JPH04344699A - 音声符号化・復号化方法 - 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】

【０００１】

【産業上の利用分野】この発明は雑音符号帳を用い、符
号駆動線形予測符号化、ベクトル和駆動線形予測符号化
に適用され、音声の信号系列を少ない情報量でデジタル
符号化する高能率音声符号化方法、その復号化方法に関
する。

【０００２】

【従来の技術】現在、音声を高能率に符号化する方法と
して、原音声をフレームと呼ばれる５〜５０ｍｓ程度の
一定間隔の区間に分割し、その１フレームの音声を周波
数スペクトルの包絡形状と、その包絡形状に対応する線
形フィルタを駆動するための駆動音源信号という２つの
情報に分離し、それぞれを符号化することが提案されて
いる。その場合、駆動音源信号を符号化する方法として
、駆動音源信号を音声の基本周波数（ピッチ周期）に対
応すると考えられる周期成分と、それ以外の成分（言い
換えれば非周期成分）とに分離して符号化する方法が知
られている。この駆動音源情報の符号化法として符号駆
動線形予測符号化（Ｃｏｄｅ−Ｅｘｃｉｔｅｄ　Ｌｉｎ
ｅａｒ　Ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ　Ｃｏｄｉｎｇ：ＣＥＬ
Ｐ）およびベクトル和駆動線形予測符号化（Ｖｅｃｔｏ
ｒ　Ｓｕｍ　Ｅｘｃｉｔｅｄ　Ｌｉｎｅａｒ　Ｐｒｏｄ
ｉｃｔｉｏｎ　Ｃｏｄｉｎｇ：ＶＳＥＬＰ）法がある。 それぞれの技術については、Ｍ．Ｒ．Ｓｃｈｒｏｅｄｅ
ｒ　ａｎｄ　Ｂ．Ｓ．Ａｔａｌ　：　”Ｃｏｄｅ−Ｅｘ
ｃｉｔｅｄＬｉｎｅａｒ　Ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ（ＣＥ
ＬＰ）　：Ｈｉｇｈ−ｑｕａｌｉｔｙ　Ｓｐｅｅｃｈ　
ａｔ　Ｖｅｒｙ　Ｌｏｗ　Ｂｉｔ　Ｒａｔｅｓ”，　Ｐ
ｒｏｃ．ＩＣＡＳＳＰ’８５，２５．１．１，ｐｐ．９
３７−９４０，１９８５　、およびＩ．Ａ．Ｇｅｒｓｏ
ｎ　ａｎｄ　Ｍ．Ａ．Ｊａｓｉｕｋ　：”Ｖｅｃｔｏｒ
　Ｓｕｍ　Ｅｘｃｉｔｅｄ　Ｌｉｎｅａｒ　Ｐｒｅｄｉ
ｃｔｉｏｎ　（ＶＳＥＬＰ）　Ｓｐｅｅｃｈ　Ｃｏｄｉ
ｎｇ　ａｔ　８　ｋｂｐｓ”，　Ｐｒｏｃ．　ＩＣＡＳ
ＳＰ’９０，Ｓ９．３，ｐｐ．４６１−４６４，１９９
０、に述べられている。

【０００３】これらの符号化方法は、図９に示すように
、入力端子１１に入力された原音声について音声分析部
１２において、その周波数スペクトルの包絡形状を表す
パラメータが計算される。この分析には通常、線形予測
法が用いられる。その線形予測パラメータは線形予測パ
ラメータ符号化部１３で符号化され、その符号化出力は
分岐され、線形予測パラメータ復号化部１４で復号化さ
れ、その復号化された線形予測パラメータが線形予測合
成フィルタ１５のフィルタ係数として設定される。

【０００４】適応符号帳１６において直前の過去の駆動
音源ベクトルをある周期（ピッチ周期）に相当する長さ
で切り出し、その切り出したベクトルをフレームの長さ
になるまで繰り返し、音声の周期成分と対応する時系列
符号ベクトルの候補が出力される。また雑音符号帳１７
，１８から音声の非周期成分と対応する時系列符号ベク
トルの候補が出力される。雑音符号帳１７，１８は図１
０に示すように通常白色ガウス性雑音を基調とし、１フ
レーム分の長さの各種の符号ベクトルが入力音声とは独
立にあらかじめ記憶されている。

【０００５】適応符号帳１６，雑音符号帳１７，１８か
らの各時系列ベクトルの候補は重みつき加算部１９にお
いて、それぞれ乗算部２１１　，２１２　，２１３　で
重みｇ１　，ｇ２　，ｇ３　が乗算され、これら乗算出
力は加算部２２で加算される。この加算出力は駆動音源
ベクトルとして線形予測合成フィルタ１５へ供給され、
合成フィルタ１５から合成（再生）音声が出力される。 この合成音声の入力端子１１からの原音声に対する歪み
が距離計算部２３で計算され、その計算結果に応じて符
号帳検索部２４により、適応符号帳１６における切り出
し長さをかえた候補が選択され、かつ雑音符号帳１７，
１８から他の符号ベクトルが選択され、さらに重みつき
加算部１９の重みｇ１　，ｇ２　，ｇ３　が変更され、
距離計算部２３で計算された歪みが最小になるようにさ
れる。歪み最小となったときの適応符号帳１６の切り出
し長を示す周期符号と、雑音符号帳１７，１８の各符号
ベクトルを示す雑音符号と、重みｇ１　，ｇ２　，ｇ３
　を示す重み符号と、線形予測パラメータ符号とが符号
化出力として出力され、伝送または蓄積される。

【０００６】復号化は図１１に示すように入力された線
形予測パラメータ符号が線形予測パラメータ復号化部２
６で復号化され、その予測パラメータが線形予測合成フ
ィルタ２７にフィルタ係数として設定される。それまで
に得られた直前の過去の駆動音源ベクトルと、入力され
た周期符号とを用いて適応符号帳２８からその周期で過
去の駆動音源ベクトルを切り出し、これをフレーム分繰
り返した時系列符号ベクトルが出力され、また入力され
た雑音符号が示す符号ベクトルが雑音符号帳２９，３１
からそれぞれ時系列ベクトルとして読み出される。これ
ら時系列ベクトルは重みつき加算部３２で入力された重
み符号に応じて、それぞれ重み付けがなされた後、加算
され、その加算出力が駆動音源ベクトルとして合成フィ
ルタ２７へ供給され、合成フィルタ２７から再生音声が
得られる。

【０００７】雑音符号帳２９，３１は符号化に用いられ
た雑音符号帳１７，１８と同一のものとされる。雑音符
号帳は１個のみ、あるいはさらに多くのものが用いられ
ることもある。符号駆動線形予測符号化においては、雑
音符号帳には、候補となるべきすべての符号ベクトルが
直接記憶されてある。つまり、候補となるべき符号ベク
トルの数がＮならば、雑音符号帳に記憶されている符号
ベクトルの数もＮである。

【０００８】ベクトル和駆動線形予測符号化では、雑音
符号帳は図１２に示すように、記憶されているすべての
符号ベクトル（基本ベクトルと呼ぶ）が同時に読み出さ
れ、乗算部３３１　〜３３Ｍ　でそれぞれ雑音符号帳用
復号器３４により＋１または−１が乗算され、その乗算
出力が加算されて出力符号ベクトルとして出力される。 従って、各基本ベクトルに乗算する＋１，−１の組み合
わせにより、出力符号ベクトルの数は２Ｍ　となり、歪
みが最小となるようにこの２Ｍ　の出力符号ベクトルの
１つが選択される。

【０００９】重みつき加算部１９での重みは、周期検索
時（適応符号帳１６の検索時）および符号ベクトル検索
時（雑音符号帳１７，１８の検索時）に論理的に最適に
定まるものをスカラー量子化する方法と、重み用符号帳
を持ち、これの検索を行って歪みが最小となるものを定
める方法とがある。

【００１０】

【発明が解決しようとする課題】ところが、これらの従
来の方法では、駆動音源信号の周期性が前フレームの成
分のみに限定されるため、周期性の表現力が弱く、再生
音声がざらざらして滑らかさに欠けるという欠点を有し
ていた。この発明の目的は従来、前フレームに関する成
分のみで表現されていた駆動音源の周期性の表現力を強
化し、再生された音声をより滑らかに正確に表現する方
法を提供することにある。

【００１１】

【課題を解決するための手段】この発明によれば、音声
の周期性の表現力を強化するため、従来周期性をもたな
かった雑音符号帳から出力される符号ベクトルの一部ま
たは全部、あるいは出力される符号ベクトルの成分の一
部、もしくは複数の雑音符号帳の一部に適応符号帳の出
力時系列符号ベクトルの周期性と同一の周期性をもたせ
る。

【００１２】

【実施例】まずこの発明をＣＥＬＰ（符号駆動線形予測
符号化）の符号化部に適用した場合を示す。全体構成は
図９と同じであり、従来と同様にまず、適応符号帳を用
いて、前フレームの駆動音源ベクトルから、対象フレー
ムの（ピッチ周期に対応すると考えられる）基本周期検
索およびそれに基づいた駆動音源周期成分を作成する。 続いて、雑音符号帳の検索を行うが、この発明では雑音
符号帳の符号ベクトルを周期化する。つまり図１に示す
ように、雑音符号帳１７から１つの符号ベクトルを、基
本周期検索で得られた基本周期Ｌの長さ分３６を切り出
す。この切り出しは符号ベクトルの最初から後ろに向け
て長さＬ分切り出す方法と、最後から前に向けて長さＬ
分切り出す方法とがあるが、図には最初から切り出す方
法を示している。ａに示すように、その切り出し部分３
６をフレーム長に達するまで何度も繰り返し配列して、
周期性符号ベクトルを作成して出力符号ベクトルとする
。それを雑音符号帳１７中のすべての符号ベクトルにつ
いて行い、その中で、合成フィルタに通した再生音声と
原音声間の距離が最小になるものを、最適符号ベクトル
とする。その後の各駆動音源成分の重みの決定は従来の
技術と同様に行う。

【００１３】複数の雑音符号帳を使う場合、その雑音符
号帳のうちの一部の雑音符号帳を図１に示した方法によ
って周期性を持たせ、符号ベクトルを出力させ、残りの
雑音符号帳は非周期性のまゝ用いてもよい。この構成を
とった例を図２に示す。この場合は雑音符号帳１７は周
期性を付けて符号ベクトルを出力し、雑音符号帳１８は
非周期性のまゝ出力している。これによって、駆動音源
における周期成分と非周期成分との自由度比を、周期化
する雑音符号帳と周期化しない雑音符号帳との個数を適
当に振り分けることによって任意に設定でき、その比を
最適に近づけることが可能になる。

【００１４】さらに、ＣＥＬＰの符号化部において１個
の雑音符号帳内の一部の符号ベクトルのみを、上記方法
によって周期化させ、残りを非周期性のまゝにしてもよ
い。例えば図３に示すように、雑音符号帳１７中の符号
ベクトル１〜ＮＳ　はそれぞれ周期性をもたせて出力し
、その他の符号ベクトルＮＳ＋１〜Ｎについては非周期
性のまゝ出力する。この構成によれば、あるフレーム用
の駆動音源信号として、周期化処理された符号ベクトル
と、周期化処理されていない符号ベクトルとのどちらが
適するかを、従来方法とまったく同じ符号帳検索法によ
って、符号ベクトル検索と同時に自動的に決定すること
ができる。つまり、周期成分と非周期成分との自由度比
を各フレームごとに変化させてそれを最適に近づけるこ
とが可能になる。

【００１５】また、図１および図２に示した周期性の付
与はＶＳＥＬＰ（ベクトル和駆動線形予測符号化）にお
ける雑音符号帳についても同様に適応可能である。次に
、ＶＳＥＬＰによる符号化手法にこの発明を適用した例
を示す。図４に示すように、Ｍ個の基本ベクトルのうち
あらかじめ決めたものについては、前記方法で周期化し
て出力し、その他は非周期性のまゝ出力し、これら周期
化された符号ベクトルと、非周期性の符号ベクトルとに
ついてそれぞれ＋１または−１が乗算された後、加算さ
れて出力符号ベクトルとされる。乗算部３３１　〜３３
Ｍ　に対する符号の変更は従来と同様に行って出力符号
ベクトルの最適化を行う。このようにしてある雑音符号
帳における基本ベクトルの一部のみに周期性をもたせ、
残りをそのまゝ非周期性にすることによって、周期性の
基本ベクトルと非周期性の基本ベクトルの本数比、つま
り駆動音源ベクトルの周期成分と非周期成分との自由度
比を任意に設定でき、比を最適に近づけることが可能に
なる。この比はあらかじめ設定する。

【００１６】またこの方法によれば、最適符号ベクトル
検索の後、符号ベクトルの周期化成分（周期化を行った
基本ベクトルのみをＶＳＥＬＰ方式により重みつき加算
する）と非周期化成分（同じく周期化を行っていない基
本ベクトルのみをＶＳＥＬＰ方式により重みつき加算す
る）とを分離することが可能である。そこで例えば図５
に示すように最適符号ベクトル検索後の各駆動音源成分
の重み符号化において、出力される１つの符号ベクトル
内の周期成分と非周期成分とを別々の重みをつけること
ができる。基本ベクトル１〜ＭＳ　については周期性を
与え、これらに±１を乗算したものを加算部３７で加算
し、残りの基本ベクトルＭＳ　＋１〜Ｍについては非周
期性のまゝ±を乗算したものを加算部３８で加算し、こ
れら加算部３７，３８の出力をそれぞれ乗算部２１２　
′，２１２　″で重みｇ２　′，ｇ２　″を乗算して加
算部２２へ供給するようにする。この場合、まず最適符
号ベクトルの決定を行い、その後、上記手法で符号ベク
トル内の周期成分と非周期成分とに分けて、それぞれに
最適な重みの検索を行う。このようにしてフレームごと
に駆動音源ベクトルの周期成分と非周期成分との成分比
を変えて、そのフレームに最適な値にすることが可能で
ある。

【００１７】図６に示すように、例えば各４つの符号ベ
クトルからなる副雑音符号帳３９１，３９２　からそれ
ぞれ１つ選択した各符号ベクトルをそれぞれ基本ベクト
ルとし、その一部、この例では副雑音符号帳３９１の出
力を周期化し、その他は非周期性のまゝとし、これらに
それぞれ±１を乗算して、両基本ベクトルを加算して出
力符号ベクトルとしてもよい。

【００１８】この図６の構成において図７に示すように
、各副雑音符号帳３９１　，３９２　において一部の符
号ベクトルのみを周期化してもよい。図７では４個の符
号ベクトル中の各２個の符号ベクトルを周期化している
。 上述では、符号化についてこの発明を説明したが、復号
化においても、符号化における雑音符号帳と同一とする
。

【００１９】

【発明の効果】以上述べたように、この発明によれば、
駆動音源信号中の雑音符号ベクトルが周期化されるため
、再生音声は滑らかなものとなる。その場合、駆動音源
信号の周期成分および非周期成分の比を任意に設定でき
、比を最適に近づけることができる。また、１個の雑音
符号帳の一部の符号ベクトルを周期化することによって
、この自由度比をフレームごとに変化させることができ
る。さらに、周期・非周期それぞれの成分に対し、フレ
ームごとに異なった重みをつけることができ、重み符号
帳の検索によってそのフレームに最適な重み比にするこ
とが可能になる。

【００２０】４ｋｂｉｔ／ｓ程度の音声符号化の場合の
音質改善効果の一例を、図８に示す。図８Ａは周期化処
理を行ったＭＳ　個の基本ベクトルのＶＳＥＬＰ形式雑
音符号帳と、周期化処理を行わない（１２−ＭＳ　）個
の基本ベクトルのＶＳＥＬＰ形式雑音符号帳とをそれぞ
れ１個ずつ使った場合の、ＳＮＲおよびセグメンタルＳ
ＮＲである。また、図８Ｂは図４で、基本ベクトルの数
Ｍを１２とした１個の雑音符号帳を用い、その基本ベク
トルの内ＭＳ　個を周期化処理した場合のＳＮＲおよび
セグメンタルＳＮＲである。これらによれば、この発明
は４ｋｂｉｔ／ｓ程度の符号化で周期化処理を行わない
従来方式（ＭＳ　＝０）と比較して量子化雑音を１ｄＢ
程度小さくすることができ、この発明によって合成音声
品質を改善することができることがわかる。聴感から判
断すると、ＭＳ　＝９か１０程度が特によい。

【図面の簡単な説明】

【図１】この発明の第１の実施例で、ＣＥＬＰ系雑音符
号帳における符号ベクトル周期化部を示す図。

【図２】この発明の第２の実施例で、複数の雑音符号帳
を用いたとき、一部の符号帳内のすべての符号ベクトル
に周期化処理をした場合の符号帳および符号帳検索部を
示す図。

【図３】この発明の第３の実施例で、１つの雑音符号帳
内の一部の符号ベクトルに周期化処理をした場合の符号
帳を示す図。

【図４】この発明の第４の実施例で、ＶＳＥＬＰ系雑音
符号帳における符号ベクトル周期化部を示す図。

【図５】この発明の第５の実施例で、ＶＳＥＬＰ系雑音
符号帳の周期成分と非周期成分に別々に重みをつける場
合の、雑音符号帳、雑音符号帳検索部および駆動音源重
み検索部を示す図。

【図６】この発明の第６の実施例で、主雑音符号帳の各
符号ベクトルを複数のＣＥＬＰ形式副雑音符号帳出力の
線形結合として構成したときに、複数の副雑音符号帳の
うち一部の符号帳内のすべての符号ベクトルを周期化し
た場合の例を示す図。

【図７】この発明の第７の実施例で、主雑音符号帳の各
符号ベクトルを複数のＣＥＬＰ形式副雑音符号帳出力の
線形結合として構成したときに、それぞれの副雑音符号
帳の一部の符号ベクトルを周期化した場合の例を示す図
。

【図８】この発明の効果を示すＳＮＲおよびセグメンタ
ルＳＮＲの図。

【図９】線形予測符号化装置の一般的構成を示すブロッ
ク図。

【図１０】ＣＥＬＰにおける雑音符号帳を示す図。

【図１１】線形予測符号化の復号化装置の一般的構成を
示すブロック図。

【図１２】ＶＳＥＬＰにおける雑音符号帳を示す図。

Claims (4)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】　　フレーム単位に、雑音符号帳からの時
   系列ベクトルで合成フィルタを駆動して音声を再生する
   ことを利用して符号化する音声符号方法において、フレ
   ームごとにピッチ周期を求め、上記雑音符号帳の符号ベ
   クトルを上記ピッチ周期ごとに繰り返して周期化し、上
   記合成フィルタより出力される合成音声の入力音声に対
   する歪みが最小となるように、上記雑音符号帳の中から
   符号ベクトルを検索することを特徴とする音声符号化方
   法。
2. 【請求項２】　　フレーム単位に雑音符号帳からの時系
   列ベクトルで合成フィルタを駆動して音声を再生する音
   声復号化方法において、上記雑音符号帳の符号ベクトル
   をピッチ周期ごとに繰り返して周期化して音声を合成す
   ることを特徴とする音声復号化方法。
3. 【請求項３】　　上記雑音符号帳中の上記周期化された
   符号ベクトルと、周期化されない符号ベクトルとを線形
   結合して上記雑音符号帳の出力符号ベクトルとすること
   を特徴とする請求項１または２記載の音声符号化・復号
   化方法。
4. 【請求項４】　　上記雑音符号帳中の上記周期化された
   符号ベクトルと周期化されない符号ベクトルとを重み比
   を一定としてけ重みつき加算して出力符号ベクトルとし
   、最適符号ベクトルの検索の後、その符号ベクトルにつ
   いて上記重み比を変化させて歪みが最小となる重み比を
   決定することを特徴とする請求項１記載の音声符号化方
   法。