JP3218630B2 - 高能率符号化装置及び高能率符号復号化装置 - Google Patents
高能率符号化装置及び高能率符号復号化装置Info
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- JP3218630B2 JP3218630B2 JP19184191A JP19184191A JP3218630B2 JP 3218630 B2 JP3218630 B2 JP 3218630B2 JP 19184191 A JP19184191 A JP 19184191A JP 19184191 A JP19184191 A JP 19184191A JP 3218630 B2 JP3218630 B2 JP 3218630B2
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Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は、音声信号を高能率符号
化して伝送（又は記録）させる高能率符号化装置及び伝
送（記録）される高能率符号化された音声信号を復号化
する高能率符号復号化装置に関し、特にピッチ予測によ
り符号化される技術に関する。
化して伝送（又は記録）させる高能率符号化装置及び伝
送（記録）される高能率符号化された音声信号を復号化
する高能率符号復号化装置に関し、特にピッチ予測によ
り符号化される技術に関する。
【０００２】
【従来の技術】音声信号（オーディオ信号）の高能率符
号化において、ピッチ予測により高能率符号化を行う技
術がある。この場合、例えば入力音声信号を所定長のフ
レームに分割し、各分割フレーム毎にピッチ周期を予測
して、予測値とその予測値との差分を直接量子化するよ
うにしていた。この予測値の量子化は、例えば１フレー
ムを２０ｍ秒として、１フレームが４サブフレームで構
成される場合には、１サブフレームの予測値を７ビット
程度のビット数で量子化していた。このフレーム構造の
データの予測値を７ビットで量子化することで、約１．
４ｋｂｐｓのビットレートとなる。
号化において、ピッチ予測により高能率符号化を行う技
術がある。この場合、例えば入力音声信号を所定長のフ
レームに分割し、各分割フレーム毎にピッチ周期を予測
して、予測値とその予測値との差分を直接量子化するよ
うにしていた。この予測値の量子化は、例えば１フレー
ムを２０ｍ秒として、１フレームが４サブフレームで構
成される場合には、１サブフレームの予測値を７ビット
程度のビット数で量子化していた。このフレーム構造の
データの予測値を７ビットで量子化することで、約１．
４ｋｂｐｓのビットレートとなる。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】ところが、音声データ
全体のビットレートが４ｋｂｐｓ〜８ｋｂｐｓ程度の低
ビットレートの高能率符号化を行う音声コーデックにお
いては、ピッチ予測値の占める割合が大きく、より圧縮
率の高い高能率符号化を行うためには、ピッチ予測値を
効率良く符号化する必要があった。
全体のビットレートが４ｋｂｐｓ〜８ｋｂｐｓ程度の低
ビットレートの高能率符号化を行う音声コーデックにお
いては、ピッチ予測値の占める割合が大きく、より圧縮
率の高い高能率符号化を行うためには、ピッチ予測値を
効率良く符号化する必要があった。
【０００４】本発明の目的は、音声データのピッチ予測
値の符号化が効率よく出来る高能率符号化装置を提供す
ることにある。
値の符号化が効率よく出来る高能率符号化装置を提供す
ることにある。
【０００５】また本発明の目的は、効率よく符号化され
た音声データのピッチ予測値を復号出来る高能率符号復
号化装置を提供することにある。
た音声データのピッチ予測値を復号出来る高能率符号復
号化装置を提供することにある。
【０００６】
【課題を解決するための手段】本発明は、音声信号をピ
ッチ予測して高能率符号化する高能率符号化装置におい
て、ピッチ予測を行う場合の第ｎフレームのピッチ周期
に対応するピッチ予測係数Ｐ(n) を、次式 Ｐ(n) ＝ｋ・ｐ(n-1) ＋α の形式で表し、この式の係数ｋと差分αとを量子化して
高能率符号を構成させるようにしたものである。
ッチ予測して高能率符号化する高能率符号化装置におい
て、ピッチ予測を行う場合の第ｎフレームのピッチ周期
に対応するピッチ予測係数Ｐ(n) を、次式 Ｐ(n) ＝ｋ・ｐ(n-1) ＋α の形式で表し、この式の係数ｋと差分αとを量子化して
高能率符号を構成させるようにしたものである。
【０００７】またこの場合に、係数ｋと差分αとを独立
に量子化すると共に、差分αをエントロピーコーディン
グで量子化するようにしたものである。
に量子化すると共に、差分αをエントロピーコーディン
グで量子化するようにしたものである。
【０００８】さらにこの場合に、係数ｋと差分αとを１
つのベクトルとしてベクトル量子化するようにしたもの
である。
つのベクトルとしてベクトル量子化するようにしたもの
である。
【０００９】また本発明は、ピッチ予測により高能率符
号化された音声信号を復号化する高能率符号復号化装置
において、ピッチ予測により第ｎフレームのピッチ周期
に対応するピッチ予測係数Ｐ(n) を、次式 Ｐ(n) ＝ｋ・ｐ(n-1) ＋α の形式で表される内の係数ｋと差分αとの量子化値よ
り、復号化するようにしたものである。
号化された音声信号を復号化する高能率符号復号化装置
において、ピッチ予測により第ｎフレームのピッチ周期
に対応するピッチ予測係数Ｐ(n) を、次式 Ｐ(n) ＝ｋ・ｐ(n-1) ＋α の形式で表される内の係数ｋと差分αとの量子化値よ
り、復号化するようにしたものである。
【００１０】
【作用】上述したように高能率符号化することで、ピッ
チ予測値に関するデータが少ないビット数で符号化され
る。
チ予測値に関するデータが少ないビット数で符号化され
る。
【００１１】
【実施例】以下、本発明の一実施例を添付図面を参照し
て説明する。
て説明する。
【００１２】本例においては、音声信号をピッチ予測し
て予測値とその予測値との差分を符号化する高能率符号
化装置及びその符号を復号化する高能率符号復号化装置
に適用したもので、音声信号の符号化装置側（エンコー
ダ側）を図１に示すように構成し、音声信号の復号化装
置側（デコーダ側）を図６に示すように構成する。
て予測値とその予測値との差分を符号化する高能率符号
化装置及びその符号を復号化する高能率符号復号化装置
に適用したもので、音声信号の符号化装置側（エンコー
ダ側）を図１に示すように構成し、音声信号の復号化装
置側（デコーダ側）を図６に示すように構成する。
【００１３】まず、音声信号を高能率符号化するエンコ
ーダ側の構成について説明すると、図１において、１は
音声信号の入力端子を示し、この入力端子１に得られる
デジタル音声信号（デジタルオーディオ信号）をプリプ
ロセス回路２に供給し、ピッチ予測の前段の各種処理を
させる。この場合、本例においては所定サンプル毎にブ
ロック化させるブロック化処理，或いはこのブロック化
されたデータをさらに４分割などに分割するサブブロッ
ク化処理などを行う。そして、このプリプロセス回路２
で処理された信号を、短期予測器３及び短期線形予測分
析器４に供給する。ここで、短期線形予測分析器４では
短期のピッチ予測値との差分αを求める。そして、この
短期の差分αを出力端子１３から送出させると共に、短
期予測器３に供給し短期の音声データのピッチ予測を行
わせる。即ち、例えば８〜１０サンプル程度の相関を利
用してピッチの予測を行わせる。そして、予測した短期
のピッチのデータを長期予測分析器５と加算器６とに供
給する。この加算器６では、後述する長期予測器１０か
ら供給される長期のピッチのデータに、短期のピッチの
データを加算し、加算されたデータを量子化器７に供給
し、量子化された音声データを出力端子１４から送出さ
せる。また、この量子化された音声データを逆量子化器
８に供給し、この逆量子化器８で量子化された音声デー
タを元に戻す逆量子化を行う。
ーダ側の構成について説明すると、図１において、１は
音声信号の入力端子を示し、この入力端子１に得られる
デジタル音声信号（デジタルオーディオ信号）をプリプ
ロセス回路２に供給し、ピッチ予測の前段の各種処理を
させる。この場合、本例においては所定サンプル毎にブ
ロック化させるブロック化処理，或いはこのブロック化
されたデータをさらに４分割などに分割するサブブロッ
ク化処理などを行う。そして、このプリプロセス回路２
で処理された信号を、短期予測器３及び短期線形予測分
析器４に供給する。ここで、短期線形予測分析器４では
短期のピッチ予測値との差分αを求める。そして、この
短期の差分αを出力端子１３から送出させると共に、短
期予測器３に供給し短期の音声データのピッチ予測を行
わせる。即ち、例えば８〜１０サンプル程度の相関を利
用してピッチの予測を行わせる。そして、予測した短期
のピッチのデータを長期予測分析器５と加算器６とに供
給する。この加算器６では、後述する長期予測器１０か
ら供給される長期のピッチのデータに、短期のピッチの
データを加算し、加算されたデータを量子化器７に供給
し、量子化された音声データを出力端子１４から送出さ
せる。また、この量子化された音声データを逆量子化器
８に供給し、この逆量子化器８で量子化された音声デー
タを元に戻す逆量子化を行う。
【００１４】そして、逆量子化された音声データを加算
器９に供給し、この加算器９で後述する長期予測器１０
から供給される長期のピッチデータと逆量子化されたデ
ータとを加算し、加算値を長期予測分析器５と長期予測
器１０とに供給する。長期予測分析器５では長期のピッ
チ周期とゲインの予測を行う。この場合、例えば４０〜
１２０サンプル程度のピッチ周期の予測を行う。ここ
で、本例においてはこの予測された長期のピッチ周期を
Ｐ(n) とし（ｎは音声データのフレーム数）、このピッ
チ周期Ｐ(n) を１単位当たり７ビットのデータとする。
器９に供給し、この加算器９で後述する長期予測器１０
から供給される長期のピッチデータと逆量子化されたデ
ータとを加算し、加算値を長期予測分析器５と長期予測
器１０とに供給する。長期予測分析器５では長期のピッ
チ周期とゲインの予測を行う。この場合、例えば４０〜
１２０サンプル程度のピッチ周期の予測を行う。ここ
で、本例においてはこの予測された長期のピッチ周期を
Ｐ(n) とし（ｎは音声データのフレーム数）、このピッ
チ周期Ｐ(n) を１単位当たり７ビットのデータとする。
【００１５】そして、この長期予測分析器５で予測され
た長期のピッチ周期とゲインのデータを長期予測器１０
に供給し、長期予測された音声データを得る。そして、
この長期予測された音声データを加算器６及び９に供給
する。
た長期のピッチ周期とゲインのデータを長期予測器１０
に供給し、長期予測された音声データを得る。そして、
この長期予測された音声データを加算器６及び９に供給
する。
【００１６】そして本例においては、長期予測分析器５
で予測された長期のピッチ周期Ｐ(n ) を演算回路１１に
供給し、この演算回路１１で次式〔数１〕で示される係
数ｋと差分αとを求める。
で予測された長期のピッチ周期Ｐ(n ) を演算回路１１に
供給し、この演算回路１１で次式〔数１〕で示される係
数ｋと差分αとを求める。
【００１７】
【数１】Ｐ(n) ＝ｋ・ｐ(n-1) ＋α
【００１８】そして、この〔数１〕式で示される係数ｋ
と差分αとを量子化器１２に供給し、量子化器１２で係
数ｋと差分αとの量子化を行い、それぞれの量子化値を
出力端子１５及び１６から送出させる。この場合、ピッ
チ成分がない場合でも、この〔数１〕式の形式で演算を
行う。
と差分αとを量子化器１２に供給し、量子化器１２で係
数ｋと差分αとの量子化を行い、それぞれの量子化値を
出力端子１５及び１６から送出させる。この場合、ピッ
チ成分がない場合でも、この〔数１〕式の形式で演算を
行う。
【００１９】ここで、この係数ｋと差分αとの量子化を
行う量子化器１２の構成を図２に示すと、この例はエン
トロピーコーディングにより量子化を行うもので、演算
回路１１から端子１２ａに供給される差分αを線形量子
化器２１に供給し、線形量子化されたデータをエントロ
ピーコーダ２２に供給する。
行う量子化器１２の構成を図２に示すと、この例はエン
トロピーコーディングにより量子化を行うもので、演算
回路１１から端子１２ａに供給される差分αを線形量子
化器２１に供給し、線形量子化されたデータをエントロ
ピーコーダ２２に供給する。
【００２０】また、演算回路１１から端子１２ｂに供給
される係数ｋを切換制御回路２３に供給し、係数ｋの値
に基づいて切換スイッチ２４の切換えを制御する。この
切換スイッチ２４は、第１のテーブル２５と第２のテー
ブル２６とを切換えて、エントロピーコーダ２２に接続
させるものである。即ち、係数ｋの値として０の場合
と、０以外の場合とで第１のテーブル２５と第２のテー
ブル２６とを切換えるようにしてある。そして、エント
ロピーコーダ２２では、接続された何れかのテーブル２
５又は２６を参照してエントロピーコーディングを行
い、コーディングされたデータを出力端子１５から送出
させる。
される係数ｋを切換制御回路２３に供給し、係数ｋの値
に基づいて切換スイッチ２４の切換えを制御する。この
切換スイッチ２４は、第１のテーブル２５と第２のテー
ブル２６とを切換えて、エントロピーコーダ２２に接続
させるものである。即ち、係数ｋの値として０の場合
と、０以外の場合とで第１のテーブル２５と第２のテー
ブル２６とを切換えるようにしてある。そして、エント
ロピーコーダ２２では、接続された何れかのテーブル２
５又は２６を参照してエントロピーコーディングを行
い、コーディングされたデータを出力端子１５から送出
させる。
【００２１】次に、このエントロピーコーディングによ
る量子化器での量子化について説明すると、まず最初に
ピッチ周期Ｐ(n) について説明すると、第ｎ番目のフレ
ームの長期予測により得られたピッチ周期Ｐ(n) は、通
常次式〔数２〕により示される。
る量子化器での量子化について説明すると、まず最初に
ピッチ周期Ｐ(n) について説明すると、第ｎ番目のフレ
ームの長期予測により得られたピッチ周期Ｐ(n) は、通
常次式〔数２〕により示される。
【００２２】
【数２】
【００２３】この〔数２〕式のＬmax をピッチ周期Ｐ
(n) とする。この〔数２〕式において、ｄ(i) は現在の
波形（短期予測残差）を示し、ｄ′(i) は過去の波形
（短期予測残差のローカルデコード値）を示し、Ｉ＝３
９（サンプル），Ｌ：４０〜１６７（サンプル）とす
る。例えば、図３に示すような波形の音声信号が入力し
たとすると、この信号の０〜３９サンプルを現在の波形
ｄ(i) とすると、それ以前の波形（−４０サンプル，−
８０サンプル，−１２０サンプル‥‥）が、過去の波形
ｄ′(i) となる。
(n) とする。この〔数２〕式において、ｄ(i) は現在の
波形（短期予測残差）を示し、ｄ′(i) は過去の波形
（短期予測残差のローカルデコード値）を示し、Ｉ＝３
９（サンプル），Ｌ：４０〜１６７（サンプル）とす
る。例えば、図３に示すような波形の音声信号が入力し
たとすると、この信号の０〜３９サンプルを現在の波形
ｄ(i) とすると、それ以前の波形（−４０サンプル，−
８０サンプル，−１２０サンプル‥‥）が、過去の波形
ｄ′(i) となる。
【００２４】ここで、この〔数２〕式の導出について説
明すると、ピッチＰのターゲットベクトルＰと、過去の
コードベクトルｇ L とを、次式に設定する。但し、Ｌ＝
４０〜１６７とする。
明すると、ピッチＰのターゲットベクトルＰと、過去の
コードベクトルｇ L とを、次式に設定する。但し、Ｌ＝
４０〜１６７とする。
【００２５】
【数３】Ｐ＝（ｄ(0),ｄ(1),‥‥ｄ(39)）
【００２６】
【数４】ｇ L ＝（ｄ′(0-L),ｄ′(1-L),‥‥ｄ′(39-L)）
【００２７】このターゲットベクトルＰとコードベクト
ルｇ L との関係は、図４に示すようになる。このとき、
コードベクトルｇ L及びそれにかかるゲインγによっ
て、最も適切にターゲットベクトルＰを近似する方法を
考えればよい。まず、ゲインγの量子化の影響は無視し
て、ターゲットベクトルＰとのなす角θの最も小さくな
るベクトルｇ L を次式に基づいて捜す。
ルｇ L との関係は、図４に示すようになる。このとき、
コードベクトルｇ L及びそれにかかるゲインγによっ
て、最も適切にターゲットベクトルＰを近似する方法を
考えればよい。まず、ゲインγの量子化の影響は無視し
て、ターゲットベクトルＰとのなす角θの最も小さくな
るベクトルｇ L を次式に基づいて捜す。
【００２８】
【数５】Ｐ・ｇ L ＝‖Ｐ‖・‖ｇ L ‖ｃｏｓθ
【００２９】いま、ターゲットベクトルＰの大きさ‖Ｐ
‖は、コードベクトルｇ L の大きさ‖ｇ L ‖の選択状態
によって影響を受けないので、 ｃｏｓθ最大←→‖Ｐ‖ｃｏｓθ最大 となる。従って、次式の‖Ｐ‖ｃｏｓθが最大になるｇ
L を選択する。
‖は、コードベクトルｇ L の大きさ‖ｇ L ‖の選択状態
によって影響を受けないので、 ｃｏｓθ最大←→‖Ｐ‖ｃｏｓθ最大 となる。従って、次式の‖Ｐ‖ｃｏｓθが最大になるｇ
L を選択する。
【００３０】
【数６】
【００３１】以上より、次の条件が決まる。
【００３２】
【数７】
【００３３】このとき、Ｐ・ｇ L ≧０とする。即ち、内
積が正にならないと、９０°以内の角度にならず、ピッ
チにならないので、Ｐ・ｇ L ≧０とする。
積が正にならないと、９０°以内の角度にならず、ピッ
チにならないので、Ｐ・ｇ L ≧０とする。
【００３４】このことより、〔数２〕式のＬmax が
｛（Ｐ・ｇ L ）2 ｝／‖ｇ L ‖2 と等しくなり、〔数
２〕式が角θが最小となるベクトルｇ L を捜しているこ
とになり、ピッチが求まる。
｛（Ｐ・ｇ L ）2 ｝／‖ｇ L ‖2 と等しくなり、〔数
２〕式が角θが最小となるベクトルｇ L を捜しているこ
とになり、ピッチが求まる。
【００３５】そして次に、ゲインγを次式に基づいて求
める。
める。
【００３６】
【数８】‖Ｐ‖ｃｏｓθ＝‖ｇ L ‖・γ
【００３７】この〔数８〕式より、ゲインγは次式で示
される。
される。
【００３８】
【数９】
【００３９】この式について説明すると、ベクトルｇ L
方向の単位ベクトルをｕとすると、ｇ L ＝ｕ‖ｇ L ‖と
表せ、次式が成立する。
方向の単位ベクトルをｕとすると、ｇ L ＝ｕ‖ｇ L ‖と
表せ、次式が成立する。
【００４０】
【数１０】
【００４１】この〔数１０〕式より、方向がｕで大きさ
が‖Ｐ‖ｃｏｓθとなり、Ｐの最適近似となっているこ
とが判る。即ち、エラーベクトルｅ＝Ｐ−γｇ L の大き
さである‖ｅ‖が最小化されていることが判る。
が‖Ｐ‖ｃｏｓθとなり、Ｐの最適近似となっているこ
とが判る。即ち、エラーベクトルｅ＝Ｐ−γｇ L の大き
さである‖ｅ‖が最小化されていることが判る。
【００４２】そして次に、このようにして求まるピッチ
周期Ｐ(n) の本例による量子化について説明すると、上
述したように演算回路１１では〔数１〕式の形式でピッ
チ周期Ｐ(n) の演算が行われ、１サブフレーム（５ｍ秒
程度）前のピッチ周期と現在のピッチ周期とが大きく変
化しないことを利用して差分αを求める差分量子化を行
う。このとき、倍ピッチでのずれが発生する虞れがある
ので、係数ｋを乗算する。
周期Ｐ(n) の本例による量子化について説明すると、上
述したように演算回路１１では〔数１〕式の形式でピッ
チ周期Ｐ(n) の演算が行われ、１サブフレーム（５ｍ秒
程度）前のピッチ周期と現在のピッチ周期とが大きく変
化しないことを利用して差分αを求める差分量子化を行
う。このとき、倍ピッチでのずれが発生する虞れがある
ので、係数ｋを乗算する。
【００４３】本例においては、この係数ｋとして以下の
４値を用意する。 ｋ＝０：直線量子化と同等のとき ｋ＝１：通常のＤＰＣＭ（差分ＰＣＭ）のとき ｋ＝２：現在のサブフレームが倍ピッチ部をサーチした
場合 ｋ＝１／２：前のサブフレームが倍ピッチ部をサーチし
て現在のサブフレームが倍ピッチ部をサーチしたと仮定
した場合
４値を用意する。 ｋ＝０：直線量子化と同等のとき ｋ＝１：通常のＤＰＣＭ（差分ＰＣＭ）のとき ｋ＝２：現在のサブフレームが倍ピッチ部をサーチした
場合 ｋ＝１／２：前のサブフレームが倍ピッチ部をサーチし
て現在のサブフレームが倍ピッチ部をサーチしたと仮定
した場合
【００４４】以上の４値の係数ｋの量子化は２ビットで
可能であり、ピッチ周期Ｐ(n) ，Ｐ (n-1) が与えられた
とき、差分αの絶対値が最も小さくなるように係数ｋを
選定する。ここで、通常の使用状態ではほとんどｋ＝１
（即ちＤＰＣＭ）となる。
可能であり、ピッチ周期Ｐ(n) ，Ｐ (n-1) が与えられた
とき、差分αの絶対値が最も小さくなるように係数ｋを
選定する。ここで、通常の使用状態ではほとんどｋ＝１
（即ちＤＰＣＭ）となる。
【００４５】そして、この４値の中から選定された係数
ｋに基づいて差分αが算出される。この差分αは、ピッ
チ周期の変化分に相当するため、元の値Ｐ(n) と比較す
ると、その分散σ2 はかなり抑えられ０近傍に集中す
る。また、その分散及び確率密度関数（ｐｄｆ）は、ｋ
＝０以外の３値の場合には、ほぼ似たものになる。従っ
て、図２に示すように、ｋ＝０の場合と、ｋ＝１，２，
１／２の場合とで、差分αの量子化テーブル２５，２６
を切換えることで、良好に量子化が行われる。そして、
このように分散が小さく抑えられた差分αを、線形量子
化すると共にエントロピーコーディングすることで、量
子化効率が向上する。例えば、元の値Ｐ(n ) が７ビット
であるとき、直接量子化すると差分αに７ビット必要で
あるのが、ハフマンコーディング等による可変長符号で
量子化することで、平均的には５ビット以下の符号長に
なる。そして、係数ｋに２ビット必要であるので、合計
で７ビット以下になり、元の値Ｐ(n) を直接７ビットで
量子化するよりも高能率な符号化ができる。
ｋに基づいて差分αが算出される。この差分αは、ピッ
チ周期の変化分に相当するため、元の値Ｐ(n) と比較す
ると、その分散σ2 はかなり抑えられ０近傍に集中す
る。また、その分散及び確率密度関数（ｐｄｆ）は、ｋ
＝０以外の３値の場合には、ほぼ似たものになる。従っ
て、図２に示すように、ｋ＝０の場合と、ｋ＝１，２，
１／２の場合とで、差分αの量子化テーブル２５，２６
を切換えることで、良好に量子化が行われる。そして、
このように分散が小さく抑えられた差分αを、線形量子
化すると共にエントロピーコーディングすることで、量
子化効率が向上する。例えば、元の値Ｐ(n ) が７ビット
であるとき、直接量子化すると差分αに７ビット必要で
あるのが、ハフマンコーディング等による可変長符号で
量子化することで、平均的には５ビット以下の符号長に
なる。そして、係数ｋに２ビット必要であるので、合計
で７ビット以下になり、元の値Ｐ(n) を直接７ビットで
量子化するよりも高能率な符号化ができる。
【００４６】なお、上述実施例においては、エントロピ
ーコーディングを用いた量子化を行うようにしたが、ベ
クトル量子化により差分αと係数ｋとを１つのベクトル
として量子化するようにしても良い。図５はこの場合の
例を示したもので、端子１２ａに得られる差分αと係数
ｋをベクトル量子化器３１に供給し、このベクトル量子
化器３１に接続されたコードブック３２の記憶データを
参照して、差分αと係数ｋとを１つのベクトルとして量
子化する。そして、ベクトル量子化されたデータを出力
端子１５′から送出する。
ーコーディングを用いた量子化を行うようにしたが、ベ
クトル量子化により差分αと係数ｋとを１つのベクトル
として量子化するようにしても良い。図５はこの場合の
例を示したもので、端子１２ａに得られる差分αと係数
ｋをベクトル量子化器３１に供給し、このベクトル量子
化器３１に接続されたコードブック３２の記憶データを
参照して、差分αと係数ｋとを１つのベクトルとして量
子化する。そして、ベクトル量子化されたデータを出力
端子１５′から送出する。
【００４７】このベクトル量子化の場合には、量子化さ
れたデータを可変長符号とすることはできないが、上述
したように係数ｋの値によって差分αの値はある程度制
限されるので、ベクトル量子化されたデータを７ビット
で表現可能な１２８個以下の値とすることが可能にな
り、このベクトル量子化の場合にも直接量子化するより
も高能率な符号化ができる。
れたデータを可変長符号とすることはできないが、上述
したように係数ｋの値によって差分αの値はある程度制
限されるので、ベクトル量子化されたデータを７ビット
で表現可能な１２８個以下の値とすることが可能にな
り、このベクトル量子化の場合にも直接量子化するより
も高能率な符号化ができる。
【００４８】次に、このようにして送出されたデータを
受信するデコーダ側の構成を、図６を参照して説明する
と、図中４１は短期の差分αの入力端子を示し、４２は
短期のピッチのデータの入力端子を示す。また、４３は
長期の差分αの入力端子を示し、４４は長期の係数ｋの
入力端子を示す。そして、入力端子４２に得られる短期
のピッチのデータを逆量子化器４５に供給して元のデー
タに戻し、この逆量子化されたデータを加算器４６に供
給し、長期合成フィルタ４７の出力と逆量子化器４５の
出力とをこの加算器４６で加算する。
受信するデコーダ側の構成を、図６を参照して説明する
と、図中４１は短期の差分αの入力端子を示し、４２は
短期のピッチのデータの入力端子を示す。また、４３は
長期の差分αの入力端子を示し、４４は長期の係数ｋの
入力端子を示す。そして、入力端子４２に得られる短期
のピッチのデータを逆量子化器４５に供給して元のデー
タに戻し、この逆量子化されたデータを加算器４６に供
給し、長期合成フィルタ４７の出力と逆量子化器４５の
出力とをこの加算器４６で加算する。
【００４９】この場合、長期合成フィルタ４７には、ピ
ッチ周期デコーダ４９の出力が供給される。このピッチ
周期デコーダ４９は、端子４３，４４から長期の差分α
及び係数ｋが供給され、〔数１〕式に基づいたピッチ周
期Ｐ(n) のデコードを行い、デコード値を長期合成フィ
ルタ４７に供給し、長期ピッチの復元を行う。そして、
この復元した長期ピッチのデータが加算された加算器４
６の出力を、短期合成フィルタ４８に供給し、端子４１
に得られる短期の差分αを加算して、短期，長期双方の
ピッチのデコードがなされたデータを得、このデコード
されたデータをポストプロセス回路５０に供給して後処
理を行い、処理されたデータを出力端子５１に供給す
る。
ッチ周期デコーダ４９の出力が供給される。このピッチ
周期デコーダ４９は、端子４３，４４から長期の差分α
及び係数ｋが供給され、〔数１〕式に基づいたピッチ周
期Ｐ(n) のデコードを行い、デコード値を長期合成フィ
ルタ４７に供給し、長期ピッチの復元を行う。そして、
この復元した長期ピッチのデータが加算された加算器４
６の出力を、短期合成フィルタ４８に供給し、端子４１
に得られる短期の差分αを加算して、短期，長期双方の
ピッチのデコードがなされたデータを得、このデコード
されたデータをポストプロセス回路５０に供給して後処
理を行い、処理されたデータを出力端子５１に供給す
る。
【００５０】ここで、ピッチ周期デコーダ４９の構成の
一例を図７に示すと、端子４３に得られる長期の差分α
をエントロピーデコーダ６１に供給する。このエントロ
ピーデコーダ６１には、第１のテーブル６２と第２のテ
ーブル６３とが切換スイッチ６４を介して接続してあ
り、切換スイッチ６４を介して接続された第１のテーブ
ル６２又は第２のテーブル６３の記憶データを参照し
て、エントロピーデコーダ６１に供給される量子化され
た長期の差分αを逆量子化させる。この場合、切換スイ
ッチ６４の切換えを制御する切換制御回路６５には、端
子４４から長期の係数ｋの量子化値が供給され、この係
数ｋの量子化値を切換制御回路６５で判断して、係数ｋ
＝０の場合と、ｋ＝１，２，１／２の場合とで、差分α
の逆量子化テーブル６２，６３を切換える。
一例を図７に示すと、端子４３に得られる長期の差分α
をエントロピーデコーダ６１に供給する。このエントロ
ピーデコーダ６１には、第１のテーブル６２と第２のテ
ーブル６３とが切換スイッチ６４を介して接続してあ
り、切換スイッチ６４を介して接続された第１のテーブ
ル６２又は第２のテーブル６３の記憶データを参照し
て、エントロピーデコーダ６１に供給される量子化され
た長期の差分αを逆量子化させる。この場合、切換スイ
ッチ６４の切換えを制御する切換制御回路６５には、端
子４４から長期の係数ｋの量子化値が供給され、この係
数ｋの量子化値を切換制御回路６５で判断して、係数ｋ
＝０の場合と、ｋ＝１，２，１／２の場合とで、差分α
の逆量子化テーブル６２，６３を切換える。
【００５１】そして、エントロピーデコーダ６１で逆量
子化された長期の差分αを逆量子化器６６に供給し、線
形量子化器２１（図２参照）での量子化に対応した逆量
子化を行い、この逆量子化された長期の差分αと、端子
４４に得られる長期の係数ｋとを、ピッチ周期算出回路
６７に供給し、このピッチ周期算出回路６７で差分αと
係数ｋとを使用して〔数１〕式に基づいたピッチ周期Ｐ
(n)の算出を行う。そして、算出されたピッチ周期Ｐ
(n) のデータを出力端子４９ａから長期合成フィルタ４
７（図６参照）に供給する。
子化された長期の差分αを逆量子化器６６に供給し、線
形量子化器２１（図２参照）での量子化に対応した逆量
子化を行い、この逆量子化された長期の差分αと、端子
４４に得られる長期の係数ｋとを、ピッチ周期算出回路
６７に供給し、このピッチ周期算出回路６７で差分αと
係数ｋとを使用して〔数１〕式に基づいたピッチ周期Ｐ
(n)の算出を行う。そして、算出されたピッチ周期Ｐ
(n) のデータを出力端子４９ａから長期合成フィルタ４
７（図６参照）に供給する。
【００５２】このようにしてエントロピーデコーダ６１
で差分αの逆量子化を行うことで、係数ｋに応じた逆量
子化テーブルの切換えが行われるので、係数ｋに応じた
良好な逆量子化が行われ、量子化時と同様に効率がよ
い。
で差分αの逆量子化を行うことで、係数ｋに応じた逆量
子化テーブルの切換えが行われるので、係数ｋに応じた
良好な逆量子化が行われ、量子化時と同様に効率がよ
い。
【００５３】なお、上述実施例においては、エンコーダ
で高能率符号化されたデータの伝送系については何も説
明しなかったが、有線系，無線系による各種伝送システ
ムが適用できると共に、エンコーダで高能率符号化され
たデータを各種記録媒体に記録させた後、この記録媒体
からの再生信号をデコーダで復元させるようにしても良
い。何れの場合でも、本例では少ないビット数での高能
率符号化が行われるので、伝送効率（記録効率）が良
い。
で高能率符号化されたデータの伝送系については何も説
明しなかったが、有線系，無線系による各種伝送システ
ムが適用できると共に、エンコーダで高能率符号化され
たデータを各種記録媒体に記録させた後、この記録媒体
からの再生信号をデコーダで復元させるようにしても良
い。何れの場合でも、本例では少ないビット数での高能
率符号化が行われるので、伝送効率（記録効率）が良
い。
【００５４】
【発明の効果】本発明によると、ピッチ予測値に関する
データが少ないビット数で符号化され、音声信号を高能
率符号化することができる。また本発明によると、ピッ
チ予測値に関するデータが少ないビット数で符号化され
た高能率符号を、効率良く復号することができる。
データが少ないビット数で符号化され、音声信号を高能
率符号化することができる。また本発明によると、ピッ
チ予測値に関するデータが少ないビット数で符号化され
た高能率符号を、効率良く復号することができる。
【図１】本発明の一実施例によるエンコーダを示す構成
図である。
図である。
【図２】一実施例のエンコーダの要部を示す構成図であ
る。
る。
【図３】一実施例の説明に供するピッチ予測状態を示す
説明図である。
説明図である。
【図４】一実施例の説明に供するピッチ予測の為のベク
トルを示す説明図である。
トルを示す説明図である。
【図５】本発明の他の実施例によるエンコーダを示す構
成図である。
成図である。
【図６】本発明の一実施例によるデコーダを示す構成図
である。
である。
【図７】一実施例のデコーダの要部を示す構成図であ
る。
る。
１ 音声信号入力端子 １１ 演算回路 １２ 量子化器 ２１ 線形量子化器 ２２ エントロピーコーダ ２５ 第１のテーブル ２６ 第２のテーブル ３１ ベクトル量子化器 ３２ コードブック ４９ ピッチ周期デコーダ ６１ エントロピーデコーダ ６２ 第１のテーブル ６３ 第２のテーブル ６６ 逆量子化器 ６７ ピッチ周期算出回路
Claims (4)
- 【請求項１】 音声信号をピッチ予測して高能率符号化
する高能率符号化装置において、 上記ピッチ予測を行う場合の第ｎフレームのピッチ周期
に対応するピッチ予測係数Ｐ(n) を、次式 Ｐ(n) ＝ｋ・ｐ(n-1) ＋α の形式で表し、この式の係数ｋと差分αとを量子化して
高能率符号を構成させるようにしたことを特徴とする高
能率符号化装置。 - 【請求項２】 上記係数ｋと上記差分αとを独立に量子
化すると共に、上記差分αをエントロピーコーディング
で量子化するようにしたことを特徴とする請求項１記載
の高能率符号化装置。 - 【請求項３】 上記係数ｋと上記差分αとを１つのベク
トルとしてベクトル量子化するようにしたことを特徴と
する請求項１記載の高能率符号化装置。 - 【請求項４】 ピッチ予測により高能率符号化された音
声信号を復号化する高能率符号復号化装置において、 上記ピッチ予測により、第ｎフレームのピッチ周期に対
応するピッチ予測係数Ｐ(n) を、次式 Ｐ(n) ＝ｋ・ｐ(n-1) ＋α の形式で表される内の係数ｋと差分αとの量子化値よ
り、復号化するようにした高能率符号復号化装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP19184191A JP3218630B2 (ja) | 1991-07-31 | 1991-07-31 | 高能率符号化装置及び高能率符号復号化装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP19184191A JP3218630B2 (ja) | 1991-07-31 | 1991-07-31 | 高能率符号化装置及び高能率符号復号化装置 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH0535297A JPH0535297A (ja) | 1993-02-12 |
| JP3218630B2 true JP3218630B2 (ja) | 2001-10-15 |
Family
ID=16281409
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP19184191A Expired - Lifetime JP3218630B2 (ja) | 1991-07-31 | 1991-07-31 | 高能率符号化装置及び高能率符号復号化装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP3218630B2 (ja) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| EP2290824A1 (en) | 2005-01-12 | 2011-03-02 | Nippon Telegraph And Telephone Corporation | Long term prediction coding and decoding method, devices thereof, program thereof, and recording medium |
Families Citing this family (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| AU6725500A (en) | 1999-08-23 | 2001-03-19 | Matsushita Electric Industrial Co., Ltd. | Voice encoder and voice encoding method |
-
1991
- 1991-07-31 JP JP19184191A patent/JP3218630B2/ja not_active Expired - Lifetime
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| EP2290824A1 (en) | 2005-01-12 | 2011-03-02 | Nippon Telegraph And Telephone Corporation | Long term prediction coding and decoding method, devices thereof, program thereof, and recording medium |
| US8160870B2 (en) | 2005-01-12 | 2012-04-17 | Nippon Telegraph And Telephone Corporation | Method, apparatus, program, and recording medium for long-term prediction coding and long-term prediction decoding |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JPH0535297A (ja) | 1993-02-12 |
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