JPH08194497A - 音響信号変換符号化方法及びその復号化方法 - Google Patents
音響信号変換符号化方法及びその復号化方法Info
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- JPH08194497A JPH08194497A JP7003888A JP388895A JPH08194497A JP H08194497 A JPH08194497 A JP H08194497A JP 7003888 A JP7003888 A JP 7003888A JP 388895 A JP388895 A JP 388895A JP H08194497 A JPH08194497 A JP H08194497A
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Abstract
(57)【要約】
【目的】 復号器で平方根演算を必要とせず簡略化す
る。 【構成】 入力音響信号をＭＤＣＴ３６で周波数領域信
号とし、また入力信号の相関関数を求め、これをフーリ
エ変換で（７２）パワースペクトル包絡を求め（７
３）、その平方根をとり（７４）、これを逆フーリエ変
換して（７５）線形予測分析し（７６）、その予測係数
を量子化して出力し（３８）、またこれを逆量子化して
フーリエ変換し、その絶対値をサンプルごとにとってパ
ワースペクトル包絡の平方根の逆数を得、これにて周波
数領域信号を正規化する（４２）、その正規化出力（残
量信号）を量子化（４６）して出力する。
る。 【構成】 入力音響信号をＭＤＣＴ３６で周波数領域信
号とし、また入力信号の相関関数を求め、これをフーリ
エ変換で（７２）パワースペクトル包絡を求め（７
３）、その平方根をとり（７４）、これを逆フーリエ変
換して（７５）線形予測分析し（７６）、その予測係数
を量子化して出力し（３８）、またこれを逆量子化して
フーリエ変換し、その絶対値をサンプルごとにとってパ
ワースペクトル包絡の平方根の逆数を得、これにて周波
数領域信号を正規化する（４２）、その正規化出力（残
量信号）を量子化（４６）して出力する。
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】この発明は音楽信号や音声信号の
ような音響信号を周波数領域の信号に変換し、これを、
そのパワースペクトル包絡の平方根で正規化して残差信
号を得、この残差信号を量子化すると共に、上記パワー
スペクトル包絡を得るための情報を補助情報として量子
化する高能率音響信号符号化方法及びその復号化方法に
関する。
ような音響信号を周波数領域の信号に変換し、これを、
そのパワースペクトル包絡の平方根で正規化して残差信
号を得、この残差信号を量子化すると共に、上記パワー
スペクトル包絡を得るための情報を補助情報として量子
化する高能率音響信号符号化方法及びその復号化方法に
関する。
【０００２】
【従来の技術】オーディオ信号を高能率に符号化する方
法として、原音信号をフレームと呼ばれる５〜５０ms程
度の一定間隔の区間に分割し、その１フレームの信号に
ＭＤＣＴ（変形離散コサイン変換）を用いて時間−周波
数変換を行って周波数領域信号を得、これを、そのパワ
ースペクトル包絡（周波数特性の包絡）と、そのパワー
スペクトル包絡で周波数領域信号を平坦化した残差信号
との２つの情報に分離し、それぞれを符号化することが
提案されている。
法として、原音信号をフレームと呼ばれる５〜５０ms程
度の一定間隔の区間に分割し、その１フレームの信号に
ＭＤＣＴ（変形離散コサイン変換）を用いて時間−周波
数変換を行って周波数領域信号を得、これを、そのパワ
ースペクトル包絡（周波数特性の包絡）と、そのパワー
スペクトル包絡で周波数領域信号を平坦化した残差信号
との２つの情報に分離し、それぞれを符号化することが
提案されている。
【０００３】この提案されている符号化方法及びその復
号化方法を図７を参照して説明する。符号器３１におい
て入力端子３３からディジタル化した音響入力信号系列
がフレーム分割手段３４に入力されて、Ｎ入力サンプル
ごとに過去２×Ｎサンプルの入力系列を抽出し、長さ２
×Ｎサンプルの入力フレームに生成され、窓掛手段３５
でその入力フレームに時間窓がかけられる。その窓形状
はハニング窓を用いるのが一般的である。その窓かけさ
れた入力信号系列はＭＤＣＴ手段３６で変形離散コサイ
ン変換されて、Ｎサンプルの周波数領域信号に変換され
る。
号化方法を図７を参照して説明する。符号器３１におい
て入力端子３３からディジタル化した音響入力信号系列
がフレーム分割手段３４に入力されて、Ｎ入力サンプル
ごとに過去２×Ｎサンプルの入力系列を抽出し、長さ２
×Ｎサンプルの入力フレームに生成され、窓掛手段３５
でその入力フレームに時間窓がかけられる。その窓形状
はハニング窓を用いるのが一般的である。その窓かけさ
れた入力信号系列はＭＤＣＴ手段３６で変形離散コサイ
ン変換されて、Ｎサンプルの周波数領域信号に変換され
る。
【０００４】また前記窓かけされた入力信号系列は線形
予測分析手段３７で線形予測分析され、Ｐ次の予測係数
が求められる。この線形予測分析は自己相関を求めた後
に行われる。その予測係数は量子化手段３８で量子化さ
れる。この量子化の方法としては、予測係数をＬＳＰパ
ラメータに変換して量子化するＬＳＰ量子化の方法、予
測係数をｋパラメータに変換してから量子化する方法な
どを用いることができる。この量子化された予測係数を
示すインデックス３９が送出される。
予測分析手段３７で線形予測分析され、Ｐ次の予測係数
が求められる。この線形予測分析は自己相関を求めた後
に行われる。その予測係数は量子化手段３８で量子化さ
れる。この量子化の方法としては、予測係数をＬＳＰパ
ラメータに変換して量子化するＬＳＰ量子化の方法、予
測係数をｋパラメータに変換してから量子化する方法な
どを用いることができる。この量子化された予測係数を
示すインデックス３９が送出される。
【０００５】また前記量子化予測係数は周波数概形計算
手段４１によりパワースペクトルを計算して周波数特性
概形信号が求められる。具体的には、量子化手段３８の
量子化出力を逆量子化し、例えば図８に示すようにその
Ｐ＋１個の逆量子化予測係数（αパラメータ）の後に２
×Ｎ−Ｐ−１個の０をつなげて作った長さ２×Ｎのサン
プル系列をＦＦＴ分析し（高速フーリエ変換：離散フー
リエ変換）、更にそのＮ次のパワースペクトルを計算し
する。０番目から始まってｉ番目の周波数特性概形の逆
数の各点は、ｉ＝Ｎ−１以外ではｉ＋１番目とｉ番目の
各パワースペクトルの平方根を平均して、つまり補間し
て得る。Ｎ−１番目の周波数特性概形の逆数は、Ｎ−１
番目のパワースペクトルの平方根をとって得る。
手段４１によりパワースペクトルを計算して周波数特性
概形信号が求められる。具体的には、量子化手段３８の
量子化出力を逆量子化し、例えば図８に示すようにその
Ｐ＋１個の逆量子化予測係数（αパラメータ）の後に２
×Ｎ−Ｐ−１個の０をつなげて作った長さ２×Ｎのサン
プル系列をＦＦＴ分析し（高速フーリエ変換：離散フー
リエ変換）、更にそのＮ次のパワースペクトルを計算し
する。０番目から始まってｉ番目の周波数特性概形の逆
数の各点は、ｉ＝Ｎ−１以外ではｉ＋１番目とｉ番目の
各パワースペクトルの平方根を平均して、つまり補間し
て得る。Ｎ−１番目の周波数特性概形の逆数は、Ｎ−１
番目のパワースペクトルの平方根をとって得る。
【０００６】図７の説明に戻って、正規化手段４２にお
いて、ＭＤＣＴ手段３６からの周波数領域信号の各サン
プルが、前記周波数概形の逆数の各サンプルとかけあわ
せて正規化され、平坦化された残差信号とされる。パワ
ー正規化・ゲイン量子化手段４３でこの残差信号はその
振幅の平均値、またはパワーの平均値の平方根である正
規化ゲインで割算されて正規化され、正規化残差信号と
され、更にその正規化ゲインが量子化され、その量子化
された正規化ゲインを示すインデックス４４が出力され
る。
いて、ＭＤＣＴ手段３６からの周波数領域信号の各サン
プルが、前記周波数概形の逆数の各サンプルとかけあわ
せて正規化され、平坦化された残差信号とされる。パワ
ー正規化・ゲイン量子化手段４３でこの残差信号はその
振幅の平均値、またはパワーの平均値の平方根である正
規化ゲインで割算されて正規化され、正規化残差信号と
され、更にその正規化ゲインが量子化され、その量子化
された正規化ゲインを示すインデックス４４が出力され
る。
【０００７】また周波数概形計算手段４１からの周波数
特性概形の逆数の信号は必要に応じて重み計算手段４５
で聴感制御が施されて重み付け信号とされる。正規化残
差量子化手段４６で、手段４３からの正規化残差信号を
手段４５からの重み付け信号により適応重みづけベクト
ル量子化する。量子化手段４６で量子化されたベクトル
値を示すインデックス４７が出力される。以上のように
符号器３１から、予測係数量子化インデックス３９と、
ゲイン量子化インデックス４４と残差量子化インデック
ス４７とが出力される。
特性概形の逆数の信号は必要に応じて重み計算手段４５
で聴感制御が施されて重み付け信号とされる。正規化残
差量子化手段４６で、手段４３からの正規化残差信号を
手段４５からの重み付け信号により適応重みづけベクト
ル量子化する。量子化手段４６で量子化されたベクトル
値を示すインデックス４７が出力される。以上のように
符号器３１から、予測係数量子化インデックス３９と、
ゲイン量子化インデックス４４と残差量子化インデック
ス４７とが出力される。
【０００８】これらインデックス３９，４４，４７を入
力された復号器３２は図７に示すように次のように復号
する。即ち予測係数量子化インデックス３９は再生手段
５６で対応する量子化予測係数が逆量子化されて再生さ
れ、その逆量子化予測係数は周波数概形計算手段５７で
周波数概形計算手段４１と同じ方法で周波数特性概形の
逆数、つまりパワースペクトル包絡の平方根の逆数が計
算され、一方再生手段５８で入力されたインデックス４
７から量子化正規化残差信号が再生される。再生手段５
９で入力されたインデックス４４から正規化ゲインが再
生される。パワー逆正規化手段６１において再生された
量子化正規化残差信号に再生された正規化ゲインが掛け
合わされてパワー逆正規化され量子化残差信号が得られ
る。その量子化残差信号は逆正規化手段６２で周波数概
形計算手段５７から周波数概形の逆数、つまりパワース
ペクトル包絡の平方根の逆数により各対応サンプルごと
に割算されて逆平坦化される。その逆平坦化された残差
信号は逆ＭＤＣＴ手段６３でＮ次の逆変形離散コサイン
変換されて、時間領域信号とされ、この時間領域信号に
対し、窓掛け手段６４で時間窓がかけられる。ここでは
窓形状としてハニング窓が用いられている。この窓掛け
された信号はフレーム重ね合せ手段６５で長さ２×Ｎサ
ンプルのフレームの前半Ｎサンプルと前フレームの後半
Ｎサンプルとが加え合わされて出力端子６６に出力され
る。
力された復号器３２は図７に示すように次のように復号
する。即ち予測係数量子化インデックス３９は再生手段
５６で対応する量子化予測係数が逆量子化されて再生さ
れ、その逆量子化予測係数は周波数概形計算手段５７で
周波数概形計算手段４１と同じ方法で周波数特性概形の
逆数、つまりパワースペクトル包絡の平方根の逆数が計
算され、一方再生手段５８で入力されたインデックス４
７から量子化正規化残差信号が再生される。再生手段５
９で入力されたインデックス４４から正規化ゲインが再
生される。パワー逆正規化手段６１において再生された
量子化正規化残差信号に再生された正規化ゲインが掛け
合わされてパワー逆正規化され量子化残差信号が得られ
る。その量子化残差信号は逆正規化手段６２で周波数概
形計算手段５７から周波数概形の逆数、つまりパワース
ペクトル包絡の平方根の逆数により各対応サンプルごと
に割算されて逆平坦化される。その逆平坦化された残差
信号は逆ＭＤＣＴ手段６３でＮ次の逆変形離散コサイン
変換されて、時間領域信号とされ、この時間領域信号に
対し、窓掛け手段６４で時間窓がかけられる。ここでは
窓形状としてハニング窓が用いられている。この窓掛け
された信号はフレーム重ね合せ手段６５で長さ２×Ｎサ
ンプルのフレームの前半Ｎサンプルと前フレームの後半
Ｎサンプルとが加え合わされて出力端子６６に出力され
る。
【０００９】
【発明が解決しようとする課題】図７に示した符号化、
復号化方法においては、復号化器３２において、インデ
ックス３９から逆量子化予測係数を得、これを図８に示
したようにパワースペクトルを求め、その各サンプルご
との平方根を求め、これとの逆数をそれぞれ求めている
が、各サンプルごとの平方根演算はかなりの処理量を必
要とし、実時間動作させるのに障害となる。かつ、その
ハードウエア規模も大となり、高価なものとなる。例え
ば符号化音楽信号を復号化する上で、上述のように処理
時間が長くなることは実用に適せず、またハードウエア
規模が大、高価な多数の復号化器を普及させる点から好
ましくない。
復号化方法においては、復号化器３２において、インデ
ックス３９から逆量子化予測係数を得、これを図８に示
したようにパワースペクトルを求め、その各サンプルご
との平方根を求め、これとの逆数をそれぞれ求めている
が、各サンプルごとの平方根演算はかなりの処理量を必
要とし、実時間動作させるのに障害となる。かつ、その
ハードウエア規模も大となり、高価なものとなる。例え
ば符号化音楽信号を復号化する上で、上述のように処理
時間が長くなることは実用に適せず、またハードウエア
規模が大、高価な多数の復号化器を普及させる点から好
ましくない。
【００１０】また逆量子化予測係数からパワースペクト
ル包絡を直接求めるには高い演算精度が要求され、演算
語長が短い復号化器で実現するには障害となる。この発
明の目的は復号化器でパワースペクトル包絡のサンプル
ごとの平方根を演算する必要をなくす変換符号化方法を
提供することになる。この発明の他の目的はサンプルご
との平方根演算を必要としない変換復号化方法を提供す
ることにある。
ル包絡を直接求めるには高い演算精度が要求され、演算
語長が短い復号化器で実現するには障害となる。この発
明の目的は復号化器でパワースペクトル包絡のサンプル
ごとの平方根を演算する必要をなくす変換符号化方法を
提供することになる。この発明の他の目的はサンプルご
との平方根演算を必要としない変換復号化方法を提供す
ることにある。
【００１１】この発明の更に他の目的はサンプルごとの
平方根演算のみならず、演算語長の短い変換復号化方法
を提供することにある。
平方根演算のみならず、演算語長の短い変換復号化方法
を提供することにある。
【００１２】
【課題を解決するための手段】請求項１の発明の符号化
方法によれば、変換符号化中のスペクトル包絡の符号化
のために、パワースペクトル包絡の平方根を表す包絡を
線形予測分析でモデル化し、その線形予測パラメータを
量子化して、平方根パワースペクトル包絡を得るための
符号化情報とし、その量子化されたパラメータを逆量子
化し、その逆量子化されたパラメータから平方根パワー
スペクトル包絡の逆数を求め、これを周波数領域に変換
された信号の正規化に用いる。
方法によれば、変換符号化中のスペクトル包絡の符号化
のために、パワースペクトル包絡の平方根を表す包絡を
線形予測分析でモデル化し、その線形予測パラメータを
量子化して、平方根パワースペクトル包絡を得るための
符号化情報とし、その量子化されたパラメータを逆量子
化し、その逆量子化されたパラメータから平方根パワー
スペクトル包絡の逆数を求め、これを周波数領域に変換
された信号の正規化に用いる。
【００１３】つまり、パワースペクトル包絡の平方根を
表す包絡を線形予測分析でモデル化することは、例えば
入力音響信号の自己相関を求め、これをフーリエ変換
し、その変換結果の各サンプルのパワーの平方根を求
め、その平方根の系列を逆フーリエ変換し、この変換結
果、つまりパワースペクトルの平方根について線形予測
分析を行うことである。この線形予測分析パラメータの
量子化出力が復号化側に入力されるから、復号器では平
方根演算を行うことなく、平方根パワースペクトル包絡
またはその逆数を得ることができる。
表す包絡を線形予測分析でモデル化することは、例えば
入力音響信号の自己相関を求め、これをフーリエ変換
し、その変換結果の各サンプルのパワーの平方根を求
め、その平方根の系列を逆フーリエ変換し、この変換結
果、つまりパワースペクトルの平方根について線形予測
分析を行うことである。この線形予測分析パラメータの
量子化出力が復号化側に入力されるから、復号器では平
方根演算を行うことなく、平方根パワースペクトル包絡
またはその逆数を得ることができる。
【００１４】パワースペクトル包絡の平方根を線形予測
分析でモデル化するには、入力音響信号を線形予測分析
し、その線形予測パラメータからＬＰＣケプストラムを
求め、そのＬＰＣケプストラムの各係数を２で割り、そ
の２で割ったＬＰＣケプストラムから最小自乗法で線形
予測パラメータを求める（請求項２）。逆量子化線形予
測パラメータから平方根パワースペクトル包絡の逆数を
求めるには、逆量子化された線形予測パラメータから線
形予測係数（αパラメータ）を求め、その線形予測係数
をフーリエ変換し、その各サンプルの絶対値を求める
（請求項３）。
分析でモデル化するには、入力音響信号を線形予測分析
し、その線形予測パラメータからＬＰＣケプストラムを
求め、そのＬＰＣケプストラムの各係数を２で割り、そ
の２で割ったＬＰＣケプストラムから最小自乗法で線形
予測パラメータを求める（請求項２）。逆量子化線形予
測パラメータから平方根パワースペクトル包絡の逆数を
求めるには、逆量子化された線形予測パラメータから線
形予測係数（αパラメータ）を求め、その線形予測係数
をフーリエ変換し、その各サンプルの絶対値を求める
（請求項３）。
【００１５】逆量子化線形予測係数から平方根パワース
ペクトル包絡の逆数を求めるには逆量子化された線形予
測パラメータからＬＳＰパラメータを求め、そのＬＳＰ
パラメータについて単位円上でスペクトルを計算する
（請求項４）。上記モデル化は入力音響信号を線形予測
分析し、その線形予測分析結果のパラメータからＬＰＣ
ケプストラムを求め、そのＬＰＣケプストラムの各係数
を２で割ることであり、その２で割ったＬＰＣケプスト
ラムを量子化して、スペクトル包絡の平方根を得るため
の符号（インデックス）として出力し、上記パワースペ
クトルの平方根を得るには上記量子化ＬＰＣケプストラ
ムを逆量子化し、更にフーリエ変換し、そのフーリエ変
換された各サンプルを指数変換して得る（請求項５）。
ペクトル包絡の逆数を求めるには逆量子化された線形予
測パラメータからＬＳＰパラメータを求め、そのＬＳＰ
パラメータについて単位円上でスペクトルを計算する
（請求項４）。上記モデル化は入力音響信号を線形予測
分析し、その線形予測分析結果のパラメータからＬＰＣ
ケプストラムを求め、そのＬＰＣケプストラムの各係数
を２で割ることであり、その２で割ったＬＰＣケプスト
ラムを量子化して、スペクトル包絡の平方根を得るため
の符号（インデックス）として出力し、上記パワースペ
クトルの平方根を得るには上記量子化ＬＰＣケプストラ
ムを逆量子化し、更にフーリエ変換し、そのフーリエ変
換された各サンプルを指数変換して得る（請求項５）。
【００１６】請求項５におけるモデル化において、上記
２での割算を省略し、代わりに逆量子化ＬＰＣケプスト
ラムのフーリエ変換した各サンプルを２で割算した後、
指数変換してもよい（請求項６）。請求項７の復号化方
法によれば、入力された符号から線形予測係数またはこ
れと等価なパラメータ（例えばＬＳＰ）を逆量子化し、
これから平方根パワースペクトル包絡の逆数を求め、そ
の平方根パワースペクトル包絡の逆数で、入力符号の逆
量子化により得た残差信号を除算して逆正規化した周波
数領域信号を得る。ここで平方根パワースペクトル包絡
とは、本来のシステムのパワースペクトル包絡のサンプ
ルごとの平方根に対応する周波数領域の系列である。上
記平方根パワースペクトル包絡の逆数は、再生された線
形予測パラメータから線形予測係数（αパラメータ）を
得、この線形予測係数をフーリエ変換し、その各サンプ
ルの絶対値をとって得る（請求項８）。又は再生された
線形予測パラメータからＬＳＰパラメータを求め、その
ＬＳＰパラメータについて単位円上でスペクトルを計算
する（請求項９）。
２での割算を省略し、代わりに逆量子化ＬＰＣケプスト
ラムのフーリエ変換した各サンプルを２で割算した後、
指数変換してもよい（請求項６）。請求項７の復号化方
法によれば、入力された符号から線形予測係数またはこ
れと等価なパラメータ（例えばＬＳＰ）を逆量子化し、
これから平方根パワースペクトル包絡の逆数を求め、そ
の平方根パワースペクトル包絡の逆数で、入力符号の逆
量子化により得た残差信号を除算して逆正規化した周波
数領域信号を得る。ここで平方根パワースペクトル包絡
とは、本来のシステムのパワースペクトル包絡のサンプ
ルごとの平方根に対応する周波数領域の系列である。上
記平方根パワースペクトル包絡の逆数は、再生された線
形予測パラメータから線形予測係数（αパラメータ）を
得、この線形予測係数をフーリエ変換し、その各サンプ
ルの絶対値をとって得る（請求項８）。又は再生された
線形予測パラメータからＬＳＰパラメータを求め、その
ＬＳＰパラメータについて単位円上でスペクトルを計算
する（請求項９）。
【００１７】請求項１０の復号化方法によれば、入力さ
れた符号から線形予測係数またはこれと等価なパラメー
タ（例えばＬＳＰ）を逆量子化し、これから対応するイ
ンパルス応答を算出し、そのインパルス応答をフーリエ
変換して平方根パワースペクトル包絡を求め、その平方
根パワースペクトル包絡を、入力符号の逆量子化により
得た残差信号に乗算して逆正規化された周波数領域信号
を得る。
れた符号から線形予測係数またはこれと等価なパラメー
タ（例えばＬＳＰ）を逆量子化し、これから対応するイ
ンパルス応答を算出し、そのインパルス応答をフーリエ
変換して平方根パワースペクトル包絡を求め、その平方
根パワースペクトル包絡を、入力符号の逆量子化により
得た残差信号に乗算して逆正規化された周波数領域信号
を得る。
【００１８】請求項１１の復号化方法では、平方根パワ
ースペクトル包絡は、再生線形予測パラメータまたはこ
れと等価なパラメータからＬＰＣケプストラムを求め、
そのＬＰＣケプストラムをフーリエ変換し、そのフーリ
エ変換された各サンプルを指数変換して得る。請求項１
２の復号化方法では、平方根パワースペクトル包絡は、
再生線形予測パラメータまたはこれと等価なパラメータ
からＬＰＣケプストラムを求め、そのＬＰＣケプストラ
ムをフーリエ変換し、そのフーリエ変換の各サンプルを
２分の１してから指数変換して得る。
ースペクトル包絡は、再生線形予測パラメータまたはこ
れと等価なパラメータからＬＰＣケプストラムを求め、
そのＬＰＣケプストラムをフーリエ変換し、そのフーリ
エ変換された各サンプルを指数変換して得る。請求項１
２の復号化方法では、平方根パワースペクトル包絡は、
再生線形予測パラメータまたはこれと等価なパラメータ
からＬＰＣケプストラムを求め、そのＬＰＣケプストラ
ムをフーリエ変換し、そのフーリエ変換の各サンプルを
２分の１してから指数変換して得る。
【００１９】
【実施例】図１に請求項１の発明の実施例を示し、図７
と対応する部分に同一符号を付けてある。この実施例で
は窓掛け手段３５の出力信号系列は、そのパワースペク
トル包絡の平方根を表す包絡を線形予測分析でモデル化
する手段７１に分岐供給される。手段７１は例えばまず
相関関数手段７２で入力信号の自己相関関数を１フレー
ム中のＮ個の点まで求める。この代わりに図２Ａに示す
ように自己相関関数はＰ＋１個の点まで相関関数手段７
２ａで求め、その結果についてＰ次の線形予測分析を線
形予測分析手段７２ｂで行い、求まった線形予測係数
を、先のＰ＋１点までの自己相関関数に対し、Ｐ＋２次
以降Ｎ点まで相関関数として外挿手段７２ｃで外挿して
もよい。次にＮ点中のこの自己相関関数をこの系列にＮ
点のゼロを付加するか、Ｎ点を対称化して代入して２Ｎ
点の実フーリエ変換をフーリエ変換手段７３で行う。相
関関数を自己相関法で求めたのであれば、変換後の実部
がパワースペクトルであり、演算精度の誤差を除いてす
べて正の値をとる。このように入力信号の自己相関を求
め、これをフーリエ変換するとパワースペクトルが得ら
れることは良く知られていることである。
と対応する部分に同一符号を付けてある。この実施例で
は窓掛け手段３５の出力信号系列は、そのパワースペク
トル包絡の平方根を表す包絡を線形予測分析でモデル化
する手段７１に分岐供給される。手段７１は例えばまず
相関関数手段７２で入力信号の自己相関関数を１フレー
ム中のＮ個の点まで求める。この代わりに図２Ａに示す
ように自己相関関数はＰ＋１個の点まで相関関数手段７
２ａで求め、その結果についてＰ次の線形予測分析を線
形予測分析手段７２ｂで行い、求まった線形予測係数
を、先のＰ＋１点までの自己相関関数に対し、Ｐ＋２次
以降Ｎ点まで相関関数として外挿手段７２ｃで外挿して
もよい。次にＮ点中のこの自己相関関数をこの系列にＮ
点のゼロを付加するか、Ｎ点を対称化して代入して２Ｎ
点の実フーリエ変換をフーリエ変換手段７３で行う。相
関関数を自己相関法で求めたのであれば、変換後の実部
がパワースペクトルであり、演算精度の誤差を除いてす
べて正の値をとる。このように入力信号の自己相関を求
め、これをフーリエ変換するとパワースペクトルが得ら
れることは良く知られていることである。
【００２０】このパワースペクトルの各点の平方根を平
方根手段７４で求める。このとき虚部はすべてゼロとし
た後（対称化して代入した場合はもともと虚部はすべて
ゼロ）、逆フーリエ変換を逆フーリエ変換手段７５で行
い、平方根パワースペクトルに対応する自己相関関数を
得る。最後にこの自己相関関数に基づいて線形予測分析
を線形予測分析手段７６で行い予測パラメータを求め、
つまりパワースペクトル包絡の平方根を表す線形予測分
析でモデル化したものを得る。これを予測係数量子化手
段３８で量子化してインデックス３９を得る。このイン
デックス３９は入力信号系列の線形予測分析により得た
ものではなく、入力信号系列の周波数特性、つまりパワ
ースペクトル包絡の平方根と対応する信号系列を線形予
測分析したものを量子化したものである。
方根手段７４で求める。このとき虚部はすべてゼロとし
た後（対称化して代入した場合はもともと虚部はすべて
ゼロ）、逆フーリエ変換を逆フーリエ変換手段７５で行
い、平方根パワースペクトルに対応する自己相関関数を
得る。最後にこの自己相関関数に基づいて線形予測分析
を線形予測分析手段７６で行い予測パラメータを求め、
つまりパワースペクトル包絡の平方根を表す線形予測分
析でモデル化したものを得る。これを予測係数量子化手
段３８で量子化してインデックス３９を得る。このイン
デックス３９は入力信号系列の線形予測分析により得た
ものではなく、入力信号系列の周波数特性、つまりパワ
ースペクトル包絡の平方根と対応する信号系列を線形予
測分析したものを量子化したものである。
【００２１】この量子化手段３８の量子化出力を逆量子
化手段７７で逆量子化し、その逆量子化線形予測係数
を、フーリエ変換、絶対値手段７８でフーリエ変換し、
その各サンプルの複素数の絶対値を取って平方根パワー
スペクトル包絡の逆数を得、これをＭＤＣＴ手段３６よ
りの周波数領域信号に各サンプルごとに乗算器４２で乗
算して正規化する。その他の処理は図５の場合と同一で
ある。
化手段７７で逆量子化し、その逆量子化線形予測係数
を、フーリエ変換、絶対値手段７８でフーリエ変換し、
その各サンプルの複素数の絶対値を取って平方根パワー
スペクトル包絡の逆数を得、これをＭＤＣＴ手段３６よ
りの周波数領域信号に各サンプルごとに乗算器４２で乗
算して正規化する。その他の処理は図５の場合と同一で
ある。
【００２２】図２Ｂに示すように、相関関数のフーリエ
変換手段７３で得たパワースペクトルを平方根手段７４
で平方根をとってもよい。更に図２Ｃに示すように、入
力信号系列をＰ点の自己相関関数を手段７２ａで求め、
これを手段７２ｂで線形予測分析し、その分析結果と対
応するインパルス応答を手段７２ｄで求めてＮ点の自己
相関関数を得てもよい。つまり手段７２ｂの線形予測分
析結果をフィルタ係数とするフィルタのインパルス応答
を求めてＮ点の自己相関関数を求めることもできる。線
形予測係数をフーリエ変換するとパワースペクトル包絡
の逆数となるが、手段７２ｄで求めたインパルス応答を
手段７３でフーリエ変換して絶対値をとってパワースペ
クトル包絡を得る。このフーリエ変換手段７３の代わり
に、手段７２ｄで得たインパルス応答の相関関数を求
め、その相関関数をフーリエ変換してパワースペクトル
包絡を得てもよい。
変換手段７３で得たパワースペクトルを平方根手段７４
で平方根をとってもよい。更に図２Ｃに示すように、入
力信号系列をＰ点の自己相関関数を手段７２ａで求め、
これを手段７２ｂで線形予測分析し、その分析結果と対
応するインパルス応答を手段７２ｄで求めてＮ点の自己
相関関数を得てもよい。つまり手段７２ｂの線形予測分
析結果をフィルタ係数とするフィルタのインパルス応答
を求めてＮ点の自己相関関数を求めることもできる。線
形予測係数をフーリエ変換するとパワースペクトル包絡
の逆数となるが、手段７２ｄで求めたインパルス応答を
手段７３でフーリエ変換して絶対値をとってパワースペ
クトル包絡を得る。このフーリエ変換手段７３の代わり
に、手段７２ｄで得たインパルス応答の相関関数を求
め、その相関関数をフーリエ変換してパワースペクトル
包絡を得てもよい。
【００２３】なお、何れの場合も手段７６での線形予測
分析の次数に対して、相関関数手段７２の次数は例えば
５割増し程度として、周波数成分によりかたよることな
く、なるべく長い相関関数を求め、なるべく忠実な情報
がフーリエ変換手段７３に入力されるようにする。平方
根パワースペクトル包絡の線形予測でのモデル化法の更
に他の手法を図３Ａに示す（請求項２）。この例ではＬ
ＰＣケプストラムを介して平方根スペクトルに対応する
線形予測係数を求める。つまり相関関数手段７２ａによ
り入力音響信号の自己相関関数を求め、これを手段７２
ｂで線形予測分析する。この線形予測パラメータから漸
化式演算手段９１によりＬＰＣケプストラムを求める。
つまり入力音響信号のｐ次線形予測における予測パラメ
ータαk （ｋ＝１，…，ｐ）からｊ次ＬＰＣケプストラ
ム係数ｃj を求める計算手順は以下のように知られてい
る。通常ｐは１０から２０程度とするがＬＰＣケプスト
ラムの次数ｎはｐの２倍から３倍必要である。
分析の次数に対して、相関関数手段７２の次数は例えば
５割増し程度として、周波数成分によりかたよることな
く、なるべく長い相関関数を求め、なるべく忠実な情報
がフーリエ変換手段７３に入力されるようにする。平方
根パワースペクトル包絡の線形予測でのモデル化法の更
に他の手法を図３Ａに示す（請求項２）。この例ではＬ
ＰＣケプストラムを介して平方根スペクトルに対応する
線形予測係数を求める。つまり相関関数手段７２ａによ
り入力音響信号の自己相関関数を求め、これを手段７２
ｂで線形予測分析する。この線形予測パラメータから漸
化式演算手段９１によりＬＰＣケプストラムを求める。
つまり入力音響信号のｐ次線形予測における予測パラメ
ータαk （ｋ＝１，…，ｐ）からｊ次ＬＰＣケプストラ
ム係数ｃj を求める計算手順は以下のように知られてい
る。通常ｐは１０から２０程度とするがＬＰＣケプスト
ラムの次数ｎはｐの２倍から３倍必要である。
【００２４】
【数１】
【００２５】パワースペクトルの平方根はＬＰＣケプス
トラムの領域では単にすべての係数に0.５をかけるだけ
であり、手段９１よりのＬＰＣケプストラムを手段９２
において２で割算してパワースペクトル包絡の平方根を
求め、これを正規方程式演算手段９３で線形予測パラメ
ータを求め、更に必要に応じて例えばＬＳＰパラメータ
で量子化手段３８において量子化してインデックス３９
として出力する。手段９３ではＬＰＣケプストラムと線
形予測パラメータとの上記の関係を逆に使えばよいが、
ＬＰＣケプストラム係数の個数は線形予測パラメータα
の個数よりはるかに多いので、すべてのＬＰＣケプスト
ラムの拘束をみたす線形予測パラメータは一般に存在し
ない。そこで、上記の関係を回帰式とみなしてＬＰＣケ
プストラムの回帰誤差ｅi の自乗を最小化するように線
形予測パラメータを求める。この場合、求まった線形予
測パラメータの安定性は保障されないので、例えばＰＡ
ＲＣＯＲ係数に変換するなどの安定性チェックが必要で
ある。線形予測パラメータとＬＰＣケプストラムの関係
を以下のように行列で表す。
トラムの領域では単にすべての係数に0.５をかけるだけ
であり、手段９１よりのＬＰＣケプストラムを手段９２
において２で割算してパワースペクトル包絡の平方根を
求め、これを正規方程式演算手段９３で線形予測パラメ
ータを求め、更に必要に応じて例えばＬＳＰパラメータ
で量子化手段３８において量子化してインデックス３９
として出力する。手段９３ではＬＰＣケプストラムと線
形予測パラメータとの上記の関係を逆に使えばよいが、
ＬＰＣケプストラム係数の個数は線形予測パラメータα
の個数よりはるかに多いので、すべてのＬＰＣケプスト
ラムの拘束をみたす線形予測パラメータは一般に存在し
ない。そこで、上記の関係を回帰式とみなしてＬＰＣケ
プストラムの回帰誤差ｅi の自乗を最小化するように線
形予測パラメータを求める。この場合、求まった線形予
測パラメータの安定性は保障されないので、例えばＰＡ
ＲＣＯＲ係数に変換するなどの安定性チェックが必要で
ある。線形予測パラメータとＬＰＣケプストラムの関係
を以下のように行列で表す。
【００２６】
【数２】
【００２７】以上の関係で、ＬＰＣケプストラムの回帰
誤差エネルギｄ＝ＥT Ｅを最小化するために以下の正規
方程式を手段９３で解けば線形予測パラメータを得るこ
とができる。 ＤT ＤＡ＝−ＤT Ｃ 上述ではパワースペクトル包絡の平方根を線形予測モデ
ル化したものの量子化出力として線形予測パラメータ、
またはＬＳＰパラメータなどを用いたが、図３Ｂに示す
ように、１／２手段９２の出力を量子化手段３８で量子
化してインデックス３９として出力してもよい。この場
合は符号化器側で逆量子化手段７７で逆量子化された１
／２ＬＰＣケプストラムを手段７８でフーリエ変換して
対数パワースペクトル包絡に変換し、更に手段９４で指
数変換を行って平方根パワースペクトル包絡を得、この
逆数を手段９５でとって図１の乗算器４２へ出力する。
誤差エネルギｄ＝ＥT Ｅを最小化するために以下の正規
方程式を手段９３で解けば線形予測パラメータを得るこ
とができる。 ＤT ＤＡ＝−ＤT Ｃ 上述ではパワースペクトル包絡の平方根を線形予測モデ
ル化したものの量子化出力として線形予測パラメータ、
またはＬＳＰパラメータなどを用いたが、図３Ｂに示す
ように、１／２手段９２の出力を量子化手段３８で量子
化してインデックス３９として出力してもよい。この場
合は符号化器側で逆量子化手段７７で逆量子化された１
／２ＬＰＣケプストラムを手段７８でフーリエ変換して
対数パワースペクトル包絡に変換し、更に手段９４で指
数変換を行って平方根パワースペクトル包絡を得、この
逆数を手段９５でとって図１の乗算器４２へ出力する。
【００２８】更に図３Ｃに示すように手段９２を省略
し、代わりにフーリエ変換手段７８より対数パワースペ
クトル包絡の各サンプルを手段９６を１／２して指数変
換手段９４へ供給してもよい。以上のようにインデック
ス３９として、パワースペクトル包絡の平方根（平方根
パワースペクトル）を線形予測分析して量子化したもの
を用いることにより、以下に述べるように復号化器での
処理が図５の場合よりも簡単になる。
し、代わりにフーリエ変換手段７８より対数パワースペ
クトル包絡の各サンプルを手段９６を１／２して指数変
換手段９４へ供給してもよい。以上のようにインデック
ス３９として、パワースペクトル包絡の平方根（平方根
パワースペクトル）を線形予測分析して量子化したもの
を用いることにより、以下に述べるように復号化器での
処理が図５の場合よりも簡単になる。
【００２９】請求項７の発明の復号化方法実施例を図４
に示し、図７と対応する部分に同一符号を付けてある。
この実施例でも再生手段５６でインデックス３９が逆量
子化されて線形予測係数が求められるが、この線形予測
係数は図１の説明から明らかなように、平方根パワース
ペクトルを線形予測分析したものであるから、これをフ
ーリエ変換手段８２によりフーリエ変換し、その絶対値
を得ることにより平方根パワースペクトル包絡の逆数が
得られ、この平方根パワースペクトル包絡の逆数で乗算
器６１よりの再生された残差信号が割算器６２において
割算され周波数領域信号が再生される。その他は図５の
場合と同様である。
に示し、図７と対応する部分に同一符号を付けてある。
この実施例でも再生手段５６でインデックス３９が逆量
子化されて線形予測係数が求められるが、この線形予測
係数は図１の説明から明らかなように、平方根パワース
ペクトルを線形予測分析したものであるから、これをフ
ーリエ変換手段８２によりフーリエ変換し、その絶対値
を得ることにより平方根パワースペクトル包絡の逆数が
得られ、この平方根パワースペクトル包絡の逆数で乗算
器６１よりの再生された残差信号が割算器６２において
割算され周波数領域信号が再生される。その他は図５の
場合と同様である。
【００３０】図５Ａに請求項１０の発明の実施例を示
し、図７と対応する部分に同一符号を付けてある。この
実施例では、図１で得られたインデックス３９が再生手
段５６で逆量子化され、この逆量子化線形予測係数のイ
ンパルス応答が手段８４で求められ、そのインパルス応
答はフーリエ変換手段８５でフーリエ変換され、その絶
対値がとられて平方根パワースペクトル包絡が得られ、
これが乗算器６１からの残差信号に乗算器８６で乗算さ
れて周波数領域信号が再生される。
し、図７と対応する部分に同一符号を付けてある。この
実施例では、図１で得られたインデックス３９が再生手
段５６で逆量子化され、この逆量子化線形予測係数のイ
ンパルス応答が手段８４で求められ、そのインパルス応
答はフーリエ変換手段８５でフーリエ変換され、その絶
対値がとられて平方根パワースペクトル包絡が得られ、
これが乗算器６１からの残差信号に乗算器８６で乗算さ
れて周波数領域信号が再生される。
【００３１】フーリエ変換手段８２では逆量子化線形予
測係数にゼロを付加してフーリエ変換を行う。量子化手
段３８での量子化は線形予測係数をＬＳＰ係数に変換し
て行うと便利である。この点でインデックス３９として
ＬＳＰ係数を示すものを用いてもよい。この場合、復号
器におけるフーリエ変換手段８２，８５の代わりに、単
位円上でスペクトルの値を計算して電力伝達関数（パワ
ースペクトル）を求める。この計算方法は、例えば１９
８５年東海大学出版会発行、古井貞煕著「ディジタル音
声処理」９１頁に示されている。
測係数にゼロを付加してフーリエ変換を行う。量子化手
段３８での量子化は線形予測係数をＬＳＰ係数に変換し
て行うと便利である。この点でインデックス３９として
ＬＳＰ係数を示すものを用いてもよい。この場合、復号
器におけるフーリエ変換手段８２，８５の代わりに、単
位円上でスペクトルの値を計算して電力伝達関数（パワ
ースペクトル）を求める。この計算方法は、例えば１９
８５年東海大学出版会発行、古井貞煕著「ディジタル音
声処理」９１頁に示されている。
【００３２】図３Ｂの符号化方法に対応した復号化方法
の一部を図５Ｂに示す。この場合は予測パラメータ再生
手段５６で１／２ＬＰＣケプストラムであり、これがフ
ーリエ変換手段８２により対数パワースペクトル包絡に
変換し、これを手段９７により各サンプルごとに指数変
換して平方根パワースペクトル包絡を得、これを乗算器
８６へ供給する。図３Ｃに示す符号化方法に対する復号
化法では図６Ａに示すように、図５Ｂにおけるフーリエ
変換手段８２よりの対数パワースペクトル包絡を手段９
８で１／２にしてから指数変換手段９７へ供給すればよ
い。
の一部を図５Ｂに示す。この場合は予測パラメータ再生
手段５６で１／２ＬＰＣケプストラムであり、これがフ
ーリエ変換手段８２により対数パワースペクトル包絡に
変換し、これを手段９７により各サンプルごとに指数変
換して平方根パワースペクトル包絡を得、これを乗算器
８６へ供給する。図３Ｃに示す符号化方法に対する復号
化法では図６Ａに示すように、図５Ｂにおけるフーリエ
変換手段８２よりの対数パワースペクトル包絡を手段９
８で１／２にしてから指数変換手段９７へ供給すればよ
い。
【００３３】図５Ａにおいてインパルス応答を求める代
わりに、図６Ｂに示すように再生手段５６からの再生さ
れたＰ次の線形予測係数からＰＡＲＩＯＲ係数に変換し
さらにＰ次までの相関関数を求め、手段９９で漸化式で
Ｐ次以上を外挿してフーリエ変換手段８５へ供給しても
よい。上述において線形予測パラメータは、線形予測係
数（αパラメータ）、ＬＳＰパラメータ、パーコール係
数などを意味し、従って予測インデックス３９はこれら
各種の形態の何れかで量子化されたものである。そして
符号化法、復合化法においても、その予測インデックス
３９を逆量子化し、その逆量子化したものをそのまま利
用する場合と他の線形予測パラメータに変換して利用し
てもよい。
わりに、図６Ｂに示すように再生手段５６からの再生さ
れたＰ次の線形予測係数からＰＡＲＩＯＲ係数に変換し
さらにＰ次までの相関関数を求め、手段９９で漸化式で
Ｐ次以上を外挿してフーリエ変換手段８５へ供給しても
よい。上述において線形予測パラメータは、線形予測係
数（αパラメータ）、ＬＳＰパラメータ、パーコール係
数などを意味し、従って予測インデックス３９はこれら
各種の形態の何れかで量子化されたものである。そして
符号化法、復合化法においても、その予測インデックス
３９を逆量子化し、その逆量子化したものをそのまま利
用する場合と他の線形予測パラメータに変換して利用し
てもよい。
【００３４】上述において相関関数手段７２（７２ａ）
として、ＭＤＣＴ手段３６の出力、つまり周波数領域信
号の絶対値をとり、これを逆フーリエ変換して自己相関
関数を求めてもよい。更に時間領域から周波数領域への
変換は離散的フーリエ変換（高速フーリエ変換）、離散
的コサイン変換など他の手法によってもよい。
として、ＭＤＣＴ手段３６の出力、つまり周波数領域信
号の絶対値をとり、これを逆フーリエ変換して自己相関
関数を求めてもよい。更に時間領域から周波数領域への
変換は離散的フーリエ変換（高速フーリエ変換）、離散
的コサイン変換など他の手法によってもよい。
【００３５】
【発明の効果】以上述べたように、この発明の符号化方
法によれば、周波数領域信号の平方根パワースペクトル
の包絡を線形予測パラメータでモデル化し、その線形予
測パラメータを量子化して符号化出力としているため、
この発明の復号化方法に示すように、復号化において平
方根演算を必要とせず、復号化器の処理が軽減される。
法によれば、周波数領域信号の平方根パワースペクトル
の包絡を線形予測パラメータでモデル化し、その線形予
測パラメータを量子化して符号化出力としているため、
この発明の復号化方法に示すように、復号化において平
方根演算を必要とせず、復号化器の処理が軽減される。
【００３６】更に線形予測パラメータやこれと等価なパ
ラメータからなるパワースペクトル包絡を計算する際に
は、一般に高い演算精度が必要となるが、平方根パワー
スペクトルは変動の範囲が通常のパワースペクトルより
少ないので要求される精度も少なくて済む。また同じ理
由により、平方根パワースペクトルはパワースペクトル
より線形予測パラメータを量子化する際、特にベクトル
量子化を用いるときのビット数を削減できる。
ラメータからなるパワースペクトル包絡を計算する際に
は、一般に高い演算精度が必要となるが、平方根パワー
スペクトルは変動の範囲が通常のパワースペクトルより
少ないので要求される精度も少なくて済む。また同じ理
由により、平方根パワースペクトルはパワースペクトル
より線形予測パラメータを量子化する際、特にベクトル
量子化を用いるときのビット数を削減できる。
【図１】請求項１の発明の実施例を適用した符号化器の
例を示すブロック図。
例を示すブロック図。
【図２】図１中の平方根パワースペクトル包絡の線形予
測モデル化手段７１の他の各種手法を示すブロック図。
測モデル化手段７１の他の各種手法を示すブロック図。
【図３】Ａはモデル化手段７１の更に他の例を示すブロ
ック図、Ｂ及びＣはその更に他の例及び正規化のための
平方根スペクトル包絡の逆数を得る手段を示す図であ
る。
ック図、Ｂ及びＣはその更に他の例及び正規化のための
平方根スペクトル包絡の逆数を得る手段を示す図であ
る。
【図４】請求項６の発明の実施例を適用した復号化器の
例を示すブロック図。
例を示すブロック図。
【図５】Ａは請求項８の発明を適用した復号化器の例を
示すブロック図、Ｂは他の復号化法の一部を示すブロッ
ク図である。
示すブロック図、Ｂは他の復号化法の一部を示すブロッ
ク図である。
【図６】平方根パワースペクトル包絡の復号化の他の例
を示すブロック図。
を示すブロック図。
【図７】先に提案した音響信号変換符号化復号化器を示
すブロック図。
すブロック図。
─────────────────────────────────────────────────────
【手続補正書】
【提出日】平成７年１０月２５日
【手続補正１】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】図面の簡単な説明
【補正方法】変更
【補正内容】
【図面の簡単な説明】
【図１】請求項１の発明の実施例を適用した符号化器の
例を示すブロック図。
例を示すブロック図。
【図２】図１中の平方根パワースペクトル包絡の線形予
測モデル化手段７１の他の各種手法を示すブロック図。
測モデル化手段７１の他の各種手法を示すブロック図。
【図３】Ａはモデル化手段７１の更に他の例を示すブロ
ック図、Ｂ及びＣはその更に他の例及び正規化のための
平方根スペクトル包絡の逆数を得る手段を示す図であ
る。
ック図、Ｂ及びＣはその更に他の例及び正規化のための
平方根スペクトル包絡の逆数を得る手段を示す図であ
る。
【図４】請求項６の発明の実施例を適用した復号化器の
例を示すブロック図。
例を示すブロック図。
【図５】Ａは請求項８の発明を適用した復号化器の例を
示すブロック図、Ｂは他の復号化法の一部を示すブロッ
ク図である。
示すブロック図、Ｂは他の復号化法の一部を示すブロッ
ク図である。
【図６】平方根パワースペクトル包絡の復号化の他の例
を示すブロック図。
を示すブロック図。
【図７】先に提案した音響信号変換符号化復号化器を示
すブロック図。
すブロック図。
【図８】線形予測係数からフーリエ変換によりパワース
ペクトル包絡値を求める様子を示す図。
ペクトル包絡値を求める様子を示す図。
【手続補正２】
【補正対象書類名】図面
【補正対象項目名】図８
【補正方法】追加
【補正内容】
【図８】
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (51)Int.Cl.6 識別記号 庁内整理番号 ＦＩ 技術表示箇所 // Ｈ０３Ｍ 7/30 Ｚ 9382−5Ｋ
Claims (12)
- 【請求項１】 入力音響信号を時間領域から周波数領域
の信号に変換し、その変換された周波数領域信号のパワ
ースペクトル包絡の平方根を求め、そのパワースペクト
ル包絡の平方根で上記周波数領域信号で正規化し、その
残差信号と、上記パワースペクトル包絡を得るための信
号とそれぞれ符号化する音響信号変換符号化方法におい
て、 上記パワースペクトル包絡の平方根を表す包絡を線形予
測分析でモデル化する過程と、 その線形予測パラメータを量子化して上記パワースペク
トル包絡を得るための符号化情報とする過程と、 その量子化された線形予測パラメータを逆量子化する過
程と、 その逆量子化された線形予測パラメータからパワースペ
クトル包絡の平方根の逆数を求め、これを上記正規に用
いる過程と、 を有することを特徴とする音響信号変換符号化方法。 - 【請求項２】 上記パワースペクトル包絡の平方根を線
形予測分析でモデル化する過程は、上記入力音響信号を
線形予測分析する過程と、これにより得られた線形予測
パラメータからＬＰＣケプストラムを求める過程と、上
記ＬＰＣケプストラムの各係数を２で割る過程と、その
２で割られたＬＰＣケプストラムから最小自乗法で線形
予測パラメータを求める過程とよりなることを特徴とす
る請求項１記載の音響信号変換符号化方法。 - 【請求項３】 上記逆量子化された線形予測パラメータ
からパワースペクトル包絡の平方根の逆数を求める過程
は、上記逆量子化された線形予測パラメータから得た線
形予測係数をフーリエ変換し、その絶対値を求める過程
であることを特徴とする請求項１または２記載の音響信
号変換符号化方法。 - 【請求項４】 上記逆量子化された線形予測パラメータ
からパワースペクトル包絡の平方根の逆数を求める過程
は、上記逆量子化された線形予測パラメータから得たＬ
ＳＰパラメータについて単位円上でスペクトルを求める
過程であることを特徴とする請求項１または２記載の音
響信号変換方法。 - 【請求項５】 上記パワースペクトル包絡の平方根を表
す包絡を線形予測分析でモデル化する過程は、上記入力
音響信号を線形予測分析する過程と、その線形予測分析
により得られた線形予測パラメータからＬＰＣケプスト
ラムを求める過程と、その得られたＬＰＣケプストラム
の各係数を２で割る過程と、その２で割る過程とよりな
り、上記ＬＰＣケプストラムを量子化して上記パワース
ペクトル包絡を得るための符号化情報とし、上記逆量子
化線形予測パラメータから平方根パワースペクトル包絡
の逆数を求める過程は、上記量子化ＬＰＣケプストラム
を逆量子化する過程と、その逆量子化されたＬＰＣケプ
ストラムをフーリエ変換する過程と、そのフーリエ変換
出力をサンプルごとに指数変換する過程とよりなること
を特徴とする請求項１記載の音響信号変換符号化方法。 - 【請求項６】 上記パワースペクトル包絡の平方根を表
す包絡を線形予測分析でモデル化する過程は、上記入力
音響信号を線形予測分析する過程と、その線形予測によ
り得られた線形予測パラメータからＬＰＣケプストラム
を求める過程とよりなり、上記ＬＰＣケプストラムを量
子化して上記パワースペクトル包絡を得るための符号化
情報とし、上記逆量子化線形予測パラメータから平方根
パワースペクトル包絡の逆数を求める過程は、上記量子
化ＬＰＣケプストラムを逆量子化する過程と、その逆量
子化されたＬＰＣケプストラムをフーリエ変換する過程
と、そのフーリエ変換出力をサンプルごとに２で割る過
程と、その２で割られた各値を指数変換する過程とより
なることを特徴とする請求項１記載の音響信号変換符号
化方法。 - 【請求項７】 入力符号中の第１インデックスを逆量子
化して残差信号を得、上記入力符号中の第２インデック
スよりパワースペクトル包絡の平方根を得て上記残差信
号を逆正規化して周波数領域信号を得、この周波数領域
信号を時間領域の信号に変換して音響信号を得る音響信
号変換復号化方法において、 上記第２インデックスが示す線形予測パラメータまたは
これと等価なパラメータから平方根パワースペクトル包
絡の逆数を求める過程とを有し、上記平方根パワースペ
クトル包絡で上記残差信号を除算して上記逆正規化を行
うことを特徴とする音響信号変換復号化方法。 - 【請求項８】 上記平方根パワースペクトル包絡の逆数
を求める過程は、上記第２インデックスから線形予測係
数を得、その線形予測係数をフーリエ変換し、その各サ
ンプルの絶対値をとる過程であることを特徴とする請求
項７記載の音響信号変換復号化方法。 - 【請求項９】 上記平方根パワースペクトル包絡の逆数
を求める過程は、上記第２インデックスからＬＳＰパラ
メータを得、そのＬＳＰパラメータについて単位円上で
スペクトルを求める過程であることを特徴とする請求項
７記載の音響信号変換復号化方法。 - 【請求項１０】 入力符号中の第１インデックスを逆量
子化して残差信号を得、上記入力符号中の第２インデッ
クスよりパワースペクトル包絡の平方根を得て上記残差
信号を逆正規化して周波数領域信号を得、この周波数領
域信号を時間領域の信号に変換して音響信号を得る音響
信号変換復号化方法において、 上記第２インデックスが示す線形予測パラメータまたは
これと等価なパラメータから対応するインパルス応答を
算出する過程と、 その算出したインパルス応答をフーリエ変換して平方根
パワースペクトルを求める過程と、 上記平方根パワースペクトルを上記残差信号に乗算して
上記逆正規化を行う過程と、 を有することを特徴とする音響信号変換復号化方法。 - 【請求項１１】 入力符号中の第１インデックスを逆量
子化して残差信号を得、上記入力符号中の第２インデッ
クスよりパワースペクトル包絡の平方根を得て上記残差
信号を逆正規化して周波数領域信号を得、この周波数領
域信号を時間領域の信号に変換して音響信号を得る音響
信号変換復号化方法において、 上記第２インデックスが示す線形予測パラメータまたは
これと等価なパラメータからＬＰＣケプストラムを求め
る過程と、 上記ＬＰＣケプストラムをフーリエ変換する過程と、そ
のフーリエ変換された各サンプルを指数変換して、上記
平方根パワースペクトルの包絡を得る過程と、 上記平方根パワースペクトルを上記残差信号に乗算して
上記逆正規化を行う過程とを有することを特徴とする音
響信号変換復号化方法。 - 【請求項１２】 入力符号中の第１インデックスを逆量
子化して残差信号を得、上記入力符号中の第２インデッ
クスよりパワースペクトル包絡の平方根を得て、上記残
差信号を逆正規化して周波数領域信号を得、その周波数
領域信号を時間領域の信号に変換して音響信号を得る音
響信号変換復号化方法において、 上記第２インデックスが示す線形予測パラメータまたは
これと等価なパラメータからＬＰＣケプストラムを求め
る過程と、 上記ＬＰＣケプストラムをフーリエ変換する過程と、 そのフーリエ変換された各サンプルを２で割算する過程
と、 その２で割算された各サンプルを指数変換して上記平方
根パワースペクトルの包絡を得る過程と、 上記平方根パワースペクトルを上記残差信号に乗算して
上記逆正規化を行う過程とを有することを特徴とする音
響信号変換復号化方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP00388895A JP3186013B2 (ja) | 1995-01-13 | 1995-01-13 | 音響信号変換符号化方法及びその復号化方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP00388895A JP3186013B2 (ja) | 1995-01-13 | 1995-01-13 | 音響信号変換符号化方法及びその復号化方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH08194497A true JPH08194497A (ja) | 1996-07-30 |
| JP3186013B2 JP3186013B2 (ja) | 2001-07-11 |
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ID=11569726
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP00388895A Expired - Lifetime JP3186013B2 (ja) | 1995-01-13 | 1995-01-13 | 音響信号変換符号化方法及びその復号化方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP3186013B2 (ja) |
Cited By (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO1998000837A1 (fr) * | 1996-07-01 | 1998-01-08 | Matsushita Electric Industrial Co., Ltd. | Procedes de codage et de decodage de signaux audio, et codeur et decodeur de signaux audio |
| US6904404B1 (en) | 1996-07-01 | 2005-06-07 | Matsushita Electric Industrial Co., Ltd. | Multistage inverse quantization having the plurality of frequency bands |
| JP2008111991A (ja) * | 2006-10-30 | 2008-05-15 | Ntt Docomo Inc | 復号装置、符号化装置、復号方法及び符号化方法 |
| JPWO2016167215A1 (ja) * | 2015-04-13 | 2018-02-01 | 日本電信電話株式会社 | 線形予測符号化装置、線形予測復号装置、これらの方法、プログラム及び記録媒体 |
-
1995
- 1995-01-13 JP JP00388895A patent/JP3186013B2/ja not_active Expired - Lifetime
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| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO1998000837A1 (fr) * | 1996-07-01 | 1998-01-08 | Matsushita Electric Industrial Co., Ltd. | Procedes de codage et de decodage de signaux audio, et codeur et decodeur de signaux audio |
| US6826526B1 (en) | 1996-07-01 | 2004-11-30 | Matsushita Electric Industrial Co., Ltd. | Audio signal coding method, decoding method, audio signal coding apparatus, and decoding apparatus where first vector quantization is performed on a signal and second vector quantization is performed on an error component resulting from the first vector quantization |
| US6904404B1 (en) | 1996-07-01 | 2005-06-07 | Matsushita Electric Industrial Co., Ltd. | Multistage inverse quantization having the plurality of frequency bands |
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