(57)【要約】【課題】  音声品質を改善する音声符号化を実施するための方法及び装置を提供すること。【解決手段】  音声符号器によって音声を符号化する方法が、入力信号を受信する段階と、入力信号に基づき目標ベクトルを生成する段階と、信号サブサンプル分解能遅延値、適応コードブック、及び加重合成フィルタに基づき複数の加重適応コードブックベクトルを生成する段階と、目標ベクトル及び複数の加重適応コードブックベクトルに基づき加重固定コードブック（ＦＣＢ）励起ベクトルを生成する段階と、目標ベクトル、複数の加重適応コードブックベクトル、及び加重ＦＣＢ励起ベクトルに基づき複数の相関項を生成する段階と、誤り最小化基準に応答してテーブルから利得ベクトルを選択する段階と、を含む。利得ベクトルが、少なくとも２つの適応コードブック利得及び１つの固定コードブック利得からなり、誤り最小化基準が複数の相関項に基づく。【選択図】      図５
2010217912.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
音声符号器によって音声を符号化するための方法であって、
入力信号を受信する段階と、
前記入力信号に基づき目標ベクトルを生成する段階と、
単一のサブサンプル分解能遅延値、適応コードブック、及び加重合成フィルタに基づき、複数の加重適応コードブックベクトルを生成する段階と、
前記目標ベクトル及び前記複数の加重適応コードブックベクトルに基づき、加重固定コードブック（ＦＣＢ）励起ベクトルを生成する段階と、
前記目標ベクトル、前記複数の加重適応コードブックベクトル、及び前記加重ＦＣＢ励起ベクトルに基づき、複数の相関項を生成する段階と、
誤り最小化基準に応答してテーブルから利得ベクトルを選択する段階と、
を含み、
前記利得ベクトルが、少なくとも２つの適応コードブック利得及び１つの固定コードブック利得からなり、前記誤り最小化基準が前記複数の相関項に基づいている、音声を符号化するための方法。
【請求項２】
前記適応コードブック利得が対称長期フィルタを形成する、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記複数の生成された加重適応コードブックベクトルの各々が異なる遅延値に関連付けられ、前記複数の生成された加重適応コードブックベクトルのうちの１つのベクトルに関連付けられた遅延値と、前記複数の生成された加重適応コードブックベクトルのうちの他のベクトルに関連付けられた遅延値との間の間隔が、非整数サンプル分解能を有する、請求項１に記載の方法。
【請求項４】
音声符号器によって音声を符号化するための方法であって、
サブサンプル分解能遅延値及び適応コードブックに基づき、複数の適応コードブックベクトルを生成する段階を含み、
前記複数の適応コードブックベクトルの各々が遅延値に関連付けられ、
それぞれの生成された適応コードブックベクトルに対応する少なくとも２つの隣接する遅延値の間の間隔が、１つのサンプルとは異なるとともに、予め定められている、音声を符号化するための方法。
【請求項５】
それぞれの適応コードブックベクトルに対応する、少なくとも２つの隣接する遅延値の間の間隔が、サンプルの端数と、整数及び小数部を有する値とのうちの少なくとも一つである、請求項４に記載の方法。
【請求項６】
複数の適応コードブックベクトルと、サブサンプル分解能によって定義される遅延値とに基づいて、複数の加重適応コードブックベクトル
【数１１０】
2010217912.tif 000112
を生成する段階と、
入力信号ｓ（ｎ）を受信する段階と、
前記入力信号に基づき目標ベクトルｐ（ｎ）を生成する段階と、
前記目標ベクトルｐ（ｎ）及び前記複数の加重適応コードブックベクトルに基づき、複数の相関項（Ｒｃｃ（ｉ，ｊ），Ｒｐｃ（ｉ））を生成する段階と、
前記複数の相関項（Ｒｃｃ（ｉ，ｊ），Ｒｐｃ（ｉ））に基づき、複数のマルチタップ長期予測子フィルタ係数（βｉ’ｓ）を生成する段階と、
をさらに含む、請求項４に記載の方法。
【請求項７】
入力信号を受信し、
前記入力信号に基づき目標ベクトルを生成し、
単一のサブサンプル分解能遅延値、適応コードブック、及び加重合成フィルタに基づき、複数の加重適応コードブックベクトルを生成し、
前記目標ベクトル及び前記複数の加重適応コードブックベクトルに基づき、加重固定コードブック（ＦＣＢ）励起ベクトルを生成し、
前記目標ベクトル、前記複数の加重適応コードブックベクトル、及び前記加重ＦＣＢ励起ベクトルに基づき、複数の相関項を生成し、
誤り最小化基準に応答してテーブルから利得ベクトルを選択する、
ように構成されたプロセッサを備える音声符号器であって、
前記利得ベクトルが、少なくとも２つの適応コードブック利得及び１つの固定コードブック利得からなり、前記誤り最小化基準が前記複数の相関項に基づいている、音声符号器。
【請求項８】
サブサンプル分解能遅延値及び適応コードブックに基づき、複数の適応コードブックベクトルを生成するように構成されたプロセッサを備える音声符号器であって、
前記複数の適応コードブックベクトルの各々が遅延値と関連付けられ、
ぞれぞれの生成された適応コードブックに対応する、少なくとも２つの隣接する遅延値間の間隔が、１つのサンプルとは異なるとともに、予め定められている、音声符号器。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、一般的に、信号圧縮方式に関し、特に、音声符号化のための方法と装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
デジタル音声等の低レート符号化用には、通常、短期音声信号のスペクトルをモデル化するために線形予測符号化ＬＰＣ等の手法を用いる。ＬＰＣ手法を用いる符号化方式は、短期モデルの特性に対する補正に予測残留信号を提供する。１つのこのような符号化方式には、低ビットレートで、即ち、4.8乃至9.6キロビット毎秒ｋｂｐｓのビットレートで高品質の合成音声を生成する符号励振型線形予測ＣＥＬＰとして知られる音声符号化方式がある。また、ベクトル励振型予測又は確率的符号化としても知られるこのクラスの音声符号化は、極めて多くの音声通信及び音声合成用途に用いられる。ＣＥＬＰは、また、特に、音声品質、データレート、サイズ、及びコストが重要な課題であるデジタル音声暗号化及びデジタル無線電話通信方式に適用可能である。ＬＰＣ符号化手法を実現するＣＥＬＰ音声符号器は、通常、入力音声信号の特性をモデル化し、また、一組の時間依存性線形フィルタに組み込まれる長期ピッチ及び短期ホルマント予測子を用いる。フィルタ用の励起信号、即ち、符号ベクトルは、記憶した符号ベクトルのコードブックから選択される。各フレームの音声に対して、音声符号器は、符号ベクトルをフィルタに適用して再構成音声信号を生成し、元の入力音声信号を再構成信号と比較して、誤り信号を生成する。そして、誤り信号は、人間の聴覚による知覚に基づき応答する知覚的重み付けフィルタ中を誤り信号が通過することによって、重み付けされる。そして、最適な励起信号が、現フレームに対して最小エネルギ誤り値の加重誤り信号を生成する１つ又は複数の符号ベクトルを選択することによって、決定される。通常、フレームは、２つ以上の連続サブフレームに区切られる。短期予測子パラメータは、通常、フレーム毎に一回決定され、現フレーム及び前フレーム用の短期予測子パラメータ間で補間することによって各サブフレームで更新される。励起信号パラメータは、通常、各サブフレームに対して決定される。
【０００３】
例えば、図1は、従来技術のＣＥＬＰ符号器100のブロック図である。ＣＥＬＰ符号器100において、入力信号s(n)は、線形予測ＬＰアナライザ101に適用され、ここで、線形予測符号化を用いて、短期スペクトル包絡線を推定する。その結果生じるスペクトル係数又は線形予測ＬＰ係数は、伝達関数A(z)によって表される。スペクトル係数は、スペクトル係数を量子化するＬＰ量子化器102に適用され、多重化装置109の用途に適する量子化スペクトル係数Aqを生成する。そして、量子化スペクトル係数Aqは、多重化装置109に伝えられ、多重化装置は、量子化スペクトル係数に基づき、また、平方誤り最小化/パラメータ量子化ブロック108によって決定される一組の励起ベクトル関連パラメータL、βi、I、及びγに基づき、符号化ビットストリームを生成する。その結果、各ブロックの音声に対して、対応する組の励起ベクトル関連パラメータが生成され、これらには、マルチタップ長期予測子ＬＴＰパラメータ遅延L及びマルチタップ予測子係数βi)、及び固定コードブックパラメータインデックスI及びスケールファクタγが含まれる。
【０００４】
また、量子化スペクトルパラメータは、対応する伝達関数1/Aq(z)を有するＬＰ合成フィルタ105に局所的に伝えられる。また、ＬＰ合成フィルタ105は、組合せ励起信号ex(n)を受信し、また、量子化スペクトル係数Aq及び組合せ励起信号ex(n)に基づき、入力信号
【０００５】
【数１】
2010217912.tif 000003
【０００６】
の推定値を生成する。組合せ励起信号ex(n)は、次のように生成される。固定コードブックＦＣＢ符号ベクトル、即ち、励起ベクトル
【０００７】
【数２】
2010217912.tif 000004
【０００８】
は、固定コードブックインデックスパラメータＩに基づき、固定コードブックＦＣＢ)10 3から選択される。そして、ＦＣＢ符号ベクトル
【０００９】
【数３】
2010217912.tif 000005
【００１０】
は、利得パラメータγに基づきスケール変更され、スケール変更された固定コードブック符号ベクトルは、マルチタップ長期予測子ＬＴＰフィルタ104に伝えられる。マルチタップＬＴＰフィルタ104は、対応する伝達関数
【００１１】
【数４】
2010217912.tif 000006
【００１２】
を有する。上式において、Kは、ＬＴＰフィルタ次数通常、1と3との間（1と3を含む）) であり、βi及びLは、平方誤り最小化/パラメータ量子化ブロック108によってフィルタに伝えられる励起ベクトル関連パラメータである。ＬＴＰフィルタ伝達関数の上記定義において、Lは、サンプルの数の遅延を規定する整数値である。この形態のＬＴＰフィルタ伝達関数は、ビシュヌ・アタール（Bishnu_S_Atal）による論文、"低ビットレートでの音声の予測符号化"、通信に関するIEEE議事録、VOL.COM-30、NO.4、1982年４月、pp600-614(以下、アタールと称する、及びラビ・ラマチャンドラン（Ravi_P_Ramachandran）並びにピータ・カバール（Peter_Kabal）による論文、"音声符号化におけるピッチ予測フィルタ"、音響、音声、及び信号処理に関するIEEE議事録、VOL.37、NO.4、1989年４月、pp467-478(以下、ラマチャンドランらと称するに記載されている。フィルタ104は、ＦＣＢ103から受信されるスケール変更された固定コードブック符号ベクトルをフィルタ処理して、組合せ励起信号ex(n)を生成し、また、励起信号をＬＰ合成フィルタ105に伝える。
【００１３】
ＬＰ合成フィルタ105は、入力信号推定値
【００１４】
【数５】
2010217912.tif 000007
【００１５】
を結合器106に伝える。また、結合器106は、入力信号s(n)を受信し、入力信号
【００１６】
【数６】
2010217912.tif 000008
【００１７】
の推定値を入力信号s(n)から減算する。入力信号s(n)と入力信号推定値
【００１８】
【数７】
2010217912.tif 000009
【００１９】
との間の差は、知覚誤り重み付けフィルタ107に適用され、このフィルタは、
【００２０】
【数８】
2010217912.tif 000010
【００２１】
とs(n)との間の差及び重み付け関数W(z)に基づき、知覚的加重誤り信号e(n)を生成する。そして、知覚的加重誤り信号e(n)は、平方誤り最小化/パラメータ量子化ブロック108に伝えられる。平方誤り最小化/パラメータ量子化ブロック108は、誤り信号e(n)を用いて、誤り値E
【００２２】
【数９】
2010217912.tif 000011
【００２３】
を求め、また、引き続き、Eの最小化に基づき、入力信号s(n)の最良の推定値
【００２４】
【数１０】
2010217912.tif 000012
【００２５】
を生成する最適な組の励起ベクトル関連パラメータL、βi、I、及びγを求める。そして、量子化ＬＰ係数及び最適な組のパラメータL、βi、I、及びγは、通信チャネルを介して、受信側通信装置に伝えられ、そこで、音声合成器がＬＰ係数及び励起ベクトル関連パラメータを用いて、入力音声信号
【００２６】
【数１１】
2010217912.tif 000013
【００２７】
の推定値を再構成する。他の使用方法には、コンピュータハードディスク等の電子又は電子機械装置への効率的な記憶を伴い得る。
符号器100等のＣＥＬＰ符号器において、ＣＥＬＰ符号器組合せ励起信号ex(n)を生成するための合成関数は、次の一般化した差分方程式によって与えられる。
【００２８】
【数１２】
2010217912.tif 000014
【００２９】
上式において、ex(n)は、サブフレーム用の合成組合せ励起信号であり、
【００３０】
【数１３】
2010217912.tif 000015
【００３１】
は、ＦＣＢ103等のコードブックから選択される符号ベクトル、即ち、励起ベクトルであり、Iは、選択された符号ベクトルを規定するインデックスパラメータ、即ち、符号語であり、γは、符号ベクトルをスケール変更するための利得であり、ex(n-L+i)は、現サブフレームの(n+i)番目のサンプルに対してL(整数分解能サンプルだけ遅延された合成組合せ励起信号であり発話音声の場合、Lは、通常、ピッチ周期に関係する、βiは、長期予測子ＬＴＰフィルタ係数であり、Nは、サブフレームにおけるサンプルの数である。n-L+ｉ<0である場合、ex(n-L+i)は、式１a)に示すように構成された過去の合成励起の履歴を含む。即ち、n-L+i<0である場合、式'ex(n-L+i)'は、現サブフレームに先立ち構成された励起サンプルに対応し、この励起サンプルは、ＬＴＰフィルタ伝達関数
【００３２】
【数１４】
2010217912.tif 000016
【００３３】
に従って、遅延され、スケール変更されている。
符号器100等、通常のＣＥＬＰ音声符号器の仕事は、合成励起を規定するパラメータ、即ち、符号器100におけるパラメータL、βi、I、及びγ、n<0である場合の所定のex(n)、並びに、短期線形予測子（ＬＰ）フィルタ１０５の求められた係数を選択することであり、こうして、0=<n<Nの場合の合成励起数列ex(n)が、ＬＰフィルタ１０５によってフィルタ処理される場合、その結果生じる合成音声信号
【００３４】
【数１５】
2010217912.tif 000017
【００３５】
は、用いられたひずみ判定基準に基づき、そのサブフレームに対して符号化される入力音声信号s(n)を最も厳密に近似する。
ＬＴＰフィルタ次数K＞１である場合、式(1)で定義されるＬＴＰフィルタは、マルチタップフィルタである。上述したように、従来の整数サンプル分解能遅延マルチタップＬＴＰフィルタは、所定のサンプル、通常、隣接する遅延されたサンプルをKの加重合計として予測しようとし、ここで、遅延は、予想されるピッチ周期値通常、8kHzの信号サンプリングレートで20と147サンプルとの間の範囲に限定される。整数サンプル分解能遅延(L)マルチタップＬＴＰフィルタは、非整数値の遅延を暗黙的にモデル化し、同時にスペクトル整形アタール、ラマチャンドランらを提供する能力を有する。マルチタップＬＴＰフィルタは、Lの他に、K個の固有βi係数の量子化を必要とする。K=1である場合、一次ＬＴＰフィルタが生じ、単一のβ0係数及びLの量子化だけが必要である。しかしながら、整数サンプル分解能遅延Lを用いる一次ＬＴＰフィルタは、非整数遅延値を最も近い整数又は非整数遅延の整数倍数に丸めること以外、非整数遅延値を暗黙的にモデル化する能力を有さない。また、スペクトル整形も行わない。それにもかかわらず、一次ＬＴＰフィルタの実施例は、一般的に用いられてきたが、この理由は、数多くの低ビットレート音声符号器実施例に対して考慮すべき事項として、２つのパラメータL及びβだけを量子化すればよいためである。
【００３６】
サブサンプル分解能遅延を用いる一次ＬＴＰフィルタは、最先端のＬＴＰフィルタ設計を大幅に進歩させた。この手法は、イラ・ガーソン（Ira_A_Gerson）及びマーク・ジャシク（Mark_A_Jasiuk)（以下、ガーソンらと称する）による米国特許第5,359,696号、"改善型サブサンプル分解能長期予測子を有するデジタル音声符号器"、並びに、ピータ・クローン(Peter_Kroon）及びビシュヌ・アタール（Bishnu_S_Atal）による教科書の一章、"音声符号化方式におけるピッチ予測子の性能改善に関して"、音声符号化の発展、クルーワ・アカデミック出版社（Kluwer_Academic_Publishers）、1991年、第30章、pp321-327(以下、クローンらと称するに記載されている。この手法を用いて、遅延の値は、明示的にサブサンプル分解能で表現され、
【００３７】
【数１６】
2010217912.tif 000018
【００３８】
として、ここで再定義する。
【００３９】
【数１７】
2010217912.tif 000019
【００４０】
だけ遅延されたサンプルは、補間フィルタを用いることによって得ることができる。異なる小数部を有する
【００４１】
【数１８】
2010217912.tif 000020
【００４２】
の値だけ遅延されたサンプルを演算処理する場合、所望の小数部を最も厳密に表現する補間フィルタ位相を選択し、補間フィルタの選択された位相に対応する補間フィルタ係数を用いたフィルタ処理によって、サブサンプル分解能遅延サンプルを生成し得る。サブサンプル分解能遅延を明示的に用いるこのような一次ＬＴＰフィルタは、予測されたサンプルにサブサンプル分解能を提供し得るが、スペクトル整形を提供する能力に欠ける。それにもかかわらず、クローンらによって、サブサンプル分解能遅延を備える一次ＬＴＰフィルタは、従来の整数サンプル分解能遅延マルチタップＬＴＰフィルタより、長期信号相関関係をもっと効率的に除去し得ることが分かっている。一次ＬＴＰフィルタであれば、２つのパラメータ、即ち、β及び
【００４３】
【数１９】
2010217912.tif 000021
【００４４】
だけをエンコーダからデコーダへ伝えればよいため、L、及びK個の固有βi係数の量子化を必要とする整数分解能遅延マルチタップＬＴＰフィルタと比較して、量子化効率が改善される。その結果、ＬＴＰフィルタの一次サブサンプル分解能形態は、現ＣＥＬＰタイプの音声符号化アルゴリズムに最も広く用いられている。このフィルタ用のＬＴＰフィルタ伝達関数は、
【００４５】
【数２０】
2010217912.tif 000022
【００４６】
によって与えられる。式(3)及び(4)において暗黙的であることは、サブサンプル分解能遅延
【００４７】
【数２１】
2010217912.tif 000023
【００４８】
によって指定されるサンプルを演算処理するために補間フィルタを用いることである。
図2は、上述したように、図1に示すマルチタップＬＴＰとサブサンプル分解能を備えたＬＴＰとの間の固有の差異を示す。符号器200において、ＬＴＰ204は、２つのパラメータ
【００４９】
【数２２】
2010217912.tif 000024
【００５０】
だけを誤り最小化/パラメータ量子化ブロック208から必要とし、その後、パラメータ
【００５１】
【数２３】
2010217912.tif 000025
【００５２】
を多重化装置109に伝える。
ＬＴＰフィルタを記述する際、ＬＴＰフィルタ伝達関数の一般化した形態が与えられていることに留意されたい。n<0の値に対するex(n)は、ＬＴＰフィルタ状態を含む。式(1)又は(4)のex(n)を評価する際、n=>0であるnのサンプルへのアクセスを必要とするL又は
【００５３】
【数２４】
2010217912.tif 000026
【００５４】
の値の場合、仮想コードブック又は適応コードブック(ACB)と呼ばれるＬＴＰフィルタ用簡略化非等価形態が、用いられることが多いが、これについては、更に詳細に後述する。この手法は、リチャード・ケッチャム（Richard_H_Ketchum）、ウィレム・クライン（Willem_B_Kleijn）、及びダニエル・クラニンスキ（Daniel_J_Krasinski）による米国特許第4,910,781、表題"仮想検索を用いた符号励起型線形予測ボコーダ"(以下、ケッチャムらと称するに記載されている。用語"ＬＴＰフィルタ"は、厳密に言うと、式(la)又は(4)の直接的な実施例を意味するが、本出願に用いるように、これは、ＬＴＰフィルタのAC B実施例も意味し得る。この区別が従来技術及び本発明の記述にとって重要な場合、これについては、明示的に記述する。
【００５５】
ACB実施例のグラフ表現を図３に示す。サブサンプル分解能フィルタ遅延
【００５６】
【数２５】
2010217912.tif 000027
【００５７】
の値が、サブフレーム長Nより大きい場合、図2及び3は、ほぼ等価である。この場合、ACBメモリ310及びＬＴＰフィルタ204メモリは、本質的に同じデータを含む。しかしながら、フィルタ遅延がサブフレームの長さより小さい場合、スケール変更されたＦＣＢ励起及びＬＴＰフィルタメモリは、ＬＴＰメモリ204を再循環し、β係数による再帰的スケール変更の繰り返しを受ける。ACB実施例310において、ACBベクトルは、形態
【００５８】
【数２６】
2010217912.tif 000028
【００５９】
の利得１の長期フィルタを用いて、循環し、0=<n<Nにおいてc0(n)=ex(n)とすると、これは、β係数の単一の非再帰的インスタンスによって、その後、スケール変更される。
議論したＬＴＰフィルタ、即ち、各々、直接(100、200)又はACB方法(300)を介して実現し得る整数分解能遅延マルチタップＬＴＰフィルタ及び一次サブサンプル分解能遅延ＬＴＰフィルタを実現する２つの方法について考えると、次のように考察し得る。
【００６０】
従来のマルチタップ予測子は、２つの仕事を同時に行う。即ち、スペクトル整形と、予測に用いられるサンプルの加重合計として、予測されたサンプルを生成することによる非整数遅延の暗黙的モデル化アタールら及びラマチャンドランらとを行う。従来のマルチタップＬＴＰフィルタにおいて、２つの仕事を共にモデル化すること（スペクトル整形及び暗黙的非整数遅延のモデル化）は効率的でない。例えば、３次マルチタップＬＴＰフィルタは、所定のサブフレームに対するスペクトル整形が不要な場合、非整数分解能で暗黙的に遅延をモデル化する。しかしながら、このようなフィルタの次数は、高品質の補間されたサンプル値を提供するのに充分な程高くない。
【００６１】
他方、一次サブサンプル分解能ＬＴＰフィルタは、遅延の小数部を明示的に用いて、任意の次数、従って、極めて高い品質の補間フィルタの位相を選択し得る。この方法では、サブサンプル分解能遅延が明示的に定義され用いられるが、補間フィルタ係数を表現する極めて効率的な方法が提供される。これらの係数は、明示的に量子化し送信する必要はないが、その代わり、受信した遅延から推測され、この場合、その遅延は、サブサンプル分解能で規定される。このようなフィルタは、スペクトル整形を導入する能力を有さないが、発話擬似周期的音声の場合、サブサンプル分解能で遅延を定義する効果は、スペクトル整形を導入する能力より重要であることが分かっているクローンら。なぜサブサンプル分解能遅延を備えた一次ＬＴＰフィルタが、従来のマルチタップＬＴＰフィルタより効率的であり得るか、また、極めて多くの業界標準に広く用いられるかについては、幾つかの理由がある。
【００６２】
サブサンプル分解能一次ＬＴＰフィルタは、ＬＴＰフィルタに極めて効率的なモデルを提供するが、サブサンプル分解能一次ＬＴＰフィルタにない特性であるスペクトル整形を行う機構を提供することが望ましい場合がある。音声信号高調波構造は、高い周波数では弱体化する傾向がある。この影響は、広帯域音声符号化方式では、更に顕著になり、狭帯域信号に対して信号帯域幅の増大によって特徴付けられる。広帯域音声符号化方式において、(8kHzサンプリング周波数の場合狭帯域音声符号化方式用の4kHz最大到達可能帯域幅と比較して、（16kHzのサンプリング周波数の場合）8kHzまでの信号帯域幅を達成し得る。スペクトル整形を付加する１つの方法は、ブルーノ・べセット(Bruno_Bessette)、レッドワン・サラミ(Redwan_Salami)、及びロッホ・レフェブレ(Roch_Lefebvre)による特許WO00/25298、表題"広帯域信号の符号化におけるピッチ検索"に記載されている以下、べセットらと称する。この解法では、図4に示すように、選択すべき少なくとも２つの（その内の１つは、１の伝達関数を有し得る）スペクトル整形フィルタ(420)の提供が規定され、更に、スペクトル整形フィルタを評価することによって明示的にＬＴＰベクトルをフィルタ処理する必要がある。この解法の他の実施例も記載されているが、これによって、各々別個のスペクトル整形を有する少なくとも２つの別個の補間フィルタが提供される。これら２つの実施例のいずれにおいても、ＬＴＰベクトルのフィルタ処理されたバージョンを次に用いて、ひずみ量を生成し、これを評価して(408)、ＬＴＰフィルタパラメータと共に、少なくとも２つのスペクトル整形フィルタのどちらを用いるか選択する(421)。この手法は、スペクトル整形を変更する手段を提供するが、ＬＴＰベクトルのスペクトル的に整形されたバージョンを、そのＬＴＰベクトル及びスペクトル整形フィルタの組合せに対応するひずみ量の演算処理に先立ち明示的に生成する必要がある。選択対象の規模が大きい組のスペクトル整形フィルタが提供された場合、これによって、フィルタ処理動作のために複雑さが大幅に増加する。また、インデックスｍ等の選択されたフィルタに関する情報は、量子化し、エンコーダから多重化装置109を介してデコーダに伝える必要がある。
【先行技術文献】
【特許文献】
【００６３】
【特許文献１】米国特許第4,910,781号
【特許文献２】WO00/25298、
【特許文献３】米国特許第5,359,696号、
【非特許文献】
【００６４】
【非特許文献１】ビシュヌ・アタール（Bishnu_S_Atal）、"低ビットレートでの音声の予測符号化"、通信に関するIEEE議事録、VOL.COM-30、NO.4、1982年４月、pp600-614、
【非特許文献２】ラビ・ラマチャンドラン（Ravi_P_Ramachandran）並びにピータ・カバール（Peter_Kabal）、"音声符号化におけるピッチ予測フィルタ"、音響、音声、及び信号処理に関するIEEE議事録、VOL.37、NO.4、1989年４月、pp467-478、
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００６５】
従って、遅延の非整数値を低レベルの複雑さで効率的にモデル化し、また、スペクトル整形を提供する能力を有し得る音声符号化用の方法と装置に対するニーズがある。
【課題を解決するための手段】
【００６６】
上記ニーズに対応するために、音声符号化方式における予測のための方法と装置をここに提供する。サブサンプル分解能遅延を用いる一次ＬＴＰフィルタの方法は、マルチタップＬＴＰフィルタに拡張される。あるいは、他の観点から見ると、従来の整数サンプル分解能マルチタップＬＴＰフィルタは、サブサンプル分解能遅延を用いるために拡張される。マルチタップＬＴＰフィルタのこの新規の定式化によって、従来技術によるＬＴＰフィルタ構成に勝る数多くの利点が提供される。サブサンプル分解能で遅延を定義すると、補間フィルタによって用いられるオーバーサンプリングファクタの分解能の限界内において、少数成分を有する遅延値を明示的にモデル化し得る。このようなマルチタップＬＴＰフィルタの係数βi)は、従って、少数成分を有する遅延の影響のモデル化からほとんど解放される。その結果、それらの主な機能は、存在する周期性の程度のモデル化を介して、また、スペクトル整形を課すことによって、ＬＴＰフィルタの予測利得を最大にすることである。このことは、より効率的に劣る単一のモデルを用いて、非整数値の遅延及びスペクトル整形双方をモデル化するという、時として相反する仕事に取り組む従来の整数サンプル分解能マルチタップＬＴＰフィルタと対照的である。新しいＬＴＰフィルタを一次サブサンプル分解能ＬＴＰフィルタと比較すると、新しい方法は、一次サブサンプル分解能ＬＴＰフィルタをマルチタップＬＴＰフィルタに拡張する際、スペクトル整形をモデル化する能力を付加する。
【００６７】
幾つかの音声符号器用途の場合、ＬＴＰベクトルのスペクトル整形が望ましい場合がある。例えば、サブサンプル分解能遅延及びスペクトル整形双方を表現するための極めて効率的なモデルを提供する新しいＬＴＰフィルタの定式を用いると、所定のビットレートで音声品質を改善し得る。広帯域信号入力の音声符号器の場合、スペクトル整形を提供する能力は、他の重要性を帯びる。この理由は、信号の高調波構造が、周波数が高くなると先細りする傾向があり、このことがサブフレーム間で格差が生じる程度になるためである。スペクトル整形を一次サブサンプル分解能ＬＴＰフィルタに付加する従来技術による方法べセットらでは、スペクトル整形フィルタがＬＴＰフィルタの出力に適用され、選択すべき少なくとも２つの整形フィルタが提供される。そして、スペクトル整形されたＬＴＰベクトルは、ひずみ量を生成するために用いられ、そのひずみ量は、どのスペクトル整形フィルタを用いるべきか決定するために評価される。
【図面の簡単な説明】
【００６８】
【図１】整数サンプル分解能遅延マルチタップＬＴＰフィルタを用いる従来技術の符号励振型線形予測ＣＥＬＰ符号器のブロック図。
【図２】サブサンプル分解能一次ＬＴＰフィルタを用いる従来技術の符号励振型線形予測ＣＥＬＰ符号器のブロック図。
【図３】仮想コードブックとして実現されたサブサンプル分解能一次ＬＴＰフィルタを用いる従来技術の符号励振型線形予測ＣＥＬＰ符号器のブロック図。
【図４】仮想コードブックとして実現されたサブサンプル分解能一次ＬＴＰフィルタ及びスペクトル整形フィルタを用いる従来技術の符号励振型線形予測ＣＥＬＰ符号器のブロック図。
【図５】本発明の実施形態に基づく符号励振型線形予測ＣＥＬＰ符号器制約なしサブサンプル分解能マルチタップＬＴＰフィルタのブロック図。
【図６】本発明の実施形態に基づく、制約なしサブサンプル分解能マルチタップＬＴＰフィルタ、仮想コードブックとして実現された符号励振型線形予測ＣＥＬＰ符号器のブロック図。
【図７】本発明の他の実施形態に基づく符号励振型線形予測ＣＥＬＰ符号器サブサンプル分解能マルチタップＬＴＰフィルタの対称の実施例のブロック図。
【図８】符号器サブサンプル分解能マルチタップＬＴＰフィルタ及びサブサンプル分解能マルチタップＬＴＰフィルタの対称の実施例に用いる本発明の信号フロー及び処理ブロックのブロック図。
【図９】本発明の実施形態に基づく、信号の符号化において図８のＣＥＬＰ符号器によって実行されるステップの論理フロー図。
【発明を実施するための形態】
【００６９】
図5は、サブサンプル分解能遅延及びスペクトル整形を表現するためのもっと柔軟なモデルを提供するＬＴＰフィルタ構成を示す。このフィルタ構成は、スペクトル整形フィルタ処理動作を明示的に行うことなく、このようなフィルタのパラメータを演算処理又は選択するための方法を提供する。この本発明の側面によって、最適なスペクトル整形に関する情報を具現化するフィルタパラメータβiを極めて効率的に演算処理することが可能になる。あるいは、提供された組のβi係数値即ち、βiベクトルからマルチタップフィルタ係数βiを選択することが可能になる。ＬＴＰフィルタ504の一般化した伝達関数は、以下の通りである。
【００７０】
【数２７】
2010217912.tif 000029
【００７１】
上記フィルタの次数は、Kであり、ここで、K>1を選択すると、マルチタップＬＴＰフィルタになる。遅延
【００７２】
【数２８】
2010217912.tif 000030
【００７３】
は、サブサンプル分解能で定義され、また、小数部を有する遅延値
【００７４】
【数２９】
2010217912.tif 000031
【００７５】
に対して定義され、補間フィルタを用いて、ガーソンら及びクローンらに詳述されるように、サブサンプル分解能遅延サンプルが演算処理される。少数成分を有する遅延の影響のモデル化からほとんど解放される係数βi)は、演算処理又は選択して、存在する周期性の程度をモデル化することによって、また、同時にスペクトル整形を課すことによって、ＬＴＰフィルタの予測利得を最大化し得る。これは、新しいＬＴＰフィルタ構成とべセットらとの間のもう１つの相違点である。βi)係数は、スペクトル整形特性を暗黙的に具現化する。即ち、選択すべき専用の組のスペクトル整形フィルタが存在する必要はなく、従って、フィルタ選択決定は、量子化され、エンコーダからデコーダに伝えられる。例えば、βi係数のベクトル量子化が行われ、βiベクトル量子化テーブルは、選択すべきJ個の可能なβiベクトルを含み、このようなテーブルは、J個の別々のスペクトル整形特性を各βiベクトルに１つずつ暗黙的に含み得る。更に、後述するように、(508において評価対象のβiベクトルに対応するひずみ量を演算処理するために、スペクトル整形フィルタ処理を行う必要はない。本発明の他の実施形態において、ＬＴＰフィルタ係数は、ＬＴＰフィルタの多数のタップが対称になるように要求することによって、非整数遅延をモデル化する試みから完全に阻止し得る。対称フィルタでは、インデックスiの全ての有効な値に対して、即ち、K1=K2、Kが奇数とすると、K1<i<K2に対して、β-i=βiである必要がある。このような構成は、量子化効率及び計算の複雑さを低減する上で有利であり得る。
【００７６】
本発明は、図6乃至9を参照すると更に充分に説明し得る。図6は、本発明の実施形態に基づくＣＥＬＰ型音声符号器600のブロック図である。明らかなように、ＬＴＰフィルタ604には、コードブック310を含むマルチタップＬＴＰフィルタ604、K励起ベクトル生成器(620)、スケーリングユニット(621)、及び加算器612が含まれる。
【００７７】
符号器600は、１つ又は複数のマイクロプロセッサ、マイクロコントローラ、デジタル信号プロセッサ(DSP)、その組合せ、又は当業者に知られている他のこのような装置等のプロセッサに実装されるが、このプロセッサは、ランダムアクセスメモリ(RAM)、ダイナミックランダムアクセスメモリ(DRAM)、及び/又は読み出し専用メモリ(ROM)又はその等価なもの等、プロセッサが実行し得るデータ、コードブック、及びプログラムを記憶する１つ又は複数の関連するメモリ装置と通信を行う。
【００７８】
新しいマルチタップＬＴＰフィルタの伝達関数式5)を以下に再度述べる。即ち、
【００７９】
【数３０】
2010217912.tif 000032
【００８０】
組合せ合成励起ex(n)を生成するための対応するＣＥＬＰ一般化差分方程式は、
【００８１】
【数３１】
2010217912.tif 000033
【００８２】
である。
【００８３】
【数３２】
2010217912.tif 000034
【００８４】
の場合、
【００８５】
【数３３】
2010217912.tif 000035
【００８６】
へのアクセスが必要な
【００８７】
【数３４】
2010217912.tif 000036
【００８８】
の値の好適な実施形態では、適応コードブック(ACB)手法を用いて複雑さを低減する。前述したように、この手法は、ＬＴＰフィルタの簡略化非等価実施例であり、ケッチャムらに記載されている。この簡略化は、n<0に対して定義されたex(n)のサンプルに依存して、従って、0<n<Nの現サブフレームに対するex(n)の未定義サンプルとは独立に、現サブフレームの、即ち、0<n<Nのex(n)のサンプルを作成することから成る。この手法を用いて、ACBベクトルは、以下のように定義される。
【００８９】
【数３５】
2010217912.tif 000037
【００９０】
少数成分を有する
【００９１】
【数３６】
2010217912.tif 000038
【００９２】
の値の場合、補間フィルタを用いて、遅延サンプルを演算処理する。ケッチャムらで与えられたACBの元の定義とは異なり、ex(n)のK2個の追加サンプルを、サブフレームのN番目のサンプルを超えて演算処理する必要がある。即ち、
【００９３】
【数３７】
2010217912.tif 000039
【００９４】
式(8乃至9)において生成されたex(n)のサンプルを用いて、新しい信号ci(n)が定義される。即ち、
ci(n)=ex(n+i)、0=<n<N、-K1=<i=<K2・・・(10)
次に、組合せ合成サブフレーム励起は、式(8乃至10)からの結果を用いて、以下のように表すことができる。即ち、
【００９５】
【数３８】
2010217912.tif 000040
【００９６】
音声エンコーダの仕事は、ＬＴＰフィルタパラメータ
【００９７】
【数３９】
2010217912.tif 000041
【００９８】
及びβi並びに励起コードブックインデックスI及び符号ベクトル利得γを選択し、入力音声s(n)と符号化音声
【００９９】
【数４０】
2010217912.tif 000042
【０１００】
との間の知覚的加重誤りエネルギを最小化することである。
式(11)を書き直すと、
【０１０１】
【数４１】
2010217912.tif 000043
【０１０２】
となる。
知覚的加重合成フィルタによってフィルタ処理されるex(n)を
【０１０３】
【数４２】
2010217912.tif 000044
【０１０４】
とすると、
【０１０５】
【数４３】
2010217912.tif 000045
【０１０６】
は、知覚的加重合成フィルタH(z)=W(z)/Aq(z)によってフィルタ処理される
【０１０７】
【数４４】
2010217912.tif 000046
【０１０８】
のバージョンである。更に、p(n)を、知覚的重み付けフィルタW(z)によってフィルタ処理される入力音声s(n)とすると、サンプル当たりの知覚的加重誤りであるe(n)は、
【０１０９】
【数４５】
2010217912.tif 000047
【０１１０】
である。サブフレーム加重誤りエネルギ値であるEは、
【０１１１】
【数４６】
2010217912.tif 000048
【０１１２】
によって与えられる。また、
【０１１３】
【数４７】
2010217912.tif 000049
【０１１４】
に拡張し得る。
式(18)の括弧内の和
【０１１５】
【数４８】
2010217912.tif 000050
【０１１６】
を移動すると、
【０１１７】
【数４９】
2010217912.tif 000051
【０１１８】
となる。式(19)は、明らかに、以下の項目で等価的に表現し得る。即ち、
(i)βi、-K1=<i=<K2及びγ、又は等価的にλ0,λ１,…,λK、
(ii)フィルタ処理済構成要素ベクトル
【０１１９】
【数５０】
2010217912.tif 000052
【０１２０】
間の
【０１２１】
【数５１】
2010217912.tif 000053
【０１２２】
による相互相関、即ち、(Rcc(i,j))、
(iii)知覚的加重目標ベクトルp(n)と各フィルタ処理済構成要素ベクトルとの間の相互相関、即ち、(Rpc(i))、及び
(iv)サブフレーム用の加重目標ベクトルp(n)のエネルギ、即ち、(Rpp。
【０１２３】
上記列挙した相関関係は、下式によって表し得る。
【０１２４】
【数５２】
2010217912.tif 000054
【０１２５】
式(20)乃至(23)によって表される相関関係と、利得ベクトルλj(0<j<K)の項目とで式(19)を書き直すと、サブフレームの知覚的加重誤りエネルギ値であるEに対する下式を得る。即ち、
【０１２６】
【数５３】
2010217912.tif 000055
【０１２７】
共に最適な組の励起ベクトル関係の利得項λj(0<j<K)についての解法には、λj(0<j<K)に関してEを偏微分する段階と、その結果生じる各偏導関数方程式をゼロに等しく設定する段階と、次に、その結果生じる系のK+1個の連立線形方程式を解く段階、即ち、次の組の連立線形方程式を解く段階と、が含まれる。即ち、
【０１２８】
【数５４】
2010217912.tif 000056
【０１２９】
(25)に与えられたK+1個の式を評価すると、K+1個の連立線形方程式の系になる。共に最適な利得のベクトル、即ち、スケールファクタλ0,λ１,…,λKに対する解は、下式を解くことによって、得られる。即ち、
【０１３０】
【数５５】
2010217912.tif 000057
【０１３１】
当業者は、符号器600によってリアルタイムに式(26)を解く必要がないことを認識されたい。符号器600は、それぞれの利得情報テーブル626に記憶された利得ベクトルλ0,λ１,…,λKを処理して得る手順の一部として、式(26)をオフラインで解き得る。各利得情報テーブル626は、利得情報を記憶する１つ又は複数のテーブルで構成し得る。利得情報は、それぞれの誤り最小化ユニット/回路608に含まれ、あるいは、それによって参照され、そして、励起ベクトル関係の利得項λ0,λ１,…,λKを量子化し共に最適化するために用い得る。式(11)に定義される（また、以下に再記載する）組合せ合成励起ex(n)によって要求される利得項及びγ、即ち、
【０１３２】
【数５６】
2010217912.tif 000058
【０１３３】
は、式(14)に規定される変数マッピングを用いて次のように、即ち、
【０１３４】
【数５７】
2010217912.tif 000059
【０１３５】
のように得られることに留意されたい。
このようにして得られた各利得情報テーブル626の場合、符号器600、特に、誤り最小化ユニット608の仕事は、利得情報テーブル626を用いて、利得ベクトル、即ち、λ0,λ１,…,λKを選択することであり、こうして、式(24)によって表されるサブフレーム用の知覚的加重誤りエネルギEが、評価される利得情報テーブルのベクトルに対して最小化される。知覚的加重誤りベクトルに対して最小エネルギを生じるλ0,λ１,…,λKベクトルの選択を支援する場合、式(24)で表されたEの表現にλj(0<j<K)を含む各項は、各λ0,λ１,…,λKベクトルについて予め演算処理し、それぞれの利得情報テーブル626に記憶し得るが、この場合、各利得情報626は、ルックアップテーブルを含む。
【０１３６】
一旦、利得情報テーブル626に基づき利得ベクトルが決定されると、選択されたλ0,λ１,…,λKの各要素は、値“-0.5”を、式(24)の（選択された利得ベクトルに対応する）予め演算処理された項の第１番目の（K+1）、即ち、
【０１３７】
【数５８】
2010217912.tif 000060
【０１３８】
の対応する要素に乗算することによって得ることができる。これによって、予め演算処理されたエラー項を記憶し（これによって、Eを評価するのに必要な演算処理を低減し）、また、明示的に実際のλ0,λ１,…,λKベクトルを量子化テーブルに記憶する必要性を無くすことができる。相関関係Rpp、Rpc、及びRccは、上述したように、分解処理が
【０１３９】
【数５９】
2010217912.tif 000061
【０１４０】
を生成することによって利得項λ0,λ１,…,λKから明示的に切り離されるため、相関関係Rpp、Rpc、及びRccは、各サブフレームに対して一回だけ演算処理し得る。更に、Rppの演算処理は、全て省略し得る。この理由は、与えられたサブフレームに対して、相関関係Rppは、定数であり、式(24)の相関関係Rppの有無に関わらず、同じ利得ベクトル、即ち、λ0,λ１,…,λKが選択されることになるためである。
【０１４１】
上述したように式(24)の項が予め演算処理される場合、式(24)の評価は、評価対象の利得ベクトル当たり(K+1)[(K+1)+3]/2乗算積算(MAC)演算で効率的に実現し得る。誤り最小化ユニット608の特定の利得ベクトル量子化器、即ち、利得情報テーブル626の特定フォーマットについてここでは例示のために説明するが、概説したこの方法は、メモリレス及び/又は予測手法を含み、スカラ量子化、ベクトル量子化、又はベクトル量子化及びスカラ量子化手法の組合せ等、利得情報を量子化する他の方法に適用可能であることを当業者は認識されたい。当分野では公知なように、スカラ量子化又はベクトル量子化手法を用いると、利得情報テーブル626に利得情報を記憶する段階が伴い、そして、これを用いて、利得ベクトルが決定される。
【０１４２】
従って、符号器600の動作時、エラー重み付けフィルタ107は、加重誤り信号e(n)を誤り最小化回路608に出力し、誤り最小化回路608は、加重誤り値を最小化するために選択されたマルチタップフィルタ係数及びＬＴＰフィルタ遅延
【０１４３】
【数６０】
2010217912.tif 000062
【０１４４】
を出力する。上述したように、フィルタ遅延は、サブサンプル分解能値を含む。固定コードブック励起と共にフィルタ係数及びピッチ遅延を受信し、また、フィルタ遅延及びマルチタップフィルタ係数に基づき、組合せ合成励起信号を出力するマルチタップＬＴＰフィルタ604が提供される。
【０１４５】
図6及び図7(後述双方において、マルチタップＬＴＰフィルタ604、704は、フィルタ遅延を受信し、適応コードブックベクトルを出力する適応コードブックを含む。ベクトル生成器620、720が、時間シフトした/組合せ適応コードブックベクトルを生成する。各々、時間シフトした適応コードブックベクトルを受信し、また、複数のスケール変更し時間シフトしたコードブックベクトルを出力する複数のスケーリングユニット621、721が提供される。時間シフトした適応コードブックベクトルの１つの時間シフト値は、無時間シフトに対応して0であってよいことに留意されたい。最後に、加算回路612は、選択されスケール変更したＦＣＢ励起ベクトルと共に、スケール変更し時間シフトしたコードブックベクトルを受信し、また、スケール変更し時間シフトしたコードブックベクトル及び選択されスケール変更されたＦＣＢ励起ベクトルの和として、組合せ合成励起信号を出力する。
【０１４６】
次に、図7に示す本発明の他の実施形態について述べる。前述したように、サブサンプル分解能遅延
【０１４７】
【数６１】
2010217912.tif 000063
【０１４８】
を用いているマルチタップＬＴＰフィルタの係数βiは、ＬＴＰフィルタ遅延
【０１４９】
【数６２】
2010217912.tif 000064
【０１５０】
の非整数値のモデル化からほとんど解放されるが、この理由は、少数成分を有する
【０１５１】
【数６３】
2010217912.tif 000065
【０１５２】
の値の場合、部分的に遅延されたサンプルのモデル化が、補間フィルタを用いて明示的に行われるためである。例えば、ガーソンら及びクローンらにおいて教示されるように、遅延のサブサンプル分解能値が用いられる場合であっても、
【０１５３】
【数６４】
2010217912.tif 000066
【０１５４】
を表す分解能が、補間フィルタによって用いられる最大オーバーサンプリングファクタ等の設計選択肢、及び
【０１５５】
【数６５】
2010217912.tif 000067
【０１５６】
の離散値を表現するための量子化器の分解能によって、通常、制限される。式(24)のサブフレーム加重誤りエネルギEを最小化するように音声符号器利得を演算処理する又は選択するプロセスは、K個のβi係数に固有なK個の自由度を用いて、その不一致を補正する。一般的に、このことは、プラスの効果である。しかしながら、音声符号器利得を量子化するためのビット割当てが制限される場合、
【０１５７】
【数６６】
2010217912.tif 000068
【０１５８】
を表現すべきひずみを、選択した且つ有限の分解能で補正するモデル化能力がマルチタップフィルタタップβiから削除されるように、サブサンプル分解能遅延マルチタップＬＴＰフィルタ即ち、そのACB実施例を再定義すると都合が良いことがある。このような定式化によって、βi係数の分散が低減され、後続の量子化に対してβiが更に修正可能になる。この場合、βi係数のモデル化の柔軟性は、存在する周期性の程度を表現すること及びスペクトル整形をモデル化することに制限され、双方共、式(24)のEを最小化しようとすることの副産物である。
【０１５９】
サブサンプル分解能マルチタップＬＴＰフィルタを強制的に奇数の次数にすること、即ち、フィルタ次数Kが奇数になるように要求すること、また、フィルタが対称になるように要求すること、即ち、β-i=βi、K1=K2、及びK1=<i<=K2である特性を有すると、ＬＴＰフィルタ704が、上記設計目的を満足するようになる。対称フィルタは、偶数次数化し得るが、好適な実施形態では、奇数であるように選択されていることに留意されたい。奇数の対称フィルタに対応するように修正された式(6)のＬＴＰフィルタ伝達関数のバージョンを以下に示す。即ち、
【０１６０】
【数６７】
2010217912.tif 000069
【０１６１】
次に、ACBコードブック実施例に関連して、好適な実施形態のフィルタについて述べる。
式(8)から、ACBベクトル定義、即ち、
【０１６２】
【数６８】
2010217912.tif 000070
【０１６３】
を思い出されたい。少数成分を有する
【０１６４】
【数６９】
2010217912.tif 000071
【０１６５】
の値の場合、補間フィルタを用いて、遅延されたサンプルを演算処理する。K'=K1=K2として、新しい変数K'を定義する。次に、サブフレームのN番目のサンプルを超えてK'個のサンプルだけex(n)を拡張する。即ち、
【０１６６】
【数７０】
2010217912.tif 000072
【０１６７】
対称フィルタの次数は、
【０１６８】
【数７１】
2010217912.tif 000073
【０１６９】
である。好適な実施形態において、K'=1である。β-i=βiであるため、固有なβi値だけについて、即ち、-K'=<i<=K'の代わりに0=<i<=K'によって索引付けされるβi係数について考えると便利である。このことは、次のように行い得る。式(30乃至31)において生成されたサンプルex(n)を用いて、次に、新しい信号νi(n)を定義する。即ち、
【０１７０】
【数７２】
2010217912.tif 000074
【０１７１】
こうして、組合せ合成サブフレーム励起ex(n)は、式(30乃至32)からの結果を用いて、
【０１７２】
【数７３】
2010217912.tif 000075
【０１７３】
のように表現し得る。音声エンコーダの仕事は、音声s(n)と符号化音声
【０１７４】
【数７４】
2010217912.tif 000076
【０１７５】
との間のサブフレーム加重誤りエネルギが最小化されるように、ＬＴＰフィルタパラメータ
【０１７６】
【数７５】
2010217912.tif 000077
【０１７７】
及びβi係数、並びに励起コードブックインデックスI及び符号ベクトル利得γを選択することである。式(33)を書き直すと、次のようになる。即ち、
【０１７８】
【数７６】
2010217912.tif 000078
【０１７９】
知覚的加重合成フィルタによってフィルタ処理されたex(n)を
【０１８０】
【数７７】
2010217912.tif 000079
【０１８１】
とする。
【０１８２】
【数７８】
2010217912.tif 000080
【０１８３】
は、知覚的加重合成フィルタH(z)=W(z)／Aq(z)によってフィルタ処理された
【０１８４】
【数７９】
2010217912.tif 000081
【０１８５】
のバージョンである。前述のように、p(n)を知覚的重み付けフィルタW(z)によってフィルタ処理された入力音声s(n)とすると、サンプル当たりの知覚的加重誤りe(n)は、
【０１８６】
【数８０】
2010217912.tif 000082
【０１８７】
である。
サブフレーム加重誤りエネルギEは、
【０１８８】
【数８１】
2010217912.tif 000083
【０１８９】
によって与えられる。これは、式(17)と同様である。式(18乃至26)と同様な解析及び導出に従って、次の誤り式
【０１９０】
【数８２】
2010217912.tif 000084
【０１９１】
を得る。これは、次の組の連立方程式になる。即ち、
【０１９２】
【数８３】
2010217912.tif 000085
【０１９３】
前述のように、符号器700によってリアルタイムに式(48)を解く必要がないこと当業者は認識されたい。符号器700は、それぞれの利得情報テーブル726に記憶された利得ベクトルλ0,λ１,…,λK ’+1を処理して得る手順の一部として、式(48)をオフラインで解き得る。利得情報テーブル726は、利得情報を記憶する１つ又は複数のテーブルで構成し得る。利得情報は、それぞれの誤り最小化ユニット/回路708に含まれ、あるいは、それによって参照され、そして、励起ベクトル関係の利得項λ0,λ１,…,λK ’+1を量子化し共に最適化するために用い得る。
【０１９４】
これまでの本発明の好適な実施形態の説明において、マルチタップＬＴＰフィルタタップの間隔は、1サンプル離間しているものとして与えられた。本発明の他の実施形態において、マルチタップフィルタタップ間の間隔は、１サンプルと異なってよい。即ち、１サンプルの端数であってもよく、あるいは、整数及び小数部を有する値であってよい。本発明のこの実施形態は、式(6)を修正することによって、次のように示される。即ち、
【０１９５】
【数８４】
2010217912.tif 000086
【０１９６】
式(6a)は、同様に修正して、
【０１９７】
【数８５】
2010217912.tif 000087
【０１９８】
になることに留意されたい。Δ値は、用いられる補間フィルタの分解能に結び付け得る。補間フィルタの最大分解能が、信号s(n)がサンプリングされる周波数に対して1/8サンプルである場合、l=<1として、Δは、l/8になるように選択し得る。また、式(6b)及び(6c)には、フィルタタップの間隔が均一であるように示されているが、タップの間隔は不均一であるようにも実現し得ることに留意されたい。更に、Δ<1の値に対して、フィルタ次数Kは、タップの単一サンプル間隔の場合に対して、大きくしなければならないことがあることにも留意されたい。
【０１９９】
符号器700において、励起パラメータL、βi、I、及びγの選択に関連する計算の複雑さの量を低減する場合、固定コードブックからの寄与がゼロであると仮定して、ＬＴＰフィルタパラメータ
【０２００】
【数８６】
2010217912.tif 000088
【０２０１】
及びβiを最初に選択し得る。これによって、式(46)のサブフレーム加重誤りの修正バージョンが生じるが、この修正は、Eから、固定コードブックベクトルに関連する項を省くことが含まれ、簡略化した加重誤り式を生じる。即ち、
【０２０２】
【数８７】
2010217912.tif 000089
【０２０３】
式(51)のEを最小化する一組のλ0,λ１,…,λK ’利得の演算処理には、以下のK'+1個の連立線形方程式を解く段階が含まれる。即ち、
【０２０４】
【数８８】
2010217912.tif 000090
【０２０５】
あるいは、量子化テーブル又はテーブルでは、用いられる検索方法に基づき、式51でEを最小化するλ0,λ１,…,λK ’ベクトルを検索し得る。この場合、ＬＴＰフィルタ係数は、ＦＣＢベクトルの寄与を考慮することなく量子化される。好適な実施形態では、しかしながら、λ0,λ１,…,λK ’+1の量子化された値の選択は、式(46)の評価によって導かれ、これは、(K ’+2)個の全符号器利得の共同最適化に対応する。これら２つの事例のいずれにおいても、加重目標信号p(n)は、ＦＣＢからゼロの寄与を仮定して、演算処理された即ち、量子化テーブル(s)から選択された)(λ0,λ１,…,λK ’利得を用いて、p(n)から知覚的加重ＬＴＰフィルタ寄与を除去することによって、修正して固定コードブック検索用の加重目標信号pＦＣＢ(n)を与え得る。即ち、
【０２０６】
【数８９】
2010217912.tif 000091
【０２０７】
そして、検索に用いられる方法に従ってＦＣＢを検索し、サブフレーム加重誤りエネルギEＦＣＢを最小化するインデックスiを求める。即ち、
【０２０８】
【数９０】
2010217912.tif 000092
【０２０９】
上式において、iは、評価対象のＦＣＢベクトルのインデックスであり、
【０２１０】
【数９１】
2010217912.tif 000093
【０２１１】
は、ゼロ状態の加重合成フィルタによってフィルタ処理されたi番目のＦＣＢ符号ベクトルであり、γiは、
【０２１２】
【数９２】
2010217912.tif 000094
【０２１３】
に対応する最適スケールファクタである。得られたインデックスiは、選択されたＦＣＢベクトルに対応する符号語であるIになる。
あるいは、ＦＣＢ検索は、中間ＬＴＰフィルタベクトルが'浮動状態'であると仮定して、実現し得る。この手法は、イラ・ガーソン（Ira_A_Gerson）による特許W09101545A1、表題"改善された音声品質を有するベクトル励起源を備えたデジタル音声符号器"に記載されている。ここでは、ＦＣＢコードブックの検索方法が開示されており、評価対象の各候補ＦＣＢベクトルについて、共に最適な組の利得が、そのベクトル及び中間ＬＴＰフィルタベクトルに対して仮定される。ＬＴＰベクトルは、ＦＣＢ寄与がないと仮定して、そのパラメータが選択され、修正を受けるという意味で"中間"である。例えば、インデックスiのＦＣＢ検索が完了すると、全ての利得は、引き続き、再計算（例えば、式(48)を解くこと）によって又は量子化テーブルからの選択によって例えば、選択基準として式(46)を用いて、再最適化を行うことができる。加重合成フィルタによってフィルタ処理される中間ＬＴＰフィルタベクトルを次のように定義する。即ち、
【０２１４】
【数９３】
2010217912.tif 000095
【０２１５】
共に最適な利得を仮定したＦＣＢ検索に対応する加重誤り式は、
【０２１６】
【数９４】
2010217912.tif 000096
【０２１７】
によって与えられる。評価対象の各
【０２１８】
【数９５】
2010217912.tif 000097
【０２１９】
に対して、共に最適なパラメータΧi及びγiが仮定される。用いられるＦＣＢ検索方法に基づき式(56)が最小化されるインデックスiは、選択されたＦＣＢ符号語Iになる。あるいは、修正された形態の式(56)を用いることによって、評価対象の各ＦＣＢベクトルに対して、(K'+2)の全スケールファクタが以下に示すように、共に最適化される。即ち、
【０２２０】
【数９６】
2010217912.tif 000098
【０２２１】
即ち、評価対象のi番目のＦＣＢベクトルに対して、一組の共に最適な利得パラメータλ0,i,…,λK ’,i,γiが仮定される。
ＦＣＢ検索の２つの方法、即ち、
(i)ＦＣＢ検索用の目標ベクトルを、そこから中間ＬＴＰベクトルの寄与を除去することによって再定義する方法、又は
(ii)共に最適な利得を仮定してＦＣＢ検索を行う方法、
のいずれかの場合、量子化効率の観点から、中間ＬＴＰベクトルの利得を制約すると有利である。例えば、βi係数の量子化された値が、設計によって所定の大きさを超えないように制限されることが分かっている場合、中間ＬＴＰフィルタ係数には、演算処理の際、同様に制約を加え得る。
【０２２２】
実施形態の１つでは、ＬＴＰフィルタ係数に次の制約を加え、中間フィルタ処理済ＬＴＰベクトル
【０２２３】
【数９７】
2010217912.tif 000099
【０２２４】
を得る。まず、ＬＴＰフィルタ係数は、対称である、即ち、β-i=βi、また、ＬＴＰフィルタ係数が、i>1に対してゼロであると仮定する。また更に、中間フィルタ処理済ＬＴＰベクトルは、
【０２２５】
【数９８】
2010217912.tif 000100
【０２２６】
の形態であると仮定する。上記制約によって、整形フィルタ特性が、本質的に低域通過であることが保証される。式55のλは、β0=θα、β1=θ(1-α)/2であることに留意されたい。次に、加重誤りエネルギ値
【０２２７】
【数９９】
2010217912.tif 000101
【０２２８】
を最小化するために、全体的なＬＴＰ利得値θ及び低域通過整形係数αを選択する。θについての式59の偏微分をゼロに設定すると、
【０２２９】
【数１００】
2010217912.tif 000102
【０２３０】
になる。式(59)のθの値を代入することによって、分かることは、次の式を最大化するとEが最小値になることである。
【０２３１】
【数１０１】
2010217912.tif 000103
【０２３２】
以下を定義する。即ち、
【０２３３】
【数１０２】
2010217912.tif 000104
【０２３４】
次に、式(61)の表現は、
【０２３５】
【数１０３】
2010217912.tif 000105
【０２３６】
になる。また、αについて式(62)を微分して、それをゼロとすると、
【０２３７】
【数１０４】
2010217912.tif 000106
【０２３８】
となり、これは、式(62)の表現を最大にする。このようにして得られたパラメータαは、更に、1.0と0.5の範囲に限定され、低域通過スペクトル整形特性が保証される。全体的なＬＴＰ利得値θは、式60を介して得られ、上記(i)のＦＣＢ検索方法での用途に直接適用し得る。あるいは、上記(ii)のＦＣＢ検索方法に基づき、共に最適化し得る（即ち、”浮動状態”になり得る）。更に、異なる制約をαに加えると、高帯域又はノッチ等、他の整形特性が可能になり、当業者には自明である。より高い次数のマルチタップフィルタへの同様な制約は、当業者には自明であり、そして、このことは、帯域通過整形特性を含む。
【０２３９】
数多くの実施形態について、これまで述べてきたが、図8は、本発明の最良の形態を含む一般化した装置を示し、図9は、対応する動作を示すフローチャートである。図8において分かるように、サブサンプル分解能遅延値
【０２４０】
【数１０５】
2010217912.tif 000107
【０２４１】
が、適応コードブック(310)及びシフタ/結合器(820)への入力として用いられ、式(8乃至10、13)によって、また更に、式(29乃至32、35)によって述べた複数のシフトした/組合せ適応コードブックベクトルを生成する。上述したように、本発明は、適応コードブック又は長期予測子フィルタを含み得るが、ＦＣＢ成分は含んでも含まなくてもよい。また、加重合成フィルタW(z)/Aq(z)(830)を用いるが、これは、式(16)に至る本文で述べたように、加重誤りベクトルe(n)の算術処理から生じるものである。当業者は認識されるように、加重合成フィルタ(830)は、ベクトル
【０２４２】
【数１０６】
2010217912.tif 000108
【０２４３】
に又は等価的にc(n)に適用し得る。あるいは、適応コードブック(310)の一部として組み込み得る。フィルタ処理された適応コードブックベクトル
【０２４４】
【数１０７】
2010217912.tif 000109
【０２４５】
(901)及び目標ベクトルp(n)(903)は、知覚誤り重み付けフィルタ(832)を通してフィルタ処理された入力信号s(n)の知覚的加重バージョンに基づき得るが、次に、相関生成器(833)に提示され、これは、誤り最小化ユニット(808)への入力に必要な式(20乃至23)で定義された複数の相関項(905)を出力する。複数の相関項に基づき、知覚的加重誤り値Eは、明示的フィルタ処理動作を行う必要なく評価され、複数のマルチタップフィルタ係数βi(907)が生成される。実施形態に応じて、誤り値Eは、式(24、46、51)において、符号器(600、700)に対して述べた利得テーブル626の値を利用することによって評価し得る。あるいは、式(26、48、52、63)に与えられた一組の連立線形方程式を通して直接解くことができる。いずれの場合でも、マルチタップフィルタ係数βiは、表記上の利便性のために、一般的な形態の係数λi式(14、28))と相互参照される。即ち、一般性を失うことなく、固定コードブックの寄与を取り入れる。
【０２４６】
本発明について、特に、特定の実施形態を参照して示し説明したが、これらにおいて、本発明の精神と範囲から逸脱することなく、形態及び細部の様々な変更を成し得ることを当業者は理解されたい。例えば、本発明は、重み付けフィルタW(z)での用途について説明した。しかしながら、重み付けフィルタW(z)の具体的な特性について、人間の聴覚による知覚に基づく応答の観点で述べてきたが、本発明の場合、W(z)は、任意であり得ると仮定する。極端な場合、W (z)は、１の利得伝達関数W(z)=1であってよく、また、W(z)は、ＬＰ合成フィルタの逆W(z)=Aq(z)であってもよく、その結果、残留領域における誤りの評価を行ってよい。従って、当業者は認識されるように、W(z)の選択は、本発明にとって重要ではない。
【０２４７】
更に、本発明については、一般化したＣＥＬＰ枠の観点から説明したが、ここでは、提示した構成は、できるだけ本発明の説明が簡潔になるように簡略化されている。しかしながら、本発明を用いる構成については他の数多くの変形例が存在する可能性があり、これらの構成は、最適化して、例えば、処理の複雑さを低減し、及び/又は、本発明の範囲外の手法を用いて性能を改善し得る。１つのこのような手法は、重ね合わせの理を用いてブロック図を一部変更して、重み付けフィルタW(z)を、加重誤り演算処理の複雑さを低減するために、ゼロの状態及びゼロの入力応答成分に分解し、他のフィルタ処理動作と組み合わせ得る。他のこのような複雑さの低減手法には、誤り最小化ユニット508、608、708が、最終的な（閉ループ）最適化段階において、
【０２４８】
【数１０８】
2010217912.tif 000110
【０２４９】
の全ての可能な値をテストする必要がないように、開ループピッチ検索を行ない、
【０２５０】
【数１０９】
2010217912.tif 000111
【０２５１】
の中間値を得ることを含み得る。
当業者に公知の数多くのタイプのＦＣＢや様々な効率的なＦＣＢ検索手法が存在していることに留意されたい。用いた特定のタイプのＦＣＢは、本発明に本質的なものではなく、ＦＣＢコードブック検索によって、用いられた検索方式に基づき、EＦＣＢ,iを最小化したＦＣＢインデックスIが生成されると仮定しているに過ぎない。また、本発明は、適応コードブックとして実装されたマルチタップＬＴＰフィルタの文脈で説明したが、本発明は、マルチタップＬＴＰフィルタが直接実装される場合でも等価的に実現し得る。このような変更は、以下の請求項の範囲内に入るものとする。
【図１】
2010217912.tif 000113
【図２】
2010217912.tif 000114
【図３】
2010217912.tif 000115
【図４】
2010217912.tif 000116
【図５】
2010217912.tif 000117
【図６】
2010217912.tif 000118
【図７】
2010217912.tif 000119
【図８】
2010217912.tif 000120
【図９】
2010217912.tif 000121