JP3273455B2 - ベクトル量子化方法及びその復号化器 - Google Patents

ベクトル量子化方法及びその復号化器

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Description

【発明の詳細な説明】
【０００１】
【産業上の利用分野】この発明は音声、画像との他の各
種情報の符号化に利用され、特に移動無線伝送路のよう
に伝送符号誤りが生じ易い伝送路を用いて伝送する場合
の符号化に適し、入力ベクトルを複数の代表ベクトルか
らなる符号帳の複数を用いて符号化するベクトル量子化
方法及びそのベクトル量子化された符号を復号化する復
号化器に関する。
【０００２】
【従来の技術】伝送路符号誤りの多い伝送路を用いてベ
クトルを伝送する方法としては、代表ベクトルを符号誤
りを考慮して設定する方法や、代表ベクトルにラベルを
付与する際に符号誤りを考慮する方法等がある。これら
の方法は、熊沢、笠原、滑川：“通信路誤りを考慮した
ベクトル量子化器の構成”、信学論、Ｖｏｌ．Ｊ６７−
Ｂ、Ｎｏ．１、ｐｐ．１−８、１９８４、Ｋｅｎｎｅｔ
ｈ Ｚｅｇｅｒ、Ａｌｌｅｎ Ｇｅｒｓｈｏ：“Ｐｓｅ
ｕｄｏ−Ｇｒａｙ Ｃｏｄｉｎｇ”、ＩＥＥＥＴｒａｎ
ｓ．ｏｎ Ｃｏｍｍ．、Ｖｏｌ．３８、Ｎｏ．１２、ｐ
ｐ．２１４７−２１５８、１９９０その他の文献で開示
されている。これらの方法は、代表ベクトルを符号帳に
直接持つため、符号帳を記憶するために大きな記憶容量
を必要とする。
【０００３】大きな記憶容量を必要とせずに、伝送路符
号誤りの多い伝送路を用いてベクトルを伝送する方法と
して、構造化された２つの符号帳を用いてベクトルを量
子化して伝送する方法がある。この方法は、守谷、“２
チャンネルベクトル量子化の音声符号化への応用”、信
学技法、ＩＴ８７−１０６、ｐｐ．２５−３０、１９８
７その他の文献に開示されている。この方法は、規模の
小さな符号帳を２つ持ち、２つの代表ベクトルを組合わ
せて用いることで記憶容量の低減を計り、かつラベルを
２つ伝送することで符号誤りの影響を軽減するものであ
る。この方法を図７を参照して説明する。符号化器で
は、符号帳１から１つの代表ベクトルｚ1iを、符号帳２
から１つの代表ベクトルｚ2jをそれぞれ取出し、これら
代表ベクトルｚ1i，ｚ2jを合成部３で加算してベクトル
和ｙij＝ｚ1i＋ｚ2jを作り、この合成代表ベクトルｙ
ij と入力端子４からの入力ベクトルｘとの距離ｄ
（ｘ，ｙij）を距離（歪）算出部５で算出する。制御部
６は、符号帳１，２に対する各代表ベクトル選択スイッ
チ７，８をそれぞれ制御して、距離（歪）算出部５の出
力ｄ（ｘ，ｙij）が最小となるように代表ベクトル
ｚ1i，ｚ2jを探索する。距離最小のときの代表ベクトル
ｚ1i，ｚ2jの各ラベルｉ，ｊを出力端子９に符号化出力
として出力する。
【０００４】復号化器では入力端子１１からの入力符号
中のラベルｉ，ｊに応じて制御部１２は代表ベクトル選
択スイッチ１３，１４をそれぞれ制御して符号帳１５，
１６から代表ベクトルｚ1i，ｚ2jをそれぞれ取出し、こ
れら取出した代表ベクトルｚ1i，ｚ2jを合成部１７でベ
クトル合成して再生ベクトルｙ ij ＝ｚ1i＋ｚ2jとして出
力端子１８へ出力する。なお符号帳１５，１６は符号帳
１，２とそれぞれ同一のものが用いられている。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】図７に示した方法によ
れば、代表ベクトルを記憶する符号帳の記憶容量を節約
でき、かつ伝送路符号誤りの多い伝送路に適用した場
合、復号化器で２つのラベルを用いてベクトル合成する
ため符号誤りの影響を受けにくいという利点がある。
【０００６】しかしこの方法によっても、個々のベクト
ルの要素について見た場合、ラベルが符号誤りを起した
場合、受信したベクトルの全ての要素に歪が生じること
になる。またその誤りの状態によっては大きな歪みとな
る問題があった。また距離最小となる合成代表ベクトル
を探索する際に従来においては２つの符号帳の代表ベク
トルの全ての組合せについて距離ｄ（ｘ，ｙij）を計算
しているため、計算量が非常に多いという問題もあっ
た。
【０００７】従ってこの発明の１つの目的は入力符号に
誤りが生じても大きな歪みが生じ難いベクトル量子化方
法を提供することにある。この発明の他の目的は入力符
号に誤りが生じても大きな歪みが生じ難く、かつ計算量
（処理量）が少ないベクトル量子化方法を提供すること
にある。この発明の更に他の目的は前記目的を満足した
ベクトル量子化方法により量子化された符号を復号化す
るベクトル量子化復号化器を提供することにある。
【０００８】
【課題を解決するための手段】請求項１の発明によれ
ば、各符号帳からの代表ベクトルが加算され、その加算
された合成代表ベクトルと入力ベクトルとの距離が計算
されるが、前記加算される各代表ベクトルにはそれぞれ
その各要素に少くとも１つが異なっている重み係数行列
が乗算されたものであって、その重み係数行列は符号帳
ごとに互いに異なっている。重み係数行列の乗算は符号
帳から取出した代表ベクトルに対して行うか、重み係数
行列を予め乗算した代表ベクトルを符号帳に記憶してお
く。
【０００９】請求項２の発明では請求項１の発明におい
て代表ベクトルに乗算されている重み係数行列の各符号
帳ごとの和が単位行列の定数倍になるように重み係数行
列が選定されている。請求項３の発明によれば、請求項
１又は２の発明において、各符号帳ごとに重み係数行列
を乗算した代表ベクトルの集合をそれぞれ直線近似し、
入力ベクトルを各近似直線に射影し、その射影周辺に存
在する重み係数行列を乗じた代表ベクトルを符号帳ごと
に複数個選択し、これら選択した複数個の重み係数行列
が乗算された代表ベクトルの中から合成代表ベクトルを
作り、入力ベクトルとの距離が最小のものを求める。
【００１０】請求項４の発明は請求項１乃至３の何れか
の発明によりベクトル量子化された符号の復号化器であ
って、各符号帳から取出された代表ベクトルに対して乗
算手段により重み係数行列が乗算され、その乗算された
代表ベクトルが加算合成されて再生ベクトルとされる
が、これら重み係数行列は請求項１又は２の発明におけ
るそれと同様に選定されている。
【００１１】請求項４の発明で重み係数行列を乗算手段
により乗算したが、請求項５の発明では重み係数行列を
予め乗算した代表ベクトルを符号帳にもつ。更にこの発
明はいわゆるＣＥＬＰやＶＳＥＬＰ方式の音声符号化方
法にも適用でき、その場合は、スペクトル波形パラメー
タのベクトル量子化、パワのベクトル量子化、各符号帳
のベクトル量子化にそれぞれ単独または複数同時に適用
される。この場合は入力音声信号に対する合成音声信号
の歪が最小となるように制御される。
【００１２】
【実施例】図１に請求項１、２、４の各発明の実施例を
示し、図７と対応する部分に同一符号を付けてある。図
１Ａの符号化器において、この発明によれば代表ベクト
ル選択スイッチ７，８とベクトル合成部３との間にそれ
ぞれ乗算器２１，２２が挿入され、符号帳１，２からそ
れぞれ選択された各代表ベクトルｚ1i，ｚ2jに重み係数
行列ｗ1 ，ｗ2 が乗算器２１，２２でそれぞれ乗算され
てベクトル合成部３へ供給される。重み係数行列ｗ1 ，
ｗ2 はそれぞれ乗算される代表ベクトルの各要素につい
て少なくとも１つは異った値とされている。また符号帳
１，２ごとに重み係数行列ｗ1 ，ｗ2 は互いに異なって
いる。更に好ましくは重み係数行列ｗ1 ，ｗ 2 のうちの
代表ベクトルの各要素に乗算されるべき値ｗ11，ｗ12…
ｗ1nを下記のように対角要素に持つ重み係数行列ｗ1 で
表わすと、
【００１３】
【数１】
【００１４】各符号帳１，２の重み係数行列ｗ1 ，ｗ2
の和は下記のように単位行列の定数倍となるように各重
み係数行列ｗ1 ，ｗ2 が選定される。
【００１５】
【数２】
【００１６】このように各代表ベクトルｚ1i，ｚ2jにそ
れぞれ重み係数行列ｗ1 ，ｗ2 が乗算されたベクトルｗ
1 ｚ1j，ｗ2 ｚ2jとがベクトル合成され、その合成ベク
トルと入力ベクトルｘとの距離が最小となるように、符
号帳１，２の代表ベクトルｚ1i，ｚ2jが探索される。こ
のように構成されているため、代表ベクトルｚ1i，ｚ2j
がそれぞれ例えば２次元ベクトルｚ1i＝（ｚ11i ，ｚ
12i ）、ｚ2j＝（ｚ21j ，ｚ22j ）とし、重み係数行列
ｗ 1 の各要素をｗ 11 ＝１．８，ｗ 12 ＝０．２、ｗ 2 の各
要素をｗ 21 ＝０．２，ｗ 22 ＝１．８とする。この時符号
帳１の代表ベクトルｚ11，ｚ12…が図２Ａに示すように
１次元値、２次元値面に２次元にほぼ一様に分布してい
たとすると、この各代表ベクトルにそれぞれ重み係数行
列ｗ1 を乗算した重み付け代表ベクトルｚ11′，ｚ12′
…は図２Ｂに示すように１次元値軸に片寄った分布とな
る。同様に図２Ｃに示すように２次元にほぼ一様に分布
していた符号帳２の代表ベクトルｚ21，ｚ22…に重み係
数行列ｗ2 が乗算されて図２Ｄに示すように２次元値軸
に片寄った分布となる。
【００１７】従って例えば図２Ｅに示すように、一方の
重み付け代表ベクトルｚ1iのラベルが伝送路誤りを受け
重み付け代表ベクトルｚ1i′になったとしても、他方の
重み付け代表ベクトルｚ2jとの合成ベクトルはｙijかｙ
ij′に変化する。重み付け代表ベクトルｚ1iが他の何れ
の重み付け代表ベクトルｚ1i′に変化する可能性がある
が、ｚ1iが片寄った分布となっているため、合成ベクト
ルｙ ij とｙ ij ′との誤差ベクトルΔｙはどのようにｚ1i
が変化しても比較的小さい。これに対し、重み係数行列
を乗算しない場合は、図２Ｆに示すように、一方の代表
ベクトルｚ1iが代表ベクトルｚ1i′に変化するとこれら
と、他方の代表ベクトルｚ2jとの各合成ベクトルｙij，
ｙij′となり、代表ベクトルｚ1iは符号帳１のどの代表
ベクトルにも変化する可能性があり、かつ代表ベクトル
ｚ11，ｚ12…は広範囲に分布しているため、合成ベクト
ルｙijと変化した合成ベクトルｙij′との誤差ベクトル
Δｙは可成り大きなものとなる可能性がある。
【００１８】つまり図２の例では重み付け代表ベクトル
ｗ1 ｚ1i＝（ｗ11ｚ11i ，ｗ12ｚ12 i ）に誤りが生じ、
ｗ1 ｚ1i′＝（ｗ11ｚ11i ′，ｗ12ｚ12i ′）となった
場合に第１次元目の要素ｗ11，ｚ11i ′に歪を集中さ
せ、第２次元目の要素ｗ12ｚ12i ′の歪を小さく抑え、
全体としての歪を小さくしているとも云える。図１Ｂは
請求項４の発明の実施例を示す復号化器である。図７Ｂ
の場合と同様に、入力符号のラベルｉ，ｊの代表ベクト
ルを符号帳１５，１６からそれぞれ取出して合成する
が、この実施例ではスイッチ１３，１４とベクトル合成
部１７との間にそれぞれ乗算器２４，２５が挿入され、
図１Ａの符号化器での対応する乗算器２１，２２でそれ
ぞれ乗算したと同一の重み係数行列ｗ1 ，ｗ2 を、符号
帳１５，１６からそれぞれ取出した代表ベクトルｚ1i，
ｚ2jに乗算し、この乗算された代表ベクトルｗ1 ｚ1i，
ｗ2 ｚ2jをベクトル合成部１７で合成して再生ベクトル
とする。
【００１９】次に図３を参照して請求項３の発明の実施
例を説明する。図３はこの発明を二つの符号帳１，２の
各代表ベクトルｚ1i，ｚ2jがそれぞれ２次元であって、
各代表ベクトルｚ1iにはその各要素がｗ 11 ＝１．８、ｗ
12 ＝０．２である重み係数行列ｗ 1 を乗算し、各代表ベ
クトルｚ 2j にはその各要素がｗ 21 ＝０．２、ｗ 22 ＝１．
８である重み係数行列ｗ 2 を乗算し、符号帳１は８個の
代表ベクトルを、符号帳２は１６個の代表ベクトルを持
つ場合の符号帳１の各代表ベクトルに重み係数行列ｗ1
を乗算したベクトルを×印で、符号帳２の各代表ベクト
ルに重み係数行列ｗ2 を乗算したベクトルを○印で示
し、入力ベクトルｘを示している。
【００２０】この発明では符号帳１の各代表ベクトルに
重み係数行列ｗ1 を乗算した代表ベクトルの集合（×印
の集合）を直線２７で近似する。つまり直線２７はこれ
と各×印との距離（又は第２次元軸方向での距離Ｄ11，
Ｄ12，Ｄ13…）の和が最小となるように選定されてい
る。同様に符号帳２の各代表ベクトルに重み係数行列ｗ
2 を乗算した代表ベクトルの集合（○印の集合）を直線
２８で近似する。直線２８はこれと各○印との距離（又
は第１次元軸方向での距離Ｄ21，Ｄ22，Ｄ23…）の和が
最小となるように選定される。
【００２１】入力ベクトルｘを近似直線２７，２８にそ
れぞれ射影し、その射影周辺に存在する重み係数行列を
乗じた代表ベクトルをそれぞれ複数個選択する。つまり
入力ベクトルｘを通り近似直線２８と平行な直線２９と
近似直線２７との交点ｐ1 の横軸の値、即ち第１次元の
値ｐ1xを求め、この値ｐ1xと、第１次元（第１番目の要
素）に大きな重み係数行列をもつ符号帳１の各代表ベク
トルの第１次元値（第１番目の要素の値）とを比較し、
その差が小さいものから、所定値、例えば３つを選択す
る。このようにして符号帳１に関する予備選択を行う。
同様にして入力ベクトルｘを通り近似直線２７と平行な
直線３１と近似直線２８との交点ｐ2 の縦軸の値、即ち
第２次元の値ｐ2yを求め、この値ｐ2yと、第２次元（第
２番目の要素）に大きな重み係数をもつ符号帳２の各代
表ベクトルの第２次元値（第２番目の要素の値）とを比
較し、その差が小さいものから、所定数、例えば３つを
選択して、符号帳２に関する予備選択を行う。
【００２２】これら符号帳１，２からそれぞれ予備選択
されたものについてのみ、重み係数行列の乗算とベクト
ル合成とを行い、その合成ベクトルと入力ベクトルｘと
の距離が最小となる代表ベクトルの組を探す。この例で
は予備選択により代表ベクトルが３つずつ取出されるか
ら合成代表ベクトルの数は９つであるが、このような予
備選択を行わない場合は代表ベクトルの組合せ数（合成
代表ベクトルの数）は１２８となり、入力ベクトルとの
距離計算が、予備選択を行う場合は行わない場合の９／
１２８に減少する。
【００２３】請求項７の発明の符号化方法をＣＥＬＰ方
式の音声符号化に適用した実施例を図４に示す。入力端
子３４からの入力音声信号は一定周期でサンプリングさ
れ、それぞれデジタル値とされたもので、これはフィル
タ係数決定部３５で例えば線形予測分析して、線形予測
係数が求められ、これよりスペクトル形状パラメータが
求められ、これがフィルタ係数量子化部３６で例えば量
子化され、その量子化値が合成フィルタ３７のフィルタ
係数として設定される。制御部６により選択スイッチ３
８が制御され、ピッチ励振源３９から予め用意された複
数のピッチ周期をもつパルスのような励振信号の１つが
選択されて利得付与部４１へ供給され、また選択スイッ
チ４２が制御され、符号帳励振源４３から予め用意され
た複数の雑音信号の１つが選択され、予測利得部４４へ
供給され、利得予測部４５で予測された利得が付与され
る。予測利得部４４の出力は利得付与部４６で利得が付
与される。
【００２４】利得付与部４１，４６で与える各利得はベ
クトル合成部３の出力合成代表ベクトルｙ ij の第１番
目、第２番目の各要素の値ｙiy1 ，ｙiy2 である。利得
付与部４１，４６で利得付与されたピッチ励振信号と雑
音信号とが加算回路４７で加算されて合成フィルタ３７
へ駆動信号として供給され、合成フィルタ３７で音声合
成される。この合成音声信号と入力端子３４からの入力
音声信号との差が差回路４８でとられ、差出力により歪
算出部５で合成音声信号の入力信号に対する歪が計算さ
れる。この制御部６により選択スイッチ７，８を制御し
て符号帳１，２の各代表ベクトルの選択を制御して、そ
の選択した各代表ベクトルに対し乗算器２１，２２で重
み係数行列を乗算してベクトル合成部３へ供給する。歪
算出部５での算出歪が最小となるように符号帳１，２の
代表ベクトルの選択を行う。歪最小が得られると、ピッ
チ励振源３９からのピッチ周期信号と、符号帳励振源４
３からの雑音信号と組合せを変更して、歪算出部５での
算出歪が最小になるように符号帳１，２の代表ベクトル
の選択を行う。以下同様のことを繰返し、得られた各歪
最小結果のなかから歪最小のものを選択し、その時の符
号帳１，２の選択代表ベクトルを示すラベル、ピッチ励
振源３９の選択ピッチ周期信号を示すラベル、符号帳励
振源４３の選択雑音信号を示すラベルと、フィルタ係数
量子化部３６のスペクトル波形パラメータの量子化した
符号とを符号出力部４９から出力する。
【００２５】この例の場合乗算器２１，２２で乗算する
重み係数行列ｗ1 ，ｗ2 は対応要素、例えばｗ11とｗ21
との値が２：１の割合から、伝送路誤りに対し、その影
響が比較的大きくならない効果が出初め、１０：１以上
としても、伝送路誤りに対する歪改善の効果は大となら
ず、返って、伝送路誤りがない場合、つまり正常時にお
ける歪が大きくなる。またこのように代表ベクトルにｚ
1i，ｚ2jが２次元でｚ1i＝（ｚ11i ，ｚ12i ），ｚ2j＝
（ｚ21j ，ｚ22j ）の場合は、重み係数行列ｗ1 ＝（ｗ
11，ｗ12），ｗ2 ＝（ｗ21，ｗ22）の要素をｗ11＝
ｗ22，ｗ12＝ｗ21とし、ｗ11＞ｗ12の場合は、ピッチ励
振源３９からのピッチ周期信号の合成音声信号ｙp 、符
号帳励振源４３からの雑音信号の合成音声信号ｙc とす
ると符号帳１に関する予備選択として、すべてのｉにつ
いて、 Ｄ1(i)＝‖ｘ−ｗ11ｚ11i ｙp ‖2 を求め、この値の小さいものから所定数、例えば３個と
対応する代表ベクトルを符号帳１から予備選択し、同様
に符号帳２に関する予備選択とし、すべてのｊについ
て、 Ｄ2(j)＝‖ｘ−ｗ11ｚ22j ｙc ‖2 を求め、この値の小さいものから所定数、例えば３個と
対応する代表ベクトルを符号帳２から予備選択する。こ
れら両予備選択された各３つの代表ベクトルｚ1i，ｚ2j
についてのみ、 Ｄ(i,j) ＝‖ｘ−（ｗ11ｚ11i ＋ｗ12ｚ12i ）ｙp −（ｗ12ｚ21j ＋ｗ11ｚ22j ）ｙc ‖2 を求め、これが最小となるｉ，ｊを符号化出力としても
よい。このようにして計算量を減少することもできる。
【００２６】図４の構成において符号帳励振源４３から
選択した雑音信号のベクトル量子化に請求項８の発明を
適用した実施例の要部を図５Ａに示す。この例では２つ
の符号帳励振源４３ａ，４３ｂを設け、これら符号帳励
振源４３ａ，４３ｂからそれぞれ各１つの雑音ベクトル
を選択し、これら選択した雑音ベクトルに対し、重み係
数乗算器５１ａ，５１ｂとでそれぞれ重み係数行列を乗
算する。これら重み係数行列は図１Ａで説明した重み係
数行列ｗ1 ，ｗ2 と同様な関係に選定されている。乗算
器５１ａ，５１ｂの各出力は符号帳励振源合成部５２で
加算され、図４中の符号帳励振源４３から選択した雑音
信号として予測利得部４４へ供給される。図４について
説明したように制御部６の制御により、合成フィルタ３
７からの合成音声信号が入力音声信号に対する歪が最小
となるように符号帳励振源４３ａ，４３ｂからそれぞれ
雑音ベクトルを選択する。
【００２７】ピッチ励振源３４から選択したピッチ周期
信号のベクトル量子化も同様に行うことができ、その要
部（請求項９の発明）を図５Ｂに示す。この例では２つ
のピッチ励振源３４ａ，３４ｂからそれぞれ各１つのピ
ッチ周期ベクトルを重み係数乗算器５３ａ，５３ｂでそ
れぞれ重み係数行列ｗ1 ，ｗ2 を乗算し、これら乗算出
力をピッチ励振源合成部５４で加算して、図４中のピッ
チ励振源４３からの選択したピッチ周期信号として乗算
器４１へ供給する。重み係数行列ｗ1 ，ｗ2 は図１Ａの
それと同様に決められている。
【００２８】図４中のフィルタ係数量子化部３６の量子
化にこの発明を適用する場合は、図１Ａにおいて、符号
帳１，２にそれぞれ代表スペクトル波形ベクトルをそれ
ぞれ記憶しておき、これらからそれぞれ選択した各１つ
の代表スペクトル波形ベクトルに重み係数行列ｗ1 ，ｗ
2 を乗算してベクトル合成部３で合成し、その合成代表
スペクトル波形ベクトルとフィルタ係数決定部３５（図
４）からの入力スペクトル波形ベクトルとの距離が最小
となるように符号帳１，２から選択する代表スペクトル
波形ベクトルを探索すればよい。
【００２９】請求項１１の発明のベクトル量子化方法を
いわゆるＶＳＥＬＰに適用した実施例の要部を図６に示
す。この場合は符号帳励振源４３として多数の基底ベク
トル符号帳４３1 〜４３n が設けられ、これら基底ベク
トル符号帳４３1 〜４３n の各雑音ベクトルは極性制御
手段５６1 〜５６n でそれぞれ正または負の極性が付け
られ、これら極性制御された雑音ベクトルは、この発明
では重み係数乗算器５７1 〜５７n で重み係数行列がそ
れぞれ乗算され、これら乗算出力は加算回路５８で加算
され、この加算出力は図４中の予測利得部４４へ供給さ
れる。極性制御手段５６1 〜５６n は図４中の制御部６
から合成音声信号の入力音声信号に対する歪が最小にな
るように各別に選択制御される。つまり、各基底ベクト
ル符号帳４３i （ｉ＝１，２，…，ｎ）と極性制御手段
５６i との組は１つの符号帳励振源を構成し、２つの
正、負の２つの雑音ベクトルの一方が制御部６により選
択されていると言える。重み係数乗算器５７1 〜５７n
の各重み係数行列ｗ1 ，ｗnは図１Ａで説明した重み係
数行列ｗ1 ，ｗ2 と同様な関係とされている。
【００３０】この図６の説明から理解されるように、図
４の符号帳励振源４３の代わりに図６中の基底ベクトル
符号帳４３1 〜４３n 及び極性制御手段５６1 〜５６n
を用いてもよい。このことは図５Ａ中の符号帳励振源４
３ａ，４３ｂについても同様である。また図４中のピッ
チ励振源３９としては入力音声信号中の過去の信号から
得られたピッチ周期信号を用いるいわゆる適応符号帳と
してもよい。この適応符号帳は図５Ａ，図６に示した実
施例のピッチ励振源として用いてもよい。更に前記パワ
のベクトル量子化、スペクトル波形パラメータのベクト
ル量子化、ピッチ励振源のベクトル量子化、符号帳励振
源のベクトル量子化の複数について同時にこの発明を適
用することもできる。
【００３１】図１Ａにおいて符号帳１，２内にその各代
表ベクトルにそれぞれ重み係数行列ｗ1 ，ｗ2 を乗算し
た代表ベクトルｗ1 ｚ1i，ｗ2 ｚ2jをそれぞれ記憶して
おき、乗算器２１，２２を省略してもよい。同様に図１
Ｂにおいて、符号帳１５，１６にそれぞれ代表ベクトル
ｗ1 ｚ1i，ｗ2 ｚ2jを記憶しておき、乗算器２４，２５
を省略してもよい。
【００３２】更に上述では２つの符号帳からそれぞれ代
表ベクトルを取出してベクトル合成したが、３以上の符
号帳からそれぞれ代表ベクトルを取出してベクトル合成
する場合にもこの発明を適応することができる。
【００３３】
【発明の効果】以上述べたように請求項１，２，７〜１
６の各発明によれば、伝送路誤りなどにより符号誤りが
生じても、復号化出力の歪が比較的小さくて済む。請求
項３の発明によれば符号誤りが生じて復号化出力の歪が
比較的小さく、しかも符号化処理における計算量を著し
く減少し、かつ短時間で符号化することができる。
【００３４】請求項４乃至６の発明によれば、請求項１
乃至３の発明の符号化法により符号化された符号を再生
することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】Ａは請求項１、２の各発明を適用した符号化器
の例を示すブロック図、Ｂは請求項４の発明による復号
化器の実施例を示すブロック図である。
【図２】Ａ、Ｃはそれぞれ符号帳１，２の各代表ベクト
ルｚ1i，ｚ2jを示す図、Ｂ、Ｄはそれぞれ代表ベクトル
ｚ1i，ｚ2jにそれぞれ重み係数行列ｗ1 ，ｗ2 を乗算し
たベクトルを示す図、Ｅはこの発明における合成ベクト
ルと誤り合成ベクトルの例を示す図、Ｆは従来法におけ
る合成ベクトルと誤り合成ベクトルの例を示す図であ
る。
【図３】請求項３の発明の要部を説明するための重み係
数行列を乗じた代表ベクトルの集合と、その近似直線と
を示す図。
【図４】請求項７の発明方法を適用した符号化器の例を
示すブロック図。
【図５】Ａは請求項８の発明を適用した符号化器の例の
要部を示すブロック図、Ｂは請求項９の発明を適用した
符号化器の例の要部を示すブロック図である。
【図６】請求項１１の発明を適用した符号化器の例の要
部を示すブロック図。
【図７】従来のベクトル量子化器と復号化器を示すブロ
ック図。
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (56)参考文献 特開 平１−205638（ＪＰ，Ａ) 特開 平３−222521（ＪＰ，Ａ) 特開 平４−152400（ＪＰ，Ａ) 特開 平５−41670（ＪＰ，Ａ) 特開 平５−232994（ＪＰ，Ａ) 特開 平７−306699（ＪＰ，Ａ) (58)調査した分野(Int.Cl.7，ＤＢ名) G10L 19/00 - 19/14 H03M 7/30 H04B 14/04

Claims (16)

    (57)【特許請求の範囲】
  1. 【請求項１】 有限個のラベル付けされた代表ベクトル
    からなる符号帳を複数備え、 それぞれの符号帳からひとつずつ代表ベクトルを選んで
    加算した合成代表ベクトルを作り、上記合成代表ベクトルと 入力ベクトルとの間の距離が最
    小となる代表ベクトルの組を探索し、 この探索された代表ベクトルに与えられた各ラベルを符
    号化出力とするベクトル量子化方法において、 上記加算される各代表ベクトルが各符号帳においてそれ
    ぞれ異なった次元軸に片寄った分布となるように重み係
    数行列が乗算されたものであり、 かつ上記重み係数行列は上記符号帳ごとに互いに異なっ
    ていることを特徴とするベクトル量子化方法。
  2. 【請求項２】 上記代表ベクトルに乗算されている重み
    係数を対角要素とする行列とした時、上記各符号帳ごと
    の上記重み係数行列の和が単位行列の定数倍になるよう
    に上記重み係数行列が選定されてい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】 上記各符号帳ごとに上記重み係数行列が
    乗算された代表ベクトルの集合をそれぞれ直線近似し、
    上記入力ベクトルを上記各近似直線へ射影し、その射影
    周辺に存在する重み係数行列を乗じた代表ベクトルを上
    記符号帳ごとに複数個選択し、これら選択した複数個の
    重み係数行列が乗算された代表ベクトルの中から上記入
    力ベクトルとの間の距離が最も小さい合成代表ベクトル
    を探して上記探索を行うことを特徴とする請求項１、２
    のいずれかに記載のベクトル量子化方法。
  4. 【請求項４】 有限個のラベル付けされた代表ベクトル
    からなる符号帳を複数備え、 入力符号中の各ラベルに応じた代表ベクトルを対応する
    符号帳からそれぞれ取出し、 これら取出した代表ベクトルを合成して再生ベクトルを
    得るベクトル量子化復号化器において、上 記取出された代表ベクトルにそれぞれ上記合成前に予
    め決められた重み係数行列を乗算する乗算手段が設けら
    れ、上記重み係数行列は、前記乗算された代表ベクトルがそ
    れぞれ異なった次元軸に片寄った分布となるようにさ
    れ、かつ上記符号帳ごとに互いに異っているようにされ
    ている ことを特徴とするベクトル量子化復号化器。
  5. 【請求項５】 有限個のラベル付けされた代表ベクトル
    からなる符号帳を備え、 入力符号中の各ラベルに応じた代表ベクトルを対応する
    符号帳からそれぞれ取出し、 これら取出した代表ベクトルを合成して再生ベクトルを
    得るベクトル量子化復号化器において、 上記各符号帳の代表ベクトルはそれぞれその各要素に対
    し、少くとも１つが異なった重み係数行列が乗算された
    ものであり、 かつ上記重み係数行列は上記符号帳ごとに互いに異って
    いることを特徴とするベクトル量子化復号化器。
  6. 【請求項６】 上記重み係数を対角要素とする行列とし
    た時、上記各符号帳ごとの重み係数行の和が単位行列の
    定数倍になるように上記重み係数行列が選定されている
    ことを特徴とする請求項４、５のいずれかに記載のベク
    トル量子化復号化器。
  7. 【請求項７】 入力音声信号のスペクトル形状パラメー
    タを求め、このスペクトル形状パラメータを量子化し、
    その量子化出力に応じて音声合成フィルタのフィルタ係
    数を設定し、 ピッチ励振源から各種ピッチ周期をもつピッチ周期信号
    の１つを選択し、その選択したピッチ周期信号に利得を
    与え、 符号帳励振源から複数の雑音信号の１つを選択し、その
    選択した雑音信号に利得を与え、 上記利得付与されたピッチ周期信号と、上記利得付与さ
    れた雑音信号とを加算し、その加算出力で上記音声合成
    フィルタを駆動し、 上記各利得付与を符号帳から選択して行い、 上記音声合成フィルタの合成音声信号の上記入力音声信
    号に対する歪が最小になるように、上記ピッチ励振源の
    選択と上記符号帳励振源の選択と、上記符号帳の選択と
    を行うベクトル量子化方法において、 上記符号帳を複数設け、これら符号帳からそれぞれ選択
    した利得ベクトルを加算し、その加算した合成ベクトル
    の対応する要素により上記ピッチ周期信号及び上記雑音
    信号に対する利得付与をそれぞれ行い、 上記加算される各利得ベクトルが各符号帳においてそれ
    ぞれ異なった次元軸に片寄った分布となるように重み係
    数行列が乗算されたものであり、 かつ上記重み係数行列は上記符号帳ごとに互いに異なっ
    ていることを特徴とするベクトル量子化方法。
  8. 【請求項８】 入力音声信号のスペクトル形状パラメー
    タを求め、このスペクトル形状パラメータを量子化し、
    その量子化出力に応じて音声合成フィルタのフィルタ係
    数を設定し、 ピッチ励振源から各種ピッチ周期をもつピッチ周期信号
    の１つを選択し、その選択したピッチ周期信号に利得を
    与え、 符号帳励振源から複数の雑音信号の１つを選択し、その
    選択した雑音信号に利得を与え、 上記利得付与されたピッチ周期信号と、上記利得付与さ
    れた雑音信号とを加算し、その加算出力で上記音声合成
    フィルタを駆動し、 上記各利得付与を符号帳から選択して行い、 上記音声合成フィルタの合成音声信号の上記入力音声信
    号に対する歪が最小になるように、上記ピッチ励振源の
    選択と上記符号帳励振源の選択と、上記符号帳の選択と
    を行うベクトル量子化方法において、 上記符号帳励振源からの選択した雑音信号として、複数
    の符号帳励振源からそれぞれ選択した雑音ベクトルを加
    算したものを用い、 上記加算される各雑音ベクトルが各符号帳においてそれ
    ぞれ異なった次元軸に 片寄った分布となるように重み係
    数行列が乗算されたものであり、 かつ上記重み係数行列は上記符号帳励振源ごとに異なっ
    ていることを特徴とするベクトル量子化方法。
  9. 【請求項９】 入力音声信号のスペクトル形状パラメー
    タを求め、このスペクトル形状パラメータを量子化し、
    その量子化出力に応じて音声合成フィルタのフィルタ係
    数を設定し、 ピッチ励振源から各種ピッチ周期をもつピッチ周期信号
    の１つを選択し、その選択したピッチ周期信号に利得を
    与え、 符号帳励振源から複数の雑音信号の１つを選択し、その
    選択した雑音信号に利得を与え、 上記利得付与されたピッチ周期信号と、上記利得付与さ
    れた雑音信号とを加算し、その加算出力で上記音声合成
    フィルタを駆動し、 上記各利得付与を符号帳から選択して行い、 上記音声合成フィルタの合成音声信号の上記入力音声信
    号に対する歪が最小になるように、上記ピッチ励振源の
    選択と上記符号帳励振源の選択と、上記符号帳の選択と
    を行うベクトル量子化方法において、 上記ピッチ励振源からの選択したピッチ周期信号とし
    て、複数のピッチ励振源からそれぞれ選択したピッチ周
    期ベクトルを加算したものを用い、 上記加算される各ピッチ周期ベクトルが各符号帳におい
    てそれぞれ異なった次元軸に片寄った分布となるように
    重み係数行列が乗算されたものであり、 かつ上記重み係数行列は上記ピッチ励振源ごとに異なっ
    ていることを特徴とするベクトル量子化方法。
  10. 【請求項１０】 上記符号帳励振源は各１つの雑音ベク
    トルを記憶した多数の基底ベクトル符号帳と、その各雑
    音ベクトルの極性を選択する極性制御手段とよりなるこ
    とを特徴とする請求項７、８、９のいずれかに記載のベ
    クトル量子化方法。
  11. 【請求項１１】 入力音声信号のスペクトル形状パラメ
    ータを求め、このスペクトル形状パラメータを量子化
    し、その量子化出力に応じて音声合成フィルタのフィル
    タ係数を設定し、 ピッチ励振源から各種ピッチ周期をもつピッチ周期信号
    の１つを選択し、その選択したピッチ周期信号に利得を
    与え、 各１つの雑音ベクトルが記憶された基底ベクトル符号帳
    からの雑音ベクトルにそれぞれ正または負の極性を極性
    制御手段で与え、これら各極性が与えられた雑音ベクト
    ルを加算し、その加算出力に利得を付与し、 その利得付与された加算雑音ベクトルと上記利得付与さ
    れたピッチ周期信号とを加算して上記音声合成フィルタ
    を駆動し、 上記音声合成フィルタの合成音声信号の上記入力音声信
    号に対する歪が最小になるように、上記各極性制御手段
    の極性選択と、上記ピッチ励振源の選択と、上記付与す
    る利得の選択とを行うベクトル量子化方法において、 上記加算される各ピッチ周期ベクトルが各符号帳におい
    てそれぞれ異なった次元軸に片寄った分布となるように
    重み係数行列が乗算されたものであり、 かつ上記重み係数行列は上記基底ベクトル符号帳ごとに
    互いに異なっていることを特徴とするベクトル量子化方
    法。
  12. 【請求項１２】 有限個のラベル付けされた代表ベクト
    ルからなる符号帳を複数備え、 上記代表ベクトルは符号帳毎に異なった次元軸に片寄っ
    た分布を有し、 それぞれの符号帳からひとつずつ代表ベクトルを選んで
    加算した合成代表ベクトルを作り、 上記合成代表ベクトルと入力ベクトルとの間の距離が最
    小となる代表ベクトルの組を探索し、 この探索された代表ベクトルに与えられた各ラベルを符
    号化出力とするベクトル量子化方法。
  13. 【請求項１３】 有限個のラベル付けされた代表ベクト
    ルからなる符号帳を複数備え、 上記代表ベクトルは符号帳毎に異なった次元軸に片寄っ
    た分布を有し、 入力符号中の各ラベルに応じた代表ベクトルを対応する
    符号帳からそれぞれ取出し、 これら取出した代表ベクトルを合成して再生ベクトルを
    得るベクトル量子化復 号化器。
  14. 【請求項１４】 入力音声信号のスペクトル形状パラメ
    ータを求め、このスペクトル形状パラメータを量子化
    し、その量子化出力に応じて音声合成フィルタのフィル
    タ係数を設定し、 ピッチ励振源から各種ピッチ周期をもつピッチ周期信号
    の１つを選択し、その選択したピッチ周期信号に利得を
    与え、 符号帳励振源から複数の雑音信号の１つを選択し、その
    選択した雑音信号に利得を与え、 上記利得付与されたピッチ周期信号と、上記利得付与さ
    れた雑音信号とを加算し、その加算出力で上記音声合成
    フィルタを駆動し、 上記各利得付与を有限個のラベル付けされた代表ベクト
    ルからなる複数の符号帳から選択して行い、 上記代表ベクトルは符号帳毎に異なった次元軸に片寄っ
    た分布を有し、 上記音声合成フィルタの合成音声信号の上記入力音声信
    号に対する歪が最小になるように、上記ピッチ励振源の
    選択と上記符号帳励振源の選択と、上記符号帳の選択と
    を行うベクトル量子化方法。
  15. 【請求項１５】 入力音声信号のスペクトル形状パラメ
    ータを求め、このスペクトル形状パラメータを量子化
    し、その量子化出力に応じて音声合成フィルタのフィル
    タ係数を設定し、 ピッチ励振源から各種ピッチ周期をもつピッチ周期信号
    の１つを選択し、その選択したピッチ周期ベクトル信号
    に利得を与え、 有限個のラベル付けされた代表ベクトルからなる複数の
    励振源符号帳から雑音信号を選択し、その選択した雑音
    信号に利得を与え、 上記代表ベクトルは前記励振源符号帳毎に異なった次元
    軸に片寄った分布を有し、 上記利得付与されたピッチ周期信号と、上記利得付与さ
    れた雑音信号とを加算し、その加算出力で上記音声合成
    フィルタを駆動し、 符号帳を複数設け、これら符号帳からそれぞれ選択した
    利得ベクトルを加算し、その加算した合成ベクトルの対
    応する要素により上記ピッチ周期信号及び上記 雑音信号
    に対する利得付与をそれぞれ行い、 上記音声合成フィルタの合成音声信号の上記入力音声信
    号に対する歪が最小になるように、上記ピッチ励振源の
    選択と上記励振源符号帳の選択と、上記符号帳の選択と
    を行うベクトル量子化方法。
  16. 【請求項１６】 入力音声信号のスペクトル形状パラメ
    ータを求め、このスペクトル形状パラメータを量子化
    し、その量子化出力に応じて音声合成フィルタのフィル
    タ係数を設定し、 ピッチ励振源から各種ピッチ周期をもつピッチ周期信号
    の１つを選択し、その選択したピッチ周期信号に利得を
    与え、 有限個のラベル付けされた代表ベクトルからなる基底ベ
    クトル符号帳からの雑音ベクトルにそれぞれ正または負
    の極性を極性制御手段で与え、これら各極性が与えられ
    た雑音ベクトルを加算し、その加算出力に利得を付与
    し、 前記代表ベクトルは異なった次元軸に片寄った分布を有
    し、 その利得付与された加算雑音ベクトルと上記利得付与さ
    れたピッチ周期信号とを加算して上記音声合成フィルタ
    を駆動し、 上記音声合成フィルタの合成音声信号の上記入力音声信
    号に対する歪が最小になるように、上記各極性制御手段
    の極性選択と、上記基底ベクトル符号帳の選択と、上記
    付与する利得の選択とを行うベクトル量子化方法。
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