JP5159318B2 - 固定符号帳探索装置および固定符号帳探索方法 - Google Patents

Description

本発明は、パルス音源を用いる固定符号帳探索装置および固定符号帳探索方法に関する。

固定符号帳ベクトルとして少数のパルスを代数的に配置する代数符号帳は、符号帳用のメモリが不要となり、符号帳探索の演算量を低減することが比較的容易であるので、ＩＴＵ−Ｔ勧告Ｇ．７２９をはじめ、各種の音声符号化標準コーデックで用いられている。

しかし、代数符号帳は、少数のパルスを代数的に配置するだけなので、表現できるベクトルの特性に限界があり、必ずしも充分な符号化品質が得られるとは限らない。そこで、代数符号帳を改良する技術として、パルス拡散と呼ばれる技術がある（例えば、特許文献１参照）。この技術は、パルスに特定形状の拡散ベクトルを畳み込むことにより、代数符号帳によって生成される少数パルス・ベクトルでは表現しにくい特性のベクトルを生成することを可能とする。

また、代数符号帳の探索に必要な演算量は、使用するパルスの数が多ければ多いほど演算量も多くなるので、特にパルス数が多い代数符号帳を使用する場合は演算量を削減する工夫が必要となる。例えばパルス数が１０本の場合のようにパルス数が多くなると、組み合わせの数も膨大となり、全探索が現実的でなくなる。このパルス数が多い場合の代数符号帳の演算量を削減するために、合成信号の誤差を最小化する評価関数と線形予測残差信号の誤差を最小化する評価関数とを併用し、符号帳探索の範囲を限定する技術がある（例えば、特許文献２参照）。

この技術では、通常の代数符号帳の探索は、合成信号の誤差を最小化するために、以下の式（１）で表される評価関数Ｅｓの最大化を行う。

ここで、ｘはターゲット・ベクトル、Ｈは聴覚重み付き合成フィルタのインパルス応答畳み込みを表す下三角行列、ｃは代数符号帳によって生成される少数パルス・ベクトルをそれぞれ表し、添え字ｔは行列（またはベクトル）が転置行列（または転置ベクトル）であることを示す。ＩＴＵ−Ｔ勧告Ｇ．７２９等はこの評価式に基づいて符号帳探索を行っている。
特開平１０−６３３００号公報 特表平１０−５１３５７１号公報

上記式（１）において、ｃはパルスを立てる位置の要素のみに値を有し、パルスが重ならない場合の絶対値は１であるので、Ｅｓの分子項および分母項は、例えばパルス数が３本の場合、それぞれ次式（２）（３）のように表せる。
Ｅｓの分子項＝Ｓ１*Ｄｎ[ｉ１]＋Ｓ２*Ｄｎ[ｉ２]＋Ｓ３*Ｄｎ[ｉ３] …（２）
Ｅｓの分母項-＝φ[ｉ１][ｉ１]＋φ[ｉ２][ｉ２]＋φ[ｉ３][ｉ３]＋２（Ｓ１*Ｓ２*φ[ｉ１][ｉ２]＋Ｓ１*Ｓ３*φ[ｉ１][ｉ３]＋Ｓ２*Ｓ３*φ[ｉ２][ｉ３]） …（３）
ここで、ベクトルＤｎは式（１）におけるｘ^ｔＨであり、行列φは式（１）におけるＨ
^ｔＨである。また、Ｓｎは第ｎパルスの極性（具体的には正負）を表し、ｉｎは第ｎパルスの位置をそれぞれ表す。

すなわち、ベクトルＤｎと行列φとを予め求めておき、パルスを立てる位置に応じてＤｎとφの必要な要素を抜き出して総和をとることで、Ｅｓの分子項および分母項の計算が可能である。このように簡易に誤差評価関数の計算を行うことができるのが代数符号帳の特長である。

一方、線形予測残差信号の誤差を最小化する評価関数、すなわち残差領域（residual domain）における誤差を最小化する評価関数Ｅｒは、次式（４）で表されると考えられる。

ここで、ｒは入力信号の線形予測残差ベクトル（理想残差ベクトル）である。このＥｒの最大化によって残差領域での誤差最小化が行われる。

残差領域での誤差最小化は、合成フィルタを介さないので、上記式（１）からフィルタのインパルス応答畳み込み行列Ｈの部分がなくなった形となる。このような式になると、ｃは予めパルス本数が決まっている少数のパルス・ベクトルなので、分母項はパルス位置の組み合わせに関わらず定数となる（但し、異なるパルスの位置が重ならない場合）。よって、Ｅｒの最大化は分子項の最大化を考えれば良いことになる。

ここで、分子項は、単に理想残差ベクトルからパルスを立てる位置の要素を抜き出して総和をとるだけなので、パルス間の組み合わせを考慮する必要はなく、各パルスが取り得る位置の中で理想残差の振幅が最大となる位置を選べば良い。すなわち、残差領域での誤差最小化は、パルス間の組み合わせを考慮しなくとも、全部の組み合わせを試してみた場合と全く同じ結果を得ることができる。残差領域での誤差が最小であることは合成信号に含まれる誤差を最小化したことと同等ではないが、分母項が評価関数Ｅｓの値に与える影響が大きい場合は、Ｅｓの分母項を無視して分子項だけで合成領域での誤差最小化を近似する方法より適切な結果を与える。

そこで、２つのベクトルＤｎとｒとを加算したベクトルをパルス位置の予備選択に用いる。ここで、予備選択とは、予め粗い精度でパルス位置の範囲を限定しておくことである。そして、予備選択後に、この範囲内で改めて精度良くパルス位置を決定する。ただし、Ｄｎとｒとでは大きさが全く異なるので、双方ともベクトルのエネルギで正規化する等の処理を行った上で足し合わせることが必要である。この加算ベクトルを最大化するパルス位置の組み合わせを予備選択したり、要素が大きくなる位置に相当するパルスを決定して残りのパルス位置を探索するようにしたりして、パルス探索の演算量を削減することができる。

しかしながら、特許文献２に開示の技術に上記パルス拡散技術を適用することを考えた場合、以下のような問題点が発生する。

次式（５）は、かかる場合に使用され得る評価関数Ｅｒの一例を示したものである。

ここで、Ｄは拡散ベクトルを畳み込む行列である。

かかる状況下では、残差領域においてもパルス・ベクトルが拡散フィルタを介すため、誤差最小化のための評価関数の分母項がパルス位置の組み合わせによって変化し、誤差最小化処理を簡易化することができない。すなわち、パルスに拡散ベクトルを畳み込む処理があることの影響を考慮しないと、演算量削減による符号化性能の劣化がパルス拡散技術を用いない通常の代数符号帳における符号化性能の劣化を上回る可能性がある。

本発明の目的は、特許文献２に開示の技術に上記パルス拡散技術を適用する場合でも、誤差最小化処理を簡易化して演算量を削減することにより、符号化性能の劣化を防止することができる固定符号帳探索装置および固定符号帳探索方法を提供することである。

本発明の固定符号帳探索方法は、パルスベクトルに形状ベクトルを畳み込んで固定符号帳ベクトルを生成する固定符号帳を探索する固定符号帳探索方法であって、前記形状ベクトルを畳み込むフィルタの逆特性を有するフィルタを用いて線形予測残差信号をフィルタリングするステップと、前記逆特性を有するフィルタを用いたフィルタリングにより得られた信号とパルスベクトルとの間の誤差を最小化する第一の評価関数を用いて複数のパルス候補を予備選択するステップと、前記複数のパルス候補の組み合わせからなるパルスベクトルに前記形状ベクトルを畳み込んで前記固定符号帳ベクトルを生成するステップと、前記固定符号帳ベクトルに合成フィルタのインパルス応答を畳み込んで合成ベクトルを生成するステップと、ターゲットベクトルと前記合成ベクトルとの誤差を最小化する第二の評価関数を用いて１つのパルスベクトルの探索を行うステップと、を有するようにした。

本発明によれば、誤差最小化処理を簡易化して演算量を削減することにより、固定符号帳探索を高速に行った際の符号化性能の劣化を防止することができる。

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１は、ＣＥＬＰ符号化において、パルス形状の畳み込みを行った場合、すなわちパルスを拡散フィルタに通す処理を行った場合の、パルス音源から合成信号が生成されるまで間の信号の推移を説明するための図である。ｃは代数符号帳によって生成される少数パルス・ベクトル、Ｄは拡散ベクトルを畳み込む行列、Ｈは聴覚重み付き合成フィルタのインパルス応答畳み込みを表す下三角行列をそれぞれ表す。

この図において、ｃは互いに重ならないパルスによって構成されているので、パルスの本数が決まればパルス・ベクトルのエネルギも固定値である。これに対し、ＤｃおよびＨＤｃは１本のパルスから生成される各成分が互いに重なり合う部分が存在するので、重な
り合う部分の相関関係によりベクトルのエネルギは異なるものとなる。よって、ｃ、Ｄｃ、ＨＤｃのそれぞれと、各ターゲット・ベクトルとの誤差最小化を考える際、ｃはベクトルをエネルギで正規化する必要がないが、ＤｃおよびＨＤｃの場合はベクトルのエネルギの違いを考慮して、エネルギで正規化する必要がある。

図２は、各段階のパラメータを用いた場合の評価関数の違いを数式と共に示した図である。下段に示すｘ、ｙ、ｚの各々は、上段に示すＨＤｃ、Ｄｃ、ｃの各ターゲットとなるベクトルを示す。すなわち、これらのターゲット・ベクトルとの誤差がなければ、符号化歪みがゼロであると言える。

ｘは通常、入力音声信号に聴覚重み付けフィルタをかけて得られるベクトルであるが、スケーラブル符号化における拡張レイヤでは、このレイヤで符号化対象となる残差信号を聴覚重み付けした領域で表現したベクトルとなる。より具体的には、線形予測により得られる残差信号のような理想的な残差信号（理想残差信号）に、図１に示したように、聴覚重み付け合成フィルタをかけたものとなる。ｚをパルス形状畳み込みフィルタＤに通すとｙとなるように、また、ｙに合成フィルタインパルス応答を畳み込むとｘとなるように、パルス形状畳み込み逆フィルタＤ^−１および合成フィルタインパルス応答畳み込み逆フィルタＨ^−１は設計されている。

なお、理想残差信号をｙとし、これに合成フィルタインパルス応答畳み込みフィルタをかけてｘを求めても良い。

例えば、ＣＥＬＰ符号化では、残差領域での符号化誤差の最小化を行うのではなく、合成信号の符号化誤差の最小化を行うので、ＨＤｃとｘとの誤差最小化を行うことになる。図２に示したように、この最小化は次式（６）に示される評価関数の最大化と等価である。
評価関数＝ｘ^ｔＨＤｃ／ｃ^ｔＤ^ｔＨ^ｔＨＤｃ …（６）
ここで、ｔは行列の転置を表す。

すなわち、式（６）は、ｘとＨＤｃとの相互相関をＨＤｃのエネルギで正規化したものを最大化することである。この式の分子の最大化は、既に説明したように、予めベクトルｘ^ｔＨＤを求めておけば高速に行うことが可能である。特に互いにパルス位置が重ならない代数符号帳の場合は、パルスごとにとり得る位置の中でベクトルｘ^ｔＨＤの要素が最大となる位置を選択すれば良いので、各パルスの位置候補数が等しければ、（パルス数×パルス位置候補数）回の比較で分子項の最大化を行うことができる。しかし、分母項は各パルス間の相関項があるため、各パルス独立に最大化処理を行うことはできず、全てのパルスの組み合わせを考慮する必要がある。このような問題は、Ｄｃとｙとの誤差最小化においても同様に発生する。しかし、ｃとｚとの誤差最小化においては、分母項ｃ^ｔｃは定数であるので、分子項だけで最大化を行うことができる。

そこで、ｃとｚとの誤差最小化によってパルス位置の候補を絞り込み、絞り込んだパルス位置候補のみを用いてｘとＨＤｃとの誤差最小化を行い、最終的なパルス・ベクトルを決定する。この際、最終的なｘとＨＤｃとの誤差最小化で用いる分子項（ｘ^ｔＨＤｃ）も併用する。

図３は、本実施の形態に係る固定符号帳探索装置１００の主要な構成を示すブロック図である。固定符号帳探索装置１００は、上記パルス位置候補の絞込みを行って、パルス探索の高速化を図る。

本実施の形態に係る固定符号帳（ＦＣＢ）探索装置１００は、ターゲット生成部１０１
、合成フィルタインパルス応答時間軸反転畳み込み部１０２、パルス形状時間軸反転畳み込み部１０３、パルス形状畳み込み逆フィルタ１０４、パルス候補予備選択部１０５、パルス生成部１０６、パルス形状畳み込みフィルタ１０７、合成フィルタインパルス応答畳み込みフィルタ１０８、およびパルス候補最終選択部１０９を備える。なお、表現を簡便にするため、「聴覚重み付け合成フィルタ」を単に「合成フィルタ」と表している。

ＦＣＢ探索装置１００の入力である理想残差信号は、ターゲット生成部１０１とパルス形状畳み込み逆フィルタ１０４とに入力される。ここで、理想残差信号とは、線形予測残差信号、あるいは、この固定符号帳によってこの残差信号と同じ音源信号を生成することができるなら量子化誤差がゼロになる信号である。

ターゲット生成部１０１は、図２に示したフィルタＨに相当し、理想残差信号に合成フィルタのインパルス応答を畳み込んで、ターゲット・ベクトルを生成し、合成フィルタインパルス応答時間軸反転畳み込み部１０２へ出力する。ここで、ターゲット・ベクトルは図２に示したｘに相当する。

合成フィルタインパルス応答時間軸反転畳み込み部１０２は、合成フィルタインパルス応答を時間軸上で反転して畳み込む処理（上記式（１）におけるｘ^ｔＨの計算）を行い、得られるベクトルをパルス形状時間軸反転畳み込み部１０３へ出力する。

パルス形状時間軸反転畳み込み部１０３は、合成フィルタインパルス応答時間軸反転畳み込み部１０２で求められたベクトル（上記式（１）や（６）におけるｘ^ｔＨに相当）に、パルス形状を時間軸上で反転して畳み込む処理（上記式（６）におけるｘ^ｔＨＤに相当）を行い、この処理によって得られるベクトルをパルス候補予備選択部１０５およびパルス候補最終選択部１０９へ出力する。なお、合成フィルタインパルス応答時間軸反転畳み込み部１０２およびパルス形状時間軸反転畳み込み部１０３の処理は、双方の処理の組み合わせの結果として上記ｘ^ｔＨＤの計算を行うものであるので、（ｘ^ｔＨ）を先に計算してＤを乗じても良いし、（ＨＤ）を先に計算してこれをｘ^ｔに乗じても良い。前者の場合は図３を用いた上記の説明の通りであるが、後者の場合は図３の処理ブロック１０２と１０３とを一つのブロックにまとめて以下の処理を行うことに相当する。すなわち、合成フィルタインパルス応答にパルス形状を畳み込んだベクトルを算出し、このベクトルをターゲット・ベクトルに時間軸反転して畳み込む処理（上記ｘ^ｔＨＤの計算）を行い、この処理の結果をパルス候補予備選択部１０５およびパルス候補最終選択部１０９へ出力する。

パルス形状畳み込み逆フィルタ１０４は、理想残差信号に逆フィルタをかけて得られる信号をパルス候補予備選択部１０５へ出力する。なお、パルス形状畳み込み逆フィルタ１０４は、パルス形状畳み込みフィルタ１０７の逆特性を有するフィルタであり、図２に示したＤ^−１に相当する。但し、厳密な逆特性を有する必要はなく、近似的な逆特性で良い。また、理想残差信号に逆フィルタをかけて得られる信号は、図２に示したｚに相当する。

パルス候補予備選択部１０５は、パルス形状畳み込み逆フィルタ１０４から出力されるベクトルｚと、パルス形状時間軸反転畳み込み部１０３から出力されるｘ^ｔＨＤとがそれぞれ入力され、予備選択するパルスを決定し、この予備選択に関する情報をパルス生成部１０６へ出力する。

ここで、パルス候補限定部１２０は、パルス形状畳み込み逆フィルタ１０４とパルス候補予備選択部１０５を備え、ｚとｘ^ｔＨＤｃとを用いてパルス位置の候補を絞り込む処理を行う。これは、ｃとｚとの誤差最小化基準およびｘとＨＤｃとの誤差最小化基準の分子項（ｘ^ｔＨＤｃ）を併用してパルス位置候補の予備選択を行うことである。ｚはパルス形
状畳み込み逆フィルタ１０４が理想残差信号から算出し、ｘ^ｔＨＤｃはパルス形状時間軸反転畳み込み部１０３により算出される。例えば、ｚとｘ^ｔＨＤｃの線形和で定義される評価関数を大きくするパルス位置候補をパルス候補予備選択部１０５が選択する。

パルス生成部１０６は、パルス候補予備選択部１０５から入力される情報に基づいて、限定された組み合わせのパルスからなるパルス・ベクトルを生成し、パルス形状畳み込みフィルタ１０７へ出力すると共に、出力したパルス・ベクトルを生成するために必要な情報、具体的には各パルスの位置情報と極性情報とをパルス候補最終選択部１０９へ出力する。

パルス形状畳み込みフィルタ１０７は、パルス・ベクトルの各パルスに対して形状ベクトルを付与するフィルタであり、行列式で次式（７）のように表される。

なお、ベクトルｄは、パルス位置ｉごとに異なるベクトルであっても良いが、ｎ種類のベクトルをメモリに保持しなければならなかったり、各ベクトルの相関行列を求めるための演算量が大きくなったりするという問題があるため、通常は全ての位置において異なるベクトルｄを用いることはしない。

パルス形状畳み込みフィルタ１０７は、上記式（７）を用いてパルス形状をパルス・ベクトルに畳み込み、得られたベクトルを合成フィルタインパルス応答畳み込みフィルタ１０８へ出力する。

合成フィルタインパルス応答畳み込みフィルタ１０８は、パルス形状畳み込みフィルタ１０７から出力されたベクトルに、合成フィルタのインパルス応答を畳み込み、パルス候補最終選択部１０９へ出力する。

パルス候補最終選択部１０９は、合成フィルタインパルス応答畳み込みフィルタ１０８から合成ベクトルが、パルス形状時間軸反転畳み込み部１０３からベクトルｘ^ｔＨＤが、パルス生成部１０６からパルス位置情報がそれぞれ入力され、既に説明済みの以下の式（６）で表される評価関数の値を算出する。
評価関数＝ｘ^ｔＨＤｃ／ｃ^ｔＤ^ｔＨ^ｔＨＤｃ …（６）
なお、合成フィルタインパルス応答畳み込みフィルタ１０８から入力される合成ベクトルはＨＤｃに相当する。

厳密には、上記評価関数は以下の式（８）となる。
（ｘ^ｔＨＤｃ）^２／（ｃ^ｔＤ^ｔＨ^ｔＨＤｃ） …（８）
しかし、ｘ^ｔＨＤｃが正になるようにパルス極性を事前に限定すれば、分子項の二乗は必要なくなり、極性の組み合わせも事前に決定できるので、演算量を少なくするためにこ
の方法を用いる。

そして、パルス候補最終選択部１０９は、パルス生成部１０６が生成する全てのパルス・ベクトルの中から評価関数の値が最大となるパルス・ベクトルを選択し、そのパルス・ベクトルに対応するパルス位置情報をパルス符号情報として出力する。なお、通常はパルス符号情報だけでなく、最終的に選択されたパルス・ベクトル、パルス・ベクトルに合成フィルタインパルス応答を畳み込んだベクトル等も出力する。これらは、後段のゲイン量子化や合成フィルタの状態更新等に利用される。

このように、本実施の形態によれば、理想残差信号にパルス拡散逆フィルタを掛けた信号、すなわちパルス拡散フィルタを介すと理想残差信号となるような信号と、パルス・ベクトルとの誤差を最小化する評価関数を利用し、パルス拡散を適用した代数符号帳の探索を行う。より詳細には、パルス拡散フィルタを介すと理想残差信号となるような信号と、通常の代数符号帳探索における誤差最小化で用いられる評価関数の分子項と、の和ベクトルを用いて符号帳探索の予備選択を行う。

これにより、誤差最小化処理を簡易化して演算量を削減することができるので、固定符号帳探索を高速に行った際の符号化性能の劣化を抑えることができる。

なお、本実施の形態では、パルス・ベクトルにパルス形状ベクトルを畳み込み、その後さらに合成フィルタインパルス応答を畳み込む構成を例にとって説明したが、分子項と同様、合成フィルタインパルス応答にパルス形状ベクトルを畳み込み、先に行列ＨＤに相当するものを求めておくような構成としても良い。これにより、分母項の計算が簡便となる。一般的には、ＩＴＵ−Ｔ勧告Ｇ．７２９で開示されているように、予め行列Ｄ^ｔＨＨＤに相当するものを求めておき、パルスを立てる位置に関係する要素を抜き出して分母項を計算する。

（実施の形態２）
図４は、本発明の実施の形態２に係る固定符号帳探索装置の主要な構成を示すブロック図である。なお、この固定符号帳探索装置は、実施の形態１に示した固定符号帳探索装置と同様の基本的構成を有しており、同一の構成要素には同一の符号を付し、その説明を省略する。また、基本的動作は同一であるが詳細な点で違いがある構成要素には、同一の番号にアルファベットの小文字を付した符号を付して区別し、適宜説明を加える。

本実施の形態に係る固定符号帳探索装置２００は、パルス形状決定部２０１およびパルス形状畳み込み逆フィルタ算出部２０２をさらに備え、パルス形状フィルタによって畳み込まれるパルス形状ベクトルを適応的に変化させる。

具体的には、パルス形状決定部２０１は、適応化パラメータに応じて変化させたパルス形状ベクトルをパルス形状畳み込み逆フィルタ算出部２０２へ出力する。適応化パラメータの具体例としては、ピッチゲイン等の有声性を表すパラメータ、予め用意されているモード情報を示すフラグ、雑音性の強さを表すパラメータ等が用いられる。

パルス形状畳み込み逆フィルタ算出部２０２は、パルス形状が適応的に変化するので、パルス形状畳み込みフィルタの逆フィルタをそれに合わせて変化させるため、各パルス形状の対応したフィルタ特性をそれぞれ算出する。

より詳細には、パルス形状畳み込み逆フィルタ算出部２０２は以下の動作を行う。

例えば、パルス形状畳み込み逆フィルタ算出部２０２は、パルス形状の適応処理が切り
替え型である場合、すなわち事前に用意された複数種類のパルス形状ベクトルの中から適応的に１つのパルス形状ベクトルを選択する場合は、それぞれのパルス形状ベクトルを畳み込むフィルタの逆フィルタの係数を予め用意しておき、パルス形状決定部２０１から出力されたパルス形状の情報を用いて、選ばれたパルス形状ベクトルに対応する逆フィルタの係数をパルス形状畳み込み逆フィルタ１０４ａへ出力する。

一方、パルス形状の適応処理が連続型である場合、すなわち適応化パラメータの連続関数としてパルス形状ベクトルが表される場合、パルス形状畳み込み逆フィルタ算出部２０２は、パルス形状決定部２０１から出力されるパルス形状ベクトルに基づいて、直接逆フィルタの係数を求めるか（行列Ｄの逆行列を求めるか）、事前にパルス形状ベクトル畳み込み逆フィルタ１０４ａのフィルタ係数を適応化パラメータの関数として表しておき、パルス形状決定部２０１から適応化パラメータが入力されるのに伴い、当該関数を用いてパルス形状ベクトル畳み込み逆フィルタのフィルタ係数を算出する。この関数は、適当な次数の多項式で近似したものでも良い。得られたパルス形状畳み込み逆フィルタ１０４ａのフィルタ係数はパルス形状畳み込み逆フィルタ１０４ａへ出力される。

このように、本実施の形態によれば、パルス形状ベクトルを畳み込むフィルタの逆フィルタを、適応化パラメータに基づいて予め用意されたフィルタの中から選択するか、または適応化パラメータの関数を用いて求める構成としたので、パルス・ベクトルに畳み込むパルス形状ベクトルが可変である場合においても、パルス形状ベクトルを畳み込むフィルタの逆フィルタとして適切な特性を有する逆フィルタを用いて実施の形態１と同様の効果を得ることができる。

（実施の形態３）
本発明の実施の形態３は、実施の形態１に示したＦＣＢ探索装置１００をＣＥＬＰ符号化装置に搭載した場合の一例である。なお、本実施の形態では、ＦＣＢ探索装置１００をＦＣＢ探索部３０５と表記する。

図５は、本実施の形態に係るＣＥＬＰ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ＣＥＬＰ符号化装置の各部は、以下のように動作する。

前処理部３０１は、入力音声信号に対し、直流成分カットのためのハイパスフィルタ処理、プリエンファシス処理等のＣＥＬＰ符号化の符号化性能を高めるための処理を行い、前処理後の入力音声信号を線形予測分析部３０２およびＡＣＢ探索部３０４へ出力する。

線形予測分析部３０２は、入力された前処理後の音声信号の線形予測分析を行い、得られる線形予測係数（ＬＰＣ）をＬＰＣ量子化部３０３およびＡＣＢ探索部３０４へ出力する。

ＬＰＣ量子化部３０３は、入力された線形予測係数の量子化を行い、量子化ＬＰＣをＡＣＢ探索部３０４へ出力する。また、ＬＰＣの符号化情報（ＬＰＣ符号）を多重化部３１０へ出力する。なお、ＬＰＣの量子化は、ＬＳＦ等のパラメータに変換されて行われるのが一般的である。

ＡＣＢ探索部３０４は、ターゲット・ベクトルを生成する機能、適応符号帳を探索する機能、固定符号帳探索に必要なパラメータを算出する機能、適応符号帳を更新する機能、およびフィルタの状態を更新する機能を有する。

ここで、ターゲット・ベクトルは、合成フィルタのゼロ入力応答成分を除去した聴覚重み付け入力音声信号を計算することによって得られる。聴覚重み付けフィルタは、線形予測分析部３０２から入力されたＬＰＣに重み係数を乗じたものを用いた極零フィルタまたは全極フィルタを用いる。ターゲット・ベクトルは、以下で説明する適応符号帳探索で使用されると共に、ゲイン量子化部３０６へ出力される。

また、ＡＣＢ探索部３０４において行われる適応符号帳探索は、加算部３０９から入力される過去の量子化音源信号をバッファリングする適応符号帳と、ＬＰＣ量子化部３０３より入力された量子化ＬＰＣとを用いて計算された合成フィルタのインパルス応答と、前記ターゲット・ベクトルと、を用いて行われる。具体的には、適応符号帳から切り出した適応符号帳音源ベクトルに合成フィルタのインパルス応答を畳み込んだものに最適利得を乗じたものとターゲット・ベクトルとの誤差を最小とする適応符号帳の切り出し位置を決定する。この位置を表すパラメータが適応符号帳符号化情報として多重化部３１０へ出力される。また、決定された切り出し位置から切り出して生成された適応符号帳音源ベクトルに合成フィルタのインパルス応答を畳み込んだものは、ゲイン量子化で用いられるので、ゲイン量子化部３０６へ出力される。また、決定された切り出し位置から切り出して生成された適応符号帳音源ベクトルは、増幅器３０７に出力される。

固定符号帳探索に必要なパラメータとして、前処理後の入力音声信号の線形予測残差信号から適応符号帳成分（前記生成された適応符号帳音源ベクトルに適正利得を乗じたもの）を減じた信号が算出され、ＦＣＢ探索部３０５へ出力される。なお、適応符号帳音源ベクトルの適正利得ｇ_ａは、次式（９）で算出する。

ただし、ｇ_ａがゲイン量子化部３０６で量子化できる範囲外になった場合、例えばｇ_ａが負の値であったり、１．０を大きく超える値である場合（立ち上がり部等ではｇ_ａが２．０以上の値になることが多い）は、ゲイン量子化部３０６で量子化できる範囲の下限値もしくは上限値に設定する。ここで、ｘはターゲット・ベクトル、Ｈは聴覚重み付けインパルス応答畳み込み行列、ａは適応符号帳音源ベクトルをそれぞれ表している。

適応符号帳の更新と合成フィルタの状態更新は、後述の固定符号帳探索およびゲイン量子化の双方の処理が完了し、量子化音源信号が生成された後に行う。

加算器３０９から入力される量子化音源信号で適応符号帳の更新を行う。すなわち符号化対象となっている単位時間サンプル分だけ適応符号帳のバッファをシフトして空いたバッファに最新の量子化音源信号を格納する。

また、前記量子化音源信号で合成フィルタを駆動して合成フィルタの状態更新を行うと共に聴覚重み付けフィルタの状態更新を行う。これらフィルタの状態更新はＣＥＬＰ符号化では一般的に行われることであり、ＩＴＵ−Ｔ勧告Ｇ．７２９をはじめ各種の標準コーデックで規定されている方法で行う。

ＦＣＢ探索部３０５は、ＡＣＢ探索部３０４から固定探索符号帳成分としての理想残差信号が入力される。ＦＣＢ探索部３０５の動作は実施の形態１で説明した通りであり、パルス符号を多重化部３１０へ出力し、選択されたパルス・ベクトルを増幅器３０８へ出力し、パルス・ベクトルに聴覚重み付けインパルス応答を畳み込んだものをゲイン量子化部３０６へ出力する。なお、パルス・ベクトルに対して、ピッチフィルタ等を適用しても良い。ピッチフィルタの例としてはＩＴＵ−Ｔ勧告Ｇ．７２９で用いられているピッチプリ
フィルタが挙げられる。

ゲイン量子化部３０６は、ＡＣＢ探索部３０４より、ターゲット・ベクトルと合成フィルタインパルス応答を畳み込んだ適応符号帳音源ベクトルが、ＦＣＢ探索部３０５から、合成フィルタインパルス応答を畳み込んだパルス・ベクトルがそれぞれ入力され、次式（１０）を最小とするｇ_ａとｇ_ｆとを決定し、対応する増幅器３０７、３０８へそれぞれ出力する。

ここで、ｘはターゲット・ベクトル、Ｈは合成フィルタインパルス応答畳み込み行列、ａは適応符号帳音源ベクトル、ｃはパルス・ベクトル（固定符号帳音源ベクトル）、ｇ_ａ’は量子化適応符号帳ゲイン、ｇ_ｆ’は量子化固定符号帳ゲインである。

増幅器３０７は、ＡＣＢ探索部３０４から適応符号帳音源ベクトルが入力され、これにｇ_ａ’を乗じて加算器３０９に出力する。

増幅器３０８は、ＦＣＢ探索部３０５からパルス音源ベクトル（固定符号帳音源ベクトル）が入力され、これにｇ_ｆ’を乗じて加算器３０９に出力する。

加算器３０９は、２つの増幅器３０７、３０８から入力されたベクトルを加算してＡＣＢ探索部３０４へ出力する。

多重化部３１０は、ＡＣＢ探索部３０４から適応符号帳符号が、ＦＣＢ探索部３０５からパルス符号（固定符号帳符号）が、ゲイン量子化部３０６からゲイン符号が、ＬＰＣ量子化部３０３からＬＰＣ符号がそれぞれ入力され、これらを多重化してビットストリームとして出力する。

このように、本実施の形態の構成によれば、本発明に係る固定符号帳探索装置をＣＥＬＰ符号化に適用することができる。

以上、本発明の各実施の形態について説明した。

本発明に係る固定符号帳探索装置および固定符号帳探索方法は、上記各実施の形態に限定されず、種々変更して実施することが可能である。

本発明に係る固定符号帳探索装置は、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が可能であり、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、基地局装置、および移動体通信システムを提供することができる。

なお、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、本発明をソフトウェアで実現することも可能である。例えば、本発明に係る固定符号帳探索方法のアルゴリズムをプログラミング言語によって記述し、このプログラムをメモリに記憶しておいて情報処理手段によって実行させることにより、本発明に係る固定符号帳探索装置と同様の機能を実現することができる。

また、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、一部または全てを含むように１チップ化されても良い。

また、ここではＬＳＩとしたが、集積度の違いによって、ＩＣ、システムＬＳＩ、スーパーＬＳＩ、ウルトラＬＳＩ等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、専用回路または汎用プロセッサで実現しても良い。ＬＳＩ製造後に、プログラム化することが可能なＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）や、ＬＳＩ内部の回路セルの接続もしくは設定を再構成可能なリコンフィギュラブル・プロセッサを利用しても良い。

さらに、半導体技術の進歩また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。バイオ技術の適用等が可能性としてあり得る。

２００５年１２月９日出願の特願２００５−３５６６３４の日本出願に含まれる明細書、図面および要約書の開示内容は、すべて本願に援用される。

本発明に係る固定符号帳探索装置および固定符号帳探索方法は、移動体通信システムにおける通信端末装置、基地局装置等の用途に適用することができる。

パルス音源から合成信号が生成されるまで間の信号の推移を説明するための図 各段階のパラメータを用いた場合の評価関数の違いを数式と共に示した図 実施の形態１に係る固定符号帳探索装置の主要な構成を示すブロック図 実施の形態２に係る固定符号帳探索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ＣＥＬＰ符号化装置の主要な構成を示すブロック図

Claims (7)

1. パルスベクトルに形状ベクトルを畳み込んで固定符号帳ベクトルを生成する固定符号帳を探索する固定符号帳探索方法であって、
   前記形状ベクトルを畳み込むフィルタの逆特性を有するフィルタを用いて線形予測残差信号をフィルタリングするステップと、
   前記逆特性を有するフィルタを用いたフィルタリングにより得られた信号とパルスベクトルとの間の誤差を最小化する第一の評価関数を用いて複数のパルス候補を予備選択するステップと、
   前記複数のパルス候補の組み合わせからなるパルスベクトルに前記形状ベクトルを畳み込んで前記固定符号帳ベクトルを生成するステップと、
   前記固定符号帳ベクトルに合成フィルタのインパルス応答を畳み込んで合成ベクトルを生成するステップと、
   ターゲットベクトルと前記合成ベクトルとの誤差を最小化する第二の評価関数を用いて１つのパルスベクトルの探索を行うステップと、
   を有する固定符号帳探索方法。
2. 前記第二の評価関数は、
   前記ターゲットベクトルと前記合成ベクトルとの相互相関を前記合成ベクトルのエネルギで正規化した値を含む、
   請求項１記載の固定符号帳探索方法。
3. 前記第二の評価関数として次式を用いる、
   請求項１記載の固定符号帳探索方法。
   評価関数＝ｘ^ｔＨＤｃ／（ｃ^ｔＤ^ｔＨ^ｔＨＤｃ）
   但し、
   ｘ：ターゲットベクトル
   Ｈ：聴覚重み付き合成フィルタのインパルス応答畳み込みを表す下三角行列
   Ｄ：拡散ベクトルの畳み込み行列
   ｃ：パルスベクトル
   ｔ：転置行列または転置ベクトルであることを示す添字
4. パルスベクトルに形状ベクトルを畳み込んで固定符号帳ベクトルを生成する固定符号帳を探索する固定符号帳探索装置であって、
   前記形状ベクトルを畳み込むフィルタの逆特性を有し、線形予測残差信号をフィルタリングする逆フィルタと、
   前記逆フィルタを用いたフィルタリングにより得られた信号とパルスベクトルとの誤差を第一の評価関数を用いて最小化し複数のパルス候補を選択する第１選択手段と、
   前記複数のパルス候補の組み合わせからなるパルスベクトルに前記形状ベクトルを畳み込んで前記固定符号帳ベクトルを生成するパルス形状畳み込みフィルタと、
   前記固定符号帳ベクトルに合成フィルタのインパルス応答を畳み込んで合成ベクトルを生成するインパルス応答畳み込みフィルタと、
   ターゲットベクトルと前記合成ベクトルとの誤差を第二の評価関数を用いて最小化し１つのパルスベクトルを選択する第２選択手段と、
   を具備する固定符号帳探索装置。
5. 適応化パラメータに応じて前記形状ベクトルを決定する決定手段と、
   前記形状ベクトルを畳み込むフィルタの逆特性を算出する算出手段と、
   をさらに具備し、
   前記逆フィルタは、
   前記算出手段によって算出された前記逆特性を用いてフィルタリングする、
   請求項４記載の固定符号帳探索装置。
6. 請求項４記載の固定符号帳探索装置を具備する通信端末装置。
7. 請求項４記載の固定符号帳探索装置を具備する基地局装置。

Images