JPH10240298A - 音声符号化装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】 背景雑音が大きい状況においても自然な再生
音を得ることができる、簡単な構成の音声符号化装置を
提供する。 【解決手段】 入力信号が音声か非音声かを判別する音
声判別器２と、遅延回路１１，適応コードブック１２，
確率コードブック１４等の音声音源推定部と、ランダム
信号発生器２１等の非音声音源推定部と、上記音声判別
器２の判別結果に基づいて上記音声／非音声音源推定部
の何れの動作を行うかを選択するスイッチ制御回路３
と、非音声時の符号化データであるランダム信号のゲイ
ンを、入力された非音声信号の線形予測残差信号エネル
ギーと該ランダム信号エネルギーとの誤差を最小とする
値に所定の抑圧係数を乗じて設定するとともに、この抑
圧係数を該非音声信号のエネルギーが小さいときには抑
圧効果の大きい値に、大きいときには抑圧効果の小さい
値に設定するランダム信号ゲイン探索器２４とを備えた
音声符号化装置。

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、
より詳しくは、音声信号をディジタル情報圧縮して記録
または伝送する音声符号化装置に関する。

【０００２】

【従来の技術】音声信号を効率良く圧縮するために広く
用いられている手段として、音声信号を、スペクトル包
絡を表す線形予測パラメータと、線形予測残差信号に対
応する音源パラメータとを用いて符号化する方式があ
る。このような線形予測の手段を用いた音声符号化方式
は、少ない伝送容量で比較的高品質な合成音声を得られ
ることから、最近のハードウェア技術の進歩と相まって
様々な応用方式が盛んに研究され、開発されている。

【０００３】また、さらに効率良く圧縮する技術とし
て、音声の状態に応じてビット配分を変化させる可変レ
ート符号化や高能率な音声符号化と非音声圧縮機能を組
み合わせる方式が知られている。

【０００４】このような非音声圧縮機能を組み合わせる
方式を改良したものとして、本出願人は、特願平８−９
１１７８号に記載された技術手段を提案しており、これ
によれば、非音声であるときの音源信号のゲインを所定
の割合で抑圧するために、背景雑音を抑制することがで
きるものとなっている。

【０００５】

【発明が解決しようとする課題】しかしながら、上記特
願平８−９１１７８号に記載のものでは、背景雑音のレ
ベルが大きくなると、音声と非音声とを正確に判別する
のが困難になるために、判別ミスが頻繁に発生するよう
になり、場合によっては、判別ミスに起因して数フレー
ムの間に音声モードと非音声モードとの切り替えが頻繁
に行われてしまうことがある。

【０００６】このような状況において上記ゲインを抑圧
すると、非音声であると判別された区間における再生音
と、音声であると判別された区間における再生音とのレ
ベル差が大きくなるために、その再生音はかえって不自
然で聞き苦しいものとなってしまう。

【０００７】本発明は上記事情に鑑みてなされたもので
あり、背景雑音が大きい状況においても自然な再生音を
得ることができる、簡単な構成の音声符号化装置を提供
することを目的としている。

【０００８】

【課題を解決するための手段】上記の目的を達成するた
めに、第１の発明による音声符号化装置は、入力された
信号が音声信号または非音声信号の何れであるかを判別
する音声判別手段と、音声信号を符号化するための音声
音源推定部と非音声信号を符号化するための非音声音源
推定部とを有してなる線形予測符号化手段と、上記音声
判別手段による判別結果に基づいて上記線形予測符号化
手段により音声信号と非音声信号の何れの符号化を行う
かを選択する符号化選択手段とを備え、上記非音声音源
推定部により符号化するデータは線形予測パラメータと
音源信号を表すランダム信号のゲインとを含み、該ラン
ダム信号のゲインは、そのときの入力信号である非音声
信号の線形予測残差信号のエネルギーと該ランダム信号
のエネルギーとの誤差を所定値以下とする値に、そのと
きの入力信号である非音声信号のエネルギーに基づく所
定の抑圧係数を乗じることにより抑圧した値に設定され
るものである。

【０００９】また、第２の発明による音声符号化装置
は、入力された信号が音声信号または非音声信号の何れ
であるかを判別する音声判別手段と、音声信号を符号化
するための音声音源推定部と非音声信号を符号化するた
めの非音声音源推定部とを有してなる線形予測符号化手
段と、上記音声判別手段による判別結果に基づいて上記
線形予測符号化手段により音声信号と非音声信号の何れ
の符号化を行うかを選択する符号化選択手段とを備え、
上記非音声音源推定部により符号化するデータは線形予
測パラメータと音源信号を表すランダム信号のゲインと
を含み、該ランダム信号のゲインは、そのときの入力信
号である非音声信号の線形予測残差信号のエネルギーと
該ランダム信号のエネルギーとの誤差を最小とする値
に、そのときの入力信号である非音声信号のエネルギー
に基づく所定の抑圧係数を乗じることにより抑圧した値
に設定されるものである。

【００１０】さらに、第３の発明による音声符号化装置
は、上記第１または第２の発明による音声符号化装置に
おいて、上記抑圧係数が、そのときの非音声信号のエネ
ルギーが小さいときには抑圧効果の大きい値に、上記非
音声信号のエネルギーが大きいときには抑圧効果の小さ
い値に決定されるような関数に基づいて設定されるもの
である。

【００１１】従って、第１の発明による音声符号化装置
は、音声判別手段が入力された信号が音声信号または非
音声信号の何れであるかを判別し、線形予測符号化手段
の音声音源推定部が音声信号を符号化するとともに非音
声音源推定部が非音声信号を符号化し、符号化選択手段
が上記音声判別手段による判別結果に基づいて上記線形
予測符号化手段により音声信号と非音声信号の何れの符
号化を行うかを選択し、上記非音声音源推定部により符
号化するデータは線形予測パラメータと音源信号を表す
ランダム信号のゲインとを含み、該ランダム信号のゲイ
ンは、そのときの入力信号である非音声信号の線形予測
残差信号のエネルギーと該ランダム信号のエネルギーと
の誤差を所定値以下とする値に、そのときの入力信号で
ある非音声信号のエネルギーに基づく所定の抑圧係数を
乗じることにより抑圧した値に設定される。

【００１２】また、第２の発明による音声符号化装置
は、音声判別手段が入力された信号が音声信号または非
音声信号の何れであるかを判別し、線形予測符号化手段
の音声音源推定部が音声信号を符号化するとともに非音
声音源推定部が非音声信号を符号化し、符号化選択手段
が上記音声判別手段による判別結果に基づいて上記線形
予測符号化手段により音声信号と非音声信号の何れの符
号化を行うかを選択し、上記非音声音源推定部により符
号化するデータは線形予測パラメータと音源信号を表す
ランダム信号のゲインとを含み、該ランダム信号のゲイ
ンは、そのときの入力信号である非音声信号の線形予測
残差信号のエネルギーと該ランダム信号のエネルギーと
の誤差を最小とする値に、そのときの入力信号である非
音声信号のエネルギーに基づく所定の抑圧係数を乗じる
ことにより抑圧した値に設定される。

【００１３】さらに、第３の発明による音声符号化装置
は、上記抑圧係数が、そのときの非音声信号のエネルギ
ーが小さいときには抑圧効果の大きい値に、上記非音声
信号のエネルギーが大きいときには抑圧効果の小さい値
に決定されるような関数に基づいて設定される。

【００１４】

【発明の実施の形態】以下、図面を参照して本発明の実
施の形態を説明する。図１は本発明の一実施形態を示し
たものであり、音声符号化装置の構成を示すブロック図
である。

【００１５】本実施形態の音声符号化装置は、コード駆
動線形予測符号化（ＣＥＬＰ）方式の音声符号化装置に
非音声圧縮機能を付加したものである。

【００１６】図１に示すように、入力端子に接続された
バッファメモリ１の出力端は３つに分岐されていて、第
１の出力端はサブフレーム分割器７を介して減算器８に
接続され、第２の出力端は線形予測分析を行うＬＰＣ分
析器５の入力端に接続され、第３の出力端は音声判別手
段たる音声判別器２を介して符号化選択手段たるスイッ
チ制御回路３に接続されている。

【００１７】このスイッチ制御回路３は、上記音声判別
器２による判別結果に応じて後述するスイッチ１９の開
閉動作を制御するものである。すなわち、音声判別器２
において入力信号が音声であると判定されればスイッチ
１９を閉じて後述する適応コードブック１２を有効に
し、非音声であると判定されればスイッチ１９を開いて
適応コードブック１２を無効にするようになっている。

【００１８】上記ＬＰＣ分析器５は、合成フィルタ６に
接続されていて、この合成フィルタ６には、音声音源推
定部を構成する適応コードブック１２と同音声音源推定
部を構成する確率コードブック１４とを用いて生成され
る信号が入力されるようになっている。

【００１９】すなわち、上記適応コードブック１２は、
乗算器１３とスイッチ１９とを介して加算器１７の第１
入力端子に接続されており、また、確率コードブック１
４は、乗算器１５とスイッチ１６とを介して上記加算器
１７の第２入力端子に接続されている。

【００２０】この加算器１７の出力端子は、合成フィル
タ６を介して上記減算器８の入力端子に接続されるとと
もに、音声音源推定部を構成する遅延回路１１を介して
上記適応コードブック１２に接続されている。

【００２１】上記確率コードブック１４の出力は、乗算
器１５とスイッチ１６とを介して非音声音源推定部たる
ランダム信号発生器２１にも出力されるようになってい
る。このランダム信号発生器２１の出力は、乗算器２２
およびスイッチ２３を介して上記加算器１７の第３入力
端子に接続されている。

【００２２】上記乗算器２２のゲインは、非音声信号の
線形予測残差信号ｒ（ｎ）に基づいて、ランダム信号ゲ
イン探索手段たるランダム信号ゲイン探索器２４により
調節されるように構成されている。

【００２３】上記合成フィルタ６の出力端は、サブフレ
ーム分割器７が接続された減算器８および聴感重み付け
フィルタ９を介して誤差評価器１０の入力端子に接続さ
れている。この誤差評価器１０による評価結果は、マル
チプレクサ１８に出力されるようになっている。

【００２４】上述のような音声符号化装置において、線
形予測符号化手段は、上記遅延回路１１、適応コードブ
ック１２、確率コードブック１４、ランダム信号発生器
２１、乗算器１３，１５，２２、スイッチ１６，１９，
２３、加算器１７等を含んで構成されている。

【００２５】次に、上述したように構成されている音声
符号化装置の信号の流れを説明する。

【００２６】入力端子から例えば８ｋＨｚ（すなわち、
１サンプル当たり１／８ｍｓ）でサンプリングされた原
音声信号を入力して、予め定められたフレーム間隔（例
えば２０ｍｓ、すなわち１６０サンプル）の音声信号を
バッファメモリ１に格納する。

【００２７】バッファメモリ１は、入力信号をフレーム
単位でサブフレーム分割器７とＬＰＣ分析器５と音声判
別器２とに送出する。

【００２８】この音声判別器２は、フレームの入力信号
が音声か非音声かを、例えば以下に説明するような方法
で判別する。

【００２９】上記音声判別器２は、入力されたフレーム
入力信号のフレームエネルギーＥfを次に示すような数
式１により算出する。

【数１】 ここに、ｓ（ｎ）はサンプルｎにおける入力信号、Ｎは
フレーム長をそれぞれ示している。

【００３０】そして、このフレームエネルギーＥf から
初期フレームエネルギーを減算し、この減算結果と所定
のしきい値とを比較して、該しきい値より大きければフ
レーム入力信号は音声区間であると判別し、そうでなけ
れば非音声区間であると判別する。

【００３１】このときに上記所定のしきい値は、例えば
特願平８−９２７６８号に記載されているように、背景
雑音の大きさに適応して設定されるようになっている。

【００３２】すなわち、上記音声判別器２は、フレーム
分割された入力信号のレベルが現在のしきい値よりも大
きい場合にはそのしきい値を所定の割合で増加させ、一
方、小さい場合にはそのしきい値を減少させるが、現在
のしきい値が音声状態判別処理の開始時から所定時間内
における入力信号のレベルの最小値よりも小さい場合に
は、上記しきい値の増加割合を通常時の増加割合よりも
大きい所定の割合に設定するようにしている。

【００３３】次に、上記サブフレーム分割器７は、フレ
ームの入力信号を予め定められたサブフレーム間隔（例
えば５ｍｓ、つまり４０サンプル）に分割する。すなわ
ち、１フレームの入力信号から、第１サブフレームから
第４サブフレームまでの４つのサブフレーム信号が作成
される。

【００３４】ＬＰＣ分析器５は、入力信号に対して線形
予測分析（ＬＰＣ分析）を行って、スペクトル特性を表
す線形予測パラメータαを抽出し、合成フィルタ６およ
びマルチプレクサ１８に送出する。

【００３５】また、適応コードブック１２の遅延Ｌ、ゲ
インβ、確率コードブック１４のインデックスｉ、ゲイ
ンγは、次に説明するような手段により決定される。

【００３６】まず、適応コードブックの遅延Ｌとゲイン
βは、以下の処理によって決定される。

【００３７】遅延回路１１において、先行サブフレーム
における合成フィルタ６の入力信号すなわち駆動音源信
号に、ピッチ周期に相当する遅延を与えて適応コードベ
クトルとして作成する。

【００３８】例えば、想定するピッチ周期を４０〜１６
７サンプルとすると、４０〜１６７サンプル遅れの１２
８種類の信号が適応コードベクトルとして作成され、適
応コードブック１２に格納される。

【００３９】このときスイッチ１６は開いた状態となっ
ていて、各適応コードベクトルは乗算器１３でゲイン値
を可変して乗じた後に、加算器１７を通過してそのまま
合成フィルタ６に入力される。

【００４０】この合成フィルタ６は、線形予測パラメー
タαを用いて合成処理を行い、合成ベクトルを減算器８
に送出する。この減算器８は、原音声ベクトルと合成ベ
クトルとの減算を行うことにより誤差ベクトルを生成
し、得られた誤差ベクトルを聴感重み付けフィルタ９に
送出する。

【００４１】この聴感重み付けフィルタ９は、誤差ベク
トルに対して聴感特性を考慮した重み付け処理を行い、
誤差評価器１０に送出する。

【００４２】誤差評価器１０は、誤差ベクトルの２乗平
均を計算し、その２乗平均値が最小となる適応コードベ
クトルを検索して、その遅延Ｌとゲインβをマルチプレ
クサ１８に送出する。このようにして、適応コードブッ
ク１２の遅延Ｌとゲインβが決定される。

【００４３】続いて、確率コードブック１４のインデッ
クスｉとゲインγは、以下の処理によって決定される。

【００４４】確率コードブック１４は、サブフレーム長
に対応する次元数（すなわち、上述の例では４０次元）
の確率コードベクトルが、例えば５１２種類予め格納さ
れており、各々にインデックスが付与されている。な
お、このときにはスイッチ１６は閉じた状態となってい
る。

【００４５】まず、上記処理によって決定された最適な
適応コードベクトルを、乗算器１３で最適ゲインβを乗
じた後に、加算器１７に送出する。

【００４６】次に、各確率コードベクトルを乗算器１５
でゲイン値を可変して乗じた後に、加算器１７に入力す
る。加算器１７は上記最適ゲインβを乗じた最適な適応
コードベクトルと各確率コードベクトルの加算を行い、
その結果が合成フィルタ６に入力される。

【００４７】この後の処理は、上記適応コードブックパ
ラメータの決定処理と同様に行われる。すなわち、合成
フィルタ６は線形予測パラメータαを用いて合成処理を
行い、合成ベクトルを減算器８に送出する。

【００４８】減算器８は原音声ベクトルと合成ベクトル
との減算を行うことにより誤差ベクトルを生成し、得ら
れた誤差ベクトルを聴感重み付けフィルタ９に送出す
る。

【００４９】聴感重み付けフィルタ９は、誤差ベクトル
に対して聴感特性を考慮した重み付け処理を行い、誤差
評価器１０に送出する。

【００５０】誤差評価器１０は、誤差ベクトルの２乗平
均を計算して、その２乗平均値が最小となる確率コード
ベクトルを検索して、そのインデックスｉとゲインγを
マルチプレクサ１８に送出する。このようにして、確率
コードブック１４のインデックスｉとゲインγが決定さ
れる。

【００５１】スイッチ制御回路３は、上述した音声判別
器２における判別結果によって、スイッチ１９の開閉動
作を制御する。すなわち、音声判別器２において入力信
号が音声であると判別されればスイッチ１９を閉じ、非
音声であると判別されればスイッチ１９を開く。これは
スイッチ１９が閉じていれば適応コードブック１２が有
効になり、スイッチ１９が開いていれば該適応コードブ
ック１２が無効になることを意味している。

【００５２】次に、非音声であると判定されたときの音
源信号のゲインの設定方法について説明する。

【００５３】音声判別器２により入力信号が非音声であ
ると判定されると、まず、音声である場合と同様にして
線形予測分析（ＬＰＣ分析）が行われる。これにより、
非音声においてもＬＰＣ情報が送出されるために、入力
信号の特徴をある程度保つことができる。

【００５４】また、非音声であると判定された場合に
は、上述したように、スイッチ制御回路３がスイッチ１
９を開くために適応コードブック１２は動作せず、音源
信号としてはランダム信号発生器２１から発生させたラ
ンダム信号を用いている。

【００５５】このランダム信号発生器２１から発生され
たランダム信号は、乗算器２２によりゲインを調節され
るようになっているが、このときのゲインｇは以下のよ
うに決定される。

【００５６】まず、該ランダム信号のゲイン候補値ｇｅ
とそのときの入力信号である非音声信号の線形予測残差
信号ｒ（ｎ）のエネルギーのフレーム平均値との誤差ｅ
ｒｒは、次の数式２により求められる。

【００５７】すなわち、

【数２】

【００５８】このとき、この誤差ｅｒｒを最小とするよ
うなゲイン候補値ｇｅを求める。これは、発生するラン
ダム信号のエネルギーと音源信号のエネルギーとが等し
くなるようなランダム信号のゲインを探索するものであ
る。

【００５９】次に、上記数式１で求めたフレームエネル
ギーＥf に基づいて、次に示す数式３に従って抑圧係数
ηを求める。

【数３】

【００６０】そして、次に示す数式４によって、上記ゲ
イン候補値ｇｅに抑圧係数ηを乗算して、ランダム信号
のゲインｇを設定する。

【数４】ｇ＝η・ｇｅ

【００６１】このように非音声区間における音源信号の
ゲインｇは、そのときの入力信号である非音声信号のエ
ネルギーの大きさに応じた割合に抑圧した値に設定され
る。すなわち、非音声区間における背景雑音が比較的小
さいときには大きな割合で抑圧し、背景雑音が大きくな
るにつれて抑圧する割合を小さくするようにしている。

【００６２】これにより、大きい背景雑音が混入したと
きには、音声区間と非音声区間とのレベル差が小さくな
るために、雑音抑圧の効果を維持しながら、音声／非音
声モードの誤切り替えによる音声劣化を軽減することが
できる。

【００６３】上述のようにして求められたゲインｇに基
づいて、上記ランダム信号発生器２１から発生されたラ
ンダム信号のゲインが調節されるとともに、このゲイン
ｇは、マルチプレクサ１８にも入力されるようになって
いる。

【００６４】上記マルチプレクサ１８は、量子化された
線形予測パラメータα、適応コードブックの遅延Ｌ、ゲ
インβ、確率コードブックのインデックスｉ、ゲイン
γ、ゲインｇの各々をマルチプレクスして伝送するよう
になっている。

【００６５】なお、音声判別器２における音声判別方法
は、上述した手段に限るものではないことはいうまでも
ない。

【００６６】また、上記実施形態においては、コード駆
動線形予測符号化装置を一例として取り上げて説明した
が、線形予測パラメータと、線形予測残差信号に相当す
る駆動音源信号のパラメータとで表現する符号化装置で
あれば、何れのものにも適用することが可能である。

【００６７】このような実施形態の音声符号化装置によ
れば、簡単な構成で、背景雑音が大きい状況においても
自然な再生音を得ることができる。

【００６８】なお、本発明は上述した各実施形態に限定
されるものではなく、発明の主旨を逸脱しない範囲内に
おいて種々の変形や応用が可能であることは勿論であ
る。

【００６９】［付記］以上詳述したような本発明の上記
実施形態によれば、以下のごとき構成を得ることができ
る。

【００７０】（１） 入力された信号が音声信号または
非音声信号の何れであるかを判別する音声判別手段と、
音声信号を符号化するための音声音源推定部と、非音声
信号を符号化するためのものであって線形予測パラメー
タと音源信号を表すランダム信号のゲインとを含むデー
タを符号化する非音声音源推定部とを有してなる線形予
測符号化手段と、上記音声判別手段による判別結果に基
づいて、上記線形予測符号化手段により音声信号と非音
声信号の何れの符号化を行うかを選択する符号化選択手
段と、上記音声判別手段により入力信号が非音声信号で
あると判別されたときに、該非音声信号のエネルギーに
基づく所定の抑圧係数を算出して、非音声信号の線形予
測残差信号のエネルギーと該ランダム信号のエネルギー
との誤差を所定値以下とするゲイン候補値にこの抑圧係
数を乗じることにより、ランダム信号のゲインを求める
ランダム信号ゲイン探索手段と、を具備したことを特徴
とする音声符号化装置。

【００７１】（２） 入力された信号が音声信号または
非音声信号の何れであるかを判別する音声判別手段と、
音声信号を符号化するための音声音源推定部と、非音声
信号を符号化するためのものであって線形予測パラメー
タと音源信号を表すランダム信号のゲインとを含むデー
タを符号化する非音声音源推定部とを有してなる線形予
測符号化手段と、上記音声判別手段による判別結果に基
づいて、上記線形予測符号化手段により音声信号と非音
声信号の何れの符号化を行うかを選択する符号化選択手
段と、上記音声判別手段により入力信号が非音声信号で
あると判別されたときに、該非音声信号のエネルギーに
基づく所定の抑圧係数を算出して、非音声信号の線形予
測残差信号のエネルギーと該ランダム信号のエネルギー
との誤差を最小とするゲイン候補値にこの抑圧係数を乗
じることにより、ランダム信号のゲインを求めるランダ
ム信号ゲイン探索手段と、を具備したことを特徴とする
音声符号化装置。

【００７２】（３） 上記抑圧係数は、そのときの非音
声信号のエネルギーが小さいときには抑圧効果の大きい
値に、上記非音声信号のエネルギーが大きいときには抑
圧効果の小さい値に決定されるような関数に基づいて設
定されるものであることを特徴とする付記（１）または
付記（２）に記載の音声符号化装置。

【００７３】従って、付記（１）に記載の音声符号化装
置によれば、簡単な構成で、背景雑音が大きい状況にお
いても自然な再生音を得ることが可能となる。

【００７４】また、付記（２）に記載の音声符号化装置
によれば、非音声信号の線形予測残差信号のエネルギー
と該ランダム信号のエネルギーとの誤差を最小とする値
に基づいて、簡単な構成で、背景雑音が大きい状況にお
いても自然な再生音を得ることが可能となる。

【００７５】さらに、付記（３）に記載の音声符号化装
置によれば、付記（１）または付記（２）に記載の発明
と同様の効果を奏するとともに、抑圧係数を効果的に設
定することができる。

【００７６】

【発明の効果】以上説明したように、請求項１による本
発明の音声符号化装置によれば、簡単な構成で、背景雑
音が大きい状況においても自然な再生音を得ることが可
能となる。

【００７７】請求項２による本発明の音声符号化装置に
よれば、非音声信号の線形予測残差信号のエネルギーと
該ランダム信号のエネルギーとの誤差を最小とする値に
基づいて、簡単な構成で、背景雑音が大きい状況におい
ても自然な再生音を得ることが可能となる。

【００７８】請求項３による本発明の音声符号化装置に
よれば、請求項１または請求項２に記載の発明と同様の
効果を奏するとともに、抑圧係数を効果的に設定するこ
とができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の一実施形態の音声符号化装置の構成を
示すブロック図。

【符号の説明】

２…音声判別器（音声判別手段） ３…スイッチ制御回路（符号化選択手段） １１…遅延回路（音声音源推定部，線形予測符号化手段
の一部） １２…適応コードブック（音声音源推定部，線形予測符
号化手段の一部） １４…確率コードブック（音声音源推定部，線形予測符
号化手段の一部） ２１…ランダム信号発生器(非音声音源推定部,線形予測
符号化手段の一部) ２４…ランダム信号ゲイン探索器（ランダム信号ゲイン
探索手段）

Claims (3)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 入力された信号が音声信号または非音声
   信号の何れであるかを判別する音声判別手段と、 音声信号を符号化するための音声音源推定部と非音声信
   号を符号化するための非音声音源推定部とを有してなる
   線形予測符号化手段と、 上記音声判別手段による判別結果に基づいて、上記線形
   予測符号化手段により音声信号と非音声信号の何れの符
   号化を行うかを選択する符号化選択手段と、 を備え、 上記非音声音源推定部により符号化するデータは、線形
   予測パラメータと、音源信号を表すランダム信号のゲイ
   ンとを含み、該ランダム信号のゲインは、そのときの入
   力信号である非音声信号の線形予測残差信号のエネルギ
   ーと該ランダム信号のエネルギーとの誤差を所定値以下
   とする値に、そのときの入力信号である非音声信号のエ
   ネルギーに基づく所定の抑圧係数を乗じることにより抑
   圧した値に設定されるものであることを特徴とする音声
   符号化装置。
2. 【請求項２】 入力された信号が音声信号または非音声
   信号の何れであるかを判別する音声判別手段と、 音声信号を符号化するための音声音源推定部と非音声信
   号を符号化するための非音声音源推定部とを有してなる
   線形予測符号化手段と、 上記音声判別手段による判別結果に基づいて、上記線形
   予測符号化手段により音声信号と非音声信号の何れの符
   号化を行うかを選択する符号化選択手段と、 を備え、 上記非音声音源推定部により符号化するデータは、線形
   予測パラメータと、音源信号を表すランダム信号のゲイ
   ンとを含み、該ランダム信号のゲインは、そのときの入
   力信号である非音声信号の線形予測残差信号のエネルギ
   ーと該ランダム信号のエネルギーとの誤差を最小とする
   値に、そのときの入力信号である非音声信号のエネルギ
   ーに基づく所定の抑圧係数を乗じることにより抑圧した
   値に設定されるものであることを特徴とする音声符号化
   装置。
3. 【請求項３】 上記抑圧係数は、そのときの非音声信号
   のエネルギーが小さいときには抑圧効果の大きい値に、
   上記非音声信号のエネルギーが大きいときには抑圧効果
   の小さい値に決定されるような関数に基づいて設定され
   るものであることを特徴とする請求項１または請求項２
   に記載の音声符号化装置。