JP3593839B2 - ベクトルサーチ方法 - Google Patents
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Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、音声信号や音響信号を圧縮して符号化する際のベクトル量子化において、最適な音源ベクトルを得るベクトルサーチ方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】
音声信号や音響信号を、その時間領域や周波数領域における統計的性質と人間の聴感上の特性を利用して圧縮するための符号化方法が種々知られている。このような符号化方法は、時間領域での符号化、周波数領域での符号化、分析合成符号化等に大別される。
【０００３】
音声信号等を圧縮符号化するためのの高能率符号化方法としては、ハーモニック（Ｈａｒｍｏｎｉｃ）符号化、ＭＢＥ（Ｍｕｌｔｉｂａｎｄ Ｅｘｃｉｔａｔｉｏｎ；マルチバンド励起）符号化等のサイン波分析符号化や、ＳＢＣ（Ｓｕｂ−Ｂａｎｄ Ｃｏｄｉｎｇ； 帯域分割符号化）、ＬＰＣ（Ｌｉｎｅａｒ Ｐｒｅｄｉｃｔｉｖｅ Ｃｏｄｉｎｇ；線形予測符号化）、あるいはＤＣＴ（離散コサイン変換）、ＭＤＣＴ（モデファイドＤＣＴ）、ＦＦＴ（高速フーリエ変換）等が知られている。
【０００４】
音声信号を符号化する際には、隣接するサンプル値の間に相関があることを利用して、過去のサンプル値から現在のサンプル値を予測することができる。ＡＰＣ（Ａｄａｐｔｉｖｅ Ｐｒｅｄｉｃｔｉｖｅ Ｃｏｄｉｎｇ；適応予測符号化）は、この性質を利用して予測値と入力信号の差分（予測残差）を符号化する方法である。
【０００５】
この適応予測符号化は、音声信号がほぼ定常とみなせる符号化単位、例えば２０ｍｓ程度のフレーム単位で入力信号を取り込んで、ＬＰＣ（線形予測符号化）分析により求めた予測係数に基づいて線形予測を行い、入力信号との差分を求める。そして、この差分を量子化すると共に予測係数と量子化ステップ幅を補助情報符号として多重化してフレーム単位で伝送する方法である。
【０００６】
次に、代表的な予測符号化方法であるＣＥＬＰ（Ｃｏｄｅ Ｅｘｃｉｔｅｄ Ｌｉｎｅａｒ Ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ；符号励起線形予測）符号化について説明する。
【０００７】
ＣＥＬＰ符号化は、符号帳（Ｃｏｄｅｂｏｏｋ；コードブック）と呼ばれる雑音系列の辞書の中から、入力された音声信号を表現する音源として最適なものを選び、その番号（インデックス）を伝送する符号化方法であり、合成による分析（Ａｎａｌｙｓｉｓ ｂｙ Ｓｙｎｔｈｅｓｉｓ ；ＡｂＳ）法を用いた閉ループサーチにより時間軸波形のベクトル量子化を行って、音源のパラメータを符号化する方法である。
【０００８】
図１は、音声信号をＣＥＬＰにより符号化するための符号化装置の主要部の構成例を示すブロック図である。以下では、この符号化装置の構成を参照しながらＣＥＬＰ符号化について説明する。
【０００９】
入力端子１０から入力された音声信号は、まず、ＬＰＣ分析部２０でＬＰＣ（線形予測符号化）分析され、求められた予測係数が合成フィルタ３０に送られる。また、この予測係数は多重化部１３０にも送られる。
【００１０】
合成フィルタ３０では、ＬＰＣ分析部２０からの予測係数と、後述する適応符号帳４０および雑音符号帳６０からそれぞれ増幅部５０，７０、加算部８０を介して供給される符号ベクトルとが合成される。
【００１１】
そして、加算部９０では、入力端子１０から入力された音声信号と、合成フィルタ３０からの予測値との差分が求められ、聴覚重み付け部１００に送られる。
【００１２】
聴覚重み付け部１００では、加算部９０で求められた差分に対して、人間の聴感上の特性を考慮した聴覚重み付けが行われる。そして、誤差計算部１１０では、聴覚重み付けされた差分のひずみ、すなわち合成フィルタ３０からの予測値と入力された音声信号との誤差が最小になる符号ベクトルと増幅部５０，７０のゲインが探索される。この結果は、インデックスとして適応符号帳４０，雑音符号帳６０およびゲイン符号帳１２０に送られると共に、多重化部１３０に送られて出力端子１４０から伝送路符号として出力される。
【００１３】
これにより、入力された音声信号を表現するために最適な符号ベクトルが適応符号帳４０および雑音符号帳６０から選択されると共に、それらを合成する際の最適なゲインが決定される。なお、入力端子１０から入力された音声信号に対して聴覚重み付けを行った後に上記の処理を行うようにしてもよく、各符号帳に蓄えられる符号ベクトルが聴覚重み付けされたものであってもよい。
【００１４】
次に、前述した適応符号帳４０，雑音符号帳６０およびゲイン符号帳１２０について説明する。
【００１５】
ＣＥＬＰ符号化では、入力された音声信号を表現するための音源ベクトルが、適応符号帳４０に蓄えられている符号ベクトルと、雑音符号帳６０に蓄えられている符号ベクトルの線形和として構成される。このとき、入力信号ベクトルとの間の聴覚重み付けされた誤差が最小である音源ベクトルを表現する各符号帳のインデックスは、蓄えられている全符号ベクトルに対して合成フィルタ３０の出力ベクトルを計算して、誤差計算部１１０で誤差計算を行うことにより決定される。
【００１６】
また、増幅部５０における適応符号帳のゲインと増幅部７０における雑音符号帳のゲインも、同様の探索により符号化される。
【００１７】
雑音符号帳６０には、分散が１であるガウス雑音の系列ベクトルが符号帳ベクトルとして２のビット数乗個だけ蓄えられているものが多い。そして、これらの符号帳ベクトルに適当なゲインを与えて合成したベクトルである音源ベクトルのひずみが最小になるように符号帳ベクトルの組み合わせが選択されるのが通常である。
【００１８】
選択された符号帳ベクトルを量子化する際の量子化ひずみは、符号帳の次元数を大きくするほど小さくできる。このため、例えば４０次元，２の９（ビット数）乗個すなわち５１２個の符号帳が用いられる。
【００１９】
このＣＥＬＰ符号化を用いると、比較的高い圧縮率と良好な音質を得ることができる。しかし、次元数が大きい符号帳を用いると、合成フィルタの演算量や符号帳に必要とされるメモリ量が大きくなるため実時間処理が困難になり、高い音声品質を確保しようとすると遅延が大きくなってしまうという問題があった。また、符号に１ビットの誤りがあっても再生されるベクトルは全く異なるものになるため、符号誤りに対して弱いという問題もあった。
【００２０】
上述したＣＥＬＰ符号化の問題点を改善するために、ＶＳＥＬＰ（Ｖｅｃｔｏｒ Ｓｕｍ Ｅｘｃｉｔｅｄ Ｌｉｎｅａｒ Ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ；ベクトル加算励起線形予測）符号化が用いられる。以下では、このＶＳＥＬＰ符号化について図２および図３を参照しながら説明する。
【００２１】
図２は、音声信号をＶＳＥＬＰにより符号化するための符号化装置に用いられる雑音符号帳の構成を示すブロック図である。
【００２２】
ＶＳＥＬＰ符号化では、予め与えられた複数の基底ベクトルにより構成される雑音符号帳２６０が用いられる。この雑音符号帳２６０に蓄えられているＭ個の基底ベクトルの各々には、符号付加部２７０−１〜２７０−Ｍで、復号部２１０で復号されるインデックスに基づいて＋１または−１の因子が乗算される。そして、＋１または−１の因子が乗算されたＭ個の基底ベクトルを加算部２８０で組み合わせることにより、２Ｍ 個の雑音符号ベクトルが生成される。
【００２３】
この結果、Ｍ個の基底ベクトルに対してたたみ込み演算を行えば、その加減算により全ての雑音符号ベクトルに対するたたみ込みの演算結果を得ることができることになり、後段の合成フィルタの演算量を大幅に削減できる。また、雑音符号帳２６０にはＭ個の基底ベクトルのみを蓄積すればよいため、メモリ量を削減できる。しかも、生成される２Ｍ 個の雑音符号ベクトルは、基底ベクトルの加減算で表される冗長な構成であるため、符号誤りに対する耐性も向上する。
【００２４】
図３は、上述したような雑音符号帳を備えるＶＳＥＬＰ符号化装置の主要部の構成例を示すブロック図である。このＶＳＥＬＰ符号化装置は、通常のＣＥＬＰ符号化装置が５１２個備えている雑音符号帳を９個に減らし、各符号ベクトル（基底ベクトル）に、符号付加部３６５で＋１または−１の符号を付加し、加算部３７０でこれらの線形和を求めることにより、２９ ＝５１２通りの雑音符号ベクトルを生成する。
【００２５】
ＶＳＥＬＰ符号化の大きな特徴は、上述したように雑音符号ベクトルが基底ベクトルの線形和で構成されることと、適応符号帳のゲインと雑音符号帳のゲインが一括してベクトル量子化されるという点である。
【００２６】
このようなＶＳＥＬＰ符号化の基本構成は、ピッチ周期成分と雑音成分とを励起源として線形予測合成を行う、合成による分析（ＡｂＳ）形の符号化方法である。すなわち、入力音声信号のピッチ周期に依存する適応符号帳３４０と、雑音符号帳３６０から、ベクトル単位で波形を選択して線形予測合成を行い、入力音声信号の波形との間の誤差が最も小さくなるような符号ベクトルおよびゲインを選択する。
【００２７】
ＶＳＥＬＰ符号化では、入力音声信号のピッチ成分を表現する適応符号帳からの符号ベクトルと、雑音成分を表現する雑音符号帳からの符号ベクトルを、共にベクトル量子化して、２つのパラメータの組として同時に最適化する。
【００２８】
このとき、基底ベクトルは、付加される＋１または−１の符号の自由度しかなく、適応符号帳のベクトルと基底ベクトルとは直交していないため、適応符号帳のベクトルと雑音符号ベクトルのゲインを逐次決めるＣＥＬＰと同様の手順によると符号化効率が低下してしまう。これに対処するため、ＶＳＥＬＰにおける基底ベクトルの符号は以下の手順で決められる。
【００２９】
まず、入力音声信号のピッチ周期を探索し、適応符号帳の符号ベクトルを決定する。次に、適応符号帳の符号ベクトルと直交する空間に雑音基底ベクトルを射影して、入力ベクトルと間の内積を計算することで雑音符号帳の符号ベクトルを決定する。
【００３０】
次に、決定された２つの符号ベクトルに基づいて、合成されたベクトルの、入力音声信号との誤差を最小化するゲインβおよびゲインγの組み合わせを、符号帳を探索して決定する。この２つのゲインの量子化に当たっては、２つの等価変換されたパラメータの組を用いる。ここで、βは長期予測利得係数に相当し、γは符号ベクトルのスカラ利得に相当する。
【００３１】
【発明が解決しようとする課題】
ところが、ＶＳＥＬＰ符号化における符号帳探索の際の演算量は、ＣＥＬＰ符号化における演算量よりは削減されているものの、処理速度を向上させて遅延をさらに短縮することが要求されている。
【００３２】
本発明は、このような課題を解決するために行われたものであり、音声信号等の符号化を行う際のベクトル量子化における符号帳探索を簡略にして、ベクトルサーチ速度を向上させることを目的とする。
【００３３】
【課題を解決するための手段】
上述の課題を解決するために、本発明に係るベクトルサーチ方法は、複数の基底ベクトルの各々に＋１または−１の因子を乗算したものを合成して得られる合成ベクトルに基づいて得られる予測ベクトルのうちの、与えられた入力ベクトルに対する誤差が最小になる予測ベクトルを、複数の基底ベクトルに各々乗算される上記因子の組み合わせをグレイコードに従って変化させて求めるベクトルサーチ方法において、上記グレイコードの符号語ｕに基づいて生成される合成ベクトルの演算により得られる変数Ｇu を、上記符号語ｕの所定のビット位置ｖのみが異なることで隣合う符号語ｉに基づいて生成される合成ベクトルの演算により得られる変数Ｇi とグレイコードの性質を利用して計算される変化分ΔＧu とを加え合わせることにより求めるステップと、上記グレイコードの他の符号語ｕ’に基づく変数Ｇu'と、上記符号語ｕ’と上記所定のビット位置ｖのみが異なることで隣合う符号語ｉ’に基づく変数Ｇi'との変化分ΔＧu'を、既に求められた上記変化分ΔＧu を用いて求めるステップと、上記変化分ΔＧuとΔＧu'を用いて上記入力ベクトルに対する誤差が最小になる予測ベクトルを求めるステップとを有することを特徴としている。
【００３４】
上記のベクトルサーチ方法によれば、グレイコードの性質を利用して、既に行われた誤差演算または内積演算の結果を用いて次の誤差演算または内積演算を行うようにしたため、ベクトルサーチ速度を向上できる。
【００３５】
【発明の実施の形態】
本発明のベクトルサーチ方法の好ましい実施の形態について説明する。
【００３６】
以下では、まず、前述したＶＳＥＬＰ符号化装置においてベクトル量子化を行う場合を例として説明する。
【００３７】
波形符号化や分析合成系において、波形やスペクトル包絡パラメータを各サンプル値毎に量子化せずに、複数の値の組（ベクトル）をまとめて一つの符号で表現する量子化方法をベクトル量子化と呼ぶ。波形のベクトル量子化による符号化では、標本化した後の波形を一定の時間を符号化単位として切り出し、その区間の波形パターンを１つの符号で表現する。このため、種々の波形のパターンを予めメモリに蓄えておき、それぞれに符号を与えておく。この符号とパターン（符号ベクトル）との対応を示す表が符号帳である。
【００３８】
音声信号波形に対しては、一定の時間区間毎に符号帳に蓄えられている各パターンと比較して、類似度が最も高い波形の符号により、その区間の波形を表現する。従って、符号帳には、種々の入力音声を限られた数のパターンを用いて現したときに、全体のひずみが最も小さくなるように適切なパターンを、パターンの分布の偏り等を考慮して蓄えておく必要がある。
【００３９】
これは、音声波形の一定の区間の標本点の相互間に相関があって、しかも滑らかにつながっているなど、実現するパターンに特殊性があることに基づいて、ベクトル量子化が高能率符号化になり得るからである。
【００４０】
次に、このような符号帳から選択される複数個のベクトルの最適な組み合わせを求めることにより構成される合成ベクトルと、入力ベクトルとの間の誤差を最小にするＶＳＥＬＰ符号化の量子化における符号ベクトルを探索するベクトルサーチについて説明する。
【００４１】
まず、聴覚重み付けされた入力音声信号をｐ（ｎ）とし、聴覚重み付けされた長期予測ベクトルに直交する基底ベクトルをｑ’ｍ（ｎ）とする（１≦ｍ≦Ｍ）。
【００４２】
（１）式は、符号帳から選択された複数個のベクトルを組み合わせた合成ベクトルと入力ベクトルとの内積を与える式である。すなわち、（１）式を最大にするθｉｊを求めることにより、合成ベクトルと入力ベクトルとの間の内積が最大になる。
【００４３】
なお、θｉｊの組は、符号語ｉのビットｊが０であるときに−１となり、符号語ｉのビットｊが１であるときに１となる（０≦ｉ≦２Ｍ −１，１≦ｍ≦Ｍ）。
【００４４】
【数１】
【００４５】
（１）式の分母項を展開すると（２）式を得る。
【００４６】
【数２】
【００４７】
ここで、（３）式により与えられる変数Ｒｍ と、（４）式により与えられる変数Ｄｍｊを導入する。
【００４８】
【数３】
【００４９】
これらの変数Ｒｍ ，Ｄｍｊを（１）式に代入すると（５）式を得る。
【００５０】
【数４】
【００５１】
ここで、（６）式により与えられる変数Ｃｉ と、（７）式により与えられる変数Ｇｉ をさらに導入する。
【００５２】
【数５】
【００５３】
これらの変数Ｃｉ ，Ｇｉ を用いると（１）式は（８）式のようになる。すなわち、（８）式を最大にする変数Ｃｉ ，Ｇｉ を求めることにより、合成ベクトルと入力ベクトルとの間の誤差が最小になる。
【００５４】
Ｃｉ ２／Ｇｉ → Ｍａｘ． （８）
ところで、符号語ｉとビット位置ｖだけが異なる符号語ｕがあるとき、Ｃｉ，Ｇｉ が既知であれば、Ｃｕ，Ｇｕは（９），（１０）式のように表される。
【００５５】
【数６】
【００５６】
このことを利用して、符号語ｉを２進グレイコード（Ｇｒａｙ Ｃｏｄｅ ）を用いて変化させれば、符号帳から選択される複数個の符号ベクトルの最適な組み合わせを効率よく計算できる。なお、グレイコードについては後述する。
【００５７】
（１０）式のＧｉ からのＧｕ の変化分をΔＧｕ とおくと、（１１）式のように表される。
【００５８】
【数７】
【００５９】
ここで、あるビット位置Ｖだけが符号語ｉと異なる２進グレイコードの符号語ｕ’は、同じビット位置Ｖが変化する１つ前の符号語ｕとはビット位置ｖ以外の１ビットが異なるのみであるという性質を利用する。
【００６０】
いま、上記のビット位置Ｖ以外の異なるビットがｗであるとすると、θｕｖの符号は反転しているので、（１１）式から（１２）式の関係を得る。
【００６１】
ΔＧｕ’＝ −ΔＧｕ＋２θｕｗθｕｖＤｗｖ （１２）
これより、２進グレイコードで、あるビット位置Ｖが最初に変化したときの変化分ΔＧｕ を（１１）式より求め、それ以降の同じビット位置Ｖが変化するものを（１２）式を用いて求めれば、ベクトルサーチ速度を向上できることが分かる。
【００６２】
図４は、Ｍ＝４の場合の２進グレイコードを示している。このように、グレイコードは、隣合う２つの符号語どうしが一つのビットのみ異なっている巡回符号の一種である。
【００６３】
ここで例えば、ビット位置Ｖ＝３に注目すると、指示符号４２５で示されるようにＮが３から４に変化するときと、指示符号４２６で示されるようにＮが１１から１２に変化するときに値が変化している。すなわち、Ｎ＝４のときのグレイコードと、Ｎ＝１２のときのグレイコードとを比較すると、ビットｖ（Ｖ＝３）を除く１つのビットｗ（Ｗ＝４）が異なっているだけである。
【００６４】
ここで、Ｎ＝４のときのグレイコードをｕ，Ｎ＝１２のときのグレイコードをｕ’とすると、
となる。これから、（１１） 式より、
を得る。
【００６５】
前述したように、ビット位置Ｖ＝１，２は同符号、ビット位置Ｖ＝３，４は異符号なので、
が成り立つ。すなわち、（１５ａ）式が、（１５ｂ）式のように簡略化できることになる。
【００６６】
図５は、以上説明した本発明のベクトルサーチ方法の手順を示すフローチャートである。
【００６７】
ステップＳＴ１では、まず（３）式から変数Ｒｍ を、（４）式から変数Ｄｍｊをそれぞれ計算する。
【００６８】
ステップＳＴ２では、（６）式から変数Ｃ０ を、（７）式から変数Ｇ０ をそれぞれ計算する。
【００６９】
ステップＳＴ３では、（９）式からＣｉ （１≦ｉ≦２Ｍ−１）を計算する。
【００７０】
ステップＳＴ４では、ビットＶ＝１とする。
【００７１】
そして、ステップＳＴ５では、あるビットＶが最初に変化するときのＧｕ の変化分ΔＧｕ を（１１）式から計算する。
【００７２】
ステップＳＴ６では、残りのビットＶが変化するときのΔＧｕ を（１２）式から計算する。
【００７３】
ステップＳＴ７では、ビットＶをＶ＋１とする。
【００７４】
ステップＳＴ８では、ＶがＭ以下であるかどうかが判断される。ＶがＭ以下であるときにはステップＳＴ５に戻り、上記の手順を繰り返す。一方、ＶがＭより大きいときにはステップＳＴ９に進む。
【００７５】
ステップＳＴ９では、Ｇｕ ＝Ｇｉ ＋ΔＧｕ （ただし、１≦ｕ≦２Ｍ−１）を計算し、ベクトルサーチを終了する。
【００７６】
図６は、従来のベクトルサーチ方法によるＧｉ 計算の処理量に対する本発明のベクトルサーチ方法による処理量の比を示している。
【００７７】
図６（ａ）は、乗算が行われる場合の計算回数の比較結果を示している。また、図６（ｂ）は、加減算が行われる場合の計算回数の比較結果を示している。これらの結果から、Ｍが大きくなるに従って、計算回数が削減される効果が大きく現れることが分かる。
【００７８】
また、図６（ｃ）は、メモリへの書き込み回数の比較結果を示している。この結果から、メモリへの書き込み回数は、Ｍの値によらず、従来のベクトルサーチ方法に対して２倍になることが分かる。
【００７９】
次に、本発明のベクトルサーチ方法の別の実施の形態として、ＰＳＩ−ＣＥＬＰ符号化におけるベクトル量子化に適用した場合について説明する。
【００８０】
ＰＳＩ−ＣＥＬＰ（Ｐｉｔｃｈ Ｓｙｎｃｈｒｏｎｏｕｓ Ｉｎｎｏｖａｔｉｏｎ ＣＥＬＰ ）符号化は、雑音符号帳からの符号ベクトルを適応符号帳のピッチ周期（ピッチラグ）で周期化することにより、有声部の音声品質を改善する高能率音声符号化である。
【００８１】
図７は、雑音符号帳からの符号ベクトルのピッチを周期化する様子を模式的に示す図である。前述したＣＥＬＰ符号化では、周期的なピッチ成分を含む音声信号を効率よく表現するために、適応符号帳が用いられている。しかし、ビットレートが低くなって４ｋｂｐｓ程度になると、音源の符号化に割り当てられるビット数が少なくなるため、適応符号帳だけでは周期的なピッチ成分を含む音声信号を十分に表現することができなくなってしまう。
【００８２】
そこで、ＰＳＩ−ＣＥＬＰ符号化方式では、雑音符号帳からの符号ベクトルのピッチを周期化する処理を行う。これにより、適応符号帳だけでは十分に表現できなかった周期的なピッチ成分を含む音声信号を精度良く表現できるようにしている。なお、ラグ（ピッチラグ）Ｌは、ピッチ周期をサンプル数で表したものである。
【００８３】
図８は、ＰＳＩ−ＣＥＬＰ符号化装置の主要部の構成例を示すブロック図である。以下では、このＰＳＩ−ＣＥＬＰ符号化について図８を参照しながら説明する。
【００８４】
ＰＳＩ−ＣＥＬＰ符号化の特徴は、雑音符号帳のピッチ周期化を行う点である。このピッチ周期化は、音声信号の基本周期であるピッチ周期分だけをとり出して、繰り返すように変形するものである。
【００８５】
入力端子７１０から入力された音声信号は、まず、線形予測分析部７２０で線形予測分析され、求められた予測係数が線形予測合成フィルタ７３０に送られる。合成フィルタ７３０では、ＬＰＣ分析部７２０からの予測係数と、適応符号帳６４０および雑音符号帳６６０，７６０，７６１からそれぞれ増幅部６５０，７７０、加算部７８０を介して供給される符号ベクトルとが合成される。
【００８６】
雑音符号帳６６０からの雑音符号ベクトルは、３２個の基底ベクトルのなかからセレクタ６５５により選択されたものに、符号付加部６５７で＋１または−１の因子を乗算したものである。そして、＋１または−１の因子が乗算された雑音符号ベクトルと、適応符号帳６４０からの符号ベクトルは、セレクタ６５２で選択され、増幅部６５０で所定のゲインｇ０ が与えられて加算部７８０に供給される。
【００８７】
一方、雑音符号帳７６０，７６１からの雑音符号ベクトルは、それぞれ１６個の基底ベクトルのなかからセレクタ７５５，７５６により選択されたものに、ピッチ周期化部７５０，７５１でピッチ周期化が行われた後に、符号付加部７４０，７４１で＋１または−１の因子が乗算されて加算部７６５に供給される。そして、増幅部７７０で所定のゲインｇ１ が与えられて加算部７８０に供給される。
【００８８】
そして、増幅部６５０および増幅部７７０でそれぞれゲインが与えられた符号ベクトルは、加算部７８０で加算され、線形予測合成フィルタ７３０に供給される。
【００８９】
加算部７９０では、入力端子７１０から入力された音声信号と、線形予測合成フィルタ７３０からの予測値との差分が求められる。
【００９０】
聴覚重み付きひずみ最小化部８００では、加算部７９０で求められた差分に対して、人間の聴感上の特性を考慮した聴覚重み付けが行われ、聴覚重み付けされた差分のひずみ、すなわち線形予測合成フィルタ７３０からの予測値と入力された音声信号との誤差が最小になる符号ベクトルとゲインとが決定される。この結果は、インデックスとして適応符号帳６４０，雑音符号帳６６０，７６０，７６１に送られると共に、伝送路符号として出力される。
【００９１】
ところで、ＬＳＰ中域２段目量子化において、（１６）式は、符号帳から選択された複数個のベクトルを組み合わせた合成ベクトルと入力中域ＬＳＰ誤差ベクトルとのユークリッド距離を与える式である。すなわち、ここでの誤差計算は、（１６）式で与えられるユークリッド距離Ｄ（ｋ）２ を最小にするθ（ｋ，ｉ）の組を求めることにより行われる。ただし、０≦ｋ≦ＭＭ−１，０≦ｉ≦７とする。
【００９２】
【数８】
【００９３】
この（１６）式を以下の（１７）式のように展開する。
【００９４】
【数９】
【００９５】
ここで、以下の（１８）式で与えられる変数Ｒ（ｋ，ｉ）（０≦ｋ≦ＭＭ−１，０≦ｉ≦７）と、（１９）式で与えられる変数Ｄ（ｉ，ｍ）（０≦ｉ，ｍ≦７）を導入する。
【００９６】
【数１０】
【００９７】
（１７）式の右辺の第１項は常に一定なので無視し、上記の変数Ｒと変数Ｄを代入して、以下の（２０）式で与えられる関係を満足するθ（ｋ，ｉ）の組を求めればよいことになる。
【００９８】
【数１１】
【００９９】
ここで、以下の（２１）式で与えられる変数ＣＩ と、（２２）式で与えられる変数ＧＩ をさらに導入する（ただし、０≦Ｉ≦２８ −１）。
【０１００】
【数１２】
【０１０１】
上記の変数ＣＩ ，ＧＩ を（２０）式に代入すると、
−２＊ＣＩ ＋ＧＩ → Ｍｉｎ． （２３）
を得る。すなわち、（２３）式を最小にする変数ＣＩ ，ＧＩ を求めることにより誤差を最小化できる。
【０１０２】
以上説明したＰＳＩ−ＣＥＬＰ符号化におけるベクトルサーチにおいて、（２１），（２２）式は、前述したＶＳＥＬＰ符号化のベクトルサーチにおける（９），（１０）式と同じ形である。従って、ＰＳＩ−ＣＥＬＰに対しても前述した本発明に係るベクトルサーチ方法を同様に適用して、ベクトルサーチ速度を向上できる。
【０１０３】
【発明の効果】
本発明のベクトルサーチ方法は、グレイコードの性質を利用して、既に行われた誤差演算の結果を用いて次の誤差演算を行うようにしたため、合成ベクトルの誤差演算が簡略化され、ベクトルサーチ速度を向上できる。
【図面の簡単な説明】
【図１】ＣＥＬＰ符号化について説明するための符号化装置の構成例を示すブロック図である。
【図２】ＶＳＥＬＰ符号化に用いられる雑音符号帳の構成を示すブロック図である。
【図３】ＶＳＥＬＰ符号化について説明するための符号化装置の構成例を示すブロック図である。
【図４】２進グレイコードの一例を示す図である。
【図５】本発明のベクトルサーチ方法の手順を示すフローチャートである。
【図６】本発明のベクトルサーチ方法および従来のベクトルサーチにおける計算量とメモリ書き込み量を比較する図である。
【図７】ＰＳＩ−ＣＥＬＰについて説明するための図である。
【図８】ＰＳＩ−ＣＥＬＰ符号化について説明するための符号化装置の構成例を示すブロック図である。
【符号の説明】
２１０ 復号部、 ２６０ 雑音符号帳、 ２７０ 符号付加部、 ２８０ 加算部
【発明の属する技術分野】
本発明は、音声信号や音響信号を圧縮して符号化する際のベクトル量子化において、最適な音源ベクトルを得るベクトルサーチ方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】
音声信号や音響信号を、その時間領域や周波数領域における統計的性質と人間の聴感上の特性を利用して圧縮するための符号化方法が種々知られている。このような符号化方法は、時間領域での符号化、周波数領域での符号化、分析合成符号化等に大別される。
【０００３】
音声信号等を圧縮符号化するためのの高能率符号化方法としては、ハーモニック（Ｈａｒｍｏｎｉｃ）符号化、ＭＢＥ（Ｍｕｌｔｉｂａｎｄ Ｅｘｃｉｔａｔｉｏｎ；マルチバンド励起）符号化等のサイン波分析符号化や、ＳＢＣ（Ｓｕｂ−Ｂａｎｄ Ｃｏｄｉｎｇ； 帯域分割符号化）、ＬＰＣ（Ｌｉｎｅａｒ Ｐｒｅｄｉｃｔｉｖｅ Ｃｏｄｉｎｇ；線形予測符号化）、あるいはＤＣＴ（離散コサイン変換）、ＭＤＣＴ（モデファイドＤＣＴ）、ＦＦＴ（高速フーリエ変換）等が知られている。
【０００４】
音声信号を符号化する際には、隣接するサンプル値の間に相関があることを利用して、過去のサンプル値から現在のサンプル値を予測することができる。ＡＰＣ（Ａｄａｐｔｉｖｅ Ｐｒｅｄｉｃｔｉｖｅ Ｃｏｄｉｎｇ；適応予測符号化）は、この性質を利用して予測値と入力信号の差分（予測残差）を符号化する方法である。
【０００５】
この適応予測符号化は、音声信号がほぼ定常とみなせる符号化単位、例えば２０ｍｓ程度のフレーム単位で入力信号を取り込んで、ＬＰＣ（線形予測符号化）分析により求めた予測係数に基づいて線形予測を行い、入力信号との差分を求める。そして、この差分を量子化すると共に予測係数と量子化ステップ幅を補助情報符号として多重化してフレーム単位で伝送する方法である。
【０００６】
次に、代表的な予測符号化方法であるＣＥＬＰ（Ｃｏｄｅ Ｅｘｃｉｔｅｄ Ｌｉｎｅａｒ Ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ；符号励起線形予測）符号化について説明する。
【０００７】
ＣＥＬＰ符号化は、符号帳（Ｃｏｄｅｂｏｏｋ；コードブック）と呼ばれる雑音系列の辞書の中から、入力された音声信号を表現する音源として最適なものを選び、その番号（インデックス）を伝送する符号化方法であり、合成による分析（Ａｎａｌｙｓｉｓ ｂｙ Ｓｙｎｔｈｅｓｉｓ ；ＡｂＳ）法を用いた閉ループサーチにより時間軸波形のベクトル量子化を行って、音源のパラメータを符号化する方法である。
【０００８】
図１は、音声信号をＣＥＬＰにより符号化するための符号化装置の主要部の構成例を示すブロック図である。以下では、この符号化装置の構成を参照しながらＣＥＬＰ符号化について説明する。
【０００９】
入力端子１０から入力された音声信号は、まず、ＬＰＣ分析部２０でＬＰＣ（線形予測符号化）分析され、求められた予測係数が合成フィルタ３０に送られる。また、この予測係数は多重化部１３０にも送られる。
【００１０】
合成フィルタ３０では、ＬＰＣ分析部２０からの予測係数と、後述する適応符号帳４０および雑音符号帳６０からそれぞれ増幅部５０，７０、加算部８０を介して供給される符号ベクトルとが合成される。
【００１１】
そして、加算部９０では、入力端子１０から入力された音声信号と、合成フィルタ３０からの予測値との差分が求められ、聴覚重み付け部１００に送られる。
【００１２】
聴覚重み付け部１００では、加算部９０で求められた差分に対して、人間の聴感上の特性を考慮した聴覚重み付けが行われる。そして、誤差計算部１１０では、聴覚重み付けされた差分のひずみ、すなわち合成フィルタ３０からの予測値と入力された音声信号との誤差が最小になる符号ベクトルと増幅部５０，７０のゲインが探索される。この結果は、インデックスとして適応符号帳４０，雑音符号帳６０およびゲイン符号帳１２０に送られると共に、多重化部１３０に送られて出力端子１４０から伝送路符号として出力される。
【００１３】
これにより、入力された音声信号を表現するために最適な符号ベクトルが適応符号帳４０および雑音符号帳６０から選択されると共に、それらを合成する際の最適なゲインが決定される。なお、入力端子１０から入力された音声信号に対して聴覚重み付けを行った後に上記の処理を行うようにしてもよく、各符号帳に蓄えられる符号ベクトルが聴覚重み付けされたものであってもよい。
【００１４】
次に、前述した適応符号帳４０，雑音符号帳６０およびゲイン符号帳１２０について説明する。
【００１５】
ＣＥＬＰ符号化では、入力された音声信号を表現するための音源ベクトルが、適応符号帳４０に蓄えられている符号ベクトルと、雑音符号帳６０に蓄えられている符号ベクトルの線形和として構成される。このとき、入力信号ベクトルとの間の聴覚重み付けされた誤差が最小である音源ベクトルを表現する各符号帳のインデックスは、蓄えられている全符号ベクトルに対して合成フィルタ３０の出力ベクトルを計算して、誤差計算部１１０で誤差計算を行うことにより決定される。
【００１６】
また、増幅部５０における適応符号帳のゲインと増幅部７０における雑音符号帳のゲインも、同様の探索により符号化される。
【００１７】
雑音符号帳６０には、分散が１であるガウス雑音の系列ベクトルが符号帳ベクトルとして２のビット数乗個だけ蓄えられているものが多い。そして、これらの符号帳ベクトルに適当なゲインを与えて合成したベクトルである音源ベクトルのひずみが最小になるように符号帳ベクトルの組み合わせが選択されるのが通常である。
【００１８】
選択された符号帳ベクトルを量子化する際の量子化ひずみは、符号帳の次元数を大きくするほど小さくできる。このため、例えば４０次元，２の９（ビット数）乗個すなわち５１２個の符号帳が用いられる。
【００１９】
このＣＥＬＰ符号化を用いると、比較的高い圧縮率と良好な音質を得ることができる。しかし、次元数が大きい符号帳を用いると、合成フィルタの演算量や符号帳に必要とされるメモリ量が大きくなるため実時間処理が困難になり、高い音声品質を確保しようとすると遅延が大きくなってしまうという問題があった。また、符号に１ビットの誤りがあっても再生されるベクトルは全く異なるものになるため、符号誤りに対して弱いという問題もあった。
【００２０】
上述したＣＥＬＰ符号化の問題点を改善するために、ＶＳＥＬＰ（Ｖｅｃｔｏｒ Ｓｕｍ Ｅｘｃｉｔｅｄ Ｌｉｎｅａｒ Ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ；ベクトル加算励起線形予測）符号化が用いられる。以下では、このＶＳＥＬＰ符号化について図２および図３を参照しながら説明する。
【００２１】
図２は、音声信号をＶＳＥＬＰにより符号化するための符号化装置に用いられる雑音符号帳の構成を示すブロック図である。
【００２２】
ＶＳＥＬＰ符号化では、予め与えられた複数の基底ベクトルにより構成される雑音符号帳２６０が用いられる。この雑音符号帳２６０に蓄えられているＭ個の基底ベクトルの各々には、符号付加部２７０−１〜２７０−Ｍで、復号部２１０で復号されるインデックスに基づいて＋１または−１の因子が乗算される。そして、＋１または−１の因子が乗算されたＭ個の基底ベクトルを加算部２８０で組み合わせることにより、２Ｍ 個の雑音符号ベクトルが生成される。
【００２３】
この結果、Ｍ個の基底ベクトルに対してたたみ込み演算を行えば、その加減算により全ての雑音符号ベクトルに対するたたみ込みの演算結果を得ることができることになり、後段の合成フィルタの演算量を大幅に削減できる。また、雑音符号帳２６０にはＭ個の基底ベクトルのみを蓄積すればよいため、メモリ量を削減できる。しかも、生成される２Ｍ 個の雑音符号ベクトルは、基底ベクトルの加減算で表される冗長な構成であるため、符号誤りに対する耐性も向上する。
【００２４】
図３は、上述したような雑音符号帳を備えるＶＳＥＬＰ符号化装置の主要部の構成例を示すブロック図である。このＶＳＥＬＰ符号化装置は、通常のＣＥＬＰ符号化装置が５１２個備えている雑音符号帳を９個に減らし、各符号ベクトル（基底ベクトル）に、符号付加部３６５で＋１または−１の符号を付加し、加算部３７０でこれらの線形和を求めることにより、２９ ＝５１２通りの雑音符号ベクトルを生成する。
【００２５】
ＶＳＥＬＰ符号化の大きな特徴は、上述したように雑音符号ベクトルが基底ベクトルの線形和で構成されることと、適応符号帳のゲインと雑音符号帳のゲインが一括してベクトル量子化されるという点である。
【００２６】
このようなＶＳＥＬＰ符号化の基本構成は、ピッチ周期成分と雑音成分とを励起源として線形予測合成を行う、合成による分析（ＡｂＳ）形の符号化方法である。すなわち、入力音声信号のピッチ周期に依存する適応符号帳３４０と、雑音符号帳３６０から、ベクトル単位で波形を選択して線形予測合成を行い、入力音声信号の波形との間の誤差が最も小さくなるような符号ベクトルおよびゲインを選択する。
【００２７】
ＶＳＥＬＰ符号化では、入力音声信号のピッチ成分を表現する適応符号帳からの符号ベクトルと、雑音成分を表現する雑音符号帳からの符号ベクトルを、共にベクトル量子化して、２つのパラメータの組として同時に最適化する。
【００２８】
このとき、基底ベクトルは、付加される＋１または−１の符号の自由度しかなく、適応符号帳のベクトルと基底ベクトルとは直交していないため、適応符号帳のベクトルと雑音符号ベクトルのゲインを逐次決めるＣＥＬＰと同様の手順によると符号化効率が低下してしまう。これに対処するため、ＶＳＥＬＰにおける基底ベクトルの符号は以下の手順で決められる。
【００２９】
まず、入力音声信号のピッチ周期を探索し、適応符号帳の符号ベクトルを決定する。次に、適応符号帳の符号ベクトルと直交する空間に雑音基底ベクトルを射影して、入力ベクトルと間の内積を計算することで雑音符号帳の符号ベクトルを決定する。
【００３０】
次に、決定された２つの符号ベクトルに基づいて、合成されたベクトルの、入力音声信号との誤差を最小化するゲインβおよびゲインγの組み合わせを、符号帳を探索して決定する。この２つのゲインの量子化に当たっては、２つの等価変換されたパラメータの組を用いる。ここで、βは長期予測利得係数に相当し、γは符号ベクトルのスカラ利得に相当する。
【００３１】
【発明が解決しようとする課題】
ところが、ＶＳＥＬＰ符号化における符号帳探索の際の演算量は、ＣＥＬＰ符号化における演算量よりは削減されているものの、処理速度を向上させて遅延をさらに短縮することが要求されている。
【００３２】
本発明は、このような課題を解決するために行われたものであり、音声信号等の符号化を行う際のベクトル量子化における符号帳探索を簡略にして、ベクトルサーチ速度を向上させることを目的とする。
【００３３】
【課題を解決するための手段】
上述の課題を解決するために、本発明に係るベクトルサーチ方法は、複数の基底ベクトルの各々に＋１または−１の因子を乗算したものを合成して得られる合成ベクトルに基づいて得られる予測ベクトルのうちの、与えられた入力ベクトルに対する誤差が最小になる予測ベクトルを、複数の基底ベクトルに各々乗算される上記因子の組み合わせをグレイコードに従って変化させて求めるベクトルサーチ方法において、上記グレイコードの符号語ｕに基づいて生成される合成ベクトルの演算により得られる変数Ｇu を、上記符号語ｕの所定のビット位置ｖのみが異なることで隣合う符号語ｉに基づいて生成される合成ベクトルの演算により得られる変数Ｇi とグレイコードの性質を利用して計算される変化分ΔＧu とを加え合わせることにより求めるステップと、上記グレイコードの他の符号語ｕ’に基づく変数Ｇu'と、上記符号語ｕ’と上記所定のビット位置ｖのみが異なることで隣合う符号語ｉ’に基づく変数Ｇi'との変化分ΔＧu'を、既に求められた上記変化分ΔＧu を用いて求めるステップと、上記変化分ΔＧuとΔＧu'を用いて上記入力ベクトルに対する誤差が最小になる予測ベクトルを求めるステップとを有することを特徴としている。
【００３４】
上記のベクトルサーチ方法によれば、グレイコードの性質を利用して、既に行われた誤差演算または内積演算の結果を用いて次の誤差演算または内積演算を行うようにしたため、ベクトルサーチ速度を向上できる。
【００３５】
【発明の実施の形態】
本発明のベクトルサーチ方法の好ましい実施の形態について説明する。
【００３６】
以下では、まず、前述したＶＳＥＬＰ符号化装置においてベクトル量子化を行う場合を例として説明する。
【００３７】
波形符号化や分析合成系において、波形やスペクトル包絡パラメータを各サンプル値毎に量子化せずに、複数の値の組（ベクトル）をまとめて一つの符号で表現する量子化方法をベクトル量子化と呼ぶ。波形のベクトル量子化による符号化では、標本化した後の波形を一定の時間を符号化単位として切り出し、その区間の波形パターンを１つの符号で表現する。このため、種々の波形のパターンを予めメモリに蓄えておき、それぞれに符号を与えておく。この符号とパターン（符号ベクトル）との対応を示す表が符号帳である。
【００３８】
音声信号波形に対しては、一定の時間区間毎に符号帳に蓄えられている各パターンと比較して、類似度が最も高い波形の符号により、その区間の波形を表現する。従って、符号帳には、種々の入力音声を限られた数のパターンを用いて現したときに、全体のひずみが最も小さくなるように適切なパターンを、パターンの分布の偏り等を考慮して蓄えておく必要がある。
【００３９】
これは、音声波形の一定の区間の標本点の相互間に相関があって、しかも滑らかにつながっているなど、実現するパターンに特殊性があることに基づいて、ベクトル量子化が高能率符号化になり得るからである。
【００４０】
次に、このような符号帳から選択される複数個のベクトルの最適な組み合わせを求めることにより構成される合成ベクトルと、入力ベクトルとの間の誤差を最小にするＶＳＥＬＰ符号化の量子化における符号ベクトルを探索するベクトルサーチについて説明する。
【００４１】
まず、聴覚重み付けされた入力音声信号をｐ（ｎ）とし、聴覚重み付けされた長期予測ベクトルに直交する基底ベクトルをｑ’ｍ（ｎ）とする（１≦ｍ≦Ｍ）。
【００４２】
（１）式は、符号帳から選択された複数個のベクトルを組み合わせた合成ベクトルと入力ベクトルとの内積を与える式である。すなわち、（１）式を最大にするθｉｊを求めることにより、合成ベクトルと入力ベクトルとの間の内積が最大になる。
【００４３】
なお、θｉｊの組は、符号語ｉのビットｊが０であるときに−１となり、符号語ｉのビットｊが１であるときに１となる（０≦ｉ≦２Ｍ −１，１≦ｍ≦Ｍ）。
【００４４】
【数１】
（１）式の分母項を展開すると（２）式を得る。
【００４６】
【数２】
ここで、（３）式により与えられる変数Ｒｍ と、（４）式により与えられる変数Ｄｍｊを導入する。
【００４８】
【数３】
これらの変数Ｒｍ ，Ｄｍｊを（１）式に代入すると（５）式を得る。
【００５０】
【数４】
ここで、（６）式により与えられる変数Ｃｉ と、（７）式により与えられる変数Ｇｉ をさらに導入する。
【００５２】
【数５】
これらの変数Ｃｉ ，Ｇｉ を用いると（１）式は（８）式のようになる。すなわち、（８）式を最大にする変数Ｃｉ ，Ｇｉ を求めることにより、合成ベクトルと入力ベクトルとの間の誤差が最小になる。
【００５４】
Ｃｉ ２／Ｇｉ → Ｍａｘ． （８）
ところで、符号語ｉとビット位置ｖだけが異なる符号語ｕがあるとき、Ｃｉ，Ｇｉ が既知であれば、Ｃｕ，Ｇｕは（９），（１０）式のように表される。
【００５５】
【数６】
このことを利用して、符号語ｉを２進グレイコード（Ｇｒａｙ Ｃｏｄｅ ）を用いて変化させれば、符号帳から選択される複数個の符号ベクトルの最適な組み合わせを効率よく計算できる。なお、グレイコードについては後述する。
【００５７】
（１０）式のＧｉ からのＧｕ の変化分をΔＧｕ とおくと、（１１）式のように表される。
【００５８】
【数７】
ここで、あるビット位置Ｖだけが符号語ｉと異なる２進グレイコードの符号語ｕ’は、同じビット位置Ｖが変化する１つ前の符号語ｕとはビット位置ｖ以外の１ビットが異なるのみであるという性質を利用する。
【００６０】
いま、上記のビット位置Ｖ以外の異なるビットがｗであるとすると、θｕｖの符号は反転しているので、（１１）式から（１２）式の関係を得る。
【００６１】
ΔＧｕ’＝ −ΔＧｕ＋２θｕｗθｕｖＤｗｖ （１２）
これより、２進グレイコードで、あるビット位置Ｖが最初に変化したときの変化分ΔＧｕ を（１１）式より求め、それ以降の同じビット位置Ｖが変化するものを（１２）式を用いて求めれば、ベクトルサーチ速度を向上できることが分かる。
【００６２】
図４は、Ｍ＝４の場合の２進グレイコードを示している。このように、グレイコードは、隣合う２つの符号語どうしが一つのビットのみ異なっている巡回符号の一種である。
【００６３】
ここで例えば、ビット位置Ｖ＝３に注目すると、指示符号４２５で示されるようにＮが３から４に変化するときと、指示符号４２６で示されるようにＮが１１から１２に変化するときに値が変化している。すなわち、Ｎ＝４のときのグレイコードと、Ｎ＝１２のときのグレイコードとを比較すると、ビットｖ（Ｖ＝３）を除く１つのビットｗ（Ｗ＝４）が異なっているだけである。
【００６４】
ここで、Ｎ＝４のときのグレイコードをｕ，Ｎ＝１２のときのグレイコードをｕ’とすると、
【００６５】
前述したように、ビット位置Ｖ＝１，２は同符号、ビット位置Ｖ＝３，４は異符号なので、
【００６６】
図５は、以上説明した本発明のベクトルサーチ方法の手順を示すフローチャートである。
【００６７】
ステップＳＴ１では、まず（３）式から変数Ｒｍ を、（４）式から変数Ｄｍｊをそれぞれ計算する。
【００６８】
ステップＳＴ２では、（６）式から変数Ｃ０ を、（７）式から変数Ｇ０ をそれぞれ計算する。
【００６９】
ステップＳＴ３では、（９）式からＣｉ （１≦ｉ≦２Ｍ−１）を計算する。
【００７０】
ステップＳＴ４では、ビットＶ＝１とする。
【００７１】
そして、ステップＳＴ５では、あるビットＶが最初に変化するときのＧｕ の変化分ΔＧｕ を（１１）式から計算する。
【００７２】
ステップＳＴ６では、残りのビットＶが変化するときのΔＧｕ を（１２）式から計算する。
【００７３】
ステップＳＴ７では、ビットＶをＶ＋１とする。
【００７４】
ステップＳＴ８では、ＶがＭ以下であるかどうかが判断される。ＶがＭ以下であるときにはステップＳＴ５に戻り、上記の手順を繰り返す。一方、ＶがＭより大きいときにはステップＳＴ９に進む。
【００７５】
ステップＳＴ９では、Ｇｕ ＝Ｇｉ ＋ΔＧｕ （ただし、１≦ｕ≦２Ｍ−１）を計算し、ベクトルサーチを終了する。
【００７６】
図６は、従来のベクトルサーチ方法によるＧｉ 計算の処理量に対する本発明のベクトルサーチ方法による処理量の比を示している。
【００７７】
図６（ａ）は、乗算が行われる場合の計算回数の比較結果を示している。また、図６（ｂ）は、加減算が行われる場合の計算回数の比較結果を示している。これらの結果から、Ｍが大きくなるに従って、計算回数が削減される効果が大きく現れることが分かる。
【００７８】
また、図６（ｃ）は、メモリへの書き込み回数の比較結果を示している。この結果から、メモリへの書き込み回数は、Ｍの値によらず、従来のベクトルサーチ方法に対して２倍になることが分かる。
【００７９】
次に、本発明のベクトルサーチ方法の別の実施の形態として、ＰＳＩ−ＣＥＬＰ符号化におけるベクトル量子化に適用した場合について説明する。
【００８０】
ＰＳＩ−ＣＥＬＰ（Ｐｉｔｃｈ Ｓｙｎｃｈｒｏｎｏｕｓ Ｉｎｎｏｖａｔｉｏｎ ＣＥＬＰ ）符号化は、雑音符号帳からの符号ベクトルを適応符号帳のピッチ周期（ピッチラグ）で周期化することにより、有声部の音声品質を改善する高能率音声符号化である。
【００８１】
図７は、雑音符号帳からの符号ベクトルのピッチを周期化する様子を模式的に示す図である。前述したＣＥＬＰ符号化では、周期的なピッチ成分を含む音声信号を効率よく表現するために、適応符号帳が用いられている。しかし、ビットレートが低くなって４ｋｂｐｓ程度になると、音源の符号化に割り当てられるビット数が少なくなるため、適応符号帳だけでは周期的なピッチ成分を含む音声信号を十分に表現することができなくなってしまう。
【００８２】
そこで、ＰＳＩ−ＣＥＬＰ符号化方式では、雑音符号帳からの符号ベクトルのピッチを周期化する処理を行う。これにより、適応符号帳だけでは十分に表現できなかった周期的なピッチ成分を含む音声信号を精度良く表現できるようにしている。なお、ラグ（ピッチラグ）Ｌは、ピッチ周期をサンプル数で表したものである。
【００８３】
図８は、ＰＳＩ−ＣＥＬＰ符号化装置の主要部の構成例を示すブロック図である。以下では、このＰＳＩ−ＣＥＬＰ符号化について図８を参照しながら説明する。
【００８４】
ＰＳＩ−ＣＥＬＰ符号化の特徴は、雑音符号帳のピッチ周期化を行う点である。このピッチ周期化は、音声信号の基本周期であるピッチ周期分だけをとり出して、繰り返すように変形するものである。
【００８５】
入力端子７１０から入力された音声信号は、まず、線形予測分析部７２０で線形予測分析され、求められた予測係数が線形予測合成フィルタ７３０に送られる。合成フィルタ７３０では、ＬＰＣ分析部７２０からの予測係数と、適応符号帳６４０および雑音符号帳６６０，７６０，７６１からそれぞれ増幅部６５０，７７０、加算部７８０を介して供給される符号ベクトルとが合成される。
【００８６】
雑音符号帳６６０からの雑音符号ベクトルは、３２個の基底ベクトルのなかからセレクタ６５５により選択されたものに、符号付加部６５７で＋１または−１の因子を乗算したものである。そして、＋１または−１の因子が乗算された雑音符号ベクトルと、適応符号帳６４０からの符号ベクトルは、セレクタ６５２で選択され、増幅部６５０で所定のゲインｇ０ が与えられて加算部７８０に供給される。
【００８７】
一方、雑音符号帳７６０，７６１からの雑音符号ベクトルは、それぞれ１６個の基底ベクトルのなかからセレクタ７５５，７５６により選択されたものに、ピッチ周期化部７５０，７５１でピッチ周期化が行われた後に、符号付加部７４０，７４１で＋１または−１の因子が乗算されて加算部７６５に供給される。そして、増幅部７７０で所定のゲインｇ１ が与えられて加算部７８０に供給される。
【００８８】
そして、増幅部６５０および増幅部７７０でそれぞれゲインが与えられた符号ベクトルは、加算部７８０で加算され、線形予測合成フィルタ７３０に供給される。
【００８９】
加算部７９０では、入力端子７１０から入力された音声信号と、線形予測合成フィルタ７３０からの予測値との差分が求められる。
【００９０】
聴覚重み付きひずみ最小化部８００では、加算部７９０で求められた差分に対して、人間の聴感上の特性を考慮した聴覚重み付けが行われ、聴覚重み付けされた差分のひずみ、すなわち線形予測合成フィルタ７３０からの予測値と入力された音声信号との誤差が最小になる符号ベクトルとゲインとが決定される。この結果は、インデックスとして適応符号帳６４０，雑音符号帳６６０，７６０，７６１に送られると共に、伝送路符号として出力される。
【００９１】
ところで、ＬＳＰ中域２段目量子化において、（１６）式は、符号帳から選択された複数個のベクトルを組み合わせた合成ベクトルと入力中域ＬＳＰ誤差ベクトルとのユークリッド距離を与える式である。すなわち、ここでの誤差計算は、（１６）式で与えられるユークリッド距離Ｄ（ｋ）２ を最小にするθ（ｋ，ｉ）の組を求めることにより行われる。ただし、０≦ｋ≦ＭＭ−１，０≦ｉ≦７とする。
【００９２】
【数８】
この（１６）式を以下の（１７）式のように展開する。
【００９４】
【数９】
ここで、以下の（１８）式で与えられる変数Ｒ（ｋ，ｉ）（０≦ｋ≦ＭＭ−１，０≦ｉ≦７）と、（１９）式で与えられる変数Ｄ（ｉ，ｍ）（０≦ｉ，ｍ≦７）を導入する。
【００９６】
【数１０】
（１７）式の右辺の第１項は常に一定なので無視し、上記の変数Ｒと変数Ｄを代入して、以下の（２０）式で与えられる関係を満足するθ（ｋ，ｉ）の組を求めればよいことになる。
【００９８】
【数１１】
ここで、以下の（２１）式で与えられる変数ＣＩ と、（２２）式で与えられる変数ＧＩ をさらに導入する（ただし、０≦Ｉ≦２８ −１）。
【０１００】
【数１２】
上記の変数ＣＩ ，ＧＩ を（２０）式に代入すると、
−２＊ＣＩ ＋ＧＩ → Ｍｉｎ． （２３）
を得る。すなわち、（２３）式を最小にする変数ＣＩ ，ＧＩ を求めることにより誤差を最小化できる。
【０１０２】
以上説明したＰＳＩ−ＣＥＬＰ符号化におけるベクトルサーチにおいて、（２１），（２２）式は、前述したＶＳＥＬＰ符号化のベクトルサーチにおける（９），（１０）式と同じ形である。従って、ＰＳＩ−ＣＥＬＰに対しても前述した本発明に係るベクトルサーチ方法を同様に適用して、ベクトルサーチ速度を向上できる。
【０１０３】
【発明の効果】
本発明のベクトルサーチ方法は、グレイコードの性質を利用して、既に行われた誤差演算の結果を用いて次の誤差演算を行うようにしたため、合成ベクトルの誤差演算が簡略化され、ベクトルサーチ速度を向上できる。
【図面の簡単な説明】
【図１】ＣＥＬＰ符号化について説明するための符号化装置の構成例を示すブロック図である。
【図２】ＶＳＥＬＰ符号化に用いられる雑音符号帳の構成を示すブロック図である。
【図３】ＶＳＥＬＰ符号化について説明するための符号化装置の構成例を示すブロック図である。
【図４】２進グレイコードの一例を示す図である。
【図５】本発明のベクトルサーチ方法の手順を示すフローチャートである。
【図６】本発明のベクトルサーチ方法および従来のベクトルサーチにおける計算量とメモリ書き込み量を比較する図である。
【図７】ＰＳＩ−ＣＥＬＰについて説明するための図である。
【図８】ＰＳＩ−ＣＥＬＰ符号化について説明するための符号化装置の構成例を示すブロック図である。
【符号の説明】
２１０ 復号部、 ２６０ 雑音符号帳、 ２７０ 符号付加部、 ２８０ 加算部
Claims (2)
- 複数の基底ベクトルの各々に＋１または−１の因子を乗算したものを合成して得られる合成ベクトルに基づいて得られる予測ベクトルのうちの、与えられた入力ベクトルに対する誤差が最小になる予測ベクトルを、複数の基底ベクトルに各々乗算される上記因子の組み合わせをグレイコードに従って変化させて求めるベクトルサーチ方法において、
上記グレイコードの符号語ｕに基づいて生成される合成ベクトルの演算により得られる変数Ｇu を、上記符号語ｕの所定のビット位置ｖのみが異なることで隣合う符号語ｉに基づいて生成される合成ベクトルの演算により得られる変数Ｇi とグレイコードの性質を利用して計算される変化分ΔＧu とを加え合わせることにより求めるステップと、
上記グレイコードの他の符号語ｕ’に基づく変数Ｇ u'と、上記符号語ｕ’と上記所定のビット位置ｖのみが異なることで隣合う符号語ｉ’に基づく変数Ｇ i'との変化分ΔＧu'を、既に求められた上記変化分ΔＧu を用いて求めるステップと、
上記変化分ΔＧ u とΔＧ u' を用いて上記入力ベクトルに対する誤差が最小になる予測ベクトルを求めるステップと
を有することを特徴とするベクトルサーチ方法。 - 上記予測ベクトルは、上記合成ベクトルと過去の音源信号に基づくベクトルと合成されて予測合成フィルタを介して生成されることを特徴とする請求項１記載のベクトルサーチ方法。
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