JPH06282298A

JPH06282298A - 音声の符号化方法

Info

Publication number: JPH06282298A
Application number: JP5070534A
Authority: JP
Inventors: Akitoshi Kataoka; 章俊片岡; Takehiro Moriya; 健弘守谷; Shinji Hayashi; 伸二林
Original assignee: Nippon Telegraph and Telephone Corp
Current assignee: Nippon Telegraph and Telephone Corp
Priority date: 1993-03-29
Filing date: 1993-03-29
Publication date: 1994-10-07
Anticipated expiration: 2016-03-26
Also published as: JP3148778B2

Abstract

(57)【要約】【目的】伝送路誤りが発生しても、音声を高品質に符
号化，復号化する。【構成】予測係数決定部２，予測係数量子化部４は、
合成フィルタ３に予測係数を設定する。適応符号帳１
７，雑音符号帳１８からピッチ周期ベクトル，雑音波形
ベクトルが出力され、雑音波形ベクトルは、予測利得が
乗算される。予測利得決定部１５は、現在，過去の利得
部１９ｂの出力のパワーを基に次の雑音波形ベクトルの
予測利得を得る。ピッチ周期ベクトル，予測利得部１６
の出力は、同時に決定された利得が乗算された後、加算
され、合成フィルタ３に供給され、合成音声ベクトルが
合成される。入力音声ベクトルから合成音声ベクトルが
減算されて得られた歪は、聴覚重み付けされた後、パワ
ーが計算され、このパワーが最小になるように、適応符
号帳１７，雑音符号帳１８からピッチ周期ベクトル，雑
音波形ベクトルが選択され、利得部１９ａ，１９ｂの利
得が設定される。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】この発明は、自動車電話等のディ
ジタル移動通信などに用いられ、音声を高能率に符号化
する音声の符号化方法に関する。

【０００２】

【従来の技術】近年、ディジタル移動通信などの技術分
野においては、電波を有効利用するなどの目的で、種々
の高能率符号化方法が用いられている。これらの高能率
符号化方法のうち、８ｋｂｉｔ／ｓ程度の符号化速度で
音声を符号化する高能率符号化方法としては、符号駆動
型線形予測（ＣＥＬＰ）符号化方法やベクトル加算駆動
型線形予測（ＶＳＥＬＰ）符号化方法、あるいはマルチ
パス符号化方法等がある。

【０００３】図１６は、従来のＣＥＬＰ符号化方法を用
いた音声の符号化装置の構成例を表すブロック図であ
る。アナログの音声信号がサンプリング周波数８ｋＨｚ
でサンプリングされて生成された入力音声データが入力
端子１から入力される。予測係数決定部２において、入
力端子１から入力された入力音声データの複数のサンプ
ルが１フレームとして１つのベクトルにまとめられ（以
下、入力音声ベクトルという）、この入力音声ベクトル
について線形予測分析がなされ、伝達関数｛１／Ａ
（ｚ）｝を有する合成フィルタ３の予測係数（線形予測
符号化（ＬＰＣ）係数、または線スペクトル対（ＬＳ
Ｐ）係数）が計算され、決定される。これにより、予測
係数量子化部４において、予測係数が量子化され、合成
フィルタ３に設定される。

【０００４】適応符号帳５は、音声の有声区間のピッチ
周期に対応した複数のピッチ周期ベクトルが記憶される
ように構成されている。この適応符号帳５から、後述す
る歪パワー計算部１２によって選択され、取り出された
ピッチ周期ベクトルに、利得部６において、同じく歪パ
ワー計算部１２によって設定された利得が乗算され、利
得部６から出力される。

【０００５】いっぽう、雑音符号帳７には、音声の無声
区間に対応した複数の雑音波形ベクトル（たとえば、乱
数ベクトル）があらかじめ記憶されている。この雑音符
号帳７から、後述する歪パワー計算部１２によって選択
され、取り出された雑音波形ベクトルに、利得部８にお
いて、歪パワー計算部１２によって設定された利得が乗
算され、利得部８から出力される。そして、利得部６の
出力ベクトルと、利得部８の出力ベクトルとが加算器９
において加算され、加算器９の出力ベクトルが合成フィ
ルタ３に駆動ベクトルとして供給され、合成フィルタ３
において、設定された予測係数に基づいて音声ベクトル
（以下、合成音声ベクトルという）が合成される。

【０００６】また、パワー量子化部１０において、入力
音声ベクトルのパワーが計算された後、そのパワーが量
子化され、これにより、量子化された入力音声ベクトル
のパワーが用いられて入力音声ベクトルとピッチ周期ベ
クトルとが正規化される。そして、減算器１１におい
て、正規化され、パワー量子化部１０から出力された入
力音声ベクトルから合成音声ベクトルが減算されて、歪
データが求められる。

【０００７】次に、歪パワー計算部１２は、歪データの
パワーを計算し、この歪データのパワーが最も小さくな
るように、適応符号帳５および雑音符号帳７それぞれか
らピッチ周期ベクトルおよび雑音波形ベクトルをそれぞ
れ選択するとともに、利得部６および８のそれぞれの利
得を設定する。これにより、符号出力部１３において、
予測係数、入力音声ベクトルのパワー、ピッチ周期ベク
トルおよび雑音波形ベクトルそれぞれに対して選択され
た情報（コード）と利得などとがビット系列の符号に変
換されて出力され、これらの符号が伝送される。

【０００８】いっぽう、従来のＶＳＬＥＰ符号化方法
は、上述したＣＥＬＰ符号化方法とほぼ同様であるが、
ＣＥＬＰ符号化方法のように、選択されたピッチ周期ベ
クトルおよび雑音波形ベクトルにそれぞれ別々の利得を
乗算するのではなく、量子化効率を上げるためにベクト
ル量子化方法を用いて、ピッチ周期ベクトルおよび雑音
波形ベクトルにそれぞれ乗算する利得を同時に決定して
利得部６および８に設定している。

【０００９】なお、ＣＥＬＰ符号化方法の詳細について
は、たとえば、M.R.SchroederとB.S.Atalとが著した"Co
de-Excited Linear Prediction(CELP) : High-quality
Speech at Very Low Rates" (Proc. ICASSP '85, 25.1.
1, pp. 937-940, 1985を、ＶＳＥＬＰ符号化方法の詳細
については、たとえば、I.A.GersonとM.A.Jasiukとが著
した"Vector Sum Excited Linear Prediction (VSELP)
Speech Coding at 8kps" (Proc. ICASSP '90, S9.3, p
p. 461-464, 1990)を、マルチパス符号化方法の詳細に
ついては、たとえば、小澤一範と荒関卓とが著した”ピ
ッチ情報を用いた９．６−４．８ｋｂｉｔ／ｓマルチパ
ス音声符号化方式”（信学誌（Ｄ−II），Ｊ７２−Ｄ−
II，８，ｐｐ．１１２５−１１３２，１９８９）をそれ
ぞれ参照されたい。

【００１０】また、予測係数と入力音声ベクトルのパワ
ーとに対して後方予測方法を用いることにより、予測係
数の符号と入力音声ベクトルのパワーの符号とを伝送す
る必要のない高能率符号化方法として、１６ｋｂｉｔ／
ｓの符号化速度で音声を符号化する低遅延符号駆動型線
形予測（ＬＤ−ＣＥＬＰ）符号化方法がある。図１７
は、従来のＬＤ−ＣＥＬＰ符号化方法を用いた音声の符
号化装置の構成例を表すブロック図である。この図にお
いて、図１６の各部に対応する部分には同一の符号を付
け、その説明を省略する。

【００１１】予測係数決定部１４においては、入力端子
１から入力された、現在量子化しようとしているフレー
ム内の入力音声データについて線形予測分析がなされて
合成フィルタ３の予測係数が計算されるのではなく、過
去に処理された合成フィルタ３の出力ベクトルについ
て、音声のピッチの周期性も含めた５０次の高次線形予
測分析がなされて合成フィルタ３の予測係数が計算さ
れ、決定される。これにより、決定された予測係数が合
成フィルタ３に設定される。

【００１２】同様に、この音声の符号化装置において
は、図１６に示す音声の符号化装置のように、パワー量
子化部１０において、現在量子化しようとしているフレ
ーム内の入力音声データのパワーが計算された後、その
パワーが量子化されるのではなく、予測利得決定部１５
において、過去に処理された利得部８の出力ベクトルの
パワーについて線形予測分析がなされ、現在のフレーム
の処理において選択された雑音波形ベクトルに与えるパ
ワー（すなわち、予測利得）が計算されて決定され、予
測利得部１６に設定される。

【００１３】したがって、雑音符号帳７から、歪パワー
計算部１２によって選択され、取り出された雑音波形ベ
クトルに、予測利得部１６において、予測利得決定部１
５によって設定された予測利得が乗算された後、利得部
８において、歪パワー計算部１２によって設定された利
得が乗算され、利得部８から出力される。そして、利得
部８の出力ベクトルが合成フィルタ３に駆動ベクトルと
して供給され、合成フィルタ３において、設定された予
測係数に基づいて合成音声ベクトルが合成される。

【００１４】次に、減算器１１において、入力音声ベク
トルから合成音声ベクトルが減算されて、歪データが求
められる。これにより、歪パワー計算部１２は、歪デー
タのパワーを計算し、この歪データのパワーが最も小さ
くなるように、雑音符号帳７から雑音波形ベクトルを選
択するとともに、利得部８の利得を設定する。これによ
り、符号出力部１３において、雑音波形ベクトルに対し
て選択されたコードと利得などとがビット系列の符号に
変換されて出力され、これらの符号が伝送される。

【００１５】以上説明したように、従来のＬＤ−ＣＥＬ
Ｐ符号化方法においては、音声の符号化装置と音声の復
号化装置との双方で過去に処理された合成音声ベクトル
を共通に利用することができるので、予測係数と入力音
声ベクトルのパワーとを伝送する必要がない。なお、Ｌ
Ｄ−ＣＥＬＰ符号化方法の詳細については、J.Chenが著
した"High Quality 16kb/s Speech Coding with a One-
Way Delay Less Than 2 ms" (Proc. ICASSP '90, 33. S
9.1, 1990)を参照されたい。

【００１６】

【発明が解決しようとする課題】ところで、上述した従
来の音声の符号化方法のうち、ＣＥＬＰ符号化方法にお
いては、現在量子化しようとしているフレーム内の入力
音声データについてのみ線形予測分析がなされて合成フ
ィルタ３の予測係数が計算され、その予測係数が量子化
されているので、伝送先において良い品質の復号化され
た音声（以下、復号音声という）を得るためには、予測
係数量子化のためのビット数が多く必要となるという欠
点があった。

【００１７】また、入力音声ベクトルのパワーを量子化
し、量子化された入力音声ベクトルのパワーに対して選
択されたコードを符号として伝送しているので、この符
号が伝送路で誤った場合には、復号音声の無音区間で突
然音声が発生したり、逆に突然音声が途切れたりして、
復号音声の品質が著しく劣化してしまうという問題があ
った。また、入力音声ベクトルのパワーを限られたビッ
ト数で量子化しているので、入力音声ベクトルの振幅が
小さい場合には、量子化雑音が増加してしまうという欠
点があった。

【００１８】さらに、雑音波形ベクトルを１つの雑音符
号帳７に記憶された１つの雑音波形ベクトルによって表
現し、その雑音波形ベクトルに対して選択されたコード
を符号として伝送しているので、この符号が伝送路で誤
った場合には、伝送先の音声の復号化装置において、ま
ったく異なる雑音波形ベクトルが用いられることにな
り、この場合にも、復号音声の品質が著しく劣化してし
まう。

【００１９】また、雑音符号帳に記憶される雑音波形ベ
クトルは、通常、実際の音声データが多数記憶された音
声データベースを用いて実際の音声データにマッチする
ように学習を行って求めるが、雑音波形ベクトルを１つ
の雑音符号帳７の１つの雑音波形ベクトルによって表現
した場合には、多くの記憶容量が必要となり、符号帳サ
イズが大きくなってしまう。したがって、上述した学習
が行えず、雑音波形ベクトルが実際の音声データとうま
くマッチしないという欠点がある。

【００２０】また、上述した従来のＶＳＬＥＰ符号化方
法においては、同時に設定された、ピッチ周期ベクトル
および雑音波形ベクトルに乗算すべき利得の符号が伝送
路で誤った場合には、伝送先の音声の復号化装置におい
て、ピッチ周期ベクトルおよび雑音波形ベクトルにまっ
たく異なる利得が乗算されることになり、この場合に
も、復号音声の品質が著しく劣化してしまう。

【００２１】さらに、上述した従来のＣＥＬＰ符号化方
法やＶＳＬＥＰ符号化方法などにおいては、歪データの
パワーが最も小さくなるようなピッチ周期ベクトルおよ
び雑音波形ベクトルを適応符号帳５および雑音符号帳７
から選択している。しかしながら、最適なピッチ周期ベ
クトルおよび雑音波形ベクトルを選択するためには、パ
ワーが量子化された入力音声ベクトルをＸとし、適応符
号帳５または雑音符号帳７から選択されたピッチ周期ベ
クトルまたは雑音波形ベクトルをＶ_j（ｊ＝１〜Ｎ；Ｎ
は符号帳サイズ）とし、利得部６または８に設定される
利得をｇとし、合成フィルタ３および図示せぬ聴覚重み
付けフィルタを１個のＦＩＲフィルタによって表した場
合のＦＩＲフィルタの係数であるインパルスレスポンス
係数をＨとし、歪データをｄとした場合、歪パワー計算
部１２において、構成要素３，５〜９，１１および１２
によって構成されるクローズドループにおける（１）式
によって表される歪データｄのパワーの計算を、適応符
号帳５および雑音符号帳７にそれぞれ記憶されたすべて
のピッチ周期ベクトルおよび雑音波形ベクトルについて
行わなければならず、膨大な演算量が必要となるという
問題があった。ｄ＝｜Ｘ−ｇＨＶ_j｜²・・・（１）

【００２２】いっぽう、上述した従来のＬＤ−ＣＥＬＰ
符号化方法においては、合成フィルタ３の予測係数を計
算する際、過去に処理された合成音声ベクトルについて
のみ線形予測分析する後方予測方法を用いているので、
上述したＣＥＬＰ符号化方法やＶＳＬＥＰ符号化方法に
おいて用いられている前方予測方法に比べて、予測誤差
が大きい。このため、８ｋｂｉｔ／ｓ程度の符号化速度
では急激に波形歪が増大し、復号音声の品質が著しく劣
化してしまう。この発明は、このような背景の下になさ
れたもので、伝送路において誤りが発生した場合でも、
その影響をあまり受けずに、遅い符号化速度で音声の高
品質な符号化および復号化ができる音声の符号化方法を
提供することを目的とする。

【００２３】

【課題を解決するための手段】この発明は、音声データ
の複数サンプルを線形予測分析して予測係数を算出し、
該予測係数を量子化して合成フィルタに設定し、該合成
フィルタを、複数のピッチ周期ベクトルが記憶された適
応符号帳と、複数の雑音波形ベクトルが記憶された雑音
符号帳とからそれぞれ選択され、それぞれ所定の利得が
乗算されたピッチ周期ベクトルおよび雑音波形ベクトル
によって、前記音声データの複数サンプルからなるフレ
ーム単位に駆動して合成音声ベクトルを合成することを
利用して音声を符号化する音声の符号化方法において、
前記予測係数を量子化する際、この量子化の結果である
量子化パラメータベクトルを、現フレームの候補パラメ
ータベクトルと、１つ前のフレームの処理において用い
た候補パラメータベクトルとの加重平均によって表現す
る第１の処理、前記候補パラメータベクトルを複数の予
測パラメータ符号帳からそれぞれ選択される複数種類の
サブパラメータベクトルの和によって表現し、前記量子
化パラメータベクトルと、前記予測係数に対応した入力
パラメータベクトルとの歪が最小となるように前記複数
種類のサブパラメータベクトルを前記複数の予測パラメ
ータ符号帳からそれぞれ選択し、選択された複数種類の
サブパラメータベクトルを加算して得られた現フレーム
の候補パラメータベクトルが安定か否かを判断し、不安
定な場合には、所定の規則により前記現フレームの候補
パラメータベクトルを安定となるように変換する第２の
処理、前記適応符号帳および前記雑音符号帳から前記ピ
ッチ周期ベクトルおよび前記雑音波形ベクトルを選択す
る際、前記音声データの複数サンプルからなる入力音声
ベクトルと、前記合成音声ベクトルとの相関値をそれぞ
れ算出し、それぞれの相関値が大きいピッチ周期ベクト
ルおよび雑音波形ベクトルについてのみ最終的な選択の
ための演算を行う第３の処理、前記雑音符号帳を複数の
サブ雑音符号帳によって構成し、前記雑音波形ベクトル
は、各サブ雑音符号帳から選択された複数の励振ベクト
ルの和によって表現する第４の処理、前記ピッチ周期ベ
クトルおよび前記雑音波形ベクトルにそれぞれ乗算され
る利得があらかじめ記憶された２つの利得符号帳をそれ
ぞれ複数のサブ利得符号帳によって構成し、前記各利得
を各サブ利得符号帳の出力の和によって表現する第５の
処理、前記各利得が乗算された前記ピッチ周期ベクトル
および前記雑音波形ベクトルによって前記合成フィルタ
を駆動して合成音声ベクトルを得、得られた合成音声ベ
クトルと入力音声ベクトルとの歪が最小となるように前
記各サブ利得符号帳の出力を選択して、前記各利得を同
時に決定する第６の処理、選択された雑音波形ベクトル
に予測利得を乗算する予測利得手段を設け、現フレーム
の処理において前記予測利得および前記利得が乗算され
た前記雑音波形ベクトルと、過去のフレームの処理にお
いて前記予測利得および前記利得が乗算された前記雑音
波形ベクトルとに基づいて、次のフレームの処理におい
て前記雑音波形ベクトルに乗算すべき前記予測利得を予
測する第７の処理の少なくとも１つの処理を行うことを
特徴としている。

【００２４】

【作用】上記方法によれば、伝送路において誤りが発生
した場合でも、その影響をあまり受けずに、遅い符号化
速度で音声の高品質な符号化および復号化ができる。

【００２５】

【実施例】以下、図面を参照して、この発明の実施例に
ついて説明する。図１はこの発明の一実施例による音声
の符号化方法を用いた符号化装置の概略構成を表すブロ
ック図であり、この図において、図１６および図１７の
各部に対応する部分には同一の符号を付け、その説明を
省略する。予測係数決定部２において、入力端子１から
入力された複数サンプルの入力音声データについて線形
予測分析がなされ、合成フィルタ３の予測係数が計算さ
れ、決定される。これにより、予測係数量子化部４にお
いて、予測係数が量子化され、合成フィルタ３に設定さ
れる。

【００２６】いっぽう、適応符号帳１７および雑音符号
帳１８からは、歪パワー計算部１２によってそれぞれ選
択されたピッチ周期ベクトルおよび雑音波形ベクトルが
それぞれ取り出され、雑音波形ベクトルは、予測利得部
１６において、予測利得決定部１５によって設定された
予測利得が乗算される。予測利得決定部１５において
は、現在のフレームの処理における利得器１９の利得部
１９ｂの出力ベクトルのパワーと、過去に処理され、記
憶されている利得部１９ｂの出力ベクトルのパワーとに
基づいて線形予測分析がなされ、次のフレームにおいて
選択される雑音波形ベクトルに与えるパワー（すなわ
ち、予測利得）が計算されて決定され、予測利得部１６
に設定される。

【００２７】そして、選択されたピッチ周期ベクトルお
よび予測利得部１６の出力ベクトルは、歪パワー計算部
１２によって同時に決定され、利得器１９の利得部１９
ａおよび１９ｂに設定された利得が、利得部１９ａおよ
び１９ｂにおいて乗算されて出力される。これにより、
利得部１９ａの出力ベクトルと、利得部１９ｂの出力ベ
クトルとが加算器９において加算され、加算器９の出力
ベクトルが合成フィルタ３に駆動ベクトルとして供給さ
れ、合成フィルタ３において、合成音声ベクトルが合成
される。

【００２８】次に、減算器１１において、入力音声ベク
トルから合成音声ベクトルが減算されて、歪データが求
められ、この歪データが聴覚重み付けフィルタ２０にお
いて人間の聴覚の特性に対応した係数によって重み付け
された後、歪パワー計算部１２において、聴覚重み付け
フィルタ２０から出力された歪データのパワーが計算さ
れ、この歪データのパワーが最も小さくなるように、適
応符号帳１７および雑音符号帳１８それぞれからピッチ
周期ベクトルおよび雑音波形ベクトルがそれぞれ選択さ
れるとともに、利得部１９ａおよび１９ｂのそれぞれの
利得が設定される。これにより、符号出力部１３におい
て、予測係数、ピッチ周期ベクトルおよび雑音波形ベク
トルそれぞれに対して選択されたコードと利得などがビ
ット系列の符号に変換され、必要に応じて誤り訂正符号
が付加されて伝送される。

【００２９】次に、図２にこの発明の一実施例による音
声の符号化方法を用いた符号化装置のより詳細な構成を
表すブロック図を示す。この図において、図１の各部に
対応する部分には同一の符号を付け、その説明を省略す
る。アナログの音声信号がサンプリング周波数８ｋＨｚ
でサンプリングされて生成された入力音声データは、入
力端子１から入力され、８０サンプルを１フレームとし
て１つのベクトルにまとめられ、入力音声ベクトルとし
てバッファ２１に蓄積される。フレームは、さらに、４
０サンプルを単位とする２つのサブフレームに分割され
る。これ以降の処理は、フレーム単位、またはサブフレ
ーム単位で行われる。

【００３０】バッファ２１から出力された入力音声ベク
トルは、ソフトリミット部２２において、フレーム単位
でその振幅がチェックされ、入力音声ベクトルの振幅の
絶対値があらかじめ設定されたしきい値Ｌより大きい場
合、すなわち、入力音声ベクトルをＸ_Viとした時、｜Ｘ
_Vi｜＞Ｌである場合には、（２）または（３）式により
入力音声ベクトルが圧縮され、音声ベクトルＸ_VOとして
出力される。Ｘ_Vi＞０の場合には、Ｘ_VO＝ｎ_u＋Ｓ・・・（２）Ｘ_Vi＜０の場合には、Ｘ_VO＝−ｎ_u−Ｓ・・・（３）ただし、Ｓ＝Ｂ×ｔａｎ^-1｛（｜Ｘ_Vi｜−ｎ_u）／Ｂ｝・・・（４）ここで、Ｂおよびｎ_uはそれぞれ定数（たとえば、Ｂ＝
１６３８４，ｎ_u＝２５１６）である。なお、上述した
ソフトリミット部２２における処理は、入力音声ベクト
ルＸ_Viの絶対値がしきい値Ｌを越えた場合のみに行われ
るので、通常、すなわち、入力音声ベクトルが適正な値
の範囲内に入っている場合には、入力音声ベクトルに対
してなんらの影響も与えない。

【００３１】ソフトリミット部２２から出力された現在
処理すべきフレーム（以下、現フレームという）の入力
音声ベクトル（８０サンプルの入力音声データ）と、過
去に処理された１７６サンプル分の入力音声データとを
含めた計２５６サンプルの入力音声データについて、Ｌ
ＰＣ分析部２３において、線形予測分析がなされてＬＰ
Ｃ係数が計算され、決定される。線形予測分析には、自
己相関法、共分散法、またはラティス法など有効な方法
であれば、いずれの方法を用いてもよい。この実施例に
おいては、自己相関法を用いる。また、線形予測分析に
は、図３に示す形を有する分析窓を用い、分析次数を１
０次元とする。さらに、この線形予測分析には、（５）
式に示す伝達関数Ａ（ｚ）を用いるものとする。

【数１】したがって、ＬＰＣ分析部２３において、１０次のＬＰ
Ｃ係数α_i（ｉ＝１〜１０）が計算され、決定される。

【００３２】ＬＰＣ分析部２３において決定されたＬＰ
Ｃ係数α_iは、ＬＰＣ係数量子化部２４において、ＬＳ
Ｐパラメータに変換された後、量子化され、さらに、量
子化されたＬＳＰパラメータは、ＬＰＣ係数に変換され
る。この一連の処理によって得られたＬＰＣ係数は、量
子化されている。ＬＳＰパラメータの量子化に用いられ
たコードは、符号出力部１３においてビット系列に変換
された後、音声の復号化装置に伝送される。ＬＰＣ係数
α_iは、たとえば、ニュートンラプソン法によりＬＳＰ
パラメータに変換される。この実施例においては、ＬＳ
Ｐパラメータの次数は、ＬＰＣ係数と同一の１０次であ
る。

【００３３】ＬＳＰパラメータの量子化は、フレーム長
が１０ｍｓｅｃと短く、各フレーム間の相関が高いの
で、これを利用して多段ベクトル量子化方法を用いて行
う。ここで、図４にＬＰＣ係数量子化部２４内に設けら
れたベクトル量子化部の構成を表すブロック図を示す。
現フレームより１つ前のフレームの処理においてＬＳＰ
符号帳２５から取り出されたＬＳＰ符号ベクトルＶ_k-1
（ｋはフレーム番号）は、乗算器２６および２７におい
て、それぞれ乗算係数（１−ｇ₁）および（１−ｇ₂）が
乗算された後、切換スイッチ２８の入力端子Ｔ_aおよび
Ｔ_bに供給される。なお、符号ｇ₁およびｇ₂は、加重平
均の比率の定数である。切換スイッチ２８は、歪計算部
２９による歪計算結果に応じて切り換えられるようにな
っており、乗算器２６、あるいは２７のいずれかの出力
ベクトルが選択されて共通端子Ｔ_cを介して加算器３０
の一方の入力端に供給される。

【００３４】いっぽう、現フレームの処理においてＬＳ
Ｐ符号帳２５から取り出されたＬＳＰ符号ベクトルＶ_k
は、切換スイッチ３１のそれぞれの入力端子に供給され
る。この切換スイッチ３１は、切換スイッチ２８と同様
に、歪計算部２９による歪計算結果に応じて切り換えら
れるようになっており、選択されたＬＳＰ符号ベクトル
Ｖ_kは、乗算器３２および３３において、それぞれ乗算
係数ｇ₁およびｇ₂が乗算された後、切換スイッチ３４の
入力端子Ｔ_aおよびＴ_bに供給される。切換スイッチ３４
は、切換スイッチ２８および３１と同様に、歪計算部２
９による歪計算結果に応じて切り換えられるようになっ
ており、乗算器３２、あるいは３３のいずれかの出力ベ
クトルが選択されて共通端子Ｔ_cを介して加算器３０の
他方の入力端に供給される。

【００３５】これにより、加算器３０において、切換ス
イッチ２８および３４のそれぞれの出力ベクトルが加算
され、目的とする量子化された、フレーム番号ｋのＬＳ
ＰパラメータベクトルΩ_kが出力される。すなわち、こ
の量子化されたＬＳＰパラメータベクトルΩ_kは、
（６）式によって表される。 Ω_k＝（１−ｇ_m）Ｖ_k-1＋ｇ_mＶ_k・・・（６）（６）式において、ｍは１、あるいは２である。

【００３６】そして、歪計算部２９において、量子化す
る前のフレーム番号ｋのＬＳＰパラメータベクトルΨ_k
と、量子化されたフレーム番号ｋのＬＳＰパラメータベ
クトルΩ_kとの歪データが計算され、この歪データが最
も小さくなるように、切換スイッチ２８および３４が切
り換えられる。これにより、歪計算部２９からは、選択
されたＬＳＰ符号ベクトルＶ_Kのコードが符号Ｓ₁として
出力されるとともに、乗算器２６，２７および乗算器３
２，３３のそれぞれどちらの出力ベクトルを用いるかを
示す選択情報Ｓ₂が出力される。

【００３７】なお、ＬＳＰ符号ベクトルＶ_Kは、ＬＳＰ
符号帳２５の記憶容量を削減するために、２段のベクト
ルの和によって表現する。この実施例においては、ＬＳ
Ｐパラメータの次数は、上述したように、ＬＰＣ係数と
同一の１０次である。したがって、ＬＳＰ符号帳２５
は、１０次元のベクトルＥ₁が複数記憶された第１段Ｌ
ＳＰ符号帳２５_aと、低次と高次との２つに分けられた
それぞれ５次元のベクトルが複数記憶された第２段低次
ＬＳＰ符号帳２５_b1および第２段高次ＬＳＰ符号帳２５
_b2とからなる第２段ＬＳＰ符号帳２５_bとによって構成
される。そして、ＬＳＰ符号ベクトルＶ_Kは、（７）お
よび（８）式によって表される。ｆ＜５の場合は、Ｖ_k＝Ｅ_1n＋Ｅ^L _2f・・・（７）５≦ｆの場合は、Ｖ_k＝Ｅ_1n＋Ｅ^H _2f・・・（８）ここで、Ｅ_1nは第１段ＬＳＰ符号帳２５_aの出力ベクト
ルであり、ｎ＝１〜１２８である。すなわち、第１段Ｌ
ＳＰ符号帳２５_aには、１２８個の出力ベクトルＥ₁が記
憶されている。また、Ｅ^L _2lは第２段低次ＬＳＰ符号帳
２５_b1の出力ベクトル、Ｅ^H _2lは第２段高次ＬＳＰ符号
帳２５_b2の出力ベクトルである。

【００３８】次に、ベクトル量子化部の動作を図５に示
すフローチャートを参照して説明する。ステップＳＰ１
では、歪計算部２９は、切換スイッチ３１を適宜切り換
えることにより、第１段ＬＳＰ符号帳２５_aからＬＳＰ
パラメータベクトルΨ_kに近い出力ベクトルＥ_1nを数個
選択した後、ステップＳＰ２へ進む。ステップＳＰ２で
は、歪計算部２９は、選択した出力ベクトルＥ_1nの低次
および高次それぞれに、切換スイッチ３１を適宜切り換
えることにより、第２段ＬＳＰ符号帳２３_bの第２段低
次ＬＳＰ符号帳２５_b1および第２段高次ＬＳＰ符号帳２
５_b2からそれぞれ選択した出力ベクトルＥ^L _2fおよびＥ^H
_2fを加算してＬＳＰ符号ベクトルＶ_Kとした後、ステッ
プＳＰ３へ進む。

【００３９】ステップＳＰ３では、歪計算部２９は、ス
テップＳＰ２の処理で得られたＬＳＰパラメータベクト
ルＶ_Kが安定であるか否かを判断する。この判断を行う
のは、このＬＳＰパラメータベクトルＶ_Kが設定される
合成フィルタ３を安定して動作させるためである。そし
て、合成フィルタ３が安定して動作するためには、得ら
れた１０次元のＬＳＰパラメータベクトルＶ_kの各項ω₁
〜ω₁₀の値は、（９）式に示す関係を満足してなければ
ならない。０＜ω₁＜ω₂＜……＜ω₉＜ω₁₀＜π・・・（９）そして、歪計算部２９は、ＬＳＰパラメータベクトルＶ
_Kの各項ω₁〜ω₁₀の値が（９）式に示す関係を満足して
いないため、不安定であるならば、安定となるように変
換する。

【００４０】次に、安定な、あるいは安定となるように
変換されたＬＳＰパラメータベクトルＶ_Kは、乗算器３
２および３３において、それぞれ乗算係数ｇ₁およびｇ₂
が乗算された後、乗算器３２、あるいは３３のいずれか
一方の出力ベクトルが切換スイッチ３４を経て加算器３
０の他方の入力端に供給される。いっぽう、現フレーム
より１つ前のフレームの処理においてＬＳＰ符号帳２５
から取り出されたＬＳＰ符号ベクトルＶ_k-1は、乗算器
２６および２７において、それぞれ乗算係数（１−
ｇ₁）および（１−ｇ₂）が乗算された後、乗算器２６、
あるいは２７のいずれか一方の出力ベクトルが切換スイ
ッチ２８を経て加算器３０の一方の入力端に供給されて
いる。これにより、加算器３０において、切換スイッチ
２８の出力ベクトルと切換スイッチ３４の出力ベクトル
との加重平均が求められ、ＬＳＰパラメータベクトルΩ
_kが出力される。

【００４１】したがって、歪計算部２９は、ステップＳ
Ｐ４の処理へ進み、ＬＳＰパラメータベクトルΨ_kとＬ
ＳＰパラメータベクトルΩ_kとの歪データを計算した
後、ステップＳＰ５へ進む。ステップＳＰ５では、歪計
算部２９は、ステップＳＰ４の処理で計算された歪デー
タが最小であるか否かを判断する。この判断結果が「Ｎ
Ｏ」の場合には、歪計算部２９は、切換スイッチ２８、
あるいは３４を切り換えた後、ステップＳＰ２の処理に
戻り、上述したステップＳＰ２〜ステップＳＰ５の処理
を、ステップＳＰ１の処理で選択した複数個の出力ベク
トルＥ_1nについて繰り返す。そして、ステップＳＰ４の
処理で計算された歪データが最小となると、ステップＳ
Ｐ５の判断結果が「ＹＥＳ」となるので、歪計算部２９
は、ＬＳＰ符号ベクトルＶ_Kを決定し、そのコードを符
号Ｓ₁として出力するとともに、選択情報Ｓ₂を出力し、
それぞれベクトル量子化部内部の復号化部に伝送する。
この復号化部は、図４に示す構成のうち、ＬＳＰ符号帳
２５と切換スイッチ３１とを有している。

【００４２】これにより、復号化部は、ステップＳＰ６
の処理へ進み、伝送された符号Ｓ₁に基づいて切換スイ
ッチ３１を切り換え、第１段ＬＳＰ符号帳２５_aから出
力ベクトルＥ_1nを選択した後、ステップＳＰ７へ進む。
ステップＳＰ７では、復号化部は、選択した出力ベクト
ルＥ_1nの低次および高次それぞれに、伝送された選択情
報Ｓ₂に基づいて切換スイッチ３１を切り換え、第２段
ＬＳＰ符号帳２３_bの第２段低次ＬＳＰ符号帳２５_b1お
よび第２段高次ＬＳＰ符号帳２５_b2からそれぞれ選択し
た出力ベクトルＥ^L _2fおよびＥ^H _2fを加算してＬＳＰ符号
ベクトルＶ_Kとした後、ステップＳＰ８へ進む。

【００４３】ステップＳＰ８では、復号化部は、ステッ
プＳＰ７の処理で得られたＬＳＰパラメータベクトルＶ
_Kが安定であるか否かを判断する。そして、復号化部
は、ＬＳＰパラメータベクトルＶ_Kが不安定であるなら
ば、安定となるように変換する。これにより、安定な、
あるいは安定となるように変換されたＬＳＰパラメータ
ベクトルＶ_Kは、次のフレームにおいて、過去のＬＳＰ
符号ベクトルＶ_k-1として用いられる。

【００４４】次に、再び図２の説明に戻る。この実施例
による音声の符号化装置において符号帳から最適なベク
トルを探索する際、入力音声ベクトルと合成音声ベクト
ルとの比較を、これらの差である歪データが最小になる
こと、すなわち、ＳＮが最大になることだけで行うと、
量子化雑音によって伝送先における復号音声の品質が劣
化してしまう。このため、聴覚重み付けフィルタ２０
は、符号化雑音感を低減するために用いられる。

【００４５】聴覚重み付けフィルタ２０の伝達関数Ｗ
（ｚ）は、（１０）式によって表される。

【数２】ここで、

【数３】

【数４】（１１）式および（１２）式において、係数α_iは、Ｌ
ＰＣ分析部２３において得られた量子化されていないＬ
ＰＣ係数である。また、γ₁およびγ₂は定数（たとえ
ば、γ₁＝０．９，γ₂＝０．６）である。この聴覚重み
付けフィルタ２０から聴覚重み付けされた入力音声ベク
トルおよび合成音声ベクトルが得られる。

【００４６】ところで、図１に示す合成フィルタ３は、
自己回帰（Auto-Regressive；ＡＲ）モデルの伝達関数
｛１／Ａ（ｚ）｝を有し、上述した聴覚重み付けフィル
タ２０は、自己回帰移動平均（Auto-Regressive Moving
Average；ＡＲＭＡ）モデルの伝達関数Ｗ（ｚ）を有す
る。そして、合成フィルタ３および聴覚重み付けフィル
タ２０は、ともにＩＩＲフィルタによってしか実現でき
ないが、このＩＩＲフィルタは規模が大きくなってしま
うとともに、後述する適応符号帳１７および雑音符号帳
１８それぞれからの最適なベクトルの探索には不都合で
ある。

【００４７】そこで、この実施例において、図６に示す
ように、合成フィルタ３と聴覚重み付けフィルタ２０と
の縦続接続を１個のＦＩＲフィルタ３５によって表現す
る。そして、この実施例においては、このＦＩＲフィル
タ３５の係数であるインパルスレスポンス係数Ｈが適応
符号帳１７および雑音符号帳１８のそれぞれから最適な
ベクトルを探索する際に用いられるのである。

【００４８】図２に示すインパルスレスポンス算出部３
６は、上述したインパルスレスポンス係数Ｈを、合成フ
ィルタ３の係数である量子化されたＬＰＣ係数と、聴覚
重み付けフィルタ２０の係数である聴覚重み付け係数と
により算出する。具体的には、インパルスレスポンス係
数Ｈは、図６（１）に示す、縦続接続された合成フィル
タ３および聴覚重み付けフィルタ２０にインパルスを入
力し、得られた出力ベクトルを有限の長さ（この実施例
においては、サブフレーム長の４０サンプル）で打ち切
ることによって得られた各サンプルの値である。このイ
ンパルスレスポンス係数Ｈは、実際は、値Ｈ（０），Ｈ
（１），・・・，Ｈ（３９）であるが、他の式と関連づ
けるために、（１３）式で表される。

【数５】

【００４９】ターゲット入力音声ベクトル算出部３７
は、適応符号帳探索部３８および雑音符号帳探索部３９
のそれぞれにおいて最適なベクトルを探索する際に用い
られるターゲット入力音声ベクトルＸ_Tを算出する。タ
ーゲット入力音声ベクトルＸ_Tは、（１４）式に示すよ
うに、聴覚重み付けフィルタ２０において聴覚重み付け
された入力音声ベクトルＸ_Wから、過去に局部復号化部
４０において復号化され、聴覚重み付けフィルタ２０に
おいて聴覚重み付けされた復号音声ベクトルのゼロ入力
応答ベクトルＸ_Zを減算して算出する。ここで、ゼロ入
力応答ベクトルＸ_Zとは、現フレームの１つの前のフレ
ームまでに処理された復号音声ベクトルが現フレームに
影響を及ぼす成分であり、合成フィルタ３にゼロ系列か
らなるベクトルを入力することによって得られる。Ｘ_T＝Ｘ_W−Ｘ_Z・・・（１４）

【００５０】ここで、適応符号帳探索部３８および雑音
符号帳探索部３９において行われる予備選択について説
明する。適応符号帳探索部３８および雑音符号帳探索部
３９においては、適応符号帳１７および雑音符号帳１８
のそれぞれに記憶されている複数のピッチ周期ベクトル
および複数の雑音波形ベクトルの中から（１５）式で表
される歪データｄ’のパワーが最小となるピッチ周期ベ
クトルおよび雑音波形ベクトルが選択される。ｄ’＝｜Ｘ_T−ｇ’ＨＶ’_i｜²・・・（１５）（１５）式において、Ｖ’_i（ｉ＝１〜Ｎ；Ｎは符号帳
サイズ）は適応符号帳１７または雑音符号帳１８から選
択されたピッチ周期ベクトルまたは雑音波形ベクトル、
ｇ’は図１に示す利得器１９の各利得部１９ａまたは１
９ｂに設定される利得、Ｈは上述したインパルスレスポ
ンス係数であり、ＨＶ’_iは合成音声ベクトルという。

【００５１】ターゲット入力音声ベクトルＸ_Tに対して
最適なピッチ周期ベクトルまたは雑音波形ベクトルＶ
_optを探索するためには、既に〔発明が解決しようとす
る課題〕の項において説明したように、すべてのベクト
ルＶ’_iについて、（１５）式の演算を行わなければな
らず、膨大な演算量が必要となる。したがって、このよ
うな演算をハードウェアによって実行するためには、演
算量を削減する必要がある。特に、合成音声ベクトルＨ
Ｖ’_iを演算するフィルタリングが演算の多くの部分を
占めているので、フィルタリングの回数を削減すること
が各探索部における全演算量の削減につながる。そこ
で、以下に説明する予備選択は、このフィルタリングの
回数を削減するために行われるのである。

【００５２】まず、上記（１５）式は、（１６）式に示
すように展開することができる。ｄ’＝｜Ｘ_T｜²−２ｇ’Ｘ_T ^TＨＶ’_i＋｜ｇ’ＨＶ’_i｜²・・・（１６）（１６）式において、第２項のターゲット入力音声ベク
トルＸ_Tと合成音声ベクトルＨＶ’_iとの相関値Ｘ_T ^TＨ
Ｖ’_iの値が大きい場合には、全体の歪データｄ’は小
さくなる。そのため、この相関値Ｘ_T ^TＨＶ’_iの値によ
って各符号帳からベクトルＶ’_iをあらかじめ選択す
る。すなわち、歪データｄ’を各符号帳に記憶されてい
るすべてのベクトルＶ’_iについて演算するのではな
く、相関値Ｘ_T ^TＨＶ’_iだけをすべてのベクトルＶ’_iに
ついて演算し、その値が大きいベクトルＶ’_iについて
のみ歪データｄ’を演算する。

【００５３】ところで、相関値Ｘ_T ^TＨＶ’_iの演算にお
いて、一般的には、合成音声ベクトルＨＶ’_iを演算し
た後、ターゲット音声ベクトルＸ_Tと合成音声ベクトル
ＨＶ’_iとの相関演算を行う。しかしながら、このよう
な演算方法では、合成音声ベクトルＨＶ’_iの計算にＮ
回のフィルタリング演算とＮ回の相関演算とが必要とな
る。というのは、ベクトルＶ’_iは、符号帳サイズＮだ
けあるからである。

【００５４】そこで、この実施例においては、J-P. Ado
ul等によって、文献"Fast CELP Coding based on algeb
raic dodes" (Proc. ICASSP '87 pp. 1957-1960)におい
て提案されている後方フィルタリングを採用する。これ
は、相関値Ｘ_T ^TＨＶ’_iの演算において、Ｘ_T ^TＨをまず
演算し、次に、（Ｘ_T ^TＨ）Ｖ’_iの演算を行う。この演
算方法を採用することにより、相関値Ｘ_T ^TＨＶ’_iは、
１回のフィルタリングとＮ回の相関演算とによって求め
られる。そして、相関値Ｘ_T ^TＨＶ’_iの大きな任意の個
数のベクトルＶ’_iを選択し、この選択された任意の個
数のベクトルＶ’_iについてのみ合成音声ベクトルＨ
Ｖ’_iのフィルタリングを演算すればよく、演算量を大
幅に削減することができる。

【００５５】再び図２の説明に戻る。適応符号帳探索部
３８は、適応符号帳１７と、予備選択部４１と、最適ベ
クトル決定部４２とから構成されており、現フレームの
波形に一番合う過去の波形ベクトル（ピッチ周期ベクト
ル）の探索をサブフレーム単位で行う。適応符号帳１７
に記憶される各ピッチ周期ベクトルは、それぞれ復号音
声ベクトルを逆フィルタに通すことによって得られる。
逆フィルタの係数は、量子化されたＬＰＣ係数であり、
逆フィルタの出力ベクトルは、復号音声ベクトルの残差
波形ベクトルである。適応符号帳１７の探索範囲は、図
７に示すように、最小１６サンプルから最大１４３サン
プルまでの１２８サンプルである。つまり、整数遅延分
として７ビットを用いる。

【００５６】探索範囲を図７に示すように３つの部分Ａ
〜Ｃに分け、サンプリング周波数を８ｋＨｚとし、その
分解能を１とすると、１６〜４７サンプルの範囲（範囲
Ａ）は４倍の分解能に、４８〜７９サンプルの範囲（範
囲Ｂ）は２倍の分解能にそれぞれアップサンプリングを
行う。これは、サンプリング周波数が８ｋＨｚであるの
で、その精度を補うためである。そして、上述した整数
遅延分の７ビットに、これらのアップサンプリングにお
ける小数遅延（フラクショナルディレイ）分の１ビット
を加えた計８ビットをピッチ周期ベクトルの位置情報の
表現に用いる。なお、アップサンプリングは、該当する
サンプル点を含む前後３サンプルの値を用いてシンク関
数に基づいて行う。

【００５７】予備選択部４１は、選択すべきピッチ周期
ベクトルの候補（以下、ピッチ候補という）の予備選択
を２回行う。１回目は整数遅延分に対してのみ行い、２
回目は１回目において選択されたピッチ候補が範囲Ａま
たは範囲Ｂにあれば、その選択されたピッチ候補の前後
の小数遅延分を含めて４つまたは２つのピッチ候補につ
いてさらに予備選択を行う。

【００５８】まず、１回目の予備選択においては、適応
符号帳１７において作成された過去の復号音声ベクトル
の残差波形ベクトルにおいて、整数遅延分の探索範囲１
６〜４７サンプルから現フレームに最も合う残差波形ベ
クトルの切り出し点を求める。この実施例においては、
サブフレーム長が４０サンプルであるので、図８に示す
ように、検索範囲Ｔ_Pが４０サンプルより狭い場合に
は、その検索範囲Ｔ_P内の残差波形ベクトルを繰り返し
用いる。残差波形ベクトルより切り出した波形ベクトル
Ｐ_dが作る音声波形ベクトルＨＰ_dとターゲット音声ベク
トルＸ_Tとの相関値ＣＯＲを（１７）式に基づいて求め
る。ＣＯＲ＝Ｘ_T ^TＨＰ_d・・・（１７）（１７）式において、ｄ＝１〜１２８である。次に、１
２８個の相関値ＣＯＲからその値が大きいＭ個を選択す
る。Ｍ個の個数については自由に設定できるが、たとえ
ば、Ｍ＝１６とする。

【００５９】２回目の予備選択は、１回目の予備選択に
おいて選択されたＭ個の相関値ＣＯＲを有するＭ個のピ
ッチ候補について行う。選択されたピッチ候補が検索範
囲Ａから選択されたピッチ候補であれば、整数遅延分の
前後の３つの小数遅延分に対する切り出し点より残差波
形ベクトルを切り出し、これら３つの波形ベクトルと、
選択されたピッチ候補との４つの波形ベクトルについ
て、もう一度ターゲット音声ベクトルＸ_Tとの相関値Ｃ
ＯＲを（１７）式に基づいて求める。そして、これら４
つの波形ベクトルのうち、最も相関値ＣＯＲが大きな波
形ベクトルを最終的なピッチ候補として残す。

【００６０】また、選択されたピッチ候補が検索範囲Ｂ
から選択されたピッチ候補であれば、サンプル値の間の
切り出し点より残差波形ベクトルを切り出し、この波形
ベクトルと、選択されたピッチ候補との２つの波形ベク
トルについて、もう一度ターゲット音声ベクトルＸ_Tと
の相関値ＣＯＲを（１７）式に基づいて求める。そし
て、これら２つの波形ベクトルのうち、相関値ＣＯＲが
大きな方の波形ベクトルを最終的なピッチ候補として残
す。以上説明した２回の予備選択によって、最終的にＭ
個（たとえば、１６個）のピッチ候補が選択される。

【００６１】最終ベクトル決定部４２は、予備選択部４
１において選択されたピッチ候補の中から最適なピッチ
候補を出力すべきピッチ周期ベクトルとして決定する。
上述した（１６）式は、最適な利得ｇ’を（１８）式に
示すように設定すると、（１９）式に示すように変形で
きる。

【数６】

【数７】そして、最も小さい歪データｄ’を与えるピッチ候補を
求めることは、（１９）式の第２項を最大にするピッチ
候補を求めることに他ならない。したがって、この最終
ベクトル決定部４２においては、上述した予備選択部４
１において選択されたＭ個のピッチ候補について（１
９）式の第２項をそれぞれ計算し、その計算結果が最大
となるピッチ候補を出力すべきピッチ周期ベクトルＨＰ
として決定する。

【００６２】雑音符号帳探索部３９は、雑音符号帳１８
と、予備選択部４３と、最適ベクトル決定部４４とから
構成されており、現フレームの波形に一番合う波形ベク
トル（雑音波形ベクトル）を、雑音符号帳１８に記憶さ
れている複数の雑音波形ベクトルの中からサブフレーム
単位で探索する。雑音符号帳１８は、図９に示すよう
に、サブ符号帳１８ａおよび１８ｂから構成されてお
り、サブ符号帳１８ａおよび１８ｂには、それぞれ複数
の励振ベクトルが記憶されている。

【００６３】そして、雑音波形ベクトルＣ_dは、（２
０）式に示すように、２つの励振ベクトルの和によって
表される。Ｃ_d＝θ₁・Ｃ_sub1p＋θ₂・Ｃ_sub2q・・・（２０）（２０）式において、Ｃ_sub1pおよびＣ_sub2qはそれぞれ
サブ符号帳１８ａおよび１８ｂに記憶されている励振ベ
クトル、θ₁およびθ₂はそれぞれ励振ベクトルＣ_sub1p
およびＣ_sub2qの＋、あるいは−のサイン、ｄ＝１〜１
２８、ｐ＝１〜１２８、ｑ＝１〜１２８である。以上説
明したように、１つの雑音波形ベクトルＣ_dを２つの励
振ベクトルＣ_sub _1pおよびＣ_sub2qによって表現し、これ
らのコードをビット系列の符号を伝送することにより、
これらの符号の一方が伝送路で誤った場合でも、他方の
符号によって伝送路誤りの影響を少なくすることができ
る。

【００６４】また、この実施例においては、励振ベクト
ルＣ_sub1pおよびＣ_sub2qをそれぞれ７ビットで表現し、
サインθ₁およびθ₂を１ビットで表現しているが、この
雑音波形ベクトルＣ_dを従来のように単独で表すと、本
体１５ビット、サイン１ビットとなり、雑音符号帳に多
くの記憶容量が必要で符号帳サイズが大きすぎてしま
う。しかしながら、この実施例によれば、雑音波形ベク
トルＣ_dを２つの励振ベクトルＣ_sub1pおよびＣ_sub2qの
和によって表しているので、雑音符号帳１８の符号帳サ
イズを従来に比べて大幅に削減できる。したがって、雑
音符号帳１８に記憶される雑音波形ベクトルＣ_dを、実
際の音声ベクトルが多数記憶された音声データベースを
用いて実際の音声ベクトルにマッチするように学習して
求めることができる。

【００６５】予備選択部４３は、ターゲット入力音声ベ
クトルＸ_Tに一番合う雑音波形ベクトルＣ_dを選択するた
めに、サブ符号帳１８ａおよび１８ｂからそれぞれ励振
ベクトルＣ_sub1pおよびＣ_sub2qを予備選択する。すなわ
ち、それぞれの励振ベクトルＣ_sub1pおよびＣ_sub2qと、
ターゲット入力音声ベクトルＸ_Tとの相関値を演算し、
選択すべき雑音波形ベクトルＣ_dの候補（以下、雑音候
補という）の予備選択を行う。

【００６６】この雑音波形ベクトルの探索は、量子化効
率を高めるために、各雑音候補を先に求めたピッチ周期
ベクトルＨＰに対して直交化して行う。ピッチ周期ベク
トルＨＰに対して直交化された雑音波形ベクトル〔ＨＣ
_d〕は、（２１）式で表される。

【数８】次に、この直交化された雑音波形ベクトル〔ＨＣ_d〕と
ターゲット入力音声ベクトルＸ_T ^Tとの相関値Ｘ_T ^T〔ＨＣ
_d〕は、（２２）式で与えられる。

【数９】そして、相関値Ｘ_T ^T〔ＨＣ_d〕によって雑音候補の予備
選択を行う。（２２）式において、第２項の分子項（Ｈ
Ｃ_d）^TＨＰは、（ＨＰ）^TＨＣ_dと等価である。そこで、
（２２）式の第１項Ｘ_T ^TＨＣ_dと（ＨＰ）^TＨＣ_dとに対
して先に説明した後方フィルタリングを適用する。雑音
波形ベクトルＣ_dは、（２０）式に示すように励振ベク
トルＣ_sub1pとＣ_sub2qとの和であるので、相関値Ｘ
_T ^T〔ＨＣ_d〕は、（２３）式で表される。Ｘ_T ^T〔ＨＣ_d〕＝Ｘ_T ^T〔ＨＣ_sub1p〕＋Ｘ_T ^T〔ＨＣ_sub2q〕・・・（２３）したがって、（２２）式に示す演算を、それぞれの励振
ベクトルＣ_sub1pおよびＣ_sub2qについて行い、算出され
たそれぞれの相関値の中で値が大きなＭ個をそれぞれ選
択する。

【００６７】最適ベクトル決定部４４は、予備選択部４
３において選択されたそれぞれＭ個の励振ベクトルＣ
_sub1pおよびＣ_sub2qの中から最適な組み合わせの雑音候
補を出力すべき雑音波形ベクトルとして決定する。上述
したピッチ候補の最適候補決定の手法と同様、ターゲッ
ト入力音声ベクトルＸ_Tと雑音候補とから求められる歪
データｄ’’を表す（２４）式の第２項が最大となる励
振ベクトルＣ_sub1pとＣ_sub2qとの組み合わせを探索す
る。

【数１０】各サブ符号帳１８ａおよび１８ｂ毎に上述した予備選択
によってそれぞれＭ個の励振ベクトルＣ_sub1pおよびＣ
_sub2qを選択してあるので、（２４）式に示す演算をト
ータルＭ²回行えばよい。

【００６８】以上説明したように、この実施例では、予
備選択部４３においてそれぞれＭ個の励振ベクトルＣ
_sub1pおよびＣ_sub2qの予備選択を行うとともに、最適ベ
クトル決定部４４においてこれらそれぞれＭ個の励振ベ
クトルＣ_sub1pおよびＣ_sub2qの最適な組み合わせを選択
しているので、伝送路誤りに対してさらに耐性が向上す
る。

【００６９】すなわち、既に説明したように、１つの雑
音波形ベクトルＣ_dを２つの励振ベクトルＣ_sub1pおよび
Ｃ_sub2qによって表現しているので、これらの符号の一
方が伝送路で誤った場合でも、他方の符号がその伝送路
誤りを補うことができるが、予備選択によりあらかじめ
ターゲット入力音声ベクトルＸ_T ^Tと相関の高い励振ベク
トルＣ_sub1pおよびＣ_sub2qを選択し、さらにこれらの励
振ベクトルＣ_sub1pおよびＣ_sub2qの最適な組み合わせを
出力すべき雑音波形ベクトルとして決定しているので、
伝送路誤りが発生していない雑音波形ベクトルもターゲ
ット入力音声ベクトルＸ_T ^Tと相関が高く、予備選択を行
わない場合に比べて伝送路誤りの影響を少なくできる。

【００７０】ここで、図１０に従来の１つの雑音符号帳
から選択された雑音波形ベクトルと、この実施例による
サブ符号帳１８ａおよび１８ｂからそれぞれ予備選択さ
れた励振ベクトルＣ_sub1pおよびＣ_sub2qを最適に組み合
わせた雑音波形ベクトルとのそれぞれの符号を伝送した
場合の伝送路誤り率とＳＮとの関係を示す。曲線ａが従
来例、曲線ｂがこの実施例によるものである。なお、各
雑音波形ベクトルのサイズは、演算量を考慮して１０ビ
ットとし、また、伝送路誤りは、雑音波形ベクトルにの
み発生させている。図１０によれば、伝送路誤りがない
場合には、従来例および実施例ともほぼ等しいＳＮであ
るが、誤り率が高くなるにつれて従来例と実施例との差
が大きくなっており、実施例の方が伝送路誤りに強いこ
とがわかる。

【００７１】また、図１１は、誤り率をパラメータ
（０，０．１，１，３％）とした場合の、各サブ符号帳
１８ａおよび１８ｂから選択される励振ベクトルＣ
_sub1pおよびＣ_s _ub2qの候補数ＭとＳＮとの関係を示す。
図１１によれば、候補数Ｍが１６の場合でもすべての候
補（１２８個）について探索を行ったのと同じＳＮが得
られている。したがって、候補数Ｍが１２８の場合に
は、（２４）式の演算を１６，３８４回行わなければな
らないが、候補数Ｍが１６の場合には、２５６回でよ
く、ＳＮを低下させることなく、演算量を大幅に削減す
ることができる。

【００７２】ベクトル量子化（Vector Quantization：
ＶＱ）利得探索部４５は、図１２に示すように、予測利
得決定部１５と、予測利得部１６と、ＶＱ利得決定部４
６とから構成されている。予測利得決定部１５において
は、現在のフレームの処理における利得器１９の利得部
１９ｂの出力ベクトルのパワーと、過去に処理された利
得部１９ｂの出力ベクトルのパワーとについて線形予測
分析がなされ、次のフレームにおいて選択される雑音波
形ベクトルに与える予測利得が計算され、決定されて予
測利得部１６に設定される。また、ＶＱ利得部４６にお
いては、ピッチ周期ベクトルと雑音波形ベクトルとの利
得が計算され、決定されて利得器１９の利得部１９ａお
よび１９ｂに設定される。

【００７３】予測利得決定部１５は、雑音波形ベクトル
の予測利得を予測する。サブ符号帳１８ａおよび１８ｂ
にそれぞれ記憶されている励振ベクトルＣ_sub1pおよび
Ｃ_sub _2qの振幅は、ターゲット入力音声ベクトルＸ_Tの振
幅に比べて大きくないため、これらを組み合わせた雑音
波形ベクトルに適切な利得を与える必要がある。しかし
ながら、この利得すべてを、ＶＱ利得決定部４６内に設
けられた利得器１９（あらかじめ複数の利得ベクトルが
記憶された利得符号帳によって構成されている。以下、
利得符号帳１９という）を用いて与えようとすると、タ
ーゲット入力音声ベクトルＸ_Tのダイナミックレンジが
大きいため、利得符号帳１９に多くのビット数が必要と
なる。いっぽう、利得符号帳１９に充分なビットを与え
ない場合には、雑音波形ベクトルの量子化誤差による量
子化雑音が増加してしまう。

【００７４】そこで、上記不都合を防止するために、こ
の実施例においては、図１２に示すように、予測利得部
１５において、あらかじめ雑音波形ベクトルの利得を過
去に利得符号帳１９から出力されたベクトルのパワーに
基づいてターゲット入力音声ベクトルＸ_Tのレベルに応
じて予測し、ＶＱ利得決定部４６では残りの利得を調整
する構成としている。これにより、利得符号帳１９に多
くのビット数が必要ないばかりでなく、振幅の小さいタ
ーゲット入力音声ベクトルＸ_Tに対しても精度よく追随
できる。また、利得符号帳１９は、ベクトル量子化によ
って量子化効率を向上させるとともに、伝送路誤りに対
する耐性を向上させるために、２つのサブ利得符号帳１
９ａおよび１９ｂに分割されている。なお、図１の説明
においては、符号１９ａおよび１９ｂを利得部と呼んで
いる。

【００７５】そして、（２５）式で表される歪データｄ
_Gが最小となるサブ利得符号帳１９ａおよび１９ｂの出
力ベクトルの組み合わせを探索する。ｄ_G＝｜Ｘ_T−（ｇ_1pu＋ｇ_2pv）ＨＰ−ｇ₀（ｇ_1cu＋ｇ_2cv）ＨＣ｜²・・・（２５）（２５）式において、Ｘ_Tはターゲット入力音声ベクト
ル、ＨＰはピッチ周期ベクトル、ＨＣは雑音波形ベクト
ル、｛ｇ_1pu，ｇ_2pv｝はサブ符号帳１９ａの出力ベクト
ル、｛ｇ_1cu，ｇ_2cv｝はサブ符号帳１９ｂの出力ベクト
ルである。（２５）式からわかるように、ピッチ周期ベ
クトルＨＰおよび雑音波形ベクトルＨＣのそれぞれに対
する利得は、２つの利得の和によって表現されており、
（２５）式で表される歪データｄ_Gが最小となる符号の
組み合わせ｛ｕ，ｖ｝が探索される。

【００７６】ここで、図１３に、ピッチ周期ベクトルお
よび雑音波形ベクトルに与える利得を、従来の１つの利
得符号帳の出力ベクトルによって表現した場合と、この
実施例において２つのサブ利得符号帳の出力ベクトルの
和によって表現した場合との伝送誤り率に対するＳＮの
特性例を示す。曲線ａが従来例、曲線ｂがこの実施例で
ある。図１３によれば、利得を２つのサブ利得符号帳の
出力ベクトルの和によって表現した方が伝送誤りに強い
ことがわかる。

【００７７】図２に示す局部復号化部４０は、この符号
化装置において次のフレームに対する処理のために、図
２に示す構成要素各部から出力され、復号化装置に伝送
される各種データと同じデータを用いて復号音声ベクト
ルを合成する。なお、局部復号化部４０の構成は、以下
に示す復号化装置と同一である。

【００７８】図１４は復号化装置の構成を表すブロック
図であり、この図において、図２、図９および図１２の
各部に対応する部分には同一の符号を付け、その説明を
省略する。この復号化装置は、伝送された符号に基づい
て、復号音声ベクトルを合成する。符号入力部４７は、
伝送されたビット系列の符号を元の形式の情報（コー
ド）に変換した後、変換された各コードのうち、各符号
帳１７，１８，１９および２５にそれぞれ記憶されてい
る各ベクトルに関するコードを各符号帳１７，１８，１
９および２５に供給する。これにより、各符号帳１７，
１８，１９および２５から、供給されたコードに該当す
るベクトルが出力される。

【００７９】また、符号入力部４７において変換された
コードに基づいてＬＳＰ符号帳２５から出力されたＬＳ
Ｐパラメータベクトルは、前のフレームのＬＳＰパラメ
ータベクトルと加算され、目的とするＬＳＰパラメータ
となる。これにより、ＬＳＰ変換部４８において、ＬＳ
ＰパラメータがＬＰＣ係数に変換された後、伝達関数
｛１／Ａ（ｚ）｝を有する合成フィルタ４９に設定され
る。

【００８０】そして、雑音符号帳１８から出力された雑
音波形ベクトルは、予測利得部１６において、予測利得
決定部１５によって設定された予測利得が乗算される。
予測利得決定部１５においては、現在のフレームの処理
における利得符号帳１９のサブ利得符号帳１９ｂの出力
ベクトルのパワーと、過去に処理された利得符号帳１９
のサブ利得符号帳１９ｂの出力ベクトルのパワーとにつ
いて線形予測分析がなされ、次のフレームにおいて選択
される雑音波形ベクトルに与える予測利得が計算され、
決定される。

【００８１】そして、適応符号帳１７から出力されたピ
ッチ周期ベクトルおよび予測利得部１６の出力ベクトル
は、利得符号帳１９のサブ利得符号帳１９ａおよび１９
ｂに設定された利得が乗算されて出力される。これによ
り、サブ利得符号帳１９ａの出力ベクトルと、サブ利得
符号帳１９ｂの出力ベクトルとが加算器９において加算
され、加算器９の出力ベクトルが合成フィルタ４９に駆
動ベクトルとして供給され、合成フィルタ４９におい
て、合成音声ベクトルが合成される。次に、ポストフィ
ルタ係数算出部５０において、合成音声ベクトルが分析
され、その分析結果に基づいた係数がポストフィルタ５
１に設定される。これにより、合成音声ベクトルが、ポ
ストフィルタ５１を通過することにより、たとえば、ホ
ルマント強調、ピッチ強調および高域強調されて復号音
声ベクトルとして出力される。

【００８２】ここで、図１５に、従来例およびこの実施
例による音声の符号化装置によって符号化され、伝送さ
れて復号化装置において復号化された場合の復号音声の
品質をオピニオン試験によって評価した結果を示す。こ
の図１５には、伝送路誤りのない場合に符号化装置にお
ける入力音声データのレベルを３段階（Ａ：大，Ｂ：
中，Ｃ：小）とした際の復号音声の品質と、ランダム誤
り率が０．１％である場合Ｄの復号音声の品質とを示し
ている。斜線の棒グラフが従来のＡＤＰＣＭによるも
の、黒く塗りつぶした棒グラフがこの実施例によるもの
である。図１５によれば、この実施例による音声の符号
化装置は、伝送路誤りがない時には入力音声データのレ
ベルに関係なく、ＡＤＰＣＭと同等の品質が得られ、伝
送路誤りがある時にはＡＤＰＣＭより品質がよいことが
わかる。すなわち、この実施例による音声の符号化装置
は、伝送路誤りに対してロバストである。

【００８３】以上説明したように、上述した一実施例に
よれば、８ｋｂｉｔ／ｓの符号化速度で国際標準である
３２ｋｂｉｔ／ｓの符号化速度のＡＤＰＣＭなみの高品
質な音声の符号化・復号化が実現できる。また、伝送路
においてビット誤りが発生した場合でも、その影響を受
けずに、良い品質の復号音声を得ることができる。以
上、この発明の実施例を図面を参照して詳述してきた
が、具体的な構成はこの実施例に限られるものではな
く、この発明の要旨を逸脱しない範囲の設計の変更等が
あってもこの発明に含まれる。

【００８４】

【発明の効果】以上説明したように、この発明によれ
ば、伝送路において誤りが発生した場合でも、その影響
をあまり受けずに、遅い符号化速度で音声の高品質な符
号化および復号化ができるという効果がある。

【図面の簡単な説明】

【図１】この発明の一実施例による音声の符号化方法を
用いた符号化装置の概略構成を表すブロック図である。

【図２】図１に示す音声の符号化装置のより詳細な構成
の一例を表すブロック図である。

【図３】この発明の一実施例において入力音声ベクトル
に対してなされる線形予測分析に用いられる分析窓の一
例を表す図である。

【図４】ＬＰＣ係数量子化部２４内に設けられたベクト
ル量子化部の構成の一例を表すブロック図である。

【図５】ベクトル量子化部の動作を表すフローチャート
である。

【図６】ＦＩＲフィルタ３５のインパルスレスポンス係
数Ｈの算出の仕方を説明するための図である。

【図７】ピッチ周期ベクトルの探索範囲の一例を表す図
である。

【図８】ピッチ周期ベクトルの探索方法を説明するため
の図である。

【図９】雑音符号帳１８の構成の一例を表すブロック図
である。

【図１０】従来例とこの発明の一実施例による音声の符
号化装置とにおける伝送路誤り率に対するＳＮの特性の
一例を表す図である。

【図１１】雑音符号帳探索部３９において予備選択され
た雑音候補の数Ｍに対するＳＮの特性の一例を表す図で
ある。

【図１２】ＶＱ利得探索部４５の構成の一例を表すブロ
ック図である。

【図１３】従来の利得符号帳を用いた場合とこの発明の
一実施例による利得符号帳を用いた場合とにおける伝送
路誤り率に対するＳＮの特性の一例を表す図である。

【図１４】音声の復号化装置の構成の一例を表すブロッ
ク図である。

【図１５】この発明の一実施例よる音声の符号化装置に
おける各種評価条件に対する復号音声のオピニオン値の
一例を表す図である。

【図１６】従来のＣＥＬＰ符号化方法を用いた音声の符
号化装置の構成例を表すブロック図である。

【図１７】従来のＬＤ−ＣＥＬＰ符号化方法を用いた音
声の符号化装置の構成例を表すブロック図である。

【符号の説明】

２予測係数決定部３合成フィルタ４予測係数量子化部１２歪パワー計算部１５予測利得決定部１６予測利得部１７適応符号帳１８雑音符号帳１９利得符号帳２０聴覚重み付けフィルタ

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】音声データの複数サンプルを線形予測分
析して予測係数を算出し、該予測係数を量子化して合成
フィルタに設定し、該合成フィルタを、複数のピッチ周
期ベクトルが記憶された適応符号帳と、複数の雑音波形
ベクトルが記憶された雑音符号帳とからそれぞれ選択さ
れ、それぞれ所定の利得が乗算されたピッチ周期ベクト
ルおよび雑音波形ベクトルによって、前記音声データの
複数サンプルからなるフレーム単位に駆動して合成音声
ベクトルを合成することを利用して音声を符号化する音
声の符号化方法において、前記予測係数を量子化する際、この量子化の結果である
量子化パラメータベクトルを、現フレームの候補パラメ
ータベクトルと、１つ前のフレームの処理において用い
た候補パラメータベクトルとの加重平均によって表現す
る第１の処理、前記候補パラメータベクトルを複数の予測パラメータ符
号帳からそれぞれ選択される複数種類のサブパラメータ
ベクトルの和によって表現し、前記量子化パラメータベ
クトルと、前記予測係数に対応した入力パラメータベク
トルとの歪が最小となるように前記複数種類のサブパラ
メータベクトルを前記複数の予測パラメータ符号帳から
それぞれ選択し、選択された複数種類のサブパラメータ
ベクトルを加算して得られた現フレームの候補パラメー
タベクトルが安定か否かを判断し、不安定な場合には、
所定の規則により前記現フレームの候補パラメータベク
トルを安定となるように変換する第２の処理、前記適応符号帳および前記雑音符号帳から前記ピッチ周
期ベクトルおよび前記雑音波形ベクトルを選択する際、
前記音声データの複数サンプルからなる入力音声ベクト
ルと、前記合成音声ベクトルとの相関値をそれぞれ算出
し、それぞれの相関値が大きいピッチ周期ベクトルおよ
び雑音波形ベクトルについてのみ最終的な選択のための
演算を行う第３の処理、前記雑音符号帳を複数のサブ雑音符号帳によって構成
し、前記雑音波形ベクトルは、各サブ雑音符号帳から選
択された複数の励振ベクトルの和によって表現する第４
の処理、前記ピッチ周期ベクトルおよび前記雑音波形ベクトルに
それぞれ乗算される利得があらかじめ記憶された２つの
利得符号帳をそれぞれ複数のサブ利得符号帳によって構
成し、前記各利得を各サブ利得符号帳の出力の和によっ
て表現する第５の処理、前記各利得が乗算された前記ピッチ周期ベクトルおよび
前記雑音波形ベクトルによって前記合成フィルタを駆動
して合成音声ベクトルを得、得られた合成音声ベクトル
と入力音声ベクトルとの歪が最小となるように前記各サ
ブ利得符号帳の出力を選択して、前記各利得を同時に決
定する第６の処理、選択された雑音波形ベクトルに予測利得を乗算する予測
利得手段を設け、現フレームの処理において前記予測利
得および前記利得が乗算された前記雑音波形ベクトル
と、過去のフレームの処理において前記予測利得および
前記利得が乗算された前記雑音波形ベクトルとに基づい
て、次のフレームの処理において前記雑音波形ベクトル
に乗算すべき前記予測利得を予測する第７の処理の少な
くとも１つの処理を行うことを特徴とする音声の符号化
方法。