(57)【要約】  開ループ探索と比較して計算量を大幅には増やさないようにゲインと音源ベクトルの閉ループ探索を行う音声符号化装置。この音声符号化装置では、まず、第１パラメータ決定部（１２１）が、適応音源符号帳による音源探索を行った後、第２パラメータ決定部（１２２）が、固定音源符号帳による音源探索とゲインの探索とを閉ループにより同時に行う。具体的には、固定音源ベクトルとゲインの組み合わせについて、候補固定音源ベクトルに候補ゲインを乗じた値と適応音源ベクトルに候補ゲインを乗じた値とを加算したものを、量子化線形予測係数に基づくフィルタ係数により構成された合成フィルタに通して合成信号を生成し、この合成信号と入力音声信号との距離である符号化歪を計算し、この符号化歪が最も小さくなる固定音源ベクトルの符号およびゲインを探索する。
2008072732.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
適応音源符号帳の適応音源ベクトルの符号を探索する第１パラメータ決定手段と、
固定音源符号帳の固定音源ベクトルの符号とゲインとを閉ループ探索する第２パラメータ決定手段と、を具備し、
前記第２パラメータ決定手段は、固定音源ベクトルとゲインの組み合わせについて、候補固定音源ベクトルに固定音源用候補ゲインを乗じた値と前記適応音源ベクトルに適応音源用候補ゲインを乗じた値とを加算した値を、量子化線形予測係数に基づくフィルタ係数により構成された合成フィルタに通して合成信号を生成し、この合成信号と入力音声信号との距離である符号化歪を計算し、この符号化歪が最も小さくなる固定音源ベクトルの符号およびゲインを探索する、
音声符号化装置。
【請求項２】
前記第２パラメータ決定手段は、前記符号化歪みにおいて前記固定音源ベクトルあるいは前記ゲインに関わらない部分である中間値を予め計算し、ゲインの探索のループの中に固定音源符号帳の探索のループが入る２重ループにより、前記中間値を用いた前記閉ループ探索を行う請求項１に記載の音声符号化装置。
【請求項３】
前記第２パラメータ決定手段は、前記固定音源ベクトルが所定数のパルスで構成されたベクトルか、それを拡散させたベクトルであるときに、予めパルス本数や拡散ベクトルの種類毎にスケーリング係数を計算してメモリに格納しておき、前記閉ループ探索において、スケーリング係数を固定音源ベクトルに乗じてゲインの量子化を行う請求項１に記載の音声符号化装置。
【請求項４】
適応音源符号帳の適応音源ベクトルの符号を探索する第１ステップと、
固定音源符号帳の固定音源ベクトルの符号とゲインとを閉ループ探索する第２ステップと、を具備し、
前記第２ステップでは、固定音源ベクトルとゲインの組み合わせについて、候補固定音源ベクトルに固定音源用候補ゲインを乗じた値と前記適応音源ベクトルに適応音源用候補ゲインを乗じた値とを加算した値を、量子化線形予測係数に基づくフィルタ係数により構成された合成フィルタに通して合成信号を生成し、この合成信号と入力音声信号との距離である符号化歪を計算し、この符号化歪が最も小さくなる固定音源ベクトルの符号およびゲインを探索する、
音声符号化方法。
【請求項５】
前記第２ステップでは、前記符号化歪みにおいて前記固定音源ベクトルあるいは前記ゲインに関わらない部分である中間値を予め計算し、ゲインの探索のループの中に固定音源符号帳の探索のループが入る２重ループにより、前記中間値を用いた前記閉ループ探索を行う請求項４に記載の音声符号化方法。
【請求項６】
前記第２ステップでは、前記固定音源ベクトルが所定数のパルスで構成されたベクトルか、それを拡散させたベクトルであるときに、予めパルス本数や拡散ベクトルの種類毎にスケーリング係数を計算してメモリに格納しておき、前記閉ループ探索において、スケーリング係数を固定音源ベクトルに乗じてゲインの量子化を行う請求項４に記載の音声符号化方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、ＣＥＬＰ（Code Excited Linear Prediction）によって音声を符号化する音声符号化装置および音声符号化方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
移動体通信においては、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、音声や画像のディジタル情報に対して圧縮符号化を行うことが必須であり、これまでに多くの符号化／復号化方式が開発されてきた。【０００３】
音声符号化技術は、音声の発声機構をモデル化してベクトル量子化を巧みに応用した基本方式ＣＥＬＰによってその性能を大きく向上させた。【０００４】
ここで、ＣＥＬＰには、ＬＰＣ（線形予測係数）系パラメータによるスペクトル包絡、適応音源符号帳と固定音源符号帳による音源および２つの音源のゲインと符号化対象となる情報が多いため、これらを探索するための計算量を少なくする工夫が必要となる。【０００５】
以下、従来から行われているＣＥＬＰの各情報の典型的な符号化手順について図１を用いて説明する。【０００６】
まず、入力音声信号に対して線形予測分析を行い、ＬＰＣ系パラメータを抽出し、ＬＳＰ（Line Spectrum Pair）のベクトルに変換する。そして、そのベクトルのＶＱ（ベクトル量子化）を行いＬＰＣの符号を決める。【０００７】
次に、そのＬＰＣの符号を復号化して復号化されたパラメータを求め、そのパラメータで合成フィルタを構成する。【０００８】
次に、適応音源符号帳単独による音源探索を行う。具体的には、理想ゲイン（歪が最も小さくなるゲイン）を仮定して、適応音源符号帳に格納されている各適応音源ベクトルに上記理想ゲインを乗じた値を上記合成フィルタに通して合成信号を生成し、この合成信号と入力音声信号との距離である符号化歪を計算し、この符号化歪が最も小さくなる適応音源ベクトルの符号を探索する。【０００９】
次に、その探索された符号を復号化し、復号化された適応音源ベクトルを求める。【００１０】
次に、固定音源符号帳による音源探索を行う。具体的には、理想ゲイン（適応音源ベクトルのゲインと固定音源ベクトルのゲインの２種類）を仮定して、固定音源符号帳の各固定音源ベクトルに上記理想ゲインを乗じた値と上記復号化された適応音源ベクトルに上記理想ゲインを乗じた値とを加算したものを上記合成フィルタに通して合成信号を生成し、この合成信号と入力音声信号との距離である符号化歪を計算し、この符号化歪が最も小さくなる固定音源ベクトルの符号を探索する。【００１１】
次に、その探索された符号を復号化し、復号化された固定音源ベクトルを求める。【００１２】
次に、上記復号化された適応音源ベクトルと上記復号化された固定音源ベクトルのゲインを量子化する。具体的には、各ゲイン候補を上記２つの音源ベクトルに乗じて上記合成フィルタに通したものが入力音声信号に最も近くなるゲインを探索し、最後に、探索されたゲインを量子化する。【００１３】
このように、従来からＣＥＬＰでは、計算量を少なくするため、１つの情報を探索する際に他の情報を固定し、１つずつ符号を探索する開ループ探索のアルゴリズムを採用している。このため、ＣＥＬＰでは、十分な性能を得ることができなかった。【００１４】
この問題を解決するべく、従来から、計算量を大幅には増やさないような閉ループ探索法が検討されている。特許文献１には、適応音源符号帳と固定音源符号帳の探索を、予備選択を使いながら同時に最適な符号を求める基本的な発明が開示されている。この方法により２つの符号帳を閉ループで探索することが可能になる。
【特許文献１】特開平５−１９７９４号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１５】
しかしながら、適応音源符号帳と固定音源符号帳の閉ループ探索は、それらのベクトルが加算される構造であることから元々比較的独立の関係にあり、開ループ探索と比較してそれほど大きな性能向上を得ることはできない。【００１６】
これに対し、２つのパラメータが乗算される関係にあれば、閉ループ探索で大きな効果がある。ＣＥＬＰにおいて、音源ベクトルやゲインの探索アルゴリズムにＬＰＣ合成フィルタを使用し、合成による分析（Analysis by Synthesis）により大きな性能向上を得ることができたのは、合成フィルタが完全に２つの音源ベクトルやゲインと乗算される関係にあるためである。【００１７】
合成フィルタ以外で、乗算される関係にあるものは、ゲインと音源ベクトルであるが、ゲインと音源ベクトルの閉ループ探索に関する従来の技術では、計算量が大幅に増えてしまうものしか開示されていない。【００１８】
本発明はかかる点に鑑みてなされたものであり、開ループ探索と比較して計算量を大幅には増やさないようにゲインと音源ベクトルの閉ループ探索を行い、大きな性能向上を得ることができる音声符号化装置および音声符号化方法を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１９】
本発明の音声符号化装置は、適応音源符号帳の適応音源ベクトルの符号を探索する第１パラメータ決定手段と、固定音源符号帳の固定音源ベクトルの符号とゲインとを閉ループ探索する第２パラメータ決定手段と、を具備し、前記第２パラメータ決定手段は、固定音源ベクトルとゲインの組み合わせについて、候補固定音源ベクトルに固定音源用候補ゲインを乗じた値と前記適応音源ベクトルに適応音源用候補ゲインを乗じた値とを加算した値を、量子化線形予測係数に基づくフィルタ係数により構成された合成フィルタに通して合成信号を生成し、この合成信号と入力音声信号との距離である符号化歪を計算し、この符号化歪が最も小さくなる固定音源ベクトルの符号およびゲインを探索する、構成を採る。【００２０】
本発明の音声符号化方法は、適応音源符号帳の適応音源ベクトルの符号を探索する第１ステップと、固定音源符号帳の固定音源ベクトルの符号とゲインとを閉ループ探索する第２ステップと、を具備し、前記第２ステップでは、固定音源ベクトルとゲインの組み合わせについて、候補固定音源ベクトルに固定音源用候補ゲインを乗じた値と前記適応音源ベクトルに適応音源用候補ゲインを乗じた値とを加算した値を、量子化線形予測係数に基づくフィルタ係数により構成された合成フィルタに通して合成信号を生成し、この合成信号と入力音声信号との距離である符号化歪を計算し、この符号化歪が最も小さくなる固定音源ベクトルの符号およびゲインを探索する、方法を採る。
【発明の効果】
【００２１】
本発明によれば、ベクトル演算を行うことなくゲインと固定音源ベクトルの閉ループ探索を行うことができるので、開ループ探索と比較して計算量を大幅には増加させずに、大きな性能向上を得ることができる。
【図面の簡単な説明】
【００２２】
【図１】従来の符号化手順を示すフロー図
【図２】本発明の実施の形態１に係る音声符号化装置の構成を示すブロック図
【図３】本発明の実施の形態１に係る符号化手順を示すフロー図
【図４】本発明の実施の形態１に係る固定音源符号帳とゲインの閉ループ探索のアルゴリズムを示すフロー図
【発明を実施するための最良の形態】
【００２３】
以下、本発明の各実施の形態について、図面を用いて説明する。【００２４】
（実施の形態１）
図２は、実施の形態１に係る音声符号化装置の構成を示すブロック図である。【００２５】
前処理部１０１は、入力音声信号に対し、ＤＣ成分を取り除くハイパスフィルタ処理や後続する符号化処理の性能改善につながるような波形整形処理やプリエンファシス処理を行い、これらの処理後の信号（Xin）をＬＰＣ分析部１０２および加算部１０５に出力する。【００２６】
ＬＰＣ分析部１０２は、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１０３に出力する。ＬＰＣ量子化部１０３は、ＬＰＣ分析部１０２から出力された線形予測係数（ＬＰＣ）の量子化処理を行い、量子化ＬＰＣを合成フィルタ１０４に出力するとともに量子化ＬＰＣを表す符号（Ｌ）を多重化部１１４に出力する。【００２７】
合成フィルタ１０４は、量子化ＬＰＣに基づくフィルタ係数により、後述する加算部１１１から出力される駆動音源に対してフィルタ合成を行うことにより合成信号を生成し、合成信号を加算部１０５に出力する。【００２８】
加算部１０５は、合成信号の極性を反転させて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１１２に出力する。【００２９】
適応音源符号帳１０６は、過去に加算部１１１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、パラメータ決定部１１３から出力された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１０９に出力する。【００３０】
ゲイン符号帳１０７は、パラメータ決定部１１３から出力された信号によって特定される適応音源ベクトルのゲインと固定音源ベクトルのゲインとをそれぞれ乗算部１０９と乗算部１１０とに出力する。【００３１】
固定音源符号帳１０８は、パラメータ決定部１１３から出力された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又はその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ベクトルを固定音源ベクトルとして乗算部１１０に出力する。【００３２】
乗算部１０９は、ゲイン符号帳１０７から出力されたゲインを、適応音源符号帳１０６から出力された適応音源ベクトルに乗じて、加算部１１１に出力する。乗算部１１０は、ゲイン符号帳１０７から出力されたゲインを、固定音源符号帳１０８から出力された固定音源ベクトルに乗じて、加算部１１１に出力する。【００３３】
加算部１１１は、利得乗算後の適応音源ベクトルと固定音源ベクトルとをそれぞれ乗算部１０９と乗算部１１０とから入力し、これらをベクトル加算し、加算結果である駆動音源を合成フィルタ１０４および適応音源符号帳１０６に出力する。なお、適応音源符号帳１０６に入力された駆動音源は、バッファに記憶される。【００３４】
聴覚重み付け部１１２は、加算部１０５から出力された誤差信号に対して聴覚的な重み付けをおこない符号化歪みとしてパラメータ決定部１１３に出力する。【００３５】
パラメータ決定部１１３は、聴覚重み付け部１１２から出力された符号化歪みを最小とする適応音源ベクトル、固定音源ベクトル及びゲインの符号を探索し、探索された適応音源ベクトルを表す符号（Ａ）、固定音源ベクトルを表す符号（Ｆ）及びゲインを表す符号（Ｇ）を多重化部１１４に出力する。【００３６】
本発明は、パラメータ決定部１１３における固定音源ベクトル及びゲインの探索方法に特徴がある。すなわち、まず、第１パラメータ決定部１２１が、適応音源符号帳単独による音源探索を行った後、第２パラメータ決定部１２２が、固定音源符号帳による音源探索とゲインの探索とを閉ループにより同時に行う。【００３７】
多重化部１１４は、ＬＰＣ量子化部１０３から量子化ＬＰＣを表す符号（Ｌ）を入力し、パラメータ決定部１１３から適応音源ベクトルを表す符号（Ａ）、固定音源ベクトルを表す符号（Ｆ）およびゲインを表す符号（Ｇ）を入力し、これらの情報を多重化して符号化情報として出力する。【００３８】
次に、本実施の形態に係る符号化手順について図３を用いて説明する。【００３９】
まず、入力音声信号に対して線形予測分析を行い、ＬＰＣ系パラメータを抽出し、ＬＳＰ（Line Spectrum Pair）のベクトルに変換する。そして、そのベクトルのＶＱ（ベクトル量子化）を行いＬＰＣの符号を決める。【００４０】
次に、そのＬＰＣの符号を復号化して復号化されたパラメータを求め、そのパラメータで合成フィルタを構成する。【００４１】
次に、適応音源符号帳単独による音源探索を行う。具体的には、理想ゲイン（歪が最も小さくなるゲイン）を仮定して、適応音源符号帳に格納されている各適応音源ベクトルに上記理想ゲインを乗じた値を上記合成フィルタに通して合成信号を生成し、この合成信号と入力音声信号との距離である符号化歪を計算し、この符号化歪が最も小さくなる適応音源ベクトルの符号を探索する。【００４２】
次に、その探索された符号を復号化し、復号化された適応音源ベクトルを求める。【００４３】
次に、固定音源符号帳による音源探索とゲインの探索とを閉ループにより同時に行う。具体的には、すべての固定音源ベクトルとゲインの組み合わせについて、候補固定音源ベクトルに候補ゲインを乗じた値と上記復号化された適応音源ベクトルに候補ゲインを乗じた値とを加算したものを上記合成フィルタに通して合成信号を生成し、この合成信号と入力音声信号との距離である符号化歪を計算し、この符号化歪が最も小さくなる固定音源ベクトルの符号およびゲインを探索する。【００４４】
最後に、探索された２つのベクトルのゲインを量子化する。【００４５】
次に、固定音源符号帳とゲインの閉ループ探索のアルゴリズムについて、図４のフローおよび数式を用いて具体的に説明する。【００４６】
式（１）は、ＣＥＬＰにおいて符号探索に用いる符号化歪Ｅを示すものである。この符号化歪Ｅを最小化する符号を探索するのが符号器の処理である。なお、式（１）において、ｘは符号化ターゲット（入力音声）、ｐは適応音源用ゲイン、ＨはＬＰＣ合成フィルタのインパルス応答、ａは適応音源ベクトル、ｑは固定音源用ゲイン、ｓは固定音源ベクトルをそれぞれ表す。
【数１】
2008072732.tif 000003
【００４７】
上記式（１）を展開すると以下の式（２）となる。ここで、以降の説明ではインデクスを付与して表記する。適応音源ベクトルは先に符号化して復号化しておくので上記記号のままで表記するが、固定音源ベクトルにはインデクスｉを付与してｓｉと表記する。またゲインは適応音源用ゲインｐと固定音源用ゲインｑをまとめてベクトル量子化するものとし、同じインデクスｊを付与してｐｊ、ｑｊと表記する。
【数２】
2008072732.tif 000004
【００４８】
ここで、本実施の形態では、固定音源符号帳とゲインの閉ループ探索を行う前に、固定音源ベクトルｓｉあるいはゲインｑｊに関わらない中間値を予め計算しておく。【００４９】
まず、上記式（２）の第１項は、ターゲットのパワであり、符号帳探索には無関係であるので以後省略する。また、上記式（２）の第２項、第３項は、ゲインｑｊおよび固定音源ベクトルｓｉに関わらないので、第２項、第３項のゲインｐｊ以外を、以下の式（３）に示すように中間値Ｍ１、Ｍ２とする。なお、本実施の形態では前もって適応音源ベクトルの探索を終えているので、上記式（２）の第２項、第３項は両者ともスカラ値になる。
【数３】
2008072732.tif 000005
【００５０】
また、上記式（２）の第４項、第５項は、ゲインｐｊに関わらないので、第４項、第５項のゲインｑｊ以外を、以下の式（４）に示すように中間値Ｍ３、Ｍ４とする。なお、式（４）において、Ｉは固定音源ベクトルの候補数である。
【数４】
2008072732.tif 000006
【００５１】
また、上記式（２）の第６項のゲインｐｊ、ｑｊ以外を、以下の式（５）に示すように中間値Ｍ５とする。
【数５】
2008072732.tif 000007
【００５２】
ここで、上記式（２）の第２項、第３項についてはゲイン候補全てについて予め加算しておくことができるので、以下の式（６）に示すように中間値Ｎｊとする。なお、式（６）において、Ｊはゲインの候補数（本実施の形態ではベクトル数）である。
【数６】
2008072732.tif 000008
【００５３】
このように、本実施の形態では、中間値を予め計算し、固定音源符号帳とゲインについてそれぞれの候補数の総当りで同時探索を行う。図４に示すように、本実施の形態の閉ループ探索は、ゲインの探索のループ（第１ループ）の中に固定音源符号帳の探索のループ（第２ループ）が入る２重ループになっている。【００５４】
図４に示す探索処理の特徴は、ループ内の計算が全て簡単な数値計算であり、ベクトルの演算が無い点である。この結果、計算量は必要最小限に抑えられる。【００５５】
このように、本実施の形態によれば、ＣＥＬＰ方式において、ベクトル演算を行うことなくゲインと固定音源ベクトルの閉ループ探索を行うことができるので、開ループ探索と比較して計算量を大幅には増加させずに、大きな性能向上を得ることができる。【００５６】
また、中間値Ｍ１、Ｍ２、Ｎｊを予め求めておくことによってゲインの探索（第１ループ）の計算量を大きく下げることができる。同様に、中間値Ｍ３、Ｍ４、Ｍ５を予め求めておくことによって固定音源ベクトルの探索（第２ループ）の計算量を大きく下げることができる。【００５７】
（実施の形態２）
実施の形態２では、固定音源ベクトルが少数のパルスで構成されたベクトルか、それを拡散させたベクトルであるときに、予めパルス本数や拡散ベクトルの種類毎にスケーリング係数を計算してメモリに格納しておき、固定音源符号帳とゲインの閉ループ探索において、スケーリング係数を固定音源ベクトルに乗じてゲインの量子化を行う場合について説明する。本実施の形態におけるスケーリング係数は、固定音源ベクトルの大きさ（振幅）を表す値の逆数であり、パルスの本数や拡散ベクトルの種類に依存する。【００５８】
固定音源符号帳とゲインの閉ループ探索において、スケーリング係数を用いることは、ゲインｑｊにスケーリング係数νを乗ずるのと等価であり、上記式（２）は以下の式（７）に変更になる。
【数７】
2008072732.tif 000009
【００５９】
上記スケーリング係数νは、パルスの本数に依存した量であるので、例えば以下の式（８）の様に予め算出しておく。なお、式（８）において、ｋｉはｉ番目の固定音源ベクトルのパルスの本数である。符号帳のこの式（８）は、インパルスの大きさを１とした場合に相当する。
【数８】
2008072732.tif 000010
【００６０】
なお、上記スケーリング係数はその定義から更に平方根の計算の前にベクトル長で割る場合もある。このような場合は、スケーリング係数を１サンプルの平均振幅の逆数と定義した場合等である。【００６１】
また、更に拡散ベクトルを用いる場合には平均の振幅が拡散ベクトルによって異なってくる。この場合でも、以下の式（９）の様に、パルス本数や拡散ベクトル毎に全ての音源ベクトル候補の平均振幅や、上記本数に基づく係数を近似値として使用する等、本数や拡散ベクトル毎に１つのスケーリング係数を求めることができる。ただし、以下の式（９）の計算はあくまで近似である。なぜなら、パルスを拡散する場合、パルスの位置で、拡散ベクトルが重なるので位置毎にパワが異なってくるからである。なお、式（９）において、ｄｋｍｉは拡散ベクトル、ｍｉはｉ番目の固定音源ベクトルの拡散ベクトルの番号を示す。
【数９】
2008072732.tif 000011
【００６２】
従って、パルス本数や拡散ベクトルの種類毎にスケーリング係数νがある場合は、上記のスケーリング係数を用いて、中間値Ｍ３、Ｍ４、Ｍ５は以下の式（１０）の様に表される。
【数１０】
2008072732.tif 000012
【００６３】
このように、本実施の形態によれば、スケーリングに伴う処理があっても、中間値に含めることができるので、スケーリングを用いない場合と同様に固定音源符号帳とゲインの閉ループ探索を実現することができる。【００６４】
なお、固定音源符号帳として代数的符号帳を用いる場合は、上記２つの中間値Ｍ３、Ｍ４は代数的符号帳探索のコスト関数の分母項と分子項に相当する。また、代数的符号帳はパルスの位置とパルスの極性（＋−）で符号化を行い、この場合、ベクトルｘｔＨの各要素の極性を参照して、パルスの極性をパルスの位置の参照値とすることによって、性能の劣化を最小限にしながら極性の探索を省略することができるので、インデクスｉの種類を少なくでき、閉ループ探索の計算量をより少なくすることができる。例えば、パルス数３で各チャネルのエントリ数が｛１６，１６，８｝の場合には情報量（ビット数）は（位置）（４＋４＋３）＋（極性）（１＋１＋１）の１４ビット（Ｉ＝１６３８４通り）であるが、極性が探索の対象外だとすると１１ビット（Ｉ＝２０４８通り）で済むことになる。したがって、上記実施の形態１に代数的符号帳を用いることは、計算量を下げるために有効なことである。【００６５】
また、固定音源符号帳としての代数的符号帳のパルス数の本数として様々なヴァリエーションを持つことは音質の向上に効果がある。これは、有声性の部分は声帯波に近いことから少数パルスが適しており、無声性や環境ノイズの部分は多数パルスが適しているという傾向から明らかである。例えば、パルス数のヴァリエーションとして２本、３本、４本を使用し、サブフレームの長さが４０サンプルである場合、２本は｛２０，２０｝で２０×２０×２２の１６００通り、３本は｛１６，１６，８｝で１６×１６×８×２３の１６３８４通り、４本は｛１６，８，８，８｝で１６×８×８×８×２４の１３１０７２通りで、入力音声信号はサブフレーム毎に合計１７〜１８ビットで符号化される。【００６６】
また、拡散した音源を用いること、すなわち拡散ベクトルをパルスに畳み込んで固定音源ベクトルを作成することも音質の向上に効果がある。この技術により、固定音源ベクトルに様々な特性を与えることができる。この場合、使用する拡散ベクトルによってパワが異なってくることになる。【００６７】
また、本実施の形態では固定音源符号帳の説明の中で代数的符号帳を用いた場合を例に説明したが、本発明は、マルチパルス符号帳等、パルス本数のヴァリエーションがある音源でも有効である。【００６８】
また、パルスが立っている音源以外のフルパルス（全部の位置に値がある）の固定音源符号帳でも本発明は有効である。なぜなら、予め音源ベクトルのパワのクラスタリングを行い、その少数の代表値で計算したスケーリング係数を求めて格納しておけばよいからである。この場合は、各固定音源のインデクスと使用するスケーリング係数との対応を格納しておく必要がある。【００６９】
なお、上記各実施の形態では適応音源符号帳を事前に探索した後で、固定音源符号帳とゲインとの閉ループ探索を行ったが、本発明はこれに限られず、適応音源符号帳をも閉ループ探索に含めることもできる。ただし、この場合、適応音源符号帳の中間値は各実施の形態の固定音源符号帳に関する中間値と同様に計算することができるが、最後の閉ループ探索の部分が３重ループになるために計算量が掛かりすぎる可能性がある。この場合は適応音源符号帳の予備選択を行うことにより、適応音源ベクトルの候補数を削減し、現実的な計算量へ抑えることができる。【００７０】
また、上記各実施の形態では固定音源符号帳とゲインの閉ループ探索をそれぞれの候補の総当りで行ったが、本発明はこれに限られず、いずれかの候補の予備選択を組み合わせることができ、これにより計算量をさらに削減することができる。【００７１】
また、本発明は、適応音源ベクトルを符号化した後で適応音源ベクトルのゲインを先に符号化した場合でも、固定音源符号帳と固定音源ベクトルのゲインの閉ループ探索を各実施の形態と同様に実現することができる。【００７２】
また、上記各実施の形態ではＣＥＬＰに対して用いる場合について説明したが、本発明はこれに限られず、音源の符号帳が存在する符号化であれば有効である。なぜなら、本発明の所在は固定音源ベクトルとゲインの閉ループ探索であり、適応音源符号帳の有無や、スペクトル包絡の分析方法に依存しないからである。【００７３】
また、本発明に係る音声符号化装置の入力信号は、音声信号だけでなく、オーディオ信号でも良い。また、入力信号の代わりに、ＬＰＣ予測残差信号に対して本発明を適用する構成であっても良い。【００７４】
また、本発明に係る音声符号化装置は、移動体通信システムにおける通信端末装置および基地局装置に搭載することが可能であり、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、基地局装置、および移動体通信システムを提供することができる。【００７５】
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、本発明に係る音声符号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、本発明に係る音声符号化装置と同様の機能を実現することができる。【００７６】
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。【００７７】
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。【００７８】
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。【００７９】
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。バイオ技術への適用等が可能性としてあり得る。【００８０】
２００６年１２月１４日出願の特願２００６−３３７０２５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。
【産業上の利用可能性】
【００８１】
本発明は、ＣＥＬＰによって音声を符号化する音声符号化装置等に用いるに好適である。
【図１】
2008072732.tif 000013
【図２】
2008072732.tif 000014
【図３】
2008072732.tif 000015
【図４】
2008072732.tif 000016
【手続補正書】
【提出日】平成21年6月2日(2009.6.2)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
適応音源符号帳の適応音源ベクトルの符号を探索する第１パラメータ決定手段と、
固定音源符号帳の固定音源ベクトルの符号とゲインとを閉ループ探索する第２パラメータ決定手段と、を具備し、
前記第２パラメータ決定手段は、固定音源ベクトルとゲインの組み合わせについて、候補固定音源ベクトルに固定音源用候補ゲインを乗じた値と前記適応音源ベクトルに適応音源用候補ゲインを乗じた値とを加算した値を、量子化線形予測係数に基づくフィルタ係数により構成された合成フィルタに通して合成信号を生成し、この合成信号と入力音声信号との距離である符号化歪を計算し、この符号化歪が最も小さくなる固定音源ベクトルの符号およびゲインを探索する、
音声符号化装置。
【請求項２】
前記第２パラメータ決定手段は、前記符号化歪みにおいて前記固定音源ベクトルあるいは前記ゲインに関わらない部分である中間値を予め計算し、ゲインの探索のループの中に固定音源符号帳の探索のループが入る２重ループにより、前記中間値を用いた前記閉ループ探索を行う請求項１に記載の音声符号化装置。
【請求項３】
前記第２パラメータ決定手段は、前記固定音源ベクトルが所定数のパルスで構成されたベクトルか、それを拡散させたベクトルであるときに、予めパルス本数や拡散ベクトルの種類毎にスケーリング係数を計算してメモリに格納しておき、前記閉ループ探索において、スケーリング係数を固定音源ベクトルに乗じてゲインの量子化を行う請求項１に記載の音声符号化装置。
【請求項４】
適応音源符号帳の適応音源ベクトルの符号を探索する第１ステップと、
固定音源符号帳の固定音源ベクトルの符号とゲインとを閉ループ探索する第２ステップと、を具備し、
前記第２ステップでは、固定音源ベクトルとゲインの組み合わせについて、候補固定音源ベクトルに固定音源用候補ゲインを乗じた値と前記適応音源ベクトルに適応音源用候補ゲインを乗じた値とを加算した値を、量子化線形予測係数に基づくフィルタ係数により構成された合成フィルタに通して合成信号を生成し、この合成信号と入力音声信号との距離である符号化歪を計算し、この符号化歪が最も小さくなる固定音源ベクトルの符号およびゲインを探索する、
音声符号化方法。
【請求項５】
前記第２ステップでは、前記符号化歪みにおいて前記固定音源ベクトルあるいは前記ゲインに関わらない部分である中間値を予め計算し、ゲインの探索のループの中に固定音源符号帳の探索のループが入る２重ループにより、前記中間値を用いた前記閉ループ探索を行う請求項４に記載の音声符号化方法。
【請求項６】
前記第２ステップでは、前記固定音源ベクトルが所定数のパルスで構成されたベクトルか、それを拡散させたベクトルであるときに、予めパルス本数や拡散ベクトルの種類毎にスケーリング係数を計算してメモリに格納しておき、前記閉ループ探索において、スケーリング係数を固定音源ベクトルに乗じてゲインの量子化を行う請求項４に記載の音声符号化方法。
【手続補正２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、ＣＥＬＰ（Code Excited Linear Prediction）によって音声を符号化する音声符号化装置および音声符号化方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
移動体通信においては、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、音声や画像のディジタル情報に対して圧縮符号化を行うことが必須であり、これまでに多くの符号化／復号化方式が開発されてきた。
【０００３】
音声符号化技術は、音声の発声機構をモデル化してベクトル量子化を巧みに応用した基本方式ＣＥＬＰによってその性能を大きく向上させた。
【０００４】
ここで、ＣＥＬＰには、ＬＰＣ（線形予測係数）系パラメータによるスペクトル包絡、適応音源符号帳と固定音源符号帳による音源および２つの音源のゲインと符号化対象となる情報が多いため、これらを探索するための計算量を少なくする工夫が必要となる。
【０００５】
以下、従来から行われているＣＥＬＰの各情報の典型的な符号化手順について図１を用いて説明する。
【０００６】
まず、入力音声信号に対して線形予測分析を行い、ＬＰＣ系パラメータを抽出し、ＬＳＰ（Line Spectrum Pair）のベクトルに変換する。そして、そのベクトルのＶＱ（ベクトル量子化）を行いＬＰＣの符号を決める。
【０００７】
次に、そのＬＰＣの符号を復号化して復号化されたパラメータを求め、そのパラメータで合成フィルタを構成する。
【０００８】
次に、適応音源符号帳単独による音源探索を行う。具体的には、理想ゲイン（歪が最も小さくなるゲイン）を仮定して、適応音源符号帳に格納されている各適応音源ベクトルに上記理想ゲインを乗じた値を上記合成フィルタに通して合成信号を生成し、この合成信号と入力音声信号との距離である符号化歪を計算し、この符号化歪が最も小さくなる適応音源ベクトルの符号を探索する。
【０００９】
次に、その探索された符号を復号化し、復号化された適応音源ベクトルを求める。
【００１０】
次に、固定音源符号帳による音源探索を行う。具体的には、理想ゲイン（適応音源ベクトルのゲインと固定音源ベクトルのゲインの２種類）を仮定して、固定音源符号帳の各固定音源ベクトルに上記理想ゲインを乗じた値と上記復号化された適応音源ベクトルに上記理想ゲインを乗じた値とを加算したものを上記合成フィルタに通して合成信号を生成し、この合成信号と入力音声信号との距離である符号化歪を計算し、この符号化歪が最も小さくなる固定音源ベクトルの符号を探索する。
【００１１】
次に、その探索された符号を復号化し、復号化された固定音源ベクトルを求める。
【００１２】
次に、上記復号化された適応音源ベクトルと上記復号化された固定音源ベクトルのゲインを量子化する。具体的には、各ゲイン候補を上記２つの音源ベクトルに乗じて上記合成フィルタに通したものが入力音声信号に最も近くなるゲインを探索し、最後に、探索されたゲインを量子化する。
【００１３】
このように、従来からＣＥＬＰでは、計算量を少なくするため、１つの情報を探索する際に他の情報を固定し、１つずつ符号を探索する開ループ探索のアルゴリズムを採用している。このため、ＣＥＬＰでは、十分な性能を得ることができなかった。
【００１４】
この問題を解決するべく、従来から、計算量を大幅には増やさないような閉ループ探索法が検討されている。特許文献１には、適応音源符号帳と固定音源符号帳の探索を、予備選択を使いながら同時に最適な符号を求める基本的な発明が開示されている。この方法により２つの符号帳を閉ループで探索することが可能になる。
【特許文献１】特開平５−１９７９４号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１５】
しかしながら、適応音源符号帳と固定音源符号帳の閉ループ探索は、それらのベクトルが加算される構造であることから元々比較的独立の関係にあり、開ループ探索と比較してそれほど大きな性能向上を得ることはできない。
【００１６】
これに対し、２つのパラメータが乗算される関係にあれば、閉ループ探索で大きな効果がある。ＣＥＬＰにおいて、音源ベクトルやゲインの探索アルゴリズムにＬＰＣ合成フィルタを使用し、合成による分析（Analysis by Synthesis）により大きな性能向上を得ることができたのは、合成フィルタが完全に２つの音源ベクトルやゲインと乗算される関係にあるためである。
【００１７】
合成フィルタ以外で、乗算される関係にあるものは、ゲインと音源ベクトルであるが、ゲインと音源ベクトルの閉ループ探索に関する従来の技術では、計算量が大幅に増えてしまうものしか開示されていない。
【００１８】
本発明はかかる点に鑑みてなされたものであり、開ループ探索と比較して計算量を大幅には増やさないようにゲインと音源ベクトルの閉ループ探索を行い、大きな性能向上を得ることができる音声符号化装置および音声符号化方法を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１９】
本発明の音声符号化装置は、適応音源符号帳の適応音源ベクトルの符号を探索する第１パラメータ決定手段と、固定音源符号帳の固定音源ベクトルの符号とゲインとを閉ループ探索する第２パラメータ決定手段と、を具備し、前記第２パラメータ決定手段は、固定音源ベクトルとゲインの組み合わせについて、候補固定音源ベクトルに固定音源用候補ゲインを乗じた値と前記適応音源ベクトルに適応音源用候補ゲインを乗じた値とを加算した値を、量子化線形予測係数に基づくフィルタ係数により構成された合成フィルタに通して合成信号を生成し、この合成信号と入力音声信号との距離である符号化歪を計算し、この符号化歪が最も小さくなる固定音源ベクトルの符号およびゲインを探索する、構成を採る。
【００２０】
本発明の音声符号化方法は、適応音源符号帳の適応音源ベクトルの符号を探索する第１ステップと、固定音源符号帳の固定音源ベクトルの符号とゲインとを閉ループ探索する第２ステップと、を具備し、前記第２ステップでは、固定音源ベクトルとゲインの組み合わせについて、候補固定音源ベクトルに固定音源用候補ゲインを乗じた値と前記適応音源ベクトルに適応音源用候補ゲインを乗じた値とを加算した値を、量子化線形予測係数に基づくフィルタ係数により構成された合成フィルタに通して合成信号を生成し、この合成信号と入力音声信号との距離である符号化歪を計算し、この符号化歪が最も小さくなる固定音源ベクトルの符号およびゲインを探索する、方法を採る。
【発明の効果】
【００２１】
本発明によれば、ベクトル演算を行うことなくゲインと固定音源ベクトルの閉ループ探索を行うことができるので、開ループ探索と比較して計算量を大幅には増加させずに、大きな性能向上を得ることができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２２】
以下、本発明の各実施の形態について、図面を用いて説明する。
【００２３】
（実施の形態１）
図２は、実施の形態１に係る音声符号化装置の構成を示すブロック図である。
【００２４】
前処理部１０１は、入力音声信号に対し、ＤＣ成分を取り除くハイパスフィルタ処理や後続する符号化処理の性能改善につながるような波形整形処理やプリエンファシス処理を行い、これらの処理後の信号（Xin）をＬＰＣ分析部１０２および加算部１０５に出力する。
【００２５】
ＬＰＣ分析部１０２は、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１０３に出力する。ＬＰＣ量子化部１０３は、ＬＰＣ分析部１０２から出力された線形予測係数（ＬＰＣ）の量子化処理を行い、量子化ＬＰＣを合成フィルタ１０４に出力するとともに量子化ＬＰＣを表す符号（Ｌ）を多重化部１１４に出力する。
【００２６】
合成フィルタ１０４は、量子化ＬＰＣに基づくフィルタ係数により、後述する加算部１１１から出力される駆動音源に対してフィルタ合成を行うことにより合成信号を生成し、合成信号を加算部１０５に出力する。
【００２７】
加算部１０５は、合成信号の極性を反転させて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１１２に出力する。
【００２８】
適応音源符号帳１０６は、過去に加算部１１１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、パラメータ決定部１１３から出力された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１０９に出力する。
【００２９】
ゲイン符号帳１０７は、パラメータ決定部１１３から出力された信号によって特定される適応音源ベクトルのゲインと固定音源ベクトルのゲインとをそれぞれ乗算部１０９と乗算部１１０とに出力する。
【００３０】
固定音源符号帳１０８は、パラメータ決定部１１３から出力された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又はその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ベクトルを固定音源ベクトルとして乗算部１１０に出力する。
【００３１】
乗算部１０９は、ゲイン符号帳１０７から出力されたゲインを、適応音源符号帳１０６から出力された適応音源ベクトルに乗じて、加算部１１１に出力する。乗算部１１０は、
ゲイン符号帳１０７から出力されたゲインを、固定音源符号帳１０８から出力された固定音源ベクトルに乗じて、加算部１１１に出力する。
【００３２】
加算部１１１は、利得乗算後の適応音源ベクトルと固定音源ベクトルとをそれぞれ乗算部１０９と乗算部１１０とから入力し、これらをベクトル加算し、加算結果である駆動音源を合成フィルタ１０４および適応音源符号帳１０６に出力する。なお、適応音源符号帳１０６に入力された駆動音源は、バッファに記憶される。
【００３３】
聴覚重み付け部１１２は、加算部１０５から出力された誤差信号に対して聴覚的な重み付けをおこない符号化歪みとしてパラメータ決定部１１３に出力する。
【００３４】
パラメータ決定部１１３は、聴覚重み付け部１１２から出力された符号化歪みを最小とする適応音源ベクトル、固定音源ベクトル及びゲインの符号を探索し、探索された適応音源ベクトルを表す符号（Ａ）、固定音源ベクトルを表す符号（Ｆ）及びゲインを表す符号（Ｇ）を多重化部１１４に出力する。
【００３５】
本発明は、パラメータ決定部１１３における固定音源ベクトル及びゲインの探索方法に特徴がある。すなわち、まず、第１パラメータ決定部１２１が、適応音源符号帳単独による音源探索を行った後、第２パラメータ決定部１２２が、固定音源符号帳による音源探索とゲインの探索とを閉ループにより同時に行う。
【００３６】
多重化部１１４は、ＬＰＣ量子化部１０３から量子化ＬＰＣを表す符号（Ｌ）を入力し、パラメータ決定部１１３から適応音源ベクトルを表す符号（Ａ）、固定音源ベクトルを表す符号（Ｆ）およびゲインを表す符号（Ｇ）を入力し、これらの情報を多重化して符号化情報として出力する。
【００３７】
次に、本実施の形態に係る符号化手順について図３を用いて説明する。
【００３８】
まず、入力音声信号に対して線形予測分析を行い、ＬＰＣ系パラメータを抽出し、ＬＳＰ（Line Spectrum Pair）のベクトルに変換する。そして、そのベクトルのＶＱ（ベクトル量子化）を行いＬＰＣの符号を決める。
【００３９】
次に、そのＬＰＣの符号を復号化して復号化されたパラメータを求め、そのパラメータで合成フィルタを構成する。
【００４０】
次に、適応音源符号帳単独による音源探索を行う。具体的には、理想ゲイン（歪が最も小さくなるゲイン）を仮定して、適応音源符号帳に格納されている各適応音源ベクトルに上記理想ゲインを乗じた値を上記合成フィルタに通して合成信号を生成し、この合成信号と入力音声信号との距離である符号化歪を計算し、この符号化歪が最も小さくなる適応音源ベクトルの符号を探索する。
【００４１】
次に、その探索された符号を復号化し、復号化された適応音源ベクトルを求める。
【００４２】
次に、固定音源符号帳による音源探索とゲインの探索とを閉ループにより同時に行う。具体的には、すべての固定音源ベクトルとゲインの組み合わせについて、候補固定音源ベクトルに候補ゲインを乗じた値と上記復号化された適応音源ベクトルに候補ゲインを乗じた値とを加算したものを上記合成フィルタに通して合成信号を生成し、この合成信号と入力音声信号との距離である符号化歪を計算し、この符号化歪が最も小さくなる固定音源ベクトルの符号およびゲインを探索する。
【００４３】
最後に、探索された２つのベクトルのゲインを量子化する。
【００４４】
次に、固定音源符号帳とゲインの閉ループ探索のアルゴリズムについて、図４のフローおよび数式を用いて具体的に説明する。
【００４５】
式（１）は、ＣＥＬＰにおいて符号探索に用いる符号化歪Ｅを示すものである。この符号化歪Ｅを最小化する符号を探索するのが符号器の処理である。なお、式（１）において、ｘは符号化ターゲット（入力音声）、ｐは適応音源用ゲイン、ＨはＬＰＣ合成フィルタのインパルス応答、ａは適応音源ベクトル、ｑは固定音源用ゲイン、ｓは固定音源ベクトルをそれぞれ表す。
【数１】
2008072732.tif 000017
【００４６】
上記式（１）を展開すると以下の式（２）となる。ここで、以降の説明ではインデクスを付与して表記する。適応音源ベクトルは先に符号化して復号化しておくので上記記号のままで表記するが、固定音源ベクトルにはインデクスｉを付与してｓｉと表記する。またゲインは適応音源用ゲインｐと固定音源用ゲインｑをまとめてベクトル量子化するものとし、同じインデクスｊを付与してｐｊ、ｑｊと表記する。
【数２】
2008072732.tif 000018
【００４７】
ここで、本実施の形態では、固定音源符号帳とゲインの閉ループ探索を行う前に、固定音源ベクトルｓｉあるいはゲインｑｊに関わらない中間値を予め計算しておく。
【００４８】
まず、上記式（２）の第１項は、ターゲットのパワであり、符号帳探索には無関係であるので以後省略する。また、上記式（２）の第２項、第３項は、ゲインｑｊおよび固定音源ベクトルｓｉに関わらないので、第２項、第３項のゲインｐｊ以外を、以下の式（３）に示すように中間値Ｍ１、Ｍ２とする。なお、本実施の形態では前もって適応音源ベクトルの探索を終えているので、上記式（２）の第２項、第３項は両者ともスカラ値になる。
【数３】
2008072732.tif 000019
【００４９】
また、上記式（２）の第４項、第５項は、ゲインｐｊに関わらないので、第４項、第５項のゲインｑｊ以外を、以下の式（４）に示すように中間値Ｍ３、Ｍ４とする。なお、式（４）において、Ｉは固定音源ベクトルの候補数である。
【数４】
2008072732.tif 000020
【００５０】
また、上記式（２）の第６項のゲインｐｊ、ｑｊ以外を、以下の式（５）に示すように中間値Ｍ５とする。
【数５】
2008072732.tif 000021
【００５１】
ここで、上記式（２）の第２項、第３項についてはゲイン候補全てについて予め加算しておくことができるので、以下の式（６）に示すように中間値Ｎｊとする。なお、式（６）において、Ｊはゲインの候補数（本実施の形態ではベクトル数）である。
【数６】
2008072732.tif 000022
【００５２】
このように、本実施の形態では、中間値を予め計算し、固定音源符号帳とゲインについてそれぞれの候補数の総当りで同時探索を行う。図４に示すように、本実施の形態の閉ループ探索は、ゲインの探索のループ（第１ループ）の中に固定音源符号帳の探索のループ（第２ループ）が入る２重ループになっている。
【００５３】
図４に示す探索処理の特徴は、ループ内の計算が全て簡単な数値計算であり、ベクトルの演算が無い点である。この結果、計算量は必要最小限に抑えられる。
【００５４】
このように、本実施の形態によれば、ＣＥＬＰ方式において、ベクトル演算を行うことなくゲインと固定音源ベクトルの閉ループ探索を行うことができるので、開ループ探索と比較して計算量を大幅には増加させずに、大きな性能向上を得ることができる。
【００５５】
また、中間値Ｍ１、Ｍ２、Ｎｊを予め求めておくことによってゲインの探索（第１ループ）の計算量を大きく下げることができる。同様に、中間値Ｍ３、Ｍ４、Ｍ５を予め求めておくことによって固定音源ベクトルの探索（第２ループ）の計算量を大きく下げることができる。
【００５６】
（実施の形態２）
実施の形態２では、固定音源ベクトルが少数のパルスで構成されたベクトルか、それを拡散させたベクトルであるときに、予めパルス本数や拡散ベクトルの種類毎にスケーリング係数を計算してメモリに格納しておき、固定音源符号帳とゲインの閉ループ探索において、スケーリング係数を固定音源ベクトルに乗じてゲインの量子化を行う場合について説明する。本実施の形態におけるスケーリング係数は、固定音源ベクトルの大きさ（振幅）を表す値の逆数であり、パルスの本数や拡散ベクトルの種類に依存する。
【００５７】
固定音源符号帳とゲインの閉ループ探索において、スケーリング係数を用いることは、ゲインｑｊにスケーリング係数νを乗ずるのと等価であり、上記式（２）は以下の式（７）に変更になる。
【数７】
2008072732.tif 000023
【００５８】
上記スケーリング係数νは、パルスの本数に依存した量であるので、例えば以下の式（８）の様に予め算出しておく。なお、式（８）において、ｋｉはｉ番目の固定音源ベクトルのパルスの本数である。符号帳のこの式（８）は、インパルスの大きさを１とした場合に相当する。
【数８】
2008072732.tif 000024
【００５９】
なお、上記スケーリング係数はその定義から更に平方根の計算の前にベクトル長で割る場合もある。このような場合は、スケーリング係数を１サンプルの平均振幅の逆数と定義した場合等である。
【００６０】
また、更に拡散ベクトルを用いる場合には平均の振幅が拡散ベクトルによって異なってくる。この場合でも、以下の式（９）の様に、パルス本数や拡散ベクトル毎に全ての音源ベクトル候補の平均振幅や、上記本数に基づく係数を近似値として使用する等、本数や拡散ベクトル毎に１つのスケーリング係数を求めることができる。ただし、以下の式（９）の計算はあくまで近似である。なぜなら、パルスを拡散する場合、パルスの位置で、拡散ベクトルが重なるので位置毎にパワが異なってくるからである。なお、式（９）において、ｄｋｍｉは拡散ベクトル、ｍｉはｉ番目の固定音源ベクトルの拡散ベクトルの番号を示す。
【数９】
2008072732.tif 000025
【００６１】
従って、パルス本数や拡散ベクトルの種類毎にスケーリング係数νがある場合は、上記のスケーリング係数を用いて、中間値Ｍ３、Ｍ４、Ｍ５は以下の式（１０）の様に表される。
【数１０】
2008072732.tif 000026
【００６２】
このように、本実施の形態によれば、スケーリングに伴う処理があっても、中間値に含めることができるので、スケーリングを用いない場合と同様に固定音源符号帳とゲインの閉ループ探索を実現することができる。
【００６３】
なお、固定音源符号帳として代数的符号帳を用いる場合は、上記２つの中間値Ｍ３、Ｍ４は代数的符号帳探索のコスト関数の分母項と分子項に相当する。また、代数的符号帳はパルスの位置とパルスの極性（＋−）で符号化を行い、この場合、ベクトルｘｔＨの各要素の極性を参照して、パルスの極性をパルスの位置の参照値とすることによって、性能の劣化を最小限にしながら極性の探索を省略することができるので、インデクスｉの種類を少なくでき、閉ループ探索の計算量をより少なくすることができる。例えば、パルス数３で各チャネルのエントリ数が｛１６，１６，８｝の場合には情報量（ビット数）は（位置
）（４＋４＋３）＋（極性）（１＋１＋１）の１４ビット（Ｉ＝１６３８４通り）であるが、極性が探索の対象外だとすると１１ビット（Ｉ＝２０４８通り）で済むことになる。したがって、上記実施の形態１に代数的符号帳を用いることは、計算量を下げるために有効なことである。
【００６４】
また、固定音源符号帳としての代数的符号帳のパルス数の本数として様々なヴァリエーションを持つことは音質の向上に効果がある。これは、有声性の部分は声帯波に近いことから少数パルスが適しており、無声性や環境ノイズの部分は多数パルスが適しているという傾向から明らかである。例えば、パルス数のヴァリエーションとして２本、３本、４本を使用し、サブフレームの長さが４０サンプルである場合、２本は｛２０，２０｝で２０×２０×２２の１６００通り、３本は｛１６，１６，８｝で１６×１６×８×２３の１６３８４通り、４本は｛１６，８，８，８｝で１６×８×８×８×２４の１３１０７２通りで、入力音声信号はサブフレーム毎に合計１７〜１８ビットで符号化される。
【００６５】
また、拡散した音源を用いること、すなわち拡散ベクトルをパルスに畳み込んで固定音源ベクトルを作成することも音質の向上に効果がある。この技術により、固定音源ベクトルに様々な特性を与えることができる。この場合、使用する拡散ベクトルによってパワが異なってくることになる。
【００６６】
また、本実施の形態では固定音源符号帳の説明の中で代数的符号帳を用いた場合を例に説明したが、本発明は、マルチパルス符号帳等、パルス本数のヴァリエーションがある音源でも有効である。
【００６７】
また、パルスが立っている音源以外のフルパルス（全部の位置に値がある）の固定音源符号帳でも本発明は有効である。なぜなら、予め音源ベクトルのパワのクラスタリングを行い、その少数の代表値で計算したスケーリング係数を求めて格納しておけばよいからである。この場合は、各固定音源のインデクスと使用するスケーリング係数との対応を格納しておく必要がある。
【００６８】
なお、上記各実施の形態では適応音源符号帳を事前に探索した後で、固定音源符号帳とゲインとの閉ループ探索を行ったが、本発明はこれに限られず、適応音源符号帳をも閉ループ探索に含めることもできる。ただし、この場合、適応音源符号帳の中間値は各実施の形態の固定音源符号帳に関する中間値と同様に計算することができるが、最後の閉ループ探索の部分が３重ループになるために計算量が掛かりすぎる可能性がある。この場合は適応音源符号帳の予備選択を行うことにより、適応音源ベクトルの候補数を削減し、現実的な計算量へ抑えることができる。
【００６９】
また、上記各実施の形態では固定音源符号帳とゲインの閉ループ探索をそれぞれの候補の総当りで行ったが、本発明はこれに限られず、いずれかの候補の予備選択を組み合わせることができ、これにより計算量をさらに削減することができる。
【００７０】
また、本発明は、適応音源ベクトルを符号化した後で適応音源ベクトルのゲインを先に符号化した場合でも、固定音源符号帳と固定音源ベクトルのゲインの閉ループ探索を各実施の形態と同様に実現することができる。
【００７１】
また、上記各実施の形態ではＣＥＬＰに対して用いる場合について説明したが、本発明はこれに限られず、音源の符号帳が存在する符号化であれば有効である。なぜなら、本発明の所在は固定音源ベクトルとゲインの閉ループ探索であり、適応音源符号帳の有無や、スペクトル包絡の分析方法に依存しないからである。
【００７２】
また、本発明に係る音声符号化装置の入力信号は、音声信号だけでなく、オーディオ信号でも良い。また、入力信号の代わりに、ＬＰＣ予測残差信号に対して本発明を適用する構成であっても良い。
【００７３】
また、本発明に係る音声符号化装置は、移動体通信システムにおける通信端末装置および基地局装置に搭載することが可能であり、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、基地局装置、および移動体通信システムを提供することができる。
【００７４】
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、本発明に係る音声符号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、本発明に係る音声符号化装置と同様の機能を実現することができる。
【００７５】
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。
【００７６】
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。
【００７７】
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。
【００７８】
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。バイオ技術への適用等が可能性としてあり得る。
【００７９】
２００６年１２月１４日出願の特願２００６−３３７０２５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。
【産業上の利用可能性】
【００８０】
本発明は、ＣＥＬＰによって音声を符号化する音声符号化装置等に用いるに好適である。
【図面の簡単な説明】
【００８１】
【図１】従来の符号化手順を示すフロー図
【図２】本発明の実施の形態１に係る音声符号化装置の構成を示すブロック図
【図３】本発明の実施の形態１に係る符号化手順を示すフロー図
【図４】本発明の実施の形態１に係る固定音源符号帳とゲインの閉ループ探索のアルゴリズムを示すフロー図
【手続補正３】
【補正対象書類名】図面
【補正対象項目名】全図
【補正方法】変更
【補正の内容】
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【国際調査報告】
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