JPH1069297A - 音声符号化装置 - Google Patents
音声符号化装置Info
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- JPH1069297A JPH1069297A JP8261121A JP26112196A JPH1069297A JP H1069297 A JPH1069297 A JP H1069297A JP 8261121 A JP8261121 A JP 8261121A JP 26112196 A JP26112196 A JP 26112196A JP H1069297 A JPH1069297 A JP H1069297A
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Abstract
(57)【要約】
【課題】低ビットレートでも良好な音質を得る。
【解決手段】音声符号化装置の音源量子化部３６０にお
いて、音源信号を個数Ｍの非零のパルスから構成し、ス
ペクトルパラメータを用いて前記パルスの位置を探索す
る際に、Ｍより小さい個数毎にゲインを変化させながら
パルスの位置を探索し、出力する。
いて、音源信号を個数Ｍの非零のパルスから構成し、ス
ペクトルパラメータを用いて前記パルスの位置を探索す
る際に、Ｍより小さい個数毎にゲインを変化させながら
パルスの位置を探索し、出力する。
Description
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、音声信号を低いビ
ットレートで高品質に符号化するための音声符号化装置
に関するものである。
ットレートで高品質に符号化するための音声符号化装置
に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】音声信号を高能率に符号化する方式とし
ては、例えば、M.Schroeder and B.Atal氏による”Code
-excited linear prediciton: High quality speech at
verylow bit rates”（Proc. ICASSP, pp. 937-940,19
85年）と題した論文（文献１）や、Kleijn氏らによる”
Improved speech quality and efficeint vector quant
ization in SELP”（Proc. ICASSP, pp. 155-158,1988
年）と題した論文（文献２）などに記載されているＣＥ
ＬＰ（Code Excited Linear Predictive Coding）が知
られている。この従来例では、送信側では、フレーム毎
（例えば２０ｍs）に音声信号から線形予測（ＬＰＣ）
分析を用いて、音声信号のスペクトル特性を表すスペク
トルパラメータを抽出する。フレームをさらにサブフレ
ーム（例えば５ｍｓ）に分割し、サブフレーム毎に過去
の音源信号を基に適応コードブックにおけるパラメータ
（ピッチ周期に対応する遅延パラメータとゲインパラメ
ータ）を抽出し、適応コードブックにより前記サブフレ
ームの音声信号をピッチ予測する。ピッチ予測して求め
た音源信号に対して、予め定められた種類の雑音信号か
らなる音源コードブック（ベクトル量子化コードブッ
ク）から最適な音源コードベクトルを選択し、最適なゲ
インを計算することにより、音源信号を量子化する。音
源コードベクトルの選択の仕方は、選択した雑音信号に
より合成した信号と、前記残差信号との誤差電力を最小
化するように行う。そして、選択されたコードベクトル
の種類を表すインデクスとゲインならびに、前記スペク
トルパラメータと適応コードブックのパラメータをマル
チプレクサ部により組み合わせて伝送する。受信側の説
明は省略する。
ては、例えば、M.Schroeder and B.Atal氏による”Code
-excited linear prediciton: High quality speech at
verylow bit rates”（Proc. ICASSP, pp. 937-940,19
85年）と題した論文（文献１）や、Kleijn氏らによる”
Improved speech quality and efficeint vector quant
ization in SELP”（Proc. ICASSP, pp. 155-158,1988
年）と題した論文（文献２）などに記載されているＣＥ
ＬＰ（Code Excited Linear Predictive Coding）が知
られている。この従来例では、送信側では、フレーム毎
（例えば２０ｍs）に音声信号から線形予測（ＬＰＣ）
分析を用いて、音声信号のスペクトル特性を表すスペク
トルパラメータを抽出する。フレームをさらにサブフレ
ーム（例えば５ｍｓ）に分割し、サブフレーム毎に過去
の音源信号を基に適応コードブックにおけるパラメータ
（ピッチ周期に対応する遅延パラメータとゲインパラメ
ータ）を抽出し、適応コードブックにより前記サブフレ
ームの音声信号をピッチ予測する。ピッチ予測して求め
た音源信号に対して、予め定められた種類の雑音信号か
らなる音源コードブック（ベクトル量子化コードブッ
ク）から最適な音源コードベクトルを選択し、最適なゲ
インを計算することにより、音源信号を量子化する。音
源コードベクトルの選択の仕方は、選択した雑音信号に
より合成した信号と、前記残差信号との誤差電力を最小
化するように行う。そして、選択されたコードベクトル
の種類を表すインデクスとゲインならびに、前記スペク
トルパラメータと適応コードブックのパラメータをマル
チプレクサ部により組み合わせて伝送する。受信側の説
明は省略する。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】前記従来法では、音源
コードブックから最適な音源コードベクトルを選択する
のに多大な演算量を要するという問題があった。これ
は、文献１や２の方法では、音源コードベクトルを選択
するのに、各コードベクトルに対して一旦フィルタリン
グもしくは畳み込み演算を行ない、この演算をコードブ
ックに格納されているコードベクトルの個数だけ操り返
すことに起因する。例えば、コードブックのビット数が
Ｂビットで、次元数がＮのときは、フィルタリングある
いは畳み込み演算のときのフィルタあるいはインパルス
応答長をＫとすると、演算量は１秒当たり、Ｎ×Ｋ×２
Ｂ×８０００／Ｎだけ必要となる。一例として、Ｂ＝１
０、Ｎ＝４０、ｋ＝１０とすると、１秒当たり８１，９
２０，０００回の演算が必要となり、極めて膨大である
という問題点があった。
コードブックから最適な音源コードベクトルを選択する
のに多大な演算量を要するという問題があった。これ
は、文献１や２の方法では、音源コードベクトルを選択
するのに、各コードベクトルに対して一旦フィルタリン
グもしくは畳み込み演算を行ない、この演算をコードブ
ックに格納されているコードベクトルの個数だけ操り返
すことに起因する。例えば、コードブックのビット数が
Ｂビットで、次元数がＮのときは、フィルタリングある
いは畳み込み演算のときのフィルタあるいはインパルス
応答長をＫとすると、演算量は１秒当たり、Ｎ×Ｋ×２
Ｂ×８０００／Ｎだけ必要となる。一例として、Ｂ＝１
０、Ｎ＝４０、ｋ＝１０とすると、１秒当たり８１，９
２０，０００回の演算が必要となり、極めて膨大である
という問題点があった。
【０００４】音源コードブック探索に必要な演算量を低
減する方法として、種々のものが提案されている。例え
ば、ＡＣＥＬＰ（Argebraic Code Excited Linear Pred
iction）方式が提案されている。これは、例えば、C.La
flammeらによる“16 kbps wideband speech coding tec
hnique based on algebraic CELP”と題した論文（Pro
c. ICASSP, pp. 13-16,1991）（文献３）等を参照する
ことができる。文献３の方法によれば、音源信号を複数
個のパルスで表し、各パルスの位置を予め定められたビ
ット数で表し伝送する。ここで、各パルスの振幅は＋
１．０もしくは−１．０に限定されているため、パルス
探索の演算量を大幅に低減化できる。
減する方法として、種々のものが提案されている。例え
ば、ＡＣＥＬＰ（Argebraic Code Excited Linear Pred
iction）方式が提案されている。これは、例えば、C.La
flammeらによる“16 kbps wideband speech coding tec
hnique based on algebraic CELP”と題した論文（Pro
c. ICASSP, pp. 13-16,1991）（文献３）等を参照する
ことができる。文献３の方法によれば、音源信号を複数
個のパルスで表し、各パルスの位置を予め定められたビ
ット数で表し伝送する。ここで、各パルスの振幅は＋
１．０もしくは−１．０に限定されているため、パルス
探索の演算量を大幅に低減化できる。
【０００５】文献３の従来法では、演算量を大幅に低減
化することが可能となるが、音質も充分ではないという
問題点があった。この理由としては、各パルスが正負の
極性のみしか有しておらず、絶対値振幅はパルスの位置
によらず常に１．０であるため、振幅を極めて粗く量子
化したことになり、このために音質が劣化していた。
化することが可能となるが、音質も充分ではないという
問題点があった。この理由としては、各パルスが正負の
極性のみしか有しておらず、絶対値振幅はパルスの位置
によらず常に１．０であるため、振幅を極めて粗く量子
化したことになり、このために音質が劣化していた。
【０００６】さらに、前記文献１−３の方法では、音源
コードブックやパルスを探索する際に、音源信号に乗ず
るゲインを一定であると想定して探索を行なっていた。
従って、ビットレートを低減し音源コードブックのサイ
ズが小さい場合やパルスの個数が少ない場合には、性能
が低下していた。
コードブックやパルスを探索する際に、音源信号に乗ず
るゲインを一定であると想定して探索を行なっていた。
従って、ビットレートを低減し音源コードブックのサイ
ズが小さい場合やパルスの個数が少ない場合には、性能
が低下していた。
【０００７】本発明の目的は、上述の間題を解決し、ビ
ットレートが低い場合にも、比較的少ない演算量で音質
の劣化の少ない音声符号化方式を提供することにある。
ットレートが低い場合にも、比較的少ない演算量で音質
の劣化の少ない音声符号化方式を提供することにある。
【０００８】
【課題を解決するための手段】第１の発明の音声符号化
装置は、入力した音声信号からスペクトルパラメータを
求めて量子化するスペクトルパラメータ計算部と、前記
音声信号の音源信号が個数Ｍの非零のパルスから構成さ
れ、前記スペクトルパラメータを用いて前記パルスの位
置を探索する際にＭよりも小さい個数ごとにゲインを変
化させながらパルスの位置を探索し出力する音源量子化
部とを有することを特徴とする。
装置は、入力した音声信号からスペクトルパラメータを
求めて量子化するスペクトルパラメータ計算部と、前記
音声信号の音源信号が個数Ｍの非零のパルスから構成さ
れ、前記スペクトルパラメータを用いて前記パルスの位
置を探索する際にＭよりも小さい個数ごとにゲインを変
化させながらパルスの位置を探索し出力する音源量子化
部とを有することを特徴とする。
【０００９】第２の発明の音声符号化装置は、第１の発
明の音源量子化部において、複数個のパルスの振幅もし
くは極性をまとめて量子化するためのコードブックを有
することを特徴とする。
明の音源量子化部において、複数個のパルスの振幅もし
くは極性をまとめて量子化するためのコードブックを有
することを特徴とする。
【００１０】第３の発明の音声符号化装置は、入力した
音声信号からスペクトルパラメータを求めて量子化する
スペクトルパラメータ計算部と、前記音声信号の音源信
号が個数Ｍの非零のパルスから構成され、前記スペクト
ルパラメータを用いて前記パルスの位置を探索する際に
Ｍより小さい個数Ｍ１ごとにゲインを変化させながらパ
ルスの位置を探索し出力する第１の音源量子化部と、前
記スペクトルパラメータを用いて予め定められた個数の
パルスの位置を探索して出力する第２の音源量子化部
と、前記第１の音源量子化部と前記第２の音源量子化部
の出力を用いて前記音声との歪みを計算し前記歪みが小
さい音源量子化部を選択することを特徴とする。
音声信号からスペクトルパラメータを求めて量子化する
スペクトルパラメータ計算部と、前記音声信号の音源信
号が個数Ｍの非零のパルスから構成され、前記スペクト
ルパラメータを用いて前記パルスの位置を探索する際に
Ｍより小さい個数Ｍ１ごとにゲインを変化させながらパ
ルスの位置を探索し出力する第１の音源量子化部と、前
記スペクトルパラメータを用いて予め定められた個数の
パルスの位置を探索して出力する第２の音源量子化部
と、前記第１の音源量子化部と前記第２の音源量子化部
の出力を用いて前記音声との歪みを計算し前記歪みが小
さい音源量子化部を選択することを特徴とする。
【００１１】第４の発明の音声符号化装置は、第３の発
明の音源量子化部において、複数個のパルスの振幅もし
くは極性をまとめて量子化するためのコードブックを有
することを特徴とする。
明の音源量子化部において、複数個のパルスの振幅もし
くは極性をまとめて量子化するためのコードブックを有
することを特徴とする。
【００１２】第５の発明の音声符号化装置は、第３の発
明もしくは第４の発明において、入力した音声信号から
特徴量を求め、前記特徴量から複数種のモードを判別し
モード情報を出力するモード判別回路と、前記モード情
報に応じて前記第１の音源量子化部を用いるか前記第２
の音源量子化部を用いるかを切替えることを特徴とす
る。
明もしくは第４の発明において、入力した音声信号から
特徴量を求め、前記特徴量から複数種のモードを判別し
モード情報を出力するモード判別回路と、前記モード情
報に応じて前記第１の音源量子化部を用いるか前記第２
の音源量子化部を用いるかを切替えることを特徴とす
る。
【００１３】第６の発明の音声符号化装置は、入力した
音声信号からスペクトルパラメータを求めて量子化する
スペクトルパラメータ計算部と、前記スペクトルパラメ
ータからインパルス応答を求めるインパルス応答計算部
と、前記音声信号と前記インパルス応答との相関を計算
する第１の相関計算部と、前記インパルス応答同士の相
関を計算する第２の相関計算部と、前記第１の相関計算
部と前記第２の相関計算部の出力を用いて第１のパルス
を計算する第１のパルス計算部と、前記第１のパルス計
算部の出力を用いて、前記第１の相関計算部の出力を修
正する第３の相関計算部と、前記第３の相関計算部の出
力と前記第２の相関計算部の出力を用いて第２のパルス
を計算する第２のパルス計算部と、前記修正操作とパル
スの計算を予め定められた段数だけ繰り返しながらパル
スを計算することを特徴とする。
音声信号からスペクトルパラメータを求めて量子化する
スペクトルパラメータ計算部と、前記スペクトルパラメ
ータからインパルス応答を求めるインパルス応答計算部
と、前記音声信号と前記インパルス応答との相関を計算
する第１の相関計算部と、前記インパルス応答同士の相
関を計算する第２の相関計算部と、前記第１の相関計算
部と前記第２の相関計算部の出力を用いて第１のパルス
を計算する第１のパルス計算部と、前記第１のパルス計
算部の出力を用いて、前記第１の相関計算部の出力を修
正する第３の相関計算部と、前記第３の相関計算部の出
力と前記第２の相関計算部の出力を用いて第２のパルス
を計算する第２のパルス計算部と、前記修正操作とパル
スの計算を予め定められた段数だけ繰り返しながらパル
スを計算することを特徴とする。
【００１４】
【発明の実施の形態】図１は本発明による音声符号化装
置の第１の実施の形態を示すブロック図である。図にお
いて、入力端子１００から音声信号を入力し、フレーム
分割回路１１０では音声信号をフレーム（例えば１０ｍ
ｓ）毎に分割し、サブフレーム分割回路１２０では、フ
レームの音声信号をフレームよりも短いサブフレーム
（例えば５ｍｓ）に分割する。
置の第１の実施の形態を示すブロック図である。図にお
いて、入力端子１００から音声信号を入力し、フレーム
分割回路１１０では音声信号をフレーム（例えば１０ｍ
ｓ）毎に分割し、サブフレーム分割回路１２０では、フ
レームの音声信号をフレームよりも短いサブフレーム
（例えば５ｍｓ）に分割する。
【００１５】スペクトルパラメータ計算回路２００で
は、少なくとも一つのサブフレームの音声信号に対し
て、サブフレーム長よりも長い窓（例えば２４ｍｓ）を
かけて音声を切り出してスペクトルパラメータを予め定
められた次数（例えば、Ｐ＝１０次）計算する。ここで
スペクトルパラメータの計算には、周知のＬＰＣ分析
や、Ｂｕｒｇ分析等を用いることができる。ここでは、
Ｂｕｒｇ分析を用いることとする。Ｂｕｒｇ分析の詳細
については、中溝著による”信号解析とシステム同定”
と題した単行本（コロナ社１９８８年刊）の８２〜８７
頁（文献４）等に記載されているので説明は略する。
は、少なくとも一つのサブフレームの音声信号に対し
て、サブフレーム長よりも長い窓（例えば２４ｍｓ）を
かけて音声を切り出してスペクトルパラメータを予め定
められた次数（例えば、Ｐ＝１０次）計算する。ここで
スペクトルパラメータの計算には、周知のＬＰＣ分析
や、Ｂｕｒｇ分析等を用いることができる。ここでは、
Ｂｕｒｇ分析を用いることとする。Ｂｕｒｇ分析の詳細
については、中溝著による”信号解析とシステム同定”
と題した単行本（コロナ社１９８８年刊）の８２〜８７
頁（文献４）等に記載されているので説明は略する。
【００１６】さらに、スペクトルパラメータ計算部で
は、Ｂｕｒｇ法により計算された線形予測係数αi（ｉ
＝１，…，１０）を量子化や補間に適したＬＳＰパラメ
ータに変換する。ここで、線形予測係数からＬＳＰへの
変換は、菅村他による”線スペクトル対（ＬＳＰ）音声
分析合成方式による音声情報圧縮”と題した論文（電子
通信学会論文誌、Ｊ６４−Ａ、ｐｐ．５９９−６０６、
１９８１年）（文献５）を参照することができる。例え
ば、第２サブフレームでＢｕｒｇ法により求めた線形予
測係数を、ＬＳＰパラメータに変換し、第１サブフレー
ムのＬＳＰを直線補間により求めて、第１サブフレーム
のＬＳＰを逆変換して線形予測係数に戻し、第１，２サ
ブフレームの線形予測係数αiι（ｉ＝１，…，１０，
ι＝１，…，２）を聴感重み付け回路２３０に出力す
る。また、第２サブフレームのＬＳＰをスペクトルパラ
メータ量子化回路２１０へ出力する。
は、Ｂｕｒｇ法により計算された線形予測係数αi（ｉ
＝１，…，１０）を量子化や補間に適したＬＳＰパラメ
ータに変換する。ここで、線形予測係数からＬＳＰへの
変換は、菅村他による”線スペクトル対（ＬＳＰ）音声
分析合成方式による音声情報圧縮”と題した論文（電子
通信学会論文誌、Ｊ６４−Ａ、ｐｐ．５９９−６０６、
１９８１年）（文献５）を参照することができる。例え
ば、第２サブフレームでＢｕｒｇ法により求めた線形予
測係数を、ＬＳＰパラメータに変換し、第１サブフレー
ムのＬＳＰを直線補間により求めて、第１サブフレーム
のＬＳＰを逆変換して線形予測係数に戻し、第１，２サ
ブフレームの線形予測係数αiι（ｉ＝１，…，１０，
ι＝１，…，２）を聴感重み付け回路２３０に出力す
る。また、第２サブフレームのＬＳＰをスペクトルパラ
メータ量子化回路２１０へ出力する。
【００１７】スペクトルパラメータ量子化回路２１０で
は、予め定められたサブフレームのＬＳＰパラメータを
コードブック２２０を用いて効率的に量子化し、下式の
歪みを最小化する量子化値を出力する。
は、予め定められたサブフレームのＬＳＰパラメータを
コードブック２２０を用いて効率的に量子化し、下式の
歪みを最小化する量子化値を出力する。
【数１】
【００１８】ここで、ＬＳＰ（ｉ），ＱＬＳＰ
（ｉ）j，Ｗ（ｉ）はそれぞれ、量子化前のｉ次目のＬ
ＳＰ、コードブック２２０に格納されたｊ番目のコード
ベクトル、重み係数である。
（ｉ）j，Ｗ（ｉ）はそれぞれ、量子化前のｉ次目のＬ
ＳＰ、コードブック２２０に格納されたｊ番目のコード
ベクトル、重み係数である。
【００１９】以下では、量子化法として、ベクトル量子
化を用いるものとし、第２サブフレームのＬＳＰパラメ
ータを量子化するものとする。ＬＳＰパラメータのベク
トル量子化の手法は周知の手法を用いることができる。
具体的な方法は例えば、特開平４−１７１５００号公報
（特願平２−２９７６００号）（文献６）や特開平４−
３６３０００号公報（特願平３−２６１９２５号）（文
献７）や、特開平５−６１９９号公報（特願平３−１５
５０４９号）（文献８）や、T.Nomura et al.,による”
LSP Coding Using VQ-SVQWith Interpolation in 4.075
kbps M-LCELPSpeech Coder”と題した論文（Proc. Mob
ile Multimedia Communications, pp.B.2.5,1993）（文
献９）等を参照できるのでここでは説明は略する。
化を用いるものとし、第２サブフレームのＬＳＰパラメ
ータを量子化するものとする。ＬＳＰパラメータのベク
トル量子化の手法は周知の手法を用いることができる。
具体的な方法は例えば、特開平４−１７１５００号公報
（特願平２−２９７６００号）（文献６）や特開平４−
３６３０００号公報（特願平３−２６１９２５号）（文
献７）や、特開平５−６１９９号公報（特願平３−１５
５０４９号）（文献８）や、T.Nomura et al.,による”
LSP Coding Using VQ-SVQWith Interpolation in 4.075
kbps M-LCELPSpeech Coder”と題した論文（Proc. Mob
ile Multimedia Communications, pp.B.2.5,1993）（文
献９）等を参照できるのでここでは説明は略する。
【００２０】また、スペクトルパラメータ量子化回路２
１０では、第２サブフレームで量子化したＬＳＰパラメ
ータをもとに、第１サブフレームのＬＳＰパラメータを
復元する。ここでは、現フレームの第２サブフレームの
量子化ＬＳＰパラメータと１つ過去のフレームの第２サ
ブフレームの量子化ＬＳＰを直線補間して、第１サブフ
レームのＬＳＰを復元する。ここで、量子化前のＬＳＰ
と量子化後のＬＳＰとの誤差電力を最小化するコードベ
クトルを１種類選択した後に、直線補間により第１サブ
フレームのＬＳＰを復元できる。
１０では、第２サブフレームで量子化したＬＳＰパラメ
ータをもとに、第１サブフレームのＬＳＰパラメータを
復元する。ここでは、現フレームの第２サブフレームの
量子化ＬＳＰパラメータと１つ過去のフレームの第２サ
ブフレームの量子化ＬＳＰを直線補間して、第１サブフ
レームのＬＳＰを復元する。ここで、量子化前のＬＳＰ
と量子化後のＬＳＰとの誤差電力を最小化するコードベ
クトルを１種類選択した後に、直線補間により第１サブ
フレームのＬＳＰを復元できる。
【００２１】以上により復元した第１サブフレームのＬ
ＳＰと第２サブフレームの量子化ＬＳＰをサブフレーム
毎に線形予測係数αiι'（ｉ＝１，…，１０，ι＝１，
…，２）に変換し、インパルス応答計算回路３１０へ出
力する。また、第２サブフレームの量子化ＬＳＰのコー
ドベクトルを表すインデクスをマルチプレクサ４００に
出力する。
ＳＰと第２サブフレームの量子化ＬＳＰをサブフレーム
毎に線形予測係数αiι'（ｉ＝１，…，１０，ι＝１，
…，２）に変換し、インパルス応答計算回路３１０へ出
力する。また、第２サブフレームの量子化ＬＳＰのコー
ドベクトルを表すインデクスをマルチプレクサ４００に
出力する。
【００２２】聴感重み付け回路２３０は、スペクトルパ
ラメータ計算回路２００から、各サブフレーム毎に量子
化前の線形予測係数αi（ｉ＝１，…，Ｐ）を入力し、
前記文献１にもとづき、サブフレームの音声信号に対し
て聴感重み付けを行い、聴感重み付け信号を出力する。
ラメータ計算回路２００から、各サブフレーム毎に量子
化前の線形予測係数αi（ｉ＝１，…，Ｐ）を入力し、
前記文献１にもとづき、サブフレームの音声信号に対し
て聴感重み付けを行い、聴感重み付け信号を出力する。
【００２３】応答信号計算回路２４０は、スペクトルパ
ラメータ計算回路２００から、各サブフレーム毎に線形
予測係数αiを入力し、スペクトルパラメータ量子化回
路２１０から、量子化、補間して復元した線形予測係数
αi'をサブフレーム毎に入力し、保持されているフィル
タメモリの値を用いて、入力信号を零ｄ（ｎ）＝０とし
た応答信号を１サブフレーム分計算し、減算器２３５へ
出力する。ここで、応答信号χｚ（ｎ）は下式で表され
る。
ラメータ計算回路２００から、各サブフレーム毎に線形
予測係数αiを入力し、スペクトルパラメータ量子化回
路２１０から、量子化、補間して復元した線形予測係数
αi'をサブフレーム毎に入力し、保持されているフィル
タメモリの値を用いて、入力信号を零ｄ（ｎ）＝０とし
た応答信号を１サブフレーム分計算し、減算器２３５へ
出力する。ここで、応答信号χｚ（ｎ）は下式で表され
る。
【数２】 但し、ｎ−ｉ≦０のときは
【数３】
【数４】 ここで、Ｎはサブフレーム長を示す。γは、聴感重み付
け量を制御する重み係数であり、下記の式（６）と同一
の値である。ｓw（ｎ）、ｐ（ｎ）は、それぞれ、重み
付け信号計算回路の出力信号、後述の式（６）における
右辺第１項のフィルタの分母の項の出力信号をそれぞれ
示す。
け量を制御する重み係数であり、下記の式（６）と同一
の値である。ｓw（ｎ）、ｐ（ｎ）は、それぞれ、重み
付け信号計算回路の出力信号、後述の式（６）における
右辺第１項のフィルタの分母の項の出力信号をそれぞれ
示す。
【００２４】減算器２３５は、下式により、聴感重み付
け信号から応答信号を１サブフレーム分減算し、ｘw'
（ｎ）を適応コードブック回路３００へ出力する。
け信号から応答信号を１サブフレーム分減算し、ｘw'
（ｎ）を適応コードブック回路３００へ出力する。
【数５】
【００２５】インパルス応答計算回路３１０は、ｚ変換
が下式で表される聴感重み付けフィルタのインパルス応
答ｈw（ｎ）を予め定められた点数Ｌだけ計算し、適応
コードブック回路３００、音源量子化回路３５０へ出力
する。
が下式で表される聴感重み付けフィルタのインパルス応
答ｈw（ｎ）を予め定められた点数Ｌだけ計算し、適応
コードブック回路３００、音源量子化回路３５０へ出力
する。
【数６】
【００２６】適応コードブック回路３００では、重み付
け信号計算回路３６０から過去の音源信号ｖ（ｎ）を、
減算器２３５から出力信号ｘw'（ｎ）を、インパルス応
答計算回路３１０から聴感重み付けインパルス応答ｈw
（ｎ）を入力する。ピッチに対応する遅延Ｔを下式の歪
みを最小化するように求め、遅延を表すインデクスをマ
ルチプレクサ４００に出力する。
け信号計算回路３６０から過去の音源信号ｖ（ｎ）を、
減算器２３５から出力信号ｘw'（ｎ）を、インパルス応
答計算回路３１０から聴感重み付けインパルス応答ｈw
（ｎ）を入力する。ピッチに対応する遅延Ｔを下式の歪
みを最小化するように求め、遅延を表すインデクスをマ
ルチプレクサ４００に出力する。
【数７】 ここで、
【数８】 であり、記号＊は畳み込み演算を表す。ゲインβを下式
に従い求める。
に従い求める。
【数９】
【００２７】ここで、女性音や、子供の声に対して、遅
延の抽出精度を向上させるために、遅延を整数サンプル
ではなく、小数サンプル値で求めてもよい。具体的な方
法は、例えば、P.Kroonらによる、“Pitch predictors
with high temporal resolution”と題した論文（Proc.
ICASSP,pp.661-664,1990年）（文献１０）等を参照する
ことができる。
延の抽出精度を向上させるために、遅延を整数サンプル
ではなく、小数サンプル値で求めてもよい。具体的な方
法は、例えば、P.Kroonらによる、“Pitch predictors
with high temporal resolution”と題した論文（Proc.
ICASSP,pp.661-664,1990年）（文献１０）等を参照する
ことができる。
【００２８】さらに、適応コードブック回路３００では
下式に従いピッチ予測を行ない、予測残差信号ｚ
w（ｎ）を音源量子化回路３５０へ出力する。
下式に従いピッチ予測を行ない、予測残差信号ｚ
w（ｎ）を音源量子化回路３５０へ出力する。
【数１０】
【００２９】音源量子化回路３５０では、Ｍ個のパルス
をたてる。音源量子化回路３５０の処理フローを示す流
れ図を図２に示す。ここでは、パルスを２段に分解し、
各段で異なるゲインを乗じながらパルスの位置を探索す
る方法について説明する。なお、段数は任意の値をとる
ことができる。このとき、音源信号ｃ（ｎ）は以下のよ
うに表せる。
をたてる。音源量子化回路３５０の処理フローを示す流
れ図を図２に示す。ここでは、パルスを２段に分解し、
各段で異なるゲインを乗じながらパルスの位置を探索す
る方法について説明する。なお、段数は任意の値をとる
ことができる。このとき、音源信号ｃ（ｎ）は以下のよ
うに表せる。
【数１１】 ここで、Ｍ1，Ｍ2，sign（ｋ），ｍｋ，Ｇ1，Ｇ2は、そ
れぞれ、１段目のパルスの個数、２段目のパルスの個
数、Ｋ番目のパルスの極性、１段目のパルスのゲイン、
２段目のパルスのゲインをそれぞれ示す。また、Ｍ1＋
Ｍ2＝Ｍである。
れぞれ、１段目のパルスの個数、２段目のパルスの個
数、Ｋ番目のパルスの極性、１段目のパルスのゲイン、
２段目のパルスのゲインをそれぞれ示す。また、Ｍ1＋
Ｍ2＝Ｍである。
【００３０】図２において、最初のブロックではｚ
w（ｎ），ｈw（ｎ）を入力し、下式に従い、第１の相関
関数ｄ（ｎ），第２の相関関数φを計算する。
w（ｎ），ｈw（ｎ）を入力し、下式に従い、第１の相関
関数ｄ（ｎ），第２の相関関数φを計算する。
【数１２】
【数１３】
【００３１】次のブロックでは、２種の相関関数を用い
て、個数Ｍ1（Ｍ1≦Ｍ）の非零の振幅のパルス（第１の
パルス）の位置を計算する。これには、文献３と同様
に、各パルス毎に、予め定められた位置の候補につい
て、最適なパルスの位置を探索する。
て、個数Ｍ1（Ｍ1≦Ｍ）の非零の振幅のパルス（第１の
パルス）の位置を計算する。これには、文献３と同様
に、各パルス毎に、予め定められた位置の候補につい
て、最適なパルスの位置を探索する。
【００３２】例えば、各パルスの位置の候補の例は、サ
ブフレーム長をＮ＝４０，パルスの個数をＭ1＝５とす
ると、下表のように表せる。
ブフレーム長をＮ＝４０，パルスの個数をＭ1＝５とす
ると、下表のように表せる。
【表１】
【００３３】各パルスについて、位置の候補の各々を調
ベ、次式を最大化する位置を最適位置として選択する。
ベ、次式を最大化する位置を最適位置として選択する。
【数１４】 ここで、
【数１５】
【数１６】 である。Ｍ1個のパルスの位置が出力される。
【００３４】次に、計算したＭ1個のパルス位置を用い
て、振幅は極性として相関関数ｄ（ｎ）を修正する。下
式に示す。
て、振幅は極性として相関関数ｄ（ｎ）を修正する。下
式に示す。
【数１７】
【数１８】
【００３５】次に、ｄ'（ｎ）とφを用いて、Ｍ２個の
パルス（第２のパルス）の位置を計算する。ここで、式
（１５）において、ｄ（ｎ）の代わりにｄ'（ｎ）を使
用し、パルスの個数をＭ2とすればよい。
パルス（第２のパルス）の位置を計算する。ここで、式
（１５）において、ｄ（ｎ）の代わりにｄ'（ｎ）を使
用し、パルスの個数をＭ2とすればよい。
【００３６】合計でＭ個のパルスの極性と位置を求め、
ゲイン量子化回路３６５に出力する。また、パルスの位
置を予め定められたビット数で量子化し、位置を表すイ
ンデクスをマルチプレクサに出力する。また、パルスの
極性をマルチプレクサ４００に出力する。
ゲイン量子化回路３６５に出力する。また、パルスの位
置を予め定められたビット数で量子化し、位置を表すイ
ンデクスをマルチプレクサに出力する。また、パルスの
極性をマルチプレクサ４００に出力する。
【００３７】ゲイン量子化回路３６５は、ゲインコード
ブック３５５からゲインコードベクトルを読みだし、選
択された位置に対して、下式を最小化するゲインコード
ベクトルを選択し、最終的に歪みを最小化する振幅コー
ドベクトルとゲインコードベクトルの組合せを選択す
る。
ブック３５５からゲインコードベクトルを読みだし、選
択された位置に対して、下式を最小化するゲインコード
ベクトルを選択し、最終的に歪みを最小化する振幅コー
ドベクトルとゲインコードベクトルの組合せを選択す
る。
【００３８】ここでは、適応コードブックのゲインとパ
ルスで表した音源のゲインＧ１，Ｇ２の３種のゲインを
同時にベクトル量子化する例について示す。
ルスで表した音源のゲインＧ１，Ｇ２の３種のゲインを
同時にベクトル量子化する例について示す。
【数１９】 ここで、βt'、Ｇ1t'、Ｇ2t'は、ゲインコードブック３
５５に格納された３次元ゲインコードベクトルにおける
ｋ番目の要素である。上式の計算を、ゲインコードベク
トルの各々に対して繰り返し、歪みＤtを最小化するゲ
インコードベクトルを選択する。
５５に格納された３次元ゲインコードベクトルにおける
ｋ番目の要素である。上式の計算を、ゲインコードベク
トルの各々に対して繰り返し、歪みＤtを最小化するゲ
インコードベクトルを選択する。
【００３９】選択されたゲインコードベクトルを表すイ
ンデクスをマルチプレクサ４００に出力する。
ンデクスをマルチプレクサ４００に出力する。
【００４０】重み付け信号計算回路３６０は、それぞれ
のインデクスを入力し、インデクスからそれに対応する
コードベクトルを読みだし、まず下式にもとづき駆動音
源信号ｖ（ｎ）を求める。
のインデクスを入力し、インデクスからそれに対応する
コードベクトルを読みだし、まず下式にもとづき駆動音
源信号ｖ（ｎ）を求める。
【数２０】 ｖ（ｎ）は適応コードブック回路３００に出力される。
【００４１】次に、スペクトルパラメータ計算回路２０
０の出力パラメータ、スペクトルパラメータ量子化回路
２１０の出力パラメータを用いて下式により、応答信号
ｓw（ｎ）をサブフレーム毎に計算し、応答信号計算回
路２４０へ出力する。
０の出力パラメータ、スペクトルパラメータ量子化回路
２１０の出力パラメータを用いて下式により、応答信号
ｓw（ｎ）をサブフレーム毎に計算し、応答信号計算回
路２４０へ出力する。
【数２１】 以上により、第１の実施の形態の説明を終える。
【００４２】第２の実施の形態を示すブロック図を図３
に示す。ここでは、音源量子化回路４５０の動作が図１
と異なる。音源量子化回路４５０では、振幅コードブッ
ク４５１を用いて、パルスの振幅を量子化する。
に示す。ここでは、音源量子化回路４５０の動作が図１
と異なる。音源量子化回路４５０では、振幅コードブッ
ク４５１を用いて、パルスの振幅を量子化する。
【００４３】Ｍ1個のパルスに対して位置が求まった後
で、次式を最大化するように、Ｑ個（Ｑ≧１）の振幅コ
ードベクトル候補を出力する。
で、次式を最大化するように、Ｑ個（Ｑ≧１）の振幅コ
ードベクトル候補を出力する。
【数２２】 ここで、
【数２３】
【数２４】 である。ここで、ｇkj'は、ｋ番目のパルスのｊ番目の
振幅コードベクトルである。
振幅コードベクトルである。
【００４４】選択されたＱ個の振幅コードベクトルの各
々に対して、下式により相関関数を修正する。
々に対して、下式により相関関数を修正する。
【数２５】
【００４５】次に、Ｑ個のｄ'（ｎ）の各々に対して、
残りのＭ２個のパルスについて振幅コードブック４５１
から振幅コードベクトルを探索する。下式を最大化する
ものを選択する。
残りのＭ２個のパルスについて振幅コードブック４５１
から振幅コードベクトルを探索する。下式を最大化する
ものを選択する。
【数２６】 ここで、
【数２７】
【数２８】
【００４６】以上の処理をＱ個のｄ'（ｎ）だけ繰り返
し、下式による累積値を最大化する組合せを選択する。
し、下式による累積値を最大化する組合せを選択する。
【数２９】
【００４７】選択された振幅コードベクトルを表すイン
デクスをマルチプレクサ４００に出力する。また、位置
の値、振幅コードベクトルの値をゲイン量子化回路４６
０に出力する。
デクスをマルチプレクサ４００に出力する。また、位置
の値、振幅コードベクトルの値をゲイン量子化回路４６
０に出力する。
【００４８】ゲイン量子化回路４６０では、ゲインコー
ドブック３５５から、下式を最小化するゲインコードベ
クトルを選択する。
ドブック３５５から、下式を最小化するゲインコードベ
クトルを選択する。
【数３０】 なお、本実施例では、振幅コードブックを使用したが、
かわりに、各パルスの極性を示す極性コードブックを使
用して探索してもよい。以上で第２の実施の形態の説明
を終える。
かわりに、各パルスの極性を示す極性コードブックを使
用して探索してもよい。以上で第２の実施の形態の説明
を終える。
【００４９】図４は、第３の実施の形態を示すブロック
図である。ここでは、第１の音源量子化回路５００は、
パルスを例えば２段に分解し、パルスに乗ずるゲインを
１段目と２段目で変化させながらパルスの位置を探索す
る。ここで、段数は２に限らず、任意の値をとることが
できる。パルスの探索法自体は、図１における音源量子
化回路３５０と同一の方法を用いる。このときの音源信
号を下式のｃ1（ｎ）とする。
図である。ここでは、第１の音源量子化回路５００は、
パルスを例えば２段に分解し、パルスに乗ずるゲインを
１段目と２段目で変化させながらパルスの位置を探索す
る。ここで、段数は２に限らず、任意の値をとることが
できる。パルスの探索法自体は、図１における音源量子
化回路３５０と同一の方法を用いる。このときの音源信
号を下式のｃ1（ｎ）とする。
【数３１】 パルスの探索後に、第１の音源による歪みＤ1を下式か
ら計算する。
ら計算する。
【数３２】
【００５０】上式の代わりに以下の式を用いることもで
きる。
きる。
【数３３】 ここで、Ｃj，Ｃi，Ｅj，Ｅiには、パルスの探索が終了
した後の値を使用する。
した後の値を使用する。
【００５１】第２の音源量子化回路５１０は、パルスを
分解せずに、Ｍ個のパルス全体に対して一定のゲインを
用いながらパルスを探索する。ここで、Ｍ＞［Ｍ1＋
Ｍ2］である。また、第２の音源信号ｃ2（ｎ）は下式の
ように表せる。
分解せずに、Ｍ個のパルス全体に対して一定のゲインを
用いながらパルスを探索する。ここで、Ｍ＞［Ｍ1＋
Ｍ2］である。また、第２の音源信号ｃ2（ｎ）は下式の
ように表せる。
【数３４】 ここで、Ｇは、Ｍ個のパルス全体にかかるゲインであ
る。
る。
【００５２】さらに、第２の音源による歪みＤ2を下式
から計算する。
から計算する。
【数３５】
【００５３】もしくは、下式から計算することもでき
る。
る。
【数３６】 ここで、Ｃι，Ｅιには、第２の音源量子化回路でのパ
ルスの探索が終了した後の値を使用する。
ルスの探索が終了した後の値を使用する。
【００５４】判別回路５２０は、第１の音源信号ｃ
1（ｎ）、第２の音源信号ｃ2（ｎ）、それらによる歪み
Ｄ1，Ｄ2を入力し、大小判別を行ない、歪みの小さい方
の音源信号をゲイン量子化回路に出力し、判別符号をゲ
イン量子化回路５３０及び、マルチプレクサ４００に出
力する。また、歪みの小さい方の音源信号のパルスの位
置、極性を表す符号をマルチプレクサ４００に出力す
る。
1（ｎ）、第２の音源信号ｃ2（ｎ）、それらによる歪み
Ｄ1，Ｄ2を入力し、大小判別を行ない、歪みの小さい方
の音源信号をゲイン量子化回路に出力し、判別符号をゲ
イン量子化回路５３０及び、マルチプレクサ４００に出
力する。また、歪みの小さい方の音源信号のパルスの位
置、極性を表す符号をマルチプレクサ４００に出力す
る。
【００５５】ゲイン量子化回路５３０は、判別符号を入
力し、第１の音源信号が使用されるときは、ゲイン量子
化回路３６５と同一の動作を行なう。一方、第２の音源
信号が使用されるときは、ゲインコードブック５４０か
ら、２次元ゲインコードベクトルを読みだし、下式を最
小化するコードベクトルを探索する。
力し、第１の音源信号が使用されるときは、ゲイン量子
化回路３６５と同一の動作を行なう。一方、第２の音源
信号が使用されるときは、ゲインコードブック５４０か
ら、２次元ゲインコードベクトルを読みだし、下式を最
小化するコードベクトルを探索する。
【数３７】 選択されたゲインコードベクトルを表すインデクスをマ
ルチプレクサ４００に出力する。以上で第３の実施の形
態の説明を終える。
ルチプレクサ４００に出力する。以上で第３の実施の形
態の説明を終える。
【００５６】図５は、第４の実施の形態を示すブロック
図である。ここでは、第１の音源量子化回路６００と第
２の音源量子化回路６１０の動作が図４と異なる。
図である。ここでは、第１の音源量子化回路６００と第
２の音源量子化回路６１０の動作が図４と異なる。
【００５７】第１の音源量子化回路６００では、振幅コ
ードブック４５１を用いて、音源量子化回路４５０と同
様に、パルスの振幅を量子化する。
ードブック４５１を用いて、音源量子化回路４５０と同
様に、パルスの振幅を量子化する。
【００５８】Ｍ1個のパルスに対して位置が求まった後
で、次式を最大化するように、Ｑ個（Ｑ≧１）の振幅コ
ードベクトル候補を出力する。
で、次式を最大化するように、Ｑ個（Ｑ≧１）の振幅コ
ードベクトル候補を出力する。
【数３８】 ここで、
【数３９】
【数４０】 である。ここで、ｇkj'は、ｋ番目のパルスのｊ番目の
振幅コードベクトルである。
振幅コードベクトルである。
【００５９】選択されたＱ個の振幅コードベクトルの各
々に対して、下式により相関関数を修正する。
々に対して、下式により相関関数を修正する。
【数４１】
【００６０】次に、Ｑ個のｄ'（ｎ）の各々に対して、
残りのＭ2個のパルスについて振幅コードブック４５１
から振幅コードベクトルを探索する。下式を最大化する
ものを選択する。
残りのＭ2個のパルスについて振幅コードブック４５１
から振幅コードベクトルを探索する。下式を最大化する
ものを選択する。
【数４２】 ここで、
【数４３】
【数４４】
【００６１】以上の処理をＱ個のｄ'（ｎ）だけ繰り返
し、下式による累積値を最大化する組合せを選択する。
し、下式による累積値を最大化する組合せを選択する。
【数４５】
【００６２】さらに、第１の音源信号を下式により求め
る。
る。
【数４６】
【００６３】さらに、第ｌの音源による歪みＤ1を下式
から計算し、判別回路５２０に出力する。
から計算し、判別回路５２０に出力する。
【数４７】
【００６４】第２の音源量子化回路６１０は、下式を最
大化するような振幅コードベクトルを探索する。
大化するような振幅コードベクトルを探索する。
【数４８】 ここで、
【数４９】
【数５０】
【００６５】さらに、第２の音源信号を下式により求め
る。
る。
【数５１】
【００６６】さらに、第２の音源による歪みＤ2を下式
から計算し、判別回路５２０に出力する。
から計算し、判別回路５２０に出力する。
【数５２】
【００６７】もしくは、下式により求めても良い。
【数５３】 ここで、Ｃι，Ｅιはそれぞれ、第２の音源パルスを求
めた後の相関値である。
めた後の相関値である。
【００６８】判別回路５２０は、第１の音源信号 ｃ1'
（ｎ）、第２の音源信号ｃ2'（ｎ）、それらによる歪み
Ｄ1'，Ｄ2'を入力し、大小判別を行ない、歪みの小さい
方の音源信号をゲイン量子化回路に出力し、判別符号を
ゲイン量子化回路５３０及び、マルチプレクサ４００に
出力する。
（ｎ）、第２の音源信号ｃ2'（ｎ）、それらによる歪み
Ｄ1'，Ｄ2'を入力し、大小判別を行ない、歪みの小さい
方の音源信号をゲイン量子化回路に出力し、判別符号を
ゲイン量子化回路５３０及び、マルチプレクサ４００に
出力する。
【００６９】図６は第５の実施の形態を示すブロック図
である。ここでは、第３の実施の形態をもとにする例に
ついて示すが、第４の実施の形態をもとにすることもで
きる。
である。ここでは、第３の実施の形態をもとにする例に
ついて示すが、第４の実施の形態をもとにすることもで
きる。
【００７０】モード判別回路９００は、聴感重み付け回
路２３０からフレーム単位で聴感重み付け信号を受取
り、モード判別情報を音源量子化回路６００へ出力す
る。ここでは、モード判別に、現在のフレームの特徴量
を用いる。特徴量としては、例えば、フレームで平均し
たピッチ予測ゲインを用いる。ピッチ予測ゲインの計算
は、例えば下式を用いる。
路２３０からフレーム単位で聴感重み付け信号を受取
り、モード判別情報を音源量子化回路６００へ出力す
る。ここでは、モード判別に、現在のフレームの特徴量
を用いる。特徴量としては、例えば、フレームで平均し
たピッチ予測ゲインを用いる。ピッチ予測ゲインの計算
は、例えば下式を用いる。
【数５４】 ここで、Ｌはフレームに含まれるサブフレームの個数で
ある。Ｐi、Ｅiはそれぞれ、ｉ番目のサブフレームでの
音声パワ、ピッチ予測誤差パワを示す。
ある。Ｐi、Ｅiはそれぞれ、ｉ番目のサブフレームでの
音声パワ、ピッチ予測誤差パワを示す。
【数５５】
【数５６】 ここで、Ｔは予測ゲインを最大化する最適遅延である。
【００７１】フレーム平均ピッチ予測ゲインＧを予め定
められた複数個のしきい値と比較して複数種類のモード
に分類する。モードの個数としては、例えば４を用いる
ことができる。モード判別回路９００は、モード情報を
音源量子化回路７００、マルチプレクサ４００へ出力す
る。
められた複数個のしきい値と比較して複数種類のモード
に分類する。モードの個数としては、例えば４を用いる
ことができる。モード判別回路９００は、モード情報を
音源量子化回路７００、マルチプレクサ４００へ出力す
る。
【００７２】音源量子化回路７００は、モード情報を受
けとり、予め定められたモードの際に第１の音源量子化
回路５００と同一の動作を行ない、第１の音源信号をゲ
イン量子化回路７５０に出力する。また、パルスの位置
と極性を表す符号をマルチプレクサ４００に出力する。
上記以外のモードのときは、第２の音源量子化回路５１
０と同一の動作を行ない、第２の音源信号をゲイン量子
化回路７５０に出力し、パルスの位置と極性を表す符号
をマルチプレクサ４００に出力する。
けとり、予め定められたモードの際に第１の音源量子化
回路５００と同一の動作を行ない、第１の音源信号をゲ
イン量子化回路７５０に出力する。また、パルスの位置
と極性を表す符号をマルチプレクサ４００に出力する。
上記以外のモードのときは、第２の音源量子化回路５１
０と同一の動作を行ない、第２の音源信号をゲイン量子
化回路７５０に出力し、パルスの位置と極性を表す符号
をマルチプレクサ４００に出力する。
【００７３】ゲイン量子化回路７５０は、モード情報を
入力し、予め定められたモードのときは、ゲイン量子化
回路３６５と同一の動作を行なう。その他のモードのと
きは、ゲイン量子化回路５３０と同一の動作を行なう。
以上で第５の実施の形態の説明を終える。
入力し、予め定められたモードのときは、ゲイン量子化
回路３６５と同一の動作を行なう。その他のモードのと
きは、ゲイン量子化回路５３０と同一の動作を行なう。
以上で第５の実施の形態の説明を終える。
【００７４】上述した実施例に限らず、種々の変形が可
能である。複数パルスの振幅を量子化するためのコード
ブックを、音声信号を用いて予め学習して格納しておく
こともできる。コードブックの学習法は、例えば、Lind
e氏らによる“An algorithm for vector quantization
design,”と題した論文（IEEE Trans. Commun., pp.84-
95,January, 1980）（文献１１）等を参照することがで
きる。
能である。複数パルスの振幅を量子化するためのコード
ブックを、音声信号を用いて予め学習して格納しておく
こともできる。コードブックの学習法は、例えば、Lind
e氏らによる“An algorithm for vector quantization
design,”と題した論文（IEEE Trans. Commun., pp.84-
95,January, 1980）（文献１１）等を参照することがで
きる。
【００７５】振幅コードブックの代わりに、パルスの個
数に等しいビット数だけ各パルスの極性の組合せを用意
した極性コードブックを有するようにしてもよい。
数に等しいビット数だけ各パルスの極性の組合せを用意
した極性コードブックを有するようにしてもよい。
【００７６】ゲインを変化させながらパルスを求めると
きのパルスの個数は、任意の値をとることができる。
きのパルスの個数は、任意の値をとることができる。
【００７７】モード情報を用いて適応コードブック回路
や、ゲインコードブックを切替える構成とすることもで
きる。
や、ゲインコードブックを切替える構成とすることもで
きる。
【００７８】パルスの振幅を量子化する際に、Ｌ個ずつ
のパルスの各グループについて、振幅コードブック３５
１から複数個のコードベクトルを予備選択し、予備選択
されたコードベクトルを用いてパルスの振幅を量子化す
るようにしても良い。この処理により、振幅量子化に要
する演算量を低減化できる。
のパルスの各グループについて、振幅コードブック３５
１から複数個のコードベクトルを予備選択し、予備選択
されたコードベクトルを用いてパルスの振幅を量子化す
るようにしても良い。この処理により、振幅量子化に要
する演算量を低減化できる。
【００７９】予備選択の方法の例を次に示す。式（５
９）もしくは、式（６０）を最大化する順に、振幅コー
ドベクトルを複数種類予備選択し、音源量子化回路に出
力する。
９）もしくは、式（６０）を最大化する順に、振幅コー
ドベクトルを複数種類予備選択し、音源量子化回路に出
力する。
【数５７】
【数５８】
【００８０】
【発明の効果】以上説明したように、本発明によれば、
音源量子化部において、音源がＭ個の振幅が非零パルス
から構成され、前記パルスの位置を探索する際に、Ｍよ
りも小さい個数ごとにパルスに乗ぜられるゲインを変化
させながらパルスの位置を探索することで、従来よりも
音源の精度を高めることができ性能を改善することがで
きる。
音源量子化部において、音源がＭ個の振幅が非零パルス
から構成され、前記パルスの位置を探索する際に、Ｍよ
りも小さい個数ごとにパルスに乗ぜられるゲインを変化
させながらパルスの位置を探索することで、従来よりも
音源の精度を高めることができ性能を改善することがで
きる。
【００８１】また、本発明によれば、Ｍよりも小さい個
数ごとにパルスに乗ぜられるゲインを変化させながらパ
ルスの位置を探索する第１の音源量子化と、ゲインを一
定としてパルスを探索する第２の音源量子化とを有し、
両者の歪みを判別し良好な方を選択することにより、音
声信号の特徴の時間変化に応じて常に良好な音源を用い
ることができるので、従来よりも性能を改善できる。
数ごとにパルスに乗ぜられるゲインを変化させながらパ
ルスの位置を探索する第１の音源量子化と、ゲインを一
定としてパルスを探索する第２の音源量子化とを有し、
両者の歪みを判別し良好な方を選択することにより、音
声信号の特徴の時間変化に応じて常に良好な音源を用い
ることができるので、従来よりも性能を改善できる。
【００８２】さらに、本発明によれば、入力音声から特
徴を抽出してモードを判別し、モードに応じて、第１の
音源量子化と第２の音源量子化とを切替えてパルスを求
めることができるため、より少ない演算量で、音声信号
の特徴の時間変化に応じて常に良好な音源を用いること
ができるので、従来よりも性能を改善できる。
徴を抽出してモードを判別し、モードに応じて、第１の
音源量子化と第２の音源量子化とを切替えてパルスを求
めることができるため、より少ない演算量で、音声信号
の特徴の時間変化に応じて常に良好な音源を用いること
ができるので、従来よりも性能を改善できる。
【図１】第１の実施の形態を示す図である。
【図２】音源量子化回路３５０の処理フローを示す図で
ある。
ある。
【図３】第２の実施の形態を示す図である。
【図４】第３の実施の形態を示す図である。
【図５】第４の実施の形態を示す図である。
【図６】第５の実施の形態を示す図である。
１１０ フレーム分割回路 １２０ サブフレーム分割回路 ２００ スペクトルパラメータ計算回路 ２１０ スペクトルパラメータ量子化回路 ２２０ ＬＳＰコードブック ２３０ 聴感重み付け回路 ２３５ 減算回路 ２４０ 応答信号計算回路 ３１０ インパルス応答計算回路 ３５０、４５０、５００、６００、７００ 音源量子化
回路 ４５１ 振幅コードブック ３５５ ゲインコードブック ３６０ 重み付け信号計算回路 ３６５、４６０、５３０、７５０ ゲイン量子化回路 ４００ マルチプレクサ ５２０ 判別回路 ８９９００ モード判別回路
回路 ４５１ 振幅コードブック ３５５ ゲインコードブック ３６０ 重み付け信号計算回路 ３６５、４６０、５３０、７５０ ゲイン量子化回路 ４００ マルチプレクサ ５２０ 判別回路 ８９９００ モード判別回路
Claims (6)
- 【請求項１】入力した音声信号からスペクトルパラメー
タを求めて量子化するスペクトルパラメータ計算部と、
前記音声信号の音源信号が個数Ｍの非零のパルスから構
成され、前記スペクトルパラメータを用いて前記パルス
の位置を探索する際にＭよりも小さい個数ごとにゲイン
を変化させながらパルスの位置を探索し出力する音源量
子化部とを有する音声符号化装置。 - 【請求項２】音源量子化部において、複数個のパルスの
振幅もしくは極性をまとめて量子化するためのコードブ
ックを有することを特徴とする請求項１に記載の音声符
号化装置。 - 【請求項３】入力した音声信号からスペクトルパラメー
タを求めて量子化するスペクトルパラメータ計算部と、
前記音声信号の音源信号が個数Ｍの非零のパルスから構
成され、前記スペクトルパラメータを用いて前記パルス
の位置を探索する際にＭより小さい個数Ｍ１ごとにゲイ
ンを変化させながらパルスの位置を探索し出力する第１
の音源量子化部と、前記スペクトルパラメータを用いて
予め定められた個数のパルスの位置を探索して出力する
第２の音源量子化部と、前記第１の音源量子化部と前記
第２の音源量子化部の出力を用いて前記音声との歪みを
計算し前記歪みが小さい音源量子化部を選択することを
特徴とする音声符号化装置。 - 【請求項４】音源量子化部において、複数個のパルスの
振幅もしくは極性をまとめて量子化するためのコードブ
ックを有することを特徴とする請求項３に記載の音声符
号化装置。 - 【請求項５】入力した音声信号から特徴量を求め前記特
徴量から複数種のモードを判別しモード情報を出力する
モード判別回路と、前記モード情報に応じて前記第１の
音源量子化部を用いるか前記第２の音源量子化部を用い
るかを切替えることを特徴とする請求項３または４に記
載の音声符号化装置。 - 【請求項６】入力した音声信号からスペクトルパラメー
タを求めて量子化するスペクトルパラメータ計算部と、
前記スペクトルパラメータからインパルス応答を求める
インパルス応答計算部と、前記音声信号と前記インパル
ス応答との相関を計算する第１の相関計算部と、前記イ
ンパルス応答同士の相関を計算する第２の相関計算部
と、前記第１の相関計算部と前記第２の相関計算部の出
力を用いて第１のパルスを計算する第１のパルス計算部
と、前記第１のパルス計算部の出力を用いて、前記第１
の相関計算部の出力を修正する第３の相関計算部と、前
記第３の相関計算部の出力と前記第２の相関計算部の出
力を用いて第２のパルスを計算する第２のパルス計算部
と、前記修正操作とパルスの計算を予め定められた段数
だけ繰り返しながらパルスを計算することを特徴とする
音声符号化装置。
Priority Applications (11)
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|---|---|---|---|
| JP26112196A JP3360545B2 (ja) | 1996-08-26 | 1996-08-26 | 音声符号化装置 |
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| CA002213909A CA2213909C (en) | 1996-08-26 | 1997-08-25 | High quality speech coder at low bit rates |
| CA002301994A CA2301994C (en) | 1996-08-26 | 1997-08-25 | High quality speech coder at low bit rates |
| DE69725945T DE69725945T2 (de) | 1996-08-26 | 1997-08-26 | Sprachkodierer mit niedriger Bitrate |
| DE69727256T DE69727256T2 (de) | 1996-08-26 | 1997-08-26 | Sprachkodierer hoher Qualität mit niedriger Bitrate |
| US08/917,713 US5963896A (en) | 1996-08-26 | 1997-08-26 | Speech coder including an excitation quantizer for retrieving positions of amplitude pulses using spectral parameters and different gains for groups of the pulses |
| EP97114753A EP0834863B1 (en) | 1996-08-26 | 1997-08-26 | Speech coder at low bit rates |
| EP01119628A EP1162604B1 (en) | 1996-08-26 | 1997-08-26 | High quality speech coder at low bit rates |
| EP01119627A EP1162603B1 (en) | 1996-08-26 | 1997-08-26 | High quality speech coder at low bit rates |
| DE69732384T DE69732384D1 (de) | 1996-08-26 | 1997-08-26 | Sprachkodierer hoher Qualität mit niedriger Bitrate |
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|---|---|
| JPH1069297A true JPH1069297A (ja) | 1998-03-10 |
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Family Applications (1)
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|---|---|---|---|
| JP26112196A Expired - Fee Related JP3360545B2 (ja) | 1996-08-26 | 1996-08-26 | 音声符号化装置 |
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|---|---|
| JP (1) | JP3360545B2 (ja) |
Cited By (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2007179071A (ja) * | 2007-02-23 | 2007-07-12 | Mitsubishi Electric Corp | 音声符号化装置及び音声符号化方法 |
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| JP2009134302A (ja) * | 2009-01-29 | 2009-06-18 | Mitsubishi Electric Corp | 音声符号化装置及び音声符号化方法 |
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| USRE43209E1 (en) | 1999-11-08 | 2012-02-21 | Mitsubishi Denki Kabushiki Kaisha | Speech coding apparatus and speech decoding apparatus |
-
1996
- 1996-08-26 JP JP26112196A patent/JP3360545B2/ja not_active Expired - Fee Related
Cited By (7)
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|---|---|---|---|---|
| USRE43190E1 (en) | 1999-11-08 | 2012-02-14 | Mitsubishi Denki Kabushiki Kaisha | Speech coding apparatus and speech decoding apparatus |
| USRE43209E1 (en) | 1999-11-08 | 2012-02-21 | Mitsubishi Denki Kabushiki Kaisha | Speech coding apparatus and speech decoding apparatus |
| JP2007179071A (ja) * | 2007-02-23 | 2007-07-12 | Mitsubishi Electric Corp | 音声符号化装置及び音声符号化方法 |
| JP4660496B2 (ja) * | 2007-02-23 | 2011-03-30 | 三菱電機株式会社 | 音声符号化装置及び音声符号化方法 |
| WO2008108078A1 (ja) * | 2007-03-02 | 2008-09-12 | Panasonic Corporation | 符号化装置および符号化方法 |
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