JPH07191700A - 音声符号化装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 （修正有） 【目的】本発明は音声信号を低いビットレートで少ない
演算量により高品質に符号化することができる。 【構成】上位探索回路１６０では、予備選択尺度計算回
路１５０から入力した第ｋ音源コードブックの各音源コ
ードベクトルの予備選択尺度の値の大きいものから順に
Ｌ_k 個を探索し、そのＬ_k 個の音源コードベクトルのイ
ンデックスを第１種テーブル型候補選出回路１７０へ出
力する。ここでは、大きいものから順にＬ_k 個とした
が、予備選択尺度によっては、小さいものから順にＬ_k
個とする。第１種テーブル型候補選出回路１７０では、
上位探索回路１６０から入力したＬ_k 個の第ｋ音源コー
ドベクトルのインデックスの組に対応するＬ_k 個より多
い複数個の第ｋ音源コードベクトルのインデックスを第
ｋ音源第１種近傍テーブル１８０を参照して選出し、音
源コードブック探索回路１１０へ出力する。

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低いビットレ
ートで、少ない演算量により高品質に符号化するための
音声符号化装置に関するものである。

【０００２】

【従来の技術】従来、音源信号を音源コードブックによ
りベクトル量子化する音声符号化方式として、Ｍａｎｆ
ｒｅｄ Ｒ．Ｓｈｒｏｅｄｅｒ ａｎｄ Ｂｉｓｈｎｕ
Ｓ．Ａｔａｌによる“ＣＯＤＥ−ＥＸＣＩＴＥＤ Ｌ
ＩＮＥＡＲ ＰＲＥＤＩＣＴＩＯＮ（ＣＥＬＰ）：ＨＩ
ＧＨ−ＱＵＡＬＩＴＹ ＳＰＥＥＣＨ ＡＴ ＶＥＲＹ
ＬＯＷ ＢＩＴ ＲＡＴＥＳ”（Ｐｒｏｃ．ＩＣＡＳＳ
Ｐ，ｐｐ．９３７−９４０，１９８５）と題した論文
（文献１）に記載されているＣＥＬＰ方式が知られてい
る。また、適応コードブックを有するＣＥＬＰ方式とし
て、Ｗ．Ｂ．Ｋｌｅｉｊｎ，Ｄ．Ｊ．Ｋｒａｓｉｎｓｋ
ｉ ａｎｄ Ｒ．Ｈ．Ｋｅｔｃｈｕｍによる“ＩＭＰＲ
ＯＶＥＤ ＳＰＥＥＣＨ ＱＵＡＬＩＴＹ ＡＮＤ Ｅ
ＦＦＩＣＩＥＮＴ ＶＥＣＴＯＲ ＱＵＡＮＴＩＺＡＴ
ＩＯＮ ＩＮ ＳＥＬＰ”（Ｐｒｏｃ．ＩＣＡＳＳＰ，
ｐｐ．１５５−１５８，１９８８）と題した論文（文献
２）に記載されているＣＥＬＰ方式が知られている。

【０００３】通常、ＣＥＬＰ方式では、音源コードブッ
クを探索する際、重み付け影響信号を減算した重み付け
られた入力信号と選択された適応コードベクトルの聴感
重み付け合成信号に対して直交化された音源コードベク
トルの聴感重み付け合成信号との相互相関の２乗を選択
された適応コードベクトルの聴感重み付け合成信号に対
して直交化された音源コードベクトルの聴感重み付け合
成信号の自己相関で割った値が大きいものを探索するの
であるが、この自己相関の計算に多くの演算量を必要と
する。そこで、“ピッチ同期雑音励振源を持つＣＥＬＰ
符号化（ＰＳＩ−ＣＥＬＰ）”（１９９３年電子情報通
信学会春季大会，ＳＡ−５−５，１９９３）と題した論
文（文献３）に記載されているように、重み付け影響信
号を減算した重み付けられた入力信号と選択された適応
コードベクトルの聴感重み付け合成信号に対して直交化
された音源コードベクトルの聴感重み付け合成信号との
相互相関の２乗の値が大きいものから順に複数個の候補
を選出して、予備選択することで音質をあまり損なうこ
となく演算量を低減化する方法が知られている。

【０００４】また、複数個の音源コードブックを使用
し、多段ベクトル量子化をする場合、各音源コードブッ
クから、重み付け影響信号を減算した重み付けられた入
力信号と選択された適応コードベクトルの聴感重み付け
合成信号に対して直交化された音源コードベクトルの聴
感重み付け合成信号との相互相関の２乗の値が大きいも
のから順に、また、選択された適応コードベクトルと音
源コードベクトルに逐次ゲインを使用した時の聴感重み
付け２乗誤差の小さいものから順に候補を選出し、選出
された候補の組合せの中から、選択された適応コードベ
クトルと各音源コードベクトルに最適ゲインを使用した
時の聴感重み付け２乗誤差が最小となる組を選択するこ
とで、比較的少ない演算量で、多段構成による劣化を抑
える方式が前述の文献３や“３．６ｋｂ／ｓＬＣＥＬＰ
符号化方式”（１９９３年電子情報通信学会春季大会，
ＳＡ−５−１０，１９９３）と題した論文（文献４）に
記載されている。

【０００５】

【発明が解決しようとする課題】しかしながら前記従来
方式では、複数個の候補を選出する際、予備選択尺度の
値が大きいものから、もしくは小さいものから順に選ぶ
ために比較演算を多く必要とする。また、複数個の音源
コードブックそれぞれに対し予備選択を行なうには、多
くの演算量が必要である。

【０００６】本発明の目的は、上述した問題を解決し、
少ない演算量により低いビットレートで音質の良好な音
声符号化装置を提供することにある。

【０００７】

【課題を解決するための手段】第１の発明による音声符
号化装置は、一定間隔のフレームに分割された音声信号
を入力する音声入力部と、前記入力音声信号の線形予測
係数を求める線形予測分析部と、前記線形予測係数を量
子化する線形予測係数量子化部と、過去に定められた音
源信号から構成される適応コードブックと、前記入力音
声信号の音源信号をベクトル量子化するための第１から
第Ｎ（１≦Ｎ）までのＮ個の音源コードブックと、前記
適応コードブックと前記Ｎ個の音源コードブックのそれ
ぞれのゲインを量子化するためのゲインコードブックと
を有しフレームをさらに分割したサブフレームに於い
て、適応コードベクトルを選出した後、前記第ｋ（１≦
ｋ≦Ｎ）の音源コードブックから音源コードベクトルの
候補を選出する際、前記選択された適応コードベクトル
と前記音源コードブックの音源コードベクトルと前記量
子化された線形予測係数と重み付け影響信号を減算した
重み付け入力音声信号とを用いて計算される予備選択尺
度の値の大きいものから順に、もしくは小さいものから
順にＬ_k （１≦Ｌ_k ）個探索し、前記探索されたＬ_k 個
の音源コードベクトルのインデックスの組に対応したＬ
_k 個より多い複数個の音源コードベクトルのインデック
スを第ｋ音源第１種近傍テーブルを参照することにより
選出し、それらを前記第ｋ音源コードブックの音源コー
ドベトルの候補とし、Ｎ個の音源コードブックそれぞれ
から音源コードベクトルの候補を選出した後、前記選出
された適応コードベクトルと前記第１から第Ｎまでの音
源コードブックの前記選出された音源コードベクトルの
候補に対して最適なゲインを用いた場合の重み付け合成
信号と前記重み付け影響信号を減算した重み付け入力音
声信号との２乗距離を最小にする音源コードベクトルの
組の探索することを特徴とする第２の発明による音声符
号化装置は、第１の発明において、前記量子化された線
形予測係数のインデックスを複数個のクラスに分類する
線形予測数分類回路を有し、前記線形予測係数分類回路
により分類された線形予測係数のインデックスのクラス
に応じて切替わる第１〜第Ｎ音源第１種近傍テーブルを
使用することを特徴とする。

【０００８】第３の発明による音声符号化装置は、第１
の発明において、前記探索されたＬ_k 個の音源コードベ
クトルのインデックスに対し、予め定められた第ｋ音源
コードブックの近傍ルールによりＬ_k 個より多い複数個
のインデックスを選び、選ばれたインデックスが付けら
れ音源コードベクトルを、前記第ｋ音源コードブックの
音源コードベクトルの候補とすることを特徴とする。

【０００９】第４の発明による音声符号化装置は、第１
の発明において、前記探索されたＬ_k 個の音源コードベ
クトルのインデックスの組に対応したＬ_k 個より多い複
数個の音源コードベクトルのインデックスを第ｋ音源第
１種近傍テーブルを参照することにより選出し、さら
に、前記選出された各インデックスに対し、予め定めら
れた第ｋ音源コードブックの近傍ルールにより選ばれた
インデックスが付けられた音源コードベクトルを、前記
第ｋ音源コードブックの音源コードベクトルの候補とす
ることを特徴とする。

【００１０】第５の発明による音声符号化装置は、第４
の発明において、前記量子化された線形予測係数のイン
デックスを複数個のクラスに分類する線形予測係数分類
回路を有し、前記線形予測係数分類回路により分類され
た線形予測係数のインデックスのクラスに応じて切替わ
る第１〜第Ｎ音源第１種近傍テーブルを使用することを
特徴とする。

【００１１】第６の発明による音声符号化装置は、一定
間隔のフレームに分割された音声信号を入力する音声入
力部と、前記入力音声信号の線形予測係数を求める線形
予測分析部と、前記線形予測係数を量子化する線形予測
係数量子化部と、過去に定められた音源信号から構成さ
れる適応コードブックと、前記入力音声信号の音源信号
をベクトル量子化するための第１から第Ｎ（１≦Ｎ）ま
でのＮ個の音源コードブックと、予備選択用音源コード
ブックと、前記適応コードブックと前記Ｎ個の音源コー
ドブックのそれぞれのゲインを量子化するためのゲイン
コードブックとを有し、フレームをさらに分割したサブ
フレームに於いて、適応コードベクトルを選出した後、
前記選択された適応コードベクトルと前記予備選択用音
源コードベクトルと前記量子化された線形予測係数と重
み付け影響信号を減算した重み付け入力音声信号とを用
いて計算される予備選択尺度の値の大きいものから順
に、もしくは小さいものから順にＬ（１≦Ｌ）個探索
し、その後、前記第ｋ（１≦ｋ≦Ｎ）音源コードブック
から音源コードベクトルの候補を選出する際、前記探索
された予備選択用音源コードブックのＬ個の音源コード
ベクトルのインデックスの組に対応した第ｋ音源コード
ブックのＬ個より多い複数個の音源コードベクトルのイ
ンデックスを第ｋ音源第２種近傍テーブルを参照するこ
とにより選出し、それらを前記第ｋ音源コードブックの
音源コードベクトルの候補とし、Ｎ個の音源コードブッ
クそれぞれから音源コードベクトルの候補を選出した
後、前記選出された適応コードベクトルと前記第１から
第Ｎまでの音源コードブックの前記選出された音源コー
ドベクトルの候補に対して最適なゲインを用いた場合の
重み付け合成信号と前記重み付け影響信号を減算した重
み付け入力音声信号との２乗距離を最小にする音源コー
ドベクトルの組の探索することを特徴とする。

【００１２】第７の発明による音声符号化装置は、第６
の発明において、前記量子化された線形予測係数のイン
デックスを複数個のクラスに分類する線形予測係数分類
回路を有し、前記線形予測係数分類回路により分類され
た線形予測係数のインデックスのクラスに応じて切替わ
る第１〜第Ｎ音源第２種近傍テーブルを使用することを
特徴とする。

【００１３】第８の発明による音声符号化装置は、第６
の発明において、前記探索された予備選択用音源コード
ブックのＬ個の音源コードベクトルのインデックスに対
し、予備選択用音源コードブックに対する第ｋ音源コー
ドブックの近傍ルールにより第ｋ音源コードブックのＬ
個より多い複数個のインデックスを選び、選ばれたイン
デックスが付けられた第ｋ音源コードブックの音源コー
ドベクトルを、第ｋ音源コードブックの音源コードベク
トルの候補とすることを特徴とする。

【００１４】第９の発明による音声符号化装置は、第６
の発明において、前記探索された予備選択用音源コード
ブックのＬ個の音源コードベクトルのインデックスの組
に対応した第ｋ音源コードブックのＬ個より多い複数個
の音源コードベクトルのインデックスを第ｋ音源第２種
近傍テーブルを参照することにより選出し、さらに、前
記選出された各インデックスに対し、第ｋ音源コードブ
ックの近傍ルールにより選ばれたインデックスが付けら
れた音源コードベクトルを、第ｋ音源コードブックの音
源コードベクトルの候補とすることを特徴とする。

【００１５】第１０の発明による音声符号化装置は、第
９の発明において、前記量子化された線形予測係数のイ
ンデックスを複数個のクラスに分類する線形予測係数分
類回路を有し、前記線形予測係数分類回路により分類さ
れた線形予測係数のインデックスのクラスに応じて切替
わる第１〜第Ｎ音源第２種近傍テーブルを使用すること
を特徴とする。

【００１６】

【作用】まず、第１の発明による音声符号化装置の作用
を示す。

【００１７】次式の誤差Ｅ_a を最小にする適応コードベ
クトルを探索する。

【００１８】

【００１９】ここでｚは重み付け入力音声信号から重み
付け影響信号を減算した信号であり、ｓａ_d は、遅れｄ
の適応コードベクトルａ_d の重み付け合成信号、ｇ_a は
適応コードベクトルの重み付け合成信号の逐次ゲインと
する。

【００２０】適応コードベクトルａ_d の聴感重み付け合
成信号ｓａ_d の逐次ゲインｇ_a は、次式で与えれらる。

【００２１】

【００２２】この式を、（１）式に代入して次式を得
る。

【００２３】

【００２４】次の予備選択尺度Ｅ_p （ｋ）の値が大きい
ものから順にＬ_k 個の音源コードベクトルを第ｋ（１≦
ｋ≦Ｎ）音源コードブックから選出し、 ｅ^(k) _i*(1)，ｅ^(k) _i*(2)，…，ｅ^(k) _i*(Lk) とする。

【００２５】

【００２６】この距離尺度を使用する場合は、各音源コ
ードベクトルの自己相関は、ほとんど同じ値に正規化さ
れていることが望ましい。ここで、ＯＳＥ_i ^(k)は、イン
デックスｉの第ｋ音源コードベクトルｅ_i ^(k)の重み付け
合成信号ｓｅ_i ^(k)を、既に選ばれた適応コードベクトル
ａ_d の重み付け合成信号ｓａ_d に対して直交化させた信
号である。

【００２７】上述の予備選択尺度Ｅ_p （ｋ）は、一例で
あり、例えば、次の尺度を用いても良い。

【００２８】

【００２９】またここでは、予備選択尺度が大きいもの
を探索したが、尺度によっては、小さいものを探索す
る。

【００３０】第ｋ音源第１種近傍テーブルｍk：Ｉ_k ^Lk×
｛１，２，…，Ｐ_k｝→Ｉ_kを参照して、探索された音源
コードベクトルｅ^(k) _i*(1)，ｅ^(k) _i*(2)，…，ｅ^(k)
_i*(Lk)に対応したＰ_k 個の音源コードベクトル

【００３１】

【００３２】を選出し、第ｋ音源コードブックスの音源
コードベクトルの候補とする。ここで、Ｉ_k は、第ｋ音
源コードブックのインデックスの集合とし、Ｌ_k ＜Ｐ_k
とする。

【００３３】第ｋ音源第１種近傍テーブルは、例えば、 ｅ_i ^(k)(1)，ｅ_i ^(k)(2)，…，ｅ_i ^(k)(L_k) が上位Ｌ_k 個となったときに、各第ｋ音源コードブック
から予備選択尺度の上位をＰ_k 個探索して、選出される
頻度の高い第ｋ音源コードブックの音源コードベクトル
のインデックスをＰ_k 個選び ｍ_k （ｉ（１），ｉ
（２），…，ｉ（Ｌ_k），ｑ），（１≦ｑ≦Ｐ_k ）とし
て作成しておく。また第ｋ音源第１種近傍テーブルの別
の作成方法としては、（４），（５）式の予備選択尺度
を使用し、Ｌ_k＝１の場合、ｅ_i ^(k)との相互相関の２乗
が大きい第ｋ音源コードブックの音源コードベクトルの
インデックスＰ_k 個をｍ_k （ｉ，ｑ），（１≦ｑ≦Ｐ
_k ）として作成しておく方法もある。

【００３４】このようにして候補を選出すると、音源コ
ードブックの予備選択を行なうために必要な比較回数
は、第ｋ（１≦ｋ≦Ｎ）音源コードブックのコードブッ
クサイズをＭ_k 個、第ｋ音源コードブックの予備選択の
候補数をＰ_k 個とし、［ｘ］をｘを越えない最大の整数
とすると、

【００３５】

【００３６】回で済み、予備選択尺度の大きいものから
順に候補を選出する従来の方法では、バイナリーサーチ
を用いても

【００３７】

【００３８】回必要であり、Ｌ_k ＜Ｐ_k という条件か
ら、演算量が低減化できることがわかる。特に、Ｌ_k ＝
１とすれば、演算量が低減化の効果は大きい。

【００３９】第１から第Ｎまでの音源コードブックから
音源コードベクトルの候補を選出した後、それらの候補
の組合せの中から、次の誤差Ｅ_e を最小にする組合せを
探索する。

【００４０】

【００４１】ｇ⁽¹⁾ ，（０≦ｌ≦Ｎ）は、同時最適ゲイ
ンとする。

【００４２】ここで使用するゲインのタイプは、一例で
あり、例えば、ｇ⁽¹⁾ ＝ｇ⁽²⁾ ＝…＝ｇ^(N) という制限
をつけてもよい。最後に、選択された適応コードベクト
ルａ_d と、選択された音源コードベクトルｅ_i ^(k)に対し
て、次の選択Ｅ_g を最小とするゲインコードベクトルを
探索する。

【００４３】

【００４４】ここで、（Ｇ_j ⁽⁰⁾，Ｇ_j ⁽¹⁾，…，Ｇ_j ^(N)）
は、インデックスｊのゲインコードベクトルである。

【００４５】ここで使用するゲインコードベクトルのタ
イプは、一例であり、例えば、 Ｇ_j ⁽⁰⁾＝Ｇ_j ⁽¹⁾＝…＝Ｇ_j ^(N) という制限をつけてもよい。

【００４６】また、（Ｇ_j ⁽⁰⁾，Ｇ_j ⁽¹⁾，…，Ｇ_j ^(N)）と
して、ゲインコードベクトルそのものではなく、例え
ば、入力信号の量子化されたパワーと線形予測係数から
測定した残差信号のパワーと、適応コードベクトルのパ
ワーと、音源コードベクトルのパワーを用いて正規化さ
れたゲインコードベクトルを用いても良い。

【００４７】第２の発明による音声符号化装置の作用の
第１の発明と異なる点を示す。

【００４８】予備選択尺度Ｅ_p （ｋ）の値が大きいもの
から順にＬ_k 個の音源コードベクトルｅ^(k) _i*(1)，ｅ
^(k) _i*(2)，…，ｅ^(k) _i*(Lk) を第ｋ（１≦ｋ≦Ｎ）音源
コードブックから選出する。

【００４９】ここでは、予備選択尺度が大きいものを探
索したが、尺度によっては小さいものを探索する。

【００５０】第ｋ音源第１種近傍テーブル

【００５１】

【００５２】を参照して、線形予測係数のクラス番号ｊ
と、探索された音源コードベクトル ｅ^(k) _i*(1)，ｅ^(k) _i*(2)，…，ｅ^(k) _i*(Lk) に対応したＰ_k 個の音源コードベクトル

【００５３】

【００５４】を選出し、第ｋ音源コードブックの音源コ
ードベクトルの候補とする。ここで、Ｊは、線形予測係
数のクラス番号の集合、Ｉ_k は、第ｋ音源コードブック
のインデックスの集合とし、Ｌ_k ＜Ｐ_k とする。

【００５５】線形予測係数のクラスは、量子化された線
形予測係数のインデックスを複数個に分けたテーブルを
参照して判別しても良いし、また、線形予測係数の量子
化を、線形予測係数をＬＳＰに変換してベクトルスカラ
ー量子化することで行なっている場合には、ベクトル量
子化のインデックスでクラス分けしても良い。

【００５６】第ｋ音源第１種近傍テーブルは、例えば、 ｅ_i ^(k)(1)，ｅ_i ^(k)(2)，…，ｅ_i ^(k)(L_k) が上位Ｌ_k 個となり、線形予測係数がｊのクラスに属す
るときに各第ｋ音源コードベクトルから予備選択尺度の
上位をＰ_k 個探索して、選出される頻度の高い第ｋ音源
コードブックの音源コードベクトルのインデックスをＰ
_k 個選び

【００５７】

【００５８】として作成しておく。また、第ｋ音源第１
種近傍テーブルの別の作成方法としては、（６）式の予
備選択尺度を使用し、Ｌ_k ＝１の場合、ｊのクラスに属
する線形予測係数を用いた場合のｅ_i ^(k)に対する予備選
択尺度のｊのクラスに属する線形予測係数の出現頻度を
考慮した平均値が大きい第ｋ音源コードブックの音源コ
ードベクトルのインデックスＰ_k 個を

【００５９】

【００６０】として作成しておく方法もある。

【００６１】このようにして候補を選出すると、演算量
の低減化の効果は、第１の発明と同様であり、さらに、
線形予測係数のクラスにより近傍テーブルを切替えるこ
とにより、予備選択の性能を向上させることができる。

【００６２】第３の発明による音声符号化装置の作用の
第１の発明と異なる点を示す。

【００６３】予備選択尺度Ｅ_p （ｋ）の値が大きいもの
から順にＬ_k 個の音源コードベクトル

【００６４】

【００６５】を第ｋ（１≦ｋ≦Ｎ）音源コードブックか
ら選出した後で、ｉ^* （１），ｉ^* （１）＋１，…，ｉ
^* （１）＋Ｐ_k （１）−１，ｉ^* （２），ｉ^* （２）＋
１，…，ｉ^* （２）＋Ｐ_k （２）−１，…，ｉ^* （Ｌ
_k ），ｉ^* （Ｌ_k ）＋１，…，ｉ^* （Ｌ_k ）−１，（ｍ
ｏｄＭ_k ）をインデックスにもつ音源コードベクトルを
候補とする。ここで、Ｍ_k は、第ｋ音源コードブックの
コードブックサイズとし、Ｐ_k （１）＋Ｐ_k （２）＋…
＋Ｐ_k （Ｌ_k ）＝Ｐ_k 、Ｌ_k ＜Ｐ_k とする。

【００６６】ここでは、予備選択尺度が大きいものを探
索したが、尺度によっては、小さいものを探索する。

【００６７】ここに示した候補のインデックスを決定す
るルールは、一例であり、例えば、ｒとしてＭ_k より小
さい正の整数を選び、ｉ^* （１），ｉ^* （１）＋ｒ，
…，ｉ^* （１）＋（Ｐ_k （１）−１）×ｒ，ｉ^*
（２），ｉ^* （２）＋ｒ，…，ｉ^* （２）＋（Ｐ_k
（２）−１）×ｒ，…，ｉ^* （Ｌ_k ），ｉ^* （Ｌ_k ）＋
ｒ，…，ｉ^* （Ｌ_k ）＋（Ｐ_k （Ｌ_k ）−１）×ｒ（ｍ
ｏｄＭ_k ）としてもよい。

【００６８】この方式を用いる場合は、第ｋ音源コード
ブックのインデックスを付け替える必要がある。付け替
えない場合は、大きな音質の劣化が予測される。インデ
ックスを付け替える方法の一例としては、第ｋ音源コー
ドブックのルールが次の記号Ｒ_k で表現される場合、
（Ｒ_k （ｉ^* （１），０），Ｒ_k （ｉ^* （１），２），
…，Ｒ_k （ｉ^* （１），Ｐ_k （１）−１），Ｒ_k （ｉ^*
（２），０），Ｒ_k （ｉ^* （２），２），…，Ｒ_k （ｉ
^* （２），Ｐ_k （２）−１），…，Ｒ_k （ｉ^* （Ｌ
_k ），０），Ｒ_k （ｉ^* （Ｌ_k ），２），…，Ｒ_k （ｉ
^* （Ｌ_k ），Ｐ_k （Ｌ_k ）−１）、次の歪みＤを最小に
する第ｋ音源コードブックのインデックスの付け方をシ
ミュレーテッド・アニーリング法を用いて見つける方法
が挙げられる。

【００６９】

【００７０】ここで、ｐ（ｅ_i ^(k)）は、ｅ_i ^(k)が予備選
択尺度で上位Ｌ_k 個に選ばれる確率で、予め多量の音声
データを用いて求めておく。また、上に示した

【００７１】

【００７２】は、一例であり、

【００７３】

【００７４】として、

【００７５】

【００７６】を用いて良い。ここで、ｓt （１≦ｔ≦
Ｔ）は、Ｔ個に分類された重み付け合成フィルタであ
り、

【００７７】

【００７８】は、ｅ_i ^(k)が予備選択尺度で上位Ｌ_k 個に
選ばれたときに、そのときの重み付け合成フィルタがｓ
_t 分類される確率とする。また、Ｄとして、単に、

【００７９】

【００８０】としてもよい。また、ここに示した

【００８１】

【００８２】は、一例であって、例えば、

【００８３】

【００８４】としてもよい。

【００８５】このシミュレーテッド・アニーリング法を
用いる方法は、Ｎ．Ｆａｒｖａｒｄｉｎによる“Ａ Ｓ
ｔｕｄｙ ｏｆ Ｖｅｃｔｏｒ Ｑｕａｎｔｉｚａｔｉ
ｏｎｆｏｒ Ｎｏｉｓｙ Ｃｈａｎｎｅｌ”（ＩＥＥＥ
Ｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓ ｏｎ Ｉｎｆｏｒｍａｔ
ｉｏｎ Ｔｈｅｏｒｙ，Ｖｏｌ．３６，Ｎｏ．４，ｐ
ｐ．７９９−８０９．１９９０）（文献５）に記載され
ている、通常は伝送路誤り耐性を向上させるために用い
られるインデックス割り当て方法の応用である。

【００８６】このようにして候補を選出すると、演算量
の低減化の効果は、第１の発明と同様であり、さらに、
近傍テーブルを必要としないのでメモリ量を増加させず
に済む。ただし、近傍テーブルを使用する第１の発明に
比べ、制約が大きいため、音質に若干の劣化が生じる可
能性がある。

【００８７】第４の発明による音声符号化装置の作用の
第１の発明と異なる点を示す。

【００８８】予備選択尺度Ｅp （ｋ）の値が大きいもの
から順にＬk 個の音源コードベクトルｅ^(k) _i*(1)，ｅ
^(k) _i*(2)，…，ｅ^(k) _i*(Lk) を第ｋ（１≦ｋ≦Ｎ）音源
コードブックから選出する。

【００８９】ここでは、予備選択尺度が大きいものを探
索したが、尺度によっては、小さいものを探索する。

【００９０】第ｋ音源第１種近傍テーブル

【００９１】

【００９２】を参照して、探索された音源コードベクト
ル

【００９３】

【００９４】に対応したＱ_k 個の音源コードベクトル

【００９５】

【００９６】を選出した後で、ｍ_k （ｉ^* （１），ｉ^*
（２），…，ｉ^* （Ｌ_k ），ｑ），ｍ_k （ｉ^* （１），
ｉ^* （２），…，ｉ^* （Ｌ_k ），ｑ）＋１，…，ｍ_k
（ｉ^* （１），ｉ^* （２），…，ｉ^* （Ｌ_k ），ｑ）＋
Ｏ_k （ｑ）−１（ｍｏｄＭ_k ），（１≦ｑ≦Ｑ_k ）をイ
ンデックスにもつ音源コードベクトルを候補とする。こ
こで、Ｉ_k は、第ｋ音源コードブックのインデックの集
合、Ｍ_k は、第ｋ音源コードブックのコードブックサイ
ズとし、Ｏ_k （１）＋Ｏ_k （２）＋…＋Ｏ_k （Ｑ_k）＝
Ｐ_k 、Ｌ_k ＜Ｐ_k とする。ここに示した候補のインデッ
クスを決定するルールは、一例であり、例えば、ｒとし
てＭ_k より小さい正の整数を選び、ｍ_k （ｉ^* （１），
ｉ^* （２），…，ｉ^* （Ｌ_k ），ｑ），ｍ_k （ｉ^*
（１），ｉ^* （２），…，ｉ^* （Ｌ_k ），ｑ）＋ｒ，
…，ｍ_k （ｉ* （１），ｉ^* （２），…，ｉ^* （Ｌ
_k ），ｑ）＋（Ｏ_k （ｑ）−１）×ｒ（ｍｏｄＭ_k ），
（１≦ｑ≦Ｑ_k）としてもよい。

【００９７】第ｋ音源第１種近傍テーブルの作成は、例
えば、第３の発明の作用で説明した方法で第ｋ音源コー
ドブックのインデックスを付け替えた後、第１の発明の
作用に示した方法により、第ｋ音源第１種近傍テーブル
を作成する。

【００９８】このようにして候補を選出すると、演算量
の低減化の効果は、第１の発明と同様であり、さらに、
近傍テーブルとルールを併用することで、少ないメモリ
量で音質の劣化の少ない予備選択ができる。

【００９９】第５の発明による音声符号化装置の作用の
第１の発明と異なる点を示す。

【０１００】予備選択尺度Ｅp （ｋ）の値が大きいもの
から順にＬk 個の音源コードベクトルｅ^(k) _i*(1)，ｅ
^(k) _i*(2)，…，ｅ^(k) _i*(Lk) を第ｋ（１≦ｋ≦Ｎ）音源
コードブックから選出する。

【０１０１】ここでは、予備選択尺度が大きいものを探
索したが、尺度によっては、小さいものを探索する。

【０１０２】第ｋ音源第１種近傍テーブル

【０１０３】

【０１０４】を参照して、線形予測係数のクラス番号ｊ
と、探索された音源コードベクトル ｅ^(k) _i*(1)，ｅ^(k) _i*(2)，…，ｅ^(k) _i*(Lk) に対応したＱ_k 個の音源コードベクトル

【０１０５】

【０１０６】を選出した後で、

【０１０７】

【０１０８】をインデックスにもつ音源コードベクトル
を候補とする。ここで、Ｊは、線形予測係数のクラス番
号の集合、Ｉ_k は、第ｋ音源コードブックのインデック
スの集合、Ｍ_k は、第ｋ音源コードブックのコードブッ
クサイズとし、Ｏ_k （１）＋Ｏ_k （２）＋…＋Ｏ_k （Ｑ
_k ）＝Ｐ_k 、Ｌ_k ＜Ｐ_k とする。ここに示した候補のイ
ンデックスを決定するルールは、一例であり、例えば、
ｒとしてＭ_k より小さい正の整数を選び、

【０１０９】

【０１１０】としてもよい。

【０１１１】線形予測係数のクラスは、量子化された線
形予測係数のインデックスを複数個に分けたテーブルを
参照して判別しても良いし、また、線形予測係数の量子
化を、線形予測係数をＬＳＰに変換してベクトルカラー
量子化することで行なっている場合には、ベクトル量子
化のインデックスでクラス分けしても良い。

【０１１２】第ｋ音源第１種近傍テーブルの作成は、例
えば、第３の発明の作用で説明した方法で第ｋ音源コー
ドブックのインデックスを付け替えた後、第２の発明の
作用に示した方法により、第ｋ音源第１種近傍テーブル
を作成する。

【０１１３】このようにして候補を選出すると、線形予
測係数のクラスにより近傍テーブルを切替えることによ
り、第４の発明よりも、メモリ量は増加してしまうが、
予備選択の性能を向上させることができる。

【０１１４】第６の発明による音声符号化装置の作用の
第１の発明と異なる点を示す。

【０１１５】予備選択用音源コードブックから予備選択
尺度Ｅp （ｐｒｅ）の値が大きいものから順にＬ個の音
源コードベクトル

【０１１６】

【０１１７】を選出する。ことで、Ｅ_p （ｐｒｅ）の例
としては、

【０１１８】

【０１１９】が挙げられる。この距離尺度を使用する場
合は、各音源コードベクトルの自己相関は、ほとんど同
じ値に正規化されていることが望ましい。

【０１２０】または、別の例としては、

【０１２１】

【０１２２】などが挙げられる。ここで、ｏｓｅ_i ^(pre)
は、予備選択用音源コードブックのインデックスｉの音
源コードベクトルｅ_i ^(pre)の重み付け合成信号ｓｅ_i
^(pre)を、既に選ばれた適応コードベクトルａ_d の重み
付け合成信号ｓａ_d に対して直交化させた信号である。

【０１２３】またここでは、予備選択尺度が大きいもの
を探索したが、尺度によっては、小さいものを探索す
る。

【０１２４】第ｋ音源第２種近傍テーブルｍ_k ^(pre)：Ｉ
_pre ^L×｛１，２，…，Ｐ_k｝→Ｉ_kを参照して、探索され
た音源コードベクトル

【０１２５】

【０１２６】に対応したＰ_k 個の音源コードベクトル

【０１２７】

【０１２８】を選出し、第ｋ音源コードブックの音源コ
ードベクトルの候補とする。ここで、Ｉ_pre は、予備選
択用音源コードブックのインデックスの集合とし、Ｌ＜
Ｐ_k とする。

【０１２９】第ｋ音源第２種近傍テーブルは、例えば、

【０１３０】

【０１３１】が上位Ｌ個となったときに、各第ｋ音源コ
ードブックから予備選択尺度の上位をＰ_k 個探索して、
選出された頻度の高い第ｋ音源コードブックの音源コー
ドベクトルのインデックスをＰ_k 個選び、 ｍ_k ^(pre)（ｉ(1)，ｉ(2)，…，ｉ(L)，ｑ），（１≦ｑ
≦Ｐ_k ） として作成しておく。また、第ｋ音源第２種近傍テーブ
ルの別の作成方法としては、例えば、（１４），（１
５）式の予備選択尺度を使用し、Ｌ＝１の場合、ｅ_i
^(pre)との相互相関の２乗が大きい第ｋ音源コードブッ
クの音源コードベクトルのインデックスをＰ_k 個をｍ_k
^(pre)（ｉ，ｑ），（１≦ｑ≦Ｐ_k ）として作成してお
く方法もある。

【０１３２】このようにして候補を選出すると、音源コ
ードブックの予備選択を行なうため必要な比較回数は、
予備選択用音源コードブックのコードブックサイズをＭ
個、第ｋ（１≦ｋ≦Ｎ）音源コードブックのコードブッ
クサイズをＭ_k 個、第ｋ音源コードブックの予備選択の
候補数をＰ_k 個とし、［ｘ］をｘを越えない最大の整数
とすると、（［ｌｏｇ₂ Ｌ］＋１）×Ｍ回で済み、予備
選択尺度の大きいものから順に候補を選出する従来の方
法では、バイナリーサーチを用いても

【０１３３】

【０１３４】回必要であり、例えば、Ｎ≧２，Ｍ＝Ｍ_k
とすると、Ｌ＜Ｐ_k という条件から、大幅に演算量が低
減化できることがわかる。

【０１３５】第７の発明による音声符号化装置の作用の
第６の発明と異なる点を示す。

【０１３６】予備選択用音源コードブックから予備選択
尺度Ｅp （ｐｒｅ）の値が大きいものから順にＬ個の音
源コードベクトル

【０１３７】

【０１３８】を選出する。ここでは、予備選択尺度が大
きいものを探索したが、尺度によっては、小さいものを
探索する。

【０１３９】予備選択用音源コードブックに対する第ｋ
音源第２種近傍テーブル

【０１４０】

【０１４１】を参照して、線形予測係数のクラス番号ｊ
と、探索された音源コードベクトル

【０１４２】

【０１４３】に対応したＰ_k 個の音源コードベクトル

【０１４４】

【０１４５】を選出し、第ｋ音源コードブックの音源コ
ードベクトルの候補とする。ここで、Ｊは、線形予測係
数のクラス番号の集合、Ｉ_pre は、予備選択用音源コー
ドブックのインデックスの集合とし、Ｌ＜Ｐ_k とする。

【０１４６】線形予測係数のクラスは、量子化された線
形予測係数のインデックスを複数個に分けたテーブルを
参照して判別しても良い、また、線形予測係数の量子化
を、線形予測係数をＬＳＰに変換してベクトルスカラー
量子化することで行なっている場合には、ベクトル量子
化のインデックスでクラス分けしても良い。第ｋ音源第
２種近傍テーブルは、例えば、

【０１４７】

【０１４８】が上位Ｌ個となり、線形予測係数がｊのク
ラスに属するときに、各第ｋ音源コードブックから予備
選択尺度の上位をＰ_k 個探索して、選出される頻度の高
い第ｋ音源コードブックの音源コードブックの音源コー
ドベクトルのインデックスをＰ_k 個選び

【０１４９】

【０１５０】として作成しておく。また、第ｋ音源第２
種近傍テーブルの別の作成方法としては、例えば、（１
６）式の予備選択尺度を使用し、Ｌ_k ＝１の場合、ｊの
クラスに属する線形予測係数を用いた場合のｅ_i ^(pre)に
対する予備選択尺度のｊのクラスに属する各線形予測係
数の出現頻度を考慮した平均値が大きい第ｋ音源コード
ブックの音源コードベクトルのインデックスＰ_k 個を

【０１５１】

【０１５２】として作成しておく方法もある。

【０１５３】このようにして候補を選出すると、演算量
の低減化の効果は第６の発明と同様であり、さらに、線
形予測係数のクラスにより近傍テーブルを切替えること
により、予備選択の性能を向上させることができる。

【０１５４】第８の発明による音声符号化装置の作用の
第６の発明と異なる点を示す。

【０１５５】予備選択用音源コードブックから予備選択
尺度Ｅp （ｐｒｅ）の値が大きいものから順にＬ個の音
源コードベクトル

【０１５６】

【０１５７】を選出し、ｉ^* （１），ｉ^* （１）＋１，
…，ｉ^* （１）＋Ｐ_k （１）−１，ｉ^* （２），ｉ^*
（２）＋１，…，ｉ^* （１）＋Ｐ_k （２）−１，…，ｉ
^* （Ｌ），ｉ^* （Ｌ）＋１，…，ｉ^* （Ｌ）＋Ｐ_k
（Ｌ）−１（ｍｏｄＭ_k ）をインデックスをインデック
スにもつ第ｋ音源コードブックの音源コードベクトルを
候補とする。ここでＭ_k は、第ｋ音源コードブックのコ
ードブックサイズとし、Ｐ_k （１）＋Ｐ_k （２）＋…＋
Ｐ_k （Ｌ）＝Ｐ_k 、Ｌ＜Ｐ_k とする。

【０１５８】ここでは、予備選択尺度が大きいものを探
索したが、尺度によっては、小さいものを探索する。

【０１５９】ここに示した候補のインデックスを決定す
るルールは、一例であり、例えば、ｒとしてＭ_k より小
さい正の整数を選び、ｉ^* （１），ｉ^* （１）＋ｒ，
…，ｉ^* （１）＋（Ｐ_k （１）−１）×ｒ，ｉ^*
（２），ｉ^* （２）＋ｒ，…，ｉ^* （２）＋（Ｐ_k
（２）−１）×ｒ，…，ｉ^* （Ｌ），ｉ^* （Ｌ）＋ｒ，
…，ｉ^* （Ｌ）＋（Ｐ_k （Ｌ）−１）×ｒ（ｍｏｄＭ
_k ）としてもよい。

【０１６０】この方式を用いる場合は、予備選択用音源
コードブックと第ｋ音源コードブックのインデックを付
け替える必要がある。インデックスを付け替える方法の
一例としては、予備選択用音源コードブックに対する第
ｋ音源コードブックのルールが次の記号Ｒ_k で表現され
る場合、Ｒ_k （ｉ^* （１），０），Ｒ_k （ｉ^* （１），
２），…，Ｒ_k （ｉ^* （１），Ｐ_k （１）−１），Ｒ_k
（ｉ^* （２），０），Ｒ_k （ｉ^* （２），２），…，Ｒ
_k （ｉ^* （２），Ｐ_k （２）−１），…，Ｒ_k（ｉ^*
（Ｌ），０），Ｒ_k （ｉ^* （Ｌ），２），…，Ｒ_k （ｉ
^* （Ｌ），Ｐ_k （Ｌ）−１）、次の歪みＤを最上にする
予備選択用音源コードブックと第１から第Ｎまでの音源
コードブックのインデックスの付け方をシミュレーテッ
ド・アニーリング法を用いて見つける方法が挙げられ
る。

【０１６１】

【０１６２】ここで、Ｍは、予備選択用音源コードブッ
クのコードブックサイズであり、ｐ（ｅ_i ^(pre)）は、ｅ
_i ^(pre)が予備選択尺度で上位でＬ個に選ばれる確率で、
予め多量の音声データを用いて求めておく。また、

【０１６３】

【０１６４】は、第３の発明の作用で示したものと同様
である。また、第３の発明の作用で示したように、Ｄと
して、単に

【０１６５】

【０１６６】としてもよい。

【０１６７】このようにして候補を選出すると、演算量
の低減化の効果は、第６の発明と同様であり、さらに、
近傍テーブルを必要としないので、メモリ量を増加させ
ずに済む。ただし、近傍テーブルを使用する第６の発明
に比べ、制約が大きいため、音質の若干の劣化が生じる
可能性がある。

【０１６８】第９の発明による音声符号化装置の作用の
第６の発明と異なる点を示す。

【０１６９】予備選択用音源コードブックから予備選択
尺度Ｅp （ｐｒｅ）の値が大きいものから順にＬ個の音
源コードベクトル

【０１７０】

【０１７１】を選出する。

【０１７２】ここでは、予備選択尺度が大きいものを探
索したが、尺度によっては、小さいものを探索する。

【０１７３】予備選択用音源コードブックに対する第ｋ
音源第２種近傍テーブル ｍ_k ^(pre)：Ｉ_pre ^L×｛１，２，…，Ｑ_k｝→Ｉ_k を参照して、探索された音源コードベクトル

【０１７４】

【０１７５】に対応したＱ_k 個の音源コードベクトル

【０１７６】

【０１７７】を選出した後で、

【０１７８】

【０１７９】をインデックスにもつ第ｋ音源コードブッ
クの音源コードベクトルを候補とする。ここで、Ｉ_pre
は、予備選択用音源コードブックのインデックスの集
合、Ｍ_kは、第ｋ音源コードベクトルのコードブックサ
イズとし、Ｏ_k （１）＋Ｏ_k （２）＋…＋Ｏ_k （Ｑ_k ）
＝Ｐ_k 、Ｌ＜Ｐ_k とする。ここに示した候補のインデッ
クスを決定するルールは、一例であり、例えば、ｒとし
てＭ_k より小さい正の整数を選び、

【０１８０】

【０１８１】としてもよい。

【０１８２】第ｋ音源第２種近傍テーブルの作成は、例
えば、第３の発明の作用で説明した方法で第ｋ音源コー
ドブックのインデックスを付け替えた後、第６の発明の
作用に示した方法により、第ｋ音源第２種近傍テーブル
を作成する。

【０１８３】このようにして候補を選出すると、演算量
の低減化の効果は、第６の発明と同様であり、さらに、
近傍テーブルとルールを併用することで、少ないメモリ
量で音質の劣化の少ない予備選択ができる。

【０１８４】第１０の発明による音声符号化装置の作用
の第６の発明と異なる点を示す。

【０１８５】予備選択用音源コードブックから予備選択
尺度Ｅp （ｐｒｅ）の値が大きいものから順にＬ個の音
源コードベクトル

【０１８６】

【０１８７】を選出する。

【０１８８】ここでは、予備選択尺度が大きいものを探
索したが、尺度によっては、小さいものを探索する。

【０１８９】予備選択用音源コードブックに対する第ｋ
音源第２種近傍テーブル

【０１９０】

【０１９１】を参照して、線形予測係数のクラス番号ｊ
と、探索された音源コードベクトル

【０１９２】

【０１９３】に対応したＱ_k 個の音源コードベクトル

【０１９４】

【０１９５】を選出した後で、

【０１９６】

【０１９７】をインデックスにもつ第ｋ音源コードブッ
クの音源コードベクトルを候補とする。ここで、Ｊは線
形予測係数のクラス番号の集合、Ｉ_pre は、予備選択用
音源コードブックのインデックスの集合、Ｍ_k は、第ｋ
音源コードブックのコードブックサイズとし、Ｏ_k
（１）＋Ｏ_k （２）＋…＋Ｏ_k （Ｑ_k ）＝Ｐ_k 、Ｌ＜Ｐ
_k とする。ここに示した候補のインデックスを決定する
ルールは、一例であり、例えば、ｒとしてＭ_k より小さ
い正の整数を選び、

【０１９８】

【０１９９】としてもよい。

【０２００】線形予測係数のクラスは、量子化された線
形予測係数のインデックスを複数個に分けたテーブルを
参照して判別しても良いし、また、線形予測係数の量子
化を、線形予測係数のＬＳＰに変換してベクトルスカラ
ー量子化することで行なっている場合には、ベクトル量
子化のインデックスでクラス分けしても良い。

【０２０１】第ｋ音源第２種近傍テーブルの作成は、例
えば、第３の発明の作用で説明した方法で第ｋ音源コー
ドブックのインデックスを付け替えた後、第７の発明の
作用に示した方法により、第ｋ音源第２種近傍テーブル
を作成する。

【０２０２】このようにして候補を選出すると、線形予
測係数のクラスにより近傍テーブルを切替えることによ
り、第９の発明よりも、メモリ量は増加してしまうが、
予備選択の性能を向上させることができる。

【０２０３】

【実施例】以下、音源コードブックの個数は、Ｎとして
説明するが、Ｎ＝１としても構わない。

【０２０４】図１は第１の発明による音声符号化装置の
符号化器の一実施例を示すブロック図である。

【０２０５】図において、入力端子１０からフレーム
（例えば、４０ｍｓ）毎に分割された音声信号を入力
し、サブフレーム分割回路２０と線形予測分析回路３０
へ出力する。

【０２０６】線形予測分析回路３０で、線形予測分析を
行い、線形予測係数量子化器４０では、線形予測分析回
路３０から入力された線形予測係数を量子化し、量子化
された線形予測係数を、聴感重み付けフィルタ５０、影
響信号減算回路６０、適応コードブック探索回路８０、
第１タイプ音源コードブック予備選択回路１００、音源
コードブック探索回路１１０、ゲインコードブック探索
回路１３０へ出力する。さらに、量子化された線形予測
係数のインデックスをマルチプレクサ１４０へ出力す
る。線形予測係数の量子化は、線形予測係数そのものを
量子化してもよいし、ＬＳＰ、ｋパラメータ、声道断面
積比などに変換してから量子化しても良い。

【０２０７】サブフレーム分割回路２０からサブフレー
ム長（例えば８ｍｓ）に分割された入力音声信号を聴感
重み付けフィルタ５０へ出力し、聴感重み付けフィルタ
５０では、線形予測量子化器４０から入力した量子化さ
れた線形予測係数を用いて、入力音声信号を聴感重み付
けし、影響信号減算回路６０へ出力する。

【０２０８】影響信号減算回路６０では、線形予測係数
量子化器４０から入力した量子化された線形予測係数を
用いて、前のサブフレームからの重み付け影響信号を作
成し、聴感重み付けフィルタ５０から入力した信号から
減算し、適応コードブック探索回路８０、第１タイプ音
源コードブック予備選択回路１００、音源コードブック
探索回路１１０、ゲインコードブック探索回路１３０へ
出力する。

【０２０９】適応コードブック探索回路８０では、線形
予測係数量子化器４０から入力した量子化した線形予測
係数と、影響信号減算回路６０から入力された信号と、
適応コードブック７０から入力した適応コードベクトル
を用いて、（３）式に従って誤差Ｅ_a を計算し、誤差Ｅ
_a を最小とする適応コードベクトルを探索し、選ばれた
適応コードベクトルを第１タイプ音源コードブック予備
選択回路１００と音源コードブック探索回路１１０とゲ
インコードブック探索回路１３０へ出力し、さらに、選
ばれた適応コードベクトルの遅れｄをマルチプレクサ１
４０へ出力する。

【０２１０】第１タイプ音源コードブック予備選択回路
１００では、線形予測係数量子化器４０から入力した量
子化された線形予測係数と、影響信号減算回路６０から
入力した信号と、適応コードブック探索回路８０から入
力した選ばれた適応コードベクトルと、第１〜第Ｎ音源
コードブック９０から入力した音源コードベクトルを用
いて、予備選択を行ない、各音源コードブックから選出
された音源コードベクトルの候補のインデックスを音源
コードブック探索回路１１０へ出力する。

【０２１１】音源コードブック探索回路１１０では、第
１タイプ音源コードブック予備選択回路１００から入力
したインデックスに対応した音源コードベクトルを、第
１〜第Ｎ音源コードブック９０から入力し、その音源コ
ードベクトルと、線形予測係数量子化器４０から入力し
た量子化された線形予測係数と、影響信号減算回路６０
から入力した信号と、適応コードブック探索回路８０か
ら入力した選ばれた適応コードベクトルを用いて、
（７）式に従って誤差Ｅ_e を計算し、誤差Ｅ_e を最小と
する音源コードベクトルの組を探索し、選ばれた音源コ
ードベクトルの組をゲインコードブック探索回路１３０
へ出力し、さらに、選ばれた音源コードベクトルのイン
デックスの組をマルチプレクサ１４０へ出力する。
（７）式で使用するゲインのタイプは、一例であり、例
えば、ｇ⁽¹⁾ ＝ｇ⁽²⁾ ＝…＝ｇ^(N) という制限をつけて
もよい。

【０２１２】ゲインコードブック探索回路１３０では、
線形予測量子化器４０から入力した量子化された線形予
測係数と、影響信号減算回路６０から入力した信号と、
適応コードブック探索回路８０から入力した選ばれた適
応コードベクトルと、音源コードブック探索回路１１０
から入力した選ばれたＮ個の音源コードベクトルと、ゲ
インコードブック１２０から入力したゲインコードベク
トルを用いて、（８）式に従って誤差Ｅ_g を計算し、誤
差Ｅ_g を最小とするゲインコードベクトルを探索し、選
ばれたゲインコードベクトルのインデックスをマルチプ
レクサ１４０へ出力する。（８）式で使用するゲインコ
ードベクトルとタイプは、一例であり、例えば、Ｇ_j ⁽⁰⁾
＝Ｇ_j ⁽¹⁾＝…＝Ｇ_j ^(N)という制限をつけてもよい。ま
た、 （Ｇ_j ⁽⁰⁾，Ｇ_j ⁽¹⁾，…，Ｇ_j ^(N)） として、ゲインコードベクトルそのものではなく、例え
ば、入力信号の量子化されたパワと線形予測係数から推
定した残差信号のパワと、適応コードベクトルのパワ
と、音源コードベクトルのパワを用いて正規化されたゲ
インコードベクトルを用いても良い。

【０２１３】図２は第１の発明による音声符号化装置の
第１タイプ音源コードブック予備選択回路の一実施例を
示すブロック図である。

【０２１４】予備選択尺度計算回路１５０では、影響信
号減算回路６０から入力した信号と線形予測係数量子化
器４０から入力した量子化された線形予測係数と適応コ
ードブック探索回路８０から入力した選出された適応コ
ードベクトルと第ｋ（１≦ｋ≦Ｎ）音源コードブック９
０から入力した音源コードベクトルとから、予備選択尺
度の値を各音源コードベクトル毎に計算し、上位探索回
路１６０へ出力する。予備選択尺度の一例としては、適
応コードベクトルの重み付け合成信号により直交化され
た第ｋ音源コードベクトルの重み付け合成信号と、影響
信号減算回路６０から入力した信号との相互相関の２乗
が挙げられる。この距離尺度を使用する場合は、各音源
コードベクトルの自己相関は、ほとんど同じ値に正規化
されていることが望ましい。

【０２１５】また、予備選択尺度の別の例としては、影
響信号減算回路６０から入力した信号から逐次ゲインを
掛けた適応コードベクトルの重み付け合成信号を減算し
た信号と第ｋ音源コードベクトルの重み付け合成信号と
の相互相関の２乗を第ｋ音源コードベクトルの重み付け
合成信号の自己相関で割った値が挙げられる。

【０２１６】上位探索回路１６０では、予備選択尺度計
算回路１５０から入力した第ｋ音源コードブックの各音
源コードベクトルの予備選択尺度の値の大きいものから
順にＬ_k 個を探索し、そのＬ_k 個の音源コードベクトル
のインデックスを第１種テーブル型候補選出回路１７０
へ出力する。ここでは、大きいものから順にＬ_k 個とし
たが、予備選択尺度によっては、小さいものから順にＬ
_k 個とする。

【０２１７】第１種テーブル型候補選出回路１７０で
は、上位探索回路１６０から入力したＬ_k 個の第ｋ音源
コードベクトルのインデックスの組に対応するＬ_k 個よ
り多い複数個の第ｋ音源コードベクトルのインデックス
を第ｋ音源第１種近傍テーブル１８０を参照して選出
し、音源コードブック探索回路１１０へ出力する。

【０２１８】図３は第２の発明による音声符号化装置の
符号化器の一実施例を示すブロック図である。図１と異
なる点について説明する。

【０２１９】線形予測係数量子化器４０では、線形予測
分析回路３０から入力された線形予測係数を量子化し、
量子化された線形予測係数を、聴感重み付けフィルタ５
０、影響信号減算回路６０、適応コードブック探索回路
８０、第２タイプ音源コードブック予備選択回路１９
０、音源コードブック探索回路１１０、ゲインコードブ
ック探索回路１３０へ出力する。さらに、量子化された
線形予測係数のインデックスを第２タイプ音源コードブ
ック予備選択回路１９０と、マルチプレクサ１４０へ出
力する。線形予測係数の量子化は、線形予測係数そのも
のを量子化してもよいし、ＬＳＰ、ｋパラメータ、声道
断面積比などに変換してから量子化しても良い。

【０２２０】第２タイプ音源コードブック予備選択回路
１９０では、線形予測係数量子化器４０から入力した量
子化された線形予測係数とそのインデックスと、影響信
号減算回路６０から入力した信号と、適応コードブック
探索回路８０から入力した選ばれた適応コードベクトル
と、第１〜第Ｎ音源コードブック９０から入力した音源
コードベクトルを用いて、予備選択を行ない、各音源コ
ードブック選出された音源コードベクトルの候補のイン
デックスを音源コードブック探索回路１１０へ出力す
る。

【０２２１】図４は第２の発明による音声符号化装置の
第２タイプ音源コードブック予備選択回路の一実施例を
示すブロック図である。

【０２２２】予備選択尺度計算回路１５０では、影響信
号減算回路６０から入力した信号と線形予測係数量子化
器４０から入力した量子化された線形予測係数と適応コ
ードブック探索回路８０から入力した選出された適応コ
ードベクトルと第ｋ（１≦ｋ≦Ｎ）音源コードブック９
０から入力した音源コードベクトルとから、予備選択尺
度の値を各音源コードベクトル毎に計算し、上位探索回
路１６０へ出力する。予備選択尺度の一例としては、適
応コードベクトルの重み付け合成信号により直交化され
た第ｋ音源コードベクトルの重み付け合成信号と、影響
信号減算回路６０から入力した信号との相互相関の２乗
が挙げられる。この距離尺度を使用する場合は、各音源
コードベクトルの自己相関は、ほとんど同じ値に正規化
されていることが望ましい。

【０２２３】また、予備選択尺度の別の例としては、影
響信号減算回路６０から入力した信号から逐次ゲインを
掛けた適応コードベクトルの重み付け合成信号を減算し
た信号と第ｋ音源コードベクトルの重み付け合成信号と
の相互相関の２乗を第ｋ音源コードベクトルの重み付け
合成信号の自己相関で割った値が挙げられる。

【０２２４】上位探索回路１６０では、予備選択尺度計
算回路１５０から入力した第ｋ音源コードブックの各音
源コードベクトルの予備選択尺度の値の大きいものから
順にＬ_k 個を探索し、そのＬ_k 個の音源コードベクトル
のインデックスを第１種テーブル型候補選出回路２１０
へ出力する。ここでは、大きいものから順にＬ_k 個とし
たが、予備選択尺度によっては、小さいものから順にＬ
_k 個とする。

【０２２５】線形予測係数分類回路２００で、線形予測
係数量子化器４０から入力した量子化された線形予測係
数のインデックスを複数個のクラスに分類し、そのクラ
スを示す番号を第１種テーブル型候補選出回路２１０へ
出力する。分類方法は、たとえば、量子化された線形予
測係数のインデックスを予め複数個のクラスに分けたテ
ーブルを用いて、分類してもよいし、また、線形予測係
数をＬＳＰに交換してベクトルスカラー量子化を行なう
ことにより線形予測係数を量子化している場合には、ベ
クトル量子化のインデックスを用いてもよい。また、ベ
クトル量子化のインデックスを複数個のクラスに分けた
テーブルを用いて分類してもよい。

【０２２６】第１種テーブル型候補選出回路２１０で
は、上位探索回路１６０から入力したＬ_k 個の第ｋ音源
コードベクトルのインデックスの組と、線形予測係数分
類回路２００から入力した線形予測係数のクラス番号に
対応するＬ_k 個より多い複数個の第ｋ音源コードベクト
ルのインデックスを第ｋ音源第１種近傍テーブル２２０
を参照して選出し、音源コードブック探索回路１１０へ
出力する。

【０２２７】図５は第３の発明による音声符号化装置の
符号化器の一実施例を示すブロック図であるり、第１タ
イプ音源コードブック予備選択回路１００を第３タイプ
音源フードブック予備選択回路２３０に取り替えた点
が、図１と異なる。 図６は第３の発明による音声符号
化装置の第３タイプ音源コードブック予備選択回路の一
実施例を示すブロック図である。

【０２２８】予備選択尺度計算回路１５０では、影響信
号減算回路６０から入力した信号と線形予測係数量子化
器４０から入力した量子化された線形予測係数と適応コ
ードブック探索回路８０から入力した選出された適応コ
ードベクトルと第ｋ（１≦ｋ≦Ｎ）音源コードブック９
０から入力した音源コードベクトルとから、予備選択尺
度の値を各音源コードベクトル毎に計算し、上位探索回
路１６０へ出力する。予備選択尺度の一例としては、適
応コードベクトルの重み付け合成信号により直交化され
た第ｋ音源コードベクトルの重み付け合成信号と、影響
信号減算回路６０から入力した信号との相互相関の２乗
が挙げられる。この距離尺度を使用する場合は、各音源
コードベクトルの自己相関は、ほとんど同じ値に正規化
されていることが望ましい。

【０２２９】また、予備選択尺度の別の例としては、影
響信号減算回路６０から入力した信号から逐次ゲインを
掛けた適応コードベクトルの重み付け合成信号を減算し
た信号と第ｋ音源コードベクトルの重み付け適応コード
ベクトルの重み付け合成信号を減算した信号と第ｋ音源
コードベクトルの重み付け合成信号との相互相関の２乗
を第ｋ音源コードベクトルの重み付け合成信号の自己相
関で割った値が挙げられる。

【０２３０】上位探索回路１６０では、予備選択尺度計
算回路１５０から入力した第ｋ音源コードブックの各音
源コードベクトルの予備選択尺度の値の大きいものから
順にＬ_k 個を探索し、そのＬ_k 個の音源コードベクトル
のインデックスを第ｋ音源第１種ルール型候補選出回路
２４０へ出力する。ここでは、大きいものから順にＬ_k
個としたが、予備選択尺度によっては、小さいものから
順にＬ_k 個とする。

【０２３１】第ｋ音源第１種ルール型候補選出回路２４
０では、上位探索回路１６０から入力したＬ_k 個の第ｋ
音源コードベクトルのインデックスに対応するＬ_k 個よ
り多い複数個の第ｋ音源コードベクトルのインデックス
を例えば作用で説明したようにルールに従って選出し、
音源コードブック探索回路１１０へ出力する。

【０２３２】図７は第４の発明による音声符号化装置の
符号化器の一実施例を示すブロック図であり、第１タイ
プ音源コードブック予備選択回路１００を第４タイプ音
源コードブック予備選択回路２５０に取り替えた点が、
図１と異なる。

【０２３３】図８は第４の発明による音声符号化装置の
第４タイプ音源コードブック予備選択回路の一実施例を
示すブロック図である。

【０２３４】予備選択尺度計算回路１５０では、影響信
号減算回路６０から入力した信号と線形予測係数量子化
器４０から入力した量子化された線形予測係数と適応コ
ードブック探索回路８０から入力した選出された適応コ
ードベクトルと第ｋ（１≦ｋ≦Ｎ）音源コードブック９
０から入力した音源コードベクトルとから、予備選択尺
度の値を各音源コードベクトル毎に計算し、上位探索回
路１６０へ出力する。予備選択尺度の一例としては、適
応コードベクトルの重み付け合成信号により直交化され
た第ｋ音源コードベクトルの重み付け合成信号と、影響
信号減算回路６０から入力した信号との相互相関の２乗
が挙げられる。この距離尺度を使用する場合は、各音源
コードベクトルの自己相関は、ほとんど同じ値に正規化
されていることが望ましい。

【０２３５】また、予備選択尺度の別の例としては、影
響信号減産回路６０から入力した信号から逐次ゲインを
掛けた適応コードベクトルの重み付け合成信号を減算し
た信号と第ｋ音源コードベクトルの重み付け合成信号と
の相互相関の２乗を第ｋ音源コードベクトルの重み付け
合成信号の自己相関で割った値が挙げられる。

【０２３６】上位探索回路１６０では、予備選択尺度計
算回路１５０から入力した第ｋ音源コードブックの各音
源コードベクトルの予備選択尺度の値が大きいものから
順にＬ_k 個を探索し、そのＬ_k 個の音源コードベクトル
のインデックスを第１種テーブル型候補選出回路１７０
へ出力する。ここでは、大きいものから順にＬ_k 個とし
たが、予備選択尺度によっては、小さいものから順にＬ
_k 個とする。

【０２３７】第１種テーブル型候補選出回路１７０で
は、上位探索回路１６０から入力したＬ_k 個の第ｋ音源
コードベクトルのインデックスの組に対応するＬ_k 個よ
り多い複数個の第ｋ音源第１種ルール型候補選出回路２
４０へ出力し、第ｋ音源第１種ルール型候補選出回路２
４０では、入力されたインデックスに対して、例えば作
用で説明したようなルールに従って選出し、音源コード
ブック探索回路１１０へ出力する。

【０２３８】図９は第５の発明による音声符号化装置の
符号化器の一実施例を示すブロック図であり、第２タイ
プ音源コードブック予備選択回路１９０を第５タイプ音
源コードブック予備選択回路２６０に取り替えた点が、
図３と異なる。

【０２３９】図１０は第５の発明による音声符号化装置
の第５タイプ音源コードブック予備選択回路の一実施例
を示すブロック図である。

【０２４０】予備選択尺度計算回路１５０では、影響信
号減算回路６０から入力した信号と線形予測係数量子化
器４０から入力した量子化された線形予測係数と適応コ
ードブック探索回路８０から入力した選出された適応コ
ードベクトルと第ｋ（１≦ｋ≦Ｎ）音源コードブック９
０から入力した音源コードベクトルとから、予備選択尺
度の値を各音源コードベクトル毎に計算し、上記探索回
路１６０へ出力する。予備選択尺度の一例としては、適
応コードベクトルの重み付け合成信号により直交化され
た第ｋ音源コードベクトルの重み付け合成信号と、影響
信号減算回路６０から入力した信号との相互相関の２乗
が挙げられる。この距離尺度の使用する場合は、各音源
コードベクトルの自己相関は、ほとんど同じ値に正規化
されていることが望ましい。

【０２４１】また、予備選択尺度の別の例としては、影
響信号減算回路６０から入力した信号逐次ゲイン掛けた
適応コードベクトルの重み付け合成信号を減算した信号
と第ｋ音源コードベクトルの重み付け合成信号との相互
相関の２乗を第ｋ音源コードベクトルの重み付け合成信
号の自己相関で割った値が挙げられる。

【０２４２】上位探索回路１６０では、予備選択尺度計
算回路１５０から入力した第ｋ音源コードブックの各音
源コードベクトルの予備選択尺度の値の大きいものから
順にＬ_k 個を探索し、そのＬ_k 個の音源コードベクトル
のインデックスを第１種テーブル型候補選出回路２１０
へ出力する。ここでは、大きいものから順にＬ_k 個とし
たが、予備選択尺度によっては、小さいものから順にＬ
_k 個とする。

【０２４３】線形予測係数分類回路２００で、線形予測
係数量子化器４０から入力した量子化された線形予測係
数のインデックスを複数個のクラスに分類し、そのクラ
スを示す番号を第１種テーブル型候補選出回路２１０へ
出力する。分類方法は、たとえば、量子化された線形予
測係数のインデックスを予め複数個のクラスに分けたテ
ーブルを用いて、分類してもよいし、また、線形予測係
数をＬＳＰに変換してベクトルスカラー量子化を行なう
ことにより線形予測係数を量子化している場合には、ベ
クトル量子化のインデックスを用いてもよい。また、ベ
クトル量子化のインデックスを複数個のクラスに分けた
テーブルを用いて分類してもよい。

【０２４４】第１種テーブル型候補選出回路２１０で
は、上位探索回路１６０から入力したＬ_k 個の第ｋ音源
コードベクトルのインデックスの組と、線形予測係数分
類回路２００から入力した線形予測係数のクラス番号に
対応するＬ_k 個より多い複数個の第ｋ音源コードベクト
ルのインデックスを、第ｋ音源第１種近傍テーブル２２
０を参照して選出し、第ｋ音源第１種ルール型候補選出
回路２４０へ出力し、第ｋ音源第１種ルール型候補選出
回路２４０では、入力されたインデックスに対して、例
えば作用で説明したようなルールに従って選出し、音源
コードブック探索回路１１０へ出力する。

【０２４５】図１１は第６の発明による音声符号化装置
の符号化器の一実施例を示すブロック図である。図１と
異なる点について説明する。

【０２４６】第６タイプ音源コードブック予備選択回路
２７０では、線形予測係数量子化器４０から入力した量
子化された線形予測係数と、影響信号減算回路６０から
入力した信号と、適応コードブック探索回路８０から入
力した選ばれた適応コードベクトルと、予備選択用音源
コードブック２８０から入力した音源コードベクトルを
用いて、予備選択を行ない、各音源コードブックから選
出された音源コードベクトルの候補のインデックスを音
源コードブック探索回路１１０へ出力する。

【０２４７】ここで、予備選択用音源コードブックとし
て、第１から第Ｎ音源コードブックのうちのどれか一つ
を採用しても良い。

【０２４８】図１２は第６の発明による音声符号化装置
の第６タイプ音源コードブック予備選択回路の一実施例
を示すブロック図である。

【０２４９】予備選択尺度計算回路１５０では、影響信
号減算回路６０から入力した信号と線形予測係数量子化
器４０から入力した量子化された線形予測係数と適応コ
ードブック探索回路８０から入力した選出された適応コ
ードベクトルと予備選択音源コードブック２８０から入
力した音源コードベクトルとから、予備選択尺度の値を
各音源コードベクトル毎に計算し、上位探索回路１６０
へ出力する。予備選択尺度の一例としては、適応コード
ベクトルの重み付け合成信号により直交化された予備選
択用音源コードベクトルの重む付け合成信号と、影響信
号減算回路６０から入力した信号との相互相関の２乗が
挙げられる。この距離尺度を使用する場合は、予備選択
用音源コードブックの各音源コードベクトルの自己相関
は、ほどんど同じ値に正規化されていることが望まし
い。

【０２５０】また、予備選択尺度の別の例としては、影
響信号減算回路６０から入力した信号から逐次ゲインを
掛けた適応コードベクトルの重み付け合成信号を減算し
た信号と予備選択用音源コードベクトルの重む付け合成
信号との相互相関の２乗を予備選択用音源コードベクト
ルの重み付け合成信号の自己相関で割った値が挙げられ
らる。

【０２５１】上位探索回路１６０では、予備選択尺度計
算回路１５０から入力した予備選択用音源コードブック
の各音源コードベクトルの予備選択尺度の値の大きいも
のから順にＬ個を探索し、そのＬ個の音源コードベクト
ルのインデックスを第２種テーブル型候補選出回路２９
０へ出力する。ここでは、大きいものから順にＬ個とし
たが、予備選択尺度によっては、小さいものから順にＬ
個とする。

【０２５２】第２種テーブル型候補選出回路２９０で
は、上位探索回路１６０から入力したＬ個の予備選択用
音源コードベクトルのインデックスの組に対応するＬ個
より多い複数個の第ｋ音源コードベクトルのインデック
スを第ｋ音源第２種近傍テーブル３００を参照して選出
し、音源コードブック探索回路１１０へ出力する。

【０２５３】図１３は第７の発明による音声符号化装置
の符号化器の一実施例を示すブロック図である。図１１
と異なる点について説明する。

【０２５４】線形予測係数量子化器４０では、線形予測
分析回路３０から入力された線形予測係数を量子化し、
量子化された線形予測係数を、聴感重み付けフィルタ５
０、影響信号減算回路６０、適応コードブック探索回路
８０、第７タイプ音源コードブック予備選択回路３１
０、音源コードブック探索回路１１０、ゲインコードブ
ック回路１３０へ出力する。さらに、量子化された線形
予測係数のインデックスを第７タイプ音源コードブック
予備選択回路３１０と、マルチプレクサ１４０へ出力す
る。線形予測係数の量子化は、線形予測係数そのものを
量子化してもよいし、ＬＳＰ、ｋパラメータ、声道断面
積比などに変換してから量子化しても良い。

【０２５５】第７タイプ音源コードブック予備選択回路
３１０では、線形予測係数量子化器４０から入力した量
子化された線形予測係数とそのインデックスと、影響信
号減算回路６０から入力した信号と、適応コードブック
探索回路８０から入力した選ばれた適応コードベクトル
と、予備選択用音源コードブック２８０から入力した音
源コードベクトルを用いて、予備選択を行ない、各音源
コードブックから選出された音源コードベクトルの候補
のインデックスを音源コードブック探索回路１１０へ出
力する。

【０２５６】図１４は第７の発明による音声符号化装置
の第７タイプ音源コードブック予備選択回路の一実施例
を示すブロック図である。

【０２５７】予備選択尺度計算回路１５０では、影響信
号減算回路６０から入力した信号と線形予測係数量子化
器４０から入力した量子化された線形予測係数と適応コ
ードブック探索回路８０から入力した選出された適応コ
ードベクトルと予備選択用音源コードブック２８０から
入力した音源コードベクトルとから、予備選択尺度の値
を各音源コードベクトル毎に計算し、上位探索回路１６
０へ出力する。予備選択尺度の一例としては、適応コー
ドベクトルの重み付け合成信号により直交化された予備
選択用音源コードベクトルの重み付け合成信号と、影響
信号減算回路６０から入力した信号との相互相関の２乗
が挙げられる。この距離尺度を使用する場合は、予備選
択用音源コードブックの各音源コードベクトルの自己相
関は、ほとんど同じ値に正規化されていることが望まし
い。

【０２５８】また、予備選択尺度の別の例としては、影
響信号減算回路６０から入力した信号から逐次ゲインを
掛けた適応コードベクトルの重み付け信号と予備選択用
音源コードベクトルの重み付げ合成信号との相互相関の
２乗を予備選択用音源コードベクトルの重み付け合成信
号の自己相関で割った値が挙げられる。

【０２５９】上位探索回路１６０では、予備選択尺度計
算回路１５０から入力した予備選択用音源コードブック
の各音源コードベクトルの予備選択尺度の値の大きいも
のから順にＬ個を探索し、そのＬ個の音源コードベクト
ルのインデックスを第２種テーブル型候補選出回路３２
０へ出力する。ここでは、大きいものから順にＬ個とし
たが、予備選択尺度によっては、小さいものから順にＬ
個とする。

【０２６０】線形予測係数分類回路２００で、線形予測
係数量子化器４０から入力した量子化された線形予測係
数のインデックスを複数個のクラスに分類し、そのクラ
スを示す番号を第２種テーブル型候補選出回路３２０へ
出力する。分類方法は、たとえば、量子化された線形予
測係数のインデックスを予め複数個のクラスに分けたテ
ーブルを用いて、分類してもよいし、また、線形予測係
数をＬＳＰに変換してベクトルスカラー量子化を行なう
ことにより線形予測係数を量子化している場合には、ベ
クトル量子化のインデックスを用いてもよい。また、ベ
クトル量子化のインデックスを複数個のクラスに分けた
テーブルを用いて分類してもよい。

【０２６１】第２種テーブル型候補選出回路３２０で
は、上位探索回路１６０から入力したＬ個の予備選択用
音源コードベクトルのインデックスの組と、線形予測係
数分類回路２００から入力した線形予測係数のクラス番
号に対応するＬ個より多い複数個の第ｋ音源コードベク
トルのインデックスを、第ｋ音源第２種近傍テーブル３
３０を参照して選出し、音源コードブック探索回路１１
０へ出力する。

【０２６２】図１５は第８の発明による音声符号化装置
の符号化器の一実施例を示すブロック図であり、第６タ
イプ音源コードブック予備選択回路２７０を第８タイプ
音源コードブック予備選択回路３４０に取り替えた点
が、図１１と異なる。

【０２６３】図１６は第８の発明による音声符号化装置
の第８タイプ音源コードブック予備選択回路の一実施例
を示すブロック図である。

【０２６４】予備選択尺度計算回路１５０では、影響信
号減算回路６０から入力した信号と線形予測係数量子化
器４０から入力した量子化された線形予測係数と適応コ
ードブック探索回路８０から入力した選出された適応コ
ードベクトルと予備選択用音源コードブック２８０から
入力した音源コードベクトルとから、予備選択尺度の値
を各音源コードベクトル毎に計算し、上位探索回路１６
０へ出力する。予備選択尺度の一例としては、適応コー
ドベクトルの重み付け合成信号により直交化された予備
選択用音源コードベクトルの重み付け合成信号と、影響
信号減算回路６０から入力した信号との相互相関の２乗
が挙げられる。この距離尺度を使用する場合は、予備選
択用音源コードブックの各音源コードベクトルの自己相
関は、ほとんど同じ値に正規化されていることが望まし
い。

【０２６５】また、予備選択尺度の別の例としては、影
響信号減算回路６０から入力した信号から逐次ゲインを
掛けた適応コードベクトルの重み付け信号を減算した信
号と予備選択用音源コードベクトルの重み付け合成信号
との相互相関の２乗を予備選択用音源コードベクトルの
重み付け合成信号の自己相関で割った値が挙げられる。

【０２６６】上位探索回路１６０では、予備選択尺度計
算回路１５０から入力した予備選択用音源コードブック
の各音源コードベクトルの予備選択尺度の値の大きいも
のから順にＬ個を探索し、そのＬ個の音源コードベクト
ルのインデックスを第ｋ音源第２種ルール型候補選出回
路３５０へ出力する。ここでは、大きいものから順にＬ
個としたが、予備選択尺度によっては、小さいものから
順にＬ個とする。

【０２６７】第ｋ音源第２種ルール型候補選出回路３５
０では、上位探索回路１６０から入力したＬ個の予備選
択用音源コードベクトルのインデックスに対応するＬ個
より多い複数個の第ｋ音源コードベクトルのインデック
スを例えば作用で説明したようなルールに従って選出
し、音源コードブック探索回路１１０へ出力する。

【０２６８】図１７は第９の発明による音声符号化装置
の符号化器の一実施例を示すブロック図であり、第６タ
イプ音源コードブック予備選択回路２７０を第９タイプ
音源コードブック予備選択回路３６０に取り替えた点
が、図１１と異なる。

【０２６９】図１８は第９の発明による音声符号化装置
の第９タイプ音源コードブック予備選択回路の一実施例
を示すブロック図である。

【０２７０】予備選択尺度計算回路１５０では、影響信
号減算回路６０から入力した信号と線形予測係数量子化
器４０から入力した量子化された線形予測係数と適応コ
ードブック探索回路８０から入力した選出された適応コ
ードベクトルと予備選択用音源コードブック２８０から
入力した音源コードベクトルとから、予備選択尺度の値
を各音源コードベクトル毎に計算し、上位探索回路１６
０へ出力する。予備選択尺度の一例としては、適応コー
ドベクトルの重み付け合成信号により直交化された予備
選択用音源コードベクトルの重み付け合成信号と、影響
信号減算回路６０から入力した信号との相互相関の２乗
が挙げられる。この距離尺度を使用する場合は、予備選
択用音源コードブックの各音源コードベクトルの自己相
関は、ほとんど同じ値に正規化されていることが望まし
い。

【０２７１】また、予備選択尺度の列の例としては、影
響信号減算回路６０から入力した信号から逐次ゲインを
掛けた適応コードベクトルの重み付け信号を減算した信
号と予備選択用音源コードベクトルの重み付け合成信号
との相互相関の２乗を予備選択用音源コードベクトルの
重み付け合成信号の自己相関で割った値が挙げられる。

【０２７２】上位探索回路１６０では、予備選択尺度計
算回路１５０から入力した予備選択用音源コードブック
の各音源コードベクトルの予備選択尺度の値の大きいも
のから順にＬ個を探索し、そのＬ個の音源コードベクト
ルのインデックスを第２種テーブル型候補選出回路２９
０へ出力する。ここでは、大きいものから順にＬ個とし
たが、予備選択尺度によっては、小さいものから順にＬ
個とする。

【０２７３】第２種テーブル型候補選出回路２９０で
は、上位探索回路１６０から入力したＬ個の予備選択用
音源コードベクトルのインデックスの組に対応するＬ個
より多い複数個の第ｋ音源コードベクトルのインデック
スを、第ｋ音源第２種テーブル３００を参照して選出
し、第ｋ音源第１種ルール型候補選出回路２４０へ出力
し、第ｋ音源第１種ルール型候補選出回路２４０では、
入力されたインデックスに対して、例えば作用で説明し
たようなルールに従って選出し、音源コードブック探索
回路１１０へ出力する。

【０２７４】図１９は第１０の発明による音声符号化装
置の符号化器の一実施例を示すブロック図であり、第７
タイプ音源コードブック予備選択回路３１０を第１０タ
イプ音源コードブック予備選択回路３７０に取り替えた
点が、図１３と異なる。

【０２７５】図２０は第１０の発明による音声符号化装
置の第１０タイプ音源コードブック予備選択回路の一実
施例を示すブロック図である。予備選択尺度計算回路１
５０では、影響信号減算回路６０から入力した信号と線
形予測係数量子化器４０から入力した量子化された線形
予測係数と適応コードブック探索回路８０から入力した
選出された適応コードベクトルと予備選択用音源コード
ブック２８０から入力した音源コードベクトルとから、
予備選択尺度の値を各音源コードベクトル毎に計算し、
上位探索回路１６０へ出力する。予備選択尺度の一例と
しては、適応コードベクトルの重み付け合成信号により
直交化された予備選択用音源コードベクトルの重み付け
合成信号と、影響信号減算回路６０から入力した信号と
の相互相関の２乗が挙げられる。この距離尺度を使用す
る場合は、予備選択用音源コードブックの各音源コード
ベクトルの自己相関は、ほとんど同じ値に正規化されて
いることが望ましい。

【０２７６】また、予備選択尺度の別の例としては、影
響信号減算回路６０から入力した信号から逐次ゲインを
掛けた適応コードベクトルの重み付け信号を減算した信
号と予備選択用音源コードベクトルの重み付け合成信号
との相互相関の２乗を予備選択用音源コードベクトルの
重み付け合成信号の自己相関で割った値が挙げられる。

【０２７７】上位探索回路１６０では、予備選択尺度計
算回路１５０から入力した予備選択用音源コードブック
の各音源コードベクトルの予備選択尺度の値の大きいも
のから順にＬ個を探索し、そのＬ個の音源コードベクト
ルのインデックスを第２種テーブル型候補選出回路３２
０へ出力する。ここでは、大きいものから順にＬ個とし
たが、予備選択尺度によっては、小さいものから順にＬ
個とする。

【０２７８】線形予測係数分類回路２００で、線形予測
係数量子化器４０から入力した量子化された線形予測係
数のインデックスを複数個のクラスに分類し、そのクラ
スを示す番号を第２種テーブル型候補選出回路３２０へ
出力する。分類方法は、たとえば、量子化された線形予
測係数のインデックスを予め複数個のクラスに分けたテ
ーブルを用いて、分類してもよいし、また、線形予測係
数をＬＳＰに変換してベクトルスカラー量子化を行なう
ことにより線形予測係数を量子化している場合には、ベ
クトル量子化のインデックスを用いてもよい。また、ベ
クトル量子化のインデックスを複数個のクラスに分けた
テーブルを用いて分類してもよい。

【０２７９】第２種テーブル型候補選出回路３２０で
は、上位探索回路１６０から入力したＬ個の予備選択用
音源コードベクトルのインデックスの組と、線形予測係
数分類回路２００から入力した線形予測係数のクラス番
号に対応するＬ個より多い複数個の第ｋ音源コードベク
トルのインデックスを、第ｋ音源第２種近傍テーブル３
３０を参照して選出し、第ｋ音源第１種ルール型候補選
出回路２４０へ出力し、第ｋ音源第１種ルール型候補選
出回路２４０では、入力されたインデックスに対して、
例えば作用で説明したようなルールに従って選出し、音
源コードブック探索回路１１０へ出力する。

【０２８０】第１から第１０までの発明において、音源
コードベクトルｅの重み付け合成信号ｓｅと任意のベク
トルｖとの相互相関、適応コードベクトルａ_d の重み付
け合成信号ｓａ_d と任意のベクトルｖとの相互相関、音
源コードベクトルｅの重み付け合成信号ｓｅの自己相関
を求める際、演算量を低減化するために、Ｍ．Ｔｒａｎ
ｃｏｓｏ ａｎｄ Ｂ．Ａｔａｌによる“Ｅｆｆｉｃｉ
ｅｎｔ ＳｅａｒｃｈＰｒｏｃｅｄｕｒｅｓ ｆｏｒ
Ｓｅｌｅｃｔｉｎｇ ｔｈｅ Ｏｐｔｉｍｕｍ Ｉｎｎ
ｏｖａｔｉｏｎ ｉｎ Ｓｔｏｃｈａｓｔｉｃ Ｃｏｄ
ｅｒｓ”（ＩＥＥＥ Ｔｒａｎｓ．Ａｃｏｕｓｔ．，Ｓ
ｐｅｅｃｈ，Ｓｉｇｎａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ，ｖ
ｏｌ．３８，ｐｐ．３８５−３９６，１９９０）（文献
６）に記載されているように、次のようにして求めても
良い。

【０２８１】

【０２８２】ただし、Ｈは、重み付け合成フィルタのイ
ンパルス応答行列、Ｈ^T は、Ｈの転置行列、ｈｈは、重
み付け合成フィルタのインパルス応答の自己相関関数、
ｅｅは、音源コードベクトルｅの自己相関関数、ｉｍ
は、インパルス応答長である。

【０２８３】

【発明の効果】第ｋ（１≦ｋ≦Ｎ）音源コードブックの
予備選択の候補数をＰ_k 個、コードブックサイズをＭ_k
個、［ｘ］をｘを越えない最大の整数とすると、音源コ
ードブックの予備選択を行なうために必要な比較回数
は、予備選択尺度の大きいものから順に候補を選出する
従来の方法では、バイナリーサーチを用いても

【０２８４】

【０２８５】回であるが、第１の説明を用いれば第ｋ
（１≦ｋ≦Ｎ）音源コードブックから上位Ｌ_k 個を探索
する場合、

【０２８６】

【０２８７】回で済み（Ｌ_k ＜Ｐ_k ）、しかもほとんど
音質の劣化を生じない。また、線形予測係数のクラスに
応じて近傍テーブルを切替える第２の説明を用いれば、
予備選択の性能を向上させることができる。さらに、予
め決定されたルールに従ってコードベクトルの近傍を決
定する第３の発明を用いれば、第１の発明よりはやや音
質が劣化してしまうが、近傍テーブルのメモリ量を０に
することができ、さらに、近傍テーブルと予め決定され
たルールを併用してコードベクトルの近傍を決定する第
４の発明を用いれば、少ないメモリ量で、ほとんど音質
に劣化を生じさせない予備選択を行なうことができる。
また第４の発明において、線形予測係数のクラスに応じ
て近傍テーブルを切替える第５の発明を用いれば、予備
選択の性能を向上させることができる。さらに、第６〜
１０の発明を用いれば、音源コードベクトルの予備選択
は、複数個の音源コードブックを探索せずに、予備選択
用音源コードブックのみを探索すればよいので、大幅な
演算量の低減化ができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】第１の発明による音声符号化方式の符号化器の
一実施例を示すブロック図である。

【図２】第１の発明による音声符号化方式の第１タイプ
音源コードブック予備選択回路の一実施例を示すブロッ
ク図である。

【図３】第２の発明による音声符号化方式の符号化器の
一実施例を示すブロック図である。

【図４】第２の発明による音声符号化方式の第２タイプ
音源コードブック予備選択回路の一実施例を示すブロッ
ク図である。

【図５】第３の発明による音声符号化方式の音源コード
ブック予備選択回路の一実施例を示すブロック図であ
る。

【図６】第３の発明による音声符号化方式の第３タイプ
音源コードブック予備選択回路の一実施例を示すブロッ
ク図である。

【図７】第４の発明による音声符号化方式の音源コード
ブック予備選択回路の一実施例3を示すブロック図であ
る。

【図８】第４の発明による音声符号化方式の第４タイプ
音源コードブック予備選択回路の一実施例を示すブロッ
ク図である。

【図９】第５の発明による音声符号化方式の音源コード
ブック予備選択回路の一実施例を示すブロック図であ
る。

【図１０】第５の発明による音声符号化方式の第５タイ
プ音源コードブック予備選択回路の一実施例を示すブロ
ック図である。

【図１１】第６の発明による音声符号化方式の符号化器
の一実施例を示すブロック図である。

【図１２】第６の発明による音声符号化方式の第６タイ
プ音源コードブック予備選択回路の一実施例を示すブロ
ック図である。

【図１３】第７の発明による音声符号化方式の符号化器
の一実施例を示すブロック図である。

【図１４】第７の発明による音声符号化方式の第７タイ
プ音源コードブック予備選択回路の一実施例を示すブロ
ック図である。

【図１５】第８の発明による音声符号化方式の符号化器
の一実施例を示すブロック図である。

【図１６】第８の発明による音声符号化方式の第８タイ
プ音源コードブック予備選択回路の一実施例を示すブロ
ック図である。

【図１７】第９の発明による音声符号化方式の符号化器
の一実施例を示すブロック図である。

【図１８】第９の発明による音声符号化方式の第９タイ
プ音源コードブック予備選択回路の一実施例を示すブロ
ック図である。

【図１９】第１０の発明による音声符号化方式の符号化
器の一実施例を示すブロック図である。

【図２０】第１０の発明による音声符号化方式の第１０
タイプ音源コードブック予備選択回路の一実施例を示す
ブロック図である。

【符号の説明】

１０ 入力端子 ２０ サブフレーム分割回路 ３０ 線形予測分析回路 ４０ 線形予測係数量子化器 ５０ 聴感重み付けフィルタ ６０ 影響信号減算回路 ７０ 適応コードブック ８０ 適応コードブック探索回路 ９０ 第１〜第Ｎ音源コードブック １００ 第１タイプ音源コードブック予備選択回路 １１０ 音源コードブック探索回路 １２０ ゲインコードブック １３０ ゲインコードブック探索回路 １４０ マルチプレクサ １５０ 予備選択尺度計算回路 １６０ 上位探索回路 １７０ 第１種テーブル型候補選出回路 １８０ 第１〜第Ｎ音源第１種近傍テーブル １９０ 第２タイプ音源コードブック予備選択回路 ２００ 線形予測係数分類回路 ２１０ 第１種テーブル型候補選出回路 ２２０ 第１〜第Ｎ音源第１種近傍テーブル ２３０ 第３タイプ音源コードブック予備選択回路 ２４０ 第１〜第Ｎ音源第１種ルール型候補選出回路 ２５０ 第４タイプ音源コードブック予備選択回路 ２６０ 第５タイプ音源コードブック予備選択回路 ２７０ 第６タイプ音源コードブック予備選択回路 ２８０ 予備選択用音源コードブック ２９０ 第２種テーブル型候補選出回路 ３００ 第１〜第Ｎ音源第２種近傍テーブル ３１０ 第７タイプ音源コードブック予備選択回路 ３２０ 第２種テーブル型候補選出回路 ３３０ 第１〜第Ｎ音源第２種近傍テーブル ３４０ 第８タイプ音源コードブック予備選択回路 ３５０ 第１〜第Ｎ音源第２種ルール型候補選出回路 ３６０ 第９タイプ音源コードブック予備選択回路 ３７０ 第１０タイプ音源コードブック予備選択回路

Claims (10)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 一定間隔のフレームに分割された音声信
   号を入力する音声入力部と、前記入力音声信号の線形予
   測係数を求める線形予測分析部と、前記線形予測係数を
   量子化する線形予測係数量子化部と、過去に定められた
   音源信号から構成される適応コードブックと、前記入力
   音声信号の音源信号をベクトル量子化するための第１か
   ら第Ｎ（１≦Ｎ）までのＮ個の音源コードブックと、前
   記適応コードブックと前記Ｎ個の音源コードブックのそ
   れぞれのゲインを量子化するためのゲインコードブック
   とを有しフレームをさらに分割したサブフレームに於い
   て、適応コードベクトルを選出した後、前記第ｋ（１≦
   ｋ≦Ｎ）の音源コードブックから音源コードベクトルの
   候補を選出する際、前記選択された適応コードベクトル
   と前記音源コードブックの音源コードベクトルと前記量
   子化された線形予測係数と重み付け影響信号を減算した
   重み付け入力音声信号とを用いて計算される予備選択尺
   度の値の大きいものから順に、もしくは小さいものから
   順にＬ_k （１≦Ｌ_k ）個探索し、前記探索されたＬ_k 個
   の音源コードベクトルのインデックスの組に対応したＬ
   _k 個より多い複数個の音源コードベクトルのインデック
   スを第ｋ音源第１種近傍テーブルを参照することにより
   選出し、それらを前記第ｋ音源コードブックの音源コー
   ドベトルの候補とし、 Ｎ個の音源コードブックそれぞれから音源コードベクト
   ルの候補を選出した後、前記選出された適応コードベク
   トルと前記第１から第Ｎまでの音源コードブックの前記
   選出された音源コードベクトルの候補に対して最適なゲ
   インを用いた場合の重み付け合成信号と前記重み付け影
   響信号を減算した重み付け入力音声信号との２乗距離を
   最小にする音源コードベクトルの組の探索することを特
   徴とする音声符号化装置。
2. 【請求項２】 前記量子化された線形予測係数のインデ
   ックスを複数個のクラスに分類する線形予測数分類回路
   を有し、前記線形予測係数分類回路により分類された線
   形予測係数のインデックスのクラスに応じて切替わる第
   １〜第Ｎ音源第１種近傍テーブルを使用することを特徴
   とする請求項１記載の音声符号化装置。
3. 【請求項３】 前記探索されたＬ_k 個の音源コードベク
   トルのインデックスに対し、予め定められた第ｋ音源コ
   ードブックの近傍ルールによりＬ_k 個より多い複数個の
   インデックスを選び、選ばれたインデックスが付けられ
   音源コードベクトルを、前記第ｋ音源コードブックの音
   源コードベクトルの候補とすることを特徴とする請求項
   １記載の音声符号化装置。
4. 【請求項４】 前記探索されたＬ_k 個の音源コードベク
   トルのインデックスの組に対応したＬ_k 個より多い複数
   個の音源コードベクトルのインデックスを第ｋ音源第１
   種近傍テーブルを参照することにより選出し、さらに、
   前記選出された各インデックスに対し、予め定められた
   第ｋ音源コードブックの近傍ルールにより選ばれたイン
   デックスが付けられた音源コードベクトルを、前記第ｋ
   音源コードブックの音源コードベクトルの候補とするこ
   とを特徴とする請求項１記載の音声符号化装置。
5. 【請求項５】 前記量子化された線形予測係数のインデ
   ックスを複数個のクラスに分類する線形予測係数分類回
   路を有し、前記線形予測係数分類回路により分類された
   線形予測係数のインデックスのクラスに応じて切替わる
   第１〜第Ｎ音源第１種近傍テーブルを使用することを特
   徴とする請求項４記載の音声符号化装置。
6. 【請求項６】 一定間隔のフレームに分割された音声信
   号を入力する音声入力部と、前記入力音声信号の線形予
   測係数を求める線形予測分析部と、前記線形予測係数を
   量子化する線形予測係数量子化部と、過去に定められた
   音源信号から構成される適応コードブックと、前記入力
   音声信号の音源信号をベクトル量子化するための第１か
   ら第Ｎ（１≦Ｎ）までのＮ個の音源コードブックと、予
   備選択用音源コードブックと、前記適応コードブックと
   前記Ｎ個の音源コードブックのそれぞれのゲインを量子
   化するためのゲインコードブックとを有し、 フレームをさらに分割したサブフレームに於いて、適応
   コードベクトルを選出した後、前記選択された適応コー
   ドベクトルと前記予備選択用音源コードブックの音源コ
   ードベクトルと前記量子化された線形予測係数と重み付
   け影響信号を減算した重み付け入力音声信号とを用いて
   計算される予備選択尺度の値の大きいものから順に、も
   しくは小さいものから順にＬ（１≦Ｌ）個探索し、その
   後、前記第ｋ（１≦ｋ≦Ｎ）音源コードブックから音源
   コードベクトルの候補を選出する際、前記探索された予
   備選択用音源コードブックのＬ個の音源コードベクトル
   のインデックスの組に対応した第ｋ音源コードブックの
   Ｌ個より多い複数個の音源コードベクトルのインデック
   スを第ｋ音源第２種近傍テーブルを参照することにより
   選出し、それらを前記第ｋ音源コードブックの音源コー
   ドベクトルの候補とし、 Ｎ個の音源コードブックそれぞれから音源コードベクト
   ルの候補を選出した後、前記選出された適応コードベク
   トルと前記第１から第Ｎまでの音源コードブックの前記
   選出された音源コードベクトルの候補に対して最適なゲ
   インを用いた場合の重み付け合成信号と前記重み付け影
   響信号を減算した重み付け入力音声信号との２乗距離を
   最小にする音源コードベクトルの組の探索することを特
   徴とする音声符号化装置。
7. 【請求項７】 前記量子化された線形予測係数のインデ
   ックスを複数個のクラスに分類する線形予測係数分類回
   路を有し、前記線形予測係数分類回路により分類された
   線形予測係数のインデックスのクラスに応じて切替わる
   第１〜第Ｎ音源第２種近傍テーブルを使用することを特
   徴とする請求項６記載の音声符号化装置。
8. 【請求項８】 前記探索された予備選択用音源コードブ
   ックのＬ個の音源コードベクトルのインデックスに対
   し、予備選択用音源コードブックに対する第ｋ音源コー
   ドブックの近傍ルールにより第ｋ音源コードブックのＬ
   個より多い複数個のインデックスを選び、選ばれたイン
   デックスが付けられた第ｋ音源コードブックの音源コー
   ドベクトルを、第ｋ音源コードブックの音源コードベク
   トルの候補とすることを特徴とする請求項６記載の音声
   符号化装置。
9. 【請求項９】 前記探索された予備選択用音源コードブ
   ックのＬ個の音源コードベクトルのインデックスの組に
   対応した第ｋ音源コードブックのＬ個より多い複数個の
   音源コードベクトルのインデックスを第ｋ音源第２種近
   傍テーブルを参照することにより選出し、さらに、前記
   選出された各インデックスに対し、第ｋ音源コードブッ
   クの近傍ルールにより選ばれたインデックスが付けられ
   た音源コードベクトルを、第ｋ音源コードブックの音源
   コードベクトルの候補とすることを特徴とする請求項６
   記載の音声符号化装置。
10. 【請求項１０】 前記量子化された線形予測係数のイン
    デックスを複数個のクラスに分類する線形予測係数分類
    回路を有し、前記線形予測係数分類回路により分類され
    た線形予測係数のインデックスのクラスに応じて切替わ
    る第１〜第Ｎ音源第２種近傍テーブルを使用することを
    特徴とする請求項９記載の音声符号化装置。