JPH0438169B2 - - Google Patents
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- JPH0438169B2 JPH0438169B2 JP60122967A JP12296785A JPH0438169B2 JP H0438169 B2 JPH0438169 B2 JP H0438169B2 JP 60122967 A JP60122967 A JP 60122967A JP 12296785 A JP12296785 A JP 12296785A JP H0438169 B2 JPH0438169 B2 JP H0438169B2
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Landscapes
- Transmission Systems Not Characterized By The Medium Used For Transmission (AREA)
- Compression, Expansion, Code Conversion, And Decoders (AREA)
Description
【発明の詳細な説明】
〔産業上の利用分野〕
本発明はボコーダ・ドリブン型適応ビツト割当
変換符号化装置に関し、特に音声の高品質化のた
めの音声信号のフレーム化処理を行う装置に関す
る。
変換符号化装置に関し、特に音声の高品質化のた
めの音声信号のフレーム化処理を行う装置に関す
る。
音声信号の符号化技術は、音声の蓄積、デイジ
タル伝送等に使用される極めて重要な技術であ
る。この音声信号の符号化技術は、波形符号化方
式と呼ばれるものと、パラメータ符号化方式と呼
ばれるものと大きく２つの分けられる。
タル伝送等に使用される極めて重要な技術であ
る。この音声信号の符号化技術は、波形符号化方
式と呼ばれるものと、パラメータ符号化方式と呼
ばれるものと大きく２つの分けられる。
波形符号化方式は音声波形を波形領域で符号化
するもので、その符号化速度は、例えば64〜
24Kbits／secである。この符号化方式の代表例と
してはlog−PCM，Ａ△Ｍ，ADPCM等があり、
一般に公衆電話回線程度の音声品質を求められて
いる。
するもので、その符号化速度は、例えば64〜
24Kbits／secである。この符号化方式の代表例と
してはlog−PCM，Ａ△Ｍ，ADPCM等があり、
一般に公衆電話回線程度の音声品質を求められて
いる。
一方、パラメータ符号化方式は音声波形から音
声波形の特徴パラメータを抽出して符号化するも
のであり、その符号化速度は例えば9.6〜
1.2Kbits／secである。このパラメータ符号化方
式の代表例としては、CH VOCODER，LPC−
VOCODER等があり、一般に業務電話回線程度
の音声品質を求められている。
声波形の特徴パラメータを抽出して符号化するも
のであり、その符号化速度は例えば9.6〜
1.2Kbits／secである。このパラメータ符号化方
式の代表例としては、CH VOCODER，LPC−
VOCODER等があり、一般に業務電話回線程度
の音声品質を求められている。
近年、無線系による移動通信の秘匿化、デイジ
タル化が自動車電話等で要求されており、このた
め音声符号化を行なう必要がある。従来の移動通
信系が有する伝送炉の品質から安定に使用し得る
符号速度は24〜9.6Kbits／secであるが、自動車
電話等の移動通信系は音声品質として公衆電話回
線程度が要求されるため、波形符号化方式、パラ
メータ符号化方式共に符号化速度と音声品質との
関係を満足し得ていない。
タル化が自動車電話等で要求されており、このた
め音声符号化を行なう必要がある。従来の移動通
信系が有する伝送炉の品質から安定に使用し得る
符号速度は24〜9.6Kbits／secであるが、自動車
電話等の移動通信系は音声品質として公衆電話回
線程度が要求されるため、波形符号化方式、パラ
メータ符号化方式共に符号化速度と音声品質との
関係を満足し得ていない。
ところで、24〜9.6Kbits／sec程度の符号化速
度において、公衆電話回線程度の音声品質を目差
す第３の音声符号化技術が高能率波形符号化と呼
ばれる技術であり、その代表的なものにボコーダ
ドリブン型適応ビツト割当変換符号化装置があ
る。
度において、公衆電話回線程度の音声品質を目差
す第３の音声符号化技術が高能率波形符号化と呼
ばれる技術であり、その代表的なものにボコーダ
ドリブン型適応ビツト割当変換符号化装置があ
る。
このボコーダ・ドリブン型適応ビツト割当変換
符号化装置は、あらかじめ決められた固定のフレ
ーム長で切り出された音声信号をフーリエ変換等
の直行変換手段により波形数成分に分解し、さら
に各周波数成分を量子化することにより量子化雑
音の聞え方を周波数領域で制御し、聴覚的な信号
対雑音化を向上させている。この周波数成分を量
子化する際にはスペクトル包絡を求め、更に求め
られたスペクトル包絡と各周波数成分との差を量
子化することにより量子化の高能率化を計つてい
る。また各周波数成分に対するビツト割当をスペ
クトル包絡情報を利用して、スペクトル構造に適
応して制御することにより量子化雑音の聞え方を
周波数領域で制御している。
符号化装置は、あらかじめ決められた固定のフレ
ーム長で切り出された音声信号をフーリエ変換等
の直行変換手段により波形数成分に分解し、さら
に各周波数成分を量子化することにより量子化雑
音の聞え方を周波数領域で制御し、聴覚的な信号
対雑音化を向上させている。この周波数成分を量
子化する際にはスペクトル包絡を求め、更に求め
られたスペクトル包絡と各周波数成分との差を量
子化することにより量子化の高能率化を計つてい
る。また各周波数成分に対するビツト割当をスペ
クトル包絡情報を利用して、スペクトル構造に適
応して制御することにより量子化雑音の聞え方を
周波数領域で制御している。
従来のボコーダ・ドリブン型適応ビツト割当変
換符号化装置では符号化速度を例えば16〜
9.6Kbits／sec程度の比較的低速にした場合に、
割当てられるビツト数が減少し、各周波数成分の
量子化精度が低下し、合成音声が劣化する欠点を
有していた。
換符号化装置では符号化速度を例えば16〜
9.6Kbits／sec程度の比較的低速にした場合に、
割当てられるビツト数が減少し、各周波数成分の
量子化精度が低下し、合成音声が劣化する欠点を
有していた。
この従来のボコーダ・ドリブン型適応ビツト割
当変換符号化装置においては、合成音声がフレー
ム化されているために各フレーム間のつなぎ目に
て音声信号が不連続となり、合成後の音質の劣化
の大きな要因となり、特に音声信号レベルの大き
な部分がフレームのつなが目にかかると、音質の
劣化は著しくなるという問題があつた。
当変換符号化装置においては、合成音声がフレー
ム化されているために各フレーム間のつなぎ目に
て音声信号が不連続となり、合成後の音質の劣化
の大きな要因となり、特に音声信号レベルの大き
な部分がフレームのつなが目にかかると、音質の
劣化は著しくなるという問題があつた。
本発明の目的は、このような問題点を解決し、
合成音による音質劣化を改善し、聴覚的な聞えを
良くした符号化装置を提供することにある。
合成音による音質劣化を改善し、聴覚的な聞えを
良くした符号化装置を提供することにある。
本発明の構成は、デイジタル化された音声入力
信号を所定のフレーム長で切出し、この切出され
た音声信号をフーリエ変換などの直行変換手段に
より周波数成分に分解し、これら周波数成分を量
子化して符号化する適応ビツト割当変換符号化装
置において、前記デイジタル化音声入力信号レベ
ルの各サンプル値に対する絶対値を算出する絶対
値算出手段と、この絶対値算出手段の出力を平滑
化する平滑化手段と、この平滑化手段の出力から
固定フレーム長NXを中心とした所定サンプル値
nAの範囲NX±nAで最小値を求める最小値検出手
段と、この最小値検出手段の最小値に対応したサ
ンプル値inioにより決まるフレーム長NX＋inioを
最適フレーム長Ｎとして算出するフレーム長算出
手段とを含み、前記最適フレーム長Ｎごとに前記
音声入力信号の符号化を行うことを特徴とする。
信号を所定のフレーム長で切出し、この切出され
た音声信号をフーリエ変換などの直行変換手段に
より周波数成分に分解し、これら周波数成分を量
子化して符号化する適応ビツト割当変換符号化装
置において、前記デイジタル化音声入力信号レベ
ルの各サンプル値に対する絶対値を算出する絶対
値算出手段と、この絶対値算出手段の出力を平滑
化する平滑化手段と、この平滑化手段の出力から
固定フレーム長NXを中心とした所定サンプル値
nAの範囲NX±nAで最小値を求める最小値検出手
段と、この最小値検出手段の最小値に対応したサ
ンプル値inioにより決まるフレーム長NX＋inioを
最適フレーム長Ｎとして算出するフレーム長算出
手段とを含み、前記最適フレーム長Ｎごとに前記
音声入力信号の符号化を行うことを特徴とする。
次に本発明の実施例を図面により詳細に説明す
る。
る。
第１図は本発明の一実施例のブロツク図で、送
信側の音声の分析、量子化を行なう符号器１と、
受信側の音声の合成を行なう復号器２とから構成
される。
信側の音声の分析、量子化を行なう符号器１と、
受信側の音声の合成を行なう復号器２とから構成
される。
第２図は第１図の符号器１のブロツク図であ
る。符号器１の入力端子３より加えられた音声信
号は、Ａ／Ｄ変換器１１によりデイジタル信号に
変換された後、バツフアレンジスタ１２に入力さ
れる。一方、フレーム長算出器２６で決められた
Ｎサンプルの量子化データを１フレームとしてバ
ツフア・レジスタ１２より出力されて、次の窓処
理器１３で窓処理が行なわれる。この窓処理は後
段の離散コサイン変換において音声信号のスペク
トル広がりを小さくしてスペクトル包絡の推定を
容易にすることと、合成の際のフレームのつなぎ
目による音質の劣化を軽減するために行なわれ
る。
る。符号器１の入力端子３より加えられた音声信
号は、Ａ／Ｄ変換器１１によりデイジタル信号に
変換された後、バツフアレンジスタ１２に入力さ
れる。一方、フレーム長算出器２６で決められた
Ｎサンプルの量子化データを１フレームとしてバ
ツフア・レジスタ１２より出力されて、次の窓処
理器１３で窓処理が行なわれる。この窓処理は後
段の離散コサイン変換において音声信号のスペク
トル広がりを小さくしてスペクトル包絡の推定を
容易にすることと、合成の際のフレームのつなぎ
目による音質の劣化を軽減するために行なわれ
る。
従来の符号化処理では、フレーム間に重なりを
設けてフレームごとに変換処理を行うことにより
生ずるフレーム間のつなぎ目による不連続性を吸
収している。特に音声信号レベルの大きな部分が
フレームのつなぎ目にかかると、フーリエ変換処
理（フーリエ級数展開のGibbs現象）と同様に、
フレーム端での変換誤差が大きくなり、大きな音
質の劣化を発生するので、フレーム間の重なり処
理が重要となる。
設けてフレームごとに変換処理を行うことにより
生ずるフレーム間のつなぎ目による不連続性を吸
収している。特に音声信号レベルの大きな部分が
フレームのつなぎ目にかかると、フーリエ変換処
理（フーリエ級数展開のGibbs現象）と同様に、
フレーム端での変換誤差が大きくなり、大きな音
質の劣化を発生するので、フレーム間の重なり処
理が重要となる。
一方、本発明では、このようなフレーム間の重
なり処理を考えずに、信号レベルの最小点でフレ
ームが切れるように処理することを特徴とする。
そのため重なり処理に必要な冗長な量子化ビツト
数が不要となり、それだけ音声の量子化雑音を少
なくできることになる。
なり処理を考えずに、信号レベルの最小点でフレ
ームが切れるように処理することを特徴とする。
そのため重なり処理に必要な冗長な量子化ビツト
数が不要となり、それだけ音声の量子化雑音を少
なくできることになる。
この窓処理後、離散コサイン変換器１４で直行
変換が行なわれ、Ｎ個の直行変換計数が求められ
る。このＮ個の直交変換係数はスペクトル包絡を
求めるために、各々２乗器１６で２乗されてＮポ
イントの逆フリーエ変換を逆フリーエ変換器１７
により行なう。この逆フーリエ変換器１７の出力
からLPC分析器１８とスペクトル包絡推定器１
９とによりスペクトル包絡を求める。なお、この
具体的算出方法としては、「電子通信学会論文誌」
1970／１ Vol.53−Ａ No.１に掲載の論文「統計
的手法による音声スペクトル密度とホルマント周
波数の推定」の中に(1)式を用いて行うことができ
る。
変換が行なわれ、Ｎ個の直行変換計数が求められ
る。このＮ個の直交変換係数はスペクトル包絡を
求めるために、各々２乗器１６で２乗されてＮポ
イントの逆フリーエ変換を逆フリーエ変換器１７
により行なう。この逆フーリエ変換器１７の出力
からLPC分析器１８とスペクトル包絡推定器１
９とによりスペクトル包絡を求める。なお、この
具体的算出方法としては、「電子通信学会論文誌」
1970／１ Vol.53−Ａ No.１に掲載の論文「統計
的手法による音声スペクトル密度とホルマント周
波数の推定」の中に(1)式を用いて行うことができ
る。
適応ビツト割当て制御器２０は前記スペクトル
包絡情報により各スペクトル成分の割当てビツト
数と量子化ステツプ幅とを算出する。量子化エン
コーダ１５は適応ビツト割当て制御２０により求
められた各スペクトル成分の割当てビツト数とス
テツプ幅より量子化とエンコードを行う。サイド
情報エンコーダ２１はLPC（線形予測符号化：
Linear Predictive Coding）分析器１８により
求められたＬ個のLPC係数をサイド情報に割当
てられたビツト数に従つてエンコードを行う。量
子化エンコーダ１５からのスペクトル微細情報、
サイド情報エンコーダ２１からのサイド情報およ
びフレーム情報エンコーダ２７からのフレーム情
報は、マルチブレクサ２２により送信データ列に
配置されて符号出力端子から出力される。
包絡情報により各スペクトル成分の割当てビツト
数と量子化ステツプ幅とを算出する。量子化エン
コーダ１５は適応ビツト割当て制御２０により求
められた各スペクトル成分の割当てビツト数とス
テツプ幅より量子化とエンコードを行う。サイド
情報エンコーダ２１はLPC（線形予測符号化：
Linear Predictive Coding）分析器１８により
求められたＬ個のLPC係数をサイド情報に割当
てられたビツト数に従つてエンコードを行う。量
子化エンコーダ１５からのスペクトル微細情報、
サイド情報エンコーダ２１からのサイド情報およ
びフレーム情報エンコーダ２７からのフレーム情
報は、マルチブレクサ２２により送信データ列に
配置されて符号出力端子から出力される。
ここでフレーム長Ｎの算出過程について説明す
る。Ｍ＞Ｎの関係を満たすサンプル数Ｍのデータ
が蓄積されたバツフア・レジスタ１２から取り出
されたデータ群x1，x2，……，xM-1，xMは、絶
対値演算器２３に送られて各データの絶対値が算
出され蓄積される。次に、この絶対値演算の行わ
れたデータ群｜x1｜，｜x2｜，……｜xM-1｜，｜
xM｜は平滑器２４により平滑化されたデータ群
y1，y2，……yM-1，yMに変換される。この平滑器
２４の演算は、例えば移動平均、低減フイルタに
よる演算などである。これら平滑化されたデータ
群y1，y2，……yM-1，yMの中から最小値検出器２
５により最小値yiminが求められる。この最小値
yminはyi−yi+1の演算結果の極性とyiの値とから
求められ、yi−yi+1の演算結果の極性が正から負
に変化する点の中でyiが最小のものとして算出さ
れる。この演算の対象となるサンプル点の時間範
囲は、サンプル点のサフイツクスをｉとすると、
（NX−nA）≦ｉ≦（NX−nA）の範囲のもので、NX
は基本となるフレーム長を表わしており、例えば
256である。nAは音声の特徴抽出、ハードウエア
あるいは伝送タイミングにより決定される値で検
出されるｉの値に制限を与えるためのものであ
る。 この最小値検出器２５により求められた最
終値yiminのサフイツクスiminをもとにフレーム
長算出器２６によつて窓処理器１３及び離散コサ
イン変換器１４で用いられるフレーム長Ｎが算出
される。この求められたフレーム長Ｎは受信側で
も用いるためにフレーム長エンコーダ２７に入力
され符号化された後マルチブレクサ２２に送られ
る。
る。Ｍ＞Ｎの関係を満たすサンプル数Ｍのデータ
が蓄積されたバツフア・レジスタ１２から取り出
されたデータ群x1，x2，……，xM-1，xMは、絶
対値演算器２３に送られて各データの絶対値が算
出され蓄積される。次に、この絶対値演算の行わ
れたデータ群｜x1｜，｜x2｜，……｜xM-1｜，｜
xM｜は平滑器２４により平滑化されたデータ群
y1，y2，……yM-1，yMに変換される。この平滑器
２４の演算は、例えば移動平均、低減フイルタに
よる演算などである。これら平滑化されたデータ
群y1，y2，……yM-1，yMの中から最小値検出器２
５により最小値yiminが求められる。この最小値
yminはyi−yi+1の演算結果の極性とyiの値とから
求められ、yi−yi+1の演算結果の極性が正から負
に変化する点の中でyiが最小のものとして算出さ
れる。この演算の対象となるサンプル点の時間範
囲は、サンプル点のサフイツクスをｉとすると、
（NX−nA）≦ｉ≦（NX−nA）の範囲のもので、NX
は基本となるフレーム長を表わしており、例えば
256である。nAは音声の特徴抽出、ハードウエア
あるいは伝送タイミングにより決定される値で検
出されるｉの値に制限を与えるためのものであ
る。 この最小値検出器２５により求められた最
終値yiminのサフイツクスiminをもとにフレーム
長算出器２６によつて窓処理器１３及び離散コサ
イン変換器１４で用いられるフレーム長Ｎが算出
される。この求められたフレーム長Ｎは受信側で
も用いるためにフレーム長エンコーダ２７に入力
され符号化された後マルチブレクサ２２に送られ
る。
これらＭ，Ｎ，NX，nA，ｉの関係は、第３図
に示すように要約される。すなわち、前回に決定
されたフレーム長NXをもとに、NX±nAの最小点
検出範囲（ｉ）に中から最小値におけるサフイツ
クスiminを決定し、このNX±iminが今回決定す
べきＮに相当する。なお、サフイツクスｉは、基
本となるフレーム（フレーム長NX）の最初のデ
ータをｉ＝０とした場合のシリアルデータ番号に
対応する。
に示すように要約される。すなわち、前回に決定
されたフレーム長NXをもとに、NX±nAの最小点
検出範囲（ｉ）に中から最小値におけるサフイツ
クスiminを決定し、このNX±iminが今回決定す
べきＮに相当する。なお、サフイツクスｉは、基
本となるフレーム（フレーム長NX）の最初のデ
ータをｉ＝０とした場合のシリアルデータ番号に
対応する。
第４図は第１図の復号器２の機能系統を示すブ
ロツク図である。符号器１からの送信データは、
符号入力端子５に入力され、デマルチブレクサ３
１に加えられ復号処理が容易なデータ型式に再配
置される。サイド情報デコーダ３７は受信データ
の中からサイド情報をデコードし、Ｌ個のLPC
計数を復号する。符号器１のスペクトル包絡推定
器１９、適応ビツト割当て制御器２０による処理
とまったく同様の処理を、復号器２のスペクトル
包絡推定器３８と適応ビツト割当て制御器３９と
により行い、符号器１とまったく同一の割当てビ
ツト数と量子化ステツプ幅が求められる。
ロツク図である。符号器１からの送信データは、
符号入力端子５に入力され、デマルチブレクサ３
１に加えられ復号処理が容易なデータ型式に再配
置される。サイド情報デコーダ３７は受信データ
の中からサイド情報をデコードし、Ｌ個のLPC
計数を復号する。符号器１のスペクトル包絡推定
器１９、適応ビツト割当て制御器２０による処理
とまったく同様の処理を、復号器２のスペクトル
包絡推定器３８と適応ビツト割当て制御器３９と
により行い、符号器１とまったく同一の割当てビ
ツト数と量子化ステツプ幅が求められる。
デコーダ３２は適応ビツト割当て制御器３９と
により求められた割当てビツト数とステツプ幅と
によりデコード処理が行なわれる。逆離散コサイ
ン変換器３３はデコーダ３２の出力信号を逆コサ
イン変換する。逆変換された音声信号は１フレー
ムごとにバツフア・レジスタ３４，Ｄ／Ａ変換器
３５を介して音声出力端子６から出力される。ま
た、窓処理及び逆離散コサイン変換等で用いられ
るフレーム長Ｎは、符号器１より送られて来たデ
ータをデマルチブレクサ３１、フレーム長デコー
ダ３６を介してフレーム長として復号され、窓処
理器３３及び逆離散コサイン変換器３４等に加え
られる。
により求められた割当てビツト数とステツプ幅と
によりデコード処理が行なわれる。逆離散コサイ
ン変換器３３はデコーダ３２の出力信号を逆コサ
イン変換する。逆変換された音声信号は１フレー
ムごとにバツフア・レジスタ３４，Ｄ／Ａ変換器
３５を介して音声出力端子６から出力される。ま
た、窓処理及び逆離散コサイン変換等で用いられ
るフレーム長Ｎは、符号器１より送られて来たデ
ータをデマルチブレクサ３１、フレーム長デコー
ダ３６を介してフレーム長として復号され、窓処
理器３３及び逆離散コサイン変換器３４等に加え
られる。
第５図、第６図、第７図および第８図は第２図
の符号器の絶対値演算器２３、平滑器２４、最小
値検出器２５およびフレーム長算出器２６の各具
体例を示すブロツク図である。
の符号器の絶対値演算器２３、平滑器２４、最小
値検出器２５およびフレーム長算出器２６の各具
体例を示すブロツク図である。
第５図の絶対値演算器２３は、タイミング信号
発生器２３０からのクロツクにより駆動され、入
力レジスタ２３１と、このレジスタ２３１の出力
ｘと“０”ｙとの比較器２３２と、レジスタ２３
１の出力と“−１”との乗算器２３３と、この乗
算器２３３の出力とレジスタ２３１の出力とを比
較器２３２の出力により切換えるスイツチ回路２
３４と、出力レジスタ２３５とから構成される。
発生器２３０からのクロツクにより駆動され、入
力レジスタ２３１と、このレジスタ２３１の出力
ｘと“０”ｙとの比較器２３２と、レジスタ２３
１の出力と“−１”との乗算器２３３と、この乗
算器２３３の出力とレジスタ２３１の出力とを比
較器２３２の出力により切換えるスイツチ回路２
３４と、出力レジスタ２３５とから構成される。
第６図の平滑器２４は、シリアルレジスタ２４
１と、このレジスタ２４１の各出力を加算する加
算器２４２と、出力レジスタ２４３とから構成さ
れる。
１と、このレジスタ２４１の各出力を加算する加
算器２４２と、出力レジスタ２４３とから構成さ
れる。
第７図の最小値検出器２５は、入力レジスタ２
５１と、出力用最小値ストアレジスタ２５４と、
これらレジスタ２５１，２５４の各出力（ｘ，
ｙ）を比較する比較器２５２と、この比較器２５
２の出力（ｘ＜ｙ）を微分する微分器２５３とか
ら構成され、微分器２５３の出力がラツチ信号と
なつて最少値ストアレジスタ２５４に最小値を記
憶する。
５１と、出力用最小値ストアレジスタ２５４と、
これらレジスタ２５１，２５４の各出力（ｘ，
ｙ）を比較する比較器２５２と、この比較器２５
２の出力（ｘ＜ｙ）を微分する微分器２５３とか
ら構成され、微分器２５３の出力がラツチ信号と
なつて最少値ストアレジスタ２５４に最小値を記
憶する。
第８図のフレーム長算出器は、エンドアドレス
iENDおよびスタートアドレスiSTの各バツフアレジ
スタ２６１，２６２と、引算器２６３，２６４
と、引算器２６４の出力“１”とを加算してiEND
−iST＋１を演算する加算器２６５と、この加算
器２６５と、この加算器２６５の出力をとり出す
フレーム長ストアアドレスレジスタ２６６とから
構成される。引算器２６３はアドレスiENDからサ
ンプルフレーム長NXを引算し、引算器２６４は
エンドアドレスiENDからスタートアドレスiSTを差
引き、この出力をバツフアレジスタ２６２に入力
する。
iENDおよびスタートアドレスiSTの各バツフアレジ
スタ２６１，２６２と、引算器２６３，２６４
と、引算器２６４の出力“１”とを加算してiEND
−iST＋１を演算する加算器２６５と、この加算
器２６５と、この加算器２６５の出力をとり出す
フレーム長ストアアドレスレジスタ２６６とから
構成される。引算器２６３はアドレスiENDからサ
ンプルフレーム長NXを引算し、引算器２６４は
エンドアドレスiENDからスタートアドレスiSTを差
引き、この出力をバツフアレジスタ２６２に入力
する。
本発明は、以上説明したように、音声信号のフ
レーム化処理における音質の主な劣化要因として
は、量子化雑音によるものとフレームのつなぎ目
によるものがあるが、信号レベルの大きな部分が
フレームのつなぎ目にかからない様に、信号レベ
ルの最小点を検出して、この点のサンプル値inio
でフレーム長を決めているので、フレームの切れ
目での信号レベルの変動が少なくなり、フレーム
のつなぎ目による合成音声の音質の劣化を軽減
し、特に聴覚的な聞えを改善することができる。
レーム化処理における音質の主な劣化要因として
は、量子化雑音によるものとフレームのつなぎ目
によるものがあるが、信号レベルの大きな部分が
フレームのつなぎ目にかからない様に、信号レベ
ルの最小点を検出して、この点のサンプル値inio
でフレーム長を決めているので、フレームの切れ
目での信号レベルの変動が少なくなり、フレーム
のつなぎ目による合成音声の音質の劣化を軽減
し、特に聴覚的な聞えを改善することができる。
第１図は本発明の一実施例のブロツク図、第２
図は第１図の符号器のブロツク図、第３図は第１
図の符号器のフレーム長Ｎを説明する模式図であ
る。第４図は第１図の復号器２のブロツク図、第
５，６，７及び８図は第２図の符号器の詳細ブロ
ツク図である。 図において、１……符号器、２
……復号器、３……符号器音声入力端子、４……
符号器符号出力端子、５……復号器符号入力端
子、６……復号器音声出力端子、１１……Ａ／Ｄ
変換器、１２，３４……バツフアレジスタ、１３
……窓処理器、１４……離散コサイン変換器、１
５……量子化エンコーダ、１６……２乗器、１７
……逆離散フリーエ変換器、１８……LPC分析
器、１９，３８……スペクトル包絡推定器、２
０，２９……適応ビツト割当て制御器、２１……
サイド情報エンコーダ、２２……マルチブレク
サ、２３……絶対値演算器、２４……平滑器、２
５……最小値検出器、２６……フレーム長算出
器、２７……フレーム長エンコーダ、３１……デ
マルチブレクサ、３２……デコーダ、３３……逆
離散コサイン変換器、３５……Ｄ／Ａ変換器、３
６……フレーム長デコーダ、３７……サイド情報
デコーダ、である。
図は第１図の符号器のブロツク図、第３図は第１
図の符号器のフレーム長Ｎを説明する模式図であ
る。第４図は第１図の復号器２のブロツク図、第
５，６，７及び８図は第２図の符号器の詳細ブロ
ツク図である。 図において、１……符号器、２
……復号器、３……符号器音声入力端子、４……
符号器符号出力端子、５……復号器符号入力端
子、６……復号器音声出力端子、１１……Ａ／Ｄ
変換器、１２，３４……バツフアレジスタ、１３
……窓処理器、１４……離散コサイン変換器、１
５……量子化エンコーダ、１６……２乗器、１７
……逆離散フリーエ変換器、１８……LPC分析
器、１９，３８……スペクトル包絡推定器、２
０，２９……適応ビツト割当て制御器、２１……
サイド情報エンコーダ、２２……マルチブレク
サ、２３……絶対値演算器、２４……平滑器、２
５……最小値検出器、２６……フレーム長算出
器、２７……フレーム長エンコーダ、３１……デ
マルチブレクサ、３２……デコーダ、３３……逆
離散コサイン変換器、３５……Ｄ／Ａ変換器、３
６……フレーム長デコーダ、３７……サイド情報
デコーダ、である。
Claims (1)
- １ デイジタル化された音声入力信号を所定のフ
レーム長で切出し、この切出された音声信号をフ
ーリエ変換などの直行変換手段により周波数成分
に分解し、これら周波数成分を量子化して符号化
する適応ビツト割当変換符号化装置において、前
記デイジタル化音声入力信号レベルの各サンプル
値に対する絶対値を算出する絶対値算出手段と、
この絶対値算出手段の出力を平滑化する平滑化手
段と、この平滑化手段の出力から固定フレーム長
NXを中心とした所定サンプル値nAの範囲NX±nA
で最小値を求める最小値検出手段と、この最小値
検出手段の最小値に対応したサンプル値inioによ
り決まるフレーム長NX＋inioを最適フレーム長Ｎ
として算出するフレーム長算出手段とを含み、前
記最適フレーム長Ｎごとに前記音声入力信号の符
号化を行うことを特徴とする適応ビツト割当変換
符号化装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP60122967A JPS61281632A (ja) | 1985-06-06 | 1985-06-06 | 適応ビツト割当変換符号化装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP60122967A JPS61281632A (ja) | 1985-06-06 | 1985-06-06 | 適応ビツト割当変換符号化装置 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPS61281632A JPS61281632A (ja) | 1986-12-12 |
| JPH0438169B2 true JPH0438169B2 (ja) | 1992-06-23 |
Family
ID=14849035
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP60122967A Granted JPS61281632A (ja) | 1985-06-06 | 1985-06-06 | 適応ビツト割当変換符号化装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPS61281632A (ja) |
Families Citing this family (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2776775B2 (ja) * | 1995-10-25 | 1998-07-16 | 日本電気アイシーマイコンシステム株式会社 | 音声符号化装置及び音声復号化装置 |
-
1985
- 1985-06-06 JP JP60122967A patent/JPS61281632A/ja active Granted
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JPS61281632A (ja) | 1986-12-12 |
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