JP3700310B2 - ベクトル量子化装置及びベクトル量子化方法 - Google Patents

ベクトル量子化装置及びベクトル量子化方法 Download PDF

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【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明はベクトル量子化装置及びベクトル量子化方法に関し、特に、音声符号化装置におけるパラメータの量子化法に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
携帯電話等のディジタル移動通信の分野では、加入者の増加に対応するために、低ビットトーレの音声の圧縮符号化法が求められており、各研究機関において研究開発が進められている。日本国内においては、モトローラ社の開発したビットレート１１．２kbpsのＶＣＥＬＰという符号化方式が、ディジタル携帯電話用の標準符号化方式として採用された。同方式を搭載したディジタル携帯電話は１９９４年秋に国内において発売された。更に、ＮＴＴ移動通信網株式会社の開発したビットレート５．６kbpsのＰＳＩ−ＣＥＬＰという符号化方式が次期携帯電話の標準化方式として採用され、現在製品開発の段階にある。これらの方式は、いずれもＣＥＬＰ（Code Exited Linear Prediction:M. R. Schroeder,"High Quality Speech at Low Bit Rates",Proc. ICASSP'85, pp.937-940に記載）という方式を改良したものである。これは、音声を音源情報と声道情報とに分離し、音源情報については符号帳に格納された複数の音源サンプルのインデクスによって符号化し、声道情報についてはＬＰＣ（線形予測係数）を符号化するということと、音源情報符号化の際には声道情報を加味して、入力音声と比較を行うという方法（Ａ−ｂ−Ｓ：Analysis by Synthesis）を採用していることに特徴がある。
【０００３】
ここで、ＣＥＬＰ方式の基本的アルゴリズムについて説明する。図３はＣＥＬＰ方式の符号化装置の機能ブロック図である。まず、ＬＰＣ分析部２２において、入力された音声データ２１に対して自己相関分析とＬＰＣ分析を行なうことによってＬＰＣ係数を得、また得られたＬＰＣ係数の符号化を行ないＬＰＣ符号を得、また得られたＬＰＣ符号を符号化して復号化ＬＰＣ係数を得る。次に、音源作成部２５において、適応符号帳２３と確率的符号帳２４に格納された音源サンプル（それぞれ適応コードベクトル（または、適応音源）と確率的コードベクトル（または、確率的音源）と呼ぶ）を取り出し、それぞれをＬＰＣ合成部２６へ送る。更に、ＬＰＣ合成部２６において、音源作成部２５で得られた２つの音源に対して、ＬＰＣ分析部２２で得られた復号化ＬＰＣ係数によってフィルタリングを行ない２つの合成音を得る。更に、比較部２７においては、ＬＰＣ合成部で得られた２つの合成音と入力音声との関係を分析し２つの合成音の最適値（最適ゲイン）を求め、その最適ゲインによってパワー調整したそれぞれの合成音を加算して総合合成音を得、その総合合成音と入力音声の距離計算を行なう。また更に、適応符号帳２３と確率的符号帳２４の全ての音源サンプルに対して音源作成部２５、ＬＰＣ合成部２６を機能させることによって得られる多くの合成音と入力音声との距離計算を行ない、その結果得られる距離の中でも最も小さいときの音源サンプルのインデクスを求める。また更に、得られた最適ゲインと、音源サンプルのインデクス、さらにそのインデクスに対応する２つの音源をパラメータ符号化部へ送る。パラメータ符号化部２８では、最適ゲインの符号化を行なうことによってゲイン符号を得、ＬＰＣ符号、音源サンプルのインデクスをまとめて伝送路２９へ送る。また、ゲイン符号とインデクスに対応する２つの音源から実際の音源信号を作成し、それを適応符号帳２３に格納すると同時に古い音源サンプルを破棄する。なお、ＬＰＣ合成部２６においては、線形予測係数や高域強調フィルタや長期予測係数（入力音声の長期予測分析を行なうことによって得られる）を用いた聴感重み付けフィルターを併用するのが一般的である。また、適応符号帳と確率的符号帳に対する音源探索は、分析区間を更に細かく分けた区間（サブフレームと呼ばれる）で行われるのが一般的である。
【０００４】
上記アルゴリズムにおけるパラメータ符号化部２８でのゲインの量子化は、比較部２７で得られる最適ゲインをユークリッド距離によってベクトル量子化（ＶＱ）するか、比較部２７で得られる音源のインデクスに対応する２つの合成音を用いてゲインの量子化歪を評価することによってベクトル量子化（ＶＱ）するかのいずれかによって行なわれる。
【０００５】
まず、ユークリッド距離を用いたベクトル量子化アルゴリズムについて示す。アルゴリズムのブロック図を図４に示す。
【０００６】
以下にアルゴリズムを説明する。
予め、パラメータベクトルの中心的サンプル（コードベクトル）が複数格納されたベクトル符号帳３２を作成しておく。まず、距離計算部３１において、最適ゲインのベクトル３０（適応音源のゲインと確率的音源のゲインとの２次のベクトルである）とベクトル符号帳３２に格納されたコードベクトルとの距離を計算する。距離の式を以下の（数１）に示す。
【０００７】
【数１】
Figure 0003700310
【０００８】
次に比較部３３において、各コードベクトルとの距離を比較し最も距離の小さいコードベクトルの番号をベクトルの符号３４とする。比較部３３は、ベクトル符号帳３２と距離計算部３１を制御し、ベクトル符号帳３２に格納された全てのコードベクトルの中で最も距離の小さくなるコードベクトルの番号を求め、これをベクトルの符号３４とする。
【０００９】
一方、復号器（デコーダ）では、伝送されてきたベクトルの符号に基づいてコードベクトルを求めることによって復号化する。
【００１０】
上記アルゴリズムにより、統計的に偏りのあるパラメータベクトルを効率よく量子化することが出来る。しかし、このままでは量子化歪は大きい。
【００１１】
そこで最近では、符号化歪をより小さくするために、求められた適応音源と確率的音源を重み付きＬＰＣ合成したものを基に、合成時の歪が最小になるようにベクトル量子化するアルゴリズムが主流になっている。符号器側におけるアルゴリズムを以下に述べる。アルゴリズムのブロック図を図５に示す。
【００１２】
アルゴリズムを説明する。
予め、パラメータベクトルの中心的サンプル（コードベクトル）が複数格納されたベクトル符号帳４２を作成しておく。聴感重み付け入力音声と、適応音源と確率的音源を聴感重み付けＬＰＣ合成したものとが入力されると、距離計算部４１においてベクトル符号帳４２に格納されたゲインコードベクトルを用いて符号化歪を計算する。歪の式を以下の（数２）に示す。
【００１３】
【数２】
Figure 0003700310
【００１４】
次に比較部４３において、ベクトル符号帳４２を制御することによって各コードベクトルを用いたときの歪Ｅｎを比較し、最も歪の小さいコードベクトルの番号をベクトルの符号４４とする。比較的４３は、ベクトル符号帳４２と距離計算部４１を制御し、ベクトル符号帳４２に格納された全てのコードベクトルの中で最も距離の小さくなるコードベクトルの番号を求め、これをベクトルの符号４４とする。
【００１５】
一方、復号器（デコーダ）では、伝送されてきたベクトルの符号に基づいてコードベクトルを求めることによって復号化する。
【００１６】
上記アルゴリズムにより、量子化歪をさらに軽減することが出来る。しかし、このままでも量子化歪は大きい。この課題を解決するために、さらに以下の２つの改良がなされてきた。
（１）人間の音圧の聴覚特性が対数であることを利用し、パワーを対数化して量子化し、そのパワーで正規化した２つのゲインをＶＱする。
（２）ゲインパラメータのフレーム間相関を利用して符号化する（予測符号化）。
なお、上記（１）は日本国ＰＤＣハーフレートコーデックの標準方式で用いられている方法であり、（２）はＩＴＵ−Ｔ国際標準Ｇ．７２９で用いられている方法である。これらの改良によってされなる性能向上が得られたが、それでも十分な性能を得ることができなかった。
【００１７】
【発明が解決しようとする課題】
これまで人間の聴覚特性やフレーム間相関を利用したゲイン情報符号化法が開発され、ある程度効率の良いゲイン情報の符号化が可能になった。しかし、依然としてその性能は十分でなかった。この理由として、パラメータ同志の相関を十分に利用していないことが挙げられる。例えば、音声の大部分を占める母音区間は、比較的パワーが大きく、適応音源のゲインの方が確率的音源のゲインよりも相対的に大きいという傾向があり、一方、適応音源のゲインよりも確率的音源のゲインの方が大きい子音区間は比較的にパワーが小さいという傾向がある。このように、実際には、パワーと２つのゲインの相対的関係には強い相関がある。しかしこれまでは、フレーム間や２つのゲインの統計的偏りは利用しても、パワーと各ゲインの相対関係を利用したゲイン符号化法は存在しなかった。そのために十分な性能を得ることができなかった。
【００１８】
【課題を解決するための手段】
この問題を解決するために、本発明は、復号化ベクトルを格納する復号化ベクトル格納手段と、予測係数を格納する予測係数格納手段と、複数のコードベクトルを格納するベクトル符号帳と、少なくとも２つの要素を有する入力データを四則演算を用いて距離計算時に要素間の相関が利用可能なように変換することによって得られるパラメータと前記復号化ベクトルと前記予測係数とを用いて距離計算用パラメータを算出するパラメータ計算手段と、前記ベクトル符号帳に格納されたそれぞれのコードベクトルと前記距離計算用パラメータとの距離を前記予測係数を用いてそれぞれ算出する距離計算手段と、前記それぞれのコードベクトルに対応する前記距離を比較することにより最も適当なコードベクトルを求め且つ前記最も適当なコードベクトルに対応する符号を求めて出力するとともに、前記最も適当なコードベクトルを用いて前記復号化ベクトル格納手段を更新する比較手段と、を備える。
【００１９】
【発明の実施の形態】
本発明は、その一例としては、ＣＥＬＰ方式において入力ベクトルに含まれる２つのゲイン情報（適応コードベクトルゲイン、確率的コードベクトルゲイン）をそれらの和（和成分）とその和に対する一方の比率（比成分）に変換して量子化対象ベクトルを求めるパラメータ変換部と、過去の復号化されたコードベクトルが格納されている復号化ベクトル格納部と、予測係数が格納されている予測係数格納部と、復号化ベクトル格納部に格納された過去の復号化されたコードベクトルと予測係数格納部に格納された予測係数を用いてターゲットベクトルを求めるターゲット抽出部と、複数のコードベクトルが格納されているベクトル符号帳と、予測係数格納部に格納された予測係数を用いてベクトル符号帳に格納されている複数のコードベクトルとターゲット抽出部で得られたターゲットベクトルとの距離を計算する距離計算部と、ベクトル符号帳と距離計算部を制御して距離計算部から得られた距離の比較によって最も適当とするコードベクトルの番号を符号として求め、求めた符号からベクトル格納部に格納されたコードベクトルを取り出し同ベクトルを用いて復号化ベクトル格納部の内容を更新する比較部とを備えたベクトル量子化装置であり、最適ゲインをそのままベクトル量子化できるという作用を有する。
【００２０】
また、本発明は一例として、上記発明において、予測係数が、和と前記和に対する比率との間の相関の度合いによって設定されていることを特徴とするものであり、音源のインデクスに対応する２つの合成音と入力音声からゲインの量子化による歪を評価しながらベクトル量子化するもので、パラメータ変換部の特徴によりパワーと各ゲインの相対的大きさの相関を利用することが出来るようになり、復号化ベクトル格納部、予測係数格納部、ターゲット抽出部、距離計算部の特徴によりパワーと２つのゲインの相対的関係の間の相関を利用したゲインの予測符号化が実現でき、これによりパラメータ同志の相関を十分に利用できるという作用を有する。
【００２１】
以下、本発明の実施の形態について、図１と図２を用いて説明する。
（実施の形態１）
図１は本実施の形態におけるベクトル量子化法の機能ブロック図である。図１において、１１は入力される最適ゲインで、１２は最適ゲインの要素の和とその和に対する比率に変換して量子化対象ベクトルを求めるパラメータ変換部で、１３は復号化ベクトル格納部に格納された過去の復号化されたコードベクトルと予測係数格納部に格納された予測係数を用いてターゲットベクトルを求めるターゲット抽出部で、１４は過去の復号化されたコードベクトルが格納されている復号化ベクトル格納部で、１５は予測係数が格納されている予測係数格納部で、１６は予測係数格納部に格納された予測係数を用いてベクトル符号帳に格納されている複数のコードベクトルとターゲット抽出部で得られたターゲットベクトルとの距離を計算する距離計算部で、１７は複数のコードベクトルが格納されているベクトル符号帳で、１８はベクトル符号帳と距離計算部を制御して距離計算部から得られた距離の比較によって最も適当とするコードベクトルの番号を求め、求めた番号からベクトル格納部に格納されたコードベクトルと取り出し同ベクトルを用いて復号化ベクトル格納部の内容を更新する比較部、１９は比較部で求められる番号である。
【００２２】
以上のように構成されたベクトル量子化法について、図１を用いて説明する。予め、量子化対象ベクトルの代表的サンプル（コードベクトル）が複数格納されたベクトル符号帳１７を作成しておく。これは、一般には、多くの音声データを分析して得られた多数のベクトルを基に、ＬＢＧアルゴリズム（ＩＥＥＥ ＴＲＡＮＳＡＣＴＩＯＮＳ ＯＮ ＣＯＭＭＵＮＩＣＡＴＩＯＮＳ，ＶＯＬ．ＣＯＭ−２８，ＮＯ．１，ＰＰ８４−９５，ＪＡＮＵＡＲＹ １９８０）によって作成する。また、予測係数格納部１５には予測符号化を行なうための係数を格納しておく。この予測係数についてはアルゴリズムの説明の後で説明する。また、復号化ベクトル格納部１４には初期値として無音状態を示す値を格納しておく。例として、最もパワーの小さいコードベクトルが挙げられる。
【００２３】
まず入力された最適ゲイン１１（適応音源のゲインと確率的音源のゲイン）をパラメータ変換部１２において和と割合の要素のベクトル（入力）に変換する。変換方法を、（数３）に示す。
【００２４】
【数３】
Figure 0003700310
【００２５】
ただし、上記においてＧａは必ずしも正の値ではない。したがって、Ｒが負の値になる場合もある。また、Ｇａ＋Ｇｓが負になった場合には予め用意した固定値を代入しておく。
【００２６】
次に、ターゲット抽出部１３において、パラメータ変換部で得られたベクトルを基に、復号化ベクトル格納部１４に格納された過去の復号化ベクトルと予測係数格納部に格納された予測係数を用いてターゲットベクトル得る。ターゲットベクトルの算出式（数４）に示す。
【００２７】
【数４】
Figure 0003700310
【００２８】
次に距離計算部１６においては、予測係数格納部１５に格納された予測係数を用いて、ターゲット抽出部で得られたターゲットベクトルとベクトル符号帳１７に格納されたコードベクトルとの距離を計算する。距離の計算式を（数５）に示す。
【００２９】
【数５】
Figure 0003700310
【００３０】
次に、比較部１８は、ベクトル符号帳１７と距離計算部１６を制御し、ベクトル符号帳１７に格納された複数のコードベクトルの中で距離計算部１６にて算出された距離の最も小さくなるコードベクトルの番号を求め、これをゲインの符号１９とする。また、得られたゲインの符号１９を基に復号化ベクトルを求め、これを用いて復号化ベクトル格納部１４の内容を更新する。復号化ベクトルの求め方を（数６）に示す。
【００３１】
【数６】
Figure 0003700310
【００３２】
また、更新の方法を（数７）に示す。
【００３３】
【数７】
Figure 0003700310
【００３４】
一方、復号器（デコーダ）では、予め符号器と同様のベクトル符号帳、予測係数格納部、復号化ベクトル格納部を用意しておき、符号器から伝送されてきたゲインの符号に基づいて、符号器の比較部の復号化ベクトル作成と復号化ベクトル格納部の更新の機能によって復号化を行なう。
【００３５】
ここで、予測係数格納部１５に格納する予測係数の設定方法について説明する。予測係数は、まず多くの学習用音声データについて量子化を行ない、その最適ゲインから求めた入力ベクトルと量子化時の復号化ベクトルを収集して母集団を作成し、そしてその母集団について以下の（数８）に示す総合歪を最小化することにより求める。具体的には、各Ｕｐｉ、Ｕｒｉで総合歪の式を偏微分して得られる連立方程式を解くことによってＵｐｉ、Ｕｒｉの値を求める。
【００３６】
【数８】
Figure 0003700310
【００３７】
このように構成されたベクトル量子化法によれば、最適ゲインをそのままベクトル量子化でき、パラメータ変換部の特徴によりパワーと各ゲインの相対的大きさの相関を利用することが出来るようになり、復号化ベクトル格納部、予測係数格納部、ターゲット抽出部、距離計算部の特徴によりパワーと２つのゲインの相対的関係の間の相関を利用したゲインの予測符号化が実現でき、これらの特徴によりパラメータ同志の相関を十分に利用することが可能となる。
【００３８】
（実施の形態２）
図２は本実施の形態におけるベクトル量子化法の機能ブロック図である。本実施の形態では、音源のインデクスに対応する２つの合成音と聴感重み付き入力音声からゲインの量子化による歪を評価しながらベクトル量子化を行う。
【００３９】
図２において、５２は入力される聴感重み付け入力音声と聴感重み付けＬＰＣ合成済み適応音源と聴感重み付けＬＰＣ合成済み確率的音源で、５３は５２の入力データと復号化ベクトル格納部に格納された復号化ベクトルと予測係数格納部に格納された予測係数から距離計算に必要なパラメータを計算するパラメータ計算部で、５４は過去の復号化されたコードベクトルが格納されている復号化ベクトル格納部で、５５は予測係数が格納されている予測係数格納部で、５６は予測係数格納部に格納された予測係数を用いてベクトル符号帳に格納されている複数のコードベクトルで復号した時の符号化歪を計算する距離計算部で、５７は複数のコードベクトルが格納されているベクトル符号帳で、５８はベクトル符号帳と距離計算部を制御して距離計算部から得られた符号化歪の比較によって最も適当とするコードベクトルの番号を求め、求めた番号からベクトル符号帳に格納されたコードベクトルを取り出し同ベクトルを用いて復号化ベクトル格納部の内容を更新する比較部で、５９は比較部で求められる番号である。
【００４０】
以上のように構成されたベクトル量子化法について、図２を用いて説明する。予め、量子化対象ベクトルの代表的サンプル（コードベクトル）が複数格納されたベクトル符号帳５７を作成しておく。一般にはＬＢＧアルゴリズム（ＩＥＥＥＴＲＡＮＳＡＣＴＩＯＮＳ ＯＮ ＣＯＭＭＵＮＩＣＡＴＩＯＮＳ，ＶＯＬ．ＣＯＭ−２８，ＮＯ．１，ＰＰ８４−９５，ＪＡＮＵＡＲＹ １９８０）等によって作成する。また、予測係数格納部５５には予測符号化を行なうための係数を格納しておく。この係数は（実施の形態１）で説明した予測係数格納部１５に格納する予測係数と同じものを用いる。また、復号化ベクトル格納部５４には初期値として無音状態を示す値を格納しておく。
【００４１】
まず、パラメータ計算部５３において、入力された、聴感重み付け入力音声、聴感重み付けＬＰＣ合成済み適応音源、聴感重み付けＬＰＣ合成済み確率的音源５２、更に、復号化ベクトル格納部５４に格納された復号化ベクトル、予測係数格納部５５に格納された予測係数から距離計算に必要なパラメータを計算する。距離計算部における距離は従来例の説明で示した（数２）と同様に、次の（数９）に基づく。
【００４２】
【数９】
Figure 0003700310
【００４３】
したがって、パラメータ計算部５３ではコードベクトルの番号に依存しない部分の計算を行なう。計算しておくものは、上記予測ベクトルと３つの合成音間の相関、パワーである。計算式を（数１０）に示す。
【００４４】
【数１０】
Figure 0003700310
【００４５】
次に、距離計算部５６において、パラメータ計算部５３で計算した各パラメータ、予測係数格納部５５に格納された予測係数、ベクトル符号帳５７に格納されたコードベクトルから、符号化歪を算出する。算出式を次の（数１１）に示す。
【００４６】
【数１１】
Figure 0003700310
【００４７】
なお、実際にはＤｘｘはコードベクトルの番号ｎに依存しないので、その加算を省略することができる。
【００４８】
次に、比較部５８は、ベクトル符号帳５７と距離計算部５６の制御し、ベクトル符号帳５７に格納された複数のコードベクトルの中で距離計算部５６にて算出された距離の最も小さくなるコードベクトルの番号を求め、これをゲインの符号５９とする。また、得られたゲインの符号５９を基に復号化ベクトルを求め、これを用いて復号化ベクトル格納部５４の内容を更新する。復号化ベクトルは（数６）により求める。
【００４９】
また、更新の方法（数７）を用いる。
一方、復号器（デコーダ）では、予め符号器と同様のベクトル符号帳、予測係数格納部、復号化ベクトル格納部を用意しておき、符号器から伝送されてきたゲインの符号に基づいて、符号器の比較部の復号化ベクトル作成と復号化ベクトル格納部の更新の機能によって復号化を行なう。
【００５０】
このような構成されたベクトル量子化法によれば、音源のインデクスに対応する２つの合成音と入力音声からゲインの量子化による歪を評価しながらベクトル量子化でき、パラメータ変換部の特徴によりパワーと各ゲインの相対的大きさの相関を利用することが出来るようになり、復号化ベクトル格納部、予測係数格納部、ターゲット抽出部、距離計算部の特徴によりパワーと２つのゲインの相対的関係の間の相関を利用したゲインの予測符号化が実現でき、これによりパラメータ同志の相関を十分に利用できる。
【００５１】
【発明の効果】
以上のように本発明によれば、パラメータ同志の相関を十分に利用して性能向上を得ることが可能になり、従来得られなかった格別の効果を得ることができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の一実施の形態によるベクトル量子化法の機能ブロック図
【図２】本発明の一実施の形態によるベクトル量子化法の機能ブロック図
【図３】従来のＣＥＬＰ方式の符号化装置の機能ブロック図
【図４】従来のベクトル量子化法の機能ブロック図
【図５】従来のベクトル量子化法の機能ブロック図
【符号の説明】
１１ 最適ゲイン
１２ パラメータ変換部
１３ ターゲット抽出部
１４、５４ 復号化ベクトル格納部
１５、５５ 予測係数格納部
１６、５６ 距離計算部
１７、５７ ベクトル符号帳
１８、５８ 比較部
１９、５９ ベクトルの符号
５２ 入力データ
５３ パラメータ計算部

Claims (12)

  1. 復号化ベクトルを格納する復号化ベクトル格納手段と、予測係数を格納する予測係数格納手段と、複数のコードベクトルを格納するベクトル符号帳と、
    少なくとも２つの要素を有する入力データを四則演算を用いて距離計算時に要素間の相関が利用可能なように変換することによって得られるパラメータと前記復号化ベクトルと前記予測係数とを用いて距離計算用パラメータを算出するパラメータ計算手段と、
    前記ベクトル符号帳に格納されたそれぞれのコードベクトルと前記距離計算用パラメータとの距離を前記予測係数を用いてそれぞれ算出する距離計算手段と、
    前記それぞれのコードベクトルに対応する前記距離を比較することにより最も適当なコードベクトルを求め且つ前記最も適当なコードベクトルに対応する符号を求めて出力するとともに、前記最も適当なコードベクトルを用いて前記復号化ベクトル格納手段を更新する比較手段と、を備えるベクトル量子化装置。
  2. 前記最も適当なコードベクトルは、前記それぞれのコードベクトルに対応する前記距離が最も小さいコードベクトルであることを特徴とする請求項１記載のベクトル量子化装置。
  3. 前記入力データは、
    聴感重み付け入力音声と、
    聴感重み付けＬＰＣ合成された適応音源と、
    聴感重み付けＬＰＣ合成した確率的音源と、
    を有し、且つ、
    前記距離計算用パラメータは、
    前記復号化ベクトルと前記予測係数とを用いて算出された予測ベクトルと、
    前記入力音声、前記適応音源、前記確率的音源の間の相関値と、
    前記入力音声、前記適応音源、前記確率的音源のそれぞれのパワーと、
    を用いて算出することを特徴とする請求項１又は２記載のベクトル量子化装置。
  4. 前記入力データは２つの要素を有し、
    前記パラメータ計算手段は、
    前記２つの要素の和成分と比成分とを算出し且つ前記和成分と前記比成分とを用いて量子化対象ベクトルを算出するパラメータ変換手段と、
    前記量子化対象ベクトルと前記復号化ベクトルと前記予測係数とを用いてターゲットベクトルを算出し且つ前記ターゲットベクトルを前記距離計算用パラメータとして出力するターゲット抽出手段と、
    を有することを特徴とする請求項１又は２記載のベクトル量子化装置。
  5. 前記２つの要素は、
    適応コードベクトルゲイン及び確率的コードベクトルゲインである
    ことを特徴とする請求項４記載のベクトル量子化装置。
  6. 請求項１から５のいずれかに記載のベクトル量子化装置を用いた符号化装置。
  7. 少なくとも２つの要素を有する入力データを四則演算を用いて距離計算時に要素間の相関が利用可能なように変換することによって得られるパラメータと、復号化ベクトル格納手段に格納された復号化ベクトル、及び予測係数を用いて距離計算用パラメータを算出するパラメータ計算ステップと、
    複数のコードベクトルを格納するベクトル符号帳に格納されたそれぞれのコードベクトルと前記距離計算用パラメータとの距離を前記予測係数を用いてそれぞれ算出する距離計算ステップと、
    前記それぞれのコードベクトルに対応する前記距離を比較することにより最も適当なコードベクトルを求め且つ前記最も適当なコードベクトルに対応する符号を求めて出力するとともに、前記最も適当なコードベクトルを用いて前記復号化ベクトル格納手段を更新する比較ステップと、を備えるベクトル量子化方法。
  8. 前記最も適当なコードベクトルは、前記それぞれのコードベクトルに対応する前記距離が最も小さいコードベクトルである請求項７記載のベクトル量子化方法。
  9. 前記入力データは、
    聴感重み付け入力音声と、
    聴感重み付けＬＰＣ合成された適応音源と、
    聴感重み付けＬＰＣ合成した確率的音源と、
    を有し、且つ、
    前記距離計算用パラメータは、
    前記復号化ベクトルと前記予測係数とを用いて算出された予測ベクトルと、
    前記入力音声、前記適応音源、前記確率的音源の間の相関値と、
    前記入力音声、前記適応音源、前記確率的音源のそれぞれのパワーと、
    を用いて算出する、請求項７又は８記載のベクトル量子化方法。
  10. 前記入力データは２つの要素を有し、
    前記パラメータ計算ステップは、
    前記２つの要素の和成分と比成分とを算出し且つ前記和成分と前記比成分とを用いて量子化対象ベクトルを算出するパラメータ変換ステップと、
    前記量子化対象ベクトルと前記復号化ベクトルと前記予測係数とを用いてターゲットベクトルを算出し且つ前記ターゲットベクトルを前記距離計算用パラメータとして出力するターゲット抽出ステップと、
    を有する、請求項７又は８記載のベクトル量子化方法。
  11. 前記２つの要素は、
    適応コードベクトルゲイン及び確率的コードベクトルゲインである、
    請求項１０記載のベクトル量子化方法。
  12. 請求項７から１１のいずれかに記載のベクトル量子化方法を用いた符号化方法。
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