JPH05134699A - 統計励振コードベクトルの最適化方法 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【目的】 多段コード励振線形予測符号化器及び復号化
器に用いられる統計励振コードベクトルを、トータル歪
が十分小さくなるように最適化する。 【構成】 最適化を行なうための各部情報Ｈ(z) 、ｇa
、ｇs、σ、Ｓ、Ｖsopt、ＶLoptを収集するために行な
う入力音声ベクトルＳの符号化処理の際に、高域成分を
減衰させた適応励振コードベクトルＶL と統計励振コー
ドベクトルＶs とを合成するようにした。これは、合成
励振コードベクトルＶにおける適応励振コードベクトル
ＶL と統計励振コードベクトルＶs との周波数役割を変
えることで、最適化処理に適応励振コードベクトルの変
化ができるだけ影響しないようにしたためである。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は、適応励振コードブック
（ピッチ性励振コードブック）及び統計励振コードブッ
ク（ガウシアンノイズ性励振コードブック）を有する多
段コード励振線形予測符号化器及び復号化器に用いられ
る統計励振コードベクトルの最適化方法に関する。

【０００２】

【従来の技術】コード励振線形予測符号化器及び復号化
器で用いる励振コードベクトルは、設計されたものをそ
のまま用いるのではなく、予め符号化の歪みが最小にな
るように最適化を行なってから実際の符号化器や復号化
器で用いる。

【０００３】従来、バックワード型のコード励振線形予
測符号化器に用いる励振コードベクトルの最適化方法と
して下記文献に記載のものがある。

【０００４】文献：『Juin-Hwey Chen, “High-Quality
16KB/S SPEECH CODING WITH AONE-WAY DELAY LESS THA
N 2MS,” Proc.IEEE Int.Conf.Acoust.,Speech,SingleP
rocessing.pp453-456(1990). 』 まず、最適化方法に係るバックワード型コード励振線形
予測符号化器について、図２のブロック図を参照して説
明する。

【０００５】図２において、受信側に伝送される情報
は、励振コードブック１１に格納されている最適化済み
のいずれかの励振コードベクトルのインデックスだけで
ある。このような最適なインデックスは、以下のように
決定される。

【０００６】励振コードブック１１に格納されている励
振信号は、励振コードベクトルと正負符号（符号係数）
と振幅係数とからなっており、最適なインデックスの探
索時には、格納されている各励振コードベクトルが候補
として時間順次に出力される。この際には、符号係数が
付与され、また振幅係数倍される。

【０００７】このようにして励振コードブック１１から
出力された候補としての励振コードベクトルはゲイン回
路１２に与えられ、このゲイン回路１２によって所定倍
されて加算器１３に与えられる。ゲイン回路１２はゲイ
ン係数可変形のものであり、ゲイン制御回路１４によっ
てゲイン係数が変更される。ゲイン制御回路１４は、ゲ
イン回路１２からの過去のベクトル系列から線形予測分
析（ＬＰＣ分析）してゲイン係数を予測してゲイン回路
１２に与える。

【０００８】加算器１３には合成フィルタ（線形予測フ
ィルタ）１５からの出力信号も与えられており、ゲイン
回路１２からの候補の励振コードベクトルと合成フィル
タ１５からの出力ベクトルとを加算し、その候補の励振
コードベクトルを用いた場合の局部再生の合成音声ベク
トルを得て減算器１６に与える。

【０００９】合成フィルタ１５が用いる線形予測係数は
線形予測分析回路１７から与えられる。合成フィルタ１
５は、過去の最適励振コードベクトルに対する局部再生
の合成音声ベクトルの系列に対して線形予測分析回路１
７から与えられた線形予測係数を適用して予測合成処理
を行ない、その出力ベクトルを加算器１３に与える。線
形予測分析回路１７は、過去の最適励振コードベクトル
に対する合成音声ベクトルの系列から線形予測係数を得
て合成フィルタ１５に与える。

【００１０】減算器１６には入力音声ベクトルも与えら
れており、減算器１６は、入力音声ベクトルから、候補
の励振コードベクトルを用いた場合の局部再生の合成音
声ベクトルを減算し、得られた差分ベクトルを知覚重み
付けフィルタ１８を介して、知覚（聴覚）特性に応じた
重み付けを行なった後、インデックス探索回路１９に与
える。このようにして最適励振コードベクトルの探索時
においては、インデックス探索回路１９に、全ての励振
コードベクトルについての差分ベクトルが与えられる。

【００１１】インデックス探索回路１９は、各差分ベク
トルについてその成分の２乗和を計算し、２乗和が最小
となる差分ベクトルに対応する励振コードベクトルを最
適な励振コードベクトルとして検出してインデックスを
励振コードブック１１に与える。

【００１２】これにより、励振コードブック１１は、上
述したように最適なインデックスを受信側に送信する。
また、励振コードブック１１は、検出された最適な励振
コードベクトルを再度ゲイン回路１２側に出力して、ゲ
イン係数の更新や線形予測係数の更新や次のフレーム処
理時にその励振コード信号についての局部再生の合成音
声ベクトルを利用できるようにしておく。

【００１３】以上、符号化構成及び符号化処理を説明し
たが、符号化で用いる励振コードベクトルを最適化する
ときにも上記構成が用いられる。すなわち、入力音声ベ
クトルを入力して符号化処理を実行させ、そのときの各
種ベクトルや係数等の値を取り出して蓄積し、蓄積した
各種ベクトルや係数等の値から励振コードベクトルを最
適化する。

【００１４】以下、上記文献に記載されている従来の励
振コードベクトルの最適化方法を説明する。

【００１５】時間インデックスｎでの探索処理に使われ
る励振コードベクトルの振幅係数とその符号係数とをそ
れぞれｇ(n) 、η(n) とする。最適励振コードベクトル
として励振コードベクトルｙj が選択される時間インデ
ックスの集合をＮj とする。この励振コードベクトルｙ
j に対応した第ｊ番目のクラスターのトータル歪Ｄjは
(1) 式で与えられる。

【００１６】

【数１】

【００１７】ここで、Ｘ(n) はターゲットベクトル（例
えば、入力音声ベクトル又は入力音声ベクトルを知覚重
み付け処理したベクトル）、Ｈ(n)は合成フィルタ１５
のインパルス応答（正方行列）、σ(n) はゲイン回路１
２でのゲイン係数である。

【００１８】すなわち、(1) 式は、ターゲットベクトル
Ｘ(n) と合成ベクトルＨ(n) η(n)σ(n) ｇ(n) ｙj と
の差のノルムの２乗を、励振コードベクトルｙj を最適
とした全ての時間インデックスについて累積したものを
トータル歪Ｄj として表していることを示している。

【００１９】用意されている励振コードベクトルｙj が
良いものであるか否かは、トータル歪Ｄj の大小によっ
て表わされる。この励振コードベクトルｙj を最適化す
る場合には、この励振コードベクトルｙj を変数と考え
てトータル歪Ｄj が最小となる条件を見つけることであ
る。そこで、(2) 式に示すように、トータル歪Ｄj をこ
の励振コードベクトルｙj で偏微分し、その値を最小条
件である０とおく。

【００２０】

【数２】

【００２１】この(2) 式から、トータル歪Ｄj を最小に
する第ｊ番目のクラスターに対する最適化励振コードベ
クトル（重心）Ｙj は、(3) 式の方程式を解くことによ
り得られることが分かる。

【００２２】

【数３】

【００２３】この(3) 式に、上述した実際の符号化器で
符号化したときの各種の値ｇ(n) 、η(n) 、Ｘ(n) 、Ｈ
(n) 、σ(n) を代入して、最適化した励振コードベクト
ルＹj を得る。

【００２４】このような１回の最適化処理を終了する
と、励振コードブック１１の内容を得られた励振コード
ベクトルに置き換えて同様な最適化処理を行なう。この
ような最適化処理を繰り返すと、励振コードベクトルは
収束していき、最適化処理を繰り返してもトータル歪が
小さくならないところまで収束し、そのときの励振コー
ドベクトルを最終的な（最適化処理が終了した）励振コ
ードベクトルとして確定する。

【００２５】

【発明が解決しようとする課題】ところで、最近は、２
種類の励振コードブックを有する多段コード励振線形予
測符号化器及び復号化器が多く用いられるようになって
きた。すなわち、ピッチ性励振コードブック（適応励振
コードブック）及びガウシアンノイズ性励振コードブッ
ク（統計励振コードブック）を有するコード励振線形予
測符号化器及び復号化器が多くなってきた。

【００２６】このような多段コード励振線形予測符号化
器及び復号化器に用いる統計励振コードブックに格納す
る統計励振コードベクトルの最適化に、上述した従来方
法を用いる場合、最適な適応励振コードベクトルを決定
した後に決定された最適な統計励振コードベクトルの情
報を最適化処理することになる。

【００２７】そのため、最適化方法を適用して１回統計
励振コードベクトルの最適化を行ない、得られた統計励
振コードベクトルに置き換えて再度最適化方法を適用す
る場合には前回と適応励振コードベクトルの内容が異な
るものとなっている。このように最適化方法を適用する
毎に適応励振コードベクトルの内容が異なるため、最適
化方法を適用しても最終的に得られた統計励振コードベ
クトルのトータル歪をさほど小さく値にできないという
欠点、すなわち、収束特性が劣化するという欠点があっ
た。

【００２８】本発明は、以上の点を考慮してなされたも
のであり、適応励振コードベクトルの存在に拘らず統計
励振コードベクトルをトータル歪が十分に小さくなるま
で収束させることができる統計励振コードベクトルの最
適化方法を提供しようとするものである。

【００２９】

【課題を解決するための手段】かかる課題を解決するた
め、本発明においては、適応励振コードブックと統計励
振コードブックとを有する多段コード励振線形予測符号
化器及び復号化器に用いられる統計励振コードベクトル
の最適化方法であって、入力音声ベクトルに対する符号
化処理を実行しながら得た各部の情報に基づいて、統計
コードブックに格納されている統計励振コードベクトル
を最適化する統計励振コードベクトルの最適化方法にお
いて、最適化を行なうための各部情報を収集するために
行なう入力音声ベクトルの符号化処理の際に、高域成分
を減衰させた適応励振コードベクトルと統計励振コード
ベクトルとを合成するようにした。

【００３０】また、第２の本発明においては、適応励振
コードブックと統計励振コードブックとを有する多段コ
ード励振線形予測符号化器及び復号化器に用いられる統
計励振コードベクトルの最適化方法であって、入力音声
ベクトルに対する符号化処理を実行しながら得た各部の
情報に基づいて、統計コードブックに格納されている統
計励振コードベクトルを最適化する統計励振コードベク
トルの最適化方法において、最適化を行なうための各部
情報を収集するために行なう入力音声ベクトルの符号化
処理の際に、高域成分を減衰させた適応励振コードベク
トルとセンタクリッピング処理を施した統計励振コード
ベクトルとを合成するようにした。

【００３１】

【作用】統計励振コードベクトルを最適化する場合、得
られる最適化された励振コードベクトルに適応コードベ
クトルの情報が影響することを避けることができない。
この影響が大きいと最適化が良好に行なうことができな
い。

【００３２】そのため、第１の本発明では、適応励振コ
ードベクトルと統計励振コードベクトルとで合成励振コ
ードベクトルにおける周波数の役割を変えることとし
た。すなわち、高域成分を減衰させた適応励振コードベ
クトルと統計励振コードベクトルとを合成した合成励振
コードベクトルを用いて符号化を行ない、最適化に利用
する各種の値を得るようにした。

【００３３】第２の本発明は、第１の本発明と同様に、
適応励振コードベクトルと統計励振コードベクトルとで
合成励振コードベクトルにおける周波数の役割を変える
べく適応励振コードベクトルの高域を除去するようにし
た。また、適応励振コードベクトルの周期性を強調し、
適応励振コードベクトルの合成音に対する貢献度を向上
させることで、有声音に対する符号化歪を軽減して、統
計励振コードベクトルの最適化処理におけるトータル歪
の収束特性を向上させるべく、統計励振コードベクトル
に対してセンタクリッピング処理を施すこととした。

【００３４】

【実施例】第１実施例 以下、本発明の第１実施例を図面を参照しながら詳述す
る。ここで、図１がこの実施例による統計励振コードベ
クトルの最適化方法に係る構成である。

【００３５】この実施例の最適化方法も、基本的には、
コード励振線形予測符号化器に入力音声ベクトルを入力
して動作させ、最適な統計励振コードベクトルを決定し
たときの各種の値を蓄積し、その蓄積量がある程度にな
ったときに同一の統計励振コードベクトルをとったとき
の各種の値からトータル歪が最小になる最適化されたそ
の統計励振コードベクトルを演算して更新する方法であ
る。そのため、図１に示すように、統計励振コードベク
トルの最適化を行なう構成は、コード励振線形予測符号
化器の構成に、複数の計算回路を追加したものとなって
いる。

【００３６】まず、この実施例に係るコード励振線形予
測符号化器の構成及び動作を説明する。

【００３７】図１において、適応励振コードブック２０
及び統計励振コードブック２１にはそれぞれ、適応励振
コードベクトル（ピッチ性励振コードベクトル）及び統
計励振コードベクトル（ガウシアンノイズ性励振コード
ベクトル）が格納されている。これら格納されている励
振コードベクトルの中からその時刻（時間インデック
ス）の入力音声ベクトルに対して最適なベクトルをそれ
ぞれ探索してそのインデックスを出力する。

【００３８】最適な適応励振コードベクトル及び最適な
統計励振コードベクトルの探索は、以下の順に行なわれ
る。統計励振コードベクトルの出力を停止した状態で、
最適な適応励振コードベクトルの探索を行ない、最適な
適応励振コードベクトルが探索されると、適応励振コー
ドブック２０からその最適な適応励振コードベクトルを
出力させた状態で最適な統計励振コードベクトルの探索
を行なう。なお、適応励振コードベクトル及び統計励振
コードベクトルの双方共に最適なものを探索された状態
では、適応励振コードブック２０及び統計励振コードブ
ック２１から最適なベクトルを出力させて各部の状態を
次の時刻に備えて変化させることが行なわれる。

【００３９】このようにある時刻の入力音声ベクトルを
処理する場合にも、適応励振コードブック２０及び統計
励振コードブック２１の出力がその処理段階によって変
化するが、適応励振コードブック２０及び統計励振コー
ドブック２１の後段の構成及びその動作については、最
適な励振コードベクトルが出力されているか否かに拘ら
ず説明する。

【００４０】適応励振コードブック２０から出力された
適応励振コードベクトルＶa は、ローパスフィルタ２２
を介してその高域成分が除去され、この除去後のベクト
ルＶL が乗算器２３に与えられ、振幅係数ｇa が乗算さ
れて加算器２４に与えられる。他方、統計励振コードブ
ック２１から出力された統計励振コードベクトルＶsは
乗算器２５に与えられ、振幅係数ｇs が乗算されて加算
器２４に与えられる。かくして、加算器２４からは振幅
調整された適応励振コードベクトル及び統計励振コード
ベクトルの合成ベクトルＶが得られる。なお、ローパス
フィルタ２２は、統計励振コードベクトルの最適化処理
を考慮して設けたものであるが、その具体的理由につい
ては後述する。

【００４１】加算器２４から出力された合成励振コード
ベクトルＶはゲイン回路２６に与えられる。なお、適応
励振コードブック２０及び統計励振コードブック２１か
ら共に最適な励振コードベクトルが出力されている場合
における、加算器２４からの合成励振コードベクトルＶ
opt は、適応励振コードブック２０にも与えられ、適応
励振コードブック２０の更新に利用される。ゲイン回路
２６は、この合成励振コードベクトルＶにゲイン制御回
路２７から与えられたゲイン係数σを乗算し、乗算後の
ベクトルＶg を加算器２８に与える。適応励振コードブ
ック２０及び統計励振コードブック２１から共に最適な
励振コードベクトルが出力されている場合における、ゲ
イン回路２６からのベクトルＶgoptは、ゲイン制御回路
２７に与えられる。ゲイン制御回路２７は、ゲイン回路
２６から与えられた過去の最適なベクトルＶgoptの系列
に対して、線形予測分析法を適用して新たなゲイン係数
σを決定する。

【００４２】上述した加算器２８には、合成フィルタ２
９からの出力ベクトルＳp も与えられる。この加算器２
８によって、そのときの合成励振コードベクトルＶに基
づいて形成された合成音声ベクトルＳw が得られ、この
ベクトルＳw が減算器３０に与えられる。適応励振コー
ドブック２０及び統計励振コードブック２１から共に最
適な励振コードベクトルが出力されている場合におけ
る、最適な合成音声ベクトルＳwoptは、合成フィルタ２
９及び合成音声用線形予測分析回路３１に与えられる。
この線形予測分析回路３１は、過去の最適な合成音声ベ
クトルＳwoptの系列に対して線形予測分析し、得られた
線形予測係数α(i) （ｉは１〜ｍである：ｍは分析次数
である）を合成フィルタ２９に与える。合成フィルタ２
９は、現在の線形予測係数α(i) を用いて、過去の最適
な合成音声ベクトルＳwoptの系列に対して合成処理し、
得られたベクトルＳp を上述したように加算器２８に与
える。

【００４３】減算器３０には、入力音声ベクトルＳも入
力されており、減算器３０は入力音声ベクトルＳから合
成音声ベクトルＳw を減算し、その差分ベクトルを知覚
重み付けフィルタ３２に与える。知覚重み付けフィルタ
３２には、入力音声用線形予測分析回路３３から線形予
測係数αw(i)も与えられている。入力音声用線形予測分
析回路３３は、入力音声ベクトルＳに線形予測分析を適
用して線形予測係数αw(i)を得ている。

【００４４】知覚重み付けフィルタ３２は、減算器３０
からの差分ベクトルに対して知覚特性（聴覚特性）を考
慮した重み付けを施し、重み付け処理後の差分ベクトル
をインデックス探索回路３４に与える。知覚重み付けフ
ィルタ３２は、具体的には(4) 式に示す変換を行なう
（但しｚは入力である差分ベクトルを意味する）。

【００４５】

【数４】

【００４６】インデックス探索回路３４は、重み付け処
理後の差分ベクトルの２乗和を計算し、この２乗和が最
小となる励振コードベクトルを最適なものと判断する。
すなわち、最適な適応励振コードベクトルの探索時に
は、全ての適応励振コードベクトルについて与えられた
全ての差分ベクトルの中から２乗和が最小のものを検出
する。また、最適な統計励振コードベクトルの探索時に
は、適応励振コードベクトルとして最適なベクトルが出
力されている状態における全ての統計励振コードベクト
ルについて与えられた全ての差分ベクトルの中から２乗
和が最小のものを検出する。

【００４７】以上、コード励振線形予測符号化器として
の構成及び動作を説明したが、統計励振コードベクトル
の最適化のときにもこれらの構成が用いられる。最適化
のときには、さらに、インパルス応答計算回路４０及び
最適コードベクトル計算回路４１が動作する。

【００４８】統計励振コードベクトルの最適化を行なう
場合、上述したコード励振線形予測符号化器に入力音声
ベクトルＳを入力して動作させ、最適な統計励振コード
ベクトルＶsoptを決定したときのその時刻（時間インデ
ックス）における各種の値Ｈ(z) 、ｇa 、ｇs 、σ、
Ｓ、Ｖsopt及びＶLoptを最適コードベクトル計算回路４
１に与えて蓄積し、その蓄積量がある程度になったとき
に最適コードベクトル計算回路４１が同一の統計励振コ
ードベクトルをとったときの各種の値からトータル歪が
最小になる最適化統計励振コードベクトルを演算して更
新するものである。

【００４９】上述のコード励振線形予測符号化器の構成
及び動作の説明で明らかなように、最適コードベクトル
計算回路４１が利用する値ｇa 、ｇs 、σ、Ｓ、Ｖsopt
及びＶLoptは、符号化器としての構成部分から得られ
る。インパルス応答Ｈ(z) だけは、符号化器構成から得
られることができず、そのため、インパルス応答計算回
路４０が設けられている。

【００５０】インパルス応答計算回路４０には、合成音
声用線形予測分析回路３１から線形予測係数α(i) が与
えられている。インパルス応答計算回路４０は、この線
形予測係数α(i) によって定まる(5) 式に示す伝達関数
Ｈw(z)のインパルス応答Ｈ(z) を計算して最適コードベ
クトル計算回路４１に出力する。なお、以下の説明で、
時刻（時間インデックス）ｎでのインパルス応答Ｈ(z)
をＨ(n) で表している。

【００５１】

【数５】

【００５２】最適コードベクトル計算回路４１は、(6)
式に示すようにして各時刻（時間インデックス）ｎでの
ターゲットベクトルＸ(n) を計算する。今、最適化対象
が統計励振コードベクトルであるので、入力音声ベクト
ルＳ(n) をターゲットベクトルとするのではなく、入力
音声ベクトルＳ(n) からその時刻での最適な適応励振コ
ードベクトルＶL(n)の影響を除去したものをターゲット
ベクトルＸ(n) とすることとした。

【００５３】

【数６】

【００５４】また、最適コードベクトル計算回路４１
は、ある時刻の各種の値の組を、最適な統計励振コード
ベクトルが同じの組でグルーピングする。最適コードベ
クトル計算回路４１は、統計励振コードブック２１に格
納されているｋ番目（ｋは１〜ｔ：ｔは統計励振コード
ブック２１に格納されている統計励振コードベクトルの
総数）の統計励振コードベクトルＶskに係る組の集合Ｎ
k の情報から、そのｋ番目の統計励振コードベクトルＶ
skを最適化した統計励振コードベクトルＶ^＊skを(7) 式
に示す方程式を解くことで得る。

【００５５】

【数７】

【００５６】この(7) 式は、従来の最適化方法と同様な
考え方に基づくものである。すなわち、統計励振コード
ベクトルＶskを最適なものとした時間インデックスの集
合Ｎk のトータル歪を考慮してそれが最小となる条件
（最小２乗誤差条件）から最適化された統計励振コード
ベクトルＶ^＊skを得るようにしたものである。

【００５７】(7) 式は、統計励振コードベクトルＶskに
係る方程式であるが、ターゲットベクトルＸ(n) の算出
に適応励振コードベクトルＶL(n)に係る情報を用いてい
るので、得られる最適化された統計励振コードベクトル
Ｖ^＊skに適応励振コードベクトルＶL(n)の情報が影響す
ることを避けることができない。この影響が大きいと最
適化が良好に行なうことができない。

【００５８】そのため、この実施例の場合、適応励振コ
ードベクトルと統計励振コードベクトルとで合成励振コ
ードベクトルにおける周波数の役割を変えることとし
た。このようにすると、入力音声ベクトルＳ(n) から適
応励振コードベクトルに係る合成音声ベクトル成分を減
算して得たターゲットベクトルＸ(n) は、統計励振コー
ドベクトルと同一の周波数に関するものとなり、ターゲ
ットとして良好なものとなる。このように適応励振コー
ドベクトルと統計励振コードベクトルとで合成励振コー
ドベクトルにおける周波数の役割を変えるべく、上述し
たローパスフィルタ２２を設けている。なお、統計励振
コードベクトルがノイズ性ベクトルであるため、統計励
振コードベクトルを低域側に対応付けることはできな
い。

【００５９】上述のようにして得られた最適化された統
計励振コードベクトルＶ^＊skは、統計励振コードブック
２１に与えられる。統計励振コードブック２１は、この
最適化された統計励振コードベクトルＶ^＊skに格納内容
を更新する。

【００６０】このような統計励振コードベクトルの最適
化処理は、複数回繰り返される。最適コードベクトル計
算回路４１は、最適化された統計励振コードベクトルＶ
^＊skについての(8) 式で得られるトータル歪Ｄkに基づ
いて最適化処理を繰り返すか否かを決定する。すなわ
ち、過去及び今回の最適化処理におけるトータル歪の変
化からみてさらに最適化処理を行なってもトータル歪の
改善にみられないときに（漸近特性）最適化処理の繰り
返しを終了する。

【００６１】

【数８】

【００６２】上述した第１実施例によれば、適応励振コ
ードブック２０の次段にローパスフィルタ２２を設け
て、合成励振コードベクトルにおける適応励振コードベ
クトルと統計励振コードベクトルとの周波数の役割を異
なるようにしたので、適応励振コードベクトルの存在に
拘らず統計励振コードベクトルをトータル歪が十分に小
さくなるまで最適化させることができる。

【００６３】図３は、適応励振コードブック２０の次段
にローパスフィルタ２２を介挿した場合（丸印を結ぶ折
線で示す）と、ローパスフィルタ２２を介挿しない場合
（×印を結ぶ折線で示す）とについて、最適化処理の繰
返し回数に対するトータル歪の変化（収束特性）を示す
ものである。この図３から明らかなように、第１実施例
の場合（ローパスフィルタ２２を介挿した場合）には最
適化処理を繰返すことによりトータル歪が従来より小さ
くなるように最適化できる。

【００６４】第２実施例 次に、本発明の第２実施例を図４を用いて説明する。な
お、図４は第２実施例の要部構成を示すものであり、他
の構成は第１実施例の場合と同様である。

【００６５】この第２実施例の場合、統計励振コードベ
クトルの最適化を期して、適応励振コードブック２０の
次段にローパスフィルタ２２を設けると共に、統計励振
コードブック２１の次段にセンタクリッピング処理回路
４５を設けたものである。

【００６６】ローパスフィルタ２２の動作及び設けた意
義は、第１実施例の場合と同様である。

【００６７】センタクリッピング処理回路４５は、統計
励振コードブック２１から出力された統計励振コードベ
クトルの成分の中で予め設定した閾値より小さいものを
０に置き換えるものであり、このセンタクリッピング処
理後の統計励振コードベクトルを乗算器２５に与えるも
のである。

【００６８】センタクリッピング処理回路４５を設ける
ようにしたのは、適応励振コードベクトルの周期性を強
調し、適応励振コードベクトルの合成音に対する貢献度
を向上させるためである。すなわち、有声音に対する符
号化歪を軽減して、統計励振コードベクトルの最適化処
理におけるトータル歪の収束特性を向上させるためであ
る。

【００６９】従って、この第２実施例によっても、適応
励振コードベクトルの存在に拘らず統計励振コードベク
トルをトータル歪が十分に小さくなるまで最適化させる
ことができる。

【００７０】他の実施例 上述の実施例においては、いわゆるバックワード型の多
段コード励振線形予測符号化器及び復号化器に係る統計
励振コードベクトルの最適化について説明したが、本発
明を、いわゆるフォワード型の多段コード励振線形予測
符号化器及び復号化器に係る統計励振コードベクトルの
最適化に適用しても良い。

【００７１】また、上述の第１実施例においては、合成
励振コードベクトルにおける適応励振コードベクトルと
統計励振コードベクトルとの周波数役割を異なるように
すべく、適応励振コードブック２０の出力側にローパス
フィルタ２２を設けたものを示したが、適応励振コード
ブック２０の入力側にローパスフィルタを設けるように
しても良い。

【００７２】

【発明の効果】以上のように、第１の本発明によれば、
最適化を行なうための各部情報を収集するために行なう
入力音声ベクトルの符号化処理の際に、高域成分を減衰
させた適応励振コードベクトルと統計励振コードベクト
ルとを合成するようにしたので、適応励振コードベクト
ルの存在に拘らず統計励振コードベクトルをトータル歪
が十分に小さくなるように最適化することができる。

【００７３】また、第２の本発明によれば、最適化を行
なうための各部情報を収集するために行なう入力音声ベ
クトルの符号化処理の際に、高域成分を減衰させた適応
励振コードベクトルとセンタクリッピング処理を施した
統計励振コードベクトルとを合成するようにしたので、
適応励振コードベクトルの存在に拘らず統計励振コード
ベクトルをトータル歪が十分に小さくなるように最適化
することができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】第１実施例の最適化方法に係る構成を示すブロ
ック図である。

【図２】従来の最適化方法に係る構成を示すブロック図
である。

【図３】第１実施例の効果の説明図である。

【図４】第２実施例の最適化方法に係る構成を示すブロ
ック図である。

【符号の説明】

２０…適応励振コードブック、２１…統計励振コードブ
ック、２２…ローパスフィルタ、２３、２５…乗算器、
２４、２８…加算器、２６…ゲイン回路、２７…ゲイン
制御回路、２９…合成フィルタ、３０…減算器、３１…
合成音声用線形予測分析回路、３２…知覚重み付けフィ
ルタ、３３…入力音声用線形予測分析回路、３４…イン
デックス探索回路、４０…インパルス応答計算回路、４
１…最適コードベクトル計算回路、４５…センタクリッ
ピング処理回路。

Claims (2)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 適応励振コードブックと統計励振コード
   ブックとを有する多段コード励振線形予測符号化器及び
   復号化器に用いられる統計励振コードベクトルの最適化
   方法であって、入力音声ベクトルに対する符号化処理を
   実行しながら得た各部の情報に基づいて、統計コードブ
   ックに格納される統計励振コードベクトルを最適化する
   統計励振コードベクトルの最適化方法において、 最適化を行なうための各部情報を収集するために行なう
   入力音声ベクトルの符号化処理の際に、高域成分を減衰
   させた適応励振コードベクトルと統計励振コードベクト
   ルとを合成するようにしたことを特徴とする統計励振コ
   ードベクトルの最適化方法。
2. 【請求項２】 適応励振コードブックと統計励振コード
   ブックとを有する多段コード励振線形予測符号化器及び
   復号化器に用いられる統計励振コードベクトルの最適化
   方法であって、入力音声ベクトルに対する符号化処理を
   実行しながら得た各部の情報に基づいて、統計コードブ
   ックに格納されている統計励振コードベクトルを最適化
   する統計励振コードベクトルの最適化方法において、 最適化を行なうための各部情報を収集するために行なう
   入力音声ベクトルの符号化処理の際に、高域成分を減衰
   させた適応励振コードベクトルとセンタクリッピング処
   理を施した統計励振コードベクトルとを合成するように
   したことを特徴とする統計励振コードベクトルの最適化
   方法。