JP3428595B2 - 音声符号化方式 - Google Patents

Description

【発明の詳細な説明】 【０００１】 【発明の属する技術分野】本発明は音声信号を低いビッ
トレート、特に８ｋｂ／ｓ以下で高品質に符号化するた
めの音声符号化方式に関する。 【０００２】 【従来の技術】音声信号を８ｋｂ／ｓ以下の低いビット
レートで符号化する方式としては、例えば、Ｍ．Ｓｃｈ
ｒｏｅｄｅｒ ａｎｄ Ｂ．Ａｔａｌ氏による“Ｃｏｄ
ｅ−ｅｘｃｉｔｅｄ ｌｉｎｅａｒ ｐｒｅｄｉｃｔｉ
ｏｎ： Ｈｉｇｈｑｕａｌｉｔｙ ｓｐｅｅｃｈ ａｔ
ｖｅｒｙ ｌｏｗ ｂｉｔ ｒａｔｅｓ”（Ｐｒｏ
ｃ．ＩＣＡＳＳＰ，ｐｐ．９３７−９４０，１９８５
年）と題した論文（文献１）や、Ｋｌｅｉｊｎ氏らによ
る“Ｉｍｐｒｏｖｅｄ ｓｐｅｅｃｈ ｑｕａｌｉｔｙ
ａｎｄ ｅｆｆｉｃｉｅｎｔ ｖｅｃｔｏｒ ｑｕａ
ｎｔｉｚａｔｉｏｎｉｎ ＳＥＬＰ”（Ｐｒｏｃ．ＩＣ
ＡＳＳＰ，ｐｐ．１５５−１５８，１９８８年）と題し
た論文（文献２）等に記載されているＣＥＬＰ（Ｃｏｄ
ｅＥｘｃｉｔｅｄ ＬＰＣ Ｃｏｄｉｎｇ）が知られて
いる。この方法では、送信側では、フレーム毎（例えば
２０ｍｓ）に音声信号から音声信号のスペクトル特性を
表すスペクトルパラメータを抽出し、フレームをさらに
サブフレーム（例えば５ｍｓ）に分割し、サブフレーム
毎に過去の音源信号をもとに適応コードブックにおける
パラメータ（遅延パラメータとゲインパラメータ）を抽
出し、適応コードブックによりサブフレームの音声信号
をピッチ予測し、ピッチ予測して求めた残差信号に対し
て、予め定められた種類の雑音信号からなる音源コード
ブックから最適音源コードベクトルを選択し最適なゲイ
ンを計算する。音源コードベクトルの選択の仕方は、選
択した雑音信号により合成した信号と、残差信号との誤
差電力を最小化するように一種類の雑音信号を選択す
る。そして選択されたコードベクトルの種類を表すイン
デクスとゲインならびに、前記スペクトルパラメータと
適応コードブックのパラメータを伝送する。受信側の説
明は省略する。 【０００３】 【発明が解決しようとする課題】上述した文献１，２の
従来方式では、良好な音質を得るためには音源コードブ
ックのサイズが十分大きい（例えば１０ビット）必要が
あった。このため、音源コードブックの探索に膨大な演
算量を必要とした。さらにメモリ量も膨大であり（例え
ば１０ビット４０次元の場合は、４０ｋワードのメモリ
量）、ハードウェアをコンパクトに実現するのが困難で
あった。また、ビットレートを低減するために、フレー
ム長，サブフレーム長を増大し、コードブックのビット
数を低減せずに次元数を増大すると演算量はきわめて顕
著に増加するという問題点があった。 【０００４】コードブックのサイズを低減する方法とし
て、例えばＢ．Ｊｕａｎｇ氏らによる“Ｍｕｌｔｉｐｌ
ｅ ｓｔａｇｅ ｖｅｃｔｏｒ ｑｕａｎｔｉｚａｔｉ
ｏｎｆｏｒ ｓｐｅｅｃｈ ｃｏｄｉｎｇ”（Ｐｒｏ
ｃ．ＩＣＡＳＳＰ，ｐｐ．５９７−６００，１９８２
年）と題した論文（文献３）等に記載されているよう
に、コードブックを多段に分割して構成し、各コードブ
ックを独立に探索する多段ベクトル量子化法が知られて
いる。この方法では、コードブックが複数段に分割され
ているので、１段あたりのコードブックのサイズは例え
ば、Ｂ／Ｌビット（ここでＢは全体のビット数、Ｌは段
数）に低減されるため、コードブック探索に要する演算
量は、Ｌ段全体でも、Ｂビット１段に比べ、Ｌ×２^B/L
に低減される。また、コードブック格納に必要なメモリ
量も同様に低減される。しかし、この方法では、各段の
コードブックを独立に学習，探索しているので、Ｂビッ
ト１段に比べ、性能は大きく低下するという問題点があ
った。 【０００５】本発明の目的は、上述した問題点を解決
し、比較的少ない演算量及びメモリ量により、８ｋｂ／
ｓ以下、特に４．８ｋｂ／ｓ以下で音質の良好な音声符
号化方式を提供することにある。 【０００６】 【課題を解決するための手段】本発明は、入力した音声
信号を予め定められた時間長のフレームに分割し、前記
音声信号のスペクトル包絡を表すスペクトルパラメータ
を求め、前記フレームを予め定められた時間長のサブフ
レームに分割し、前記サブフレーム毎に過去の音源信号
をもとにして適応コードブックにおけるパラメータを求
め、予め構成された音源コードブックから最適なコード
ベクトルを探索して前記音声信号を量子化する音声符号
化方式において、前記音源コードブックが複数のコード
ブックの多段縦続接続で構成され、少なくとも一つの段
では量子化歪の小さい順にコードベクトルを復数候補出
力し、予め定められた段数全体で歪を累積して求めた累
積歪あるいは最終段の量子化歪を最小化する候補の組を
出力することにより前記音声信号を量子化することを特
徴とする。 【０００７】本発明による音声符号化方式の作用を示
す。 【０００８】図１は、本発明の構成を示すブロック図で
ある。 【０００９】図において、音声信号をフレーム（例えば
３０ｍｓ）に分割し、スペクトルパラメータ計算部１５
０において、周知のＬＰＣ分析によりスペクトルパラメ
ータとして、ＬＰＣパラメータを求める。さらにフレー
ムの音声をサブフレーム（例えば７．５ｍｓ）に分割す
る。 【００１０】次に、適応コードブック部１６０では、サ
ブフレーム毎の音声信号に対して、過去のサブフレーム
で計算した音源信号をもとにパラメータとして遅延Ｔ，
ゲインβを求める。適応コードブックのパラメータの計
算法は、前記文献１，２等を参照できる。そして下式に
より適応コードブックによる予測値を減算する。 【００１１】 【数１】 【００１２】本発明の特徴は、音源コードブックが複数
個の異なるコードブックの多段縦続接続により構成さ
れ、少なくとも一つの段において歪の小さい順に複数個
のコードブック候補を出力することにある。以下では、
簡単のために、２段のコードブックの縦続接続により音
源コードブックが構成されるとする。音源コードブック
探索部１７０は、あらかじめ学習して構成したコードブ
ック１８０₁，１８０₂を用いて、ｅ_w（ｎ）を表すコー
ドベクトルの候補を出力する。この動作を以下で説明す
る。以下では初段においてＭ種類のコードベクトル候補
を出力するものとする。まず、初段ではコードブック１
を用いて下式により量子化歪を求める。 【００１３】 【数２】 【００１４】ここでγ₁j，ｃ₁j（ｎ），ｈ_w（ｎ），Ｎ
はそれぞれ、最適ゲイン，コードブック１のｊ番目のコ
ードベクトル（ｊ＝１〜２^B1：Ｂ１はコードブック１の
ビット数），スペクトルパラメータから求めた聴感重み
付けインパルス応答，サブフレーム長を表すサンプル数
である。ここで聴感重み付けインパルス応答の求め方は
前記文献１，２等を参照できる。記号＊は畳み込み積分
を示す。Ｎはサブフレーム長を示すサンプル数である。
初段では、数２の量子化歪の小さい順に複数種類（例え
ばＭ種類）のコードベクトルを求め、このときの各候補
の量子化歪を記憶する。また、各候補に対して下式によ
り誤差信号を計算する。 【００１５】 【数３】 【００１６】ここでｅ_w′k（ｎ）は、ｋ番目の候補に対
して計算した誤差信号を示す。 【００１７】次に２段目では、コードブック１８０₂を
用いて初段の各候補に対して下式を最小化する最適コー
ドベクトルを求め、そのときの量子化歪を、対応する初
段での候補の歪に加算して累積歪を求める。 【００１８】 【数４】 【００１９】ただし、ｌ＝１〜２^B2：Ｂ２はコードブッ
ク２のビット数を示す。また、Ｂ＝Ｂ１＋Ｂ２：Ｂは２
段のコードブック全体のビット数である。 【００２０】次に、前記累積歪を最小化する初段，２段
目の候補の組合せを選択し、選択されたコードベクトル
を出力する。 【００２１】なお、候補の組合せの選択の尺度には、累
積歪以外にも、数４で示される２段目の量子化歪を最小
化する候補の組合せを選択してもよい。また、縦続接続
の段数は任意に設定できる。 【００２２】なお、コードブック１，２としては、前記
文献１，２のようにガウス乱数信号から構成してもよい
し、あらかじめ多量のトレーニング信号を用いて学習し
て構成してもよい。後者の構成法については、例えば特
願平２−４２９５６号明細書（文献４）等を参照でき
る。以上で本発明の作用の説明を終える。 【００２３】さらに性能を改善するためには、複数種類
の候補を出力するという条件でコードブック全体で最適
になるように、各段のコードブックを学習してもよい。 【００２４】次に、本発明に関連する発明の作用を図２
を用いて説明する。図２において図１と同一の番号を付
した構成要素は、同一の動作を行うので説明は省略す
る。第２の発明では、音源コードブックの構成と探索法
が本発明と異なるので、この点について説明する。音源
コードブックの次元数はサブフレーム長よりも短くす
る。以下では一例として、次元数はサブフレーム長Ｎの
１／２のＮ／２とする。従って、コードブック２１０
₁ ，コードブック２１０₂ の次元数はＮ／２とする。ま
た、縦続接続の段数は以下では一例として２とする。 【００２５】まず、サブフレームの前半Ｎ／２サンプル
に対して、初段ではコードブック１を用いて下式により
量子化歪を求める。 【００２６】 【数５】 【００２７】ここでγ₁j，ｃ₁j（ｎ），ｈ_w（ｎ）はそ
れぞれ、最適ゲイン，コードブック１のｊ番目のコード
ベクトル（ｊ＝１〜２^B1：Ｂ１はコードブック１のビッ
ト数），スペクトルパラメータから求めた聴感重み付け
インパルス応答である。初段では、数５の量子化歪の小
さい順に複数種類（例えばＭ種類）のコードベクトルを
求め、このときの各候補の量子化歪を記憶する。また、
各候補に対して下式により誤差信号を計算する。 【００２８】 【数６】 【００２９】次に２段目では、コードブック２１０₂を
用いて初段の各候補に対して下式を最小化する最適コー
ドベクトルを求め、そのときの量子化歪を、対応する初
段での候補の歪に加算して累積歪を求める。 【００３０】 【数７】 【００３１】ただし、ｌ＝１〜２^B2：Ｂ２はコードブッ
ク２のビット数を示す。また、Ｂ／２＝Ｂ１＋Ｂ２：Ｂ
はサブフレーム全体のビット数である。 【００３２】次に、サブフレーム後半のＮ／２サンプル
に対して、上記で求まったコードベクトルの各候補に対
して下式を計算する。 【００３３】 【数８】 【００３４】ここでｓ_wk（ｎ）は前記コードベクトルの
ｋ番目の候補について、サブフレーム後半に及ぼす影響
信号である。 【００３５】次に、コードブック１を用いて下式の量子
化歪の小さい順にＭ種の候補を出力し、そのときの量子
化歪を累積する。 【００３６】 【数９】 【００３７】また、各候補に対して下式により誤差信号
を計算する。 【００３８】 【数１０】 【００３９】次に２段目では、コードブック２１０₂を
用いて初段の各候補に対して下式を最小化する最適コー
ドベクトルを求め、そのときの量子化歪を、対応する初
段での候補の歪に加算して累積歪を求める。 【００４０】 【数１１】 【００４１】次に、サブフレーム全体での累積歪を求
め、前記累積歪を最小化するサブフレーム全体での候補
の組合せを選択し、選択されたコードベクトルを出力す
る。前述の説明では、サブフレームの前半と後半で同一
のコードブックを用いたが、前半と後半で異なるコード
ブックを用いることもできる。 【００４２】以上で本発明に関係する発明の作用の説明
を終える。 【００４３】 【発明の実施の形態】図３は本発明による音声符号化方
式を実施する音声符号化装置の一例を示すブロック図で
ある。 【００４４】図において、送信側では、入力端子４００
から音声信号を入力し、１フレーム分（例えば３０ｍ
ｓ）の音声信号をバッファメモリ４１０に格納する。 【００４５】ＬＰＣ分析回路４３０は、フレームの音声
信号のスペクトル特性を表すパラメータとして、ＬＳＰ
パラメータを前記フレームの音声信号から周知のＬＰＣ
分析を行い予め定められた次数Ｐだけ計算する。この具
体的な計算法については、Ｓｕｇａｍｕｒａ氏らによる
“Ｑｕａｎｔｉｚｅｒ ｄｅｓｉｇｎ ｉｎ ＬＳＰｓ
ｐｅｅｃｈ ａｎａｌｙｓｉｓ−ｓｙｎｔｈｅｓｉｓ”
と題した論文（文献５）等を参照することができる。 【００４６】次にＬＳＰ量子化回路４４０は、ＬＳＰパ
ラメータを予め定められた量子化ビット数で量子化し、
得た符号ｌ_kをマルチプレクサ５６０へ出力するととも
に、これを復号化してさらに線形予測係数ａ_i′（ｉ＝
１〜Ｐ）に変換して重み付け回路５００，インパルス応
答計算回路４７０へ出力する。ＬＳＰパラメータの符号
化，ＬＳＰパラメータから線形予測係数への変換の方法
については、前記文献５等を参照できる。また、ＬＳＰ
をより効率的に符号化するためにベクトル−スカラ量子
化やベクトル量子化を用いることもできる。前者の具体
的な方法としては、例えばＭｏｒｉｙａ氏らによる“Ｔ
ｒａｎｓｆｏｒｍ ｃｏｄｉｎｇｏｆｓｐｅｅｃｈ ｕ
ｓｉｎｇ ａ ｗｅｉｇｈｔｅｄ ｖｅｃｔｏｒ ｑｕ
ａｎｔｉｚｅｒ”と題した論文（ＩＥＥＥ Ｊ．Ｓｅ
ｌ．Ａｒｅａｓ Ｃｏｍｍｕｎ．，ｐｐ．４２５−４３
１，１９８８年）（文献６）等を参照できる。 【００４７】サブフレーム分割回路４５０は、フレーム
の音声信号をサブフレームに分割する。ここで例えばサ
ブフレーム長は７．５ｍｓとする。 【００４８】重み付け回路５００は、サブフレームに分
割した信号に対して前記文献１，２に記載の方法を用い
て聴感重み付けを行う。 【００４９】減算器４９０は、聴感重み付けされた信号
から合成フィルタ５８１の出力を減算して出力する。 【００５０】インパルス応答計算回路４７０は、聴感重
み付けした合成フィルタのインパルス応答ｈ_w（ｎ）
を、予め定められたサンプル数Ｌだけ計算する。具体的
な計算法は、前記文献１，２，３等を参照できる。 【００５１】適応コードブック５１０は、合成フィルタ
５８１の入力信号ｖ（ｎ）を入力し、さらにインパルス
応答出力回路４７０から重み付けインパルス応答ｈ
_w（ｎ）、減算器４９０から重み付け信号を入力し、長
期相関にもとづくピッチ予測を行い、ピッチパラメータ
として遅延Ｍとゲインβを計算する。適応コードブック
の次数は１とする。１次の適応コードブックにおける遅
延Ｍ，ゲインβの計算法は、前記文献２等を参照でき
る。 【００５２】また、数１に従い残差信号を計算し出力す
る。数１でｖ（ｎ）は過去の音源信号で、合成フィルタ
５８１の入力信号である。ｈ_w（ｎ）はインパルス応答
計算回路４７０で求めた重み付けインパルス応答であ
る。 【００５３】音源コードブックは、ここでは２種類の異
なるコードブック５４０₁と５４０₂の２段縦続接続で表
せるものとする。音源コードブック探索回路５３０の動
作を図４に示す。図４において、数２の量子化歪計算回
路６０５は、端子６００から信号ｅ_w（ｎ）を入力し、
端子６０２から重み付けインパルス応答ｈ_w（ｎ）を入
力し、コードブック５４０₁を用いて、数２の量子化歪
を計算する。ここで数２を直接計算しても良いし、数２
を変形して相関演算により計算してもよい。後者の方法
は前記文献４等を参照できる。 【００５４】次にＭ候補選択回路６１０では、数２の量
子化歪の小さい順にコードベクトルをＭ候補選択し減算
器６１５へ出力すると共に、各候補の量子化歪を累積歪
計算回路６２５へ出力する。 【００５５】減算器６１５は、数３を用いて、各候補に
対して誤差信号ｅ′_kw（ｎ）を計算する。 【００５６】数４の量子化歪計算回路６２０は、各候補
に対する誤差信号に対して、コードブック２を用いて数
４を用いて、最適なコードベクトルを求め、このときの
量子化歪を累積歪計算回路６２５へ出力する。 【００５７】累積歪計算回路６２５は、２段全体で累積
した量子化歪あるいは、２段目の量子化歪を最小化する
コードベクトルの候補の組合せを選択して出力する。 【００５８】音源コードブックは、課題を解決するため
の手段の項に述べたように、ガウス正の乱数信号から構
成（乱数コードブック）してもよいし、トレーニング信
号に対して予め学習して構成（学習コードブック）して
もよい。また、学習コードブックと乱数コードブックの
両方を用いて構成してもよい。 【００５９】図３にもどって、ゲインコードブック５５
０は、適応コードブック５１０と音源コードブック５３
０のゲインをベクトル量子化する。ここで、ゲインコー
ドブック５５５において、下式を最小化するゲインコー
ドベクトルを選択し、出力する。 【００６０】 【数１２】 【００６１】ここでβ′，γ₁′，γ₂′は、それぞれ適
応コードブックのゲイン、コードブック１のゲイン、コ
ードブック２のゲインに対応したゲインコードベクトル
である。またゲインコードブック５５０は下式により音
源信号を計算し、合成フィルタ５８１へ出力する。 【００６２】 【数１３】 【００６３】合成フィルタ５８１は、ｖ（ｎ）を入力
し、下式により聴感重み付け合成音声を１サブフレーム
分求め、さらにもう１サブフレーム分は０の系列をフィ
ルタに入力して重み付け応答信号系列を求め、１サブフ
レーム分の重み付け応答信号系列を減算器４９０に出力
する。 【００６４】 【数１４】 【００６５】ただし 【００６６】 【数１５】【００６７】ここでδは聴感重み付けの程度を決める係
数であり、０＜γ＜１に選ぶ。 【００６８】マルチプレクサ５６０は、ＬＳＰ量子化器
４４０，適応コードブック５１０，音源コードブック探
索回路５３０，ゲインコードブック５５０の出力符号系
列を組み合わせて出力する。 【００６９】以上で本発明の実施の形態の説明を終え
る。 【００７０】本発明に関連する発明では、音源コードブ
ック探索回路及び、コードブック１，コードブック２の
動作が本発明と異なるので、これらについて説明する。
図５は、本発明に関連する発明における音源コードブッ
ク探索回路の構成を説明したブロック図である。音源コ
ードブックの次元数はサブフレーム長よりも短くする。
以下では一例として、次元数はサブフレーム長Ｎの１／
２のＮ／２とする。従って、コードブック７４０₁，コ
ードブック７４０₂の次元数はＮ／２とする。また、縦
続接続の段数は以下では一例として２とする。図におい
て、端子７００からサブフレームの前半Ｎ／２のサンプ
ルを入力する。このとき、スイッチ７０３は下側に倒
す。数５式の量子化計算回路７０５は、コードブック１
を用いて数５により量子化歪を求める。Ｍ候補選択回路
７１０では、量子化歪の小さい順に複数種類（例えばＭ
種類）のコードベクトルを求め、このときの各候補の量
子化歪を累積歪計算回路７２５に出力する。 【００７１】減算器７１５は、各候補に対して数６によ
り誤差信号を計算する。 【００７２】次に、数７の量子化歪計算回路７２０で
は、コードブック７４０₂を用いて、各候補に対して数
７を最小化するコードベクトルを選択し、このときの量
子化歪を累積歪計算回路７２５へ出力する。 【００７３】累積歪計算回路７２５は各候補ごとに２段
累積した量子化歪を求める。 【００７４】次に、減算器７０４では、サブフレーム後
半のＮ／２サンプルを端子７０１から入力し、上記で求
まったコードベクトルの各候補に対して数８を計算す
る。スイッチ７０３は上側に倒し、サブフレーム後半の
Ｎ／２サンプルに対して、量子化歪計算回路７０５，Ｍ
候補選択回路７１０，量子化歪計算回路７２０，累積歪
計算回路７２５は上記の動作を繰り返し、累積歪計算回
路７２５において、サブフレーム全体の累積歪を計算
し、累積歪を最小化するコードベクトルの組合せを求
め、端子７３０から出力する。 【００７５】音源コードブックは、作用の項に述べたよ
うに、ガウス性の乱数信号から構成（乱数コードブッ
ク）してもよいし、トレーニング信号に対して予め学習
して構成（学習コードブック）してもよい。また、学習
コードブックと乱数コードブックの両方を用いて構成し
てもよい。 【００７６】以上で本発明に関連する発明の説明を終え
る。 【００７７】音源コードブックの縦続接続の段数は、２
段以上の任意の段数を用いることができる。 【００７８】また、音源コードブックの学習は、トレー
ニング信号を用いて、１段毎に行っても良いし、複数段
での歪を最小化するように、同時に最適化するように学
習してもよい。さらに、各段で複数種類の候補を出力す
ることを考慮して学習してもよい。例えば、２段のとき
は、１段目を最適化した後に、１段目と共に２段目を最
適化し、これらの最適化を歪の低減が飽和するまで繰り
返す。 【００７９】また、コードブック１，２は全探索型のコ
ードブックでもよいし、探索に要する演算量をさらに低
減するために、木探索型のコードブックでもよい。木探
索型のコードブックの構成法は、例えばＲ．Ｇｒａｙ
“Ｖｅｃｔｏｒ ｑｕａｎｔｉｚａｔｉｏｎ”と題した
論文（ＩＥＥＥ ＡＳＳＰ Ｍａｇａｚｉｎｅ，ｐｐ．
４−２９，１９８４年）（文献７）等を参照できる。 【００８０】また、本発明に関連する発明では、サブフ
レームの前半では、コードブック２でのコードベクトル
選択においても複数種類の候補を選択し累積歪を計算す
るようにしてもよい。また、サブフレーム前半と後半
は、異なるコードブックを用いてもよい。 【００８１】上述の実施の形態では、適応コードブック
のゲイン、第１，第２のコードブックのゲインには同時
最適化を施さなかったが、適応コードブック，第１のコ
ードブック，第２のコードブックのゲインについて、同
時最適化を行うことにより、さらに特性が改善される。
この同期最適化は、コードブック１，コードブック２の
コードベクトルを選択するときに適用するときわめて効
果的である。同時最適化の方法としては、例えば、適応
コードブックの遅延，ゲインβを求めた後に、コードブ
ック１のコードベクトルｃ1j（ｎ）、ゲインγ1を探索
するときに、各コードベクトル毎に、次式を最小化する
ように解いてβとγ1 を同時最適化する。 【００８２】 【数１６】【００８３】次に、コードブック２のコードベクトルを
選択するときに、各コードベクトル毎に次式を最小化す
るように適応コードブックのゲイン、コードブック１，
コードブック２のゲインを同時最適化する。 【００８４】 【数１７】 【００８５】また、演算量を低減化するためには、コー
ドブック１，２の探索のときにはゲインの同時最適化を
行わずに、コードブック１でＭ候補選択した後に、選択
した候補に対してのみ数１６から適応コードブックとの
間でゲインの同時最適化を行い、次にコードブック２で
コードベクトルを選択した後に、数１７から、適応コー
ドブック、コードブック１との間でゲインの同時最適化
を行う構成をとることもできる。 【００８６】また、さらに演算量を低減化するために
は、累積歪計算回路において、累積歪を最小化するコー
ドブック１，２のコードベクトルの組が選択された後
に、適応コードブックのゲインβと、第１，第２のコー
ドブックのゲインγ1，γ2の３種を数１７から同時に最
適化するような構成とすることもできる。 【００８７】また、ゲインの同期最適化を行うための別
の方法として、コードブック１の探索のときにコードベ
クトルを適応コードブックに直交化させた後に探索し、
コードブック２の探索のときには、コードベクトルを適
応コードブック及びコードブック１で選択されたコード
ベクトルに直交化させて探索する構成とすることもでき
る。直交化の方法としては、例えば、Ｉ．Ｇｅｒｓｏｎ
氏らによる“Ｖｅｃｔｏｒ ｓｕｍ ｅｘｃｉｔｅｄ
ｌｉｎｅａｒ ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ（ＶＳＥＬＰ）ｓ
ｐｅｅｃｈ ｃｏｄｉｎｇ ａｔ ８ｋｂ／ｓ”と題し
た論文（Ｐｒｏｃ．ＩＣＡＳＳＰ，ｐｐ．４６１−４６
４，１９９０年）（文献８）等を参照できる。 【００８８】実施の形態では、各段のコードブック毎に
最適ゲインを求めたが、複数段のコードブックをまとめ
て１つのゲインとしてもよいし、全段のコードブックを
まとめて１つのゲインとすることもできる。このように
すると、ゲインを伝送するときのビット数を低減できる
ので、さらにビットレートを低減できる。 【００８９】また、上記の実施例では、スペクトルパラ
メータとしてＫパラメータ，ＬＳＰパラメータを符号化
し、その分析法としてＬＰＣ分析を用いたが、スペクト
ルパラメータとしては他の周知なパラメータ、例えばＬ
ＰＣケプストラム，ケプストラム，改良ケプストラム，
一般化ケプストラム，メルケプストラムなどを用いるこ
ともできる。また各パラメータに最適な分析法を用いる
ことができる。 【００９０】また、フレームで求めたＬＰＣ係数をＬＳ
Ｐ上や線形予測係数上でサブフレーム毎に線形、あるい
は非線形に補間し、補間した係数を用いて適応コードブ
ック、コードブック１，２の探索を行う構成としてもよ
い。このような構成とすることにより、音質がさらに改
善される。 【００９１】また、ＬＳＰ係数は周知の方法により、ベ
クトル量子化、あるいはベクトル−スカラ量子化、さら
には複数のサブフレームのＬＳＰをまとめてマトリクス
量子化することにより、さらに効率的に符号化すること
ができる。ベクトル−スカラ量子化の方法については例
えば前記文献４等を参照できる。 【００９２】また、演算量を低減するために、重み付け
回路５００をサブフレーム分割回路４５０の前に配置さ
せ、合成フィルタ５８１では下式により重み付け合成信
号を計算するようにしてもよい。 【００９３】 【数１８】 【００９４】ここでδは聴感重み付けの程度を決める重
み付け係数である。 【００９５】また、実施の形態では、適応コードブック
のパラメータは音源コードブックを探索する前に１種類
に決定していたが、例えば遅延パラメータについて、複
数種類の候補を出力し、遅延パラメータの各候補に対し
て音源コードブックを探索し、適応コードブックと音源
コードブックとの累積歪を最小化する適応コードブック
と音源コードベクトルとの組合せをサブフレーム毎に選
択する構成とすることもできる。このようにすると演算
量は増加するが、性能は改善される。 【００９６】また、さらに性能を改善するために、ＬＳ
Ｐ係数，適応コードブックのパラメータ，音源コードブ
ックのコードベクトル，ゲインコードブックの少なくと
も１つをサブフレームで一意に決定するのではなく、デ
レイドデシジョン（遅延決定法）を取り入れることもで
きる。例えば、適応コードブックのパラメータと音源コ
ードブックのコードベクトルに対してデレイドデシジョ
ンを行うときは、サブフレームでは適応コードブックと
音源コードブックで複数種類の候補を求め、各候補の組
合せに対して複数サブフレーム（例えばＬサブフレー
ム）にわたり累積歪を計算し、Ｌサブフレーム全体で累
積歪を最小化する適応コードブックのパラメータと音源
コードベクトルの組合せを選択する構成とすることもで
きる。このような構成とすると、演算量はさらに増大す
るが性能はさらに改善される。 【００９７】 【発明の効果】以上述べたように、本発明によれば、音
源コードブックが複数のコードブックの多段縦続接続で
構成され、少なくとも一つの段では量子化歪の小さい順
にコードベクトルを複数候補出力し、予め定められた段
数全体で歪を累積して求めた累積歪あるいは最終段の量
子化歪を最小化する候補の組を出力することにより前記
音声信号を量子化するために、各段のコードブックのビ
ット数は従来方式の１／段数でよいので、コードブック
探索の演算量を大幅に低減化し、コードブック蓄積のた
めのメモリ量を低減化できる。この場合、少なくとも１
つの段では複数種類の候補出力し累積歪を最小化するよ
うに候補の組合せを求めるので、従来多段構成に比べ、
性能を改善できる。またこのときに、ゲインの同時最適
化等と組み合わせることにより、さらに良好な音質の再
生音声を得ることができる。

【図面の簡単な説明】 【図１】本発明による音声符号化方式の作用を説明する
ためのブロック図である。 【図２】本発明に関連する発明による音声符号化方式の
作用を説明するためのブロック図である。 【図３】本発明による音声符号化方式を実施する装置の
一例を示すブロック図である。 【図４】本発明による音源コードブック探索回路の構成
を示すブロック図である。 【図５】本発明に関連する発明による音源コードブック
探索回路の構成を示すブロック図である。 【符号の説明】 １５０ スペクトルパラメータ計算部 １６０ 適応コードブック部 １７０，２００ 音源コードブック探索部 １８０₁，２１０₁ コードブック１ １８０₂，２１０₂ コードブック２ ４１０ バッファメモリ ４３０ ＬＰ分析算回路 ４４０ ＬＳＰ量子化回路 ４５０ サブフレーム分割回路 ４７０ インパルス応答計算回路 ４９０，６１５，７０４，７１５ 減算器 ５００ 重み付け回路 ５１０ 適応コードブック ５３０ 音源コードブック探索回路 ５４０₁，７４０₁ コードブック１ ５４０₂，７４０₂ コードブック２ ５５０ ゲインコードブック ５６０ マルチプレクサ ６０５ 数２の量子化歪計算回路 ６１０，７１０ Ｍ候補選択回路 ６２０ 数４の量子化歪計算回路 ６２５，７２５ 累積歪計算回路 ７０３ スイッチ ７０５ 数５の量子化歪計算回路 ７２０ 数７の量子化歪計算回路

フロントページの続き (56)参考文献 特開 平１−205638（ＪＰ，Ａ) 特開 昭64−74883（ＪＰ，Ａ) 特開 平１−218280（ＪＰ，Ａ) 特開 昭62−188575（ＪＰ，Ａ) 特開 昭63−227141（ＪＰ，Ａ) 特開 昭61−174824（ＪＰ，Ａ) 特開 平１−194756（ＪＰ，Ａ) 特開 平１−144598（ＪＰ，Ａ) (58)調査した分野(Int.Cl.⁷，ＤＢ名) H03M 7/30 G10L 19/12 H03M 7/36

Claims (1)

1. (57)【特許請求の範囲】 【請求項１】入力した音声信号を予め定められた時間長
   のフレームに分割し、前記音声信号のスペクトル包絡を
   表すスペクトルパラメータを求め、前記フレームを予め
   定められた時間長のサブフレームに分割し、前記サブフ
   レーム毎に過去の音源信号をもとにして適応コードブッ
   クにおけるパラメータを求め、予め構成された音源コー
   ドブックから最適なコードベクトルを探索して前記音声
   信号を量子化する音声符号化方式において、 前記音源コードブックが複数のコードブックの多段縦続
   接続で構成され、少なくとも一つの段では量子化歪の小
   さい順にコードベクトルを複数候補出力し、最終段の量
   子化歪を最小化する候補の組を出力することにより前記
   音声信号を量子化することを特徴とする音声符号化方
   式。