JP4261142B2 - 音声信号符号化器の代数的符号ブック検索方法および音声信号符号化器を有する通信装置 - Google Patents

Description

【０００１】
【発明の属する技術分野】
この発明は、好ましくは符号励起線形予測（Code Excited Linear Prediction）プロセスを用いて、テプリッツ（Toeplitz―人名―）タイプの自己相関行列の三角行列の係数を演算するために、ｎ個の音声信号サンプリングを含む時間間隔がｐ個の可能パルス位置をそれぞれ有するｔ個の整数のトラックに分割される音声信号符号化器の代数的符号ブック検索方法に関する。この発明はまた、音声信号符号化器を備える個別の移動電話機に設けられる通信装置にも関する。
【０００２】
【従来の技術】
このような方法は、デジタル音声通信手順（手段）の中で用いられている。もしもアナログ音声信号が個別のサンプリングレートでデジタル信号へと変換されるならば、非常に大きな容量のデータが生成されて、このデータは制限されたスループット（処理能力）の無線チャネルを介してでは完全には送信することができない。その限りでは、音声信号のデジタル化の後に、この信号は圧縮される。信号は、不適切な成分が除去され、反復される成分には短縮された名前が与えられてこれらの短縮された名前のみが符号として送信されるように圧縮される。
【０００３】
この移動電話を使用するための符号化プロセスの技術分野においては、ＣＥＬＰ（Code Excited Linear Prediction―符号励起線形予測―）プロセス方法が格別な重要性を獲得するようになってきている。この効率的な符号化方法において自己相関行列に格納された音成分が識別されて、係数として送信される。自己相関行列は、行列が記載されたノートブック、またはこのノートブックのアドレスのみが写し取られた符号（コード）ブックと比較することができる。受信機は、受信したデジタル信号をオリジナル信号にできるだけ近いアナログ音声信号に変換するために、全く相等しいノートブックを必然的に要求する。
【０００４】
多数の符号化器／復号化器が、８ｋｂｐｓ（キロビットパーセカンド― kilo bits per second―）以上のビットレートで動作するメソッドＣＳ−ＡＣＥＬＰおよびＡＣＥＬＰを含むＩＴＵにより国際的に標準化されている。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】
このＣＥＬＰプロセスにおいては、まず線形予測係数（以下、ＬＰＣ―Linear Prediction Coefficient―と略記する。）分析がなされる。その後、残りの信号は、検索プロセスによる適応できる符号ブック内に量子化される。このようにして、音声信号の周期的な部分は、ＬＴＰ分析（長期的な予測）で雑音が除去（フィルタ）される。残りの信号は、第２のブック内に量子化されて；このプロセスのための多数の解決法が既に存在している。ＡＭＲプロセス（適応できるマルチレート音声コーデック）においては、代数的な符号ブックが用いられている。代数的符号ブック検索の原理は、個別の時間間隔を示すと共に制限された数のパルスが＋１または−１の振幅（較差）を有する符号ベクトルを検索することに基づいている。
【０００６】
この符号ベクトルは、例えば合成フィルタを介して雑音の除去（フィルタ）が行なわれ、換言すれば、復号化プロセスは送信側で行なわれ、信号の送信後には受信側で行なわれている。非常に大きな数の可能符号ベクトルは、最少の誤りエネルギーを有する、換言すればオリジナル信号にできるだけ同じである符号ベクトルを決定するために、縮小（ネスト化）された検索ループにより体系的（組織的）にチェックされている。
【０００７】
符号ベクトルのこの反復的な決定は、移動電話の計算容量の大部分を占めているので、この検索アルゴリズムの最適化は格別に効果的である。第１に、相対的に高価であるＲＡＭのために要求されるＲＡＭ構成要素として求められた多数のメモリ部分を低減することが望まれており、第２に、目的は、検索アルゴリズムの計算動作の要求される数を低減することである。
【０００８】
自己関数行列は、テプリッツ（Toeplitz）行列であり、換言すればこれはその主要な対角線、および最上位三角行列および／またはこれと同じに全ての係数を含む最下位三角行列に関連して、対称である。したがって、完全な自己相関行列の代わりに、メモリ領域を節約するために三角行列のうちの唯１つを格納することが既に提案されていた。しかしながら、このプロセスは、個々の係数の複雑なアドレッシングを導いているので、メモリ領域の節約は計算の複雑さが増大することにより相殺されてしまう。
【０００９】
それゆえにこの発明は、必要なメモリスペースを節約すると共に計算の複雑性を低減する方法を提供することを目的としている。
【００１０】
【課題を解決するための手段】
冒頭に説明したタイプの方法における子の問題を解決するために、この発明により、隣接するトラックの組み合わせ、隣接しないトラックの組み合わせ、全く相等しいトラックの組み合わせ、および自己相関行列の主要対角線の係数にグループ分けされたメモリ内に、係数を格納することを提案している。
【００１１】
この発明による方法において、自己相関行列の要求された係数は、迅速で連続するアクセスを許容するように、格納されている。そう（複雑）でなければ要求されないのであろうが、三角行列の係数のための相対的に複雑なメモリアドレスの計算は、かなり簡略化することができる。幾つかの係数は、非常に頻繁に要求されるが他の係数は非常にまれにしか要求されない。この状況は最適化されたグループ分けにより実現されているので、自己相関行列の周期的に要求される係数は、より簡単にアドレスすることができ、結果として非常に迅速なアクセスをすることになる。
【００１２】
この発明は、それぞれの場合に隣接するトラックの組み合わせのグループおよび隣接しないトラックの組み合わせのグループのために、それぞれがｐ×ｐ個の係数のｔ個のデータ記録が格納されていることを提案している。実用上非常に重要な、ＣＥＬＰまたはＡＣＥＬＰプロセスの動作モードは、２つの隣接するパルスの位置が同時に確立されているので、符号ベクトル毎のｐ個の可能パルス位置のためには、検索ループを介してｐ×ｐ個の通路があるということを提供している。
【００１３】
この検索ループ内で要求される係数への極めて迅速かつ簡単なアクセスは、もしも係数がメモリ内に連続的に格納されているのならば、実現可能である。
【００１４】
この発明の更なる実施の態様において、自己相関行列の水平方向または垂直方向のベクトルを表すｐ係数を有するデータ記録のサブグループが、第１の係数のメモリポイントを表示する値と次のメモリポイントに対する一定のステップ幅とが予め特定されているプログラムループを介して読み出されるという構成が提供される。
【００１５】
したがって、第１のメモリアドレスおよびステップ幅のための開始または最初の値、すなわち、それぞれの場合における次のメモリポイントに対するメモリ箇所の数を定義するだけで充分である。ハードのメモリ内に格納されたルックアップテーブルの開始の値を用いるか、あるいはそれらを計算して提供することができる。
【００１６】
ステップ幅は、隣接するトラックの組み合わせグループのデータ記録のために有利に選択される。この係数は、順次連続して格納され、特に簡単に読み出すことができる。
【００１７】
隣接しないトラックの組み合わせグループのデータ記録のために、ステップ幅ｐを選択することが推奨される。
【００１８】
全く相等しいトラックの組み合わせグループのために要求されるメモリスペースを低減させるために、ｔ三角行列が連続的に格納可能である。１つの三角行列は、全く相等しいトラックの組み合わせの各々に対応し、あらゆるｔ三角行列は、１つのブロック内に格納されている。
【００１９】
これらの係数は相対的にまれにしか要求されることがないので、もしもアクセスが僅かに少しだけ複雑になっても不都合はない。計算の複雑性を更に低減するために、ルックアップテーブルを介して再度アクセスが行なわれる。
【００２０】
主要な対角線の計数は、１つのグループ内に組み合わされて連続的に格納されている。
【００２１】
１つの時間間隔の範囲内でもしも４０の音声信号サンプリングが実行されるならば好都合であることが分かる。もしもこの値が選択されたならば、このプロセスは国際的に確立された規則により互換可能である。音声信号用の８ｋＨｚの典型的なサンプリングレートのために２０ｍｓｅｃの時間間隔が要求されており、この短い時間間隔の範囲内で、この音声信号は準静的（quasistationary）なものとみなすことができると共に、符号ベクトルにより表すことができる。
【００２２】
自己相関行列は、好ましくは、時間ウィンドウ内の４０音声信号サンプリングに相当する、４０×４０マトリックスである。
【００２３】
この発明の実施態様によるプロセスにおける反復する数を低減させるために、時間間隔が等しい長さの整数のトラックへと分割されている。好ましくは、時間間隔は、それぞれが８個のパルス位置を有する５個のトラック、または、それぞれが１０個のパルス位置を有する４個のトラックに分割されている。
【００２４】
もしも隣接するトラックと隣接しないトラックとの組み合わせによる係数グループがそれぞれ６４個の係数を含むブロックの大部分から形成されているのならば、係数に対する特に迅速なアクセスが実行される。反復の間にこれらの係数グループは、とりわけ頻繁にアクセスされなくてはならない。したがって、これらのグループはそれらが計算のために求められ、そのように迅速にアクセスされるために格納されており；これは計算の複雑性の低減を導いている。
【００２５】
特に良好な結果は、もしも３２０の値が隣接するトラックの組み合わせの係数グループのために決定されるならば、実現可能である。隣接しないトラックの組み合わせの係数グループのためにもまた、３２０の値が決定される。全く相等しいトラックの組み合わせの係数グループは１４０の値を含み；主要対角線の係数と共に合計で８２０の係数が決定される。
【００２６】
計算速度における更なる増加は、もしもメモリが幾つかのＲＡＭメモリバンクを有し、係数グループが異なるＲＡＭメモリバンクに格納されたならば、実現可能である。もしも係数グループが異なるＲＡＭメモリバンクに格納されているならば、これらの係数グループは並列にアクセスすることができ、すなわち、２つの係数を同時に読み出すことができる。したがって、メモリアクセス時間は凡そ半分にすることができる。
【００２７】
この発明による方法は、移動電話のオペレーティングシステムに対して特に有利に一体化することができる。
【００２８】
【発明の実施の形態】
以下、この発明の実施形態について図面に示されているがこの発明を限定するものではない実施例を参照しながら詳細に説明する。図面は、線図であり、図面の簡単な説明に記載されている内容のものである。
【００２９】
繰り返し検索プロセスにより、実際の信号に最も良く対応するすなわちエラーエネルギーが最少となるコードベクトルが決定される。検索プロセスの範囲内でパルスは次から次へと決定されるので、検索が進行するにつれて、変数の数が減少させられる。
【００３０】
図１の表は、４０個の音声信号サンプリングを含む時間間隔から、それぞれが１０個のパルス位置を有する４個のトラックへの分割を示している。実際には重要である他の分割は、それぞれが８個の可能パルス位置を有する５個のトラックへの分割である。それぞれのパルスについて、トラックを位置決めすることができるように定義される。
【００３１】
したがって、第１のパルスは、全部で４０個の位置の代わりに１０（８）個の位置だけに配置することができる。パルス位置は最少のエラーエネルギーを有するように繰り返し選択される。その後、次のパルス位置が既に確立された第１のパルス位置を考慮して、繰り返し決定される。このプロセスは全てのパルスについて行なわれる。
【００３２】
動作モードを特定の周期で発生させるために、２つの隣接するパルスが同時に決定される。このために、２つのパルスの全ての組み合わせが計算され、最も好ましいパルス対が既にセットされたパルス対を考慮して決定される。トラックが８個のパルス位置を有する動作モードにおいては、８×８＝６４個の計算が要求され；１０個のパルス位置を有するトラックの場合、１０×１０＝１００個の計算が各パルス対のために行なわれなければならない。以下の実施例は、パルス対が同時に決定されるプロセスに関するものである。
【００３３】
図２は、８個のパルスがセットされる動作モード用にテストされるべきトラック／パルス組み合わせの表を示している。第１パルスＩp0が逆フィルタされた目標信号の最大値を含むトラック内にセットされる。この設定は実際の検索ループの前になされて、全体の検索ループに適用されている。図示された実施においては、逆フィルタされた目標信号の最大値がトラック２内にある。したがって、この値は、全ての繰り返しにおけるパルスＩp0のために維持されている。第２のパルスＩp1は、トラックの８個の可能パルス位置の全てが決定されることで決定される。
【００３４】
図２より明らかなように、繰り返し１においては、トラック３の８個の位置がテストされる。トラック３のパルス位置は、最少のエラーエネルギーと共に選択される。Ｉp0およびＩp1の定義の後に、パルスＩp2およびＩp3のための６４個の可能組み合わせがテストされる。図２より明らかなように、Ｉp2は、第１の繰り返しのために、トラック３で見つけられるべきであり、トラック０では、Ｉp4 が見つけられるべきである。
【００３５】
その後パルス対Ｉp4−Ｉp5、Ｉp6−Ｉp7、Ｉp8−Ｉp9が同様のプロセスで定義される。全ての組み合わせがテストされてしまったとき、最少のエラーエネルギーを有する符号ベクトルが格納されると共に、繰り返し２が同様に行なわれる。最少のエラーエネルギーを有するパルスが選択される。この繰り返しの符号ベクトルは、目標ベクトルに最も近似している。それぞれの繰り返しのために、４つのパルス対がチェックされ、すなわち全部で４×６４＝２５６個の計算が行なわれる。したがって、４つの繰り返しのためには、１０２４個の計算が行われている。
【００３６】
図３は、一緒にチェックされる、隣接するトラックと隣接しないトラックのテーブル（表）を示している。図２から、トラックのある組み合わせが周期的に、例えばＴr0−Ｔr1，Ｔr1−Ｔr3で発生しているが、他の組み合わせは全く発生していないことが明かである。図３の左側の欄は、検索プロセスのために必要な隣接するトラックを含んでいる。
【００３７】
検索プロセスは実際の検索ループへと分割されており、この実際の検索ループにおいては、アクセスは自己相関行列の６４個の値を有するブロックについてなされ；それぞれが６４個の値を有する４つのパルス対を備える４つの繰り返しについては全部で１０２４個の行列のアクセスがその後になされる。
【００３８】
検索ループの外側では、アクセスは８個の値に対してなされ、全体で１２８０個のアクセスが自己相関行列に対して行なわれる。従来のプロセスにおいては、全部の自己相関行列は、４０×４０＝１６００個の値について格納されている。しかしながら、それぞれの場合においては６４個の値のブロックが要求されているので、それらの値が一緒に格納される。ブロック内のシーケンス（手順）はこれらの値が要求されたメモリアドレスについての複雑な計算をすることなく一定のステップ幅のプログラムループを介してアクセスすることができるように選択される。
【００３９】
図３の左側の欄から理解できるように、全体で３２０個の値を有する隣接するトラックの６４個の値をそれぞれが有する５つのグループが存在している。したがって、それぞれが６４個の値を有する隣接しないトラックの５つの組み合わせもまた存在しているので、ここで再び全部で３２０個の値が計算されなければならない。
【００４０】
図４は、例えばＴr0−Ｔr0の２つの全く相等しいトラックの組み合わせの係数を有する対角線状の行列（マトリックス）を示している。全く相等しいトラックの５つの組み合わせから、全部で１４０個の値を有するブロックが形成される。このブロックへのアクセスは、全てのアクセスの１０％のみがこの範疇（カテゴリー）に該当しているので、相対的に稀少なものである。この理由により、もしもアクセス、すなわち係数のアドレッシングが僅かに少し複雑になったとしてもそれが不都合となることはない。さらに、アクセスのための割り当てテーブルを用いることも可能である。
【００４１】
図５は、主要な対角線の係数を示している。合計で４０個の信号サンプリングが１つの時間間隔内で行なわれているので、この主要な対角線は、１つのブロック内に連続的に格納される４０個の要素を含んでいる。
【００４２】
合計で、隣接するトラックの組み合わせにおける合計で３２０個の係数、隣接しないトラックの組み合わせにおける３２０個の係数、全く相等しいトラックの組み合わせにおける１４０個の係数、および主要な対角線の４０個の係数が計算されるので、合計して８２０個の係数が計算されている。
【００４３】
図６は、複数のグループで計算されるべき全ての係数を示している。各楕円形のシンボルは、係数の個別の番号を有するサブグループを表示している。ブロック１および２において各サブグループは８個の係数を有し、ブロック４においては５個の係数を有している。ブロック３における係数の数は、対角線の行列であるため異なっている。
【００４４】
個々のブロックの計算について、以下、より詳細に説明する。ブロック１ないし４のそれぞれは、別々に計算することができる。図７において、これらのステップはブロック１のために示されている。第１のステップは、自己相関行列の値（３８／３９）で開始する。この行列は、図７に描かれた対角線が値０／１に到達するまで対角線上で処理される。
【００４５】
終了の値は、‘Ａ’とマークされ、右手側の‘Ａ’とマークされた値（３３／３９）まで続いている。同様のことはシンボル‘Ｂ’にも適用する。
【００４６】
第１のステップの後のブロック１のメモリシーケンスは図８に示されており、矢印は、自己相関行列からの係数が８×８個の値を備えるブロック内に格納されている順番を表示している。第２のサブステップは、図７に示される値（３０／３９）から開始する。この対角線は、値（０／４）まで処理され、第２の部分は値（３０／３９）で開始され、以下同様に処理される。
【００４７】
図９は、第２のサブステップの後のブロック１のメモリシーケンスを示している。第１のステップで既に格納されていた全ての値は、図９に黒いドット（●）によりマークされる。この第２のステップを介して、全体のブロックが充填される。図７に従うと、第１のラインは、トラック０−トラック１の相関する値を含んでおり、第２のラインは、トラック１−トラック２の相関する値を含んでおり、以下同様である。
【００４８】
図１０は、同様のやり方により生成することができる隣接しないトラックの値を有するブロック２の計算を示している。図１０のブロック１と同様に、要求される信号が描かれている。第１の部分は、値（３７／３９）から始まっている。この対角線は値（０／２）まで処理され、第１の部分は値（３２／３９）まで続けられる。
【００４９】
図１１は、前記第１のステップの後のブロック２のメモリシーケンスを示している。第２の部分は、値（３６／３９）から始まっている。対角線は、値（０／３）まで続けられ、第２の部分は、値（３１／３９）まで続けられる。
【００５０】
図１２は、前記第２のステップの後のブロック２のメモリシーケンスを示している。第１のステップで既に格納された全ての値は、ドットによりマークされている。
【００５１】
図１３は、全く相等しいトラックの組み合わせのブロックについての計算を示している。上述した実施例と同様に、要求される対角線が示されている。ブロック３は、単一の経路で計算することができる。ブロック３のメモリシーケンスは図１４に示されている。
【００５２】
ブロック４用の係数は、自己相関行列の主要な対角線の値である。
【００５３】
１６００個の係数が演算されて格納される従来の解決方法に比較して、このプロセスにおいては、８２０個の係数が計算されなければならない。これは、凡そ３０％の計算の複雑さの低減を与える。ＲＡＭメモリの必要条件は、凡そ４０％により低減される。
【００５４】
計算時間を更に短縮させるために、ブロック１およびブロック２が、メモリの分離独立したＲＡＭメモリバンク内に格納されているので、２つの値は同時に読み出すことができる。
【００５５】
【発明の効果】
以上、詳細に説明したように本発明に係る音声信号符号化器の代数的符号ブック検索方法および音声信号符号化器を有する通信装置によれば、必要とされるメモリスペースを節約できると共に計算の複雑性を低減する方法を提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】この発明の実施形態におけるそれぞれが１０個の可能パルス位置を有する４個のトラックに時間間隔を分割した状態を示す説明図である。
【図２】この発明の実施形態におけるテストされるべきトラック／パルスの組み合わせを示す図表である。
【図３】この発明の実施形態における隣接するトラックおよび隣接しないトラックを示す図表である。
【図４】この発明の実施形態における全く相等しいトラックの組み合わせの係数を有する三角行列を示す説明図である。
【図５】この発明の実施形態における主要対角線の係数を示す説明図である。
【図６】この発明の実施形態における計算されるべき全ての係数の概観図である。
【図７】この発明の実施形態における隣接するトラック（ブロック）の組み合わせのグループの計算を示す説明図である。
【図８】この発明の実施形態における第１のステップの後でのブロック１のメモリシーケンスを示す説明図である。
【図９】この発明の実施形態における第２のステップの後でのブロック１のメモリシーケンスを示す説明図である。
【図１０】この発明の実施形態における隣接しないトラック（ブロック２）の組み合わせのグループの計算を示す説明図である。
【図１１】この発明の実施形態における第１のステップの後でのブロック２のメモリシーケンスを示す説明図である。
【図１２】この発明の実施形態における第２のステップの後でのブロック２のメモリシーケンスを示す説明図である。
【図１３】この発明の実施形態における全く相等しいトラック（ブロック３）の値を有するブロックの計算を示す説明図である。
【図１４】この発明の実施形態におけるブロック３のメモリスペースシーケンスを示す説明図である。
【符号の説明】
Ｔｒ１〜Ｔｒ４ トラック

Claims (19)

1. 好ましくは符号励起線形予測（Code Excited Linear Prediction）プロセスを用いて、テプリッツ（Toeplitz―人名―）タイプの自己相関行列の三角行列の係数を演算するために、ｎ個の音声信号サンプリングを含む時間間隔が、ｐ個の可能パルス位置をそれぞれ有するｔ個の整数のトラックに分割される、音声信号符号化器の代数的符号ブック検索方法において、
   前記係数が、
   隣接するトラックの組み合わせ；
   隣接しないトラックの組み合わせ；
   全く相等しいトラックの組み合わせ；
   自己相関行列の主要な対角線の（ダイアゴナル―diagonal―）係数；
   のグループに分類されてメモリ内に格納されていることを特徴とする音声信号符号化器の代数的符号ブック検索方法。
2. それぞれの場合における隣接するトラックの組み合わせと隣接しないトラックの組み合わせのために、ｐ×ｐ個の係数をそれぞれ有するｔ個のデータ記録が格納されていることを特徴とする請求項１に記載の音声信号符号化器の代数的符号ブック検索方法。
3. 前記係数は、順次に連続して格納されていることを特徴とする請求項１または請求項２の何れかに記載の音声信号符号化器の代数的符号ブック検索方法。
4. 前記自己関数行列の水平方向または垂直方向ベクトルを示す、ｐ個の係数を有するデータセットが、前記第１の係数のメモリポイントを示す値と次のメモリポイントに対する一定のステップとが前もって特定されているプログラムループを介して読み出されることを特徴とする請求項２および請求項３の何れかに記載の音声信号符号化器の代数的符号ブック検索方法。
5. 前記隣接するトラックの組み合わせグループでのデータ記録のために、前記ステップの値１が選択されていることを特徴とする請求項４に記載の音声信号符号化器の代数的符号ブック検索方法。
6. 前記隣接しないトラックの組み合わせグループでのデータ記録のために、前記ステップの値ｐが選択されていることを特徴とする請求項４に記載の音声信号符号化器の代数的符号ブック検索方法。
7. 全く相等しいトラックｔの組み合わせグループでのデータ記録のために、三角行列が順次に連続して格納されていることを特徴とする請求項１ないし請求項６の何れかに記載の音声信号符号化器の代数的符号ブック検索方法。
8. 全く相等しいトラックのグループの係数に対するアクセスは、ルックアップテーブルを介して行なわれることを特徴とする請求項７に記載の音声信号符号化器の代数的符号ブック検索方法。
9. 主要な対角線の係数が順次に連続して格納されていることを特徴とする請求項１ないし請求項８の何れかに記載の音声信号符号化器の代数的符号ブック検索方法。
10. ４０個の音声信号サンプリングは、時間間隔の範囲内に含まれていることを特徴とする請求項１ないし請求項９の何れかに記載の音声信号符号化器の代数的符号ブック検索方法。
11. 前記自己相関行列は、４０×４０の行列（マトリックス―matrix―）である請求項１ないし請求項１０の何れかに記載の音声信号符号化器の代数的符号ブック検索方法。
12. 時間間隔は、それぞれが８個の可能パルス位置を含む５個のトラックに分割されていることを特徴とする請求項１ないし請求項１１の何れかに記載の音声信号符号化器の代数的符号ブック検索方法。
13. 時間間隔は、それぞれが１０個の可能パルス位置を含む４個のトラックに分割されていることを特徴とする請求項１ないし請求項１１の何れかに記載の音声信号符号化器の代数的符号ブック検索方法。
14. 前記隣接するトラックの組み合わせグループのために、３２０個の係数が決定されることを特徴とする請求項１ないし請求項１３の何れかに記載の音声信号符号化器の代数的符号ブック検索方法。
15. 前記隣接しないトラックの組み合わせグループのために、３２０個の係数が決定されることを特徴とする請求項１ないし請求項１４の何れかに記載の音声信号符号化器の代数的符号ブック検索方法。
16. 前記全く相等しいトラックの組み合わせグループのために、１４０個の係数が決定されることを特徴とする請求項１ないし請求項１５の何れかに記載の音声信号符号化器の代数的符号ブック検索方法。
17. 全部で８２０個の係数が決定されることを特徴とする請求項１ないし請求項１６の何れかに記載の音声信号符号化器の代数的符号ブック検索方法。
18. 係数のグループは、幾つかのＲＡＭメモリバンクを有するメモリの種々のＲＡＭメモリバンク内に格納されていることを特徴とする請求項１ないし請求項１７の何れかに記載の音声信号符号化器の代数的符号ブック検索方法。
19. 個別の移動電話機に設けられて、請求項１ないし請求項１８の何れかの記載の代数符号ブック検索方法を行なうオペレーティングシステムを備えることを特徴とする音声信号符号化器を有する通信装置。

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