JP3357795B2 - 音声符号化方法および装置 - Google Patents
音声符号化方法および装置Info
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- G10L—SPEECH ANALYSIS OR SYNTHESIS; SPEECH RECOGNITION; SPEECH OR VOICE PROCESSING; SPEECH OR AUDIO CODING OR DECODING
- 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
- G10L19/04—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 using predictive techniques
- G10L19/08—Determination or coding of the excitation function; Determination or coding of the long-term prediction parameters
- G10L19/083—Determination or coding of the excitation function; Determination or coding of the long-term prediction parameters the excitation function being an excitation gain
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- G10L2019/0001—Codebooks
- G10L2019/0004—Design or structure of the codebook
- G10L2019/0005—Multi-stage vector quantisation
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、音声を高能率符号
化する音声符号化方法および音声符号化装置に関する。
化する音声符号化方法および音声符号化装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】電話帯域の音声信号を高能率に圧縮符号
化する音声符号化技術は、利用できる電波帯域が限られ
ている携帯電話などの移動体通信や、メモリの有効利用
が求められるボイスメールなどの蓄積媒体において今や
不可欠の技術になっている。そして現在、ビットレート
が低く、かつ符号化処理遅延が小さい方式が求められて
いる。電話帯域の音声信号を４ｋｂｐｓ程度の低ビット
レートで符号化する方式として、ＣＥＬＰ（Code Excit
ed Linear Prediction）方式は有効な方式の一つであ
る。この方式はフレーム単位に分割された入力音声信号
から声道をモデル化した音声合成フィルタの特性を求め
る処理と、この音声合成フィルタの入力信号に当たる駆
動信号を求める処理に大別される。
化する音声符号化技術は、利用できる電波帯域が限られ
ている携帯電話などの移動体通信や、メモリの有効利用
が求められるボイスメールなどの蓄積媒体において今や
不可欠の技術になっている。そして現在、ビットレート
が低く、かつ符号化処理遅延が小さい方式が求められて
いる。電話帯域の音声信号を４ｋｂｐｓ程度の低ビット
レートで符号化する方式として、ＣＥＬＰ（Code Excit
ed Linear Prediction）方式は有効な方式の一つであ
る。この方式はフレーム単位に分割された入力音声信号
から声道をモデル化した音声合成フィルタの特性を求め
る処理と、この音声合成フィルタの入力信号に当たる駆
動信号を求める処理に大別される。
【０００３】これら処理のうち、後者の駆動信号を求め
る処理は、駆動ベクトル符号帳に格納された複数の駆動
ベクトルを一つずつ合成フィルタに通して生成される合
成音声信号の歪、すなわち入力音声信号に対する合成音
声信号の誤差信号を計算し、この誤差信号が最小となる
駆動ベクトルを探索する処理からなる。これは閉ループ
探索と呼ばれており、８ｋｂｐｓ程度のビットレートで
良好な音質を再生するために非常に有効な方法である。
る処理は、駆動ベクトル符号帳に格納された複数の駆動
ベクトルを一つずつ合成フィルタに通して生成される合
成音声信号の歪、すなわち入力音声信号に対する合成音
声信号の誤差信号を計算し、この誤差信号が最小となる
駆動ベクトルを探索する処理からなる。これは閉ループ
探索と呼ばれており、８ｋｂｐｓ程度のビットレートで
良好な音質を再生するために非常に有効な方法である。
【０００４】ＣＥＬＰ方式に関しては、M.R.Schroeder
and B.S.Atal，“Code Excited Linear Prediction (CE
LP) :High Quality Speech at Very Low Bit Rates”，
Proc.ICASSP,pp.937-940,1985 および W.S.Kleijin, D.
J.Krasinski et al.“Improved Speech Quality and Ef
ficient Vector Quantization in SELP ”，Proc.ICASS
P,pp.155-158,1988 で詳しく述べられている。
and B.S.Atal，“Code Excited Linear Prediction (CE
LP) :High Quality Speech at Very Low Bit Rates”，
Proc.ICASSP,pp.937-940,1985 および W.S.Kleijin, D.
J.Krasinski et al.“Improved Speech Quality and Ef
ficient Vector Quantization in SELP ”，Proc.ICASS
P,pp.155-158,1988 で詳しく述べられている。
【０００５】図１１を用いてＣＥＬＰ方式の概略を説明
する。入力端子４００にフレーム単位で入力される音声
信号はＬＰＣ分析部（線形予測分析部）４０１で分析さ
れ、ここで重み付き合成フィルタ４０２のフィルタ係数
が求められる。また、入力音声信号は聴感重み付け部４
０３にも入力され、重み付き入力音声信号が生成され
る。この重み付き入力音声信号から重み付き合成フィル
タ４０２の零状態応答が差し引かれ、目標ベクトル４０
４が生成される。
する。入力端子４００にフレーム単位で入力される音声
信号はＬＰＣ分析部（線形予測分析部）４０１で分析さ
れ、ここで重み付き合成フィルタ４０２のフィルタ係数
が求められる。また、入力音声信号は聴感重み付け部４
０３にも入力され、重み付き入力音声信号が生成され
る。この重み付き入力音声信号から重み付き合成フィル
タ４０２の零状態応答が差し引かれ、目標ベクトル４０
４が生成される。
【０００６】一方、適応符号帳４１１から駆動ベクトル
が一つずつ取り出され、ゲイン乗算器４２１を介して重
み付き合成フィルタ４０２に駆動信号として入力される
ことにより合成音声ベクトルが生成される。この合成音
声信号ベクトルの歪、すなわち合成音声ベクトルの目標
ベクトル４０４に対する誤差が評価部４１０で評価さ
れ、この誤差がより小さくなるように駆動ベクトルが適
応符号帳４１１から探索され、最適なものが第１の駆動
ベクトルとされる。次に、この第１の駆動ベクトルの影
響を考慮して、雑音符号帳４１２から第２の駆動ベクト
ルが同様にして探索される。最後に、第１および第２の
駆動ベクトルにそれぞれゲイン乗算器４１３，４１４で
図示しないゲイン符号帳から与えられる最適なゲインが
乗じられた後、合成されて駆動信号が生成される。この
駆動信号によって適応符号帳４１１の内容の更新が行わ
れ、次フレームの音声信号の入力に備えられる。
が一つずつ取り出され、ゲイン乗算器４２１を介して重
み付き合成フィルタ４０２に駆動信号として入力される
ことにより合成音声ベクトルが生成される。この合成音
声信号ベクトルの歪、すなわち合成音声ベクトルの目標
ベクトル４０４に対する誤差が評価部４１０で評価さ
れ、この誤差がより小さくなるように駆動ベクトルが適
応符号帳４１１から探索され、最適なものが第１の駆動
ベクトルとされる。次に、この第１の駆動ベクトルの影
響を考慮して、雑音符号帳４１２から第２の駆動ベクト
ルが同様にして探索される。最後に、第１および第２の
駆動ベクトルにそれぞれゲイン乗算器４１３，４１４で
図示しないゲイン符号帳から与えられる最適なゲインが
乗じられた後、合成されて駆動信号が生成される。この
駆動信号によって適応符号帳４１１の内容の更新が行わ
れ、次フレームの音声信号の入力に備えられる。
【０００７】ここで、重み付き合成フィルタ４０２およ
び聴感重み付け部４０３は、合成音声信号および入力音
声信号について、音声のスペクトルで符号化雑音のスペ
クトルをマスクすることにより聴感上の音質を改善する
目的で用いられる。この動作について詳細に説明する。
説明を簡単にするため、入力音声信号と合成音声信号に
対して共通化した聴感重みフィルタを用いた図１２を参
照する。
び聴感重み付け部４０３は、合成音声信号および入力音
声信号について、音声のスペクトルで符号化雑音のスペ
クトルをマスクすることにより聴感上の音質を改善する
目的で用いられる。この動作について詳細に説明する。
説明を簡単にするため、入力音声信号と合成音声信号に
対して共通化した聴感重みフィルタを用いた図１２を参
照する。
【０００８】図１２の音声符号化装置においては、入力
音声信号に対する合成音声信号の誤差信号、つまり符号
化誤差を表す誤差信号が求められ、聴感重みフィルタ５
０１に入力される。聴感重みフィルタ５０１は、誤差信
号のスペクトルに対して各周波数成分毎に異なる重み付
けを行う。適応符号帳４１１および雑音符号帳４１２か
らの駆動ベクトルの探索は、評価部４１０によって聴感
重みフィルタ５０１で重み付けがなされた誤差信号が最
小となるように行われる。合成フィルタ５０２として
は、重み付けを行わないフィルタが用いられる。
音声信号に対する合成音声信号の誤差信号、つまり符号
化誤差を表す誤差信号が求められ、聴感重みフィルタ５
０１に入力される。聴感重みフィルタ５０１は、誤差信
号のスペクトルに対して各周波数成分毎に異なる重み付
けを行う。適応符号帳４１１および雑音符号帳４１２か
らの駆動ベクトルの探索は、評価部４１０によって聴感
重みフィルタ５０１で重み付けがなされた誤差信号が最
小となるように行われる。合成フィルタ５０２として
は、重み付けを行わないフィルタが用いられる。
【０００９】一方、I.A.Gerson and M.A.Jasiuk:Techni
ques for improving the performance of CELP type sp
eech coders, IEEE Proc. ICASSP91, pp.205-208 に、
ピッチ重みフィルタを含む改良された聴感重みフィルタ
の構成が開示されている。図１３はその一構成例であ
り、ホルマント重みフィルタ６０１とピッチ重みフィル
タ６０２からなる聴感重みフィルタである。
ques for improving the performance of CELP type sp
eech coders, IEEE Proc. ICASSP91, pp.205-208 に、
ピッチ重みフィルタを含む改良された聴感重みフィルタ
の構成が開示されている。図１３はその一構成例であ
り、ホルマント重みフィルタ６０１とピッチ重みフィル
タ６０２からなる聴感重みフィルタである。
【００１０】ホルマント重みフィルタ６０１は、入力音
声信号のＬＰＣ分析によって求められたＬＰＣ係数ａi
に基づいてフィルタ係数が設定され、ホルマントの山の
部分に小さな重み、谷の部分に大きな重みをそれぞれか
けることによって、図１４に示すように符号化雑音のス
ペクトル（以下、雑音スペクトルという）を入力音声信
号のスペクトル包絡の形状に整形する働きをする。この
ホルマント重みフィルタ６０１の伝達関数Ｗ（ｚ）は、
次式で表される。
声信号のＬＰＣ分析によって求められたＬＰＣ係数ａi
に基づいてフィルタ係数が設定され、ホルマントの山の
部分に小さな重み、谷の部分に大きな重みをそれぞれか
けることによって、図１４に示すように符号化雑音のス
ペクトル（以下、雑音スペクトルという）を入力音声信
号のスペクトル包絡の形状に整形する働きをする。この
ホルマント重みフィルタ６０１の伝達関数Ｗ（ｚ）は、
次式で表される。
【００１１】
【数１】
【００１２】ここでαは雑音整形の度合いを制御する定
数であり、実験的に決められる。典型的な値として、α
＝０．７〜０．９が使われる。Ｐはフィルタの次数であ
り、一般にはＰ＝１０に設定される。
数であり、実験的に決められる。典型的な値として、α
＝０．７〜０．９が使われる。Ｐはフィルタの次数であ
り、一般にはＰ＝１０に設定される。
【００１３】ピッチ重みフィルタ６０２は、入力音声信
号の分析で求められたピッチパラメータに基づいてフィ
ルタ係数が設定され、ピッチ調和周波数成分に小さな重
み、調和周波数間の成分に大きな重みをそれぞれかける
ことにより、雑音スペクトルをピッチの調和構造に整形
する働きをする。この伝達関数Ｃ（ｚ）は、次式で表さ
れる。
号の分析で求められたピッチパラメータに基づいてフィ
ルタ係数が設定され、ピッチ調和周波数成分に小さな重
み、調和周波数間の成分に大きな重みをそれぞれかける
ことにより、雑音スペクトルをピッチの調和構造に整形
する働きをする。この伝達関数Ｃ（ｚ）は、次式で表さ
れる。
【００１４】
【数２】
【００１５】ここで、ｃはピッチゲイン、Ｄはピッチ周
期であり、εは雑音整形の度合いを制御する定数であ
る。典型的な値として、ε＝０．４が用いられる。な
お、フィルタの次数は１次としている。
期であり、εは雑音整形の度合いを制御する定数であ
る。典型的な値として、ε＝０．４が用いられる。な
お、フィルタの次数は１次としている。
【００１６】図１２の音声符号化装置では、適応符号帳
４１１および雑音符号帳４１２から探索された駆動ベク
トルのインデックスと、図示しないゲイン符号帳から探
索されたゲインのインデックスおよびＬＰＣ分析部４０
１で得られたＬＰＣ係数が符号化パラメータとして出力
され、伝送される。一方、これに対応する音声復号化装
置では、音声符号化装置と同様の合成フィルタ、適応符
号帳、雑音符号帳およびゲイン符号帳が用意されてお
り、符号化装置から伝送されてきた符号化パラメータの
うちのＬＰＣ係数に基づいて合成フィルタの伝達関数が
設定され、インデックスに基づいて各符号帳が探索され
る。
４１１および雑音符号帳４１２から探索された駆動ベク
トルのインデックスと、図示しないゲイン符号帳から探
索されたゲインのインデックスおよびＬＰＣ分析部４０
１で得られたＬＰＣ係数が符号化パラメータとして出力
され、伝送される。一方、これに対応する音声復号化装
置では、音声符号化装置と同様の合成フィルタ、適応符
号帳、雑音符号帳およびゲイン符号帳が用意されてお
り、符号化装置から伝送されてきた符号化パラメータの
うちのＬＰＣ係数に基づいて合成フィルタの伝達関数が
設定され、インデックスに基づいて各符号帳が探索され
る。
【００１７】このようにＣＥＬＰ方式は、聴感重み付け
を行った歪みが最小となる駆動ベクトルを閉ループ的に
探索している。この方式によると、８ｋｂｐｓ程度のビ
ットレートで良好な音質を再生することができる。しか
し、ＣＥＬＰ方式は入力音声信号の符号化を行う際に必
要な音声信号のバッファリングサイズが大きく、符号化
に際しての処理遅延、つまり入力音声信号が実際に符号
化されて符号化パラメータが出力されるまでの処理に要
する時間が大きくなってしまうという問題がある。具体
的には、従来のＣＥＬＰ方式では入力音声信号を２０ｍ
ｓ〜４０ｍｓの長さのフレームに分割してバッファリン
グし、フレーム単位でＬＰＣ分析とそれにより得られた
ＬＰＣ係数の伝送を行っている。このバッファリングと
符号化演算のため、最低でもフレーム長の２倍の処理遅
延、すなわち４０ｍｓ〜８０ｍｓもの遅延が生じる。
を行った歪みが最小となる駆動ベクトルを閉ループ的に
探索している。この方式によると、８ｋｂｐｓ程度のビ
ットレートで良好な音質を再生することができる。しか
し、ＣＥＬＰ方式は入力音声信号の符号化を行う際に必
要な音声信号のバッファリングサイズが大きく、符号化
に際しての処理遅延、つまり入力音声信号が実際に符号
化されて符号化パラメータが出力されるまでの処理に要
する時間が大きくなってしまうという問題がある。具体
的には、従来のＣＥＬＰ方式では入力音声信号を２０ｍ
ｓ〜４０ｍｓの長さのフレームに分割してバッファリン
グし、フレーム単位でＬＰＣ分析とそれにより得られた
ＬＰＣ係数の伝送を行っている。このバッファリングと
符号化演算のため、最低でもフレーム長の２倍の処理遅
延、すなわち４０ｍｓ〜８０ｍｓもの遅延が生じる。
【００１８】携帯電話などの通信システムにおいて送受
間の遅延が大きくなると、回線エコーや音響エコーなど
のため通話に障害が生じるため、処理遅延の小さい音声
符号化方式が望まれている。音声符号化での処理遅延を
小さくするためには、フレーム長を短くすればよいが、
フレーム長を短くするとＬＰＣ係数の伝送頻度が高くな
るため、ＬＰＣ係数と駆動ベクトルの量子化ビット数を
削減せざるを得ず、復号化側で得られる再生音声信号の
音質が劣化するという問題がある。
間の遅延が大きくなると、回線エコーや音響エコーなど
のため通話に障害が生じるため、処理遅延の小さい音声
符号化方式が望まれている。音声符号化での処理遅延を
小さくするためには、フレーム長を短くすればよいが、
フレーム長を短くするとＬＰＣ係数の伝送頻度が高くな
るため、ＬＰＣ係数と駆動ベクトルの量子化ビット数を
削減せざるを得ず、復号化側で得られる再生音声信号の
音質が劣化するという問題がある。
【００１９】上述のような従来のＣＥＬＰ方式の問題を
解決するために、ＬＰＣ係数を伝送しない音声符号化方
式が考えられる。具体的には、例えば符号帳から取り出
した符号ベクトルを用いて合成フィルタを介さずに再生
音声ベクトルを生成し、入力音声信号を目標ベクトルと
して、この目標ベクトルに対する再生音声信号ベクトル
の誤差を表す誤差ベクトルを生成し、この誤差ベクトル
を聴感重みフィルタに通して得られたベクトルが最小化
となる符号ベクトルを符号帳から探索する。聴感重みフ
ィルタの伝達関数は、入力音声信号について求められた
ＬＰＣ係数に従って設定される。
解決するために、ＬＰＣ係数を伝送しない音声符号化方
式が考えられる。具体的には、例えば符号帳から取り出
した符号ベクトルを用いて合成フィルタを介さずに再生
音声ベクトルを生成し、入力音声信号を目標ベクトルと
して、この目標ベクトルに対する再生音声信号ベクトル
の誤差を表す誤差ベクトルを生成し、この誤差ベクトル
を聴感重みフィルタに通して得られたベクトルが最小化
となる符号ベクトルを符号帳から探索する。聴感重みフ
ィルタの伝達関数は、入力音声信号について求められた
ＬＰＣ係数に従って設定される。
【００２０】しかし、このように符号化側からＬＰＣ係
数を伝送しない場合には、復号化側に設けられるポスト
フィルタの伝達特性をいかに制御するかが問題となる。
すなわち、ＣＥＬＰ方式では４ｋｂｐｓ以下のビットレ
ートで符号化を行う場合、良好な音質が得られないた
め、復号化側に主として再生音声信号のスペクトル強調
（ホルマント強調ともいう）を行って主観品質を向上さ
せるためのポストフィルタを設ける必要がある。このポ
ストフィルタは、スペクトル強調に関しては、通常、符
号化側から供給されるＬＰＣ係数によって伝達関数が制
御される構成となっているが、上記のようにＬＰＣ係数
が符号化側から伝送されない場合には、このような伝達
関数の制御が不可能となってしまう。
数を伝送しない場合には、復号化側に設けられるポスト
フィルタの伝達特性をいかに制御するかが問題となる。
すなわち、ＣＥＬＰ方式では４ｋｂｐｓ以下のビットレ
ートで符号化を行う場合、良好な音質が得られないた
め、復号化側に主として再生音声信号のスペクトル強調
（ホルマント強調ともいう）を行って主観品質を向上さ
せるためのポストフィルタを設ける必要がある。このポ
ストフィルタは、スペクトル強調に関しては、通常、符
号化側から供給されるＬＰＣ係数によって伝達関数が制
御される構成となっているが、上記のようにＬＰＣ係数
が符号化側から伝送されない場合には、このような伝達
関数の制御が不可能となってしまう。
【００２１】また、従来のＣＥＬＰ方式では、ＬＰＣ係
数の量子化を量子化誤差最小化の規範で、言い換えると
開ループ的に行っている。このため、ＬＰＣ係数の量子
化誤差が最小となっても再生音声信号の歪みが最小とな
る保証はなく、ビットレートが低くなると再生音声信号
の品質が劣化してしまう。
数の量子化を量子化誤差最小化の規範で、言い換えると
開ループ的に行っている。このため、ＬＰＣ係数の量子
化誤差が最小となっても再生音声信号の歪みが最小とな
る保証はなく、ビットレートが低くなると再生音声信号
の品質が劣化してしまう。
【００２２】
【発明が解決しようとする課題】上述したように、従来
のＣＥＬＰ方式による音声符号化装置では、低ビットレ
ートおよび低遅延を図ろうとすると、再生音声の音質が
劣化するという問題があった。また、低ビットレートと
低遅延の達成のために、合成フィルタを用いず、ＬＰＣ
係数のような入力音声信号のスペクトル包絡を表すパラ
メータを伝送しない構成にすると、低ビットレート時に
復号化側で必要なポストフィルタの伝達関数を制御でき
ず、ポストフィルタによる音質向上を望むことができな
くなるという問題があった。
のＣＥＬＰ方式による音声符号化装置では、低ビットレ
ートおよび低遅延を図ろうとすると、再生音声の音質が
劣化するという問題があった。また、低ビットレートと
低遅延の達成のために、合成フィルタを用いず、ＬＰＣ
係数のような入力音声信号のスペクトル包絡を表すパラ
メータを伝送しない構成にすると、低ビットレート時に
復号化側で必要なポストフィルタの伝達関数を制御でき
ず、ポストフィルタによる音質向上を望むことができな
くなるという問題があった。
【００２３】本発明は、上記の問題点を解決するために
なされたもので、低ビットレート、低遅延であって、か
つ再生音声の品質を高めることができる音声符号化方法
および装置を提供することを目的とする。
なされたもので、低ビットレート、低遅延であって、か
つ再生音声の品質を高めることができる音声符号化方法
および装置を提供することを目的とする。
【００２４】
【課題を解決するための手段】上記課題を解決するた
め、本発明は合成フィルタを用いずに再生音声信号ベク
トルを生成し、入力音声信号のスペクトル包絡を表すパ
ラメータを伝送しない音声符号化を行う際、本来は復号
化側で使用されるポストフィルタに含まれるスペクトル
強調フィルタの伝達関数の逆特性に基づいて聴感重みフ
ィルタの伝達関数を変化させるか、または入力音声信号
に対して符号化前にスペクトル強調フィルタ処理を行う
ことを骨子とするものである。
め、本発明は合成フィルタを用いずに再生音声信号ベク
トルを生成し、入力音声信号のスペクトル包絡を表すパ
ラメータを伝送しない音声符号化を行う際、本来は復号
化側で使用されるポストフィルタに含まれるスペクトル
強調フィルタの伝達関数の逆特性に基づいて聴感重みフ
ィルタの伝達関数を変化させるか、または入力音声信号
に対して符号化前にスペクトル強調フィルタ処理を行う
ことを骨子とするものである。
【００２５】すなわち、本発明に係る第１の音声符号化
方法は、音声信号の符号化のための複数の符号ベクトル
を格納した符号帳を有し、この符号帳から取り出した符
号ベクトルを用いて再生音声ベクトルを生成するととも
に、符号化対象の入力音声信号を目標ベクトルとして、
この目標ベクトルに対する再生音声ベクトルの誤差を表
す誤差ベクトルを生成し、この誤差ベクトルを再生音声
信号のスペクトルを強調するフィルタの伝達関数の逆特
性を含ませた伝達関数を有する聴感重みフィルタに通し
て重み付き誤差ベクトルを生成し、この重み付き誤差ベ
クトルが最小となる符号ベクトルを符号帳から探索し
て、探索した符号ベクトルに対応するインデックスを符
号化パラメータとして出力することを特徴とする。
方法は、音声信号の符号化のための複数の符号ベクトル
を格納した符号帳を有し、この符号帳から取り出した符
号ベクトルを用いて再生音声ベクトルを生成するととも
に、符号化対象の入力音声信号を目標ベクトルとして、
この目標ベクトルに対する再生音声ベクトルの誤差を表
す誤差ベクトルを生成し、この誤差ベクトルを再生音声
信号のスペクトルを強調するフィルタの伝達関数の逆特
性を含ませた伝達関数を有する聴感重みフィルタに通し
て重み付き誤差ベクトルを生成し、この重み付き誤差ベ
クトルが最小となる符号ベクトルを符号帳から探索し
て、探索した符号ベクトルに対応するインデックスを符
号化パラメータとして出力することを特徴とする。
【００２６】また、この音声符号化方法を実行するため
の第１の音声符号化装置は、音声信号の符号化のための
複数の符号ベクトルを格納した符号帳と、この符号帳か
ら取り出した符号ベクトルを用いて再生音声ベクトルを
生成する再生音声ベクトル生成手段と、符号化対象の入
力音声信号を目標ベクトルとして、この目標ベクトルに
対する再生音声ベクトルの誤差を表す誤差ベクトルを生
成する誤差ベクトル生成手段と、再生音声信号のスペク
トルを強調するフィルタの伝達関数の逆特性を含ませた
伝達関数を有し、誤差ベクトルを入力として重み付き誤
差ベクトルを出力する聴感重みフィルタと、この重み付
き誤差ベクトルが最小となる符号ベクトルを符号帳から
探索する探索手段と、この探索手段により探索された符
号ベクトルに対応するインデックスを符号化パラメータ
として出力する手段とを備えたことを特徴とする。
の第１の音声符号化装置は、音声信号の符号化のための
複数の符号ベクトルを格納した符号帳と、この符号帳か
ら取り出した符号ベクトルを用いて再生音声ベクトルを
生成する再生音声ベクトル生成手段と、符号化対象の入
力音声信号を目標ベクトルとして、この目標ベクトルに
対する再生音声ベクトルの誤差を表す誤差ベクトルを生
成する誤差ベクトル生成手段と、再生音声信号のスペク
トルを強調するフィルタの伝達関数の逆特性を含ませた
伝達関数を有し、誤差ベクトルを入力として重み付き誤
差ベクトルを出力する聴感重みフィルタと、この重み付
き誤差ベクトルが最小となる符号ベクトルを符号帳から
探索する探索手段と、この探索手段により探索された符
号ベクトルに対応するインデックスを符号化パラメータ
として出力する手段とを備えたことを特徴とする。
【００２７】本発明に係る第２の音声符号化方法は、音
声信号の符号化のための複数の符号ベクトルを格納した
符号帳を有し、この符号帳から取り出した符号ベクトル
を用いて再生音声ベクトルを生成するとともに、符号化
対象の入力音声信号についてスペクトル強調を行って得
られた音声信号を目標ベクトルとして、この目標ベクト
ルに対する再生音声ベクトルの誤差を表す誤差ベクトル
を生成し、この誤差ベクトルを聴感重みフィルタに通し
て得られた重み付き誤差ベクトルが最小となる符号ベク
トルを符号帳から探索して、探索した符号ベクトルに対
応するインデックスを符号化パラメータとして出力する
ことを特徴とする。
声信号の符号化のための複数の符号ベクトルを格納した
符号帳を有し、この符号帳から取り出した符号ベクトル
を用いて再生音声ベクトルを生成するとともに、符号化
対象の入力音声信号についてスペクトル強調を行って得
られた音声信号を目標ベクトルとして、この目標ベクト
ルに対する再生音声ベクトルの誤差を表す誤差ベクトル
を生成し、この誤差ベクトルを聴感重みフィルタに通し
て得られた重み付き誤差ベクトルが最小となる符号ベク
トルを符号帳から探索して、探索した符号ベクトルに対
応するインデックスを符号化パラメータとして出力する
ことを特徴とする。
【００２８】また、この音声符号化方法を実行するため
の第２の音声符号化装置は、音声信号の符号化のための
複数の符号ベクトルを格納した符号帳と、この符号帳か
ら取り出した符号ベクトルを用いて再生音声ベクトルを
生成する再生音声ベクトル生成手段と、符号化対象の入
力音声信号についてスペクトル強調を行うプリフィルタ
と、このプリフィルタによってスペクトル強調された音
声信号を目標ベクトルとして、この目標ベクトルに対す
る再生音声ベクトルの誤差を表す誤差ベクトルを生成す
る誤差ベクトル生成手段と、この誤差ベクトルを入力と
して重み付き誤差ベクトルを出力する聴感重みフィルタ
と、この重み付き誤差ベクトルが最小となる符号ベクト
ルを符号帳から探索する探索手段と、この探索手段によ
り探索された符号ベクトルに対応するインデックスを符
号化パラメータとして出力する手段とを備えたことを特
徴とする。
の第２の音声符号化装置は、音声信号の符号化のための
複数の符号ベクトルを格納した符号帳と、この符号帳か
ら取り出した符号ベクトルを用いて再生音声ベクトルを
生成する再生音声ベクトル生成手段と、符号化対象の入
力音声信号についてスペクトル強調を行うプリフィルタ
と、このプリフィルタによってスペクトル強調された音
声信号を目標ベクトルとして、この目標ベクトルに対す
る再生音声ベクトルの誤差を表す誤差ベクトルを生成す
る誤差ベクトル生成手段と、この誤差ベクトルを入力と
して重み付き誤差ベクトルを出力する聴感重みフィルタ
と、この重み付き誤差ベクトルが最小となる符号ベクト
ルを符号帳から探索する探索手段と、この探索手段によ
り探索された符号ベクトルに対応するインデックスを符
号化パラメータとして出力する手段とを備えたことを特
徴とする。
【００２９】このような構成により、本発明によると低
ビットレートおよび低遅延を達成しつつ、再生音声の品
質を向上させることができる。従来のＣＥＬＰ方式で
は、符号化パラメータの一部としてＬＰＣ係数を伝送す
る必要があり、そのために符号化の低ビットレート化、
低遅延化に伴って音質が劣化する問題があった。従来の
ＣＥＬＰ方式の場合、ＬＰＣ係数は音声信号の持つ短期
の相関を取り除くために用いられていたが、本発明では
音声信号の持つ相関をベクトル量子化の技術を用いて除
去し、ＬＰＣ係数を伝送しない構成としている。このよ
うにＬＰＣ係数は復号化側へ伝送する必要がなく、聴感
重みフィルタさらにプリフィルタの伝達関数の設定にの
み用いられるため、符号化の際のフレーム長を短くで
き、それだけ処理遅延も短くなる。
ビットレートおよび低遅延を達成しつつ、再生音声の品
質を向上させることができる。従来のＣＥＬＰ方式で
は、符号化パラメータの一部としてＬＰＣ係数を伝送す
る必要があり、そのために符号化の低ビットレート化、
低遅延化に伴って音質が劣化する問題があった。従来の
ＣＥＬＰ方式の場合、ＬＰＣ係数は音声信号の持つ短期
の相関を取り除くために用いられていたが、本発明では
音声信号の持つ相関をベクトル量子化の技術を用いて除
去し、ＬＰＣ係数を伝送しない構成としている。このよ
うにＬＰＣ係数は復号化側へ伝送する必要がなく、聴感
重みフィルタさらにプリフィルタの伝達関数の設定にの
み用いられるため、符号化の際のフレーム長を短くで
き、それだけ処理遅延も短くなる。
【００３０】そして、本発明においては、通常は復号化
側に設けられるポストフィルタの機能のうち、特にＬＰ
Ｃ係数のようなスペクトル包絡を表すパラメータを必要
とするスペクトル強調については、聴感重みフィルタに
その機能を持たせるか、または符号化の前にプリフィル
タによってスペクトル強調を行っている。従って、ポス
トフィルタの処理に必要なパラメータを伝送しないにも
かかわらず、低ビットレートでも良好な音質が得られ
る。また、復号化側においてはポストフィルタが不要と
なるか、あるいはポストフィルタがスペクトル強調を含
まないか、または僅かなスペクトル強調を行う簡単なも
のでよく、フィルタリングに要する演算量が削減され
る。
側に設けられるポストフィルタの機能のうち、特にＬＰ
Ｃ係数のようなスペクトル包絡を表すパラメータを必要
とするスペクトル強調については、聴感重みフィルタに
その機能を持たせるか、または符号化の前にプリフィル
タによってスペクトル強調を行っている。従って、ポス
トフィルタの処理に必要なパラメータを伝送しないにも
かかわらず、低ビットレートでも良好な音質が得られ
る。また、復号化側においてはポストフィルタが不要と
なるか、あるいはポストフィルタがスペクトル強調を含
まないか、または僅かなスペクトル強調を行う簡単なも
のでよく、フィルタリングに要する演算量が削減され
る。
【００３１】さらに、本発明では入力音声信号を目標ベ
クトルとして再生音声信号ベクトルの誤差ベクトルに聴
感重みフィルタの処理を施し、重み付けされた誤差の最
小化の規範でベクトル量子化のための符号帳から符号ベ
クトルの探索を行うことにより、従来は開ループ的に符
号化されていたＬＰＣ係数を含んだ形で符号帳の探索を
閉ループ的に行うことができ、主観的なレベルで音質の
改善が期待できることになる。
クトルとして再生音声信号ベクトルの誤差ベクトルに聴
感重みフィルタの処理を施し、重み付けされた誤差の最
小化の規範でベクトル量子化のための符号帳から符号ベ
クトルの探索を行うことにより、従来は開ループ的に符
号化されていたＬＰＣ係数を含んだ形で符号帳の探索を
閉ループ的に行うことができ、主観的なレベルで音質の
改善が期待できることになる。
【００３２】
（第１の実施形態）図１は本発明の第１の実施形態に係
る音声符号化装置の構成を示すブロック図である。この
音声符号化装置は、バッファ１０１、ＬＰＣ分析部１０
３、減算器１０５、聴感重みフィルタ１０７、符号帳探
索部１０９、第１〜第３の符号帳１１１，１１２，１１
３、ゲイン乗算器１１４，１１５、加算器１１６および
マルチプレクサ１１７からなる。
る音声符号化装置の構成を示すブロック図である。この
音声符号化装置は、バッファ１０１、ＬＰＣ分析部１０
３、減算器１０５、聴感重みフィルタ１０７、符号帳探
索部１０９、第１〜第３の符号帳１１１，１１２，１１
３、ゲイン乗算器１１４，１１５、加算器１１６および
マルチプレクサ１１７からなる。
【００３３】入力端子１００からの入力音声信号は、バ
ッファ１０１に一時蓄積される。ＬＰＣ分析部１０３
は、バッファ１０１を介して入力音声信号のＬＰＣ分析
（線形予測分析）をフレーム単位で行い、入力音声信号
のスペクトル包絡を表すパラメータであるＬＰＣ係数を
出力する。減算器１０５は、バッファ１０１から出力さ
れる入力音声信号を目標ベクトル１０３として、この目
標ベクトル１０３から再生音声信号ベクトル１０４を差
し引き、聴感重みフィルタ１０７に誤差ベクトル１０６
を出力する。聴感重みフィルタ１０７は、誤差ベクトル
１０６に対して、ＬＰＣ分析部１０３で得られたＬＰＣ
係数に従って再生音声信号の主観音質を聴感的に改善す
るために周波数毎に異なる重み付けを行い、重み付き誤
差ベクトル１０８を符号帳探索部１０９に出力する。符
号帳探索部１０９は、重み付き誤差ベクトル１０８を受
けて、再生音声信号の歪み（誤差）最小化の規範で、第
１〜第３の符号帳１１１，１１２，１１３について符号
ベクトルの探索を行う。マルチプレクサ１１７は、符号
帳１１１，１１２，１１３について探索された符号ベク
トルのインデックスを符号列に変換して多重化し、これ
を符号化パラメータとして出力端子１１８に出力する。
ッファ１０１に一時蓄積される。ＬＰＣ分析部１０３
は、バッファ１０１を介して入力音声信号のＬＰＣ分析
（線形予測分析）をフレーム単位で行い、入力音声信号
のスペクトル包絡を表すパラメータであるＬＰＣ係数を
出力する。減算器１０５は、バッファ１０１から出力さ
れる入力音声信号を目標ベクトル１０３として、この目
標ベクトル１０３から再生音声信号ベクトル１０４を差
し引き、聴感重みフィルタ１０７に誤差ベクトル１０６
を出力する。聴感重みフィルタ１０７は、誤差ベクトル
１０６に対して、ＬＰＣ分析部１０３で得られたＬＰＣ
係数に従って再生音声信号の主観音質を聴感的に改善す
るために周波数毎に異なる重み付けを行い、重み付き誤
差ベクトル１０８を符号帳探索部１０９に出力する。符
号帳探索部１０９は、重み付き誤差ベクトル１０８を受
けて、再生音声信号の歪み（誤差）最小化の規範で、第
１〜第３の符号帳１１１，１１２，１１３について符号
ベクトルの探索を行う。マルチプレクサ１１７は、符号
帳１１１，１１２，１１３について探索された符号ベク
トルのインデックスを符号列に変換して多重化し、これ
を符号化パラメータとして出力端子１１８に出力する。
【００３４】第１および第２の符号帳１１１，１１２は
ベクトル量子化の技術を利用して音声の長期相関および
短期相関をそれぞれ取り除くための符号帳であり、第３
の符号帳１１３は符号ベクトルに与えるゲインを量子化
するための符号帳である。
ベクトル量子化の技術を利用して音声の長期相関および
短期相関をそれぞれ取り除くための符号帳であり、第３
の符号帳１１３は符号ベクトルに与えるゲインを量子化
するための符号帳である。
【００３５】図１と図１２を比較して分かるように、本
実施形態の音声符号化装置は合成フィルタを用いない点
が従来のＣＥＬＰ方式の音声符号化装置とは大きく異な
っている。
実施形態の音声符号化装置は合成フィルタを用いない点
が従来のＣＥＬＰ方式の音声符号化装置とは大きく異な
っている。
【００３６】次に、図２に示すフローチャートを用いて
本実施形態の音声符号化装置における符号化手順を説明
する。まず、ディジタル化された入力音声信号を入力端
子１００から入力し、フレームと呼ばれる一定間隔の区
間に分割して、バッファ１０１に蓄える（ステップＳ１
０１）。次に、バッファ１０１を介して入力音声信号を
フレーム単位でＬＰＣ分析部１０２に入力して線形予測
分析（ＬＰＣ分析）を行い、入力音声信号のスペクトル
包絡を表すパラメータとしてＬＰＣ係数ａｉ（１＝１，
…，ｐ）を計算する（ステップＳ１０２）。このＬＰＣ
分析は、従来のＣＥＬＰ方式のようにＬＰＣ係数を伝送
するためのものではなく、聴感重みフィルタ１０７での
雑音スペクトルの整形と、聴感重みフィルタ１０７にス
ペクトル強調の逆特性を付与するために行われる。な
お、ＬＰＣ分析を行う単位となるフレーム長は、符号化
を行う単位となるフレーム長とは独立に設定できる。
本実施形態の音声符号化装置における符号化手順を説明
する。まず、ディジタル化された入力音声信号を入力端
子１００から入力し、フレームと呼ばれる一定間隔の区
間に分割して、バッファ１０１に蓄える（ステップＳ１
０１）。次に、バッファ１０１を介して入力音声信号を
フレーム単位でＬＰＣ分析部１０２に入力して線形予測
分析（ＬＰＣ分析）を行い、入力音声信号のスペクトル
包絡を表すパラメータとしてＬＰＣ係数ａｉ（１＝１，
…，ｐ）を計算する（ステップＳ１０２）。このＬＰＣ
分析は、従来のＣＥＬＰ方式のようにＬＰＣ係数を伝送
するためのものではなく、聴感重みフィルタ１０７での
雑音スペクトルの整形と、聴感重みフィルタ１０７にス
ペクトル強調の逆特性を付与するために行われる。な
お、ＬＰＣ分析を行う単位となるフレーム長は、符号化
を行う単位となるフレーム長とは独立に設定できる。
【００３７】このようにＬＰＣ係数を音声符号化装置か
ら音声復号化に伝送する必要がないため、符号化を行う
単位であるフレーム長は、従来のＣＥＬＰ方式における
フレーム長（２０〜４０ｍｓ）より短くてよく、例えば
５〜１０ｍｓで十分である。すなわち、ＬＰＣ係数は伝
送しないのであるから、フレーム長を短くしても従来の
ように再生音声の品質を低下させる要因とならない。Ｌ
ＰＣ分析の方法については、自己相関法など周知の方法
を用いることができる。こうして求められたＬＰＣ係数
は聴感重みフィルタ１０７に与えられ、後述のように聴
感重みフィルタ１０７の伝達関数Ｗ（ｚ）が設定される
（ステップＳ１０３）。
ら音声復号化に伝送する必要がないため、符号化を行う
単位であるフレーム長は、従来のＣＥＬＰ方式における
フレーム長（２０〜４０ｍｓ）より短くてよく、例えば
５〜１０ｍｓで十分である。すなわち、ＬＰＣ係数は伝
送しないのであるから、フレーム長を短くしても従来の
ように再生音声の品質を低下させる要因とならない。Ｌ
ＰＣ分析の方法については、自己相関法など周知の方法
を用いることができる。こうして求められたＬＰＣ係数
は聴感重みフィルタ１０７に与えられ、後述のように聴
感重みフィルタ１０７の伝達関数Ｗ（ｚ）が設定される
（ステップＳ１０３）。
【００３８】次に、フレーム単位で入力音声信号の符号
化の処理を行う。符号化処理は、符号帳探索部１０９に
よって第１〜第３の符号帳１１１，１１２，１１３を後
述する歪み最小の規範で順次探索し、各々のインデック
スを符号列に変換した上でマルチプレクサ１１７により
多重化することで行われる（ステップＳ１０４〜Ｓ１０
５）。本実施形態の音声符号化装置は、音声信号の持つ
冗長性（相関）を音声の周期成分（ピッチ）に基づく長
期の相関と音声のスペクトル包絡に関係する短期の相関
に分けて除去し、冗長性を圧縮する。第１の符号帳１１
１は長期の相関を除去するために、第２の符号帳１１２
は短期の相関を除去するためにそれぞれ用いられる。第
３の符号帳１１３は第１、第２の符号帳１１１，１１２
から出力される符号べクトルのゲインを符号化するため
のものである。第１の符号帳１１０の探索処理について
説明する。探索に先立ち、まず聴感重みフィルタ１０７
の伝達関数Ｗ（ｚ）を次式に従って設定する。
化の処理を行う。符号化処理は、符号帳探索部１０９に
よって第１〜第３の符号帳１１１，１１２，１１３を後
述する歪み最小の規範で順次探索し、各々のインデック
スを符号列に変換した上でマルチプレクサ１１７により
多重化することで行われる（ステップＳ１０４〜Ｓ１０
５）。本実施形態の音声符号化装置は、音声信号の持つ
冗長性（相関）を音声の周期成分（ピッチ）に基づく長
期の相関と音声のスペクトル包絡に関係する短期の相関
に分けて除去し、冗長性を圧縮する。第１の符号帳１１
１は長期の相関を除去するために、第２の符号帳１１２
は短期の相関を除去するためにそれぞれ用いられる。第
３の符号帳１１３は第１、第２の符号帳１１１，１１２
から出力される符号べクトルのゲインを符号化するため
のものである。第１の符号帳１１０の探索処理について
説明する。探索に先立ち、まず聴感重みフィルタ１０７
の伝達関数Ｗ（ｚ）を次式に従って設定する。
【００３９】
【数３】
【００４０】ここで、Ｐ（ｚ）は従来のポストフィルタ
の伝達関数であり、具体的には例えばスペクトル強調フ
ィルタ（ホルマント強調フィルタ）の伝達関数、あるい
はこれにピッチ強調フィルタや高域強調フィルタの伝達
関数を含ませたものであっても構わない。
の伝達関数であり、具体的には例えばスペクトル強調フ
ィルタ（ホルマント強調フィルタ）の伝達関数、あるい
はこれにピッチ強調フィルタや高域強調フィルタの伝達
関数を含ませたものであっても構わない。
【００４１】このように、聴感重みフィルタ１０７の伝
達関数Ｗ（ｚ）を式（１）に示した従来の聴感重みフィ
ルタの伝達特性（式（４）の右辺第１項）と、ポストフ
ィルタの伝達関数の逆特性（式（４）の右辺第２項）で
構成することにより、雑音スペクトルを入力音声信号の
スペクトル包絡の形状に整形すると共に、再生音声信号
のスペクトルを従来のポストフィルタと同様に強調する
ことができる。α，β，γ，δは雑音整形の度合いを制
御する定数であり、実験的に決められる。典型的な値は
αとγが０．７〜０．９、βとδが０．５である。
達関数Ｗ（ｚ）を式（１）に示した従来の聴感重みフィ
ルタの伝達特性（式（４）の右辺第１項）と、ポストフ
ィルタの伝達関数の逆特性（式（４）の右辺第２項）で
構成することにより、雑音スペクトルを入力音声信号の
スペクトル包絡の形状に整形すると共に、再生音声信号
のスペクトルを従来のポストフィルタと同様に強調する
ことができる。α，β，γ，δは雑音整形の度合いを制
御する定数であり、実験的に決められる。典型的な値は
αとγが０．７〜０．９、βとδが０．５である。
【００４２】第１の符号帳１１１は、従来のＣＥＬＰ方
式における適応符号帳と同様に音声の周期成分（ピッ
チ）を表現するのに用いられ、この符号帳１１１に格納
される符号ベクトルｅ（ｎ）は、次式で表されるように
過去の再生音声信号をフレーム長分切り出すことにより
作成される。
式における適応符号帳と同様に音声の周期成分（ピッ
チ）を表現するのに用いられ、この符号帳１１１に格納
される符号ベクトルｅ（ｎ）は、次式で表されるように
過去の再生音声信号をフレーム長分切り出すことにより
作成される。
【００４３】 ｅ（ｎ）＝ｅ（ｎ−Ｌ），ｎ＝１，…，Ｎ （７） ここで、Ｌはラグ、Ｎはフレーム長である。符号帳探索
部１０９は、まず第１の符号帳１１１の探索を行う。第
１の符号帳１１１の探索は従来の適応符号帳の探索と同
様に、符号帳探索部１０９において目標ベクトル１０２
と符号ベクトルｅを聴感重みフィルタ１０７に通すこと
によって得られる歪を最小とするラグを見出すことによ
って行われる。ラグは、整数サンプルまたは小数サンプ
ル単位とすることができる。
部１０９は、まず第１の符号帳１１１の探索を行う。第
１の符号帳１１１の探索は従来の適応符号帳の探索と同
様に、符号帳探索部１０９において目標ベクトル１０２
と符号ベクトルｅを聴感重みフィルタ１０７に通すこと
によって得られる歪を最小とするラグを見出すことによ
って行われる。ラグは、整数サンプルまたは小数サンプ
ル単位とすることができる。
【００４４】次に、符号帳探索部１０９は第２の符号帳
１１２の探索を行う。この場合、まず減算器１０５で目
標べクトル１０２から第１の符号帳１１１の符号ベクト
ルを減算して新たな目標ベクトルを得る。そして、第１
の符号帳１１１の探索と同様に目標ベクトル１０２に対
する第２の符号帳１１２の符号ベクトルの重み付き歪
（誤差）最小化の規範で第２の符号帳１１２の探索を行
う。すなわち、第２の符号帳１１２からゲイン乗算器１
１４および加算器１１６を介して出力された符号ベクト
ル１０４の目標ベクトル１０２に対する誤差を減算器１
０５で誤差信号ベクトル１０６として求め、この誤差信
号ベクトル１０６を聴感重みフィルタ１０７に通して得
られるベクトルが最小となる符号ベクトルを符号帳１１
２から探索する。この第２の符号帳１１２の探索は、Ｃ
ＥＬＰ方式における雑音符号帳の探索と同様である。こ
の場合、第２の符号帳１１２の探索のための演算量を削
減する目的で、ベクトルサムなどの構造化された符号
帳、バックワードフィルタリング、予備選択など周知の
技術を利用することもできる。
１１２の探索を行う。この場合、まず減算器１０５で目
標べクトル１０２から第１の符号帳１１１の符号ベクト
ルを減算して新たな目標ベクトルを得る。そして、第１
の符号帳１１１の探索と同様に目標ベクトル１０２に対
する第２の符号帳１１２の符号ベクトルの重み付き歪
（誤差）最小化の規範で第２の符号帳１１２の探索を行
う。すなわち、第２の符号帳１１２からゲイン乗算器１
１４および加算器１１６を介して出力された符号ベクト
ル１０４の目標ベクトル１０２に対する誤差を減算器１
０５で誤差信号ベクトル１０６として求め、この誤差信
号ベクトル１０６を聴感重みフィルタ１０７に通して得
られるベクトルが最小となる符号ベクトルを符号帳１１
２から探索する。この第２の符号帳１１２の探索は、Ｃ
ＥＬＰ方式における雑音符号帳の探索と同様である。こ
の場合、第２の符号帳１１２の探索のための演算量を削
減する目的で、ベクトルサムなどの構造化された符号
帳、バックワードフィルタリング、予備選択など周知の
技術を利用することもできる。
【００４５】次に、符号帳探索部１０９は第３の符号帳
１１３の探索を行う。第３の符号帳１１３は、第１、第
２の符号帳１１１，１１２に格納された符号ベクトルに
乗じるゲインを要素に持つ符号ベクトルを格納してい
る。第３の符号帳１１３からの最適な符号ベクトルの探
索は、第１、第２の符号帳１１１，１１２から取り出さ
れた符号ベクトルにゲイン乗算器１１４，１１５でゲイ
ンを乗じた後、加算器１１６で加算して得られた再生音
声信号ベクトル１０４の目標ベクトル１０２に対する重
み付き歪（誤差）を最小化する規範で、周知の方法によ
り行われる。
１１３の探索を行う。第３の符号帳１１３は、第１、第
２の符号帳１１１，１１２に格納された符号ベクトルに
乗じるゲインを要素に持つ符号ベクトルを格納してい
る。第３の符号帳１１３からの最適な符号ベクトルの探
索は、第１、第２の符号帳１１１，１１２から取り出さ
れた符号ベクトルにゲイン乗算器１１４，１１５でゲイ
ンを乗じた後、加算器１１６で加算して得られた再生音
声信号ベクトル１０４の目標ベクトル１０２に対する重
み付き歪（誤差）を最小化する規範で、周知の方法によ
り行われる。
【００４６】符号帳探索部１０９は、第１〜第３の符号
帳１１１，１１２，１１３から探索した符号ベクトルに
対応するインデックスをマルチプレクサ１１７に出力す
る。マルチプレクサ１１７は、入力された３つのインデ
ックスを符号列に変換して多重化し、符号化パラメータ
として出力端子１１８に出力する。出力端子１１８に出
力された符号化パラメータは、図示しない伝送路または
蓄積媒体を介して後述する音声復号化装置に伝送され
る。
帳１１１，１１２，１１３から探索した符号ベクトルに
対応するインデックスをマルチプレクサ１１７に出力す
る。マルチプレクサ１１７は、入力された３つのインデ
ックスを符号列に変換して多重化し、符号化パラメータ
として出力端子１１８に出力する。出力端子１１８に出
力された符号化パラメータは、図示しない伝送路または
蓄積媒体を介して後述する音声復号化装置に伝送され
る。
【００４７】最後に、符号帳探索部１０９で求められた
第１、第２の符号帳１１１，１１２のインデックスに対
応する符号ベクトルに、同じく符号帳探索部１０９で求
められた第３の符号帳１１３のインデックスに対応する
ゲインがゲイン乗算器１１４，１１５により乗じられた
後、加算器１１６で加算されることにより再生音声信号
ベクトル１０４が求められ、これに基づいて第１の符号
帳１１１の内容が更新されることにより、入力端子１０
０への次のフレームの音声信号入力に備える。
第１、第２の符号帳１１１，１１２のインデックスに対
応する符号ベクトルに、同じく符号帳探索部１０９で求
められた第３の符号帳１１３のインデックスに対応する
ゲインがゲイン乗算器１１４，１１５により乗じられた
後、加算器１１６で加算されることにより再生音声信号
ベクトル１０４が求められ、これに基づいて第１の符号
帳１１１の内容が更新されることにより、入力端子１０
０への次のフレームの音声信号入力に備える。
【００４８】次に、図３を参照して図１の音声符号化装
置に対応する第１の実施形態に係る音声復号化装置につ
いて説明する。この音声復号化装置は、デマルチプレク
サ２０１、第１〜第３の符号帳２１１，２１２，２１
３、ゲイン乗算器２１４，２１５および加算器２１６か
らなる。第１〜第３の符号帳２１１，２１２，２１３に
は、それぞれ図１の第１〜第３の符号帳１１１，１１
２，１１３に格納されている符号ベクトルと同じ符号ベ
クトルが格納されている。
置に対応する第１の実施形態に係る音声復号化装置につ
いて説明する。この音声復号化装置は、デマルチプレク
サ２０１、第１〜第３の符号帳２１１，２１２，２１
３、ゲイン乗算器２１４，２１５および加算器２１６か
らなる。第１〜第３の符号帳２１１，２１２，２１３に
は、それぞれ図１の第１〜第３の符号帳１１１，１１
２，１１３に格納されている符号ベクトルと同じ符号ベ
クトルが格納されている。
【００４９】入力端子２００には、図１に示した音声符
号化装置から出力される符号化パラメータが図示しない
伝送路または蓄積媒体を介して入力される。この符号化
パラメータはデマルチプレクサ２０１に入力され、図１
中の符号帳１１１，１１２，１１３について探索した符
号ベクトルに対応する３つのインデックスが分離された
後、符号帳２１１，２１２，２１３に供給される。これ
により符号帳２１１，２１２，２１３からは、符号帳１
１１，１１２，１１３から探索された符号ベクトルと同
じ符号ベクトルが取り出される。
号化装置から出力される符号化パラメータが図示しない
伝送路または蓄積媒体を介して入力される。この符号化
パラメータはデマルチプレクサ２０１に入力され、図１
中の符号帳１１１，１１２，１１３について探索した符
号ベクトルに対応する３つのインデックスが分離された
後、符号帳２１１，２１２，２１３に供給される。これ
により符号帳２１１，２１２，２１３からは、符号帳１
１１，１１２，１１３から探索された符号ベクトルと同
じ符号ベクトルが取り出される。
【００５０】第１、第２の符号帳２１１，２１２から取
り出された符号ベクトルは、ゲイン乗算器２１４，２１
５により第３の符号帳２１３からの符号ベクトルで示さ
れるゲインが乗じられた後、加算器２１６で加算される
ことによって、再生音声信号ベクトルが出力端子２１７
より出力される。また、再生音声信号ベクトルに基づい
て第１の符号帳２１１の内容が更新されることにより、
入力端子２００への次のフレームの符号化パラメータの
入力に備える。
り出された符号ベクトルは、ゲイン乗算器２１４，２１
５により第３の符号帳２１３からの符号ベクトルで示さ
れるゲインが乗じられた後、加算器２１６で加算される
ことによって、再生音声信号ベクトルが出力端子２１７
より出力される。また、再生音声信号ベクトルに基づい
て第１の符号帳２１１の内容が更新されることにより、
入力端子２００への次のフレームの符号化パラメータの
入力に備える。
【００５１】従来のＣＥＬＰ方式に基づく音声復号化装
置では、加算器２１６から出力される信号がＬＰＣ係数
によって伝達特性が決定される合成フィルタに駆動信号
として入力される構成となっている。また、特に符号化
のビットレートが４ｋｂｐｓ以下のような低レートの場
合、合成フィルタから出力される再生音声信号がポスト
フィルタを介して出力される構成となっている。
置では、加算器２１６から出力される信号がＬＰＣ係数
によって伝達特性が決定される合成フィルタに駆動信号
として入力される構成となっている。また、特に符号化
のビットレートが４ｋｂｐｓ以下のような低レートの場
合、合成フィルタから出力される再生音声信号がポスト
フィルタを介して出力される構成となっている。
【００５２】これに対し、本実施形態では図１に示した
音声符号化装置側で合成フィルタが省略されていること
に対応して、音声復号化装置においても合成フィルタは
省略されている。さらに、図１の音声符号化装置内の聴
感重みフィルタ１０７においてポストフィルタの処理が
行われていることにより、図３の音声復号化装置にはポ
ストフィルタが不要となっている。
音声符号化装置側で合成フィルタが省略されていること
に対応して、音声復号化装置においても合成フィルタは
省略されている。さらに、図１の音声符号化装置内の聴
感重みフィルタ１０７においてポストフィルタの処理が
行われていることにより、図３の音声復号化装置にはポ
ストフィルタが不要となっている。
【００５３】（第２の実施形態）図４は、本発明の第２
の実施形態に係る音声符号化装置の構成を示すブロック
図である。本実施形態が第１の実施形態と異なるところ
は、第２の符号帳１１２に格納された符号ベクトル間の
相関を取り除くために予測器１２１を設け、さらに予測
器１２１を制御するための第４の符号帳１２２を追加し
た点である。
の実施形態に係る音声符号化装置の構成を示すブロック
図である。本実施形態が第１の実施形態と異なるところ
は、第２の符号帳１１２に格納された符号ベクトル間の
相関を取り除くために予測器１２１を設け、さらに予測
器１２１を制御するための第４の符号帳１２２を追加し
た点である。
【００５４】図５は、予測器１２１の具体的な実現例と
してＭＡ型予測器の構成を示すブロック図である。この
予測器は１べクトル分の遅延を行うベクトル遅延器３０
１，３０２と、行列乗算器３０３，３０４，３０５およ
び加算器３０６により構成され、第１の行列乗算器３０
３には予測器１２１の入力ベクトルが入力され、第２の
行列乗算器３０４には１段目のベクトル遅延器３０１の
出力ベクトルが入力され、第３の行列乗算器３０５には
２段目のベクトル遅延器３０２の出力ベクトルが入力さ
れる。そして、行列乗算器３０３，３０４，３０５の出
力ベクトルが加算器３０６で加算され、予測器１２１の
出力ベクトルが生成される。
してＭＡ型予測器の構成を示すブロック図である。この
予測器は１べクトル分の遅延を行うベクトル遅延器３０
１，３０２と、行列乗算器３０３，３０４，３０５およ
び加算器３０６により構成され、第１の行列乗算器３０
３には予測器１２１の入力ベクトルが入力され、第２の
行列乗算器３０４には１段目のベクトル遅延器３０１の
出力ベクトルが入力され、第３の行列乗算器３０５には
２段目のベクトル遅延器３０２の出力ベクトルが入力さ
れる。そして、行列乗算器３０３，３０４，３０５の出
力ベクトルが加算器３０６で加算され、予測器１２１の
出力ベクトルが生成される。
【００５５】従って、予測器１２１の入力ベクトルおよ
び出力べクトルをＸ，Ｙとし、行列乗算器３０３，３０
４，３０５において各々の入力ベクトルに乗じる係数行
列をＡ０，Ａ１，Ａ２とおくと、予測器１２１の動作は
次式で表される。
び出力べクトルをＸ，Ｙとし、行列乗算器３０３，３０
４，３０５において各々の入力ベクトルに乗じる係数行
列をＡ０，Ａ１，Ａ２とおくと、予測器１２１の動作は
次式で表される。
【００５６】 Ｙｎ＝Ａ０＊Ｘｎ＋Ａ１＊Ｘｎ−１＋Ａ２＊Ｘｎ−２ （８） ここで、Ｘｎ−１はＸｎを１べクトル分遅延したベクト
ル、Ｘｎ−２はＸｎ−１を１べクトル分遅延したベクト
ルある。係数行列Ａ０，Ａ１，Ａ２は予め周知の学習法
により求められ、第４の符号帳１２２に符号化ベクトル
として格納されている。
ル、Ｘｎ−２はＸｎ−１を１べクトル分遅延したベクト
ルある。係数行列Ａ０，Ａ１，Ａ２は予め周知の学習法
により求められ、第４の符号帳１２２に符号化ベクトル
として格納されている。
【００５７】以下、本実施形態の動作を第１の実施形態
との相違点を中心に説明する。まず、フレーム単位で入
力音声信号のＬＰＣ分析と、聴感重みフィルタ１０７の
伝達関数の設定を第１の実施形態と同様に行い、次いで
符号帳探索部１１９において第１の符号帳１１１の探索
を第１の実施形態と同様に行う。
との相違点を中心に説明する。まず、フレーム単位で入
力音声信号のＬＰＣ分析と、聴感重みフィルタ１０７の
伝達関数の設定を第１の実施形態と同様に行い、次いで
符号帳探索部１１９において第１の符号帳１１１の探索
を第１の実施形態と同様に行う。
【００５８】次に、符号帳探索部１１９による第２の符
号帳１１２の探索は、符号帳１１２から取り出した符号
べクトルを予測器１２１に入力して予測ベクトルを生成
し、この予測ベクトルと目標ベクトル１０２との重み付
き歪が最小となる符号べクトルを第２の符号帳１１２か
ら探索することによって行われる。予測ベクトルは、第
４の符号帳１２２から符号ベクトルとして与えられる係
数行列Ａ０，Ａ１，Ａ２を用いて、式（８）に従って計
算される。第２の符号帳１１２の探索は、第４の符号帳
１２２に格納された全ての符号ベクトルに対して行われ
る。従って、第２の符号帳１１２と第４の符号帳１２２
の探索は同時に行われる。
号帳１１２の探索は、符号帳１１２から取り出した符号
べクトルを予測器１２１に入力して予測ベクトルを生成
し、この予測ベクトルと目標ベクトル１０２との重み付
き歪が最小となる符号べクトルを第２の符号帳１１２か
ら探索することによって行われる。予測ベクトルは、第
４の符号帳１２２から符号ベクトルとして与えられる係
数行列Ａ０，Ａ１，Ａ２を用いて、式（８）に従って計
算される。第２の符号帳１１２の探索は、第４の符号帳
１２２に格納された全ての符号ベクトルに対して行われ
る。従って、第２の符号帳１１２と第４の符号帳１２２
の探索は同時に行われる。
【００５９】また、本実施形態では第１〜第３の符号帳
１１１，１１２，１１３に加えて第４の符号帳１２２が
設けられていることに伴い、マルチプレクサ１２７では
第１〜第４の符号帳１１１，１１２，１１３，１２２か
らの４つのインデックスを符号列に変換して多重化し、
これを符号化パラメータとして出力端子１２７より出力
する構成となっている。
１１１，１１２，１１３に加えて第４の符号帳１２２が
設けられていることに伴い、マルチプレクサ１２７では
第１〜第４の符号帳１１１，１１２，１１３，１２２か
らの４つのインデックスを符号列に変換して多重化し、
これを符号化パラメータとして出力端子１２７より出力
する構成となっている。
【００６０】図６は、図４の音声符号化装置に対応する
音声復号化装置の構成を示すブロック図である。この音
声復号化装置が図３に示した第１の実施形態の音声復号
化装置と異なるところは、図４の音声符号化装置と対応
して第２の符号帳２１２に格納された符号ベクトル間の
相関を取り除くために予測器２２１を設け、これに伴い
符号帳として第４の符号帳２２２を追加した点である。
予測器２２１は符号化装置内の予測器１２１と同様であ
り、例えば図５のように構成される。
音声復号化装置の構成を示すブロック図である。この音
声復号化装置が図３に示した第１の実施形態の音声復号
化装置と異なるところは、図４の音声符号化装置と対応
して第２の符号帳２１２に格納された符号ベクトル間の
相関を取り除くために予測器２２１を設け、これに伴い
符号帳として第４の符号帳２２２を追加した点である。
予測器２２１は符号化装置内の予測器１２１と同様であ
り、例えば図５のように構成される。
【００６１】入力端子２００には、図４に示した音声符
号化装置から出力される符号化パラメータが図示しない
伝送路または蓄積媒体を介して入力される。この符号化
パラメータはデマルチプレクサ２１０に入力され、図４
中の符号帳１１１，１１２，１１３，１２１について探
索した符号ベクトルに対応する４つのインデックスが分
離された後、符号帳２１１，２１２，２１３，２２２に
供給される。これにより符号帳２１１，２１２，２１
３，２２２からは、符号帳１１１，１１２，１１３，１
２１から探索された符号ベクトルと同じ符号ベクトルが
取り出される。第１の符号帳２１１からの符号ベクトル
は、ゲイン乗算器２１４により第３の符号帳２１３から
の符号ベクトルで示されるゲインが乗じられた後、加算
器２１６に入力される。第２の符号帳２１２からの符号
化ベクトルは予測器２２１に入力され、予測ベクトルが
生成される。この予測ベクトルは加算器２１６に入力さ
れ、ゲイン乗算器２１４でゲインが乗じられた第１の符
号帳２１１からの符号ベクトルと加算されることによ
り、再生音声信号が出力端子２１７より出力される。
号化装置から出力される符号化パラメータが図示しない
伝送路または蓄積媒体を介して入力される。この符号化
パラメータはデマルチプレクサ２１０に入力され、図４
中の符号帳１１１，１１２，１１３，１２１について探
索した符号ベクトルに対応する４つのインデックスが分
離された後、符号帳２１１，２１２，２１３，２２２に
供給される。これにより符号帳２１１，２１２，２１
３，２２２からは、符号帳１１１，１１２，１１３，１
２１から探索された符号ベクトルと同じ符号ベクトルが
取り出される。第１の符号帳２１１からの符号ベクトル
は、ゲイン乗算器２１４により第３の符号帳２１３から
の符号ベクトルで示されるゲインが乗じられた後、加算
器２１６に入力される。第２の符号帳２１２からの符号
化ベクトルは予測器２２１に入力され、予測ベクトルが
生成される。この予測ベクトルは加算器２１６に入力さ
れ、ゲイン乗算器２１４でゲインが乗じられた第１の符
号帳２１１からの符号ベクトルと加算されることによ
り、再生音声信号が出力端子２１７より出力される。
【００６２】（第３の実施形態）第１および第２の実施
形態では、聴感重みフィルタ１０７の伝達関数をポスト
フィルタの伝達関数の逆特性に基づいて制御することに
より、再生音声信号のスペクトルを強調する構成となっ
ているが、符号化処理の前に入力音声信号にスペクトル
強調のフィルタリングを施すことにより、再生音声信号
のスペクトル強調を図ることも可能である。
形態では、聴感重みフィルタ１０７の伝達関数をポスト
フィルタの伝達関数の逆特性に基づいて制御することに
より、再生音声信号のスペクトルを強調する構成となっ
ているが、符号化処理の前に入力音声信号にスペクトル
強調のフィルタリングを施すことにより、再生音声信号
のスペクトル強調を図ることも可能である。
【００６３】図７は、この方法に基づく第３の実施形態
に係る音声符号化装置の構成を示すブロック図である。
第１の実施形態との相違点は、バッファ１０１の後段に
プリフィルタ１３０を設けたことと、聴感重みフィルタ
１３７の伝達関数をポストフィルタの特性を含まないよ
うに変えたことである。
に係る音声符号化装置の構成を示すブロック図である。
第１の実施形態との相違点は、バッファ１０１の後段に
プリフィルタ１３０を設けたことと、聴感重みフィルタ
１３７の伝達関数をポストフィルタの特性を含まないよ
うに変えたことである。
【００６４】次に、図８に示すフローチャートを用いて
本実施形態の音声符号化装置における符号化手順を説明
する。まず、ディジタル化された入力音声信号を入力端
子１００から入力し、フレームと呼ばれる一定間隔の区
間に分割して、バッファ１０１に蓄える（ステップＳ２
０１）。次に、バッファ２０１を介して入力音声信号を
フレーム単位でＬＰＣ分析部１０２に入力して線形予測
分析（ＬＰＣ分析）を行い、入力音声信号のスペクトル
包絡を表すパラメータとしてＬＰＣ係数ａｉ（１＝１，
…，ｐ）を計算する（ステップＳ２０２）。このＬＰＣ
分析は、従来のＣＥＬＰ方式のようにＬＰＣ係数を伝送
するためのものではなく、プリフィルタ１３０でのスペ
クトル強調と、聴感重みフィルタ１３７での雑音スペク
トルの整形のために行われる。ＬＰＣ分析の方法につい
ては、自己相関法など周知の方法を用いることができ
る。ＬＰＣ係数はプリフィルタ１３０と聴感重みフィル
タ１３７に与えられ、プリフィルタ１３０の伝達関数Ｐ
re（ｚ）と聴感重みフィルタ１３７の伝達関数Ｗ（ｚ）
が設定される（ステップＳ２０３，Ｓ２０４）。
本実施形態の音声符号化装置における符号化手順を説明
する。まず、ディジタル化された入力音声信号を入力端
子１００から入力し、フレームと呼ばれる一定間隔の区
間に分割して、バッファ１０１に蓄える（ステップＳ２
０１）。次に、バッファ２０１を介して入力音声信号を
フレーム単位でＬＰＣ分析部１０２に入力して線形予測
分析（ＬＰＣ分析）を行い、入力音声信号のスペクトル
包絡を表すパラメータとしてＬＰＣ係数ａｉ（１＝１，
…，ｐ）を計算する（ステップＳ２０２）。このＬＰＣ
分析は、従来のＣＥＬＰ方式のようにＬＰＣ係数を伝送
するためのものではなく、プリフィルタ１３０でのスペ
クトル強調と、聴感重みフィルタ１３７での雑音スペク
トルの整形のために行われる。ＬＰＣ分析の方法につい
ては、自己相関法など周知の方法を用いることができ
る。ＬＰＣ係数はプリフィルタ１３０と聴感重みフィル
タ１３７に与えられ、プリフィルタ１３０の伝達関数Ｐ
re（ｚ）と聴感重みフィルタ１３７の伝達関数Ｗ（ｚ）
が設定される（ステップＳ２０３，Ｓ２０４）。
【００６５】次に、フレーム単位で入力音声信号の符号
化の処理を行う。符号化処理は、符号帳探索部１０９に
よって第１〜第３の符号帳１１１，１１２，１１３を後
述する歪み最小の規範で順次探索し、各々のインデック
スを符号列に変換した上でマルチプレクサ１１７により
多重化することで行われる（ステップＳ２０５〜Ｓ２０
６）。
化の処理を行う。符号化処理は、符号帳探索部１０９に
よって第１〜第３の符号帳１１１，１１２，１１３を後
述する歪み最小の規範で順次探索し、各々のインデック
スを符号列に変換した上でマルチプレクサ１１７により
多重化することで行われる（ステップＳ２０５〜Ｓ２０
６）。
【００６６】本実施形態の音声符号化装置は、音声信号
の持つ冗長性（相関）を音声の周期成分（ピッチ）に基
づく長期の相関と音声のスペクトル包絡に関係する短期
の相関に分けて除去し、冗長性を圧縮する。第１の符号
帳１１１は長期の相関を除去するために、第２の符号帳
１１２は短期の相関を除去するためにそれぞれ用いられ
る。第３の符号帳１１３は第１、第２の符号帳１１１，
１１２から出力される符号べクトルのゲインを符号化す
るためのものである。
の持つ冗長性（相関）を音声の周期成分（ピッチ）に基
づく長期の相関と音声のスペクトル包絡に関係する短期
の相関に分けて除去し、冗長性を圧縮する。第１の符号
帳１１１は長期の相関を除去するために、第２の符号帳
１１２は短期の相関を除去するためにそれぞれ用いられ
る。第３の符号帳１１３は第１、第２の符号帳１１１，
１１２から出力される符号べクトルのゲインを符号化す
るためのものである。
【００６７】第１の符号帳１１１の探索処理について説
明する。探索に先立ち、まずプリフィルタ１３０の伝達
関数Ｐre（ｚ）と聴感重みフィルタ１０７の伝達関数Ｗ
（ｚ）を次式に従って設定する。
明する。探索に先立ち、まずプリフィルタ１３０の伝達
関数Ｐre（ｚ）と聴感重みフィルタ１０７の伝達関数Ｗ
（ｚ）を次式に従って設定する。
【００６８】
【数４】
【００６９】ここで、γ，δはスペクトル強調の度合い
を制御する定数であり、α，βは雑音整形の度合いを制
御する定数であり、実験的に決められる。このように本
実施形態では、聴感重みフィルタ１３７の伝達関数Ｗ
（ｚ）は式（１）に示した従来の聴感重みフィルタの伝
達特性と同様であり、プリフィルタ１３０としてスペク
トル強調を行うフィルタを設けることによって、聴感重
みフィルタ１３７により雑音スペクトルを入力音声信号
のスペクトル包絡の形状に整形すると共に、再生音声信
号のスペクトルを従来のポストフィルタと同様にプリフ
ィルタ１３０により強調することができる。
を制御する定数であり、α，βは雑音整形の度合いを制
御する定数であり、実験的に決められる。このように本
実施形態では、聴感重みフィルタ１３７の伝達関数Ｗ
（ｚ）は式（１）に示した従来の聴感重みフィルタの伝
達特性と同様であり、プリフィルタ１３０としてスペク
トル強調を行うフィルタを設けることによって、聴感重
みフィルタ１３７により雑音スペクトルを入力音声信号
のスペクトル包絡の形状に整形すると共に、再生音声信
号のスペクトルを従来のポストフィルタと同様にプリフ
ィルタ１３０により強調することができる。
【００７０】第１の符号帳１１１は、従来のＣＥＬＰ方
式における適応符号帳と同様に音声の周期成分（ピッ
チ）を表現するのに用いられ、この符号帳１１１に格納
される符号ベクトルｅ（ｎ）は、式（７）に示したよう
に過去の再生音声信号をフレーム長分切り出すことによ
り作成される。
式における適応符号帳と同様に音声の周期成分（ピッ
チ）を表現するのに用いられ、この符号帳１１１に格納
される符号ベクトルｅ（ｎ）は、式（７）に示したよう
に過去の再生音声信号をフレーム長分切り出すことによ
り作成される。
【００７１】符号帳探索部１０９は、まず第１の符号帳
１１１の探索を行う。第１の符号帳１１１の探索は従来
の適応符号帳の探索と同様に、符号帳探索部１０９にお
いて目標ベクトル１０２と符号ベクトルｅを聴感重みフ
ィルタ１０７に通すことによって得られる歪を最小とす
るラグを見出すことによって行われる。ラグは、整数サ
ンプルまたは小数サンプル単位とすることができる。
１１１の探索を行う。第１の符号帳１１１の探索は従来
の適応符号帳の探索と同様に、符号帳探索部１０９にお
いて目標ベクトル１０２と符号ベクトルｅを聴感重みフ
ィルタ１０７に通すことによって得られる歪を最小とす
るラグを見出すことによって行われる。ラグは、整数サ
ンプルまたは小数サンプル単位とすることができる。
【００７２】次に、符号帳探索部１０９は第２の符号帳
１１２の探索を行う。この場合、まず減算器１０５で目
標べクトル１０２から第１の符号帳１１１の符号ベクト
ルを減算して新たな目標ベクトルを得る。そして、第１
の符号帳１１１の探索と同様に目標ベクトル１０２に対
する第２の符号帳１１２の符号ベクトルの重み付き歪
（誤差）最小化の規範で第２の符号帳１１２の探索を行
う。すなわち、第２の符号帳１１２からゲイン乗算器１
１４および加算器１１６を介して出力された符号ベクト
ル１０４の目標ベクトル１０２に対する誤差を減算器１
０５で誤差信号ベクトル１０６として求め、この誤差信
号ベクトル１０６を聴感重みフィルタ１０７に通して得
られるベクトルが最小となる符号ベクトルを符号帳１１
２から探索する。この第２の符号帳１１２の探索は、Ｃ
ＥＬＰ方式における雑音符号帳の探索と同様である。こ
の場合、第２の符号帳１１２の探索のための演算量を削
減する目的で、ベクトルサムなどの構造化された符号
帳、バックワードフィルタリング、予備選択など周知の
技術を利用することもできる。
１１２の探索を行う。この場合、まず減算器１０５で目
標べクトル１０２から第１の符号帳１１１の符号ベクト
ルを減算して新たな目標ベクトルを得る。そして、第１
の符号帳１１１の探索と同様に目標ベクトル１０２に対
する第２の符号帳１１２の符号ベクトルの重み付き歪
（誤差）最小化の規範で第２の符号帳１１２の探索を行
う。すなわち、第２の符号帳１１２からゲイン乗算器１
１４および加算器１１６を介して出力された符号ベクト
ル１０４の目標ベクトル１０２に対する誤差を減算器１
０５で誤差信号ベクトル１０６として求め、この誤差信
号ベクトル１０６を聴感重みフィルタ１０７に通して得
られるベクトルが最小となる符号ベクトルを符号帳１１
２から探索する。この第２の符号帳１１２の探索は、Ｃ
ＥＬＰ方式における雑音符号帳の探索と同様である。こ
の場合、第２の符号帳１１２の探索のための演算量を削
減する目的で、ベクトルサムなどの構造化された符号
帳、バックワードフィルタリング、予備選択など周知の
技術を利用することもできる。
【００７３】次に、符号帳探索部１０９は第３の符号帳
１１３の探索を行う。第３の符号帳１１３は、第１、第
２の符号帳１１１，１１２に格納された符号ベクトルに
乗じるゲインを要素に持つ符号ベクトルを格納してい
る。第３の符号帳１１３からの最適な符号ベクトルの探
索は、第１、第２の符号帳１１１，１１２から取り出さ
れた符号ベクトルにゲイン乗算器１１４，１１５でゲイ
ンを乗じた後、加算器１１６で加算して得られた再生音
声信号ベクトル１０４の目標ベクトル１０２に対する重
み付き歪（誤差）を最小化する規範で、周知の方法によ
り行われる。
１１３の探索を行う。第３の符号帳１１３は、第１、第
２の符号帳１１１，１１２に格納された符号ベクトルに
乗じるゲインを要素に持つ符号ベクトルを格納してい
る。第３の符号帳１１３からの最適な符号ベクトルの探
索は、第１、第２の符号帳１１１，１１２から取り出さ
れた符号ベクトルにゲイン乗算器１１４，１１５でゲイ
ンを乗じた後、加算器１１６で加算して得られた再生音
声信号ベクトル１０４の目標ベクトル１０２に対する重
み付き歪（誤差）を最小化する規範で、周知の方法によ
り行われる。
【００７４】符号帳探索部１０９は、第１〜第３の符号
帳１１１，１１２，１１３について探索した符号ベクト
ルに対応するインデックスをマルチプレクサ１１７に出
力する。マルチプレクサ１１７では、入力された３つの
インデックスを符号列に変換して多重化し、これを符号
化パラメータとして出力端子１１８に出力する。出力端
子１１８に出力された符号化パラメータは、図示しない
伝送路または蓄積媒体を介して後述する音声復号化装置
に伝送される。
帳１１１，１１２，１１３について探索した符号ベクト
ルに対応するインデックスをマルチプレクサ１１７に出
力する。マルチプレクサ１１７では、入力された３つの
インデックスを符号列に変換して多重化し、これを符号
化パラメータとして出力端子１１８に出力する。出力端
子１１８に出力された符号化パラメータは、図示しない
伝送路または蓄積媒体を介して後述する音声復号化装置
に伝送される。
【００７５】最後に、符号帳探索部１０９で求められた
第１、第２の符号帳１１１，１１２のインデックスに対
応する符号ベクトルに、同じく符号帳探索部１０９で求
められた第３の符号帳１１３のインデックスに対応する
ゲインがゲイン乗算器１１４，１１５により乗じられた
後、加算器１１６で加算されることにより再生音声信号
ベクトルが求められ、これに基づいて第１の符号帳１１
１の内容が更新されることにより、入力端子１００への
次のフレームの音声信号入力に備える。
第１、第２の符号帳１１１，１１２のインデックスに対
応する符号ベクトルに、同じく符号帳探索部１０９で求
められた第３の符号帳１１３のインデックスに対応する
ゲインがゲイン乗算器１１４，１１５により乗じられた
後、加算器１１６で加算されることにより再生音声信号
ベクトルが求められ、これに基づいて第１の符号帳１１
１の内容が更新されることにより、入力端子１００への
次のフレームの音声信号入力に備える。
【００７６】（第４の実施形態）図１０は、本発明の第
３の実施形態に係る音声復号化装置の構成を示すブロッ
ク図である。本実施形態の音声復号化装置は、図３に示
した第１の実施形態の音声復号化装置における加算器２
１６の出力側に、ＬＰＣ分析部２３１およびポストフィ
ルタ２３２を追加した構成となっている。ＬＰＣ分析部
２３１は、再生音声信号をＬＰＣ分析してＬＰＣ係数を
求める。ポストフィルタ２３２は、ＬＰＣ係数に基づい
て伝達関数が設定されるスペクトル強調フィルタにより
スペクトル強調を行う。さらに、ポストフィルタ２３２
は必要に応じて、デマルチプレクサ２０１から第１の符
号帳２１１に入力されるインデックスに基づいてピッチ
情報を求め、このピッチ情報に基づいて伝達関数が設定
されるピッチ強調フィルタによりピッチ強調を行う。
３の実施形態に係る音声復号化装置の構成を示すブロッ
ク図である。本実施形態の音声復号化装置は、図３に示
した第１の実施形態の音声復号化装置における加算器２
１６の出力側に、ＬＰＣ分析部２３１およびポストフィ
ルタ２３２を追加した構成となっている。ＬＰＣ分析部
２３１は、再生音声信号をＬＰＣ分析してＬＰＣ係数を
求める。ポストフィルタ２３２は、ＬＰＣ係数に基づい
て伝達関数が設定されるスペクトル強調フィルタにより
スペクトル強調を行う。さらに、ポストフィルタ２３２
は必要に応じて、デマルチプレクサ２０１から第１の符
号帳２１１に入力されるインデックスに基づいてピッチ
情報を求め、このピッチ情報に基づいて伝達関数が設定
されるピッチ強調フィルタによりピッチ強調を行う。
【００７７】ここで、図１に示した第１の実施形態の音
声符号化装置においては、聴感重みフィルタ１０７の伝
達関数にポストフィルタの伝達関数の逆特性が含まれて
いることにより、音声符号化装置においてポストフィル
タの処理のうちのスペクトル強調処理の一部が実質的に
行われている。従って、図１０の音声復号化装置内のポ
ストフィルタ２３２においては、少なくともスペクトル
強調については非常に簡易な処理でよく、その処理に必
要な演算量は僅かで済む。
声符号化装置においては、聴感重みフィルタ１０７の伝
達関数にポストフィルタの伝達関数の逆特性が含まれて
いることにより、音声符号化装置においてポストフィル
タの処理のうちのスペクトル強調処理の一部が実質的に
行われている。従って、図１０の音声復号化装置内のポ
ストフィルタ２３２においては、少なくともスペクトル
強調については非常に簡易な処理でよく、その処理に必
要な演算量は僅かで済む。
【００７８】なお、図１０においてＬＰＣ分析部２３１
を除去し、ポストフィルタ２３２でスペクトル強調を除
くピッチ強調などのフィルタリング処理のみを行うよう
にしてもよい。
を除去し、ポストフィルタ２３２でスペクトル強調を除
くピッチ強調などのフィルタリング処理のみを行うよう
にしてもよい。
【００７９】
【発明の効果】以上説明したように、本発明によれば音
声信号の持つ相関をベクトル量子化の技術を用いて除去
し、ＬＰＣ係数のような入力音声信号のスペクトル包絡
を表すパラメータを伝送しない構成としているため、パ
ラメータ抽出のための入力音声信号の分析の際のフレー
ム長を短くでき、それだけ分析のためのバッファリング
による遅延時間も短くなる。
声信号の持つ相関をベクトル量子化の技術を用いて除去
し、ＬＰＣ係数のような入力音声信号のスペクトル包絡
を表すパラメータを伝送しない構成としているため、パ
ラメータ抽出のための入力音声信号の分析の際のフレー
ム長を短くでき、それだけ分析のためのバッファリング
による遅延時間も短くなる。
【００８０】また、ポストフィルタの機能のうちスペク
トル包絡を表すパラメータを必要とするスペクトル強調
については、聴感重みフィルタにその機能を持たせる
か、または符号化の前にプリフィルタによってスペクト
ル強調を行うことにより、低ビットレートでも良好な音
質が得られる。しかも、復号化側においてはポストフィ
ルタが不要となるか、あるいはポストフィルタがスペク
トル強調を含まないか、または僅かなスペクトル強調を
行う簡単なものでよいため、フィルタリングに要する演
算量が削減される。
トル包絡を表すパラメータを必要とするスペクトル強調
については、聴感重みフィルタにその機能を持たせる
か、または符号化の前にプリフィルタによってスペクト
ル強調を行うことにより、低ビットレートでも良好な音
質が得られる。しかも、復号化側においてはポストフィ
ルタが不要となるか、あるいはポストフィルタがスペク
トル強調を含まないか、または僅かなスペクトル強調を
行う簡単なものでよいため、フィルタリングに要する演
算量が削減される。
【００８１】さらに、入力音声信号を目標ベクトルとし
て再生音声信号ベクトルの誤差ベクトルに聴感重みフィ
ルタの処理を施し、重み付けされた誤差の最小化の規範
でベクトル量子化のための符号帳から符号ベクトルの探
索を行うことにより、スペクトル包絡を表すパラメータ
を含んだ形で符号帳の探索を閉ループ的に行うことがで
き、主観的なレベルでの音質改善を図ることができる。
て再生音声信号ベクトルの誤差ベクトルに聴感重みフィ
ルタの処理を施し、重み付けされた誤差の最小化の規範
でベクトル量子化のための符号帳から符号ベクトルの探
索を行うことにより、スペクトル包絡を表すパラメータ
を含んだ形で符号帳の探索を閉ループ的に行うことがで
き、主観的なレベルでの音質改善を図ることができる。
【図１】第１の実施形態に係る音声符号化装置の構成を
示すブロック図
示すブロック図
【図２】第１の実施形態に係る音声符号化装置の符号化
手順を示すフローチャート
手順を示すフローチャート
【図３】第１の実施形態に係る音声復号化装置の構成を
示すブロック図
示すブロック図
【図４】第２の実施形態に係る音声符号化装置の構成を
示すブロック図
示すブロック図
【図５】図４中の予測器の構成を示すブロック図
【図６】第２の実施形態に係る音声復号化装置の構成を
示すブロック図
示すブロック図
【図７】第３の実施形態に係る音声符号化装置の構成を
示すブロック図
示すブロック図
【図８】第３の実施形態に係る音声符号化装置の符号化
手順を示すフローチャート
手順を示すフローチャート
【図９】第３の実施形態に係る音声復号化装置の構成を
示すブロック図
示すブロック図
【図１０】第４の実施形態に係る音声復号化装置の構成
を示すブロック図
を示すブロック図
【図１１】従来の音声符号化装置の構成を示すブロック
図
図
【図１２】従来の他の音声符号化装置の構成を示すブロ
ック図
ック図
【図１３】図１２中の聴感重みフィルタの構成を示すブ
ロック図
ロック図
【図１４】従来の雑音スペクトル形成の様子を示す波形
図
図
１００…入力端子 １０１…バッファ １０３…ＬＰＣ分析部 １０５…減算器 １０７…聴感重みフィルタ １０９…符号帳探索部 １１１…第１の符号帳 １１２…第２の符号帳 １１３…第３の符号帳 １１４，１１５…ゲイン乗算器 １１６…加算器 １１７…マルチプレクサ １１８…出力端子 １１９…符号帳探索部 １２１…予測器 １２２…第４の符号帳 １２７…マルチプレクサ １２８…出力端子 １３０…プリフィルタ １３７…聴感重みフィルタ ２００…入力端子 ２０１…デマルチプレクサ ２１１…第１の符号帳 ２１２…第２の符号帳 ２１３…第３の符号帳 ２１４，２１５…ゲイン乗算器 ２１６…加算器 ２１７……出力端子 ２２１…予測器 ２２２…第４の符号帳 ２３１…ＬＰＣ分析部 ２３２…ポストフィルタ ３０１，３０２…べクトル遅延器 ３０３，３０４，３０５…行列乗算器 ３０６…加算器
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (56)参考文献 特開 平４−264833（ＪＰ，Ａ) 特開 平５−232994（ＪＰ，Ａ) 特開 平８−76793（ＪＰ，Ａ) 特開 昭63−192100（ＪＰ，Ａ) 特開 平６−332498（ＪＰ，Ａ) 特開 平７−160295（ＪＰ，Ａ) 特開 平８−160996（ＪＰ，Ａ) (58)調査した分野(Int.Cl.7，ＤＢ名) G10L 19/00
Claims (4)
- 【請求項１】音声信号の符号化のための複数の符号ベク
トルを格納した符号帳を有し、 この符号帳から取り出した符号ベクトルを用いて再生音
声ベクトルを生成するとともに、符号化対象の入力音声
信号を目標ベクトルとして、この目標ベクトルに対する
再生音声ベクトルの誤差を表す誤差ベクトルを生成し、 この誤差ベクトルを再生音声信号のスペクトルを強調す
るフィルタの伝達関数の逆特性を含ませた伝達関数を有
する聴感重みフィルタに通して重み付き誤差ベクトルを
生成し、 この重み付き誤差ベクトルが最小となる符号ベクトルを
前記符号帳から探索して、該探索した符号ベクトルに対
応するインデックスを符号化パラメータとして出力する
ことを特徴とする音声符号化方法。 - 【請求項２】音声信号の符号化のための複数の符号ベク
トルを格納した符号帳と、 前記符号帳から取り出した符号ベクトルを用いて再生音
声ベクトルを生成する再生音声ベクトル生成手段と、 符号化対象の入力音声信号を目標ベクトルとして、この
目標ベクトルに対する前記再生音声ベクトルの誤差を表
す誤差ベクトルを生成する誤差ベクトル生成手段と、 再生音声信号のスペクトルを強調するフィルタの伝達関
数の逆特性を含ませた伝達関数を有し、前記誤差ベクト
ルを入力として重み付き誤差ベクトルを出力する聴感重
みフィルタと、 前記重み付き誤差ベクトルが最小となる符号ベクトルを
前記符号帳から探索する探索手段と、 前記探索手段により探索された符号ベクトルに対応する
インデックスを符号化パラメータとして出力する手段と
を備えたことを特徴とする音声符号化装置。 - 【請求項３】音声信号の符号化のための複数の符号ベク
トルを格納した符号帳を有し、 この符号帳から取り出した符号ベクトルを用いて再生音
声ベクトルを生成するとともに、 符号化対象の入力音声信号についてスペクトル強調を行
った音声信号を目標ベクトルとして、この目標ベクトル
に対する再生音声ベクトルの誤差を表す誤差ベクトルを
生成し、 この誤差ベクトルを聴感重みフィルタに通して得られた
重み付き誤差ベクトルが最小となる符号ベクトルを前記
符号帳から探索して、該探索した符号ベクトルに対応す
るインデックスを符号化パラメータとして出力すること
を特徴とする音声符号化方法。 - 【請求項４】音声信号の符号化のための複数の符号ベク
トルを格納した符号帳と、 前記符号帳から取り出した符号ベクトルを用いて再生音
声ベクトルを生成する再生音声ベクトル生成手段と、 符号化対象の入力音声信号についてスペクトル強調を行
うプリフィルタと、 前記プリフィルタによってスペクトル強調された音声信
号を目標ベクトルとして、この目標ベクトルに対する前
記再生音声ベクトルの誤差を表す誤差ベクトルを生成す
る誤差ベクトル生成手段と、 前記誤差ベクトルを入力として重み付き誤差ベクトルを
出力する聴感重みフィルタと、 前記重み付き誤差ベクトルが最小となる符号ベクトルを
前記符号帳から探索する探索手段と、 前記探索手段により探索された符号ベクトルに対応する
インデックスを符号化パラメータとして出力する手段と
を備えたことを特徴とする音声符号化装置。
Priority Applications (2)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP21631996A JP3357795B2 (ja) | 1996-08-16 | 1996-08-16 | 音声符号化方法および装置 |
| US08/911,719 US5926785A (en) | 1996-08-16 | 1997-08-15 | Speech encoding method and apparatus including a codebook storing a plurality of code vectors for encoding a speech signal |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP21631996A JP3357795B2 (ja) | 1996-08-16 | 1996-08-16 | 音声符号化方法および装置 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH1063297A JPH1063297A (ja) | 1998-03-06 |
| JP3357795B2 true JP3357795B2 (ja) | 2002-12-16 |
Family
ID=16686673
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP21631996A Expired - Fee Related JP3357795B2 (ja) | 1996-08-16 | 1996-08-16 | 音声符号化方法および装置 |
Country Status (2)
| Country | Link |
|---|---|
| US (1) | US5926785A (ja) |
| JP (1) | JP3357795B2 (ja) |
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| JP3541680B2 (ja) | 1998-06-15 | 2004-07-14 | 日本電気株式会社 | 音声音楽信号の符号化装置および復号装置 |
| AU1445100A (en) * | 1998-10-13 | 2000-05-01 | Hadasit Medical Research Services & Development Company Ltd | Method and system for determining a vector index to represent a plurality of speech parameters in signal processing for identifying an utterance |
| CA2252170A1 (en) * | 1998-10-27 | 2000-04-27 | Bruno Bessette | A method and device for high quality coding of wideband speech and audio signals |
| US7110942B2 (en) * | 2001-08-14 | 2006-09-19 | Broadcom Corporation | Efficient excitation quantization in a noise feedback coding system using correlation techniques |
| US7206740B2 (en) * | 2002-01-04 | 2007-04-17 | Broadcom Corporation | Efficient excitation quantization in noise feedback coding with general noise shaping |
| FR2839836B1 (fr) * | 2002-05-16 | 2004-09-10 | Cit Alcatel | Terminal de telecommunication permettant de modifier la voix transmise lors d'une communication telephonique |
| EP1388846A3 (fr) * | 2002-07-17 | 2008-08-20 | STMicroelectronics N.V. | Procédé et dispositif d'encodage de la parole à bande élargie capable de contrôler indépendamment les distorsions à court terme et à long terme |
| EP1383113A1 (fr) * | 2002-07-17 | 2004-01-21 | STMicroelectronics N.V. | Procédé et dispositif d'encodage de la parole à bande élargie capable de contrôler indépendamment les distorsions à court terme et à long terme |
| EP1617411B1 (en) | 2003-04-08 | 2008-07-09 | NEC Corporation | Code conversion method and device |
| JP4786183B2 (ja) * | 2003-05-01 | 2011-10-05 | 富士通株式会社 | 音声復号化装置、音声復号化方法、プログラム、記録媒体 |
| DE602004013031T2 (de) * | 2003-10-10 | 2009-05-14 | Agency For Science, Technology And Research | Verfahren zum codieren eines digitalen signals in einen skalierbaren bitstrom, verfahren zum decodieren eines skalierbaren bitstroms |
| DE102006022346B4 (de) | 2006-05-12 | 2008-02-28 | Fraunhofer-Gesellschaft zur Förderung der angewandten Forschung e.V. | Informationssignalcodierung |
| JPWO2008072732A1 (ja) * | 2006-12-14 | 2010-04-02 | パナソニック株式会社 | 音声符号化装置および音声符号化方法 |
| CA2729665C (en) | 2008-07-10 | 2016-11-22 | Voiceage Corporation | Variable bit rate lpc filter quantizing and inverse quantizing device and method |
| MY178306A (en) | 2013-01-29 | 2020-10-07 | Fraunhofer Ges Forschung | Low-frequency emphasis for lpc-based coding in frequency domain |
| JP5817011B1 (ja) * | 2014-12-11 | 2015-11-18 | 株式会社アクセル | 音声信号符号化装置、音声信号復号装置、音声信号符号化方法 |
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|---|---|---|---|---|
| US4969192A (en) * | 1987-04-06 | 1990-11-06 | Voicecraft, Inc. | Vector adaptive predictive coder for speech and audio |
| JPH0365822A (ja) * | 1989-08-04 | 1991-03-20 | Fujitsu Ltd | ベクトル量子化符号器及びベクトル量子化復号器 |
| CA2027705C (en) * | 1989-10-17 | 1994-02-15 | Masami Akamine | Speech coding system utilizing a recursive computation technique for improvement in processing speed |
| US5528723A (en) * | 1990-12-28 | 1996-06-18 | Motorola, Inc. | Digital speech coder and method utilizing harmonic noise weighting |
| US5671327A (en) * | 1991-10-21 | 1997-09-23 | Kabushiki Kaisha Toshiba | Speech encoding apparatus utilizing stored code data |
| SE469764B (sv) * | 1992-01-27 | 1993-09-06 | Ericsson Telefon Ab L M | Saett att koda en samplad talsignalvektor |
| JP2800618B2 (ja) * | 1993-02-09 | 1998-09-21 | 日本電気株式会社 | 音声パラメータ符号化方式 |
| JPH07160297A (ja) * | 1993-12-10 | 1995-06-23 | Nec Corp | 音声パラメータ符号化方式 |
| JP3224955B2 (ja) * | 1994-05-27 | 2001-11-05 | 株式会社東芝 | ベクトル量子化装置およびベクトル量子化方法 |
| DE69526017T2 (de) * | 1994-09-30 | 2002-11-21 | Toshiba Kawasaki Kk | Vorrichtung zur Vektorquantisierung |
| JPH08272395A (ja) * | 1995-03-31 | 1996-10-18 | Nec Corp | 音声符号化装置 |
-
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- 1996-08-16 JP JP21631996A patent/JP3357795B2/ja not_active Expired - Fee Related
-
1997
- 1997-08-15 US US08/911,719 patent/US5926785A/en not_active Expired - Lifetime
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