JPH1055198A - 音声符号化装置 - Google Patents
音声符号化装置Info
- Publication number
- JPH1055198A JPH1055198A JP8227758A JP22775896A JPH1055198A JP H1055198 A JPH1055198 A JP H1055198A JP 8227758 A JP8227758 A JP 8227758A JP 22775896 A JP22775896 A JP 22775896A JP H1055198 A JPH1055198 A JP H1055198A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- delay
- code
- correlation
- residual
- signal
- 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
Links
Landscapes
- Compression, Expansion, Code Conversion, And Decoders (AREA)
Abstract
(57)【要約】
【課題】８〜４ｋｂ／ｓ程度の音声符号化方式におい
て、長期予測におけるピッチトラッキングの効率を下げ
ず、演算量を低減し、低クロックでも良好な符号化音を
実現する音声符号化方式の提供。 【解決手段】長期予測において、滑らかに変化するピッ
チパタンを推定するために、クローズドループ処理を用
いて、各サブフレームにおける相互相関値、自己相関値
を算出し、１フレームにわたり、各サブフレームの相関
値を用いて滑らかなピッチパスを求める。自己相関の算
出にあたり、Ｋleijn法を用いて逐次的に算出すること
により、性能を落とさずに、演算量を１０ＭＯＰＳ以上
低減する。
て、長期予測におけるピッチトラッキングの効率を下げ
ず、演算量を低減し、低クロックでも良好な符号化音を
実現する音声符号化方式の提供。 【解決手段】長期予測において、滑らかに変化するピッ
チパタンを推定するために、クローズドループ処理を用
いて、各サブフレームにおける相互相関値、自己相関値
を算出し、１フレームにわたり、各サブフレームの相関
値を用いて滑らかなピッチパスを求める。自己相関の算
出にあたり、Ｋleijn法を用いて逐次的に算出すること
により、性能を落とさずに、演算量を１０ＭＯＰＳ以上
低減する。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、音声信号を低いビ
ットレート、例えば８〜４ｋｂ／ｓ程度で高品質に符号
化するためのＣＥＬＰ（Code-Excited Linear Predicti
on）方式による音声符号化方式に関し、特に、長期予測
部を低演算量で高精度に推定する音声符号化方式に関す
る。
ットレート、例えば８〜４ｋｂ／ｓ程度で高品質に符号
化するためのＣＥＬＰ（Code-Excited Linear Predicti
on）方式による音声符号化方式に関し、特に、長期予測
部を低演算量で高精度に推定する音声符号化方式に関す
る。
【０００２】
【従来の技術】近年、無線を媒介にして自動車電話やコ
ードレス電話のディジタル化が急がれている。無線では
使用できる周波数帯域が少ないため、音声信号を低ビッ
トレートで符号化する方式の開発は重要である。
ードレス電話のディジタル化が急がれている。無線では
使用できる周波数帯域が少ないため、音声信号を低ビッ
トレートで符号化する方式の開発は重要である。
【０００３】音声信号を８〜４ｋｂ／ｓ程度の低いビッ
トレートで符号化する方式としては、例えば、アメリカ
のアタルらによるアイキャスプ プロシーディング記載
のコードエキサイテッド リニア プレディクション：
ハイ クオリティ スピーチアト ロウ ビット レー
ツ（Ｍ. Ｓchroeder and Ｂ. Ｓ. Ａtal, “Ｃode-exci
ted linear prediction：Ｈigh quality speech at low
bit rates”, ＩＣＡＳＳＰ Ｐroc., pp.937-940, 198
5.）と題した論文（以後「文献１」という）等に記載さ
れているＣＥＬＰ（Ｃode Ｅxcited Ｌinear Ｐredicti
on）が知られている。
トレートで符号化する方式としては、例えば、アメリカ
のアタルらによるアイキャスプ プロシーディング記載
のコードエキサイテッド リニア プレディクション：
ハイ クオリティ スピーチアト ロウ ビット レー
ツ（Ｍ. Ｓchroeder and Ｂ. Ｓ. Ａtal, “Ｃode-exci
ted linear prediction：Ｈigh quality speech at low
bit rates”, ＩＣＡＳＳＰ Ｐroc., pp.937-940, 198
5.）と題した論文（以後「文献１」という）等に記載さ
れているＣＥＬＰ（Ｃode Ｅxcited Ｌinear Ｐredicti
on）が知られている。
【０００４】この方法においては、送信側では次の手順
で符号化処理が行われる。
で符号化処理が行われる。
【０００５】先ずフレーム毎（例えば２０ｍｓ）に音声
信号から音声の周波数特性を表す短期予測符号を抽出す
る（短期予測）。次に、フレームをさらに小区間のサブ
フレーム（例えば５ｍｓ）に分割する。サブフレーム毎
に、予め用意された音声のピッチ相関を表す遅延符号の
組と過去の音源信号からなる適応コードブックを用い
て、最適な遅延符号を次の手順で決定する（長期予
測）。
信号から音声の周波数特性を表す短期予測符号を抽出す
る（短期予測）。次に、フレームをさらに小区間のサブ
フレーム（例えば５ｍｓ）に分割する。サブフレーム毎
に、予め用意された音声のピッチ相関を表す遅延符号の
組と過去の音源信号からなる適応コードブックを用い
て、最適な遅延符号を次の手順で決定する（長期予
測）。
【０００６】遅延符号を、予め用意された分、変化（試
行）させ、各遅延符号に対する遅延値、すなわちピッチ
周期だけ、過去の音源信号を遅延させることにより、適
応コードベクトルを抽出する。
行）させ、各遅延符号に対する遅延値、すなわちピッチ
周期だけ、過去の音源信号を遅延させることにより、適
応コードベクトルを抽出する。
【０００７】抽出された適応コードベクトルを用いて合
成信号を生成し、音声信号との誤差電力（評価尺度）を
算出する。
成信号を生成し、音声信号との誤差電力（評価尺度）を
算出する。
【０００８】算出された距離が最小になる最適遅延符号
と、最適遅延符号に対応する適応コードベクトルとその
ゲインを決定する（適応コードブック探索）。
と、最適遅延符号に対応する適応コードベクトルとその
ゲインを決定する（適応コードブック探索）。
【０００９】次に、予め用意された種類の音源の量子化
符号である雑音信号（音源コードブック）から抽出した
音源コードベクトルによる合成信号と、長期予測の残差
信号との距離が最小になる音源コードベクトルとゲイン
を決定する（音源探索）。
符号である雑音信号（音源コードブック）から抽出した
音源コードベクトルによる合成信号と、長期予測の残差
信号との距離が最小になる音源コードベクトルとゲイン
を決定する（音源探索）。
【００１０】決定された適応コードベクトルならびに音
源コードベクトルの種類を表すインデクスと、各々の音
源信号のゲイン、ならびにスペクトルパラメータの種類
を表すインデックスをマルチプレクスして伝送する。
源コードベクトルの種類を表すインデクスと、各々の音
源信号のゲイン、ならびにスペクトルパラメータの種類
を表すインデックスをマルチプレクスして伝送する。
【００１１】従来のＣＥＬＰ方式のブロック図を図５に
示す。図５を参照して、符号化処理側は、入力端子１０
０から入力された音声信号を記憶するバッファ１１０、
音声のスペクトルパラメータであるＬＰＣ係数を抽出す
る音声分析回路１２０、ＬＰＣ係数を量子化するパラメ
ータ量子化回路１３０、音声信号に対し聴感重み付けを
行う重み付け回路１４０、適応コードブック１５０、ピ
ッチ相関を表す遅延符号（適応コードベクトル）を探索
する長期予測回路１６０−１、音源コードブック１７
０、音源コードブックから最適な音源の量子化符号（音
源コードベクトル）を決定する音源探索回路１８０、ゲ
インコードブック１９０、符号化列を組み合わせて出力
するマルチプレクサ２１０と、を備えている。また、復
号化処理は、符号化されたコードを符号系列にデコード
する回路であるデマルチプレクサ２１０、適応コードブ
ック１５０、音源コードブック１７０、ゲインコードブ
ック１９０、及び合成フィルタ２３０を備えている。
示す。図５を参照して、符号化処理側は、入力端子１０
０から入力された音声信号を記憶するバッファ１１０、
音声のスペクトルパラメータであるＬＰＣ係数を抽出す
る音声分析回路１２０、ＬＰＣ係数を量子化するパラメ
ータ量子化回路１３０、音声信号に対し聴感重み付けを
行う重み付け回路１４０、適応コードブック１５０、ピ
ッチ相関を表す遅延符号（適応コードベクトル）を探索
する長期予測回路１６０−１、音源コードブック１７
０、音源コードブックから最適な音源の量子化符号（音
源コードベクトル）を決定する音源探索回路１８０、ゲ
インコードブック１９０、符号化列を組み合わせて出力
するマルチプレクサ２１０と、を備えている。また、復
号化処理は、符号化されたコードを符号系列にデコード
する回路であるデマルチプレクサ２１０、適応コードブ
ック１５０、音源コードブック１７０、ゲインコードブ
ック１９０、及び合成フィルタ２３０を備えている。
【００１２】具体的な適応コードベクトルの遅延符号の
探索法は次の手順で行われる。
探索法は次の手順で行われる。
【００１３】先ず、入力された音声信号ｘ［ｎ］に対し
聴感上の重み付け、過去の影響信号の減算を行った信号
ｚ［ｎ］を算出する。
聴感上の重み付け、過去の影響信号の減算を行った信号
ｚ［ｎ］を算出する。
【００１４】次に、短期予測で求められ、量子化、逆量
子化されたスペクトルパラメータで構成される合成フィ
ルタＨを遅延符号ｄに対応する適応コードベクトルｅd
［ｎ］で駆動して合成信号Ｈ・ｅd［ｎ］を算出する。
子化されたスペクトルパラメータで構成される合成フィ
ルタＨを遅延符号ｄに対応する適応コードベクトルｅd
［ｎ］で駆動して合成信号Ｈ・ｅd［ｎ］を算出する。
【００１５】ｚ［ｎ］とＨ・ｅd［ｎ］の誤差電力（評
価尺度）である、次式（１）のＥdが最小になる遅延符
号ｄを求める。
価尺度）である、次式（１）のＥdが最小になる遅延符
号ｄを求める。
【００１６】
【数１】
【００１７】ここで、Ｎsはサブフレーム長を、Ｈは合
成フィルタを実現する行列を、ｇdは適応コードベクト
ルｅdのゲインを表す。実際には上式（１）は、次式
（２）のように展開される。
成フィルタを実現する行列を、ｇdは適応コードベクト
ルｅdのゲインを表す。実際には上式（１）は、次式
（２）のように展開される。
【００１８】
【数２】
【００１９】上式（２）の分子Ｃdは相互相関、分母Ｇd
は自己相関であり、それぞれ次式（３）、（４）で算出
される。
は自己相関であり、それぞれ次式（３）、（４）で算出
される。
【００２０】
【数３】
【００２１】ここで、ｅd［ｎ］は、過去のフレームに
おける符号化処理により求められた音源信号を遅延符号
ｄに相当する遅延値分遅延させたベクトルである。
おける符号化処理により求められた音源信号を遅延符号
ｄに相当する遅延値分遅延させたベクトルである。
【００２２】以上のように、フィルタリング処理を用い
て最適な遅延符号を求める長期予測の方法をクローズド
ループ処理による適応コードブック探索と呼ぶ。
て最適な遅延符号を求める長期予測の方法をクローズド
ループ処理による適応コードブック探索と呼ぶ。
【００２３】ＣＥＬＰ系の音声符号化方式の場合、音質
は長期予測の予測精度に依存する。長期予測の予測精度
を上げる手段としては、遅延符号を整数点から小数点に
拡張する小数点遅延化が一般的に行われている。これ
は、例えば、アメリカのクルーンらによるアイキャスプ
プロシーディング記載のピッチ プレディクターズウ
ィズ ハイ テンポラル レゾルーション（Ｐ. Ｃroon
et.at., “Ｐitch Ｐredictors Ｗith Ｈigh Ｔempora
l Ｒesolution”, ＩＣＡＳＳＰ Ｐroc., pp.661-664,
1990.）（以下「文献２」という）が参照される。
は長期予測の予測精度に依存する。長期予測の予測精度
を上げる手段としては、遅延符号を整数点から小数点に
拡張する小数点遅延化が一般的に行われている。これ
は、例えば、アメリカのクルーンらによるアイキャスプ
プロシーディング記載のピッチ プレディクターズウ
ィズ ハイ テンポラル レゾルーション（Ｐ. Ｃroon
et.at., “Ｐitch Ｐredictors Ｗith Ｈigh Ｔempora
l Ｒesolution”, ＩＣＡＳＳＰ Ｐroc., pp.661-664,
1990.）（以下「文献２」という）が参照される。
【００２４】小数点遅延化により音質がかなり向上する
が、各々のサブフレーム内での最適化であるため、複数
のサブフレームにわたる遅延値の変化、すなわち、ピッ
チパスは必ずしもスムーズにはならず、度々、大きなギ
ャップが生じる。そして、ピッチパスにおけるギャップ
は、符号化音において不連続音や波形の揺らぎを引き起
こし、音質劣化の原因になっている。
が、各々のサブフレーム内での最適化であるため、複数
のサブフレームにわたる遅延値の変化、すなわち、ピッ
チパスは必ずしもスムーズにはならず、度々、大きなギ
ャップが生じる。そして、ピッチパスにおけるギャップ
は、符号化音において不連続音や波形の揺らぎを引き起
こし、音質劣化の原因になっている。
【００２５】そこで、各サブフレーム毎に、音声信号そ
のものの整合であるオープンループ処理で遅延符号の候
補を求め、フレーム全体で遅延値（ピッチ）が滑らかに
変化するようにピッチ変化経路（ピッチパス）を求める
方法が提案されている。この方法は、例えば、アメリカ
のガーソンらによる、アイトリプルイー ジャーナル記
載のテクニックス フォー インプルービング ザ パ
フォーマンス オブセルプ タイプ スピーチ コーダ
ーズ（Ｉ. Ａ. Ｇerson and Ｍ. Ａ. Ｊasiuk, “Ｔech
niques for Ｉmproving the Ｐerformance of ＣＥＬＰ
−Ｔype Ｓpeech Ｃoders”, ＩＥＥＥ Ｊournal on Ｓ
elected Ａreas）（以下「文献３」という）で参照でき
る。
のものの整合であるオープンループ処理で遅延符号の候
補を求め、フレーム全体で遅延値（ピッチ）が滑らかに
変化するようにピッチ変化経路（ピッチパス）を求める
方法が提案されている。この方法は、例えば、アメリカ
のガーソンらによる、アイトリプルイー ジャーナル記
載のテクニックス フォー インプルービング ザ パ
フォーマンス オブセルプ タイプ スピーチ コーダ
ーズ（Ｉ. Ａ. Ｇerson and Ｍ. Ａ. Ｊasiuk, “Ｔech
niques for Ｉmproving the Ｐerformance of ＣＥＬＰ
−Ｔype Ｓpeech Ｃoders”, ＩＥＥＥ Ｊournal on Ｓ
elected Ａreas）（以下「文献３」という）で参照でき
る。
【００２６】この方法は、次式（５）、（６）で表され
る、聴感重み付け信号ｘとその遅延ベクトルｘdの相関
を用いて、ピッチパスを求めている。しかし、遅延ベク
トルと現ベクトル（聴感重み付け信号）のスペクトル成
分は異なるため、この方法における整合はピッチ成分の
みの整合にはならず、ピッチ誤推定の発生原因になって
いる。
る、聴感重み付け信号ｘとその遅延ベクトルｘdの相関
を用いて、ピッチパスを求めている。しかし、遅延ベク
トルと現ベクトル（聴感重み付け信号）のスペクトル成
分は異なるため、この方法における整合はピッチ成分の
みの整合にはならず、ピッチ誤推定の発生原因になって
いる。
【００２７】
【数４】
【００２８】上式（５）において、＜ａ，ｂ＞は、ベク
トルａとベクトルｂとの内積を示している。
トルａとベクトルｂとの内積を示している。
【００２９】そこで、遅延ベクトルと現ベクトルのスペ
クトル成分を一致させ、ピッチ推定精度を向上させる方
法として、クローズドループ処理によるピッチパス推定
法が提案されている。この方法は、例えば特許願６−３
２３４５４号、または舟木らによる平成７年春季日本音
響学会講演論文集記載の“４ｋｂ／ｓ ＣＥＬＰにおけ
るclosed-loopピッチトラッキングを用いた適応コード
ブック探索法”、Ｉ-pp.239-240, 1995. で参照できる
（以下「文献４」という）。
クトル成分を一致させ、ピッチ推定精度を向上させる方
法として、クローズドループ処理によるピッチパス推定
法が提案されている。この方法は、例えば特許願６−３
２３４５４号、または舟木らによる平成７年春季日本音
響学会講演論文集記載の“４ｋｂ／ｓ ＣＥＬＰにおけ
るclosed-loopピッチトラッキングを用いた適応コード
ブック探索法”、Ｉ-pp.239-240, 1995. で参照できる
（以下「文献４」という）。
【００３０】この方法では、長期予測におけるピッチパ
ス推定を、次式（７）のように、過去の残差信号を遅延
させて得られる遅延残差ベクトルｒdに対し、短期予測
符号により決定される合成フィルタＨでフィルタリング
するクローズドループ処理により算出される、評価尺度
または相関値を用いて行う。
ス推定を、次式（７）のように、過去の残差信号を遅延
させて得られる遅延残差ベクトルｒdに対し、短期予測
符号により決定される合成フィルタＨでフィルタリング
するクローズドループ処理により算出される、評価尺度
または相関値を用いて行う。
【００３１】すなわち、上記文献１に提案されている従
来法における、上式（１）に代えて、次式（７）で示さ
れる距離または相関を用いて、複数のサブフレームにわ
たるピッチパスを求める。
来法における、上式（１）に代えて、次式（７）で示さ
れる距離または相関を用いて、複数のサブフレームにわ
たるピッチパスを求める。
【００３２】
【数５】
【００３３】ここで、ｒ［ｎ］は、現サブフレームの残
差信号、ｒd［ｎ］は、ｒ［ｎ］をｄ遅延させた遅延残
差信号ベクトル、Ｈは合成フィルタ、ｇはゲイン、ｄｉ
は、遅延符号ｄに相当する遅延値をそれぞれ表してい
る。
差信号、ｒd［ｎ］は、ｒ［ｎ］をｄ遅延させた遅延残
差信号ベクトル、Ｈは合成フィルタ、ｇはゲイン、ｄｉ
は、遅延符号ｄに相当する遅延値をそれぞれ表してい
る。
【００３４】上式（７）は、次式（９）のようにベクト
ル表現できる。
ル表現できる。
【００３５】
【数６】
【００３６】上式（９）より、この方式では、スペクト
ル成分（ＨT・Ｈ）は、各試行遅延ｄに対して独立にな
る。なお、ＨTはマトリクスＨの転置を表わす。
ル成分（ＨT・Ｈ）は、各試行遅延ｄに対して独立にな
る。なお、ＨTはマトリクスＨの転置を表わす。
【００３７】また、（ｒ−ｇ・ｒd）は、スペクトルの
影響が低減されたピッチ重み付け成分の差になるため、
従来のオープンループ処理の音声信号と遅延音声ベクト
ルの整合に比べ、より精密な整合になる。したがって、
従来のオープンループ処理によるピッチパス推定より、
誤りの少ないピッチパスの推定が実現できる。さらに、
残差信号を用いて、上式（７）の距離を用いることによ
り、上式（１）のような過去の音源を用いる距離では実
現が不可能であった、上記文献３に示されるような、複
数サブフレームにわたるピッチパス推定が実現可能にな
る。
影響が低減されたピッチ重み付け成分の差になるため、
従来のオープンループ処理の音声信号と遅延音声ベクト
ルの整合に比べ、より精密な整合になる。したがって、
従来のオープンループ処理によるピッチパス推定より、
誤りの少ないピッチパスの推定が実現できる。さらに、
残差信号を用いて、上式（７）の距離を用いることによ
り、上式（１）のような過去の音源を用いる距離では実
現が不可能であった、上記文献３に示されるような、複
数サブフレームにわたるピッチパス推定が実現可能にな
る。
【００３８】クローズドループピッチパス推定の手順に
ついて、図６を用いて説明する。
ついて、図６を用いて説明する。
【００３９】先ず、逆フィルタを用いて残差信号を算出
する（逆フィルタ回路、ステップ３００）。
する（逆フィルタ回路、ステップ３００）。
【００４０】遅延符号を整数遅延分（例えば１６から９
６）試行させ（ステップ３１０）、試行させた各遅延符
号ｄに対し、過去の残差信号が蓄積されている残差コー
ドブック４２０より、遅延符号ｄに相当する遅延残差ベ
クトルｒdを生成する（ステップ３２０）。
６）試行させ（ステップ３１０）、試行させた各遅延符
号ｄに対し、過去の残差信号が蓄積されている残差コー
ドブック４２０より、遅延符号ｄに相当する遅延残差ベ
クトルｒdを生成する（ステップ３２０）。
【００４１】次に、遅延残差ベクトルｒdを用いて、フ
ィルタリング処理により合成信号Ｈ・ｒdを生成する
（ステップ３３０）。
ィルタリング処理により合成信号Ｈ・ｒdを生成する
（ステップ３３０）。
【００４２】符号化サブフレームの聴感重み付け信号ｘ
を用いて、相互相関値＜ｘ，Ｈ・ｒd＞（ステップ３５
０−１）と、自己相関値＜Ｈ・ｒd，Ｈ・ｒd＞を算出す
る（ステップ３４０）。
を用いて、相互相関値＜ｘ，Ｈ・ｒd＞（ステップ３５
０−１）と、自己相関値＜Ｈ・ｒd，Ｈ・ｒd＞を算出す
る（ステップ３４０）。
【００４３】ステップ３００からステップ３５０−１ま
での処理を、１フレーム内の全サブフレームに対して行
い、各サブフレームで算出された距離Ｅ＝＜ｘ，Ｈ・ｒ
d＞2／＜Ｈ・ｒd，Ｈ・ｒd＞、または相関を用いて、滑
らかに変化するピッチパスを求める（ステップ３６
０）。
での処理を、１フレーム内の全サブフレームに対して行
い、各サブフレームで算出された距離Ｅ＝＜ｘ，Ｈ・ｒ
d＞2／＜Ｈ・ｒd，Ｈ・ｒd＞、または相関を用いて、滑
らかに変化するピッチパスを求める（ステップ３６
０）。
【００４４】ピッチパスの求め方は、上記文献３で示さ
れているように、相関上で多相フィルタを掛け、小数点
遅延上でピッチパスを探索する。
れているように、相関上で多相フィルタを掛け、小数点
遅延上でピッチパスを探索する。
【００４５】求められたピッチパスにしたがって、過去
の符号化結果である過去の音源信号（適応コードブック
１５０）を用いる。従来のクロックドループ処理による
適応コードブック探索を最後に行い、各サブフレーム毎
の最適遅延符号を求める（ステップ３７０）。
の符号化結果である過去の音源信号（適応コードブック
１５０）を用いる。従来のクロックドループ処理による
適応コードブック探索を最後に行い、各サブフレーム毎
の最適遅延符号を求める（ステップ３７０）。
【００４６】この方法により、推定される遅延符号で表
される遅延値（ピッチ）の変化が滑らかになるため音質
が向上する。
される遅延値（ピッチ）の変化が滑らかになるため音質
が向上する。
【００４７】しかし、フィルタリングを用いる方法では
演算量が極めて多くなるため、一般的には、自己相関算
出には、次式（１０）で示される自己相関近似法、相互
相関算出には、次式（１１）で表される逆方向フィルタ
リングが用いられている。この近似法を用いた従来のク
ローズドループピッチパス推定を、図７に示す。
演算量が極めて多くなるため、一般的には、自己相関算
出には、次式（１０）で示される自己相関近似法、相互
相関算出には、次式（１１）で表される逆方向フィルタ
リングが用いられている。この近似法を用いた従来のク
ローズドループピッチパス推定を、図７に示す。
【００４８】自己相関近似法については、例えば、アメ
リカのトランスコ、アタルによるアイキャスプ プロシ
ーディング記載のエフィシエント プロセジャーズ フ
ォーファインディング ジ オプチマム イノベーショ
ン イン ストキャステック コーダーズ（Ｅfficient
Ｐrocedures Ｆor Ｆinding Ｔhe Ｏptimum Ｉnnovati
on Ｉn Ｓtocastic Ｃoders, Ｉ. Ｍ. Ｔrancoso, Ｂ.
Ｓ. Ａtal Ｐroc.ＩＣＡＳＳＰ, 2375-2378, 1986.）
（以下「文献５」という）等が参照される。
リカのトランスコ、アタルによるアイキャスプ プロシ
ーディング記載のエフィシエント プロセジャーズ フ
ォーファインディング ジ オプチマム イノベーショ
ン イン ストキャステック コーダーズ（Ｅfficient
Ｐrocedures Ｆor Ｆinding Ｔhe Ｏptimum Ｉnnovati
on Ｉn Ｓtocastic Ｃoders, Ｉ. Ｍ. Ｔrancoso, Ｂ.
Ｓ. Ａtal Ｐroc.ＩＣＡＳＳＰ, 2375-2378, 1986.）
（以下「文献５」という）等が参照される。
【００４９】逆方向フィルタリングについては、例え
ば、カナダのアドールらによる、アイキャスプ プロシ
ーディング記載のファースト セルプ コーディング
ベースド オン アルジェブリック コーズ（Ｊ. Ｐ.
Ａdoul, et.al., “Ｆast ＣＥＬＰ coding based on a
lgebraic codes”, Ｐroc. ＩＣＡＳＳＰ, pp.1957-196
0, 1987.）（以下「文献６」という）等が参照できる。
ば、カナダのアドールらによる、アイキャスプ プロシ
ーディング記載のファースト セルプ コーディング
ベースド オン アルジェブリック コーズ（Ｊ. Ｐ.
Ａdoul, et.al., “Ｆast ＣＥＬＰ coding based on a
lgebraic codes”, Ｐroc. ＩＣＡＳＳＰ, pp.1957-196
0, 1987.）（以下「文献６」という）等が参照できる。
【００５０】
【数７】
【００５１】なお、ＨTのＴは転置を表す。
【００５２】ここで、ＲH［ｉ］は、合成フィルタリン
グＨのインパルス応答のｉ次の自己相関関数、Ｒ
r d［ｉ］は遅延ｄの遅延予測残差ベクトルｒdのｉ次の
自己相関関数を表す。ＮimはＨのインパルス応答長を表
し、一般的にＮim＝２１程度とされている。
グＨのインパルス応答のｉ次の自己相関関数、Ｒ
r d［ｉ］は遅延ｄの遅延予測残差ベクトルｒdのｉ次の
自己相関関数を表す。ＮimはＨのインパルス応答長を表
し、一般的にＮim＝２１程度とされている。
【００５３】
【発明が解決しようとする課題】上記文献４に示されて
いるクローズドループ処理による探索は、自己相関近似
法を用いても、遅延ベクトルｒdが遅延符号ｄ毎に変化
するため、Ｒr d［ｉ］（）ｉ＝０，１，２，…，Ｎim）
の算出に多大な演算量を要する、という問題点を有して
いる。この場合、Ｎimの次数を下げることにより、演算
量は低減されるが、性能は落ちる。
いるクローズドループ処理による探索は、自己相関近似
法を用いても、遅延ベクトルｒdが遅延符号ｄ毎に変化
するため、Ｒr d［ｉ］（）ｉ＝０，１，２，…，Ｎim）
の算出に多大な演算量を要する、という問題点を有して
いる。この場合、Ｎimの次数を下げることにより、演算
量は低減されるが、性能は落ちる。
【００５４】したがって、本発明は、上記事情に鑑みて
なされたものであって、その目的は、長期予測におい
て、低演算量で、より滑らかなピッチパスを高精度に推
定し、低ビットレートでも良好な音質を得るようにした
音声符号化方式を提供することにある。
なされたものであって、その目的は、長期予測におい
て、低演算量で、より滑らかなピッチパスを高精度に推
定し、低ビットレートでも良好な音質を得るようにした
音声符号化方式を提供することにある。
【００５５】
【課題を解決するための手段】前記目的を達成するた
め、本発明に係る音声符号化装置は、音声信号の一定区
間毎に前記音声信号の周波数特性を表す短期予測符号を
決定する音声分析部と、前記短期予測符号から合成フィ
ルタのインパルス応答を計算するインパルス応答算出部
と、前記短期予測符号を用いて前記音声信号から残差信
号を算出する逆フィルタ部と、過去の音声区間における
前記残差信号を蓄積する残差コードブックと、前記音声
信号のピッチ相関を表す整数の遅延符号を試行させる遅
延符号試行部と、前記残差コードブックを用いて、前記
遅延符号に対応する遅延残差ベクトルを生成する遅延残
差ベクトル生成部と、前記インパルス応答で前記遅延残
差ベクトルをフィルタリングして得られる合成信号の自
己相関を逐次的に算出する自己相関算出部と、前記音声
信号と前記インパルス応答とのフィルタリング信号と前
記遅延残差ベクトルとの相互相関を算出する相互相関算
出部と、前記自己相関と前記相互相関を用いて、一定期
間内で前記遅延符号の値が滑らかに変化するように小数
点の遅延符号を求めるピッチパス推定部、から構成され
る。
め、本発明に係る音声符号化装置は、音声信号の一定区
間毎に前記音声信号の周波数特性を表す短期予測符号を
決定する音声分析部と、前記短期予測符号から合成フィ
ルタのインパルス応答を計算するインパルス応答算出部
と、前記短期予測符号を用いて前記音声信号から残差信
号を算出する逆フィルタ部と、過去の音声区間における
前記残差信号を蓄積する残差コードブックと、前記音声
信号のピッチ相関を表す整数の遅延符号を試行させる遅
延符号試行部と、前記残差コードブックを用いて、前記
遅延符号に対応する遅延残差ベクトルを生成する遅延残
差ベクトル生成部と、前記インパルス応答で前記遅延残
差ベクトルをフィルタリングして得られる合成信号の自
己相関を逐次的に算出する自己相関算出部と、前記音声
信号と前記インパルス応答とのフィルタリング信号と前
記遅延残差ベクトルとの相互相関を算出する相互相関算
出部と、前記自己相関と前記相互相関を用いて、一定期
間内で前記遅延符号の値が滑らかに変化するように小数
点の遅延符号を求めるピッチパス推定部、から構成され
る。
【００５６】また、本発明に係る音声符号化装置は、音
声信号の一定区間毎に前記音声信号の周波数特性を表す
短期予測符号を決定する音声分析部と、前記短期予測符
号から合成フィルタのインパルス応答を計算するインパ
ルス応答算出部と、前記短期予測符号を用いて前記音声
信号から残差信号を算出する逆フィルタ部と、過去の音
声区間における前記残差信号を蓄積する残差コードブッ
クと、前記音声信号のピッチ相関を表す整数の遅延符号
を試行させる遅延符号試行部と、前記残差コードブック
を用いて、前記遅延符号に対応する遅延残差ベクトルを
生成する遅延残差ベクトル生成部と、前記インパルス応
答で前記遅延残差ベクトルをフィルタリングして得られ
る合成信号の自己相関を逐次的に算出する自己相関算出
部と、前記音声信号と前記インパルス応答とのフィルタ
リング信号と前記遅延残差ベクトルとの相互相関を算出
する相互相関算出部と、前記自己相関と前記相互相関を
用いて、一定期間内で前記遅延符号の値が滑らかに変化
するように小数点の遅延符号を求めるピッチパス推定部
と、前記ピッチパス推定部で求められた遅延符号をもと
に、過去の音源信号により最適な遅延符号を決定する適
応コードブック探索部と、前記音声信号の音源を求めて
量子化する音源量子化部と、から構成される。
声信号の一定区間毎に前記音声信号の周波数特性を表す
短期予測符号を決定する音声分析部と、前記短期予測符
号から合成フィルタのインパルス応答を計算するインパ
ルス応答算出部と、前記短期予測符号を用いて前記音声
信号から残差信号を算出する逆フィルタ部と、過去の音
声区間における前記残差信号を蓄積する残差コードブッ
クと、前記音声信号のピッチ相関を表す整数の遅延符号
を試行させる遅延符号試行部と、前記残差コードブック
を用いて、前記遅延符号に対応する遅延残差ベクトルを
生成する遅延残差ベクトル生成部と、前記インパルス応
答で前記遅延残差ベクトルをフィルタリングして得られ
る合成信号の自己相関を逐次的に算出する自己相関算出
部と、前記音声信号と前記インパルス応答とのフィルタ
リング信号と前記遅延残差ベクトルとの相互相関を算出
する相互相関算出部と、前記自己相関と前記相互相関を
用いて、一定期間内で前記遅延符号の値が滑らかに変化
するように小数点の遅延符号を求めるピッチパス推定部
と、前記ピッチパス推定部で求められた遅延符号をもと
に、過去の音源信号により最適な遅延符号を決定する適
応コードブック探索部と、前記音声信号の音源を求めて
量子化する音源量子化部と、から構成される。
【００５７】本発明の原理を以下に説明する。
【００５８】自己相関を算出する手段として、Ｋleijn
のＦＡＳＴ逐次アルゴリズムが知られている。これは、
例えば、アメリカのクレインによるスピーチ コミュニ
ケーション記載のアン エフィシエント ストキャスチ
カリー エクサイテッド リニア プレディクティブ
コーディング アルゴリズム フォー ハイ クオリテ
ィ ロー ビット レート トランスミッション オブ
スピーチ（Ｗ. Ｂ.Ｋleijn, et.al.,“Ａn Ｅfficien
t Ｓtochastically Ｅxcited Ｌinear Ｐredictive Ｃo
ding Ａlgorithm Ｆor Ｈigh Ｑuality Ｌow Ｂit Ｒat
e Ｔransmission Ｏf Ｓpeech”, Ｓpeech Ｃommunicat
ion ７, pp.305-316, 1988.）（以下、文献「７」）が
参照できる。
のＦＡＳＴ逐次アルゴリズムが知られている。これは、
例えば、アメリカのクレインによるスピーチ コミュニ
ケーション記載のアン エフィシエント ストキャスチ
カリー エクサイテッド リニア プレディクティブ
コーディング アルゴリズム フォー ハイ クオリテ
ィ ロー ビット レート トランスミッション オブ
スピーチ（Ｗ. Ｂ.Ｋleijn, et.al.,“Ａn Ｅfficien
t Ｓtochastically Ｅxcited Ｌinear Ｐredictive Ｃo
ding Ａlgorithm Ｆor Ｈigh Ｑuality Ｌow Ｂit Ｒat
e Ｔransmission Ｏf Ｓpeech”, Ｓpeech Ｃommunicat
ion ７, pp.305-316, 1988.）（以下、文献「７」）が
参照できる。
【００５９】この方法は、自己相関の初期値を算出後、
次の遅延の自己相関の算出を式（１２）により２・Ｎim
＋５回の積和で逐次的に実現できる方法である。
次の遅延の自己相関の算出を式（１２）により２・Ｎim
＋５回の積和で逐次的に実現できる方法である。
【００６０】
【数８】
【００６１】ここで、Ｉは単位行列、Ｉn、Ｓは次式の
ような行列を表す。
ような行列を表す。
【００６２】
【数９】
【００６３】しかし、Ｋleijn法は、音源に繰り返しあ
る従来の過去の符号化音源を用いる場合や、小数点遅延
に適用すると、演算量低減の効果が小さくなる。
る従来の過去の符号化音源を用いる場合や、小数点遅延
に適用すると、演算量低減の効果が小さくなる。
【００６４】そこで、本発明においては、過去の音源に
残差を用いることにより、繰り返しを無くし、整数遅延
で自己相関を算出し、相関上で小数点遅延化することに
より、Ｋlejin法の適用を可能としたものである。
残差を用いることにより、繰り返しを無くし、整数遅延
で自己相関を算出し、相関上で小数点遅延化することに
より、Ｋlejin法の適用を可能としたものである。
【００６５】
【発明の実施の形態】本発明の実施の形態について説明
する。本発明に係る音声符号化装置は、その好ましい実
施の形態において、ピッチ相関を表す遅延符号（適応コ
ードベクトル）を探索する回路である長期予測回路は、
音声信号の一定区間毎に音声信号の周波数特性を表す短
期予測符号から合成フィルタのインパルス応答を計算す
るインパルス応答算出手段（図２の３８０）と、この短
期予測符号を用いて音声信号から残差信号を算出する逆
フィルタ手段（図２の３００）と、過去の音声区間にお
ける前記残差信号を蓄積する残差コードブック（図２の
４２０）と、音声信号のピッチ相関を表す整数の遅延符
号を試行させる遅延符号試行手段（図２の３１０）と、
残差コードブック（図２の４２０）を用いて、遅延符号
に対応する遅延残差ベクトルを生成する遅延残差ベクト
ル生成手段（図２の３２０）と、インパルス応答で遅延
残差ベクトルをフィルタリングして得られる合成信号の
自己相関を逐次的に算出する自己相関算出手段（図２の
４１０）と、音声信号とインパルス応答とのフィルタリ
ング信号と前記遅延残差ベクトルとの相互相関を算出す
る相互相関算出手段（図２の３５０−２）と、自己相関
と相互相関を用いて、一定期間内で前記遅延符号の値が
滑らかに変化するように小数点の遅延符号を求めるピッ
チパス推定手段（図２の３６０）と、を備えている。
する。本発明に係る音声符号化装置は、その好ましい実
施の形態において、ピッチ相関を表す遅延符号（適応コ
ードベクトル）を探索する回路である長期予測回路は、
音声信号の一定区間毎に音声信号の周波数特性を表す短
期予測符号から合成フィルタのインパルス応答を計算す
るインパルス応答算出手段（図２の３８０）と、この短
期予測符号を用いて音声信号から残差信号を算出する逆
フィルタ手段（図２の３００）と、過去の音声区間にお
ける前記残差信号を蓄積する残差コードブック（図２の
４２０）と、音声信号のピッチ相関を表す整数の遅延符
号を試行させる遅延符号試行手段（図２の３１０）と、
残差コードブック（図２の４２０）を用いて、遅延符号
に対応する遅延残差ベクトルを生成する遅延残差ベクト
ル生成手段（図２の３２０）と、インパルス応答で遅延
残差ベクトルをフィルタリングして得られる合成信号の
自己相関を逐次的に算出する自己相関算出手段（図２の
４１０）と、音声信号とインパルス応答とのフィルタリ
ング信号と前記遅延残差ベクトルとの相互相関を算出す
る相互相関算出手段（図２の３５０−２）と、自己相関
と相互相関を用いて、一定期間内で前記遅延符号の値が
滑らかに変化するように小数点の遅延符号を求めるピッ
チパス推定手段（図２の３６０）と、を備えている。
【００６６】また、本発明は、その好ましい実施の形態
において、短期予測符号から合成フィルタのインパルス
応答を計算するインパルス応答算出手段（図３の３８
０）と、短期予測符号を用いて音声信号から残差信号を
算出する逆フィルタ手段（図３の３００）と、過去の音
声区間における前記残差信号を蓄積する残差コードブッ
ク（図３の４２０）と、音声信号のピッチ相関を表す整
数の遅延符号を試行させる遅延符号試行手段（図３の３
１０）と、残差コードブックを用いて、前記遅延符号に
対応する遅延残差ベクトルを生成する遅延残差ベクトル
生成手段（図３の３２０）と、インパルス応答で遅延残
差ベクトルをフィルタリングして得られる合成信号の自
己相関を逐次的に算出する自己相関算出手段（図３の４
１０）と、音声信号とインパルス応答とのフィルタリン
グ信号と前記遅延残差ベクトルとの相互相関を算出する
相互相関算出手段（図３の３５０−２）と、自己相関と
前記相互相関を用いて、一定期間内で前記遅延符号の値
が滑らかに変化するように小数点の遅延符号を求めるピ
ッチパス推定手段（図３の３６０）と、ピッチパス推定
手段で求められた遅延符号をもとに、過去の音源信号に
より最適な遅延符号を決定する適応コードブック探索手
段（図３の３７０）と、を備えている。
において、短期予測符号から合成フィルタのインパルス
応答を計算するインパルス応答算出手段（図３の３８
０）と、短期予測符号を用いて音声信号から残差信号を
算出する逆フィルタ手段（図３の３００）と、過去の音
声区間における前記残差信号を蓄積する残差コードブッ
ク（図３の４２０）と、音声信号のピッチ相関を表す整
数の遅延符号を試行させる遅延符号試行手段（図３の３
１０）と、残差コードブックを用いて、前記遅延符号に
対応する遅延残差ベクトルを生成する遅延残差ベクトル
生成手段（図３の３２０）と、インパルス応答で遅延残
差ベクトルをフィルタリングして得られる合成信号の自
己相関を逐次的に算出する自己相関算出手段（図３の４
１０）と、音声信号とインパルス応答とのフィルタリン
グ信号と前記遅延残差ベクトルとの相互相関を算出する
相互相関算出手段（図３の３５０−２）と、自己相関と
前記相互相関を用いて、一定期間内で前記遅延符号の値
が滑らかに変化するように小数点の遅延符号を求めるピ
ッチパス推定手段（図３の３６０）と、ピッチパス推定
手段で求められた遅延符号をもとに、過去の音源信号に
より最適な遅延符号を決定する適応コードブック探索手
段（図３の３７０）と、を備えている。
【００６７】
【実施例】本発明の実施例について図面を参照して以下
に説明する。
に説明する。
【００６８】
【実施例１】図１は、本発明の第１の実施例の構成を示
す図である。図１（ａ）は符号化処理、（ｂ）は復号化
処理を表す。
す図である。図１（ａ）は符号化処理、（ｂ）は復号化
処理を表す。
【００６９】図２は、図１の長期予測回路１６０−２を
詳細に示す図である。
詳細に示す図である。
【００７０】最初に各構成モジュールを説明する。
【００７１】入力端子１００は、音声入力端子である。
バッファ１１０は、音声信号を記憶する回路である。音
声分析回路１２０は、音声のスペクトルパラメータであ
るＬＰＣ係数を抽出する回路である。
バッファ１１０は、音声信号を記憶する回路である。音
声分析回路１２０は、音声のスペクトルパラメータであ
るＬＰＣ係数を抽出する回路である。
【００７２】パラメータ量子化回路１３０は、ＬＰＣ係
数を量子化する回路である。重み付け回路１４０は音声
信号に対し聴感重み付けを行う回路である。
数を量子化する回路である。重み付け回路１４０は音声
信号に対し聴感重み付けを行う回路である。
【００７３】適応コードブック１５０は、適応コードベ
クトルが蓄えられているコードブックである。
クトルが蓄えられているコードブックである。
【００７４】長期予測回路１６０−２は、ピッチ相関を
表す遅延符号（適応コードベクトル）を探索する回路で
ある。
表す遅延符号（適応コードベクトル）を探索する回路で
ある。
【００７５】音源コードブック１７０は、音源コードベ
クトルが蓄えられているコードブックである。
クトルが蓄えられているコードブックである。
【００７６】音源探索回路１８０は、音源コードブック
から最適な音源の量子化符号（音源コードベクトル）を
決定する回路である。
から最適な音源の量子化符号（音源コードベクトル）を
決定する回路である。
【００７７】ゲインコードブック１９０は、適応コード
ベクトルのゲイン項と音源コードベクトルのゲイン項を
表すパラメータが蓄積されているコードブックである。
ベクトルのゲイン項と音源コードベクトルのゲイン項を
表すパラメータが蓄積されているコードブックである。
【００７８】ゲイン探索回路２００は、適応コードベク
トルの量子化ゲインと音源コードブックの量子化ゲイン
をゲインコードブックから決定する回路である。
トルの量子化ゲインと音源コードブックの量子化ゲイン
をゲインコードブックから決定する回路である。
【００７９】マルチプレクサ２１０は、符号化列を組み
合わせて出力する回路である。
合わせて出力する回路である。
【００８０】デマルチプレクサ２２０は、符号化された
コードを符号系列にデコードする回路である。
コードを符号系列にデコードする回路である。
【００８１】合成フィルタ２３０は、生成された音源と
音声合成フィルタより音声信号を再生する回路である。
出力端子２４０は音声出力端子である。
音声合成フィルタより音声信号を再生する回路である。
出力端子２４０は音声出力端子である。
【００８２】図２を参照して、逆フィルタ回路３００
は、現サブフレームの聴感重み付け回路の出力である聴
感重み付け信号ベクトルｘを短期予測符号で決定される
逆フィルタに通し、残差信号を生成する。
は、現サブフレームの聴感重み付け回路の出力である聴
感重み付け信号ベクトルｘを短期予測符号で決定される
逆フィルタに通し、残差信号を生成する。
【００８３】インパルス応答算出回路３８０は、合成フ
ィルタＨのインパルス応答を算出する。
ィルタＨのインパルス応答を算出する。
【００８４】逆方向フィルタリング回路３９０は、ＨT
・ｘを算出する。
・ｘを算出する。
【００８５】遅延試行回路３１０は、整数値の遅延符号
を符号の存在範囲分（例えば１６から９６）変化させ
る。
を符号の存在範囲分（例えば１６から９６）変化させ
る。
【００８６】残差コードブック４２０は、過去の残差信
号が蓄えられているコードブックである。
号が蓄えられているコードブックである。
【００８７】遅延ベクトル生成回路３２０は、残差コー
ドブックから遅延符号ｄに対応する整数遅延値に相当す
る遅延ベクトルｒdを生成する。
ドブックから遅延符号ｄに対応する整数遅延値に相当す
る遅延ベクトルｒdを生成する。
【００８８】Ｋleijn法による自己相関算出回路４１０
は、上式（１２）に従い、逐次的に自己相関Ｇdを算出
する回路である。
は、上式（１２）に従い、逐次的に自己相関Ｇdを算出
する回路である。
【００８９】相互相関算出回路３５０−２は、上式（１
１）の第２項により相互相関を算出する回路である。
１）の第２項により相互相関を算出する回路である。
【００９０】ピッチパス推定回路３６０は、算出された
自己相関、相互相関を用いて、ピッチが滑らかに変化す
るピッチパスを推定する回路である。
自己相関、相互相関を用いて、ピッチが滑らかに変化す
るピッチパスを推定する回路である。
【００９１】本実施例の処理の流れを説明する。
【００９２】図１（ａ）を参照して、まず符号化処理で
は、入力ポート１００より、音声信号が入力されバッフ
ァ１１０に保存される。バッファ１１０に蓄えられた一
定サンプルの音声信号を用いて音声分析回路１２０で短
期予測分析され、音声信号のスペクトル特性を表すＬＰ
Ｃ係数を算出する。ＬＰＣ分析により求められたスペク
トルパラメータはパラメータ量子化回路１３０で量子化
され、ＬＰＣ係数の量子化符号がマルチプレクサ２１０
に送られると共に、逆量子化され以後の符号化処理に用
いられる。
は、入力ポート１００より、音声信号が入力されバッフ
ァ１１０に保存される。バッファ１１０に蓄えられた一
定サンプルの音声信号を用いて音声分析回路１２０で短
期予測分析され、音声信号のスペクトル特性を表すＬＰ
Ｃ係数を算出する。ＬＰＣ分析により求められたスペク
トルパラメータはパラメータ量子化回路１３０で量子化
され、ＬＰＣ係数の量子化符号がマルチプレクサ２１０
に送られると共に、逆量子化され以後の符号化処理に用
いられる。
【００９３】バッファ１１０に蓄えられた音声信号は、
量子化／逆量子化されたＬＰＣ係数を用いて重み付け回
路１４０で聴感上の重み付けがされ、以降のコードブッ
ク探索に用いられる。
量子化／逆量子化されたＬＰＣ係数を用いて重み付け回
路１４０で聴感上の重み付けがされ、以降のコードブッ
ク探索に用いられる。
【００９４】適応コードブック１５０、音源コードブッ
ク１７０、ゲインコードブック１９０でコードブック探
索が行なわれる。
ク１７０、ゲインコードブック１９０でコードブック探
索が行なわれる。
【００９５】まず、最初に長期予測回路１６０−２で長
期予測を行い、ピッチ相関を表す最適遅延符号を決定
し、その符号（遅延符号）をマルチプレクサ２１０に転
送するとともに、適応コードベクトルの生成を行なう。
期予測を行い、ピッチ相関を表す最適遅延符号を決定
し、その符号（遅延符号）をマルチプレクサ２１０に転
送するとともに、適応コードベクトルの生成を行なう。
【００９６】次に、求められた適応コードベクトルの影
響を減算後、音源探索回路１８０で音源コードブック探
索を行い、音源の量子化符号を決定し、音源コードベク
トルを生成すると共に、音源の量子化符号をマルチプレ
クサ２１０に転送する。適応コードベクトルと音源コー
ドベクトルが求められた後、ゲイン探索回路２００で２
つの音源のゲインを算出し、その符号をマルチプレクサ
２１０に転送する。マルチプレクサ２１０では、各コー
ドを組み合わせて伝送コードに変換し、出力する。
響を減算後、音源探索回路１８０で音源コードブック探
索を行い、音源の量子化符号を決定し、音源コードベク
トルを生成すると共に、音源の量子化符号をマルチプレ
クサ２１０に転送する。適応コードベクトルと音源コー
ドベクトルが求められた後、ゲイン探索回路２００で２
つの音源のゲインを算出し、その符号をマルチプレクサ
２１０に転送する。マルチプレクサ２１０では、各コー
ドを組み合わせて伝送コードに変換し、出力する。
【００９７】図１（ｂ）を参照して、復号化処理では、
デマルチプレクサで、入力された伝送符号を各符号に分
解する。ＬＰＣ係数を表す符号よりフィルタ係数をデコ
ードし、合成フィルタ２３０に転送する。
デマルチプレクサで、入力された伝送符号を各符号に分
解する。ＬＰＣ係数を表す符号よりフィルタ係数をデコ
ードし、合成フィルタ２３０に転送する。
【００９８】遅延符号より適応コードブック１５０を用
いて適応コードベクトルを生成する。
いて適応コードベクトルを生成する。
【００９９】音源の量子化符号より音源コードブック１
７０を用いて音源コードベクトルを生成する。
７０を用いて音源コードベクトルを生成する。
【０１００】ゲインコードより適応コードベクトルと音
源コードベクトルのゲインを算出し、各音源にゲイン項
を掛け合わせて合成フィルタ２３０の入力信号を生成す
る。
源コードベクトルのゲインを算出し、各音源にゲイン項
を掛け合わせて合成フィルタ２３０の入力信号を生成す
る。
【０１０１】最後に入力信号を用いて合成フィルタ２３
０で音声信号の合成を行なう。
０で音声信号の合成を行なう。
【０１０２】次に、本実施例における長期予測部を、図
２を用いて説明する。図２は、図１の１６０−２の長期
予測回路の処理を詳細に示している。
２を用いて説明する。図２は、図１の１６０−２の長期
予測回路の処理を詳細に示している。
【０１０３】まず、逆フィルタ回路３００で、現サブフ
レームの聴感重み付け信号ベクトルｘの逆フィルタ信号
になる残差信号を求める。
レームの聴感重み付け信号ベクトルｘの逆フィルタ信号
になる残差信号を求める。
【０１０４】次に、インパルス応答算出回路３８０で合
成フィルタＨのインパルス応答を算出する。
成フィルタＨのインパルス応答を算出する。
【０１０５】次に、逆方向フィルタリング回路３９０
で、逆方向フィルタリング信号ＨT・ｘを算出する。
で、逆方向フィルタリング信号ＨT・ｘを算出する。
【０１０６】遅延試行回路３１０で整数値を取る遅延符
号を試行させ、各遅延符号毎に、遅延ベクトル生成回路
３２０、Ｋｌｅｉｊｎ法による自己相関算出回路４１
０、相互相関算出回路３５０−２の演算処理を行う。
号を試行させ、各遅延符号毎に、遅延ベクトル生成回路
３２０、Ｋｌｅｉｊｎ法による自己相関算出回路４１
０、相互相関算出回路３５０−２の演算処理を行う。
【０１０７】遅延ベクトル生成回路３２０で、遅延試行
回路３１０で設定された遅延符号ｄに対応する遅延残差
ベクトルｒdを求める。ｒdは上式（８）にしたがって求
める。
回路３１０で設定された遅延符号ｄに対応する遅延残差
ベクトルｒdを求める。ｒdは上式（８）にしたがって求
める。
【０１０８】次に、自己相関算出回路４１０で、自己相
関、 Ｇd＝＜Ｈ・ｒd、Ｈ・ｒd＞ を上式（１２）に従い、Ｋleijn法により逐次的に求め
る。
関、 Ｇd＝＜Ｈ・ｒd、Ｈ・ｒd＞ を上式（１２）に従い、Ｋleijn法により逐次的に求め
る。
【０１０９】次に、相互相関算出回路３５０−２で、相
互相関Ｃdを上式（１１）の第２項により求める。
互相関Ｃdを上式（１１）の第２項により求める。
【０１１０】上記遅延ベクトル生成回路３２０、自己相
関算出回路４１０、相互相関算出回路３５０−２の処理
を１フレーム中の全サブフレームに対し行う。
関算出回路４１０、相互相関算出回路３５０−２の処理
を１フレーム中の全サブフレームに対し行う。
【０１１１】遅延試行回路３１０による処理ループで算
出された、各サブフレームの各整数遅延符号に対応する
相関を用いて、ピッチパス推定回路３６０で、ピッチを
表す遅延値が滑らかに変化するピッチパスを求める。ピ
ッチパスの推定法としては、上記文献３等に記載される
従来の方法を用いる。
出された、各サブフレームの各整数遅延符号に対応する
相関を用いて、ピッチパス推定回路３６０で、ピッチを
表す遅延値が滑らかに変化するピッチパスを求める。ピ
ッチパスの推定法としては、上記文献３等に記載される
従来の方法を用いる。
【０１１２】この方法では先ず、全整数点遅延の距離ま
たは相関値を補間または多相フィルタリングし、小数点
遅延の距離または相関値を求める。多相フィルタリング
については、上記文献２記載の方法が用いられる。
たは相関値を補間または多相フィルタリングし、小数点
遅延の距離または相関値を求める。多相フィルタリング
については、上記文献２記載の方法が用いられる。
【０１１３】次に、整数点遅延で、最も予測効率の高か
ったサブフレームとして決定し、最適サブフレームで、
Ｍ個（Ｍは例えば６個）の候補を評価尺度Ｄ（Ｃd 2／Ｇ
d）相関）により求める。
ったサブフレームとして決定し、最適サブフレームで、
Ｍ個（Ｍは例えば６個）の候補を評価尺度Ｄ（Ｃd 2／Ｇ
d）相関）により求める。
【０１１４】求められた最適サブフレームのＭ個の候補
に対し、１つ前および１つ後のサブフレームで、遅延の
変化が一定範囲内に収まるように拘束された遅延値の範
囲内で最も評価尺度Ｄ（Ｃd 2／Ｇd）が大きくなる遅延
符号を求める。
に対し、１つ前および１つ後のサブフレームで、遅延の
変化が一定範囲内に収まるように拘束された遅延値の範
囲内で最も評価尺度Ｄ（Ｃd 2／Ｇd）が大きくなる遅延
符号を求める。
【０１１５】この手順で１フレーム内にわたるＭ本のピ
ッチパスを求める。Ｍ本のピッチパスの中で、全サブフ
レームの評価尺度Ｄ（Ｃd 2／Ｇd）の総和が最も大きく
なるバスを最適ピッチパスとして決定し、最適ピッチパ
スにおける、各サブフレームの遅延符号を最適遅延符号
に決定する。
ッチパスを求める。Ｍ本のピッチパスの中で、全サブフ
レームの評価尺度Ｄ（Ｃd 2／Ｇd）の総和が最も大きく
なるバスを最適ピッチパスとして決定し、最適ピッチパ
スにおける、各サブフレームの遅延符号を最適遅延符号
に決定する。
【０１１６】
【実施例２】図１及び図３を参照して、本発明の第２の
実施例を説明する。本実施例において、全体の構成は前
記実施例１と同様、図１に示す構成とされる。
実施例を説明する。本実施例において、全体の構成は前
記実施例１と同様、図１に示す構成とされる。
【０１１７】図３は、本実施例において、図１の長期予
測回路１６０−２の構成を示す図である。
測回路１６０−２の構成を示す図である。
【０１１８】最初に各構成モジュールを説明する。
【０１１９】適応コードブック探索回路３７０は、各サ
ブフレーム毎にピッチパス推定回路で決定されたピッチ
パスに対応する遅延符号の近傍符号のみを用いて、適応
コードブック探索を従来のクローズドループ処理で行う
回路である。その他の部分は前記第１の実施例と同じで
ある。
ブフレーム毎にピッチパス推定回路で決定されたピッチ
パスに対応する遅延符号の近傍符号のみを用いて、適応
コードブック探索を従来のクローズドループ処理で行う
回路である。その他の部分は前記第１の実施例と同じで
ある。
【０１２０】第２の実施例の処理の流れを説明する。ま
ず図１を参照して、符号化処理（ａ）では、入力ポート
１００より、音声信号が入力されバッファ１１０に保存
される。バッファ１１０に蓄えられた一定サンプルの音
声信号を用いて音声分析回路１２０で短期予測分析さ
れ、音声信号のスペクトル特性を表すＬＰＣ係数を算出
する。ＬＰＣ分析により求められたスペクトルパラメー
タは、パラメータ量子化回路１３０で量子化され、ＬＰ
Ｃ係数の量子化符号がマルチプレクサ２１０に送られる
と共に、逆量子化され以後の符号化処理に用いられる。
ず図１を参照して、符号化処理（ａ）では、入力ポート
１００より、音声信号が入力されバッファ１１０に保存
される。バッファ１１０に蓄えられた一定サンプルの音
声信号を用いて音声分析回路１２０で短期予測分析さ
れ、音声信号のスペクトル特性を表すＬＰＣ係数を算出
する。ＬＰＣ分析により求められたスペクトルパラメー
タは、パラメータ量子化回路１３０で量子化され、ＬＰ
Ｃ係数の量子化符号がマルチプレクサ２１０に送られる
と共に、逆量子化され以後の符号化処理に用いられる。
【０１２１】バッファ１１０に蓄えられた音声信号は、
量子化／逆量子化されたＬＰＣ係数を用いて重み付け回
路１４０で聴感上の重み付けが為され、以降のコードブ
ック探索に用いられる。
量子化／逆量子化されたＬＰＣ係数を用いて重み付け回
路１４０で聴感上の重み付けが為され、以降のコードブ
ック探索に用いられる。
【０１２２】適応コードブック１５０、音源コードブッ
ク１７０、及びゲインコードブック１９０でコードブッ
ク探索が行なわれる。
ク１７０、及びゲインコードブック１９０でコードブッ
ク探索が行なわれる。
【０１２３】まず、最初に長期予測回路１６０−２で長
期予測を行い、ピッチ相関を表す最適遅延符号を決定
し、その符号（遅延符号）をマルチプレクサ２１０に転
送するとともに、適応コードベクトルの生成を行なう。
期予測を行い、ピッチ相関を表す最適遅延符号を決定
し、その符号（遅延符号）をマルチプレクサ２１０に転
送するとともに、適応コードベクトルの生成を行なう。
【０１２４】次に、求められた適応コードベクトルの影
響を減算後、音源探索回路１８０で音源コードブック探
索を行い、音源の量子化符号を決定し、音源コードベク
トルを生成すると共に、音源の量子化符号をマルチプレ
クサ２１０に転送する。
響を減算後、音源探索回路１８０で音源コードブック探
索を行い、音源の量子化符号を決定し、音源コードベク
トルを生成すると共に、音源の量子化符号をマルチプレ
クサ２１０に転送する。
【０１２５】適応コードベクトルと音源コードベクトル
が求められた後、ゲイン探索回路２００で２つの音源の
ゲインを算出し、その符号をマルチプレクサ２１０に転
送する。マルチプレクサ２１０では、各コードを組み合
わせて伝送コードに変換し、出力する。
が求められた後、ゲイン探索回路２００で２つの音源の
ゲインを算出し、その符号をマルチプレクサ２１０に転
送する。マルチプレクサ２１０では、各コードを組み合
わせて伝送コードに変換し、出力する。
【０１２６】図１を参照して、復号化処理（ｂ）では、
デマルチプレクサ２２０で、入力された伝送符号を各符
号に分解する。ＬＰＣ係数を表す符号よりフィルタ係数
をデコードし、合成フィルタ２３０に転送する。遅延符
号より適応コードブック１５０を用いて適応コードベク
トルを生成する。音源の量子化符号より音源コードブッ
ク１７０を用いて音源コードベクトルを生成する。
デマルチプレクサ２２０で、入力された伝送符号を各符
号に分解する。ＬＰＣ係数を表す符号よりフィルタ係数
をデコードし、合成フィルタ２３０に転送する。遅延符
号より適応コードブック１５０を用いて適応コードベク
トルを生成する。音源の量子化符号より音源コードブッ
ク１７０を用いて音源コードベクトルを生成する。
【０１２７】ゲインコードより適応コードベクトルと音
源コードベクトルのゲインを算出し、各音源にゲイン項
を掛け合わせて合成フィルタ２３０の入力信号を生成す
る。最後に、入力信号を用いて合成フィルタ２３０で音
声信号の合成を行なう。
源コードベクトルのゲインを算出し、各音源にゲイン項
を掛け合わせて合成フィルタ２３０の入力信号を生成す
る。最後に、入力信号を用いて合成フィルタ２３０で音
声信号の合成を行なう。
【０１２８】次に、第２の実施例における長期予測部
を、図３を参照して説明する。図３は、本実施例に係る
長期予測回路１６０−２の処理を詳細に示したものであ
る。
を、図３を参照して説明する。図３は、本実施例に係る
長期予測回路１６０−２の処理を詳細に示したものであ
る。
【０１２９】まず、逆フィルタ回路３００で現サブフレ
ームの聴感重み付け信号ベクトルｘの逆フィルタ信号に
なる残差信号を求める。
ームの聴感重み付け信号ベクトルｘの逆フィルタ信号に
なる残差信号を求める。
【０１３０】インパルス応答算出回路３８０で、合成フ
ィルタＨのインパルス応答を算出する。
ィルタＨのインパルス応答を算出する。
【０１３１】逆方向フィルタリング回路３９０で、逆方
向フィルタリング信号ＨT・ｘを算出する。
向フィルタリング信号ＨT・ｘを算出する。
【０１３２】遅延試行回路３１０で、整数値を取る遅延
符号を試行させ、各遅延符号毎に３２０、４１０、３５
０−２の処理を行う。
符号を試行させ、各遅延符号毎に３２０、４１０、３５
０−２の処理を行う。
【０１３３】遅延ベクトル生成回路３２０で、遅延試行
回路３１０で設定された遅延符号ｄに対応する遅延残差
ベクトルｒdを求める。ｒdは上式（８）にしたがって求
める。
回路３１０で設定された遅延符号ｄに対応する遅延残差
ベクトルｒdを求める。ｒdは上式（８）にしたがって求
める。
【０１３４】次に、自己相関算出回路４１０で、自己相
関 Ｇd＝＜Ｈ・ｒd、Ｈ・ｒd＞ を上式（１２）に従い、Ｋleijn法により逐次的に求め
る。
関 Ｇd＝＜Ｈ・ｒd、Ｈ・ｒd＞ を上式（１２）に従い、Ｋleijn法により逐次的に求め
る。
【０１３５】次に、相互相関算出回路３５０−２で、相
互相関Ｃdを上式（１１）の第２項により求める。
互相関Ｃdを上式（１１）の第２項により求める。
【０１３６】そして、遅延ベクトル生成回路３２０、自
己相関算出回路４１０、相互相関算出回路３５０−２の
処理を１フレーム中の全サブフレームに対して行う。
己相関算出回路４１０、相互相関算出回路３５０−２の
処理を１フレーム中の全サブフレームに対して行う。
【０１３７】遅延試行回路３１０による処理ループで算
出された、各サブフレームの各整数遅延符号に対応する
相関を用いて、ピッチパス推定回路３６０で、ピッチを
表す遅延値が滑らかに変化するピッチパスを求める。な
おピッチパスの推定法については、上記文献３に記載さ
れる従来の方法を用いる。
出された、各サブフレームの各整数遅延符号に対応する
相関を用いて、ピッチパス推定回路３６０で、ピッチを
表す遅延値が滑らかに変化するピッチパスを求める。な
おピッチパスの推定法については、上記文献３に記載さ
れる従来の方法を用いる。
【０１３８】この方法では先ず、全整数点遅延の距離ま
たは相関値を補間または多相フィルタリングし、小数点
遅延の距離または相関値を求める。多相フィルタリング
については上記文献２の方法を用いる。
たは相関値を補間または多相フィルタリングし、小数点
遅延の距離または相関値を求める。多相フィルタリング
については上記文献２の方法を用いる。
【０１３９】次に、整数点遅延で、最も予測効率の高か
ったサブフレームとして決定し、最適サブフレームで、
Ｍ個（Ｍは例えば６個）の候補を評価尺度Ｄ＝Ｃd 2／Ｇ
dにより求める。
ったサブフレームとして決定し、最適サブフレームで、
Ｍ個（Ｍは例えば６個）の候補を評価尺度Ｄ＝Ｃd 2／Ｇ
dにより求める。
【０１４０】求められた最適サブフレームのＭ個の候補
に対し、１つ前および１つ後のサブフレームで、遅延の
変化が一定範囲内に収まるように拘束された遅延値の範
囲内で、最も評価尺度Ｄが大きくなる遅延符号を求め
る。
に対し、１つ前および１つ後のサブフレームで、遅延の
変化が一定範囲内に収まるように拘束された遅延値の範
囲内で、最も評価尺度Ｄが大きくなる遅延符号を求め
る。
【０１４１】この手順で１フレーム内にわたるＭ本のピ
ッチパスを求める。Ｍ本のピッチパスの中で、全サブフ
レームの評価尺度Ｄの総和が最も大きくなるバスを最適
ピッチパスとして決定する。
ッチパスを求める。Ｍ本のピッチパスの中で、全サブフ
レームの評価尺度Ｄの総和が最も大きくなるバスを最適
ピッチパスとして決定する。
【０１４２】最後に、各サブフレーム毎に適応コードブ
ック探索回路３７０で、推定された最適ピッチパスにお
ける、各サブフレームの遅延符号の近傍のみを用いて、
過去の音源信号である適応コードブック１５０を用いて
最適遅延を決定する。
ック探索回路３７０で、推定された最適ピッチパスにお
ける、各サブフレームの遅延符号の近傍のみを用いて、
過去の音源信号である適応コードブック１５０を用いて
最適遅延を決定する。
【０１４３】本発明の実施例によれば、クローズドルー
プピッチパス推定の自己相関算出法において、Ｋleijn
の逐次アルゴリズムを適用するために、音源に繰り返し
のない残差を用い、整数点遅延に限定することにより、
従来の、Ｎim＝２１とした自己相関近似法に比べて、図
５に示すような作用効果が得られた。Ｋleijn法は、近
似解でなく等価解であるため、演算量が約１１ＭＯＰＳ
（Mega Operation PerSecond）に低減しても、性能は同
じである。これにより、低演算量で性能の高いピッチ推
定が実現できる。
プピッチパス推定の自己相関算出法において、Ｋleijn
の逐次アルゴリズムを適用するために、音源に繰り返し
のない残差を用い、整数点遅延に限定することにより、
従来の、Ｎim＝２１とした自己相関近似法に比べて、図
５に示すような作用効果が得られた。Ｋleijn法は、近
似解でなく等価解であるため、演算量が約１１ＭＯＰＳ
（Mega Operation PerSecond）に低減しても、性能は同
じである。これにより、低演算量で性能の高いピッチ推
定が実現できる。
【０１４４】なお、上記実施例では、聴感重み付け信号
ｘを用いて説明したが、音声信号でも、音声信号のピッ
チ強調信号でも同様な効果が得られる。
ｘを用いて説明したが、音声信号でも、音声信号のピッ
チ強調信号でも同様な効果が得られる。
【０１４５】また、上記実施例では、ピッチバスをＭ個
求めた後で、１個に絞り、クローズドループ適応コード
ブック探索を行う方法を用いたが、Ｍ個のパス全てを用
いてクローズドループ適応コードブック探索を行って
も、同様の効果が得られる。
求めた後で、１個に絞り、クローズドループ適応コード
ブック探索を行う方法を用いたが、Ｍ個のパス全てを用
いてクローズドループ適応コードブック探索を行って
も、同様の効果が得られる。
【０１４６】また、上記実施例では、１フレームでピッ
チパスを求めていたが、複数のフレームでピッチパスを
求めても同様の効果が得られる。
チパスを求めていたが、複数のフレームでピッチパスを
求めても同様の効果が得られる。
【０１４７】また、上記実施例では、最適遅延符号を１
個に絞っているが、複数候補求めて、次のステップ（音
源探索やゲイン探索）で本選択を行っても、以後のコー
ドブック探索で同時最適探索を行っても同様の効果が得
られる。
個に絞っているが、複数候補求めて、次のステップ（音
源探索やゲイン探索）で本選択を行っても、以後のコー
ドブック探索で同時最適探索を行っても同様の効果が得
られる。
【０１４８】さらに、上記実施例では、音源探索に音源
コードブック探索を用いたが、マルチパルスや残差の波
形符号化のような音源信号の量子化法を用いても同様の
効果が得られる。
コードブック探索を用いたが、マルチパルスや残差の波
形符号化のような音源信号の量子化法を用いても同様の
効果が得られる。
【０１４９】さらにまた、上記実施例では、音源コード
ブックを具体的に規定していないが、雑音コードブック
でも、ベクトル量子化（ＶＱ）アルゴリズムにより学習
された学習コードブックでも同様の効果が得られる。前
者は上記文献１が参照できる。また、後者については、
特願平２−２２９５５号や特願平２−２２９５６号等を
参照できる。
ブックを具体的に規定していないが、雑音コードブック
でも、ベクトル量子化（ＶＱ）アルゴリズムにより学習
された学習コードブックでも同様の効果が得られる。前
者は上記文献１が参照できる。また、後者については、
特願平２−２２９５５号や特願平２−２２９５６号等を
参照できる。
【０１５０】また、上記実施例では、音声分析回路にＬ
ＰＣ分析を用いて説明を行ったが、スペクトルパラメー
タを抽出するＢＵＲＧ法等の他の分析法においても同様
の効果が得られる。
ＰＣ分析を用いて説明を行ったが、スペクトルパラメー
タを抽出するＢＵＲＧ法等の他の分析法においても同様
の効果が得られる。
【０１５１】また、上記実施例では、ＬＰＣ係数を用い
て説明したが、ＰＡＲＣＯＲ係数やＬＳＰ係数のような
他のスペクトルパラメータでも同様な効果が得られるこ
とは明白である。また、上記実施例では音源コードブッ
ク探索回路を１段構成にしたが、多段構成にしても同様
の効果が得られることも明白である。
て説明したが、ＰＡＲＣＯＲ係数やＬＳＰ係数のような
他のスペクトルパラメータでも同様な効果が得られるこ
とは明白である。また、上記実施例では音源コードブッ
ク探索回路を１段構成にしたが、多段構成にしても同様
の効果が得られることも明白である。
【０１５２】このように、本発明は、上記実施例にのみ
限定されるものでなく、本発明の原理に準ずる各種形態
・変形を含むことは勿論である。
限定されるものでなく、本発明の原理に準ずる各種形態
・変形を含むことは勿論である。
【０１５３】
【発明の効果】以上説明したように、本発明によれば、
クローズドループピッチパス推定の自己相関算出法にお
いて、Ｋleijnの逐次アルゴリズムを適用するために、
音源に繰り返しのない残差を用い、整数点遅延に限定す
ることにより、従来のＮim＝２１の自己相関近似法に比
べて、図５に示される効果が得られた。Ｋleijn法は近
似解でなく等価解であるため、演算量が約１１ＭＯＰＳ
低減しても、性能は同じである。このように、本発明に
よれば、低演算量で性能の高いピッチ推定が実現できる
という効果を奏する。
クローズドループピッチパス推定の自己相関算出法にお
いて、Ｋleijnの逐次アルゴリズムを適用するために、
音源に繰り返しのない残差を用い、整数点遅延に限定す
ることにより、従来のＮim＝２１の自己相関近似法に比
べて、図５に示される効果が得られた。Ｋleijn法は近
似解でなく等価解であるため、演算量が約１１ＭＯＰＳ
低減しても、性能は同じである。このように、本発明に
よれば、低演算量で性能の高いピッチ推定が実現できる
という効果を奏する。
【図１】本発明の実施例の音声符号化処理システムの全
体の構成を示す図であり、（ａ）は符号化処理を、
（ｂ）は復号化処理を示している。
体の構成を示す図であり、（ａ）は符号化処理を、
（ｂ）は復号化処理を示している。
【図２】本発明の一実施例の長期予測回路の構成を示す
図である。
図である。
【図３】本発明の別の実施例の長期予測回路の構成を示
す図である。
す図である。
【図４】本発明の実施例の作用効果の一例を示す図であ
る。
る。
【図５】従来の音声符号化処理システムの全体構成を示
す図である。（ａ）は符号化処理を、（ｂ）は復号化処
理を表す。
す図である。（ａ）は符号化処理を、（ｂ）は復号化処
理を表す。
【図６】ピッチパス推定をフィルタリング処理で行う長
期予測の従来方式の構成を示す図である。
期予測の従来方式の構成を示す図である。
【図７】ピッチパス推定を自己相関近似、逆方法フィル
タリングで行う長期予測の従来方式の構成を示す図であ
る。
タリングで行う長期予測の従来方式の構成を示す図であ
る。
１００ 音声入力ポート １１０ バッファ １２０ 音声分析回路 １３０ パラメータ量子化回路 １４０ 重み付け回路 １５０ 適応コードブック １６０−１、１６０−２ 長期予測回路 １７０ 音源コードブック １８０ 音源探索回路 １９０ ゲインコードブック ２００ ゲイン探索回路 ２１０ マルチプレクサ ２２０ デマルチプレクサ ２３０ 合成フィルタ ２４０ 音声出力端子 ３００ 逆フィルタ回路 ３１０ 遅延試行回路 ３２０ 遅延ベクトル生成回路 ３３０ フィルタリング回路 ３４０ 自己相関算出回路 ３５０−１、３５０−２ 相互相関算出回路 ３６０ ピッチパス推定回路 ３７０ 適応コードブック探索回路 ３８０ インパルス応答算出回路 ３９０ 逆方向フィルタリング回路 ４００ 自己相関近似法による自己相関算出回路 ４１０ Ｋleijn法による自己相関算出回路 ４２０ 残差コードブック
Claims (2)
- 【請求項１】音声信号の一定区間毎に前記音声信号の周
波数特性を表す短期予測符号を決定する音声分析部手段
と、 前記短期予測符号から合成フィルタのインパルス応答を
計算するインパルス応答算出手段と、 前記短期予測符号を用いて前記音声信号から残差信号を
算出する逆フィルタ手段と、 過去の音声区間における前記残差信号を蓄積する残差コ
ードブックと、 前記音声信号のピッチ相関を表す整数の遅延符号を試行
させる遅延符号試行手段と、 前記残差コードブックを用いて、前記遅延符号に対応す
る遅延残差ベクトルを生成する遅延残差ベクトル生成手
段と、 前記インパルス応答で前記遅延残差ベクトルをフィルタ
リングして得られる合成信号の自己相関を逐次的に算出
する自己相関算出手段と、 前記音声信号と前記インパルス応答とのフィルタリング
信号と前記遅延残差ベクトルとの相互相関を算出する相
互相関算出手段と、 前記自己相関と前記相互相関とを用いて、一定期間内で
前記遅延符号の値が滑らかに変化するように小数点の遅
延符号を求めるピッチパス推定手段と、 を有することを特徴とする音声符号化装置。 - 【請求項２】音声信号の一定区間毎に前記音声信号の周
波数特性を表す短期予測符号を決定する音声分析部と、 前記短期予測符号から合成フィルタのインパルス応答を
計算するインパルス応答算出手段と、 前記短期予測符号を用いて前記音声信号から残差信号を
算出する逆フィルタ手段と、 過去の音声区間における前記残差信号を蓄積する残差コ
ードブックと、 前記音声信号のピッチ相関を表す整数の遅延符号を試行
させる遅延符号試行手段と、 前記残差コードブックを用いて、前記遅延符号に対応す
る遅延残差ベクトルを生成する遅延残差ベクトル生成手
段と、 前記インパルス応答で前記遅延残差ベクトルをフィルタ
リングして得られる合成信号の自己相関を逐次的に算出
する自己相関算出手段と、 前記音声信号と前記インパルス応答とのフィルタリング
信号と前記遅延残差ベクトルとの相互相関を算出する相
互相関算出手段と、 前記自己相関と前記相互相関とを用いて、一定期間内で
前記遅延符号の値が滑らかに変化するように小数点の遅
延符号を求めるピッチパス推定手段と、 前記ピッチパス推定手段で求められた遅延符号をもと
に、過去の音源信号により最適な遅延符号を決定する適
応コードブック探索手段と、 前記音声信号の音源を求めて量子化する音源量子化手段
と、 を有することを特徴とする音声符号化装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP8227758A JPH1055198A (ja) | 1996-08-09 | 1996-08-09 | 音声符号化装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP8227758A JPH1055198A (ja) | 1996-08-09 | 1996-08-09 | 音声符号化装置 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH1055198A true JPH1055198A (ja) | 1998-02-24 |
Family
ID=16865924
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP8227758A Pending JPH1055198A (ja) | 1996-08-09 | 1996-08-09 | 音声符号化装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH1055198A (ja) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US6856955B1 (en) | 1998-07-13 | 2005-02-15 | Nec Corporation | Voice encoding/decoding device |
-
1996
- 1996-08-09 JP JP8227758A patent/JPH1055198A/ja active Pending
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US6856955B1 (en) | 1998-07-13 | 2005-02-15 | Nec Corporation | Voice encoding/decoding device |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| JP2776050B2 (ja) | 音声符号化方式 | |
| JP3180762B2 (ja) | 音声符号化装置及び音声復号化装置 | |
| JP3254687B2 (ja) | 音声符号化方式 | |
| JPH09281998A (ja) | 音声符号化装置 | |
| JPH0990995A (ja) | 音声符号化装置 | |
| JP3180786B2 (ja) | 音声符号化方法及び音声符号化装置 | |
| JP3087591B2 (ja) | 音声符号化装置 | |
| JP2002268686A (ja) | 音声符号化装置及び音声復号化装置 | |
| JP2002140099A (ja) | 音声復号化装置 | |
| JP3308764B2 (ja) | 音声符号化装置 | |
| JP3003531B2 (ja) | 音声符号化装置 | |
| JP3299099B2 (ja) | 音声符号化装置 | |
| JP3249144B2 (ja) | 音声符号化装置 | |
| JPH0830299A (ja) | 音声符号化装置 | |
| JPH1055198A (ja) | 音声符号化装置 | |
| JP3153075B2 (ja) | 音声符号化装置 | |
| JP3192051B2 (ja) | 音声符号化装置 | |
| JPH07168596A (ja) | 音声符号化装置 | |
| JP3194930B2 (ja) | 音声符号化装置 | |
| JP2001142499A (ja) | 音声符号化装置ならびに音声復号化装置 | |
| JPH08320700A (ja) | 音声符号化装置 | |
| JP3024467B2 (ja) | 音声符号化装置 | |
| JP3471542B2 (ja) | 音声符号化装置 | |
| JP2000029499A (ja) | 音声符号化装置ならびに音声符号化復号化装置 | |
| JP3230380B2 (ja) | 音声符号化装置 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| A02 | Decision of refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A02 Effective date: 20000704 |