JP3420222B2 - 利得形状ベクトル量子化方法とこれを用いた音声符号化方法及び装置 - Google Patents
利得形状ベクトル量子化方法とこれを用いた音声符号化方法及び装置Info
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Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、利得形状ベクトル
量子化方法とこれを用いた音声符号化方法及び装置に関
する。
量子化方法とこれを用いた音声符号化方法及び装置に関
する。
【０００２】
【従来の技術】音声信号や画像信号の高能率な符号化法
として、入力信号をベクトル化してベクトル単位で量子
化を行うベクトル量子化が一般に知られている。また、
ベクトル量子化法の一形態として多段化した利得形状ベ
クトル量子化法があり、広く利用されている。利得形状
ベクトル量子化は、音声信号や画像信号などの信号の形
状と大きさ（利得）をベクトル化して量子化する技術で
ある。以下、図６および図７を用いて２段（Ｍ＝２）の
利得形状ベクトル量子化について説明する。
として、入力信号をベクトル化してベクトル単位で量子
化を行うベクトル量子化が一般に知られている。また、
ベクトル量子化法の一形態として多段化した利得形状ベ
クトル量子化法があり、広く利用されている。利得形状
ベクトル量子化は、音声信号や画像信号などの信号の形
状と大きさ（利得）をベクトル化して量子化する技術で
ある。以下、図６および図７を用いて２段（Ｍ＝２）の
利得形状ベクトル量子化について説明する。
【０００３】なお、以下の説明で用いるＩ〜Ｎ以外の大
文字のアルファベットはベクトル、小文字のアルファベ
ットおよびＩ〜Ｎはスカラーをそれぞれ表す。また、‖
‖２はベクトルのユークリッド距離を表し、＜，＞は２
ベクトル間の内積値を表すものとする。さらに、カッコ
内の添字は符号帳のインデックスを表し、＊印を伴う変
数は最適なベクトルのインデックスを表すものとする。
加えて、ｍｉｎおよびｍａｘはそれぞれ最小値および最
大値をとるときのインデックスを出力する関数を表すも
のとする。
文字のアルファベットはベクトル、小文字のアルファベ
ットおよびＩ〜Ｎはスカラーをそれぞれ表す。また、‖
‖２はベクトルのユークリッド距離を表し、＜，＞は２
ベクトル間の内積値を表すものとする。さらに、カッコ
内の添字は符号帳のインデックスを表し、＊印を伴う変
数は最適なベクトルのインデックスを表すものとする。
加えて、ｍｉｎおよびｍａｘはそれぞれ最小値および最
大値をとるときのインデックスを出力する関数を表すも
のとする。
【０００４】図６に示す符号化器においては、次式
（１）に示すように形状ベクトル符号帳６０１から得ら
れる形状ベクトルＣ１（ｉ）と、形状ベクトル符号帳６
０２から得られる形状ベクトルＣ２（ｊ）と、利得ベク
トル符号帳６０３から得られる利得ベクトルＧ（ｋ）＝
｛ｇ１（ｋ），ｇ２（ｋ）｝の対応する利得との線形結
合を乗算器６０３，６０４および加算器６０６を用いて
候補ベクトルＹとして求める。
（１）に示すように形状ベクトル符号帳６０１から得ら
れる形状ベクトルＣ１（ｉ）と、形状ベクトル符号帳６
０２から得られる形状ベクトルＣ２（ｊ）と、利得ベク
トル符号帳６０３から得られる利得ベクトルＧ（ｋ）＝
｛ｇ１（ｋ），ｇ２（ｋ）｝の対応する利得との線形結
合を乗算器６０３，６０４および加算器６０６を用いて
候補ベクトルＹとして求める。
【０００５】
Ｙ＝ｇ１（ｋ）・Ｃ１（ｉ）＋ｇ２（ｋ）・Ｃ２（ｊ） （１）
ただし、
１≦ｉ≦Ｉ（Ｉ：形状ベクトル符号帳１０１に含まれる
形状ベクトルの数） １≦ｊ≦Ｊ（Ｊ：形状ベクトル符号帳１０２に含まれる
形状ベクトルの数） １≦ｋ≦Ｋ（Ｋ：利得ベクトル符号帳に含まれる利得ベ
クトルの数） である。
形状ベクトルの数） １≦ｊ≦Ｊ（Ｊ：形状ベクトル符号帳１０２に含まれる
形状ベクトルの数） １≦ｋ≦Ｋ（Ｋ：利得ベクトル符号帳に含まれる利得ベ
クトルの数） である。
【０００６】次に、入力端子６０７から入力される目標
ベクトルＸと候補ベクトルＹの類似度を求めるため、減
算器６０８で目標ベクトルＸから該候補ベクトルＹを減
じて残差ベクトルＥを求め、さらに誤差評価部６０９で
残差ベクトルＥの誤差評価値ｄを求める。以後、誤差評
価値ｄとしてユークリッド距離を用いることにする。こ
の場合、誤差評価値ｄは次式で表される。 ｄ＝‖Ｅ‖２ ＝‖Ｘ−Ｙ‖２ （２） そして、この誤差評価値ｄが最小となるＣ１（ｉ＊），
Ｃ２（ｊ＊）およびＧ（ｋ＊）を探索して求め、そのイ
ンデックス情報ｉ＊，ｊ＊，ｋ＊を図７に示す復号器に
伝送する。
ベクトルＸと候補ベクトルＹの類似度を求めるため、減
算器６０８で目標ベクトルＸから該候補ベクトルＹを減
じて残差ベクトルＥを求め、さらに誤差評価部６０９で
残差ベクトルＥの誤差評価値ｄを求める。以後、誤差評
価値ｄとしてユークリッド距離を用いることにする。こ
の場合、誤差評価値ｄは次式で表される。 ｄ＝‖Ｅ‖２ ＝‖Ｘ−Ｙ‖２ （２） そして、この誤差評価値ｄが最小となるＣ１（ｉ＊），
Ｃ２（ｊ＊）およびＧ（ｋ＊）を探索して求め、そのイ
ンデックス情報ｉ＊，ｊ＊，ｋ＊を図７に示す復号器に
伝送する。
【０００７】図７に示す復号器においては、図６に示し
た符号化器と同様の形状ベクトル符号帳７０１，７０２
および利得ベクトル符号帳７０５を備え、符号化器から
伝送されたインデックス情報ｉ＊，ｊ＊，ｋ＊からＣ１
（ｉ＊），Ｃ２（ｊ＊）およびＧ（ｋ＊）を復号し、乗
算器７０３，７０４と加算器７０６により式（１）に従
い出力ベクトルＺを求めて出力する。
た符号化器と同様の形状ベクトル符号帳７０１，７０２
および利得ベクトル符号帳７０５を備え、符号化器から
伝送されたインデックス情報ｉ＊，ｊ＊，ｋ＊からＣ１
（ｉ＊），Ｃ２（ｊ＊）およびＧ（ｋ＊）を復号し、乗
算器７０３，７０４と加算器７０６により式（１）に従
い出力ベクトルＺを求めて出力する。
【０００８】以上の説明から明らかなように、利得形状
ベクトル量子化の最終的な目的は、目標ベクトルＸと候
補ベクトルＹとの誤差の評価値ｄが最小となる形状ベク
トルＣ１（ｉ＊），Ｃ２（ｊ＊）および利得ベクトルＧ
（ｋ＊）の組み合わせを見つけることに他ならない。こ
の目的を達成する一番直接的でかつ確実な方法として、
形状ベクトルと利得ベクトルの全ての組み合わせからと
り得る候補ベクトルＹを求め、誤差評価値ｄが最小とな
る組み合わせを探索する方法が考えられる。しかし、こ
のような全探索法は計算量が膨大となるため現実的では
ない。
ベクトル量子化の最終的な目的は、目標ベクトルＸと候
補ベクトルＹとの誤差の評価値ｄが最小となる形状ベク
トルＣ１（ｉ＊），Ｃ２（ｊ＊）および利得ベクトルＧ
（ｋ＊）の組み合わせを見つけることに他ならない。こ
の目的を達成する一番直接的でかつ確実な方法として、
形状ベクトルと利得ベクトルの全ての組み合わせからと
り得る候補ベクトルＹを求め、誤差評価値ｄが最小とな
る組み合わせを探索する方法が考えられる。しかし、こ
のような全探索法は計算量が膨大となるため現実的では
ない。
【０００９】一方、Ｍ個の形状ベクトルにそれぞれ与え
る利得を個別に量子化、つまりスカラー量子化すること
で、Ｍ個の形状ベクトルを現実的な計算量で探索する方
法も知られている。この方法を図８を用いて説明する。
まず１段目の探索では、形状ベクトル符号帳８０１から
得られる形状ベクトルＣ１（ｉ）に乗算器８０３で最適
利得ｇ１ｏｐｔを乗じて得られる候補ベクトルＹ１と、
入力端子８０４より入力される目標ベクトルＸとの残差
信号Ｆ１を減算器８０５で求め、この残差信号Ｆ１に対
する誤差評価値ｄ１を誤差評価部８０６で計算する。こ
のとき、誤差評価値ｄ１が最小となる形状ベクトルＣ１
（ｉ＊）を決定する。次に、Ｃ１（ｉ＊）の最適利得ｇ
１ｏｐｔについて利得テーブル８０７と加算器８０８お
よび誤差評価部８０９を用いてスカラー量子化を行い、
ｇ１（ｋ＊）を決定する。
る利得を個別に量子化、つまりスカラー量子化すること
で、Ｍ個の形状ベクトルを現実的な計算量で探索する方
法も知られている。この方法を図８を用いて説明する。
まず１段目の探索では、形状ベクトル符号帳８０１から
得られる形状ベクトルＣ１（ｉ）に乗算器８０３で最適
利得ｇ１ｏｐｔを乗じて得られる候補ベクトルＹ１と、
入力端子８０４より入力される目標ベクトルＸとの残差
信号Ｆ１を減算器８０５で求め、この残差信号Ｆ１に対
する誤差評価値ｄ１を誤差評価部８０６で計算する。こ
のとき、誤差評価値ｄ１が最小となる形状ベクトルＣ１
（ｉ＊）を決定する。次に、Ｃ１（ｉ＊）の最適利得ｇ
１ｏｐｔについて利得テーブル８０７と加算器８０８お
よび誤差評価部８０９を用いてスカラー量子化を行い、
ｇ１（ｋ＊）を決定する。
【００１０】次に、２段目では減算器８１１で２段目の
目標ベクトルＥ１を Ｅ１＝Ｘ−ｇ１（ｋ＊）・Ｃ１（ｉ＊） （３） により求め、この目標ベクトルＥ１を用い、１段目と同
様の方法で形状ベクトル符号帳８０２、乗算器８１０、
減算器８１２、誤差評価部８１３、利得テーブル８１
４、減算器８１５および誤差評価部８１６を用いて形状
ベクトルＣ２（ｊ＊）と利得値ｇ２（ｎ＊）を決定す
る。このようにして、形状ベクトルＣ１（ｉ＊），Ｃ２
（ｊ＊）および利得値ｇ１（ｋ＊），ｇ２（ｎ＊）を決
定することができる。
目標ベクトルＥ１を Ｅ１＝Ｘ−ｇ１（ｋ＊）・Ｃ１（ｉ＊） （３） により求め、この目標ベクトルＥ１を用い、１段目と同
様の方法で形状ベクトル符号帳８０２、乗算器８１０、
減算器８１２、誤差評価部８１３、利得テーブル８１
４、減算器８１５および誤差評価部８１６を用いて形状
ベクトルＣ２（ｊ＊）と利得値ｇ２（ｎ＊）を決定す
る。このようにして、形状ベクトルＣ１（ｉ＊），Ｃ２
（ｊ＊）および利得値ｇ１（ｋ＊），ｇ２（ｎ＊）を決
定することができる。
【００１１】この方法を用いると、１段目の形状ベクト
ルＣ１（ｉ＊）と２段目の形状ベクトルＣ２（ｊ＊）を
独立に探索できるため、ベクトル探索に必要な計算量を
大幅に削減することができる。しかし、利得をスカラー
量子化しているため符号化効率が低下するという問題が
ある。
ルＣ１（ｉ＊）と２段目の形状ベクトルＣ２（ｊ＊）を
独立に探索できるため、ベクトル探索に必要な計算量を
大幅に削減することができる。しかし、利得をスカラー
量子化しているため符号化効率が低下するという問題が
ある。
【００１２】さらに別の方法として、直交化処理を適用
してＭ個の形状ベクトルにそれぞれ与える利得を同時に
量子化する、つまり利得のベクトル量子化を行う方法も
知られている。この方法を図９および図１０を用いて説
明する。
してＭ個の形状ベクトルにそれぞれ与える利得を同時に
量子化する、つまり利得のベクトル量子化を行う方法も
知られている。この方法を図９および図１０を用いて説
明する。
【００１３】まず、形状ベクトル量子化部について図９
を用いて説明する。形状ベクトル量子化部においては、
最初に、１段目の形状ベクトル符号帳９０１から得られ
る形状ベクトルＣ１（ｉ）に乗算器９０３で最適利得ｇ
１ｏｐｔを乗じて得られる候補ベクトルＹ１と、入力端
子９０４から入力される目標ベクトルＸとの誤差評価値
ｄ１を減算器９０５を介して誤差評価部４０３を用いて
計算する。このとき、誤差評価値ｄ１が最小となる形状
ベクトルＣ１（ｉ＊）を決定する。
を用いて説明する。形状ベクトル量子化部においては、
最初に、１段目の形状ベクトル符号帳９０１から得られ
る形状ベクトルＣ１（ｉ）に乗算器９０３で最適利得ｇ
１ｏｐｔを乗じて得られる候補ベクトルＹ１と、入力端
子９０４から入力される目標ベクトルＸとの誤差評価値
ｄ１を減算器９０５を介して誤差評価部４０３を用いて
計算する。このとき、誤差評価値ｄ１が最小となる形状
ベクトルＣ１（ｉ＊）を決定する。
【００１４】２段目の形状ベクトル符号帳９０２からの
形状ベクトルＣ２（ｊ）の探索は、Ｃ１（ｉ＊）との内
積値が０になるように直交化処理部９０８で直交化処理
しながら行う。直交化処理は、次式に従い実現される。 Ｃ２（ｊ）＝Ｃ２（ｊ）−＜Ｃ１（ｉ＊），Ｃ２（ｊ）＞・Ｃ１（ｉ＊） ／‖Ｃ１（ｉ＊）‖2 （４） ただし、Ｃ２（ｊ）は直交化処理後のベクトルであ
る。
形状ベクトルＣ２（ｊ）の探索は、Ｃ１（ｉ＊）との内
積値が０になるように直交化処理部９０８で直交化処理
しながら行う。直交化処理は、次式に従い実現される。 Ｃ２（ｊ）＝Ｃ２（ｊ）−＜Ｃ１（ｉ＊），Ｃ２（ｊ）＞・Ｃ１（ｉ＊） ／‖Ｃ１（ｉ＊）‖2 （４） ただし、Ｃ２（ｊ）は直交化処理後のベクトルであ
る。
【００１５】そして、２段目の形状ベクトル符号帳９０
２について、直交化処理部９０７、乗算器９０８、減算
器９０９および誤差評価部９１０を用いて形状ベクトル
符号帳９０２からの形状ベクトルの探索を１段目と同様
に行い、誤差評価値が最小となるＣ２（ｊ＊）を決定
する。
２について、直交化処理部９０７、乗算器９０８、減算
器９０９および誤差評価部９１０を用いて形状ベクトル
符号帳９０２からの形状ベクトルの探索を１段目と同様
に行い、誤差評価値が最小となるＣ２（ｊ＊）を決定
する。
【００１６】ここで、上記の直交化処理によって、１段
目の形状ベクトル符号帳９０１から探索された形状ベク
トルＣ１（ｉ＊）と直交化処理後のベクトルＣ２（ｊ
＊）とは無相関となる。すなわち、Ｃ２（ｊ＊）は形
状ベクトルＣ１（ｉ＊）の量子化の影響が取り除かれて
いるので、これに最適利得ｇ２ｏｐｔを乗じたものを目
標ベクトルＸから減じることにより、２段目の形状ベク
トル符号帳９０２から探索される形状ベクトルの誤差を
的確に評価することが可能となる。
目の形状ベクトル符号帳９０１から探索された形状ベク
トルＣ１（ｉ＊）と直交化処理後のベクトルＣ２（ｊ
＊）とは無相関となる。すなわち、Ｃ２（ｊ＊）は形
状ベクトルＣ１（ｉ＊）の量子化の影響が取り除かれて
いるので、これに最適利得ｇ２ｏｐｔを乗じたものを目
標ベクトルＸから減じることにより、２段目の形状ベク
トル符号帳９０２から探索される形状ベクトルの誤差を
的確に評価することが可能となる。
【００１７】次に、形状ベクトルＣ１（ｉ＊）と直交化
処理後のベクトルＣ２（ｊ＊）に対応する形状ベクト
ルＣ２（ｊ＊）を固定にして、利得ベクトルＧ（ｋ＊）
を決定する。
処理後のベクトルＣ２（ｊ＊）に対応する形状ベクト
ルＣ２（ｊ＊）を固定にして、利得ベクトルＧ（ｋ＊）
を決定する。
【００１８】図１０に、利得ベクトル量子化部のブロッ
ク図を示す。この利得ベクトル量子化部においては、形
状ベクトルＣ１（ｉ＊），Ｃ２（ｊ＊）に乗算器１００
１，１００２で利得ベクトル符号帳１００７から得られ
る利得ベクトルＧ（ｋ）の各要素を乗じ、これらを加算
器１００３で加算した後、入力端子１００４から入力さ
れる目標ベクトルＸとの誤差を減算器１００５で求め、
この誤差を誤差評価部１００６で評価し、誤差値が最小
となるようにＧ（ｋ＊）は決定される。つまり、利得ベ
クトルＧ（ｋ＊）は、次式で与えられる誤差評価式を最
小とするベクトルを探し出すことで決定される。 ｋ＊＝ｍｉｎ‖Ｘ−ｇ１（ｋ）・Ｃ１（ｉ＊） −ｇ２（ｋ）・Ｃ２（ｊ＊）‖２ （５） このように直交化処理を用いて利得のベクトル量子化を
行う方法によると、利得をスカラー量子化する方法に比
べて符号化効率が向上する。反面、この方法では直交化
処理が必要になり、そのためには２段目の形状ベクトル
符号帳９０２から得られる形状ベクトル全てに対して式
（４）で表される計算を行わなければならず、計算量が
著しく増大するという問題がある。この問題は、特に２
段目の形状ベクトル符号帳９０２に格納されている形状
ベクトル数が大きい場合に顕著となる。
ク図を示す。この利得ベクトル量子化部においては、形
状ベクトルＣ１（ｉ＊），Ｃ２（ｊ＊）に乗算器１００
１，１００２で利得ベクトル符号帳１００７から得られ
る利得ベクトルＧ（ｋ）の各要素を乗じ、これらを加算
器１００３で加算した後、入力端子１００４から入力さ
れる目標ベクトルＸとの誤差を減算器１００５で求め、
この誤差を誤差評価部１００６で評価し、誤差値が最小
となるようにＧ（ｋ＊）は決定される。つまり、利得ベ
クトルＧ（ｋ＊）は、次式で与えられる誤差評価式を最
小とするベクトルを探し出すことで決定される。 ｋ＊＝ｍｉｎ‖Ｘ−ｇ１（ｋ）・Ｃ１（ｉ＊） −ｇ２（ｋ）・Ｃ２（ｊ＊）‖２ （５） このように直交化処理を用いて利得のベクトル量子化を
行う方法によると、利得をスカラー量子化する方法に比
べて符号化効率が向上する。反面、この方法では直交化
処理が必要になり、そのためには２段目の形状ベクトル
符号帳９０２から得られる形状ベクトル全てに対して式
（４）で表される計算を行わなければならず、計算量が
著しく増大するという問題がある。この問題は、特に２
段目の形状ベクトル符号帳９０２に格納されている形状
ベクトル数が大きい場合に顕著となる。
【００１９】
【発明が解決しようとする課題】上述したように従来の
利得形状ベクトル量子化装置において、利得をスカラー
量子化する方法は符号化効率が低下し、また利得をベク
トル量子化する方法は直交化処理を伴うため計算量が増
大するという問題があった。
利得形状ベクトル量子化装置において、利得をスカラー
量子化する方法は符号化効率が低下し、また利得をベク
トル量子化する方法は直交化処理を伴うため計算量が増
大するという問題があった。
【００２０】本発明の目的は、直交化処理を用いずに少
ない計算量で利得のベクトル量子化を行い、符号化効率
を低下させることなく、最適に近い複数個の形状ベクト
ルと利得ベクトルを探索することが可能な利得形状ベク
トル量子化方法とこれを用いた音声符号化方法及び装置
を提供することにある。
ない計算量で利得のベクトル量子化を行い、符号化効率
を低下させることなく、最適に近い複数個の形状ベクト
ルと利得ベクトルを探索することが可能な利得形状ベク
トル量子化方法とこれを用いた音声符号化方法及び装置
を提供することにある。
【００２１】
【課題を解決するための手段】上記の課題を解決するた
め、本発明に係る利得形状ベクトル量子化方法は、第１
の目標ベクトルを用いて１段目の形状ベクトル符号帳か
ら第１の形状ベクトルを探索して決定し、第１の形状ベ
クトルと仮の利得とを利用して第２の目標ベクトルを生
成し、第２の目標ベクトルを用いて２段目の形状ベクト
ル符号帳から第２の形状ベクトルを探索して決定し、第
１の形状ベクトル及び第２の形状ベクトルを基に利得ベ
クトルを決定することを特徴とする。
め、本発明に係る利得形状ベクトル量子化方法は、第１
の目標ベクトルを用いて１段目の形状ベクトル符号帳か
ら第１の形状ベクトルを探索して決定し、第１の形状ベ
クトルと仮の利得とを利用して第２の目標ベクトルを生
成し、第２の目標ベクトルを用いて２段目の形状ベクト
ル符号帳から第２の形状ベクトルを探索して決定し、第
１の形状ベクトル及び第２の形状ベクトルを基に利得ベ
クトルを決定することを特徴とする。
【００２２】本発明に係る音声符号化方法は、入力音声
から第１の目標ベクトルを生成し、第１の目標ベクトル
を用いて１段目の形状ベクトル符号帳から第１の形状ベ
クトルを探索して決定し、第１の形状ベクトルと仮の利
得とを利用して第２の目標ベクトルを生成し、第２の目
標ベクトルを用いて２段目の形状ベクトル符号帳から第
２の形状ベクトルを探索して決定し、第１の形状ベクト
ル及び第２の形状ベクトルを基に利得ベクトルを決定
し、第１、第２の形状ベクトル及び利得ベクトルのイン
デックス情報を出力することを特徴とする。
から第１の目標ベクトルを生成し、第１の目標ベクトル
を用いて１段目の形状ベクトル符号帳から第１の形状ベ
クトルを探索して決定し、第１の形状ベクトルと仮の利
得とを利用して第２の目標ベクトルを生成し、第２の目
標ベクトルを用いて２段目の形状ベクトル符号帳から第
２の形状ベクトルを探索して決定し、第１の形状ベクト
ル及び第２の形状ベクトルを基に利得ベクトルを決定
し、第１、第２の形状ベクトル及び利得ベクトルのイン
デックス情報を出力することを特徴とする。
【００２３】また、第１の形状ベクトルを探索して決定
するステップにおいて、例えば１段目の形状ベクトル符
号帳から得られる形状ベクトルに最適利得を乗じて得ら
れる第１の候補ベクトルと前記第１の目標ベクトルとの
誤差が最小となる形状ベクトルを第１の形状ベクトルと
して決定し、第２の目標ベクトルを生成するステップに
おいて、最適利得を仮の利得として用いることを特徴と
する。
するステップにおいて、例えば１段目の形状ベクトル符
号帳から得られる形状ベクトルに最適利得を乗じて得ら
れる第１の候補ベクトルと前記第１の目標ベクトルとの
誤差が最小となる形状ベクトルを第１の形状ベクトルと
して決定し、第２の目標ベクトルを生成するステップに
おいて、最適利得を仮の利得として用いることを特徴と
する。
【００２４】また、第１の形状ベクトルを探索して決定
するステップにおいては、１段目の形状ベクトル符号帳
から得られる形状ベクトルに最適利得を乗じて得られる
第１の候補ベクトルと第１の目標ベクトルとの誤差が最
小となる形状ベクトルを第１の形状ベクトルとして決定
し、第２の目標ベクトルを生成するステップにおいて、
最適利得と利得ベクトル符号帳内の１つ以上の要素値と
を用いて仮の利得を設定することを特徴とする。
するステップにおいては、１段目の形状ベクトル符号帳
から得られる形状ベクトルに最適利得を乗じて得られる
第１の候補ベクトルと第１の目標ベクトルとの誤差が最
小となる形状ベクトルを第１の形状ベクトルとして決定
し、第２の目標ベクトルを生成するステップにおいて、
最適利得と利得ベクトル符号帳内の１つ以上の要素値と
を用いて仮の利得を設定することを特徴とする。
【００２５】さらに、第２の目標ベクトルを生成するス
テップは、利得ベクトル符号帳に含まれる利得ベクトル
の対応する１つ以上の利得を仮の利得として用いること
を特徴とする。
テップは、利得ベクトル符号帳に含まれる利得ベクトル
の対応する１つ以上の利得を仮の利得として用いること
を特徴とする。
【００２６】本発明に係る音声符号化装置は、入力音声
から第１の目標ベクトルを生成する手段と、第１の目標
ベクトルを用いて１段目の形状ベクトル符号帳から第１
の形状ベクトルを探索して決定する手段と、第１の形状
ベクトルと仮の利得とを利用して第２の目標ベクトルを
生成する手段と、第２の目標ベクトルを用いて２段目の
形状ベクトル符号帳から第２の形状ベクトルを探索して
決定する手段と、第１の形状ベクトル及び第２の形状ベ
クトルを基に利得ベクトルを決定する手段と、第１、第
２の形状ベクトル及び利得ベクトルのインデックス情報
を出力する手段とを有することを特徴とする。
から第１の目標ベクトルを生成する手段と、第１の目標
ベクトルを用いて１段目の形状ベクトル符号帳から第１
の形状ベクトルを探索して決定する手段と、第１の形状
ベクトルと仮の利得とを利用して第２の目標ベクトルを
生成する手段と、第２の目標ベクトルを用いて２段目の
形状ベクトル符号帳から第２の形状ベクトルを探索して
決定する手段と、第１の形状ベクトル及び第２の形状ベ
クトルを基に利得ベクトルを決定する手段と、第１、第
２の形状ベクトル及び利得ベクトルのインデックス情報
を出力する手段とを有することを特徴とする。
【００２７】本発明に係る他の音声符号化装置は、入力
音声から第１の目標ベクトルを生成する第１の目標ベク
トル生成手段と、複数の形状ベクトルをそれぞれ有する
２段の形状ベクトル符号帳と、複数の利得ベクトルを有
する２次元の利得ベクトル符号帳と、１段目の形状ベク
トル符号帳から得られる形状ベクトルに最適利得を乗じ
て得られる第１の候補ベクトルと第１の目標ベクトルと
の誤差が最小となる第１の形状ベクトルを該１段目の形
状ベクトル符号帳から探索する第１の形状ベクトル探索
手段と、第１の目標ベクトルと１段目の形状ベクトル符
号帳から探索された形状ベクトルに仮の利得を乗じたベ
クトルとを用いて第２の目標ベクトルを生成する第２の
目標ベクトル生成手段と、２段目の形状ベクトル符号帳
から得られる形状ベクトルに最適利得を乗じて得られる
第２の候補ベクトルと第２の目標ベクトルとの誤差が最
小となる第２の形状ベクトルを該２段目の形状ベクトル
符号帳から探索する第２の形状ベクトル探索手段と、第
１および第２の形状ベクトル探索手段により２段の形状
ベクトル符号帳から探索された２個の形状ベクトルと利
得ベクトル符号帳から得られる利得ベクトルの各々対応
する利得との線形和をとって２個の第３の候補ベクトル
を生成すると共に、該第３の候補ベクトルと第１の目標
ベクトルとの誤差が最小となる利得ベクトルを該利得ベ
クトル符号帳から探索する利得ベクトル探索手段と、第
１、第２の形状ベクトル探索手段により探索された第
１、第２の形状ベクトル及び利得ベクトル探索手段によ
り探索された利得ベクトルのインデックス情報を出力す
る手段とを有することを特徴とする。
音声から第１の目標ベクトルを生成する第１の目標ベク
トル生成手段と、複数の形状ベクトルをそれぞれ有する
２段の形状ベクトル符号帳と、複数の利得ベクトルを有
する２次元の利得ベクトル符号帳と、１段目の形状ベク
トル符号帳から得られる形状ベクトルに最適利得を乗じ
て得られる第１の候補ベクトルと第１の目標ベクトルと
の誤差が最小となる第１の形状ベクトルを該１段目の形
状ベクトル符号帳から探索する第１の形状ベクトル探索
手段と、第１の目標ベクトルと１段目の形状ベクトル符
号帳から探索された形状ベクトルに仮の利得を乗じたベ
クトルとを用いて第２の目標ベクトルを生成する第２の
目標ベクトル生成手段と、２段目の形状ベクトル符号帳
から得られる形状ベクトルに最適利得を乗じて得られる
第２の候補ベクトルと第２の目標ベクトルとの誤差が最
小となる第２の形状ベクトルを該２段目の形状ベクトル
符号帳から探索する第２の形状ベクトル探索手段と、第
１および第２の形状ベクトル探索手段により２段の形状
ベクトル符号帳から探索された２個の形状ベクトルと利
得ベクトル符号帳から得られる利得ベクトルの各々対応
する利得との線形和をとって２個の第３の候補ベクトル
を生成すると共に、該第３の候補ベクトルと第１の目標
ベクトルとの誤差が最小となる利得ベクトルを該利得ベ
クトル符号帳から探索する利得ベクトル探索手段と、第
１、第２の形状ベクトル探索手段により探索された第
１、第２の形状ベクトル及び利得ベクトル探索手段によ
り探索された利得ベクトルのインデックス情報を出力す
る手段とを有することを特徴とする。
【００２８】ここで、第２の目標ベクトル生成手段は、
１段目の形状ベクトル符号帳から形状ベクトルを探索す
る際に用いる最適利得を仮の利得として用いることを特
徴とする。
１段目の形状ベクトル符号帳から形状ベクトルを探索す
る際に用いる最適利得を仮の利得として用いることを特
徴とする。
【００２９】また、第２の目標ベクトル生成手段は、１
段目の形状ベクトル符号帳から形状ベクトルを探索する
際に用いる最適利得と利得ベクトル符号帳内の１つ以上
の要素値とを用いて仮の利得を設定することを特徴とす
る。
段目の形状ベクトル符号帳から形状ベクトルを探索する
際に用いる最適利得と利得ベクトル符号帳内の１つ以上
の要素値とを用いて仮の利得を設定することを特徴とす
る。
【００３０】本発明によると、直交化処理を必要としな
いために少ない計算量で、しかも利得をスカラー量子化
する方法のような符号化効率の低下を伴うことなく、最
適に近い形状ベクトルと利得ベクトルの探索が可能にな
る。
いために少ない計算量で、しかも利得をスカラー量子化
する方法のような符号化効率の低下を伴うことなく、最
適に近い形状ベクトルと利得ベクトルの探索が可能にな
る。
【００３１】
【発明の実施の形態】以下、図面を参照しながら本発明
の実施形態を説明する。
の実施形態を説明する。
【００３２】図１および図２は、本発明の第一の実施形
態に係る形状ベクトル量子化装置の構成を示すブロック
図であり、図１は形状ベクトル量子化部、図２は利得ベ
クトル量子化部の構成をそれぞれ示している。また、本
実施形態では説明を簡略化するため形状ベクトル符号帳
が２段構成（Ｍ＝２）の場合を想定している。
態に係る形状ベクトル量子化装置の構成を示すブロック
図であり、図１は形状ベクトル量子化部、図２は利得ベ
クトル量子化部の構成をそれぞれ示している。また、本
実施形態では説明を簡略化するため形状ベクトル符号帳
が２段構成（Ｍ＝２）の場合を想定している。
【００３３】図１に示す形状ベクトル量子化部は、２段
の形状ベクトル符号帳１０１，１０２と、形状ベクトル
符号帳１０１，１０２から得られる形状ベクトルに最適
利得を乗じて候補ベクトルを生成するための乗算器１０
３，１０６と、生成された候補ベクトルと目標ベクトル
との誤差を評価するための誤差評価部１０５，１０９
と、２段目の形状ベクトル符号帳１０２からの形状ベク
トル探索時に必要な目標ベクトル（第１の目標ベクト
ル）を生成するための乗算器１０７と減算器１０８から
なる。
の形状ベクトル符号帳１０１，１０２と、形状ベクトル
符号帳１０１，１０２から得られる形状ベクトルに最適
利得を乗じて候補ベクトルを生成するための乗算器１０
３，１０６と、生成された候補ベクトルと目標ベクトル
との誤差を評価するための誤差評価部１０５，１０９
と、２段目の形状ベクトル符号帳１０２からの形状ベク
トル探索時に必要な目標ベクトル（第１の目標ベクト
ル）を生成するための乗算器１０７と減算器１０８から
なる。
【００３４】まず、１段目の形状ベクトル符号帳１０１
からの最適形状ベクトルＣ１（ｉ＊）の探索法について
説明する。形状ベクトル符号帳１０１からｉ番目の形状
ベクトルＣ１（ｉ）を取り出し、この形状ベクトルの各
要素に乗算器１０３で最適利得ｇ１ｏｐｔを乗じて得ら
れる候補ベクトルＹ１と、入力端子１０４から入力され
る目標ベクトルＸ（第２の目標ベクトル）との誤差の評
価値ｄ１を誤差評価部１０５を用いて求める。誤差評価
値ｄ１としてユークリッド距離を用いるものとすると、
ｄ１は次式で表される。 ｄ１＝‖Ｘ−Ｙ１‖２ ＝‖Ｘ−ｇ１ｏｐｔ・Ｃ１（ｉ）‖２ （６） ｄ１を最小とするようｇ１ｏｐｔを決定するために、ｄ
１をｇ１ｏｐｔで偏微分して０とおき、この偏微分方程
式を解くことでｇ１ｏｐｔを求めることができる。ま
た、そのときの誤差評価値ｄ１は次式で表される。 ｇ１ｏｐｔ＝＜Ｘ，Ｃ１（ｉ）＞／‖Ｃ１（ｉ）‖２ （７） ｄ１＝‖Ｘ‖２−＜Ｘ，Ｃ１（ｉ）＞／‖Ｃ１（ｉ）‖２ （８） （８式）の右辺第１項はＸについて固定であるので、第
２項が最大となるとき誤差評価値ｄ１は最小となる。つ
まり、最適な形状ベクトルＣ１（ｉ＊）は ｉ＊＝ｍａｘ（＜Ｘ、Ｃ１（ｉ）＞２／‖Ｃ１（ｉ）‖２） （９） となるｉ＊で与えられる形状ベクトルである。よって式
（９）から、１段目の形状ベクトル符号帳１０１から探
索すべき形状ベクトルＣ１（ｉ＊）を決定することがで
きる。
からの最適形状ベクトルＣ１（ｉ＊）の探索法について
説明する。形状ベクトル符号帳１０１からｉ番目の形状
ベクトルＣ１（ｉ）を取り出し、この形状ベクトルの各
要素に乗算器１０３で最適利得ｇ１ｏｐｔを乗じて得ら
れる候補ベクトルＹ１と、入力端子１０４から入力され
る目標ベクトルＸ（第２の目標ベクトル）との誤差の評
価値ｄ１を誤差評価部１０５を用いて求める。誤差評価
値ｄ１としてユークリッド距離を用いるものとすると、
ｄ１は次式で表される。 ｄ１＝‖Ｘ−Ｙ１‖２ ＝‖Ｘ−ｇ１ｏｐｔ・Ｃ１（ｉ）‖２ （６） ｄ１を最小とするようｇ１ｏｐｔを決定するために、ｄ
１をｇ１ｏｐｔで偏微分して０とおき、この偏微分方程
式を解くことでｇ１ｏｐｔを求めることができる。ま
た、そのときの誤差評価値ｄ１は次式で表される。 ｇ１ｏｐｔ＝＜Ｘ，Ｃ１（ｉ）＞／‖Ｃ１（ｉ）‖２ （７） ｄ１＝‖Ｘ‖２−＜Ｘ，Ｃ１（ｉ）＞／‖Ｃ１（ｉ）‖２ （８） （８式）の右辺第１項はＸについて固定であるので、第
２項が最大となるとき誤差評価値ｄ１は最小となる。つ
まり、最適な形状ベクトルＣ１（ｉ＊）は ｉ＊＝ｍａｘ（＜Ｘ、Ｃ１（ｉ）＞２／‖Ｃ１（ｉ）‖２） （９） となるｉ＊で与えられる形状ベクトルである。よって式
（９）から、１段目の形状ベクトル符号帳１０１から探
索すべき形状ベクトルＣ１（ｉ＊）を決定することがで
きる。
【００３５】次に、２段目の形状ベクトル符号帳１０２
から探索すべき形状ベクトルを決定するため、第２の目
標ベクトルＥ１を決定する。２段目の目標ベクトルＥ１
は、１段目の形状ベクトル符号帳１０１から探索された
Ｃ１（ｉ＊）に乗算器１０７で仮の利得ｇ１ｋを乗じた
ものを減算器１０８で１段目の目標ベクトルＸから減ず
ることにより得られる。つまり、 Ｅ１＝Ｘ−ｇ１ｋ・Ｃ１（ｉ＊） （１０） である。
から探索すべき形状ベクトルを決定するため、第２の目
標ベクトルＥ１を決定する。２段目の目標ベクトルＥ１
は、１段目の形状ベクトル符号帳１０１から探索された
Ｃ１（ｉ＊）に乗算器１０７で仮の利得ｇ１ｋを乗じた
ものを減算器１０８で１段目の目標ベクトルＸから減ず
ることにより得られる。つまり、 Ｅ１＝Ｘ−ｇ１ｋ・Ｃ１（ｉ＊） （１０） である。
【００３６】ここで、仮の利得ｇ１ｋは最終的に量子化
される最適利得に近い利得であり、この例では最適利得
ｇ１ｏｐｔを用いる。最適利得ｇ１ｏｐｔは、目標ベク
トルＸに対するＣ１（ｉ＊）の寄与度を正確に表してい
るので、仮の利得ｇ１ｋとしてｇ１ｏｐｔを利用するこ
とは妥当である。すると式（１０）は、 Ｅ１＝Ｘ−ｇ１ｏｐｔ・Ｃ１（ｉ＊） （１１） となる。
される最適利得に近い利得であり、この例では最適利得
ｇ１ｏｐｔを用いる。最適利得ｇ１ｏｐｔは、目標ベク
トルＸに対するＣ１（ｉ＊）の寄与度を正確に表してい
るので、仮の利得ｇ１ｋとしてｇ１ｏｐｔを利用するこ
とは妥当である。すると式（１０）は、 Ｅ１＝Ｘ−ｇ１ｏｐｔ・Ｃ１（ｉ＊） （１１） となる。
【００３７】２段目の形状ベクトル符号帳１０２から探
索すべき形状ベクトルは、Ｅ１を目標ベクトルとして１
段目と同様の探索を行うことで決定することができる。
すなわち、形状ベクトル符号帳１０２より得られる形状
ベクトルＣ２（ｊ）と目標ベクトルＥ１を用いて、誤差
評価部１０９で式（９）と同様に、 ｊ＊＝ｍａｘ（＜Ｅ１，Ｃ２（ｊ）＞２／‖Ｃ２（ｊ）‖２） （１２） を満足するｊ＊を求める。このｊ＊から得られる形状ベ
クトルＣ２（ｊ＊）が２段目の最適な形状ベクトルとな
る。
索すべき形状ベクトルは、Ｅ１を目標ベクトルとして１
段目と同様の探索を行うことで決定することができる。
すなわち、形状ベクトル符号帳１０２より得られる形状
ベクトルＣ２（ｊ）と目標ベクトルＥ１を用いて、誤差
評価部１０９で式（９）と同様に、 ｊ＊＝ｍａｘ（＜Ｅ１，Ｃ２（ｊ）＞２／‖Ｃ２（ｊ）‖２） （１２） を満足するｊ＊を求める。このｊ＊から得られる形状ベ
クトルＣ２（ｊ＊）が２段目の最適な形状ベクトルとな
る。
【００３８】一方、図２に示す利得ベクトル量子化部
は、利得ベクトル符号帳２０１と、図１中に示した形状
ベクトル符号帳１０１，１０２から得られる形状ベクト
ルと利得ベクトル符号帳２０１から得られる利得ベクト
ルの各々対応する利得との線形和をＭ個の第３の候補ベ
クトルとして求める乗算器２０２，２０３および加算器
２０４と、これらの候補ベクトルと目標ベクトルとの誤
差を求めるための減算器２０６と、この誤差を評価する
誤差評価部２０７とからなる。
は、利得ベクトル符号帳２０１と、図１中に示した形状
ベクトル符号帳１０１，１０２から得られる形状ベクト
ルと利得ベクトル符号帳２０１から得られる利得ベクト
ルの各々対応する利得との線形和をＭ個の第３の候補ベ
クトルとして求める乗算器２０２，２０３および加算器
２０４と、これらの候補ベクトルと目標ベクトルとの誤
差を求めるための減算器２０６と、この誤差を評価する
誤差評価部２０７とからなる。
【００３９】次に、図１の構成で前述のようにして形状
ベクトルＣ１（ｉ＊），Ｃ２（ｊ＊）を探索して決定し
た後、図２の構成で利得ベクトルを決定する手順を説明
する。図１（ａ）の形状ベクトル量子化部において探索
され決定された形状ベクトルＣ１（ｉ＊）とＣ２（ｊ
＊）に対して、利得ベクトル符号帳２０１から得られる
利得ベクトルＧ（ｋ）の各要素ｇ１（ｋ），ｇ２（ｋ）
を乗算器２０２，２０３でそれぞれ乗じたベクトルと、
入力端子２０５から入力される目標ベクトルＸとの誤差
を減算器２０６で求め、誤差評価値ｄ３を誤差評価部２
０７で次式のように計算するとき、 ｄ３＝‖Ｘ−ｇ１（ｋ）・Ｃ１（ｉ＊）−ｇ２（ｋ）・Ｃ２（ｊ＊）‖２ （１３） ｄ３を最小とするｋを見つけることで、利得ベクトルを
決定する。つまり、 ｋ＊＝ｍｉｎ‖Ｘ−ｇ１（ｋ）・Ｃ１（ｉ＊） −ｇ２（ｋ）・Ｃ２（ｊ＊）‖２ （１４） を満足するｋ＊を求め、ｋ＊から得られる利得ベクトル
Ｇ（ｋ＊）が最適な利得ベクトルとなる。このようにし
て、形状ベクトルＣ１（ｉ＊），Ｃ２（ｊ＊）および利
得ベクトルＧ（ｋ＊）の探索が達成される。
ベクトルＣ１（ｉ＊），Ｃ２（ｊ＊）を探索して決定し
た後、図２の構成で利得ベクトルを決定する手順を説明
する。図１（ａ）の形状ベクトル量子化部において探索
され決定された形状ベクトルＣ１（ｉ＊）とＣ２（ｊ
＊）に対して、利得ベクトル符号帳２０１から得られる
利得ベクトルＧ（ｋ）の各要素ｇ１（ｋ），ｇ２（ｋ）
を乗算器２０２，２０３でそれぞれ乗じたベクトルと、
入力端子２０５から入力される目標ベクトルＸとの誤差
を減算器２０６で求め、誤差評価値ｄ３を誤差評価部２
０７で次式のように計算するとき、 ｄ３＝‖Ｘ−ｇ１（ｋ）・Ｃ１（ｉ＊）−ｇ２（ｋ）・Ｃ２（ｊ＊）‖２ （１３） ｄ３を最小とするｋを見つけることで、利得ベクトルを
決定する。つまり、 ｋ＊＝ｍｉｎ‖Ｘ−ｇ１（ｋ）・Ｃ１（ｉ＊） −ｇ２（ｋ）・Ｃ２（ｊ＊）‖２ （１４） を満足するｋ＊を求め、ｋ＊から得られる利得ベクトル
Ｇ（ｋ＊）が最適な利得ベクトルとなる。このようにし
て、形状ベクトルＣ１（ｉ＊），Ｃ２（ｊ＊）および利
得ベクトルＧ（ｋ＊）の探索が達成される。
【００４０】以上の処理の流れをまとめると、図３のよ
うになる。まず最初にステップＳ１で、目標ベクトルＸ
を用いて１段目の形状ベクトル符号帳１０１から最適な
形状ベクトルＣ１（ｉ＊）を探索して決定し、次にステ
ップＳ２で、ステップＳ１で決定された形状ベクトルＣ
１（ｉ＊）と仮の利得とを利用して目標ベクトルＥ１を
生成する。次に、ステップＳ３で、目標ベクトルＥ１を
用いて２段目の形状ベクトル符号帳１０２から形状ベク
トルＣ２（ｊ＊）を探索して決定し、最後にステップＳ
４で、ステップＳ１で決定された形状ベクトルＣ１（ｉ
＊）とステップＳ３で決定された形状ベクトルＣ２（ｊ
＊）を基に、利得ベクトルＧ（ｋ＊）を決定する。
うになる。まず最初にステップＳ１で、目標ベクトルＸ
を用いて１段目の形状ベクトル符号帳１０１から最適な
形状ベクトルＣ１（ｉ＊）を探索して決定し、次にステ
ップＳ２で、ステップＳ１で決定された形状ベクトルＣ
１（ｉ＊）と仮の利得とを利用して目標ベクトルＥ１を
生成する。次に、ステップＳ３で、目標ベクトルＥ１を
用いて２段目の形状ベクトル符号帳１０２から形状ベク
トルＣ２（ｊ＊）を探索して決定し、最後にステップＳ
４で、ステップＳ１で決定された形状ベクトルＣ１（ｉ
＊）とステップＳ３で決定された形状ベクトルＣ２（ｊ
＊）を基に、利得ベクトルＧ（ｋ＊）を決定する。
【００４１】上述した実施形態では、２段目の形状ベク
トル符号帳１０２からの形状ベクトルの探索時に用いる
目標ベクトルＥ１を生成するための仮の利得として、１
段目の形状ベクトル符号帳１０１からの形状ベクトルの
探索時に得られる最適利得であるｇ１ｏｐｔを適用する
場合について説明を行ったが、その他に、利得ベクトル
符号帳２０１に含まれる利得ベクトルの対応する１つ以
上の利得を利用して仮の利得を設定する方法を用いても
よい。
トル符号帳１０２からの形状ベクトルの探索時に用いる
目標ベクトルＥ１を生成するための仮の利得として、１
段目の形状ベクトル符号帳１０１からの形状ベクトルの
探索時に得られる最適利得であるｇ１ｏｐｔを適用する
場合について説明を行ったが、その他に、利得ベクトル
符号帳２０１に含まれる利得ベクトルの対応する１つ以
上の利得を利用して仮の利得を設定する方法を用いても
よい。
【００４２】その一例として、最適利得ｇ１ｏｐｔに最
も近い利得ベクトルの要素値ｇ１（ｋ）を用いる方法が
ある。この方法によると、このとき選ばれる要素値を含
む利得ベクトルＧ（ｋ）が最終的に選択される利得ベク
トルＧ（ｋ＊）に一致する可能性が高いため、効率的な
符号化が可能になるという効果が得られる。
も近い利得ベクトルの要素値ｇ１（ｋ）を用いる方法が
ある。この方法によると、このとき選ばれる要素値を含
む利得ベクトルＧ（ｋ）が最終的に選択される利得ベク
トルＧ（ｋ＊）に一致する可能性が高いため、効率的な
符号化が可能になるという効果が得られる。
【００４３】また、別の例として、仮の利得として最適
利得ｇ１ｏｐｔに近い方から複数のｇ１（ｋ）のそれぞ
れに対して、２段目の形状ベクトルの目標ベクトルを複
数個生成し、該複数個の目標ベクトルに対し各々２段目
のベクトル探索を行い、かつ利得ベクトルの探索を行
う。そして、最後に全体の誤差が小さくなる形状ベクト
ルと利得ベクトルの組み合わせを選択する方法も考えら
れる。こうすることで、さらに効率的な符号化が可能に
なる。
利得ｇ１ｏｐｔに近い方から複数のｇ１（ｋ）のそれぞ
れに対して、２段目の形状ベクトルの目標ベクトルを複
数個生成し、該複数個の目標ベクトルに対し各々２段目
のベクトル探索を行い、かつ利得ベクトルの探索を行
う。そして、最後に全体の誤差が小さくなる形状ベクト
ルと利得ベクトルの組み合わせを選択する方法も考えら
れる。こうすることで、さらに効率的な符号化が可能に
なる。
【００４４】以上の実施形態では、２段構成の形状ベク
トル符号帳を持つ利得形状ベクトル量子化について説明
を行ったが、３段以上の段数の形状ベクトル符号帳を持
つ構造についても、本発明が適用可能であることは明ら
かである。
トル符号帳を持つ利得形状ベクトル量子化について説明
を行ったが、３段以上の段数の形状ベクトル符号帳を持
つ構造についても、本発明が適用可能であることは明ら
かである。
【００４５】さらに、各々の最適ベクトルの決定の際、
複数個のベクトルを候補として残し、その組み合わせの
中で誤差評価値が最小となる組み合わせを最終的な出力
とする方法として実現することも可能である。こうする
ことで、さらに誤差評価値の小さいＭ個の形状ベクトル
と利得ベクトルの探索が実現できる。
複数個のベクトルを候補として残し、その組み合わせの
中で誤差評価値が最小となる組み合わせを最終的な出力
とする方法として実現することも可能である。こうする
ことで、さらに誤差評価値の小さいＭ個の形状ベクトル
と利得ベクトルの探索が実現できる。
【００４６】本発明においては、仮の利得を利用して形
状ベクトルと利得ベクトルを段階的に探索を行うので、
形状ベクトルと利得ベクトルの全ての組み合わせを探索
する従来の全探索法に比べ非常に少ない計算量で探索を
実現できる。また、直交化処理を行って形状ベクトルを
決定するもう一つの従来法に比較して、本発明では直交
化処理が必要ない分だけ計算量を低減させながら、かつ
利得のベクトル量子化が実現できるので、高い符号化効
率を得ることができる。
状ベクトルと利得ベクトルを段階的に探索を行うので、
形状ベクトルと利得ベクトルの全ての組み合わせを探索
する従来の全探索法に比べ非常に少ない計算量で探索を
実現できる。また、直交化処理を行って形状ベクトルを
決定するもう一つの従来法に比較して、本発明では直交
化処理が必要ない分だけ計算量を低減させながら、かつ
利得のベクトル量子化が実現できるので、高い符号化効
率を得ることができる。
【００４７】次に、図４を参照して本発明を音声符号化
に適用した実施形態を説明する。図１および図２と相対
応する部分に同一符号を付して相違点を中心に説明する
と、先の実施形態では候補ベクトルがそれぞれ形状ベク
トルと利得ベクトルの利得との線形和で表されるのに対
し、本実施形態では候補ベクトルが形状ベクトルにある
時間間隔で分析して得られる重み付き合成フィルタを通
過させて得られる合成信号と利得ベクトルの利得との線
形和で表される点が異なる。
に適用した実施形態を説明する。図１および図２と相対
応する部分に同一符号を付して相違点を中心に説明する
と、先の実施形態では候補ベクトルがそれぞれ形状ベク
トルと利得ベクトルの利得との線形和で表されるのに対
し、本実施形態では候補ベクトルが形状ベクトルにある
時間間隔で分析して得られる重み付き合成フィルタを通
過させて得られる合成信号と利得ベクトルの利得との線
形和で表される点が異なる。
【００４８】図４において、入力端子４０１から入力さ
れる入力ベクトルＳは、入力音声を短い時間周期（２０
ｍｓ程度）でベクトル化したものである。この入力ベク
トルＳをまずＬＰＣ分析部４０２で分析してＬＰＣ係数
を求め、さらに該ＬＰＣ係数をＬＰＣ係数量子化部４０
３で量子化し、量子化後のＬＰＣ係数を基に重みフィル
タ４０４と重み付き合成フィルタ４０６および４０７を
設定する。次に、入力ベクトルＳを重みフィルタ４０４
に通過させた後に減算器４０５で前フレームの影響を減
じたベクトルを目標ベクトルＸとする。
れる入力ベクトルＳは、入力音声を短い時間周期（２０
ｍｓ程度）でベクトル化したものである。この入力ベク
トルＳをまずＬＰＣ分析部４０２で分析してＬＰＣ係数
を求め、さらに該ＬＰＣ係数をＬＰＣ係数量子化部４０
３で量子化し、量子化後のＬＰＣ係数を基に重みフィル
タ４０４と重み付き合成フィルタ４０６および４０７を
設定する。次に、入力ベクトルＳを重みフィルタ４０４
に通過させた後に減算器４０５で前フレームの影響を減
じたベクトルを目標ベクトルＸとする。
【００４９】一方、形状ベクトル符号帳１０１から得ら
れる１段目の形状ベクトルＣ１（ｉ）を重み付き合成フ
ィルタ４０６に通過させて重み付き合成ベクトルＶ１
（ｉ）を求め、同様に形状ベクトル１０２から得られる
２段目の形状ベクトルＣ２（ｊ）を重み付き合成フィル
タ４０７に通過させて重み付き合成ベクトルＶ２（ｊ）
を求める。これらの目標ベクトルＸと、重み付き合成ベ
クトルＶ１（ｉ）、Ｖ２（ｊ）を基に、先の実施形態と
同様の方法でＶ１（ｉ＊）を決定した後に、Ｖ２（ｊ
＊）を決定することができる。つまり、 ｉ＊＝ｍａｘ（＜Ｘ，Ｖ１（ｉ）＞２／‖Ｖ１（ｉ）‖２） （１５） ｊ＊＝ｍａｘ（＜Ｅ１，Ｖ２（ｊ）＞２／‖Ｖ２（ｊ）‖２） （１６） （ここで、Ｅ１＝Ｘ−ｇ１ｋ・Ｖ１（ｉ＊）である）と
なるｉ＊，ｊ＊を誤差評価部１０５，１０９でそれぞれ
求め、それぞれ対応する形状ベクトルＣ１（ｉ＊），Ｃ
２（ｊ＊）が最適なベクトルとして探索され決定される
ことになる。
れる１段目の形状ベクトルＣ１（ｉ）を重み付き合成フ
ィルタ４０６に通過させて重み付き合成ベクトルＶ１
（ｉ）を求め、同様に形状ベクトル１０２から得られる
２段目の形状ベクトルＣ２（ｊ）を重み付き合成フィル
タ４０７に通過させて重み付き合成ベクトルＶ２（ｊ）
を求める。これらの目標ベクトルＸと、重み付き合成ベ
クトルＶ１（ｉ）、Ｖ２（ｊ）を基に、先の実施形態と
同様の方法でＶ１（ｉ＊）を決定した後に、Ｖ２（ｊ
＊）を決定することができる。つまり、 ｉ＊＝ｍａｘ（＜Ｘ，Ｖ１（ｉ）＞２／‖Ｖ１（ｉ）‖２） （１５） ｊ＊＝ｍａｘ（＜Ｅ１，Ｖ２（ｊ）＞２／‖Ｖ２（ｊ）‖２） （１６） （ここで、Ｅ１＝Ｘ−ｇ１ｋ・Ｖ１（ｉ＊）である）と
なるｉ＊，ｊ＊を誤差評価部１０５，１０９でそれぞれ
求め、それぞれ対応する形状ベクトルＣ１（ｉ＊），Ｃ
２（ｊ＊）が最適なベクトルとして探索され決定される
ことになる。
【００５０】次に、図５を参照して利得ベクトル探索法
について説明する。利得ベクトルは重み付き合成ベクト
ルＶ１（ｉ＊），Ｖ２（ｊ＊）と利得ベクトル符号帳２
０１から得られる利得ベクトルＧ（ｋ）を基にして決定
することができる。つまり、誤差評価部２０７で次式の
計算を行い、ｋ＊から得られる利得ベクトルＧ（ｋ＊）
が最適な利得ベクトルとして決定される。 ｋ＊＝ｍｉｎ‖Ｘ−ｇ１（ｋ）・Ｖ１（ｉ＊） −ｇ２（ｋ）・Ｖ２（ｊ＊）‖２ （１７） 上述した実施形態に示したように、本発明を音声符号化
に適用した場合、音声符号化における形状ベクトルおよ
び利得ベクトルを少ない計算量で求めることができ、か
つ利得のベクトル量子化が適用されるため高い符号化効
率が実現できる。
について説明する。利得ベクトルは重み付き合成ベクト
ルＶ１（ｉ＊），Ｖ２（ｊ＊）と利得ベクトル符号帳２
０１から得られる利得ベクトルＧ（ｋ）を基にして決定
することができる。つまり、誤差評価部２０７で次式の
計算を行い、ｋ＊から得られる利得ベクトルＧ（ｋ＊）
が最適な利得ベクトルとして決定される。 ｋ＊＝ｍｉｎ‖Ｘ−ｇ１（ｋ）・Ｖ１（ｉ＊） −ｇ２（ｋ）・Ｖ２（ｊ＊）‖２ （１７） 上述した実施形態に示したように、本発明を音声符号化
に適用した場合、音声符号化における形状ベクトルおよ
び利得ベクトルを少ない計算量で求めることができ、か
つ利得のベクトル量子化が適用されるため高い符号化効
率が実現できる。
【００５１】また、上述した実施形態では２段構造の音
声符号化について説明を行ったが、３段以上の段数を持
つ構造についても本発明が適用可能なのは明らかであ
る。さらに、各々の最適ベクトルの決定の際、複数個の
ベクトルを候補として残し、その組み合わせの中で誤差
評価値が最小となる組み合わせを最終的な出力とする方
法として実現することも可能である。こうすることで、
さらに誤差評価値の小さいＭ個の形状ベクトルと利得ベ
クトルの探索が実現できる。
声符号化について説明を行ったが、３段以上の段数を持
つ構造についても本発明が適用可能なのは明らかであ
る。さらに、各々の最適ベクトルの決定の際、複数個の
ベクトルを候補として残し、その組み合わせの中で誤差
評価値が最小となる組み合わせを最終的な出力とする方
法として実現することも可能である。こうすることで、
さらに誤差評価値の小さいＭ個の形状ベクトルと利得ベ
クトルの探索が実現できる。
【００５２】
【発明の効果】以上説明したように、本発明によれば、
少ない計算量でかつ符号化効率を犠牲にすることなく、
最適に近いＭ個の形状ベクトルと利得ベクトルの探索が
可能となる。
少ない計算量でかつ符号化効率を犠牲にすることなく、
最適に近いＭ個の形状ベクトルと利得ベクトルの探索が
可能となる。
【図１】本発明の一実施形態に係るベクトル量子化装置
の形状ベクトル量子化部の構成を示すブロック図
の形状ベクトル量子化部の構成を示すブロック図
【図２】同実施形態に係るベクトル量子化装置の利得ベ
クトル量子化部の構成を示すブロック図
クトル量子化部の構成を示すブロック図
【図３】同実施形態における処理の流れを示すフローチ
ャート
ャート
【図４】本発明の他の実施形態に係るベクトル量子化装
置の形状ベクトル量子化部の構成を示すブロック図
置の形状ベクトル量子化部の構成を示すブロック図
【図５】同実施形態に係るベクトル量子化装置の利得ベ
クトル量子化部の構成を示すブロック図
クトル量子化部の構成を示すブロック図
【図６】第１の従来例による利得形状ベクトル量子化を
用いた符号化器の構成を示すブロック図
用いた符号化器の構成を示すブロック図
【図７】第１の従来例による利得形状ベクトル量子化を
用いた復号器の構成を示すブロック図
用いた復号器の構成を示すブロック図
【図８】第２の従来例による利得形状ベクトル量子化装
置の構成を示すブロック図
置の構成を示すブロック図
【図９】第３の従来例による利得形状ベクトル量子化を
用いた符号化器の構成を示すブロック図
用いた符号化器の構成を示すブロック図
【図１０】第３の従来例による利得形状ベクトル量子化
を用いた復号器の構成を示すブロック図
を用いた復号器の構成を示すブロック図
１０１…形状ベクトル符号帳
１０２…形状ベクトル符号帳
１０３…乗算器
１０４…入力端子
１０５…誤差評価部
１０６…乗算器
１０７…乗算器
１０８…減算器
１０９…誤差評価部
２０１…利得ベクトル符号帳
２０２…乗算器
２０３…乗算器
２０４…加算器
２０５…入力端子
２０６…減算器
２０７…誤差評価部
４０１…入力端子
４０２…ＬＰＣ分析部
４０３…ＬＰＣ量子化部
４０４…重みフィルタ
４０５…減算器
４０６…重み付き合成フィルタ
４０７…重み付き合成フィルタ
─────────────────────────────────────────────────────
フロントページの続き
(72)発明者 神庭 進
神奈川県川崎市幸区小向東芝町１番地
株式会社東芝研究開発センター内
(72)発明者 天田 皇
神奈川県川崎市幸区小向東芝町１番地
株式会社東芝研究開発センター内
(56)参考文献 特開 平５−41670（ＪＰ，Ａ)
特開 平５−14208（ＪＰ，Ａ)
特開 平２−287399（ＪＰ，Ａ)
特開 平５−150800（ＪＰ，Ａ)
特開 平６−202700（ＪＰ，Ａ)
(58)調査した分野(Int.Cl.7，ＤＢ名)
H03M 7/30
Claims (10)
- 【請求項１】第１の目標ベクトルを用いて１段目の形状
ベクトル符号帳から第１の形状ベクトルを探索して決定
するステップと、 前記第１の形状ベクトルと仮の利得とを利用して第２の
目標ベクトルを生成するステップと、 前記第２の目標ベクトルを用いて２段目の形状ベクトル
符号帳から第２の形状ベクトルを探索して決定するステ
ップと、 前記第１の形状ベクトル及び第２の形状ベクトルを基に
利得ベクトルを決定するステップとを有することを特徴
とする利得形状ベクトル量子化方法。 - 【請求項２】入力音声から第１の目標ベクトルを生成す
るステップと、 第１の目標ベクトルを用いて１段目の形状ベクトル符号
帳から第１の形状ベクトルを探索して決定するステップ
と、 前記第１の形状ベクトルと仮の利得とを利用して第２の
目標ベクトルを生成するステップと、 前記第２の目標ベクトルを用いて２段目の形状ベクトル
符号帳から第２の形状ベクトルを探索して決定するステ
ップと、 前記第１の形状ベクトル及び第２の形状ベクトルを基に
利得ベクトルを決定するステップと、 前記第１、第２の形状ベクトル及び利得ベクトルのイン
デックス情報を出力するステップとを有することを特徴
とする音声符号化方法。 - 【請求項３】前記第１の形状ベクトルを探索して決定す
るステップは、前記１段目の形状ベクトル符号帳から得
られる形状ベクトルに最適利得を乗じて得られる第１の
候補ベクトルと前記第１の目標ベクトルとの誤差が最小
となる形状ベクトルを前記第１の形状ベクトルとして決
定し、 前記第２の目標ベクトルを生成するステップは、前記最
適利得を前記仮の利得として用いることを特徴とする請
求項２記載の音声符号化方法。 - 【請求項４】前記第１の形状ベクトルを探索して決定す
るステップは、前記１段目の形状ベクトル符号帳から得
られる形状ベクトルに最適利得を乗じて得られる第１の
候補ベクトルと前記第１の目標ベクトルとの誤差が最小
となる形状ベクトルを前記第１の形状ベクトルとして決
定し、 前記第２の目標ベクトルを生成するステップは、前記最
適利得と利得ベクトル符号帳内の１つ以上の要素値とを
用いて前記仮の利得を設定することを特徴とする請求項
２記載の音声符号化方法。 - 【請求項５】前記第２の目標ベクトルを生成するステッ
プは、利得ベクトル符号帳に含まれる利得ベクトルの対
応する１つ以上の利得を前記仮の利得として用いること
を特徴とする請求項２記載の音声符号化方法。 - 【請求項６】入力音声から第１の目標ベクトルを生成す
る手段と、 第１の目標ベクトルを用いて１段目の形状ベクトル符号
帳から第１の形状ベクトルを探索して決定する手段と、 前記第１の形状ベクトルと仮の利得とを利用して第２の
目標ベクトルを生成する手段と、 前記第２の目標ベクトルを用いて２段目の形状ベクトル
符号帳から第２の形状ベクトルを探索して決定する手段
と、 前記第１の形状ベクトル及び第２の形状ベクトルを基に
利得ベクトルを決定する手段と、 前記第１、第２の形状ベクトル及び利得ベクトルのイン
デックス情報を出力する手段とを有することを特徴とす
る音声符号化装置。 - 【請求項７】入力音声から第１の目標ベクトルを生成す
る第１の目標ベクトル生成手段と、 複数の形状ベクトルをそれぞれ有する２段の形状ベクト
ル符号帳と、 複数の利得ベクトルを有する２次元の利得ベクトル符号
帳と、 １段目の形状ベクトル符号帳から得られる形状ベクトル
に最適利得を乗じて得られる第１の候補ベクトルと前記
第１の目標ベクトルとの誤差が最小となる第１の形状ベ
クトルを該１段目の形状ベクトル符号帳から探索する第
１の形状ベクトル探索手段と、 前記第１の目標ベクトルと前記１段目の形状ベクトル符
号帳から探索された形状ベクトルに仮の利得を乗じたベ
クトルとを用いて第２の目標ベクトルを生成する第２の
目標ベクトル生成手段と、 ２段目の形状ベクトル符号帳から得られる形状ベクトル
に最適利得を乗じて得られる第２の候補ベクトルと前記
第２の目標ベクトルとの誤差が最小となる第２の形状ベ
クトルを該２段目の形状ベクトル符号帳から探索する第
２の形状ベクトル探索手段と、 前記第１および第２の形状ベクトル探索手段により前記
２段の形状ベクトル符号帳から探索された２個の形状ベ
クトルと前記利得ベクトル符号帳から得られる利得ベク
トルの各々対応する利得との線形和をとって２個の第３
の候補ベクトルを生成すると共に、該第３の候補ベクト
ルと前記第１の目標ベクトルとの誤差が最小となる利得
ベクトルを該利得ベクトル符号帳から探索する利得ベク
トル探索手段と、 前記第１、第２の形状ベクトル探索手段により探索され
た第１、第２の形状ベクトル及び前記利得ベクトル探索
手段により探索された利得ベクトルのインデックス情報
を出力する手段とを有することを特徴とする音声符号化
装置。 - 【請求項８】前記第２の目標ベクトル生成手段は、１段
目の形状ベクトル符号帳から形状ベクトルを探索する際
に用いる最適利得を前記仮の利得として用いることを特
徴とする請求項７記載の音声符号化装置。 - 【請求項９】前記第２の目標ベクトル生成手段は、１段
目の形状ベクトル符号帳から形状ベクトルを探索する際
に用いる最適利得と前記利得ベクトル符号帳内の１つ以
上の要素値とを用いて前記仮の利得を設定することを特
徴とする請求項７記載の音声符号化装置。 - 【請求項１０】前記第２の目標ベクトル生成手段は、前
記利得ベクトル符号帳に含まれる利得ベクトルの対応す
る１つ以上の利得を前記仮の利得として用いることを特
徴とする請求項７記載の音声符号化装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2001215842A JP3420222B2 (ja) | 2001-07-16 | 2001-07-16 | 利得形状ベクトル量子化方法とこれを用いた音声符号化方法及び装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2001215842A JP3420222B2 (ja) | 2001-07-16 | 2001-07-16 | 利得形状ベクトル量子化方法とこれを用いた音声符号化方法及び装置 |
Related Parent Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP06522694A Division JP3228389B2 (ja) | 1994-04-01 | 1994-04-01 | 利得形状ベクトル量子化装置 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2002084194A JP2002084194A (ja) | 2002-03-22 |
| JP3420222B2 true JP3420222B2 (ja) | 2003-06-23 |
Family
ID=19050404
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2001215842A Expired - Lifetime JP3420222B2 (ja) | 2001-07-16 | 2001-07-16 | 利得形状ベクトル量子化方法とこれを用いた音声符号化方法及び装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP3420222B2 (ja) |
Families Citing this family (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP4414705B2 (ja) | 2003-09-17 | 2010-02-10 | パナソニック株式会社 | 音源信号符号化装置、及び音源信号符号化方法 |
| JP5337305B2 (ja) * | 2010-07-05 | 2013-11-06 | 日本電信電話株式会社 | 符号化方法、復号方法、符号化装置、復号装置、プログラム、及び記録媒体 |
-
2001
- 2001-07-16 JP JP2001215842A patent/JP3420222B2/ja not_active Expired - Lifetime
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JP2002084194A (ja) | 2002-03-22 |
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