JPH0290200A - 符号化方法 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。

Description

【発明の詳細な説明】 〔産業上の利用分野〕 本発明は音声の高能率符号化装置に係り、特に高品質の
再生音声を高い情報圧縮率で得ることに好適な音声符号
化方式に関する。

〔従来の技術〕

従来、音声高能率符号化方式には、様々な方式が提案さ
れて来た。たとえば、中田和男著「デジダル情報圧縮」
　（廣済堂産報出版、電子科学シリーズ１００）には、
様々な方式がわかりやすく解説されており、波形符号化
方式や情報源符号化方式（パラメータ符号化方式）に属
する多数の方式が示されている。

〔発明が解決しようとする課題〕

これらの諸方式のうち、波形符号化方式は一般に音質が
良好なものの、情報圧縮効率を上げることが困難であり
、パラメータ符号化方式は、情報圧縮効率は高いものの
、逆に情報量を増しても音質に上限が生じ、十分な品質
が得られないという欠点があり、特に両者の得意な帯域
の中間の情報圧縮領域（１０ｋ　ｂ　／　ｓ付近）は谷
間の帯域となっている。これに対し１両方式の長所を組
み合せたハイブリッド方式として、マルチパルス方式（
たとえば、　Ｂ、Ｓ、Ａｔａｌ　ｅｔ　ａｌ　Ａ　Ｎｅ
ｗ　Ｍｏｄｅｌ　ｏｆＩＬＰＣＥｘｃｉｔａｔｉｏｎ　
　ｆｏｒ　　Ｐｒｏｄｕｃｉｎｇ　　Ｍａｔｕｒａｌ−
３ｏｕｎｄ−ｉｎｇ　５ｐｅｅｃｈ　ａｔ　Ｌｏｗ　Ｈ
ｉｅ　Ｒａｔｅｓ”　Ｐｒｏｃ、ＩＣＡＳＳＰ　８２゜
Ｓ−５，１０，（１９８２）など）、ＣＥＬＩ）方式、
′ｌ″ＯＲ方式（Ａ、Ｉｃｈｉｋａｗａ　ａｔ　ａｌ、
　”Ａ　５ｐｅｅｃｈ　ＣｏｄｉｎｇＭｅｔｈｏｄ　Ｖ
ｓｉｎｇ　Ｔｈ１ｎｎｅｄ−ｏｕｔ　Ｒｅ５ｉｄｕａｌ
”　Ｐｒｏｅ。

ＩＣＡＳＳＰ　８５，２５．７（１９８５））などが近
年提案され、各種の検討がなされているが、ｆ！質の点
から見ても、処理に要するコストの面から見ても不十分
な状況にある。

一般に、各種高能率符号化方式は、音声の情報の存在が
偏っている点に注目し、情報の存在している部分に符号
の割当てを厚くすることにより実現しているが、この点
をさらに端極的に押し進め、複数のパラメータの組み合
せとしての情報の偏りに注目し、パラメータの組み合せ
セット（ベクｌ−ルと呼ぶ）に対し、音声情報の存在し
ている部分に符号の割り当てを厚くする方式（ベクトル
量子化と呼ぶ）（たとえば、Ｓ、Ｒｏａｃｏｓ　ｅｔ　
ａｌ、　”Ｓａｇｍ−ｓｎｔ　Ｑｕａｎｔｉｚａｔｉｏ
ｎ　ｆｏｒ　Ｖｅｒｙ−Ｌｏｗ−Ｒａｔｅ　Ｓｐｅｅｃ
ｈＣｏｄｉｎｇ”Ｐｒｏｃ、ＩＣＡＳＳＰ　８２．ｐ１
５６３（１９８２））が注目されている。ベクトル量子
化方式では、ベクトルと符号を対応付ける表をコード・
ブックと呼ぶが、高品質の音声符号化を実現するために
は事前に良質のコーバブックを作っておく必要があり、
十分な量の音声を用いねばならす、また、コード・ブッ
クのサイズをどの程度大きくすれば良いか、パラメータ
としてどのようなものを用いれは良いか、等々の問題が
ある。コード・ブックの問題に関しては、入力音声とコ
ード・ブックのすべてのベクトルとの各ベクトルに対す
る級関係数を用いる内挿するファジーベクトル法も提案
されているが（たとえば、Ｈ，Ｐ、Ｔｓａｎｇ、ａｔ　
ａｌ　”Ｆｕｚｚｙ　ｖｓｃｔｏｒＱｕａｎｔｉｚａｔ
ｉｏｎ　Ａｐｐｌｉｅｄ　ｔｏ　Ｈｉｄｄｅｎ　Ｍａｒ
ｋｏｕ　Ｍｏｄｅｌ−ｉｎｇ”　ＩＣＡＳＳＰ　８７’
、４．（１９８７））各ベクトルとの類似性の情報であ
る級関数（メレバシツプ関数）情報が大量に必要となる
ため、コード・ブックの質に対し音質の向上は期待させ
るものの、伝送用の技術としては用いられない。音声認
識などの前処理に用いることが検討されている状況にあ
る。また、情報の量をへらすために入力音声とコード・
ブックのすべてのベクトルと比較し、近いものをＮ個だ
け用いるＫＮＮ法も提案されているが（たとえば、中村
他″ファジィベクトル量子化を用いたスペクトログラム
の正規化の検討″音声研究会資料Ｓ　Ｐｇ７−１２３．
１９８８年２月１９日）、近いものＮ個を選択するため
のソーティング処理が必要であり。

その処理量は実用上非常に大きな問題となる。またＮ個
全部のコードを送る必要があり、情報量的にも損失が生
じる。

本発明の目的は、ソーティング処理とＮ個のコードを送
ることなくＮ個のベクトルを決定する方法を提供するこ
とにある。

本発明の第２の目的は、高品質の復号音声を再生し、か
つ、ベクトル量子化に好適な方法の提供にある。

〔課題を解決するための手段〕

上記の第１の目的を達成するために、コード・ブックの
各コード毎に、近接するベクトルのコードをＮ個登録す
るようにしたものである。

さらに、第２の目的を達成するためにはスペクトル包絡
を直交展開したものを用いる。たとえば。

ＰＳＥパラメータ又はＱＳＳパラメータと呼ばれるもの
をベクトル要素とするようにしたものである。ＰＳＥパ
ラメータは中高等の論文“基本周波数間隔標本化に基ず
く音声パワースペクトル包絡分析法“音声研究会資料５
Ｐ８６−９４．電子情ものである。符号化側では音声を
ピッチ周期と一定の関係でフーリエ変換し、さらにパワ
ースペクトルを求め、該パワースペクトル上のピッチ周
波数及びその高調波に対応する値を取り出し、その値を
係列をさらに余弦級数等で展開した係数値をもって、ベ
クトルの要素値とし、復号化例では、コード・ブックよ
りベクトルの要素値を求め要素値を余弦級数値として逆
変換し、スペクトルのピッチ高調波値を求め、さらにフ
ーリエ逆変換を行ない波形領域にもどし、ピッチ周期で
順次重ね合せながら波形を再生するようにしたものであ
る。

〔作用〕

伝送したい音声が入力されると、順次コード・ブックの
各ベクトルと比較され、最つども近いコードが選択され
る０選択されたコードにはＮ個のコードが登録されてい
るので、このＮ個のコード及び最初に選択されたコード
に対応するベクトルを取り出し、入力音声との間で級関
数を求め、最初の選択されたコードとＮ＋１個の級関数
を符号化して伝送する。受信側では同一情報を有するコ
ード・ブックを持っており、受信したコードより受信し
たコードと５ｔｌｋｌ＝されているＮ個のコードに対応
するベクトルをコード・ブックより読み出し、級関数と
組み合せて音声を再生する。このように動作するため、
Ｎ＋１個のコードを選択する送信側の手間と、Ｎ個分の
コードを送信する情報量が不要となるため、伝送上の符
号化割当が不要となり、高能率な伝送が可能となる。

また、入力音声は、ピッチ周期が抽出され、定間隔、ま
たはピッチ周期と一定の関係のある間隔でフーリエ変換
され、さらにパワースペクトル変換後、パワースペクト
ル上のピッチ周期の高調波位置の情報のみが取り出され
、この情報系列に対して大きさを正規化後余弦展開を行
ない、たとえば２０次程度までの係数を取り出す、この
係数は、サンプリング周波数の半分の周波数幅を基本と
した余弦展開に正規化されているため、同一の声送から
発声された異なったピッチ周期の音声のスペクトルもほ
ぼ同一の係数として得ることが出来る。従って、この係
数をベクトルの要素に用いると、類似したスペクトル包
絡を有する音声はベクトル間距離が近くなり、ベクトル
量子化に極めて好都合である。また、余弦展開を用いた
場合はベクトルの低次の成分はど、スペクトルの概形を
あられし、高次はど細部をあらわす情報となっているた
め、コード・ブックを係数的に作成し、木符号化技術を
用いて高速化するなどの処理にも極めて好都合である。

伝送には、このベクトル情報とピッチ周期情報及び大き
さをもとにもどすレベル情報を用いれば良い、これらの
パラメータのうち、ベクトル部分については前述の簡易
化したファジーベクトル方式を組み合せることが安易に
可能である。

〔実施例〕

以下１本発明の実施例を図をもって説明する。

第１図は本発明の一実施例を説明するためのブロック図
であり、送信側と受信側を対にした一方向のみを示して
おり、逆方向への通信路は９図が複雑となるため省略し
である６ 第１図において、入力音声１０１はアナログ・デジタル
変換器（Ａ／Ｄ）１０２を経て、二面構成のバッファメ
モリ１０３に入力される。このメモリは以下の処理の時
間調整と、入力音声の中断を防止するために設けられて
いる。バッファメモリ１０５からの音声は分析部１０４
において、ピッチ情報１０７、スペクトル情報１０６、
レベル情報１０５を求める。スペクトル情報１０６は本
発明のポイントの一つであるファジー・バク１〜ル符号
化部１０８に加えられ、ベクトルコード１０９を級関数
１１０を得る。ベクトル・コード１０９、級関数１１０
、ピッチ情報１０７．レベル情報１０５は送信部１１１
、伝送路１１２を経て受信部１１３に送られる。受信側
では受信部で受けたベクトルコード１０９’、級関数１
１０′ピッチ情［１０７’　、レベル情報１０５′はフ
ァジーベクトル復号化部１１４に加えられ、スペクトル
情報１１５が復元され、ピッチ情報１０７ルベル情報１
０５′と共に合成部１１６に加えられる１合成部１１６
では音声波形に復号され、出力用の二面バッファメモリ
１１７を経て出力音声１１８として再生される。

以下、各部分を詳細に説明する。

第２図と第３図は分析部１０４を説明するための図であ
る。

第２図において、ピッチ抽出部２０１は入力音声のピッ
チ情報を抽出する。ピッチ情報の抽出方法はすでに広く
用いられている多数の方式があり、ここで改めて説明す
る必要はないであろう、波形切出部２０３は入力音声か
らスペクトル情報を分析するための波形区間を切り出す
ものであり、前記の、いわゆるＰＳＥ法では、第３図（
ａ）のＴｏとして示したようにピッチ周期を３正間程度
含む波形が切り出される。ＱＳＳ法ではＴｏ’として示
したように、ピッチ１区間長分が切り出される。これら
はピッチ情報を参考に、波形の最大値を検出することに
より容易になされることは言うまでもない、切り出され
た波形は、フーリエ変換部２０４に送られ、フーリエ級
数に変換される。

ＰＳＥ法では、ハミング窓やガラス窓など１通常用いら
れる窓関数を掛けた後に、前後に零データをうめ込み２
０４８点程度０多目の点数を用いる高速フーリエを変換
（ＦＦＴ）を用いると効率的である。ＱＳＳ法では、窓
を掛けるこはなく、ＦＦＴに用いる点数も、後述するよ
うに、ピッチ周波数の高調波でのりサンプリングを行わ
ないので必ずしも２０４８点のような多社のデータによ
る変換を要せず、５１２点程０でも良い、ＦＦＴの結果
は、第１図（ｂ）に示すようなフーリエ級数として得ら
れ、ＰＳＥ法では、ピッチの高調波による線スペクトル
構造を有するが、ＱＳＳ法では、線は存在せず、面スペ
クトルとなる。

ピッチ・リサンプリング部２０５は、ｐｓＥ＠の場合の
み存在し、ＱＳＳ法では不要である。ピッチ・リサンプ
リング部２０５では、ＦＦＴＦより得られたスペクトル
（第３図（ｂ））情報の中から、第３図（ｃ）のように
ピッチ周波数の高調波成分（線スペクトル成分）のみを
取り出す。

ＰＳＥ法ではこのように取り出してデータ（第３図（Ｃ
））を後述の余弦展開時の周期の半径２πに、ＱＳＳで
は原スペクトル（第３図（ｂ））のサンプリング周波数
の半分子ｓ／２を角周波数πに対応付けて以下考える。

パワースペクトル化部２０６は、スペクトルの各成分を
自乗し、パワースペクトルに変換する（第３図（ｄ））
。さらに対数化部２０７は、各成分を対数化し、対数パ
ワースペクトル（同図（ｅ））を得る。当然両者をまと
めた処理として、絶対値の対数の２倍の値を用いてもよ
い、再生で平方根を取りため２倍と再生側の１７２の省
略も可である。

レベル正規化部２０８は入力音声の大きさにもとずくレ
ベル変動を吸収するものであるが、次の余弦変換部２０
９の第６次の項の出力としてまとめて抽出しても良い、
余弦変換部２０９は対数化パワースペクトルの包絡線を
余弦展開したものの係数であり、包絡線をＹとして。

Ｙ＝Ａｏ＋Ａｌｃｏｓλ＋Ａｚ　Ｃｏｓ”λ＋＾ａ　Ｃ
ｏｓ’λ＋−（１）で表現する。余弦関数は直交関数で
あるから、包絡ｉＹとＣｏ５ｎＸを掛けることによりＡ
を得ることができる。Ａａ　をレベル情報１０５−Ａｔ
、・・・Ａｍをスペクトル情報１０６として出力する。

ピッチ周波数の低い音声では一定４’Ｅ域内に入るピッ
チ高調波の数は多くなるから、有効な情報はそれだけ多
くなり、スペクトル情報の次数ｍは高い値のものまで利
用が可能である。従ってピッチによりｍの値を’ａＪ変
にしておくことにより情報を有効に活用することも可能
である。

次に第４図と第５図、第６図を用いてファジーベクトル
符号化部を説明する。第４図においてコード・ブック４
０Ｌには第５図に示すようなデータが記録されている。

各スペクトル情報はピッチ情報１０７との相関も高いこ
とを利用し、コード・ブックを引く手間を速くするため
に、探索範囲を限定しても良い、また、ピッチ情報を利
用してスペクトル情報の何次までを利用するかを決め、
それに従って以下の１１１Ｍ計算を行うこともＩｉＩ能
である。コード・ブック内には、ベクトルコード（Ａ１
．　Ａｘ、　−、Ａｍ　）と、そのベクトルのコードγ
ｉ、近接しているバク１−ルのコード名Ｋ　山＋・ＩＫ
ＩＮなどの情報が記録されている。入力音声のスペクト
ル情報χに１０６はベクトル量子化部４０２でコード・
ブック４０１中の各ベクトルν、との距離ｄｉｋが計算
され、距離の最つども近いベクトル・コード４０３が選
択される。以五、このコードを改めてヤ１４０３と呼ぶ
ことにする。

ッ１が決まると、第５図のように、近傍のベクトルＫｌ
ｌ、・・・ＩＫＩＮが決まる。Ｎとしては５〜６程度を
取ることにする。このベクトルの様子を模式図的に書い
たのが第６図である。入力音声ベクトルχにはベクトル
γ處の領域内にあり、Ｋ１．、・・・ＫＩＮのベクトル
の領域が、その周辺に存在する。

γ１及びに目、・・・、に、Ｈの各々のベクトルと入力
音声のスペクトルとの距１１２ｄ　ｔＫ４０５を、ν、
をここでＫｉｏとおき、 ｄ　ａｘ＝　ＩＩ　Ｚ＊　−Ｋｒｔ　Ｍ　　　　　　　
　　−（２）ｉ−ａはユークリッド距離 として、距離計算部４０４より求める。求められた距Ｍ
　ｄ五に４０５は級関数計算部７１０６に送られる１級
関数μ露にの決め方は色々ありうるが、ここでは。

ただし、ｄａに＝０のときはμ、に＝１とする。ここで
αは１．５ａ度が良い。このようにしてＮ＋１個の級関
数μ＝ｘｌｌＯと代表ベクトルνｌのコード１０９　（
＝４０３）が出力される０本ファジーベクトル符号化の
特徴はコード・ブック４０１に近傍のベクトルコードに
口、・・・、に、Ｎが予め与えられており、入力毎に近
傍のベクトルを要めることがなく、従ってそのコードを
伝送しなくとも同一の表が受は側にあれば良い点にある
。

次に受信側の処理を説明しよう。

第７図はファジーベクトル復号化部１１４を説明するた
めの図である。代表ベクトルコード１０９′を受信する
と、コード・ブック７０３より代表ベクトルνｒ　　（
＝Ｋｔａ）と近傍ベクトルに口、・・・、に、Ｎが取り
出され、ベクトル再生部７０２に送られる。ベクトル再
生部’７０２では別途受信した級関数μ、に１１ｏ′と
ベクトルＫ　ｒ　ｒ　。

・・・ｌ　ＫＩＮを用いて入力音声信号の再生バク１ヘ
ル２Ｋを として求める。前述の（３）式、（４）式等の関係や、
コードブック用ベクトルの作り方については、中村他［
ファジ４ベク１〜ル址子化を用いたスペクトログラムの
正規化の検討」音声研究会資料５Ｐ８７−１２３．電子
情報通信学会、　　（１９８８−２）及びその内で引用
されている文献で詳しく述べられており、公知なのでこ
こでは省略する０本特許の受信部における特徴は、コー
ド・ブック中に近傍ベクトル・コード情報が付加されて
おり、近傍ベクトル・コードを伝送しない点にある。

再生ベクトル（ＡＩ、Ａｍ、　・・・、Ａｍ）１１５は
合成部１１６に送られる。

合成部１１−６を次に第８図及び第９図を用いて説明す
る。第８図において、対数パワースベク！−ル再生部８
０１では、レベル情報Ａｏと再生ベクトルＡｓ、Ａｚ、
・・・、Ａｍを用いて対数パワースペクトルＹ８０２ Ｙ＝Ａｏ＋ＡｔＣｏ５λ＋ＡｚＣｏｓｚλ＋ＡａＣｏｓ
δλ＋ＡａＣｏｓ番　λ　＋　　　　　　　　　　　　
　　　　　　　　　・　（５）を得る（第９図（ａ）（
ｂ）参照）、再生対数パワースペクトルＹ８０２は逆対
数変換部８０３でない場合は単純にｌｏｇ−’）を行な
い零位相化スペクトル８０４を得逆フーリエ変換部８０
５に送られる。逆フーリエ変換部８０５では高速フーリ
エ逆変換ＩＦＦＴにより音声素片８０６が得られる（第
９図（ｃ）及び（ｄ）参照）、音声素片８０６は波形合
成部８０７でピッチ情報１０７′に従って順次ピッチ間
隔だけずらしながら加え合せ、音声波形８０８（第９図
（ｅ））として出力される。

ピッチ周期の音声素片編集合成の方法はすでに広く知ら
れており、改めてこれ以上詳しく述べる必要はないであ
ろう、受信側ではＰＳＥ法とＱＳＳ法で特に異なった処
理を行う必要はない。

なお送信側と受信側の基本処理を１０ミリ秒〜２０ミリ
秒程度の一定間隔に取り、再生側で推定スペクトル情報
Ａｏｌ　Ａｔ、・・・ｒ　ＡＮをその間の素片に対し内
挿して推定するなどの情報量の圧縮も行うことができる
。

また、送信側にファジーベクトルに復号化部をもたせ、
（４）式に相当する処理を行い、入力ベクトルにχにと
再生ベクトルχにの誤差を評価し、値の大きい級関数値
から順次巡回修正を行ない誤差をより小さくした上で伝
送すれば、より高精度の伝送が可能となる。

また、ファジー符号化や、簡易ファジー符号化を省略し
、ベクトル壕子化のみをＰＳＥ又はＱＳＳ方式適用する
ことも、もちろん可能である。

この場合は、第１−図の関連部を取りはずせば容易に実
施できる。

ベクトル琥子化方式の一つの問題点であるコード・ブッ
クの各ベクトルと入力ベクトルの距離を求めるための処
理量に対しては１水力式ではスペクトル情報の特徴を生
かして大幅にへらすことも可能である。すなわち、スペ
クトル情報Ａ　ｌ、・・・ＡＮは順次スペクトルの大極
的特徴から細かい特徴へを対応しており、類似したベク
トルは低次のスペクトル情報が類似している。従って、
コード・ブックを低次のスペクトル情報の似ているもの
をまとめ、順次階層的に高次のスペクトル情報を取り出
せるようにしておくことにより、先ず低次のものから順
次距離を調べ５似たものについてはさらに高次と見るこ
とにより、すべてのコードと比較することなく、類似コ
ードを知ることが可能となる。また５次数により、たと
えば音質に大きく影響する低次に重みをつけ評価するこ
とも可能でである。

また、ここに示した符号化方法は、単に伝送用だけでな
く、音声メールのように蓄積に用いたり。

分析部は音声認識の分析部として１合成部は音声合成装
置の合成部として、各々別個に独立に利用できることは
言うまでもない。

〔発明の効果〕

本発明は、以上説明したように構成されているので以下
に記載されているような効果を奏する。

すなわち、複数のコード・ベクトルとのファジー関係に
より音声表現の精度を向上するに当り、各ベクトル・コ
ード毎に複数個の近傍ベクトルを了め登録しであるので
、ベクトルコードとしては入力に最つも近いベクトルコ
ードのみを送れば良く、情報量を有効に用いることがで
きる。さらに。

スペクトル情報として、スペクトルにエレベローブの余
弦係数展開係数を用いているので、ベクトルコード化時
の処理を階層化することが容易であり、処理量を大幅に
低減できる。また、このパラメータを内挿することによ
り、音声の変化部分を安定に近似することが可能となる
ので、伝送間隔を低減することが可能となり、伝送情報
量を低減することが可能となる。

なお、本発明の説明では対象はすべて音声を例にしてい
るが、＃１似の構造の情報を持つものに利用できること
も言うまでもない。

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明の一実施例のシステム構成を説明するブ
ロック図、第２Ｐｊは第３図は分析部を説明する図、第
４図、第５図、第６図はファジーベクトル符号化部を説
明する図、第７図はファジーバク１−ル復合化部を説明
する図、第８図と第９図は合成部を説明する図である。 ｃ−ｈ　　ｃｌ（ｈｈｃｈ６６ｄｓ６−３二２ミミトト
ｍ偽勾偽曽 鴇 旧 属 ω 竿 目 Ａ。 Ａ。 穴 ＴＦＦ丁 ）搗静戎 ノ

Claims (1)

1. 【特許請求の範囲】 １、入力信号の特徴を複数個のパラメータの組（ベクト
   ル）として分析する手段と、信号の特徴空間を複数個の
   クラスタに分け、各クラスタを代表するパラメータの組
   （ベクトル）にコード名を付与し、対応付けたコード・
   ブックを記録するコード・ブック・メモリと、前記分析
   手段により得られた入力信号の特徴をあらわすベクトル
   と前記コード・ブック・メモリ内の各クラスタの代表ベ
   クトルとを比較し、入力信号のベクトルがどのクラスタ
   に属するかを決定するベクトル量子化部を少なくとも有
   してなり、前記コード・ブック・メモリ内の各コードは
   、各各に対応して少なくともそのコードに対する近傍の
   ベクトルのコードが複数個あらかじめ対応付け記録され
   ていることを特徴とするベクトル量子化方式。 ２、少なくとも入力信号を一つで代表近似する代表コー
   ドと、代表コード及び該代表コードに対する近傍コード
   に対する入力信号の類似性信号を符号化手段を有するこ
   とを特徴とする、特許請求の範囲第１に記載したコード
   ・ブック情報を利用したベクトル量子化方式。 ３、符号化側に復号化部を持ち、再生情報と入力情報を
   比較し、誤差が小さくなるように代表コード及び近傍コ
   ードの類似性情報を修正の上、出力する手段を有するこ
   とを特徴とする特許請求の範囲第２項のベクトル量子化
   方式。 ４、スペクトル包絡情報を直交展開係数で表現したパラ
   メータを要素とするベクトル量子化符号化方式。 ５、対数パワースペクトル上のピッチ高調波成分情報を
   スペクトル包絡線情報とする特許請求の範囲４のベクト
   ル量子化符号化方式。 ６、入力信号よりピッチ周期分の波形を切り出したもの
   の対数パワースペクトルを得る手段を有する特許請求の
   範囲４項のベクトル量子化方式。 ７、スペクトル情報の大極的特徴をあらわすパラメータ
   から細部の特徴をあらわすパラメータへとそれぞれのパ
   ラメータの値の近いもの同志を順次まとめ階層的に配置
   し、大極的に類似したベクトルから優先的に検索できる
   よう構造化されたコード・ブックを有する特許請求の範
   囲第１項のベクトル量子化方式。 ８、ピッチ情報の値に対応してスペクトルパラメータの
   有効な次数が異なるベクトルからなるコード・ブックを
   有する特許請求の範囲４項のベクトル量子化方式。 ９、ピッチ情報の値により検索の範囲を限定する手段を
   有することを特徴とする特許請求の範囲第１項のベクト
   ル量子化方式。 １０、ベクトルに要素毎に重み付けを行い、ベクトル間
   の距離を求めることを特徴とする特許請求の範囲第１項
   のベクトル量子化方式。 １１、重みが音質への影響の度合により決められている
   ことを特徴とする特許請求の範囲第１０項のベクトル量
   子化方式。