JPWO2006028010A1 - スケーラブル符号化装置およびスケーラブル符号化方法 - Google Patents

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Abstract

狭帯域ＬＳＰから広帯域ＬＳＰへの変換性能を高め、高性能な帯域スケーラブルＬＳＰ符号化を実現することができるスケーラブル符号化装置。この装置では、自己相関係数変換部（３０１）が、Ｍｎ次の狭帯域ＬＳＰをＭｎ次の自己相関係数に変換し、逆ラグ窓部（３０２）が、自己相関係数に掛けられているラグ窓と逆特性の窓（逆ラグ窓）を掛け、外挿部（３０３）が、逆ラグ窓を掛けられた自己相関係数に対して外挿処理を行って自己相関係数の次数を（Ｍｎ＋Ｍｉ）次に拡張し、アップサンプル部（３０４）が、（Ｍｎ＋Ｍｉ）次の自己相関係数に対して時間領域でのアップサンプル処理と等価な自己相関領域でのアップサンプル処理を行ってＭｗ次の自己相関係数を求め、ラグ窓部（３０５）が、Ｍｗ次の自己相関係数に対してラグ窓を掛け、ＬＳＰ変換部（３０６）が、ラグ窓を掛けられた自己相関係数をＬＳＰに変換する。

Description

本発明は、移動体通信システムやインターネットプロトコルを用いたパケット通信システム等において、音声通信を行う際に用いられるスケーラブル符号化装置およびスケーラブル符号化方法に関する。
ＶｏＩＰ（Ｖｏｉｃｅ ｏｖｅｒ ＩＰ）等のようにパケットを用いた音声通信においては、音声データの符号化にフレーム消失耐性のある符号化方式が望まれている。インターネット通信に代表されるパケット通信においては、輻輳等により伝送路上でパケットが破棄されることがあるからである。
フレーム消失耐性を高める方法の一つとして、伝送情報の一部が消失しても他の一部から復号処理を行うようにすることでフレーム消失の影響をできるだけ少なくするアプローチがある（例えば、特許文献１参照）。特許文献１には、スケーラブル符号化を用いてコアレイヤの符号化情報と拡張レイヤの符号化情報とを別々のパケットに詰めて伝送する方法が開示されている。また、パケット通信のアプリケーションとして、太い回線（ブロードバンド回線）と細い回線（伝送レートの低い回線）とが混在するネットワークを用いたマルチキャスト通信（一対多の通信）が挙げられる。このような不均一なネットワーク上で多地点間通信を行う場合にも、それぞれのネットワークに対応して符号化情報が階層化されていればネットワークごとに異なる符号化情報を送る必要がないため、スケーラブル符号化が有効である。
例えば、音声信号の高能率な符号化を可能とするＣＥＬＰ方式をベースとした、信号帯域幅に（周波数軸方向に）スケーラビリティを有する帯域スケーラブル符号化技術として、特許文献２に開示されている技術がある。特許文献２では、音声信号のスペクトル包絡情報をＬＳＰ（線スペクトル対）パラメータで表現するＣＥＬＰ方式の例が示されている。ここでは、狭帯域音声用の符号化部（コアレイヤ）で得られた量子化ＬＳＰパラメータ（狭帯域符号化ＬＳＰ）を以下の式（１）を用いて広帯域音声符号化用のＬＳＰパラメータに変換し、変換したＬＳＰパラメータを広帯域音声用の符号化部（拡張レイヤ）で用いることにより、帯域スケーラブルなＬＳＰ符号化方法を実現している。
ｆｗ（ｉ）＝０．５×ｆｎ（ｉ）［ただし、ｉ＝０，…，Ｐｎ−１］
＝０．０ ［ただし、ｉ＝Ｐｎ，…，Ｐｗ−１］…（１）
なお、ｆｗ（ｉ）は広帯域信号におけるｉ次のＬＳＰパラメータ、ｆｎ（ｉ）は狭帯域信号におけるｉ次のＬＳＰパラメータ、Ｐｎは狭帯域信号のＬＳＰ分析次数、Ｐｗは広帯域信号のＬＳＰ分析次数をそれぞれ示している。
特許文献２においては、狭帯域信号としてサンプリング周波数が８ｋＨｚ、広帯域信号としてサンプリング周波数が１６ｋＨｚ、広帯域ＬＳＰの分析次数が狭帯域ＬＳＰの分析次数の２倍である場合を例にとって説明しているため、狭帯域ＬＳＰから広帯域ＬＳＰへの変換が式（１）で表されるような単純な式で行われ得る。ところが、広帯域ＬＳＰの低次側のＰｎ次のＬＳＰパラメータの存在する位置は、高次側の（Ｐｗ−Ｐｎ）次を含めた広帯域信号全体に対して決定されるため、その位置は必ずしも狭帯域ＬＳＰのＰｎ次のＬＳＰパラメータに対応するわけではない。このため、式（１）で表される変換では高い変換効率（狭帯域ＬＳＰから広帯域ＬＳＰを予測すると見た場合、予測精度と言う事も可能）は得られない。よって、式（１）に基づいて設計された広帯域ＬＳＰ符号化器には、符号化性能を改善する余地が残されている。
そこで、例えば、非特許文献１には、式（１）のｉ次の狭帯域ＬＳＰパラメータに乗じる変換係数を０．５とする代わりに、以下の式（２）に示すように、変換係数の最適化アルゴリズムを用いて次数毎に最適な変換係数β（ｉ）を求める方法が開示されている。
ｆｗ＿ｎ（ｉ）＝α（ｉ）×Ｌ（ｉ）＋β（ｉ）×ｆｎ＿ｎ（ｉ）…（２）
ただし、ｆｗ＿ｎ（ｉ）は第ｎフレームにおけるｉ次の広帯域量子化ＬＳＰパラメータ、α（ｉ）×Ｌ（ｉ）は予測誤差信号を量子化したベクトルのｉ次の要素（α（ｉ）はｉ次の重み係数）、Ｌ（ｉ）はＬＳＰ予測残差ベクトル、β（ｉ）は予測広帯域ＬＳＰへの重み係数、ｆｎ＿ｎ（ｉ）は第ｎフレームにおける狭帯域ＬＳＰパラメータである。このような変換係数の最適化により、特許文献２と同じ構成のＬＳＰ符号化器でありながら、より高い符号化性能を実現している。
ここで、例えば、非特許文献２によれば、ＬＳＰパラメータの分析次数は、周波数範囲が３〜４ｋＨｚの狭帯域の音声信号に対しては８〜１０次程度が適当であり、また、周波数範囲が５〜８ｋＨｚの広帯域の音声信号に対しては１２〜１６次程度が適当であるとされている。
特開２００３−２４１７９９号公報 特許第３１３４８１７号公報 Ｋ．Ｋｏｉｓｈｉｄａ ｅｔ ａｌ，"Ｅｎｈａｎｃｉｎｇ ＭＰＥＧ−４ ＣＥＬＰ ｂｙ ｊｏｉｎｔｌｙ ｏｐｔｉｍｉｚｅｄ ｉｎｔｅｒ／ｉｎｔｒａ−ｆｒａｍｅ ＬＳＰ ｐｒｅｄｉｃｔｏｒｓ，"ＩＥＥＥ Ｓｐｅｅｃｈ Ｃｏｄｉｎｇ Ｗｏｒｋｓｈｏｐ ２０００，Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇ，ｐｐ．９０−９２，２０００ 斎藤収三・中田和男共著、「音声情報処理の基礎」、オーム社、１９８１年１１月３０日、ｐ、９１
しかしながら、広帯域ＬＳＰの低次側のＰｎ次のＬＳＰパラメータの位置は広帯域信号全体に対して決定されるため、例えば、非特許文献２のように、狭帯域ＬＳＰの分析次数を１０次、広帯域ＬＳＰの分析次数を１６次とした場合、広帯域ＬＳＰ１６次のうち低次側（狭帯域ＬＳＰパラメータの１〜１０次が存在する帯域に相当）に存在するＬＳＰパラメータの個数は８個以下であることが多くなる。よって、式（２）を用いた変換では、広帯域ＬＳＰパラメータ（１６次）の低次側において狭帯域ＬＳＰパラメータ（１０次）との対応関が１対１でなくなってしまう。つまり、広帯域ＬＳＰの１０次の成分が４ｋＨｚを超える帯域に存在する場合においても、この広帯域ＬＳＰの１０次の成分を、４ｋＨｚ以下の帯域に存在する狭帯域ＬＳＰの１０次の成分と対応付けることとなってしまい、その結果、広帯域ＬＳＰと狭帯域ＬＳＰとの対応付けが不適切となる。よって、式（２）に基づいて設計された広帯域ＬＳＰ符号化器においても、依然として符号化性能を改善する余地が残されている。
本発明の目的は、狭帯域ＬＳＰから広帯域ＬＳＰへの変換性能（狭帯域ＬＳＰから広帯域ＬＳＰを予測する際の予測精度）を高め、高性能な帯域スケーラブルＬＳＰ符号化を実現することができるスケーラブル符号化装置およびスケーラブル符号化方法を提供することである。
本発明のスケーラブル符号化装置は、狭帯域ＬＳＰパラメータから広帯域ＬＳＰパラメータを得るスケーラブル符号化装置であって、狭帯域ＬＳＰパラメータを自己相関係数に変換する第１変換手段と、前記自己相関係数をアップサンプリングするアップサンプリング手段と、アップサンプリングされた前記自己相関係数をＬＳＰパラメータに変換する第２変換手段と、前記ＬＳＰパラメータの周波数帯域を広帯域に変換して広帯域ＬＳＰパラメータを得る第３変換手段と、を具備する構成を採る。
本発明によれば、狭帯域ＬＳＰから広帯域ＬＳＰへの変換性能を高め、高性能な帯域スケーラブルＬＳＰ符号化を実現することができる。
本発明の一実施の形態に係るスケーラブル符号化装置の主要な構成を示すブロック図 上記実施の形態に係る広帯域ＬＳＰ符号化部の主要な構成を示すブロック図 上記実施の形態に係る変換部の主要な構成を示すブロック図 上記実施の形態に係るスケーラブル符号化装置の動作フロー図 Ｍｎ次の自己相関係数を拡張して得られる（Ｍｎ＋Ｍｉ）次の自己相関係数を示すグラフ 図５の各結果に対してアップサンプル処理を行なって得られる自己相関係数から求めたＬＰＣを示すグラフ ＬＳＰのシミュレーション結果（Ｆｓ：８ｋＨｚの狭帯域音声信号を１２次で分析したＬＳＰ） ＬＳＰのシミュレーション結果（狭帯域音声信号を１２次で分析したＬＳＰを図１に示すスケーラブル符号化装置によりＦｓ：１６ｋＨｚの１８次のＬＳＰに変換した場合） ＬＳＰのシミュレーション結果（広帯域音声信号を１８次で分析したＬＳＰ）
以下、本発明の実施の形態について、添付図面を参照して詳細に説明する。
図１は、本発明の一実施の形態に係るスケーラブル符号化装置の主要な構成を示すブロック図である。
本実施の形態に係るスケーラブル符号化装置は、ダウンサンプル部１０１、ＬＳＰ分析部（狭帯域用）１０２、狭帯域ＬＳＰ符号化部１０３、音源符号化部（狭帯域用）１０４、位相補正部１０５、ＬＳＰ分析部（広帯域用）１０６、広帯域ＬＳＰ符号化部１０７、音源符号化部（広帯域用）１０８、アップサンプル部１０９、加算器１１０、および多重化部１１１を備える。
ダウンサンプル部１０１は、入力音声信号に対しダウンサンプリング処理を行って狭帯域信号をＬＳＰ分析部（狭帯域用）１０２および音源符号化部（狭帯域用）１０４に出力する。なお、入力音声信号は、デジタル化された信号であり、必要に応じてＨＰＦや背景雑音抑圧処理等の前処理が施されている。
ＬＳＰ分析部（狭帯域用）１０２は、ダウンサンプル部１０１から入力された狭帯域信号に対してＬＳＰ（線スペクトル対）パラメータを算出し、狭帯域ＬＳＰ符号化部１０３へ出力する。より具体的には、ＬＳＰ分析部（狭帯域用）１０２は、狭帯域信号から自己相関係数を求め、この自己相関係数をＬＰＣ（線形予測係数）に変換した後、ＬＰＣをＬＳＰに変換することによって狭帯域ＬＳＰパラメータを算出する（自己相関係数からＬＰＣ、ＬＰＣからＬＳＰへの具体的な変換手順については、例えば、ＩＴＵ−Ｔ勧告Ｇ．７２９（３．２．３節ＬＰ ｔｏ ＬＳＰ ｃｏｎｖｅｒｓｉｏｎ）に開示されている）。この際、ＬＳＰ分析部（狭帯域用）１０２は、自己相関係数の打ち切り誤差を軽減するために、自己相関係数にラグ窓と呼ばれる窓を掛ける（ラグ窓については、例えば、中溝高好、「現代制御シリーズ信号解析とシステム同定」、コロナ社、ｐ．３６、２．５．２章参照）。
狭帯域ＬＳＰ符号化部１０３は、ＬＳＰ分析部（狭帯域用）１０２から入力された狭帯域ＬＳＰパラメータを符号化して得られる狭帯域の量子化ＬＳＰパラメータを広帯域ＬＳＰ符号化部１０７および音源符号化部（狭帯域用）１０４へ出力する。また、狭帯域ＬＳＰ符号化部１０３は、符号化データを多重化部１１１へ出力する。
音源符号化部（狭帯域用）１０４は、狭帯域ＬＳＰ符号化部１０３から入力された狭帯域の量子化ＬＳＰパラメータを線形予測係数に変換し、得られた線形予測係数を用いて線形予測合成フィルタを構築する。音源符号化部１０４は、この線形予測合成フィルタを用いて合成される合成信号と別途ダウンサンプル部１０１から入力された狭帯域入力信号との間の聴覚的重みづき誤差を求め、この聴覚的重みづき誤差を最小とする音源パラメータの符号化を行う。得られた符号化情報は多重化部１１１へ出力される。また、音源符号化部１０４は、狭帯域復号音声信号を生成してアップサンプル部１０９へ出力する。
なお、狭帯域ＬＳＰ符号化部１０３または音源符号化部（狭帯域用）１０４については、ＬＳＰパラメータを利用するＣＥＬＰ型音声符号化装置で一般的に用いられている回路を適用でき、例えば、特許文献２またはＩＴＵ−Ｔ勧告Ｇ．７２９等に記載されている技術を利用できる。
アップサンプル部１０９は、音源符号化部１０４で合成された狭帯域復号音声信号が入力され、その狭帯域復号音声信号にアップサンプル処理を施して加算器１１０へ出力する。
加算器１１０は、位相補正部１０５から位相補正後の入力信号、アップサンプル部１０９からアップサンプルされた狭帯域復号音声信号、がそれぞれ入力され、両信号の差分信号を求めて音源符号化部（広帯域用）１０８へ出力する。
位相補正部１０５は、ダウンサンプル部１０１およびアップサンプル部１０９で生じる位相のずれ（遅延）を補正するためのものである。位相補正部１０５は、ダウンサンプル処理およびアップサンプル処理が直線位相低域通過フィルタとサンプル間引き／零点挿入によって行なわれる場合は、直線位相低域通過フィルタによって生じる遅延の分だけ入力信号を遅延させる処理を行い、ＬＳＰ分析部（広帯域用）１０６および加算器１１０に出力する。
ＬＳＰ分析部（広帯域用）１０６は、位相補正部１０５から出力される広帯域信号に対してＬＳＰ分析を行い、得られた広帯域ＬＳＰパラメータを広帯域ＬＳＰ符号化部１０７へ出力する。より具体的には、ＬＳＰ分析部（広帯域用）１０６は、広帯域信号から自己相関係数を求め、この自己相関係数をＬＰＣに変換した後、ＬＰＣをＬＳＰに変換することによって広帯域ＬＳＰパラメータを算出する。この際、ＬＳＰ分析部（広帯域用）１０６は、ＬＳＰ分析部（狭帯域用）１０２同様、自己相関係数の打ち切り誤差を軽減するために、自己相関係数にラグ窓を掛ける。
広帯域ＬＳＰ符号化部１０７は、図２に示すように、変換部２０１および量子化部２０２を備える。変換部２０１は、狭帯域ＬＳＰ符号化部１０３から入力される狭帯域の量子化ＬＳＰを変換して予測広帯域ＬＳＰを求め、量子化部２０２へ出力する。変換部２０１の詳しい構成および動作については後述する。量子化部２０２は、ＬＳＰ分析部（広帯域用）１０６から入力された広帯域ＬＳＰとＬＳＰ変換部から入力された予測広帯域ＬＳＰとの誤差信号を、ベクトル量子化などの手法を用いて符号化し、得られる広帯域の量子化ＬＳＰを音源符号化部（広帯域用）１０８へ出力するとともに、得られる符号情報を多重化部１１１へ出力する。
音源符号化部（広帯域用）１０８は、広帯域ＬＳＰ符号化部１０７から入力された、量子化された広帯域ＬＳＰパラメータを線形予測係数に変換し、得られた線形予測係数を用いて線形予測合成フィルタを構築する。そして、この線形予測合成フィルタを用いて合成される合成信号と位相補正された入力信号との間の聴覚的重みづき誤差を求め、この聴覚的重みづき誤差を最小とする音源パラメータを決定する。より詳細には、音源符号化部１０８には、広帯域入力信号とアップサンプル後の狭帯域復号信号との誤差信号が別途加算器１１０より入力され、この誤差信号と音源符号化部１０８で生成される復号信号との間の誤差が求められ、この誤差に聴覚的重みづけが施されたものが最小となるように音源パラメータが決定される。求まった音源パラメータの符号情報は、多重化部１１１へ出力される。この音源符号化については、例えば、Ｋ．Ｋｏｉｓｈｉｄａ ｅｔ ａｌ，“Ａ １６−ｋｂｉｔ／ｓ ｂａｎｄｗｉｄｔｈ ｓｃａｌａｂｌｅ ａｕｄｉｏ ｃｏｄｅｒ ｂａｓｅｄ ｏｎ ｔｈｅ Ｇ．７２９ ｓｔａｎｄａｒｄ，”ＩＥＥＥ Ｐｒｏｃ．ＩＣＡＳＳＰ ２０００，ｐｐ．１１４９−１１５２，２０００に開示されている。
多重化部１１１には、狭帯域ＬＳＰ符号化部１０３からは狭帯域ＬＳＰの符号化情報が、音源符号化部（狭帯域用）１０４からは狭帯域信号の音源符号化情報が、広帯域ＬＳＰ符号化部１０７からは広帯域ＬＳＰの符号化情報が、そして、音源符号化部（広帯域用）１０８からは広帯域信号の音源符号化情報が入力される。多重化部１１１は、これらの情報を多重化してビットストリームとして伝送路に送出する。なお、ビットストリームは、伝送路の仕様に応じて、伝送チャネルフレームにフレーム化されたり、パケット化されたりする。また、伝送路誤りに対する耐性を高めるために、誤り保護、誤り検出符号の付加、インタリーブ処理等を適用したりする。
図３は、上記の変換部２０１の主要な構成を示すブロック図である。変換部２０１は、は、自己相関係数変換部３０１、逆ラグ窓部３０２、外挿部３０３、アップサンプル部３０４、ラグ窓部３０５、ＬＳＰ変換部３０６、乗算部３０７および変換係数テーブル３０８を備える。
自己相関係数変換部３０１は、Ｍｎ次の狭帯域ＬＳＰをＭｎ次の自己相関係数に変換して逆ラグ窓部３０２へ出力する。より具体的には、自己相関係数変換部３０１は、狭帯域ＬＳＰ符号化部１０３より入力される狭帯域の量子化ＬＳＰパラメータをＬＰＣ（線形予測係数）に変換した後、ＬＰＣを自己相関係数に変換する。
ＬＳＰからＬＰＣへの変換については、例えば、Ｐ．Ｋａｂａｌ ａｎｄ Ｒ．Ｐ．Ｒａｍａｃｈａｎｄｒａｎ，“Ｔｈｅ Ｃｏｍｐｕｔａｔｉｏｎ ｏｆ Ｌｉｎｅ Ｓｐｅｃｔｒａｌ Ｆｒｅｑｕｅｎｃｉｅｓ Ｕｓｉｎｇ Ｃｈｅｖｙｓｈｅｖ Ｐｏｌｙｎｏｍｉａｌｓ，”ＩＥＥＥ Ｔｒａｎｓ．ｏｎ Ａｃｏｕｓｔｉｃｓ，Ｓｐｅｅｃｈ，ａｎｄ Ｓｉｇｎａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ，ｖｏｌ．ＡＳＳＰ−３４，ｎｏ．６，Ｄｅｃｅｍｂｅｒ １９８６に開示されている（この文献におけるＬＳＦは本実施の形態におけるＬＳＰと同意である）。また、例えば、ＩＴＵ−Ｔ勧告Ｇ．７２９（３．２．６節 ＬＳＰ ｔｏ ＬＰ ｃｏｎｖｅｒｓｉｏｎ）にもＬＳＰからＬＰＣへの具体的な変換手順が開示されている。
また、ＬＰＣから自己相関係数への変換については、レビンソン・ダービン（Ｌｅｖｉｎｓｏｎ−Ｄｕｒｂｉｎ）のアルゴリズム（例えば、中溝高好、「現代制御シリーズ信号解析とシステム同定」、コロナ社、ｐ．７１、３．６．３章参照）を用いて行なう。具体的には式（３）に従って行う。
Figure 2006028010
逆ラグ窓部３０２は、入力された自己相関係数に対し、その自己相関係数に掛けられているラグ窓と逆特性の窓（逆ラグ窓）を掛ける。上記のように、ＬＳＰ分析部（狭帯域用）１０２では、自己相関係数からＬＰＣへの変換時に自己相関係数にラグ窓が掛けられるため、自己相関係数変換部３０１から逆ラグ窓部３０２へ入力される自己相関係数には未だラグ窓が掛かったままである。そこで、逆ラグ窓部３０２は、後述する外挿処理の精度を高めるために、入力された自己相関係数に対し逆ラグ窓を掛けて、ＬＳＰ分析部（狭帯域用）１０２においてラグ窓を掛ける前の自己相関係数に戻して、外挿部３０３へ出力する。
狭帯域の符号化レイヤではＭｎ次を超える次数の自己相関係数は符号化されないので、Ｍｎ次までの情報のみからＭｎ次を超える次数の自己相関係数を求める必要がある。そこで、外挿部３０３は、逆ラグ窓部３０２から入力される自己相関係数に対して外挿処理を行って、自己相関係数の次数を拡張して、次数拡張後の自己相関係数をアップサンプル部３０４へ出力する。すなわち、外挿部３０３は、Ｍｎ次の自己相関係数を（Ｍｎ＋Ｍｉ）次に拡張する。この外挿処理を行うのは、後述するアップサンプル処理において、Ｍｎ次より高次の自己相関係数が必要になるためである。また、後述するアップサンプル処理時の打ち切り誤差を低減するために、本実施の形態では、狭帯域ＬＳＰパラメータの分析次数を広帯域ＬＳＰパラメータの分析次数の１／２以上とする。すなわち、（Ｍｎ＋Ｍｉ）次をＭｎ次の２倍未満にする。外挿部３０３は、レビンソン・ダービンのアルゴリズム（式（３））においてＭｎ次を超える部分での反射係数を０とすることで再帰的に（Ｍｎ＋１）次〜（Ｍｎ＋Ｍｉ）次の自己相関係数を求める。式（３）においてＭｎ次を超える部分での反射係数を０とすると式（４）が得られる。
Figure 2006028010
式（４）は式（５）のように展開することができる。式（５）に示すように、反射係数を０として得られる自己相関係数Ｒｍ＋１は、入力信号時間波形ｘｔ＋ｍ＋１−ｉ（ｉ＝１〜ｍ）から線形予測によって得られる予測値
Figure 2006028010
と入力信号時間波形ｘｔとの相互相関であることが分かる。つまり、外挿部３０３では、線形予測を用いて自己相関係数の外挿処理を行なっていることになる。このような外挿処理を行なうことで、後述するアップサンプル処理により、安定したＬＰＣに変換可能な自己相関係数を得ることができる。
Figure 2006028010
アップサンプル部３０４は、外挿部から入力される自己相関係数、すなわち、次数を（Ｍｎ＋Ｍｉ）次に拡張された自己相関係数に対して、時間領域でのアップサンプル処理と等価な自己相関領域でのアップサンプル処理を行って、Ｍｗ次の自己相関係数を得る。このアップサンプル後の自己相関係数はラグ窓部３０５へ出力される。アップサンプル処理はｓｉｎｃ関数を畳み込む補間フィルタ（ポリフェーズフィルタ、ＦＩＲフィルタ等）を用いて行なう。以下、自己相関係数のアップサンプル処理の具体的手順について説明する。
離散化された信号ｘ（ｎΔｔ）から連続信号ｕ（ｔ）をｓｉｎｃ関数を用いて補間する場合、式（６）のように表される。よって、ｕ（ｔ）のサンプリング周波数を２倍にアップサンプルする場合は、式（７）および式（８）に示すようになる。
Figure 2006028010
Figure 2006028010
Figure 2006028010
式（７）はアップサンプル後に偶数サンプルになる点を示しており、アップサンプル前のｘ（ｉ）がそのままｕ（２ｉ）となる。
また、式（８）はアップサンプル後に奇数サンプルになる点を示しており、ｘ（ｉ）にｓｉｎｃ関数を畳み込むことでｕ（２ｉ＋１）が求められる。この畳み込み処理は、ｘ（ｉ）の時間軸を反転したものとｓｉｎｃ関数との積和で表される。積和処理はｘ（ｉ）の前後の点を用いて行なわれるので、積和に必要なデータ数を例えば２Ｎ＋１とした場合、ｕ（２ｉ＋１）の点を求めるにはｘ（ｉ−Ｎ）〜ｘ（ｉ＋Ｎ）が必要になる。よって、このアップサンプル処理においては、アップサンプル前のデータの時間長がアップサンプル後のデータの時間長より長いことが必要である。このため、本実施の形態では、広帯域信号に対する帯域幅あたりの分析次数を狭帯域信号に対する帯域幅あたりの分析次数より相対的に小さくしている。
また、アップサンプルされた自己相関関数Ｒ（ｊ）は、ｘ（ｉ）をアップサンプルしたｕ（ｉ）を用いて式（９）のように表される。
Figure 2006028010
式（９）に式（７）および式（８）を代入して整理すると、式（１０）および式（１１）が得られる。式（１０）は偶数サンプルになる点を示し、式（１１）は奇数サンプルになる点を示す。
Figure 2006028010
Figure 2006028010
ここで、式（１０）および式（１１）においてｒ（ｊ）はアップサンプル前のｘ（ｉ）の自己相関係数である。よって、式（１０）および式（１１）を用いてアップサンプル前の自己相関係数ｒ（ｊ）をＲ（ｊ）にアップサンプルすれば、時間領域でのｘ（ｉ）からｕ（ｉ）へのアップサンプルを行なってから自己相関係数を求めたのと等価になることが分かる。このようにして、アップサンプル部３０４が、時間領域でのアップサンプル処理と等価な自己相関領域でのアップサンプル処理を行うことにより、アップサンプルによる誤差の発生を最小限に抑えることができる。
なお、アップサンプル処理は、式（６）〜式（１１）で示した処理の他に、例えば、ＩＴＵ−Ｔ勧告Ｇ．７２９（３．７節）に記載されている処理を用いて近似的に行うことも可能である。ＩＴＵ−Ｔ勧告Ｇ．７２９では、ピッチ分析において分数精度ピッチ探索を行なう目的で相互相関係数のアップサンプルを行なっている。例えば、正規化相互相関係数を１／３精度で補間（３倍のアップサンプルに相当）している。
ラグ窓部３０５は、アップサンプル部３０４から入力されるアップサンプル後のＭｗ次の自己相関係数に対して広帯域用（高サンプリングレート用）のラグ窓を掛けて、ＬＳＰ変換部３０６へ出力する。
ＬＳＰ変換部３０６は、ラグ窓を掛けられたＭｗ次の自己相関係数（分析次数が狭帯域ＬＳＰパラメータの分析次数の２倍未満の自己相関係数）をＬＰＣに変換した後、ＬＰＣをＬＳＰに変換してＭｗ次のＬＳＰパラメータを求める。これにより、Ｍｗ次の狭帯域ＬＳＰが得られる。Ｍｗ次の狭帯域ＬＳＰは乗算部３０７へ出力される。
乗算部３０７は、ＬＳＰ変換部３０６から入力されるＭｗ次の狭帯域ＬＳＰに、変換係数テーブル３０８に格納されている変換係数を乗じて、Ｍｗ次の狭帯域ＬＳＰの周波数帯域を広帯域に変換する。この変換により、乗算部３０７は、Ｍｗ次の狭帯域ＬＳＰからＭｗ次の予測広帯域ＬＳＰを求めて量子化部２０２へ出力する。なお、ここでは、変換係数は予め変換係数テーブル３０８に格納されているものとしたが、適応的に算出した変換係数を用いてもよい。例えば、直前のフレームにおける広帯域量子化ＬＳＰの狭帯域量子化ＬＳＰに対する比を変換係数として用いることができる。
以上のようにして、変換部２０１は、狭帯域ＬＳＰ符号化部１０３より入力される狭帯域ＬＳＰを変換して予測広帯域ＬＳＰを求める。
次に、本実施の形態に係るスケーラブル符号化装置の動作フローについて図４を用いて説明する。図４においては、一例として、狭帯域音声信号（８ｋＨｚサンプリング、Ｆｓ：８ｋＨｚ）に対しては１２次のＬＳＰ分析を行い、広帯域音声信号（１６ｋＨｚサンプリング、Ｆｓ：１６ｋＨｚ）に対しては１８次のＬＳＰ分析を行う場合を示している。
まず、Ｆｓ：８ｋＨｚ（狭帯域）において、狭帯域音声信号（４０１）を１２次の自己相関係数（４０２）に変換し、１２次の自己相関係数（４０２）を１２次のＬＰＣ（４０３）に変換し、そして、１２次のＬＰＣ（４０３）を１２次のＬＳＰ（４０４）に変換する。
ここで、１２次のＬＳＰ（４０４）は１２次のＬＰＣ（４０３）に、１２次のＬＰＣ（４０３）は１２次の自己相関係数（４０２）に可逆的に変換する（戻す）ことが可能である。一方、１２次の自己相関係数（４０２）を元の音声信号（４０１）に戻すことはできない。
そこで、本実施の形態に係るスケーラブル符号化装置では、時間領域でのアップサンプルと等価なアップサンプルを自己相関領域で行なうことで、Ｆｓ：１６ｋＨｚ（広帯域）の自己相関係数（４０５）を求める。つまり、Ｆｓ：８ｋＨｚの１２次の自己相関係数（４０２）をアップサンプルして、Ｆｓ：１６ｋＨｚの１８次の自己相関係数（４０５）を求める。
そして、Ｆｓ：１６ｋＨｚ（広帯域）において、１８次の自己相関係数（４０５）を１８次のＬＰＣ（４０６）に変換し、１８次のＬＰＣ（４０６）を１８次のＬＳＰ（４０７）に変換する。この１８次のＬＳＰ（４０７）が予測広帯域ＬＳＰとして使用される。
なお、Ｆｓ：１６ｋＨｚ（広帯域）においては、広帯域音声信号を元に自己相関係数を求めていることと擬似的に等価な処理を行なう必要があるため、自己相関領域でのアップサンプルを行うときには、上記のように、Ｆｓ：８ｋＨｚの自己相関係数の次数：１２次を１８次に拡張する自己相関係数の外挿処理を行う。
次に、逆ラグ窓部３０２による逆ラグ窓掛けおよび外挿部３０３による外挿処理の効果について図５および図６を用いて説明する。
図５は、Ｍｎ次の自己相関係数を拡張して得られる（Ｍｎ＋Ｍｉ）次の自己相関係数を示すグラフである。図５において、５０１は、実際の狭帯域入力音声信号（低サンプリングレート）から求めた自己相関係数であり、これが理想的な自己相関係数である。これに対し、５０２は、本実施の形態のように、自己相関係数に逆ラグ窓を掛けてから外挿処理を行って求めた自己相関係数である。また、５０３は、自己相関係数に逆ラグ窓を掛けずにそのまま外挿処理を行って求めた自己相関係数である。なお、５０３では、スケールを合わせるために外挿処理を行った後に逆ラグ窓を掛けている。図５の結果より、外挿した部分（Ｍｉ＝５の部分）において、５０３が５０２より歪んでいることが分かる。つまり、本実施の形態のように自己相関係数に逆ラグ窓を掛けてから外挿処理を行うことにより、自己相関係数の外挿処理の精度を高めることができる。なお、５０４は、本実施の形態のような外挿処理を行わずに、自己相関係数のＭｉ次を零詰めで拡張して求めた自己相関係数である。
図６は、図５の各結果に対してアップサンプル処理を行なって得られる自己相関係数から求めたＬＰＣスペクトル包絡を示すグラフである。６０１は、４ｋＨｚ以上の帯域を含む広帯域信号から求めたＬＰＣスペクトル包絡である。また、６０２は５０２に、６０３は５０３に、６０４は５０４にそれぞれ対応する。図６に示す結果より、Ｍｉ次を零詰めで拡張して求めた自己相関係数（５０４）に対してアップサンプル処理を行なって得られる自己相関係数からＬＰＣを求めると、スペクトル特性が６０４に示すように発振状態に陥ってしまう。このように、Ｍｉ次（拡張部分）を零詰めで拡張すると、自己相関係数の適切な補間（アップサンプル）ができないために、自己相関係数をＬＰＣに変換したときに発振してしまい、安定したフィルタが得られなくなってしまう。このようにＬＰＣが発振状態に陥ると、ＬＰＣからＬＳＰへの変換処理ができなくなってしまう。これに対して、本実施の形態のような外挿処理を行ってＭｉ次を拡張した自己相関係数をアップサンプリングした自己相関係数からＬＰＣを求めると、６０２および６０３のようになり、広帯域信号の４ｋＨｚ未満の狭帯域成分が精度良く求められることが分かる。このように、本実施の形態によれば、自己相関係数のアップサンプルを精度良く行うことができる。つまり、本実施の形態によれば、式（４）および式（５）に示すような外挿処理を行うことにより、自己相関係数に対して適切なアップサンプル処理を行うことができ、安定したＬＰＣを得ることができる。
次に、ＬＳＰのシミュレーション結果を図７〜図９に示す。図７はＦｓ：８ｋＨｚの狭帯域音声信号を１２次で分析したＬＳＰを示し、図８は狭帯域音声信号を１２次で分析したＬＳＰを図１に示すスケーラブル符号化装置によりＦｓ：１６ｋＨｚの１８次のＬＳＰに変換した場合を示し、図９は広帯域音声信号を１８次で分析したＬＳＰを示す。図７〜図９において、実線は入力音声信号（広帯域）のスペクトル包絡を示し、波線はＬＳＰを示す。このスペクトル包絡は、女声の「管理システム」の「かんり」の「ん」の部分である。なお、近年のＣＥＬＰ方式においては、狭帯域用では分析次数が１０〜１４次、広帯域用では１６〜２０次程度のＣＥＬＰ方式が使用されることが多いため、図７において狭帯域の分析次数を１２次とし、図８および図９において広帯域の分析次数を１８次としている。
まず、図７と図９とを比較する。図７と図９とにおいて同じ次数同士のＬＳＰの対応関係に着目すると、例えば、図７におけるＬＳＰ（Ｌ１〜Ｌ１２）のうち８次のＬＳＰ（Ｌ８）はスペクトルピーク７０１（左から２番目のスペクトルピーク）付近にあるが、図９における８次のＬＳＰ（Ｌ８）はスペクトルピーク７０２（左から３番目のスペクトルピーク）付近にある。つまり、図７と図９とでは、同じ次数のＬＳＰが全く異なる位置にある。よって、狭帯域音声信号を１２次で分析したＬＳＰと広帯域音声信号を１８次で分析したＬＳＰとを直接対応付けることは適切でないと言える。
これに対し、図８と図９とを比較すると、同じ次数同士のＬＳＰの対応が全体的に良くとれていることが分かる。特に、３．５ｋＨｚ以下の低域において、対応関係が良くとれていることが分かる。このように、本実施の形態によれば、任意の次数の狭帯域（低サンプリング周波数）ＬＳＰパラメータを任意の次数の広帯域（高サンプリング周波数）ＬＳＰパラメータに精度良く変換することができる。
以上説明したようにして、本実施の形態に係るスケーラブル符号化装置は周波数軸方向にスケーラビリティを有する狭帯域および広帯域の量子化ＬＳＰパラメータを得る。
本発明に係るスケーラブル符号化装置は、移動体通信システムにおける通信端末装置および基地局装置に搭載することも可能であり、これにより上記と同様の作用効果を有する通信端末装置および基地局装置を提供することができる。
なお、上記実施の形態では、アップサンプル部３０４がサンプリング周波数を２倍にするアップサンプル処理を行う場合を一例として説明した。しかし、本発明は、アップサンプル処理につき、サンプリング周波数を２倍にするものに限定されない。すなわち、サンプリング周波数をｎ倍（ｎは２以上の自然数）にするアップサンプル処理であればよい。また、サンプリング周波数をｎ倍にするアップサンプルの場合は、本発明では、狭帯域ＬＳＰパラメータの分析次数を広帯域ＬＳＰパラメータの分析次数の１／ｎ以上、すなわち、（Ｍｎ＋Ｍｉ）次をＭｎ次のｎ倍未満にする。
また、上記実施の形態では、ＬＳＰパラメータを符号化する場合について説明したが、ＩＳＰ（Ｉｍｍｉｔｔａｎｃｅ Ｓｐｅｃｔｒｕｍ Ｐａｉｒｓ）パラメータについても本発明は適用可能である。
また、上記実施の形態では、帯域スケーラブル符号化のレイヤが２つである場合、すなわち、狭帯域および広帯域の２つの周波数帯域からなる帯域スケーラブル符号化を例にとって説明したが、本発明は、３つ以上の周波数帯域（レイヤ）からなる帯域スケーラブル符号化または帯域スケーラブル復号化に対しても適用可能である。
また、一般にラグ窓掛けとは別にＷｈｉｔｅ−ｎｏｉｓｅ Ｃｏｒｒｅｃｔｉｏｎと呼ばれる処理（入力音声信号に微弱なノイズフロアを加算するのと等価な処理として、０次の自己相関係数に１よりわずかに大きい数（例えば１．０００１）を乗じる処理または０次以外のすべての自己相関係数を１よりわずかに大きい数（例えば１．０００１）で除する処理）が自己相関係数に対して行われる。本実施の形態では、Ｗｈｉｔｅ−ｎｏｉｓｅ Ｃｏｒｒｅｃｔｉｏｎについては記載していないが、ラグ窓掛けの処理にＷｈｉｔｅ−ｎｏｉｓｅ Ｃｏｒｒｅｃｔｉｏｎを含める（すなわち、ラグ窓の係数に対してＷｈｉｔｅ−ｎｏｉｓｅ Ｃｏｒｒｅｃｔｉｏｎを施したものを実際のラグ窓の係数として使用する）ことは一般的に行われていることである。よって、本発明においてもＷｈｉｔｅ−ｎｏｉｓｅ Ｃｏｒｒｅｃｔｉｏｎをラグ窓掛けの処理の中に含めてもよい。
また、上記実施の形態では、本発明をハードウェアで構成する場合を例にとって説明したが、本発明はソフトウェアで実現することも可能である。
また、上記実施の形態の説明に用いた各機能ブロックは、典型的には集積回路であるＬＳＩとして実現される。これらは個別に１チップ化されても良いし、一部又は全てを含むように１チップ化されても良い。
ここでは、ＬＳＩとしたが、集積度の違いにより、ＩＣ、システムＬＳＩ、スーパーＬＳＩ、ウルトラＬＳＩと呼称されることもある。
また、集積回路化の手法はＬＳＩに限るものではなく、専用回路又は汎用プロセッサで実現しても良い。ＬＳＩ製造後に、プログラムすることが可能なＦＰＧＡ（Ｆｉｅｌｄ Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｇａｔｅ Ａｒｒａｙ）や、ＬＳＩ内部の回路セルの接続や設定を再構成可能なリコンフィギュラブル・プロセッサーを利用しても良い。
さらには、半導体技術の進歩又は派生する別技術によりＬＳＩに置き換わる集積回路化の技術が登場すれば、当然、その技術を用いて機能ブロックの集積化を行っても良い。バイオ技術の適応等が可能性としてありえる。
本明細書は、２００４年９月６日出願の特願２００４−２５８９２４に基づくものである。この内容はすべてここに含めておく。
本発明に係るスケーラブル符号化装置およびスケーラブル符号化方法は、移動体通信システムやインターネットプロトコルを用いたパケット通信システム等における通信装置の用途に適用できる。
本発明は、移動体通信システムやインターネットプロトコルを用いたパケット通信システム等において、音声通信を行う際に用いられるスケーラブル符号化装置およびスケーラブル符号化方法に関する。
ＶｏＩＰ（Voice over IP）等のようにパケットを用いた音声通信においては、音声データの符号化にフレーム消失耐性のある符号化方式が望まれている。インターネット通信に代表されるパケット通信においては、輻輳等により伝送路上でパケットが破棄されることがあるからである。
フレーム消失耐性を高める方法の一つとして、伝送情報の一部が消失しても他の一部から復号処理を行うようにすることでフレーム消失の影響をできるだけ少なくするアプローチがある（例えば、特許文献１参照）。特許文献１には、スケーラブル符号化を用いてコアレイヤの符号化情報と拡張レイヤの符号化情報とを別々のパケットに詰めて伝送する方法が開示されている。また、パケット通信のアプリケーションとして、太い回線（ブロードバンド回線）と細い回線（伝送レートの低い回線）とが混在するネットワークを用いたマルチキャスト通信（一対多の通信）が挙げられる。このような不均一なネットワーク上で多地点間通信を行う場合にも、それぞれのネットワークに対応して符号化情報が階層化されていればネットワークごとに異なる符号化情報を送る必要がないため、スケーラブル符号化が有効である。
例えば、音声信号の高能率な符号化を可能とするＣＥＬＰ方式をベースとした、信号帯域幅に（周波数軸方向に）スケーラビリティを有する帯域スケーラブル符号化技術として、特許文献２に開示されている技術がある。特許文献２では、音声信号のスペクトル包絡情報をＬＳＰ（線スペクトル対）パラメータで表現するＣＥＬＰ方式の例が示されている。ここでは、狭帯域音声用の符号化部（コアレイヤ）で得られた量子化ＬＳＰパラメータ（狭帯域符号化ＬＳＰ）を以下の式（１）を用いて広帯域音声符号化用のＬＳＰパラメータに変換し、変換したＬＳＰパラメータを広帯域音声用の符号化部（拡張レイヤ）で用いることにより、帯域スケーラブルなＬＳＰ符号化方法を実現している。
ｆｗ(ｉ)＝０．５×ｆｎ(ｉ) ［ただし、ｉ＝０，…，Ｐｎ−１］
＝０．０ ［ただし、ｉ＝Ｐｎ，…，Ｐｗ−１］ …（１）
なお、ｆｗ(ｉ)は広帯域信号におけるｉ次のＬＳＰパラメータ、ｆｎ(ｉ)は狭帯域信号におけるｉ次のＬＳＰパラメータ、Ｐｎは狭帯域信号のＬＳＰ分析次数、Ｐｗは広帯域信号のＬＳＰ分析次数をそれぞれ示している。
特許文献２においては、狭帯域信号としてサンプリング周波数が８ｋＨｚ、広帯域信号としてサンプリング周波数が１６ｋＨｚ、広帯域ＬＳＰの分析次数が狭帯域ＬＳＰの分析次数の２倍である場合を例にとって説明しているため、狭帯域ＬＳＰから広帯域ＬＳＰへの変換が式（１）で表されるような単純な式で行われ得る。ところが、広帯域ＬＳＰの低次側のＰｎ次のＬＳＰパラメータの存在する位置は、高次側の（Ｐｗ−Ｐｎ）次を含めた広帯域信号全体に対して決定されるため、その位置は必ずしも狭帯域ＬＳＰのＰｎ次のＬＳＰパラメータに対応するわけではない。このため、式（１）で表される変換では高い変換効率（狭帯域ＬＳＰから広帯域ＬＳＰを予測すると見た場合、予測精度と言う事も可能）は得られない。よって、式（１）に基づいて設計された広帯域ＬＳＰ符号化器には、符号化性能を改善する余地が残されている。
そこで、例えば、非特許文献１には、式（１）のｉ次の狭帯域ＬＳＰパラメータに乗じる変換係数を０．５とする代わりに、以下の式（２）に示すように、変換係数の最適化アルゴリズムを用いて次数毎に最適な変換係数β(ｉ)を求める方法が開示されている。
ｆｗ_ｎ（ｉ）＝α（ｉ）×Ｌ（ｉ）＋β（ｉ）×ｆｎ_ｎ（ｉ） …（２）
ただし、ｆｗ_ｎ（ｉ）は第ｎフレームにおけるｉ次の広帯域量子化ＬＳＰパラメータ、α（ｉ）×Ｌ（ｉ）は予測誤差信号を量子化したベクトルのｉ次の要素（α（ｉ）はｉ次の重み係数）、Ｌ（ｉ）はＬＳＰ予測残差ベクトル、β（ｉ）は予測広帯域ＬＳＰへの重み係数、ｆｎ_ｎ（ｉ）は第ｎフレームにおける狭帯域ＬＳＰパラメータである。このような変換係数の最適化により、特許文献２と同じ構成のＬＳＰ符号化器でありながら、より高い符号化性能を実現している。
ここで、例えば、非特許文献２によれば、ＬＳＰパラメータの分析次数は、周波数範囲が３〜４ｋＨｚの狭帯域の音声信号に対しては８〜１０次程度が適当であり、また、周波数範囲が５〜８ｋＨｚの広帯域の音声信号に対しては１２〜１６次程度が適当であるとされている。
特開２００３−２４１７９９号公報 特許第３１３４８１７号公報 K. Koishida et al, "Enhancing MPEG-4 CELP by jointly optimized inter/intra-frame LSP predictors," IEEE Speech Coding Workshop 2000, Proceeding, pp.90-92, 2000 斎藤収三・中田和男共著、「音声情報処理の基礎」、オーム社、1981年11月30日、p.91
しかしながら、広帯域ＬＳＰの低次側のＰｎ次のＬＳＰパラメータの位置は広帯域信号全体に対して決定されるため、例えば、非特許文献２のように、狭帯域ＬＳＰの分析次数を１０次、広帯域ＬＳＰの分析次数を１６次とした場合、広帯域ＬＳＰ１６次のうち低次側（狭帯域ＬＳＰパラメータの１〜１０次が存在する帯域に相当）に存在するＬＳＰパラメータの個数は８個以下であることが多くなる。よって、式（２）を用いた変換では、広帯域ＬＳＰパラメータ（１６次）の低次側において狭帯域ＬＳＰパラメータ（１０次）との対応関が１対１でなくなってしまう。つまり、広帯域ＬＳＰの１０次の成分が４ｋＨｚを超える帯域に存在する場合においても、この広帯域ＬＳＰの１０次の成分を、４ｋＨｚ以下の帯域に存在する狭帯域ＬＳＰの１０次の成分と対応付けることとなってしまい、その結果、広帯域ＬＳＰと狭帯域ＬＳＰとの対応付けが不適切となる。よって、式（２）に基づいて設計された広帯域ＬＳＰ符号化器においても、依然として符号化性能を改善する余地が残されている。
本発明の目的は、狭帯域ＬＳＰから広帯域ＬＳＰへの変換性能（狭帯域ＬＳＰから広帯域ＬＳＰを予測する際の予測精度）を高め、高性能な帯域スケーラブルＬＳＰ符号化を実現することができるスケーラブル符号化装置およびスケーラブル符号化方法を提供することである。
本発明のスケーラブル符号化装置は、狭帯域ＬＳＰパラメータから広帯域ＬＳＰパラメータを得るスケーラブル符号化装置であって、狭帯域ＬＳＰパラメータを自己相関係数に変換する第１変換手段と、前記自己相関係数をアップサンプリングするアップサンプリング手段と、アップサンプリングされた前記自己相関係数をＬＳＰパラメータに変換する第
２変換手段と、前記ＬＳＰパラメータの周波数帯域を広帯域に変換して広帯域ＬＳＰパラメータを得る第３変換手段と、を具備する構成を採る。
本発明によれば、狭帯域ＬＳＰから広帯域ＬＳＰへの変換性能を高め、高性能な帯域スケーラブルＬＳＰ符号化を実現することができる。
以下、本発明の実施の形態について、添付図面を参照して詳細に説明する。
図１は、本発明の一実施の形態に係るスケーラブル符号化装置の主要な構成を示すブロック図である。
本実施の形態に係るスケーラブル符号化装置は、ダウンサンプル部１０１、ＬＳＰ分析部（狭帯域用）１０２、狭帯域ＬＳＰ符号化部１０３、音源符号化部（狭帯域用）１０４、位相補正部１０５、ＬＳＰ分析部（広帯域用）１０６、広帯域ＬＳＰ符号化部１０７、音源符号化部（広帯域用）１０８、アップサンプル部１０９、加算器１１０、および多重化部１１１を備える。
ダウンサンプル部１０１は、入力音声信号に対しダウンサンプリング処理を行って狭帯域信号をＬＳＰ分析部（狭帯域用）１０２および音源符号化部（狭帯域用）１０４に出力する。なお、入力音声信号は、デジタル化された信号であり、必要に応じてＨＰＦや背景雑音抑圧処理等の前処理が施されている。
ＬＳＰ分析部（狭帯域用）１０２は、ダウンサンプル部１０１から入力された狭帯域信号に対してＬＳＰ（線スペクトル対）パラメータを算出し、狭帯域ＬＳＰ符号化部１０３へ出力する。より具体的には、ＬＳＰ分析部（狭帯域用）１０２は、狭帯域信号から自己相関係数を求め、この自己相関係数をＬＰＣ（線形予測係数）に変換した後、ＬＰＣをＬＳＰに変換することによって狭帯域ＬＳＰパラメータを算出する（自己相関係数からＬＰＣ、ＬＰＣからＬＳＰへの具体的な変換手順については、例えば、ＩＴＵ−Ｔ勧告Ｇ.７２９（3.2.3節LP to LSP conversion）に開示されている）。この際、ＬＳＰ分析部（狭帯域用）１０２は、自己相関係数の打ち切り誤差を軽減するために、自己相関係数にラグ窓と呼ばれる窓を掛ける（ラグ窓については、例えば、中溝高好、「現代制御シリーズ
信号解析とシステム同定」、コロナ社、p.36、2.5.2章参照）。
狭帯域ＬＳＰ符号化部１０３は、ＬＳＰ分析部（狭帯域用）１０２から入力された狭帯域ＬＳＰパラメータを符号化して得られる狭帯域の量子化ＬＳＰパラメータを広帯域ＬＳＰ符号化部１０７および音源符号化部（狭帯域用）１０４へ出力する。また、狭帯域ＬＳＰ符号化部１０３は、符号化データを多重化部１１１へ出力する。
音源符号化部（狭帯域用）１０４は、狭帯域ＬＳＰ符号化部１０３から入力された狭帯域の量子化ＬＳＰパラメータを線形予測係数に変換し、得られた線形予測係数を用いて線形予測合成フィルタを構築する。音源符号化部１０４は、この線形予測合成フィルタを用いて合成される合成信号と別途ダウンサンプル部１０１から入力された狭帯域入力信号との間の聴覚的重みづき誤差を求め、この聴覚的重みづき誤差を最小とする音源パラメータの符号化を行う。得られた符号化情報は多重化部１１１へ出力される。また、音源符号化部１０４は、狭帯域復号音声信号を生成してアップサンプル部１０９へ出力する。
なお、狭帯域ＬＳＰ符号化部１０３または音源符号化部（狭帯域用）１０４については、ＬＳＰパラメータを利用するＣＥＬＰ型音声符号化装置で一般的に用いられている回路を適用でき、例えば、特許文献２またはＩＴＵ−Ｔ勧告Ｇ.７２９等に記載されている技術を利用できる。
アップサンプル部１０９は、音源符号化部１０４で合成された狭帯域復号音声信号が入力され、その狭帯域復号音声信号にアップサンプル処理を施して加算器１１０へ出力する。
加算器１１０は、位相補正部１０５から位相補正後の入力信号、アップサンプル部１０９からアップサンプルされた狭帯域復号音声信号、がそれぞれ入力され、両信号の差分信号を求めて音源符号化部（広帯域用）１０８へ出力する。
位相補正部１０５は、ダウンサンプル部１０１およびアップサンプル部１０９で生じる位相のずれ（遅延）を補正するためのものである。位相補正部１０５は、ダウンサンプル処理およびアップサンプル処理が直線位相低域通過フィルタとサンプル間引き／零点挿入によって行なわれる場合は、直線位相低域通過フィルタによって生じる遅延の分だけ入力信号を遅延させる処理を行い、ＬＳＰ分析部（広帯域用）１０６および加算器１１０に出力する。
ＬＳＰ分析部（広帯域用）１０６は、位相補正部１０５から出力される広帯域信号に対してＬＳＰ分析を行い、得られた広帯域ＬＳＰパラメータを広帯域ＬＳＰ符号化部１０７へ出力する。より具体的には、ＬＳＰ分析部（広帯域用）１０６は、広帯域信号から自己相関係数を求め、この自己相関係数をＬＰＣに変換した後、ＬＰＣをＬＳＰに変換することによって広帯域ＬＳＰパラメータを算出する。この際、ＬＳＰ分析部（広帯域用）１０６は、ＬＳＰ分析部（狭帯域用）１０２同様、自己相関係数の打ち切り誤差を軽減するために、自己相関係数にラグ窓を掛ける。
広帯域ＬＳＰ符号化部１０７は、図２に示すように、変換部２０１および量子化部２０２を備える。変換部２０１は、狭帯域ＬＳＰ符号化部１０３から入力される狭帯域の量子化ＬＳＰを変換して予測広帯域ＬＳＰを求め、量子化部２０２へ出力する。変換部２０１の詳しい構成および動作については後述する。量子化部２０２は、ＬＳＰ分析部（広帯域用）１０６から入力された広帯域ＬＳＰとＬＳＰ変換部から入力された予測広帯域ＬＳＰとの誤差信号を、ベクトル量子化などの手法を用いて符号化し、得られる広帯域の量子化ＬＳＰを音源符号化部（広帯域用）１０８へ出力するとともに、得られる符号情報を多重
化部１１１へ出力する。
音源符号化部（広帯域用）１０８は、広帯域ＬＳＰ符号化部１０７から入力された、量子化された広帯域ＬＳＰパラメータを線形予測係数に変換し、得られた線形予測係数を用いて線形予測合成フィルタを構築する。そして、この線形予測合成フィルタを用いて合成される合成信号と位相補正された入力信号との間の聴覚的重みづき誤差を求め、この聴覚的重みづき誤差を最小とする音源パラメータを決定する。より詳細には、音源符号化部１０８には、広帯域入力信号とアップサンプル後の狭帯域復号信号との誤差信号が別途加算器１１０より入力され、この誤差信号と音源符号化部１０８で生成される復号信号との間の誤差が求められ、この誤差に聴覚的重みづけが施されたものが最小となるように音源パラメータが決定される。求まった音源パラメータの符号情報は、多重化部１１１へ出力される。この音源符号化については、例えば、K. Koishida et al, “A 16-kbit/s bandwidth scalable audio coder based on the G.729 standard,” IEEE Proc. ICASSP 2000, pp.1149-1152, 2000に開示されている。
多重化部１１１には、狭帯域ＬＳＰ符号化部１０３からは狭帯域ＬＳＰの符号化情報が、音源符号化部（狭帯域用）１０４からは狭帯域信号の音源符号化情報が、広帯域ＬＳＰ符号化部１０７からは広帯域ＬＳＰの符号化情報が、そして、音源符号化部（広帯域用）１０８からは広帯域信号の音源符号化情報が入力される。多重化部１１１は、これらの情報を多重化してビットストリームとして伝送路に送出する。なお、ビットストリームは、伝送路の仕様に応じて、伝送チャネルフレームにフレーム化されたり、パケット化されたりする。また、伝送路誤りに対する耐性を高めるために、誤り保護、誤り検出符号の付加、インタリーブ処理等を適用したりする。
図３は、上記の変換部２０１の主要な構成を示すブロック図である。変換部２０１は、は、自己相関係数変換部３０１、逆ラグ窓部３０２、外挿部３０３、アップサンプル部３０４、ラグ窓部３０５、ＬＳＰ変換部３０６、乗算部３０７および変換係数テーブル３０８を備える。
自己相関係数変換部３０１は、Ｍｎ次の狭帯域ＬＳＰをＭｎ次の自己相関係数に変換して逆ラグ窓部３０２へ出力する。より具体的には、自己相関係数変換部３０１は、狭帯域ＬＳＰ符号化部１０３より入力される狭帯域の量子化ＬＳＰパラメータをＬＰＣ（線形予測係数）に変換した後、ＬＰＣを自己相関係数に変換する。
ＬＳＰからＬＰＣへの変換については、例えば、P. Kabal and R. P. Ramachandran, “The Computation of Line Spectral Frequencies Using Chevyshev Polynomials,” IEEE Trans. on Acoustics, Speech, and Signal Processing, vol. ASSP-34, no. 6, December 1986に開示されている（この文献におけるＬＳＦは本実施の形態におけるＬＳＰと同意である）。また、例えば、ＩＴＵ−Ｔ勧告Ｇ.７２９（3.2.6節 LSP to LP conversion）にもＬＳＰからＬＰＣへの具体的な変換手順が開示されている。
また、ＬＰＣから自己相関係数への変換については、レビンソン・ダービン（Levinson-Durbin）のアルゴリズム（例えば、中溝高好、「現代制御シリーズ 信号解析とシステム同定」、コロナ社、p.71、3.6.3章参照）を用いて行なう。具体的には式（３）に従って行う。
Figure 2006028010
逆ラグ窓部３０２は、入力された自己相関係数に対し、その自己相関係数に掛けられているラグ窓と逆特性の窓（逆ラグ窓）を掛ける。上記のように、ＬＳＰ分析部（狭帯域用）１０２では、自己相関係数からＬＰＣへの変換時に自己相関係数にラグ窓が掛けられるため、自己相関係数変換部３０１から逆ラグ窓部３０２へ入力される自己相関係数には未だラグ窓が掛かったままである。そこで、逆ラグ窓部３０２は、後述する外挿処理の精度を高めるために、入力された自己相関係数に対し逆ラグ窓を掛けて、ＬＳＰ分析部（狭帯域用）１０２においてラグ窓を掛ける前の自己相関係数に戻して、外挿部３０３へ出力する。
狭帯域の符号化レイヤではＭｎ次を超える次数の自己相関係数は符号化されないので、Ｍｎ次までの情報のみからＭｎ次を超える次数の自己相関係数を求める必要がある。そこで、外挿部３０３は、逆ラグ窓部３０２から入力される自己相関係数に対して外挿処理を行って、自己相関係数の次数を拡張して、次数拡張後の自己相関係数をアップサンプル部３０４へ出力する。すなわち、外挿部３０３は、Ｍｎ次の自己相関係数を（Ｍｎ＋Ｍｉ）次に拡張する。この外挿処理を行うのは、後述するアップサンプル処理において、Ｍｎ次より高次の自己相関係数が必要になるためである。また、後述するアップサンプル処理時の打ち切り誤差を低減するために、本実施の形態では、狭帯域ＬＳＰパラメータの分析次数を広帯域ＬＳＰパラメータの分析次数の１／２以上とする。すなわち、（Ｍｎ＋Ｍｉ）次をＭｎ次の２倍未満にする。外挿部３０３は、レビンソン・ダービンのアルゴリズム（式（３））においてＭｎ次を超える部分での反射係数を０とすることで再帰的に（Ｍｎ＋１）次〜（Ｍｎ＋Ｍｉ）次の自己相関係数を求める。式（３）においてＭｎ次を超える部分での反射係数を０とすると式（４）が得られる。
Figure 2006028010
式（４）は式（５）のように展開することができる。式（５）に示すように、反射係数を０として得られる自己相関係数Ｒm+1は、入力信号時間波形ｘt+m+1-i（i=1〜m）から線形予測によって得られる予測値
Figure 2006028010
と入力信号時間波形ｘtとの相互相関であることが分かる。つまり、外挿部３０３では、線形予測を用いて自己相関係数の外挿処理を行なっていることになる。このような外挿処理を行なうことで、後述するアップサンプル処理により、安定したＬＰＣに変換可能な自己相関係数を得ることができる。
Figure 2006028010
アップサンプル部３０４は、外挿部から入力される自己相関係数、すなわち、次数を（Ｍｎ＋Ｍｉ）次に拡張された自己相関係数に対して、時間領域でのアップサンプル処理と等価な自己相関領域でのアップサンプル処理を行って、Ｍｗ次の自己相関係数を得る。このアップサンプル後の自己相関係数はラグ窓部３０５へ出力される。アップサンプル処理はｓｉｎｃ関数を畳み込む補間フィルタ（ポリフェーズフィルタ、ＦＩＲフィルタ等）を用いて行なう。以下、自己相関係数のアップサンプル処理の具体的手順について説明する。
離散化された信号ｘ（ｎΔｔ）から連続信号ｕ（ｔ）をｓｉｎｃ関数を用いて補間する場合、式（６）のように表される。よって、ｕ（ｔ）のサンプリング周波数を２倍にアップサンプルする場合は、式（７）および式（８）に示すようになる。
Figure 2006028010
Figure 2006028010
Figure 2006028010
式（７）はアップサンプル後に偶数サンプルになる点を示しており、アップサンプル前のｘ（ｉ）がそのままｕ（２ｉ）となる。
また、式（８）はアップサンプル後に奇数サンプルになる点を示しており、ｘ（ｉ）にｓｉｎｃ関数を畳み込むことでｕ（２ｉ＋１）が求められる。この畳み込み処理は、ｘ（ｉ）の時間軸を反転したものとｓｉｎｃ関数との積和で表される。積和処理はｘ（ｉ）の前後の点を用いて行なわれるので、積和に必要なデータ数を例えば２Ｎ＋１とした場合、ｕ（２ｉ＋１）の点を求めるにはｘ（ｉ−Ｎ）〜ｘ（ｉ＋Ｎ）が必要になる。よって、このアップサンプル処理においては、アップサンプル前のデータの時間長がアップサンプル後のデータの時間長より長いことが必要である。このため、本実施の形態では、広帯域信号に対する帯域幅あたりの分析次数を狭帯域信号に対する帯域幅あたりの分析次数より相対的に小さくしている。
また、アップサンプルされた自己相関関数Ｒ（ｊ）は、ｘ（ｉ）をアップサンプルしたｕ（ｉ）を用いて式（９）のように表される。
Figure 2006028010
式（９）に式（７）および式（８）を代入して整理すると、式（１０）および式（１１）が得られる。式（１０）は偶数サンプルになる点を示し、式（１１）は奇数サンプルになる点を示す。
Figure 2006028010
Figure 2006028010
ここで、式（１０）および式（１１）においてｒ（ｊ）はアップサンプル前のｘ（ｉ）の自己相関係数である。よって、式（１０）および式（１１）を用いてアップサンプル前の自己相関係数ｒ（ｊ）をＲ（ｊ）にアップサンプルすれば、時間領域でのｘ（ｉ）からｕ（ｉ）へのアップサンプルを行なってから自己相関係数を求めたのと等価になることが分かる。このようにして、アップサンプル部３０４が、時間領域でのアップサンプル処理と等価な自己相関領域でのアップサンプル処理を行うことにより、アップサンプルによる誤差の発生を最小限に抑えることができる。
なお、アップサンプル処理は、式（６）〜式（１１）で示した処理の他に、例えば、ＩＴＵ−Ｔ勧告Ｇ.７２９（3.7節）に記載されている処理を用いて近似的に行うことも可能である。ＩＴＵ−Ｔ勧告Ｇ.７２９では、ピッチ分析において分数精度ピッチ探索を行なう目的で相互相関係数のアップサンプルを行なっている。例えば、正規化相互相関係数を１／３精度で補間（３倍のアップサンプルに相当）している。
ラグ窓部３０５は、アップサンプル部３０４から入力されるアップサンプル後のＭｗ次の自己相関係数に対して広帯域用（高サンプリングレート用）のラグ窓を掛けて、ＬＳＰ変換部３０６へ出力する。
ＬＳＰ変換部３０６は、ラグ窓を掛けられたＭｗ次の自己相関係数（分析次数が狭帯域ＬＳＰパラメータの分析次数の２倍未満の自己相関係数）をＬＰＣに変換した後、ＬＰＣをＬＳＰに変換してＭｗ次のＬＳＰパラメータを求める。これにより、Ｍｗ次の狭帯域ＬＳＰが得られる。Ｍｗ次の狭帯域ＬＳＰは乗算部３０７へ出力される。
乗算部３０７は、ＬＳＰ変換部３０６から入力されるＭｗ次の狭帯域ＬＳＰに、変換係数テーブル３０８に格納されている変換係数を乗じて、Ｍｗ次の狭帯域ＬＳＰの周波数帯域を広帯域に変換する。この変換により、乗算部３０７は、Ｍｗ次の狭帯域ＬＳＰからＭｗ次の予測広帯域ＬＳＰを求めて量子化部２０２へ出力する。なお、ここでは、変換係数は予め変換係数テーブル３０８に格納されているものとしたが、適応的に算出した変換係数を用いてもよい。例えば、直前のフレームにおける広帯域量子化ＬＳＰの狭帯域量子化ＬＳＰに対する比を変換係数として用いることができる。
以上のようにして、変換部２０１は、狭帯域ＬＳＰ符号化部１０３より入力される狭帯域ＬＳＰを変換して予測広帯域ＬＳＰを求める。
次に、本実施の形態に係るスケーラブル符号化装置の動作フローについて図４を用いて説明する。図４においては、一例として、狭帯域音声信号（８ｋＨｚサンプリング、Ｆs：８ｋＨｚ）に対しては１２次のＬＳＰ分析を行い、広帯域音声信号（１６ｋＨｚサンプリング、Ｆs：１６ｋＨｚ）に対しては１８次のＬＳＰ分析を行う場合を示している。
まず、Ｆs：８ｋＨｚ（狭帯域）において、狭帯域音声信号（４０１）を１２次の自己相関係数（４０２）に変換し、１２次の自己相関係数（４０２）を１２次のＬＰＣ（４０３）に変換し、そして、１２次のＬＰＣ（４０３）を１２次のＬＳＰ（４０４）に変換する。
ここで、１２次のＬＳＰ（４０４）は１２次のＬＰＣ（４０３）に、１２次のＬＰＣ（４０３）は１２次の自己相関係数（４０２）に可逆的に変換する（戻す）ことが可能である。一方、１２次の自己相関係数（４０２）を元の音声信号（４０１）に戻すことはできない。
そこで、本実施の形態に係るスケーラブル符号化装置では、時間領域でのアップサンプルと等価なアップサンプルを自己相関領域で行なうことで、Ｆs：１６ｋＨｚ（広帯域）の自己相関係数（４０５）を求める。つまり、Ｆs：８ｋＨｚの１２次の自己相関係数（４０２）をアップサンプルして、Ｆs：１６ｋＨｚの１８次の自己相関係数（４０５）を求める。
そして、Ｆs：１６ｋＨｚ（広帯域）において、１８次の自己相関係数（４０５）を１８次のＬＰＣ（４０６）に変換し、１８次のＬＰＣ（４０６）を１８次のＬＳＰ（４０７）に変換する。この１８次のＬＳＰ（４０７）が予測広帯域ＬＳＰとして使用される。
なお、Ｆs：１６ｋＨｚ（広帯域）においては、広帯域音声信号を元に自己相関係数を求めていることと擬似的に等価な処理を行なう必要があるため、自己相関領域でのアップサンプルを行うときには、上記のように、Ｆs：８ｋＨｚの自己相関係数の次数：１２次を１８次に拡張する自己相関係数の外挿処理を行う。
次に、逆ラグ窓部３０２による逆ラグ窓掛けおよび外挿部３０３による外挿処理の効果について図５および図６を用いて説明する。
図５は、Ｍｎ次の自己相関係数を拡張して得られる（Ｍｎ＋Ｍｉ）次の自己相関係数を示すグラフである。図５において、５０１は、実際の狭帯域入力音声信号（低サンプリングレート）から求めた自己相関係数であり、これが理想的な自己相関係数である。これに対し、５０２は、本実施の形態のように、自己相関係数に逆ラグ窓を掛けてから外挿処理を行って求めた自己相関係数である。また、５０３は、自己相関係数に逆ラグ窓を掛けずにそのまま外挿処理を行って求めた自己相関係数である。なお、５０３では、スケールを合わせるために外挿処理を行った後に逆ラグ窓を掛けている。図５の結果より、外挿した部分（Ｍｉ＝５の部分）において、５０３が５０２より歪んでいることが分かる。つまり、本実施の形態のように自己相関係数に逆ラグ窓を掛けてから外挿処理を行うことにより、自己相関係数の外挿処理の精度を高めることができる。なお、５０４は、本実施の形態のような外挿処理を行わずに、自己相関係数のＭｉ次を零詰めで拡張して求めた自己相関係数である。
図６は、図５の各結果に対してアップサンプル処理を行なって得られる自己相関係数から求めたＬＰＣスペクトル包絡を示すグラフである。６０１は、４ｋＨｚ以上の帯域を含む広帯域信号から求めたＬＰＣスペクトル包絡である。また、６０２は５０２に、６０３は５０３に、６０４は５０４にそれぞれ対応する。図６に示す結果より、Ｍｉ次を零詰めで拡張して求めた自己相関係数（５０４）に対してアップサンプル処理を行なって得られる自己相関係数からＬＰＣを求めると、スペクトル特性が６０４に示すように発振状態に陥ってしまう。このように、Ｍｉ次（拡張部分）を零詰めで拡張すると、自己相関係数の適切な補間（アップサンプル）ができないために、自己相関係数をＬＰＣに変換したとき
に発振してしまい、安定したフィルタが得られなくなってしまう。このようにＬＰＣが発振状態に陥ると、ＬＰＣからＬＳＰへの変換処理ができなくなってしまう。これに対して、本実施の形態のような外挿処理を行ってＭｉ次を拡張した自己相関係数をアップサンプリングした自己相関係数からＬＰＣを求めると、６０２および６０３のようになり、広帯域信号の４ｋＨｚ未満の狭帯域成分が精度良く求められることが分かる。このように、本実施の形態によれば、自己相関係数のアップサンプルを精度良く行うことができる。つまり、本実施の形態によれば、式（４）および式（５）に示すような外挿処理を行うことにより、自己相関係数に対して適切なアップサンプル処理を行うことができ、安定したＬＰＣを得ることができる。
次に、ＬＳＰのシミュレーション結果を図７〜図９に示す。図７はＦs：８ｋＨｚの狭帯域音声信号を１２次で分析したＬＳＰを示し、図８は狭帯域音声信号を１２次で分析したＬＳＰを図１に示すスケーラブル符号化装置によりＦs：１６ｋＨｚの１８次のＬＳＰに変換した場合を示し、図９は広帯域音声信号を１８次で分析したＬＳＰを示す。図７〜図９において、実線は入力音声信号（広帯域）のスペクトル包絡を示し、波線はＬＳＰを示す。このスペクトル包絡は、女声の「管理システム」の「かんり」の「ん」の部分である。なお、近年のＣＥＬＰ方式においては、狭帯域用では分析次数が１０〜１４次、広帯域用では１６〜２０次程度のＣＥＬＰ方式が使用されることが多いため、図７において狭帯域の分析次数を１２次とし、図８および図９において広帯域の分析次数を１８次としている。
まず、図７と図９とを比較する。図７と図９とにおいて同じ次数同士のＬＳＰの対応関係に着目すると、例えば、図７におけるＬＳＰ（Ｌ１〜Ｌ１２）のうち８次のＬＳＰ（Ｌ８）はスペクトルピーク７０１（左から２番目のスペクトルピーク）付近にあるが、図９における８次のＬＳＰ（Ｌ８）はスペクトルピーク７０２（左から３番目のスペクトルピーク）付近にある。つまり、図７と図９とでは、同じ次数のＬＳＰが全く異なる位置にある。よって、狭帯域音声信号を１２次で分析したＬＳＰと広帯域音声信号を１８次で分析したＬＳＰとを直接対応付けることは適切でないと言える。
これに対し、図８と図９とを比較すると、同じ次数同士のＬＳＰの対応が全体的に良くとれていることが分かる。特に、３.５ｋＨｚ以下の低域において、対応関係が良くとれていることが分かる。このように、本実施の形態によれば、任意の次数の狭帯域（低サンプリング周波数）ＬＳＰパラメータを任意の次数の広帯域（高サンプリング周波数）ＬＳＰパラメータに精度良く変換することができる。
以上説明したようにして、本実施の形態に係るスケーラブル符号化装置は周波数軸方向にスケーラビリティを有する狭帯域および広帯域の量子化ＬＳＰパラメータを得る。
本発明に係るスケーラブル符号化装置は、移動体通信システムにおける通信端末装置および基地局装置に搭載することも可能であり、これにより上記と同様の作用効果を有する通信端末装置および基地局装置を提供することができる。
なお、上記実施の形態では、アップサンプル部３０４がサンプリング周波数を２倍にするアップサンプル処理を行う場合を一例として説明した。しかし、本発明は、アップサンプル処理につき、サンプリング周波数を２倍にするものに限定されない。すなわち、サンプリング周波数をｎ倍（ｎは２以上の自然数）にするアップサンプル処理であればよい。また、サンプリング周波数をｎ倍にするアップサンプルの場合は、本発明では、狭帯域ＬＳＰパラメータの分析次数を広帯域ＬＳＰパラメータの分析次数の１／ｎ以上、すなわち、（Ｍｎ＋Ｍｉ）次をＭｎ次のｎ倍未満にする。
また、上記実施の形態では、ＬＳＰパラメータを符号化する場合について説明したが、ＩＳＰ（Immittance Spectrum Pairs）パラメータについても本発明は適用可能である。
また、上記実施の形態では、帯域スケーラブル符号化のレイヤが２つである場合、すなわち、狭帯域および広帯域の２つの周波数帯域からなる帯域スケーラブル符号化を例にとって説明したが、本発明は、３つ以上の周波数帯域（レイヤ）からなる帯域スケーラブル符号化または帯域スケーラブル復号化に対しても適用可能である。
また、一般にラグ窓掛けとは別にWhite-noise Correctionと呼ばれる処理（入力音声信号に微弱なノイズフロアを加算するのと等価な処理として、０次の自己相関係数に１よりわずかに大きい数（例えば1.0001）を乗じる処理または０次以外のすべての自己相関係数を１よりわずかに大きい数（例えば1.0001）で除する処理）が自己相関係数に対して行われる。本実施の形態では、White-noise Correctionについては記載していないが、ラグ窓掛けの処理にWhite-noise Correctionを含める（すなわち、ラグ窓の係数に対してWhite-noise Correctionを施したものを実際のラグ窓の係数として使用する）ことは一般的に行われていることである。よって、本発明においてもWhite-noise Correctionをラグ窓掛けの処理の中に含めてもよい。
また、上記実施の形態では、本発明をハードウェアで構成する場合を例にとって説明したが、本発明はソフトウェアで実現することも可能である。
また、上記実施の形態の説明に用いた各機能ブロックは、典型的には集積回路であるＬＳＩとして実現される。これらは個別に１チップ化されても良いし、一部又は全てを含むように１チップ化されても良い。
ここでは、ＬＳＩとしたが、集積度の違いにより、ＩＣ、システムＬＳＩ、スーパーＬＳＩ、ウルトラＬＳＩと呼称されることもある。
また、集積回路化の手法はＬＳＩに限るものではなく、専用回路又は汎用プロセッサで実現しても良い。ＬＳＩ製造後に、プログラムすることが可能なＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）や、ＬＳＩ内部の回路セルの接続や設定を再構成可能なリコンフィギュラブル・プロセッサーを利用しても良い。
さらには、半導体技術の進歩又は派生する別技術によりＬＳＩに置き換わる集積回路化の技術が登場すれば、当然、その技術を用いて機能ブロックの集積化を行っても良い。バイオ技術の適応等が可能性としてありえる。
本明細書は、２００４年９月６日出願の特願２００４−２５８９２４に基づくものである。この内容はすべてここに含めておく。
本発明に係るスケーラブル符号化装置およびスケーラブル符号化方法は、移動体通信システムやインターネットプロトコルを用いたパケット通信システム等における通信装置の用途に適用できる。
本発明の一実施の形態に係るスケーラブル符号化装置の主要な構成を示すブロック図 上記実施の形態に係る広帯域ＬＳＰ符号化部の主要な構成を示すブロック図 上記実施の形態に係る変換部の主要な構成を示すブロック図 上記実施の形態に係るスケーラブル符号化装置の動作フロー図 Ｍｎ次の自己相関係数を拡張して得られる（Ｍｎ＋Ｍｉ）次の自己相関係数を示すグラフ 図５の各結果に対してアップサンプル処理を行なって得られる自己相関係数から求めたＬＰＣを示すグラフ ＬＳＰのシミュレーション結果（Ｆs：８ｋＨｚの狭帯域音声信号を１２次で分析したＬＳＰ） ＬＳＰのシミュレーション結果（狭帯域音声信号を１２次で分析したＬＳＰを図１に示すスケーラブル符号化装置によりＦs：１６ｋＨｚの１８次のＬＳＰに変換した場合） ＬＳＰのシミュレーション結果（広帯域音声信号を１８次で分析したＬＳＰ）

Claims (8)

  1. 狭帯域ＬＳＰパラメータから広帯域ＬＳＰパラメータを得るスケーラブル符号化装置であって、
    狭帯域ＬＳＰパラメータを自己相関係数に変換する第１変換手段と、
    前記自己相関係数をアップサンプリングするアップサンプリング手段と、
    アップサンプリングされた前記自己相関係数をＬＳＰパラメータに変換する第２変換手段と、
    前記ＬＳＰパラメータの周波数帯域を広帯域に変換して広帯域ＬＳＰパラメータを得る第３変換手段と、
    を具備するスケーラブル符号化装置。
  2. 前記アップサンプリング手段は、前記自己相関係数のサンプリング周波数をｎ倍（ｎは２以上の自然数）にし、
    前記第２変換手段は、前記狭帯域ＬＳＰパラメータの分析次数のｎ倍未満の分析次数の前記自己相関係数を前記ＬＳＰパラメータに変換する、
    請求項１記載のスケーラブル符号化装置。
  3. 前記自己相関係数の次数を拡張する外挿処理を行う外挿手段、をさらに具備する請求項１記載のスケーラブル符号化装置。
  4. 前記自己相関係数に対し、前記狭帯域ＬＳＰパラメータに掛けられているラグ窓と逆特性の窓を掛ける窓掛け手段、をさらに具備する請求項１記載のスケーラブル符号化装置。
  5. 前記アップサンプリング手段は、時間領域でのアップサンプリングと等価な自己相関領域でのアップサンプリングを行う請求項１記載のスケーラブル符号化装置。
  6. 請求項１記載のスケーラブル符号化装置を具備する通信端末装置。
  7. 請求項１記載のスケーラブル符号化装置を具備する基地局装置。
  8. 狭帯域ＬＳＰパラメータから広帯域ＬＳＰパラメータを得るスケーラブル符号化方法であって、
    狭帯域ＬＳＰパラメータを自己相関係数に変換する第１変換工程と、
    前記自己相関係数をアップサンプリングするアップサンプリング工程と、
    アップサンプリングされた前記自己相関係数をＬＳＰパラメータに変換する第２変換工程と、
    前記ＬＳＰパラメータの周波数帯域を広帯域に変換して広帯域ＬＳＰパラメータを得る第３変換工程と、
    を具備するスケーラブル符号化方法。
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