JPH0451200A - 音声符号化方式 - Google Patents

音声符号化方式

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JPH0451200A
JPH0451200A JP2161042A JP16104290A JPH0451200A JP H0451200 A JPH0451200 A JP H0451200A JP 2161042 A JP2161042 A JP 2161042A JP 16104290 A JP16104290 A JP 16104290A JP H0451200 A JPH0451200 A JP H0451200A
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vector
pitch prediction
code
input audio
gain
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JP2161042A
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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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Fujitsu Ltd
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Publication date
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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を行う高能
率な音声符号化方式に関し、 逐次最適化／同時最適化／ピッチ直交変換ＣＥＬＰ型の
音声符号化方式において、スパース符号帳を用いた場合
よりも一層演算量削減することを目的とし、 固定符号帳を各々１サンプルづつの＋１と−１とそれ以
外のサンプルがＯの六角格子ベクトルで構成し、例えば
、聴覚重み付けされた入力音声信号ベクトルから時間反
転聴覚重み付け入力音声信号ベクトルを算出し更に最適
時のピッチ予測誤差信号ベクトル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を算出し
て該六角格子固定符号帳の各コード・ベクトルとを乗算
して両者の相関値を発生し、上記の時間反転聴覚重み付
け直交変換によるマトリックスの自己相関マトリックス
から該六角格子固定符号帳の各コード・ベクトルに対応
する３つの要素を取り出して該最適時のピッチ予測残差
ベクトルに対して聴覚重み付け直交変換されたコード・
ベクトルの自己相関値を算出して両相関値により最適化
を行うように構成する。
〔産業上の利用分野〕
本発明は、音声符号化方式に関し、特にベクトル量子化
を用いて音声信号の情報圧縮を行う靜能率な音声符号化
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（コードブンク）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１７図及び第１８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１７図は逐次最適化ＣＥＬＰと呼ばれ、第１８図
は同時最適化ＣＢＬＰと呼ばれる方式を示している。
第１７図において、適応符号帳１には１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Ｏ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
測再往フィルタ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ＡＹ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■： ＡＹＩ’　＝ｌＡＩ−ｂＡｆ’Ｊ　　　　・・・・・・
■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帳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
信号ベクトル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ＡＹ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
が下記の式■： Ｅ　ｌ”　−ｌ　ＡＹ−ｇＡＣｌ　　　　　・・・・・
・■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、 Ｅ　ｌ　！＝　ｌ　ＡＸ−ｂＡＰ−ｇＡＣｌ　”・・・
■となる。
尚、適応符号帳１の適応化は、ｂＡＰ十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Ｈ
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（ピッチ予測符号帳）として格納することによ
り行われる。
このように、第１７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１
８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ｇＡＣ
を求め、更に減算部１６でフィルタ７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１７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。
以上の第１７図及び第１８図に概念・的に示されたゲイ
ンｂ、ｇは実際には、第１９図及び第２０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１７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　（ｌ　ＡＹ−ｇＡＣｌ　”）／δｇ＝２　　も
（−ＡＣ）（ＡＹ−ｇＡＣ）より、 ｇ＝　ｔ（ＡＣ）ＡＹ／　’（ＡＣ）ＡＣ・・・■とな
る。
そこで第１９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
コード・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の自己相関値ｔ（ＡＣ）ＡＣを
乗算部４２で求める。
そして、評価部１１では、両相間（！：ｔ（ＡＣ）ＡＹ
及びｔ（ＡＣ）ＡＣに基づいて上記の弐■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１８図の場合には、上記の式■において、ヘク
］・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）Ａ
Ｐ　’（ＡＰ）ＡＸ］　／ｂ＝　［’（ＡＣ）ＡＣ’（
ＡＰ）ＡＸｔ（ＡＣ）ＡＰ　’（ＡＣ）ＡＸ］　／・・
・・・・■ となる。但し、 一　’（ＡＰ）ＡＰ　　ｔ（ＡＣ）ＡＣ＝　（ｔ（ＡＣ
）ＡＰ）” である。
そこで第２０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ドベクトル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Ｌ
（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ｔ（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、　　ｔ（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Ａ
Ｘ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。
第２１図（ａ）及び（ｂ）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十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ＡＸ
’　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）の同時方式は、二次元の場合には図示
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に比べて音声の再生品質は良く
なるが、上記の弐〇に示すように演算量が多くなってし
まうという問題がある。
そこで、本発明者は、このような逐次最適化／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・
復号化を実現するため、第２２図に示すような方式を本
出願と同時に特許出願している。
即ち、ピッチ周期については従来と同様にピッチ予測残
差ベクトルＰとゲインｂの評価・選択を行うが、コード
・ベクトルＣ及びゲインｇについては、重み付け直交変
換部６０を設け、白色雑音の固定符号帳２ａ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’　
に変換することによって行っている。
これを更に第２１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ベクトルｂＡＰに対
して、固定符号帳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
を増大させる原因になっていることに鑑み、聴覚重み付
けされたコード・ベクトルＡＣが聴覚重み付けされたピ
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方式においても量子化誤差を同時最
適化方式と同程度まで減少させることが出来る。
そして、このようにして得られたコート・ベクトルＡＣ
’にゲインｇを乗し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を最小にするコート・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を選択している。
〔発明が解決しようとする課題〕
以上のように種々の音声符号化方式が提案されており、
いずれもスパース化されたスノマース固定符号帳２ａを
用いているが、第１６図に示すように、スパース化され
た各コード・ベクトルがＮ次元で例えばＮ＝６０とする
と、５００〜６００の乗算数が必要となり、１つの符号
帳に標準の１０２４のコード・ベクトルが含まれている
とすると、上記の次元数では１つのコード・ベクトルの
探索に約１２００万／秒の演算量が必要になってしまい
、現在のＩＣプロセッサーの演算能力（乗算数７秒）を
越えてしまうという問題点があった。
従って、本発明は、上記のようないずれの音声符号化方
式においても、スパース符号帳の場合よりも一層演算量
削減することを目的とする。
〔課題を解決するための手段及び作用〕以下、上記の課
題を解決するだめの本発明に係る音声符号化方式の種々
の手段とその作用を順次説明する。
（１）第１図は、逐次最適化ＣＥＬＰ型の固定符号帳２
の最適なコード・ベクトル及びゲインｂを選択するため
の最適化アルゴリズムを概念的に示したもので、第１９
図の従来例の改良に相当している。
そして、この発明では〜固定符号帳２が各々１サンプル
づつの＋１と−１とそれ以外のサンプルがＯの六角格子
ベクトルで構成されていることを特徴としている。
この六角格子コード・ベクトルの符号帳は、第２図に示
すように、例えばｔ［１，１１１なる３次元基準ベクト
ルに垂直な紙面上の２次元に位置するベクトルＣ，，Ｃ
，，Ｃ３で構成されたものであり、それぞれｙ軸、ｙ軸
、Ｚ軸上の単位ベクトルｅ＋　、ｅｚ　、ｅｓにより、
ｘ−ｙ軸、ｙ−ｚ軸Ｚ−ｙ軸の各平面において構成され
る。
従って、例えばコード・ベクトルＣ＋はｅ＋　＋（−ｅ
ｘ　）で合成される。
即ち、今、 １　＝　［ｅ＋　、　ｅｚ　、　・＝ｅｈ　］なるＮ次
元のマトリックスを考えた場合、六角格子の各コード・
ベクトルＣは、 Ｃ，、、＝　［ｅ、、−ｅ、］ で表されるので、＋１と−１の１対のインパルス以外が
０のベクトルで構成されることとなる。
従って、このような六角格子のコード・ベクトルＣにフ
ィルタ４で聴覚重み付けマトリックスＡ−［ＡＩ　、　
Ａｔ　、・・・ＡＮ］を掛けて得られるベクトルＡＣは
、 ＡＣ＝Ａｅ、−Ａｅ、＝ＡＩ、−Ａ。
となり、マトリックスＡの要素ｎとｍを取り出して引き
算すれば済むことになる。
従って、このようにして得られたベクトルＡＣに基づい
て乗算部４１．４２で相関演算を行うときには極めて少
ない演算で済む。
尚、このようなスパース度の高い六角格子符号帳自体に
は音声の再生品質に大きな影響を与えないことが知られ
ている。
（２）第３図は、上記の六角格子コード・ベクトルの符
号帳２を用いた第１図の方式を改良したものであり、こ
の場合には、評価部１１に与えるべき一方の自己相関値
ｔ（ＡＣ）ＡＣは第１図と同様にフィルタ４と乗算部４
２との組合せにより演算されるが、相関値’（ＡＣ）Ａ
Ｙの方は、ピッチ予測誤差信号ベクトルＡＶを演算手段
２１で’ＡＡＹに変換しておき、六角格子固定符号ｒｋ
２のコード・ベクトルＣをそのまま乗算部２２に与える
ことにより生成しているので、六角格子符号帳の利点を
そのまま生かした形で乗算を行うことができ、演算量を
更に削減することができる。
（３）同様にして、第４図の同時最適化方式の場合にも
第２０図の従来例に六角格子を用いたものであり、これ
によって演算量を削減している。
（４）更に、第５図に示した同時最適化ＣＥＬＰ方弐の
場合にも、第３図の概念を適用することにより、入力音
声信号ベクトルＡＸを第１の演算手段３１で’ＡＡＸに
変換し、ピッチ予測残差ベクトルＡＰを第２の演算手段
３４で’ＡＡＰに変換しておき、それぞれ六角格子コー
ド・ベクトルＣを乗算するので、六角格子ベクトルの分
だけの演算量で済むことになる。
（５）第６図は、第２１図の構成において同様に六角格
子コード・ベクトルの固定符号帳２を適用したものであ
り、直交変換部６０では、六角格子固定符号帳２の各コ
ード・ベクトルＣを、聴覚重み付け（Ａ）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”を生成するが、このとき、ＡＰに対してＣ゛を直
交化させるための変換マトリックスＨはＣ’　＝ＨＣで
示されるので、ＡＣ’　−ＡＨＣ＝ＨＡ、、−ＨＡ。
なる極単純化された形で求められることとなり、乗算部
６５での相関演算ｔ（ＡＣ）ＡＸ及び乗算部６６での自
己相関演算ｔ（ＡＣ’）ＡＣ’での乗算量を大きく削減
させることができる。
（６）第７図は、第６図の発明において、乗算部６５で
の演算がＡＣ’　＝ＡＨＣ＝）ＴＡ、−ＨＡ。
とＡＸとの間で行われることに鑑み、これを更に第３図
や第５図の場合と同様に演算量を削減するため、聴覚重
み付けされた入力音声信号ヘクトルＡＩから時間反転聴
覚重み付け入力音声信号ベクトルｔＡＡＸを演算手段７
０で算出し、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を時間反
転直交変換部７１で算出する。
そして、このようにして得られた時間反転聴覚重み付け
直交変換入力音声信号ベクトルＬ（ＡＨ）ＡＸと六角格
子固定符号帳２の各コード・ベクトルＣとを乗算して両
者の相関値’　（ＡＨＣ）ＡＸを乗算部６５で生成する
。
また、直交変換部７２では第６図の場合と同様にして最
適時の聴覚重み付けされたピッチ予測残差ベクトルＡＰ
に対して聴覚重み付け直交変換されたコード・ベクトル
ＡＨＣを算出し乗算部６６でその自己相関’　（ＡＭＣ
）ＡＨＣを求める。
このように、演算手段７０で時間反転聴覚重み付けされ
て得たベクトルｔ（ＡＨ）ＡＸに変換部７１で時間反転
した直交変換マトリックスＨを施すことにより六角格子
符号帳２のコード・ベクトルＣをそのまま乗算部６５で
乗算して両者の相関値’　（ＡＨＣ）ＡＩ＝　ｔ（ＡＣ
’）ＡＸが得られ、乗算量の軽減を図っている。
（７）第８図の発明では、第７図の発明を更に改良した
もので、乗算部６５での乗算は第７図の場合と同じであ
るが、第７図とは異なる直交変換部７３を設け、演算手
段７０と該時間反転直交変換部７１による時間反転変換
マトリックス’（ＡＨ）の自己相関マトリックスｔ（Ａ
Ｈ）ＡＨであってフレーム毎に更新されるものを含み、
このマトリックスから六角格子固定符号帳２の各コード
・ベクトルＣに対応する３つの要素（ｎ、ｎ）　（ｎ、
ｍ）　（ｍ、ｍ）を取り出して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に対して聴覚重み付
け直交変換されたコード・ベクトルＡＣ’　の自己相関
値Ｌ（ＡＣ’）ＡＣ’）を算出するようにしている。
即ち、この変換部７３で求める自己相関は、自己相関マ
トリックス’　（ＡＨ）ＡＨにコート・ベクトルＣが加
わったものであるので、ｔ（ＡＨＣ）ＡＨＣとなるが、
これは、上述の如＜ＡＣ＝Ａ。
八いであるので、 ｔ（ＡＨＣ）ＡＮＣ ＝　ｔ）ｉ　ｔ　（ＡイーＡ、’）Ｈ（Ａ、、−Ａ、）
＝　’ＨｔＡ、、ＡアＨ−ｔＨｔＡ、ＡＩ、Ｈ−ｔＨ’
Ａ、Ａ、Ｈ＋　’ＨｔＡ、Ａ１１Ｈ＝　（ｔＨｔＡＡ）
（）１１＋、 −２（”Ｈ’ＡＡＨ）　１．、ヨ ＋　（”ＨＬＡＡＨ）、Ｉ、。
となり、この内のマトリックスｔＨＬＡＡＨ１即ちＬ（
ＡＨ）ＡＨを予め用意しておき、フレーム毎に更新すれ
ば、そのマトリ７クスの３つの要素（ｎ、ｎ）　（ｎ、
ｍ）　（ｍ、ｍ）を取り出すだけで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に対して聴覚重み
付け直交変換されたコード・ベクトルＡＣ’　の自己相
関イ直’　（ＡＣ’）ＡＣ’　を得ることが出来ること
となる。
このようにして、上記のいずれの発明においても、六角
格子符号帳を用いること乙こより極めて演算量を削減す
るこｈができる。
〔実　施　例〕
第９図は、第３及び５図に示した本発明の音声符号化方
式に用いる演算手段２１並びに第７及び８図に示した演
算手段７０の一実施例を示したもので、第９図（ａ）に
示した実施例では、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＝１７Ａ“（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２１Ｃとで構成されており、これによりｉ！
補助ベク）／ｌ、Ｖ＝　ｔＡＡＰ　（又はｔＡＡＸ、ｔ
ＡＡＹ）を生成している。
第１０図は、第９図に示した演算手段２１．７０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１０図（ａ）に示すようなも
のとすると、これを時間軸上で逆に並べ換えしたものが
同関イ）に示すベクトル（ＡＰ）ア、である。
そして、二のベクトル（ＡＰ）アアを、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）ア。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ＬＡを戻
した行列であるので、上記のＡ　（ＡＰ）↑８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、演算手段２１．７０は、第９図ら）に示すように
、入力ベクトルＡＰに対して転置マトリックスｔＡを乗
算するためのＦＩＲ（有限インパルス応答）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１１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・ンクスＡの転置マトリ・ンクスＬＡを同図（ａ）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
すると、聴覚重み付けピッチ予測残差ベクトルＡＰが同
図（ｂ）（これは第１０図（ｂ）の時間反転したもの）
に示すようなものであれば、このベクトルＡＰに転置マ
トリックスｔＡ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’ＡＡＰは同図（Ｃ）に示すようになる
。面、図中、＊は乗算符号を示し、この場合の累積乗算
回数は、Ｎ”　／２となる。
このようにして第１０図（ｄ）と第１１図（Ｃ）とは同
し結果が得られることとなる。
尚、第１０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１１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、１１Ｒフイ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するだけで済むことに
なる。
第１２図は、第６図に示した本発明の一実施例の構成を
示したもので、基本的には第２１図の場合と同しである
が、異なるのは符号帳として六角格子コード・ベクトル
の固定符号帳２を用いている点である。
二の実施例において、直交変換部６０は最適時の聴覚重
み付けされたピッチ予測残差ベクトルＡＰを入力して演
算補助ベクトルＶ＝　ｔＡＡＰを生成する第９図（ａ）
に示した演算手段２１と同し演算手段６１と、このＶに
対して直交するように六角格子符号帳２からのコード・
ベクトルＣを直交変換してＣｏを生成するグラム・シュ
ミット直交変換部６２と、コード・ベクトルＣ′を更に
聴覚重み付けしてＡＣ’を生成するフィルタ・マトリッ
クスＡとで構成されている。
この場合のグラム・シュミット直交化演算式は、Ｃ’　
＝Ｃ−Ｖ　（ｔＶＣ／　’ＶＶ）　　　・−・−・■で
与えられ、変換部６２はこのアルゴリズムが実現される
ように図示されている。尚、図中、Ｏ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して
いる。
これを第１３図（ａ）により説明すると、コード・ベク
トルＣのベクトルＶに対する平行成分は、■の単位ベク
トル（Ｖ／　ｔＶＶ）に両者の内積ｔＣＶを掛ければよ
イノテ、ｔｃＶ　（Ｖ／　’ＶＶ）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１９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１４図は、第６図に示した本発明の他の実施例を示し
たもので、この実施例は、上記の各実施例と直交変換部
６４のみが異なっており、この直交変換部６４の変換式
を示すと、次のようになる。
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式であり
、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ド・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１３
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／ＩＤＩ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方向ベクトルを−Ｄ方向、即
ち逆方向に−（ＩＶＩ／ＩＤＩ）Ｄとして図示のように
取る。この結果、■との加算で得られるベク）ルＢ＝Ｖ
−（ＩＶＩ／ＩＤＩ）Ｄは折り返し線に直交することに
なる（同図（ｂ）参照）。
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ｆ（
ｔＣＢ）／（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Ａ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１５図は、第８図に示した本発明の一実施例を示して
おり、第８図に示した演算手段７０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７３は、演算部７３ａ〜７３ｄで構成
されており、演算部７３ａでは演算手段７０と同様にし
て入力信号である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Ｖは、六角格子固定符号帳２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・マトリックスＡを含む演算部７３ｂにおい
て３つのベクトルＢとｕＢとＡＢとに変換される。
この内のベクトルＢとｕＢは時間反転直交変換部７１に
送られて演算手段７０から出力された’ＡＡＸ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ＬＨ’
ＡＡＸ＝　’　（ＡＨ）ＡＸを生成する。
ここで、変換部７１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／’ＢＥとして、Ｃ’　＝
　Ｃ−Ｂ　（ｕ　ｔＢ　Ｃ）　　　　　−−−−−・■
となる。
一方、Ｃ’　−ＨＣであるから、式■は、Ｈ＝ＣＣ ＝Ｉ　−Ｅ　（ｕ　’Ｂ）　　　（Ｉは単位ベクトル）
となる。従って、 ＬＨ＝　１−（ｕＢ）’Ｅ １−Ｂ　（ｕ　ｔＢ） となり、これはＨと同しである。
従って、変換部７１の入力ベクトル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２からの
六角格子コード・ベクトルＣを乗算部６５で乗算すると
、 Ｒｘｃ−ｔＣｔ　（ＡＨ）ＡＸ ＝　　’　（ＡＨＣ）ＡＸ　　　　　　　　・・・［相
］なる相関値が得られ、評価部１１に送られる。
これに対し、演算部７３ｃでは、入力ベクトルＡＢ及び
ｕＢから直交変換マトリックスＨ及び時間反転直交変換
マトリックスＬＨを求め、これに更にＦＩＲ聴覚重み付
けフィルタ・マトリックスＡを組み込んで演算手段７０
と変換部７１とによる時間反転聴覚重み付け直交変換マ
トリックスＡＨの自己相関マトリックスｔ（ＡＨ）ＡＨ
をフレーム毎に生成しておく。
そして、このようにして求めた自己相関マトリ・７クス
’　（ＡＨ）ＡＨを演算部７３ｄに記憶しておき、この
演算部７３ｄに六角格子符号帳２からコード・ベクトル
Ｃが与えられたときに、上述した如く、 ｔ（ＡＨＣ）ＡＨＣ −ｔＨｔ（Ａ、−Ａ、）Ｈ（ＡＦ、−Ａ、　）−’Ｈｔ
Ａ、Ａ、Ｈ−ｔＨｔＡ、Ａ、ｌＨ−ｔＨｔＡ、ｌＡ、Ｈ
十ｔＨｔＡ、Ａ、Ｈ＝　　＜　　ｔＨｔＡＡＨ）　□、
。
２　　（ＬＨｔＡＡＨ）　Ｒ，。
＋　　（ｔＨｔＡＡＨ）、、。
となり、そのマトリックスｔＨｔＡＡＨ＝　’　（ＡＨ
）ＡＨの内の３つの要素（ｎ、ｎ）　（ｎ、ｍ）　（ｍ
、ｍ）を演算部７３ｄから取り出して評価部１１に送る
だけで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に対して聴覚重み付け直交変換されたコード・
ベクトルＡＣ”の自己相関値 Ｒｃｃ＝　ｔ（ＡＨＣ）ＡＨＣ ＝’（ＡＣ”）ＡＣ’　　　　　・・・・・・■を得る
ことが出来、評価部１１に送られる。
このように評価部１１に送られる２つの相関値に基づい
て最適なコード・ベクトルとゲインとを選択することが
出来る。
〔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、各々１サンプルづつの＋１と−１と
それ以外のサンプルが０の六角格子ベクトルで構成され
た固定符号帳を、（１）逐次最適化方式、（２）同時最
適化方式、及び（３）ピッチ直交変換を用いた逐次最適
化方式に適用したので、間引かれていない通常の固定符
号帳の場合は元より、第１６図に示すように、それぞれ
の方式において３／４スパースの符号帳を用いた場合に
比べても演算量の顕著な違いが認められ、乗算数では約
２００分の１に削減されていることが分かる。
【図面の簡単な説明】
第１図は、本発明に係る音声符号化方式（逐次最適化Ｃ
ＥＩ、Ｐ方式）の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に用いる六角格
子コード・ベクトルを説明するための２次元ベクトル図
、 第３図は、本発明に係る音声符号化方式が適用される別
の逐次最適化ＣＥＬＰ方式の原理構成ブロック図、 第４図は、本発明に係る音声符号化方式が適用される同
時最適化ＣＥＬＰ方弐の原理構成プロ。 り図、 第５図は、本発明に係る音声符号化方式が適用される別
の同時最適化ＣＥＬＰ方式の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が適用される直
交変換ＣＥＬＰ方式の原理構成ブロック図、 第７図及び第８図は、本発明に係る音声符号化方式が適
用される別の直交変換ＣＥＬＰ方弐の原理構成ブロック
図、 第９図は、本発明で用いる演算手段の実施例を示した図
、 第１０図及び第１１図は、本発明で用いる演算手段のよ
り具体的な実施例を説明するための図、第１２図は、本
発明に係る音声符号化方式が適用されるグラム・ツユミ
ツト直交変換ＣＥ　Ｌ　Ｐ方式の一実施例を示したブロ
ック図、 第１３図は、直交変換を説明するためのベクトル図、 第１４図は、本発明に係る音声符号化方式が通用される
ハウス・ホルダー直交変換ＣＥ　Ｌ　Ｐ方式の一実施例
を示したブロック図、 第１５図は、本発明に係る音声符号化方式が適用される
別のハウス・ホルダー直交’１２ＷＡ　ＣＥ　Ｌ　Ｐ方
式の一実施例を示したプロ、り図、 第１６図は、本発明に係る音声符号化方式と従来方式の
乗算数を比較した図、 第１７図は、一般的な逐次最適化ＣＥＬＰ方式を概略的
に示すブロック図、 第１８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１９図は、逐次最適化ＣＥＬＰ方式における従来の最
適化アルゴリズムを概念的に示したブロック図、 第２０図は、同時最適化ＣＥＬＰ方式における従来の最
適化アルゴリズムを概念的に示したブロック図、 第２１図は、ゲイン最適化を従来例と本発明において比
較するためのベクトル図、 第２２図は、本発明者が別途同時出願している直交変換
ＣＥＬＰ方式を示したプロ、り図、である。 図において、１は適応符号帳、２は六角格子コード・ヘ
クトル固定符号帳、４は聴覚重み付けフィルタ、１０．
１１は評価部、２１，３１．７０は演算手段、２２，３
３．３４　４１　４２　５１．５２，６５．６６は乗算
部、２３はフィルタ演算部、６０．７２．７３は直交変
換部、７１は時間反転直交変換部、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 (7)

    【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（ＡＹ）を最小にするピッチ予測残差ベクトル（
    Ｐ）を該適応符号帳（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）に聴覚重み付け（Ａ）しゲイン（
    ｇ）を乗じて線形予測再生信号（ｇＡＣ）を生成し該ピ
    ッチ予測誤差信号ベクトル（ＡＹ）との誤差信号（Ｅ）
    を最小にするコード・ベクトル（Ｃ）を該符号帳（２）
    から選択しゲイン（ｇ）を選択する逐次最適化ＣＥＬＰ
    型の音声符号化方式において、該固定符号帳（２）が各
    々１サンプルづつの＋１と−１とそれ以外が０の六角格
    子ベクトルで構成されていることを特徴とした音声符号
    化方式。
  2. （２）該ピッチ予測誤差信号ベクトル（ＡＹ）から時間
    反転聴覚重み付けピッチ予測誤差信号ベクトル（＾ｔＡ
    ＡＹ）を算出する演算手段（２１）と、該時間反転聴覚
    重み付けピッチ予測誤差信号ベクトル（＾ｔＡＡＹ）と
    該六角格子固定符号帳（２）の各コード・ベクトル（Ｃ
    ）とを乗算して両者の相関値（＾ｔ（ＡＣ）ＡＹ）を発
    生する乗算部（２２）と、該六角格子固定符号帳（２）
    の各コード・ベクトル（Ｃ）の聴覚重み付け再生後のコ
    ード・ベクトル（ＡＣ）の自己相関値（＾ｔ（ＡＣ）Ａ
    Ｃ）を求めるフィルタ演算部（２３）と、 両相関値に基づいて該ピッチ予測誤差信号ベクトル（Ａ
    Ｙ）に対する誤差信号（Ｅ）を最小にする最適なコード
    ・ベクトル及びゲインを選択する評価部（１１）と、 を備えたことを特徴とする請求項１に記載の音声符号化
    方式。
  3. （３）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）を乗して得ら
    れたピッチ予測再生信号（ｂＡＰ）と、白色雑音の固定
    符号帳（２）の各コード・ベクトル（Ｃ）に聴覚重み付
    け（Ａ）しゲイン（ｇ）を乗じて得られた線形予測信号
    （ｇＡＣ）とを加えて再生信号（ＡＸ’）を生成し、該
    再生信号（ＡＸ’）と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（Ｅ）を最小にするコー
    ド・ベクトル（Ｃ）を該固定符号帳（２）から選択し両
    ゲイン（ｇ）を選択する同時最適化ＣＥＬＰ型の音声符
    号化方式において、 該固定符号帳（２）が各々１サンプルづつの＋１と−１
    とそれ以外が０の六角格子ベクトルで構成されているこ
    とを特徴とした音声符号化方式。
  4. （４）該入力音声信号ベクトル（ＡＸ）から時間反転聴
    覚重み付け入力音声信号ベクトル（＾ｔＡＡＸ）を算出
    する第１の演算手段（３１）と、 該ピッチ予測再生信号のゲインを乗じる前の聴覚重み付
    けされたピッチ予測残差ベクトル（ＡＰ）から時間反転
    聴覚重み付けピッチ予測残差ベクトル（＾ｔＡＡＰ）を
    算出する第２の演算手段（３２）と、該時間反転聴覚重
    み付け入力音声信号ベクトル（＾ｔＡＡＸ）と該六角格
    子固定符号帳（２）の各コード・ベクトル（Ｃ）とを乗
    算して両者の相関値（＾ｔ（ＡＣ）ＡＸ）を発生する第
    １の乗算部（３３）と、該時間反転聴覚重み付けピッチ
    予測残差ベクトル（＾ｔＡＡＰ）と該スパース固定符号
    帳（２）の各コード・ベクトル（Ｃ）とを乗算して両者
    の相関値（＾ｔ（ＡＣ）ＡＰ）を発生する第２の乗算部
    （３４）と、該スパース固定符号帳（２）の各コード・
    ベクトル（Ｃ）の重み付け再生後のコード・ベクトル（
    ＡＣ）の自己相関値（＾ｔ（ＡＣ）ＡＣ）を求めるフィ
    ルタ演算部（２３）と、 上記の全相関値に基づいて該誤差信号（Ｅ）を最小にす
    る最適なコード・ベクトルとゲインを選択する評価部（
    １６）と、 を備えたことを特徴とする請求項３に記載の音声符号化
    方式。
  5. （５）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
    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（６０）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
    音声符号化方式において、該固定符号帳（２）が各々１
    サンプルづつの＋１と−１とそれ以外が０の六角格子ベ
    クトルで構成されていることを特徴とした音声符号化方
    式。
  6. （６）該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入力音声信号ベクトル（
    ＾ｔＡＡＸ）を算出する演算手段（７０）と、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）
    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）を算出する時間反転
    直交変換部（７１）と、該時間反転聴覚重み付け直交変
    換入力音声信号ベクトル（＾ｔ（ＡＨ）ＡＸ）と該六角
    格子固定符号帳（２）の各コード・ベクトル（Ｃ）とを
    乗算して両者の相関値（＾ｔ（ＡＨＣ）ＡＸ）を発生す
    る乗算部（６５）と、 該最適時のピッチ予測残差ベクトル（ＡＰ）に対して聴
    覚重み付け直交変換されたコード・ベクトル（ＡＨＣ）
    を算出する直交変換部（７２）と、該聴覚重み付け直交
    変換されたコード・ベクトル（ＡＨＣ）の自己相関値（
    ＾ｔ（ＡＨＣ）ＡＨＣ）を求める乗算部（６６）と、 両相関値に基づいて該聴覚重み付けされた入力音声信号
    ベクトル（ＡＸ）に対する誤差信号（Ｅ）を最小にする
    最適なコード・ベクトル及びゲインを選択する評価部（
    １１）と、を備えたことを特徴とする請求項５に記載の
    音声符号化方式。
  7. （７）該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入力音声信号ベクトル（
    ＾ｔＡＡＸ）を算出する演算手段（７０）と、該最適時
    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）を算出する時間反転直交変換部（７１）
    と、 該時間反転聴覚重み付け直交変換入力音声信号ベクトル
    （＾ｔ（ＡＨ）ＡＸ）と該六角格子固定符号帳（２）の
    各コード・ベクトル（Ｃ）とを乗算して両者の相関値（
    ＾ｔ（ＡＨＣ）ＡＸ）を発生する乗算部（６５）と、 該演算手段（７０）と該時間反転直交変換部（７１）に
    よる時間反転変換マトリックス＾ｔ（ＡＨ）の自己相関
    マトリックス（＾ｔ（ＡＨ）ＡＨ）であってフレーム毎
    に更新されるものを含み、該マトリックスから該六角格
    子固定符号帳（２）の各コード・ベクトル（Ｃ）に対応
    する３つの要素（ｎ、ｎ）（ｎ、ｍ）（ｍ、ｍ）を取り
    出して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）に対して聴覚重み付け直交変換されたコ
    ード・ベクトル（ＡＣ’）の自己相関値（＾ｔ（ＡＣ’
    ）ＡＣ’）を算出する直交変換部（７３）と、 両相関値に基づいて該聴覚重み付けされた入力音声信号
    ベクトル（ＡＸ）に対する誤差信号（Ｅ）を最小にする
    最適なコード・ベクトル及びゲインを選択する評価部（
    １１）と、を備えたことを特徴とする請求項５に記載の
    音声符号化方式。
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