JPH08234799A - 改良されたベクトル励起源を有するデジタル音声コーダ - Google Patents

改良されたベクトル励起源を有するデジタル音声コーダ

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JPH08234799A
JPH08234799A JP8048371A JP4837196A JPH08234799A JP H08234799 A JPH08234799 A JP H08234799A JP 8048371 A JP8048371 A JP 8048371A JP 4837196 A JP4837196 A JP 4837196A JP H08234799 A JPH08234799 A JP H08234799A
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Abstract

(57)【要約】 【課題】励起コードベクトルからなるコードブックを用
いたコード励起線形予測（ＣＥＬＰ）音声コーダのため
の改良された励起ベクトル生成および検索技術を提供す
る。 【解決手段】Ｍ基底ベクトルVm(n)の組が励起信号コー
ドワード(i)とともに用いられて、励起ベクトルUi(n)の
コードブックを生成する。２M個の可能な励起ベクトル
からなるコードブック全体は、Ｍ基底ベクトルとともに
ベクトル和生成技術を用いて効率的に検索される。従来
のように、２Mコードベクトルそれ自体の各々を生成
し、評価する必要はない。さらに、Ｍ基底ベクトルのみ
をメモリに記憶すればよく、２Mコードベクトル全体を
記憶する必要はない。

Description

【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、一般的には、低ビ
ットレートのデジタル音声符号化に関し、より詳細に
は、符号励起線形予測音声符号器(code-exited linear
predictive speechcoders) のための励起情報(excitati
on information)を符号化するための音声符号器に関す
る。
【０００２】
【従来の技術】符号励起線形予測(CELP:Code-Exited Li
near Prediction)は低いビットレート、即ち、4.8〜9.6
キロビット／秒(Kbps)における高品質の合成音声を生成
できる可能性を有する音声符号化技術である。このクラ
スの音声符号化は、またベクトル励起線形予測又は確率
的符号化(stochastic coding) として知られているが、
数多くの音声通信及び音声合成の用途に最も好ましく用
いられるであろう。ＣＥＬＰは、デジタル音声暗号化及
びデジタル無線電話通信システムに特に適応可能であ
り、音声品質、データレート、大きさ及びコストの点に
おいて優れている。
【０００３】ＣＥＬＰ音声符号器においては、入力音声
信号の特性を形成するロングターム(ピッチ：pitch )及
びショートターム(ホルマント：formant )予測器又は推
定器(predictors)が１組の時間変動線形フィルタに導入
される。該フィルタの励起信号は記憶されたイノベーシ
ョン(innovation)シーケンスのコードブック(codebook)
又は符号ベクトル(code vectors)から選択される。音声
の各フレームに対して、音声符号器はそれぞれの個々の
符号ベクトルをフィルタに印加して再構成された音声信
号を発生し、かつもとの入力音声信号を再構成された信
号と比較してエラー信号を発生する。このエラー信号は
次に人間の聴覚に基づく応答を有する重み付けフィルタ
を通すことにより重み付けされる。最適の励起信号は現
在のフレームに対して最小のエネルギで重み付けされた
エラー信号を生成するコードベクトルを選択することに
より決定される。
【０００４】「符号励起(code-excited)」又は「ベクト
ル励起(vector-excited)」という用語は音声符号器のた
めの励起シーケンスはベクトル量子化される、即ち単一
のコード語(codeword)が励起サンプルのシーケンス、又
はベクトル、を表わすのに用いられるということであ
る。このようにして、各サンプルにつき１ビットより小
さいデータレートが励起シーケンスを符号化するために
可能となる。記憶された励起符号ベクトルは一般に独立
のランダムなホワイトガウスシーケンスからなる。コー
ドブックからの１つのコードベクトルはＮ個の励起サン
プルの各ブロックを表わすのに用いられる。各々の記憶
されたコードベクトルはコード語、即ちコードベクトル
メモリの位置のアドレスによって表わされる。受信機に
おいて音声フレームを再構成するために通信チャネルを
介して音声シンセサイザに後に送られるのはこのコード
語である。ＣＥＬＰの詳細な説明は、M. R. Schroeder
及びB. S. Atalによる、"Code-Exited Linear Predicti
on (CELP):Hign-Quality Speech at Low Bit Rates"
（符号励起線形予測(ＣＥＬＰ)、低ビットレートにおけ
る高品質音声）、Proceedings of the IEEE Internatio
nal Conference on Accustics, Speech and Signal Pro
cessing (ICASSP), Vol. 3, pp. 937-40, March 1985を
参照のこと。
【０００５】ＣＥＬＰ音声符号化技術は、コードブック
中の全ての励起符号ベクトルに対し完璧なサーチを必要
とし、極めて多量の演算処理を行なう困難性がある。例
えば、８キロヘルツ(ＫＨｚ)のサンプルレートでは、５
ミリ秒(ｍｓｅｃ)の音声フレーム中に４０個のサンプル
を含む。もし励起情報がサンプル毎に０．２５ビット
(２Ｋｂｐｓに対応する)のレートで符号化されれば、各
フレームを符号化するのに１０ビットの情報が使用され
る。従って、ランダムなコードブックはその場合２10、
即ち１０２４、のランダムな符号ベクトルを含む。ベク
トルサーチ手順は各コードベクトルにおける４０個の各
サンプルの各々に対しほぼ１５回の乗算−累積(ＭＡＣ:
Maltiply-Accumulate)計算処理(３次のロングターム予
測器及び１０次のショートターム予測器を仮定)を必要
とする。これは５ｍｓｅｃの音声フレーム毎に６００Ｍ
ＡＣ／コードベクトルに対応し、あるいは、ほぼ毎秒１
２０，０００，０００ＭＡＣ(６００ＭＡＣ／５ｍｓｅ
ｃフレーム×１０２４コードベクトル)に対応する。最
善の適合のために１０２４のベクトルの全体のコードブ
ックをサーチするために膨大なコンピュータ処理が要求
され、従って今日のデジタル信号処理技術にとってリア
ルタイムのためには不合理な処理が要求されることがわ
かるであろう。
【０００６】そのうえ、独立のランダムなベクトルのコ
ードブックを格納するためのメモリ割当ての要求もまた
過大なものである。上述の例に対しては、各々が４０サ
ンプルを有し、各サンプルが１６ビットのワードで表わ
されるすべての１０２４のコードベクトルを格納するた
めには６４０キロビットのリードオンリメモリ(ＲＯＭ)
が必要になるであろう。このＲＯＭの大きさの要求は多
くの音声コーディングの用途におけるサイズ及び価格の
目標と両立しない。従って、従来技術における符号励起
線形予測は、現在のところ音声コーディングに対しては
実用的なアプローチではない。
【０００７】このコードベクトルのサーチ処理の計算処
理の複雑さを低減するための別の方法は変換領域におけ
るサーチ計算を用いることである。I. M. Trancoso及び
B. S. Atalによる、"Efficient Procedures for Findin
g the Optimum Innovation in Stochastic Coders"（確
率的符号器における最適のイノベーションを検出するた
めの効率的手順）、Proc. ICASSP, Vol. 4, pp. 2375-
8, April 1986をそのような手順の一例として参照のこ
と。このアプローチを用いることにより、離散的フーリ
エ変換(ＤＦＴ)又は他の変換を用いて変換領域における
フィルタ応答を表わしそれによりフィルタ計算をコード
ベクトル毎のサンプル毎に単一のＭＡＣ操作に減少する
ことができる。しかしながら、コードベクトル毎のサン
プル毎に付加的な２つのＭＡＣがコードベクトルを評価
するために必要であり、従ってかなりの数の乗算−累算
操作、即ち上述の例では５ｍｓｅｃのフレーム毎のコー
ドベクトル毎に１２０、あるいは毎秒２４，０００，０
００ＭＡＣが必要とされる。さらに、変換アプローチは
少なくとも２倍の量のメモリを必要とするが、これは各
コードベクトルの変換もまた格納する必要があるためで
ある。上述の例では、１．３メガビットのＲＯＭがＣＥ
ＬＰを用いた変換を行なうために必要になるであろう。
コンピュータ処理の複雑さを低減させる第２のアプロー
チは、コードベクトルがもはや互いに独立でないように
励起コードブックを構成することである。このようにす
ることにより、コードベクトルのろ波されたバージョン
が先のコードベクトルのろ波されたバージョンから、再
びサンプル毎に単一のフィルタ計算のみを用いて、計算
することができる。このアプローチは変換技術とほぼ同
じ計算処理上の要求、即ち毎秒２４，０００，０００Ｍ
ＡＣを達成し、一方必要とされるＲＯＭの量をかなり減
少させる(上述の例では１６キロビット)。これらの形式
のコードブックの例は、D. Linによる"Speech Coding U
sing Efficient Pseudo-Stochastic Block Codes"（効
率的擬似推計ブロックコードを用いた音声コーディン
グ）、Proc. ICASSP, Vol. 3, pp 1354-7, April 1987
の論文に記載されている。それでもなお、毎秒２４，０
００，０００ＭＡＣは現在のところ単一のＤＳＰ(Digit
al Signal Processing)の計算能力を越える。そのう
え、ＲＯＭのサイズは２M×＃ビット／ワードに基づい
ており、ここでＭはコードブックが２Mコードベクトル
を含むようにしたコード語におけるビット数である。従
って、メモリの要求は励起情報のフレームを符号化する
ために用いられるビット数とともに依然として指数的に
増大する。例えば、１２ビットのコード語を用いる時Ｒ
ＯＭの要求は６４キロビットに増加する。
【０００８】従って、コードブックをサーチするための
極めて複雑なコンピュータ処理とともに、励起コードベ
クトルを格納するための膨大なメモリの要求の双方の問
題に対処する改良された音声符号化技術を提供する必要
がある。
【０００９】
【発明が解決しようとする課題】従って、本発明の一般
な目的は、低ビットレートで高い品質の音声を生成する
改良されたデジタル音声符号化技術を提供することにあ
る。
【００１０】本発明の他の目的は、低減されたメモリ要
求を有する効率的な励起ベクトル発生技術を提供するこ
とにある。
【００１１】本発明のさらに他の目的は、今日のデジタ
ル信号処理技術を用いる現実的なリアルタイム処理のた
めに、計算処理の複雑さを低減した改良されたコードブ
ックサーチ技術を提供することにある。
【００１２】
【課題を解決するための手段】これら及び他の目的は本
発明により達成され、本発明は要約すれば、励起コード
ベクトルを有するコードブックを用いた音声コーダのた
めの改良された励起ベクトルの発生及びサーチ技術であ
る。本発明の第１の見地によれば、１組の基底ベクトル
(basis vectors) が励起信号コード語とともに用いら
れ、新規な「ベクトル和」技術に従って励起ベクトルの
コードブックを発生する。２M個のコードブックベクト
ルの組を発生するこの方法は、１組の選択器コード語を
入力する段階、該選択器コード語を通常各選択器コード
語の各ビットの値に基づき、複数の内部係数信号に変換
する段階、コードブック全体を記憶する代りに代表的に
メモリに格納された１組のＭ個の基底ベクトルを入力す
る段階、前記Ｍ個の基底ベクトルの組を複数の内部係数
信号で乗算して複数の内部ベクトルを発生する段階、そ
して複数の内部ベクトルを加算して２M個のコードベク
トルの組を生成する段階を具備する。
【００１３】本発明の第２の見地によれば、２M個の励
起ベクトルのコードブック全体はコードベクトルが基底
ベクトルからどのようにして生成されたかに関する知識
を用い、各々のコードベクトルそれ自体を発生しかつ評
価する必要性なく、効率的にサーチされる。所望の励起
ベクトルに対応するコード語又はコード語を選択するた
めのこの方法は、入力信号に対応する入力ベクトルを発
生する段階、１組のＭ個の基底ベクトルを入力する段
階、該基底ベクトルから複数の処理されたベクトルを発
生する段階、処理されたベクトルを入力ベクトルと比較
して比較信号を生成する段階、２M個の励起ベクトルの
組の各々に対応する各コード語に対するパラメータであ
って前記比較信号に基づくものを算出する段階、各コー
ド語に対する算出されたパラメータを評価し、かつ２M
個の励起ベクトルの組の各々を発生することなく、最も
緊密に入力信号と整合する再構成信号を生成するコード
ベクトルを現わす１つのコード語を選択する段階、を具
備する。計算処理上の複雑さをさらに減少することは所
定のシーケンス技術に従い同時にはコード語の１ビット
のみを変更することにより１つのコード語を次のコード
語に順序づけることにより達成され、それにより次のコ
ード語の計算が所定のシーケンス技術に基づく先のコー
ド語からの更新パラメータに減少される。
【００１４】本発明の「ベクトル和」コードブック発生
アプローチは低ビットレートにおける高品質の音声の利
点を保持しながらより早いＣＥＬＰ音声コーディングの
実施を許容する。より特定的には、本発明は計算処理上
の複雑さ及びメモリ要求の問題に対する効果的な解決を
提供する。例えば、ここに開示されたベクトル和アプロ
ーチは各コード語の評価に対しＭ＋３回のＭＡＣを要求
するのみである。先の例によれば、これは標準ＣＥＬＰ
に対する６００回のＭＡＣ又は変換アプローチを用いる
１２０回のＭＡＣに対して、たったの１３回のＭＡＣに
対応する。この改善は複雑性をほぼ１０分の１に減少さ
せることに相当し、その結果毎秒約２，６００，０００
回のＭＡＣでよいことになる。この計算処理上の複雑性
の低減は単一のＤＳＰを用いてＣＥＬＰの実用的なリア
ルタイム処理を可能にする。さらに、２M個のコードベ
クトルのすべてに対して、たったのＭ個の基底ベクトル
をメモリに格納する必要があるのみである。従って、上
述の例におけるＲＯＭに対する要求は、本発明におい
て、６４０キロビットから６．４キロビットに減少す
る。本発明の音声符号化技術に対するさらに他の利点は
標準のＣＥＬＰよりもチャンネルビットエラーに対して
より強いということである。本発明のベクトル和励起音
声符号器を用いることにより、受信コード語における単
一ビットのエラーは所望のものに近い励起ベクトルとな
る。同じ条件下で、ランダムなコードブックを用いる、
標準ＣＥＬＰは任意の励起ベクトルを発生し、これは所
望のものとはまったく関係がない。
【００１５】
【実施例】次に図１を参照すると、本発明に係る励起信
号発生技術を利用した符号励起線形予測音声符号器１０
０の一般的なブロック図が示される。解析されるべき音
響入力信号はマイクロホン１０２において音声符号器１
００に供給される。典型的には音声(speech)信号である
入力信号は次にフィルタ１０４に印加される。フィルタ
１０４は一般的にはバンドパスフィルタ特性を示す。し
かしながら、音声の帯域幅が既に適切であれば、フィル
タ１０４はワイヤで直接に接続して短絡してもよい。
【００１６】フィルタ１０４からのアナログ音声信号は
次に一連のＮ個のパルスサンプルに変換され、各パルス
サンプルの振幅は技術上周知なように、アナログ−デジ
タル(Ａ／Ｄ)変換器１０８によってデジタル符号に表現
される。サンプリングレートはサンプルクロックＳＣに
より決定され、これは好ましい実施例においては８．０
ＫＨｚのレートである。サンプルクロックＳＣはクロッ
ク１１２を介してフレームクロックＦＣとともに生成さ
れる。
【００１７】Ａ／Ｄ変換器１０８のデジタル出力は、入
力音声ベクトルｓ(ｎ)として表現されるが、次に係数ア
ナライザ１１０に印加される。この入力音声ベクトルｓ
(ｎ)はそれぞれ別個のフレーム、即ちフレームクロック
ＦＣによって決定される時間のブロックで得られる。好
ましい実施例においては、入力音声ベクトルｓ(ｎ)は、
ここで１≦ｎ≦Ｎであるが、Ｎ＝４０個のサンプルを含
む５ｍｓｅｃのフレームを表わし、ここで各サンプルは
１２〜１６ビットのデジタルコードで表わされる。各音
声ブロックに対して、係数アナライザ１１０は、従来技
術に従って、１組の線形予測符号化(ＬＰＣ)パラメータ
を生成する。ショートターム(短期)予測器(short term
predictor)パラメータＳＴＰ、ロングターム(長期)予測
器(longterm predictor) パラメータＬＴＰ、重み付け
フィルタパラメータ(weighting filter parameters)Ｗ
ＦＰ、及び励起利得ファクタγ、（後に説明するように
最善の励起コード語Ｉとともに）がマルチプレクサ１５
０に印加され、音声合成器で使用するためにチャネルを
介して送信される。これらのパラメータを発生するため
の代表的な方法に関しては、"Predictive Coding of Sp
eech at Low Bit Rates"（低ビットレートにおける音声
の予測的符号化）と題する、IEEE Trans., Commun., Vo
l. COM-30, pp. 600-14, April 1982, B. S. Atalによ
る論文を参照すること。入力音声ベクトルｓ(ｎ)は減算
器１３０にも印加されるが、その機能は後に説明する。
【００１８】基底ベクトル記憶ブロック１１４はＭ個の
基底ベクトルｖm(ｎ)の組を含み、ここで１≦ｍ≦Ｍで
あり、各々はＮ個のサンプルからなり、１≦ｎ≦Ｎであ
る。これらの基底ベクトルはコードブック発生器１２０
により用いられて２M個の擬似ランダム励起ベクトルｕi
(ｎ)の組を発生し、ここで０≦ｉ≦２M−１である。Ｍ
個の基底ベクトルの各々は一連のランダムなホワイトガ
ウスサンプルからなるが、他の形式の基底ベクトルも本
発明に用いることができる。
【００１９】コードブック発生器１２０はＭ個の基底ベ
クトルｖm(ｎ)及び０≦ｉ≦２M−１とすると１組の２M
個の励起コード語Ｉiを用い、２M個の励起ベクトルｕ
i(ｎ)を発生する。好ましい実施例においては、各コー
ド語Ｉiはその指標ｉに等しい、即ちＩi＝ｉoもし励起
信号が４０サンプルの各々に対しサンプル毎に０．２５
ビットのレートで符号化されれば(したがって、Ｍ＝１
０)、１０２４の励起ベクトルを発生するために使用さ
れる１０個の基底ベクトルがある。これらの励起ベクト
ルはベクトル和励起技術に従って発生されるが、これに
ついては図２、図３及び図４を参照して後に説明する。
【００２０】各々の個々の励起ベクトルｕi(ｎ)に対し
ては、再構成された音声ベクトルｓ'i(ｎ)が入力音声ベ
クトルｓ(ｎ)との比較のため生成される。利得ブロック
１２２はフレームに対して一定である励起利得ファクタ
γにより励起ベクトルｕi(ｎ)を調整する。励起利得フ
ァクタγは係数アナライザ１１０によって予め計算され
かつ図１に示されるようにすべての励起ベクトルを解析
するために使用されるか、あるいは最善の励起コード語
Ｉのサーチと組合わせて最適化されてコードブックサー
チコントローラ１４０によって生成される。この最適化
された利得技術は図６に従って後に説明する。
【００２１】調整された励起信号γｕi(ｎ)は次にロン
グターム予測器フィルタ１２４及びショートターム予測
器フィルタ１２６によってろ波され再構成された音声ベ
クトルｓ'i(ｎ)を発生する。フィルタ１２４は音声の周
期性を実現するためロングターム予測器パラメータＬＴ
Ｐを用い、かつフィルタ１２６はスペクトルのエンベロ
ープを実現するためショートターム予測器パラメータＳ
ＴＰを利用する。ブロック１２４及び１２６は実際には
それらのそれぞれのフィードバック経路にロングターム
予測器及びショートターム予測器を含む再帰型(recursi
ve)フィルタであることに注意を要する。これらの時間
的に変動する再帰フィルタの代表的な伝達関数について
は先に述べた論文を参照のこと。
【００２２】ｉ番目の励起コードベクトルに対する再構
成された音声ベクトルｓ'i(ｎ)は減算器１３０において
これら２つの信号を減算することにより入力音声ベクト
ルｓ(ｎ)の同じブロックと比較される。差分ベクトルｅ
i(ｎ)は、音声の元のブロックと再構成されたブロック
との差を表わす。この差分ベクトルは重み付けフィルタ
１３２により、係数アナライザ１１０によって発生され
る重み付けフィルタパラメータＷＦＰを用いて、知覚的
に重み付けされる。代表的な重み付けフィルタの伝達関
数に関しては前述の参考文献を参照。知覚的重み付け
は、エラーが知覚的に人間の耳により重要な周波数を強
調し、かつ他の周波数を減衰させる。
【００２３】エネルギ計算機１３４は重み付けされた差
分ベクトルｅ'i(ｎ)のエネルギを計算し、かつこのエラ
ー信号Ｅiをコードブックサーチコントローラ１４０に
印加する。サーチコントローラは現在の励起ベクトルｕ
i(ｎ)に対するｉ番目のエラー信号を先のエラー信号と
比較して最小のエラーを生ずる励起ベクトルを決定す
る。最小のエラーを有するｉ番目の励起ベクトルのコー
ドは次にチャネルを介して最善の励起コードＩとして出
力される。あるいは、サーチコントローラ１４０は、予
め規定されたエラーしきい値と整合するような、ある所
定の基準を有するエラー信号を提供する特定のコード語
を決定することができる。
【００２４】音声符号器１００の動作を次に図２、図３
のフローチャートに従って説明する。ステップ２００で
開始し、ステップ２０２において入力音声ベクトルｓ
(ｎ)のＮサンプルのフレームが得られかつ減算器１３０
に印加される。好ましい実施例においては、Ｎ＝４０サ
ンプルである。ステップ２０４において、係数アナライ
ザ１１０がロングターム予測器パラメータＬＴＰ、ショ
ートターム予測器パラメータＳＴＰ、重み付けフィルタ
パラメータＷＦＰ、及び励起利得ファクタγを計算す
る。ロングターム予測器フィルタ１２４、ショートター
ム予測器フィルタ１２６、及び重み付けフィルタ１３２
のフィルタ状態ＦＳが次にステップ２０６において後の
使用のためにセーブされる。ステップ２０８は励起コー
ド語の指標ｉ、及び最善のエラー信号を表わすＥbを図
示のごとく初期化する。
【００２５】ステップ２１０に入り、ロング及びショー
トターム予測器並びに重み付けフィルタのフィルタ状態
はステップ２０６においてセーブされたフィルタ状態に
回復される。この回復は先のフィルタの履歴が各励起ベ
クトルの比較に際して同じであるようにする。ステップ
２１２において、次に指標ｉがチェックされ、すべての
励起ベクトルが比較されたか否かを判断する。もしｉが
２Mより小さければ、次のコードベクトルに対して処理
が続けられる。ステップ２１４においては、基底ベクト
ルｖm(ｎ)を使用して、ベクトル和技術によって励起ベ
クトルｕi(ｎ)を計算する。
【００２６】コードブック発生器１２０に対する代表的
なハードウェア構成を示す図４を使用してベクトル和技
術を説明する。発生器のブロック３２０は図１のコード
ブック発生器１２０に対応し、一方メモリ３１４は基底
ベクトルストレージ１１４に対応する。メモリブロック
３１４はＭ個の基底ベクトルｖl(ｎ)からｖm(ｎ)のすべ
てを格納する。ここで、１≦ｍ≦Ｍ、かつ、１≦ｎ≦Ｎ
である。Ｍ個のすべての基底ベクトルは発生器３２０の
乗算器３６１〜３６４に印加される。
【００２７】ｉ番目の励起コード語もまた発生器３２０
に印加される。この励起情報は次にコンバータ３６０に
より複数の内部係数信号θilからθimに変換さる。ここ
で、１≦ｍ≦Ｍである。好ましい実施例においては、内
部係数信号は選択器コード語ｉの個々のビットの値に基
づいており、したがって各内部係数信号θimはｉ番目の
励起コード語のｍ番目のビットに対応する符号(sign)を
表わす。例えば、もし励起コード語ｉの１番目のビット
が０であれば、θilは−１となるであろう。同様にし
て、もし励起コード語ｉの２番目のビットが１であれ
ば、θi2は＋１になるであろう。しかしながら、内部係
数信号は代りに、例えばＲＯＭルックアップテーブルに
より決定されるように、ｉからθimへの何らかの他の変
換とすることが考えられる。また、コード語におけるビ
ット数は基底ベクトルの数と同じである必要はないとい
うことに注意を要する。例えば、コード語ｉは２Ｍビッ
トを有することができ、ここで各ビット対は各θimに対
して４つの値、等、０，１，２，３、又は、＋１，−
１，＋２，−２、その他、を規定できる。
【００２８】内部係数信号はまた乗算器３６１〜３６４
に印加される。これらの乗算器は基底ベクトルｖm(ｎ)
の組を内部係数信号θimの組で乗算して１組の内部ベク
トルを生成し、該内部ベクトルは次に合計ネットワーク
３６５において共に合算され単一の励起コードベクトル
ｕi(ｎ)を発生する。従って、ベクトル和技術は次式に
よって表わされる。
【００２９】
【数１】 この式において、ｕi(ｎ)はｉ番目の励起コードベクト
ルのｎ番目のサンプルであり、ここで、１≦ｎ≦Ｎであ
る。
【００３０】図２のステップ２１６に戻ると、励起ベク
トルｕi(ｎ)は次に利得ブロック１２２を介して励起利
得ファクタγによって乗算される。この調整された励起
ベクトルγｕi(ｎ)は次にステップ２１８においてロン
グターム及びショートターム予測器フィルタによってろ
波され再構成された音声ベクトルｓ'i(ｎ)を計算する。
次に、ステップ２２０において減算器１３０により差分
ベクトルｅi(ｎ)が以下のように計算される。
【００３１】
【数２】 これはすべてのＮ個のサンプルに対して行なわれ、１≦
ｎ≦Ｎである。
【００３２】ステップ２２２において、重み付けフィル
タ１３２は差分ベクトルｅi(ｎ)を知覚的に重み付けす
るために使用され、重み付けされた差分ベクトルｅ'
i(ｎ)を得る。次に、ステップ２２４においてエネルギ
計算機１３４は重み付けされた差分ベクトルのエネルギ
Ｅiを次式に従って計算する。
【００３３】
【数３】 ステップ２２６はｉ番目のエラー信号を先の最善のエラ
ー信号Ｅbと比較して最小のエラーを決定する。もし現
在の指標ｉが今までのうちの最小のエラー信号に対応し
ておれば、最善のエラー信号Ｅbがステップ２２８にお
いてｉ番目のエラー信号の値に更新され、そしてこれに
応じて、最善のコード語Ｉがステップ２３０においてｉ
に等しくセットされる。コード語の指標ｉは次にステッ
プ２４０において増分され、そして制御は次のコードベ
クトルを評価するためにステップ２１０に戻る。
【００３４】２M個すべてのコードベクトルが評価され
ると、制御はステップ２１２から２３２に進み、最善の
コード語Ｉを出力する。処理は最善のコード語Ｉを用い
て実際のフィルタ状態が更新されるまで完了しない。つ
まりステップ２３４はステップ２１６でなされたよう
に、但しこの場合は最善のコード語Ｉを用いて、ベクト
ル和技術を使用し、励起ベクトルｕi(ｎ)を計算する。
励起ベクトルは次に２３６において利得ファクタγと乗
算され、かつステップ２３８において再構成された音声
ベクトルｓ'i(ｎ)を計算するためにろ波される。差分信
号ｅi(ｎ)が次にステップ２４２において計算され、か
つステップ２４４において重み付けフィルタ状態を更新
するように重み付けされる。制御は次にステップ２０２
に戻る。
【００３５】次に図５を参照すると、音声合成器のブロ
ック図が本発明に係るベクトル和発生技術を用いて図示
される。合成器４００はチャネルから受信されるショー
トターム予測器パラメータＳＴＰ、ロングターム予測器
パラメータＬＴＰ、励起利得ファクタγ、及びコード語
Ｉをデマルチプレクサ４５０を介して得る。コード語Ｉ
は基底ベクトルストレージ４１４からの基底ベクトルｖ
m(ｎ)の組と共にコードブック発生器４２０に印加さ
れ、図４に示されるように励起ベクトルｕi(ｎ)を発生
する。単一の励起ベクトルｕi(ｎ)は次にブロック４２
２において利得ファクタγにより乗算され、ロングター
ム予測器フィルタ４２４及びショートターム予測器フィ
ルタ４２６によりろ波されて再構成された音声ベクトル
ｓ'i(ｎ)を得る。このベクトルは、これは再構成された
音声のフレームを表わすが、次にデジタル−アナログ
(Ｄ／Ａ)変換器４０８に印加され再構成されたアナログ
信号を生成し、このアナログ信号は次にフィルタ４０４
によって低域通過フィルタによりエイリアジングを抑圧
し、スピーカ４０２のような出力変換器に印加される。
クロック４１２は合成器４００のためのサンプルクロッ
クＳＣ及びフレームクロックＦＣを発生する。
【００３６】次に図６を参照すると、図１の音声符号器
の別の実施例の部分的ブロック図が本発明の好ましい実
施例を説明するために示される。図１の音声符号器１０
０とは２つの重要な相違があることに注意を要する。第
１に、コードブックサーチコントローラ５４０は最適の
コード語選択と関連して利得ファクタγそれ自体を計算
する。従って、励起コード語Ｉのサーチ及び励起利得フ
ァクタγの発生の双方が図７、図８の対応するフローチ
ャートにおいて説明される。第２に、さらに別の実施例
は係数アナライザ５１０によって予め計算された利得を
用いることに注意を要する。図９、図１０、図１１のフ
ローチャートはそのような実施例を示す。図９、図１
０、図１１は点線で示すように、もし付加的な利得ブロ
ック５４２及び係数アナライザ５１０の利得ファクタ出
力が挿入された場合に図６のブロック図を説明するため
に用いることができる。
【００３７】音声符号器５００の動作を詳細に説明する
前に、本発明により採用された基本的なサーチ方法を説
明することが有意義である。標準のＣＥＬＰ音声符号器
においては、差分ベクトルは、（数２）となるが、この
差分ベクトルは重み付けをされてｅ'i(ｎ)となり、これ
は次に（数３）の方程式によってエラー信号が計算され
る。
【００３８】これは所望のコード語Ｉを決定するために
最小化される。２M個全ての励起ベクトルはｓ(ｎ)に対
する最善の整合を試みかつ検出するために評価されねば
ならない。これは徹底したサーチ戦略の基礎である。
【００３９】好ましい実施例においては、フィルタの減
衰応答を考慮する必要がある。これはフレームの最初に
存在するフィルタ状態の下にフィルタを初期化して、か
つフィルタを外部入力なしに減衰させることによってな
される。入力のないフィルタの出力はゼロ入力応答と称
される。さらに、重み付けフィルタ機能は減算器の出力
に置くその慣例的な位置から減算器の各入力経路に移動
することができる。従って、ｄ(ｎ)がフィルタのゼロ入
力応答ベクトルであり、ｙ(ｎ)が重み付けされた入力音
声ベクトルであれば、その差分ベクトルｐ(ｎ)は、
【００４０】
【数４】 となる。このように初期フィルタ状態はフィルタのゼロ
入力応答を減算することにより完全に補償される。
【００４１】重み付けされた差分ベクトルｅ'i(ｎ)は次
のようになる。
【００４２】
【数５】 しかしながら、利得ファクタγは最適のコード語のサー
チと同時に最適化されるべきであるから、ろ波された励
起ベクトルｆi(ｎ)を（数５）におけるｓ'i(ｎ)と置換
えるためには、各コード語の利得ファクタγiと乗算さ
れなければならず、従って次式が得られる。
【００４３】
【数６】 ろ波された励起ベクトルｆi(ｎ)は利得ファクタγを１
にセットしかつフィルタ状態をゼロに初期化したｕ
i(ｎ)がろ波されたものである。換言すれば、ｆi(ｎ)は
コードベクトルｕi(ｎ)によって励起されたフィルタの
ゼロ状態応答である。ゼロ状態応答は、フィルタ状態情
報が既に（数４）におけるゼロ入力応答ベクトルｄ(ｎ)
により補償されていたため使用される。
【００４４】（数３）において（数６）のｅ'i(ｎ)に対
する値を代入すると次のようになる。
【００４５】
【数７】 （数７）を展開すると次のようになる。
【００４６】
【数８】 ｆi(ｎ)及びｐ(ｎ)の間の相互相関(cross-correlation)
を次のように定義する。
【００４７】
【数９】 また、ろ波されたコードベクトルｆi(ｎ)におけるエネ
ルギを次のように定義する。
【００４８】
【数１０】 従って、（数８）は次のように簡略化される。
【００４９】
【数１１】 次に、（数１１）におけるＥiを最小化する最適利得フ
ァクタγiを決定する必要がある。γiに関するＥiの偏
導関数をとりかつそれをゼロに等しくセットすると最適
の利得ファクタγiを得ることができる。この手順によ
り次の式が得られる。
【００５０】
【数１２】 この式を（数１１）に代入すると次式が得られる。
【００５１】
【数１３】 （数１３）におけるエラーＥiを最小化するためには
［Ｃi］2／Ｇiの項は最大にならなければならない。
［Ｃi］2／Ｇi を最大にするコードブックのサーチ技術
は図７、図８のフローチャートで説明する。
【００５２】もし利得ファクタγが係数アナライザ５１
０によって予め計算されれば、（数７）は次のように書
き直すことができる。
【００５３】
【数１４】 ここで、ｙ'イ(ｎ)は所定の利得ファクタγにより乗算さ
れた励起ベクトルｕi(ｎ)に対するフィルタのゼロ状態
応答である。（数１４）の第２及び第３項を
【００５４】
【数１５】 及び
【００５５】
【数１６】 のようにそれぞれ再定義すれば、（数１４）は次のよう
に簡略化することができる。
【００５６】
【数１７】 （数１７）におけるＥiをすべてのコード語に対して最
小化するためには、［−２Ｃi＋Ｇi］の項を最小化しな
ければならない。これが図９、図１０、図１１のフロー
チャートにおいて説明されるコードブックサーチ技術で
ある。
【００５７】本発明が基底ベクトルの概念を用いてｕ
イ(ｎ)を発生することを思い起こすと、ベクトル和方程
式、（数１）は後に示されるようにｕiの代入のために
使用できる。この代入の要点は基底ベクトルｖm(ｎ)は
サーチ計算に必要とされるすべての項を直接予め計算す
るために各フレーム毎に１回使用されることである。こ
れにより本発明がＭまで線形であるひと続きの乗算−累
積操作を行なうことにより２M個のコード語の各々を評
価できるようになる。好ましい実施例においては、Ｍ＋
３ＭＡＣのみが必要とされる。
【００５８】最適化された利得を用いて、図６につき図
７及び図８のフローチャートで示しながら、その動作に
関して説明する。開始６００に始まり、図１においてな
されたように、１フレーム分のＮ個の入力音声サンプル
ｓ(ｎ)がステップ６０２においてアナログ−デジタル変
換器から得られる。次に、入力音声ベクトルｓ(ｎ)が係
数アナライザ５１０に印加され、かつロングターム予測
器パラメータＬＴＰ、ショートターム予測器パラメータ
ＳＴＰ、及び重み付けフィルタパラメータＷＦＰをステ
ップ６０４において計算するために用いられる。係数ア
ナライザ５１０は点線矢印で示されるように、この実施
例においては利得ファクタγを予め計算しないことに注
意を要する。入力音声ベクトルｓ(ｎ)はまた最初の重み
付けフィルタ５１２に印加されて、ステップ６０６にお
いて入力音声フレームを重み付けして、重み付けされた
入力音声ベクトルｙ(ｎ)を発生する。上述したように、
重み付けフィルタは、図１の減算器１３０の出力におけ
る慣例的な位置からその減算器の２つの入力に移動でき
る点を除き、図１の重み付けフィルタ１３２と同じ機能
を達成する。ベクトルｙ(ｎ)は実際に１組のＮ個の重み
付けされた音声ベクトルを表わす。ここで、１≦ｎ≦Ｎ
であり、かつＮは音声フレームにおけるサンプル数であ
る。
【００５９】ステップ６０８において、フィルタ状態Ｆ
Ｓが第１のロングターム予測器フィルタ５２４から第２
のロングターム予測器フィルタ５２５へ、第１のショー
トターム予測器フィルタ５２６から第２のショートター
ム予測器フィルタ５２７へ、そして第１の重み付けフィ
ルタ５２８から第２の重み付けフィルタ５２９へ転送さ
れる。これらのフィルタ状態はステップ６１０において
フィルタのゼロ入力応答ｄ(ｎ)を計算するために使用さ
れる。ベクトルｄ(ｎ)は音声の各フレームの初めにおい
て減衰するフィルタ状態を表わす。ゼロ入力応答ベクト
ルｄ(ｎ)はゼロ入力をそれぞれ第１のフィルタ連鎖５２
４，５２６，５２８のそれぞれのフィルタ状態を有す
る、第２のフィルタ連鎖５２５，５２７，５２９に印加
することにより算出される。通常の構成においては、ロ
ングターム予測器フィルタ、ショートターム予測器フィ
ルタ、及び重み付けフィルタの機能は複雑性を低減させ
るため結合することができることに注意を要する。
【００６０】ステップ６１２において、差分ベクトルｐ
(ｎ)が減算器５３０において計算される。差分ベクトル
ｐ(ｎ)は重み付けされた入力音声ベクトルｙ(ｎ)とゼロ
入力応答ベクトルｄ(ｎ)との差を表わし、これは先に述
べた（数４）で表わされる。差分ベクトルｐ(ｎ)は次に
最初の相互相関器５３３に印加されコードブックサーチ
処理において使用される。
【００６１】上述したように、［Ｃi］2 ／Ｇiを最大に
するという目標を達成することに関して、この項はＭ個
の基底ベクトルではなく、２M個のコードブックベクト
ルの各々に対して評価されなければならない。しかしな
がら、このパラメータは２M個のコードベクトルでなく
ともＭ個の基底ベクトルに関連するパラメータに基いた
各コード語に対して計算できる。従って、ステップ６１
４において、ゼロ状態応答ベクトルｑm(ｎ)は各基底ベ
クトルｖm(ｎ)に対して計算されなければならない。基
底ベクトル記憶ブロック５１４からの各基底ベクトルｖ
m(ｎ)は直接第３のロングターム予測器フィルタ５４４
に（この実施例においては利得ブロック５４２を通るこ
となく）印加される。各基底ベクトルは次にロングター
ム予測器フィルタ５４４、ショートターム予測器フィル
タ５４６、及び重み付けフィルタ５４８を具備する、第
３のフィルタ連鎖によってろ波される。第３のフィルタ
連鎖の出力において生成される、ゼロ状態応答ベクトル
ｑm(ｎ)は第１の相互相関器５３３と第２の相互相関器
５３５に印加される。
【００６２】ステップ６１６において、第１の相互相関
器は次の式に従って相互相関アレイＲmを計算する。
【００６３】
【数１８】 アレイＲmはｍ番目のろ波された基底ベクトルｑm(ｎ)及
びｐ(ｎ)の間の相互相関を表わす。同様にして、第２の
相互相関器がステップ６１８において次式により相互相
関マトリックスＤmjを計算する。
【００６４】
【数１９】 ここで、１≦ｍ≦ｊ≦Ｍである。マトリックスＤmjは個
々のろ波された基底ベクトルの対の間の相互相関を表わ
す。Ｄmjは対称マトリックスである。従って、ほぼ半分
の項のみをサブスクリプトの不等式により示される範囲
で評価すればよい。
【００６５】上述のようにベクトル和方程式は（数１）
のようになる。
【００６６】この式は次のようにしてｆi(ｎ)を引出す
ために用いることができる。
【００６７】
【数２０】 ここで、ｆi(ｎ)は励起ベクトルｕi(ｎ)に対するフィル
タのゼロ状態応答であり、ｑm(ｎ)は基底ベクトルｖ
m(ｎ)に対するフィルタのゼロ状態応答である。ここで
（数９）（数２０）を用いて次のように書き直すことが
できる。
【００６８】
【数２１】 （数１８）を用いると、この式は次のように簡単化され
る。
【００６９】
【数２２】 最初のコード語（ｉ＝０）については、すべてのビット
はゼロである。即ち、１≦ｍ≦Ｍに対するθomは先に述
べたように−１に等しい。（数２２）から、ｉ＝０にお
けるＣiとなる。最初の相関Ｃ0は従って次のようにな
る。
【００７０】
【数２３】 これはフローチャートのステップ６２０において計算さ
れる。
【００７１】ｑm(ｎ)及び（数２０）を用いることによ
り、エネルギ項Ｇiはまた（数１０）から次のようにな
る。
【００７２】
【数２４】 この式は次のように展開される。
【００７３】
【数２５】 （数１９）を用いて代入することにより次の式を得る。
【００７４】
【数２６】 コード語とその補数、即ち、すべてのコード語ビットが
反転されているもの、とは同じ[Ｃi] 2 ／Ｇiの値を有
することに注目すると、この両方のコードベクトルは同
時に評価することができる。従ってコード語の計算は半
分になる。このため、ｉ＝０に対して評価された（数２
６）を用いると、第１のエネルギ項Ｇ0は次のようにな
る。
【００７５】
【数２７】 この計算はステップ６２２において行なわれる。従っ
て、このステップまで、我々は相関項Ｃ0及びエネルギ
項Ｇ0をコード語ゼロに対して計算してきたことにな
る。
【００７６】ステップ６２４に進むと、パラメータθim
は１≦ｍ≦Ｍに対して−１に初期化される。これらのθ
imパラメータは（数１）により示された現在のコードベ
クトルを発生するために用いられるＭ個の内部係数信号
を表わす。（θimのサブスクリプトｉは図面においては
簡単化のため省略される。）次に、最善の相関項Ｃbが
先に計算された相関Ｃ0に等しくセットされ、かつ最善
のエネルギ項Ｇbが先に計算されたＧ0に等しくセットさ
れる。特定の入力音声フレームｓ(ｎ)に対する最善の励
起ベクトルｕi(ｎ)に対するコード語を表わす、コード
語Ｉは０に等しくセットされる。カウンタ変数ｋは０に
初期化され、次にステップ６２６において増分される。
【００７７】図８において、カウンタｋがステップ６２
８においてテストされ基底ベクトルの２M個のすべての
組合わせがテストされたか否かをチェックする。ｋの最
大値は２M-1であることに注意を要するが、これはコー
ド語とその補数が上述のように同時に評価されるからで
ある。もしｋが２M-1より小さければ、ステップ６３０
は「フリップ(flip)」機能を規定するために実施され
る。ここで変数λはコード語ｉにおいて次にフリップす
るビットの位置を表わす。この機能は、本発明がコード
ベクトルへのシーケンスのためにグレイコード(Gray co
de)を使用し各回の変化は１ビットのみを変化させるこ
とで達成される。従って、各々の連続するコード語は先
のコード語と１つのビット位置においてのみ異なるもの
と仮定することができる。言い替えれば、評価される各
連続コード語が先のコード語と１ビットのみにより異な
る場合は、これは２進グレイコード法を用いることによ
り達成できるが、Ｍ回の加算又は減算操作のみが相関項
及びエネルギ項を評価するのに必要と 第λビットの変化を反映させる。
【００７８】このグレイコードの過程を用いることによ
り、新しい相関項Ｃkが次の式に従ってステップ６３２
で計算される。
【００７９】
【数２８】 き出された。
【００８０】次にステップ６３４において、新しいエネ
ルギ項Ｇkが次の式に従って計算される。
【００８１】
【数２９】 この式では、Ｄjkはｊ≦ｋに対する値のみが記憶されて
いる対称マトリックスと仮定する。（数２９）は（数２
６）から前記と同様にして導き出された。
【００８２】いったんＧk及びＣkが計算されると、次に
［Ｃk］2／Ｇkが先の最善の［Ｃb］2／Ｇbと比較されな
ければならない。除算は本質的に低速であるから、相互
乗算(cross multiplication)によって除算を避けて問題
を再構成することが有用である。すべての項が正である
から、この式はステップ６３６においてなされるよう
に、［Ｃk］2×Ｇbと［Ｃb］2×Ｇkとを比較することに
等価である。もし最初の量が第２の量より大きければ、
制御はステップ６３８に進み、そこで最善の相関項Ｃb
及び最善のエネルギ項Ｇbがそれぞれ更新される。ステ
ップ６４２はθmが＋１であればコード語Ｉのビットｍ
を１に等しくセットし、かつθm が−１であればコード
語Ｉのビットｍをゼロに設定することにより、１≦ｍ≦
Ｍのすべてのｍビットに対してθmパラメータから励起
コード語Ｉを計算する。制御は次にステップ６２６に戻
り次のコード語をテストするが、これはもし最初の量が
第２の量より大きくなければステップ６３６直ちになさ
れる。
【００８３】いったん補数コード語のすべての対がテス
トされ［Ｃb］2／Ｇbの量を最大化するコード語が検出
されると、制御はステップ６４６に進み、そこで相関項
Ｃbがゼロより小さいか否かをチェックする。これはコ
ードブックが補数コード語の対によってサーチされたと
いう事実に対して補償するためになされる。もしＣbが
ゼロより小さければ、利得ファクタγがステップ６５０
において−［Ｃb／Ｇb］に等しくセットされ、そしてコ
ード語Ｉがステップ６５２において補数化される。もし
Ｃbが負でなければ、利得ファクタγがステップ６４８
においてＣb／Ｇbに等しくセットされる。これにより利
得ファクタγが正であることを保証できる。
【００８４】次に、最善のコード語Ｉがステップ６５４
において出力され、かつ利得ファクタγがステップ６５
６において出力される。ステップ６５８は次に最善の励
起コード語Ｉを用いることにより再構成された重み付け
音声ベクトルｙ'(ｎ)を計算する処理に移る。コードブ
ック発生器はコード語Ｉ及び基底ベクトルｖm(ｎ)を使
用して（数１）に従い励起ベクトルｕi(ｎ)を発生す
る。コードベクトルｕi(ｎ)は次に利得ブロック５２２
において利得ファクタγにより調整され、かつ第１のフ
ィルタ連鎖によりろ波されてｙ'(ｎ)を発生する。音声
符号器５００は図１においてなされたように再構成され
た重み付け音声ベクトルｙ'(ｎ)を直接には使用しな
い。そのかわり、第１のフィルタ連鎖が、次のフレーム
に対するゼロ入力応答ベクトルｄ(ｎ)を計算するために
フィルタ状態を第２のフィルタ連鎖に転送することによ
りフィルタ状態ＦＳを更新するために使用される。従っ
て制御は次の音声フレームｓ(ｎ)を入力するためのステ
ップ６０２に戻る。
【００８５】図７及び図８に示されたサーチ手法におい
て、利得ファクタγはコード語Ｉが最適化されるのと同
時に計算される。このようにして、各コード語に対する
最適の利得ファクタが検出できる。図９から図１１まで
に示された別のサーチ手法においては、利得ファクタは
コード語の決定に先立ち予め計算される。ここでは、利
得ファクタは、典型的にはそのフレームに対する残差の
ＲＭＳ値に基いており、これはB. S. Atal及びM. R. Sc
hroederによる"Stochastic Coding of SpeechSignals a
t Very Low Bit Rates"（低いビットレートにおける音
声信号の確率的コーディング）、Proc. Int. Conf. Com
mun. Vol. ICC84, Pt. 2, pp1610-1613,May 1984に記載
されている。この予め計算された利得ファクタの手法に
おける欠点はそれが一般的に音声符号器についてやや低
い信号対雑音比(ＳＮＲ)を示すことである。次に図９の
フローチャートを参照して、予め求められた利得ファク
タを用いた音声符号器５００の動作を説明する。入力音
声フレームベクトルｓ(ｎ)はまずステップ７０２におい
てＡ／Ｄから得られ、そしてロングターム予測器パラメ
ータＬＴＰ、ショートターム予測器パラメータＳＴＰ、
そして重み付けフィルタパラメータＷＦＰが、ステップ
６０２及び６０４においてなされたように、ステップ７
０４において係数アナライザ５１０によって計算され
る。しかしながら、ステップ７０５において、利得ファ
クタγは先の参照文献に記載されているようにフレーム
全体に対して計算される。従って、係数アナライザ５１
０は図６における点線矢印で示されるように所定の利得
ファクタγを出力し、また利得ブロック５４２は点線で
示されるように基底ベクトル経路に挿入されなければな
らない。
【００８６】ステップ７０６から７１２まではそれぞれ
図７のステップ６０６から６１２までと同じであり、か
つこれ以上の説明は必要としない。ステップ７１４はス
テップ６１４と同じであるが、ゼロ状態応答ベクトルｑ
m(ｎ)がブロック５４２において利得ファクタγにより
乗算の後基底ベクトルｖm(ｎ)から計算される点が異な
る。ステップ７１６から７２２はそれぞれステップ６１
６から６２２と同じである。ステップ７２３はどのよう
にして変数Ｉ及びＥbを初期化するかを決定するため相
関Ｃ0がゼロより小さいか否かを判定する。もしＣ0がゼ
ロより小さければ、最善のコード語Ｉが補数コード語Ｉ
＝２M−１に等しくセットされるが、これはコード語Ｉ
＝０よりも良好なエラー信号Ｅbを提供するからであ
る。最善のエラー信号Ｅbは次に２Ｃ0＋Ｇ0に等しくセ
ットされるが、これはＣ 2 Ｍ-1が−Ｃ0に等しいからで
ある。もしＣ0が負でなければ、ステップ７２５は示さ
れるようにＩをゼロに初期化し、かつＥbを−２Ｃ0＋Ｇ
0に初期化する。
【００８７】ステップ７２６はステップ６２４において
なされたように、内部係数信号θmを−１に、そしてカ
ウンタ変数ｋをゼロに初期化する。変数ｋはそれぞれス
テップ６２６，６２８においてなされたように、ステッ
プ７２７において増分され、かつステップ７２８におい
てテストされる。ステップ７３０，７３２，７３４はそ
れぞれステップ６３０，６３２，６３４と同じである。
相関項Ｃkが次にステップ７３５においてテストされ
る。もしそれが負であれば、エラー信号Ｅkは２Ｃk＋Ｇ
kに等しくセットされるが、これは負のＣkは同様に補数
コード語が現在のコード語より良いことを示すからであ
る。もしＣkが正であれば、先になされたのと同様にス
テップ７３７はＥkを−２Ｃk＋Ｇkに等しくセットす
る。
【００８８】図１１に進むと、ステップ７３８は新しい
エラー信号Ｅkを先の最善のエラー信号Ｅbと比較する。
もしＥkがＥbより小さければ、Ｅbがステップ７３９に
おいてＥkに更新される。もしそうでなければ、制御は
ステップ７２７に戻る。ステップ７４０は再び相関Ｃk
をテストしてそれがゼロより小さいか否かを検出する。
もしそれがそうでなければ、最善のコード語Ｉが図８の
ステップ６４２においてなされたようにθmから計算さ
れる。もしＣkがゼロより小さければ、同様にしてＩが
−θmから計算され補数コード語を得る。Ｉが計算され
た後制御はステップ７２７に戻る。
【００８９】２M個全てのコード語がテストされた時、
ステップ７２８は制御をステップ７５４に向け、そこで
コード語Ｉがサーチコントローラから出力される。ステ
ップ７５８はステップ６５８においてなされたように、
再構成された重み付け音声ベクトルｙ'(ｎ)を計算す
る。制御は次にステップ７０２におけるフローチャート
の開始点に戻る。
【００９０】以上要約すると、本発明は所定の利得ファ
クタとともにあるいは所定の利得ファクタなしに用いる
ことができる改良された励起ベクトル発生及びサーチ技
術を提供する。２M個の励起ベトクルのコードブックは
たったＭ個の基底ベクトルの組から発生される。コード
ブック全体は（Ｍ＋３）回の乗算−累積演算操作を各コ
ードベクトルの評価毎に用いるのみでサーチできる。記
憶及び計算上の複雑性の低減は今日のデジタル信号プロ
セッサによるＣＥＬＰ音声コーディングのリアルタイム
処理を可能にする。
【００９１】ここでは本発明の特定の実施例が示されか
つ説明されたが、本発明の広い観点から離れることなく
その他の修正及び改良をなすことができる。例えば、任
意の形式の基底ベクトルをここに述べられたベクトル和
技術とともに用いることができる。さらに、基底ベクト
ルに対して異なる計算手法を用いてコードブックサーチ
手順の計算処理上の複雑性を低減させるという同じ目的
を達成することができる。ここに開示されかつ請求され
た基本的な原理を用いるすべてのそのような変更は本発
明の範囲に属する。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明に係るベクトル和励起信号発生技術を用
いた符号励起線形予測音声符号器を示す一般的なブロッ
ク図である。
【図２】図１の音声符号器により達成される動作の一般
的なシーケンスを示す概略的フローチャートである。
【図３】図１の音声符号器により達成される動作の一般
的なシーケンスを示す概略的フローチャートである。
【図４】本発明のベクトル和技術を示す、図１のコード
ブック発生器ブロックの詳細なブロック図である。
【図５】本発明を用いた音声合成器の一般的なブロック
図である。
【図６】本発明の好ましい実施例に係わる改良されたサ
ーチ技術を示す、図１の音声符号器の部分的ブロック図
である。
【図７】好ましい実施例に係わる利得計算技術を用い
て、図６の音声符号器によって達成される動作のシーケ
ンスを示す詳細フローチャートである。
【図８】好ましい実施例に係わる利得計算技術を用い
て、図６の音声符号器によって達成される動作のシーケ
ンスを示す詳細フローチャートである。
【図９】プリコンピューテッド利得技術を用いた、図６
の別の実施例によって達成される動作のシーケンスを示
す詳細フローチャートである。
【図１０】プリコンピューテッド利得技術を用いた、図
６の別の実施例によって達成される動作のシーケンスを
示す詳細フローチャートである。
【図１１】プリコンピューテッド利得技術を用いた、図
６の別の実施例によって達成される動作のシーケンスを
示す詳細フローチャートである。

Claims (4)

    【特許請求の範囲】
  1. 【請求項１】 入力音声のセグメントに対応する入力ベ
    クトルを提供する入力手段と、１組のＹ個からなる励起
    ベクトルに対応する１組のコード語を提供する手段と、
    励起ベクトルをろ波する手段を含む第１の信号経路と、
    Ｘ＜ＹであるＸ個の基底ベクトルを提供する手段、前記
    基底ベクトルをろ波する手段、及び、前記ろ波された基
    底ベクトルを前記入力ベクトルと比較し、それにより比
    較信号を提供する手段、を含む第２の信号経路と、前記
    １組のコード語及び前記比較信号を評価し、かつ前記第
    １の信号経路を通った場合、前記入力ベクトルに最も類
    似する単一の励起ベクトルを表わす特定のコード語を提
    供するコントローラ手段と、前記特定のコード語によっ
    て規定される前記基底ベクトルに線形変換を行うことに
    より前記単一の励起ベクトルを発生する発生器手段と、
    を具備し、それにより前記１組のＹ個からなる励起ベク
    トルの評価が前記Ｙ個からなる励起ベクトルの各々を前
    記第１の信号経路を通すことなくシュミレートされる音
    声符号器。
  2. 【請求項２】 前記発生器手段は、前記特定のコード語
    に基づき０でない複数の内部係数信号を生成する手段
    と、前記基底ベクトルを前記内部係数信号で乗算して複
    数の内部ベクトルを生成する手段と、前記複数の内部ベ
    クトルを合算して前記単一の励起ベクトルを生成する手
    段と、を含むことを特徴とする請求項１記載の音声符号
    器。
  3. 【請求項３】 前記第１の信号経路は、利得ファクタに
    より前記励起ベクトルを調整する手段を含み、前記利得
    ファクタは前記コントローラ手段により提供されること
    を特徴とする請求項１記載の音声符号器。
  4. 【請求項４】 前記励起ベクトルの各々の評価をシミュ
    レーションするに際し実行される演算数は、Ｘまで線形
    であることを特徴とする請求項１記載の音声符号器。
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