JP3297751B2

JP3297751B2 - データ数変換方法、符号化装置及び復号化装置

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Publication number: JP3297751B2
Application number: JP09226392A
Authority: JP
Inventors: 正之西口; 淳松本
Original assignee: Sony Corp
Current assignee: Sony Corp
Priority date: 1992-03-18
Filing date: 1992-03-18
Publication date: 2002-07-02
Anticipated expiration: 2017-07-02
Also published as: JPH05297898A

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は、データ数変換方法、符
号化装置及び復号化装置に関し、特に、音声合成分析装
置（ボコーダ）等において算出されたスペクトルの振幅
データのような可変個数のデータを一定個数のデータに
変換するようなデータ数変換方法と、このデータ数変換
方法を用いた符号化装置及び復号化装置に関する。

【０００２】

【従来の技術】オーディオ信号（音声信号や音響信号を
含む）の時間領域や周波数領域における統計的性質と人
間の聴感上の特性を利用して信号圧縮を行うような符号
化方法が種々知られている。この符号化方法としては、
大別して時間領域での符号化、周波数領域での符号化、
分析合成符号化等が挙げられる。

【０００３】音声信号等の高能率符号化の例として、Ｍ
ＢＥ（Multiband Excitation: マルチバンド励起）符号
化、ＳＢＥ（Singleband Excitation:シングルバンド励
起）符号化、ハーモニック（Harmonic）符号化、ＳＢＣ
（Sub-band Coding:帯域分割符号化）、ＬＰＣ（Linear
Predictive Coding: 線形予測符号化）、あるいはＤＣ
Ｔ（離散コサイン変換）、ＭＤＣＴ（モデファイドＤＣ
Ｔ）、ＦＦＴ（高速フーリエ変換）等において、スペク
トル振幅やそのパラメータ（ＬＳＰパラメータ、αパラ
メータ、ｋパラメータ等）のような各種情報データを量
子化する場合に、従来においてはスカラ量子化を行うこ
とが多い。

【０００４】

【発明が解決しようとする課題】ところで、ビットレー
トを例えば３〜４ｋbps 程度にまで低減し、量子化効率
を更に向上させようとすると、スカラ量子化では量子化
雑音（歪み）が大きくなってしまい、実用化が困難であ
った。そこで、これらの符号化の際に得られる時間軸デ
ータや周波数軸データやフィルタ係数データ等を個々に
量子化せず、複数個のデータを組（ベクトル）にまとめ
て一つの符号で表現して量子化するベクトル量子化が注
目されている。

【０００５】しかしながら、上記ＭＢＥ、ＳＢＥ、ＬＰ
Ｃ等のスペクトル振幅データ等は、ピッチに依存して個
数が変化するため、そのままベクトル量子化しようとす
ると可変次元のベクトル量子化が必要となり、構成が複
雑化するのみならず、良好な特性を得ることが困難であ
る。

【０００６】また、量子化の前にデータのブロック（フ
レーム）間差分をとるような場合にも、前後のブロック
（フレーム）内のデータの個数が一致していないと、差
分をとることができない。このように、可変個数のデー
タを一定個数に変換することがデータ処理の過程で必要
とされることがあるが、特性の良好なデータ数変換が望
まれる。

【０００７】本発明は、このような実情に鑑みてなされ
たものであり、可変個数のデータを一定個数に変換する
ことができ、端点でリンギング等の発生しない特性の良
好なデータ数変換が行えるようなデータ数変換方法と、
このデータ数変換方法を用いた符号化装置及び復号化装
置の提供を目的とする。

【０００８】

【課題を解決するための手段】本発明に係るデータ数変
換方法は、ブロック内の波形データ又は波形を表すパラ
メータデータの個数が可変とされたデータをブロック毎
に一定の個数の基準データと比較するために上記可変個
数のデータを上記一定個数に変換するデータ数変換方法
であって、上記ブロック毎に可変の個数のデータにダミ
ーデータを付加してデータ個数を拡大した後、帯域制限
型のオーバーサンプリングを施すことにより、上述の課
題を解決する。本発明に係る符号化装置は、入力オーデ
ィオ信号をブロックに分割して、ブロック内の可変個数
の波形データ又は波形を表すパラメータデータを抽出
し、上記抽出された可変個数のデータをブロック毎に一
定の個数の基準データと比較するために上記可変個数の
データを上記一定個数に変換して符号化する符号化装置
であって、上記一定個数への変換の際、上記ブロック毎
に可変の個数のデータにダミーデータを付加してデータ
個数を拡大した後、帯域制限型のオーバーサンプリング
を施すことにより、上述の課題を解決する。また、本発
明に係る復号化装置は、入力オーディオ信号をブロック
に分割して、ブロック内の可変個数の波形データ又は波
形を表すパラメータデータを抽出し、上記抽出された可
変個数のデータをブロック毎に一定の個数の基準データ
と比較するために上記可変個数のデータを上記一定個数
に変換することにより符号化された符号列を受け取り、
上記符号列から上記一定個数のデータを復号化し、上記
復号化された一定個数のデータから可変個数のデータに
逆変換する復号化装置であって、上記可変個数への逆変
換の際、上記ブロック毎に一定の個数のデータにダミー
データを付加してデータ個数を拡大した後、帯域制限型
のオーバーサンプリングを施すことにより、上述の課題
を解決する。さらに、本発明に係るデータ数変換方法
は、ブロック内の波形データ又は波形を表すパラメータ
データのＮ個のデータを、ブロック毎にＭ個のデータに
変換するデータ数変換方法において、上記ブロック毎に
Ｎ個のデータにダミーデータを付加してデータ個数を拡
大した後、帯域制限型のオーバーサンプリングを施すこ
とにより、上述の課題を解決する。

【０００９】ここで、上記ブロック毎に可変の個数の非
線形圧縮データに、ブロック内の最後のデータからブロ
ック内の最初のデータまでの値を補間するようなダミー
データを付加してデータ個数を拡大した後、帯域制限型
のオーバーサンプリングを施すようにするのが好まし
い。このブロック内最後のデータからブロック内最初の
データまでの値を補間するようなダミーデータとは、ブ
ロックの端点に急激な値の変化をもたらさないような、
あるいは値が跳んだり不連続となったりしないようなデ
ータのことであり、ブロック内最後のデータ値を一定区
間保持した後にブロック内最初のデータ値に変化させ、
このブロック内最初のデータ値を一定区間保持するよう
な値の変化の形態が挙げられる。上記帯域制限型のオー
バーサンプリングは、ＦＦＴ（高速フーリエ変換）等の
直交変換をし、オーバーサンプリングの倍数に応じた区
間だけ０を詰め（あるいはローパスフィルタ処理を施
し）た後、ＩＦＦＴ（逆ＦＦＴ）等の逆直交変換をすれ
ばよい。

【００１０】上記非線形圧縮されるデータとしては、音
声信号や音響信号等のオーディオ信号を、周波数軸上デ
ータに変換したものを用いることができ、具体的には、
例えば、ＭＢＥ（Multiband Excitation: マルチバンド
励起）符号化の場合のスペクトル包絡振幅データや、Ｓ
ＢＥ（Singleband Excitation:シングルバンド励起）符
号化、ハーモニック（Harmonic）符号化、ＳＢＣ（Sub-
band Coding:帯域分割符号化）、ＬＰＣ（Linear Predi
ctive Coding: 線形予測符号化）、あるいはＤＣＴ（離
散コサイン変換）、ＭＤＣＴ（モデファイドＤＣＴ）、
ＦＦＴ（高速フーリエ変換）等におけるスペクトル振幅
データやそのパラメータ（ＬＳＰパラメータ、αパラメ
ータ、ｋパラメータ等）データ等を用いることができ
る。また、一定個数に変換されたデータを、ベクトル量
子化することが考えられ、このベクトル量子化の前に、
ブロック毎に一定個数のデータのブロック間の差分をと
り、このブロック間差分データに対してベクトル量子化
を施すようにしてもよい。

【００１１】

【作用】一定個数の非線形圧縮データに変換されて基準
データと非線形領域で比較することができ、ブロック間
差分をとってベクトル量子化することが可能となる。ま
た、データ数変換前のブロック内のデータ値の連続性を
高め、ブロック端点でリンギング等の生じない品質の高
いデータ数変換が行える。

【００１２】

【実施例】以下、本発明に係るデータ数変換方法、符号
化装置及び復号化装置の実施例について、図面を参照し
ながら説明する。図１は本発明の一実施例となるデータ
数変換方法の概略構成を示している。

【００１３】図１において、入力端子１１には、後述す
るＭＢＥボコーダにより算出されたスペクトルエンベロ
ープの振幅データ等が供給されている。この振幅データ
は、例えば図２のＡに示すようなスペクトルを有する音
声信号を分析して、ピッチ周波数（角周波数）ωを求
め、このピッチ周波数ωに応じたスペクトルの周期性を
考慮して、各高調波（ハーモニックス）位置での振幅を
求め、図２のＢに示すようなスペクトル包絡（エンベロ
ープ）を表す振幅データを求める場合に、一定の有効帯
域（例えば２００〜３４００Hz）内でのこの振幅データ
の個数は、上記ピッチ周波数ωに依存して変化する。そ
こで、一定の固定周波数（角周波数）ω_cを想定し、こ
の一定周波数ω_cの各高調波位置での上記スペクトル包
絡の振幅データを求めることで、データ個数を一定とす
るものである。

【００１４】図１の例では、入力端子１１からの可変個
数（ｍ_MX＋１個）の入力データを、非線形圧縮部１２に
て例えばｄＢ領域に圧縮（対数圧縮）した後、データ個
数変換本体部１３にて一定個数（Ｍ個）のデータに変換
している。データ個数変換本体部１３は、ダミーデータ
付加部１４と帯域制限型オーバーサンプリング部１５と
を有し、帯域制限型オーバーサンプリング部１５は直交
変換、例えばＦＦＴ（高速フーリエ変換）処理部１６、
中間０詰め処理部１７、及び逆直交変換、例えばＩＦＦ
Ｔ（逆ＦＦＴ）処理部１８から成っている。帯域制限型
オーバーサンプリングが施されたデータは、直線補間部
１９で直線補間され、間引き処理部２０で間引かれて、
一定個数のデータとなり、出力端子２１から取り出され
る。

【００１５】ここで、後述するＭＢＥボコーダにおいて
算出されるｍ_MX＋１個の振幅データ列をａ(m) とする。
ｍは上記高調波（ハーモニックス）の次数あるいはバン
ド番号であり、ｍ_MXが最大値であるが、ｍ＝０のバンド
の振幅データも含めて、全バンドの振幅データの個数は
ｍ_MX＋１個となる。この振幅データａ(m) を、非線形圧
縮部１４にて例えばｄＢ領域に変換する。すなわち得ら
れたデータをａ_dB(m)とするとき、ａ_dB(m) ＝２０ log₁₀ａ(m) ・・・（１）である。この対数変換された振幅データａ_dB(m) の個数
ｍ_MX＋１は、上述したようにピッチに依存して変化する
ため、一定個数（Ｍ個）の振幅データｂ_dB(m) に変換す
る。これは一種のサンプリングレート（サンプルレー
ト）変換である。なお、非線形圧縮部１２での圧縮処理
は、ｄＢ領域への対数圧縮の他に、例えばいわゆるμ-l
awやα-lawのような疑似対数圧縮処理を施してもよい。
このように、振幅を圧縮することにより、能率的な符号
化が実現される。

【００１６】ＭＢＥボコーダに入力される時間軸上の音
声信号に対するサンプリング周波数ｆs は、通常８ｋHz
で、全帯域幅は３．４ｋHz（ただし有効帯域は２００〜
３４００Hz）であり、女声の高い方から男声の低い方ま
でのピッチラグ（ピッチ周期に相当するサンプル数）
は、２０〜１４７程度である。従って、ピッチ（角）周
波数ωは、8000/147≒５４（Hz）から 8000/20＝４００
（Hz）程度までの間で変動することになる。従って、周
波数軸上で上記３．４ｋHzまでの間に約８〜６３本のピ
ッチパルス（ハーモニックス）が立つことになる。すな
わち、周波数軸上のｄＢ領域の波形として、８サンプル
乃至６３サンプルから成るデータを、一定のサンプル
数、例えば４４サンプルに、サンプル数変換を行うわけ
である。これが、図２のＣに示すように、一定のピッチ
周波数（角周波数）ω_C毎のハーモニックスの位置のサ
ンプルを求めることに相当する。

【００１７】次にダミーデータ付加部１４において、上
記ｍ_MX＋１個の圧縮データａ_dB(m)をＦＦＴし易い数
（２のべき乗等）Ｎ_F（例えばＮ_F＝２５６）に延長す
る。すなわち、ｍ_MX＋１からＮ_Fまでの区間のダミーデ
ータa'_dB(m) として、例えばｍ_MX＋１≦ｍ＜Ｎ_F／２：a'_dB(m) ＝ａ_dB(m_MX) Ｎ_F／２≦ｍ＜３Ｎ_F／４： a'_dB(m) ＝ａ_dB(m_MX) ×ｋ₁＋ａ_dB(0) ×ｋ₂ ただし、ｋ₁＝（３Ｎ_F／４−ｎ）／（Ｎ_F／４）ｋ₂＝（ｎ−Ｎ_F／２）／（Ｎ_F／４）３Ｎ_F／４≦ｍ＜Ｎ_F：a'_dB(m) ＝ａ_dB(0) ・・・（２）を用いて延長する。これは、図３に示すように、０〜ｍ
_MXの区間に元の振幅データａ_dB(m) を配置し、ｍ_MX＋１
≦ｍ＜Ｎ_F／２の区間ではブロック内の最後のデータで
あるａ_dB(m_MX) を保持し、Ｎ_F／２≦ｍ＜３Ｎ_F／４の
区間は直線的に補間し、３Ｎ_F／４≦ｍ＜Ｎ_Fの区間で
はブロック内の最初のデータａ_dB(0) を保持するような
折線となる。

【００１８】すなわち、図３に示すレート変換する原波
形の左端と右端が徐々につながるようにデータを作り込
んで詰めてゆくのである。ＦＦＴでは、変換前の波形を
図３の破線に示すように繰り返し波形とみなしているの
で、ｍ＝Ｎ_Fの点は、ｍ＝０に接続されることになる。

【００１９】これは、ＦＦＴ後に周波数軸上で乗算を行
うようなフィルタリングを行うと、元の図３に示す軸上
でたたみ込みが行われることになる。このため、図４に
示すように原波形以外の部分（ｍ_MX＜ｍ＜Ｎ_Fの区間）
に単純に０詰めを行うと、不連続点にて図４の破線Ｒに
示すようなリンギングが発生し、良好なレート変換が行
われなくなる。このような不具合を防止するために、上
記図３に示すように、ブロック端点に急激な値の変化を
もたらさないようにダミーデータを詰めてゆくわけであ
る。なお、上記ダミーデータの具体例の他に、図３の破
線Ｉに示すようにブロックの最後のデータからブロック
の最初のデータまでの全体を直線的に補間するようにし
たり、曲線的に補間するようにしてもよい。

【００２０】次に、上記Ｎ_F点（Ｎ_Fサンプル）に拡張
された数列（データ列）に対して、帯域制限型オーバー
サンプリング部１５のＦＦＴ（高速フーリエ変換）処理
部１６により、Ｎ_F点ＦＦＴを施し、図５のＡに示すよ
うな０〜Ｎ_Fの数列（スペクトル）を得る。この数列の
０〜πに相当する部分と、π〜２πに相当する部分との
間に、中間０詰め処理部１７により、（Ｏ_S−１）Ｎ_F
個の０を詰める。このときのＯ_Sが、オーバーサンプリ
ングの比率（レシオ）になる。例えばＯ_S＝８の場合に
は、図５のＢに示すように上記数列の０〜π相当部分と
π〜２π相当部分との間に７Ｎ_F個の０を詰め、８Ｎ_F
点（例えばＮ_F＝２５６のとき２０４８点）の数列とす
る。

【００２１】ここで、上記０詰め操作は、ＬＰＦ処理と
みることもできる。すなわち、サンプリングレートとし
てＯ_SＮ_Fの数列に対し、Ｏ_SＮ_Fで動作しているディ
ジタルフィルタが、図６のＡの太線で示すようなπ／８
のカットオフでローパス処理して、図６のＢに示すよう
なサンプル列を得ることになる。このフィルタ操作にお
いて、上記図４の破線Ｒで示したようなリンギングが発
生する虞れがある。本実施例では、そのリンギングの発
生を防ぐために、原波形の左端と右端とをなだらかに
（微分係数の急激な変化がないように）つなぐようにし
ている。

【００２２】次に、ＩＦＦＴ（逆ＦＦＴ）処理部１８に
より、Ｏ_SＮ_F点（例えば２０４８点）の逆ＦＦＴを行
うと、Ｏ_S倍にオーバーサンプルされた図７に示すよう
な振幅データ（ダミーデータも含む）が得られる。この
データ列の有効な部分、すなわち０〜Ｏ_S×（ｍ_MX＋
１）を取り出すと、原波形（元の振幅データａ_dB(m) ）
がＯ_S倍の密度となってオーバーサンプルされたものが
得られる。これはまだピッチに応じて可変の個数ｍ_MX＋
１に依存するデータ列である。

【００２３】次に、これを固定のデータ数に変換するた
めに、直線補間を行う。例えば、図８のＡは、上記ｍ_MX
＝１９（変換前の全バンド数、振幅データの個数が２
０）の場合を示しており、これを、Ｏ_S＝８として８倍
オーバーサンプリングすることにより、図８のＢに示す
ように、０〜πの間にＯ_S×（ｍ_MX＋１）＝１６０個の
サンプルデータが存在するわけであるが、これを直線補
間部１９で一定個数Ｎ_M、例えばＮ_M＝２０４８に直線
補間する。

【００２４】図９のＡは、直線補間部１９により直線補
間されて得られたた一定個数Ｎ_M（例えばＮ_M＝２０４
８）のデータを示しており、この２０４８サンプルのデ
ータを所定のサンプル数Ｍ（例えばＭ＝４４）に変換す
るために、間引き処理部２０により２０４８点のデータ
を間引いて４４点のデータを得ている。ここで、第０〜
第２０４７番目のサンプルデータの内、ＤＣ値（直流デ
ータ値、第０番目のデータ値）は伝送する必要がないの
で、ｎｉｎｔ（２０４８／４４）・ｉ）の値を間引き値
として採用し、４４個のデータを得るようにすればよ
い。ただし、１≦ｉ≦４４であり、ｎｉｎｔは、neares
t integer 、すなわち最も近い整数値を示す関数であ
る。

【００２５】このようにして、一定サンプル数Ｍ個のデ
ータに変換した数列ｂ_dB(n) 、ただし１≦ｎ≦Ｍ、を得
る。この固定データ数の数列を、必要に応じてブロック
間、あるいはフレーム間で差分をとり、ベクトル量子化
を施して、そのインデックスを伝送するようにすればよ
い。

【００２６】受信側（合成側あるいはデコーダ側）で
は、そのインデックスより、ベクトル量子化及び逆量子
化された数列ｂ_ＶＱｄＢ（ｎ）なるＭ点の波形データを
得る。そのデータ列を、同様の方法で、すなわち帯域制
限オーバーサンプリング、直線補間、間引きの操作を施
すことにより、必要なポイント数の上記ｍ_ＭＸ＋１点の
数列に変換する。なお、ｍ_ＭＸ（あるいはｍ_ＭＸ＋１）
は、別途伝送するピッチ情報により求めることができ
る。例えばサンプリング周期に対して規格化されたピッ
チ周期をｐとするとき、ピッチ周波数（角周波数）ω
は、２π／ｐで求められ、π／ω＝ｐ／２より、ｍ_ＭＸ
＋１＝ｉｎｉｎｔ（ｐ／２）として算出できる。このｍ
_ＭＸ＋１点の振幅情報をもとにしてデコード処理を行
う。

【００２７】次に、上述したようなデータ数変換方法が
適用可能な、音声信号の合成分析符号化装置（いわゆる
ボコーダ）の一種のＭＢＥ（Multiband Excitation: マ
ルチバンド励起）ボコーダの具体例について、図面を参
照しながら説明する。以下に説明するＭＢＥボコーダ
は、D.W. Griffin and J.S. Lim, "MultibandExcitatio
n Vocoder," IEEE Trans.Acoustics,Speech,and Signal
Processing,vol.36, No.8, pp.1223-1235, Aug. 1988
に開示されているものであり、従来のＰＡＲＣＯＲ（PA
Rtial auto-CORrelation: 偏自己相関）ボコーダ等で
は、音声のモデル化の際に有声音区間と無声音区間とを
ブロックあるいはフレーム毎に切り換えていたのに対
し、ＭＢＥボコーダでは、同時刻（同じブロックあるい
はフレーム内）の周波数軸領域に有声音（Voiced）区間
と無声音（Unvoiced）区間とが存在するという仮定でモ
デル化している。

【００２８】図１０は、上記ＭＢＥボコーダに本発明を
適用した実施例の全体の概略構成を示すブロック図であ
る。この図１０において、入力端子１０１には音声信号
が供給されるようになっており、この入力音声信号は、
ＨＰＦ（ハイパスフィルタ）等のフィルタ１０２に送ら
れて、いわゆるＤＣ（直流）オフセット分の除去や帯域
制限（例えば２００〜３４００Hzに制限）のための少な
くとも低域成分（２００Hz以下）の除去が行われる。こ
のフィルタ１０２を介して得られた信号は、ピッチ抽出
部１０３及び窓かけ処理部１０４にそれぞれ送られる。
ピッチ抽出部１０３では、入力音声信号データが所定サ
ンプル数Ｎ（例えばＮ＝２５６）単位でブロック分割さ
れ（あるいは方形窓による切り出しが行われ）、このブ
ロック内の音声信号についてのピッチ抽出が行われる。
このような切り出しブロック（２５６サンプル）を、例
えば図１１のＡに示すようにＬサンプル（例えばＬ＝１
６０）のフレーム間隔で時間軸方向に移動させており、
各ブロック間のオーバラップはＮ−Ｌサンプル（例えば
９６サンプル）となっている。また、窓かけ処理部１０
４では、１ブロックＮサンプルに対して所定の窓関数、
例えばハミング窓をかけ、この窓かけブロックを１フレ
ームＬサンプルの間隔で時間軸方向に順次移動させてい
る。

【００２９】このような窓かけ処理を数式で表すと、ｘ_w(k,q) ＝ｘ(q) ｗ(kL-q) ・・・（３）となる。この（１）式において、ｋはブロック番号を、
ｑはデータの時間インデックス（サンプル番号）を表
し、処理前の入力信号のｑ番目のデータｘ(q) に対して
第ｋブロックの窓（ウィンドウ）関数ｗ(kL-q)により窓
かけ処理されることによりデータｘ_w(k,q) が得られる
ことを示している。ピッチ抽出部１０３内での図１１の
Ａに示すような方形窓の場合の窓関数ｗ_r(r) は、ｗ_r(r) ＝１０≦ｒ＜Ｎ・・・（４）＝０ｒ＜０，Ｎ≦ｒまた、窓かけ処理部１０４での図１１のＢに示すような
ハミング窓の場合の窓関数ｗ_h(r) は、ｗ_h(r) ＝ 0.54 − 0.46 cos(２πr/(N-1)) ０≦ｒ＜Ｎ・・・（５）＝０ｒ＜０，Ｎ≦ｒである。このような窓関数ｗ_r(r) あるいはｗ_h(r) を
用いるときの上記（３）式の窓関数ｗ(r) （＝ｗ(kL-
q)）の否零区間は、０≦ｋＬ−ｑ＜Ｎこれを変形して、ｋＬ−Ｎ＜ｑ≦ｋＬ従って例えば上記方形窓の場合に窓関数ｗ_r(kL-q)＝１
となるのは、図１２に示すように、ｋＬ−Ｎ＜ｑ≦ｋＬ
のときとなる。また、上記（３）〜（５）式は、長さＮ
（＝２５６）サンプルの窓が、Ｌ（＝１６０）サンプル
ずつ前進してゆくことを示している。以下、上記（４）
式、（５）式の各窓関数で切り出された各Ｎ点（０≦ｒ
＜Ｎ）の否零サンプル列を、それぞれｘ_wr(k,r) 、ｘ_wh
(k,r) と表すことにする。

【００３０】窓かけ処理部１０４では、図１３に示すよ
うに、上記（５）式のハミング窓がかけられた１ブロッ
ク２５６サンプルのサンプル列ｘ_wh(k,r) に対して１７
９２サンプル分の０データが付加されて（いわゆる０詰
めされて）２０４８サンプルとされ、この２０４８サン
プルの時間軸データ列に対して、直交変換部１０５によ
り例えばＦＦＴ（高速フーリエ変換）等の直交変換処理
が施される。

【００３１】ピッチ抽出部１０３では、上記Ｘ
_ｗｒ（ｋ，ｒ）のサンプル列（１ブロックＮサンプル）
に基づいてピッチ抽出が行われる。このピッチ抽出法に
は、時間波形の周期性や、スペクトルの周期的周波数構
造や、自己相関関数を用いるもの等が知られているが、
本実施例では、センタクリップ波形の自己相関法を採用
している。このときのブロック内でのセンタクリップレ
ベルについては、１ブロックにつき１つのクリップレベ
ルを設定してもよいが、ブロックを細分割した各部（各
サブブロック）の信号のピークレベル等を検出し、これ
らの各サブブロックのピークレベル等の差が大きいとき
に、ブロック内でクリップレベルを段階的にあるいは連
続的に変化させるようにしている。このセンタクリップ
波形の自己相関データのピーク位置に基づいてピッチ周
期を決めている。このとき、現在フレームに属する自己
相関データ（自己相関は１ブロックＮサンプルのデータ
を対象として求められる）から複数のピークを求めてお
き、これらの複数のピークの内の最大ピークが所定の閾
値以上のときには該最大ピーク位置をピッチ周期とし、
それ以外のときには、現在フレーム以外のフレーム、例
えば前後のフレームで求められたピッチに対して所定の
関係を満たすピッチ範囲内、例えば前フレームのピッチ
を中心として±２０％の範囲内にあるピークを求め、こ
のピーク位置に基づいて現在フレームのピッチを決定す
るようにしている。このピッチ抽出部１０３ではオープ
ンループによる比較的ラフなピッチのサーチが行われ、
抽出されたピッチデータは高精度（ファイン）ピッチサ
ーチ部１０６に送られて、クローズドループによる高精
度のピッチサーチ（ピッチのファインサーチ）が行われ
る。

【００３２】高精度（ファイン）ピッチサーチ部１０６
には、ピッチ抽出部１０３で抽出された整数（インテジ
ャー）値の粗（ラフ）ピッチデータと、直交変換部１０
５により例えばＦＦＴされた周波数軸上のデータとが供
給されている。この高精度ピッチサーチ部１０６では、
上記粗ピッチデータ値を中心に、0.２〜0.５きざみで±
数サンプルずつ振って、最適な小数点付き（フローティ
ング）のファインピッチデータの値へ追い込む。このと
きのファインサーチの手法として、いわゆる合成による
分析 (Analysis by Synthesis)法を用い、合成されたパ
ワースペクトルが原音のパワースペクトルに最も近くな
るようにピッチを選んでいる。

【００３３】このピッチのファインサーチについて説明
する。先ず、上記ＭＢＥボコーダにおいては、上記ＦＦ
Ｔ等により直交変換された周波数軸上のスペクトルデー
タとしてのＳ（ｊ）をＳ（ｊ）＝Ｈ（ｊ）｜Ｅ（ｊ）｜０＜ｊ＜Ｊ・・・（６）と表現するようなモデルを想定している。ここで、Ｊは
ω _Ｓ／４π＝ｆ_Ｓ．／２に対応し、サンプリング周波数
ｆ_Ｓ＝ω _Ｓ／２πが例えば８ｋＨｚのときには４ｋＨｚ
に対応する。上記（６）式中において、周波数軸上のス
ペクトルデータＳ（ｊ）が図１４のＡに示すような波形
のとき、Ｈ（ｊ）は、図１４のＢに示すような元のスペ
クトルデータＳ（ｊ）のスペクトル包絡線（エンベロー
プ）を示し、Ｅ（ｊ）は、図１４のＣに示すような等レ
ベルで周期的な励起信号（エキサイテイション）のスペ
クトルを示している。すなわち、ＦＦＴスペクトルＳ
（ｊ）は、スペクトルエンベロープＨ（ｊ）と励起信号
のパワースペクトル｜Ｅ（ｊ）｜との積としてモデル化
される。

【００３４】上記励起信号のパワースペクトル｜Ｅ(j)
｜は、上記ピッチに応じて決定される周波数軸上の波形
の周期性（ピッチ構造）を考慮して、１つの帯域（バン
ド）の波形に相当するスペクトル波形を周波数軸上の各
バンド毎に繰り返すように配列することにより形成され
る。この１バンド分の波形は、例えば上記図１３に示す
ような２５６サンプルのハミング窓関数に１７９２サン
プル分の０データを付加（０詰め）した波形を時間軸信
号と見なしてＦＦＴし、得られた周波数軸上のある帯域
幅を持つインパルス波形を上記ピッチに応じて切り出す
ことにより形成することができる。

【００３５】次に、上記ピッチに応じて分割された各バ
ンド毎に、上記Ｈ(j) を代表させるような（各バンド毎
のエラーを最小化するような）値（一種の振幅）｜Ａ_m
｜を求める。ここで、例えば第ｍバンド（第ｍ高調波の
帯域）の下限、上限の点をそれぞれａ_m、ｂ_mとすると
き、この第ｍバンドのエラーε_mは、

【００３６】

【数１】で表せる。このエラーε_ｍを最小化するような｜Ａ_ｍ｜
は、

【００３７】

【数２】となり、この（８）式の｜Ａ_ｍ｜のとき、エラーε_ｍを
最小化する。このような振幅｜Ａ_ｍ｜を各バンド毎に求
め、得られた各振幅｜Ａ_ｍ｜を用いて上記（７）式で定
義された各バンド毎のエラーε_ｍを求める。次に、この
ような各バンド毎のエラーω_ｍの全バンドの総和値Σω
_ｍを求める。さらに、このような全バンドのエラー総和
値Σε_ｍを、いくつかの微小に異なるピッチについて求
め、エラー総和値Σε_ｍが最小となるようなピッチを求
める。

【００３８】すなわち、上記ピッチ抽出部１０３で求め
られたラフピッチを中心として、例えば 0.25 きざみで
上下に数種類ずつ用意する。これらの複数種類の微小に
異なるピッチの各ピッチに対してそれぞれ上記エラー総
和値Σε_mを求める。この場合、ピッチが定まるとバン
ド幅が決まり、上記（８）式より、周波数軸上データの
パワースペクトル｜Ｓ(j) ｜と励起信号スペクトル｜Ｅ
(j) ｜とを用いて上記（７）式のエラーε_mを求め、そ
の全バンドの総和値Σε_mを求めることができる。この
エラー総和値Σε_mを各ピッチ毎に求め、最小となるエ
ラー総和値に対応するピッチを最適のピッチとして決定
するわけである。以上のようにして高精度ピッチサーチ
部１０６で最適のファイン（例えば 0.25 きざみ）ピッ
チが求められ、この最適ピッチに対応する振幅｜Ａ_m｜
が決定される。

【００３９】以上ピッチのファインサーチの説明におい
ては、説明を簡略化するために、全バンドが有声音（Vo
iced）の場合を想定しているが、上述したようにＭＢＥ
ボコーダにおいては、同時刻の周波数軸上に無声音（Un
voiced）領域が存在するというモデルを採用しているこ
とから、上記各バンド毎に有声音／無声音の判別を行う
ことが必要とされる。

【００４０】上記高精度ピッチサーチ部１０６からの最
適ピッチ及び振幅｜Ａ_m｜のデータは、有声音／無声音
判別部１０７に送られ、上記各バンド毎に有声音／無声
音の判別が行われる。この判別のために、ＮＳＲ（ノイ
ズｔｏシグナル比）を利用する。すなわち、第ｍバンド
のＮＳＲは、

【００４１】

【数３】と表せ、このＮＳＲ値が所定の閾値（例えば0.３）より
大のとき（エラーが大きい）ときには、そのバンドでの
｜Ａ_m｜｜Ｅ(j) ｜による｜Ｓ(j) ｜の近似が良くない
（上記励起信号｜Ｅ(j) ｜が基底として不適当である）
と判断でき、当該バンドをＵＶ（Unvoiced、無声音）と
判別する。これ以外のときは、近似がある程度良好に行
われていると判断でき、そのバンドをＶ（Voiced、有声
音）と判別する。

【００４２】次に、振幅再評価部１０８には、直交変換
部１０５からの周波数軸上データ、高精度ピッチサーチ
部１０６からのファインピッチと評価された振幅｜Ａ_m
｜との各データ、及び上記有声音／無声音判別部１０７
からのＶ／ＵＶ（有声音／無声音）判別データが供給さ
れている。この振幅再評価部１０８では、有声音／無声
音判別部１０７において無声音（ＵＶ）と判別されたバ
ンドに関して、再度振幅を求めている。このＵＶのバン
ドについての振幅｜Ａ_m｜_UVは、

【００４３】

【数４】にて求められる。

【００４４】この振幅再評価部１０８からのデータは、
データ数変換（一種のサンプリングレート変換）部１０
９に送られる。このデータ数変換部１０９は、上記ピッ
チに応じて周波数軸上での分割帯域数が異なり、データ
数（特に振幅データの数）が異なることを考慮して、一
定の個数にするためのものである。すなわち、例えば有
効帯域を３４００ｋHzまでとすると、この有効帯域が上
記ピッチに応じて、８バンド〜６３バンドに分割される
ことになり、これらの各バンド毎に得られる上記振幅｜
Ａ_m｜（ＵＶバンドの振幅｜Ａ_m｜_UVも含む）データの
個数ｍ_MX＋１も８〜６３と変化することになる。このた
めデータ数変換部１０９では、この可変個数ｍ_MX＋１の
振幅データを一定個数Ｍ（例えば４４個）のデータに変
換している。

【００４５】ここで本実施例においては、上記図１〜図
９と共に説明したように、周波数軸上の有効帯域１ブロ
ック分の振幅データに対して、ブロック内の最後のデー
タからブロック内の最初のデータまでの値を補間するよ
うなダミーデータを付加してデータ個数をＮ_F個に拡大
した後、帯域制限型のＯ_S倍（例えば８倍）のオーバー
サンプリングを施すことによりＯ_S倍の個数の振幅デー
タを求め、このＯ_S倍の個数（（ｍ_MX＋１）×Ｏ_S個）
の振幅データを直線補間してさらに多くのＮ_M個（例え
ば２０４８個）に拡張し、このＮ_M個のデータを間引い
て上記一定個数Ｍ（例えば４４個）のデータに変換して
いる。

【００４６】このデータ数変換部１０９からのデータ
（上記一定個数Ｍ個の振幅データ）がベクトル量子化部
１１０に送られて、所定個数のデータ毎にまとめられて
ベクトルとされ、ベクトル量子化が施される。ベクトル
量子化部１１０からの量子化出力データは、出力端子１
１１を介して取り出される。また、上記高精度のピッチ
サーチ部１０６からの高精度（ファイン）ピッチデータ
は、ピッチ符号化部１１５で符号化され、出力端子１１
２を介して取り出される。さらに、上記有声音／無声音
判別部１０７からの有声音／無声音（Ｖ／ＵＶ）判別デ
ータは、出力端子１１３を介して取り出される。これら
の各出力端子１１１〜１１３からのデータは、所定の伝
送フォーマットの信号とされて伝送される。

【００４７】なお、これらの各データは、上記Ｎサンプ
ル（例えば２５６サンプル）のブロック内のデータに対
して処理を施すことにより得られるものであるが、ブロ
ックは時間軸上を上記Ｌサンプルのフレームを単位とし
て前進することから、伝送するデータは上記フレーム単
位で得られる。すなわち、上記フレーム周期でピッチデ
ータ、Ｖ／ＵＶ判別データ、振幅データが更新されるこ
とになる。

【００４８】次に、伝送されて得られた上記各データに
基づき音声信号を合成するための合成側（デコード側）
の概略構成について、図１５を参照しながら説明する。
この図１５において、入力端子１２１には上記ベクトル
量子化された振幅データが、入力端子１２２には上記符
号化されたピッチデータが、また入力端子１２３には上
記Ｖ／ＵＶ判別データがそれぞれ供給される。入力端子
１２１からの量子化振幅データは、逆ベクトル量子化部
１２４に送られて逆量子化され、データ数逆変換部１２
５に送られて逆変換される。このデータ数逆変換部１２
５では、上述した図１〜図９の説明と同様な変換が行わ
れ、得られた振幅データが有声音合成部１２６及び無声
音合成部１２７に送られる。入力端子１２２からの符号
化ピッチデータは、ピッチ復号化部１２８で復号化さ
れ、データ数逆変換部１２５、有声音合成部１２６及び
無声音合成部１２７に送られる。また入力端子１２３か
らのＶ／ＵＶ判別データは有声音合成部１２６及び無声
音合成部１２７に送られる。

【００４９】有声音合成部１２６では例えば余弦(cosin
e)波合成により時間軸上の有声音波形を合成し、無声音
合成部１２７では例えばホワイトノイズをバンドパスフ
ィルタでフィルタリングして時間軸上の無声音波形を合
成し、これらの各有声音合成波形と無声音合成波形とを
加算部１２９で加算合成して、出力端子１３０より取り
出すようにしている。この場合、上記振幅データ、ピッ
チデータ及びＶ／ＵＶ判別データは、上記分析時の１フ
レーム（Ｌサンプル、例えば１６０サンプル）毎に更新
されて与えられるが、フレーム間の連続性を高める（円
滑化する）ために、上記振幅データやピッチデータの各
値を１フレーム中の例えば中心位置における各データ値
とし、次のフレームの中心位置までの間（合成時の１フ
レーム）の各データ値を補間により求める。すなわち、
合成時の１フレーム（例えば上記分析フレームの中心か
ら次の分析フレームの中心まで）において、先端サンプ
ル点での各データ値と終端（次の合成フレームの先端）
サンプル点での各データ値とが与えられ、これらのサン
プル点間の各データ値を補間により求めるようにしてい
る。

【００５０】以下、有声音合成部１２６における合成処
理を詳細に説明する。上記Ｖ（有声音）と判別された第
ｍバンド（第ｍ高調波の帯域）における時間軸上の上記
１合成フレーム（Ｌサンプル、例えば１６０サンプル）
分の有声音をＶ_m(n) とするとき、この合成フレーム内
の時間インデックス（サンプル番号）ｎを用いて、Ｖ_m(n) ＝Ａ_m(n) cos(θ_m(n)) ０≦ｎ＜Ｌ・・・（11）と表すことができる。全バンドの内のＶ（有声音）と判
別された全てのバンドの有声音を加算（ΣＶ_m(n) ）し
て最終的な有声音Ｖ(n) を合成する。

【００５１】この（11）式中のＡ_m(n) は、上記合成フ
レームの先端から終端までの間で補間された第ｍ高調波
の振幅である。最も簡単には、フレーム単位で更新され
る振幅データの第ｍ高調波の値を直線補間すればよい。
すなわち、上記合成フレームの先端（ｎ＝０）での第ｍ
高調波の振幅値をＡ_0m、該合成フレームの終端（ｎ＝
Ｌ：次の合成フレームの先端）での第ｍ高調波の振幅値
をＡ_Lmとするとき、Ａ_m(n) ＝ (L-n)Ａ_0m／Ｌ＋ｎＡ_Lm／Ｌ・・・（12）の式によりＡ_m(n) を計算すればよい。

【００５２】次に、上記（１１）式中の位相θ_ｍ（ｎ）
は、 θ _ｍ（ｎ）＝ｍω_０１ｎ＋ｎ^２ｍ（ω_Ｌ１−ω_０１）／２Ｌ＋φ_０ｍ＋Δωｎ・・・（１３）により求めることができる。この（１３）式中で、φ
_０ｍは上記合成フレームの先端（ｎ＝０）での第ｍ高調
波の位相（フレーム初期位相）を示し、ω_０１は合成フ
レーム先端（ｎ＝０）での基本角周波数、ω_Ｌ１は該合
成フレームの終端（ｎ＝Ｌ：次の合成フレーム先端）で
の基本角周波数をそれぞれ示している。上記（１３）式
中のΔωは、ｎ＝Ｌにおける位相φ_Ｌｍがθ_ｍ（Ｌ）に
等しくなるような最小のΔωを設定する。

【００５３】以下、任意の第ｍバンドにおいて、それぞ
れｎ＝０、ｎ＝ＬのときのＶ／ＵＶ判別結果に応じた上
記振幅Ａ_m(n) 、位相θ_m(n) の求め方を説明する。第
ｍバンドが、ｎ＝０、ｎ＝ＬのいずれもＶ（有声音）と
される場合に、振幅Ａ_m(n) は、上述した（12）式によ
り、伝送された振幅値Ａ_0m、Ａ_Lmを直線補間して振幅Ａ
_m(n) を算出すればよい。位相θ_m(n) は、ｎ＝０でθ
_m(0) ＝φ_0mからｎ＝Ｌでθ_m(L) がφ_Lmとなるように
Δωを設定する。

【００５４】次に、ｎ＝０のときＶ（有声音）で、ｎ＝
ＬのときＵＶ（無声音）とされる場合に、振幅Ａ_m(n)
は、Ａ_m(0) の伝送振幅値Ａ_0mからＡ_m(L) で０となる
ように直線補間する。ｎ＝Ｌでの伝送振幅値Ａ_Lmは無声
音の振幅値であり、後述する無声音合成の際に用いられ
る。位相θ_m(n) は、θ_m(0) ＝φ_0mとし、かつΔω＝
０とする。

【００５５】さらに、ｎ＝０のときＵＶ（無声音）で、
ｎ＝ＬのときＶ（有声音）とされる場合には、振幅Ａ_m
(n) は、ｎ＝０での振幅Ａ_m(0) を０とし、ｎ＝Ｌで伝
送された振幅値Ａ_Lmとなるように直線補間する。位相θ
_m(n) については、ｎ＝０での位相θ_m(0) として、フ
レーム終端での位相値φ_Lmを用いて、 θ_m(0) ＝φ_Lm−ｍ（ω_O1＋ω_L1）Ｌ／２・・・（14）とし、かつΔω＝０とする。

【００５６】上記ｎ＝０、ｎ＝ＬのいずれもＶ（有声
音）とされる場合に、θ_m(L) がφ_LmとなるようにΔω
を設定する手法について説明する。上記（13）式で、ｎ
＝Ｌと置くことにより、 θ_m(L) ＝ｍω_O1Ｌ＋Ｌ²ｍ（ω_L1−ω₀₁）／２Ｌ＋φ_0m＋ΔωＬ＝ｍ（ω_O1＋ω_L1）Ｌ／２＋φ_0m＋ΔωＬ＝φ_Lm となり、これを整理すると、Δωは、 Δω＝（mod2π((φ_Lm−φ_0m) − mL(ω_O1＋ω_L1)/2)／Ｌ・・・（15）となる。この（15）式でmod2π(x) とは、ｘの主値を−
π〜＋πの間の値で返す関数である。例えば、ｘ＝１.3
πのときmod2π(x) ＝−０.7π、ｘ＝２.3πのときmod2
π(x) ＝０.3π、ｘ＝−１.3πのときmod2π(x) ＝０.7
π、等である。

【００５７】ここで、図１６のＡは、音声信号のスペク
トルの一例を示しており、バンド番号（ハーモニクスナ
ンバ）ｍが８、９、１０の各バンドがＵＶ（無声音）と
され、他のバンドはＶ（有声音）とされている。このＶ
（有声音）のバンドの時間軸信号が上記有声音合成部１
２６により合成され、ＵＶ（無声音）のバンドの時間軸
信号が無声音合成部１２７で合成されるわけである。

【００５８】以下、無声音合成部１２７における無声音
合成処理を説明する。ホワイトノイズ発生部１３１から
の時間軸上のホワイトノイズ信号波形を、所定の長さ
（例えば２５６サンプル）で適当な窓関数（例えばハミ
ング窓）により窓かけをし、ＳＴＦＴ処理部１３２によ
りＳＴＦＴ（ショートタームフーリエ変換）処理を施す
ことにより、図１６のＢに示すようなホワイトノイズの
周波数軸上のパワースペクトルを得る。このＳＴＦＴ処
理部１３２からのパワースペクトルをバンド振幅処理部
１３３に送り、図１６のＣに示すように、上記ＵＶ（無
声音）とされたバンド（例えばｍ＝８、９、１０）につ
いて上記振幅｜Ａ_m｜_UVを乗算し、他のＶ（有声音）と
されたバンドの振幅を０にする。このバンド振幅処理部
１３３には上記振幅データ、ピッチデータ、Ｖ／ＵＶ判
別データが供給されている。バンド振幅処理部１３３か
らの出力は、ＩＳＴＦＴ処理部１３４に送られ、位相は
元のホワイトノイズの位相を用いて逆ＳＴＦＴ処理を施
すことにより時間軸上の信号に変換する。ＩＳＴＦＴ処
理部１３４からの出力は、オーバーラップ加算部１３５
に送られ、時間軸上で適当な（元の連続的なノイズ波形
を復元できるように）重み付けをしながらオーバーラッ
プ及び加算を繰り返し、連続的な時間軸波形を合成す
る。オーバーラップ加算部１３５からの出力信号が上記
加算部１２９に送られる。

【００５９】このように、各合成部１２６、１２７にお
いて合成されて時間軸上に戻された有声音部及び無声音
部の各信号は、加算部１２９により適当な固定の混合比
で加算して、出力端子１３０より再生された音声信号を
取り出す。

【００６０】なお、上記図１０の音声分析側（エンコー
ド側）の構成や図１５の音声合成側（デコード側）の構
成については、各部をハードウェア的に記載している
が、いわゆるＤＳＰ（ディジタル信号プロセッサ）等を
用いてソフトウェアプログラムにより実現することも可
能である。

【００６１】なお、本発明は上記実施例のみに限定され
るものではなく、例えば、音声信号のみならず、音響信
号を入力信号として用いることもできる。

【００６２】

【発明の効果】以上の説明から明らかなように、本発明
に係るデータ数変換方法によれば、ブロック内で可変個
数のデータを非線形圧縮し、一定個数に変換しているた
め、ブロック間（フレーム間）の差分をとることやベク
トル量子化等が可能となり、符号化効率を高める上で有
効であり、また、データ数変換（サンプル数変換）のた
めの帯域制限型オーバーサンプリング処理を施す際に、
処理前のブロック内データの最後のデータ値と最初のデ
ータ値との間を補間するようなダミーデータを付加して
データ個数を拡大しているため、後のフィルタ処理等に
より端点にリンギングが発生するような不具合を回避で
き、良好な符号化、特に効率の高いベクトル量子化が実
現できる。また、このようなデータ数変換方法が適用さ
れた本発明に係る符号化装置及び復号化装置も、上述と
同様な効果を得ることができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明に係るデータ数変換方法を説明するため
の概略構成を示すブロック図である。

【図２】データ数変化の一例を説明するための波形図で
ある。

【図３】ＦＦＴ前のデータ数拡大した波形の一例を示す
図である。

【図４】ＦＦＴ前のデータ数拡大した波形の比較例を示
す図である。

【図５】ＦＦＴ後の波形とオーバーサンプリング操作を
説明するための図である。

【図６】ＦＦＴ後の波形に対するフィルタリング操作を
説明するための図である。

【図７】ＩＦＦＴ後の波形を示す図である。

【図８】オーバーサンプリングによるサンプル数変換の
一例を示す図である。

【図９】直線補間及び間引き処理を説明するための図で
ある。

【図１０】本発明に係るデータ数変換方法が適用される
装置の具体例としての音声信号の合成分析符号化装置の
分析側（エンコード側）の概略構成を示す機能ブロック
図である。

【図１１】窓かけ処理を説明するための図である。

【図１２】窓かけ処理と窓関数との関係を説明するため
の図である。

【図１３】直交変換（ＦＦＴ）処理対象としての時間軸
データを示す図である。

【図１４】周波数軸上のスペクトルデータ、スペクトル
包絡線（エンベロープ）及び励起信号のパワースペクト
ルを示す図である。

【図１５】本発明に係るデータ数変換方法が適用される
装置の具体例としての音声信号の合成分析符号化装置の
合成側（デコード側）の概略構成を示す機能ブロック図
である。

【図１６】音声信号を合成する際の無声音合成を説明す
るための図である。

【符号の説明】

１２・・・・・非線形圧縮部１３・・・・・データ個数変換本体部１４・・・・・ダミーデータ付加部１５・・・・・帯域制限型オーバーサンプリング部１６・・・・・ＦＦＴ（高速フーリエ変換）処理部１７・・・・・中間０詰め処理部１８・・・・・ＩＦＦＴ（逆ＦＦＴ）処理部１９・・・・・直線補間部２０・・・・・間引き処理部１０３・・・・・ピッチ抽出部１０４・・・・・窓かけ処理部１０５・・・・・直交変換（ＦＦＴ）部１０６・・・・・高精度（ファイン）ピッチサーチ部１０７・・・・・有声音／無声音（Ｖ／ＵＶ）判別部１０８・・・・・振幅再評価部１０９・・・・・データ数変換（データレートコンバー
ト）部１１０・・・・・ベクトル量子化部１２６・・・・・有声音合成部１２７・・・・・無声音合成部

Claims

(57)【特許請求の範囲】

【請求項１】ブロック内の波形データ又は波形を表す
パラメータデータの個数が可変とされたデータをブロッ
ク毎に一定の個数の基準データと比較するために上記可
変個数のデータを上記一定個数に変換するデータ数変換
方法であって、上記ブロック毎に可変の個数のデータにダミーデータを
付加してデータ個数を拡大した後、帯域制限型のオーバ
ーサンプリングを施すことを特徴とするデータ数変換方
法。
【請求項２】上記ダミーデータは、ブロック内の最後
のデータからブロック内の最初のデータまでの値を補間
するようなダミーデータであることを特徴とする請求項
１記載のデータ数変換方法。
【請求項３】入力オーディオ信号をブロックに分割し
て、ブロック内の可変個数の波形データ又は波形を表す
パラメータデータを抽出し、上記抽出された可変個数の
データをブロック毎に一定の個数の基準データと比較す
るために上記可変個数のデータを上記一定個数に変換し
て符号化する符号化装置であって、上記一定個数への変換の際、上記ブロック毎に可変の個
数のデータにダミーデータを付加してデータ個数を拡大
した後、帯域制限型のオーバーサンプリングを施すこと
を特徴とする符号化装置。
【請求項４】入力オーディオ信号をブロックに分割し
て、ブロック内の可変個数の波形データ又は波形を表す
パラメータデータを抽出し、上記抽出された可変個数の
データをブロック毎に一定の個数の基準データと比較す
るために上記可変個数のデータを上記一定個数に変換す
ることにより符号化された符号列を受け取り、上記符号
列から上記一定個数のデータを復号化し、上記復号化さ
れた一定個数のデータから可変個数のデータに逆変換す
る復号化装置であって、上記可変個数への逆変換の際、上記ブロック毎に一定の
個数のデータにダミーデータを付加してデータ個数を拡
大した後、帯域制限型のオーバーサンプリングを施すこ
とを特徴とする復号化装置。
【請求項５】ブロック内の波形データ又は波形を表す
パラメータデータのＮ個のデータを、ブロック毎にＭ個
のデータに変換するデータ数変換方法において、上記ブロック毎にＮ個のデータにダミーデータを付加し
てデータ個数を拡大した後、帯域制限型のオーバーサン
プリングを施すことを特徴とするデータ数変換方法。