JPH0443400A - 音声データの高能率符号化方法 - 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】 〔産業上の利用分野］ 本発明は、入力音声データの圧縮符号化を行う音声デー
タの高能率符号化装置に関するものである。

〔発明の概要］ 本発明は、音声データを直交変換して得られる係数デー
タを、音声データのスペクトルエンベロープ情報及び係
数データの低域成分でのピッチ情報に基づいて量子化す
ることで、効率的で量子化誤差が少なく良好な復号音を
得ることができる音声データの高能率符号化装置を徒供
するものである。

〔従来の技術〕

従来より、入力音声データ等を高能率符号化する手法と
して、例えば、入力音声データをブロック化して得られ
た各ブロンク毎に、離散的フーリエ変換（ＤＦＴ）、＃
数的余弦変換（ＤＣＴ）等の直交変換を施し、該直交変
換によって得られた係数データ（ＤＦＴ係数、ＤＣＴ係
数等）を、例えば上記入力音声データの性質に応して適
応的に量子化するいわゆる適応変換符号化（ＡＴＣ）が
ある。

この適応変換符号化において、上記入力音声データの性
質を表すパラメータとしては、例えば当該音声データの
スペクトルエンヘローブ情報、ピッチ情報等が挙げられ
る。

ここで、第６図に、上記スペクトルエンベロープ情報及
びピッチ情報を用いて適応的な量子化を行う従来の音声
データの高能率符号化装置の概略構成を示す。

この第６図において、入力端子１には、音声信号波形が
所定のサンプリング周波数でサンプリングされた音声デ
ータが供給されている。該音声データはバッファメモリ
２に送られる。該バッファメモリ２は、上記音声データ
を所定時間毎に切り出してブロックを形成するためのも
のである。該ブロック毎の音声データは、例えば離散的
余弦変換（ＤＣＴ）による直交変換処理を行うＤＣＴ回
路３に送られ、当該ＤＣＴ回路３で上記ブロック毎のＤ
ＣＴ係数データに変換される。当該ＤＣＴ係数データは
、ＤＣＴ係数量子化回路４に送られる。該ＤＣＴ係数量
子化回路４は、後述する割当て・ステップ算出回路１８
から供給される適応的な量子化割当てビット数及び量子
化ステップサイズの情報に基づいて、上記ＤＣＴ係数デ
ータの量子化を行うものである。当該ＤＣＴ係数量子化
回路４で量子化されたデータは、更に、ＤＣＴ係数符号
化回路５で符号化された後、マルチプレクサ６を介して
出力端子７から符号化データとして出力される。

ここで、上記割当て・ステップ算出回路１８からの上記
量子化の割当てビット数、ステップサイズの情報は、上
記ＤＣＴ係数データに基づいて形成されている。すなわ
ち、この適応的な割当てビット数及びステップサイズの
情報を得るため、上記ＤＣＴ回路３の出力（ＤＣＴ係数
データ）は、２乗演算回路８以陣の回路にも送られてい
る。上記２乗演算回路８では、上記ＤＣＴ係数データが
各々２乗される。この２乗データは、供給された全ての
周波数帯域のデータの逆高速フーリエ変換（ＩＦＦＴ）
処理を行う全ＩＦＦＴ回路９に送られる。当該全ＩＦＦ
Ｔ回路９の出力は、予測係数演算回路１０に送られる。

当該予測係数演算回路ＩＯは、上記全ＴＦＦＴ回路９の
出力からいわゆるダービンのアルゴリズムを用いて予測
係数（アルファパラメータ）を求めるものである。当該
予測係数は予測係数量子化回路１２に送られて量子化さ
れた後、高速フーリエ変換（ＦＦＴ）回路１４によって
ＦＦＴ処理が施される。このＦＦＴ回路１４の出力は、
逆数演算回路】５に送られて逆数がとられる。該逆数演
算回路１５の出力が、第７図に示すような構造の上記Ｄ
ＣＴ係数のスペクトルエンベロープ情報（包絡情報）と
なる。該スペクトルエンベロープ情報は、乗算回路１７
に伝送される。

更に、上記全ＩＦＦＴ＠路９の出力は、ピッチ演算回路
１１にも伝送される。このピッチ演算回路１１では、上
記全ＩＦＦＴ回路９の出力からピッチ周期とピッチゲイ
ンのピッチ成分が求められる。これらピッチ成分は、ピ
ッチ成分量子化回路１３で量子化された後、周波数パタ
ーン生成回路１６に送られる。該周波数パターン生成回
路１６からは、第８図に示すような構造の上記量子化さ
れたピッチ成分に基づいた上記ＤＣＴ係数データの周波
数パターンすなわち周期的微細構造の情報（ピッチ情報
）が出力される。該ピッチ情報が上記乗算回路１７に送
られる。

したがって、この乗算回路１７では、上記ピッチ情報と
上述のスペクトルエンベロープ情報とが乗算されること
で、第９図中実線で示すような構造の結合パターンが得
られる。当該乗算回路１７の出力が割当て・ステップ算
出回路１８に送られる。この割当て・ステップ算出回路
１８では、当該ピッチ情報及びスペクトルエンベロープ
情報の結合パターンに基づいて、上記ＤＣＴ係数量子化
回路４での量子化ビット割当て数と量子化ステップサイ
ズとの情報が決定され、この割当てピント数とステップ
サイズとを示す情報が上記ＤＣＴ係数量子化回路４に送
られる。これにより、上記ＤＣＴ係数量子化回路４では
、これら割当てビット数とステップサイズの情報に基づ
いた適応的な量子化が行われることになる。

また、上記ピッチ成分量子化回路１３からの量子化され
たピッチ成分と、上記予測係数量子化回路１２からの量
子化された予測係数とは、補助情報符号化回路１９によ
って符号化され、補助情報（サイドインフォメーション
）として上記マルチプレクサ６を介して、上記符号化デ
ータと共に出力端子７から出力される。

第１０図に上記符号化データを復号化する従来の復号化
装置の概略構成を示す。

この第１０図において、入力端子３１を介した上記符号
化データと補助情報は、デマルチプレクサ３２によって
符号化データと補助情報とに分けられる。上記符号化デ
ータは、ＤＣＴ復号化回路３３によって復号化された後
に、ＤＣＴ係数逆量子化回路３４に送られる。このＤＣ
Ｔ係数逆量子化回路３４は、後述する割当て・ステップ
算出回路４５から供給される逆量子化の適応的な割当て
ビット数及びステップサイズの情報に基づいて上記ＤＣ
Ｔ復号化回路３４の出力データを逆量子化するものであ
る。このＤＣＴ係数逆量子化回路４５の出力は、上記離
散的余弦変換の逆変換を行うＩＤＣＴ回路３５によって
音声データに変換された後、バッファメモリ３６からシ
リアルの音声データとして出力される。この音声データ
が復号音声データとして出力端子３７から出力されるよ
うになる。

ここで、上記割当て・ステップ算出回路４５からの出力
情報は、上記補助情報に基づいて形成されている。すな
わち、上記デマルチプレクサ３２からの補助情報は、補
助情報復号化回路３８で復号化されると共に、前述した
量子化された予測係数と量子化されたピッチ成分とに分
けられて出力される。上記量子化されたピッチ成分は、
ピッチ成分逆量子化回路４２で逆量子化された後、周波
数パターン生成回路４３によって上記ピッチ情報に変換
される。このピッチ情報は乗算回路４４に送られる。ま
た、上記量子化された予測係数は、予測係数逆量子化回
路３９によって逆量子化された後、ＦＦＴ回路４０で高
速フーリエ変換され、更に逆数演算回路４１に送られる
。該逆数演算回路４１で上記ＦＦＴ回路４０の出力の逆
数が取られることで上記スペクトルエンベロープ情報と
され、このスペクトルエンベロープ情報が上記乗算回路
４４に送られる。

したがって、上記割当て・ステップ算出回路４５は、こ
れらピッチ情報とスペクトルエンベロープ情報が上記乗
算回路４４で乗算されて得られる結合パターンに基づい
て、上記ＤＣＴ係数逆量子化回路３４での割当てビット
数とステップサイズの情報を生成して出力するようにな
っている。

〔発明が解決しようとする課題］ ここで、第６回に示した従来の符号化装置でのＤＣＴ係
数データの量子化は、上述したように、第９図中実線で
示すピッチ構造とスペクトルエンベロープ構造の結合パ
ターンに基づいて上記ＤＣＴ係数データを正規化した後
に成されるようになっている。

ところで、言葉等の音声のピッチ構造は、通常３ｋ）ｔ
ｚ〜４ｋＨｚ以上では明確に現れない。しかし、上述し
た第６図の従来の符号化装置では、音声データの符号化
を行う際に、全ての周波数帯域でピッチ構造（第８図）
を求めているので効率的とは言えない。

そこで、本発明は、上述のような実情に鑑みて提案され
たものであり、音声の実際のピッチ構造に適合した量子
化処理を行うことで効率的な符号化ができ、更にこの符
号化された音声データを復号すると、良好な復元音が得
られるようになる音声データの高能率符号化装置を提供
することを目的とするものである。

〔課題を解決するための手段） 本発明の音声データの高能率符号化装置は、上述の目的
を達成するために提案されたものであり、入力音声デー
タを直交変換して得られる係数データを上記入力音声デ
ータのスペクトルエンベロープ情報及びピッチ情報に基
づいて量子化して伝送する符号化装置であって、上記ピ
ッチ情報は上記係数データの低域成分に基づいて得るよ
うにしたものである。

〔作用］ 本発明によれば、ピッチ構造が明確に現れない高域で、
ピッチ構造を求めるための演算を行わないようにしてい
るため、演算量を減らすことができると共に量子化誤差
も減らすことができる。

〔実施例〕

以下、本発明を適用した実施例について図面を参照しな
がら説明する。

第１図に本発明実施例の音声データの高能率符号化装置
の概略構成のブロック回路図を示す。

この第１図に示す本実施例装置は、入力端子ｌを介して
供給される入力音声データを例えば離散的余弦変換（Ｄ
ＣＴ）処理を行うＤＣＴ回路３によって直交変換して得
られるＤＣＴ係数データを、上記入力音声データのスペ
クトルエンベロープ情報及びピッチ情報に基づいてＤＣ
Ｔ係数量子化回路４によって量子化して伝送する音声デ
ータの高能率符号化装置であって、上記ピッチ情報は、
上記ＤＣＴ係数データの低域成分（例えば４ｋＨｚ以下
或いは０．３ｋＨｚ〜３．２ｋ）（ｚの周波数成分）の
みを逆高速フーリエ変換（ｒＦＦＴ）する低域ＩＦＦＴ
回路２０から得られるデータに基づいて得るようにした
ものである。なお、この第１図において、前述の第６図
と同様の構成には同じ指示符号を付している。

すなわち、第１図の本実施例装置は、前述の第６図に示
した従来の符号化装置と同様に、ＤＣＴ係数データを適
応的な量子化ビット数及び量子化ステップサイズで量子
化するものであって、スペクトルエンベロープ情報につ
いては第６図と同様に求めているのに対し、ピッチ情報
については、音声のデータが通常３ｋＨｚ〜４ｋＨｚ以
上にピッチ構造（周期的微細構造）の現れにくいもので
あることを考慮して、例えば４ｋＨｚ以下のＤＣＴ係数
データのみから求めるようにしている。本実施例装置で
は、このようなことを行うため、予測係数演算回路１０
へ供給されるデータについては全逆高速フーリエ変換（
ＩＦＦＴ）回路９の出力をそのまま送るようにしている
のに対し、ピッチ演算回路１１へ供給されるデータにつ
いては、上記低域ＩＦＦＴ回路２０によって２乗演算回
路８の出力の低域（本実施例では４ｋＨｚ以下）のみが
逆高速フーリエ変換されたデータを送るようにしている
。

ここで、第１図の実施例装置においては、入力端子１に
供給される音声データは、音声信号波形が例えば８ｋＨ
ｚでサンプリングされたものとなっている。また、バッ
ファメモリ２は、当該音声データを所定の窓で切り出し
て例えば２５６サンプルで１ブロツクを形成する。なお
、このように１ブロツクのサンプル数（ポイント数）が
２５６サンプル必要なのは、後の離散的余弦変換処理に
より得られるＤＣＴ係数データから周期的微細構造（ピ
ッチ情報）を得るために必要であるからであり、この２
５６サンプル以下では該周期的微細構造を得ることが難
しい、更に、後述する復号化装置で行われるブロック毎
の接続のＷｉに良好な接続を行うため、上記１ブロツク
は、第２図に示すように隣合うブロックＢ　ＩＩ−ＩＩ
　Ｌ＋　Ｂ＋ａ１の間で８サンプル分だけオーハーラソ
プするようになされている。

ＤＣＴ回路３からのＤＣＴ係数データは、ＤＣＴ係数量
子化回路４に送られると共に、２乗演算回路８以降の回
路にも送られ、当該２乗演算回路８でＤＣＴ係数データ
が各々２乗されて出力される。この２乗演算回路８を介
したデータは、全てのＤＣＴ係数データを逆高速フーリ
エ変換（ＴＦＦＴ）する全ＩＦＦＴ回路９と、上述した
ように例えば４ｋＨｚ以下の低域のＤＣＴ係数データの
みを逆高速フーリエ変換する上記低域ＩＦＦＴ回路２０
とにそれぞれ送られる。

上記全ＩＦＦＴ回路９では、上記ＤＣＴ係数データを逆
高速フーリエ変換することで入力音声データの擬憤的な
自己相関係数が求められる。該全ＩＦＦＴ回Ｂ９の出力
は、予測係数演算回路１０に送られる。上記予測係数演
算回路ｌＯでは、いわゆるダービンのアルゴリズムを用
いて予測係数（アルファパラメータ）が求められる。こ
の時、本実施例では８次までのアルファパラメータを求
めていて、例えば、０次のアルファパラメータを１とし
、アルファパラメータの後ろに０値列を挿入している。

該アルファパラメータすなわち予測係数は、予測係数量
子化回路１２によって、１〜８次のアルファパラメータ
をＬｏｇ　Ａｒｅａ　Ｒｅｔｉｏに変換した後実音声の
分布を考慮した範囲で線形に量子化される。また、この
量子化の際は、１〜８次のアルファパラメータに割り当
てられる量子化ビット数は、スペクトル歪みを最小に抑
えることを目的として例えばそれぞれ７，５，４，４，
４４．４．３ビツトとした。該予測係数量子化回路１２
の出力は、高速フーリエ変換（ＦＦＴ）回路１４でＦＦ
Ｔ処理された後、逆数演算回路１５に送られる。当該逆
数演算回路１５は、上記ＦＦＴ処理の結果の振幅（パワ
ースペクトル）の逆数を求めるもので、該逆数演算回路
１５の出力が、前述の第７図に示したような構造の上記
ＤＣＴ係数のスペクトルエンベロープ情報（包絡情報）
となる。なおこの時は、いわゆるＦ　Ｆ　Ｔ　Ｐｒｕｎ
ｉｎｇアルゴリズム（Ｊ、Ｍａｒｋｅｌ　”ＦＦＴ　Ｐ
ｒｕｎｉｎｇ　、　ｒＥＥＥ　Ｔｒａｎｓ。

ｏｎ　Ａｕｄｉｏ　ａｎｄ　Ｅｌｅｃｔｒｏａｃｏｕｓ
ｔｉｃｓ　　Ｖｏｌ、　　Ａｌ１−１９　　。

Ｎｏ、４．　Ｄｅｃ、、１９７１参照）を用いることで
高速演算が可能である。該逆数演算回路１５の出力（ス
ペクトルエンベロープ情報）の高域成分は、割当て・ス
テップ算出回路１８に送られ、低域部分（４ｋＨｚ以下
）は乗算回路１７に伝送される。

また、上記低域ＩＦＦＴ回路２０では、上述したように
ＤＣＴ係数データの例えば４ｋＨｚ（又は３ｋＨｚ〜４
ｋＨｚ）以下の成分のみをＩ　、Ｆ　、Ｆ　Ｔ処理する
。この低域ＩＰＦＴ回路２０の出力は、ピッチ演算回路
１１に送られる。該ピッチ演算回路１１は、例えば、既
に求めである上記擬似的な自己相関係数とスペクトルエ
ンベロープ情報を用いて、擬似的な残差信号の自己相関
係数を計算する。なお、この場合、第１図に図示を省略
しているが、例えば予測係数量子化回路１２の出力を、
上記ピッチ演算回路１１に送るようにする。当該ピッチ
演算回路１１は、上記擬似的な残差信号の自己相関係数
が最大となるところをピッチ周期、該残差信号の自己相
関係数の値をピッチゲインとして出力する。これらピッ
チ周期、ピッチゲインのピッチ成分は、ピッチ成分量子
化回路１３で量子化された後、周波数パターン生成回路
１６に供給される。上記周波数パターン生成回路１６か
らは、上記量子化されたピッチ成分に基づいて上記ＤＣ
Ｔ係数データの低域成分のみのピッチ情報すなわち周期
的微細構造の情報が得られるようになる。例えば、ピッ
チゲインが１でピッチ周期番目のタップの係数値にピッ
チゲイン値の負の値をもつＦＩＲ（ｆレインパルス応答
）ディジタルフィルタの周波数振幅特性の逆数をとるこ
とで、上記ＤＣＴ係数データの周期的微細構造を得るよ
うにしている。このＤＣＴ係数データの低域成分の周期
的微細構造（ピッチ情報）が上記乗算回路１７に送られ
る。なお、本実施例では図示しないが、上記擬似的な残
差信号の０次自己相関係数をスペクトルゲインとし、こ
のゲインの値に対して、いわゆるミュー則非線形の量子
化を行った後のデータも、上記乗算回路１７に送るよう
にしている。

ここで、−Ｃに、入力信号の擬似的な自己相関係数をｒ
、、（ｋ）：ｋ・０，１，２．・・・、０次のパラメー
タを１としたアルファパラメータ列の自己相関係数をｒ
、（ｋ）：ｋ・０．１．２．・・・、擬似的な残差信号
の自己相関係数をｒ　、（ｋ）　：ｋ・０，１，２．・
・・、及び擬イ以的な残差信号をｅ　（ｎ）：ｎ＝０．
１．２．−　とすると、ｒｅ（ｋ）＝Σｅ（ｎ）ｅ（ｎ
＋ｋ） ｎニーω ｎ＝−ｏｏ　１＝＝（１） Ｊ２−■ １ニー■　ｊ８−ω　ｎ８−（１） ０ｏ　　　　　ω 、Σ　　　ΣａＩａＪｒ、（ｋ−１） ｉ・−ω　ｊ・−■ １＝−Ｑ：１ｉ＝−（１） ■ 工Σｒ、（ｊりｒ、（ｋ−４２） ！・−（１） となる、ここで、／！＝ｊ−ｉである。

該乗算回路１７では、上記ＤＣＴ係数データの低域成分
のみのピッチ情報と上述した低域のみのスペクトルエン
ベロープ情報とを乗算することで、低域におけるＤＣＴ
係数データの評価値を得る。

この評価値と前述した高域のスペクトルエンベロープ情
報とが割当て・ステップ算出回路１８に送られる。これ
により、該割当て・ステップ算出回路１８では、第３図
の図中実線で示すＤＣＴ係数データの４ｋＨｚ以下のピ
ッチ情報と全周波数帯域のスペクトルエンベロープ情報
との結合パターンが得られるようになる。

該割当て・ステップ算出回路１８では、上記結合パター
ンに基づいて、上記ＤＣＴ係数量子化回路４での量子化
ビット割当て数と量子化ステップサイズとが決定され、
この割当てビット数とステップサイズとを示す情報が、
上記ＤＣＴ係数量子化回路４に送られる。したがって、
上記ＤＣＴ係数量子化回路４では、上記結合パターンに
基づいて量子化の適応化制御が行われることになる。す
なわち、本実施例装置のＤＣＴ係数量子化回路４による
ＤＣＴ係数データの量子化は、第３図の結合パターンに
よって当該ＤＣＴ係数データを正規化した後に成される
ことになる。なお、このビット割当ての適応化の際には
、人間の聴覚特性のいわゆる聴感マスキング特性を考慮
して、ホルマント領域にノイズがある程度集中するよう
に制御することもできる。また、ステップサイズは、Ｄ
ＣＴ係数データの評価値に比例するように制御すること
もできる。更に、上記ＤＣＴ係数量子化回路４は、例え
ば、ゲインがＤＣＴ係数データの評価値に等しいガウシ
アン非線形量子化回路で構成されている。該ＤＣＴ係数
量子化回路４の出力データは、符号化回路５で符号化さ
れてマルチプレクサ６を介して出力端子７から符号化デ
ータとして出力される。

また、上記ピッチ成分量子化回路１３からの量子化され
たピッチ成分と、予測係数量子化回路１２からの量子化
された予測係数は、補助情報符号化回路１９によって符
号化された後、補助情報（サイドインフォメーション）
として、上記マルチプレクサ６を介して、上記符号化デ
ータと共に出力端子７から出力されるようになっている
。

すなわち、本発明実施例の符号化装置においては、音声
データをＤＣＴ処理したＤＣＴ係数データを、このＤＣ
Ｔ係数データのスペクトルエンベロープ情報、及び、該
ＤＣＴ係数データの低域成分でのピッチ情報に基づいて
量子化することで、実際の音声のピッチ構造を考慮した
効率の良い量子化が可能となる。また、ＤＣＴ係数デー
タの量子化の際の量子化誤差は、該ＤＣＴ係数データを
全帯域でのピッチ情報を用いて量子化する場合に比べて
、低域のみのピッチ情報を用いた場合の方が少なくなる
。したがって、この符号化データを復号化することで得
られる復号音は良好なものとなる。特に広帯域（例えば
Ｏ〜８ｋＨｚ）の音声符号化に通している。

第４図に上記符号化データを復号化する実施例復号化装
置の概略構成を示す。この第４図も第１０図と同様の構
成要素には同し指示符号を付して、説明を省略する。

この第４図においては、第１０図の逆数演算回路４１の
出力を、高域の成分と低域の成分（４に七以下）に分け
、高域成分を割当て・ステ、プ算出回路４５に送り、低
域成分を乗算回路４４に送るようにしている。このよう
にすることで、割当て・ステップ算出回路４５では、第
３図の図中実線のような結合パターンに基づいたＤＣＴ
係数逆量子化回路３４での逆量子化割当てビット数とス
テップサイズの情報が得られる。この情報に基づいて該
Ｄ　ＣＴ係数逆量子化回路３４での逆量子化を適応制御
することで、良好な復号音声を得ることができるように
なる。

なお、この第４図の復号化装置において、ＩＤＣ７回路
３５の出力データを接続する際には、第１図の装置での
８サンプルずつオーバーラツプしたブロックＢ。−１，
Ｂ　ＩＩ＋　Ｂ　、、＋　１　の該オーバーランプした
部分で、第５図に示すように隣合うウィンドウ（窓）の
和が１となるような傾斜を有する台形窓ｔｐを乗算した
後、このオーバーラツプ部分を加算して接続するように
している。

〔発明の効果〕

本発明の音声データの高能率符号化装置においては、音
声データを直交変換して得られる係数データを、音声デ
ータのスペクトルエンベロープ情報及び、音声において
特存のピッチ構造が現れる係数データの低域成分でのピ
ッチ情報に基づいて量子化することで、効率の良い量子
化が可能となり、少ない量子化誤差で符号化を行うこと
ができるようになる。したがって、この符号化出力を復
号することにより、良好な復号音を得ることができるよ
うになる。また、特に広帯域の音声符号化に適している
。

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明実施例の符号化装置の概略構成を示すブ
ロック回路図、第２図は本実施例の符号化装置での音声
データのブロックを説明するための図、第３図は本実施
例装置でＤＣＴ係数データの量子化に用いられる結合パ
ターンの構造を示す図、第４図は本実施例の復号化装置
の概略構成を示すブロック回路図、第５図は本実施例で
の復号化の際のブロック接続を説明するための図、第６
図は従来の符号化装置の概略構成を示すブロック回路図
、第７図はスペクトルのエンベロープ構造を示す図、第
８図はピッチ構造を示す図、第９図は従来の符号化装置
でのＤＣＴ係数データの量子化に用いられる結合パター
ンの構造を示す図、第１０図は従来の復号化装置の概略
構成を示すブロック回路図である。 ２・・・・・・・・バッファメモリ ３・・・・・・・・ＤＣＴ回路 ４・・・・・・・・ＤＣＴ係数量子化回路５・・・・・
・・・ＤＣＴ係数符号化回路６・・・・・・・・マルチ
プレクサ ９・・・・・・・・全ＩＦＦＴ回路 １０・・・・・・予測係数演算回路 １１・・・・・・ピッチ演算回路 １２・・・・・・予測係数量子化回路 １３・・・・・・ピッチ成分量子化回路１４・・・・・
・ＦＦＴ回路 １６１８９１９１周波数パターン生成回路１７・・・・
・・乗算回路 １８・・・・・・割当て・ステップ算出回路１９６．１
．・、補助情報符号化回路 ２０・・・・・・低域ＩＦＦＴ回路

Claims (1)

【特許請求の範囲】
1. 入力音声データを直交変換して得られる係数データを上
   記入力音声データのスペクトルエンベロープ情報及びピ
   ッチ情報に基づいて量子化して伝送する音声データの高
   能率符号化装置において、上記ピッチ情報は上記係数デ
   ータの低域成分に基づいて得るようにしたことを特徴と
   する音声データの高能率符号化装置。