JP4963963B2 - スケーラブル符号化装置、スケーラブル復号装置、スケーラブル符号化方法およびスケーラブル復号方法 - Google Patents

スケーラブル符号化装置、スケーラブル復号装置、スケーラブル符号化方法およびスケーラブル復号方法 Download PDF

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Description

本発明は、移動体通信システムやインターネットプロトコルを用いたパケット通信システム等において、音声通信を行う際に用いられる通信端末装置および基地局装置、ならびにこれらの装置に搭載されるスケーラブル符号化装置、スケーラブル復号装置、スケーラブル符号化方法およびスケーラブル復号方法に関する。
ＶｏＩＰ（Voice over IP）等のようにパケットを用いた音声通信においては、音声データの符号化にフレーム消失耐性のある符号化方式が望まれている。インターネット通信に代表されるパケット通信においては、輻輳等により伝送路上でパケットが破棄されることがあるからである。
フレーム消失耐性を高める方法の一つとして、伝送情報の一部が消失しても他の一部から復号処理を行うようにすることでフレーム消失の影響をできるだけ少なくするアプローチがある（例えば、特許文献１参照）。特許文献１には、スケーラブル符号化を用いてコアレイヤ符号化情報と拡張レイヤの符号化情報とを別々のパケットに詰めて伝送する方法が開示されている。また、パケット通信のアプリケーションとして、太い回線（ブロードバンド回線）と細い回線（伝送レートの低い回線）とが混在するネットワークを用いたマルチキャスト通信（一対多の通信）が挙げられる。このような不均一なネットワーク上で多地点間通信を行う場合にも、それぞれのネットワークに対応して符号化情報が階層化されていれば、ネットワークごとに異なる符号化情報を送る必要がないため、スケーラブル符号化が有効である。
例えば、音声信号の高能率な符号化を可能とするＣＥＬＰ（Code Excited Linear Prediction）方式をベースとして、信号帯域幅に（周波数軸方向に）スケーラビリティを有する帯域スケーラブル符号化技術として、特許文献２に開示されている技術がある。特許文献２では、音声信号のスペクトル包絡情報をＬＳＰ（Line Spectrum Pair：線スペクトル対）パラメータで表現するＣＥＬＰ方式の例が示されている。ここでは、狭帯域音声用の符号化部（コアレイヤ）で得られた量子化ＬＳＰパラメータ（狭帯域符号化ＬＳＰ）を以下の式（１）
ｆｗ(ｉ)＝０．５×ｆｎ(ｉ) ［ただし、ｉ＝０，…，Ｐｎ−１］
＝０．０ ［ただし、ｉ＝Ｐｎ，…，Ｐｗ−１］ ・・・（１）
を用いて広帯域音声符号化用のＬＳＰパラメータに変換し、変換したＬＳＰパラメータを広帯域音声用の符号化部（拡張レイヤ）で用いることにより、帯域スケーラブルなＬＳＰ符号化方法を実現している。なお、ｆｗ(ｉ)は広帯域信号におけるｉ次のＬＳＰパラメータ、ｆｎ(ｉ)は狭帯域信号におけるｉ次のＬＳＰパラメータ、Ｐｎは狭帯域信号のＬＳＰ分析次数、Ｐｗは広帯域信号のＬＳＰ分析次数をそれぞれ示している。ちなみに、ＬＳＰは、ＬＳＦ（Line Spectral Frequency）とも呼ばれる。
特開２００３−２４１７９９号公報 特開平１１−３０９９７号公報
しかしながら、特許文献２においては、狭帯域音声符号化で得られた量子化ＬＳＰパラメータ（狭帯域ＬＳＰ）を単純に定数倍して、広帯域信号に対するＬＳＰパラメータ（広帯域ＬＳＰ）の予測に用いているだけなので、狭帯域ＬＳＰの情報を最大限活用している
とは言えず、式（１）に基づいて設計された広帯域ＬＳＰ符号化器は、量子化効率等の符号化性能が不十分である。
本発明の目的は、量子化効率の高い高性能な帯域スケーラブルＬＳＰ符号化を実現することができるスケーラブル符号化装置、スケーラブル復号装置、スケーラブル符号化方法およびスケーラブル復号方法を提供することである。
上記課題を解決するために本発明に係るスケーラブル符号化装置は、狭帯域の量子化ＬＳＰパラメータを用いて広帯域のＬＳＰパラメータの予測量子化を行うスケーラブル符号化装置であって、前記狭帯域の量子化ＬＳＰパラメータを変換して得られるＬＰＣパラメータにプリエンファシス処理を行うプリエンファシス手段と、前記プリエンファシスされたＬＰＣパラメータをプリエンファシスされたＬＳＰパラメータに変換するＬＰＣ−ＬＳＰ変換手段と、前記プリエンファシスされたＬＳＰパラメータを広帯域形態に変換し、広帯域ＬＳＰパラメータを出力する変換手段と、前記広帯域ＬＳＰパラメータを用いてクラス情報を生成するクラス分類手段と、前記クラス情報を入力して多段ベクトル量子化を行う多段ベクトル量子化符号帳と、を備え、前記多段ベクトル量子化符号帳は、多段階の符号帳のうち、符号帳に格納されているコードベクトルの平均エネルギが最大となる段の符号帳が複数のサブ符号帳から構成されており、前記クラス情報に対応するサブ符号帳を選択的に使用して前記予測量子化を行う構成を採る。
また、本発明に係るスケーラブル復号装置は、狭帯域の復号量子化ＬＳＰパラメータを用いて広帯域のＬＳＰパラメータの予測量子化の逆量子化を行うスケーラブル復号装置であって、前記狭帯域の復号量子化ＬＳＰパラメータを変換して得られるＬＰＣパラメータにプリエンファシス処理を行うプリエンファシス手段と、前記プリエンファシスされたＬＰＣパラメータをプリエンファシスされたＬＳＰパラメータに変換するＬＰＣ−ＬＳＰ変換手段と、前記プリエンファシスされたＬＳＰパラメータを広帯域形態へ変換し、広帯域ＬＳＰパラメータを出力する変換手段と、前記広帯域ＬＳＰパラメータを用いてクラス情報を生成するクラス分類手段と、前記クラス情報を入力して多段ベクトル量子化の逆量子化を行う多段ベクトル量子化符号帳と、を備え、前記多段ベクトル量子化符号帳は、多段階の符号帳のうち、符号帳に格納されているコードベクトルの平均エネルギが最大となる段の符号帳が複数のサブ符号帳から構成されており、前記クラス情報に対応するサブ符号帳を選択的に使用して前記逆量子化を行う構成を採る。
また、本発明に係るスケーラブル符号化方法は、狭帯域の量子化ＬＳＰパラメータを用いて広帯域のＬＳＰパラメータの予測量子化を行うスケーラブル符号化方法であって、前記狭帯域の量子化ＬＳＰパラメータを変換して得られるＬＰＣパラメータにプリエンファシス処理を行うプリエンファシスステップと、前記プリエンファシスされたＬＰＣパラメータをプリエンファシスされたＬＳＰパラメータに変換するＬＰＣ−ＬＳＰ変換ステップと、前記プリエンファシスされたＬＳＰパラメータを広帯域形態に変換し、広帯域ＬＳＰパラメータを出力する変換ステップと、前記広帯域ＬＳＰパラメータを用いてクラス情報を生成するクラス分類ステップと、前記クラス情報を入力して多段ベクトル量子化を行う多段ベクトル量子化符号ステップと、を備え、前記多段ベクトル量子化符号ステップでは、多段ベクトル量子化符号帳のうち、符号帳に格納されているコードベクトルの平均エネルギが最大となる段の符号帳が複数のサブ符号帳からなり、前記クラス情報に対応するサブ符号帳を選択的に使用して前記予測量子化を行うようにした。
また、本発明に係るスケーラブル復号方法は、狭帯域の復号量子化ＬＳＰパラメータを用いて広帯域のＬＳＰパラメータの予測量子化の逆量子化を行うスケーラブル復号方法であって、前記狭帯域の復号量子化ＬＳＰパラメータを変換して得られるＬＰＣパラメータにプリエンファシス処理を行うプリエンファシスステップと、前記プリエンファシスされたＬＰＣパラメータをプリエンファシスされたＬＳＰパラメータに変換するＬＰＣ−ＬＳＰ変換ステップと、前記プリエンファシスされたＬＳＰパラメータを広帯域形態へ変換し、広帯域ＬＳＰパラメータを出力する変換ステップと、前記広帯域ＬＳＰパラメータを用いてクラス情報を生成するクラス分類ステップと、前記クラス情報を入力して多段ベクトル量子化の逆量子化を行う多段ベクトル量子化符号ステップと、を備え、前記多段ベクトル量子化符号ステップでは、多段ベクトル量子化符号帳のうち、符号帳に格納されているコードベクトルの平均エネルギが最大となる段の符号帳が複数のサブ符号帳からなり、前記クラス情報に対応するサブ符号帳を選択的に使用して前記逆量子化を行うようにした。
本発明によれば、狭帯域ＬＳＰに対してプリエンファシス処理を施すことにより、狭帯域信号の分析時はプリエンファシスを使用せず、広帯域信号の分析時はプリエンファシスを使用する構成となっているスケーラブル符号化装置においても、狭帯域ＬＳＰを用いた広帯域ＬＳＰの予測量子化を高性能に行うことができる。
また、本発明によれば、狭帯域ＬＳＰの情報を用いて広帯域ＬＳＰパラメータを適応符号化することにより、量子化効率の高い高性能な帯域スケーラブルＬＳＰ符号化を実現することができる。
さらに、本発明によれば、広帯域ＬＳＰパラメータの符号化において、先ず広帯域ＬＳＰパラメータがクラス分類され、次いで分類されたクラスに対応付けされたサブ符号帳が選択され、さらに選択されたサブ符号帳を用いて多段階ベクトル量子化が行われるため、符号化データに原信号の特徴を精度良く反映させることができるとともに、これらのサブ符号帳を有する多段階ベクトル量子化符号帳のメモリ量を抑えることができる。
図１は、１６次の広帯域ＬＳＰ（広帯域信号から１６次のＬＳＰを求めたもの：図１の左図）と８次の狭帯域ＬＳＰ（狭帯域信号から８次のＬＳＰを求めて式（１）によって変換されたもの：図１の右図）を横軸にフレーム番号をとってプロットしたグラフである。これらのグラフにおいて、横軸は時間（分析フレーム番号）、縦軸は正規化周波数（１．０＝ナイキスト周波数（この例では８ｋＨｚ））である。
これらのグラフから次のようなことが示唆される。第一に、式（１）によって得られるＬＳＰは、必ずしも高い精度で近似できているわけではないが、広帯域ＬＳＰの低域側８次を近似するものとして妥当なものとなっている。第二に、狭帯域信号は３.４ｋＨｚ付近で信号成分がなくなる（減衰する）ため、広帯域ＬＳＰが正規化周波数０.５近くにある場合、対応する狭帯域ＬＳＰは３.４ｋＨｚ付近にクリッピングされたようになり、式（１）によって得られる近似値の誤差が大きくなる。逆に言うと、狭帯域ＬＳＰの８番目の要素が、３.４ｋＨｚ付近にある場合、広帯域ＬＳＰの８番目の要素は３.４ｋＨｚ以上の周波数に存在する可能性が高くなる、というように狭帯域ＬＳＰから広帯域ＬＳＰの特徴をある程度予測することができる。
つまり、（１）狭帯域ＬＳＰは広帯域ＬＳＰの低次半分の特徴をほぼ表現している、（２）広帯域ＬＳＰと狭帯域ＬＳＰとの間にはある程度相関があり、狭帯域ＬＳＰが分かると、広帯域ＬＳＰとしてあり得る候補をある程度絞り込むことができる、と考えられる。特に音声信号のようなものを考えた場合、狭帯域ＬＳＰが決まると、そのような特徴を包含するような広帯域ＬＳＰは、一意に決まらないながらも、ある程度絞り込まれる（例えば狭帯域ＬＳＰが「あ」という音声信号の特徴をもつ場合、広帯域ＬＳＰも「あ」という音声信号の特徴をもつ可能性が高く、そのような特徴を有するＬＳＰパラメータのパターンが存在するベクトル空間はある程度限定される）。
このような狭帯域信号から得られるＬＳＰと広帯域信号から得られるＬＳＰとの相互関係を積極的に利用することにより、広帯域信号から得られるＬＳＰの量子化効率を上げることが可能である。
以下、本発明の実施の形態について、添付図面を参照して詳細に説明する。
（実施の形態１）
図２は、本発明の実施の形態１に係るスケーラブル符号化装置の主要な構成を示すブロック図である。
本実施の形態に係るスケーラブル符号化装置は、狭帯域−広帯域変換部２００、増幅器
２０１、増幅器２０２、遅延器２０３、除算器２０４、増幅器２０５、増幅器２０６、分類器２０７、多段階ベクトル量子化符号帳２０８、増幅器２０９、予測係数テーブル２１０、加算器２１１、遅延器２１２、減算器２１３および誤差最小化部２１４を備える。多段階ベクトル量子化符号帳２０８は、初段符号帳２５０、切り換えスイッチ２５１、２段目符号帳（ＣＢｂ）２５２、３段目符号帳（ＣＢｃ）２５３および加算器２５４、２５５を備える。
本実施の形態に係るスケーラブル符号化装置の各部は以下の動作を行う。
狭帯域−広帯域変換部２００は、入力された量子化狭帯域ＬＳＰ（図示しない狭帯域ＬＳＰ量子化器によって予め量子化された狭帯域信号のＬＳＰパラメータ）を式（１）などを用いて広帯域ＬＳＰパラメータに変換し、増幅器２０１、遅延器２０３、増幅器２０６および分類器２０７に出力する。なお、狭帯域ＬＳＰパラメータを広帯域ＬＳＰパラメータに変換する方法について、式（１）を用いる場合に、広帯域信号と狭帯域信号とのサンプリング周波数およびＬＳＰ次数の関係がともに２倍（広帯域信号のサンプリング周波数は狭帯域信号のサンプリング周波数の２倍で、広帯域ＬＳＰの分析次数も狭帯域ＬＳＰの分析次数の２倍）の関係になければ、得られる広帯域ＬＳＰパラメータと実際の入力広帯域ＬＳＰとの対応がとれなくなるので、両者が２倍の関係にないときには、広帯域ＬＳＰパラメータを一旦自己相関係数に変換し、この自己相関係数をアップサンプルし、アップサンプルした自己相関係数を広帯域ＬＳＰパラメータに再度変換すると良い。
以下においては、狭帯域−広帯域変換部２００で広帯域形態に変換された量子化狭帯域ＬＳＰパラメータのことを、変換広帯域ＬＳＰパラメータと記載することもある。
増幅器２０１は、狭帯域−広帯域変換部２００から入力された変換広帯域ＬＳＰパラメータに対して除算器２０４から入力された増幅係数を乗じて、増幅器２０２へ出力する。
増幅器２０２は、予測係数テーブル２１０から入力された予測係数β３（ベクトル要素ごとに値をもつ）を、増幅器２０１から入力された変換広帯域ＬＳＰパラメータに乗じて、加算器２１１へ出力する。
遅延器２０３は、狭帯域−広帯域変換部２００から入力された変換広帯域ＬＳＰパラメータを１フレームの時間遅延させて除算器２０４へ出力する。
除算器２０４は、遅延器２１２から入力された１フレーム前における量子化広帯域ＬＳＰパラメータを、遅延器２０３から入力された１フレーム前における量子化変換広帯域ＬＳＰパラメータで除算し、結果を増幅器２０１へ出力する。
増幅器２０５は、遅延器２１２から入力された１フレーム前における量子化広帯域ＬＳＰパラメータに、予測係数テーブル２１０から入力される予測係数β２（ベクトル要素ごとに値を持つ）を乗じて加算器２１１へ出力する。
増幅器２０６は、狭帯域−広帯域変換部２００から入力される変換広帯域ＬＳＰパラメータに、予測係数テーブル２１０から入力される予測係数β１（ベクトル要素ごとに値をもつ）を乗じて、加算器２１１へ出力する。
分類器２０７は、狭帯域−広帯域変換部２００から入力される変換広帯域ＬＳＰパラメータを用いてクラス分類を行い、その分類されたクラスを示すクラス情報を多段階ベクトル量子化符号帳２０８内の切り換えスイッチ２５１へ出力する。ここで、クラス分類には、どのような方法を用いても良いが、例えば、分類器２０７が、分類されるクラスの種類
の数と同じだけコードベクトルを格納した符号帳を具備していて、入力された変換広帯域ＬＳＰパラメータと前記格納されているコードベクトルとの２乗誤差が最小となるコードベクトルに対応するクラス情報を出力するようにしても良い。また、この２乗誤差には聴覚特性を考慮した重み付けを行っても良い。なお、分類器２０７の具体的な構成例については、後述する。
切り換えスイッチ２５１は、分類器２０７から入力されたクラス情報に対応付けされたサブ符号帳（ＣＢａ１〜ＣＢａｎ）を初段符号帳２５０の中から一つ選び、そのサブ符号帳の出力端子を加算器２５４に接続する。本実施の形態では、分類器２０７によって分類されるクラス数をｎとし、サブ符号帳がｎ種類あり、ｎ種類の中から指定されたクラスのサブ符号帳の出力端子に切り換えスイッチ２５１が接続されるものとする。
初段符号帳２５０は、誤差最小化部２１４からの指示により、指示されたコードベクトルを切り換えスイッチ２５１を介して加算器２５４へ出力する。
２段目符号帳２５２は、誤差最小化部２１４からの指示により、指示されたコードベクトルを加算器２５４へ出力する。
加算器２５４は、切り換えスイッチ２５１から入力された初段符号帳２５０のコードベクトルと、２段目符号帳２５２から入力されたコードベクトルとを加算し、加算器２５５へ出力する。
３段目符号帳２５３は、誤差最小化部２１４からの指示により、指示されたコードベクトルを加算器２５５へ出力する。
加算器２５５は、加算器２５４から入力されるベクトルと、３段目符号帳２５３から入力されるコードベクトルとを加算し、増幅器２０９へ出力する。
増幅器２０９は、加算器２５５から入力されるベクトルに、予測係数テーブル２１０から入力される予測係数α（ベクトル要素ごとに値をもつ）を乗じて、加算器２１１へ出力する。
予測係数テーブル２１０は、誤差最小化部２１４からの指示により、格納している予測係数セットの中から指示された１セットを選び、選択した予測係数セットの中から増幅器２０２、２０５、２０６、２０９用の係数を増幅器２０２、２０５、２０６、２０９のそれぞれに出力する。なお、この予測係数セットは、増幅器２０２、２０５、２０６、２０９のそれぞれに対してＬＳＰの次数毎に用意された係数からなる。
加算器２１１は、増幅器２０２、２０５、２０６、２０９からそれぞれ入力されるベクトルを加算し、減算器２１３へ出力する。加算器２１１の出力は、量子化広帯域ＬＳＰパラメータとして図２のスケーラブル符号化装置の外部へ出力されるとともに、遅延器２１２にも出力される。図２のスケーラブル符号化装置の外部へ出力された量子化広帯域ＬＳＰパラメータは、音声信号を符号化する図示しない他のブロック等での処理に用いられる。なお、後述する誤差最小化部２１４によって、誤差を最小にするパラメータ（各符号帳から出力されるコードベクトルおよび予測係数セット）が決定されると、そのとき加算器２１１から出力されるベクトルが量子化広帯域ＬＳＰパラメータとなる。量子化広帯域ＬＳＰパラメータは遅延器２１２に出力される。なお、加算器２１１の出力信号を式で表すと次式（２）のようになる。
Figure 0004963963
また、広帯域の量子化ＬＳＰパラメータとして出力されるＬＳＰパラメータが安定条件（第ｎ次のＬＳＰは第０次〜第（ｎ−１）次のいずれのＬＳＰよりも大きい、すなわち、ＬＳＰは次数の順番に値が大きくなる）を満たしていない場合は、加算器２１１は、ＬＳＰの安定条件を満たすように操作を加える。なお、加算器２１１は、隣接する量子化ＬＳＰの間隔が所定の間隔より狭い場合も、所定の間隔以上になるように操作する。
減算器２１３は、外部から入力される（広帯域信号を分析して得られた）、量子化ターゲットとなる広帯域ＬＳＰパラメータと、加算器２１１から入力される量子化ＬＳＰパラメータ候補（量子化広帯域ＬＳＰ）と、の誤差を計算し、求まった誤差を誤差最小化部２１４へ出力する。なお、この誤差計算は、入力されたＬＳＰベクトル間の二乗誤差で良い。また、入力されたＬＳＰベクトルの特徴に応じて重み付けを行うようにすれば、さらに聴感上の品質を良くすることができる。例えば、ＩＴＵ−Ｔ勧告Ｇ．７２９では、３．２．４章（Quantization of the LSP coefficients）の(21)式の重み付け二乗誤差（重み付けユークリッド距離）を用いて誤差最小化を行う。
誤差最小化部２１４は、減算器２１３から出力される誤差が最小となる各符号帳のコードベクトルおよび予測係数セットを、多段階ベクトル量子化符号帳２０８および予測係数テーブル２１０のそれぞれの中から選択する。選択したパラメータ情報は符号化され、符号化データとして出力される。
図３は、分類器２０７の主要な構成を示すブロック図である。分類器２０７は、ｎ個のコードベクトル（ＣＶ）格納部４１１および切替器４１２を有する分類用符号帳４１０と、誤差算出部４２１と、誤差最小化部４２２とを具備する。
ＣＶ格納部４１１は、分類器２０７において分類されるクラス数と同数すなわちｎ個設けられる。ＣＶ４１１−１〜４１１−ｎはそれぞれ、分類される各クラスに対応するコードベクトルを格納しており、切替器４１２によって誤差算出部４２１と接続されたときに、その格納するコードベクトルを切替器４１２を介して誤差算出部４２１に入力する。
切替器４１２は、誤差最小化部４２２からの指示に応じて誤差算出部４２１に接続するＣＶ格納部４１１を順次切り替えて、ＣＶ１〜ＣＶｎを全て誤差算出部４２１に入力する
。
誤差算出部４２１は、狭帯域−広帯域変換部２００から入力される変換広帯域ＬＳＰパラメータと、分類用符号帳４１０から入力されるＣＶｋ（ｋ＝１〜ｎ）と、の２乗誤差を逐次算出して誤差最小化部４２２に入力する。なお、誤差算出部４２１は、ベクトルのユークリッド距離に基づいてこの２乗誤差を算出しても良いし、予め重み付けされたベクトルのユークリッド距離に基づいて２乗誤差を算出しても良い。
誤差最小化部４２２は、誤差算出部４２１から変換広帯域ＬＳＰパラメータとＣＶｋとの２乗誤差が入力されるごとに、分類用符号帳４１０から誤差算出部４２１にＣＶｋ＋１が入力されるように切替器４１２に対して指示するとともに、ＣＶ１〜ＣＶｎについての２乗誤差を蓄積し、蓄積した中で最小の２乗誤差を示すクラス情報を生成して切り換えスイッチ２５１に入力する。
以上、本実施の形態に係るスケーラブル符号化装置について詳細に説明した。
図４は、上記のスケーラブル符号化装置で符号化された符号化データを復号化するスケーラブル復号化装置の主要な構成を示すブロック図である。このスケーラブル復号化装置における符号化データの復号に関連する部分以外は、図２のスケーラブル符号化装置と同じ動作をする。なお、図２のスケーラブル符号化装置と同じ動作をする同一の構成要素には、同一の参照符号を付して、その説明を省略する。
このスケーラブル復号化装置は、狭帯域−広帯域変換部２００、増幅器２０１、増幅器２０２、遅延器２０３、除算器２０４、増幅器２０５、増幅器２０６、分類器２０７、多段階ベクトル量子化符号帳３０８、増幅器２０９、予測係数テーブル３１０、加算器２１１、遅延器２１２およびパラメータ復号部３１４を備える。多段階ベクトル量子化符号帳３０８は、初段符号帳３５０、切り換えスイッチ２５１、２段目符号帳（ＣＢｂ）３５２、３段目符号帳（ＣＢｃ）３５３および加算器２５４、２５５を備える。
パラメータ復号部３１４は、本実施の形態に係るスケーラブル符号化装置で符号化された符号化データを受け取り、多段階ベクトル量子化（ＶＱ）符号帳３０８の各段符号帳３５０、３５２、３５３と予測係数テーブル３１０に対して、各符号帳、テーブルが出力するべきコードベクトル、予測係数セットの情報を出力する。
初段符号帳３５０は、パラメータ復号部３１４から入力された情報が示すコードベクトルを切り換えスイッチ２５１が選択したサブ符号帳（ＣＢａ１〜ＣＢａｎ）の中から取り出し、切り換えスイッチ２５１を介して加算器２５４へ出力する。
２段目符号帳３５２は、パラメータ復号部３１４から入力された情報が示すコードベクトルを取り出し、加算器２５４へ出力する。
３段目符号帳３５３は、パラメータ復号部３１４から入力された情報が示すコードベクトルを取り出し、加算器２５５へ出力する。
予測係数テーブル３１０は、パラメータ復号部３１４から入力された情報が示す予測係数セットを取り出し、増幅器２０２、２０５、２０６、２０９へ対応する予測係数を出力する。
ここで、多段階ＶＱ符号帳３０８および予測係数テーブル３１０に格納されているコードベクトルおよび予測係数セットは、図２のスケーラブル符号化装置における多段階ＶＱ
符号帳２０８および予測係数テーブル２１０と同一である。また、動作も同じである。多段階ＶＱ符号帳および予測係数テーブルへ指示を送る部分が、誤差最小化部２１４かパラメータ復号部３１４かの違いだけである。
加算器２１１の出力は、量子化広帯域ＬＳＰパラメータとして図４のスケーラブル復号化装置の外部へ出力されるとともに、遅延器２１２へ出力される。図４のスケーラブル復号化装置の外部へ出力した量子化広帯域ＬＳＰパラメータは、音声信号を復号するブロック等での処理に用いられる。
以上、本実施の形態に係るスケーラブル復号化装置について詳細に説明した。
このように、本実施の形態では、現在のフレームにおいて復号化された狭帯域の量子化ＬＳＰパラメータを用いて、現在のフレームにおける広帯域ＬＳＰパラメータの符号化を適応的に行う。具体的には、量子化広帯域ＬＳＰパラメータのクラス分類を行い、分類されたクラスそれぞれに専用のサブ符号帳（ＣＢａ１〜ＣＢａｎ）を用意し、分類結果によって前記サブ符号帳を切り換えて使用し、広帯域ＬＳＰパラメータのベクトル量子化を行う。この構成を採ることにより、本実施の形態によれば、既に量子化されている狭帯域ＬＳＰの情報をもとに、広帯域ＬＳＰパラメータの量子化に適した符号化を行うことができ、広帯域ＬＳＰパラメータの量子化性能を高めることができる。
また、本実施の形態によれば、上記クラス分類は、既に符号化（復号化）が終了している量子化狭帯域ＬＳＰパラメータを用いて行なわれるので、例えば、復号化側において符号化側からクラス分類情報を別途取得する必要がない。すなわち、本実施の形態によれば、通信の伝送レートを増加させることなしに広帯域ＬＳＰパラメータの符号化性能を改善することができる。
また、本実施の形態では、サブ符号帳（ＣＢａ１〜ＣＢａｎ）を含む多段階ベクトル量子化符号帳２０８、３０８における初段符号帳２５０、３５０が符号化対象の基本的な特徴を表現するように予め設計される。例えば、多段階ベクトル量子化符号帳２０８、３０８において、２段目以降は雑音的な誤差成分の符号化になるよう、平均的な成分やバイアス成分などは全て初段符号帳２５０、３５０に反映させるなどする。このようにすれば、初段符号帳２５０、３５０のコードベクトルの平均エネルギは２段目以降よりも大きくなるため、多段階ベクトル量子化符号帳２０８、３０８で生成されるベクトルの主要成分を初段符号帳２５０、３５０で表現できるようになる。
また、本実施の形態では、分類器２０７でのクラス分類に応じてサブ符号帳を切り換える符号帳は初段符号帳２５０、３５０のみとする、すなわち格納されたコードベクトルの平均エネルギが最大となる初段符号帳のみがサブ符号帳を有するようにする。このようにすれば、多段階ベクトル量子化符号帳２０８、３０８の有する全ての符号帳をクラス毎に切り換える場合に比べて、コードベクトルの格納に必要なメモリ量を抑制することができる。さらに、このようにすれば、初段符号帳２５０、３５０を切り換えるだけでも大きな切り換え効果を得ることが可能となり、広帯域ＬＳＰパラメータの量子化性能を効果的に改善することができる。
なお、本実施の形態では、誤差算出部４２１が広帯域ＬＳＰパラメータと分類用符号帳４１０からのコードベクトルとの２乗誤差を算出し、誤差最小化部４２２がその２乗誤差を蓄積して最小の誤差となるものを選択する場合について説明したが、これと等価すなわち結果として広帯域ＬＳＰパラメータとコードベクトルとの誤差が最小となるものが選択されるような処理であれば、必ずしも厳密に前記２乗誤差を算出しなくても良い。また、演算量削減のために前記２乗誤差の計算の一部を省略するなどして、誤差が準最小となる
ベクトルを選択する処理としても良い。
（実施の形態２）
図５は、本発明の実施の形態２に係るスケーラブル符号化装置またはスケーラブル復号化装置に具備される分類器５０７の主要な構成を示すブロック図である。本実施の形態に係るスケーラブル符号化装置またはスケーラブル復号化装置は、実施の形態１に係るスケーラブル符号化装置またはスケーラブル復号化装置における分類器２０７の代わりに分類器５０７を具備するものである。したがって、本実施の形態に係るスケーラブル符号化装置またはスケーラブル復号化装置の具備する構成要素の殆どは、実施の形態１に係るスケーラブル符号化装置またはスケーラブル復号化装置における構成要素と同一の動作を行うため、このような同一の動作を行う構成要素については、重複を避けるため、実施の形態１における参照符号と同一の参照符号を付して、その説明を省略する。
分類器５０７は、ｍ個のＣＶ格納部４１１を有する分類用符号帳５１０、誤差算出部５２１、類似度算出部５２２および分類決定部５２３を具備する。
分類用符号帳５１０は、ＣＶ格納部４１１−１〜４１１−ｍそれぞれが格納するｍ種類のＣＶを誤差算出部５２１に同時に入力する。
誤差算出部５２１は、狭帯域−広帯域変換部２００から入力される変換広帯域ＬＳＰパラメータと、分類用符号帳５１０から入力されるＣＶｋ（ｋ＝１〜ｍ）と、の２乗誤差を算出し、算出したｍ個の２乗誤差を全て類似度算出部５２２に入力する。なお、誤差算出部５２１は、ベクトルのユークリッド距離に基づいてこの２乗誤差を算出しても良いし、予め重み付けされたベクトルのユークリッド距離に基づいて２乗誤差を算出しても良い。
類似度算出部５２２は、誤差算出部５２１から入力されるｍ個の２乗誤差に基づいて、誤差算出部５２１に入力される変換広帯域ＬＳＰパラメータと、分類用符号帳５１０から入力されるＣＶ１〜ＣＶｍと、の類似度を算出し、算出した類似度を分類決定部５２３に入力する。具体的には、類似度算出部５２２は、誤差算出部５２１から入力されるｍ個の２乗誤差それぞれについて、例えば類似度が最低の「０」から最高の「Ｋ−１」までのＫ個のランクにスカラ量子化することにより、そのｍ個の２乗誤差を類似度ｋ（ｉ），ｉ＝０〜Ｋ−１に変換する。
分類決定部５２３は、類似度算出部５２２から入力される類似度ｋ（ｉ），ｉ＝０〜Ｋ−１を用いてクラス分類を行い、分類されたクラスを示すクラス情報を生成して切り換えスイッチ２５１に入力する。ここで、分類決定部５２３は、例えば次式（３）を用いてクラス分類を行う。
Figure 0004963963
このように、本実施の形態によれば、類似度算出部５２２において、類似度がｍ個の２乗誤差のスカラ量子化結果から算出されるため、その算出に要する演算量を少なく抑えることができる。また、本実施の形態によれば、類似度算出部５２２において、ｍ個の２乗誤差がＫ個のランクで表される類似度に変換されるため、ＣＶ１からＣＶｍまでの間の中間的なＣＶを生成できることから、ＣＶ格納部４１１の種類数ｍが少なくても、分類器５０７によって分類されるクラスの数を増やすことができる。換言すれば、本実施の形態によれば、分類器５０７から切り換えスイッチ２５１に入力されるクラス情報の品質を低下
させることなく、分類用符号帳５１０におけるコードベクトルの格納用メモリ量を削減することができる。
（実施の形態３）
図６は、本発明の実施の形態３に係るスケーラブル音声符号化装置の主要な構成を示すブロック図である。
本実施の形態に係るスケーラブル音声符号化装置は、ダウンサンプル処理部６０１、ＬＰ分析部（ＮＢ）６０２、ＬＰＣ量子化部（ＮＢ）６０３、音源符号化部（ＮＢ）６０４、プリエンファシスフィルタ６０５、ＬＰ分析部（ＷＢ）６０６、ＬＰＣ量子化部（ＷＢ）６０７、音源符号化部（ＷＢ）６０８、多重化部６０９を備える。
ダウンサンプル処理部６０１は、入力された広帯域信号に対して、デシメーションとＬＰＦ（低域通過フィルタ）処理を組み合わせた一般的なダウンサンプリング処理を行い、狭帯域信号をＬＰ分析部（ＮＢ）６０２および音源符号化部（ＮＢ）６０４にそれぞれ出力する。
ＬＰ分析部（ＮＢ）６０２は、ダウンサンプル処理部６０１から入力された狭帯域信号の線形予測分析を行い、線形予測係数をＬＰＣ量子化部（ＮＢ）６０３に出力する。
ＬＰＣ量子化部（ＮＢ）６０３は、ＬＰ分析部（ＮＢ）６０２から入力された線形予測係数の量子化を行い、符号化情報を多重化部６０９へ出力するとともに、量子化された線形予測パラメータをＬＰＣ量子化部（ＷＢ）６０７および音源符号化部（ＮＢ）６０４にそれぞれ出力する。ここで、ＬＰＣ量子化部（ＮＢ）６０３は、線形予測係数をＬＳＰ（ＬＳＦ）等のスペクトルパラメータに変換してから量子化処理を行う。ＬＰＣ量子化部（ＮＢ）６０３から出力される量子化線形予測パラメータは、スペクトルパラメータでも線形予測係数でもよい。
音源符号化部（ＮＢ）６０４は、ＬＰＣ量子化部（ＮＢ）６０３から入力された線形予測パラメータを線形予測係数に変換し、得られた線形予測係数に基づく線形予測フィルタを構築する。構築した線形予測フィルタによって合成される信号とダウンサンプル処理部６０１から入力される狭帯域信号との誤差を最小とするように線形予測フィルタの駆動音源信号の符号化を行い、音源符号化情報を多重化部６０９へ出力し、復号音源信号（量子化音源信号）を音源符号化部（ＷＢ）６０８へ出力する。
プリエンファシスフィルタ６０５は、入力された広帯域信号の高域強調処理（伝達関数は１−μｚ-1、μ：フィルタ係数、ｚ−１：ｚ変換における複素変数で遅延演算子と呼ばれる）を行い、ＬＰ分析部（ＷＢ）６０６および音源符号化部（ＷＢ）６０８に出力する。
ＬＰ分析部（ＷＢ）６０６は、プリエンファシスフィルタ６０５から入力されたプリエンファシス後の広帯域信号の線形予測分析を行い、線形予測係数をＬＰＣ量子化部（ＷＢ）６０７へ出力する。
ＬＰＣ量子化部（ＷＢ）６０７は、ＬＰ分析部（ＷＢ）６０６から入力された線形予測係数をＬＳＰ（ＬＳＦ）等のスペクトルパラメータに変換し、得られたスペクトルパラメータとＬＰＣ量子化部（ＮＢ）６０３から入力された量子化線形予測パラメータ（狭帯域）とを用いて、例えば後述するスケーラブル符号化装置を用いて、線形予測パラメータ（広帯域)の量子化処理を行い、符号化情報を多重化部６０９へ出力するとともに、量子化された線形予測パラメータを音源符号化部（ＷＢ）６０８へ出力する。
音源符号化部（ＷＢ）６０８は、ＬＰＣ量子化部（ＷＢ）６０７から入力された量子化線形予測パラメータを線形予測係数に変換し、得られた線形予測係数に基づく線形予測フィルタを構築する。構築した線形予測フィルタによって合成される信号とプリエンファシスフィルタ６０５から入力される広帯域信号との誤差を最小とするように前記線形予測フィルタの駆動音源信号の符号化を行い、音源符号化情報を多重化部６０９へ出力する。広帯域信号の音源符号化においては、音源符号化部（ＮＢ）６０４から入力される狭帯域信号の復号音源信号（量子化音源信号）を利用すると効率的な符号化を行うことができる。
多重化部６０９は、ＬＰＣ量子化部（ＮＢ）６０３、音源符号化部（ＮＢ）６０４、ＬＰＣ量子化部（ＷＢ）６０７および音源符号化部（ＷＢ）６０８から入力された各種符号化情報の多重化を行い、多重化信号を伝送路へ送出する。
図７は、本発明の実施の形態３に係るスケーラブル音声復号化装置の主要な構成を示すブロック図である。
本実施の形態に係るスケーラブル音声復号化装置は、多重分離部７００、ＬＰＣ復号化部（ＮＢ）７０１、音源復号化部（ＮＢ）７０２、ＬＰ合成部（ＮＢ）７０３、ＬＰＣ復号化部（ＷＢ）７０４、音源復号化部（ＷＢ）７０５、ＬＰ合成部（ＷＢ）７０６、デエンファシスフィルタ７０７を備える。
多重分離部７００は、本実施の形態に係るスケーラブル音声符号化装置からから送出された多重化信号を受信し、各種符号化情報に分離した後、量子化狭帯域線形予測係数符号化情報をＬＰＣ復号化部（ＮＢ）７０１へ、狭帯域音源符号化情報を音源復号化部（ＮＢ）７０２へ、量子化広帯域線形予測係数符号化情報はＬＰＣ復号化部（ＷＢ）７０４へ、広帯域音源符号化情報は音源復号化部（ＷＢ）７０５へそれぞれ出力する。
ＬＰＣ復号化部（ＮＢ）７０１は、多重分離部７００から入力された量子化狭帯域線形予測符号化情報の復号処理を行い、量子化狭帯域線形予測係数を復号し、ＬＰ合成部（ＮＢ）７０３およびＬＰＣ復号化部（ＷＢ）７０４へ出力する。ただし、スケーラブル音声符号化装置において述べたように、量子化は線形予測係数をＬＳＰ（またはＬＳＦ）に変換して行われているので、この復号によって得られる情報は線形予測係数そのものではなく、ＬＳＰパラメータである。復号ＬＳＰパラメータは、ＬＰ合成部（ＮＢ）７０３およびＬＰＣ復号化部（ＷＢ）７０４へ出力される。
音源復号化部（ＮＢ）７０２は、多重分離部７００から入力された狭帯域音源符号化情報の復号処理を行い、ＬＰ合成部（ＮＢ）７０３および音源復号化部（ＷＢ）７０５へ出力する。
ＬＰ合成部（ＮＢ）７０３は、ＬＰＣ復号化部（ＮＢ）７０１から入力された復号ＬＳＰパラメータを線形予測係数に変換し、これを用いて線形予測フィルタを構築し、音源復号化部（ＮＢ）７０２から入力された復号狭帯域音源信号を線形予測フィルタの駆動音源信号として、狭帯域信号を生成する。
ＬＰＣ復号化部（ＷＢ）７０４は、多重分離部７００から入力された量子化広帯域線形予測係数符号化情報と、ＬＰＣ復号化部（ＮＢ）７０１から入力された狭帯域の復号ＬＳＰパラメータとを用いて、例えば後述するスケーラブル復号化装置を用いて広帯域のＬＳＰパラメータを復号し、ＬＰ合成部（ＷＢ）７０６へ出力する。
音源復号化部（ＷＢ）７０５は、多重分離部７００から入力された広帯域音源符号化情
報と、音源復号化部（ＮＢ）７０２から入力された復号狭帯域音源信号とを用いて、広帯域音源信号を復号し、ＬＰ合成部（ＷＢ）７０６へ出力する。
ＬＰ合成部（ＷＢ）７０６は、ＬＰＣ復号化部（ＷＢ）７０４から入力された復号広帯域ＬＳＰパラメータを線形予測係数に変換し、これを用いて線形予測フィルタを構築し、音源復号化部（ＷＢ）７０５から入力した復号広帯域音源信号を線形予測フィルタの駆動音源信号として、広帯域信号を生成し、デエンファシスフィルタ７０７へ出力する。
デエンファシスフィルタ７０７は、スケーラブル音声符号化装置のプリエンファシスフィルタ６０５と逆特性のフィルタである。デエンファシスされた信号は復号された広帯域信号として出力される。
なお、低域部はＬＰ合成部（ＮＢ）７０３によって生成された狭帯域信号をアップサンプルして得られるものを用いるようにして広帯域信号を復号することも可能である。この場合、デエンファシスフィルタ７０７から出力された広帯域信号を適切な周波数特性を有する高域通過フィルタにかけ、前記アップサンプルした狭帯域信号と加算するようにすれば良い。狭帯域信号にはポストフィルタをかけて聴覚的な品質を改善するとなお良い。
図８は、ＬＰＣ量子化部（ＷＢ）６０７の主要な構成を示すブロック図である。ＬＰＣ量子化部（ＷＢ）６０７は、狭帯域−広帯域変換部２００、ＬＳＰ−ＬＰＣ変換部８００、プリエンファシス部８０１、ＬＰＣ−ＬＳＰ変換部８０２、予測量子化部８０３を備える。予測量子化部８０３は、増幅器２０１、増幅器２０２、遅延器２０３、除算器２０４、増幅器２０５、増幅器２０６、分類器２０７、多段階ベクトル量子化符号帳２０８、増幅器２０９、予測係数テーブル２１０、加算器２１１、遅延器２１２、減算器２１３および誤差最小化部２１４を備える。多段階ベクトル量子化符号帳２０８は、初段符号帳２５０、切り換えスイッチ２５１、２段目符号帳（ＣＢｂ）２５２、３段目符号帳（ＣＢｃ）２５３および加算器２５４、２５５を備える。
図８に示したスケーラブル符号化装置（ＬＰＣ量子化部（ＷＢ）６０７）は、ＬＳＰ−ＬＰＣ変換部８００、プリエンファシス部８０１およびＬＰＣ−ＬＳＰ変換部８０２が図２のスケーラブル符号化装置に新たに追加されたものである。したがって、本実施の形態に係るスケーラブル符号化装置の具備する構成要素の殆どは、実施の形態１に係るスケーラブル符号化装置における構成要素と同一の動作を行うため、このような同一の動作を行う構成要素については、重複を避けるため、実施の形態１における参照符号と同一の参照符号を付して、その説明を省略する。
ＬＰＣ量子化部（ＮＢ）６０３から入力された量子化線形予測パラメータ（ここでは量子化狭帯域ＬＳＰ）は、狭帯域−広帯域変換部２００において広帯域ＬＳＰパラメータに変換され、変換広帯域ＬＳＰパラメータ（広帯域形態に変換された量子化狭帯域ＬＳＰパラメータ）がＬＳＰ−ＬＰＣ変換部８００へ出力される。
ＬＳＰ−ＬＰＣ変換部８００は、狭帯域−広帯域変換部２００から入力された変換広帯域ＬＳＰパラメータ（量子化線形予測パラメータ）を線形予測係数（量子化狭帯域ＬＰＣ）に変換し、プリエンファシス部８０１へ出力する。
プリエンファシス部８０１は、ＬＳＰ−ＬＰＣ変換部８００から入力された線形予測係数から、後述するような方法を用いて、プリエンファシスされた線形予測係数を算出し、ＬＰＣ−ＬＳＰ変換部８０２へ出力する。
ＬＰＣ−ＬＳＰ変換部８０２は、プリエンファシス部８０１から入力されたプリエンフ
ァシスされた線形予測係数を、プリエンファシスされた量子化狭帯域ＬＳＰに変換し、予測量子化部８０３へ出力する。
予測量子化部８０３は、ＬＰＣ−ＬＳＰ変換部８０２から入力されたプリエンファシスされた量子化狭帯域ＬＳＰを量子化広帯域ＬＳＰに変換し、予測量子化部８０３の外部へ出力する。予測量子化部８０３は、量子化広帯域ＬＳＰを出力するものであればどのような構成でも良いが、本実施の形態では、例として実施の形態１の図２に示した２０１〜２１２を構成要素としている。
図９は、ＬＰＣ復号化部（ＷＢ）７０４の主要な構成を示すブロック図である。ＬＰＣ復号化部（ＷＢ）７０４は、狭帯域−広帯域変換部２００、ＬＳＰ−ＬＰＣ変換部８００、プリエンファシス部８０１、ＬＰＣ−ＬＳＰ変換部８０２、ＬＳＰ復号部９０３を備える。ＬＳＰ復号部９０３は、増幅器２０１、増幅器２０２、遅延器２０３、除算器２０４、増幅器２０５、増幅器２０６、分類器２０７、多段階ベクトル量子化符号帳３０８、増幅器２０９、予測係数テーブル３１０、加算器２１１、遅延器２１２およびパラメータ復号部３１４を備える。多段階ベクトル量子化符号帳３０８は、初段符号帳３５０、切り換えスイッチ２５１、２段目符号帳（ＣＢｂ）３５２、３段目符号帳（ＣＢｃ）３５３および加算器２５４、２５５を備える。
図９に示したスケーラブル復号化装置（ＬＰＣ復号化部（ＷＢ）７０４）は、図８に示したＬＳＰ−ＬＰＣ変換部８００、プリエンファシス部８０１およびＬＰＣ−ＬＳＰ変換部８０２が図４のスケーラブル復号化装置に新たに追加されたものである。したがって、本実施の形態に係るスケーラブル音声復号化装置の具備する構成要素の殆どは、実施の形態１に係るスケーラブル復号化装置における構成要素と同一の動作を行うため、このような同一の動作を行う構成要素については、重複を避けるため、実施の形態１における参照符号と同一の参照符号を付して、その説明を省略する。
ＬＰＣ復号化部（ＮＢ）７０１から入力された量子化狭帯域ＬＳＰは、狭帯域−広帯域変換部２００において広帯域ＬＳＰパラメータに変換され、変換広帯域ＬＳＰパラメータ（広帯域形態に変換された量子化狭帯域ＬＳＰパラメータ）がＬＳＰ−ＬＰＣ変換部８００へ出力される。
ＬＳＰ−ＬＰＣ変換部８００は、狭帯域−広帯域変換部２００から入力された変換広帯域ＬＳＰパラメータ（変換後の量子化狭帯域ＬＳＰ）を線形予測係数（量子化狭帯域ＬＰＣ）に変換し、プリエンファシス部８０１へ出力する。
プリエンファシス部８０１は、ＬＳＰ−ＬＰＣ変換部８００から入力された線形予測係数から、後述するような方法を用いて、プリエンファシスされた線形予測係数を算出し、ＬＰＣ−ＬＳＰ変換部８０２へ出力する。
ＬＰＣ−ＬＳＰ変換部８０２は、プリエンファシス部８０１から入力されたプリエンファシスされた線形予測係数を、プリエンファシスされた量子化狭帯域ＬＳＰに変換し、ＬＳＰ復号部９０３へ出力する。
ＬＳＰ復号部９０３は、ＬＰＣ−ＬＳＰ変換部８０２から入力されたプリエンファシスされた復号（量子化）狭帯域ＬＳＰを量子化広帯域ＬＳＰに変換し、ＬＳＰ復号部９０３の外部へ出力する。ＬＳＰ復号部９０３は、量子化広帯域ＬＳＰを出力するものであり、予測量子化部８０３と同一の量子化広帯域ＬＳＰを出力するものであればどのような構成でも良いが、本実施の形態では、例として実施の形態１の図４に示した２０１〜２０７，３０８，２０９，３１０，２１１，２１２を構成要素としている。
図１０は、プリエンファシス部８０１における処理手順の一例を示すフロー図である。図１０において、ステップ（以下、「ＳＴ」と省略する）１００１では、入力した量子化狭帯域ＬＰＣで構成されるＬＰ合成フィルタのインパルス応答を算出し、ＳＴ１００２では、ＳＴ１００１において算出したインパルス応答にプリエンファシスフィルタ６０５のインパルス応答を畳み込んで「プリエンファシスされた、ＬＰ合成フィルタのインパルス応答」を算出する。
ＳＴ１００３では、ＳＴ１００２において算出された「プリエンファシスされた、ＬＰ合成フィルタのインパルス応答」の自己相関係数を算出し、ＳＴ１００４では、自己相関係数をＬＰＣに変換し、プリエンファシスされた量子化狭帯域ＬＰＣを出力する。
なお、プリエンファシスするとは、スペクトルの傾きの影響を回避するために予めスペクトルの傾きを平坦化する処理のことであるため、プリエンファシス部８０１における処理は、図１０に記載された具体的な処理方法に限定されるものではなく、他の処理方法でプリエンファシスを実施してもよい。
このように本実施の形態では、プリエンファシス処理を行うことにより、狭帯域ＬＳＦから広帯域ＬＳＦを予測する際の予測性能が向上し、量子化性能が改善される。特に、このようなプリエンファシス処理を図６に示した構成を有するスケーラブル音声符号化装置に導入することにより、人間の聴覚特性に適した音声符号化を行うことが可能となり、符号化音声の主観的な品質が改善される。
（実施の形態４）
図１１は、本発明の実施の形態４に係るスケーラブル符号化装置の主要な構成を示すブロック図である。図１１に示したスケーラブル符号化装置は、図６に示したＬＰＣ量子化部（ＷＢ）６０７に適用することができる。各ブロックの動作は図８で示したものと同一であるので、同じ番号を付して、説明を省略する。ただし、プリエンファシス部８０１とＬＰＣ−ＬＳＰ変換部８０２については、動作は同じであるが、入出力のパラメータは狭帯域−広帯域変換される前の段階で行われる点が異なる。
実施の形態３の図８と本実施の形態の図１１との違いは、以下に述べるとおりである。狭帯域信号（低速サンプリングレート）の領域でプリエンファシスを行うのが図１１であり、広帯域信号（高速サンプリングレート）の領域でプリエンファシスを行うのが図８である。図１１に示した構成では、サンプリングレートが低いので演算量の増加が少なくて済むという利点がある。なお、図８で用いるプリエンファシスの係数μは、あらかじめ適正な値（図６のプリエンファシスフィルタ６０５のμと異なり得る値）に調整しておくことが好ましい。
また、図１１では、量子化狭帯域ＬＰＣ（線形予測係数）が入力されるので、図６のＬＰＣ量子化部（ＮＢ）６０３から出力される量子化線形予測パラメータはＬＳＰではなく、線形予測係数である。
図１２は、本発明の実施の形態４に係るスケーラブル復号化装置の主要な構成を示すブロック図である。図１２に示したスケーラブル復号化装置は、図７に示したＬＰＣ復号化部（ＷＢ）７０４に適用することができる。各ブロックの動作は図９で示したものと同一であるので、同じ番号を付して、説明を省略する。
また、プリエンファシス部８０１とＬＰＣ−ＬＳＰ変換部８０２の動作については、図１１について説明したものと同一であるので、説明を省略する。
また、図１２では、量子化狭帯域ＬＰＣ（線形予測係数）が入力されるので、図７のＬＰＣ復号化部（ＮＢ）７０１から出力される量子化線形予測パラメータはＬＳＰではなく、線形予測係数である。
実施の形態３の図９と本実施の形態の図１２との違いは、上記で説明した、図８と図１２との違いと同様である。
以上、本発明の実施の形態について説明した。
なお、本発明に係るスケーラブル符号化装置は、ダウンサンプル処理部６０１においてダウンサンプルを行わずに帯域制限フィルタリング処理のみを行う構成としてもよい。この場合、サンプリング周波数は同じで信号の帯域幅のみが異なる狭帯域信号と広帯域信号とのスケーラブルな符号化が行われることとなり、狭帯域−広帯域変換部２００の処理が不要となる。
なお、本発明に係るスケーラブル音声符号化装置は、上記の実施の形態３，４に限定されず、種々変更して実施することが可能である。例えば用いられるプリエンファシスフィルタ６０５の伝達関数は１−μｚ-1としたが、他の適切な特性を有するフィルタを用いた構成も可能である。
なお、本発明に係るスケーラブル符号化装置およびスケーラブル復号化装置は、上記の実施の形態１〜４に限定されず、種々変更して実施することが可能である。例えば、構成要素２０１〜２０５、２１２の全てまたは一部を取り除いた構成でも実施することが可能である。
本発明に係るスケーラブル符号化装置およびスケーラブル復号化装置は、移動体通信システムにおける通信端末装置および基地局装置に搭載することも可能であり、これにより上記と同様の作用効果を有する通信端末装置および基地局装置を提供することができる。
なお、ここでは、ＬＳＰパラメータを符号化／復号化する場合について説明したが、ＩＳＰ（ImmittanceSpectrum Pairs）パラメータについても本発明は適用可能である。
また、上記各実施の形態において、狭帯域信号はサンプリング周波数８ｋＨｚの音響信号（一般的には、3.4ｋＨｚ帯域の音響信号）のことを指すとともに、広帯域信号は狭帯域信号より広い帯域幅を有する音響信号（例えば、サンプリング周波数16ｋＨｚでの帯域幅７ｋＨｚの音響信号）のことを指し、それぞれ代表的には狭帯域音声信号及び広帯域音声信号のことを指しているが、狭帯域信号及び広帯域信号は必ずしもこれらに限定されるものではない。
また、ここでは、現フレームの狭帯域の量子化ＬＳＰパラメータを用いたクラス分類方法としてベクトル量子化手法を用いる例を示したが、反射係数や対数断面積比などのパラメータに変換してクラス分類に用いても良い。
また、上記クラス分類をベクトル量子化の手法に用いる場合においても、量子化ＬＳＰパラメータの全次数を用いずに低次側の限定された次数のみでおこなうようにしても良い。あるいは、量子化ＬＳＰパラメータの次数を下げたものに変換してからクラス分類を行っても良い。このようにすることで、クラス分類導入による演算量とメモリ量の増加を抑えることが可能となる。
また、ここでは、多段階ベクトル量子化の符号帳構成は３段階としたが、２段階以上であれば何段階であっても良い。また、一部の段階が分割ベクトル量子化になっていたり、スカラ量子化になっていたりしても良い。また、多段階構成となっておらず、分割構成となっている場合にも適用できる。
また、多段階ベクトル量子化符号帳は、予測係数テーブルのセットごとに異なる符号帳を具備し、異なる予測係数テーブルには異なる多段階ベクトル量子化符号帳を組み合わせて使う構成とすると、さらに量子化性能が上がる。
また、上記各実施の形態において、予測係数テーブル２１０、３１０は、分類器２０７の出力するクラス情報に対応する予測係数テーブルを予め用意しておき、それらを切り換えて出力するようにしても良い。つまり、予測係数テーブル２１０、３１０は、切り換えスイッチ２５１が分類器２０７から入力されたクラス情報に応じてサブ符号帳（ＣＢａ１〜ＣＢａｎ）を初段符号帳２５０の中から一つ選択するように、予測係数テーブルを切り換えて出力するようにしても良い。
さらに、上記各実施の形態において、初段符号帳２５０を切り換えないで、予測係数テーブル２１０、３１０の有する予測係数テーブルだけを切り換えるようにしても良いし、初段符号帳２５０と予測係数テーブル２１０、３１０の有する予測係数テーブルとの双方を同時に切り換えるようにしても良い。
また、ここでは、本発明をハードウェアで構成する場合を例にとって説明したが、本発明はソフトウェアで実現することも可能である。
また、ここでは、狭帯域量子化ＬＳＰパラメータを広帯域量子化ＬＳＰパラメータに変換したものを用いてクラス分類を行う例を示したが、変換前の狭帯域ＬＳＰパラメータを用いてクラス分類を行うことも可能である。
なお、上記各実施の形態の説明に用いた各機能ブロックは、典型的には集積回路であるＬＳＩとして実現される。これらは個別に１チップ化されても良いし、一部又は全てを含むように１チップ化されても良い。
ここでは、ＬＳＩとしたが、集積度の違いにより、ＩＣ、システムＬＳＩ、スーパーＬＳＩ、ウルトラＬＳＩと呼称されることもある。
また、集積回路化の手法はＬＳＩに限るものではなく、専用回路又は汎用プロセッサで実現しても良い。ＬＳＩ製造後に、プログラムすることが可能なＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）や、ＬＳＩ内部の回路セルの接続や設定を再構成可能なリコンフィギュラブル・プロセッサーを利用しても良い。
さらには、半導体技術の進歩又は派生する別技術によりＬＳＩに置き換わる集積回路化の技術が登場すれば、当然、その技術を用いて機能ブロックの集積化を行っても良い。バイオ技術の適応等が可能性としてありえる。
本明細書は、２００４年９月１７日出願の特願２００４−２７２４８１、２００４年１１月１２日出願の特願２００４−３２９０９４及び２００５年９月２日出願の特願２００５−２５５２４２に基づくものである。この内容は全てここに含めておく。
本発明に係るスケーラブル符号化装置、スケーラブル復号装置、スケーラブル符号化方法、およびスケーラブル復号方法は、移動体通信システムやインターネットプロトコルを用いたパケット通信システム等における通信装置等の用途に適用できる。
広帯域と狭帯域のＬＳＰパラメータの例をフレーム番号毎にプロットしたグラフを示す図 実施の形態１に係るスケーラブル符号化装置の主要な構成を示すブロック図 実施の形態１における分類器の主要な構成を示すブロック図 実施の形態１に係るスケーラブル復号化装置の主要な構成を示すブロック図 実施の形態２における分類器の主要な構成を示すブロック図 実施の形態３に係るスケーラブル音声符号化装置の主要な構成を示すブロック図 実施の形態３に係るスケーラブル音声復号化装置の主要な構成を示すブロック図 実施の形態３におけるＬＰＣ量子化部（ＷＢ）の主要な構成を示すブロック図 実施の形態３におけるＬＰＣ復号化部（ＷＢ）の主要な構成を示すブロック図 実施の形態３におけるプリエンファシス部の処理手順の一例を示すフロー図 実施の形態４に係るスケーラブル符号化装置の主要な構成を示すブロック図 実施の形態４に係るスケーラブル復号化装置の主要な構成を示すブロック図

Claims (14)

  1. 狭帯域の量子化ＬＳＰパラメータを用いて広帯域のＬＳＰパラメータの予測量子化を行うスケーラブル符号化装置であって、
    前記狭帯域の量子化ＬＳＰパラメータを変換して得られるＬＰＣパラメータにプリエンファシス処理を行うプリエンファシス手段と、
    前記プリエンファシスされたＬＰＣパラメータをプリエンファシスされたＬＳＰパラメータに変換するＬＰＣ−ＬＳＰ変換手段と、
    前記プリエンファシスされたＬＳＰパラメータを広帯域形態に変換し、広帯域ＬＳＰパラメータを出力する変換手段と、
    前記広帯域ＬＳＰパラメータを用いてクラス情報を生成するクラス分類手段と、
    前記クラス情報を入力して多段ベクトル量子化を行う多段ベクトル量子化符号帳と、
    を備え、
    前記多段ベクトル量子化符号帳は、多段階の符号帳のうち、符号帳に格納されているコードベクトルの平均エネルギが最大となる段の符号帳が複数のサブ符号帳から構成されており、前記クラス情報に対応するサブ符号帳を選択的に使用して前記予測量子化を行う、
    スケーラブル符号化装置。
  2. 前記符号帳に格納されているコードベクトルの平均エネルギが最大となる段が初段である、
    請求項１記載のスケーラブル符号化装置。
  3. 前記プリエンファシス手段は、
    入力したＬＰＣパラメータにより構成されるＬＰ合成フィルタのインパルス応答を算出し、
    プリエンファシスフィルタのインパルス応答を前記ＬＰ合成フィルタのインパルス応答に畳み込んでプリエンファシスされたＬＰ合成フィルタのインパルス応答を算出し、
    前記プリエンファシスされたＬＰ合成フィルタのインパルス応答の自己相関係数を算出し、
    算出した前記自己相関係数をＬＰＣパラメータに変換することによって、ＬＰＣパラメータのプリエンファシス処理を行う、
    請求項１記載のスケーラブル符号化装置。
  4. 前記クラス分類手段は、複数のコードベクトルを格納しており、前記広帯域ＬＳＰパラメータとの誤差が最小の前記コードベクトルを特定することによってクラス分類を行い、分類されたクラスを示すクラス情報を生成する、
    請求項１記載のスケーラブル符号化装置。
  5. 請求項１記載のスケーラブル符号化装置を具備する通信端末装置。
  6. 請求項１記載のスケーラブル符号化装置を具備する基地局装置。
  7. 狭帯域の復号量子化ＬＳＰパラメータを用いて広帯域のＬＳＰパラメータの予測量子化の逆量子化を行うスケーラブル復号装置であって、
    前記狭帯域の復号量子化ＬＳＰパラメータを変換して得られるＬＰＣパラメータにプリエンファシス処理を行うプリエンファシス手段と、
    前記プリエンファシスされたＬＰＣパラメータをプリエンファシスされたＬＳＰパラメータに変換するＬＰＣ−ＬＳＰ変換手段と、
    前記プリエンファシスされたＬＳＰパラメータを広帯域形態へ変換し、広帯域ＬＳＰパラメータを出力する変換手段と、
    前記広帯域ＬＳＰパラメータを用いてクラス情報を生成するクラス分類手段と、
    前記クラス情報を入力して多段ベクトル量子化の逆量子化を行う多段ベクトル量子化符号帳と、
    を備え、
    前記多段ベクトル量子化符号帳は、多段階の符号帳のうち、符号帳に格納されているコードベクトルの平均エネルギが最大となる段の符号帳が複数のサブ符号帳から構成されており、前記クラス情報に対応するサブ符号帳を選択的に使用して前記逆量子化を行う、
    スケーラブル復号装置。
  8. 前記符号帳に格納されているコードベクトルの平均エネルギが最大となる段が初段である、
    請求項７記載のスケーラブル復号装置。
  9. 前記プリエンファシス手段は、
    入力したＬＰＣパラメータにより構成されるＬＰ合成フィルタのインパルス応答を算出し、
    プリエンファシスフィルタのインパルス応答を前記ＬＰ合成フィルタのインパルス応答に畳み込んでプリエンファシスされた前記ＬＰ合成フィルタのインパルス応答を算出し、
    前記プリエンファシスされたＬＰ合成フィルタのインパルス応答の自己相関係数を算出し、
    算出した前記自己相関係数をＬＰＣパラメータに変換することによって、ＬＰＣパラメータのプリエンファシス処理を行う、
    請求項７記載のスケーラブル復号装置。
  10. 前記クラス分類手段は、複数のコードベクトルを格納しており、前記広帯域ＬＳＰパラメータとの誤差が最小の前記コードベクトルを特定することによってクラス分類を行い、分類されたクラスを示すクラス情報を生成する、
    請求項７記載のスケーラブル復号装置。
  11. 請求項７記載のスケーラブル復号装置を具備する通信端末装置。
  12. 請求項７記載のスケーラブル復号装置を具備する基地局装置。
  13. 狭帯域の量子化ＬＳＰパラメータを用いて広帯域のＬＳＰパラメータの予測量子化を行うスケーラブル符号化方法であって、
    前記狭帯域の量子化ＬＳＰパラメータを変換して得られるＬＰＣパラメータにプリエンファシス処理を行うプリエンファシスステップと、
    前記プリエンファシスされたＬＰＣパラメータをプリエンファシスされたＬＳＰパラメータに変換するＬＰＣ−ＬＳＰ変換ステップと、
    前記プリエンファシスされたＬＳＰパラメータを広帯域形態に変換し、広帯域ＬＳＰパラメータを出力する変換ステップと、
    前記広帯域ＬＳＰパラメータを用いてクラス情報を生成するクラス分類ステップと、
    前記クラス情報を入力して多段ベクトル量子化を行う多段ベクトル量子化符号ステップと、
    を備え、
    前記多段ベクトル量子化符号ステップでは、多段ベクトル量子化符号帳のうち、符号帳に格納されているコードベクトルの平均エネルギが最大となる段の符号帳が複数のサブ符号帳からなり、前記クラス情報に対応するサブ符号帳を選択的に使用して前記予測量子化を行う、
    スケーラブル符号化方法。
  14. 狭帯域の復号量子化ＬＳＰパラメータを用いて広帯域のＬＳＰパラメータの予測量子化の逆量子化を行うスケーラブル復号方法であって、
    前記狭帯域の復号量子化ＬＳＰパラメータを変換して得られるＬＰＣパラメータにプリエンファシス処理を行うプリエンファシスステップと、
    前記プリエンファシスされたＬＰＣパラメータをプリエンファシスされたＬＳＰパラメータに変換するＬＰＣ−ＬＳＰ変換ステップと、
    前記プリエンファシスされたＬＳＰパラメータを広帯域形態へ変換し、広帯域ＬＳＰパラメータを出力する変換ステップと、
    前記広帯域ＬＳＰパラメータを用いてクラス情報を生成するクラス分類ステップと、
    前記クラス情報を入力して多段ベクトル量子化の逆量子化を行う多段ベクトル量子化符号ステップと、
    を備え、
    前記多段ベクトル量子化符号ステップでは、多段ベクトル量子化符号帳のうち、符号帳に格納されているコードベクトルの平均エネルギが最大となる段の符号帳が複数のサブ符号帳からなり、前記クラス情報に対応するサブ符号帳を選択的に使用して前記逆量子化を行う、
    スケーラブル復号方法。
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