JPH0475100A

JPH0475100A - 符号化装置

Info

Publication number: JPH0475100A
Application number: JP2188438A
Authority: JP
Inventors: Jiyungo Kitou; 鬼頭　淳悟; Tomokazu Morio; 智一森尾
Original assignee: Sharp Corp
Current assignee: Sharp Corp
Priority date: 1990-07-17
Filing date: 1990-07-17
Publication date: 1992-03-10
Anticipated expiration: 2013-04-02
Also published as: JP2736157B2

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］音声信号の情報を圧縮して伝送及び蓄積する符号化装置
に関する。

［従来の技術］一般に音声信号は近接サンプル間の相関がかなり高いの
で、近接サンプルの信号系列から線形予測（短期予測）
により音声信号を効率良く情報圧縮する方法が広く用い
られている。

また、音声信号の有音声にはピッチ周期のように比較的
時間間隔の広い冗長性があり、この冗長性に対しても線
形予測によりピッチ予測（長期予測）を行って音声信号
を更に効率良く情報圧縮する方法が用いられている。

上述の二つの線形予測を用いた低ビツトレートの音声符
号化方法として、ＣＥＬＰ　（コード・エキサイテツド
φリニア・プレディクション・コーディング（Ｃｏｄｅ
−Ｅｘｃｉｔｅｄ　Ｌｉｎｅａ＋　！’ｒｅｄｉｃｔｉ
ｏｎ　ｃｏｄｉｎｇ　）　）が盛んに研究されている。

ＣＥＬＰを用いて音声を符号化する従来の符号化装置は
、予測残差信号を短時間（例えば５ｍ５ｅｃ）のベクト
ルとして取り扱うことによりベクトル量子化の技術を用
いて予測残差信号を低ビットレートで符号化している。

第３図にＣＥＬＰを用いたの従来の符号化装置、第４図
に第３図に示す符号化装置に対応する復号化装置をそれ
ぞれ示す。

以下、第３図に示す符号化装置を説明する。

ＡＤ変換器３５は、入力端子から入力されたアナログ音
声信号をデジタルデータに変換して一定のサンプル長（
例えば５ｍ５ｅｃ）の入力ベクトル■として線形予測分
析器３６及び減算器３７に出力する。

線形予測分析器３６は、ＡＤ変換器３５により変換され
たデジタルデータを線形予測分析する。ここで線形予測
分析として、スペクトル予測（近接予測）及びピッチ予
測（長期予測）の両者を含むものとする。なお、線形予
測分析器３６で分析結果として得られた予測係数ベクト
ルβは、線形予測器３８にａカされると共にマルチプレ
クサ３９にも出力される。コードブック４０は、一定の
サンプル長を有しておりゲイン正規化された残差信号波
形（以後、コードワードと称する）を複数（例えば１０
２４種類）記憶する。

最適コードワード選択器４１はコードブック４０に記憶
されたコードワードをその指示により選択し、コードブ
ック４０は最適コードワード選択器４１により選択され
たコードワードをゲイン掛は算器４２に出力する。ゲイ
ン掛は算器４２は、最適コードワード選択器４Ｉにより
選択されたコードワードを増幅して線形予測器３８及び
加算器４３などで構成される合成フィルタに出力する。

合成フィルタは、ゲイン掛は算器４２で増幅されたコー
ドワードを入力して合成信号ベクトルＶ′を算出する。

減算器３７は、合成信号ベクトルｖ′　と入力ベクトル
■との誤差、即ちエラーを算出する。

聴覚的重み付はフィルタ４４は、減算器３７で算出され
たエラーにスペクトルマスキング効果を考慮する。パワ
ー算出器４５は、エラーの二乗誤差を計算する。最適コ
ードワード選択器４１は、二乗誤差が最小となるコード
ワード及びゲインを選択して、選択されたコードワード
を特定する指標値Ｉをマルチプレクサ３９に出力する。

マルチプレクサ３９は、予測係数ベクトルβ、残差利得
り及び残差信号を特定する指標Ｉをマルチプレックスし
て伝送路に送出する。

上述のコードワードのコードブック４０の作成方法とし
ては、実際の長時間の音声信号を分析して残差信号を算
出してベクトル量子化により作成する方法、ホワイト−
ガウシアン（Ｗｈｉｔｅ−Ｇａｕｓｓｉａｎ）のランダ
ム信号で擬似的に作成する方法がある。

次に第４図に示す復号化装置を説明する。

デマルチプレクサ４７は、伝送路４６から受信した信号
を予測係数ベクトルβ、残差利得り及び残差信号を特定
する指標値Ｉにそれぞれ分解する。

コードブック４８は、上述の符号化器のコードブック４
０と同じ内容を有しており、残差信号を特定する指標値
Ｉに基づきコードワードを掛は算器４９に出力する。掛
は算器４９は、コードブック４８から出力されたコード
ワードを入力して受信した残差利得りにより増幅する。

受信した予測係数ベクトルβを係数とする線形予測器５
０及び加算器５１により構成された合成フィルタは、掛
は算器４９で増幅されたコードワードを入力して再生信
号ベクトルをＤＡ変換器５２に出力する。ＤＡ変換器５
２は合成フィルタから出力された再生信号をアナログ信
号に変換する。

上記のＣＥＬＰを用いた従来の符号化装置は、破裂子音
の破裂時点、無音及び無声子音から母音定常部への過渡
区間などでは異なるコードブックを用いて符号化した方
が効率的に音声を圧縮できることが示唆されている（「
コード・エキサイテツド・リニア・プレディクション（
ＣＥＰＬ）：ハイ・クォリティ・スピーチ・アト・ヴ工
り−・ロウ嘗ビット・レイン（Ｃｏｄｅ−Ｅｘｃｅｅｄ
　Ｌｉｎｅａ＋Ｐ＋ｅｄｉｃｔｉｏｎ（ＣＨ，Ｐ）：）
ｌｉｇｈ　Ｑａａｌ目ｙ　５ｐｅｅｃｈ　ａｔ　Ｖｅｒ
７Ｌｏｗ　Ｂｉｔ　Ｒａｔｅｓ）　Ｊ　、エム・アール
・シュレーダー及びビー・ニス・アタル（Ｍ、　Ｒ，５
ｃｈｒｏｅｄｕ　ａｎｄＢ、　Ｓ、八＋ａｌ）共著、　
ＩＣＡＳＲ，１９８５、参照）。

〔発明が解決しようとする問題点］しかしながら、ＣＥＬＰを用いた上述の従来の符号化装
置には、コードブックの内容が音声の長時間統計分析の
結果により最適化されて設定されており、短時間的に発
声された音声に対して最適ではないという問題点がある
。また、従来の符号化装置には、線形予測で全極モデル
により音声信号をモデル化しているため、子音、特に鼻
子音区間の残差信号に、全極モデルによっては表現する
ことができないスペクトルの零点の情報が含まれており
、子音及び鼻子音に対する符号化が難しいという問題点
がある。

本発明の目的は、上述の従来の符号化装置における問題
点に鑑み、複数の残差信号コードブックの中から使用す
るコードブックを選択して効率良く音声を符号化するこ
とができる符号化装置を提供することにある。

［問題点を解決するための手段］本発明の上述した目的は、音声信号を線形予測分析して
予測信号を出力する分析手段と、予測信号に基づいて音
声信号の残差信号を算出する予測手段と、残差信号のス
ペクトル形状に対応する指標信号を出力する分類手段と
、正規化された残差信号波形を記憶する複数のコードブ
ックと、指標信号に基づいて複数のコードブックから使
用する残差信号波形を選択する選択手段と、選択された
残差信号波形及び予測信号により合成信号を出力するフ
ィルタとを備えており、選択手段は、フィルタからの出
力に基づいて残差信号波形を特定する指標値を出力する
符号化装置によって達成される。

［作用］分析手段は音声信号を線形予測分析して予測信号を出力
し、予測手段は予測信号に基づいて音声信号の残差信号
を算出し、分類手段は残差信号のスペクトル形状に対応
する指標信号を出力し、複数のコードブックは正規化さ
れた残差信号波形を記憶しており、フィルタは選択され
た残差信号波形及び予測信号により合成信号を出力し、
選択手段は指標信号に基づいて複数のコードブックから
使用する残差信号波形を選択してフィルタからの出力に
基づいて残差信号波形を特定する指標値を出力する。

［実施例］以下、本発明の符号化装置の一実施例を図面を参照して
説明する。

第１図は本実施例における符号化装置の構成を示す。

第１図に示す符号化装置は、ＡＤ変換器１１、分析手段
としての線形予測分析器１２．＋３、予測手段としての
線形予測器１４．１５、残差信号コードブック１６、掛
は算器１７、加算器１８、減算器１９、聴覚的重み付は
フィルタ２０、パワー算出器２１、選択手段としての最
適コードワード選択器２２、マルチプレクサ２３、高速
フーリエ変換器（以後、ＦＦＴと称する）２４、逆高速
フーリエ変換器（以後、逆ＦＦＴと称する）２５、スペ
クトル反転器２６及び分類手段としての分類器２７によ
り構成されている。

次に上述の符号化装置の動作を説明する。

ＡＤ変換器１１は入力端子から入力されたアナログ音声
信号をデジタルデータに変換して、一定のサンプル長（
例えば５ｍ５ｅｃ）の入力ベクトルＳとして線形予測分
析器１２及び減算器１９に出力する。

線形予測分析器１２は、ＡＤ変換器１１により変換され
たデジタルデータを線形予測分析する。

ここでは線形予測分析としてスペクトル予測の近接予測
及びピッチ予測の長期予測を含むものとする。分析は複
数の入力ベクトル（例えば４つのベクトル、即ち２Ｑｍ
ｓｃｃ毎）に対して実施され、分析の結果得られた予測
信号としての線形予測ベクトルαは、線形予測器１４．
１５及びマルチプレクサ２３に出力される。

線形予測器１５は分析側に配置されており、線形予測分
析器１２から出力された線形予測ベクトルαにより駆動
されて入力音声の残差信号を算出する。

なお、線形予測分析器１２で充分に線形予測が行われて
いれば、線形予測器１５により算出される残差信号は、
音声信号に含まれている零点、即ち反共振点によるスペ
クトルの谷を含む。

上述の零点のスペクトル概形は、以下の各ステップによ
り推定する。

ＦＦＴ２４（例えばポイント数が２５６点）により算出
した残差信号を周波数分析してパワースペクトルに変換
する（ステップ３１）。パワースペクトル成分毎にスペ
クトル反転器２６によりスペクトル反転を実施する。こ
こで反転されたスペクトル成分をＳｉ１パワ一スペクト
ル成分をＳｔとすると、５ｉｘＳｉ＝１で表される。但
しｉ＝０〜（Ｎ−１）　、Ｎ＝ＦＦＴ２４のポイント数
とする（ステップＳ２）。逆ＦＦＴ器２５によりスペク
トル反転したものに逆ＦＦＴを施して時間波形に戻す（
ステップＳ３）。

上述のステップ８１〜ステツプＳ３の操作によりパワー
スペクトルの零型表現を橋形表現に変換できる。そして
、線形予測分析器１３により線形予測分析を行って線形
予測ベクトルα′を抽出し、抽出された線形予測ベクト
ルα′をベクトル量子化方法を用いた分類器２７により
数種類に分類し、分類されたスペクトル形状の指標信号
としての指標ｊを出力する（ステップＳ４）。

上記の各ステップＳ１〜Ｓ４を経たあと、分類器２７か
ら出力されたスペクトル形状の指標ｊに基づいて、予め
備えられている複数のコードブック１６から最適コード
ワード選択器２２により使用するコードブックを選択す
る（複数のコードブック１６の作成方法は後述する）。

なお、分類器２７より出力されたスペクトル形状の指標
ｊはマルチプレクサ２３にもａカされる。

複数のコードブック１６を構成するコードブックのそれ
ぞれには、一定のサンプル長を有しており、ゲイン正規
化された残差信号波形（コードワード）が複数（例えば
２５６種類）記憶されている。

最適コードワード選択器２２の指示により選択された全
てのコードワードは、ゲイン掛は算器１７で増幅される
。

ゲイン掛は算器１７で増幅されたコードワードは、線形
予測器１４及び加算器１８などで構成された合成フィル
タに出力される。合成フィルタは増幅されたコードワー
ドを入力して合成信号ベクトルＳ′を出力する。

減算器１９は、合成フィルタから出力された合成信号ベ
クトルＳ′　とＡＤ変換器１１から出力された入力ベク
トルＳとの誤差、即ちエラーを算出する。

減算器１９により算出されたエラーは、聴覚重み付はフ
ィルタ２０によりスペクトルマスキング効果が考慮され
る。

パワー算出器２１は、聴覚重み付はフィルタ２０から出
力されたスペクトルマスキング効果が考慮されたエラー
の二乗誤差を計算して最適コードワード選択器２２に出
力する。

最適コードワード選択器２２は、パワー算出器２１によ
り算出されたエラーの二乗誤差が最小となるコードワー
ド及びゲインを選択して、選択されたコードワードを特
定する指標値１ｎｄｅｘをマルチプレクサ２３に出力す
る。

マルチプレクサ２３は、線形予測ベクトルα、残差利得
ｇ１コードブック選択のための指標ｊ及びコードワード
を特定する指標値１ｎｄｅｘのそれぞれをマルチプレッ
クスして伝送路２８に送る。

次に上述の複数のコードブック１６の作成方法について
説明する。

複数のコードブック１６は、長時間の実際の音声信号を
分析して残差信号を得て、得られた残差信号を更にベク
トル量子化することにより作成する。

その作成方法の手順は、まず従来のサイズ（例えば１０
２４〜２０４８種類のコードワード）の残差信号のコー
ドブックを作成する。そして作成されたコードブックを
使用して、コードブック作成に用いた長時間の実際の音
声信号を符号化し、残差信号のスペクトル形状の指標・
とじての形状指標ｊごとに使用頻度の高いコードワード
を一定個数（例えば２５６種）選択する。上記のように
して複数のコードブックを作成する。

第２図は第１図の符号化装置に対応する復号化装置の構
成を示す。

第２図に示す復号化装置は、デマルチプレクサ２９、複
数のコードブック３０、掛は算器３１、加算器３２、線
形予測器３３及びＤＡ変換器３４により構成される。

次に上述の復号化装置の動作について説明する。

デマルチプレクサ２９は、伝送路２８から受信した信号
を線形予測ベクトルα、残差利得ｇ１残差スペクトル形
状の形状指標ｊ及び残差信号を特定する指標値１ｎｄｅ
ｘに分解して、分解された残差スペクトル形状の形状指
標ｊ及び残差信号を特定する指標値１ｎｄｅｘを複数の
コードブック３０に、残差利得ｇを加算器３２に、線形
予測ベクトルαを線形予測器３３にそれぞれ出力する。

デマルチプレクサ２９から出力された形状指標ｊに基づ
いて、あらかじめ蓄えられている複数のコードブック３
０から使用するコードブックを選択する。ここで複数の
コードブック３０は符号化装置におけるコードブック１
６の内容と同じ内容を有している。選択されたフードブ
ック３０の指標値１ｎｄｅｘに基づくコードワードは掛
は算器３１に出力される。

掛は算器３１は受信した残差利得ｇにより入力されたコ
ードワードを増幅して合成フィルタに出力する。受信し
た線形予測ベクトルαを係数とする線形予測器３３で構
成された合成フィルタは、増幅されたコードワードを入
力して再生信号ベクトルを出力する。そしてＤＡ変換器
３４は、合成フィルタから出力された再生信号ベクトル
を入力してアナログの音声信号に変換する。

［発明の効果コ音声信号を線形予測分析して予測信号を出力する分析手
段と、予測信号に基づいて音声信号の残差信号を算出す
る予測手段と、残差信号のスペクトル形状に対応する指
標信号を出力する分類手段と、正規化された残差信号波
形を記憶する複数のコードブックと、指標信号に基づい
て複数のコードブックから使用する残差信号波形を選択
する選択手段と、選択された残差信号波形及び予測信号
により合成信号を出力するフィルタとを備えており、選
択手段は、フィルタからの出力に基づいて残差信号波形
を特定する指標値を出力するので、適切な残差信号のコ
ードブックを選択することかでき、その結果、子音及び
鼻子音に対して高能率で符号化が可能な符号化装置を得
ることができる。

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明の符号化装置における一実施例の構成を
示すブロック図、第２図は第１図に示す符号化装置に対
応する復号化装置の一構成例を示すブロック図、第３図
は従来の符号化装置の一構成例を示すのブロック図、第
４図は第３図に示す符号化装置に対応する復号化装置の
一構成例を示すブロック図である。１１・・・ＡＤ変換器、１２．１３・・・線形予測分析
器、１４、１５．３３・・・線形予測器、１６．３０・
・・コードブック、１７．３１・・・掛は算器、１８．
３２・・・加算器、１９・・・減算器、２０・・・聴覚
的重み付はフィルタ、２１・・・パワー算出器、２２・
・・最適コードワード選択器、２３・・・マルチプレク
サ、２４・・・ＦＦＴ、２５・・・逆ＦＦＴ、２６・・
・スペクトル反転器、２７・・・分類器、２８・・・デ
マルチプレクサ、３４・・・ＤＡ変換器。

Claims

【特許請求の範囲】

音声信号を線形予測分析して予測信号を出力する分析手
段と、前記予測信号に基づいて前記音声信号の残差信号
を算出する予測手段と、前記残差信号のスペクトル形状
に対応する指標信号を出力する分類手段と、正規化され
た残差信号波形を記憶する複数のコードブックと、前記
指標信号に基づいて前記複数のコードブックから使用す
る残差信号波形を選択する選択手段と、前記選択された
残差信号波形及び前記予測信号により合成信号を出力す
るフィルタとを備えており、前記選択手段は、前記フィ
ルタからの出力に基づいて前記残差信号波形を特定する
指標値を出力することを特徴とする符号化装置。