JPH05265492A - コード励振線形予測符号化器及び復号化器 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【目的】 低符号化レートであっても高品質を実現する
ことができるコード励振線形予測符号化器及び復号化器
を実現する。 【構成】 帯域分割器301 は音声信号を複数の帯域に分
割して帯域別のコード励振線形予測符号化部302,303 に
与える。各符号化部は、瞬時化ＭＥＭ法を利用した声道
パラメータ予測器302a,303a を内蔵し、帯域別の音声信
号を符号化してマルチプレクサ304 に与える。マルチプ
レクサは各帯域の符号化音声信号を多重して出力する。
デマルチプレクサ351 は、符号化音声信号を帯域別の符
号化音声信号に分離して帯域別のコード励振線形予測復
号化部352,353 に与える。各復号化部は、帯域別の符号
化音声信号を復号化して逆帯域分割器354 に与える。逆
帯域分割器は、帯域別の復号化音声信号を合成して出力
する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は、音声信号をデジタル符
号に圧縮符号化するコード励振線形予測符号化器及び圧
縮符号を復号化するコード励振線形予測復号化器に関す
る。

【０００２】

【従来の技術】音声信号を低符号化レートで符号化する
方式として、従来、下記文献１に記載されているコード
励振線形予測符号化方式が提案されている。

【０００３】文献１『”CODE-EXCITED LINEAR PREDICTI
ON(CELP):HIGH-QUALITY SPEECH AT VERY LOW BIT RATE
”，Manfred R.Schroeder & Bishunu S.Atal，ICASP-8
5，pp.937-940，(1985)』 図２は、入力音声信号自体から声道予測係数を得るフォ
ワード型のコード励振線形予測符号化方式の従来の符号
化器の機能ブロック構成を示すものである。

【０００４】この図２に示すように、コード励振線形予
測符号化器１００は、声道パラメータ予測器１０１と、
マルチプレクサ１０２と、ターゲット信号合成器１０３
と、声道合成器１０４と、適応コード選択器１０５と、
適応コードブック１０６と、加算器１０７と、統計コー
ドブック１０８と、統計コード選択器１０９とから構成
されている。

【０００５】アナログ音声信号は、図示しないアナログ
／デジタル変換器によってデジタル信号に変換された
後、所定サンプル数でなるフレームにまとめられて音声
ベクトルＳ１として声道パラメータ予測器１０１に与え
られる。例えば、８ｋＨｚでアナログ音声信号をサンプ
リングし、４０サンプルが１フレームの入力音声ベクト
ルＳ１を声道パラメータ予測器１０１に入力する。声道
パラメータ予測器１０１は、入力音声ベクトルＳ１に対
してＬＰＣ分析を行ない、声道パラメータ（ＬＰＣ係数
ベクトル）Ｓ２を得る。このようにして得られた声道パ
ラメータＳ２は、量子化されて声道パラメータ符号Ｓ３
に変換されてマルチプレクサ１０２に与えられる。

【０００６】マルチプレクサ１０２は、声道パラメータ
符号Ｓ３、後述するように得られた適応コード符号（適
応コードインデックス）Ｓ４、及び、後述するように得
られた統計コード符号（統計コードインデックス）Ｓ５
を多重して符号化音声信号Ｓ１１として出力する。この
符号化音声信号Ｓ１１は、記録されたり伝送されたりす
る。

【０００７】適応コード符号Ｓ４及び統計コード符号Ｓ
５は、以下のような処理によって順次決定される。

【０００８】適応コード符号Ｓ４の決定時には、ターゲ
ット信号合成器１０３、声道合成器１０４、適応コード
選択器１０５、適応コードブック１０６及び加算器１０
７が有効に機能する。

【０００９】声道合成器１０４には、直前フレームで決
定された励振コードベクトル（適応コードベクトルＳ７
及び統計コードベクトルＳ８を加算したベクトル）Ｓ６
が与えられている。声道合成器１０４は、この直前フレ
ームの励振コードベクトルＳ６に対して、現フレームの
声道パラメータＳ２を用いて合成し、得られた合成音声
ベクトルＳ９をターゲット信号合成器１０３に与える。

【００１０】ターゲット信号合成器１０３には、この合
成音声ベクトルＳ９に加えて、上述した入力音声ベクト
ルＳ１及び声道パラメータＳ２が与えられている。ター
ゲット信号合成器１０３は、まず、入力音声ベクトルＳ
１及び声道パラメータＳ２からＬＰＣ残差信号を得た
後、ＬＰＣ残差信号から音声信号ベクトルを求め、この
際聴覚特性を考慮して重み付けを施す。次いで、後述す
る適応コード選択器１０５の処理の際に、直前フレーム
の影響が生じるので、この影響分を合成音声ベクトルＳ
９及び声道パラメータＳ２から生成しておき、上述のよ
うに求めた音声信号ベクトルから除去してターゲット信
号（ベクトル）Ｓ１０とする。

【００１１】このターゲット信号Ｓ１０は、適応コード
選択器１０５に与えられる。適応コード選択器１０５
は、このターゲット信号Ｓ１０をターゲットとして、適
応コードブック１０６に格納されている候補の複数の適
応コードベクトルの中から最適な適応コードベクトルＳ
７を決定する。適応コードブック１０６には、直前の複
数フレームの励振コードベクトルＳ６に基づいて形成さ
れた複数の適応コードベクトルが、それぞれインデック
スを付されて格納されており、全ての適応コードベクト
ルが時系列的に又は同時に適応コード選択器１０５に与
えられる。適応コード選択器１０５は、全ての適応コー
ドベクトルに対して声道パラメータを適用してそれぞれ
合成音声ベクトルに変換する。この際にも重み付け処理
を行なう。次に、得られた複数の合成音声ベクトルのそ
れぞれについて、ターゲット信号Ｓ１０との各成分の差
分を得てその差分の２乗平均を得る。そして、このよう
な２乗平均が最小の適応コードベクトルを最適な適応コ
ードベクトルとして定め、最適コードベクトルのインデ
ックスを適応コード符号Ｓ４としてマルチプレクサ１０
２に与える。

【００１２】次に、統計コード符号Ｓ５の決定処理が行
なわれる。最適な適応コードベクトルＳ７を用いて生じ
る誤差を一段と小さくするため、統計コード符号Ｓ５の
出力も行なうようになされている。

【００１３】最適な適応コードベクトルＳ７は、加算器
１０７を介して声道合成器１０４にそのまま与えられ
る。すなわち、このときには、統計コード選択器１０９
から統計コードベクトルは出力されていない。声道合成
器１０４は、最適な適応コードベクトルＳ７（Ｓ６）に
対する合成処理を行ない、ターゲット信号合成器１０３
は、得られた合成音声ベクトルＳ９に基づいてターゲッ
ト信号Ｓ１０を更新する。このようなターゲット信号Ｓ
１０が、統計コード選択器１０９に与えられる。

【００１４】統計コード選択器１０９は、このターゲッ
ト信号Ｓ１０をターゲットとして、統計コードブック１
０８に格納されている複数の統計コードベクトルから最
適な統計コードベクトルＳ８を決定する。統計コードブ
ック１０８には、多くの音声信号に対して統計処理して
得られた統計コードベクトルが、それぞれインデックス
を付されて固定的に格納されており、全ての統計コード
ベクトルが時系列的に又は同時に統計コード選択器１０
９に与えられる。統計コード選択器１０９は、全ての統
計コードベクトルに対して声道パラメータＳ２を適用し
てそれぞれ合成音声ベクトルに変換する。この際にも重
み付け処理を行なう。次に、得られた複数の合成音声ベ
クトルのそれぞれについて、ターゲット信号Ｓ１０との
各成分の差分を得てその差分の２乗平均を得る。そし
て、このような２乗平均が最小の統計コードベクトルを
最適な統計コードベクトルＳ８として定め、最適統計コ
ードベクトルＳ８のインデックスを統計コード符号Ｓ５
としてマルチプレクサ１０２に与える。

【００１５】最適な適応コードベクトルＳ７及び最適な
統計コードベクトルＳ８は、加算器１０７によって加算
されて、励振コードベクトルＳ６として声道合成器１０
４及び適応コードブック１０６に与えられる。

【００１６】声道合成器１０４は、これを次フレームで
利用する。適応コードブック１０６は、この励振コード
ベクトルＳ６を取込んで、この励振コードベクトルＳ６
を含めた最新の所定数のフレームの励振コードベクトル
の各成分から適応コードベクトルを形成し直す。

【００１７】図３は、図２のコード励振線形予測符号化
器１００に対応した従来のコード励振線形予測復号化器
２００の機能ブロック構成を示すものである。

【００１８】コード励振線形予測復号化器２００は、デ
マルチプレクサ２０１、声道合成器２０２、適応コード
検索部２０３、統計コード検索部２０４、適応コードブ
ロック２０５、加算器２０６及び統計コードブック２０
７から構成されている。

【００１９】符号化音声信号Ｓ１５（上述した信号Ｓ１
１に対応）は、デマルチプレクサ２０１に与えられる。
デマルチプレクサ２０１は、符号化音声信号Ｓ１５を、
声道パラメータ符号Ｓ１６、適応コード符号Ｓ１７、統
計コード符号Ｓ１８に分離し、それぞれ、声道合成器２
０２、適応コード検索部２０３、統計コード検索部２０
４に与える。

【００２０】適応コード検索器２０３は、適応コード符
号（インデックス）Ｓ１７に従って、直前数フレームの
励振コードベクトルに基づいて形成されて格納されてい
る複数の適応コードベクトルからそのインデックスに対
応した適応コードベクトルＳ１９を取り出して加算器２
０６に与える。他方、統計コード検索器２０４は、符号
化器１００の統計コードブック１０８と同一内容の統計
コードブック２０７から、統計コード符号（インデック
ス）Ｓ１８が指示する統計コードベクトルＳ２０を取り
出して加算器２０６に与える。かくして、加算器２０６
からこのフレームでの励振コードベクトルＳ２１が得ら
れ、これが声道合成器２０２及び適応コードブック２０
５に与えられる。

【００２１】声道合成器２０２は、声道パラメータ符号
Ｓ１６を声道パラメータに復号し、与えられた励振コー
ドベクトルＳ２１に対して声道パメータを用いて合成
し、入力音声ベクトルＳ１に対応した再生音声ベクトル
Ｓ２２を得て出力する。

【００２２】適応コードブック２０５は、符号化器１０
０の適応コードブック１０６と同様な適応コードベクト
ルの更新処理を行ない、次フレームに備える。

【００２３】

【発明が解決しようとする課題】ところで、最近、デジ
タル自動車電話等のように、低い符号化レートを要求す
るものがある。例えば、４ｋｂｐｓ程度の符号化レート
の要求がある。しかしながら、上述した従来の符号化方
式は、低符号化レートを考慮したものであるが、実際
上、実現可能な符号化レートとしては６〜７ｋｂｐｓが
限界であり、上述した要求を満たすことはできない。こ
れは、音声信号の全ての帯域を区別することなく、扱っ
ているため、低ビットレートにした場合に重要な帯域の
情報が軽減されて音声品質を低下させるためと考えられ
る。

【００２４】そのため、低い符号化レートを実現するた
めには、新しい要素に着目した発明が必要である。

【００２５】ところで、従来も帯域を考慮した符号化方
式は存在する。人間の音声は帯域の低域側のパワーが多
く高域側のパワーが少ない。この点に着目して低域側に
ビット数を多く高域側にビット数を少なく与えることに
より合計のビット数を削減する方法が、帯域分割ＡＤＰ
ＣＭ等で用いられている。しかし、この方法は波形のパ
ワーのビット数削減であって、コード励振線形予測符号
化方式のようなパラメトリック符号化方式には適用でき
ず、仮に適用したとしても、声道予測パラメータやイン
デックス等のビット数の削減を行なうことができない。

【００２６】なお、低符号化レートで高品質を得難いと
いう問題は、合成音声信号から声道パラメータを得るい
わゆるバックワード型のコード励振線形予測符号化器及
び復号化器についても同様に生じる。

【００２７】本発明は、以上の点を考慮してなされたも
のであり、低符号化レートであっても高品質を実現する
ことができるコード励振線形予測符号化器及び復号化器
を提供しようとするものである。

【００２８】

【課題を解決するための手段】かかる課題を解決するた
め、第１の本発明においては、コード励振線形予測符号
化器を以下の手段で構成した。

【００２９】すなわち、入力音声信号を複数の帯域に分
割する帯域分割手段と、声道パラメータ予測器として瞬
時化最大エントロピー法を利用したものを内蔵する、分
割された各帯域毎に設けられた複数の帯域別フォワード
型コード励振線形予測符号化手段と、各帯域別コード励
振線形予測符号化手段からの符号化音声信号を多重して
出力する符号化音声信号を得る多重手段とで構成した。

【００３０】また、第２の本発明においては、第１の本
発明に対応するコード励振線形予測復号化器を以下の手
段で構成した。

【００３１】すなわち、入力された符号化音声信号を帯
域別の符号化音声信号に多重分離する多重分離手段と、
分離された各帯域別の符号化音声信号を復号化する複数
の帯域別フォワード型コード励振線形予測復号化手段
と、各帯域別コード励振線形予測復号化手段からの復号
化音声信号を合成する帯域合成手段とで構成した。

【００３２】第３の本発明においては、コード励振線形
予測符号化器を以下の手段で構成した。

【００３３】すなわち、入力音声信号を複数の帯域に分
割する帯域分割手段と、声道パラメータ予測器として瞬
時化最大エントロピー法を利用したものを内蔵する、分
割された各帯域毎に設けられた複数の帯域別バックワー
ド型コード励振線形予測符号化手段と、各帯域別コード
励振線形予測符号化手段からの符号化音声信号を多重し
て出力する符号化音声信号を得る多重手段とで構成し
た。

【００３４】また、第４の本発明においては、第３の本
発明に対応するコード励振線形予測復号化器を以下の手
段で構成した。

【００３５】すなわち、入力された符号化音声信号を帯
域別の符号化音声信号に多重分離する多重分離手段と、
声道パラメータ予測器として瞬時化最大エントロピー法
を利用したものを内蔵する、分離された各帯域別の符号
化音声信号を復号化する複数の帯域別バックワード型コ
ード励振線形予測復号化手段と、各帯域別コード励振線
形予測復号化手段からの復号化音声信号を合成する帯域
合成手段とで構成した。

【００３６】

【作用】第１の本発明のコード励振線形予測符号化器に
おいて、帯域分割手段は入力音声信号を複数の帯域に分
割して帯域別のフォワード型コード励振線形予測符号化
手段に与える。帯域別の各コード励振線形予測符号化手
段は、声道パラメータ予測器として瞬時化最大エントロ
ピー法を利用したものを内蔵しており、割り当てられて
いる帯域の入力音声信号を符号化して多重手段に与え
る。多重手段は各帯域別コード励振線形予測符号化手段
からの符号化音声信号（声道パラメータ及びインデック
ス）を多重して最終的な符号化音声信号を得る。

【００３７】また、第２の本発明のコード励振線形予測
復号化器において、多重分離手段は入力された符号化音
声信号を帯域別の符号化音声信号に多重分離して帯域別
のフォワード型コード励振線形予測復号化手段に与え
る。帯域別の各コード励振線形予測復号化手段は、割り
当てられている帯域の符号化音声信号を復号化して帯域
合成手段に与える。帯域合成手段は、帯域別の各コード
励振線形予測復号化手段からの復号化音声信号を合成し
て出力する。

【００３８】第３の本発明のコード励振線形予測符号化
器において、帯域分割手段は入力音声信号を複数の帯域
に分割して帯域別のバックワード型コード励振線形予測
符号化手段に与える。帯域別の各コード励振線形予測符
号化手段は、声道パラメータ予測器として瞬時化最大エ
ントロピー法を利用したものを内蔵しており、割り当て
られている帯域の入力音声信号を符号化して多重手段に
与える。多重手段は各帯域別コード励振線形予測符号化
手段からの符号化音声信号（インデックス）を多重して
最終的な符号化音声信号を得る。

【００３９】また、第４の本発明のコード励振線形予測
復号化器において、多重分離手段は入力された符号化音
声信号を帯域別の符号化音声信号に多重分離して帯域別
のバックワード型コード励振線形予測復号化手段に与え
る。帯域別の各コード励振線形予測復号化手段は、声道
パラメータ予測器として瞬時化最大エントロピー法を利
用したものを内蔵しており、割り当てられている帯域の
符号化音声信号を復号化して帯域合成手段に与える。帯
域合成手段は、帯域別の各コード励振線形予測復号化手
段からの復号化音声信号を合成して出力する。

【００４０】ここで、帯域を分けて符号化及び復号化処
理するようにしたのは以下の理由による。音声は、低域
側では周波数の聴覚感度が高く高域側では低いという特
性を有する。従って、声道パラメータの分解能を低域側
で精度良く（高ビット）、高域側で粗く（低ビット）表
現すれば、品質をできるだけ低下させずに効果的にビッ
ト数を削減できる。そこで、本発明では帯域分割した後
に符号化を行なうこととした。

【００４１】しかし、ビット数を低減した場合におい
て、高品質音声を実現するためには音声予測構成を従来
より高性能化しなければならない。瞬時化最大エントロ
ピー法は、予測を瞬時化することにより非定常な音声の
予測利得を向上できる。そこで、各帯域毎のコード励振
線形予測符号化手段又はコード励振線形予測復号化手段
（第４の本発明の場合）が内蔵する声道パラメータ予測
器として瞬時化最大エントロピー法を利用したものを適
用することとした。

【００４２】すなわち、本発明は、符号化すべき入力音
声信号を複数の帯域に分割し、それぞれの帯域毎に、そ
の帯域の信号に対してコード励振線形予測音声符号化を
適用することにより、重要な帯域により多くの情報量を
割り当てることを可能とすることで、効果的に圧縮符号
化を行ない、また、分割された信号に対しても、追従性
の高い声道パラメータを求めるために瞬時化最大エント
ロピー法を用いることで、復号して得られる音声の品質
を向上しようとしたものである。

【００４３】

【実施例】

（Ａ）コード励振線形予測符号化器の第１実施例 まず、本発明によるコード励振線形予測符号化器の第１
実施例を図面を参照しながら詳述する。なお、この第１
実施例は、いわゆるフォワード型のコード励振線形予測
符号化器である。ここで、図１（Ａ）は、この実施例の
全体構成を示すものであり、図４は、その低域用又は高
域用コード励振線形予測符号化部の詳細構成を示すもの
である。

【００４４】入力音声信号Ｓ３０は帯域分割器３０１に
入力される。帯域分割器３０１は、例えばミラーフィル
タから構成されており、入力音声信号Ｓ３０を２個の周
波数帯域に分割する。例えば、音声信号のサンプリング
周波数が８ｋＨｚの場合には、０〜２ｋＨｚの帯域と２
〜４ｋＨｚの帯域とに分割する。分割されて得られた低
域音声信号Ｓ３１は低域用コード励振線形予測符号化部
３０２に与えられ、分割されて得られた高域音声信号Ｓ
３２は高域用コード励振線形予測符号化部３０３に与え
られる。

【００４５】この実施例の場合、これら低域用及び高域
用コード励振線形予測符号化部３０２及び３０３は共に
図４に示すような構成を有するものであり、それぞれ、
低域音声信号Ｓ３１、高域音声信号Ｓ３２を低域符号化
音声信号Ｓ３３、高域符号化音声信号Ｓ３４に変換して
マルチプレクサ３０４に与える。なお、入力音声信号Ｓ
３０の帯域を等分して各符号化器３０２、３０３に入力
しているが、低域符号化音声信号Ｓ３３の方が高域符号
化音声信号Ｓ３４よりビット数が多くなるように、各符
号化器３０２、３０３を構成している。

【００４６】また、各符号化器３０２、３０３は、大き
くは、声道パラメータ予測器３０２ａ、３０３ａと、励
振源選択器３０２ｂ、３０３ｂと、マルチプレクサ３０
２ｃ、３０３ｃとからなっている。すなわち、各帯域の
音声信号から声道パラメータ予測器３０２ａ、３０３ａ
が声道パラメータを予測し、また、励振源選択器３０２
ｂ、３０３ｂが各帯域の音声信号及びこの声道パラメー
タを用いて最適な励振源（この実施例の場合適応励振コ
ード及び統計励振コード）を選択し、マルチプレクサ３
０２ｃ、３０３ｃがこれら情報を多重して、各帯域の符
号化音声信号Ｓ３３、Ｓ３４を出力するものである。

【００４７】ここで、声道パラメータ予測器３０２ａ、
３０３ａとして瞬時化最大エントロピー法（文献２『”
瞬時化最大エントロピー法に基づく非定常過程のスペク
トル推定法”，瀧澤由美，電子情報通信学会誌Ａ，Vol.
1,J73-A,No.6,pp.1083-1093,(1990)』及び特願平１−１
２１８７１号明細書及び図面参照）を利用したものを採
用している。

【００４８】マルチプレクサ３０４は、これら低域符号
化音声信号Ｓ３３及び高域符号化音声信号Ｓ３４を多重
して最終的な符号化音声信号Ｓ３５を得て出力する。

【００４９】ここで、音声信号を高帯域及び低帯域を分
けて符号化するようにしたのは、以下の理由による。低
符号化レートを期した場合、冗長な情報をできるだけ少
なくすることが求められる。ところで、音声は、低域側
では周波数の聴覚感度が高く高域側では周波数の聴覚感
度が低いという特徴を有する。そのため、冗長な情報を
排除して音声品質を高めるには、高域側に比べて低域側
で精度良く（高ビット）符号化することが好ましい。す
なわち、音声品質を考慮すると、音声信号の全帯域を一
律に取り扱うより低域と高域とを区別して取り扱うこと
が好ましく、そこで、上述のように、帯域別に符号化す
ることとした。

【００５０】また、声道パラメータ予測器３０２ａ及び
３０３ａに瞬時化最大エントロピー法（以下、ＩＭＥＭ
法と呼ぶ）を適用するようにしたのは、以下の理由によ
る。低符号化レートを期し、しかも、帯域毎にコード励
振線形予測符号化部３０２及び３０３を設けたので、各
符号化部３０２、３０３に割り当てられるビット数は少
なくなる。このように少ないビット数で高品質音声を実
現するためには各符号化部３０２、３０３は、従来の単
独のコード励振線形予測符号化器より高性能であること
が求められる。ところで、音声信号は極めて非定常性が
強い。しかし、従来の符号化器で用いられていた声道パ
ラメータ予測器は短時間の定常を仮定しているものであ
る。そのため、予測利得が不完全となる。従って、高性
能化が求められる帯域毎のコード励振線形予測符号化部
３０２、３０３には不向きである。上述したＩＭＥＭ法
は、予測を瞬時化することによって非定常な音声の予測
利得の向上を実現することができる。そこで、ＩＭＥＭ
法に従う声道パラメータ予測器３０２ａ及び３０３ａを
用いることとした。なお、ＩＭＥＭ法に従う声道パラメ
ータ予測器３０２ａ及び３０３ａの詳細については後述
する。

【００５１】次に、各帯域用のコード励振線形予測符号
化部４００（３０２又は３０３）を図４を参照しながら
詳述する。

【００５２】帯域分割された音声信号（デジタル信号）
は、所定サンプル数でなるフレームにまとめられて音声
ベクトルＳ４１としてＩＭＥＭ声道パラメータ予測器４
０１（３０２ａ又は３０３ａ）に与えられる。ＩＭＥＭ
声道パラメータ予測器４０１は、図５に示す詳細構成を
有し、入力音声ベクトルＳ４１に対してＩＭＥＭ法に基
づいた分析を行ない、声道パラメータＳ４２を得る。

【００５３】ここで、ＩＭＥＭ声道パラメータ予測器４
０１について説明する（詳しくは上述した文献２及び先
願参照）。ＩＭＥＭ声道パラメータ予測器４０１は、信
号積計算部５０１と、歪除去フィルタ５０２と、反射係
数計算部５０３と、予測係数計算部５０４とから構成さ
れている。

【００５４】入力音声ベクトルＳ４１は時系列信号ｘ
（ｎ）として信号積計算部５０１に与えられる。信号積
計算部５０１は信号ｘ（ｎ）とそれより時間（ラグ）τ
だけ前の信号ｘ（ｎ−τ）との信号積υ（τ，ｎ）を求
めて歪除去フィルタ５０２に与える。歪除去フィルタ５
０２は、信号積υ（τ，ｎ）をフィルタリングして高周
波数成分（歪成分）を除去した瞬時共分散ψ（ｉ，ｊ；
ｎ）（但しτ＝ｊ−ｉの関係がある）を得て反射係数計
算部５０３に与える。反射係数計算部５０３は、瞬時共
分散ψ（ｉ，ｊ；ｎ）と予測係数計算部５０４から与え
られるｍ−１次の予測係数ａm-1,i （ｎ）（ｉは予測係
数の何番目かを示す）とから反射係数γm（ｎ）を得て
予測係数計算部５０４に与える。予測係数計算部５０４
は、ｍ次の反射係数γm からｍ次の予測係数ａm,i
（ｎ）を計算する。

【００５５】このようにして得られた予測係数が、声道
伝達関数を表す声道予測パラメータＳ４２となる。声道
パラメータＳ４２は、量子化されて声道パラメータ符号
Ｓ４３に変換されてマルチプレクサ４０２（３０２ｃ又
は３０３ｃ）に与えられる。マルチプレクサ４０２は、
声道パラメータ符号Ｓ４３、後述する適応コード符号Ｓ
４４、及び、後述する統計コード符号Ｓ４５を多重して
符号化音声信号Ｓ５１（Ｓ３３又はＳ３４）として上述
したマルチプレクサ３０４に出力する。

【００５６】適応コード符号Ｓ４４は、従来と同様に、
以下のような処理によって決定される。

【００５７】声道合成器４０４には、直前フレームで決
定された励振コードベクトルＳ４６が与えられており、
この励振コードベクトルＳ４６に対して、現フレームの
声道パラメータＳ４２を用いて合成し、合成音声ベクト
ルＳ４９をターゲット信号合成器４０３に与える。ター
ゲット信号合成器４０３には、上述した入力音声ベクト
ルＳ４１及び声道パラメータＳ４２も与えられている。
ターゲット信号合成器４０３は、まず、入力音声ベクト
ルＳ４１及び声道パラメータＳ４２からＬＰＣ残差信号
を得た後、ＬＰＣ残差信号から音声信号ベクトルを求
め、この際聴覚特性を考慮して重み付けを施す。次い
で、適応コード選択器４０５の処理の際に、直前フレー
ムの影響が生じるので、この影響分を合成音声ベクトル
Ｓ４９及び声道パラメータＳ４２から生成しておき、上
述のように求めた音声信号ベクトルから除去してターゲ
ット信号（ベクトル）Ｓ５０とする。

【００５８】ターゲット信号Ｓ５０は適応コード選択器
４０５に与えられる。適応コード選択器４０５は、ター
ゲット信号Ｓ５０をターゲットとして、適応コードブッ
ク４０６に格納されている候補の複数の適応コードベク
トルの中から最適な適応コードベクトルＳ４７を決定す
る。適応コードブック４０６には、直前の複数フレーム
の励振コードベクトルＳ４６に基づいて形成された複数
の適応コードベクトルが、それぞれインデックスを付さ
れて格納されている。適応コード選択器４０５は、全て
の適応コードベクトルに対して声道パラメータＳ４２を
適用してそれぞれ合成音声ベクトルに変換する。次に、
得られた複数の合成音声ベクトルのそれぞれについて、
ターゲット信号Ｓ５０との各成分の差分を得、聴覚特性
に応じた重み付けを施した後差分成分の２乗平均を得
る。そして、このような２乗平均が最小の適応コードベ
クトルを最適な適応コードベクトルとして定め、そのイ
ンデックスを適応コード符号Ｓ４４としてマルチプレク
サ４０２に与える。

【００５９】次に、統計コード符号Ｓ４５の決定処理が
行なわれる。最適な適応コードベクトルＳ４７は、加算
器４０７を介して声道合成器４０４にそのまま与えられ
る。声道合成器４０４は、最適な適応コードベクトルＳ
４７（Ｓ４６）に対する合成処理を行ない、ターゲット
信号合成器４０３は、得られた合成音声ベクトルＳ４９
に基づいてターゲット信号Ｓ５０を更新する。このよう
なターゲット信号Ｓ５０が統計コード選択器４０９に与
えられる。

【００６０】統計コード選択器４０９は、ターゲット信
号Ｓ５０をターゲットとして、統計コードブック４０８
に格納されている複数の統計コードベクトルから最適な
統計コードベクトルＳ４８を決定する。統計コードブッ
ク４０８には、多くの音声信号に対して統計処理して得
られた統計コードベクトルが、それぞれインデックスを
付されて固定的に格納されている。統計コード選択器４
０９は、全ての統計コードベクトルに対して声道パラメ
ータＳ４２を適用してそれぞれ合成音声ベクトルに変換
する。次に、得られた複数の合成音声ベクトルのそれぞ
れについて、ターゲット信号Ｓ５０との各成分の差分を
得てその差分の２乗平均を得る。そして、２乗平均が最
小の統計コードベクトルを最適な統計コードベクトルＳ
４８として定め、そのインデックスを統計コード符号Ｓ
４５としてマルチプレクサ４０２に与える。

【００６１】最適な適応コードベクトルＳ４７及び最適
な統計コードベクトルＳ４８は、加算器４０７によって
加算されて、励振コードベクトルＳ４６として声道合成
器４０４及び適応コードブック４０６に与えられる。

【００６２】声道合成器４０４は、このベクトルＳ４６
を次フレームで利用する。適応コードブック４０６は、
このベクトルＳ４６を取込んで適応コードベクトルを形
成し直す。

【００６３】以上の選択動作で明らかなように、ターゲ
ット信号合成器４０３、声道合成器４０４、適応コード
選択器４０５、適応コードブック４０６、加算器４０
７、統計コードブック４０８及び統計コード選択器４０
９が上述した励振源選択器３０２ｂ又は３０３ｂを構成
する。

【００６４】なお、符号化部４００内の各構成要素を、
デジタルシグナルプロセッサ（ＤＳＰ）によって構成し
ても良く、また、非巡回型フィルタや巡回型フィルタを
用いた個別の演算回路によって構成しても良い。

【００６５】低域用コード励振線形予測符号化部３０２
及び高域用コード励振線形予測符号化部３０３は共に、
図４に示す構成を有するものであるが、以下の点が異な
っている。用意しておく適応コードベクトル及び統計コ
ードベクトルの数が低域用コード励振線形予測符号化部
３０２の方が多い。予測係数（声道パラメータ）の総次
数が低域用コード励振線形予測符号化部３０２の方が多
い。これにより、聴覚特性上重要である低域に多くのビ
ット数を割いている。

【００６６】従って、上記第１実施例のコード励振線形
予測符号化器によれば、帯域分割してそれぞれの音声信
号をＩＭＥＭ法を用いてコード励振線形符号化し、各符
号化音声信号を多重して最終的な符号化音声信号を得る
ようにしたので、低符号化レートでも高品質を実現でき
る符号化音声信号を得ることができる。

【００６７】（Ｂ）コード励振線形予測符号化器の第２
実施例 次に、本発明によるコード励振線形予測符号化器の第２
実施例を図面を参照しながら詳述する。なお、この実施
例は、いわゆるバックワード型のコード励振線形予測符
号化器である。ここで、図６（Ａ）が、この実施例の全
体構成を示すものであり、図７は、その低域用又は高域
用コード励振線形予測符号化部の詳細構成を示すもので
ある。

【００６８】入力音声信号Ｓ６０は帯域分割器６０１に
入力される。帯域分割器６０１は、例えばミラーフィル
タから構成されており、入力音声信号Ｓ６０を２個の周
波数帯域に分割する。例えば、音声信号のサンプリング
周波数が８ｋＨｚの場合には、０〜２ｋＨｚの帯域と２
〜４ｋＨｚの帯域とに分割する。分割されて得られた低
域音声信号Ｓ６１は低域用コード励振線形予測符号化部
６０２に与えられ、分割されて得られた高域音声信号Ｓ
６２は高域用コード励振線形予測符号化部６０３に与え
られる。

【００６９】この第２実施例の場合、これら低域用及び
高域用コード励振線形予測符号化部６０２及び６０３は
共に図７に示すようなバックワード型の構成を有するも
のであり、それぞれ、低域音声信号Ｓ６１、高域音声信
号Ｓ６２を低域符号化音声信号Ｓ６３、高域符号化音声
信号Ｓ６４に変換してマルチプレクサ６０４に与える。
マルチプレクサ６０４は、これら符号化音声信号Ｓ６３
及びＳ６４を多重して最終的な符号化音声信号Ｓ６５を
得て出力する。なお、入力音声信号Ｓ６０の帯域を等分
して各符号化器６０２、６０３に入力しているが、低域
符号化音声信号Ｓ６３の方が高域符号化音声信号Ｓ６４
よりビット数が多くなるように、各符号化器６０２、６
０３を構成している。

【００７０】また、各符号化器６０２、６０３は、大き
くは、声道パラメータ予測器６０２ａ、６０３ａと、励
振源選択器６０２ｂ、６０３ｂとからなっている。すな
わち、各帯域の過去の合成音声信号から声道パラメータ
予測器６０２ａ、６０３ａが声道パラメータを予測し、
また、励振源選択器６０２ｂ、６０３ｂが各帯域の入力
音声信号及びこの声道パラメータを用いて最適な励振源
（適応励振コード及び又は統計励振コード）を選択して
そのインデックスを符号化音声信号Ｓ６３、Ｓ６４とし
てマルチプレクサ６０４に与える。

【００７１】この第２実施例でも、声道パラメータ予測
器６０２ａ、６０３ａとしてＩＭＥＭ法を利用したもの
を採用している。採用理由は、上記第１実施例と同様で
ある。なお、バックワード型の方が過去の合成音声信号
を利用して声道パラメータを得ている分品質低下が起こ
り易いので、ＩＭＥＭ法を適用する利点はこの意味から
も存在する。

【００７２】各帯域のコード励振線形予測符号化部７０
０（６０２又は６０３）について、図７のブロック図を
参照して説明する。

【００７３】図７において、この符号化部７００から出
力される情報は、励振コードブック７０１に格納されて
いるいずれかの励振コード（最適励振コード）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。

【００７４】励振コードブック７０１に格納されている
励振コードベクトルは、ゲインコードと波形形状コード
とからなっており、最適な励振コードの探索時には、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（又は同時に）出力される。この際には、波形形状
コードがゲインコードが指示しているゲインでゲイン処
理されて出力される。

【００７５】このようにして励振コードブック７０１か
ら出力された候補としての励振コードベクトルＳ７１は
ゲイン回路７０２に与えられ、このゲイン回路７０２に
よって所定倍されて加算器７０３に与えられる。ゲイン
回路７０２はゲイン係数可変形のものであり、ゲイン係
数適応回路７０４によってゲイン係数が変更される。ゲ
イン係数適応回路７０４は、過去のゲイン係数列から線
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７０２に与える。

【００７６】加算器７０３には声道合成器７０５からの
出力ベクトルＳ７３も与えられており、ゲイン回路７０
２からの候補の励振コードベクトルＳ７２と声道合成器
７０５からの出力ベクトルＳ７３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Ｓ７４を得て減算器７０６に与える。

【００７７】声道合成器７０５が用いる声道パラメータ
Ｓ７５は声道パラメータ予測器７０７から与えられる。
声道合成器７０５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に対して、声道パラ
メータ予測器７０７から与えられた声道パラメータＳ７
５を適用して予測合成処理を行ない、その出力ベクトル
Ｓ７４を上述したように加算器７０３に与える。声道パ
ラメータ予測器７０７は、上述したＩＭＥＭ法に従うも
のであり、過去の最適励振コードベクトルに対する再生
合成音声ベクトルから声道パラメータＳ７５を得て声道
合成器７０５に与える。

【００７８】上述した減算器７０６には、帯域分割され
た入力音声ベクトルＳ７６（Ｓ６１又はＳ６２）も与え
られており、減算器７０６は、入力音声ベクトルＳ７６
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Ｓ７４を減算し、得られた差分ベク
トルＳ７７を知覚重み付けフィルタ回路７０８を介し
て、知覚（聴覚）特性に応じた重み付けを行なった後、
最小２乗誤差検出回路７０９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、最小２乗
誤差検出回路７０９に、全ての励振コードベクトルにつ
いての重み付け処理後の差分ベクトルＳ７８が与えられ
る。

【００７９】最小２乗誤差検出回路７０９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そのインデッ
クスＳ７９を励振コードブック７０１に与える。

【００８０】これにより、励振コードブック７０１は、
上述したように最適なインデックスＳ７９を符号化音声
信号（Ｓ６３又はＳ６４）としてマルチプレクサ６０４
に出力する。また、励振コードブック７０１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７０２
側に出力して、ゲイン係数の更新や声道パラメータの更
新や次のフレーム処理時にその励振コードベクトルにつ
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。

【００８１】従って、上記第２実施例のコード励振線形
予測符号化器によっても、帯域分割してそれぞれの音声
信号をＩＭＥＭ法を用いてコード励振線形符号化し、各
符号化音声信号を多重して最終的な符号化音声信号を得
るようにしたので、低符号化レートでも高品質を実現で
きる符号化音声信号を得ることができる。

【００８２】（Ｃ）コード励振線形予測復号化器の第１
実施例 次に、本発明によるコード励振線形予測復号化器の第１
実施例を図面を参照しながら詳述する。なお、この第１
実施例は上述した符号化器の第１実施例に対応するもの
である。ここで、図１（Ｂ）はこの実施例の全体構成を
示すものであり、図８はその低域用又は高域用コード励
振線形予測復号化部の詳細構成を示すものである。

【００８３】入力された符号化音声信号Ｓ８０（Ｓ３
５）はデマルチプレクサ３５１に与えられる。デマルチ
プレクサ３５１は、この符号化音声信号Ｓ８０を低域及
び高域の符号化音声信号Ｓ８１及びＳ８２に分離し、そ
れぞれ低域用コード励振線形予測復号化部３５２及び高
域用コード励振線形予測復号化部３５３に与える。

【００８４】この第１実施例の場合、これら低域用及び
高域用コード励振線形予測復号化部３５２及び３５３は
共に図８に示すような構成を有するものであり、それぞ
れ、低域符号化音声信号Ｓ８１、符号化高域音声信号Ｓ
８２から低域音声信号Ｓ８３、高域音声信号Ｓ８４を復
元して逆帯域分割器３５４に与える。

【００８５】逆帯域分割器３５４は、復元された低域音
声信号Ｓ８３及び高域音声信号Ｓ８４を多重して最終的
な再生音声信号Ｓ８５を得て出力する。

【００８６】次に、各帯域用のコード励振線形予測復号
化部８００（３５２又は３５３）を図８を参照しながら
詳述する。

【００８７】各帯域の符号化音声信号Ｓ９０は、デマル
チプレクサ８０１に与えられる。デマルチプレクサ８０
１は、符号化音声信号Ｓ９０を、声道パラメータ符号Ｓ
９１、適応コード符号Ｓ９２、統計コード符号Ｓ９３に
分離し、それぞれ、声道合成器８０２、適応コード検索
部８０３、統計コード検索部８０４に与える。

【００８８】適応コード検索器８０３は、適応コード符
号（インデックス）Ｓ９２に従って、直前数フレームの
励振コードベクトルに基づいて形成されて適応コードブ
ック８０５に格納されている複数の適応コードベクトル
からそのインデックスに対応した適応コードベクトルＳ
９４を取り出して加算器８０６に与える。他方、統計コ
ード検索器８０４は、符号化部４００の統計コードブッ
ク４０８と同一内容の統計コードブック８０７から、統
計コード符号（インデックス）Ｓ９３が指示する統計コ
ードベクトルＳ９５を取り出して加算器８０６に与え
る。かくして、加算器８０６からこのフレームでの励振
コードベクトルＳ９６が得られ、これが声道合成器８０
２及び適応コードブック８０５に与えられる。

【００８９】声道合成器８０２は、声道パラメータ符号
Ｓ６６を声道パラメータに復号し、与えられた励振コー
ドベクトルＳ７１に対してこの声道パメータを用いて合
成し、この帯域の再生音声ベクトルＳ７２を得て上述し
た逆帯域分割器３５４に出力する。

【００９０】適応コードブック８０５は、符号化部４０
０の適応コードブック４０６と同様な適応コードベクト
ルの更新処理を行ない、次フレームに備える。

【００９１】なお、復号化部８００内の各構成要素を、
デジタルシグナルプロセッサ（ＤＳＰ）によって構成し
ても良く、また、非巡回型フィルタや巡回型フィルタを
用いた個別の演算回路によって構成しても良い。

【００９２】従って、この第１実施例のコード励振線形
予測復号化器によれば、上記第１実施例のフォワード型
コード励振線形予測符号化器によって符号化された符号
化音声信号を適切に再生することができ、低符号化レー
トでも高品質の再生音声信号を得ることができる。

【００９３】（Ｄ）コード励振線形予測復号化器の第２
実施例 次に、本発明によるコード励振線形予測復号化器の第２
実施例を図面を参照しながら詳述する。なお、この第２
実施例は上述した符号化器の第２実施例に対応するもの
である。ここで、図６（Ｂ）はこの実施例の全体構成を
示すものであり、図９はその低域用又は高域用コード励
振線形予測復号化部の詳細構成を示すものである。

【００９４】入力された符号化音声信号Ｓ１００（Ｓ６
５）はデマルチプレクサ６５１に与えられる。デマルチ
プレクサ６５１は、この符号化音声信号Ｓ１００を低域
及び高域の符号化音声信号Ｓ１０１及びＳ１０２に分離
し、それぞれバックワード型の低域用コード励振線形予
測復号化部６５２及び高域用コード励振線形予測復号化
部６５３に与える。

【００９５】この実施例の場合、これら低域用及び高域
用コード励振線形予測復号化部６５２及び６５３は共に
図９に示すような構成を有するものであり、それぞれ、
低域符号化音声信号Ｓ１０１、符号化高域音声信号Ｓ１
０２から低域音声信号Ｓ１０３、高域音声信号Ｓ１０４
を復元して逆帯域分割器６５４に与える。

【００９６】逆帯域分割器６５４は、復元された低域音
声信号Ｓ１０３及び高域音声信号Ｓ１０４を多重して最
終的な再生音声信号Ｓ１０５を得て出力する。

【００９７】各復号化部６５２、６５３は、大きくは、
声道パラメータ予測器６５２ａ、６５３ａと、励振源検
索器６５２ｂ、６５３ｂとからなっている。すなわち、
各帯域の過去の合成音声信号から声道パラメータ予測器
６５２ａ、６５３ａが声道パラメータを予測し、また、
励振源検索器６５２ｂ、６５３ｂが各帯域の符号化音声
信号（インデックス）から最適な励振源（適応励振コー
ド及び又は統計励振コード）を選択し、これに声道パラ
メータを適用して各帯域の復号化音声信号Ｓ１０３、Ｓ
１０４を出力するものである。

【００９８】この第２実施例でも、声道パラメータ予測
器６５２ａ、６５３ａとしてＩＭＥＭ法を利用したもの
を採用している。これは符号化部の構成に対応するため
である。

【００９９】次に、各帯域のコード励振線形予測復号化
部９００（６５２又は６５３）の構成を図９を参照しな
がら詳述する。帯域別に分けられたインデックスＳ１１
０（Ｓ１０１又はＳ１０２）は、励振コードブック９０
１に与えられる。励振コードブック９０１は、そのイン
デックスＳ１１０が指示する励振コードベクトルＳ１１
１をゲイン回路９０２に出力される。ゲイン回路９０２
は、ゲイン係数適応回路９０３が過去のゲイン係数列か
ら線形予測分析して得たゲイン係数を用いて、この励振
コードベクトルＳ１１１の各成分を所定倍してゲイン係
数適応回路９０３及び加算器９０４に与える。ゲイン係
数適応回路９０３は、このゲイン処理後の励振コードベ
クトルＳ１１２のゲインをゲイン係数の更新のために取
込む。声道合成器９０５は、ＩＭＥＭ法に従う声道パラ
メータ予測器９０６から与えられた声道パラメータＳ１
１３を用いて、過去の再生された合成音声ベクトルＳ１
１４列に対して予測合成処理を行ない、その出力ベクト
ルＳ１１５を加算器９０４に与える。加算器９０４は、
ゲイン回路９０２からのベクトルＳ１１２と声道合成器
９０５からのベクトルＳ１１５を加算することで、再生
合成ベクトルＳ１１４（Ｓ１０３又はＳ１０４）を得て
上述した逆帯域分割器６５４に出力すると共に、声道パ
ラメータ予測器９０６に与える。声道パラメータ予測器
９０６は、この再生合成ベクトルＳ１１４を以降の声道
パラメータの予測に用いる。

【０１００】従って、この第２実施例のコード励振線形
予測復号化器によれば、上記第２実施例のバックワード
型コード励振線形予測符号化器によって符号化された符
号化音声信号を適切に再生することができ、低符号化レ
ートでも高品質の再生音声信号を得ることができる。

【０１０１】（Ｅ）他の実施例 なお、上記実施例では、入力音声信号の帯域を２分割す
るものを示したが、分割数はこれに限定されるものでは
ない。例えば、０〜１０００Ｈｚ、１０００〜２０００
Ｈｚ、２０００〜３０００Ｈｚ及び３０００〜４０００
Ｈｚのように４分割するようにしても良い。

【０１０２】また、上記符号化器及び複号化器の第１実
施例では、コードブックとして適応コードブック及び統
計コードブックの双方を有するものを示したが、少なく
とも統計コードブックを備えていれば良い。

【０１０３】さらに、符号化器の第１実施例について、
各帯域用のコード励振線形予測符号化部３０２、３０３
内のマルチプレクサ３０２ｃ、３０３ｃと、各帯域用の
コード励振線形予測符号化部３０２、３０３からの帯域
別符号化音声信号を多重するマルチプレクサ３０４とを
１個にまとめるようにしても良い。

【０１０４】また、第２実施例のバックワード型の符号
化部及び復号化部に適応コードブックを用いる場合、最
適励振コードベクトルを補間回路を介して補間して適応
コードブックに与え、適応コードブックから取り出した
適応コードベクトルを間引き回路を介して間引いて次の
回路に与えるようにしても良い。

【０１０５】

【発明の効果】以上のように、本発明によれば、音声信
号を複数の帯域に分けてそれぞれコード励振線形予測符
号化すると共に、声道パラメータ予測器に瞬時化最大エ
ントロピー法に従うものを用いるようにしたので、低符
号化レートであっても高品質を実現することができるコ
ード励振線形予測符号化器及びコード励振線形予測復号
化器を提供し得る。

【図面の簡単な説明】

【図１】第１実施例のコード励振線形予測符号化器及び
復号化器を示すブロック図であり、図１（Ａ）が符号化
器の構成を示し、図１（Ｂ）が復号化器の構成を示して
いる。

【図２】従来のコード励振線形予測符号化器を示すブロ
ック図である。

【図３】従来のコード励振線形予測復号化器を示すブロ
ック図である。

【図４】第１実施例の各帯域用のコード励振線形予測符
号化部の詳細構成を示すブロック図である。

【図５】瞬時化最大エントロピー法を用いた声道パラメ
ータ予測器の構成を示すブロック図である。

【図６】第２実施例のコード励振線形予測符号化器及び
復号化器を示すブロック図であり、図６（Ａ）が符号化
器の構成を示し、図６（Ｂ）が復号化器の構成を示して
いる。

【図７】第２実施例の各帯域用のコード励振線形予測符
号化部の詳細構成を示すブロック図である。

【図８】第１実施例の各帯域用のコード励振線形予測復
号化部の詳細構成を示すブロック図である。

【図９】第２実施例の各帯域用のコード励振線形予測復
号化部の詳細構成を示すブロック図である。

【符号の説明】

３０１…帯域分割器、３０２…低域用コード励振線形予
測符号化部、３０３…高域用コード励振線形予測符号化
部、３０２ａ、３０３ａ…瞬時化最大エントロピー法を
用いた声道パラメータ予測器、３０４…マルチプレク
サ、３５１…デマルチプレクサ、３５２…低域用コード
励振線形予測復号化部、３５３…高域用コード励振線形
予測復号化部、３５４…逆帯域分割器。

Claims (4)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 入力音声信号を複数の帯域に分割する帯
   域分割手段と、 声道パラメータ予測器として瞬時化最大エントロピー法
   を利用したものを内蔵する、分割された各帯域毎に設け
   られた複数の帯域別フォワード型コード励振線形予測符
   号化手段と、 上記各帯域別コード励振線形予測符号化手段からの符号
   化音声信号を多重して、出力する符号化音声信号を得る
   多重手段とからなることを特徴とするコード励振線形予
   測符号化器。
2. 【請求項２】 請求項１に記載のコード励振線形予測符
   号化器が出力した符号化音声信号を復号化するコード励
   振線形予測復号化器において、 入力された符号化音声信号を帯域別の符号化音声信号に
   多重分離する多重分離手段と、 分離された各帯域別の符号化音声信号を復号化する複数
   の帯域別フォワード型コード励振線形予測復号化手段
   と、 上記各帯域別コード励振線形予測復号化手段からの復号
   化音声信号を合成する帯域合成手段とからなることを特
   徴とするコード励振線形予測復号化器。
3. 【請求項３】 入力音声信号を複数の帯域に分割する帯
   域分割手段と、 声道パラメータ予測器として瞬時化最大エントロピー法
   を利用したものを内蔵する、分割された各帯域毎に設け
   られた複数の帯域別バックワード型コード励振線形予測
   符号化手段と、 上記各帯域別コード励振線形予測符号化手段からの符号
   化音声信号を多重して、出力する符号化音声信号を得る
   多重手段とからなることを特徴とするコード励振線形予
   測符号化器。
4. 【請求項４】 請求項３に記載のコード励振線形予測符
   号化器が出力した符号化音声信号を復号化するコード励
   振線形予測復号化器において、 入力された符号化音声信号を帯域別の符号化音声信号に
   多重分離する多重分離手段と、 声道パラメータ予測器として瞬時化最大エントロピー法
   を利用したものを内蔵する、分離された各帯域別の符号
   化音声信号を復号化する複数の帯域別バックワード型コ
   ード励振線形予測復号化手段と、 上記各帯域別コード励振線形予測復号化手段からの復号
   化音声信号を合成する帯域合成手段とからなることを特
   徴とするコード励振線形予測復号化器。