JPH06236199A - 音声パラメータ符号化方式 - Google Patents
音声パラメータ符号化方式Info
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- JPH06236199A JPH06236199A JP5021026A JP2102693A JPH06236199A JP H06236199 A JPH06236199 A JP H06236199A JP 5021026 A JP5021026 A JP 5021026A JP 2102693 A JP2102693 A JP 2102693A JP H06236199 A JPH06236199 A JP H06236199A
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Classifications
-
- G—PHYSICS
- G10—MUSICAL INSTRUMENTS; ACOUSTICS
- G10L—SPEECH ANALYSIS TECHNIQUES OR SPEECH SYNTHESIS; SPEECH RECOGNITION; SPEECH OR VOICE PROCESSING TECHNIQUES; SPEECH OR AUDIO CODING OR DECODING
- G10L19/00—Speech or audio signals analysis-synthesis techniques for redundancy reduction, e.g. in vocoders; Coding or decoding of speech or audio signals, using source filter models or psychoacoustic analysis
- G10L19/04—Speech or audio signals analysis-synthesis techniques for redundancy reduction, e.g. in vocoders; Coding or decoding of speech or audio signals, using source filter models or psychoacoustic analysis using predictive techniques
- G10L19/06—Determination or coding of the spectral characteristics, e.g. of the short-term prediction coefficients
- G10L19/07—Line spectrum pair [LSP] vocoders
-
- G—PHYSICS
- G10—MUSICAL INSTRUMENTS; ACOUSTICS
- G10L—SPEECH ANALYSIS TECHNIQUES OR SPEECH SYNTHESIS; SPEECH RECOGNITION; SPEECH OR VOICE PROCESSING TECHNIQUES; SPEECH OR AUDIO CODING OR DECODING
- G10L19/00—Speech or audio signals analysis-synthesis techniques for redundancy reduction, e.g. in vocoders; Coding or decoding of speech or audio signals, using source filter models or psychoacoustic analysis
- G10L2019/0001—Codebooks
- G10L2019/0004—Design or structure of the codebook
- G10L2019/0005—Multi-stage vector quantisation
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Abstract
(57)【要約】
【目的】 スペクトルパラメータを従来よりも少ないビ
ット数で量子化しても良好な音質を提供できる音声パラ
メータ符号化方式を実現する。 【構成】 入力端子４００から音声信号を入力し、１フ
レーム分の音声信号をバッファメモリ４１０に格納す
る。サブフレーム分割回路４２０は、フレームの音声信
号を予め定められたサブフレームに分割する。ＬＰＣ分
析回路４３０は、ＬＳＰパラメータをＬＰＣ分析を行い
予め定められた次数Ｐだけ計算する。分割回路４４０
は、少なくとも一つのサブフレームで求めたＬＳＰに対
して分割を行う。ＬＳＰ量子化回路４５０は、少なくと
も一つのサブフレームで求めたＬＳＰパラメータを予め
定められた量子化ビット数で量子化する。
ット数で量子化しても良好な音質を提供できる音声パラ
メータ符号化方式を実現する。 【構成】 入力端子４００から音声信号を入力し、１フ
レーム分の音声信号をバッファメモリ４１０に格納す
る。サブフレーム分割回路４２０は、フレームの音声信
号を予め定められたサブフレームに分割する。ＬＰＣ分
析回路４３０は、ＬＳＰパラメータをＬＰＣ分析を行い
予め定められた次数Ｐだけ計算する。分割回路４４０
は、少なくとも一つのサブフレームで求めたＬＳＰに対
して分割を行う。ＬＳＰ量子化回路４５０は、少なくと
も一つのサブフレームで求めたＬＳＰパラメータを予め
定められた量子化ビット数で量子化する。
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は、音声信号を低いビット
レート、特に４．８ｋｂ／ｓ以下で高品質に符号化する
音声符号化方式に供するための音声パラメータ符号化方
式に関する。
レート、特に４．８ｋｂ／ｓ以下で高品質に符号化する
音声符号化方式に供するための音声パラメータ符号化方
式に関する。
【０００２】
【従来の技術】音声信号を８ｋｂ／ｓ以下の低いビット
レートで符号化する方式としては、例えば、Ｍ．Ｓｃｈ
ｒｏｅｄｅｒ ａｎｄ Ｂ．Ａｔａｌ氏による“Ｃｏｄ
ｅ−ｅｘｃｉｔｅｄ ｌｉｎｅａｒ ｐｒｅｄｉｃｔｉ
ｏｎ：Ｈｉｇｈ ｑｕａｌｉｔｙ ｓｐｅｅｃｈ ａｔ
ｖｅｒｙ ｌｏｗ ｂｉｔ ｒａｔｅｓ" （Ｐｒｏ
ｃ．ＩＣＡＳＳＰ， ｐｐ．９３７−９４０，１９８５
年) と題した論文（文献１）や、Ｋｌｅｉｊｎ氏らによ
る“Ｉｍｐｒｏｖｅｄ ｓｐｅｅｃｈ ｑｕａｌｉｔｙ
ａｎｄ ｅｆｆｉｃｉｅｎｔ ｖｅｃｔｏｒ ｑｕａ
ｎｔｉｚａｔｉｏｎｉｎ ＳＥＬＰ”（Ｐｒｏｃ．ＩＣ
ＡＳＳＰ，ｐｐ．１５５−１５８，１９８８年) と題し
た論文（文献２）等に記載されているＣＥＬＰ（Ｃｏｄ
ｅ Ｅｘｃｉｔｅｄ ＬＰＣ Ｃｏｄｉｎｇ）が知られ
ている。この方法では、送信側では、フレーム毎（たと
えば２０ｍｓ）に音声信号から音声信号のスペクトル特
性を表すスペクトルパラメータを抽出し、フレームをさ
らに小区間サブフレーム（例えば５ｍｓ）に分割し、サ
ブフレーム毎に過去の音源信号をもとに長時間相関（ピ
ッチ相関）を表すピッチパラメータを抽出し、ピッチパ
ラメータによりサブフレームの音声信号を長期予測し、
長期予測して求めた残差信号に対して、予め定められた
種類の雑音信号からなるコードブックから選択した信号
により合成した信号と、音声信号との誤差電力を最小化
するように一種類の雑音信号を選択するとともに、最適
なゲインを計算する。そして選択された雑音信号の種類
を表すインデクスとゲイン、ならびに、スペクトルパラ
メータとピッチパラメータを伝送する。
レートで符号化する方式としては、例えば、Ｍ．Ｓｃｈ
ｒｏｅｄｅｒ ａｎｄ Ｂ．Ａｔａｌ氏による“Ｃｏｄ
ｅ−ｅｘｃｉｔｅｄ ｌｉｎｅａｒ ｐｒｅｄｉｃｔｉ
ｏｎ：Ｈｉｇｈ ｑｕａｌｉｔｙ ｓｐｅｅｃｈ ａｔ
ｖｅｒｙ ｌｏｗ ｂｉｔ ｒａｔｅｓ" （Ｐｒｏ
ｃ．ＩＣＡＳＳＰ， ｐｐ．９３７−９４０，１９８５
年) と題した論文（文献１）や、Ｋｌｅｉｊｎ氏らによ
る“Ｉｍｐｒｏｖｅｄ ｓｐｅｅｃｈ ｑｕａｌｉｔｙ
ａｎｄ ｅｆｆｉｃｉｅｎｔ ｖｅｃｔｏｒ ｑｕａ
ｎｔｉｚａｔｉｏｎｉｎ ＳＥＬＰ”（Ｐｒｏｃ．ＩＣ
ＡＳＳＰ，ｐｐ．１５５−１５８，１９８８年) と題し
た論文（文献２）等に記載されているＣＥＬＰ（Ｃｏｄ
ｅ Ｅｘｃｉｔｅｄ ＬＰＣ Ｃｏｄｉｎｇ）が知られ
ている。この方法では、送信側では、フレーム毎（たと
えば２０ｍｓ）に音声信号から音声信号のスペクトル特
性を表すスペクトルパラメータを抽出し、フレームをさ
らに小区間サブフレーム（例えば５ｍｓ）に分割し、サ
ブフレーム毎に過去の音源信号をもとに長時間相関（ピ
ッチ相関）を表すピッチパラメータを抽出し、ピッチパ
ラメータによりサブフレームの音声信号を長期予測し、
長期予測して求めた残差信号に対して、予め定められた
種類の雑音信号からなるコードブックから選択した信号
により合成した信号と、音声信号との誤差電力を最小化
するように一種類の雑音信号を選択するとともに、最適
なゲインを計算する。そして選択された雑音信号の種類
を表すインデクスとゲイン、ならびに、スペクトルパラ
メータとピッチパラメータを伝送する。
【０００３】ＣＥＬＰ方式のビットレートをさらに低減
するためには、音源信号のみならずスペクトルパラメー
タの効率的な量子化法が重要である。
するためには、音源信号のみならずスペクトルパラメー
タの効率的な量子化法が重要である。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】上述したＣＥＬＰ方式
では、スペクトルパラメータとしてＬＰＣ分析により求
めたＬＰＣパラメータを量子化する。量子化法として
は、通常スカラ量子化が用いられており、１０次のＬＰ
Ｃ係数を量子化するのにフレーム当たり３４ビット
（１．７ｋｂ／ｓ）程度のビット数が必要であり、ビッ
ト数をさらに低減すると音質が低下していた。ＬＰＣパ
ラメータをより効率的に量子化する方法として、Ｍｏｒ
ｉｙａ氏らによる“Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ ｃｏｄｉｎｇ
ｏｆ ｓｐｅｅｃｈ ｕｓｉｎｇ ａ ｗｅｉｇｈｔ
ｅｄ ｖｅｃｔｏｒ ｑｕａｎｔｉｚｅｒ，”と題した
論文（ＩＥＥＥ Ｊ．Ｓｅｌ．Ａｒｅａｓ，Ｃｏｍｍｕ
ｎ．ｐｐ．４２５−４３１，１９８８年）（文献３）等
に記載されたベクトル−スカラ量子化法などが提案され
ているが、２７〜３０ビット程度のビット数が必要であ
り、ビットレートの低減には一層効率的な方法が必要で
あった。
では、スペクトルパラメータとしてＬＰＣ分析により求
めたＬＰＣパラメータを量子化する。量子化法として
は、通常スカラ量子化が用いられており、１０次のＬＰ
Ｃ係数を量子化するのにフレーム当たり３４ビット
（１．７ｋｂ／ｓ）程度のビット数が必要であり、ビッ
ト数をさらに低減すると音質が低下していた。ＬＰＣパ
ラメータをより効率的に量子化する方法として、Ｍｏｒ
ｉｙａ氏らによる“Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ ｃｏｄｉｎｇ
ｏｆ ｓｐｅｅｃｈ ｕｓｉｎｇ ａ ｗｅｉｇｈｔ
ｅｄ ｖｅｃｔｏｒ ｑｕａｎｔｉｚｅｒ，”と題した
論文（ＩＥＥＥ Ｊ．Ｓｅｌ．Ａｒｅａｓ，Ｃｏｍｍｕ
ｎ．ｐｐ．４２５−４３１，１９８８年）（文献３）等
に記載されたベクトル−スカラ量子化法などが提案され
ているが、２７〜３０ビット程度のビット数が必要であ
り、ビットレートの低減には一層効率的な方法が必要で
あった。
【０００５】さらに、スペクトルパラメータの量子化に
必要なビット数を下げるためにフレーム長を長くとる
と、スペクトルの時間的変化を良好に表すことが困難と
なり、時間歪が増大し音質が大幅に劣化していた。
必要なビット数を下げるためにフレーム長を長くとる
と、スペクトルの時間的変化を良好に表すことが困難と
なり、時間歪が増大し音質が大幅に劣化していた。
【０００６】本発明の目的は、上述した問題点を解決
し、スペクトルパラメータを従来よりも少ないビット数
で量子化しても良好な音質を提供できる音声パラメータ
符号化方式を提供することにある。
し、スペクトルパラメータを従来よりも少ないビット数
で量子化しても良好な音質を提供できる音声パラメータ
符号化方式を提供することにある。
【０００７】
【課題を解決するための手段】本発明の音声パラメータ
符号化方式は、入力した音声信号をフレームに分割し、
さらにフレームよりも短い複数個のサブフレームに分割
し、前記サブフレームの少なくとも一つについて前記音
声信号に対してスペクトルパラメータを予め定められた
次数だけ求めるスペクトルパラメータ計算部と、前記ス
ペクトルパラメータを前記次数よりも小さい予め定めら
れた次元数毎に分割する分割部と、前記分割されたスペ
クトルパラメータの各々に対して複数段のコードブック
を有し、前記複数段のコードブックを探索し前記複数段
の各々から選択されたコードベクトルの線形結合により
前記スペクトルパラメータを量子化するスペクトルパラ
メータ量子化部とを有することを特徴とする。
符号化方式は、入力した音声信号をフレームに分割し、
さらにフレームよりも短い複数個のサブフレームに分割
し、前記サブフレームの少なくとも一つについて前記音
声信号に対してスペクトルパラメータを予め定められた
次数だけ求めるスペクトルパラメータ計算部と、前記ス
ペクトルパラメータを前記次数よりも小さい予め定めら
れた次元数毎に分割する分割部と、前記分割されたスペ
クトルパラメータの各々に対して複数段のコードブック
を有し、前記複数段のコードブックを探索し前記複数段
の各々から選択されたコードベクトルの線形結合により
前記スペクトルパラメータを量子化するスペクトルパラ
メータ量子化部とを有することを特徴とする。
【０００８】
【作用】本発明による音声パラメータ符号化方式の作用
を説明する。以下の説明では音声のスペクトルパラメー
タとしてＬＳＰパラメータを用いるものとする。
を説明する。以下の説明では音声のスペクトルパラメー
タとしてＬＳＰパラメータを用いるものとする。
【０００９】請求項１記載の発明では、入力した音声信
号を予め定められた時間長のフレーム（例えば３０〜４
０ｍｓ）に分割し、さらにフレームの音声信号をフレー
ムよりも短い複数個のサブフレーム（例えば５〜８ｍ
ｓ）に分割し、フレーム内の少なくとも一つのサブフレ
ームに対して、周知のＬＰＣ分析を行い予め定められた
次数Ｐのスペクトルパラメータを求める。以下では、一
例として、フレーム長を４０ｍｓ、サブフレーム長を８
ｍｓとし、サブフレーム１，３，５についてＬＰＣ分析
を行うものとする。また、次数Ｐは１０とする。スペク
トルパラメータとしては、ここでは線スペクトル対（Ｌ
ＳＰ）パラメータを用いて説明を行う。ＬＳＰの具体的
な計算法は、菅村氏らによる“Ｑｕａｎｔｉｚｅｒ ｄ
ｅｓｉｇｎｉｎ ＬＳＰ ｓｐｅｅｃｈ ａｎａｌｙｓ
ｉｓ−ｓｙｎｔｈｅｓｉｓ，”と題した論文（ＩＥＥＥ
Ｊ．Ｓｅｌ．Ａｒｅａｓ Ｃｏｍｍｕｎ．，ｐｐ．４
２５−４３１，１９８８年）（文献４）等を参照でき
る。第２，第４サブフレームでは、それぞれ第１と第３
サブフレーム，第３と第５サブフレームのＬＳＰを直線
補間して、スペクトルパラメータを復元する。
号を予め定められた時間長のフレーム（例えば３０〜４
０ｍｓ）に分割し、さらにフレームの音声信号をフレー
ムよりも短い複数個のサブフレーム（例えば５〜８ｍ
ｓ）に分割し、フレーム内の少なくとも一つのサブフレ
ームに対して、周知のＬＰＣ分析を行い予め定められた
次数Ｐのスペクトルパラメータを求める。以下では、一
例として、フレーム長を４０ｍｓ、サブフレーム長を８
ｍｓとし、サブフレーム１，３，５についてＬＰＣ分析
を行うものとする。また、次数Ｐは１０とする。スペク
トルパラメータとしては、ここでは線スペクトル対（Ｌ
ＳＰ）パラメータを用いて説明を行う。ＬＳＰの具体的
な計算法は、菅村氏らによる“Ｑｕａｎｔｉｚｅｒ ｄ
ｅｓｉｇｎｉｎ ＬＳＰ ｓｐｅｅｃｈ ａｎａｌｙｓ
ｉｓ−ｓｙｎｔｈｅｓｉｓ，”と題した論文（ＩＥＥＥ
Ｊ．Ｓｅｌ．Ａｒｅａｓ Ｃｏｍｍｕｎ．，ｐｐ．４
２５−４３１，１９８８年）（文献４）等を参照でき
る。第２，第４サブフレームでは、それぞれ第１と第３
サブフレーム，第３と第５サブフレームのＬＳＰを直線
補間して、スペクトルパラメータを復元する。
【００１０】さらに、分割部では、予め定められたサブ
フレームについて、次数ＰのＬＳＰを予め定められた次
元数毎に分割する。以下では、第５サブフレームのＬＳ
Ｐに対して分割を行う。また、分割数は種々考えられる
が、演算量，メモリ量を少なく抑えるために以下では３
分割することにし、低域を１〜３次、中域を４〜６次、
高域を７〜１０次とする。
フレームについて、次数ＰのＬＳＰを予め定められた次
元数毎に分割する。以下では、第５サブフレームのＬＳ
Ｐに対して分割を行う。また、分割数は種々考えられる
が、演算量，メモリ量を少なく抑えるために以下では３
分割することにし、低域を１〜３次、中域を４〜６次、
高域を７〜１０次とする。
【００１１】スペクトルパラメータ量子化部では、第５
サブフレームの分割された各帯域のＬＳＰを、予め設計
しておいた複数段のベクトル量子化コードブックを用い
て量子化する。ここでは、コードブックの段数は２段と
し、ＬＳＰの量子化値を（１）式のように各段のコード
ベクトルの線形結合で表す。
サブフレームの分割された各帯域のＬＳＰを、予め設計
しておいた複数段のベクトル量子化コードブックを用い
て量子化する。ここでは、コードブックの段数は２段と
し、ＬＳＰの量子化値を（１）式のように各段のコード
ベクトルの線形結合で表す。
【００１２】
【数１】
【００１３】ここで、ｍは帯域を表しｍ＝１・・・３で
ある。ｃ1k m （ｉ）は１段目のコードブックのｋ番目の
コードベクトル、ｃ2j m （ｉ）は２段目のコードブック
のｊ番目のコードベクトルを示す。
ある。ｃ1k m （ｉ）は１段目のコードブックのｋ番目の
コードベクトル、ｃ2j m （ｉ）は２段目のコードブック
のｊ番目のコードベクトルを示す。
【００１４】さらに、スペクトルパラメータ量子化部で
は、各帯域毎に、（２）式の量子化歪を最小化するよう
に、各段のコードベクトルを選択する。
は、各帯域毎に、（２）式の量子化歪を最小化するよう
に、各段のコードベクトルを選択する。
【００１５】
【数２】
【００１６】ここで、ｃ（ｉ），ｂ（ｉ）は重み付け係
数であり、例えばそれぞれ下式のように書ける。
数であり、例えばそれぞれ下式のように書ける。
【００１７】
【数３】
【００１８】（２）式の探索の仕方は、１段目，２段目
のコードベクトルの全ての組み合わせ、例えば１段目，
２段目のコードブックがそれぞれＢ１，Ｂ２ビットとす
ると、２B1×２B2の組み合わせの各々について（２）式
の量子化歪を評価し、最小とする組み合わせを少なくと
も１種類選択し出力する。以上の処理を全ての帯域に対
して行う。
のコードベクトルの全ての組み合わせ、例えば１段目，
２段目のコードブックがそれぞれＢ１，Ｂ２ビットとす
ると、２B1×２B2の組み合わせの各々について（２）式
の量子化歪を評価し、最小とする組み合わせを少なくと
も１種類選択し出力する。以上の処理を全ての帯域に対
して行う。
【００１９】また、コードブックは、トレーニング用の
多量のＬＳＰパラメータ系列を用いて予め学習して構成
する。学習の方法は、例えばＬｉｎｄｅ，Ｂｕｚｏ，Ｇ
ｒａｙ氏による“Ａｎ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ ｆｏｒ
ｖｅｃｔｏｒ ｑｕａｎｔｉｚａｔｉｏｎ ｄｅｓｉｇ
ｎ”と題した論文（文献５）等を参照できる。
多量のＬＳＰパラメータ系列を用いて予め学習して構成
する。学習の方法は、例えばＬｉｎｄｅ，Ｂｕｚｏ，Ｇ
ｒａｙ氏による“Ａｎ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ ｆｏｒ
ｖｅｃｔｏｒ ｑｕａｎｔｉｚａｔｉｏｎ ｄｅｓｉｇ
ｎ”と題した論文（文献５）等を参照できる。
【００２０】次に、請求項２記載の発明では、スペクト
ルパラメータ量子化部において、（２）式を探索すると
きに少なくとも一つの段において、量子化歪の小さい順
に複数候補のコードベクトルを選択する（以下ではこれ
を予備選択と呼ぶ）。ここでは２段共にこのような予備
選択を行う例について説明する。予備選択は各段毎に、
（５）式の歪が小さい順に複数個の候補を出力すること
により行われる。
ルパラメータ量子化部において、（２）式を探索すると
きに少なくとも一つの段において、量子化歪の小さい順
に複数候補のコードベクトルを選択する（以下ではこれ
を予備選択と呼ぶ）。ここでは２段共にこのような予備
選択を行う例について説明する。予備選択は各段毎に、
（５）式の歪が小さい順に複数個の候補を出力すること
により行われる。
【００２１】
【数４】
【００２２】そして、複数個の候補の組み合わせについ
て前記（２）式を最小化する組み合わせを少なくとも１
種類選択し出力する。以上を全帯域に対して行う。
て前記（２）式を最小化する組み合わせを少なくとも１
種類選択し出力する。以上を全帯域に対して行う。
【００２３】次に、請求項３記載の発明では、スペクト
ルパラメータ量子化部において、請求項１記載の発明の
動作を行い、前記（２）式を最小化する組み合わせを少
なくとも一つ出力する。
ルパラメータ量子化部において、請求項１記載の発明の
動作を行い、前記（２）式を最小化する組み合わせを少
なくとも一つ出力する。
【００２４】判別部では、前記出力の各々に対して、予
め作成された補間コードブックを用いて同一フレームの
他のサブフレームのＬＳＰを（６）〜（１０）式に従い
復元する。
め作成された補間コードブックを用いて同一フレームの
他のサブフレームのＬＳＰを（６）〜（１０）式に従い
復元する。
【００２５】
【数５】
【００２６】次に、復元したＬＳＰに対して下記の累積
歪Ｄを計算する。
歪Ｄを計算する。
【００２７】
【数６】
【００２８】（１１），（１２）式をスペクトルパラメ
ータ量子化部の候補ならびに、補間コードブックの全て
のコードベクトルに対して計算し、（１１）式を最小化
する候補と補間コードベクトルの組み合わせを選択し出
力する。
ータ量子化部の候補ならびに、補間コードブックの全て
のコードベクトルに対して計算し、（１１）式を最小化
する候補と補間コードベクトルの組み合わせを選択し出
力する。
【００２９】ここで、補間コードブックは前記文献５の
方法を用いて予め設計しておいてもよいし、予め定めら
れた補間パターンを格納しておいてもよい。
方法を用いて予め設計しておいてもよいし、予め定めら
れた補間パターンを格納しておいてもよい。
【００３０】
【実施例】図１は請求項１に記載の発明による音声パラ
メータ符号化方式の一実施例を示すブロック図である。
メータ符号化方式の一実施例を示すブロック図である。
【００３１】図において、入力端子４００から音声信号
を入力し、１フレーム分（例えば４０ｍｓ）の音声信号
をバッファメモリ４１０に格納する。
を入力し、１フレーム分（例えば４０ｍｓ）の音声信号
をバッファメモリ４１０に格納する。
【００３２】サブフレーム分割回路４２０は、フレーム
の音声信号を予め定められたサブフレーム（例えば８ｍ
ｓ）に分割する。
の音声信号を予め定められたサブフレーム（例えば８ｍ
ｓ）に分割する。
【００３３】ＬＰＣ分析回路４３０は、少なくとも一つ
のサブフレームの音声信号のスペクトル特性を表すスペ
クトルパラメータとして、ＬＳＰパラメータを周知のＬ
ＰＣ分析を行い予め定められた次数Ｐだけ計算する。こ
の具体的な計算法については前記文献４等を参照するこ
とができる。ここでは、第１，３，５サブフレームにつ
いてＬＳＰを計算する。第２，４サブフレームでは、そ
れぞれ第１と第３、第３と第５サブフレームのＬＳＰを
直線補間して該当サブフレームのＬＳＰを復元する。ま
た、次数Ｐは１０とする。
のサブフレームの音声信号のスペクトル特性を表すスペ
クトルパラメータとして、ＬＳＰパラメータを周知のＬ
ＰＣ分析を行い予め定められた次数Ｐだけ計算する。こ
の具体的な計算法については前記文献４等を参照するこ
とができる。ここでは、第１，３，５サブフレームにつ
いてＬＳＰを計算する。第２，４サブフレームでは、そ
れぞれ第１と第３、第３と第５サブフレームのＬＳＰを
直線補間して該当サブフレームのＬＳＰを復元する。ま
た、次数Ｐは１０とする。
【００３４】分割回路４４０は、少なくとも一つのサブ
フレームで求めたＬＳＰに対して分割を行う。以下で
は、第５サブフレームのＬＳＰを分割することにし、分
割数は３とし、作用の項で述べたように分割する。
フレームで求めたＬＳＰに対して分割を行う。以下で
は、第５サブフレームのＬＳＰを分割することにし、分
割数は３とし、作用の項で述べたように分割する。
【００３５】ＬＳＰ量子化回路４５０は、少なくとも一
つのサブフレームで求めたＬＳＰパラメータを予め定め
られた量子化ビット数で量子化する。以下では第５サブ
フレームの分割されたＬＳＰの分割された３つの帯域の
各々について、予め設計しておいた複数段のベクトル量
子化コードブックを用いて量子化する。以下では、コー
ドブックの段数を２段とし、ｍ番目の帯域の１段目，２
段目のコードブックをそれぞれ、４５５1 m ，４５５2
m とする。ｍ番目の帯域ではＬＳＰの量子化値は作用の
項の（１）式のように表せる。次に、（２）式の量子化
歪を最小化するように各段のコードベクトルを選択す
る。探索の仕方は、作用の項に記載したように、１段
目，２段目の全探索とする。選択されたコードベクトル
を示すインデクスＩ1k m ，Ｉ2j m をマルチプレクサ５０
０に出力する。以上を全ての帯域について行う。なお、
コードブックは、トレーニング用の多量のＬＳＰに対し
て前記文献５等の方法により、予め学習しておく。
つのサブフレームで求めたＬＳＰパラメータを予め定め
られた量子化ビット数で量子化する。以下では第５サブ
フレームの分割されたＬＳＰの分割された３つの帯域の
各々について、予め設計しておいた複数段のベクトル量
子化コードブックを用いて量子化する。以下では、コー
ドブックの段数を２段とし、ｍ番目の帯域の１段目，２
段目のコードブックをそれぞれ、４５５1 m ，４５５2
m とする。ｍ番目の帯域ではＬＳＰの量子化値は作用の
項の（１）式のように表せる。次に、（２）式の量子化
歪を最小化するように各段のコードベクトルを選択す
る。探索の仕方は、作用の項に記載したように、１段
目，２段目の全探索とする。選択されたコードベクトル
を示すインデクスＩ1k m ，Ｉ2j m をマルチプレクサ５０
０に出力する。以上を全ての帯域について行う。なお、
コードブックは、トレーニング用の多量のＬＳＰに対し
て前記文献５等の方法により、予め学習しておく。
【００３６】以上で請求項１に記載した発明の実施例の
説明を終える。
説明を終える。
【００３７】請求項２記載の発明の一実施例を図２に示
す。図２において図１と同一の番号を付した構成要素
は、図１と同一の動作をするので説明は省略する。
す。図２において図１と同一の番号を付した構成要素
は、図１と同一の動作をするので説明は省略する。
【００３８】ＬＳＰ量子化回路５５０は、まず予備選択
回路５５１において、作用の（５）式の量子化歪が小さ
い順に、各段のコードブック４５５1 m ，４５５2 m か
ら、複数個の候補を選択し、探索回路５５２へ出力す
る。探索回路５５２は、５５１から候補を入力し、１段
目，２段目の候補の組み合わせについて前記（２）式を
最小化する組み合わせを選択しインデクスをマルチプレ
クサへ出力する。以上を全ての帯域について行う。
回路５５１において、作用の（５）式の量子化歪が小さ
い順に、各段のコードブック４５５1 m ，４５５2 m か
ら、複数個の候補を選択し、探索回路５５２へ出力す
る。探索回路５５２は、５５１から候補を入力し、１段
目，２段目の候補の組み合わせについて前記（２）式を
最小化する組み合わせを選択しインデクスをマルチプレ
クサへ出力する。以上を全ての帯域について行う。
【００３９】以上で請求項２記載の発明の実施例の説明
を終える。
を終える。
【００４０】請求項３記載の発明の実施例を図３に示
す。図３において図１と同一の番号を付した構成要素
は、図１と同一の動作をするので説明は省略する。
す。図３において図１と同一の番号を付した構成要素
は、図１と同一の動作をするので説明は省略する。
【００４１】ＬＳＰ量子化回路５７０は、動作は図１の
ＬＳＰ量子化回路４５０と同一であるが、各帯域毎に、
１段目，２段目のコードベクトルの組み合わせを少なく
とも１種類選択し、判別回路５６０へ出力する。
ＬＳＰ量子化回路４５０と同一であるが、各帯域毎に、
１段目，２段目のコードベクトルの組み合わせを少なく
とも１種類選択し、判別回路５６０へ出力する。
【００４２】判別回路５６０は、入力した少なくとも一
つの候補の各々に対して、予め設計された補間コードブ
ック５６５を用いて、（６）〜（１０）式に従い、同一
フレームの他のサブフレーム、ここでは第１〜４サブフ
レーム、のＬＳＰを復元する。次に、候補と補間コード
ベクトルの全ての組み合わせについて、（１１），（１
２）式を用いて累積歪を計算し、累積歪を最小化する候
補と補間コードベクトルの組み合わせをマルチプレクサ
５００へ出力する。
つの候補の各々に対して、予め設計された補間コードブ
ック５６５を用いて、（６）〜（１０）式に従い、同一
フレームの他のサブフレーム、ここでは第１〜４サブフ
レーム、のＬＳＰを復元する。次に、候補と補間コード
ベクトルの全ての組み合わせについて、（１１），（１
２）式を用いて累積歪を計算し、累積歪を最小化する候
補と補間コードベクトルの組み合わせをマルチプレクサ
５００へ出力する。
【００４３】ここで、補間コードブック５６５は、トレ
ーニング用ＬＳＰ信号に対して、前記文献５等を用いて
予め学習して構成することができる。
ーニング用ＬＳＰ信号に対して、前記文献５等を用いて
予め学習して構成することができる。
【００４４】以上で請求項３記載の発明の実施例の説明
を終える。
を終える。
【００４５】以上各実施例を説明したが、本発明はこれ
ら実施例に限定されるものではなく、発明の意図を損な
わずに種々の変形が可能である。
ら実施例に限定されるものではなく、発明の意図を損な
わずに種々の変形が可能である。
【００４６】スペクトルパラメータは、ＬＳＰ以外の他
の周知なパラメータを使用することができる。
の周知なパラメータを使用することができる。
【００４７】ベクトル量子化コードブックの探索，設計
には、（２）式の距離尺度以外にも他の周知な尺度を用
いることができる。
には、（２）式の距離尺度以外にも他の周知な尺度を用
いることができる。
【００４８】補間係数コードブックは、複数種類のサブ
フレームについて共通して使用しても良いし、サブフレ
ーム毎に最適な補間係数コードブックを用いることもで
きる。また、後者の場合には複数サブフレーム分をまと
めたマトリクス構成のコードブックを構成すれば、さら
に補間係数コードブックを効率的に表現することができ
る。マトリクスコードブックの作成法は、例えば、Ｃ．
Ｔｓａｏ氏らによる“Ｍａｔｒｉｘ ｑｕａｎｔｉｚｅ
ｒ ｄｅｓｉｇｎ ｆｏｒ ＬＰＣ ｓｐｅｅｃｈｕｓ
ｉｎｇ ｔｈｅ ｇｅｎｅｒａｌｉｚｅｄ Ｌｌｏｙｄ
ａｌｇｏｒｉｔｈｍ，”と題した論文（ＩＥＥＥ Ｔ
ｒａｎｓ．ＡＳＳＰ，ｐｐ．５３７−５４５，１９８５
年）（文献６）を参照できる。また、補間係数コードブ
ックの学習，探索には、他の周知な距離尺度を用いるこ
とができる。
フレームについて共通して使用しても良いし、サブフレ
ーム毎に最適な補間係数コードブックを用いることもで
きる。また、後者の場合には複数サブフレーム分をまと
めたマトリクス構成のコードブックを構成すれば、さら
に補間係数コードブックを効率的に表現することができ
る。マトリクスコードブックの作成法は、例えば、Ｃ．
Ｔｓａｏ氏らによる“Ｍａｔｒｉｘ ｑｕａｎｔｉｚｅ
ｒ ｄｅｓｉｇｎ ｆｏｒ ＬＰＣ ｓｐｅｅｃｈｕｓ
ｉｎｇ ｔｈｅ ｇｅｎｅｒａｌｉｚｅｄ Ｌｌｏｙｄ
ａｌｇｏｒｉｔｈｍ，”と題した論文（ＩＥＥＥ Ｔ
ｒａｎｓ．ＡＳＳＰ，ｐｐ．５３７−５４５，１９８５
年）（文献６）を参照できる。また、補間係数コードブ
ックの学習，探索には、他の周知な距離尺度を用いるこ
とができる。
【００４９】また、ベクトル量子化器としては、全探索
型ベクトル量子化器を用いたが、コードベクトルの探索
に要する演算量を低減するために、木探索型，格子型，
多段型あるいは他の周知な構成のベクトルの量子化器を
用いることもできる。
型ベクトル量子化器を用いたが、コードベクトルの探索
に要する演算量を低減するために、木探索型，格子型，
多段型あるいは他の周知な構成のベクトルの量子化器を
用いることもできる。
【００５０】また、請求項１，２，３記載の発明の実施
例では、ＬＳＰ量子化回路において、（２）式により各
帯域でコードブックを探索し、（２）式を最小化する組
み合わせを少なくとも１種類選択し出力したが、各帯域
で複数種類の候補を出力し、全帯域分をまとめて（１
３）式の累積歪を求めると共に、ＬＳＰの順序関係を調
べ、ＬＳＰが順序関係（１４）式を満たすもので、（１
３）式を最小化するものを１種類選択して出力するよう
にしてもよい。
例では、ＬＳＰ量子化回路において、（２）式により各
帯域でコードブックを探索し、（２）式を最小化する組
み合わせを少なくとも１種類選択し出力したが、各帯域
で複数種類の候補を出力し、全帯域分をまとめて（１
３）式の累積歪を求めると共に、ＬＳＰの順序関係を調
べ、ＬＳＰが順序関係（１４）式を満たすもので、（１
３）式を最小化するものを１種類選択して出力するよう
にしてもよい。
【００５１】
【数７】
【００５２】ここで、Ｅl m は前記（１２）式により求
められる。
められる。
【００５３】
【数８】
【００５４】このようにすると、演算量は増大するが、
性能はさらに改善される。
性能はさらに改善される。
【００５５】また、実施例では、ＬＰＣ分析回路におい
て、３つのサブフレームについて入力音声をＬＰＣ分析
してＬＳＰ係数を計算したが、ＬＰＣ分析を行うサブフ
レームの個数は他の任意の値をとることができる。
て、３つのサブフレームについて入力音声をＬＰＣ分析
してＬＳＰ係数を計算したが、ＬＰＣ分析を行うサブフ
レームの個数は他の任意の値をとることができる。
【００５６】
【発明の効果】以上述べたように、本発明によれば、音
声のスペクトル特性を表すスペクトルパラメータを量子
化するときに、フレームをそれよりも短いサブフレーム
に分割し、少なくとも１つのサブフレームでスペクトル
パラメータを求めてこれを予め定められた次元数毎の帯
域に分割し、各帯域毎に複数段のベクトル量子化コード
ブックを用いて量子化を行うので、従来方式よりも少な
い演算量，メモリ量でありながら、より少ないビット数
でスペクトルパラメータを良好に量子化することができ
るという大きな効果がある。
声のスペクトル特性を表すスペクトルパラメータを量子
化するときに、フレームをそれよりも短いサブフレーム
に分割し、少なくとも１つのサブフレームでスペクトル
パラメータを求めてこれを予め定められた次元数毎の帯
域に分割し、各帯域毎に複数段のベクトル量子化コード
ブックを用いて量子化を行うので、従来方式よりも少な
い演算量，メモリ量でありながら、より少ないビット数
でスペクトルパラメータを良好に量子化することができ
るという大きな効果がある。
【図面の簡単な説明】
【図１】請求項１記載の発明の一実施例を示すブロック
図である。
図である。
【図２】請求項２記載の発明の一実施例を示すブロック
図である。
図である。
【図３】請求項３記載の発明の一実施例を示すブロック
図である。
図である。
４１０ バッファメモリ ４２０ サブフレーム分割回路 ４３０ ＬＰＣ分析回路 ４４０ 分割回路 ４５０，５５０，５７０ ＬＳＰ量子化回路 ４５５1 m ，４５５2 m コードブック ５００ マルチプレクサ ５５１ 予備選択回路 ５５２ 探索回路 ５６０ 判別回路 ５６５ 補間コードブック
Claims (3)
- 【請求項１】入力した音声信号をフレームに分割し、さ
らにフレームよりも短い複数個のサブフレームに分割
し、前記サブフレームの少なくとも一つについて前記音
声信号に対してスペクトルパラメータを予め定められた
次数だけ求めるスペクトルパラメータ計算部と、 前記スペクトルパラメータを前記次数よりも小さい予め
定められた次元数毎に分割する分割部と、 前記分割されたスペクトルパラメータの各々に対して複
数段のコードブックを有し、前記複数段のコードブック
を探索し前記複数段の各々から選択されたコードベクト
ルの線形結合により前記スペクトルパラメータを量子化
するスペクトルパラメータ量子化部とを有することを特
徴とする音声パラメータ符号化方式。 - 【請求項２】請求項１記載の音声パラメータ符号化方式
において、 前記スペクトルパラメータ量子化部は、複数段のコード
ブックの少なくとも一つの段において、量子化歪の小さ
い順に複数候補のコードベクトルを出力し、前記候補コ
ードベクトルの組み合わせに対して量子化歪を計算し、
前記量子化歪を最小化するコードベクトルの組み合わせ
を選択することを特徴とする音声パラメータ符号化方
式。 - 【請求項３】請求項１記載の音声パラメータ符号化方式
において、 フレームよりも短い時間長の複数個のサブフレームに分
割し、予め定められたサブフレームにおいて前記スペク
トルパラメータ量子化部では量子化歪の小さい順に少な
くとも１個の候補を出力し、 前記候補に対して補間用コードブックを用いて同一フレ
ームの他のサブフレームのスペクトルパラメータを復元
し累積歪を最小にする前記候補と補間コードベクトルの
組み合わせを出力する判別部をさらに有することを特徴
とする音声パラメータ符号化方式。
Priority Applications (5)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP5021026A JP2800618B2 (ja) | 1993-02-09 | 1993-02-09 | 音声パラメータ符号化方式 |
| CA002115185A CA2115185C (en) | 1993-02-09 | 1994-02-08 | Device for encoding speech spectrum parameters with a smallest possible number of bits |
| EP94101969A EP0610906B1 (en) | 1993-02-09 | 1994-02-09 | Device for encoding speech spectrum parameters with a smallest possible number of bits |
| DE69411407T DE69411407T2 (de) | 1993-02-09 | 1994-02-09 | Vorrichtung zum Kodieren von Sprachspektrumparametern mit der kleinstmöglichen Bitzahl |
| US08/193,596 US5625744A (en) | 1993-02-09 | 1994-02-09 | Speech parameter encoding device which includes a dividing circuit for dividing a frame signal of an input speech signal into subframe signals and for outputting a low rate output code signal |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP5021026A JP2800618B2 (ja) | 1993-02-09 | 1993-02-09 | 音声パラメータ符号化方式 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH06236199A true JPH06236199A (ja) | 1994-08-23 |
| JP2800618B2 JP2800618B2 (ja) | 1998-09-21 |
Family
ID=12043505
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP5021026A Expired - Lifetime JP2800618B2 (ja) | 1993-02-09 | 1993-02-09 | 音声パラメータ符号化方式 |
Country Status (5)
| Country | Link |
|---|---|
| US (1) | US5625744A (ja) |
| EP (1) | EP0610906B1 (ja) |
| JP (1) | JP2800618B2 (ja) |
| CA (1) | CA2115185C (ja) |
| DE (1) | DE69411407T2 (ja) |
Families Citing this family (17)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2973805B2 (ja) | 1993-12-10 | 1999-11-08 | 日本電気株式会社 | 標準パターン作成装置 |
| JPH08292797A (ja) * | 1995-04-20 | 1996-11-05 | Nec Corp | 音声符号化装置 |
| JP3308764B2 (ja) * | 1995-05-31 | 2002-07-29 | 日本電気株式会社 | 音声符号化装置 |
| IT1277194B1 (it) * | 1995-06-28 | 1997-11-05 | Alcatel Italia | Metodo e relativi apparati di codifica e di decodifica di un segnale vocale campionato |
| JP3335841B2 (ja) * | 1996-05-27 | 2002-10-21 | 日本電気株式会社 | 信号符号化装置 |
| JP3357795B2 (ja) * | 1996-08-16 | 2002-12-16 | 株式会社東芝 | 音声符号化方法および装置 |
| KR100324204B1 (ko) * | 1999-12-24 | 2002-02-16 | 오길록 | 예측분할벡터양자화 및 예측분할행렬양자화 방식에 의한선스펙트럼쌍 양자화기의 고속탐색방법 |
| US20040083097A1 (en) * | 2002-10-29 | 2004-04-29 | Chu Wai Chung | Optimized windows and interpolation factors, and methods for optimizing windows, interpolation factors and linear prediction analysis in the ITU-T G.729 speech coding standard |
| US7733350B2 (en) * | 2006-06-30 | 2010-06-08 | Microsoft Corporation | Anisometric texture synthesis |
| GB2466675B (en) | 2009-01-06 | 2013-03-06 | Skype | Speech coding |
| GB2466672B (en) | 2009-01-06 | 2013-03-13 | Skype | Speech coding |
| GB2466670B (en) | 2009-01-06 | 2012-11-14 | Skype | Speech encoding |
| GB2466673B (en) | 2009-01-06 | 2012-11-07 | Skype | Quantization |
| GB2466669B (en) | 2009-01-06 | 2013-03-06 | Skype | Speech coding |
| GB2466674B (en) | 2009-01-06 | 2013-11-13 | Skype | Speech coding |
| GB2466671B (en) | 2009-01-06 | 2013-03-27 | Skype | Speech encoding |
| US8452606B2 (en) | 2009-09-29 | 2013-05-28 | Skype | Speech encoding using multiple bit rates |
Citations (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH04328800A (ja) * | 1991-04-30 | 1992-11-17 | Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> | 音声の線形予測パラメータ符号化方法 |
Family Cites Families (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP3254687B2 (ja) * | 1991-02-26 | 2002-02-12 | 日本電気株式会社 | 音声符号化方式 |
| US5396576A (en) * | 1991-05-22 | 1995-03-07 | Nippon Telegraph And Telephone Corporation | Speech coding and decoding methods using adaptive and random code books |
| JP3089769B2 (ja) * | 1991-12-03 | 2000-09-18 | 日本電気株式会社 | 音声符号化装置 |
-
1993
- 1993-02-09 JP JP5021026A patent/JP2800618B2/ja not_active Expired - Lifetime
-
1994
- 1994-02-08 CA CA002115185A patent/CA2115185C/en not_active Expired - Lifetime
- 1994-02-09 EP EP94101969A patent/EP0610906B1/en not_active Expired - Lifetime
- 1994-02-09 DE DE69411407T patent/DE69411407T2/de not_active Expired - Lifetime
- 1994-02-09 US US08/193,596 patent/US5625744A/en not_active Expired - Lifetime
Patent Citations (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH04328800A (ja) * | 1991-04-30 | 1992-11-17 | Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> | 音声の線形予測パラメータ符号化方法 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CA2115185A1 (en) | 1994-08-10 |
| DE69411407D1 (de) | 1998-08-13 |
| CA2115185C (en) | 1998-04-28 |
| EP0610906A1 (en) | 1994-08-17 |
| DE69411407T2 (de) | 1999-04-15 |
| EP0610906B1 (en) | 1998-07-08 |
| US5625744A (en) | 1997-04-29 |
| JP2800618B2 (ja) | 1998-09-21 |
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