JPH08328597A - 音声符号化装置 - Google Patents
音声符号化装置Info
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- JPH08328597A JPH08328597A JP7133372A JP13337295A JPH08328597A JP H08328597 A JPH08328597 A JP H08328597A JP 7133372 A JP7133372 A JP 7133372A JP 13337295 A JP13337295 A JP 13337295A JP H08328597 A JPH08328597 A JP H08328597A
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Classifications
-
- G—PHYSICS
- 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
- G10L19/08—Determination or coding of the excitation function; Determination or coding of the long-term prediction parameters
- G10L19/12—Determination or coding of the excitation function; Determination or coding of the long-term prediction parameters the excitation function being a code excitation, e.g. in code excited linear prediction [CELP] vocoders
- G10L19/125—Pitch excitation, e.g. pitch synchronous innovation CELP [PSI-CELP]
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Abstract
(57)【要約】
【目的】 低ビットレートでも良好な音質の得られる音
声符号化装置の提供。 【構成】 スペクトルパラメータ計算部において、入力
した音声信号からスペクトルパラメータを求めて量子化
し、複数の量子化候補を出力し、適応コードブック部で
は、前記候補の各々に対して遅延を計算し、前記遅延分
過去の音源信号と前記候補から計算した信号と、前記音
声信号とから最良の量子化候補と遅延を出力し、音源量
子化部では、音源信号を量子化して出力し、ゲイン量子
化部では、前記適応コードブックと前記音源信号の少な
くとも一つのゲインを量子化し出力する音声符号化装
置。
声符号化装置の提供。 【構成】 スペクトルパラメータ計算部において、入力
した音声信号からスペクトルパラメータを求めて量子化
し、複数の量子化候補を出力し、適応コードブック部で
は、前記候補の各々に対して遅延を計算し、前記遅延分
過去の音源信号と前記候補から計算した信号と、前記音
声信号とから最良の量子化候補と遅延を出力し、音源量
子化部では、音源信号を量子化して出力し、ゲイン量子
化部では、前記適応コードブックと前記音源信号の少な
くとも一つのゲインを量子化し出力する音声符号化装
置。
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は、音声信号を低いビット
レートで高品質に符号化するための音声符号化装置に関
するものである。
レートで高品質に符号化するための音声符号化装置に関
するものである。
【０００２】
【従来の技術】音声信号を高能率に符号化する方式とし
ては、例えば、Ｍ．Ｓｃｈｒｏｅｄｅｒ ａｎｄ Ｂ．
Ａｔａｌ氏による“Ｃｏｄｅ−ｅｘｃｉｔｅｄ ｌｉｎ
ｅａｒｐｒｅｄｉｃｉｔｏｎ：Ｈｉｇｈ ｑｕａｌｉｔ
ｙ ｓｐｅｅｃｈ ａｔ ｖｅｒｙ ｌｏｗ ｂｉｔ
ｒａｔｅｓ”（Ｐｒｏｃ．ＩＣＡＳＳＰ，ｐｐ．９３７
−９４０，１９８５年）と題した論文（文献１）や、Ｋ
ｌｅｉｊｎ氏らによる“Ｉｍｐｒｏｖｅｄ ｓｐｅｅｃ
ｈ ｑｕａｌｉｔｙ ａｎｄ ｅｆｆｉｃｅｉｎｔ ｖ
ｅｃｔｏｒ ｑｕａｎｔｉｚａｔｉｏｎ ｉｎ ＳＥＬ
Ｐ”（Ｐｒｏｃ．ＩＣＡＳＳＰ，ｐｐ．１５５−１５
８，１９８８年）と題した論文（文献２）などに記載さ
れているＣＥＬＰ（Ｃｏｄｅ Ｅｘｃｉｔｅｄ Ｌｉｎ
ｅａｒ Ｐｒｅｄｉｃｔｉｖｅ Ｃｏｄｉｎｇ）が知ら
れている。この従来例では、送信側では、フレーム毎
（例えば２０ｍｓ）に音声信号から線形予測（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する。フレームをさらにサブフレ
ーム（例えば５ｍｓ）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前記サブフレ
ームの音声信号をピッチ予測する。ピッチ予測して求め
た音源信号に対して、予め定められた種類の雑音信号か
らなる音源コードブック（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。音源コ
ードベクトルの選択の仕方は、選択した雑音信号により
合成した信号と、前記残差信号との誤差電力を最小化す
るように行う。そして、選択されたコードベクトルの種
類を表すインデクスとゲインならびに、前記スペクトル
パラメータと適応コードブックのパラメータをマルチプ
レクサ部により組み合わせて伝送する。受信側の説明は
省略する。
ては、例えば、Ｍ．Ｓｃｈｒｏｅｄｅｒ ａｎｄ Ｂ．
Ａｔａｌ氏による“Ｃｏｄｅ−ｅｘｃｉｔｅｄ ｌｉｎ
ｅａｒｐｒｅｄｉｃｉｔｏｎ：Ｈｉｇｈ ｑｕａｌｉｔ
ｙ ｓｐｅｅｃｈ ａｔ ｖｅｒｙ ｌｏｗ ｂｉｔ
ｒａｔｅｓ”（Ｐｒｏｃ．ＩＣＡＳＳＰ，ｐｐ．９３７
−９４０，１９８５年）と題した論文（文献１）や、Ｋ
ｌｅｉｊｎ氏らによる“Ｉｍｐｒｏｖｅｄ ｓｐｅｅｃ
ｈ ｑｕａｌｉｔｙ ａｎｄ ｅｆｆｉｃｅｉｎｔ ｖ
ｅｃｔｏｒ ｑｕａｎｔｉｚａｔｉｏｎ ｉｎ ＳＥＬ
Ｐ”（Ｐｒｏｃ．ＩＣＡＳＳＰ，ｐｐ．１５５−１５
８，１９８８年）と題した論文（文献２）などに記載さ
れているＣＥＬＰ（Ｃｏｄｅ Ｅｘｃｉｔｅｄ Ｌｉｎ
ｅａｒ Ｐｒｅｄｉｃｔｉｖｅ Ｃｏｄｉｎｇ）が知ら
れている。この従来例では、送信側では、フレーム毎
（例えば２０ｍｓ）に音声信号から線形予測（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する。フレームをさらにサブフレ
ーム（例えば５ｍｓ）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前記サブフレ
ームの音声信号をピッチ予測する。ピッチ予測して求め
た音源信号に対して、予め定められた種類の雑音信号か
らなる音源コードブック（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。音源コ
ードベクトルの選択の仕方は、選択した雑音信号により
合成した信号と、前記残差信号との誤差電力を最小化す
るように行う。そして、選択されたコードベクトルの種
類を表すインデクスとゲインならびに、前記スペクトル
パラメータと適応コードブックのパラメータをマルチプ
レクサ部により組み合わせて伝送する。受信側の説明は
省略する。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】前記従来法では、スペ
クトルパラメータの計算に線形予測分析（ＬＰＣ）を使
用している。しかし、特にピッチの高い女性話者におい
て、音声のホルマントとピッチ周波数近接している音韻
では、ピッチの影響を強く受け、スペクトルパラメータ
の抽出に大きな誤差が生ずるという問題があった。さら
に、このような誤ったスペクトルパラメータを用いてピ
ッチ抽出を行なうと、ピッチ周期も誤ったものが求めら
れ、これらのスペクトルパラメータとピッチを使用して
符号化を行なうと、特にビットレートが低い場合に、ピ
ッチ周波数の高い女性話者で音質が劣化していた。
クトルパラメータの計算に線形予測分析（ＬＰＣ）を使
用している。しかし、特にピッチの高い女性話者におい
て、音声のホルマントとピッチ周波数近接している音韻
では、ピッチの影響を強く受け、スペクトルパラメータ
の抽出に大きな誤差が生ずるという問題があった。さら
に、このような誤ったスペクトルパラメータを用いてピ
ッチ抽出を行なうと、ピッチ周期も誤ったものが求めら
れ、これらのスペクトルパラメータとピッチを使用して
符号化を行なうと、特にビットレートが低い場合に、ピ
ッチ周波数の高い女性話者で音質が劣化していた。
【０００４】このような問題を解決する方法として、音
源信号として白色雑音信号ではなく、マルチパルス信号
を仮定してスペクトルパラメータを求める方法が提案さ
れており、例えば、Ｓｉｎｇｈａｌ ａｎｄ Ａｔａｌ
氏らによる“Ｏｐｔｉｍｉｚｉｎｇ ＬＰＣ ｆｉｌｔ
ｅｒ ｐａｒａｍｅｔｅｒｓ ｆｏｒ ｍｕｌｔｉ−ｐ
ｕｌｓｅ ｅｘｃｉｔａｔｉｏｎ，”と題した論文（Ｐ
ｒｏｃ．ＩＣＡＳＳＰ，ｐｐ．７８１−７８４，１９８
３）（文献３）などを参照できる。
源信号として白色雑音信号ではなく、マルチパルス信号
を仮定してスペクトルパラメータを求める方法が提案さ
れており、例えば、Ｓｉｎｇｈａｌ ａｎｄ Ａｔａｌ
氏らによる“Ｏｐｔｉｍｉｚｉｎｇ ＬＰＣ ｆｉｌｔ
ｅｒ ｐａｒａｍｅｔｅｒｓ ｆｏｒ ｍｕｌｔｉ−ｐ
ｕｌｓｅ ｅｘｃｉｔａｔｉｏｎ，”と題した論文（Ｐ
ｒｏｃ．ＩＣＡＳＳＰ，ｐｐ．７８１−７８４，１９８
３）（文献３）などを参照できる。
【０００５】音声符号化では、スペクトルパラメータ及
び音源信号の伝送のために、量子化が必要である。さら
に、ビットレートを低減するためには、これらのパラメ
ータに粗い量子化を施す必要があり、量子化の影響が無
視できなくなる。しかしながら、文献３の方法では、ス
ペクトルパラメータ及び音源信号の量子化を考慮してお
らず、粗い量子化により、性能が低下し、女性音で音質
が劣化していた。
び音源信号の伝送のために、量子化が必要である。さら
に、ビットレートを低減するためには、これらのパラメ
ータに粗い量子化を施す必要があり、量子化の影響が無
視できなくなる。しかしながら、文献３の方法では、ス
ペクトルパラメータ及び音源信号の量子化を考慮してお
らず、粗い量子化により、性能が低下し、女性音で音質
が劣化していた。
【０００６】本発明の目的は、上述の問題を解決し、ビ
ットレートが低い場合に、ピッチの影響を受けにくく、
量子化を考慮したスペクトルパラメータと適応コードブ
ックの遅延を用いる音声符号化方式を提供することにあ
る。
ットレートが低い場合に、ピッチの影響を受けにくく、
量子化を考慮したスペクトルパラメータと適応コードブ
ックの遅延を用いる音声符号化方式を提供することにあ
る。
【０００７】
【課題を解決するための手段】本発明によれば、入力し
た音声信号からスペクトルパラメータを求めて量子化
し、複数の量子化候補を出力するスペクトルパラメータ
計算部と、前記候補の各々に対して遅延を計算し、前記
遅延分過去の音源信号と前記候補から計算した信号と、
前記音声信号とから最良の量子化候補と遅延を出力する
適応コードブック部と、前記音声信号の音源信号を量子
化し出力する音源量子化部と、前記適応コードブックと
前記音源信号の少なくとも一つのゲインを量子化し出力
するゲイン量子化部から構成されることを特徴とする音
声符号化装置が得られる。
た音声信号からスペクトルパラメータを求めて量子化
し、複数の量子化候補を出力するスペクトルパラメータ
計算部と、前記候補の各々に対して遅延を計算し、前記
遅延分過去の音源信号と前記候補から計算した信号と、
前記音声信号とから最良の量子化候補と遅延を出力する
適応コードブック部と、前記音声信号の音源信号を量子
化し出力する音源量子化部と、前記適応コードブックと
前記音源信号の少なくとも一つのゲインを量子化し出力
するゲイン量子化部から構成されることを特徴とする音
声符号化装置が得られる。
【０００８】本発明によれば、入力した音声信号からス
ペクトルパラメータを求めて量子化し、複数の量子化候
補を出力するスペクトルパラメータ計算部と、複数の遅
延と前記複数の量子化候補の組合せに対して前記遅延分
過去の音源信号を切り出した信号と前記量子化候補から
計算したピッチ予測信号と前記音声信号とから最良の量
子化候補と遅延を出力する適応コードブック部と、前記
音声信号の音源信号を量子化し出力する音源量子化部
と、前記適応コードブックと前記音源信号の少なくとも
一つのゲインを量子化し出力するゲイン量子化部から構
成されることを特徴とする音声符号化装置が得られる。
ペクトルパラメータを求めて量子化し、複数の量子化候
補を出力するスペクトルパラメータ計算部と、複数の遅
延と前記複数の量子化候補の組合せに対して前記遅延分
過去の音源信号を切り出した信号と前記量子化候補から
計算したピッチ予測信号と前記音声信号とから最良の量
子化候補と遅延を出力する適応コードブック部と、前記
音声信号の音源信号を量子化し出力する音源量子化部
と、前記適応コードブックと前記音源信号の少なくとも
一つのゲインを量子化し出力するゲイン量子化部から構
成されることを特徴とする音声符号化装置が得られる。
【０００９】本発明によれば、遅延分だけ過去の音源信
号から切り出した信号と、入力した音声信号とから、ス
ペクトルパラメータと第１の遅延を計算するスペクトル
パラメータ・遅延計算部と、前記スペクトルパラメータ
を量子化し少なくとも一つの量子化候補を出力するスペ
クトルパラメータ量子化部と、前記第１の遅延をもとに
第２の遅延候補を少なくとも一つ計算し、前記遅延分過
去の音源信号を切り出した信号と前記量子化候補を用い
て計算したピッチ予測信号と前記音声信号とから最良の
量子化候補と第２の遅延候補を出力する適応コードブッ
ク部と、前記音声信号の音源信号を量子化し出力する音
源量子化部と、前記適応コードブックと前記音源信号の
少なくとも一つのゲインを量子化し出力するゲイン量子
化部から構成されることを特徴とする音声符号化装置が
得られる。
号から切り出した信号と、入力した音声信号とから、ス
ペクトルパラメータと第１の遅延を計算するスペクトル
パラメータ・遅延計算部と、前記スペクトルパラメータ
を量子化し少なくとも一つの量子化候補を出力するスペ
クトルパラメータ量子化部と、前記第１の遅延をもとに
第２の遅延候補を少なくとも一つ計算し、前記遅延分過
去の音源信号を切り出した信号と前記量子化候補を用い
て計算したピッチ予測信号と前記音声信号とから最良の
量子化候補と第２の遅延候補を出力する適応コードブッ
ク部と、前記音声信号の音源信号を量子化し出力する音
源量子化部と、前記適応コードブックと前記音源信号の
少なくとも一つのゲインを量子化し出力するゲイン量子
化部から構成されることを特徴とする音声符号化装置が
得られる。
【００１０】本発明によれば、音声信号を入力し、遅延
分だけ過去の駆動信号から切り出した信号と、入力した
音声信号とから、スペクトルパラメータと第１の遅延を
計算するスペクトルパラメータ・遅延計算部と、前記ス
ペクトルパラメータと前記音声信号から駆動信号を計算
する駆動信号計算部と、前記スペクトルパラメータを量
子化し少なくとも一つの量子化候補を出力するスペクト
ルパラメータ量子化部と、前記第１の遅延をもとに第２
の遅延候補を少なくとも一つ計算し、前記遅延分過去の
音源候補を切り出した信号と前記量子化候補を用いて計
算したピッチ予測信号と前記音声信号とから最良の量子
化候補と第２の遅延候補を出力する適応コードブック部
と、前記音声信号の音源信号を量子化し出力する音源量
子化部と、前記適応コードブックと前記音源信号の少な
くとも一つのゲインを量子化し出力するゲイン量子化部
から構成されることを特徴とする音声符号化装置が得ら
れる。
分だけ過去の駆動信号から切り出した信号と、入力した
音声信号とから、スペクトルパラメータと第１の遅延を
計算するスペクトルパラメータ・遅延計算部と、前記ス
ペクトルパラメータと前記音声信号から駆動信号を計算
する駆動信号計算部と、前記スペクトルパラメータを量
子化し少なくとも一つの量子化候補を出力するスペクト
ルパラメータ量子化部と、前記第１の遅延をもとに第２
の遅延候補を少なくとも一つ計算し、前記遅延分過去の
音源候補を切り出した信号と前記量子化候補を用いて計
算したピッチ予測信号と前記音声信号とから最良の量子
化候補と第２の遅延候補を出力する適応コードブック部
と、前記音声信号の音源信号を量子化し出力する音源量
子化部と、前記適応コードブックと前記音源信号の少な
くとも一つのゲインを量子化し出力するゲイン量子化部
から構成されることを特徴とする音声符号化装置が得ら
れる。
【００１１】本発明によれば、入力した音声信号からモ
ードを判別し判別情報を出力するモード判別部と、前記
音声信号からスペクトルパラメータを求めて量子化し、
複数の量子化候補を出力するスペクトルパラメータ計算
部と、あらかじめ定められたモードの場合に、前記候補
の各々に対して遅延を計算し、前記遅延分過去の音源信
号を切り出して計算したピッチ予測信号と前記音声信号
とから最良の量子化候補と遅延を出力する適応コードブ
ック部と、前記音声信号の音源信号を量子化し出力する
音源量子化部と、前記適応コードブックと前記音源信号
の少なくとも一つのゲインを量子化し出力するゲイン量
子化部から構成されることを特徴とする音声符号化装置
が得られる。
ードを判別し判別情報を出力するモード判別部と、前記
音声信号からスペクトルパラメータを求めて量子化し、
複数の量子化候補を出力するスペクトルパラメータ計算
部と、あらかじめ定められたモードの場合に、前記候補
の各々に対して遅延を計算し、前記遅延分過去の音源信
号を切り出して計算したピッチ予測信号と前記音声信号
とから最良の量子化候補と遅延を出力する適応コードブ
ック部と、前記音声信号の音源信号を量子化し出力する
音源量子化部と、前記適応コードブックと前記音源信号
の少なくとも一つのゲインを量子化し出力するゲイン量
子化部から構成されることを特徴とする音声符号化装置
が得られる。
【００１２】本発明によれば、入力した音声信号からモ
ードを判別し判別情報を出力するモード判別部と、前記
音声信号からスペクトルパラメータを求めて量子化し、
複数の量子化候補を出力するスペクトルパラメータ計算
部と、あらかじめ定められたモードの場合に、複数の遅
延と前記複数の量子化候補の組合せに対して前記遅延分
過去の音源信号を切り出した信号と前記量子化候補から
計算したピッチ予測信号と前記音声信号とから最良の量
子化候補と遅延を出力する適応コードブック部と、前記
音声信号の音源信号を量子化し出力する音源量子化部
と、前記適応コードブックと前記音源信号の少なくとも
一つのゲインを量子化し出力するゲイン量子化部から構
成されることを特徴とする音声符号化装置が得られる。
ードを判別し判別情報を出力するモード判別部と、前記
音声信号からスペクトルパラメータを求めて量子化し、
複数の量子化候補を出力するスペクトルパラメータ計算
部と、あらかじめ定められたモードの場合に、複数の遅
延と前記複数の量子化候補の組合せに対して前記遅延分
過去の音源信号を切り出した信号と前記量子化候補から
計算したピッチ予測信号と前記音声信号とから最良の量
子化候補と遅延を出力する適応コードブック部と、前記
音声信号の音源信号を量子化し出力する音源量子化部
と、前記適応コードブックと前記音源信号の少なくとも
一つのゲインを量子化し出力するゲイン量子化部から構
成されることを特徴とする音声符号化装置が得られる。
【００１３】本発明によれば、入力した音声信号からモ
ードを判別し判別情報を出力するモード判別部と、遅延
分だけ過去の音源信号から切り出した信号と、入力した
音声信号とから、スペクトルパラメータと第１の遅延を
計算するスペクトルパラメータ・遅延計算部と、前記ス
ペクトルパラメータを量子化し少なくとも一つの量子化
候補を出力するスペクトルパラメータ量子化部と、あら
かじめ定められたモードの場合に、前記第１の遅延をも
とに第２の遅延候補を少なくとも一つ計算し、前記遅延
分過去の音源信号を切り出した信号と前記量子化候補を
用いて計算したピッチ予測信号と前記音声信号とから最
良の量子化候補と第２の遅延候補を出力する適応コード
ブック部と、前記音声信号の音源信号を量子化し出力す
る音源量子化部と、前記適応コードブックと前記音源信
号の少なくとも一つのゲインを量子化し出力するゲイン
量子化部から構成されることを特徴とする音声符号化装
置が得られる。
ードを判別し判別情報を出力するモード判別部と、遅延
分だけ過去の音源信号から切り出した信号と、入力した
音声信号とから、スペクトルパラメータと第１の遅延を
計算するスペクトルパラメータ・遅延計算部と、前記ス
ペクトルパラメータを量子化し少なくとも一つの量子化
候補を出力するスペクトルパラメータ量子化部と、あら
かじめ定められたモードの場合に、前記第１の遅延をも
とに第２の遅延候補を少なくとも一つ計算し、前記遅延
分過去の音源信号を切り出した信号と前記量子化候補を
用いて計算したピッチ予測信号と前記音声信号とから最
良の量子化候補と第２の遅延候補を出力する適応コード
ブック部と、前記音声信号の音源信号を量子化し出力す
る音源量子化部と、前記適応コードブックと前記音源信
号の少なくとも一つのゲインを量子化し出力するゲイン
量子化部から構成されることを特徴とする音声符号化装
置が得られる。
【００１４】本発明によれば、音声信号を入力し、前記
音声信号からモードを判別し判別情報を出力するモード
判別部と、遅延分だけ過去の駆動信号から切り出した信
号と、入力した音声信号とから、スペクトルパラメータ
と第１の遅延を計算するスペクトルパラメータ・遅延計
算部と、前記スペクトルパラメータと前記音声信号から
駆動信号を計算する駆動信号計算部と、前記スペクトル
パラメータを量子化し少なくとも一つの量子化候補を出
力するスペクトルパラメータ量子化部と、あらかじめ定
められたモードの場合に、前記第１の遅延をもとに第２
の遅延候補を少なくとも一つ計算し、前記遅延分過去の
音源信号を切り出した信号と前記量子化候補を用いて計
算したピッチ予測信号と前記音声信号とから最良の量子
化候補と第２の遅延候補を出力する適応コードブック部
と、前記音声信号の音源信号を量子化し出力する音源量
子化部と、前記適応コードブックと前記音源信号の少な
くとも一つのゲインを量子化し出力するゲイン量子化部
から構成されることを特徴とする音声符号化装置が得ら
れる。
音声信号からモードを判別し判別情報を出力するモード
判別部と、遅延分だけ過去の駆動信号から切り出した信
号と、入力した音声信号とから、スペクトルパラメータ
と第１の遅延を計算するスペクトルパラメータ・遅延計
算部と、前記スペクトルパラメータと前記音声信号から
駆動信号を計算する駆動信号計算部と、前記スペクトル
パラメータを量子化し少なくとも一つの量子化候補を出
力するスペクトルパラメータ量子化部と、あらかじめ定
められたモードの場合に、前記第１の遅延をもとに第２
の遅延候補を少なくとも一つ計算し、前記遅延分過去の
音源信号を切り出した信号と前記量子化候補を用いて計
算したピッチ予測信号と前記音声信号とから最良の量子
化候補と第２の遅延候補を出力する適応コードブック部
と、前記音声信号の音源信号を量子化し出力する音源量
子化部と、前記適応コードブックと前記音源信号の少な
くとも一つのゲインを量子化し出力するゲイン量子化部
から構成されることを特徴とする音声符号化装置が得ら
れる。
【００１５】
【作用】本発明の第１の態様では、適応コードブック部
において、スペクトルパラメータの複数の量子化候補
（例えばＭ個）各々に対して、遅延を計算する。さら
に、Ｍ個の量子化候補と遅延の組についてピッチ予測信
号を計算し、入力音声信号との誤差電力を計算し、誤差
電力を最小化する量子化候補と遅延の組を出力する。
において、スペクトルパラメータの複数の量子化候補
（例えばＭ個）各々に対して、遅延を計算する。さら
に、Ｍ個の量子化候補と遅延の組についてピッチ予測信
号を計算し、入力音声信号との誤差電力を計算し、誤差
電力を最小化する量子化候補と遅延の組を出力する。
【００１６】本発明の第２の態様では、適応コードブッ
ク部において、スペクトルパラメータの複数の量子化候
補（例えばＭ個）と、あらかじめ定められた範囲の遅延
候補複数個（例えばＬ個）の全ての組合せに対して、ピ
ッチ予測信号を計算し、入力音声信号との誤差電力を計
算し、誤差電力を最小化する量子化候補と遅延の組を出
力する。
ク部において、スペクトルパラメータの複数の量子化候
補（例えばＭ個）と、あらかじめ定められた範囲の遅延
候補複数個（例えばＬ個）の全ての組合せに対して、ピ
ッチ予測信号を計算し、入力音声信号との誤差電力を計
算し、誤差電力を最小化する量子化候補と遅延の組を出
力する。
【００１７】更に本発明の第３の態様では、スペクトル
パラメータ・遅延計算部において、過去の音源信号と入
力音声信号から、スペクトルパラメータと第１の遅延を
計算する。前記スペクトルパラメータの複数の量子化候
補（例えばＭ個）と、前記第１の遅延の近傍から求めた
複数個の第２の遅延候補（例えばＱ個）の組合せに対し
て、ピッチ予測信号を計算し、入力音声信号との誤差電
力を計算し、誤差電力を最小化する量子化候補と第２の
遅延候補の組を出力する。
パラメータ・遅延計算部において、過去の音源信号と入
力音声信号から、スペクトルパラメータと第１の遅延を
計算する。前記スペクトルパラメータの複数の量子化候
補（例えばＭ個）と、前記第１の遅延の近傍から求めた
複数個の第２の遅延候補（例えばＱ個）の組合せに対し
て、ピッチ予測信号を計算し、入力音声信号との誤差電
力を計算し、誤差電力を最小化する量子化候補と第２の
遅延候補の組を出力する。
【００１８】本発明の第４の態様では、スペクトルパラ
メータ・遅延計算部において、過去の駆動信号と入力音
声信号から、スペクトルパラメータと第１の遅延を計算
する。以下では、駆動信号として、予測残差信号を用い
るものとして説明を進める。前記スペクトルパラメータ
の複数の量子化候補（例えばＭ個）と、前記第１の遅延
の近傍から求めた複数個の第２の遅延候補（例えばＱ
個）の組合せに対して、ピッチ予測信号を計算し、入力
音声信号との誤差電力を計算し、誤差電力を最小化する
量子化候補と第２の遅延候補の組を出力する。
メータ・遅延計算部において、過去の駆動信号と入力音
声信号から、スペクトルパラメータと第１の遅延を計算
する。以下では、駆動信号として、予測残差信号を用い
るものとして説明を進める。前記スペクトルパラメータ
の複数の量子化候補（例えばＭ個）と、前記第１の遅延
の近傍から求めた複数個の第２の遅延候補（例えばＱ
個）の組合せに対して、ピッチ予測信号を計算し、入力
音声信号との誤差電力を計算し、誤差電力を最小化する
量子化候補と第２の遅延候補の組を出力する。
【００１９】本発明の第５の態様では、モード判別部で
は、入力音声信号から特徴量を求め、特徴量を用いて音
声信号を複数のモードの一つに分類する。以下ではモー
ドの種類は４とする。モードは概ね次のように対応す
る。モード０：無音／子音部、モード１：過渡部、モー
ド２：母音の弱定常部、モード３：母音の強定常部。入
力音声のモードがあらかじめ定められたモードの場合
に、第１の発明と同一の動作をする。
は、入力音声信号から特徴量を求め、特徴量を用いて音
声信号を複数のモードの一つに分類する。以下ではモー
ドの種類は４とする。モードは概ね次のように対応す
る。モード０：無音／子音部、モード１：過渡部、モー
ド２：母音の弱定常部、モード３：母音の強定常部。入
力音声のモードがあらかじめ定められたモードの場合
に、第１の発明と同一の動作をする。
【００２０】本発明の第６の態様では、入力音声のモー
ドがあらかじめ定められたモードの場合に、第２の態様
と同一の動作をする。
ドがあらかじめ定められたモードの場合に、第２の態様
と同一の動作をする。
【００２１】本発明の第７の態様では、入力音声のモー
ドがあらかじめ定められたモードの場合に、第３の態様
と同一の動作をする。
ドがあらかじめ定められたモードの場合に、第３の態様
と同一の動作をする。
【００２２】本発明の第８の態様では、入力音声のモー
ドがあらかじめ定められたモードの場合に、第４の態様
と同一の動作をする。
ドがあらかじめ定められたモードの場合に、第４の態様
と同一の動作をする。
【００２３】
【実施例】図１は本発明による第１の態様に係る音声符
号化装置の一実施例を示すブロック図である。
号化装置の一実施例を示すブロック図である。
【００２４】図において、入力端子１００から音声信号
を入力し、フレーム分割回路１１０では音声信号をフレ
ーム（例えば１０ｍｓ）毎に分割し、サブフレーム分割
回路１２０では、フレームの音声信号をフレームよりも
短いサブフレーム（例えば２．５ｍｓ）に分割する。
を入力し、フレーム分割回路１１０では音声信号をフレ
ーム（例えば１０ｍｓ）毎に分割し、サブフレーム分割
回路１２０では、フレームの音声信号をフレームよりも
短いサブフレーム（例えば２．５ｍｓ）に分割する。
【００２５】スペクトルパラメータ計算回路２００で
は、少なくとも一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（例えば２４ｍｓ）を
かけて音声を切り出してスペクトルパラメータをあらか
じめ定められた次数（例えばＰ＝１０次）計算する。こ
こでスペクトルパラメータの計算には、周知のＬＰＣ分
析や、Ｂｕｒｇ分析等を用いることができる。ここで
は、Ｂｕｒｇ分析を用いることとする。
は、少なくとも一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（例えば２４ｍｓ）を
かけて音声を切り出してスペクトルパラメータをあらか
じめ定められた次数（例えばＰ＝１０次）計算する。こ
こでスペクトルパラメータの計算には、周知のＬＰＣ分
析や、Ｂｕｒｇ分析等を用いることができる。ここで
は、Ｂｕｒｇ分析を用いることとする。
【００２６】Ｂｕｒｇ分析の詳細については、中溝著に
よる“信号解析とシステム同定”と題した単行本（コロ
ナ社１９８８年刊）の８２〜８７頁（文献３）等に記載
されているので説明は略する。
よる“信号解析とシステム同定”と題した単行本（コロ
ナ社１９８８年刊）の８２〜８７頁（文献３）等に記載
されているので説明は略する。
【００２７】さらにスペクトルパラメータ計算部では、
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。ここで、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（ＬＳＰ）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、１
９８１年）（文献４）を参照することができる。
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。ここで、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（ＬＳＰ）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、１
９８１年）（文献４）を参照することができる。
【００２８】例えば、第２、４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、３サブフレームのＬＳＰを直線補間により
求めて、第１、３サブフレームのＬＳＰを逆変換して線
形予測係数に戻し、第１−４サブフレームの線形予測係
数αil（ｉ＝１，…，１０，ｌ＝１，…，５）を聴感重
み付け回路２３０に出力する。また、第４サブフレーム
のＬＳＰをスペクトルパラメータ量子化回路２１０へ出
力する。
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、３サブフレームのＬＳＰを直線補間により
求めて、第１、３サブフレームのＬＳＰを逆変換して線
形予測係数に戻し、第１−４サブフレームの線形予測係
数αil（ｉ＝１，…，１０，ｌ＝１，…，５）を聴感重
み付け回路２３０に出力する。また、第４サブフレーム
のＬＳＰをスペクトルパラメータ量子化回路２１０へ出
力する。
【００２９】スペクトルパラメータ量子化回路２１０で
は、あらかじめ定められたサブフレームのＬＳＰパラメ
ータを効率的に量子化し、下記数１の歪みが小さい順に
複数候補の量子化値を出力する。以下では候補数はＭ
（Ｍ＞２）とする。
は、あらかじめ定められたサブフレームのＬＳＰパラメ
ータを効率的に量子化し、下記数１の歪みが小さい順に
複数候補の量子化値を出力する。以下では候補数はＭ
（Ｍ＞２）とする。
【００３０】
【数１】 ここで、ＬＳＰ（ｉ），ＱＬＳＰ（ｉ）j 、Ｗ（ｉ）は
それぞれ、量子化前のｉ次目のＬＳＰ、量子化後のｊ番
目の結果、重み係数である。Ｐは次数であり、以下では
１０とする。
それぞれ、量子化前のｉ次目のＬＳＰ、量子化後のｊ番
目の結果、重み係数である。Ｐは次数であり、以下では
１０とする。
【００３１】以下では、量子化法として、ベクトル量子
化を用いるものとし、第４サブフレームのＬＳＰパラメ
ータを量子化するものとする。ＬＳＰパラメータのベク
トル量子化の手法は周知の手法を用いることができる。
具体的な方法は例えば、特開平４−１７１５００号公報
（特願平２−２９７６００号）（文献５）や特開平４−
３６３０００号公報（特願平３−２６１９２５号）（文
献６）や、特開平５−６１９９号公報（特願平３−１５
５０４９号）（文献７）や、Ｔ．Ｎｏｍｕｒａｅｔ ａ
ｌ．，による“ＬＳＰ Ｃｏｄｉｎｇ Ｕｓｉｎｇ Ｖ
Ｑ−ＳＶＱＷｉｔｈ Ｉｎｔｅｒｐｏｌａｔｉｏｎ ｉ
ｎ ４．０７５ｋｂｐｓ Ｍ−ＬＣＥＬＰ Ｓｐｅｅｃ
ｈ Ｃｏｄｅｒ”と題した論文（Ｐｒｏｃ．Ｍｏｂｉｌ
ｅ Ｍｕｌｔｉｍｅｄｉａ Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏ
ｎｓ，ｐｐ．Ｂ．２．５，１９９３）（文献８）等を参
照できるのでここでは説明は略する。
化を用いるものとし、第４サブフレームのＬＳＰパラメ
ータを量子化するものとする。ＬＳＰパラメータのベク
トル量子化の手法は周知の手法を用いることができる。
具体的な方法は例えば、特開平４−１７１５００号公報
（特願平２−２９７６００号）（文献５）や特開平４−
３６３０００号公報（特願平３−２６１９２５号）（文
献６）や、特開平５−６１９９号公報（特願平３−１５
５０４９号）（文献７）や、Ｔ．Ｎｏｍｕｒａｅｔ ａ
ｌ．，による“ＬＳＰ Ｃｏｄｉｎｇ Ｕｓｉｎｇ Ｖ
Ｑ−ＳＶＱＷｉｔｈ Ｉｎｔｅｒｐｏｌａｔｉｏｎ ｉ
ｎ ４．０７５ｋｂｐｓ Ｍ−ＬＣＥＬＰ Ｓｐｅｅｃ
ｈ Ｃｏｄｅｒ”と題した論文（Ｐｒｏｃ．Ｍｏｂｉｌ
ｅ Ｍｕｌｔｉｍｅｄｉａ Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏ
ｎｓ，ｐｐ．Ｂ．２．５，１９９３）（文献８）等を参
照できるのでここでは説明は略する。
【００３２】また、スペクトルパラメータ量子化回路２
１０では、第４サブフレームで量子化したＬＳＰパラメ
ータをもとに、第１〜第４サブフレームのＬＳＰパラメ
ータを復元する。ここでは、現フレームの第４サブフレ
ームの量子化ＬＳＰパラメータと１つ過去のフレームの
第４サブフレームの量子化ＬＳＰを直線補間して、第１
〜第３サブフレームのＬＳＰを復元する。ここで、量子
化前のＬＳＰと量子化後のＬＳＰ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、直線補間に
より第１〜第４サブフレームのＬＳＰを復元できる。さ
らに性能を向上させるためには、前記誤差電力を最小化
するコードベクトルを複数候補選択したのちに、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の組を選択するようにすることができ
る。詳細は、例えば、特願平５−８７３７号明細書（文
献９）を参照することができる。
１０では、第４サブフレームで量子化したＬＳＰパラメ
ータをもとに、第１〜第４サブフレームのＬＳＰパラメ
ータを復元する。ここでは、現フレームの第４サブフレ
ームの量子化ＬＳＰパラメータと１つ過去のフレームの
第４サブフレームの量子化ＬＳＰを直線補間して、第１
〜第３サブフレームのＬＳＰを復元する。ここで、量子
化前のＬＳＰと量子化後のＬＳＰ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、直線補間に
より第１〜第４サブフレームのＬＳＰを復元できる。さ
らに性能を向上させるためには、前記誤差電力を最小化
するコードベクトルを複数候補選択したのちに、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の組を選択するようにすることができ
る。詳細は、例えば、特願平５−８７３７号明細書（文
献９）を参照することができる。
【００３３】以上により復元した第１−３サブフレーム
のＬＳＰと第４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３１０
へ出力する。また、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４００に
出力する。
のＬＳＰと第４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３１０
へ出力する。また、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４００に
出力する。
【００３４】上記において、直線補間のかわりに、ＬＳ
Ｐの補間パターンをあらかじめ定められたビット数（例
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１〜４サブフレームのＬＳＰを復元して累積
歪を最小化するコードベクトルと補間パターン組を選択
するようにしてもよい。このようにすると補間パターン
のビット数だけ伝送情報が増加するが、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。
ここで、補間パターンは、トレーニング用のＬＳＰデー
タを用いてあらかじめ学習して作成してもよいし、あら
かじめ定められたパターンを格納しておいてもよい。あ
らかじめ定められたパターンとしては、例えば、Ｔ．Ｔ
ａｎｉｇｕｃｈｉ ｅｔ ａｌによる“Ｉｍｐｒｏｖｅ
ｄ ＣＥＬＰ ｓｐｅｅｃｈ ｃｏｄｉｎｇ ａｔ ４
ｋｂ／ｓ ａｎｄ ｂｅｌｏｗ”と題した論文（Ｐｒｏ
ｃ．ＩＣＳＬＰ，ｐｐ．４１−４４，１９９２）（文献
１０）等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、あらかじめ定められたサブフレームにおい
て、ＬＳＰの真の値とＬＳＰの補間値との誤差信号を求
め、前記誤差信号をさらに誤差コードブックで表すよう
にしてもよい。
Ｐの補間パターンをあらかじめ定められたビット数（例
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１〜４サブフレームのＬＳＰを復元して累積
歪を最小化するコードベクトルと補間パターン組を選択
するようにしてもよい。このようにすると補間パターン
のビット数だけ伝送情報が増加するが、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。
ここで、補間パターンは、トレーニング用のＬＳＰデー
タを用いてあらかじめ学習して作成してもよいし、あら
かじめ定められたパターンを格納しておいてもよい。あ
らかじめ定められたパターンとしては、例えば、Ｔ．Ｔ
ａｎｉｇｕｃｈｉ ｅｔ ａｌによる“Ｉｍｐｒｏｖｅ
ｄ ＣＥＬＰ ｓｐｅｅｃｈ ｃｏｄｉｎｇ ａｔ ４
ｋｂ／ｓ ａｎｄ ｂｅｌｏｗ”と題した論文（Ｐｒｏ
ｃ．ＩＣＳＬＰ，ｐｐ．４１−４４，１９９２）（文献
１０）等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、あらかじめ定められたサブフレームにおい
て、ＬＳＰの真の値とＬＳＰの補間値との誤差信号を求
め、前記誤差信号をさらに誤差コードブックで表すよう
にしてもよい。
【００３５】聴感重み付け回路２３０は、スペクトルパ
ラメータ計算回路２００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、前記文献１にもとづき、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。
ラメータ計算回路２００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、前記文献１にもとづき、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。
【００３６】応答信号計算回路２４０は、スペクトルパ
ラメータ計算回路２００から、各サブフレーム毎に線形
予測係数αilを入力し、スペクトルパラメータ量子化回
路２１０から、量子化、補間して復元した線形予測係数
αil′をサブフレーム毎に入力し、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）＝０とした
応答信号を１サブフレーム分計算し、減算器２３５へ出
力する。ここで、応答信号ｘz （ｎ）は下記数２で表さ
れる。
ラメータ計算回路２００から、各サブフレーム毎に線形
予測係数αilを入力し、スペクトルパラメータ量子化回
路２１０から、量子化、補間して復元した線形予測係数
αil′をサブフレーム毎に入力し、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）＝０とした
応答信号を１サブフレーム分計算し、減算器２３５へ出
力する。ここで、応答信号ｘz （ｎ）は下記数２で表さ
れる。
【００３７】
【数２】 ここで、γは、聴感重み付け量を制御する重み係数であ
り、下記（４）式と同一の値である。
り、下記（４）式と同一の値である。
【００３８】減算器２３５は、下記数３により、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、ｘ
w ′（ｎ）を適応コードブック回路５００へ出力する。
み付け信号から応答信号を１サブフレーム分減算し、ｘ
w ′（ｎ）を適応コードブック回路５００へ出力する。
【００３９】
【数３】 インパルス応答計算回路３１０は、ｚ変換が下記数４で
表される重み付けフィルタのインパルス応答ｈw （ｎ）
をあらかじめ定められた点数Ｌだけ計算し、適応コード
ブック回路５００、音源量子化回路３５０へ出力する。
表される重み付けフィルタのインパルス応答ｈw （ｎ）
をあらかじめ定められた点数Ｌだけ計算し、適応コード
ブック回路５００、音源量子化回路３５０へ出力する。
【００４０】
【数４】 適応コードブック回路５００の構成を図２に示す。図２
において、遅延探索・歪計算回路５１０では、端子５０
１、５０２、５０３の各々から、過去の音源信号ｖ
（ｎ）、減算器２３５の出力信号ｘw ′（ｎ）、インパ
ルス応答ｈw （ｎ）を入力する。ここでインパルス応答
は、スペクトルパラメータ量子化の候補数Ｍに等しい種
類が入力される。各インパルス応答に対して、ピッチに
対応する遅延Ｔを下記数５の歪みを最小化するように求
める。
において、遅延探索・歪計算回路５１０では、端子５０
１、５０２、５０３の各々から、過去の音源信号ｖ
（ｎ）、減算器２３５の出力信号ｘw ′（ｎ）、インパ
ルス応答ｈw （ｎ）を入力する。ここでインパルス応答
は、スペクトルパラメータ量子化の候補数Ｍに等しい種
類が入力される。各インパルス応答に対して、ピッチに
対応する遅延Ｔを下記数５の歪みを最小化するように求
める。
【００４１】
【数５】 ここで、ｙw （ｎ−Ｔ）は下記数６で表され、記号＊は
畳み込み演算を表す。
畳み込み演算を表す。
【００４２】
【数６】 一方、ゲインβも下記数７に従って求めることができ
る。
る。
【００４３】
【数７】 （５）式の計算は、スペクトルパラメータ量子化回路２
１０から出力される量子化候補数Ｍだけ繰り返され、各
候補毎に、遅延Ｔと歪みＤT が判別回路５２０へ出力さ
れる。
１０から出力される量子化候補数Ｍだけ繰り返され、各
候補毎に、遅延Ｔと歪みＤT が判別回路５２０へ出力さ
れる。
【００４４】ここで、女性音や、子供の声に対して、遅
延の抽出精度を向上させるために、遅延を整数サンプル
ではなく、小数サンプル値で求めてもよい。具体的な方
法は、例えば、Ｐ．Ｋｒｏｏｎらによる、“Ｐｉｔｃｈ
ｐｒｅｄｉｃｔｏｒｓ ｗｉｔｈ ｈｉｇｈ ｔｅｍ
ｐｏｒａｌ ｒｅｓｏｌｕｔｉｏｎ”と題した論文（Ｐ
ｒｏｃ．ＩＣＡＳＳＰ，ｐｐ．６６１−６６４，１９９
０年）（文献１１）等を参照することができる。
延の抽出精度を向上させるために、遅延を整数サンプル
ではなく、小数サンプル値で求めてもよい。具体的な方
法は、例えば、Ｐ．Ｋｒｏｏｎらによる、“Ｐｉｔｃｈ
ｐｒｅｄｉｃｔｏｒｓ ｗｉｔｈ ｈｉｇｈ ｔｅｍ
ｐｏｒａｌ ｒｅｓｏｌｕｔｉｏｎ”と題した論文（Ｐ
ｒｏｃ．ＩＣＡＳＳＰ，ｐｐ．６６１−６６４，１９９
０年）（文献１１）等を参照することができる。
【００４５】判別回路５２０は、Ｍ個の歪みとＭ個の遅
延を入力し、歪みを最小にする遅延を残差計算回路５３
０に出力し、選択された遅延を示すインデクスを端子５
５０からマルチプレクサ４００へ出力する。また、判別
信号を端子５６０から選択回路３２０−１，３２０−２
へ出力する。
延を入力し、歪みを最小にする遅延を残差計算回路５３
０に出力し、選択された遅延を示すインデクスを端子５
５０からマルチプレクサ４００へ出力する。また、判別
信号を端子５６０から選択回路３２０−１，３２０−２
へ出力する。
【００４６】残差計算回路５３０では、下記数８に従い
ピッチ予測を行い、適応コードブック予測残差信号ｚ
（ｎ）を端子５４０を通して音源量子化回路３５０へ出
力する。
ピッチ予測を行い、適応コードブック予測残差信号ｚ
（ｎ）を端子５４０を通して音源量子化回路３５０へ出
力する。
【００４７】
【数８】 以上で適応コードブック回路５００の説明を終える。
【００４８】選択回路３２０−１，３２０−２，３２０
−３では、適応コードブック回路５００から判別信号を
入力する。３２０−１は、選択されたスペクトルパラメ
ータ量子化候補に対応するインパルス応答を音源量子化
回路３５０、ゲイン量子化回路３６５へ出力する。３２
０−２は、選択されたスペクトルパラメータ量子化候補
に対するインデクスをマルチプレクサ４００へ出力す
る。３２０−３は、選択されたスペクトルパラメータ量
子化候補を応答信号計算回路２４０、重み付け信号計算
回路３６０へ出力する。
−３では、適応コードブック回路５００から判別信号を
入力する。３２０−１は、選択されたスペクトルパラメ
ータ量子化候補に対応するインパルス応答を音源量子化
回路３５０、ゲイン量子化回路３６５へ出力する。３２
０−２は、選択されたスペクトルパラメータ量子化候補
に対するインデクスをマルチプレクサ４００へ出力す
る。３２０−３は、選択されたスペクトルパラメータ量
子化候補を応答信号計算回路２４０、重み付け信号計算
回路３６０へ出力する。
【００４９】音源量子化回路３５０においては、音源コ
ードブックを探索する例について示す。音源コードブッ
ク３５１に格納されているコードベクトルを探索するこ
とにより、音源信号を量子化する。音源コードベクトル
の探索は、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。このとき、最良のコート
ベクトルを１種選択してもよいし、２種以上のコードベ
クトルを仮に選んでおいて、ゲイン量子化の際に、１種
に本選択してもよい。ここでは、２種以上のコードベク
トルを下記数９に従って選んでおくものとする。
ードブックを探索する例について示す。音源コードブッ
ク３５１に格納されているコードベクトルを探索するこ
とにより、音源信号を量子化する。音源コードベクトル
の探索は、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。このとき、最良のコート
ベクトルを１種選択してもよいし、２種以上のコードベ
クトルを仮に選んでおいて、ゲイン量子化の際に、１種
に本選択してもよい。ここでは、２種以上のコードベク
トルを下記数９に従って選んでおくものとする。
【００５０】なお、一部の音源コードベクトルに対して
のみ、下式数１０を適用するときには、複数個の音源コ
ードベクトルをあらかじめ予備選択しておき、予備選択
された音源コードベクトルに対して、下式（１０）式を
適用することもできる。
のみ、下式数１０を適用するときには、複数個の音源コ
ードベクトルをあらかじめ予備選択しておき、予備選択
された音源コードベクトルに対して、下式（１０）式を
適用することもできる。
【００５１】
【数９】 ゲイン量子化回路３６５は、ゲインコードブック３５５
からゲインコードベクトルを読みだし、選択された音源
コードベクトルに対して、下記（１０）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
組み合わせを選択する。ここでは、適応コードブックの
ゲインと音源コードブックのゲインの両者を同時にベク
トル量子化する例について示す。
からゲインコードベクトルを読みだし、選択された音源
コードベクトルに対して、下記（１０）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
組み合わせを選択する。ここでは、適応コードブックの
ゲインと音源コードブックのゲインの両者を同時にベク
トル量子化する例について示す。
【００５２】
【数１０】 ここで、βk ′、γk ′は、ゲインコードブック３５５
に格納された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。選択され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４００に出力する。
に格納された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。選択され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４００に出力する。
【００５３】重み付け信号計算回路３６０は、スペクト
ルパラメータ計算回路の出力パラメータ及び、それぞれ
のインデクスを入力し、インデクスからそれに対応する
コードベクトルを読みだし、まず下記数１１にもとづき
駆動音源信号ｖ（ｎ）を求める。
ルパラメータ計算回路の出力パラメータ及び、それぞれ
のインデクスを入力し、インデクスからそれに対応する
コードベクトルを読みだし、まず下記数１１にもとづき
駆動音源信号ｖ（ｎ）を求める。
【００５４】
【数１１】 次に、スペクトルパラメータ計算回路２００の出力パラ
メータ、スペクトルパラメータ量子化回路２１０の出力
パラメータを用いて下記数１２より、応答信号ｓ
w （ｎ）をサブフレーム毎に計算し、応答信号計算回路
２４０へ出力する。
メータ、スペクトルパラメータ量子化回路２１０の出力
パラメータを用いて下記数１２より、応答信号ｓ
w （ｎ）をサブフレーム毎に計算し、応答信号計算回路
２４０へ出力する。
【００５５】
【数１２】 以上により、第１の発明に対応する実施例の説明を終え
る。
る。
【００５６】本発明の第２の態様に係る実施例を示すブ
ロック図を図３に示す。図３において図１と同一の番号
を付した構成要素は、図１と同じ動作をするので説明は
省略する。
ロック図を図３に示す。図３において図１と同一の番号
を付した構成要素は、図１と同じ動作をするので説明は
省略する。
【００５７】図３において、適応コードブック回路６０
０の動作が異るので、図４を引用して説明する。図４に
おいて、探索範囲設定回路６１５は、遅延の探索範囲を
あらかじめ設定する。ここでは、探索範囲をＬとする。
歪計算回路６１０は、探索範囲Ｌの中の全ての遅延とＭ
種類のインパルス応答の全ての組合せＬ×Ｍに対して、
前記（５）式の歪みを計算し、歪みの値と遅延を判別回
路５２０へ出力する。
０の動作が異るので、図４を引用して説明する。図４に
おいて、探索範囲設定回路６１５は、遅延の探索範囲を
あらかじめ設定する。ここでは、探索範囲をＬとする。
歪計算回路６１０は、探索範囲Ｌの中の全ての遅延とＭ
種類のインパルス応答の全ての組合せＬ×Ｍに対して、
前記（５）式の歪みを計算し、歪みの値と遅延を判別回
路５２０へ出力する。
【００５８】図５は本発明の第３の態様に係る実施例を
示すブロック図である。図１と同一の番号を付した構成
要素は図１と同一の説明をするので、説明は省略する。
スペクトルパラメータ・遅延計算回路７００は、入力音
声信号ｘ（ｎ）と過去の音源信号ｖ（ｎ）を入力し、あ
らかじめ定められた第１の遅延探索範囲の中の各遅延Ｔ
について、下記数１３の歪みを最小化するように、スペ
クトルパラメータαi を計算する。
示すブロック図である。図１と同一の番号を付した構成
要素は図１と同一の説明をするので、説明は省略する。
スペクトルパラメータ・遅延計算回路７００は、入力音
声信号ｘ（ｎ）と過去の音源信号ｖ（ｎ）を入力し、あ
らかじめ定められた第１の遅延探索範囲の中の各遅延Ｔ
について、下記数１３の歪みを最小化するように、スペ
クトルパラメータαi を計算する。
【００５９】
【数１３】 さらに、上記歪みＥT を最小にする第１の遅延とスペク
トルパラメータの組合せを選択し、第１の遅延は適応コ
ードブック回路７１０に出力し、スペクトルパラメータ
αi はスペクトルパラメータ量子化回路２１０へ出力す
る。
トルパラメータの組合せを選択し、第１の遅延は適応コ
ードブック回路７１０に出力し、スペクトルパラメータ
αi はスペクトルパラメータ量子化回路２１０へ出力す
る。
【００６０】適応コードブック回路７１０の構成を図６
に示す。図６において、図４と同一の番号を付した構成
要素は、図４と同一の動作をするので、説明は省略す
る。図６において、第１の遅延を端子７１１から入力す
る。探索範囲設定回路７２０は、第２の遅延候補探索範
囲を決定し、第１の遅延の近傍に探索範囲を設定する。
歪計算回路７３０は、インパルス応答を固定して、探索
範囲に含まれる各遅延に対して下記数１４の歪みを最小
化する遅延Ｔとその時の歪みを求める。ここでは、一つ
のインパルス応答候補につき、下記（１４）式の歪みを
最小化する遅延を１種類、第２の遅延として選択する例
について示す。
に示す。図６において、図４と同一の番号を付した構成
要素は、図４と同一の動作をするので、説明は省略す
る。図６において、第１の遅延を端子７１１から入力す
る。探索範囲設定回路７２０は、第２の遅延候補探索範
囲を決定し、第１の遅延の近傍に探索範囲を設定する。
歪計算回路７３０は、インパルス応答を固定して、探索
範囲に含まれる各遅延に対して下記数１４の歪みを最小
化する遅延Ｔとその時の歪みを求める。ここでは、一つ
のインパルス応答候補につき、下記（１４）式の歪みを
最小化する遅延を１種類、第２の遅延として選択する例
について示す。
【００６１】
【数１４】 ここで、下記数１５であり、記号＊は畳み込み演算を表
す。
す。
【００６２】
【数１５】 ゲインβ下記数１６に従い求める。
【００６３】
【数１６】 （１４）式の計算は、インパルス応答の候補数Ｍだけ繰
り返され、各候補毎に、遅延Ｔと歪みＤT が判別回路７
４０へ出力される。
り返され、各候補毎に、遅延Ｔと歪みＤT が判別回路７
４０へ出力される。
【００６４】判別回路７４０は、Ｍ個の歪みとＭ個の遅
延を入力し、歪みを最小にする遅延を第２の遅延として
選択し、残差計算回路５３０に出力し、選択された遅延
を示すインデクスを端子５５０からマルチプレクサ４０
０へ出力する。また、判別信号を端子５６０から選択回
路３２０−１，３２０−２，３２０−３へ出力する。
延を入力し、歪みを最小にする遅延を第２の遅延として
選択し、残差計算回路５３０に出力し、選択された遅延
を示すインデクスを端子５５０からマルチプレクサ４０
０へ出力する。また、判別信号を端子５６０から選択回
路３２０−１，３２０−２，３２０−３へ出力する。
【００６５】以上で第３の発明の実施例の説明を終え
る。
る。
【００６６】図７は本発明の第４の態様に係る実施例を
示すブロック図である。図において、図１あるいは図５
と同一の番号を付した構成要素は図１あるいは図５と同
一の動作をするので、説明は省略する。
示すブロック図である。図において、図１あるいは図５
と同一の番号を付した構成要素は図１あるいは図５と同
一の動作をするので、説明は省略する。
【００６７】図７において、スペクトルパラメータ・遅
延計算回路８００は、入力音声信号ｘ（ｎ）と過去の駆
動信号ｅ（ｎ）を入力し、あらかじめ定められた第１の
遅延探索範囲の中の各遅延Ｔについて、下記数１７の歪
みを最小化するように、スペクトルパラメータαを計算
する。
延計算回路８００は、入力音声信号ｘ（ｎ）と過去の駆
動信号ｅ（ｎ）を入力し、あらかじめ定められた第１の
遅延探索範囲の中の各遅延Ｔについて、下記数１７の歪
みを最小化するように、スペクトルパラメータαを計算
する。
【００６８】
【数１７】 さらに、上記歪みＥT を最小にする第１の遅延とスペク
トルパラメータの組合せを選択し、第１の遅延は適応コ
ードブック回路７１０に出力し、スペクトルパラメータ
αi はスペクトルパラメータ量子化回路２１０へ出力す
る。
トルパラメータの組合せを選択し、第１の遅延は適応コ
ードブック回路７１０に出力し、スペクトルパラメータ
αi はスペクトルパラメータ量子化回路２１０へ出力す
る。
【００６９】駆動信号計算回路８１０では、スペクトル
パラメータ・遅延計算回路８００の計算が終了した後
に、サブフレーム分割回路１２０の出力であるサブフレ
ーム分割された音声信号を入力し、スペクトルパラメー
タ・遅延計算回路８００の出力であるスペクトルパラメ
ータを入力して、下記数１８に従い予測残差信号ｅ
（ｎ）をサブフレーム長分計算し、駆動信号として格納
する。
パラメータ・遅延計算回路８００の計算が終了した後
に、サブフレーム分割回路１２０の出力であるサブフレ
ーム分割された音声信号を入力し、スペクトルパラメー
タ・遅延計算回路８００の出力であるスペクトルパラメ
ータを入力して、下記数１８に従い予測残差信号ｅ
（ｎ）をサブフレーム長分計算し、駆動信号として格納
する。
【００７０】
【数１８】 図８は本発明の第５の態様に係る実施例を示すブロック
図である。図８において、図１と同一の番号を付した構
成要素は、図１と同一の動作を行なうので説明は省略す
る。図８において、モード判別回路８５０は、聴感重み
付け回路２３０からフレーム単位で聴感重み付け信号を
受取り、モード判別情報を出力する。ここでは、モード
判別に、現在のフレームの特徴量を用いる。特徴量して
は、例えばピッチ予測ゲインを用いる。ピッチ予測ゲイ
ンの計算は、例えば下記数１９を用いる。
図である。図８において、図１と同一の番号を付した構
成要素は、図１と同一の動作を行なうので説明は省略す
る。図８において、モード判別回路８５０は、聴感重み
付け回路２３０からフレーム単位で聴感重み付け信号を
受取り、モード判別情報を出力する。ここでは、モード
判別に、現在のフレームの特徴量を用いる。特徴量して
は、例えばピッチ予測ゲインを用いる。ピッチ予測ゲイ
ンの計算は、例えば下記数１９を用いる。
【００７１】
【数１９】 ここで、Ｔは予測ゲインを最大化する最適遅延である。
【００７２】ピッチ予測ゲインをあらかじめ定められた
複数個のしきい値と比較して複数種類のモードに分類す
る。モードの個数としては、例えば４を用いることがで
きる。モード判別回路８５０は、モード判別情報を適応
コードブック回路８６０、マルチプレクサ４００へ出力
する。
複数個のしきい値と比較して複数種類のモードに分類す
る。モードの個数としては、例えば４を用いることがで
きる。モード判別回路８５０は、モード判別情報を適応
コードブック回路８６０、マルチプレクサ４００へ出力
する。
【００７３】適応コードブック回路８６０は、モード判
別情報を入力し、あらかじめ定められたモードの場合に
図１の適応コードブック回路５００と同一の動作を行な
い、遅延を計算し、遅延と遅延を示すインデクスを出力
する。
別情報を入力し、あらかじめ定められたモードの場合に
図１の適応コードブック回路５００と同一の動作を行な
い、遅延を計算し、遅延と遅延を示すインデクスを出力
する。
【００７４】図９は、本発明の第６の態様に係る実施例
を示すブロック図である。図９において、図３あるいは
図８と同一の番号を付した構成要素は図３あるいは図８
と同一の説明をするので、説明は省略する。図９におい
て、適応コードブック回路９００は、モード判別回路８
５０から判別情報を入力し、あらかじめ定められたモー
ドの場合に図３の適応コードブック回路６００と同一の
動作を行ない、遅延を計算し、遅延と遅延を示すインデ
クスを出力する。
を示すブロック図である。図９において、図３あるいは
図８と同一の番号を付した構成要素は図３あるいは図８
と同一の説明をするので、説明は省略する。図９におい
て、適応コードブック回路９００は、モード判別回路８
５０から判別情報を入力し、あらかじめ定められたモー
ドの場合に図３の適応コードブック回路６００と同一の
動作を行ない、遅延を計算し、遅延と遅延を示すインデ
クスを出力する。
【００７５】図１０は、本発明の第７の態様に係る実施
例を示すブロック図である。図１０において、図５ある
いは図８と同一の番号を付した構成要素は図５あるいは
図８と同一の説明をするので、説明は省略する。図１０
において、適応コードブック回路９１０は、モード判別
回路８５０から判別情報を入力し、あらかじめ定められ
たモードの場合に図５の適応コードブック回路７１０と
同一の動作を行ない、遅延を計算し、遅延と遅延を示す
インデクスを出力する。
例を示すブロック図である。図１０において、図５ある
いは図８と同一の番号を付した構成要素は図５あるいは
図８と同一の説明をするので、説明は省略する。図１０
において、適応コードブック回路９１０は、モード判別
回路８５０から判別情報を入力し、あらかじめ定められ
たモードの場合に図５の適応コードブック回路７１０と
同一の動作を行ない、遅延を計算し、遅延と遅延を示す
インデクスを出力する。
【００７６】図１１は、本発明の第８の態様に係る実施
例を示すブロック図である。図１１において、図７ある
いは図８と同一の番号を付した構成要素は図７あるいは
図８と同一の説明をするので、説明は省略する。図１１
において、適応コードブック回路９２０は、モード判別
回路８５０から判別情報を入力し、あらかじめ定められ
たモードの場合に図７の適応コードブック回路７１０と
同一の動作を行ない、遅延を計算し、遅延と遅延を示す
インデクスを出力する。
例を示すブロック図である。図１１において、図７ある
いは図８と同一の番号を付した構成要素は図７あるいは
図８と同一の説明をするので、説明は省略する。図１１
において、適応コードブック回路９２０は、モード判別
回路８５０から判別情報を入力し、あらかじめ定められ
たモードの場合に図７の適応コードブック回路７１０と
同一の動作を行ない、遅延を計算し、遅延と遅延を示す
インデクスを出力する。
【００７７】以上で本発明の実施例の説明を終える。
【００７８】上述した実施例に限らず、種々の変形が可
能である。
能である。
【００７９】第２の遅延の候補数は１の場合について説
明したが、複数個とすることもできる。
明したが、複数個とすることもできる。
【００８０】音源量子化回路の音源コードブックの構成
としては、他の周知な構成、例えば、多段構成や、スパ
ース構成などを用いることができる。
としては、他の周知な構成、例えば、多段構成や、スパ
ース構成などを用いることができる。
【００８１】モード判別情報を用いて適応コードブック
回路や、音源量子化回路における音源コードブックを切
替える構成とすることもできる。
回路や、音源量子化回路における音源コードブックを切
替える構成とすることもできる。
【００８２】音源量子化回路では、音源コードブックを
探索する例について示したが、複数個の位置と振幅の異
なるマルチパルスを探索するようにしてもよい。ここ
で、マルチパルスの振幅と位置は、下記数２０を最小化
するように行なう。
探索する例について示したが、複数個の位置と振幅の異
なるマルチパルスを探索するようにしてもよい。ここ
で、マルチパルスの振幅と位置は、下記数２０を最小化
するように行なう。
【００８３】
【数２０】 ここで、ｇj ，ｍj はそれぞれ、ｊ番目のマルチパルス
の振幅、位置を示す。ｋはマルチパルスの個数である。
の振幅、位置を示す。ｋはマルチパルスの個数である。
【００８４】
【発明の効果】以上説明したように、本発明によれば、
スペクトルパラメータの複数個の量子化候補に対して適
応コードブックの遅延を求め、これらの組合せの中から
最良の組合せを選択していること、スペクトルパラメー
タと第１の遅延を同時に計算し、スペクトルパラメータ
の複数個の量子化候補に対して、前記第１の遅延をもと
に第２の遅延をすくなくとも一つ計算し、第２の遅延と
複数個の量子化候補の組合せに対して、最良の組合せを
選択していること、上記処理をあらかじめ定められたモ
ードに対してのみ行なっていることから、ピッチの影響
を受けにくく、量子化を考慮したスペクトルパラメータ
と適応コードブックの遅延を求めることができるので、
従来方式に比べ、ビットレートを低減しても良好な音質
を保持できるという効果がある。
スペクトルパラメータの複数個の量子化候補に対して適
応コードブックの遅延を求め、これらの組合せの中から
最良の組合せを選択していること、スペクトルパラメー
タと第１の遅延を同時に計算し、スペクトルパラメータ
の複数個の量子化候補に対して、前記第１の遅延をもと
に第２の遅延をすくなくとも一つ計算し、第２の遅延と
複数個の量子化候補の組合せに対して、最良の組合せを
選択していること、上記処理をあらかじめ定められたモ
ードに対してのみ行なっていることから、ピッチの影響
を受けにくく、量子化を考慮したスペクトルパラメータ
と適応コードブックの遅延を求めることができるので、
従来方式に比べ、ビットレートを低減しても良好な音質
を保持できるという効果がある。
【図１】第１の発明の実施例を示す図。
【図２】適応コードブック回路５００の構成を示す図。
【図３】第２の発明の実施例を示す図。
【図４】適応コードブック回路６００の構成を示す図。
【図５】第３の発明の実施例を示す図。
【図６】適応コードブック回路７１０の構成を示す図。
【図７】第４の発明の実施例を示す図。
【図８】第５の発明の実施例を示す図。
【図９】第６の発明の実施例を示す図。
【図１０】第７の発明の実施例を示す図。
【図１１】第８の発明の実施例を示す図。
１１０ フレーム分割回路 １２０ サブフレーム分割回路 ２００ スペクトルパラメータ計算回路 ２１０ スペクトルパラメータ量子化回路 ２１１ ＬＳＰコードブック ２３０ 聴感重み付け回路 ２３５ 減算器 ２４０ 応答信号計算回路 ５００，６００，７１０，８６０，９００，９１０，９
２０ 適応コードブック回路 ３１０ インパルス応答計算回路 ３１０−１，３１０−２，３１０−３ 選択回路 ３５０ 音源量子化回路 ３５１ 音源コードブック ３５５ ゲインコードブック ３６０ 重み付け信号計算回路 ３６５ ゲイン量子化回路 ４００ マルチプレクサ ５１０ 遅延探索・歪計算回路 ５２０，７４０ 判別回路 ５３０ 残差計算回路 ６１０，７３０ 歪計算回路 ６１５，７２０ 探索範囲設定回路 ７００，８００ スペクトルパラメータ・遅延計算回
路 ８１０ 駆動信号計算回路 ８５０ モード判別回路
２０ 適応コードブック回路 ３１０ インパルス応答計算回路 ３１０−１，３１０−２，３１０−３ 選択回路 ３５０ 音源量子化回路 ３５１ 音源コードブック ３５５ ゲインコードブック ３６０ 重み付け信号計算回路 ３６５ ゲイン量子化回路 ４００ マルチプレクサ ５１０ 遅延探索・歪計算回路 ５２０，７４０ 判別回路 ５３０ 残差計算回路 ６１０，７３０ 歪計算回路 ６１５，７２０ 探索範囲設定回路 ７００，８００ スペクトルパラメータ・遅延計算回
路 ８１０ 駆動信号計算回路 ８５０ モード判別回路
Claims (8)
- 【請求項１】 入力した音声信号からスペクトルパラメ
ータを求めて量子化し、複数の量子化候補を出力するス
ペクトルパラメータ計算部と、前記候補の各々に対して
遅延を計算し、前記遅延分過去の音源信号と前記候補か
ら計算した信号と、前記音声信号とから最良の量子化候
補と遅延を出力する適応コードブック部と、前記音声信
号の音源信号を量子化し出力する音源量子化部と、前記
適応コードブックと前記音源信号の少なくとも一つのゲ
インを量子化し出力するゲイン量子化部から構成される
ことを特徴とする音声符号化装置。 - 【請求項２】 入力した音声信号からスペクトルパラメ
ータを求めて量子化し、複数の量子化候補を出力するス
ペクトルパラメータ計算部と、複数の遅延と前記複数の
量子化候補の組合せに対して前記遅延分過去の音源信号
を切り出した信号と前記量子化候補から計算したピッチ
予測信号と前記音声信号とから最良の量子化候補と遅延
を出力する適応コードブック部と、前記音声信号の音源
信号を量子化し出力する音源量子化部と、前記適応コー
ドブックと前記音源信号の少なくとも一つのゲインを量
子化し出力するゲイン量子化部から構成されることを特
徴とする音声符号化装置。 - 【請求項３】 遅延分だけ過去の音源信号から切り出し
た信号と、入力した音声信号とから、スペクトルパラメ
ータと第１の遅延を計算するスペクトルパラメータ・遅
延計算部と、前記スペクトルパラメータを量子化し少な
くとも一つの量子化候補を出力するスペクトルパラメー
タ量子化部と、前記第１の遅延をもとに第２の遅延候補
を少なくとも一つ計算し、前記遅延分過去の音源信号を
切り出した信号と前記量子化候補を用いて計算したピッ
チ予測信号と前記音声信号とから最良の量子化候補と第
２の遅延候補を出力する適応コードブック部と、前記音
声信号の音源信号を量子化し出力する音源量子化部と、
前記適応コードブックと前記音源信号の少なくとも一つ
のゲインを量子化し出力するゲイン量子化部から構成さ
れることを特徴とする音声符号化装置。 - 【請求項４】 音声信号を入力し、遅延分だけ過去の駆
動信号から切り出した信号と、入力した音声信号とか
ら、スペクトルパラメータと第１の遅延を計算するスペ
クトルパラメータ・遅延計算部と、前記スペクトルパラ
メータと前記音声信号から駆動信号を計算する駆動信号
計算部と、前記スペクトルパラメータを量子化し少なく
とも一つの量子化候補を出力するスペクトルパラメータ
量子化部と、前記第１の遅延をもとに第２の遅延候補を
少なくとも一つ計算し、前記遅延分過去の音源候補を切
り出した信号と前記量子化候補を用いて計算したピッチ
予測信号と前記音声信号とから最良の量子化候補と第２
の遅延候補を出力する適応コードブック部と、前記音声
信号の音源信号を量子化し出力する音源量子化部と、前
記適応コードブックと前記音源信号の少なくとも一つの
ゲインを量子化し出力するゲイン量子化部から構成され
ることを特徴とする音声符号化装置。 - 【請求項５】 入力した音声信号からモードを判別し判
別情報を出力するモード判別部と、前記音声信号からス
ペクトルパラメータを求めて量子化し、複数の量子化候
補を出力するスペクトルパラメータ計算部と、あらかじ
め定められたモードの場合に、前記候補の各々に対して
遅延を計算し、前記遅延分過去の音源信号を切り出して
計算したピッチ予測信号と前記音声信号とから最良の量
子化候補と遅延を出力する適応コードブック部と、前記
音声信号の音源信号を量子化し出力する音源量子化部
と、前記適応コードブックと前記音源信号の少なくとも
一つのゲインを量子化し出力するゲイン量子化部から構
成されることを特徴とする音声符号化装置。 - 【請求項６】 入力した音声信号からモードを判別し判
別情報を出力するモード判別部と、前記音声信号からス
ペクトルパラメータを求めて量子化し、複数の量子化候
補を出力するスペクトルパラメータ計算部と、あらかじ
め定められたモードの場合に、複数の遅延と前記複数の
量子化候補の組合せに対して前記遅延分過去の音源信号
を切り出した信号と前記量子化候補から計算したピッチ
予測信号と前記音声信号とから最良の量子化候補と遅延
を出力する適応コードブック部と、前記音声信号の音源
信号を量子化し出力する音源量子化部と、前記適応コー
ドブックと前記音源信号の少なくとも一つのゲインを量
子化し出力するゲイン量子化部から構成されることを特
徴とする音声符号化装置。 - 【請求項７】 入力した音声信号からモードを判別し判
別情報を出力するモード判別部と、遅延分だけ過去の音
源信号から切り出した信号と、入力した音声信号とか
ら、スペクトルパラメータと第１の遅延を計算するスペ
クトルパラメータ・遅延計算部と、前記スペクトルパラ
メータを量子化し少なくとも一つの量子化候補を出力す
るスペクトルパラメータ量子化部と、あらかじめ定めら
れたモードの場合に、前記第１の遅延をもとに第２の遅
延候補を少なくとも一つ計算し、前記遅延分過去の音源
信号を切り出した信号と前記量子化候補を用いて計算し
たピッチ予測信号と前記音声信号とから最良の量子化候
補と第２の遅延候補を出力する適応コードブック部と、
前記音声信号の音源信号を量子化し出力する音源量子化
部と、前記適応コードブックと前記音源信号の少なくと
も一つのゲインを量子化し出力するゲイン量子化部から
構成されることを特徴とする音声符号化装置。 - 【請求項８】 音声信号を入力し、前記音声信号からモ
ードを判別し判別情報を出力するモード判別部と、遅延
分だけ過去の駆動信号から切り出した信号と、入力した
音声信号とから、スペクトルパラメータと第１の遅延を
計算するスペクトルパラメータ・遅延計算部と、前記ス
ペクトルパラメータと前記音声信号から駆動信号を計算
する駆動信号計算部と、前記スペクトルパラメータを量
子化し少なくとも一つの量子化候補を出力するスペクト
ルパラメータ量子化部と、あらかじめ定められたモード
の場合に、前記第１の遅延をもとに第２の遅延候補を少
なくとも一つ計算し、前記遅延分過去の音源信号を切り
出した信号と前記量子化候補を用いて計算したピッチ予
測信号と前記音声信号とから最良の量子化候補と第２の
遅延候補を出力する適応コードブック部と、前記音声信
号の音源信号を量子化し出力する音源量子化部と、前記
適応コードブックと前記音源信号の少なくとも一つのゲ
インを量子化し出力するゲイン量子化部から構成される
ことを特徴とする音声符号化装置。
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