JPH03171830A - 圧縮符号化装置及び方法、並びに復号装置及び方法 - 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、入力ディジタル信号の予測分析を行う圧縮符
号化装置に関するものである．〔発明の概要］ 本発明は、予測フィルタからの予測値信号と入力ディジ
タル信号との差を得ると共に、予測フィルタのパラメー
タを量子化して伝送する圧縮符号化装置において、パラ
メータ量子化の量子化テーブルを入力信号の性質に応じ
て複数種類設けておき、入力ディジタル信号の性質に応
じて選択された量子化テーブルによってパラメータを量
子化することにより、量子化効率の良い符号化を行うこ
とができる圧縮符号化装直を提供するものである．〔従
来の技術］ 一般に、音声信号或いは映像信号等は、隣接標本間の相
関等を利用して予測した値と実際の標本値の差信号（予
測残差）を符号化することにより、情報圧縮を図ること
ができる．このような予測符号化の予測の手法としては
、例えば線形予測分析（ｌｉｎｅａｒ　ｐｒｅｄｉｃｔ
ｉｖｅ　ｃｏｄｉｎｇ　：　Ｌ　Ｐ　Ｃ　）等が適用さ
れる．ここで、上記線形予測分析は、線形予測フィルタ
を表すパラメータとしての予測フィルタ係数を調整して
、上記差信号（予測残差）の２乗和を最小にする方法で
ある．この時、上記予測フィルタの係数は、はしご形フ
ィルタ係数又は格子形フィルタ係数、或いは、線スペク
トル対（ＬＳＰ　：Ｌｉｎｅ　Ｓｐｅｃｔｒｕｍ　Ｐａ
ｉｒ　）係数及びこれらの変形フィルタ係数等がある． 例えば、この線形予測分析の手法を適用した音声波形の
分析によれば、音声波形やそのスペクトルの性質を極め
て少数のパラメータで能率的かつ正確に表現できる．し
かもそれらのパラメータが比較的簡単な計算で求められ
る． このようなパラメータは、従来より、所定の量子化テー
ブルを用いた量子化によって低ビットに量子化されてい
た．この場合の上記量子化テーブルを用いた量子化の具
体例としては、例えば、単一のコードブックを用いたベ
クトル量子化が挙げられる．このベクトル量子化とは、
複数の上記パラメータでｔｌｌｔｃされた入力ベクトル
と、複数のコードベクトル（代表ベクトル）で構戒され
た単一のコードブック（符号帳）の中の各コードベクト
ルとの比較（例えば距離計算等による比較）を行い、上
記入力ベクトルと最も類似（最も距離の近い）した最適
コードヘクトルを選択するものであり、この最適コード
ベクトルと対応する識別コード（インデックス）を量子
化出力として得るものである． ここで、第７図に入力音声信号の偏自己相関形音声分析
合或系の横或（すなわち符号化及び復号化の構戒）を示
す．この第７図の構威は、各フィルタ段が格子形に構成
され、上記格子形フィルタ係数（格子形フィルタのｋパ
ラメータ）を、所定の量子化テーブルで量子化するもの
である．この第７図において、音声分析系（符号化）の
入力端子１０１を介して供給されたアナログの音声信号
波形は、アナログ／ディジタル（Ａ／Ｄ）変換器によっ
て、所定のサンプリング周波数でサンプリングされ、こ
の波形データが、加算器１０３１〜１０３．．１０Ｂ，
〜１０８．、乗算器ｌ０４＋　’＝１　０　４−．　１
　０　６＋〜ｌＯ６．、遅延器ｌ０？１〜１０７．、相
関演算器１０５，〜１０５，で構威される格子形予測フ
ィルタ回路１１５に伝送される．該格子形予測フィルタ
回路１１５に供給された波形データは、先ず相関演算器
１０５＋に送られると共に、遅延器ｌ０７，にも送られ
、当該遅延器１０７．で所定時間毎に遅延された後に、
上記相関演算器ｌ０５１に送られる．該相関演算器ｌ０
５．からは、上記波形データと遅延データとの相関演算
により上記ｋパラメータ（ｋ１）が得られるようになっ
ている．当！亥ｋパラメータ（ｋ１）は、乗算器１０４
１．１０６＋に送られる．上記乗算器１０４，には上記
波形データが、上記乗算器１０６１には上記遅延データ
が供給されており、これら乗算器１０４■１０６，でそ
れぞれ供給されたデータに上記ｋパラメータ（ｋ１）が
乗算される．乗算器ｌ０４，からの出力は、加算器１０
８，に伝送されて上記遅延データから減算されることで
、差分データが得られる．また、乗算器ｉｏ＋１ｚから
の出力は、加算Ｈ　１　０　３　．に伝送されて上記波
形データから減算されることで、差？データが得られる
．以下、加算器１０３ｇ〜１０３．．１０８２〜１０８
．、乗算器１０４！〜ｌ０４．，１０６■〜１０６．、
遅延器１０７，〜１０７．、相関演算器１０５２〜１０
５，で同様なフィルタリング処理が行われる． このようなフィルタリング処理が行われることで、加算
器ｌ０３．から入力信号と予測値信号との差である予測
残差渡形データが得られ、この予測残差波形データが、
相関検出回路１０９に伝送される．この相関検出回路１
０９では、該予測残差波形データから、振幅情報Ａとピ
ッチ情報Ｔが求められる． また、上記各相関演算器ｌ０５＋〜１０５，からの各ｋ
パラメータ（ｋ．−ｋ．）は、符号化器１１０に伝送さ
れ、所定の量子化テーブルによる量子化すなわち例えば
上述した単一のコードブックを用いたベクトル量子化に
よって量子化処理が施された後に出力される．なお、上
記振幅情報Ａとピッチ情報Ｔも当該符号化器１１０を介
して出力される．これらの出力が符号化出力となってい
次に、音声合威系（復号化）として、該符号化器１１０
からの出力は、復号化器１２０に送られ、上記符号化器
１１０におけるベクトル量子化処理とは逆の量子化（逆
ベクトル量子化）処理が行われる．当謹復号化器１２０
を介したピッチ情報Ｔはパルス発生器１２１を介して切
換スイッチ１２３に伝送される．また、この切換スイッ
チ１２３にはランダムノイズ発生器１２２からのランダ
ムノイズが送られている．当該切換スイッチ１２３は有
声音か無声音かで切り換えられて、その出力が乗算器１
２４に送られるようになっている．更に、上記乗算器１
２４には、上記振幅情報Ａも送られるようになっていて
、該乗算器１２４からは、上記予測残差波形データと近
似したデータが得られるようになる． 該予測残差渡形近似データは、加算器１２５１〜＋２５
．，１２７＋〜１２７．、乗算器１２６１〜１２６，．
１２８１〜１２８．、遅延器１２９．〜ｌ２９，でＩ或
される格子形予測フィルタＩ３５に供給される。また、
各乗算器１２６，〜１２６，．１２Ｂ，〜ｌ２８．には
、復号化（逆ベクトル量子化）された各ｋパラメータが
それぞれ送られている．この格子形予測フィルタ回路１
３５では、上記予測残差渡形近似データが上記格子形予
測フィルタ１１５とは逆の経路を通ってフィルタリング
処理される．ただし、上記遅延器１２９１〜ｌ２９．及
び加算器１２７１〜１２７ｐ，乗算器１２８，〜１２８
．で順次処理されるデータは、各加算器Ｉ２５．〜１２
５．を介した後の上記加算器１２５１の出力となってい
る． このようなフィルタリング処理によって得られる上記波
形データに近似するデータは、ディジタル／アナログ（
Ｄ／Ａ）変換器１３０でアナログの合成音声波形に変換
されて出力端子１４１から出力される． 〔発明が解決しようとする課題〕 ところで、音声信号或いは映像信号等は、その信号の性
質によって、幾つかにグループ分けずることができる．
例えば、音声信号の場合には互いに性質の異なる有声音
と無声音とで構威されており、このような有声音のグル
ープと無声音のグループとに分けることができる．なお
、上記有声音とは声帯の振動を伴う音を総称したもので
あり、上記無声音とは声帯の振動を伴わない音を総称し
たものである． このような場合、性質によってグループ分けされた信号
での線形予測フィルタの特徴は、それぞれ異なったもの
となる．すなわち、上記パラメータの相関性の分布（パ
ターンの分布）の偏り方が異なることになるため、それ
らのパラメータを所定の量子化テーブル例えば単一のコ
ードブックでベクトル量子化するような場合には、信号
圧縮効率（Ｉ子化効率）が低下するｌｅ言すれば、伝送
ビントレートが落ちることになる． そこで、本発明は、上述のような実情に鑑みて提案され
たものであり、異なる性質の信号で構成される人力ディ
ジタル信号であっても、高い量子化効率で入力ディジタ
ル信号の符号化を行うことができる圧縮符号化装置を提
供することを目的とするものである。

〔課題を解決するための手段〕

本発明の圧縮符号化装置は、上述の目的を達或するため
に提案されたものであり、入力ディジタル信号（例えば
音声ディジタル信号或いは映像ディジタル信号等〉を予
測分析する予測フィルタからの予測値信号と上記入力デ
ィジタル信号との差（予測残差）を得ると共に、上記予
測フィルタのパラメータを量子化（例えば第１図のパラ
メータ量子化回ｖＩ１８による量子化）して伝送する圧
縮符号化装置において、上記パラメータを量子化するた
めの量子化テーブルを入力信号の性質に応じて複数種類
設けておき（例えば第１図に示す量子化テーブル記憶メ
モリ７に貯蔵した複数種類の量子化テーブル）、上記パ
ラメータの量子化は、上記人力ディジタル信号の性質す
なわち音声信号では有声音．無声音の性質に応じて選択
された量子化テーブルによってなされるものである．〔
作用〕 本発明によれば、人力ディジタル信号の性質を求め、そ
の性質に応して選ばれた量子化テーブルを用いてパラメ
ータの量子化を行っているので、パラメータ量子化の際
の割当てビット数を減らすことができる． 〔実施例〕 以下、本発明を適用した実施例について図面を参照しな
がら説明する． 第１図に本発明実施例の圧縮符号化装置の概略構戊を示
す．本実施例装置は、人力ディジタル信号（例えば音声
ディジタル信号等）を予測分析する予測フィルタからの
予測値信号と上記人力ディジタル信号との差（予測残差
）を得ると共に、上記予測フィルタのパラメータを量子
化して伝送する圧縮符号化装置であって、上記パラメー
タを量子化するための量子化テーブルを、予め入力信号
の性質例えば音声信号では有声音，無声音の性質に応じ
て複数種類設けておく．この複数種類の量子化テーブル
は例えば置子化テーブル記憶メモリ７に貯蔵しておく。

そして、上記パラメータの量子化は、上記人力ディジタ
ル信号の性質に応して上記量子化テーブル記憶メモリ７
内の複数種類の量子化テーブルから選択された量子化テ
ーブルによってなされる。この時の入力ディジタル信号
の性質は求められる．すなわち例えば相関検出・判別同
路６によって例えば音声信号の有声音であるか或いは無
声音であるかの性質が求められる．この第１図において
、本実施例圧縮符号化装置の入力端子１には、入カディ
ジタル信号として例えばディジタルの音声信号が供給さ
れており、この音声信号は、先ず、加算器２及び予測フ
ィルタ３に伝送される．同時に、上記音声信号は、線形
予測分析回路４にも伝送される．当該線形予測分析回路
４では、音声信号が所定時間間隔毎にフレーム化され、
当該フレーム毎に線形予測分析が行われて上記予測フィ
ルタ３のパラメータが決定される。このようにして求め
られたパラメータによって、上記予測フィルタ３では上
記音声信号のフィルタリング処理がなされ、当該予測フ
ィルタ３から得られる予測値信号の出力が、上記加算器
２に伝送される．該加算器２からは、上記音声信号と上
記予測値信号との差分（予測残差）が得られる．また、
上記パラメータは、該パラメータの量子化（例えばヘク
トル量子化）を行うパラメータ量子化回路８によって量
子化された後に出力端子】ｌから出力されるようになっ
ている．ここで、上記パラメータ量子化回路８における
パラメータの量子化は、量子化テーブル記憶メモリ７に
予め用意された（貯蔵された）複数種類の量子化テーブ
ルから上記音声信号の性質すなわち有声音．無声音の性
質に応じて選択された量子化テーブルによってなされる
ものである．すなわち、当該パラメータ量子化回路８で
は、例えば上記パラメータのベクトル量子化が行われて
おり、このベクトル量子化の際には、上記量子化テーブ
ル記憶メモリ７に記憶された複数のコードプンク（ｉｔ
子化テーブル）の中から、上記有声音か無声音かに応し
たコードブックが選択され、その選択されたコードブッ
ク内のコードヘクトルと、複数のパラメータで構威され
た入力ヘクトルとの比較が行われる．このベクトル量子
化による識別コードが上記パラメータ量子化回路８の量
子化出力として得られることになる． 上述のような有声音か無声音かを判別するために、上記
予測残差は、相関検出・判別回路６に伝送される．当該
相関検出・判別回路６では、上記音声信号の有声音と無
声音の判別を行う。すなわち、一般に、音声信号の有声
音の信号は例えば第２図に示すような周期的なピークを
有する波形の信号であり、無声音の信号は例えば第３図
に示すような波形を有する信号である．上記有声音と無
声音とは基本的に異なる音である．ここで、上記相関検
出・判別回路６で行われる性質判別の手法の一例として
は、例えば上記予測残差の正規化された自己相関係数に
よる性質判別を挙げることができる．すなわち、上記フ
レーム単位の予測残差の正規化された自己相関係数を求
め、この正規化された自己相関係数の最大値に応して、
入力ディジタル信号の性質の判別が行われる．例えば入
力ディジタル信号が音声ディジタル信号の場合には、人
力音声ディジタル信号が有声音の信号であるか或いは無
声音の信号であるか否かの判別が行われる．この時の、
上記予測残差の正規化された自己相関係数ｒ（ｉ）は、 Σｘ（ｎ）ｘ（ｎ−ｉ） ｒ（ｉ）一 （１） Σｘ”（ｎ） で表すことができる．なお、−１≦『（ｉ）≦１で、Ｎ
はサンプル数である．ここで、上記フレームが２０＋ｇ
ｓｅｃ、サンプル周波数８ｋＨｚでＮ＝１６０の音声デ
ィジタル信号の上記正規化された自己相関係数ｒ（ｉ）
は、例えば第４図及び第５図のようになる．第４図は有
声音の場合、第５図は無声音の場合の正規化された自己
相関係数『（ｉ〉の例を示している。

これら第４図及び第５図からも上記有声音と無声音とは
全く異なる音であることがわかる。すなわち、上記相関
検出・判別回路６においては、上述のようにして求めら
れた正規化された自己相関係数ｒ（ｉ）の最大値が所定
値よりも大きければ有声音であると判別し、所定値より
も小さければ無声音であると判別している． また、上記相関検出・判別回ｉ１６では、第７図の相関
検出回路１０９と同様に上記予測残差から、振幅情報八
とピッチ情報Ｔが求められる．したがって、該相関検出
・判別回路６では、例えば、ピッチ情報Ｔが“０”で無
声音、ピッチ情報Ｔが“０＃でない時に有声音とするよ
うな性質判別を行うこともできる．上記振幅情報Ａは出
力端子９から、ピンチ情報Ｔは出力端子１０から出力さ
れるようになっている． 例えば上述のようにして得られた性質判別情報が上記量
子化テーブル記憶メモリ７に伝送され、上述したように
、該量子化テーブル記憶メモリ７からは、上記有声音か
無声音かの何れかに応した量子化テーブル・（コードブ
ック）が選択され、この選択された量子化テーブルに基
づいてベクトル量子化が行われる． 更に、第１図の線形予測分析回路４からのパラメータと
しては、はしご形フィルタ係数，格子形フィルタ係数、
或いは、線スペクトル対係数（ＬＳＰ係数）及びこれら
の変形フィルタ係数等を用いることができる．また、上
記相関検出・判別回路６は、上述したように予測残差か
ら振幅情報Ａとピッチ情報Ｔを求めるような横威とせず
、上記予測残差をそのまま出力するようなものとするこ
とも可能である．この場合には、復号化装置でも上記予
測残差から上記性賞判別情報を得るような構威とするこ
とになる． なお、上記パラメータに偏自己相関係数を用いる場合に
は、第１図中破線で囲む上記加算器２，予測フィルタ３
，線形予測分析回路４で構戒する予測フィルタ回路部５
は、前述した第７図の格子形予測フィルタ回路１１５の
ような構威で実現することができる。この場合、上記線
形予測分析回路４は第７図の相関演算器１０５．〜ｌ０
５，に対応し、上記加算器２と上記予測フィルタ３は第
７図の加算器１０３．〜１０３．．１０Ｂ＋〜１０８，
、乗算器１０４Ｉ〜１０４．，１０６，〜１０６．、遅
延器ｔ０７．〜１０７．に対応することになる．また、
相関検出・判別回路６は相関検出回路１０９に対応し、
符号化器１１０で信号の性質に応じたベクトル量子化が
行われる．第６図に復号化装置の概略構戒を示す．この
第６図において、復号化装置の人力端子２ｌには上記振
幅情報Ａが、人力端子２２には上記ピッチ情報Ｔが、入
力端子２３には上記量子化されたパラメータが供給され
ている． 先ず、上記量子化されたパラメータは、逆量子化回路３
３に伝送される。また、上記ピッチ情報Ｔは、当該ピッ
チ情報Ｔから有声音か無声音かを検出する有声／無声検
出回路３５に伝送される．この有声／無声検出回路３５
では、上記ピッチ情報Ｔから、有声音か無声音かの性質
判別情報が抽出される．当該有声／無声検出回路３５か
らの性質判別情報が、第１図の符号化装置の量子化テー
ブル記憶メモリ７と同内容の量子化テーブルが貯蔵され
ている量子化テーブル記憶メモリ３２に伝送される．上
記量子化テーブル記憶メモリ３２から、上記有声音か無
声音かに基づいた量子化テーブルのデータが出力されて
上記逆量子化回路３３に伝送される．当該逆量子化回路
３３は、第ｌ図のパラメータ量子化回路８とは逆の処理
を行うものである．したがって、当該逆量子化回路３３
では上記量子化テーブル記憶メモリ３２からの量子化テ
ーブル（コードブック）によって上記量子化されたパラ
メータの逆ベクトル量子化が行われる．また、上記振幅
情報Ａは、パルス発生回路２５に送られる．該パルス発
生回路２５には上記ピッチ情報Ｔも供給されており、し
たがって、当該パルス発生回路２５からは、上記振幅情
報Ａと上記ピッチ情報Ｔに基づいたパルス信号が出力さ
れる．このパルス信号は上記有声／無声検出回路３５か
らの有声音か無声音かの性質判別情報に基づいて切り換
え制御される切換スイッチ２７に伝送される．また、こ
の切換スイッチ２７にはランダムノイズ発生器２６から
のランダムノイズが送られており、したがって、当該切
換スイッチ２６からは、この有声音か無声音かに応して
パルス信号の各パルスと上記ランダムノイズが切り換え
られて出力される．上記切換スイッチ２６の出力は、上
記振幅情報Ａに基づいて制御されるゲインコントロール
アンプ２日を介して、加算器２９に伝送される．当該ゲ
インコントロールアンプ２日からの出力は、上記予測残
差と近似したデータとなっている．また、上記逆量子化
回路３３からのパラメータは、予測フィルタ３０に伝送
されている．この予測フィルタ３０は、加算器２９の出
力を上記逆量子化回路３３からのパラメータによってフ
ィルタリング処理するものであり、この予測フィルタ３
０からの予測値信号が上記加算器２９にフィードバック
されることで、上記加算器２９からは、上記予測残差近
似データと上記予測値信号との加算処理が行われて復号
ディジタル信号を得ることができるようになっている．
この復号ディジタル信号が出力端子３４から出力される
． なお、上記パラメータに偏自己相関係数を用いる場合に
は、第６図中破線で囲む上記加算器２９と予測フィルタ
３０で構威される予測フィルタ回路部３ｌは、前述した
第７図の格子形予測フィルタ回路１３５のような構戒で
実現することができる．この場合、上記加算器２９と上
記予測フィルタ３０は第７図の加算器１２５，−１２５
．，１２７１〜１２７．、乗算器１２６１〜２６４．．
１２Ｌ−ｉ２８．、遅延器１２９１〜ｌ２９．に対応す
ることになる． 本実施例においては、上述のように有声音か無声音かの
信号の性質に応した量子化テーブルでパラメータの量子
化を行うことで、結果として予測フィルタのために割り
当てられるビット数を減らすことができ、量子化による
周波数特性の歪みを低減できる．更に、圧縮符号化装置
全体からみれば、低ビットレートで高品質の信号を復元
できるようになる． なお、上述した人力ディジタル信号としては、上記ディ
ジタルの音声信号に限らず、楽器音等も含む一般的なオ
ーディオ信号であっもよく、また、映像ディジタル信号
であっもよい．更に、音声信号の性質は有声音．無声音
に限定されない．〔発明の効果］ 本発明の圧縮符号化装置においては、パラメータ量子化
の量子化テーブルを入力信号の性質に応して複数種類設
けておき、入力ディジタル信号の性質に応して選択され
た量子化テーブルによってパラメータを量子化すること
により、異なる性質の信号で構威される入力ディジタル
信号であっても、高い量子化効率で入力ディジタル信号
の符号化を行うことができる．すなわち、圧縮符号化装
置全体からみれば、パラメータ量子化のために割り当て
られるビット数を減らすことができるようになり、更に
、パラメータの量子化による周波数特性の歪みを減らす
ことができるようになる．したがって、復号化する場合
には、装置全体でみれば低ビットルートで高品質の信号
を復元できるようになる．

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明実施例の圧縮符号化装置の概略構威を示
すブロック回路図、第２図は有声音の信号の波形図、第
３図は無声音の信号の波形図、第４図は有声音の信号の
正規化された自己相関係数を示す特性図、第５図は無声
音の信号の正規化された自己相関係数を示す特性図、第
６図は復号化装置の概略構成を示すブロック回路図、第
７図は従来例の偏自己相関形音声分析合戒系の構戒を示
すブロック回路図である． ２・・・・・・・・・・・・加算器 ３・・・・・・・・・・・・予測フィルタ４・・・・・
・・・・・・・線形予測分析回路５・・・・・・・・・
・・・予測フィルタ回路部６・・・・・・・・・・・・
相関検出・判別回路７・・・・・・・・・・・・量子化
テーブル記憶メモリ８・・・・・・・・・・・・パラメ
ータ量子化回路第２図 第３図 有ｊｉ＋百の正月馴ヒ２淑靴自己相馳系叡第４図 慨声轡内ｍ　ｌ：’ｉれゼ自己託祖聞慎反第５図

Claims (1)

【特許請求の範囲】
1. 入力ディジタル信号を予測分析する予測フィルタからの
   予測値信号と上記入力ディジタル信号との差を得ると共
   に、上記予測フィルタのパラメータを量子化して伝送す
   る圧縮符号化装置において、上記パラメータを量子化す
   るための量子化テーブルを入力信号の性質に応じて複数
   種類設けておき、上記パラメータの量子化は、上記入力
   ディジタル信号の性質に応じて選択された量子化テーブ
   ルによってなされることを特徴とする圧縮符号化装置。