JPH04271400A - 音声符号化方式 - 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】

【０００１】

【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８ｋｂｐｓ以下で高品質に符号化するための
音声符号化方式に関するものである。

【０００２】

【従来の技術】従来の音声符号化方式としては、例えば
、Ｍ．Ｓｃｈｒｏｅｄｅｒ氏とＢ．Ａｔａｌ氏による“
Ｃｏｄｅ−ｅｘｉｔｅｄ　　ｌｉｎｅａｒ　　ｐｒｅｄ
ｉｃｔｉｏｎ：　　Ｈｉｇｈ　　ｑｕａｌｉｔｙ　　ｓ
ｐｅｅｃｈ　　ａｔ　　ｖｅｒｙｌｏｗ　　ｂｉｔ　　
ｒａｔｅｓ”（ＩＥＥＥ　　Ｐｒｏｃ．　　ＩＣＡＳＳ
Ｐ−８５，ｐｐ９３７−９４０，１９８５）と題した論
文（文献１）等に記載されているＣＥＬＰ（Ｃｏｄｅ　
　Ｅｘｃｉｔｅｄ　　ＬＰＣ　　Ｃｏｄｉｎｇ）が知ら
れている。この方式では、送信側で、音声信号に線形予
測分析を施して得られる線形予測残差をｋ次元毎にブロ
ック化し、過去に定めた音源信号を用いて、ブロック化
した線形予測残差から長時間相関（ピッチ相関）成分を
減算することにより音源ベクトルを得る。次に予め作成
した音源コードブックから、音源ベクトルとの２乗距離
が最小となる音源コードベクトルを選択し、その音源コ
ードベクトルに対する最適なゲインを計算する。そして
選択された適応コードベクトル，音源コードベクトル，
それらのゲイン及び線形予測係数を表すインデクスを伝
送する。受信側ではこれらのインデクスを基に音声信号
を再生する。以上の従来方式では、音源コードブックの
ビット数が大きいとき或いはそのコードベクトルの次元
が大きいときに演算量が膨大になるという問題があった
。

【０００３】音源コードブック探索の計算量削減法とし
て、木構造コードブックが知られている。これは例えば
、Ｒ．Ｍ．Ｇｒａｙ氏とＨ．Ａｂｕｔ氏による“Ｆｕｌ
ｌｓｅａｒｃｈ　　ａｎｄ　　ｔｒｅｅ　　ｓｅａｒｃ
ｈｅｄ　　ｖｅｃｔｏｒ　　ｑｕａｎｔｉｚａｔｉｏｎ
　　ｏｆ　　ｓｐｅｅｃｈ　　ｗａｖｅｆｏｒｍｓ”（
ＩＥＥＥ　　Ｐｒｏｃ．　　ＩＣＡＳＳＰ−８２，ｐｐ
．５９３−５９５，１９８２）（文献２）等を参照でき
る。ＣＥＬＰ用に木構造の音源コードブックを作成する
場合、まずトレーニング用の音声信号に線形予測分析を
施して得られる線形予測残差をｋ次元毎にブロック化し
、過去に定めた音源信号を用いて、ブロック化した線形
予測残差から長時間相関（ピッチ相関）成分を減算し、
音源ベクトルを求める。更に同じ手順で多数の音源ベク
トルを作成する。次にこれらの音源ベクトルで生成され
たｋ次元信号空間を段階的に繰り返し分割し、分割毎に
各節点でｋ次元の代表ベクトルを求め、最終段の代表ベ
クトルを符号化におけるコードベクトルとすることによ
りコードブックを作成する。木構造音源コードブックを
探索する場合は、入力された音源ベクトルと各段で分岐
する節点の持つ代表ベクトルとの２乗距離を比較し、距
離の近い方の枝を選択し、次の段の選択された枝へ探索
を進める。これを最終段まで繰り返すことによって、音
源コードベクトルが選択される。

【０００４】

【発明が解決しようとする課題】しかしながら従来の探
索法では、入力された音源ベクトルと最終段で選択され
る音源コードベクトルとの距離が最小となる保証がなく
、再生信号の劣化が生じていた。

【０００５】本発明の目的は、上述した問題を解決し、
音源信号をより効率的にベクトル量子化するための音源
コードブック探索方式を有する音声符号化方式を提供す
ることにある。

【０００６】

【課題を解決するための手段】本発明は、線形予測分析
部と、木構造の各節点に代表ベクトルが付随している音
源コードブックとを有する音声符号化方式において、前
記木構造音源コードブックの根から最終段に至る前記各
節点の代表ベクトルを用いて前記最終段の代表ベクトル
の一つを探索していく過程で、前記最終段を除く少なく
とも一つの段で複数個の節点の代表ベクトルを用いるこ
とを特徴とする。

【０００７】

【作用】本発明による音声符号化方式の作用を説明する
。本発明では、まず線形予測した音声信号の線形予測残
差をブロック化し、ブロック化した線形予測残差から適
応コードブックによる予測信号またはピッチ予測信号を
減算し、音源ベクトルを得る。適応コードブックの詳細
は、Ｗ．Ｂ．Ｋｌｅｉｊｎ氏らによる“Ｉｍｐｒｏｖｅ
ｄ　　ｓｐｅｅｃｈ　　ｑｕａｌｉｔｙ　　ａｎｄ　　
ｅｆｆｉｃｉｅｎｔｖｅｃｔｏｒ　　ｑｕａｎｔｉｚａ
ｔｉｏｎ　　ｉｎ　　ＳＥＬＰ”（Ｐｒｏｃ．ＩＣＡＳ
ＳＰ，ｐｐ．１５５−１５８）と題した論文（文献３）
等を参照できる。次に音源ベクトルに対して、木構造音
源コードブックの探索を行う。図１は、木構造音源コー
ドブックの探索の一例を説明するための図である。ここ
で木構造の深さ２、各節点の枝数３、初段で候補を２個
出すものとしている。各節点の数字は節点の番号である
。括弧内の数字は入力された音源ベクトルに対する各節
点の代表ベクトルの最適度を表す数値であり、ここでは
例として重み付き２乗距離

【数１】

【０００８】

【０００９】を用いている。ここでｘは入力された音源
ベクトル、Ｈは音源ベクトルｘに対応した線形予測係数
から計算された聴感重み付けインパルス応答からなる重
み付け行列、ｃｉはｉ番目のコードベクトル、γはｘの
聴感重み付け再生信号Ｈｘに対するｃｉの最適ゲインで
ある。ｔは行列，ベクトルの転置を示す。図１における
探索法は以下のようである。まず根に入力した入力ベク
トルと第１段目の各節点（０００，００１，００２）の
代表ベクトルとの距離を求め、距離が小さい方から２個
の節点の候補（００１，００２）を探す。次に入力ベク
トルと前記２個の候補の節点に属する第２段目の各節点
（１１０，１１１，１１２，１２０，１２１，１２２）
の代表ベクトルとの距離を計算し、距離の最も小さい節
点（１２０）を探す。最後に、選ばれた節点（１２０）
の代表ベクトルを出力する。従来法、即ち候補を出さな
い場合は、例えば図１の場合、最終段で歪が最小でない
節点（１１０）が選ばれるのに対して、本発明では歪が
最小の代表ベクトルを持つ節点を選ぶことができる。こ
れにより再生音声の音質を向上できる。

【００１０】

【実施例】図２は第１の発明による音声符号化方式を実
施する符号化装置の一例を示すブロック図である。入力
端子１００より音声信号を入力し、１フレーム（例えば
２０ｍｓｅｃ）の音声信号をＬＰＣ分析器１１０とサブ
フレーム分割器１３０へ送る。ＬＰＣ分析器１１０はＬ
ＰＣ分析を行い、ＬＰＣパラメータを重み付けフィルタ
１４０、影響信号減算器１５０、適応コードブック探索
器１６０、重み付け再生フィルタ１７０、木構造コード
ブック候補／音源探索器１８０、重み付け再生フィルタ
１９０へ出力する。サブフレーム分割器１３０は、入力
した１フレーム分の音声信号を例えば４つのサブフレー
ムに分割し、重み付けフィルタ１４０へ出力する。重み
付けフィルタ１４０は、ＬＰＣ分析器１１０からＬＰＣ
パラメータを、サブフレーム分割器１３０から音声信号
を入力し、聴感重み付けを行う。聴感重み付けの詳細は
前記文献１，３を参照できる。影響信号減算器１５０は
、重み付けフィルタ１４０から入力した重み付け信号か
ら、重み付け再生フィルタ１９０から入力した前サブフ
レームの終わりのＬＰＣ次数分の重み付け再生信号によ
る影響信号を減算する。適応コードブック探索器１６０
は、過去の音源によって作られる適応コードブック中か
ら、影響信号減算器１５０より入力した信号と２乗距離
が最小であるコードベクトルを選択し、そのコードベク
トルのインデクスをマルチプレクサ１６５に出力し、そ
のコードベクトルに最適ゲインをかけた信号を出力する
。重み付け再生フィルタ１７０は、適応コードブック探
索器１６０からの入力信号を聴感重み付け再生する。 減算器１７５は、影響信号減算器１５０の出力から重み
付け再生フィルタ１７０の出力を減算した信号を出力す
る。木構造コードブック候補／音源探索器１８０は、減
算器１７５の出力を入力し、音源コードブック探索を行
い、選択した音源コードベクトルのインデクスをマルチ
プレクサ１６５に出力し、その最適音源コードベクトル
に最適ゲインをかけた信号を出力する。加算器１８５は
、適応コードブック探索器１６０と木構造コードブック
候補／音源探索器１８０の各出力の和を出力する。重み
付け再生フィルタ１９０は、加算器１８５の出力を入力
し、その入力信号の聴感重み付け再生信号を影響信号減
算器１５０へ出力する。

【００１１】図３は、図２における木構造コードブック
候補／音源探索器１８０において、木構造の深さを３、
各段で選ばれる候補数を２とした場合の一例を示すブロ
ック図である。入力端子２００は、図２の減算器１７５
の出力を入力し、第１段目代表ベクトル探索器２１０、
第２段目代表ベクトル探索器２２０及び出力音源コード
ベクトル探索器２３０へ送る。入力端子２０５は、図２
のＬＰＣ分析器１１０の出力を入力し、第１段目代表ベ
クトル探索器２１０、第２段目代表ベクトル探索器２２
０及び出力音源コードベクトル探索器２３０に送る。第
１段目代表ベクトル探索器２１０は、入力端子２０５か
ら入力したＬＰＣ係数を用いて、木構造の第１段目の節
点にある代表ベクトルを含む第１段目コードブック２１
５から入力する代表ベクトルと入力端子２００から入力
した音源ベクトルとの重み付き２乗距離を計算し、重み
付き２乗距離の小さい２つの代表ベクトルのインデクス
を出力する。第２段目代表ベクトル探索器２２０は、第
２段目コードブック２２５から、第１段目代表ベクトル
探索器２１０で選ばれたインデクスが示す節点に対応す
る代表ベクトルと入力端子２００からの入力音源ベクト
ルとの前記ＬＰＣ係数を用いた重み付き２乗距離を計算
し、重み付き２乗距離の小さい２つの代表ベクトルのイ
ンデクスを出力する。出力音源コードベクトル探索器２
３０は、第２段目代表ベクトル探索器２２０で選ばれた
インデクスが示す節点に対応する各代表ベクトルと入力
端子２００からの入力音源ベクトルとの前記ＬＰＣ係数
を用いた重み付き２乗距離を計算し、その内重み付き２
乗距離が最小である代表ベクトルを出力端子２４０に、
その代表ベクトルのインデクスを出力端子２４５に出力
する。

【００１２】尚、以上の代表ベクトル探索器或はコード
ベクトル探索器で出力される代表ベクトルを選ぶ際に用
いる距離尺度は、重み付き２乗だけでなく任意のものが
使用可能である。また各代表ベクトル探索器での代表ベ
クトルの選び方は距離が小さいものから順に選ぶという
他に、任意の選択の仕方が可能である。更に各段での候
補数は異なってもよい。

【００１３】また、段数の増加につれて候補の種類及び
探索回数が指数的に増加するので、各段毎に候補数をあ
らかじめ定められた個数に枝刈りしてもよい。このよう
にすると探索に必要な演算量を低減化できる。

【００１４】

【発明の効果】以上に述べたように、本発明によれば、
木構造音源コードブック探索において、各段において複
数個の候補をあげて探索を行うことにより、従来の候補
を出さない場合に比べて良好な音質の音声が得られると
いう大きな効果がある。

【図面の簡単な説明】

【図１】符号化及び音源コードブック作成用のトレーニ
ング信号を作成の際に使用する木構造の音源コードブッ
ク探索の一例を示す図である。

【図２】本発明による音声符号化方式を実施する符号化
装置の一例を示すブロック図である。

【図３】図２の木構造コードブック候補／音源探索器に
おいて、木構造の深さを３とした場合の一例を示すブロ
ック図である。

【符号の説明】

１００　　入力端子 １１０　　ＬＰＣ分析器 １２０　　ＬＳＰ量子化器 １３０　　サブフレーム分割器 １４０　　重み付けフィルタ １５０　　影響信号減算器 １６０　　適応コードブック器 １６５　　マルチプレクサ １７０　　重み付け再生フィルタ １７５　　減算器 １８０　　木構造コードブック候補／音源探索器１８５
　　加算器 １９０　　重み付け再生フィルタ １９５　　出力端子 ２００，２０５　　入力端子 ２１０　　第１段目代表ベクトル探索器２１５　　第１
段目コードブック ２２０　　第２段目代表ベクトル探索器２２５　　第２
段目コードブック ２３０　　出力音源コードベクトル探索器２３５　　出
力音源コードブック ２４０，２４５　　出力端子

Claims (1)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】線形予測分析部と、木構造の各節点に代表
   ベクトルが付随している音源コードブックとを有する音
   声符号化方式において、前記木構造音源コードブックの
   根から最終段に至る前記各節点の代表ベクトルを用いて
   前記最終段の代表ベクトルの一つを探索していく過程で
   、前記最終段を除く少なくとも一つの段で複数個の節点
   の代表ベクトルを用いることを特徴とする音声符号化方
   式。