JPH04171500A - 音声パラメータ符号化方法 - Google Patents
音声パラメータ符号化方法Info
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- JPH04171500A JPH04171500A JP2297600A JP29760090A JPH04171500A JP H04171500 A JPH04171500 A JP H04171500A JP 2297600 A JP2297600 A JP 2297600A JP 29760090 A JP29760090 A JP 29760090A JP H04171500 A JPH04171500 A JP H04171500A
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- Compression, Expansion, Code Conversion, And Decoders (AREA)
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。
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〕
本発明は音声信号を低いビットレート、特に８ｋｂ／ｓ
以下で高品質に符号化する音声符号化方式に供するだめ
の音声パラメータ符号化方弐乙こ関する。
以下で高品質に符号化する音声符号化方式に供するだめ
の音声パラメータ符号化方弐乙こ関する。
３従来の技術〕
音声信号を８ ｋｂ／ｓ以下の低いピントレートで符号
化する方式としては、例えば、Ｍ、５ｃｈｒｏｅｄｅｒ
ａｎｄＢ、Ａｔａ１氏によるＩＩＣｏｄｅ−ｅｘｃｉ
ｔｅｄ １ｉｎｅａｒ ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ： ）ｌ
ｉｇｈ ｑｕａｌｉｔｙ ５ｐｅｅｃｈ ａｔ ｖｅｒ
ｙ ｌｏｗ ｂｉｔ ｒａｔｅｓ″（Ｐｒｏｃ、 Ｉｃ
Ａｓ５Ｐ、 ｐｐ、９３７−９４０．１９８５年）と題
した論文（文献ｌ）や、Ｋｌｅｉｊｎ氏らによる’ Ｉ
ｍｐｒｏｖｅｄｓｐｅｅｃｈ ｑｕａｌｉｔｙ ａｎｄ
ｅｆｆｉｃｉｅｎｔ ｖｅｃｔｏｒ ｑｕａｎｔｉｚ
ａｔｉｏｎ ｉｎ ５ＥＬＰ″（Ｐｒｏｃ、 ＴＣＡＳ
ＳＰ、 ｐｐ、１５５−１５８．１９８８年）と題した
論文（文献２）等に記載されているＣＥＬＰ（Ｃｏｄｅ
Ｅｘｃｉｔｅｄ ＬＰＣＣｏｄｉｎｇ）が知られてい
る。
化する方式としては、例えば、Ｍ、５ｃｈｒｏｅｄｅｒ
ａｎｄＢ、Ａｔａ１氏によるＩＩＣｏｄｅ−ｅｘｃｉ
ｔｅｄ １ｉｎｅａｒ ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ： ）ｌ
ｉｇｈ ｑｕａｌｉｔｙ ５ｐｅｅｃｈ ａｔ ｖｅｒ
ｙ ｌｏｗ ｂｉｔ ｒａｔｅｓ″（Ｐｒｏｃ、 Ｉｃ
Ａｓ５Ｐ、 ｐｐ、９３７−９４０．１９８５年）と題
した論文（文献ｌ）や、Ｋｌｅｉｊｎ氏らによる’ Ｉ
ｍｐｒｏｖｅｄｓｐｅｅｃｈ ｑｕａｌｉｔｙ ａｎｄ
ｅｆｆｉｃｉｅｎｔ ｖｅｃｔｏｒ ｑｕａｎｔｉｚ
ａｔｉｏｎ ｉｎ ５ＥＬＰ″（Ｐｒｏｃ、 ＴＣＡＳ
ＳＰ、 ｐｐ、１５５−１５８．１９８８年）と題した
論文（文献２）等に記載されているＣＥＬＰ（Ｃｏｄｅ
Ｅｘｃｉｔｅｄ ＬＰＣＣｏｄｉｎｇ）が知られてい
る。
この方法では、送信側では、フレーム毎（例えば２０ｍ
５ ）に音声信号から音声信号のスペクトル特性を表す
スペクトルパラメータを抽出し、フレームをさらに小区
間サブフレーム（例えば５ｍ５）乙二分制し、サブフレ
ーム毎に過去の音源信号をもとに長時間相関（ピッチ相
関）を表すピッチパラメータを抽出し、ビソチパラメ・
−夕により前記サブフレームの音声信号を長期予測し、
長期予測して求めた残差信号に対して、予め定められた
種類の雑音信号からなるコードブックから選択した信号
により合成した信号と、前記音声信号との誤差電力を最
小化するように一種類の雑音信号を選択するとともに、
最適なゲインを計算する。そして選択された雑音信号の
種類を表すインデクスとゲイン、ならびに、前記スペク
トルパラメータとピッチパラメータを伝送する。
５ ）に音声信号から音声信号のスペクトル特性を表す
スペクトルパラメータを抽出し、フレームをさらに小区
間サブフレーム（例えば５ｍ５）乙二分制し、サブフレ
ーム毎に過去の音源信号をもとに長時間相関（ピッチ相
関）を表すピッチパラメータを抽出し、ビソチパラメ・
−夕により前記サブフレームの音声信号を長期予測し、
長期予測して求めた残差信号に対して、予め定められた
種類の雑音信号からなるコードブックから選択した信号
により合成した信号と、前記音声信号との誤差電力を最
小化するように一種類の雑音信号を選択するとともに、
最適なゲインを計算する。そして選択された雑音信号の
種類を表すインデクスとゲイン、ならびに、前記スペク
トルパラメータとピッチパラメータを伝送する。
ＣＥＬＰ方式のビットレートをさらに低減するためには
、音源信号のみならずスペクトルパラメータの効率的な
量子化法が重要である。
、音源信号のみならずスペクトルパラメータの効率的な
量子化法が重要である。
（発明が解決しようとする課題〕
上述したＣＥＬＰ方式では、スペクトルパラメータとし
てＬＰＧ分析により求めたＬＰＧパラメータを量子化す
るが、通常スカラ量子化が用いられており、１０次のＬ
ＰＧ係数を量子化するのにフレーム当り３４ビツト（１
，７ｋｂ／ｓ）程度のビット数が必要であり、ビット数
をさらに低減すると音質が低下していた。
てＬＰＧ分析により求めたＬＰＧパラメータを量子化す
るが、通常スカラ量子化が用いられており、１０次のＬ
ＰＧ係数を量子化するのにフレーム当り３４ビツト（１
，７ｋｂ／ｓ）程度のビット数が必要であり、ビット数
をさらに低減すると音質が低下していた。
また、ＬＰＧパラメータをより効率的に量子化する方法
として、Ｍｏｒｉｙａ氏らによる”Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ
ｃｏｄｉｎｇ ｏｆ ５ｐｅｅｃｈ ｕｓｉｎｇ ａ
ｗｅｉｇｈｔｅｄ ｖｅｃｔｏｒ ｑｕａｎｔｉｚｅ
ｒ、”と題した論文（ＪＥＥＥ Ｊ、Ｓｅ１． Ａｒｅ
ａｓ、 Ｃｏｍｍｕｎ、。
として、Ｍｏｒｉｙａ氏らによる”Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ
ｃｏｄｉｎｇ ｏｆ ５ｐｅｅｃｈ ｕｓｉｎｇ ａ
ｗｅｉｇｈｔｅｄ ｖｅｃｔｏｒ ｑｕａｎｔｉｚｅ
ｒ、”と題した論文（ＪＥＥＥ Ｊ、Ｓｅ１． Ａｒｅ
ａｓ、 Ｃｏｍｍｕｎ、。
ｐｐ、４２５−４３Ｌ １９８８年）（文献３）等に記
載されたベクトルースカラ量子化法などがＩｇされてい
るが、２７〜３０ビット程度のビット数が必要であり、
−層効率的な方法が必要であった。
載されたベクトルースカラ量子化法などがＩｇされてい
るが、２７〜３０ビット程度のビット数が必要であり、
−層効率的な方法が必要であった。
さらにビット数を下げるためにフレーム長を長くとると
、スペクトルの時間的変化を良好に表すことが困難とな
り、音質が劣化していた。
、スペクトルの時間的変化を良好に表すことが困難とな
り、音質が劣化していた。
本発明の目的は、上述した問題点を解決し、スペクトル
パラメータを従来よりもより少ないビ・７ト数で量子化
可能な音声パラメータ符号化方式を提供することにある
。
パラメータを従来よりもより少ないビ・７ト数で量子化
可能な音声パラメータ符号化方式を提供することにある
。
（課題を解決するための手段〕
第１の発明の音声パラメータ符号化方式は、音声信号を
入力し前記音声信号を予め定められた時間長のフレーム
に分割し、前記フレーム毎に前記音声信号のスペクトル
パラメータを求め、予め構成したベクトル量子化コード
ブックを予め定められた段数だけ継続接続し、前段のコ
ードブソりの誤差信号を次段のコードブックでベクトル
量子化し、初段から予め定められた段数まで量子化歪の
小さい順に複数種類の候補を出力し、前記候補の組に対
して全段における累積歪あるいは最終段における歪を計
算し、前記累積歪あるいは前記歪を最小化するコードブ
ックの組を出力することにより前記スペクトルパラメー
タを量子化することを特徴とする。
入力し前記音声信号を予め定められた時間長のフレーム
に分割し、前記フレーム毎に前記音声信号のスペクトル
パラメータを求め、予め構成したベクトル量子化コード
ブックを予め定められた段数だけ継続接続し、前段のコ
ードブソりの誤差信号を次段のコードブックでベクトル
量子化し、初段から予め定められた段数まで量子化歪の
小さい順に複数種類の候補を出力し、前記候補の組に対
して全段における累積歪あるいは最終段における歪を計
算し、前記累積歪あるいは前記歪を最小化するコードブ
ックの組を出力することにより前記スペクトルパラメー
タを量子化することを特徴とする。
また、第２の発明の音声パラメータ符号化方式入力した
音声信号をフレームに分割し、さらにフレームよりも短
いサブフレームに分割し、前記フレームあるいは少なく
とも一つのサブフレームについて前記音声信号に対して
スペクトルパラメータを求め、予め構成したベクトル量
子化コードブックを予め定められた段数だけ縦続接続し
て、前段のコードブックの誤差信号を次段のコードブッ
クでベクトル量子化し、初段から予め定められた段数ま
で量子化歪の小さい順に複数種類の候補を出力し、前記
候補の組に対して全段における累積歪あるいは最終段に
おける歪を計算し、予め定められたサブフレームに対し
て前記候補と予め構成した係数コードブ・ツクを用いて
前記サブフレームのスペクトルパラメータを量子化して
量子化歪を求め、前記累積歪あるいは前記歪と前記量子
化歪との和を最小化するコードベクトルの組を出力する
ことにより前記スペクトルパラメータを量子化すること
を特徴とする。
音声信号をフレームに分割し、さらにフレームよりも短
いサブフレームに分割し、前記フレームあるいは少なく
とも一つのサブフレームについて前記音声信号に対して
スペクトルパラメータを求め、予め構成したベクトル量
子化コードブックを予め定められた段数だけ縦続接続し
て、前段のコードブックの誤差信号を次段のコードブッ
クでベクトル量子化し、初段から予め定められた段数ま
で量子化歪の小さい順に複数種類の候補を出力し、前記
候補の組に対して全段における累積歪あるいは最終段に
おける歪を計算し、予め定められたサブフレームに対し
て前記候補と予め構成した係数コードブ・ツクを用いて
前記サブフレームのスペクトルパラメータを量子化して
量子化歪を求め、前記累積歪あるいは前記歪と前記量子
化歪との和を最小化するコードベクトルの組を出力する
ことにより前記スペクトルパラメータを量子化すること
を特徴とする。
また、第３の発明の音声パラメータ符号化方式入力した
音声信号をフレームに分割し、さらにフレームよりも短
いサブフレームに分割し、前記フレームあるいは少なく
とも一つのサブフレームについて前記音声信号に対して
スペクトルパラメータを求め、予め構成したベクトル量
子化コードブックを予め定められた段数だけ縦続接続し
て、前段のコードブックの誤差信号を次段のコードブッ
クでベクトル量子化し、初段から予め定められた段数ま
で量子化歪の小さい順に複数種類の候補を出力し、前記
候補の組に対して全段における累積歪あるいは最終段に
おける歪を計算し、前記累積歪あるいは前記歪を最小化
するコードベクトルの組を求めて出力し、予め定められ
たサブフレームに対して前記コードベクトルの組と予め
構成した係数コードブックを用いて前記サブフレームの
スペクトルパラメータを量子化して量子化歪を求め前記
量子化歪を最小化する係数コードベクトルを出力するこ
とにより前記スペクトルパラメータを量子化することを
特徴とする。
音声信号をフレームに分割し、さらにフレームよりも短
いサブフレームに分割し、前記フレームあるいは少なく
とも一つのサブフレームについて前記音声信号に対して
スペクトルパラメータを求め、予め構成したベクトル量
子化コードブックを予め定められた段数だけ縦続接続し
て、前段のコードブックの誤差信号を次段のコードブッ
クでベクトル量子化し、初段から予め定められた段数ま
で量子化歪の小さい順に複数種類の候補を出力し、前記
候補の組に対して全段における累積歪あるいは最終段に
おける歪を計算し、前記累積歪あるいは前記歪を最小化
するコードベクトルの組を求めて出力し、予め定められ
たサブフレームに対して前記コードベクトルの組と予め
構成した係数コードブックを用いて前記サブフレームの
スペクトルパラメータを量子化して量子化歪を求め前記
量子化歪を最小化する係数コードベクトルを出力するこ
とにより前記スペクトルパラメータを量子化することを
特徴とする。
（作用〕
本発明による音声パラメータ符号化方式の作用を示す。
以下の説明では音声のスペクトルパラメータとしてＬＳ
Ｐパラメータを用い、ＬＳＰのベクトル量子化の段数は
３とし、候補数はＭとする。
Ｐパラメータを用い、ＬＳＰのベクトル量子化の段数は
３とし、候補数はＭとする。
第１図は、第１の発明を実施する音声パラメータ符号化
装置の構成を示すブロック図である。図において、フレ
ーム毎の音声信号から計算されたスペクトルパラメータ
をＬＰＧ分析回路５ｏに入力する。スペクトルパラメー
タの分析には周知の線形予測（ＬＰＧ）分析法を用いる
ことができる。また、スペクトルパラメータとしては線
形予測（ＬＰＧ）パラメータを用いる。ここでＬＰＧパ
ラメータとしては種々のものが知られているが、ここで
は線スペクトル対（ＬＳＰ）パラメータを用いて説明を
行う。
装置の構成を示すブロック図である。図において、フレ
ーム毎の音声信号から計算されたスペクトルパラメータ
をＬＰＧ分析回路５ｏに入力する。スペクトルパラメー
タの分析には周知の線形予測（ＬＰＧ）分析法を用いる
ことができる。また、スペクトルパラメータとしては線
形予測（ＬＰＧ）パラメータを用いる。ここでＬＰＧパ
ラメータとしては種々のものが知られているが、ここで
は線スペクトル対（ＬＳＰ）パラメータを用いて説明を
行う。
ＬＳＰの具体的な計算法は、菅村氏らによる°’（ｌｕ
ａｎｔｉｚｅｒ ｄｅｓｉｇｎ ｉｎ ＬＳＰ ５ｐｅ
ｅｃｈ ａｎａｌｙｓｉｓ−ｓｙｎｔｈｅｓｉｓ、”と
題した論文（ＩＥＥＥ Ｊ、Ｓｅ１． Ａｒｅａｓ Ｃ
ｏｍｍｕｎ、、 ｐｐ。
ａｎｔｉｚｅｒ ｄｅｓｉｇｎ ｉｎ ＬＳＰ ５ｐｅ
ｅｃｈ ａｎａｌｙｓｉｓ−ｓｙｎｔｈｅｓｉｓ、”と
題した論文（ＩＥＥＥ Ｊ、Ｓｅ１． Ａｒｅａｓ Ｃ
ｏｍｍｕｎ、、 ｐｐ。
４２５−４３１．１９８８年）（文献４）等を参照でき
る。
る。
第１のベクトル量子化器１００は、第１のコードブック
（図示せず）を用いて、入力したＬＳＰパラメータをベ
クトル量子化する。第１のコードブックは、トレーニン
グ用の多量のＬＳＰパラメータ系列を用いて予め学習し
て構成する。学習の方法は、例えばＬｉｎｄｅ、 Ｂｕ
ｚｏ、 Ｇｒａｙ氏による”Ａｎ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ
ｆｏｒ ｖｅｃｔｏｒ ｑｕａｎｔｉｚａｔｉｏｎ
ｄｅｓｉｇｎ″と題した論文（文献５）等を参照できる
。ここで第１のベクトル量子化器１００では、ベクトル
量子化歪の小さい順に予め定められた個数Ｍのコードベ
クトルの候補を求め、各候補について歪を求める。コー
ドベクトルを探索するときの歪尺度は、種々のものが知
られているが、ここではＬＳＰの２乗距離を用いる。Ｌ
ＳＰの２乗距離は下式で与えられる。
（図示せず）を用いて、入力したＬＳＰパラメータをベ
クトル量子化する。第１のコードブックは、トレーニン
グ用の多量のＬＳＰパラメータ系列を用いて予め学習し
て構成する。学習の方法は、例えばＬｉｎｄｅ、 Ｂｕ
ｚｏ、 Ｇｒａｙ氏による”Ａｎ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ
ｆｏｒ ｖｅｃｔｏｒ ｑｕａｎｔｉｚａｔｉｏｎ
ｄｅｓｉｇｎ″と題した論文（文献５）等を参照できる
。ここで第１のベクトル量子化器１００では、ベクトル
量子化歪の小さい順に予め定められた個数Ｍのコードベ
クトルの候補を求め、各候補について歪を求める。コー
ドベクトルを探索するときの歪尺度は、種々のものが知
られているが、ここではＬＳＰの２乗距離を用いる。Ｌ
ＳＰの２乗距離は下式で与えられる。
ここでＬＳＰ （ｉ ）は入力したｉ次目のＬＳＰ係数
を示す。
を示す。
ＬＳＰ’ ； （ｉ）はコードブックが有するｊ番目の
コードベクトルであり、ｊ＝１〜２Ｂ（Ｂはコードブッ
クのピント数）である。
コードベクトルであり、ｊ＝１〜２Ｂ（Ｂはコードブッ
クのピント数）である。
減算器１２０は、第１のベクトル量子化器１００で求め
たＭ種の候補の各々に対して、入力したＬＳＰ係数との
誤差信号を求め出力する。
たＭ種の候補の各々に対して、入力したＬＳＰ係数との
誤差信号を求め出力する。
第２のベクトル量子化器１３０は、Ｍ種の誤差信号の各
々に対して、第２のコードブ・ツク（図示せス）ヲ用イ
て（２）弐に従いコードベクトルを探索して、歪の小さ
い順に、予め定められた個数のコードベクトル候補を出
力する。
々に対して、第２のコードブ・ツク（図示せス）ヲ用イ
て（２）弐に従いコードベクトルを探索して、歪の小さ
い順に、予め定められた個数のコードベクトル候補を出
力する。
ここでＬＳＰ−ｋ（ｉ）は、前段のに番目の候補に対す
る減算器１２０の出力である誤差信号であり、ｋ＝１〜
Ｍである。
る減算器１２０の出力である誤差信号であり、ｋ＝１〜
Ｍである。
減算器１５０は減算器１２０と同一の動作を行い、第３
のベクトル量子化器１６０は第２のベクトル量子化器１
３０と同一の動作を行う。さらに累積歪計算部１８０に
おいて、全段における歪の計算値Ｄ□を下式により計算
し、候補のうち、累積歪を最小化するコードベクトルの
組合せをスペクトルパラメータの量子化値として出力す
る。
のベクトル量子化器１６０は第２のベクトル量子化器１
３０と同一の動作を行う。さらに累積歪計算部１８０に
おいて、全段における歪の計算値Ｄ□を下式により計算
し、候補のうち、累積歪を最小化するコードベクトルの
組合せをスペクトルパラメータの量子化値として出力す
る。
累積歪の代わりに、最終段（ここでは第３段）のベクト
ル量子化歪（（２）式においてＮ＝３とおいて得られる
Ｄ３ｋ）を各候補毎に求め、候補のうちこれを最小化す
るコードベクトルの組合せをスペクトルパラメータの量
子化値として出力するようにしてもよい。
ル量子化歪（（２）式においてＮ＝３とおいて得られる
Ｄ３ｋ）を各候補毎に求め、候補のうちこれを最小化す
るコードベクトルの組合せをスペクトルパラメータの量
子化値として出力するようにしてもよい。
次に第２の発明の作用を第２図をもとに説明する。図に
おいて第１図と同一の番号を付した構成要素は第１図と
同一の動作を行うので、説明は省略する。音声信号をフ
レーム毎に分割した後に、さらにフレームよりも短いサ
ブフレームに分割する。−例としてフレーム長１サブフ
レーム長はそれぞれ２０ｍ５． ５ ｍｓとする。ＬＰ
Ｃ分析回路５０でサブフレーム毎に音声信号からＬＰＧ
分析を行い、ＬＳＰパラメータを求める。フレーム内の
ＬＳＰパラメータかあるいは、フレーム内の予め定めら
れた位置のサブフレーム（例えば３番目）におけるＬＳ
Ｐパラメータを第１のベクトル量子化器１００に入力す
る。また、予め定められた近隣サブフレーム（例えば２
，４番目）におけるＬＳＰパラメータを予測ベクトル量
子化部２００へ入力する。
おいて第１図と同一の番号を付した構成要素は第１図と
同一の動作を行うので、説明は省略する。音声信号をフ
レーム毎に分割した後に、さらにフレームよりも短いサ
ブフレームに分割する。−例としてフレーム長１サブフ
レーム長はそれぞれ２０ｍ５． ５ ｍｓとする。ＬＰ
Ｃ分析回路５０でサブフレーム毎に音声信号からＬＰＧ
分析を行い、ＬＳＰパラメータを求める。フレーム内の
ＬＳＰパラメータかあるいは、フレーム内の予め定めら
れた位置のサブフレーム（例えば３番目）におけるＬＳ
Ｐパラメータを第１のベクトル量子化器１００に入力す
る。また、予め定められた近隣サブフレーム（例えば２
，４番目）におけるＬＳＰパラメータを予測ベクトル量
子化部２００へ入力する。
予測ベクトル量子化部２００は、第３のベクトル量子化
器１６０まで求めたコードベクトルの候補をもとに、予
め学習して構成した予測ベクトルコードブックを用いて
、近隣サブフレームのＬＳＰ系列を予測し、次式により
、予測による量子化歪を計算する。
器１６０まで求めたコードベクトルの候補をもとに、予
め学習して構成した予測ベクトルコードブックを用いて
、近隣サブフレームのＬＳＰ系列を予測し、次式により
、予測による量子化歪を計算する。
（４）式において、ＬＳＰ’ ｈ （ｉ）は第３のベク
トル量子化器１６０までで求めたに番目の候補ベクトル
である。Ａｒ（ｉ）は予測ベクトル量子化器・ツクの有
する１番目のコードベクトルである。予測ベクトル量子
化部２００は、さらに累積歪と予測による量子化歪の和
りを次式により求め、Ｄを最小化するコードベクトルと
予測ベクトルの組合せを求め、これらをサブフレームに
おけるスペクトルパラメータの量子化値として出力する
。
トル量子化器１６０までで求めたに番目の候補ベクトル
である。Ａｒ（ｉ）は予測ベクトル量子化器・ツクの有
する１番目のコードベクトルである。予測ベクトル量子
化部２００は、さらに累積歪と予測による量子化歪の和
りを次式により求め、Ｄを最小化するコードベクトルと
予測ベクトルの組合せを求め、これらをサブフレームに
おけるスペクトルパラメータの量子化値として出力する
。
Ｄ ＝ Ｄ ＡＫ＋ Ｄ ＦＬ
（５）以上の処理をサブフレーム毎に繰り返し
、サブフレーム毎にＬＳＰ係数を量子化する。
（５）以上の処理をサブフレーム毎に繰り返し
、サブフレーム毎にＬＳＰ係数を量子化する。
なお、サブフレーム毎のＬＳＰ係数の量子化には、上述
のように予測係数コードブ・ツクを用いる他に、補間係
数コードブックを用いる方法も考えられる。
のように予測係数コードブ・ツクを用いる他に、補間係
数コードブックを用いる方法も考えられる。
ここでサブフレームのＬＳＰ 係数は、前後のフレーム
のＬＳＰ係数からの直線補間で表されるとし、補間係数
ＢＬを予め計算し補間係数コードブ・ツクに格納してお
く。この方法では、予測ベクトルコードブックの代わり
に補間係数コードブックをもつ。
のＬＳＰ係数からの直線補間で表されるとし、補間係数
ＢＬを予め計算し補間係数コードブ・ツクに格納してお
く。この方法では、予測ベクトルコードブックの代わり
に補間係数コードブックをもつ。
ＤＩＬ−モ［（ＬＳＰ（ｉ） ＬＳＰ’うＬ（ｉ））
−ｂ＋ （ＬＳＰ′ト’（ｉ）−ＬＳＰ’ｋＬ（ｉ））
”、 ２・ ・ ・（６） ただシｋ ＝ １〜Ｍ、 ｌ ＝ １〜２１１Ｂ、
ＬＳＰ’１＝Ｌ（ｉ）は現フレームの１番目のＬＳＰ係
数のベクトル量子化におけるに番目の候補、ＬＳＰ’し
１（ｉ）は１フレーム過去のＬＳＰのベクトル量子化値
である。補間係数コードブックの作成は、トレーニング
信号に対してサブフレーム毎に（７）式を最小化するよ
うに補間係数すを求め、 〜ｂ （ＬＳＰ”’ （ｉ） ＬＳＰ’ｋＬ（ｉ）
） ］”・・・（７） これをクラスタリングしてコードブックを作成する。ク
ラスタリングの具体的な方法は前記文献５を参照できる
。
−ｂ＋ （ＬＳＰ′ト’（ｉ）−ＬＳＰ’ｋＬ（ｉ））
”、 ２・ ・ ・（６） ただシｋ ＝ １〜Ｍ、 ｌ ＝ １〜２１１Ｂ、
ＬＳＰ’１＝Ｌ（ｉ）は現フレームの１番目のＬＳＰ係
数のベクトル量子化におけるに番目の候補、ＬＳＰ’し
１（ｉ）は１フレーム過去のＬＳＰのベクトル量子化値
である。補間係数コードブックの作成は、トレーニング
信号に対してサブフレーム毎に（７）式を最小化するよ
うに補間係数すを求め、 〜ｂ （ＬＳＰ”’ （ｉ） ＬＳＰ’ｋＬ（ｉ）
） ］”・・・（７） これをクラスタリングしてコードブックを作成する。ク
ラスタリングの具体的な方法は前記文献５を参照できる
。
次に、補間による量子化歪Ｄ Ｉｔと、前述の累積歪と
の和りを（７）弐に従い計算し、これを最小化するコー
ドベクトルと補間係数コードブクトルの組合せを選択し
、サブフレーム毎にＬＳＰ係数を量子化して出力する。
の和りを（７）弐に従い計算し、これを最小化するコー
ドベクトルと補間係数コードブクトルの組合せを選択し
、サブフレーム毎にＬＳＰ係数を量子化して出力する。
Ｄ＝Ｄ□＋Ｄ、、 （ｓ
）以上で第２の発明の詳細な説明を終える。
）以上で第２の発明の詳細な説明を終える。
次に、第３の発明では、第１の発明と同様に、フレーム
あるいはフレーム内の予め定められた位置のサブフレー
ム（例えば３番目）におけるＬＳＰパラメータをベクト
ル量子化器に入力し、各段において、ベクトル量子化歪
の小さい順に予め定められた個数Ｍのコードベクトルの
候補を求め、歪を計算する。そして全段における累積歪
または、最終段におけるベクトル量子化歪を最小にする
候補の組を求め出力する。
あるいはフレーム内の予め定められた位置のサブフレー
ム（例えば３番目）におけるＬＳＰパラメータをベクト
ル量子化器に入力し、各段において、ベクトル量子化歪
の小さい順に予め定められた個数Ｍのコードベクトルの
候補を求め、歪を計算する。そして全段における累積歪
または、最終段におけるベクトル量子化歪を最小にする
候補の組を求め出力する。
次に、前記方法により得られたベクトル量子化値を用い
て、前記（３）あるいは（５）式により、近隣サブフレ
ーム（例えば２．４番目）におけるＬＳＰパラメータを
予測ベクトル量子化あるいは補間ベクトル量子化して出
力する。
て、前記（３）あるいは（５）式により、近隣サブフレ
ーム（例えば２．４番目）におけるＬＳＰパラメータを
予測ベクトル量子化あるいは補間ベクトル量子化して出
力する。
第３図は第１の発明による音声パラメータ符号化方式を
実施する音声パラメータ符号化装置を示すフ゛口・ンク
図である。
実施する音声パラメータ符号化装置を示すフ゛口・ンク
図である。
図において、入力端子４００から音声信号を入力し、１
フレ一ム分（例えば２０ｍ５）の音声信号をハソファメ
モリ４１０に格納スる。
フレ一ム分（例えば２０ｍ５）の音声信号をハソファメ
モリ４１０に格納スる。
ＬＰＧ分析回路４３０は、フレームの音声信号のスペク
トル特性を表すパラメータとして、ＬＳＰパラメータを
前記フレームの音声信号から周知のＬＰＧ分析を行い、
予め定められた次数したけ計算する。
トル特性を表すパラメータとして、ＬＳＰパラメータを
前記フレームの音声信号から周知のＬＰＧ分析を行い、
予め定められた次数したけ計算する。
この具体的な計算法については前記文献４を参照するこ
とができる。
とができる。
ＬＳＰ量子化回路４４０は、フレームで求めたＬＳＰパ
ラメータを予め定められた量子化ビット数で量子化し、
得た符号１．を出力端子４５０から出力する。以下で一
例として、ＬＳＰ量子化回路では３段のベクトル量子化
器を用いるものとする。
ラメータを予め定められた量子化ビット数で量子化し、
得た符号１．を出力端子４５０から出力する。以下で一
例として、ＬＳＰ量子化回路では３段のベクトル量子化
器を用いるものとする。
第４図はＬＳＰ量子化回路４４０の構成を示すブロック
図である。図において、入力端子５００がらフレームの
ＬＳＰパラメータを入力する。第１のベクトル量子化器
５０５は、第１のコードブック５１０からコードベクト
ルＬＳＰ’ Ｊ（ｉ）を読み出し、（２）式に従いベク
トル量子化歪を計算し、ベクトル量子化歪の小さい順に
予め定められた個数Ｍのコードベクトルの候補を求め、
各候補について歪を求め累積歪計算回路５２０へ出力す
る。コードベクトルを探索するときの歪尺度は、以下で
はＬＳＰの２乗距離を用いる。減算器５１１は、第１の
ベクトル量子化器５０５で求めたＭ種の候補の各々に対
して、入力したＬＳＰ係数との誤差信号を求め出力する
。
図である。図において、入力端子５００がらフレームの
ＬＳＰパラメータを入力する。第１のベクトル量子化器
５０５は、第１のコードブック５１０からコードベクト
ルＬＳＰ’ Ｊ（ｉ）を読み出し、（２）式に従いベク
トル量子化歪を計算し、ベクトル量子化歪の小さい順に
予め定められた個数Ｍのコードベクトルの候補を求め、
各候補について歪を求め累積歪計算回路５２０へ出力す
る。コードベクトルを探索するときの歪尺度は、以下で
はＬＳＰの２乗距離を用いる。減算器５１１は、第１の
ベクトル量子化器５０５で求めたＭ種の候補の各々に対
して、入力したＬＳＰ係数との誤差信号を求め出力する
。
第２のベクトル量子化器５１５は、Ｍ種の誤差信号の各
々に対して、第２のコードブック５１６を用いて（２）
式に従いコードベクトルを探索して、歪の小さい順に予
め定められた個数のコードベクトルを候補として出力し
、そのときの歪を累積歪計算回路５２０へ出力する。
々に対して、第２のコードブック５１６を用いて（２）
式に従いコードベクトルを探索して、歪の小さい順に予
め定められた個数のコードベクトルを候補として出力し
、そのときの歪を累積歪計算回路５２０へ出力する。
減算器５２１は減算器５１１ と同一の動作を行い、第
３のベクトル量子化器５２５は第３のコードブック５２
６を用いて第２のベクトル量子化器５１５と同一の動作
を行う。
３のベクトル量子化器５２５は第３のコードブック５２
６を用いて第２のベクトル量子化器５１５と同一の動作
を行う。
累積歪計算回路５２０は、第５図に示すように、各段の
候補ヘクトルを木状に並べる。ここで１段目から２段目
におけるコード−・クトルの候補数をそれぞれＭ、、Ｍ
２とする。次に各パス毎に歪の全段における累積値Ｉ）
ａｘを（３）弐により計算し、累積歪を最小化するパス
（コードベクトルの組合せ）をスペクトルパラメータの
量子化値として決定し、選択されたパスの各段のコード
ベクトルを示すインデクスを出力端子５３５を通し出力
する。
候補ヘクトルを木状に並べる。ここで１段目から２段目
におけるコード−・クトルの候補数をそれぞれＭ、、Ｍ
２とする。次に各パス毎に歪の全段における累積値Ｉ）
ａｘを（３）弐により計算し、累積歪を最小化するパス
（コードベクトルの組合せ）をスペクトルパラメータの
量子化値として決定し、選択されたパスの各段のコード
ベクトルを示すインデクスを出力端子５３５を通し出力
する。
以上で第１の発明の詳細な説明を終える。
第６図は、第２の発明の音声パラメータ符号化方式を実
施する音声パラメータ符号化装置を示すブロック図であ
る。図において第３図と同一の番号を付した構成要素は
、第３図と同一の動作を行うので説明は省略する。図に
おいて、サブフレーム公開回路６００は、フレームに分
割された音声信号をフレームよりも短いサブフレーム（
例えば５ｍ５）に分割し、ＬＰＧ分析回路６０５に出力
する。
施する音声パラメータ符号化装置を示すブロック図であ
る。図において第３図と同一の番号を付した構成要素は
、第３図と同一の動作を行うので説明は省略する。図に
おいて、サブフレーム公開回路６００は、フレームに分
割された音声信号をフレームよりも短いサブフレーム（
例えば５ｍ５）に分割し、ＬＰＧ分析回路６０５に出力
する。
ＬＰＧ分析回路６０５は、音声信号のスペクトル特性を
表すパラメータとして、ＬＳＰパラメータを前記フレー
ムの音声信号、及び、予め定められた位置のサブフレー
ムの音声信号から、周知のＬＰＧ分析を行い予め定めら
れた次数りだけ計算し、フレーム及びサブフレームで求
めたＬＳＰ係数をＬＳＰ量子化回路６１０へ出力する。
表すパラメータとして、ＬＳＰパラメータを前記フレー
ムの音声信号、及び、予め定められた位置のサブフレー
ムの音声信号から、周知のＬＰＧ分析を行い予め定めら
れた次数りだけ計算し、フレーム及びサブフレームで求
めたＬＳＰ係数をＬＳＰ量子化回路６１０へ出力する。
ＬＳＰ量子化回路６１０は、まずフレームで求めたＬＳ
Ｐパラメータを予め定められた量子化ビット数でベクト
ル量子化し、ベクトル量子化歪の小さい順に予め定めら
れた個数の候補数だけコードベクトルを選択して格納す
る。さらに、この候補ベク）・ルを用いてサブフレーム
のＬＳＰ係数を予測あるいは補間ベクトル量子化する。
Ｐパラメータを予め定められた量子化ビット数でベクト
ル量子化し、ベクトル量子化歪の小さい順に予め定めら
れた個数の候補数だけコードベクトルを選択して格納す
る。さらに、この候補ベク）・ルを用いてサブフレーム
のＬＳＰ係数を予測あるいは補間ベクトル量子化する。
以下で１よ一例として、ＬＳＰ量子化回路では、フレー
ムのＬＳＰ係数の量子化に３段のベクトル量子化器を用
い、サブフレームのＬＳＰ係数の量子化には予測ヘクＦ
−ル量子化を用いるものとする。
ムのＬＳＰ係数の量子化に３段のベクトル量子化器を用
い、サブフレームのＬＳＰ係数の量子化には予測ヘクＦ
−ル量子化を用いるものとする。
第７図はＬＳＰ量子化回路６１０の構成を示すブロック
図である。図Ｃ二おいて、入力端子６２０からフレーム
のＬＳＰパラメータを入力し、第１のベクトル量子化器
５０５は、第１のコードブック５１０からコードベクト
ルＬＳＰ’＝（ｉ）を読み出し、（２）式に従いベクト
ル量子化歪を計算し、ヘクトル量子化歪の小さい順に予
め定められた個数Ｍのコードベクトルの候補を求め予測
ベクトル量子化回路６３５へ出力し、各候補について歪
を求め累積歪計算回路６４０へ出力する。コードベクト
ルを探索するときの歪尺度は、以下ではＬＳＰの２乗距
離を用いる。
図である。図Ｃ二おいて、入力端子６２０からフレーム
のＬＳＰパラメータを入力し、第１のベクトル量子化器
５０５は、第１のコードブック５１０からコードベクト
ルＬＳＰ’＝（ｉ）を読み出し、（２）式に従いベクト
ル量子化歪を計算し、ヘクトル量子化歪の小さい順に予
め定められた個数Ｍのコードベクトルの候補を求め予測
ベクトル量子化回路６３５へ出力し、各候補について歪
を求め累積歪計算回路６４０へ出力する。コードベクト
ルを探索するときの歪尺度は、以下ではＬＳＰの２乗距
離を用いる。
減算器５１１は、第１のベクトル量子化器５０５で求め
たＭ種の候補の各々に対して、入力したＬＳＰ係数との
誤差信号を求め出力する。
たＭ種の候補の各々に対して、入力したＬＳＰ係数との
誤差信号を求め出力する。
第２のベクトル量子化器５１５は、Ｍ種の誤差信号の各
々に対して、第２のコードブック５１６を用いて（２）
弐に従いコードベクトルを探索して歪の小さい順に予め
定められた個伜のコードベクトルを候補として予測ベク
トル量子化回路６３５へ出力し、そのときの歪を累積歪
計算回路６４０へ出力する。
々に対して、第２のコードブック５１６を用いて（２）
弐に従いコードベクトルを探索して歪の小さい順に予め
定められた個伜のコードベクトルを候補として予測ベク
トル量子化回路６３５へ出力し、そのときの歪を累積歪
計算回路６４０へ出力する。
減算器５２１は減算器５１１ と同一の動作を行い、第
３のベクトル量子化器５２５は第３のコードブック５２
６を用いて第２のベクトル量子化器５１５と同一の動作
を行う。
３のベクトル量子化器５２５は第３のコードブック５２
６を用いて第２のベクトル量子化器５１５と同一の動作
を行う。
予測ベクトル量子化回路６３５は、フレームのＬＳＰ係
数をベクトル量子化じたときの候補ベクトルを入力し、
各段の候補を第５図に示すように本状に並べる。ここで
１段目から２段目におけるコードベクトルの候補数をそ
れぞれＭ １． Ｍ ２ とする。
数をベクトル量子化じたときの候補ベクトルを入力し、
各段の候補を第５図に示すように本状に並べる。ここで
１段目から２段目におけるコードベクトルの候補数をそ
れぞれＭ １． Ｍ ２ とする。
予測ベクトル量子化回路６３５は、第５図の本状の各パ
スに対して下式に従い、復号化ＬＳＰ係数を計算する。
スに対して下式に従い、復号化ＬＳＰ係数を計算する。
ＬＳＰ’ｋ（ｉ） ＝ＬＳＰ’１ｎ（ｉ）＋ＬＳＰ’
ｂｚ（ｉ）＋ＬＳＰ’１３（ｉ）・・・（９） ここでｋｌ、 ｋ２． ｋ３はそれぞれ１，２．３段目
のベクトル量子化器において選択されたコードベクトル
のインデクスを示し、ｋ＝１〜Ｍ１ａｋ３＝１である。
ｂｚ（ｉ）＋ＬＳＰ’１３（ｉ）・・・（９） ここでｋｌ、 ｋ２． ｋ３はそれぞれ１，２．３段目
のベクトル量子化器において選択されたコードベクトル
のインデクスを示し、ｋ＝１〜Ｍ１ａｋ３＝１である。
また、ｋ＝１〜Ｍ１・Ｍ２である。
次に予測ベクトル量子北回８６３５は、予測へクトルコ
ードブ、り６３６から予測係数を読み出し、（９）弐の
復号化ＬＳＰを用いてサブフレームのＬＳＰを予測し、
（３）弐に基づき予測歪Ｄ ＰＬを各候補毎に求め、累
積歪計算回路６４０−・出力する。
ードブ、り６３６から予測係数を読み出し、（９）弐の
復号化ＬＳＰを用いてサブフレームのＬＳＰを予測し、
（３）弐に基づき予測歪Ｄ ＰＬを各候補毎に求め、累
積歪計算回路６４０−・出力する。
累積歪計算回路６４０は、第５図の各パスにおける累積
歪Ｄ Ａ）Ｆと予測ベクトル量子化による予測歪ＤＰＩ
の加算歪りを（５）弐により求め、Ｄを最小化するよう
な第５図のパスと予測コードベクトルの組合せを求め、
これらを表す各コードベクトルのインデクスを、ＬＳＰ
の量子化値として、出力端子６５０を通して出力する。
歪Ｄ Ａ）Ｆと予測ベクトル量子化による予測歪ＤＰＩ
の加算歪りを（５）弐により求め、Ｄを最小化するよう
な第５図のパスと予測コードベクトルの組合せを求め、
これらを表す各コードベクトルのインデクスを、ＬＳＰ
の量子化値として、出力端子６５０を通して出力する。
以上で第２の発明の詳細な説明を終える。
第８図は、第３め発明の一実施例を示すブロック図であ
る。図において、第１図、第２図と同一の番号を記した
構成要素は、第１図、第２図と同一の動作を行うので、
説明は省略する。
る。図において、第１図、第２図と同一の番号を記した
構成要素は、第１図、第２図と同一の動作を行うので、
説明は省略する。
第９図はＬＳＰ量子化回路７３０の構成を示すブロック
図である。累積歪計算回路７３５は、第５図に示すよう
に、各段の候補ベクトルを木状に並べる。
図である。累積歪計算回路７３５は、第５図に示すよう
に、各段の候補ベクトルを木状に並べる。
ここで１段目から３段目におけるコードベクトルの候補
数をそれぞれＭ、、Ｍ２．Ｍ、とする。次に各パス毎に
、ベクトル量子化歪の全段における累積値ＤＡＫを（３
）式により計算し、累積歪を最小化するパス（コードベ
クトルの組合せ）をスペクトルパラメータの量子化値と
して決定し、予測ベクトル量子化器７４０に出力する。
数をそれぞれＭ、、Ｍ２．Ｍ、とする。次に各パス毎に
、ベクトル量子化歪の全段における累積値ＤＡＫを（３
）式により計算し、累積歪を最小化するパス（コードベ
クトルの組合せ）をスペクトルパラメータの量子化値と
して決定し、予測ベクトル量子化器７４０に出力する。
また決定されたコードベクトルのインデクスをバッファ
メモリ７５０へ出力する。
メモリ７５０へ出力する。
予測ベクトル量子化回路７４０は、第５図の木状の各パ
スに対して（８）弐に従い、復号化ＬＳＰ係数を計算す
る。
スに対して（８）弐に従い、復号化ＬＳＰ係数を計算す
る。
次に予測ベクトル量子化回路７４０は、予測へクトルコ
ードブンク７４５から予測係数を読み出し、（８）式の
復号化ＬＳＰを用いてサブフレームのＬＳＰを予測し、
（３）式に基づき予測歪Ｄ ＰＬを復号化ＬＳＰの各候
補毎に求め、予測歪を最小化する予測コードベクトルの
インデクスをバッファメモリ７５０へ出力する。
ードブンク７４５から予測係数を読み出し、（８）式の
復号化ＬＳＰを用いてサブフレームのＬＳＰを予測し、
（３）式に基づき予測歪Ｄ ＰＬを復号化ＬＳＰの各候
補毎に求め、予測歪を最小化する予測コードベクトルの
インデクスをバッファメモリ７５０へ出力する。
バッファメモリ７５０は、フレームのＬＳＰの選択され
たコードベクトルを表すインデクスと、サブフレームの
ＬＳＰの選択された予測コードベクトルを表すインデク
スを出力端子７５５を通して出力する。
たコードベクトルを表すインデクスと、サブフレームの
ＬＳＰの選択された予測コードベクトルを表すインデク
スを出力端子７５５を通して出力する。
以上で第３の発明の詳細な説明を終える。
上述の各実施例で述べた構成以外にも種々の変形が可能
である。
である。
実施例では音声のスペクトルパラメータとしてＬＳＰパ
ラメータを用いたが、他の周知なパラメータ、例えばＰ
ＡＲＣＯＲ，ＬＡＲ，ケプストラムなどを用いることも
できる。
ラメータを用いたが、他の周知なパラメータ、例えばＰ
ＡＲＣＯＲ，ＬＡＲ，ケプストラムなどを用いることも
できる。
また、ＬＳＰのコードベクトルの探索には、２乗距離以
外の他の周知な距離尺度を用いることができる。例えば
、聴感重み付け２乗距離などが知られており、これをケ
プストラム係数上で行う方法としては誉田氏による“重
みつき対数スペクトル歪尺度を用いたＬＰＧパラメータ
のベクトル量子化、”と題した論文（音響学会講演論文
集、 ｐｐ、１９５−１．９６゜１９９０年１０月）（
文献６）を参照することができる。
外の他の周知な距離尺度を用いることができる。例えば
、聴感重み付け２乗距離などが知られており、これをケ
プストラム係数上で行う方法としては誉田氏による“重
みつき対数スペクトル歪尺度を用いたＬＰＧパラメータ
のベクトル量子化、”と題した論文（音響学会講演論文
集、 ｐｐ、１９５−１．９６゜１９９０年１０月）（
文献６）を参照することができる。
また、第１．第２．第３の発明の実施例において、フレ
ームのＬＳＰ係数のベクトル量子化には３段のベクトル
量子化器を用いたが、これは任意の段数のベクトル量子
化器を用いることができる。
ームのＬＳＰ係数のベクトル量子化には３段のベクトル
量子化器を用いたが、これは任意の段数のベクトル量子
化器を用いることができる。
また、実施例では、各段のベクトル量子化毎にＭ Ｉ、
Ｍ ２個の候補を求めたが、このようにすると３段目
の候補の個数はＭ、・Ｍ２となり候補数が指数的に増大
する。そこで、２段目以降のベクトル量子化では、各段
毎に累積歪を求め、累積歪の小さい順に各段毎に予め定
められた一定の候補数（例えばＭ種）で技がりを行うこ
とにより、つねに各段の候補数はＭとなり、候補数が指
数的に増大するのを防ぐようにすることもできる。この
ようにすると、実施例の方式に比べ、全候補数を低減す
ることができ、演算量を低減することができるが、性能
は若干低下する。
Ｍ ２個の候補を求めたが、このようにすると３段目
の候補の個数はＭ、・Ｍ２となり候補数が指数的に増大
する。そこで、２段目以降のベクトル量子化では、各段
毎に累積歪を求め、累積歪の小さい順に各段毎に予め定
められた一定の候補数（例えばＭ種）で技がりを行うこ
とにより、つねに各段の候補数はＭとなり、候補数が指
数的に増大するのを防ぐようにすることもできる。この
ようにすると、実施例の方式に比べ、全候補数を低減す
ることができ、演算量を低減することができるが、性能
は若干低下する。
また、全ての段のベクトル量子化器において候補を求め
るのではなく、予め定められた段数のベクトル量子化器
のみ複数種の候補を求めて出力するようにしてもよい。
るのではなく、予め定められた段数のベクトル量子化器
のみ複数種の候補を求めて出力するようにしてもよい。
また、最適な候補の組の決定には、全段での累積歪の代
わりに、最終段でのベクトル量子化歪を用いることもで
きる。
わりに、最終段でのベクトル量子化歪を用いることもで
きる。
また、第５図では各段での候補を木状に配置したが、他
の周知な配置法、例えばトレリス配置などを用いること
もできる。
の周知な配置法、例えばトレリス配置などを用いること
もできる。
また、最適候補の組合せの選択には、周知な高速計算法
、例えば、ダイナミックプログラミング法、ビタービ計
算法などを用いることもできる。
、例えば、ダイナミックプログラミング法、ビタービ計
算法などを用いることもできる。
また、第２．第３の発明の詳細な説明では、ｆブ７レ−
４（７）ＬＳＰについては予測ベクトル量子化を行った
が、作用の項で説明したように補間ベクトル量子化を用
いることもできる。また、フレームのＬＳＰではなく予
め定められた位置のサブフレームのＬＳＰを多段ベクト
ル量子化してもよい。
４（７）ＬＳＰについては予測ベクトル量子化を行った
が、作用の項で説明したように補間ベクトル量子化を用
いることもできる。また、フレームのＬＳＰではなく予
め定められた位置のサブフレームのＬＳＰを多段ベクト
ル量子化してもよい。
さらに、実施例のようにサブフレーム単位で予測あるい
は補間係数コードブックを作成するのではなく、複数サ
ブフレームをまとめてフードブックを作成する、マトリ
クスコードブックを用いるようにしてもよい。マトリク
スコードブ・ツクの作成法は例えば、Ｃ，Ｔｓａｏ氏ら
にょる’Ｍａｔｒｉｘ ｑｕａｎｔｉｚｅｒ ｄｅｓｉ
ｇｎ ｆｏｒ ＬＰＣ５ｐｅｅｃｈ ｕｓｉｎｇｔｈｅ
ｇｅｎｅｒａｌｉｚｅｄ Ｌｌｏｙｄ ａｌｇｏｒｉ
ｔｈｍ、”と題した論文（ＩＥＥＥ Ｔｒａｎｓ、 Ａ
ＳＳＰ、 ｐｐ、５３７−５４５．１９８５年）（文献
７）を参照できる。マトリクスコードブックを用いる構
成によれば、複数サブフレームをまとめてコードベクト
ルで表現することになるので、予測あるいは補間係数コ
ードベクトル伝送に必要なピント数を低減することがで
きる。
は補間係数コードブックを作成するのではなく、複数サ
ブフレームをまとめてフードブックを作成する、マトリ
クスコードブックを用いるようにしてもよい。マトリク
スコードブ・ツクの作成法は例えば、Ｃ，Ｔｓａｏ氏ら
にょる’Ｍａｔｒｉｘ ｑｕａｎｔｉｚｅｒ ｄｅｓｉ
ｇｎ ｆｏｒ ＬＰＣ５ｐｅｅｃｈ ｕｓｉｎｇｔｈｅ
ｇｅｎｅｒａｌｉｚｅｄ Ｌｌｏｙｄ ａｌｇｏｒｉ
ｔｈｍ、”と題した論文（ＩＥＥＥ Ｔｒａｎｓ、 Ａ
ＳＳＰ、 ｐｐ、５３７−５４５．１９８５年）（文献
７）を参照できる。マトリクスコードブックを用いる構
成によれば、複数サブフレームをまとめてコードベクト
ルで表現することになるので、予測あるいは補間係数コ
ードベクトル伝送に必要なピント数を低減することがで
きる。
また、ベクトル量子化器としては、全探索型ベクトル量
子化器を用いたが、コードベクトルの探索！：要する演
算量を低減するために、木探索１格子型あるいは他の周
知な構成のベクトル量子化器を用いることもできる。こ
れらの演算量低減化法の詳細については、例えばＲ，Ｇ
ｒａｙ氏による”Ｖｅｃｔｏｒ ｑｕａｎｔｉｚａｔｉ
ｏｎ＋” と題した論文（ＩＥＥＥ ＡＳＳＰ Ｍａｇ
ａｚｉｎｅ、 ｐｐ、４−２９．１９８４年）（文献８
）等を参照できる。
子化器を用いたが、コードベクトルの探索！：要する演
算量を低減するために、木探索１格子型あるいは他の周
知な構成のベクトル量子化器を用いることもできる。こ
れらの演算量低減化法の詳細については、例えばＲ，Ｇ
ｒａｙ氏による”Ｖｅｃｔｏｒ ｑｕａｎｔｉｚａｔｉ
ｏｎ＋” と題した論文（ＩＥＥＥ ＡＳＳＰ Ｍａｇ
ａｚｉｎｅ、 ｐｐ、４−２９．１９８４年）（文献８
）等を参照できる。
以上述べたように、本発明によれば音声のスペクトル特
性を表すスペクトルパラメータを量子化するときに、ベ
クトル量子化器を複数段縦続接続するとともに、初段か
ら予め定められた段まで複数種類の候補とそのときの量
子化歪を求め、全段における累積歪か最終段における歪
を最小化する候補の組合せを量子化値として選択してい
るので、少ないビット数でも比較的少ない演算量で、性
能のよい量子化器を提供することができるという効果が
ある。
性を表すスペクトルパラメータを量子化するときに、ベ
クトル量子化器を複数段縦続接続するとともに、初段か
ら予め定められた段まで複数種類の候補とそのときの量
子化歪を求め、全段における累積歪か最終段における歪
を最小化する候補の組合せを量子化値として選択してい
るので、少ないビット数でも比較的少ない演算量で、性
能のよい量子化器を提供することができるという効果が
ある。
また、フレームのスペクトルパラメータのみならず、サ
ブフレームのスペクトルパラメータを、フレームでベク
トル量子化した値を用いて、予測あるいは補間係数コー
ドブックを用いて効率的に量子化しているので、少ない
ビット数でも良好ニスベクトルの時間的変化を表すこと
ができるという効果がある。
ブフレームのスペクトルパラメータを、フレームでベク
トル量子化した値を用いて、予測あるいは補間係数コー
ドブックを用いて効率的に量子化しているので、少ない
ビット数でも良好ニスベクトルの時間的変化を表すこと
ができるという効果がある。
第１図は第１の発明による音声パラメータ符号化方式の
作用を示すブロック図、 第２図は第２の発明による音声パラメータ符号化方式の
作用を示すブロック図、 第３図は第１の発明による音声パラメータ符号化方式を
実施する符号化装置を示すブロック図、第４図はＬＳＰ
量子化回路４４０の構成を示すブロック図、 第５図は各段のベクトル量子化器の候補を本状に配置し
た例を示す図、 第６図は第２の発明を実施する符号化装置を示すブロッ
ク図、 第７図はＬＳＰ量子化回路６１０の構成を示すブロック
図、 第８図は第３の発明を実施する符号化装置を示すブロッ
ク図、 第９図はＬＳＰ量子化回路７３０の構成を示すブロック
図である。 ５０、４３０．６０５・・・ＬＰＧ分析回路１００、５
０５・・・第１のベクトル量子化回路１２０、１５０．
５１１．５２１・・・減算器１３０、５１５・・・第２
のベクトル量子化回路１６０、５２５・・・第３のベク
トル量子化回路２００、６３５・・・予測ベクトル量子
化回路１８０、２１０．５２０．６４０．７３５・・・
累積歪計算回路 ４１０、７５０・・・バッファメモリ ４４０、６１０．７３０ − ・−ＬＳＰ量子化回路６
００ ・・・・・サブフレーム分割回路５１０ ・
・・・・第１のコードブック５１６ ・・・・・第２
のコードブック５２６ ・・・・・第３のコードブッ
ク６３６、７４５・・・予測係数コードブック代理人
弁理士 岩 佐 義 幸 第１図 第２図 ■ ■ ■ Ｍｌ、 Ｍ２ 第５図 第６図 第７図
作用を示すブロック図、 第２図は第２の発明による音声パラメータ符号化方式の
作用を示すブロック図、 第３図は第１の発明による音声パラメータ符号化方式を
実施する符号化装置を示すブロック図、第４図はＬＳＰ
量子化回路４４０の構成を示すブロック図、 第５図は各段のベクトル量子化器の候補を本状に配置し
た例を示す図、 第６図は第２の発明を実施する符号化装置を示すブロッ
ク図、 第７図はＬＳＰ量子化回路６１０の構成を示すブロック
図、 第８図は第３の発明を実施する符号化装置を示すブロッ
ク図、 第９図はＬＳＰ量子化回路７３０の構成を示すブロック
図である。 ５０、４３０．６０５・・・ＬＰＧ分析回路１００、５
０５・・・第１のベクトル量子化回路１２０、１５０．
５１１．５２１・・・減算器１３０、５１５・・・第２
のベクトル量子化回路１６０、５２５・・・第３のベク
トル量子化回路２００、６３５・・・予測ベクトル量子
化回路１８０、２１０．５２０．６４０．７３５・・・
累積歪計算回路 ４１０、７５０・・・バッファメモリ ４４０、６１０．７３０ − ・−ＬＳＰ量子化回路６
００ ・・・・・サブフレーム分割回路５１０ ・
・・・・第１のコードブック５１６ ・・・・・第２
のコードブック５２６ ・・・・・第３のコードブッ
ク６３６、７４５・・・予測係数コードブック代理人
弁理士 岩 佐 義 幸 第１図 第２図 ■ ■ ■ Ｍｌ、 Ｍ２ 第５図 第６図 第７図
Claims (3)
- （１）音声信号を入力し前記音声信号を予め定められた
時間長のフレームに分割し、前記フレーム毎に前記音声
信号のスペクトルパラメータを求め、予め構成したベク
トル量子化コードブックを予め定められた段数だけ継続
接続し、前段のコードブックの誤差信号を次段のコード
ブックでベクトル量子化し、初段から予め定められた段
数まで量子化歪の小さい順に複数種類の候補を出力し、
前記候補の組に対して全段における累積歪あるいは最終
段における歪を計算し、前記累積歪あるいは前記歪を最
小化するコードブックの組を出力することにより前記ス
ペクトルパラメータを量子化することを特徴とする音声
パラメータ符号化方式。 - （２）入力した音声信号をフレームに分割し、さらにフ
レームよりも短いサブフレームに分割し、前記フレーム
あるいは少なくとも一つのサブフレームについて前記音
声信号に対してスペクトルパラメータを求め、予め構成
したベクトル量子化コードブックを予め定められた段数
だけ縦続接続して、前段のコードブックの誤差信号を次
段のコードブックでベクトル量子化し、初段から予め定
められた段数まで量子化歪の小さい順に複数種類の候補
を出力し、前記候補の組に対して全段における累積歪あ
るいは最終段における歪を計算し、予め定められたサブ
フレームに対して前記候補と予め構成した係数コードブ
ックを用いて前記サブフレームのスペクトルパラメータ
を量子化して量子化歪を求め、前記累積歪あるいは前記
歪と前記量子化歪との和を最小化するコードベクトルの
組を出力することにより前記スペクトルパラメータを量
子化することを特徴とする音声パラメータ符号化方式。 - （３）入力した音声信号をフレームに分割し、さらにフ
レームよりも短いサブフレームに分割し、前記フレーム
あるいは少なくとも一つのサブフレームについて前記音
声信号に対してスペクトルパラメータを求め、予め構成
したベクトル量子化コードブックを予め定められた段数
だけ縦続接続して、前段のコードブックの誤差信号を次
段のコードブックでベクトル量子化し、初段から予め定
められた段数まで量子化歪の小さい順に複数種類の候補
を出力し、前記候補の組に対して全段における累積歪あ
るいは最終段における歪を計算し、前記累積歪あるいは
前記歪を最小化するコードベクトルの組を求めて出力し
、予め定められたサブフレームに対して前記コードベク
トルの組と予め構成した係数コードブックを用いて前記
サブフレームのスペクトルパラメータを量子化して量子
化歪を求め前記量子化歪を最小化する係数コードベクト
ルを出力することにより前記スペクトルパラメータを量
子化することを特徴とする音声パラメータ符号化方式。
Priority Applications (9)
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|---|---|---|---|
| JP02297600A JP3114197B2 (ja) | 1990-11-02 | 1990-11-02 | 音声パラメータ符号化方法 |
| CA002054849A CA2054849C (en) | 1990-11-02 | 1991-11-01 | Speech parameter encoding method capable of transmitting a spectrum parameter at a reduced number of bits |
| EP96115033A EP0755047B1 (en) | 1990-11-02 | 1991-11-04 | Speech parameter encoding method capable of transmitting a spectrum parameter at a reduced number of bits |
| EP91118741A EP0483882B1 (en) | 1990-11-02 | 1991-11-04 | Speech parameter encoding method capable of transmitting a spectrum parameter with a reduced number of bits |
| DE69131339T DE69131339T2 (de) | 1990-11-02 | 1991-11-04 | Verfahren zur Kodierung von Sprachparametern, das die Spektrumparameterübertragung mit einer verringerten Bitanzahl ermöglicht |
| EP96115034A EP0753841B1 (en) | 1990-11-02 | 1991-11-04 | Speech parameter encoding method capable of transmitting a spectrum parameter at a reduced number of bits |
| US07/787,596 US5271089A (en) | 1990-11-02 | 1991-11-04 | Speech parameter encoding method capable of transmitting a spectrum parameter at a reduced number of bits |
| DE69132986T DE69132986T2 (de) | 1990-11-02 | 1991-11-04 | Verfahren zur Kodierung eines Sprachparameters mittels Übertragung eines spektralen Parameters mit verringerter Datenrate |
| DE69132987T DE69132987T2 (de) | 1990-11-02 | 1991-11-04 | Verfahren zur Kodierung eines Sprachparameters mittels Übertragung eines spektralen Parameters mit verringerter Datenrate |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP02297600A JP3114197B2 (ja) | 1990-11-02 | 1990-11-02 | 音声パラメータ符号化方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH04171500A true JPH04171500A (ja) | 1992-06-18 |
| JP3114197B2 JP3114197B2 (ja) | 2000-12-04 |
Family
ID=17848662
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP02297600A Expired - Lifetime JP3114197B2 (ja) | 1990-11-02 | 1990-11-02 | 音声パラメータ符号化方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP3114197B2 (ja) |
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| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH0744200A (ja) * | 1993-07-29 | 1995-02-14 | Nec Corp | 音声符号化方式 |
| EP0696026A2 (en) | 1994-08-02 | 1996-02-07 | Nec Corporation | Speech coding device |
| JPH08195722A (ja) * | 1995-01-17 | 1996-07-30 | Nec Corp | スペクトルパラメータを用いた音声信号伝送システムおよびそれに用いられる音声パラメータ符号化装置および復号化装置 |
| EP0756268A2 (en) | 1995-07-27 | 1997-01-29 | Nec Corporation | Speech encoder capable of substantially increasing a codebook size without increasing the number of transmitted bits |
| EP0778561A2 (en) | 1995-12-06 | 1997-06-11 | Nec Corporation | Speech coding device |
| US5774840A (en) * | 1994-08-11 | 1998-06-30 | Nec Corporation | Speech coder using a non-uniform pulse type sparse excitation codebook |
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| WO1998052188A1 (fr) * | 1997-05-15 | 1998-11-19 | Matsushita Electric Industrial Co., Ltd. | Codeur de signaux audio, decodeur de signaux audio, et procede de codage et de decodage de signaux audio |
| US5857168A (en) * | 1996-04-12 | 1999-01-05 | Nec Corporation | Method and apparatus for coding signal while adaptively allocating number of pulses |
| US5873060A (en) * | 1996-05-27 | 1999-02-16 | Nec Corporation | Signal coder for wide-band signals |
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| US5902244A (en) * | 1997-02-05 | 1999-05-11 | Olympus Optical Co., Ltd. | Ultrasonic diagnosis apparatus including simple digital scan converter |
| US5963896A (en) * | 1996-08-26 | 1999-10-05 | Nec Corporation | Speech coder including an excitation quantizer for retrieving positions of amplitude pulses using spectral parameters and different gains for groups of the pulses |
| US6009388A (en) * | 1996-12-18 | 1999-12-28 | Nec Corporation | High quality speech code and coding method |
| US6192334B1 (en) | 1997-04-04 | 2001-02-20 | Nec Corporation | Audio encoding apparatus and audio decoding apparatus for encoding in multiple stages a multi-pulse signal |
| US6208957B1 (en) | 1997-07-11 | 2001-03-27 | Nec Corporation | Voice coding and decoding system |
| US6581031B1 (en) | 1998-11-27 | 2003-06-17 | Nec Corporation | Speech encoding method and speech encoding system |
| US6826526B1 (en) | 1996-07-01 | 2004-11-30 | Matsushita Electric Industrial Co., Ltd. | Audio signal coding method, decoding method, audio signal coding apparatus, and decoding apparatus where first vector quantization is performed on a signal and second vector quantization is performed on an error component resulting from the first vector quantization |
| US6856955B1 (en) | 1998-07-13 | 2005-02-15 | Nec Corporation | Voice encoding/decoding device |
| US6904404B1 (en) | 1996-07-01 | 2005-06-07 | Matsushita Electric Industrial Co., Ltd. | Multistage inverse quantization having the plurality of frequency bands |
| US6973424B1 (en) | 1998-06-30 | 2005-12-06 | Nec Corporation | Voice coder |
| US6978235B1 (en) | 1998-05-11 | 2005-12-20 | Nec Corporation | Speech coding apparatus and speech decoding apparatus |
| US7680669B2 (en) | 2001-03-07 | 2010-03-16 | Nec Corporation | Sound encoding apparatus and method, and sound decoding apparatus and method |
| JP4764956B1 (ja) * | 2011-02-08 | 2011-09-07 | パナソニック株式会社 | 音声符号化装置及び音声符号化方法 |
| WO2012035781A1 (ja) * | 2010-09-17 | 2012-03-22 | パナソニック株式会社 | 量子化装置及び量子化方法 |
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|---|---|---|---|---|
| JP3861400B2 (ja) | 1997-09-01 | 2006-12-20 | セイコーエプソン株式会社 | 電界発光素子およびその製造方法 |
| CN101027799B (zh) | 2004-09-24 | 2010-06-16 | 株式会社半导体能源研究所 | 发光器件 |
| KR101426717B1 (ko) | 2006-12-04 | 2014-08-06 | 가부시키가이샤 한도오따이 에네루기 켄큐쇼 | 발광 소자, 발광 장치 및 전자 기기 |
-
1990
- 1990-11-02 JP JP02297600A patent/JP3114197B2/ja not_active Expired - Lifetime
Cited By (33)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
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| JPH0744200A (ja) * | 1993-07-29 | 1995-02-14 | Nec Corp | 音声符号化方式 |
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