JPH0738119B2 - 音声波形符号復号化装置 - Google Patents
音声波形符号復号化装置Info
- Publication number
- JPH0738119B2 JPH0738119B2 JP61180365A JP18036586A JPH0738119B2 JP H0738119 B2 JPH0738119 B2 JP H0738119B2 JP 61180365 A JP61180365 A JP 61180365A JP 18036586 A JP18036586 A JP 18036586A JP H0738119 B2 JPH0738119 B2 JP H0738119B2
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- Japan
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- signal
- unit
- output
- spectrum
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Description
【発明の詳細な説明】 〔産業上の利用分野〕 本発明は音声波形符号復号化装置に関し、特に量子化雑
音整形において入力した音声信号に従って量子化雑音電
力スペクトルを制御する音声波形符号復号化装置に関す
る。
音整形において入力した音声信号に従って量子化雑音電
力スペクトルを制御する音声波形符号復号化装置に関す
る。
〔従来の技術〕 従来のこの種の技術は、音声信号の伝送において帯域幅
を圧縮するなどによる効率化をはかるため、入力信号は
符号化されて伝送線を通り復号化されて出力信号とな
る。この場合には符号化または復号化のための予測係数
信号は音声信号の入力側でその信号を基にして生成され
符号化と復号化のために供給される。一方、音声の特長
は20〜30ms程度の間（通常はフレームという）は、定常
とみなすことができる。そしてこの間のスペクトルを分
析すると、音声信号の周波数に関しゆるやかな変動する
包絡構造の部分と、細かく周期的にまたは非周期的なピ
ッチ構造を示す部分とが存在する。
を圧縮するなどによる効率化をはかるため、入力信号は
符号化されて伝送線を通り復号化されて出力信号とな
る。この場合には符号化または復号化のための予測係数
信号は音声信号の入力側でその信号を基にして生成され
符号化と復号化のために供給される。一方、音声の特長
は20〜30ms程度の間（通常はフレームという）は、定常
とみなすことができる。そしてこの間のスペクトルを分
析すると、音声信号の周波数に関しゆるやかな変動する
包絡構造の部分と、細かく周期的にまたは非周期的なピ
ッチ構造を示す部分とが存在する。
従って、この音声の特長を利用して過去の幾つかのサン
プルごとの周波数分析のデータの各サンプルごとに重み
をつけて和を求め、現在の音声信号の予測信号を作る。
そして予測信号レベルと現在の音声信号レベルとの差を
とって（残差信号という）、この残差信号が最小となる
ように各サンプルとの音声信号に重みをつけている。こ
のような操作をした上で残差信号を符号化して伝送して
いるものがある。
プルごとの周波数分析のデータの各サンプルごとに重み
をつけて和を求め、現在の音声信号の予測信号を作る。
そして予測信号レベルと現在の音声信号レベルとの差を
とって（残差信号という）、この残差信号が最小となる
ように各サンプルとの音声信号に重みをつけている。こ
のような操作をした上で残差信号を符号化して伝送して
いるものがある。
しかし、波形符号化の分野ではいわゆる量子化雑音によ
りその特性が評価され符号化速度を低減すると信号対雑
音比が悪化するので、この対策の一つとして量子化雑音
整形（ノイズシェーピング）が採用されている。この方
法は、量子化雑音のスペクトルに適応させ、物理的な信
号対雑音比よりも聴感的な信号対雑音比を向上させよう
としたもので、音声スペクトルにより雑音スペクトルの
マスキング効果を利用したものである。
りその特性が評価され符号化速度を低減すると信号対雑
音比が悪化するので、この対策の一つとして量子化雑音
整形（ノイズシェーピング）が採用されている。この方
法は、量子化雑音のスペクトルに適応させ、物理的な信
号対雑音比よりも聴感的な信号対雑音比を向上させよう
としたもので、音声スペクトルにより雑音スペクトルの
マスキング効果を利用したものである。
例えば第６図（ａ）〜（ｃ）はいずれも同一のフレーム
の分析結果を示しているもので、第６図（ａ）では入力
した音声信号のスペクトル包絡と音声スペクトル微細
構造とを示している。これに聴感重み付けなどの前処
理によりスペクトルの平坦化を行って符号化して伝送
し、復号化すると第６図（ｂ）に示すように、スペクト
ル包絡と、信号の符号化復号化のために生じる白色雑
音を伴っている。更に聴感逆重み付けなどの後処理を
行ない第６図（ｂ）に示すスペクトル包絡を入力した
音声信号のスペクトル包絡と一致するスペクトル包絡
を再現する。この再現されたスペクトル包絡が第６図
（ｃ）に示すである。この後処理により白色雑音は
有色化され第６図（ｃ）のに示すスペクトルとなる。
有色雑音の形状は入力した音声信号のスペクトル包絡
と、前処理の結果平坦化されたスペクトル包絡との
差を一致する。従ってノイズシェーピングは入力した音
声のスペクトルの強弱のみに依存して雑音スペクトルの
制御を行っている。すなわち音声スペクトルの強い周波
数成分では雑音スペクトルも強く、音声スペクトルの弱
い周波数成分では雑音スペクトルも弱くなるように構成
されている。
の分析結果を示しているもので、第６図（ａ）では入力
した音声信号のスペクトル包絡と音声スペクトル微細
構造とを示している。これに聴感重み付けなどの前処
理によりスペクトルの平坦化を行って符号化して伝送
し、復号化すると第６図（ｂ）に示すように、スペクト
ル包絡と、信号の符号化復号化のために生じる白色雑
音を伴っている。更に聴感逆重み付けなどの後処理を
行ない第６図（ｂ）に示すスペクトル包絡を入力した
音声信号のスペクトル包絡と一致するスペクトル包絡
を再現する。この再現されたスペクトル包絡が第６図
（ｃ）に示すである。この後処理により白色雑音は
有色化され第６図（ｃ）のに示すスペクトルとなる。
有色雑音の形状は入力した音声信号のスペクトル包絡
と、前処理の結果平坦化されたスペクトル包絡との
差を一致する。従ってノイズシェーピングは入力した音
声のスペクトルの強弱のみに依存して雑音スペクトルの
制御を行っている。すなわち音声スペクトルの強い周波
数成分では雑音スペクトルも強く、音声スペクトルの弱
い周波数成分では雑音スペクトルも弱くなるように構成
されている。
本発明が解決しようとする問題点は上述のように、量子
化雑音整形に際して音声スペクトルの強弱に従って雑音
スペクトルの制御を機械的に行っているので、復号化さ
れた音声の聴音に対する良否を検索し、最も適当な点を
見付けることなど音声の周波数に対応して、信号対雑音
比に決定するには不便であるという点にある。
化雑音整形に際して音声スペクトルの強弱に従って雑音
スペクトルの制御を機械的に行っているので、復号化さ
れた音声の聴音に対する良否を検索し、最も適当な点を
見付けることなど音声の周波数に対応して、信号対雑音
比に決定するには不便であるという点にある。
従って本発明の目的は、上記の欠点を解決した音声波形
符号復号化装置を提供することにある。
符号復号化装置を提供することにある。
本発明の音声波形符号復号化装置は、入力した音声信号
を符号化した符号化信号を伝送し復号化して出力する音
声波形符号復号化装置において、前記音声信号の音声周
波数と音声スペクトル強度により前記符号化信号の量子
化雑音電力スペクトルを制御する制御手段を備えて構成
される。
を符号化した符号化信号を伝送し復号化して出力する音
声波形符号復号化装置において、前記音声信号の音声周
波数と音声スペクトル強度により前記符号化信号の量子
化雑音電力スペクトルを制御する制御手段を備えて構成
される。
〔実施例〕 次に本発明について実施例を示す図面を参照して詳細に
説明する。
説明する。
第１図は本発明の第一の実施例の構成を示すブロック
図、第２図は本発明の第二の実施例の構成を示すブロッ
ク図、第３図は本発明の符号化のための基本構成を示す
ブロック図、第４図は本発明の符号化のための基本構成
の変形を示すブロック図、第５図（ａ）および（ｂ）は
本発明による量子化雑音整形の信号を示す図表である。
図、第２図は本発明の第二の実施例の構成を示すブロッ
ク図、第３図は本発明の符号化のための基本構成を示す
ブロック図、第４図は本発明の符号化のための基本構成
の変形を示すブロック図、第５図（ａ）および（ｂ）は
本発明による量子化雑音整形の信号を示す図表である。
まず、本発明の概要について第３〜５図を参照して説明
する。
する。
本発明は、入力した音声信号を符号化復号化したときの
量子化雑音電力スペクトルが音声周波数とそのスペクト
ル強度に従って制御されるほか、あらかじめ定められた
周波数またはその周辺での量子化雑音電力スペクトルを
前者に重畳して制御するものである。特にその制御の程
度は音声周波数となって出力される音波を聴取する者の
好みによって異るが、例えば低域側の信号対雑音比を良
好にし高域側の信号対雑音比を多少低下させた場合の方
を多くの聴者は好んでいる。従って、聴感重み付け処理
などのほかにさらに音声周波数に対応した重み付けを行
っている。
量子化雑音電力スペクトルが音声周波数とそのスペクト
ル強度に従って制御されるほか、あらかじめ定められた
周波数またはその周辺での量子化雑音電力スペクトルを
前者に重畳して制御するものである。特にその制御の程
度は音声周波数となって出力される音波を聴取する者の
好みによって異るが、例えば低域側の信号対雑音比を良
好にし高域側の信号対雑音比を多少低下させた場合の方
を多くの聴者は好んでいる。従って、聴感重み付け処理
などのほかにさらに音声周波数に対応した重み付けを行
っている。
まず本発明の符号化のための基本構成を線形予測分析法
（LPC）の中から合成による分析法（AbS）を例として説
明する。第３図を見るにこの例では伝達関数H1(Z)-1で
表わされる量子化雑音スペクトル制御フィルタ32と、伝
達関数H2（Ｚ）で表わされる重み付けフィルタ33と、音
源35と、伝達関数Ｓ（Ｚ）で表わされる合成フィルタ36
と、加算器31とを備えている。
（LPC）の中から合成による分析法（AbS）を例として説
明する。第３図を見るにこの例では伝達関数H1(Z)-1で
表わされる量子化雑音スペクトル制御フィルタ32と、伝
達関数H2（Ｚ）で表わされる重み付けフィルタ33と、音
源35と、伝達関数Ｓ（Ｚ）で表わされる合成フィルタ36
と、加算器31とを備えている。
一方、線形予測分析法では、先に述べたように過去のサ
ンプルデータから現時点のサンプルデータを予測するた
め、あらかじめ定められたＰ個の過去のサンプルデータ
それぞれに予測係数αｉを掛けてこれらの和を求め、こ
れと現時点のサンプルデータとを比較してその差（残差
信号という）を最小とするような予測係数αｉを求め
て、これと残差信号とを伝送し線形予測復号を行って伝
送した音声信号を再生させている。また、聴感重み付け
係数γｉはあらかじめ経験的に定められる。
ンプルデータから現時点のサンプルデータを予測するた
め、あらかじめ定められたＰ個の過去のサンプルデータ
それぞれに予測係数αｉを掛けてこれらの和を求め、こ
れと現時点のサンプルデータとを比較してその差（残差
信号という）を最小とするような予測係数αｉを求め
て、これと残差信号とを伝送し線形予測復号を行って伝
送した音声信号を再生させている。また、聴感重み付け
係数γｉはあらかじめ経験的に定められる。
ふたたび第３図に戻って、音声入出力信号130が加算器3
1に加えられると、音声入出力信号130と伝達関数Ｓ
（Ｚ）で表わされる合成フィルタ36から出力される予測
音声信号との差が加算器31から出力される（いわゆる量
子化雑音に相当する信号である）。つぎに加算器31の出
力は、伝達関数H1(Z)-1で表わされる量子化雑音スペク
トルで制御される制御フィルタ32へ入力する。伝達関数
H1(Z)-1は音声の１フレームの周波数特性を第５図
（ａ）の形状とする重み付け強度H1（Ｚ）の逆関数であ
る。量子化雑音スペクトルで制御される制御フィルタ32
の出力は、続いて伝達関数H2(Z)-1で表わされる聴感重
み付けフィルタ33へ入力し、その出力は雑音スペクトル
の包絡線が第５図（ｂ）に示す信号H2（Ｚ）となるよう
になっている。
1に加えられると、音声入出力信号130と伝達関数Ｓ
（Ｚ）で表わされる合成フィルタ36から出力される予測
音声信号との差が加算器31から出力される（いわゆる量
子化雑音に相当する信号である）。つぎに加算器31の出
力は、伝達関数H1(Z)-1で表わされる量子化雑音スペク
トルで制御される制御フィルタ32へ入力する。伝達関数
H1(Z)-1は音声の１フレームの周波数特性を第５図
（ａ）の形状とする重み付け強度H1（Ｚ）の逆関数であ
る。量子化雑音スペクトルで制御される制御フィルタ32
の出力は、続いて伝達関数H2(Z)-1で表わされる聴感重
み付けフィルタ33へ入力し、その出力は雑音スペクトル
の包絡線が第５図（ｂ）に示す信号H2（Ｚ）となるよう
になっている。
さらに音源35に印加され、例えば残差信号またはマルチ
パルス信号で構成される出力信号133が出力され、伝送
信号となって受信側の合成復号部で復号化されるように
接続されている。出力信号133は、伝達関数Ｓ（Ｚ）で
表わされる合成フィルタ36を通して、予測された第５図
の信号Ｓ（Ｚ）のような音声信号が加算器31へ入力され
ている。
パルス信号で構成される出力信号133が出力され、伝送
信号となって受信側の合成復号部で復号化されるように
接続されている。出力信号133は、伝達関数Ｓ（Ｚ）で
表わされる合成フィルタ36を通して、予測された第５図
の信号Ｓ（Ｚ）のような音声信号が加算器31へ入力され
ている。
また伝達関数H2(Z)-1およびＳ（Ｚ）はそれぞれ（１）
式および（２）式で表わされる。
式および（２）式で表わされる。
従って伝達関数H2（Ｚ）で表わされる重み付けフィルタ
33へは制御信号として予測係数αｉと聴感重み付け係数
γｉとを表わす信号とが入力され、位置関数Ｓ（Ｚ）で
表わされる合成フィルタ36へは制御信号として予測係数
αｉが入力される。このうち予測係数αｉは線形予測分
析法（LPC）の中から得られ、聴感重み付け係数γｉは
ＯとＩの間で経験的に定められる。さらに、伝達関数H1
(Z)-1は（３）式で表わされる。
33へは制御信号として予測係数αｉと聴感重み付け係数
γｉとを表わす信号とが入力され、位置関数Ｓ（Ｚ）で
表わされる合成フィルタ36へは制御信号として予測係数
αｉが入力される。このうち予測係数αｉは線形予測分
析法（LPC）の中から得られ、聴感重み付け係数γｉは
ＯとＩの間で経験的に定められる。さらに、伝達関数H1
(Z)-1は（３）式で表わされる。
H1(Z)-1＝（１−γＺ−１）−１ …（３） このうち量子化雑音スペクトル制御係数γは、音声信号
の周波数とスペクトル強度によって制御され例えば第５
図（ａ）に示すような重みが復号化された信号につけら
れるよう、あらかじめ設定するものである。第５図
（ａ）では重み付けの強度H1（Ｚ）が周波数に関して直
線となっているが、これらは必らずしも直線である必要
はなく、曲線であってもよい。
の周波数とスペクトル強度によって制御され例えば第５
図（ａ）に示すような重みが復号化された信号につけら
れるよう、あらかじめ設定するものである。第５図
（ａ）では重み付けの強度H1（Ｚ）が周波数に関して直
線となっているが、これらは必らずしも直線である必要
はなく、曲線であってもよい。
次に、本発明の符号化のための基本構成を線形予測分析
法（LPC）の中から合成による分析法（AbS）の他に例で
説明する。
法（LPC）の中から合成による分析法（AbS）の他に例で
説明する。
第４図を見るに、この例は第３図に示した例の変形であ
り、聴感重み付けフィルタ41と、加算器42と、音源44
と、インパルス応答算出フィルタ45とを備えている。ま
た聴感重み付けフィルタ41は、伝達関数H2(Z)-1であら
わされる重み付けフィルタ51と、伝達関数H1(Z)-1で表
わされる量子化雑音スペクトル制御フィルタ52とを備
え、インパルス応答算出フィルタ45は、伝達関数Ｓ
（Ｚ）で表わされる合成フィルタ55と、伝達関数H
2（Ｚ）で表わされる重み付けフィルタ54と、伝達関数H
1(Z)-1で表わされる量子化雑音スペクトル制御フィルタ
53とを備えている。
り、聴感重み付けフィルタ41と、加算器42と、音源44
と、インパルス応答算出フィルタ45とを備えている。ま
た聴感重み付けフィルタ41は、伝達関数H2(Z)-1であら
わされる重み付けフィルタ51と、伝達関数H1(Z)-1で表
わされる量子化雑音スペクトル制御フィルタ52とを備
え、インパルス応答算出フィルタ45は、伝達関数Ｓ
（Ｚ）で表わされる合成フィルタ55と、伝達関数H
2（Ｚ）で表わされる重み付けフィルタ54と、伝達関数H
1(Z)-1で表わされる量子化雑音スペクトル制御フィルタ
53とを備えている。
第３図と第４図との相違点は、伝達関数H2(Z)-1で表わ
される重み付けフィルタと伝達関数H1(Z)-1で表わされ
る量子化雑音スペクトル制御フィルタとの位置を、加算
器の出力側から入力側に置き替えたものであり、音声入
力信号140と出力信号146との関係は第３図の音声入力信
号130と出力信号133との関係と同一である。しかし聴感
重み付けフィルタ41およびインパルス応答算出フィルタ
45との位置関数をそれぞれＡ（Ｚ）およびＢ（Ｚ）とす
れば（４）・（５）式で表わされ、 この２組の式の相違点は、（４）式の第１項 が有る場合と無い場合とがあるのみで、いずれのフィル
タも線形予測分析法（LPC）で得られた予測係数αｉと
あらかじめ定められた聴感重み付け係数γｉが入力され
ている。従って聴感重み付けフィルタ41とインパルス応
答算出フィルタ45とをLSIなどで構成するときは、同一
のSLIを作りインパルス応答算出フィルタに使用すると
きのみ（４）式の第１項の演算に相当する部分を除外し
て接続するようにしておけば、一種類のLSIで目的が達
せられるという利点がある。
される重み付けフィルタと伝達関数H1(Z)-1で表わされ
る量子化雑音スペクトル制御フィルタとの位置を、加算
器の出力側から入力側に置き替えたものであり、音声入
力信号140と出力信号146との関係は第３図の音声入力信
号130と出力信号133との関係と同一である。しかし聴感
重み付けフィルタ41およびインパルス応答算出フィルタ
45との位置関数をそれぞれＡ（Ｚ）およびＢ（Ｚ）とす
れば（４）・（５）式で表わされ、 この２組の式の相違点は、（４）式の第１項 が有る場合と無い場合とがあるのみで、いずれのフィル
タも線形予測分析法（LPC）で得られた予測係数αｉと
あらかじめ定められた聴感重み付け係数γｉが入力され
ている。従って聴感重み付けフィルタ41とインパルス応
答算出フィルタ45とをLSIなどで構成するときは、同一
のSLIを作りインパルス応答算出フィルタに使用すると
きのみ（４）式の第１項の演算に相当する部分を除外し
て接続するようにしておけば、一種類のLSIで目的が達
せられるという利点がある。
以上のような方法で音声信号化を行い、その結果として
出力される符号化信号と、線形予測分析で１フレームご
とに得られた予測係数αｉと、あらかじめ定められた聴
感重み付け係数γｉとを伝送し受信側で上述の逆変換で
ある線形予測合成を行って、複合化信号を出力すること
により音声を再生することができる。
出力される符号化信号と、線形予測分析で１フレームご
とに得られた予測係数αｉと、あらかじめ定められた聴
感重み付け係数γｉとを伝送し受信側で上述の逆変換で
ある線形予測合成を行って、複合化信号を出力すること
により音声を再生することができる。
次に本発明の実施例について、その構成と作動を中心に
第１図および第２図を参照して説明する。第１図を見る
に本発明の第一の実施例は、聴感重み付け部１と、波形
符号化部２と、LPC分析部３と、波形複合化部４と、聴
感逆重み付け部５とを備えている。
第１図および第２図を参照して説明する。第１図を見る
に本発明の第一の実施例は、聴感重み付け部１と、波形
符号化部２と、LPC分析部３と、波形複合化部４と、聴
感逆重み付け部５とを備えている。
音声信号100は、聴感重み付け部１とLPC分析部３では、
あらかじめ定められた個数の過去のサンプルごとのスペ
クトル強度のデータに予測係数αｉを掛けてこれらの和
を求め、これと現時点のサンプルのデータとを比較して
その差（残差信号という）を最小とするような各サンプ
ルごとの予測係数を算出し予測係数信号101を出力す
る。聴感重み付け部１では、音声信号100と予測係数信
号101とを入力し、経験的に選ばれた聴感重み付け係数
によって量子化雑音整形（ノイズシェーピング）を行
い、音声のスペクトル成分に従って雑音成分が増減する
ような音声信号を設定する。さらに、聴感重み付け部１
では量子化雑音スペクトル制御係数γが、音声信号の周
波数とスペクトル強度とであらかじめ定められた方法で
制御され、復号のときにも一般に出力音声信号に含まれ
ている。聴感重み付け部１の出力信号は入力した音波信
号に対応した信号として波形符号化部２に入力する。こ
こでは入力した信号が、残差信号・マルチパルス信号な
どで符号化された符号化信号103が出力される。符号化
信号103は伝送線を伝わって受信側の波形復号化部４に
達し、ここで復号化され、聴感逆重み付け部５で音声信
号に復元されて出力音声信号106として出力される。
あらかじめ定められた個数の過去のサンプルごとのスペ
クトル強度のデータに予測係数αｉを掛けてこれらの和
を求め、これと現時点のサンプルのデータとを比較して
その差（残差信号という）を最小とするような各サンプ
ルごとの予測係数を算出し予測係数信号101を出力す
る。聴感重み付け部１では、音声信号100と予測係数信
号101とを入力し、経験的に選ばれた聴感重み付け係数
によって量子化雑音整形（ノイズシェーピング）を行
い、音声のスペクトル成分に従って雑音成分が増減する
ような音声信号を設定する。さらに、聴感重み付け部１
では量子化雑音スペクトル制御係数γが、音声信号の周
波数とスペクトル強度とであらかじめ定められた方法で
制御され、復号のときにも一般に出力音声信号に含まれ
ている。聴感重み付け部１の出力信号は入力した音波信
号に対応した信号として波形符号化部２に入力する。こ
こでは入力した信号が、残差信号・マルチパルス信号な
どで符号化された符号化信号103が出力される。符号化
信号103は伝送線を伝わって受信側の波形復号化部４に
達し、ここで復号化され、聴感逆重み付け部５で音声信
号に復元されて出力音声信号106として出力される。
次に本発明の第二の実施例について、その構成と作動を
中心に第２図を参照して説明する。第２図を見るに本発
明の第二の実施例は、聴感重み付け手段11と、波形符号
化手段12と、LPC分析部13と、波形復号化手段14と、LPC
合成フィルタ部15とを備えている。これらの構成は第一
の実施例とほぼ同様であり、各構成について内部構成の
一例を示し、それぞれの詳細な説明を行うものである。
中心に第２図を参照して説明する。第２図を見るに本発
明の第二の実施例は、聴感重み付け手段11と、波形符号
化手段12と、LPC分析部13と、波形復号化手段14と、LPC
合成フィルタ部15とを備えている。これらの構成は第一
の実施例とほぼ同様であり、各構成について内部構成の
一例を示し、それぞれの詳細な説明を行うものである。
次に、聴感重み付け手段11について説明する。聴感重み
付け手段11は、Ｋ量子化部61と、Ｋ復号化部62と、Ｋ・
α変換部63と、α・γ算出部64と、聴感重み付けフィル
タ部65とを備えている。LPC分析部13から入力した部分
自己相関係数信号122がＫ量子化部61によって量子化さ
れた部分自己相関係数信号111が出力され、波形符号化
手段12および波形復号化手段14を通して部分自己相関係
数信号114として出力される。一方量子化された部分自
己相関係数信号111はＫ復号化部62で部分自己相関係数
信号となり、Ｋ・α変換部63を通って予測係数αｉを表
わす信号が出力され、聴感重み付けフィルタ部65とα・
γ算出部64とに出力される。α・γ算出部64では、あら
かじめ定められた聴感重み付け信号γｉと予測係数αｉ
との積を表わすα・γ信号124が、聴感重み付けフィル
タ部65と波形信号化手段12のインパルス応答部87へ入力
される。
付け手段11は、Ｋ量子化部61と、Ｋ復号化部62と、Ｋ・
α変換部63と、α・γ算出部64と、聴感重み付けフィル
タ部65とを備えている。LPC分析部13から入力した部分
自己相関係数信号122がＫ量子化部61によって量子化さ
れた部分自己相関係数信号111が出力され、波形符号化
手段12および波形復号化手段14を通して部分自己相関係
数信号114として出力される。一方量子化された部分自
己相関係数信号111はＫ復号化部62で部分自己相関係数
信号となり、Ｋ・α変換部63を通って予測係数αｉを表
わす信号が出力され、聴感重み付けフィルタ部65とα・
γ算出部64とに出力される。α・γ算出部64では、あら
かじめ定められた聴感重み付け信号γｉと予測係数αｉ
との積を表わすα・γ信号124が、聴感重み付けフィル
タ部65と波形信号化手段12のインパルス応答部87へ入力
される。
αｉを表わす予測係数信号と、αｉγｉを表わすα・γ
信号124と、入力音声信号110とが聴感重み付けフィルタ
部65に入力して聴感重み付けすると共に、ここではさら
に音声信号の周波数とスペクトル強度によってあらかじ
め設定された雑音スペクトル制御係数をパラメータと
して制御される量子化雑音スペクトル制御フィルタを設
け、周波数と雑音スペクトル強度に対応した信号対雑音
比を人為的に作り出してそして、聴感重み付けフィルタ
部65からは各フレームごとに上述のような例えば第４図
の聴感重み付けフィルタ41を通過した音声入力信号すな
わち音声信号123が出力される。
信号124と、入力音声信号110とが聴感重み付けフィルタ
部65に入力して聴感重み付けすると共に、ここではさら
に音声信号の周波数とスペクトル強度によってあらかじ
め設定された雑音スペクトル制御係数をパラメータと
して制御される量子化雑音スペクトル制御フィルタを設
け、周波数と雑音スペクトル強度に対応した信号対雑音
比を人為的に作り出してそして、聴感重み付けフィルタ
部65からは各フレームごとに上述のような例えば第４図
の聴感重み付けフィルタ41を通過した音声入力信号すな
わち音声信号123が出力される。
次に、波形符号化手段12について説明する。波形符号化
手段12は、最大パルス検索部81と、量子化部82と、復号
化部83と、振幅正規化部84と、パルス量子化部85と、多
重化合成部86と、インパルス応答部87と、自己相関部88
と、相互関部89と、パルス検索部90とを備えている。
手段12は、最大パルス検索部81と、量子化部82と、復号
化部83と、振幅正規化部84と、パルス量子化部85と、多
重化合成部86と、インパルス応答部87と、自己相関部88
と、相互関部89と、パルス検索部90とを備えている。
インパルス応答部87では、各サンプルごとに入力するα
・γ信号129に対応したインパルス信号によって応答し
たインパルス応答信号を出力する。ここで、聴感重み付
けフィルタ部65から出力される音声信号123とインパル
ス応答部66から出力されるインパルス応答信号とを相互
相関部89へ入力し、これら２個の入力の相互相関をとっ
てマルチパルス信号の位置に相当する信号が相互相関部
89から出力される。また、インパルス応答信号を自己相
関部88へ入力し、この入力の自己相関をとりマルチパル
ス信号の振幅に相当する信号が出力される。このように
してマルチパルス信号の位置に相当する信号と振幅に相
当する信号とがパルス検索部70へ入力し、マルチパルス
信号112が出力する。
・γ信号129に対応したインパルス信号によって応答し
たインパルス応答信号を出力する。ここで、聴感重み付
けフィルタ部65から出力される音声信号123とインパル
ス応答部66から出力されるインパルス応答信号とを相互
相関部89へ入力し、これら２個の入力の相互相関をとっ
てマルチパルス信号の位置に相当する信号が相互相関部
89から出力される。また、インパルス応答信号を自己相
関部88へ入力し、この入力の自己相関をとりマルチパル
ス信号の振幅に相当する信号が出力される。このように
してマルチパルス信号の位置に相当する信号と振幅に相
当する信号とがパルス検索部70へ入力し、マルチパルス
信号112が出力する。
マルチパルス信号112は、最大パルス検索部81に入力
し、１サンプルの中で発生するマルチパルス信号の最大
値が選ばれ、その値が量子化部82へ出力され、ここで各
サンプルごとに量子化されて最大振幅信号118が多重化
合成部86へ出力される。最大振幅信号118は、復号化部8
3で復号化され、振幅正規化部では正規化基準信号とし
てマルチパルス信号の振幅で基準化され、パルス量子化
部85で量子化されて量子化されたマルチパルス信号117
として多重化合成部86へ入力する。
し、１サンプルの中で発生するマルチパルス信号の最大
値が選ばれ、その値が量子化部82へ出力され、ここで各
サンプルごとに量子化されて最大振幅信号118が多重化
合成部86へ出力される。最大振幅信号118は、復号化部8
3で復号化され、振幅正規化部では正規化基準信号とし
てマルチパルス信号の振幅で基準化され、パルス量子化
部85で量子化されて量子化されたマルチパルス信号117
として多重化合成部86へ入力する。
多重化合成部86では、部分自己相関係数信号111と最大
振幅信号118とマルチパルス信号117とが入力し、これら
の信号を合成した多重化信号113を出力し、伝送線を通
して波形復号化手段14の多重化分離部91へ入力される。
多重化分離部91では、部分自己相関係数信号111に対応
する部分自己相関係数信号119と、最大振幅信号118に対
応する最大振幅信号121と、マルチパルス信号117に対応
するマルチパルス信号120がそれぞれ出力する。
振幅信号118とマルチパルス信号117とが入力し、これら
の信号を合成した多重化信号113を出力し、伝送線を通
して波形復号化手段14の多重化分離部91へ入力される。
多重化分離部91では、部分自己相関係数信号111に対応
する部分自己相関係数信号119と、最大振幅信号118に対
応する最大振幅信号121と、マルチパルス信号117に対応
するマルチパルス信号120がそれぞれ出力する。
次に、波形復号化手段について説明する。波形復号手段
14は、多重化分離部91と、Ｋ復号化部92と、正規化パル
ス復号化部94と、最大振幅復号化部93と、マルチパルス
復号化部95とを備えている。多重化分離部91から出力す
る部分自己相関係数信号119はＫ復号化部92で復号化さ
れた部分自己相関係数信号114となりLPC合成フィルタ部
15へ入力する。同じく多重化分離部91から出力する最大
振幅信号121およびマルチパルス信号120はそれぞれ最大
振幅復号化部93および正規化パルス復号化部94とに入力
し、いずれも復号化されたマルチパルス復号化部95に入
力する。ここでは最大振幅復号化部93から出力される復
号化された最大振幅信号を基準として、正規化パルス復
号化部94から出力されるマルチパルス信号の振幅に従っ
て復号化されたマルチパルス信号115がLPC合成フィルタ
部15へ入力される。
14は、多重化分離部91と、Ｋ復号化部92と、正規化パル
ス復号化部94と、最大振幅復号化部93と、マルチパルス
復号化部95とを備えている。多重化分離部91から出力す
る部分自己相関係数信号119はＫ復号化部92で復号化さ
れた部分自己相関係数信号114となりLPC合成フィルタ部
15へ入力する。同じく多重化分離部91から出力する最大
振幅信号121およびマルチパルス信号120はそれぞれ最大
振幅復号化部93および正規化パルス復号化部94とに入力
し、いずれも復号化されたマルチパルス復号化部95に入
力する。ここでは最大振幅復号化部93から出力される復
号化された最大振幅信号を基準として、正規化パルス復
号化部94から出力されるマルチパルス信号の振幅に従っ
て復号化されたマルチパルス信号115がLPC合成フィルタ
部15へ入力される。
LPC合成フィルタ部15ではマルチパルス信号115を入力
し、部分自己相関係数信号114に従って制御されて出力
音声信号116を出力する。以上のような方法で、入力さ
れた音声信号の周波数とそのスペクトル強度によって量
子化雑音スペクトルの制御ができて、個人的に聴きやす
い出力音声信号が得られるようになった。
し、部分自己相関係数信号114に従って制御されて出力
音声信号116を出力する。以上のような方法で、入力さ
れた音声信号の周波数とそのスペクトル強度によって量
子化雑音スペクトルの制御ができて、個人的に聴きやす
い出力音声信号が得られるようになった。
以上詳細に説明したように本発明の音声波形符号復号化
装置は、符号化された音声信号の量子化雑音電力スペク
トルを音声周波数と音声スペクトル強度に従って制御す
ることにより、復号化された音声の周波数に対応して信
号対雑音比を定めることができ、与えられた条件で音声
信号を伝送するときに最も適切な点を見付けることが容
易にできるという効果がある。
装置は、符号化された音声信号の量子化雑音電力スペク
トルを音声周波数と音声スペクトル強度に従って制御す
ることにより、復号化された音声の周波数に対応して信
号対雑音比を定めることができ、与えられた条件で音声
信号を伝送するときに最も適切な点を見付けることが容
易にできるという効果がある。
第１図は本発明の第一の実施例の構成を示すブロック
図、第２図は本発明の第二の実施例の構成を示すブロッ
ク図、第３図は本発明の符号化のための基本構成を示す
ブロック図、第４図は本発明の符号化のための基本構成
の変形を示すブロック図、第５図（ａ）および（ｂ）は
本発明による量子化雑音整形の信号を示す図表、第６図
（ａ）〜（ｃ）は従来の技術による量子化雑音整形の信
号を示す図表。 １……聴感重み付け部、２……波形符号化部、３……LP
C分析部、４……波形復号化部、５……聴感逆重み付け
部。
図、第２図は本発明の第二の実施例の構成を示すブロッ
ク図、第３図は本発明の符号化のための基本構成を示す
ブロック図、第４図は本発明の符号化のための基本構成
の変形を示すブロック図、第５図（ａ）および（ｂ）は
本発明による量子化雑音整形の信号を示す図表、第６図
（ａ）〜（ｃ）は従来の技術による量子化雑音整形の信
号を示す図表。 １……聴感重み付け部、２……波形符号化部、３……LP
C分析部、４……波形復号化部、５……聴感逆重み付け
部。
Claims (1)
- 【請求項１】入力した音声信号を符号化して伝送し、復
号化して出力する音声波形符号復号化装置において、あ
らかじめ設定した周波数スペクトル構造と前記音声信号
のスペクトル包絡構造とにより、復号化音声信号に含ま
れる量子化雑音の電力スペクトル構造を制御する制御手
段を備えてなることを特徴とする音声波形符号復号化装
置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP61180365A JPH0738119B2 (ja) | 1986-07-30 | 1986-07-30 | 音声波形符号復号化装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP61180365A JPH0738119B2 (ja) | 1986-07-30 | 1986-07-30 | 音声波形符号復号化装置 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPS63191200A JPS63191200A (ja) | 1988-08-08 |
| JPH0738119B2 true JPH0738119B2 (ja) | 1995-04-26 |
Family
ID=16081971
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP61180365A Expired - Lifetime JPH0738119B2 (ja) | 1986-07-30 | 1986-07-30 | 音声波形符号復号化装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH0738119B2 (ja) |
Families Citing this family (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US5434947A (en) * | 1993-02-23 | 1995-07-18 | Motorola | Method for generating a spectral noise weighting filter for use in a speech coder |
| JPH08328600A (ja) * | 1995-06-01 | 1996-12-13 | Sony Corp | 音声信号符号化方法及び装置、並びに音声信号符号化復号化装置 |
-
1986
- 1986-07-30 JP JP61180365A patent/JPH0738119B2/ja not_active Expired - Lifetime
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JPS63191200A (ja) | 1988-08-08 |
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