JP3255190B2 - 音声符号化装置並びにその分析器及び合成器 - Google Patents

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は予測技術を用いる音声符
号化装置並びにその分析器及び合成器に関する。

【０００２】

【従来の技術】音声信号を符号化する各種方式のうち波
形符号化の方式の符号化速度は、従来、４．８ｋｂ／ｓ
程度が限界である。従来の波形符号化方式の１つにレギ
ュラー・パルス・イクサイテーション（ｒｅｇｕｌａｒ
ｐｕｌｓｅ ｅｘｃｉｔａｔｉｏｎ）がある。レギュ
ラー・パルス・イクサイテーション方式についてはＥ
ｄ．Ｆ．Ｄｅｐｒｅｔｔｅｒ ａｎｄ Ｐｅｔｅｒ Ｋ
ｒｏｏｎ“ＲｅｇｕｌａｒＥｘｃｉｔａｔｉｏｎ Ｒｅ
ｄｕｃｔｉｏｎ Ｆｏｒ Ｅｆｆｅｃｔｉｖｅａｎｄ
Ｅｆｆｉｃｉｅｎｔ ＬＰ−Ｃｏｄｉｎｇ ｏｆ Ｓｐ
ｅｅｃｈ”，ＩＣＡＳＳＰ １９８５，ｐｐ．９６５〜
９６８に詳しく述べられている。

【０００３】この方式は、入力音声信号を線形予測分析
（ｌｉｎｅａｒ ｐｒｅｄｉｃｔｉｖｅ ｃｏｄｉｎ
ｇ：ＬＰＣ）して得たＬＰＣ係数によってスペクトル包
絡情報を表現し、位相及び振幅に自由度をもたせた等間
隔のインパルス列によって音源情報を表現する方式であ
り、符号化速度が９．６ｋｂ／ｓ又はそれ以上の領域で
実用化されている。

【０００４】一方、９．６ｋｂ／ｓより低い４．８ｋｂ
／ｓ程度の符号化速度で伝送するスペクトル符号化方式
も提案されており、この方式はマルチパルス・イクサイ
テーション方式と呼ばれている。

【０００５】

【発明が解決しようとする課題】しかしながら、前者、
レギュラー・パルス・イクサイテーション方式では、符
号化速度を９．６ｋｂ／ｓより低くすることはできない
という欠点がある。

【０００６】他方、後者、マルチパルス・イクサイテー
ション方式のようなスペクトル符号化では、レギュラー
・パルス・イクサイテーション方式に比較して、低い符
号化速度で、音声信号を伝送できるが、再生された音声
は、不自然な音声となる場合が多く、また、人によって
再生音声が変化してしまい、音声品質が悪いという欠点
がある。

【０００７】本発明の目的は、２．４ｋｂ／ｓ程度の低
い符号化速度で、波形符号化を行うことができる音声符
号化装置、並びに、その分析器及び合成器を提供するこ
とである。

【０００８】

【課題を解決するための手段】本発明の音声符号化装置
は、入力音声信号を分析フレームごとに線形予測分析し
てＬＰＣ係数を出力するＬＰＣ分析手段、前記ＬＰＣ係
数により定義される全極フィルタのインパルス応答を算
出するインパルス応答算出手段、前記分析フレームの前
記入力音声信号と前記インパルス応答との相互相関係数
列を算出する相互相関算出手段、前記インパルス応答の
自己相関係数列を算出する自己相関算出手段、パルス間
隔及び振幅がそれぞれ等しい複数の有極性パルスからそ
れぞれなり位相が互に異る複数のパルス列のそれぞれに
ついて前記有極性パルスのそれぞれに対応する前記自己
相関係数列を加算した係数列を前記相互相関係数列に最
も類似させる前記有極性パルスのそれぞれの極性を検索
するパルス列極性検索手段、このパルス列極性検索手段
が検索した極性を前記有極性パルスのそれぞれが有する
前記複数のパルス列のうち前記係数列が前記相互相関係
数列に最も類似するパルス列を検索するパルス列位相検
索手段、及びこのパルス列位相検索手段が検索したパル
ス列の情報及び前記ＬＰＣ係数を送出する送出手段を、
有する分析側と、この分析側から送られてきた前記パル
ス列の情報から音源パルス列を生成する音源発生手段、
及び、前記分析側から送られてきた前記ＬＰＣ係数を用
いて前記音源パルス列から音声信号を合成する第１のＬ
ＰＣ合成手段を有する合成側とを備えている。

【０００９】また、本発明によれば、入力音声信号を受
け、該入力音声信号を分析して、伝送信号として出力す
る分析器において、前記入力音声信号に前処理を施し、
分析フレーム内に配置され、前処理された一連のディジ
タル信号を生成する前処理手段と、前記前処理された一
連のディジタル信号に関連して線形予測分析を行い、Ｌ
ＰＣ係数を抽出するＬＰＣ分析手段と、前記ＬＰＣ係数
に応じて、インパルス応答を算出するインパルス応答算
出手段と、前記一連のディジタル信号と前記インパルス
応答との相互相関係数列を算出する相互相関算出手段
と、前記分析フレームを複数の区間に分割され、且つ、
各区間を複数の位相を定める複数のタイムスロットに分
割しておき、前記インパルス応答の自己相関係数列を各
タイムスロット毎に算出する自己相関係数算出手段と、
一定の時間間隔で、且つ、一定の振幅を備え、前記各位
相毎に設定された有極性パルスのそれぞれに対して、前
記自己相関係数列を参照して係数列を生成し、当該係数
列の内、前記相互相関係数列に最も類似した有極性パル
ス列を当該パルスの位相と共に算出する最大類似度算出
手段と、前記最も類似した有極性パルス列並びに位相と
を前記ＬＰＣ係数と共に前記伝送信号として出力する手
段とを有する分析器が得られる。

【００１０】更に、本発明によれば、分析器が入力音声
信号を分析フレームごとに線形予測分析して送出したＬ
ＰＣ係数及び前記入力音声信号の音源情報として送出し
たパルス間隔及び振幅がそれぞれ等しい複数の有極性パ
ルスからなるパルス列の情報のうちパルス列の情報から
音源パルスを生成する音源発生手段と、前記ＬＰＣ係数
をあらかじめ定めた周期で補間するＬＰＣ係数補間手段
と、このＬＰＣ補間手段により補間されたＬＰＣ係数を
用いて前記音源パルスから音声信号を合成するＬＰＣ合
成手段とを備えた合成器が得られる。

【００１１】

【実施例】次に本発明について図面を参照して説明す
る。

【００１２】図１は本発明の音声符号化装置の一実施例
の分析側を構成する分析器１００のブロック図、図２は
同じく合成側を構成する合成器２００のブロック図、図
３は本実施例の動作のタイミングチャートである。

【００１３】図１を参照すると、３．４ｋＨｚ以下に帯
域制限されて分析器１００に入力された入力音声信号
は、Ａ／Ｄ変換器１によりサンプリング周波数８ｋＨｚ
でサンプリングされ所要のビット数に量子化されて、３
２ｍｓハミング窓２および遅延回路９に供給される。

【００１４】３２ｍｓハミング窓２は、Ａ／Ｄ変換器１
からの信号をＬＰＣフレーム周期３２ｍｓ毎に窓長３２
ｍｓのハミング窓で窓切出し処理して信号Ｉｉ（図３参
照、ｉはＬＰＣ分析フレームの時間順の番号）として出
力する。ＬＳＰ分析器３は、３２ｍｓハミング窓２から
の信号Ｉｉを自己相関法によりＬＰＣ分析してαパラメ
ータを算出し、これを更に変換してＬＰＣ係数の一種で
あるＬＳＰ（ｌｉｎｅｓｐｅｃｔｒｕｍ ｐａｉｒ）係
数のω₁ 〜ω₁₀を抽出する。ＬＳＰ量子化復号化器４
は、ＬＳＰ分析器３からのフレームｉのＬＳＰ係数ω₁
〜ω₅ を各４ビットに、同じくω₆ 〜ω₁₀を各３ビット
に量子化して総計３５ビットの量子化ＬＳＰ係数とし
て、合成器２００へ伝送するために、マルチプレクサ２
３に供給し、更に、量子化ＬＳＰ係数を復号化して量子
化誤差を含む量子化復号化ＬＳＰ係数Ｐｉとして補間器
５に供給する。量子化復号化ＬＳＰ係数Ｐｉは、図３に
示すように、信号Ｉｉが占めるフレームの直後に補間器
５に供給される。

【００１５】補間器５は、２５０Ｈｚの補間周波数で量
子化復号化ＬＳＰ係数Ｐｉを補間し、補間ＬＳＰ係数Ｐ
ｉｊ（ｊは−３〜４の整数）として出力する。すなわ
ち、量子化復号化ＬＳＰ係数Ｐｉを補間ＬＳＰ係数Ｐ
ｉ，０とし、符号化復号化ＬＳＰ係数Ｐｉ−１，Ｐｉか
ら４ｍｓ（＝（１／２５０）ｓ）ごとに補間ＬＳＰ係数
Ｐｉ−１，１〜Ｐｉ−１，４，Ｐｉ，−３〜Ｐｉ−１を
生成し、符号化復号化ＬＳＰ係数Ｐｉ，Ｐｉ＋１から４
ｍｓごとに補間ＬＳＰ係数Ｐｉ，１〜Ｐｉ，４，Ｐｉ＋
１，−３〜Ｐｉ＋１，−１を補間する。補間ＬＳＰ係数
Ｐｉ，０はフレームｉの中央の信号サンプルに対応する
ものと考えられ、又、補間ＬＳＰ係数Ｐｉ，１〜Ｐｉ，
４は符号化復号化ＬＳＰ係数Ｐｉ＋１が補間器５に供給
された後に生成されることから、図３に示すように、補
間ＬＳＰ係数Ｐｉｊは信号Ｉｉより５０ｍｓ遅れてい
る。

【００１６】ω／α変換器６は、補間器５からの１０次
のＬＳＰ係数Ｐｉｊをαパラメータα_k （ｋは１〜１０
の整数）に変換して減衰係数印加器７及びスペクトル変
形器１０に供給する。減衰係数印加器７は、αパラメー
タα_k に０＜γ＜１の減衰係数γを印加したα_k γ^k を
一時メモリ８に収納し、又、スペクトル変形器１０にも
供給する。

【００１７】スペクトル変形器１０はαパラメータα_k
及び減衰係数を印加したαパラメータα_k γ^k を用いて
式１により定義されるフィルタであり、これらαパラメ
ータに対応するＡ／Ｄ変換器１の出力をスペクトル構造
変換して周知の聴感重み付けを行う。

【００１８】

【数１】

【００１９】この際、補間ＬＳＰ係数Ｐｉｊが信号Ｉｉ
より５０ｍｓ遅れていることから、Ａ／Ｄ変換器１出力
を遅延回路９により５０ｍｓ遅延させてスペクトル変形
器１０に供給する。スペクトル変形器１０出力のうち補
間ＬＳＰ係数Ｐｉｊから生成されたαパラメータに対応
する部分を信号Ｗｉｊとすると、信号Ｗｉｊは図３に示
すタイミングで出力される。

【００２０】３７ｍｓ矩形窓１１は、図３に示すよう
に、信号Ｗｉ，０の４ｍｓの区間の中央から前１６ｍ
ｓ，後１６＋５＝２１ｍｓの合計３７ｍｓの矩形窓で信
号Ｗｉｊを窓切出し処理する。切出された信号は、後に
説明するようにＬＰＣ合成フィルタ１２が出力する境界
補正信号Ｃｉ−１を用いて境界補正器１３が行う補正に
より先頭の５ｍｓが境界補正され、信号Ｉｉに対応する
パルス分析孤立波形Ａｉとして相互相関算出器１６及び
振幅算出器２１に供給される。パルス分析孤立波形Ａｉ
の後尾をフレームｉに対応する３２ｍｓの区間より５ｍ
ｓ後にしているのは、この５ｍｓの区間の信号サンプル
をも用いてパルス分析することにより分析区間の後尾の
環境補正を行うためである。パルス分析孤立波形Ａｉ内
の２９５個の各信号サンプルのタイムスロットを時間順
にｔ₀ 〜ｔ₂₉₅ とする（図５参照）。

【００２１】インパルス応答算出器１４は、一時メモリ
８に収納されている減衰係数を印加したαパラメータか
ら式２により定義される全極フィルタのタイムスロット
ｔ₀〜ｔ₂₉₅ に相等する全てのインパルス応答Ｕ_V ⁰ ，
Ｕ_V ¹ ，Ｕ_V ² ，…，Ｕ_V ^{29 5} ：（Ｖ＝０，１，…，３
９）を算出して一時メモリ１５に収納する。なお、算出
する応答長は４０サンプル分（５ｍｓ）とする。これは
インパルス応答が実質的に充分零に収れんすることに基
づき設定される応答長である。

【００２２】

【数２】

【００２３】式２により定義される全極フィルタは係数
（減衰係数を印加したαパラメータ）α_k γ^k が４ｍｓ
ごとに更新される時変フィルタであり、上述したインパ
ルス応答の算出過程の途中でも係数が変更される。イン
パルス応答なる用語は固定フィルタについて定義される
用語であるが、本明細書中では、特許請求の範囲の中を
も含み、インパルス応答なる用語を時変フィルタについ
ても意味を拡張して用いている。

【００２４】相互相関算出器１６は、境界補正器１３か
らのパルス分析孤立波形Ａｉと一時メモリ１５に収納さ
れているインパルス応答Ｕ_v ^q （ｑ＝０，１，…，２９
５；ｖ＝０，１，…，３９）との相互相関係数φ
（ｑ）：（ｑ＝０，１，…，２９５）を式３により全て
算出し、得られた２９６個の係数から構成される相互相
関係数列を一時メモリ１７に収納する。

【００２５】

【数３】

【００２６】又、自己相関算出器１８は、一時メモリ１
５に収納されている全てのインパルス応答Ｕ_v ^q （ｖ＝
０，…，３９；ｑ＝０，…，２９５）についてこれらの
自己相関係数ρ_r ^q （ｒ＝−３９，−３８，…，０，
…，３９），（ｑ＝０，…，２９５）を式４により７９
サンプル分算出し、得られた自己相関係数列ρ_r ^q （ｑ
＝０，…，２９５；ｒ＝−３９，…，３９）を一時メモ
リ１９に収納する。即ち、７９サンプルから構成される
自己相関係数列を２９６組分、一時メモリ１９に収納す
る。

【００２７】

【数４】

【００２８】最大系列検索器２０は、一時メモリ１７及
び１９に収納されている相互相関係数列φ（ｑ）：（ｑ
＝０，１，…，２９５）及び自己相関係数列ρ_r ^q （ｑ
＝０，…，２９５；ｒ＝−３９，…，３９）を用いて、
等間隔、等振幅であり位相及び各パルスの極性にのみ自
由度がある複数の有極性パルスからなるという条件のも
とに、パルス分析孤立波形Ａｉの先頭から３２ｍｓの部
分（フレームｉに対応する部分）の音源情報である検索
出力パルス列Ｂｉを検索する。以下、最大系列検索器２
０の動作について説明する。

【００２９】最大系列検索器２０は、図５に示すよう
に、パルス位相“０”〜“７”の８つのパルス列の位置
を設定する。各パルス列はパルス間隔が８タイムスロッ
トであり、各パルス列相互間の位相差は１タイムスロッ
トである。パルス位相“０”のパルス列の各パルスはタ
イムスロットｔ₀ ，ｔ₈ ，ｔ₁₆，…，ｔ₂₈₈ に位置し、
パルス位相“１”のパルス列の各パルスはタイムスロッ
トｔ₁ ，ｔ₉ ，…，ｔ_{28 9} に位置し、以下同様にして、
パルス位相“７”のパルス列の各パルスはタイムスロッ
トｔ₇ ，ｔ₁₅，…，ｔ₂₉₅ に位置する。

【００３０】図６は最大系列検索器２０の機能を説明す
るための波形図である。図６に於いて（Ａ）は相互相関
係数列φ（ｑ）：（ｑ＝０，１，２，…，２９５）、
（Ｂ）は自己相関係数列ρ_r ^q （ｑ＝０，１，…，２９
５；ｒ＝−３９，−３８，…，３９），（但し、
ρ_r ⁰ ，ρ_r ⁸ 及びρ_r ¹²⁰ のみ図示）、（Ｃ）はρ_r
⁰ を正極性とし、ρ_r ⁸ を同じく正極性として、ρ_r ⁰
とρ_r ⁸ の数値をタイムスロット毎に加算した波形、
（Ｄ）はρ_r ⁰ を正極性とし、ρ_r ⁸ を負極性として、
ρ_r ⁰ とρ_r ⁸ の数値をタイムスロット毎に加算した波
形である。

【００３１】本実施例では自己相関係数列を−３９〜３
９の範囲で定義している。従ってρ_r ^q をタイムスロッ
ト毎に加算する場合、例えばタイムスロットｔ₀ 〜ｔ₇
に相当する区間はρ_r ⁰ ，ρ_r ¹ ，…，ρ_r ⁴⁵（ｒ＝−
３９，…，３９）のみ関係する。更にパルス位相“０”
に限定すれば、タイムスロットｔ₀ 〜ｔ₇ に相等する区
間はρ_r ⁰ ，ρ_r ⁸ ，ρ_r ¹⁶，ρ_r ²⁴，ρ_r ³²，ρ_r ⁴⁰
（ｒ＝−３９，…，３９）のみが関係する。即ち、ρ_r
⁰ を“正”に設定するか、“負”に設定するかは、タイ
ムスロットｔ₀ 〜ｔ₇ に関し、ρ_r ⁰ ，ρ_r ⁸ ，
ρ_r ¹⁶，ρ_r ²⁴，ρ_r ³²，ρ_r ⁴⁰（ｒ＝−３９，…，３
９）の各ρ_r ^q について、これらの極性のみを自由にし
た線形結合を考え、ｔ₀ 〜ｔ₇ の区間に関しφ（ｑ）
（ｑ＝０，…，７）と最もよく類似する極性の組合せを
選択することにより決定し得る。

【００３２】パルス位相“０”のパルス列の各パルスの
うちパルス分析孤立波形Ａｉの先頭から３２ｍｓの部分
に入るタイムスロットｔ₀ 〜ｔ₂₄₈ の３２パルスの極性
を以下の手順で決定する。まず、タイムスロットｔ₀ ，
ｔ₈ ，ｔ₁₆，ｔ₂₄，ｔ₃₂，ｔ₄₀の位置の各パルスの極性
の全ての組合せ（６４通りの組合わせ）のそれぞれにつ
いて、各パルスの極性をも考慮した自己相関係数列を波
形として加算した係数列を求める。これら６４種の自己
相関係数波形加算列のそれぞれについて相互相関係数列
との波形としての類似性を計測し、類似性が最大となる
ものを選択する。類似性の計測は例えばタイムスロット
ｔ₀ 〜ｔ₇ の区間の相互相関Ψ（７）を求めることによ
り行う。

【００３３】式５はΨ（７）の算出式であり、この算出
結果から最適な自己相関係数波形加算列を選択する。

【００３４】

【数５】

【００３５】選択した自己相関係数波形加算列からタイ
ムスロットｔ₀ の位置のパルスの極性ｓｇｎ（０）のみ
を決定する。

【００３６】次に、タイムスロットｔ₈ ，ｔ₁₆，ｔ₂₄，
ｔ₃₂，ｔ₄₀，ｔ₄₈の位置の各パルスの極性の全ての組合
わせのそれぞれについて、これら６パルス及びタイムス
ロットｔ₀ の位置の先に決定した極性のパルスの自己相
関係数波形加算列を求め、これら６４種の自己相関係数
波形加算列のそれぞれについて相互相関係数列との波形
類似性Ψ（１５）を計測し、類似性が最大となるものを
選択し、選択した自己相関係数波形加算列からタイムス
ロットｔ₈ の位置のパルスの極性ｓｇｎ（８）のみを式
６により決定する。

【００３７】

【数６】

【００３８】次に、タイムスロットｔ₀ ，ｔ₈ の位置の
パルスの極性を先に決定したように固定し、タイムスロ
ットｔ₁₆，ｔ₂₄，ｔ₃₂，ｔ₄₀，ｔ₄₈，ｔ₅₆の位置のパル
スの極性を自由として、同様にしてタイムスロットｔ₁₆
の位置のパルスの極性ｓｇｎ（１６）を決定する。以下
同様にしてタイムスロットｔ₂₄₈ の位置のパルスまで極
性ｓｇｎ（２４８）を決定する。

【００３９】パルス位相“１”〜“７”の各パルス列に
ついても、パルス位相“０”のパルス列において行った
のと同様にして、各パルスの極性を決定する。このよう
にしてパルスの極性を決定した各パルス位相のパルス列
のそれぞれについて自己相関係数波形加算列と相互相関
係数列との波形類似性を計測し、類似性が最大となるパ
ルス位相のパルス列を検索出力パルス列Ｂｉとして選択
する。検索出力パルス列Ｂｉは、振幅算出器２１及びＬ
ＰＣ合成フィルタ１２に供給され、又、合成器２００へ
伝送するために、３ビットのパルス位相情報及び３２ビ
ットのパルス極性情報の形でマルチプレクサ２３に供給
される。

【００４０】振幅算出器２１は、まず、最大系列検索器
２０からの検索出力パルス列Ｂｉによる合成波形を求め
る。この合成波形算出は、改めてフィルタ演算を行うの
ではなく、一時メモリ１５に収納されているインパルス
応答を波形加算することによって行われる。次に、求め
た合成波形とパルス分析孤立波形Ａｉとが最もよく一致
する、いいかえれば、フレーム全体として電力が一致す
るパルス振幅を決定する。この決定は式７に最小化問題
においてＰを最小にする振幅Ａを求めることにより、容
易に行うことができる。

【００４１】

【数７】

【００４２】式７から、パルス振幅Ａは式８により与え
られる。

【００４３】

【数８】

【００４４】増幅量子化復号化器２２は、振幅算出器２
１が求めた振幅Ａを６ビットに量子化して、合成器２０
０へ伝送するために、マルチプレクサ２３に供給し、
又、量子化した振幅を再び復号化して量子化誤差を含む
振幅ＬＰＣ合成フィルタ１２に供給する。

【００４５】ＬＰＣ合成フィルタ１２は、一時メモリ８
から読み出したフレームｉの減衰係数を印加したαパラ
メータを係数とし、最大系列検索器２０からの検索出力
パルス列Ｂｉのうち後尾の５ｍｓの区間のパルス列の振
幅を振幅量子化復号化器２２から与えられた振幅にした
パルス列により駆動され、図３及び図４の拡大図に示す
信号Ｃｉを出力する。信号Ｃｉのうち先頭の部分１０２
ａはパルス励振部分であり、その後に減衰振動部分１０
１ａが続く。信号Ｃｉのうちパルス励振部分１０２ａ
は、３７ｍｓ矩形窓１１がフレームｉに対応して切出し
た信号のうち先頭から２７ｍｓの点に始まり３２ｍｓの
点で終わる部分を復元した信号であり、又、３７ｍｓ矩
形窓１１がフレーム（ｉ＋１）に対応して切出した信号
の先頭の直前の５ｍｓの区間のスペクトル変形器１０出
力の復元信号である。ところで、３７ｍｓ矩形窓１１が
フレームｉに対応して切出した信号のうち先頭の部分
は、この先頭の部分に先行する遅延回路９出力によりス
ペクトル変形器１０が励振されて出力した減衰振動成分
により影響を受けている。境界補正器１３は、ＬＰＣ合
成フィルタ１２がフレーム（ｉ−１）に対応して出力し
た信号Ｃｉ−１のうち長い５ｍｓの減衰振動部分、いい
かえれば、境界補正信号１０１をフレームｉに対応する
３７ｍｓ矩形窓１１出力から減算することにより、３７
ｍｓ矩形窓１１出力の先頭５ｍｓの部分を境界補正し、
パルス分析孤立波形Ａｉとする。

【００４６】マルチプレクサ２３は、ＬＳＰ量子化復号
化器４からの３５ビットの量子化ＬＳＰ係数、最大系列
検索器２０からの３ビットのパルス位相及び３２ビット
のパルス極性、ならびに、振幅量子化復号化器２２から
の６ビットの振幅を３２ｍｓのフレーム周期で受取り、
これら総計７６ビットのデータに５フレーム当り４ビッ
ト、いいかえれば、１フレーム当たり０．８ビットのフ
レーム周期ビットを付加して平均７６．８ビットの伝送
フレームを構成し、データ出力として合成器２００へ送
出する。このデータ出力のビットレートは、７６．８ビ
ット／０．０３２ｓ＝２４００ｈ／ｓである。

【００４７】図７を参照して、図１に示された最大系列
検索器２０の構成を説明する。図７は最大系列検索器２
０に加え、図１に示された一時メモリ１７と一時メモリ
１９をも併せて図示している。最大系列検索器２０は自
己相関加算列算出器２０１、類似性計測器２０２、最大
類似性検索器２０３、パルス極性メモリ２０４、及び制
御器２０５を有して構成される。

【００４８】制御器２０５は最大系列検索器２０の動作
を制御するものであり、ストアードプログラム方式のマ
イクロプロセッサを有する。

【００４９】自己相関加算列算出器２０１は内部に加算
器とディメンジョン（６４，２５６）のランダムアクセ
スメモリとを有する。即ち、使用されるランダムアクセ
スメモリは６４コラム、２５６ローからなり、コラムア
ドレス及びローアドレスを指定することにより、各アド
レスに自己相関係数を格納することができ、且つ、各ア
ドレスに加算結果を順次格納できる。より具体的に云え
ば、一時メモリ１９より供給される自己相関係数列ρ_r
⁰ （ｒ＝−３９，−３８，…，０，１，…，３９）のう
ちρ_ｔ1 ⁰ （ｔ₁ ＝０，１，…，７）がランダムアクセ
スメモリ（（（ｓ，_ｔ1 ＋１），ｔ₁ ＝０，１，…，
７），ｓ＝１，２，…，３２）に、又、−ρ_ｔ1 ⁰ （ｔ
₁ ＝０，１，…，７）がランダムアクセスメモリ
（（（ｓ，ｔ₁ ＋１），ｔ₁ ＝０，１，…，７），ｓ＝
３３，３４，…，６４）に書込まれる。自己相関係数列
ρ_r ⁸ （ｒ＝−３９，…，３９）のうちρ_{ｔ1 -8} ⁸ （ｔ
₁ ＝０，…，７）がランダムアクセスメモリ（（（（ｓ
＋ｕ，ｔ₁ ＋１），ｔ₁ ＝０，…，７），ｓ＝１，２，
…，１６），ｕ＝０，３２）のデータと対応する形で加
算され、同一番地に加算結果が書込まれる。同様に−ρ
_{ｔ1 -8} ⁸ （ｔ₁ ＝０，…，７）が（（（（ｓ＋ｕ，ｔ₁
＋１），ｔ₁ ＝０，…，７），ｓ＝１７，１８，…，３
２），ｕ＝０，３２）のデータと対応する形で加算さ
れ、同一番地に加算結果が書込まれる。更にρ_{ｔ1 −16}
¹⁶（ｔ₁ ＝０，…，７）と−ρ_{ｔ1 −16} ¹⁶（ｔ₁＝０，
…，７）とが各々（（（（ｓ＋ｕ，ｔ₁ ＋１），ｔ₁ ＝
０，…，７），ｓ＝１，２，…，８），ｕ＝０，１６，
３２，４８）と（（（（ｓ＋ｕ，ｔ₁ ＋１），ｔ₁ ＝
０，…，７），ｓ＝９，１０，…，１６），ｕ＝０，１
６，３２，４８）とに累積される。以下同様にρ
_{ｔ1 −24} ²⁴，ρ_{ｔ1 −32} ³²，（ｔ₁ ＝０，…，７）がラ
ンダムアクセスメモリの所望の番地に加算、又は減算の
形式で累積される。更にρ_{ｔ1 −40} ⁴⁰，−ρ_{ｔ1 −40} ⁴⁰
（ｔ₁ ＝１，２，…，７）が各々（（（ｓ，ｔ₁ ＋
１），ｔ₁ ＝１，２，…，７），ｓ＝１，３，５，…，
６３）と（（（ｓ，ｔ₁ ＋１），ｔ₁ ＝１，２，…，
７），ｓ＝２，４，６，…，６４）とに累積される。
尚、ρ_{ｔ1 −40} ⁴⁰（ｔ₁ ＝０）＝ρ_-40 ⁴⁰はデータの定
義外であり数値零と評価され、メモリには累積されな
い。ランダムアクセスメモリ内の累積結果は類似性計測
器２０２へ出力される。

【００５０】類似性計測器２０２はこれら供給されたデ
ータと一時メモリ１７より供給される相互相関係数列φ
（ｑ）（ｑ＝０，…，２９５）のうちφ（ｑ）（ｑ＝
０，…，７）とから、前記（５）式の右辺に示される６
４ケの類似性を示す数値を畳み込み算出し、結果を最大
類似性検索器２０３へ出力する。

【００５１】最大類似性検索器２０３はこれら６４個の
データの最大値を検索する。この最大値が前半の３２個
のデータに含まれている場合は＋１を、後半の３２個の
データに含まれている場合は−１を設定し、最大類似性
検索器２０３は設定データをパルス極性メモリ２０４へ
出力する。

【００５２】パルス極性メモリ２０４は（８，３２）の
ディメンジョンを有するランダムアクセスメモリであ
る。パルス極性メモリ２０４は供給されたデータを番地
（１，１）へ記憶する。

【００５３】自己相関加算列算出器２０１はパルス極性
メモリ２０４の番地（１，１）に記憶されているデータ
を前記（６）式に示すｓｇｎ（０）として受取る。ｓｇ
ｎ（０）が＋１の場合、自己相関加算列算出器２０１
は、内部のメモリ（（ｓ，ｔ₁＋１），ｔ₁ ＝０，…，
１５），ｓ＝１，…，６４）にρ_ｔ1 ⁰ （ｔ₁ ＝０，
…，１５）を書込み、−１の場合、−ρ_ｔ1 ⁰ （ｔ₁ ＝
０，…，１５）を書込む。ρ_{ｔ1 -8} ⁸ ，ρ_{ｔ1 −16} ¹⁶，
ρ_{ｔ1 −24} ²⁴，ρ_{ｔ1 −32} ³²，ρ_{ｔ1 −40} ⁴⁰，ρ_{ｔ
1 −48} ⁴⁸（ｔ₁ ＝０，…，１５）を前記方法と同様に所
望の番地に加算、又は減算の形式で累積する。無論、定
義範囲外のρ_-40 ⁴⁰及びρ_-48 ⁴⁸，ρ_-47 ⁴⁸，…，ρ
_-40 48は数値零と評価して取扱う。累積結果は類似性計
測器２０２へ出力される。

【００５４】類似性計測器２０２はこれら供給されたデ
ータと一時メモリ１７より供給される相互相関係数列φ
（ｑ）のうちφ（ｑ）（ｑ＝０，…，１５）とから、前
記（６）式の右辺に示される６４個の類似性を示す数値
を畳み込み算出し、結果を最大類似性検索器２０３へ出
力する。

【００５５】最大類似性検索器２０３はこれらデータか
ら最大値検索を介してｓｇｎ（８）を意味する数値であ
る＋１、又は−１を出力し、パルス極性メモリ２０４
は、このデータを番地（１，２）へ記憶する。

【００５６】最大系列検索器２０はパルス極性メモリ２
０４に記憶しているｓｇｎ（０）及びｓｇｎ（８）と、
一時メモリ１９より供給される自己相関係数列ρ_r ⁰ ，
ρ_r ⁸ ，ρ_r ¹⁶，ρ_r ²⁴，ρ_r ³²，ρ_r ⁴⁰，ρ_r ⁴⁸，ρ
_r ⁵⁶と、一時メモリ１９より供給される相互相関係数列
φ（ｑ）とからｓｇｎ（１６）を決定し、結果をパルス
極性メモリ２０４の番地（１，３）へ記憶させる。

【００５７】同様に、次々とｓｇｎ（２４），ｓｇｎ
（３２），…，ｓｇｎ（２４８）が決定され、パルス極
性メモリの番地（１，４）〜（１，３２）へ記憶され
る。

【００５８】以上の動作によりパルス位相“０”のパル
ス列が決定されたことになる。

【００５９】最大系列検索器２０は同様の動作で、ρ_-1
¹ 〜ρ₃₉ ¹ ，ρ_-9 ⁹ 〜ρ₃₉ ⁹ ，ρ_{-1 7} ¹⁷〜ρ₃₉ ¹⁷，ρ
_-25 ²⁵〜ρ₃₉ ²⁵，ρ_-33 ³³〜ρ₃₉ ³³，ρ_-39 ⁴¹〜
ρ₃₉ ⁴¹，ρ_{-3 9} ⁴⁹〜ρ₃₉ ⁴⁹，…，ρ_-39 ²⁸⁶ 〜ρ_-22
²⁸⁶ 及びφ（ｑ）とからｓｇｎ（１），ｓｇｎ（９），
…，ｓｇｎ（２４９）を決定し、パルス極性メモリの番
地（２，１）〜（２，３２）へパルス位相“１”のパル
ス列として記憶する。

【００６０】同様に最大系列検索器２０はパルス位相
“２”から“７”のパルス列を決定しパルス極性メモリ
２０４の番地（３，１）〜（３，３２），（４，１）〜
（４，３２），…，（８，１）〜（８，３２）に記憶す
る。

【００６１】自己相関加算列算出器２０１はパルス極性
メモリ２０４より供給される位相“０”のパルス列デー
タｓｇｎ（０），ｓｇｎ（８），…，ｓｇｎ（２４８）
と一時メモリ１９より供給される自己相関係数列
ρ_r ⁰ ，ρ_r ⁸ ，…，ρ_r ²⁴⁸ ，（ｒ＝−３９，…，３
９）とから sgn(0)ρ_q ⁰ ＋sgn(8)ρ_q-8 ⁸ ＋…＋sgn(248)ρ_q-248 ²⁴⁸ （但しｑ＝０，１，…，２５８）を算出し、内蔵するメ
モリの番地（１，１）〜（１，２５６）へ記憶させる。

【００６２】自己相関加算列算出器２０１はパルス極性
メモリ２０４より供給される位相“１”のパルス列デー
タｓｇｎ（１），ｓｇｎ（９），…，ｓｇｎ（２４９）
と一時メモリ１９より供給される自己相関係数列
ρ_r ¹ ，ρ_r ⁹ ，…，ρ_r ²⁴⁹ ，（ｒ＝−３９，…，３
９）とから、同様の自己相関加算列を算出し番地（２，
１）〜（２，２５６）へ記憶させる。

【００６３】自己相関加算列算出器２０１は位相“２”
〜位相“７”に関しても同様の演算を実施し、結果を番
地（３，１）〜（３，２５６），（４，１）〜（４，２
５６），…，（８，１）〜（８，２５６）へ記憶させ
る。

【００６４】類似性計測器２０２は自己相関加算列算出
器２０１より供給される８組の自己相関係数列と一時メ
モリ１７より供給される相互相関係数列φ（ｑ）とを、
組毎に畳み込み演算し、類似性を示す８ケのデータを最
大類似性検索器２０３へ出力する。

【００６５】最大類似性検索器２０３はこれら８ケのデ
ータの最大値を検索し、検索結果をパルス極性メモリ２
０４へ出力する。

【００６６】パルス極性メモリ２０４は記憶している８
組のパルス列データのうち、前記検索結果に対応するパ
ルス列を検索出力パルス列Ｂｉとして出力する。

【００６７】図２を参照すると、分析器１００から伝送
されてきたデータ入力は合成器２００のデマルチプレク
サ２４に入力される。デマルチプレクサ２４は、データ
入力にフレーム同期してデータ入力を分解し、振幅のデ
ータを振幅復号化器２５に、パルス位相及びパルス極性
のデータを音源発生器２６に、又、量子化ＬＳＰ係数を
ＬＳＰ復元器２７にそれぞれ供給する。

【００６８】振幅復号化器２５は入力した振幅のデータ
を復号化して音源発生器２６に供給する。音源発生器２
６は、入力したパルス位相及びパルス極性を有し振幅が
振動復号化器２５から与えられた振幅に等しいパルス列
を発生してＬＰＣ合成フィルタ３０に供給する。

【００６９】一方、ＬＳＰ復号化器２７は、入力した量
子化ＬＳＰ係数を復号化し、３２ｍｓのフレーム周期で
ＬＳＰ係数を補間器２８に供給する。補間器２８は、Ｌ
ＳＰ復号化器２７からのＬＳＰ係数を２５０Ｈｚの補間
周波数で補間し、補間ＬＳＰ係数を４ｍｓごとにω／α
変換器２９に供給する。ω／α変換器２９は、補間器２
８からの補間ＬＳＰ係数をαパラメータに変換してＬＰ
Ｃ合成フィルタ３０に供給する。

【００７０】ＬＰＣ合成フィルタ３０は、ω／α変換器
２９からのαパラメータを係数とし、音源発生器２６か
らのパルス列により駆動されて出力音声信号の量子化サ
ンプル列を出力する。この量子化サンプル列は、Ｄ／Ａ
変換器３１によりアナログ化され、低域フィルタ（図示
せず）により３．４ｋＨｚ以下に帯域制限されて出力音
声信号となる。

【００７１】以上説明した実施例は分析器１００から合
成器２００へ伝送するＬＰＣ係数としてＬＳＰ係数を用
いているが、他の方式のＬＰＣ係数、例えばＫパラメー
タを伝送するようにしても、本実施例におけると同じ効
果を得ることができる。

【００７２】

【発明の効果】以上説明したように本発明は、等間隔，
等振幅であり位相及び各パルスの極性のみに自由度をも
たせた複数の有極性パルスからなるパルス列によって音
源情報を表現することにより、２．４ｋｂ／ｓ程度の符
号化速度で波形符号化を可能とし、このように低い符号
化速度で音声品質を向上できる効果がある。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の音声符号化装置の一実施例の分析側で
ある分析器１００のブロック図である。

【図２】同じく合成側である合成器２００のブロック図
である。

【図３】図１及び図２に示す実施例の動作のタイミング
チャートである。

【図４】図３におけるスペクトル変形器１０出力Ｗｉｊ
とＬＰＣ合成器１２出力Ｃｉとの間のタイミング関係を
拡大して示す図である。

【図５】図１における最大系列検索器２０の動作を説明
するための図である。

【図６】図１における最大系列検索器２０の機能を説明
するための波形図である。

【図７】最大系列検索器２０の具体例を示すブロック図
である。

【符号の説明】

３ ＬＳＰ分析器 ５，２８ 補間器 １０ スペクトル変形器 １１ ３７ｍｓ矩形窓 １２，３０ ＬＰＣ合成フィルタ １３ 境界補正器 １４ インパルス応答算出器 １６ 相互相関算出器 １８ 自己相関算出器 ２０ 最大系列検索器 ２３ マルチプレクサ ２６ 音源発生器

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (51)Int.Cl.⁷ 識別記号 ＦＩ Ｇ１０Ｌ 9/08 Ｋ (58)調査した分野(Int.Cl.⁷，ＤＢ名) G10L 11/00,13/00 G10L 19/00 - 19/14

Claims (11)

(57)【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 入力音声信号を受け、該入力音声信号を
   分析して、伝送信号として出力する分析器において、前
   記入力音声信号に前処理を施し、分析フレーム内に配置
   され、前処理された一連のディジタル信号を生成する前
   処理手段と、前記前処理された一連のディジタル信号に
   関連して線形予測分析を行い、ＬＰＣ係数を抽出するＬ
   ＰＣ分析手段と、前記ＬＰＣ係数に応じて、インパルス
   応答を算出するインパルス応答算出手段と、前記一連の
   ディジタル信号と前記インパルス応答との相互相関係数
   列を算出する相互相関算出手段と、前記分析フレームを
   複数の区間に分割され、且つ、各区間を複数の位相を定
   める複数のタイムスロットに分割しておき、前記インパ
   ルス応答の自己相関係数列を各タイムスロット毎に算出
   する自己相関係数算出手段と、所定範囲内の前記自己相
   関係数列を各自己相関係数の極性を変化させ加算するこ
   とによって得られる有極性パルス列からなる自己相関関
   数波形加算列を生成し、当該自己相関関数波形加算列の
   内、前記相互相関係数列に最も類似した有極性パルス列
   を当該パルスの位相と共に算出する最大類似度算出手段
   と、前記最も類似した有極性パルス列並びに位相とを前
   記ＬＰＣ係数と共に前記伝送信号として出力する手段と
   を有することを特徴とする分析器。
2. 【請求項２】 請求項１において、前記最も類似した有
   極性パルス列及び前記一連のディジタル信号とから、当
   該有極性パルス列の振幅を算出する振幅算出手段と、前
   記振幅をも前記伝送信号として出力する手段とを有して
   いることを特徴とする分析器。
3. 【請求項３】 請求項１において、前記前処理手段は、
   前記ＬＰＣ係数を抽出する時間間隔より長い前記分析フ
   レームを規定する窓手段を有していることを特徴とする
   分析器。
4. 【請求項４】 分析器が入力音声信号を分析フレームご
   とに線形予測分析して送出したＬＰＣ係数及び前記入力
   音声信号の音源情報として送出したパルス間隔及び振幅
   がそれぞれ等しい複数の有極性パルスからなるパルス列
   の情報のうちパルス列の情報から音源パルスを生成する
   音源発生手段と、前記ＬＰＣ係数をあらかじめ定めた周
   期で補間するＬＰＣ係数補間手段と、このＬＰＣ補間手
   段により補間されたＬＰＣ係数を用いて前記音源パルス
   から音声信号を合成するＬＰＣ合成手段とを備えること
   を特徴とする合成器。
5. 【請求項５】 入力音声信号を分析フレームごとに線形
   予測分析してＬＰＣ係数を出力するＬＰＣ分析手段、前
   記ＬＰＣ係数により定義される全極フィルタのインパル
   ス応答を算出するインパルス応答算出手段、前記分析フ
   レームの前記入力音声信号と前記インパルス応答との相
   互相関係数列を算出する相互相関算出手段、前記インパ
   ルス応答の自己相関係数列を算出する自己相関算出手
   段、所定範囲内の前記自己相関係数列を各自己相関係数
   の極性を変化させ加算することによって得られる有極性
   パルス列からなる自己相関関数波形加算列を生成し、当
   該自己相関関数波形加算列の内、前記相互相関係数列に
   最も類似した有極性パルス列を当該有極性パルスの位相
   と共に算出する最大類似度算出手段、及び、この最大類
   似度算出手段が検索したパルス列の情報及び前記ＬＰＣ
   係数を送出する手段を有する分析側と、この分析側から
   送られてきた前記パルス列の情報から音源パルス列を生
   成する音源発生手段、及び、前記分析側から送られてき
   た前記ＬＰＣ係数を用いて前記音源パルス列から音声信
   号を合成する第１のＬＰＣ合成手段を有する合成側とを
   備えることを特徴とする音声符号化装置。
6. 【請求項６】 前記ＬＰＣ分析手段は出力した前記ＬＰ
   Ｃ係数をあらかじめ定めた周期で補間する第１のＬＰＣ
   係数補間手段を含み、前記インパルス応答算出手段は前
   記第１のＬＰＣ係数補間手段により補間されたＬＰＣ係
   数により定義される全極フィルタのインパルス応答を算
   出して前記相互相関算出手段及び前記自己相関算出手段
   へ出力することを特徴とする請求項５記載の音声符号化
   装置。
7. 【請求項７】 前記分析側は前記ＬＰＣ係数及びあらか
   じめ定めた減衰係数を用いて前記入力音声信号をスペク
   トル構造変換して前記相互相関算出手段へ出力するスペ
   クトル変形手段を含み、前記インパルス応答算出手段は
   前記ＬＰＣ係数及び前記減衰係数により定義される全極
   フィルタのインパルス応答を算出して前記相互相関算出
   手段及び前記自己相関算出手段へ出力することを特徴と
   する請求項５記載の音声符号化装置。
8. 【請求項８】 前記パルス列位相検索手段は検索したパ
   ルス列から前記ＬＰＣ係数を用いて音声信号を合成する
   第２のＬＰＣ合成手段と、この第２のＬＰＣ合成手段が
   合成した音声信号を用いて前記入力音声信号を前記分析
   フレームの境界において補正して前記相互相関算出手段
   へ出力する境界補正手段とを含むことを特徴とする請求
   項５記載の音声符号化装置。
9. 【請求項９】 前記分析側は前記分析フレームを含み前
   記分析フレームより広い空間の前記入力音声信号を前記
   相互相関算出手段へ出力する矩形窓設定手段を含むこと
   を特徴とする請求項１又は２記載の音声符号化装置。
10. 【請求項１０】 前記分析側は前記第１のＬＰＣ係数補
    間手段により補間されたＬＰＣ係数及びあらかじめ定め
    た減衰係数を用いて前記入力音声信号をスペクトル構造
    変換して前記相互相関算出手段へ出力するスペクトル変
    形手段を含み、前記インパルス応答算出手段は前記第１
    のＬＰＣ係数補間手段により補間されたＬＰＣ係数及び
    前記減衰係数により定義される全極フィルタのインパル
    ス応答を算出して前記相互相関算出手段及び前記自己相
    関算出手段へ出力することを特徴とする請求項６記載の
    音声符号化装置。
11. 【請求項１１】 前記パルス列位相検索手段が検索した
    パルス列から前記第１のＬＰＣ係数補間手段により補間
    されたＬＰＣ係数を用いて音声信号を合成する第２のＬ
    ＰＣ合成手段と、この第２のＬＰＣ合成手段が合成した
    音声信号を用いて前記入力音声信号を前記分析フレーム
    の境界において補正して前記相互相関算出手段へ出力す
    る境界補正手段とを含むことを特徴とする請求項６記載
    の音声符号化装置。