JPH09258794A - ベクトル量子化装置 - Google Patents
ベクトル量子化装置Info
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- JPH09258794A JPH09258794A JP8061234A JP6123496A JPH09258794A JP H09258794 A JPH09258794 A JP H09258794A JP 8061234 A JP8061234 A JP 8061234A JP 6123496 A JP6123496 A JP 6123496A JP H09258794 A JPH09258794 A JP H09258794A
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Abstract
(57)【要約】
【課題】本発明は音声信号の効率のよいベクトル量子化
を行うことができるベクトル量子化装置を提供すること
を目的とする。 【解決手段】入力音声信号を同一フレーム内で異なる分
析窓で線形予測分析して求めた第１及び第２ＬＳＰ係数
ｘi ，ｙi をベクトル量子化するベクトル量子化装置に
あって、第１差分演算手段２５によって第１及び第２Ｌ
ＳＰ係数ｘi ，ｙ i の差分である第１差分ベクトルΔ1i
を求め、第１乗算手段２３によって第１ＬＳＰ係数ｘi
の自乗値ｘi 2 を求め、第２乗算手段２４によって第２
ＬＳＰ係数ｙi の自乗値ｙi 2 を求め、第２差分演算手
段２６によって第１及び第２乗算手段２３，２４で求め
られた自乗値ｘi 2 及びｙi 2 の差分である第２差分ベ
クトルΔ2iを求め、第１及び第２ベクトル量子化手段２
７，２８によって第１及び第２差分ベクトルΔ1i，Δ2i
のベクトル量子化を行うように構成する。
を行うことができるベクトル量子化装置を提供すること
を目的とする。 【解決手段】入力音声信号を同一フレーム内で異なる分
析窓で線形予測分析して求めた第１及び第２ＬＳＰ係数
ｘi ，ｙi をベクトル量子化するベクトル量子化装置に
あって、第１差分演算手段２５によって第１及び第２Ｌ
ＳＰ係数ｘi ，ｙ i の差分である第１差分ベクトルΔ1i
を求め、第１乗算手段２３によって第１ＬＳＰ係数ｘi
の自乗値ｘi 2 を求め、第２乗算手段２４によって第２
ＬＳＰ係数ｙi の自乗値ｙi 2 を求め、第２差分演算手
段２６によって第１及び第２乗算手段２３，２４で求め
られた自乗値ｘi 2 及びｙi 2 の差分である第２差分ベ
クトルΔ2iを求め、第１及び第２ベクトル量子化手段２
７，２８によって第１及び第２差分ベクトルΔ1i，Δ2i
のベクトル量子化を行うように構成する。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は音声信号の情報圧縮
を行うことによって音声の符号化を行うための音声符号
化装置、特に音声のスペクトル包絡情報を表すＬＳＰ(L
ine Spectrum Pair)係数を抽出し、ＬＳＰ係数をベクト
ル量子化して伝送するベクトル量子化装置に関する。
を行うことによって音声の符号化を行うための音声符号
化装置、特に音声のスペクトル包絡情報を表すＬＳＰ(L
ine Spectrum Pair)係数を抽出し、ＬＳＰ係数をベクト
ル量子化して伝送するベクトル量子化装置に関する。
【０００２】近年、この種の装置は、有線電話のみなら
ず、携帯電話や自動車電話などのディジタル移動体通信
においても広く用いられており、有線及び無線の通信回
線の有効利用の観点から、音声品質を保ちつつ高能率に
音声を情報圧縮することが求められている。
ず、携帯電話や自動車電話などのディジタル移動体通信
においても広く用いられており、有線及び無線の通信回
線の有効利用の観点から、音声品質を保ちつつ高能率に
音声を情報圧縮することが求められている。
【０００３】
【従来の技術】従来から音声符号化装置においては、音
声信号の周波数スペクトル包絡情報を表す線形予測係数
（α係数）を伝送するために、これと等価であり、かつ
量子化特性や補間特性が線形予測係数よりも優れている
ＬＳＰ係数に変換してから量子化する方法が広く用いら
れている。
声信号の周波数スペクトル包絡情報を表す線形予測係数
（α係数）を伝送するために、これと等価であり、かつ
量子化特性や補間特性が線形予測係数よりも優れている
ＬＳＰ係数に変換してから量子化する方法が広く用いら
れている。
【０００４】近年、携帯電話や自動車電話などのディジ
タル移動体通信で採用されている音声符号化方式では、
更なる量子化効率の向上のため、ＬＳＰ係数の量子化に
ベクトル量子化の技術が用いられている。
タル移動体通信で採用されている音声符号化方式では、
更なる量子化効率の向上のため、ＬＳＰ係数の量子化に
ベクトル量子化の技術が用いられている。
【０００５】ここで、図１３に示すように、入力音声信
号Ｓ１における１符号化フレーム１内で複数回（この例
では２回）のＬＰＣ分析を行い複数組のＬＳＰ係数を求
める場合を考える。但し、ＬＰＣ分析とは、音声サンプ
ル間の近接相関を利用して、音声信号の周波数特性を推
定する手法である。言い換えると、音声生成モデルにお
ける声道の特性を近似するフィルタの係数を入力音声か
ら推定する手法である。
号Ｓ１における１符号化フレーム１内で複数回（この例
では２回）のＬＰＣ分析を行い複数組のＬＳＰ係数を求
める場合を考える。但し、ＬＰＣ分析とは、音声サンプ
ル間の近接相関を利用して、音声信号の周波数特性を推
定する手法である。言い換えると、音声生成モデルにお
ける声道の特性を近似するフィルタの係数を入力音声か
ら推定する手法である。
【０００６】このＬＰＣ分析を符号４，５で示すＬＰＣ
分析部によって、２つの分析窓２，３で取り込まれる入
力音声信号Ｓ１について行い、α係数のα１i （ｉ＝
１，…，１０）とα２i （ｉ＝１，…，１０）とを得
る。
分析部によって、２つの分析窓２，３で取り込まれる入
力音声信号Ｓ１について行い、α係数のα１i （ｉ＝
１，…，１０）とα２i （ｉ＝１，…，１０）とを得
る。
【０００７】更に、そのα係数のα１i とα２i とをパ
ラメータ変換部６，７によってＬＳＰ係数のＬＳＰ１i
（ｉ＝１，…，１０）とＬＳＰ２i （ｉ＝１，…，１
０）に変換する。これは、ＬＳＰ係数の方がα係数より
も補間特性と量子化特性が優れているためである。
ラメータ変換部６，７によってＬＳＰ係数のＬＳＰ１i
（ｉ＝１，…，１０）とＬＳＰ２i （ｉ＝１，…，１
０）に変換する。これは、ＬＳＰ係数の方がα係数より
も補間特性と量子化特性が優れているためである。
【０００８】図１４に音声のパワースペクトラム包絡線
とＬＳＰ係数の関係図を示す。この図２に示すように、
ＬＳＰ係数であるＬＳＰ1 ，ＬＳＰ2 ，ＬＳＰ3 ，ＬＳ
Ｐ4，ＬＳＰ5 ，ＬＳＰ6 は、音声のパワースペクトラ
ム包絡線の共振のピーク近傍に対になって現れることか
ら線スペクトル対（Line Spectram Pairs)と呼ばれ、そ
の係数は線スペクトル対（ＬＳＰ）係数と呼ばれてい
る。
とＬＳＰ係数の関係図を示す。この図２に示すように、
ＬＳＰ係数であるＬＳＰ1 ，ＬＳＰ2 ，ＬＳＰ3 ，ＬＳ
Ｐ4，ＬＳＰ5 ，ＬＳＰ6 は、音声のパワースペクトラ
ム包絡線の共振のピーク近傍に対になって現れることか
ら線スペクトル対（Line Spectram Pairs)と呼ばれ、そ
の係数は線スペクトル対（ＬＳＰ）係数と呼ばれてい
る。
【０００９】図１３に示したようにＬＰＣ分析を複数回
行うことによって音声品質は向上するが、ＬＳＰ係数の
ベクトル量子化をフレーム１内で複数回行うと、１回の
場合に比べて当然その回数分だけ伝送すべき情報量が増
えてしまうという問題がある。このため、ＬＰＣ分析の
回数を増やしても伝送情報量が増加しないような量子化
手法が求められている。
行うことによって音声品質は向上するが、ＬＳＰ係数の
ベクトル量子化をフレーム１内で複数回行うと、１回の
場合に比べて当然その回数分だけ伝送すべき情報量が増
えてしまうという問題がある。このため、ＬＰＣ分析の
回数を増やしても伝送情報量が増加しないような量子化
手法が求められている。
【００１０】近年の低ビットレート音声符号化方式で
は、ＬＳＰ係数の量子化に際して伝送レート削減のため
ベクトル量子化の手法が用いられることが多い。図１５
に従来のベクトル量子化装置のブロック構成図を示し、
その説明を行う。図１５において、１１は符号帳、１２
は選択スイッチ、１３は誤差最小化部、１４は減算器で
ある。
は、ＬＳＰ係数の量子化に際して伝送レート削減のため
ベクトル量子化の手法が用いられることが多い。図１５
に従来のベクトル量子化装置のブロック構成図を示し、
その説明を行う。図１５において、１１は符号帳、１２
は選択スイッチ、１３は誤差最小化部、１４は減算器で
ある。
【００１１】Ｓ２で示す入力信号は１０次元のＬＳＰ係
数からなるＬＳＰ係数ベクトルである。また、符号帳１
１はＬＳＰ係数ベクトルＳ２と同じ１０次元の符号ベク
トルをＬ本格納しており、Ｌ本にはそれぞれ１〜Ｌのイ
ンデックスが割り当てられている。
数からなるＬＳＰ係数ベクトルである。また、符号帳１
１はＬＳＰ係数ベクトルＳ２と同じ１０次元の符号ベク
トルをＬ本格納しており、Ｌ本にはそれぞれ１〜Ｌのイ
ンデックスが割り当てられている。
【００１２】減算器１４はスイッチ１２で順次選択され
る１つの符号ベクトルをＬＳＰ係数ベクトルＳ２から減
算することによって２者の誤差を得るものである。誤差
最小化部１３はその誤差が最も小さくなる符号ベクトル
が符号帳１１から選択されるようにスイッチ１２を制御
するものである。
る１つの符号ベクトルをＬＳＰ係数ベクトルＳ２から減
算することによって２者の誤差を得るものである。誤差
最小化部１３はその誤差が最も小さくなる符号ベクトル
が符号帳１１から選択されるようにスイッチ１２を制御
するものである。
【００１３】このような構成においてベクトル量子化が
行われる場合、Ｌ本の符号ベクトルの中からＬＳＰ係数
ベクトルＳ２との誤差（例えばユークリッド距離）が最
も小さくなるベクトルが選択され、この選択された符号
ベクトルのインデックス１〜Ｌが伝送されることによっ
て伝送情報の圧縮が行われるようになっている。
行われる場合、Ｌ本の符号ベクトルの中からＬＳＰ係数
ベクトルＳ２との誤差（例えばユークリッド距離）が最
も小さくなるベクトルが選択され、この選択された符号
ベクトルのインデックス１〜Ｌが伝送されることによっ
て伝送情報の圧縮が行われるようになっている。
【００１４】
【発明が解決しようとする課題】ところで、音声符号化
方式は有線・無線を問わず広く用いられているが、無線
においては、周波数の有効利用が求められているため、
伝送レートの削減が必須である。このため、上述したよ
うなベクトル量子化による情報圧縮の効果を高めるため
に、符号化処理の単位となる符号化フレーム長（１回の
符号化処理で符号化される入力音声サンプル数）を長く
する傾向がある。
方式は有線・無線を問わず広く用いられているが、無線
においては、周波数の有効利用が求められているため、
伝送レートの削減が必須である。このため、上述したよ
うなベクトル量子化による情報圧縮の効果を高めるため
に、符号化処理の単位となる符号化フレーム長（１回の
符号化処理で符号化される入力音声サンプル数）を長く
する傾向がある。
【００１５】しかし、符号化フレーム長を長くすると音
声の時間変化への追従性が悪くなる。そこで、フレーム
長を更に細かく分割したサブフレームを単位としてベク
トル量子化する方法が考えられるが、逆に伝送する情報
が増加するという矛盾が生じる。音声符号化において必
須である線形予測係数の量子化においてはこの点が従来
から大きな問題となってた。
声の時間変化への追従性が悪くなる。そこで、フレーム
長を更に細かく分割したサブフレームを単位としてベク
トル量子化する方法が考えられるが、逆に伝送する情報
が増加するという矛盾が生じる。音声符号化において必
須である線形予測係数の量子化においてはこの点が従来
から大きな問題となってた。
【００１６】この問題を解決するために、これまでに様
々な手法が提案されている。例えば、マトリクス量子
化、予測型ベクトル量子化、差分ベクトル量子化などの
手法がある。
々な手法が提案されている。例えば、マトリクス量子
化、予測型ベクトル量子化、差分ベクトル量子化などの
手法がある。
【００１７】マトリクス量子化は、ベクトル量子化の拡
張であり、複数のベクトルを１つのマトリクスと見なし
て量子化する手法であり情報圧縮度が高いが、行列間の
距離計算をコードブック内の行列の数分だけ繰り返さな
ければならないため、演算量が膨大になる問題がある。
張であり、複数のベクトルを１つのマトリクスと見なし
て量子化する手法であり情報圧縮度が高いが、行列間の
距離計算をコードブック内の行列の数分だけ繰り返さな
ければならないため、演算量が膨大になる問題がある。
【００１８】予測型ベクトル量子化、差分ベクトル量子
化は、過去のＬＳＰ係数を用いるため、伝送路誤りが生
じてＬＳＰ係数に誤りが生じた場合、その影響が後続の
フレームまで続いてしまうという大きな問題がある。
化は、過去のＬＳＰ係数を用いるため、伝送路誤りが生
じてＬＳＰ係数に誤りが生じた場合、その影響が後続の
フレームまで続いてしまうという大きな問題がある。
【００１９】音声符号化装置（ベクトル量子化装置）に
おいて、ＬＳＰ係数の誤りは致命的であり、誤ったＬＳ
Ｐ係数で音声を再生すると、入力音声とは全く異なる信
号が再生されてしまう可能性が高い。
おいて、ＬＳＰ係数の誤りは致命的であり、誤ったＬＳ
Ｐ係数で音声を再生すると、入力音声とは全く異なる信
号が再生されてしまう可能性が高い。
【００２０】また、伝送路誤りによる後続フレームへの
影響を抑え、かつ通常のベクトル量子化法よりも量子化
ビット数を削減する手法が提案されている。これは、２
組のＬＳＰ係数ベクトルの内の１組については通常のベ
クトルを行い、残りのもう１組（２組目）については１
組目のＬＳＰ係数ベクトルとの差分をベクトル量子化す
る手法である。
影響を抑え、かつ通常のベクトル量子化法よりも量子化
ビット数を削減する手法が提案されている。これは、２
組のＬＳＰ係数ベクトルの内の１組については通常のベ
クトルを行い、残りのもう１組（２組目）については１
組目のＬＳＰ係数ベクトルとの差分をベクトル量子化す
る手法である。
【００２１】この手法は、伝送路誤りによる後続フレー
ムへの影響がなく、２組目のＬＳＰ係数ベクトルの量子
化の際の量子化ビットを従来のベクトル量子化法におけ
るものよりも少なくすることが可能であるが、１組目の
ＬＳＰ係数ベクトルの量子化ビット数は従来のベクトル
量子化法と変わらないという点が問題となっている。
ムへの影響がなく、２組目のＬＳＰ係数ベクトルの量子
化の際の量子化ビットを従来のベクトル量子化法におけ
るものよりも少なくすることが可能であるが、１組目の
ＬＳＰ係数ベクトルの量子化ビット数は従来のベクトル
量子化法と変わらないという点が問題となっている。
【００２２】本発明は、このような点に鑑みてなされた
ものであり、音声信号の効率のよいベクトル量子化を行
うことができるベクトル量子化装置を提供することを目
的としている。
ものであり、音声信号の効率のよいベクトル量子化を行
うことができるベクトル量子化装置を提供することを目
的としている。
【００２３】
【課題を解決するための手段】図１に本発明の原理図を
示す。この図１に示すベクトル量子化装置は、入力音声
信号を同一フレーム内で異なる分析窓で線形予測分析し
て求めた第１及び第２ＬＳＰ係数ｘi ，ｙi をベクトル
量子化するものであり、本発明の特徴は、第１及び第２
ＬＳＰ係数ｘi ，ｙi の差分である第１差分ベクトルΔ
1iを求める第１差分演算手段２５と、第１ＬＳＰ係数ｘ
i の自乗値ｘi 2 を求める第１乗算手段２３と、第２Ｌ
ＳＰ係数ｙi の自乗値ｙi 2 を求める第２乗算手段２４
と、第１及び第２乗算手段２３，２４で求められた自乗
値ｘi 2 及びｙi 2 の差分である第２差分ベクトルΔ2i
を求める第２差分演算手段２６と、第１差分ベクトルΔ
1iのベクトル量子化を行う第１ベクトル量子化手段２７
と、第２差分ベクトルΔ2iのベクトル量子化を行う第２
ベクトル量子化手段２８とを具備して構成したことにあ
る。
示す。この図１に示すベクトル量子化装置は、入力音声
信号を同一フレーム内で異なる分析窓で線形予測分析し
て求めた第１及び第２ＬＳＰ係数ｘi ，ｙi をベクトル
量子化するものであり、本発明の特徴は、第１及び第２
ＬＳＰ係数ｘi ，ｙi の差分である第１差分ベクトルΔ
1iを求める第１差分演算手段２５と、第１ＬＳＰ係数ｘ
i の自乗値ｘi 2 を求める第１乗算手段２３と、第２Ｌ
ＳＰ係数ｙi の自乗値ｙi 2 を求める第２乗算手段２４
と、第１及び第２乗算手段２３，２４で求められた自乗
値ｘi 2 及びｙi 2 の差分である第２差分ベクトルΔ2i
を求める第２差分演算手段２６と、第１差分ベクトルΔ
1iのベクトル量子化を行う第１ベクトル量子化手段２７
と、第２差分ベクトルΔ2iのベクトル量子化を行う第２
ベクトル量子化手段２８とを具備して構成したことにあ
る。
【００２４】このような構成によれば、ＬＳＰ係数を量
子化する際に、従来の量子化法よりも少ない符号帳サイ
ズで（量子化ビット数）で量子化を行うことができる。
これは、フレーム間の相関を利用して、前フレームのＬ
ＳＰ係数と現フレームのＬＳＰ係数との差分をベクトル
量子化する従来の差分ベクトル量子化法の場合、伝送路
誤りが後続フレームへ伝搬して悪影響を及ぼすという大
きな問題が生じていたが、本発明では１符号化フレーム
内での相関を利用しているため伝送路誤りが後続フレー
ムへ伝搬することはないからである。
子化する際に、従来の量子化法よりも少ない符号帳サイ
ズで（量子化ビット数）で量子化を行うことができる。
これは、フレーム間の相関を利用して、前フレームのＬ
ＳＰ係数と現フレームのＬＳＰ係数との差分をベクトル
量子化する従来の差分ベクトル量子化法の場合、伝送路
誤りが後続フレームへ伝搬して悪影響を及ぼすという大
きな問題が生じていたが、本発明では１符号化フレーム
内での相関を利用しているため伝送路誤りが後続フレー
ムへ伝搬することはないからである。
【００２５】
【発明の実施の形態】以下、図面を参照して本発明の実
施形態について説明する。図２は本発明の第１実施形態
によるベクトル量子化装置のブロック構成図である。
施形態について説明する。図２は本発明の第１実施形態
によるベクトル量子化装置のブロック構成図である。
【００２６】この図２に示すベクトル量子化装置は、音
声の性質を利用してＬＳＰ係数を効率良くベクトル量子
化するものである。図２において、符号２０はＬＰＣ分
析部、２１，２２はパラメータ変換部、２３，２４は乗
算器、２５，２６は減算器、２７，２８はベクトル量子
化部である。
声の性質を利用してＬＳＰ係数を効率良くベクトル量子
化するものである。図２において、符号２０はＬＰＣ分
析部、２１，２２はパラメータ変換部、２３，２４は乗
算器、２５，２６は減算器、２７，２８はベクトル量子
化部である。
【００２７】ＬＰＣ分析部２０は、従来例で説明した図
１３に示すＬＰＣ分析部４，５と同機能を有するもので
あり、入力音声信号Ｓ１を２つの分析窓で取り込んだ
後、ＬＰＣ分析を行い、線型予測係数（α係数）のα１
i （ｉ＝１，…，１０）及びα２i （ｉ＝１，…，１
０）を得るものである。
１３に示すＬＰＣ分析部４，５と同機能を有するもので
あり、入力音声信号Ｓ１を２つの分析窓で取り込んだ
後、ＬＰＣ分析を行い、線型予測係数（α係数）のα１
i （ｉ＝１，…，１０）及びα２i （ｉ＝１，…，１
０）を得るものである。
【００２８】パラメータ変換部２１，２２は図１３に示
したパラメータ変換部６，７と同機能を有するものであ
り、α１i 及びα２i をＬＳＰ係数のＬＳＰ１i （ｉ＝
１，…，１０）とＬＳＰ２i （ｉ＝１，…，１０）に変
換するものである。ここで変換を行うのは、ＬＳＰ係数
の方がα係数よりも補間特性と量子化特性が優れている
ためである。
したパラメータ変換部６，７と同機能を有するものであ
り、α１i 及びα２i をＬＳＰ係数のＬＳＰ１i （ｉ＝
１，…，１０）とＬＳＰ２i （ｉ＝１，…，１０）に変
換するものである。ここで変換を行うのは、ＬＳＰ係数
の方がα係数よりも補間特性と量子化特性が優れている
ためである。
【００２９】乗算器２３，２４は、ＬＳＰ１i 及びＬＳ
Ｐ２i の自乗値、即ちＬＳＰ１i 2及びＬＳＰ２i 2 を
求めるものである。減算器２５は、ＬＳＰ１i からＬＳ
Ｐ２ i を減算し、減算器２６は、ＬＳＰ１i 2 からＬＳ
Ｐ２i 2 を減算するものである。またベクトル量子化部
２７は、減算器２５の減算結果であるＬＳＰ１i −ＬＳ
Ｐ２i のベクトル量子化を行い、ベクトル量子化部２８
は、減算器２６の減算結果であるＬＳＰ１i 2 −ＬＳＰ
２i 2 のベクトル量子化を行うものである。
Ｐ２i の自乗値、即ちＬＳＰ１i 2及びＬＳＰ２i 2 を
求めるものである。減算器２５は、ＬＳＰ１i からＬＳ
Ｐ２ i を減算し、減算器２６は、ＬＳＰ１i 2 からＬＳ
Ｐ２i 2 を減算するものである。またベクトル量子化部
２７は、減算器２５の減算結果であるＬＳＰ１i −ＬＳ
Ｐ２i のベクトル量子化を行い、ベクトル量子化部２８
は、減算器２６の減算結果であるＬＳＰ１i 2 −ＬＳＰ
２i 2 のベクトル量子化を行うものである。
【００３０】ここで、この図２に示すベクトル量子化装
置の特徴となる原理を図１を参照して説明する。但し、
図１において図２に示す構成要素と同一部分には同一符
号を付した。また、ＬＳＰ１i はｘi とし、ＬＳＰ２i
はｙi とした。
置の特徴となる原理を図１を参照して説明する。但し、
図１において図２に示す構成要素と同一部分には同一符
号を付した。また、ＬＳＰ１i はｘi とし、ＬＳＰ２i
はｙi とした。
【００３１】即ち、ＬＰＣ分析をフレーム内で２回行
い、１回目及び２回目のＬＰＣ分析で得られたＬＳＰ係
数をそれぞれｘi （ｉ＝１，…，Ｐ）及びｙi （ｉ＝
１，…，Ｐ）とする。ＰはＬＰＣ分析次数である。
い、１回目及び２回目のＬＰＣ分析で得られたＬＳＰ係
数をそれぞれｘi （ｉ＝１，…，Ｐ）及びｙi （ｉ＝
１，…，Ｐ）とする。ＰはＬＰＣ分析次数である。
【００３２】図１において、ｘi からｙi の減算が減算
器２５で行われることによって差分ベクトルΔ1iが求め
られる。即ち、 Δ1i＝ｘi −ｙi （ｉ＝１，…，Ｐ） （１） である。ここで、差分の取り方は、 Δ1i＝ｙi −ｘi （ｉ＝１，…，Ｐ） （２） でもよい。以下では全て式（１）の場合について説明す
る。
器２５で行われることによって差分ベクトルΔ1iが求め
られる。即ち、 Δ1i＝ｘi −ｙi （ｉ＝１，…，Ｐ） （１） である。ここで、差分の取り方は、 Δ1i＝ｙi −ｘi （ｉ＝１，…，Ｐ） （２） でもよい。以下では全て式（１）の場合について説明す
る。
【００３３】ＬＳＰ係数の各次数の値の存在範囲は必ず
０〜πの間にある。ここでπはナイキスト周波数であ
る。従って、ＬＳＰ係数はπで正規化すると０〜１の間
に存在する。
０〜πの間にある。ここでπはナイキスト周波数であ
る。従って、ＬＳＰ係数はπで正規化すると０〜１の間
に存在する。
【００３４】時間的に近接する分析窓から求めたＬＳＰ
係数ベクトル間には、強い相関があることが知られてい
る。従って、式で求めた差分Δ1iの各次数の値の存在
範囲はさらに狭くほぼ−０．２５〜０．２５の間にある
ことが知られている。
係数ベクトル間には、強い相関があることが知られてい
る。従って、式で求めた差分Δ1iの各次数の値の存在
範囲はさらに狭くほぼ−０．２５〜０．２５の間にある
ことが知られている。
【００３５】即ち、Δ1iの分散は元のＬＳＰ係数ｘ及び
ｙの分散のほぼ半分程度にまで小さくなる。従って、Ｌ
ＳＰ係数をそのまま量子化するよりも、ＬＳＰ係数の差
分であるΔ 1iを量子化した方が少ない量子化ビット数
（符号帳サイズ）で量子化を実現できる。
ｙの分散のほぼ半分程度にまで小さくなる。従って、Ｌ
ＳＰ係数をそのまま量子化するよりも、ＬＳＰ係数の差
分であるΔ 1iを量子化した方が少ない量子化ビット数
（符号帳サイズ）で量子化を実現できる。
【００３６】以上の考察に基づき、本発明では差分ベク
トルΔ1iをベクトル量子化部２７でベクトル量子化す
る。ベクトル量子化部２７からは量子化結果である第１
インデックスＩ１が出力される。
トルΔ1iをベクトル量子化部２７でベクトル量子化す
る。ベクトル量子化部２７からは量子化結果である第１
インデックスＩ１が出力される。
【００３７】次に、乗算器２３によりｘi の２乗値が求
められる。同様にして、乗算器２４によりｙi の２乗値
が求められる。そして、減算器２６によりＬＳＰ係数の
２乗値の差分Δ2iが算出される。即ち、 Δ2i＝ｘi 2 −ｙi 2 （ｉ＝１，…，Ｐ） （３） となる。Δ1iの場合と同じく、ｘi やｙi の分散に比べ
てΔ2iの分散の方が小さくなるため、ｘi やｙi を量子
化するよりもΔ2iを量子化した方が少ない量子化ビット
数（符号帳サイズ）で量子化を実現できる。
められる。同様にして、乗算器２４によりｙi の２乗値
が求められる。そして、減算器２６によりＬＳＰ係数の
２乗値の差分Δ2iが算出される。即ち、 Δ2i＝ｘi 2 −ｙi 2 （ｉ＝１，…，Ｐ） （３） となる。Δ1iの場合と同じく、ｘi やｙi の分散に比べ
てΔ2iの分散の方が小さくなるため、ｘi やｙi を量子
化するよりもΔ2iを量子化した方が少ない量子化ビット
数（符号帳サイズ）で量子化を実現できる。
【００３８】以上の考察に基づき、本発明では差分ベク
トルΔ2iをベクトル量子化部２８でベクトル量子化す
る。ベクトル量子化部２８からは量子化結果である第２
インデックスＩ２が出力される。
トルΔ2iをベクトル量子化部２８でベクトル量子化す
る。ベクトル量子化部２８からは量子化結果である第２
インデックスＩ２が出力される。
【００３９】このようなベクトル量子化の結果、第１イ
ンデックスＩ１と第２インデックスＩ２が、ベクトル量
子化装置が適用される符号器の出力として図示せぬ復号
器側へ伝送される。
ンデックスＩ１と第２インデックスＩ２が、ベクトル量
子化装置が適用される符号器の出力として図示せぬ復号
器側へ伝送される。
【００４０】復号器側では、受けとったインデックスＩ
１，Ｉ２から２組のＬＳＰ係数ベクトルｘi ′，ｙi ′
を復号する。ここで、ｘi ′とｙi ′はそれぞれ厳密に
ｘi及びｙi と一致するものではなく、量子化によって
生ずる量子化誤差を含んでいる。
１，Ｉ２から２組のＬＳＰ係数ベクトルｘi ′，ｙi ′
を復号する。ここで、ｘi ′とｙi ′はそれぞれ厳密に
ｘi及びｙi と一致するものではなく、量子化によって
生ずる量子化誤差を含んでいる。
【００４１】ここで、ａi ，ｂi をそれぞれ、 ａi ＝Δ2i／Δ1i＝ｘi ′＋ｙi ′ （４） ｂi ＝Δ2i＝ｘi ′−ｙi ′ （５） とおくと、ｘi ′，ｙi ′はそれぞれ、 ｘi ′＝（ａi ＋ｂi ）／２ （６） ｙi ′＝（ａi −ｂi ）／２ （７） として求めることができる。
【００４２】以上説明した通り、本発明によればＬＳＰ
係数を量子化する際に、従来の量子化法よりも少ない符
号帳サイズで（量子化ビット数）で量子化を行うことが
できる。
係数を量子化する際に、従来の量子化法よりも少ない符
号帳サイズで（量子化ビット数）で量子化を行うことが
できる。
【００４３】フレーム間の相関を利用して、前フレーム
のＬＳＰ係数と現フレームのＬＳＰ係数との差分をベク
トル量子化する従来の差分ベクトル量子化法の場合、伝
送路誤りが後続フレームへ伝搬して悪影響を及ぼすとい
う大きな問題が生じていたが、本発明は１符号化フレー
ム内での相関を利用しているため伝送路誤りが後続フレ
ームへ伝搬することはない。
のＬＳＰ係数と現フレームのＬＳＰ係数との差分をベク
トル量子化する従来の差分ベクトル量子化法の場合、伝
送路誤りが後続フレームへ伝搬して悪影響を及ぼすとい
う大きな問題が生じていたが、本発明は１符号化フレー
ム内での相関を利用しているため伝送路誤りが後続フレ
ームへ伝搬することはない。
【００４４】従って、図２に示す第１実施形態において
も、まず、入力音声信号Ｓ１がＬＰＣ分析部２０に入力
され２組のα係数ベクトルα１i ，α２i （ｉ＝１，
…，１０）が算出される。
も、まず、入力音声信号Ｓ１がＬＰＣ分析部２０に入力
され２組のα係数ベクトルα１i ，α２i （ｉ＝１，
…，１０）が算出される。
【００４５】α１i は、パラメータ変換部２１でＬＳＰ
１i （ｉ＝１，…，１０）に変換される。同様にα２i
は、パラメータ変換部２２でＬＳＰ２i （ｉ＝１，…，
１０）に変換される。
１i （ｉ＝１，…，１０）に変換される。同様にα２i
は、パラメータ変換部２２でＬＳＰ２i （ｉ＝１，…，
１０）に変換される。
【００４６】ＬＳＰ１i 及びＬＳＰ２i は減算器２５に
おいて一方から他方が減算され、その差分ベクトルａi
が求められる。ここで、 ａi ＝ＬＳＰ１i −ＬＳＰ２i （ｉ＝１，…，１０） （８） である。差分ベクトルａi はベクトル量子化部２７にお
いてベクトル量子化される。
おいて一方から他方が減算され、その差分ベクトルａi
が求められる。ここで、 ａi ＝ＬＳＰ１i −ＬＳＰ２i （ｉ＝１，…，１０） （８） である。差分ベクトルａi はベクトル量子化部２７にお
いてベクトル量子化される。
【００４７】時間的に近接する分析窓から求められたＬ
ＳＰ係数の間には強い相関があることから、ＬＳＰ係数
をそのままベクトル量子化するのではなく、上記のよう
にＬＳＰ係数の差分をベクトル量子化する方が従来より
も少ない量子化ビット数（符号帳サイズ）で同等の量子
化特性を達成できる。
ＳＰ係数の間には強い相関があることから、ＬＳＰ係数
をそのままベクトル量子化するのではなく、上記のよう
にＬＳＰ係数の差分をベクトル量子化する方が従来より
も少ない量子化ビット数（符号帳サイズ）で同等の量子
化特性を達成できる。
【００４８】ベクトル量子化部２７からは量子化値に対
応する第１インデックスＩ１が出力される。次に、乗算
器２３においてＬＳＰ１i の自乗値ＬＳＰ１i 2 が求め
られ、同様にして乗算器２４においてＬＳＰ２i の自乗
値ＬＳＰ２i 2 が求められる。そして、減算器２６にお
いてＬＳＰ１i 2 とＬＳＰ２i 2 差分ベクトルｂi が求
められる。ここで、 ｂi ＝ＬＳＰ１i 2 −ＬＳＰ２i 2 （ｉ＝１，…，１０） （９） である。差分ベクトルｂi はベクトル量子化部２８にお
いてベクトル量子化され、量子化値に対応する第２イン
デックスＩ２が出力される。
応する第１インデックスＩ１が出力される。次に、乗算
器２３においてＬＳＰ１i の自乗値ＬＳＰ１i 2 が求め
られ、同様にして乗算器２４においてＬＳＰ２i の自乗
値ＬＳＰ２i 2 が求められる。そして、減算器２６にお
いてＬＳＰ１i 2 とＬＳＰ２i 2 差分ベクトルｂi が求
められる。ここで、 ｂi ＝ＬＳＰ１i 2 −ＬＳＰ２i 2 （ｉ＝１，…，１０） （９） である。差分ベクトルｂi はベクトル量子化部２８にお
いてベクトル量子化され、量子化値に対応する第２イン
デックスＩ２が出力される。
【００４９】ここでもＬＳＰ係数をそのままベクトル量
子化するのではなく、上記のように時間的に近接する分
析窓から求められたＬＳＰ係数間の相関を利用して、Ｌ
ＳＰ係数の差分の自乗値をベクトル量子化することによ
り、従来よりも少ない量子化ビット数（符号帳サイズ）
で同等の量子化特性を達成できる。
子化するのではなく、上記のように時間的に近接する分
析窓から求められたＬＳＰ係数間の相関を利用して、Ｌ
ＳＰ係数の差分の自乗値をベクトル量子化することによ
り、従来よりも少ない量子化ビット数（符号帳サイズ）
で同等の量子化特性を達成できる。
【００５０】上記の方法により求められた第１インデッ
クスＩ１及び第２インデックスＩ２は図示せぬ復号器へ
伝送される。復号器側では受け取ったインデックスから
後述する第５実施形態に示す方法によりＬＳＰ１i 及び
ＬＳＰ２i の量子化値を復号することができる。
クスＩ１及び第２インデックスＩ２は図示せぬ復号器へ
伝送される。復号器側では受け取ったインデックスから
後述する第５実施形態に示す方法によりＬＳＰ１i 及び
ＬＳＰ２i の量子化値を復号することができる。
【００５１】以上説明の通り、本実施例によれば通常の
ベクトル量子化よりも少ない量子化ビット数で、従来と
同等の量子化特性を実現することができる。また、本実
施例は現フレーム内（一符号化フレーム内）のＬＳＰ係
数の差分を用いているため、従来の差分ベクトル量子化
で問題となっていた伝送誤りの後続フレームへの伝搬は
発生しない。このため、伝送誤りに対しても強いという
利点がある。
ベクトル量子化よりも少ない量子化ビット数で、従来と
同等の量子化特性を実現することができる。また、本実
施例は現フレーム内（一符号化フレーム内）のＬＳＰ係
数の差分を用いているため、従来の差分ベクトル量子化
で問題となっていた伝送誤りの後続フレームへの伝搬は
発生しない。このため、伝送誤りに対しても強いという
利点がある。
【００５２】次に、第２実施形態を図３を参照して説明
する。但し、図３に示す第２実施形態において図２に示
した第１実施形態の各部に対応する部分には同一符号を
付し、その説明を省略する。
する。但し、図３に示す第２実施形態において図２に示
した第１実施形態の各部に対応する部分には同一符号を
付し、その説明を省略する。
【００５３】図３に示す第２実施形態において、入力音
声信号Ｓ１から差分ベクトルａi 及びｂi を求めるまで
の構成は第１実施形態と同様である。３０，３１はベク
トル分割部、３２，３４は低次側ベクトル量子化部、３
３，３５は高次側ベクトル量子化部である。
声信号Ｓ１から差分ベクトルａi 及びｂi を求めるまで
の構成は第１実施形態と同様である。３０，３１はベク
トル分割部、３２，３４は低次側ベクトル量子化部、３
３，３５は高次側ベクトル量子化部である。
【００５４】ここで、差分ベクトルａi （ｉ＝１，…，
１０）の分布を図４のヒストグラムに示す。但し、図４
においては簡単にするため１，２，７，８次のＬＳＰ係
数の差分を示している。
１０）の分布を図４のヒストグラムに示す。但し、図４
においては簡単にするため１，２，７，８次のＬＳＰ係
数の差分を示している。
【００５５】また、ＬＳＰ係数は周波数を表すパラメー
タなので図４の横軸（ＬＳＰ係数の差分）も周波数とな
る。更に、縦軸は差分周波数の出現頻度を表している。
図４から低次のＬＳＰ係数の差分の分散は小さく、高次
のＬＳＰ係数の差分の分散は大きいことがわかる。
タなので図４の横軸（ＬＳＰ係数の差分）も周波数とな
る。更に、縦軸は差分周波数の出現頻度を表している。
図４から低次のＬＳＰ係数の差分の分散は小さく、高次
のＬＳＰ係数の差分の分散は大きいことがわかる。
【００５６】従って、ＬＳＰ係数のベクトル量子化を行
う際にはＬＳＰ係数ベクトルを低次側と高次側の２つの
小ベクトルに分割し、各小ベクトルを独立にベクトル量
子化した方が効率がよい。即ち、分散の小さい低次側の
量子化ビット数を少なくし、高次側の量子化ビット数を
低次側よりも多くすることにより、全て（この例では１
０次）のＬＳＰ係数の差分ベクトルをまとめてベクトル
量子化する場合よりも少ないビット数で同等の量子化特
性を実現することが可能になる。
う際にはＬＳＰ係数ベクトルを低次側と高次側の２つの
小ベクトルに分割し、各小ベクトルを独立にベクトル量
子化した方が効率がよい。即ち、分散の小さい低次側の
量子化ビット数を少なくし、高次側の量子化ビット数を
低次側よりも多くすることにより、全て（この例では１
０次）のＬＳＰ係数の差分ベクトルをまとめてベクトル
量子化する場合よりも少ないビット数で同等の量子化特
性を実現することが可能になる。
【００５７】以上の考察に基づき、第２実施形態ではベ
クトル分割部３０により１０次の差分ベクトルａi を低
次側（例えば１次〜４次）と高次側（例えば５次〜１０
次）の２つの小ベクトルに分割し、それぞれの小ベクト
ルを低次側ベクトル量子化部３２および高次側ベクトル
量子化部３３によりベクトル量子化を行い、第１インデ
ックスＩ１１及び第２インデックスＩ１２を求める。
クトル分割部３０により１０次の差分ベクトルａi を低
次側（例えば１次〜４次）と高次側（例えば５次〜１０
次）の２つの小ベクトルに分割し、それぞれの小ベクト
ルを低次側ベクトル量子化部３２および高次側ベクトル
量子化部３３によりベクトル量子化を行い、第１インデ
ックスＩ１１及び第２インデックスＩ１２を求める。
【００５８】同様にして、ＬＳＰ係数の自乗値の差分ベ
クトルｂi をベクトル分割部３１により分割し、各小ベ
クトルを低次側ベクトル量子化部３４及び高次側ベクト
ル量子化部３５によりベクトル量子化を行い、第３イン
デックスＩ１３及び第４インデックスＩ１４を求める。
クトルｂi をベクトル分割部３１により分割し、各小ベ
クトルを低次側ベクトル量子化部３４及び高次側ベクト
ル量子化部３５によりベクトル量子化を行い、第３イン
デックスＩ１３及び第４インデックスＩ１４を求める。
【００５９】ここで、第２実施形態と第１実施形態とを
比べた場合に、第２実施形態の方が伝送されるインデッ
クスの数が増えていることから、一見すると第２実施形
態の方が伝送する情報量も増えているようにみえるがそ
うではない。つまり、第２実施形態の場合には各々１０
次元のベクトルａi ，ｂi を２つの小ベクトルに分け、
低次側及び高次側の各小ベクトルの特徴をあらかじめ学
習しておくことにより、ベクトル量子化に用いる符号帳
のパターン数（伝送情報量）を削減することができる。
比べた場合に、第２実施形態の方が伝送されるインデッ
クスの数が増えていることから、一見すると第２実施形
態の方が伝送する情報量も増えているようにみえるがそ
うではない。つまり、第２実施形態の場合には各々１０
次元のベクトルａi ，ｂi を２つの小ベクトルに分け、
低次側及び高次側の各小ベクトルの特徴をあらかじめ学
習しておくことにより、ベクトル量子化に用いる符号帳
のパターン数（伝送情報量）を削減することができる。
【００６０】以上説明したように、第２実施形態によれ
ば第１実施形態よりもさらに少ない量子化ビット数で同
等の量子化特性を達成することが可能となる。次に、第
３実施形態を図５を参照して説明する。但し、図５に示
す第３実施形態において図２に示した第１実施形態の各
部に対応する部分には同一符号を付し、その説明を省略
する。
ば第１実施形態よりもさらに少ない量子化ビット数で同
等の量子化特性を達成することが可能となる。次に、第
３実施形態を図５を参照して説明する。但し、図５に示
す第３実施形態において図２に示した第１実施形態の各
部に対応する部分には同一符号を付し、その説明を省略
する。
【００６１】図５に示す第３実施形態において、入力音
声信号Ｓ１から差分ベクトルａi 及びｂi を求めるまで
の構成は第１実施形態と同様である。３７はモード判定
部、３８はスイッチ、４０，４１，４２，４３は複数の
ベクトル量子化部である。
声信号Ｓ１から差分ベクトルａi 及びｂi を求めるまで
の構成は第１実施形態と同様である。３７はモード判定
部、３８はスイッチ、４０，４１，４２，４３は複数の
ベクトル量子化部である。
【００６２】また、スイッチ３８は、減算器２５の出力
端をモード情報Ｍ１に応じてベクトル量子化部４０又は
４１の入力端に接続する可動接点４４と、減算器２６の
出力端をモード情報Ｍ１に応じてベクトル量子化部４２
又は４３の入力端に接続する可動接点４５とを具備す
る。
端をモード情報Ｍ１に応じてベクトル量子化部４０又は
４１の入力端に接続する可動接点４４と、減算器２６の
出力端をモード情報Ｍ１に応じてベクトル量子化部４２
又は４３の入力端に接続する可動接点４５とを具備す
る。
【００６３】まず、モード判定部３７により入力音声信
号Ｓ１の性質を判定してモード情報Ｍ１を得る。モード
判定の方法としては従来から知られている様々な手法を
用いることができる。
号Ｓ１の性質を判定してモード情報Ｍ１を得る。モード
判定の方法としては従来から知られている様々な手法を
用いることができる。
【００６４】例えば音声のパワー情報のみから判断する
方法や、音声のパワー情報とピッチ周期性から判断する
方法などがある。また、音声の性質の分類（モード情
報）として様々な分類の仕方が知られているが、第３実
施形態では、入力音声信号Ｓ１を有声、無声、音声の立
ち上がり、音声の立ち下がりの４つのモードに分類する
場合について説明する。
方法や、音声のパワー情報とピッチ周期性から判断する
方法などがある。また、音声の性質の分類（モード情
報）として様々な分類の仕方が知られているが、第３実
施形態では、入力音声信号Ｓ１を有声、無声、音声の立
ち上がり、音声の立ち下がりの４つのモードに分類する
場合について説明する。
【００６５】但し、ベクトル量子化部４０は、有声の差
分ベクトルａi のベクトル量子化を行い、ベクトル量子
化４１は音声の立ち上がりの差分ベクトルａi のベクト
ル量子化を行い、ベクトル量子化部４２は、有声の差分
ベクトルｂi のベクトル量子化を行い、ベクトル量子化
４３は音声の立ち上がりの差分ベクトルｂi のベクトル
量子化を行うようになっている。
分ベクトルａi のベクトル量子化を行い、ベクトル量子
化４１は音声の立ち上がりの差分ベクトルａi のベクト
ル量子化を行い、ベクトル量子化部４２は、有声の差分
ベクトルｂi のベクトル量子化を行い、ベクトル量子化
４３は音声の立ち上がりの差分ベクトルｂi のベクトル
量子化を行うようになっている。
【００６６】まず、差分ベクトルａi の量子化を行う。
モード判定部３７からのモード情報Ｍ１が有声の場合
は、スイッチ３８の可動接点４４がベクトル量子化部４
０に接続され、このベクトル量子化部４０でａi のベク
トル量子化を行うことによって第１インデックスＩ２１
が出力される。一方、モード情報Ｍ１が音声の立ち上が
りの場合は、スイッチ３８の可動接点４４がベクトル量
子化部４１に接続され、このベクトル量子化部４１でａ
i のベクトル量子化を行うことによって第１インデック
スＩ２１が出力される。
モード判定部３７からのモード情報Ｍ１が有声の場合
は、スイッチ３８の可動接点４４がベクトル量子化部４
０に接続され、このベクトル量子化部４０でａi のベク
トル量子化を行うことによって第１インデックスＩ２１
が出力される。一方、モード情報Ｍ１が音声の立ち上が
りの場合は、スイッチ３８の可動接点４４がベクトル量
子化部４１に接続され、このベクトル量子化部４１でａ
i のベクトル量子化を行うことによって第１インデック
スＩ２１が出力される。
【００６７】但し、この図５では有声部と立上り部用の
ベクトル量子化部４０，４１のみを示し、他のモード用
のベクトル量子化部を省略している。ここで、モード別
にベクトル量子化を行う利点について説明する。図６に
有声部、図７に立上り部におけるＬＳＰ係数の差分のヒ
ストグラムを示す。
ベクトル量子化部４０，４１のみを示し、他のモード用
のベクトル量子化部を省略している。ここで、モード別
にベクトル量子化を行う利点について説明する。図６に
有声部、図７に立上り部におけるＬＳＰ係数の差分のヒ
ストグラムを示す。
【００６８】図６及び図７から有声部の分散は立上り部
の分散よりも小さいことがわかる。また、有声部の分布
は零周波数を中心に左右対称であるのに対して、立上り
部は非対称である。
の分散よりも小さいことがわかる。また、有声部の分布
は零周波数を中心に左右対称であるのに対して、立上り
部は非対称である。
【００６９】従って、全てのモードのＬＳＰ係数の差分
ベクトルを一つの量子化器で量子化するよりも、第３実
施形態のように各モード用に予め最適に学習した符号帳
を持つベクトル量子化器で量子化した方が符号帳のパタ
ーン数（伝送情報量）を少なくすることができることが
わかる。
ベクトルを一つの量子化器で量子化するよりも、第３実
施形態のように各モード用に予め最適に学習した符号帳
を持つベクトル量子化器で量子化した方が符号帳のパタ
ーン数（伝送情報量）を少なくすることができることが
わかる。
【００７０】次に、差分ベクトルｂi をａi と同様にし
てモード判定部３７からのモード情報Ｍ１を用いて量子
化する。即ち、スイッチ３８の可動接点４５はモード情
報Ｍ１に応じてベクトル量子化部４２又は４３を選択
し、その量子化部４２又は４３でベクトル量子化が行わ
れることによって第２インデックスＩ２２が出力され
る。
てモード判定部３７からのモード情報Ｍ１を用いて量子
化する。即ち、スイッチ３８の可動接点４５はモード情
報Ｍ１に応じてベクトル量子化部４２又は４３を選択
し、その量子化部４２又は４３でベクトル量子化が行わ
れることによって第２インデックスＩ２２が出力され
る。
【００７１】但し、この図５では有声部と立上り部用の
ベクトル量子化部４２，４３のみを示し、他のモード用
のベクトル量子化部を省略している。以上説明した第３
実施形態によれば、第１実施形態の場合よりもさらに少
ない量子化ビット数で同等の量子化特性を実現すること
ができる。
ベクトル量子化部４２，４３のみを示し、他のモード用
のベクトル量子化部を省略している。以上説明した第３
実施形態によれば、第１実施形態の場合よりもさらに少
ない量子化ビット数で同等の量子化特性を実現すること
ができる。
【００７２】次に、第４実施形態を図８を参照して説明
する。但し、図８に示す第４実施形態において図３に示
した第２実施形態の各部に対応する部分には同一符号を
付し、その説明を省略する。
する。但し、図８に示す第４実施形態において図３に示
した第２実施形態の各部に対応する部分には同一符号を
付し、その説明を省略する。
【００７３】図８に示す第４実施形態において、ＬＰＣ
分析部２０からベクトル分割部３０，３１までの構成は
第２実施形態と同様であり、更に、モード判定部３７は
図５の第３実施形態で説明したものと同様である。
分析部２０からベクトル分割部３０，３１までの構成は
第２実施形態と同様であり、更に、モード判定部３７は
図５の第３実施形態で説明したものと同様である。
【００７４】図８において、４７はスイッチ、４８，４
９，５０，５１，５２，５３，５４，５５は複数のベク
トル量子化部である。また、スイッチ４７は、ベクトル
分割部３０の低次側出力端をモード情報Ｍ１に応じてベ
クトル量子化部４８又は４９の入力端に接続する可動接
点５７と、ベクトル分割部３０の高次側出力端をモード
情報Ｍ１に応じてベクトル量子化部５０又は５１の入力
端に接続する可動接点５８と、ベクトル分割部３１の低
次側出力端をモード情報Ｍ１に応じてベクトル量子化部
５２又は５３の入力端に接続する可動接点５９と、ベク
トル分割部３１の高次側出力端をモード情報Ｍ１に応じ
てベクトル量子化部５４又は５５の入力端に接続する可
動接点６０とを具備する。
９，５０，５１，５２，５３，５４，５５は複数のベク
トル量子化部である。また、スイッチ４７は、ベクトル
分割部３０の低次側出力端をモード情報Ｍ１に応じてベ
クトル量子化部４８又は４９の入力端に接続する可動接
点５７と、ベクトル分割部３０の高次側出力端をモード
情報Ｍ１に応じてベクトル量子化部５０又は５１の入力
端に接続する可動接点５８と、ベクトル分割部３１の低
次側出力端をモード情報Ｍ１に応じてベクトル量子化部
５２又は５３の入力端に接続する可動接点５９と、ベク
トル分割部３１の高次側出力端をモード情報Ｍ１に応じ
てベクトル量子化部５４又は５５の入力端に接続する可
動接点６０とを具備する。
【００７５】また、ベクトル量子化部４８は、有声の差
分ベクトルａi における低次側の小ベクトルのベクトル
量子化を行い、ベクトル量子化部５０は、有声の差分ベ
クトルａi における高次側の小ベクトルのベクトル量子
化を行い、ベクトル量子化部５２は、有声の差分ベクト
ルｂi における低次側の小ベクトルのベクトル量子化を
行い、ベクトル量子化部５４は、有声の差分ベクトルｂ
i における高次側の小ベクトルのベクトル量子化を行
う。
分ベクトルａi における低次側の小ベクトルのベクトル
量子化を行い、ベクトル量子化部５０は、有声の差分ベ
クトルａi における高次側の小ベクトルのベクトル量子
化を行い、ベクトル量子化部５２は、有声の差分ベクト
ルｂi における低次側の小ベクトルのベクトル量子化を
行い、ベクトル量子化部５４は、有声の差分ベクトルｂ
i における高次側の小ベクトルのベクトル量子化を行
う。
【００７６】更に、ベクトル量子化部４９は、無声の差
分ベクトルａi における低次側の小ベクトルのベクトル
量子化を行い、ベクトル量子化部５１は、無声の差分ベ
クトルａi における高次側の小ベクトルのベクトル量子
化を行い、ベクトル量子化部５３は、無声の差分ベクト
ルｂi における低次側の小ベクトルのベクトル量子化を
行い、ベクトル量子化部５５は、無声の差分ベクトルｂ
i における高次側の小ベクトルのベクトル量子化を行
う。
分ベクトルａi における低次側の小ベクトルのベクトル
量子化を行い、ベクトル量子化部５１は、無声の差分ベ
クトルａi における高次側の小ベクトルのベクトル量子
化を行い、ベクトル量子化部５３は、無声の差分ベクト
ルｂi における低次側の小ベクトルのベクトル量子化を
行い、ベクトル量子化部５５は、無声の差分ベクトルｂ
i における高次側の小ベクトルのベクトル量子化を行
う。
【００７７】即ち、ここでは、入力音声信号Ｓ１の有
声、無声、音声の立ち上がり、音声の立ち下がりの４つ
のモードの内の、有声及び無声の場合についてベクトル
量子化を行う構成を示しているが、他の場合も同様に実
現できる。
声、無声、音声の立ち上がり、音声の立ち下がりの４つ
のモードの内の、有声及び無声の場合についてベクトル
量子化を行う構成を示しているが、他の場合も同様に実
現できる。
【００７８】従って、第４実施形態は、第１実施形態に
第２実施形態のベクトル分割部と第３実施形態のモード
切替え型構成のベクトル量子化部を導入したものであ
り、第１〜第３実施形態よりもさらに少ない量子化ビッ
ト数でそれらと同等の量子化特性を実現することができ
る。
第２実施形態のベクトル分割部と第３実施形態のモード
切替え型構成のベクトル量子化部を導入したものであ
り、第１〜第３実施形態よりもさらに少ない量子化ビッ
ト数でそれらと同等の量子化特性を実現することができ
る。
【００７９】次に、第５実施形態を図９を参照して説明
する。但し、図９に示す第５実施形態において図２に示
した第１実施形態の各部に対応する部分には同一符号を
付し、その説明を省略する。
する。但し、図９に示す第５実施形態において図２に示
した第１実施形態の各部に対応する部分には同一符号を
付し、その説明を省略する。
【００８０】この図９に示す第５実施形態は、図２に示
した第１実施形態によって符号化されて得られたインデ
ックス情報Ｉ１，Ｉ２からＬＳＰ係数の量子化値ＬＳＰ
１i及びＬＳＰ２i を復号する復号器を提供するもので
ある。ここで、ｉ＝１，…，１０ある。
した第１実施形態によって符号化されて得られたインデ
ックス情報Ｉ１，Ｉ２からＬＳＰ係数の量子化値ＬＳＰ
１i及びＬＳＰ２i を復号する復号器を提供するもので
ある。ここで、ｉ＝１，…，１０ある。
【００８１】図９において、６２，６３は逆量子化部、
６４は逆数算出部、６５は乗算器、６６は加算器、６７
は１／２倍数器、６８は減算器である。まず、第１イン
デックスＩ１が逆量子化部６２に入力される。逆量子化
部６２は符号器（第１実施形態）側で用いたのと同じ符
号帳を持ち、この符号帳内の符号ベクトルの中から第１
インデックスＩ１に対応する差分ベクトルａi を出力す
る。ここで、 ａi ＝ＬＳＰ１i −ＬＳＰ２i （ｉ＝１，…，１０） （１０） である。
６４は逆数算出部、６５は乗算器、６６は加算器、６７
は１／２倍数器、６８は減算器である。まず、第１イン
デックスＩ１が逆量子化部６２に入力される。逆量子化
部６２は符号器（第１実施形態）側で用いたのと同じ符
号帳を持ち、この符号帳内の符号ベクトルの中から第１
インデックスＩ１に対応する差分ベクトルａi を出力す
る。ここで、 ａi ＝ＬＳＰ１i −ＬＳＰ２i （ｉ＝１，…，１０） （１０） である。
【００８２】同様にして、第２インデックスＩ２が逆量
子化部６３に入力されベクトルｂiが出力される。但
し、 ｂi ＝ＬＳＰ１i 2 −ＬＳＰ２i 2 （ｉ＝１，…，１０） （１１） である。
子化部６３に入力されベクトルｂiが出力される。但
し、 ｂi ＝ＬＳＰ１i 2 −ＬＳＰ２i 2 （ｉ＝１，…，１０） （１１） である。
【００８３】次に、逆数算出部６４によりａi の逆数１
／ａi が求められ、乗算器６５でｂ i と１／ａi が掛け
合わされてｃi が求まる。但し、 ｃi ＝ＬＳＰ１i ＋ＬＳＰ２i （ｉ＝１，…，１０） （１２） 次に加算器６６でａi にｃi が加えられて２・ＬＳＰ１
i が求まるので、これを１／２倍数器６７で１／２倍し
てＬＳＰ１i が得られる。一方、減算器６８によりｃi
からＬＳＰ１i が引かれてＬＳＰ２i が得られる。
／ａi が求められ、乗算器６５でｂ i と１／ａi が掛け
合わされてｃi が求まる。但し、 ｃi ＝ＬＳＰ１i ＋ＬＳＰ２i （ｉ＝１，…，１０） （１２） 次に加算器６６でａi にｃi が加えられて２・ＬＳＰ１
i が求まるので、これを１／２倍数器６７で１／２倍し
てＬＳＰ１i が得られる。一方、減算器６８によりｃi
からＬＳＰ１i が引かれてＬＳＰ２i が得られる。
【００８４】以上説明した第５実施形態によれば、第１
実施形態により符号化して得られたインデックス情報Ｉ
１，Ｉ２からＬＳＰ係数を復号することが可能となる。
次に、第６実施形態を図１０を参照して説明する。但
し、図１０に示す第６実施形態において図３に示した第
２実施形態及び図９に示した第５実施形態の各部に対応
する部分には同一符号を付し、その説明を省略する。
実施形態により符号化して得られたインデックス情報Ｉ
１，Ｉ２からＬＳＰ係数を復号することが可能となる。
次に、第６実施形態を図１０を参照して説明する。但
し、図１０に示す第６実施形態において図３に示した第
２実施形態及び図９に示した第５実施形態の各部に対応
する部分には同一符号を付し、その説明を省略する。
【００８５】この図１０に示す第６実施形態は、図３に
示した第２実施形態によって符号化されて得られたイン
デックス情報Ｉ１１，Ｉ１２，Ｉ１３，Ｉ１４からＬＳ
Ｐ係数の量子化値ＬＳＰ１i 及びＬＳＰ２i を復号する
復号器を提供するものである。ここで、ｉ＝１，…，１
０ある。
示した第２実施形態によって符号化されて得られたイン
デックス情報Ｉ１１，Ｉ１２，Ｉ１３，Ｉ１４からＬＳ
Ｐ係数の量子化値ＬＳＰ１i 及びＬＳＰ２i を復号する
復号器を提供するものである。ここで、ｉ＝１，…，１
０ある。
【００８６】図１０において、７０，７１，７２，７３
は逆量子化部、７４，７５はベクトル結合部である。ま
ず、第１インデックスＩ１１が逆量子化部７０に入力さ
れる。逆量子化部７０は符号器側で用いたのと同じ符号
帳を持ち、この符号帳内の符号ベクトルの中から第１イ
ンデックスＩ１１に対応する差分ベクトルの低次側ａm
を出力する。ここで、 ａm ＝ＬＳＰ１m −ＬＳＰ２m （ｍ＝１，…，４） （１３） 同様にして、第２〜第４インデックスＩ１２〜Ｉ１４が
それぞれ逆量子化部７１〜７３に入力されてそれぞれベ
クトルａn ，ｂm ，ｂn が出力される。但し、 ａn ＝ＬＳＰ１n −ＬＳＰ２n （ｎ＝５，…，１０） （１４） ｂm ＝ＬＳＰ１m 2 −ＬＳＰ２m 2 （ｍ＝１，…，４） （１５） ｂn ＝ＬＳＰ１n 2 −ＬＳＰ２n 2 （ｎ＝５，…，１０） （１６） である。
は逆量子化部、７４，７５はベクトル結合部である。ま
ず、第１インデックスＩ１１が逆量子化部７０に入力さ
れる。逆量子化部７０は符号器側で用いたのと同じ符号
帳を持ち、この符号帳内の符号ベクトルの中から第１イ
ンデックスＩ１１に対応する差分ベクトルの低次側ａm
を出力する。ここで、 ａm ＝ＬＳＰ１m −ＬＳＰ２m （ｍ＝１，…，４） （１３） 同様にして、第２〜第４インデックスＩ１２〜Ｉ１４が
それぞれ逆量子化部７１〜７３に入力されてそれぞれベ
クトルａn ，ｂm ，ｂn が出力される。但し、 ａn ＝ＬＳＰ１n −ＬＳＰ２n （ｎ＝５，…，１０） （１４） ｂm ＝ＬＳＰ１m 2 −ＬＳＰ２m 2 （ｍ＝１，…，４） （１５） ｂn ＝ＬＳＰ１n 2 −ＬＳＰ２n 2 （ｎ＝５，…，１０） （１６） である。
【００８７】ベクトル結合部７４においてベクトルａm
とａn が結合され、ベクトルａi が出力される。ここ
で、ａi の１〜４次がａm に対応し、ａi の５〜１０次
がａnに対応する。
とａn が結合され、ベクトルａi が出力される。ここ
で、ａi の１〜４次がａm に対応し、ａi の５〜１０次
がａnに対応する。
【００８８】同様にして、ベクトル結合部６においてベ
クトルｂm とｂn が結合され、ベクトルｂi が出力され
る。ここで、ｂi の１〜４次がｂm に対応し、ｂi の５
〜１０次がｂn に対応する。このようにして１０次元の
ベクトルａi とｂi とが得られる。ａi とｂi とからＬ
ＳＰ係数の量子化値ＬＳＰ１i 及びＬＳＰ２i （ｉ＝
１，…，１０）を求める手順は第５実施形態と同じであ
るので説明を省略する。
クトルｂm とｂn が結合され、ベクトルｂi が出力され
る。ここで、ｂi の１〜４次がｂm に対応し、ｂi の５
〜１０次がｂn に対応する。このようにして１０次元の
ベクトルａi とｂi とが得られる。ａi とｂi とからＬ
ＳＰ係数の量子化値ＬＳＰ１i 及びＬＳＰ２i （ｉ＝
１，…，１０）を求める手順は第５実施形態と同じであ
るので説明を省略する。
【００８９】以上説明した第６実施形態によれば第２実
施形態により符号化して得られたインデックス情報から
ＬＳＰ係数を復号することが可能となる。次に、第７実
施形態を図１１を参照して説明する。但し、図１１に示
す第７実施形態において図５に示した第３実施形態及び
図９に示した第５実施形態の各部に対応する部分には同
一符号を付し、その説明を省略する。
施形態により符号化して得られたインデックス情報から
ＬＳＰ係数を復号することが可能となる。次に、第７実
施形態を図１１を参照して説明する。但し、図１１に示
す第７実施形態において図５に示した第３実施形態及び
図９に示した第５実施形態の各部に対応する部分には同
一符号を付し、その説明を省略する。
【００９０】この図１１に示す第７実施形態は、図５に
示した第３実施形態によって符号化されて得られたイン
デックス情報Ｉ２１，Ｉ２２からＬＳＰ係数の量子化値
ＬＳＰ１i 及びＬＳＰ２i を復号する復号器を提供する
ものである。ここで、ｉ＝１，…，１０ある。
示した第３実施形態によって符号化されて得られたイン
デックス情報Ｉ２１，Ｉ２２からＬＳＰ係数の量子化値
ＬＳＰ１i 及びＬＳＰ２i を復号する復号器を提供する
ものである。ここで、ｉ＝１，…，１０ある。
【００９１】図１１において、７７はスイッチ、７８，
７９，８０，８１は逆量子化部である。スイッチ７７
は、符号器側から伝送されてくるモード情報Ｍ１に応じ
て第１インデックスＩ２１を逆量子化部７８又は７９に
入力する接続動作を行う可動接点８３と、モード情報Ｍ
１に応じて第２インデックスＩ２２を逆量子化部８０又
は８１に入力する接続動作を行う可動接点８４とを具備
する。
７９，８０，８１は逆量子化部である。スイッチ７７
は、符号器側から伝送されてくるモード情報Ｍ１に応じ
て第１インデックスＩ２１を逆量子化部７８又は７９に
入力する接続動作を行う可動接点８３と、モード情報Ｍ
１に応じて第２インデックスＩ２２を逆量子化部８０又
は８１に入力する接続動作を行う可動接点８４とを具備
する。
【００９２】まず、第１インデックスＩ２１が有声のモ
ード情報Ｍ１に応じて接続動作を行う可動接点８３によ
って逆量子化部７８に入力されたとすると、ここで、逆
量子化処理が行われて第１インデックスＩ１に対応する
差分ベクトルａi が出力される。ここで、 ａi ＝ＬＳＰ１i −ＬＳＰ２i （ｉ＝１，…，１０） （１７） また、モードが立ち上がり部の場合には逆量子化部７９
が選択され、有声部の場合と同様にして第１インデック
スＩ１に対応する差分ベクトルａi が出力される。但
し、ここでは、その他のモード用の逆量子化部を省略し
ている。
ード情報Ｍ１に応じて接続動作を行う可動接点８３によ
って逆量子化部７８に入力されたとすると、ここで、逆
量子化処理が行われて第１インデックスＩ１に対応する
差分ベクトルａi が出力される。ここで、 ａi ＝ＬＳＰ１i −ＬＳＰ２i （ｉ＝１，…，１０） （１７） また、モードが立ち上がり部の場合には逆量子化部７９
が選択され、有声部の場合と同様にして第１インデック
スＩ１に対応する差分ベクトルａi が出力される。但
し、ここでは、その他のモード用の逆量子化部を省略し
ている。
【００９３】第２インデックスＩ２２についても第１イ
ンデックスＩ２１と同様の処理を行う。つまり、モード
情報Ｍ１に従って逆量子化部８０を選択して逆量子化を
行い、第１インデックスＩ２２に対応するベクトルｂi
を得る。ここで、 ｂi ＝ＬＳＰ１i 2 −ＬＳＰ２i 2 （ｉ＝１，…，１０） （１８） である。
ンデックスＩ２１と同様の処理を行う。つまり、モード
情報Ｍ１に従って逆量子化部８０を選択して逆量子化を
行い、第１インデックスＩ２２に対応するベクトルｂi
を得る。ここで、 ｂi ＝ＬＳＰ１i 2 −ＬＳＰ２i 2 （ｉ＝１，…，１０） （１８） である。
【００９４】次に、このようにして求めたａi とｂi と
からＬＳＰ係数の量子化値を求めるが、その手順は第５
実施形態と同じであるので説明を省略する。以上説明し
たように第７実施形態によれば第３実施形態により符号
化して得られたインデックス情報からＬＳＰ係数を復号
することが可能となる。
からＬＳＰ係数の量子化値を求めるが、その手順は第５
実施形態と同じであるので説明を省略する。以上説明し
たように第７実施形態によれば第３実施形態により符号
化して得られたインデックス情報からＬＳＰ係数を復号
することが可能となる。
【００９５】次に、第８実施形態を図１２を参照して説
明する。但し、図１２に示す第８実施形態において図８
に示した第４実施形態及び図１０に示した第６実施形態
の各部に対応する部分には同一符号を付し、その説明を
省略する。
明する。但し、図１２に示す第８実施形態において図８
に示した第４実施形態及び図１０に示した第６実施形態
の各部に対応する部分には同一符号を付し、その説明を
省略する。
【００９６】この図１２に示す第８実施形態は、図８に
示した第４実施形態によって符号化されて得られたイン
デックス情報Ｉ３１，Ｉ３２，Ｉ３３，Ｉ３４からＬＳ
Ｐ係数の量子化値ＬＳＰ１i 及びＬＳＰ２i を復号する
復号器を提供するものである。ここで、ｉ＝１，…，１
０ある。
示した第４実施形態によって符号化されて得られたイン
デックス情報Ｉ３１，Ｉ３２，Ｉ３３，Ｉ３４からＬＳ
Ｐ係数の量子化値ＬＳＰ１i 及びＬＳＰ２i を復号する
復号器を提供するものである。ここで、ｉ＝１，…，１
０ある。
【００９７】図１２において、８３はスイッチ、８４，
８５，８６，８７，８８，８９，９０，９１は逆量子化
部である。スイッチ８３は、符号器側から伝送されてく
るモード情報Ｍ１に応じて第１インデックスＩ３１を逆
量子化部８４又は８５に入力する接続動作を行う可動接
点９３と、第２インデックスＩ３２を逆量子化部８６又
は８７に入力する接続動作を行う可動接点９４と、第３
インデックスＩ３３を逆量子化部８８又は８９に入力す
る接続動作を行う可動接点９５と、第４インデックスＩ
３４を逆量子化部９０又は９１に入力する接続動作を行
う可動接点９６とを具備する。
８５，８６，８７，８８，８９，９０，９１は逆量子化
部である。スイッチ８３は、符号器側から伝送されてく
るモード情報Ｍ１に応じて第１インデックスＩ３１を逆
量子化部８４又は８５に入力する接続動作を行う可動接
点９３と、第２インデックスＩ３２を逆量子化部８６又
は８７に入力する接続動作を行う可動接点９４と、第３
インデックスＩ３３を逆量子化部８８又は８９に入力す
る接続動作を行う可動接点９５と、第４インデックスＩ
３４を逆量子化部９０又は９１に入力する接続動作を行
う可動接点９６とを具備する。
【００９８】まず、第１インデックスＩ３１が有声のモ
ード情報Ｍ１に応じて接続動作を行う可動接点９３によ
って逆量子化部８４に入力されたとすると、ここで、逆
量子化処理が行われてインデックスＩ３１に対応する差
分ベクトルａm が出力される。ここで、 ａm ＝ＬＳＰ１m −ＬＳＰ２m （ｍ＝１，…，４） （１９） 同様にして、第２〜第４インデックスＩ１２〜Ｉ１４が
それぞれ逆量子化部８６，８８，９０に入力されてそれ
ぞれベクトルａn ，ｂm ，ｂn が出力される。但し、 ａn ＝ＬＳＰ１n −ＬＳＰ２n （ｎ＝５，…，１０） （２０） ｂm ＝ＬＳＰ１m 2 −ＬＳＰ２m 2 （ｍ＝１，…，４） （２１） ｂn ＝ＬＳＰ１n 2 −ＬＳＰ２n 2 （ｎ＝５，…，１０） （２２） である。
ード情報Ｍ１に応じて接続動作を行う可動接点９３によ
って逆量子化部８４に入力されたとすると、ここで、逆
量子化処理が行われてインデックスＩ３１に対応する差
分ベクトルａm が出力される。ここで、 ａm ＝ＬＳＰ１m −ＬＳＰ２m （ｍ＝１，…，４） （１９） 同様にして、第２〜第４インデックスＩ１２〜Ｉ１４が
それぞれ逆量子化部８６，８８，９０に入力されてそれ
ぞれベクトルａn ，ｂm ，ｂn が出力される。但し、 ａn ＝ＬＳＰ１n −ＬＳＰ２n （ｎ＝５，…，１０） （２０） ｂm ＝ＬＳＰ１m 2 −ＬＳＰ２m 2 （ｍ＝１，…，４） （２１） ｂn ＝ＬＳＰ１n 2 −ＬＳＰ２n 2 （ｎ＝５，…，１０） （２２） である。
【００９９】ベクトル結合部７４においてベクトルａm
とａn が結合され、ベクトルａi が出力される。ここ
で、ａi の１〜４次がａm に対応し、ａi の５〜１０次
がａnに対応する。
とａn が結合され、ベクトルａi が出力される。ここ
で、ａi の１〜４次がａm に対応し、ａi の５〜１０次
がａnに対応する。
【０１００】同様にして、ベクトル結合部６においてベ
クトルｂm とｂn が結合され、ベクトルｂi が出力され
る。ここで、ｂi の１〜４次がｂm に対応し、ｂi の５
〜１０次がｂn に対応する。
クトルｂm とｂn が結合され、ベクトルｂi が出力され
る。ここで、ｂi の１〜４次がｂm に対応し、ｂi の５
〜１０次がｂn に対応する。
【０１０１】このようにして１０次元のベクトルａi と
ｂi とが得られる。ａi とｂi とからＬＳＰ係数の量子
化値ＬＳＰ１i 及びＬＳＰ２i （ｉ＝１，…，１０）を
求める手順は第５実施形態と同じであるので説明を省略
する。
ｂi とが得られる。ａi とｂi とからＬＳＰ係数の量子
化値ＬＳＰ１i 及びＬＳＰ２i （ｉ＝１，…，１０）を
求める手順は第５実施形態と同じであるので説明を省略
する。
【０１０２】以上説明した第８実施形態によれば第４実
施形態により符号化して得られたインデックス情報から
ＬＳＰ係数を復号することが可能となる。
施形態により符号化して得られたインデックス情報から
ＬＳＰ係数を復号することが可能となる。
【０１０３】
【発明の効果】以上説明したように、本発明のベクトル
量子化装置によれば、音声信号の効率のよいベクトル量
子化を行うことができる効果がある。
量子化装置によれば、音声信号の効率のよいベクトル量
子化を行うことができる効果がある。
【図１】本発明の原理図である。
【図２】本発明の第１実施形態によるベクトル量子化装
置のブロック構成図である。
置のブロック構成図である。
【図３】本発明の第２実施形態によるベクトル量子化装
置のブロック構成図である。
置のブロック構成図である。
【図４】ＬＳＰ係数の差分のヒストグラムである。
【図５】本発明の第３実施形態によるベクトル量子化装
置のブロック構成図である。
置のブロック構成図である。
【図６】有声部のＬＳＰ係数の差分のヒストグラムであ
る。
る。
【図７】立ち上がり部のＬＳＰ係数の差分のヒストグラ
ムである。
ムである。
【図８】本発明の第４実施形態によるベクトル量子化装
置のブロック構成図である。
置のブロック構成図である。
【図９】本発明の第５実施形態によるベクトル量子化装
置のブロック構成図である。
置のブロック構成図である。
【図１０】本発明の第６実施形態によるベクトル量子化
装置のブロック構成図である。
装置のブロック構成図である。
【図１１】本発明の第７実施形態によるベクトル量子化
装置のブロック構成図である。
装置のブロック構成図である。
【図１２】本発明の第８実施形態によるベクトル量子化
装置のブロック構成図である。
装置のブロック構成図である。
【図１３】ＬＰＣ分析と符号化フレームの関係説明図で
ある。
ある。
【図１４】音声のパワースペクトラム包絡線とＬＳＰ係
数との関係図である。
数との関係図である。
【図１５】従来例のベクトル量子化装置のブロック構成
図である。
図である。
２３ 第１乗算手段 ２４ 第２乗算手段 ２５ 第１差分演算手段 ２６ 第２差分演算手段 ２７ 第１ベクトル量子化手段 ２８ 第２ベクトル量子化手段 ｘi ，ｙi ＬＳＰ係数
Claims (11)
- 【請求項１】 入力音声信号を同一フレーム内で異なる
分析窓で線形予測分析して求めた第１及び第２ＬＳＰ係
数をベクトル量子化するベクトル量子化装置において、 前記第１及び第２ＬＳＰ係数ベクトルの差分である第１
差分ベクトルを求める第１差分演算手段と、 該第１ＬＳＰ係数の自乗値を求める第１乗算手段と、 該第２ＬＳＰ係数の自乗値を求める第２乗算手段と、 該第１及び第２乗算手段で求められた自乗値の差分であ
る第２差分ベクトルを求める第２差分演算手段と、 該第１差分ベクトルのベクトル量子化を行う第１ベクト
ル量子化手段と、 該第２差分ベクトルのベクトル量子化を行う第２ベクト
ル量子化手段とを具備したことを特徴とするベクトル量
子化装置。 - 【請求項２】 前記第１及び第２ベクトル量子化手段に
代え、前記第１及び第２差分ベクトルの一方或いは双方
を複数の小ベクトルに分割する分割手段と、該分割手段
で分割された複数の小ベクトルの各々をベクトル量子化
する第３ベクトル量子化手段とを具備したことを特徴と
する請求項１記載のベクトル量子化装置。 - 【請求項３】 前記分割手段が、前記第１及び第２差分
ベクトルの一方或いは双方を複数の小ベクトルに分割す
る際に、ＬＰＣ分析次数の低次側と高次側との小ベクト
ル群に分割し、この分割された低次側と高次側との小ベ
クトル群を独立に前記第３ベクトル量子化手段がベクト
ル量子化するようにしたことを特徴とする請求項２記載
のベクトル量子化装置。 - 【請求項４】 前記分割手段が、前記低次側と高次側と
の小ベクトル群に分割する際に、該高次側の小ベクトル
群のベクトル次元数が多くなるように分割することを特
徴とする請求項３記載のベクトル量子化装置。 - 【請求項５】 前記第１及び第２ベクトル量子化手段に
代え、前記入力音声信号の性質を判定する判定手段と、
前記第１及び第２差分ベクトルを該判定手段で判定され
た性質毎にベクトル量子化を行う第４ベクトル量子化手
段とを具備したことを特徴とする請求項１記載のベクト
ル量子化装置。 - 【請求項６】 前記判定手段が、前記入力音声信号の性
質として、有声、無声、音声の立ち上がり、音声の立ち
下がりを判定し、前記第４ベクトル量子化手段が、その
有声、無声、音声の立ち上がり、音声の立ち下がり毎
に、前記第１及び第２差分ベクトルのベクトル量子化を
行うことを特徴とする請求項５記載のベクトル量子化装
置。 - 【請求項７】 前記第３ベクトル量子化手段に代え、前
記低次側と高次側との小ベクトル群の各々を該判定手段
で判定された性質毎にベクトル量子化を行う第５ベクト
ル量子化手段を具備したことを特徴とする請求項３又は
４記載のベクトル量子化装置。 - 【請求項８】 前記第１ベクトル量子化手段で前記第１
差分ベクトルがベクトル量子化されて得られた第１イン
デックスの逆量子化を行う第１逆量子化手段と、 前記第２ベクトル量子化手段で前記第２差分ベクトルが
ベクトル量子化されて得られた第２インデックスの逆量
子化を行う第２逆量子化手段と、 該第１逆量子化手段の逆量子化で得られる第１差分ベク
トルの逆数を求める逆数算出手段と、 該第２逆量子化手段の逆量子化で得られる第２差分ベク
トルと該逆数との乗算を行う乗算手段と、 該乗算手段の乗算結果と該第１逆量子化手段で得られる
第１差分ベクトルとを加算する加算手段と、 該加算手段の加算結果を１／２倍する倍数手段と、 該乗算結果と該倍数手段で得られる加算結果の１／２倍
値との差分を求める差分演算手段とを具備したことを特
徴とする請求項１記載のベクトル量子化装置。 - 【請求項９】 前記第３ベクトル量子化手段で前記複数
の小ベクトルが各々ベクトル量子化されて得られた複数
のインデックスの逆量子化を行う第３逆量子化手段と、 該第３逆量子化手段で得られる複数の小ベクトルを前記
分割手段が行った分割と逆の結合を行うことにより前記
第１及び第２差分ベクトルを求める結合手段と、 該結合手段で得られる第１差分ベクトルの逆数を求める
逆数算出手段と、 該結合手段で得られる第２差分ベクトルと該逆数との乗
算を行う乗算手段と、 該乗算手段の乗算結果と該結合手段で得られる第１差分
ベクトルとを加算する加算手段と、 該加算手段の加算結果を１／２倍する倍数手段と、 該乗算結果と該倍数手段で得られる加算結果の１／２倍
値との差分を求める差分演算手段とを具備したことを特
徴とする請求項２記載のベクトル量子化装置。 - 【請求項１０】 前記判定手段で判定された入力音声信
号の性質毎に、前記第４ベクトル量子化手段で前記第１
及び第２差分ベクトルがベクトル量子化されて得られた
第１及び第２インデックスの逆量子化を行う第４逆量子
化手段と、 該第４逆量子化手段の逆量子化で得られる第１差分ベク
トルの逆数を求める逆数算出手段と、 該第４逆量子化手段の逆量子化で得られる第２差分ベク
トルと該逆数との乗算を行う乗算手段と、 該乗算手段の乗算結果と該第４逆量子化手段で得られる
第１差分ベクトルとを加算する加算手段と、 該加算手段の加算結果を１／２倍する倍数手段と、 該乗算結果と該倍数手段で得られる加算結果の１／２倍
値との差分を求める差分演算手段とを具備したことを特
徴とする請求項５記載のベクトル量子化装置。 - 【請求項１１】 前記判定手段で判定された入力音声信
号の性質毎に、前記第５ベクトル量子化手段で前記低次
側と高次側との小ベクトル群の各々がベクトル量子化さ
れて得られた複数のインデックスの逆量子化を行う第５
逆量子化手段と、 該第５逆量子化手段の逆量子化で得られる複数の小ベク
トルを前記分割手段が行った分割と逆の結合を行うこと
により前記第１及び第２差分ベクトルを求める結合手段
と、 該結合手段で得られる第１差分ベクトルの逆数を求める
逆数算出手段と、 該結合手段で得られる第２差分ベクトルと該逆数との乗
算を行う乗算手段と、 該乗算手段の乗算結果と該結合手段で得られる第１差分
ベクトルとを加算する加算手段と、 該加算手段の加算結果を１／２倍する倍数手段と、 該乗算結果と該倍数手段で得られる加算結果の１／２倍
値との差分を求める差分演算手段とを具備したことを特
徴とする請求項７記載のベクトル量子化装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP8061234A JPH09258794A (ja) | 1996-03-18 | 1996-03-18 | ベクトル量子化装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP8061234A JPH09258794A (ja) | 1996-03-18 | 1996-03-18 | ベクトル量子化装置 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH09258794A true JPH09258794A (ja) | 1997-10-03 |
Family
ID=13165341
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP8061234A Withdrawn JPH09258794A (ja) | 1996-03-18 | 1996-03-18 | ベクトル量子化装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH09258794A (ja) |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2007132750A1 (ja) * | 2006-05-12 | 2007-11-22 | Panasonic Corporation | Ｌｓｐベクトル量子化装置、ｌｓｐベクトル逆量子化装置、およびこれらの方法 |
| WO2010092827A1 (ja) * | 2009-02-13 | 2010-08-19 | パナソニック株式会社 | ベクトル量子化装置、ベクトル逆量子化装置、およびこれらの方法 |
-
1996
- 1996-03-18 JP JP8061234A patent/JPH09258794A/ja not_active Withdrawn
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2007132750A1 (ja) * | 2006-05-12 | 2007-11-22 | Panasonic Corporation | Ｌｓｐベクトル量子化装置、ｌｓｐベクトル逆量子化装置、およびこれらの方法 |
| WO2010092827A1 (ja) * | 2009-02-13 | 2010-08-19 | パナソニック株式会社 | ベクトル量子化装置、ベクトル逆量子化装置、およびこれらの方法 |
| US8493244B2 (en) | 2009-02-13 | 2013-07-23 | Panasonic Corporation | Vector quantization device, vector inverse-quantization device, and methods of same |
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|---|---|---|---|
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