JPH0359700A - 予測残差信号のベクトル量子化方式 - 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】 ［発明の目的］ （産業上の利用分野） 本発明は、音声信号等のディジタル信号系列の情報圧縮
・伝送に用いられるベクトル量子化方式に係り、特に予
測残差信号を合成フィルタに入力して再生信号を得る符
号化装置における予測残差信号のベクトル量子化方式に
関する。

（従来の技術） ベクトル量子化は、ディジタル信号を情報圧縮して符号
化する手段として現在、最も注目されている技術の一つ
である。これは符号化の対象となる離散化信号系列であ
る複数のサンプル値ｘ１ｘ２、−、ｘ、を、１つのベク
トル　Ｘ−（ｘ。

ｘ２　＋　・・・＋ｘｎ）とみなし、予め作成しておい
たコードブック（符号帳）内のベクトルＹｉ−（ｙｌ＋
＋　ＹＩ２＋・・・、ｙ＋＠）（ｉ−１，・・・、Ｋ）
　　（Ｋはコードブック内のベクトルの個数）とマツチ
ングをとったときの最も歪みの少ないコードブック内の
ベクトルのコード番号ｉで、サンプル値Ｘｌ　＋Ｘ　２
　＋　・・・、Ｘｏを表わすものである。

このベクトル量子化を音声信号や画像信号の符号化に効
率的に応用する一手法として、入力信号を予測フィルタ
により予測したときに得られる予測残差信号をベクトル
量子化し、量子化された信号を用いて合成フィルタを駆
動し、再生信号を得る符号化装置が知られている。

第８図は、このような符号化装置におけるベクトル量子
化方式の一例の原理的構成を示したものであり、音声符
号化の分野では、ＣＥＬＰ（ＣｏｄｅＥｘｃｉｔｅｄ　
Ｌｉｎｅａｒ　Ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ　）方式またはＶ
　Ｘ　Ｃ（Ｖｅｃｔｏｒ　ＩＥｘｅｉｔｅｄ　Ｃｏｄｉ
ｎｇ）として知られている方式である。ＣＥＬＰ方式の
詳細な点については、Ｍ、Ｒ，５ｃｈｒｏｅｄｅｒ氏と
Ｂ、Ｓ、Ａｔａ１氏の“Ｃ０ＤＥ−ＥＸＣＩＴＥＤＬＩ
ＮＥＡＲＰＲＥＤＩＣＴＩＯＮ（ＣＥＬＰ）：ＨＩＧＨ
−ＱＵＡＬＩＴＹＳＰＥＥＣＨＡＴ　ＶＥＩ？Ｙ　ＬＯ
Ｗ　ＢＩＴ　ＲＡＴＥＳ　”　　ｉｎ　Ｐｒｏｃ。

ＩＣＡＳＳＰ　８５．ｐｐ、９３７−９３９．１９８４
（文献１）に詳しく述べられている。

このＣＥＬＰ方式は、予測残差信号の量子化値を表わす
コード（残差信号コード）の選択を再生信号レベルでの
マツチングにより行なうことに特徴がある。すなわち、
第８図に示すように予測パラメータ抽出部８１で抽出さ
れた予測パラメータにより合成フィルタ８３が復号化部
で実際に用いられる合成フィルタと同じ特性に設定され
、コードブック部８２内のベクトルが残差信号の候補と
して合成フィルタ８３に入力されることで再生信号が作
られる。そして、マツチング部８４で入力信号と再生信
号とのマツチングがとられ、最も歪みの少ない再生信号
を与えるベクトルのコードが残差信号コード選択部８５
で残差信号コードとして選択される。この方式によれば
、再生信号の歪みが非常に少ないベクトル量子化を行な
うことが可能である。

しかし、この方式ではコードブック部８２からベクトル
を引き出す度に、ベクトルを合成フィルタ８３に入力し
なければマツチングが行なえないため、合成フィルタ８
３の次数Ｐと、コードブック部８２内のベクトルの個数
の積に比例してベクトル量子化に便する演算量が増大し
、実時間処理が困難になるという問題がある。

一方、ＣＥＬＰ方式の演算量を約１７Ｐに低減するため
に、第９図に示すように、入力信号を予測パラメータ抽
出部９１からの予測パラメータにより予測フィルタ９２
で予測して予測残差信号を求め、マツチング部９４にお
いて予測残差信号とコードブック９３内のベクトルとの
マツチングを直接とり、それに基づいて残差信号コード
選択部９５で残差信号コードを選択する方式も知られて
いる。

この第９図のようなベクトル量子化方式では、復号側で
再生信号を生成する際に用いる合成フィルタの周波数特
性を考慮せずに直接、予測残差信号を量子化している。

このため、復号側で得られる再生信号の歪みは、一般に
ＣＥＬＰ方式に比べて非常に大きくなってしまい、結果
的に符号化の品質が劣化するという問題がある。

（発明が解決しようとする課題） 上述したように、従来の残差信号のベクトル量子化方式
のうち、再生信号のレベルで品質の良いベクトル量子化
を行なう方式は演算量が膨大となり、リアルタイムでの
符号化が難しいという問題があり、一方、演算量を低減
するために予測残差信号のレベルでベクトル量子化を行
なう方式は、再生信号の品質劣化が大きいという問題が
あった。

本発明は、予測残差信号のレベルでベクトル量子化を行
なうのに要するのと同程度の少ない演算量で、再生信号
のレベルでベクトル量子化を行なったときと同等または
それ以上に品質の良いベクトル量子化を行なうことがで
きる予測残差信号のベクトル量子化方式を提供すること
を目的とする。

［発明の構成］ （課題を解決するための手段） 上記目的を達成するために、本発明はコードブックとし
て、予め周波数特性の異なる複数個の重み付けフィルタ
で重み付けされたコードブックを用い、予測誤差信号を
合成フィルタに特性が近い重み付けフィルタを通して得
られる重み付け残差信号のレベルで、予測残差信号のベ
クトル量子化を行なうことを骨子としている。

すなわち、本発明による予測残差信号のベクトル量子化
方式では、予め設定された複数個の重み付けフィルタか
ら、入力信号の予測分析により決定された合成フィルタ
（予測フィルタの逆フィルタ）とのマツチングにより選
択された重み付けフィルタを用いて、入力信号の予測残
差信号に重み付けを行ない、重み付け残差信号を生成す
る。

一方、重み付きコードブック部は、複数個の重み付けフ
ィルタによりそれぞれ重み付けがなされた複数の重み付
きコードブックを格納したものであり、この重み付きコ
ードブック部から、重み付け残差信号生成部で選択され
た重み付けフィルタに対応して選択された重み付きコー
ドブックを選択する。

そして、選択された重み付きコードブックと重み付け残
差信号とを用いて、予測残差信号のベクトル量子化出力
を得る。

（作用） 入力信号または入力信号と同種の統計的性質を持つ信号
系列から重み付けフィルタを抽出しておき、入力信号を
予測フィルタにより予測して得られた予測残差信号を、
合成フィルタとのマツチングにより選択された重み付け
フィルタに人力すると、入力信号に非常に近い重み付き
残差信号が得られる。

重み付きコードブック部内のそれぞれの重み付きコード
ブック部は、上記の重み付けフィルタと一対一に対応し
ており、予め対応する重み付けフィルタにより重み付け
られているため、どの重み付けフィルタが選択されたか
を示す情報を用いて、残差信号ベクトル量子化を重み付
け残差信号と重み付きコードブック部の間で直接的に行
なうことができる。

これにより、従来の予測残差信号のレベルで直接ベクト
ル量子化を行なう方式と比較すると、同程度の少ない演
算量で予測残差信号のベクトル量子化が行なわれ、しか
も入力信号と非常に近い重み付け残差信号に対してベク
トル量子化を行なうことにより、格段にベクトル量子化
の性能が向上する。

さらに、上記のような重み付きフードブックは、例えば
ＬＢＧアルゴリズムを用いてコードブックを設計する際
に、重み付きの誤差尺度でそれぞれの重みに適応した設
計ができることと、設計に用いるトレーニング系列を予
め設定しである重み付けフィルタにより分類して最適な
トレーニング系列を選択して、そのトレーニング系列を
用いて設計ができるという二つの利点があるため、コー
ドブック自体の性能が従来の重み付けされていないコー
ドブックに比べて大幅に向上する。

また、重み付けフィルタの選択情報として、伝送される
合成フィルタの情報を用いる場合には、重み付けフィル
タの選択情報を伝送する必要がない。

さらに、′本発明では重み付けフィルタの種類をある程
度多くすることにより、従来最も高品質な予測残差信号
のベクトル量子化方式である再生信号レベルのベクトル
量子化方式よりも、更に高品質なベクトル量子化が可能
になる。すなわち、本発明の方式では例えば重み付けフ
ィルタの種類を、伝送する合成フィルタのとり得るパタ
ーン数と等しくし、伝送する合成フィルタを重み付けフ
ィルタと一致させた場合、再生信号レベルでのベクトル
量子化方式と同等になり、しかも使用する重み付けコー
ドブックが従来の重み付けされていないコードブックよ
りも大幅に性能が良くなるため、必然的に従来の再生信
号レベルのベクトル量子化方式よりも性能が向上するの
である。

（実施例） 以下、図面を参照して本発明の詳細な説明する。

第１図は、本発明の一実施例に係る予８ＦＪ残差信号の
ベクトル量子化方式の原理的構成を示すブロック図であ
る。同図において、入力信号（例えば音声信号）は予測
パラメータ抽出部１及び予測フィルタ２に入力される。

Ｔ−測パラメータ抽出部１は、入力信号を予測分析して
′Ｔ−測パラメータを抽出する。

予測フィルタ２は、予測パラメータ抽出部１で抽出され
た予測パラメータの情報を用いて入力信号を予測し、予
測残差信号を生成する。

重みパターン決定部３は、予測パラメータ抽出部１で抽
出された予測パラメータの情報により決定される合成フ
ィルタと、予め設定されている複数個の重み付けフィル
タとのマツチングを行なって、最適な一つの重み付けフ
ィルタを選択する。

そして、選択した重み付けフィルタのフィルタ係数と、
重みパターン情報を出力する。

重み付けフィルタ４は、重みパターン決定部３で選択さ
れた重み付けフィルタの係数を持つように設定され、予
測フィルタ２で坐或された予測残差信号に重み付けを行
なって重み付け残差信号を生成する。

重み付きコードブック部５は、前記の予め設定されてい
る複数個の重み付けフィルタと一対一に対応する複数個
の重み付きコードブックから構成されている。この重み
付けコードブック部５は、例えばＲＯＭを用いて実現さ
れる。

選択部６は、重みパターン決定部３で選択された重み付
けフィルタのパターン情報により、重み付きコードブッ
ク部５内の複数個の重み付きコードブックの内から、対
応する一つの重み付きコードブックを選択するためのも
ので、重み付けコードブック部５がＲＯＭで構成される
場合、選択部６はＲＯＭの読出しアドレス発生回路とな
る。

マツチング部７は、重み付けフィルタ４から出力される
重み付けされた残差信号と、選択部６で選択された一つ
の重み付きコードブック内のベクトル系列とのマツチン
グをとり、両者の間の歪みを求める。

残差信号コード選択部８は、マツチング部７で求められ
た歪の大きさを基に残差信号コード、すなわち予測誤差
信号をベクトル量子化した値を示すコードを選択する。

これによって、予測残差信号のベクトル量子化が完了す
る。

第２図及び第３図は、第１図に示した予測残差信号のベ
クトル量子化方式を適用した符号化装置および復号化装
置の一実施例を示すブロック図である。

まず、第２図の符号化装置について説明する。

第２図において、入力信号はまずブロック切出し部１１
で所定の系列長に切出される。予測パラメータ抽出部１
２はブロック切出部１１で切出された入力信号を用いて
入力信号のスペクトルの形状を予測する予測フィルタの
係数情報（予測パラメータ）を抽出する。予測パラメー
タの抽出法としては例えば線形予測分析法や、予め設定
された複数個の予１（１１１フイルタの候補と前記切出
された入力信号とを用いて、前記予測フィルタの候補の
中から最適な予測フィルタを選択する方法などがあるが
、それ以外の公知の方法を用いてもよい。量子化部１３
は、予測パラメータ抽出部１２で抽出された予測パラメ
ータを量子化する。

残差信号生成部１５は、ブロック切出し部１１で切出さ
れた入力信号を、量子化部１３で量子化された予測パラ
メータを基に作られる１’　ｉｆｆフィルタを通すこと
により、予測残差信号を生成する。例えば、前記予測フ
ィルタがＺ変換領域で、Ａ　（Ｚ） １　＋　Σ （１） と表されるＰ次の線形フィルタＡ　（Ｚ）であるとき、
予測残差信号ｅ　（ｎ）は、例えば次式により得られる
。

ｅ　（ｎ）　　＝　Ｓ　（ｎ）　　＋　Σ　ａ　＋　　
Ｓ　（ｎ−１）　　　　　（２）ここで、ｎは離散化さ
れた時刻を表し、Ｓ　（ｎ）は入力信号を表わす。また
、（ａ　＋　ｌ　　（ｉ　−１，２゜・・・、ｐ）は、
量子化された予測パラメータから一意に定まる予測フィ
ルタのフィルタ係数である。

正規化ゲイン算出部１６は、残差信号生成部１５で算出
された予測残差信号から、単数または複数の正規化ゲイ
ンを算出する。正規化ゲインの算出法としては、例えば
予測残差信号の２乗振幅の総和平均の平方根を所定のサ
ンプル区間について求めたものを正規化ゲインとする方
法があるが、他のどのような正規化ゲイン算出法を用い
てもよい。また、入力信号の統計的性質により、予測残
差信号のパワーの変動が少ない場合には、予測残差信号
の正規化を行なわない構成にしてもよい。

量子化部１７は、正規化ゲイン算出部１６で求められた
単数または複数の正規化ゲインを量子化する。

重みパターン決定部２０は、量子化部１３で量子化され
た予測パラメータを用いて、予測フィルタの逆フィルタ
である合成フィルタと、予め所定の方法で設定される、
合成フィルタのパターン数以下の複数個の重み付けフィ
ルタとの間でマツチングをとり、これら複数個の重み付
けフィルタの中から合成フィルタとの歪みが最も少ない
一つの重み付けフィルタを選択し、選択された重み付け
フィルタのフィルタ係数および選択された重み付けフィ
ルタのパターン情報を出力する。

重み付けフィルタを選択するための歪み尺度としては、
合成フィルタと重み付けフィルタが（１）式の逆フィル
タで表されるような全極形の線形フィルタの時は、例え
ばＩ　ｔａｋｕｒａ−８ａ１　ｔ。

ｄｉｓｔｏｒｔｌｏｎｍｅａｓｕｒｅとして知られるｄ
（ａ、ａｌ） −（ａ−ａｌ　　）　　Ｒ（ａ）（ａ−ａｔ　　）　　
’　　　（３）（ｔは行列の転置を表わす） を用いる方法がある。ここで、ａは合成フィルタの係数
を表わし、 ａ−（ａｌ　ｔ　　８２　＋　”’ｒ　　ａｐ　）　　
　　　　（４）である。また、ａｌは複数の重み付けフ
ィルタの中の第１番目の重み付けフィルタのフィルタ係
数を表し、 ａ　ｌ　””　　（ａ　１１＋　　　１２＋　　”’＋
　　ａＩＰＩ　　　　　（５）とする。また、Ｒ（ａ）
は圧定なＰｘＰ対称行列で、予測パラメータから一意に
求めることができる。

１ｔａｋｕｒａ−９ａｌＬｏ　ｄｉｓｔａｒｔｉｏｎ　
ｍｅａｓｕｒｅの詳細。

については例えばＩｔａｋｕｒａ、ＩＦ、、　　“Ｍａ
ｘｉＩｌｌｕｍＰｒｅｄｌｃｔｌｏｎＲｅｓｉｄｕａｌ
　Ｐｒ１ｎｃ１ｐｌｅ　Ａｐｐｌｉｅｄ　ｔ。

５ｐｅｅｃｈ　Ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ、　　　ＩＨＥ
ＥＴｒａｎｓ、ＡＳＳＰ、２３．ｐｐ。

０７−７２．Ｆｅｂ、１９７５　（文献２）に詳しく説
明されている。

また、その他の重み付けフィルタの選択用の歪み尺度と
して、次式（６）に示す合成フィルタと重み付けフィル
タのフィルタ係数間の２乗誤差歪みを用いてもよい。ま
たは、上記のフィルタ係数をパラメータ変換によりにパ
ラメータ、　　ｌｏｇ−ａｒｅａ　ｒａｔｉｏ、　　Ｌ
　Ｓ　Ｐパラメータ、インパルス応答等の等価なパラメ
ータに変換し、そのパラメータのレベルでのパラメータ
間の２乗誤差歪みを用いてもよい。

更に、他の歪み尺度として、所定の信号系列を所定のサ
ンプル数だけ合成フィルタまたはその逆フィルタに入力
して得られる合成信号系列Ｇと、複数個の重み付けフィ
ルタまたはその逆フィルタに信号系列を入力して得られ
る複数個の重み付き信号系列Ｇｌとの２乗誤差歪み ｄ（Ｇ、Ｇｌ）−１１０−Ｇ、Ｉ＋２　　　（７）を用
いる方法なども利用できる。

複数個の重み付けフィルタの作成方法としては、例えば
次の方法が考えられる。まず、符号化される入力信号系
列と同様な統計的性質を持つ長い入力信号系列から、前
述したように符号化される入力信号系列に対して行うの
と同様の方法で各ブロック毎に予測パラメータを求めて
、多数の予測パラメータを得る。そして、各予測パラメ
ータを１つのベクトルと見なし、得られた多数のベクト
ルをトレーニングベクトルとして、例えばＹ、ＬＩＮＤ
ＩＥ氏、　　Ａ、ＢＵＺＯ氏、　　Ｊ？、Ｍ、ＧＪ？Ａ
Ｖ氏の　”Ａｎ　Ａｌｇｏｒｉｔｈｍ　ｆｏｒＶｅｃｔ
ｏｒ　Ｑｕａｎｔｉａｎｔｉｚｅｒ　Ｄｅｓｉｇｎ、　
　　ＩＥＥＨＴｒａｎｓ。

Ｃ０Ｍ−２８，ｐｐ、８４−９５　、　Ｊａｎ、１９８
０　（文献３）に記載されたＬＢＧアルゴリズムを用い
て所定個数の再生ベクトルを持つコードブックを作成す
る。このコードブック内のコード番号は重み付けフィル
タの重みパターンの番号に相当し、コード番号に対応す
る再生ベクトルから一意に重み付けフィルタの係数を決
定できる。

例えば合成フィルタを前記（１）式のフィルタの逆数で
表わし、前記トレーニングベクトルをａ−（ａｌｌ　　
ａ２＋　・・・、ａＰ）の形式で表したとき、作成され
たコードブック内の１つの再生ベクトルａ　−（ａ　ｌ
　＋　　２　ｒ　・・・！　　ａ　ｐ　）に対する重み
付けａ フィルタの特性は、 となる。ＬＢＧアルゴリズムに用いる歪み尺度としては
、前記（３）式、（８）式等を用いることができる。

また、予測パラメータまたは予測パラメータを変換して
得られる等価なパラメータをまとめて量子化せずに、ス
カラ量子化することにより、所定数個の重みフィルタを
作成することもできる。

重み付け信号生成部１９は、残差信号生成部１５で生成
された予測残差信号と、量子化部１７で量子化された単
数または複数個の正規化ゲインと、重みパターン決定部
２０で決定された重み付けフィルタのフィルタ係数とを
用いて重み付けされた残差信号を生成する。例えば、量
子化部１７からの量子化された正規化ゲインをσ、その
逆数をσとし、重み付けフィルタが前記（８〉式に示し
た特性であるとすると、予測残差信号ｅ　（ｎ）に対す
る重み付けされた残差信号ｘ　（ｎ）はｘ（ｎ）＝σｅ
（ｎ）　　−Σ　ａ　＋　　ｘ　（ｎ−１）　　　（９
）＋　１ を用いて求めることができる。

重み付きコードブック部２１は、重みパターン決定部２
０で用いられる複数個の重み付けフィルタと一対一に対
応した複数個の重み付きコードブックから構成されてい
て、各重み付きコードブック内のベクトル系列には、各
ベクトル毎に独立してそのコードブックに対応する重み
付けフィルタが予めかけられている。重み付きコードブ
ックの作成方法については、後で詳細に説明する。

選択部２２は、重みパターン決定部２ｏがらの選択され
た一つの重み付けフィルタのパターン情報に基づいて、
選択された重み付けフィルタに対応する重み付きコード
ブックを重み付きコードブック部２１から選択する。

マツチング部２３は、第１図におけるマツチング部７と
残差信号コード選択部８との両方の機能を含む構成とす
る。このマツチング部２１は重み付け信号生成部１９で
得られた重み付け残差信号と、選択部２２により選択さ
れた重み付きコードブックと、重み付け信号生成部１９
で使用された重み付けフィルタとを用いて予測残差信号
のベクトル系列化を行う。

次に、本文流側における予測残渣信号ベクトル量子化の
一例を詳細に説明する。

今、ブロック切出し部１１で切出されたブロック内で生
成された重み付け残差信号をｘ（ｎ）、重みパターン決
定部２０で選択された重み付けフィルタの特性を前記（
８）式とし、選択部２２で重み付きコードブック部２１
から選択された重み付きコードブック内のベクトルを Ｕｌ　−＋ｔ＋、　（１）、Ｕ、　（２）、・・・Ｕｌ
　（Ｌ）＋　　（１０）（ｉ　−１，２，・・・Ｎ５） （但し、Ｌはベクトルの次元数＋ＮＳはコードの個数と
する。） まず、重み付けされた残差信号ｘ　（ｎ）をＬサンプル
ごとに区切り、Ｋ個（Ｋ−Ｎ／Ｌ、Ｎはブロック内の符
号化を行なうサンプル数）の人力ベクトルＸ０）（Ｉｌ
−１，２，・・・、Ｋ）を作る。ここで、Ｘ０２は第ｍ
番目の入力ベクトルを表す。第１サンプルから第１サン
プルまでの人力ベクトルｘＣ１＋　、　（ＸＣ１＋　、
　　ｘ（２）　、　、、、ｘ＋Ｌ）　）に対し最適なコ
ードを上記コードブックから選択することを考える。

過去の量子化された残差信号の再生信号レベルで、現在
のブロックの第１番目の入力ベクトルｘｆｌ）に及ぼす
影響信号 ｘ　ｔ　”’　（１）、ｘ　ｔ　”）（２）＋・・・、
　ｘ　ｔ　”’　（Ｌ、）は（ｒｒｌ、２−、　　Ｌ）
　　　　　　　　　　　　（＋１）と表わされる。ここ
で、ｘ（ｎ）は過去のｘ　（ｎ）の量子化値であり、既
知の値である。これをｘｔ１７から差し引くことにより Ｘ　Ｖ　（１）　−ｘ　（１）　　ｘ　、　Ｌ　ｌ　１
　　　　　　　（１２）を得る。

上記のｘｖｌｌ）と重み付きコードブック内のベクトル
Ｕ　＋　　（１−１，２，−、Ｎ　ｓ　）との間で、例
えば次式を用いて歪み ｄ　（１）　　−Σ　［ｘ　ｖ　　”　　（ｎ）　　−
Ｕ　ｉ　（ｎ＞１２（１＝１．２．−　、　　Ｎ　ｓ　
　）　　　　　　　　　　　（１３）を求める。この時
歪みが最も小さくなるものをｄ（１，）　　（１≦ρ１
≦Ｎｓ） とすると、伝送される残差信号コードはｐ、となる。こ
のとき、 Ｘｖｆｉｌの量子化値はＵｊｌとなるから、人力ベクト
ルの量子化値は（１２）式より、 ｘ　（ｎ）　　−Ｕ　ｇ　＋（ｎ）　　＋　ｘ　＋　　
”’　　（ｎ）（ｎ−１，２−、Ｌ）　　　　　　　　
　（１４）で求めることができる。

全く同様の手順でｍ−２，Ｌ＋１≦ｎ≦２Ｌとすること
にによって、次の第２番目の人力ベクトルＸｔ２１に対
しく１１）〜（１４）式を用いて残差信号コードｇ２を
求めることができる。この操作を（１４）式の２（Ｎ〉
が決定するまで繰り返し、現ブロックの残差信号ベクト
ル量子化が終了する。本実施例の残差信号ベクトル量子
化の手順をフローチャートに示すと、第４図に示すよう
になる。

以上よりマツチング部２３で必要な処理としては、り１
３）式に示した直接のベクトル量子化の外に、既に確定
した信号に対する（１１）（１２）及び（１４）式に示
す簡単な処理だけでよい。従って、前述したように残差
信号のレベルの残差信号ベクトル量子化に要する演算量
（（１３）式のｅｔ算量に相当する）と同程度の演算量
で、品質のよい重み付け残差信号のレベルの残差信号レ
ベル量子化を行なうことが可能となる。

符号化部２４は、こうしてマツチング部２３で選択され
た所定数の残差信号コードを符号化する。

また、符号化部１４は量子化部１３で量子化された予測
パラメータを符号化し、符号化部１８は量子化部１７で
量子化された１ｌｌｉ数または複数の正規化ゲインを符
号化する。

マルチプレクサ２５は、符号化部２４で符号化された残
差信号コードと、符号化部１４で符号化された予測パラ
メータ、及び符号化部１８で符号化された正規化ゲイン
の情報を組み合わせて送信信号を伝送路に出力する。

次に、第２図における重み付きコードブック部２１の作
成方法の一例を説明する。

今、重み付きコードブック部２１内の重み付きコードブ
ックの個数をＭ。個とする。これらＭｃ個の重み付きコ
ードブックは、オフラインで作成される。すなわち、Ｍ
ｏ個の重み付けフィルタのスペクトルパターンに基づい
て、分類・重み付けされたＭｃ個のトレーニング系列か
ら、それぞれ独文に前記のＬＢＧアルゴリズムによるコ
ードブック作成アルゴリズムを用いて、Ｍｃ個の重み付
けコードブックが作成される。

第５図はＭｃ個の重み付きコードブックＢ１＋８２＋　
・・・、ＢＩＡＣが重み付けフィルタＨ５に基づいて分
類・作成される様子をブロック図で示したものである。

初めにＭｃ個のトレーニング系列ＴＩ＋Ｔ２＋　・・・
ＴＭＣの作成方法の一例を説明する。

まず、符号化される入力信号と統計的性質が類似した信
号（例えば、入力信号が音声信号であれば様々な音声信
号）を十分長い時間分（典型的には数分程度）用意し、
これを原トレーニング系列とする。

次に、原トレーニング系列から、入力信号と同様の方法
で、ブロック毎の合成フィルタＨと残差信号を求める。

このとき、原トレーニング系列の残差信号は、第２図の
符号化装置で行なう方法と同じ方法で正規化されている
。

次に、こうして求められた残差信号からＭｃ個のトレー
ニング系列Ｔ、、Ｔ２．　・・・、Ｔ、ｃを作る。

この処理は前述した方法で予め設定されたＭｃ個の重み
付けフィルタＨＩ（ｉ　−１，２，・・・Ｍｃ）に現ブ
ロックの合成フィルタＨを分類し、得られた分類情報ｉ
によって残差信号を分類することである。

例えば、現ブロックの合成フィルタＨに対して、Ｍｃ個
の重み付けフィルタのうちＨｌが最適であるとき、現ブ
ロックで求められた残差信号を第１番目のトレーニング
系列Ｔ、に分類する。このとき分類された残差信号はベ
クトル化されてＴ１に格納される。

以上の分類処理を十分長い原トレーニング系列に対して
行なうことによって、それぞれ所定のベクトル数を持つ
ＭＣ個のトレーニング系列ＴＴ２＋　　・・・、ＴＭｃ
が作成される。

次に、分類情報ｉに基づいてトレーニング系列Ｔ１と重
み付けフィルタＨ６を用いて、重み付けされたトレーニ
ング系列Ｆｌが作成される。このとき、重み付けはベク
トル単位に独立に行なわれる。例えば、重み付けフィル
タＨ８が２変換領域で と表わされる場合、ベクトル単位の重み付けは次式を用
いて行なうことができる。

（ｎ） ｆ　　１９ｍ　　（ｎ）　　−０（ｎ≦Ｏ）（ｎ　−１
，２，・・・、Ｌ） ここで、Ｌは所定のベクトルの次元を表わす。

また、ｔ　＋１（ｎ）及びｆ　１．−１　（ｎ）は、そ
れぞれトレーニング系列Ｔ＋及び重み付けされたトレー
ニング系列Ｆ＋に含まれる第ｍ番目のベクトルのｎ番目
の要素値を表わす。

ＭＣ個の重み付きコードブック作成の最後の段階は、Ｍ
Ｃ個の重み付けされたトレーニング系列Ｆ　Ｉ　ｒ　　
Ｆ　２　ｒ　”’　ｒ　　Ｆ　ＭＣを用いて、ＭＣ個の
重み付きコードブックを作成することである。

ここで注意しなければならないのは、ＭＣ個の重み付き
コードブックを、前記分類情報ｉに基づいて独立に作成
することである。すなわち、ＬＢＧアルゴリズム等を用
いてトレーニング系列Ｆｌ　＋　　Ｆ２　＋　・・・　
ＦＭＣから、対応する重み付きコードブックＢｌ　＊　
　８２　＋　・・・＋ＢＭＣをそれぞれ独立に作成する
。

次に、第３図の復号化装置について説明する。

第３図において、デマルチプレクサ３１は第２図のマル
チプレクサ２５から伝送されてきた信号を受信信号とし
て受け、符号化された正規化ゲイン、符号化された予測
パラメータ及び符号化された残差信号コードの情報を分
離して出力する。復号化部３２．３３及び３４はそれぞ
れデマルチプレクサ３１で分離された情報を用いて量子
化された単数または複数個の正規化ゲイン、息子化され
た予測パラメータ及び所定数の残差コードを復号化する
。

重み付きコードブック部３６は、簗２図における重み付
きコードブック部２１と同一の構成を持つ複数の重み付
きコードブックによって構成される。

選択部３７は、重みパターン決定部３５で選択された重
み付けフィルタのパターン情報を用いて、選択された重
み付けフィルタに対応する重み付きコードブックを重み
付きコードブック部３６から選択し、復号化部３４で復
号化された所定数の残差信号コードを基にそれぞれのコ
ードに対応するベクトルを分離して出力する。

逆重み付けフィルタ３８は、重みパターン決定部３５で
選択された重み付けフィルタのフィルタ係数と、重み付
きコードブック部３６から選択部３７により選択される
所定数のベクトルと、復号化部で復号された単数または
複数の量子化された正規化ゲインを基に、量子化された
残差信号を生成する。

次に、量子化された残差信号の生成性の一例を説明する
。今、符号化された残差信号系列の長さをＮとし、予め
設定されている重み付けフィルタの特性が前記（８〉式
の形で表される線形フィルタであるとする。

重みパターン決定部３５で選択された重み付けフィルタ
のフィルタ係数（ｂｌ、ｂ２．・・・、ｂｐ）を用いて
、次式 の逆重み付けフィルタを作り、選択部３７を介して重み
付きコードブック部３６から選択されたに個のベクトル Ｖ　ｉ　−［（Ｖ　ｌ　（１）、Ｖ　Ｉ　（２）、・・
・、　Ｖ　、　（Ｌ）］（１−１，２，・・・、Ｋ） にそれぞれ独立に逆重み付けフィルタを施したものを、
それぞれ Ｕ　　ｉ　　＝　　［Ｕ　　＋　　（１）　　、　　Ｕ
　　＋　　（２）、・・・　、Ｕｌ（Ｌ）コ（１−１，
２，・・・、Ｋ） とすると、 Ｕ　＋　　（ｎ）　　＝　Ｖ　１（ｎ）＋Σ　ｂ　Ｉ　
　Ｖ　Ｉ（ｎ−Ｊ）−１ （ｒｒｌ、２．−．１．、ｉ−１，２，−、Ｋ）　　　
　　　　（＋６）Ｖ＋　　（ｎ＋）　　−０（ｍ≦０　
）　　　　　　　（１７）となる。

ココテ、Ｎ−Ｋ　−Ｌであり、Ｖ、、Ｖ２．　・・・Ｖ
Ｋは、量子化された残差信号を生成できるように時間的
に古い順に並んでいるものとする。

次に、上記の逆重み付けフィルタが施されたに個のベク
トルＵｌ　ｌ　Ｕ２　＋　・・・、ＵＫに量子化された
正規化ゲインσ（この例では正規化ゲインは単数側とす
る）を乗じることにより、量子化された残差信号ｅ　（
ｎ）　　（ｒｒｌ、２．・、Ｎ、　Ｎ−ＫＬ）は、次の
ようにして生成される。

；（ｊ）　　　−σＵｌ（Ｊ） ’ｅ　（ｊ＋Ｌ）　　−σＵ２　（Ｄ ’ｅ　（ｊ＋２Ｌ）−σＵ３　（ｊ） （１８〉 ｅ　　（ｊ＋（Ｋ−１）Ｌ）　　−σＵｘ（ｊ）（ｊ＝
１，２．・・・、Ｌ） 以上、量子化された残差信号の生成法の一例を説明した
が、この他にも重み付けされた残差信号の量子化値を再
生し、これを逆重み付けフィルタに通過させて、量子化
された残差信号を生成する方法もある。

合成フィルタ３９は、復号部３３で復号化された予測パ
ラメータを基に、予測フィルタの逆フィルタの特性を持
つように制御され、逆重み付けフィルタ３８で生成され
た量子化された残差信号を人力して、合成信号を得る。

バッファ４０は、合成フィルタ３９で合成された再生７
２号をブロック毎に結合し、再生信号を出力する。

次に、本発明の他の実施例を説明する。第６図及び第７
図は本発明による符号化装置及び復号化装置の他の実施
例を示すブロック図である。

本実施例においては、符号化される入力信号として、例
えば音声信号のように長期間離れた信号間の相関を利用
する圧縮技術が有効であるような信号を仮定している。

以下の説明では、入力信号中の長期間離れた信号間の強
い相関のことを総称して“ピッチ“と呼ぶことにする。

第６図及び第７図において、第２図及び第３図における
ブロックと同じ名称のものは機能が同一であるため、同
一番号を付してその説明を省略する。

第６図においては、ピッチ分析部２６、量子化部２７、
符号化部２８及びピッチ合成部２９が追加され、さらに
マルチプレクサ３０の入力が一つ増えている。

ピッチ分析部２６は、ブロック切出し部１１で切出され
た入力信号のピッチを分析し、ピッチ合成フィルタのパ
ラメータ（ピッチパラメータ）を抽出する。音声のピッ
チパラメータの抽出法については、例えば古井貞煕氏の
「ディジタル音声処理」　（東海大学出版会）のＰ、５
７〜５９に詳しく記述されている。通常、ピッチ合成フ
ィルタには１次から３次程度のフィルタが用いられる。

息子化部２７は、ピッチ分析部２６で抽出されたピッチ
パラメータを量子化し、符号化部２８は量子化されたピ
ッチパラメータを符号化して出力する。通常、ピッチパ
ラメータとしてはピッチ係数およびピッチ周期の２種類
が用いられる。

ピッチ合成部２９は、量子化部２７で量子化されたピッ
チパラメータにより設定されるピッチ合成フィルタを用
い、重み付きコードブック部２１から選択部２２を介し
て出力されるベクトル系列をそれぞれ独立に駆動して出
力を発生する。用いるベクトルの次元がピッチ周期より
も常に小さく設定される場合は、ピッチ合成部２９を取
り除き、選択部２２の出力を直接マツチング部２３の人
力とすることができる。

マツチング部２３は選択された重み付けフィルタと併せ
てピッチ合成フィルタをも用い、量子化された過去の残
差信号の影響を重み付け信号生成部１９の出力信号であ
る重み付け残差信号から差し引き、ピッチ合成部２９か
ら出力されるピッチ合成されたベクトル系列と、過去の
影響が差し引かれた重み付け残差信号との間でベクトル
量子化を行ない、残差信号コードを重み付けコードブッ
ク部２１より選択部２２を介して選択する。

量子化された過去の残差信号が現在の重み付け残差信号
に与える影響を表わす信号Ｘ１（ｎ）（ｔｒｌ、２．・
・・、Ｌ）を求める一例を説明する。今、選択された重
み付けフィルタを とし、ピッチ合成フィルタを １／（１−βＺ　−７） とし、既に量子化されて値の定まっている過去の重み付
けられた信号をｘ　（０）、ｘ　（−１）、・・・とす
ると、Ｘ＋　（ｎ）　　（ｎ−１，２，−、Ｌ）は、例
えば次のようにして求めることができる。

ｘ　「　（ｎ）　　−βｘ　（ｎ−Ｔ）（ｒｒｌ、２．
・・・ｌ、） ここで、βとＴはそれぞれ量子化されたピッチ係数、ピ
ッチ周期を表わす。なお、Ｘ、を求める処理以外は、先
の実施例におけるマツチング部２３において説明した処
理と同様に行なうことができるので、ここでは説明を省
略する。

マルチプレクサ３０は、符号化部１４，１８゜２４及び
２８により符号化された予測パラメータ、正規化ゲイン
、残差信号コード及びピッチパラメータの情報を組み合
わせて伝送路に送信信号として出力する。

次に、第７図の復号化装置について説明する。

第７図において、デマルチプレクサ３１は第６図のマル
チプレクサ３０から伝送された信号を受信信号として受
け、符号化された予測パラメータ、符号化された正規化
ゲイン、符号化された残差信号コード及び符号化された
ピッチパラメータの情報を分離して出力する。

復号化部４１は、符号化されたピッチパラメータの情報
を受けて復号化する。合成フィルタ４２は、復号化され
た予測パラメータ及びピッチパラメータを基に合成フィ
ルタを構成し、逆重み付けフィルタ３８から出力される
信号を人力として再生信号を出力する。

本発明は次のように種々変形して実施することが可能で
ある。例えば実施例においては正規化ゲインを予測残差
信号のみに基づいて求めたが、選択された重み付けフィ
ルタまたは合成フィルタと予測残差信号とに基づいて求
める符号化装置にも本発明を適用できる。

また、重み付けフィルタ及び重み付きコードブックの設
定数を複数個としたが、単数にして重みパターン決定部
のない構成にしてもよい。

また、重み付けフィルタと重み付きコードブックは一対
−の対応関係を持つように設定したが、設定する重み付
けフィルタおよび重み付きコードブックの個数をそれぞ
れＮＷおよびＮｃとしたとき、 ＮｃくＮｗ　　　　　　　　　　（２０）が成立するよ
うにし、多対１の対応関係も許して、単数または複数の
重み付けフィルタに対し一つの重み付きコードブックが
対応するような構成にし、各重み付きコードブックの重
み付けは、対応する重み付きフィルタの平均的な特性を
持つフィルタで行なうように、予め設定してもよい。

また、複数の線形フィルタが縦続に接続される構成とな
る部分は、フィルタの線形性から、接続の順序を入れ換
えた構成にしてもよい。

さらに、音声符号化の分野で用いられるように、再生信
号中に含まれる雑音信号を整形して、主観品質を向上さ
せることも、全く同じ構成を用いて実現できる。その方
法を以下に示す。

例えば、重みパターン決定部で選択された重み付けフィ
ルタがＨ（ｚ）である時、重゛み付け信号生成部で用い
る重み付けフィルタをＨ（Ｚ／γ）（０くγく１）とし
、対応する重み付きコードブックの重み付けは、予め重
み付け信号生成部で川いるものと同じ重み付けフィルタ
により行なっておけばよい。

さらに別の雑音整形方法として、合成フィルタＨ（ｚ）
に対して重みパターン決定部でフィルタのマツチングを
とる際に用いる合成フィルタをＨ（Ｚ／γ）として、重
み付けフィルタを選択する方法も考えられる。

また、実施例では正規化ゲインを用いて残差信号又は重
み付けられた残差信号を正規化してベクトル量子化を行
なう構成としたが、例えば重み付きコードブック部から
出力されるベクトルに正規化ゲインを乗じることで、正
規化を行なわない重み付け残差信号を用いてベクトル量
子化を行なっても、同じ機能を有する符号化装置を構成
できる。

また、逆重み付けフィルタを予め重み付きコードブック
に施しであるようなコードブック、すなわち重み付けを
取り除いたコードブックを復号化装置に用意しておくこ
とにより、逆重み付けフィルタのない構成で、同じ機能
を有する復号化装置を構成することもできる。

さらに、実施例で用いた残差信号コード選択法を用いて
、重み付きコードブック内のベクトル数（Ｎ個）から所
定数Ｎｓ　　（Ｎｓ＜Ｎ）個のベクトルを選択し、選択
されたＮ５個の少数ベクトルを独立して逆重み付けする
か、またはオフラインで重み付けコードブックから重み
を取り除いたコードブックを作成し、対応するベクトル
同志がコードで関係付けられるコードブックを用意して
おくことにより得られる重みが取り除かれたＮ５個のベ
クトルを残差信号ベクトルの候補として、ＣＥＬＰ方式
等の公知の方法でＮ５個の少数ベクトルの全探索により
最適なコードを選択することもできる。こうすることに
より、予め用意すべき重み付きコードブックと重みフィ
ルタの数を非常に少なくしても、品質のよい予δＩＩＪ
残差信号のベクトル量子化を少ない演算量で行なうこと
ができる。

また、所定の方法で各ベクトルの要素の１部を０に量子
化することにより、間引かれたコードブックで合成フィ
ルタを駆動して残差信号ベクトル量子化を行なうなどの
他の公知の演算量削減法（例えば特開昭８４−１３１９
９号）と本発明のベクトル量子化方式を組み合わせるこ
とにより、はとんど品質の劣化なしに、更にＩｆＩ算量
を低減することも可能である。

［発明の効果］ 本発明によれば、複数個の重み付けフィルタから合成フ
ィルタと特性が近い重み付けフィルタを選択し、これに
予測残差信号を入力して得られる重み付け残差信号と、
複数個の重み付けフィルタに対応して設けられた重み付
きコードブックとを用いて残差信号のベクトル量子化を
重み付け残差信号のレベルでベクトル量子化を行なうこ
とにより、直接残差信号のレベルでベクトル量子化を行
なう方式に比べて、演算量を同程度に抑えながら、梠段
に高品質の予測残差信号のベクトル量子化を行なうこと
が可能となる。

また、本発明では十分に多くの種類の重み付けフィルタ
及び重み付きコードブックを用意しておけば、従来技術
の由で最も品質の良いとされている再生信号レベルの残
差信号ベクトル量子化と同等か、もしくはそれ以上の品
質の予測残差信号のベクトル量子化を行なうことができ
る。しかも、演算量は重みイ・１けフィルタの種類の数
に依存せず、再生信号レベルのベクトル量子化に比べて
はるかに少ない演算量で済み、実ｇ：；間処理も容易と
なる。

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明の一実施例に係る予測残差信号のベクト
ル量子化方式の原理的構成を示すブロック図、第２図及
び第３図は本発明による予測残差信号のベクトル量子化
方式を適用した符号化装置及び復号化装置の一実施例を
示すブロック図、第４図は同実施例における予測残差信
号コードの選択法を説明するためのフローチャート、第
５図は同実施例における重み付きコードブックの作成法
を説明するためのブロック図、第６図及び第７図は本発
明による子７１ｐｌ残差信号のベクトル量子化方式を適
用した符号化装置及び復号化装置の他の実施例を示すブ
ロック図、第８園及び第９図は従来の’Ｉ’−ａｌｌＪ
残差（６”号のベクトル量子化方式を説明するためのブ
ロック図である。

Claims (1)

1. 【特許請求の範囲】 入力信号を予測して予測残差信号を出力する手段と、 予め設定された複数個の重み付けフィルタから、前記入
   力信号の予測分析により決定された合成フィルタとのマ
   ッチングにより選択された重み付けフィルタを用いて前
   記予測残差信号に重み付けを行ない、重み付け残差信号
   を生成する手段と、前記複数個の重み付けフィルタによ
   りそれぞれ重み付けがなされた複数の重み付きコードブ
   ックを格納した重み付きコードブック部と、 前記重み付け残差信号と、前記選択された重み付けフィ
   ルタに対応して前記重み付きコードブック部から選択さ
   れた重み付きコードブックとを用いて、前記予測残差信
   号のベクトル量子化出力を得る手段と を具備することを特徴とする予測残差信号のベクトル量
   子化方式。