JPH08292797A - 音声符号化装置 - Google Patents

音声符号化装置

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JPH08292797A
JPH08292797A JP7095460A JP9546095A JPH08292797A JP H08292797 A JPH08292797 A JP H08292797A JP 7095460 A JP7095460 A JP 7095460A JP 9546095 A JP9546095 A JP 9546095A JP H08292797 A JPH08292797 A JP H08292797A
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JP7095460A
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Keiichi Funaki
慶一 舟木
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NEC Corp
Original Assignee
NEC Corp
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    • G10—MUSICAL INSTRUMENTS; ACOUSTICS
    • G10L—SPEECH ANALYSIS TECHNIQUES OR SPEECH SYNTHESIS; SPEECH RECOGNITION; SPEECH OR VOICE PROCESSING TECHNIQUES; SPEECH OR AUDIO CODING OR DECODING
    • G10L19/00—Speech or audio signals analysis-synthesis techniques for redundancy reduction, e.g. in vocoders; Coding or decoding of speech or audio signals, using source filter models or psychoacoustic analysis
    • G10L19/04—Speech or audio signals analysis-synthesis techniques for redundancy reduction, e.g. in vocoders; Coding or decoding of speech or audio signals, using source filter models or psychoacoustic analysis using predictive techniques
    • G10L19/06—Determination or coding of the spectral characteristics, e.g. of the short-term prediction coefficients

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Abstract

(57)【要約】 【目的】聴感重み付けフィルタを低演算量で実現する。 【構成】重み付け回路１４が、重み付け係数ｗを保存す
る係数コードブック１４３と、短期予測符号ＣＬに対応
する重み付け係数ｗを選択して選択重み付け係数Ｗを出
力する係数決定部１４２と、音声信号Ｓと選択重み付け
係数Ｗとの重み付け演算を行う重み付け部１４１とを備
える。

Description

【発明の詳細な説明】
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は音声符号化装置に関し、
特に音声信号を低いビットレートで高品質に符号化する
ＣＥＬＰ方式等の音声符号化装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】近年、無線電波を媒体とした自動車電話
やコードレス電話のディジタル化が急激に進展してい
る。無線電波ではこの種の電話に使用可能な周波数帯域
が少ないため、占有帯域を低減するために低ビットレー
トの音声信号の符号化方式の開発は重要である。ビット
レートが８〜４ｋｂ／ｓ程度のこの種の符号化方式とし
て、例えば、１９８５年アメリカで出版されたアイキャ
スプ・プロシーディング８５，（ＩＣＡＳＳＰ ｐｒｏ
ｃｅｅｄｉｎｇｓ ８５）第９３７〜９４０頁所載の論
文シュレーダおよびアタル，コードエキサイテッド・リ
ニア・プレディクション：ハイクオリティスピーチ・ア
ト・ロウビットレーツ（Ｍ．Ｓｃｈｒｏｅｄｅｒ ａｎ
ｄ Ｂ．Ｓ．Ａｔａｌ，”Ｃｏｄｅ−ｅｘｃｉｔｅｄ
ｌｉｅａｒｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ：Ｈｉｇｈ ｑｕａｌ
ｉｔｙ ｓｐｅｅｃｈ ａｔ ｌｏｗｂｉｔ ｒａｔｅ
ｓ”）（文献１）等に記載されているＣＥＬＰ（Ｃｏｄ
ｅ Ｅｘｃｉｔｅｄ ＬＰＣ Ｃｏｄｉｎｇ）が知られ
ている。
【０００３】この文献１記載の従来の音声符号化装置で
あるＣＥＬＰにおいて、送信側では次の手順で符号化処
理を行う。まず、フレーム毎（例えば２０ｍｓ）に、符
号化対象の音声信号から音声の周波数特性すなわちスペ
クトルパラメータを表す短期予測符号を抽出する（短期
予測）。次に上記フレームをさらに小区間のサブフレー
ム（例えば５ｍｓ）に分割する。上記サブフレーム毎
に、過去の音源信号から長区間相関（ピッチ相関）を表
すピッチパラメータを抽出し、上記ピッチパラメータに
よりそのサブフレームの音声信号を長期予測する。この
長期予測は、上記過去の音源信号を各遅延符号に対応す
る遅延サンプル分遅延させたサブフレーム長の音源信号
すなわち適応コードベクトルから成る適応コードブック
を用いて、上記ピッチ相関を表す遅延符号を次の手順で
決定することによりなされる。すなわち、上記遅延符号
を適応コードブックのサイズ分変化（試行）させ、各遅
延符号に対応する適応コードベクトルを抽出する。抽出
された上記適応コードベクトルを用いて合成信号を生成
し上記音声信号との誤差電力を算出する。算出した上記
誤差電力が最小になる最適遅延符号と、この最適遅延符
号に対応する適応コードベクトルとそのゲインとを決定
する。
【０００４】次に、予め用意した種類の量子化符号であ
る雑音信号すなわち音源コードブックから抽出した音源
コードベクトルより生成した合成信号と、上記長期予測
して求めた残差信号との誤差電力が最小になる音源コー
ドベクトルとそのゲインとを決定する。この処理を音源
コードブック探索と呼ぶ。
【０００５】このようにして決定された適応コードベク
トルならびに音源コードベクトルの種類を表すインデッ
クスと各々の音源信号のゲインならびにスペクトルパラ
メータの種類を表すインデックスとを伝送する。
【０００６】具体的な適応コードベクトルの遅延符号と
音源コードベクトルの量子化符号の探索法は次の手順で
行われる。先ず、入力された音声信号ｘ［ｎ］に対し、
短期予測符号により決定され量子化／逆量子化されたス
ペクトルパラメータで構成される合成フィルタのフィル
タ係数の量子化雑音を低減するため、次式の聴感重み付
けフィルタＷ（ｚ）を掛ける。
【０００７】 Ｗ（ｚ）＝｛Ａ（ｚ／γ１）｝／｛Ａ（ｚ／γ２）｝…………………（１） ここで、Ａ（ｚ）は、上述の合成フィルタの逆特性を表
すフィルタであり、γ１，γ２は、聴感重み付けフィル
タの特性を表す重み係数である。
【０００８】次に、合成フィルタ１／Ａ（ｚ）と聴感重
み付けフィルタＷ（ｚ）とを縦続接続した重み付け合成
フィルタＨＶを量子化符号ｊのコードベクトルｅｊ
［ｎ］で駆動して合成信号Ｈｅｊ［ｎ］を算出する。次
に、次式において、信号ｚ［ｎ］と信号Ｈｅｊ［ｎ］の
誤差電力Ｅが最小になる量子化符号ｊを求める。
【０００９】
【００１０】ここで、Ｎs はサブフレーム長を、Ｈは合
成フィルタを実現する行列を、ｇejはコードベクトルｅ
ｊのゲインをそれぞれ表す。
【００１１】一般的に、重み係数γ１，γ２は、γ１＝
１．０，γ２＝０．８に設定されるため、重み付け合成
フィルタＨＶの特性は次式で示されるようになり、これ
が一般的に用いられている。
【００１２】ＨＶ＝１／Ａ（ｚ／０．８） この場合は、コードブック探索のための重み付け合成フ
ィルタＨＶは全極型となり、演算対象の一方は定数とな
るので、この演算の演算量（積和の回数）はそれほど多
くはならない。この演算をＲＡＭ，ＲＯＭを１個ずつ備
えデータポイントがＲＡＭ，ＲＯＭ用各１つである一般
的なＤＳＰで実行する場合には、各データポイントの定
数をＲＯＭに変数をＲＡＭにそれぞれ格納して所定の演
算を実行する。
【００１３】従来の音声符号化装置をブロックで示す図
４を参照すると、この図に示す音声符号化装置は、音声
入力信号を符号化する符号化部１と、符号化信号を復号
化する復号化部２と、符号化部１と復号化部２とを接続
する伝送路３とを備える。
【００１４】符号化部１は、入力端子ＴＩから入力した
音声信号ＳＩを記憶し音声信号Ｓを出力するバッファ回
路１１と、音声のスペクトルパラメータであるＬＰＣ係
数を抽出する短期予測回路１２と、ＬＰＣ係数を量子化
して短期予測符号ＣＬを生成するパラメータ量子化回路
１３と、音声信号Ｓに対し聴感重み付けを行い重み付け
音声信号ＳＷを出力する重み付け回路１４と、過去の音
源を蓄えておく適応コードブック１５と、ピッチ相関を
表す遅延符号である適応コードベクトルを探索する長期
予測回路１６と、長期予測残差を表すサブフレーム長の
音源コードベクトルが蓄えられたコードブックである音
源コードブック１７と、音源コードブックから最適な音
源コードベクトルを決定する音源コードブック探索回路
１８と、適応コードベクトルと音源コードベクトルのゲ
イン項を表すパラメータが蓄積されているゲインコード
ブック１９と、適応コードベクトルと音源コードベクト
ルの量子化ゲインをゲインコードブックから決定するゲ
インコードブック探索回路４０と、符号系列を組み合わ
せて出力するマルチプレクサ４１とを備える。
【００１５】音源コードブック１７としては、文献１記
載の雑音コードブックあるいはベクトル量子化（ＶＱ）
アルゴリズムにより学習された学習コードブックのいず
れを用いてもよい。
【００１６】復号化部２は、供給を受けた伝送符号を所
定の各符号系列にデコードするデマルチプレクサ２１
と、適応コードブック１５と同一の適応コードブック２
２と、音源コードブック１７と同一の音源コードブック
２３と、ゲインコードブック１９と同一のゲインコード
ブック２４と、生成された音源と音声合成フィルタより
音声信号を再生する合成フィルタ２５と、音声出力用の
出力端子ＴＯとを備える。
【００１７】次に、図４を参照して、従来の音声符号化
回路の処理の流れについて説明すると、まず符号化部１
は、入力端子ＴＩより、音声信号ＳＩを入力しバッファ
１１に格納する。このバッファ１１に蓄えられた一定サ
ンプルの音声信号Ｓを用いて短期予測回路１２で短期予
測分析し、この音声信号のＬＰＣ係数を算出する。短期
予測回路１２で求めた上記ＬＰＣ係数はパラメータ量子
化回路１３で量子化され、上記ＬＰＣ係数の量子化符号
すなわち短期予測符号ＣＬがマルチプレクサ４１に送ら
れると共に、逆量子化され以後の符号化処理に用いられ
る。
【００１８】一方、バッファ１１に蓄えられた音声信号
Ｓは量子化／逆量子化されたＬＰＣ係数ＩＣＬを用いて
重み付け回路１４で聴感上の重み付けをされた重み付け
音声信号ＳＷとして長期予測回路１６，音源コードブッ
ク探索回路１８，およびゲインコードブック探索回路４
０にそれぞれ供給され、以降のコードブック探索に用い
られる。
【００１９】次に、適応コードブック１５、音源コード
ブック１７、およびゲインコードブック１９の各々を用
いて信号ＳＷのそれぞれのコードブック探索を行う。ま
ず、最初に長期予測回路１６で長期予測を行い、ピッチ
相関を表す最適の遅延符号ＣＤを後述のように決定し、
その遅延符号ＣＤをマルチプレクサ４１に転送するとと
もに、対応の適応コードベクトルの生成を行なう。次
に、上記適応コードベクトルの影響を減算後、音源コー
ドブック探索回路１８で音源コードブック探索を行い、
量子化符号ＣＳを決定し、音源コードベクトルを生成す
るとともにこの量子化符号ＣＳをマルチプレクサ４１に
転送する。適応コードベクトルと音源コードベクトルと
を求めた後、ゲインコードブック探索回路４０はゲイン
コードブック１９からの各々のゲイン項データを参照し
てこれら２つの音源のゲインを算出し、その符号ＣＧを
マルチプレクサ４１に転送する。マルチプレクサ４１で
は、これら符号ＣＬ，ＣＤ，ＣＳ，およびＣＧを組み合
わせて伝送符号ＣＴに変換し、この符号ＣＴを伝送路３
を経由して復号化部２に転送する。
【００２０】復号化部２は、デマルチプレクサ２１で、
伝送路３から入力された伝送符号ＣＴを符号ＣＬ，Ｃ
Ｄ，ＣＳ，およびＣＧの各々に分解する。ＬＰＣ係数対
応の符号ＣＬよりフィルタ係数をデコードし、合成フィ
ルタ２５に転送する。遅延符号ＣＤより適応コードブッ
ク２２を用いて適応コードベクトルを生成する。音源対
応の量子化符号ＣＳより音源コードブック２３を用いて
音源コードベクトルを生成する。ゲイン対応の符号ＣＧ
よりゲインコードブック２４を参照して適応コードベク
トルと音源コードベクトルのゲインを算出し、各音源に
ゲイン項を掛け合わせて合成フィルタの入力信号を生成
する。最後に入力信号を用いて合成フィルタ２５で音声
信号の合成を行ない端子ＴＯから出力する。
【００２１】ここで、聴感重み付け回路１４において、
聴感重み付けフィルタＷ（ｚ）を実現する場合には
（１）式より明らかなように、そのフィルタ係数が可変
であるため変数同志の乗算が必須となる。すなわち極零
型のフィルタとなる。したがって、この演算を上記ＤＳ
Ｐで実行するためには２種類の変数をそれぞれ格納する
ための２個のＲＡＭを用いなければならない。
【００２２】説明の便宜上、（１）式において、短期予
測のサンプル数ｎを１０とすると、Ａ（ｚ），Ｗ（ｚ）
はそれぞれ（３），（４）式で表される。
【００２３】
【００２４】ここで、ａ［１］〜ａ［１０］はそれぞれ
変数であり、したがって、ａ［１］γ1 1 〜ａ［１０］
1 10，ａ［１］γ2 1 〜ａ［１０］2 10も変数である。
【００２５】Ｗ（ｚ）を聴感重み付けフィルタの出力で
ある聴感重み付け信号ＳＷをｙ（ｎ）および入力音声信
号Ｓをｘ（ｎ）でそれぞれ表すと次のように展開され
る。
【００２６】
【００２７】（５）式の係数、ａ［ｉ］γ2 i ，ｙ（ｎ
−ｉ），ａ［ｊ］γ1 j ，ｘ（ｎ−ｊ）は変数となる。
【００２８】ＲＡＭ用のデータポイントが１つの一般的
なＤＳＰでは、演算時のＲＡＭへの変数のその都度の格
納・退避の操作のため、処理ステップ数すなわち演算時
間が当然増大する。すなわち、この場合のＲＡＭ格納変
数（以下ＲＡＭ）ＡとＲＡＭＢとの乗算すなわちＡ×Ｂ
は、ステップ１でデータポイントにＡの読込、ステップ
２でＡを被乗数Ｍに設定しＡのアドレスを更新、ステッ
プ３でＡのアドレスを一時退避、ステップ４でデータポ
イントにＢの読込、ステップ５でＢを乗数Ｎに設定しＢ
のアドレスを更新、ステップ６でＭ×Ｎを実行しＢのア
ドレスを一時退避するという計６ステップを要する。
【００２９】
【発明が解決しようとする課題】上述した従来の音声符
号化装置は、聴感重み付けフィルタを実現する場合にそ
のフィルタ係数が可変であるため変数同志の乗算が必須
な極零型のフィルタとなり、ＤＳＰによる演算処理を行
う場合に各データポイント対応の２つの変数をそれぞれ
格納するための２つのＲＡＭを必要とし、データポイン
ト毎の演算実行時にこれらＲＡＭへの変数のその都度の
格納・退避の操作のため、ステップ数すなわち演算時間
が増大するという欠点があった。
【００３０】本発明の目的は、聴感重み付けフィルタを
低演算量で実現する音声符号化装置を提供することにあ
る。
【００３１】
【課題を解決するための手段】本発明の音声符号化装置
は、予め定めたフレーム長の音声信号を分析しこの音声
信号の周波数特性を表す短期予測符号を生成する音声分
析手段と、前記音声信号に対し聴感重み付けを行い重み
付け音声信号を生成する重み付け手段と、前記重み付け
音声信号の供給を受けて前記短期予測符号が決定する音
声合成フィルタの入力信号対応の音源信号の量子化符号
を決定する音源量子化符号決定手段とを備える音声符号
化装置において、前記重み付け手段が、聴感重み付け係
数を保存する係数コードブックと、供給を受けた前記短
期予測符号に対応する前記聴感重み付け係数の１つを前
記係数コードブックから選択して選択重み係数を出力す
る係数決定手段と、供給を受けた前記音声信号に前記選
択重み係数との聴感重み付け演算を実行する重み付け演
算手段とを備えて構成されている。
【００３２】
【実施例】次に、本発明の第１の実施例を特徴ずける重
み付け回路１４Ａをブロックで示す図１を参照すると、
この図に示す本実施例の重み付け回路１４Ａは、聴感重
み付け演算を実行する重み付け部１４１と、パラメータ
量子化回路から供給される短期予測符号ＣＬに対応する
聴感重み付け係数ｗをテーブル引処理によりコードブッ
ク１４３から選択する係数決定部１４２と、３０ビット
の短期予測符号ＣＬの全符号に１対１で対応する聴感重
み付け係数ｗを保存するＲＯＭから成る係数コードブッ
ク１４３とを備える。
【００３３】図１および図４を参照して本実施例の動作
について説明すると、まず、符号化部１は、従来と同様
に、入力音声信号ＳＩをＬＰＣ分析し、パラメータ量子
化回路１３から短期予測符号ＣＬを出力する。ここで、
説明の便宜上、処理単位（１フレーム）当りの短期予測
符号ＣＬの符号長を一般的には十分ＬＰＣ係数を表現で
きる３０ビットとする。一方、重み付け回路１４Ａはバ
ッファ１１から音声信号Ｓの供給を受け次のように聴感
重み付け処理を行って重み付け音声信号ＳＷを出力す
る。まず、係数決定部１４２は短期予測符号ＣＬの供給
を受け、この符号ＣＬに対応する聴感重み付け係数ｗを
テーブル引処理により係数コードブック１４３から抽出
し対応の係数データＷを重み付け部１４１に供給する。
重み付け部１４１は係数データＷを用いて音声信号Ｓの
重み付けを行い重み付け音声信号ＳＷを生成する。
【００３４】これにより、重み付け部１４１における音
声信号Ｓとの乗算において係数データＷを定数として扱
えるので、この乗算は定数×変数として１ステップで処
理できる。
【００３５】係数コードブック１４３は、上述したよう
に、短期予測符号ＣＬの全符号に１対１で対応して聴感
重み付け係数ｗを保存している。したがって、コードブ
ックのサイズは、短期予測符号ＣＬの種類と等しくな
る。例えば、従来と同様に短期予測のサンプル数ｎを１
０とすると、各符号当りの重み付け係数ｗの数は２０個
となる。係数ｗの符号長を１ワードとし、短期予測符号
長は上述のように３０ビットであるので、この場合の係
数コードブック１４３のＲＯＭの所要メモリ容量は、２
30×２０≒２１．５Ｍワードとなる。
【００３６】次に、本発明の第２の実施例を特徴ずける
重み付け回路１４Ｂを図１と共通の構成要素には共通の
参照文字／数字を付して同様にブロックで示す図２を参
照すると、この図に示す本実施例の重み付け回路１４Ｂ
の上述の第１の実施例の重み付け回路１４Ａとの相違点
は、係数コードブック１４３の代りに３０ビットの短期
予測符号ＣＬの１部の符号例えば７ビット分の部分短期
予測符号ＣＬＡに１対１で対応する聴感重み付け係数ｗ
ａを保存するＲＯＭから成る係数コードブック１４３Ａ
と、係数決定部１４２の代りに部分短期予測符号ＣＬＡ
に対応する聴感重み付け係数ｗａをテーブル引処理によ
り係数コードブック１４３Ａから選択する係数決定部１
４２Ａとを備えることである。
【００３７】本実施例ではパラメータ量子化回路１３が
短期予測回路１２で算出したＬＰＣ係数を２段階で量子
化を行う２段ベクトル量子化を用いその１段目の量子化
出力を部分短期予測符号ＣＬＡとして用いる。
【００３８】本実施例の係数コードブック１４３ＡのＲ
ＯＭの所要メモリ容量は、第１の実施例と同一条件で２
7 ×２０＝２５６０ワードとなり、第１の実施例に比較
して大幅に削減できる。
【００３９】次に、本発明の第３の実施例を特徴ずける
重み付け回路１４Ｃを図１と共通の構成要素には共通の
参照文字／数字を付して同様にブロックで示すブロック
で示す図３を参照すると、この図に示す本実施例の重み
付け回路１４Ｃの上述の第１の実施例の重み付け回路１
４Ａとの相違点は、係数コードブック１４３の代りに予
め設定した聴感重み付けフィルタである複数のカタログ
重み付けフィルタを実現する例えば７ビットの重み付け
係数ｗｃを保存するＲＯＭから成る係数コードブック１
４３Ｂと、係数決定部１４２の代りに短期予測符号ＣＬ
の供給に応答して短期予測回路１２で算出した短期予測
（ＬＰＣ）係数に対応する聴感重み付けフィルタに最も
近い特性のカタログ重み付けフィルタの重み付け係数ｗ
ｂをテーブル引処理により係数コードブック１４３Ｂか
ら選択する係数決定部１４２Ｂとを備えることである。
【００４０】係数決定部１４２Ｂは聴感重み付けフィル
タ探索の評価尺度としてスペクトル上の距離であるＬＰ
Ｃケプストラム距離を用いて所望のカタログ重み付けフ
ィルタを選択するフィルタ選択部１４４を備える。
【００４１】ここで、ケプストラムとは、井上伸雄監
修，ディジタル信号処理の応用，第１９５〜１９７頁，
電子通信学会編，（昭和５６年）記載されており、音響
信号の短時間スペクトルＳ（ω）の絶対値の２乗の対数
の逆フーリエ変換であり、時間次元のケフレンシτの関
数である。ケプストラムの低ケフレンシ部分（τ＝０〜
２ｍｓ）はスペクトル包絡線部分に対応し、それ以上の
ケフレンシ部分は駆動音源信号に対応する。
【００４２】本実施例の係数コードブック１４３ＢのＲ
ＯＭの所要メモリ容量は、短期予測符号ＣＬの符号の種
類数とは無関係であるのでカタログ重み付けフィルタを
適切に設定することにより第２の実施例よりもさらに削
減できる。
【００４３】以上、本発明の実施例を説明したが、本発
明は上記実施例に限られることなく種々の変形が可能で
ある。
【００４４】例えば、ＣＥＬＰ方式の音声符号化装置の
代りにマルチパス符号化方式や残差駆動型音声符号化方
式の音声符号化装置に適用してもよい。
【００４５】また、第２の実施例の部分短期予測符号と
して、２段ベクトル量子化の１段目のベクトル量子化符
号の代りに２段ベクトル量子化の１段目やスプリットベ
クトル量子化等の量子化符号を用いてもよい。
【００４６】また、第３の実施例のフィルタ選択部の重
み係数探索にＬＰＣケプストラム距離を用いる代りにユ
ークリッド距離等の他の距離尺度やＬＳＰパラメータ等
の他のパラメータに変換した距離尺度を用いてもよい。
【００４７】また、短期予測にＬＰＣ分析を用いる代り
にスペクトルパラメータを抽出するＢＵＲＧ法等の他の
分析法を用いてもよい。
【００４８】また、音源探索回路を１段構成とする代り
に多段構成にして、ゲインベクトルの次数を上げても同
様の効果が得られることも明白である。
【００４９】さらに、音源探索法として音源コードブッ
ク探索を用いているが、マルチパルス探索やインパル
ス、波形符号化を用いても同様の効果が得られる。
【００５０】さらに、ＬＰＣ係数を用いる代りに、ＰＡ
ＲＣＯＲ係数のような他のスペクトルパラメータでも同
様な効果が得られることは明白である。
【００５１】
【発明の効果】以上説明したように、本発明の音声符号
化装置は、重み付け手段が、聴感重み付け係数を保存す
る係数コードブックと、短期予測符号に対応する聴感重
み付け係数を選択する係数決定手段と、重み付け演算手
段とを備えることにより、重み付け演算の一方の係数を
定数として扱えるので演算ステップ数すなわち演算時間
を低減できるという効果がある。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の音声符号化装置の第１の実施例を示す
重み付け回路のブロック図である。
【図２】本発明の音声符号化装置の第２の実施例を示す
重み付け回路のブロック図である。
【図３】本発明の音声符号化装置の第２の実施例を示す
重み付け回路のブロック図である。
【図４】ＣＥＬＰ方式の音声符号化装置を示すブロック
図である。
【符号の説明】
１ 符号化部 ２ 復号化部 ３ 伝送路 １１ バッファ回路 １２ 短期予測回路 １３ パラメータ量子化回路 １４，１４Ａ，１４Ｂ，１４Ｃ 重み付け回路 １５，２２ 適応コードブック １６ 長期予測回路 １７，２３ 音源コードブック １８ 音源コードブック探索回路 １９，２４ ゲインコードブック ４０ ゲインコードブック探索回路 ４１ マルチプレクサ ２１ デマルチプレクサ ２５ 合成フィルタ １４１ 重み付け部 １４２，１４２Ａ，１４２Ｂ 係数決定部 １４３，１４３Ａ，１４３Ｂ 係数コードブック １４４ フィルタ選択部

Claims (6)

    【特許請求の範囲】
  1. 【請求項１】 予め定めたフレーム長の音声信号を分析
    しこの音声信号の周波数特性を表す短期予測符号を生成
    する音声分析手段と、前記音声信号に対し聴感重み付け
    を行い重み付け音声信号を生成する重み付け手段と、前
    記重み付け音声信号の供給を受けて前記短期予測符号が
    決定する音声合成フィルタの入力信号対応の音源信号の
    量子化符号を決定する音源量子化符号決定手段とを備え
    る音声符号化装置において、 前記重み付け手段が、聴感重み付け係数を保存する係数
    コードブックと、 供給を受けた前記短期予測符号に対応する前記聴感重み
    付け係数の１つを前記係数コードブックから選択して選
    択重み係数を出力する係数決定手段と、 供給を受けた前記音声信号に前記選択重み係数との聴感
    重み付け演算を実行する重み付け演算手段とを備えるこ
    とを特徴とする音声符号化装置。
  2. 【請求項２】 前記係数コードブックが前記短期予測符
    号の全符号に１対１で対応する第１の聴感重み付け係数
    を保存し、 前記係数決定手段が供給を受けた前記短期予測符号に対
    応する前記第１の聴感重み付け係数の１つを前記第１の
    係数コードブックから選択して第１の選択重み係数を出
    力することを特徴とする請求項１記載の音声符号化装
    置。
  3. 【請求項３】 前記係数コードブックが前記短期予測符
    号の予め定めた一部の符号である部分短期予測符号に１
    対１で対応する第２の聴感重み付け係数を保存する第２
    の係数コードブックであり前記係数決定手段が供給を受
    けた前記部分短期予測符号に対応する前記第２の聴感重
    み付け係数の１つを前記第２の係数コードブックから選
    択して第２の選択重み係数を出力することを特徴とする
    請求項１記載の音声符号化装置。
  4. 【請求項４】 前記係数コードブックが予め設定した聴
    感重み付けフィルタである複数のカタログ重み付けフィ
    ルタを実現する第３の聴感重み付け係数を保存し、 前記係数決定手段が供給を受けた前記短期予測符号に応
    答してこの短期予測符号対応の短期予測係数を生成する
    聴感重み付けフィルタに最も近い特性の前記カタログ重
    み付けフィルタの１つを選択カタログ重み付けフィルタ
    として選択するフィルタ選択手段を備え、この選択カタ
    ログ重み付けフィルタの前記第３の重み付け係数を前記
    第３の係数コードブックから選択して第３の選択重み係
    数を出力することを特徴とする請求項１記載の音声符号
    化装置。
  5. 【請求項５】 前記音源量子化符号決定手段が、前記音
    声信号の周期性を表す遅延符号とこの遅延符号に対応す
    る適応コードベクトルを探索する長期予測を行う長期予
    測手段と、前記長期予測後の残差信号を示す量子化符号
    である音源ベクトルを蓄積した音源コードブックから最
    適量子化符号およびこの最適量子化符号に対応する音源
    ベクトルを決定する音源探索手段と、前記適応コードベ
    クトルおよび音源ベクトルの各々のゲインをベクトル化
    および量子化した量子化ゲインを蓄積したゲインコード
    ブックから前記量子化ゲインを決定するゲインコードブ
    ック探索手段とを備えることを特徴とする請求項１記載
    の音声符号化装置。
  6. 【請求項６】 前記フィルタ選択部が前記聴感重み付け
    フィルタ探索の評価尺度としてスペクトル上の距離であ
    るＬＰＣケプストラム距離を用いることを特徴とする請
    求項４記載の音声符号化装置。
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