(57)【要約】  入力信号のフレームエネルギ、あるいはサブフレームエネルギを、自己相関演算を利用して算出する構成に対して、フレームエネルギ、あるいはサブフレームエネルギの精度を落とさずに、処理演算量（計算量）を大幅に削減する符号化装置、通信処理装置および符号化方法を提供する。符号化装置（１０１）において、サブフレームエネルギ算出部（２０１）は、入力信号の第１の範囲における自己相関演算の総和を、第１の範囲とは少なくとも部分的に異なる第２の範囲における自己相関演算の総和で置き換えることにより、サブフレームエネルギを算出する。
2012095924.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力信号の自己相関演算を利用して、前記入力信号のフレームエネルギあるいはサブフレームエネルギのいずれかを算出するエネルギ算出手段と、
前記フレームエネルギあるいはサブフレームエネルギのいずれかを用いて、前記入力信号を符号化し、符号化情報を生成する符号化手段と、を備え、
前記エネルギ算出手段は、前記入力信号の第１の範囲における自己相関演算の総和を、第１の範囲とは少なくとも部分的に異なる第２の範囲における自己相関演算の総和で置き換えることにより、前記フレームエネルギあるいはサブフレームエネルギのいずれかを算出する、
符号化装置。
【請求項２】
前記エネルギ算出手段は、前記第１の範囲における自己相関演算時の遅れ時間が大きいほど、同一の前記第２の範囲における自己相関演算の総和で置き換える頻度を増加させるよう制御する、
請求項１記載の符号化装置。
【請求項３】
前記エネルギ算出手段は、前記入力信号の振幅が閾値以上であるサンプルが前記第１の範囲に含まれるかどうかに基づいて、前記第１の範囲における自己相関演算の総和を、前記第２の範囲における自己相関演算で置き換える、
請求項１記載の符号化装置。
【請求項４】
入力信号の自己相関演算を利用して、前記入力信号のフレームエネルギあるいはサブフレームエネルギのいずれかを算出するエネルギ算出手段と、
前記フレームエネルギあるいはサブフレームエネルギのいずれかを用いて、前記入力信号を符号化し、符号化情報を生成する符号化手段と、を備え、
前記エネルギ算出手段は、式（１）または式（２）を用いて前記入力信号の自己相関演算を行う場合に、ｊおよびｍの値に応じて、前記ｊおよびｍとは異なるｊ’およびｍ’における自己相関演算を行い、前記ｊおよびｍにおける自己相関演算を、前記ｊ’およびｍ’における自己相関演算で置き換えて、前記フレームエネルギあるいはサブフレームエネルギのいずれかを算出する、
符号化装置。
【数１】
2012095924.tif 000014
【数２】
2012095924.tif 000015
【請求項５】
前記エネルギ算出手段は、前記式（１）または前記式（２）の前記ｊとｍとの差が大きいほど、前記ｊ’およびｍ’における自己相関演算で置き換える、前記ｊおよびｍの組み合わせ数を増加させるよう制御する、
請求項４記載の符号化装置。
【請求項６】
前記エネルギ算出手段は、前記入力信号の振幅が閾値以上であるサンプルを含む前記ｊおよびｍにおける自己相関演算の総和を、前記入力信号の振幅が閾値以上であるサンプルを含む前記ｊ’およびｍ’における自己相関演算で置き換える、
請求項４記載の符号化装置。
【請求項７】
前記エネルギ算出手段は、自己相関演算を行う範囲に対して、サンプル毎の自己相関値の変動が最大となる点を分割点とし、分割点の前後に対してそれぞれ前記ｊおよびｍにおける自己相関演算を、前記ｊ’およびｍ’における自己相関演算で置き換える、
請求項４記載の符号化装置。
【請求項８】
前記エネルギ算出手段は、フレーム内、又はサブフレーム内において、サンプルの振幅の変動が大きい場合には、前記ｊおよびｍにおける自己相関演算を、振幅の小さいサンプルを含む前記ｊ’およびｍ’における自己相関演算で置き換える、
請求項４記載の符号化装置。
【請求項９】
前記エネルギ算出手段は、前記ｊとｍにおける自己相関演算を、前記ｊとｍとの差に差が等しい一組の前記ｊ’およびｍ’における自己相関演算で置き換える、
請求項４記載の符号化装置。
【請求項１０】
請求項１又は請求項４記載の符号化装置を具備する通信端末装置。
【請求項１１】
請求項１又は請求項４記載の符号化装置を具備する基地局装置。
【請求項１２】
共分散行列を用いて、入力信号の自己相関演算を行う通信処理装置であって、
前記共分散行列の各行列要素を、複数のグループにグルーピングするグルーピング手段と、
第１の行列要素における自己相関演算の総和を、前記第１の行列要素と同じグループにグルーピングされた第２の行列要素における自己相関演算の総和で置き換える演算手段と、
を具備する通信処理装置。
【請求項１３】
入力信号の自己相関演算を利用して、前記入力信号のフレームエネルギあるいはサブフレームエネルギのいずれかを算出する算出ステップと、
前記フレームエネルギあるいはサブフレームエネルギのいずれかを用いて、前記入力信号を符号化し、符号化情報を生成する符号化ステップと、を備え、
前記算出ステップは、前記入力信号の第１の範囲における自己相関演算の総和を、第１の範囲とは少なくとも部分的に異なる第２の範囲における自己相関演算の総和で置き換えることにより、前記フレームエネルギあるいはサブフレームエネルギのいずれかを算出する、
符号化方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、信号を符号化して伝送する通信システムに用いられる符号化装置、通信処理装置および符号化方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
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、または、移動通信システム等で音声／楽音信号を伝送する場合、音声／楽音信号の伝送効率を高めるため、圧縮符号化技術がよく使われる。また、単に低ビットレートで音声／楽音信号を符号化するという一方で、より広帯域の音声／楽音信号を符号化する技術、及び、音質を劣化させずに低い処理演算量で符号化／復号する技術に対するニーズが高まっている。【０００３】
このようなニーズに対して、復号信号の品質を劣化させずに、処理演算量を削減する様々な技術が開発されてきている。例えば特許文献１に開示されている技術では、ＣＥＬＰ（Code Excited Linear Prediction）タイプの符号化装置において、線形予測分析に先立って、入力された音声信号のエネルギの計算を行う。そして、特許文献１では、算出されたエネルギが０でないと判定された場合にのみ線形予測分析を実行し、０であると判定された場合には所定の固定パターンによる線形予測係数を出力する。この方式により、時間のかかる線形予測分析を行う無駄を省くことができるため、処理時間を短縮するとともに、処理演算量に伴う電流消費も抑制することができる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開平５−６３５８０号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
上記特許文献１では、符号化装置は、まず、入力された音声信号（以下、入力信号と呼ぶ）に対して、直流成分の除去及び低域の除去等の前処理を施す。次に、前処理が施された入力信号に対して自己相関を算出し、これを用いて平均的なフレームエネルギを算出する（上記特許文献中の表記では、φ（０，０）およびφ（１０，１０）を算出している）。次に、上記平均フレームエネルギが０かどうかを判定し、０である場合には、後続する線形予測分析処理を省略するという構成が開示されている。【０００６】
しかしながら、上記特許文献１で開示されているフレームエネルギはあくまで平均的な値であり、精度が十分であるとは言えない。また、上記特許文献に開示されている方法に則って正確なフレームエネルギを算出する場合には、φ（０，０）〜φ（１０，１０）までの１００通りの自己相関の演算を行うため、多大な計算量が必要となる。【０００７】
本発明の目的は、入力信号のフレームエネルギ、あるいはサブフレームエネルギを、自己相関演算を利用して算出する構成に対して、フレームエネルギ、あるいはサブフレームエネルギの精度を落とさずに、処理演算量（計算量）を大幅に削減する符号化装置、通信処理装置および符号化方法を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本発明の符号化装置は、入力信号の自己相関演算を利用して、前記入力信号のフレームエネルギあるいはサブフレームエネルギのいずれかを算出するエネルギ算出手段と、前記フレームエネルギあるいはサブフレームエネルギのいずれかを用いて、前記入力信号を符号化し、符号化情報を生成する符号化手段と、を備え、前記エネルギ算出手段は、前記入力信号の第１の範囲における自己相関演算の総和を、第１の範囲とは少なくとも部分的に異なる第２の範囲における自己相関演算の総和で置き換えることにより、前記フレームエネルギあるいはサブフレームエネルギのいずれかを算出する。【０００９】
本発明の符号化装置は、入力信号の自己相関演算を利用して、前記入力信号のフレームエネルギあるいはサブフレームエネルギのいずれかを算出するエネルギ算出手段と、前記フレームエネルギあるいはサブフレームエネルギのいずれかを用いて、前記入力信号を符号化し、符号化情報を生成する符号化手段と、を備え、前記エネルギ算出手段は、式（１）または式（２）を用いて前記入力信号の自己相関演算を行う場合に、ｊおよびｍの値に応じて、前記ｊおよびｍとは異なるｊ’およびｍ’における自己相関演算を行い、前記ｊおよびｍにおける自己相関演算を、前記ｊ’およびｍ’における自己相関演算で置き換えて、前記フレームエネルギあるいはサブフレームエネルギのいずれかを算出する。
【数１】
2012095924.tif 000003
【数２】
2012095924.tif 000004
【００１０】
本発明の通信処理装置は、共分散行列を用いて、入力信号の自己相関演算を行う通信処理装置であって、前記共分散行列の各行列要素を、複数のグループにグルーピングするグルーピング手段と、第１の行列要素における自己相関演算の総和を、前記第１の行列要素と同じグループにグルーピングされた第２の行列要素における自己相関演算の総和で置き換える演算手段と、を具備する。【００１１】
本発明の符号化方法は、入力信号の自己相関演算を利用して、前記入力信号のフレームエネルギあるいはサブフレームエネルギのいずれかを算出する算出ステップと、前記フレームエネルギあるいはサブフレームエネルギのいずれかを用いて、前記入力信号を符号化し、符号化情報を生成する符号化ステップと、を備え、前記算出ステップは、前記入力信号の第１の範囲における自己相関演算の総和を、第１の範囲とは少なくとも部分的に異なる第２の範囲における自己相関演算の総和で置き換えることにより、前記フレームエネルギあるいはサブフレームエネルギのいずれかを算出する。
【発明の効果】
【００１２】
本発明によれば、入力信号のフレームエネルギ、あるいはサブフレームエネルギを、自己相関演算を利用して算出する構成において、近似的な自己相関演算を行うことにより、フレームエネルギ、あるいはサブフレームエネルギの精度を落とさずに、処理演算量（計算量）を大幅に削減することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１３】
【図１】本発明の実施の形態１に係る符号化装置および復号装置を有する通信システムの構成を示すブロック図
【図２】実施の形態１に係る図１に示した符号化装置の内部の主要な構成を示すブロック図
【図３】サブフレームエネルギ算出部の主要な構成を示すブロック図
【図４】サブフレームエネルギＥｋの算出に用いるマトリクスの一例を示す図
【図５】自己相関マトリクスの一例を示す図
【図６】図５の自己相関マトリクスを簡略化したマトリクスを示す図
【図７】図６の自己相関マトリクスの構成概念図
【図８】簡略化自己相関マトリクスの一例を示す図
【図９】グルーピング方法を説明するための図
【図１０】実施の形態１に係る図２に示したＣＥＬＰ符号化部の内部の主要な構成を示すブロック図
【図１１】実施の形態１に係る図１に示した復号装置の内部の主要な構成を示すブロック図
【図１２】簡略化自己相関マトリクスの別の例を示す図
【図１３】図３とは異なるサブフレームエネルギ算出部の構成を示すブロック図
【図１４】本発明の実施の形態２における簡略化自己相関マトリクスの別の例を示す図
【図１５】自己相関演算の対象範囲を示すブロック図
【図１６】グループの適応的な分割処理におけるフレーム構成を示す図
【発明を実施するための形態】
【００１４】
以下、本発明の実施の形態について、図面を参照して詳細に説明する。なお、本発明に係る符号化装置および復号装置として、音声符号化装置および音声復号装置を例にとって説明する。なお、以下で用いる入力信号は、音声信号、楽音信号、あるいは、これらが混在する信号などのように、一般的にいう音を電気信号に変換した信号を総称したものを示す。
【００１５】
（実施の形態１）
図１は、本発明の実施の形態に係る符号化装置および復号装置を有する通信システムの構成を示すブロック図である。図１において、通信システムは、符号化装置１０１と復号装置１０３とを備え、それぞれ伝送路１０２を介して通信可能な状態となっている。なお、符号化装置１０１および復号装置１０３はいずれも、通常、基地局装置あるいは通信端末装置等に搭載されて用いられる。なお、本実施の形態では、特許文献１と同様に、サブフレームエネルギ（フレームエネルギ）が０である場合には、後続する線形予測分析処理を省略する、という構成について説明する。但し、特許文献１とは、サブフレームエネルギ（フレームエネルギ）の算出方法が異なるものとする。
【００１６】
符号化装置１０１は、入力信号をＮサンプルずつ区切り（Ｎは自然数）、Ｎ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。ここで、符号化の対象となる入力信号をｘｎ（ｎ＝０、…、Ｎ−１）と表すこととする。ｎは、Ｎサンプルずつ区切られた入力信号のうち、信号要素のｎ＋１番目を示す。符号化装置１０１は、符号化した入力情報（符号化情報）を、伝送路１０２を介して復号装置１０３に送信する。
【００１７】
復号装置１０３は、伝送路１０２を介して符号化装置１０１から送信された符号化情報を受信し、これを復号し出力信号を得る。
【００１８】
図２は、図１に示した符号化装置１０１の内部構成を示すブロック図である。符号化装置１０１は、サブフレームエネルギ算出部２０１、判定部２０２、及びＣＥＬＰ符号化部２０３とから主に構成される。なお、サブフレームエネルギ算出部２０１、判定部２０２及びＣＥＬＰ符号化部２０３はサブフレーム単位で処理を行うものとする。以下、各処理の詳細について説明する。
【００１９】
サブフレームエネルギ算出部２０１には入力信号が入力される。サブフレームエネルギ算出部２０１は、入力された入力信号を、まずサブフレームに分割する。以下、例えば、入力信号ｘｎ（ｎ＝０、…、Ｎ−１）をＮｓ個のサブフレーム（サブフレームインデックスｋ＝０〜Ｎｓ−１）に分割する構成について説明する。
【００２０】
サブフレームエネルギ算出部２０１は、分割したサブフレーム毎に、サブフレームエネルギＥｋ（ｋ＝０、・・・、Ｎｓ−１）を算出する。サブフレームエネルギの算出方法の詳細については後述する。サブフレームエネルギ算出部２０１は、算出したサブフレームエネルギＥｋを判定部２０２に出力する。
【００２１】
判定部２０２には、サブフレームエネルギ算出部２０１から、サブフレームエネルギＥｋ（ｋ＝０、・・・、Ｎｓ−１）が入力される。判定部２０２は、入力された各サブフレームに対するサブフレームエネルギＥｋが０であるかどうかを判定し、判定結果を判定情報Ｉｋ（ｋ＝０、・・・、Ｎｓ−１）としてＣＥＬＰ符号化部２０３に出力する。なお、判定部２０２は、サブフレームエネルギＥｋが０である場合には、判定情報Ｉｋの値を０に設定し（Ｉｋ＝０）、サブフレームエネルギＥｋが０でない場合には、判定情報Ｉｋの値を１に設定するものとする（Ｉｋ＝１）。なお、上記の設定例はあくまで一例であり、判定部２０２がそれ以外の値に設定した場合に対しても、本発明は同様に適用できる。
【００２２】
次に、判定部２０２は、設定した判定情報Ｉｋ（ｋ＝０、・・・、Ｎｓ−１）をＣＥＬＰ符号化部２０３に出力する。
【００２３】
ＣＥＬＰ符号化部２０３には、入力信号、及び判定部２０２から判定情報Ｉｋ（ｋ＝０、・・・、Ｎｓ−１）が入力される。ＣＥＬＰ符号化部２０３は、入力された判定情報を用いて、入力信号の符号化を行う。ＣＥＬＰ符号化部２０３における符号化処理の詳細は後述する。
【００２４】
次に、サブフレームエネルギ算出部２０１の内部構成について説明する。
【００２５】
図３は、サブフレームエネルギ算出部２０１の内部構成を示す図である。サブフレームエネルギ算出部２０１は、グルーピング部２０１２、及び演算部２０１１を有する。
【００２６】
本実施の形態では、サブフレームエネルギ算出部２０１の演算部２０１１が、入力信号に対して、フィルタリング処理と自己相関算出とを一括して行う構成を例に挙げて説明する。
【００２７】
グルーピング部２０１２は、フィルタ係数の次数Ｐの情報を予め有するものとする。そして、グルーピング部２０１２は、変数ｊ，ｍに応じて、自己相関マトリクスの要素を複数のグループにグルーピングし、グルーピング情報を演算部２０１１に出力する。グルーピング部２０１２におけるグルーピング方法については、後述する。
【００２８】
演算部２０１１は、グルーピング情報に基づいて、サブフレームエネルギを算出する。その際、演算部２０１１は、入力信号に対して、フィルタリング処理と自己相関算出処理とを一括で行う。演算部２０１１におけるサブフレームエネルギの算出方法については、後述する。
【００２９】
次に、サブフレームエネルギ算出部２０１におけるサブフレームエネルギＥｋの算出方法の詳細について説明する。
【００３０】
サブフレームエネルギ算出部２０１は、サブフレーム単位に分割された入力信号ｘｉ（ｉ＝ｓｔａｒｔｋ、・・・、ｅｎｄｋ）に対して、まず自己相関を算出し、これを利用して、サブフレームエネルギを算出する。ここで、ｓｔａｒｔｋ、およびｅｎｄｋは、サブフレームインデックスがｋであるサブフレームの先頭のサンプルインデックス、および最後尾のサンプルインデックスをそれぞれ示すものとする。
【００３１】
まず、サブフレームエネルギ算出部２０１において、単純に、入力信号に対してフィルタリング処理を行い、フィルタリング後の入力信号に対して自己相関を算出する一般的な構成について説明する。フィルタリング処理時のフィルタ係数はαｊ（ｊ＝０、・・・、Ｐ−１）とする。このときのフィルタ係数の次数はＰ次である。式（３）に、入力信号ｘｎに対するフィルタリング処理を示す。フィルタリング後の入力信号は、Ａｉ（ｉ＝ｓｔａｒｔｋ、・・・、ｅｎｄｋ）と表すこととする。なお、ここでのフィルタリング処理は、ローパスフィルタ、ハイパスフィルタ、バンドパスフィルタなどのフィルタ種別に限定されるものではない。
【数３】
2012095924.tif 000005
【００３２】
次に、サブフレームエネルギ算出部２０１は、式（３）により求められるフィルタリング後の入力信号Ａｉに対して、Ｐ次の自己相関φ（ｊ，ｍ）の計算を行う。ここで、サブフレームエネルギ算出部２０１は、フィルタリング処理された入力信号ＡｉのサブフレームエネルギＥｋを、以下の式（４）によって共分散を利用して求める。
【数４】
2012095924.tif 000006
【００３３】
上記の式（４）により、正確なサブバンドエネルギを算出することができる。しかしながら、上記のような単純な構成では、ｊ、及びｍの値に応じてそれぞれ自己相関を算出する必要があるため、計算量が膨大になるという問題がある。
【００３４】
そこで、本発明のサブフレームエネルギ算出部２０１では、上式（４）の演算を、精度を落とさずに簡略化することにより、計算量を大幅に削減する。本発明では、実際には入力信号に対してフィルタリング処理は行わず、実質的に、フィルタリング処理された入力信号のフレームエネルギ（サブフレームエネルギ）を算出する処理とほぼ同等の処理、すなわち、近似計算処理を行う。このため、フィルタリング処理の係数を利用するものとする。すなわち、上記の単純な構成におけるフィルタリング処理自体も、本発明においては、後述するフレームエネルギ（サブフレームエネルギ）の算出方法に含まれる。なお、上記の単純な構成におけるフィルタリング処理と同様に、ローパスフィルタ、ハイパスフィルタ、バンドパスフィルタなどのフィルタ種別に限定されるものではなく、本発明は種々のフィルタ処理に対しても同様に適用できる。以下に、本発明のサブフレームエネルギ算出部２０１におけるサブフレームエネルギの算出方法を詳述する。
【００３５】
上記の式（４）は以下の式（５）のように変形できる。式（５）をｉ、ｊ、ｍそれぞれの値に応じて分解すると、図４のマトリクスの要素（行列要素）の総和として表すことができる。
【数５】
2012095924.tif 000007
【００３６】
ここで、式（５）において、各項のフィルタ係数αｊαｍの部分は、ｉとは独立であり、αｊαｍは予め定められるフィルタ係数であるため、フレーム処理毎に計算する必要はない。従って、フレーム処理毎に計算する必要のある部分は、式（５）の各項のΣｘｉ−ｊｘｉ−ｍの部分であり、この部分はｉ、ｊ、ｍのそれぞれに対して求める必要がある。ここで、Σｘｉ−ｊｘｉ−ｍの部分のみの計算式は、図５のようなマトリクス（以下、自己相関マトリクスと呼ぶ）の総和として表現することができる。図５の自己相関マトリクスは、図４のマトリクスからフィルタ係数αｊαｍを省略した形式である。
【００３７】
なお、図５の自己相関マトリクスにおいては、ｊ、ｍの値を逆にしても自己相関の値は同じであるため、各要素の値は、ｊ、ｍの値の組み合わせに応じて、以下の式（６）のように表すことができる。ここで、式（６）を用いると、図５の自己相関マトリクスは、さらに図６のように簡略化することができる。
【数６】
2012095924.tif 000008
【００３８】
また、図７は、図６の自己相関マトリクスの構成概念図である。図７における各領域は、図６における各要素（行列要素）（Ｖ（ｊ、ｍ））を示すものとする。また、マトリクスの右上部分の破線で囲んだ領域は、マトリクスの左下部分（斜線部分）とそれぞれ対応するため、実際には自己相関の計算を省略することができる。なお、図７はあくまで自己相関マトリクスの構成の概念を示し、フィルタ係数の次数Ｐが１０の場合の例であり、領域（行列要素）の数、すなわち、フィルタ係数の次数はこれに限定されるものではない。
【００３９】
式（５）に従って、正確なサブフレームエネルギを算出する場合には、図６（又は図７）の自己相関マトリクスを全て計算する必要があり、それには膨大な計算量がかかる。そこで、本発明のサブフレームエネルギ算出部２０１は、図８のように自己相関マトリクスを簡略化する（以下、簡略化自己相関マトリクスと呼ぶ）。具体的には、サブフレームエネルギ算出部２０１のグルーピング部２０１２が、変数ｊ，ｍに応じて、自己相関マトリクスの要素を複数のグループにグルーピングする。ここで、図８における簡略化自己相関マトリクスは、図７に示した自己相関マトリクスの構成概念図を簡略化したものである。
【００４０】
図８は、グルーピング部２０１２が、変数ｊ，ｍに応じて、自己相関マトリクスの各要素をグルーピングした一例である。図８の例では、グルーピング部２０１２は、変数ｊ、ｍの差が大きいほど、グループの領域（以下、グループ領域という）を大きく設定した。図９は、変数ｊ、ｍの差と、グループとの対応関係について示した図である。図９において、各領域に示す０〜９の数字は、変数ｊ、ｍの差を示している。図９に示す例では、変数ｊ、ｍの差が０、１の各要素は、５個ずつ、グループＧ１〜Ｇ４にグルーピングされている。また、変数ｊ、ｍの差が２、３の各要素は、５個ずつ、グループＧ５〜Ｇ７にグルーピングされている。また、変数ｊ、ｍの差が４、５の各要素は、６個ずつ、グループＧ８、Ｇ９にグルーピングされている。また、変数ｊ、ｍの差が６、７、８、９の１０個の要素は、グループＧ１０にグルーピングされている。すなわち、図８の例では、変数ｊ、ｍの値の差が大きいほど、より自己相関の値を簡略化（近似）する構成にグルーピングされている。
【００４１】
つまり、図８及び図９からも分かるように、簡略化自己相関マトリクスは、変数ｊとｍとの差が大きい場合ほど、自己相関マトリクスの各値の分解能を粗くする（より簡略化する）という考え方に基づき作成される。
【００４２】
グルーピング部２０１２は、グルーピング情報を演算部２０１１に出力する。
【００４３】
そして、演算部２０１１は、同じグループに所属する要素は、全て同じ自己相関の値を持つこととして、自己相関の値を算出する。この時、演算部２０１１は、同じグループ内の自己相関の値として、例えば、グループ内においてｊとｍの和が最小である要素の自己相関の値とする。
【００４４】
サブフレームエネルギ算出部２０１の演算部２０１１は、図８の簡略化自己相関マトリクスに基づき、各記号に対応する自己相関を式（６）に従って算出し、算出した値を用いて、式（５）に従って、サブフレームエネルギを算出する。
【００４５】
図７、及び図８の場合を例に説明すると、通常の場合であれば５５回（図７において、領域が５５マス）の自己相関の計算を行う必要がある。一方、本発明では、サブフレームエネルギ算出部２０１のグルーピング部２０１２により、自己相関マトリクスの各要素が、複数のグループにグルーピングされる。例えば、図８に示す例では、自己相関マトリクスの各要素は、１０個のグループＧ１〜Ｇ１０にグルーピングされた。そして、サブフレームエネルギ算出部２０１は、例えば、各グループ内においてｊとｍの和が最小である要素の自己相関の値を、当該グループに含まれる全要素の自己相関の値とする。このようにして、自己相関の値を近似化することにより、図８のように各要素が１０個のグループにグルーピングされた場合、本発明では、１０回の自己相関の計算で済むことになり、大幅に計算量を削減することができる。
【００４６】
つまり、本発明では、正確なフレームエネルギ（サブフレームエネルギ）を算出する際に計算しなければならない、入力信号のある範囲（ｉ，ｊ）の自己相関演算の総和（Σｘｉ−ｊｘｉ−ｍ）を、別の範囲（ｉ’，ｊ’）の自己相関演算の総和（Σｘｉ−ｊ’ｘｉ−ｍ’）で近似している（置き換えている）。例えば、図８の例では、（ｊ，ｍ）＝（９，６）の自己相関演算の総和（Σｘｉ−９ｘｉ−６）は、（ｊ，ｍ）＝（９，６）が含まれるグループＧ１０に含まれる要素のうち、ｊ、ｍが最小の（ｊ’，ｍ’）＝（６，０）の自己相関演算の総和（Σｘｉ−６ｘｉ−０）に置き換えられる。
【００４７】
また、その近似（置き換え）の頻度を、自己相関演算時の遅れ時間（相関を計算する信号の時間差）に応じて制御することにより、フレームエネルギ（サブフレームエネルギ）算出の精度の劣化を抑制することができる。具体的には、自己相関演算時の遅れ時間が大きいほど、すなわち、式（５）における変数ｊ、ｍの差が大きいほど、近似する頻度を増加させることで、エネルギ算出の精度の劣化を抑制することができる。つまり、自己相関演算時の遅れ時間が大きいほど、すなわち、式（５）における変数ｊ、ｍの差が大きいほど、グルーピング部２０１２は、グループ領域を大きく設定する。換言すると、グルーピング部２０１２は、自己相関演算時の遅れ時間（変数ｊ、ｍの差）が大きいほど、同一の第２の範囲における自己相関演算の総和で置き換える頻度を増加させるよう制御する。これにより、自己相関演算時の遅れ時間（変数ｊ、ｍの差）が大きい場合に、入力信号のある範囲（ｉ，ｊ）の自己相関演算の総和（Σｘｉ−ｊｘｉ−ｍ）が、別の範囲（ｉ’，ｊ’）の自己相関演算の総和（Σｘｉ−ｊ’ｘｉ−ｍ’）で近似される頻度が増加するため、自己相関の計算量を削減することができる。
【００４８】
図１０は、ＣＥＬＰ符号化部２０３の内部の主要な構成を示すブロック図である。ＣＥＬＰ符号化部２０３は、前処理部３０１、ＬＰＣ（Linear Prediction Coefficients）分析部３０２、ＬＰＣ量子化部３０３、合成フィルタ３０４、加算部３０５、適応音源符号帳３０６、量子化利得生成部３０７、固定音源符号帳３０８、乗算部３０９、３１０、加算部３１１、聴覚重み付け部３１２、パラメータ決定部３１３、及び多重化部３１４を有する。
【００４９】
判定部２０２から出力される判定情報は、前処理部３０１に入力される。
【００５０】
図１０において、前処理部３０１は、判定情報Ｉｋ（ｋ＝０、・・・、Ｎｓ−１）が１である場合には、入力信号に対し、ＤＣ成分を取り除くハイパスフィルタ処理、後続する符号化処理の性能改善を図る波形整形処理又はプリエンファシス処理を行う。そして、前処理部３０１は、これらの処理を施して得られた信号ＸｉｎをＬＰＣ分析部３０２および加算部３０５に出力する。前処理部３０１は、判定情報Ｉｋ（ｋ＝０、・・・、Ｎｓ−１）が０である場合、つまり入力信号のサブフレームエネルギが０である場合には、前処理を行わず、その後の処理ブロックには何も出力しない。つまり、判定情報Ｉｋ（ｋ＝０、・・・、Ｎｓ−１）が０である場合には、ＣＥＬＰ符号化部２０３は、ＣＥＬＰ符号化処理を行わない。そのため、以降では、前処理部３０１、及び多重化部３１４以外については、判定情報Ｉｋ（ｋ＝０、・・・、Ｎｓ−１）が１である場合の処理を説明する。
【００５１】
ＬＰＣ分析部３０２は、前処理部３０１から入力される信号Ｘｉｎを用いて線形予測分析を行い、分析結果（線形予測係数）をＬＰＣ量子化部３０３に出力する。
【００５２】
ＬＰＣ量子化部３０３は、ＬＰＣ分析部３０２から入力される線形予測係数（ＬＰＣ）の量子化処理を行い、量子化ＬＰＣを合成フィルタ３０４に出力すると共に、量子化ＬＰＣを表す符号（Ｌ）を多重化部３１４に出力する。
【００５３】
合成フィルタ３０４は、ＬＰＣ量子化部３０３から入力される量子化ＬＰＣに基づくフィルタ係数により、後述する加算部３１１から入力される駆動音源に対してフィルタ合成を行って合成信号を生成し、合成信号を加算部３０５に出力する。
【００５４】
加算部３０５は、合成フィルタ３０４から入力される合成信号の極性を反転させて、極性を反転させた合成信号を前処理部３０１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３１２に出力する。
【００５５】
適応音源符号帳３０６は、過去に加算部３１１によって出力された駆動音源をバッファに記憶しており、後述するパラメータ決定部３１３から入力される信号により特定される過去の駆動音源から１フレーム分のサンプルを適応音源ベクトルとして切り出して、乗算部３０９に出力する。
【００５６】
量子化利得生成部３０７は、パラメータ決定部３１３から入力される信号によって特定される量子化適応音源利得と量子化固定音源利得とをそれぞれ乗算部３０９および乗算部３１０に出力する。
【００５７】
固定音源符号帳３０８は、パラメータ決定部３１３から入力される信号によって特定される形状を有するパルス音源ベクトルを固定音源ベクトルとして乗算部３１０に出力する。なお、パルス音源ベクトルに拡散ベクトルを乗算して得られたものを固定音源ベクトルとして乗算部３１０に出力してもよい。
【００５８】
乗算部３０９は、量子化利得生成部３０７から入力される量子化適応音源利得を、適応音源符号帳３０６から入力される適応音源ベクトルに乗じて、加算部３１１に出力する。また、乗算部３１０は、量子化利得生成部３０７から入力される量子化固定音源利得を、固定音源符号帳３０８から入力される固定音源ベクトルに乗じて、加算部３１１に出力する。
【００５９】
加算部３１１は、乗算部３０９から入力される利得乗算後の適応音源ベクトルと、乗算部３１０から入力される利得乗算後の固定音源ベクトルとをベクトル加算し、加算結果である駆動音源を合成フィルタ３０４および適応音源符号帳３０６に出力する。なお、適応音源符号帳３０６に出力された駆動音源は、適応音源符号帳３０６のバッファに記憶される。
【００６０】
聴覚重み付け部３１２は、加算部３０５から入力される誤差信号に対して聴覚的な重み付けを行って符号化歪みとしてパラメータ決定部３１３に出力する。
【００６１】
パラメータ決定部３１３は、聴覚重み付け部３１２から入力される符号化歪みを最小とする適応音源ベクトル、固定音源ベクトルおよび量子化利得を、適応音源符号帳３０６、固定音源符号帳３０８および量子化利得生成部３０７からそれぞれ選択し、選択結果を示す適応音源ベクトル符号（Ａ）、固定音源ベクトル符号（Ｆ）および量子化利得符号（Ｇ）を多重化部３１４に出力する。
【００６２】
多重化部３１４には、判定部２０２から判定情報が入力される。多重化部３１４は、判定情報Ｉｋ（ｋ＝０、・・・、Ｎｓ−１）が１である場合には、ＬＰＣ量子化部３０３から入力される量子化ＬＰＣを表す符号（Ｌ）、パラメータ決定部３１３から入力される適応音源ベクトル符号（Ａ）、固定音源ベクトル符号（Ｆ）、量子化利得符号（Ｇ）、及び判定情報Ｉｋ（ｋ＝０、・・・、Ｎｓ−１）を多重化して符号化情報として、伝送路１０２に出力する。多重化部３１４は、判定情報Ｉｋ（ｋ＝０、・・・、Ｎｓ−１）が０である場合には、判定情報のみを符号化情報として、伝送路１０２に出力する。
【００６３】
以上が、ＣＥＬＰ符号化部２０３における処理の説明である。
【００６４】
以上が、符号化装置１０１における処理の説明である。
【００６５】
次に、図１に示した復号装置１０３の内部構成について図１１を用いて説明する。ここでは、復号装置１０３において、ＣＥＬＰタイプの音声復号を行う場合について説明する。
【００６６】
図１１は、復号装置１０３内部の主要な構成を示すブロック図である。復号装置１０３は、多重化分離部４０１、ＬＰＣ復号部４０２、適応音源符号帳４０３、量子化利得生成部４０４、固定音源符号帳４０５、乗算部４０６、４０７、加算部４０８、合成フィルタ４０９、及び後処理部４１０を有する。
【００６７】
図１１において、多重化分離部４０１は、符号化装置１０１から入力される符号化情報を個々の符号（Ｌ）、（Ａ）、（Ｇ）、（Ｆ）、及び判定情報に分離する。分離されたＬＰＣ符号（Ｌ）はＬＰＣ復号部４０２に出力される。また、分離された適応音源ベクトル符号（Ａ）は適応音源符号帳４０３に出力される。また、分離された量子化利得符号（Ｇ）は量子化利得生成部４０４に出力される。また、分離された固定音源ベクトル符号（Ｆ）は固定音源符号帳４０５に出力される。さらに、分離された判定情報は後処理部４１０に出力される。なお、判定情報Ｉｋ（ｋ＝０、・・・、Ｎｓ−１）が０である場合には、判定情報以外の個々の符号は符号化情報に含まれていないため、この場合には後処理部４１０以外の構成要素は処理を行わないものとする。そのため、以降では、後処理部４１０以外については、判定情報Ｉｋ（ｋ＝０、・・・、Ｎｓ−１）が１である場合についての処理の説明である。
【００６８】
ＬＰＣ復号部４０２は、多重化分離部４０１から入力される符号（Ｌ）から量子化ＬＰＣを復号し、復号した量子化ＬＰＣを合成フィルタ４０９に出力する。
【００６９】
適応音源符号帳４０３は、多重化分離部４０１から入力される適応音源ベクトル符号（Ａ）で指定される過去の駆動音源から、１フレーム分のサンプルを、適応音源ベクトルとして取り出して、乗算部４０６に出力する。
【００７０】
量子化利得生成部４０４は、多重化分離部４０１から入力される量子化利得符号（Ｇ）で指定される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部４０６に出力し、量子化固定音源利得を乗算部４０７に出力する。
【００７１】
固定音源符号帳４０５は、多重化分離部４０１から入力される固定音源ベクトル符号（Ｆ）で指定される固定音源ベクトルを生成し、乗算部４０７に出力する。
【００７２】
乗算部４０６は、適応音源符号帳４０３から入力される適応音源ベクトルに量子化利得生成部４０４から入力される量子化適応音源利得を乗算して、加算部４０８に出力する。また、乗算部４０７は、固定音源符号帳４０５から入力される固定音源ベクトルに量子化利得生成部４０４から入力される量子化固定音源利得を乗算して、加算部４０８に出力する。
【００７３】
加算部４０８は、乗算部４０６から入力される利得乗算後の適応音源ベクトルと、乗算部４０７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、駆動音源を合成フィルタ４０９および適応音源符号帳４０３に出力する。
【００７４】
合成フィルタ４０９は、ＬＰＣ復号部４０２によって復号されたフィルタ係数を用いて、加算部４０８から入力される駆動音源のフィルタ合成を行い、合成した信号を後処理部４１０に出力する。
【００７５】
後処理部４１０には、判定情報Ｉｋ（ｋ＝０、・・・、Ｎｓ−１）が入力される。後処理部４１０は、判定情報Ｉｋ（ｋ＝０、・・・、Ｎｓ−１）が１である場合、合成フィルタ４０９から入力される信号に対して、ホルマント強調又はピッチ強調といったような音声の主観的な品質を改善する処理、及び／又は、定常雑音の主観的品質を改善する処理などを施し、出力信号として出力する。また、この時、後処理部４１０内部に備えた記憶装置に、現フレームの出力信号を記憶させる。後処理部４１０は、判定情報Ｉｋ（ｋ＝０、・・・、Ｎｓ−１）が０である場合、後処理部４１０内の記憶装置に記憶されている過去フレームの出力信号に対して、予め定められた係数（０＜β＜１．０）を乗じ、乗じた信号を出力信号として出力する。また、この時の出力信号を記憶装置内に記憶させる。なお、判定情報Ｉｋ（ｋ＝０、・・・、Ｎｓ−１）が０である場合、上記のような処理をせずに、ゼロ出力（無音信号）を出力する方法を採っても構わない。
【００７６】
以上が、図１に示した復号装置１０３における処理の説明である。
【００７７】
以上、本発明の実施の形態１について説明した。
【００７８】
このように、本実施の形態によれば、入力信号のフレームエネルギ、あるいはサブフレームエネルギを、自己相関演算を利用して算出する構成において、近似的な自己相関演算を行うことにより、フレームエネルギ、あるいはサブフレームエネルギの精度を落とさずに、処理演算量（計算量）を大幅に削減することができる。
【００７９】
より具体的には、グルーピング部２０１２は、自己相関演算時の遅れ時間（すなわち、ｊ、ｍの差）に応じて、自己相関マトリックスの各要素を複数のグループにグルーピングする。例えば、グルーピング部２０１２は、自己相関演算時の遅れ時間（すなわち、ｊ、ｍの差）が大きいほど、自己相関マトリックスの各要素を同一のグループにグルーピングする。演算部２０１１は、入力信号ｘｉ（ｉ＝ｓｔａｒｔｋ、・・・、ｅｎｄｋ）に対してフィルタリング処理を行ったとした場合のフィルタリング後の入力信号をＡｉ（式（３）参照）とし、この入力信号Ａｉの第１の範囲（ｊ，ｍ）における自己相関演算の総和（Σｘｉ−ｊｘｉ−ｍ）を、第１の範囲と同一グループ内の第２の範囲（ｊ’，ｍ’）における自己相関演算の総和（Σｘｉ−ｊ’ｘｉ−ｍ’）とする。このようにして、グルーピング部２０１２は、第１の範囲（ｊ，ｍ）における自己相関演算時の遅れ時間（ｊ、ｍの差（時間差））が大きいほど、同一の第２の範囲（ｊ’，ｍ’）における自己相関演算の総和で置き換える頻度を増加させる。すなわち、グルーピング部２０１２は、式（５）のｊ、ｍの差が大きいほど、ｊ’およびｍ’における自己相関演算で置き換える、ｊおよびｍの組み合わせ数を増加させる。これにより、単純に平均値を用いるのではなく、第１の範囲における自己相関演算を近似することができるため、計算精度を落とさずに、計算量を削減することができる。
【００８０】
自己相関演算の近似化の例として、本実施の形態では、図８に示したように、変数ｊ、ｍを使う自己相関演算において、変数ｊ、ｍの差が大きいほど、より簡略化（近似）する構成（グルーピング方法）を例に挙げて説明した。しかし、本発明はこれに限らず、その他の簡略化（近似）方式（グルーピング方法）に対しても同様に適用できる。例えば、図８では、異なるｊ（またはｍ）の値を持つ領域に対応する自己相関演算の値を同一としたが、テプリッツ行列のように、サブフレームエネルギ算出部２０１のグルーピング部２０１２が、ｊ、ｍの差が等しい領域をグルーピングする方法も効果的である。この構成例を図１２に示す。図１２において、グループＧ１は、ｊ、ｍの差が０に対応するグループである。同様に、グループＧ２〜１０は、それぞれ、ｊ、ｍの差が１〜９に対応するグループである。
【００８１】
また、入力信号中の振幅が大きいサンプルの位置に応じてグルーピングする領域を決定する構成も一例として挙げられる。この場合のサブフレームエネルギ算出部２０１ａの例を図１３に示す。図３のサブフレームエネルギ算出部２０１との違いは、グルーピング部２０１２の代わりに、入力信号を入力するグルーピング部２０１２ａが配置されている点である。この構成において、例えば、サブフレームエネルギ算出部２０１ａのグルーピング部２０１２ａは、入力信号のサブフレームに対して、振幅が閾値以上であるサンプルが存在するか探索する。そして、振幅が閾値以上であるサンプルが存在した場合には、グルーピング部２０１２ａは、自己相関の演算に該当サンプルが含まれる場合と含まれない場合とに、グルーピングの境界を設定する、という構成が考えられる。具体的には、グルーピング部２０１２ａは、入力信号の振幅が閾値以上であるサンプルを含む範囲（行列要素）を同一のグループ（グループ１）にグルーピングし、振幅が閾値以上であるサンプルを含まない範囲とは異なるグループとする。つまり、振幅が閾値以上であるサンプルを含まない範囲は、別のグループ（グループ２）にグルーピングする。そして、演算部２０１１は、グループ１に属する第１の範囲（ｉ，ｊ）における自己相関演算の総和を、グループ１に属する第２の範囲（ｉ’，ｊ’）における自己相関演算で置き換える。また、演算部２０１１は、グループ２に属する第３の範囲（ｉ，ｊ）における自己相関演算の総和を、グループ２に属する第４の範囲（ｉ’，ｊ’）における自己相関演算で置き換える。これにより、入力信号の振幅が閾値以上であるサンプルを含む範囲における自己相関演算が、全く値の異なる自己相関演算で置き換えられるのを回避されるようになるので、置き換えによる計算精度の劣化を抑制することができる。
【００８２】
なお、上記のグルーピング方法は、本実施の形態で説明したグルーピング方法と組み合わせることも可能である。
【００８３】
なお、本実施の形態では、簡略化したマトリクスの各グルーピングされた領域に対応する自己相関の値（代表値）として、ｊ、ｍの和が最小となる領域の値を採る構成について説明したが、本発明はこれに限らず、上記以外の値をグルーピングされた領域の自己相関の値とする構成についても同様に適用できる。例えば、各グルーピングされた領域における、中心の領域（例えばグルーピング領域の重心が存在する領域）の値を代表値とすることもできる。
【００８４】
また、上記の代表値決定方法以外にも、アタック部（過渡部）等に対して、効率的に代表値を設定する方法も挙げられる。ここで、アタック部（過渡部）とは、例えば、音声信号の信号レベルが急激に高くなる部分、つまり、音声信号において直前の振幅に比べて直後の振幅が非常に大きい部分をいう。例えば、無音状態から有音状態に切り替わるフレームでは、先頭には非常にエネルギが小さいサンプルが存在し、それ以降はエネルギの大きなサンプルが存在する。すなわち、アタック部が存在する。
【００８５】
この場合、例えば図１２の自己相関マトリクス上で、右下寄りの値を代表値として設定してしまうと、本来エネルギの小さいサンプルを利用して自己相関の値を算出する場合において、誤差が大きくなり、エネルギ算出の精度が大きく劣化することが考えられる。場合によっては、異音になる可能性もある。
【００８６】
そこで、このようなアタック部に対しては、図１２の自己相関マトリクスにおいて、左上寄りの値を代表値として設定することにより、元々非常に小さい自己相関値が求められる場合に対して、誤差を小さくすることができる。
【００８７】
また、アタック部とは逆に、有音状態から無音状態に切り替わるフレームでは、先頭には非常にエネルギが大きいサンプルが存在し、それ以降はエネルギの小さなサンプルが存在する。この場合、例えば図１２の自己相関マトリクスにおいて、左下寄りの値を代表値として設定することにより、先程説明した場合と同様の理由で、元々非常に小さい自己相関値が求められる場合に対して、誤差を小さくすることができる。
【００８８】
このように、フレーム或いはサブフレーム内において、有音、無音の切り替わり等により、サンプルの振幅の変動が大きい場合、ｊおよびｍにおける自己相関演算を、振幅の小さいサンプルを含むｊ’およびｍ’における自己相関演算で置き換える。上記のように、代表値を適応的に決定することにより、フレームあるいはサブフレーム全体に対する自己相関演算の誤差をより小さくすることができる。
【００８９】
なお、本実施の形態では、自己相関演算を用いて、入力信号のサブフレームエネルギを算出する際に、計算精度を落とさずに計算量を削減する方法について説明したが、本発明はこれに限らず、入力信号のフレームエネルギを算出する場合に対しても同様に適用できる。この場合、本実施の形態で説明した式（１）、式（３）〜式（６）に代えて、それぞれ式（２）、式（７）〜式（１０）が用いられる。式（２）、式（７）〜式（１０）では、サブフレームという概念はなく、全てフレーム単位で処理を行うものとする。
【数７】
2012095924.tif 000009
【数８】
2012095924.tif 000010
【数９】
2012095924.tif 000011
【数１０】
2012095924.tif 000012
【００９０】
また、本実施の形態に係るサブフレームエネルギ算出部２０１／２０１ａは、符号化装置に限らず、サブフレーム（又はフレーム）毎にエネルギを算出する信号処理装置として有用である。
【００９１】
（実施の形態２）
実施の形態２は、実施の形態１で説明した自己相関マトリクスにおいて、グルーピング方法をフレーム処理、あるいはサブフレーム処理毎に適応的に設定する構成について説明する。なお、実施の形態１（図８、図９）では、グルーピングが全フレームで固定の場合を説明したが、これを適応的にすることにより、さらに演算精度を向上させることができる。また、以下では、実施の形態１において説明した図１２のマトリクスの構成に基づいて処理の説明をする。
【００９２】
本発明の実施の形態に係る符号化装置および復号装置を有する通信システムの構成は、実施の形態１に示した構成（図１）と同一の構成であるため、図示及び説明を省略する。また、本実施の形態に係る符号化装置の内部構成は、実施の形態１に示した構成（図２）と同一の構成であるため、図示及び説明を省略する。また、本実施の形態に係るサブフレームエネルギ算出部の内部構成は、実施の形態１に示した構成（図３）と同一の構成であるため、図３を援用して説明する。また、本実施の形態に係る復号装置の内部構成は、実施の形態１に示した構成（図１１）と同一の構成であるため、図示及び説明を省略する。
【００９３】
なお、本実施の形態における符号化装置内のグルーピング部２０１２では、実施の形態１で説明した図１２のようなテプリッツ行列のようなグルーピング方法をベースとして、グルーピングするものとする。
【００９４】
実施の形態１で説明した図１２のようなグルーピング方法は、自己相関マトリクスの各要素を、ｊ、ｍの差が等しい領域ごとにグルーピングし、そのグループ内では、同一の自己相関演算の値を持つように簡略化した。これにより、自己相関演算を行う回数を大きく削減することができるという利点があった。但し、同一グループ内に、自己相関演算の値が大きく違う要素が存在するような場合には、演算誤差が大きくなるという課題がある。
【００９５】
そこで、本実施の形態では、図１２のようなグルーピング方法を基本とし、かつグループを２つに分割することによって、自己相関演算の誤差を抑制する構成について説明する。なお、以下では、説明の簡略化のため、ｊ及びｍの値が同一であるグループ（自己相関マトリクスの対角線上のグループ）のみを２つに分割する場合について説明する。
【００９６】
この場合のグルーピング例を図１４に示す。図１４では、ｊ及びｍの値が同一であるグループ（自己相関マトリクスの対角線上のグループ）、つまり図１２におけるグループＧ１を２つに分割し、それぞれグループＧ１−１、及びグループＧ１−２としている。
【００９７】
次に、以下に、グループＧ１をどのように２つに分割するかについて説明する。
【００９８】
グループＧ１において自己相関演算を行う対象範囲を、図１５に簡略化して示す。自己相関マトリクスにおいて、グループＧ１のうち、左上の要素から右下の要素にかけて、自己相関演算を行う範囲は、図１５に示したように範囲（０）から範囲（Ｐ−１）に変化する。本実施の形態におけるグルーピング部２０１２は、以下の式（１１）を最大にするサンプルインデックスｉを探索し、このインデックスｉを分割点として、グループＧ１を２つのサブグループＧ１−１、Ｇ１−２に分割する。ここで、式（１１）において、Ｌはサブフレーム長を示す。
【数１１】
2012095924.tif 000013
【００９９】
なお、図１４の例は、分割点がちょうど探索範囲の中間である場合、つまり分割点がｉ＝ｓｔａｒｔｉ＋（Ｐ−１）／２である場合を示している。
【０１００】
図１６に、式（１１）における分割点の探索処理の概要を示す。図１６中のステート部分をｘｉとし、フレームの最後尾からステート部分の長さ、つまりフィルタの次数分の部分をｙｉ＋Ｌとする。但し、ここでは説明の簡略化のために、サブフレーム毎の処理ではなく、フレーム毎に処理する場合を示している。
【０１０１】
ここで、式（１１）は、相関演算の対象範囲を１サンプルずつずらしていった場合のフレームエネルギの変動値を示している。したがって、式（１１）を最大にする点は、フレームエネルギの変動が最も大きい点ということになり、グルーピング部２０１２が、その点でグループを分割することにより、グルーピングに伴う相関演算の誤差を統計的に少なくすることができる。先述したように、図１６はフレーム処理時の構成であるが、サブフレーム処理時に対しては、ｘｉ及びｙｉ＋Ｌの開始位置に各サブフレームの開始位置（ｓｔａｒｔｋ）を加算すればよく、上記と同様の方法で分割点を求めることができる。
【０１０２】
このように、本実施の形態によれば、入力信号のフレームエネルギ、あるいはサブフレームエネルギを、自己相関演算を利用して算出する構成において、近似的な自己相関演算を行うことにより、フレームエネルギ、あるいはサブフレームエネルギの精度を落とさずに、処理演算量（計算量）を大幅に削減することができる。また、近似的な自己相関演算処理において、処理フレーム（あるいはサブフレーム）毎に、自己相関演算処理の近似方法を適応的に決定することにより、フレームエネルギ、あるいはサブフレームエネルギの精度の劣化をさらに抑制することができる。
【０１０３】
なお、本実施の形態では、図１４に示したようにテプリッツ行列の一部を２分割する場合に、分割方法を適応的に設定する構成を例に挙げて説明したが、本発明はこれに限らず、テプリッツ行列の一部を３以上のグループに分割する場合にも同様に適用できる。この場合、式（１１）を最大化する点以外に、式（１１）の値が２番目に大きくなる点を２つ目の分割点に設定すればよい。また、テプリッツ行列の一部をｋ（ｋは、３以上の整数）のグループに分割する場合も、式（１１）の値がｋ−１番目に大きくなる点をｋ−１番目の分割点に設定すればよい。
【０１０４】
また、本実施の形態では、図１４に示したように、テプリッツ行列の一部のグループに対して、グループを分割する構成を例に挙げて説明したが、本発明はこれに限らず、テプリッツ行列の全てのグループを分割する場合に対しても同様に適用できる。さらに、テプリッツ行列以外のグルーピング時（例えば図９のようなグルーピング時）にも同様に適用できる。
【０１０５】
また、本実施の形態では、グルーピングした自己相関マトリクスの各グループ（各サブグループ）の代表値については特に言及していないが、実施の形態１で述べた方法により、実施の形態１と同様にして代表値を求めることができる。例えば、各グループ（各サブグループ）の最も左上の要素に対する自己相関演算の値を各グループ（各サブグループ）の代表値としてもよい。
【０１０６】
また、各グループ（各サブグループ）の中心の要素に対する自己相関演算の値を代表値としてもよく、このようにすることにより、自己相関マトリクス全体に対する自己相関演算の誤差を統計的により小さくすることが可能になる。
【０１０７】
また、本発明に係る符号化装置、復号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。
【０１０８】
また、上記各実施の形態における復号装置は、上記各実施の形態における符号化装置から伝送された符号化情報を用いて処理を行うとしたが、本発明はこれに限定されず、必要なパラメータ又はデータを含む符号化情報であれば、必ずしも上記各実施の形態における符号化装置からの符号化情報でなくても処理は可能である。
【０１０９】
また、信号処理プログラムを、メモリ、ディスク、テープ、ＣＤ、ＤＶＤ等の機械読み取り可能な記録媒体に記録、書き込みをし、動作を行う場合についても、本発明は適用することができ、上記各実施の形態と同様の作用および効果を得ることができる。
【０１１０】
また、上記各実施の形態では、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、本発明はハードウェアとの連携においてソフトウェアでも実現することも可能である。
【０１１１】
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チップ化されてもよいし、一部または全てを含むように１チップ化されてもよい。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。
【０１１２】
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よい。ＬＳＩ製造後に、プログラムすることが可能なＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）、又は、ＬＳＩ内部の回路セルの接続又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よい。
【０１１３】
さらには、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よい。バイオ技術の適用等が可能性としてありえる。
【０１１４】
２０１１年１月１４日出願の特願２０１１−００６２１１及び２０１１年３月１４日出願の特願２０１１−０５４９１９の日本出願に含まれる明細書、図面及び要約書の開示内容は、すべて本願に援用される。
【産業上の利用可能性】
【０１１５】
本発明にかかる符号化装置、通信処理装置および符号化方法は、自己相関を用いて、入力信号のフレームエネルギ、あるいはサブフレームエネルギを算出する際に効率的に演算量を削減することができ、例えば、パケット通信システム、移動通信システムなどに適用できる。
【符号の説明】
【０１１６】
１０１  符号化装置
１０２  伝送路
１０３  復号装置
２０１、２０１ａ  サブフレームエネルギ算出部
２０１１  演算部
２０１２、２０１２ａ  グルーピング部
２０２  判定部
２０３  ＣＥＬＰ符号化部
３０１  前処理部
３０２  ＬＰＣ分析部
３０３  ＬＰＣ量子化部
３０４、４０９  合成フィルタ
３０５、３１１、４０８  加算部
３０６、４０３  適応音源符号帳
３０７、４０４  量子化利得生成部
３０８、４０５  固定音源符号帳
３０９、３１０、４０６、４０７  乗算部
３１２  聴覚重み付け部
３１３  パラメータ決定部
３１４  多重化部
４０１  多重化分離部
４０２  ＬＰＣ復号部
４１０  後処理部
【図１】
2012095924.tif 000016
【図２】
2012095924.tif 000017
【図３】
2012095924.tif 000018
【図４】
2012095924.tif 000019
【図５】
2012095924.tif 000020
【図６】
2012095924.tif 000021
【図７】
2012095924.tif 000022
【図８】
2012095924.tif 000023
【図９】
2012095924.tif 000024
【図１０】
2012095924.tif 000025
【図１１】
2012095924.tif 000026
【図１２】
2012095924.tif 000027
【図１３】
2012095924.tif 000028
【図１４】
2012095924.tif 000029
【図１５】
2012095924.tif 000030
【図１６】
2012095924.tif 000031
【国際調査報告】
2012095924.tif 000032
2012095924.tif 000033
2012095924.tif 000034
2012095924.tif 000035