JPWO2009090876A1

JPWO2009090876A1 - ベクトル量子化装置、ベクトル逆量子化装置、およびこれらの方法

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Publication number: JPWO2009090876A1
Application number: JP2009549986A
Authority: JP
Inventors: 佐藤　薫; 薫佐藤
Original assignee: Panasonic Corp; Matsushita Electric Industrial Co Ltd
Current assignee: Panasonic Corp; Panasonic Holdings Corp
Priority date: 2008-01-16
Filing date: 2009-01-15
Publication date: 2011-05-26
Anticipated expiration: 2029-01-15
Also published as: CN101911185A; CN101911185B; US8306007B2; JP5419714B2; EP2234104A4; US20100284392A1; ES2639572T3; EP2234104A1; WO2009090876A1; EP3288029A1; EP2234104B1

Abstract

量子化対象ベクトルとの相関を有する特徴の種類によって１段目のベクトル量子化のコードブックを切り替えるベクトル量子化の量子化精度を向上することができるベクトル量子化装置。この装置において、分類器（１０１）は、複数の分類用コードベクトルの中から、量子化対象ベクトルとの相関を有する特徴の種類を示すものを選択し、スイッチ（１０２）は、複数の第１コードブックの中から上記種類に対応するものを選択し、誤差最小化部（１０５）は、選択された第１コードブックを構成する複数の第１コードベクトルの中から、量子化対象ベクトルに最も近いものを選択し、加法性因子決定部（１０６）は、複数の加法性因子ベクトルの中から上記種類に対応するものを選択し、誤差最小化部（１０５）は、選択された加法性因子ベクトルを用いて複数の第２コードベクトルの中から、選択された第１コードベクトルと量子化対象ベクトルとの残差ベクトルに最も近いものを選択する。

Description

本発明は、ＬＳＰ（Line Spectral Pairs）パラメータのベクトル量子化を行うベクトル量子化装置、ベクトル逆量子化装置、およびこれらの方法に関し、特にインターネット通信に代表されるパケット通信システムや、移動通信システム等の分野で、音声信号の伝送を行う音声符号化・復号化装置に用いられるＬＳＰパラメータのベクトル量子化を行うベクトル量子化装置、ベクトル逆量子化装置、およびこれらの方法に関する。

ディジタル無線通信や、インターネット通信に代表されるパケット通信、あるいは音声蓄積などの分野においては、電波などの伝送路容量や記憶媒体の有効利用を図るため、音声信号の符号化・復号技術が不可欠である。その中で特に、ＣＥＬＰ（Code Excited Linear Prediction）方式の音声符号化・復号技術が主流の技術となっている。

ＣＥＬＰ方式の音声符号化装置は、予め記憶された音声モデルに基づいて入力音声を符号化する。具体的には、ＣＥＬＰ方式の音声符号化装置は、ディジタル化された音声信号を１０〜２０ｍｓ程度の一定時間間隔のフレームに区切り、各フレーム内の音声信号に対して線形予測分析を行い線形予測係数（ＬＰＣ：Linear Prediction Coefficient）と線形予測残差ベクトルを求め、線形予測係数と線形予測残差ベクトルとをそれぞれ個別に符号化する。線形予測係数を符号化する方法としては、線形予測係数をＬＳＰ（Line Spectral Pairs）パラメータに変換し、ＬＳＰパラメータを符号化することが一般的である。また、ＬＳＰパラメータを符号化する方法としては、ＬＳＰパラメータに対してベクトル量子化を行うことが多い。ベクトル量子化とは、代表的なベクトル（コードベクトル）を複数持つ符号帳（コードブック）の中から、量子化対象のベクトルに最も近いコードベクトルを選択し、選択されたコードベクトルに付与されているインデックス（符号）を量子化結果として出力する方法である。ベクトル量子化においては、使用できる情報量に応じてコードブックのサイズが決まる。例えば、８ビットの情報量でベクトル量子化を行う場合、コードブックは２５６（＝２^８）種類のコードベクトルを用いて構成することができる。

また、ベクトル量子化における情報量、計算量を低減するために、多段ベクトル量子化（ＭＳＶＱ：Multi-Stage Vector Quantization）、または分割ベクトル量子化（ＳＶＱ：Split Vector Quantization）などの様々な技術が用いられている（非特許文献１参照）。多段ベクトル量子化とは、ベクトルを一度ベクトル量子化した後に量子化誤差を更にベクトル量子化する方法であり、分割ベクトル量子化とは、ベクトルを複数に分割して得られた分割ベクトルをそれぞれ量子化する方法である。

また、量子化対象となるＬＳＰとの相関を有する音声的特徴（例えば、音声の有声性、無声性、モード等の情報）に応じて、ベクトル量子化に用いるコードブックを適宜切り替えることにより、ＬＳＰの特徴に適したベクトル量子化を行い、ＬＳＰ符号化の性能をさらに高める技術がある。例えば、スケーラブル符号化においては、広帯域ＬＳＰ（広帯域信号から求められるＬＳＰ）と狭帯域ＬＳＰ（狭帯域信号から求められるＬＳＰ）との相互関係を利用し、狭帯域ＬＳＰに対して特徴によって分類を行い、狭帯域ＬＳＰの特徴の種類（以下、狭帯域ＬＳＰの種類と略称する）に応じて多段ベクトル量子化の１段目のコードブックを切り替え、広帯域ＬＳＰをベクトル量子化する。
Allen Gersho、Robert M. Gray著、古井、外３名訳、「ベクトル量子化と情報圧縮」、コロナ社、１９９８年１１月１０日、p.506、524-531

上記のような多段ベクトル量子化においては、狭帯域ＬＳＰの種類に対応するコードブックを用いて１段目のベクトル量子化が行われるため、１段目のベクトル量子化の量子化誤差の分散は狭帯域ＬＳＰの種類によって異なる。しかし、２段目以降のベクトル量子化では狭帯域ＬＳＰの種類にかかわらず共通の一つのコードブックを用いるため、２段目以降のベクトル量子化精度が不十分になってしまうという問題がある。

図１は、上記の多段ベクトル量子化における問題点を説明するための図である。図１において、黒丸は２次元のベクトルを示し、破線の円はベクトル集合の分散の大きさを模式的に示し、円の中心は、ベクトル集合の平均を示す。また、図１において、ＣＢａ１、ＣＢａ２、…、ＣＢａｎは、狭帯域ＬＳＰの各種類に対応し、１段目のベクトル量子化に用いられる複数のコードブックそれぞれを示す。ＣＢｂは、２段目のベクトル量子化に用いられるコードブックを示す。

図１に示すように、コードブックＣＢａ１、ＣＢａ２、…、ＣＢａｎそれぞれを用いて１段目のベクトル量子化を行った結果、量子化誤差ベクトルの平均（分散を表す破線の円の中心）はそれぞれ異なる。このような平均が異なる量子化誤差ベクトルに対し、共通の第２コードベクトルを用いて２段目のベクトル量子化を行うと、２段目の量子化精度が劣化してしまう。

本発明の目的は、量子化対象ベクトルとの相関を有する特徴の種類に応じて１段目のコードブックが切り替わる多段ベクトル量子化において、２段目以降のベクトル量子化の量子化精度を向上することができるベクトル量子化装置、ベクトル逆量子化装置、およびこれらの方法を提供することである。

本発明のベクトル量子化装置は、複数の分類用コードベクトルの中から、量子化対象ベクトルとの相関を有する特徴の種類を示す分類用コードベクトルを選択する第１選択手段と、複数の第１コードブックの中から、前記選択された分類用コードベクトルに対応する第１コードブックを選択する第２選択手段と、前記選択された第１コードブックを構成する複数の第１コードベクトルを用いて量子化対象ベクトルを量子化し、第１符号を得る第１量子化手段と、複数の加法性因子ベクトルの中から、前記選択された分類用コードベクトルに対応する加法性因子ベクトルを選択する第３選択手段と、複数の第２コードベクトルと、前記選択された加法性因子ベクトルとを用い、前記第１符号が示す前記第１コードベクトルと前記量子化対象ベクトルとの残差ベクトルに関するベクトルを量子化して第２符号を得る第２量子化手段と、を具備する構成を採る。

また、本発明のベクトル量子化装置は、複数の分類用コードベクトルの中から、量子化対象ベクトルとの相関を有する特徴の種類を示す分類用コードベクトルを選択する第１選択手段と、複数の第１コードブックの中から、前記選択された分類用コードベクトルに対応する第１コードブックを選択する第２選択手段と、前記選択された第１コードブックを構成する複数の第１コードベクトルを用いて量子化対象ベクトルを量子化し、第１符号を得る第１量子化手段と、複数の第２コードベクトルと第１加法性因子ベクトルとを用い、前記第１符号が示す前記第１コードベクトルと前記量子化対象ベクトルとの第１残差ベクトルを量子化して第２符号を得る第２量子化手段と、複数の第３コードベクトルと第２加法性因子ベクトルとを用い、前記第１残差ベクトルと前記第２コードベクトルとの第２残差ベクトルを量子化して第３符号を得る第３量子化手段と、複数の加法性因子ベクトルの中から、前記第１加法性因子ベクトル及び前記第２加法性因子ベクトルを各々選択する第３選択手段と、を具備する構成を採る。

本発明のベクトル逆量子化装置は、ベクトル量子化装置において量子化対象ベクトルを量子化して得られた第１符号と、前記量子化の量子化誤差をさらに量子化して得られた第２符号と、を受信する受信手段と、複数の分類用コードベクトルの中から、前記量子化対象ベクトルとの相関を有する特徴の種類を示す分類用コードベクトルを選択する第１選択手段と、複数の第１コードブックの中から、前記選択された分類用コードベクトルに対応する第１コードブックを選択する第２選択手段と、前記選択された第１コードブックを構成する複数の第１コードベクトルの中から、前記第１符号に対応する第１コードベクトルを指定する第１逆量子化手段と、複数の加法性因子ベクトルの中から、前記選択された分類用コードベクトルに対応する加法性因子ベクトルを選択する第３選択手段と、複数の第２コードベクトルの中から前記第２符号に対応する第２コードベクトルを指定し、前記指定された第２コードベクトルと、前記選択された加法性因子ベクトルと、前記指定された第１コードベクトルとを用い、量子化ベクトルを得る第２逆量子化手段と、を具備する構成を採る。

本発明のベクトル量子化方法は、複数の分類用コードベクトルの中から、量子化対象ベクトルとの相関を有する特徴の種類を示す分類用コードベクトルを選択するステップと、複数の第１コードブックの中から、前記選択された分類用コードベクトルに対応する第１コードブックを選択するステップと、前記選択された第１コードブックを構成する複数の第１コードベクトルを用いて量子化対象ベクトルを量子化し、第１符号を得るステップと、複数の加法性因子ベクトルの中から、前記選択された分類用コードベクトルに対応する加法性因子ベクトルを選択するステップと、複数の第２コードベクトルと、前記選択された加法性因子ベクトルとを用い、前記第１符号が示す前記第１コードベクトルと前記量子化対象ベクトルとの残差ベクトルに関するベクトルを量子化して第２符号を得るステップと、を有するようにした。

本発明のベクトル逆量子化方法は、ベクトル量子化装置において量子化対象ベクトルを量子化して得られた第１符号と、前記量子化の量子化誤差をさらに量子化して得られた第２符号と、を受信するステップと、複数の分類用コードベクトルの中から、前記量子化対象ベクトルとの相関を有する特徴の種類を示す分類用コードベクトルを選択するステップと、複数の第１コードブックの中から、前記選択された分類用コードベクトルに対応する第１コードブックを選択するステップと、前記選択された第１コードブックを構成する複数の第１コードベクトルの中から、前記第１符号に対応する第１コードベクトルを選択するステップと、複数の加法性因子ベクトルの中から、前記選択された分類用コードベクトルに対応する加法性因子ベクトルを選択するステップと、複数の第２コードベクトルの中から前記第２符号に対応する第２コードベクトルを選択し、前記選択された第２コードベクトルと、前記選択された加法性因子ベクトルと、前記選択された第１コードベクトルとを用い、前記量子化対象ベクトルを得るステップと、を有するようにした。

本発明によれば、量子化対象ベクトルとの相関を有する特徴の種類に応じて１段目のコードブックを切り替える多段ベクトル量子化において、上記種類に対応する加法性因子を用いて２段目以降のベクトル量子化を行うことにより、２段目以降のベクトル量子化の量子化精度を向上することができる。また、復号の際には、量子化精度の高い符号化情報を用いてベクトル逆量子化することができるため、高品質な復号信号を生成することができる。

従来技術の多段ベクトル量子化における問題点を説明するための図本発明の実施の形態１に係るＬＳＰベクトル量子化装置の主要な構成を示すブロック図本発明の実施の形態１に係るＬＳＰベクトル逆量子化装置の主要な構成を示すブロック図本発明の実施の形態１に係るＬＳＰベクトル量子化の効果を概念的に説明するための図本発明の実施の形態１に係るＬＳＰベクトル量子化装置のバリエーションの主要な構成を示すブロック図本発明の実施の形態１に係るＬＳＰベクトル量子化装置のバリエーションにおけるＬＳＰベクトル量子化の効果を概念的に説明するための図本発明の実施の形態１に係るＬＳＰベクトル量子化装置を備えるＣＥＬＰ符号化装置の主要な構成を示すブロック図本発明の実施の形態１に係るＬＳＰベクトル逆量子化装置を備えるＣＥＬＰ復号装置の主要な構成を示すブロック図本発明の実施の形態２に係るＬＳＰベクトル量子化装置の主要な構成を示すブロック図本発明の実施の形態２に係るＬＳＰベクトル逆量子化装置の主要な構成を示すブロック図本発明の実施の形態３に係るＬＳＰベクトル量子化装置の主要な構成を示すブロック図本発明の実施の形態３に係るコードブック５０６を構成するコードベクトルの集合を示す図本発明の実施の形態３に係るコードブック５０７を構成するコードベクトルの集合を示す図本発明の実施の形態３に係るＬＳＰベクトル量子化の効果を概念的に説明するための図

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。なお、本発明に係るベクトル量子化装置、ベクトル逆量子化装置、およびこれらの方法として、ＬＳＰベクトル量子化装置、ＬＳＰベクトル逆量子化装置、およびこれらの方法を例にとって説明する。

また、本発明の実施の形態では、スケーラブル符号化の広帯域ＬＳＰ量子化器において、広帯域ＬＳＰをベクトル量子化対象とし、ベクトル量子化対象との相関を有する狭帯域ＬＳＰの種類を用いて、１段目の量子化に用いるコードブックを切り替える場合を例にとって説明する。なお、狭帯域ＬＳＰの代わりに、量子化狭帯域ＬＳＰ（図示しない狭帯域ＬＳＰ量子化器によって予め量子化された狭帯域ＬＳＰ）を用いて１段目の量子化に用いるコードブックを切り替えても良い。また、量子化狭帯域ＬＳＰを広帯域形態に変換し、変換後の量子化狭帯域ＬＳＰを用いて１段目の量子化に用いるコードブックを切り替えても良い。

また、本発明の実施の形態において、コードブックを構成するコードベクトル全てに対して加算もしくは減算することにより、コードベクトル空間の中心であるセントロイド（平均）を移動させるための因子（ベクトル）のことを、加法性因子と称することとする。なお、実際には、加法性因子ベクトルは、本発明の実施の形態のように、コードベクトルに加算して用いるよりも、量子化対象であるベクトルから加法性因子ベクトルを減算して用いることが多い。

（実施の形態１）
図２は、本発明の実施の形態１に係るＬＳＰベクトル量子化装置１００の主要な構成を示すブロック図である。ここでは、ＬＳＰベクトル量子化装置１００において、入力されるＬＳＰベクトルを３段階の多段ベクトル量子化により量子化する場合を例にとって説明する。

図２において、ＬＳＰベクトル量子化装置１００は、分類器１０１、スイッチ１０２、第１コードブック１０３、加算器１０４、誤差最小化部１０５、加法性因子決定部１０６、加算器１０７、第２コードブック１０８、加算器１０９、第３コードブック１１０、および加算器１１１を備える。

分類器１０１は、狭帯域ＬＳＰベクトルの複数の種類それぞれを示す複数の分類情報からなる分類用コードブックを予め格納しており、ベクトル量子化対象である広帯域ＬＳＰベクトルの種類を示す分類情報を分類用コードブックの中から選択し、スイッチ１０２、および加法性因子決定部１０６に出力する。具体的には、分類器１０１は、狭帯域ＬＳＰベクトルの各種類に対応するコードベクトルからなる分類用コードブックを内蔵しており、分類用コードブックを探索することにより、入力される狭帯域ＬＳＰベクトルとの二乗誤差が最小となるコードベクトルを求める。分類器１０１は、探索により求めたコードベクトルのインデックスを、ＬＳＰベクトルの種類を示す分類情報とする。

スイッチ１０２は、分類器１０１から入力される分類情報に対応するサブコードブックを第１コードブック１０３の中から１つ選択し、そのサブコードブックの出力端子を加算器１０４に接続する。

第１コードブック１０３は、狭帯域ＬＳＰの各種類に対応したサブコードブック（ＣＢａ１〜ＣＢａｎ）を予め格納している。すなわち、例えば狭帯域ＬＳＰの種類の総数がｎである場合、第１コードブック１０３を構成するサブコードブックの数もｎとなる。第１コードブック１０３は、第１コードブックを構成する複数の第１コードベクトルの中から、誤差最小化部１０５からの指示により指示された第１コードベクトルをスイッチ１０２に出力する。

加算器１０４は、ベクトル量子化対象として入力される広帯域ＬＳＰベクトルと、スイッチ１０２から入力されるコードベクトルとの差を求め、この差を第１残差ベクトルとして誤差最小化部１０５に出力する。また、加算器１０４は、すべての第１コードベクトルそれぞれに対応する第１残差ベクトルのうち、誤差最小化部１０５の探索により最小となると分かった１つを加算器１０７に出力する。

誤差最小化部１０５は、加算器１０４から入力される第１残差ベクトルを二乗した結果を広帯域ＬＳＰベクトルと第１コードベクトルとの二乗誤差とし、第１コードブックを探索することによりこの二乗誤差が最小となる第１コードベクトルを求める。同様に、誤差最小化部１０５は、加算器１０９から入力される第２残差ベクトルを二乗した結果を第１残差ベクトルと第２コードベクトルとの二乗誤差とし、第２コードブックを探索することによりこの二乗誤差が最小となる第２コードベクトルを得る。同様に、誤差最小化部１０５は、加算器１１１から入力される第３残差ベクトルを二乗した結果を第３残差ベクトルと第３コードベクトルとの二乗誤差とし、第３コードブックを探索することによりこの二乗誤差が最小となる第３コードベクトルを得る。誤差最小化部１０５は、探索により得られた３つのコードベクトルに付与されているインデックスを纏めて符号化し、符号化データとして出力する。

加法性因子決定部１０６は、狭帯域ＬＳＰベクトルの各種類に対応する加法性因子ベクトルからなる加法性因子コードブックを予め格納している。加法性因子決定部１０６は、分類器１０１から入力される分類情報に対応する加法性因子ベクトルを加法性因子コードブックの中から選択し、加算器１０７に出力する。

加算器１０７は、加算器１０４から入力された第１残差ベクトルと、加法性因子決定部１０６から入力される加法性因子ベクトルとの差を求めて加算器１０９に出力する。

第２コードブック（ＣＢｂ）１０８は、複数の第２コードベクトルからなり、誤差最小化部１０５からの指示により指示された第２コードベクトルを加算器１０９に出力する。

加算器１０９は、加算器１０７から入力される、加法性因子ベクトルが減算された第１残差ベクトルと、第２コードブック１０８から入力される第２コードベクトルとの差を求め、この差を第２残差ベクトルとして誤差最小化部１０５に出力する。また、加算器１０９は、すべての第２コードベクトルそれぞれに対応する第２残差ベクトルのうち、誤差最小化部１０５の探索により最小となると分かった１つを加算器１１１に出力する。

第３コードブック１１０（ＣＢｃ）は、複数の第３コードベクトルからなり、誤差最小化部１０５からの指示により指示された第３コードベクトルを加算器１１１に出力する。

加算器１１１は、加算器１０９から入力される第２残差ベクトルと、第３コードブック１１０から入力される第３コードベクトルとの差を求め、この差を第３残差ベクトルとして誤差最小化部１０５に出力する。

次に、量子化対象となる広帯域ＬＳＰベクトルの次数がＲ次である場合を例にとって、ＬＳＰベクトル量子化装置１００が行う動作について説明する。なお、以下の説明では、広帯域ＬＳＰベクトルをＬＳＰ（ｉ）（ｉ＝０，１，…，Ｒ−１）と記す。

分類器１０１は、狭帯域ＬＳＰベクトルのｎ個の種類それぞれに対応するｎ個のコードベクトルからなる分類用コードブックを内蔵しており、コードベクトルを探索することにより、入力される狭帯域ＬＳＰベクトルとの二乗誤差が最小となるｍ番目のコードベクトルを求める。分類器１０１は、ｍ（１≦ｍ≦ｎ）を分類情報としてスイッチ１０２、および加法性因子決定部１０６に出力する。

スイッチ１０２は、分類情報ｍに対応するサブコードブックＣＢａｍを第１コードブック１０３の中から選択し、そのサブコードブックの出力端子を加算器１０４に接続する。

第１コードブック１０３は、ｎ個のサブコードブックＣＢａ１〜ＣＢａｎのうち、ＣＢａｍを構成する各第１コードベクトルＣＯＤＥ＿１^（ｄ１）（ｉ）（ｄ１＝０，１，…，Ｄ１−１、ｉ＝０，１，…，Ｒ−１）の中から、誤差最小化部１０５からの指示ｄ１’により指示された第１コードベクトルＣＯＤＥ＿１^{（ｄ１’）}（ｉ）（ｉ＝０，１，…，Ｒ−１）を、スイッチ１０２に出力する。ここで、Ｄ１は第１コードブックのコードベクトルの総数であり、ｄ１は第１コードベクトルのインデックスである。ここで、第１コードブック１０３は、ｄ１’＝０からｄ１’＝Ｄ１−１までのｄ１’の値を順次誤差最小化部１０５から指示される。

加算器１０４は、ベクトル量子化対象として入力される広帯域ＬＳＰベクトルＬＳＰ（ｉ）（ｉ＝０，１，…，Ｒ−１）と、第１コードブック１０３から入力される第１コードベクトルＣＯＤＥ＿１（ｄ１’）（ｉ）（ｉ＝０，１，…，Ｒ−１）との差を下記の式（１）に従って求め、この差を第１残差ベクトルＥｒｒ＿１^{（ｄ１’）}（ｉ）（ｉ＝０，１，…，Ｒ−１）として誤差最小化部１０５に出力する。また、加算器１０４は、ｄ１’＝０からｄ１’＝Ｄ１−１までのｄ１’それぞれに対応する第１残差ベクトルＥｒｒ＿１^{（ｄ１’）}（ｉ）（ｉ＝０，１，…，Ｒ−１）のうち、誤差最小化部１０５の探索により最小となると分かった第１残差ベクトルＥｒｒ＿１^{（ｄ１＿ｍｉｎ）}（ｉ）（ｉ＝０，１，…，Ｒ−１）を加算器１０７に出力する。

誤差最小化部１０５は、ｄ１’＝０からｄ１’＝Ｄ１−１までのｄ１’の値を順次第１コードブック１０３に指示し、ｄ１’＝０からｄ１’＝Ｄ１−１までのｄ１’それぞれに対して、加算器１０４から入力される第１残差ベクトルＥｒｒ＿１^{（ｄ１’）}（ｉ）（ｉ＝０，１，…，Ｒ−１）を下記の式（２）に従って二乗し、二乗誤差Ｅｒｒを求める。

誤差最小化部１０５は、二乗誤差Ｅｒｒが最小となる第１コードベクトルのインデックスｄ１’を第１インデックスｄ１＿ｍｉｎとして記憶する。

加法性因子決定部１０６は、分類情報ｍに対応する加法性因子ベクトルＡｄｄ^（ｍ）（ｉ）（ｉ＝０，１，…，Ｒ−１）を加法性因子コードブックの中から選択し、加算器１０７に出力する。

加算器１０７は、下記の式（３）に従って、加算器１０４から入力される第１残差ベクトルＥｒｒ＿１^{（ｄ１＿ｍｉｎ）}（ｉ）（ｉ＝０，１，…，Ｒ−１）から、加法性因子決定部１０６から入力される加法性因子ベクトルＡｄｄ^（ｍ）（ｉ）（ｉ＝０，１，…，Ｒ−１）を減じ、得られるＡｄｄ＿Ｅｒｒ＿１^{（ｄ１＿ｍｉｎ）}（ｉ）を加算器１０９に出力する。

第２コードブック１０８は、コードブックを構成する各第２コードベクトルＣＯＤＥ＿２^（ｄ２）（ｉ）（ｄ２＝０，１，…，Ｄ２−１、ｉ＝０，１，…，Ｒ−１）の中から、誤差最小化部１０５からの指示ｄ２’により指示されたコードベクトルＣＯＤＥ＿２^{（ｄ２’）}（ｉ）（ｉ＝０，１，…，Ｒ−１）を加算器１０９に出力する。ここで、Ｄ２は第２コードブックのコードベクトルの総数であり、ｄ２はコードベクトルのインデックスである。第２コードブック１０８は、ｄ２’＝０からｄ２’＝Ｄ２−１までのｄ２’の値を順次誤差最小化部１０５から指示される。

加算器１０９は、加算器１０７から入力される、加法性因子ベクトルが減じられた第１残差ベクトルＡｄｄ＿Ｅｒｒ＿１^{（ｄ１＿ｍｉｎ）}（ｉ）（ｉ＝０，１，…，Ｒ−１）と、第２コードブック１０８から入力される第２コードベクトルＣＯＤＥ＿２^{（ｄ２’）}（ｉ）（ｉ＝０，１，…，Ｒ−１）との差を下記の式（４）に従って求め、この差を第２残差ベクトルＥｒｒ＿２^{（ｄ２’）}（ｉ）（ｉ＝０，１，…，Ｒ−１）として誤差最小化部１０５に出力する。また、加算器１０９は、ｄ２’＝０からｄ２’＝Ｄ１−１までのｄ２’それぞれに対応する第２残差ベクトルＥｒｒ＿２^{（ｄ２’）}（ｉ）（ｉ＝０，１，…，Ｒ−１）のうち、誤差最小化部１０５の探索により最小となると分かった第２残差ベクトルＥｒｒ＿２^{（ｄ２＿ｍｉｎ）}（ｉ）（ｉ＝０，１，…，Ｒ−１）を加算器１１１に出力する。

ここで、誤差最小化部１０５は、ｄ２’＝０からｄ２’＝Ｄ２−１までのｄ２’の値を順次第２コードブック１０８に指示し、ｄ２’＝０からｄ２’＝Ｄ２−１までのｄ２’それぞれに対して、加算器１０９から入力される第２残差ベクトルＥｒｒ＿２^{（ｄ２’）}（ｉ）（ｉ＝０，１，…，Ｒ−１）を下記の式（５）に従って二乗し、二乗誤差Ｅｒｒを求める。

誤差最小化部１０５は、二乗誤差Ｅｒｒが最小となる第２コードベクトルのインデックスｄ２’を第２インデックスｄ２＿ｍｉｎとして記憶する。

第３コードブック１１０は、コードブックを構成する各第３コードベクトルＣＯＤＥ＿３^（ｄ３）（ｉ）（ｄ３＝０，１，…，Ｄ３−１、ｉ＝０，１，…，Ｒ−１）の中から、誤差最小化部１０５からの指示ｄ３’により指示された第３コードベクトルＣＯＤＥ＿３^{（ｄ３’）}（ｉ）（ｉ＝０，１，…，Ｒ−１）を加算器１１１に出力する。ここで、Ｄ３は第３コードブックのコードベクトルの総数であり、ｄ３はコードベクトルのインデックスである。第３コードブック１１０は、ｄ３’＝０からｄ３’＝Ｄ３−１までのｄ３’の値を順次誤差最小化部１０５から指示される。

加算器１１１は、加算器１０９から入力される第２残差ベクトルＥｒｒ＿２^{（ｄ２＿ｍｉｎ）}（ｉ）（ｉ＝０，１，…，Ｒ−１）と、第３コードブック１１０から入力されるコードベクトルＣＯＤＥ＿３^{（ｄ３’）}（ｉ）（ｉ＝０，１，…，Ｒ−１）との差を下記の式（６）に従って求め、この差を第３残差ベクトルＥｒｒ＿３^{（ｄ３’）}（ｉ）（ｉ＝０，１，…，Ｒ−１）として誤差最小化部１０５に出力する。

ここで、誤差最小化部１０５は、ｄ３’＝０からｄ３’＝Ｄ３−１までのｄ３’の値を順次第３コードブック１１０に指示し、ｄ３’＝０からｄ３’＝Ｄ３−１までのｄ３’それぞれに対して、加算器１１１から入力される第３残差ベクトルＥｒｒ＿３^{（ｄ３’）}（ｉ）（ｉ＝０，１，…，Ｒ−１）を下記の式（７）に従って二乗し、二乗誤差Ｅｒｒを求める。

次いで、誤差最小化部１０５は、二乗誤差Ｅｒｒが最小となる第３コードベクトルのインデックスｄ３’を第３インデックスｄ３＿ｍｉｎとして記憶する。そして、誤差最小化部１０５は、第１インデックスｄ１＿ｍｉｎ、第２インデックスｄ２＿ｍｉｎ、第３インデックスｄ３＿ｍｉｎを纏めて符号化し、符号化データとして出力する。

図３は、本実施の形態に係るＬＳＰベクトル逆量子化装置２００の主要な構成を示すブロック図である。ＬＳＰベクトル逆量子化装置２００は、ＬＳＰベクトル量子化装置１００において出力される符号化データを復号し、量子化ＬＳＰベクトルを生成する。

ＬＳＰベクトル逆量子化装置２００は、分類器２０１、符号分離部２０２、スイッチ２０３、第１コードブック２０４、加法性因子決定部２０５、加算器２０６、第２コードブック（ＣＢｂ）２０７、加算器２０８、第３コードブック（ＣＢｃ）２０９、および加算器２１０を備える。なお、第１コードブック２０４は、第１コードブック１０３が備えるサブコードブック（ＣＢａ１〜ＣＢａｎ）と同一内容のサブコードブックを備え、加法性因子決定部２０５は、加法性因子決定部１０６が備える加法性因子コードブックと同一内容の加法性因子コードブックを備える。また、第２コードブック２０７は、第２コードブック１０８が備えるコードブックと同一内容のコードブックを備え、第３コードブック２０９は、第３コードブック１１０が備えるコードブックと同一内容のコードブックを備える。

分類器２０１は、狭帯域ＬＳＰベクトルの複数の種類それぞれを示す複数の分類情報からなる分類用コードブックを予め格納しており、ベクトル量子化対象である広帯域ＬＳＰベクトルの種類を示す分類情報を分類用コードブックの中から選択し、スイッチ２０３、および加法性因子決定部２０５に出力する。具体的には、分類器２０１は、狭帯域ＬＳＰベクトルの各種類に対応するコードベクトルからなる分類用コードブックを内蔵しており、分類用コードブックを探索することにより、図示しない狭帯域ＬＳＰ量子化器から入力される量子化狭帯域ＬＳＰベクトルとの二乗誤差が最小となるコードベクトルを求める。分類器２０１は、探索により求めたコードベクトルのインデックスを、ＬＳＰベクトルの種類を示す分類情報とする。

符号分離部２０２は、ＬＳＰベクトル量子化装置１００から送信される符号化データを第１インデックス、第２インデックス、および第３インデックスに分離する。符号分離部２０２は、第１インデックスを第１コードブック２０４に指示し、第２インデックスを第２コードブック２０７に指示し、第３インデックスを第３コードブック２０９に指示する。

スイッチ２０３は、分類器２０１から入力される分類情報に対応するサブコードブック（ＣＢａｍ）を第１コードブック２０４の中から１つ選び、そのサブコードブックの出力端子を加算器２０６に接続する。

第１コードブック２０４は、第１コードブックを構成する複数の第１コードベクトルの中から、符号分離部２０２により指示された第１インデックスに対応する１つの第１コードベクトルをスイッチ２０３に出力する。

加法性因子決定部２０５は、分類器２０１から入力される分類情報に対応する加法性因子ベクトルを加法性因子コードブックの中から選択し、加算器２０６に出力する。

加算器２０６は、スイッチ２０３から入力される第１コードベクトルに、加法性因子決定部２０５から入力される加法性因子ベクトルを加算し、得られる加算結果を加算器２０８に出力する。

第２コードブック２０７は、符号分離部２０２により指示された第２インデックスに対応する１つの第２コードベクトルを加算器２０８に出力する。

加算器２０８は、加算器２０６から入力される加算結果を、さらに第２コードブック２０７から入力される第２コードベクトルに加算し、得られる加算結果を加算器２１０に出力する。

第３コードブック２０９は、符号分離部２０２により指示された第３インデックスに対応する１つの第３コードベクトルを加算器２１０に出力する。

加算器２１０は、加算器２０８から入力される加算結果を、さらに第３コードブック２０９から入力される第３コードベクトルに加算し、得られる加算結果を量子化広帯域ＬＳＰベクトルとして出力する。

次に、ＬＳＰベクトル逆量子化装置２００の動作について説明する。

分類器２０１は、狭帯域ＬＳＰベクトルのｎ個の種類それぞれに対応するｎ個のコードベクトルからなる分類用コードブックを内蔵しており、コードベクトルを探索することにより、図示しない狭帯域ＬＳＰ量子化器から入力される量子化狭帯域ＬＳＰベクトルとの二乗誤差が最小となるｍ番目のコードベクトルを求める。分類器２０１は、ｍ（１≦ｍ≦ｎ）を分類情報としてスイッチ２０３、および加法性因子決定部２０５に出力する。

符号分離部２０２は、ＬＳＰベクトル量子化装置１００から送信される符号化データを第１インデックスｄ１＿ｍｉｎ、第２インデックスｄ２＿ｍｉｎ、および第３インデックスｄ３＿ｍｉｎに分離する。符号分離部２０２は、第１インデックスｄ１＿ｍｉｎを第１コードブック２０４に指示し、第２インデックスｄ２＿ｍｉｎを第２コードブック２０７に指示し、第３インデックスｄ３＿ｍｉｎを第３コードブック２０９に指示する。

スイッチ２０３は、分類器２０１から入力される分類情報ｍに対応するサブコードブックＣＢａｍを第１コードブック２０４の中から選び、そのサブコードブックの出力端子を加算器２０６に接続する。

第１コードブック２０４は、サブコードブックＣＢａｍを構成する各第１コードベクトルＣＯＤＥ＿１^（ｄ１）（ｉ）（ｄ１＝０，１，…，Ｄ１−１、ｉ＝０，１，…，Ｒ−１）の中から、符号分離部２０２からの指示ｄ１＿ｍｉｎにより指示された第１コードベクトルＣＯＤＥ＿１^{（ｄ１＿ｍｉｎ）}（ｉ）（ｉ＝０，１，…，Ｒ−１）をスイッチ２０３に出力する。

加法性因子決定部２０５は、分類器２０１から入力される分類情報ｍに対応する加法性因子ベクトルＡｄｄ^（ｍ）（ｉ）（ｉ＝０，１，…，Ｒ−１）を加法性因子コードブックの中から選択し、加算器２０６に出力する。

加算器２０６は、下記の式（８）に従って、第１コードブック２０４から入力される第１コードベクトルＣＯＤＥ＿１^{（ｄ１＿ｍｉｎ）}（ｉ）（ｉ＝０，１，…，Ｒ−１）に、加法性因子決定部２０５から入力される加法性因子ベクトルＡｄｄ^（ｍ）（ｉ）（ｉ＝０，１，…，Ｒ−１）を加算し、得られる加算結果ＴＭＰ＿１（ｉ）（ｉ＝０，１，…，Ｒ−１）を加算器２０８に出力する。

第２コードブック２０７は、第２コードブックを構成する各第２コードベクトルＣＯＤＥ＿２^（ｄ２）（ｉ）（ｄ２＝０，１，…，Ｄ２−１、ｉ＝０，１，…，Ｒ−１）の中から、符号分離部２０２からの指示ｄ２＿ｍｉｎにより指示された第２コードベクトルＣＯＤＥ＿２^{（ｄ２＿ｍｉｎ）}（ｉ）（ｉ＝０，１，…，Ｒ−１）を加算器２０８に出力する。

加算器２０８は、下記の式（９）に従って、加算器２０６から入力される加算結果ＴＭＰ＿１（ｉ）を、さらに第２コードブック２０７から入力される第２コードベクトルＣＯＤＥ＿２^{（ｄ２＿ｍｉｎ）}（ｉ）（ｉ＝０，１，…，Ｒ−１）に加算し、得られる加算結果ＴＭＰ＿２（ｉ）（ｉ＝０，１，…，Ｒ−１）を加算器２１０に出力する。

第３コードブック２０９は、第３コードブックを構成する各第３コードベクトルＣＯＤＥ＿３^（ｄ３）（ｉ）（ｄ３＝０，１，…，Ｄ３−１、ｉ＝０，１，…，Ｒ−１）の中から、符号分離部２０２からの指示ｄ３＿ｍｉｎにより指示された第３コードベクトルＣＯＤＥ＿３^{（ｄ３＿ｍｉｎ）}（ｉ）（ｉ＝０，１，…，Ｒ−１）を加算器２１０に出力する。

加算器２１０は、下記の式（１０）に従って、加算器２０８から入力される加算結果ＴＭＰ＿２（ｉ）（ｉ＝０，１，…，Ｒ−１）を、さらに第３コードブック２０９から入力される第３コードベクトルＣＯＤＥ＿３^{（ｄ３＿ｍｉｎ）}（ｉ）（ｉ＝０，１，…，Ｒ−１）に加算し、加算結果となるベクトルＱ＿ＬＳＰ（ｉ）（ｉ＝０，１，…，Ｒ−１）を量子化広帯域ＬＳＰベクトルとして出力する。

ＬＳＰベクトル量子化装置１００およびＬＳＰベクトル逆量子化部２００で用いられる第１コードブック、加法性因子コードブック、第２コードブック、および第３コードブックは、予め学習により求めて作成されたものであり、これらのコードブックの学習方法について説明する。

第１コードブック１０３および第１コードブック２０４が備える第１コードブックを学習により求めるためには、まず多数の学習用の音声データから得られる多数の、例えばＶ個のＬＳＰベクトルを用意する。次いで、Ｖ個のＬＳＰベクトルを種類（ｎ種類）毎にグループ化し、各グループに属するＬＳＰベクトルを用いて、ＬＢＧ（Linde Buzo Gray）アルゴリズム等の学習アルゴリズムに従いＤ１個の第１コードベクトルＣＯＤＥ＿１^（ｄ１）（ｉ）（ｄ１＝０，１，…，Ｄ１−１、ｉ＝０，１，…，Ｒ−１）を求め、各サブコードブックを生成する。

加法性因子決定部１０６および加法性因子決定部２０５が備える加法性因子コードブックを学習により求めるためには、上記のＶ個のＬＳＰベクトルを用いて、上記方法で求めた第１コードブックによる一段目のベクトル量子化を行い、加算器１０４が出力する第１残差ベクトルＥｒｒ＿１^{（ｄ１＿ｍｉｎ）}（ｉ）（ｉ＝０，１，…，Ｒ−１）をＶ個求める。次いで、求めたＶ個の第１残差ベクトルを種類毎にグループ化し、各グループに属する第１残差ベクトル集合のセントロイドを求める。そして、各セントロイドのベクトルを、その種類に対応する加法性因子ベクトルとすることにより、加法性因子コードブックを生成する。

第２コードブック１０８および第２コードブック２０７が備える第２コードブックを学習により求めるためには、上記のＶ個のＬＳＰベクトルを用いて、上記方法で求めた第１コードブックによる一段目のベクトル量子化を行う。次いで、上記方法で求めた加法性因子コードブックを用いて、加算器１０７が出力する加法性因子ベクトル減算後の第１残差ベクトルＡｄｄ＿Ｅｒｒ＿１^{（ｄ１＿ｍｉｎ）}（ｉ）（ｉ＝０，１，…，Ｒ−１）をＶ個求める。次いで、Ｖ個の加法性因子ベクトル減算後の第１残差ベクトルＡｄｄ＿Ｅｒｒ＿１^{（ｄ１＿ｍｉｎ）}（ｉ）（ｉ＝０，１，…，Ｒ−１）を用いて、ＬＢＧ(Linde Buzo Gray)アルゴリズム等の学習アルゴリズムに従いＤ２個の第２コードベクトルＣＯＤＥ＿２^（ｄ２）（ｉ）（ｄ２＝０，１，…，Ｄ１−１、ｉ＝０，１，…，Ｒ−１）を求め、第２コードブックを生成する。

第３コードブック１１０および第３コードブック２０９が備える第３コードブックを学習により求めるためには、上記のＶ個のＬＳＰベクトルを用いて、上記方法で求めた第１コードブックによる一段目のベクトル量子化を行う。次いで、上記方法で求めた加法性因子コードブックを用いて、加法性因子ベクトル減算後の第１残差ベクトルＡｄｄ＿Ｅｒｒ＿１^{（ｄ１＿ｍｉｎ）}（ｉ）（ｉ＝０，１，…，Ｒ−１）をＶ個求める。次いで、上記方法で求めた第２コードブックによる二段目のベクトル量子化を行い、加算器１０９が出力する第２残差ベクトルＥｒｒ＿２^{（ｄ２＿ｍｉｎ）}（ｉ）（ｉ＝０，１，…，Ｒ−１）をＶ個求める。次いで、Ｖ個の第２残差ベクトルＥｒｒ＿２^{（ｄ２＿ｍｉｎ）}（ｉ）（ｉ＝０，１，…，Ｒ−１）を用いて、ＬＢＧ(Linde Buzo Gray)アルゴリズム等の学習アルゴリズムに従いＤ３個の第３コードベクトルＣＯＤＥ＿３^（ｄ３）（ｉ）（ｄ３＝０，１，…，Ｄ１−１、ｉ＝０，１，…，Ｒ−１）を求め、第３コードブックを生成する。

これらの学習の方法は一例であって、上記の方法以外で各コードブックを生成しても良い。

このように、本実施の形態によれば、広帯域ＬＳＰベクトルとの相関を有する狭帯域ＬＳＰベクトルの種類により１段目のベクトル量子化のコードブックを切り換え、１段目のベクトル量子化誤差（第１残差ベクトル）の統計的な分散が種類毎に異なる多段ベクトル量子化において、狭帯域ＬＳＰベクトルの分類結果に対応する加法性因子ベクトルを第１残差ベクトルから減算する。これにより、２段目のベクトル量子化対象のベクトルの平均を１段目のベクトル量子化誤差の統計的な平均に応じて変更させることができ、従って広帯域ＬＳＰベクトルの量子化精度を向上することができる。また、復号の際には、量子化精度の高い符号化情報を用いてベクトル逆量子化することができるため、高品質な復号信号を生成することができる。

図４は、本実施の形態に係るＬＳＰベクトル量子化の効果を概念的に説明するための図である。図４において、「−Ａｄｄ」と書いてある矢印は、量子化誤差ベクトルから加法性因子ベクトルを減じる処理を示す。図４に示すように、本実施の形態においては、狭帯域ＬＳＰの種類に対応する第１コードブックＣＢａｍ（ｍ＜＝ｎ）を用いてベクトル量子化を行って得られる量子化誤差ベクトルから、この種類に対応する加法性因子ベクトルを減じる。これにより、加法性因子ベクトル減算後の量子化誤差ベクトルの集合の平均を、２段目のベクトル量子化に用いる共通の第２コードブックＣＢｂを構成する第２コードベクトルの集合の平均に一致させることができる。従って、２段目のベクトル量子化の量子化精度を向上することができる。

なお、本実施の形態においては、２段目のベクトル量子化対象のベクトルの平均を１段目のベクトル量子化誤差の統計的な平均に応じて変更する場合を例にとって説明した。ただし、本発明はこれに限定されず、２段目のベクトル量子化対象に用いるコードベクトルの平均を１段目のベクトル量子化誤差の統計的な平均に応じて変更しても良い。これを実現するためには、図５のＬＳＰベクトル量子化装置３００に示すように、加算器３０７により、第２コードブックを備える第２コードベクトルと、狭帯域ＬＳＰベクトルの分類結果に対応する加法性因子ベクトルとを加算する。これによっても、本実施の形態と同様に、広帯域ＬＳＰベクトルの量子化精度を向上する効果が得られる。

図６は、図５に示したＬＳＰベクトル量子化装置３００におけるＬＳＰベクトル量子化の効果を概念的に示すための図である。図６において、「＋Ａｄｄ」と書いてある矢印は、第２コードブックを構成する第２コードベクトルに加法性因子ベクトルを加算する処理を示す。図６に示すように、本実施の形態においては、狭帯域ＬＳＰの種類ｍに対応する加法性因子ベクトルを、第２コードブックを構成する第２コードベクトルに加法性因子ベクトルに加算する。これにより、加法性因子ベクトル加算後の第２コードベクトルの集合の平均を、第１コードブックＣＢａｍ（ｍ＜＝ｎ）を用いてベクトル量子化を行い得られた量子化誤差ベクトルの集合の平均に一致させることができる。従って、２段目のベクトル量子化の量子化精度を向上することができる。

また、本実施の形態では、加法性因子決定部１０６および加法性因子決定部２０５が備える加法性因子コードブックを構成する加法性因子ベクトルは狭帯域ＬＳＰベクトルの種類に対応している場合を例にとって説明した。ただし、本発明はこれに限定されず、加法性因子決定部１０６および加法性因子決定部２０５が備える加法性因子コードブックを構成する加法性因子ベクトルは、音声の特徴を分類した各種類に対応していても良い。かかる場合、分類器１０１は、狭帯域ＬＳＰベクトルではなく音声の特徴を表すパラメータを音声特徴情報として入力し、入力された音声特徴情報に対応する音声特徴の種類を分類情報としてスイッチ１０２および加法性因子決定部１０６に出力する。例えば、ＶＭＲ−ＷＢ(Varialbe-Rate Multimode Wideband Speech Codec)のように、音声の有声性、雑音性等の特徴でエンコーダのタイプを切り換えるというような符号化装置に本発明を適用する場合、エンコーダのタイプの情報をそのまま音声特徴量として用いて良い。

また、本実施の形態では、ＬＳＰベクトルに対して３段のベクトル量子化を行う場合を例にとって説明したが、本発明はこれに限定されず、２段のベクトル量子化、もしくは、４段以上のベクトル量子化を行う場合にも適用できる。

また、本実施の形態では、ＬＳＰベクトルに対して３段の多段ベクトル量子化を行う場合を例にとって説明したが、本発明はこれに限定されず、分割ベクトル量子化と併用してベクトル量子化を行う場合にも適用できる。

また、本実施の形態では、量子化対象として広帯域ＬＳＰベクトルを例にとって説明したが、量子化対象はこれに限定されず、広帯域ＬＳＰベクトル以外のベクトルであっても良い。

また、本実施の形態では、ＬＳＰベクトル逆量子化装置２００は、ＬＳＰベクトル量子化装置１００において出力される符号化データを復号するとしたが、本発明はこれに限定されず、ＬＳＰベクトル逆量子化装置２００で復号可能な形式の符号化データであれば、ＬＳＰベクトル逆量子化装置で受信して復号することが可能であることは言うまでもない。

また、本実施の形態に係るベクトル量子化装置およびベクトル逆量子化装置は、音声信号や楽音信号等を符号化／復号するＣＥＬＰ符号化装置／ＣＥＬＰ復号装置に用いることが可能である。ＣＥＬＰ符号化装置においては、入力信号を線形予測分析して得られた線形予測係数から変換されたＬＳＰを入力して量子化処理を行い、量子化された量子化ＬＳＰを合成フィルタに出力する。たとえば本実施の形態に係るＬＳＰベクトル量子化装置１００をＣＥＬＰ型音声符号化装置に適用する場合は、量子化ＬＳＰを表す量子化ＬＳＰ符号を符号化データとして出力するＬＳＰ量子化部のところに、本実施の形態に係るＬＳＰベクトル量子化装置１００を配置する。これにより、ベクトル量子化精度を向上することが可能となるため、復号時の音声品質も向上する。一方、ＣＥＬＰ復号装置においては、受信した多重化符号データを分離して得られた量子化ＬＳＰ符号から量子化ＬＳＰを復号する。本発明に係るＬＳＰベクトル逆量子化装置をＣＥＬＰ型音声復号装置に適用する場合には、復号した量子化ＬＳＰを合成フィルタに出力するＬＳＰ逆量子化部のところに、本実施の形態に係るＬＳＰベクトル逆量子化装置２００を配置すればよく、上記と同様の作用効果が得られる。以下、図７および図８を用いて本実施の形態に係るＬＳＰベクトル量子化装置１００およびＬＳＰベクトル逆量子化装置２００を備えるＣＥＬＰ符号化装置４００およびＣＥＬＰ復号装置４５０について説明する。

図７は、本実施の形態に係るＬＳＰベクトル量子化装置１００を備えるＣＥＬＰ符号化装置４００の主要な構成を示すブロック図である。ＣＥＬＰ符号化装置４００は、入力される音声・楽音信号を複数サンプルずつ区切り、複数サンプルを１フレームとしてフレーム毎に符号化を行う。

前処理部４０１は、入力される音声信号または楽音信号に対して、ＤＣ成分を取り除くハイパスフィルタ処理を行い、また後続する符号化処理の性能改善のための波形整形処理もしくはプリエンファシス処理を行い、これらの処理により得られる信号ＸｉｎをＬＳＰ分析部４０２および加算器４０５に出力する。

ＬＳＰ分析部４０２は、前処理部４０１から入力される信号Ｘｉｎを用いて線形予測分析を行い、得られるＬＰＣをＬＳＰベクトルに変換してＬＳＰベクトル量子化部４０３に出力する。

ＬＳＰベクトル量子化部４０３は、ＬＳＰ分析部４０２から入力されるＬＳＰベクトルに対して量子化を行う。ＬＳＰベクトル量子化部４０３は、得られる量子化ＬＳＰベクトルをフィルタ係数として合成フィルタ４０４に出力し、量子化ＬＳＰ符号（Ｌ）を多重化部４１４に出力する。ここで、ＬＳＰベクトル量子化部４０３としては、本実施の形態に係るＬＳＰベクトル量子化装置１００を適用する。すなわち、ＬＳＰベクトル量子化部４０３の具体的な構成および動作は、ＬＳＰベクトル量子化装置１００と同様である。この場合、ＬＳＰベクトル量子化装置１００に入力される広帯域ＬＳＰベクトルと、ＬＳＰベクトル量子化部４０３に入力されるＬＳＰベクトルと、は対応する。また、ＬＳＰベクトル量子化装置１００が出力する符号化データと、ＬＳＰベクトル量子化部４０３が出力する量子化ＬＳＰ符号（Ｌ）と、は対応する。合成フィルタ４０４に入力されるフィルタ係数は、ＬＳＰベクトル量子化部４０３内において量子化ＬＳＰ符号（Ｌ）を用いて逆量子化して得られた量子化ＬＳＰベクトルである。なお、ＬＳＰベクトル量子化装置１００に入力される狭帯域ＬＳＰベクトルは、例えばＣＥＬＰ符号化装置４００の外部から入力される。例えば、広帯域ＣＥＬＰ符号化部（ＣＥＬＰ符号化装置４００に対応）と狭帯域ＣＥＬＰ符号化部とを有するスケーラブル符号化装置（図示せず）にこのＬＳＰベクトル量子化装置１００を適用する場合には、狭帯域ＣＥＬＰ符号化部から出力される狭帯域ＬＳＰベクトルがＬＳＰベクトル量子化装置１００に入力される。

合成フィルタ４０４は、ＬＳＰベクトル量子化部４０３から入力される量子化ＬＳＰベクトルに基づくフィルタ係数を用いて、後述する加算器４１１から入力される駆動音源に対して合成処理を行い、生成される合成信号を加算器４０５に出力する。

加算器４０５は、合成フィルタ４０４から入力される合成信号の極性を反転させ、前処理部４０１から入力される信号Ｘｉｎに加算することにより誤差信号を算出し、誤差信号を聴覚重み付け部４１２に出力する。

適応音源符号帳４０６は、過去に加算器４１１から入力された駆動音源をバッファに記憶しており、パラメータ決定部４１３から入力される適応音源ラグ符号（Ａ）によって特定される切り出し位置から１フレーム分のサンプルをバッファより切り出し、適応音源ベクトルとして乗算器４０９に出力する。ここで、適応音源符号帳４０６は、加算器４１１から駆動音源が入力されるたびにバッファの内容を更新する。

量子化利得生成部４０７は、パラメータ決定部４１３から入力される量子化音源利得符号（Ｇ）によって、量子化適応音源利得と量子化固定音源利得とを決定し、それぞれを乗算器４０９と乗算器４１０とに出力する。

固定音源符号帳４０８は、パラメータ決定部４１３から入力される固定音源ベクトル符号（Ｆ）によって特定される形状を有するベクトルを固定音源ベクトルとして乗算器４１０に出力する。

乗算器４０９は、量子化利得生成部４０７から入力される量子化適応音源利得を、適応音源符号帳４０６から入力される適応音源ベクトルに乗じて、加算器４１１に出力する。

乗算器４１０は、量子化利得生成部４０７から入力される量子化固定音源利得を、固定音源符号帳４０８から入力される固定音源ベクトルに乗じて、加算器４１１に出力する。

加算器４１１は、乗算器４０９から入力される利得乗算後の適応音源ベクトルと、乗算器４１０から入力される利得乗算後の固定音源ベクトルとを加算し、加算結果を駆動音源として合成フィルタ４０４および適応音源符号帳４０６に出力する。ここで、適応音源符号帳４０６に入力される駆動音源は、適応音源符号帳４０６のバッファに記憶される。

聴覚重み付け部４１２は、加算器４０５から入力される誤差信号に対して聴覚的重み付け処理を行い、符号化歪みとしてパラメータ決定部４１３に出力する。

パラメータ決定部４１３は、聴覚重み付け部４１２から入力される符号化歪みを最小とする適応音源ラグを適応音源符号帳４０６から選択し、選択結果を示す適応音源ラグ符号（Ａ）を適応音源符号帳４０６および多重化部４１４に出力する。ここで、適応音源ラグとは、適応音源ベクトルを切り出す位置を示すパラメータである。また、パラメータ決定部４１３は、聴覚重み付け部４１２から出力される符号化歪みを最小とする固定音源ベクトルを固定音源符号帳４０８から選択し、選択結果を示す固定音源ベクトル符号（Ｆ）を固定音源符号帳４０８および多重化部４１４に出力する。また、パラメータ決定部４１３は、聴覚重み付け部４１２から出力される符号化歪みを最小とする量子化適応音源利得と量子化固定音源利得とを量子化利得生成部４０７から選択し、選択結果を示す量子化音源利得符号（Ｇ）を量子化利得生成部４０７および多重化部４１４に出力する。

多重化部４１４は、ＬＳＰベクトル量子化部４０３から入力される量子化ＬＳＰ符号（Ｌ）、パラメータ決定部４１３から入力される適応音源ラグ符号（Ａ）、固定音源ベクトル符号（Ｆ）、および量子化音源利得符号（Ｇ）を多重化して符号化情報を出力する。

図８は、本実施の形態に係るＬＳＰベクトル逆量子化装置２００を備えるＣＥＬＰ復号装置４５０の主要な構成を示すブロック図である。

図８において、分離部４５１は、ＣＥＬＰ符号化装置４００から伝送される符号化情報に対して分離処理を行い、量子化ＬＳＰ符号（Ｌ）、適応音源ラグ符号（Ａ）、量子化音源利得符号（Ｇ）、固定音源ベクトル符号（Ｆ）を得る。分離部４５１は、量子化ＬＳＰ符号（Ｌ）をＬＳＰベクトル逆量子化部４５２に出力し、適応音源ラグ符号（Ａ）を適応音源符号帳４５３に出力し、量子化音源利得符号（Ｇ）を量子化利得生成部４５４に出力し、固定音源ベクトル符号（Ｆ）を固定音源符号帳４５５に出力する。

ＬＳＰベクトル逆量子化部４５２は、分離部４５１から入力される量子化ＬＳＰ符号（Ｌ）から量子化ＬＳＰベクトルを復号し、量子化ＬＳＰベクトルをフィルタ係数として合成フィルタ４５９に出力する。ここで、ＬＳＰベクトル逆量子化部４５２としては、本実施の形態に係るＬＳＰベクトル逆量子化装置２００を適用する。すなわち、ＬＳＰベクトル逆量子化部４５２の具体的な構成および動作は、ＬＳＰベクトル逆量子化装置２００と同様である。この場合、ＬＳＰベクトル逆量子化装置２００に入力される符号化データと、ＬＳＰベクトル逆量子化部４５２に入力される量子化ＬＳＰ符号（Ｌ）と、は対応する。また、ＬＳＰベクトル逆量子化装置２００が出力する量子化広帯域ＬＳＰベクトルと、ＬＳＰベクトル逆量子化部４５２が出力する量子化ＬＳＰベクトルと、は対応する。なお、ＬＳＰベクトル逆量子化装置２００に入力される狭帯域ＬＳＰベクトルは、例えばＣＥＬＰ復号装置４５０の外部から入力される。例えば、広帯域ＣＥＬＰ復号部（ＣＥＬＰ復号装置４５０に対応）と狭帯域ＣＥＬＰ復号部とを有するスケーラブル復号装置（図示せず）にこのＬＳＰベクトル逆量子化装置２００を適用する場合には、狭帯域ＣＥＬＰ復号部から出力される狭帯域ＬＳＰベクトルがＬＳＰベクトル逆量子化装置２００に入力される。

適応音源符号帳４５３は、分離部４５１から入力される適応音源ラグ符号（Ａ）により特定される切り出し位置から１フレーム分のサンプルをバッファより切り出し、切り出したベクトルを適応音源ベクトルとして乗算器４５６に出力する。ここで、適応音源符号帳４５３は、加算器４５８から駆動音源が入力されるたびにバッファの内容を更新する。

量子化利得生成部４５４は、分離部４５１から入力される量子化音源利得符号（Ｇ）が示す量子化適応音源利得と量子化固定音源利得とを復号し、量子化適応音源利得を乗算器４５６に出力し、量子化固定音源利得を乗算器４５７に出力する。

固定音源符号帳４５５は、分離部４５１から入力される固定音源ベクトル符号（Ｆ）が示す固定音源ベクトルを生成し、乗算器４５７に出力する。

乗算器４５６は、適応音源符号帳４５３から入力される適応音源ベクトルに、量子化利得生成部４５４から入力される量子化適応音源利得を乗じて加算器４５８に出力する。

乗算器４５７は、固定音源符号帳４５５から入力される固定音源ベクトルに、量子化利得生成部４５４から入力される量子化固定音源利得を乗じて加算器４５８に出力する。

加算器４５８は、乗算器４５６から入力される利得乗算後の適応音源ベクトルと、乗算器４５７から入力される利得乗算後の固定音源ベクトルとを加算して駆動音源を生成し、生成される駆動音源を合成フィルタ４５９および適応音源符号帳４５３に出力する。ここで、適応音源符号帳４５３に入力される駆動音源は、適応音源符号帳４５３のバッファに記憶される。

合成フィルタ４５９は、加算器４５８から入力される駆動音源と、ＬＳＰベクトル逆量子化部４５２で復号されたフィルタ係数とを用いて合成処理を行い、生成される合成信号を後処理部４６０に出力する。

後処理部４６０は、合成フィルタ４５９から入力される合成信号に対して、ホルマント強調やピッチ強調などの音声の主観的な品質を改善する処理、および定常雑音の主観的品質を改善する処理を施し、得られる音声信号または楽音信号を出力する。

このように、本実施の形態に係るＣＥＬＰ符号化装置／ＣＥＬＰ復号装置によれば、本実施の形態によるベクトル量子化装置／ベクトル逆量子化装置を用いることにより、符号化時にベクトル量子化精度を向上させることが可能となるため、復号時の音声品質も向上させることができる。

なお、本実施の形態では、ＣＥＬＰ復号装置４５０は、ＣＥＬＰ符号化装置４００において出力される符号化データを復号するとしたが、本発明はこれに限定されず、ＣＥＬＰ復号装置４５０で復号可能な形式の符号化データであれば、ＣＥＬＰ復号装置で受信して復号することが可能であることは言うまでもない。

（実施の形態２）
図９は、本発明の実施の形態２に係るＬＳＰベクトル量子化装置８００の主要な構成を示すブロック図である。なお、ＬＳＰベクトル量子化装置８００は、実施の形態１に示したＬＳＰベクトル量子化装置１００（図２参照）と同様の基本的構成を有しており、同一の構成要素には同一の符号を付し、その説明を省略する。

ＬＳＰベクトル量子化装置８００は、分類器１０１、スイッチ１０２、第１コードブック１０３、加算器１０４、誤差最小化部１０５、加算器１０７、第２コードブック１０８、加算器１０９、第３コードブック１１０、加算器１１１、加法性因子決定部８０１及び加算器８０２を備える。

ここでは、入力されるＬＳＰベクトルを３段階の多段ベクトル量子化によりベクトル量子化する場合において、狭帯域ＬＳＰベクトルの種類を示す分類情報を用いて１段目のベクトル量子化に用いるコードブックを決定し、１段目のベクトル量子化を行って第１の量子化誤差ベクトルを求め、更に、前記分類情報に対応する加法性因子ベクトルを決定する。ここで、加法性因子ベクトルは、加算器１０４が出力する第１残差ベクトルに対して加算される加法性因子ベクトル（第１加法性因子ベクトル）と、加算器１０９が出力する第２残差ベクトルに対して加算される加法性因子ベクトル（第２加法性因子ベクトル）と、からなる。次いで、加法性因子決定部８０１は、第１加法性因子ベクトルを加算器１０７に出力し、第２加法性因子ベクトルを加算器８０２に出力する。このように、多段ベクトル量子化の各段に適した加法性因子ベクトルを予め用意しておくことにより、コードブックの適応調整をより仔細に行うことができる。

加法性因子決定部８０１は、狭帯域ＬＳＰベクトルの各種類（ｎ種類）に対応する、ｎ種類の第１加法性因子ベクトルとｎ種類の第２加法性因子ベクトルとからなる加法性因子コードブックを予め格納している。また、加法性因子決定部８０１は、分類器１０１から入力された分類情報に対応する第１加法性因子ベクトルと第２加法性因子ベクトルとを加法性因子コードブックの中から選択し、選択した第１加法性因子ベクトルを加算器１０７に出力し、選択した第２加法性因子ベクトルを加算器８０２に出力する。

加算器１０７は、加算器１０４から入力された第１残差ベクトルと、加法性因子決定部８０１から入力された第１加法性因子ベクトルとの差を求めて加算器１０９に出力する。

加算器１０９は、加算器１０７から入力される、第１加法性因子ベクトルが減算された第１残差ベクトルと、第２コードブック１０８から入力される第２コードベクトルとの差を求め、求めた差を第２残差ベクトルとして加算器８０２と誤差最小化部１０５とに出力する。

加算器８０２は、加算器１０９から入力された第２残差ベクトルと、加法性因子決定部８０１から入力された第２加法性因子ベクトルとの差を求め、求めた差のベクトルを加算器１１１に出力する。

加算器１１１は、加算器８０２から入力される第２加法性因子ベクトルが減算された第２残差ベクトルと、第３コードブック１１０から入力される第３コードベクトルとの差を求め、求めた差のベクトルを第３残差ベクトルとして誤差最小化部１０５に出力する。

次に、ＬＳＰベクトル量子化装置８００の動作について説明する。

以下、量子化対象となるＬＳＰベクトルの次数がＲ次である場合を例にとって説明する。ＬＳＰベクトルをＬＳＰ（ｉ）（ｉ＝０，１，…，Ｒ−１）と記す。

加法性因子決定部８０１は、分類情報ｍに対応付けられた第１加法性因子ベクトルＡｄｄ１^（ｍ）（ｉ）（ｉ＝０，１，…，Ｒ−１）と第２加法性因子ベクトルＡｄｄ２^（ｍ）（ｉ）（ｉ＝０，１，…，Ｒ−１）とを加法性因子コードブックの中から選択し、第１加法性因子ベクトルを加算器１０７に出力し、第２加法性因子ベクトルを加算器８０２に出力する。

加算器１０７は、下記の式（１１）に従って、一段目のベクトル量子化において二乗誤差Ｅｒｒが最小となる第１残差ベクトルＥｒｒ＿１^{（ｄ１＿ｍｉｎ）}（ｉ）（ｉ＝０，１，…，Ｒ−１）から、加法性因子決定部８０１から入力される第１加法性因子ベクトルＡｄｄ１^（ｍ）（ｉ）（ｉ＝０，１，…，Ｒ−１）を減じて加算器１０９に出力する。

加算器１０９は、加算器１０７から入力される第１加法性因子ベクトル減算後の第１残差ベクトルＡｄｄ＿Ｅｒｒ＿１^{（ｄ１＿ｍｉｎ）}（ｉ）（ｉ＝０，１，…，Ｒ−１）と、第２コードブック１０８から入力される第２コードベクトルＣＯＤＥ＿２^{（ｄ２´）}（ｉ）（ｉ＝０，１，…，Ｒ−１）との差を下記の式（１２）に従って求め、差のベクトルを第２残差ベクトルＥｒｒ＿２^{（ｄ２´）}（ｉ）（ｉ＝０，１，…，Ｒ−１）として加算器８０２と誤差最小化部１０５とに出力する。

加算器８０２は、下記の式（１３）に従って、二段目のベクトル量子化において二乗誤差Ｅｒｒが最小となる第２残差ベクトルＥｒｒ＿２^{（ｄ２＿ｍｉｎ）}（ｉ）（ｉ＝０，１，…，Ｒ−１）から、加法性因子決定部８０１から入力される第２加法性因子ベクトルＡｄｄ２^（ｍ）（ｉ）（ｉ＝０，１，…，Ｒ−１）を減じて加算器１１１に出力する。

加算器１１１は、加算器８０２から入力される第２加法性因子ベクトル減算後の第２残差ベクトルＡｄｄ＿Ｅｒｒ＿２^{（ｄ２＿ｍｉｎ）}（ｉ）（ｉ＝０，１，…，Ｒ−１）と、第３コードブック１１０から入力される第３コードベクトルＣＯＤＥ＿３^{（ｄ３´）}（ｉ）（ｉ＝０，１，…，Ｒ−１）との差を下記の式（１４）に従って求め、差のベクトルを第３残差ベクトルＥｒｒ＿３^{（ｄ３´）}（ｉ）（ｉ＝０，１，…，Ｒ−１）として誤差最小化部１０５に出力する。

図１０は、本発明の実施の形態２に係るＬＳＰベクトル逆量子化装置９００の主要な構成を示すブロック図である。なお、ＬＳＰベクトル逆量子化装置９００は、実施の形態１に示したＬＳＰベクトル逆量子化装置２００（図３参照）と同様の基本的構成を有しており、同一の構成要素には同一の符号を付し、その説明を省略する。

ここでは、ＬＳＰベクトル量子化装置８００において出力される符号化データを、ＬＳＰベクトル逆量子化装置９００において復号化し、量子化ＬＳＰベクトルを生成する場合を例にとって説明する。

ＬＳＰベクトル逆量子化装置９００は、分類器２０１、符号分離部２０２、スイッチ２０３、第１コードブック２０４、加算器２０６、第２コードブック２０７、加算器２０８、第３コードブック２０９、加算器２１０、加法性因子決定部９０１及び加算器９０２を備える。

加法性因子決定部９０１は、ｎ種類の第１加法性因子ベクトルとｎ種類の第２加法性因子ベクトルとからなる加法性因子コードブックを予め格納しており、分類器２０１から入力された分類情報に対応する第１加法性因子ベクトルと第２加法性因子ベクトルとを加法性因子コードブックの中から選択し、選択した第１加法性因子ベクトルを加算器２０６に出力し、選択した第２加法性因子ベクトルを加算器９０２に出力する。

加算器２０６は、加法性因子決定部９０１から入力される第１加法性因子ベクトルと、第１コードブック２０４からスイッチ２０３を介して入力される第１コードベクトルとを加算し、加算後のベクトルを加算器２０８に出力する。

加算器２０８は、加算器２０６から入力される第１加法性因子ベクトルを加算した後の第１コードベクトルと、第２コードブック２０７から入力される第２コードベクトルとを加算し、加算後のベクトルを加算器９０２に出力する。

加算器９０２は、加法性因子決定部９０１から入力される第２加法性因子ベクトルと、加算器２０８から入力されるベクトルとを加算し、加算後のベクトルを加算器２１０に出力する。

加算器２１０は、加算器９０２から入力されるベクトルと、第３コードブック２０９から入力される第３コードベクトルとを加算し、加算後のベクトルを量子化広帯域ＬＳＰベクトルとして出力する。

次に、ＬＳＰベクトル逆量子化装置９００の動作について説明する。

加法性因子決定部９０１は、分類情報ｍに対応付けられた第１加法性因子ベクトルＡｄｄ１^（ｍ）（ｉ）（ｉ＝０，１，…，Ｒ−１）と第２加法性因子ベクトルＡｄｄ２^（ｍ）（ｉ）（ｉ＝０，１，…，Ｒ−１）とを加法性因子コードブックの中から選択し、第１加法性因子ベクトルを加算器２０６に出力し、第２加法性因子ベクトルを加算器９０２に出力する。

加算器２０６は、下記の式（１５）に従って、第１コードブック２０４からスイッチ２０３を介して入力される第１コードベクトルＣＯＤＥ＿１^{（ｄ１＿ｍｉｎ）}（ｉ）（ｉ＝０，１，…，Ｒ−１）と、加法性因子決定部９０１から入力される第１加法性因子ベクトルＡｄｄ１^（ｍ）（ｉ）（ｉ＝０，１，…，Ｒ−１）とを加算し、加算後のベクトルを加算器２０８に出力する。

加算器２０８は、下記の式（１６）に従って、加算器２０６から入力されるベクトルＴＭＰ＿１（ｉ）（ｉ＝０，１，…，Ｒ−１）と、第２コードブック２０７から入力される第２コードベクトルＣＯＤＥ＿２^{（ｄ２＿ｍｉｎ）}（ｉ）（ｉ＝０，１，…，Ｒ−１）とを加算し、加算後のベクトルを加算器９０２に出力する。

加算器９０２は、下記の式（１７）に従って、加算器２０８から入力されるベクトルＴＭＰ＿２（ｉ）（ｉ＝０，１，…，Ｒ−１）と、加法性因子決定部９０１から入力される第２加法性因子ベクトルＡｄｄ２^（ｍ）（ｉ）（ｉ＝０，１，…，Ｒ−１）とを加算し、加算後のベクトルを加算器２１０に出力する。

加算器２１０は、下記の式（１８）に従って、加算器９０２から入力されるベクトルＴＭＰ＿３（ｉ）（ｉ＝０，１，…，Ｒ−１）と、第３コードブック２０９から入力される第３コードベクトルＣＯＤＥ＿３^{（ｄ３＿ｍｉｎ）}（ｉ）（ｉ＝０，１，…，Ｒ−１）とを加算し、加算後のベクトルを量子化広帯域ＬＳＰベクトルとして出力する。

このように、本実施の形態によれば、上記実施の形態１の効果に加えて、量子化毎に加法性因子ベクトルを決定することにより、実施の形態１に比べてさらに量子化精度を向上させることができる。また、復号の際には、量子化精度がより高い符号化情報を用いてベクトル逆量子化することができるため、さらに高品質な復号信号を生成することができる。

なお、本実施の形態では、ＬＳＰベクトル逆量子化装置９００は、ＬＳＰベクトル量子化装置８００において出力される符号化データを復号するとしたが、本発明はこれに限定されず、ＬＳＰベクトル逆量子化装置９００で復号可能な形式の符号化データであれば、ＬＳＰベクトル逆量子化装置で受信して復号することが可能であることは言うまでもない。

また、実施の形態１と同様にして、本実施の形態に係るＬＳＰベクトル量子化装置およびＬＳＰベクトル逆量子化装置を、音声信号や楽音信号等を符号化／復号するＣＥＬＰ符号化装置／ＣＥＬＰ復号装置に用いることが可能であることは言うまでもない。

（実施の形態３）
図１１は、本発明の実施の形態３に係るＬＳＰベクトル量子化装置５００の主要な構成を示すブロック図である。なお、ＬＳＰベクトル量子化装置５００は、実施の形態１に示したＬＳＰベクトル量子化装置１００（図２参照）と同様の基本的構成を有しており、同一の構成要素には同一の符号を付し、その説明を省略する。

ＬＳＰベクトル量子化装置５００は、分類器１０１、スイッチ１０２、第１コードブック１０３、加算器１０４、誤差最小化部５０１、順番決定部５０２、加法性因子決定部５０３、加算器５０４、スイッチ５０５、コードブック５０６、コードブック５０７、加算器５０８、加算器５０９および加算器５１０を備える。

ここでは、入力されるＬＳＰベクトルを３段階の多段ベクトル量子化によりベクトル量子化する場合において、狭帯域ＬＳＰベクトルの種類を示す分類情報を用いて１段目のベクトル量子化に用いるコードブックを決定し、１段目のベクトル量子化を行って第１の量子化誤差ベクトル（第１残差ベクトル）を求め、更に、分類情報に対応する加法性因子ベクトルを決定する。ここで、加法性因子ベクトルは、加算器１０４が出力する第１残差ベクトルに対して加算される加法性因子ベクトル（第１加法性因子ベクトル）と、加算器５０８が出力する第２残差ベクトルに対して加算される加法性因子ベクトル（第２加法性因子ベクトル）と、から成る。次いで、順番決定部５０２は、分類情報に応じて、２段目以降のベクトル量子化に用いるコードブックの使用順番を決定し、決定した使用順番に従ってコードブックを並べ替える。また、加法性因子決定部５０３は、順番決定部５０２で決定されたコードブックの使用順番に応じて、第１加法性因子ベクトルおよび第２加法性因子ベクトルの出力順番を入れ替える。このように、２段目以降のベクトル量子化に用いるコードブックの使用順番を入れ替えることにより、段毎に最適なコードベクトルを決定する多段ベクトル量子化において、前段の量子化誤差の統計的な分散に適したコードブックを用いることができる。

誤差最小化部５０１は、加算器１０４から入力される第１残差ベクトルを二乗した結果を広帯域ＬＳＰベクトルと第１コードベクトルとの二乗誤差とし、第１コードブックを探索することにより、この二乗誤差が最小となる第１コードベクトルを得る。同様に、誤差最小化部５０１は、加算器５０８から入力される第２残差ベクトルを二乗した結果を第１残差ベクトルと第２コードベクトルとの二乗誤差とし、２番目のコードブックを探索することにより、この二乗誤差が最小となるコードベクトルを得る。ここで、２番目のコードブックとは、コードブック５０６およびコードブック５０７のうち、後述する順番決定部５０２により「２段目のベクトル量子化に用いるコードブック」として決定されたコードブックである。また、２番目のコードブックを構成する複数のコードベクトルを複数の第２コードベクトルとする。次いで、誤差最小化部５０１は、加算器５１０から入力される第３残差ベクトルを二乗した結果を第３残差ベクトルと第３コードベクトルとの二乗誤差とし、３番目のコードブックを探索することにより、この二乗誤差が最小となるコードベクトルを得る。ここで、３番目のコードブックとは、コードブック５０６およびコードブック５０７のうち、後述する順番決定部５０２により「３段目のベクトル量子化に用いるコードブック」として決定されたコードブックである。また、３番目のコードブックを構成する複数のコードベクトルを複数の第３コードベクトルとする。誤差最小化部５０１は、探索により得られた３つのコードベクトルに付与されているインデックスを纏めて符号化し、符号化データとして出力する。

順番決定部５０２は、狭帯域ＬＳＰベクトルの各種類（ｎ種類）に対応する、ｎ種類の順番情報からなる順番情報コードブックを予め格納している。順番決定部５０２は、分類器１０１から入力された分類情報に対応する順番情報を順番情報コードブックの中から選択し、選択した順番情報を加法性因子決定部５０３およびスイッチ５０５に出力する。ここで、順番情報とは、２段目以降のベクトル量子化に用いるコードブックの使用順番を示す情報である。例えば、２段目のベクトル量子化にコードブック５０６を用いて、３段目のベクトル量子化にコードブック５０７を用いる場合の順番情報を「０」と表現し、２段目のベクトル量子化にコードブック５０７を用いて、３段目のベクトル量子化にコードブック５０６を用いる場合の順番情報を「１」と表現する。この場合、順番決定部５０２は、順番情報として「０」または「１」を出力することにより、２段目以降のベクトル量子化に用いるコードブックの順番を加法性因子決定部５０３およびスイッチ５０５に指示することができる。

加法性因子決定部５０３は、狭帯域ＬＳＰベクトルの各種類（ｎ種類）に対応する、ｎ種類の加法性因子ベクトル（コードブック５０６に対応）とｎ種類の加法性因子ベクトル（コードブック５０７に対応）とからなる加法性因子コードブックを予め格納している。加法性因子決定部５０３は、分類器１０１から入力された分類情報に対応する加法性因子ベクトル（コードブック５０６に対応）と加法性因子ベクトル（コードブック５０７に対応）とを加法性因子コードブックの中から各々選択する。次いで、加法性因子決定部５０３は、順番決定部５０２から入力された順番情報に応じて、選択した複数の加法性因子ベクトルのうち、２段目のベクトル量子化に用いる加法性因子ベクトルを第１加法性因子ベクトルとして加算器５０４に出力し、３段目のベクトル量子化に用いる加法性因子ベクトルを第２加法性因子ベクトルとして加算器５０９に出力する。換言すると、加法性因子決定部５０３は、２段目および３段目のベクトル量子化に用いるコードブック（コードブック５０６または５０７）の使用順番に応じて、各コードブックに対応する加法性因子ベクトルを加算器５０４および加算器５０９にそれぞれ出力する。

加算器５０４は、加算器１０４から入力された第１残差ベクトルと、加法性因子決定部５０３から入力された第１加法性因子ベクトルとの差を求め、求めた差のベクトルを加算器５０８に出力する。

スイッチ５０５は、順番決定部５０２から入力された順番情報に従って、コードブック５０６およびコードブック５０７のうち、２段目のベクトル量子化で用いるコードブック（２番目のコードブック）、および、３段目のベクトル量子化で用いるコードブック（３番目のコードブック）を各々選択し、選択したコードブックの出力端子を加算器５０８または加算器５１０の一方に接続する。

コードブック５０６は、誤差最小化部５０１からの指示により、指示されたコードベクトルをスイッチ５０５に出力する。

コードブック５０７は、誤差最小化部５０１からの指示により、指示されたコードベクトルをスイッチ５０５に出力する。

加算器５０８は、加算器５０４から入力される、第１加法性因子ベクトルが減算された第１残差ベクトルと、スイッチ５０５から入力される第２コードベクトルとの差を求め、求めた差を第２残差ベクトルとして加算器５０９と誤差最小化部５０１とに出力する。

加算器５０９は、加算器５０８から入力された第２残差ベクトルと、加法性因子決定部５０３から入力された第２加法性因子ベクトルとの差を求め、求めた差のベクトルを加算器５１０に出力する。

加算器５１０は、加算器５０９から入力される、第２加法性因子ベクトルが減算された第２残差ベクトルと、スイッチ５０５から入力される第３コードベクトルとの差を求め、求めた差のベクトルを第３残差ベクトルとして誤差最小化部５０１に出力する。

次に、量子化対象となる広帯域ＬＳＰベクトルの次数がＲ次である場合を例にとって、ＬＳＰベクトル量子化装置５００が行う動作について説明する。なお、以下の説明では、広帯域ＬＳＰベクトルをＬＳＰ（ｉ）（ｉ＝０，１，…，Ｒ−１）と記す。

誤差最小化部５０１は、ｄ１’＝０からｄ１’＝Ｄ１−１までのｄ１’の値を順次第１コードブック１０３に指示し、ｄ１’＝０からｄ１’＝Ｄ１−１までのｄ１’それぞれに対して、加算器１０４から入力される第１残差ベクトルＥｒｒ＿１^{（ｄ１’）}（ｉ）（ｉ＝０，１，…，Ｒ−１）を下記の式（１９）に従って二乗し、二乗誤差Ｅｒｒを求める。

誤差最小化部５０１は、二乗誤差Ｅｒｒが最小となる第１コードベクトルのインデックスｄ１’を第１インデックスｄ１＿ｍｉｎとして記憶する。

順番決定部５０２は、分類情報ｍに対応する順番情報Ｏｒｄ^（ｍ）を順番情報コードブックの中から選択し、加法性因子決定部５０３およびスイッチ５０５に出力する。ここでは、順番情報Ｏｒｄ^（ｍ）の値が「０」である場合、２段目のベクトル量子化にコードブック５０６を用いて、３段目のベクトル量子化にコードブック５０７を用いる。また、順番情報Ｏｒｄ^（ｍ）の値が「１」である場合、２段目のベクトル量子化にコードブック５０７を用いて、３段目のベクトル量子化にコードブック５０６を用いる。

加法性因子決定部５０３は、分類情報ｍに対応する加法性因子ベクトル（コードブック５０６に対応）Ａｄｄ１^（ｍ）（ｉ）（ｉ＝０，１，…，Ｒ−１）、および、加法性因子ベクトル（コードブック５０７に対応）Ａｄｄ２^（ｍ）（ｉ）（ｉ＝０，１，…，Ｒ−１）を加法性因子コードブックの中から選択する。そして、加法性因子決定部５０３は、順番決定部５０２から入力される順番情報Ｏｒｄ^（ｍ）の値が「０」である場合、加法性因子ベクトルＡｄｄ１^（ｍ）（ｉ）を第１加法性因子ベクトルとして加算器５０４に出力し、加法性因子ベクトルＡｄｄ２^（ｍ）（ｉ）を第２加法性因子ベクトルとして加算器５０９に出力する。一方、加法性因子決定部５０３は、順番決定部５０２から入力される順番情報Ｏｒｄ^（ｍ）の値が「１」である場合、加法性因子ベクトルＡｄｄ２^（ｍ）（ｉ）を第１加法性因子ベクトルとして加算器５０４に出力し、加法性因子ベクトルＡｄｄ１^（ｍ）（ｉ）を第２加法性因子ベクトルとして加算器５０９に出力する。

加算器５０４は、下記の式（２０）に従って、加算器１０４から入力される第１残差ベクトルＥｒｒ＿１^{（ｄ１＿ｍｉｎ）}（ｉ）（ｉ＝０，１，…，Ｒ−１）から、加法性因子決定部５０３から入力される第１加法性因子ベクトルＡｄｄ^（ｍ）（ｉ）（ｉ＝０，１，…，Ｒ−１）を減じ、得られるＡｄｄ＿Ｅｒｒ＿１^{（ｄ１＿ｍｉｎ）}（ｉ）を加算器５０８に出力する。ここで、第１加法性因子ベクトルＡｄｄ^（ｍ）（ｉ）（ｉ＝０，１，…，Ｒ−１）は、加法性因子ベクトルＡｄｄ１^（ｍ）（ｉ）（ｉ＝０，１，…，Ｒ−１）および加法性因子ベクトルＡｄｄ２^（ｍ）（ｉ）（ｉ＝０，１，…，Ｒ−１）のいずれか一方である。

スイッチ５０５は、順番決定部５０２から入力される順番情報Ｏｒｄ^（ｍ）に応じて、コードブックの出力端子と加算器の入力端子とを接続する。例えば、スイッチ５０５は、順番情報Ｏｒｄ^（ｍ）の値が「０」である場合、コードブック５０６の出力端子を加算器５０８の入力端子に接続した後、コードブック５０７の出力端子を加算器５１０の入力端子に接続する。これにより、スイッチ５０５は、コードブック５０６を構成するコードベクトルを第２コードベクトルとして加算器５０８に出力し、コードブック５０７を構成するコードベクトルを第３コードベクトルとして加算器５１０に出力する。一方、スイッチ５０５は、順番情報Ｏｒｄ^（ｍ）の値が「１」である場合、コードブック５０７の出力端子を加算器５０８の入力端子に接続した後、コードブック５０６の出力端子を加算器５１０の入力端子に接続する。これにより、スイッチ５０５は、コードブック５０７を構成するコードベクトルを第２コードベクトルとして加算器５０８に出力し、コードブック５０６を構成するコードベクトルを第３コードベクトルとして加算器５１０に出力する。

コードブック５０６は、コードブックを構成する各コードベクトルＣＯＤＥ＿２^（ｄ２）（ｉ）（ｄ２＝０，１，…，Ｄ２−１、ｉ＝０，１，…，Ｒ−１）の中から、誤差最小化部５０１からの指示ｄ２’により指示されたコードベクトルＣＯＤＥ＿２^{（ｄ２’）}（ｉ）（ｉ＝０，１，…，Ｒ−１）をスイッチ５０５に出力する。ここで、Ｄ２はコードブック５０６のコードベクトルの総数であり、ｄ２はコードベクトルのインデックスである。コードブック５０６は、ｄ２’＝０からｄ２’＝Ｄ２−１までｄ２’の値を誤差最小化部５０１から順次指示される。

コードブック５０７は、コードブックを構成する各コードベクトルＣＯＤＥ＿３^（ｄ３）（ｉ）（ｄ３＝０，１，…，Ｄ３−１、ｉ＝０，１，…，Ｒ−１）の中から、誤差最小化部５０１からの指示ｄ３’により指示されたコードベクトルＣＯＤＥ＿３^{（ｄ３’）}（ｉ）（ｉ＝０，１，…，Ｒ−１）をスイッチ５０５に出力する。ここで、Ｄ３はコードブック５０７のコードベクトルの総数であり、ｄ３はコードベクトルのインデックスである。コードブック５０７は、ｄ３’＝０からｄ３’＝Ｄ３−１までｄ３’の値を誤差最小化部５０１から順次指示される。

加算器５０８は、加算器５０４から入力される、第１加法性因子ベクトルが減じられた第１残差ベクトルＡｄｄ＿Ｅｒｒ＿１^{（ｄ１＿ｍｉｎ）}（ｉ）（ｉ＝０，１，…，Ｒ−１）と、スイッチ５０５から入力される第２コードベクトルＣＯＤＥ＿２ｎｄ（ｉ）（ｉ＝０，１，…，Ｒ−１）との差を下記の式（２１）に従って求め、この差を第２残差ベクトルＥｒｒ＿２（ｉ）（ｉ＝０，１，…，Ｒ−１）として誤差最小化部５０１に出力する。また、加算器５０８は、ｄ２’＝０からｄ２’＝Ｄ２−１までのｄ２’、または、ｄ３’＝０からｄ３’＝Ｄ３−１までのｄ３’それぞれに対応する第２残差ベクトルＥｒｒ＿２（ｉ）（ｉ＝０，１，…，Ｒ−１）のうち、誤差最小化部５０１の探索により最小となると分かった第２残差ベクトルを加算器５０９に出力する。ここで、式（２１）に示すＣＯＤＥ＿２ｎｄ（ｉ）（ｉ＝０，１，…，Ｒ−１）は、コードベクトルＣＯＤＥ＿２^{（ｄ２’）}（ｉ）（ｉ＝０，１，…，Ｒ−１）およびコードベクトルＣＯＤＥ＿３^{（ｄ３’）}（ｉ）（ｉ＝０，１，…，Ｒ−１）のいずれか一方である。

ここで、誤差最小化部５０１は、ｄ２’＝０からｄ２’＝Ｄ２−１までのｄ２’の値をコードブック５０６に順次指示するか、または、ｄ３’＝０からｄ３’＝Ｄ３−１までのｄ３’の値をコードブック５０７に順次指示する。また、誤差最小化部５０１は、ｄ２’＝０からｄ２’＝Ｄ２−１までのｄ２’、または、ｄ３’＝０からｄ３’＝Ｄ３−１までのｄ３’それぞれに対して、加算器５０８から入力される第２残差ベクトルＥｒｒ＿２（ｉ）（ｉ＝０，１，…，Ｒ−１）を下記の式（２２）に従って二乗し、二乗誤差Ｅｒｒを求める。

誤差最小化部５０１は、二乗誤差Ｅｒｒが最小となるコードベクトルＣＯＤＥ＿２^{（ｄ２’）}のインデックスｄ２’を第２インデックスｄ２＿ｍｉｎとして記憶するか、または、二乗誤差Ｅｒｒが最小となるコードベクトルＣＯＤＥ＿３^{（ｄ３’）}のインデックスｄ３’を第３インデックスｄ３＿ｍｉｎとして記憶する。

加算器５０９は、下記の式（２３）に従って、加算器５０８から入力される第２残差ベクトルＥｒｒ＿２（ｉ）（ｉ＝０，１，…，Ｒ−１）から、加法性因子決定部５０３から入力される第２加法性因子ベクトルＡｄｄ^（ｍ）（ｉ）（ｉ＝０，１，…，Ｒ−１）を減じ、得られるＡｄｄ＿Ｅｒｒ＿２（ｉ）を加算器５１０に出力する。ここで、第２加法性因子ベクトルＡｄｄ^（ｍ）（ｉ）（ｉ＝０，１，…，Ｒ−１）は、加法性因子ベクトルＡｄｄ１^（ｍ）（ｉ）（ｉ＝０，１，…，Ｒ−１）および加法性因子ベクトルＡｄｄ２^（ｍ）（ｉ）（ｉ＝０，１，…，Ｒ−１）のいずれか一方である。

加算器５１０は、加算器５０９から入力される、第２加法性因子ベクトルが減じられた第２残差ベクトルＡｄｄ＿Ｅｒｒ＿２（ｉ）（ｉ＝０，１，…，Ｒ−１）と、スイッチ５０５から入力される第３コードベクトルＣＯＤＥ＿３ｒｄ（ｉ）（ｉ＝０，１，…，Ｒ−１）との差を下記の式（２４）に従って求め、この差を第３残差ベクトルＥｒｒ＿３（ｉ）（ｉ＝０，１，…，Ｒ−１）として誤差最小化部５０１に出力する。ここで、式（２４）に示すＣＯＤＥ＿３ｒｄ（ｉ）（ｉ＝０，１，…，Ｒ−１）は、コードベクトルＣＯＤＥ＿２^{（ｄ２’）}（ｉ）（ｉ＝０，１，…，Ｒ−１）およびコードベクトルＣＯＤＥ＿３^{（ｄ３’）}（ｉ）（ｉ＝０，１，…，Ｒ−１）のいずれか一方である。

ここで、誤差最小化部５０１は、ｄ２’＝０からｄ２’＝Ｄ２−１までのｄ２’の値をコードブック５０６に順次指示するか、または、ｄ３’＝０からｄ３’＝Ｄ３−１までのｄ３’の値をコードブック５０７に順次指示する。また、誤差最小化部５０１は、ｄ２’＝０からｄ２’＝Ｄ２−１までのｄ２’、または、ｄ３’＝０からｄ３’＝Ｄ３−１までのｄ３’それぞれに対して、加算器５１０から入力される第３残差ベクトルＥｒｒ＿３（ｉ）（ｉ＝０，１，…，Ｒ−１）を下記の式（２５）に従って二乗し、二乗誤差Ｅｒｒを求める。

誤差最小化部５０１は、二乗誤差Ｅｒｒが最小となるコードベクトルＣＯＤＥ＿２^{（ｄ２’）}のインデックスｄ２’をインデックスｄ２＿ｍｉｎとして記憶するか、または、二乗誤差Ｅｒｒが最小となるコードベクトルＣＯＤＥ＿３^{（ｄ３’）}のインデックスｄ３’をインデックスｄ３＿ｍｉｎとして記憶する。

図１２Ａ〜Ｃは、本実施の形態に係るＬＳＰベクトル量子化の効果を概念的に説明するための図である。ここで、図１２Ａは、コードブック５０６（図１１）を構成するコードベクトルの集合を示し、図１２Ｂは、コードブック５０７（図１１）を構成するコードベクトルの集合を示す。本実施の形態では、狭帯域ＬＳＰの種類に対応するように２段目以降のベクトル量子化で用いるコードブックの使用順番を決定する。例えば、狭帯域ＬＳＰの種類に従って、図１２Ａに示すコードブック５０６および図１２Ｂに示すコードブック５０７のうち、コードブック５０７が２段目のベクトル量子化に用いるコードブックとして選択されたとする。ここで、図１２Ｃの左側に示す１段目のベクトル量子化誤差（第１残差ベクトル）の分散は狭帯域ＬＳＰの種類によって異なる。そのため、本実施の形態によれば、図１２Ｃに示すように、第１残差ベクトルの集合の分散と、狭帯域ＬＳＰの種類に従って選択されたコードブック（コードブック５０７）を構成するコードベクトルの集合の分散とを一致させることができる。このように、２段目のベクトル量子化では、第１残差ベクトルの分散に適応したコードベクトルを用いるため、２段目のベクトル量子化の性能を向上することができる。

このように、本実施の形態によれば、ＬＳＰベクトル量子化装置は、広帯域ＬＳＰベクトルとの相関を有する狭帯域ＬＳＰベクトルの種類により２段目以降のベクトル量子化に用いるコードブックの使用順番を決定し、使用順番に従ったコードブックを用いて２段目以降のベクトル量子化を行う。これにより、２段目以降のベクトル量子化では、前段のベクトル量子化誤差（第１残差ベクトル）の統計的な分散に応じたコードブックを用いることができる。よって、本実施の形態によれば、実施の形態２と同様、量子化精度を向上させることができ、さらに、各段のベクトル量子化において残差ベクトルの収束をより速めることができ、ベクトル量子化全体の性能を向上させることができる。

なお、本実施の形態では、２段目以降のベクトル量子化に用いるコードブックの使用順番が、順番決定部５０２に含まれる順番情報コードブックに格納された複数の順番情報の中から選択された順番情報に基づいて決定される場合について説明した。しかし、本発明では、コードブックの使用順番は、ＬＳＰベクトル量子化装置５００の外部から順番決定用の情報を入力して決定してもよく、あるいは、ＬＳＰベクトル量子化装置５００内（例えば、順番決定部５０２の内部）において計算等により生成した情報を用いて決定してもよい。

また、本実施の形態に係るＬＳＰベクトル量子化装置５００に対応するＬＳＰベクトル逆量子化装置を構成することも可能である（図示せず）。この場合のＬＳＰベクトル量子化装置とＬＳＰベクトル逆量子化装置との構成上の対応は、実施の形態１または実施の形態２と同様である。すなわち、この場合のＬＳＰベクトル逆量子化装置は、ＬＳＰベクトル量子化装置５００で生成された符号化データを入力して符号分離部にて分離し、各インデックスを、それぞれ対応するコードブックに入力する構成となる。これにより、復号の際には、量子化精度が高い符号化情報を用いてベクトル逆量子化することができるため、高品質な復号信号を生成することができる。なお、この場合のＬＳＰベクトル逆量子化装置は、ＬＳＰベクトル量子化装置５００において出力される符号化データを復号するとしたが、本発明はこれに限定されず、このＬＳＰベクトル逆量子化装置で復号可能な形式の符号化データであれば、このＬＳＰベクトル逆量子化装置で受信して復号することが可能であることは言うまでもない。

また、実施の形態１と同様、本実施の形態に係るＬＳＰベクトル量子化装置およびＬＳＰベクトル逆量子化装置を、音声信号や楽音信号等を符号化／復号するＣＥＬＰ符号化装置／ＣＥＬＰ復号装置に用いることが可能であることは言うまでもない。

以上、本発明の各実施の形態について説明した。

なお、本発明に係るベクトル量子化装置、ベクトル逆量子化装置、およびこれらの方法は、上記各実施の形態に限定されず、種々変更して実施することが可能である。

たとえば、上記実施の形態では、ベクトル量子化装置、ベクトル逆量子化装置、およびこれらの方法において、音声信号または楽音信号を対象として説明したが、その他の可能な信号に適用しても良い。

また、ＬＳＰは、ＬＳＦ(Line Spectral Frequency)と呼ばれることもあり、ＬＳＰをＬＳＦと読み替えてもよい。また、ＬＳＰの代わりにＩＳＰ(Immittance Spectrum Pairs)をスペクトルパラメータとして量子化する場合はＬＳＰをＩＳＰに読み替え、ＩＳＰ量子化／逆量子化装置として本実施の形態を利用することができる。ＬＳＰの代わりにＩＳＦ(Immittance Spectrum Frequency)をスペクトルパラメータとして量子化する場合はＬＳＰをＩＳＦに読み替え、ＩＳＦ量子化／逆量子化装置として本実施の形態を利用することができる。

また、本発明に係るベクトル量子化装置およびベクトル逆量子化装置は、音声や楽音等の伝送を行う移動体通信システムにおける通信端末装置や基地局装置に搭載することが可能であり、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や基地局装置を提供することができる。

また、ここでは、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、本発明をソフトウェアで実現することも可能である。例えば、本発明に係るベクトル量子化方法およびベクトル逆量子化方法のアルゴリズムをプログラミング言語によって記述し、このプログラムをメモリに記憶しておいて情報処理手段によって実行させることにより、本発明に係るベクトル量子化装置およびベクトル逆量子化装置と同様の機能を実現することができる。

また、上記各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、一部または全てを含むように１チップ化されても良い。

また、ここではＬＳＩとしたが、集積度の違いによって、ＩＣ、システムＬＳＩ、スーパーＬＳＩ、ウルトラＬＳＩ等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、専用回路または汎用プロセッサで実現しても良い。ＬＳＩ製造後に、プログラム化することが可能なＦＰＧＡ（Fｉeld Programmable Gate Array）や、ＬＳＩ内部の回路セルの接続もしくは設定を再構成可能なリコンフィギュラブル・プロセッサを利用しても良い。

さらに、半導体技術の進歩また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。バイオ技術の適用等が可能性としてあり得る。

２００８年１月１６日出願の特願２００８−００７２５５、２００８年５月３０日出願の特願２００８−１４２４４２および２００８年１１月２８日出願の特願２００８−３０４６６０の日本出願に含まれる明細書、図面および要約書の開示内容は、すべて本願に援用される。

本発明に係るベクトル量子化装置、ベクトル逆量子化装置、およびこれらの方法は、音声符号化および音声復号等の用途に適用することができる。

（実施の形態１）
図２は、本発明の実施の形態１に係るＬＳＰベクトル量子化装置１００の主要な構成を
示すブロック図である。ここでは、ＬＳＰベクトル量子化装置１００において、入力されるＬＳＰベクトルを３段階の多段ベクトル量子化により量子化する場合を例にとって説明する。

加法性因子決定部１０６は、狭帯域ＬＳＰベクトルの各種類に対応する加法性因子ベクトルからなる加法性因子コードブックを予め格納している。加法性因子決定部１０６は、分類器１０１から入力される分類情報に対応する加法性因子ベクトルを加法性因子コード
ブックの中から選択し、加算器１０７に出力する。

加算器１０４は、ベクトル量子化対象として入力される広帯域ＬＳＰベクトルＬＳＰ（ｉ）（ｉ＝０，１，…，Ｒ−１）と、第１コードブック１０３から入力される第１コードベクトルＣＯＤＥ＿１（ｄ１’）（ｉ）（ｉ＝０，１，…，Ｒ−１）との差を下記の式（１）に従って求め、この差を第１残差ベクトルＥｒｒ＿１^{（ｄ１’）}（ｉ）（ｉ＝０，１，…，Ｒ−１）として誤差最小化部１０５に出力する。また、加算器１０４は、ｄ１’＝０からｄ１’＝Ｄ１−１までのｄ１’それぞれに対応する第１残差ベクトルＥｒｒ＿１^{（ｄ１’）}（ｉ）（ｉ＝０，１，…，Ｒ−１）のうち、誤差最小化部１０５の探索により最
小となると分かった第１残差ベクトルＥｒｒ＿１^{（ｄ１＿ｍｉｎ）}（ｉ）（ｉ＝０，１，…，Ｒ−１）を加算器１０７に出力する。

図３は、本実施の形態に係るＬＳＰベクトル逆量子化装置２００の主要な構成を示すブロック図である。ＬＳＰベクトル逆量子化装置２００は、ＬＳＰベクトル量子化装置１０
０において出力される符号化データを復号し、量子化ＬＳＰベクトルを生成する。

第２コードブック１０８および第２コードブック２０７が備える第２コードブックを学習により求めるためには、上記のＶ個のＬＳＰベクトルを用いて、上記方法で求めた第１コードブックによる一段目のベクトル量子化を行う。次いで、上記方法で求めた加法性因子コードブックを用いて、加算器１０７が出力する加法性因子ベクトル減算後の第１残差
ベクトルＡｄｄ＿Ｅｒｒ＿１^{（ｄ１＿ｍｉｎ）}（ｉ）（ｉ＝０，１，…，Ｒ−１）をＶ個求める。次いで、Ｖ個の加法性因子ベクトル減算後の第１残差ベクトルＡｄｄ＿Ｅｒｒ＿１^{（ｄ１＿ｍｉｎ）}（ｉ）（ｉ＝０，１，…，Ｒ−１）を用いて、ＬＢＧ(Linde Buzo Gray)アルゴリズム等の学習アルゴリズムに従いＤ２個の第２コードベクトルＣＯＤＥ＿２^（ｄ２）（ｉ）（ｄ２＝０，１，…，Ｄ１−１、ｉ＝０，１，…，Ｒ−１）を求め、第２コードブックを生成する。

また、本実施の形態に係るベクトル量子化装置およびベクトル逆量子化装置は、音声信号や楽音信号等を符号化／復号するＣＥＬＰ符号化装置／ＣＥＬＰ復号装置に用いることが可能である。ＣＥＬＰ符号化装置においては、入力信号を線形予測分析して得られた線形予測係数から変換されたＬＳＰを入力して量子化処理を行い、量子化された量子化ＬＳＰを合成フィルタに出力する。たとえば本実施の形態に係るＬＳＰベクトル量子化装置１００をＣＥＬＰ型音声符号化装置に適用する場合は、量子化ＬＳＰを表す量子化ＬＳＰ符号を符号化データとして出力するＬＳＰ量子化部のところに、本実施の形態に係るＬＳＰベクトル量子化装置１００を配置する。これにより、ベクトル量子化精度を向上することが可能となるため、復号時の音声品質も向上する。一方、ＣＥＬＰ復号装置においては、
受信した多重化符号データを分離して得られた量子化ＬＳＰ符号から量子化ＬＳＰを復号する。本発明に係るＬＳＰベクトル逆量子化装置をＣＥＬＰ型音声復号装置に適用する場合には、復号した量子化ＬＳＰを合成フィルタに出力するＬＳＰ逆量子化部のところに、本実施の形態に係るＬＳＰベクトル逆量子化装置２００を配置すればよく、上記と同様の作用効果が得られる。以下、図７および図８を用いて本実施の形態に係るＬＳＰベクトル量子化装置１００およびＬＳＰベクトル逆量子化装置２００を備えるＣＥＬＰ符号化装置４００およびＣＥＬＰ復号装置４５０について説明する。

適応音源符号帳４０６は、過去に加算器４１１から入力された駆動音源をバッファに記憶しており、パラメータ決定部４１３から入力される適応音源ラグ符号（Ａ）によって特
定される切り出し位置から１フレーム分のサンプルをバッファより切り出し、適応音源ベクトルとして乗算器４０９に出力する。ここで、適応音源符号帳４０６は、加算器４１１から駆動音源が入力されるたびにバッファの内容を更新する。

このように、本実施の形態に係るＣＥＬＰ符号化装置／ＣＥＬＰ復号装置によれば、本
実施の形態によるベクトル量子化装置／ベクトル逆量子化装置を用いることにより、符号化時にベクトル量子化精度を向上させることが可能となるため、復号時の音声品質も向上させることができる。

加算器２０６は、下記の式（１５）に従って、第１コードブック２０４からスイッチ２０３を介して入力される第１コードベクトルＣＯＤＥ＿１^{（ｄ１＿ｍｉｎ）}（ｉ）（ｉ＝０，１，…，Ｒ−１）と、加法性因子決定部９０１から入力される第１加法性因子ベクト
ルＡｄｄ１^（ｍ）（ｉ）（ｉ＝０，１，…，Ｒ−１）とを加算し、加算後のベクトルを加算器２０８に出力する。

（実施の形態３）
図１１は、本発明の実施の形態３に係るＬＳＰベクトル量子化装置５００の主要な構成を示すブロック図である。なお、ＬＳＰベクトル量子化装置５００は、実施の形態１に示したＬＳＰベクトル量子化装置１００（図２参照）と同様の基本的構成を有しており、同
一の構成要素には同一の符号を付し、その説明を省略する。

順番決定部５０２は、狭帯域ＬＳＰベクトルの各種類（ｎ種類）に対応する、ｎ種類の順番情報からなる順番情報コードブックを予め格納している。順番決定部５０２は、分類器１０１から入力された分類情報に対応する順番情報を順番情報コードブックの中から選択し、選択した順番情報を加法性因子決定部５０３およびスイッチ５０５に出力する。ここで、順番情報とは、２段目以降のベクトル量子化に用いるコードブックの使用順番を示す情報である。例えば、２段目のベクトル量子化にコードブック５０６を用いて、３段目のベクトル量子化にコードブック５０７を用いる場合の順番情報を「０」と表現し、２段目のベクトル量子化にコードブック５０７を用いて、３段目のベクトル量子化にコードブ
ック５０６を用いる場合の順番情報を「１」と表現する。この場合、順番決定部５０２は、順番情報として「０」または「１」を出力することにより、２段目以降のベクトル量子化に用いるコードブックの順番を加法性因子決定部５０３およびスイッチ５０５に指示することができる。

スイッチ５０５は、順番決定部５０２から入力される順番情報Ｏｒｄ^（ｍ）に応じて、コードブックの出力端子と加算器の入力端子とを接続する。例えば、スイッチ５０５は、順番情報Ｏｒｄ^（ｍ）の値が「０」である場合、コードブック５０６の出力端子を加算器５０８の入力端子に接続した後、コードブック５０７の出力端子を加算器５１０の入力端子に接続する。これにより、スイッチ５０５は、コードブック５０６を構成するコードベ
クトルを第２コードベクトルとして加算器５０８に出力し、コードブック５０７を構成するコードベクトルを第３コードベクトルとして加算器５１０に出力する。一方、スイッチ５０５は、順番情報Ｏｒｄ^（ｍ）の値が「１」である場合、コードブック５０７の出力端子を加算器５０８の入力端子に接続した後、コードブック５０６の出力端子を加算器５１０の入力端子に接続する。これにより、スイッチ５０５は、コードブック５０７を構成するコードベクトルを第２コードベクトルとして加算器５０８に出力し、コードブック５０６を構成するコードベクトルを第３コードベクトルとして加算器５１０に出力する。

図１２Ａ〜Ｃは、本実施の形態に係るＬＳＰベクトル量子化の効果を概念的に説明する
ための図である。ここで、図１２Ａは、コードブック５０６（図１１）を構成するコードベクトルの集合を示し、図１２Ｂは、コードブック５０７（図１１）を構成するコードベクトルの集合を示す。本実施の形態では、狭帯域ＬＳＰの種類に対応するように２段目以降のベクトル量子化で用いるコードブックの使用順番を決定する。例えば、狭帯域ＬＳＰの種類に従って、図１２Ａに示すコードブック５０６および図１２Ｂに示すコードブック５０７のうち、コードブック５０７が２段目のベクトル量子化に用いるコードブックとして選択されたとする。ここで、図１２Ｃの左側に示す１段目のベクトル量子化誤差（第１残差ベクトル）の分散は狭帯域ＬＳＰの種類によって異なる。そのため、本実施の形態によれば、図１２Ｃに示すように、第１残差ベクトルの集合の分散と、狭帯域ＬＳＰの種類に従って選択されたコードブック（コードブック５０７）を構成するコードベクトルの集合の分散とを一致させることができる。このように、２段目のベクトル量子化では、第１残差ベクトルの分散に適応したコードベクトルを用いるため、２段目のベクトル量子化の性能を向上することができる。

以上、本発明の各実施の形態について説明した。

本発明に係るベクトル量子化装置、ベクトル逆量子化装置、およびこれらの方法は、音
声符号化および音声復号等の用途に適用することができる。

Claims

複数の分類用コードベクトルの中から、量子化対象ベクトルとの相関を有する特徴の種類を示す分類用コードベクトルを選択する第１選択手段と、
複数の第１コードブックの中から、前記選択された分類用コードベクトルに対応する第１コードブックを選択する第２選択手段と、
前記選択された第１コードブックを構成する複数の第１コードベクトルを用いて量子化対象ベクトルを量子化し、第１符号を得る第１量子化手段と、
複数の加法性因子ベクトルの中から、前記選択された分類用コードベクトルに対応する第１加法性因子ベクトルを選択する第３選択手段と、
複数の第２コードベクトルと、前記選択された第１加法性因子ベクトルとを用い、前記第１符号が示す前記第１コードベクトルと前記量子化対象ベクトルとの第１残差ベクトルに関するベクトルを量子化して第２符号を得る第２量子化手段と、
を具備するベクトル量子化装置。
前記第２量子化手段は、
前記第１残差ベクトルから、前記選択された第１加法性因子ベクトルを減じて減算ベクトルを生成し、前記複数の第２コードベクトルを用いて前記減算ベクトルを量子化する、
請求項１記載のベクトル量子化装置。
前記第２量子化手段は、
前記複数の第２コードベクトルのそれぞれと、前記選択された第１加法性因子ベクトルとを加算して複数の加算ベクトルを生成し、前記複数の加算ベクトルを用いて前記第１残差ベクトルを量子化する、
請求項１記載のベクトル量子化装置。
複数の第３コードベクトルと第２加法性因子ベクトルとを用い、前記第１残差ベクトルと、前記第２コードベクトルとの第２残差ベクトルを量子化して第３符号を得る第３量子化手段、をさらに具備し、
前記第３選択手段は、複数の加法性因子ベクトルの中から、前記選択された分類用コードベクトルに対応する前記第１加法性因子ベクトル及び前記第２加法性因子ベクトルを各々選択する、
請求項１記載のベクトル量子化装置。
前記第２量子化手段は、前記複数の第２コードベクトルのそれぞれと、前記第１加法性因子ベクトルとを加算して複数の第１加算ベクトルを生成し、前記複数の第１加算ベクトルを用いて前記第１残差ベクトルを量子化し、
前記第３量子化手段は、前記複数の第３コードベクトルのそれぞれと、前記第２加法性因子ベクトルとを加算して複数の第２加算ベクトルを生成し、前記複数の第２加算ベクトルを用いて前記第２残差ベクトルを量子化する、
請求項４記載のベクトル量子化装置。
複数の順番情報の中から、前記選択された分類用コードベクトルに対応する順番情報を選択する第４選択手段と、
前記順番情報に従って、複数のコードベクトルをそれぞれ構成する複数のコードブックの中から、前記第２量子化手段で用いる前記複数の第２コードベクトルを構成するコードブック、および、前記第３量子化手段で用いる前記複数の第３コードベクトルを構成するコードブックを各々選択する第５選択手段と、をさらに具備し、
前記第３選択手段は、前記順番情報に応じて、前記複数の加法性因子ベクトルの中から、前記第１加法性因子ベクトルおよび前記第２加法性因子ベクトルを各々選択する、
請求項４記載のベクトル量子化装置。
ベクトル量子化装置において量子化対象ベクトルを量子化して得られた第１符号と、前記量子化の量子化誤差をさらに量子化して得られた第２符号と、を受信する受信手段と、
複数の分類用コードベクトルの中から、前記量子化対象ベクトルとの相関を有する特徴の種類を示す分類用コードベクトルを選択する第１選択手段と、
複数の第１コードブックの中から、前記選択された分類用コードベクトルに対応する第１コードブックを選択する第２選択手段と、
前記選択された第１コードブックを構成する複数の第１コードベクトルの中から、前記第１符号に対応する第１コードベクトルを指定する第１逆量子化手段と、
複数の加法性因子ベクトルの中から、前記選択された分類用コードベクトルに対応する第１加法性因子ベクトルを選択する第３選択手段と、
複数の第２コードベクトルの中から前記第２符号に対応する第２コードベクトルを指定し、前記指定された第２コードベクトルと、前記選択された第１加法性因子ベクトルと、前記指定された第１コードベクトルとを用い、量子化ベクトルを得る第２逆量子化手段と、
を具備するベクトル逆量子化装置。
複数の分類用コードベクトルの中から、量子化対象ベクトルとの相関を有する特徴の種類を示す分類用コードベクトルを選択するステップと、
複数の第１コードブックの中から、前記選択された分類用コードベクトルに対応する第１コードブックを選択するステップと、
前記選択された第１コードブックを構成する複数の第１コードベクトルを用いて量子化対象ベクトルを量子化し、第１符号を得るステップと、
複数の加法性因子ベクトルの中から、前記選択された分類用コードベクトルに対応する第１加法性因子ベクトルを選択するステップと、
複数の第２コードベクトルと、前記選択された第１加法性因子ベクトルとを用い、前記第１符号が示す前記第１コードベクトルと前記量子化対象ベクトルとの第１残差ベクトルに関するベクトルを量子化して第２符号を得るステップと、
を有するベクトル量子化方法。
ベクトル量子化装置において量子化対象ベクトルを量子化して得られた第１符号と、前記量子化の量子化誤差をさらに量子化して得られた第２符号と、を受信するステップと、
複数の分類用コードベクトルの中から、前記量子化対象ベクトルとの相関を有する特徴の種類を示す分類用コードベクトルを選択するステップと、
複数の第１コードブックの中から、前記選択された分類用コードベクトルに対応する第１コードブックを選択するステップと、
前記選択された第１コードブックを構成する複数の第１コードベクトルの中から、前記第１符号に対応する第１コードベクトルを選択するステップと、
複数の加法性因子ベクトルの中から、前記選択された分類用コードベクトルに対応する第１加法性因子ベクトルを選択するステップと、
複数の第２コードベクトルの中から前記第２符号に対応する第２コードベクトルを選択し、前記選択された第２コードベクトルと、前記選択された第１加法性因子ベクトルと、前記選択された第１コードベクトルとを用い、前記量子化対象ベクトルを得るステップと、
を有するベクトル逆量子化方法。