JPH0830298A

JPH0830298A - 音声符号化装置

Info

Publication number: JPH0830298A
Application number: JP6167672A
Authority: JP
Inventors: Yoshiaki Asakawa; 吉章淺川; Hidetoshi Sekine; 英敏関根; 卓 ▲高▼島; Taku Takashima
Original assignee: Hitachi Ltd
Current assignee: Hitachi Ltd
Priority date: 1994-07-20
Filing date: 1994-07-20
Publication date: 1996-02-02

Abstract

(57)【要約】【目的】４kbps以下の低ビットレートでも高品質な復号
音声品質を得ることの出来る音声符号化装置を提供す
る。【構成】ＣＥＬＰ型音声符号化装置の統計コードブック
検索部である第一の部分相互相関計算部４０３で、長期
予測ベクトルと打切りインパルス応答との部分相互相関
を計算する。第二の部分相互相関計算部４０５で、入力
音声と打切りインパルス応答との部分相互相関を計算す
る。部分パワー計算部４０７で、打切りインパルス応答
の部分パワーを計算する。第二の誤差評価部で、上記結
果を用いて、長期予測ベクトルに直交化させてパルスコ
ードベクトルを検索するための誤差評価を行う。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は、低ビットレートで高品
質な合成音声を得るに好適な音声符号化装置に係り、特
に、比較的少ない処理量で４kbps以下のビットレートに
適用できる音声符号化装置に関する。

【０００２】

【従来の技術】合成音声と原音声の重み付き誤差を評価
し、その誤差を最小化するように符号化パラメータを決
定する「合成による分析」手法を取り入れた音声符号化
方式が最近提案され、低ビットレートでも比較的良好な
音声品質を得ることに成功している。代表的なものとし
て符号駆動線形予測符号化(ＣＥＬＰ)方式（例えば、コ
ードエキサイテッドリニアプレディクション(Ｃ
ＥＬＰ)“(Code-excitedlinear prediction)”,Proc. I
CASSP 85 (1985.3)）があり、４.８kbpsで実用的な音声
品質を達成している。また、ＣＥＬＰ方式の改良方式も
多数提案されており、例えば、ベクトル和駆動線形予測
符号化（ＶＳＥＬＰ）方式（例えば、ベクターサム
エクサイテッドリニアプレディクション（ＶＳＥＬ
Ｐ）スピーチコーディングアト８kbps“(Vector
sum excited linear prediction （VSELP) speech codi
ng at 8kbps)”，Proc. ICASSP 90 (1990.4)）は、処理
量やメモリ容量，ビット誤り耐性の点で優れている。

【０００３】一方、移動無線通信のディジタル化が本格
化し、周波数の有効活用の観点から、より低ビットレー
ト（４kbps以下）の音声符号化方式の開発が望まれてい
る。ＣＥＬＰやＶＳＥＬＰを単純に低ビットレート化し
ようとすると、品質劣化が大きくなり限界がある。これ
は適応コードブック検索による長期予測精度が低下し、
周期成分の再現性が低下する結果、復号音声の雑音感が
強くなるためである。そこで、従来の統計音源（雑音性
音源）の他に、パルス音源を導入し、周期性の再現性を
高める方式が提案されている。

【０００４】本発明の発明者らは、特願平4−276991号
及び特願平4−345902号で、一定振幅で等間隔のパルス
列をコードベクトルとするＣＥＬＰ型音声符号化装置の
効率的なコードブック検索方法を考案した。

【０００５】

【発明が解決しようとする課題】一般に、ＣＥＬＰ型音
声符号化装置では、現実的な処理量で実現するために、
適応コードブックの検索と統計コードブックの検索を逐
次的に実行することが多い。しかし、逐次検索は準最適
解を求めることになるため、適応コードブックと統計コ
ードブックを同時に検索する場合に比べ、復号音声と原
音声の誤差が大きくなり、音質が劣化するという問題が
ある。

【０００６】この問題に対し、適応コードブックの検索
結果として得られる長期予測ベクトルに対して統計コー
ドベクトルを直交化し、統計コードベクトルに含まれる
長期予測ベクトルに従属な成分を除去してから統計コー
ドブックを検索する手法が提案されている。しかし、統
計コードブックに格納されているコードベクトル全てを
長期予測ベクトルに対して直交化する必要があるため、
処理量の大幅な増加が避けられない。

【０００７】本発明の目的は、パルス音源の特徴を利用
した効率的な直交化方法を提案することにより、比較的
低処理量で高品質な復号音声の得られる音声符号化装置
を提供することにある。

【０００８】

【課題を解決するための手段】上記目的を達成するた
め、本発明の統計コードブック検索部には、インパルス
応答計算部と第一の部分相互相関計算部，第一の部分相
互相関メモリ，第二の部分相互相関計算部，第二の部分
相互相関メモリ，部分パワー計算部，部分パワーメモ
リ，誤差評価部を具備する。

【０００９】

【作用】インパルス応答計算部では、ＬＰＣ分析部で抽
出されたＬＰＣ係数を用いて重み付き合成フィルタのイ
ンパルス応答を計算する。このインパルス応答は、あら
かじめ定められた長さで打ち切られ、打切りインパルス
応答が得られる。

【００１０】次に、第一の部分相関計算部では、適応コ
ードブック検索の結果得られる長期予測ベクトルの１サ
ンプルずつ始点をずらした部分における、上記一定長に
打ち切られたインパルス応答との相互相関値（部分相互
相関値）を計算し、各始点ごとの部分相互相関値を第一
の部分相互相関メモリに格納する。

【００１１】第二の部分相互相関計算部では、長期予測
ベクトルの代わりに重み付き入力音声に対して同様の処
理を行い、第二の部分相互相関メモリに結果を格納す
る。

【００１２】部分パワー計算部では、各始点における打
切りインパルス応答の部分パワーを計算し、部分パワー
メモリに格納する。

【００１３】誤差評価部では、パルス音源コードベクト
ルのパルス位置情報に基づき、第一及び第二の部分相互
相関メモリと部分パワーメモリから対応する位置の第一
及び第二の部分相互相関値と部分パワー値を読み出し、
評価関数（誤差関数と等価）の計算を行い、最適なコー
ドベクトルを選択する。この時、パルス音源コードベク
トルは、長期予測ベクトルに対して直交化してから選択
するのと等価な効果が得られる。

【００１４】

【実施例】本発明は、符号駆動線形予測（ＣＥＬＰ）音
声符号化方式に基づいているので、具体的な実施例の説
明に先立って、まずＣＥＬＰ方式の原理について説明す
る。

【００１５】図１はＣＥＬＰの符号化部における駆動音
源決定の原理図である。同図では、音源の周期性を表す
成分として適応コードブック１０８の出力である長期予
測ベクトル１１０と、周期性以外の成分（ランダム性，
雑音性）として統計コードブック１０９の出力であるコ
ードベクトル１１１にそれぞれの利得１１２，１１３を
乗じて加算した荷重和１１４を駆動音源としている。

【００１６】最適な駆動音源を得るためのコードブック
の検索は次のようにしてなされる。一般に駆動音源を合
成フィルタに入力して得られる合成音声が、原音声（入
力音声）に一致するような駆動音源が得られれば良い
が、実際にはなんらかの誤差（量子化歪）を伴う。した
がってこの誤差を最小化するように駆動音源を決定すれ
ば良いことになるが、人間の聴覚特性は必ずしも誤差量
と音声の主観品質の対応が取れないことが知られてい
る。そこで聴覚特性との対応が良くなるように重み付け
した誤差を用いるのが一般的である。聴覚重み付けにつ
いては、例えば次の文献に記載されている（アニュー
モデルオブエルピーシーエクサイテーション
フォープロデューシングナチュラル−サウンディン
グスピーチアトロービットレイツ“（A new
model of LPC excitation forproducing natural-sound
ing speech at low bit rates）", Proc. ICASSP 82（1
982.5)）。

【００１７】この聴覚重み付け誤差を評価するために、
駆動音源１１４は重み付け合成フィルタ１０５に入力さ
れ、重み付け合成音声１１６を得る。入力音声１０１も
聴覚重み付けフィルタ１０４を通して重み付け入力音声
１１５を得、重み付け合成音声１１６との差を取って重
み付け誤差波形１１７を得る。なお、聴覚重み付けフィ
ルタ１０４と重み付け合成フィルタ１０５のフィルタ係
数は、あらかじめ入力音声１０１をＬＰＣ（線形予測）
分析部１０２に入力して得られたＬＰＣパラメータ１０
３によって決められる。

【００１８】重み付け誤差波形１１７は、２乗誤差計算
部１１８で誤差評価区間にわたって２乗和を計算され、
重み付け２乗誤差１１９が得られる。前述のように駆動
音源は長期予測ベクトルと統計コードベクトルとの荷重
和であるから、駆動音源の決定は、各コードブックから
どのコードベクトルを選択するかを決めるコードベクト
ル指標の決定に帰着する。すなわち、長期予測ラグ１０
６とコードベクトル指標１０７を順次変えて重み付け２
乗誤差１１９を算出し、誤差最小化部１２０で重み付け
誤差が最小となるものを選択すれば良い。このような駆
動音源決定法を「合成による分析」法と呼んでいる。

【００１９】この様にして最適な駆動音源が決定した
ら、長期予測ラグ１０６，コードブック指標１０７，利
得１１２，１１３、及びＬＰＣパラメータ１０３を伝送
パラメータとして多重化部１２１で多重化し、送信デー
タ１２２とする。また、この時の駆動音源１１４を用い
て、適応コードブック１０８の状態が更新される。

【００２０】上述の「合成による分析」法を忠実に実行
しようとすると、すなわち、毎回重み付け誤差を評価し
ながら長期予測ラグと統計コードベクトルの指標を同時
に最適化しようとすると、膨大な処理量となる。そのた
め、実際には逐次最適化等の手法が用いられる。

【００２１】一方、復号部における処理を図２に示す。
まず受信データ２２２が多重分離部２２１で各種パラメ
ータに分離される。長期予測ラグ２０６に基づき適応コ
ードブック２０８を検索し、長期予測ベクトル２１０を
出力する。また、コードブック指標２０７に基づき統計
コードブック２０９を検索し、音源ベクトル２１１を出
力する。長期予測ベクトル２１０と音源ベクトル２１１
にそれぞれの利得212と２１３を乗じ、加算した信号を
駆動音源２１４として合成フィルタ２３０に入力する。
合成フィルタのフィルタ係数は、ＬＰＣパラメータ２０
３によって決まる。ポストフィルタ２３１は必須ではな
いが、合成音声の主観的品質を改善するために多用さ
れ、その出力が出力音声２３２となる。

【００２２】本発明の実施例の音声符号化装置の符号化
部を図３に、復号化部を図４に示す。本実施例は、上述
のＣＥＬＰ方式の原理に基づいて構成されたものである
が、適応コードブック検索と統計コードブック検索は逐
次的に成される。また、統計コードブックに格納されて
いるコードベクトルは、一定振幅で等間隔のパルス列で
ある。

【００２３】音声符号化部では、所定の標本化周波数
（通常８ｋＨｚ）でＡ／Ｄ変換されたディジタル音声信
号１１が入力される。

【００２４】短期予測分析部（ＬＰＣ分析部）１２は分
析フレーム長の音声データ１１を読みだし、短期予測係
数を算出する。フレーム長は、例えば、４０ｍｓ（３２
０サンプル）程度である。

【００２５】短期予測係数は、適当な方法で量子化さ
れ、量子化指標１８が伝送パラメータとして出力され
る。また、短期予測係数の量子化値１７が、次段以降の
処理で参照される。

【００２６】さらに、入力音声１１は聴覚重み付けフィ
ルタ１９で重み付けられ、重み付け音声が得られる。こ
の重み付け音声から重み付け合成フィルタの過去の内部
状態の影響を取り除いたものを求め、これを新たに重み
付け入力音声２４とする。

【００２７】長期予測分析は、サブフレームごとに適応
コードブックの検索によって実行されるので、以下では
適応コードブック検索と呼ぶ。ここで、サブフレーム長
は、例えば、１０ｍｓ（８０サンプル）程度である。適
応コードブック検索部２５で、音声の周期性を表すパラ
メータである長期予測ラグ２８と長期予測利得５３，長
期予測ベクトル５８が抽出され、長期予測ラグの指標３
０と長期予測利得指標５２ａが伝送パラメータとして出
力される。また、適応コードブックの検索に用いた一部
のパラメータが、統計コードブック検索部３６に供給さ
れる。

【００２８】統計コードブック検索部（パルス音源検索
部）３６では、統計コードブック（パルス音源コードブ
ック）３８に格納されているコードベクトルに重み付け
合成フィルタ処理を施し、長期予測ベクトルと直交化さ
せた後に誤差評価を行い、最適なコードベクトル５０と
その時の利得５４を出力する。コードベクトル５０の指
標（インデクス）４９と利得の指標５２ｂが伝送パラメ
ータとして出力される。

【００２９】音源生成部６０では、長期予測ベクトル５
８，長期予測利得５３，統計コードベクトル５０，統計
コードベクトル利得５４を用いて駆動音源５５を作成
し、適応コードブック２６の更新に用いる。

【００３０】図４の音声復号化部では、受信符号復号器
６２により、伝送符号６１から、長期予測ラグの指標６
３，同利得８０，統計コードベクトルのインデクス６
４，同利得７９，ＬＰＣ情報符号６７が分離復号され
る。

【００３１】長期予測ベクトル復号器７１では長期予測
ラグの指標６３に基づき、適応コードブック６８から長
期予測ベクトル６９を読み出す。同様に、統計コードベ
クトル復号器７２では、インデクス６４に基づき、統計
コードブック７０からコードベクトル７７を読み出す。

【００３２】音源生成器９０では、長期予測ベクトル６
９，同利得８０，統計コードベクトル７７，同利得７９
を用いて駆動音源８４を作成し、合成フィルタ８５へ供
給するとともに適応コードブック６８の更新に用いられ
る。

【００３３】駆動音源８４を、合成フィルタ８５に入力
することによって、合成音声８６が得られる。合成フィ
ルタ８５のフィルタ係数は、短期予測パラメータの量子
化指標６７に基づいてＬＰＣ復号器８１により復号され
た短期予測パラメータ８２が用いられる。合成フィルタ
の後に、主観的な音質を向上させる目的で、ポストフィ
ルタが接続されることもある。

【００３４】復号音声（ディジタル信号）はＤＡ変換さ
れ、アナログ音声に変換され、出力される。

【００３５】以下では、本発明の主要部分の詳細な機能
について説明する。

【００３６】図３における重み付けフィルタ１９の伝達
関数は数１の通りである。

【００３７】

【数１】

【００３８】ここにα_iはフィルタ係数（線形予測係
数）、Ｎｐはフィルタ次数でたとえばＮｐ＝１０、λは
重み付けパラメータで通常λ＝０.８である。

【００３９】図５に適応コードブック検索部２５の詳細
ブロック図を示す。重み付け合成フィルタ３０１の伝達
関数は数２の通りである。

【００４０】

【数２】

【００４１】この合成フィルタ２１は重み付けパラメー
タλを含んでいる点が、復号側の合成フィルタと異なる
点である。

【００４２】このフィルタ３０１に適応コードブック２
６から読み出された長期予測ベクトル４０を入力し、重
み付け長期予測ベクトル３０２とする。ここで、長期予
測ベクトル４０をｂ_L(ｎ)，重み付け長期予測ベクトル
３０２をｂ′_L(ｎ)と表記する。Ｌは長期予測ラグの値
を示し、ラグの検索範囲としてあらかじめ定められた範
囲の値を取る。また、ｎはサブフレーム内の位置を示
す。

【００４３】第一の誤差評価部３０３では、以下の処理
がなされる。長期予測ラグの検索は、数３に示す誤差Ｅ
_Lを最小化するようなラグＬを検索することである。

【００４４】

【数３】

【００４５】ここで、ｐ(ｎ)は重み付け入力音声２４
を、β_LはラグＬに対する最適利得を示す。誤差Ｅ_Lの
最小化は、(Ｃ_L)²／Ｇ_Lの最大化に帰着することが知ら
れている。ここに、Ｃ_LおよびＧ_Lはそれぞれ数４，数５
で与えられる。

【００４６】

【数４】

【００４７】

【数５】

【００４８】検索対象となる全てのＬに対して(Ｃ_L)²／
Ｇ_Lを計算し、これを最大化するラグを改めてＬと置
く。また、この時の最適利得はβ_L＝Ｃ_L／Ｇ_Lとして求
まる。最適なラグＬ，利得β_L，長期予測ベクトルｂ
_L(ｎ)をそれぞれ２８，５３，５８として出力する。ま
た、重み付け長期予測ベクトルｂ′_L(ｎ）と計算過程で
求めたＣ_L，Ｇ_Lを併せて４２として出力する。

【００４９】次に、統計コードブック検索部３６につい
て説明する。図６は統計コードブック検索部３６のブロ
ック図である。図６の説明に先立ち、誤差評価式から説
明する。

【００５０】本実施例では、適応コードブックと統計コ
ードブックは逐次的に検索することを前提としている
が、統計コードベクトルを長期予測ベクトルに直交化さ
せない場合は、ターゲットベクトルとして数６を用い
る。

【００５１】

【数６】

【００５２】この時、誤差評価式は数７のようになる。

【００５３】

【数７】

【００５４】ここで、ｆ′_i(ｎ)は統計コードベクトル
（パルス音源ベクトル）ｆ_i(ｎ)を重み付け合成フィル
タに通過させた後のベクトルを示す。なお、ｉは統計コ
ードブックのインデクスを示す。このｆ′_i(ｎ）に対
し、直交化を施した場合の誤差評価式を説明する。

【００５５】以下の数８乃至数１１は、直交化方法の一
例である。

【００５６】

【数８】

【００５７】

【数９】

【００５８】

【数１０】

【００５９】

【数１１】

【００６０】ここで、数１１のｆ″_i(ｎ）が直交化後の
ベクトルである。誤差評価式は、数１２に示すＥ_iであ
る。

【００６１】

【数１２】

【００６２】数１２と数７を比較すると、数１２の右辺
第二項が直交化によって付加された項であることが分か
る。数１２の最小化は適応コードブックの検索と同様
に、（Ｃ_i)²／Ｇ_iの最大化に帰着する。ここで、Ｃ_i，
Ｇ_iはそれぞれ数１３，数１４である。

【００６３】

【数１３】

【００６４】

【数１４】

【００６５】数８から数１４までの一連の計算で、数８
は適応コードブック検索の過程で計算したＧ_Lであり、
数１３の右辺第二項のΣの項は同じくＣ_Lであるため、
新たに計算しなおす必要はない。その結果、長期予測ベ
クトルに直交化させた場合の統計コードブック検索で処
理量が多いのは、数９と数１３の右辺第一項の相互相関
計算と、数１４の右辺第一項のパワー計算であることが
分かる。

【００６６】本実施例では、統計コードベクトルは一定
振幅の等間隔のパルス列であるため、特願平4−276991
号で発明した、打切りインパルス応答を用いた処理量削
減手法が適用可能である。

【００６７】相互相関とパワーは、本来ならばｆ′
_i(ｎ）が変わるごとに（指標ｉを更新するごとに）計算
しなおす必要がある。一方、ｂ′_L(ｎ)とｐ(ｎ）（０≦
ｎ≦Ｎ−１、Ｎはサブフレームのサンプル数）と重み付
け合成フィルタのインパルス応答ｈ(ｎ)はあるサブフレ
ームでは一定である。ここで次数をＬmin で打ち切った
インパルス応答をｈ′(ｎ)（０≦ｎ≦Ｌmin）とし、数
１５で表されるａ_j（０≦ｊ≦Ｎ−１）をあらかじめ計
算しておく。

【００６８】

【数１５】

【００６９】ａ_jは、図７に示すように、ｈ′(ｎ)の位
置を１サンプルずつシフトしたときの、ｈ′(ｎ)に対応
するｐ(ｎ)の部分との相互相関を示してしている。

【００７０】ｈ′(ｎ)はＬmin で打ち切られているの
で、検索対象のいかなるパルス音源に対してもパルス間
でのオーバラップが生じない。したがって、数１３の右
辺第一項を求めるには、例えば、図８に示すように、パ
ルス音源ｆ_i(ｎ）のパルス位置がＰ１，Ｐ２，Ｐ３だっ
たとすると、あらかじめ計算してあるａ_jのうち、ａ_P1
とａ_P2，ａ_P3の和を計算すれば良いことになる。よっ
て、ｆ′_i(ｎ）が変わるごとに行うべきインパルス応答
の畳み込みの計算が、あらかじめサブフレームに１回計
算してある部分相互相関の和に置き換えられることによ
り、処理量の大幅な低減が可能となる。まったく同様の
ことが、数９のｂ′_L(ｎ)とｆ′_i(ｎ)の相互相関計算に
も適用できる。

【００７１】同様な手法が数１４の右辺第一項のｆ′
_i(ｎ）のパワー計算についても適用できる。すなわち、
あらかじめ数１６で定義されるｇ_jを計算しておく。

【００７２】

【数１６】

【００７３】なお、数１６の示すとおり、０≦ｊ≦Ｎ−
Ｌmin の場合はｇ_jの値は一定になるので、ｇ₀のみ計
算しておけば良い。パワーの計算も相互相関の場合と同
様に、ｆ_i(ｎ)のパルス位置に対応したｇ_jの和を求める
ことによって実現できる。

【００７４】以上のことを、図６に戻って説明する。

【００７５】インパルス応答計算部４０１は、重み付け
合成フィルタのインパルス応答を計算し、長さＬmin で
打ち切られた打切りインパルス応答４０２を出力する。
なお、重み付け合成フィルタは図５における重み付け合
成フィルタ３０１と同一のものであり、かつ、インパル
ス応答はサブフレームに１回だけ計算すれば良いので、
適応コードブック検索部２５で計算し、その結果を用い
ても良い。

【００７６】第一の部分相互相関計算部４０３は、重み
付け合成フィルタ通過後の長期予測ベクトル４２ａ
(ｂ′_L(ｎ)）と打切りインパルス応答の部分相互相関を
計算する部分であり、各始点における部分相互相関値を
第一の部分相関メモリ４０４に格納する。

【００７７】同様に、第二の部分相互相関計算部は、重
み付け入力音声２４(ｐ(ｎ))と打切りインパルス応答４
０２の部分相互相関を計算する部分であり、結果を第二
の部分相関メモリ４０６に格納する。部分パワー計算部
は、各始点における打切りインパルス応答の部分パワー
を計算する部分であり、結果を部分パワーメモリ408に
格納する。以上の処理は、サブフレームに１回だけ実行
すれば良い。

【００７８】第二の誤差評価部４１２は、基本的には数
８から数１４の計算を行う訳であるが、数８及び数１３
の右辺第二項のΣの項は、適応コードブック検索で計算
してあるＧ_LとＣ_Lの値を使用する。Ｇ_LとＣ_Lはそれぞれ
４２ｂ，４２ｃとして適応コードブック検索部２５から
供給される。また、数９及び数１３の右辺第一項の相互
相関の計算は、部分相互相関値の加算によって実現す
る。具体的には、統計コードブックからの情報４１とし
てパルス音源のパルス位置を入力し、第一または第二の
部分相関メモリからパルス位置に対応する部分相互相関
値を読み出し、それぞれを加算する。数１４の右辺第一
項のパワー計算でも同様である。

【００７９】本発明の実施例では、統計コードブック
（パルス音源コードブック）の検索で、処理量の増加を
ほとんど伴わずに、長期予測ベクトルとの直交化を行っ
た上で検索を行うことができる。

【００８０】

【発明の効果】本発明によれば、一定振幅で等間隔のパ
ルス列をコードベクトルとするCELP型音声符号化装置
で、処理量の増加をほとんど伴わずに、長期予測ベクト
ルに直交化させてコードブック検索を行うことができる
ので、復号音声の品質が改善される。この結果、４kbps
以下のビットレートでも良好な音声品質の音声符号器を
提供できる。

【図面の簡単な説明】

【図１】ＣＥＬＰ符号器の説明図。

【図２】ＣＥＬＰ復号器の説明図。

【図３】本発明の一実施例の音声符号化装置の符号化部
のブロック図。

【図４】本発明の第二実施例の音声符号化装置の復号化
部のブロック図。

【図５】適応コードブック検索部のブロック図。

【図６】統計コードブック検索部のブロック図。

【図７】部分相互相関計算法の説明図。

【図８】簡略化畳み込み演算の説明図。

【符号の説明】

４１…統計コードブック、４０１…インパルス応答計算
部、４０３…第一の部分相互相関計算部、４０４…第一
の部分相互相関メモリ、４０５…第二の部分相互相関計
算部、４０６…第二の部分相互相関メモリ、４０７…部
分パワー計算部、４０８…部分パワーメモリ、４１２…
第一の誤差評価部。

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】符号化部に線形予測分析部，重み付けフィ
ルタ，適応コードブック，適応コードブック検索部，統
計コードブック，統計コードブック検索部を含むＣＥＬ
Ｐ型音声符号化装置において、前記統計コードブックに
は一定振幅で等間隔のパルス列が格納されており、前記
適応コードブック検索部は重み付け合成フィルタと第一
の誤差評価部から成り、前記統計コードブック検索部は
インパルス応答計算部，第一の部分相互相関計算部，第
一の部分相互相関メモリ，第二の部分相互相関計算部，
第二の部分相互相関メモリ，部分パワー計算部，部分パ
ワーメモリを含むことを特徴とする音声符号化装置。
【請求項２】請求項１において、前記統計コードブック
検索部の処理に、前記適応コードブック検索部の処理結
果を用いる音声符号化装置。