JP3343125B2 - 線スペクトル平方根を発生し符号化するための方法と装置 - Google Patents

線スペクトル平方根を発生し符号化するための方法と装置

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    • G10L19/00—Speech or audio signals analysis-synthesis techniques for redundancy reduction, e.g. in vocoders; Coding or decoding of speech or audio signals, using source filter models or psychoacoustic analysis
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Description

【発明の詳細な説明】 発明の背景 I.発明の分野 この発明は，音声処理に関する。特に，本発明は音声
符号化システムに基づいた線形予測におけるLPC係数を
符号化するための新規で改良された方法と装置に関す
る。
II.関連技術の説明 デイジタル技術による音声送信は，特に，長距離デイ
ジタル無線電話への応用において広まってきた。これ
は，チャネル上で送信された情報から再構築された音声
の品質を維持しながら，その情報量を最小にする方法に
ついての関心を形成してきた。もしも連続する音声信号
を単純にサンプリングし，そして各サスプルを独立して
量子化することにより音声を送信する場合，再構築され
た音声の品質を従前のアナログ電話と同様の品質とする
ためには,64キロバイト／秒程度のデータ レートが要
求される。しかし，適当な符号化，送信，及び受信機に
おける再構築が引き続き行われるところの，通話解析を
利用すると，データ レートを相当に減少することがで
きる。
人間の通話により形成されるもののモデル パラメー
タを抽出することにより通話を圧縮する装置は，ボコー
ダと呼ばれる。そのような装置は入来する音声を解析し
て関連パラメータを抽出するエンコーダ，及び送信チャ
ネル上でエンコーダから受信したパラメータを利用して
音声を再構築するデコーダとを具備する。音声信号を変
える時刻を正確に表すために，モデル パラメータは定
期的に更新される。音声は，時間又は解析フレームのブ
ロックに分割される。その間，パラメータは計算され，
量子化される。それらの量子化されたパラメータはそれ
から送信チャネル上を送信され，音声は受信機において
それらの量子化されたパラメータから再構築される。
多くの音声圧縮アルゴリズムにおいて，コード エキ
サイテッド線形予測（the Code Excited Linear Predic
tion）符号化（CELP）方法が利用される。CELP符号化ア
ルゴリズムの例は,1988年，トーマス イー トレメイ
ン外による，移動衛星会議の報告，資料「4.8kbpsコー
ド エキサイテッド線形予測符号」に説明されている。
このタイプの特に有効なボコーダの例は，本発明の譲受
人に譲渡された，名称が「可変レートボコーダ」という
米国特許第5,414,796号明細書に説明されている。これ
はここに引用することにより取り込まれる。
多くの通話圧縮アルゴリズムは通話信号のスペクトル
の大きさを表すためのフイルタを使用する。線形予測技
術を使用して音声の各フレームのためにフイルタ係数が
計算されることから，該フイルタは線形予測符号化（th
e Linear Predictive Coding）（LPC）フイルタとして
参照される。該フィルタ係数が決定されると，該フイル
タ係数は量子化されなければならない。LPCフイルタ係
数を量子化するための有効な方法は，音声信号をエンコ
ードするのに必要なビットレートを減少するために使用
されることができる。
LPCフイルタの係数を量子化するための一つの方法
は，フイルタ係数を線スペクトル対（Line spectral Pa
ir）（LSP）に変換し，該LSPパラメータを量子化するこ
とを含んでいる。量子化された複数のLSPはそれからLPC
フイルタ係数に戻される。それはデコーダの音声構築モ
デルで使用される。LSPパラメータはLPCパラメータより
もより良い量子化特性を有し，そして量子化されたLSP
パラメータのオーダリング特性（the ordering propert
y）はその結果量子化されたLPCフイルタが安定であるこ
とを保証することから，量子化はLSP領域で行われる。
LSPパラメータの特別セットのために，一つのパラメ
ータにおける量子化エラーは，他のLSPパラメータ中で
の同様な大きさの量子化エラーにより生起される変化に
比して,LPCフイルタ応答の大きな変化と，より大きく知
覚される低下（degradation）となり得る。量子化の知
覚され得る効果は，量子化エラーに，より敏感ではない
LSPパラメータ中のより多くの量子化エラーを許容する
ことにより最小化されることができる。量子化エラーの
最適分布を決定するために，各LSPパラメータの個々の
感度を決定しなければならない。LSPパラメータを最適
に符号化するための好ましい方法と装置は,1994年８月
４日に出願され，本発明の譲受人に譲渡された，名称が
「線スペクトル ペア周波数の，感度重みを付けられた
ベクトル量子化」という米国特許出願第08/286,150号に
説明されている。これは，ここに引用することにより，
取り込まれる。
発明の概要 本発明は，線スペクトル（line spectral）平方根（L
SS）値を使用するLPCパラメータを量子化するための新
規で改善された方法と装置である。本発明は,LPC係数よ
りも容易に量子化され,LSP周波数符号化の主要な利益で
あるところの量子化エラーに対して減じられた感度を提
供する代替セットのデータにLPCフイルタ係数を変換す
る。さらに,LPC係数からLSS値への変換とLSS値からLPC
係数への変換は,LPC係数とLSPパラメータの間の相当す
る変換よりも，より計算的なインテンシブ（intensiv
e）ではない。
図面の簡単な説明 本発明の特徴、目的および利点は、図面を参照した以
下の詳細な説明からより明らかになるであろう。図面に
おいて、同様の参照記号は図中の対応部分を示す。
図１は,LPC係数を発生し，符号化するための従来装置
を示すブロック図である。
図２は，本発明において線スペクトル余弦値を再分布
するために使用される標準化機能の構想を示している。
図３は，本発明の線スペクトル平方根値を符号化する
ための感度値を発生するための装置を示しているブロッ
ク図を示している。
図４は，線スペクトル平方根値を符号化するための全
体的な量子化機構を示すブロック図である。
好ましい実施の形態の詳細な説明 図１は,LPC係数（ａ（１）,a（２），……,a（Ｎ））
を決定することによりLPCフイルタデータを発生し，符
号化するための，及びそれらのLPC係数からLSP周波数
（ω（１），ω（２），……ω（Ｎ））を発生するため
の，従前の装置を示している。Ｎは,LPCフイルタ中のフ
イルタ係数の数である。通話自己相関要素１は下記式に
従って，音声サンプルＳ（ｎ）から一組の自己相関値Ｒ
（０）からＲ（Ｎ）を計算する。
ここで,LはLPC係数が計算されるフレームでの音声サ
ンプルの数である。典型的な実施の形態において，フレ
ームでのサンプル数は160（Ｌ＝160）であり,LPCフィル
タ係数の数は10（Ｎ＝10）である。
線形予測係数（LPC）計算要素２は自己相関値Ｒ
（０）からＲ（Ｎ）のセットからLPC係数ａ（１）から
ａ（Ｎ）を計算する。LPC係数は，ダービンの反復（Dur
bin's recursion）を使用する自己相関方法により得る
ことができる。このことは,1978年，プレンテイスホー
ル社，ラビナー及びシャアフアの音声信号のデイジタル
処理で議論された。このアルゴリズムは下記の式（２）
から（７）に記述されている。
E(0)＝Ｒ（０）,i＝１ （２） αi (i)＝Ki; （４） αj (i)＝αj (i-1,−Kiαi-j (i-1) １＜＝ｊ＜＝ｉ−１ （５） E(i)＝（１−Ki 2）E(i-1);及び （６） もしもｉ＜10であれば,i＝ｉ＋１で式（16）へ（７） NLPC係数は,1ｊＮのために，αj (10)とラベルさ
れる。
両要素１と２の動作は良く知られている。典型的な実
施の形態において，ホルマント（formant）フイルタは1
0位オーダ（tenth oeder）のフイルタであり,R（０）か
らＲ（10）の11自己相関値が自己相関要素１により計算
され,a（１）からａ（10）の10LPC係数がLPC計算要素２
により計算される。
LSP計算要素３は一組のLPC係数を，ω１からωＮの一
組のLSP周波数に変換する。LSP計算要素３の動作は良く
知られており，前述の米国特許第5,414,796号に詳細に
記述されている。LSP周波数を使用することの動機は,IC
ASSP′84,スーングとジュアングによる「線スペクトル
対（LSP）と音声データ圧縮」の項に与えられている。
LSPパラメータの計算は表１とともに下記の式（８）
と（９）に示されている。LSP周波数は下記式の０とπ
の間に存在するＮ根（roots）である。
ここで,pnとqn値,n＝1,2…N/2,は表１に帰納的に定義
されている。
表１において,a（１），…,a（Ｎ）値はLPC解析の結
果としてスケールされた係数である。LSP周波数の特性
は，もしもLPCフイルタが安定であれば，二つのフアン
クション代替（functions alternate）の根である。す
なわち，最とも低い根，ω１はｐ（ω）の最も低い根で
あり，次に低い根，ω２はｑ（ω）の最も低い根であ
る，と続く。Ｎ周波数に関して，奇数周波数はｐ（ω）
の根であり，偶数周波数はｑ（ω）の根である。
LSP周波数を得る為に式（８）と（９）を解くこと
は，計算的に集約的動作（intensive operation）であ
る。LPC係数をLSP周波数へ，及び逆にLSP周波数をLPC係
数に変換することにおける計算上の負荷となる基本的ソ
ースの一つは，三角関数の大規模な使用の結果生じる。
計算上の複雑さを減じる一つの路は，代わりを作るこ
とである； ｘ＝cosω （10） ｎ＞１でのcos（ｎω）の値は，下記の三角アイデン
ティティの帰納的な使用を通して，パワーｘの結合とし
て表現することができる。
cos((n＋1)ω)＝2・cos(ω)cos(nω)−cos((n−1)ω) （11） このアイデンティティの延長により，次を示すことが
できる。
cos（２ω）＝２・cos（ω）cos（ω）−cos（０） ＝2x2−１ （12） cos（３ω）＝２・cos（ω）cos（２ω）−cos（ω） ＝2x（2x2−１）−ｘ＝4x3−3x （13） と続く。
それらの代わりを作り，共通パワーｘで項を括ること
により，式（８）と（９）は，次で与えられるｘでの多
項式に減ずることができる。
このように，値（x1…xN）を与えることにより,LSP周
波数（ω１…ωＮ）により与えられる情報を供すること
が可能である。それは線スペクトル cosines（x1…
xN）として参照される。Ｎ線スペクトルcosine値を決定
することは，式（14）と（15）のＮ根を見つけることを
含んでいる。この手続きは三角評価を必要とせず，計算
上の複雑さを大きく減じる。LSP周波数とは対照的に，
線スペクトル コサイン値を量子化する際の課題は，＋
１と−１に近い値を持つ線スペクトル コサイン値が量
子化ノイズに非常に敏感であるということである。
本発明においては，線スペクトル コサイン値は，線
スペクトル平方根（LSS）値（y1…yN）としてここで参
照される一組の値にそれらを変換することにより，量子
化ノイズにさらに強くされる。線スペクトル コサイン
（x1…xN）値を線スペクトル平方根（y1…yN）値に変換
するために使用される計算は，下記の式（16）に示され
る。
ここで,xiはith（ｉ番目の）線スペクトル コサイン
値であり,yiは対応したith（ｉ番目の）線スペクトル平
方根値である。線スペクトル コサインｓから線スペク
トル平方根への変換は線スペクトル コサインｓからLS
Ps,ω＝アークコサイン（ｘ）への変換へのスケール近
似として見ることができる。図２は式（16）の機能の構
想を示している。
この変換の故に，線スペクトル平方根値は線スペクト
ル コサイン値であるよりも，量子化ノイズにさらに一
様に敏感であり，そしてLSP周波数への適当な類似を持
っている。しかし,LPC係数とLSS値の間の変換は，ただ
積と平方根の計算を必要とする。それは,LPC係数とLSP
周波数との間の変換に求められる三角評価よりも計算上
のインテンシブ（intensive）は相当に少ない。
本発明の改良された実施の形態において，線スペクト
ル平方根値は計算された感度値，及びここに記述された
コードブック選択方法と装置に従って符号化される。線
スペクトル平方根値を符号化するための方法と装置は，
最小のビット数で符号化された音声の知覚品質を最大に
する。
図３は，線スペクトル コサイン値（ｘ（１）,x
（２），…,x（Ｎ））と線スペクトル平方根値（S1,S2,
…SN）の量子化感度を発生するための本発明の装置を示
している。前に説明したように,NはLPCフイルタにおけ
るフイルタ係数の数である。音声自己相関要素101は音
声サンプルのフレームと上記式（１）に従ったＳ（ｎ）
から，一組の自己相関値,R（０）からＲ（Ｎ）を計算す
る。
線形予測係数（LPC）計算要素102は，式（２）から
（７）で説明したように,R（０）からＲ（Ｎ）の一組の
自己相関値からLPC係数ａ（１）からａ（Ｎ）を計算す
る。線スペクトル コサイン計算要素103は，式（14）
から（15）で説明したように，一組のLPC係数を一組の
線スペクトル コサイン値x1からxNに変換する。感度計
算要素108は下記に示すように感度値（S1,…,SN）を生
成する。
Ｐ＆Ｑ計算要素104は，下記の式（17）から（22）を
使用して,LPC係数から二つの新しいベクトル値，と
を計算する。
Ｐ（０）＝１ （17） Ｐ（Ｎ＋１）＝１ （18） Ｐ(ｉ)＝−ａ(ｉ)−ａ(Ｎ＋１−ｉ)０＜ｉ＜Ｎ＋１
（19） Ｑ（０）＝１ （20） Ｑ（Ｎ＋１）＝−１ （21） Ｑ(ｉ)＝−ａ(ｉ)＋ａ(Ｎ＋１−ｉ);0＜ｉ＜Ｎ＋１
（22） 多項式除算（polynomial division）要素105a−105N
は，多項式除算を行い,Ji（１）から▲▼Ji（Ｎ）
を有する一組の値Jiを供する。ここで,iは感度値を計算
するための線スペクトル コサイン値の指標である。奇
数指数（x1,x3,x5など）を持つ線スペクトル コサイン
値のために，長い除算が下記のように実行される。
及び偶数指標（x2,x4,x6など）を持つ線スペクトル
コサイン値のために，長い除算が下記のように行われ
る。
ｉが奇数の場合,Ji（Ｋ）＝Ji（Ｎ＋１−ｋ） （25） この対称性の故に，全組のNJi値を決定するために
は，ただ半分の除算を行うことが必要である。
同様に，偶数の場合,Ji（Ｋ）＝−Ji（Ｎ＋１−ｋ） （26） この反対称性の故に，ただ半分の除算を行う必要があ
る。
感度自己相関要素106a−106Nは，下記の式を使用し
て，組Jiの自己相関を計算する。
感度相互相関要素107a−107Nは，音声，及び１−|x
i|による結果の重み付け（weighting）とから自己相関
値とRJiセットを相互相関することにより，線スペクト
ル平方根値のための感度を計算する。この動作は，下記
の式（28）に従って，行われる。
図４は線スペクトル平方根値の組を形成し量子化する
ための本発明の装置を示している。本発明は，ここに説
明されるような機能を奏するためにプログラムされたデ
イジタル信号プロセッサ（DSP）において，又は特定用
途向けICにおいて，実行され得る。要素111,112及び113
は図３のブロック101,102及び103のために上述したよう
に動作する。線スペクトル コサイン計算要素113は線
スペクトル コサイン値（x1…,xN）を線スペクトル平
方根計算要素121に供する。それは式（16）に従って，
線スペクトル平方根値,y（１）…ｙ（Ｎ）を計算する。
感度計算要素114は，線スペクトル コサイン計算要
素113から線スペクトル コサイン値を受け,LPC計算要
素112からLPC値（ａ（１），…ａ（Ｎ））を受け，そし
て音声自己相関要素111から自己相関値（Ｒ（０），…,
R（Ｎ））を受ける。感度計算要素114は，図３の感度計
算要素108に関して説明したように，感度値,S1,…,SNの
組を形成する。
線スペクトル平方根ｙ（１）…ｙ（Ｎ）の組，及び感
度S1,……,SNの組が計算されると，線スペクトル平方根
値の量子化が始まる。Δy1,Δy2………ΔyN(1)を含む，
線スペクトル平方根の値差の最初のサブベクトル（subv
ector）が下記のように減算器要素115aにより計算され
る。
Δy1＝y1 （29） Δyi＝yi−yi-1 １＜ｉ＜Ｎ（１）＋１ （30） 値Ｎ（１）,N（２）などの組は，線スペクトル平方根
ベクトルのサブベクトルへの分配を定義する。Ｎ＝10の
典型的な実施の形態において，線スペクトル平方根ベク
トルは，次のように，各々２つの要素の５サブベクトル
へ分配される。Ｎ（１）＝2,N（２）＝4,N（３）＝6,N
（４）＝8,N（５）＝10。Ｖはサブベクトルの数として
定義される。典型的な実施の形態において,V＝５であ
る。
代替の実施の形態において，線スペクトル平方根ベク
トルは異なるデイメンションの異なる数のサブベクトル
に分配され得る。例えば，第一のサブベクトル中に３要
素を，第二のサブベクトル中に３要素を，第三のサブベ
クトル中に４要素を持つ３サブベクトルへの分配は,N
（１）＝3,N（２）＝6,及びＮ（３）＝10となる。この
代替の実施の形態においてＶ＝３。
線スペクトル平方根差の第一のサブベクトルが減算器
115aで計算された後，それは要素116a,117a,118a及び11
9aにより量子化される。要素118aは，線スペクトル平方
根差ベクトルのコードブックである。典型的な実施の形
態において,64のそのようなベクトルがある。線スペク
トル平方根差ベクトルのコードブックは，良く知られて
いるベクトル量子化トレイニング アルゴリズムを使用
して決定することができる。指標発生器1,要素117aはコ
ードブック118aにコードブック指標,mを供する。指標ｍ
に応答して，コードブック要素118aは，要素Δy
1（ｍ），…，Δyn(1)（ｍ）により作られるmth（ｍ番
目）コードベクトルを供する。
エラー計算及び最小化要素116aは，感度重み付けエラ
ー,E（ｍ）を計算する。それは，線スペクトル平方根差
の該mthコードベクトルに対する線スペクトル平方根差
のオリジナル サブベクトルを量子化することにより生
起される近似スペクトルひずみを現している。典型的な
実施の形態において,E（ｍ）は下記の式により記述され
るように計算される。
エラー＝0; （31） Ｅ（ｍ）＝0; （32） ｋ＝１からＮ（１）に対して， （33） エラー＝エラー＋Δyk−Δyk（ｍ） （34） Ｅ（ｍ）＝Ｅ（ｍ）＋Skェラー２ （35） ループ終了 （36） Ｅ（ｍ）はLSS値における感度重み付け平方エラー（s
ensitivity weighted squared errors）の合計である。
式（31）から（36）に示された感度重み付けエラーを決
定するための手順は，各線スペクトル平方根値の量子化
エラーを積算し,LSS値の感度によりそのエラーに重み付
ける。
Ｅ（ｍ）がコードブックの中の全てのコードベクトル
のために計算されると，エラー計算と最小化（エラー計
算と最小化）要素116aが指標ｍを選択する。これはＷ
（ｍ）を最小化する。このｍの値は，コードブック１へ
の選択された指標であり,I1として参照される。Δy1,
…，ΔyN(1)の量子化値は▲▼，…，▲
▼により表示され，Δy1（I1），…，Δy
N(1)（I1）に等しくセットされる。
加算器要素119aにおいて，第一のサブベクトルにおけ
る量子化された線スペクトル平方根値は，次のように計
算される。
ブロック119aで計算された量子化された線スペクトル
平方根値ｙ▲▼と,iがＮ（１）＋１からＮ
（２）であるyiは，ΔyN(1)+1,ΔyN(1)+2,…ΔyN(2)を
含む線スペクトル平方根差の第二のサブベクトルを，次
のように計算するために使用される。
Δy1＝ΔyN(1)+1−▲▼ （38） Δyi＝yi−yi-1;N（１）＜ｉ＜Ｎ（２）＋１ （39） 第二の指標値I2を選択するための操作は,I1を選択す
るための上記で説明したと同様な方法で行われる。
残りのサブベクトルは同様の方法で続いて量子化され
る。全てのサブベクトルのための操作は，本質的に同じ
であり，例えば最後のサブベクトル,Vthサブベクトル
は,1からＶ−１の全てのサブベクトルが量子化された後
で量子化される。線スペクトル平方根差のVthサブベク
トルは，次のように要素115Vにより計算される。
ΔyN(V-1)+1＝ΔyN(V-1)+1−▲▼ （4
0） Δyi＝Δyi−Δyi-1;N（Ｖ−１）＜ｉ＜Ｎ（Ｖ）＋１
（41） VthサブベクトルはＥ（ｍ）を最小にするVthコードブ
ックの中でコードベクトルを見つけることにより量子化
される。それは次のループにより計算される。
エラー＝0; （42） Ｅ（ｍ）＝0; （43） ｋ＝Ｎ（Ｖ−１）＋１からＮ（Ｖ） （44） エラー＝エラー＋Δyk−Δyk（ｍ） （45） Ｅ（ｍ）＝Ｅ（ｍ）＋Skエラー２ （46） ループ終了 （47） Vthサブベクトルのための最善のコードベクトルが決
定されると，サブベクトルのための量子化線スペクトル
平方根差と量子化線スペクトル平方根値が上記で説明し
たように計算される。この処理は，全てのサブベクトル
が量子化されるまで，連続して繰り返される。
図３と図４において，ブロックは指定された機能を行
うための構造上のブロックとして実行されることがで
き，又は該ブロックはデイジタル信号プロセッサのプロ
グラミング（DSP）または特定用途向け集積回路ASICの
中で実行される機能を代表することもできる。本発明の
機能の説明は，当業者がDSP又はASICの中で過度の実験
をすること無しに実行することができるあろう。
上記の好適な実施の形態の説明は、当業者が本発明を
製造したり使用するできるようになされている。これら
の実施の形態に対する様々な変形は当業者には自明であ
り，本明細書記載の包括的な原理は発明能力を用いるこ
となく他の実施の形態に適用される。このため、本発明
は以上に示される実施の形態に限定されないが、ここに
開示された原理および新規な特徴に一貫するもっとも広
範な範囲にある。
フロントページの続き (72)発明者 マンジュナス、 シャラス アメリカ合衆国、カリフォルニア州 92122、サン・ディエゴ、トリー・ブル ッフ・ドライブ・ナンバー235 12682 (72)発明者 モンタ、 ピーター アメリカ合衆国、カリフォルニア州 92122、サン・ディエゴ、チャーマン ト・ドライブ ・ナンバー624 7265 (56)参考文献 特開 昭61−42699（ＪＰ，Ａ) 特公 昭58−52239（ＪＰ，Ｂ１) 斉藤収三、中田和男，音声情報処理の 基礎，日本，オーム社，1981年，246− 247 (58)調査した分野(Int.Cl.7，ＤＢ名) G10L 19/04

Claims (17)

    (57)【特許請求の範囲】
  1. 【請求項１】線形予測コーダ（coder）において， デイジタル化された音声サンプルを受け，線形予測符号
    化フオーマットに従って前記デイジタル化された音声サ
    ンプルのための一組の線形予測符号化（LPC）係数を発
    生するためのLPC発生器手段と； 前記LPC係数の組を受け，線スペクトル コサイン変換
    フオーマットに従って一組の線スペクトル コサイン値
    を発生するための線スペクトル コサイン発生器手段
    と；及び 前記線スペクトル コサイン値の組を受け，平方根変換
    フオーマットに従って一組の線スペクトル平方根値を発
    生させるための線スペクトル平方根手段と，ここにおい
    て、前記平方根変換フオーマットは， 【数１】 であり，ここで,xiはｉ番目の線スペクトル コサイン
    値であり,yiは対応するｉ番目の線スペクトル平方根値
    である， を具備することを特徴とする，線形予測符号化（LPC）
    係数を発生し及び符号化するためのサブシステム。
  2. 【請求項２】請求項１に記載された装置において，さら
    に 前記線スペクトル コサイン値の組及び一組の線形予測
    符号化（LPC）係数を受け，そして所定の多項式除算フ
    オーマットに従って，一組の指数係数を発生させるため
    の多項式除算手段と；及び 前記指数係数の組と，前記線スペクトル コサイン値の
    組と，及び一組の音声自己相関を受けるための，及び重
    み付けられた相互相関計算フオーマットに従って一組の
    線スペクトル平方根感度係数を計算するための感度相互
    相関手段と， を具備する，ことを特徴とする装置。
  3. 【請求項３】請求項２に記載された装置において，さら
    に 前記多項式除算手段と前記感度相互相関手段との間に配
    置され，前記指数係数の組を受け，そして所定の自己相
    関計算フオーマットに従って前記指数係数の組のために
    一組の感度自己相関値を発生するための感度自己相関手
    段を具備する，ことを特徴とする装置。
  4. 【請求項４】請求項２に記載された装置において，さら
    に， 前記多項式除算手段の前に配置され，前記LPC係数の組
    を受け，そして所定のベクトル発生フオーマットに従っ
    て一組のベクトルを発生するためのベクトル計算手段を
    具備する，ことを特徴とする装置。
  5. 【請求項５】前記ベクトル計算手段は次の式に従って前
    記ベクトルの組において二つのベクトルＰ及びＱを計算
    することを特徴とする，請求項４に記載された装置にお
    いて装置。 【数２】 Ｐ（０）＝１ Ｐ（Ｎ＋１）＝１ Ｐ(ｉ)＝−ａ(ｉ)−ａ(Ｎ＋１−ｉ) ０＜ｉ＜Ｎ＋１ Ｑ（０）＝１ Ｑ（Ｎ＋１）＝−１ Ｑ(ｉ)＝−ａ(ｉ)＋ａ(Ｎ＋１−ｉ);0＜ｉ＜Ｎ＋1.
  6. 【請求項６】前記多項式除算手段は，次の式に従って奇
    数線スペクトル平方根値のために前記指数係数Jiを供す
    ることを特徴とする，請求項５に記載された装置、 【数３】 ここで,zは多項式変数,xiはｉ番目の線スペクトル コ
    サイン値，及びＮはフイルタ タップの数である。
  7. 【請求項７】前記多項式除算手段は，下記式に従って偶
    数線スペクトル平方根値のための前記指数係数Jiを供す
    ることを特徴とする，請求項５に記載された装置。 【数４】 ここで,zは多項式変数,xiはｉ番目の線スペクトル コ
    サイン値，及びＮはフィルタ タップの数である。
  8. 【請求項８】前記感度相互相関手段は下記式に従って前
    記線スペクトル平方根感度値を供することを特徴とす
    る，請求項２に記載された装置。 【数５】 ここで,xiはｉ番目の線スペクトル平方根値,R（ｋ）は
    該音声サンプルのｋ番目の音声自己相関係数，及びRJi
    （ｋ）は前記指数係数の組のｋ番目の自己相関係数であ
    る。
  9. 【請求項９】線形予測コーダにおいて， デイジタル化された音声サンプルを受けるための入力を
    有し，そして一組の線形予測符号化（LPC）係数を供す
    るための出力を有するLPC発生器と； 前記LPC発生器出力に結合された入力を有する線スペク
    トル コサイン発生器と； 前記線スペクトル コサイン発生器出力に結合された入
    力を有し，そして出力を有する線スペクトル平方根発生
    器と，を具備するLPC係数を発生し，符号化するための
    サブシステムにおいて、 さらに 前記線スペクトル平方根発生器出力に結合された入力を
    有し，及び出力を有する多項式除算計算機と；及び 前記多項式除算計算器出力に結合された入力を有し，そ
    して出力を有する感度相互相関計算器と， を具備する上記サブシステム。
  10. 【請求項１０】請求項９に記載されたシステムにおい
    て，さらに 前記多項式除算計算器と前記感度相互相関計算器との間
    に配置され，前記多項式除算計算機出力に結合された入
    力を有し，及び前記感度相互相関計算器入力に結合され
    た出力を有する感度自己相関計算器を具備することを特
    徴とするシステム。
  11. 【請求項１１】線形予測コーダにおいて， 線形予測符号化（LPC）フオーマットに従って前記デジ
    タル化された音声サンプルのための一組のLPC係数を発
    生する工程と； 線スペクトル コサイン変換フオーマットに従った線ス
    ペクトル コサイン値に従って一組の線スペクトル コ
    サイン値を発生する工程と；及び 平方根変換フオーマットに従って一組の線スペクトル平
    方根値を発生させる工程と， を具備するLPC係数を発生し、符号化するための方法に
    おいて、 上記一組の線スペクトル平方根値を発生させる工程は， 【数６】 ここで,xiはｉ番目の線スペクトル コサイン値であり,
    yiは対応するｉ番目の線スペクトル平方根値である， を備えていることを特徴とする上記方法。
  12. 【請求項１２】請求項11に記載された方法において，さ
    らに 所定の多項式除算フオーマットに従って一組の指数係数
    を発生する工程と；及び 重み付けられた相互相関計算フオーマットに従って一組
    の線スペクトル平方根感度係数を計算する工程と， を具備することを特徴とする方法。
  13. 【請求項１３】請求項12に記載された方法において，さ
    らに 所定の自己相関計算フオーマットに従って前記指数係数
    の組のための一組の感度自己相関値を発生する工程を具
    備することを特徴とする方法。
  14. 【請求項１４】請求項12に記載された方法において，さ
    らに 所定のベクトル発生フオーマットに従って一組のベクト
    ルを発生する工程を具備することを特徴とする方法。
  15. 【請求項１５】請求項14に記載された方法において，一
    組のベクトルを発生する前記工程は，下記の工程を具備
    することを特徴とする方法、 【数７】 Ｐ（０）＝１ Ｐ（Ｎ＋１）＝１ Ｐ(ｉ)＝−ａ(ｉ)−ａ(Ｎ＋１−ｉ) ０＜ｉ＜Ｎ＋１ Ｑ（０）＝１ Ｑ（Ｎ＋１）＝−１ Ｑ(ｉ)＝−ａ(ｉ)＋ａ(Ｎ＋１−ｉ);0＜ｉ＜Ｎ＋1.
  16. 【請求項１６】奇数線スペクトル平方根値のための一組
    の指数係数Jiを発生する工程は，下記の多項式除算を実
    行することを特徴とする，請求項18に記載された方法、 【数８】 ここで,zは多項式変数,xiはｉ番目の線スペクトル コ
    サイン値，及びＮはフイルタ タップの数である。
  17. 【請求項１７】偶数線スペクトル平方根値のための一組
    の指数係数Jiを発生する前記ステップは，下記の多項式
    除算を実行することを特徴とする，請求項15に記載され
    た方法、 【数９】 ここで,zは多項式変数,xiはｉ番目の線スペクトル コ
    サイン値，及びＮはフイルタ タップの数である。
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