JP3257386B2 - ベクトル量子化方法 - Google Patents

ベクトル量子化方法

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JP3257386B2
JP3257386B2 JP01631196A JP1631196A JP3257386B2 JP 3257386 B2 JP3257386 B2 JP 3257386B2 JP 01631196 A JP01631196 A JP 01631196A JP 1631196 A JP1631196 A JP 1631196A JP 3257386 B2 JP3257386 B2 JP 3257386B2
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Description

【発明の詳細な説明】
【0001】
【発明の属する技術分野】本発明は、音声符号化装置に
おけるパラメータベクトルの量子化法に関するものあ
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CELP(コード・エキサイテッド・リニア・プレデ
ィクション(Code Exited Linear
Prediction))という方式を改良したもので
あり、プロシーディング・アイ・シー・エイ・エス・エ
ス・ピー85第937頁から第940頁( Proc.ICASS
P'85 pp.937-940)に記載されている。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 Synthe
sis)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7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、加算部25において、適応符号帳2
3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2
2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2
2でのLPC係数の量子化は、LSP(線スペクトル
対)やPARCOR係数等の補間性の良いパラメータに
変換し、VQ(ベクトル量子化)によって量子化するの
が一般的である。
【0005】符号器側における、最も基本的なVQアル
ゴリズム(従来例1)を以下に述べる。アルゴリズムの
ブロック図を図8に示す。 (従来例1)予め、パラメータベクトルの中心的サンプ
ル(セントロイド)が複数格納されたベクトル符号帳3
2を作成しておく。まず、距離計算部31において、量
子化対象ベクトル10とベクトル符号帳42に格納され
たセントロイドとの距離を計算する。距離の式を以下の
(数1)に示す。
【0006】
【数1】
【0007】次に比較部33において、各セントロイド
との距離を比較し最も距離の小さいセントロイド番号を
ベクトルの符号34とする。比較部33は、ベクトル符
号帳32と距離計算部31を制御し、ベクトル符号帳3
2に格納された全てのセントロイドの中で最も距離の小
さくなるセントロイドの番号を求め、これをベクトルの
符号34とする。
【0008】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セントロイドを求める
ことによって復号化する。
【0009】上記アルゴリズムにより、統計的に偏りの
あるパラメータベクトルを効率よく量子化することが出
来る。しかし、このままでは量子化歪は大きい。
【0010】そこで、低ビットレート音声符号化におい
ては、適応VQを使用することがある。これは、音声の
パラメータは母音区間で似たようなものが連続すること
を利用し、復号化した後のパラメータをセントロイドに
混入してVQするというものである。符号器側の量子化
アルゴリズム(従来例2)を以下に述べる。アルゴリズ
ムのブロック図を図9に示す。 (従来例2)予め、パラメータベクトルの中心的サンプ
ル(セントロイド)が複数格納されたベクトル符号帳4
2を作成しておく。まず、距離計算部41において、量
子化対象ベクトル40とベクトル符号帳42に格納され
たセントロイドと復号化ベクトル格納部43に格納され
た復号化ベクトルと適応係数とを用いて距離を計算す
る。距離の式を以下の(数2)に示す。適応係数は、適
応の度合いを示す定数であり、値が小さい程適応の度合
いが大きくなる。また、適応係数=1の時は「セントロ
イド(適応なし)」、適応係数=0の時は「復号化ベク
トル」との距離が求められることになる。
【0011】
【数2】
【0012】次に比較部44において、各セントロイド
との距離を比較し最も距離の小さいセントロイド番号を
ベクトルの符号45とする。比較部44は、ベクトル符
号帳42と距離計算部41を制御し、ベクトル符号帳4
2に格納された複数のセントロイドの中で最も距離の小
さくなるセントロイドの番号を求め、これをベクトルの
符号45とする。また、ベクトル復号化部46では、得
られたベクトルの符号45を参照してベクトル符号帳4
2からセントロイドを引出し、復号化ベクトル格納部4
3に格納されている復号化ベクトルと適応係数とを用い
て、以下の(数3)に基づいてベクトルを復号化する。
そして、この新しい復号化ベクトルを復号化ベクトル格
納部43に格納する。なお、格納の前には、それまで同
格納部に格納されていた古い復号化ベクトルを捨てる。
【0013】
【数3】
【0014】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セントロイドを求め、
(数3)によって復号化した後、復号化ベクトルを格納
するという機能を繰り返すことによって復号化する。
【0015】上記アルゴリズムによって、相関のあるベ
クトルの周りにセントロイドを集めることができるの
で、量子化歪を小さくすることができる。また、CEL
PではLSP(線スペクトル対)をパラメータとして用
いることが多い。LSPには、大小の順序関係(低次の
値よりも高次の値が大きい)、値の上限(最高次の値が
1を超えない)がある。(数3)のようにセントロイド
と復号化ベクトルの係数の和を1にしているのは、これ
らの性質を失わないためである。
【0016】
【発明が解決しようとする課題】(従来例2)の適応V
Qによって、相関のあるベクトルの周りにセントロイド
を集めることができるので、量子化歪を小さくすること
ができる。
【0017】しかし、(従来例2)の適応VQには2つ
の課題があった。 (課題1)まず問題となるのは、前のフレームのパラメ
ータベクトルと現フレームのパラメータベクトルに相関
が無い場合は、かえって符号化歪が大きくなるというこ
とである。これは、適応によって(適応後の)セントロ
イドのカバーする空間が狭まるからである。音声符号化
の場合においては、立ち上がりのパワーの大きい音声の
語頭の音質の劣化に繋がる。したがって、従来法では余
り大きな適応度(小きな適応係数)は設定できなかっ
た。 (課題2)また、特に移動体通信用音声コーデックで問
題となるのは、伝送エラーの伝播である。携帯電話にお
いては最悪数%のオーダーで伝送エラーが発生する。こ
の時、エラーによって異常なパラメータベクトルが復号
化されることもある。その時は、上記従来例2に基づく
コーデックでは、その異常なベクトルが後のフレームに
伝播することになる。例えば、適応係数αが0.5の時
に異常なベクトルが復号化されると、次フレームには
0.5、次々フレームには0.25、次々々のフレーム
には0.12の割合でその異常なベクトルが混入される
ことになる。これでは、一度の伝送エラーが後々のフレ
ームにまで影響を及ぼすことになり、音質の大きな劣化
を引き起こす。
【0018】上記2課題を解決するために、特願平6−
252011のようなアルゴリズムも開発されている。
これは、適応する場合としない場合を選択し、どちらを
選択したかを符号として伝送するというものである。こ
の改良によって課題1はある程度改善される。しかし、
低ビットレートで符号化する場合は、選択の有無を表す
1ビットの符号が重く、平均の符号化歪が低くなる。ま
た、適応しない場合には伝播を防げるので、課題2もあ
る程度改善される。しかし、母音等の区間では適応する
場合が連続するので、やはり伝送誤りが伝播する。した
がって、コーデックの伝送エラー耐性を向上させるため
に、適応係数を大きく(適応度を小さく)設定しなけれ
ばならず、適応VQの利点を活用することができなかっ
た。
【0019】
【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、ベクトル符号帳と復号化ベクトル格納部
とを備え、復号化ベクトル格納部に格納されている復号
化ベクトルとベクトル符号帳に格納されているセントロ
イドとを入力とする関数によって制御される適応係数に
よる適応VQを行うことを特徴としている。
【0020】
【発明の実施の形態】本発明の請求項1に記載の発明
は、ベクトルサンプルであるセントロイドが複数格納さ
れているベクトル符号帳と、過去の復号化ベクトルが格
納されている復号化ベクトル格納部と、前記ベクトル符
号帳に格納されているセントロイド及び前記復号化ベク
トル格納部に格納されている復号化ベクトルから第1の
適応係数を算出する適応係数計算部と、入力された量子
化対象ベクトル、前記ベクトル符号帳に格納されている
セントロイド、前記適応係数計算部にて算出された第1
の適応係数及び前記復号化ベクトルに格納されている復
号化ベクトルを用いて距離を算出する距離計算部と、前
記適応係数計算部及び前記距離計算部を制御し前記距離
計算部にて算出された距離の比較を行うことによってベ
クトルの符号を求める比較部と、前記比較部で求められ
たベクトルの符号、前記ベクトル符号帳に格納されてい
るセントロイド及び前記復号化ベクトル格納部に格納さ
れた復号化ベクトルから第2の適応係数を算出する適応
係数再計算部と、前記適応係数再計算部で算出された第
2の適応係数、及び前記比較部で求められたベクトルの
符号、及びベクトル符号帳に格納されているセントロイ
ドからベクトルを復号化し得られた復号化ベクトルを前
記復号化ベクトル格納部に格納するベクトル復号化部と
を具備するものであり、復号化ベクトルに近いセントロ
イドほど復号化ベクトルに近付き、遠いセントロイドは
殆ど動くことがなく、セントロイドのカバーする空間は
適応なしのVQと比べて狭くなることがないので適応処
理の弊害を抑えることができ、又、伝送エラーによって
発生する異常な復号化ベクトルに対する適応度が自動的
に低くなり、伝送エラー耐性を向上させることができる
という作用を有する。
【0021】本発明の請求項2に記載の発明は、適応係
数計算部で算出される第1の適応係数及び適応係数再計
算部で算出される第2の適応係数が、ベクトル符号帳に
格納されているセントロイドと復号化ベクトル格納部に
格納されている復号化ベクトルとの距離の関数によって
算出されることを特徴とする請求項1記載のベクトル量
子化方法であり、復号化ベクトルに近いセントロイドほ
ど復号化ベクトルに近付き、遠いセントロイドは殆ど動
くことがなく、セントロイドのカバーする空間は適応な
しのVQと比べて狭くなることがないので適応処理の弊
害を抑えることができ、又、伝送エラーによって発生す
る異常な復号化ベクトルに対する適応度が自動的に低く
なり、伝送エラー耐性を向上させることができるという
作用を有する。
【0022】本発明の請求項3に記載の発明は、適応係
数計算部で算出される第1の適応係数及び適応係数再計
算部で算出される第2の適応係数が、ベクトル符号帳に
格納されているセントロイドと復号化ベクトル格納部に
格納されている復号化ベクトルとを入力とする関数の出
力に応じた場合分けによって設定されることを特徴とす
る請求項1記載のベクトル量子化方法であり、復号化ベ
クトルに近いセントロイドほど復号化ベクトルに近付
き、遠いセントロイドは殆ど動くことがなく、セントロ
イドのカバーする空間は適応なしのVQと比べて狭くな
ることがないので適応処理の弊害を抑えることができ、
又、伝送エラーによって発生する異常な復号化ベクトル
に対する適応度が自動的に低くなり、伝送エラー耐性を
向上させることができるという作用を有する。
【0023】以下、本発明の実施形態について図1から
図6を用いて説明する。 (実施の形態1)まず、本発明のベクトル量子化法(符
号器側)の機能ブロック図1に示す。
【0024】予め、パラメータベクトルの代表的サンプ
ル(セントロイド)が複数格納されたベクトル符号帳1
3を作成しておく。一般にはアイ・イー・イー・イー・
トランザクションズ・オン・コミュニケーションズ第2
8巻第1号第84頁から第95頁(1980年)(IEEE
TRANSACTIONS ON COMMUNICATIONS,VOL.COM-28,NO.1,PP8
4-95,JANUARY 1980)に記載されているLBGアルゴリズ
ム等によって作成する。
【0025】まず、適応係数計算部12において、ベク
トル符号帳13に格納されたセントロイドと復号化ベク
トル格納部14に格納されている復号化ベクトルとを用
いて、以下の(数4)の値を算出する。
【0026】
【数4】
【0027】そして、この値を予め定めた最大値(定
数)と最小値(定数)でクリッピング(最大値より大き
い場合は最大値に、最小値より小さい場合は最小値にす
ること)し、適応係数を得る。適応係数は、適応の度合
いを示す定数であり、値が小さい程適応の度合いが大き
くなる。また、適応係数=1の時は「セントロイド(適
応なし)」、適応係数=0の時は「復号化ベクトル」と
の距離が求められることになる。また、(数4)で用い
る距離適応係数は予め定めた定数である。なお、この定
数の算出方法については後述する。
【0028】次に、距離計算部11において、量子化対
象ベクトル10とベクトル符号帳13に格納されたセン
トロイドと復号化ベクトル格納部14に格納された復号
化ベクトルと適応係数計算部12にて算出された適応係
数とを用いて、以下の(数5)によって距離を算出す
る。
【0029】
【数5】
【0030】次に、比較部15において、距離計算部1
1にて算出された距離を比較し、最も距離の小さいセン
トロイド番号をベクトルの符号16とする。比較部15
は、ベクトル符号帳13と適応係数計算部12と距離計
算部11を制御し、ベクトル符号帳13に格納された複
数のセントロイドの中で最も距離の小さくなるセントロ
イドの番号を求め、これをベクトルの符号16とする。
【0031】次に、適応係数再計算部17において、比
較部15にて求めたベクトルの符号16を参照してベク
トル符号帳13からセントロイドを引出し、また復号化
ベクトル格納部14から復号化ベクトルを引出し、この
2つのベクトルから以下の(数6)によって適応係数を
算出する。
【0032】
【数6】
【0033】次に、ベクトル復号化部18では、比較部
15にて得られたベクトルの符号16を参照してベクト
ル符号帳13からセントロイドを引出し、復号化ベクト
ル格納部14から復号化ベクトルを引出し、この2つの
ベクトルと適応係数再計算部17にて算出した適応係数
とを用いて、以下の(数7)に基づいてベクトルを復号
化する。そして、この新しい復号化ベクトルを復号化ベ
クトル格納部14に格納する。なお、この格納の前に、
それまで同格納部に格納されていた古い復号化ベクトル
を捨てる。
【0034】
【数7】
【0035】一方、復号器(デコーダ)では、予め符号
器と同様のベクトル符号帳を用意しておき、符号器から
伝送されてきたベクトルの符号に基づいて、符号器と同
様の適応係数再計算部、ベクトル復号化部、復号化ベク
トル格納部を機能させて復号化する。
【0036】ここで、適応係数計算部12、適応係数再
計算部17にて用いられる、距離適応係数βの設定方法
について述べる。
【0037】まず、多くの学習用入力データ(1連続)
を入力し量子化を行ったとき、そのトータルの量子化歪
は以下の(数8)のように書ける。
【0038】
【数8】
【0039】そこで、このトータルの量子化歪が最小に
なる距離適応係数βを求める。ただし、このトータルの
符号化歪はβの非線形関数となるので、厳密には値を抽
出するのは極めて困難である。そこで、以下のアルゴリ
ズムにより準最適な距離適応係数を求める。 (1)まず、βを十分大きい値に設定する。 (2)指定された回数だけ、以下の(3)(4)を繰り
返す。 (3)多くの入力データに対して量子化を行い、セント
ロイドと復号化ベクトルをデータとして蓄積する。 (4)以下の(数9)によりβを求め直す。なお、この
式は(数8)をβで偏微分したものを0としたときに得
られる式である。
【0040】
【数9】
【0041】この繰り返し学習アルゴリズムにおいては
トータルの量子化歪が単調減少するとは限らないので、
トータルの量子化歪がある程度小さくなった時点で打ち
切ることが有効である。また、このアルゴリズムによっ
て得られる距離適応係数βは、適応係数計算部、適応係
数再計算部におけるクリッピングの影響を強く受ける。
開発者は学習の前に予め適当なクリッピングの上限値、
下限値を設定しておく必要がある。
【0042】上記アルゴリズムによって、準最適な距離
適応係数βを求めることが出来る。 (実施の形態2)上記実施の形態はVQが1段の場合で
あったが、音声符号化におけるパラメータ量子化におい
ては多段VQやスプリットVQを用いることが多い。多
段VQとはVQを行った後、その誤差ベクトルを更にV
Qするという方式である。また、スプリットVQとは、
1つのベクトルを複数のベクトルに分けて独立にVQす
るという方式である。スプリットVQへの本発明の適用
については、独立に行うというだけなのでこれを省略す
る。以下に、2段VQへの本発明の適用例について述べ
る。
【0043】機能ブロック図を図2に示す。予め、パラ
メータベクトルの代表的サンプル(セントロイド)が複
数格納された第1のベクトル符号帳53と差分ベクトル
のセントロイドが複数格納された第2のベクトル符号帳
59を作成しておく。一般にはアイ・イー・イー・イー
・トランザクションズ・オン・コミュニケーションズ第
28巻第1号第84頁から第95頁(1980年)(IEE
E TRANSACTIONS ON COMMUNICATIONS,VOL.COM-28,NO.1,P
P84-95,JANUARY 1980)に記載されているLBGアルゴリ
ズム等によって作成する。
【0044】まず、第1の適応係数計算部52におい
て、第1のベクトル符号帳53に格納されたセントロイ
ドと復号化ベクトル格納部55に格納されている復号化
ベクトルとを用いて、以下の(数10)の値を算出す
る。
【0045】
【数10】
【0046】そして、この値を予め定めた最大値(定
数)と最小値(定数)でクリッピング(最大値より大き
い場合は最大値に、最小値より小さい場合は最小値にす
ること)し、適応係数を得る。適応係数は、適応の度合
いを示す定数であり、値が小さい程適応の度合いが大き
くなる。また、適応係数=1の時は「セントロイド(適
応なし)」、適応係数=0の時は「復号化ベクトル」と
の距離が求められることになる。また、(数10)で用
いる距離適応係数は予め定めた定数である。なお、この
定数の算出方法は(実施の形態1)における距離適応係
数と同様であるので、これについての説明は省略する。
【0047】次に、第1の距離計算部51において、量
子化対象ベクトル50と第1のベクトル符号帳53に格
納されたセントロイドと復号化ベクトル格納部55に格
納された復号化ベクトルと第1の適応係数計算部52に
て算出された適応係数とを用いて、以下の(数11)に
よって距離を算出する。
【0048】
【数11】
【0049】次に、第1の比較部54において、第1の
距離計算部51にて算出された距離を比較し、最も距離
の小さいセントロイド番号を第1のベクトルの符号64
とする。第1の比較部54は、第1のベクトル符号帳5
3と第1の適応係数計算部52と第1の距離計算部51
を制御し、第1のベクトル符号帳53に格納された複数
のセントロイドの中で最も距離の小さくなるセントロイ
ドの番号を求め、これを第1のベクトルの符号64とす
る。
【0050】次に、ターゲット抽出部56において、第
1の比較部54にて求めた第1のベクトルの符号64を
参照して第1のベクトル符号帳53からセントロイドを
引出し、また復号化ベクトル格納部55から復号化ベク
トルを引出し、この2つのベクトルから以下の(数1
2)によって適応係数を算出する。
【0051】
【数12】
【0052】さらに、量子化対象ベクトルも用いて、以
下の(数13)により、ターゲットベクトルと差ベクト
ルとを求める。
【0053】
【数13】
【0054】次に、第2の適応係数計算部58におい
て、第2のベクトル符号帳59に格納されたセントロイ
ドとターゲット抽出部56にて得られた差ベクトルから
以下の(数14)の値を算出する。
【0055】
【数14】
【0056】そして、この値を予め定めた最大値(定
数)と最小値(定数)でクリッピング(最大値より大き
い場合は最大値に、最小値より小さい場合は最小値にす
ること)し、適応係数を得る。適応係数は、適応の度合
いを示す定数であり、値が小さい程適応の度合いが大き
くなる。また、適応係数=1の時は「セントロイド(適
応なし)」、適応係数=0の時は「復号化ベクトル」と
の距離が求められることになる。また、(数14)で用
いる距離適応係数は予め定めた定数である。なお、この
定数の算出方法については後述する。
【0057】次に、第2の距離計算部57において、タ
ーゲット抽出部56にて得られたターゲットベクトルと
差ベクトルと第2のベクトル符号帳59に格納されたセ
ントロイドと第2の適応係数計算部58にて算出された
適応係数とを用いて、以下の(数15)によって距離を
算出する。
【0058】
【数15】
【0059】次に、第2の比較部60において、第2の
距離計算部52にて算出された距離を比較し、最も距離
の小さいセントロイド番号を第2のベクトルの符号63
とする。第2の比較部60は、第2のベクトル符号帳5
9と第2の適応係数計算部58と第2の距離計算部57
を制御し、第2のベクトル符号帳59に格納された複数
のセントロイドの中で最も距離の小さくなるセントロイ
ドの番号を求め、これを第2のベクトルの符号63とす
る。
【0060】次に、適応係数再計算部62において、第
2の比較部60にて求めた第2のベクトルの符号63を
参照して第2のベクトル符号帳59からセントロイドを
引出し、これとターゲット抽出部56にて得られた差ベ
クトルから以下の(数16)によって適応係数を算出す
る。
【0061】
【数16】
【0062】次に、ベクトル復号化部61では、第2の
比較部60にて得られた第2のベクトルの符号63を参
照して第2のベクトル符号帳59からセントロイドを引
出し、これとターゲット抽出部57にて得られた差ベク
トルと適応係数再計算部62にて算出した適応係数とを
用いて、以下の(数17)に基づいてベクトルを復号化
する。そして、この新しい復号化ベクトルを復号化ベク
トル格納部55に格納する。なお、この格納の前に、そ
れまで同格納部に格納されていた古い復号化ベクトルを
捨てる。
【0063】
【数17】
【0064】一方、復号器(デコーダ)では、予め符号
器と同様の第1及び第2のベクトル符号帳を用意してお
き、符号器から伝送されてきたベクトルの符号に基づい
て、符号器と同様のターゲット抽出部、適応係数再計算
部、ベクトル復号化部、復号化ベクトル格納部を機能さ
せて復号化する。
【0065】ここで、第2の適応係数計算部58と適応
係数再計算部62にて用いられる距離適応係数γの設定
方法について述べる。(第1の適応係数計算部52とタ
ーゲット抽出部56にて用いられる距離適応係数βの設
定方法については(実施の形態1)で示したのと同等で
あるのでこれを省略する) まず、多くの学習用入力データ(1連続)を入力し量子
化を行ったとき、そのトータルの量子化歪は以下の(数
18)のように書ける。
【0066】
【数18】
【0067】そこで、距離適応係数βを固定した時にこ
のトータルの量子化歪が最小になる距離適応係数γを求
める。ただし、このトータルの符号化歪はγの非線形関
数となるので、厳密には値を抽出するのは極めて困難で
ある。そこで、以下のアルゴリズムにより準最適な距離
適応係数を求める。 (1)まず、γを十分大きい値に設定する。 (2)指定された回数だけ、以下の(3)(4)を繰り
返す。 (3)多くの入力データに対して量子化を行い、量子化
対象ベクトルと復号化ベクトルをデータとして蓄積す
る。 (4)以下の(数19)によりγを求め直す。なお、こ
の式は(数18)をγで偏微分したものを0としたとき
に得られる式である。
【0068】
【数19】
【0069】上記繰り返し学習を1段目の距離適応係数
βの繰り返し学習と同時に行うことより、より適当な係
数が求められる。また、同学習においてはトータルの量
子化歪が単調減少するとは限らないので、トータルの量
子化歪がある程度小さくなった時点で打ち切ることが有
効である。また、得られる距離適応係数γは、適応係数
計算部、適応係数再計算部におけるクリッピングの影響
を強く受ける。開発者は学習の前に予め適当なクリッピ
ングの上限値、下限値を設定しておく必要がある。
【0070】上記アルゴリズムによって、準最適な距離
適応係数γを求めることが出来る。ここで、本発明の効
果を検証するために、LSPの量子化実験を行った。評
価条件を以下の(表1)に示す。
【0071】
【表1】
【0072】上記条件に基づき行った量子化実験の結果
を以下の(表2)に示す。
【0073】
【表2】
【0074】「適応なしVQ」と「適応VQ」の平均歪
の値を比較することにより、適応VQによって大きな効
果があることがわかる。しかし、符号化歪3.0dB以
上の数をみると、「適応なしVQ」で0.01%であっ
たのが、「適応VQ」で0.34%に大きく増えている
ことが分る。これは、(発明が解決しようとする課題)
の(課題1)に述べたように、前のパラメータベクトル
と相関の無い場合に符号化歪がかえって大きくなる場合
があることを示している。図3、図4を用いて、この原
因を定性的に示す。まず、「適応VQ」は、「ベクトル
符号帳のセントロイドを復号化ベクトルに近づけてから
行うVQ」と言い換えることができる。「適応VQ」で
は、図4に示したように、セントロイドが移動する。し
たがって、復号化ベクトルの近くに量子化対象ベクトル
がある場合は、符号化歪が小さくなる。しかし、セント
ロイドのカバーする空間は「適応なしVQ」(図3)と
比べて狭くなるので、復号化ベクトルと量子化対象ベク
トルが離れている場合は、かえって量子化歪が大きくな
ることがある。これが歪が大きい場合が増える原因であ
る。
【0075】また、「適応有/無選択」を行うと、量子
化歪3.0dB以上の数は減少することがわかる。しか
し一方で、平均歪が増え、総合的性能を落としている。
【0076】そこで、本発明の値をみると、平均歪には
従来法を遥かにしのぐ性能が表れていることがわかる。
また、歪3.0dB以上の数も大きく減少することがわ
かる。図5を用いて、この原因を定性的に示す。「本発
明」は、「セントロイドと復号化ベクトルの距離に応じ
て、ベクトル符号帳のセントロイドを復号化ベクトルに
近づけてから行うVQ」と言い換えることができる。し
たがって、図5のように、復号化ベクトルに近いセント
ロイドほど復号化ベクトルに近付き、遠いセントロイド
は殆ど動かない。したがって、本発明では、セントロイ
ドのカバーする空間は「適応なしVQ」(図3)と比べ
て狭くなることがない。したがって、「適応VQ」(図
4)と比べて歪が大きくなる数が少なくなる。
【0077】以上から、本発明が(発明が解決しようと
する課題)の(課題1)を解決するものであることを検
証できた。
【0078】次に伝送エラー耐性の評価を行った。実験
条件は上記実験と同じである。ただし、符号器側と復号
器側の処理に分け、復号器側では、33フレームに一度
(3%)伝送誤りがあったとして、復号化はせず、初期
値ベクトルを復号化ベクトルとした。このアルゴリズム
によって、3%の伝送エラーをシミュレート出来る。各
VQ方式によるエラー耐性(3%)の実験結果を以下の
(表3)に示す。
【0079】
【表3】
【0080】前述の伝送エラー無しの条件の実験におい
ては効果のあった「適応VQ」「適応有/無選択」がそ
の性能を大きく劣化させていることがわかる。特に歪
3.0dB以上の数は「適応なしVQ」に比べて倍増し
ている。また、「適応有/無選択」は多少の効果はある
が、平均歪が大きく総合的性能は良くない。この原因と
しては、適応処理によって誤りが伝播することが挙げら
れる。
【0081】これに対して、本発明は、伝送エラー条件
下においても高い性能を維持している。歪3.0dB以
上の数も「適応なしVQ」並みであった。したがって、
本発明が、適応処理を行っていながら伝送エラーに強い
ことが検証できた。
【0082】この原因を、以下に定性的に示す。まず、
前フレームにおいて伝送エラーによって異常な復号化ベ
クトルが復号化されたとする。この時、適応度が低い
(適応係数が大きい)場合は、復号化ベクトルには近づ
けないので、誤りの伝播は少ない。また、適応度が高い
(適応係数が小さい。正しい復号化ベクトルとセントロ
イドとの距離が小さい。)場合は、セントロイドと復号
化ベクトルの距離が大きくなるので、適応係数が大きく
なり適応度が低くなり、したがって誤った復号化ベクト
ルに近づけなくなる。したがって、正しい復号化ベクト
ルに近いセントロイドのみで復号化することになり、こ
の場合も誤りの伝播は少ない。この様子を図6に示す。
図6において、同図(a)は伝送エラーがない場合、同
図(b)は伝送エラーがある場合を示す。
【0083】以上から、本発明が(発明が解決しようと
する課題)の(課題2)を解決するものであることを検
証できた。 (実施の形態3)本発明の請求項3の実施の形態につい
て述べる。本実施の形態は適応係数計算部以外の部分は
実施の形態1、2と同じである。
【0084】上記2つの実施の形態における、適応係数
計算部ではユークリッド距離を関数に用いた。しかし、
平方根の計算には多くの計算量を必要とする。この計算
量の削減には、ベクトルの誤差パワー(ベクトルの差の
二乗和を取った値)の値に応じた場合分けにより適応係
数を求める方法が有効である。適応係数のヴァリエーシ
ョンが4の場合(例:1.0、0.9、0.7、0.
5)を例として、適応係数計算部のアルゴリズムを以下
に示す。 (1)復号化ベクトル格納部から復号化ベクトルを引出
し、ベクトル符号帳からセントロイドを引出し、以下の
(数20)によって誤差パワーを計算する。
【0085】
【数20】
【0086】(2)α=1.0 (3)d>0.002の時(9)へ (4)α=0.9 (5)d>0.001の時(9)へ (6)α=0.7 (7)d>0.0005の時(9)へ (8)α=0.5 (9)終了 上記アルゴリズムにより、連続関数を用いた時と同等の
効果を得ることが出来る。
【0087】
【発明の効果】以上のように、本発明により以下の2つ
の大きな効果が得られ、上記課題を解決することが出来
る。 (1)復号化ベクトルに近いセントロイドほど復号化ベ
クトルに近付き、遠いセントロイドは殆ど動かない。し
たがって、セントロイドのカバーする空間は 「適応な
しVQ」と比べて狭くなることがない。したがって、適
応処理の弊害を抑えることができる。 (2)伝送エラーによって発生する異常な復号化ベクト
ルに対する適応度が自動的に低くなり、伝送エラー耐性
を向上させることが出来る。
【図面の簡単な説明】
【図1】本発明の第1の実施の形態によるベクトル量子
化方法の機能を示すブロック結線図
【図2】本発明の第2の実施の形態による2段ベクトル
量子化方法の機能を示すブロック結線図
【図3】従来の適応なしVQ方式によLSP量子化実験
結果を解析するための図
【図4】従来の適応VQ方式によLSP量子化実験結果
を解析するための図
【図5】本発明の第2の実施の形態によLSP量子化実
験結果を解析するための図
【図6】本発明の第2の実施の形態による2段ベクトル
量子化方法の性能を示す図
【図7】従来のCELP方式の基本機能のブロック結線
【図8】従来例1のベクトル量子化方法の機能を示すブ
ロック結線図
【図9】従来例2の適応ベクトル量子化方法の機能を示
すブロック結線図
【符号の説明】
10 量子化対象ベクトル 11 距離計算部 12 適応係数計算部 13 ベクトル符号帳 14 復号化ベクトル格納部 15 比較部 16 ベクトルの符号 17 適応係数再計算部 18 ベクトル復号化部 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 伝送部 30 量子化対象ベクトル 31 距離計算部 32 ベクトル符号帳 33 比較部 34 ベクトルの符号 40 量子化対象ベクトル 41 距離計算部 42 ベクトル符号帳 43 復号化ベクトル格納部 44 比較部 45 ベクトルの符号 46 ベクトル復号化部 50 量子化対象ベクトル 51 第1の距離計算部 52 第1の適応係数計算部 53 第1のベクトル符号帳 54 第1の比較部 55 復号化ベクトル格納部 56 ターゲット抽出部 57 第2の距離計算部 58 第2の適応係数計算部 59 第2のベクトル符号帳 60 第2の比較部 61 ベクトル復号化部 62 適応係数再計算部 63 第2のベクトルの符号 64 第1のベクトルの符号
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (58)調査した分野(Int.Cl.7,DB名) H03M 7/30 G10L 15/02 G10L 19/00

Claims (3)

    (57)【特許請求の範囲】
  1. 【請求項1】 ベクトルサンプルであるセントロイドが
    複数格納されているベクトル符号帳と、過去の復号化ベ
    クトルが格納されている復号化ベクトル格納部と、前記
    ベクトル符号帳に格納されているセントロイド及び前記
    復号化ベクトル格納部に格納されている復号化ベクトル
    から第1の適応係数を算出する適応係数計算部と、入力
    された量子化対象ベクトル、前記ベクトル符号帳に格納
    されているセントロイド、前記適応係数計算部にて算出
    された第1の適応係数及び前記復号化ベクトルに格納さ
    れている復号化ベクトルを用いて距離を算出する距離計
    算部と、前記ベクトル符号帳、前記適応係数計算部及び
    前記距離計算部を制御し前記距離計算部にて算出された
    距離の比較を行うことによってベクトルの符号を求める
    比較部と、前記比較部で求められたベクトルの符号、前
    記ベクトル符号帳に格納されているセントロイド及び前
    記復号化ベクトル格納部に格納された復号化ベクトルか
    ら第2の適応係数を算出する適応係数再計算部と、前記
    適応係数再計算部で算出された第2の適応係数、前記比
    較部で求められたベクトルの符号及びベクトル符号帳に
    格納されているセントロイドからベクトルを復号化し得
    られた復号化ベクトルを前記復号化ベクトル格納部に格
    納するベクトル復号化部とを具備するベクトル量子化方
    法。
  2. 【請求項2】 適応係数計算部で算出される第1の適応
    係数及び適応係数再計算部で算出される第2の適応係数
    が、ベクトル符号帳に格納されているセントロイドと復
    号化ベクトル格納部に格納されている復号化ベクトルと
    の距離の関数によって算出されることを特徴とする請求
    項1記載のベクトル量子化方法。
  3. 【請求項3】 適応係数計算部で算出される第1の適応
    係数及び適応係数再計算部で算出される第2の適応係数
    が、ベクトル符号帳に格納されているセントロイドと復
    号化ベクトル格納部に格納されている復号化ベクトルと
    を入力とする関数の出力に応じた場合分けによって設定
    されることを特徴とする請求項1記載のベクトル量子化
    方法。
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