JP4891747B2 - 信号符号化装置、信号符号化方法、プログラム及び記録媒体 - Google Patents

Description

本発明は、信号を符号化する技術に関し、特に、波形符号化方式を用いて符号化を行う技術に関する。

従来から用いられている電話帯域の音声信号を符号化する音声符号化方法として、Ｇ.７１１に用いられる非線型波形圧縮符号化（μ則・Ａ則ＰＣＭ）や、Ｇ. ７２６などに用いられる差分予測波形圧縮符号化波形方式（ＡＤＰＣＭ）などの波形符号化方式がある。公衆電話網及びインターネットを用いた音声通信（ＶｏＩＰ）では、ほぼこの符号化方式が用いられている。

一方、音声符号化では、線形予測分析に基づく符号化方式が主流であり、この線形予測分析によって得られる包絡情報を元に雑音を変形して符号化する手法が用いられている。しかし、線形予測分析方式では、符号化処理時間単位毎に演算量の多い自己相関関数を求める必要がある。また、符号選択時には、この包絡情報を符号化処理時間単位毎に反映して符号を選択する必要があり、符号化に要する演算量は上述した波形符号化方式の数十倍となる。

また、符号化方式と波形符号化方式以外にも高音質で圧縮効率の良い符号化方式は多数存在する。しかし、他の符号化方式は実装が一般化されていないため、他の符号化方式を用いた通信では相互接続性が保証されていない。よって他の符号化方式を用いて複数の端末装置と通信を行う場合、自らの通信端末上で複数の符号化器を動作させ、通信相手の端末装置に実装されている符号化方式に応じて符号化方式を使い分ける必要がある。しかし、使用できる演算量が制限される端末装置では、複数の符号化器を同時に動作させることは不可能である。これに対し、波形符号化方式はどのようなＶｏＩＰ会議端末装置にも実装が一般化されている。
以上より、結局はＧ.７１１やＧ.７２６のような波形符号化方式を用いざるを得ない。

ここで、Ｇ.７１１やＧ.７２６のような波形符号化方式では振幅の非線形圧縮を用いる。例えば、Ｇ.７１１やＧ.７２６では、符号化する信号の振幅が大きい場合には量子化幅を大きくして振幅変化に追従させ、振幅が小さい場合には量子化幅を小さくして小さな信号の変化を再現可能とする適応量子化が用いられる。これらの方式では、ＳＮ比（入力信号レベルに対する符号化雑音レベルの比率）を入力信号レベルに依存せずに一定にできるという利点がある。

しかし、適応量子化を用いた場合であっても、符号化雑音は全周波数成分に一様なパワーを持つ白色雑音となる。量子化幅は各周波数で同一だからである。そのため、入力信号の周波数成分にパワーの偏りがあった場合、周波数毎のＳＮ比は相違する。例えば、音声信号は低域（〜１ｋＨｚ程度）にパワーが集中しているため、高域では入力音声に対して符号化雑音が相対的に大きくなり高域側のＳＮ比が悪化する。従来は、Ｇ.７１１やＧ.７２６による波形符号化の対象は、高域成分が強調された周波数特性（例えばＩＲＳ特性等）を持つ電話機からの出力信号であった。そのため、たとえ音声信号のパワーが低域に偏っていたとしても、符号化対象となる信号の周波数成分の偏りは抑制され、高域側のＳＮ比の悪化も抑制されていた。なお、ＩＲＳ特性とは図１１に示すような緩やかな高域通過フィルタ型の周波数特性を指す。

しかし、ＶｏＩＰなどの通信において高域成分が強調された周波数特性を持つマイクが使用されることは稀である。そのため、音声信号が持つ低域へのパワーの集中が是正されることなく符号化され（エンコーダミスマッチ）、高域のＳＮ比が悪化させ、復調側で雑音が顕著に知覚されてしまうという問題が生じる。例えば平坦な周波数特性を持つマイクを使用して音声を収音すると、符号化対象の信号も低域（〜１ｋＨｚ程度）にパワーの集中したものとなり、高域において入力音声レベルに対する符号化雑音レベルが相対的に大きくなり、復調側で雑音が知覚されやすくなる。

なお、このような周波数毎のパワーの偏りに起因する問題は適応量子化を用いた場合に限定されるものではない。このような問題は、量子化幅が一定な一様量子化を用いた場合にはより深刻なものとなる。なぜなら、一様量子化を用いた場合、周波数毎のＳ／Ｎ比の相違に加え、入力信号のパワーによってもＳ／Ｎ比が相違することになるからである。また、このような問題は音声信号に限定されるものではなく、周波数毎のパワーに偏りがある信号すべてに共通する問題である。

このような問題を解決するため、特許文献１には、基本段で音声信号をＧ.７１１やＧ.７２６のような波形符号化方式によって符号化し、基本段での基本雑音成分を高品質かつ低演算量で符号化可能な２段目の符号化方式で符号化する多段構成の符号化方式が開示されている。なお、この２段目では、例えば、予め演算された高域重み付き形状符号帳と高域重み付きパワーの逆数表とを用い、高域に重み付けされた基本雑音信号を符号化する。このように高域に重み付けされた基本雑音信号を符号化した場合、その２段目の符号化に伴う高域での符号化雑音／基本雑音信号の比率を効果的に低減できる。その結果、低域にパワーが集中する音声信号においてＳＮ比が劣化する高域のＳＮ比を効率的に改善できる。
特開２００６−１１９３０１号公報

しかし、特許文献１の方式には以下のような課題がある。
第一に、特許文献１の方式では、軽減されているとはいえ、符号帳の探索のための演算量が大きいという問題点がある。具体的には、特許文献１の方式では、基本雑音信号の形状符号探索のために、(1)高域重み付き形状符号帳の要素ベクトルと基本雑音信号を要素とするベクトルとの乗算（内積演算）を１回行い、さらに(4)その演算結果と高域重み付きパワーの逆数表の要素とのスカラ乗算を１回行う演算を、各符号帳の全要素について行う必要がある。すなわち、各符号帳の全要素がnであった場合、１処理単位当り、上記の内積演算とスカラ乗算とをn回づつ実行しなければならない。

第二に、特許文献１の方式では、高域重み付き形状符号帳と高域重み付きパワーの逆数表とによる重み付けが固定であったため、入力信号の周波数に対するパワーの偏りが変動する場合に有効な効果が得られないという問題点もある。例えば、音声信号のスペクトル特性は、有声区間（いわゆる母音区間）と無声区間（いわゆる子音区間）とによって著しく異なり、有声区間では低域にパワーが集中するが、無声区間では低域だけではなく高域にもパワーが存在する。また、音楽ソースなどの信号は平坦な周波数特性を持つ。しかし、例えば、特許文献１の方式において、高域重み付き形状符号帳と高域重み付きパワーの逆数表とによる重み付けが高域に大きな重みを付けるものであった場合、その方式は、有声区間の信号に対しては有効であるが、無声区間の信号や平坦な周波数特性の信号に対してはあまり有効ではない。

本発明はこのような点に鑑みてなされたものである。第１の本発明では、符号帳の探索のための演算量を低減できる技術を提供することを目的とする。また、第２の本発明では、入力信号の周波数に対するパワーの偏りが変動する場合であっても有効にＳＮ比を改善できる技術を提供することを目的とする。

第１の本発明では上記課題を解決するために、周波数成分に特定の重み付けを行う重み付け行列Wを形状符号帳の要素c_i(i=1,...,n)に乗じた重み付き形状符号W・c_iと、当該重み付き形状符号W・c_iのノルムの逆数1/‖W・c_i‖と、当該重み付け行列Wと、の積に相当するr（r≧1）次元のベクトルp_iを要素とするパワー補正済み重み付き符号帳を第１記憶部に格納しておき、重み付き形状符号W・c_iのノルムの逆数1/‖W・c_i‖を要素とするノルム逆数表を第２記憶部に格納しておき、利得g_j(j=1,...,m)を要素とする利得符号帳を第３記憶部に格納しておく。なお、１次元のベクトル（r=1の場合）は、スカラを意味する。また、重み付け行列Wには１行１列の行列（すなわちスカラ）も含まれる。

そして、基本符号化部が、各時刻の入力信号sを波形符号化方式によって符号化した基本符号I_bを生成し、基本雑音抽出部が、時刻毎に入力信号sと基本符号の復号信号s'との差分に相当する基本雑音信号eを抽出し、第１距離計算部が、各iについて、ベクトルp_iと、基本雑音信号eを要素とするr次元のベクトルEと、の内積ε_iを算出する。なお、r=1の場合における「内積」とはスカラ積を意味する。その後、雑音形状符号選択部が、内積ε_iを指標として選択したiを雑音形状符号I_sとし、理想ゲイン計算部が、パワー補正済み重み付き符号帳のI_s番目の要素であるベクトルp_Isとノルム逆数表のI_s番目の要素1/‖W・c_Is‖とベクトルEとの積に相当する値を理想ゲインg'として算出する。さらに、第２距離計算部が、各jについて、利得符号帳の要素である利得g_jと理想ゲインg'との距離d_j'を算出し、雑音利得符号選択部が、距離d_j'を指標として選択したjを雑音利得符号I_gとする。そして、符号出力部が、基本符号I_bと雑音形状符号I_sと雑音利得符号I_gとを出力する。

ここで、本発明では、基本雑音信号の形状符号探索のために、パワー補正済み重み付き符号帳の要素であるr次元のベクトルp_iと、基本雑音信号eを要素とするr次元のベクトルEとの内積演算のみを行えばよい。そして、パワー補正済み重み付き符号帳の全要素数はnであるため、本発明では、１処理単位当り、上記の内積演算をn回実行すればよい。その結果、１処理単位当り、内積演算とスカラ乗算とをn回づつ実行しなければならない特許文献１の方法よりも演算量を低減できる。

また、第１の本発明において好ましくは、第１記憶部は、周波数成分への重み付けが相違する２種類以上の重み付け行列Wにそれぞれ対応する２種類以上のパワー補正済み重み付き符号帳を格納し、第２記憶部は、周波数成分への重み付けが相違する２種類以上の重み付け行列Wにそれぞれ対応する２種類以上のノルム逆数表を格納する。そして、重み付け選択部が、入力信号sを用い、使用するパワー補正済み重み付き符号帳及びノルム逆数表を選択し、第１距離計算部が、選択されたパワー補正済み重み付き符号帳の要素であるベクトルp_iを用い、内積ε_iを算出し、理想ゲイン計算部が、選択されたノルム逆数表のI_s番目の要素を用い、理想ゲインg'を算出する。この場合、入力信号の周波数に対するパワーの偏りが変動する場合であっても、それぞれの偏りに適した重み付けを行うパワー補正済み重み付き符号帳及びノルム逆数表を選択することができ、効率的にＳＮ比を改善できる。

また、この場合に好ましくは、第１記憶部は、低域側成分の重みよりも高域側成分の重みが大きい重み付けを行う行列W1を重み付け行列Wとしたパワー補正済み重み付き符号帳と、低域側成分の重みよりも高域側成分の重みが小さいか全周波数成分の重みが等しい重み付けを行う行列W2を重み付け行列Wとしたパワー補正済み重み付き符号帳と、を格納し、第２記憶部は、行列W1を重み付け行列Wとしたノルム逆数表と、行列W2を重み付け行列Wとしたノルム逆数表と、を格納する。この場合、低域にパワーが集中する信号と、低域だけではなく高域にもパワーが存在する信号とが混在する場合の符号化においても効率的にＳＮ比を改善できる。

また、この場合に好ましくは、重み付け選択部は、入力信号sから算出したPARCOR係数を用い、使用するパワー補正済み重み付き符号帳及びノルム逆数表を選択する。この場合、容易に適切なパワー補正済み重み付き符号帳及びノルム逆数表を選択できる。この具体例は後述する。

また、第１の本発明において好ましくは、雑音形状符号選択部は、内積ε_iを最大にするiを雑音形状符号I_sとし、雑音利得符号選択部は、距離d_j'を最小にするjを雑音利得符号I_gとする。これにより、最適な雑音形状符号I_sと雑音利得符号I_gが選択できる。

また、第２の本発明では上記課題を解決するために、基本符号化部が、入力信号sを波形符号化方式によって符号化した基本符号I_bを生成し、基本雑音抽出部が、入力信号sと基本符号の復号信号s'との差分に相当する基本雑音信号eを抽出し、重み付け選択部が、入力信号sを用い、基本雑音信号eの周波数成分に対する重み付けを決定し、拡張符号化部が、重み付け選択部で決定された重み付けがなされた基本雑音信号eの符号化を行い、拡張符号I_eを生成する。そして、符号出力部が、基本符号I_bと拡張符号I_eとを出力する。この場合、入力信号の周波数に対するパワーの偏りが変動する場合であっても、それぞれの偏りに適した重み付けを行うパワー補正済み重み付き符号帳及びノルム逆数表を選択することができ、効率的にＳＮ比を改善できる。

以上のように、第１の本発明では、符号帳の探索のための演算量を低減できる。また、第２の本発明では、入力信号の周波数に対するパワーの偏りが変動する場合であっても有効にＳＮ比を改善できる。

以下、本発明を実施するための最良の形態を図面を参照して説明する。
〔第１実施形態〕
＜本形態の原理＞
まず、本形態の原理について説明する。
本形態では、２段の符号化部によって入力信号を符号化する。１段目の符号化部では、入力信号sを波形符号化方式によって符号化して基本符号I_bを生成する。２段目の符号化部では、符号帳を用い、１段目の符号化において生じた符号化雑音である基本雑音信号eを符号化して拡張符号I_eを生成する。

２段目の符号化部では、単に基本雑音信号eを符号化するのではなく、特定の周波数について重み付けを行った基本雑音信号eを符号化する。具体的には、２段目の符号化部での符号化雑音を特に低減する必要がある周波数成分に大きな重み付けを行う。これにより、大きな重みが付された周波数成分の特徴が符号帳の探索処理（後述の式（９）に示す基本雑音信号と符号帳の要素との距離探索）に強調されて反映される。その結果、符号帳の要素数やその探索演算量を増加させることなく、大きな重みが付された周波数成分でのＳＮ比を効果的に改善することができる。一方、信号復号装置で使用する符号帳には重みは付されていない。これにより、信号復号装置で拡張符号I_eを復号した際には、重みが付されていない基本雑音信号が再現される。

本形態での特定の周波数成分に対する重み付けは、例えば、以下のようなｚ領域の伝達関数で示されるＦＩＲフィルタを用いて付することができる。
H_w(z)=1/(-b・z^-1+b・z^-2) …(1)
すなわち、基本雑音信号eのz領域表現をe(z)とした場合、基本雑音信号は、
H_w(z)・e(z)
と重み付けされる。また、一例として式（１）においてb=0.550107181とした場合、このＦＩＲフィルタの周波数特性は、図５（ａ）のようになる。

なお、式（１）のＦＩＲフィルタはあくまで一例である。入力信号の周波数分布や要求される周波数特性などに応じ、適したＦＩＲフィルタを用いればよい。なお、ＦＩＲフィルタの設計は公知のフィルタ設計手法を用いることにより可能である。例えば、式（１）の代わりに

B_M={b₁,b₂,...,b_M}
と表現した場合における、
B₅={-0.080094310254, -0.339811379491, 0.660188620508, -0.33981137949, -0.080094310254} …(3)
となるＦＩＲフィルタ（図５（ｂ））や、
B₇={0.117842217312, -0.046490630559, -0.151513182272, -0.614272875977, 0.614272875977, 0.151513182272, 0.046490630559-0.117842217312} …(4)
となるＦＩＲフィルタ（図５（ｃ））を用いてもよい。

図５（ａ）〜（ｃ）に例示したように、式（１）（３）（４）のＦＩＲフィルタは、低域側成分の重みよりも高域側成分の重みが大きい重み付けを行う。このようなＦＩＲフィルタは、平坦な周波数特性のマイクロホンで集音された音声信号のように低域にパワーが集中する入力信号の符号化に適する。ＦＩＲフィルタの選択は、入力信号の周波数特性に応じて最適なものを選べばよい。また、ＦＩＲフィルタは１次のものであってもよいし高次のものであってもよい。

また、式（１）のＦＩＲフィルタは以下のようなToeplitz型の行列で表現できる。

同様に、式（２）で表現されるＦＩＲフィルタをToeplitz型の行列で表現すると、

となる。

以下では、ＦＩＲフィルタを式（６），（７）に例示したようなToeplitz型の重み付け行列Ｗで表現する。なお、本形態では、ＦＩＲフィルタが符号帳の各要素に畳み込まれているため、直接、重み付け行列Ｗを用いた演算を行うことはない。
２段目の符号化部では、
d=‖W・E-g_j・W・c_i‖ …（9）
で表現される距離dを最小値化するi及びjを選択し、それらをそれぞれ雑音形状符号I_s及び雑音利得符号I_gとし、雑音形状符号I_sと雑音利得符号I_gとを多重化したものを拡張符号I_eとする。なお、c_iは信号復号装置で使用される形状符号帳の要素であるベクトルであり、g_jは信号符号化装置や信号復号装置で使用される利得符号帳のj番目の要素であるスカラである。また、Eは処理単位内の各時刻の基本雑音信号eを要素とするベクトルである。すなわち、Eはr次元のベクトルE=(e(t_f),...,e(t_f+r-1))（但しe(t)は各時刻t=(t_f,...,t_f+r-1）の基本雑音信号e）である。

ここで、c_iとg_jとの取り得る組合せは膨大であるため、最適なiとjとを一度に求めることは演算量の観点から好ましくない。そこで本形態では、まず、最適なi（すなわち雑音形状符号I_s）の選択を行い、その次に最適なj（すなわち雑音利得符号I_g）の選択を行う。
具体的には、本形態では、
ε_i=((W・c_i)^t・W/‖W・c_i‖)・E …（10）
を最大値化するiを最適なi（すなわち雑音形状符号I_s）として選択する。なお、式（１０）は、式（９）のc_iについての偏微分値の一部であり、c_iの変化に対し、式（１０）が最大となるときに式（９）が最小となる。また、α^ｔは、α（行列又はベクトル）の転置操作を示す。また、‖β‖は、ベクトルβのノルムである。

式（１０）のε_iを最大値化するiの探索するためは、各iについて式（１０）のε_iを算出する必要がある。本形態では、信号符号化装置で使用する符号帳を工夫することにより、式（１０）の演算量を低減させる。この点が本形態の特徴である。すなわち、式（１０）のうち、((W・c_i)^t ・W/‖W・c_i‖)の部分を予め計算しておき、それを符号帳（「パワー補正済み重み付き形状符号帳」と呼ぶ）の要素として記憶部に格納しておく。式（１０）の演算を行う際には、ベクトルEとパワー補正済み重み付き形状符号帳の要素とを被演算子とした演算のみで式（１０）が算出できる。これにより、大幅に演算量を削減できる。

その後、本形態では、
d_j'=‖g'-g_j‖ …（11）
を最小値化するjを最適なj（すなわち雑音利得符号I_g）として選択する。なお、g'は
g'=((W・c_Is)^t・W/‖W・c_Is‖)・（1/‖W・c_Is‖）・E …（12）
で示される理想ゲインであり、式（９）においてg_j=g'とした場合、d=０となる値である。つまり、式（１１）では、式（９）で示される距離dを０に最も近づける利得符号帳の要素g_jを選択し、それに対応するjを雑音利得符号I_gとして選択する。

＜本形態の具体的な構成＞
次に、本形態の具体的な構成について説明する。
[信号符号化装置の構成]
図１は、第１実施形態の信号符号化装置１０の機能構成を例示したブロック図である。
本形態の例の信号符号化装置１０は、ＣＰＵ（central processing unit）やＲＡＭ（random-access memory）等を具備する公知のコンピュータに所定のプログラムを実行させることにより構成される。

図１に例示するように、本形態の信号符号化装置１０は、入力信号を符号化した基本符号を生成する１段目の基本符号化部１１ と、基本符号を復号して復号信号を生成する基本復号部１２と、入力信号と復号信号との差分に相当する基本雑音信号（すなわち基本符号化の符号化雑音）を抽出する基本雑音抽出部１３と、基本雑音信号を符号化した拡張符号を生成する２段目の品質拡張符号化部１４と、符号を出力する符号出力部１５と、信号符号化装置１０全体を制御する制御部１６と、一時メモリ１７とを有する。また、品質拡張符号化部１４は、記憶部１３ａ〜１３ｃと、距離計算部１３ｄ，１３ｇと、雑音形状符号選択部１３ｅと、理想ゲイン計算部１３ｆと、雑音利得符号選択部１３ｈと、拡張符号多重部１３ｉとを有する。

[信号復号装置の構成]
図２は、第１実施形態の信号復号装置２０の機能構成を例示したブロック図である。
本形態の例の信号復号装置２０も、公知のコンピュータに所定のプログラムを実行させることにより構成される。
図１に例示するように、本形態の信号復号装置２０は、基本符号を復号する基本復号部２１と、拡張符号を復号する品質拡張復号部２２と、基本符号の復号結果と拡張符号の復号結果とを加算する加算部２３と、信号復号装置２０全体を制御する制御部２４と、一時メモリ２５とを有する。また、品質拡張復号部２２は、記憶部２２ａ，２２ｂと、拡張符号分解部２２ｃと、雑音形状選択部２２ｄと、雑音利得選択部２２ｅと、乗算部２２ｆとを有する。

＜本形態の具体的な処理＞
次に、本形態の具体的な処理について説明する。
[前処理]
まず、信号符号化処理及び信号復号処理を行うための前処理について説明する。
本形態では、信号符号化装置１０（図１）への前処理として、信号符号化装置１０の記憶部１３ａに、[p_i=(W・c_i)^t・W/‖W・c_i‖]_i（i=1,...,n）を要素とするパワー補正済み重み付き形状符号帳を格納する。このパワー補正済み重み付き形状符号帳は、周波数成分に特定の重み付けを行う重み付け行列Wを形状符号帳の要素c_i(i=1,...,n)に乗じた重み付き形状符号W・c_iと、当該重み付き形状符号W・c_iのノルムの逆数1/‖W・c_i‖と、当該重み付け行列Wと、の積に相当するr（r≧1）次元のベクトルp_iを要素とする。また、記憶部１３ｂに[1/‖W・c_i‖]_i（i=1,...,n）を要素とするノルム逆数表を格納し、記憶部１３ｃに利得g_j(j=1,...,m)を要素とする利得符号帳を格納する。

また、信号復号装置２０（図２）への前処理として、信号復号装置２０の記憶部２２ａに形状符号c_i（i=1,...,n）を要素とする形状符号帳を格納し、記憶部２２ｂに利得g_j(j=1,...,m)を要素とする利得符号帳を格納する。

[符号化処理]
次に、信号符号化装置１０による符号化処理について説明する。
図３は、第１実施形態の符号化処理を説明するためのフローチャートである。以下、図３に沿って第１実施形態の符号化処理を説明する。なお、以下では明示しないが、信号符号化装置１０は、制御部１６の制御のもと各処理を実行し、各演算で算出されたデータは逐一一時メモリ１７に蓄積され、他の処理に用いられる。

信号符号化装置１０は、所定のサンプリング周波数でサンプリングされたデジタル信号s(t)（tは離散時間）を入力信号とする。本形態では、一例として、８ｋＨｚでサンプリングされた３．４ｋＨｚ帯域（電話帯域）の音声デジタル信号を入力信号とする。また、本形態の例では、実時間処理及びメモリ量の削減のため、所定の時間長のフレーム毎に符号化を行う。なお、フレーム幅としては、例えば、８サンプル（１ｍｓ）から１６０サンプル（２０ｍｓ）程度を例示できる。また、入力信号の符号化処理（１段目の符号化）のフレーム幅と基本雑音信号の符号化処理（２段目の符号化）のフレーム幅（ｒ）とは必ずしも一致する必要はない。また、オフラインで実施するのであれば、メモリの許す限り入力信号s(t)を保存し、それに対応する符号帳を用意して一括して処理を行っても同じ結果が得られる。

以下では、１処理単位の処理のみを示す。すなわち、フレームが処理単位である場合には、以下の処理が各フレームに対して繰り返され、全データが処理単位とする場合には、以下の処理のみを実行する。
まず、制御部１６が、f'にf代入し、ηに１を代入する（ステップＳ０）。なお、fは処理単位の先頭時刻t_fに対応するインデックスである。

次に、基本符号化部１１が、１処理単位内の各時刻(t_f',...,t_f'+q-1)の入力信号s(t_f'),...,s(t_f'+q-1)を波形符号化方式によって符号化した基本符号I_b(t_f'),...,I_b(t_f'+q-1)を生成して出力する（ステップＳ１）。なお、波形符号化方式としては、Ｇ.７１１に用いられる非線型波形圧縮符号化（μ則・Ａ則ＰＣＭ）や、Ｇ. ７２６などに用いられる差分予測波形圧縮符号化波形方式（ＡＤＰＣＭ）などを例示できる。

次に、基本復号部１２が、基本符号化部１１から出力された各時刻(t_f',...,t_f'+q-1)の基本符号I_b(t_f'),...,I_b(t_f'+q-1)を復号して復号信号s’(t_f'),...,s’(t_f'+q-1)を生成する（ステップＳ２）。

次に、制御部１６が、q・η≧rを満たすか否かを判定する（ステップＳ２ａ）。ここで、q・η≧rを満たさないと判定された場合、制御部１６はf'+qを新たなf'とし、η+qを新たなηとし、処理をステップＳ１に戻す（ステップＳ２ｂ）。一方、q・η≧rを満たすと判定された場合、基本復号部１２は、それまでに生成した復号信号’(t_f),...,s’(t_f+r-1)の反転信号-s’(t_f),...,-s’(t_f+r-1)を出力し、制御部１６は処理をステップＳ３に移す。

ステップＳ３では、基本雑音抽出部１３に、入力信号s(t_f),...,s(t_f+r-1)と、基本復号部１２から出力された復号信号の反転信号-s’(t_f),...,-s’(t_f+r-1)とが入力される。基本雑音抽出部１３は、これらを時刻毎に加算し、入力信号s(t_f),...,s(t_f+r-1)と復号信号s’(t_f),...,s’(t_f+r-1)との差分に相当する基本雑音信号e(t_f),...,e(t_f+r-1)を抽出する（ステップＳ３）。

次に、距離計算部１３ｄに基本雑音信号e(t_f),...,e(t_f+r-1)が入力される。距離計算部１３ｄは、記憶部１３ａに格納されたパワー補正済み重み付き符号帳の要素であるベクトルp_i(i=1,...,n)と、入力された基本雑音信号e(t_f),...,e(t_f+r-1)を要素とするr次元のベクトルE=(e(t_f),...,e(t_f+r-1))との内積を、以下のように各iについて算出する（ステップＳ４）。

ε_i=p_i・E (i=1,...,n) …（13）
このように本形態では、パワー補正済み重み付き符号帳の要素としてp_i=(W・c_i)^t ・W/‖W・c_i‖を予め計算しておくため、式（１３）のような１つの内積演算のみで式（１０）の値を算出することができ、その結果、演算量を大幅に削減することができる。

次に、雑音形状符号選択部１３ｅに各内積ε_i(i=1,...,n)が入力され、雑音形状符号選択部１３ｅは、各内積ε_iを指標として最適なiを選択し、選択したiを雑音形状符号I_sとして出力する（ステップＳ５）。例えば、雑音形状符号選択部１３ｅは、以下のように内積ε_iを最大にするiを雑音形状符号I_sとして出力する。

I_s=argmax_i(ε_i) （i=1,...,n) …（14）
また、内積ε_iを最大にするiを雑音形状符号I_sとするのではなく、ある程度の数の内積ε_iを比較した時点で最大であった内積ε_iに対応するiを雑音形状符号I_sとしてもよい。また、ある閾値と内積ε_iとを比較していき、最初に閾値を超えた内積ε_iに対応するiを雑音形状符号I_sとしてもよい。その他、内積ε_iを最大にすると擬制できるiを雑音形状符号I_sとしてもよい。

次に、理想ゲイン計算部１３ｆに雑音形状符号I_sと基本雑音信号e(t_f),...,e(t_f+r-1)とが入力される。理想ゲイン計算部１３ｆは、記憶部１３ａに格納されたパワー補正済み重み付き符号帳のI_s番目の要素であるベクトルp_Isと、記憶部１３ｂに格納されたノルム逆数表のI_s番目の要素1/‖W・c_Is‖とを読み出す。そして、理想ゲイン計算部１３ｆは、以下のように、ベクトルp_Isと1/‖W・c_Is‖と入力された基本雑音信号e(t_f),...,e(t_f+r-1)を要素とするベクトルEとの積に相当する値を理想ゲインg'として算出して出力する。（ステップＳ６）。
g'=p_Is・(1/‖W・c_Is‖)・E …（15）

なお、理想ゲイン計算部１３ｆに、雑音形状符号選択部１３ｅで算出された内積ε_Isと雑音形状符号I_sと基本雑音信号e(t_f),...,e(t_f+r-1)とが入力され、理想ゲイン計算部１３ｆが、記憶部１３ｂに格納されたノルム逆数表のI_s番目の要素1/‖W・c_Is‖を読み出し、以下のように、理想ゲインg'として算出してもよい。
g'=ε_Is・(1/‖W・c_Is‖) …（16）
ここで、ノルム逆数表の要素として‖W・c_Is‖の逆数1/‖W・c_Is‖が予め求められているため、ステップＳ６では除算ではなく乗算のみを行えばよい。計算機上では、乗算は除算よりも演算量が少ない。本形態では、これによっても演算量を低減している。

次に、距離計算部１３ｇに理想ゲインg'が入力される。距離計算部１３ｇは、以下のように、各jについて利得符号帳の要素である利得g_jと理想ゲインg'との距離d_j'を算出する。
d_j’=‖g’-g_j‖² (j=1,...,m) …（17）
次に、雑音利得符号選択部１３ｈに各jに対応する距離d_j'が入力され、雑音利得符号選択部１３ｈは、距離d_j'を指標としてjを選択し、選択したjを雑音利得符号I_gとして出力する（ステップＳ８）。なお、例えば、雑音利得符号選択部１３ｈは、以下のように距離d_j'を最小にするjを雑音利得符号I_gとする。
I_g=argmin_j(d_j’) (j=1,...,m) …（18）

また、距離d_j'を最小にするjを雑音利得符号I_gとするのではなく、ある程度の数の距離d_j'を比較した時点で最小であった距離d_j'に対応するjを雑音利得符号I_gとしてもよい。また、ある閾値と距離d_j'とを比較していき、最初に閾値を超えた距離d_j'に対応するjを雑音利得符号I_gとしてもよい。その他、距離d_j'を最小にすると擬制できるjを雑音利得符号I_gとしてもよい。
そして、拡張符号多重部１３ｉに雑音形状符号I_sと雑音利得符号I_gとが入力され、拡張符号多重部１３ｉをこれらを多重化した拡張符号I_eを生成する。そして、符号出力部１５が、基本符号I_b(t_f),...,I_b(t_f+r-1)と拡張符号I_eとを出力する（ステップＳ９）。

[復号処理]
次に、信号復号装置２０による復号処理について説明する。
図４は、第１実施形態の復号処理を説明するためのフローチャートである。以下、図４に沿って第１実施形態の復号処理を説明する。なお、以下では明示しないが、信号復号装置２０は、制御部２４の制御のもと各処理を実行し、各演算で算出されたデータは逐一一時メモリ２５に蓄積され、他の処理に用いられる。また、以下では、１処理単位の処理のみを示す。
信号復号装置２０に基本符号I_b(t_f),...,I_b(t_f+r-1)と拡張符号I_eとが入力され、基本符号I_b(t_f),...,I_b(t_f+r-1)は基本復号部２１に、拡張符号I_eは拡張符号分解部２２ｃに入力される（ステップＳ１１）。

基本復号部２１は、入力された基本符号I_b(t_f),...,I_b(t_f+r-1)を復号して復号信号s’(t_f),...,s’(t_f+r-1)を生成して出力する（ステップＳ１２）。また、拡張符号分解部２２ｃは、入力された拡張符号I_eを雑音形状符号I_sと雑音利得符号I_gとに分割し、それらを出力する（ステップＳ１３）。雑音形状符号I_sは雑音形状選択部２２ｄに入力され、雑音形状選択部２２ｄは、これを用い、記憶部２２ａに格納された形状符号帳のI_s番目要素
であるベクトルc_Isを抽出して出力する（ステップＳ１４）。また、雑音利得符号I_gは雑音利得選択部２２ｅに入力され、雑音利得選択部２２ｅは、これを用い、記憶部２２ｂに格納された利得符号帳の要素であるスカラg_Igを抽出して出力する（ステップＳ１５）。

ベクトルc_Isとスカラg_Igとは乗算部２２ｆに入力され、乗算部２２ｆはこれらの積であるベクトルg_Ig・c_Isを算出して出力する（ステップＳ１６）。さらに、加算部２３に復号信号s’(t_f),...,s’(t_f+r-1)とベクトルg_Ig・c_Isとが入力される。加算部２３は、以下のように、s’(t_f),...,s’(t_f+r-1)を各要素とするベクトルs'とベクトルg_Ig・c_Isとの和を再生ベクトルs''として求めて出力する（ステップＳ１７）。
s''=s'+g_Ig・c_Is …（19）

＜本形態の特徴＞
以上説明した通り、本形態では、パワー補正済み重み付き符号帳の要素としてp_i=(W・c_i)^t ・W/‖W・c_i‖を予め計算しておくため、式（１３）のようなパワー補正済み重み付き符号帳の要素であるベクトルp_iとベクトルE=(e(t_f),...,e(t_f+r-1))との内積のみで式（１０）の値を算出できる。これにより、本形態では、符号化時の形状符号探索の際、特許文献１の方式で必要であった形状符号帳の要素毎のスカラ乗算と、入力信号からなるベクトルE毎に必要であった行列演算又は畳み込み演算が不要となる。この効果は、特に処理単位が小さい場合（rが小さい場合）に絶大である。
また、本形態の構成は、このように大きなメリットを生むものであるにも拘らず、信号復号装置の符号帳や機能構成は特許文献１と同様でよく、相互接続性が保持されている。

図６にスペクトル解析例を示す。ここで、図６（ａ）は、原音声（破線）及びその音声をＧ．７１１のみを用いて符号化して復号した再生音（実線）のスペクトルを示すグラフである。また、図６（ｂ）は、原音声（破線）及びその音声をＧ．７１１を用いた本形態によって符号化して復号した再生音（実線）のスペクトルを示すグラフである。なお、形状符号c_iを７ビット、n=128、利得符号g_jを9ビット、m=512とし、式（１）のＦＩＲフィルタを用いた。ここで、Ｇ．７１１単体を用いた場合では、現音声に存在する高域の調波構造が量子化雑音に埋もれていることが分かるが、本形態の方法によれば高域（２５００ＫＨｚ以上）の調波構造が再現されていることが分かる。

なお、本形態では、高域側成分の重みよりも低域側成分の重みが小さい重み付けを行うＦＩＲフィルタに対応するパワー補正済み重み付き符号帳及びノルム逆数表を用いる構成を例示した。しかし、低域側成分の重みよりも高域側成分の重みが小さい重み付けを行うＦＩＲフィルタに対応するパワー補正済み重み付き符号帳及びノルム逆数表を用いる構成であってもよい。このようなＦＩＲフィルタとしては例えば、
H_w(z)=1/(b・z^-1-b・z^-2)
となるＦＩＲフィルタ（図５（ｄ））を例示できる。なお、このＦＩＲフィルタをToeplitz型の行列で表現すると、

となる。

〔第2実施形態〕
次に、本発明の第２実施形態について説明する。
＜本形態の原理＞
本形態は第１実施形態の変形例である。第１実施形態との相違点は、第２実施形態では、信号符号化装置が、
周波数成分への重み付けが相違する２種類以上の重み付け行列Wにそれぞれ対応する２種類以上のパワー補正済み重み付き符号帳及びノルム逆数表をそれぞれ保持しておき、入力信号を用い、使用するパワー補正済み重み付き符号帳及びノルム逆数表を選択し、選択したパワー補正済み重み付き符号帳の要素であるベクトルp_iを用い、内積ε_iを算出し、重み付け選択部が選択したノルム逆数表のI_s番目の要素を用い、理想ゲインg'を算出する点である。その他の処理については第１実施形態と同様である。

これにより、入力信号の周波数特性に応じ、基本雑音信号に適切な重み付けを与えて符号化することが可能となり、例えば、有声区間と無声区間や楽曲ソースとが混在する入力信号ように、周波数に対するパワーの偏りが変動する場合であっても有効にＳＮ比を改善できる。

なお、信号符号化装置が、使用するパワー補正済み重み付き符号帳及びノルム逆数表の種類（すなわち重み付け行列Wの種類）は３種類以上でもよいが、以下では、信号符号化装置は、(a)パワー補正済み重み付き符号帳として、(a-1)低域側成分の重みよりも高域側成分の重みが大きい重み付けを行う行列W1を重み付け行列Wとしたパワー補正済み重み付き符号帳と、(a-2)低域側成分の重みよりも高域側成分の重みが小さいか全周波数成分の重みが等しい重み付けを行う行列W2を重み付け行列Wとしたパワー補正済み重み付き符号帳と、の２種類を保持し、(b)ノルム逆数表として、(b-1)行列W1を重み付け行列Wとしたノルム逆数表と、(b-2)行列W2を重み付け行列Wとしたノルム逆数表と、の２種類を保持する例を説明する。

また、本形態の例では、行列W1として、例えば式（６）に例示したような、低域側成分の重みよりも高域側成分の重みが大きい重み付けを行う行列を用い、行列W2として、例えば式（２０）に例示したような、低域側成分の重みよりも高域側成分の重みが小さい行列を用いる場合を説明する。もちろん、それ以外の重み付けを行ってもよく、例えば、行列W2として全周波数に平坦な重み付けを行う行列（全く重み付けを行わない行列も含む）を用いてもよい。すなわち、伝達関数H_w(z)=1のＦＩＲフィルタによって重み付けを行う構成であってもよい。

＜本形態の具体的な構成＞
次に、本形態の具体的な構成について説明する。
[信号符号化装置の構成]
図７は、第２実施形態の信号符号化装置１１０の機能構成を例示したブロック図である。また、図９は、図７の重み付け選択部１１３ｃの一例を示したブロック図である。本形態の例の信号符号化装置１１０は、ＣＰＵやＲＡＭ等を具備する公知のコンピュータに所定のプログラムを実行させることにより構成される。なお、図７において第１実施形態と共通する部分については図１と同じ符号を付し、説明を簡略化する。

図７に例示するように、本形態の信号符号化装置１１０は、基本符号化部１１と、基本復号部１２と、基本雑音抽出部１３と、基本雑音信号を符号化した拡張符号を生成する２段目の品質拡張符号化部１１４と、符号出力部１５と、制御部１６と、一時メモリ１７とを有する。また、品質拡張符号化部１１４は、記憶部１１３ａ，１１３ｂ，１３ｃと、距離計算部１３ｄ，１３ｇと、雑音形状符号選択部１３ｅと、理想ゲイン計算部１３ｆと、雑音利得符号選択部１３ｈと、拡張符号多重部１３ｉとを有する。また、図９に例示した重み付け選択部１１３ｃは、自己相関関数算出部１１３ｃａと、PARCOR係数算出部１１３ｃｂと、PARCOR係数判定部１１３ｃｃとを有する（ステップＳ９）。

[信号復号装置の構成]
第１実施形態と同じであるため説明を省略する。
＜本形態の具体的な処理＞
次に、本形態の具体的な処理について説明する。
[前処理]
まず、信号符号化処理及び信号復号処理を行うための前処理について説明する。
本形態では、信号符号化装置１１０（図７）への前処理として、信号符号化装置１１０の記憶部１１３ａに、[p_i=(W₁・c_i)^t・W₁/‖W₁・c_i‖]_i（i=1,...,n）を要素とするパワー補正済み重み付き形状符号帳（W=W₁）と、[p_i=(W₂・c_i)^t・W₂/‖W₂・c_i‖]_i（i=1,...,n）を要素とするパワー補正済み重み付き形状符号帳（W=W₂）とを格納する。図８（ａ）は、このように記憶部１１３ａに格納される２つのパワー補正済み重み付き形状符号帳（W=W₁，W=W₂）を例示した図である。

また、信号符号化装置１１０の記憶部１１３ｂに、[1/‖W₁・c_i‖]_i（i=1,...,n）を要素とするノルム逆数表（W=W₁）と、[1/‖W₂・c_i‖]_i（i=1,...,n）を要素とするノルム逆数表（W=W₂）とを格納する。図８（ｂ）は、このように記憶部１１３ｂに格納される２つのノルム逆数表（W=W₁，W=W₂）を例示した図である。
また、記憶部１３ｃに利得g_j(j=1,...,m)を要素とする利得符号帳を格納する。なお、信号復号装置の前処理は第１実施形態と同じであるため説明を省略する。

[符号化処理]
次に、信号符号化装置１１０による符号化処理について説明する。
図１０は、第２実施形態の符号化処理を説明するためのフローチャートである。以下、図１０に沿って第２実施形態の符号化処理を説明する。なお、以下では明示しないが、信号符号化装置１１０は、制御部１６の制御のもと各処理を実行し、各演算で算出されたデータは逐一一時メモリ１７に蓄積され、他の処理に用いられる。なお、第１実施形態と同様、以下では、１処理単位の処理のみを示す。

本形態では、重み付け選択部１１３ｃに１処理単位内の各時刻(t_f,...,t_f+r-1)の入力信号s(t_f),...,s(t_f+r-1)が入力される。重み付け選択部１１３ｃは、入力信号s(t_f),...,s(t_f+r-1)を用い、その処理単位で使用するパワー補正済み重み付き符号帳とノルム逆数表とを選択する（ステップＳ２１）。選択されたパワー補正済み重み付き符号帳とノルム逆数表とを特定するためのフラグ情報が、一時メモリ１７に格納される。

[ステップＳ２１の処理の具体例]
図９に例示した重み付け選択部１１３ｃの場合、まず、以下のように、自己相関関数算出部１１３ｃａが、入力信号s(t_f),...,s(t_f+r-1)の０次と１次の自己相関関数γ₀，γ₁を算出して出力する。

次に、PARCOR係数算出部１１３ｃｂに０次と１次の自己相関関数γ₀，γ₁が入力され、PARCOR係数算出部１１３ｃｂは、例えば、以下のように１次のPARCOR係数k₁を算出する。
k₁=γ₀ + γ₁ …（22）

次に、PARCOR係数判定部１１３ｃｃに１次のPARCOR係数k₁が入力され、PARCOR係数判定部１１３ｃｃが、k₁＜0であるかk₁≧0であるかを判定する。ここで、k₁＜0であった場合、PARCOR係数判定部１１３ｃｃは、低域側成分の重みよりも高域側成分の重みが大きい重み付けを行う行列W1を用いたパワー補正済み重み付き符号帳（W=W₁）とノルム逆数表（W=W₁）とを選択する。一方、k₁≧0であった場合、PARCOR係数判定部１１３ｃｃは、低域側成分の重みよりも高域側成分の重みが小さい重み付けを行う行列（又は平坦な重み付けを行う行列）W2を用いたパワー補正済み重み付き符号帳（W=W₂）とノルム逆数表（W=W₂）とを選択する。

すなわち、k₁＜0である場合、その処理単位の入力信号s(t_f),...,s(t_f+r-1)のスペクトルの傾きは左肩上がりであるため、低域側成分の重みよりも高域側成分の重みが大きい重み付けを行う行列W1を用いたパワー補正済み重み付き符号帳（W=W₁）とノルム逆数表（W=W₁）とを選択する。一方、k₁≧0である場合、その処理単位の入力信号s(t_f),...,s(t_f+r-1)のスペクトルの傾きは平坦又は右肩上がりであるため、低域側成分の重みよりも高域側成分の重みが小さい重み付けを行う行列（又は平坦な重み付けを行う行列）W2を用いたパワー補正済み重み付き符号帳（W=W₂）とノルム逆数表（W=W₂）とを選択する。なお、ステップＳ２１の処理はこれに限定されず、PARCOR係数をバーグ（Burg）法等の他のアルゴリズムを用いて算出してもよい。また、実際に入力信号s(t_f),...,s(t_f+r-1)をフーリエ変換してスペクトラムを求め、その波形情報を用いて行列Wを選択してもよい（[ステップＳ２１の処理の具体例]の説明終わり）。
その後実行されるステップＳ２２〜Ｓ２４の処理は、第１実施形態のステップＳ１〜Ｓ３（図３）と同じであるため説明を省略する。

ステップＳ２４の後、次に、距離計算部１３ｄに基本雑音信号e(t_f),...,e(t_f+r-1)が入力される。距離計算部１３ｄは、一時メモリ１７のフラグ情報を参照し、重み付け選択部１１３ｃに選択されたパワー補正済み重み付き符号帳を特定し、そのパワー補正済み重み付き符号帳の要素であるベクトルp_i(i=1,...,n)と、入力された基本雑音信号e(t_f),...,e(t_f+r-1)を要素とするr次元のベクトルE=(e(t_f),...,e(t_f+r-1))との内積を式（１３）のように各iについて算出する（ステップＳ２５）。

次に、第１実施形態と同様、雑音形状符号選択部１３ｅに各内積ε_i(i=1,...,n)が入力され、雑音形状符号選択部１３ｅは、各内積ε_iを指標として最適なiを選択し、選択したiを雑音形状符号I_sとして出力する（ステップＳ２６）。

次に、理想ゲイン計算部１３ｆに雑音形状符号I_sと基本雑音信号e(t_f),...,e(t_f+r-1)とが入力される。理想ゲイン計算部１３ｆは、一時メモリ１７のフラグ情報を参照し、重み付け選択部１１３ｃに選択されたパワー補正済み重み付き符号帳とノルム逆数表とを特定し、特定したパワー補正済み重み付き符号帳のI_s番目の要素であるベクトルp_Is及びノルム逆数表のI_s番目の要素1/‖W・c_Is‖とを、それぞれ、記憶部１１３ａ，１１３ｂから読み出す。そして、理想ゲイン計算部１３ｆは、式（１５）のように、ベクトルp_Isと1/‖W・c_Is‖と入力された基本雑音信号e(t_f),...,e(t_f+r-1)を要素とするベクトルEとの積に相当する値を理想ゲインg'として算出して出力する。（ステップＳ２７）。

なお、理想ゲイン計算部１３ｆに、雑音形状符号選択部１３ｅで算出された内積ε_Isと雑音形状符号I_sと基本雑音信号e(t_f),...,e(t_f+r-1)とが入力され、理想ゲイン計算部１３ｆが、選択されたノルム逆数表のI_s番目の要素1/‖W・c_Is‖を読み出し、式（１６）のように、理想ゲインg'として算出してもよい。
その後実行されるステップＳ２８〜Ｓ３０の処理は、第１実施形態のステップＳ７〜Ｓ９と同じであるため説明を省略する。

[復号処理]
第１実施形態と同じであるため説明を省略する。
＜本形態の特徴＞
以上説明した通り、本形態では重み付けが相違する複数組のパワー補正済み重み付き符号帳とノルム逆数表とを信号符号化装置に保持させ、入力信号に応じ、使用するパワー補正済み重み付き符号帳とノルム逆数表との組を選択する構成とした。これにより、入力信号の周波数に対するパワー分布が変動する場合であっても、その変動に応じて重み付けを変化させて基本雑音信号を符号化でき、復号信号のＳＮ比を改善することができる。
また、本形態の構成は、このように大きなメリットを生むものであるにも拘らず、信号復号装置の符号帳や機能構成は第１実施形態や特許文献１と同様でよく、相互接続性が保持されている。

〔変形例〕
なお、本発明は上述の実施の形態に限定されるものではない。例えば、各実施形態では、入力信号を符号化して基本符号を生成し、その基本符号を復号して得られた復号信号と入力信号との差を基本雑音信号として算出した。しかし、基本雑音信号の算出方法はこれに限定されない。例えば、入力信号の量子化幅で除算し、その商を基本符号とし、余りを基本雑音信号とする構成であってもよい。
また、処理単位を離散時間単位としてもよい（すなわちフレーム幅１）。この場合、上記の各処理における「ベクトル」や「行列」は「スカラ」となり、内積はスカラ積となる。

また、第２実施形態のように重み付けが相違する符号帳を信号符号化装置に保持させ、入力信号の周波数特性に応じて符号帳を選択する構成を特許文献１の符号帳に適用してもよい。すなわち、入力信号を用い、基本雑音信号の周波数成分に対する重み付けを決定し、決定した重み付けがなされた基本雑音信号の符号化を行い、拡張符号を生成する概念は、実施形態２の構成に限定されるものではなく、周波数成分に対する重み付けを行った基本雑音信号を符号化する手法全てに適用可能な概念である。

その他、本発明の趣旨を逸脱しない範囲で適宜変更が可能であることはいうまでもない。また、上述の各種の処理は、記載に従って時系列に実行されるのみならず、処理を実行する装置の処理能力あるいは必要に応じて並列的にあるいは個別に実行されてもよい。
また、上述の構成をコンピュータによって実現する場合、各装置が有すべき機能の処理内容はプログラムによって記述される。そして、このプログラムをコンピュータで実行することにより、上記処理機能がコンピュータ上で実現される。

この処理内容を記述したプログラムは、コンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録しておくことができる。コンピュータで読み取り可能な記録媒体としては、例えば、磁気記録装置、光ディスク、光磁気記録媒体、半導体メモリ等どのようなものでもよいが、具体的には、例えば、磁気記録装置として、ハードディスク装置、フレキシブルディスク、磁気テープ等を、光ディスクとして、ＤＶＤ（Digital Versatile Disc）、ＤＶＤ−ＲＡＭ（Random Access Memory）、ＣＤ−ＲＯＭ（Compact Disc Read Only Memory）、ＣＤ−Ｒ（Recordable）／ＲＷ（ReWritable）等を、光磁気記録媒体として、ＭＯ（Magneto-Optical disc）等を、半導体メモリとしてＥＥＰ−ＲＯＭ（Electronically Erasable and Programmable-Read Only Memory）等を用いることができる。

また、このプログラムの流通は、例えば、そのプログラムを記録したＤＶＤ、ＣＤ−ＲＯＭ等の可搬型記録媒体を販売、譲渡、貸与等することによって行う。さらに、このプログラムをサーバコンピュータの記憶装置に格納しておき、ネットワークを介して、サーバコンピュータから他のコンピュータにそのプログラムを転送することにより、このプログラムを流通させる構成としてもよい。

このようなプログラムを実行するコンピュータは、例えば、まず、可搬型記録媒体に記録されたプログラムもしくはサーバコンピュータから転送されたプログラムを、一旦、自己の記憶装置に格納する。そして、処理の実行時、このコンピュータは、自己の記録媒体に格納されたプログラムを読み取り、読み取ったプログラムに従った処理を実行する。また、このプログラムの別の実行形態として、コンピュータが可搬型記録媒体から直接プログラムを読み取り、そのプログラムに従った処理を実行することとしてもよく、さらに、このコンピュータにサーバコンピュータからプログラムが転送されるたびに、逐次、受け取ったプログラムに従った処理を実行することとしてもよい。また、サーバコンピュータから、このコンピュータへのプログラムの転送は行わず、その実行指示と結果取得のみによって処理機能を実現する、いわゆるＡＳＰ（Application Service Provider）型のサービスによって、上述の処理を実行する構成としてもよい。なお、本形態におけるプログラムには、電子計算機による処理の用に供する情報であってプログラムに準ずるもの（コンピュータに対する直接の指令ではないがコンピュータの処理を規定する性質を有するデータ等）を含むものとする。

また、この形態では、コンピュータ上で所定のプログラムを実行させることにより、本装置を構成することとしたが、これらの処理内容の少なくとも一部をハードウェア的に実現することとしてもよい。

本発明の利用分野としては、例えば、インターネットを利用したＶｏＩＰ電話、ＶｏＩ Ｐ電話を利用した音声会議システム等のほか、音声信号と楽曲ソースとが混在する信号の符号化、動画信号やその他の信号の符号化等を例示できる。

図１は、第１実施形態の信号符号化装置の機能構成を例示したブロック図である。 図２は、第１実施形態の信号復号装置の機能構成を例示したブロック図である。 図３は、第１実施形態の符号化処理を説明するためのフローチャートである。 図４は、第１実施形態の復号処理を説明するためのフローチャートである。 図５（ａ）〜（ｄ）は、ＦＩＲフィルタの周波数特性を示したグラフである。 図６（ａ）（ｂ）は、復号信号のスペクトル解析例を示したグラフである。 図７は、第２実施形態の信号符号化装置の機能構成を例示したブロック図である。 図８（ａ）は、２つのパワー補正済み重み付き形状符号帳（W=W₁，W=W₂）を例示した図、図８（ｂ）は、記憶部に格納される２つのノルム逆数表（W=W₁，W=W₂）を例示した図である。 図９は、図７の重み付け選択部の一例を示したブロック図である。 図１０は、第２実施形態の符号化処理を説明するためのフローチャートである。 ＩＲＳ特性を示すグラフである。

符号の説明

１０，１１０ 信号符号化装置
２０ 信号復号装置

Claims (7)

1. 周波数成分に特定の重み付けを行う重み付け行列Wを、対応する復号装置が備える形状符号帳の要素c_i(i=1,...,n)に乗じた重み付き形状符号W・c_iと、当該重み付き形状符号W・c_iのノルムの逆数1/‖W・c_i‖と、当該重み付け行列Wと、の積に相当するr（r≧1）次元のベクトルp_iを要素とするパワー補正済み重み付き符号帳が格納された第１記憶部と、
   上記重み付き形状符号W・c_iのノルムの逆数1/‖W・c_i‖を要素とするノルム逆数表が格納された第２記憶部と、
   利得g_j(j=1,...,m)を要素とする利得符号帳が格納された第３記憶部と、
   各時刻の入力信号sを波形符号化方式によって符号化した基本符号I_bを生成する基本符号化部と、
   時刻毎に上記入力信号sと上記基本符号の復号信号s'との差分に相当する基本雑音信号eを抽出する基本雑音抽出部と、
   各iについて、上記ベクトルp_iと、上記基本雑音信号eを要素とするr次元のベクトルEと、の内積ε_iを算出する第１距離計算部と、
   上記内積ε_iを指標として選択したiを雑音形状符号I_sとする雑音形状符号選択部と、
   上記パワー補正済み重み付き符号帳のI_s番目の要素であるベクトルp_Isと上記ノルム逆数表のI_s番目の要素1/‖W・c_Is‖と上記ベクトルEとの積に相当する値を理想ゲインg'として算出する理想ゲイン計算部と、
   各jについて、上記利得符号帳の要素である利得g_jと理想ゲインg'との距離d_j'を算出する第２距離計算部と、
   上記距離d_j'を指標として選択したjを雑音利得符号I_gとする雑音利得符号選択部と、
   上記基本符号I_bと上記雑音形状符号I_sと上記雑音利得符号I_gとを出力する符号出力部と、
   を有することを特徴とする信号符号化装置。
2. 請求項１記載の信号符号化装置であって、
   上記第１記憶部には、
   低域側成分の重みよりも高域側成分の重みが大きい重み付けを行う行列W1を上記重み付け行列Wとした上記パワー補正済み重み付き符号帳と、
   低域側成分の重みよりも高域側成分の重みが小さいか全周波数成分の重みが等しい重み付けを行う行列W2を上記重み付け行列Wとした上記パワー補正済み重み付き符号帳と、が格納され、
   上記第２記憶部には、
   上記行列W1を上記重み付け行列Wとした上記ノルム逆数表と、
   上記行列W2を上記重み付け行列Wとした上記ノルム逆数表と、が格納され、
   当該信号符号化装置は、
   上記入力信号sから算出した１次のPARCOR係数が負の場合、上記行列W1を上記重み付け行列Wとした上記パワー補正済み重み付き符号帳及び上記ノルム逆数表を選択し、上記１次のPARCOR係数が負でない場合、上記行列W2を上記重み付け行列Wとした上記パワー補正済み重み付き符号帳及び上記ノルム逆数表を選択する重み付け選択部をさらに有し、
   上記第１距離計算部は、
   上記重み付け選択部が選択した上記パワー補正済み重み付き符号帳の要素である上記ベクトルp_iを用い、上記内積ε_iを算出し、
   上記理想ゲイン計算部は、
   上記重み付け選択部が選択した上記ノルム逆数表のI_s番目の要素を用い、上記理想ゲインg'を算出する、
   ことを特徴とする信号符号化装置。
3. 請求項１記載の信号符号化装置であって、
   上記雑音形状符号選択部は、
   上記内積ε_iを最大にするiを雑音形状符号I_sとし、
   上記雑音利得符号選択部は、
   上記距離d_j'を最小にするjを雑音利得符号I_gとする、
   ことを特徴とする信号符号化装置。
4. 周波数成分に特定の重み付けを行う重み付け行列Wを、対応する復号方法が用いる形状符号帳の要素c_i(i=1,...,n)に乗じた重み付き形状符号W・c_iと、当該重み付き形状符号W・c_iのノルムの逆数1/‖W・c_i‖と、当該重み付け行列Wと、の積に相当するr（r≧1）次元のベクトルp_iを要素とするパワー補正済み重み付き符号帳を第１記憶部に格納しておき、
   上記重み付き形状符号W・c_iのノルムの逆数1/‖W・c_i‖を要素とするノルム逆数表を第２記憶部に格納しておき、
   利得g_j(j=1,...,m)を要素とする利得符号帳を第３記憶部に格納しておき、
   基本符号化部が、各時刻の入力信号sを波形符号化方式によって符号化した基本符号I_bを生成する基本符号化ステップと、
   基本雑音抽出部が、時刻毎に上記入力信号sと上記基本符号の復号信号s'との差分に相当する基本雑音信号eを抽出する基本雑音抽出ステップと、
   第１距離計算部が、各iについて、上記ベクトルp_iと、上記基本雑音信号eを要素とするr次元のベクトルEと、の内積ε_iを算出する第１距離計算ステップと、
   雑音形状符号選択部が、上記内積ε_iを指標として選択したiを雑音形状符号I_sとする雑音形状符号選択ステップと、
   理想ゲイン計算部が、上記パワー補正済み重み付き符号帳のI_s番目の要素であるベクトルp_Isと上記ノルム逆数表のI_s番目の要素1/‖W・c_Is‖と上記ベクトルEとの積に相当する値を理想ゲインg'として算出する理想ゲイン計算ステップと、
   第２距離計算部が、各jについて、上記利得符号帳の要素である利得g_jと理想ゲインg'との距離d_j'を算出する第２距離計算ステップと、
   雑音利得符号選択部が、上記距離d_j'を指標として選択したjを雑音利得符号I_gとする雑音利得符号選択ステップと、
   符号出力部が、上記基本符号I_bと上記雑音形状符号I_sと上記雑音利得符号I_gとを出力する符号出力ステップと、を実行する、
   ことを特徴とする信号符号化方法。
5. 請求項４記載の信号符号化方法であって、
   上記第１記憶部には、
   低域側成分の重みよりも高域側成分の重みが大きい重み付けを行う行列W1を上記重み付け行列Wとした上記パワー補正済み重み付き符号帳と、
   低域側成分の重みよりも高域側成分の重みが小さいか全周波数成分の重みが等しい重み付けを行う行列W2を上記重み付け行列Wとした上記パワー補正済み重み付き符号帳と、が格納されており、
   上記第２記憶部には、
   上記行列W1を上記重み付け行列Wとした上記ノルム逆数表と、
   上記行列W2を上記重み付け行列Wとした上記ノルム逆数表と、が格納されており、
   上記入力信号sから算出された１次のPARCOR係数が負の場合、重み付け選択部が上記行列W1を上記重み付け行列Wとした上記パワー補正済み重み付き符号帳及び上記ノルム逆数表を選択し、上記１次のPARCOR係数が負でない場合、上記重み付け選択部が上記行列W2を上記重み付け行列Wとした上記パワー補正済み重み付き符号帳及び上記ノルム逆数表を選択する重み付け選択ステップをさらに有し、
   上記第１距離計算ステップは、
   上記重み付け選択部が選択した上記パワー補正済み重み付き符号帳の要素である上記ベクトルp _i を用い、上記内積ε _i を算出するステップであり、
   上記理想ゲイン計算ステップは、
   上記重み付け選択部が選択した上記ノルム逆数表のI _s 番目の要素を用い、上記理想ゲインg'を算出するステップである、
   ことを特徴とする信号符号化方法。
6. 請求項１から３の何れかに記載の信号符号化装置としてコンピュータを機能させるためのプログラム。
7. 請求項６に記載のプログラムを格納したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。

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