JPH08248996A - ディジタルフィルタのフィルタ係数決定方法 - Google Patents

ディジタルフィルタのフィルタ係数決定方法

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JPH08248996A
JPH08248996A JP7051174A JP5117495A JPH08248996A JP H08248996 A JPH08248996 A JP H08248996A JP 7051174 A JP7051174 A JP 7051174A JP 5117495 A JP5117495 A JP 5117495A JP H08248996 A JPH08248996 A JP H08248996A
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聡 三樹
Naka Oomuro
仲 大室
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茂明 佐々木
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Abstract

(57)【要約】 【目的】 ＣＥＬＰ符号化における聴覚重み付けフィル
タの構成を複雑にすることなく、高精度のマスキング特
性が得られるようにする。 【構成】 入力信号のｐ次線形予測係数をｎ次のＬＰＣ
ケプストラム係数ｃj に変換し（Ｓ2 ）、このｃj を変
形してｎ次の変形ＬＰＣケプストラム係数ｃj ′を得る
（Ｓ3 ）。入力信号とこれに適するマスキング関数の各
対数パワースペクトル（図３Ｂ，Ｃ）を求め、これらを
逆フーリエ変換してそれぞれｎ次のＬＰＣケプストラム
係数（図３Ｄ，Ｅ）を得、これら両ＬＰＣケプストラム
係数の各対応次数の関係を予め求めておき、この関係に
基づいて、Ｓ3 における変形を行う。この変形係数ｃj
を最小自乗法によりｐ次の線形予測係数としてフィルタ
係数を得る。同様にポストフィルタにも適用できる。

Description

【発明の詳細な説明】
【０００１】
【産業上の利用分野】この発明は線形予測係数をフィル
タ係数とするディジタルフィルタ、特に音声や楽音のよ
うな音響信号の符号化において聴覚特性を考慮した重み
付けを行う聴覚重み付けディジタルフィルタや音響信号
の符号化符号の復号化合成における量子化雑音を聴覚特
性を考慮して抑圧するポストディジタルフィルタなどの
音響信号処理用の全極形又は移動平均形ディジタルフィ
ルタのフィルタ係数を決定する方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】従来において音響信号を線形予測符号化
により低ビットレートに符号化する方法の典型としてＣ
ＥＬＰ（Ｃｏｄｅ Ｅｘｃｉｔｅｄ Ｌｉｎｅｒ Ｐｒ
ｅｄｉｃｔｉｏｎ：符号励振線形予測）があげられる。
この概略処理を図１Ａに示す。入力端子１１からの入力
音声信号は５〜１０ｍｓ程度のフレームごとに線形予測
分析手段１２で線形予測分析され、ｐ次の線形予測係数
αi （ｉ＝１，２，…，ｐ）が求められ、この線形予測
係数αi は量子化手段１３で量子化され、この量子化線
形予測係数は線形予測合成フィルタ１４にフィルタ係数
として設定される。合成フィルタ１４の励振信号が適応
符号帳１５に記憶され、適応符号帳１５から制御手段１
６からの入力符号に応じたピッチ周期で励振信号（ベク
トル）が切出され、これが繰返されてフレーム長とさ
れ、利得付与手段１７で利得が付与され、加算手段１８
を通じて励振信号として合成フィルタ１４へ供給され
る。減算手段１９で入力信号から合成フィルタ１４より
の合成信号が差し引かれ、その差信号は聴覚重み付けフ
ィルタ２１で聴覚特性のマスキング特性と対応した重み
付けがなされ、制御手段１６によりこの重み付けされた
差信号のエネルギーが最小となるように適応符号帳１５
の入力符号（つまりピッチ周期）が探索される。
【０００３】その後、制御手段１６により雑音符号帳２
２から雑音ベクトルが順次取出され、利得付与手段２３
で利得が付与された後、先に選択した適応符号帳１５か
らの励振ベクトルに加算されて励振信号として合成フィ
ルタ１４へ供給され、先の場合と同様で聴覚重み付けフ
ィルタ２１よりの差信号のエネルギーが最小となる雑音
ベクトルが選択される。最後に、これら選択された適応
符号帳１５及び雑音符号帳２２からの各ベクトルに対し
て、それぞれ利得付与手段１７，２３で付与する各利得
が最適となるように、前述と同様に聴覚重み付けフィル
タ２１の出力信号のエネルギーが最小となるものを探索
して決められる。量子化線形予測係数を示す符号と、適
応符号帳１５、雑音符号帳２２よりそれぞれ選択された
ベクトルを示す各符号と、利得付与手段１７，２３に与
えられた各最適利得を示す符号とが符号化出力とされ
る。図１Ａ中の線形予測合成フィルタ１４と聴覚重み付
けフィルタ２１とを合成して図１Ｂに示すように聴覚重
み付け合成フィルタ２４とすることもある。この場合入
力端子１１からの入力信号を聴覚重み付けフィルタ２１
を通して差手段１９へ供給する。
【０００４】このＣＥＬＰ符号化に対する復号は図２Ａ
に示すように行われる。入力端子３１からの入力符号中
の線形予測係数符号が逆量子化手段３２で逆量子化さ
れ、逆量子化線形予測係数は線形予測合成フィルタ３３
にフィルタ係数として設定される。入力符号中のピッチ
符号により適応符号帳３４から励振ベクトルが切出さ
れ、また雑音符号により雑音符号帳３５から雑音ベクト
ルが選択され、これら符号帳３４，３５からの各ベクト
ルは利得付与手段３６，３７で入力符号中の利得符号に
応じてそれぞれ利得が付与された後加算手段３８で加算
されて合成フィルタ３３に励振信号として与えられる。
合成フィルタ３９より合成信号にポストフィルタ３９
で、量子化雑音が聴覚特性を考慮して小さくなるように
処理されて出力される。合成フィルタ３３とポストフィ
ルタ３９とを合成して図２Ｂに示すように聴覚特性を考
慮した合成フィルタ４１とされることもある。
【０００５】人間の聴覚はある周波数成分が大きいと、
その近くの周波数成分の音が聞きにくくなるマスキング
特性がある。従って聴覚重み付けフィルタ２１で周波数
軸上においてパワーが大きな部分の歪みを軽く、小さな
部分の歪みを重く重み付け、つまり入力信号の周波数特
性とほぼ反対の特性を与えて、再生信号の音が入力信号
の音により近いものが得られるようにされている。
【０００６】従来においてはこの聴覚重み付けフィルタ
の伝達特性は下記の２つに限定されていた。第１の形式
は合成フィルタ１４で用いるｐ次の量子化線形予測係数
α＾と１以下の定数（例えば０．７）γとを用いて
（１）式で表せるものである。 ｆ(z) ＝（１＋Σα＾i ｚ-i）／（１＋Σα＾i γi ｚ-i） （１） Σはｉ＝１からｐまで この場合、下記（２）に示すように合成フィルタ１４の
伝達特性ｈ(z) の分母とｆ(z) の分子とが等しいため、
励振ベクトルを合成フィルタに通し、かつ聴覚重み付け
フィルタに通すことは前記分子と分母とが相殺され下記
（３）式の特性ｐ(z) のフィルタに励振ベクトルを通せ
ばよく、演算が簡単になる。
【０００７】 ｈ(z) ＝１／（１＋Σα＾i ｚ-i） （２） ｐ(z) ＝１／（１＋Σα＾i γi ｚ-i） （３） Σはｉ＝１からｐまで 聴覚重み付けフィルタの第２の形式は入力信号から求め
たｐ次の線形予測係数（量子化していない）αと、二つ
の１以下の定数γ1 ，γ2 （例えば０．９と０．４）と
を用いて下記（４）式のように表せる。
【０００８】 ｆ(z) ＝（１＋Σαi γ1 i ｚ-i）／（１＋Σαi γ2 i ｚ-i） （４） Σはｉ＝１からｐまで この場合、聴覚重み付けフィルタの特性は量子化線形予
測係数α＾を用いる合成フィルタの特性とは前記相殺が
できないため、演算量はかかるが、より高度な聴覚制御
が可能となる。
【０００９】ポストフィルタ３９はホルマント強調、高
域強調を行って量子化雑音を低減するものであり、従来
用いられているこのフィルタの伝達特性ｆ(z) は次式で
与えられるものであった。 ｆ(z) ＝（１−μｚ-1）（１＋Σα＾i γ3 i ｚ-i） ／（１＋Σα＾i γ4 i ｚ-i） （５） Σはｉ＝１からｐまで α＾は逆量子化されたｐ次の線形予測係数、μはスペク
トルの傾斜を補正する定数で例えば０．４，γ3 ，γ4
はスペクトルの山を強調するための１以下の正定数で例
えば０．５と０．８である。線形予測係数α＾はＣＥＬ
Ｐ符号のように入力符号中にこれを示す符号が存在する
場合はそれを用い、入力符号中にその符号がない符号化
方式の復号の場合は合成フィルタよりの合成信号を線形
予測分析して求める。
【００１０】図１、図２中の各フィルタは通常はディジ
タルフィルタとして構成される。
【００１１】
【発明が解決しようとする課題】上述したように聴覚重
み付けフィルタにおいてはその特性を制御するパラメー
タはγの１個又はγ1 ，γ2 の２個のみであり、入力信
号の特性により適した高精度の聴覚重み付け特性とする
ことはできなかった。ＣＥＬＰ符号化の場合は、励振ベ
クトルごとに聴覚重み付けフィルタを通す必要があり、
より複雑な特性を実現する構成とすると、演算量が著し
く増大するため、実際には適用困難である。
【００１２】ポストフィルタにおいてもその特性を制御
できるパラメータはμ，γ3 ，γ4の３個であり、高精
度で聴覚特性を反映させることはできなかった。また一
般に線形予測係数をフィルタ係数とするディジタルフィ
ルタにおいて、比較的簡単な構成で伝達特性をきめこま
かに制御することはできなかった。
【００１３】
【課題を解決するための手段】請求項１の発明によれば
ｐ次の線形予測係数によりフィルタ係数が設定される全
極形又は移動平均形ディジタルフィルタにおいて、上記
線形予測係数をｎ次の線形予測ケプストラム係数（以下
ＬＰＣケプストラム係数と記す）に変換し、そのＬＰＣ
ケプストラム係数を変形してｎ次の変形ＬＰＣケプスト
ラム係数とし、この変形ＬＰＣケプストラム係数と最小
自乗法により新たなｍ次の線形予測係数に変換して、フ
ィルタ係数とする。ここでｍはｐと等しくても多少異な
っていてもよい。つまりｐより大として近似精度を高く
したり、ｐより小として演算量を減少するようにしても
よい。
【００１４】請求項２の発明によれば音響入力信号と合
成信号との差信号が最小になるように符号化符号を決定
する符号化法に用いられ、差信号に対して聴覚特性に応
じた重み付けを施す全極形又は移動平均形ディジタルフ
ィルタのフィルタ係数決定方法において、入力信号を線
形予測分析してｐ次の線形予測係数を求め、その線形予
測係数をｎ次の線形予測ケプストラム係数に変換し、そ
の線形予測ケプストラム係数を変形過程で変形してｎ次
の変形線形予測ケプストラム係数を得て、その変形線形
予測ケプストラム係数を最小自乗法により新たなｍ次の
線形予測係数に変換してフィルタ係数を得る。
【００１５】請求項３の発明では音声や音楽などの入力
信号のスペクトル包絡のモデル化を線形予測分析で行
い、上記入力信号と符号化符号の合成信号との差信号が
最小化するように上記符号化符号を決定する符号化法に
用いられ、上記合成信号の合成と聴覚特性に応じた重み
付けとを行うディジタルフィルタの係数決定方法におい
て、上記入力信号を線形予測分析してｐ次の線形予測係
数を求めその線形予測係数を量子化して量子化線形予測
係数を作り、これら線形予測係数及び量子化線形予測係
数をそれぞれｎ次の線形予測ケプストラム係数に変換
し、その線形予測係数の変換線形予測ケプストラム係数
を変形過程で変形してｎ次の変形線形予測ケプストラム
係数を得、上記量子化線形予測係数の変換線形予測ケプ
ストラム係数と上記変形線形予測ケプストラム係数とを
加算し、この加算された線形予測ケプストラム係数を最
小自乗法により新たなｍ次の線形予測係数に変換してフ
ィルタ係数を得る。
【００１６】請求項４の発明では請求項２又は３の方法
において、上記変形過程では、上記入力信号と、これと
対応した聴覚特性を考慮したマスキング関数との関係を
ｎ次の線形予測ケプストラム係数上で求め、この対応関
係に基づいて上記線形予測ケプストラム係数の変形を行
う。請求項５の発明では請求項４の発明において上記変
形は、上記線形予測ケプストラム係数ｃj （ｊ＝１，
２，…，ｎ）に対し、上記対応関係に基づいた定数β j
を乗算して行う。
【００１７】請求項６の発明では請求項４の発明におい
て上記変形は上記対応関係に基づいて、ｑ個（ｑは２以
上の整数）の１以下の正定数γk （ｋ＝１，…，ｑ）を
決定し、上記線形予測ケプストラム係数ｃj （ｊ＝１，
２，…，ｎ）に対し、γk j倍したｑ個の線形予測ケプ
ストラム係数を求め、これらγk j 倍したｑ個の線形予
測ケプストラム係数を、上記対応関係に基づいて、加減
算して行う。
【００１８】請求項７の発明によれば符号化音声や楽音
符号等の入力符号の復号化合成信号に対し、量子化雑音
を聴覚的に抑圧する処理を行う全極形又は移動平均形デ
ィジタルフィルタのフィルタ係数決定方法において、上
記入力符号から得られたｐ次の線形予測係数をｎ次の線
形予測ケプストラム係数に変換し、その線形予測ケプス
トラム係数を変換過程で変形してｎ次の変形線形予測ケ
プストラム係数を得、その変形線形予測ケプストラム係
数を最小自乗法により新たなｍ次の線形予測係数に変換
してフィルタ係数を得る。
【００１９】請求項８の発明によれば入力符号中のｐ次
の線形予測係数を用いて信号を合成すると共に量子化雑
音を聴覚的に抑圧する処理を同時に行うディジタルフィ
ルタのフィルタ係数決定方法において、上記ｐ次の線形
予測係数をｎ次の線形予測ケプストラム係数に変換し、
その線形予測ケプストラム係数を変形過程で変形してｎ
次の変形線形予測ケプストラム係数を得、その変形線形
予測ケプストラム係数と上記線形予測ケプストラム係数
とを加算し、その加算された線形予測ケプストラム係数
と最小自乗法により新たなｍ次の線形予測係数に変換し
てフィルタ係数を得る。
【００２０】請求項９の発明は請求項７又は８の発明に
おいて上記変形過程は、上記入力符号の復号合成信号
と、これと対応した聴覚特性を考慮した強調特性関数と
の関係をｎ次の線形予測ケプストラム係数上で求め、こ
の対応関係に基づいて上記線形予測ケプストラム係数の
変形を行う。請求項１０の発明では請求項９の発明にお
いて上記変形は上記線形予測ケプストラム係数ｃj （ｊ
＝１，２，…，ｎ）に対し、上記対応関係に基づいた定
数β j を乗算して行う。
【００２１】請求項１１の発明では請求項９の発明にお
いて、上記変形は、上記対応関係に基づいて、ｑ個（ｑ
は２以上の整数）の１以下の正定数γk （ｋ＝１，…，
ｑ）を決定し、上記線形予測ケプストラム係数ｃj （ｊ
＝１，２，…，ｎ）に対し、γk i 倍したｑ個の線形予
測ケプストラム係数を求め、これらｑ個のγk j 倍した
線形予測ケプストラム係数を、上記対応関係に基づいて
加減算して行う。
【００２２】
【実施例】図３Ａに請求項２の発明の実施例における処
理手順を示す。この実施例は図１Ａに示した符号化方式
における全極形の聴覚重み付けフィルタ２１のフィルタ
係数の決定にこの発明を適用した場合である。まず入力
信号を線形予測分析してｐ次の線形予測係数αi （ｉ＝
１，２，…，ｐ）を求める（Ｓ1 ）。この線形予測係数
αi は図１Ａ中の線形予測分析手段１２で得られたもの
を用いることができる。次にこの線形予測係数αk から
ｎ次ＬＰＣケプストラム係数ｃn を求める（Ｓ2 ）。こ
の計算手順は下記（６）式で示す漸化式が知られてい
る。通常ｐは１０から２０程度とするが打ち切り誤差を
小さくするために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。
【００２３】 ｃj ＝−αj ： ｊ＝１ ｃj ＝−Σ（１−（ｋ／ｊ））αk ｃj-k −αj ：１＜ｊ≦ｐ （６） Σはｋ＝１からｊまで ｃj ＝−Σ（１−（ｋ／ｊ））αk ｃj-k ：ｐ≦ｎ 次にＬＰＣケプストラム係数ｃj を変形して聴覚重み付
けフィルタに適するようにする（Ｓ3 ）。例えば入力信
号の対数パワースペクトル特性が図３Ｂに示すものとし
て得られ、この特性に好ましいマスキング関数の対数パ
ワースペクトル特性が図３Ｃに示すものとして得られる
場合、これら入力信号、マスキング関数の各対数パワー
スペクトル特性をそれぞれ逆フーリエ変換してｎ次のＬ
ＰＣケプストラム係数を求め、例えば図３Ｄ、Ｃにそれ
ぞれ示すＬＰＣケプストラム係数が得られ、これら両ｎ
次のＬＰＣケプストラム係数の各対応次数の比を例えば
とって、入力信号とそのマスキング関数との対応関係を
求め、この対応関係に基づいて前記ＬＰＣケプストラム
係数ｃj に対する変形を行ってｎ次の変形ＬＰＣケプス
トラム係数ｃj ′を得る。前記対応関係は予め調べてお
けばよい。前記変形としては、例えば前記比βj （ｊ＝
１，…，ｎ）をＬＰＣケプストラム係数の対応するもの
に乗算して変形ＬＰＣケプストラム係数ｃj ′＝ｃj β
j を求める。
【００２４】次にこの変形ＬＰＣケプストラム係数
ｃj ′を新たなｍ次の線形予測係数に変換する
（Ｓ4 ）。この変換はＬＰＣケプストラム係数と線形予
測係数の上記の関係を逆に使えばよいが、変形ＬＰＣケ
プストラム係数の個数ｎは線形予測係数αの個数ｍより
はるかに多いので、すべての変形ＬＰＣケプストラム係
数の拘束をみたす線形予測係数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変形ＬＰＣケプス
トラム係数ｃj ′の回帰誤差ｅi の自乗を最小化するよ
うに線形予測係数を求める。この場合、求まった線形予
測係数の安定性は保障されないので、例えばＰＡＲＣＯ
Ｒ係数に変換するなどの安定性チェックが必要である。
この新たな線形予測係数αi ′と変形ＬＰＣケプストラ
ムｃj ′との関係を以下のように行列で表す。
【００２５】
【数１】 以上の関係で、変形ＬＰＣケプストラム係数の回帰誤差
エネルギｄ＝ＥT Ｅを最小化するために以下の正規方程
式を解けばよい。 ＤT ＤＡ＝−ＤT Ｃ （１２） このようにして得られた新たなｍ次の線形予測係数
αi ′を全極形の聴覚重み付けフィルタ２１にフィルタ
係数として用いる。
【００２６】このようにｎ次のＬＰＣケプストラム係数
ｃj に対して前記対応関係に応じた変形がなされ、前記
のようにβj を乗算する場合は、ＬＰＣケプストラム係
数ｃ j のｎ個のすべての要素に対し、互いに異なる変形
を与えることもでき、その変形されたＬＰＣケプストラ
ム係数ｃj ′がｐ次の線形予測係数αi ′に戻され、そ
のαi ′の各要素は前記ｎ次の変形ＬＰＣケプストラム
係数ｃj ′の各要素が反映されたものであるから、この
新たな線形予測係数αi ′に対し、従来よりも自由に精
密な変形をすることが可能である。なお従来の方法は第
１形式ではｉ次のＬＰＣケプストラム係数ｃi を単にγ
i 倍するだけであり、これはＬＰＣケプストラム係数を
周波数軸上で単調に減衰させるに過ぎない、第２形式で
はｉ次のＬＰＣケプストラム係数ｃi を（−γ1 i ＋γ
2 i ）倍するに過ぎないことである。これと比較してこ
の発明はＬＰＣケプストラム係数の各要素に各別の変形
をすることができ、従来よりも自由度がはるかに高く、
例えばＬＰＣケプストラム係数を周波数軸上に単調に減
衰させながら、その途中で小さい山や小さいくぼみをも
たせるなどこまかな制御をすることができる。先に述べ
たように新たな線形予測係数α′の次数ｍはｐと等しく
ても等しくなくてもよく、ｐより大とすることによって
合成フィルタ特性の近似精度を高め、あるいはｐより小
として演算量を減少させてもよい。
【００２７】図１Ｂに示した線形予測合成フィルタと聴
覚重み付けフィルタとを総合した一つの全極形フィルタ
２４のフィルタ係数の決定を請求項３の発明を適用した
処理過程を図４に示す。合成フィルタは復号器でも使わ
れるので線形予測係数は図１Ａ中の量子化手段１３で量
子化されたものが用いられ、つまり、線形予測係数α i
は量子化され、量子化線形予測係数α＾i とされる（Ｓ
5 ）。合成フィルタのフィルタ係数の時間的更新もその
線形予測係数の符号送出の周期と一致させる必要があ
る。これに対し聴覚重み付けフィルタのフィルタ係数は
量子化の必要はなく、またフィルタ係数の時間的更新も
自由である。いずれの線形予測係数もｎ次ＬＰＣケプス
トラム係数に変換する。つまり線形予測係数αi はｎ次
のＬＰＣケプストラム係数ｃj に変換され（Ｓ2 ）、量
子化線形予測係数α＾i もｎ次のＬＰＣケプストラム係
数に変換される（Ｓ6 ）。聴覚重み付け用線形予測係数
αiは図３Ａと同様なマスキング特性などで変形され
（Ｓ3 ）、その変形ＬＰＣケプストラム係数ｃj ′を量
子化線形予測係数の変形ＬＰＣケプストラム係数として
一つのＬＰＣケプストラム係数に統合される（Ｓ7 ）。
時間領域でフィルタを縦続接続する場合は、対応するＬ
ＰＣケプストラム係数を対応次数毎に加えることに相当
することから、２つの系統のＬＰＣケプストラム係数を
対応次数毎に加算すれば統合が実現できる。
【００２８】最後に図３Ａの実施例と同じように全極形
の合成フィルタのｐ次の線形予測係数に変換する
（Ｓ4 ）。この際、ＬＰＣケプストラム係数の極性をす
べて反転して変換すると移動平均形のフィルタ係数（Ｆ
ＩＲフィルタの係数＝インパルス応答系列）が得られ
る。通常同じ特性を近似するには全極形フィルタのほう
が次数が少なくて済むが、安定性を保障するために移動
平均形の法が便利な場合もある。
【００２９】次に請求項５の発明によるＬＰＣケプスト
ラム係数の変形方法の実施例を図５Ａに示す。この例で
は前記入力信号とマスキング関数との対応関係に基づい
てｑ個（ｑは２以上の整数）の１以下の正定数γk （ｋ
＝１，２，…，ｑ）を定め、その定数γk 毎にＬＰＣケ
プストラム係数ｃj の変形を行なう。例えばＬＰＣケプ
ストラム係数ｃj の各次数（要素）をそれぞれγk i 倍
して、図５Ｂに示すｑ個の変形ＬＰＣケプストラム係数
ｃ＾q を作り、これらのｑ個の変形ＬＰＣケプストラム
係数ｃ＾g を対応次数ごとに前記対応関係に基づき加算
または減算し、図５Ｃに示すように統合した変形ＬＰＣ
ケプストラム係数ｃj ′を作成する。最後にこれまでの
実施例と同様にＬＰＣケプストラム係数ｃj ′をｍ次の
線形予測係数に変換する（Ｓ4 ）。
【００３０】ｉ次のＬＰＣケプストラム係数に定数γの
ｉ乗をかけることは、つまりγk jｃj とすることは時
間領域の多項式のｚのかわりにｚ／γを代入することに
等しく、その操作の組合わせでは合成フィルタの安定性
が保たれることが特徴である。ただし、この発明ではＬ
ＰＣケプストラム係数を有限で打ち切ることや、最小自
乗法で線形予測係数を求めるため、最終的な安定性のチ
ェックは必要である。
【００３１】次に請求項７の発明の実施例を図６Ａを参
照して説明する。まず入力符号から線形予測係数を取得
する（Ｓ10）。つまり図２に示した復号化方式のように
入力符号中に量子化線形予測係数を示す符号が含まれて
いる場合はその符号を逆量子化してｐ次の線形予測係数
αi を得る。入力符号中に量子化線形予測係数を示す符
号が含まれていない場合は、復号合成信号を線形予測分
析してｐ次の線形予測係数を得る。
【００３２】次にこの線形予測係数αi をｎ次のＬＰＣ
ケプストラム係数ｃj に変換する（Ｓ11）。この変換は
図３ＡのステップＳ2 と同様に行えばよい。このＬＰＣ
ケプストラム係数ｃj を変形してｎ次の変形ＬＰＣケプ
ストラム係数ｃj ′を得る（Ｓ12）。この場合も例えば
図３Ｂ〜Ｅを参照しての説明と同様の手法で行われる。
即ち復号合成信号の対数パワースペクトルに対し、その
量子化雑音を抑圧するに適したホルマント強調、高域強
調などを行う強調関数の対数パワースペクトルを求め、
これら両対応スペクトルをそれぞれ逆フーリエ変換し
て、ｎ次のＬＰＣケプストラム係数を得、両ｎ次ＬＰＣ
ケプストラム係数の対応次数（要素）の例えば比を求
め、対応関係を得る。この対応関係に基づき例えば前記
比βj （ｊ＝１，２，…，ｎ）をＬＰＣケプストラム係
数ｃj の対応次数に乗算して変形ＬＰＣケプストラム係
数ｃj ′＝βj ｃj を得る。
【００３３】このようにして得られた変形ＬＰＣケプス
トラム係数ｃj ′はｍ次の線形予測係数αi ′に逆変換
されて全極形のポストフィルタ３９のフィルタ係数を得
る（Ｓ13）。この逆変換は図３Ａの逆変換ステップＳ4
と同様の手法で行う。このようにこの発明ではＬＰＣケ
プストラム係数ｃj に変換してそれらの各次数（要素）
に対して独立した変形を行うことができ、従来よりも自
由度が大となり、より高精度に目的とする強調関数に近
ずけることが可能となる。
【００３４】図２Ｂ中の合成フィルタとポストフィルタ
とを統合したフィルタ４１のフィルタ係数の決定方法の
実施例、つまり請求項８の発明の実施例を図６Ｂに示
す。この場合図６Ａと同様にｐ次の線形予測係数αi を
取得し（Ｓ10）、それをｎ次のＬＰＣケプストラム係数
に変換（Ｓ11）、そのＬＰＣケプストラム係数ｃj を変
形してｎ次の変形ＬＰＣケプストラム係数ｃj ′とする
（Ｓ12）。この変形ＬＰＣケプストラム係数ｃj ′と、
その変形前のＬＰＣケプストラム係数ｃj とを対応次数
ごとに加算して統合したｎ次の変形ＬＰＣケプストラム
ｃj 係数を得（Ｓ 14）、これをｍ次の線形予測係数
αj ′に逆変換する（Ｓ13）。図４の実施例中で説明し
たと同様に、逆変換の際に（Ｓ13）、変形ＬＰＣケプス
トラム係数の極性のすべてを反転して変換することによ
り移動平均形のフィルタ係数を得てもよい。
【００３５】更に図６中の係数変形ステップ（Ｓ12）に
おいて、図５Ａ中の係数変形ステップ（Ｓ3 ）と同様に
行うこともできる（請求項１１）。即ち図７に示すよう
に、前記復号合成信号と強調関数との対応関係に応じて
ｑ個の１以下の正定数γk （ｋ＝１，…，ｑ）を定め、
ＬＰＣケプストラム係数ｃj にそれぞれγk j 倍したも
のγ1 j ｃj ，γ2 j ｃj ，…，γq j ｃj を得、これ
らを対応次数（要素）ごとに、前記対応関係に基づいて
加減算して、統合した変形ＬＰＣケプストラム係数
ｃj ′を得る。
【００３６】
【発明の効果】以上述べたようにこの発明によれば一
旦、ＬＰＣケプストラム係数に変換した状態で、その各
係数（要素）に対し、マスキング関数や強調関数に応じ
た変形を独立に行うことができ、従って従来よりも自由
度がずっと多く、マスキング関数や強調関数をより高精
度に合わせることができ、しかもこの変形された状態を
反映してｐ次の線形予測係数に逆変換してフィルタ係数
を得ているため、フィルタの次数は従来と同一で済み、
構成が複雑にならず、演算量もフィルタ自体については
従来と同一であり、このことはＣＥＬＰ方式の符号化の
ように多数の励振ベクトルをフィルタに通す場合に非常
に有効である。
【００３７】上述の説明から理解されるように一般に、
線形予測係数をフィルタ係数とする全極形又は移動平均
形のディジタルフィルタにおいて、前述したようにＬＰ
Ｃケプストラム係数に変換して変形、その後、線形予測
係数に戻すことにより、フィルタ次数を増加することな
く、フィルタの伝達特性を種々に制御することができ
る。
【図面の簡単な説明】
【図１】ＣＥＬＰ方式の符号化法を示すブロック図。
【図２】ＣＥＬＰ方式の符号化の復号方法を示すブロッ
ク図。
【図３】Ａは請求項２の発明の実施例の処理手順を示す
図、Ｂは入力信号の対数パワースペクトルの例を示す
図、Ｃはその入力信号に適したマスキング関数の対数パ
ワースペクトルの例を示す図、Ｄ及びＥはそれぞれＢ及
びＣのパワースペクトルの変換したＬＰＣケプストラム
係数の例を示す図である。
【図４】請求項３の発明の実施例の処理手順を示す図。
【図５】Ａは請求項６の発明の実施例の処理手順を示す
図、ＢはそのＬＰＣケプストラム係数ｃj に定数
γ1 j ，…，γq j をそれぞれ乗算した変形ＬＰＣケプ
ストラム係数ｃ＾1 ，…，ｃ＾q を示す図、Ｃはこれら
を統合した変形ＬＰＣケプストラム係数の各要素を示す
図である。
【図６】Ａは請求項７の発明の実施例の処理手順を示す
図、Ｂは請求項８の発明の実施例の処理手順を示す図で
ある。
【図７】請求項１１の発明の実施例の処理手順を示す
図。
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 大室 仲 東京都千代田区内幸町１丁目１番６号 日 本電信電話株式会社内 (72)発明者 佐々木 茂明 東京都千代田区内幸町１丁目１番６号 日 本電信電話株式会社内

Claims (11)

    【特許請求の範囲】
  1. 【請求項１】 ｐ次の線形予測係数によりフィルタ係数
    が設定される全極形又は移動平均形ディジタルフィルタ
    のフィルタ係数決定方法において、 上記線形予測係数をｎ次の線形予測ケプストラム係数に
    変換する過程と、 上記線形予測ケプストラム係数を変形してｎ次の変形線
    形予測ケプストラム係数を得る過程と、 上記変形線形予測ケプストラム係数を最小自乗法により
    新たなｍ次の線形予測係数に変換して、これをフィルタ
    係数とする過程と、 を有することを特徴とするディジタルフィルタのフィル
    タ係数決定方法。
  2. 【請求項２】 音声や楽音などの入力信号のスペクトル
    包絡のモデル化を線形予測分析で行い、上記入力信号と
    符号化符号の合成信号との差信号が最小化するように上
    記符号化符号を決定する符号化法に用いられ、 上記差信号に対し聴覚特性に応じた重み付けを施す全極
    形又は移動平均形ディジタルフィルタのフィルタ係数決
    定方法において、 上記入力信号を線形予測分析してｐ次の線形予測係数を
    求める予測分析過程と、 上記線形予測係数をｎ次の線形予測ケプストラム係数に
    変換する変換過程と、 上記線形予測ケプストラム係数を変形してｎ次の変形線
    形予測ケプストラム係数を得る変形過程と、 上記変形線形予測ケプストラム係数を最小自乗法により
    新たなｍ次の線形予測係数に変換してフィルタ係数を得
    る逆変換過程と、 を有することを特徴とするディジタルフィルタのフィル
    タ係数決定方法。
  3. 【請求項３】 音声や音楽などの入力信号のスペクトル
    包絡のモデル化を線形予測分析で行い、上記入力信号と
    符号化符号の合成信号との差信号が最小化するように上
    記符号化符号を決定する符号化法に用いられ、 上記合成信号の合成と聴覚特性に応じた重み付けとを行
    うディジタルフィルタの係数決定方法において、 上記入力信号を線形予測分析してｐ次の線形予測係数を
    求める予測分析過程と、 上記線形予測係数を量子化して量子化線形予測係数を作
    る量子化過程と、 上記線形予測係数及び上記量子化線形予測係数をそれぞ
    れｎ次の線形予測ケプストラム係数に変換する変換過程
    と、 上記線形予測係数の変換線形予測ケプストラム係数を変
    形してｎ次の変形線形予測ケプストラム係数を得る変形
    過程と、 上記量子化線形予測係数の変換線形予測ケプストラム係
    数と上記変形線形予測ケプストラム係数とを加算する過
    程と、 上記加算された線形予測ケプストラム係数を最小自乗法
    により新たなｍ次の線形予測係数に変換してフィルタ係
    数を得る逆変換過程と、 を有することを特徴とするディジタルフィルタのフィル
    タ係数決定方法。
  4. 【請求項４】 上記変形過程では、上記入力信号と、こ
    れと対応した聴覚特性を考慮したマスキング関数との関
    係をｎ次の線形予測ケプストラム係数上で求め、この対
    応関係に基づいて上記線形予測ケプストラム係数の変形
    を行うことであることを特徴とする請求項２又は３記載
    のディジタルフィルタのフィルタ係数決定方法。
  5. 【請求項５】 上記変形は、上記線形予測ケプストラム
    係数ｃj （ｊ＝１，２，…，ｎ）に対し、上記対応関係
    に基づいた定数βj を乗算して行うことを特徴とする請
    求項４記載のディジタルフィルタのフィルタ係数決定方
    法。
  6. 【請求項６】 上記変形は上記対応関係に基づいて、ｑ
    個（ｑは２以上の整数）の１以下の正定数γk （ｋ＝
    １，…，ｑ）を決定し、上記線形予測ケプストラム係数
    ｃj （ｊ＝１，２，…，ｎ）に対し、γk j 倍したｑ個
    の線形予測ケプストラム係数を求め、これらγk j 倍し
    たｑ個の線形予測ケプストラム係数を、上記対応関係に
    基づいて、加減算して行うことを特徴とする請求項４記
    載のディジタルフィルタのフィルタ係数決定方法。
  7. 【請求項７】 符号化音声や楽音符号等の入力符号の復
    号化合成信号に対し、量子化雑音を聴覚的に抑圧する処
    理を行う全極形又は移動平均形ディジタルフィルタのフ
    ィルタ係数決定方法において、 上記入力符号から得られたｐ次の線形予測係数をｎ次の
    線形予測ケプストラム係数に変換する変換過程と、 上記線形予測ケプストラム係数を変形してｎ次の変形線
    形予測ケプストラム係数を得る変形過程と、 上記変形線形予測ケプストラム係数を最小自乗法により
    新たなｍ次の線形予測係数に変換してフィルタ係数を得
    る逆変換過程と、 を有することを特徴とするディジタルフィルタのフィル
    タ係数決定方法。
  8. 【請求項８】 入力符号中のｐ次の線形予測係数を用い
    て信号を合成すると共に量子化雑音を聴覚的に抑圧する
    処理を同時に行うディジタルフィルタのフィルタ係数決
    定方法において、 上記ｐ次の線形予測係数をｎ次の線形予測ケプストラム
    係数に変換する変換過程と、 上記線形予測ケプストラム係数を変形してｎ次の変形線
    形予測ケプストラムに係数を得る変形過程と、 上記線形予測ケプストラム係数と上記変形線形予測ケプ
    ストラム係数とを加算する加算過程と、 上記加算された線形予測ケプストラム係数を最小自乗法
    により新たなｍ次の線形予測係数に変換してフィルタ係
    数を得る逆変換過程と、 を有することを特徴とするディジタルフィルタのフィル
    タ係数決定方法。
  9. 【請求項９】 上記変形過程は、上記入力符号の復号合
    成信号と、これと対応した聴覚特性を考慮した強調特性
    関数との関係をｎ次の線形予測ケプストラム係数上で求
    め、この対応関係に基づいて上記線形予測ケプストラム
    係数の変形を行うことであることを特徴とする請求項７
    又は８記載のディジタルフィルタのフィルタ係数決定方
    法。
  10. 【請求項１０】 上記変形は上記線形予測ケプストラム
    係数ｃj （ｊ＝１，２，…，ｎ）に対し、上記対応関係
    に基づいた定数βj を乗算して行うことを特徴とする請
    求項９記載のディジタルフィルタのフィルタ係数決定方
    法。
  11. 【請求項１１】 上記変形は、上記対応関係に基づい
    て、ｑ個（ｑは２以上の整数）の１以下の正定数γ
    k （ｋ＝１，…，ｑ）を決定し、上記線形予測ケプスト
    ラム係数ｃj （ｊ＝１，２，…，ｎ）に対し、γk j 倍
    したｑ個の線形予測ケプストラム係数を求め、これらｑ
    個のγk j 倍した線形予測ケプストラム係数を、上記対
    応関係に基づいて加減算して行うことを特徴とする請求
    項９記載のディジタルフィルタの係数決定方法。
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Cited By (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2002013183A1 (fr) * 2000-08-09 2002-02-14 Sony Corporation Procede et dispositif de traitement de donnees vocales
JP2002062899A (ja) * 2000-08-23 2002-02-28 Sony Corp データ処理装置およびデータ処理方法、学習装置および学習方法、並びに記録媒体
JP2002149175A (ja) * 2000-11-14 2002-05-24 Sony Corp 音声処理装置および音声処理方法、学習装置および学習方法、並びに記録媒体
WO2004040555A1 (ja) * 2002-10-31 2004-05-13 Fujitsu Limited 音声強調装置
WO2004097798A1 (ja) * 2003-05-01 2004-11-11 Fujitsu Limited 音声復号化装置、音声復号化方法、プログラム、記録媒体
KR100746680B1 (ko) * 2005-02-18 2007-08-06 후지쯔 가부시끼가이샤 음성 강조 장치
US7283961B2 (en) 2000-08-09 2007-10-16 Sony Corporation High-quality speech synthesis device and method by classification and prediction processing of synthesized sound

Families Citing this family (28)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
SE513892C2 (sv) * 1995-06-21 2000-11-20 Ericsson Telefon Ab L M Spektral effekttäthetsestimering av talsignal Metod och anordning med LPC-analys
FI973873A (fi) * 1997-10-02 1999-04-03 Nokia Mobile Phones Ltd Puhekoodaus
US6188980B1 (en) * 1998-08-24 2001-02-13 Conexant Systems, Inc. Synchronized encoder-decoder frame concealment using speech coding parameters including line spectral frequencies and filter coefficients
US6330533B2 (en) * 1998-08-24 2001-12-11 Conexant Systems, Inc. Speech encoder adaptively applying pitch preprocessing with warping of target signal
US7072832B1 (en) * 1998-08-24 2006-07-04 Mindspeed Technologies, Inc. System for speech encoding having an adaptive encoding arrangement
US6463410B1 (en) * 1998-10-13 2002-10-08 Victor Company Of Japan, Ltd. Audio signal processing apparatus
US6209094B1 (en) 1998-10-14 2001-03-27 Liquid Audio Inc. Robust watermark method and apparatus for digital signals
US6320965B1 (en) 1998-10-14 2001-11-20 Liquid Audio, Inc. Secure watermark method and apparatus for digital signals
US6330673B1 (en) 1998-10-14 2001-12-11 Liquid Audio, Inc. Determination of a best offset to detect an embedded pattern
US6219634B1 (en) 1998-10-14 2001-04-17 Liquid Audio, Inc. Efficient watermark method and apparatus for digital signals
US6345100B1 (en) 1998-10-14 2002-02-05 Liquid Audio, Inc. Robust watermark method and apparatus for digital signals
JP4005359B2 (ja) * 1999-09-14 2007-11-07 富士通株式会社 音声符号化及び音声復号化装置
AU754612B2 (en) * 1999-11-12 2002-11-21 Motorola Australia Pty Ltd Method and apparatus for estimating a spectral model of a signal used to enhance a narrowband signal
AU741881B2 (en) * 1999-11-12 2001-12-13 Motorola Australia Pty Ltd Method and apparatus for determining paremeters of a model of a power spectrum of a digitised waveform
US20030105627A1 (en) * 2001-11-26 2003-06-05 Shih-Chien Lin Method and apparatus for converting linear predictive coding coefficient to reflection coefficient
KR100488121B1 (ko) * 2002-03-18 2005-05-06 정희석 화자간 변별력 향상을 위하여 개인별 켑스트럼 가중치를 적용한 화자 인증 장치 및 그 방법
US7305339B2 (en) * 2003-04-01 2007-12-04 International Business Machines Corporation Restoration of high-order Mel Frequency Cepstral Coefficients
US20060215683A1 (en) * 2005-03-28 2006-09-28 Tellabs Operations, Inc. Method and apparatus for voice quality enhancement
US20060217972A1 (en) * 2005-03-28 2006-09-28 Tellabs Operations, Inc. Method and apparatus for modifying an encoded signal
US20060217970A1 (en) * 2005-03-28 2006-09-28 Tellabs Operations, Inc. Method and apparatus for noise reduction
US20060217988A1 (en) * 2005-03-28 2006-09-28 Tellabs Operations, Inc. Method and apparatus for adaptive level control
US20070160154A1 (en) * 2005-03-28 2007-07-12 Sukkar Rafid A Method and apparatus for injecting comfort noise in a communications signal
US20060217983A1 (en) * 2005-03-28 2006-09-28 Tellabs Operations, Inc. Method and apparatus for injecting comfort noise in a communications system
JPWO2007037359A1 (ja) * 2005-09-30 2009-04-16 パナソニック株式会社 音声符号化装置および音声符号化方法
US7590523B2 (en) * 2006-03-20 2009-09-15 Mindspeed Technologies, Inc. Speech post-processing using MDCT coefficients
PT2313887T (pt) * 2008-07-10 2017-11-14 Voiceage Corp Dispositivo e método de quantificação de filtro de lpc de taxa de bits variável e quantificação inversa
KR101498113B1 (ko) * 2013-10-23 2015-03-04 광주과학기술원 사운드 신호의 대역폭 확장 장치 및 방법
CN112201261B (zh) * 2020-09-08 2024-05-03 厦门亿联网络技术股份有限公司 基于线性滤波的频带扩展方法、装置及会议终端系统

Family Cites Families (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US4811376A (en) * 1986-11-12 1989-03-07 Motorola, Inc. Paging system using LPC speech encoding with an adaptive bit rate
FI90477C (fi) * 1992-03-23 1994-02-10 Nokia Mobile Phones Ltd Puhesignaalin laadun parannusmenetelmä lineaarista ennustusta käyttävään koodausjärjestelmään

Cited By (11)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2002013183A1 (fr) * 2000-08-09 2002-02-14 Sony Corporation Procede et dispositif de traitement de donnees vocales
US7283961B2 (en) 2000-08-09 2007-10-16 Sony Corporation High-quality speech synthesis device and method by classification and prediction processing of synthesized sound
US7912711B2 (en) 2000-08-09 2011-03-22 Sony Corporation Method and apparatus for speech data
JP2002062899A (ja) * 2000-08-23 2002-02-28 Sony Corp データ処理装置およびデータ処理方法、学習装置および学習方法、並びに記録媒体
JP2002149175A (ja) * 2000-11-14 2002-05-24 Sony Corp 音声処理装置および音声処理方法、学習装置および学習方法、並びに記録媒体
JP4517262B2 (ja) * 2000-11-14 2010-08-04 ソニー株式会社 音声処理装置および音声処理方法、学習装置および学習方法、並びに記録媒体
WO2004040555A1 (ja) * 2002-10-31 2004-05-13 Fujitsu Limited 音声強調装置
US7152032B2 (en) 2002-10-31 2006-12-19 Fujitsu Limited Voice enhancement device by separate vocal tract emphasis and source emphasis
WO2004097798A1 (ja) * 2003-05-01 2004-11-11 Fujitsu Limited 音声復号化装置、音声復号化方法、プログラム、記録媒体
US7606702B2 (en) 2003-05-01 2009-10-20 Fujitsu Limited Speech decoder, speech decoding method, program and storage media to improve voice clarity by emphasizing voice tract characteristics using estimated formants
KR100746680B1 (ko) * 2005-02-18 2007-08-06 후지쯔 가부시끼가이샤 음성 강조 장치

Also Published As

Publication number Publication date
JP3235703B2 (ja) 2001-12-04
DE69609099D1 (de) 2000-08-10
EP0731449B1 (en) 2000-07-05
EP0731449A3 (en) 1997-08-06
DE69609099T2 (de) 2001-03-22
US5732188A (en) 1998-03-24
EP0731449A2 (en) 1996-09-11

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