JPH0242240B2 - - Google Patents

Description

【発明の詳細な説明】

本発明はマルチパルス型ボコーダに関する。入
力音声信号を分析して、この入力音声信号の音声
情報を構成するスペクトル包絡情報と音源情報と
を分析側で抽出し、これら音声情報を伝送路を介
して合成側に送出して入力音声信号を再生するボ
コーダはよく知られている。 上述したスペクトル包絡情報は、入力音声信号
を発生する声道系のスペクトル分布情報を表わす
もので、通常LPC分析によつて得れた分析次数
に対応する個数のLPC係数、たとえばαパラメ
ータ、Ｋパラメータ等によつて表現され、また音
源情報はスペクトル包絡の微細構造を示すもので
入力音声信号からスペクトル分布情報を除いた、
いわゆる残差信号として知られるもので、入力音
声信号の音源の強さ、ピツチ周期および有声・無
声に関する情報が含まれ、通常これらの情報は入
力音声信号の分析フレームごとの自己相関係数を
介して抽出されることもよく知られている。 さて、スペクトル包絡情報はボコーダの合成側
で入力音声信号を合成する場合、通常全極型のデ
ジタルフイルタを利用して近似的声道系を形成せ
しめるLPC合成器の係数として利用され、音源
情報はこのデジタルフイルタの駆動音源として利
用され、このデジタルフイルタによつて入力音声
信号が合成される。 このようにして得れる従来のLPCボコーダは、
約4Kb（キロビツト）以下の低ビツトレートでも
音声の合成が可能であり多用されているものの、
高品質の音声合成は高ビツトレートにおいても困
難であるという欠点を有する。この原因は音源情
報のモデル化の場合、有声音に対してはその内容
に対応するピツチ周期を抽出してこのピツチ周期
に対応する単一のインパルス列で近似的に表現
し、ランダム周期の無声音に対しては白色雑音で
近似的に表現するという単純なモデル化処理を前
提としているため、入力音声信号の音源情報を忠
実に抽出したものとならず、従つて音源情報に含
まれる入力音声信号の波形情報の分析・合成が実
施されていないことによる。 マルチパルス型ボコーダは、このような波形非
伝送による問題の改善を図るため波形伝送を行な
つて入力音声信号の合成を実施するボコーダのひ
とつとして近時よく知られつつあるものである。 第１図は従来のマルチパルス型ボコーダの分析
側基本的構成を示すブロツク図である。 LPC合成器１は声道をシミユレートする全極
型デジタルフイルタを備え、その係数は入力端子
２００１を介して入力される入力音声信号ｘ（ｎ）
（ｎ＝１，２，３……Ｎ）をLPC分析器２により
分析フレームごとに分析したLPC係数が供給さ
れる。音源パルス発生器３は、入力音声信号の音
源情報から複数個のインパルス系列、すなわちマ
ルチパルスからなる駆動音源系列Ｖ（ｎ）を得て、
これをLPC合成器１の駆動音源として供給する。 LPC合成器１はこうして入力するLPC係数を、
通常は全極型デジタルフイルタを利用する合成フ
イルタの係数とし、マルチパルスを駆動音源とし
て駆動された合成信号x〓（ｎ）を出力する。この
場合、マルチパルスは入力音声信号の波形情報を
含むものである。LPC合成器１は波形情報を含
む入力音声信号の合成を行なうこととなる。 さて、LPC合成器１から出力する合成信号x〓
（ｎ）は次に減算器４で入力音声信号ｘ（ｎ）との
差をとり、誤差ｅ（ｎ）を得てこれを聴感重み付
け器５に送出する。 聴感重み付け器５は、誤差ｅ（ｎ）に対し次の
(1)式に示す特性ｗ（ｚ）を有する重み付けフイル
タによつて聴感的な重み付けを付与したうえ、こ
れらを２乗誤差最小化器６に送出するものであ
る。 ｗ（ｚ）＝〔１−_p 〓^k=1 α_kz^-k〕／〔１−_p 〓^k=1 α_kγ^kz-k〕 ……………(1) (1)式においてα_kはLPC合成器１の全極型デジ
タルフイルタの係数とすべきLPC係数、ｐはそ
の次数であり従つてLPC分析次数、γは重み付
け係数、ｚは全極型デジタルフイルタのｚ変換表
示による伝達関数Ｈ（z^-1）におけけるｚ＝exp
（jλ）を示し、ここにλ＝2πΔTfでありΔTは分
析フレームの標本化サンプリング周期、ｆは周波
数を示す。 また(1)式において重み付け係数γは、０＜γ＜
１の範囲で設定される。 (1)式に示すｗ（ｚ）はγ＝１に対しては１，γ
＝０に対してはｗ（ｚ）＝１−ｐ（ｚ）の範囲で変
化し、γの値は誤差ｅ（ｎ）の周波数スペクトル
におけるフオルマント領域に現われる過大なレベ
ルを抑圧する程度に対応して前述した範囲の中で
設定され、合成すべき信号の聴感重み付けの役割
を果たすものであり、通常予め最適聴感テストに
よつてその最適値が選定される。 このようにして重み付けされた誤差ｅ（ｎ）は、
音源パルス発生器３から出力される駆動音源系列
Ｖ（ｎ）、すなわちマルチパルスの最適時間位置と
振幅とを決定するために２乗誤差最小化器６に送
出され、次の(2)式による２乗誤差εを計算し、ε
を最小にするように駆動音源系列Ｖ（ｎ）が選択
される。 ε＝_N 〓ⁿ⁼¹ 〔ｅ（ｎ）〓ｗ（ｎ）〕² ……………(2) (2)式において記号〓は聴感重み付け器５の重み
付けフイルタよるたたみ込み積分、Ｎはマルチパ
ルスを計算する区間長を示す。 上述した処理はマルチパルスのパルスごとに繰
返され、分析による合成がマルチパルスごとに行
なわれる、いわゆるAnalysis−by−Synthesis手
法（以下Ａ−ｂ−Ｓ手法と略称する）であつて、
このＡ−ｂ−Ｓ手法は上述した内容からも明らか
な如く、マルチパルス１つずつについてパルス発
生、２乗誤差計算およびパルス位置・振幅調整の
ループで行なわれるため、低ビツトレート領域に
おける有効な手段であるにもかかわらずその演算
量が極めて膨大なものとなるという欠点がある。 なお、このＡ−ｂ−Ｓ手法については、B.S.
Atal et al、“Ａ New Model of LPC
Excitation for Producing Natural−Sounding
Speech at Low Bit Rates”，Proc.ICASSP82，
pp614−617，（1982）等に詳述されている。 このような従来のＡ−ｂ−Ｓ手法における欠点
に対して、相関演算にもとづき最適なマルチパル
スを効率的に計算する次のような演算処理アルゴ
リズムが最近紹介されている。 すなわち、入力音声信号ｘ（ｎ）はＮサンプル
ごと処理フレームによつて区分され、このフレー
ムごとにマルチパルスが包括的に計算されるもの
である。 いま、１分析フレーム内に音源パルスがｋ個存
在するものとし、ｉ番目のパルスがフレーム端か
ら時間位置m_iにあり、かつその振幅がg_iであると
すると、LPC合成フイルタの駆動音源ｄ（ｎ）は
次の(3)式で示される。 ｄ（ｎ）＝_I 〓ⁱ⁼¹ g_i・δn・m_i（ｎ＝１，２，…，Ｎ） ……………(3) (3)式においてδn，m_iはクロネツカーのデルタ
関数であり、δn，m_i＝１（ｎ＝m_i），δn，m_i＝０
（ｎ≒m_i）である。又、Ｉはマルチパルスの総パ
ルス数を示す。 LPC合成フイルタはこの駆動音源ｄ（ｎ）によ
つて駆動され合成信号x〓（ｎ）を出力する。 LPC合成フイルタとして、たとえば全極型デ
ジタルフイルタを考えるものとし、その伝達関数
をインパルス応答ｈ（ｎ）（０≦ｎ≦Ｍ−１）で表
現するものとすると、合成信号x〓（ｎ）は次の(4)
式で表わされる。 x〓（ｎ）＝_M-1 〓 〓^l=1 ｄ（ｌ）×ｈ（ｎ−ｌ）（ｎ＝１，２，…，Ｎ）…
…………(4) (4)式においてｄ（ｌ）は駆動音源を表わす。次
に入力音声信号ｘ（ｎ）と合成信号x〓（ｎ）と合成
信号x〓との誤差に対し聴感的な補正を施した重み
付け誤差ew（ｎ）とするとe_w（ｎ）は次の(5)式で
示される。 e_w（ｎ）＝｛ｘ（ｎ）−x〓（ｎ）｝〓ｗ（ｎ） （ｎ＝１，２，…，Ｎ） ……………(5) さらに２乗誤差は(5)式から誘導して次の(6)式で
示すことができる。 _N 〓ⁿ⁼¹ e²w（ｎ）＝_N 〓 〓ⁿ⁼¹ 〔｛ｘ（ｎ）−x〓（ｎ）｝〓ｗ（ｎ）〕²…………
…(6) (6)式においてＮは誤差を最小化する区間のサン
プル数を示し、たとえば１分析フレーム長に選
ぶ。最適な音源パルス列としてのマルチパルスは
(6)式を最小化するg_iを得ることによつて得られ、
このg_iは上述した(3)，(4)および(6)式から次の(7)式
の如く誘導される。 g_i（m_i）＝_M 〓ⁿ⁼¹ x_w（ｎ）×h_w（ｎ−m_i）_i-1 〓^l=1 〔gl_N 〓^N=1 h_w（ｎ−m_l）・h_w（ｎ−m_i）〕 ／_N 〓ⁿ⁼¹ h_w（ｎ−m_i）・h_w（ｎ−m_i） ……………(7) (7)式においてx_w（ｎ）はｘ（ｎ）〓ｗ（ｎ），h_w
（ｎ）はｈ（ｎ）〓ｗ（ｎ）を示す。(7)式の右辺の
分子の第１項はx_w（ｎ）とh_w（ｎ）との時間遅れ
m_iの相互相関関数φ_hx（m_i）を示すものであり、
また、第２項の_M 〓^M=1 （ｎ−m_l）・h_w（ｎ−m_i）はh_w
（ｎ）の共分散関数φ_hh（m_l＋m_i）（１≦m_l，m_i≦
Ｎ）を示す。共分散関数φ_hh（m_l，m_i）は自己相
関数R_hh（｜ml，mi｜）と等しくなり、従つて(7)
式は次の(8)式の如く表わすことができる。 ところで相関処理に基づくマルチパルス検索ア
ルゴリズムの基本的な考え方は被分析音声波形を
“LPC合成フイルタのインパルス応答波形”の線
形加算で能率よく表現しようとするものである。
線形加算されるインパルス応答波形の数はマルチ
パルス数に対応し、各インパルス応答波形の始点
がマルチパルスの位置に、線形加算の重み係数が
マルチパルスの振幅に対応する。 相関処理に基づくマルチパルス検索アルゴリズ
ムは被分析波形からしかるべき（最適な）位置、
振幅の励振パルスを設定しようとするものであ
る。 しかしながら被分析波形からしかるべき位置、
振幅のパルスを決定する手法は現存しない。この
アルゴリズムは以下に示すSTEPにより準最適に
パルスの振幅と位置とを決定しようとするもので
ある。 （STEP−１） 被分析波形を高々１ケのインパルス応答波形で
表現することを考える。 この場合、最適なパルスの振幅は被分析波形と
単位インパルス応答との相互相関係数の最大値
（絶対値）により単純に決定され、パルスの位置
は前記最大値の位置と一致していることは自明で
ある。従つて、 被分析波形と（単位）インパルス応答との相
互相関係数φ_hx（m_i）m_i＝１，…を算出する。 φ_hx（m_i）の最大値検索する。 最大値をg₁とする。 φ_hx（m_i）＝ｇとなるm_iをm_l（ｌ＝１）とする。 （STEP−２） 被分析波形からm_l（ｌ−₁）にg₁の振幅のパルス
を設定したときのインパルス応答波形を除去した
波形（残留波形と仮に呼ぷ）を考える。残留波形
を高々１ケのインパルス応答波形で表現する。こ
の場合も最適なパルスの振幅、位置は残留波形と
単位インパルス応答との相互相関係数の最大値に
より単純に決定される。 ところで残留波形と単位インパルス応答との相
互相関は以下により残留波形と単位インパルス応
答との相互相関＝（被分析波形−m_l（ｌ＝₁）にg₁
の振幅のパルスを設定したときのインパルス応
答）と単位インパルス応答との相互相関 ＝被分析波形と単位インパルス応答との相互相
関m_l（ｌ＝₁）にg₁の振幅のパルスを設定したとき
のインパルス応答と単位インパルス応答との相互
相関 ＝前記φ_hx（m_i）−m_l（ｌ＝１）を中心とした
（インパルス応答の自己相関係数）に重みg₁を掛
けたもの 従つて φ_hx（m_i）−g₁R_hh（｜m_l−m_i｜）を求める。 上記の最大値を検索する 最大値g₂とする 対応するm_iをm_l＝（ｌ＝₂）とする （STEP−３〜STEP−Ｎ）（STEP−２）の処
理を必要に応じて繰返す。 このアルゴリズムは各ステツプで決定されるパ
ルスは最適であるがSTEP−１〜STEP−Ｎで決
定されるパルス全体としては各パルスのインパル
ス応答間に相関があるため最適でない。 上述のアルゴリズムの具体例を前記(8)式と第２
図とを用いて説明する。 説明の都合上R_hh（ｏ）＝“１”（正規化済）の場
合で述べる。 〔1〕 相互相関係数φ_hx（m_i）（m_i＝１，２，…，
240）を算出する。算出結果は第２図Ａである。 〔2〕 上記φ_hx（m_i）の絶対値の最大を検索する。 mi＝72 φ_hx＝（72）＝−5.3が検索される。 〔3〕 マルチパルスを構成することになる第１の
パルスが決定される。 当然 m_i＝72 g_i＝−5.3のパルスである。 〔4〕 以下の手順でφ_hx（m_i）をR_hhを用いて修正す
る。（R_hhは第３図の形状） φ_hx（72）＝φ_hx（72）−（−5.3）R_hh（０） （＝０） φ_hx（71）＝φ_hx（71）−（−5.3）R_hh(1) φ_hx（73）＝φ_hx（73）−（−5.3）R_hh(1) φ_hx（70）＝φ_hx（70）−（−5.3）R_hh(2) φ_hx（74）＝φ_hx（74）−（−5.3）R_hh(2) φ_hx（48）＝φ_hx（48）−（−5.3）R_hh（24） φ_hx（96）＝φ_hx（96）−（−5.3）R_hh（24） −5.3はg₁ R_hh（−ｉ）＝R_hh（ｉ） 〔5〕 修正したφ_hx（第２図Ｂに示す）の絶対値の
最大を検索する。 m_i＝109，φ_hx（109）＝−5.0が検索される。 〔6〕 マルチパルスを構成することになる第２の
パルスが決定される。 当然m_i＝109 g_i＝−5.0のパルスである。 〔7〕 φ_hx（m_i）をR_hhを用いて修正する φ_hh（109）＝φ_hh（109）−（−5.0）R_hh（０） （＝０） φ_hh（108）＝φ_hh（108）−（−5.0）R_hh(1) φ_hh（110）＝φ_hh（110）−（−5.0）R_hh(1) 〔8〕 修正したφ_hx（第２図Ｃに示す）を用いて第
３のパルスを決定する。 〔9〕 以下、必要に応じてφ_hxを修正しながらパル
スを決定していく。 つまり、ある音源パルスに着目し、種種の時間
位置において(8)式によりその振幅を計算したう
え、その振幅の絶対値を最大とするものが(6)式に
示す２乗誤差を最小化するパルスとなり、このよ
うな手続を繰返して複数個の音源パルスを求める
ことができる。 なお、上述した計算アルゴリズムに関しては、
小沢、荒関、小野“マルチパルス駆動形音声符号
化法の検討”、1983年３月 電子通信学会 通信
方式研究会に詳述されている。 このような計算アルゴリズムに基づいて行なわ
れるマルチパルスの発生によれば、相互相関係数
と自己相関関数ならびに最大値演算から最適なマ
ルチパルスの計算が可能となるため、構成が非常
に簡素化されたものとなり演算量を大幅に低減し
うるマルチパルス型ボコーダを実現することがで
きる。 しかしながら、このようにして改善したマルチ
パルス型ボコーダにあつてもさらに次に述べるよ
うな欠点がある。 すなわち、小沢らのアルゴリズムよれば、マル
チパルスの時間位置と振幅とは以下の手順により
決定されていく。先ずφ_hx（m_i）を求める。第２図
Ａの波形はある男性話者が発声た音声のφ_hx（m_i）
の実測値である。次にR_hhを求める。 第３図は同様にR_hhの実測値である。マルチパ
ルスを構成する第１番目のパルスの位置は第２図
Ａの波形の絶対値が最大になる位置（m_i＝72）
として決定され、パルスの振幅はm_i＝72におけ
るφ（m_i）の値（φ（72）＝−5.3）として決定され
る。次にφ（m_i）から第１番目のパルスによる影
響分を除去する。この操作は第２図Ａの波形か
ら、m_i＝72を中心にして第３図の波形を（−5.3）
倍して減じることを意味する。第２図Ｂの波形は
第２図Ａの波形から第１番目のパルスによる影響
分を除去した結果を示している。第２図Ｂの波形
について第１番目のパルスの位置と振幅とを決定
した方法と同様の方法で第２番目のパルスの位置
と振幅とを決定する。次に第２図Ｂの波形から第
２番目のパルスによる影響分を除去する。（結果
を第２図Ｃに示す）、以上の操作を繰返第３、号
４，……第ｌ……番目のパルスの位置と振幅とを
決定してゆく。小沢らのアルゴリズムは上述し様
に第２図の各波形において絶対値が最大となる
m_iを検索し、更にm_iにおけるφ、又はパルスの
影響を除去したφの値φ（m_i）を求め、更に前記
m_iおよびφ（m_i）をパルスの位置、振幅と決定し
ている。しかしながら必づしもm_i付近における
φ（m_i）の形状がR_hhの形状と類似であるとは限
らない。例えば第２図Ｆのm_i＝159付近の波形は
第３図の波形とはその形状が大きく異なる。その
結果第２図Ｇの波形はＦに比べてm_i＝163付近の
φの値を増加させており第２図Ｉにおいてm_i＝
163にパルスが生成される遠因になつている。 以上述べた様に小沢らのアルゴリズムφ（m_i）
又は、パルスの影響を除去したφ（m_i）の絶対値
が最大になるm_iおよび対応するφ（m_i）とそれぞ
れパルスの時間的位置、振幅と決定するため、特
にφ（m_i）とR_hhとの形状が大きく異なる場合に
φ（m_i）が必づしも最適に減少せず、パルス数の
不要な増加を伴い、符号化の効率が低下するとい
う欠点を有していた。 小沢らのアルゴリズムの欠点を云い換えれば、
もし入力音声波形を完全に再現する合成波形が決
定されたマルチパルスを音源として合成されたと
すれば、前記φ（m_i）はm_iがいたる所で“０”と
なる。同様にマルチパルスを音源として合成され
た合成波形が入力音声波形を精密に近似している
場合には前記φ（m_i）は全体として“０”に近い
値をとり、比較的に精密さに欠ける近似をしてい
る場合には前記φ（m_i）は全体として“０”に比
較的に遠い値をとる。反対に入力音声波形を近似
し得るマルチパルスを決定するには前記φ（m_i）
がm_iがいたる所で“０”に近くなるようにマル
チパルスを決定すれば良い。しかしながら、小沢
らのアルゴリズムはφ（m_i）をm_iがいたる所で
“０”に近づける意味では必らずしも適切ではな
い。 本発明の目的は上述した欠点を除去し、マルチ
パルス型ボコーダにおいて、x_w（ｎ）（すなわち、
入力音声信号ｘ（ｎ）と聴感重み付け器５のイン
パルスレスポンスｗ（ｎ）とのコンボリユーシヨ
ンｘ（ｎ）〓ｗ（ｎ）とh_w（ｎ）（すなわちLPC合
成器１と聴感重み付け器との相互インパルスレス
ポンス）との相互相関係数φ（m_i）と、前記h_w
（ｎ）自己相関係数R_hhとの類似度をm_iの全サン
プルについて算出し、算出した類似度の最大値を
検索し、更に最大値に対応した振幅と位置のパル
スを決定することにより小沢らのアルゴリズムの
欠点を除去し、マルチパルスによる符号化の効率
を向上し得るマルチパルス型ボコーダを提供する
ことにある。 本発明のマルチパルス型ボコーダは、入力音声
信号を分析フレームごとにLPC分析して抽出し
たLPC係数をスペクトル包絡情報としてこのス
ペクトル包絡情報とともに前記入力音声信号の音
声情報を構成する音源情報を分析フレームごとに
この音源情報の特徴に対応する発生時間位置と振
幅とを有する複数個のインパルス系列（マルチパ
ルス）を以つて表現し前記入力音声信号の分析お
よび合成を行なうマルチパルス型ボコーダにおい
て、前記入力音声信号と音声合成フイルタのイン
パルス応答との相互相関係数列を算出する手段
と、前記インパルス応答の自己相関係数列を算出
する手段と、前記相互相関係数列と前記自己相関
係との類似度を算出する手段とを分析側に備え、
且つ更に前記類似度の最大値を検索し、更に前記
類似度の最大値に対応した振幅と位置にインパル
系列（マルチパルス）の振幅、位置をフオワード
的に決定する手段を分析側に備えて構成される。 次に図面を参照して本発明を詳細に説明する。
第４図は本発明によるマルチパルス型ボコーダの
分析側の一実施例を示すブロツク図、第５図は本
発明によるマルチパルス型ボコーダの合成側の一
実施例を示すブロツク図である。 第４図に示す本発明によるマルチパルス型ボコ
ーダの分析側は、LPC分析器７，相互相関関数
算出器８，符号化器(1)９，自己相関関数算出器１
０，類似度算出器１１，符号化器(2)１２およびマ
ルチプレクサ１３を備えて構成されている。 入力端子７００１を介して入力した入力音声信
号は、LPC分析器７および相互相関関数算出器
８に供給される。 LPC分析器７は入力音声信号を分析フレーム
ごとに、予め設定するビツト数のデジタル量とし
て量子化し、この量子化音声信号をLPC分析し
てLPC係数としてのｐ次のＫパラメータ（偏自
己相関係数）を抽出、これを出力ライン７０１を
介して符号化器(1)９に供給する。本実施例におい
ては分析フレームは20mSECに設定している。な
お、算出手段は自己相関法である。自己相関法に
ついてはJ.D.Markel，A.H.Gray，Jr.“Linear
Rredicti of Speech”，SPriger−Verlcgの
Fig.3.1に述べられている。 符号化器(1)９は、入力したLPC係数の量子化
と符号化を行なつたのち、出力ライン９０１を介
してマルチプレクサ１３に送出する。 LPC分析器７はまた、LPC係数からインパル
ス応答ｈ（ｎ）（１≦ｎ≦Ｎ−１）を計算し、出力
ライン７０２，符号化器(1)９，出力ライン９０２
を介して相互相関関数算出器８および自己相関関
数算出器１０に供給する。 なお、前記インパルス応答ｈ（ｎ）はαパラメ
ータを用いた全極型フイルタ にインパルス即ちｎ＝０に於いて振幅“１”、ｎ
＝１，２，…に於いて振幅“０”を入力したとき
の出力として求められるものであり ｈ（０）＝１ ｈ(1)＝α₁ ｈ(2)＝α₂＋α₁・ｈ(1) ｈ(3)＝α₃＋α₂・ｈ(1)＋α₁・ｈ(2) ｈ(4)＝α₄＋α₃・ｈ(1)＋α₂・ｈ(2)＋α₁・ｈ(3) 無論、上記α₁の代りに減衰係数γ（０≦γ≦１）
を用いたγⁱα_iを用いてもよい。 なお、上記αパラメータは前記自己相関法によ
りＫパラメータと同時に求まるものである。 相互相関関数算出器８は、入力音声信号とイン
パルス応答ｈ（ｎ）とを利用して相互相関関数数
φ_hxを計算し、これを出力ライン８０１を介して
類似度算出器１１に送出する。 また、自己相関関数算出器１０は、入力したイ
ンパルス応答ｈ（ｎ）の自己相関関数R_hhを計算
し、これを出力ライン１００１を介して類似度算
出器１１に送出する。 類似度算出器１１はこうして入力した分析フレ
ームごとの相互相関関数φ_hxと自己相関関数R_hhと
を利用して後述する類似度の計算を実行し所定の
数の音源パルス列を得て、これらのパルスの振幅
および位置情報を出力ライン１１０１を介して符
号化器(2)１２に送出し、これによつて量子化およ
び符号化を行なつたのち出力ライン１２０１を介
してマルチプレクサ１３に送出する。 このようにして、量子化よび符号化されてマル
チプレクサ１３に送出されるLPC係数およびマ
ルチパルスデータは、入力音声信号のスペクトル
包絡および音源情報を表わすデータとしてマルチ
プレクサ１３を介して所定の方式で時分割され、
伝送路１３０１を介して第２図に示す分析側から
第５図に示す合成側に伝送される。 第５図に示す合成側は、伝送路１３０１を介し
て分析側から伝送されたデータに基づいて入力音
声信号の合成を行なうものであり、デマルチプレ
クサ１４，復号化器(1)１５、復号化器(2)１６，
LPC合成器１７およびLPF（Low Pass Filtcr）
１８等を備えて構成される。 デマルチプレクサ１４は、伝送路１３０１を介
して入力した各種データをマルチプレクサ１３の
時分割伝送形式よる変換前の状態に復元し、
LPC係数データは出力ライン１４１を介して復
号化器(1)１５に、マルチパルスデータは出力ライ
ン１４２を介して復号化器(2)１６にそれぞれ供給
され、これらの復号化器によつてデータの復号化
を行なつたうえ、それぞれ出力ライン１５１，１
６１に送出する。 LPC合成器１７は、このようにして入力する
マルチパルスを音源情報としてｐ次の全極型デジ
タルフイルタの駆動音源に利用し、また出力ライ
ン１５１を介して入力するｐ次のLPC係数デー
タを上記全極型デジタルフイルタ係数としてこの
LPC合成フイルタを制御して入力音声信号を合
成し、これを出力ライン２１１を介してLPF１
８に送出し、所定の低域フイルタリングを行つて
アナログ量の合成音声として出力ライン１８１に
送出する。 次に類似度算出器１１を図面を参照して詳細に
説明する。第６図は類似度算出器１１の一実施例
を示すブロツク図である。 伝送路８０１を介して相互相関関数φ_hxが相互
相関係数メモリ１９へ蓄積される。伝送路１００
１を介して自己相関関数R_hhが自己相関正規化器
２０へ供給される。自己相関正規化器２０は前記
R_hhを波形と見なしたときの電力に対応する正規
化係数ａを次の(9)式より算出する。 ａ＝R² _hh（ｏ）＋２_MR 〓^S=1 R² _hh（ｓ） ………(9) ただしR_hh（ｘ）は遅れｘのR_hhの成分を示す。
又、N_Rは前述したインパルスレスポンスh_w（ｎ）
実用上の持続時間を示す。更に自己相関正規化器
２０は前記ａでR_hh（ｘ）の各要素を正規化し、
結果を正規化自己相関係数R′_hhとして伝送路２０
１を介して自己相関係数メモリ２１へ出力する。
積和算出器２２は伝送路１９１を介して供給され
る相互相関関数φ_hxの遅れm_iを中心にして前後
NR分の要素と、伝送路２１１を介して供給され
る正規化自己相関係数R′_hhとの積和b_niを次の(10)
式により算出する。 b_ni＝_NR 〓^S=NR φ_hx（m_i＋ｓ）・R′_hh（ｓ） ……………(10) 積和算出器２２は相互相関関数φ_hxの定義され
る区間（本実施例では２４０）、即ちm_i＝１〜m_i
＝240についてb_niを次々に算出し結果を伝送路２
２１を介して最大検索器３へ出力する。最大値検
索器２３は前記b_niの列のうち最大の絶対値を有
するものを検索し、遅れ時間（第１番目のパルス
の時間位置に対応する）τ₁と振幅ｂとを決定し、
更に前記τ₁，b〓₁を伝送路２３１，２３２を介し
て相互相関補正器２４およびマルチパルスメモリ
２５へ出力する。 ところで、従来例（小沢らのアルゴリズム）に
関する説明で述べた様に、入力音声波形を精密に
近似し得るマルチパルスを決定するには前記φ
（m_i）がm_iがいたる所で“０”に近くなるように
マルチパルスを決定すれば良い。 本実施例ではまず入力音声波形を高々１ケのイ
ンパルス応答波形で表現したときにφ（m_i）が全
体として最もよく減少する位置と振幅のパルスを
決定する。 φ（m_i）R_hhを適切な重みで、適切な位置にお
いて差引かれたとき全体として最もよく減少す
る。 φ（m_i）をR_hhを用いて最適に除去するために
はφ（m_i）とR_hhとの積和B_njを（m_j＝１，２，…
…）について求める。 mj_NR 〓^S=-NR φ_hx（m_j＋ｓ）×R_hh（ｓ） m_j＝１，２，…… 次にB_njの最大値（絶対値）β＝MAX（B_nj）
を検索する。対応するm_l（ｌ＝１）＝m_iが決定さ
れる。（パルス位置） 次にパルスの振幅を以下のようにして決定す
る。 即ち、m_l（ｌ＝１）において振幅Ｖのパルスを
印加した場合φ_hxが最もよく減少すると仮定する。 φ_hxの位置m_l（ｌ＝１）を中心にR_hhの成分
（R_hhと直したい成分）がＶ倍されてφ_hhの中に存
在している。 前記成分とR_hhとの積和は B_nl（ｌ＝１）＝_NR 〓^S=-NR Ｖ・R_hh（ｓ）・R_hh（ｓ）＝Ｖ（R_hh（ｏ）＋２_NR 〓^S=1 R_hh（ｓ）＝aV 但しａは(9)式で求めたａである。 結局ＶはB_nl（ｌ＝１）を正規化係数ａで割つた
値 B_nl（ｌ＝１）／ａとなる。 さて Bmj／ａ＝１／ａ_NR 〓^S=-NR Ｖ・R_hh（ｓ）・R_hh（ｓ）＝１／ａ_NR 〓^S=-NR φ_hx（m_j＋ｓ）・R_hh（ｓ） ＝_NR 〓^S=-NR φ_hx（m_j＋ｓ）・R_hh（ｓ）／ａ＝_NR 〓^S=-NR φ_hx（m_j＋ｓ）・R′_hh（ｓ） の関係があり、求める振幅はφ_hxとR′_hhとの積和
の最大値として決定される。 以上の理由により本実施例では相互相関補正器
２４は相互相関係数メモリ１９より伝送路１９１
を介して供給される。 φ_hxを遅れτ₁を中心にして、自己相関係数メモ
リ２１より伝送路２１１を介して供給されるR′_hh
と前記振幅b〓₁とを用いて次の(11)式により修正す
る。 φ_hx（τ₁＋ｔ）＝φ_hx（τ₁＋ｔ） −b〓₁・R′hh（ｔ） ……………(11) ただしｔは修正区間であり−Ｓ〜＋Ｓに設定さ
れる。相互相関補正器２４は更に上記(11)式の結果
を伝送路２４１を介して相互相関係数メモリ１９
へ供給する。 以上の処理を必要とするマルチパルスの数に達
するまで繰返し実行し、結果を次々にマルチパル
スメモリ２４へ記憶する。マルチパルスメモリ２
４は繰返し終了後マルチパルスの時間位置と振幅
とを伝送路１１０１へ出力する。 次に第６図の構成により求められたφ_hxおよび
修正されたφ_hxの実施例（音声サンプルは第２図
の例と同一である）を第７図に示す。第７図Ａは
相互相関係数φ_hxとの入力音声波形の位置１から
240に対応する係数列と、前記係数列と正規化自
己相関係数列R′_hhとの類似度が最大となる位置に
類似度と一致する振幅に設定されたパルス（位置
遅れ72，振幅−6.55×10³）即ち、求めるべきマ
ルチパルスとして決定された第１番目のパルスの
時間位置と振幅とを示す。Ｂは第１番目のパルス
のインパルス応答波形を除去した波形、即ち残留
波形とインパルス応答波形との相互相関係数列を
示すものである。第６図Ｂに示す係数列は小沢ら
のアルゴリズムと同様に第６図Ａに示す係数列を
R_hh（第３図に示す）を用いて修正することによ
り求められる。 φ_hx（72）＝φ_hx（72）−（−6.55×10³）R_hh（０） φ_hx（71）＝φ_hx（71）−（−6.55×10³）R_hh(1) φ_hx（73）＝φ_hx（73）−（−6.55×10³）R_hh(1) 又、第６図Ａに示すパルスと同様の手法で第６
図Ｂに示すパルス（位置：遅れ110、振幅：・5.9
×10）が設定され、求めるべき第２番目のパルス
として決定された第２番目のパルスの時間位置と
振幅とを示している。同様にＣ〜Ｋは修正された
φ_hxと決定されたパルスの時間位置、振幅を示し
ている。 なお、第２図Ａに示す第１番目のパルス位置72
と第６図Ａに示す第１番目のパルス位置72が一致
しているのは偶然であり一般には必ずしも一致し
ない。因に、小沢らのアルゴリズム（第２図）と
本実施例（第６図）で求めたパルスの位置、振幅
を示すと、

【表】 本発明は小沢らのアルゴリズムと異なり相互相
関係数φ_hxと正規化自己相関係数R′_hhとの類似度
の最大値を検索している。その結果第２図Ｆに示
す様なφ_hxとR_hhとの形状が大きく異る時間位置に
パルスが決定されることがなく、従つてパルス数
の不要な増加を伴なわない。 次に本発明よる入力音声（端子７００１の音声
信号）を基準にした出力音声（端子１８１の音声
信号）のＳ／Ｎ比をマルチパルスのパルス数を可
変して測定した一データ例を同様の方法により測
定した小沢らのアルゴリズムよるＳ／Ｎ比と比較
して第８図に示す。第８図において、Ｘは従来方
法によるSN比、・は本発明によるSN比を示す。
第８図から明らかな様に本発明は小沢らのアルゴ
リズムより符号化の効率が向上している。 以上、類似度の例として相互相関係数φ_hx又は
パルスの影響を考慮して修正されたφ_hxと正規化
自己相関係数R_hhとの積和を示したが類似度とし
ては必づしも前記積和に限定されるものではな
い。例えば下記の(12)式で示されるφ_hxとR_hhとの遅
れm_iにおけるマグニチユードを最大とするC_niを
算出し、更に各遅れにおけるマグニチユードが最
小となる。即ち、類似度が最大となるm_iを検索
してもよい。 C_ni＝min_NR 〓 〓^S=-NR ｜φ_hx（m_i＋ｓ）−C_ni・R_hh（ｓ）｜……………(
12) マグニチユードを類似度として使用する場合に
は自己相関正規化器２０は必づしも必要でない。
又、積和算出器２２，最大値検索器２３をそれぞ
れ最小マグニチユード推定器と最小値検索器とに
置換えることにより類似度算出が可能となること
は自明である。 上記の説明は本発明の重要な要素である類似度
及びこれの算出手段の理解を容易にするために、
聴感重み付けの機能を除外したものであるが、聴
感重み付け機能を除外しなくても本発明は容易に
実現勧能である。即ち、聴感重み付けを行なう場
合には、本発明は相互相関係数算出器８で直接、
入力音声信号とインパルス応答ｈ（ｎ）とを利用
し相互相関係数φ_hxを算出する代りに(1)式で示さ
れる伝達関数を有する重み付けフイルタを通過し
た音声信号と後述するインパルス応答h′（ｎ）と
を利用して相互相関関係数φ_hxを算出する。又、
LPC分析器７は符号化器(1)９、出力ライン９０
２を介して相互相開開数算出器８と自己相関関数
算出器１０とに供給するインパルス応答ｈ（ｎ）
の代りに、(1)式内で示される重み付け係数γより
下記（13）式により算出される線形予測係数a′_k
（ｋ＝１，２，…，ｐ）から求められるインパル
ス応答h′（ｎ）を相互相関関数算出器８と自己相
相関関数算出器１０とに供給する。 a′_k＝a_k・γ^k（ｋ＝１，２，…ｐ）
……………（13） なお、第４図および第５図に示す本発明の実施
例においては、LPC係数としてＫパラメータを
用いているがこれは他のLPC係数、たとえばα
パラメータ等を利用してもよく、また符号化器と
マルチプレクサ、および復号化器とデマルチプレ
クサはそれぞれこれらを一体化した構成のものと
しても同様に実施し得るとは明らかであり、また
LPC合成フイルタは全極型以外の非極型デジタ
ルフイルタ等を置換してもほぼ同様に実施しうる
こともまた明らかである。 以上説明した如く本発明によれば、マルチパル
スボヨーダにおいて、入力音声信号と音声合成フ
イルタのインパルス応答との相互相関係数を算出
する手段と、前記インンパルス応答の自己相関係
数列を算出する手段と、前記相互相関係数列と前
記自己相関係数列との類似度を算出する手段とを
分析側に備え、且つ更に前記類似度の最大値を検
索しインパルス系列（マルチパルス）の振幅、位
置をフオワード的に算出する手段を分析側に有す
ることにより、効率よく前記相互関係数列からマ
ルチパルスの影響を減じることを可能とし、マル
チパルス符号化の効率を向上させ得るという効果
がある。

【図面の簡単な説明】

第１図は従来のマルチパルス型ボコーダの基本
的構成を示すブロツク図、第２図Ａ〜Ｋは従来方
法における相互相関係数φ_hxとマルチパルス決定
手順との関係を示す波形図、第３図はインパルス
応答の自己相関係数R_hhを示す波形図、第４図は
本発明によるマルチパルス型ボコーダの分析側の
一実施例を示すブロツク図、第５図は本発明によ
るマルチパルス型ボコーダの合成側の一実施例を
示すブロツク図、第６図は類似度算出器１１を詳
細に説明するためのブロツク図、第７図Ａ〜Ｋは
本発明による相互相関係数φ_hxとマルチパルス決
定手順との関係を示す波形図、第８図は本発明の
符号化効率向上効果を従来方法と対比してＳ／Ｎ
で評価した波形図である。 １……LPC合成器、２……LPC分析器、３…
…音源パルス発生器、４……減算器、５……聴感
重み付け器、６……２乗誤差最小化器、７……
LPC分析器、８……相互相関関数算出器、９…
…符号化器(1)、１０……自己相関関数算出器、１
１……類似度算出器、１２……符号化器(2)、１３
……マルチプレクサ、１４……デマルチプレク
サ、１５……復号化器(1)、１６……復号化器(2)、
１７……LPC合成器、１８……LPF、１９……
相互相関係数メモリ、２０……自己相関正規器、
２１……自己相関係数メモリ、２２……積和算出
器、２３……最大値検索器、２４……相互相関補
正器、２５……マルチパルスメモリ。

Claims (1)

【特許請求の範囲】
1. １ 入力音声信号を分析フレームごとにLPC
   （Linear Prediction Coefficient，線形予測係数）
   分析して抽出したLPC係数をスペクトル包絡情
   報としこのスペクトル包絡情報とともに前記入力
   音声信号の音声情報を構成する音源情報を分析フ
   レームごとにこの音源情報の特徴に対応する発生
   時間位置と振幅とを有する複数個のインパルス系
   列（マルチパルス）を似つて表現して前記入力音
   声信号の分析および合成を行なうマルチパルス型
   ボコーダにおいて、前記入力音声信号と音声合成
   フイルタのインパルス応答との相互相関係数列を
   算出する手段と、前記インパルス応答の自己相関
   係数列を算出する手段と、前記相互相関係数列と
   前記自己相関係数列との類似度を算出する手段と
   を分析側に備え、且つ更に前記類似度の最大値を
   検索し、前記最大値に比例する振幅を有するパル
   スを前記最大値に対応するパルス発生時間位置に
   設定し、更に前記最大値と自己相関係数列とを用
   いて相互相関係数列から前記設定したパルスの成
   分を除去する手段を分析側に備え、この除去する
   手段を繰返して用いることによりインパルス系列
   （マルチパルス）の振幅、位置をフオワード的に
   算出する手段を分析側に有することを特徴とする
   マルチパルス型ボコーダ。