JPH09214350A - ベクトル量子化方法 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】 本発明は、音声符号化装置におけるパラメー
タベクトルの量子化法に関するものであり、少ないビッ
ト数で効率の良い量子化を行うことと、伝送誤り耐性の
向上とを目的とする。 【解決手段】 上記目的を達成するために本発明は、ベ
クトル符号帳１３と復号化ベクトル格納部１４とを備
え、復号化ベクトルとセントロイドの関数によって制御
される適応係数による適応ＶＱを行うことを特徴として
いる。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、音声符号化装置に
おけるパラメータベクトルの量子化法に関するものあ
る。

【０００２】

【従来の技術】携帯電話等のディジタル移動通信の分野
では加入者の増加に対処するために低ビットレートの音
声の圧縮符号化法が求められており、各研究機関におい
て研究開発が進んでいる。日本国内においてはモトロー
ラ社の開発したビットレート１１．２ｋｂｐｓのＶＳＥ
ＬＰという符号化法がディジタル携帯電話用の標準符号
化方式として採用された。（同方式を搭載したディジタ
ル携帯電話は１９９４年秋に国内において発売され
た。）また更に、ＮＴＴ移動通信網株式会社の開発した
ビットレート５．６ｋｂｐｓのＰＳＩ−ＣＥＬＰという
符号化方式が次期携帯電話の標準化方式として採用さ
れ、現在製品開発の段階にある。これらの方式はいずれ
もＣＥＬＰ（コード・エキサイテッド・リニア・プレデ
ィクション（Ｃｏｄｅ Ｅｘｉｔｅｄ Ｌｉｎｅａｒ
Ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ））という方式を改良したもので
あり、プロシーディング・アイ・シー・エイ・エス・エ
ス・ピー８５第９３７頁から第９４０頁（ Proc.ICASS
P'85 pp.937-940）に記載されている。これは音声を音
源情報と声道情報とに分離し、音源情報については符号
帳に格納された複数の音源サンプルのインデクスによっ
て符号化し声道情報についてはＬＰＣ（線形予測係数）
を符号化するということと、音源情報符号化の際には声
道情報を加味して入力音声と比較を行なうという方法
（Ａ−ｂ−Ｓ：Ａｎａｌｙｓｉｓ ｂｙ Ｓｙｎｔｈｅ
ｓｉｓ）を採用していることに特徴がある。

【０００３】ここで、ＣＥＬＰ方式の基本的アルゴリズ
ムについて説明する。図７はＣＥＬＰ方式の符号化装置
の機能ブロック図である。まず、ＬＰＣ分析部２２にお
いて、入力された音声データ２１に対して自己相関分析
とＬＰＣ分析を行なうことによってＬＰＣ係数を得、ま
た得られたＬＰＣ係数の符号化を行ないＬＰＣ符号を
得、また得られたＬＰＣ符号を復号化して復号化ＬＰＣ
係数を得る。次に、加算部２５において、適応符号帳２
３と確率的符号帳２４に格納された音源サンプルを取り
出し、それぞれに対する最適ゲインを求め、その最適ゲ
インによってパワー調節したそれぞれの音源を加算して
合成音源を得る。更に、ＬＰＣ合成部２６において、加
算部２５で得られた合成音源に対して、ＬＰＣ分析部２
２で得られた復号化ＬＰＣ係数によってフィルタリング
を行ない合成音を得る。更に、比較部２７は、適応符号
帳２３と確率的符号帳２４の全ての音源サンプルに対し
て加算部２５、ＬＰＣ合成部２６を機能させることによ
って得られる多くの合成音と入力音声との距離計算を行
ない、その結果得られる距離の中で最も小さいときの音
源サンプルのインデクスを求める。パラメータ符号化部
２８では、最適ゲインの符号化を行なうことによってゲ
イン符号を得、ＬＰＣ符号、音源サンプルのインデクス
等をまとめて伝送路２９へ送る。また、ゲイン符号とイ
ンデクスから合成音源を作成し、それを適応符号帳２３
に格納すると同時に古い音源サンプルを破棄する。ま
た、ＬＰＣ合成部２６においては、線形予測係数や高域
強調フィルタや長期予測係数（入力音声の長期予測分析
を行なうことによって得られる）を用いた聴感重み付け
を行なう。また、適応符号帳と確率的符号帳による音源
探索は、分析区間を更に細かく分けた区間（サブフレー
ムと呼ばれる）で行われる。

【０００４】上記アルゴリズムにおけるＬＰＣ分析部２
２でのＬＰＣ係数の量子化は、ＬＳＰ（線スペクトル
対）やＰＡＲＣＯＲ係数等の補間性の良いパラメータに
変換し、ＶＱ（ベクトル量子化）によって量子化するの
が一般的である。

【０００５】符号器側における、最も基本的なＶＱアル
ゴリズム（従来例１）を以下に述べる。アルゴリズムの
ブロック図を図８に示す。 （従来例１）予め、パラメータベクトルの中心的サンプ
ル（セントロイド）が複数格納されたベクトル符号帳３
２を作成しておく。まず、距離計算部３１において、量
子化対象ベクトル１０とベクトル符号帳４２に格納され
たセントロイドとの距離を計算する。距離の式を以下の
（数１）に示す。

【０００６】

【数１】

【０００７】次に比較部３３において、各セントロイド
との距離を比較し最も距離の小さいセントロイド番号を
ベクトルの符号３４とする。比較部３３は、ベクトル符
号帳３２と距離計算部３１を制御し、ベクトル符号帳３
２に格納された全てのセントロイドの中で最も距離の小
さくなるセントロイドの番号を求め、これをベクトルの
符号３４とする。

【０００８】一方、復号器（デコーダ）では、伝送され
てきたベクトルの符号に基づいてセントロイドを求める
ことによって復号化する。

【０００９】上記アルゴリズムにより、統計的に偏りの
あるパラメータベクトルを効率よく量子化することが出
来る。しかし、このままでは量子化歪は大きい。

【００１０】そこで、低ビットレート音声符号化におい
ては、適応ＶＱを使用することがある。これは、音声の
パラメータは母音区間で似たようなものが連続すること
を利用し、復号化した後のパラメータをセントロイドに
混入してＶＱするというものである。符号器側の量子化
アルゴリズム（従来例２）を以下に述べる。アルゴリズ
ムのブロック図を図９に示す。 （従来例２）予め、パラメータベクトルの中心的サンプ
ル（セントロイド）が複数格納されたベクトル符号帳４
２を作成しておく。まず、距離計算部４１において、量
子化対象ベクトル４０とベクトル符号帳４２に格納され
たセントロイドと復号化ベクトル格納部４３に格納され
た復号化ベクトルと適応係数とを用いて距離を計算す
る。距離の式を以下の（数２）に示す。適応係数は、適
応の度合いを示す定数であり、値が小さい程適応の度合
いが大きくなる。また、適応係数＝１の時は「セントロ
イド（適応なし）」、適応係数＝０の時は「復号化ベク
トル」との距離が求められることになる。

【００１１】

【数２】

【００１２】次に比較部４４において、各セントロイド
との距離を比較し最も距離の小さいセントロイド番号を
ベクトルの符号４５とする。比較部４４は、ベクトル符
号帳４２と距離計算部４１を制御し、ベクトル符号帳４
２に格納された複数のセントロイドの中で最も距離の小
さくなるセントロイドの番号を求め、これをベクトルの
符号４５とする。また、ベクトル復号化部４６では、得
られたベクトルの符号４５を参照してベクトル符号帳４
２からセントロイドを引出し、復号化ベクトル格納部４
３に格納されている復号化ベクトルと適応係数とを用い
て、以下の（数３）に基づいてベクトルを復号化する。
そして、この新しい復号化ベクトルを復号化ベクトル格
納部４３に格納する。なお、格納の前には、それまで同
格納部に格納されていた古い復号化ベクトルを捨てる。

【００１３】

【数３】

【００１４】一方、復号器（デコーダ）では、伝送され
てきたベクトルの符号に基づいてセントロイドを求め、
（数３）によって復号化した後、復号化ベクトルを格納
するという機能を繰り返すことによって復号化する。

【００１５】上記アルゴリズムによって、相関のあるベ
クトルの周りにセントロイドを集めることができるの
で、量子化歪を小さくすることができる。また、ＣＥＬ
ＰではＬＳＰ（線スペクトル対）をパラメータとして用
いることが多い。ＬＳＰには、大小の順序関係（低次の
値よりも高次の値が大きい）、値の上限（最高次の値が
１を超えない）がある。（数３）のようにセントロイド
と復号化ベクトルの係数の和を１にしているのは、これ
らの性質を失わないためである。

【００１６】

【発明が解決しようとする課題】（従来例２）の適応Ｖ
Ｑによって、相関のあるベクトルの周りにセントロイド
を集めることができるので、量子化歪を小さくすること
ができる。

【００１７】しかし、（従来例２）の適応ＶＱには２つ
の課題があった。 （課題１）まず問題となるのは、前のフレームのパラメ
ータベクトルと現フレームのパラメータベクトルに相関
が無い場合は、かえって符号化歪が大きくなるというこ
とである。これは、適応によって（適応後の）セントロ
イドのカバーする空間が狭まるからである。音声符号化
の場合においては、立ち上がりのパワーの大きい音声の
語頭の音質の劣化に繋がる。したがって、従来法では余
り大きな適応度（小きな適応係数）は設定できなかっ
た。 （課題２）また、特に移動体通信用音声コーデックで問
題となるのは、伝送エラーの伝播である。携帯電話にお
いては最悪数％のオーダーで伝送エラーが発生する。こ
の時、エラーによって異常なパラメータベクトルが復号
化されることもある。その時は、上記従来例２に基づく
コーデックでは、その異常なベクトルが後のフレームに
伝播することになる。例えば、適応係数αが０．５の時
に異常なベクトルが復号化されると、次フレームには
０．５、次々フレームには０．２５、次々々のフレーム
には０．１２の割合でその異常なベクトルが混入される
ことになる。これでは、一度の伝送エラーが後々のフレ
ームにまで影響を及ぼすことになり、音質の大きな劣化
を引き起こす。

【００１８】上記２課題を解決するために、特願平６−
２５２０１１のようなアルゴリズムも開発されている。
これは、適応する場合としない場合を選択し、どちらを
選択したかを符号として伝送するというものである。こ
の改良によって課題１はある程度改善される。しかし、
低ビットレートで符号化する場合は、選択の有無を表す
１ビットの符号が重く、平均の符号化歪が低くなる。ま
た、適応しない場合には伝播を防げるので、課題２もあ
る程度改善される。しかし、母音等の区間では適応する
場合が連続するので、やはり伝送誤りが伝播する。した
がって、コーデックの伝送エラー耐性を向上させるため
に、適応係数を大きく（適応度を小さく）設定しなけれ
ばならず、適応ＶＱの利点を活用することができなかっ
た。

【００１９】

【課題を解決するための手段】この問題を解決するため
に、本発明は、ベクトル符号帳と復号化ベクトル格納部
とを備え、復号化ベクトル格納部に格納されている復号
化ベクトルとベクトル符号帳に格納されているセントロ
イドとを入力とする関数によって制御される適応係数に
よる適応ＶＱを行うことを特徴としている。

【００２０】

【発明の実施の形態】本発明の請求項１に記載の発明
は、ベクトルサンプルであるセントロイドが複数格納さ
れているベクトル符号帳と、過去の復号化ベクトルが格
納されている復号化ベクトル格納部と、前記ベクトル符
号帳に格納されているセントロイド及び前記復号化ベク
トル格納部に格納されている復号化ベクトルから第１の
適応係数を算出する適応係数計算部と、入力された量子
化対象ベクトル、前記ベクトル符号帳に格納されている
セントロイド、前記適応係数計算部にて算出された第１
の適応係数及び前記復号化ベクトルに格納されている復
号化ベクトルを用いて距離を算出する距離計算部と、前
記適応係数計算部及び前記距離計算部を制御し前記距離
計算部にて算出された距離の比較を行うことによってベ
クトルの符号を求める比較部と、前記比較部で求められ
たベクトルの符号、前記ベクトル符号帳に格納されてい
るセントロイド及び前記復号化ベクトル格納部に格納さ
れた復号化ベクトルから第２の適応係数を算出する適応
係数再計算部と、前記適応係数再計算部で算出された第
２の適応係数、及び前記比較部で求められたベクトルの
符号、及びベクトル符号帳に格納されているセントロイ
ドからベクトルを復号化し得られた復号化ベクトルを前
記復号化ベクトル格納部に格納するベクトル復号化部と
を具備するものであり、復号化ベクトルに近いセントロ
イドほど復号化ベクトルに近付き、遠いセントロイドは
殆ど動くことがなく、セントロイドのカバーする空間は
適応なしのＶＱと比べて狭くなることがないので適応処
理の弊害を抑えることができ、又、伝送エラーによって
発生する異常な復号化ベクトルに対する適応度が自動的
に低くなり、伝送エラー耐性を向上させることができる
という作用を有する。

【００２１】本発明の請求項２に記載の発明は、適応係
数計算部で算出される第１の適応係数及び適応係数再計
算部で算出される第２の適応係数が、ベクトル符号帳に
格納されているセントロイドと復号化ベクトル格納部に
格納されている復号化ベクトルとの距離の関数によって
算出されることを特徴とする請求項１記載のベクトル量
子化方法であり、復号化ベクトルに近いセントロイドほ
ど復号化ベクトルに近付き、遠いセントロイドは殆ど動
くことがなく、セントロイドのカバーする空間は適応な
しのＶＱと比べて狭くなることがないので適応処理の弊
害を抑えることができ、又、伝送エラーによって発生す
る異常な復号化ベクトルに対する適応度が自動的に低く
なり、伝送エラー耐性を向上させることができるという
作用を有する。

【００２２】本発明の請求項３に記載の発明は、適応係
数計算部で算出される第１の適応係数及び適応係数再計
算部で算出される第２の適応係数が、ベクトル符号帳に
格納されているセントロイドと復号化ベクトル格納部に
格納されている復号化ベクトルとを入力とする関数の出
力に応じた場合分けによって設定されることを特徴とす
る請求項１記載のベクトル量子化方法であり、復号化ベ
クトルに近いセントロイドほど復号化ベクトルに近付
き、遠いセントロイドは殆ど動くことがなく、セントロ
イドのカバーする空間は適応なしのＶＱと比べて狭くな
ることがないので適応処理の弊害を抑えることができ、
又、伝送エラーによって発生する異常な復号化ベクトル
に対する適応度が自動的に低くなり、伝送エラー耐性を
向上させることができるという作用を有する。

【００２３】以下、本発明の実施形態について図１から
図６を用いて説明する。 （実施の形態１）まず、本発明のベクトル量子化法（符
号器側）の機能ブロック図１に示す。

【００２４】予め、パラメータベクトルの代表的サンプ
ル（セントロイド）が複数格納されたベクトル符号帳１
３を作成しておく。一般にはアイ・イー・イー・イー・
トランザクションズ・オン・コミュニケーションズ第２
８巻第１号第８４頁から第９５頁（１９８０年）(IEEE
TRANSACTIONS ON COMMUNICATIONS,VOL.COM-28,NO.1,PP8
4-95,JANUARY 1980)に記載されているＬＢＧアルゴリズ
ム等によって作成する。

【００２５】まず、適応係数計算部１２において、ベク
トル符号帳１３に格納されたセントロイドと復号化ベク
トル格納部１４に格納されている復号化ベクトルとを用
いて、以下の（数４）の値を算出する。

【００２６】

【数４】

【００２７】そして、この値を予め定めた最大値（定
数）と最小値（定数）でクリッピング（最大値より大き
い場合は最大値に、最小値より小さい場合は最小値にす
ること）し、適応係数を得る。適応係数は、適応の度合
いを示す定数であり、値が小さい程適応の度合いが大き
くなる。また、適応係数＝１の時は「セントロイド（適
応なし）」、適応係数＝０の時は「復号化ベクトル」と
の距離が求められることになる。また、（数４）で用い
る距離適応係数は予め定めた定数である。なお、この定
数の算出方法については後述する。

【００２８】次に、距離計算部１１において、量子化対
象ベクトル１０とベクトル符号帳１３に格納されたセン
トロイドと復号化ベクトル格納部１４に格納された復号
化ベクトルと適応係数計算部１２にて算出された適応係
数とを用いて、以下の（数５）によって距離を算出す
る。

【００２９】

【数５】

【００３０】次に、比較部１５において、距離計算部１
１にて算出された距離を比較し、最も距離の小さいセン
トロイド番号をベクトルの符号１６とする。比較部１５
は、ベクトル符号帳１３と適応係数計算部１２と距離計
算部１１を制御し、ベクトル符号帳１３に格納された複
数のセントロイドの中で最も距離の小さくなるセントロ
イドの番号を求め、これをベクトルの符号１６とする。

【００３１】次に、適応係数再計算部１７において、比
較部１５にて求めたベクトルの符号１６を参照してベク
トル符号帳１３からセントロイドを引出し、また復号化
ベクトル格納部１４から復号化ベクトルを引出し、この
２つのベクトルから以下の（数６）によって適応係数を
算出する。

【００３２】

【数６】

【００３３】次に、ベクトル復号化部１８では、比較部
１５にて得られたベクトルの符号１６を参照してベクト
ル符号帳１３からセントロイドを引出し、復号化ベクト
ル格納部１４から復号化ベクトルを引出し、この２つの
ベクトルと適応係数再計算部１７にて算出した適応係数
とを用いて、以下の（数７）に基づいてベクトルを復号
化する。そして、この新しい復号化ベクトルを復号化ベ
クトル格納部１４に格納する。なお、この格納の前に、
それまで同格納部に格納されていた古い復号化ベクトル
を捨てる。

【００３４】

【数７】

【００３５】一方、復号器（デコーダ）では、予め符号
器と同様のベクトル符号帳を用意しておき、符号器から
伝送されてきたベクトルの符号に基づいて、符号器と同
様の適応係数再計算部、ベクトル復号化部、復号化ベク
トル格納部を機能させて復号化する。

【００３６】ここで、適応係数計算部１２、適応係数再
計算部１７にて用いられる、距離適応係数βの設定方法
について述べる。

【００３７】まず、多くの学習用入力データ（１連続）
を入力し量子化を行ったとき、そのトータルの量子化歪
は以下の（数８）のように書ける。

【００３８】

【数８】

【００３９】そこで、このトータルの量子化歪が最小に
なる距離適応係数βを求める。ただし、このトータルの
符号化歪はβの非線形関数となるので、厳密には値を抽
出するのは極めて困難である。そこで、以下のアルゴリ
ズムにより準最適な距離適応係数を求める。 （１）まず、βを十分大きい値に設定する。 （２）指定された回数だけ、以下の（３）（４）を繰り
返す。 （３）多くの入力データに対して量子化を行い、セント
ロイドと復号化ベクトルをデータとして蓄積する。 （４）以下の（数９）によりβを求め直す。なお、この
式は（数８）をβで偏微分したものを０としたときに得
られる式である。

【００４０】

【数９】

【００４１】この繰り返し学習アルゴリズムにおいては
トータルの量子化歪が単調減少するとは限らないので、
トータルの量子化歪がある程度小さくなった時点で打ち
切ることが有効である。また、このアルゴリズムによっ
て得られる距離適応係数βは、適応係数計算部、適応係
数再計算部におけるクリッピングの影響を強く受ける。
開発者は学習の前に予め適当なクリッピングの上限値、
下限値を設定しておく必要がある。

【００４２】上記アルゴリズムによって、準最適な距離
適応係数βを求めることが出来る。 （実施の形態２）上記実施の形態はＶＱが１段の場合で
あったが、音声符号化におけるパラメータ量子化におい
ては多段ＶＱやスプリットＶＱを用いることが多い。多
段ＶＱとはＶＱを行った後、その誤差ベクトルを更にＶ
Ｑするという方式である。また、スプリットＶＱとは、
１つのベクトルを複数のベクトルに分けて独立にＶＱす
るという方式である。スプリットＶＱへの本発明の適用
については、独立に行うというだけなのでこれを省略す
る。以下に、２段ＶＱへの本発明の適用例について述べ
る。

【００４３】機能ブロック図を図２に示す。予め、パラ
メータベクトルの代表的サンプル（セントロイド）が複
数格納された第１のベクトル符号帳５３と差分ベクトル
のセントロイドが複数格納された第２のベクトル符号帳
５９を作成しておく。一般にはアイ・イー・イー・イー
・トランザクションズ・オン・コミュニケーションズ第
２８巻第１号第８４頁から第９５頁（１９８０年）(IEE
E TRANSACTIONS ON COMMUNICATIONS,VOL.COM-28,NO.1,P
P84-95,JANUARY 1980)に記載されているＬＢＧアルゴリ
ズム等によって作成する。

【００４４】まず、第１の適応係数計算部５２におい
て、第１のベクトル符号帳５３に格納されたセントロイ
ドと復号化ベクトル格納部５５に格納されている復号化
ベクトルとを用いて、以下の（数１０）の値を算出す
る。

【００４５】

【数１０】

【００４６】そして、この値を予め定めた最大値（定
数）と最小値（定数）でクリッピング（最大値より大き
い場合は最大値に、最小値より小さい場合は最小値にす
ること）し、適応係数を得る。適応係数は、適応の度合
いを示す定数であり、値が小さい程適応の度合いが大き
くなる。また、適応係数＝１の時は「セントロイド（適
応なし）」、適応係数＝０の時は「復号化ベクトル」と
の距離が求められることになる。また、（数１０）で用
いる距離適応係数は予め定めた定数である。なお、この
定数の算出方法は（実施の形態１）における距離適応係
数と同様であるので、これについての説明は省略する。

【００４７】次に、第１の距離計算部５１において、量
子化対象ベクトル５０と第１のベクトル符号帳５３に格
納されたセントロイドと復号化ベクトル格納部５５に格
納された復号化ベクトルと第１の適応係数計算部５２に
て算出された適応係数とを用いて、以下の（数１１）に
よって距離を算出する。

【００４８】

【数１１】

【００４９】次に、第１の比較部５４において、第１の
距離計算部５１にて算出された距離を比較し、最も距離
の小さいセントロイド番号を第１のベクトルの符号６４
とする。第１の比較部５４は、第１のベクトル符号帳５
３と第１の適応係数計算部５２と第１の距離計算部５１
を制御し、第１のベクトル符号帳５３に格納された複数
のセントロイドの中で最も距離の小さくなるセントロイ
ドの番号を求め、これを第１のベクトルの符号６４とす
る。

【００５０】次に、ターゲット抽出部５６において、第
１の比較部５４にて求めた第１のベクトルの符号６４を
参照して第１のベクトル符号帳５３からセントロイドを
引出し、また復号化ベクトル格納部５５から復号化ベク
トルを引出し、この２つのベクトルから以下の（数１
２）によって適応係数を算出する。

【００５１】

【数１２】

【００５２】さらに、量子化対象ベクトルも用いて、以
下の（数１３）により、ターゲットベクトルと差ベクト
ルとを求める。

【００５３】

【数１３】

【００５４】次に、第２の適応係数計算部５８におい
て、第２のベクトル符号帳５９に格納されたセントロイ
ドとターゲット抽出部５６にて得られた差ベクトルから
以下の（数１４）の値を算出する。

【００５５】

【数１４】

【００５６】そして、この値を予め定めた最大値（定
数）と最小値（定数）でクリッピング（最大値より大き
い場合は最大値に、最小値より小さい場合は最小値にす
ること）し、適応係数を得る。適応係数は、適応の度合
いを示す定数であり、値が小さい程適応の度合いが大き
くなる。また、適応係数＝１の時は「セントロイド（適
応なし）」、適応係数＝０の時は「復号化ベクトル」と
の距離が求められることになる。また、（数１４）で用
いる距離適応係数は予め定めた定数である。なお、この
定数の算出方法については後述する。

【００５７】次に、第２の距離計算部５７において、タ
ーゲット抽出部５６にて得られたターゲットベクトルと
差ベクトルと第２のベクトル符号帳５９に格納されたセ
ントロイドと第２の適応係数計算部５８にて算出された
適応係数とを用いて、以下の（数１５）によって距離を
算出する。

【００５８】

【数１５】

【００５９】次に、第２の比較部６０において、第２の
距離計算部５２にて算出された距離を比較し、最も距離
の小さいセントロイド番号を第２のベクトルの符号６３
とする。第２の比較部６０は、第２のベクトル符号帳５
９と第２の適応係数計算部５８と第２の距離計算部５７
を制御し、第２のベクトル符号帳５９に格納された複数
のセントロイドの中で最も距離の小さくなるセントロイ
ドの番号を求め、これを第２のベクトルの符号６３とす
る。

【００６０】次に、適応係数再計算部６２において、第
２の比較部６０にて求めた第２のベクトルの符号６３を
参照して第２のベクトル符号帳５９からセントロイドを
引出し、これとターゲット抽出部５６にて得られた差ベ
クトルから以下の（数１６）によって適応係数を算出す
る。

【００６１】

【数１６】

【００６２】次に、ベクトル復号化部６１では、第２の
比較部６０にて得られた第２のベクトルの符号６３を参
照して第２のベクトル符号帳５９からセントロイドを引
出し、これとターゲット抽出部５７にて得られた差ベク
トルと適応係数再計算部６２にて算出した適応係数とを
用いて、以下の（数１７）に基づいてベクトルを復号化
する。そして、この新しい復号化ベクトルを復号化ベク
トル格納部５５に格納する。なお、この格納の前に、そ
れまで同格納部に格納されていた古い復号化ベクトルを
捨てる。

【００６３】

【数１７】

【００６４】一方、復号器（デコーダ）では、予め符号
器と同様の第１及び第２のベクトル符号帳を用意してお
き、符号器から伝送されてきたベクトルの符号に基づい
て、符号器と同様のターゲット抽出部、適応係数再計算
部、ベクトル復号化部、復号化ベクトル格納部を機能さ
せて復号化する。

【００６５】ここで、第２の適応係数計算部５８と適応
係数再計算部６２にて用いられる距離適応係数γの設定
方法について述べる。（第１の適応係数計算部５２とタ
ーゲット抽出部５６にて用いられる距離適応係数βの設
定方法については（実施の形態１）で示したのと同等で
あるのでこれを省略する） まず、多くの学習用入力データ（１連続）を入力し量子
化を行ったとき、そのトータルの量子化歪は以下の（数
１８）のように書ける。

【００６６】

【数１８】

【００６７】そこで、距離適応係数βを固定した時にこ
のトータルの量子化歪が最小になる距離適応係数γを求
める。ただし、このトータルの符号化歪はγの非線形関
数となるので、厳密には値を抽出するのは極めて困難で
ある。そこで、以下のアルゴリズムにより準最適な距離
適応係数を求める。 （１）まず、γを十分大きい値に設定する。 （２）指定された回数だけ、以下の（３）（４）を繰り
返す。 （３）多くの入力データに対して量子化を行い、量子化
対象ベクトルと復号化ベクトルをデータとして蓄積す
る。 （４）以下の（数１９）によりγを求め直す。なお、こ
の式は（数１８）をγで偏微分したものを０としたとき
に得られる式である。

【００６８】

【数１９】

【００６９】上記繰り返し学習を１段目の距離適応係数
βの繰り返し学習と同時に行うことより、より適当な係
数が求められる。また、同学習においてはトータルの量
子化歪が単調減少するとは限らないので、トータルの量
子化歪がある程度小さくなった時点で打ち切ることが有
効である。また、得られる距離適応係数γは、適応係数
計算部、適応係数再計算部におけるクリッピングの影響
を強く受ける。開発者は学習の前に予め適当なクリッピ
ングの上限値、下限値を設定しておく必要がある。

【００７０】上記アルゴリズムによって、準最適な距離
適応係数γを求めることが出来る。ここで、本発明の効
果を検証するために、ＬＳＰの量子化実験を行った。評
価条件を以下の（表１）に示す。

【００７１】

【表１】

【００７２】上記条件に基づき行った量子化実験の結果
を以下の（表２）に示す。

【００７３】

【表２】

【００７４】「適応なしＶＱ」と「適応ＶＱ」の平均歪
の値を比較することにより、適応ＶＱによって大きな効
果があることがわかる。しかし、符号化歪３．０ｄＢ以
上の数をみると、「適応なしＶＱ」で０．０１％であっ
たのが、「適応ＶＱ」で０．３４％に大きく増えている
ことが分る。これは、（発明が解決しようとする課題）
の（課題１）に述べたように、前のパラメータベクトル
と相関の無い場合に符号化歪がかえって大きくなる場合
があることを示している。図３、図４を用いて、この原
因を定性的に示す。まず、「適応ＶＱ」は、「ベクトル
符号帳のセントロイドを復号化ベクトルに近づけてから
行うＶＱ」と言い換えることができる。「適応ＶＱ」で
は、図４に示したように、セントロイドが移動する。し
たがって、復号化ベクトルの近くに量子化対象ベクトル
がある場合は、符号化歪が小さくなる。しかし、セント
ロイドのカバーする空間は「適応なしＶＱ」（図３）と
比べて狭くなるので、復号化ベクトルと量子化対象ベク
トルが離れている場合は、かえって量子化歪が大きくな
ることがある。これが歪が大きい場合が増える原因であ
る。

【００７５】また、「適応有／無選択」を行うと、量子
化歪３．０ｄＢ以上の数は減少することがわかる。しか
し一方で、平均歪が増え、総合的性能を落としている。

【００７６】そこで、本発明の値をみると、平均歪には
従来法を遥かにしのぐ性能が表れていることがわかる。
また、歪３．０ｄＢ以上の数も大きく減少することがわ
かる。図５を用いて、この原因を定性的に示す。「本発
明」は、「セントロイドと復号化ベクトルの距離に応じ
て、ベクトル符号帳のセントロイドを復号化ベクトルに
近づけてから行うＶＱ」と言い換えることができる。し
たがって、図５のように、復号化ベクトルに近いセント
ロイドほど復号化ベクトルに近付き、遠いセントロイド
は殆ど動かない。したがって、本発明では、セントロイ
ドのカバーする空間は「適応なしＶＱ」（図３）と比べ
て狭くなることがない。したがって、「適応ＶＱ」（図
４）と比べて歪が大きくなる数が少なくなる。

【００７７】以上から、本発明が（発明が解決しようと
する課題）の（課題１）を解決するものであることを検
証できた。

【００７８】次に伝送エラー耐性の評価を行った。実験
条件は上記実験と同じである。ただし、符号器側と復号
器側の処理に分け、復号器側では、３３フレームに一度
（３％）伝送誤りがあったとして、復号化はせず、初期
値ベクトルを復号化ベクトルとした。このアルゴリズム
によって、３％の伝送エラーをシミュレート出来る。各
ＶＱ方式によるエラー耐性（３％）の実験結果を以下の
（表３）に示す。

【００７９】

【表３】

【００８０】前述の伝送エラー無しの条件の実験におい
ては効果のあった「適応ＶＱ」「適応有／無選択」がそ
の性能を大きく劣化させていることがわかる。特に歪
３．０ｄＢ以上の数は「適応なしＶＱ」に比べて倍増し
ている。また、「適応有／無選択」は多少の効果はある
が、平均歪が大きく総合的性能は良くない。この原因と
しては、適応処理によって誤りが伝播することが挙げら
れる。

【００８１】これに対して、本発明は、伝送エラー条件
下においても高い性能を維持している。歪３．０ｄＢ以
上の数も「適応なしＶＱ」並みであった。したがって、
本発明が、適応処理を行っていながら伝送エラーに強い
ことが検証できた。

【００８２】この原因を、以下に定性的に示す。まず、
前フレームにおいて伝送エラーによって異常な復号化ベ
クトルが復号化されたとする。この時、適応度が低い
（適応係数が大きい）場合は、復号化ベクトルには近づ
けないので、誤りの伝播は少ない。また、適応度が高い
（適応係数が小さい。正しい復号化ベクトルとセントロ
イドとの距離が小さい。）場合は、セントロイドと復号
化ベクトルの距離が大きくなるので、適応係数が大きく
なり適応度が低くなり、したがって誤った復号化ベクト
ルに近づけなくなる。したがって、正しい復号化ベクト
ルに近いセントロイドのみで復号化することになり、こ
の場合も誤りの伝播は少ない。この様子を図６に示す。
図６において、同図（ａ）は伝送エラーがない場合、同
図（ｂ）は伝送エラーがある場合を示す。

【００８３】以上から、本発明が（発明が解決しようと
する課題）の（課題２）を解決するものであることを検
証できた。 （実施の形態３）本発明の請求項３の実施の形態につい
て述べる。本実施の形態は適応係数計算部以外の部分は
実施の形態１、２と同じである。

【００８４】上記２つの実施の形態における、適応係数
計算部ではユークリッド距離を関数に用いた。しかし、
平方根の計算には多くの計算量を必要とする。この計算
量の削減には、ベクトルの誤差パワー（ベクトルの差の
二乗和を取った値）の値に応じた場合分けにより適応係
数を求める方法が有効である。適応係数のヴァリエーシ
ョンが４の場合（例：１．０、０．９、０．７、０．
５）を例として、適応係数計算部のアルゴリズムを以下
に示す。 （１）復号化ベクトル格納部から復号化ベクトルを引出
し、ベクトル符号帳からセントロイドを引出し、以下の
（数２０）によって誤差パワーを計算する。

【００８５】

【数２０】

【００８６】（２）α＝１．０ （３）ｄ＞０．００２の時（９）へ （４）α＝０．９ （５）ｄ＞０．００１の時（９）へ （６）α＝０．７ （７）ｄ＞０．０００５の時（９）へ （８）α＝０．５ （９）終了 上記アルゴリズムにより、連続関数を用いた時と同等の
効果を得ることが出来る。

【００８７】

【発明の効果】以上のように、本発明により以下の２つ
の大きな効果が得られ、上記課題を解決することが出来
る。 （１）復号化ベクトルに近いセントロイドほど復号化ベ
クトルに近付き、遠いセントロイドは殆ど動かない。し
たがって、セントロイドのカバーする空間は 「適応な
しＶＱ」と比べて狭くなることがない。したがって、適
応処理の弊害を抑えることができる。 （２）伝送エラーによって発生する異常な復号化ベクト
ルに対する適応度が自動的に低くなり、伝送エラー耐性
を向上させることが出来る。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の第１の実施の形態によるベクトル量子
化方法の機能を示すブロック結線図

【図２】本発明の第２の実施の形態による２段ベクトル
量子化方法の機能を示すブロック結線図

【図３】従来の適応なしＶＱ方式によＬＳＰ量子化実験
結果を解析するための図

【図４】従来の適応ＶＱ方式によＬＳＰ量子化実験結果
を解析するための図

【図５】本発明の第２の実施の形態によＬＳＰ量子化実
験結果を解析するための図

【図６】本発明の第２の実施の形態による２段ベクトル
量子化方法の性能を示す図

【図７】従来のＣＥＬＰ方式の基本機能のブロック結線
図

【図８】従来例１のベクトル量子化方法の機能を示すブ
ロック結線図

【図９】従来例２の適応ベクトル量子化方法の機能を示
すブロック結線図

【符号の説明】

１０ 量子化対象ベクトル １１ 距離計算部 １２ 適応係数計算部 １３ ベクトル符号帳 １４ 復号化ベクトル格納部 １５ 比較部 １６ ベクトルの符号 １７ 適応係数再計算部 １８ ベクトル復号化部 ２１ 入力音声 ２２ ＬＰＣ分析部 ２３ 適応符号帳 ２４ 確率的符号帳 ２５ 加算部 ２６ ＬＰＣ合成部 ２７ 比較部 ２８ パラメータ符号化部 ２９ 伝送部 ３０ 量子化対象ベクトル ３１ 距離計算部 ３２ ベクトル符号帳 ３３ 比較部 ３４ ベクトルの符号 ４０ 量子化対象ベクトル ４１ 距離計算部 ４２ ベクトル符号帳 ４３ 復号化ベクトル格納部 ４４ 比較部 ４５ ベクトルの符号 ４６ ベクトル復号化部 ５０ 量子化対象ベクトル ５１ 第１の距離計算部 ５２ 第１の適応係数計算部 ５３ 第１のベクトル符号帳 ５４ 第１の比較部 ５５ 復号化ベクトル格納部 ５６ ターゲット抽出部 ５７ 第２の距離計算部 ５８ 第２の適応係数計算部 ５９ 第２のベクトル符号帳 ６０ 第２の比較部 ６１ ベクトル復号化部 ６２ 適応係数再計算部 ６３ 第２のベクトルの符号 ６４ 第１のベクトルの符号

Claims (3)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 ベクトルサンプルであるセントロイドが
   複数格納されているベクトル符号帳と、過去の復号化ベ
   クトルが格納されている復号化ベクトル格納部と、前記
   ベクトル符号帳に格納されているセントロイド及び前記
   復号化ベクトル格納部に格納されている復号化ベクトル
   から第１の適応係数を算出する適応係数計算部と、入力
   された量子化対象ベクトル、前記ベクトル符号帳に格納
   されているセントロイド、前記適応係数計算部にて算出
   された第１の適応係数及び前記復号化ベクトルに格納さ
   れている復号化ベクトルを用いて距離を算出する距離計
   算部と、前記ベクトル符号帳、前記適応係数計算部及び
   前記距離計算部を制御し前記距離計算部にて算出された
   距離の比較を行うことによってベクトルの符号を求める
   比較部と、前記比較部で求められたベクトルの符号、前
   記ベクトル符号帳に格納されているセントロイド及び前
   記復号化ベクトル格納部に格納された復号化ベクトルか
   ら第２の適応係数を算出する適応係数再計算部と、前記
   適応係数再計算部で算出された第２の適応係数、前記比
   較部で求められたベクトルの符号及びベクトル符号帳に
   格納されているセントロイドからベクトルを復号化し得
   られた復号化ベクトルを前記復号化ベクトル格納部に格
   納するベクトル復号化部とを具備するベクトル量子化方
   法。
2. 【請求項２】 適応係数計算部で算出される第１の適応
   係数及び適応係数再計算部で算出される第２の適応係数
   が、ベクトル符号帳に格納されているセントロイドと復
   号化ベクトル格納部に格納されている復号化ベクトルと
   の距離の関数によって算出されることを特徴とする請求
   項１記載のベクトル量子化方法。
3. 【請求項３】 適応係数計算部で算出される第１の適応
   係数及び適応係数再計算部で算出される第２の適応係数
   が、ベクトル符号帳に格納されているセントロイドと復
   号化ベクトル格納部に格納されている復号化ベクトルと
   を入力とする関数の出力に応じた場合分けによって設定
   されることを特徴とする請求項１記載のベクトル量子化
   方法。