JPS5970329A - 時不変予測組合せ型ａｄｐｃｍ符号化復号化方法 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。

Description

【発明の詳細な説明】 本発明は音声信号等の帯域圧縮つまシ、いわゆる低ビツ
トレート符号化のために用いられる適応差分ＰＣＭ符号
化及び復号化方法に関する。

従来の適応差分ＰＣＭ符号化・復号化方法に関しては１
９８０年４月ＩＥＥＥ発行の’　Ｐ　ｒｏｃｅｅｄ　ｉ
ｎｇｓ　ｏｆＩＥＥＥ’４８８頁〜５２５頁に詳しく、
また、伝送路ビット誤シに強い特性を持たせた適応差分
ＰＣＭ符号化・復号化に関しては１９８２年５月Ｉ　Ｅ
ＥＥ発行の’Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ　ｏｆ　ＩＣＡＳ
ＳＰ　　８２９６０頁〜９６３頁に詳しい。以下前記第
２の文献に基！いて従来技術を述べる。

第１図は従来の適応差分ＰＣＭ符号化及び復号化方法を
示したもので、入力信号端子１、減算器２、量子化器３
、逆量子化器４、加算器５、予測器６および符号出力端
子７からなる適応差分ＰＣＭ符号化器と、符号入力端子
８、逆量子化器９、加算器１０、予測器１１および出力
端子１２からなる適応差分ＰＣＭ復号化器を示している
。

量子化器３は入力信号がＭビット長で表示されている場
合、出力信号としてＭより小さいＮビット長出力信号を
得る回路で、入力信号を２Ｎ−１個の閾値を用いて判定
し、判定結果をＮビットで出力するものである。つまり
、ある標本時刻ｊでの量子化幅を△３、この時の入力信
号Ｘ、がＮ：割当量子化ビット数 であれば、出力信号はｎ、であシ、次の標本時刻】 （ｊ＋１　）での量子化幅△、や　け量子化器入力信号
レベルに応じて次式を用いて圧伸させる。

△、う、＝Δ、・Ｍ（ｎρ　　　　　　　　　　　（２
）ただし、ここでＭ　（ｎ　−）はｎｊによシー量的に
定まる乗数であシ、８ｋＨｚで標本化された音声信号を
４ピツ）（ｍ＝４）に符号化する場合に用いられる乗数
の一例を表１に示す。

表　　　１ １３一 式（２）においてβは１よシ小さい正定数に定めておけ
ば、予測器が時不変フィルタである限シは△。

の演算が過去の量子化幅をリークさせる作用があるため
伝送路ビット誤シに対して強くなる事が知られておシ、
詳しくは１９７５年Ｉ　ＥＥＥ発行のｒＴｒａｎｓａｃ
ｔｉｏｎｓ　ｏｎ　Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ　Ｊ
第１３６２頁７第１３６５頁を参照されたい。逆量子化
器４及び９は前記量子化器３のＮビット出力信号、およ
び伝送されて来たＮビット量子化器出力信号が入力され
ると、前記閾値に対応してＭビットの再生入力信号を出
力するもので Ｘ　１　＝ｎ　Ｊ△ｊ＋０５ΔＪ（３）によシ伝送信号
を逆量子化する。予測器６および１１の伝達関数は同一
で、これをＰ（イ）とすると、となる。ここで　（ａｊ
ｌｉ＝１．・・・、ｋ）は時刻ｊの予測係数と呼ばれて
おシ時刻ｊにおける予測器入カー１４＝ 各係数は 、ｊ＋１．＝（１−δ）ａｊ＋９４．４．、　　　　　
　（５）として時々刻々変化するものである。ここでδ
及びりは１よシ小の正定数である。

以下第１図に従って従来の適応差分ＰＣＭ符号化、復号
化方法を述べる。時刻ｊにおける入力信号標本値Ｘ、が
端子１から適応差分ＰＣＭ符号化器に入力されると、減
算器２によシ入力信号Ｘ。

と予測器６の出力信号Ｘ、の差が計算され、誤差信号ｅ
、として量子化器３へ入力される。量子化器３は前述し
た様にｅ、をＮビットの符号ｎ、に変換し、端子７から
出力されると同時に逆量子化器４へ入力される。逆量子
化器４ではｎｌ　よ＃）Ｍビットの誤差信号ｅ、を再生
する。再生された誤り加え合せられ量子化入力信号Ｘ、
を再生する。

この後、量子化器３、逆量子化器４の量子化幅及び予測
器６の係数は前述した様に次の入力信号の符号化を行な
うために修正される。前述したように予測器の係数修正
は誤差信号ｅ、のパワー、つ△２ まシｅ、を最小化する様に修正されるため、ｅ。

信号はＸ、信号に比ベダイナミック・レンジが小さくな
シ、同一ビットで符号化する事を考えれば小さくなった
分だけ量子化器３によって発生する誤差も小さくなシ、
精度よく符号化できる事になる。

一方従来形の復号器では、受信された量子化符号ｎ、が
端子８から入力され、逆量子化器９によ如再生誤差信号
ｅ、を発生する。この◇、と予測△ Ｊ　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　ｊ
△　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　△
器１１の出力Ｘ　は加算器１０により加算されＸ。

を合成して、出力端子１２へ出力し、かつ予測器１１へ
次の標本時刻の予測を行なうために加える。

Δ 復号器側でも量子化符号ｎ、もしくは誤差信号ｅ。

よシ、逆量子化器の量子化幅を時々刻々変化させ、Δ　
〜　　　　　　　△　　。

かつＸｊとｘＪの差、つま’：）　、ｅ　ｊのハワーを
最小化する様に予測器１１の係数を変化させる。

符号化器と復号化器では、逆量子化器４．９および予測
器６，１１の内部状態が一致しておれば、△　△　〜 符号化器／復号化器の６１　＋　１４　＊　Ｘ　３の値
は一致する。

このため符号器と復号器が距離的に離れて設けられてい
ても端子１に加わる入力信号Ｘ、と端子１２から出力さ
れる仝、はほとんど同一の値を取ることになる。ところ
で、符号器の端子７から復号器の端子８までの間は伝送
路となるが、伝送路には熱雑音等によシビット誤シが発
生する可能性がある。

この場合復号器が不安定状態に陥って復帰できない事が
多い。これは以下の様に説明できる。

Δ 復号器の逆量子化器９の出力ｅ、よシ出力端子１２まで
の伝達関数Ｄ　（Ｚ）を、予測器１１の伝達関数として
式（４）を用いて求めると、△ となる。ａ？　は前述した様にｅ、より計算される値で
あシ、伝送路ビット誤シが発生すると復号化器の予測器
の予測係数の修正値は符号化器の予測器の予測係数とは
異人る値となる。式（６）は予測係数によシ決定される
極をに個持っておシ、上記の伝送路ビット誤シの結果極
の位置が２平面上で単位円外に出てしまうことがある。

この様な状況になると復号器は発振状態となり、再び正
しい動作１７− にはもどれない。（前記第２の文献参照）前記第２の文
献ではこの不安定状態を除くため、式（６）を以下の様
に式展開して、適応的に動く極を除いた伝達関数を持つ
適応差分ＰＣＭ符号化及び復号化器を実現した。

切ったものである。固定係数（会、）を音声の平均的な
性質にあった値に選べば上記のうち切シ誤差も小さく、
符号化品質の劣化はほとんどない。ここで、音声の平均
的な性質にあった固定係数（侶）の求め方は、前記第１
の文献の４９８頁に詳しい。

式（７）に基Ｉいた従来方式の適応差分ＰＣＭ符号化及
び復号化回路を第２図に示す。第２図は入力端子１、減
算器２１，２２、量子化器３、逆量子化器４、加算器５
１，５２、適応フィルタ６１、固定フィルタ６２、出力
端子７からなる符号器と、入１８− 力端子８、逆量子化器９、加算器１０１　、１０２、適
応フィルター１１、固定フィルター１２、出力端子１２
からなる復号器からなる。固定フィルタ６２および１１
２は、式（４）で使用された固定予測また、適応フィル
タ６１，１１１　は以下の伝送関数を持つ。

ただし、適応係数は各々以下の様に修正され、とれはｅ
、信号のパワーを最小化する方向に修正される事が第２
の文献に述べられている。

ｊ＋１ ｂＩ＝（１−δ）ｂ７＋へ一註、　　　　　　（１０）
いま、端子１から入力信号Ｘ、が入力されると、減算器
２１で固定フィルタ６２の出力Ｔ、と差が取られｙ、と
なり、減算器２２へ入力される。減算器２２ではｙ、か
ら適応フィルタの出カフ、を減算し、量子化器３に加え
られる。量子化器３はｅ、を量子化し、符号ｎ、を出力
端子７から出力するとともに逆量子化器４に加えられ、
量子化されだ誤差信号ｅ、を得る。番、は適応フィルタ
６１に入力され、次の標本時刻でのフィルタ演算に使用
されるとともに、適応フィルタ６１の出カフ、を加算器
５１によシ加えられ、少として加算Ｊ　　　　　　　　
　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　ｊ器５２
へ伝えられる。加算器５２では仝　とマ、がｚ 加算され入力信号Ｘ、の量子化信号仝、を再生し、次の
標本時刻でのフィルタ演算に使用される。このため、固
定フィルタ６２の出力が入力信号の平均的なふるまいに
適したものであれば第１の誤差信号ｙ、の振幅レベルが
減少し、この信号から適化フィルタ６１の出力を減じら
れた第２の誤差信号ｅ、はさらにレベルの低い信号とな
る。一般的に言って第１図の適応予測器６、は再生量子
化入力値から次の入力信号値を予測するのに対して、第
２図の適応フィルタ６１、は誤差信号から次の入力信号
を予測することになシ能力的には第２図の適応フィルタ
６１、の方が低いが、固定フィルタ６２が平均的な入力
信号の性質に関する信号を発生しているため、第２図の
符号化器も全体としては第１図の符号器と比べ遜色ない
符号化が可能である。

次に第２図の復号化器の動作を説明する。入力端子８か
ら量子化符号が入力されると逆量子化器９は量子化され
た誤差信号◇、を再生し、適応フィルタ１１１に入力し
、次の標本時刻の適応フィルタ演算に用い、かつ、加算
器１０１によシ適応フィルター１１の出カフ　と加算さ
れ少、を再生ｊ　　　　　　　　　　　　　Ｊ する。少、は固定フィルター１２の出力もと加算器１０
２によシ加算され量子化された符号器側入力信号仝、を
再生し、出力端子１２及び固定フィルタ１１２へ供給さ
れる。適応フィルター１１と固定フィルター１２の伝達
関数Ｐｉ（Ｚ）及びＰ２（Ｚ）は式（８）および式（９
）に示す通シであシ、逆量子化器９の出力から出力端子
１２までの伝達関数Ｄ（Ｚ）は となるため、式（７）と一致し、適応的に動く極を２平
面上で持たないため、伝送路ビット誤シが発生しても安
定な動作を期待できる。

しかしながら、この方法では復号化器は伝送路２１− ビット誤シに対して強くなる反面、入力信号が音声の平
均的な性質から著ゲしく異なった性質を持つ信号に対し
ては式（７）の切シ捨て誤差が大きくなシ、符号化効率
が劣化した。つまシ、この様な入力信号に対しては、第
２図の第１の誤差信号ｙ。

が入力信号Ｘ、よシレベルが太きぐなる事があった。こ
のことは前記第２の文献の９６２頁図６に示された入力
周波数対シＮ比のグラフを見ても明らかであシ、音声の
平均的性質として高周波成分が少ないため、高周波域で
のＳ／Ｎの劣化が著Ｊｌいことがうかがえる。さらに音
声帯域信号として重要な信号にデータモデム信号がある
が、この信号の性質は著、Ｉｔ、＜音声信号と異なり、
このため固定予測係数も大幅に異なシ、データモデム信
号に対してビット誤シ率が高くなるなどの不都合を生じ
た。

本発明の目的は伝送路ビット誤シに対して不安定となら
ず、かつ、音声及び、その他の信号に対する符号化特性
の良いＡＤＰＣＭ方法およびその回路を提供する事にあ
る。

２２− 第１の発明の方法は、標本時刻毎に入力されるディジタ
ル化された入力信号から、該入力信号の予測信号を引き
去った残差信号を量子化し符号化／復号化するＡＤＰＣ
Ｍの方法における予測信号を発生する予測方法で、前記
量子化された残差信号と前記予測信号を加えて再生され
る局部復号信号もしくは復号信号から２個の時不変予測
方法によシ別々に得られる２つの予測値の線形結合によ
シ真の予測値を与え、各々の時不変予測方法に乗ぜられ
る線形結合係数のうち、一方をα、他方を（１−α）と
し、変数αの制御方法を、各々の時不変予測方法の入力
信号と出力信号の距離を各々計算し、αを乗する時不変
予測方法で得られた距離が他方の距離よシ小さい時αを
増加させ、αを乗する時不変予測方法で得られた距離が
他方の距離よシ大きい時αを減少させαの値が０から１
の範囲を超えない様に制御する事を特徴としている。

本第１の発明の方法では予測器の伝達関数ｐ（ｚ：は式
（４）で示される様なに個の変数（ａｌ　ｌ＝１．２．
・・・ｋ）による時変フィルタを用いるのではなく、代
表的な２種類の入力信号の統計的な平均特性で定まる時
不変予測フィルタＦＰＩ　（Ｚ）　、ＦＰ２（Ｚ）を用
いて Ｐ（Ｚ）＝αＦＰ１（Ｚ）＋（１−４）ＦＰ２（Ｚ）　
　　　（１２）として用いる。例えば電話信号等を扱う
場合はＦＰＩ（Ｚ）として平均的な音声信号に合わせた
フィルタを、ＦＰ２（Ｚ）には平均的なデータモデム信
号に合わせたフィルタを用意して、音声入力時にはαｚ
１．データ信号入力時にはα２０となる様に制御すれば
、低域通過形音声信号にも帯域通過形データ信号にも高
い忠実度で符号化可能なＡＤＰＣＭ方式が実現できる。

ここで式（１２）の様に予測器伝達関数を定めた場合に
問題となる点が２つある。第１は式（１２）を用いた場
合の復号器伝達関数Ｄ（Ｚ）はとなシ、αが変動した場
合式（１４）が単位円内だけの極を持つか否かという問
題で、一般にはが単位円の内部に極を持っていても式（
１４）は単位円外に極を持つ可能性があり、この様な極
が単位円外に来る場合は復号器、は伝送路ビット誤シに
よシ発振状態に陥いる。この問題に関してはαの変動範
囲を０から１までとし、式（１４）においてαを０から
１まで変化させた場合のルートローカス（根軌跡）を求
め、このルートローカスが単位円外に出る様な場合は（
Ｃ−もしくは（ｄ、）を修正してルートローカスが単位
円内になる様にする。

この様にすれば、たとえ伝送路ビット誤シが発生して符
号器／復号器の内部状態が不一致となシ、大きなエラー
を復号器が発生しても、このエラーは極が単位円内にあ
る復号器伝達関数のおかげで、時間とともに指数関数的
に減少する。さらに、伝送路ビット誤りにょシαの修正
量が符号器と復号２５− 器で異なっても、極が２平面上を自由に動く式（１４）
を用いる本方式では極のとシうる位置がルートローカス
上のみであるため、大幅な伝達関数の歪みは生じない。

第２の問題は、αの修正方法である。式（４）の様な形
式のものであれば、変数はタップ出力信号に乗ぜられる
係数であシ、タップ出力信号は信号空間における直交基
底を構成しているため、各変数同志は独立変数として取
シ扱える。このため、式（５）で示した様に、残差信号
のエネルギーを最小とする様に各変数を独立に操作して
も最適解が得られる。しかし、式（１２）を用いる場合
は変数は１個のみであシ、か２、独立基底ではないＦＰ
ｌ。

ＦＰ２の双方に関連するものである。このため、よシ効
率的なαの修正アルゴリズムが必要となる。

この点に関しては本発明では以下の様な方法で修正を行
なう。時不変予測フィルタＦＰＩ、ＦＰ２の入力信号は
局部復号信号もしくは復号信号１．であす るから、ＡＤＰＣＭ符号器への入力信号とほぼ等しいと
考えられる。一方、ＦＰＩ、ＦＰ２は過去に個の２６− 復号信号よシ現在の入力信号Ｘ、を各々２種類の異なっ
た性質を持つ信号と見なして予測しておシ、これをブ１
ゝおよびマツゝとする。よって、例えばｊ　　　　　　
　　　　Ｊ ＦＰＩに適合した入力信号が入力されている時はで！ゝ
は仝、のよい予測を与え、逆にＦＰ２に適合１ した入力信号が入力されている時は１りは仝、の１ よい予測を与えている筈である。よってよい予測を与え
ている時不変予測フィルタの効果を大きくする様にαを
修正するには、時刻ｊでのαの値をα、とすれば、式（
５）に準じて α、＋１＝（１−δ）α、＋ｇｓ鮪（１１務ゝ−仝、　
Ｉｔ−Ｉｆ　Ｕ”、’−企、１１）１ （１６） 但し、δ、９は１より小の正定数 ８９へ（・）は符号関数 １１・１１はノルム とすればよい。１例としてノルムに絶対直を用いると、 となり正しい結果を与えている。

また、修正方法はノルムの小さい方の係数を大きくする
様にすればよいのであるから、式（１６）の代シに以下
の式を用いても同様の効果が期待できよう。

以上の様に本方法に従えば伝送路ビット誤シに強く、か
つ、予め性質のわかっている異なった性質の信号に対し
ても効率よい符号化が可能であることが理解されよう。

第２の発明のＡＤＰＣＭの方法は、標本時刻毎に入力さ
れるディジタル化された入力信号から、該入力信号の予
測信号を引き去った残差信号を量子化し符号化／復号化
するＡＤＰＣＭの方法における予測信号を発生する予測
方法で、前記量子化された残差信号から次の標本時刻に
入力される信号を適応的に推測する方法と、前記量子化
された残差信号と前記予測信号を加えて再生される局部
復号信号もしくは復号信号から、２個の時不変予測方法
によシ別々に得られる２つの予測値の線形結合を得る方
法とによシ真の予測値を与え、各々の時不変予測方法に
乗ぜられる線形結合係数のうち、一方をα、他方を（１
−α）とし、変数αの制御方法を、各々の時不変予測方
法の入力信号と出力信号の距離を各々計算し、αを乗す
る時不変予測方法で得られた距離が他方の距離よシ小さ
い時はαを増加させ、αを乗する時不変予測方法で得ら
れた距離が他方の距離よシ大きい時はαを減少させαの
値がＯから１の範囲を超えない様に制御する事を特徴と
している。

本第２の発明の方法では従来の方法において、復号器伝
達関数Ｄ（Ｚ）を式（７）の様に固定極と適応零点に展
開したため、伝送路ビット誤りに関しては強くなったも
のの、入力信号の性質が、固定極となる時不変予測フィ
ルタの特性とは大幅に異なる場合には劣化を生じていた
欠点を、第１の発明で明らかにした２つの時不変予測フ
ィルタの線形結合係数を変動させて極の位置を変えるフ
ィルタと適応零点にＤ（Ｚ）を展開して改良したもので
あシ、式（７）に対応した次式を実現するものである。

２９− （１＋　、Ｘ　ｂｊＺ−’　）　　（１９）ｒ　＝　１ α、の修正及びｂ（の修正方法は各々式（１６）および
式（１０）に示す方法が適用できる。この方法を電話信
号に適用し、（６−を音声用時不変フィルタ係数、（ｄ
−はデータモデム用時不変フィルタ係数に選定しておけ
ば音声信号入力時は町がほぼ１となり、データモデム信
号入力時はα、が」 はＩ￥：０となるため、適応ゼロ点は音声もしくはデー
タ信号の統計的な平均からのずれを補正するだけの働き
でよくなり、よシ高品質な符号化が期待できるとともに
、伝送路ビット誤シに対して強い性質を保証できる。ま
た、従来方式程度の品質の符号化でよいのであれば、Ｍ
の値を小さくでき、ＡＤＰＣＭ方式の複雑さも軽減でき
よう。

第３の発明のＡＤＰＣＭの方法は、標本時刻毎に入力さ
れるディジタル化された入力信号から、該入力信号の予
測信号を引き去った残差信号を量子３０− 化し符号化／復号化し、かつ、前記量子化に用いる量子
化幅を瞬時的に前記入力信号の統計的平均特性に適応さ
せる第４の量子化幅と、前記第１の量子化幅の時間平均
値よシ定まる第２量子化幅との線形結合加算により求め
た値を真の量子化幅として用いるＡＤＰＣＭの方法にお
いて、第１の量子化幅に乗する線形結合係数なα、第２
の量子化幅に乗する線形結合係数を（１−α）とし、か
つ、前記予測信号を発生する予測方法を、前記量子化さ
れた残差信号と前記予測信号を加えて再生される局部復
号信号もしくは復号信号から２個の時不変予測方法によ
シ別々に得られる２つの予測値の線形結合により真の予
測値を与え、各々の時不変予測方法に乗ぜられる線形結
合係数を前記量子化幅の線形結合係数と同一のαおよび
（１−α）とし、前記線形結合変数αの制御方法を、各
々の時不変予測方法の入力信号と出力信号の距離を各々
計算し、αを乗する時不変予測方法の得られた距離が他
方の距離より小さい時αを増加させ、αを乗する時不変
予測方法で得られた距離が他方の距離よシ大きい時αを
減少させαの値がＯから１の範囲を超えない様に制御す
る事を特徴としている。

本館３の発明の方法は第１の発明の方法に量子化幅の制
御を付加したもので、特に音声とデータモデム信号の伝
送が混在する通信路などに適した方法である。予測方法
は式（１２）　、（１３）　、（１６）に示す通シであ
シ、ＦＰＩを音声用時不変予測フィルタ、ＦＰ２をデー
タモデム用時不変予測フィルタと仮定すると、ＦＰｌ、
ＦＰ２は各々音声およびデータモデムの予測性に注目し
た冗長性を入力信号から取り去る事を考慮したものであ
るが、さらにこれに加えて音声とデータモデムの振幅分
布に注目してこの冗長性の効果も利用しようとしたもの
が本発明である。

音声の振幅分布はラプラス分布していると考えられ（１
９７８年Ｐ　ｒｅｎ＋ｔｉ　ｃｅ　−Ｈａｌ　ｌ　、　
Ｔ　ｎｃ　、発行のＩ］ｇｉｔａｌＰｒｏｃｅｓｓｉｎ
ｇ　ｏｆ　５ｐｅｅｃｈ　Ｓｉｇｎａｌｓ　　Ｐ　１７
６参照）標準偏差値の３倍以上の振幅のものが出現する
事もめずらしくない。このため、適応量子化を行なうた
めには量子化幅を式（２）の様な形で修正し、表１に示
す様な大幅な量子化幅の変化を起こさせる必要があった
。一方データモデム信号の振幅は音声信号はど変動は激
しくなく、むしろ式（２）による量子化幅の修正を行な
う事はモデム信号に取っては不必要に量子化幅が大きく
なったり小さくなったシする。この様な応用には、式（
２）で得られる量子化幅を平滑化して用いる方が有利で
ある。このため、α、が１に近い時（音声信号入力時）
には式（２）が、α、が０に近い時（データモデム信号
入力時）には式（２）の平滑化した量子化幅を与えるが
好ましい。

１’）ＰＴ よって、時刻ｊ＋１での量子化幅△、＋１は平滑化した
量子化幅△ｊ＋１と△ｊ−）−１より次の様にして与え
る。

以上の様に本発明に従えば、音−信号が入力された場合
は音声用時不変予測フィルタＦＰＩ　と式（２）に準じ
た量子化幅を用いて符号化でき、また、データモデム信
号が入力された場合はデータ用時不変予測フィルタＦＰ
２と平滑化された量子化幅３３− を用いて符号化できるため双方の入力信号に対してよシ
高品質な符号化が期待できる。

また量子化幅の制御に用いる変数α、は予測器の切換信
号と共用できるため、量子化幅だけを独立に制御する様
な方法と比べ、簡単であシ、効果は同程度と考えられる
。

第４の発明のＡＤＰＣＭの方法は、標本化時刻毎に入力
されるディジクル入力信号から、該入力信号の予測信号
を引き去った残差信号を量子化し、符号化／復号化し、
かつ、前記量子化に用いる量子化幅を瞬時的に前記入力
信号の統計的平均特性に適応させる第１の量子化幅と、
前記第１の量子化幅の時間平均値よシ定まる第２量子化
幅との線形加算によシ求めた値を真の量子化幅として用
いるＡＤＰＣＭの方法において、第１の量子化幅に乗す
る線形結合係数をα、第２の量子化幅に乗する線形結合
係数を（ｌ−α）とし、かつ、前記予測信号を発生する
予測方法を前記量子化された残差信号から次の標本時刻
に入力される信号を適応的に推測する方法と、前記量子
化された残差信号と前３４− 記予測信号を加えて再生される局部復号信号もしくは復
号信号から、２個の時不変予測方法によシ別々に得られ
る２つの予測値の線形結合を得る方法とによシ真の予測
値を与え、各々の時不変予測方法に乗ぜられる線形結合
係数を前記量子化幅の決定に用いたαおよび（１−α）
と同一のものを用い、変数αの制御方法を、各々の時不
変予測方法の入力信号と出力信号の距離を各々計算し、
αを乗する時不変予測方法で得られた距離が他方の距離
よシ小さい時はαを増加させ、αを乗する時不変予測方
法で得られた距離が他方の距離よシ大きい時はαを減少
させαの値が０から１の範囲を超えない様に制御する事
を特徴としている。

本第４の発明の方法は第２の発明の方法に量子化幅の制
御（式（２０）　）を加えたもので、この方法も音声と
データモデム信号の伝送が混在する通信路に適した方法
である。この方法では予測方法は式（１２）　、式（１
３）　、式（１６）に示す通シであシ、ＦＰＩを音声用
時不変予測フィルタ、ＦＰ２をデータモデム用時不変予
測フィルタとし、量子化幅は式（２０）に従う。このた
め、音声信号が入力されると、α、の値が１に近くなシ
、量子化幅は式（２０）よシ式（２）に準じたラプラス
分布する音声信号に有利な決定法を用い、また、式（１
６）よシ時不変フィルタＦＰＩによシ音声の平均的な特
性を予測、かつ適応フィルタによる平均特性と現在の入
力信号との補正とが行なわれて、高品質符号化が期待で
きる。またデータモデム信号が入力された場合はα、が
ゼロ近くの値となシ、式（２０）よシまた時不変予測フ
ィルタはＦＰ２が選択され、かつ、適応フィルタによシ
平均的なモデム信号特性と現在の入力モデム信号の特性
の差が補正されるため、高品質なモデム信号の符号化が
可能となる。さらに、量子化幅の制御パラメータα、を
時不変予測の切換パラメータと共通にしているため、制
御部の複雑さは軽減できる。

次に本第４の発明のＡＤＰＣＭの方法を実現する回路に
ついて述べる。本第４の発明のＡＤＰＣＭの方法を実現
する回路は、標本時刻毎に入力される入力信号から予測
信号を引き去シ残差信号を発生する減算器と前記減算器
からの残差信号を適応的に変化する量子化幅で量子化し
、量子化符号を発生する量子化器と、前記量子化器出力
から量子化残差信号を再生する逆量子化器と、前記逆量
子化器出力の量子化残差信号と前記予測信号を加算し局
部復号信号を発生する加算器と、前記加算器出力の局部
復号信号から次の標本時刻における予測信号を発生する
予測器からなるＡＤＰＣＭ回路の予測器において適応量
子化幅の決定部を、現在使用中の童子化幅を瞬時的に入
力信号に適応させて得られる量子化幅に前記予測器で用
いた係数αを乗じ、この結果に、前記瞬時的に入力信号
に適応させて得られる量子化幅を時間平滑化して得られ
る址子化輻に（１−α）を乗じて加算したものを次の標
本時刻での量子化幅とする手段で構成し、かつ、前記予
測器の構成を、前記量子化された残差信号から次の標本
時刻に入力される信号を適応的に発生する適応フィルタ
と、前記量子化された残差信号に前記予測信号を加えて
局部復号信号もしくは復号信号を出力する加算器と、レ
ベル変動の激し３７− い入力信号の性質に合わせて前記局部復号信号もしくは
復号信号から入力信号を予測する第１の時不変予測フィ
ルタとレベル変動の激しくない入力信号の性質に合わせ
て前記局部復号信号もしくは復号信号から入力信号を予
測する第２の時不変予測フィルタと、前記第１の時不変
予測フィルタの出力に前記量子化幅決定部で用いた変数
αを乗する第１の乗算器と、前記第２の時不変予測フィ
ルタの出力に変数（１−α）を乗する第２乗算器と、前
記第１の乗算器および第２の乗算器出力を加算し予測値
を出力する加算器とからなシ、量子化幅決定部と予測器
で共通に使用される変数αの制御を、αの値をＯから１
までの範囲で、αを乗する時不変予測フィルタで得られ
た距離が他方の距離より小さい時にはαを増加させ、α
を乗する時不変予測フィルタで得られた距離が他方の距
離よシ大きい時にはαを減少させる様に制御する手段と
からなる事を特徴としている。

第３図の回路は第４の発明のＡＤＰＣＭの方法を実施す
る回路に直接対応しているが、第３図の回３８− 路の部分から量子化幅の制御部を除くと第２の発明のＡ
ＤＰＣＭの方法を実施する回路に対応し、まだ、第３図
の回路の部分から、量子化された残差信号よシ入力信号
を適応的に推測する適応フィルタを除くと第３の発明の
ＡＤＰＣＭの方法を実施する回路に対応し、また、第３
図の回路の部分から、量子化幅の制御部および適応フィ
ルタの部分を除くと第１の発明のＡＤＰＣＭの方法を実
施する回路に対応する事は容易に理解されよう。このた
め、以下では最も複雑な第４の発明のＡＤＰＣＭの方法
を実施する回路について詳述する。

以下図面を参照しながら説明する。

第３図は入力端子１、減算器２１，２２、量子化器３、
逆量子化器４、加算器５１．５２　、適応フィルタ６３
，６４、乗算器６５，６６、加算器６７、減算器８１，
８２、ノルム演算回路８３，８４　、比較器８５、低域
フィルタ８６、減算器８７、乗数発生回路９０、乗算器
９１、レジスタ９２、低域フィルタ９３、β乗回路９４
、乗算器９５，９６、加算器９７、出力端子７から構成
されておシ、減算器２１．２２、量子化器３、逆量子化
器４、加算器５１．５２および適応フィルタ６１ｆｉ、
第２図の対応する番号の回路と同一である。ノルム演算
回路に示した乗数を発生するもので、詳細は後述する。

β乗回路は入力信号をβ乗するもので、この同蹟の詳細
も後述する。比較回路８５は２つの入力信号の大小に応
じて±ｆを発生する回路である。

以下時不変予測フィルタ６４を１声に通した予測係数（
Ｃ−を持ったに次フィルタとし、時不変予測フィルタ６
３をデータに適した予測係数（ｄ、　１を待ったに次フ
ィルタとし、かつ適応フィルタ６１は時刻ｊにおける係
数を（ｂＩＪとするＭ次時変フィルタとして説明する。

以下入力端子１にＸ、が入力される時刻ｊの動作につい
て説明する。この時、時不変予測フィルタ６４および６
３の出力は客々加算器５２の過去また乗算器６５では低
域フィルタ８６の出力信号α、を減算器８７によし１か
ら引いた値（１（ρと時不変フィルタ６３の出力信号を
乗するため声信号入力時には１に近く、データモデム信
号人て音声／データモデム信号の平均特性に適した時不
変予測信号をｘｊから引き去る。このため減算器２１の
出力信号は音声信号／データモデム信号に拘わらず、入
力信号が時間的に平均特性から変動じているためにまだ
まだ高レベルの信号を含んでおシ、この信号から適応フ
ィルタ６１によシ時引き去シ残差信号ｅ、を発生する。

この残差信号４１− ｅ、は量子化器３で加算器９７の出力である量子化幅△
ｔＰＴを用いて符号化され出力端子７がら出力される。

さらに符号化された量子化残差信号ｎ、は逆量子化器４
によシ、加算器９７の出方である量子化幅△、を用いて
量子化残差信号ｅ、を発生する。この量子化残差信号ｅ
ｊは適応フィルタ６１に入力されて次の標本時刻におけ
る推測値を得るために用いられるとともに、加算器５１
で現在の推測値を加え、かつ、加算器５２により、加算
器６７の出力予測値を加えて局部復号信号仝、を発生し
、時不変予測フィルタ６３および６４に加え次の標本時
刻における予測値を得るために用いる。

さらに局部復号信号仝、は現時刻での時不変予測フィル
タ６４．６３の出力信号、（１１、、（２１と各々３ で絶対値を取られ各々、　ｘ（Ｈゝ−仝、　ｌ　ｌ　Ｉ
　Ｘ’ｉゝ−仝、１となシ、比較器８５に入力される。

比較器８５では ４２− て Ｓ　ｇｒｌ、（ｌ　ｘ”、ゝ−仝、　＋　＋　ｘＴ　／
；２　、　＋　＞を発生するものと考えてよい。この出
力は低域フィルタ８６に通される。低域フィルタが１次
フィルタである場合は詳細は後述するが低域フィルタの
演算は入力信号に利得ダを乗じ、この信号と、−標本時
刻前の低域フィルタ出力信号に１より小さい係数（１−
δ）を乗じて加算することで実現できるため、次の標本
時刻での低域フィルタ８６の出力信号α、＋１は α、１＝（１−δ）α、＋ｔｉ　Ｓ範（鴫ゝ−節−帽−
仝、１）とな少データモデム信号入力時にはα。−〇の
近く】 の値となる事が第１の発明のＡＤＰＣＭの方法で詳述し
た様に理解されよう。

さらに、量子化器３および逆量子化器４で用いた加算器
９７の出力である量子化幅へＷはβ東回路９４によシ（
△、）となシ、乗算器９１ではとの値と乗数発生回路９
０によシ得られる乗数Ｍ（ｎρが乗ぜられ、（△ｊ　）
Ｍ（ｎρとなって、次の標本時刻でレジスタ９２に△、
＋１として格納される。現在の時刻においてはレジスタ
９２には△、が蓄えられているため、低域フィルタ９３
では、低域フィルタ８６と同様、現在の出力値△を用い
て次の標本時刻における出力値を△Ｊ＋１＝（１−δ）
△、＋７△。

として計算する。このため、標本時刻ｊ＋１においては
、レジスタ９２の出力△、＋１に乗算器９６でα。＋１
を乗じられた値α、＋１△、＋、と、低域フィルタ９３
の出力へ雷に乗算器９５で（１−４ｊ＋１）を乗ぜられ
た値（１−ｃｚ、１）△、＋１とを加算器９７で加え合
わせ、出力として ＰＴ △汁ｌ−“ｊ＋１△ｌ＋１　　＋（１−ｊ−１−１）△
汁ｌを得る。これは式（２０）と一致し、時不変予測フ
ィルタ６４を音声用に、時不変予測フィルタ６３をデー
タモデム用に選択しておけば、第３の発明のＡＤＰＣＭ
の方法の所で詳述した様にデータモデム信号の符号化が
高品質に行なわれる。

また、本発明のＡＤＰＣＭ復号回路を第４図に示す。第
４図はＡＤＰＣＭ符号入力端子８、逆量子化器９、適応
フィルタ１１１、加算器１０１　、１０２、出力端子１
２、時不変予測フィルタ１１３，１１４、減算器１２２
，１２１、ノルム計算回路１２３，１２４、比較器１２
５、低域フィルタ１２６、減算器１２７、乗算器１１５
，１１６、加算器１１７、乗数発生回路１３０、乗算器
１３１、レジスタ１３２、低域フィルタ１３３、乗算器
１３６，１３７、加算器１３８およびβ東回路１３４か
ら構成されている。ここで逆量子化器９、乗数回路１３
０、乗算器１３１、レジスタ１３２、低域フィルタ１３
３、乗算器１３６．１３７、加算器１３８、β東回路１
３４は第３図の逆量子化器４、乗数回路９０、乗算器９
１、レジスタ９２、低域フィルタ９３、乗算器９６，９
５、加算器９７、β東回路９４に各々対応し、また、第
４図の適応フィルタ１１１、加算器１０１，１０２、時
不変予測フィルタ１１３，１１４、減算器１２１，１２
２、４５− ノルム回路１２４．．１２３、比較回路１２５、低域フ
ィルタ１２６、減算器１２７、乗算器１１６，１１５、
加算器１１７は第３図の適応フィルタ６１、加算器５１
，５２、時不変予測フィルタ６４，６３、減算器８２，
８１　、ノルム回路８４，８３、比較回路８５、低域フ
ィルタ８６、減算器８７、乗算器６６．６５、加算器６
７に対応する。

いま端子８にＡＤＰＣＭ符号ｎ、符号力されると、逆量
子化器９は加算器１３８の出力である△　を用いて量子
化残差信号金　を発生し、この信号に適応フィルム１１
１の出力を加算器１０１で加え、かつ、加算器１１７の
出力である時不変予測フィルタによる予測値を加算器１
０２で加えて復号信号熱　を得、出力端子１２に出力す
る。時不変予測フィルター１３および１１４の出力は低
域フィルタ１２６の出力であるα、と、減算器１２７の
出力である（１−ｔｚ　、　）を各々乗算器１１６，１
１７で乗ぜられて加算器１１７で加え合わせられるため
、予測値は ４６一 で求められる。よって出力端子１２で得られる信これよ
シ◇、から仝、までの伝達関数を上式のＺＪ　　　　　
　　　　Ｊ 変換によシ求めると、 よって となシ、式（１９）と一致する。このため、との予測方
法は伝送路ビット誤シに強く、高品質な符号化を可能に
する事が理解されよう。α、の制御は減算器１２２，１
２１、ノルム回路１２４，１２３、比較回路１２５、低
域フィルタ１２６０部分で行なわれるが、この部分は第
３図の減算器８２，８１　、ノルム回路８４．８３、比
較回路８５、低域フィルタ８６０部分と一致するため、
符号化回路の部分で説明した通シ式（１６）と一致する
操作を行なう事になり、音声とデータ信号の双方に対し
て高品質な符号化が可能となる。一方送量子化器９で用
いられる量子化幅△　の修正に関する回路である乗数回
路１３０、乗算回路１３１、レジスター３２、低域フィ
ルター３３、乗算器１３６，１３７、加算器１３８、β
乗回路１３４は第３図における乗数回路９０、乗算器９
１、レジスタ９２、低域フィルタ９３、乗算器９６，９
５．加算器９７、β乗回路９４の部分と一致するため、
符号化回路の部分で説明した通り式（２０）と一致する
修正方法を行なうため、データモデム信号の符号化が高
品質に行なえる様になる。

次に乗数発生回路９０．１３０の構成方法について述べ
る。この回路はｎ、が与えられた時−量的に表１に示す
値Ｍ（ｎ、）を出力する回路である。

このため、第５図の様な回路で構成できる。第５図は入
力端子２００、絶対値回路２０１、読出専用メモリ２０
２、出力端子２０３から構成されておシ、続出専用メモ
リにはアドレス０から７までに、アドレスをｎ、とじた
時のＭ　（ｎ　、　）の値を格Ｊ　　　　　　　　　　
　　　　　　　　　】納しておく。絶対値回路はＡＤＰ
ＣＭ符号が極性絶対値表示の場合は極性ピットを省略す
るだけである。よって端子２００にｎ、が入力されると
絶対」 値回路２０１でＩｎ、１となシ、Ｉｎ、１で続出専用」 メモリ２０２をアクセスするとＭ　（ｎ　、　）を端子
２０３から出力できる。まだ、β乗回路９４および１３
４の回路も続出専用メモリで実現できる。

いま、量子化幅を９ビット表現しているものとすれば、
５１２語答量の続出専用メモリを用意し、アドレスｎ（
０≦ｎ＜５１２　）の語にｎ　を格納しておけばよい。

低域フィルタの構成はフィルタ次数を１次とした場合第
６図の構成となる。第６図は入力端子３００、乗算器３
０１、加算器３０２、レジスタ３０３、乗算器３０４、
出力端子３０５から構成されておシ、この様な回路が低
域フィルタとなる理由はＰｒｅｎｔｉｃｅ　Ｈａｌｌ、
Ｉｎｃ、１９７５年発行のＴｈｅｏｒｙａｎｄ　Ａｐｐ
ｌｉｃａｔｉｏｎｓ　ｏｆ　Ｄｉｇｉｔａｌ　Ｓｉｇｎ
ａｌ　Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇに４９− 詳しい。いま、乗算器３０１の係数をす、乗算器３０４
の係数を（１−δ）とし、時刻ｊでの入力をＡ５、出力
をＢ、とすれば、次の標本時刻（ｊ＋１）ではＢ、はレ
ジスタ３０３に蓄えられ、乗算器３０４で（１−δ）倍
され、この結果に入力信号Ａ、□を乗算器３０１で９倍
し、加算器３０２で加え入まれた値が出力端子３０５に
Ｂ、＋１　として出方されるため Ｂｊ＋１＝（１−δ）　Ｂ、＋ｇＡ、＋１という演算式
で表現できる。このため、この形式をＡＤＰＣＭ回路の
量子化幅の平滑化およびα　の平滑化の説明に用いて来
た。

以上見て来たように本発明のＡＤＰＣＭ回路を用いれば
、音声信号とデータモデム信号の様に特性の大幅に異な
った信号に対しても、伝送路ビット誤りに強い性質を保
存したままで高品質な符号化が可能である。

なお、説明の都合上、量子化の平滑化用低域フィルタと
、α、の平滑化用低域フィルタの特性を双方ともｑと（
１−δ）という同一パラメータで設５０− 定したため、同一の特性を持つ事になっているが、双方
のフィルタの特性を変えたものも本発明のうちであυ、
また、低域フィルタはすべて１次巡回形フィルタを用い
ているが、高次巡回形フィルタでも高次非巡回形フィル
タでも本発明の本質を変えないため本発明のうちである
。さらに、ノルム回路８３，８４，１２３，１２４はす
べて絶対値ノルムを用いているが、絶対値以外のノルム
、例えは２乗ノルムや２乗平滑ノルム等を用いてもよく
、この様なものも本発明の一部である。

【図面の簡単な説明】

第１図は従来の基本的なＡＤＰＣＭの回路を示す図、第
２図は従来の基本的なＡＤＰＣＭ回路を伝送路ビット誤
如に強くした従来ＡＤＰＣＭの図、第３図は本発明のＡ
ＤＰＣＩｖｉ符号化回路を示す図、第４図は本発明のＡ
ＤＰＣＭ復号化回路を示す図、第５図は第３図、第４図
で用いられた回路を示す図、紀６図は第３図、第４図で
用いられた回路を示す図である。 第３図において、 ２１．２２，８１，８２．８７・・・減算器、３・・・
量子化器、４・・・逆量子化器、５１，５２，６７．９
７・・・加算器、６１−・・適応フィルタ、６３．４４
・・・時不変予測フィルタ、８３．８４・・・ノルム回
路、８５・・・比較器、８６　、９３・・・低域フィル
タ、６５，６６．９５，９６．９１・・・乗算器、９０
・・・乗数回路、９２・・・レジスタ、９４・・・β乗
回路である。 第４図において １２２．１２１，１２７−・・減算器、９・・・逆量子
化器、１０１．１０２，１３８，１１７・・・加算器、
１１１・・・適応フィルタ、１１３，１１４・・・時不
変予測フィルタ、１２４゜１２５・・ゾルム回路、１２
５・・・比較器、１２６，１３３・・・低域フィルタ、
１１６，１１５，１３６，１３７，１３１・・・乗算器
、１３０・・・乗数回路、１３２・・・レジスタ、１３
４・・・β乗回路である。 代■１人弁理−ト内圧　　Ｙフ ン

Claims (1)

1. 【特許請求の範囲】 １、標本時刻毎に入力されるディジタル化された入力信
   号から、該入力信号の予測信号を引き去った残差信号を
   量子化し符号化／復号化するＡＤＰＣＭの方法において
   予測信号を発生する予測方法が、前記量子化された残差
   信号と前記予測信号を加えて再生される局部復号信号も
   しくは復号信号から２組の時不変予測方法によシ別々に
   得られる２組の予測値の線形結合によシ真の予測値を与
   え、各々の時不変予測方法に乗ぜられる線形結合係数の
   うち、一方をα、他方を（１−α）とし、変数αの制御
   方法を、各々の時不変予測方法の入力信号と出力信号の
   距離を各々計算し、αを乗する時不変予測方法で得られ
   た距離が他方の距離よシ小さい時αを増加させ、αを乗
   する時不変予測方法で得られた距離が他方の距離よ多大
   きい時αを減少させαの値がＯから１の範囲を超えない
   様に制御する事を特徴とする時不変予測組合せ型ＡＤＰ
   ＣＭ方法。 ２、標本時刻毎に入力されるディジタル化された入力信
   号から、該入力信号の予測信号を引き去った残差信号を
   量子化し符号化／復号化するＡＤＰＣＭの方法において
   予測信号を発生する予測方法が、前記量子化された残差
   信号から次の標本時刻に入力される信号を適応的に推測
   する方法と、前記量子化された残差信号と前記予測信号
   を加えて再生される局部復号信号もしくは復号信号から
   、２組の時不変予測方法により別々に得られる２組の予
   測値の線形結合を得る方法とによシ真の予測値を与え、
   各々の時不変予測方法に乗ぜられる線形結合係数のうち
   、一方をα、他方を（１−α）とし、変数αの制御方法
   を、各々の時不変予測方法の入力信号と出力信号の距離
   を各々計算し、αを乗する時不変予測方法で得られた距
   離が他方の距離よシ小さい時はαを増加させ、αを乗す
   る時不変予測方法で得られた距離が他方の距離より大き
   い時はαを減少させαの値が０から１の範囲を超えない
   様に制御する事を特徴とする時不変予測組合せ型ＡＤＰ
   ＣＭ方法。 ３、標本時刻毎に入力さ五るディジタル化された入力信
   号から、該入力信号の予測信号を引き去った残差信号を
   量子化し符号化／復号化し、かつ、前記量子化に用いる
   量子化幅を瞬時的に前記入力信号の統計的平均特性に適
   応させる第１の量子化幅と、前記第１の量子化幅の時間
   平均値より定まる第２の量子化幅との線形結合加算によ
   シ求めた値を真の量子化幅として用いるＡＤＰＣＭの方
   法において、第１の量子化幅に乗する線形結合係数をα
   、第２の量子化幅に乗する線形結合係数を（１−α）と
   し、かつ、前記予測信号を発生する予測方法を、前記量
   子化されだ残差信号と前記予測信号を加えて再生される
   局部復号信号もしくは復号信号から２ｍの時不変予測方
   法によシ別々に得られる２組の予測値の線形結合によシ
   真の予測値を与え、各々の時不変予測方法に乗ぜられる
   線形結合係数を前記量子化幅の線形結合係数と同一のα
   および（１−α）とし、前記線形結合変数αの制御方法
   を、各々の時不変予測方法の入力信号と出力信号の距離
   を各々計算し、αを乗する時不変予測方法で得られた距
   離が他方の距離よシ小さい時αを増加させ、αを乗する
   時不変予測方法で得られた距離が他方の距離よシ大きい
   時αを減少させαの値が０から１の範囲を超えない様に
   制御する事を特徴とする時不変予測組合せ型ＡＤＰＣＭ
   の方法。 ４、標本化時刻毎に入力されるディジタル入力信号から
   、該入力信号の予測信号を引き去った残差信号を量子化
   し、符号化／復号化し、がっ、前記量子化に用いる量子
   化幅を瞬時的に前記入力信号の統計的平均特性に適応さ
   せる第１の量子化幅と、前記第１の量子化幅の時間平均
   値より定まる第２の量子化幅との線形加算によシ求めた
   値を真の量子化幅として用いるＡＤＰＣＭの方法におい
   て、第１の量子化幅に乗する線形結合係数をα、第２の
   量子化幅に乗する線形結合係数を（１−α）とし、かつ
   、前記予測信号を発生する予測方法を前記量子化された
   残差信号から次の標本時刻に入力される信号を適応的に
   推測する方法と、前記量子化された残差信号と前記予測
   信号を加えて再生される局部復号信号もしくは復号信号
   から、２組の時不変予測方法によシ別々に得られる２組
   の予測値の線形結合を得る方法とにょシ真の予測値を与
   え、各々の時不変予測方法に乗ぜられる線形結合係数を
   前記量子化幅の決定に用いたαおよび（１−α）と同一
   のものを用い、変数αの制御方法を、各々の時不変予測
   方法の入力信号と出力信号の距離を各々計算し、αを乗
   する時不変予測方法で得られた距離が他方の距離より小
   さい時はαを増加させ、αを乗する時不変予測方法で得
   られた距離が他方の距離より大きい時はαを減少させα
   の値が０から１の範囲を超えない様に制御する事を特徴
   とする時不変予測組合せ型ＡＤＰＣＭ方法。 ５、標本化時刻毎に入力されるディジタル入力信号から
   、該入力信号の予測信号を引き去った残差信号を量子化
   し、符号化／復号化するとともに、量子化された残差信
   号と前記予測信号から再生した。復号信号もしくは局部
   復号信号よシ次の標本時刻における予測信号を発生する
   ＡＤＰＣＭ回路にお５− いて予測信号を発生する予測器の構成が２個の時不変予
   測フィルタと、前記２個の時不変予測フィルタの各々に
   接続された乗算器と、前記２個の乗算器出力を加算して
   真の予測信号を与える加算器と、前記２個の時不変予測
   フィルタの各々の入力信号と出力信号の距離を求める手
   段と、前記時不変予測フィルタの出力部に接続された２
   つの乗算器係数をαおよび（１−α）とし、αの値を０
   から１までの範囲で、αを乗する時不変予測フィルタで
   得られた距離が他方の距離よシ小さい時にはαを増加さ
   せ、αを乗する時不変予測フィルタで得られた距離が他
   方の距離よシ大きい時にはαを減少させる様に制御する
   手段とからなる事を特徴とする時不変予測組合せ型ＡＤ
   ＰＣＭ回路。 ６、標本化時刻毎に入力されるディジタル入力信号から
   、該入力信号の予測信号を引き去った残差信号を量子化
   し、符号化／復号化するとともに、量子化された残差信
   号と前記予測信号を用いて次の標本時刻における予測信
   号を発生するＡＤＰＣＭ回路において予測信号を発生す
   る予測器の構成が、−６＝ 前記量子化された残差信号から次の標本時刻に入力され
   る信号を適応的に発生する適応フィルタと、前記量子化
   された残差信号に前記予測信号を加えて局部復号信号も
   しくは復号信号を出力する加算器と、前記加算器からの
   局部復号信号もしくは復号信号を入力とする２個の時不
   変予測フィルタと、前記２個の時不変予測フィルタの各
   々に接続された乗算器と、前記２個の乗算器の出力を加
   算し、かつ、前記適応フィルタの出力を加算して真の予
   測値とする手段と、前記２個の時不変予測フィルタの各
   々の入力信号と出力信号の距離を求める手段と、前記時
   不変予測フィルタの出力部に接続された２つの乗算器係
   数をαおよび（１−α）とし、αの値を０から１までの
   範囲で、αを乗する時不変予測フィルタで得られた距離
   が他方の距離より小さい時にはαを増加させ、αを乗す
   る時不変予測フィルタで得られた距離が他方の距離よシ
   大きい時にはαを減少させる様に制御する手段とからな
   る事を特徴とする時不変予測組合せ型ＡＤＰＣＭ回路。 γ　標本時刻毎に入力される入力信号から予測信号を引
   き去シ残差信号を発生する減算器と前記減算器からの残
   差信号を適応的に変化する量子化幅で量子化し、量子化
   符号を発生する量子化器と、前記量子化器出力から量子
   化残差信号を再生する逆量子化器と、前記逆量子化器出
   力の量子化残差信号と前記予測信号を加算し局部復号信
   号を発生する加算器と、前記加算器出力の局部復号信号
   から次の標本時刻における予測信号を発生する予測器か
   らなるＡＤＰＣＭ回路の予測器において適応量子化幅の
   決定部を、現在使用中の量子化幅を瞬時的に入力信号に
   適応させて得られる量子化幅に前記予測器で用いた係数
   αを乗じ、この結果に、前記瞬時的に入力信号に適応さ
   せて得られる量子化幅を時間平滑化して得られる量子化
   幅に（１−α）を乗じて加算したものを次の標本時刻で
   の量子化幅とする手段で構成し、かつ、前記予測器の構
   成を、レベル変動の激しい入力信号の性質に合わせて前
   記局部復号信号から入力信号を予測する第１の時不変予
   測フィルタとレベル変動の激しくない入力信号の性質に
   合わせて前記局部復号信号から入力信号を予測する第２
   の時不変予測フィルタと前記第１の時不変予測フィルタ
   の出力に前記量子化幅決定部で用いた変数αを乗する第
   １の乗算器と前記第２の時不変予測フィルタの出力に変
   数（１−α）を乗する第２乗算器と、前記第１の乗算器
   および第２の乗算器出力を加算し予測値を出力する加算
   器とからなシ、量子化幅決定部と予測器で共通に使用さ
   れる変数αの制御を、αの値をＯから１までの範囲で、
   αを乗する時不変予測フィルタで得られた距離が他方の
   距離よシ小さい時にはαを増加させ、αを乗する時不変
   予測フィルタで得られた距離が他方の距離よシ大きい時
   にはαを減少させる様に制御する手段とからなる事を特
   徴とする時不変予測組合せ型ＡＤＰＣＭ回路。 ８、標本時刻毎に入力される入力信号から予測信号を引
   き去シ残差信号を発生する減算器と前記減算器からの残
   差信号を適応的に変化する量子化幅で量子化し、量子化
   符号を発生する量子化器と、前記量子化器出力から量子
   化残差信号を再生する９− 逆量子化器と、前記逆量子化器出力の量子化残差信号と
   前記予測信号を加算し局部復号信号を発生する加算器と
   、前記加算器出力の局部復号信号から次の標本時刻にお
   ける予測信号を発生する予測器からなるＡＤＰＣＭ回路
   の予測器において、適応量子化幅の決定部を現在使用中
   の量子化幅を瞬時的に入力信号に適応させて得られる量
   子化幅に前記予測器で用いた係数αを乗じ、この結果に
   、前記瞬時的に入力信号に適応させて得られる量子化幅
   を時間平滑化して得られる量子化幅に（１−α）を乗じ
   て加算したものを次の標本時刻での量子化幅とする手段
   で構成し、かつ、前記予測器の構成を、前記量子化され
   た残差信号から次の標本時刻に入力される信号を適応的
   に発生する適応フィルタと、前記量子化された残差信号
   に前記予測信号を加えて局部復号信号もしくは復号信号
   を出力する加算器と、レベル変動の激しい入力信号の性
   質に合わせて前記局部復号信号もしくは復号信号から入
   力信号を予測する第１の時不変予測フィルタとレベル変
   動の激しくない入力信号の性質に合わ１０− せて前記局部復号信号もしくは復号信号から入力信号を
   予測する第２の時不変予測フィルタと前記第１の時不変
   予測フィルタの出力に前記量子化幅決定部で用いた変数
   αを乗する第１の乗算器と、前記第２の時不変予測フィ
   ルタの出力に変数（１−α）を乗する第２乗算器と、前
   記第１の乗算器および第２の乗算器出力を加算し予測値
   を出力する加算器とからなシ、量子化幅決定部と予測器
   で共通に使用される変数αの制御を、αの値をＯから１
   までの範囲で、αを乗する時不変予測フィルタで得られ
   た距離が他方の距離よシ小さい時にはαを増加させ、α
   を乗する時不変予測フィルタで得られた距離が他方の距
   離より大きい時にはαを減少させる様に制御する手段と
   からなる事を特徴とする時不変予測組合せ型ＡＤＰＣＭ
   回路。