JP4059350B2 - 分析合成線形予測音声符号化における利得量子化方法 - Google Patents
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Description
この発明は、分析合成線形予測音声符号化における利得量子化方法に関し、特に移動電話方式のためのものに関する。
発明の背景
分析合成線形予測音声符号器は、通常、長期予測器すなわち適応型コードブックと、これに続く一つまたはいくつかの固定コードブックを有する。そうした音声符号器は、例えば[1]に記述されている。そうした音声符号器における全励起ベクトルは、複数のコードブックベクトルViの線形結合として記述でき、各コードブックベクトルViは、対応する利得Giにより乗算されるようになっている。これらのコードブックは、順次的に探索される。通常、第1コードブックからの励起は、次のコードブックがサーチされる以前に、目的信号(音声信号)から差し引かれる。他の方法は直交探索であって、ここではその後のコードブック内の全ベクトルは、選択されたコードブックベクトルにより直交される。こうして、複数のコードブックが独立にされ、全てが、同一の目的信号へ向けて探索され得る。
任意の数のコードブックを有する一般化されたCELP符号器のための探索方法と利得量子化は、[2]の中で説明されている。
複数のコードブックの利得は、通常別々に量子化されるが、一緒に量子化したベクトルでもあり得る。
[3]に記述された符号器において、二つの固定コードブックが一つの適応型コードブックに結合されている。これらのコードブックは、直交させて探索される。適当な領域への変換の後に、固定コードブックの利得は、適応型コードブックの利得と共にベクトル量子化される。最良の量子化器指数は、一つの新しい分析合成ループ内の全ての可能性をテストとすることにより、発見される。類似の量子化方法は、ACELP符号器[4]に使用されているが、この場合は標準コードブック探索法が使用されている。
選択されたLTPベクトルおよび、第2のコードブックのために、第1のコードブックから選択されたベクトルを使用して、量子化境界を適応的に計算する方法が[5、6]に記述されている。
一つの方法が[2]に示唆されており、これによればLTPコードブックの利得は標準化されたコードブックのベクトルに関係して量子化される。適応型コードブックの利得はフレームエネルギに関係して定量化される。比率g2/g1、g3/g2、...は、不平等量子化器内で定量化される。利得のベクトル量子化を使用するためには、励起ベクトルが選択された後に利得が量子化されなければならない。これは、最初に探索されたコードブックの正確な利得がその後のコードブック探索の時には知られないと言うことを意味する。伝統的な探索方法を使用した場合、正しい目的信号がその後のゴードブックのために計算できず、その後の探索は従って最適ではない。
直交探索法を使用した場合コードブック探索は以前のコードブックの利得から独立している。こうしてこの利得はコードブック探索の後に量子化され、ベクトル量子化が使用可能である。しかしながらコードブックの直交化は、しばしば非常に複雑であり、[3]でのように直交化を能率的にするようにコードブックが特別に設計されなければ通常実用的でない。ベクトル量子化を使用する場合最良の利得は通常一つの新しい分析合成ループ内で選択される。利得はスカラ量であるので、フィルタリングプロセスの外へ移すことができ、これがコードブック探索における分析合成ループに比較して計算を単純化するが、しかしこの方法はそれでも独立の量子化に比べてはるかに複雑である。他の欠点はベクトル指数がチャネルエラーに非常に傷つきやすく、その理由は指数内の1ビットのエラーは全く異なった利得のセットを与えるからである。この見地から独立の量子化がより良い選択である。しかしながら、他の量子化方法と同一の効率を達成するためには、この方法のためにより多くのビットを使用しなければならない。
[5、6]に記述された適応した量子化限界(limit)を有する方法は複雑な計算を含み、移動電話方式のような複雑度の低いシステムには利用できない。また、最後のコードブックの利得の復号が全ての先行の利得とベクトルの正確な伝送に依存するので、この方法はチャネルエラーに対して非常に敏感であると予想される。
利得比率の量子化が[2]に記述されたようにチャネルエラーに対して強く、またあまり複雑でない。しかしながらこの方法は不平等量子化器の訓練を必要とし、この事が訓練に使用されない他の信号に対して符号器の強さを少なくする可能性がある。この方法もまた非常に柔軟性が少ない。
発明の要約
この発明の一つの目的は、上記の諸問題の大部分を減少または除去する分析合成線形予測音声符号化の改良された利得量子化方法である。特にこの方法は複雑性が低く、チャネルエラーに敏感でない量子化された利得を与え、また独立利得量子化法よりもより少ないビットを使うことである。
上記の諸目的は請求項1による方法により達成される。
【図面の簡単な説明】
この発明は、そのさらなる目的と長所と共に、添付の図面と共にする以下の説明を参照することにより最もよく理解されるであろう。すなわち、
図1は、この発明の方法を使用し得る分析合成線形予測音声符号器の一実施例のブロック図である。
図2は、この発明の方法を使用し得る分析合成線形予測音声符号器のもう一つの実施例のブロック図である。
図3は、マルチパルス励起(MPE)の諸原則を図示する。
図4は、変換バイナリパルス励起(TBPE)の諸原則を図示する。
図5は、一つのコードブックからの最適利得および次のコードブックからの最適利得の分布を図示する。
図6は、一つのコードブックからの量子化された利得と次のコードブックからの最適利得の間の分布を図示する。
図7は、一つのコードブックの最適利得のダイナミックレンジを示す。
図8は、この発明によるパラメータδのより小さなダイナミックレンジを示し、図7の利得に置き換わるものである。
図9は、この発明による方法を図示するフローチャートである。
図10は、この発明による方法を使用する音声符号器の一実施例である。
図11は、この発明による方法を使用する音声符号器のもう一つの実施例である。
図12は、この発明による方法を使用する音声符号器のもう一つの実施例である。
好ましい実施例の詳細な説明
以下の説明における数値例は、ヨーロッパのGSMシステムを参照する。しかしながら、この発明の諸原則は、他のセルラシステムにも同様に適用し得ることを、理解すべきである。
複数の図面を通じて、同一の参照指定は、対応または類似の要素のために使用される。
この発明による利得量子化方法を説明する前に、まずこの発明が使用され得る音声符号器の例を説明することが助けになるであろう。これは、図1および図2を参照して行われる。
図1は、典型的な分析合成線形予測音声符号器のブロック図を示す。この符号器は、垂直なダッシュ記号の中心線の左に合成部を、また前記線の右に分析部を含んでなる。合成部は本質的に二つの部分、すなわち、励起コード生成部10とLPC合成フィルタ12を含む。励起コード生成部10は、適合型コードブック14、固定コードブック16、加算器18を含んでなる。適応型コードブック14から選ばれたベクトルaI(n)が、利得要素gIQ(Qは、量子化される値を示す)により乗算されて、信号p(n)を形成する。同様に固定コードブック16からの励起ベクトルが利得要素gJQで乗算されて、信号f(n)を形成する。信号p(n)と信号f(n)が加算器18で加算されて、励起ベクトルex(n)を形成し、これはLPC合成フィルタ12を励起して、推定音声信号ベクトル
を形成する。
分析部において、推定されたベクトル
が、加算器20内の実際の音声信号ベクトルs(n)から差し引かれて、誤差信号e(n)を形成する。この誤差信号は、重みフィルタ22へ提出されて、重み付き誤差ベクトルeW(n)を形成する。この重み付き誤差ベクトルの諸成分はユニット24内で平方され合計されて、重み付き誤差ベクトルのエネルギーの測度を形成する。
最小化ユニット26は、最小エネルギー値を与えるような利得gIQと適応型コードブック12からのベクトルの組み合わせ、および利得gJQと固定コードブック16からのベクトルの組み合わせを選択し、この値は、フィルタ12でフィルタリングの後に音声信号ベクトルs(n)に最も良く近似する。この最適化は二つのステップに分けられる。第1ステップで、f(n)=0と仮定され、適応型コードブック14からの最良のベクトルと対応するgIQが決定される。これらのパラメータを決定するためのアルゴリズムは、同封した付録で与えられる。これらのパラメータが決定されると、同様にアルゴリズムにより、固定コードブック16から選ばれたベクトルと対応する利得gJQが選ばれる。この場合は、適応型コードブックの決定されたパラメータは、それらの決定された値にロックされる。
フィルタ12のフィルタパラメータは、LPCアナライザ28内の音声信号フレームを分析することにより、各音声信号フレーム(160サンプル)について更新される。この更新は、アナライザ28とフィルタ12の間の破線の(dashed)接続で示されている。更に、加算器18の出力と適応型コードブック14の間に遅延素子30がある。この方法で、適応型コードブック14は、最終的に選択された励起ベクトルex(n)により更新される。これはサブフレームに基づいて行われ、ここで各フレームは4個のサブフレームに分割される(40サンプル)。
図2は、この発明の方法がその中で使用される音声符号器のもう一つの実施例を示す。図1の音声符号器と図2の音声符号器の本質的な相違は、図1の固定コードブック16が、マルチパルス励起(MPE)発生器34と変換2進パルス励起(TBPE)発生器36を含んでなる混合励起発生器32に置き換えられていることである。これら二つの励起を以下に簡単に説明する。対応するブロックの利得は、それぞれ、gMGおよびgTQとして、図2に示されている。発生器34、36からの励起は、加算器38内で加算され、この混合された励起は、加算機18内の適応型コードブック励起へ加算される。
マルチパルス励起は、図3に図示され、[7]に詳細に説明され、同封のC++プログラムリストにも記述されている。図2は、40サンプル(=5ms)のサブフレーム上に分配された6個のパルスを図示している。励起ベクトルはこれらのパルスの位置(例では位置7、9、14、25、29、37)およびパルスの振幅(例ではAMP1からAMP6まで)により記述され得る。これらのパラメータを発見する方法は[7]に記述されている。通常振幅は励起ベクトルの形を表現するだけである。従ってブロックの利得gMQ(図2参照)がこれら基礎的なベクトルの形の増幅を表現するために使用される。
図4は、[8]および同封のプログラムリストに詳細に記述された変換2進パルス励起の背後にある原則を図示する。この2進パルスコードブックはたとえば10個の成分を含むベクトルを含んでなりうる。各ベクトル成分は図4に示すようにポイントアップ(+1)またはポイントダウン(−1)する。この2進パルスコードブックはこうしたベクトルの全ての可能な組み合わせを含む。このコードブックのベクトルは10次元「立方体」の「隅々」を指している全てのベクトルのセットとして考え得る。こうして、ベクトルの先端は10次元の球体の表面の上に一様に分布している。
その上TBPEは一つまたはいくつかの変換マトリクス(図4のマトリクス1およびマトリクス2)を含む。これらはROM内の事前に計算されたマトリクスである。これらのマトリクスは2進パルスコードブック内に記憶されたベクトル上で作動して、一組の変換ベクトルを生成する。最後に変換ベクトルは一組の励起パルスグリッド上に分配されている。この結果は各マトリックスについての規則的に間隔をあけた「確率的」コードブックの異なった4つのバージョンである。(グリット2に基づく)これらのコードブックの一つが、最終結果として図4に示される。この探索手順の目的は、共に最小重み付き誤差を与える2進コードブックの2進パルスコードブック索引、変換マトリックス、励起パルスグリッドを発見することである。これらのパラメータは利得gTQと結合される(図2を参照)。
図1と図2に図示した音声符号器において、利得gIQ、gJQ、gMQ、gTQは、互いに完全に独立して量子化された。しかしながら図5に見られるように、異なったコードブックの利得の間には強い相関がある。図5において、MPEコードブックに対応する利得g1の対数と、TBPEコードブックに対応する利得g2の対数の間の分布が示される。図6は、類似の図表を示すが、しかしこの場合利得g1は、量子化されている。その上、図6には線Lが示されている。この線は回帰分析で発見されるものであり、g1Qからg2を予測するために使用し得るものであるが、以下にさらに説明する。図5および6内のデータの点は、8000フレームから得られた。
図5と6が示すように、異なったコードブックに属する利得の間には強い相関がある。第1のコードブックからの多数の量子化された利得g1Qと、対応するフレーム内の第2のコードブックのための対応する利得(量子化されてない)g2を計算して、直線Lを決定することにより、この直線は線形予測子として使用可能であり、これは下記の式によりg1Qの対数からg2の対数を予測するものである。
ここで
は、予測された利得g2を表す。この発明の一実施例によれば、g2を量子化する代わりに、実際の利得g2の対数と予測される利得g2の対数の間の差δが次の式によって計算される。
そしてその後は量子化される。
図7および8は、上記の方法によって得られる一つの利点を図示する。図7は、8000フレームについて利得g2のダイナミックレンジを図示する。図8は、同じフレーム内のδについての対応するダイナミックレンジを図示する。図7および8からわかるようにδのダイナミックレンジはg2のダイナミックレンジよりも遙かに小さい。これはg2のために必要とされる量子化レベルの数に比較して、δのための量子化レベルの数を大きく減少させ得ることができることを意味する。量子化の効率をよくするために、利得の量子化にしばしば16レベルが使用される。この発明によるδ量子化を使用すれば、6量子化レベルだけを使用して等価な効率を得ることができ、これは0.3kb/sのビット転送速度の節約に等しい。
bおよびcの量は、符号器と復号器の内に記憶されたあらかじめ決められた固定の量であるので、利得g2は下の式により複合機内に再構成され得る。
ここでg1QおよびδQは復号器において転送され受信されたものである。
コードブックの利得の間の相関は、コードブックのベクトル内のエネルギーレベルに高度に依存している。もしコードブック内のエネルギーが変化していれば、ベクトルのエネルギーが予測の中に含まれていて、効率を改良できる。[2]に標準化されたコードブックのベクトルが使用され、この問題を除去する。しかしながら、コードブックが標準化されず、多くのゼロでない成分を有する場合は、この方法は複雑になり得る。その代わりに、因数g1を修正して、予測に使用する前に、先行のコードブックの励起エネルギーをより良く表現するようにできる。こうして、δのための式は下記のように修正できる。
ここでEは、コードブック1から選択されたベクトルのエネルギーを表す。励起エネルギーは、コードブックの探索の中で使用され計算されるので、特別な計算は一切行う必要がない。
もし最初のコードが適応型コードブックのものであると、エネルギーが大きく変動し、大部分の成分は通常ゼロでない。これらのベクトルを正常化することは、複雑な計算の作業になるであろう。しかしながら、もし正常化無しにコードブックが使用されれば、上に指摘したように、量子化された利得がベクトルエネルギーの平方根で乗算されて、次のコードブックの利得の予測のために、良い基礎を形成するであろう。
MPEコードブックは、変化する振幅と符号を有する少数のゼロでないパルスを有する。ベクトルエネルギーは、パルスの振幅の平方の和で与えられる。次のコードブックの利得、例えばTBPEコードブックの利得を予測するには、適応型コードブックの場合のように、MPEの利得はエネルギーの平方根により修正されるであろう。しかしながら、もし代わりに平均パルス振幅(振幅は常に正である)を使用すれば、この作動は複雑さが少なくなる。図6の量子化された利得g1Qは、この方法を使用して修正された。
上に議論したエネルギーの修正は、復号器におけるg2のために次の式を与える。
励起ベクトルは復号器においても利用できるので、エネルギーEは転送されなければならないわけではないが、復号器において再計算できる。
アルゴリズムの一例として、第1の利得はMPE利得であり、第2の利得はTBPE利得であるものを、以下に要約する。
このアルゴリズムにおいて、LPC分析はフレームに基づいて実行され、一方残りのステップのLTP分析、MPE励起、TBPE励起、状態更新は、サブフレームに基づいてサブフレーム上で実行される。このアルゴリズムにおいて、MPEおよびTBPEの励起ステップは、この発明に関連するステップを例示するために拡張されている。
この発明を説明するためのフローチャートが、図9に与えられている。
図10は、図1の音声符号器に対応するが、しかしこの発明を実行する手段を備えた音声符号器を図示する。固定コードブック16からの最適ベクトルに対応する利得g2がブロック50で決定される。利得g2、定量化利得g1Q、(ブロック54で決定された)励起ベクトルエネルギーEが、ブロック52に提出され、ブロック52はδQを計算し、利得g2Qを量子化する。この計算は、好ましくは、マイクロプロセッサにより実行される。
図11は、この発明のもう一つの実施例で、前記のアルゴリズムに対応するものを図示する。この例では、g1Qは、エネルギーEを有するMPEコードブック34からの最適ベクトルに対応し、一方、利得g2は、TBPEコードブック36からの最適励起ベクトルに対応する。
図12は、上記の方法の一般化をそこで使用した音声符号器のもう一つの実施例を図示する。二つの異なったコードブックに対応する複数の利得の間には、強い相関があることが示されてきたので、二つよりも多いコードブックがある場合に、このアルゴリズムを反復して一般化することは当然である。図12において、第1パラメータδ1は、上記の方法により、ブロック52で計算される。この場合、第1コードブックは適応型コードブック14であり、第2コードブックはMPEコードブック34である。しかしながら、g2Qが第2コードブックのために計算されるので、このプロセスは、MPEコードブックを”第1”コードブックとして考え、TBPEコードブックを”第2”コードブックとして考えて、反復される。こうして、上記と同じ原則により、ブロック52’がδ2とg3Qを計算し得る。相違は、今度は二つの線形予測が必要なことであり、一つはg2のため、もう一つはg3のためで、その相違は定数”a”および”b”である。
上記の説明において、線形予測がカレントサブフレームにおいてのみ行われる、と仮定している。しかしながら、先行のサブフレームで決定された利得を記憶し、これら先行して決定された利得を線形予測中に含むこともあり得るのは、カレントサブフレーム中の利得と先行利得の間に相関があることは、ありそうなことだからである。線形予測の定数は、上に説明した実施例のように、経験的に得られて、符号器と復号器に記憶される。こうした方法は、予測の精度を更に増し、予測の精度は更にδのダイナミックレンジを減少させるであろう。これは改良された品質(δがより小さいダイナミックレンジをカバーするために利用できる量子化レベル)をも、また量子化レベルの数の更なる減少をも、導くものである。
こうして、利得間の相関を考慮に入れることにより、この発明による量子化方法は、独立利得量子化法に比較して、利得ビットレートを減少する。この発明による方法はまた、更に複雑さの少ない方法であり、それは、計算の複雑さの増加が少ないからである。
更に、ベクトル量子化法に比較して、ビット誤差に対する強さが改造される。独立量子化に比較して、第1コードブックの利得が増加するが、それは、それが第2コードブックの利得にも影響するからである。しかしながら、δのビット誤差感度は、独立量子化における第2利得g2のビット誤差感度よりも低い。チャネル符号化においてこれを考慮に入れるならば、独立量子化に比較して全体的な強さを実際に改良できるのは、δ量子化における誤差感度が一層不均等なためで、これは不均等な誤差感度を使用するときに好まれる。
利得のダイナミックレンジを減少させる一般的な方法は、量子化に先立って、フレームエネルギーパラメータの利得を正常化することである。フレームエネルギーパラメータは、それから各フレームに一度ずつ転送される。この方法は、この発明には必要でなく、他の理由のために、フレームエネルギーの正常化が使用され得る。フレームエネルギーの正常化は、付録のプログラムリストに使用されている。
この発明の精神と範囲は添付の請求の範囲に定義されるが、これから離れることなく、この発明のさまざまな修正と変更がなされ得ることは、当業者に容易に理解できよう。
Claims (5)
- 励起ベクトルの探索を多段階に行うように構成された分析合成線形予測音声符号化における利得量子化方法であって、
前記励起ベクトルの第1段階の探索において、最適第1ベクトルの最適第1利得を決定する第1決定ステップと、
前記第1決定ステップで決定された最適第1利得を量子化する第1量子化ステップと、
前記励起ベクトルの第2段階の探索において、最適第2ベクトルの最適第2利得を決定する第2決定ステップと、
予め行われた最適第1利得の量子化値と最適第2利得との対応関係に対する回帰分析の結果に基づいて、前記第1量子化ステップで量子化された最適第1利得から最適第2利得の対数値を予測する第1予測ステップと、
前記第2決定ステップで決定された最適第2利得の対数値と前記第1予測ステップで予測された最適第2利得の対数値との第1の差を量子化する第2量子化ステップと、
を有することを特徴とする利得量子化方法。 - 前記第1段階の探索は適応型コードブックからの最適第1ベクトルの探索であり、前記第2段階の探索は固定コードブックからの最適第2ベクトルの探索であることを特徴とする請求項1に記載の利得量子化方法。
- 前記第1段階の探索はマルチパルス励起探索であり、前記第2段階の探索は変換2進パルス励起探索であることを特徴とする請求項1に記載の利得量子化方法。
- 前記第2量子化ステップで量子化された第1の差から最適第2利得を求めこれを量子化する第3量子化ステップと、
前記励起ベクトルの第3段階の探索において、最適第3ベクトルの最適第3利得を決定する第3決定ステップと、
予め行われた最適第2利得の量子化値と最適第3利得との対応関係に対する回帰分析の結果に基づいて、前記第3量子化ステップで量子化された最適第2利得から最適第3利得の対数値を予測する第2予測ステップと、
前記第3決定ステップで決定された最適第3利得の対数値と前記第2予測ステップで予測された最適第3利得の対数値との第2の差を量子化する第4量子化ステップと、
をさらに有することを特徴とする請求項1に記載の利得量子化方法。 - 前記第1段階の探索は適応型コードブックからの最適第1ベクトルの探索であり、前記第2段階の探索はマルチパルス励起探索であり、前記第3段階の探索は変換2進パルス励起探索であることを特徴とする請求項4に記載の利得量子化方法。
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