JP3236592B2 - デジタル音声符号器において使用するための音声符号化方法 - Google Patents
デジタル音声符号器において使用するための音声符号化方法Info
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- 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
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Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は一般的には音声符号
化に関し、かつより特定的には、音声符号器（ｓｐｅｅ
ｃｈ ｃｏｄｅｒ）において使用するためにスペクトル
ノイズ重み付けフィルタを発生する改良された方法に関
する。
化に関し、かつより特定的には、音声符号器（ｓｐｅｅ
ｃｈ ｃｏｄｅｒ）において使用するためにスペクトル
ノイズ重み付けフィルタを発生する改良された方法に関
する。
【０００２】
【従来の技術】コード駆動リニア予測（ｃｏｄｅ−ｅｘ
ｃｉｔｅｄ ｌｉｎｅａｒ ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ：Ｃ
ＥＬＰ）は高品質の合成された音声を生成するために使
用される音声符号化技術である。この種の音声符号化
は、ベクトル駆動リニア予測（ｖｅｃｔｏｒ−ｅｘｃｉ
ｔｅｄ ｌｉｎｅａｒ ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ）として
も知られており、数多くの音声通信および音声合成の用
途に使用されている。ＣＥＬＰは特に音声品質、データ
レート、サイズおよびコストが重要な事項であるデジタ
ル音声暗号化およびデジタル無線電話通信システムに適
用可能である。
ｃｉｔｅｄ ｌｉｎｅａｒ ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ：Ｃ
ＥＬＰ）は高品質の合成された音声を生成するために使
用される音声符号化技術である。この種の音声符号化
は、ベクトル駆動リニア予測（ｖｅｃｔｏｒ−ｅｘｃｉ
ｔｅｄ ｌｉｎｅａｒ ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ）として
も知られており、数多くの音声通信および音声合成の用
途に使用されている。ＣＥＬＰは特に音声品質、データ
レート、サイズおよびコストが重要な事項であるデジタ
ル音声暗号化およびデジタル無線電話通信システムに適
用可能である。
【０００３】ＣＥＬＰ音声符号器においては、入力音声
信号の特性をモデル化する長期間（ｌｏｎｇ−ｔｅｒ
ｍ）（ピッチ）および短期間（ｓｈｏｒｔ−ｔｅｒｍ）
（フォルマント）予測器が１組の時変フィルタにおいて
導入されている。すなわち、長期間フィルタおよび短期
間フィルタである。該フィルタに対する駆動信号（ｅｘ
ｃｉｔａｔｉｏｎ ｓｉｇｎａｌ）は記憶されたイノベ
イション（ｉｎｎｏｖａｔｉｏｎ）シーケンス、または
コードベクトル、のコードブックから選択される。
信号の特性をモデル化する長期間（ｌｏｎｇ−ｔｅｒ
ｍ）（ピッチ）および短期間（ｓｈｏｒｔ−ｔｅｒｍ）
（フォルマント）予測器が１組の時変フィルタにおいて
導入されている。すなわち、長期間フィルタおよび短期
間フィルタである。該フィルタに対する駆動信号（ｅｘ
ｃｉｔａｔｉｏｎ ｓｉｇｎａｌ）は記憶されたイノベ
イション（ｉｎｎｏｖａｔｉｏｎ）シーケンス、または
コードベクトル、のコードブックから選択される。
【０００４】各々の音声のフレームに対し、音声符号器
は個々のコードベクトルを前記フィルタに印加して再生
された（ｒｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｅｄ）音声信号を発生
する。該再生された音声信号は元の入力音声信号と比較
され、エラー信号を生成する。該エラー信号は次にそれ
を人間の聴覚に基づく応答を有するスペクトルノイズ重
み付けフィルタ（ｓｐｅｃｔｒａｌ ｎｏｉｓｅ ｗｅ
ｉｇｈｔｉｎｇ ｆｉｌｔｅｒ）を通すことにより重み
付けされる。最適の駆動信号は現在の音声のフレームに
対し最小のエネルギを有する重み付けされたエラー信号
を生成するコードベクトルを選択することにより決定さ
れる。
は個々のコードベクトルを前記フィルタに印加して再生
された（ｒｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｅｄ）音声信号を発生
する。該再生された音声信号は元の入力音声信号と比較
され、エラー信号を生成する。該エラー信号は次にそれ
を人間の聴覚に基づく応答を有するスペクトルノイズ重
み付けフィルタ（ｓｐｅｃｔｒａｌ ｎｏｉｓｅ ｗｅ
ｉｇｈｔｉｎｇ ｆｉｌｔｅｒ）を通すことにより重み
付けされる。最適の駆動信号は現在の音声のフレームに
対し最小のエネルギを有する重み付けされたエラー信号
を生成するコードベクトルを選択することにより決定さ
れる。
【０００５】各々の音声フレームに対し、１組のリニア
予測符号化パラメータが係数アナライザ（ｃｏｅｆｆｉ
ｃｉｅｎｔ ａｎａｌｙｚｅｒ）によって生成される。
該パラメータは典型的には長期間、短期間およびスペク
トルノイズ重み付けフィルタに対する係数を含む。
予測符号化パラメータが係数アナライザ（ｃｏｅｆｆｉ
ｃｉｅｎｔ ａｎａｌｙｚｅｒ）によって生成される。
該パラメータは典型的には長期間、短期間およびスペク
トルノイズ重み付けフィルタに対する係数を含む。
【０００６】
【発明が解決しようとする課題】スペクトルノイズ重み
付けフィルタによるろ波動作は音声符号器の総合的な計
算機的複雑さのかなりの部分を構成し得るが、それはス
ペクトル的に重み付けされたエラー信号はイノベイショ
ンシーケンスのコードブックからの各々のコードベクト
ルに対して計算される必要があるからである。典型的に
は、スペクトルノイズ重み付けフィルタによって与えら
れる制御と該スペクトルノイズ重み付けフィルタによる
複雑さとの間のある妥協を行なう必要がある。重み付け
フィルタの複雑さの対応する増大なしに、スペクトルノ
イズ重み付けフィルタによって導入される周波数形成
（ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ ｓｈａｐｉｎｇ）の制御を増大
できる技術が得られれば音声符号化の分野の現状を進展
させるのに有用であろう。
付けフィルタによるろ波動作は音声符号器の総合的な計
算機的複雑さのかなりの部分を構成し得るが、それはス
ペクトル的に重み付けされたエラー信号はイノベイショ
ンシーケンスのコードブックからの各々のコードベクト
ルに対して計算される必要があるからである。典型的に
は、スペクトルノイズ重み付けフィルタによって与えら
れる制御と該スペクトルノイズ重み付けフィルタによる
複雑さとの間のある妥協を行なう必要がある。重み付け
フィルタの複雑さの対応する増大なしに、スペクトルノ
イズ重み付けフィルタによって導入される周波数形成
（ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ ｓｈａｐｉｎｇ）の制御を増大
できる技術が得られれば音声符号化の分野の現状を進展
させるのに有用であろう。
【０００７】
【課題を解決するための手段】本明細書の開示はデジタ
ル音声符号化方法を含む。この方法はＲ次の（Ｒｔｈ−
ｏｒｄｅｒ）フィルタにより複数のフィルタの周波数応
答をモデル化し、それによって複数フィルタの複雑さな
しに複数フィルタの制御を提供するフィルタを提供する
ことを含む。前記Ｒ次のフィルタは、どの実施例が行な
われるかに応じて、スペクトルノイズ重み付けフィル
タ、あるいは短期間予測フィルタ（ｓｈｏｒｔ−ｔｅｒ
ｍ ｐｒｅｄｉｃｔｏｒ ｆｉｌｔｅｒ）とスペクトル
ノイズ重み付けフィルタとの組み合わせとして使用でき
る。短期間予測フィルタとスペクトルノイズ重み付けフ
ィルタとの組合わせはスペクトル的にノイズ重み付けさ
れたシンセシスフィルタと称される。一般に、前記方法
は単一のＲ次のフィルタによってＬ個のＰ次のフィルタ
の周波数応答をモデル化し、ここでＲ＜ＬｘＰである。
好ましい実施例では、Ｌは２に等しい。以下の式は本発
明において使用される方法を示す。
ル音声符号化方法を含む。この方法はＲ次の（Ｒｔｈ−
ｏｒｄｅｒ）フィルタにより複数のフィルタの周波数応
答をモデル化し、それによって複数フィルタの複雑さな
しに複数フィルタの制御を提供するフィルタを提供する
ことを含む。前記Ｒ次のフィルタは、どの実施例が行な
われるかに応じて、スペクトルノイズ重み付けフィル
タ、あるいは短期間予測フィルタ（ｓｈｏｒｔ−ｔｅｒ
ｍ ｐｒｅｄｉｃｔｏｒ ｆｉｌｔｅｒ）とスペクトル
ノイズ重み付けフィルタとの組み合わせとして使用でき
る。短期間予測フィルタとスペクトルノイズ重み付けフ
ィルタとの組合わせはスペクトル的にノイズ重み付けさ
れたシンセシスフィルタと称される。一般に、前記方法
は単一のＲ次のフィルタによってＬ個のＰ次のフィルタ
の周波数応答をモデル化し、ここでＲ＜ＬｘＰである。
好ましい実施例では、Ｌは２に等しい。以下の式は本発
明において使用される方法を示す。
【数１８】 ここで
【数１９】 および
【数２０】１≧α２≧α３≧０ である。
【０００８】
【発明の実施の形態】図１は本発明を用いた音声符号器
の第１の実施例のブロック図である。分析されるべき音
響入力信号はマイクロホン１０２において音声符号器１
００に印加される。典型的には音声信号である、前記入
力信号は次にフィルタ１０４に供給される。フィルタ１
０４は一般にバンドパスフィルタ特性を示す。しかしな
がら、もし前記音声の帯域幅がすでに適切であれば、フ
ィルタ１０４は直接的なワイヤ接続とすることができ
る。
の第１の実施例のブロック図である。分析されるべき音
響入力信号はマイクロホン１０２において音声符号器１
００に印加される。典型的には音声信号である、前記入
力信号は次にフィルタ１０４に供給される。フィルタ１
０４は一般にバンドパスフィルタ特性を示す。しかしな
がら、もし前記音声の帯域幅がすでに適切であれば、フ
ィルタ１０４は直接的なワイヤ接続とすることができ
る。
【０００９】アナログ／デジタル（Ａ／Ｄ）コンバータ
１０８はフィルタ１０４から出力されるアナログ音声信
号１５２を一連のＮのパルスサンプルに変換し、各々の
パルスサンプルの振幅は次に、技術的に知られているよ
うに、デジタル符号によって表現される。サンプルクロ
ック、ＳＣ、は前記Ａ／Ｄコンバータ１０８のサンプリ
ングレートを決定する。好ましい実施例では、ＳＣは８
ｋＨｚで動作する。前記サンプルクロックＳＣはクロッ
クモジュール１１２において前記フレームクロックＦＣ
とともに発生される。
１０８はフィルタ１０４から出力されるアナログ音声信
号１５２を一連のＮのパルスサンプルに変換し、各々の
パルスサンプルの振幅は次に、技術的に知られているよ
うに、デジタル符号によって表現される。サンプルクロ
ック、ＳＣ、は前記Ａ／Ｄコンバータ１０８のサンプリ
ングレートを決定する。好ましい実施例では、ＳＣは８
ｋＨｚで動作する。前記サンプルクロックＳＣはクロッ
クモジュール１１２において前記フレームクロックＦＣ
とともに発生される。
【００１０】入力音声ベクトル、ｓ（ｎ） １５８、と
称される、Ａ／Ｄ１０８のデジタル出力は係数アナライ
ザ１１０に供給される。この入力音声ベクトルｓ（ｎ）
１５８は異なるフレーム、すなわち、時間長、で反復
的に得られ、その長さは前記フレームクロックＦＣによ
って決定される。
称される、Ａ／Ｄ１０８のデジタル出力は係数アナライ
ザ１１０に供給される。この入力音声ベクトルｓ（ｎ）
１５８は異なるフレーム、すなわち、時間長、で反復
的に得られ、その長さは前記フレームクロックＦＣによ
って決定される。
【００１１】各々のブロックの音声に対し、１組のリニ
ア予測符号化（ＬＰＣ）パラメータが係数アナライザ１
１０によって生成される。短期間予測係数１６０（ＳＴ
Ｐ）、長期間予測係数１６２（ＬＴＰ）、および駆動利
得係数１６６ｇがマルチプレクサ１５０に供給されかつ
音声シンセサイザによって使用するためにチャネルによ
って送信される。前記入力音声ベクトル、ｓ（ｎ）、１
５８はまた減算器１３０に供給され、該減算器１３０の
機能は後に説明する。
ア予測符号化（ＬＰＣ）パラメータが係数アナライザ１
１０によって生成される。短期間予測係数１６０（ＳＴ
Ｐ）、長期間予測係数１６２（ＬＴＰ）、および駆動利
得係数１６６ｇがマルチプレクサ１５０に供給されかつ
音声シンセサイザによって使用するためにチャネルによ
って送信される。前記入力音声ベクトル、ｓ（ｎ）、１
５８はまた減算器１３０に供給され、該減算器１３０の
機能は後に説明する。
【００１２】基底ベクトルまたは基礎ベクトル（ｂａｓ
ｉｓ ｖｅｃｔｏｒ）格納ブロック１１４は１組のＭの
基礎ベクトルＶｍ（ｎ）を含み、この場合１≦ｍ≦Ｍで
あり、前記基礎ベクトルの各々はＮのサンプルからな
り、この場合１≦ｎ≦Ｎである。これらの基礎ベクトル
はコードブック発生器１２０によって１組の２Ｍの擬似
ランダム駆動ベクトルｕｉ（ｎ）を発生するために使用
され、この場合０≦ｉ≦２Ｍ−１である。前記Ｍの基礎
ベクトルの各々は一連のランダムホワイトガウスサンプ
ルからなるが、他の形式の基礎ベクトルも使用できる。
ｉｓ ｖｅｃｔｏｒ）格納ブロック１１４は１組のＭの
基礎ベクトルＶｍ（ｎ）を含み、この場合１≦ｍ≦Ｍで
あり、前記基礎ベクトルの各々はＮのサンプルからな
り、この場合１≦ｎ≦Ｎである。これらの基礎ベクトル
はコードブック発生器１２０によって１組の２Ｍの擬似
ランダム駆動ベクトルｕｉ（ｎ）を発生するために使用
され、この場合０≦ｉ≦２Ｍ−１である。前記Ｍの基礎
ベクトルの各々は一連のランダムホワイトガウスサンプ
ルからなるが、他の形式の基礎ベクトルも使用できる。
【００１３】コードブック発生器１２０は２Ｍの駆動ベ
クトルｕｉ（ｎ）を発生するために、Ｍの基礎ベクトル
Ｖｍ（ｎ）および１組の２Ｍの駆動コードワードＩｉを
使用し、この場合０≦ｉ≦２Ｍ−１である。本実施例に
おいては、各々のコードワードＩｉはその指数ｉに等し
く、すなわち、Ｉｉ＝ｉである。もし前記駆動信号が前
記４０サンプルの各々に対し毎サンプル０．２５ビット
のレートで符号化されれば（したがってＭ＝１０）、１
０２４の駆動ベクトルを発生するために使用される１０
の基礎ベクトルがあることになる。
クトルｕｉ（ｎ）を発生するために、Ｍの基礎ベクトル
Ｖｍ（ｎ）および１組の２Ｍの駆動コードワードＩｉを
使用し、この場合０≦ｉ≦２Ｍ−１である。本実施例に
おいては、各々のコードワードＩｉはその指数ｉに等し
く、すなわち、Ｉｉ＝ｉである。もし前記駆動信号が前
記４０サンプルの各々に対し毎サンプル０．２５ビット
のレートで符号化されれば（したがってＭ＝１０）、１
０２４の駆動ベクトルを発生するために使用される１０
の基礎ベクトルがあることになる。
【００１４】各々の個々の駆動ベクトルｕｉ（ｎ）に対
し、入力音声ベクトルｓ（ｎ）との比較のために再生さ
れた（ｒｅｃｏｎｔｒｕｃｔｅｄ）音声ベクトルｓ′ｉ
（ｎ）が発生される。ゲインブロック１２２は前記駆動
ベクトルｕｉ（ｎ）を、前記フレームに対しては一定で
ある、駆動利得係数ｇｉによってスケーリングする。ス
ケーリングされた駆動信号ｇｉｕｉ（ｎ） １６８は長
期間予測フィルタ１２４および短期間予測フィルタ１２
６によってろ波されて前記再生された音声ベクトルｓ′
ｉ（ｎ） １７０を発生する。長期間予測フィルタ（Ｌ
ｏｎｇ ｔｅｒｍ ｐｒｅｄｉｃｔｏｒ ｆｉｌｔｅ
ｒ）１２４は音声の周期性を導入するために長期間予測
係数１６２を使用し、かつ短期間予測フィルタ１２６は
スペクトル的なエンベロープを導入するために短期間予
測係数１６０を使用する。ブロック１２４および１２６
は実際にはそれらのそれぞれのフィードバック経路に長
期間予測器および短期間予測器を含む再帰フィルタ（ｒ
ｅｃｕｒｓｉｖｅ ｆｉｌｔｅｒｓ）である。
し、入力音声ベクトルｓ（ｎ）との比較のために再生さ
れた（ｒｅｃｏｎｔｒｕｃｔｅｄ）音声ベクトルｓ′ｉ
（ｎ）が発生される。ゲインブロック１２２は前記駆動
ベクトルｕｉ（ｎ）を、前記フレームに対しては一定で
ある、駆動利得係数ｇｉによってスケーリングする。ス
ケーリングされた駆動信号ｇｉｕｉ（ｎ） １６８は長
期間予測フィルタ１２４および短期間予測フィルタ１２
６によってろ波されて前記再生された音声ベクトルｓ′
ｉ（ｎ） １７０を発生する。長期間予測フィルタ（Ｌ
ｏｎｇ ｔｅｒｍ ｐｒｅｄｉｃｔｏｒ ｆｉｌｔｅ
ｒ）１２４は音声の周期性を導入するために長期間予測
係数１６２を使用し、かつ短期間予測フィルタ１２６は
スペクトル的なエンベロープを導入するために短期間予
測係数１６０を使用する。ブロック１２４および１２６
は実際にはそれらのそれぞれのフィードバック経路に長
期間予測器および短期間予測器を含む再帰フィルタ（ｒ
ｅｃｕｒｓｉｖｅ ｆｉｌｔｅｒｓ）である。
【００１５】前記ｉ番目の駆動コードベクトルに対する
再生された音声ベクトルｓ′ｉ（ｎ） １７０は同じブ
ロックの入力音声ベクトルｓ（ｎ） １５８とこれら２
つの信号を減算器１３０において減算することにより比
較される。差分ベクトル（ｄｉｆｆｅｒｎｃｅ ｖｅｃ
ｔｏｒ）ｅｉ（ｎ） １７２は元の音声のブロックと再
生された音声のブロックとの間の差を表わす。前記差分
ベクトルｅｉ（ｎ）１７２は、係数アナライザ１１０に
よって発生される前記スペクトルノイズ重み付けフィル
タ係数１６４を使用して、前記スペクトルノイズ重み付
けフィルタ１３２によって重み付けされる。スペクトル
ノイズ重み付けは人間の耳にとって知覚的により重要で
ある周波数を強調し、かつ他の周波数を減衰する。スペ
クトルノイズ重み付けを行なうより効率的な方法が本発
明の主題である。
再生された音声ベクトルｓ′ｉ（ｎ） １７０は同じブ
ロックの入力音声ベクトルｓ（ｎ） １５８とこれら２
つの信号を減算器１３０において減算することにより比
較される。差分ベクトル（ｄｉｆｆｅｒｎｃｅ ｖｅｃ
ｔｏｒ）ｅｉ（ｎ） １７２は元の音声のブロックと再
生された音声のブロックとの間の差を表わす。前記差分
ベクトルｅｉ（ｎ）１７２は、係数アナライザ１１０に
よって発生される前記スペクトルノイズ重み付けフィル
タ係数１６４を使用して、前記スペクトルノイズ重み付
けフィルタ１３２によって重み付けされる。スペクトル
ノイズ重み付けは人間の耳にとって知覚的により重要で
ある周波数を強調し、かつ他の周波数を減衰する。スペ
クトルノイズ重み付けを行なうより効率的な方法が本発
明の主題である。
【００１６】エネルギ計算機１３４はスペクトル的にノ
イズ重み付けされた差分ベクトルｅ′ｉ（ｎ） １７４
のエネルギを計算し、かつこのエラー信号Ｅｉ １７６
をコードブックサーチコントローラ１４０に供給する。
該コードブックサーチコントローラ１４０は現在の駆動
ベクトルｕｉ（ｎ）に対するｉ番目のエラー信号を前の
エラー信号と比較して最小の重み付けされたエラーを生
成する駆動ベクトルを決定する。次に最小のエラーを有
するｉ番目の駆動ベクトルの符号（ｃｏｄｅ）が最善の
駆動コードＩ １７８として前記チャネルを介して出力
される。あるいは、サーチコントローラ１４０は、予め
規定されたエラーしきい値を満たすような、ある所定の
基準を有するエラー信号を提供する特定のコードワード
を決定することができる。
イズ重み付けされた差分ベクトルｅ′ｉ（ｎ） １７４
のエネルギを計算し、かつこのエラー信号Ｅｉ １７６
をコードブックサーチコントローラ１４０に供給する。
該コードブックサーチコントローラ１４０は現在の駆動
ベクトルｕｉ（ｎ）に対するｉ番目のエラー信号を前の
エラー信号と比較して最小の重み付けされたエラーを生
成する駆動ベクトルを決定する。次に最小のエラーを有
するｉ番目の駆動ベクトルの符号（ｃｏｄｅ）が最善の
駆動コードＩ １７８として前記チャネルを介して出力
される。あるいは、サーチコントローラ１４０は、予め
規定されたエラーしきい値を満たすような、ある所定の
基準を有するエラー信号を提供する特定のコードワード
を決定することができる。
【００１７】図２は、図１に示された本発明の第１の実
施例に従って行なわれる音声符号化動作の全体的なシー
ケンスを示すフローチャート２００を含む。該プロセス
は２０１において開始される。機能ブロック２０３は図
１の説明に従って音声データを受信する。機能ブロック
２０５は短期間および長期間予測係数を決定する。これ
は図１の係数アナライザ１１０において行なわれる。短
期間および長期間予測係数を決定する方法は、Ｂ．Ｓ．
Ａｔａｌによる、１９８２年４月の、「低いビットレー
トでの音声の予測符号化（Ｐｒｅｄｉｃｔｉｖｅ Ｃｏ
ｄｉｎｇ ｏｆＳｐｅｅｃｈ ａｔ Ｌｏｗ Ｂｉｔ
Ｒａｔｅｓ）」と題する、ＩＥＥＥＴｒａｎｓ． Ｃｏ
ｍｍｕｎ． Ｖｏｌ．Ｃｏｍ−３０，ｐｐ．６００−１
４の論文に見られる。前記短期間予測子（ｓｈｏｒｔ
ｔｅｒｍ ｐｒｅｄｉｃｔｏｒ）、Ａ（ｚ）、は次式の
係数によって規定される。
施例に従って行なわれる音声符号化動作の全体的なシー
ケンスを示すフローチャート２００を含む。該プロセス
は２０１において開始される。機能ブロック２０３は図
１の説明に従って音声データを受信する。機能ブロック
２０５は短期間および長期間予測係数を決定する。これ
は図１の係数アナライザ１１０において行なわれる。短
期間および長期間予測係数を決定する方法は、Ｂ．Ｓ．
Ａｔａｌによる、１９８２年４月の、「低いビットレー
トでの音声の予測符号化（Ｐｒｅｄｉｃｔｉｖｅ Ｃｏ
ｄｉｎｇ ｏｆＳｐｅｅｃｈ ａｔ Ｌｏｗ Ｂｉｔ
Ｒａｔｅｓ）」と題する、ＩＥＥＥＴｒａｎｓ． Ｃｏ
ｍｍｕｎ． Ｖｏｌ．Ｃｏｍ−３０，ｐｐ．６００−１
４の論文に見られる。前記短期間予測子（ｓｈｏｒｔ
ｔｅｒｍ ｐｒｅｄｉｃｔｏｒ）、Ａ（ｚ）、は次式の
係数によって規定される。
【数２１】
【００１８】機能ブロック２０７は少なくとも第１およ
び第２の組のフィルタを特徴付ける１組の暫定的なスペ
クトルノイズ重み付けフィルタ係数を発生する。該フィ
ルタは任意の次数のフィルタとすることができ、すなわ
ち前記第１のフィルタはＦ次（Ｆ−ｏｒｄｅｒ）であ
り、かつ第２のフィルタはＪ次のものとすることがで
き、この場合Ｒ＜Ｆ＋Ｊである。好ましい実施例は２つ
のＪ次のフィルタを使用し、この場合ＪはＰに等しい。
これらの係数を使用するフィルタは次の形式のものであ
る。
び第２の組のフィルタを特徴付ける１組の暫定的なスペ
クトルノイズ重み付けフィルタ係数を発生する。該フィ
ルタは任意の次数のフィルタとすることができ、すなわ
ち前記第１のフィルタはＦ次（Ｆ−ｏｒｄｅｒ）であ
り、かつ第２のフィルタはＪ次のものとすることがで
き、この場合Ｒ＜Ｆ＋Ｊである。好ましい実施例は２つ
のＪ次のフィルタを使用し、この場合ＪはＰに等しい。
これらの係数を使用するフィルタは次の形式のものであ
る。
【数２２】＾Ｈ（ｚ）＝［１／｛Ａ（ｚ／α２）｝］Ａ
（ｚ／α３） この場合
（ｚ／α３） この場合
【数２３】１≧α２≧α３≧０ である。なお、本明細書においては、記号“＾”，
“￣”，“〜”などは文字の上部に配置すべきものであ
るが、電子出願に対処するためこれらの記号は文字の前
に配置している。
“￣”，“〜”などは文字の上部に配置すべきものであ
るが、電子出願に対処するためこれらの記号は文字の前
に配置している。
【００１９】少なくとも第１および第２の組のＪ次のフ
ィルタの縦続接続（ｃａｓｃａｄｅ）である、＾Ｈ
（ｚ）は前記暫定的なスペクトルノイズ重み付けフィル
タとして定義される。前記暫定的なスペクトルノイズ重
み付けフィルタの係数は機能ブロック２０５において発
生される短期間予測係数に依存することに注目すべきで
ある。この暫定的なスペクトルノイズ重み付けフィル
タ、＾Ｈ（ｚ）、は過去において直接音声符号器の構成
に使用されてきた。
ィルタの縦続接続（ｃａｓｃａｄｅ）である、＾Ｈ
（ｚ）は前記暫定的なスペクトルノイズ重み付けフィル
タとして定義される。前記暫定的なスペクトルノイズ重
み付けフィルタの係数は機能ブロック２０５において発
生される短期間予測係数に依存することに注目すべきで
ある。この暫定的なスペクトルノイズ重み付けフィル
タ、＾Ｈ（ｚ）、は過去において直接音声符号器の構成
に使用されてきた。
【００２０】スペクトルノイズ重み付けによる計算機的
な複雑さを低減するため、＾Ｈ（ｚ）の周波数応答は単
一のＲ次のフィルタ＾Ｈｓ（ｚ）によってモデル化さ
れ、該フィルタは次の形式の組み合わされたスペクトル
ノイズ重み付けフィルタである。
な複雑さを低減するため、＾Ｈ（ｚ）の周波数応答は単
一のＲ次のフィルタ＾Ｈｓ（ｚ）によってモデル化さ
れ、該フィルタは次の形式の組み合わされたスペクトル
ノイズ重み付けフィルタである。
【数２４】
【００２１】＾Ｈｓ（ｚ）は極フィルタ（ｐｏｌｅ ｆ
ｉｌｔｅｒ）として示されているが、＾Ｈｓ（ｚ）はま
たゼロフィルタ（ｚｅｒｏ ｆｉｌｔｅｒ）として設計
できることに注意を要する。機能ブロック２０９は前記
＾Ｈｓ（ｚ）フィルタの係数を発生する。組み合わされ
たスペクトルノイズ重み付けフィルタに対する係数を発
生するプロセスは図３に詳細に示されている。Ｒ次のオ
ールポールモデルは前記暫定的なスペクトルノイズ重み
付けフィルタよりも低い次数のものであり、これは計算
機的な処理の節約につながる。
ｉｌｔｅｒ）として示されているが、＾Ｈｓ（ｚ）はま
たゼロフィルタ（ｚｅｒｏ ｆｉｌｔｅｒ）として設計
できることに注意を要する。機能ブロック２０９は前記
＾Ｈｓ（ｚ）フィルタの係数を発生する。組み合わされ
たスペクトルノイズ重み付けフィルタに対する係数を発
生するプロセスは図３に詳細に示されている。Ｒ次のオ
ールポールモデルは前記暫定的なスペクトルノイズ重み
付けフィルタよりも低い次数のものであり、これは計算
機的な処理の節約につながる。
【００２２】機能ブロック２１１は図１の説明に従って
音声データを受信したことに応答して駆動ベクトルを提
供する。機能ブロック２１３は該駆動ベクトルを長期間
１２４および短期間１２６予測フィルタを通してろ波す
る。
音声データを受信したことに応答して駆動ベクトルを提
供する。機能ブロック２１３は該駆動ベクトルを長期間
１２４および短期間１２６予測フィルタを通してろ波す
る。
【００２３】機能ブロック２１５は機能ブロック２１３
から出力されるろ波された駆動ベクトルを図１の説明に
従って受信された音声データと比較し差分ベクトルを形
成する。機能ブロック２１７は機能ブロック２０９にお
いて発生された組み合わされたスペクトルノイズ重み付
けフィルタ係数を使用して、前記差分ベクトルをろ波し
スペクトル的にノイズ重み付けされた差分ベクトルを形
成する。機能ブロック２１９は図１の説明に従ってスペ
クトル的にノイズ重み付けされた差分ベクトルのエネル
ギを計算しかつエラー信号を形成する。機能ブロック２
２１は図１の説明に従ってエラー信号を使用して駆動符
号、Ｉ、を選択する。処理は２２３において終了する。
から出力されるろ波された駆動ベクトルを図１の説明に
従って受信された音声データと比較し差分ベクトルを形
成する。機能ブロック２１７は機能ブロック２０９にお
いて発生された組み合わされたスペクトルノイズ重み付
けフィルタ係数を使用して、前記差分ベクトルをろ波し
スペクトル的にノイズ重み付けされた差分ベクトルを形
成する。機能ブロック２１９は図１の説明に従ってスペ
クトル的にノイズ重み付けされた差分ベクトルのエネル
ギを計算しかつエラー信号を形成する。機能ブロック２
２１は図１の説明に従ってエラー信号を使用して駆動符
号、Ｉ、を選択する。処理は２２３において終了する。
【００２４】図３は、図２の機能ブロック２０９を実施
するために使用できる処理の詳細を示す処理フローチャ
ート３００を示す。この処理は３０１で始まる。前記暫
定的なスペクトルノイズ重み付けフィルタ、＾Ｈ
（ｚ）、が与えられると、機能ブロック３０３はＫのサ
ンプルに対し＾Ｈ（ｚ）のインパルス応答、＾ｈ
（ｎ）、を発生し、ここで
するために使用できる処理の詳細を示す処理フローチャ
ート３００を示す。この処理は３０１で始まる。前記暫
定的なスペクトルノイズ重み付けフィルタ、＾Ｈ
（ｚ）、が与えられると、機能ブロック３０３はＫのサ
ンプルに対し＾Ｈ（ｚ）のインパルス応答、＾ｈ
（ｎ）、を発生し、ここで
【数２５】＾Ｈ（ｚ）＝｛Ａ（ｚ／α１）｝・［１／
｛Ａ（ｚ／α２）｝］Ａ（ｚ／α３） であり、この場合、
｛Ａ（ｚ／α２）｝］Ａ（ｚ／α３） であり、この場合、
【数２６】０≦αｎ≦１
【数２７】 であり、少なくとも２つの打ち消されない項がある。す
なわち、ａ１＞０およびａ２＞０でａ１≠ａ２であり、
あるいはａ２＞０およびａ３＞０でａ２≠ａ３である。
機能ブロック３０５は前記インパルス応答＾ｈ（ｎ）を
自己相関し、次の形式の自己相関を形成する。
なわち、ａ１＞０およびａ２＞０でａ１≠ａ２であり、
あるいはａ２＞０およびａ３＞０でａ２≠ａ３である。
機能ブロック３０５は前記インパルス応答＾ｈ（ｎ）を
自己相関し、次の形式の自己相関を形成する。
【数２８】
【数２９】０≦ｉ≦Ｒ；Ｒ＜Ｋ
【００２５】機能ブロック３０７は、前記自己相関およ
びレビンソンの再帰（Ｌｅｖｉｎｓｏｎ′ｓ ｒｅｃｕ
ｒｓｉｏｎ）を使用して、＾Ｈｓ（ｚ）の係数を計算
し、該＾Ｈｓ（ｚ）は次の形式の組み合わされたスペク
トルノイズ重み付けフィルタである。
びレビンソンの再帰（Ｌｅｖｉｎｓｏｎ′ｓ ｒｅｃｕ
ｒｓｉｏｎ）を使用して、＾Ｈｓ（ｚ）の係数を計算
し、該＾Ｈｓ（ｚ）は次の形式の組み合わされたスペク
トルノイズ重み付けフィルタである。
【数３０】
【００２６】図４は、本発明に係わる音声符号器の第２
の実施例の全体的なブロック図である。音声符号器４０
０は以下に述べる差異を除き前記音声符号器１００と同
じである。第１に、図１のスペクトルノイズ重み付けフ
ィルタ１３２が図４の減算器４３０に先行する２つのフ
ィルタによって置き換えられている。これら２つのフィ
ルタはスペクトル的にノイズ重み付けされたシンセシス
フィルタ１ ４６８およびスペクトル的にノイズ重み付
けされたシンセシスフィルタ２ ４２６である。以後、
これらのフィルタはそれぞれフィルタ１およびフィルタ
２と称する。フィルタ１ ４６８およびフィルタ２ ４
２６は図１のスペクトルノイズ重み付けフィルタ１３２
と各々がスペクトルノイズ重み付けフィルタに加えて、
短期間シンセシスフィルタまたは重み付けされた短期間
シンセシスフィルタを含む点で異なっている。得られた
フィルタは総称的にスペクトル的にノイズ重み付けされ
たシンセシスフィルタと称される。特に、それは前記暫
定的なスペクトル的に重み付けされたシンセシスフィル
タとしてまたは組み合わされた（ｃｏｍｂｉｎｅｄ）ス
ペクトル的に重み付けされたシンセシスフィルタとして
構成することができる。フィルタ１ ４６８には短期間
インバースフィルタ４７０が先行する。さらに、図１の
短期間予測器１２６は図４では省略されている。フィル
タ１およびフィルタ２はそれらの図４におけるそれぞれ
の位置を除き同じである。これらのフィルタの２つの特
定の構成は図６および図７に示されている。
の実施例の全体的なブロック図である。音声符号器４０
０は以下に述べる差異を除き前記音声符号器１００と同
じである。第１に、図１のスペクトルノイズ重み付けフ
ィルタ１３２が図４の減算器４３０に先行する２つのフ
ィルタによって置き換えられている。これら２つのフィ
ルタはスペクトル的にノイズ重み付けされたシンセシス
フィルタ１ ４６８およびスペクトル的にノイズ重み付
けされたシンセシスフィルタ２ ４２６である。以後、
これらのフィルタはそれぞれフィルタ１およびフィルタ
２と称する。フィルタ１ ４６８およびフィルタ２ ４
２６は図１のスペクトルノイズ重み付けフィルタ１３２
と各々がスペクトルノイズ重み付けフィルタに加えて、
短期間シンセシスフィルタまたは重み付けされた短期間
シンセシスフィルタを含む点で異なっている。得られた
フィルタは総称的にスペクトル的にノイズ重み付けされ
たシンセシスフィルタと称される。特に、それは前記暫
定的なスペクトル的に重み付けされたシンセシスフィル
タとしてまたは組み合わされた（ｃｏｍｂｉｎｅｄ）ス
ペクトル的に重み付けされたシンセシスフィルタとして
構成することができる。フィルタ１ ４６８には短期間
インバースフィルタ４７０が先行する。さらに、図１の
短期間予測器１２６は図４では省略されている。フィル
タ１およびフィルタ２はそれらの図４におけるそれぞれ
の位置を除き同じである。これらのフィルタの２つの特
定の構成は図６および図７に示されている。
【００２７】係数アナライザ４１０は短期間予測器係数
４５８、フィルタ１の係数４６０、フィルタ２の係数４
６２、長期間予測器係数４６４、および駆動ゲイン係数
ｇ４６６を発生する。フィルタ１およびフィルタ２に対
する係数を発生する方法は図５に示されている。音声符
号器４００は音声符号器１００と同じ結果を生成するこ
とができ、一方必要な計算の数を低減できる可能性があ
る。従って、音声符号器４００は音声符号器１００より
好ましいかもしれない。音声符号器１００および音声符
号器４００の双方で同じ機能ブロックの説明は説明の効
率のため反復しない。
４５８、フィルタ１の係数４６０、フィルタ２の係数４
６２、長期間予測器係数４６４、および駆動ゲイン係数
ｇ４６６を発生する。フィルタ１およびフィルタ２に対
する係数を発生する方法は図５に示されている。音声符
号器４００は音声符号器１００と同じ結果を生成するこ
とができ、一方必要な計算の数を低減できる可能性があ
る。従って、音声符号器４００は音声符号器１００より
好ましいかもしれない。音声符号器１００および音声符
号器４００の双方で同じ機能ブロックの説明は説明の効
率のため反復しない。
【００２８】図５は、前記組み合わされたスペクトル的
にノイズ重み付けされたシンセシスフィルタである、〜
Ｈｓ（ｚ）に対する係数を発生する方法を示す処理のフ
ローチャートである。この処理は５０１で開始される。
機能ブロック５０３はＰ次の短期間予測器フィルタ、Ａ
（ｚ）、に対する係数を発生する。機能ブロック５０５
は次の形式の暫定的にスペクトル的にノイズ重み付けさ
れたシンセシスフィルタ、Ｈ（ｚ）、に対する係数を発
生する。
にノイズ重み付けされたシンセシスフィルタである、〜
Ｈｓ（ｚ）に対する係数を発生する方法を示す処理のフ
ローチャートである。この処理は５０１で開始される。
機能ブロック５０３はＰ次の短期間予測器フィルタ、Ａ
（ｚ）、に対する係数を発生する。機能ブロック５０５
は次の形式の暫定的にスペクトル的にノイズ重み付けさ
れたシンセシスフィルタ、Ｈ（ｚ）、に対する係数を発
生する。
【数３１】〜Ｈ（ｚ）＝｛Ａ（ｚ／α１）｝［１／｛Ａ
（ｚ／α２）｝］Ａ（ｚ／α３） この場合、
（ｚ／α２）｝］Ａ（ｚ／α３） この場合、
【数３２】０≦αｎ≦１、 および
【数３３】 である。前記〜Ｈ（ｚ）が与えられると、機能ブロック
５０９はフィルタ〜Ｈ（ｚ）の周波数応答をモデル化す
る、Ｒ次の組み合わされたスペクトル的にノイズ重み付
けされたシンセシスフィルタ、〜Ｈｓ（ｚ）、に対する
係数を発生する。該係数は前記〜Ｈ（ｚ）のインパルス
応答、〜ｈ（ｎ）、を自己相関し、かつ該係数を検出す
るために再帰的（ｒｅｃｕｒｓｉｏｎ）方法を使用する
ことによって発生される。好ましい実施例では当業者に
知られているものと想定されるレビンソンの再帰法（Ｌ
ｅｖｉｎｓｏｎ′ｓ ｒｅｃｕｒｓｉｏｎ）を使用す
る。処理は５１１で終了する。
５０９はフィルタ〜Ｈ（ｚ）の周波数応答をモデル化す
る、Ｒ次の組み合わされたスペクトル的にノイズ重み付
けされたシンセシスフィルタ、〜Ｈｓ（ｚ）、に対する
係数を発生する。該係数は前記〜Ｈ（ｚ）のインパルス
応答、〜ｈ（ｎ）、を自己相関し、かつ該係数を検出す
るために再帰的（ｒｅｃｕｒｓｉｏｎ）方法を使用する
ことによって発生される。好ましい実施例では当業者に
知られているものと想定されるレビンソンの再帰法（Ｌ
ｅｖｉｎｓｏｎ′ｓ ｒｅｃｕｒｓｉｏｎ）を使用す
る。処理は５１１で終了する。
【００２９】図６および図７は図４の重み付けされたシ
ンセシスフィルタ１ ４６８および重み付けされたシン
セシスフィルタ２ ４２６において使用することができ
るそれぞれ第１の構成および第２の構成を示す。
ンセシスフィルタ１ ４６８および重み付けされたシン
セシスフィルタ２ ４２６において使用することができ
るそれぞれ第１の構成および第２の構成を示す。
【００３０】構成１、図６ａ、においては、前記重み付
けされたシンセシスフィルタ２ ４２６は暫定的なスペ
クトル的にノイズ重み付けされたシンセシスフィルタ〜
Ｈ（ｚ）を含み、該フィルタは３つのフィルタ、すなわ
ちａ１によって重み付けされた短期間シンセシスフィル
タＡ（ｚ／ａ１） ６１１、ａ２によって重み付けされ
た短期間インバースフィルタ１／Ａ（ｚ／ａ２） ６１
３、およびａ３によって重み付けされた短期間シンセシ
スフィルタＡ（ｚ／ａ３） ６１５の縦続接続であり、
ここで０≦ａ３≦ａ２≦ａ１≦１である。重み付けされ
たシンセシスフィルタ１ ４６８、図６ａ、は重み付け
されたシンセシスフィルタ２ ４２６と、それが短期間
インバースフィルタ１／Ａ（ｚ） ６０３によって先行
されかつ入力音声経路に配置されることを除き同じであ
る。〜Ｈ（ｚ）はその場合フィルタ６０５，６０７，お
よび６０９の縦続接続である。
けされたシンセシスフィルタ２ ４２６は暫定的なスペ
クトル的にノイズ重み付けされたシンセシスフィルタ〜
Ｈ（ｚ）を含み、該フィルタは３つのフィルタ、すなわ
ちａ１によって重み付けされた短期間シンセシスフィル
タＡ（ｚ／ａ１） ６１１、ａ２によって重み付けされ
た短期間インバースフィルタ１／Ａ（ｚ／ａ２） ６１
３、およびａ３によって重み付けされた短期間シンセシ
スフィルタＡ（ｚ／ａ３） ６１５の縦続接続であり、
ここで０≦ａ３≦ａ２≦ａ１≦１である。重み付けされ
たシンセシスフィルタ１ ４６８、図６ａ、は重み付け
されたシンセシスフィルタ２ ４２６と、それが短期間
インバースフィルタ１／Ａ（ｚ） ６０３によって先行
されかつ入力音声経路に配置されることを除き同じであ
る。〜Ｈ（ｚ）はその場合フィルタ６０５，６０７，お
よび６０９の縦続接続である。
【００３１】図６ｂにおいては、前記暫定的なスペクト
ル的にノイズ重み付けされたシンセシスフィルタ〜Ｈ
（ｚ）４６８および４２６が単一の組み合わされたスペ
クトル的にノイズ重み付けされたシンセシスフィルタ〜
Ｈｓ（ｚ）６１９および６２１によって置き換えられて
いる。〜Ｈｓ（ｚ）は、図６ａの、フィルタ６０５，６
０７，および６０９の縦続接続、または等価的にはフィ
ルタ６１１，６１３，および６１５の縦続接続である、
〜Ｈ（ｚ）の周波数応答をモデル化する。前記〜Ｈ
ｓ（ｚ）フィルタの係数を発生する方法の詳細は図５に
見ることができる。
ル的にノイズ重み付けされたシンセシスフィルタ〜Ｈ
（ｚ）４６８および４２６が単一の組み合わされたスペ
クトル的にノイズ重み付けされたシンセシスフィルタ〜
Ｈｓ（ｚ）６１９および６２１によって置き換えられて
いる。〜Ｈｓ（ｚ）は、図６ａの、フィルタ６０５，６
０７，および６０９の縦続接続、または等価的にはフィ
ルタ６１１，６１３，および６１５の縦続接続である、
〜Ｈ（ｚ）の周波数応答をモデル化する。前記〜Ｈ
ｓ（ｚ）フィルタの係数を発生する方法の詳細は図５に
見ることができる。
【００３２】構成２、図７ａ、は構成１の特別の場合で
あり、この場合ａ３＝０である。重み付けされたシンセ
シスフィルタ２ ４２６は暫定的なスペクトル的にノイ
ズ重み付けされたシンセシスフィルタ、〜Ｈ（ｚ）、を
含み、このフィルタは２つのフィルタ、すなわち、ａ１
によって重み付けされた短期間シンセシスフィルタＡ
（ｚ／ａ１） ７２９、およびａ２によって重み付けさ
れる短期間インバースフィルタ１／Ａ（ｚ／ａ２） ７
３１の縦続接続である。図７ａの重み付けされたシンセ
シスフィルタ１ ４６８はそれに先行して短期間インバ
ースフィルタ１／Ａ（ｚ） ７０３が配置され、かつ入
力音声経路に配置される点を除き、重み付けされたシン
セシスフィルタ２ ４２６と同じである。〜Ｈ（ｚ）は
その場合フィルタ７２５および７２７の縦続接続であ
る。
あり、この場合ａ３＝０である。重み付けされたシンセ
シスフィルタ２ ４２６は暫定的なスペクトル的にノイ
ズ重み付けされたシンセシスフィルタ、〜Ｈ（ｚ）、を
含み、このフィルタは２つのフィルタ、すなわち、ａ１
によって重み付けされた短期間シンセシスフィルタＡ
（ｚ／ａ１） ７２９、およびａ２によって重み付けさ
れる短期間インバースフィルタ１／Ａ（ｚ／ａ２） ７
３１の縦続接続である。図７ａの重み付けされたシンセ
シスフィルタ１ ４６８はそれに先行して短期間インバ
ースフィルタ１／Ａ（ｚ） ７０３が配置され、かつ入
力音声経路に配置される点を除き、重み付けされたシン
セシスフィルタ２ ４２６と同じである。〜Ｈ（ｚ）は
その場合フィルタ７２５および７２７の縦続接続であ
る。
【００３３】図７ｂにおいては、暫定的なスペクトル的
にノイズ重み付けされたシンセシスフィルタ〜Ｈ（ｚ）
４６８および４２６、図７ａ、が単一の組み合わされた
スペクトル的にノイズ重み付けされたシンセシスフィル
タ〜Ｈｓ（ｚ） ７１９および７２１に置き換えられて
いる。〜Ｈｓ（ｚ）は、図７ａの、フィルタ７２５およ
び７２７の縦続接続、または等価的にフィルタ７２９お
よび７３１の縦続接続である、〜Ｈ（ｚ）の周波数応答
をモデル化する。〜Ｈｓ（ｚ）のフィルタ係数を発生す
る方法の詳細は図５に見ることができる。
にノイズ重み付けされたシンセシスフィルタ〜Ｈ（ｚ）
４６８および４２６、図７ａ、が単一の組み合わされた
スペクトル的にノイズ重み付けされたシンセシスフィル
タ〜Ｈｓ（ｚ） ７１９および７２１に置き換えられて
いる。〜Ｈｓ（ｚ）は、図７ａの、フィルタ７２５およ
び７２７の縦続接続、または等価的にフィルタ７２９お
よび７３１の縦続接続である、〜Ｈ（ｚ）の周波数応答
をモデル化する。〜Ｈｓ（ｚ）のフィルタ係数を発生す
る方法の詳細は図５に見ることができる。
【００３４】
【発明の効果】ここに開示された形式の暫定的スペクト
ルノイズ重み付けフィルタから組み合わされたスペクト
ルノイズ重み付けフィルタを発生することは、１つのＲ
次のフィルタの複雑さにより２またはそれ以上のＪ次の
フィルタの制御を有する効率的なフィルタを生成する。
これにより音声符号器の対応する複雑さの増大なしによ
り効率の良いフィルタを提供できる。同様に、ここに開
示された形式の暫定的なスペクトル的にノイズ重み付け
されたシンセシスフィルタから前記組み合わされたスペ
クトル的にノイズ重み付けされたシンセシスフィルタを
発生することにより、１つのＲ次のフィルタへと組み合
わされた１つのＰ次のフィルタおよび１つまたはそれ以
上のＪ次のフィルタの制御を有する効率的なフィルタの
生成が可能になる。このことにより音声符号器の対応す
る複雑さの増大なしにより効率的なフィルタが提供され
る。
ルノイズ重み付けフィルタから組み合わされたスペクト
ルノイズ重み付けフィルタを発生することは、１つのＲ
次のフィルタの複雑さにより２またはそれ以上のＪ次の
フィルタの制御を有する効率的なフィルタを生成する。
これにより音声符号器の対応する複雑さの増大なしによ
り効率の良いフィルタを提供できる。同様に、ここに開
示された形式の暫定的なスペクトル的にノイズ重み付け
されたシンセシスフィルタから前記組み合わされたスペ
クトル的にノイズ重み付けされたシンセシスフィルタを
発生することにより、１つのＲ次のフィルタへと組み合
わされた１つのＰ次のフィルタおよび１つまたはそれ以
上のＪ次のフィルタの制御を有する効率的なフィルタの
生成が可能になる。このことにより音声符号器の対応す
る複雑さの増大なしにより効率的なフィルタが提供され
る。
【図１】本発明が使用できる音声符号器のブロック図で
ある。
ある。
【図２】本発明の一実施例に従って行なわれる音声符号
化動作の全体的なシーケンスを示すプロセスフローチャ
ートである。
化動作の全体的なシーケンスを示すプロセスフローチャ
ートである。
【図３】本発明に係わる組み合わされたスペクトルノイ
ズフィルタ係数を発生するシーケンスを示す処理フロー
チャートである。
ズフィルタ係数を発生するシーケンスを示す処理フロー
チャートである。
【図４】本発明に係わる音声符号器の一実施例を示すブ
ロック図である。
ロック図である。
【図５】本発明の一実施例にしたがって行なわれる音声
符号化動作の全体的なシーケンスを示す処理フローチャ
ートである。
符号化動作の全体的なシーケンスを示す処理フローチャ
ートである。
【図６】本発明に係わる特定のスペクトルノイズ重み付
けフィルタ構成を示すブロック図である。
けフィルタ構成を示すブロック図である。
【図７】本発明に係わる特定のスペクトルノイズ重み付
けフィルタ構成を示すブロック図である。
けフィルタ構成を示すブロック図である。
【符号の説明】 １００ 音声符号器 １０２ マイクロホン １０４ フィルタ １０８ Ａ／Ｄコンバータ １１０ 係数アナライザ １１２ クロックモジュール １１４ 基礎ベクトル記憶装置 １２０ コードブック発生器 １２２ ゲインブロック １２４ 長時間予測器 １２６ 短時間予測器 １３０ 減算器 １３２ 重み付けフィルタ １３４ エネルギ計算機 １４０ コードブックサーチコントローラ １５０ マルチプレクサ
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 マシュー・エイ・ハートマン アメリカ合衆国イリノイ州60194、シャ ンバーグ、ティベイ・プレイス 520 (56)参考文献 特開 昭63−184800（ＪＰ，Ａ) 特公 平４−81199（ＪＰ，Ｂ２) 特表 平２−502135（ＪＰ，Ａ) (58)調査した分野(Int.Cl.7，ＤＢ名) G10L 19/06 G10L 19/12
Claims (13)
- 【請求項１】 デジタル音声符号器において使用するた
めの音声符号化方法であって、前記デジタル音声符号器
は組み合わされたスペクトル的にノイズ重み付けされた
フィルタ、＾Ｈｓ（ｚ）、およびＰ次の短期間フィル
タ、Ａ（ｚ）、を含み、前記方法は、 音声データを受信する段階、 前記受信された音声データに応じて駆動ベクトルを生成
する段階、 前記音声データおよび前記駆動ベクトルに応じて差分ベ
クトルを生成する段階、 Ｐ次のフィルタ、Ａ（ｚ）、のための係数を発生する段
階、 第１のＦ次のフィルタおよび第２のＪ次のフィルタに対
する係数を含む暫定的なフィルタに対する係数を発生す
る段階であって、各々のフィルタは前記Ｐ次のフィルタ
に対する前記係数に依存するもの、 重み付けフィルタにおいて使用するために前記暫定的な
フィルタのＲ次のモデルに対する係数を発生する段階で
あって、Ｒ＜Ｆ＋Ｊであり、前記暫定的なフィルタは、 【数１】＾Ｈ（ｚ）＝［１／｛Ａ（ｚ／α２）｝］Ａ
（ｚ／α３） の形式を有し、この場合、 【数２】０≦αｎ≦１、 および 【数３】 であるもの、前記暫定的なフィルタのＲ次のモデルに対
する係数を使用して前記デジタル音声符号器の差分ベク
トルをろ波し、ろ波された差分ベクトルを生成する段
階、前記ろ波された差分ベクトルに応じて駆動符号を選
択する段階、そして前記音声データのその後のデコード
のために前記駆動符号を伝送する段階、を具備するデジ
タル音声符号器において使用するための音声符号化方
法。 - 【請求項２】 前記Ｒ次のモデルを発生する段階はさら
に、 Ｋのサンプルに対して前記暫定的なフィルタ、＾Ｈ
（ｚ）、のインパルス応答、＾ｈ（ｎ）、を発生する段
階、 前記インパルス応答、＾ｈ（ｎ）、を自己相関して自己
相関、 【数４】 【数５】０≦ｉ≦Ｒ；Ｒ＜Ｋ を形成する段階、そして再帰的方法および前記自己相
関、Ｒｈｈ（ｉ）、を使用して前記Ｒ次のフィルタの係
数を計算する段階、 を具備する請求項１に記載の方法。 - 【請求項３】 前記再帰的方法はレビンソンの再帰方法
である、請求項１に記載の方法。 - 【請求項４】 デジタル音声符号器において使用するた
めの音声符号化方法であって、前記デジタル音声符号器
は組み合わされたスペクトルノイズ重み付けフィルタ、
＾Ｈｓ（ｚ）、およびＰ次の短期間フィルタ、Ａ
（ｚ）、を含み、前記方法は、 音声データを受信する段階、 前記音声データに応じて駆動ベクトルを生成する段階、 前記音声データおよび前記駆動ベクトルに応じて差分ベ
クトルを生成する段階、 【数６】＾Ｈ（ｚ）＝［１／｛Ａ（ｚ／α２）｝］Ａ
（ｚ／α３） の形式の暫定的重み付けフィルタのための係数を発生す
る段階であって、この場合、 【数７】０≦αｎ≦１、 および 【数８】 であるもの、 Ｋのサンプルに対し前記暫定的な重み付けフィルタ、＾
Ｈ（ｚ）、のインパルス応答、＾ｈ（ｎ）、を発生する
段階、 前記インパルス応答、＾ｈ（ｎ）、を自己相関して、自
己相関、 【数９】 【数１０】０≦ｉ≦Ｒ；Ｒ＜Ｋを形成する段階、 前記自己相関、Ｒｈｈ（ｉ）および再帰方法を使用し
て、 【数１１】 の形式の、組み合わされたスペクトルノイズ重み付けフ
ィルタ、＾Ｈｓ（ｚ）、の係数を計算する段階、 前記組み合わされたスペクトルノイズ重み付けフィルタ
の係数を使用して前記デジタル音声符号器の差分ベクト
ルをろ波し、ろ波された差分ベクトルを形成する段階、 前記ろ波された差分ベクトルに応じて駆動符号を選択す
る段階、そして前記音声データのその後のデコードのた
めに前記駆動符号を伝送する段階、 を具備するデジタル音声符号器において使用するための
音声符号化方法。 - 【請求項５】 前記再帰的方法はレビンソンの再帰方法
である、請求項４に記載の方法。 - 【請求項６】 デジタル音声符号器において使用するた
めの音声符号化方法であって、前記デジタル音声符号器
は組み合わされたスペクトル的にノイズ重み付けされた
シンセシスフィルタ、〜Ｈｓ（ｚ）、およびＰ次の短期
間フィルタ、Ａ（ｚ）、を含み、前記方法は、 音声データを受信する段階、 前記音声データに応じて駆動ベクトルを生成する段階、 前記音声データおよび前記駆動ベクトルに応じて差分ベ
クトルを生成する段階、 【数１２】〜Ｈ（ｚ）＝｛Ａ（ｚ／α１）｝［１／｛Ａ
（ｚ／α２）｝］Ａ（ｚ／α３） の形式の暫定的なスペクトル的にノイズ重み付けされた
シンセシスフィルタのための係数を発生する段階であっ
て、この場合、 【数１３】０≦αｎ≦１、 そして 【数１４】 であり、そして少なくとも２つの打ち消されない項があ
るもの、 Ｋのサンプルに対し、前記暫定的なスペクトル的にノイ
ズ重み付けされたシンセシスフィルタ、〜Ｈ（ｚ）、の
インパルス応答、〜ｈ（ｎ）、を発生する段階、 前記インパルス応答、〜ｈ（ｎ）、を自己相関して、自
己相関、 【数１５】 【数１６】０≦ｉ≦Ｒ；Ｒ＜Ｋ を形成する段階、 前記自己相関、Ｒｈｈ（ｉ）、および再帰方法を使用し
て、 【数１７】 の形式の組み合わされたスペクトル的にノイズ重み付け
されたシンセシスフィルタ、〜Ｈｓ（ｚ）、の係数を計
算する段階、 前記組み合わされたスペクトル的にノイズ重み付けされ
たシンセシスフィルタの係数を使用して前記デジタル音
声符号器の差分ベクトルをろ波し、ろ波された差分ベク
トルを形成する段階、 前記ろ波された差分ベクトルに応じて駆動符号を選択す
る段階、そして前記音声データのその後のデコードのた
めに前記駆動符号を伝送する段階、 を具備するデジタル音声符号器において使用するための
音声符号化方法。 - 【請求項７】 前記Ｐ次のフィルタは短期間フィルタで
あり、前記Ｆ次のフィルタは前記Ｊ次のフィルタと同じ
次数であり、前記Ｆ次およびＪ次のフィルタは打ち消さ
れない項を有し、かつ前記暫定的なフィルタは暫定的な
スペクトルノイズ重み付けフィルタである請求項２に記
載の方法。 - 【請求項８】 さらに、 前記受信する段階に応答して基礎ベクトルを提供する段
階、 を具備する請求項２に記載の方法。 - 【請求項９】 前記Ｒ次のオールポールモデルを発生す
る段階はさらに、 前記暫定スペクトルノイズ重み付けフィルタのインパル
ス応答を発生する段階、 前記インパルス応答を自己相関して、自己相関Ｒ
ｈｈ（ｉ）を形成する段階、そして再帰的方法および前
記自己相関を使用して前記Ｒ次のオールポールフィルタ
の係数を計算する段階、 を具備する請求項８に記載の方法。 - 【請求項１０】 音声符号化方法であって、 音声データを受信する段階、 組み合わされた短期間およびスペクトルノイズ重み付け
フィルタのためのフィルタ係数を発生する段階であっ
て、 Ｐ次の短期間フィルタを発生する段階、 各フィルタが前記Ｐ次の短期間フィルタに依存する、第
１のＦ次のフィルタおよび第２のＪ次のフィルタを含む
暫定的なスペクトルノイズ重み付けフィルタを発生する
段階、そしてＲ＜Ｐ＋Ｆ＋Ｊとした時、前記Ｐ次の短期
間フィルタおよび前記暫定的なスペクトルノイズ重み付
けフィルタを使用してＲ次のオールポールの組み合わさ
れた短期間およびスペクトルノイズ重み付けフィルタの
ための係数を発生する段階、を具備する前記段階、 前記受信された音声データをろ波し、ろ波された受信音
声データを生成する段階、 前記組み合わされた短期間およびスペクトルノイズ重み
付けフィルタを使用して基礎ベクトルをろ波し、ろ波さ
れたベクトルを形成する段階、 前記ろ波されたベクトルを前記ろ波された受信音声デー
タと比較して、差分ベクトルを形成する段階、 前記差分ベクトルのエネルギを計算して、エラー信号を
形成する段階、そして前記エラー信号を使用して、前記
受信された音声データを表わす、駆動符号、Ｉ、を選択
する段階、 を具備する音声符号化方法。 - 【請求項１１】 前記Ｒ次のオールポールの組み合わさ
れた短期間およびスペクトルノイズ重み付けフィルタの
ための係数を発生する段階はさらに、 前記短期間フィルタおよび前記暫定的なスペクトルノイ
ズ重み付けフィルタのインパルス応答を発生する段階、 前記インパルス応答を自己相関して、自己相関Ｒ
ｈｈ（ｉ）を形成する段階、そして再帰方法および前記
自己相関を使用して前記Ｒ次のオールポールフィルタの
係数を計算する段階、 を具備する、請求項１０に記載の音声符号化方法。 - 【請求項１２】 音声符号化方法であって、 音声データを受信する段階、 長期間およびＰ次の短期間予測器フィルタによって使用
するための短期間および長期間予測器係数を決定する段
階、 前記長期間予測器フィルタおよび前記短期間予測器フィ
ルタを使用して基礎ベクトルをろ波し、ろ波された基礎
ベクトルを形成する段階、 スペクトルノイズ重み付けフィルタのための係数を決定
する段階であって、 前記Ｐ次の短期間フィルタ係数に依存して、第１のＦ次
のフィルタおよび第２のＪ次のフィルタを含む暫定スペ
クトルノイズ重み付けフィルタを発生する段階、および
Ｒ＜Ｆ＋Ｊとし、前記暫定スペクトルノイズ重み付けフ
ィルタのＲ次のオールポールモデルを使用してスペクト
ルノイズ重み付け係数を発生する段階、を具備する前記
スペクトルノイズ重み付けフィルタのための係数を決定
する段階、 前記ろ波された基礎ベクトルを前記受信された音声デー
タと比較し、差分ベクトルを形成する段階、 前記スペクトルノイズ重み付けフィルタ係数に依存する
フィルタを使用して前記差分ベクトルをろ波し、ろ波さ
れた差分ベクトルを形成する段階、 前記ろ波された差分ベクトルのエネルギを計算し、エラ
ー信号を形成する段階、そして前記エラー信号を使用し
て、前記受信された音声データを表わす、駆動符号、
Ｉ、を選択する段階、 を具備する音声符号化方法。 - 【請求項１３】 前記Ｒ次のオールポールモデルを発生
する段階はさらに、 前記暫定スペクトルノイズ重み付けフィルタのインパル
ス応答を発生する段階、 前記インパルス応答を自己相関して、自己相関Ｒ
ｈｈ（ｉ）を形成する段階、そして再帰的方法および前
記自己相関を使用して前記Ｒ次のオールポールフィルタ
の係数を計算する段階、 を具備する請求項１２に記載の音声符号化方法。
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