JPH05158500A - 音声伝送方式 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【目的】 ４〜１６Kb/sの伝送速度で符号化を行うため
のＡ−ｂ−Ｓ型ベクトル量子化を用いた音声符号化方式
に関し、雑音符号帳探索に要する演算量を減少でき、し
かも雑音符号帳の記憶に要するメモリ容量を減少できる
音声符号化方式を提供することを目的とする。 【構成】 符号化側及び復号化側においてそれぞれ予め
基準雑音列を表現する１種類のＮ次元の初期ベクトルと
（Ｌ−１）種類の階層毎のＮ次元のデルタ雑音列を表現
するデルタベクトルとをデルタ符号帳として用意し、各
デルタベクトルをそれぞれ該初期ベクトルに階層毎に加
え合わせるか差し引くかにより順次木構造状に２^L −１
種類の該雑音列のコードベクトルによる該誤差演算を行
い、この演算過程で各コードベクトルを各インデックス
情報と該階層の情報との組合せで記憶しておくことによ
り最終的に決定される該最適コードベクトルを生成する
ように構成する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は音声信号の情報圧縮を行
うための音声符号化方式に関し、特に４〜１６Kb/sの伝
送速度で符号化を行うためのＡ−ｂ−Ｓ（Analysis-by-
Synthesis:合成による分析）型ベクトル量子化を用いた
音声符号化方式に関する。

【０００２】Ａ−ｂ−Ｓ型ベクトル量子化を用いた音声
符号化方式による音声符号器、例えばＣＥＬＰ（Code E
xcited Linear Production）符号器は、企業内通信シス
テム、ディジタルの移動無線システムなどにおいて、音
声品質を保ちつつ情報圧縮を実現するものとして期待さ
れている。

【０００３】

【従来の技術】音声には有声音と無声音とがあり、有声
音は声帯の振動によるパルス音源が基となって発生し、
個人個人のノドや口の声道特性が付加されて声になる。
又、無声音は声帯を振るわせないで出す音で、単なるガ
ウス性の雑音列が音源となって声道を通って声となる。
従って、音声発生メカニズムは図１５に示すように、有
声音の元となるパルス音源ＰＳＧと無声音の元となる雑
音源ＮＳＧと、各音源から出力される信号に声道特性を
付加する線形予測合成フィルタＬＰＣＦによりモデル化
できる。尚、人の声は周期性有し、該周期性はパルス音
源から出力されるパルスの周期性に対応しており、人や
話の内容によって異なる。

【０００４】以上のことから、入力音声に対応するパル
ス音源の周期と雑音源の雑音列を特定することができれ
ば、これらパルス周期と雑音源の雑音列を識別する符号
（インデックス）により入力音声を符号化することがで
きる。

【０００５】そこで、適応符号帳を用いて入力音声信号
の周期性に基づいてパルス音源のパルス周期を同定し、
該周期を備えた前フレーム駆動音源信号を線形予測合成
フィルタに入力してフィルタ演算処理を施し、得られた
フィルタ演算結果を入力音声信号から減算して周期成分
を除去する。その後又はこれと同時に、予め複数の雑音
列（各雑音列はＮ次元のコードベクトルで表現されてい
る）を固定（ストカスティック）符号帳に用意してお
き、各コードベクトルに合成フィルタ処理を施した再生
信号ベクトルと上記の周期成分が除去された入力信号ベ
クトル（Ｎ次元ベクトル）との誤差が最小となるコード
ベクトルを求めれば、前記周期とコードベクトルを特定
するデータにより音声を符号化することが出来る。

【０００６】図１６はＡ−ｂ−Ｓ法によるベクトル量子
化を用いた音声符号化方式の構成図であり、１はランダ
ムに発生した複数の例えば１０２４種類の雑音列Ｃ（各
雑音列はＮ次元コードベクトルで表現されている）を記
憶する雑音符号帳、２はゲインｇの増幅部、３は増幅部
出力に声道特性を模擬した聴覚重み付け演算処理を施す
線形予測合成フィルタ、４は線形予測合成フィルタ３か
ら出力される再生信号ベクトルと入力信号ベクトルの誤
差を出力する誤差発生部、５は該誤差を評価し、該誤差
が最小となる雑音列（コードベクトル）を求める誤差電
力評価部である。

【０００７】Ａ−ｂ−Ｓ法による量子化では通常のベク
トル量子化と異なり、雑音符号帳１の各コードベクトル
（Ｃ）に最適のゲイン（ｇ）を掛けた後、線形予測合成
フィルタ３でフィルタ処理を施し、フィルタ処理で得ら
れる再生信号ベクトル（ｇＡＣ）と入力信号ベクトル
（Ｘ）との間の誤差信号（Ｅ）を誤差発生部４で求め、
誤差電力評価部５で誤差信号の電力を評価関数（距離尺
度）として雑音符号帳１の探索を行い、誤差電力が最小
となる雑音列（コードベクトル）を求め、該雑音列（コ
ードベクトル）を特定する符号（インデックス）により
入力信号を符号化して伝送する。

【０００８】このときの誤差電力は次式 ｜Ｅ｜² ＝｜Ｘ−ｇＡＣ｜² （１） により与えられる。最適なコードベクトル及びゲインｇ
は、この（１）式に示す誤差電力を最小化するものとし
て決定される。尚、声の大きさによりパワーが異なるの
で、ゲインｇを最適化して再生信号パワーを入力信号の
パワーに合わせる。最適ゲインは（１）式をｇで偏微分
して０と置くことにより求めることができる。すなわ
ち、 ｄ｜Ｅ｜² ／ｄｇ＝０ より、ｇは ｇ＝（Ｘ^T ＡＣ）／（（ＡＣ）^T （ＡＣ）） （２） で与えられる。このｇを（１）式に代入すると、 ｜Ｅ｜² ＝｜Ｘ｜² −（Ｘ^T ＡＣ）² ／（（ＡＣ）^T （ＡＣ）） （３） となる。入力信号Ｘと合成フィルタ３の出力ＡＣの相互
相関をＲ_XC、合成フィルタ３の出力ＡＣの自己相関をＲ
_ccとすれば、相互相関及び自己相関は次式 Ｒ_XC＝Ｘ^T ＡＣ （４） Ｒ_cc＝（ＡＣ）^T （ＡＣ） （５） により表現される。

【０００９】（３）式の誤差電力を最小にするコードベ
クトルＣは（３）式の右辺第２項を最大にするものであ
るから、該コードベクトルＣは次式 Ｃ＝argmax（Ｒ_xc ² ／Ｒ_cc） （６） と表現でき、最適のゲインは（６）式を満たす相互相
関、及び自己相関を用いて（２）式より ｇ＝Ｒ_xc／Ｒ_cc （７） で与えられる。

【００１０】図１７は以上の式により、誤差電力が最小
となる雑音列（コードベクトル）を求めて入力信号を符
号化する雑音符号帳探索処理アルゴリズムをモデル化し
た構成図であり、図１６に加えて、相互相関Ｒ_xc（＝Ｘ
^T ＡＣ）を演算する自己相関演算部、Ｒ_xc ² ／Ｒ_CCを演
算する演算部９とＲ_xc ² ／Ｒ_CCが最大となる、換言すれ
ば誤差電力が最小となる雑音列（コードベクトル）を決
定して、該コードベクトルを特定する符号を出力する誤
差電力評価部１０が設けられているが等価的に図１６と
同じものである。

【００１１】

【発明が解決しようとする課題】従来の符号帳探索処理
の内で主なものは、コードベクトルＣに対するフィル
タ処理、相互相関Ｒ_XCの算出処理、及び自己相関Ｒ
_CCの算出処理の３つである。ＬＰＣフィルタ３の次数を
Ｎｐ、ベクトル量子化（コードベクトル）の次元をＮと
すると、１つのコードベクトルに対して、〜のそれ
ぞれに要する演算量はＮｐ・Ｎ，Ｎ，及びＮである。従
って、１つのコードベクトル当たりの符号帳探索に要す
る演算量は（Ｎｐ＋２）・Ｎとなる。

【００１２】通常用いられている雑音符号帳１は、４０
次元・符号帳サイズ１０２４（Ｎ＝４０，Ｍ＝１０２
４）程度のものであり、ＬＰＣフィルタ３の分析次数Ｎ
ｐが１０次程度であるため、１回の符号帳探索に （１０＋２）・４０・１０２４＝４８０×１０³ の積和算を要する。

【００１３】このような符号帳探索を音声符号化のサブ
フレーム（５msec）毎に行うためには、９６Mops（メガ
オペレーション／秒）という膨大な処理能力が必要とな
り、現在最高速のディジタル・シグナル・プロセッサ
（許容演算量２０〜４０Mops）を使用しても、その実時
間実現には数チップを要してしまうという問題がある。

【００１４】又、このような雑音符号帳１をテーブルと
して記憶・保持するためには、Ｎ・Ｍ（＝４０・１０２
４＝４０Kword ）ものメモリ容量が必要となるという問
題がある。

【００１５】更には、Ａ−ｂ−Ｓ型ベクトル量子化を用
いた音声符号器の適用分野と考えられる自動車電話・携
帯電話においては、装置の小型化・低消費電力化が必須
の条件であり、膨大な演算量や膨大なメモリ容量は、い
ずれも音声符号器実現上で重大な障害となっている。

【００１６】以上のことから本発明は、雑音符号帳探索
に要する演算量を減少でき、しかも雑音符号帳の記憶に
要するメモリ容量を減少できる音声符号化方式を提供す
ることを目的とする。

【００１７】

【課題を解決するための手段及び作用】上記のような問
題を解決するために、本発明では図１（１）に示す従来
の符号帳の代わりに同図（２）に示す特殊な構造を持っ
た符号帳を用いる。

【００１８】即ち、同図（３）に示す如く、この符号帳
の各コードベクトル（符号語）Ｃ₀ 〜Ｃ_N（Ｃ_K ）は、
初期ベクトル（Ｃ₀ ）を設定し、全てそれ以前に生成さ
れているコードベクトル（Ｃ_K-1 ）に対してデルタベク
トルΔＣ₁ 〜ΔＣ_N（ΔＣ_K ）を加えるか或いは差し引
くことにより生成される。

【００１９】これを図２に示した例で説明すると、予め
１つの基準雑音列である初期ベクトルＣ₀ と（Ｌ−１）
種類（階層）のデルタ雑音列であるデルタベクトルΔＣ
₁ 〜ΔＣ_L-1 （Ｌ＝１０）をデルタ符号帳１１に格納し
ておき、デルタベクトルΔＣ ₁ 〜ΔＣ_L-1 をそれぞれ初
期ベクトルＣ₀ に階層毎に加え合わせ及び差し引くこと
により順次木構造状に（２¹⁰−１）種類の雑音列のコー
ドベクトル（符号語）Ｃ₀ 〜Ｃ₁₀₂₂を表現し、又はこれ
らコードベクトルに−Ｃ₀ ベクトル（又は零ベクトル）
を加えて２¹⁰の雑音列のコードベクトル（符号語）Ｃ₀
〜Ｃ₁₀₂₃を表現する。このようにすれば、デルタ符号帳
１１に初期ベクトルＣ₀ と（Ｌ−１）種類のデルタベク
トルΔＣ₁ 〜ΔＣ_L-1 （Ｌ＝１０）を格納しておくだけ
で、次々と２^L −１（＝２¹⁰−１＝Ｍ−１）種類のコー
ドベクトル又は２^L （＝２¹⁰＝Ｍ）種類のコードベクト
ルを生成することができ、デルタ符号帳１１の記憶容量
をＬ・Ｍ（＝１０・Ｎ）とすることができ、従来の雑音
符号帳の記憶容量Ｍ・Ｎ（＝１０２４・Ｎ）に比べて著
しく減少させることができる。

【００２０】そして、図２に示す誤差最小雑音列決定部
１７で誤差電力が最小となる雑音列（コードベクトル）
決定し、音声符号化部１８で該コードベクトルを特定す
るインデックス情報（符号）を出力することで音声符号
化すると共に、誤差電力が最小となるコードベクトルを
求める処理を、合成フィルタ１２の演算出力ＡＣと入力
信号ベクトルＸとの間の相互相関Ｒ_XC（＝Ｘ^T ＡＣでＴ
は転置行列）の二乗と合成フィルタ出力の自己相関Ｒ_CC
（＝（ＡＣ）^T （ＡＣ））の比が最大となるコードベク
トルを求めることに帰着させる。

【００２１】そして、合成フィルタ演算出力ＡＣ_2K+1、
ＡＣ_2K+2を１階層前の合成フィルタ演算出力ＡＣ_K と今
回のデルタ雑音フィルタ出力ＡΔＣ_i を用いて次式、 ＡＣ_2K+1＝ＡＣ_K ＋ＡΔＣ_i ＡＣ_2K+2＝ＡＣ_K −ＡΔＣ_i のように漸化式で表現することにより、相互相関Ｒ_XC
^(2K+1)、Ｒ_XC ^(2k+2)を次式 Ｒ_XC ^(2K+1)＝Ｒ_XC ^(K) ＋Ｘ^T （ＡΔＣ_i ） Ｒ_XC ^(2K+2)＝Ｒ_XC ^(K) ＋Ｘ^T （ＡΔＣ_i ） に示すように漸化式で表現することができる。

【００２２】一方、誤差最小雑音列決定部１７におい
て、木構造デルタ符号帳１１の各コードベクトルに対す
る入力音声信号との誤差評価処理は、次式（８）及び
（９）に示すように一つ前のコードベクトルの評価時の
相関値とデルタベクトルの相関要素との和の形を用いて
式（６）により実行される。 Rcx(k)=(ACk)^T (AX)=(Ck-1+ ΔCk) ^T A ^T AX=Rcx(k-1)+ΔCk^T A ^T AX （８） Rcc(k)=(ACk)^T (ACk) =(Ck-1+ ΔCk) ^T A ^T A(Ck-1+ ΔCk) =Rcc(k)+ 2ΔCk^T A ^T ACk-1+ΔCk^T A ^T A ΔCk （９）

【００２３】つまり、実際の誤差評価は基となるコード
ベクトルの（図１（１）に示すＣ_O 〜Ｃ_M ）の生成を必
要とせず上式のような前階層の相関計算結果を用いた漸
化式による更新作業によって行われる。

【００２４】しかし、探索終了後は伝送すべきインデッ
クス情報の他に適応符号帳の更新や復号化に際して実際
のコードベクトルのサンプル列が必要となるためデルタ
ベクトルを基にしてコードベクトルの生成作業を行う必
要があり、このためにはインデックス情報により生成に
必要なデルタベクトルの数や各要素の加減法則の選択が
難しい。

【００２５】そこで、本発明による方式では、誤差最小
雑音列決定部１７において、各階層での誤差評価時にイ
ンデックス情報と共に階層情報（ｄ₀ 〜ｄ₉ ）を併せて
記憶しておき、最終的に決定された最小誤差を与えるイ
ンデックス情報と階層情報を処理することでデルタベク
トルの各要素に対する加・減規則を示す生成情報を算出
し、これを用いて容易に選択コードベクトルの生成を行
うことが可能になる。

【００２６】尚、本発明では、上記の決定部１７が、２
^L −１種類のコードベクトルに零ベクトルを付加するこ
とにより２^L 種類の雑音列のコードベクトルを表現した
り、該初期ベクトルに−１を乗算して得られるベクトル
を該２^L −１種類のコードベクトルに付加することによ
り２^L 種類の雑音列のコードベクトルを表現したり、或
いは、該インデックス情報より階層情報を抽出すること
により該最適コードベクトルを生成することが可能であ
る。

【００２７】また、復号化側では、予め基準雑音列を表
現する１種類のＮ次元の初期ベクトルと（Ｌ−１）種類
の階層毎のＮ次元のデルタ雑音列を表現するデルタベク
トルとをデルタ符号帳として用意しておき、伝送されて
きたインデックス情報より階層情報を抽出することによ
り該最適コードベクトルを生成することができる。

【００２８】上記の符号化側及び復号化側において従来
の雑音符号帳と同様にガウス性の雑音系列を発生させて
コードベクトルを生成する場合、図３で示すようなＣ₀
及びデルタコードベクトルを要素とする木構造デルタ符
号帳の各コードベクトルは、極端に少ないデルタベクト
ルの足し引きで各コードベクトルが表現されるため、Ｃ
₀ の方向に偏った分布を持つコードベクトル群を形成し
て特性の劣化を引き起こしてしまう（図４(a) 〜 (c)参
照）。これは木構造の性質上の問題で、これ自体は回避
不能の特性である。

【００２９】しかし、デルタコードベクトル間の相関を
取り除けば複数のデルタベクトルの合成で表されるベク
トル群はＮ次空間を広く最も効率的に分布することとな
る。

【００３０】このようにＣ₀ を含むデルタコードベクト
ルを互いを無相関化するように設計することにより木構
造デルタ符号帳の特性を最大限に引き出すことが可能と
なる。また、この符号帳を設計する場合、符号化処理と
オフライン処理で行われるため、その演算に要する時間
や規模には制限がないので最適なアルゴリズムが実現で
きる。

【００３１】この無相関化のためには、例えば各ベクト
ルを互いに予め直交化してもよい。

【００３２】

【実施例】全体の構成の説明 図６は本発明に係る音声符号化システムの構成図であ
り、図中、１１は１つの基準雑音列を表現する初期ベク
トルＣ₀ と（Ｌ−１）種類のデルタ雑音列を表現するデ
ルタベクトルΔＣ₁ 〜ΔＣ_L-1 （Ｌ＝１０）を記憶・保
持するデルタ符号帳であり、初期ベクトルＣ₀ 及び各デ
ルタベクトルΔＣ₁ 〜ΔＣ_L-1 （Ｌ＝１０）はそれぞれ
Ｎ次元で表現されている。すなわち、初期ベクトル及び
デルタベクトルは時系列的に発生するＮ個の雑音の振幅
をそれぞれコード化したＮ次元のベクトルである。

【００３３】１２は声道特性を模擬したフィルタ演算処
理を施す聴覚重み付け合成フィルタ（ＬＰＣフィルタ）
であり、次数ＮｐのＩＩＲ型フィルタで構成され、Ｎ×
Ｎの正方行列ＡとコードベクトルＣのマトリスク演算を
行って、コードベクトルＣに合成フィルタ処理を施す。
ＩＩＲ型フィルタのＮｐ個の係数は入力音声信号に基づ
いて変化し、その都度周知の方法で決定される。すなわ
ち、入力音声信号の隣接サンプルには相関が存在するか
ら、サンプル間の相関係数を求め、該相関係数からパー
コール係数と称せられる偏自己相関係数を求め、該パー
コール係数からＩＩＲフィルタのアルファ係数を決定
し、当該フィルタのインパレス応答列を用いてＮ×Ｎの
正方行列Ａを作成してコードベクトルＣに合成フィルタ
処理を施す。

【００３４】１３は基準雑音列を表現する初期ベクトル
Ｃ₀ 及び（Ｌ−１）種類のデルタ雑音列を表現するデル
タベクトルΔＣ₁ 〜ΔＣ_L-1 に対してそれぞれフィルタ
演算処理を施して得られるフィルタ出力ＡＣ₀ ，ＡΔＣ
₁ 〜ＡΔＣ_L-1 を記憶する記憶部、１４は相互相関Ｒ_XC
（＝Ｘ^T ＡＣ）を演算する自己相関演算部、１５は自己
相関Ｒ_CC（＝（ＡＣ）^T （ＡＣ））を演算する自己相関
演算部、１６は相互相関を二乗したものと自己相関との
比を演算する演算部である。

【００３５】誤差電力｜Ｅ｜² は (3)式で表現されるか
ら、誤差電力を最小にするコードベクトルＣは(3) 式の
右辺第２項を最大にするものである。従って、演算部１
６は二乗演算部１６ａと除算部１６ｂを備え、次式 Ｆ（Ｘ，Ｃ）＝Ｒ_XC ² ／Ｒ_CC （１０） を演算する。

【００３６】１７は上記のＲ_XC ² ／Ｒ_CCが最大となる、
換言すれば誤差電力が最小となる雑音列（コードベクト
ル）を決定する誤差最小雑音列決定部、１８は誤差電力
が最小となる雑音列（コードベクトル）を特定する符号
で入力信号を符号化する音声符号化部である。

【００３７】デルタ符号帳のコードベクトルの構成 図２に示したデルタ符号帳１１におけるコードベクトル
（符号語）としては、上述したように１つの初期ベクト
ルＣ₀ と（Ｌ−１）種類のデルタベクトルΔＣ ₁ 〜ΔＣ
_L-1 （Ｌ＝１０）を格納しておき、各デルタベクトルΔ
Ｃ₁ 〜ΔＣ_L-1 をそれぞれ初期ベクトルＣ₀ に階層毎に
加え合わせるか差し引くかにより順次木構造状に（２¹⁰
−１）種類のコードベクトルＣ₀ 〜Ｃ₁₀₂₂を表現し、こ
れらコードベクトルに零ベクトル（各要素がゼロ）を加
えて２¹⁰のコードベクトルＣ₀ 〜Ｃ₁₀₂₃を表現する。

【００３８】 このようにすれば、各コードベクトルの間の関係が次式 Ｃ₁ ＝Ｃ₀ ＋ΔＣ₁ Ｃ₂ ＝Ｃ₀ −ΔＣ₁ Ｃ₃ ＝Ｃ₁ ＋ΔＣ₂ （＝Ｃ₀ ＋ΔＣ₁ ＋ΔＣ₂ ） Ｃ₄ ＝Ｃ₁ −ΔＣ₂ （＝Ｃ₀ ＋ΔＣ₁ −ΔＣ₂ ） Ｃ₅ ＝Ｃ₂ ＋ΔＣ₂ （＝Ｃ₀ −ΔＣ₁ ＋ΔＣ₂ ） Ｃ₆ ＝Ｃ₂ −ΔＣ₂ （＝Ｃ₀ −ΔＣ₁ −ΔＣ₂ ） ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ Ｃ₅₁₁ ＝Ｃ₂₅₅ ＋ΔＣ₉ （＝Ｃ₀ ＋ΔＣ₁ ＋ΔＣ₂ ＋・・・＋ΔＣ₉ ） Ｃ₅₁₂ ＝Ｃ₂₅₅ −ΔＣ₉ （＝Ｃ₀ ＋ΔＣ₁ ＋ΔＣ₂ ＋・・・−ΔＣ₉ ） Ｃ₁₀₂₁＝Ｃ₅₁₀ ＋ΔＣ₉ （＝Ｃ₀ −ΔＣ₁ −ΔＣ₂ −・・・＋ΔＣ₉ ） Ｃ₁₀₂₂＝Ｃ₅₁₀ −ΔＣ₉ （＝Ｃ₀ −ΔＣ₁ −ΔＣ₂ −・・・−ΔＣ₉ ） により表現され、一般的に Ｃ_2K+1＝Ｃ_K ＋ΔＣ_i （１１） Ｃ_2K+2＝Ｃ_K −ΔＣ_i （１２） のように漸化式で表現できる。

【００３９】すなわち、デルタ符号帳１１に初期ベクト
ルＣ₀ と（Ｌ−１）種類のデルタベクトルΔＣ₁ 〜ΔＣ
_L-1 （Ｌ＝１０）とを格納しておくだけで、次々と２^L
（＝２¹⁰）種類の任意の雑音列のコードベクトルを生成
することができ、符号帳１１の記憶容量をＬ・Ｎ（＝１
０・Ｎ）とすることができ、従来の雑音符号帳の記憶容
量Ｍ・Ｎ（＝１０２４・Ｎ）に比べて著しく減少するこ
とができる。

【００４０】コードベクトルに対するフィルタ処理 上記のコードベクトルＣ_2K+1、Ｃ_2K+2に対する合成フィ
ルタ演算出力ＡＣ_2K+1、ＡＣ_2K+2を、１階層前のコード
ベクトルＣ_K に対する合成フィルタ演算出力ＡＣ_K と今
回のデルタベクトルのフィルタ出力ＡΔＣ_i を用いてそ
れぞれ次式 ＡＣ_2K+1＝Ａ（Ｃ_K ＋ΔＣ_i ）＝ＡＣ_K ＋ＡΔＣ_i （１３） ＡＣ_2K+2＝Ａ（Ｃ_K −ΔＣ_i ）＝ＡＣ_K −ＡΔＣ_i （１４） 但し、ｉ＝１，２，・・・Ｌ−１； ２^i-1 ≦ｋ＜２ⁱ −１ のように漸化式で表現できる。

【００４１】従って、初期ベクトルＣ₀ 及び（Ｌ−１）
種類のデルタベクトルΔＣ₁ 〜ΔＣ _L-1 （Ｌ＝１０）に
対して、ＬＰＣフィルタ１２で合成フィルタ処理を施し
て初期ベクトルのフィルタ出力ＡＣ₀ と（Ｌ−１）種類
のデルタベクトルのフィルタ出力ＡΔＣ₁ 〜ＡΔＣ_L-1
（Ｌ＝１０）を求めて記憶部１３に記憶しておけば、以
下のごとく全雑音列のコードベクトルに対するフィルタ
処理を再帰的に行うことができる。

【００４２】すなわち、(1) 初期ベクトルのフィルタ出
力ＡＣ₀ に対して第１のデルタベクトルのフィルタ出力
ＡΔＣ₁ を次元毎に加え合わせ及び差し引くことにより
２種類の雑音列のコードベクトルＣ₁ ，Ｃ₂ に対するフ
ィルタ出力ＡＣ₁ ，ＡＣ₂ を演算でき、更に、(2) 新た
に演算された各フィルタ演算出力ＡＣ₁ ，ＡＣ₂ に第２
のデルタベクトルのフィルタ出力ＡΔＣ₂ を加え合わせ
及び差し引くことにより、それぞれ２種類で合計４種類
のコードベクトルＣ₃ ，Ｃ₄ ，Ｃ₅ ，Ｃ₆ に対するフィ
ルタ出力ＡＣ₃ 〜ＡＣ₆ を演算でき、以下同様にして、
(3) 第（ｉ−１）番目のデルタベクトルのフィルタ出力
ＡΔＣ_i-1 を作用させて演算したフィルタ出力ＡＣ_k に
第ｉ番目のデルタベクトルのフィルタ出力ＡΔＣ_i を作
用させそれぞれ２種類のフィルタ出力ＡＣ_2k+1、ＡＣ
_2k+2を演算することにより２^L （＝２¹⁰）の全雑音列の
コードベクトルに対するフィルタ出力を発生することが
できる。

【００４３】従って、木構造のデルタ符号帳１１を用い
ると、（１３），（１４) 式より各コードベクトルに対
するフィルタ処理を再帰的に行うことが可能となり、初
期ベクトルＣ₀ 及び（Ｌ−１）種類のデルタベクトルΔ
Ｃ₁ 〜ΔＣ_L-1 （Ｌ＝１０）に対して合成フィルタ処理
を施しておくだけで、それらを符号を替えながら加え合
わせて行くことで全ての雑音列のコードベクトルに対す
るフィルタ処理が得られる。

【００４４】実際には、後述するように本発明のデルタ
符号帳の場合、相互相関Ｒ_XC、自己相関Ｒ_CCの演算に当
たって、全コードベクトルに対するフィルタ演算出力は
不要であり、初期ベクトルＣ₀ 及び（Ｌ−１）種類のデ
ルタベクトルΔＣ₁ 〜ΔＣ_{L- 1} （Ｌ＝１０）に対するフ
ィルタ演算処理結果のみが必要となる。

【００４５】従って、全雑音列のコードベクトルＣ₀ 〜
Ｃ₁₀₂₃に対する合成フィルタ演算処理を、初期ベクトル
Ｃ₀ 及び（Ｌ−１）種類のデルタベクトルΔＣ₁ 〜ΔＣ
_L-1 （Ｌ＝１０）に対する合成フィルタ演算処理に帰着
させることができる。

【００４６】相互相関Ｒ_XCの算出 合成フィルタ演算出力ＡＣ_2K+1、ＡＣ_2K+1を１つ前の合
成フィルタ演算出力ＡＣ_Kと今回のデルタベクトルのフ
ィルタ出力ＡΔＣ_iを用いて（１３），（１４）式に示
すように漸化式で表現すると相互相関Ｒ_XC ^(2K+1)，Ｒ_XC
^(2K+2)は次式 Ｒ_XC ^(2K+1)＝Ｘ^T （ＡＣ_2K+1） ＝Ｘ^T （ＡＣ_K ) ＋Ｘ^T（ＡΔＣ_i） ＝Ｒ_XC ^(k) ＋Ｘ^T（ＡΔＣ_i） （１５） Ｒ_XC ^(2K+2)＝Ｘ^T（ＡＣ_2K+2） ＝Ｘ^T （ＡＣ_K ) −Ｘ^T（ＡΔＣ_i） ＝Ｒ_XC ^(k) ＋Ｘ^T（ＡΔＣ_i） （１６） に示すように漸化式で表現できる。

【００４７】従って、相互相関演算部１４で１階層前の
相互相関Ｒ_XC ^(k) を用いて今回の相互相関Ｒ_XC ^(2K+1),
Ｒ_XC ^(2K+2)を演算することができ、このようにすれば、
（１５），（１６）式の右辺第２項の相互相関演算を行
うだけで全雑音列のコードベクトルに対するフィルタ出
力と入力信号Ｘとの間の相互相関を演算できるので、全
雑音列のコードベクトルに対する相互相関を演算するの
に Ｍ・Ｎ（＝１０２４・Ｎ） 回の積和算が必要であったものが、 Ｌ・Ｎ（＝１０・Ｎ） 回の積和算で済ますことが可能となり、演算回数を著し
く減少できる。

【００４８】尚、図２において、１４ａは（１５），
（１６) 式の右辺第２項Ｘ^T （ＡΔＣ _i ）を演算する乗
算部、１４ｂは＋１，−１を発生する符号付与部、１４
ｃは符号±１を乗算して右辺第２項に符号を付与する乗
算部、１４ｄは１つ前の相互相関Ｒ_XC ^(k) （右辺第１
項）を所定時間記憶遅延する遅延部、１４ｅは（１
３），（１４）式の右辺第１項と２項の加算を行って今
回の相互相関Ｒ_XC ^(2K+1),Ｒ_XC ^{( 2K+2)}を出力する加算部
である。

【００４９】自己相関Ｒ_CCの算出 合成フィルタ演算出力ＡＣ_2K+1、ＡＣ_2K+2を１階層前の
合成フィルタ演算出力ＡＣ_K と今回のデルタベクトルの
フィルタ出力ＡΔＣ_i を用いて（１３），（１４）式に
示すように漸化式で表現すると、各雑音例のコードベク
トル対する自己相関Ｒ_CCは、次式で表現される。 R_CC ⁽⁰⁾=(AC₀)^T(AC₀) AC₁=AC₀+AΔC₁ AC₂=AC_0-AΔC₁ R_CC ⁽¹⁾=(AC₀)^T(AC₀)+(AΔC₁)^T(AΔC₁)+2(AC₀)^T(AΔC₁) R_CC ⁽²⁾=(AC₀)^T(AC₀)+(AΔC₁)^T(AΔC₁)-2(AC₀)^T(AΔC₁) AC₃=AC₁+AΔC₂=AC₀+AΔC₁+AΔC₂ AC₄=AC₁-AΔC₂=AC₀+AΔC₁-AΔC₂ AC₅=AC₁+AΔC₂=AC₀-AΔC₁+AΔC₂ AC₆=AC₂-AΔC₂=AC₀-AΔC₁-AΔC₂ R_CC ⁽³⁾=(AC₀)^T(AC₀)+(AΔC₁)^T(AΔC₁)+(AΔC₂)^T(AΔC₂) +2(AC₀)^T(AΔC₁)+2(AΔC₁)^T(AΔC₂)+2(AΔC₂)^T(AC₀) R_CC ⁽⁴⁾=(AC₀)^T(AC₀)+(AΔC₁)^T(AΔC₁)+(AΔC₂)^T(AΔC₂) +2(AC₀)^T(AΔC₁)-2(AΔC₁)^T(AΔC₂)-2(AΔC₂)^T(AC₀) R_CC ⁽⁵⁾=(AC₀)^T(AC₀)+(AΔC₁)^T(AΔC₁)+(AΔC₂)^T(AΔC₂) -2(AC₀)^T(AΔC₁)-2(AΔC₁)^T(AΔC₂)+2(AΔC₂)^T(AC₀) R_CC ⁽⁶⁾=(AC₀)^T(AC₀)+(AΔC₁)^T(AΔC₁)+(AΔC₂)^T(AΔC₂) -2(AC₀)^T(AΔC₁)+2(AΔC₁)^T(AΔC₂)-2(AΔC₂)^T(AC₀)

【００５０】従って、一般には、 R_CC ^(2K+1)= R_CC ^(K)+(AΔC_i)^T(AΔC_i)+2 AΔC_i・AC_K （１７） R_CC ^(2K+2)= R_CC ^(K)+(AΔC_i)^T(AΔC_i)-2 AΔC_i・AC_K （１８） と表現できる。

【００５１】すなわち、一階層前の自己相関R
_CC ^(K) に、今回のAΔC_i の自己相関(AΔC_i) ^T (AΔC_i)
を加え合わせると共に、AΔC_i とAΔC₀、AΔC₁〜AΔC
_i-1 の相互相関を符号を替えながら加え合わせることに
より相互相関R_CC ^(2K+1),R_CC ^(2K+2)を演算できる。この
ようにすれば、自己相関R_CCを初期ベクトルのフィルタ
出力AΔC₀と（Ｌ−１）種類のデルタベクトルのフィル
タ出力AΔC₁〜AΔC _l-1 の合計Ｌ通りの自己相関(AC₀)²
_, (AΔC₁)²〜(AΔC_L-1)² と、各フィルタ出力ＡΔＣ₀Ａ
ΔＣ _L-1 間相互の（Ｌ² −１）／２通りの相互相関を用
いて演算できる。

【００５２】すなわち、従来自己相関を演算するのに Ｍ・Ｎ（＝１０２４・Ｎ） 回の積和算が必要であったものが、 Ｌ（Ｌ＋１）・Ｎ／２（＝５５・Ｎ） 回の積和算で済ますことが可能となり、演算回数を著し
く減少できる。

【００５３】尚、図６において、１５ａは（１７），
（１８）式の右辺第２項の自己相関（ＡΔＣ_i）^T （Ａ
ΔＣ_i）を演算する自己相関演算部、１５ｂは（１
７），（１８) 式における各相互相関を演算する相互相
関演算部、１５ｃは各相互相関を所定の符号を付して加
算する相互相関合成部、１５ｄは一階層前の自己相関R
_CC ^(K) と自己相関（ＡΔＣ_i）^T （ＡΔＣ_i）及び相互相
関を加算して（１７），（１８) 式の演算を行う加算
部、１５ｅは一階層前の自己相関R_CC ^(K)を所定時間記憶
して遅延する遅延部である。

【００５４】全体の動作 予め１つの基準雑音列である初期ベクトルＣ₀ と（Ｌ−
１）種類のデルタ雑音列であるデルタベクトルΔＣ₁ 〜
ΔＣ_L-1 （Ｌ＝１０）をデルタ符号帳１１に格納してお
き、聴覚重み付けフィルタ１２において初期ベクトルＣ
₀ 及び（Ｌ−１）種類のデルタベクトルΔＣ₁〜ΔＣ
_L-1 （Ｌ＝１０）に対して、聴覚重み付け処理を施して
フィルタ出力ＡＣ₀ 、ＡΔＣ₁ 〜ＡΔＣ_L-1 （Ｌ＝１
０）を求めて記憶部１３に記憶する。

【００５５】かかる状態で、ｉ＝０とし、相互相関演算
部１４で相互相関Ｒ_XC ⁽⁰⁾ （＝Ｘ^T ＡＣ₀ ）を演算し、
自己相関演算部１５で自己相関Ｒ_cC ⁽⁰⁾ （＝（ＡＣ₀ ）
^T （ＡＣ₀ ））を演算し、これら相互相関と自己相関を
用いて演算部１６で（１０）式を用いてＦ（Ｘ，Ｃ）
（＝Ｒ_XC ² ／Ｒ_CC）を演算するまた、階層情報の更新も
行われる。

【００５６】誤差最小雑音列決定部１７は演算されたＦ
（Ｘ，Ｃ）とそれ迄のＦ（Ｘ，Ｃ）の最大値Ｆmax （初
期値は０）を比較し、Ｆ（Ｘ，Ｃ）＞Ｆmax であれば、
Ｆ（Ｘ，Ｃ）→Ｆmax としてＦmax を更新すると共に、
Ｆmax を与える雑音列（コードベクトル）を特定する符
号でそれ迄の符号を更新する。また、階層情報の更新も
行われる。

【００５７】２ⁱ （＝２⁰ ）個のコードベクトル（コー
ドベクトル）に対して上記処理を行えばｉ＝１とし、
（１５）式に従って（但し、ｋ＝０，ｉ＝１）相互相関
を演算し、（１７）式に従って自己相関を演算し、これ
ら相互相関と自己相関を用いて演算部１６で（１０) 式
を演算する。

【００５８】誤差最小雑音列決定部１７は演算されたＦ
（Ｘ，Ｃ）とそれ迄のＦ（Ｘ，Ｃ）の最大値Ｆmax （初
期値は０）を比較し、Ｆ（Ｘ，Ｃ）＞Ｆmax であれば、
Ｆ（Ｘ，Ｃ）→Ｆmax としてＦmax を更新すると共に、
Ｆmax を与える雑音列（コードベクトル）を特定する符
号でそれ迄の符号を更新する。また、階層情報の更新も
行われる。

【００５９】ついで、（１６）式に従って（但し、ｋ＝
０，ｉ＝１）相互相関を演算し、（８）式に従って自己
相関を演算し、これら相互相関と自己相関を用いて演算
部１６で（１０）式を演算する。

【００６０】誤差最小雑音列決定部１７は同様に演算さ
れたＦ（Ｘ，Ｃ）とそれ迄のＦ（Ｘ，Ｃ）の最大値Ｆma
x （初期値は０）を比較しＦ（Ｘ，Ｃ）＞Ｆmax であれ
ば、Ｆ（Ｘ，Ｃ）→Ｆmax としてＦmax を更新すると共
に、該Ｆmax を与える雑音列（コードベクトル）を特定
する符号でそれ迄の符号を更新する。また、階層情報の
更新も行われる。

【００６１】２ⁱ （＝２¹ ）個のコードベクトル（コー
ドベクトル）に対して上記処理を行えばｉ＝２とし、以
上と同様の処理を繰り返し、２¹⁰個の全コードベクトル
に対して上記処理を行えば、音声符号化部１８は誤差最
小雑音列決定部１７に記憶されている最新の符号を入力
信号の音声符号として出力する。

【００６２】処理量及びメモリ容量における従来方式との比較 図７は処理量（演算量）とメモリ容量に関し、従来方式
と本発明方式を比較した図表であり、本発明のトータル
の演算量は従来方式の１／７０以下であり、メモリ容量
は１／１００であり、大幅に演算量とメモリ容量の軽減
を図ることができる。

【００６３】尚、以上では各デルタベクトルΔＣ₁ 〜Δ
Ｃ_L-1（Ｌ＝１０）をそれぞれ初期ベクトルＣ₀ に階層
毎に加え合わせるか、差し引くかにより順次木構造上に
２¹⁰−１）種類のコードベクトルＣ₀ 〜Ｃ₁₀₂₂を表現
し、これらコードベクトルに零ベクトルを加えて２¹⁰種
類のコードベクトルＣ₀ 〜Ｃ₁₀₂₃を表現したが、零ベク
トルは必ずしも加える必要はなく、又零ベクトルにかえ
て初期ベクトルＣ₀ に−１を乗算した−Ｃ₀ ベクトルを
かえて２¹⁰種類のコードベクトルを表現するようにもで
きる。

【００６４】本発明による最適コードベクトルの生成の実施例 以上の説明では最小誤差の評価がどの様にして実行され
るのかを示したが、以下に最適なコードベクトルを本発
明によりどのように生成するのかを説明する。

【００６５】図８は本発明において木構造的に配列され
た各コードベクトルのインデックス情報と階層情報の関
係を示している。階層情報はその階層ごとに１ビットず
つ“１”が立って行く情報で“１”の数が階層の深さを
示している。

【００６６】この構造の符号帳を用いた誤差最小雑音列
決定部１７での探索処理においては上述したように実際
のコードベクトルの生成は行われず、評価に必要な相関
値の更新作業で最大値検出を行っていくので、各コード
ベクトルの評価時にそのインデックスとともにこの階層
情報を補助情報として保持しておき、そして探索終了時
にインデックス情報とともにこの階層情報を用いてデル
タベクトルの加・減規則を示す生成情報を示す生成情報
を算出する。その算出方法、及び当該情報を用いたコー
ドベクトルの生成方法を以下に示す。

【００６７】まず図９は一例としてコードベクトルＣ₂₆
の生成情報の算出方法について示したもので、生成情報
はインデックスビット情報から階層情報を１ビット右に
シフトした値を減ずることにより算出される。

【００６８】次に実際のコードベクトル生成処理は、図
１０に示すように再び階層情報を１ビット右シフトした
値を用いて有効ビットを検出し、検出されたビットの０
／１判定の加・減規則によりベクトルの合成を行う。

【００６９】図示の生成情報の各ビットはＭＳＢより第
ｉビットがΔＣｉの極性を示すフラグに対応しており、
それぞれのビットの０／１が加・減の規則に対応してい
る。つまり図示のように、このｉビットが“１”の場合
はデルタの要素を減算し、“０”の場合は加算する。そ
の際、生成情報のビット長は階層情報によるマスキング
で制限され、その長さが階層の深さ、言い替えれば何本
のデルタベクトルを採用すればいいかを示すこととな
る。

【００７０】また、この木構造デルタ符号帳の場合、構
成される要素（コードベクトル）が階層数Ｌとしたとき
に生成されるコードベクトルが２^L −１個となるため、
付加的なコードベクトルを１つ設けることができる。こ
の付加的なコードベクトルとは、たとえば全てのサンプ
ル要素が“０”の零コードベクトルとか、基本ベクトル
Ｃ₀ の（−）要素とが考えられ、デルタ符号帳１１の特
性を向上させることができる。

【００７１】この付加的なコードベクトルの探索は通常
の探索処理に付け加えられて処理され、そのコードベク
トルの性質によって評価方法が異なるが、このコードベ
クトルの選択を表すには伝送を考えてインデックス番号
〔１０２３〕を割り当てる方法が考えられる。

【００７２】つまり、コードベクトルの生成過程ではま
ずインデックス番号が

〔０〕から〔１０２２〕の場合か
〔１０２３〕の場合かを判定し、前者の場合は＋Ｃ₀ を
基とした生成情報による合成が行われ、後者の場合は全
く違う付加的なコードベクトルによる規則を採用するこ
ととする。

【００７３】また特に符号器側のコードベクトル生成段
階では、階層情報のＬＳＢで表すことも可能であり、コ
ードベクトルＣ₀ からＣ₁₀₂₂までのコードベクトルが選
択された場合は必ず階層情報のＬＳＢは“１”となるの
で、図１１に示すように付加要素の選択時にはこのビッ
トを“０”とすることとする。従って、符号器側ではこ
の階層情報のＬＳＢビットで処理の判定が可能となり、
より簡単な制御で実現できる。

【００７４】以上の処理は主に符号器側での処理を対象
としているが、それに対して復号器側ではインデックス
情報のみの伝送となるため多少異なる手順での生成情報
の抽出が必要となる。

【００７５】その手法例が図１２に示されており、階層
情報は伝送されてきたインデックス情報のビット列に
“１”を加えてＭＳＢを検出し、このビットよりＬＳＢ
まで“１”を立てていけば抽出できる。そして、この階
層情報さえ求められれば符号器処理と同様の手法で生成
情報の算出が可能となり、伝送インデックスによるコー
ドブック参照処理が実現できる。もちろん、この手法は
符号器側でも適用可能であるが、前述の探索時の階層情
報保持の場合の方が実現上容易となる。

【００７６】本発明によるデルタ符号帳を無相関化するための実施例 次に図１３は本発明方式における無相関化（図５参照）
の実施例を示したもので、図示のように予め用意するデ
ルタコードベクトルを直交化（無相関化）する設計手法
について、直交変換技術としてグラム・シュミット法を
適用した場合について述べる。

【００７７】このグラム・シュミット法においては、ベ
クトルＣをベクトルＶに直交化させる場合、まずＣのＶ
上への写影成分を算出し、次にこの成分をＣより差し引
くことによりＶに直交するベクトルＣ´を求めることが
できる。 Ｃ´＝Ｃ−〔（Ｃ^T Ｖ）／Ｖ^T Ｖ〕Ｖ （１９） この直交化手法を用いて初期ベクトルＣ₀ より全てのデ
ルタコードベクトルが互いに直交化するように設計する
には、図１４に示すように、Ｃ₀に対するΔＣ ₁ の直交
化処理により順次各デルタコードベクトルのそれ以前の
コードベクトルとの直交化処理で実現することが可能で
ある。すなわちＬ＝１０のとき、 (1) ΔＣ₁ について、 ΔＣ₁ ⊥Ｃ₀ ∴ΔＣ₁ ´＝ΔＣ₁ −〔（ΔＣ₁ ^T Ｃ₀ ）／Ｃ₀ ^T Ｃ₀ 〕Ｃ₀ (2) ΔＣ₂ について、 ΔＣ₂ ⊥Ｃ₀ かつΔＣ₂ ⊥ΔＣ₁ ∴ΔＣ₂ ´＝ΔＣ₂ −〔（ΔＣ₂ ^T Ｃ₀ ）／Ｃ₀ ^T Ｃ₀ 〕Ｃ₀ −〔（ΔＣ₂ ^T ΔＣ₁ ）／ΔＣ₁ ^T ΔＣ₁ 〕ΔＣ₁ (3) ΔＣ₃ について、 ΔＣ₃ ⊥Ｃ₀ かつΔＣ₃ ⊥ΔＣ₁ かつΔＣ₃ ⊥ΔＣ₂ ∴ΔＣ₃ ´＝ΔＣ₃ −〔（ΔＣ₃ ^T Ｃ₀ ）／Ｃ₀ ^T Ｃ₀ 〕Ｃ₀ −〔（ΔＣ₃ ^T ΔＣ₁ ）／ΔＣ₁ ^T ΔＣ₁ 〕ΔＣ₁ −〔（ΔＣ₃ ^T ΔＣ₂ ）／ΔＣ₂ ^T ΔＣ₂ 〕ΔＣ₂ ： ： (9) ΔＣ₉ について、 ΔＣ₉ ⊥Ｃ₀ かつΔＣ₉ ⊥ΔＣ₁ かつ…かつΔＣ₉ ⊥ΔＣ₈ ∴ΔＣ₉ ´＝ΔＣ₉ −〔（ΔＣ₉ ^T Ｃ₀ ）／Ｃ₀ ^T Ｃ₀ 〕Ｃ₀ −〔（ΔＣ₉ ^T ΔＣ₁ ）／ΔＣ₁ ^T ΔＣ₁ 〕ΔＣ₁ −…−〔（ΔＣ₉ ^T ΔＣ₈ ）／ΔＣ₈ ^T ΔＣ₈ 〕ΔＣ₈ のように直交化処理を行っていけばよい。この処理によ
り図５で示した直交化デルタ符号帳が設計でき、限られ
た本数のベクトルを基に効率の良い分布のベクトル群が
形成でき、木構造デルタ符号帳の特性を向上させること
ができる。

【００７８】

【発明の効果】以上説明したように、本発明に係る音声
伝送方式によれば、符号化側及び復号化側においてそれ
ぞれ予め基準雑音列を表現する１種類のＮ次元の初期ベ
クトルと（Ｌ−１）種類の階層毎のＮ次元のデルタ雑音
列を表現するデルタベクトルとをデルタ符号帳として用
意し、各デルタベクトルをそれぞれ該初期ベクトルに階
層毎に加え合わせるか差し引くかにより順次木構造状に
２^L−１種類の該雑音列のコードベクトルによる該誤差
演算を行い、この演算過程で各コードベクトルを各イン
デックス情報と該階層の情報との組合せで記憶しておく
ことにより最終的に決定される該最適コードベクトルを
生成するように構成したので、雑音符号帳の記憶容量を
著しく減少させることができると共にインデックス情報
のみによってコードベクトルを生成することの困難性を
各階層情報を組み合わせることによりデルタベクトルの
各要素に対する加減規則を抽出して解消している。

【００７９】また本発明によれば、初期ベクトル及び該
デルタベクトルを互いに予め無相関化することにより、
デルタコードベクトル間の相関を取り除けば複数のデル
タベクトルの合成で表されるベクトル群はＮ次空間を最
も効率的に分布することとなり、木構造のデルタ符号帳
の特性を最大限に引き出すことができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明に用いるデルタ符号帳の原理とコードベ
クトルの概念について示す図である。

【図２】本発明による音声符号化側の原理構成を示した
図である。

【図３】一般的なデルタ符号帳をベクトル表現した図で
ある。

【図４】本発明に用いる木構造のデルタ符号帳をベクト
ル表現した図である。

【図５】本発明に用いる直交化デルタ符号帳をベクトル
表現した図である。

【図６】本発明による音声符号化側の実施例構成を示し
たブロック図である。

【図７】従来例と本発明方式とを処理量・メモリー量に
関して比較した図である。

【図８】本発明で用いる雑音符号帳のコードワードのイ
ンデックス情報と階層情報の実施例を示した図である。

【図９】本発明において最適コードベクトルＣ₂₆が選択
されたときのデルタベクトルの加減規則の生成情報を生
成する過程を示した図である。

【図１０】図９で生成された情報に基づいて各デルタベ
クトルを加減して最適コードベクトルＣ₂₆を生成する過
程を示した図である。

【図１１】本発明における符号化側で階層情報によるコ
ードベクトルの付加的な表現を示した図である。

【図１２】本発明における復号化側での処理過程を示し
た図である。

【図１３】本発明においてデルタ符号帳の各デルタベク
トルを直交化するグラム・シュミット法の原理を示した
ベクトル図である。

【図１４】本発明においてデルタ符号帳の設計化手法を
示したベクトル図である。

【図１５】音声の発生メカニズムを説明するためのブロ
ック図である。

【図１６】従来方式を示したブロック図である。

【図１７】従来方式の雑音符号帳探索処理部の構成を示
したブロック図である。

【符号の説明】

１１ デルタ符号帳 １２ 線形予測合成フィルタ １７ 誤差最小雑音列決定部 １８ 音声符号化部 図中、同一符号は同一又は相当部分を示す。

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 坂井 良広 神奈川県川崎市中原区上小田中1015番地 富士通株式会社内 (72)発明者 加藤 雅子 神奈川県川崎市中原区上小田中1015番地 富士通株式会社内 (72)発明者 田中 良紀 神奈川県川崎市中原区上小田中1015番地 富士通株式会社内

Claims (9)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 雑音列を表現するコードベクトルに対し
   て声道特性を模擬した線形予測合成フィルタ(12)を通し
   て得られる再生信号と入力音声信号との誤差が最小とな
   るコードベクトルを誤差最小雑音列決定部(17)で決定
   し、該コードベクトルを特定するインデックス情報によ
   り該入力音声信号を符号化部(18)で符号化する音声符号
   化方式において、 予め基準雑音列を表現する１種類のＮ次元の初期ベクト
   ルと（Ｌ−１）種類の階層毎のＮ次元のデルタ雑音列を
   表現するデルタベクトルとをデルタ符号帳(11)として用
   意し、 該決定部(17)が、各デルタベクトルをそれぞれ該初期ベ
   クトルに階層毎に加え合わせるか差し引くかにより順次
   木構造状に２^L −１種類の該雑音列のコードベクトルに
   よる該誤差演算を行い、この演算過程で各コードベクト
   ルを各インデックス情報と該階層の情報との組合せで記
   憶しておくことにより最終的に決定される該最適コード
   ベクトルを生成することを特徴とした音声符号化方式。
2. 【請求項２】 該決定部(17)が、該２^L −１種類のコー
   ドベクトルに零ベクトルを付加することにより２^L 種類
   の雑音列のコードベクトルを表現することを特徴とした
   請求項１に記載の音声符号化方式。
3. 【請求項３】 該決定部(17)が、該初期ベクトルに−１
   を乗算して得られるベクトルを該２^L −１種類のコード
   ベクトルに付加することにより２^L 種類の雑音列のコー
   ドベクトルを表現す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. 【請求項４】 該決定部(17)が、該インデックス情報よ
   り階層情報を抽出することにより該最適コードベクトル
   を生成することを特徴とした請求項１乃至３のいずれか
   に記載の音声符号化方式。
5. 【請求項５】 該初期ベクトル及び該デルタベクトルを
   互いに予め無相関化したことを特徴とする請求項１乃至
   ５のいずれかに記載の音声符号化方式。
6. 【請求項６】 該無相関化のために各ベクトルを互いに
   予め直交化したことを特徴とする請求項６に記載の音声
   符号化方式。
7. 【請求項７】 予め基準雑音列を表現する１種類のＮ次
   元の初期ベクトルと（Ｌ−１）種類の階層毎のＮ次元の
   デルタ雑音列を表現するデルタベクトルとをデルタ符号
   帳として用意しておき、伝送されてきたインデックス情
   報より階層情報を抽出することにより該最適コードベク
   トルを生成することを特徴とした音声復号化方式。
8. 【請求項８】 該初期ベクトル及び該デルタベクトルを
   互いに予め無相関化したことを特徴とする請求項７に記
   載の音声符号化方式。
9. 【請求項９】 該無相関化のために各ベクトルを互いに
   予め直交化したことを特徴とする請求項８に記載の音声
   符号化方式。