JPH10207497A - 音声コーダの方法とシステム - Google Patents

音声コーダの方法とシステム

Info

Publication number
JPH10207497A
JPH10207497A JP9349864A JP34986497A JPH10207497A JP H10207497 A JPH10207497 A JP H10207497A JP 9349864 A JP9349864 A JP 9349864A JP 34986497 A JP34986497 A JP 34986497A JP H10207497 A JPH10207497 A JP H10207497A
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
spectrum
sequence
spectral
interval
values
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
JP9349864A
Other languages
English (en)
Inventor
Rajiv Laroia
ラロイア ラジブ
Boon-Lock Yeo
イエオ ブーン−ロック
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Nokia of America Corp
Original Assignee
Lucent Technologies Inc
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Lucent Technologies Inc filed Critical Lucent Technologies Inc
Publication of JPH10207497A publication Critical patent/JPH10207497A/ja
Pending legal-status Critical Current

Links

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
    • G10L19/02—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 spectral analysis, e.g. transform vocoders or subband vocoders
    • G10L19/0212—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 spectral analysis, e.g. transform vocoders or subband vocoders using orthogonal transformation
    • 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
    • G10L19/06—Determination or coding of the spectral characteristics, e.g. of the short-term prediction coefficients

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Spectroscopy & Molecular Physics (AREA)
  • Computational Linguistics (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Audiology, Speech & Language Pathology (AREA)
  • Human Computer Interaction (AREA)
  • Acoustics & Sound (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Compression, Expansion, Code Conversion, And Decoders (AREA)
  • Transmission Systems Not Characterized By The Medium Used For Transmission (AREA)

Abstract

(57)【要約】 【課題】 本発明は、向上された符号化効率を維持しつ
つ、線形予測分析のような通常の符号化技術と比較して
音声信号の短期間特性を知覚的に改良する符号化システ
ムを提供する。 【解決手段】 本発明は非線形変換および／またはスペ
クトル・ワープ処理を有効に利用して音声信号の対応す
る有声区間について特定の短期間スペクトル特性情報を
向上させる。非線形変換および／またはワープされたス
ペクトル特性情報はその後線形予測分析によるなどして
符号化され、対応する符号化音声信号を生じる。特定の
スペクトル情報の非線形変換および／またはスペクトル
・ワープ処理の使用によって、好都合なことにより多く
の符号化リソースが、対応する合成音声の知覚品質によ
り多く貢献するスペクトル成分のために使用されるよう
になる。この符号化技術を、例えばボコーダおよび合成
による分析符号化システムを含む多様な音声符号化技術
で利用することが可能である。

Description

【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、概して、音声通信
システムに関し、より詳細には、音声を符号化および復
号化するためのシステムに関する。
【０００２】
【従来の技術、及び、発明が解決しようとする課題】音
声記憶および音声応答システムを含むディジタル通信シ
ステムは記憶および伝送のために必要とされるビットレ
ートを低減するために音声符号化およびデータ圧縮技術
を使用する。有声音声は声帯による声道の周期的な励起
によって発生する。その結果、有声音声に対応する信号
は、ピッチ期間と呼ばれる実質上共通の期間を有する同
様だが徐々に変化する波形の連続を含む。通常の音声符
号化は、ピッチ期間内の短期間の冗長性を利用して符号
化音声信号のデータ圧縮を達成する。
【０００３】引用によって本明細書の記載に援用する米
国特許第３，６２４，３０２号で説明されているような
通常の音声コーダ（ボコーダ）システムでは、音声信号
は１０ｍｓｅｃ．〜３０ｍｓｅｃ．の連続した一定の期
間に分割され、各間隔の短期間の冗長性または相関から
生じる短期間周波数スペクトルに近似する係数の集合が
発生する。こうした係数は、線形予測分析によって発生
するので、線形予測係数（ＬＰＣ）と呼ばれる。ＬＰＣ
は、声道をモデル化する時間につれて変化する全極フィ
ルタを表す。ＬＰＣは予測残差と呼ばれる励起信号を利
用することによってオリジナル音声信号を再生するため
に使用できる。予測残差は、線形予測分析によって短期
間の冗長性を除去した後に残るオリジナル音声信号の成
分を表す。
【０００４】ボコーダでは、予測残差は通常、無声音に
つていの白色雑音および有声音声のインパルスの周期的
連続としてモデル化される。モデル化された残差と、声
道をモデル化する線形予測フィルタのＬＰＣとに基づい
てボコーダ・シンセサイザにより合成音声信号を発生す
ることができる。ボコーダはオリジナル音声信号の時間
領域波形ではなくその信号のスペクトル情報に近似す
る。さらに、こうしたコードから合成された音声信号
は、時に理解が困難な知覚可能な合成された品質を示す
ことが多い。
【０００５】改良された音声知覚の品質を有する別の既
知の音声符号化技術は音声信号の波形に近似する。慣用
の合成による分析システムはこうした符号化技術を利用
する。通常の合成による分析システムは、許容できる知
覚品質を有する合成音声を達成することができる。こう
したシステムは、ピッチ期間の短期冗長特性の符号化の
ための線形予測分析と、予測残差の長期ピッチ相関を符
号化するための長期予測器（ＬＴＰ）との両方を利用す
る。ＬＴＰでは、過去のピッチ期間の特性を使用して現
在のピッチ期間の特性の近似値を提供する。通常のＬＴ
Ｐには、過去のピッチ期間特性の遅延フィードバックか
または過去のピッチ期間特性の重なり合うベクトルのコ
ードブックが含まれる。
【０００６】特定の合成による分析システムでは、予測
残差は雑音信号の適応的または確率的コードブックによ
ってモデル化される。最適な励起が、フレームと呼ばれ
る連続する音声期間に対する候補となる励起ベクトルを
探索することによって発見される。その後発見された最
適な励起の特定のコードブック・エントリを指定するコ
ードが符号化されたＬＰＣおよびＬＴＰパラメータと共
にチャネルを伝送される。こうした特定の合成による分
析システムはコード励起線形予測（ＣＥＬＰ）システム
と呼ばれる。ＣＥＬＰコーダの例は、引用によって本明
細書の記載に援用する、Ｂ．Ａｔａｌ、Ｍ．Ｓｃｈｒｏ
ｅｄｅｒ、「超低ビットレートにおける音声信号の確率
的符号化」、米国電気電子学会通信国際会議会報、４
８．１ページ（１９８４年５月）、Ｍ．Ｓｃｈｒｏｅｄ
ｅｒ、Ｂ．Ａｔａｌ、「コード励起線形予測（ＣＥＬ
Ｐ）：超低ビットレートにおける高品質音声」、米国電
気電子学会ＡＳＳＰ国際会議会報、９３７−９４０ペー
ジ（１９８５年）およびＰ．Ｋｒｏｏｎ、Ｅ．Ｄｅｐｒ
ｅｔｔｅｒｅ、「４．８〜１６ＫＢ／ｓの間の速度での
高品質音声コーディングのための合成による分析予測コ
ーダの等級」、米国電気電子学会通信分野機関誌ＳＡＣ
−６（２）、３５３−３６３ページ（１９８８年２月）
でより詳細に説明される。
【０００７】しかし、ボコーダおよび合成による分析シ
ステムでは、他の種類の音声符号化システムと同様、向
上された知覚精度を有する短期間周波数スペクトルの特
性を符号化する方法の必要が認識されている。
【０００８】
【課題を解決するための手段】本発明は、有利な符号化
効率を維持しつつ、慣用的な符号化技術と比較して音声
信号の短期間スペクトル特性の改良された知覚符号化を
提供する符号化システムに関する。本発明は、例えば、
線形予測分析によるスペクトル符号化に先立って対応す
る有声音声フレームの短期間周波数スペクトルの特性を
表すスペクトルの振幅の数値のシーケンスに対する非線
形変換および／またはスペクトル・ワープ処理を行うこ
とによる音声信号の連続するフレームの処理を利用す
る。スペクトル・ワープは、特定の周波数範囲が符号化
信号から合成された対応する音声の知覚品質に対して有
する影響に基づくスペクトル特性シーケンス中に表され
る特定の周波数範囲を拡大または圧縮する。
【０００９】詳細には、スペクトル・ワープは対応する
合成された音声の知覚品質に実質上影響する周波数範囲
を拡大し、知覚的にあまり重要でない周波数範囲を圧縮
する。対応する方法で、非線形変換はスペクトルの振幅
の数値に対して振幅のワープ操作を行う。こうした変換
はスペクトルの振幅の数値を増幅および／または減衰さ
せて、対応する合成音声信号の知覚品質の特性を向上さ
せる。
【００１０】本発明は、ある周波数成分が符号化信号か
ら合成された音声信号の知覚品質に実質上影響する対応
する周波数成分について実質上等しい符号化リソースに
よって音声信号の短期間周波数スペクトルの符号化を行
う、線形予測分析を含む通常の符号化方法の実現に基づ
いている。言い換えれば、典型的な符号化技術は、ある
周波数成分が対応する合成音声信号に生じさせる知覚精
度に基づいて短期間周波数スペクトル特性の周波数成分
の符号化を行うわけではない。
【００１１】これに対して、本発明は、スペクトル成分
をスペクトル・ワープおよび／または非線形変換によっ
て処理し、線形予測分析によるなどして連続するスペク
トルの符号化を生じる変換および／またはワープされた
特性を生じ、知覚的により重要なスペクトル成分につい
てより多くの符号化リソースを提供し、知覚的にあまり
重要でないスペクトル成分に対してはより少ない符号化
リソースを提供する。従って、こうした符号化信号から
生じる合成された有声音声は、符号化処理のみに関する
有利な符号化効率を維持しつつ、改良された知覚品質を
有する。
【００１２】本発明による対応する復号器は相補的逆非
線形変換および／またはスペクトル・ワープ処理を利用
して、改良された知覚品質を有する音声信号の対応する
フレームのもとの短期間周波数スペクトルの対応する近
似値を獲得する。
【００１３】例えば、ボコーダおよび合成による分析符
号化システム、または音声信号の短時間周波数スペクト
ルの特性を表すために線形予測分析が使用されてきた他
の技術を含む多様な周波数符号化装置において、本発明
の符号化技術を利用することが可能である。本発明のそ
れ以外の特徴と利点は、以下の詳細な説明と添付の図面
とからより容易に明らかになるだろう。
【００１４】
【発明の実施の形態】本発明は、例えば、線形予測分析
によるスペクトルの符号化に先立って対応する有声音声
フレームの短期間周波数スペクトルの特性を表すスペク
トルの振幅の数値のシーケンスに対して非線形変換およ
び／またはスペクトル・ワープ処理を行うことによる音
声信号の連続するフレームの処理を有利に利用する。こ
こで使用されるように、「短期間周波数スペクトル」と
はピッチの周期性に起因する相関を除外した音声信号の
短期間の相関から生じるスペクトル特性のことを言う。
短期間（ｓｈｏｒｔ−ｔｅｒｍ）周波数スペクトルは、
当該技術分野では短時間（ｓｈｏｒｔ−ｔｉｍｅ）周波
数スペクトルとも呼ばれ、その全体を引用によって本明
細書に援用する、Ｌ．Ｒ．Ｒａｂｉｎｅｒ、Ｒ．Ｗ．Ｓ
ｃｈａｆｅｒ、「音声信号のディジタル処理」、６．０
−６．１節、２５０−２８２ページ、（ニュージャージ
ー州Ｐｒｅｎｔｉｃｅ−Ｈａｌｌ刊、１９７８年）でよ
り詳細に説明されている。
【００１５】スペクトル・ワープは、符号化信号から合
成される対応する音声中に生じる知覚精度に周波数範囲
が有する影響に基づいて、スペクトルの振幅の数値のシ
ーケンスで表される特定の周波数範囲を拡大または圧縮
する。対応する方法で、非線形変換はスペクトルの振幅
の数値に対して振幅のワープ操作を行う。こうした変換
はスペクトルの振幅の数値を増幅および／または減衰し
て対応する合成音声の知覚精度を改善するために特性を
向上させる。
【００１６】本発明は、知覚的に重要な周波数成分が知
覚的にあまり重要でない周波数成分の符号化のために使
用されるのと同一または同様のリソースを使用して符号
化されるように、有声音声信号期間の周波数成分を符号
化する線形予測コーダを含む通常のコーダの実現に基づ
いている。対照的に、本発明は、スペクトル・ワープお
よび／または非線形変換によりスペクトルの振幅の数値
を処理し、コーダが知覚的により重要なスペクトル成分
により多くの符号化リソースを提供し、知覚的にあまり
重要でないスペクトル成分にはより少ないスペクトル成
分を提供するようにする少なくとも１つの特定の周波数
範囲の特性が向上した変換および／またはワープされた
特性を生じる。従って、こうした符号化音声信号から生
じた合成音声は、有利な符号化効率を維持しつつ符号化
処理のみに関して改良された知覚品質を有する。
【００１７】本発明は以下、スペクトル・符号化を提供
するための線形予測分析の使用に関して説明されるが、
これは例示の目的のみであって、発明の制限を意図する
ものではない。ある周波数成分が対応する合成音声にお
いて有する対応する知覚品質または精度に基づく符号化
以外の方法によって短期間周波数スペクトルの周波数成
分を符号化する非常に多くの他のスペクトル・符号化技
術を利用することもまた可能である。例えば、対応する
スペクトル成分の知覚品質に基づいて符号化信号ビット
または符号化リソースを割り当てない本発明によるスペ
クトル・コーダの使用が可能である。
【００１８】本発明は、例えば、ボコーダやＣＥＬＰコ
ーダのような合成による分析システムを含む有声音声の
短期間声道特性を符号化するための多様なコーダ・シス
テムにおいて使用可能である。本発明の技術を利用する
例示としてのボコーダおよびＣＥＬＰ型コーダおよび復
号器システムは、図１および図４、および図７および図
８にそれぞれ示される。こうしたシステムは例示の目的
のみのために説明されるのであって、発明の制限を意図
するものではない。短期間周波数スペクトル特性の符号
化が望まれる他の種類のコーダ・システムで本発明を使
用することも可能である。
【００１９】説明を明瞭にするために、本発明の例示と
しての実施形態は、他のものと共に固有の機能ブロック
を含むものとして示される。こうしたブロックが表す機
能は、ソフトウェアの命令の実行を可能にするハードウ
ェアを含む汎用または専用ハードウェアの使用を通じて
提供される。例えば、こうした機能はＬｕｃｅｎｔＤＳ
Ｐ１６またはＤＳＰ３２Ｃといったディジタル信号プロ
セッサ（ＤＳＰ）ハードウェアと、以下論じられるよう
な機能を実行するソフトウェアによって実行されるが、
これは発明の制限を意図するものではない。本発明によ
って超大規模集積（ＶＬＳＩ）ハードウェア素子やハイ
ブリッドＤＳＰ／ＶＬＳＩ装置を使用することも可能で
ある。
【００２０】本発明による例示としてのボコーダ型コー
ダ装置１が図１に示される。図１では、話されたメッセ
ージのような音声パターンが、対応するアナログ音声信
号を発生するマイクロホン・トランスジューサ５によっ
て受信される。このアナログ音声信号は、フィルタおよ
びサンプラー回路１０によって帯域制限されパルス・サ
ンプルのシーケンスに変換される。帯域制限フィルタリ
ングは、音声信号の処理で通常使用されるように、４．
０ＫＨｚを超え、かつ８．０ＫＨｚであるサンプリング
・レートｆs に関する音声信号の周波数成分を除去する
ことができる。各音声信号サンプルはその後アナログ−
ディジタル変換器１５によってディジタルコードＳ
（ｎ）のシーケンスを表す振幅に変換される。シーケン
スＳ（ｎ）は普通ディジタル化音声と呼ばれる。ディジ
タル化音声Ｓ（ｎ）は、短期間周波数スペクトル・プロ
セッサ２０に供給され、そこで本発明によりディジタル
化音声Ｓ（ｎ）から対応する短期間スペクトル特性が決
定されかつ符号化される。
【００２１】プロセッサ２０は、１５ｍｓｅｃ．〜７０
ｍｓｅｃ．の範囲といった実質上固定した長さの時間に
対応するフレームまたはブロックのシーケンスＳ（ｎ）
の間隔を連続して処理する。例えば、８．０ＫＨｚのレ
ートでサンプリングされた音声のフレーム持続期間３０
ｍｓｅｃ．はシーケンスＳ（ｎ）からの２４０サンプル
のフレームと約３３フレーム／秒のフレーム速度とに対
応する。プロセッサ２０はまずシーケンス・フレームが
表す音声が有声であるか無声音であるかを決定する。フ
レームが有声音声を示す場合、プロセッサ２０はフレー
ムの少なくとも１つのピッチ期間について短期間周波数
スペクトルを表すスペクトル成分の数値を決定する。フ
レームの短期間周波数スペクトルを表すスペクトル成分
の数値を生じるために非常に多くの方法が利用できる。
１つの例示としての方法が以下図２に関してより詳細に
説明される。
【００２２】それにも関わらず、符号器２０では、フレ
ームの短期間周波数スペクトルを表すスペクトル成分の
数値が本発明により非線形変換および／またはスペクト
ル・ワープ操作によって処理され、変換および／または
ワープされた数値または中間数値のシーケンスを生じ
る。特定のスペクトル・ワープ操作が選択され、別のス
ペクトル範囲に関する音声信号のフレームの少なくとも
１つの特定の周波数範囲の特性を向上させる。向上した
スペクトル範囲が、対応する合成音声の知覚可能な品質
に実質上影響する範囲であることが有利である。
【００２３】プロセッサ２０はその後変換および／また
はワープされたスペクトルの数値に対応する自己相関係
数を決定する。線形予測分析のようなスペクトル符号化
技術が自己相関係数に対して行われ、線形予測係数（Ｌ
ＰＣ）のような係数のシーケンスを発生するが、これは
量子化されてディジタル化音声信号Ｓ（ｎ）の処理され
たフレームに関する量子化係数シーケンスα1 、α
2 ．．．αp を発生する。係数の数Ｐは線形予測分析の
次数に対応する。
【００２４】量子化係数シーケンスα1 、α2 ．．．α
p はプロセッサ２０によってチャネル・コーダ３０に提
供され、そこで量子化シーケンスは伝送媒体を通じた伝
送または記憶媒体への記憶に適した形態に変換される。
伝送のための例示としての変換にはコードを有線または
無線伝送媒体上で伝送するための電気信号または光学式
伝送媒体上で伝送するための光信号への変換が含まれ
る。同様の方法で、記憶のための例示としての変換には
磁気または光学式記憶媒体への記憶のための記録可能な
信号へのコードの変換が含まれる。ＬＰＣは通常容易に
量子化されないので、量子化係数シーケンスα1 、α
2 ．．．αp を形成するために、ＬＰＣを慣用の線スペ
クトル対（ＬＳＰ）または偏相関（ＰＡＲＣＯＲ）パラ
メータといった同等の量子化可能な形態に変換すること
が可能である。
【００２５】プロセッサ２０の残りの出力信号には、も
しあれば、対応する有声音声フレームに関する短期間周
波数スペクトルを表すスペクトル成分の数値をワープす
るために使用されるワープ関数を示すワープ・コード信
号Ｗが含まれる。プロセッサ２０はまた、処理された音
声フレームが有声音声と無声音声とのどちらを含んでい
るかを表す信号、処理されたフレームに関する利得定数
Ｇおよび処理されたフレームが有声音声の場合ピッチ期
間の長さに関する信号Ｘを含む、慣用的な音声符号化シ
ステムで通常発生する他の出力信号をも発生する。
【００２６】本発明による短期間周波数スペクトル・プ
ロセッサ２０の例示としての構成が図２に示される。図
２を参照すると、受信されたディジタル化音声Ｓ（ｎ）
は分割器４０によって固定した数Ｎのディジタル数値の
フレームに分割される。処理されるｊ番目のフレームに
対して、Ｓ（ｎｊ＋ｉ）、ｉ＝１、２、．．．、Ｎにつ
いてＮ個のディジタル数値がピッチ検出器５０とウィン
ドウ・プロセッサ５５とに提供される。前に説明した非
重複フレーム間隔は例示としての目的のみであって、重
複フレーム間隔も本発明により使用可能であることが容
易に理解されるだろう。
【００２７】ピッチ検出器５０は有声成分が音声信号の
フレームに現れているかどうか、またフレームが無声音
声を含むかどうかを判断する。有声音声成分を検出した
場合、検出器５０は対応するピッチ期間を決定する。ピ
ッチ期間は実質上周期的な有声音声信号１サイクル中の
ディジタル化サンプルの数を示す。通常、ピッチ期間は
約３ｍｓｅｃ．〜２０ｍｓｅｃ．の長さを有するが、こ
れは８．０ＫＨｚのサンプリング・レートに基づいて２
４〜１６０のディジタル・サンプルに対応する。
【００２８】フレームが有声音声成分を含むかどうかを
決定し、ピッチ期間の間隔を決定するための例示として
の方法は、前掲書「音声信号のディジタル処理」、４．
８、７．２、８．１０．１節、１５０−１５７、３７２
−３７８、４４７−４５０ページで説明されている。音
声フレームの長期相関を調べることおよび／または音声
フレームに線形予測分析を行って結果として生じた予測
残差中のピッチ・インパルスのロケーションを識別する
ことによってピッチ期間の間隔を決定することが可能で
ある。ピッチ検出器５０はまた、処理されるフレーム・
シーケンスを含むサンプルのエネルギーに基づいて利得
定数Ｇを決定する。この決定のための方法は発明の実現
にとって重要ではない。利得定数Ｇを決定するための例
示としての方法も前掲書「音声信号のディジタル処
理」、８．２節、４０４−４０７ページに説明されてい
る。
【００２９】ウィンドウ・プロセッサ５５は、本質的に
はピッチ検出器５０によって決定されるピッチ期間を示
す信号Ｘに基づく持続期間中のピッチ期間であるウィン
ドウ関数を決定する。ウィンドウ・プロセッサ５５は分
割器４０から受信したフレームのディジタル・サンプル
を決定されたウィンドウ関数と掛け算してディジタル数
値のシーケンスＳj （ｉ）、ｉ＝１、．．．、Ｍを得る
が、これは本質的には持続期間中のピッチ期間であり、
ここでＭは処理されたフレームｊに関してウィンドウ関
数によって得られたゼロでないサンプルを表している。
通常望ましいウィンドウ関数は通常漸進的なロールオフ
を有する。その結果、プロセッサ５５が望ましいシーケ
ンスＳj （ｉ）を得るためにピッチ期間より長い間隔を
サポートすることが可能である。従って、こうしたウィ
ンドウ関数から得られたディジタル数値はピッチ期間よ
り長い持続期間に対応するが、そうした間隔も、本発明
のこの説明ではピッチ期間間隔と呼ばれる。
【００３０】さらに、ピッチ期間の開始から次のピッチ
期間の開始までのサンプルのピッチ期間間隔を本質的に
得るために、ディジタル化音声サンプルのフレーム・シ
ーケンスに関して決定されたウィンドウ関数を整列させ
ることが有利である。音声フレーム間隔に対して、例え
ば慣用の線形予測分析を使用して対応する発生した予測
残差中に生じる対応するピッチ・インパルスを識別する
ことによって、ピッチ検出器５０が引き続くピッチ期間
間隔の開始を識別することが可能である。
【００３１】フレームｊについてウィンドウ・プロセッ
サ５５によって発生されるシーケンスＳj （ｉ）はスペ
クトル・プロセッサ６０に提供される。スペクトル・プ
ロセッサ６０は、シーケンスの離散的フーリエ変換（Ｄ
ＦＴ）を行い、その結果生じる変換された係数の振幅を
決定するなどして、ピッチ期間音声シーケンスＳj
（ｉ）の短期間周波数スペクトルの対応するスペクトル
の振幅の数値Ａ（ｉ）、ｉ＝０、１、．．．、Ｋ−１を
発生する。スペクトルの数値Ｋの数は、符号化のために
ピッチ期間の短期間周波数スペクトルの特性を十分に表
すために十分な周波数解像度を提供するように選択され
るべきである。Ｋの数値を大きくすれば短期間周波数ス
ペクトルの周波数解像度が改善される。通常１２８〜１
０２４の適当な範囲のＫの数値によって十分な周波数解
像度が提供される。数値Ｋがピッチ期間音声シーケンス
Ｓj （ｉ）におけるサンプルの数より大きい場合、Ｋ−
ＭゼロをＤＦＴ処理の前にシーケンスＳj （ｉ）に追加
することができる。
【００３２】スペクトルの振幅のシーケンスＡ（ｉ）は
連続的、すなわち非離散的な短期間周波数スペクトルＡ
（ｚ）のサンプリングされたバージョンを表す。しか
し、スペクトルの振幅のシーケンスＡ（ｉ）はまた説明
を容易にするために短期間周波数スペクトルとも呼ばれ
る。慣用ＤＦＴプロセッサは望ましいスペクトルの振幅
の数値Ａ（ｉ）を発生するために使用可能である。しか
し、望ましい振幅の成分に加えた位相成分は通常慣用Ｄ
ＦＴプロセッサによって発生し、本発明のこの特定の実
施形態については必要ではない。従って、位相成分は本
発明によれば必要ないので、直接振幅の数値を発生する
他の変換がスペクトル・プロセッサ６０のために使用可
能である。また、高速フーリエ変換（ＦＦＴ）プロセッ
サがスペクトル・プロセッサ６０のために使用できる。
例示としての音声信号のピッチ期間に関するスペクトル
の振幅の数値Ａ（ｉ）の例示としてのシーケンスによっ
て表される短期間周波数スペクトルＡ（ｚ）の図が、以
下説明される図３Ａに示される。
【００３３】さらに、フレームｊの短期間周波数スペク
トルの特性を表すスペクトルの振幅の数値のシーケンス
Ａ（ｉ）を生じるための前に説明した方法は、例示とし
ての目的のみであって、本発明の制限を意味するもので
はない。フレームｊの短期間周波数スペクトルの特性を
表すこうしたシーケンスを生じるために非常に多数の他
の技術が使用可能であることが容易に理解されるだろ
う。
【００３４】再び図２を参照すると、プロセッサ６０に
よって発生するスペクトルの振幅の数値Ａ（ｉ）のシー
ケンスがその後スペクトル・ワーパ６５に提供される。
スペクトル・ワーパ６５はシーケンスＡ（ｉ）をワープ
して、スペクトルの振幅の数値Ａ’（ｉ）の周波数ワー
プ・シーケンスを発生する。シーケンスを発生する際、
ワーパ６５は、周波数中で、対応する合成音声の知覚品
質を向上させる少なくとも１つの周波数範囲について対
応するスペクトルの振幅の数値を広げる。同様の方法
で、知覚的にあまり重要でない周波数範囲の特性を表す
スペクトルの振幅は圧縮される。スペクトルの振幅の数
値のこうした周波数の拡大と圧縮によって、実質上実行
された線形予測分析が、知覚上有効な周波数範囲につい
てより多くの利用可能な符号化リソースを提供し、知覚
上あまり重要でない周波数範囲についてより少ない符号
化リソースを提供するようになる。
【００３５】図３Ｂは、図３Ａの短期間周波数スペクト
ルＡ（ｚ）に基づくワープされたスペクトルの振幅によ
って特性を表される例示された周波数ワープ短期間周波
数スペクトルＡ’（ｚ）を示す。０〜Ｚ1 およびＺ2 〜
Ｚ3 のシーケンスＡ（ｚ）の例示としてのスペクトル範
囲は、対応する合成音声中で知覚的に重要になりやすい
比較的高いエネルギーおよび／または複数の比較的鋭い
振幅のピークを有する。対照的に、Ｚ1 〜Ｚ2 およびＺ
3 〜ｆs ／２の周波数範囲は、知覚的にあまり重要でな
い比較的低いエネルギーと主として漸進的なピークを有
する。従って、図３ＡのスペクトルＡ（ｚ）を表す対応
するスペクトルの振幅の数値Ａ（ｉ）は、図３Ｂに示さ
れるワープされたスペクトルＡ’（ｚ）を表す振幅の数
値Ａ’（ｉ）に周波数ワープされる。その結果、図３Ａ
の周波数Ｚ1 、Ｚ2 およびＺ3 は、それぞれ図３Ｂの周
波数Ｚ’1 、Ｚ’2 およびＺ’3 に写像される。従っ
て、スペクトル・ワーパ６５は、０〜Ｚ1 およびＺ2 〜
Ｚ3 の知覚的により重要な範囲をより広い範囲０〜Ｚ’
1 およびＺ’2 〜Ｚ’3 に拡大し、知覚的にあまり重要
でない範囲Ｚ1 〜Ｚ2 およびＺ3 〜ｆs ／２を縮小され
た範囲Ｚ’1 〜Ｚ’2およびＺ’3 〜ｆs ／２に圧縮す
る。
【００３６】図３Ａのスペクトルを表すスペクトルの振
幅の数値Ａ（ｉ）をワープするためのスペクトル・ワー
パ６５の例示としての方法はまず、図３Ｂのワープされ
たスペクトルを表すワープされたスペクトルの振幅の数
値Ａ’（ｉ）を達成するために、対応する合成音声の中
で知覚的に多かれ少なかれ重要でありそうな周波数範囲
を表す振幅の数値のグループを識別する。従って、ワー
パ６５は、図３Ａに示すように知覚的に多かれ少なかれ
重要なものとして識別される４つの周波数範囲に対応す
る振幅の数値の４つのグループを識別する。このグルー
プには、周波数範囲０〜Ｚ1 に関する振幅の数値Ａ1
（ｉ）、ｉ＝０、１、．．．ａを含む第１グループ、周
波数範囲Ｚ1 〜Ｚ2 に関する振幅の数値Ａ2 （ｉ）、ｉ
＝ａ＋１、ａ＋２、．．．ｂを含む第２グループ、周波
数範囲Ｚ2 〜Ｚ3 に関する振幅の数値Ａ3 （ｉ）、ｉ＝
ｂ＋１、ｂ＋２、．．．ｃを含む第３グループおよび周
波数範囲Ｚ3 〜ｆs ／２に関する振幅の数値Ａ4
（ｉ）、ｉ＝ｃ＋１、ｃ＋２、．．．ｋ−１を含む第４
グループが含まれる。以上の議論では、周波数範囲ｕ〜
ｖにはｕは含まれるがｖは除外される。
【００３７】グループの振幅の数値の数を低減すること
によって、第２および第４の振幅の数値のグループＡ2
（ｉ）およびＡ4 （ｉ）によって表される周波数範囲Ｚ
1 〜Ｚ2 およびＺ3 〜ｆs ／２を圧縮することが可能で
ある。例えば、こうしたグループの４つの連続する振幅
の数値毎に３つを捨てることができる。さらに、こうし
た圧縮技術が使用されたならば、こうしたグループのた
めの数値の数は、数が４の倍数になるように選択でき
る。また、こうしたグループのシーケンスの４つ毎の連
続する振幅の数値を、４つの数値の平均である振幅を有
する１つの数値によって交換できる。こうした技術によ
って、第２および第４グループについて、振幅の数値の
数を４の因数により縮小できる。
【００３８】同様の方法で、グループの振幅の数値の数
を増大させることによって、第１および第３の振幅の数
値のグループＡ1 （ｉ）およびＡ3 （ｉ）によって表さ
れる周波数範囲０〜Ｚ1 およびＺ2 〜Ｚ3 を拡張または
拡大することが可能である。例えば、プロセッサ６５は
こうしたグループの２つの連続する数値の間毎に新しい
振幅の数値を追加できる。その結果、第１および第３グ
ループを表す振幅の数値の数は２倍になる。さらに、各
追加された振幅の数値は、両隣の振幅の数値に等しい
か、または隣の振幅の数値のある他の関係に基づいてい
る。例えば、線形補間を使用して２つの隣り合う数値の
算術的平均である数値を追加することが可能である。
【００３９】ワープ・スペクトルの振幅の数値Ａ’
（ｉ）、ｉ＝０、１、．．．、Ｋ’−１は４つのワープ
されたグループの振幅の数値を連結することによって得
られる。ワープ・スペクトルの振幅の数値Ｋ’はスペク
トルの振幅の数値Ｋの元の数とは異なる傾向がある。さ
らに、本発明によるワープ・スペクトルの振幅の数値
Ａ’（ｉ）を発生させるために、特定のグループの圧縮
のみ、またはそれ以外のグループの拡大のみを行うこと
が可能である。
【００４０】これまで説明したワープ法は最初に離散的
フーリエ変換を行ってディジタル化音声フレームＳj
（ｎ）の短期間周波数スペクトルの特性を表すスペクト
ルの振幅の数値Ａ（ｉ）を発生し、その後シーケンスＡ
（ｉ）中の特定の周波数範囲の特性を表すスペクトルの
振幅の数値を増大または減少させて望ましいワープ・シ
ーケンスＡ’（ｉ）を生じる。しかし、本発明によれ
ば、離散的フーリエ変換によって、強調すべき周波数範
囲についてはより多くのスペクトルの振幅の数値を発生
し、強調する必要のない周波数範囲についてはより少な
いスペクトルの振幅の数値を発生することによってワー
プ・シーケンスＡ’（ｉ）を有利に直接発生することが
可能である。
【００４１】さらに、有声音声フレーム中の短期間周波
数スペクトルのスペクトル特性を拡大および圧縮するこ
れまで説明したワープ法は例示としての目的のみの区分
線形ワープ関数に基づいている。周波数ワープは他の可
逆的ワープ関数によっても行いうることが容易に理解さ
れるだろう。例えば、対応する有声音声フレームについ
てスペクトルの振幅の数値のシーケンスＡ（ｉ）のため
に使用される特定のワープ処理は変換のコードブックか
ら選択できる。この場合、信号Ｗが図２のスペクトル・
ワーパ６５によって発生し、対応するフレームについて
スペクトルの振幅の数値Ａ（ｉ）をワープするために使
用されるコードブック変換の特定のインデックスを示
す。信号Ｗは符号化された音声信号と共に復号器に伝送
されるが、復号器は同様のコードブックと、受信された
信号Ｗ中のインデックス番号によって示される対応する
相補的逆ワープ変換エントリとを含む。さらに、例えば
ピッチ期間の長さといった現在または過去に処理された
音声フレームの特定のプロパティに基づいてコードブッ
ク・エントリの選択を行うことが可能である。従って、
信号Ｗはこうした技術を使用するとき省略できる。
【００４２】スペクトル・ワーパ６５が発生するワープ
・シーケンス・スペクトルの振幅の数値Ａ’（ｉ）は、
シーケンスＡ’（ｉ）中の各数値に対して非線形変換を
行って変換されたシーケンスＡ’’（ｉ）を生じる非線
形変成器７０に提供される。例示としての非線形変換に
は数式Ａ’’（ｉ）＝［Ａ’（ｉ）］N が含まれるが、
ここでＮは正または負の整数または正でない小数であ
る。従って、こうした非線形変換は、こうした振幅の数
値に基づいてスペクトルの振幅の数値を増幅または減衰
させる。例えば、Ｎ＝−１のとき、Ａ’（ｉ）は、各ワ
ープ・スペクトルの振幅の数値についてＡ’’（ｉ）＝
１／Ａ’（ｉ）に変換され、次の線形予測分析器８５で
処理することによってシーケンスＡ’（ｉ）をオール・
ゼロ・スペクトルとして有効にモデル化する。
【００４３】数値Ｎが負の場合、シーケンスＡ’’
（ｉ）によって表される変換されたスペクトルの線形予
測分析によって、シーケンスＡ’（ｉ）によって表され
るスペクトルに関するオール・ゼロ・スペクトルの表示
が有効に提供される。線形予測分析の次数が、３０未満
といったように比較的小さい場合、−１／Ｂに対応する
数値Ｎを使用することが有利であることが多いが、ここ
でＢは１より大きくスペクトルのダイナミックレンジを
縮小する。スペクトルのダイナミックレンジのこうした
縮小によって、より小さい次数のオール・ゼロ・フィル
タによるスペクトルの連続モデル化を促進する時間応答
を有効に短縮する。これまで非線形変換が負の数値Ｎに
ついて説明されたが、１に等しくない正の数値Ｎを使用
して、本発明による対応する全極スペクトルの表示を生
じることもまた可能である。
【００４４】これまで説明した非線形変換は固定変換で
あり、本発明によって符号化音声信号を復号化するため
の対応する復号器によって通常知られている。しかし、
例えばチャネルから受信した符号化信号中に提供される
ピッチ期間の長さＸといった現在または過去に処理され
た音声フレームの特定のプロパティに基づく数値Ｎによ
る非線形変換もまた可能である。非線形変換の数値Ｎも
変換のコードブックから決定できる。この場合、対応す
るコードブックのインデックスは、図１のチャネル・コ
ーダ３０が発生する符号化信号に含まれる。さらに、
Ａ’’（ｉ）＝［Ａ’（ｉ）］N(i)となるように、ワー
プされた振幅の数値のシーケンスＡ’（ｉ）中の周波数
範囲にわたる異なった数値Ｎによって非線形変換を行う
ことも可能であるが、ここで異なった数値Ｎ（ｉ）は異
なった数値ｉについて使用できる。
【００４５】変成器７０が発生する変換およびワープさ
れたシーケンスＡ’’（ｉ）は、別の周波数範囲に対し
て少なくとも１つの特定の周波数範囲の特性が向上した
スペクトル表示を提供する。シーケンスＡ’’（ｉ）の
スペクトルの振幅の数値は二乗器７５によって二乗され
て対応する電力スペクトルの数値を生じ、それが逆離散
的フーリエ変換（ＩＤＦＴ）プロセッサ８０に提供され
る。ＩＤＦＴプロセッサ８０はその後、二乗されたスペ
クトルの振幅の数値Ａ’’（ｉ）、ｉ＝０、
１、．．．、Ｋ’−１に基づいてＫ’個までの自己相関
係数を発生する。ＦＦＴを使用してプロセッサ８０のＩ
ＤＦＴを行うことが可能である。
【００４６】発生した自己相関係数はその後Ｐ番目の次
数の線形予測分析器８５に提供されるが、そこでは変換
およびワープされたスペクトルの振幅の数値Ａ’’
（ｉ）に対応するＰ個の線形予測係数（ＬＰＣ）が発生
する。その後、発生したＬＰＣは変成器／量子化器９０
によって量子化され、係数シーケンスα1 、α2 ．．．
αp を生じる。数値を量子化する前に、変成器／量子化
器９０が、発生したＬＰＣを通常のＬＰＣより量子化さ
れやすいＰ個の数値の数学的に同等の集合にさらに変換
することが有利である。プロセッサ９０が使用する特定
のＬＰＣ変換は本発明を実行する上で重要ではなく、例
えば、慣用の偏相関（ＰＡＲＣＯＲ）係数または線スペ
クトル対（ＬＳＰ）係数への変換を含みうる。結果とし
て生じる係数シーケンスα1 、α2 ．．．αp は符号器
２０によって処理されたフレーム・シーケンスの短期間
周波数スペクトルを表す。
【００４７】図２に示す短期間周波数スペクトル・プロ
セッサ２０の例示としての実施形態はスペクトル・ワー
パ６５と非線形変成器７０を特定の次数で使用して、音
声信号の有声音声フレームの短期間周波数スペクトルの
知覚符号化を改善する。しかし、こうした向上した特性
はまた、スペクトル・ワーパ６５と変成器７０とを個別
または異なった順序で使用しても達成可能である。
【００４８】図１のコーダ１によって発生する対応する
音声フレームに対する符号化信号を復号化するための例
示としての復号器１００が図４に示される。図４では、
チャネル・符号化信号がチャネル復号器１０５によって
検出される。チャネル復号器１０５は、フレームの有声
／無声状態、利得定数Ｇ、信号Ｗ、量子化係数シーケン
スα1 、α2 ．．．αp およびフレームが有声音声を含
む場合ピッチ期間の長さＸを含む、チャネル符号器３０
によって符号化された連続して受信される音声フレーム
に関する対応する信号を復号化する。処理される現在の
音声フレームに関する係数シーケンスα1 、α2 ．．．
αp と信号Ｗとは、以下図５に関してより詳細に説明さ
れる短期間周波数スペクトル復号器１１０に提供され
る。
【００４９】短期間周波数スペクトル復号器１１０は、
例えば、係数シーケンスα1 、α2．．．αp によって
表される変換および／またはワープされた短期間周波数
スペクトルの逆非線形変換および／またはスペクトル・
ワープ処理に基づいて処理されたフレームに関する対応
するオール・ゼロ・フィルタ係数ａ1 、ａ2 、．．．ａ
H を生じる。発生したフィルタ係数ａ1 、ａ2 、．．．
ａH はその後、音声フレームに対応する合成音声のスペ
クトルを形成するスペクトル包絡線の特性を表すために
オール・ゼロ合成フィルタ１１５を形成するために提供
される。
【００５０】フィルタ１１５は係数ａ1 、ａ2 、．．．
ａH を使用して処理される音声フレームに関する励起シ
ーケンスのスペクトルを修正し、図１のオリジナル音声
信号に対応する合成音声信号を生じる。励起シーケンス
を発生するための特定の方法は本発明の実現によって重
要ではなく、慣用の方法でよい。例えば、有声音声フレ
ームに関する励起シーケンスを発生するための例示とし
ての方法はピッチ期間の長さによって分離されたインパ
ルスを発生するためのインパルス発生器１２０に依存す
べきである。また、ガウス白色雑音発生器のような白色
雑音発生器１２５が、合成音声信号の無声部分について
必要な励起を発生するために使用できる。インパルス発
生器１２０と白色雑音発生器１２５とに接続されたスイ
ッチ１３０は、受信された音声フレーム情報に基づいて
励起シーケンスに関する適当なシーケンスを構成するた
めに、対応する出力を信号増幅器１３５に適用するため
に有声／無声状態信号によって制御される。各フレーム
について、増幅器１３５による励起信号の増幅の振幅
は、チャネル復号器１０５から受信されたフレームの利
得定数Ｇに基づいている。
【００５１】本発明による短期間周波数スペクトル復号
器１１０の例示としての構成が図５に示される。図５の
復号器の構成は、図２の短期符号器の構成と実質上逆の
方法で動作する。図５では、処理される音声フレームに
関する変換および量子化されたＬＰＣに対応するチャネ
ル復号化係数α1 、α2 ．．．αp は、シーケンスをＬ
ＰＣに逆に変換する逆変成器１５０に提供される。より
詳細には、逆変成器１５０は図２の符号器２０中の変成
器／量子化器９０によって行われたのと逆の変換を行
う。従って、逆変成器１５０によって発生したＬＰＣ
は、音声信号の符号化中に図２のＬＰＣ分析器８５によ
って発生した信号に対応する。
【００５２】逆変成器１５０によって発生したＬＰＣ
は、ワープおよび変換された短期間周波数スペクトルを
表す逆数のスペクトルの振幅の数値の対応する中間数値
シーケンスを発生する、離散的なフーリエ変換器のよう
なスペクトル・プロセッサ１６０に提供される。
【外２】
【００５３】
【外３】 図４の変成器１７０によって使用される特定の非線形変
換は、図２の変成器７０によって行われる非線形変換の
逆であるべきである。従って、例えば、非線形変成器７
０として平方根が使用される場合、プロセッサ１７０に
よって平方演算が行われるべきである。
【００５４】
【外４】 図４の逆スペクトル・ワーパ１７５はまた、例えば、ス
ペクトルの振幅の数値のシーケンスを符号化するために
使用されるスペクトル・ワープ関数のコードブック・イ
ンデックスを含むワープ信号Ｗを受信する。復号器の対
応する相補的コードブックは、ワープ・インデックス信
号Ｗによって示されるコードブック・エントリに、図１
のコーダ１によって使用される操作と逆のスペクトル・
ワープ操作を含むべきである。
【００５５】これまで説明した信号Ｗは対応するコード
ブック・エントリを示すが、対応する音声フレームの短
期間周波数スペクトルについて、別の方法で符号器によ
って行われる特定の利用されるスペクトル・ワープ操作
を信号Ｗが示すことも可能である。また、符号化音声フ
レームに関して利用されるワープ関数が、例えばピッチ
期間の長さといった音声フレームのプロパティに基づく
とき、ワープ信号Ｗは省略できる。こうしたシステムで
は、ある間隔のピッチ期間の長さを示す信号Ｘも逆ワー
パ１７５に提供されるべきである。
【００５６】動作の際、図２のスペクトル・ワーパ６５
が、図３Ａに示す前に説明した例のように音声信号の符
号化中にＺ1 〜Ｚ2 の周波数範囲を表す合計スペクトル
数値の割合を変更した場合、逆ワーパ１７５はその周波
数範囲を表す振幅の数値を処理し、振幅の数値を縮小し
て実質上もとの割合に戻す。非常に多数の技術が、こう
した逆スペクトル・ワープ操作を達成する処理のために
使用できる。例えば、特定の周波数範囲の特性を表すス
ペクトルの振幅の数値の数を半分に縮小するために、逆
ワーパ１７５は周波数範囲の特性を表すシーケンス中の
他のすべてのスペクトルの数値を除去するか、そのシー
ケンス中の隣り合う数値の代わりに平均値を用いること
ができる。
【００５７】
【外５】
【００５８】プロセッサ１８５によって発生される電力
スペクトルの数値の逆数シーケンスは、Ｋ’’個までの
対応する自己相関係数を発生するＩＤＦＴプロセッサ１
９０に提供される。ＦＦＴを使用してプロセッサ１９０
のＩＤＦＴを行うことが可能である。発生した自己相関
係数は、処理される有声音声フレームの短期間周波数ス
ペクトルの逆変換および逆ワープされたスペクトル特性
に対応するＨ個の線形予測フィルタ係数ａ1 、ａ
2 ．．．ａH を発生するＨ次線形予測分析器１９５に提
供される。こうした発生されたフィルタ係数は、こうし
た有声音声フレームに対応する合成音声のスペクトル包
絡線を形成するための、図４に示すオール・ゼロ合成フ
ィルタ１１５を形成するために使用可能である。
【００５９】図５の例示としての短期間周波数スペクト
ル復号器１１０は特性を向上するために特定の順序の逆
非線形変換およびスペクトル・ワープを利用するが、こ
うした向上した特性が逆変成器１７０および逆ワーパ１
７５を個別または異なった順序で使用しても達成可能で
あることが容易に理解されるべきである。
【００６０】図６Ａは、図３Ａおよび図３Ｂに関して前
に説明した方法でスペクトル・ワープされ、２５次ＬＰ
Ｃ分析を使用して符号化された音声信号間隔に関する逆
ワープされたスペクトルの振幅の例示としてのシーケン
スを示す。図６Ｂは、スペクトル・ワープなしで慣用の
２５次ＬＰＣ分析を使用して符号化された図３Ａに示す
同じ間隔のスペクトルの振幅を示す。図６Ａでは、知覚
的に重要な周波数範囲０〜Ｚ1 およびＺ2 〜Ｚ3 の特性
を表す逆ワープ・スペクトル・パラメータが、その周波
数範囲で、図６Ｂの対応するスペクトル・パラメータよ
りも図３Ａのオリジナル・スペクトルにより近い振幅を
表す。
【００６１】本発明による音声信号の短期間周波数スペ
クトルを符号化するための方法が図１〜図６のボコーダ
型音声コーダに関して説明された。しかし、本発明は、
例えば、合成による分析符号化システムを含む他の種類
の符号化システムでも使用可能である。本発明による例
示としてのＣＥＬＰ合成による分析コーダ２００と復号
器３００とがそれぞれ図６および図７に示される。図１
および図７中の同様の構成要素は、説明を明瞭にするた
めに、例えばＡ／Ｄ変換器１５や短期間周波数スペクト
ル・コーダ２０のように同じ参照番号を含む。同様に、
図４および図８の同様の構成要素も、短期間周波数スペ
クトル復号器１１０やチャネル復号器１０５のように同
じ参照番号を含む。
【００６２】図７のＣＥＬＰコーダ２００を参照する
と、マイクロホン５によって受信される音声パターン
が、図１に関して前に説明されたようにフィルタおよび
サンプラー１０とＡ／Ｄ変換器１５とによって処理さ
れ、ディジタル化音声シーケンスＳ（ｎ）を発生する。
ディジタル化音声シーケンスＳ（ｎ）はその後短期間周
波数スペクトル符号器２０に提供され、そこでシーケン
スＳ（ｎ）の連続するフレームについて符号化された短
期間周波数係数シーケンスα1 、α2 ．．．αp とワー
プ信号Ｗとが生じる。対応する音声フレームの短期間周
波数スペクトルの特性を表す発生した係数シーケンスα
1 、α2 ．．．αp とワープ信号Ｗは、符号化されてチ
ャネル上で伝送または記憶するためにチャネル・コーダ
３０に提供される。符号化された短期間周波数スペクト
ル係数シーケンスα1 、α2 ．．．αpとワープ信号Ｗ
とのこの発生は、図１および図２に関して前に説明した
ものと実質上同一である。
【００６３】図１および図７の符号器１および２００の
間の相違は、予測残差の符号化に関する。符号器２００
は長期間予測分析とコードブック励起エントリに基づい
て予測残差を符号化するが、コーダ１は、有声音声に関
する周期的インパルス列と無声音声に関する白色雑音と
の比較的単純なモデルに基づいて予測残差の符号化を行
う。予測残差は図７で次の方法で符号化される。ディジ
タル化音声シーケンスＳ（ｎ）はピッチ予測分析器２０
５に提供され、そこでシーケンスＳ（ｎ）の対応するフ
レームに基づいて対応する長期間フィルタ・タップ係数
β1 、β2 、β3 と遅延Ｈが発生する。例示としてのピ
ッチ予測分析器は、引用によって本明細書の記載に援用
するＢ．Ｓ．Ａｔａｌ「低ビットレートにおける音声の
予測符号化」、米国電気電子学会通信関係会報、第ＣＯ
Ｍ−３０巻、６００−６１４ページ、（１９８２年４
月）により詳細に説明されている。対応するフレームに
関する対応する発生した長期間フィルタ・タップ係数β
1 、β2 、β3 と遅延Ｈをチャネル上で伝送または記憶
するためチャネル・コーダ３０に提供される。
【００６４】さらに、各シーケンスが一連の乱数を含
む、ランダム雑音状のコードワード・シーケンスの、１
０２４といった固定した数を含む、確率的コードブック
またはコード記憶装置２１０が利用される。各乱数はフ
レームの持続期間と同等の持続期間に関する一連のパル
スを表す。各コードワードは定数Ｇによって基準化され
たシーケンサ２２０によってスケーラ２１５に適用され
る。
【外６】 長期間予測フィルタ２２５は、長期フィルタ・タップ係
数β1 、β2 、β3 と遅延Ｈに基づく係数を利用する。
例示としての長期間予測コーダは、前掲文献「低ビット
レートにおける音声の予測符号化」でより詳細に説明さ
れている。
【００６５】各音声フレームについて、合成フィルタ２
３０は、発生したスペクトル係数シーケンスα1 、α
2 ．．．αp から短期間周波数スペクトル復号器１１０
によって発生するフィルタ係数ａ1 、ａ2 、．．．ａH
と符号器２０によって発生するワープ信号Ｗとを使用す
る。復号器１１０に関する適当な復号器の動作は図４に
関して前に説明されている。
【外７】 誤りシーケンスの数値はその後二乗器２４０によって二
乗され、シーケンスに基づく平均値が平均器２４５によ
って決定される。
【００６６】その後、ピーク・ピッカー２５０がシーケ
ンサ２２０を制御して、コードブック２１０中のコード
ワードを順番付けし、実質上最小の平均二乗誤り信号を
生じる適当なコードワードと利得Ｇの数値を選択する。
決定されたコードブックのインデックスＬと利得Ｇはそ
の後、チャネル上で対応する音声信号フレームを符号化
および伝送または記憶するためにチャネル・コーダ３０
に提供される。
【外８】
【００６７】図８の復号器３００は図７のコーダ２００
によって生じるＣＥＬＰ符号化フレームを復号化するこ
とができる。図８を参照すると、チャネル復号器１０５
はチャネルから受信または読み出した符号化シーケンス
を復号する。
【外９】
【００６８】以上、本発明の多数の実施形態が詳細に説
明されたが、本発明の教えから離れることなく多くの修
正を行うことができる。こうした修正のすべては特許請
求の範囲の各請求項の中に包含されるよう意図される。
例えば、前に説明した実施形態はＬＰＣ分析を利用して
非線形変換および／またはワープされたスペクトル・パ
ラメータを符号化したが、こうした符号化は本発明によ
る非常に多くの代替技術によって行うことができる。こ
うした代替技術には、周波数成分が対応する合成音声中
に有する対応する知覚品質または精度に基づく符号化以
外の方法によって短期間周波数スペクトルの周波数成分
を符号化する技術が含まれる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明による短期間周波数スペクトル符号器を
利用する例示としてのボコーダの構成の略ブロック図で
ある。
【図２】図１のボコーダで使用するための本発明による
例示としての短期間周波数符号器の略ブロック図であ
る。
【図３Ａ】図２の符号器によって生じるスペクトルの振
幅の数値によって特徴づけられる例示としての短期間周
波数スペクトルのグラフを示す図である。
【図３Ｂ】図２の符号器によって生じるスペクトルの振
幅の数値によって特徴づけられる例示としての短期間周
波数スペクトルのグラフを示す図である。
【図４】本発明による短期間周波数スペクトル復号器を
利用する例示としての音声復号器の構成の略ブロック図
である。
【図５】図４の音声復号器で使用するための本発明によ
る例示としての短期間周波数復号器の略ブロック図であ
る。
【図６Ａ】図３Ｂで示されるワープ・スペクトルの振幅
の数値に基づいて図４の復号器が発生する逆ワープ・ス
ペクトルの振幅の数値によって表される例示としての短
期間周波数スペクトルのグラフを示す図である。
【図６Ｂ】図３Ａで示されるスペクトルの振幅の数値に
基づく復号化非ワープ・スペクトルの振幅の数値によっ
て表される例示としての短期間周波数スペクトルのグラ
フを示す図である。
【図７】図２の符号器を利用する例示としてのコードブ
ック励起線形予測（ＣＥＬＰ）符号器の略ブロック図で
ある。
【図８】図５の復号器を利用する例示としてのＣＥＬＰ
復号器の略ブロック図である。
フロントページの続き (72)発明者 ブーン−ロック イエオ アメリカ合衆国 10598 ニューヨーク, ヨークタウン ハイツ，ハイツ ドライヴ 1537

Claims (38)

    【特許請求の範囲】
  1. 【請求項１】 音声信号を符号化して符号化信号を発生
    するための方法であって、 有声音声を表す前記音声信号のフレーム間隔に関するス
    ペクトルの振幅の数値のシーケンスを発生するステップ
    であって、前記スペクトルの振幅の数値のシーケンスが
    前記間隔の短期間周波数スペクトルのスペクトル成分の
    特性を表すステップと、 前記シーケンスに対して少なくとも１つの非線形変換ま
    たはスペクトル・ワープ処理を行い、中間スペクトル・
    シーケンス中の他の周波数範囲に関して少なくとも１つ
    の特定の周波数範囲の向上された特性を有する中間スペ
    クトルの数値のシーケンスを生じるステップと、 前記中間スペクトルの数値のシーケンスを符号化して前
    記音声信号の前記間隔について前記符号化信号の少なく
    とも一部を生じるステップとを含む方法。
  2. 【請求項２】 請求項１に記載の方法において、前記符
    号化ステップが線形予測分析に基づいて前記処理された
    スペクトルの数値のシーケンスを符号化する方法。
  3. 【請求項３】 請求項２に記載の方法において、前記符
    号化ステップが、 前記中間スペクトルの数値を時間領域表示信号に逆変換
    するステップと、 前記時間領域表示信号について線形予測コードを発生す
    るステップとを含む方法。
  4. 【請求項４】 請求項１に記載の方法において、非線形
    変換を行う前記ステップが、Ａ（ｉ）が前記シーケンス
    の部分中の対応する数値を表し、数値Ｎが０または１で
    ない数式［Ａ（ｉ）］N に従って前記スペクトルの振幅
    の数値のシーケンスの少なくとも一部を処理するステッ
    プを含む方法。
  5. 【請求項５】 請求項４に記載の方法において、数値Ｎ
    が０未満で−１以上の数値である方法。
  6. 【請求項６】 請求項１に記載の方法において、前記符
    号化ステップが、前記ワープ処理によってワープされる
    前記シーケンスの一部を示す前記符号化信号についてワ
    ープ・コードを発生するステップを含む方法。
  7. 【請求項７】 請求項６に記載の方法において、前記ワ
    ープ・コードがワープ関数コードブック中のエントリの
    インデックスである方法。
  8. 【請求項８】 請求項１に記載の方法において、スペク
    トル・ワープを行う前記ステップが、前記符号化信号か
    ら合成された対応する音声信号の知覚品質に影響する特
    定の周波数範囲の特性を表す前記中間スペクトルの数値
    のシーケンスの一部の数値の数を増大させるステップを
    含む方法。
  9. 【請求項９】 請求項８に記載の方法において、スペク
    トル・ワープを行う前記ステップが、別の特定の周波数
    範囲の特性を表す前記中間スペクトルの数値のシーケン
    スの少なくとも１つの別の部分の数値の数を減少させる
    ステップを含む方法。
  10. 【請求項１０】 請求項１に記載の方法において、前記
    非線形変換またはスペクトル・ワープ処理のために行わ
    れる特定の操作が前記音声信号のプロパティに基づいて
    いる方法。
  11. 【請求項１１】 請求項１０に記載の方法において、前
    記音声信号の前記プロパティが前記フレーム間隔のピッ
    チ期間の持続期間である方法。
  12. 【請求項１２】 請求項１に記載の方法において、前記
    ワープ処理によってワープされるスペクトルの振幅の数
    値のシーケンス中に表される特定の周波数範囲が該周波
    数範囲の信号エネルギーを表す数値の振幅に基づいて選
    択される方法。
  13. 【請求項１３】 請求項１に記載の方法において、前記
    符号化ステップが合成による分析符号化を行う方法。
  14. 【請求項１４】 請求項１３に記載の方法において、前
    記合成による分析符号化がコード励起線形予測分析であ
    る方法。
  15. 【請求項１５】 請求項１に記載の方法において、前記
    短期間周波数スペクトルの特性を表す前記スペクトルの
    振幅の数値のシーケンスを発生する前記ステップが、前
    記フレーム中の少なくとも１つのピッチ期間のスペクト
    ル成分に基づいて該シーケンスを発生する方法。
  16. 【請求項１６】 請求項１５に記載の方法において、ス
    ペクトルの振幅の数値のシーケンスを発生する前記ステ
    ップが、 ピッチ期間を表す前記音声信号の前記フレーム間隔の一
    部を識別するステップと、 前記フレーム間隔の前記識別された一部の離散的フーリ
    エ変換を行ってスペクトル成分の数値のシーケンスを発
    生するステップと、 前記スペクトル成分の数値の対応する振幅を決定し、前
    記フレーム間隔について前記スペクトルの振幅の数値の
    シーケンスを生じるステップとを含む方法。
  17. 【請求項１７】 符号化音声信号を復号化するための方
    法であって、前記符号化信号が音声信号の連続する符号
    化フレーム間隔を含み、前記符号化信号のフレーム間隔
    の復号化が、 有声音声を表す前記間隔の少なくとも一部について、前
    記間隔の短期間周波数スペクトルのスペクトル成分の特
    性を表し、さらに他の周波数範囲に関して少なくとも１
    つの特定の周波数範囲の向上された特性を有する中間ス
    ペクトルの数値のシーケンスを発生するステップと、 逆非線形変換または逆スペクトル・ワープ処理の少なく
    とも１つによって前記中間スペクトルの数値のシーケン
    スを処理し、前記間隔の有声部分について短期間周波数
    スペクトルの特性を表すスペクトルの振幅の数値のシー
    ケンスを生じるステップとを含む方法。
  18. 【請求項１８】 請求項１７に記載の方法において、前
    記中間スペクトルの数値のシーケンス中に表される前記
    短期間周波数スペクトルが、前記間隔中に表される有声
    音声のピッチ期間である方法。
  19. 【請求項１９】 【外１】
  20. 【請求項２０】 請求項１７に記載の方法において、さ
    らに前記符号化信号間隔について、前記符号化信号間隔
    中にワープされた前記中間スペクトルの数値のシーケン
    スの一部を示すワープ・コードを受信するステップを含
    む方法。
  21. 【請求項２１】 請求項２０に記載の方法において、前
    記ワープ・コードがワープ関数コードブック中のエント
    リのインデックスである方法。
  22. 【請求項２２】 請求項１７に記載の方法において、前
    記中間スペクトルの数値のシーケンスを逆ワープするこ
    とによって処理する前記ステップが、前記スペクトルの
    振幅の数値のシーケンスを生じる際に少なくとも１つの
    特定の周波数範囲の特性を表す中間スペクトルの数値の
    シーケンス中のスペクトルの数値の数を調整するステッ
    プを含み、前記スペクトルの数値の調整が、前記符号化
    信号間隔を符号化する際に使用される逆ワープに対応す
    る方法。
  23. 【請求項２３】 請求項１７に記載の方法において、前
    記逆非線形変換またはスペクトル・ワープ処理のために
    行われる特定の操作が前記符号化音声信号のプロパティ
    に基づいている方法。
  24. 【請求項２４】 請求項２３に記載の方法において、前
    記音声信号の前記プロパティが前記符号化信号間隔中の
    ピッチ期間の持続期間である方法。
  25. 【請求項２５】 請求項１７に記載の方法において、前
    記発生ステップが合成による分析復号化を含む方法。
  26. 【請求項２６】 請求項２５に記載の方法において、前
    記合成による分析復号化がコード励起線形予測分析に基
    づいており、前記間隔に対応するそれぞれの励起コード
    ブック・エントリを識別するコードを受信するステップ
    を含む方法。
  27. 【請求項２７】 音声信号に基づいて符号化信号を発生
    するためのコーダであって、 スペクトルの振幅の数値のシーケンスがフレーム間隔の
    短期間周波数スペクトルのスペクトル成分の特性を表
    す、有声音声を表す前記音声信号の前記フレーム間隔に
    ついて前記スペクトルの振幅の数値のシーケンスを発生
    するためのスペクトル変成器と、 前記シーケンスに非線形変換またはスペクトル・ワープ
    処理の少なくとも１つを行って、中間スペクトル・シー
    ケンス中の別の周波数範囲に関して少なくとも１つの特
    定の周波数範囲の向上された特性を有する中間スペクト
    ルの数値のシーケンスを生じるための、前記スペクトル
    ・プロセッサに接続された符号器と、 前記中間スペクトルの数値のシーケンスを符号化して前
    記音声信号の前記間隔について前記符号化信号の少なく
    とも一部を生じる、前記符号器に接続されたスペクトル
    ・コーダとを含むコーダ。
  28. 【請求項２８】 請求項２７に記載のコーダにおいて、
    前記スペクトル・コーダが、 前記スペクトル・プロセッサによって処理された前記ス
    ペクトル・パラメータを時間領域表示信号に逆変換する
    ための逆変成器と、 前記音声信号の前記間隔に関する前記時間領域表示信号
    に基づいて前記符号化信号について線形予測係数を発生
    するための線形予測コード発生器とを含むコーダ。
  29. 【請求項２９】 請求項２７に記載のコーダにおいて、
    前記スペクトル・コーダがボコーダを含むコーダ。
  30. 【請求項３０】 請求項２７に記載のコーダにおいて、
    前記スペクトル・コーダが合成による分析コーダを含む
    コーダ。
  31. 【請求項３１】 請求項３０に記載のコーダにおいて、
    前記合成による分析コーダがコード励起線形予測コーダ
    であるコーダ。
  32. 【請求項３２】 請求項２７に記載のコーダにおいて、
    短期間周波数スペクトルのスペクトル成分の特性を表す
    前記スペクトルの振幅の数値を発生するための前記スペ
    クトル変成器が前記間隔中に表される少なくとも１つの
    ピッチ期間に基づいて変換を行うコーダ。
  33. 【請求項３３】 請求項３２に記載のコーダにおいて、
    前記スペクトル変成器が、 ピッチ期間を表す前記音声信号の前記フレーム間隔中の
    間隔を識別するためのウィンドウ・プロセッサおよびピ
    ッチ検出器と、 前記間隔について前記スペクトルの振幅の数値のシーケ
    ンスを発生するための、前記ウィンドウ・プロセッサに
    接続された離散的なフーリエ変換器とを含むコーダ。
  34. 【請求項３４】 音声信号から符号化信号を発生するた
    めのコーダであって、 有声音声を表す前記音声信号のフレーム間隔について、
    前記間隔の短期間周波数スペクトルのスペクトル成分の
    特性を表すスペクトルの振幅の数値のシーケンスを発生
    するための手段と、 前記シーケンスに対して非線形変換またはスペクトル・
    ワープ処理の少なくとも１つを行って、中間スペクトル
    のシーケンス中の別の周波数範囲に関して少なくとも１
    つの特定の周波数範囲の向上された特性を有する中間ス
    ペクトルの数値のシーケンスを生じるための手段と、 前記中間スペクトルの数値のシーケンスを符号化して前
    記音声信号の前記間隔について前記符号化信号の少なく
    とも一部を生じるための手段とを含むコーダ。
  35. 【請求項３５】 音声信号の連続する符号化フレーム間
    隔を含む、符号化音声信号を復号化するための復号器で
    あって、前記復号器が、 符号化信号の前記フレーム間隔中に表される有声音声に
    ついて中間スペクトルの数値のシーケンスを発生するた
    めのスペクトル復号器であって、前記中間スペクトルの
    数値のシーケンスが前記有声音声の短期間周波数スペク
    トルのスペクトル成分の特性を表し、さらに他の周波数
    範囲に関して少なくとも１つの特定の周波数範囲の向上
    された特性を有するスペクトル復号器と、 前記中間スペクトルの数値のシーケンスを逆非線形変換
    または逆スペクトル・ワープ処理の少なくとも１つによ
    って処理し、前記間隔の発話された部分について短期間
    周波数スペクトルの特性を表すスペクトルの振幅の数値
    のシーケンスを生じるための、前記スペクトル復号器に
    接続された逆プロセッサとを含む復号器。
  36. 【請求項３６】 請求項３５に記載の復号器において、
    前記スペクトル復号器が合成による分析復号器を含む復
    号器。
  37. 【請求項３７】 請求項３５に記載の方法において、前
    記合成による分析復号器がコード励起線形予測分析を行
    う方法。
  38. 【請求項３８】 符号化音声信号を復号化するための復
    号器であって、前記符号化信号が音声信号の連続する符
    号化フレーム間隔を含み、前記復号器が、 符号化信号の前記フレーム間隔中に表される有声音声に
    ついて中間スペクトルの数値のシーケンスを発生するた
    めの手段であって、前記中間スペクトルの数値のシーケ
    ンスが前記間隔中に表される有声音声の短期間音声スペ
    クトルのスペクトル成分の特性を表し、さらに他の周波
    数範囲に関して少なくとも１つの特定の周波数範囲の向
    上された特性を有する手段と、 前記中間スペクトルの数値のシーケンスを逆非線形変換
    または逆スペクトル・ワープ処理の少なくとも１つによ
    って処理し、前記間隔の有声部分について前記短期間周
    波数スペクトルの特性を表すスペクトルの振幅の数値の
    シーケンスを生じるための手段とを含む復号器。
JP9349864A 1996-12-19 1997-12-19 音声コーダの方法とシステム Pending JPH10207497A (ja)

Applications Claiming Priority (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
US08/770615 1996-12-19
US08/770,615 US5839098A (en) 1996-12-19 1996-12-19 Speech coder methods and systems

Related Child Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2006271461A Division JP4912816B2 (ja) 1996-12-19 2006-10-03 音声コーダの方法とシステム

Publications (1)

Publication Number Publication Date
JPH10207497A true JPH10207497A (ja) 1998-08-07

Family

ID=25089164

Family Applications (2)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP9349864A Pending JPH10207497A (ja) 1996-12-19 1997-12-19 音声コーダの方法とシステム
JP2006271461A Expired - Fee Related JP4912816B2 (ja) 1996-12-19 2006-10-03 音声コーダの方法とシステム

Family Applications After (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2006271461A Expired - Fee Related JP4912816B2 (ja) 1996-12-19 2006-10-03 音声コーダの方法とシステム

Country Status (4)

Country Link
US (2) US5839098A (ja)
EP (1) EP0852375B1 (ja)
JP (2) JPH10207497A (ja)
DE (1) DE69703233T2 (ja)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2011528807A (ja) * 2008-07-18 2011-11-24 クゥアルコム・インコーポレイテッド デジタル信号の圧縮または解凍のための方法、システムおよび装置

Families Citing this family (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP3022462B2 (ja) * 1998-01-13 2000-03-21 興和株式会社 振動波の符号化方法及び復号化方法
GB2348342B (en) * 1999-03-25 2004-01-21 Roke Manor Research Improvements in or relating to telecommunication systems
US6725190B1 (en) * 1999-11-02 2004-04-20 International Business Machines Corporation Method and system for speech reconstruction from speech recognition features, pitch and voicing with resampled basis functions providing reconstruction of the spectral envelope
US7275030B2 (en) * 2003-06-23 2007-09-25 International Business Machines Corporation Method and apparatus to compensate for fundamental frequency changes and artifacts and reduce sensitivity to pitch information in a frame-based speech processing system
KR20060067016A (ko) 2004-12-14 2006-06-19 엘지전자 주식회사 음성 부호화 장치 및 방법
US7567903B1 (en) * 2005-01-12 2009-07-28 At&T Intellectual Property Ii, L.P. Low latency real-time vocal tract length normalization
JPWO2007037359A1 (ja) * 2005-09-30 2009-04-16 パナソニック株式会社 音声符号化装置および音声符号化方法
CN103717249B (zh) 2011-06-15 2017-03-22 克洛恩泰克制药股份公司 注射针和装置
CN107452391B (zh) 2014-04-29 2020-08-25 华为技术有限公司 音频编码方法及相关装置
CN109887519B (zh) * 2019-03-14 2021-05-11 北京芯盾集团有限公司 提高语音信道数据传输准确性的方法

Family Cites Families (27)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
GB533363A (en) * 1939-08-11 1941-02-12 Norton Co Improvements in and relating to the manufacture of abrasive articles
US3624302A (en) * 1969-10-29 1971-11-30 Bell Telephone Labor Inc Speech analysis and synthesis by the use of the linear prediction of a speech wave
US4220819A (en) * 1979-03-30 1980-09-02 Bell Telephone Laboratories, Incorporated Residual excited predictive speech coding system
USRE32580E (en) * 1981-12-01 1988-01-19 American Telephone And Telegraph Company, At&T Bell Laboratories Digital speech coder
US4472832A (en) * 1981-12-01 1984-09-18 At&T Bell Laboratories Digital speech coder
US4827517A (en) * 1985-12-26 1989-05-02 American Telephone And Telegraph Company, At&T Bell Laboratories Digital speech processor using arbitrary excitation coding
US5293448A (en) * 1989-10-02 1994-03-08 Nippon Telegraph And Telephone Corporation Speech analysis-synthesis method and apparatus therefor
CA2021514C (en) * 1989-09-01 1998-12-15 Yair Shoham Constrained-stochastic-excitation coding
JPH0455899A (ja) 1990-06-25 1992-02-24 Nec Corp 音声信号符号化方式
US5226084A (en) 1990-12-05 1993-07-06 Digital Voice Systems, Inc. Methods for speech quantization and error correction
JPH06138896A (ja) 1991-05-31 1994-05-20 Motorola Inc 音声フレームを符号化するための装置および方法
US5255339A (en) 1991-07-19 1993-10-19 Motorola, Inc. Low bit rate vocoder means and method
US5343500A (en) * 1991-09-03 1994-08-30 At&T Bell Laboratories Non-linear encoder and decoder for information transmission through non-linear channels
US5267317A (en) * 1991-10-18 1993-11-30 At&T Bell Laboratories Method and apparatus for smoothing pitch-cycle waveforms
US5371853A (en) * 1991-10-28 1994-12-06 University Of Maryland At College Park Method and system for CELP speech coding and codebook for use therewith
US5513297A (en) * 1992-07-10 1996-04-30 At&T Corp. Selective application of speech coding techniques to input signal segments
JPH07111462A (ja) * 1993-10-08 1995-04-25 Takayama:Kk 音声圧縮方法および装置
JP2570603B2 (ja) 1993-11-24 1997-01-08 日本電気株式会社 音声信号伝送装置およびノイズ抑圧装置
US5715365A (en) 1994-04-04 1998-02-03 Digital Voice Systems, Inc. Estimation of excitation parameters
JP3526613B2 (ja) 1994-04-27 2004-05-17 株式会社リコー 情報処理機器の消音装置
JP3465341B2 (ja) 1994-04-28 2003-11-10 ソニー株式会社 オーディオ信号符号化方法
JP3360423B2 (ja) 1994-06-21 2002-12-24 三菱電機株式会社 音声強調装置
KR100289733B1 (ko) 1994-06-30 2001-05-15 윤종용 디지탈 오디오 부호화 방법 및 장치
JP2943636B2 (ja) 1994-11-22 1999-08-30 ヤマハ株式会社 信号処理装置
JPH08147886A (ja) 1994-11-26 1996-06-07 Sanyo Electric Co Ltd メモリ制御装置、及び圧縮情報再生装置
JP3557674B2 (ja) 1994-12-15 2004-08-25 ソニー株式会社 高能率符号化方法及び装置
JPH08220199A (ja) 1995-02-13 1996-08-30 Casio Comput Co Ltd 電池寿命監視装置

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2011528807A (ja) * 2008-07-18 2011-11-24 クゥアルコム・インコーポレイテッド デジタル信号の圧縮または解凍のための方法、システムおよび装置

Also Published As

Publication number Publication date
US5839098A (en) 1998-11-17
EP0852375A1 (en) 1998-07-08
USRE43099E1 (en) 2012-01-10
JP4912816B2 (ja) 2012-04-11
DE69703233T2 (de) 2001-02-22
EP0852375B1 (en) 2000-10-04
DE69703233D1 (de) 2000-11-09
JP2007034326A (ja) 2007-02-08

Similar Documents

Publication Publication Date Title
JP4912816B2 (ja) 音声コーダの方法とシステム
US10885926B2 (en) Classification between time-domain coding and frequency domain coding for high bit rates
US10249313B2 (en) Adaptive bandwidth extension and apparatus for the same
US6260009B1 (en) CELP-based to CELP-based vocoder packet translation
US9418666B2 (en) Method and apparatus for encoding and decoding audio/speech signal
EP3352169B1 (en) Unvoiced decision for speech processing
KR20090073253A (ko) 스피치 신호에서 천이 프레임을 코딩하기 위한 방법 및 장치
JPH10207498A (ja) マルチモード符号励振線形予測により音声入力を符号化する方法及びその符号器
US9418671B2 (en) Adaptive high-pass post-filter
JP2001154699A (ja) フレーム消去の隠蔽及びその方法
JP2000132193A (ja) 信号符号化装置及び方法、並びに信号復号装置及び方法
JP3916934B2 (ja) 音響パラメータ符号化、復号化方法、装置及びプログラム、音響信号符号化、復号化方法、装置及びプログラム、音響信号送信装置、音響信号受信装置
JP2736157B2 (ja) 符号化装置
KR101377667B1 (ko) 오디오/스피치 신호의 시간 도메인에서의 부호화 방법
Li et al. Basic audio compression techniques
EP1212750A1 (en) Multimode vselp speech coder
KR100346732B1 (ko) 잡음코드북작성과그를이용한선형예측부호화/복호화방법및그장치
Tang et al. Fixed bit-rate PWI speech coding with variable frame length
Kwong et al. Design and implementation of a parametric speech coder

Legal Events

Date Code Title Description
A02 Decision of refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A02

Effective date: 20031203

A521 Written amendment

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523

Effective date: 20040319

A911 Transfer to examiner for re-examination before appeal (zenchi)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A911

Effective date: 20040518

A912 Re-examination (zenchi) completed and case transferred to appeal board

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A912

Effective date: 20040611

A601 Written request for extension of time

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A601

Effective date: 20060703

A602 Written permission of extension of time

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A602

Effective date: 20060706