JPH0451199A - 音声符号化・復号化方式 - Google Patents

音声符号化・復号化方式

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JPH0451199A
JPH0451199A JP2161041A JP16104190A JPH0451199A JP H0451199 A JPH0451199 A JP H0451199A JP 2161041 A JP2161041 A JP 2161041A JP 16104190 A JP16104190 A JP 16104190A JP H0451199 A JPH0451199 A JP H0451199A
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vector
code
pitch prediction
orthogonal
gain
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Jiyonson Maaku
マーク・ジョンソン
Tomohiko Taniguchi
智彦 谷口
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Fujitsu Ltd
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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】 ［概　　要〕 ベクトル量子化を用いて音声信号の情報圧縮・伸長を行
う高能率な音声符号化・復号化方式に関し、 逐次最適化／同時最適化ＣＥＬＰ型の各音声符号化方式
の長所を生かして音声の再生品質と演算量の両者におい
て満足の行く符号化・復号化を実現することを目的とし
、 適応符号帳の各ピッチ予測残差ベクトルに聴覚重み付け
しゲインを乗じて生成されたピッチ予測再生信号と聴覚
重み付けされた入力音声信号ベクトルとのピッチ予測誤
差信号ベクトルを求め、該ピッチ予測誤差信号ベクトル
の電力を最小にするピッチ予測残差ベクトルを評価部が
該適応符号帳から選択すると共にゲインを選択し、更に
白色雑音の固定符号帳の各コード・ベクトルを、該聴覚
重み付けされた各ピッチ予測残差ベクトルの内の最適時
のピッチ予測残差ベクトルに直交した聴覚重み付け再生
コード・ベクトルに重み付け直交変換部で変換し、ゲイ
ンを乗じて線形予測再生信号を生成し、該線形予測再生
信号と該聴覚重み付けされた入力音声信号ベクトルとか
ら線形予測誤差信号ベクトルを最小にするコード・ベク
トルを評価部が該固定符号帳から選択しゲインを選択す
るように構成する。
［産業上の利用分野〕 本発明は、音声符号化・復号化方式に関し、特にベクト
ル量子化を用いて音声信号の情報圧縮・伸長を行う高能
率な音声符号化・復号化方式に関するものである。
近年、企業内通信システム・ディジタル移動無線システ
ムなどにおいて、音声信号をその品質を保持しつつ情報
圧縮するベクトル量子化方式が用いられているが、この
ベクトル量子゛化方式とは、符号帳（コードブック）の
各信号ベクトルに予測重み付けを施して再生信号を作り
、再生信号と入力音声信号との間の誤差電力を評価して
最も誤差の少ない信号ベクトルの番号（インデックス）
を決定するものとして良く知られたものであるが、音声
情報をより一層圧縮するためこのベクトル量子化方式を
より進めた方式に対する要求が高まっている。
〔従来の技術〕
第２１図及び第２２図には、ベクトル量子化を用いたＣ
　Ｅ　Ｌ　Ｐ　（Ｃｏｄｅ　Ｅｘｃｉｔｅｄ　ＬＰＣ）
と呼ばれる高能率音声符号化方式が示されており、この
内、第２１図は逐次最適化ＣＥＬＰと呼ばれ、第２２図
は同時最適化ＣＥＬＰと呼ばれる方式を示している。
第２１図において、適応符号帳１にはｌサンプルづつピ
ッチ周期が遅延されたＮサンプルに対応するＮ次元のピ
ッチ予測残差ベクトルが格納されており、またスパース
符号帳２には同様のＮサンプルに対応するＮ次元の白色
雑音を用いて生成したコード・ベクトルが２１１パター
ンだけ予め設定されているが、各コード・ベクトルのサ
ンプルデータのうち、その振幅が一定の闇値以下のサン
プル・データ（例えばＮサンプルのうちのＮ／４サンプ
ル）は０で置き換えられている。（従って、このような
符号帳をスパース（間引き）符号帳と呼ぶ。）各ベクト
ルはＮ次元の要素の電力が一定値となるように正規化さ
れている。
まず、適応符号帳１の各ピッチ予測残差ベクトルＰに１
／Ａ’（ｚ）（但し、Ａ’（Ｚ）は聴覚重み付け線形予
測分析フィルタを示す）で示される聴覚重み付け線形予
測再生フィルタ３で聴覚重み付けして生成されたピッチ
予測ベクトルＡＰにゲイン５でゲインｂを乗算してピッ
チ予測再生信号ベクトルｂＡＰを生成する。
そして、このピッチ予測再生信号ベクトルｂＡＰと、Ａ
（Ｚ）／Ａ’　（Ｚ）　（但し、Ａ　（Ｚ）は線形予測
分析フィルタを示す）で示される聴覚重み付けフィルタ
７で聴覚重み付けされた入力音声信号ベクトルＡＸとの
ピッチ予測誤差信号ベクトルＡＶを減算部８で求め、こ
のピッチ予測誤差信号ベクトルＡＹの電力が最小の値に
なるように評価部１０がフレーム毎に下記式■； ＡＹ　ｌ　”　＝　ｌ　ＡＸ−ｂＡＰ　ｌ　　　　・・
・・・・■により、符号帳１中から最適なピッチ予測残
差ベクトルＰを選択すると共に最適なゲインｂを選択す
る。
更に、白色雑音のスパース符号＠２の各コード・ベクト
ルＣにも同様にして線形予測再生フィルタ４で聴覚重み
付けして生成された聴覚重み付け再生後のコード・ベク
トルＡＣにゲイン６でゲインｇを乗算して線形予測再生
信号ヘクトルｇＡＣを生成する。
そして、この線形予測再生信号ベクトルｇＡＣと、上記
のピッチ予測誤差信号ベクトルＡＶとの誤差信号ベクト
ルＥを減算部８で求め、この誤差信号ベクトルＥの電力
が下記の弐■： Ｅ　ｌ”　＝　ＩＡＹ−ｇＡＣＩ　　　　　・・・・・
・■により最小の値になるように評価部１１がフレーム
毎に符号帳２中から最適なコード・ベクトルＣを選択す
ると共に最適なゲインｇを選択する。
上記の式■、■より、 Ｅｌ”　＝ｌＡＸ−ｂＡＰ−ｇＡｃｌ”・・・■となる
。
尚、適応符号帳１の適応化は、ｂＡＰ＋ｇＡｃを加算部
１２で求め、これを聴覚重み付け線形予測分析フィルタ
（Ａ’　（Ｚ））３でｂｐ十ｇＣに分析し、更に遅延器
１４で１フレ一ム分遅延させたものを次のフレームの適
応符号帳（ピッチ予測符号＠）として格納することによ
り行われる。
このように、第２１図に示した逐次最適化ＣＥＬＰ方式
では、ゲインｂとｇが別々に制御されるのに対し、第２
２図に示した同時最適化ＣＥＬＰ方式では、ｂＡＰとｇ
ＡＣとを加算部１５で加算してＡＸ’　＝ｂＡＰ十ｇＡ
Ｃを求め、更に減算部１６でフィルタフからの聴覚重み
付けされた入力音声信号ベクトルＡＸとの誤差信号ベク
トルＥを上記の式■と同様にして求め、評価部１６がこ
のベクトルＥの電力を最小にするコード・ベクトルＣを
スパース符号帳２から選択すると共に最適なゲインｂと
ｇを同時に選択制御するものである。
尚、この場合の適応符号帳１の適応化は、第２１図の加
算部１２の出力に相当するＡＸ’　に対して同様にして
行われる。
第２３図は、上記のような符号化側から伝送された信号
を再生する復号化側が示されており、選択され且つ伝送
されてきたコード・ブック１及び２のコード・ベクトル
番号並びにゲインｂ１ｇを用いてＸ’　＝ｂＰ＋ｇＣを
求め、これを線形予測再生フィルタ２００を通すことに
より再生音声を得ている。
以上の第２１図及び第２２図に概念的に示されたゲイン
ｂ、ｇは実際には、第２４図及び第２５図に示すように
それぞれのＣＥＬＰ方式においてスパース符号帳２のコ
ード・ベクトル（Ｃ）について最適化を行う。
即ち、第２１図の場合には、上記の式■において、ベク
トルＥの電力を最小にするためのゲインｇを偏微分によ
り求めると、 ０＝δ（ＩＡＹ−ｇＡｃｔ”）／δｇ ＝２　　ｔ（−ＡＣ）（ＡＹ−ｇＡＣ）より、 ｇ＝　ｔ（ＡＣ）ＡＹ／　’（ＡＣ）ＡＣ・・・■とな
る。
そこで第２４図においては、ピッチ予測誤差信号ベクト
ルＡＹと、スパース符号＠２の各コード・ベクトルＣを
聴覚重み付け線形予測再生フィルタ４を通して得られる
コート・ベクトルＡＣとを乗算部４１で乗算して両者の
相関値ｔ（ＡＣ）　ＡＹを発生し、聴覚重み付け再生後
のコード・ベクトルＡＣの自己相関（１！　ｔ（ＡＣ）
　ＡＣを乗算部４２で求める。
そして、評価部１１では、両相間値’（ＡＣ）ＡＹ及び
ｔ（ＡＣ）ＡＣに基づいて上記の式■により該ピッチ予
測誤差信号ベクトルＡＹに対する誤差信号ベクトルＥの
電力を最小にする最適なコード・ベクトルＣ及びゲイン
ｇを選択する。
また、第２２図の場合には、上記の弐〇において、ベク
トルＥの電力を最小にするためのゲインｂ、ｇを偏微分
により求めると、 ｇ＝　［’（ＡＰ）ＡＰ　Ｌ（ＡＣ）ＡＸ−’（ＡＣ）
ＡＰ　’（ＡＰ）ＡＸ］　／マｂ＝　［ｔ（ＡＣ）ＡＣ
ｔ（ＡＰ）ＡＸ−’（ＡＣ）ＡＰ　ｔ（ＡＣ）ＡＸ］　
／マ・・・・・・■ となる。但し、 一　ｔ（ＡＰ）ＡＰ　　Ｌ（ＡＣ）ＡＣ（ゝ（ＡＣ）Ａ
Ｐ）” である。
そこで第２５図においては、聴覚重み付けされた入力音
声信号ベクトルＡＸと、スパース符号帳２の各コード・
ベクトルＣを聴覚重み付け線形予測再生フィルタ４を通
して得られる再生コートベクトルＡＣとを乗算部５１で
乗算して両者の相関値Ｌ（ＡＣ）ＡＸを発生し、聴覚重
み付けされたピッチ予測ベクトルＡＰと、再生コード・
ベクトルＡＣとを乗算部５２で乗算して両者の相関値ｔ
（ＡＣ）ＡＰを発生すると共に、再生コード・ベクトル
ＡＣの自己相関値Ｌ（ＡＣ）ＡＣを乗算部４２で求める
。
そして、評価部１６では、これらの相関値ｔ（ＡＣ）Ａ
Ｘ、’（ＡＣ）ＡＰ及び’（ＡＣ）ＡＣに基づいて上記
の式■により聴覚重み付け入力音声信号ベクトルＡＸに
対する誤差信号ベクトルＥの電力を最小にする最適なコ
ード・ベクトルＣ及びゲインｂ、　　ｇを同時に選択す
る。
このように、逐次最適化ＣＥＬＰ方式の場合には、同時
最適化ＣＥＬＰ方式に比べて全体の演算量が少なくて済
むが、符号化された音声の品質は劣化したものとなる。
Ｓ発明が解決しようとした課題］ 第２６図（ａｌ及び（ｔ））は、それぞれ上記の逐次最
適化ＣＥＬＰ方式及び同時最適化ＣＥＬＰ方式のゲイン
最適化動作について二次元の場合を例にとってベクトル
図で示したものであるが、同図（ａ）の逐次方式の場合
には、最適化されたベクトルＡＸ“＝ｂＡＰ＋ｇＡＣを
得るには比較的少ない演算量で済むが、このベクトルＡ
Ｘ’　と入力ベクトルＡＸとは誤差が生し易く音声の再
生品質が悪くなる。
また、同図（ｂ）の同時最適化方式では、二次元の場合
において図示のようにＡＸ’　＝ＡＸとなるように、一
般に同時最適化方式は逐次最適化方式〇こ比べて音声の
再生品質は良くなるが、上記の式■に示すように演算量
が多くなってしまうという問題点があった。
従って、本発明は、このような逐次最適化／同時最適化
ＣＥ　１．、　Ｐ型の各音声符号化方式の長所を生かじ
で音声の再生品質と演算量の両者において満足の行く符
号化・復号化を実現することを目的とした。
〔課題を解決するための手段及び作用〕上記の課題を解
決するための本発明に係る音声符号化・復号化方式の種
々の原理を図面を参照して以下に説明する。
（１）第１図は本発明の音声符号化方式の基本的な原理
構成を示したもので、まず、ピッチ周期については従来
と同様に、適応符号帳１の各ピッチ予測残差ベクトルＰ
に聴覚重み付けＡを与え、ゲインｂを乗じて生成された
ピッチ予測再生信号ｂＡ、Ｐと聴覚重み付けされた入力
音声信号ベクトルＡＸとのどノチ予測誤差信号ベクトル
ＡＹを求め、該ピッチ予測誤差信号ベクトルＡＹを最小
にするピッチ予測残差ベクトルを評価部１０が適応符号
１１１！１から選択すると共にゲインｂを選択するもの
である。
そして、本発明の特徴として、重み付け直交変換部２０
を設け、白色雑音の固定符号帳２の各コード・ベクトル
Ｃを、該聴覚重み付けされた各ピッチ予測残差ベクトル
の内の最適時のピッチ予測残差ヘクＩ・ルＡＰに直交し
た聴覚重み付け再生コート・ベクトルＡＣ’　に変換す
る。
この原理を更に第２６図（Ｃ）で説明すると、上記のよ
うに聴覚重み付けされたピッチ予測再生信号ベクトルｂ
ＡＰに対して、符号帳２から取り出されて聴覚重み付け
Ａが施されたコード・ベクトルＡＣが直交していないこ
とが同図（ａ）のように逐次最適化方式において量子化
誤差を大きくする原因になっていることに鑑み、コード
・ベクトルＡＣがピッチ予測残差ベクトルＡＰに直交す
るコード・ベクトルＡＣに既知の手法により直交変換す
れば同図（ａ）の逐次最適化ＣＥＬＰ方式においても同
時最適化方式と同程度まで量子化誤差を小さくすること
が出来る。
そして、このようにして得られたコード　ベクトルＡＣ
’にゲインｇを乗じて線形予測再生信号ｇＡＣ”を生成
し、該線形予測再生１１号ｇＡＣ’と聴覚重み付けされ
た入力音声信号ベクトルＡＸとから線形予測誤差信号ベ
クトルＥを最小にするコード・ベクトルを評価部１１が
符号帳２がら選択しゲインｇを選択する。
このようにして、直交変換を行った上で、第２４図に示
した逐次最適化を行っていることになり、コード・ベク
トルｂＡＰとｇＡＣ’　とによる合成ベクトルＡＸ’　
は実際の聴覚重み付けされた入力信号ベクトルＡＸに同
時最適化方式の場合と同しくＮ＝２）か同程度（Ｎ〉２
のとき）まで近付ける事ができ、量子化誤差も小さくな
る。
（２）第２図は、第１図に対応する復号化側の原理を示
したもので、重み付け直交変換部１００を設けることに
より、白色雑音の固定符号帳２の最適選択されたコード
・ベクトルＣを、適応符号帳１から最適選択されたピッ
チ予測残差ベクトルＰと聴覚重み付けを行った後に直交
（Ａ　ＰＬＡ　Ｃ’）するようにコート・ベクトルＣ′
δこ変換する。
そして、ゲインｇを乗じて得たコード・ベクトルｇＣ°
　と、最適時のピッチ予測残差ベクトルＰにゲインｂを
乗じて得たベクトルｂＰとを加算したベクトルＸ゛を線
形予測再生フィルタ２００を通すことにより再生するこ
とができる。
（３）第３図は、第１図に示した重み付け直交変換部２
０のより具体的な原理を示したもので、この場合には、
ピッチ・コード・ブック１からの最適時のピッチ予測残
差ベクトルＡＰから時間反転（ハックワード：時間軸を
逆にすること）聴覚重み付けされた演算補助ベクトルＶ
＝　ｔＡＡＰを算出する演算手段２１と、該符号帳２の
各コード・ベクトルＣから該演算補助ベクトルＶに直交
するコード・ベクトルＣ°を生成する直交変換部２２と
、該直交化されたコード・ベクトルＣ°に聴覚重み付け
Ａを与えて該聴覚重み付けコード・ベクトルＡＣ“を再
生する聴覚重み付けマトリックス２３とで構成されてい
る。
このように、演算補助ベクトル■を生成することにより
、直交変換部２２では、二のベクトルＶに直交するコー
ド・ベクトルＣ°を生成すればよいので、既知のグラム
・シュミット直交変換法やハウス・ホルダー直交変換法
を用いることができる。
（４）第４図も、第１図に示した重み付け直交変換部２
０のより具体的な原理を示したもので、この場合には、
該最適時のピッチ予測残差ベクトルＡＰから時間反転聴
覚重み付けされた演算補助ベクトルＶ＝ｔＡＡＰを算出
する演算手段２１と、該最適時のピッチ予測残差ベクト
ルＰ及び聴覚重み付けされたピッチ予測残差ベクトルＡ
Ｐと該演算補助ベクトルＶと該符号帳２の各コード・ベ
クトルＣとから該演算補助ベクトルＶに直交するコード
・ベクトルＣ゛を生成するグラム・ンユミ。
ト直交変換部２４と、該直交化されたコード・ベクトル
Ｃ゛に聴覚重み付けＡを施して該聴覚重み付けコード・
ベクトルＡＣ”を再生する聴覚重み付けマトリックス２
３とで構成されている。
このように、第３図で使用した演算補助ベクトルＶの他
ムこ最適時のピッチ予測残差ベクトルＰ及びこれに聴覚
重み付けを与えたベクトルＡＰを用いてグラム・シュミ
ット直交変換部２４でＶに直交するＣ′を生成し、更に
これに聴覚重み付けしだベクトルＡＣ’をＡＣ及びＡＰ
と同一平面上で得ることができるので、ゲインｇに関す
る符号器を新たに設計する必要が無く、従来の逐次最適
化方式におけるゲインｇの符号器をそのまま用いること
ができる。
（５）第５図も、第１図に示した重み付け直交変換部２
０のより具体的な原理を示したもので、この場合には、
該最適時のピッチ予測残差ベクトルＡＰから時間反転聴
覚重み付けされた演算補助ベクトルＶ＝　’ＡＡＰを算
出する演算手段２１と、該演算補助ベクトルＶと該符号
帳２の各コード・ベクトルＣと該符号帳２内の全てのコ
ード・ベクトルに直交したベクトルＤとから該演算補助
ベクトルＶに直交するコード・ベクトルＣ”を生成する
ハウス・、ホルダー直交変換部２５と、該直交化された
コード・ベクトルＣ′に聴覚重み付けＡを与えて該聴覚
重み付けコード・ベクトルＡＣ’　を再生する聴覚重み
付けマトリックス２３とで構成されている。
従って、ハウス・ホルダー直交変換部２５では、符号帳
２の全てのベクトルに直交するベクトルＤを用いるので
、このベクトルＤを例えばｆｌ、０．０・・・０１とし
たと、符号帳２を例えば、ｌ０１Ｃｚ、　Ｃ＋□−、Ｃ
＋ｓ−ｉ　、ＩＯ，Ｃｚｌ、　Ｃｚｚ、−１Ｃｚｅ−１
１というように予め設定することができ、符号帳２の次
元数をＮ−１に削減することが可能となる。
（６）第６図は、第１図に示した原理をスパース固定符
号帳２ａに適用したものである。
即ち、スパース固定符号帳２ａはコード・ベクトルが間
引かれた状態にあるので、このスパース状態をできるだ
け維持した形で上述のような直交変換を実現しようとし
たものである。
このため、聴覚重み付けされた入力音声信号ベクトルＡ
Ｘから時間反転聴覚重み付けされたベクトル’ＡＡＸを
演算手段３１で算出し、この時間反転聴覚重み付けされ
たベクトル′″ＡＡＸを、聴覚重み付けされた各ピッチ
予測残差ベクトルの内の最適時のピッチ予測残差ベクト
ルＡＰに対して時間反転聴覚重み付け直交変換された入
力音声信号ベクトル’　（ＡＨ）ＡＸを直交変換部３２
で生成してスパース符号帳２ａの各コード・ベクトルＣ
との相関値ｔ（ＡＭＣ）ＡＸを求める。
また、この直交変換部３２では、符号帳２ａの各コート
・ベクトルＣと該最適時のピッチ予測残差ベクトルＡＰ
から咳直交変換部３２で該聴覚重み付けされた最適時の
ピッチ予測残差ベクトルＡＰに直交したベクトルＡＨＣ
（これは上記のＡＣに相当する）の自己相関値ｔ（ＡＨ
Ｃ）ＡＨＣを求める。
そして、このようにして求めた相関値ｔ（ＡＨＣ）ＡＸ
とｔ（ＡＨＣ）ＡＨＣを評価部３３が上記の式■に適用
して線形予測誤差を最小にするコド・ベクトルを該符号
帳２ａから選択しゲインｇを選択する。
従って、時間反転による直交変換マトリックスＨを用い
ることによりスパース固定符号帳２ａからのコード・ベ
クトルＣはスパースのまま相関演算に供されるので、第
２４図に示すような聴覚重み付けフィルタ・マトリック
スＡを通ずことによってコード・ベクトルがスパースで
なくなる構成Ｃ二比べ演算量が削減できる。
〔実　施　例〕
第７図は、第３図に示した本発明の音声符号化方式の一
実施例を示したもので、この実施例では、演算手段２１
が、入力信号（最適時のＡＰ）を時間軸上で逆に並べ換
えを行う時間反転部２１ａと、マトリックスＡ＝１／Ａ
’（Ｚ）から成るＩＩＲ（無限インパルス応答）聴覚重
み付けフィルタ２１ｂと、このフィルタ２１ｂの出力信
号を再び時間軸上で逆に並べ換えを行う時間反転部２１
ｃとで構成されており、これにより演算補助ベクトルＶ
＝ｔＡＡＰを生成している。
第８図は、第７図に示した演算手段２１のより具体的な
一実施例を示したもので、聴覚重み付けピッチ予測残差
ベクトルＡＰが第８図（ａ）に示すようなものとしたと
、これを時間軸上で逆に並べ換えしたものが同図ら）に
示すベクトル（ＡＰ）ア、である。
そして、このベクトル（ＡＰ）ＴＩを、聴覚重み付けフ
ィルタ関数１／Ａ”（Ｚ）のＩＩＲ聴覚重み付け線形予
測再生フィルタＡにかけると、Ａ（ＡＰ）ＴＲは例えば
同図（Ｃ）に示すようになる。
この場合、マトリックスＡは転置マトリックスｔＡを戻
した行列であるので、上記のＡ（ＡＰ）Ｔｌを元に戻す
ために、時間軸上で逆に並べ換えを行うと、同図（ｄ）
に示すようになる。
また、第７図の演算手段２１は、入力ベクトルＡＰに対
して転置マトリックスを八を乗算するためのＦＩＲ（を
限インパルス応答）聴覚重み付けフィルタを用いても構
わない。
この場合の具体例が第９図に示されており、ＦＩＲ聴覚
重み付けフィルタ・マトリックスをＡとし、このマトリ
ックスＡの転置マトリックスＬＡを同図（ａｌに示す符
号帳次元数Ｎに一致したＮ次元のマトリックスとしたと
、聴覚重み付けピッチ予測残差ベクトルＡＰが同図働）
（これは第８図（ｂ）の時間反転したもの）に示すよう
なものであれば、二のベクトルＡＰに転置マトリックス
ＬＡを掛けた時間反転聴覚重み付けピッチ予測残差ベク
トルｔＡＡＰは同図（Ｃ）！こ示すようになる。尚、図
中、＊は乗算符号を示し、この場合の累積乗算回数は、
Ｎ２／２となる。
このようにして第８図（ｄ）と第９図（Ｃ１とは同し結
果が得られることとなる。
尚、第８図の実施例では、フィルタ・マトリックスＡを
ＩＩＲフィルタとしたが、ＦＩＲフィルタを用いても構
わない。但し、ＦＩＲフィルタを用いると、第９図の実
施例と同様に全乗算回数がＮ”／２（及び２Ｎの移動操
作）となるが、ＩＩＲフィルタを用いた場合には、例え
ば１０次線形予測分析の場合であればＩＯＮの乗算回数
と２Ｎの移動操作とを必要としただけで済むことになる
。
第７図に戻って、上記の如く生成された演算補助ベクト
ルＶ＝　ＬＡＡＰが送られる直交変換部２２はこのＶに
対して直交するように符号帳２からのコード・ベクトル
Ｃを直交変換してＣｏを生成するものである。
この場合の直交化演算式は、 Ｃ’　＝Ｃ−Ｖ　（ｔＶＣ／　’ＶＶ）　　　−−−−
−−■なるグラム・シュミット直交変換式を用いること
ができる。尚、図中、○で示した所はベクトル演算を表
し、△で示した所はスカラー演算を表りでいる。
これを第１０図（ａ）により説明すると、コート・ベク
トルＣのベクトル■に対する平行成分は、■の単位ベク
トル（Ｖ／　ｔＶＶ）に両者の内積１ＣＶを掛ければよ
イノテ、’ＣＶ　（Ｖ／　ＬＶＶ）　となる。
従って、■に直交するＣｏは上記の式■で与えられるこ
とになる。
このようにして得られたベクトルＣ”を聴覚重み付けフ
ィルタ２３を通すことによりＡＣが得られ、これを第２
４図の最適化方式に適用すれば、最適なコード・ベクト
ルＣとゲインｇとが選択できることになる。
第１１図の実施例は、第７図の実施例における直交変換
部２２を演算部２２ａと２２ｂとに分割したもので、演
算部２２ａでは、演算補助ベクトルＶを入力して２つの
ベクトルｗＶ（ｗ＝１／１ＶＶ）とＶとを生成し、これ
らを入力した演算部２２ｂでＶに直交したＣｏを生成す
る。この場合の演算式も上記のグラム・シュミｙ　）　
変換式■に基づいている。但し、この例では、第７図の
直交変換部２２とは異なり、グラム・シュミ変換度換弐
の演算のうち除算（１／１ＶＶ）の部分をオフラインで
演算することができ、演算量を削減できる。
第１２図に示す実施例の場合には、第１１図の実施例に
用いる演算部２２ａ及び２２ｂとフィルタ２３との組合
せを変形して各演算部２２ａ及び２２ｂに聴覚重み付け
フィルタ・マトリックスＡを組み込んでおり、まず演算
部２２ｃでは、演算補助ベクトルＶを用いて、ｗＶと聴
覚重み付けされたベクトルＡＶとを生成し、そして、演
算部２２ｄでは、これらのベクトルに基づいて聴覚重み
付けされたピッチ予測残差ベクトルＡＰに直交したベク
トルＡＣ”を聴覚重み付け後のコード・ベクトルＡＣか
ら生成するようにしている。
この場合の演算式は、 ＡＣ’　−ＡＣ−ｔＣ（Ｖ／　ｔＶＶ）ＡＶ−Ａ　（Ｃ
−Ｖ　（ｔＶＣ／　ｔＶＶ）１となる。
第１３図は第４図りこ示した本発明の一実施例を示した
もので、この実施例での直交変換部２４では、下記の演
算を行う。
Ｃ−Ｐ　（ｔＣＶ／　ｔ（ＡＰ）ＡＰＩ−Ｃ−Ｐ　（Ｌ
Ｃ（ｔＡＡＰ）／　Ｌ（ＡＰ）ＡＰＩ＝Ｃ−Ｐ　（Ｌ（
ＡＰ）ＡＣ／　’　（ＡＰ）ＡＰ）・・・・・・■ これに、Ｖ＝　ｔＡＡＰを代入すると、上記の弐〇にな
るので、同じグラム・シュミット直交変換が実現される
が、この場合には、ＡＰに直交するＡＣ’　をＡＣと同
一平面上で求めることができ、ゲインｇは、逐次最適化
方式により求めたゲインと一致するので、ゲインｇの符
号器を新たに設計する必要が無くなる。
第１４図は、第１３図の実施例を変形したもので、演算
部２４ａでは、演算補助ベクトルＶにベクトルｗ＝１／
１ＡＰｉ”を乗算してヘクトルＷ■を生成する。そして
、演算部２４ｂては、このへ・クトルｗＶと最適時のピ
ッチ予測残差ヘクトルＰとから式■を実現することによ
り、聴覚重み付け再生ＢｂこＡ　ＰＪ−Ａ　Ｃ’　とな
るベクトルＣ′を生成する。
第１５図は、更に別の変形例を示しており、この実施例
では、演算手段２】を用いずに最適時の聴覚重み付けさ
れたピッチ予測残差ベクトルＡＰを演算部２４ｃに直接
与えて２つのヘクトルｗＡＰとＡＰとを生成し、演算部
２４ｄではこれらのベクトルに基づいてベクトルＣから
ベクトルＡＰに直交した聴覚重み付けされたコード・ベ
クトルＡＣ”を生成している。尚、この場合の演算式は
基本的に第１２図の場合と同様である。
第１６図は、第５図に示した本発明の一実施例を示した
もので、この実施例は、上記の各実施例と直交変換部２
５のみが異なっており、この直交変換部２５の変換式を
示すと、次のようになる。
Ｃ’　＝Ｃ−２Ｂ　（（ｔＢＣ）／　（ｔＢＢ）１・・
・・■ この式はハウス・ホルダー直交変換を実現する弐であり
、ここに用いるＢはＢ＝Ｖ−Ｉ　Ｖ　Ｉ　Ｄで示される
ものであり、Ｄは固定符号帳の全てのコート・ベクトル
Ｃに対して直交したベクトルである。
このハウス・ホルダー直交変換のアルゴリズムを第１０
図（ｂ）及び（Ｃ）を用いて説明すると、まず、演算補
助ベクトルＶを、点線で示す折り返し線でベクトルＤの
平行成分として折り返したとき、（ＩＶＩ／ＩＤＩ）Ｄ
なるベクトルが得られる。
尚、Ｄ／ｌＤｉはＤ方向の単位ベクトルを示す。
このようにして得られたＤ方向ヘクトルを−Ｄ力方向即
ち逆方向ニ（ｌ　Ｖ　ｉ　／　ｌ　Ｄ　ｉ　）　Ｄとし
て図示のように取る。この結果、■との加算で得らｈる
ベクトルＢ−Ｖ−（ＩＶＩ／：ＤＩ）Ｄは折り返し線に
直交することになる（同図（ｂ）弁開）。
そして、このベクトルＢにおけるベクトルＣの成分を求
めると、同図（ａ）の場合と同様にして、ベクトルＩ　
（ｔＣＥ）／　（ｔＢＢ）ｌ　Ｂが得られる。
このベクトルと反対方向の２倍のベクトルをとってベク
トルＣに加えると、■に直交したベクトルＣ′が得られ
ることになる。
このようにしてベクトルＣ゛が得られ、これに聴覚重み
付け人を与えれば最適コード・ベクトルＡＰに直交した
コード・ベクトルＡＣ’が得られることとなる。
第１７図は、第１６図の直交変換部２５を演算部２５ａ
と２５ｂとに分割したもので、演算部２５ａでは入力ベ
クトルＶから２つのベクトルｕＢ（ｕ＝２／　’ＢＢ）
とＢとを生成し、これらによりベクトルＶに直交するベ
クトルＣ“を生成する。
この実施例の場合も、第１４図の実施例と同様に演算部
２５ｂでの演算量が削減できる。
第１８図は、更に別の変形例を示したもので、演算部２
５ｃと２５ｄには聴覚重み付けマトリックスＡを含めて
おり、演算部２５ｃでは入力ベクトルＶに基づいて２つ
のベクトルｕＢとＡＢとを生成し、これらに基づいて演
算部２５ｄでは聴覚重み付けハウス・ホルダー直交変換
を行ってベクトルＡＰに直交したベクトルＡＣ’を生成
している。尚、この演算構成は第１２図のグラム・シュ
ミット変換の場合と基本的に同じである。
第１９図は、第６図に示した本発明の一実施例を示して
おり、第６図に示した演算手段３１は上記の演算手段２
１と同様に転置マトリックスｔＡにより構成することが
できるが、この実施例では時間反転型のフィルタで構成
されている。
更に、直交変換部３２は、演算部３’　２　ａ〜３２ｄ
で構成されており、演算部３２ａでは演算手段３１と同
様にして入力信号である最適時のピッチ予測残差ベクト
ルＡＰを時間反転聴覚重み付けして演算補助ベクトルＶ
＝　’ＡＡＰを生成する。
このベクトル■は、スパース固定符号帳２ａの全てのコ
ード・ベクトルに直交したベクトルＤを入力し聴覚重み
付けフィルタ・マ（・リソクスＡを含む演算部３２ｂに
おいて３つのベクトルＢとＵＢとＡＢとに変換される。
そして、演算部３２ｃでは、演算手段３１からのｔＡＡ
Ｘに対して時間反転したハウス・ホルダー直交変換を行
ってｔＨｔＡＡＸ＝　ｔ（ＡＨ）ＡＸを生成する。
ここで、演算部３２ｃにおける時間反転したハウス・ホ
ルダー変換ＬＨについて説明する。
まず、上記の式■は、ｕ＝２／ｌＢＢとして、Ｃ’　＝
　Ｃ−Ｂ　（ｕ　ｔＢ　Ｃ）　　　　　−−■となる。
一方、Ｃ’　＝ＨＣであるから、式■は、Ｈ＝Ｃ’　　
Ｃ ＝Ｉ−Ｂ　（ｕ　ｔＢ）　　　（Ｉは単位ベクトル）と
なる。従って、 ｔＨ＝１−（ｕＢ）　　ＬＢ ＝Ｉ−Ｅ（ｕ　ＬＢ） となり、これはＨと同しである。
従って、演算部３２ｃの入カヘクトルｔ（ＡＨ）ＡＸを
例えばＷと置くと、 ｔＨＷ＝Ｗ−（ＷＢ）（ｕ　ｔＢ） となり、図示のような演算構成となる。
そして、このベクトルｔ（ＡＨ）ＡＸに符号帳２ａから
のスパース・コート・ベクトルＣを乗算部３２ｅで乗算
すると、 Ｒｘｃ＝　ｔＣｔ（ＡＨ）ＡＸ ＝　’　（Ａｌ−ＩＣ）ＡＸ　　　　　　　・・・［相
］なる相関値が得られ、評価部３３に送られる。
これに対し、演算部３２ｄでは、入力ベクトルＡＢ及び
ｕＢと、スパース・コート・ベクトルＣと、内部の聴覚
重み付けフィルタ・マトリックスＡとで、最適時のピッ
チ予測残差ベクトルＡＰに直交するベクトルＡＨＣ＝Ａ
Ｃ−’Ｃ（ＡＢ）（ｕ　ｔＢ）を求め、更にこのベクト
ルＡＨＣの自己相関値、 Ｒｃｃ＝　’　（ＡＨＣ）ＡＨＣ−−■を生成して評価
部３３に送られる。
このように評価部３３に送られる２つの相関値は、ＨＣ
＝Ｃ′を代入すると、第２４図と同し形態となり、評価
部３３は最適なコート・ベクトルとゲインとを選択する
ことが出来る。
尚、この実施例ではハウス・ホルダー変換を用いたがグ
ラム・ンユミノト変換でも可能である。
〔発明の効果〕
以上説明したように、本発明に係るＣＥＬＰ型の音声符
号化方式によれば、白色雑音の固定符号帳の各コード・
ベクトルを、聴覚重み付けされた各ピッチ予測残差ベク
トル内の最適時のピッチ予測残差ベクトルに直交した聴
覚重み付け再生コード・ベクトルに変換することにより
線形予測再生信号を生成し、入力信号との誤差ベクトル
が最小となるようなコード・ベクトルを固定符号帳から
選択しゲインを選択するように構成したので、逐次最適
化方式であっても実際の入力信号と予測再生した信号と
の量子化誤差を同時最適化方式と同程度に小さくするこ
とができる。
第２０図は、コンピュータ・シミュレーションにより求
めた符号化特性のグラフを示しており、横軸は演算量を
、継軸は再生音声品質を表すＳＮ比をそれぞれ示してお
り、本発明方式では、グラム・ンユミソト変換を用いた
場合及びハウス・ホルダー変換を用いた場合のいずれも
、逐次最適化方式よりは演算量は多いが、再生音声品質
はいずれも高く、演算量の点ではグラム・ンユミノト変
換の方が、再生音声品質の点ではハウス・ホルダー変換
の方がそれぞれ優れている。そして、本発明のハウス・
ホルダー変換による方式の場合は同時最適化方式より演
算量及び再生音声品質の両者の点で優れていることが分
かる。
【図面の簡単な説明】
第１図は、本発明に体る音声符号化方式の最も基本的な
原理構成を示したブロック図、第２図は、本発明に係る
音声復号化方式の原理的な構成を示したブロック図、 第３図乃至第５図は、第１図に示した本発明に係る音声
符号化方式をより具体的に示した原理構成ブロック図、 第６図は、本発明に係る音声符号化方式の別の原理構成
を示すブロック図、 第７図は、本発明に係る音声符号化方式の一実施例（グ
ラム・シュミット変換例）を示した図、第８図及び第９
図は、本発明で用いる演算手段の具体的な実施例を説明
するための図、第１０図は、直交変換を説明するための
ベクトル図、 第１１図乃至第１５圀は、本発明に係る音声符号化方式
の一実施例（グラム・シュミット変換例）を示した図、 第１６回乃至第１８図は、本発明に係る音声符号化方式
の一実施例（ハウス・ホルダー変換例）を示した図、 第１９図は、本発明に係る音声符号化方式の他の実施例
を示す図、 第２０図は、従来例と本発明の演算量及びＳＮ比を比較
して示すグラフ図、 第２１図は、一般的な逐次最適化ＣＥＬＰ方弐を概略的
に示すブロック図、 第２２図は、一般的な同時最適化ＣＥＬＰ方式を概略的
に示すブロック図、 第２３図は、−ｉ的なＣＥＬＰ方式の復号化側の構成を
示すブロック図、 第２４図は、逐次最適化ＣＥＬＰ方式における最適化ア
ルゴリズムを概念的に示したブロック図、第２５図は、
同時最適化ＣＥＬＰ方弐における最適化アルゴリズムを
概念的に示したブロック図、第２６図は、ゲイン最適化
を従来例と本発明Ｃ二おいて比較するためのヘクトル図
、である。 図において、ｌは適応符号帳、２は白色雑音の固定符号
帳、２ａはスパース固定符号帳、１０１１．３３は評価
部、２０．１００は重み付け直交変換部、２００は線形
予測再生フィルタ、２１３１は演算手段、２２．３２は
直交変換部、２３は聴覚重み付けフィルタ、２４はグラ
ム・シュミット直交変換部、２５はハウス・ホルダー直
交変換部、をそれぞれ示す。 図中、同一符号は同−又は相当部分を示す。

Claims (6)

    【特許請求の範囲】
  1. （１）適応符号帳（１）の各ピッチ予測残差ベクトル（
    Ｐ）に聴覚重み付け（Ａ）しゲイン（ｂ）を乗じて生成
    されたピッチ予測再生信号（ｂＡＰ）と聴覚重み付けさ
    れた入力音声信号ベクトル（ＡＸ）とのピッチ予測誤差
    信号ベクトル（ＡＹ）を求め、該ピッチ予測誤差信号ベ
    クトルの電力（ＡＹ）を最小にするピッチ予測残差ベク
    トルを評価部（１０）が該適応符号帳（１）から選択す
    ると共にゲイン（ｂ）を選択し、 更に白色雑音の固定符号帳（２）の各コード・ベクトル
    （Ｃ）を、該聴覚重み付けされた各ピッチ予測残差ベク
    トルの内の最適時のピッチ予測残差ベクトル（ＡＰ）に
    直交した聴覚重み付け再生コード・ベクトル（ＡＣ’）
    に重み付け直交変換部（２０）で変換し、ゲイン（ｇ）
    を乗じて線形予測再生信号（ｇＡＣ’）を生成し、該線
    形予測再生信号（ｇＡＣ’）と該聴覚重み付けされた入
    力音声信号ベクトル（ＡＸ）とから線形予測誤差信号ベ
    クトル（Ｅ）を最小にするコード・ベクトルを評価部（
    １１）が該固定符号帳（２）から選択しゲイン（ｇ）を
    選択することを特徴とした音声符号化方式。
  2. （２）白色雑音の固定符号帳（２）の最適選択されたコ
    ード・ベクトル（Ｃ）を、適応符号帳（１）の内の最適
    選択されたピッチ予測残差ベクトル（Ｐ）と聴覚重み付
    けを行った後に直交するコード・ベクトル（Ｃ’）に重
    み付け直交変換部（１００）で変換してゲイン（ｇ）を
    乗じることにより得たコード・ベクトル（ｇＣ’）と該
    ピッチ予測残差ベクトル（Ｐ）にゲイン（ｂ）を乗じて
    得たコード・ベクトル（ｂＰ）とを加算したコード・ベ
    クトル（Ｘ’）を線形予測再生フィルタ（２００）を通
    すことにより再生することを特徴とした請求項１に記載
    の音声復号化方式。
  3. （３）該重み付け直交変換部（２０）が、 該最適時の聴覚重み付けされたピッチ予測残差ベクトル
    （ＡＰ）から時間反転聴覚重み付けされた演算補助ベク
    トル（Ｖ＝＾ｔＡＡＰ）を算出する演算手段（２１）と
    、該固定符号帳（２）の各コード・ベクトル（Ｃ）から
    該演算補助ベクトル（Ｖ）に直交するコード・ベクトル
    （Ｃ’）を生成する直交変換部（２２）と、該直交化さ
    れたコード・ベクトル（Ｃ’）に聴覚重み付け（Ａ）し
    て該コード・ベクトル（ＡＣ’）を再生する聴覚重み付
    けマトリックス（２３）と、で構成されていることを特
    徴とした請求項１に記載の音声符号化方式。
  4. （４）該重み付け直交変換部（２０）が、 該最適時の聴覚重み付けされたピッチ予測残差ベクトル
    （ＡＰ）から時間反転聴覚重み付けされた演算補助ベク
    トル（Ｖ＝＾ｔＡＡＰ）を算出する演算手段（２１）と
    、該最適時のピッチ予測残差ベクトル（Ｐ）及び聴覚重
    み付けされたピッチ予測残差ベクトル（ＡＰ）と該演算
    補助ベクトル（Ｖ）と該固定符号帳（２）の各コード・
    ベクトル（Ｃ）とから該演算補助ベクトル（Ｖ）に直交
    するコード・ベクトル（Ｃ’）を生成するグラム・シュ
    ミット直交変換部（２４）と、該直交化されたコード・
    ベクトル（Ｃ’）に聴覚重み付け（Ａ）して該コート・
    ベクトル（ＡＣ’）を再生する聴覚重み付けマトリック
    ス（２３）と、で構成されていることを特徴とした請求
    項１に記載の音声符号化方式。
  5. （５）該重み付け直交変換部（２０）が、 該最適時の聴覚重み付けされたピッチ予測残差ベクトル
    （ＡＰ）から時間反転聴覚重み付けされた演算補助ベク
    トル（Ｖ＝＾ｔＡＡＰ）を算出する演算手段（２１）と
    、該演算補助ベクトル（Ｖ）と該固定符号帳（２）の各
    コード・ベクトル（Ｃ）と該固定符号帳（２）の内の全
    てのコード・ベクトルに直交したベクトル（Ｄ）とから
    該演算補助ベクトル（Ｖ）に直交するコード・ベクトル
    （Ｃ’）を生成するハウス・ホルダー直交変換部（２５
    ）と、該直交化されたコード・ベクトル（Ｃ’）に聴覚
    重み付け（Ａ）して該コード・ベクトル（ＡＣ’）を再
    生する聴覚重み付けマトリックス（２３）と、で構成さ
    れていることを特徴とした請求項１に記載の音声符号化
    方式。
  6. （６）適応符号帳（１）の各ピッチ予測残差ベクトル（
    Ｐ）に聴覚重み付け（Ａ）しゲイン（ｂ）を乗じて生成
    されたピッチ予測再生信号（ｂＡＰ）と聴覚重み付けさ
    れた入力音声信号ベクトル（ＡＸ）とのピッチ予測誤差
    信号ベクトル（ＡＹ）を求め、該ピッチ予測誤差信号ベ
    クトル（ＡＹ）を最小にするピッチ予測残差ベクトルを
    評価部（１０）が該適応符号帳（１）から選択すると共
    にゲイン（ｂ）を選択し、 更に該聴覚重み付けされた入力音声信号ベクトル（ＡＸ
    ）から時間反転聴覚重み付けされた入力音声信号ベクト
    ル（＾ｔＡＡＸ）を演算手段（３１）で算出し、該時間
    反転聴覚重み付けされた入力音声信号ベクトル（＾ｔＡ
    ＡＸ）を、該聴覚重み付けされた各ピッチ予測残差ベク
    トルの内の最適時のピッチ予測残差ベクトル（ＡＰ）に
    対して時間反転聴覚重み付け直交変換された入力音声信
    号ベクトル＾ｔ（ＡＨ）ＡＸを直交変換部（３２）で生
    成してスパース固定符号帳（２ａ）の各コード・ベクト
    ル（Ｃ）との相関値＾ｔ（ＡＨＣ）ＡＸを求めると共に
    、該スパース符号帳（２ａ）の各コード・ベクトル（Ｃ
    ）と該最適時のピッチ予測残差ベクトル（ＡＰ）から該
    直交変換部（３２）で該最適時のピッチ予測残差ベクト
    ル（ＡＰ）に直交したベクトル（ＡＨＣ）の自己相関値
    ＾ｔ（ＡＨＣ）ＡＨＣを求めて聴覚重み付けされた入力
    音声信号ベクトル（ＡＸ）と該直交したベクトル（ＡＨ
    Ｃ）との間の誤差信号の電力を最小にするコード・ベク
    トルを評価部（３３）が該スパース符号帳（２ａ）から
    選択しゲイン（ｇ）を選択することを特徴とした音声符
    号化方式。
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