JP3250398B2 - 線形予測係数分析装置 - Google Patents
線形予測係数分析装置Info
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- JP3250398B2 JP3250398B2 JP32249594A JP32249594A JP3250398B2 JP 3250398 B2 JP3250398 B2 JP 3250398B2 JP 32249594 A JP32249594 A JP 32249594A JP 32249594 A JP32249594 A JP 32249594A JP 3250398 B2 JP3250398 B2 JP 3250398B2
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- linear prediction
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Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は、ある時間長のディジタ
ル信号の線形予測分析を行う線形予測係数分析装置に関
するものである。
ル信号の線形予測分析を行う線形予測係数分析装置に関
するものである。
【０００２】
【従来の技術】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という符号化法がディジタル携帯電話用の標準符号
化方式として採用された（同方式を搭載したディジタル
携帯電話は１９９４年秋に国内において発売された）。
また更に、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
方式が次期携帯電話の標準化方式として採用され、現在
製品開発の段階にある。これらの方式はいずれもＣＥＬ
Ｐ（Ｃｏｄｅ Ｅｘｉｔｅｄ Ｌｉｎｅａｒ Ｐｒｅｄ
ｉｃｔｉｏｎ： M.R.Schroeder ”High Quality Speech
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：Ａｎａｌｙｓｉｓ ｂｙ Ｓｙ
ｎｔｈｅｓｉｓ）を採用していることに特徴がある。
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という符号化法がディジタル携帯電話用の標準符号
化方式として採用された（同方式を搭載したディジタル
携帯電話は１９９４年秋に国内において発売された）。
また更に、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
方式が次期携帯電話の標準化方式として採用され、現在
製品開発の段階にある。これらの方式はいずれもＣＥＬ
Ｐ（Ｃｏｄｅ Ｅｘｉｔｅｄ Ｌｉｎｅａｒ Ｐｒｅｄ
ｉｃｔｉｏｎ： M.R.Schroeder ”High Quality Speech
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：Ａｎａｌｙｓｉｓ ｂｙ Ｓｙ
ｎｔｈｅｓｉｓ）を採用していることに特徴がある。
【０００３】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３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22におい
て、入力された音声データ21に対して自己相関分析とＬ
ＰＣ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、加算部25において、適応符号帳23と確率的
符号帳24に格納された音源サンプルを取り出し、それぞ
れに対する最適ゲインを求め、その最適ゲインによって
パワー調節したそれぞれの音源を加算して合成音源を得
る。更に、ＬＰＣ合成部26において、加算部25で得られ
た合成音源に対して、ＬＰＣ分析部22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合成音を得
る。更に、比較部27は、適応符号帳23と確率的符号帳24
の全ての音源サンプルに対して加算部25、ＬＰＣ合成部
26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。パラメータ符号化部28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、ＬＰＣ符号、音源
サンプルのインデクス等をまとめて伝送路29へ送る。ま
た、ゲイン符号とインデクスから合成音源を作成し、そ
れを適応符号帳23に格納すると同時に古い音源サンプル
を破棄する。また、ＬＰＣ合成部26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
聴感重み付けを行なう。また、適応符号帳と確率的符号
帳による音源探索は、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。
ムについて説明する。図３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22におい
て、入力された音声データ21に対して自己相関分析とＬ
ＰＣ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、加算部25において、適応符号帳23と確率的
符号帳24に格納された音源サンプルを取り出し、それぞ
れに対する最適ゲインを求め、その最適ゲインによって
パワー調節したそれぞれの音源を加算して合成音源を得
る。更に、ＬＰＣ合成部26において、加算部25で得られ
た合成音源に対して、ＬＰＣ分析部22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合成音を得
る。更に、比較部27は、適応符号帳23と確率的符号帳24
の全ての音源サンプルに対して加算部25、ＬＰＣ合成部
26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。パラメータ符号化部28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、ＬＰＣ符号、音源
サンプルのインデクス等をまとめて伝送路29へ送る。ま
た、ゲイン符号とインデクスから合成音源を作成し、そ
れを適応符号帳23に格納すると同時に古い音源サンプル
を破棄する。また、ＬＰＣ合成部26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
聴感重み付けを行なう。また、適応符号帳と確率的符号
帳による音源探索は、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。
【０００４】上記アルゴリズムにおけるＬＰＣ分析部22
をはじめとして、線形予測分析を用いる符号化法は多
い。これらに共通する線形予測分析の機能ブロック図を
図４に示す。まず、ある時間長の入力音声信号31に対し
て、窓掛け32で窓係数を乗ずる。窓係数として用いられ
るものとしては、ハミング窓、ハニング窓、ブラックマ
ン−ハリス窓等がある。この処理を以下の（数１）に示
す。
をはじめとして、線形予測分析を用いる符号化法は多
い。これらに共通する線形予測分析の機能ブロック図を
図４に示す。まず、ある時間長の入力音声信号31に対し
て、窓掛け32で窓係数を乗ずる。窓係数として用いられ
るものとしては、ハミング窓、ハニング窓、ブラックマ
ン−ハリス窓等がある。この処理を以下の（数１）に示
す。
【０００５】
【数１】
【０００６】次に、相関分析33を行い、自己相関関数を
求める。この処理を以下の（数２）に示す。
求める。この処理を以下の（数２）に示す。
【０００７】
【数２】
【０００８】次に自己相関関数に対して自己相関法によ
る線形予測分析34によって線形予測係数を求める。分析
方法については各音声情報処理関連書（Ｊ．Ｄ．マーケ
ル著「音声の線形予測」（コロナ社）等）に記載されて
いる。
る線形予測分析34によって線形予測係数を求める。分析
方法については各音声情報処理関連書（Ｊ．Ｄ．マーケ
ル著「音声の線形予測」（コロナ社）等）に記載されて
いる。
【０００９】
【発明が解決しようとする課題】ここで、窓掛けで用い
る窓係数はいずれも両端にいくほど値が小さくなる。分
析区間に窓掛けをしたのでは、分析区間の中央の情報が
分析区間の代表値となり、両端の情報がなくなってしま
う。そこで、通常のＣＥＬＰ方式においては、図５に示
すように先読み区間をもうけ、未来と過去にまたがった
大きな窓を掛けることが多い。この処理によって現分析
区間全体の情報を反映させることができる。しかし、先
読み区間はそのままコーデックの処理遅延時間になって
しまう。したがって、携帯電話等の通信に用いるコーデ
ックでは先読み区間としては数ｍｓｅｃ程の僅かな時間
しかもうけていない。そのため、分析区間の両端付近の
音声の情報が反映されにくくなっていた。そのため、有
声子音等のようなスペクトル変動が大きな音が入力され
ると、音質が局所的に劣化するという問題を有してい
た。
る窓係数はいずれも両端にいくほど値が小さくなる。分
析区間に窓掛けをしたのでは、分析区間の中央の情報が
分析区間の代表値となり、両端の情報がなくなってしま
う。そこで、通常のＣＥＬＰ方式においては、図５に示
すように先読み区間をもうけ、未来と過去にまたがった
大きな窓を掛けることが多い。この処理によって現分析
区間全体の情報を反映させることができる。しかし、先
読み区間はそのままコーデックの処理遅延時間になって
しまう。したがって、携帯電話等の通信に用いるコーデ
ックでは先読み区間としては数ｍｓｅｃ程の僅かな時間
しかもうけていない。そのため、分析区間の両端付近の
音声の情報が反映されにくくなっていた。そのため、有
声子音等のようなスペクトル変動が大きな音が入力され
ると、音質が局所的に劣化するという問題を有してい
た。
【００１０】
【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、部分区間抽出手段、窓掛け手段、自己相
関分析手段、加算手段、線形予測分析手段を備え、分析
区間毎に処理を行う線形予測係数分析装置であって、部
分区間抽出手段は、一分析区間の入力信号における様々
な場所から複数の部分区間信号を抽出し、窓掛け手段
は、抽出された複数の部分区間信号の各々に分析窓係数
を乗じ、自己相関分析手段は、窓掛け係数で得られる信
号の各々から自己相関関数を得、加算手段は、得られた
自己相関関数に重み付け加算して合成自己相関関数を
得、線形予測分析手段は、合成自己相関関数に対して線
形予測分析を行い線形予測係数を得ることを特徴として
いる。
に、本発明は、部分区間抽出手段、窓掛け手段、自己相
関分析手段、加算手段、線形予測分析手段を備え、分析
区間毎に処理を行う線形予測係数分析装置であって、部
分区間抽出手段は、一分析区間の入力信号における様々
な場所から複数の部分区間信号を抽出し、窓掛け手段
は、抽出された複数の部分区間信号の各々に分析窓係数
を乗じ、自己相関分析手段は、窓掛け係数で得られる信
号の各々から自己相関関数を得、加算手段は、得られた
自己相関関数に重み付け加算して合成自己相関関数を
得、線形予測分析手段は、合成自己相関関数に対して線
形予測分析を行い線形予測係数を得ることを特徴として
いる。
【００１１】
【作用】以上の構成によって、分析区間内の情報が反映
されにくい部分区間に対して小さい分析窓によって窓掛
けを行い、その信号から自己相関関数を求め、これを加
えた合成自己相関関数に対して線形予測分析を行うこと
によって、情報の反映されにくい部分の情報を線形予測
係数に反映させることができ、スペクトル変動の激しい
音の音質を向上させることができる。
されにくい部分区間に対して小さい分析窓によって窓掛
けを行い、その信号から自己相関関数を求め、これを加
えた合成自己相関関数に対して線形予測分析を行うこと
によって、情報の反映されにくい部分の情報を線形予測
係数に反映させることができ、スペクトル変動の激しい
音の音質を向上させることができる。
【００１２】
【実施例】以下、本発明の実施例について説明する。本
実施例の線形予測分析装置の機能ブロック図を図１に示
す。各ブロックの機能について説明する。
実施例の線形予測分析装置の機能ブロック図を図１に示
す。各ブロックの機能について説明する。
【００１３】まず、分析区間の入力音声信号11に対し
て、様々な場所から様々な長さの連続した信号（部分区
間と呼ぶ）を抽出する（部分区間抽出12）。ここで、部
分区間は互いに重なってもよい。次に、それぞれの信号
に対して窓係数を乗ずる（窓掛け13）。窓係数として用
いられるものとしては、ハミング窓、ハニング窓、ブラ
ックマン−ハリス窓等がある。次に、自己相関分析14を
行い、自己相関関数を求める。この窓掛け13と自己相関
分析14の処理は前記従来例と同様に（数１）、（数２）
で示されるが、従来例では分析区間全体についてこの処
理を行なっているのに対し、本実施例では抽出した各部
分区間について行なっている点が異なる。
て、様々な場所から様々な長さの連続した信号（部分区
間と呼ぶ）を抽出する（部分区間抽出12）。ここで、部
分区間は互いに重なってもよい。次に、それぞれの信号
に対して窓係数を乗ずる（窓掛け13）。窓係数として用
いられるものとしては、ハミング窓、ハニング窓、ブラ
ックマン−ハリス窓等がある。次に、自己相関分析14を
行い、自己相関関数を求める。この窓掛け13と自己相関
分析14の処理は前記従来例と同様に（数１）、（数２）
で示されるが、従来例では分析区間全体についてこの処
理を行なっているのに対し、本実施例では抽出した各部
分区間について行なっている点が異なる。
【００１４】そして、上記窓掛けと自己相関分析を分析
区間内の複数の部分区間について行い、それぞれの自己
相関関数に重みを付けて加算することによって合成自己
相関関数を得る（係数加算15）。この処理の様子を図２
に示す。また、加算の方法を以下の（数３）に示す。
区間内の複数の部分区間について行い、それぞれの自己
相関関数に重みを付けて加算することによって合成自己
相関関数を得る（係数加算15）。この処理の様子を図２
に示す。また、加算の方法を以下の（数３）に示す。
【００１５】
【数３】
【００１６】次に合成自己相関関数に対して自己相関法
による線形予測分析を行うことによって線形予測係数を
求める（線形予測分析16）。分析方法については各音声
情報処理関連書（Ｊ．Ｄ．マーケル著「音声の線形予
測」（コロナ社）等）に記載されている。
による線形予測分析を行うことによって線形予測係数を
求める（線形予測分析16）。分析方法については各音声
情報処理関連書（Ｊ．Ｄ．マーケル著「音声の線形予
測」（コロナ社）等）に記載されている。
【００１７】ここで、上記自己相関関数の加算の方法に
ついて説明を補足する。自己相関関数の加算に用いる重
みは、目的によって異なる。分析区間の後ろを強調する
場合は、分析区間の後半の部分に小さい窓を掛けて自己
相関関数を求め、大きな重みを付けて加算する。また、
分析区間全体を代表する線形予測係数を求める場合は、
各窓の重みにより分析区間内のデータに一様に重みが掛
かるようにする。具体的には、窓係数の和が１に近くな
るようにするといった方法が挙げられる。この場合は、
以下の（数４）に示す誤差Ｅを最小にする重みＷjを求
める。
ついて説明を補足する。自己相関関数の加算に用いる重
みは、目的によって異なる。分析区間の後ろを強調する
場合は、分析区間の後半の部分に小さい窓を掛けて自己
相関関数を求め、大きな重みを付けて加算する。また、
分析区間全体を代表する線形予測係数を求める場合は、
各窓の重みにより分析区間内のデータに一様に重みが掛
かるようにする。具体的には、窓係数の和が１に近くな
るようにするといった方法が挙げられる。この場合は、
以下の（数４）に示す誤差Ｅを最小にする重みＷjを求
める。
【００１８】
【数４】
【００１９】そのために、上記誤差Ｅを各重みで偏微分
して得られる、以下の（数５）に示す連立方程式の解を
求める。
して得られる、以下の（数５）に示す連立方程式の解を
求める。
【００２０】
【数５】
【００２１】上記に述べた方法を用いて、ＣＥＬＰの応
用方式に基づく符号化・復号化実験を行った。実験条件
を述べる。音声のサンプリングレートが８ｋＨｚ、分析
区間長は２５６サンプルで、窓掛けは、１〜３２と２２
５〜２５６に長さ３２のハミング窓、１〜６４と１９３
〜２５６に長さ６４のハミング窓、１〜１２８と１２９
〜２５６に長さ１２８のハミング窓、１〜２５６に長さ
２５６のハミング窓の計７窓を用い、窓係数の合計が１
に近くなるように重みを計算した。従来法で符号化した
場合には局所的異音が発生していた音声サンプルに対し
て符号化・復号化を行い、得られた合成音声に対して試
聴実験を行ったところ、局所的異音が減少し音質が大き
く改善されたことが確認できた。
用方式に基づく符号化・復号化実験を行った。実験条件
を述べる。音声のサンプリングレートが８ｋＨｚ、分析
区間長は２５６サンプルで、窓掛けは、１〜３２と２２
５〜２５６に長さ３２のハミング窓、１〜６４と１９３
〜２５６に長さ６４のハミング窓、１〜１２８と１２９
〜２５６に長さ１２８のハミング窓、１〜２５６に長さ
２５６のハミング窓の計７窓を用い、窓係数の合計が１
に近くなるように重みを計算した。従来法で符号化した
場合には局所的異音が発生していた音声サンプルに対し
て符号化・復号化を行い、得られた合成音声に対して試
聴実験を行ったところ、局所的異音が減少し音質が大き
く改善されたことが確認できた。
【００２２】
【発明の効果】以上のように、本発明は簡単な処理であ
りながら、その特徴によって、分析区間内の情報が反映
されにくい部分に小さい分析窓によって窓掛けを行い、
その信号から自己相関関数を求め、これを加えた合成自
己相関関数に対して線形予測分析を行うことによって、
情報の反映されにくい部分の情報を線形予測係数に反映
させることができ、スペクトル変動の激しい音の音質を
向上させることができる。また、重みを変えることによ
り、分析区間の局所的な部分の情報をより反映させた線
形予測係数を得ることも可能であり、本発明の効果は大
きい。
りながら、その特徴によって、分析区間内の情報が反映
されにくい部分に小さい分析窓によって窓掛けを行い、
その信号から自己相関関数を求め、これを加えた合成自
己相関関数に対して線形予測分析を行うことによって、
情報の反映されにくい部分の情報を線形予測係数に反映
させることができ、スペクトル変動の激しい音の音質を
向上させることができる。また、重みを変えることによ
り、分析区間の局所的な部分の情報をより反映させた線
形予測係数を得ることも可能であり、本発明の効果は大
きい。
【図１】実施例の線形予測分析装置の機能ブロック図
【図２】本発明の自己相関関数の加算の様子を示した図
【図３】ＣＥＬＰ方式の基本機能のブロック図
【図４】ＣＥＬＰ方式の機能ブロックのＬＰＣ分析部の
機能ブロック図
機能ブロック図
【図５】従来例における窓掛けの方法を示した図
２１ 入力音声 ２２ ＬＰＣ分析部 ２３ 適応符号帳 ２４ 確率的符号帳 ２５ 加算部 ２６ ＬＰＣ合成部 ２７ 比較部 ２８ パラメータ符号化部 ２９ 伝送路 ３１ 入力音声 ３２ 窓掛け ３３ 自己相関分析 ３４ 線形予測分析
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (56)参考文献 特開 昭56−129972（ＪＰ，Ａ) 欧州特許出願公開718820（ＥＰ，Ａ １) 米国特許5774846（ＵＳ，Ａ) 米国特許6067518（ＵＳ，Ａ) 米国特許6167373（ＵＳ，Ａ) 電子情報通子学会研究報告［音声］, Ｖｏｌ．93，Ｎｏ．463，ＳＰ93−139, 大室仲 外「ＰＳＩ−ＣＥＬＰ音声符号 化のビットレート化に関する検討」, ｐ．９−16（1994年２月17日発行) 電子情報通子学会研究報告［音声］, Ｖｏｌ．95，Ｎｏ．355，ＳＰ95−80, 森井利幸 外「音声の短時間的特徴に対 応したマルチオードＣＥＬＰ符号化」, ｐ．55−62（1995年11月16日発行) Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ ｏｆ 1996 ＩＥＥＥ 46ｔｈ Ｖｅｈｃｕｌａｒ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ Ｃｎｆｅｒｅ ｎｃｅ，Ｎ．Ｔａｎａｋａ ｅｔ ａ ｌ，”Ａ Ｍｕｌｔｉ−Ｍｏｄｅ Ｖａ ｒｉａｂｌｅ Ｒａｔｅ Ｓｐｅｅｃｈ Ｃｏｄｅｒ ｆｏｒ ＣＤＭＡ Ｃｅ ｌｌｕｌａｒ Ｓｙｓｔｅｍｓ”，ｐ. 198−202，Ａｐｒｉｌ 28−Ｍａｙ １，1996，Ａｔｌａｎｔａ，Ｇｅｒｏｇ ｉａ，ＵＳＡ (58)調査した分野(Int.Cl.7，ＤＢ名) G10L 19/02 G10L 11/00
Claims (1)
- 【請求項１】 部分区間抽出手段、窓掛け手段、自己相
関分析手段、加算手段、線形予測分析手段を備え、分析
区間毎に処理を行う線形予測係数分析装置であって、部
分区間抽出手段は、一分析区間の入力信号における様々
な場所から複数の部分区間信号を抽出し、窓掛け手段
は、抽出された複数の部分区間信号の各々に分析窓係数
を乗じ、自己相関分析手段は、窓掛け係数で得られる信
号の各々から自己相関関数を得、加算手段は、得られた
自己相関関数に重み付け加算して合成自己相関関数を
得、線形予測分析手段は、合成自己相関関数に対して線
形予測分析を行い線形予測係数を得る線形予測係数分析
装置。
Priority Applications (9)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP32249594A JP3250398B2 (ja) | 1994-12-26 | 1994-12-26 | 線形予測係数分析装置 |
| US08/559,667 US5774846A (en) | 1994-12-19 | 1995-11-20 | Speech coding apparatus, linear prediction coefficient analyzing apparatus and noise reducing apparatus |
| EP95118647A EP0718820B1 (en) | 1994-12-19 | 1995-11-27 | Speech coding apparatus, linear prediction coefficient analyzing apparatus and noise reducing apparatus |
| EP03024766A EP1391878A3 (en) | 1994-12-19 | 1995-11-27 | Speech coding apparatus, linear prediction coefficient analyzing apparatus and noise reducing apparatus |
| DE69532879T DE69532879T2 (de) | 1994-12-19 | 1995-11-27 | Vorrichtung zur Sprachkodierung, zur linear-prädiktiven Analyse und zur Geräuschverminderung |
| EP03024767A EP1391879A3 (en) | 1994-12-19 | 1995-11-27 | Speech coding apparatus, linear prediction coefficient analyzing apparatus and noise reducing apparatus |
| US09/059,568 US6067518A (en) | 1994-12-19 | 1998-04-14 | Linear prediction speech coding apparatus |
| US09/475,248 US6167373A (en) | 1994-12-19 | 1999-12-30 | Linear prediction coefficient analyzing apparatus for the auto-correlation function of a digital speech signal |
| US09/475,249 US6205421B1 (en) | 1994-12-19 | 1999-12-30 | Speech coding apparatus, linear prediction coefficient analyzing apparatus and noise reducing apparatus |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP32249594A JP3250398B2 (ja) | 1994-12-26 | 1994-12-26 | 線形予測係数分析装置 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH08179799A JPH08179799A (ja) | 1996-07-12 |
| JP3250398B2 true JP3250398B2 (ja) | 2002-01-28 |
Family
ID=18144288
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP32249594A Expired - Lifetime JP3250398B2 (ja) | 1994-12-19 | 1994-12-26 | 線形予測係数分析装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP3250398B2 (ja) |
Families Citing this family (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP4658853B2 (ja) * | 2006-04-13 | 2011-03-23 | 日本電信電話株式会社 | 適応ブロック長符号化装置、その方法、プログラム及び記録媒体 |
Citations (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US5774846A (en) | 1994-12-19 | 1998-06-30 | Matsushita Electric Industrial Co., Ltd. | Speech coding apparatus, linear prediction coefficient analyzing apparatus and noise reducing apparatus |
-
1994
- 1994-12-26 JP JP32249594A patent/JP3250398B2/ja not_active Expired - Lifetime
Patent Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US5774846A (en) | 1994-12-19 | 1998-06-30 | Matsushita Electric Industrial Co., Ltd. | Speech coding apparatus, linear prediction coefficient analyzing apparatus and noise reducing apparatus |
| US6067518A (en) | 1994-12-19 | 2000-05-23 | Matsushita Electric Industrial Co., Ltd. | Linear prediction speech coding apparatus |
| US6167373A (en) | 1994-12-19 | 2000-12-26 | Matsushita Electric Industrial Co., Ltd. | Linear prediction coefficient analyzing apparatus for the auto-correlation function of a digital speech signal |
Non-Patent Citations (3)
| Title |
|---|
| Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ ｏｆ １９９６ ＩＥＥＥ ４６ｔｈ Ｖｅｈｃｕｌａｒ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ Ｃｎｆｅｒｅｎｃｅ，Ｎ．Ｔａｎａｋａ ｅｔ ａｌ，"Ａ Ｍｕｌｔｉ−Ｍｏｄｅ Ｖａｒｉａｂｌｅ Ｒａｔｅ Ｓｐｅｅｃｈ Ｃｏｄｅｒ ｆｏｒ ＣＤＭＡ Ｃｅｌｌｕｌａｒ Ｓｙｓｔｅｍｓ"，ｐ．１９８−２０２，Ａｐｒｉｌ ２８−Ｍａｙ １，１９９６，Ａｔｌａｎｔａ，Ｇｅｒｏｇｉａ，ＵＳＡ |
| 電子情報通子学会研究報告［音声］，Ｖｏｌ．９３，Ｎｏ．４６３，ＳＰ９３−１３９，大室仲 外「ＰＳＩ−ＣＥＬＰ音声符号化のビットレート化に関する検討」，ｐ．９−１６（１９９４年２月１７日発行） |
| 電子情報通子学会研究報告［音声］，Ｖｏｌ．９５，Ｎｏ．３５５，ＳＰ９５−８０，森井利幸 外「音声の短時間的特徴に対応したマルチオードＣＥＬＰ符号化」，ｐ．５５−６２（１９９５年１１月１６日発行） |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JPH08179799A (ja) | 1996-07-12 |
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