JPH07239700A - 音声符号化装置 - Google Patents
音声符号化装置Info
- Publication number
- JPH07239700A JPH07239700A JP6032104A JP3210494A JPH07239700A JP H07239700 A JPH07239700 A JP H07239700A JP 6032104 A JP6032104 A JP 6032104A JP 3210494 A JP3210494 A JP 3210494A JP H07239700 A JPH07239700 A JP H07239700A
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- JP
- Japan
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- signal
- band
- codebook
- threshold value
- circuit
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- Granted
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- Compression, Expansion, Code Conversion, And Decoders (AREA)
- Transmission Systems Not Characterized By The Medium Used For Transmission (AREA)
Abstract
(57)【要約】
【目的】 音声信号を低いビットレートで高音質に符号
化するための音声符号化装置の提供。 【構成】 マスキングしきい値計算回路２０５は、音声
信号から聴覚のマスキングしきい値を計算しこれをビッ
ト割当回路２１５へ出力し、マスキングしきい値をフィ
ルタ係数に変換して聴覚重み付け回路２２０へ出力す
る。ビット割当回路２１５は、サブフレーム毎のマスキ
ングしきい値をもとに、サブフレーム毎に、音源コード
ブック探索回路２３０におけるコードブックのビット数
を割り当てる。
化するための音声符号化装置の提供。 【構成】 マスキングしきい値計算回路２０５は、音声
信号から聴覚のマスキングしきい値を計算しこれをビッ
ト割当回路２１５へ出力し、マスキングしきい値をフィ
ルタ係数に変換して聴覚重み付け回路２２０へ出力す
る。ビット割当回路２１５は、サブフレーム毎のマスキ
ングしきい値をもとに、サブフレーム毎に、音源コード
ブック探索回路２３０におけるコードブックのビット数
を割り当てる。
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８〜４．８ｋｂ／ｓ程度で高品質に符号化す
るための音声符号化装置に関する。
ート、特に８〜４．８ｋｂ／ｓ程度で高品質に符号化す
るための音声符号化装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】音声信号を８〜４．８ｋｂ／ｓ程度の低
いビットレートで符号化する方式としては、例えば、
Ｍ．Ｓｃｈｒｏｅｄｅｒ ａｎｄ Ｂ．Ａｔａｌ氏によ
る“Ｃｏｄｅ−ｅｘｃｉｔｅｄ ｌｉｎｅａｒ ｐｒｅ
ｄｉｃｔｉｏｎ：Ｈｉｇｈ ｑｕａｌｉｔｙ ｓｐｅｅ
ｃｈ ａｔ ｖｅｒｙ ｌｏｗ ｂｉｔ ｒａｔｅｓ”
（Ｐｒｏｃ．ＩＣＡＳＳＰ，ｐｐ．９３７−９４０，１
９８５年）と題した論文（文献１）や、Ｋｌｅｉｊｎ氏
らによる“Ｉｍｐｒｏｖｅｄ ｓｐｅｅｃｈ ｑｕａｌ
ｉｔｙ ａｎｄ ｅｆｆｉｃｉｅｎｔ ｖｅｃｔｏｒ
ｑｕａｎｔｉｚａｔｉｏｎ ｉｎ ＳＥＬＰ”と題した
論文（ＩＣＡＳＳＰ、ｐｐ．１５５−１５８、１９８８
年）（文献２）等に記載されているＣＥＬＰ（Ｃｏｄｅ
Ｅｘｃｉｔｅｄ ＬＰＣ Ｃｏｄｉｎｇ）方式や、
Ｂ．Ａｔａｌ氏らによる“Ａ ｎｅｗｍｏｄｅｌ ｏｆ
ＬＰＣ ｅｘｃｉｔａｔｉｏｎ ｆｏｒ ｐｒｏｄｕ
ｃｉｎｇ ｎａｔｕｒａｌ−ｓｏｕｎｄｉｎｇ ａｔ
ｌｏｗ ｂｉｔ ｒａｔｅｓ”，（Ｐｒｏｃ．ＩＣＡＳ
ＳＰ，ｐｐ．６１４−６１７，１９８２）と題した論文
（文献３）等に記載されているマルチパルス符号化方式
が知られている。
いビットレートで符号化する方式としては、例えば、
Ｍ．Ｓｃｈｒｏｅｄｅｒ ａｎｄ Ｂ．Ａｔａｌ氏によ
る“Ｃｏｄｅ−ｅｘｃｉｔｅｄ ｌｉｎｅａｒ ｐｒｅ
ｄｉｃｔｉｏｎ：Ｈｉｇｈ ｑｕａｌｉｔｙ ｓｐｅｅ
ｃｈ ａｔ ｖｅｒｙ ｌｏｗ ｂｉｔ ｒａｔｅｓ”
（Ｐｒｏｃ．ＩＣＡＳＳＰ，ｐｐ．９３７−９４０，１
９８５年）と題した論文（文献１）や、Ｋｌｅｉｊｎ氏
らによる“Ｉｍｐｒｏｖｅｄ ｓｐｅｅｃｈ ｑｕａｌ
ｉｔｙ ａｎｄ ｅｆｆｉｃｉｅｎｔ ｖｅｃｔｏｒ
ｑｕａｎｔｉｚａｔｉｏｎ ｉｎ ＳＥＬＰ”と題した
論文（ＩＣＡＳＳＰ、ｐｐ．１５５−１５８、１９８８
年）（文献２）等に記載されているＣＥＬＰ（Ｃｏｄｅ
Ｅｘｃｉｔｅｄ ＬＰＣ Ｃｏｄｉｎｇ）方式や、
Ｂ．Ａｔａｌ氏らによる“Ａ ｎｅｗｍｏｄｅｌ ｏｆ
ＬＰＣ ｅｘｃｉｔａｔｉｏｎ ｆｏｒ ｐｒｏｄｕ
ｃｉｎｇ ｎａｔｕｒａｌ−ｓｏｕｎｄｉｎｇ ａｔ
ｌｏｗ ｂｉｔ ｒａｔｅｓ”，（Ｐｒｏｃ．ＩＣＡＳ
ＳＰ，ｐｐ．６１４−６１７，１９８２）と題した論文
（文献３）等に記載されているマルチパルス符号化方式
が知られている。
【０００３】文献１、２の方法では、送信側では、フレ
ーム毎（例えば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再生し
た再生信号と、前記音源信号との重み付け２乗誤差を最
小化するように長時間相関（ピッチ相関）を表す適応コ
ードブックのピッチパラメータを抽出し、前記ピッチパ
ラメータにより前記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、前記音声信号との重み付け
２乗誤差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、
前記スペクトルパラメータとピッチパラメータを伝送す
る。受信側の説明は省略する。
ーム毎（例えば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再生し
た再生信号と、前記音源信号との重み付け２乗誤差を最
小化するように長時間相関（ピッチ相関）を表す適応コ
ードブックのピッチパラメータを抽出し、前記ピッチパ
ラメータにより前記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、前記音声信号との重み付け
２乗誤差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、
前記スペクトルパラメータとピッチパラメータを伝送す
る。受信側の説明は省略する。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】上述した文献１の従来
方式では、マルチパルスや、雑音信号からなるコードブ
ックを探索するときは、サブフレーム毎のコードブック
のビット数は一定としていた。また、マルチパルスを求
めるときは、サブフレームあるいはフレーム内でのマル
チパルスの個数は一定としていた。
方式では、マルチパルスや、雑音信号からなるコードブ
ックを探索するときは、サブフレーム毎のコードブック
のビット数は一定としていた。また、マルチパルスを求
めるときは、サブフレームあるいはフレーム内でのマル
チパルスの個数は一定としていた。
【０００５】しかるに、音声信号は、時間的にパワが大
きく変化するため、一定のビット数では信号のパワが時
間的に変化する箇所では、必ずしも良好に符号化するこ
とが困難で、符号化による劣化が顕著となるという問題
点があった。またこの問題点は特にビットレートを低減
しコードブックのサイズを小さくしたり、マルチパルス
の個数を少なくすると顕著であった。
きく変化するため、一定のビット数では信号のパワが時
間的に変化する箇所では、必ずしも良好に符号化するこ
とが困難で、符号化による劣化が顕著となるという問題
点があった。またこの問題点は特にビットレートを低減
しコードブックのサイズを小さくしたり、マルチパルス
の個数を少なくすると顕著であった。
【０００６】
【課題を解決するための手段】第１の発明によれば、入
力した離散的な音声信号を予め定められた時間長のフレ
ームに分割し、前記音声信号のスペクトル包絡を表すス
ペクトルパラメータを求めて出力するスペクトルパラメ
ータ計算部と、前記フレームを予め定められた時間長の
小区間に分割し、過去の音源信号からなる適応コードブ
ックをもとに再生した信号が前記音声信号に近くなるよ
うにピッチパラメータを求める適応コードブック部と、
前記音声信号の音源信号を予め構成した複数種類のコー
ドベクトルからなるコードブックあるいはマルチパルス
により表して出力する音源探索部とを有する音声符号化
装置において、前記音声信号からの聴覚のマスキング特
性をもとにマスキングしきい値を求めるマスキングしき
い値計算部と、前記しきい値をもとにサブフレームにお
けるコードブックのビット数あるいはマルチパルスの個
数を決めるビット割当部とを有することを特徴とする音
声符号化装置が得られる。
力した離散的な音声信号を予め定められた時間長のフレ
ームに分割し、前記音声信号のスペクトル包絡を表すス
ペクトルパラメータを求めて出力するスペクトルパラメ
ータ計算部と、前記フレームを予め定められた時間長の
小区間に分割し、過去の音源信号からなる適応コードブ
ックをもとに再生した信号が前記音声信号に近くなるよ
うにピッチパラメータを求める適応コードブック部と、
前記音声信号の音源信号を予め構成した複数種類のコー
ドベクトルからなるコードブックあるいはマルチパルス
により表して出力する音源探索部とを有する音声符号化
装置において、前記音声信号からの聴覚のマスキング特
性をもとにマスキングしきい値を求めるマスキングしき
い値計算部と、前記しきい値をもとにサブフレームにお
けるコードブックのビット数あるいはマルチパルスの個
数を決めるビット割当部とを有することを特徴とする音
声符号化装置が得られる。
【０００７】また、第２の発明によれば、第１の発明の
音声符号化装置において、入力音声信号を帯域分割する
帯域分割部と、前記帯域分割された信号について、前記
マスキングしきい値をもとに小区間ならびに前記帯域分
割された信号を符号化する際のコードブックのビット数
あるいはマルチパルスの個数を決めるビット割当部を有
することを特徴とする音声符号化装置が得られる。
音声符号化装置において、入力音声信号を帯域分割する
帯域分割部と、前記帯域分割された信号について、前記
マスキングしきい値をもとに小区間ならびに前記帯域分
割された信号を符号化する際のコードブックのビット数
あるいはマルチパルスの個数を決めるビット割当部を有
することを特徴とする音声符号化装置が得られる。
【０００８】さらに、第３の発明によれば、第１の発明
の音声符号化装置において、帯域分割フィルタのインパ
ルス応答があらかじめ畳み込まれたコードブックを有す
ることを特徴とする音声符号化装置が得られる。
の音声符号化装置において、帯域分割フィルタのインパ
ルス応答があらかじめ畳み込まれたコードブックを有す
ることを特徴とする音声符号化装置が得られる。
【０００９】
【作用】第１の発明では、フレームを分割したサブフレ
ーム毎に、音源コードブックのビット数を適応数に割り
当てる、あるいはマルチパルスの計算において、マルチ
パルスの個数を適応的に割り当てることを特徴とする。
ーム毎に、音源コードブックのビット数を適応数に割り
当てる、あるいはマルチパルスの計算において、マルチ
パルスの個数を適応的に割り当てることを特徴とする。
【００１０】以下では、音源コードブックを用いる場合
について説明を行う。
について説明を行う。
【００１１】入力音声信号に対して、聴覚のマスキング
特性をもとにマスキングしきい値を求め、周波数軸上で
前記しきい値をもとにパワスペクトルＴijに変換する。
ここで、ｉは周波数軸上のｉ番目の臨界帯域、ｊはフレ
ーム内のｊ番目のサブフレームを示す。ここでマスキン
グしきい値を求めるには、例えば、音声信号をＦＦＴし
てパワスペクトル｜Ｘ（ｋ）｜2 を求め、これを臨界帯
域フィルタ、あるいは聴覚モデルにより分析して、各臨
界帯域毎のパワあるいはＲＭＳを計算し、これらの値か
ら各臨界帯域におけるマスキングしきい値を求める。マ
スキングしきい値の求め方は、例えば聴覚心理学実験に
より得られた値を用いる方法が知られており、詳細は、
Ｊｏｈｎｓｔｏｎ氏による“Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ ｃｏ
ｄｉｎｇｏｆ ａｕｄｉｏ ｓｉｇｎａｌｓ ｕｓｉｎ
ｇ ｐｅｒｃｅｐｔｕａｌ ｎｏｉｓｅ ｃｒｉｔｅｒ
ｉａ”（ＩＥＥＥ Ｊ．Ｓｅｌ．Ａｒｅａｓ ｏｎ Ｃ
ｏｍｍｕｎ．，ｐｐ．３１４−３２３，１９８８）と題
した論文（文献４）や、Ｒ．Ｄｒｏｇｏ ｄｅ Ｉａｃ
ｏｖｏ氏らによる“Ｖｅｃｔｏｒ ｑｕａｎｔｉｚａｔ
ｉｏｎ ａｎｄ ｐｅｒｃｅｐｔｕａｌ ｃｒｉｔｅｒ
ｉａ ｉｎ ＳＶＤ ｂａｓｅｄ ＣＥＬＰ ｃｅｄｅ
ｒｓ”と題した論文（ＩＣＡＳＳＰ，ｐｐ．３３−３
６，１９９０年）（文献５）等を参照できる。また、臨
界帯域フィルタあるいは臨界帯域分析については、例え
ば、Ｊ．Ｔｏｂｉａｓ氏による“Ｆｏｕｎｄａｔｉｏｎ
ｏｆ ｍｏｄｅｒｎ ａｕｄｉｔｏｒｙ ｔｈｅｏｒ
ｙ”と題した単行本の第５章（文献６）等を参照でき
る。また、聴覚モデルについては、例えばＳｅｎｅｆｆ
氏による“Ａ ｃｏｍｐｕｔａｔｉｏｎａｌ ｍｏｄｅ
ｆｏｒ ｔｈｅ ｐｅｒｉｐｈｅｒａｌ ａｕｄｉｔｏ
ｒｙ ｓｙｓｔｅｍ：Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ ｔｏ
ｓｐｅｅｃｈ ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ ｒｅｓｅａｒ
ｃｈ”と題した論文（Ｐｒｏｃ．ＩＣＡＳＳＰ，ｐｐ．
１９８３−１９８６，１９８６年）（文献７）等を参照
できる。
特性をもとにマスキングしきい値を求め、周波数軸上で
前記しきい値をもとにパワスペクトルＴijに変換する。
ここで、ｉは周波数軸上のｉ番目の臨界帯域、ｊはフレ
ーム内のｊ番目のサブフレームを示す。ここでマスキン
グしきい値を求めるには、例えば、音声信号をＦＦＴし
てパワスペクトル｜Ｘ（ｋ）｜2 を求め、これを臨界帯
域フィルタ、あるいは聴覚モデルにより分析して、各臨
界帯域毎のパワあるいはＲＭＳを計算し、これらの値か
ら各臨界帯域におけるマスキングしきい値を求める。マ
スキングしきい値の求め方は、例えば聴覚心理学実験に
より得られた値を用いる方法が知られており、詳細は、
Ｊｏｈｎｓｔｏｎ氏による“Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ ｃｏ
ｄｉｎｇｏｆ ａｕｄｉｏ ｓｉｇｎａｌｓ ｕｓｉｎ
ｇ ｐｅｒｃｅｐｔｕａｌ ｎｏｉｓｅ ｃｒｉｔｅｒ
ｉａ”（ＩＥＥＥ Ｊ．Ｓｅｌ．Ａｒｅａｓ ｏｎ Ｃ
ｏｍｍｕｎ．，ｐｐ．３１４−３２３，１９８８）と題
した論文（文献４）や、Ｒ．Ｄｒｏｇｏ ｄｅ Ｉａｃ
ｏｖｏ氏らによる“Ｖｅｃｔｏｒ ｑｕａｎｔｉｚａｔ
ｉｏｎ ａｎｄ ｐｅｒｃｅｐｔｕａｌ ｃｒｉｔｅｒ
ｉａ ｉｎ ＳＶＤ ｂａｓｅｄ ＣＥＬＰ ｃｅｄｅ
ｒｓ”と題した論文（ＩＣＡＳＳＰ，ｐｐ．３３−３
６，１９９０年）（文献５）等を参照できる。また、臨
界帯域フィルタあるいは臨界帯域分析については、例え
ば、Ｊ．Ｔｏｂｉａｓ氏による“Ｆｏｕｎｄａｔｉｏｎ
ｏｆ ｍｏｄｅｒｎ ａｕｄｉｔｏｒｙ ｔｈｅｏｒ
ｙ”と題した単行本の第５章（文献６）等を参照でき
る。また、聴覚モデルについては、例えばＳｅｎｅｆｆ
氏による“Ａ ｃｏｍｐｕｔａｔｉｏｎａｌ ｍｏｄｅ
ｆｏｒ ｔｈｅ ｐｅｒｉｐｈｅｒａｌ ａｕｄｉｔｏ
ｒｙ ｓｙｓｔｅｍ：Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ ｔｏ
ｓｐｅｅｃｈ ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ ｒｅｓｅａｒ
ｃｈ”と題した論文（Ｐｒｏｃ．ＩＣＡＳＳＰ，ｐｐ．
１９８３−１９８６，１９８６年）（文献７）等を参照
できる。
【００１２】フレーム内の全てのサブフレームについ
て、Ｔij（ｉ＝１．．．Ｌ，ｊ＝１．．．Ｍ）を求め、
サブフレーム、帯域毎に下式に従い、信号対マスキング
しきい値比ＳＭＲijを求める。
て、Ｔij（ｉ＝１．．．Ｌ，ｊ＝１．．．Ｍ）を求め、
サブフレーム、帯域毎に下式に従い、信号対マスキング
しきい値比ＳＭＲijを求める。
【００１３】 ＳＭＲij＝Ｐij／Ｔij （１） ここで、ｉは臨界帯域信号、ｊはサブフレーム番号であ
る。Ｐij、Ｔijはｊ番目のサブフレームでｉ番目の臨界
帯域での入力音声のパワ、マスキングしきい値を示す。
サブフレーム間での適応ビット配分は下式に従う。
る。Ｐij、Ｔijはｊ番目のサブフレームでｉ番目の臨界
帯域での入力音声のパワ、マスキングしきい値を示す。
サブフレーム間での適応ビット配分は下式に従う。
【００１４】
【数１】
【００１５】ここで、Ｒj 、Ｒ、Ｍ、Ｌはそれぞれ、ｊ
番目のサブフレームの割当ビット数、音源コードブック
の平均ビット数、臨界帯域数、フレーム内のサブフレー
ムの個数を示す。
番目のサブフレームの割当ビット数、音源コードブック
の平均ビット数、臨界帯域数、フレーム内のサブフレー
ムの個数を示す。
【００１６】なお、適応ビット配分の別な方法として、
下式を用いることもできる。
下式を用いることもできる。
【００１７】
【数２】
【００１８】また、第２の発明では、入力信号をあらか
じめ複数個の帯域に分割する。ここで、帯域分割にはＱ
ＭＦ（Ｑｕａｄｒａｔｕｒｅ Ｍｉｒｒｏｒ Ｆｉｌｔ
ｅｒ）を使用する。ＱＭＦフィルタの詳細については、
Ｐ．Ｖａｉｄｙａｎａｔｈａｎ氏らによる“Ｍｕｌｔｉ
ｒａｔｅ ｄｉｇｉｔａｌ ｆｉｌｔｅｒｓ，ｆｉｌｔ
ｅｒ ｂａｎｋｓ，ｐｏｌｙｐｈａｓｅ ｎｅｔｗｏｒ
ｋｓ，ａｎｄ ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ： Ａ ｔｕ
ｔｏｒｉａｌ”（Ｐｒｏｃ．ＩＥＥＥ，ｐｐ．５６−９
３，１９９０年）と題した論文（文献８）等を参照する
ことができる。ここで、Ｗ個の帯域に分割するとすれ
ば、サブフレーム毎、帯域毎のビット配分は、上記
（２）式を変形して
じめ複数個の帯域に分割する。ここで、帯域分割にはＱ
ＭＦ（Ｑｕａｄｒａｔｕｒｅ Ｍｉｒｒｏｒ Ｆｉｌｔ
ｅｒ）を使用する。ＱＭＦフィルタの詳細については、
Ｐ．Ｖａｉｄｙａｎａｔｈａｎ氏らによる“Ｍｕｌｔｉ
ｒａｔｅ ｄｉｇｉｔａｌ ｆｉｌｔｅｒｓ，ｆｉｌｔ
ｅｒ ｂａｎｋｓ，ｐｏｌｙｐｈａｓｅ ｎｅｔｗｏｒ
ｋｓ，ａｎｄ ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ： Ａ ｔｕ
ｔｏｒｉａｌ”（Ｐｒｏｃ．ＩＥＥＥ，ｐｐ．５６−９
３，１９９０年）と題した論文（文献８）等を参照する
ことができる。ここで、Ｗ個の帯域に分割するとすれ
ば、サブフレーム毎、帯域毎のビット配分は、上記
（２）式を変形して
【００１９】
【数３】
【００２０】ここで、Ｒkjはｊ番目のサブフレームで、
ｋ番目の帯域を示す。ただし、ｊ＝１．．．Ｌ，ｋ＝
１．．．Ｗである。また、 ＳＭＲkj＝Ｐkj／Ｔkj （５） であり、ｊ番目のサブフレームの分割帯域毎の入力信号
のパワ、ｊ番目のサブフレームの分割帯域毎のマスキン
グしきい値である。
ｋ番目の帯域を示す。ただし、ｊ＝１．．．Ｌ，ｋ＝
１．．．Ｗである。また、 ＳＭＲkj＝Ｐkj／Ｔkj （５） であり、ｊ番目のサブフレームの分割帯域毎の入力信号
のパワ、ｊ番目のサブフレームの分割帯域毎のマスキン
グしきい値である。
【００２１】さらに、第３の発明では、Ｗ個の音源コー
ドブックを有し、各音源コードブックの全てのコードベ
クトルに帯域分割フィルタのインパルス応答があらかじ
め畳み込まれている。このような音源コードブックを探
索するときは、下式により、各音源コードブックの音源
コードベクトルを加算した後に、第１の発明と同様な方
法で探索を行う。
ドブックを有し、各音源コードブックの全てのコードベ
クトルに帯域分割フィルタのインパルス応答があらかじ
め畳み込まれている。このような音源コードブックを探
索するときは、下式により、各音源コードブックの音源
コードベクトルを加算した後に、第１の発明と同様な方
法で探索を行う。
【００２２】
【数４】
【００２３】サブフレーム毎、帯域毎のビット割当は、
前記（２）、（３）または（４）式に従う。
前記（２）、（３）または（４）式に従う。
【００２４】
【実施例】図１は、第１の発明による音声符号化装置の
一実施例を示すブロック図である。ここでは、簡単のた
めに、音源コードブックの探索において、マスキングし
きい値にもとづいてコードブックのビット数を割り当て
る例について示すが、適応コードブックや他のコードブ
ックのビット割当に拡張することもできる。
一実施例を示すブロック図である。ここでは、簡単のた
めに、音源コードブックの探索において、マスキングし
きい値にもとづいてコードブックのビット数を割り当て
る例について示すが、適応コードブックや他のコードブ
ックのビット割当に拡張することもできる。
【００２５】図において、送信側では、入力端子１００
から音声信号を入力し、１フレーム分（例えば２０ms）
の音声信号をバッファメモリ１１０に格納する。
から音声信号を入力し、１フレーム分（例えば２０ms）
の音声信号をバッファメモリ１１０に格納する。
【００２６】ＬＰＣ分析回路１３０は、フレームの音声
信号のスペクトル特性を表すパラメータとして、ＬＳＰ
パラメータを前記フレームの音声信号から周知のＬＰＣ
分析を行いあらかじめ定められた次数Ｌだけ計算する。
信号のスペクトル特性を表すパラメータとして、ＬＳＰ
パラメータを前記フレームの音声信号から周知のＬＰＣ
分析を行いあらかじめ定められた次数Ｌだけ計算する。
【００２７】次にＬＳＰ量子化回路１４０は、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し、
得た符号ｌk をマルチプレクサ２９０へ出力するととも
に、これを復号化してさらに線形予測係数ａi ′（ｉ＝
１〜Ｐ）に変換してインパルス応答計算回路１７０、合
成フィルタ２９５へ出力する。ＬＳＰパラメータの符号
化、ＬＳＰパラメータと線形予測係数との変換の方法に
ついてはＳｕｇａｍｕｒａ氏らによる“Ｑｕａｎｔｉｚ
ｅｒ ｄｅｓｉｇｎ ｉｎ ＬＳＰ ｓｐｅｅｃｈ ａ
ｎａｌｙｓｉｓ−ｓｙｎｔｈｅｓｉｓ”と題した論文
（ＩＥＥＥ Ｊ．Ｓｅｌ．Ａｒｅａｓ Ｃｏｍｍｎ．，
ｐｐ．４３２−４４０，１９８８年）（文献９）等を参
照することができる。またＬＳＰパラメータをさらに効
率的に量子化するためには、ベクトル−スカラ量子化
や、他の周知なベクトル量子化法を用いることもでき
る。ＬＳＰのベクトル−スカラ量子化については、Ｍｏ
ｒｉｙａ氏らによる“Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ Ｃｏｄｉｎ
ｇ ｏｆ Ｓｐｅｅｃｈ ｕｓｉｎｇ ａ Ｗｅｉｇｈ
ｔｅｄ Ｖｅｃｔｏｒ Ｑｕａｎｔｉｚｅｒ，”と題し
た論文（ＩＥＥＥ Ｊ．Ｓｅｌ．Ａｒｅａｓ，Ｃｏｍｍ
ｕｎ．，ｐｐ．４２５−４３１，１９８８年）（文献１
０）等を参照できる。
ラメータを予め定められた量子化ビット数で量子化し、
得た符号ｌk をマルチプレクサ２９０へ出力するととも
に、これを復号化してさらに線形予測係数ａi ′（ｉ＝
１〜Ｐ）に変換してインパルス応答計算回路１７０、合
成フィルタ２９５へ出力する。ＬＳＰパラメータの符号
化、ＬＳＰパラメータと線形予測係数との変換の方法に
ついてはＳｕｇａｍｕｒａ氏らによる“Ｑｕａｎｔｉｚ
ｅｒ ｄｅｓｉｇｎ ｉｎ ＬＳＰ ｓｐｅｅｃｈ ａ
ｎａｌｙｓｉｓ−ｓｙｎｔｈｅｓｉｓ”と題した論文
（ＩＥＥＥ Ｊ．Ｓｅｌ．Ａｒｅａｓ Ｃｏｍｍｎ．，
ｐｐ．４３２−４４０，１９８８年）（文献９）等を参
照することができる。またＬＳＰパラメータをさらに効
率的に量子化するためには、ベクトル−スカラ量子化
や、他の周知なベクトル量子化法を用いることもでき
る。ＬＳＰのベクトル−スカラ量子化については、Ｍｏ
ｒｉｙａ氏らによる“Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ Ｃｏｄｉｎ
ｇ ｏｆ Ｓｐｅｅｃｈ ｕｓｉｎｇ ａ Ｗｅｉｇｈ
ｔｅｄ Ｖｅｃｔｏｒ Ｑｕａｎｔｉｚｅｒ，”と題し
た論文（ＩＥＥＥ Ｊ．Ｓｅｌ．Ａｒｅａｓ，Ｃｏｍｍ
ｕｎ．，ｐｐ．４２５−４３１，１９８８年）（文献１
０）等を参照できる。
【００２８】サブフレーム分割回路１５０は、フレーム
の音声信号をサブフレームに分割する。ここで例えばサ
ブフレーム長は５msとする。
の音声信号をサブフレームに分割する。ここで例えばサ
ブフレーム長は５msとする。
【００２９】マスキングしきい値計算回路２０５は、入
力音声信号ｘ（ｎ）に対してＮ点のＦＥＴ交換を行いス
ペクトルＸ（ｋ）（ｋ＝０〜Ｎ−１）を求め、さらにパ
ワスペクトル｜Ｘ（ｋ）｜2 を求め、これを臨界帯域フ
ィルタあるいは聴覚モデルにより分析して、各臨界帯域
毎のパワあるいはＲＭＳを計算する。ここでパワを計算
するには下式に従う。
力音声信号ｘ（ｎ）に対してＮ点のＦＥＴ交換を行いス
ペクトルＸ（ｋ）（ｋ＝０〜Ｎ−１）を求め、さらにパ
ワスペクトル｜Ｘ（ｋ）｜2 を求め、これを臨界帯域フ
ィルタあるいは聴覚モデルにより分析して、各臨界帯域
毎のパワあるいはＲＭＳを計算する。ここでパワを計算
するには下式に従う。
【００３０】
【数５】
【００３１】ここで、ｂｌi 、ｂｈi は、それぞれｉ番
目の臨界帯域の下限周波数、上限周波数を示す。Ｒは音
声信号帯域に含まれる臨界帯域の個数である。臨界帯域
については前記文献６等を参照できる。
目の臨界帯域の下限周波数、上限周波数を示す。Ｒは音
声信号帯域に含まれる臨界帯域の個数である。臨界帯域
については前記文献６等を参照できる。
【００３２】次に、下式に従い、臨界帯域スペクトルに
散布関数を畳み込む。
散布関数を畳み込む。
【００３３】
【数６】
【００３４】ここでｓｐｒｄ（ｊ，ｉ）は散布関数であ
り、具体的な値は前記文献４を参照できる。また、ｂ
max は、角周波数πまでの間に含まれる臨界帯域の個数
である。次に、下式に従い、マスキングしきい値スペク
トルＴｈi を計算する。
り、具体的な値は前記文献４を参照できる。また、ｂ
max は、角周波数πまでの間に含まれる臨界帯域の個数
である。次に、下式に従い、マスキングしきい値スペク
トルＴｈi を計算する。
【００３５】Ｔ′i ＝Ｃi Ｔi （９） ただし Ｔi ＝１０-(0i/10) （１０） ０i ＝α（１４．５＋ｉ）＋（１−α）５．５ （１１） α＝ｍｉｎ［（ＮＧ／Ｒ），１．０］ （１２）
【００３６】
【数７】
【００３７】ここで、ｋi はｉ次目のＫパラメータであ
り、ＬＰＣ分析回路１３０から入力した線形予測係数か
ら周知の方法により変換して求める。また、Ｍは線形予
測分析の次数である。
り、ＬＰＣ分析回路１３０から入力した線形予測係数か
ら周知の方法により変換して求める。また、Ｍは線形予
測分析の次数である。
【００３８】マスキングしきい値スペクトルは、絶対し
きい値を考慮することにより、下式のようになる。
きい値を考慮することにより、下式のようになる。
【００３９】 Ｔ″i ＝ｍａｘ［Ｔi ，ａｂｓｔｈi ］ （１４） ここで、ａｂｓｔｈi は、臨界帯域ｉにおける絶対しき
い値であり、前記文献５を参照できる。
い値であり、前記文献５を参照できる。
【００４０】次に、マスキングしきい値スペクトルＴ・
ｉ（ｉ＝１．．．ｂmax ）に対して、周波数軸をバーク
軸からヘルツ軸に変換したパワスペクトルＰm （ｆ）を
求め、これらを逆ＦＦＴすることにより、自己相関関数
ｒ（ｊ）（ｊ＝０．．．Ｎ−１）を求める。次に、自己
相関関数に対して、周知の線形予測分析を行うことによ
り、フィルタ係数ｂi （ｉ＝１．．．Ｐ）を計算する。
ｉ（ｉ＝１．．．ｂmax ）に対して、周波数軸をバーク
軸からヘルツ軸に変換したパワスペクトルＰm （ｆ）を
求め、これらを逆ＦＦＴすることにより、自己相関関数
ｒ（ｊ）（ｊ＝０．．．Ｎ−１）を求める。次に、自己
相関関数に対して、周知の線形予測分析を行うことによ
り、フィルタ係数ｂi （ｉ＝１．．．Ｐ）を計算する。
【００４１】聴覚重み付け回路２２０は、フィルタ係数
ｂi を用いて（１４）式で定められる伝達特性を有する
フィルタに通して聴覚重み付けを行い、重み付け信号ｘ
wm（ｎ）を得る。
ｂi を用いて（１４）式で定められる伝達特性を有する
フィルタに通して聴覚重み付けを行い、重み付け信号ｘ
wm（ｎ）を得る。
【００４２】
【数８】
【００４３】ここで、γ1 、γ2 は重み付け量を制御す
る定数であり、通常、０＜γ2 ＜γ1＜１に選ぶ。
る定数であり、通常、０＜γ2 ＜γ1＜１に選ぶ。
【００４４】インパルス応答計算回路１７０では、（１
５）式の伝達特性を有するフィルタのインパルス応ｈwm
（ｎ）をあらかじめ定められた長さまで求め、出力す
る。
５）式の伝達特性を有するフィルタのインパルス応ｈwm
（ｎ）をあらかじめ定められた長さまで求め、出力す
る。
【００４５】 Ａw （ｚ）＝Ｈwm（ｚ）・［１／Ａ（ｚ）］ （１５） ただし
【００４６】
【数９】
【００４７】であり、ａi ′はＬＳＰ量子化回路１４０
から出力される。
から出力される。
【００４８】減算器１９０は、重み付け信号から合成フ
ィルタ２９５の出力を減算して出力する。
ィルタ２９５の出力を減算して出力する。
【００４９】適応コードブック２１０は、インパルス応
答計算回路１７０から重み付けインパルス応答ｈ
w （ｎ）、減算器１９０から重み付け信号を入力し、長
期相関にもとづくピッチ予測を行い、ピッチパラメータ
として遅延Ｍとゲインβを計算する。以下の説明では適
応コードブックの予測次数は１とするが、２次以上の高
次とすることもできる。適応コードブックにおける遅延
Ｍの計算は、前記文献１、２等を参照することができ
る。さらに、ゲインβを求め、下式により、適応コード
ベクトルｘz （ｎ）を求めて、１９０の出力から減算す
る。
答計算回路１７０から重み付けインパルス応答ｈ
w （ｎ）、減算器１９０から重み付け信号を入力し、長
期相関にもとづくピッチ予測を行い、ピッチパラメータ
として遅延Ｍとゲインβを計算する。以下の説明では適
応コードブックの予測次数は１とするが、２次以上の高
次とすることもできる。適応コードブックにおける遅延
Ｍの計算は、前記文献１、２等を参照することができ
る。さらに、ゲインβを求め、下式により、適応コード
ベクトルｘz （ｎ）を求めて、１９０の出力から減算す
る。
【００５０】 ｘz （ｎ）＝ｘwm（ｎ）−β・ｖ（ｎ−Ｍ）＊ｈwm（ｎ） （１７） ここで、ｘwm（ｎ）は減算器１９０の出力信号、ｖ
（ｎ）は過去の合成フィルタ駆動信号、ｈwm（ｎ）はイ
ンパルス応答計算回路１７０から出力される。記号＊は
畳み込み積分を表す。
（ｎ）は過去の合成フィルタ駆動信号、ｈwm（ｎ）はイ
ンパルス応答計算回路１７０から出力される。記号＊は
畳み込み積分を表す。
【００５１】ビット割当回路２１５は、マスキングしき
い値計算回路２０５から、サブフレーム毎にマスキング
しきい値スペクトルＴi またはＴ′i またはＴ″i を入
力し、前記（２）式あるいは（３）式に従い、ビット割
当を行う。ただし、フレーム全体でのビット数が下式の
ようにあらかじめ定められた値となるように、サブフレ
ームの割当ビット数が下限ビット数、上限ビット数をこ
えないように、ビット数の調整を行う。
い値計算回路２０５から、サブフレーム毎にマスキング
しきい値スペクトルＴi またはＴ′i またはＴ″i を入
力し、前記（２）式あるいは（３）式に従い、ビット割
当を行う。ただし、フレーム全体でのビット数が下式の
ようにあらかじめ定められた値となるように、サブフレ
ームの割当ビット数が下限ビット数、上限ビット数をこ
えないように、ビット数の調整を行う。
【００５２】
【数１０】
【００５３】Ｒmin ＜Ｒj ＜Ｒmax ここで、Ｒj 、ＲT 、Ｒmin 、Ｒmax はそれぞれ、ｊ番
目のサブフレームの割当ビット数、フレーム全体での合
計ビット数、サブフレームの下限ビット数、サブフレー
ムの上限ビット数を示す。また、Ｌはフレーム内でのサ
ブフレームの個数である。以上の処理の結果、ビット割
当情報をマルチプレクサ２９０へ出力する。
目のサブフレームの割当ビット数、フレーム全体での合
計ビット数、サブフレームの下限ビット数、サブフレー
ムの上限ビット数を示す。また、Ｌはフレーム内でのサ
ブフレームの個数である。以上の処理の結果、ビット割
当情報をマルチプレクサ２９０へ出力する。
【００５４】音源コードブック探索回路２３０は、ビッ
ト数の異なるコードブック（２５０1 から２５０N ）を
有しており、サブフレーム毎の割当ビット数を入力し、
ビット数に応じて、コードブック２５０1 から２５０N
を切り替える。そして、下式を最小化するように、音源
コードベクトルを選択する。
ト数の異なるコードブック（２５０1 から２５０N ）を
有しており、サブフレーム毎の割当ビット数を入力し、
ビット数に応じて、コードブック２５０1 から２５０N
を切り替える。そして、下式を最小化するように、音源
コードベクトルを選択する。
【００５５】
【数１１】
【００５６】ただし、γk は、コードベクトルｃ
k （ｎ）（ｊ＝０．．．２B −１；Ｂは音源コードブッ
クのビット数）に対する最適ゲインである。ｈwm（ｎ）
はインパルス応答計算回路１７０で求めたインパルス応
答である。
k （ｎ）（ｊ＝０．．．２B −１；Ｂは音源コードブッ
クのビット数）に対する最適ゲインである。ｈwm（ｎ）
はインパルス応答計算回路１７０で求めたインパルス応
答である。
【００５７】音源コードブックは例えば、文献１のよう
にガウス乱数から構成しても良いし、あらかじめ学習し
て構成しておいてもよい。学習によるコードブックの構
成法は、例えばＬｉｎｄｅらによる“Ａｎ Ａｌｇｏｒ
ｉｔｈｍ ｆｏｒ Ｖｅｃｔｏｒ Ｑｕａｎｔｉｚａｔ
ｉｏｎ Ｄｅｓｉｇｎ”と題した論文（ＩＥＥＥ Ｔｒ
ａｎｓ．ＣＯＭ−２８，ｐｐ．８４−９５，１９８０
年）（文献１１）等を参照できる。
にガウス乱数から構成しても良いし、あらかじめ学習し
て構成しておいてもよい。学習によるコードブックの構
成法は、例えばＬｉｎｄｅらによる“Ａｎ Ａｌｇｏｒ
ｉｔｈｍ ｆｏｒ Ｖｅｃｔｏｒ Ｑｕａｎｔｉｚａｔ
ｉｏｎ Ｄｅｓｉｇｎ”と題した論文（ＩＥＥＥ Ｔｒ
ａｎｓ．ＣＯＭ−２８，ｐｐ．８４−９５，１９８０
年）（文献１１）等を参照できる。
【００５８】ゲインコードブック探索回路２６０は、選
択された音源コードベクトルを用いて、ゲインコードブ
ック２７０を用い、下式を最小化するようにゲインコー
ドベクトルを探索し出力する。
択された音源コードベクトルを用いて、ゲインコードブ
ック２７０を用い、下式を最小化するようにゲインコー
ドベクトルを探索し出力する。
【００５９】
【数１２】
【００６０】ここで、ｇ1k、ｇ2kは、ｋ番目の２次元ゲ
インコードベクトルである。選択された適応コードベク
トルのインデクス、音源コードベクトルのインデクス、
ゲインコードベクトルのインデクスを出力する。
インコードベクトルである。選択された適応コードベク
トルのインデクス、音源コードベクトルのインデクス、
ゲインコードベクトルのインデクスを出力する。
【００６１】マルチプレクサ２９０は、ＬＳＰ量子化回
路１４０の出力、ビット割当回路２１５の出力、ゲイン
コードブック探索回路２６０の出力を組み合わせて出力
する。
路１４０の出力、ビット割当回路２１５の出力、ゲイン
コードブック探索回路２６０の出力を組み合わせて出力
する。
【００６２】合成フィルタ回路２９５は、ゲインコード
ブック探索回路２６０の出力を用いて重み付け再生信号
を求め減算器１９０に出力する。
ブック探索回路２６０の出力を用いて重み付け再生信号
を求め減算器１９０に出力する。
【００６３】図２は、第２の発明による音声符号化装置
の一実施例を示すブロック図である。図において、図１
と同一の番号を記した構成要素は、図１と同一の動作を
行うので、説明は省略する。
の一実施例を示すブロック図である。図において、図１
と同一の番号を記した構成要素は、図１と同一の動作を
行うので、説明は省略する。
【００６４】帯域分割回路３００は、音声信号をあらか
じめ定められた個数（例えばＷ個）の帯域に分割する。
各帯域の帯域幅はあらかじめ設定しておく。帯域分割に
は、ＱＭＦフィルタバンクを用いる。ＱＭＦフィルタバ
ンクの構成法については、前記文献８等を参照できる。
じめ定められた個数（例えばＷ個）の帯域に分割する。
各帯域の帯域幅はあらかじめ設定しておく。帯域分割に
は、ＱＭＦフィルタバンクを用いる。ＱＭＦフィルタバ
ンクの構成法については、前記文献８等を参照できる。
【００６５】マスキングしきい値計算回路４１０は、図
１のマスキングしきい値計算回路２０５と同様に各臨界
帯域のマスキングしきい値を計算する。そして、帯域分
割回路３００で分割した各帯域に含まれるマスキングし
きい値を用いて、（５）式に従いＳＭＲkjを求め、ビッ
ト割当回路４２０に出力する。また、各帯域毎に含まれ
るマスキングしきい値から、図１のマスキングしきい値
計算回路２０５と同様の方法によりフィルタ係数ｂi を
計算し、音声符号化回路４００1 −４００W に出力す
る。
１のマスキングしきい値計算回路２０５と同様に各臨界
帯域のマスキングしきい値を計算する。そして、帯域分
割回路３００で分割した各帯域に含まれるマスキングし
きい値を用いて、（５）式に従いＳＭＲkjを求め、ビッ
ト割当回路４２０に出力する。また、各帯域毎に含まれ
るマスキングしきい値から、図１のマスキングしきい値
計算回路２０５と同様の方法によりフィルタ係数ｂi を
計算し、音声符号化回路４００1 −４００W に出力す
る。
【００６６】ビット割当回路４２０は、マスキングしき
い値計算回路４１０から入力したＳＭＲkj（ｊ＝
１．．．Ｌ，ｋ＝１．．．Ｗ）を用いて、前記（４）式
に従い、サブフレーム毎及び帯域毎にビット数を割り当
て、音声符号化回路４００1 −４００W に出力する。
い値計算回路４１０から入力したＳＭＲkj（ｊ＝
１．．．Ｌ，ｋ＝１．．．Ｗ）を用いて、前記（４）式
に従い、サブフレーム毎及び帯域毎にビット数を割り当
て、音声符号化回路４００1 −４００W に出力する。
【００６７】図３は音声符号化回路４００1 −４００W
の構成を示すブロック図である。４００1 −４００W は
すべて同一の動作をするので、一例として、ｌ番目の帯
域に関する音声符号化回路４００l を図３に示す。図に
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。
の構成を示すブロック図である。４００1 −４００W は
すべて同一の動作をするので、一例として、ｌ番目の帯
域に関する音声符号化回路４００l を図３に示す。図に
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。
【００６８】聴覚重み付け回路２２０は、聴覚重み付け
用のフィルタ係数ｂi を入力し、図１の聴覚重み付け回
路２２０と同一の動作を行う。
用のフィルタ係数ｂi を入力し、図１の聴覚重み付け回
路２２０と同一の動作を行う。
【００６９】音源コードブック探索回路２３０は、サブ
フレーム毎、帯域毎にビット割当値Ｒkjを入力し、音源
コードブックのビット数を切り替える。
フレーム毎、帯域毎にビット割当値Ｒkjを入力し、音源
コードブックのビット数を切り替える。
【００７０】図４は第３の発明の一実施例を示すブロッ
ク図である。図において、図１あるいは図２と同一の番
号を付した構成要素は、図１あるいは図２と同一の動作
を行うので、説明は省略する。
ク図である。図において、図１あるいは図２と同一の番
号を付した構成要素は、図１あるいは図２と同一の動作
を行うので、説明は省略する。
【００７１】音源コードブック探索回路２３０は、ビッ
ト割当回路４２０からサブフレーム毎、帯域毎のビット
割当値を入力し、ビット割当値に応じて、帯域毎、サブ
フレーム毎に音源コードブックを切り替える。各帯域毎
に、ビット数の異なるＮ種類のコードブックを有してい
る。例えば帯域１では、コードブック５００11から５０
０1Nまである。帯域Ｗも同様にして、５００W1から５０
０WNまで有している。さらに、帯域毎に、コードブック
中の全てのコードベクトルには、該当する帯域分割フィ
ルタのインパルス応答があらかじめ畳み込まれている。
例えば、帯域１では、帯域１に相当する帯域分割フィル
タのインパルス応答が前記文献８によりあらかじめ計算
され、これが全ての帯域１のＮ個のコードブックの全て
のコードベクトルにあらかじめ畳み込まれているのであ
る。
ト割当回路４２０からサブフレーム毎、帯域毎のビット
割当値を入力し、ビット割当値に応じて、帯域毎、サブ
フレーム毎に音源コードブックを切り替える。各帯域毎
に、ビット数の異なるＮ種類のコードブックを有してい
る。例えば帯域１では、コードブック５００11から５０
０1Nまである。帯域Ｗも同様にして、５００W1から５０
０WNまで有している。さらに、帯域毎に、コードブック
中の全てのコードベクトルには、該当する帯域分割フィ
ルタのインパルス応答があらかじめ畳み込まれている。
例えば、帯域１では、帯域１に相当する帯域分割フィル
タのインパルス応答が前記文献８によりあらかじめ計算
され、これが全ての帯域１のＮ個のコードブックの全て
のコードベクトルにあらかじめ畳み込まれているのであ
る。
【００７２】サブフレーム毎に、帯域毎のビット割当値
を入力して、ビット数に応じたコードブックを読みだ
し、前記（６）式に従い、全帯域分（ここではＷ個）の
コードベクトルを加算し新たなコードベクトルｃ（ｎ）
を作成し、前記（１８）式を最小化するようなコードベ
クトルを選択する。このとき、各帯域毎のコードブック
の全帯域での総組合せについて探索を行うと膨大な演算
量を必要とするので、適応コードブック出力信号を帯域
分割し、各帯域に対して、該当のコードブックから歪の
小さいコードベクトルを複数候補選択し、全ての帯域で
の候補間の総組合せの各々について、（６）式を用いて
全帯域のコードベクトルを復元し、総組合せの中から、
歪を最小化するコードベクトルを選択するようにしても
よい。このようにすると、コードブック探索に要する演
算量を大幅に低減できる。
を入力して、ビット数に応じたコードブックを読みだ
し、前記（６）式に従い、全帯域分（ここではＷ個）の
コードベクトルを加算し新たなコードベクトルｃ（ｎ）
を作成し、前記（１８）式を最小化するようなコードベ
クトルを選択する。このとき、各帯域毎のコードブック
の全帯域での総組合せについて探索を行うと膨大な演算
量を必要とするので、適応コードブック出力信号を帯域
分割し、各帯域に対して、該当のコードブックから歪の
小さいコードベクトルを複数候補選択し、全ての帯域で
の候補間の総組合せの各々について、（６）式を用いて
全帯域のコードベクトルを復元し、総組合せの中から、
歪を最小化するコードベクトルを選択するようにしても
よい。このようにすると、コードブック探索に要する演
算量を大幅に低減できる。
【００７３】上記実施例において、ビット割当の決め方
は、あらかじめＳＭＲをクラスタリングして、各クラス
タのＳＭＲと割当ビット数とをテーブルにしたビット割
当用コードブックを所定ビット数（例えばＢビット）だ
け設計しておき、これをビッと割当回路におけるビット
割当の計算のときに用いることもできる。このような構
成とすると、伝送すべきビット割当情報は、フレーム当
りＢビットでよいので、ビット割当用の伝送情報を削減
することができる。
は、あらかじめＳＭＲをクラスタリングして、各クラス
タのＳＭＲと割当ビット数とをテーブルにしたビット割
当用コードブックを所定ビット数（例えばＢビット）だ
け設計しておき、これをビッと割当回路におけるビット
割当の計算のときに用いることもできる。このような構
成とすると、伝送すべきビット割当情報は、フレーム当
りＢビットでよいので、ビット割当用の伝送情報を削減
することができる。
【００７４】また、第２、第３の発明において、サブフ
レーム毎、帯域毎のビット割当は（４）式以外に下式を
用いることもできる。
レーム毎、帯域毎のビット割当は（４）式以外に下式を
用いることもできる。
【００７５】
【数１３】
【００７６】ここで、Ｑk は、ｋ番目の分割帯域に含ま
れる臨界帯域の個数である。
れる臨界帯域の個数である。
【００７７】なお、以上の実施例では、音源コードブッ
クのビット数を適応的に割り当てる例について示した
が、音源コードブックのみならず、ＬＳＰコードブッ
ク、適応コードブック、ゲインコードブックのいずれの
ビット割当にも、本発明は適用可能である。
クのビット数を適応的に割り当てる例について示した
が、音源コードブックのみならず、ＬＳＰコードブッ
ク、適応コードブック、ゲインコードブックのいずれの
ビット割当にも、本発明は適用可能である。
【００７８】また、ビット割当回路２１５、４２０にお
けるビット割当の方法としては、（２）式あるいは
（３）式により一旦ビット数を割り当てた後に、実際に
割り当てたビット数による音源コードブックを用いて量
子化を行い、量子化雑音を測定し、下式を最大化するよ
うに、ビット割当を調整することもできる。
けるビット割当の方法としては、（２）式あるいは
（３）式により一旦ビット数を割り当てた後に、実際に
割り当てたビット数による音源コードブックを用いて量
子化を行い、量子化雑音を測定し、下式を最大化するよ
うに、ビット割当を調整することもできる。
【００７９】
【数１４】
【００８０】ここで、σnj 2 はｊ番目のサブフレームで
測定した量子化雑音である。
測定した量子化雑音である。
【００８１】また、マスキングしきい値スペクトルの計
算法としては、他の周知な方法を使用することができ
る。
算法としては、他の周知な方法を使用することができ
る。
【００８２】また、マスキングしきい値計算回路２０
５、４１０では、演算量を低減するために、フーリエ変
換のかわりに、帯域分割フィルタ群を用いることもでき
る。
５、４１０では、演算量を低減するために、フーリエ変
換のかわりに、帯域分割フィルタ群を用いることもでき
る。
【００８３】また、聴覚重み付け回路２２０では、文献
１、２等の従来型の聴覚重み付けを施すこともできる。
このときの重み付けフィルタの伝達特性は下式でかけ
る。
１、２等の従来型の聴覚重み付けを施すこともできる。
このときの重み付けフィルタの伝達特性は下式でかけ
る。
【００８４】
【数１５】
【００８５】ここで、ａi はＬＰＣ分析回路１３０で求
めた線形予測係数である。
めた線形予測係数である。
【００８６】
【発明の効果】以上述べたように、本発明によれば、音
声信号から聴覚のマスキングしきい値を求め、これをも
とに音声信号の小区間におけるコードブックのビット数
あるいはマルチパルスの個数を割り当てているので、音
声信号の特徴の時間的変化に追従して聴覚的に常に良好
な音質を保てるという効果がある。さらに、時間方向の
特徴の変化のみならず、周波数方向の特徴の変化も考慮
してコードブックのビット数あるいはマルチパルスの個
数を割り当てることも可能であるので、低ビットレート
でより良好な音質の符号化音声を得ることができるとい
う効果がある。
声信号から聴覚のマスキングしきい値を求め、これをも
とに音声信号の小区間におけるコードブックのビット数
あるいはマルチパルスの個数を割り当てているので、音
声信号の特徴の時間的変化に追従して聴覚的に常に良好
な音質を保てるという効果がある。さらに、時間方向の
特徴の変化のみならず、周波数方向の特徴の変化も考慮
してコードブックのビット数あるいはマルチパルスの個
数を割り当てることも可能であるので、低ビットレート
でより良好な音質の符号化音声を得ることができるとい
う効果がある。
【図１】第１の発明の実施例を示すブロック図である。
【図２】第２の発明の実施例を示すブロック図である。
【図３】図２の音声符号化回路の構成を示すブロック図
である。
である。
【図４】第３の発明の実施例を示すブロック図である。
【符号の説明】 １１０ バッファメモリ １３０ ＬＰＣ分析回路 １４０ ＬＳＰ量子化回路 １５０ サブフレーム分割回路 １７０ インパルス応答回路 １９０ 減算器 ２０５、４１０ マスキングしきい値計算回路 ２１０ 適応コードブック ２１５、４２０ ビット割当回路 ２２０ 聴覚重み付け回路 ２３０、５３０ 音源コードブック探索回路 ２５０、５０ コードブック ２６０ ゲインコードブック探索回路 ２７０ ゲインコードブック ２９０、４３０ マルチプレクサ ２９５ 合成フィルタ ３００ 帯域分割回路 ４００ 音声符号化回路
Claims (3)
- 【請求項１】入力した離散的な音声信号を予め定められ
た時間長のフレームに分割し、前記音声信号のスペクト
ル包絡を表すスペクトルパラメータを求めて出力するス
ペクトルパラメータ計算部と、前記フレームを予め定め
られた時間長の小区間に分割し、過去の音源信号からな
る適応コードブックをもとに再生した信号が前記音声信
号に近くなるようにピッチパラメータを求める適応コー
ドブック部と、前記音声信号の音源信号を予め構成した
複数種類のコードベクトルからなるコードブックあるい
はマルチパルスにより表して出力する音源探索部とを有
する音声符号化装置において、前記音声信号からの聴覚
のマスキング特性をもとにマスキングしきい値を求める
マスキングしきい値計算部と、前記しきい値をもとに前
記小区間におけるコードブックのビット数あるいはマル
チパルスの個数を決めるビット割当部とを有することを
特徴とする音声符号化装置。 - 【請求項２】入力音声信号を帯域分割する帯域分割部
と、前記帯域分割された信号について、前記マスキング
しきい値をもとに小区間ならびに前記帯域分割された信
号を符号化する際のコードブックのビット数あるいはマ
ルチパルスの個数を決めるビット割当部を有することを
特徴とする請求項１記載の音声符号化装置。 - 【請求項３】コードブックとして帯域分割フィルタのイ
ンパルス応答があらかじめ畳み込まれたコードブックを
有することを特徴とする請求項１記載の音声符号化装
置。
Priority Applications (5)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP06032104A JP3092436B2 (ja) | 1994-03-02 | 1994-03-02 | 音声符号化装置 |
| EP94119533A EP0657874B1 (en) | 1993-12-10 | 1994-12-09 | Voice coder and a method for searching codebooks |
| DE69426860T DE69426860T2 (de) | 1993-12-10 | 1994-12-09 | Sprachcodierer und Verfahren zum Suchen von Codebüchern |
| CA002137756A CA2137756C (en) | 1993-12-10 | 1994-12-09 | Voice coder and a method for searching codebooks |
| US08/355,313 US5633980A (en) | 1993-12-10 | 1994-12-12 | Voice cover and a method for searching codebooks |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP06032104A JP3092436B2 (ja) | 1994-03-02 | 1994-03-02 | 音声符号化装置 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH07239700A true JPH07239700A (ja) | 1995-09-12 |
| JP3092436B2 JP3092436B2 (ja) | 2000-09-25 |
Family
ID=12349600
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP06032104A Expired - Fee Related JP3092436B2 (ja) | 1993-12-10 | 1994-03-02 | 音声符号化装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP3092436B2 (ja) |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2012048154A (ja) * | 2010-08-30 | 2012-03-08 | Toshiba Corp | 音声合成装置、音声合成方法およびプログラム |
| CN111149160A (zh) * | 2017-09-20 | 2020-05-12 | 沃伊斯亚吉公司 | 在celp编解码器中在子帧之间分派比特预算的方法和设备 |
-
1994
- 1994-03-02 JP JP06032104A patent/JP3092436B2/ja not_active Expired - Fee Related
Cited By (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2012048154A (ja) * | 2010-08-30 | 2012-03-08 | Toshiba Corp | 音声合成装置、音声合成方法およびプログラム |
| CN111149160A (zh) * | 2017-09-20 | 2020-05-12 | 沃伊斯亚吉公司 | 在celp编解码器中在子帧之间分派比特预算的方法和设备 |
| JP2020534582A (ja) * | 2017-09-20 | 2020-11-26 | ヴォイスエイジ・コーポレーション | Ｃｅｌｐコーデックにおいてサブフレーム間にビット配分を割り振るための方法およびデバイス |
| CN111149160B (zh) * | 2017-09-20 | 2023-10-13 | 沃伊斯亚吉公司 | 在celp编解码器中在子帧之间分派比特预算的方法和设备 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JP3092436B2 (ja) | 2000-09-25 |
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