JPH06506544A - 音声コーディングにおけるダブルモード長期予測 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるため要約のデータは記録されません。

Description

【発明の詳細な説明】 音声コーディングにおけるダブルモード長期予測技術分野 本発明は、長期予測子ベクトル内に固定コードブックからのコートベクトルの線 形組合わせを含む最適励起ベクトルを形成するために、合成による分析法におい てサンプル音声信号ベクトルをコーディングする方法に関する。

発明の背景 音声コーダ内のいわゆる閉ループ分析における“ピッチ予測子”又は適応フード ブックとも云われる、長期予測子を決定することは、既知である［Ｗ・クライン （Ｋｌｅｉ　ｊｎ）、Ｄ・タラジンスキー（Ｋｒａｓｉｎｓｋｉ）、Ｒ・ケチュ ーム（Ｋｅ　ｔ　ｃｈｕｍ）　“音声励起線形予測における改善音声品質及び効 率的ヘドル量子化（Ｉｍｐｒｏｖｅｄｓｐｅｅｃｈ　ｑｕａｌｉｔｙａｎｄ ｅｆｆｉｃｉｅｎｔ　ｖｅｃｔｏｒ ｑａｕｎｔｉｚａｔｉｏｎ　ｉｎ　５ＥＰＬ）″、ＩＥＥＥ　音響、音声及び信 号処理に関する国際会議報告（ＩＣＡＳＳＰ）−８８、ニューヨーク、１９８８ 年］。これは、例えば、ＣＥＬＰ型ＩＣＥＬＰ＝コード励起線形予測コーダ（Ｃ ｏｄｅ　Ｅｘｃ　ｉ　ｔ　ｅｄＬｉｎｅａｒ　Ｐｒｅｄｉｃｔｉｖｅｃｏｄｅｒ ）］のコーダ内で行われ得る。この型式の分析においては、実際音声信号ベクト ルか、先行決定励起ベクトルからのサンプルを含む励起ベクトルで合成フィルタ を励起することによって形成された予測ベクトルと比較される。いわゆる開ルー プ分析において、長期予測子を決定することも既知であり［Ｒ・ラマチャンＦラ ン （Ｒａｍａｃｈａｎｄｒａｎ）　、ＰΦ力バール（Ｋａｂａｌ）　“音声コーデ ィグにおけるピッチ予測フィルタ（Ｐｉｔｃｈ　ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎｆｉｌｔ ｅｒｓ　ｉｎ　ｓｐｅｅｃｈ ｃｏｄｉｎｇ）”、ＩＥＥＥ論文誌、音響、音声及び信号処理（ＡＳＳＰ）　、 Ｖｏ　１．３７、Ｎｏ、４．１９８９年４月］りこの分析においては、コード化 されるへき音声信号ベクトルが、この音声信号の周期的特徴を予測するために遅 延音声信号ベクトルと比較される。

ＣＥＬＰ音声コーダの原理は成る型式の固定コードブックからの長期予測子ベク トルの組合わせて以てＬＰＧ合成フィルタ［ＬＰＣ＝線形予測コーディング（Ｌ ｉｎｅａｒ　ＰｒｅｄｉｃｔｉｖｅＣｏｃｌｉｎｇ）］を励起することに基づい ている。この合成フィルタからの出力は、コード化されるべきこの音声信号ベク トルに可能な限り精密に整合しなけらばならない。この合成フィルタのパラメー タは各新音車信号ベクトル毎に更新される、すなわち、この手順はフレームベー スである。しかしながら、このフレームベース更新は、この長期予測子ベクトル にとって常に充分であると。

は限らない。特に高ピツチで、音声信号の変化を追跡できるためには、その長期 予測子ベクトルは、そのフレームレベルよりも高速で更新されなければならない 。それゆえ、このベクトルはしばしばサブフレームレベルにおいて更新され、こ のサブフレームは、例えば、１／４フレームである。

閉ループ分析は、短サブフレームに対しては非常に良性能を与えることを証明し ているが、しかし長サブフレームにおいてはその性能がすぐ低下する。

開ループ分析は、短サブフレームにおいては閉ループ分析より悪い性能を有する が、しかし長サブフレームにおいては閉ループ分析よりも良い性能を有する。長 サブフレームにおける性能は、短サブフレームにおける閉ループ分析に匹敵する かしかし同じほどに良くはない。

短サブフレームか変化を最も良く追跡すると云う事実にもかかわらず、可能な限 り長サブフレームが好ましい理由は、短サブフレームは一層頻繁に更新すること を意味し、このことが複雑性を増大することに加えてそのコート化音声信号の伝 送中の高ビツト速度を意味すると云うことである。

したかって、本発明は、長サブフレームに対する一層良い性能を得ることについ ての問題に関連する。この問題は、短サブフレームに対する閉ループ分析に匹敵 する性能を得るためのコーグ構造及び分析方法の選択を含む。

性能を高める１つの方法は、長期予測子ペクトと固定コードブックからのベクト ルとの全ての組合わせにわたって完全な探索を遂行することであろう。このこと は、各所与のサブフレーム毎にその音声信号ベクトルに最も良く整合する組合わ せを与えるであろう、しかしながら、高まるであろうその複雑性を今日存在する ディジタル信号プロセッサで実現することは、不可能であろう。

発明の概要 したがって、本発明の目的は、その複雑性を有意に増大することなく長期サブフ レームにおいてもまたサンプル音声信号ベクトルを一層最適にコーディングする 新方法を提供することにある。

本発明に従って、この目的は、 （ａ）　開ループ分析においてその長期予測子ベクトルの第１推定を形成し： （ｂ）　閉ループ分析においてその長期予測子ベクトルの第２推定を形成し： （Ｃ）　全数探索においてその音声信号ベクトルの最良コーテングを与える励起 ベクトルを形成するためにこれら第１及び第２推定の各々を固定コードブック内 のコードベクトルの全てと線形的に組合わせる、 ことによって解決される。

図面の簡単な説明 本発明は、その更に他の目的及び利点と共に、付図と共に行われる次の説明を参 照することによって最も良く理解される。

第１図は、　閉ループ分析に対する既知のコーグの構造を示し： 第２図は、　閉ループ分析に対する池の既知のコーグの構造を示し： 第３図は、　開ループ分析に対する既知のコーグの構造を示し： 第４図は、　本発明に従う方法を遂行するための音声コーグの好適構造を示す。

好適実施例 同じ参照符号は、これらの付図のうちの異なる図面を通して対応する要素に対し て使用されている。

第１図は、閉ループ分析に対する既知の音声コーグの構造を示す。このコーグは 、その垂直中央破線の左の合成セクションを含む。この合成セクションは、３つ の部分、すなわち、適応コードブックＩＯ１固定コードブックＩ２、及びＬＰＧ 合成フィルタ１６を本質的に含む。

適応フードブックＩＯからの選択ベクトルは、利得ｇ１を乗ぜられて信号ｐ　（ ｎ）を形成する。同じようにして、この固定コードブックからのベクトルは、利 得ｇＪを乗ぜられて信号ｆ　（ｎ）を形成する。信号ｐ　（ｎ）及びｆ（ｎ）は 加算器１４において加算されて励起ベクトルる。

この推定ベクトルは、第１図の右部分、すなわち、分析セクション内の加算器２ ０において実際音声信号ベクトルｓ　（ｎ）から減算されて、誤り信号をｅ　（ ｎ）を形成する。この誤り信号は、重み付き誤り信号ｅｗ　（ｎ）を形成する重 みフィルタ２２へ送られる。この重み付き誤りベクトルの成分は、ユニット２４ において二乗されかつ加算されて、重み付き誤りベクトルのエネルギーの測度を 形成する。

最小エネルギー値を与える、すなわち、フィルタ１６におけるフィルタ処理の後 に音声信号ベクトルｓ　（ｎ）を最も良く近似する適応コードブックｌＯからの ベクトルと利得ｇ、と固定コードブック１２からのベクトルと利得ｇＪとの組合 わせを選択する目的は、いまや上掲のエネルギーを最少化することである。この 最適化は、２つのステップに分割される。第１ステツプにおいては、ｆ　（ｎ） ＝０かつ適応コードブックｌＯ及びその対応する利得ｇ１からの最良ベクトルが 決定されると仮定する。

これらのパラメータかすでに確立されているとき、新たに選択されたパラメータ と共にこのエネルギーを最少化するベクトル及び利得ベクトルｇＪ　（これは“ 逐一”法と云われることもある）が決定される。

適応コードブックｌＯ内の最良の指標ｌ及び利得計数ｇ＋は、次の式に従って計 算される： ５ａｘ（ｎ）　−ｐ（ｎ）　励起ベクトル（ｆ（ｎ）＝　０　）ｐ（ｎ）−Ｊ、 ・ａ、（ｎ）　換尺適合コードブックベクトル 邑（ｎ）　−ｈ（ｎ）★ｐ（ｎ）　合成音声（ネ＝たたみ込み） ｅ（ｎ＞　＝　５（ｎ）−念（ｎ）　誤りベクトルｅ、（ｎ）　＝　ｗ（ｎ）★ （ｓ（ｎ＞　−Ａ（ｎ））　重み付き誤りＥ−Σ［ｅ、（ｎ＞１２ｎ”ｏ、、Ｎ −に二乗重み付キ誤すＮ　−４０（ｔａｘ）　ヘクト）’ｖ長す！！、、（ｎ） 　ｍ　Ｗ（ｎ）★５（ｎ）　重み付き音声り、（ｎ）　−Ｗ（ｎ）怖（ｒｌ）　 合成フィルタに対する重み付きインパルス応答 フィルタ１６のフィルタパラメータは、ＬＰＧ分析器１８において音声信号フレ ームを分析することによって各音声信号フレーム毎に更新される。この更新は、 分析器Ｉ８とフィルタ１６との間の破線の接続によって示されている。同様にし て、ユニット２４とリレー要素２６との間に破線がある。この接続は、最終選択 励起ベクトルｅｘ（ｎ）で以て適応コードブックｌＯを更新することを象徴する 。

第２図は、閉ループ分析に対する他の既知の音声コーグの構造を示す。第２図の 右の分析セクションは、第１図の分析セクションと同等である。しかしながら、 その合成セクションは、適応コードブックＩＯ及び利得要素ｇ１が遅延要素２８ と利得要素ｇＬを含むフィルタを含む帰還ループによって置換されているので、 異なっている。この適応コードブックのベクトルは、相互に１サンプル遅延して いるベクトルを含む、すなわち、その最初と最後の成分においてのみ異なってい るから、第２図のフィルタ構造は遅延りがベクトル長さＮより短くない限り第１ 図の適応コードブックと等価であることを示すことができる。

ベクトル長さしより短い遅延りの場合、第１図の適応コードブックに対して、次 を得る： ｖ、（ｎ）　ｎ−−Ｍａｘｌａｇ、−−、−１長期メモリ（適応コードブック） ｖｃｎ）　ｍ　ｖ（ｎ−Ｌ）　ｎｍＬ、Ｎ−１巡回繰り返しすなわち、この適応 コードブックベクトルは、長さＮを持つものであって、成分０・・・Ｌ−１を巡 回的に繰り返すことによって形成される。更に、 ｐ（ｎ）　禦ｇ、Ｈｖ（ｎ）　ｎｍＯ，、−Ｎ−１ａｘ（ｎ）　＝　ｐ（ｎ）　 ＋　ｆ（ｎ）　ｎｍｏ−、−Ｎ−１ここに、励起ベクトルｅｘ（ｎ）はこの適応 コードブックベクトルと固定コードブックベクトルとの線形組合わせによって形 成される。

ベクトル長さＮより短い遅延りの場合、第２図のフィルタ構造に対して次の等式 か成立する：ｅｘ（ｎ）　ｗａ　ｖ（ｎ） すなわち、励起ベクトルｅｘ（ｎ）は、この固定コードブックベクトルをフィル タ構造ｇＬ、２８に通してフィルタ処理することによって形成される。

■第１図及び第２図の構造は共に、実際信号ベクトルＳ１１゜ （ｎ）と推定信号ベクトルｓ　（ｎ）との比較及びその長期予測子ベクトルの計 算中にその重み付き二乗誤りを最少化することに基づいている。

その長期予測子ベクトルを推定する他のやり方は、なんらかの周囲期性を発見す るために実施音声信号ベクトルｓ　（ｎ）をこのベクトルの時間遅延複製と比較 すること（開ループ分析）であり、この周期性は下でピッチ遅延と呼ばれる。こ のような構造における分析セクションの例は、第３図に示されている。音声信号 ｓ　（ｎ）はフィルタ２２において重み付けされ、フィルタ２２の出力信号ｓｖ 　（ｎ）は加算ユニット３２に直接に送られかつまた遅延フィルタ３０と利得係 数ｇ１を含む遅延ループを通り加算ユニット３２へ送られる、この加算ユニット はこの重み付き信号と遅延信号との差を形成する。この差信号ｅｖ　（ｎ）は、 次いて、ユニット２４へ送られ、このユニットはその成分を二乗しかつ加算する 。

最適遅延り及び利得ｇ、は、次に従って計算される：ｅ、（ｎ）　−Ｂ、（ｎ） 　−’Ｘｓ・ｓ、（ｎ−１）　重み付き誤りベクトルＥ　、Σ［８，（ｎ）］］ ｚｎｅｏ−、Ｎ−１　二乗重み付き誤り第２図のフィルタ構造内の閉ループ分析 は、遅延１かベクトル長さＮより短い場合に第１図に従う適応コードブック（１ ０）に対する説明された閉ループ分析と異なる。

この適応コードブックに対しては、その利得係数は一次（ｆｉｒｓｔ　ｏｒｄｅ ｒ）方程式を解くことによって得られる。そのフィルタ構造に対しては、その利 得係数は高次（ｈｉｇｈｅｒ　ｏｒｄｅｒ）方程式を解くことによって得られる ）［Ｐ・カバール（Ｋａｂａｌ）、Ｊ・モンセット（Ｍｏｎｃｅ　ｔ）、Ｃ・チ ュー（Ｃｈｕ）　“合成フィルタ最適化及びコーディング：ＣＥＬＰへの応用（ Ｓｙｎｔｈｅｓｉｓ　ｆｉｌｔｅｒｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ　ａｎｄ　ｃｏｄ ｉｎｇ：Ａｌ）ｐｌｉｃａｔｉｏｎ　ｔｏ　ＣＥＬＰ）”、ＩＥＥ音響、音声及 び信号処理に関する国際会議報告（ＩＣＡＳＳＰ）−８８、ニューヨーク、１９ ８８年］。

区間Ｎ／２＜Ｉ＜Ｎ内の遅延に対してがっｆ　（ｎ）　＝・０に対しては、方程 式・ が、第２図における励起ｅｘ（ｎ）にとって有効である。

この励起は、次いで、合成フィルタ１６によってフィルタ処理され、このフィル タは合成信号を提供し、この信号は次の項に分割される： その二乗重み付き誤りは、次のように書ける：ここに、ｅｖＬは、次に従って得 られる：ｅ、Ｌ（ｎ）　−［８，（ｎ）　−＆、（ｎ）］　重み付き誤りベクト ルＳ、（ｎ）　ｍ　ｗ（ｎ）食！１（ｎ）　重み付き音声！、（ｎ）　＝　ｈ、 、（ｎ）★酊ｎ）　重み付き合成信号り、（ｎ）　−’背（ｎ）會ｈ（ｎ）　合 成フィルタに関する重み付きインパルス応答 最適遅延しは、次に従って得られる： この二乗重み付き誤りを、いま、次に従って展開することかできる。

その条件 から、利得ｇＬ中に三次方程式が導かれる。

この探索戦略における複雑性を減少するために、閉ループ分析内の量子化を伴う 方法［Ｐ・カバール（Ｋａ−ｂａｌ）、Ｊ・モンセット（Ｍｏｎｃｅｔ）、ｃ・ チュー（Ｃｈｕ）　“合成フィルタ最適化及びコーディング：ＣＥＬＰへの応用 （Ｓｙｎｔｈｅｓｉｓｆｉｌｔｅｒｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ　ａｎｄｃｏｄｉ ｎｇ：　Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ　ｔ。

ＣＥＬＰ）”、ＩＥＥ音響、音声及び信号処理に関する国際会議報告（ｒｃＡｓ ｓＰ）−８８、ニューヨーク、１９８８年コを使用することができる。

この方法において、この二乗誤りを評価するために、量子化利得係数が使用され る。この方法をこの探索中の各遅延対して次のように要約することができる：　 まず、その二乗誤り内の全ての加算項が計算される。次いで、ｅＬに関する方程 式中のｇ、に対する値が試験される。

最後に、最小二乗誤りを与えるｇＬの値が選択される。

少数の量子化値、典型的に、３〜４ビツト量子化に相当する８〜１６個の値の場 合、この方法は、閉型式において方程式を解くように企図するよりも有意に低い 複雑性しか与えない。

本発明の好適実施例においては、第２図の左のセクション、合成セクションを、 第３図の分析構造に対する分析セクションとして使用することができる。この事 実が、第４図に従う構造を得るために、本発明に使用されている。

第４図の左のセクション、合成セクションは、第２図の合成セクションと同等で ある。第４図の右のセクション、分析セクションにおいては、第２図の右のセク ションか第３図の構造と組み合わされている。

本発明の方法に従えば、長期予測子ベクトルの推定が、閉ループ分析においてか つまた開ループ分析においてもまず決定される。しかしながら、これら２つの推 定は直接比較可能ではない（１つの推定は実際信号を推定信号と比較するのに対 して、他方の推定は実際信号をこれと同し遅延複製と比較する）。それらのコー ディングパラメータの最終決定に当たっては、したがって、固定コードブック１ ２の全数探索が、これらの推定の各々ごとに遂行される。両場合において実際音 声信号が推定信号とすでに比較されているので、これらの探索の結果は、いまや 、直接比較化可能である。このコーディングは、いまや、最良の結果、すなわち 、最小重み付き二乗誤りを与える推定に基づいている。

第４図において、２つの概略的に示されたスイッチ３４及び３６は、この手順を 表示するために描かれいる。

第１計算段階において、スイッチ３６は“接地“に接続のために開かれる（ゼロ 信号）ので、実際音声信号５（ｎ）のみが重みフィルタ２２へ達する。同時に、 スイッチ３４が閉じられるので、開ループ分析を遂行することてきる。開ループ 分析スイッチ３４が“接地”に接続のために開かれかつスイッチ３６か閉じられ た後、閉ループ分析を第２図の構造におけるのと同じようにして遂行することが できる。

最終的に、固定コードブロック１２がこれら得られた推定毎に探索され、フィル タ２８及び利得係数ｇＬにわたり調節が行われる。最良の結果を与えた固定コー ドブックからのベクトルと利得係数ｇＬと長期予測子との組合わせが、コーディ ングパラメータを決定する。

上のことから、複雑性の合理的な増大（長期予測子ベクトルのダブル推定及び固 定コードブックのダブル探索）によって長サブフレームに対する性能を向上する ために開及び閉ループの最良の特徴の利用か可能とされることが判る。

長期予測子の性能を更に向上するために、高位（ｈｉｇｈｅｒ　ｏｒｄｅｒ）の 長期予測子［Ｒ−ラマチャンドラン（Ｒａｍａｃｈａｎｄｒａｎ）　、Ｐ・カバ ール（Ｋａｂａｌ）　“音声コーディグにおけるピッチ予測フィルタ（Ｐｉｔｃ ｈ　ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎｆｉｌｔｅｒｓ　ｉｎ　ｓｐｅｅｃｈｃｏｄｉｎｇ） ’　、ＩＥＥＥ論文誌、音響、音声及び信号処理（ＡＳＳＰ）、Ｖｏｌ、３７、 Ｎｏ、４．１９８９年４月：　Ｐ・カバール（Ｋａｂａ　１）　、Ｊ−モンセッ ト（Ｍｏｎｃｅｔ）、Ｃ・チュー（Ｃｈｕ）　“合成フィルタ最適化及びコーデ ィング：ＣＥＬＰへの応用（Ｓｙｎｔｈｅｓｉｓｆｉｌｔｅｒ　ｏｐｔｉｍｉｚ ａｔｉｏｎ　ａｎｄｃ。

ｄｉｎｇ：　Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ　ｔ。

ＣＥＬＰ）”、ＩＥＥ　音響、音声及び信号処理に関する国際会議報告（ＩＣＡ ＳＳＰ）−８８、ニューヨーク、１９８８年］、又は高分解能長期予測子［Ｐ・ クローン（Ｋｒｏｏｎ）　、Ｂ／アタル（Ａｔａｌ）、“高時間分解能を備える ピッチ予測子の使用について（Ｏｎ　ｔｈｅ　ｕｓｅ　ｏｆ ｐｉｔｃｈｐｒｅｄｉｃｔｏｒｓ　ｗｉｔｈ　ｈｉｇｈｔｅｍｐｏｒａｌ　ｒｅ ｓｏｌｕｔｉｏｎ）’、ＩＥＥＥ論文誌、信号処理（ＳＰ）　、Ｖｏ　１．３９ 、Ｎｏ、３．１９９１年３月］り使用することができる。

順位ｐの長期予測子に対する一般型式は、次て与えらここに、Ｍは遅延、及びｇ 　（ｋ）は予測子孫数である。

高分解能予測子に対しては、遅延で以て、高分解能を伴う値、すなわち、非線形 値を仮定することができる。

低域通過フィルタから抽出される補間フィルタｐ１（ｋ）（多相フィルタ）で以 て次を得る：ｐ工（ｋ）　−ｈ（ｋ−Ｄ−１）　１ｗｏ−、＋ｏ−１，ｋ”ｏ− −−ｑ−ｉここに １・　分解能の異なる分数に相当する異なる捕間フィルタに付けられる番号、 ｐ＝　分解能の程度、Ｄ−ｆ、であって、これらの捕間フィルタが示すサンプリ ング速度を与える、ｑ＝　この補間フィルタ内のフィルタ係数の個数。

これらのフィルタで以てＭ＋１／Ｄなる有効非整数遅延を得る。その長期予測子 の形は、次によって与えられる： ここに、ｇはこの低域通過フィルタのフィルタ係数であり、及びＩはこの低域通 過フィルタの遅延である。この長期予測子に対して、量子化ｇ及び非整数遅延Ｍ ＋１／Ｄがそのチャンネル上を伝送される。

本発明は、長期予測子フィルタベクトルの２つの推定、開ループ分析上の１つ及 び閉ループ分析上の他の１つが形成されることを意味する。したがって、これら の推定における複雑性を減少することか好ましいであろう。この閉ループ分析は この開ループ分析よりも複雑であるから、本発明の好適実施例は、その開ループ 分析からの推定かまたその閉ループ分析に対して使用されると云う特徴に基づい ている。閉ループ分析において、本発明に従う探索は、その開ループ分析におい て得られた遅延りの回りの区間内においてのみ又はこの遅延の倍数又は約数の回 りの区間内においてのみ遂行される。これによって、全数探索かその閉ループに おいて遂行されないので、その複雑性を減少することできる。

本発明の更に詳細は、本発明の方法をシミュレートするＰＡＳＣＡＬ−プログラ ムを含む同封付録から明らかである。

添付の請求の範囲によって規定される、本発明の精神と範囲に反することなく種 々の修正及び変更が本発明になされることかあることは、このその技術における 習熟者によって理解されるであろう。例えば、第４図の右部分、その分析セクシ ョンを、第１図の左部分、その合成セクションと組み合わせることも可能である 。このような実施例においては、長期予測子の２つの推定は、その固定コードブ ックの探索中にその適応コードブック内で次々に記憶される。これらの推定の各 々毎のその固定コートブックの探索を完成した後、最良のコーディングを与えた 複合ベクトルかその適応コードブックに最終的に書き込まれる。

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（決定をＦＪＩＩ／ｌ：せ２（工ｎｉｔ　ｄ・ｃｉｇｉｏｎ））ＰＰ−ｄｅｌａ ｙ　ニー　ｄｅｌａｙ；ＰＰ　ｇａｉｎ−α沁＠：ｍＯ； Ｐｊｂａｇｔ　ｅｒｒｏｒ　：ｓ　ｉｎ　ｐｏｖ＠ｒ＝（パワー及び１＠１１決 定剃痺を計算せよ（Ｃａｌｃ　ｐｃＭ＠ｒ　ａｎｄ　ｃｏｒｒ　ｄ＠Ｃ１ｄ＠　 ９ａｉｎ）３ｉｆ　ｄ＠ｌａｙ　（＋　７９　ｔｈａｎ　ｂｅｇｉｎｐＰ−ｇａ ｉｎ２．ＰＰ−ｇａｉｎ−ｃｏｄａ、ＰＰ−ｄ＠Ｌａｙｌ；ｅｎｄ　ａｌｓｏ　 ｂｅｇｉｎ ＣａｌｃｐｏｗａｒＣｏｒｒＡｎｄＤｅｃｉｓｉｏｎ２（ｄｅｌａｙ、Ｏｒｉｇ ｉｎａｌ−Ｗ町冷ａｃｈ。

Ｐｒｅｄｉｃ′ｔｉｏｎ、ＰＰ−ｏｖｅｒｌａｐ、　１ｎ−ｐｏｖａｒ、　ＰＰ −１ｘｓｔ−ａｒｒｏｒ。

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Claims (7)

【特許請求の範囲】
1. １．固定コードブック（１２）からのコードベクトルと長期予測子ベクトルとの 線形組合わせを含む最適励起ベクトルを形成することによって、合成による分析 においてサンプル音声信号ベクトル（ｓ（ｎ））をコーディングする方法であっ て、 （ａ）開ループ分析（２２、２４、３０、３２、３４、３６）において前記長期 予測子ベクトルの第１推定を形成することと、 （ｂ）閉ループ分析（ｇＬ、１４、１６、２０、２２、２４、２８、３４、３６ ）において前記長期予測子ベクトルの第２推定を形成することと、（ｃ）前記音 声信号ベクトル（ｓ（ｎ））の最良コーディングを与える励起ベクトルを形成す るために前記第１推定と前記第２推定との各々を前記固定コードブック（１２） 内の全ての前記コードベクトルと全数探索において線形的に組み合わせることと 、 を特徴とする方法。
2. ２．請求の範囲第１項記載の方法であって、１つかつ同じフィルタ（２８、ｇＬ ）内でステップ（ｃ）において前記長期予測子ベクトルの前記第１推定と前記第 ２推定とを形成することを特徴とする方法。
3. ３．請求の範囲第１項記載の方法であって、ステップ（ｃ）における前記長期予 測子ベクトルの第１推定と第２推定は１つのかつ同じ適応コードブック（１０） に記憶されかつ該ブック（１０）から検索されることを特徴とする方法。
4. ４．請求の範囲第１項から第３項のうちいずれか１つに記載の方法であって、前 記長期予測子ベクトルの前記第１推定と前記第２推定とは高分解能予測子によっ て形成されることを特徴とする方法。
5. ５．請求の範囲第１項から第４項のうちいずれか１つに記載の方法であって、前 記長期予測子ベクトルの前記第１推定と前記第２推定はｐ＞１の順位を持つ予測 子によって形成されることを特徴とする方法。
6. ６．請求の範囲第２項、第４項及び第５項のうちいずれか１つに記載の方法であ って、前記第１推定と前記第２推定とは、量子化利得係数の組から選択された利 得係数（ｇＬ）を乗せられることを特徴とする方法。
7. ７．請求の範囲第１項か第６項のうちいずれか１つに記載の方法であって、前記 第１推定と前記第２推定とは各々特性遅延（Ｌ）を示すことと、前記第２推定の 遅延は前記第１推定の遅延の回りの区間内で探索されかつ前記第１推定の前記遅 延の倍数又は約数であることとを特徴とする方法。