JP3273870B2 - 音声の線形予測パラメータ符号化装置 - Google Patents
音声の線形予測パラメータ符号化装置Info
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- JP3273870B2 JP3273870B2 JP31315894A JP31315894A JP3273870B2 JP 3273870 B2 JP3273870 B2 JP 3273870B2 JP 31315894 A JP31315894 A JP 31315894A JP 31315894 A JP31315894 A JP 31315894A JP 3273870 B2 JP3273870 B2 JP 3273870B2
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Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は、ディジタル通信やボイ
スメール等に利用される音声符号化装置に組み込まれ、
音声信号の線形予測パラメータを符号化する、音声の線
形予測パラメータ符号化装置に関するものである。
スメール等に利用される音声符号化装置に組み込まれ、
音声信号の線形予測パラメータを符号化する、音声の線
形予測パラメータ符号化装置に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】近年、４．８〜８．０ｋｂ／ｓ程度の低
ビットレートにおける音声符号化装置は、ＣＥＬＰ（Co
de Excited Linear Predicion)符号化をベースとした方
式が広く適用されている。ＣＥＬＰ符号化においては、
伝送パラメータの一つとして線形予測パラメータが用い
られる。図２はその線形予測パラメータを符号化する従
来の線形予測パラメータ符号化装置のブロック図であ
り、２１はフレーム単位線形予測パラメータ算出手段、
２２は得られたパラメータを量子化するパラメータ量子
化手段である。
ビットレートにおける音声符号化装置は、ＣＥＬＰ（Co
de Excited Linear Predicion)符号化をベースとした方
式が広く適用されている。ＣＥＬＰ符号化においては、
伝送パラメータの一つとして線形予測パラメータが用い
られる。図２はその線形予測パラメータを符号化する従
来の線形予測パラメータ符号化装置のブロック図であ
り、２１はフレーム単位線形予測パラメータ算出手段、
２２は得られたパラメータを量子化するパラメータ量子
化手段である。
【０００３】図２において、フレーム単位線形予測パラ
メータ算出手段２１は、フレーム（通常２０〜４０ｍｓ
程度）毎に線形予測パラメータを算出する。線形予測パ
ラメータとしては、補間特性、量子化特性の良いＬＳＰ
パラメータがよく用いられる。次に、量子化パラメータ
算出手段２２は、フレーム単位線形予測パラメータ算出
手段２１で得られたパラメータに対して量子化を行な
い、量子化符号を出力する。ＣＥＬＰ符号化では、量子
化されたパラメータを、フレームを複数に分割したサブ
フレーム毎に線形補間して音源符号化に用いる。
メータ算出手段２１は、フレーム（通常２０〜４０ｍｓ
程度）毎に線形予測パラメータを算出する。線形予測パ
ラメータとしては、補間特性、量子化特性の良いＬＳＰ
パラメータがよく用いられる。次に、量子化パラメータ
算出手段２２は、フレーム単位線形予測パラメータ算出
手段２１で得られたパラメータに対して量子化を行な
い、量子化符号を出力する。ＣＥＬＰ符号化では、量子
化されたパラメータを、フレームを複数に分割したサブ
フレーム毎に線形補間して音源符号化に用いる。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】しかしながら、上記従
来の線形予測パラメータ符号化装置では、これをＣＥＬ
Ｐ符号化に用いる場合、フレーム単位で算出・量子化し
たパラメータをサブフレーム単位で線形補間して音源符
号化に用いるため、サブフレーム毎に最適なパラメータ
とはなっておらず、低ビットレート化により音声品質の
劣化を生じるという問題を有していた。
来の線形予測パラメータ符号化装置では、これをＣＥＬ
Ｐ符号化に用いる場合、フレーム単位で算出・量子化し
たパラメータをサブフレーム単位で線形補間して音源符
号化に用いるため、サブフレーム毎に最適なパラメータ
とはなっておらず、低ビットレート化により音声品質の
劣化を生じるという問題を有していた。
【０００５】本発明は、上記従来の問題を解決するもの
で、サブフレーム単位の補間を考慮してパラメータを量
子化することにより、低ビットレートでも高い音声品質
を実現できる優れた線形予測パラメータ符号化装置を提
供することを目的とする。
で、サブフレーム単位の補間を考慮してパラメータを量
子化することにより、低ビットレートでも高い音声品質
を実現できる優れた線形予測パラメータ符号化装置を提
供することを目的とする。
【０００６】
【課題を解決するための手段】本発明は、上記目的を達
成するために、フレームを複数に分割したサブフレーム
単位の音声の線形予測パラメータを算出するサブフレー
ム単位線形予測パラメータ算出手段と、得られたサブフ
レーム単位の複数のパラメータと前フレームの量子化パ
ラメータを入力して、量子化ターゲットパラメータを算
出する量子化ターゲット算出手段と、得られた量子化タ
ーゲットに対して量子化を行ない、量子化符号および量
子化パラメータを出力するパラメータ量子化手段とを備
え、前記量子化ターゲット算出手段が、量子化ターゲッ
トと前フレーム量子化パラメータとの補間値と、各サブ
フレームの入力線形予測パラメータとの誤差が最小にな
るように、量子化ターゲットを算出することを特徴とす
るものである。
成するために、フレームを複数に分割したサブフレーム
単位の音声の線形予測パラメータを算出するサブフレー
ム単位線形予測パラメータ算出手段と、得られたサブフ
レーム単位の複数のパラメータと前フレームの量子化パ
ラメータを入力して、量子化ターゲットパラメータを算
出する量子化ターゲット算出手段と、得られた量子化タ
ーゲットに対して量子化を行ない、量子化符号および量
子化パラメータを出力するパラメータ量子化手段とを備
え、前記量子化ターゲット算出手段が、量子化ターゲッ
トと前フレーム量子化パラメータとの補間値と、各サブ
フレームの入力線形予測パラメータとの誤差が最小にな
るように、量子化ターゲットを算出することを特徴とす
るものである。
【０００７】
【作用】本発明は、上記構成によって、量子化ターゲッ
ト算出手段が、量子化ターゲットと前フレーム量子化パ
ラメータとの補間値と、各サブフレームの入力線形予測
パラメータとの誤差が最小になるように量子化ターゲッ
トを算出し、それを量子化することにより、サブフレー
ム単位の補間を考慮した線形予測パラメータの符号が行
なえ、低ビットレートでも高い品質を実現することがで
きる。
ト算出手段が、量子化ターゲットと前フレーム量子化パ
ラメータとの補間値と、各サブフレームの入力線形予測
パラメータとの誤差が最小になるように量子化ターゲッ
トを算出し、それを量子化することにより、サブフレー
ム単位の補間を考慮した線形予測パラメータの符号が行
なえ、低ビットレートでも高い品質を実現することがで
きる。
【０００８】
【実施例】以下、本発明の一実施例について、図１を参
照しながら説明する。図１において、１１はフレームを
複数に分割したサブフレーム単位の音声の線形予測パラ
メータを算出するサブフレーム単位線形予測パラメータ
算出手段、１２は得られたサブフレーム単位の複数のパ
ラメータと前フレームの量子化パラメータを入力して、
量子化ターゲットパラメータを算出する量子化ターゲッ
ト算出手段、１３は得られた量子化ターゲットに対して
量子化を行ない、量子化符号および量子化パラメータを
算出するパラメータ量子化手段である。
照しながら説明する。図１において、１１はフレームを
複数に分割したサブフレーム単位の音声の線形予測パラ
メータを算出するサブフレーム単位線形予測パラメータ
算出手段、１２は得られたサブフレーム単位の複数のパ
ラメータと前フレームの量子化パラメータを入力して、
量子化ターゲットパラメータを算出する量子化ターゲッ
ト算出手段、１３は得られた量子化ターゲットに対して
量子化を行ない、量子化符号および量子化パラメータを
算出するパラメータ量子化手段である。
【０００９】以上のように構成された音声の線形予測パ
ラメータ符号化装置について、図１を用いてその動作を
説明する。まず、サブフレーム単位線形予測パラメータ
算出手段１１において、サブフレーム単位の線形予測パ
ラメータ α［ｋ,i］(k=0,1...,L-1,L:1フレーム内のサブフレー
ム数、i=0,1...,P-1,P:パラメータ次数） を算出する。線形予測パラメータとしては、量子化特
性、補間特性の良いＬＳＰパラメータが用いられる。算
出にあたっては、例えば、サブフレームの中央が窓の中
央になるような分析窓、または非対称窓によりＬＰＣ分
析を行ない、サブフレームで最適なパラメータとして算
出する。次に、量子化ターゲット算出手段１２におい
て、上記で得られたサブフレーム単位のパラメータα
［ｋ，ｉ］、および後述するパラメータ量子化手段１３
により得られた前フレームの量子化パラメータ αqP［ｉ］（i=0,...,P-1) を入力として、現フレームの量子化ターゲット α［ｉ］（i=0,...,p-1) を算出する。量子化ターゲットα［ｉ］は、α［ｉ］と
前フレーム量子化パラメータαqP［ｉ］との線形補間値 αl ［ｋ,i］=(1-ＣK ) ・αqP［ｉ］＋ＣK ・α［ｉ］ （k=0,...,L-1,i=0,...,P-1) ただし、ＣK ：第ｋサブフレームの補間係数（定数） と、各サブフレームの入力線形予測パラメータα［ｋ,
i］との誤差
ラメータ符号化装置について、図１を用いてその動作を
説明する。まず、サブフレーム単位線形予測パラメータ
算出手段１１において、サブフレーム単位の線形予測パ
ラメータ α［ｋ,i］(k=0,1...,L-1,L:1フレーム内のサブフレー
ム数、i=0,1...,P-1,P:パラメータ次数） を算出する。線形予測パラメータとしては、量子化特
性、補間特性の良いＬＳＰパラメータが用いられる。算
出にあたっては、例えば、サブフレームの中央が窓の中
央になるような分析窓、または非対称窓によりＬＰＣ分
析を行ない、サブフレームで最適なパラメータとして算
出する。次に、量子化ターゲット算出手段１２におい
て、上記で得られたサブフレーム単位のパラメータα
［ｋ，ｉ］、および後述するパラメータ量子化手段１３
により得られた前フレームの量子化パラメータ αqP［ｉ］（i=0,...,P-1) を入力として、現フレームの量子化ターゲット α［ｉ］（i=0,...,p-1) を算出する。量子化ターゲットα［ｉ］は、α［ｉ］と
前フレーム量子化パラメータαqP［ｉ］との線形補間値 αl ［ｋ,i］=(1-ＣK ) ・αqP［ｉ］＋ＣK ・α［ｉ］ （k=0,...,L-1,i=0,...,P-1) ただし、ＣK ：第ｋサブフレームの補間係数（定数） と、各サブフレームの入力線形予測パラメータα［ｋ,
i］との誤差
【００１０】
【数１】 が最小になるように算出される。上式を最小にするα
［ｉ］は、
［ｉ］は、
【００１１】
【数２】 として求められる。そして、パラメータ量子化手段１３
において、得られた量子化ターゲットα［ｉ］に対して
量子化を行ない、量子化パラメータおよび量子化符号を
出力する。なお、量子化方法は任意である。
において、得られた量子化ターゲットα［ｉ］に対して
量子化を行ない、量子化パラメータおよび量子化符号を
出力する。なお、量子化方法は任意である。
【００１２】以上のように、本実施例によれば、量子化
ターゲット算出１２が、量子化ターゲットと前フレーム
量子化パラメータとの補間値と、各サブフレームの入力
線形予測パラメータとの誤差が最小になるように量子化
ターゲットを算出し、それを量子化することにより、サ
ブフレーム単位の補間を考慮した線形予測パラメータの
符号化が行なえ、低ビットレートでも高い音声品質を実
現することができる。また、量子化ターゲットの算出
は、線形補間の場合、上記の（数２）を用いることによ
り、少ない演算量で算出することができる。
ターゲット算出１２が、量子化ターゲットと前フレーム
量子化パラメータとの補間値と、各サブフレームの入力
線形予測パラメータとの誤差が最小になるように量子化
ターゲットを算出し、それを量子化することにより、サ
ブフレーム単位の補間を考慮した線形予測パラメータの
符号化が行なえ、低ビットレートでも高い音声品質を実
現することができる。また、量子化ターゲットの算出
は、線形補間の場合、上記の（数２）を用いることによ
り、少ない演算量で算出することができる。
【００１３】
【発明の効果】以上のように本発明は、フレーム単位に
区切られた入力音声に対し、フレームをさらに複数に分
割したサブフレーム単位の音声の線形予測パラメータを
算出するサブフレーム単位線形予測パラメータ算出手段
と、得られたサブフレーム単位の複数のパラメータと前
フレームの量子化パラメータを入力して、現フレームの
量子化ターゲットパラメータを算出する量子化ターゲッ
ト算出手段と、得られた量子化ターゲットに対して量子
化を行ない、量子化符号および量子化パラメータを出力
するパラメータ量子化手段とを備え、量子化ターゲット
算出手段が、量子化ターゲットと前フレーム量子化パラ
メータとの線形補間値と、各サブフレームの入力線形予
測パラメータとの誤差が最小になるように、量子化ター
ゲットを算出し、それを量子化するようにしたので、サ
ブフレーム単位の補間を考慮した線形予測パラメータ符
号化装置を実現することができる。また、量子化ターゲ
ットの算出は、線形補間の場合、実施例に示した式を用
いることにより、少ない演算量で算出することができ
る。
区切られた入力音声に対し、フレームをさらに複数に分
割したサブフレーム単位の音声の線形予測パラメータを
算出するサブフレーム単位線形予測パラメータ算出手段
と、得られたサブフレーム単位の複数のパラメータと前
フレームの量子化パラメータを入力して、現フレームの
量子化ターゲットパラメータを算出する量子化ターゲッ
ト算出手段と、得られた量子化ターゲットに対して量子
化を行ない、量子化符号および量子化パラメータを出力
するパラメータ量子化手段とを備え、量子化ターゲット
算出手段が、量子化ターゲットと前フレーム量子化パラ
メータとの線形補間値と、各サブフレームの入力線形予
測パラメータとの誤差が最小になるように、量子化ター
ゲットを算出し、それを量子化するようにしたので、サ
ブフレーム単位の補間を考慮した線形予測パラメータ符
号化装置を実現することができる。また、量子化ターゲ
ットの算出は、線形補間の場合、実施例に示した式を用
いることにより、少ない演算量で算出することができ
る。
【図１】本発明の一実施例における線形予測パラメータ
符号化装置のブロック図
符号化装置のブロック図
【図２】従来の線形予測パラメータ符号化装置のブロッ
ク図
ク図
１１ サブフレーム単位線形予測パラメータ算出手段 １２ 量子化ターゲット算出手段 １３ パラメータ量子化手段
フロントページの続き (56)参考文献 特開 平５−165498（ＪＰ，Ａ) 特開 平５−6199（ＪＰ，Ａ) 特開 平６−118996（ＪＰ，Ａ) 特開 平６−236199（ＪＰ，Ａ) (58)調査した分野(Int.Cl.7，ＤＢ名) G10L 19/00 - 19/14 H03M 7/30
Claims (1)
- 【請求項１】 フレーム単位に区切られた入力音声に対
し、フレームをさらに複数に分割したサブフレーム単位
の音声の線形予測パラメータを算出するサブフレーム単
位線形予測パラメータ算出手段と、得られたサブフレー
ム単位の複数のパラメータと前フレームの量子化パラメ
ータを入力して、現フレームの量子化ターゲットパラメ
ータを算出する量子化ターゲット算出手段と、得られた
量子化ターゲットに対して量子化を行ない、量子化符号
および量子化パラメータを出力するパラメータ量子化手
段とを備え、 前記量子化ターゲット算出手段が、量子化ターゲットと
前フレーム量子化パラメータとの補間値と、各サブフレ
ームの入力線形予測パラメータとの誤差が最小になるよ
うに、量子化ターゲットを算出することを特徴とする 音
声の線形予測パラメータ符号化装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP31315894A JP3273870B2 (ja) | 1994-12-16 | 1994-12-16 | 音声の線形予測パラメータ符号化装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP31315894A JP3273870B2 (ja) | 1994-12-16 | 1994-12-16 | 音声の線形予測パラメータ符号化装置 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH08171399A JPH08171399A (ja) | 1996-07-02 |
| JP3273870B2 true JP3273870B2 (ja) | 2002-04-15 |
Family
ID=18037813
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP31315894A Expired - Lifetime JP3273870B2 (ja) | 1994-12-16 | 1994-12-16 | 音声の線形予測パラメータ符号化装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP3273870B2 (ja) |
-
1994
- 1994-12-16 JP JP31315894A patent/JP3273870B2/ja not_active Expired - Lifetime
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JPH08171399A (ja) | 1996-07-02 |
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