JPH09179588A - 音声符号化方法 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】符号化雑音を効果的に抑圧できる音声符号化方
法を提供する。 【解決手段】符号化誤差を表す誤差信号１０７を各周波
数成分毎に異なる所定の重み付けを行う聴感重みフィル
タ１０８に通し、この聴感重みフィルタ１０８に通した
誤差信号がより小さくなるように音声信号の符号化を行
う音声符号化方法において、フィルタ制御部１０９によ
り音声信号のスペクトルの時間的変化を検出し、この時
間的変化が所定のしきい値以下のときは聴感重みフィル
タ１０８の特性を現フレームのスペクトルに基づいて制
御し、時間的変化がしきい値より大きいときは聴感重み
フィルタ１０８の特性を現フレームとこれに時間的に近
いフレームのスペクトルに基づいて制御する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、電話帯域の音声信
号や、楽音信号などのオーディオ帯域の音声信号を高能
率に圧縮符号化する音声符号化方法に関する。

【０００２】

【従来の技術】電話帯域の音声信号を高能率に圧縮符号
化する技術は、利用できる電波帯域が限られている移動
体通信や、メモリの有効利用が求められるボイスメール
などの蓄積媒体において今や不可欠の技術になってお
り、現在より低いビットレートへ向かっている。電話帯
域の音声信号を低ビットレートで符号化する方式とし
て、ＣＥＬＰ（Code Excited Linear Prediction）方式
は有効な方式の一つである。この方式はフレーム単位に
分割された入力音声信号から声道をモデル化した音声合
成フィルタの特性を求める処理と、この音声合成フィル
タの入力信号に当たる駆動信号を求める処理に大別され
る。

【０００３】これら処理のうち、後者の駆動信号を求め
る処理は、駆動ベクトル符号帳に格納された複数の駆動
ベクトルを一つずつ合成フィルタに通して生成される合
成音声信号の歪、すなわち入力音声信号に対する合成音
声信号の誤差信号を計算し、この誤差信号が最小となる
駆動ベクトルを探索する処理からなる。これは閉ループ
探索と呼ばれており、８ｋｂｐｓ程度のビットレートで
良好な音質を再生するために非常に有効な方法である。
しかし、ビットレートが４ｋｂｐｓ程度以下と低くなる
と、この方法では十分な品質の音声を再生できなくなる
問題がある。

【０００４】ＣＥＬＰ方式に関しては、M.R.Schroeder
and B.S.Atal，“Code Excited Linear Prediction (CE
LP) :High Quality Speech at Very Low Bit Rates”，
Proc.ICASSP,pp.937-940,1985 および W.S.Kleijin, D.
J.Krasinski et al.“Improved Speech Quality and Ef
ficient Vector Quantization in SELP ”，Proc.ICASS
P,pp.155-158,1988 で詳しく述べられている。

【０００５】図４を用いてＣＥＬＰ方式の概略を説明す
る。入力端子４００にフレーム単位で入力される音声信
号はＬＰＣ分析部（線形予測分析部）４０１で分析さ
れ、ここで重み付き合成フィルタ４０２のフィルタ係数
が求められる。また、入力音声信号は聴感重み付け部４
０３にも入力され、重み付き入力音声信号が得られる。
この重み付き入力音声信号から重み付き合成フィルタ４
０２の零状態応答が差し引かれ、目標ベクトル４０４が
生成される。

【０００６】一方、適応符号帳４１１から駆動ベクトル
が一つずつ取り出され、ゲイン回路４２１を介して重み
付き合成フィルタ４０２に駆動信号として入力されるこ
とにより合成音声ベクトルが生成される。この合成音声
信号ベクトルの歪、すなわち目標ベクトル４０４に対す
る誤差信号が評価部４１０で評価され、この誤差信号が
より小さくなるように駆動ベクトルが適応符号帳４１１
から探索され、最適なものが第１の駆動ベクトルとされ
る。次に、この第１の駆動ベクトルの影響を考慮して、
雑音符号帳４１２から第２の駆動ベクトルが同様にして
探索される。最後に、第１および第２の駆動ベクトルに
それぞれゲイン回路４１３，４１４で最適なゲインが乗
じられた後、合成されて駆動信号が生成される。この駆
動信号によって適応符号帳４１１の内容の更新が行わ
れ、次フレームの音声信号の入力に備えられる。

【０００７】ここで、重み付き合成フィルタ４０２およ
び聴感重み付け部４０３は、合成音声信号および入力音
声信号について、音声のスペクトルで符号化雑音のスペ
クトルをマスクすることにより聴感上の音質を改善する
目的で用いられる。この動作について詳細に説明する。
説明を簡単にするため、入力音声信号と合成音声信号に
対して共通化した聴感重みフィルタを用いた図５を参照
する。

【０００８】図５の音声符号化装置においては、入力音
声信号に対する合成音声信号の誤差信号、すなわち符号
化誤差を表す誤差信号が求められ、聴感重みフィルタ５
０１に入力される。聴感重みフィルタ５０１は、誤差信
号のスペクトルに対して各周波数成分毎に異なる重み付
けを行う。適応符号帳４１１および雑音符号帳４１２か
らの駆動ベクトルの探索は、評価部４１０によって聴感
重みフィルタ５０１で重み付けがなされた誤差信号が最
小となるように行われる。合成フィルタ５０２として
は、重み付けを行わないフィルタが用いられる。

【０００９】一方、I.A.Gerson and M.A.Jasiuk:Techni
ques for improving the performance of CELP type sp
eech coders, IEEE Proc. ICASSP91, pp.205-208 に、
ピッチ重みフィルタを含む改良された聴感重みフィルタ
の構成が開示されている。図６はその一構成例であり、
ホルマント重みフィルタ６０１とピッチ重みフィルタ６
０２からなる聴感重みフィルタである。

【００１０】ホルマント重みフィルタ６０１は、入力音
声信号のＬＰＣ分析によって求められたＬＰＣパラメー
タａ_i に基づいてフィルタ係数が設定され、ホルマント
の山の部分に小さな重み、谷の部分に大きな重みをそれ
ぞれかけることにより、図７に示すように符号化雑音の
スペクトル（以下、雑音スペクトルという）を入力音声
信号のスペクトル包絡の形状に整形する働きをする。こ
のホルマント重みフィルタ６０１の伝達関数Ｗ（ｚ）
は、次式で表される。

【００１１】

【数１】

【００１２】ここでαは雑音整形の度合いを制御する定
数であり、実験的に決められる。典型的な値として、α
＝０．７〜０．９が使われる。Ｐはフィルタの次数であ
り、一般にはＰ＝１０に設定される。

【００１３】ピッチ重みフィルタ６０２は、入力音声信
号の分析で求められたピッチパラメータに基づいてフィ
ルタ係数が設定され、ピッチ調和周波数成分に小さな重
み、調和周波数間の成分に大きな重みをそれぞれかける
ことにより、雑音スペクトルをピッチの調和構造に整形
する働きをする。この伝達関数Ｃ（ｚ）は、次式で表さ
れる。

【００１４】

【数２】

【００１５】ここで、ｃはピッチゲイン、Ｄはピッチ周
期であり、εは雑音整形の度合いを制御する定数であ
る。典型的な値として、ε＝０．４が用いられる。な
お、フィルタの次数は１次としている。

【００１６】この聴感重みフィルタは、図７に示したよ
うに誤差信号について符号化に伴って生じる雑音のスペ
クトルを入力音声信号のスペクトル包絡形状に近くなる
ように整形することによって雑音をマスクし、音質を向
上させる効果を持つ。すなわち、レベルの大きい成分と
小さい成分がある周波数範囲内で混在している場合に
は、小さい方の成分は大きい方の成分にマスクされて検
知されなくなる、という人間の聴覚が持つマスキング効
果を利用して、符号化雑音が知覚されにくくしている。

【００１７】しかし、上述した従来の聴感重みフィルタ
では、符号化ビットレートがより低くなって符号化雑音
が増加すると、マスキング効果による符号化雑音の抑圧
作用が十分でなくなるため、品質の良い復号音声を再生
することができない。同様の問題は、電話帯域の音声信
号の符号化のみならず、例えばＭＰＥＧオーディオなど
のオーディオ帯域の音声信号の符号化において、聴感重
みフィルタで符号化雑音を抑圧しようとする場合にも同
様に起こり得る。

【００１８】

【発明が解決しようとする課題】上述したように、従来
のマスキング効果を利用して誤差信号中の符号化雑音を
抑圧するフィルタでは、符号化レートが低くなり符号化
雑音が増加すると、符号化雑音を十分に抑圧することが
できず、品質のよい復号音声の再生ができないという問
題があった。本発明は、このような従来の問題点を解消
すべくなされたもので、符号化雑音をより効果的に抑圧
できる音声符号化方法を提供することを目的とする。

【００１９】

【課題を解決するための手段】上記の課題を解決するた
め、本発明は符号化誤差を表す誤差信号をフィルタに通
し、このフィルタに通した誤差信号がより小さくなるよ
うに音声信号の符号化を行う音声符号化方法において、
音声信号のスペクトルの時間的変化を検出し、この変化
に基づいてフィルタの特性を制御することによって、符
号化雑音を効果的に抑圧し、復号音声の音質を向上させ
るようにしたものである。

【００２０】従来の聴感重みフィルタは、人間の聴覚の
マスキング効果のうち静的な性質を利用していた。すな
わち、音声信号のスペクトルで音声信号より強度の小さ
い符号化雑音のスペクトルをマスクすることによって、
雑音が知覚されにくくしている。マスクするのに用いる
成分をマスカーと呼び、マスクされる成分をマスキーと
呼ぶが、この静的なマスキングではマスカーと同一時間
内に発生するマスキーを利用する。

【００２１】これに対して、本発明ではこのような通常
の静的なマスキング効果のみではなく、マスカーとマス
キーが比較的短い時間ずれている場合に働く動的なマス
キング効果、いわゆるテンポラル・マスキング効果も利
用する。

【００２２】人間の聴覚には記憶があり、例えば夏祭で
太鼓の大きな音が急に止んでも暫く太鼓が聞こえる様な
気がした経験は多くの人が持っている。そして、大きな
太鼓の音の後に続く小さな音は聞こえにくくなる。これ
がテンポラル・マスキングと呼ばれる効果である。ま
た、テンポラル・マスキング効果は大きな音の後の小さ
な音が聞こえにくくなる場合のみでなく、大きな音の前
の小さな音も聞こえにくくなる場合もあり、前者を前向
性マスキング、後者を後方性マスキングと呼ぶ。このよ
うな聴覚の性質を周波数スペクトルでさらに詳しく調べ
るため、ある周波数の単音を被験者に聞かせ、聞こえな
くなった瞬間をベルのスイッチを押すことで被検者に通
知する実験を行うと、（１）単音のレベルを急に零にし
ても暫くの間その音が聞こえる、（２）初めに呈示した
第１の単音のレベルを零にした瞬間に、第１の単音と近
接した周波数の別の第２の単音を呈示した場合、第２の
単音は知覚されず第１の単音のみ知覚される、という結
果が得られる。

【００２３】これらのことから、ある周波数ｆの信号成
分が急に消滅しても、その成分に近接した周波数の雑音
成分は、聴覚の記憶作用により周波数ｆの信号成分でマ
スクされ、知覚され難くなることが分かる。

【００２４】このような周波数スペクトルのテンポラル
・マスキング効果を通常の静的なマスキング効果と併せ
て利用するために、本発明では音声信号のスペクトルの
時間的変化を検出し、この変化に基づいて誤差信号用の
フィルタの特性を変化させる。より具体的には、符号化
誤差を表す誤差信号をフィルタに通して各周波数成分毎
に異なる所定の重み付けを行い、この重み付けされた誤
差信号がより小さくなるように、フレーム単位で入力さ
れる音声信号の符号化を行う音声符号化方法において、
音声信号のスペクトルの時間的変化を検出し、この時間
的変化が所定のしきい値以下のときは前記フィルタの特
性を現フレームのスペクトルに基づいて制御し、この時
間的変化がしきい値より大きいときは前記フィルタの特
性を現フレームとこれに時間的に近いフレームのスペク
トルに基づいて制御することにより、現フレームに時間
的に近いフレームのスペクトルの情報も利用して符号化
雑音の重み付けによる整形を行う。

【００２５】このようにすると聴覚の静的なマスキング
だけでなく、スペクトルのテンポラル・マスキングも利
用することができるようになるため、符号化雑音がより
知覚されにくくなり、復号音声の品質が向上する。

【００２６】また、本発明は電話帯域の音声信号のため
の符号化方法、すなわち、少なくとも一つの駆動ベクト
ル符号帳から得られる駆動ベクトルを用いて駆動信号を
生成し、この駆動信号を入力音声信号の分析結果に基づ
いてフィルタ係数が決定される第１のフィルタに供給し
て合成音声信号を生成し、この合成音声信号の入力音声
信号に対する誤差信号を第２のフィルタに通して各周波
数成分毎に異なる所定の重み付けを行い、この重み付け
された誤差信号がより小さくなる駆動ベクトルを駆動ベ
クトル符号帳から探索して、少なくとも該駆動ベクトル
およびフィルタ係数の情報を符号化パラメータとして出
力する音声符号化方法に適用でき、その場合は入力音声
信号のスペクトルの時間的変化を検出し、この時間的変
化に基づいて第２のフィルタの特性を制御する。

【００２７】さらに、本発明はこのような音声帯域の音
声信号のための音声符号化方法において、入力音声信号
のスペクトルの時間的変化が所定のしきい値以下のとき
は第２のフィルタの特性を現フレームのスペクトルに基
づいて制御し、時間的変化がしきい値より大きいときは
第２のフィルタの特性を現フレームとこれに時間的に近
いフレームのスペクトルに基づいて制御することを特徴
とする。

【００２８】

【発明の実施の形態】図１は、本発明の一実施形態に係
る音声符号化方法を適用した音声符号化装置の構成を示
すブロック図である。本実施形態の構成は、図５に示し
た従来の音声符号化装置を基本としており、聴感重みフ
ィルタの制御に関する構成が従来と異なっている。

【００２９】図１において、入力端子１００にはフレー
ム単位の音声信号が入力される。この入力音声信号はＬ
ＰＣ分析部（線形予測分析部）１０１で分析され、ここ
で合成フィルタ１０２のフィルタ係数が求められる。入
力音声信号は減算器１０３にも入力され、合成フィルタ
１０２の零状態応答が差し引かれることにより目標ベク
トル１０４が生成される。減算器１０６では、合成フィ
ルタ１０２から出力される合成音声信号１０５の目標ベ
クトル１０４に対する誤差信号１０７が求められ、聴感
重みフィルタ１０８に入力される。

【００３０】聴感重みフィルタ１０８は、フィルタ制御
部１０９によってその特性、すなわち伝達関数が制御さ
れる。このフィルタ制御部１０９は、ＬＰＣ分析部１０
１からのＬＰＣパラメータと予測残差信号をピッチ分析
部１１０で分析して求められたピッチパラメータを入力
し、これ基づいて聴感重みフィルタ１０８のフィルタ特
性、すなわち伝達関数を制御する。聴感重みフィルタ１
０８とフィルタ制御部１０９については、後に詳しく説
明する。

【００３１】一方、適応符号帳１２１から駆動ベクトル
が一つずつ取り出され、ゲイン回路１２３を介して合成
フィルタ１０２に駆動信号として入力されることにより
合成音声信号１０５が生成される。この合成音声信号１
０５の歪、すなわち目標ベクトル１０４に対する誤差信
号が評価部１２０で評価され、この誤差信号がより小さ
くなるように駆動ベクトルが適応符号帳１２１から探索
され、最適なものが第１の駆動ベクトルとされる。次
に、この第１の駆動ベクトルの影響を考慮して、雑音符
号帳１２２から第２の駆動ベクトルが同様にして探索さ
れる。最後に、第１および第２の駆動ベクトルにそれぞ
れゲイン回路１２３および１２４で最適なゲインが乗じ
られた後、加算器１２５で合成されて駆動信号が生成さ
れる。また、この駆動信号によって適応符号帳１２１の
内容の更新が行われ、次フレームの音声信号の入力に備
えられる。

【００３２】そして、本実施形態では少なくとも評価部
１２０によって探索された適応符号帳１２１および雑音
符号長１２２のインデックスと、ＬＰＣ分析部１０１で
得られたＬＰＣパラメータを量子化したパラメータが符
号化パラメータとしてマルチプレクサ１３１を介して出
力端子１３２に出力され、無線回線などの伝送路や蓄積
媒体へ出力される。

【００３３】次に、図２を参照して聴感重みフィルタ１
０８およびフィルタ制御部１０９の詳細な構成を説明す
る。聴感重みフィルタ１０８は図６と同様、ホルマント
重みフィルタ２０１とピッチ重みフィルタ２０２を縦続
接続して構成される。なお、ホルマント重みフィルタ２
０１とピッチ重みフィルタ２０２を順序を逆に配置して
もよい。一方、フィルタ制御部１０９はホルマント重み
フィルタ２０１のためのスペクトル変化検出部２１１お
よび重み制御部２１２と、ピッチ重みフィルタ２０２の
ための重み制御部２１３からなる。

【００３４】ホルマント重みフィルタ２０１は、ＬＰＣ
分析部１０１において入力音声信号をＬＰＣ分析するこ
とで求められたＬＰＣパラメータａ_i に基づいて伝達関
数が制御され、入力される誤差信号１０７のホルマント
の山の部分に小さな重み、谷の部分に大きな重みをそれ
ぞれかけることにより、誤差信号１０７中の雑音スペク
トルを入力音声信号のスペクトル包絡の形状に整形する
働きをする。ここで、本実施形態ではホルマント重みフ
ィルタ２０１の特性を入力音声信号のスペクトルの変化
に基づいて変化させることを特徴とする。

【００３５】スペクトル変化検出部２１１は、ＬＰＣ分
析部１０１からのＬＰＣパラメータとして前フレームと
現在フレームの入力音声信号のスペクトルパラメータを
入力し、スペクトルの時間的変化の大小を判定する。重
み制御部２１２は、この判定結果に基づいてホルマント
重みフィルタ２０１の伝達関数、すなわちフィルタ構成
とフィルタ係数を決める。具体的には、スペクトル変化
検出部２１１は検出したスペクトルの時間的変化の判定
結果Ｉｃｈを次式に従って出力する。

【００３６】

【数３】

【００３７】ここで、Ｄは前フレームと現フレームのＬ
ＰＣケプストラム距離であり、公知の方法（例えば、古
井著「ディジタル音声処理」、東海大学出版会）に記載
された方法により計算することができる。Ｄｔｈは、判
定のためのしきい値である。但し、Ｄとしては他の公知
のスペクトル距離尺度を用いることもできる。重み制御
部２１２は、スペクトル変化検出部２１１の判定結果が
Ｉｃｈ＝０のときは現在のフレームのスペクトルパラメ
ータに基づいて、また判定結果がＩｃｈ＝１のときは前
フレームと現在のフレームのスペクトルパラメータに基
づいて、ホルマント重みフィルタ２０１の伝達関数をそ
れぞれ制御する。ホルマント重みフィルタ２０１の伝達
関数Ｗ（ｚ）は、次式で表される。

【００３８】

【数４】

【００３９】ここで、Ａ（ｚ）は現フレームのＬＰＣパ
ラメータに基づくＰ次の予測フィルタの伝達関数を表
す。そして、Ａｐ（ｚ）は前フレームのＬＰＣパラメー
タに基づくＱ（Ｐ≧Ｑ）次の予測フィルタの伝達関数を
表し、この予測フィルタの係数は前フレームのＱ個の反
射係数から公知の方法により計算することができる。各
予測フィルタの次数は、例えばＰ＝２、Ｑ＝１０のよう
に選ばれる。従って、１／１−Ａｐ（ｚ）は前フレーム
のスペクトルの外形を近似する。α，β，λ，γは雑音
整形の度合いを制御する定数であり、実験的に決められ
る。

【００４０】このように本実施形態では入力音声信号の
スペクトルの時間的変化を検出し、この変化がしきい値
以下のときは式（５）に示されるように、聴感重みフィ
ルタ１０８中のホルマント重みフィルタ２０１の特性を
現フレームのスペクトルに基づいて制御し、しきい値よ
り大きいときは式（６）に示されるように、ホルマント
重みフィルタ２０１の特性を現フレームと前フレームの
スペクトルに基づいて制御する。

【００４１】このようにホルマント重みフィルタ２０１
の特性を制御すると、入力音声信号のスペクトルが例え
ば図３（ａ）から図３（ｂ）へと大きく変化した場合、
図３（ｃ）に示すように前フレームと現フレームのホル
マントを加え合わせた形に誤差信号１０７の雑音スペク
トルを整形することができるようになる。この結果、人
間の聴覚の静的なマスキングだけでなく、聴覚の記憶に
基づいたテンポラル・マスキングも利用することができ
るようになるため、符号化雑音がより知覚されにくくな
り、復号音声の音質が向上する。

【００４２】一方、ピッチ重みフィルタ２０２は、ピッ
チ分析部１１０による分析で求められたピッチパラメー
タに基づいて重み制御部２１３で伝達関数が制御され、
ピッチ調和周波数成分に小さな重み、調和周波数間の成
分に大きな重みをそれぞれかけることにより、誤差信号
１０７中の雑音スペクトルをピッチの調和構造に整形す
る働きをする。このピッチ重みフィルタ２０２の伝達関
数Ｃ（ｚ）は、次式で表される。

【００４３】

【数５】

【００４４】ここで、ｃとＤは各々ピッチゲインとピッ
チ周期であり、εは雑音整形の度合いを制御する定数で
ある。典型的な値として、ε＝０．４が用いられる。な
お、フィルタの次数は１次としている。

【００４５】以上、本発明の実施形態を説明したが、本
発明は種々変形して実施することが可能である。例え
ば、上記実施形態では入力音声信号のスペクトルの前フ
レームから現フレームへの時間的変化を検出し、それに
基づいて聴感重みフィルタの特性を制御したが、入力音
声信号の前フレームよりさらに前の少なくとも一つのフ
レームを含めて入力音声信号のスペクトルの時間的変化
を検出して聴感重みフィルタの特性を制御してもよい。

【００４６】また、上記実施形態ではテンポラル・マス
キング効果のうち前向性マスキングを利用して符号化雑
音を抑圧したが、後方性マスキングを利用してもよく、
前向性マスキングと後方性マスキングの両方を利用して
もよい。後方性マスキングを利用する場合には、現フレ
ームとこれより時間的に後のフレームとの間の入力音声
信号のスペクトルの時間的変化を検出して、聴感重みフ
ィルタの特性を制御することになる。

【００４７】また、本発明は図３に示したように聴感重
みフィルタの機能を重みつき合成フィルタと聴感重み付
け部とに振り分けた構成の音声符号化装置にも適用が可
能であり、この場合には重みつき合成フィルタと聴感重
み付け部の特性を入力音声信号のスペクトルの時間的変
化に基づいて変化させればよい。

【００４８】さらに、本発明は電話帯域の音声信号のた
めの音声符号化装置のみならず、例えばＭＰＥＧオーデ
ィオとして知られているように、オーディオ帯域の信号
のための符号化装置にも適用できる。ＭＰＥＧオーディ
オでは、例えば入力信号をフィルタバンクまたは１次元
ＤＣＴ（離散コサイン変換）と量子化によって圧縮符号
化を行う。この場合、符号化誤差の誤差信号をフィルタ
を介して量子化テーブルや量子化のためのコードブック
にフィードバックして誤差信号が小さくなるように符号
化する際に用いるフィルタの特性を入力信号のスペクト
ルの時間的変化に基づいて制御することによって、先の
実施形態と同様に符号化雑音を効果的に抑圧することが
できる。

【００４９】

【発明の効果】以上説明したように、本発明の音声符号
化方法によれば、テンポラル・マスキング効果を利用し
て符号化雑音を効果的に抑圧することが可能であり、符
号化ビットレートが低い場合でも音質の良好な復号音声
を得ることができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の一実施形態に係る音声符号化法を適用
した音声符号化装置の構成を示すブロック図

【図２】同実施形態における聴感重みフィルタおよびフ
ィルタ制御部の構成を示すブロック図

【図３】同実施形態における雑音スペクトルの整形の様
子を示す図

【図４】従来の音声符号化装置の構成を示すブロック図

【図５】従来の他の符号化装置の構成を示すブロック図

【図６】図５における聴感重みフィルタの構成を示すブ
ロック図

【図７】従来の雑音スペクトルの整形の様子を示す図

【符号の説明】

１００…入力端子 １０１…ＬＰＣ分析部 １０２…合成フィルタ １０３…減算器 １０４…目標ベクトル １０５…合成音声信号 １０６…加算器 １０７…誤差信号 １０８…聴感重みフィルタ １０９…フィルタ制御部 １１０…ピッチ分析部 １２０…評価部 １２１…適応符号帳 １２２…雑音符号帳 １２３，１２４…ゲイン回路 １２５…加算器 １３１…マルチプレクサ １３２…出力端子 ２０１…ホルマント重みフィルタ ２０２…ピッチ重みフィルタ ２１１…スペクトル変化検出部 ２１２…ホルマント重みフィルタ用重み制御部 ２１３…ピッチ重みフィルタ用重み制御部

Claims (4)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】符号化誤差を表す誤差信号をフィルタに通
   し、このフィルタに通した誤差信号がより小さくなるよ
   うに音声信号の符号化を行う音声符号化方法において、 前記音声信号のスペクトルの時間的変化を検出し、この
   変化に基づいて前記フィルタの特性を制御することを特
   徴とする音声符号化方法。
2. 【請求項２】符号化誤差を表す誤差信号をフィルタに通
   して各周波数成分毎に異なる所定の重み付けを行い、こ
   の重み付けされた誤差信号がより小さくなるように、フ
   レーム単位で入力される音声信号の符号化を行う音声符
   号化方法において、 前記音声信号のスペクトルの時間的変化を検出し、この
   時間的変化が所定のしきい値以下のときは前記フィルタ
   の特性を現フレームのスペクトルに基づいて制御し、前
   記時間的変化が前記しきい値より大きいときは前記フィ
   ルタの特性を現フレームとこれに時間的に近いフレーム
   のスペクトルに基づいて制御することを特徴とする音声
   符号化方法。
3. 【請求項３】少なくとも一つの駆動ベクトル符号帳から
   得られる駆動ベクトルを用いて駆動信号を生成し、この
   駆動信号を入力音声信号の分析結果に基づいてフィルタ
   係数が決定される第１のフィルタに供給して合成音声信
   号を生成し、この合成音声信号の前記入力音声信号に対
   する誤差信号を第２のフィルタに通して各周波数成分毎
   に異なる所定の重み付けを行い、この重み付けされた誤
   差信号がより小さくなる駆動ベクトルを前記駆動ベクト
   ル符号帳から探索して、少なくとも該駆動ベクトルおよ
   び前記フィルタ係数の情報を符号化パラメータとして出
   力する音声符号化方法において、 前記入力音声信号のスペクトルの時間的変化を検出し、
   この変化に基づいて前記第２のフィルタの特性を制御す
   ることを特徴とする音声符号化方法。
4. 【請求項４】少なくとも一つの駆動ベクトル符号帳から
   得られる駆動ベクトルを用いて駆動信号を生成し、この
   駆動信号を入力音声信号の分析結果に基づいてフィルタ
   係数が決定される第１のフィルタに供給して合成音声信
   号を生成し、この合成音声信号の前記入力音声信号に対
   する誤差信号を第２のフィルタに通して各周波数成分毎
   に異なる所定の重み付けを行い、この重み付けされた誤
   差信号がより小さくなる駆動ベクトルを前記駆動ベクト
   ル符号帳から探索して、少なくとも該駆動ベクトルおよ
   び前記フィルタ係数の情報を符号化パラメータとして出
   力する音声符号化方法において、 前記入力音声信号のスペクトルの時間的変化を検出し、
   この時間的変化が所定のしきい値以下のときは前記第２
   のフィルタの特性を現フレームのスペクトルに基づいて
   制御し、前記時間的変化が前記しきい値より大きいとき
   は前記第２のフィルタの特性を現フレームとこれに時間
   的に近いフレームのスペクトルに基づいて制御すること
   を特徴とする音声符号化方法。