｏｎ，”と題した論文（ＩＥＥＥ Ａ
ＳＳＰ Ｍａｇａｚｉｎｅ，ｐｐ．４−２９，１９８４
年）（文献７）等を参照できる。
【００７５】また、４つのサブフレームについて入力音
声をＬＰＣ分析してＬＳＰ係数を計算したが、演算量を
低減化するために任意の方法を用いることができる。例
えば、２つ又は３つのサブフレーム（２つのときは例え
ば図２のと、又はと、又はと又は、と
）に対してのみＬＳＰを計算し、他のサブフレームで
はこれらのＬＳＰを補間してＬＳＰを求めるようにして
も良い。又は、２つ又は３つのサブフレームに対してＬ
ＳＰを計算し、１つのサブフレームでＬＳＰを量子化
し、他のサブフレームのＬＳＰは補間又は第２のコード
ブック、あるいは補間と第２のコードブックの組み合わ
せで表わすようにしてもよい。
声をＬＰＣ分析してＬＳＰ係数を計算したが、演算量を
低減化するために任意の方法を用いることができる。例
えば、２つ又は３つのサブフレーム（２つのときは例え
ば図２のと、又はと、又はと又は、と
）に対してのみＬＳＰを計算し、他のサブフレームで
はこれらのＬＳＰを補間してＬＳＰを求めるようにして
も良い。又は、２つ又は３つのサブフレームに対してＬ
ＳＰを計算し、１つのサブフレームでＬＳＰを量子化
し、他のサブフレームのＬＳＰは補間又は第２のコード
ブック、あるいは補間と第２のコードブックの組み合わ
せで表わすようにしてもよい。
【００７６】
【発明の効果】以上述べたように、本発明によれば、音
声のスペクトル特性を表すスペクトルパラメータを量子
化するときに、フレームをそれよりも短いサブフレーム
に分割し、少なくとも１つのサブフレームでスペクトル
パラメータを求めて第１のコードブックを用いて量子化
し、他のサブフレームのスペクトルパラメータは、当該
フレームの量子化値と過去のフレームの量子化値との補
間処理で表すか、第２のコードブックを使用して表す
か、あるいは補間処理と第２のコードブックを用いて表
す。また、第１のコードブックの探索において、量子化
歪の小さい順に複数種類の候補を求め、各候補に対して
補間処理、あるいは第２のコードブック、あるいは補間
処理と第２のコードブックを用いてスペクトルパラメー
タを復元し、複数サブフレームにわたる累積歪を求め、
累積歪を小さくするように前記候補を選択している。従
って、ビットレースを低減するためにフレーム長を増大
させても、少ないビット数及び演算量でスペクトルパラ
メータを良好に量子化できると共に、時間変化も良好に
表すことができるという大きな効果がある。
声のスペクトル特性を表すスペクトルパラメータを量子
化するときに、フレームをそれよりも短いサブフレーム
に分割し、少なくとも１つのサブフレームでスペクトル
パラメータを求めて第１のコードブックを用いて量子化
し、他のサブフレームのスペクトルパラメータは、当該
フレームの量子化値と過去のフレームの量子化値との補
間処理で表すか、第２のコードブックを使用して表す
か、あるいは補間処理と第２のコードブックを用いて表
す。また、第１のコードブックの探索において、量子化
歪の小さい順に複数種類の候補を求め、各候補に対して
補間処理、あるいは第２のコードブック、あるいは補間
処理と第２のコードブックを用いてスペクトルパラメー
タを復元し、複数サブフレームにわたる累積歪を求め、
累積歪を小さくするように前記候補を選択している。従
って、ビットレースを低減するためにフレーム長を増大
させても、少ないビット数及び演算量でスペクトルパラ
メータを良好に量子化できると共に、時間変化も良好に
表すことができるという大きな効果がある。
【図１】第１及び第２の発明の音声パラメータ符号化方
式の作用を説明するためのブロック図。
式の作用を説明するためのブロック図。
【図２】フレームとサブフレームの関係を表す図。
【図３】第３及び第４の発明の音声パラメータ符号化方
式の作用を説明するためのブロック図。
式の作用を説明するためのブロック図。
【図４】第５の発明の音声パラメータ符号化方式の作用
を説明するためのブロック図。
を説明するためのブロック図。
【図５】第１，２，３，４及び５の発明の音声パラメー
タ符号化方式の一実施例を示すブロック図。
タ符号化方式の一実施例を示すブロック図。
【図６】第１の発明におけるＬＰＣ量子化回路の構成を
示すブロック図。
示すブロック図。
【図７】第２の発明におけるＬＰＣ量子化回路の構成を
示すブロック図。
示すブロック図。
【図８】第３の発明におけるＬＰＣ量子化回路の構成を
示すブロック図。
示すブロック図。
【図９】第４の発明におけるＬＰＣ量子化回路の構成を
示すブロック図。
示すブロック図。
【図１０】第５の発明におけるＬＰＣ量子化回路の構成
を示すブロック図。
を示すブロック図。
１１０ ベクトル量子化部 １２０ コードブック １３０ 補間ベクトル量子化部 １４０ 補間係数コードブック １９０ 遅延部 １１５ 補間部 １３５ 補間ベクトル量子化部 １４５ 補間係数コードブック １８０ ベクトル量子化部 １６０ 累積歪計算部 １６５ 判別部 ４１０ バッファメモリ ４２０ サブフレーム分割回路 ４３０ ＬＰＣ分析回路 ４４０ ＬＰＣ量子化回路 ５０６ バッファメモリ ５１０ ベクトル量子化部 ５２０ コードブック ５３０ 補間ベクトル量子化回路 ５３５ バッファメモリ ５４０ 補間係数コードブック ５４５ 遅延回路 ６００ ベクトル量子化回路 ６１０ 補間格納回路 ６１５ 補間ベクトル量子化回路 ６２０ 累積歪計算回路 ６２５ 選択回路 ６３０ 補間回路 ６３５ 補間ベクトル量子化回路 ６４５ 補間係数コードブック
Claims (5)
- 【請求項１】入力した音声信号をフレームに分割し、さ
らにフレームより短い複数個のサブフレームに分割する
手段と、 前記サブフレームの少なくとも一つについて前期音声信
号に対してスペクトルパラメータをあらかじめ定められ
た次数だけ求める手段と、 一つのサブフレームのスペクトルパラメータをあらかじ
め構成した第１のコードブックを用いて量子化し、当該
フレームのスペクトルパラメータの量子化値と、過去の
フレームでのスペクトルパラメータの量子化値とから、
種々の補間係数をコードブックとして保有する第２のコ
ードブックを用いて補間することにより、他の少なくと
も一つのサブフレームのスペクトルパラメータを量子化
する手段を有することを特徴とする音声パラメータ符号
化方式。 - 【請求項２】第１のコードブック又は第２のコードブッ
クの少なくとも一方において、量子化歪の小さい順に複
数種類の候補を出力し、他のサブフレームにおいては、
スペクトルパラメータを当該フレームでのスペクトルパ
ラメータの量子化値と、過去のフレームでのスペクトル
パラメータの量子化値と、第２のコードブックとを用い
て補間し量子化して量子化歪を求め前記量子化歪を複数
サブフレームにわたり累積し、前記累積値を最小にする
候補を選択し出力することを特徴とする請求項１記載の
音声パラメータ符号化方式。 - 【請求項３】入力した音声信号をフレームに分割し、さ
らにフレームより短い複数個のサブフレームに分割する
手段と、 前記サブフレームの少なくとも一つについて前期音声信
号に対してスペクトルパラメータをあらかじめ定められ
た次数だけ求める手段と、 一つのサブフレームのスペクトルパラメータをあらかじ
め構成した第１のコードブックを用いて量子化し、他の
少なくとも一つのサブフレームでは当該フレームでのス
ペクトルパラメータの量子化値と過去のフレームでのス
ペクトルパラメータの量子化値とを用いてあらかじめ定
められた補間方法によりスペクトルパラメータを復元し
た上で、さらに種々の補間係数がコードベクトルとして
格納された第２のコードブックを探索し、前記復元した
スペクトルパラメータと前記補間係数により計算される
スペクトルパラメータと当該サブフレームのスペクトル
パラメータとの誤差を小さくするように第２のコードブ
ックを選択する手段 を備えることを特徴とする音声パラ
メータ符号化方式。 - 【請求項４】第１のコードブック又は第２のコードブッ
クの少なくとも一方において、量子化歪の小さい順に複
数種類の候補を出力し、他のサブフレームにおいては、
当該サブフレームのスペクトルパラメータと前記復元値
との誤差電力を複数サブフレームにわたり累積し、前記
累積値を最小にする候補を選択し出力することを特徴と
する請求項２記載の音声パラメータ符号化方式。 - 【請求項５】入力した音声信号をフレームに分割し、さ
らにフレームよりも短い複数個のサブフレームに分割す
る手段と、 前記サブフレームの少なくとも一つについて前記音声信
号に対してスペクトルパラメータを予め定められた次数
だけ求める手段と、 一つのサブフレームのスペクトルパラメータを予め構成
した第１のコードブックを用いて量子化し、量子化歪の
小さい順に複数種類の候補を出力し、他のサブフレーム
においては、当該フレームの量子化スペクトルパラメー
タと過去のフレームの量子化スペクトルパラメータを用
いて予め定められた補間方法によりスペクトルパラメー
タを復元し、サブフレームのスペクトルパラメータと前
記復元値との誤差電力を複数サブフレームにわたり累積
し、前記累積値を最小にする候補を選択し出力する手段
とを有することを特徴とする音声パラメータ符号化方
式。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP03155049A JP3143956B2 (ja) | 1991-06-27 | 1991-06-27 | 音声パラメータ符号化方式 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP03155049A JP3143956B2 (ja) | 1991-06-27 | 1991-06-27 | 音声パラメータ符号化方式 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH056199A JPH056199A (ja) | 1993-01-14 |
| JP3143956B2 true JP3143956B2 (ja) | 2001-03-07 |
Family
ID=15597558
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP03155049A Expired - Lifetime JP3143956B2 (ja) | 1991-06-27 | 1991-06-27 | 音声パラメータ符号化方式 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP3143956B2 (ja) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR200488250Y1 (ko) | 2017-09-25 | 2019-01-02 | 구강영 | 구멍과 그립을 가지는 탁구채 |
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| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2746039B2 (ja) * | 1993-01-22 | 1998-04-28 | 日本電気株式会社 | 音声符号化方式 |
| JP2624130B2 (ja) * | 1993-07-29 | 1997-06-25 | 日本電気株式会社 | 音声符号化方式 |
| CA2154911C (en) | 1994-08-02 | 2001-01-02 | Kazunori Ozawa | Speech coding device |
| JP3179291B2 (ja) | 1994-08-11 | 2001-06-25 | 日本電気株式会社 | 音声符号化装置 |
| EP0944037B1 (en) * | 1995-01-17 | 2001-10-10 | Nec Corporation | Speech encoder with features extracted from current and previous frames |
| JP3303580B2 (ja) * | 1995-02-23 | 2002-07-22 | 日本電気株式会社 | 音声符号化装置 |
| JP3308764B2 (ja) * | 1995-05-31 | 2002-07-29 | 日本電気株式会社 | 音声符号化装置 |
| JP3616432B2 (ja) | 1995-07-27 | 2005-02-02 | 日本電気株式会社 | 音声符号化装置 |
| JP3196595B2 (ja) * | 1995-09-27 | 2001-08-06 | 日本電気株式会社 | 音声符号化装置 |
| JPH09281995A (ja) * | 1996-04-12 | 1997-10-31 | Nec Corp | 信号符号化装置及び方法 |
| JP3094908B2 (ja) * | 1996-04-17 | 2000-10-03 | 日本電気株式会社 | 音声符号化装置 |
| JP3335841B2 (ja) * | 1996-05-27 | 2002-10-21 | 日本電気株式会社 | 信号符号化装置 |
| CA2213909C (en) * | 1996-08-26 | 2002-01-22 | Nec Corporation | High quality speech coder at low bit rates |
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| KR100446594B1 (ko) * | 1997-04-15 | 2005-06-02 | 삼성전자주식회사 | 음성선스펙트럼주파수의부호화/복호화장치및그방법 |
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| JP3319396B2 (ja) | 1998-07-13 | 2002-08-26 | 日本電気株式会社 | 音声符号化装置ならびに音声符号化復号化装置 |
| JP3180786B2 (ja) | 1998-11-27 | 2001-06-25 | 日本電気株式会社 | 音声符号化方法及び音声符号化装置 |
| JP3582589B2 (ja) | 2001-03-07 | 2004-10-27 | 日本電気株式会社 | 音声符号化装置及び音声復号化装置 |
| US7912459B2 (en) * | 2007-09-26 | 2011-03-22 | Disney Enterprises, Inc. | Method and system for providing a multimedia presentation to a mobile device user |
-
1991
- 1991-06-27 JP JP03155049A patent/JP3143956B2/ja not_active Expired - Lifetime
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| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR200488250Y1 (ko) | 2017-09-25 | 2019-01-02 | 구강영 | 구멍과 그립을 가지는 탁구채 |
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|---|---|
| JPH056199A (ja) | 1993-01-14 |
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