JP3175667B2

JP3175667B2 - ベクトル量子化法

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Publication number: JP3175667B2
Application number: JP29513097A
Authority: JP
Inventors: 利幸森井; 和敏安永
Original assignee: Panasonic Corp; Matsushita Electric Industrial Co Ltd
Current assignee: Panasonic Corp; Panasonic Holdings Corp
Priority date: 1997-10-28
Filing date: 1997-10-28
Publication date: 2001-06-11
Anticipated expiration: 2017-10-28
Also published as: JPH11136133A

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、音声符号化装置、
楽音符号化装置、画像符号化装置等におけるパラメータ
のベクトル量子化法に関するものである。

【０００２】

【従来の技術】以下では、携帯電話等で用いられる低ビ
ットレート音声符号化技術について従来の技術を説明す
る。

【０００３】携帯電話等のディジタル移動通信の分野で
は加入者の増加に対処するために低ビットレートの音声
の圧縮符号化法が求められており、各研究機関において
研究開発が進んでいる。日本国内においては、モトロー
ラ社の開発したビットレート１１．２ｋｂｐｓのＶＳＥ
ＬＰ、ＮＴＴ移動通信網株式会社の開発したビットレー
ト５．６ｋｂｐｓのＰＳＩ−ＣＥＬＰという符号化方式
が携帯電話の標準方式として採用され、製品化されてい
る。また国際的には、１９９７年にＩＴＵ−ＴがＮＴＴ
とフランステレコムの方式の折衷案であるＣＳ−ＡＣＥ
ＬＰを８ｋｂｐｓの国際標準音声符号化方式Ｇ．７２９
に選定した。これらの音声符号化方式は、いずれもＣＥ
ＬＰ（ＣｏｄｅＥｘｉｔｅｄＬｉｎｅａｒＰｒｅ
ｄｉｃｔｉｏｎ： M.R.Schroeder ”High Quality Spee
ch at Low Bit Rates” Proc.ICASSP'85 pp.937-940 に
記載されている）という方式を改良したものである。こ
れは音声を音源情報と声道情報とに分離し、音源情報に
ついては符号帳に格納された複数の音源サンプルのイン
デクスによって符号化し、声道情報についてはＬＰＣ
（線形予測係数）を符号化するということと、音源情報
符号化の際には声道情報を加味して入力音声と比較を行
なうという方法（Ａ−ｂ−Ｓ：Ａｎａｌｙｓｉｓｂｙ
Ｓｙｎｔｈｅｓｉｓ）を採用していることに特徴があ
る。

【０００４】ここで、ＣＥＬＰ方式の基本的アルゴリズ
ムについて説明する。図４はＣＥＬＰ方式の符号化装置
の機能ブロック図である。まず、ＬＰＣ分析部３０にお
いて、入力された音声データ３１に対して自己相関分析
とＬＰＣ分析を行なうことによってＬＰＣ係数を得、ま
た得られたＬＰＣ係数の符号化を行ないＬＰＣ符号を
得、また得られたＬＰＣ符号を復号化して復号化ＬＰＣ
係数を得る。次に、音源作成部３２において、適応符号
帳３３と確率的符号帳３４に格納された音源サンプル
（それぞれ適応コードベクトル（または、適応音源）と
確率的コードベクトル（または、確率的音源）と呼ぶ）
を取り出し、それぞれをＬＰＣ合成部３５へ送る。更
に、ＬＰＣ合成部３５において、音源作成部３２で得ら
れた２つの音源に対して、ＬＰＣ分析部３０で得られた
復号化ＬＰＣ係数によってフィルタリングを行ない２つ
の合成音を得る。更に、比較部３６においては、ＬＰＣ
合成部３５で得られた２つの合成音と入力音声３１との
関係を分析し、２つの合成音の最適値（最適ゲイン）を
求め、その最適ゲインによってパワー調整したそれぞれ
の合成音を加算して総合合成音を得、その総合合成音と
入力音声の距離計算を行なう。また更に、適応符号帳３
３と確率的符号帳３４の全ての音源サンプルに対して音
源作成部３２、ＬＰＣ合成部３５を機能させることによ
って得られる多くの合成音と入力音声３１との距離計算
を行ない、その結果得られる距離の中で最も小さいとき
の音源サンプルのインデクスを求める。また更に、得ら
れた最適ゲインと、音源サンプルのインデクス、さらに
そのインデクスに対応する２つの音源をパラメータ符号
化部３７へ送る。パラメータ符号化部３７では、最適ゲ
インの符号化を行なうことによってゲイン符号を得、Ｌ
ＰＣ符号、音源サンプルのインデクスをまとめて伝送路
３８へ送る。また、ゲイン符号とインデクスに対応する
２つの音源から実際の音源信号を作成し、それを適応符
号帳３３に格納すると同時に古い音源サンプルを破棄す
る。なお、ＬＰＣ合成部３５においては、線形予測係数
や高域強調フィルタや長期予測係数（入力音声の長期予
測分析を行なうことによって得られる）を用いた聴感重
み付けフィルターを併用するのが一般的である。また、
適応符号帳と確率的符号帳に対する音源探索は、分析区
間を更に細かく分けた区間（サブフレームと呼ばれる）
で行われるのが一般的である。

【０００５】ここでベクトル量子化（ＶＱ）について説
明する。上記アルゴリズムにおけるＬＰＣ分析部３０で
のＬＰＣの符号化は、通常ＬＳＰ（線スペクトル対）等
の符号化しやすいパラメータベクトルに変換して、ユー
クリッド距離や重み付きユークリッド距離によってベク
トル量子化（ＶＱ）するのが一般的である。

【０００６】以下にユークリッド距離を用いたベクトル
量子化アルゴリズムについて示す。アルゴリズムのブロ
ック図を図５に示す。

【０００７】予め、様々な量子化ターゲットの中心的サ
ンプル（コードベクトル）が複数格納されたベクトル符
号帳４０を作成しておく。これは、一般には、多くの音
声データを分析して得られた多数のベクトルを基に、Ｌ
ＢＧアルゴリズム（ＩＥＥＥＴＲＡＮＳＡＣＴＩＯＮＳ
ＯＮＣＯＭＭＵＮＩＣＡＴＩＯＮＳ，ＶＯＬ．ＣＯ
Ｍ−２８，ＮＯ．１，ＰＰ８４−９５，ＪＡＮＵＡＲＹ
１９８０）によって作成する。

【０００８】まず、距離計算部４１において、量子化タ
ーゲットのベクトル４２とベクトル符号帳４０に格納さ
れたコードベクトルとの距離を計算する。距離の式を以
下の（数１）に示す。

【０００９】

【数１】

【００１０】次に探索部４３において、各コードベクト
ルとの距離を比較し最も距離の小さいコードベクトルの
番号をベクトルの符号４４とする。すなわち、ベクトル
符号帳４０と距離計算部４１を制御し、ベクトル符号帳
４０に格納された全てのコードベクトルの中で最も距離
の小さくなるコードベクトルの番号を求め、これをベク
トルの符号４４とする。

【００１１】一方、復号器（デコーダ）では、伝送され
てきたベクトルの符号に基づいてコードベクトルを求め
ることによって復号化する。

【００１２】以上のアルゴリズムにより、統計的に偏り
のあるパラメータ列（ベクトル）を効率よく符号化する
ことが出来る。しかし、このままでは符号化歪は大き
い。そこで、時間的に連続しているベクトルを次々と符
号化して伝送する場合（例えば、携帯電話の音声コーデ
ックがこの場合に相当する）で、連続するベクトルの間
に相関がある場合は、ある時間のベクトルを過去に符号
化し復号化した復号化ベクトルを使用して符号化する方
法が用いられることが多い。この方法は予測ベクトル量
子化（予測ＶＱ）と呼ばれる。

【００１３】以下に予測ＶＱについて説明する。機能ブ
ロック図を図６に示す。予測ＶＱは、過去に符号化・復
号化して得られたベクトル（合成ベクトル）を用いて予
測を行ない、その予測誤差をベクトル量子化するアルゴ
リズムである。

【００１４】予め、予測誤差ベクトルの中心的サンプル
（コードベクトル）が複数格納されたベクトル符号帳５
０を作成しておく（多くの予測誤差ベクトルに対して上
記ＶＱの符号帳と同様のアルゴリズムを適用することに
よって作成する）。

【００１５】まず、量子化ターゲットのベクトル５１に
対して予測部５２で予測を行なう。予測は状態格納部５
３に格納された過去の合成ベクトルを用いて行ない、得
られた予測誤差ベクトルを距離計算部５４へ送る。ここ
では、予測の形態として、予測次数１次で固定係数によ
る予測を挙げる。この予測を用いた場合の予測誤差ベク
トル算出の式を以下の（数２）に示す。

【００１６】

【数２】

【００１７】上記式において、予測係数βは０＜β＜１
の値であるのが一般的である。次に、距離計算部５４に
おいて、予測部５２で得られた予測誤差ベクトルとベク
トル符号帳５０に格納されたコードベクトルとの距離を
計算する。距離の式を以下の（数３）に示す。

【００１８】

【数３】

【００１９】次に探索部５５において、各コードベクト
ルとの距離を比較し最も距離の小さいコードベクトルの
番号をベクトルの符号５６とする。すなわち、ベクトル
符号帳５０と距離計算部５４を制御し、ベクトル符号帳
５０に格納された全てのコードベクトルの中で最も距離
の小さくなるコードベクトルの番号を求め、これをベク
トルの符号５６とする。更に、最終的符号に基づきベク
トル符号帳５０から得られたコードベクトルと状態格納
部５３に格納された過去の復号化ベクトルを用いてベク
トルの復号化を行ない、得られた合成ベクトルを用いて
状態格納部５３の内容を更新する。したがって、次の符
号化を行なう時には、ここで復号化したベクトルが予測
に使用される。

【００２０】上記の予測形態の例（予測次数１次、固定
係数）の復号化は以下の（数４）により行なう。

【００２１】

【数４】

【００２２】一方、復号器（デコーダ）では、伝送され
てきたベクトルの符号に基づいてコードベクトルを求め
ることによって復号化する。復号器には予め符号器と同
じベクトル符号帳と状態格納部を用意し、上記符号化ア
ルゴリズムにおける探索部の復号化機能と同様のアルゴ
リズムで復号化を行なう。

【００２３】予測ＶＱは現在の音声符号化に頻繁に使用
されており、この技術によって８ｋｂｐｓ程度の低ビッ
トレートの音声符号化が実現できるようになった。しか
し、さらなる低レート化（例えば４ｋｂｐｓ程度の超低
ビットレート）を行なうと、符号化歪が増加し音質の劣
化を招いていた。

【００２４】また、予測ＶＱと組合わせて頻繁に用いら
れるベクトル量子化法として「多段ベクトル量子化（多
段ＶＱ）」がある。多段ＶＱとは、ターゲットのＶＱを
行なった後復号化を行ない、ターゲットとの差（符号化
歪ベクトルと呼ぶ）を求め、これを更にＶＱしていく方
法である。

【００２５】以下に多段ＶＱについて、段数が２段の場
合を例に説明する。機能ブロック図を図７に示す。

【００２６】予め、様々な量子化ターゲットの中心的サ
ンプル（コードベクトル）が複数格納されたベクトル符
号帳Ａ６０、ベクトル符号帳Ｂ６１を作成しておく。こ
れは、一般には、多くの音声データを分析して得られた
多数のベクトルを基に、ＬＢＧアルゴリズム（ＩＥＥＥ
ＴＲＡＮＳＡＣＴＩＯＮＳＯＮＣＯＭＭＵＮＩＣ
ＡＴＩＯＮＳ，ＶＯＬ．ＣＯＭ−２８，ＮＯ．１，ＰＰ
８４−９５，ＪＡＮＵＡＲＹ１９８０）によって作成
する。ただし、ベクトル符号帳Ａ６０の学習用母集団は
多くの量子化ターゲットの集合であるが、ベクトル符号
帳Ｂ６１の学習用母集団は上記多くの量子化ターゲット
に対してベクトル符号帳Ａで符号化を行なった時の符号
化歪ベクトルの集合である。

【００２７】まず、距離計算部Ａ６２において、量子化
ターゲットのベクトル６３とベクトル符号帳Ａ６０に格
納されたコードベクトルＡとの距離を計算する。距離の
式を以下の（数５）に示す。

【００２８】

【数５】

【００２９】そして、探索部Ａ６４において、各コード
ベクトルＡとの距離を比較し最も距離の小さいコードベ
クトルＡの番号をコードベクトルＡの符号とする。すな
わち、ベクトル符号帳Ａ６０と距離計算部Ａ６２を制御
し、ベクトル符号帳Ａ６０に格納された全てのコードベ
クトルＡの中で最も距離の小さくなるコードベクトルＡ
の番号を求める。そして、得られたコードベクトルＡの
符号をベクトルの符号６５として伝送路へ送り、また、
このコードベクトルの符号Ａを基に、ベクトル符号帳Ａ
６０から復号化ベクトルＡを得て距離計算部Ｂ６６へ送
る。

【００３０】探索部Ａ６４より復号化ベクトルＡを得た
距離計算部Ｂ６６は、量子化ターゲットのベクトル６３
から、探索部Ａ６４より得られた復号化ベクトルＡを減
ずることによって符号化歪ベクトルを得、これとベクト
ル符号帳Ｂ６１に格納されたコードベクトルＢとの距離
を計算する。距離の式を以下の（数６）に示す。

【００３１】

【数６】

【００３２】そして、探索部Ｂ６７において、各コード
ベクトルＢとの距離を比較し最も距離の小さいコードベ
クトルＢの番号をベクトルの符号６５として伝送路へ送
る。すなわち、ベクトル符号帳Ｂ６１と距離計算部Ｂ６
６を制御し、ベクトル符号帳Ｂ６１に格納された全ての
コードベクトルＢの中で最も距離の小さくなるコードベ
クトルＢの番号を求め、これをコードベクトルＢの符号
とする。そして、コードベクトルＡとコードベクトルＢ
の符号を合わせてベクトルの符号６５として伝送路へ送
る。

【００３３】一方、復号器（デコーダ）では、伝送され
てきたコードベクトルの符号Ａ、Ｂに基づいて復号化ベ
クトルＡ、Ｂを求め、それらを加算することによって復
号化を行なう。

【００３４】上記多段ＶＱは、少ない計算量で多くのコ
ードベクトルとマッチングできる効率の良いベクトル量
子化法であるが、それぞれの段のマッチングはｏｐｅｎ
で行なわれるためにその性能が十分でなかった。１段目
（ベクトル符号帳Ａの探索）において複数候補を残し
て、それぞれの候補について２段目の探索（ベクトル符
号帳Ｂの探索）を行なうという方法も考えられるが計算
量が大きくなってしまう。この多段ＶＱを用いて計算量
を大きく増やさずに性能向上を実現するためには、２段
目のコードベクトルを１段目のコードベクトルに適応さ
せるという方法が望ましいが、そのような方法は従来存
在しなかった。

【００３５】

【発明が解決しようとする課題】ＶＱと予測ＶＱによ
り、パラメータの効率的な圧縮符号化が実現出来、８ｋ
ｂｐｓ程度の低ビットレートの音声符号化が実現できる
ようになった。しかし、さらなる低レート化（例えば４
ｋｂｐｓ程度の超低ビットレート）を行なうと、符号化
歪が増加し音質の劣化を招いていた。これは、符号化歪
がそのまま音質の劣化につながるというこれまでのＶＱ
の特徴に起因していた。よって、ある程度の符号化歪が
避けられない低ビットレート符号化では、「符号化歪が
大きくなっても音質の劣化が認識しにくい」という特徴
を有するＶＱが望まれる。しかし、そのような方法は存
在していなかった。

【００３６】また、近年頻繁に用いられる、多段ＶＱ
は、少ない計算量で多くのコードベクトルとマッチング
できる効率の良いベクトル量子化法であるが、それぞれ
の段のマッチングはｏｐｅｎで行なわれるためにその性
能が十分でなかった。１段目において複数候補を残し
て、それぞれの候補について２段目の探索を行なうとい
う方法も考えられるが、それでは計算量が大きくなって
しまう。この多段ＶＱを用いて計算量を大きく増やさず
に性能向上を実現するためには、２段目のコードベクト
ルを１段目のコードベクトルに適応させるという方法が
望ましいが、そのような方法は従来存在しなかった。

【００３７】

【課題を解決するための手段】この問題を解決するため
に本発明は、時間的に連続した複数のベクトルを入力ベ
クトルとし、入力ベクトルと復号化ベクトル格納部に格
納された過去の復号化ベクトルから量子化ターゲットベ
クトルを算出するターゲット抽出部、ターゲット抽出部
で算出された量子化ターゲットベクトルを符号化（量子
化）し符号を得ると共に、上記符号を復号化して得られ
る復号化ベクトルと上記符号を歪計算部へ送る量子化
部、得られた復号化ベクトルと入力ベクトルから歪を計
算し、得られた歪と上記符号と復号化ベクトルを比較部
へ送る歪計算部、復号化ベクトルが格納されていること
を特徴とする復号化ベクトル格納部、ターゲット抽出部
と量子化部と歪計算部と復号化ベクトル格納部を制御し
ながら得られた歪を比較し、最終的符号を決定して伝送
路に送り、更に伝送路に送られる符号に対応する復号化
ベクトルによって復号化ベクトル格納部の内容を更新す
る比較部を備えるように構成したものである。

【００３８】また、更に、比較部により制御され、入力
ベクトルと復号化ベクトル格納部に格納された過去の復
号化ベクトルに基づき、入力ベクトルの値を再計算する
ベクトル平滑化部を備えるように構成したものである。

【００３９】また、本発明は、多段ベクトル量子化にお
いて、１段目のコードベクトルに対応するスカラー量が
格納されているアンプ格納部、２段目の符号化を行なう
前に、アンプ格納部から１段目の符号に依存したアンプ
リチュードを得て、これを２段目のコードベクトルに乗
じてマッチングを行なう距離計算部を備えるように構成
したものである。

【００４０】

【発明の実施の形態】本発明の請求項１に記載の発明
は、時間的に連続した複数のベクトルを入力ベクトルと
し、前記入力ベクトルと復号化ベクトル格納部に格納さ
れた過去の復号化ベクトルとから量子化ターゲットベク
トルを算出するターゲット抽出部と、前記量子化ターゲ
ットベクトルを符号化し符号を得ると共に、前記符号を
復号化して得られた復号化ベクトルと前記符号とを歪計
算部へ送る量子化部と、前記得られた復号化ベクトルと
前記入力ベクトルとから歪を計算し、前記歪と前記符号
と前記得られた復号化ベクトルを比較部へ送る歪計算部
と、復号化ベクトルを格納する復号化ベクトル格納部
と、前記ターゲット抽出部と前記量子化部と前記歪計算
部と前記復号化ベクトル格納部とを制御しながら前記歪
を比較し、最終的符号を決定して伝送路に送り、更に前
記伝送路に送られる符号に対応する復号化ベクトルによ
って前記復号化ベクトル格納部の内容を更新する比較部
を備えることを特徴とするベクトル量子化法であり、タ
ーゲット抽出部の特徴により聴感上劣化を感じないよう
に重み付け探索を行なうことが可能になるという作用を
有する。

【００４１】本発明の請求項２に記載の発明は、比較部
により制御され、入力ベクトルと復号化ベクトル格納部
に格納された過去の復号化ベクトルに基づき、入力ベク
トルの値を再計算するベクトル平滑化部を備えることを
特徴とする請求項１記載のベクトル量子化法であり、Ｖ
Ｑ歪が大きい場合にその劣化の方向を聴感的により感じ
ない方向に制御することが可能になるという作用を有す
る。

【００４２】本発明の請求項３に記載の発明は、量子化
ターゲットベクトルを、符号帳に格納された複数のコー
ドベクトルの和で符号化する多段ベクトル量子化におい
て、１段目のコードベクトルに対応するスカラー量が格
納されているアンプ格納部と、２段目の符号化を行なう
前に、前記アンプ格納部から１段目の符号に依存したア
ンプリチュードを得て、これを２段目のコードベクトル
に乗じてマッチングを行なう距離計算部とを有する量子
化部を備えることを特徴とするベクトル量子化法であ
り、アンプ格納部と距離計算部の特徴により比較的少な
い計算量で２段目のコードベクトルを１段目に適応させ
ることにより符号化歪をより小さくすることが出来ると
いう作用を有する。

【００４３】以下、本発明の実施の形態について、図１
から図３を用いて説明する。（実施の形態１）以下に、本発明の第１の実施の形態に
ついて説明する。

【００４４】図１は、本実施の形態におけるベクトル量
子化法の機能ブロック図である。図１において、１１は
入力ベクトル、１２はターゲット抽出部、１３は量子化
部、１４は歪計算部、１５は比較部、１６は伝送路、１
７は復号化ベクトル格納部である。

【００４５】以下にアルゴリズムを説明する。なお、本
実施の形態において、量子化部１３は従来の技術に記載
した予測ＶＱにより量子化を行なうものとする。すなわ
ち、予め、量子化部１３で使用する符号帳を、従来の技
術のＶＱ、予測ＶＱの符号帳作成方法と同様の方法で作
成しておく。

【００４６】まず、ターゲット抽出部１２において、入
力ベクトル11を基に量子化ターゲットを算出する。ここ
で、ターゲット抽出方法について詳細に説明する。

【００４７】ここで、本実施の形態における「入力ベク
トル」は、符号化対象フレームを分析して得られるパラ
メータベクトルと、１つ未来のフレームから同様にして
得られるパラメータベクトルの、計２種類のベクトルに
より構成する。ターゲット抽出部１２は上記入力ベクト
ルと、復号化ベクトル格納部１７に格納された前のフレ
ームの復号化ベクトルを用いて量子化ターゲットを算出
する。算出方法の例を以下の（数７）に示す。

【００４８】

【数７】

【００４９】上記ターゲット抽出方法の考え方を以下に
示す。従来のＶＱでは、現フレームのパラメータベクト
ルＳt,iをターゲットＸiとし、（数１）の式によってマ
ッチングを行なう。したがって、従来例では符号化歪が
そのまま音質の劣化に繋がってしまう。これは、予測Ｖ
Ｑ等の工夫をしてもある程度の符号化歪が避けられない
超低ビットレートの符号化では大きな問題となってい
た。そこで、本実施の形態では、聴感的に誤りを感じ難
い方向として前後の復号化ベクトルの中点に着目し、こ
れに復号化ベクトルを誘導することによって聴感的向上
を実現する。これは、パラメータベクトルの補間特性が
良好な場合、時間的な連続性が聴感的に劣化に聞こえ難
い特性を利用したものである。この様子を以下のベクト
ル空間の図（図２）に示す。

【００５０】まず、１つ前のフレームの復号化ベクトル
をｄi とし、未来のパラメータベクトルをＳt+1,i とす
ると（実際は未来の復号化ベクトルが望ましいが、現フ
レームでは符号化できないので、パラメータベクトルを
代用する）、コードベクトルＣn,i(1)はコードベクトル
Ｃn,i(2)よりもパラメータベクトルＳt,i に近いが、実
際はＣn,i(2)はｄi とＳt+1,i を結んだ線上に近いため
にＣn,i(1)よりも劣化が聞こえにくい。したがってこの
性質を利用し、ターゲットＸi をＳt,i からｄi とＳt+
1,i の中点にある程度近付いた位置のベクトルとすれ
ば、復号化ベクトルは聴感的に歪の少ない方向へ誘導さ
れる。

【００５１】そして本実施の形態では、このターゲット
の移動を以下の評価式（数８）を導入することによって
実現する。

【００５２】

【数８】

【００５３】上記（数８）の前半は従来のＶＱの評価式
であり、後半は聴感重みの成分である。上記評価式で量
子化を行なうために各Ｘi で評価式を微分し、微分した
ものを０とすると、（数７）が得られる。

【００５４】なお、重み付け係数ｐは正の定数であり、
０の時従来法と同様であり、無限大の時ターゲットは完
全に中点となる。なお、ｐがあまりに大きいとターゲッ
トが現フレームのパラメータベクトルＳt,i から大きく
離れてしまい、聴感的に明瞭度が低下する。復号化音声
の試聴実験により、０．５＜ｐ＜１．０で良好な性能が
得られることを確認している。

【００５５】次に、量子化部１３においてターゲット抽
出部１２で得られた量子化ターゲットの量子化を行な
い、ベクトルの符号を求めると共に、復号化ベクトルを
求め、符号と共に歪計算部１４へ送る。なお、本実施の
形態では、量子化の方法として予測ＶＱを用いる。予測
ＶＱのアルゴリズムは従来の技術に記載したものと同様
である。

【００５６】歪計算部１４においては、量子化部１３で
得られた復号化ベクトルと入力ベクトル１１と復号化ベ
クトル格納部１７に格納された前のフレームの復号化ベ
クトルから、聴感重み付け符号化歪を計算する。計算式
を以下の（数９）に示す。

【００５７】

【数９】

【００５８】（数９）において、重み係数ｐはターゲッ
ト抽出部１２で用いたターゲットの算出式の係数と同じ
である。そして、上記重み付け符号化歪の値と復号化ベ
クトルとベクトルの符号とを比較部１５へ送る。

【００５９】比較部１５は、歪計算部１４から送られた
ベクトルの符号を伝送路１６へ送り、更に歪計算部１４
から送られた復号化ベクトルを用いて復号化ベクトル格
納部１７の内容を更新する。

【００６０】したがって、本実施の形態により、ターゲ
ット抽出部の特徴により聴感上劣化を感じないように重
み付け探索を行なうことが可能になる。

【００６１】なお、これまでは本発明を携帯電話等で用
いられる低ビットレート音声符号化技術へ適応した場合
の説明を行なったが、本発明は音声符号化だけでなく、
楽音符号化装置や画像符号化装置における比較的補間性
の良いパラメータのベクトル量子化にも用いることもで
きる。

【００６２】（実施の形態２）次に、前記第１の実施の
形態を更に改良した第２の実施の形態について説明す
る。本実施の形態における構成は、前記第１の実施の形
態による構成にベクトル平滑化部１８を付加した、図１
に示すものである。この構成において、ターゲット抽出
部１２は、比較部１５の制御を受けてベクトル平滑化部
１７へ入力ベクトル１１を送り、ベクトル平滑化部１８
で変更された入力ベクトルを受けてターゲットの再抽出
を行なう機能をも有する。

【００６３】比較部１５では、歪計算部１４より送られ
た重み付け符号化歪の値と比較部内部に用意されている
基準値とを比較する。この比較結果によって処理は２通
りに分かれる。

【００６４】基準値未満の場合は歪計算部１４から送ら
れたベクトルの符号を伝送路１６へ送り、更に、歪計算
部１４より送られた復号化ベクトルを用いて復号化ベク
トル格納部１７の内容を更新する。この更新は復号化ベ
クトル格納部１７の内容を、得られた復号化ベクトルで
書き換えることにより行なう。そして、次のフレームの
パラメータの符号化へ進む。

【００６５】一方基準値以上の場合は、ベクトル平滑化
部１８を制御して、入力ベクトルに変更を加え、ターゲ
ット抽出部１２、量子化部１３、歪計算部１４を再び機
能させて再符号化を行なう。したがって、比較部１５に
おいて基準値未満になるまで、符号化処理は繰り返され
る。ただし、何度繰り返しても基準値未満にならないこ
とがあるので、比較部１５は内部にカウンターを保有
し、基準値以上と判定された回数をカウントし、一定数
以上になると符号化の繰り返しを中止して、基準値未満
の場合の処理とカウンターのクリアを行なう。

【００６６】ベクトル平滑化部１８では、比較部１５の
制御を受け、ターゲット抽出部１２より得た入力ベクト
ルと復号化ベクトル格納部１７より得た前のフレームの
復号化ベクトルから、入力ベクトルの１つである現フレ
ームのパラメータベクトルＳt,i を以下の（数１０）に
よって変更し、変更された入力ベクトルをターゲット抽
出部１２へ送る。

【００６７】

【数１０】

【００６８】上記ｑは平滑化係数であり、現フレームの
パラメータベクトルを前のフレームの復号化ベクトルと
未来のフレームのパラメータベクトルの中点に近づける
度合いを表わす。符号化実験により、０．２＜ｑ＜０．
４で比較部１５の内部の繰り返し数の上限値が５〜８回
で良好な性能が得られることを確認している。

【００６９】ここで、本実施の形態では量子化部１３に
予測ＶＱを用いるが、上記平滑化によって、歪計算部１
４で得られる重み付け符号化歪は小さくなる可能性が高
い。なぜなら、平滑化によって量子化ターゲットは前の
フレームの復号化ベクトルにより近付くからである。し
たがって比較部１５の制御による符号化の繰り返しによ
り、比較部１５の歪の比較で基準値未満になる可能性が
増加していく。

【００７０】また、復号器（デコーダ）では、予め符号
器の量子化部に対応する復号部を用意しておき、伝送路
から送られてきたベクトルの符号に基づいて復号化を行
う。

【００７１】また、本実施の形態をＣＥＬＰ符号化のＬ
ＳＰパラメータの量子化（量子化部は予測ＶＱ）に適用
して音声の符号化・復号化実験を行なった。その結果、
聴感的に音質が向上するのはもちろんのこと、客観値
（Ｓ／Ｎ比）をも向上させることができることを確認し
た。これは、ベクトル平滑化を有する符号化の繰り返し
処理により、スペクトルが激しく変化する場合でも予測
ＶＱの符号化歪を押さえられるという効果があるためで
ある。従来の予測ＶＱは過去の合成ベクトルから予測す
るために、話し始めの部分等のスペクトルが急激に変化
する部分のスペクトル歪はかえって大きくなってしまう
という欠点を持っていた。しかし、本実施の形態を適用
すると、歪の大きい場合は歪が少なくなるまで平滑化を
行なうために、ターゲットは実際のパラメータベクトル
からは多少離れるが、符号化歪は小さくなるので、トー
タルとして音声を復号化した時の劣化が少なくなるとい
う効果が得られる。したがって、本実施の形態により、
聴感的音質向上のみならず、客観値をも向上させること
ができる。

【００７２】したがって、本実施の形態では、比較部と
ベクトル平滑化部の特徴によりＶＱ歪が大きい場合にそ
の劣化の方向を聴感的により感じない方向に制御するこ
とが可能になり、また、量子化部に予測ＶＱを用いた場
合には符号化歪が小さくなるまで平滑化＋符号化を繰り
返すことにより客観値をも向上させることが出来る。

【００７３】なお、これまでは本発明を携帯電話等で用
いられる低ビットレート音声符号化技術へ適応した場合
の説明を行なったが、本発明は音声符号化だけでなく、
楽音符号化装置や画像符号化装置における比較的補間性
の良いパラメータのベクトル量子化にも用いることもで
きる。

【００７４】（実施の形態３）以下に、本発明の第３の
実施の形態について説明する。

【００７５】符号器のアルゴリズムは量子化部１３の機
能を除いて前記第１の実施の形態または前記第２の実施
の形態と同様である。本実施の形態においては、量子化
方法として多段予測ＶＱを用いることとする。本実施の
形態における全体構成は、図１と同様であるが、量子化
部１３の機能ブロック図は、図３に示すとおりである。

【００７６】予め、予測誤差ベクトルの中心的サンプル
（コードベクトル）が複数格納されたベクトル符号帳Ａ
１９、ベクトル符号帳Ｂ２０を作成しておく。これら
は、多くの学習用の予測誤差ベクトルに対して、従来例
の「多段ＶＱ」の符号帳作成方法と同様のアルゴリズム
を適用することによって作成する。

【００７７】まず、量子化ターゲットのベクトル２１に
対して予測部２２で予測を行なう。予測は状態格納部２
３に格納された過去の合成ベクトルを用いて行ない、得
られた予測誤差ベクトルを距離計算部Ａ２４と距離計算
部Ｂ２５へ送る。本実施の形態では、予測の形態とし
て、予測次数１次で固定係数による予測を挙げる。この
予測を用いた場合の予測誤差ベクトル算出の式を以下の
（数１１）に示す。

【００７８】

【数１１】

【００７９】上記式において、予測係数βは０＜β＜１
の値であるのが一般的である。次に、距離計算部Ａ２４
において、予測部２２で得られた予測誤差ベクトルとベ
クトル符号帳Ａ１９に格納されたコードベクトルＡとの
距離を計算する。距離の式を以下の（数１２）に示す。

【００８０】

【数１２】

【００８１】そして、探索部Ａ２６において、各コード
ベクトルＡとの距離を比較し最も距離の小さいコードベ
クトルＡの番号をコードベクトルＡの符号とする。すな
わち、ベクトル符号帳Ａ１９と距離計算部Ａ２４を制御
し、ベクトル符号帳Ａ１９に格納された全てのコードベ
クトルの中で最も距離の小さくなるコードベクトルＡの
番号を求め、これをコードベクトルＡの符号とする。そ
して、コードベクトルＡの符号と、これを参照してベク
トル符号帳Ａ１９より得られた復号化ベクトルＡとを距
離計算部Ｂ２５へ送る。また、コードベクトルＡの符号
を伝送路、探索部Ｂ２７へ送る。

【００８２】距離計算部Ｂ２５は、予測誤差ベクトル
と、探索部Ａ２６より得られた復号化ベクトルＡとから
符号化歪ベクトルを得、また、探索部Ａ２６より得られ
たコードベクトルＡの符号を参照してアンプ格納部２８
からアンプリチュードを得、そして、上記符号化歪ベク
トルとベクトル符号帳Ｂ２０に格納されたコードベクト
ルＢに上記アンプリチュードを乗じたものとの距離を計
算し、その距離を探索部Ｂ２７へ送る。距離の式を以下
の（数１３）に示す。

【００８３】

【数１３】

【００８４】そして、探索部Ｂ２７において、各コード
ベクトルＢとの距離を比較し最も距離の小さいコードベ
クトルＢの番号をコードベクトルＢの符号とする。すな
わち、ベクトル符号帳Ｂ２０と距離計算部Ｂ２５とを制
御し、ベクトル符号帳Ｂ２０に格納された全てのコード
ベクトルＢの中で最も距離の小さくなるコードベクトル
Ｂの番号を求め、これをコードベクトルＢの符号とす
る。そして、コードベクトルＡとコードベクトルＢの符
号を合わせて、ベクトルの符号２９とする。

【００８５】更に探索部Ｂ２７は、コードベクトルＡ、
Ｂの符号に基づきベクトル符号帳Ａ１９とベクトル符号
帳Ｂ２０から得られた復号化ベクトルＡ、Ｂと、アンプ
格納部２８から得られたアンプリチュードと、状態格納
部２３に格納された過去の復号化ベクトルを用いてベク
トルの復号化を行ない、得られた合成ベクトルを用いて
状態格納部２３の内容を更新する。（したがって、次の
符号化を行なう時には、ここで復号化したベクトルが予
測に使用される。）本実施の形態の予測（予測次数１
次、固定係数）における復号化は以下の（数１４）によ
り行なう。

【００８６】

【数１４】

【００８７】また、アンプ格納部２８に格納するアンプ
リチュードは予め設定しておくが、この設定方法につい
て以下に示す。アンプリチュードは多くの音声データに
対して符号化を行ない、１段目のコードベクトルの各符
号について以下の（数１５）の符号化歪の合計を求め、
これが最小になるように学習することによって設定す
る。

【００８８】

【数１５】

【００８９】すなわち、符号化後、上記（数１５）の歪
を各アンプリチュードで微分した値がゼロになるように
設定し直すことでアンプリチュードの学習を行なう。そ
して、上記符号化＋学習を繰り返すことによって、最も
適当なアンプリチュードの値を求める。

【００９０】一方、復号器（デコーダ）では、伝送され
てきたベクトルの符号に基づいてコードベクトルを求め
ることによって復号化する。復号器は符号器と同じベク
トル符号帳Ａ、Ｂとアンプ格納部と状態格納部とを有
し、上記符号化アルゴリズムにおける探索部Ｂの復号化
機能と同様のアルゴリズムで復号化を行なう。

【００９１】したがって、本実施の形態では、アンプ格
納部と距離計算部の特徴により比較的少ない計算量で２
段目のコードベクトルを１段目に適応させることで符号
化歪をより小さくすることが出来る。

【００９２】なお、これまでは本発明を携帯電話等で用
いられる低ビットレート音声符号化技術へ適応した場合
の説明を行なったが、本発明は音声符号化だけでなく、
楽音符号化装置や画像符号化装置における比較的補間性
の良いパラメータのベクトル量子化にも用いることもで
きる。

【００９３】

【発明の効果】以上のように、本発明によれば、ターゲ
ット抽出部の特徴により聴感上劣化を感じないように重
み付け探索を行なうことが可能になり、また、比較部と
ベクトル平滑化部の特徴によりＶＱ歪が大きい場合にそ
の劣化の方向を聴感的により感じない方向に制御するこ
とが可能となる。また、量子化部に予測ＶＱを用いた場
合には符号化歪が小さくなるまで平滑化＋符号化を繰り
返すことにより客観値をも向上させることが出来る。ま
た、本発明によれば、アンプ格納部と距離計算部の特徴
により比較的少ない計算量で２段目のコードベクトルを
１段目に適応させることで符号化歪をより小さくするこ
とが出来、また、いずれの発明も音声符号化だけでなく
楽音符号化装置や画像符号化装置における比較的補間性
の良いパラメータのベクトル量子化にも用いることがで
き、広い応用範囲において従来得られなかった格別の効
果を得ることができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の第１または第２の実施の形態における
ベクトル量子化法の機能ブロック図

【図２】本発明の第１または第２の実施の形態における
ターゲット抽出部の原理を示す概念図

【図３】本発明の第３の実施の形態におけるベクトル量
子化法の量子化部の機能ブロック図

【図４】従来のＣＥＬＰ方式に基づく音声符号化装置の
機能ブロック図

【図５】従来のベクトル量子化（ＶＱ）の機能ブロック
図

【図６】従来の予測ベクトル量子化（予測ＶＱ）の機能
ブロック図

【図７】従来の多段ベクトル量子化（多段ＶＱ）の機能
ブロック図

【符号の説明】

１１入力ベクトル１２ターゲット抽出部１３量子化部１４歪計算部１５比較部１６伝送路１７復号化ベクトル格納部１８ベクトル平滑化部１９ベクトル符号帳Ａ２０ベクトル符号帳Ｂ２１量子化ターゲット２２予測部２３状態格納部２４距離計算部Ａ２５距離計算部Ｂ２６探索部Ａ２７探索部Ｂ２８アンプ格納部２９ベクトルの符号

フロントページの続き (56)参考文献特開昭64−74883（ＪＰ，Ａ) 特開平２−69074（ＪＰ，Ａ) 特開平４−170113（ＪＰ，Ａ) 特開平５−53600（ＪＰ，Ａ) 特開平５−346798（ＪＰ，Ａ) 特開平７−248796（ＪＰ，Ａ) 特開平９−152895（ＪＰ，Ａ) (58)調査した分野(Int.Cl.⁷，ＤＢ名) H03M 7/30 G10L 19/00 G10L 19/08

Claims

(57)【特許請求の範囲】

【請求項１】時間的に連続した複数のベクトルを入力
ベクトルとし、前記入力ベクトルと復号化ベクトル格納
部に格納された過去の復号化ベクトルとから量子化ター
ゲットベクトルを算出するターゲット抽出部と、前記量
子化ターゲットベクトルを符号化し符号を得ると共に、
前記符号を復号化して得られた復号化ベクトルと前記符
号とを歪計算部へ送る量子化部と、前記得られた復号化
ベクトルと前記入力ベクトルとから歪を計算し、前記歪
と前記符号と前記得られた復号化ベクトルを比較部へ送
る歪計算部と、復号化ベクトルを格納する復号化ベクト
ル格納部と、前記ターゲット抽出部と前記量子化部と前
記歪計算部と前記復号化ベクトル格納部とを制御しなが
ら前記歪を比較し、最終的符号を決定して伝送路に送
り、更に前記伝送路に送られる符号に対応する復号化ベ
クトルによって前記復号化ベクトル格納部の内容を更新
する比較部を備えることを特徴とするベクトル量子化
法。
【請求項２】比較部により制御され、入力ベクトルと
復号化ベクトル格納部に格納された過去の復号化ベクト
ルに基づき、入力ベクトルの値を再計算するベクトル平
滑化部を備えることを特徴とする請求項１記載のベクト
ル量子化法。
【請求項３】量子化ターゲットベクトルを、符号帳に
格納された複数のコードベクトルの和で符号化する多段
ベクトル量子化において、１段目のコードベクトルに対
応するスカラー量が格納されているアンプ格納部と、２
段目の符号化を行なう前に、前記アンプ格納部から１段
目の符号に依存したアンプリチュードを得て、これを２
段目のコードベクトルに乗じてマッチングを行なう距離
計算部とを有する量子化部を備えることを特徴とするベ
クトル量子化法。