JPH0470800A - 音声情報圧縮装置 - 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、音声信号を情報圧縮して伝送又は蓄積する音
声情報圧縮装置に関する。

［従来の技術］ 音声信号は、近接サンプルの相関がかなり高（、近接サ
ンプルの信号系列によるスペクトル予測を用いて音声信
号を効率良く情報圧縮する方法が広く利用されている（
例えば、「アダプティブ・プレデイクチイブ・コーディ
ング・オブ・スピーチ番シグナル（Ａｄａｐｔｉｖｅ　
Ｐ＋ｅｄｉｃｔｉｖｅ　Ｃｏｄｉｎｇ　ｏｆ　５ｐｅｅ
ｃｈ　Ｓｉｇｎａｌ）　ｊ　、　　ビー・ニス・アタル
及びエム・アール・シュレーダー（Ｂ、　Ｓ、　Ａｎａ
ｌ　ａｎｄ　Ｍ、　Ｒ，５ｃｈｒｏｅｄｕ）共著、ベル
・システム・テクニカル・ジャーナル（Ｂｅｌｌ　Ｓｙ
Ｓ＋ｅｍ　Ｔｅｃｈｎｉｃａｌ　］ｏｕ＋ｎａｌＬ　１
０月。

１９７０．１９７３〜１９８６頁、参照）。

また音声信号を効率良く情報圧縮する方法においては、
音声信号の予測差分（予測残差とも称する）を算出して
予測差分により入力信号を量子化することて、通常のパ
ルス符号化（以後、ＰＣＭと称する）による量子化に比
べて信号対ノイズ比（以後、ＳＮＲと称する）を向上さ
せることかできる。

上述の関係は、下記に示す（１）式で表わされる（「デ
ジタル・コーディング・オブ・ウエーブフォームズ（Ｄ
ｉｇｉｔａｌ　Ｃｏｄｉｎｇ　ｏｆ　Ｗａｖｃｌｏ＋ｍ
５）Ｊ　。

エヌφニス・ジャイアント及びピー・ノル　（Ｎ、　５
Ｉａｖａｎ＋　ａｎｄ　Ｐ、Ｎｏ１ｌ）共著、プレンテ
ィス−ホール（Ｐ＋ｅｎｔｉｃｅ−）１ａｌｌ！、　２
５９頁、参照）。

ＳＮＲ（ｄＢ） ＳＮＲ＋１０１０１ｏ　　　・・・（１）ｐＣｍ　　　
　　　　ｐ ここで、（１）式の右辺のＧ　を予測ゲインと呼ぷ。こ
の予測ゲインＧ　の大きさは、線形予測の予測次数にも
影響するが、予測次数を無限大と仮定すると、音声信号
のパワースペクトル密度関数の形状の測度であるスペク
トルフラットネスメジャーの逆数で表される。

音声信号の場合、予測ゲインＧ　は、予測次数を１０次
程度にすると長時間平均値で８ｄＢ程度であるという報
告かある（上記のエヌ・ニス・ジャイアント及びピー・
ノル共著、　２７０−２７１頁参照）。

また、音声信号にはピッチによる繰り返し的な冗長性も
あり、ピッチ予測により情報圧縮の効率を更に高める手
段も広く利用されている。

上述した二つの線形予測の手段を用（′Ｉた音声符号化
の方法としては、適応予測符号化（アダプティブ・プレ
デイクチイブ・コーディング（Ａｄａｐｔｖｅ　Ｐ＋ｅ
ｄｉｃ＋ｉｖｅ　Ｃｏｄｉｎｇ）以後、ＡＰＣと称する
）方法があり、１６〜９．６ｋｂｐｓで高音質な音声信
号が得られる（例えば、上記のビー・ニス・アタル及び
エム・アール・シュレーダー共著、　１９７３−１９８
６頁参照）。

ＡＰＣは、二つの線形予測手段で予測できなかった予測
残差信号をサンプル当り１ビ・ソト程度のスカラー量に
量子化する。

特にＣＥＬＰ　（コード−エキサイテツド・リニア・プ
レデイクチイブ（Ｃｏｄｅ−Ｅｘｃｉｔｅｄ　Ｌｉｎｃ
ａ＋　ＰＴｅｄｉｃｔｉｏｎ）　）においては、予測残
差信号を４０サンプルの長さのベクトルとして取り扱い
、ベクトル量子化の技術を用いて更に効率良く予測残差
信号を圧縮符号化している（例えば［ストカスティック
・コーディング・オブ・スピーチ・シグナルズ・アト・
ヴエリー・ロウ・ビット・レイツ：ザ・インボータンス
・オブ・スピーチ・パーセプション（Ｓｔｏｃｈａ＋ｔ
ｉｃ　Ｃｏｄｉｎｇ　ｏｆ　５ｐｅｅｃｈ　Ｓｉｇｎａ
ｌｓ　ａｔ　Ｖｅ＋ｙ　Ｌｏｗ　Ｂｉｔ　Ｒａｔｅｓ：
Ｔｈｅ　ＩｍｐｏＮａｎｃｅ　ｏｆ　５ｐｅｅｃｈ　Ｐ
ｅｘｃｅｐｔｉｏｎ）　Ｊ　、エム・アール・シュレー
ダー及びビー・ニスｅアタル（Ｍ、　Ｒ，Ｓｈ＋ｏｅｄ
ｅ＋　ａｎｄ　Ｂ、　Ｓ、　Ａｔａ）、スピーチ・コミ
ュニケーション　（Ｓｐｅｅｃｈ　Ｃｏｍｍｕｎｉｃａ
ｔｉｏｎ）　、　４　、１９８５．ノース・ホーランド
（Ｎｏｒｔｈ−）１ｏ１１ａｎｄ　）　１５５−１６２
頁、参照）。

その結果、ＣＥＬＰにおいては、前述の二つの線形予測
手段及びベクトル量子化の技術を用いて４．８ｋｂｐｓ
程度まで圧縮している。

４．８ｋｂｐｓの情報伝送量のうち予測残差信号の伝送
か２ｋｂｐｓを占め、残りの２．８ｋｂｐｓがスペクト
ル又はピッチ予測分析結果のパラメータの伝送に使われ
ている。

しかし、音声信号のうち、無声区間のようにパワースペ
クトルが平坦に近く、スペクトルフラットネスメジャー
の値が１に近く、スペクトル予測によるゲインか殆ど稼
げず、更にピッチ構造もなく、ピッチ予測によるゲイン
も殆どないような場合、４．８ｋｂｐｓ情報伝送量のう
ち予測分析結果のパラメータの伝送情報量か６割程度を
占めており、非効率的に消費されている。

［発明が解決しようとする課題］ 従って上述のＡＰＣ及びＣＥＬＰの音声符号化方法を用
いた従来の音声情報圧縮装置では、スペクトル又はピッ
チ予測分析結果のパラメータを量子化するための情報量
及び予測残差信号を量子化するための情報量のビット数
は固定的に割り当てられており、スペクトル又はピッチ
予測で予測ゲインがあまり稼げない場合でもスペクトル
又はピッチ予測分析結果のパラメータを伝送するために
一定の情報量が使用されており、効率的に情報を圧縮で
きないという問題点がある。

本発明の目的は、上記従来の音声情報圧縮装置における
問題点に鑑み、予測分析結果のパラメータを量子化する
ための情報量及び予測残差信号を量子化するための情報
量のビット配分を変化させることで、効率良く音声情報
を圧縮することができる音声情報圧縮装置を提供するこ
とにある。［課題を解決するための手段］ 本発明の上述した目的は、音声信号の線形予測分析を行
って線形予測パラメータを出力する分析手段と、線形予
測パラメータを量子化する第１量子化手段と、予測残差
信号を量子化する第２量子化手段と、線形予測パラメー
タ及び予測残差信号を量子化するための情報量のビット
配分を変化させる情報配分手段とを備えており、情報配
分手段は、予測ゲインの大きさに基づいてビット配分を
変化させる音声情報圧縮装置によって達成される。

また、本発明の上述した目的は、音声信号の線形予測分
析を行って線形予測パラメータを出力する分析手段と、
線形予測パラメータを量子化する第１量子化手段と、予
測残差信号を量子化する第２量子化手段と、線形予測パ
ラメータ及び予測残差信号を量子化するための情報量の
ビット配分を変化させる情報配分手段と、過去の線形予
測パラメータから現在の線形予測パラメータを予測する
パラメータ予測手段とを備えており、情報配分手段は、
予測された現在の線形予測パラメータにより現在の予測
ゲインの大きさを推定し当該予測ゲインの大きさに基づ
いてビット配分を変化させることを特徴とする音声情報
圧縮装置によっても達成される。

［作用］ 一方の音声情報圧縮装置においては、分析手段は音声信
号を線形予測分析して線形予測パラメータを出力し、第
１量子化手段は線形予測パラメータを量子化し、第２量
子化手段は予測残差信号を量子化し、情報配分手段は予
測ゲインの大きさに基づいて線形予測パラメータを量子
化する情報量及び予測残差信号を量子化する情報量のビ
ット配分を変化させる。

また、他方の音声情報圧縮装置においては、分析手段は
音声信号を線形予測分析して線形予測パラメータを出力
し、第１量子化手段は線形予測パラメータを量子化し、
第２量子化手段は予測残差信号を量子化し、パラメータ
予測手段は過去の線形予測パラメータから現在の線形予
測パラメータを予測し、情報配分手段は、予測された現
在の線形予測パラメータにより現在の予測ゲインの大き
さを推定して予測ゲインの大きさに基づいて分析結果の
パラメータを量子化するための情報量及び予測残差信号
を量子化するための情報量のビット配分を変化させる。

［実施例］ 以下、本発明における音声情報圧縮装置の実施例を図面
を参照して詳述する。

第１図は本発明の音声情報圧縮装置の第１実施例として
の符号化器の構成を示すブロック図であり、第２図は第
１図に示す符号化器に対応する復号化器の構成を示すブ
ロック図である。

第１図に示す符号化器は、Ａ／Ｄ変換器（以後、ＡＤＣ
と称する）１１、ＡＤＣＩＩに接続された分析手段とし
ての線形予測分析器１２、線形予測分析器１２に接続さ
れた情報配分手段としてのビット配分器１４、線形予測
分析器１２及びビット配分器Ｉ４に接続された第１量子
化手段としての線形予測パラメータ量子化器１５、ビッ
ト配分器１４及び線形予測パラメータ量子化器１５に接
続された線形予測器１６及び残差信号量子化器１７、Ａ
ＤＣＩＩ及び線形予測器１６に接続された加算器１３、
加算器１３及びビット配分器１４に接続された第２量子
化手段としての残差信号量子化器１７、ビット配分器Ｉ
４、線形予測パラメータ量子化器１５及び残差信号量子
化器１７に接続されたマルチプレクサ１８から構成され
ている。

次に上述の符号化器の動作を説明する。

Ａ／Ｄ変換器（以後、ＡＤＣと称する）１１は、入力端
子から入力されたアナログ音声信号波形をデジタルデー
タに変換し、変換されたデジタルデータを一定のサンプ
ル長のフレーム単位（例えば５ｍ５ｅｃ）に分割して線
形予測分析器１２及び加算器Ｉ３にそれぞれ８カする。

線形予測分析器１２はＡＤＣＩＩにより分割されたデジ
タルデータを入力して線形予測分析を行う。

ここで線形予測とは、近接サンプルの信号系列によるス
ペクトル予測又は一般に長期予測と呼ばれているピッチ
予測の２つの予測を表すものとする。

線形予測分析器１２による線形予測分析の結果は、ビッ
ト配分器Ｉ４と線形予測パラメータ量子化器１５とにそ
れぞれ出力される。

ビット配分器１４は、線形予測分析器１２から出力され
た線形予測分析の結果を人力し、予測分析による予測ゲ
インの大きさに応して、予測分析の結果のパラメータ（
以後、線形予測パラメータと称する）を量子化するため
の情報量及び予測残差信号を量子化するための情報量の
ビット配分情報を線形予測パラメータ量子化器１５、線
形予測器１６、残差信号量子化器１７及びマルチプレク
サ１８にそれぞれ出力する。なお、予測ゲインの算出の
方法及びビット配分情報の決定の方法は後述する。

線形予測パラメータ量子化器１５は、線形予測分析器Ｉ
２から出力された線形予測パラメータ及びビット配分器
１４から出力されたビット配分情報をそれぞれ入力して
、ビット配分情報に基づいて線形予測パラメータを量子
化して線形予測器１６に出力すると共にマルチプレクサ
１８にも出力する。

線形予測器１６は、線形予測パラメータ量子化器１５か
ら出力された量子化された線形予測パラメータと、ビッ
ト配分器１４から出力されたビット配分情報とを入力し
て、量子化された線形予測パラメータとヒツト配分情報
とに基づいて入力信号を線形予測して加算器１３に出力
する。

加算器１３は、線形予測器１６から出力された線形予測
された入力信号を、ＡＤＣＩＩによりデジタルデータ化
されて出力された入力信号から減算して残差信号を算出
し、算出された残差信号を残差信号量子化器１７に出力
する。

残差信号量子化器１７は、加算器１３からａカされた残
差信号を入力し、ビット配分器１４から出力されたビッ
ト配分情報に基づいて残差信号を量子化してマルチプレ
クサ１８に出力する。なお、量子化の方法としては、Ｐ
ＣＭ（パルス符号変調）及びベクトル量子化などの方法
が用いられる。

マルチプレクサ１８は、残差信号量子化器１７から出力
された量子化された残差信号及び線形予測パラメータ量
子化器１５から出力された線形予測パラメータを、ビッ
ト配分器１４から出力されたビット配分情報と共に伝送
路１９に伝送する。

次に上述のビット配分器１４における予測ゲインの算出
方法について説明する。

１次又は２次の線形予測で、最適な線形予測フィルタを
用いた場合、最大予測ゲインの大きさは以下の（２）式
及び（３）式で求められる。

ン、ｍａｘ（２Ｇ）　は２次の最大予測ゲイン、ｐｌは
正規化された１次の自己相関値、ｐ２は正規化された２
次の自己相関値をそれぞれ表す。

一般に、ｐ次の線形予測（ｐを任意の正の整数として）
では、最適な線形予測フィルタのフィルタ係数をαｋ（
ｋ＝１．２．・・・ｐ）とすると、最大予測ゲインの大
きさは次に示す（４）式により求められる。

１−　Σαｋｐ（ｋ） ｋ＝に 二で（Ｇ　　）　　　　は、ｐ次の最大予測ゲイ　　ｏ
ｐｔ ン、ｐ　（ｋ）は正規化自己相関関数をそれぞれ表す。

なお、本実施例では、上記（４）式に基づいて予測ゲイ
ンを算出する。

上述のビット配分器１４におけるビット配分情報の決定
の方法について以下説明する。

一般に最適予測フィルタの係数は、量子化によって最適
な値からずれてしまい、予測ゲインが減少する。本実施
例では量子化により最適予測フィルタの係数が下記の　
（５）式のように量子化されたものとする。

ｈ＝ｈ　　　　＋６　　　　　　　　・・・（５）ｐｔ ここで、ｈは量子化された予測フィルタの係数ベクトル
を表し、ｈ　　　は最適予測フィルタの係ｐｔ 数ベクトルを表し、δは最適な値からのずれのベクトル
をそれぞれ表す。従って、上記（５）式による量子化の
影響により、予測残差信号の分散が増大する。この関係
は次式（６）で表される。

σ２ｄ＝ ｍｉｎ　（ｃｒ２ｄ）＋δＴＲδ　・（６）工Ｉ ここで、ｍ１ｎ（σ２ｄ）は、最適予測が行われた場合
の予測残差信号の分散を表わす。

上記（６）式により、量子化による予測フィルタの予測
ゲインの劣化が算出できる。

Ｒは、次の（７）式に示すように入力信号の！！ 自己相関値を成分とするＮｘＮの行列である（ここでＮ
は任意の正の整数であり、予測次数を表すものとする）
。

予測分析した結果のパラメータを量子化するための情報
量のビット数を低減することによる符号化性能の劣化と
、予測残差信号を量子化するための情報量のビット数を
増加させることによる符号化性能の向上とのトレードオ
フによりビ・ソト配分情報が決定される。

しかし、予測分析した結果の、＜ラメータの量子化のビ
ット感度（１ビット当りシステムの性能（ことれだけ寄
与しているかを表す指標値）及び予ｆｆ１ｌｌ残差信号
の量子化のビ・ント感度は、用ｌ−）る、＜ラメータの
種類及び量子化の方法によって異なるのでシステム毎に
ビット配分情報の決定を調整する必要がある。

次に最も簡単な一次の線形予測システムの場合について
上述の方法を説明する。

最適予測を行った場合の予測ゲインは、前述の（２）式
で与えられるが、ここで−次の線形予測フィルタの係数
ｈ１が量子化により ｈ１＝ｐ１＋δ１ になったとする。

この量子化の影響による予測残差信号の分散の増大は、
次の（８）式で表される。

ここでσ２ｘは入力信号の分散を表す。

なお、δ１−０２とした場合、種々の予測ゲインでの劣
化の度合を第１表に示す。

第１表から理解されるように、最適予測ゲインの値が大
きいほど、量子化による影響（δ１）がゲインを太き（
劣化させる。

従ってビット配分情報の決定には、最適予測ゲインの値
が大きい程、予測分析した結果のパラメータの量子化に
多くの情報量のビット数を割り当て、最適予測ゲインの
値が小さいときに予測分析した結果のパラメータの量子
化に少ない情報量のビット数を割り当て、余った情報量
のビット数を予測残差信号の量子化に割り当てることが
できるようにビット配分器１４を設定すればよい。

次に、第１図に示した符号化器に対応する復号化器を第
２図を参照して説明する。

第２図に示した復号化器は、デマルチプレクサ２０、デ
マルチプレクサ２０に接続された残差信号逆量子化器２
１、残差信号逆量子化器２１及びデマルチプレクサ２０
に接続された合成フィルタ２２、そして合成フィルタ２
２に接続されたＤ／′Ａ変換器（以後、ＤＡＣと称する
）２３により構成されている。

次に上述の復号化器の動作を説明する。

デマルチプレクサ２０は、伝送路１９から受信した信号
を線形予測パラメータ、残差信号及びビット配分情報に
それぞれ分解する。

残差信号逆量子化器２１は、量子化された残差信号をビ
ット配分情報に基づいて逆量子化して合成フィルタ２２
に出力する。

合成フィルタ′２２は、デマルチプレクサ２］から出力
された線形予測パラメータをビット配分情報に基ついて
復元すると共に、残差信号逆量子化器２１から出力され
た逆量子化された残差信号を入力して再生信号をＤ／Ａ
変換器２３に出力する。

Ｄ　Ａ　Ｃ２３は、合成フィルタ２２から出力された再
生信号を入力してアナログ信号に変換して入力音声信号
を再生する。

上記動作手順に従って、スペクトル予測又はピッチ予測
の予測ゲインの大きさによって、予測分析結果のパラメ
ータを量子化するための情報量及び予測残差信号を量子
化するための情報量のビット配分を変化させることて効
率良く音声を情報圧縮することができる。

次に、本発明の音声情報圧縮装置の第２実施例を詳述す
る。

第３図は本発明の音声情報圧縮装置の第２実施例として
の符号化器の構成を示すブロック図であり、第４図は第
３図に示す符号化器に対応する復号化器の構成を示すブ
ロック図である。

なお、第３図及び第４図において、第１図及び第２図中
における構成要素と同一のものには、同一の符号を記し
て説明を省略する。

上述の第］一実施例の符号化器の構成と比較して第２実
施例の符号化器の構成の違いは、線形予測パラメータ予
測器２４がビット配分器１４、線形予測パラメータ量子
化器１５及び残差信号量子化器１７に接続されているこ
とである。

動作的に第１実施例の符号化器と異なるのは、予測分析
結果のパラメータを量子化するための情報量及び予測残
差信号を量子化するための情報量のビット配分情報を、
過去の線形予測パラメ、−タから現在の線形予測パラメ
ータを予測して現在の予測ゲインの大きさを推定し、推
定された予測ゲインの大きさにより算出すると共に、こ
のビット配分情報を伝送路に出力しない点にある。

これは、音声のスペクトルの動きが比較的ゆっくりであ
り、フレーム（例えば５ｍｓ　ｅ　ｃ）毎の予測フィル
タの係数に相関があることを利用したものである。最も
簡単な方法としては、ｌフレームだけ過去の線形予測パ
ラメータを、現在の線形予測パラメータとして取り扱っ
てビット配分情報を算出する。

以下、１次の予測を用いた場合の線形予測パラメータ予
測器ｚ＆の動作について説明する。

ｎ及びｍを任意の正の整数とし、ｎ−１番目のフレーム
のｍ次の線形予測係数のベクトルを、と表すと、−次の
予測での線形予測係数又　は次の（９）式により求める
ことかできる。

ｘ　−ＡＸｎ−１・−（９） ここてＡは、ｍｘｍの予測行列であり、次式（１０）の
エネルギーを最小化する行列である。

ｅ　　＝ｘ−Ａｘｎ１　　　　　　−（ＩＱ）ｎ　　　
　　　ｎ 従って、過去の線形予測パラメータから現在の線形予測
パラメータを線形予測することかできる。

次に上述の第１実施例と異なる部分の説明を行つ。

第３図に示す符号化器では、線形予測パラメータ予測器
２４は、過去の線形予測パラメータを蓄積しており、現
在の線形予測パラメータを線形予測の方法を用いて推定
してビット配分器１４に出力する。また同時に現在のビ
ット配分情報に基づいて、線形予測パラメータ量子化器
１５の出力する線形予測パラメータを蓄積し、次のフレ
ームで線形予測のもとになるデータとして使用する。

上述の符号化器に対応する復号化器を第４図に示す。

第４図の復号化器では、第２図の復号化器と比較して、
ビット配分器２６かデマルチプレクサ２０に接続され、
線形予測パラメータ予測器２５がデマルチプレクサ２０
．ビット配分器２６、残差信号逆量子化器２１及び合成
フィルタ２２に接続されている。また、第４図の復号化
器においても、線形予測パラメータ予測器２５は、上述
の符号化器の場合と同様に動作する。

ビット配分器２６は、伝送路１９から受信した信号を線
形予測パラメータ及び残差信号のデータに分解するため
にデマルチプレクサ２０に対してビット配分情報を出力
する。

上記動作手順により、本実施例の音声情報圧縮装置では
、ビット配分情報を伝送路１９にａカすることなしに、
スペクトル予測又はピッチ予測による予測ゲインの大き
さによって、予測分析結果のパラメータを量子化するた
めの情報量及び予測残差信号を量子化するための情報量
のビット配分を変化させることで効率良く音声情報圧縮
することができる。なお、この予測ゲインの大きさによ
ってビット配分を行う処理は、スペクトル予測とピッチ
予測との間でも実行できる。

本発明の音声情報圧縮装置における第３実施例を第５図
及び第６図に示す。

第５図は上述のＣＥＬＰを用いた符号化器を示す。この
符号化器は、ＡＤＣＩＩ、線形予測分析器１２、加算器
１３、ビット配分器１４、線形予測パラメータ量子化器
１５、マルチプレクサ１８、合成フィルタ２７、複数の
残差コードブック２８、最小エラー選択器２９により構
成されている。

以下、第５図の符号化器の動作を説明する。

Ａ　Ｄ　Ｃ１１は、入力端子から入力されたアナログ音
声信号波形をデジタルデータに変換し、変換されたデジ
タルデータを一定のサンプル長のフレーム単位（例えば
５ｍｓ　ｅ　ｃ）に分割して線形予測分析器１２及び加
算器１３にそれぞれ出力する。

線形予測分析器１ｚはＡＤＣｌｔにより分割されたデジ
タルデータを入力して線形予測分析を行う。

線形予測分析器１２による線形予測分析の結果は、ビッ
ト配分器１４及び線形予測パラメータ量子化器１５にそ
れぞれ出力される。

ビット配分器１４は、線形予測分析器１２から出力され
た線形予測分析の結果を入力し、予測分析による予測ゲ
インの大きさに応じて、線形予測パラメータを量子化す
るための情報量及び予測残差信号をベクトル的に量子化
するための情報量（コードブックの選択に使用される）
のビット配分情報を線形予測パラメータ量子化器１５、
合成フィルタ２７、複数の残差コードブック２８及びマ
ルチプレクサ１８にそれぞれ出力する。

線形予測パラメータ量子化器１５は、線形予測分析器１
２から出力された線形予測パラメータ及びビット配分器
１４から出力されたビット配分情報をそれぞれ入力して
、ビット配分情報に基づいて線形予測パラメータを量子
化して合成フィルタ２７に出力すると共にマルチプレク
サ１８にも出力する。

合成フィルタ２７は、線形予測パラメータ量子化器１５
から出力された量子化された線形予測パラメータと、ビ
ット配分器１４から出力されたビット配分情報とを入力
して、量子化された線形予測パラメータとビット配分情
報とに基づいて入力信号をフィルタリングし、現在選択
されたコードブックの全てのコードブックの残差信号を
入力し、複数の合成出力を得て加算器１３に出力する。

加算器１３は、入力信号と合成フィルタ２７で合成され
た複数の信号をフレーム単位で減算して最小エラー選択
器２９に出力する。

最小エラー選択器２９は、現在選択されたコードブック
のうち、複数の合成出力信号の中で、最小エラーとなる
コードワードを求め、そのコードワードを特定する指標
値をマルチプレクサ１８に出力する。

マルチプレクサ１８は、線形予測パラメータ量子化器１
５から出力された線形予測パラメータ及び残差信号を表
す指標値を、ビット配分器１４から出力されたビット配
分情報と共に蓄積して通信路である伝送路１９に伝送す
る。

第６図は、第５図の符号化器に対応する復号化器を示す
。

第６図に示す復号化器は、デマルチプレクサ２０、複数
の残差コードブック３０、合成フィルタ２２、ＤＡＣ２
３により構成されている。

以下、第６図の復号化器の動作を説明する。

デマルチプレクサ２０は、伝送路１９から受信した信号
を線形予測パラメータ、残差信号を表現する指標値及び
ビット配分情報にそれぞれ分解する。

複数の残差コードブック３０は、ビット配分情報に従っ
て使用するコードブックを選択し、残差信号を表現する
指標値のコードワードの残差信号を合成フィルタ２２に
出力する。

合成フィルタ２２は、デマルチプレクサ２０から出力さ
れた線形予測パラメータをビット配分情報に基づいて復
元すると共に、残差信号を入力して再生信号をＤＡＣ変
換器２３に出力する。

ＤＡＣ２３は、合成フィルタ２２から出力された再生信
号を入力してアナログ信号に変換して入力音声信号を再
生する。

［発明の効果］ 音声信号の線形予測分析を行って線形予測パラメータを
出力する分析手段と、線形予測パラメータを量子化する
第１量子化手段と、予測残差信号を量子化する第２量子
化手段と、線形予測パラメータ及び予測残差信号を量子
化するための情報量のビット配分を変化させる情報配分
手段とを備えており、情報配分手段は、予測ゲインの大
きさに基づいてビット配分を変化させるので予測ゲイン
が小さい場合は予測分析結果のパラメータを量子化する
ための情報量を低減させることができると共に予測残差
信号の量子化の情報量を増加させることかでき、その結
果、音声の品質が向上し、効率良く音声情報を圧縮する
ことができる。

また、音声信号の線形予測分析を行って線形予測パラメ
ータを出力する分析手段と、線形予測パラメータを量子
化する第１量子化手段と、予測残差信号を量子化する第
２量子化手段と、線形予測パラメータ及び予測残差信号
を量子化するための情報量のビット配分を変化させる情
報配分手段と、過去の線形予測パラメータから現在の線
形予測パラメータを予測するパラメータ予測手段とを備
えており、情報配分手段は、予測された現在の線形予測
パラメータにより現在の予測ゲインの大きさを推定し当
該予測ゲインの大きさに基づいてビット配分を変化させ
るので、ビット配分情報を伝送することなくビット配分
を独自に変化させることができ、その結果、音声の品質
が向上し、効率良く音声情報を圧縮することができる。

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明の音声情報圧縮装置の第１実施例として
の符号化器の構成を示すブロック図、第２図は第１図に
示す符号化器に対応する復号化器の一構成例を示すブロ
ック図、第３図は本発明の音声情報圧縮装置の第２実施
例としての符号化器の構成を示すブロック図、第４図は
第３図に示す符号化器に対応する復号化器の一構成例を
示すブロック図、第５図は本発明の音声情報圧縮装置の
第３実施例としての符号化器の構成を示すブロック図、
第６図は第５図に示す符号化器に対応する復号化器の一
構成例を示すブロック図である。

Claims (2)

【特許請求の範囲】
1. （１）音声信号の線形予測分析を行って線形予測パラメ
   ータを出力する分析手段と、前記線形予測パラメータを
   量子化する第１量子化手段と、予測残差信号を量子化す
   る第２量子化手段と、前記線形予測パラメータ及び前記
   予測残差信号を量子化するための情報量のビット配分を
   変化させる情報配分手段とを備えており、前記情報配分
   手段は、予測ゲインの大きさに基づいて前記ビット配分
   を変化させることを特徴とする音声情報圧縮装置。
2. （２）音声信号の線形予測分析を行って線形予測パラメ
   ータを出力する分析手段と、前記線形予測パラメータを
   量子化する第１量子化手段と、予測残差信号を量子化す
   る第２量子化手段と、前記線形予測パラメータ及び前記
   予測残差信号を量子化するための情報量のビット配分を
   変化させる情報配分手段と、過去の線形予測パラメータ
   から現在の線形予測パラメータを予測するパラメータ予
   測手段とを備えており、前記情報配分手段は、前記予測
   された現在の線形予測パラメータにより現在の予測ゲイ
   ンの大きさを推定し当該予測ゲインの大きさに基づいて
   前記ビット配分を変化させることを特徴とする音声情報
   圧縮装置。