JPH08194499A - 音声符号化装置 - Google Patents
音声符号化装置Info
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- JPH08194499A JPH08194499A JP7004921A JP492195A JPH08194499A JP H08194499 A JPH08194499 A JP H08194499A JP 7004921 A JP7004921 A JP 7004921A JP 492195 A JP492195 A JP 492195A JP H08194499 A JPH08194499 A JP H08194499A
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Abstract
(57)【要約】
【目的】 低遅延とするために、フレーム長を５−１０
ｍｓ以下と短くしても、モード判別の時間的変動による
音質劣化を起こすことなく、良好な音質を得ることがで
きる音声符号化装置を提供する。 【構成】 音声符号化装置内に、入力される聴感重み付
け信号を基に、特徴量としてピッチ予測ゲインを計算す
る機能と、少なくとも１フレーム分過去のピッチ予測ゲ
インを記憶しておく機能と、現フレームのピッチ予測ゲ
インと少なくとも１フレーム分過去のピッチ予測ゲイン
との重み付け和を算出する機能と、算出された重み付け
和を基にモードを判定する機能とを備える提案型モード
判別回路２０A を設ける。
ｍｓ以下と短くしても、モード判別の時間的変動による
音質劣化を起こすことなく、良好な音質を得ることがで
きる音声符号化装置を提供する。 【構成】 音声符号化装置内に、入力される聴感重み付
け信号を基に、特徴量としてピッチ予測ゲインを計算す
る機能と、少なくとも１フレーム分過去のピッチ予測ゲ
インを記憶しておく機能と、現フレームのピッチ予測ゲ
インと少なくとも１フレーム分過去のピッチ予測ゲイン
との重み付け和を算出する機能と、算出された重み付け
和を基にモードを判定する機能とを備える提案型モード
判別回路２０A を設ける。
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は、音声符号化装置に係わ
り、たとえば、５ｍｓ−１０ｍｓ以下の短いフレーム単
位で、音声信号を高品質に符号化する音声符号化装置に
関する。
り、たとえば、５ｍｓ−１０ｍｓ以下の短いフレーム単
位で、音声信号を高品質に符号化する音声符号化装置に
関する。
【０００２】
【従来の技術】音声信号を符号化する方式としては、た
とえば、オザワ(K.Ozawa) 氏らによる“M-LCEP Speech
Coding at 4kb/s with Multi-Mode and Mult-Codebook
”(IEICE Trans. Commun.,vol. E77-B, No.9,pp.1114-
1121,1994) と題した論文などが知られている。以下、
この論文に記載されている符号化方式の概要を説明す
る。
とえば、オザワ(K.Ozawa) 氏らによる“M-LCEP Speech
Coding at 4kb/s with Multi-Mode and Mult-Codebook
”(IEICE Trans. Commun.,vol. E77-B, No.9,pp.1114-
1121,1994) と題した論文などが知られている。以下、
この論文に記載されている符号化方式の概要を説明す
る。
【０００３】この技術では、フレーム毎（たとえば、４
０ｍｓ）に音声信号から線型予測（ＬＰＣ）分析を用い
て、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、フレーム単位の信号もしくはフレーム単
位の信号に聴感重み付けを行った信号から特徴量を計算
し、その特徴量を用いて、たとえば、母音部と子音部の
判別といったモード判別を行い、モード判別結果に応じ
てアルゴリズムあるいはコードブックを切り替えて符号
化が行われる。
０ｍｓ）に音声信号から線型予測（ＬＰＣ）分析を用い
て、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、フレーム単位の信号もしくはフレーム単
位の信号に聴感重み付けを行った信号から特徴量を計算
し、その特徴量を用いて、たとえば、母音部と子音部の
判別といったモード判別を行い、モード判別結果に応じ
てアルゴリズムあるいはコードブックを切り替えて符号
化が行われる。
【０００４】符号化部では、フレームをさらにサブフレ
ーム（たとえば、８ｍｓ）に分割し、サブフレーム毎に
過去の音源信号を基に適応コードブックにおけるパラメ
ータ（ピッチ周期に対応する遅延パラメータとゲインパ
ラメータ）を抽出し、適応コードブックにより、サブフ
レームの音声信号をピッチ予測し、ピッチ予測して求め
た残差信号に対して、予め定められた種類の雑音信号か
らなる音声コードブック（ベクトル量子化コードブッ
ク）から最適音源コードベクトルを選択し、最適なゲイ
ンを計算することにより、音源信号を量子化する。
ーム（たとえば、８ｍｓ）に分割し、サブフレーム毎に
過去の音源信号を基に適応コードブックにおけるパラメ
ータ（ピッチ周期に対応する遅延パラメータとゲインパ
ラメータ）を抽出し、適応コードブックにより、サブフ
レームの音声信号をピッチ予測し、ピッチ予測して求め
た残差信号に対して、予め定められた種類の雑音信号か
らなる音声コードブック（ベクトル量子化コードブッ
ク）から最適音源コードベクトルを選択し、最適なゲイ
ンを計算することにより、音源信号を量子化する。
【０００５】音源コードベクトルの選択は、選択した雑
音信号により合成した信号と、上述の残差信号との誤差
電力を最小化するように行われ、選択されたコードベク
トルの種類を示すインデクスとゲイン並びに、スペクト
ルパラメータと適応コードブックのパラメータがマルチ
プレクサ部により組み合わせて伝送されている。
音信号により合成した信号と、上述の残差信号との誤差
電力を最小化するように行われ、選択されたコードベク
トルの種類を示すインデクスとゲイン並びに、スペクト
ルパラメータと適応コードブックのパラメータがマルチ
プレクサ部により組み合わせて伝送されている。
【０００６】
【発明が解決しようとする課題】上述した従来の音声符
号化方法では、処理遅延を低減するためにはフレーム長
を短くすることが必要となるが、たとえば、フレーム長
を５ｍｓ以下にした場合には、特徴量の時間的が大きく
なるため、不安定で誤ったモード切り替えが生じ、音質
劣化がおこるという問題があった。
号化方法では、処理遅延を低減するためにはフレーム長
を短くすることが必要となるが、たとえば、フレーム長
を５ｍｓ以下にした場合には、特徴量の時間的が大きく
なるため、不安定で誤ったモード切り替えが生じ、音質
劣化がおこるという問題があった。
【０００７】また、ピッチ抽出は、次式を最小にするＴ
を算出することによって行われるが、フレーム長を、５
ｍｓとすると、Ｎ＝４０となる。すなわち、次式を用い
たピッチ抽出では、ＥT を計算する区間長が短いため
に、時間的に大きく変化するピッチが求められることに
なり、やはり、音質劣化が生じてしまう。
を算出することによって行われるが、フレーム長を、５
ｍｓとすると、Ｎ＝４０となる。すなわち、次式を用い
たピッチ抽出では、ＥT を計算する区間長が短いため
に、時間的に大きく変化するピッチが求められることに
なり、やはり、音質劣化が生じてしまう。
【０００８】
【数１】
【０００９】そこで、本発明の目的は、誤ったモード判
別による音質劣化が起こりにくい音声符号化装置を提供
することにある。
別による音質劣化が起こりにくい音声符号化装置を提供
することにある。
【００１０】また、本発明の他の目的は、誤ったピッチ
抽出による音質劣化が起こりにくい音声符号化装置を提
供することにある。
抽出による音質劣化が起こりにくい音声符号化装置を提
供することにある。
【００１１】
【課題を解決するための手段】請求項１記載の発明は、
（イ）音声信号を所定サイズのフレーム単位の信号に分
割する分割手段と、（ロ）この分割手段が分割した現フ
レームの信号と、分割手段が少なくとも１フレーム分過
去に分割したフレームの信号とを基に決定される特徴量
を用いて、音声信号のモードの判別を行うモード判別手
段と、（ハ）このモード判別手段の判別したモードに応
じて特定されるアルゴリズムを用いて分割手段が分割し
たフレーム単位で音声信号の符号化を行う符号化手段と
を具備する。
（イ）音声信号を所定サイズのフレーム単位の信号に分
割する分割手段と、（ロ）この分割手段が分割した現フ
レームの信号と、分割手段が少なくとも１フレーム分過
去に分割したフレームの信号とを基に決定される特徴量
を用いて、音声信号のモードの判別を行うモード判別手
段と、（ハ）このモード判別手段の判別したモードに応
じて特定されるアルゴリズムを用いて分割手段が分割し
たフレーム単位で音声信号の符号化を行う符号化手段と
を具備する。
【００１２】すなわち、請求項１記載の発明では、現フ
レームの信号と、分割手段が少なくとも１フレーム分過
去に分割したフレームの信号とを基に決定される特徴量
（たとえば、ピッチ予測ゲイン）を用いて、音声信号の
モードの判別を行うように、音声符号化装置を構成する
ことによって、誤ったモード判別が生じないようにす
る。
レームの信号と、分割手段が少なくとも１フレーム分過
去に分割したフレームの信号とを基に決定される特徴量
（たとえば、ピッチ予測ゲイン）を用いて、音声信号の
モードの判別を行うように、音声符号化装置を構成する
ことによって、誤ったモード判別が生じないようにす
る。
【００１３】請求項２記載の発明は、（イ）音声信号を
所定サイズのフレーム単位の信号に分割する分割手段
と、（ロ）この分割手段が分割した現フレームの信号か
ら求めた特徴量と、分割手段が少なくとも１フレーム分
過去に分割したフレームの信号から求めた特徴量との重
み付け和を用いて、音声信号のモードの判別を行うモー
ド判別手段と、（ハ）このモード判別手段の判別したモ
ードに応じて特定されるアルゴリズムを用いて分割手段
が分割したフレーム単位で音声信号の符号化を行う符号
化手段とを具備する。
所定サイズのフレーム単位の信号に分割する分割手段
と、（ロ）この分割手段が分割した現フレームの信号か
ら求めた特徴量と、分割手段が少なくとも１フレーム分
過去に分割したフレームの信号から求めた特徴量との重
み付け和を用いて、音声信号のモードの判別を行うモー
ド判別手段と、（ハ）このモード判別手段の判別したモ
ードに応じて特定されるアルゴリズムを用いて分割手段
が分割したフレーム単位で音声信号の符号化を行う符号
化手段とを具備する。
【００１４】すなわち、請求項２記載の発明では、現フ
レームの信号から求めた特徴量（たとえば、ピッチ予測
ゲイン）と、分割手段が少なくとも１フレーム分過去に
分割したフレームの信号から求めた特徴量との重み付け
和を用いて、音声信号のモードの判別を行うように、音
声符号化装置を構成することによって、誤ったモード判
別が生じないようにする。
レームの信号から求めた特徴量（たとえば、ピッチ予測
ゲイン）と、分割手段が少なくとも１フレーム分過去に
分割したフレームの信号から求めた特徴量との重み付け
和を用いて、音声信号のモードの判別を行うように、音
声符号化装置を構成することによって、誤ったモード判
別が生じないようにする。
【００１５】請求項４記載の発明は、（イ）音声信号を
所定サイズのフレーム単位の信号に分割する分割手段
と、（ロ）この分割手段が分割した現フレームの信号
と、分割手段が少なくとも１フレーム分過去に分割した
フレームの信号とを用いてピッチを抽出するピッチ抽出
手段と、（ハ）このピッチ抽出手段が抽出したピッチを
用いて、分割手段が分割したフレーム単位で音声信号の
符号化を行う符号化手段とを具備する。
所定サイズのフレーム単位の信号に分割する分割手段
と、（ロ）この分割手段が分割した現フレームの信号
と、分割手段が少なくとも１フレーム分過去に分割した
フレームの信号とを用いてピッチを抽出するピッチ抽出
手段と、（ハ）このピッチ抽出手段が抽出したピッチを
用いて、分割手段が分割したフレーム単位で音声信号の
符号化を行う符号化手段とを具備する。
【００１６】すなわち、請求項４記載の発明では、現フ
レームの信号と、分割手段が少なくとも１フレーム分過
去に分割したフレームの信号とを用いてピッチを抽出す
るように、音声符号化装置を構成することによって、誤
ったピッチ抽出が生じないようにする。なお、請求項４
記載の発明において、ピッチ抽出手段がピッチを抽出す
る際に用いる信号は、聴感重み付け信号であっても良
い。
レームの信号と、分割手段が少なくとも１フレーム分過
去に分割したフレームの信号とを用いてピッチを抽出す
るように、音声符号化装置を構成することによって、誤
ったピッチ抽出が生じないようにする。なお、請求項４
記載の発明において、ピッチ抽出手段がピッチを抽出す
る際に用いる信号は、聴感重み付け信号であっても良
い。
【００１７】請求項５記載の発明は、（イ）音声信号を
所定サイズのフレーム単位の信号に分割する分割手段
と、（ロ）この分割手段が分割した現フレームの信号
と、分割手段が少なくとも１フレーム分過去に分割した
フレームの信号とを用いてピッチを抽出するピッチ抽出
手段と、（ハ）分割手段が分割したフレーム単位の信号
の特徴量を基に、音声信号のモードの判別を行うモード
判別手段と、（ニ）ピッチ抽出手段が抽出したピッチを
用いて、モード判別手段の判別したモードに応じて特定
されるアルゴリズムによって分割手段が分割したフレー
ム単位で音声信号の符号化を行う符号化手段とを具備す
る。声符号化装置。
所定サイズのフレーム単位の信号に分割する分割手段
と、（ロ）この分割手段が分割した現フレームの信号
と、分割手段が少なくとも１フレーム分過去に分割した
フレームの信号とを用いてピッチを抽出するピッチ抽出
手段と、（ハ）分割手段が分割したフレーム単位の信号
の特徴量を基に、音声信号のモードの判別を行うモード
判別手段と、（ニ）ピッチ抽出手段が抽出したピッチを
用いて、モード判別手段の判別したモードに応じて特定
されるアルゴリズムによって分割手段が分割したフレー
ム単位で音声信号の符号化を行う符号化手段とを具備す
る。声符号化装置。
【００１８】すなわち、請求項５記載の発明では、現フ
レームの信号と、分割手段が少なくとも１フレーム分過
去に分割したフレームの信号とを用いてピッチが抽出さ
れ、そのピッチと、音声信号の特徴量を基に符号化が行
われるように、音声符号化装置を構成することによっ
て、誤ったピッチ抽出が生じないようにする。なお、請
求項５記載の発明において、ピッチ抽出手段がピッチを
抽出する際に用いる信号は、聴感重み付け信号であって
も良い。
レームの信号と、分割手段が少なくとも１フレーム分過
去に分割したフレームの信号とを用いてピッチが抽出さ
れ、そのピッチと、音声信号の特徴量を基に符号化が行
われるように、音声符号化装置を構成することによっ
て、誤ったピッチ抽出が生じないようにする。なお、請
求項５記載の発明において、ピッチ抽出手段がピッチを
抽出する際に用いる信号は、聴感重み付け信号であって
も良い。
【００１９】
【実施例】以下、実施例につき本発明を詳細に説明す
る。
る。
【００２０】第１の実施例
【００２１】図１に、本発明の第１の実施例による音声
符号化装置の概略構成を示す。以下、この図を用いて、
第１の実施例の音声符号化装置の動作を説明する。
符号化装置の概略構成を示す。以下、この図を用いて、
第１の実施例の音声符号化装置の動作を説明する。
【００２２】フレーム分割回路１１は、入力端子５０か
ら入力された音声信号を、フレーム（たとえば、５ｍ
ｓ）毎に分割する回路であり、サブフレーム分割回路１
２は、フレーム分割回路１１が出力するフレームを、さ
らに短いフレーム（たとえば、２．５ｍｓ）に分割す
る。
ら入力された音声信号を、フレーム（たとえば、５ｍ
ｓ）毎に分割する回路であり、サブフレーム分割回路１
２は、フレーム分割回路１１が出力するフレームを、さ
らに短いフレーム（たとえば、２．５ｍｓ）に分割す
る。
【００２３】スペクトルパラメータ計算回路１３は、少
なくとも１つのサブフレームの音声信号に対して、サブ
フレーム長よりも長い窓（たとえば、２４ｍｓ）をかけ
て、音声を切り出してスペクトルパラメータを予め定め
られた次数（たとえば、Ｐ＝１０次）分計算する回路で
あり、実施例のスペクトルパラメータ計算回路１３は、
Ｂｕｒｇ分析を用いて、スペクトルパラメータを計算す
るように構成されている。Ｂｕｒｇ分析の詳細は、中溝
著“信号解析とシステム同定”（コロナ社1998年刊）の
82〜88ページに記載されているので、その説明は省略す
る。なお、このスペクトルパラメータ計算回路として
は、たとえば、ＬＰＣ分析などの他の計算法によって計
算が行われるものを用いることができる。
なくとも１つのサブフレームの音声信号に対して、サブ
フレーム長よりも長い窓（たとえば、２４ｍｓ）をかけ
て、音声を切り出してスペクトルパラメータを予め定め
られた次数（たとえば、Ｐ＝１０次）分計算する回路で
あり、実施例のスペクトルパラメータ計算回路１３は、
Ｂｕｒｇ分析を用いて、スペクトルパラメータを計算す
るように構成されている。Ｂｕｒｇ分析の詳細は、中溝
著“信号解析とシステム同定”（コロナ社1998年刊）の
82〜88ページに記載されているので、その説明は省略す
る。なお、このスペクトルパラメータ計算回路として
は、たとえば、ＬＰＣ分析などの他の計算法によって計
算が行われるものを用いることができる。
【００２４】さらに、スペクトルパラメータ計算回路１
３では、Ｂｕｒｇ法により計算された線形予測係数αi
（ｉ＝１、…、１０）を量子化や補間に適したＬＳＰパ
ラメータに変換する処理も行われる。実施例のスペクト
ルパラメータ計算回路１３でにおける線形予測係数から
ＬＳＰへの変換は、菅村他による“線スペクトル対（Ｌ
ＳＰ）音声分析合成方式による音声情報圧縮”と題した
論文（電子通信学会論文誌、J64-A 、pp.599-606、1981
年）を参照したものとしている。
３では、Ｂｕｒｇ法により計算された線形予測係数αi
（ｉ＝１、…、１０）を量子化や補間に適したＬＳＰパ
ラメータに変換する処理も行われる。実施例のスペクト
ルパラメータ計算回路１３でにおける線形予測係数から
ＬＳＰへの変換は、菅村他による“線スペクトル対（Ｌ
ＳＰ）音声分析合成方式による音声情報圧縮”と題した
論文（電子通信学会論文誌、J64-A 、pp.599-606、1981
年）を参照したものとしている。
【００２５】すなわち、スペクトルパラメータ計算回路
１３は、第２サブフレームでＢｕｒｇ法により求めた線
形予測係数を、ＬＳＰパラメータに変換し、第１サブフ
レームのＬＳＰを直線補間により求めて、第１サブフレ
ームのＬＳＰを逆変換して線形予測係数に戻し、第１、
２サブフレームの線形予測係数αil（ｉ＝１、…、１
０、ｌ＝１、…、５）を聴感重み付け回路１７に、第
１、２サブフレームのＬＳＰをスペクトルパラメータ量
子化回路１４へ出力している。
１３は、第２サブフレームでＢｕｒｇ法により求めた線
形予測係数を、ＬＳＰパラメータに変換し、第１サブフ
レームのＬＳＰを直線補間により求めて、第１サブフレ
ームのＬＳＰを逆変換して線形予測係数に戻し、第１、
２サブフレームの線形予測係数αil（ｉ＝１、…、１
０、ｌ＝１、…、５）を聴感重み付け回路１７に、第
１、２サブフレームのＬＳＰをスペクトルパラメータ量
子化回路１４へ出力している。
【００２６】スペクトルパラメータ量子化回路１４は、
予め定められたサブフレームのＬＳＰパラメータを量子
化する回路であり、実施例のスペクトルパラメータ量子
化回路１４は、量子化法として、ベクトル量子化を用
い、第２サブフレームのＬＳＰパラメータを量子化する
ものとなっている。このＬＳＰパラメータのベクトル量
子化の具体的な手順に関しては、特開平４−１７１５０
０号公報（特願平２−２９７６００号）や、特開平４−
３６３０００号公報（特願平３−２６１９２５号）や、
特開平５−６１９９号公報（特願平３−１５５０４９
号）や、ノムラ(T.Nomura)等による“LSP Coding Using
VQ-SVQ With Interpolation in 4.075 kbpsM-LCELP Sp
eech Coder ”と題した論文(Proc. Mobile Multimedia
Communications, pp.B.2.5, 1993)等を参照されたい。
予め定められたサブフレームのＬＳＰパラメータを量子
化する回路であり、実施例のスペクトルパラメータ量子
化回路１４は、量子化法として、ベクトル量子化を用
い、第２サブフレームのＬＳＰパラメータを量子化する
ものとなっている。このＬＳＰパラメータのベクトル量
子化の具体的な手順に関しては、特開平４−１７１５０
０号公報（特願平２−２９７６００号）や、特開平４−
３６３０００号公報（特願平３−２６１９２５号）や、
特開平５−６１９９号公報（特願平３−１５５０４９
号）や、ノムラ(T.Nomura)等による“LSP Coding Using
VQ-SVQ With Interpolation in 4.075 kbpsM-LCELP Sp
eech Coder ”と題した論文(Proc. Mobile Multimedia
Communications, pp.B.2.5, 1993)等を参照されたい。
【００２７】そして、スペクトルパラメータ量子化回路
１４では、第２サブフレームで量子化したＬＳＰパラメ
ータを基に、第１、２サブフレームのＬＳＰパラメータ
が復元される。実施例のスペクトルパラメータ量子化回
路１４では、現フレームの第２サブフレームの量子化Ｌ
ＳＰパラメータと１つ過去のフレームの第２サブフレー
ムの量子化ＬＳＰパラメータとを直線補間することによ
って、第１、２サブフレームのＬＳＰが復元されてい
る。
１４では、第２サブフレームで量子化したＬＳＰパラメ
ータを基に、第１、２サブフレームのＬＳＰパラメータ
が復元される。実施例のスペクトルパラメータ量子化回
路１４では、現フレームの第２サブフレームの量子化Ｌ
ＳＰパラメータと１つ過去のフレームの第２サブフレー
ムの量子化ＬＳＰパラメータとを直線補間することによ
って、第１、２サブフレームのＬＳＰが復元されてい
る。
【００２８】ここで、量子化前のＬＳＰと量子化後のＬ
ＳＰとの誤差電力を最小化するコードベクトルを１種類
選択した後に、直線補間することにより第１〜第４サブ
フレームのＬＳＰを復元できる。また、さらに性能を向
上させるためには、誤差電力を最小化するコードベクト
ルを複数候補選択した後に、各々の候補について、累積
歪を評価し、累積歪を最小化する候補と補間ＬＳＰの組
みを選択するようにすることもできる。
ＳＰとの誤差電力を最小化するコードベクトルを１種類
選択した後に、直線補間することにより第１〜第４サブ
フレームのＬＳＰを復元できる。また、さらに性能を向
上させるためには、誤差電力を最小化するコードベクト
ルを複数候補選択した後に、各々の候補について、累積
歪を評価し、累積歪を最小化する候補と補間ＬＳＰの組
みを選択するようにすることもできる。
【００２９】また、直線補間の代わりに、ＬＳＰの補間
パターンを予め定められたビット数（たとえば２ビッ
ト）分用意しておき、これらのパターンの各々に対し
て、第１、２サブフレームの累積歪を最小化するコード
ベクトルと補間パターンの組みを選択するようにしても
良い。このようにすると補間パターンのビット数分だけ
伝送情報が増加することになるが、ＬＳＰのフレーム内
での時間的な変化をより精密に表すことができる。
パターンを予め定められたビット数（たとえば２ビッ
ト）分用意しておき、これらのパターンの各々に対し
て、第１、２サブフレームの累積歪を最小化するコード
ベクトルと補間パターンの組みを選択するようにしても
良い。このようにすると補間パターンのビット数分だけ
伝送情報が増加することになるが、ＬＳＰのフレーム内
での時間的な変化をより精密に表すことができる。
【００３０】ここで、補間パターンは、トレーニング用
のＬＳＰデータに用いて学習して作成するようにしても
良く、予め定められたパターンを格納するようにしても
良い。後者の場合には、たとえば、タニグチ(T.Taniguc
hi) 氏等による“Improved CELP sppech coding at 4kb
/s and below”と題する論文(Proc. ICSLP, pp.41-44,
1992) に記載のパターンを用いることができる。また、
さらに、性能を改善するためには、補間パターンを選択
した後に、予め定められたサブフレームにおいて、ＬＳ
Ｐの真の値とＬＳＰの補間値との誤差信号を求め、その
誤差信号をさらに誤差コードブックで表すようにしても
良い。
のＬＳＰデータに用いて学習して作成するようにしても
良く、予め定められたパターンを格納するようにしても
良い。後者の場合には、たとえば、タニグチ(T.Taniguc
hi) 氏等による“Improved CELP sppech coding at 4kb
/s and below”と題する論文(Proc. ICSLP, pp.41-44,
1992) に記載のパターンを用いることができる。また、
さらに、性能を改善するためには、補間パターンを選択
した後に、予め定められたサブフレームにおいて、ＬＳ
Ｐの真の値とＬＳＰの補間値との誤差信号を求め、その
誤差信号をさらに誤差コードブックで表すようにしても
良い。
【００３１】スペクトルパラメータ量子化回路１４は、
上記のような形で復元した第１、２サブフレームのＬＳ
Ｐと第２サブフレームの量子化ＬＳＰを、サブフレーム
毎に線形予測係数αil′（ｉ＝１、…、１０、ｌ＝１、
…、５）に変換し、インパルス応答計算回路１６へ出力
するとともに、第２サブフレームの量子化ＬＳＰのコー
ドベクトルを表すインデクスをマルチプレクサ２８に出
力する。
上記のような形で復元した第１、２サブフレームのＬＳ
Ｐと第２サブフレームの量子化ＬＳＰを、サブフレーム
毎に線形予測係数αil′（ｉ＝１、…、１０、ｌ＝１、
…、５）に変換し、インパルス応答計算回路１６へ出力
するとともに、第２サブフレームの量子化ＬＳＰのコー
ドベクトルを表すインデクスをマルチプレクサ２８に出
力する。
【００３２】また、聴感重み付け回路１７は、スペクト
ルパラメータ計算回路１３から、各サブフレーム毎に、
量子化前の線形予測係数αil（ｉ＝１、…、１０、ｌ＝
１、…、５）を入力し、サブフレームの音声信号に対し
て、聴感重み付けを行い、聴感重み付け信号を出力す
る。そして、提案型モード判別回路２０A は、聴感重み
付け回路１７からフレーム単位で聴感重み付け信号を受
け取り、現在のフレームの特徴量と過去の１つのフレー
ムの特徴量とを基に、モード判別を行う。
ルパラメータ計算回路１３から、各サブフレーム毎に、
量子化前の線形予測係数αil（ｉ＝１、…、１０、ｌ＝
１、…、５）を入力し、サブフレームの音声信号に対し
て、聴感重み付けを行い、聴感重み付け信号を出力す
る。そして、提案型モード判別回路２０A は、聴感重み
付け回路１７からフレーム単位で聴感重み付け信号を受
け取り、現在のフレームの特徴量と過去の１つのフレー
ムの特徴量とを基に、モード判別を行う。
【００３３】図２に、提案型モード判別回路の構成を示
す。図示してあるように、提案型モード判別回路２０A
は、特徴量計算回路３１とフレーム遅延器（Ｄ）３２と
重み付け和計算回路３３とモード判別回路３４によって
構成されており、入力端子５２からフレーム単位に聴感
重み付け信号が入力される。
す。図示してあるように、提案型モード判別回路２０A
は、特徴量計算回路３１とフレーム遅延器（Ｄ）３２と
重み付け和計算回路３３とモード判別回路３４によって
構成されており、入力端子５２からフレーム単位に聴感
重み付け信号が入力される。
【００３４】特徴量計算回路３１は、入力される情報を
基に、特徴量として、ピッチ予測ゲインＧを計算し出力
する。重み付け計算回路３２では、特徴量計算回路３１
の出力と、フレーム遅延器３２に格納されている１つ前
（過去）のフレームの特徴量との重み付け和ＧAVを(1)
式により求めて出力する。なお、(1) 式において、ν i
は、重み係数である。
基に、特徴量として、ピッチ予測ゲインＧを計算し出力
する。重み付け計算回路３２では、特徴量計算回路３１
の出力と、フレーム遅延器３２に格納されている１つ前
（過去）のフレームの特徴量との重み付け和ＧAVを(1)
式により求めて出力する。なお、(1) 式において、ν i
は、重み係数である。
【００３５】
【数２】
【００３６】モード判別回路３４は、重み付け和の値Ｇ
AVを、予め定められた複数個のしきい値と比較して、モ
ード判別を行い、モード判別結果を出力する。たとえ
ば、４種類のモードに分ける場合には、モード判別回路
３４内に３種類のしきい値が設定される。この提案型モ
ード判別回路２０A 内のモード判別回路３４が出力する
モード判別結果は、図１に示してあるように、適応コー
ドブック回路２２と音声量子化回路２４とマルチプレク
サ２８に出力される。
AVを、予め定められた複数個のしきい値と比較して、モ
ード判別を行い、モード判別結果を出力する。たとえ
ば、４種類のモードに分ける場合には、モード判別回路
３４内に３種類のしきい値が設定される。この提案型モ
ード判別回路２０A 内のモード判別回路３４が出力する
モード判別結果は、図１に示してあるように、適応コー
ドブック回路２２と音声量子化回路２４とマルチプレク
サ２８に出力される。
【００３７】応答信号計算回路１８は、スペクトルパラ
メータ計算回路１３からの線形予測係数αilと、スペク
トルパラメータ量子化回路１４からの線形予測係数
αil′を基に、サブフレーム毎に、保存されているフィ
ルタメモリの値を用いて、入力信号ｄ（ｎ）を“０”と
した応答信号を１サブフレーム分計算し、減算器２１に
出力する。この応答信号計算回路１８が出力する応答信
号ｘz (n) は、(2) 式で表される。なお、(2) 式におい
て、γは、聴感重み付け量を制御する重み係数である。
メータ計算回路１３からの線形予測係数αilと、スペク
トルパラメータ量子化回路１４からの線形予測係数
αil′を基に、サブフレーム毎に、保存されているフィ
ルタメモリの値を用いて、入力信号ｄ（ｎ）を“０”と
した応答信号を１サブフレーム分計算し、減算器２１に
出力する。この応答信号計算回路１８が出力する応答信
号ｘz (n) は、(2) 式で表される。なお、(2) 式におい
て、γは、聴感重み付け量を制御する重み係数である。
【００３８】
【数３】
【００３９】応答信号計算回路１８の出力を受けた減算
器２１は、(4) 式に従って、聴感重み付け信号から応答
信号を１サブフレーム分減算し、その減算結果を適応コ
ードブック回路２２に出力する。
器２１は、(4) 式に従って、聴感重み付け信号から応答
信号を１サブフレーム分減算し、その減算結果を適応コ
ードブック回路２２に出力する。
【００４０】
【数４】
【００４１】また、インパルス応答計算回路１６は、ｚ
変換が、(4) 式で表される重み付けフィルタのインパル
ス応答ｈw (n) を予め定めた点数Ｌだけ計算し、適応コ
ードブック回路２２、音源量子化回路２４へ出力する。
変換が、(4) 式で表される重み付けフィルタのインパル
ス応答ｈw (n) を予め定めた点数Ｌだけ計算し、適応コ
ードブック回路２２、音源量子化回路２４へ出力する。
【００４２】
【数５】
【００４３】適応コードブック回路２２は、ピッチパラ
メータを求めるとともに、ピッチ予測を(5) 式に従い行
い、適応コードブック予測算差信号Z(n)を出力する。な
お、(5) 式において、b(n)は、適応コードブックピッチ
予測信号であり、適応コードブックピッチ予測信号は、
β、Ｔを、それぞれ、適応コードブックのゲイン、遅延
とし、V(n)を適応コードベクトル、記号＊を畳み込み演
算記号とすると、(6)式で表される。
メータを求めるとともに、ピッチ予測を(5) 式に従い行
い、適応コードブック予測算差信号Z(n)を出力する。な
お、(5) 式において、b(n)は、適応コードブックピッチ
予測信号であり、適応コードブックピッチ予測信号は、
β、Ｔを、それぞれ、適応コードブックのゲイン、遅延
とし、V(n)を適応コードベクトル、記号＊を畳み込み演
算記号とすると、(6)式で表される。
【００４４】
【数６】
【００４５】不均一パルス数型スパース音源コードブッ
ク２５は、各々のベクトルの“０”でない成分の個数が
異なるスパースコードブックであり、音源量子化回路２
４では、不均一パルス数型スパース音源コードブック２
５に格納された音源コードベクトルの全部あるいは一部
に対して、(7) 式を最小化するように音源コードベクト
ルｃj (n) が選択される。
ク２５は、各々のベクトルの“０”でない成分の個数が
異なるスパースコードブックであり、音源量子化回路２
４では、不均一パルス数型スパース音源コードブック２
５に格納された音源コードベクトルの全部あるいは一部
に対して、(7) 式を最小化するように音源コードベクト
ルｃj (n) が選択される。
【００４６】
【数７】
【００４７】なお、音源量子化回路２４では、２種以上
のコードベクトルが選択されるようになっており、以下
に記載するゲイン量子化の際に最良のコードベクトルが
１種特定されるようになっているが、この選択の際に、
コードベクトルを１種に特定してしまっても良い。ま
た、一部の音源コードベクトルに対してのみ、(7) 式を
適用するときには、複数個の音源コードベクトルを予備
選択しておき、予備選択された音源コードベクトルに対
して(7) 式を適用することもできる。
のコードベクトルが選択されるようになっており、以下
に記載するゲイン量子化の際に最良のコードベクトルが
１種特定されるようになっているが、この選択の際に、
コードベクトルを１種に特定してしまっても良い。ま
た、一部の音源コードベクトルに対してのみ、(7) 式を
適用するときには、複数個の音源コードベクトルを予備
選択しておき、予備選択された音源コードベクトルに対
して(7) 式を適用することもできる。
【００４８】ゲイン量子化回路２６は、ゲインコードブ
ック２７からゲインコードベクトルを読み出し、音源量
子化回路２４によって選択された音源コードベクトルに
対して、(8) 式を最小化するように、音源コードベクト
ルとゲインコードベクトルの組み合わせを選択し、選択
した音源コードベクトルとゲインコードベクトルを表す
インデクスをマルチプレクサ２８に出力する。なお、
(8) 式において、βK ′、γK ′は、ゲインコードブッ
ク２７に格納されている２次元ゲインコードブックにお
けるｋ番目のコードベクトルである。
ック２７からゲインコードベクトルを読み出し、音源量
子化回路２４によって選択された音源コードベクトルに
対して、(8) 式を最小化するように、音源コードベクト
ルとゲインコードベクトルの組み合わせを選択し、選択
した音源コードベクトルとゲインコードベクトルを表す
インデクスをマルチプレクサ２８に出力する。なお、
(8) 式において、βK ′、γK ′は、ゲインコードブッ
ク２７に格納されている２次元ゲインコードブックにお
けるｋ番目のコードベクトルである。
【００４９】
【数８】
【００５０】重み付け信号計算回路１９は、スペクトル
パラメータ計算回路１３の出力パラメータおよび各イン
デクスを基に、それぞれのインデクスに対応するコード
ベクトルを読み出し、まず、(9) 式に基づき、駆動音源
信号v(n)を求める。
パラメータ計算回路１３の出力パラメータおよび各イン
デクスを基に、それぞれのインデクスに対応するコード
ベクトルを読み出し、まず、(9) 式に基づき、駆動音源
信号v(n)を求める。
【００５１】
【数９】
【００５２】次に、スペクトルパラメータ計算回路１３
の出力パラメータ、スペクトルパラメータ量子化回路１
４の出力パラメータを用いて、(10)式により、重み付け
信号ｓw (n) をサブフレーム毎に計算し、計算した重み
付け信号を応答信号計算回路１８に出力する。
の出力パラメータ、スペクトルパラメータ量子化回路１
４の出力パラメータを用いて、(10)式により、重み付け
信号ｓw (n) をサブフレーム毎に計算し、計算した重み
付け信号を応答信号計算回路１８に出力する。
【００５３】
【数１０】
【００５４】このように、第１の実施例の音声符号化装
置では、フレーム長よりも長い時間長にわたって平均化
されたモード情報が出力されることになるので、誤った
モード判別に起因する音質劣化を抑制できることにな
る。
置では、フレーム長よりも長い時間長にわたって平均化
されたモード情報が出力されることになるので、誤った
モード判別に起因する音質劣化を抑制できることにな
る。
【００５５】第２の実施例
【００５６】図３に、本発明の第２の実施例による音声
符号化装置の構成を示す。図から明らかなように、第２
の実施例による音声符号化装置は、第１の実施例による
音声符号化装置内に設けられている提案型モード判別回
路２０A を提案型モード判別回路２０B に置換したもの
であり、他の回路の構成は、全く同一のものであるの
で、提案型モード判別回路２０B に関する説明だけを行
うことにする。
符号化装置の構成を示す。図から明らかなように、第２
の実施例による音声符号化装置は、第１の実施例による
音声符号化装置内に設けられている提案型モード判別回
路２０A を提案型モード判別回路２０B に置換したもの
であり、他の回路の構成は、全く同一のものであるの
で、提案型モード判別回路２０B に関する説明だけを行
うことにする。
【００５７】図４に、第２の実施例の音声符号化装置に
備えられる提案型モード判別回路の構成を示す。図示し
てあるように、提案型モード判別回路２０B は、フレー
ム遅延器（Ｄ）３５と特徴量計算回路３６とモード判別
回路３７によって構成されており、入力端子５２からフ
レーム単位に聴感重み付け信号が入力される。
備えられる提案型モード判別回路の構成を示す。図示し
てあるように、提案型モード判別回路２０B は、フレー
ム遅延器（Ｄ）３５と特徴量計算回路３６とモード判別
回路３７によって構成されており、入力端子５２からフ
レーム単位に聴感重み付け信号が入力される。
【００５８】特徴量計算回路３６は、現在のフレームの
信号およびフレーム遅延器３５から入力される１フレー
ム分過去の信号を基に、ピッチ予測ゲインＧ（特徴量）
を、(11)ないし(13)式に従って、計算し、モード判別回
路３７に出力する。なお、(13)式におけるＴは、予測ゲ
インを最大化する最適遅延である。
信号およびフレーム遅延器３５から入力される１フレー
ム分過去の信号を基に、ピッチ予測ゲインＧ（特徴量）
を、(11)ないし(13)式に従って、計算し、モード判別回
路３７に出力する。なお、(13)式におけるＴは、予測ゲ
インを最大化する最適遅延である。
【００５９】
【数１１】
【００６０】モード判別回路３７では、特徴量計算回路
３６が出力するピッチ予測ゲインを、予め定められた複
数個のしきい値と比較して、モード判別を行い、モード
判別結果を、適応コードブック回路２２と音声量子化回
路２４とマルチプレクサ２８に出力する。
３６が出力するピッチ予測ゲインを、予め定められた複
数個のしきい値と比較して、モード判別を行い、モード
判別結果を、適応コードブック回路２２と音声量子化回
路２４とマルチプレクサ２８に出力する。
【００６１】このように、音声符号化装置を構成するこ
とによっても、第１の実施例の音声符号化装置と同様
に、フレーム長よりも長い時間長にわたって平均化され
たモード情報が出力されることになり、その結果とし
て、誤ったモード判別に起因する音質劣化を抑制できる
ことになる。
とによっても、第１の実施例の音声符号化装置と同様
に、フレーム長よりも長い時間長にわたって平均化され
たモード情報が出力されることになり、その結果とし
て、誤ったモード判別に起因する音質劣化を抑制できる
ことになる。
【００６２】第３の実施例
【００６３】図５に、本発明の第３の実施例による音声
符号化装置の概略構成を示す。以下、この図を用いて、
第３の実施例の音声符号化装置の動作を説明する。
符号化装置の概略構成を示す。以下、この図を用いて、
第３の実施例の音声符号化装置の動作を説明する。
【００６４】フレーム分割回路１１は、入力端子５０か
ら入力された音声信号を、フレーム（たとえば、５ｍ
ｓ）毎に分割する回路であり、サブフレーム分割回路１
２は、フレーム分割回路１１が出力するフレームを、さ
らに短いフレーム（たとえば、２．５ｍｓ）に分割す
る。
ら入力された音声信号を、フレーム（たとえば、５ｍ
ｓ）毎に分割する回路であり、サブフレーム分割回路１
２は、フレーム分割回路１１が出力するフレームを、さ
らに短いフレーム（たとえば、２．５ｍｓ）に分割す
る。
【００６５】スペクトルパラメータ計算回路１３は、少
なくとも１つのサブフレームの音声信号に対して、サブ
フレーム長よりも長い窓（たとえば、２４ｍｓ）をかけ
て、音声を切り出してスペクトルパラメータを予め定め
られた次数（たとえば、Ｐ＝１０次）分計算する回路で
あり、実施例のスペクトルパラメータ計算回路１３は、
Ｂｕｒｇ分析を用いて、スペクトルパラメータを計算す
るように構成されている。Ｂｕｒｇ分析の詳細は、中溝
著“信号解析とシステム同定”（コロナ社1998年刊）の
82〜88ページに記載されているので、その説明は省略す
る。なお、このスペクトルパラメータ計算回路として
は、たとえば、ＬＰＣ分析などの他の計算法によって計
算が行われるものを用いることができる。
なくとも１つのサブフレームの音声信号に対して、サブ
フレーム長よりも長い窓（たとえば、２４ｍｓ）をかけ
て、音声を切り出してスペクトルパラメータを予め定め
られた次数（たとえば、Ｐ＝１０次）分計算する回路で
あり、実施例のスペクトルパラメータ計算回路１３は、
Ｂｕｒｇ分析を用いて、スペクトルパラメータを計算す
るように構成されている。Ｂｕｒｇ分析の詳細は、中溝
著“信号解析とシステム同定”（コロナ社1998年刊）の
82〜88ページに記載されているので、その説明は省略す
る。なお、このスペクトルパラメータ計算回路として
は、たとえば、ＬＰＣ分析などの他の計算法によって計
算が行われるものを用いることができる。
【００６６】さらに、スペクトルパラメータ計算回路１
３では、Ｂｕｒｇ法により計算された線形予測係数αi
（ｉ＝１、…、１０）を量子化や補間に適したＬＳＰパ
ラメータに変換する処理も行われる。実施例のスペクト
ルパラメータ計算回路１３でにおける線形予測係数から
ＬＳＰへの変換は、菅村他による“線スペクトル対（Ｌ
ＳＰ）音声分析合成方式による音声情報圧縮”と題した
論文（電子通信学会論文誌、J64-A 、pp.599-606、1981
年）を参照したものとしている。
３では、Ｂｕｒｇ法により計算された線形予測係数αi
（ｉ＝１、…、１０）を量子化や補間に適したＬＳＰパ
ラメータに変換する処理も行われる。実施例のスペクト
ルパラメータ計算回路１３でにおける線形予測係数から
ＬＳＰへの変換は、菅村他による“線スペクトル対（Ｌ
ＳＰ）音声分析合成方式による音声情報圧縮”と題した
論文（電子通信学会論文誌、J64-A 、pp.599-606、1981
年）を参照したものとしている。
【００６７】すなわち、スペクトルパラメータ計算回路
１３は、第２サブフレームでＢｕｒｇ法により求めた線
形予測係数を、ＬＳＰパラメータに変換し、第１サブフ
レームのＬＳＰを直線補間により求めて、第１サブフレ
ームのＬＳＰを逆変換して線形予測係数に戻し、第１、
２サブフレームの線形予測係数αil（ｉ＝１、…、１
０、ｌ＝１、…、５）を聴感重み付け回路１７に、第
１、２サブフレームのＬＳＰをスペクトルパラメータ量
子化回路１４へ出力している。
１３は、第２サブフレームでＢｕｒｇ法により求めた線
形予測係数を、ＬＳＰパラメータに変換し、第１サブフ
レームのＬＳＰを直線補間により求めて、第１サブフレ
ームのＬＳＰを逆変換して線形予測係数に戻し、第１、
２サブフレームの線形予測係数αil（ｉ＝１、…、１
０、ｌ＝１、…、５）を聴感重み付け回路１７に、第
１、２サブフレームのＬＳＰをスペクトルパラメータ量
子化回路１４へ出力している。
【００６８】スペクトルパラメータ量子化回路１４は、
予め定められたサブフレームのＬＳＰパラメータを量子
化する回路であり、実施例のスペクトルパラメータ量子
化回路１４は、量子化法として、ベクトル量子化を用
い、第２サブフレームのＬＳＰパラメータを量子化する
ものとなっている。このＬＳＰパラメータのベクトル量
子化の具体的な手順に関しては、特開平４−１７１５０
０号公報（特願平２−２９７６００号）や、特開平４−
３６３０００号公報（特願平３−２６１９２５号）や、
特開平５−６１９９号公報（特願平３−１５５０４９
号）や、“Ｔ．Ｎｏｍｕｒａ”等による“LSP Coding U
sing VQ-SVQ With Interpolation in 4.075kbps M-LCEL
P Speech Coder ”と題した論文(Proc. Mobile Multime
dia Communications, pp.B.2.5, 1993)等を参照された
い。
予め定められたサブフレームのＬＳＰパラメータを量子
化する回路であり、実施例のスペクトルパラメータ量子
化回路１４は、量子化法として、ベクトル量子化を用
い、第２サブフレームのＬＳＰパラメータを量子化する
ものとなっている。このＬＳＰパラメータのベクトル量
子化の具体的な手順に関しては、特開平４−１７１５０
０号公報（特願平２−２９７６００号）や、特開平４−
３６３０００号公報（特願平３−２６１９２５号）や、
特開平５−６１９９号公報（特願平３−１５５０４９
号）や、“Ｔ．Ｎｏｍｕｒａ”等による“LSP Coding U
sing VQ-SVQ With Interpolation in 4.075kbps M-LCEL
P Speech Coder ”と題した論文(Proc. Mobile Multime
dia Communications, pp.B.2.5, 1993)等を参照された
い。
【００６９】そして、スペクトルパラメータ量子化回路
１４では、第２サブフレームで量子化したＬＳＰパラメ
ータを基に、第１、２サブフレームのＬＳＰパラメータ
が復元される。実施例のスペクトルパラメータ量子化回
路１４では、現フレームの第２サブフレームの量子化Ｌ
ＳＰパラメータと１つ過去のフレームの第２サブフレー
ムの量子化ＬＳＰパラメータとを直線補間することによ
って、第１、２サブフレームのＬＳＰが復元されてい
る。
１４では、第２サブフレームで量子化したＬＳＰパラメ
ータを基に、第１、２サブフレームのＬＳＰパラメータ
が復元される。実施例のスペクトルパラメータ量子化回
路１４では、現フレームの第２サブフレームの量子化Ｌ
ＳＰパラメータと１つ過去のフレームの第２サブフレー
ムの量子化ＬＳＰパラメータとを直線補間することによ
って、第１、２サブフレームのＬＳＰが復元されてい
る。
【００７０】ここで、量子化前のＬＳＰと量子化後のＬ
ＳＰとの誤差電力を最小化するコードベクトルを１種類
選択した後に、直線補間することにより第１〜第４サブ
フレームのＬＳＰを復元できる。また、さらに性能を向
上させるためには、誤差電力を最小化するコードベクト
ルを複数候補選択した後に、各々の候補について、累積
歪を評価し、累積歪を最小化する候補と補間ＬＳＰの組
みを選択するようにすることもできる。
ＳＰとの誤差電力を最小化するコードベクトルを１種類
選択した後に、直線補間することにより第１〜第４サブ
フレームのＬＳＰを復元できる。また、さらに性能を向
上させるためには、誤差電力を最小化するコードベクト
ルを複数候補選択した後に、各々の候補について、累積
歪を評価し、累積歪を最小化する候補と補間ＬＳＰの組
みを選択するようにすることもできる。
【００７１】また、直線補間の代わりに、ＬＳＰの補間
パターンを予め定められたビット数（たとえば２ビッ
ト）分用意しておき、これらのパターンの各々に対し
て、第１、２サブフレームの累積歪を最小化するコード
ベクトルと補間パターンの組みを選択するようにしても
良い。このようにすると補間パターンのビット数分だけ
伝送情報が増加することになるが、ＬＳＰのフレーム内
での時間的な変化をより精密に表すことができる。
パターンを予め定められたビット数（たとえば２ビッ
ト）分用意しておき、これらのパターンの各々に対し
て、第１、２サブフレームの累積歪を最小化するコード
ベクトルと補間パターンの組みを選択するようにしても
良い。このようにすると補間パターンのビット数分だけ
伝送情報が増加することになるが、ＬＳＰのフレーム内
での時間的な変化をより精密に表すことができる。
【００７２】ここで、補間パターンは、トレーニング用
のＬＳＰデータに用いて学習して作成するようにしても
良く、予め定められたパターンを格納するようにしても
良い。後者の場合には、たとえば、タニグチ(T.Taniguc
hi) 氏等による“Improved CELP sppech coding at 4kb
/s and below”と題する論文(Proc. ICSLP, pp.41-44,
1992) に記載のパターンを用いることができる。また、
さらに、性能を改善するためには、補間パターンを選択
した後に、予め定められたサブフレームにおいて、ＬＳ
Ｐの真の値とＬＳＰの補間値との誤差信号を求め、その
誤差信号をさらに誤差コードブックで表すようにしても
良い。
のＬＳＰデータに用いて学習して作成するようにしても
良く、予め定められたパターンを格納するようにしても
良い。後者の場合には、たとえば、タニグチ(T.Taniguc
hi) 氏等による“Improved CELP sppech coding at 4kb
/s and below”と題する論文(Proc. ICSLP, pp.41-44,
1992) に記載のパターンを用いることができる。また、
さらに、性能を改善するためには、補間パターンを選択
した後に、予め定められたサブフレームにおいて、ＬＳ
Ｐの真の値とＬＳＰの補間値との誤差信号を求め、その
誤差信号をさらに誤差コードブックで表すようにしても
良い。
【００７３】スペクトルパラメータ量子化回路１４は、
上記のような形で復元した第１、２サブフレームのＬＳ
Ｐと第２サブフレームの量子化ＬＳＰを、サブフレーム
毎に線形予測係数αil′（ｉ＝１、…、１０、ｌ＝１、
…、５）に変換し、インパルス応答計算回路１６へ出力
するとともに、第２サブフレームの量子化ＬＳＰのコー
ドベクトルを表すインデクスをマルチプレクサ２８に出
力する。
上記のような形で復元した第１、２サブフレームのＬＳ
Ｐと第２サブフレームの量子化ＬＳＰを、サブフレーム
毎に線形予測係数αil′（ｉ＝１、…、１０、ｌ＝１、
…、５）に変換し、インパルス応答計算回路１６へ出力
するとともに、第２サブフレームの量子化ＬＳＰのコー
ドベクトルを表すインデクスをマルチプレクサ２８に出
力する。
【００７４】聴感重み付け回路１７は、スペクトルパラ
メータ計算回路１３から、各サブフレーム毎に、量子化
前の線形予測係数αil（ｉ＝１、…、１０、ｌ＝１、
…、５）を入力し、サブフレームの音声信号に対して、
聴感重み付けを行い、聴感重み付け信号を、提案型ピッ
チ抽出回路２９A と減算器２１に対して出力する。
メータ計算回路１３から、各サブフレーム毎に、量子化
前の線形予測係数αil（ｉ＝１、…、１０、ｌ＝１、
…、５）を入力し、サブフレームの音声信号に対して、
聴感重み付けを行い、聴感重み付け信号を、提案型ピッ
チ抽出回路２９A と減算器２１に対して出力する。
【００７５】提案型ピッチ抽出回路２９A は、聴感重み
付け回路１７からフレーム単位で聴感重み付け信号を受
け取り、ピッチを求め、適応コードブック回路２２に出
力する。
付け回路１７からフレーム単位で聴感重み付け信号を受
け取り、ピッチを求め、適応コードブック回路２２に出
力する。
【００７６】図５に、提案型ピッチ抽出回路の構成を示
す。図示してあるように、提案型ピッチ抽出回路２９A
は、フレーム遅延器（Ｄ）３５とピッチ計算回路３７に
よって構成されており、入力端子５２からフレーム単位
に聴感重み付け信号が入力される。
す。図示してあるように、提案型ピッチ抽出回路２９A
は、フレーム遅延器（Ｄ）３５とピッチ計算回路３７に
よって構成されており、入力端子５２からフレーム単位
に聴感重み付け信号が入力される。
【００７７】ピッチ計算回路３７は、現在の聴感重み付
け信号およびフレーム遅延器３５からの１フレーム過去
の聴感重み付け信号を用いて、ピッチを計算し、出力す
る回路であり、ピッチＴの抽出は、(14)、(15)式によっ
て表される誤差電力ＥT を最小にするＴを求めることに
より行われる。なお、(14)、(15)式におい、Ｎは、フレ
ームに含まれる音声サンプル数である。
け信号およびフレーム遅延器３５からの１フレーム過去
の聴感重み付け信号を用いて、ピッチを計算し、出力す
る回路であり、ピッチＴの抽出は、(14)、(15)式によっ
て表される誤差電力ＥT を最小にするＴを求めることに
より行われる。なお、(14)、(15)式におい、Ｎは、フレ
ームに含まれる音声サンプル数である。
【００７８】
【数１２】
【００７９】提案型ピッチ抽出回路２９が抽出したピッ
チＴは、図１に示してあるように、適応コードブック回
路２２に出力される。また、適応コードブック回路２２
には、以下のように動作する応答信号計算回路１８から
の信号が減算器２１を介して入力されている。
チＴは、図１に示してあるように、適応コードブック回
路２２に出力される。また、適応コードブック回路２２
には、以下のように動作する応答信号計算回路１８から
の信号が減算器２１を介して入力されている。
【００８０】応答信号計算回路１８は、スペクトルパラ
メータ計算回路１３からの線形予測係数αilと、スペク
トルパラメータ量子化回路１４からの線形予測係数
αil′を基に、サブフレーム毎に、保存されているフィ
ルタメモリの値を用いて、入力信号ｄ（ｎ）を“０”と
した応答信号を１サブフレーム分計算し、減算器２１に
出力する。この応答信号計算回路１８が出力する応答信
号ｘz (n) は、(16)式で表される。なお、(16)式におい
て、γは、聴感重み付け量を制御する重み係数である。
メータ計算回路１３からの線形予測係数αilと、スペク
トルパラメータ量子化回路１４からの線形予測係数
αil′を基に、サブフレーム毎に、保存されているフィ
ルタメモリの値を用いて、入力信号ｄ（ｎ）を“０”と
した応答信号を１サブフレーム分計算し、減算器２１に
出力する。この応答信号計算回路１８が出力する応答信
号ｘz (n) は、(16)式で表される。なお、(16)式におい
て、γは、聴感重み付け量を制御する重み係数である。
【００８１】
【数１３】
【００８２】応答信号計算回路１８の出力を受けた減算
器２１は、(17)式に従って、聴感重み付け信号から応答
信号を１サブフレーム分減算し、その減算結果を適応コ
ードブック回路２２に出力する。
器２１は、(17)式に従って、聴感重み付け信号から応答
信号を１サブフレーム分減算し、その減算結果を適応コ
ードブック回路２２に出力する。
【００８３】
【数１４】
【００８４】また、インパルス応答計算回路１６は、ｚ
変換が、(18)式で表される重み付けフィルタのインパル
ス応答ｈw (n) を予め定めた点数Ｌだけ計算し、適応コ
ードブック回路２２、音源量子化回路２４へ出力する。
変換が、(18)式で表される重み付けフィルタのインパル
ス応答ｈw (n) を予め定めた点数Ｌだけ計算し、適応コ
ードブック回路２２、音源量子化回路２４へ出力する。
【００８５】
【数１５】
【００８６】そして、適応コードブック回路２２は、提
案型ピッチ抽出回路２９A により求められたピッチＴの
近傍をクローズドループ探索により探索し、遅延パラメ
ータを求める。また、ピッチ予測を(19)式に従い行い、
適応コードブック予測算差信号Z(n)を出力する。なお、
(19)式において、b(n)は、適応コードブックピッチ予測
信号であり、β、Ｔを、それぞれ、適応コードブックの
ゲイン、遅延とし、V(n)を適応コードベクトル、記号＊
を畳み込み演算記号とすると、(20)式で表される。
案型ピッチ抽出回路２９A により求められたピッチＴの
近傍をクローズドループ探索により探索し、遅延パラメ
ータを求める。また、ピッチ予測を(19)式に従い行い、
適応コードブック予測算差信号Z(n)を出力する。なお、
(19)式において、b(n)は、適応コードブックピッチ予測
信号であり、β、Ｔを、それぞれ、適応コードブックの
ゲイン、遅延とし、V(n)を適応コードベクトル、記号＊
を畳み込み演算記号とすると、(20)式で表される。
【００８７】
【数１６】
【００８８】不均一パルス数型スパース音源コードブッ
ク２５は、各々のベクトルの“０”でない成分の個数が
異なるスパースコードブックであり、音源量子化回路２
４では、不均一パルス数型スパース音源コードブック２
５に格納された音源コードベクトルの全部あるいは一部
に対して、(21)式を最小化するように音源コードベクト
ルｃj (n) を選択する。
ク２５は、各々のベクトルの“０”でない成分の個数が
異なるスパースコードブックであり、音源量子化回路２
４では、不均一パルス数型スパース音源コードブック２
５に格納された音源コードベクトルの全部あるいは一部
に対して、(21)式を最小化するように音源コードベクト
ルｃj (n) を選択する。
【００８９】
【数１７】
【００９０】なお、実施例の音声符号化装置では、音源
量子化回路２４では、２種以上のコードベクトルが選択
され、ゲイン量子化の際に、最良のコードベクトルを１
種特定するように構成してあるが、この選択の際に、コ
ードベクトルを１種に特定してしまっても良い。また、
一部の音源コードベクトルに対してのみ、(21)式を適用
するときには、複数個の音源コードベクトルを予備選択
しておき、予備選択された音源コードベクトルに対して
(21)式を適用することもできる。
量子化回路２４では、２種以上のコードベクトルが選択
され、ゲイン量子化の際に、最良のコードベクトルを１
種特定するように構成してあるが、この選択の際に、コ
ードベクトルを１種に特定してしまっても良い。また、
一部の音源コードベクトルに対してのみ、(21)式を適用
するときには、複数個の音源コードベクトルを予備選択
しておき、予備選択された音源コードベクトルに対して
(21)式を適用することもできる。
【００９１】そして、ゲイン量子化回路２６は、ゲイン
コードブック２７からゲインコードベクトルを読み出
し、音源量子化回路２４によって選択された音源コード
ベクトルに対して、(22)式を最小化するように、音源コ
ードベクトルとゲインコードベクトルの組み合わせを選
択し、選択した音源コードベクトルとゲインコードベク
トルを表すインデクスをマルチプレクサ２８に出力す
る。なお、(22)式において、βK ′、γK ′は、ゲイン
コードブック２７に格納されている２次元ゲインコード
ブックにおけるｋ番目のコードベクトルである。
コードブック２７からゲインコードベクトルを読み出
し、音源量子化回路２４によって選択された音源コード
ベクトルに対して、(22)式を最小化するように、音源コ
ードベクトルとゲインコードベクトルの組み合わせを選
択し、選択した音源コードベクトルとゲインコードベク
トルを表すインデクスをマルチプレクサ２８に出力す
る。なお、(22)式において、βK ′、γK ′は、ゲイン
コードブック２７に格納されている２次元ゲインコード
ブックにおけるｋ番目のコードベクトルである。
【００９２】
【数１８】
【００９３】重み付け信号計算回路１９は、スペクトル
パラメータ計算回路１３の出力パラメータおよび各イン
デクスを基に、それぞれのインデクスに対応するコード
ベクトルを読み出し、まず、(23)式に基づき、駆動音源
信号v(n)を求める。
パラメータ計算回路１３の出力パラメータおよび各イン
デクスを基に、それぞれのインデクスに対応するコード
ベクトルを読み出し、まず、(23)式に基づき、駆動音源
信号v(n)を求める。
【００９４】
【数１９】
【００９５】次に、スペクトルパラメータ計算回路１３
の出力パラメータ、スペクトルパラメータ量子化回路１
４の出力パラメータを用いて、(24)式により、重み付け
信号ｓw (n) をサブフレーム毎に計算し、計算した重み
付け信号を応答信号計算回路１８に出力する。
の出力パラメータ、スペクトルパラメータ量子化回路１
４の出力パラメータを用いて、(24)式により、重み付け
信号ｓw (n) をサブフレーム毎に計算し、計算した重み
付け信号を応答信号計算回路１８に出力する。
【００９６】
【数２０】
【００９７】このように、第３の実施例の音声符号化装
置では、フレーム長よりも長い時間長にわたって平均化
された信号によりピッチ抽出が行われることになり、そ
の結果として、誤ったピッチ抽出に起因する音質劣化を
抑制できることになる。
置では、フレーム長よりも長い時間長にわたって平均化
された信号によりピッチ抽出が行われることになり、そ
の結果として、誤ったピッチ抽出に起因する音質劣化を
抑制できることになる。
【００９８】第４の実施例
【００９９】図７に、本発明の第４の実施例による音声
符号化装置の構成を示す。図から明らかなように、第４
の実施例による音声符号化装置は、第３の実施例による
音声符号化装置と、提案型ピッチ抽出回路とモード抽出
回路と適応コードブック回路と音源量子化回路が異なる
ものとなっており、これらについてのみ説明を行うこと
にする。
符号化装置の構成を示す。図から明らかなように、第４
の実施例による音声符号化装置は、第３の実施例による
音声符号化装置と、提案型ピッチ抽出回路とモード抽出
回路と適応コードブック回路と音源量子化回路が異なる
ものとなっており、これらについてのみ説明を行うこと
にする。
【０１００】図８に、第４の実施例による提案型ピッチ
抽出回路の構成を示す。図示してあつように、提案型ピ
ッチ抽出回路２９B は、フレーム遅延器３５とピッチ・
ピッチ予測ゲイン計算回路３８によって構成されてお
り、入力端子５２からフレーム単位に聴感重み付け信号
が入力される。
抽出回路の構成を示す。図示してあつように、提案型ピ
ッチ抽出回路２９B は、フレーム遅延器３５とピッチ・
ピッチ予測ゲイン計算回路３８によって構成されてお
り、入力端子５２からフレーム単位に聴感重み付け信号
が入力される。
【０１０１】ピッチ・ピッチ予測ゲイン計算回路３８
は、現在の聴感重み付け信号およびフレーム遅延器３５
からの１フレーム過去の聴感重み付け信号を用いて、ピ
ッチＴおよびピッチ予測ゲインＧを計算し、出力する回
路であり、ピッチＴの計算は、前述の(14),(15) 式を用
いて行われ、ピッチ予測ゲインＧは、(14),(15) 式によ
って得られるＥT とＰを基に、(25)式を用いて算出され
る。
は、現在の聴感重み付け信号およびフレーム遅延器３５
からの１フレーム過去の聴感重み付け信号を用いて、ピ
ッチＴおよびピッチ予測ゲインＧを計算し、出力する回
路であり、ピッチＴの計算は、前述の(14),(15) 式を用
いて行われ、ピッチ予測ゲインＧは、(14),(15) 式によ
って得られるＥT とＰを基に、(25)式を用いて算出され
る。
【０１０２】
【数２１】
【０１０３】そして、モード判別回路２０は、予め定め
られたモードにおいて、提案型ピッチ抽出回路２９B に
より求められたピッチＴの近傍をクローズドループ探索
により探索し、遅延パラメータを求める。また、音源量
子化回路２４は、接続されているＮ種類の音源コードブ
ック２５1 〜２５N から、モード毎に音源コードブック
２５1 〜２５N を切り替えて、音源コードブック２５1
〜２５N に格納された全部あるいは一部の音源コードベ
クトルに対して、(22)式を最小化するように最良の音源
コードベクトルｃj (n) を選択する。第４の実施例の音
声符号化装置では、この選択の際に、２種以上のコード
ベクトルを選んでおいて、ゲイン量子化の際に、１種に
本選択しているいが、この選択の際に、１種に本選択し
ても良い。
られたモードにおいて、提案型ピッチ抽出回路２９B に
より求められたピッチＴの近傍をクローズドループ探索
により探索し、遅延パラメータを求める。また、音源量
子化回路２４は、接続されているＮ種類の音源コードブ
ック２５1 〜２５N から、モード毎に音源コードブック
２５1 〜２５N を切り替えて、音源コードブック２５1
〜２５N に格納された全部あるいは一部の音源コードベ
クトルに対して、(22)式を最小化するように最良の音源
コードベクトルｃj (n) を選択する。第４の実施例の音
声符号化装置では、この選択の際に、２種以上のコード
ベクトルを選んでおいて、ゲイン量子化の際に、１種に
本選択しているいが、この選択の際に、１種に本選択し
ても良い。
【０１０４】
【発明の効果】以上、詳細に説明したように、請求項１
ないし３記載の音声符号化装置によれば、低遅延とする
ために、フレーム長を５〜１０ｍｓと短くしても、モー
ド判別の時間的変動による音質劣化を起こすことがない
ので、良好な音質が維持できることになる。
ないし３記載の音声符号化装置によれば、低遅延とする
ために、フレーム長を５〜１０ｍｓと短くしても、モー
ド判別の時間的変動による音質劣化を起こすことがない
ので、良好な音質が維持できることになる。
【０１０５】また、請求項４ないし６記載の音声符号化
装置では、低遅延とするために、フレーム長を５〜１０
ｍｓと短くしても、抽出したピッチの時間的変動による
音質劣化を起こすことがないので、良好な音質が維持で
きることになる。
装置では、低遅延とするために、フレーム長を５〜１０
ｍｓと短くしても、抽出したピッチの時間的変動による
音質劣化を起こすことがないので、良好な音質が維持で
きることになる。
【図１】本発明の第１の実施例による音声符号化装置の
構成を示すブロック図である。
構成を示すブロック図である。
【図２】第１の実施例の音声符号化装置で用いられてい
る提案型モード判別回路の構成を示すブロック図であ
る。
る提案型モード判別回路の構成を示すブロック図であ
る。
【図３】本発明の第２の実施例による音声符号化装置の
構成を示すブロック図である。
構成を示すブロック図である。
【図４】第２の実施例の音声符号化装置で用いられてい
る提案型モード判別回路の構成を示すブロック図であ
る。
る提案型モード判別回路の構成を示すブロック図であ
る。
【図５】本発明の第３の実施例による音声符号化装置の
構成を示すブロック図である。
構成を示すブロック図である。
【図６】第３の実施例の音声符号化装置で用いられてい
る提案型ピッチ抽出回路の構成を示すブロック図であ
る。
る提案型ピッチ抽出回路の構成を示すブロック図であ
る。
【図７】本発明の第４の実施例による音声符号化装置の
構成を示すブロック図である。
構成を示すブロック図である。
【図８】第４の実施例の音声符号化装置で用いられてい
る提案型ピッチ抽出回路の構成を示すブロック図であ
る。
る提案型ピッチ抽出回路の構成を示すブロック図であ
る。
１１ フレーム分割回路 １２ サブフレーム分割回路 １３ スペクトルパラメータ計算回路 １４ スペクトルパラメータ量子化回路 １５ ＬＳＰコードブック １６ インパルス応答計算回路 １７ 聴感重み付け回路 １８ 応答信号計算回路 １９ 重み付け信号計算回路 ２０ 提案型モード判別回路 ２１ 減算器 ２２ 適応コードブック回路 ２３ パタン蓄積回路 ２４ 音源量子化回路 ２５ 不均一パルス数型スパース音源コードブック ２６ ゲイン量子化回路 ２７ ゲインコードブック ２８ マルチプレクサ ２９ 提案型ピッチ抽出回路 ３１ 特徴量計算回路 ３２、３５ フレーム遅延器 ３３ 重み付け和計算回路 ３４ モード判別回路 ３７ ピッチ計算回路 ３８ ピッチ・ピッチ予測ゲイン計算回路
Claims (6)
- 【請求項１】 音声信号を所定サイズのフレーム単位の
信号に分割する分割手段と、 この分割手段が分割した現フレームの信号と、前記分割
手段が少なくとも１フレーム分過去に分割したフレーム
の信号とを基に決定される特徴量を用いて、前記音声信
号のモードの判別を行うモード判別手段と、 このモード判別手段の判別したモードに応じて特定され
るアルゴリズムを用いて前記分割手段が分割したフレー
ム単位で前記音声信号の符号化を行う符号化手段とを具
備することを特徴とする音声符号化装置。 - 【請求項２】 音声信号を所定サイズのフレーム単位の
信号に分割する分割手段と、 この分割手段が分割した現フレームの信号から求めた特
徴量と、前記分割手段が少なくとも１フレーム分過去に
分割したフレームの信号から求めた特徴量との重み付け
和を用いて、前記音声信号のモードの判別を行うモード
判別手段と、 このモード判別手段の判別したモードに応じて特定され
るアルゴリズムを用いて前記分割手段が分割したフレー
ム単位で前記音声信号の符号化を行う符号化手段とを具
備することを特徴とする音声符号化装置。 - 【請求項３】 前記特徴量として、ピッチ予測ゲインを
用いることを特徴とする請求項１または請求項２記載の
音声符号化装置。 - 【請求項４】 音声信号を所定サイズのフレーム単位の
信号に分割する分割手段と、 この分割手段が分割した現フレームの信号と、前記分割
手段が少なくとも１フレーム分過去に分割したフレーム
の信号とを用いてピッチを抽出するピッチ抽出手段と、 このピッチ抽出手段が抽出したピッチを用いて、前記分
割手段が分割したフレーム単位で前記音声信号の符号化
を行う符号化手段とを具備することを特徴とする音声符
号化装置。 - 【請求項５】 音声信号を所定サイズのフレーム単位の
信号に分割する分割手段と、 この分割手段が分割した現フレームの信号と、前記分割
手段が少なくとも１フレーム分過去に分割したフレーム
の信号とを用いてピッチを抽出するピッチ抽出手段と、 前記分割手段が分割したフレーム単位の信号の特徴量を
基に、前記音声信号のモードの判別を行うモード判別手
段と、 前記ピッチ抽出手段が抽出したピッチを用いて、前記モ
ード判別手段の判別したモードに応じて特定されるアル
ゴリズムによって前記分割手段が分割したフレーム単位
で前記音声信号の符号化を行う符号化手段とを具備する
ことを特徴とする音声符号化装置。 - 【請求項６】 前記ピッチ抽出手段がピッチを抽出する
際に用いる信号が、聴感重み付け信号であることを特徴
とする請求項４または請求項５記載の音声符号化装置。
Priority Applications (8)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP07004921A JP3089967B2 (ja) | 1995-01-17 | 1995-01-17 | 音声符号化装置 |
| DE69609089T DE69609089T2 (de) | 1995-01-17 | 1996-01-16 | Sprachkodierer mit aus aktuellen und vorhergehenden Rahmen extrahierten Merkmalen |
| DE69615870T DE69615870T2 (de) | 1995-01-17 | 1996-01-16 | Sprachkodierer mit aus aktuellen und vorhergehenden Rahmen extrahierten Merkmalen |
| EP99111363A EP0944038B1 (en) | 1995-01-17 | 1996-01-16 | Speech encoder with features extracted from current and previous frames |
| DE69615227T DE69615227T2 (de) | 1995-01-17 | 1996-01-16 | Sprachkodierer mit aus aktuellen und vorhergehenden Rahmen extrahierten Merkmalen |
| EP96100544A EP0723258B1 (en) | 1995-01-17 | 1996-01-16 | Speech encoder with features extracted from current and previous frames |
| EP99109387A EP0944037B1 (en) | 1995-01-17 | 1996-01-16 | Speech encoder with features extracted from current and previous frames |
| US08/588,005 US5787389A (en) | 1995-01-17 | 1996-01-17 | Speech encoder with features extracted from current and previous frames |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP07004921A JP3089967B2 (ja) | 1995-01-17 | 1995-01-17 | 音声符号化装置 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH08194499A true JPH08194499A (ja) | 1996-07-30 |
| JP3089967B2 JP3089967B2 (ja) | 2000-09-18 |
Family
ID=11597087
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP07004921A Expired - Fee Related JP3089967B2 (ja) | 1995-01-17 | 1995-01-17 | 音声符号化装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP3089967B2 (ja) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2017515154A (ja) * | 2014-04-29 | 2017-06-08 | 華為技術有限公司Ｈｕａｗｅｉ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｉｅｓ Ｃｏ．，Ｌｔｄ． | 音声符号化方法および関連装置 |
Families Citing this family (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP3180762B2 (ja) | 1998-05-11 | 2001-06-25 | 日本電気株式会社 | 音声符号化装置及び音声復号化装置 |
| JP3180786B2 (ja) | 1998-11-27 | 2001-06-25 | 日本電気株式会社 | 音声符号化方法及び音声符号化装置 |
Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPS61128300A (ja) * | 1984-11-27 | 1986-06-16 | 日本電気株式会社 | ピツチ抽出装置 |
| JPS61187000A (ja) * | 1985-02-15 | 1986-08-20 | シャープ株式会社 | 音声のピツチ周波数抽出装置 |
| JPH02139600A (ja) * | 1988-10-20 | 1990-05-29 | Nec Corp | 音声符号化復号化方式及びその装置 |
| JPH064099A (ja) * | 1992-06-19 | 1994-01-14 | Kokusai Electric Co Ltd | 音声符号化装置 |
-
1995
- 1995-01-17 JP JP07004921A patent/JP3089967B2/ja not_active Expired - Fee Related
Patent Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPS61128300A (ja) * | 1984-11-27 | 1986-06-16 | 日本電気株式会社 | ピツチ抽出装置 |
| JPS61187000A (ja) * | 1985-02-15 | 1986-08-20 | シャープ株式会社 | 音声のピツチ周波数抽出装置 |
| JPH02139600A (ja) * | 1988-10-20 | 1990-05-29 | Nec Corp | 音声符号化復号化方式及びその装置 |
| JPH064099A (ja) * | 1992-06-19 | 1994-01-14 | Kokusai Electric Co Ltd | 音声符号化装置 |
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2017515154A (ja) * | 2014-04-29 | 2017-06-08 | 華為技術有限公司Ｈｕａｗｅｉ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｉｅｓ Ｃｏ．，Ｌｔｄ． | 音声符号化方法および関連装置 |
| US10262671B2 (en) | 2014-04-29 | 2019-04-16 | Huawei Technologies Co., Ltd. | Audio coding method and related apparatus |
| US10984811B2 (en) | 2014-04-29 | 2021-04-20 | Huawei Technologies Co., Ltd. | Audio coding method and related apparatus |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JP3089967B2 (ja) | 2000-09-18 |
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