(57)【要約】  音声等の符号化においてビットレートの増加を抑えつつ量子化歪みを小さく抑えることができる符号化装置等を開示する。この装置において、ダイナミックレンジ算出部（１２）は、入力スペクトルのピーク性を表す指標として入力スペクトルのダイナミックレンジを算出し、パルス数決定部（１３）は、ダイナミックレンジ情報に基づいて、形状符号帳（１４）から出力されるベクトル候補のパルス数を決定し、形状符号帳（１４）は、ベクトル候補の要素｛−１,０,＋１｝を用いて、探索部（１７）からの制御に従って、パルス数決定部（１３）で決定されたパルス数分のパルスを有するベクトル候補を出力する。
2008072733.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
周波数領域でのベクトル候補を出力する形状符号帳と、
前記ベクトル候補のパルスの分布を、入力信号のスペクトルのピーク性の強さに応じて制御する制御手段と、
分布制御後のベクトル候補を用いて前記スペクトルを符号化する符号化手段と、
を具備する符号化装置。
【請求項２】
前記制御手段は、前記ピーク性の強さに応じて前記形状符号帳から出力される前記ベクトル候補のパルスの数を変化させることにより前記分布を制御する、
請求項１記載の符号化装置。
【請求項３】
前記形状符号帳は、前記入力信号のピッチ周波数の整数倍の周波数の近傍にのみパルスが配置された前記ベクトル候補を出力する、
請求項２記載の符号化装置。
【請求項４】
前記ベクトル候補を拡散ベクトルを用いて拡散する拡散手段、をさらに具備し、
前記制御手段は、前記ピーク性の強さに応じて前記拡散ベクトルの拡散度を変化させることにより前記分布を制御する、
請求項１記載の符号化装置。
【請求項５】
前記ピーク性を表す指標として前記スペクトルのダイナミックレンジを算出する算出手段、をさらに具備し、
前記制御手段は、前記分布を前記ダイナミックレンジの大きさに応じて制御する、
請求項１記載の符号化装置。
【請求項６】
前記符号化手段より下位のレイヤにおける符号化を行う他の符号化手段、をさらに具備し、
前記他の符号化手段が前記算出手段を有する、
請求項５記載の符号化装置。
【請求項７】
前記符号化手段より下位のレイヤにおける復号スペクトルを生成する復号手段、をさらに具備し、
前記形状符号帳は、前記復号スペクトルのエネルギーがしきい値以上となる周波数帯域にのみパルスが配置された前記ベクトル候補を出力する、
請求項１記載の符号化装置。
【請求項８】
請求項１記載の符号化装置を具備する無線通信移動局装置。
【請求項９】
請求項１記載の符号化装置を具備する無線通信基地局装置。
【請求項１０】
入力信号のスペクトルのピーク性の強さに応じて周波数領域でのベクトル候補のパルスの分布を制御し、
前記スペクトルを分布制御後のベクトル候補を用いて符号化する、
符号化方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、音声信号等を符号化するために用いられる符号化装置および符号化方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
移動体通信システムにおける電波資源等を有効に利用するために、音声信号を低ビットレートで圧縮することが要求されている。【０００３】
音声信号を低ビットレートで圧縮するための符号化としてＡＡＣ（Advanced Audio Coder）やＴｗｉｎＶＱ（Transform Domain Weighted Interleave Vector Quantization；周波数領域重み付きインターリーブベクトル量子化）のような変換符号化を用いることが検討されている。変換符号化においては、複数の誤差信号から１つのベクトルを構成し、このベクトルを量子化（ベクトル量子化）することにより、効率良い符号化を行うことができる。【０００４】
また、ベクトル量子化では、通常、多数のベクトル候補を格納した符号帳を用いる。符号化側では、量子化の対象となる入力ベクトルと符号帳に格納された多数のベクトル候補とのマッチングを行って最適なベクトル候補を探索し、その最適なベクトル候補を示す情報（インデックス）を復号側へ伝送する。復号側では、符号化側が備える符号帳と同一の符号帳を用いて、受信したインデックスを基にその符号帳を参照して最適なベクトル候補を選択する。【０００５】
このような変換符号化では、符号帳に格納されているベクトル候補がベクトル量子化の性能を左右するため、符号帳をどのように設計するかが重要になる。【０００６】
一般的な符号帳設計の方法として、非常に多くの入力ベクトルをトレーニング信号として用い、トレーニング信号に対して歪みが最小となるように学習を行う方法がある。トレーニング信号を用いた学習によってベクトル量子化の符号帳を設計すると、歪最小化の規範の基で学習が行われるため、性能が良い符号帳を設計することができる。【０００７】
しかし、トレーニング信号を用いた学習によって符号帳を設計すると、すべてのベクトル候補を記録する必要が生じるため、符号帳に必要なメモリー量が膨大になるという問題がある。ベクトルの次元数（要素数）をＭ、符号帳のビット数をＢビット（すなわち、ベクトル候補数＝２Ｂ）としたとき、符号帳に必要なメモリー量はＭ×２Ｂワードとなる。通常、ベクトル量子化において十分な性能を得るためには、１要素あたり０.５〜１ビット程度のビット数が必要であるため、Ｍ＝３２としたときには符号帳のビット数は少なくとも１６ビット必要となる。このときの符号帳のメモリー量は約２Ｍワードと非常に大きなものになってしまう。【０００８】
符号帳のメモリー量を削減するために、符号帳を多段化する方法やベクトルを分割して表す方法等がある。しかし、これらの方法を用いても符号帳のメモリー量は高々数分の１にしかならず、メモリー量の削減効果は小さい。【０００９】
そこで、学習によって符号帳を設計するのではなく、あらかじめ用意しておいた初期ベクトルを用い、この初期ベクトルに含まれる要素の並べ替えおよび極性（±の符号）の付け替えによってベクトル候補を表す方法がある（非特許文献１参照）。この方法では、少ない種類の所定の初期ベクトルから多くの種類のベクトル候補を表すことができるため、符号帳に必要なメモリー量を大きく削減することができる。
【非特許文献１】M. Xie and J.-P. Adoul, “Embedded algebraic vector quantizer (EAVQ) with application to wideband speech coding”, Proc. of the IEEE ICASSP’96, pp.240-243, 1996.
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１０】
しかしながら、この方法を用いて様々な特性を持つ入力音声信号（パルス性の強い音声信号、雑音的な音声信号等）に対して高品質な符号化を実現するためには、所定の初期ベクトルの種類を増やして入力音声信号の特性に合わせたベクトル候補を生成することができるようにしておく必要がある。このため、ベクトル候補を表す符号量が膨大になってしまい、ビットレートの増加を招いてしまう。【００１１】
一方で、ビットレートの増加を抑えるために所定の初期ベクトルの種類を限定すると、パルス性の強い信号や雑音的な信号に対するベクトル候補を生成することができなくなってしまい、その結果、量子化歪が大きくなってしまう。【００１２】
本発明の目的は、ビットレートの増加を抑えつつ量子化歪みを小さく抑えることができる符号化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】
【００１３】
本発明の符号化装置は、周波数領域でのベクトル候補を出力する形状符号帳と、前記ベクトル候補のパルスの分布を、入力信号のスペクトルのピーク性の強さに応じて制御する制御手段と、分布制御後のベクトル候補を用いて前記スペクトルを符号化する符号化手段と、を具備する構成を採る。
【発明の効果】
【００１４】
本発明によれば、ビットレートの増加を抑えつつ量子化歪みを小さく抑えることができる。
【図面の簡単な説明】
【００１５】
【図１】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２】本発明の実施の形態１に係るダイナミックレンジの算出方法についての説明図
【図３】本発明の実施の形態１に係るダイナミックレンジ算出部の構成を示すブロック図
【図４】本発明の実施の形態１に係るベクトル候補の構成を示す図
【図５】本発明の実施の形態１に係る音声復号装置の構成を示すブロック図
【図６】本発明の実施の形態２に係る音声符号化装置の構成を示すブロック図
【図７】本発明の実施の形態２に係るベクトル候補におけるパルスの配置位置を示す図
【図８】本発明の実施の形態２に係る音声復号装置の構成を示すブロック図
【図９】本発明の実施の形態３に係る音声符号化装置の構成を示すブロック図
【図１０Ａ】本発明の実施の形態３に係る拡散ベクトルの形状を示す図（ｊ＝０の位置に最大値を持つ形状）
【図１０Ｂ】本発明の実施の形態３に係る拡散ベクトルの形状を示す図（ｊ＝Ｊ／２の位置に最大値を持つ形状）
【図１０Ｃ】本発明の実施の形態３に係る拡散ベクトルの形状を示す図（ｊ＝Ｊ−１の位置に最大値を持つ形状）
【図１１】本発明の実施の形態３に係る拡散の様子を示す図
【図１２】本発明の実施の形態３に係る音声復号装置の構成を示すブロック図
【図１３】本発明の実施の形態４に係る音声符号化装置の構成を示すブロック図
【図１４】本発明の実施の形態４に係る第２レイヤ符号化部の構成を示すブロック図
【図１５】本発明の実施の形態４に係るフィルタリング部でのスペクトル生成の様子を示す図
【図１６】本発明の実施の形態４に係る第３レイヤ符号化部の構成を示すブロック図
【図１７】本発明の実施の形態４に係る音声復号装置の構成を示すブロック図
【図１８】本発明の実施の形態４に係る第２レイヤ復号部の構成を示すブロック図
【図１９】本発明の実施の形態４に係る第３レイヤ復号部の構成を示すブロック図
【図２０】本発明の実施の形態５に係る第３レイヤ符号化部の構成を示すブロック図
【図２１】本発明の実施の形態５に係る第３レイヤ復号部の構成を示すブロック図
【図２２】本発明の実施の形態６に係る音声符号化装置の構成を示すブロック図
【図２３】本発明の実施の形態６に係る音声復号装置の構成を示すブロック図
【発明を実施するための最良の形態】
【００１６】
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。以下の説明では、スペクトルを形状情報と利得情報とに分離し各々量子化する形状利得ベクトル量子化を例に挙げ、形状情報のベクトル量子化に対して本発明を適用する場合について説明する。また、以下の実施の形態では、符号化装置・復号装置の例として、音声符号化装置・音声復号装置について説明する。【００１７】
（実施の形態１）
入力音声信号が、母音のような周期性の強い信号である場合には、その入力音声信号のスペクトルはピーク性が強く、かつ、そのスペクトルはピッチ周波数の整数倍の近傍にのみ現れる。このようなスペクトル特性の場合、ピーク部分にのみパルスが配置されたベクトル候補を用いて十分な符号化品質が得られる。逆に、このようなスペクトル特性の場合にベクトル候補に多数のパルスを配置すると、必要がない要素にまでパルスが存在してしまい、かえって符号化品質が劣化する。【００１８】
一方、入力音声信号が無声子音のようにランダム性が強い信号である場合には、その入力音声信号のスペクトルもランダムになる。よって、この場合には、多数のパルスからなるベクトル候補を用いてベクトル量子化すればよい。【００１９】
そこで、本実施の形態では、入力音声信号を周波数領域でベクトル量子化する音声符号化装置において、ベクトル候補の要素が｛−１,０,＋１｝のいずれかを採り、スペクトルのピーク性の強さに応じてベクトル候補のパルスの数を変化させることによりベクトル候補のパルスの分布を制御する。【００２０】
図１に、本実施の形態に係る音声符号化装置１０の構成を示す。【００２１】
図１に示す音声符号化装置１０において、周波数領域変換部１１は、入力音声信号の周波数分析を行い、変換係数の形式で入力音声信号のスペクトル（入力スペクトル）を求める。具体的には、周波数領域変換部１１は、例えば、ＭＤＣＴ（Modified Discrete Cosine Transform；変形離散コサイン変換）を用いて時間領域の音声信号を周波数領域のスペクトルに変換する。入力スペクトルはダイナミックレンジ算出部１２および誤差算出部１６に出力される。【００２２】
ダイナミックレンジ算出部１２は、入力スペクトルのピーク性を表す指標として入力スペクトルのダイナミックレンジを算出し、ダイナミックレンジ情報をパルス数決定部１３および多重化部１８に出力する。ダイナミックレンジ算出部１２の詳細については後述する。【００２３】
パルス数決定部１３は、入力スペクトルのピーク性の強さに応じて、形状符号帳１４から出力されるベクトル候補のパルスの数を変化させることによりベクトル候補のパルスの分布を制御する。具体的には、パルス数決定部１３は、ダイナミックレンジ情報に基づいて、形状符号帳１４から出力されるベクトル候補のパルス数を決定し、決定したパルスを形状符号帳１４に出力する。この際、パルス数決定部１３は、入力スペクトルのダイナミックレンジがより大きくなるほどパルス数をより少なくする。【００２４】
形状符号帳１４は、周波数領域でのベクトル候補を誤差算出部１６に出力する。この際、形状符号帳１４は、ベクトル候補の要素｛−１,０,＋１｝を用いて、パルス数決定部１３で決定されたパルス数分のパルスを有するベクトル候補を出力する。また、形状符号帳１４は、同一パルス数の異なるパルスの組合せを有する複数種類のベクトル候補の中から、探索部１７からの制御に従っていずれか１つのベクトル候補を順次選択して誤差算出部１６に出力する。形状符号帳１４の詳細については後述する。【００２５】
ゲイン符号帳１５には入力スペクトルのゲインを表す候補（ゲイン候補）が多数格納されており、ゲイン符号帳１５は、探索部１７からの制御に従っていずれか１つのベクトル候補を順次選択して誤差算出部１６に出力する。【００２６】
誤差算出部１６は式（１）で表される誤差Ｅを算出して探索部１７に出力する。式（１）において、Ｓ（ｋ）は入力スペクトル、ｓｈ（ｉ,ｋ）は第ｉ番目のベクトル候補、ｇａ（ｍ）は第ｍ番目のゲイン候補、ＦＨは入力スペクトルの帯域を表す。
【数１】
2008072733.tif 000003
【００２７】
探索部１７は、形状符号帳１４にベクトル候補を順次出力させるとともに、ゲイン符号帳１５にゲイン候補を順次出力させる。そして、探索部１７は、誤差算出部１６より出力される誤差Ｅを基に、ベクトル候補とゲイン候補の複数の組み合わせのうち誤差Ｅが最も小さくなる組み合わせを探索し、探索結果としてベクトル候補のインデックスｉとゲイン候補のインデックスｍを多重化部１８に出力する。【００２８】
なお、探索部１７は、誤差Ｅが最も小さくなる組み合わせの決定にあたり、ベクトル候補とゲイン候補を同時に決定してもよいし、ベクトル候補を決定してからゲイン候補を決定してもよいし、また、ゲイン候補を決定してからベクトル候補を決定してもよい。【００２９】
また、誤差算出部１６または探索部１７において、聴感的に重要なスペクトルの影響を大きくするために、聴感的に重要なスペクトルに対して大きな重みを与える重み付けを行ってもよい。この場合、誤差Ｅは式（２）のように表される。式（２）においてｗ（ｋ）は重み係数を表す。
【数２】
2008072733.tif 000004
【００３０】
多重化部１８は、ダイナミックレンジ情報と、ベクトル候補のインデックスｉと、ゲイン候補のインデックスｍとを多重して符号化データを生成し、この符号化データを音声復号装置へ伝送する。【００３１】
なお、本実施の形態においては、少なくとも誤差算出部１６および探索部１７により、形状符号帳１４から出力されるベクトル候補を用いて入力スペクトルを符号化する符号化部が構成される。【００３２】
次いで、ダイナミックレンジ算出部１２の詳細について説明する。【００３３】
まず、図２を用いて本実施の形態に係るダイナミックレンジの算出方法の一例について説明する。この図は、入力スペクトルＳ（ｋ）の振幅の分布を示している。横軸に振幅、縦軸に入力スペクトルＳ（ｋ）の各振幅の出現確率をとると、振幅の平均値ｍ１を中心として図２に示すような正規分布に近い分布が現れる。【００３４】
本実施の形態では、まず、この分布を、平均値ｍ１に近いグループ（図中の領域Ｂ）と、平均値ｍ１から遠いグループ（図中の領域Ａ）とに大別する。次に、これら２つのグループの振幅の代表値、具体的には、領域Ａに含まれるスペクトルの振幅の絶対値の平均値と、領域Ｂに含まれるスペクトルの振幅の絶対値の平均値とを求める。領域Ａの平均値は、入力スペクトルのうちで比較的振幅が大きなスペクトルのグループの振幅代表値に相当し、領域Ｂの平均値は、入力スペクトルのうちで比較的振幅が小さなスペクトルのグループの振幅代表値に相当する。そして、本実施の形態では、これら２つの平均値の比によって入力スペクトルのダイナミックレンジを表す。【００３５】
次いで、ダイナミックレンジ算出部１２の構成について説明する。図３にダイナミックレンジ算出部１２の構成を示す。【００３６】
ばらつき度算出部１２１は、周波数領域変換部１１より入力される入力スペクトルＳ（ｋ）の振幅の分布から、入力スペクトルのばらつき度を算出し、算出したばらつき度を第１しきい値設定部１２２および第２しきい値設定部１２４に出力する。なお、ばらつき度とは、具体的には、入力スペクトルの標準偏差σ１のことである。【００３７】
第１しきい値設定部１２２は、ばらつき度算出部１２１で算出された標準偏差σ１を用いて第１しきい値ＴＨ１を求めて第１平均スペクトル算出部１２３に出力する。第１しきい値ＴＨ１とは、入力スペクトルのうち、上記領域Ａに含まれる比較的振幅が大きなスペクトルを特定するためのしきい値であり、標準偏差σ１に定数ａを乗じた値が第１しきい値ＴＨ１として算出される。【００３８】
第１平均スペクトル算出部１２３は、第１しきい値ＴＨ１よりも外側に位置するスペクトル、すなわち、領域Ａに含まれるスペクトルの振幅の平均値（以下、第１平均値という）を求めて比率算出部１２６に出力する。【００３９】
具体的には、第１平均スペクトル算出部１２３は、入力スペクトルの振幅を、入力スペクトルの平均値ｍ１に第１しきい値ＴＨ１を加えた値（ｍ１＋ＴＨ１）と比較し、この値よりも大きな振幅を有するスペクトルを特定する（ステップ１）。次に、第１平均スペクトル算出部１２３は、入力スペクトルの振幅値を、入力スペクトルの平均値ｍ１から第１しきい値ＴＨ１を減じた値（ｍ１−ＴＨ１）と比較し、この値よりも小さな振幅を有するスペクトルを特定する（ステップ２）。そして、ステップ１およびステップ２の双方で特定されたスペクトルの振幅の平均値を求め、この平均値を比率算出部１２６に出力する。【００４０】
一方、第２しきい値設定部１２４は、ばらつき度算出部１２１で算出された標準偏差σ１を用いて第２しきい値ＴＨ２を求める。第２しきい値ＴＨ２とは、入力スペクトルのうち、上記領域Ｂに含まれる比較的振幅が小さなスペクトルを特定するためのしきい値であり、標準偏差σ１に定数ｂ（＜ａ）を乗じた値が第２しきい値ＴＨ２として算出される。【００４１】
第２平均スペクトル算出部１２５は、第２しきい値ＴＨ２よりも内側に位置するスペクトル、すなわち、領域Ｂに含まれるスペクトルの振幅の平均値（以下、第２平均値という）を求めて比率算出部１２６に出力する。第２平均スペクトル算出部１２５の具体的動作は、第１平均スペクトル算出部１２３のものと同様である。【００４２】
このようにして求められた第１平均値および第２平均値が、入力スペクトルの領域Ａおよび領域Ｂ各々に対する代表値である。【００４３】
比率算出部１２６は、第１平均値に対する第２平均値の比（領域Ａのスペクトルの平均値に対する領域Ｂのスペクトルの平均値の比）を入力スペクトルのダイナミックレンジとして算出する。そして、比率算出部１２６は、算出したダイナミックレンジを表すダイナミックレンジ情報をパルス数決定部１３および多重化部１８に出力する。【００４４】
次いで、形状符号帳１４の詳細について図４を用いて説明する。図４は、パルス数決定部１３で決定されたパルス数ＰＮに応じて、形状符号帳１４のベクトル候補の構成がどのように変化するかを示した例である。ここでは、ベクトル候補の次元数（要素数）Ｍを８とし、パルス数ＰＮが１〜８のいずれかを採る場合について説明する。【００４５】
パルス数決定部１３で決定されたパルス数がＰＮ＝１の場合は、各ベクトル候補にはそれぞれ１本のパルス（−１または＋１）が配置される。そして、この場合は、形状符号帳１４は、位置および極性（±の符号）の一方または双方が異なる１本のパルスをそれぞれ有する８Ｃ１・２１種類（１６種類）のベクトル候補の中からいずれか１つのベクトル候補を順次選択して誤差算出部１６に出力する。【００４６】
また、パルス数決定部１３で決定されたパルス数がＰＮ＝２の場合は、各ベクトル候補にはそれぞれ、−１または＋１の合計２本のパルスが配置される。そして、この場合は、形状符号帳１４は、位置および極性（±の符号）の組合せが異なる２本のパルスをそれぞれ有する８Ｃ２・２２種類（１１２種類）のベクトル候補の中からいずれか１つのベクトル候補を順次選択して誤差算出部１６に出力する。【００４７】
同様に、パルス数決定部１３で決定されたパルス数がＰＮ＝８の場合は、各ベクトル候補にはそれぞれ、−１または＋１の合計８本のパルスが配置される。よって、この場合には、各ベクトル候補においてすべての要素にパルスが配置されることになる。そして、この場合は、形状符号帳１４は、極性（±の符号）の組合せが異なる８本のパルスをそれぞれ有する８Ｃ８・２８種類（２５６種類）のベクトル候補の中からいずれか１つのベクトル候補を順次選択して誤差算出部１６に出力する。【００４８】
このようにして本実施の形態では、入力スペクトルのピーク性の強さ、具体的には、入力スペクトルのダイナミックレンジの大きさに応じてベクトル候補のパルスの数を変化させることによりベクトル候補のパルスの分布を変化させる。【００４９】
また、図４に示すように、ベクトル候補の数はＭＣＰＮ・２ＰＮと表される。つまり、パルス数ＰＮに応じてベクトル候補の数が変化する。ここで、パルス数ＰＮに依存せずに共通のビット数ですべてのベクトル候補を示すためには、ベクトル候補の数の最大値をあらかじめ定めておき、この最大値を超えないように構成し得る数のベクトル候補を限定するとよい。【００５０】
次いで、図５に本実施の形態に係る音声復号装置２０の構成を示す。【００５１】
図５に示す音声復号装置２０において、分離部２１は、音声符号化装置１０より伝送された符号化データをダイナミックレンジ情報と、ベクトル候補のインデックスｉと、ゲイン候補のインデックスｍとに分離する。そして、分離部２１は、ダイナミックレンジ情報をパルス数決定部２２に出力し、ベクトル候補のインデックスｉを形状符号帳２３に出力し、ゲイン候補のインデックスｍをゲイン符号帳２４に出力する。【００５２】
パルス数決定部２２は、図１に示すパルス数決定部１３と同様にして、ダイナミックレンジ情報に基づいて、形状符号帳２３から出力されるベクトル候補のパルス数を決定し、決定したパルスを形状符号帳２３に出力する。【００５３】
形状符号帳２３は、パルス数決定部２２で決定されたパルス数に従って、同一パルス数の異なるパルスの組合せを有する複数種類のベクトル候補の中から、分離部２１から入力されたインデックスｉに対応するベクトル候補ｓｈ（ｉ,ｋ）を選択して乗算部２５に出力する。【００５４】
ゲイン符号帳２４は、分離部２１から入力されたインデックスｍに対応するゲイン候補ｇａ（ｍ）を選択して乗算部２５に出力する。【００５５】
乗算部２５は、ベクトル候補ｓｈ（ｉ,ｋ）にゲイン候補ｇａ（ｍ）を乗じ、乗算結果である周波数領域のスペクトルｇａ（ｍ）・ｓｈ（ｉ,ｋ）を時間領域変換部２６に出力する。【００５６】
時間領域変換部２６は、周波数領域のスペクトルｇａ（ｍ）・ｓｈ（ｉ,ｋ）を時間領域信号に変換して復号音声信号を生成し、出力する。【００５７】
このように、本実施の形態によれば、ベクトル候補の要素が｛−１,０,＋１｝のいずれかを採るため符号帳に必要なメモリー量を大幅に削減することができる。また、本実施の形態によれば、入力音声信号のスペクトルのピーク性の強さに応じてベクトル候補のパルス数を変化させるため、要素｛−１,０,＋１｝のみから入力音声信号の特性に合わせた最適なベクトル候補を生成することができる。よって、本実施の形態によれば、ビットレートの増加を抑えつつ量子化歪みを小さく抑えることができる。このため、復号装置において、品質の良い復号信号を得ることができる。【００５８】
また、本実施の形態によれば、スペクトルのピーク性の強さを表す指標としてスペクトルのダイナミックレンジを用いるため、スペクトルのピーク性の強さを定量的に正確に表すことができる。【００５９】
なお、本実施の形態において、ばらつき度として標準偏差を用いたが、他の指標を用いても良い。【００６０】
また、本実施の形態においては、音声復号装置２０は、音声符号化装置１０より伝送された符号化データを入力して処理するという例を示したが、同様の情報を有する符号化データを生成可能な他の構成の符号化装置が出力した符号化データを入力して処理しても良い。【００６１】
（実施の形態２）
本実施の形態は、入力音声信号のピッチ周波数の整数倍の周波数の近傍にのみベクトル候補のパルスを配置する点において実施の形態１と相違する。【００６２】
図６に、本実施の形態に係る音声符号化装置３０の構成を示す。なお、図３において図１に示した構成部分と同一の構成部分には同一符号を付し、説明を省略する。【００６３】
図６に示す音声符号化装置３０において、ピッチ分析部３１は、入力音声信号のピッチ周期を求めてピッチ周波数算出部３２および多重化部１８に出力する。【００６４】
ピッチ周波数算出部３２は、時間パラメータであるピッチ周期から周波数パラメータであるピッチ周波数を算出して形状符号帳３３に出力する。ピッチ周期をＰＴ、入力音声信号のサンプリングレートをＦＳとすると、ピッチ周波数ＰＦは式（３）に従って算出される。
【数３】
2008072733.tif 000005
【００６５】
ピッチ周波数の整数倍の周波数の近傍に入力スペクトルのピークが存在する可能性が高いため、形状符号帳３３では、図７に示すように、ベクトル候補におけるパルスの配置位置がピッチ周波数の整数倍の周波数の近傍に限定される。つまり、形状符号帳３３では、上記図４に示すようにしてベクトル候補にパルスが配置される際に、ピッチ周波数の整数倍の周波数の近傍にのみパルスが配置される。よって、形状符号帳３３は、入力音声信号のピッチ周波数の整数倍の周波数の近傍にのみパルスが配置されたベクトル候補を誤差算出部１６に出力する。【００６６】
なお、多重化部１８は、ダイナミックレンジ情報と、ベクトル候補のインデックスｉと、ゲイン候補のインデックスｍと、ピッチ周期ＰＴとを多重して符号化データを生成する。【００６７】
次いで、図８に本実施の形態に係る音声復号装置４０の構成を示す。なお、図８において図５に示した構成部分と同一の構成部分には同一符号を付し、説明を省略する。【００６８】
図８に示す音声復号装置４０は、音声符号化装置３０から伝送された符号化データを入力する。分離部２１は、実施の形態１での処理に加え、符号化データから分離したピッチ周期ＰＴをピッチ周波数算出部４１に出力する。【００６９】
ピッチ周波数算出部４１は、ピッチ周波数算出部３２と同様にしてピッチ周波数ＰＦを算出して形状符号帳４２に出力する。【００７０】
形状符号帳４２は、ピッチ周波数ＰＦに従ってパルスの配置位置を限定した上で、パルス数決定部２２で決定されたパルス数に従って、分離部２１から入力されたインデックスｉに対応するベクトル候補ｓｈ（ｉ,ｋ）を生成して乗算部２５に出力する。【００７１】
このように、本実施の形態によれば、ベクトル候補において入力スペクトルのピークが存在する可能性が高い部分にのみパルスの配置位置を限定することにより、音声品質を維持したままパルスの配置情報を少なくしてビットレートを低減させることができる。【００７２】
なお、本実施の形態においては、音声復号装置４０は、音声符号化装置３０より伝送された符号化データを入力して処理するという例を示したが、同様の情報を有する符号化データを生成可能な他の構成の符号化装置が出力した符号化データを入力して処理しても良い。【００７３】
（実施の形態３）
本実施の形態は、入力スペクトルのピーク性の強さに応じて拡散ベクトルの拡散度を変化させることによりベクトル候補のパルスの分布を制御する点において実施の形態１と相違する。【００７４】
図９に、本実施の形態に係る音声符号化装置５０の構成を示す。なお、図９において図１に示した構成部分と同一の構成部分には同一符号を付し、説明を省略する。【００７５】
ダイナミックレンジ算出部１２は、入力スペクトルのピーク性を表す指標として実施の形態１と同様にして入力スペクトルのダイナミックレンジを算出し、ダイナミックレンジ情報を拡散ベクトル選択部５１および多重化部１８に出力する。【００７６】
拡散ベクトル選択部５１は、入力スペクトルのピーク性の強さに応じて、拡散部５３での拡散に用いられる拡散ベクトルの拡散度を変化させることによりベクトル候補のパルスの分布を制御する。具体的には、拡散ベクトル選択部５１には拡散度が互いに異なる複数の拡散ベクトルが記憶されており、拡散ベクトル選択部５１は、ダイナミックレンジ情報に基づいていずれか１つの拡散ベクトルｄｉｓｐ（ｊ）を選択して拡散部５３に出力する。この際、拡散ベクトル選択部５１は、入力スペクトルのダイナミックレンジがより大きくなるほど拡散度がより小さい拡散ベクトルを選択する。【００７７】
形状符号帳５２は、周波数領域でのベクトル候補を拡散部５３に出力する。形状符号帳５２は、探索部１７からの制御に従って複数種類のベクトル候補の中からいずれか１つのベクトル候補ｓｈ（ｉ,ｋ）を順次選択して拡散部５３に出力する。なお、ベクトル候補の要素は｛−１,０,＋１｝である。【００７８】
拡散部５３は、ベクトル候補ｓｈ（ｉ,ｋ）に拡散ベクトルｄｉｓｐ（ｊ）を畳み込むことによりベクトル候補ｓｈ（ｉ,ｋ）を拡散し、拡散後のベクトル候補ｓｈｄ（ｉ,ｋ）を誤差算出部１６に出力する。拡散後のベクトル候補ｓｈｄ（ｉ,ｋ）は式（４）のように表される。Ｊは拡散ベクトルの次数を表す。
【数４】
2008072733.tif 000006
【００７９】
ここで、拡散ベクトルｄｉｓｐ（ｊ）を任意の形状とすることができる。例えば、図１０Ａに示すようにｊ＝０の位置に最大値を持つ形状、図１０Ｂに示すようにｊ＝Ｊ／２の位置に最大値を持つ形状、または、図１０Ｃ示すようにｊ＝Ｊ−１の位置に最大値を持つ形状等とすることができる。【００８０】
次いで、図１１に、同一のベクトル候補が、拡散度が互いに異なる複数の拡散ベクトルでそれぞれ拡散される様子を示す。図１１に示すように、拡散度が互いに異なる拡散ベクトルを用いてベクトル候補を拡散することにより、ベクトル候補の要素系列内でのエネルギーの拡がり度合い（ベクトル候補の拡散度）を変化させることができる。すなわち、拡散度がより大きい拡散ベクトルを用いるほど、ベクトル候補のエネルギーの拡がり度合いをより大きく（ベクトル候補のエネルギーの集中度をより低く）することができる。換言すれば、拡散度がより小さい拡散ベクトルを用いるほど、ベクトル候補のエネルギーの拡がり度合いをより小さく（ベクトル候補のエネルギーの集中度をより高く）することができる。本実施の形態では、上記のように、入力スペクトルのダイナミックレンジがより大きくなるほど拡散度がより小さい拡散ベクトルが選択されるため、入力スペクトルのダイナミックレンジがより大きくなるほど、誤差算出部１６に出力されるベクトル候補のエネルギーの拡がり度合いがより小さくなる。【００８１】
このようにして本実施の形態では、入力スペクトルのピーク性の強さ、具体的には、入力スペクトルのダイナミックレンジの大きさに応じて拡散ベクトルの拡散度を変化させることによりベクトル候補のパルスの分布を変化させる。【００８２】
次いで、図１２に本実施の形態に係る音声復号装置６０の構成を示す。なお、図１２において図５に示した構成部分と同一の構成部分には同一符号を付し、説明を省略する。【００８３】
図１２に示す音声復号装置６０は、音声符号化装置５０から伝送された符号化データを入力する。分離部２１は、入力された符号化データを、ダイナミックレンジ情報と、ベクトル候補のインデックスｉと、ゲイン候補のインデックスｍとに分離し、ダイナミックレンジ情報を拡散ベクトル選択部６１に出力し、ベクトル候補のインデックスｉを形状符号帳６２に出力し、ゲイン候補のインデックスｍをゲイン符号帳２４に出力する。【００８４】
拡散ベクトル選択部６１には拡散度が互いに異なる複数の拡散ベクトルが記憶されており、拡散ベクトル選択部６１は、図９に示す拡散ベクトル選択部５１と同様にして、ダイナミックレンジ情報に基づいていずれか１つの拡散ベクトルｄｉｓｐ（ｊ）を選択して拡散部６３に出力する。【００８５】
形状符号帳６２は、複数種類のベクトル候補の中から、分離部２１から入力されたインデックスｉに対応するベクトル候補ｓｈ（ｉ,ｋ）を選択して拡散部６３に出力する。【００８６】
拡散部６３は、ベクトル候補ｓｈ（ｉ,ｋ）に拡散ベクトルｄｉｓｐ（ｊ）を畳み込むことによりベクトル候補ｓｈ（ｉ,ｋ）を拡散し、拡散後のベクトル候補ｓｈｄ（ｉ,ｋ）を乗算部２５に出力する。【００８７】
乗算部２５は、拡散後のベクトル候補ｓｈｄ（ｉ,ｋ）にゲイン候補ｇａ（ｍ）を乗じ、乗算結果である周波数領域のスペクトルｇａ（ｍ）・ｓｈｄ（ｉ,ｋ）を時間領域変換部２６に出力する。【００８８】
このように、本実施の形態によれば、実施の形態１同様、ベクトル候補の要素が｛−１,０,＋１｝のいずれかを採るため符号帳に必要なメモリー量を大幅に削減することができる。また、本実施の形態によれば、入力音声信号のスペクトルのピーク性の強さに応じて拡散ベクトルの拡散度を変化させることによりベクトル候補のエネルギーの拡がり度合いを変化させるため、要素｛−１,０,＋１｝のみから入力音声信号の特性に合わせた最適なベクトル候補を生成することができる。よって、本実施の形態によれば、拡散ベクトルを用いてベクトル候補を拡散する構成を採る音声符号化装置において、ビットレートの増加を抑えつつ量子化歪みを小さく抑えることができる。このため、復号装置において、品質の良い復号信号を得ることができる。【００８９】
なお、拡散ベクトル選択部６１は、基本的には拡散ベクトル選択部５１と同じ複数の拡散ベクトルを記憶しておく。しかし、復号側で、例えば音質等の加工を行うような場合には、符号化側とは異なる拡散ベクトルを記憶しておいても良い。また、拡散ベクトル選択部５１、６１は、複数の拡散ベクトルを記憶しておく代わりに、内部で必要な拡散ベクトルを生成するような構成としても良い。【００９０】
また、本実施の形態においては、音声復号装置６０は、音声符号化装置５０より伝送された符号化データを入力して処理するという例を示したが、同様の情報を有する符号化データを生成可能な他の構成の符号化装置が出力した符号化データを入力して処理しても良い。【００９１】
（実施の形態４）
本実施の形態では、複数のレイヤにより構成されるスケーラブル符号化に本発明を適用する場合について説明する。【００９２】
以下の説明では、周波数０≦ｋ＜ＦＬの帯域を低域部、周波数ＦＬ≦ｋ＜ＦＨの帯域を高域部、周波数０≦ｋ＜ＦＨの帯域を全帯域と呼ぶ。また、周波数ＦＬ≦ｋ＜ＦＨの帯域は、低域部を基に帯域拡張されていることから拡張帯域とも称されることもある。また、以下の説明では、第１〜第３のレイヤを階層化したスケーラブル符号化を一例に挙げる。第１レイヤでは入力音声信号の低域部（０≦ｋ＜ＦＬ）を符号化し、第２レイヤでは第１レイヤ復号信号の信号帯域を全帯域（０≦ｋ＜ＦＨ）に低ビットレートで拡張し、第３レイヤでは入力音声信号と第２レイヤ復号信号の誤差成分を符号化するものとする。【００９３】
図１３に、本実施の形態に係る音声符号化装置７０の構成を示す。なお、図１３において図１に示した構成部分と同一の構成部分には同一符号を付し、説明を省略する。【００９４】
図１３に示す音声符号化装置７０において、周波数領域変換部１１から出力された入力スペクトルは、第１レイヤ符号化部７１、第２レイヤ符号化部７３および第３レイヤ符号化部７５に入力される。【００９５】
第１レイヤ符号化部７１は、入力スペクトルの低域部の符号化を行い、この符号化にて得られる第１レイヤ符号化データを、第１レイヤ復号部７２および多重化部７６に出力する。【００９６】
第１レイヤ復号部７２は、第１レイヤ符号化データの復号を行って第１レイヤ復号スペクトルを生成し、第１レイヤ復号スペクトルを第２レイヤ符号化部７３に出力する。なお、第１レイヤ復号部７２は、時間領域に変換される前の第１レイヤ復号スペクトルを出力する。【００９７】
第２レイヤ符号化部７３は、第１レイヤ復号部７２で得られた第１レイヤ復号スペクトルを用いて、周波数領域変換部１１から出力される入力スペクトルの高域部の符号化を行い、この符号化にて得られる第２レイヤ符号化データを第２レイヤ復号部７４および多重化部７６に出力する。具体的には、第２レイヤ符号化部７３は、第１レイヤ復号スペクトルをピッチフィルタのフィルタ状態として用い、ピッチフィルタリング処理により入力スペクトルの高域部を推定する。この際、第２レイヤ符号化部７３は、スペクトルの調波構造を崩さないように入力スペクトルの高域部を推定する。また、第２レイヤ符号化部７３は、ピッチフィルタのフィルタ情報を符号化する。第２レイヤ符号化部７３の詳細については後述する。【００９８】
第２レイヤ復号部７４は、第２レイヤ符号化データの復号を行って第２レイヤ復号スペクトルを生成するとともに入力スペクトルのダイナミックレンジ情報を得て、第２レイヤ復号スペクトルおよびダイナミックレンジ情報を第３レイヤ符号化部７５に出力する。【００９９】
第３レイヤ符号化部７５は、入力スペクトル、第２レイヤ復号スペクトルおよびダイナミックレンジ情報を用いて第３レイヤ符号化データを生成し、第３レイヤ符号化データを多重化部７６に出力する。第３レイヤ符号化部７５の詳細については後述する。【０１００】
多重化部７６は、第１レイヤ符号化データと、第２レイヤ符号化データと、第３レイヤ符号化データとを多重して符号化データを生成し、この符号化データを音声復号装置へ伝送する。【０１０１】
次いで、第２レイヤ符号化部７３の詳細について説明する。図１４に第２レイヤ符号化部７３の構成を示す。【０１０２】
図１４に示す第２レイヤ符号化部７３において、ダイナミックレンジ算出部７３１は、入力スペクトルのピーク性を表す指標として入力スペクトルの高域部のダイナミックレンジを算出し、ダイナミックレンジ情報を振幅調節部７３２および多重化部７３８に出力する。なお、ダイナミックレンジの算出方法は実施の形態１で説明したとおりである。【０１０３】
振幅調節部７３２は、ダイナミックレンジ情報を用いて、第１レイヤ復号スペクトルのダイナミックレンジが入力スペクトルの高域部のダイナミックレンジに近づくように第１レイヤ復号スペクトルの振幅を調節し、振幅調節後の第１レイヤ復号スペクトルを内部状態設定部７３３に出力する。【０１０４】
内部状態設定部７３３は、振幅調節後の第１レイヤ復号スペクトルを用いて、フィルタリング部７３４で用いられるフィルタの内部状態を設定する。【０１０５】
ピッチ係数設定部７３６は、探索部７３５からの制御に従ってピッチ係数Ｔを予め定められた探索範囲Ｔｍｉｎ〜Ｔｍａｘの中で少しずつ変化させながらフィルタリング部７３４に順次出力する。【０１０６】
フィルタリング部７３４は、内部状態設定部７３３で設定されたフィルタの内部状態と、ピッチ係数設定部７３６から出力されるピッチ係数Ｔとに基づいて振幅調節後の第１レイヤ復号スペクトルのフィルタリングを行い、入力スペクトルの推定値Ｓ２'(ｋ)を算出する。このフィルタリング処理の詳細については後述する。【０１０７】
探索部７３５は、周波数領域変換部１１より入力される入力スペクトルＳ２(ｋ)とフィルタリング部７３４から入力される入力スペクトルの推定値Ｓ２'(ｋ)との類似性を示すパラメータである類似度を算出する。この類似度の算出処理は、ピッチ係数設定部７３６からフィルタリング部７３４にピッチ係数Ｔが与えられる度に行われ、算出される類似度が最大となるピッチ係数（最適なピッチ係数）Ｔ'（Ｔｍｉｎ〜Ｔｍａｘの範囲）が多重化部７３８に出力される。また、探索部７３５は、このピッチ係数Ｔ'を用いて生成される入力スペクトルの推定値Ｓ２'(ｋ)をゲイン符号化部７３７に出力する。【０１０８】
ゲイン符号化部７３７は、入力スペクトルＳ２(ｋ)のゲイン情報を算出する。なお、ここでは、ゲイン情報をサブバンド毎のスペクトルパワで表し、周波数帯域ＦＬ≦ｋ＜ＦＨをＪ個のサブバンドに分割する場合を例にとって説明する。このとき、第ｊサブバンドのスペクトルパワＢ（ｊ）は式（５）で表される。式（５）において、ＢＬ（ｊ）は第ｊサブバンドの最小周波数、ＢＨ（ｊ）は第ｊサブバンドの最大周波数を表す。このようにして求めた入力スペクトルのサブバンド情報を入力スペクトルのゲイン情報とする。
【数５】
2008072733.tif 000007
【０１０９】
また、ゲイン符号化部７３７は、入力スペクトルの推定値Ｓ２'(ｋ)のサブバンド情報Ｂ'（ｊ）を式（６）に従い算出し、サブバンド毎の変動量Ｖ（ｊ）を式（７）に従い算出する。
【数６】
2008072733.tif 000008
【数７】
2008072733.tif 000009
【０１１０】
そして、ゲイン符号化部７３７は、変動量Ｖ（ｊ）を符号化して符号化後の変動量Ｖｑ（ｊ）を求め、そのインデックスを多重化部７３８に出力する。【０１１１】
多重化部７３８は、ダイナミックレンジ算出部７３１から入力されるダイナミックレンジ情報と、探索部７３５から入力される最適なピッチ係数Ｔ'と、ゲイン符号化部７３７から入力される変動量Ｖ（ｊ）のインデックスとを多重化して第２レイヤ符号化データを生成し、第２レイヤ符号化データを多重化部７６および第２レイヤ復号部７４に出力する。なお、多重化部７３８を設けずに、ダイナミックレンジ算出部７３１から出力されるダイナミックレンジ情報、探索部７３５から出力される最適なピッチ係数Ｔ'、および、ゲイン符号化部７３７から出力される変動量Ｖ（ｊ）のインデックスを第２レイヤ復号部７４および多重化部７６に直接入力し、多重化部７６にてこれらを第１レイヤ符号化データおよび第３レイヤ符号化データと多重してもよい。【０１１２】
ここで、フィルタリング部７３４でのフィルタリング処理の詳細について説明する。図１５に、フィルタリング部７３４が、ピッチ係数設定部７３６から入力されるピッチ係数Ｔを用いて、帯域ＦＬ≦ｋ＜ＦＨのスペクトルを生成する様子を示す。ここでは、全周波数帯域（０≦ｋ＜ＦＨ）のスペクトルを便宜的にＳ（ｋ）と呼び、フィルタ関数は式（８）で表されるものを使用する。この式において、Ｔはピッチ係数設定部７３６より与えられたピッチ係数を表しており、またＭ＝１とする。
【数８】
2008072733.tif 000010
【０１１３】
Ｓ（ｋ）の０≦ｋ＜ＦＬの帯域には、第１レイヤ復号スペクトルＳ１（ｋ）がフィルタの内部状態として格納される。一方、Ｓ（ｋ）のＦＬ≦ｋ＜ＦＨの帯域には、以下の手順により求められた入力スペクトルの推定値Ｓ２'（ｋ）が格納される。【０１１４】
Ｓ２'（ｋ）には、フィルタリング処理により、ｋよりＴだけ低い周波数のスペクトルＳ（ｋ−Ｔ）に、このスペクトルを中心としてｉだけ離れた近傍のスペクトルＳ（ｋ−Ｔ−ｉ）に所定の重み付け係数βｉを乗じたスペクトルβｉ・Ｓ（ｋ−Ｔ−ｉ）を全て加算したスペクトル、すなわち、式（９）により表されるスペクトルが代入される。そしてこの演算を、周波数の低い方（ｋ＝ＦＬ）から順にｋをＦＬ≦ｋ＜ＦＨの範囲で変化させて行うことにより、ＦＬ≦ｋ＜ＦＨにおける入力スペクトルの推定値Ｓ２'（ｋ）が算出される。
【数９】
2008072733.tif 000011
【０１１５】
以上のフィルタリング処理は、ピッチ係数設定部７３６からピッチ係数Ｔが与えられる度に、ＦＬ≦ｋ＜ＦＨの範囲において、その都度Ｓ（ｋ）をゼロクリアして行われる。すなわち、ピッチ係数Ｔが変化するたびにＳ（ｋ）は算出され、探索部７３５に出力される。【０１１６】
次いで、第３レイヤ符号化部７５の詳細について説明する。図１６に第３レイヤ符号化部７５の構成を示す。なお、図１６において図１に示した構成部分と同一の構成部分には同一符号を付し、説明を省略する。【０１１７】
図１６に示す第３レイヤ符号化部７５において、パルス数決定部１３には、第２レイヤ符号化データに含まれていたダイナミックレンジ情報が第２レイヤ復号部７４より入力される。このダイナミックレンジ情報は、第２レイヤ符号化部７３のダイナミックレンジ算出部７３１から出力されたものである。パルス数決定部１３は、このダイナミックレンジ情報に基づいて、実施の形態１同様、形状符号帳１４から出力されるベクトル候補のパルス数を決定し、決定したパルスを形状符号帳１４に出力する。この際、パルス数決定部１３は、入力スペクトルのダイナミックレンジがより大きくなるほどパルス数をより少なくする。【０１１８】
誤差スペクトル生成部７５１は、入力スペクトルＳ２（ｋ）と第２レイヤ復号スペクトルＳ３（ｋ）の差信号である誤差スペクトルを算出する。誤差スペクトルＳｅ（ｋ）は式（１０）に従い算出される。
【数１０】
2008072733.tif 000012
【０１１９】
なお、第２レイヤ復号スペクトルにおける高域部のスペクトルは擬似的なスペクトルであるため、スペクトルの形状は入力スペクトルと大きく異なることがある。そこで、第２レイヤ復号スペクトルの高域部のスペクトルをゼロとしたときの入力スペクトルと第２レイヤ復号スペクトルとの差を誤差スペクトルとしてもよい。この場合、誤差スペクトルＳｅ（ｋ）は式（１１）のようにして算出される。
【数１１】
2008072733.tif 000013
【０１２０】
誤差スペクトル生成部７５１でこのようにして算出された誤差スペクトルは誤差算出部７５２に出力される。【０１２１】
誤差算出部７５２は、式（１）における入力スペクトルＳ（ｋ）を誤差スペクトルＳｅ（ｋ）に置き換えて誤差Ｅを算出し、誤差Ｅを探索部１７に出力する。【０１２２】
多重化部１８は、探索部１７から出力されるベクトル候補のインデックスｉとゲイン候補のインデックスｍとを多重して第３レイヤ符号化データを生成し、第３レイヤ符号化データを多重化部７６へ出力する。なお、多重化部１８を設けずに、探索部１７から出力されるベクトル候補のインデックスｉおよびゲイン候補のインデックスｍを多重化部７６に直接入力し、多重化部７６にてこれらを第１レイヤ符号化データおよび第２レイヤ符号化データと多重してもよい。【０１２３】
なお、本実施の形態においては、少なくとも誤差算出部７５２および探索部１７により、形状符号帳１４から出力されるベクトル候補を用いて誤差スペクトルを符号化する符号化部が構成される。【０１２４】
次いで、図１７に本実施の形態に係る音声復号装置８０の構成を示す。【０１２５】
図１７に示す音声復号装置８０において、分離部８１は、音声符号化装置７０より伝送された符号化データを第１レイヤ符号化データと、第２レイヤ符号化データと、第３レイヤ符号化データとに分離する。そして、分離部８１は、第１レイヤ符号化データを第１レイヤ復号部８２に出力し、第２レイヤ符号化データを第２レイヤ復号部８３に出力し、第３レイヤ符号化データを第３レイヤ復号部８４に出力する。また、分離部８１は、音声符号化装置７０より伝送された符号化データにどのレイヤの符号化データが含まれているかを表すレイヤ情報を判定部８５に出力する。【０１２６】
第１レイヤ復号部８２は、第１レイヤ符号化データに対して復号処理を行って第１レイヤ復号スペクトルを生成し、第１レイヤ復号スペクトルを第２レイヤ復号部８３および判定部８５に出力する。【０１２７】
第２レイヤ復号部８３は、第２レイヤ符号化データおよび第１レイヤ復号スペクトルを用いて第２レイヤ復号スペクトルを生成し、第２レイヤ復号スペクトルを第３レイヤ復号部８４および判定部８５に出力する。また、第２レイヤ復号部８３は、第２レイヤ符号化データを復号して得られたダイナミックレンジ情報を第３レイヤ復号部８４に出力する。なお、第２レイヤ復号部８３の詳細については後述する。【０１２８】
第３レイヤ復号部８４は、第２レイヤ復号スペクトル、ダイナミックレンジ情報および第３レイヤ符号化データを用いて第３レイヤ復号スペクトルを生成し、第３レイヤ復号スペクトルを判定部８５に出力する。【０１２９】
ここで、第２レイヤ符号化データおよび第３レイヤ符号化データは通信経路の途中において廃棄される場合がある。そこで、判定部８５は、分離部８１から出力されるレイヤ情報に基づき、音声符号化装置７０より伝送された符号化データに第２レイヤ符号化データおよび第３レイヤ符号化データが含まれているか否か判定する。そして判定部８５は、符号化データに第２レイヤ符号化データおよび第３レイヤ符号化データが含まれていない場合、第１レイヤ復号スペクトルを時間領域変換部８６に出力する。但し、この場合、第２レイヤ符号化データおよび第３レイヤ符号化データが含まれている場合の復号スペクトルと次数を一致させるために、判定部８５は、第１レイヤ復号スペクトルの次数をＦＨまで拡張し、ＦＬ〜ＦＨの帯域のスペクトルを０として出力する。また、判定部８５は、符号化データに第３レイヤ符号化データが含まれていない場合、第２レイヤ復号スペクトルを時間領域変換部８６へ出力する。一方、符号化データに第１レイヤ符号化データ、第２レイヤ符号化データおよび第３レイヤ符号化データが含まれている場合、判定部８５は、第３レイヤ復号スペクトルを時間領域変換部８６へ出力する。【０１３０】
時間領域変換部８６は、判定部８５から出力される復号スペクトルを時間領域信号に変換して復号音声信号を生成し、出力する。【０１３１】
次いで、第２レイヤ復号部８３の詳細について説明する。図１８に第２レイヤ復号部８３の構成を示す。【０１３２】
図１８に示す第２レイヤ復号部８３において、分離部８３１は、第２レイヤ符号化データをダイナミックレンジ情報と、フィルタリング係数に関する情報（最適なピッチ係数Ｔ'）と、ゲインに関する情報（変動量Ｖ（ｊ）のインデックス）とに分離し、ダイナミックレンジ情報を振幅調節部８３２および第３レイヤ復号部８４に出力し、フィルタリング係数に関する情報をフィルタリング部８３４に出力し、ゲインに関する情報をゲイン復号部８３５に出力する。なお、分離部８３１を設けずに、分離部８１で第２レイヤ符号化データの分離を行って第２レイヤ復号部８３に各情報を入力してもよい。【０１３３】
振幅調節部８３２は、図１４に示す振幅調節部７３２と同様にして、ダイナミックレンジ情報を用いて第１レイヤ復号スペクトルの振幅を調節し、振幅調節後の第１レイヤ復号スペクトルを内部状態設定部８３３に出力する。【０１３４】
内部状態設定部８３３は、振幅調節後の第１レイヤ復号スペクトルを用いて、フィルタリング部８３４で用いられるフィルタの内部状態を設定する。【０１３５】
フィルタリング部８３４は、内部状態設定部８３３で設定されたフィルタの内部状態と、分離部８３１から入力されるピッチ係数Ｔ'とに基づき、振幅調節後の第１レイヤ復号スペクトルのフィルタリングを行い、入力スペクトルの推定値Ｓ２'（ｋ）を算出する。フィルタリング部８３４では、式（８）で示すフィルタ関数が用いられる。【０１３６】
ゲイン復号部８３５は、分離部８３１から入力されるゲイン情報を復号し、変動量Ｖ（ｊ）を符号化して得られる変動量Ｖｑ（ｊ）を求めてスペクトル調節部８３６に出力する。【０１３７】
スペクトル調節部８３６は、フィルタリング部８３４から入力される復号スペクトルＳ'（ｋ）に、ゲイン復号部８３５から入力されるサブバンド毎の変動量Ｖｑ（ｊ）を式（１２）に従い乗じることにより、復号スペクトルＳ'（ｋ）の周波数帯域ＦＬ≦ｋ＜ＦＨにおけるスペクトル形状を調節し、調節後の復号スペクトルＳ３（ｋ）を生成する。この調節後の復号スペクトルＳ３（ｋ）は、第２レイヤ復号スペクトルとして第３レイヤ復号部８４および判定部８５に出力される。
【数１２】
2008072733.tif 000014
【０１３８】
次いで、第３レイヤ復号部８４の詳細について説明する。図１９に第３レイヤ復号部８４の構成を示す。なお、図１９において図５に示した構成部分と同一の構成部分には同一符号を付し、説明を省略する。【０１３９】
図１９に示す第３レイヤ復号部８４において、分離部８４１は第３レイヤ符号化データをベクトル候補のインデックスｉとゲイン候補のインデックスｍとに分離して、ベクトル候補のインデックスｉを形状符号帳２３に出力し、ゲイン候補のインデックスｍをゲイン符号帳２４に出力する。なお、分離部８４１を設けずに、分離部８１で第３レイヤ符号化データの分離を行って第３レイヤ復号部８４に各インデックスを入力してもよい。【０１４０】
パルス数決定部８４２には第２レイヤ復号部８３よりダイナミックレンジ情報が入力される。パルス数決定部８４２は、図１６に示すパルス数決定部１３と同様にして、ダイナミックレンジ情報に基づいて、形状符号帳２３から出力されるベクトル候補のパルス数を決定し、決定したパルスを形状符号帳２３に出力する。【０１４１】
加算部８４３は、乗算部２５での乗算結果ｇａ（ｍ）・ｓｈ（ｉ,ｋ）と第２レイヤ復号部８３から入力される第２レイヤ復号スペクトルとを加算して第３レイヤ復号スペクトルを生成し、第３レイヤ復号スペクトルを判定部８５に出力する。【０１４２】
このように、本実施の形態によれば、スケーラブル符号化における複数のレイヤの中にダイナミックレンジ情報を用いて符号化を行うレイヤがすでにあるため、既存のダイナミックレンジ情報を入力スペクトルのピーク性の強さを表す情報として利用して、入力スペクトルのダイナミックレンジの大きさに応じてベクトル候補のパルスの数を変化させることができる。よって、本実施の形態によれば、スケーラブル符号化においてベクトル候補のパルスの分布を変化させる場合に、入力スペクトルのダイナミックレンジを新たに算出する必要がなく、また、入力スペクトルのピーク性の強さを表す情報を新たに伝送する必要がない。よって、本実施の形態によれば、スケーラブル符号化においてビットレートの増加を招くことなく実施の形態１に記載した効果を得ることができる。【０１４３】
なお、本実施の形態においては、音声復号装置８０は、音声符号化装置７０より伝送された符号化データを入力して処理するという例を示したが、同様の情報を有する符号化データを生成可能な他の構成の符号化装置が出力した符号化データを入力して処理しても良い。【０１４４】
（実施の形態５）
本実施の形態は、ベクトル候補におけるパルスの配置位置を下位レイヤにおける復号スペクトルのエネルギーが大きい周波数帯域に限定する点において実施の形態４と相違する。【０１４５】
図２０に本実施の形態に係る第３レイヤ符号化部７５の構成を示す。なお、図２０において図１６に示した構成部分と同一の構成部分には同一符号を付し、説明を省略する。【０１４６】
図２０に示す第３レイヤ符号化部７５において、エネルギー形状分析部７５３は第２レイヤ復号スペクトルのエネルギー形状を算出する。具体的には、エネルギー形状分析部７５３は第２レイヤ復号スペクトルＳ３（ｋ）のエネルギー形状Ｅｄ（ｋ）を式（１３）により算出する。そして、エネルギー形状分析部７５３は、エネルギー形状Ｅｄ（ｋ）としきい値とを比較して第２レイヤ復号スペクトルのエネルギーがしきい値以上となる周波数帯域ｋを求め、この周波数帯域ｋを示す周波数帯域情報を形状符号帳７５４に出力する。
【数１３】
2008072733.tif 000015
【０１４７】
第２レイヤ復号スペクトルのエネルギーがしきい値以上となる周波数帯域ｋに入力スペクトルのピークが存在する可能性が高いため、形状符号帳７５４では、ベクトル候補におけるパルスの配置位置が周波数帯域ｋに限定される。つまり、形状符号帳７５４では、上記図４に示すようにしてベクトル候補にパルスが配置される際に、周波数帯域ｋにのみパルスが配置される。よって、形状符号帳７５４は、周波数帯域ｋにのみパルスが配置されたベクトル候補を誤差算出部７５２に出力する。【０１４８】
次いで、図２１に本実施の形態に係る第３レイヤ復号部８４の構成を示す。なお、図２１において図１９に示した構成部分と同一の構成部分には同一符号を付し、説明を省略する。【０１４９】
図２１に示す第３レイヤ復号部８４において、エネルギー形状分析部８４４は、エネルギー形状分析部７５３と同様にして第２レイヤ復号スペクトルのエネルギー形状Ｅｄ（ｋ）を算出し、エネルギー形状Ｅｄ（ｋ）としきい値とを比較して第２レイヤ復号スペクトルのエネルギーがしきい値以上となる周波数帯域ｋを求め、この周波数帯域ｋを示す周波数帯域情報を形状符号帳８４５に出力する。【０１５０】
形状符号帳８４５は、周波数帯域情報に従ってパルスの配置位置を限定した上で、パルス数決定部８４２で決定されたパルス数に従って、分離部８４１から入力されたインデックスｉに対応するベクトル候補ｓｈ（ｉ,ｋ）を生成して乗算部２５に出力する。【０１５１】
このように、本実施の形態によれば、ベクトル候補において入力スペクトルのピークが存在する可能性が高い部分にのみにパルスの配置位置を限定することにより、音声品質を維持したままパルスの配置情報を少なくしてビットレートを低減させることができる。【０１５２】
なお、ベクトル候補におけるパルスの配置位置として周波数帯域ｋの近傍を含めてもよい。【０１５３】
（実施の形態６）
図２２に本実施の形態に係る音声符号化装置９０の構成を示す。なお、図２２において図１３に示した構成部分と同一の構成部分には同一符号を付し、説明を省略する。【０１５４】
図２２に示す音声符号化装置９０において、ダウンサンプリング部９１は、時間領域の入力音声信号をダウンサンプリングして、所望のサンプリングレートに変換する。【０１５５】
第１レイヤ符号化部９２は、ダウンサンプリング後の時間領域信号に対し、ＣＥＬＰ（Code Excited Linear Prediction）符号化を用いて符号化を行い、第１レイヤ符号化データを生成する。【０１５６】
第１レイヤ復号部９３は、第１レイヤ符号化データを復号して第１レイヤ復号信号を生成する。【０１５７】
周波数領域変換部１１−１は、第１レイヤ復号信号の周波数分析を行って第１レイヤ復号スペクトルを生成する。【０１５８】
遅延部９４は、入力音声信号に対し、ダウンサンプリング部９１−第１レイヤ符号化部９２−第１レイヤ復号部９３で生じる遅延に相当する遅延を与える。【０１５９】
周波数領域変換部１１−２は、遅延後の入力音声信号の周波数分析を行って入力スペクトルを生成する。【０１６０】
第２レイヤ復号部９５は、周波数領域変換部１１−１から出力される第１レイヤ復号スペクトルＳ１（ｋ）と第２レイヤ符号化部７３から出力される第２レイヤ符号化データを用いて第２レイヤ復号スペクトルＳ３（ｋ）を生成する。【０１６１】
次いで、図２３に本実施の形態に係る音声復号装置１００の構成を示す。なお、図２３において図１７に示した構成部分と同一の構成部分には同一符号を付し、説明を省略する。【０１６２】
図２３に示す音声復号装置１００において、第１レイヤ復号部１０１は、分離部８１から出力される第１レイヤ符号化データを復号して第１レイヤ復号信号を得る。【０１６３】
アップサンプリング部１０２は、第１レイヤ復号信号のサンプリングレートを入力音声信号と同じサンプリングレートに変換する。【０１６４】
周波数領域変換部１０３は、第１レイヤ復号信号を周波数分析して第１レイヤ復号スペクトルを生成する。【０１６５】
判定部１０４は、分離部８１から出力されるレイヤ情報に基づき、第２レイヤ復号信号または第３レイヤ復号信号の一方を出力する。【０１６６】
このように、本実施の形態では、第１レイヤ符号化部９２が時間領域で符号化処理を行う。第１レイヤ符号化部９２では、入力音声信号を低ビットレートで高品質に符号化できるＣＥＬＰ符号化が用いられる。このように第１レイヤ符号化部９２でＣＥＬＰ符号化が使用されるため、スケーラブル符号化を行う音声符号化装置９０全体のビットレートを小さくすることが可能となり、かつ高品質化も実現できる。また、ＣＥＬＰ符号化では、変換符号化に比べて原理遅延（アルゴリズム遅延）を短くすることができるため、スケーラブル符号化を行う音声符号化装置９０全体の原理遅延も短くなる。よって、本実施の形態によれば、双方向通信に適した音声符号化処理および音声復号処理を実現することができる。【０１６７】
以上、本発明の各実施の形態について説明した。【０１６８】
なお、本発明は、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。例えば、本発明は階層数が３以上のスケーラブル構成にも適用可能である。【０１６９】
また、周波数変換として、ＤＦＴ（Discrete Fourier Transform），ＦＦＴ（Fast Fourier Transform），ＤＣＴ（Discrete Cosine Transform），ＭＤＣＴ（Modified Discrete Cosine Transform），フィルタバンク等を使用することもできる。【０１７０】
また、本発明に係る符号化装置への入力信号は、音声信号だけでなく、オーディオ信号でもよい。また、入力信号として、ＬＰＣ（Linear Prediction Coefficient）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よい。【０１７１】
また、ベクトル候補の要素は｛−１,０,＋１｝に限定されず、｛−ａ,０,＋ａ｝（ａは任意の数）であればよい。【０１７２】
また、本発明に係る符号化装置および復号装置は、移動体通信システムにおける無線通信移動局装置および無線通信基地局装置に搭載することが可能であり、これにより上記同様の作用および効果を有する無線通信移動局装置、無線通信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。【０１７３】
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、本発明に係る符号化方法／復号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、本発明に係る符号化装置／復号装置と同様の機能を実現することができる。【０１７４】
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。【０１７５】
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等と呼ばれることもある。【０１７６】
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。【０１７７】
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。【０１７８】
２００６年１２月１５日出願の特願２００６−３３９２４２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】
【０１７９】
本発明は、移動体通信システムにおける無線通信移動局装置等の用途に適用することができる。
【図１】
2008072733.tif 000016
【図２】
2008072733.tif 000017
【図３】
2008072733.tif 000018
【図４】
2008072733.tif 000019
【図５】
2008072733.tif 000020
【図６】
2008072733.tif 000021
【図７】
2008072733.tif 000022
【図８】
2008072733.tif 000023
【図９】
2008072733.tif 000024
【図１０Ａ】
2008072733.tif 000025
【図１０Ｂ】
2008072733.tif 000026
【図１０Ｃ】
2008072733.tif 000027
【図１１】
2008072733.tif 000028
【図１２】
2008072733.tif 000029
【図１３】
2008072733.tif 000030
【図１４】
2008072733.tif 000031
【図１５】
2008072733.tif 000032
【図１６】
2008072733.tif 000033
【図１７】
2008072733.tif 000034
【図１８】
2008072733.tif 000035
【図１９】
2008072733.tif 000036
【図２０】
2008072733.tif 000037
【図２１】
2008072733.tif 000038
【図２２】
2008072733.tif 000039
【図２３】
2008072733.tif 000040
【手続補正書】
【提出日】平成21年6月3日(2009.6.3)
【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】
周波数領域でのベクトル候補を出力する形状符号帳と、
前記ベクトル候補のパルスの分布を、入力信号のスペクトルのピーク性の強さに応じて制御する制御手段と、
分布制御後のベクトル候補を用いて前記スペクトルを符号化する符号化手段と、
を具備する符号化装置。
【請求項２】
前記制御手段は、前記ピーク性の強さに応じて前記形状符号帳から出力される前記ベクトル候補のパルスの数を変化させることにより前記分布を制御する、
請求項１記載の符号化装置。
【請求項３】
前記形状符号帳は、前記入力信号のピッチ周波数の整数倍の周波数の近傍にのみパルスが配置された前記ベクトル候補を出力する、
請求項２記載の符号化装置。
【請求項４】
前記ベクトル候補を拡散ベクトルを用いて拡散する拡散手段、をさらに具備し、
前記制御手段は、前記ピーク性の強さに応じて前記拡散ベクトルの拡散度を変化させることにより前記分布を制御する、
請求項１記載の符号化装置。
【請求項５】
前記ピーク性を表す指標として前記スペクトルのダイナミックレンジを算出する算出手段、をさらに具備し、
前記制御手段は、前記分布を前記ダイナミックレンジの大きさに応じて制御する、
請求項１記載の符号化装置。
【請求項６】
前記符号化手段より下位のレイヤにおける符号化を行う他の符号化手段、をさらに具備し、
前記他の符号化手段が前記算出手段を有する、
請求項５記載の符号化装置。
【請求項７】
前記符号化手段より下位のレイヤにおける復号スペクトルを生成する復号手段、をさらに具備し、
前記形状符号帳は、前記復号スペクトルのエネルギーがしきい値以上となる周波数帯域にのみパルスが配置された前記ベクトル候補を出力する、
請求項１記載の符号化装置。
【請求項８】
請求項１記載の符号化装置を具備する無線通信移動局装置。
【請求項９】
請求項１記載の符号化装置を具備する無線通信基地局装置。
【請求項１０】
入力信号のスペクトルのピーク性の強さに応じて周波数領域でのベクトル候補のパルスの分布を制御し、
前記スペクトルを分布制御後のベクトル候補を用いて符号化する、
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、音声信号等を符号化するために用いられる符号化装置および符号化方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
移動体通信システムにおける電波資源等を有効に利用するために、音声信号を低ビットレートで圧縮することが要求されている。
【０００３】
音声信号を低ビットレートで圧縮するための符号化としてＡＡＣ（Advanced Audio Coder）やＴｗｉｎＶＱ（Transform Domain Weighted Interleave Vector Quantization；周波数領域重み付きインターリーブベクトル量子化）のような変換符号化を用いることが検討されている。変換符号化においては、複数の誤差信号から１つのベクトルを構成し、このベクトルを量子化（ベクトル量子化）することにより、効率良い符号化を行うことができる。
【０００４】
また、ベクトル量子化では、通常、多数のベクトル候補を格納した符号帳を用いる。符号化側では、量子化の対象となる入力ベクトルと符号帳に格納された多数のベクトル候補とのマッチングを行って最適なベクトル候補を探索し、その最適なベクトル候補を示す情報（インデックス）を復号側へ伝送する。復号側では、符号化側が備える符号帳と同一の符号帳を用いて、受信したインデックスを基にその符号帳を参照して最適なベクトル候補を選択する。
【０００５】
このような変換符号化では、符号帳に格納されているベクトル候補がベクトル量子化の性能を左右するため、符号帳をどのように設計するかが重要になる。
【０００６】
一般的な符号帳設計の方法として、非常に多くの入力ベクトルをトレーニング信号として用い、トレーニング信号に対して歪みが最小となるように学習を行う方法がある。トレーニング信号を用いた学習によってベクトル量子化の符号帳を設計すると、歪最小化の規範の基で学習が行われるため、性能が良い符号帳を設計することができる。
【０００７】
しかし、トレーニング信号を用いた学習によって符号帳を設計すると、すべてのベクトル候補を記録する必要が生じるため、符号帳に必要なメモリー量が膨大になるという問題がある。ベクトルの次元数（要素数）をＭ、符号帳のビット数をＢビット（すなわち、ベクトル候補数＝２Ｂ）としたとき、符号帳に必要なメモリー量はＭ×２Ｂワードとなる。通常、ベクトル量子化において十分な性能を得るためには、１要素あたり０.５〜１ビット程度のビット数が必要であるため、Ｍ＝３２としたときには符号帳のビット数は少なくとも１６ビット必要となる。このときの符号帳のメモリー量は約２Ｍワードと非常に大きなものになってしまう。
【０００８】
符号帳のメモリー量を削減するために、符号帳を多段化する方法やベクトルを分割して表す方法等がある。しかし、これらの方法を用いても符号帳のメモリー量は高々数分の１にしかならず、メモリー量の削減効果は小さい。
【０００９】
そこで、学習によって符号帳を設計するのではなく、あらかじめ用意しておいた初期ベクトルを用い、この初期ベクトルに含まれる要素の並べ替えおよび極性（±の符号）の付け替えによってベクトル候補を表す方法がある（非特許文献１参照）。この方法では、少ない種類の所定の初期ベクトルから多くの種類のベクトル候補を表すことができるため、
符号帳に必要なメモリー量を大きく削減することができる。
【非特許文献１】M. Xie and J.-P. Adoul, “Embedded algebraic vector quantizer (EAVQ) with application to wideband speech coding”, Proc. of the IEEE ICASSP’96, pp.240-243, 1996.
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１０】
しかしながら、この方法を用いて様々な特性を持つ入力音声信号（パルス性の強い音声信号、雑音的な音声信号等）に対して高品質な符号化を実現するためには、所定の初期ベクトルの種類を増やして入力音声信号の特性に合わせたベクトル候補を生成することができるようにしておく必要がある。このため、ベクトル候補を表す符号量が膨大になってしまい、ビットレートの増加を招いてしまう。
【００１１】
一方で、ビットレートの増加を抑えるために所定の初期ベクトルの種類を限定すると、パルス性の強い信号や雑音的な信号に対するベクトル候補を生成することができなくなってしまい、その結果、量子化歪が大きくなってしまう。
【００１２】
本発明の目的は、ビットレートの増加を抑えつつ量子化歪みを小さく抑えることができる符号化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】
【００１３】
本発明の符号化装置は、周波数領域でのベクトル候補を出力する形状符号帳と、前記ベクトル候補のパルスの分布を、入力信号のスペクトルのピーク性の強さに応じて制御する制御手段と、分布制御後のベクトル候補を用いて前記スペクトルを符号化する符号化手段と、を具備する構成を採る。
【発明の効果】
【００１４】
本発明によれば、ビットレートの増加を抑えつつ量子化歪みを小さく抑えることができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１５】
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。以下の説明では、スペクトルを形状情報と利得情報とに分離し各々量子化する形状利得ベクトル量子化を例に挙げ、形状情報のベクトル量子化に対して本発明を適用する場合について説明する。また、以下の実施の形態では、符号化装置・復号装置の例として、音声符号化装置・音声復号装置について説明する。
【００１６】
（実施の形態１）
入力音声信号が、母音のような周期性の強い信号である場合には、その入力音声信号のスペクトルはピーク性が強く、かつ、そのスペクトルはピッチ周波数の整数倍の近傍にのみ現れる。このようなスペクトル特性の場合、ピーク部分にのみパルスが配置されたベクトル候補を用いて十分な符号化品質が得られる。逆に、このようなスペクトル特性の場合にベクトル候補に多数のパルスを配置すると、必要がない要素にまでパルスが存在してしまい、かえって符号化品質が劣化する。
【００１７】
一方、入力音声信号が無声子音のようにランダム性が強い信号である場合には、その入力音声信号のスペクトルもランダムになる。よって、この場合には、多数のパルスからなるベクトル候補を用いてベクトル量子化すればよい。
【００１８】
そこで、本実施の形態では、入力音声信号を周波数領域でベクトル量子化する音声符号化装置において、ベクトル候補の要素が｛−１,０,＋１｝のいずれかを採り、スペクトルのピーク性の強さに応じてベクトル候補のパルスの数を変化させることによりベクトル候補のパルスの分布を制御する。
【００１９】
図１に、本実施の形態に係る音声符号化装置１０の構成を示す。
【００２０】
図１に示す音声符号化装置１０において、周波数領域変換部１１は、入力音声信号の周波数分析を行い、変換係数の形式で入力音声信号のスペクトル（入力スペクトル）を求める。具体的には、周波数領域変換部１１は、例えば、ＭＤＣＴ（Modified Discrete Cosine Transform；変形離散コサイン変換）を用いて時間領域の音声信号を周波数領域のスペクトルに変換する。入力スペクトルはダイナミックレンジ算出部１２および誤差算出部１６に出力される。
【００２１】
ダイナミックレンジ算出部１２は、入力スペクトルのピーク性を表す指標として入力スペクトルのダイナミックレンジを算出し、ダイナミックレンジ情報をパルス数決定部１３および多重化部１８に出力する。ダイナミックレンジ算出部１２の詳細については後述する。
【００２２】
パルス数決定部１３は、入力スペクトルのピーク性の強さに応じて、形状符号帳１４か
ら出力されるベクトル候補のパルスの数を変化させることによりベクトル候補のパルスの分布を制御する。具体的には、パルス数決定部１３は、ダイナミックレンジ情報に基づいて、形状符号帳１４から出力されるベクトル候補のパルス数を決定し、決定したパルスを形状符号帳１４に出力する。この際、パルス数決定部１３は、入力スペクトルのダイナミックレンジがより大きくなるほどパルス数をより少なくする。
【００２３】
形状符号帳１４は、周波数領域でのベクトル候補を誤差算出部１６に出力する。この際、形状符号帳１４は、ベクトル候補の要素｛−１,０,＋１｝を用いて、パルス数決定部１３で決定されたパルス数分のパルスを有するベクトル候補を出力する。また、形状符号帳１４は、同一パルス数の異なるパルスの組合せを有する複数種類のベクトル候補の中から、探索部１７からの制御に従っていずれか１つのベクトル候補を順次選択して誤差算出部１６に出力する。形状符号帳１４の詳細については後述する。
【００２４】
ゲイン符号帳１５には入力スペクトルのゲインを表す候補（ゲイン候補）が多数格納されており、ゲイン符号帳１５は、探索部１７からの制御に従っていずれか１つのベクトル候補を順次選択して誤差算出部１６に出力する。
【００２５】
誤差算出部１６は式（１）で表される誤差Ｅを算出して探索部１７に出力する。式（１）において、Ｓ（ｋ）は入力スペクトル、ｓｈ（ｉ,ｋ）は第ｉ番目のベクトル候補、ｇａ（ｍ）は第ｍ番目のゲイン候補、ＦＨは入力スペクトルの帯域を表す。
【数１】
2008072733.tif 000041
【００２６】
探索部１７は、形状符号帳１４にベクトル候補を順次出力させるとともに、ゲイン符号帳１５にゲイン候補を順次出力させる。そして、探索部１７は、誤差算出部１６より出力される誤差Ｅを基に、ベクトル候補とゲイン候補の複数の組み合わせのうち誤差Ｅが最も小さくなる組み合わせを探索し、探索結果としてベクトル候補のインデックスｉとゲイン候補のインデックスｍを多重化部１８に出力する。
【００２７】
なお、探索部１７は、誤差Ｅが最も小さくなる組み合わせの決定にあたり、ベクトル候補とゲイン候補を同時に決定してもよいし、ベクトル候補を決定してからゲイン候補を決定してもよいし、また、ゲイン候補を決定してからベクトル候補を決定してもよい。
【００２８】
また、誤差算出部１６または探索部１７において、聴感的に重要なスペクトルの影響を大きくするために、聴感的に重要なスペクトルに対して大きな重みを与える重み付けを行ってもよい。この場合、誤差Ｅは式（２）のように表される。式（２）においてｗ（ｋ）は重み係数を表す。
【数２】
2008072733.tif 000042
【００２９】
多重化部１８は、ダイナミックレンジ情報と、ベクトル候補のインデックスｉと、ゲイン候補のインデックスｍとを多重して符号化データを生成し、この符号化データを音声復号装置へ伝送する。
【００３０】
なお、本実施の形態においては、少なくとも誤差算出部１６および探索部１７により、形状符号帳１４から出力されるベクトル候補を用いて入力スペクトルを符号化する符号化
部が構成される。
【００３１】
次いで、ダイナミックレンジ算出部１２の詳細について説明する。
【００３２】
まず、図２を用いて本実施の形態に係るダイナミックレンジの算出方法の一例について説明する。この図は、入力スペクトルＳ（ｋ）の振幅の分布を示している。横軸に振幅、縦軸に入力スペクトルＳ（ｋ）の各振幅の出現確率をとると、振幅の平均値ｍ１を中心として図２に示すような正規分布に近い分布が現れる。
【００３３】
本実施の形態では、まず、この分布を、平均値ｍ１に近いグループ（図中の領域Ｂ）と、平均値ｍ１から遠いグループ（図中の領域Ａ）とに大別する。次に、これら２つのグループの振幅の代表値、具体的には、領域Ａに含まれるスペクトルの振幅の絶対値の平均値と、領域Ｂに含まれるスペクトルの振幅の絶対値の平均値とを求める。領域Ａの平均値は、入力スペクトルのうちで比較的振幅が大きなスペクトルのグループの振幅代表値に相当し、領域Ｂの平均値は、入力スペクトルのうちで比較的振幅が小さなスペクトルのグループの振幅代表値に相当する。そして、本実施の形態では、これら２つの平均値の比によって入力スペクトルのダイナミックレンジを表す。
【００３４】
次いで、ダイナミックレンジ算出部１２の構成について説明する。図３にダイナミックレンジ算出部１２の構成を示す。
【００３５】
ばらつき度算出部１２１は、周波数領域変換部１１より入力される入力スペクトルＳ（ｋ）の振幅の分布から、入力スペクトルのばらつき度を算出し、算出したばらつき度を第１しきい値設定部１２２および第２しきい値設定部１２４に出力する。なお、ばらつき度とは、具体的には、入力スペクトルの標準偏差σ１のことである。
【００３６】
第１しきい値設定部１２２は、ばらつき度算出部１２１で算出された標準偏差σ１を用いて第１しきい値ＴＨ１を求めて第１平均スペクトル算出部１２３に出力する。第１しきい値ＴＨ１とは、入力スペクトルのうち、上記領域Ａに含まれる比較的振幅が大きなスペクトルを特定するためのしきい値であり、標準偏差σ１に定数ａを乗じた値が第１しきい値ＴＨ１として算出される。
【００３７】
第１平均スペクトル算出部１２３は、第１しきい値ＴＨ１よりも外側に位置するスペクトル、すなわち、領域Ａに含まれるスペクトルの振幅の平均値（以下、第１平均値という）を求めて比率算出部１２６に出力する。
【００３８】
具体的には、第１平均スペクトル算出部１２３は、入力スペクトルの振幅を、入力スペクトルの平均値ｍ１に第１しきい値ＴＨ１を加えた値（ｍ１＋ＴＨ１）と比較し、この値よりも大きな振幅を有するスペクトルを特定する（ステップ１）。次に、第１平均スペクトル算出部１２３は、入力スペクトルの振幅値を、入力スペクトルの平均値ｍ１から第１しきい値ＴＨ１を減じた値（ｍ１−ＴＨ１）と比較し、この値よりも小さな振幅を有するスペクトルを特定する（ステップ２）。そして、ステップ１およびステップ２の双方で特定されたスペクトルの振幅の平均値を求め、この平均値を比率算出部１２６に出力する。
【００３９】
一方、第２しきい値設定部１２４は、ばらつき度算出部１２１で算出された標準偏差σ１を用いて第２しきい値ＴＨ２を求める。第２しきい値ＴＨ２とは、入力スペクトルのうち、上記領域Ｂに含まれる比較的振幅が小さなスペクトルを特定するためのしきい値であり、標準偏差σ１に定数ｂ（＜ａ）を乗じた値が第２しきい値ＴＨ２として算出される。
【００４０】
第２平均スペクトル算出部１２５は、第２しきい値ＴＨ２よりも内側に位置するスペク
トル、すなわち、領域Ｂに含まれるスペクトルの振幅の平均値（以下、第２平均値という）を求めて比率算出部１２６に出力する。第２平均スペクトル算出部１２５の具体的動作は、第１平均スペクトル算出部１２３のものと同様である。
【００４１】
このようにして求められた第１平均値および第２平均値が、入力スペクトルの領域Ａおよび領域Ｂ各々に対する代表値である。
【００４２】
比率算出部１２６は、第１平均値に対する第２平均値の比（領域Ａのスペクトルの平均値に対する領域Ｂのスペクトルの平均値の比）を入力スペクトルのダイナミックレンジとして算出する。そして、比率算出部１２６は、算出したダイナミックレンジを表すダイナミックレンジ情報をパルス数決定部１３および多重化部１８に出力する。
【００４３】
次いで、形状符号帳１４の詳細について図４を用いて説明する。図４は、パルス数決定部１３で決定されたパルス数ＰＮに応じて、形状符号帳１４のベクトル候補の構成がどのように変化するかを示した例である。ここでは、ベクトル候補の次元数（要素数）Ｍを８とし、パルス数ＰＮが１〜８のいずれかを採る場合について説明する。
【００４４】
パルス数決定部１３で決定されたパルス数がＰＮ＝１の場合は、各ベクトル候補にはそれぞれ１本のパルス（−１または＋１）が配置される。そして、この場合は、形状符号帳１４は、位置および極性（±の符号）の一方または双方が異なる１本のパルスをそれぞれ有する８Ｃ１・２１種類（１６種類）のベクトル候補の中からいずれか１つのベクトル候補を順次選択して誤差算出部１６に出力する。
【００４５】
また、パルス数決定部１３で決定されたパルス数がＰＮ＝２の場合は、各ベクトル候補にはそれぞれ、−１または＋１の合計２本のパルスが配置される。そして、この場合は、形状符号帳１４は、位置および極性（±の符号）の組合せが異なる２本のパルスをそれぞれ有する８Ｃ２・２２種類（１１２種類）のベクトル候補の中からいずれか１つのベクトル候補を順次選択して誤差算出部１６に出力する。
【００４６】
同様に、パルス数決定部１３で決定されたパルス数がＰＮ＝８の場合は、各ベクトル候補にはそれぞれ、−１または＋１の合計８本のパルスが配置される。よって、この場合には、各ベクトル候補においてすべての要素にパルスが配置されることになる。そして、この場合は、形状符号帳１４は、極性（±の符号）の組合せが異なる８本のパルスをそれぞれ有する８Ｃ８・２８種類（２５６種類）のベクトル候補の中からいずれか１つのベクトル候補を順次選択して誤差算出部１６に出力する。
【００４７】
このようにして本実施の形態では、入力スペクトルのピーク性の強さ、具体的には、入力スペクトルのダイナミックレンジの大きさに応じてベクトル候補のパルスの数を変化させることによりベクトル候補のパルスの分布を変化させる。
【００４８】
また、図４に示すように、ベクトル候補の数はＭＣＰＮ・２ＰＮと表される。つまり、パルス数ＰＮに応じてベクトル候補の数が変化する。ここで、パルス数ＰＮに依存せずに共通のビット数ですべてのベクトル候補を示すためには、ベクトル候補の数の最大値をあらかじめ定めておき、この最大値を超えないように構成し得る数のベクトル候補を限定するとよい。
【００４９】
次いで、図５に本実施の形態に係る音声復号装置２０の構成を示す。
【００５０】
図５に示す音声復号装置２０において、分離部２１は、音声符号化装置１０より伝送された符号化データをダイナミックレンジ情報と、ベクトル候補のインデックスｉと、ゲイ
ン候補のインデックスｍとに分離する。そして、分離部２１は、ダイナミックレンジ情報をパルス数決定部２２に出力し、ベクトル候補のインデックスｉを形状符号帳２３に出力し、ゲイン候補のインデックスｍをゲイン符号帳２４に出力する。
【００５１】
パルス数決定部２２は、図１に示すパルス数決定部１３と同様にして、ダイナミックレンジ情報に基づいて、形状符号帳２３から出力されるベクトル候補のパルス数を決定し、決定したパルスを形状符号帳２３に出力する。
【００５２】
形状符号帳２３は、パルス数決定部２２で決定されたパルス数に従って、同一パルス数の異なるパルスの組合せを有する複数種類のベクトル候補の中から、分離部２１から入力されたインデックスｉに対応するベクトル候補ｓｈ（ｉ,ｋ）を選択して乗算部２５に出力する。
【００５３】
ゲイン符号帳２４は、分離部２１から入力されたインデックスｍに対応するゲイン候補ｇａ（ｍ）を選択して乗算部２５に出力する。
【００５４】
乗算部２５は、ベクトル候補ｓｈ（ｉ,ｋ）にゲイン候補ｇａ（ｍ）を乗じ、乗算結果である周波数領域のスペクトルｇａ（ｍ）・ｓｈ（ｉ,ｋ）を時間領域変換部２６に出力する。
【００５５】
時間領域変換部２６は、周波数領域のスペクトルｇａ（ｍ）・ｓｈ（ｉ,ｋ）を時間領域信号に変換して復号音声信号を生成し、出力する。
【００５６】
このように、本実施の形態によれば、ベクトル候補の要素が｛−１,０,＋１｝のいずれかを採るため符号帳に必要なメモリー量を大幅に削減することができる。また、本実施の形態によれば、入力音声信号のスペクトルのピーク性の強さに応じてベクトル候補のパルス数を変化させるため、要素｛−１,０,＋１｝のみから入力音声信号の特性に合わせた最適なベクトル候補を生成することができる。よって、本実施の形態によれば、ビットレートの増加を抑えつつ量子化歪みを小さく抑えることができる。このため、復号装置において、品質の良い復号信号を得ることができる。
【００５７】
また、本実施の形態によれば、スペクトルのピーク性の強さを表す指標としてスペクトルのダイナミックレンジを用いるため、スペクトルのピーク性の強さを定量的に正確に表すことができる。
【００５８】
なお、本実施の形態において、ばらつき度として標準偏差を用いたが、他の指標を用いても良い。
【００５９】
また、本実施の形態においては、音声復号装置２０は、音声符号化装置１０より伝送された符号化データを入力して処理するという例を示したが、同様の情報を有する符号化データを生成可能な他の構成の符号化装置が出力した符号化データを入力して処理しても良い。
【００６０】
（実施の形態２）
本実施の形態は、入力音声信号のピッチ周波数の整数倍の周波数の近傍にのみベクトル候補のパルスを配置する点において実施の形態１と相違する。
【００６１】
図６に、本実施の形態に係る音声符号化装置３０の構成を示す。なお、図３において図１に示した構成部分と同一の構成部分には同一符号を付し、説明を省略する。
【００６２】
図６に示す音声符号化装置３０において、ピッチ分析部３１は、入力音声信号のピッチ周期を求めてピッチ周波数算出部３２および多重化部１８に出力する。
【００６３】
ピッチ周波数算出部３２は、時間パラメータであるピッチ周期から周波数パラメータであるピッチ周波数を算出して形状符号帳３３に出力する。ピッチ周期をＰＴ、入力音声信号のサンプリングレートをＦＳとすると、ピッチ周波数ＰＦは式（３）に従って算出される。
【数３】
2008072733.tif 000043
【００６４】
ピッチ周波数の整数倍の周波数の近傍に入力スペクトルのピークが存在する可能性が高いため、形状符号帳３３では、図７に示すように、ベクトル候補におけるパルスの配置位置がピッチ周波数の整数倍の周波数の近傍に限定される。つまり、形状符号帳３３では、上記図４に示すようにしてベクトル候補にパルスが配置される際に、ピッチ周波数の整数倍の周波数の近傍にのみパルスが配置される。よって、形状符号帳３３は、入力音声信号のピッチ周波数の整数倍の周波数の近傍にのみパルスが配置されたベクトル候補を誤差算出部１６に出力する。
【００６５】
なお、多重化部１８は、ダイナミックレンジ情報と、ベクトル候補のインデックスｉと、ゲイン候補のインデックスｍと、ピッチ周期ＰＴとを多重して符号化データを生成する。
【００６６】
次いで、図８に本実施の形態に係る音声復号装置４０の構成を示す。なお、図８において図５に示した構成部分と同一の構成部分には同一符号を付し、説明を省略する。
【００６７】
図８に示す音声復号装置４０は、音声符号化装置３０から伝送された符号化データを入力する。分離部２１は、実施の形態１での処理に加え、符号化データから分離したピッチ周期ＰＴをピッチ周波数算出部４１に出力する。
【００６８】
ピッチ周波数算出部４１は、ピッチ周波数算出部３２と同様にしてピッチ周波数ＰＦを算出して形状符号帳４２に出力する。
【００６９】
形状符号帳４２は、ピッチ周波数ＰＦに従ってパルスの配置位置を限定した上で、パルス数決定部２２で決定されたパルス数に従って、分離部２１から入力されたインデックスｉに対応するベクトル候補ｓｈ（ｉ,ｋ）を生成して乗算部２５に出力する。
【００７０】
このように、本実施の形態によれば、ベクトル候補において入力スペクトルのピークが存在する可能性が高い部分にのみパルスの配置位置を限定することにより、音声品質を維持したままパルスの配置情報を少なくしてビットレートを低減させることができる。
【００７１】
なお、本実施の形態においては、音声復号装置４０は、音声符号化装置３０より伝送された符号化データを入力して処理するという例を示したが、同様の情報を有する符号化データを生成可能な他の構成の符号化装置が出力した符号化データを入力して処理しても良い。
【００７２】
（実施の形態３）
本実施の形態は、入力スペクトルのピーク性の強さに応じて拡散ベクトルの拡散度を変
化させることによりベクトル候補のパルスの分布を制御する点において実施の形態１と相違する。
【００７３】
図９に、本実施の形態に係る音声符号化装置５０の構成を示す。なお、図９において図１に示した構成部分と同一の構成部分には同一符号を付し、説明を省略する。
【００７４】
ダイナミックレンジ算出部１２は、入力スペクトルのピーク性を表す指標として実施の形態１と同様にして入力スペクトルのダイナミックレンジを算出し、ダイナミックレンジ情報を拡散ベクトル選択部５１および多重化部１８に出力する。
【００７５】
拡散ベクトル選択部５１は、入力スペクトルのピーク性の強さに応じて、拡散部５３での拡散に用いられる拡散ベクトルの拡散度を変化させることによりベクトル候補のパルスの分布を制御する。具体的には、拡散ベクトル選択部５１には拡散度が互いに異なる複数の拡散ベクトルが記憶されており、拡散ベクトル選択部５１は、ダイナミックレンジ情報に基づいていずれか１つの拡散ベクトルｄｉｓｐ（ｊ）を選択して拡散部５３に出力する。この際、拡散ベクトル選択部５１は、入力スペクトルのダイナミックレンジがより大きくなるほど拡散度がより小さい拡散ベクトルを選択する。
【００７６】
形状符号帳５２は、周波数領域でのベクトル候補を拡散部５３に出力する。形状符号帳５２は、探索部１７からの制御に従って複数種類のベクトル候補の中からいずれか１つのベクトル候補ｓｈ（ｉ,ｋ）を順次選択して拡散部５３に出力する。なお、ベクトル候補の要素は｛−１,０,＋１｝である。
【００７７】
拡散部５３は、ベクトル候補ｓｈ（ｉ,ｋ）に拡散ベクトルｄｉｓｐ（ｊ）を畳み込むことによりベクトル候補ｓｈ（ｉ,ｋ）を拡散し、拡散後のベクトル候補ｓｈｄ（ｉ,ｋ）を誤差算出部１６に出力する。拡散後のベクトル候補ｓｈｄ（ｉ,ｋ）は式（４）のように表される。Ｊは拡散ベクトルの次数を表す。
【数４】
2008072733.tif 000044
【００７８】
ここで、拡散ベクトルｄｉｓｐ（ｊ）を任意の形状とすることができる。例えば、図１０Ａに示すようにｊ＝０の位置に最大値を持つ形状、図１０Ｂに示すようにｊ＝Ｊ／２の位置に最大値を持つ形状、または、図１０Ｃ示すようにｊ＝Ｊ−１の位置に最大値を持つ形状等とすることができる。
【００７９】
次いで、図１１に、同一のベクトル候補が、拡散度が互いに異なる複数の拡散ベクトルでそれぞれ拡散される様子を示す。図１１に示すように、拡散度が互いに異なる拡散ベクトルを用いてベクトル候補を拡散することにより、ベクトル候補の要素系列内でのエネルギーの拡がり度合い（ベクトル候補の拡散度）を変化させることができる。すなわち、拡散度がより大きい拡散ベクトルを用いるほど、ベクトル候補のエネルギーの拡がり度合いをより大きく（ベクトル候補のエネルギーの集中度をより低く）することができる。換言すれば、拡散度がより小さい拡散ベクトルを用いるほど、ベクトル候補のエネルギーの拡がり度合いをより小さく（ベクトル候補のエネルギーの集中度をより高く）することができる。本実施の形態では、上記のように、入力スペクトルのダイナミックレンジがより大きくなるほど拡散度がより小さい拡散ベクトルが選択されるため、入力スペクトルのダイナミックレンジがより大きくなるほど、誤差算出部１６に出力されるベクトル候補のエネルギーの拡がり度合いがより小さくなる。
【００８０】
このようにして本実施の形態では、入力スペクトルのピーク性の強さ、具体的には、入力スペクトルのダイナミックレンジの大きさに応じて拡散ベクトルの拡散度を変化させることによりベクトル候補のパルスの分布を変化させる。
【００８１】
次いで、図１２に本実施の形態に係る音声復号装置６０の構成を示す。なお、図１２において図５に示した構成部分と同一の構成部分には同一符号を付し、説明を省略する。
【００８２】
図１２に示す音声復号装置６０は、音声符号化装置５０から伝送された符号化データを入力する。分離部２１は、入力された符号化データを、ダイナミックレンジ情報と、ベクトル候補のインデックスｉと、ゲイン候補のインデックスｍとに分離し、ダイナミックレンジ情報を拡散ベクトル選択部６１に出力し、ベクトル候補のインデックスｉを形状符号帳６２に出力し、ゲイン候補のインデックスｍをゲイン符号帳２４に出力する。
【００８３】
拡散ベクトル選択部６１には拡散度が互いに異なる複数の拡散ベクトルが記憶されており、拡散ベクトル選択部６１は、図９に示す拡散ベクトル選択部５１と同様にして、ダイナミックレンジ情報に基づいていずれか１つの拡散ベクトルｄｉｓｐ（ｊ）を選択して拡散部６３に出力する。
【００８４】
形状符号帳６２は、複数種類のベクトル候補の中から、分離部２１から入力されたインデックスｉに対応するベクトル候補ｓｈ（ｉ,ｋ）を選択して拡散部６３に出力する。
【００８５】
拡散部６３は、ベクトル候補ｓｈ（ｉ,ｋ）に拡散ベクトルｄｉｓｐ（ｊ）を畳み込むことによりベクトル候補ｓｈ（ｉ,ｋ）を拡散し、拡散後のベクトル候補ｓｈｄ（ｉ,ｋ）を乗算部２５に出力する。
【００８６】
乗算部２５は、拡散後のベクトル候補ｓｈｄ（ｉ,ｋ）にゲイン候補ｇａ（ｍ）を乗じ、乗算結果である周波数領域のスペクトルｇａ（ｍ）・ｓｈｄ（ｉ,ｋ）を時間領域変換部２６に出力する。
【００８７】
このように、本実施の形態によれば、実施の形態１同様、ベクトル候補の要素が｛−１,０,＋１｝のいずれかを採るため符号帳に必要なメモリー量を大幅に削減することができる。また、本実施の形態によれば、入力音声信号のスペクトルのピーク性の強さに応じて拡散ベクトルの拡散度を変化させることによりベクトル候補のエネルギーの拡がり度合いを変化させるため、要素｛−１,０,＋１｝のみから入力音声信号の特性に合わせた最適なベクトル候補を生成することができる。よって、本実施の形態によれば、拡散ベクトルを用いてベクトル候補を拡散する構成を採る音声符号化装置において、ビットレートの増加を抑えつつ量子化歪みを小さく抑えることができる。このため、復号装置において、品質の良い復号信号を得ることができる。
【００８８】
なお、拡散ベクトル選択部６１は、基本的には拡散ベクトル選択部５１と同じ複数の拡散ベクトルを記憶しておく。しかし、復号側で、例えば音質等の加工を行うような場合には、符号化側とは異なる拡散ベクトルを記憶しておいても良い。また、拡散ベクトル選択部５１、６１は、複数の拡散ベクトルを記憶しておく代わりに、内部で必要な拡散ベクトルを生成するような構成としても良い。
【００８９】
また、本実施の形態においては、音声復号装置６０は、音声符号化装置５０より伝送された符号化データを入力して処理するという例を示したが、同様の情報を有する符号化データを生成可能な他の構成の符号化装置が出力した符号化データを入力して処理しても良い。
【００９０】
（実施の形態４）
本実施の形態では、複数のレイヤにより構成されるスケーラブル符号化に本発明を適用する場合について説明する。
【００９１】
以下の説明では、周波数０≦ｋ＜ＦＬの帯域を低域部、周波数ＦＬ≦ｋ＜ＦＨの帯域を高域部、周波数０≦ｋ＜ＦＨの帯域を全帯域と呼ぶ。また、周波数ＦＬ≦ｋ＜ＦＨの帯域は、低域部を基に帯域拡張されていることから拡張帯域とも称されることもある。また、以下の説明では、第１〜第３のレイヤを階層化したスケーラブル符号化を一例に挙げる。第１レイヤでは入力音声信号の低域部（０≦ｋ＜ＦＬ）を符号化し、第２レイヤでは第１レイヤ復号信号の信号帯域を全帯域（０≦ｋ＜ＦＨ）に低ビットレートで拡張し、第３レイヤでは入力音声信号と第２レイヤ復号信号の誤差成分を符号化するものとする。
【００９２】
図１３に、本実施の形態に係る音声符号化装置７０の構成を示す。なお、図１３において図１に示した構成部分と同一の構成部分には同一符号を付し、説明を省略する。
【００９３】
図１３に示す音声符号化装置７０において、周波数領域変換部１１から出力された入力スペクトルは、第１レイヤ符号化部７１、第２レイヤ符号化部７３および第３レイヤ符号化部７５に入力される。
【００９４】
第１レイヤ符号化部７１は、入力スペクトルの低域部の符号化を行い、この符号化にて得られる第１レイヤ符号化データを、第１レイヤ復号部７２および多重化部７６に出力する。
【００９５】
第１レイヤ復号部７２は、第１レイヤ符号化データの復号を行って第１レイヤ復号スペクトルを生成し、第１レイヤ復号スペクトルを第２レイヤ符号化部７３に出力する。なお、第１レイヤ復号部７２は、時間領域に変換される前の第１レイヤ復号スペクトルを出力する。
【００９６】
第２レイヤ符号化部７３は、第１レイヤ復号部７２で得られた第１レイヤ復号スペクトルを用いて、周波数領域変換部１１から出力される入力スペクトルの高域部の符号化を行い、この符号化にて得られる第２レイヤ符号化データを第２レイヤ復号部７４および多重化部７６に出力する。具体的には、第２レイヤ符号化部７３は、第１レイヤ復号スペクトルをピッチフィルタのフィルタ状態として用い、ピッチフィルタリング処理により入力スペクトルの高域部を推定する。この際、第２レイヤ符号化部７３は、スペクトルの調波構造を崩さないように入力スペクトルの高域部を推定する。また、第２レイヤ符号化部７３は、ピッチフィルタのフィルタ情報を符号化する。第２レイヤ符号化部７３の詳細については後述する。
【００９７】
第２レイヤ復号部７４は、第２レイヤ符号化データの復号を行って第２レイヤ復号スペクトルを生成するとともに入力スペクトルのダイナミックレンジ情報を得て、第２レイヤ復号スペクトルおよびダイナミックレンジ情報を第３レイヤ符号化部７５に出力する。
【００９８】
第３レイヤ符号化部７５は、入力スペクトル、第２レイヤ復号スペクトルおよびダイナミックレンジ情報を用いて第３レイヤ符号化データを生成し、第３レイヤ符号化データを多重化部７６に出力する。第３レイヤ符号化部７５の詳細については後述する。
【００９９】
多重化部７６は、第１レイヤ符号化データと、第２レイヤ符号化データと、第３レイヤ符号化データとを多重して符号化データを生成し、この符号化データを音声復号装置へ伝送する。
【０１００】
次いで、第２レイヤ符号化部７３の詳細について説明する。図１４に第２レイヤ符号化部７３の構成を示す。
【０１０１】
図１４に示す第２レイヤ符号化部７３において、ダイナミックレンジ算出部７３１は、入力スペクトルのピーク性を表す指標として入力スペクトルの高域部のダイナミックレンジを算出し、ダイナミックレンジ情報を振幅調節部７３２および多重化部７３８に出力する。なお、ダイナミックレンジの算出方法は実施の形態１で説明したとおりである。
【０１０２】
振幅調節部７３２は、ダイナミックレンジ情報を用いて、第１レイヤ復号スペクトルのダイナミックレンジが入力スペクトルの高域部のダイナミックレンジに近づくように第１レイヤ復号スペクトルの振幅を調節し、振幅調節後の第１レイヤ復号スペクトルを内部状態設定部７３３に出力する。
【０１０３】
内部状態設定部７３３は、振幅調節後の第１レイヤ復号スペクトルを用いて、フィルタリング部７３４で用いられるフィルタの内部状態を設定する。
【０１０４】
ピッチ係数設定部７３６は、探索部７３５からの制御に従ってピッチ係数Ｔを予め定められた探索範囲Ｔｍｉｎ〜Ｔｍａｘの中で少しずつ変化させながらフィルタリング部７３４に順次出力する。
【０１０５】
フィルタリング部７３４は、内部状態設定部７３３で設定されたフィルタの内部状態と、ピッチ係数設定部７３６から出力されるピッチ係数Ｔとに基づいて振幅調節後の第１レイヤ復号スペクトルのフィルタリングを行い、入力スペクトルの推定値Ｓ２'(ｋ)を算出する。このフィルタリング処理の詳細については後述する。
【０１０６】
探索部７３５は、周波数領域変換部１１より入力される入力スペクトルＳ２(ｋ)とフィルタリング部７３４から入力される入力スペクトルの推定値Ｓ２'(ｋ)との類似性を示すパラメータである類似度を算出する。この類似度の算出処理は、ピッチ係数設定部７３６からフィルタリング部７３４にピッチ係数Ｔが与えられる度に行われ、算出される類似度が最大となるピッチ係数（最適なピッチ係数）Ｔ'（Ｔｍｉｎ〜Ｔｍａｘの範囲）が多重化部７３８に出力される。また、探索部７３５は、このピッチ係数Ｔ'を用いて生成される入力スペクトルの推定値Ｓ２'(ｋ)をゲイン符号化部７３７に出力する。
【０１０７】
ゲイン符号化部７３７は、入力スペクトルＳ２(ｋ)のゲイン情報を算出する。なお、ここでは、ゲイン情報をサブバンド毎のスペクトルパワで表し、周波数帯域ＦＬ≦ｋ＜ＦＨをＪ個のサブバンドに分割する場合を例にとって説明する。このとき、第ｊサブバンドのスペクトルパワＢ（ｊ）は式（５）で表される。式（５）において、ＢＬ（ｊ）は第ｊサブバンドの最小周波数、ＢＨ（ｊ）は第ｊサブバンドの最大周波数を表す。このようにして求めた入力スペクトルのサブバンド情報を入力スペクトルのゲイン情報とする。
【数５】
2008072733.tif 000045
【０１０８】
また、ゲイン符号化部７３７は、入力スペクトルの推定値Ｓ２'(ｋ)のサブバンド情報Ｂ'（ｊ）を式（６）に従い算出し、サブバンド毎の変動量Ｖ（ｊ）を式（７）に従い算出する。
【数６】
2008072733.tif 000046
【数７】
2008072733.tif 000047
【０１０９】
そして、ゲイン符号化部７３７は、変動量Ｖ（ｊ）を符号化して符号化後の変動量Ｖｑ（ｊ）を求め、そのインデックスを多重化部７３８に出力する。
【０１１０】
多重化部７３８は、ダイナミックレンジ算出部７３１から入力されるダイナミックレンジ情報と、探索部７３５から入力される最適なピッチ係数Ｔ'と、ゲイン符号化部７３７から入力される変動量Ｖ（ｊ）のインデックスとを多重化して第２レイヤ符号化データを生成し、第２レイヤ符号化データを多重化部７６および第２レイヤ復号部７４に出力する。なお、多重化部７３８を設けずに、ダイナミックレンジ算出部７３１から出力されるダイナミックレンジ情報、探索部７３５から出力される最適なピッチ係数Ｔ'、および、ゲイン符号化部７３７から出力される変動量Ｖ（ｊ）のインデックスを第２レイヤ復号部７４および多重化部７６に直接入力し、多重化部７６にてこれらを第１レイヤ符号化データおよび第３レイヤ符号化データと多重してもよい。
【０１１１】
ここで、フィルタリング部７３４でのフィルタリング処理の詳細について説明する。図１５に、フィルタリング部７３４が、ピッチ係数設定部７３６から入力されるピッチ係数Ｔを用いて、帯域ＦＬ≦ｋ＜ＦＨのスペクトルを生成する様子を示す。ここでは、全周波数帯域（０≦ｋ＜ＦＨ）のスペクトルを便宜的にＳ（ｋ）と呼び、フィルタ関数は式（８）で表されるものを使用する。この式において、Ｔはピッチ係数設定部７３６より与えられたピッチ係数を表しており、またＭ＝１とする。
【数８】
2008072733.tif 000048
【０１１２】
Ｓ（ｋ）の０≦ｋ＜ＦＬの帯域には、第１レイヤ復号スペクトルＳ１（ｋ）がフィルタの内部状態として格納される。一方、Ｓ（ｋ）のＦＬ≦ｋ＜ＦＨの帯域には、以下の手順により求められた入力スペクトルの推定値Ｓ２'（ｋ）が格納される。
【０１１３】
Ｓ２'（ｋ）には、フィルタリング処理により、ｋよりＴだけ低い周波数のスペクトルＳ（ｋ−Ｔ）に、このスペクトルを中心としてｉだけ離れた近傍のスペクトルＳ（ｋ−Ｔ−ｉ）に所定の重み付け係数βｉを乗じたスペクトルβｉ・Ｓ（ｋ−Ｔ−ｉ）を全て加算したスペクトル、すなわち、式（９）により表されるスペクトルが代入される。そしてこの演算を、周波数の低い方（ｋ＝ＦＬ）から順にｋをＦＬ≦ｋ＜ＦＨの範囲で変化させて行うことにより、ＦＬ≦ｋ＜ＦＨにおける入力スペクトルの推定値Ｓ２'（ｋ）が算出される。
【数９】
2008072733.tif 000049
【０１１４】
以上のフィルタリング処理は、ピッチ係数設定部７３６からピッチ係数Ｔが与えられる度に、ＦＬ≦ｋ＜ＦＨの範囲において、その都度Ｓ（ｋ）をゼロクリアして行われる。すなわち、ピッチ係数Ｔが変化するたびにＳ（ｋ）は算出され、探索部７３５に出力される。
【０１１５】
次いで、第３レイヤ符号化部７５の詳細について説明する。図１６に第３レイヤ符号化部７５の構成を示す。なお、図１６において図１に示した構成部分と同一の構成部分には同一符号を付し、説明を省略する。
【０１１６】
図１６に示す第３レイヤ符号化部７５において、パルス数決定部１３には、第２レイヤ符号化データに含まれていたダイナミックレンジ情報が第２レイヤ復号部７４より入力される。このダイナミックレンジ情報は、第２レイヤ符号化部７３のダイナミックレンジ算出部７３１から出力されたものである。パルス数決定部１３は、このダイナミックレンジ情報に基づいて、実施の形態１同様、形状符号帳１４から出力されるベクトル候補のパルス数を決定し、決定したパルスを形状符号帳１４に出力する。この際、パルス数決定部１３は、入力スペクトルのダイナミックレンジがより大きくなるほどパルス数をより少なくする。
【０１１７】
誤差スペクトル生成部７５１は、入力スペクトルＳ２（ｋ）と第２レイヤ復号スペクトルＳ３（ｋ）の差信号である誤差スペクトルを算出する。誤差スペクトルＳｅ（ｋ）は式（１０）に従い算出される。
【数１０】
2008072733.tif 000050
【０１１８】
なお、第２レイヤ復号スペクトルにおける高域部のスペクトルは擬似的なスペクトルであるため、スペクトルの形状は入力スペクトルと大きく異なることがある。そこで、第２レイヤ復号スペクトルの高域部のスペクトルをゼロとしたときの入力スペクトルと第２レイヤ復号スペクトルとの差を誤差スペクトルとしてもよい。この場合、誤差スペクトルＳｅ（ｋ）は式（１１）のようにして算出される。
【数１１】
2008072733.tif 000051
【０１１９】
誤差スペクトル生成部７５１でこのようにして算出された誤差スペクトルは誤差算出部７５２に出力される。
【０１２０】
誤差算出部７５２は、式（１）における入力スペクトルＳ（ｋ）を誤差スペクトルＳｅ（ｋ）に置き換えて誤差Ｅを算出し、誤差Ｅを探索部１７に出力する。
【０１２１】
多重化部１８は、探索部１７から出力されるベクトル候補のインデックスｉとゲイン候補のインデックスｍとを多重して第３レイヤ符号化データを生成し、第３レイヤ符号化データを多重化部７６へ出力する。なお、多重化部１８を設けずに、探索部１７から出力されるベクトル候補のインデックスｉおよびゲイン候補のインデックスｍを多重化部７６に直接入力し、多重化部７６にてこれらを第１レイヤ符号化データおよび第２レイヤ符号化データと多重してもよい。
【０１２２】
なお、本実施の形態においては、少なくとも誤差算出部７５２および探索部１７により、形状符号帳１４から出力されるベクトル候補を用いて誤差スペクトルを符号化する符号化部が構成される。
【０１２３】
次いで、図１７に本実施の形態に係る音声復号装置８０の構成を示す。
【０１２４】
図１７に示す音声復号装置８０において、分離部８１は、音声符号化装置７０より伝送された符号化データを第１レイヤ符号化データと、第２レイヤ符号化データと、第３レイヤ符号化データとに分離する。そして、分離部８１は、第１レイヤ符号化データを第１レイヤ復号部８２に出力し、第２レイヤ符号化データを第２レイヤ復号部８３に出力し、第３レイヤ符号化データを第３レイヤ復号部８４に出力する。また、分離部８１は、音声符号化装置７０より伝送された符号化データにどのレイヤの符号化データが含まれているかを表すレイヤ情報を判定部８５に出力する。
【０１２５】
第１レイヤ復号部８２は、第１レイヤ符号化データに対して復号処理を行って第１レイヤ復号スペクトルを生成し、第１レイヤ復号スペクトルを第２レイヤ復号部８３および判定部８５に出力する。
【０１２６】
第２レイヤ復号部８３は、第２レイヤ符号化データおよび第１レイヤ復号スペクトルを用いて第２レイヤ復号スペクトルを生成し、第２レイヤ復号スペクトルを第３レイヤ復号部８４および判定部８５に出力する。また、第２レイヤ復号部８３は、第２レイヤ符号化データを復号して得られたダイナミックレンジ情報を第３レイヤ復号部８４に出力する。なお、第２レイヤ復号部８３の詳細については後述する。
【０１２７】
第３レイヤ復号部８４は、第２レイヤ復号スペクトル、ダイナミックレンジ情報および第３レイヤ符号化データを用いて第３レイヤ復号スペクトルを生成し、第３レイヤ復号スペクトルを判定部８５に出力する。
【０１２８】
ここで、第２レイヤ符号化データおよび第３レイヤ符号化データは通信経路の途中において廃棄される場合がある。そこで、判定部８５は、分離部８１から出力されるレイヤ情報に基づき、音声符号化装置７０より伝送された符号化データに第２レイヤ符号化データおよび第３レイヤ符号化データが含まれているか否か判定する。そして判定部８５は、符号化データに第２レイヤ符号化データおよび第３レイヤ符号化データが含まれていない場合、第１レイヤ復号スペクトルを時間領域変換部８６に出力する。但し、この場合、第２レイヤ符号化データおよび第３レイヤ符号化データが含まれている場合の復号スペクトルと次数を一致させるために、判定部８５は、第１レイヤ復号スペクトルの次数をＦＨまで拡張し、ＦＬ〜ＦＨの帯域のスペクトルを０として出力する。また、判定部８５は、符号化データに第３レイヤ符号化データが含まれていない場合、第２レイヤ復号スペクトルを時間領域変換部８６へ出力する。一方、符号化データに第１レイヤ符号化データ、第２レイヤ符号化データおよび第３レイヤ符号化データが含まれている場合、判定部８５は、第３レイヤ復号スペクトルを時間領域変換部８６へ出力する。
【０１２９】
時間領域変換部８６は、判定部８５から出力される復号スペクトルを時間領域信号に変換して復号音声信号を生成し、出力する。
【０１３０】
次いで、第２レイヤ復号部８３の詳細について説明する。図１８に第２レイヤ復号部８３の構成を示す。
【０１３１】
図１８に示す第２レイヤ復号部８３において、分離部８３１は、第２レイヤ符号化デー
タをダイナミックレンジ情報と、フィルタリング係数に関する情報（最適なピッチ係数Ｔ'）と、ゲインに関する情報（変動量Ｖ（ｊ）のインデックス）とに分離し、ダイナミックレンジ情報を振幅調節部８３２および第３レイヤ復号部８４に出力し、フィルタリング係数に関する情報をフィルタリング部８３４に出力し、ゲインに関する情報をゲイン復号部８３５に出力する。なお、分離部８３１を設けずに、分離部８１で第２レイヤ符号化データの分離を行って第２レイヤ復号部８３に各情報を入力してもよい。
【０１３２】
振幅調節部８３２は、図１４に示す振幅調節部７３２と同様にして、ダイナミックレンジ情報を用いて第１レイヤ復号スペクトルの振幅を調節し、振幅調節後の第１レイヤ復号スペクトルを内部状態設定部８３３に出力する。
【０１３３】
内部状態設定部８３３は、振幅調節後の第１レイヤ復号スペクトルを用いて、フィルタリング部８３４で用いられるフィルタの内部状態を設定する。
【０１３４】
フィルタリング部８３４は、内部状態設定部８３３で設定されたフィルタの内部状態と、分離部８３１から入力されるピッチ係数Ｔ'とに基づき、振幅調節後の第１レイヤ復号スペクトルのフィルタリングを行い、入力スペクトルの推定値Ｓ２'（ｋ）を算出する。フィルタリング部８３４では、式（８）で示すフィルタ関数が用いられる。
【０１３５】
ゲイン復号部８３５は、分離部８３１から入力されるゲイン情報を復号し、変動量Ｖ（ｊ）を符号化して得られる変動量Ｖｑ（ｊ）を求めてスペクトル調節部８３６に出力する。
【０１３６】
スペクトル調節部８３６は、フィルタリング部８３４から入力される復号スペクトルＳ'（ｋ）に、ゲイン復号部８３５から入力されるサブバンド毎の変動量Ｖｑ（ｊ）を式（１２）に従い乗じることにより、復号スペクトルＳ'（ｋ）の周波数帯域ＦＬ≦ｋ＜ＦＨにおけるスペクトル形状を調節し、調節後の復号スペクトルＳ３（ｋ）を生成する。この調節後の復号スペクトルＳ３（ｋ）は、第２レイヤ復号スペクトルとして第３レイヤ復号部８４および判定部８５に出力される。
【数１２】
2008072733.tif 000052
【０１３７】
次いで、第３レイヤ復号部８４の詳細について説明する。図１９に第３レイヤ復号部８４の構成を示す。なお、図１９において図５に示した構成部分と同一の構成部分には同一符号を付し、説明を省略する。
【０１３８】
図１９に示す第３レイヤ復号部８４において、分離部８４１は第３レイヤ符号化データをベクトル候補のインデックスｉとゲイン候補のインデックスｍとに分離して、ベクトル候補のインデックスｉを形状符号帳２３に出力し、ゲイン候補のインデックスｍをゲイン符号帳２４に出力する。なお、分離部８４１を設けずに、分離部８１で第３レイヤ符号化データの分離を行って第３レイヤ復号部８４に各インデックスを入力してもよい。
【０１３９】
パルス数決定部８４２には第２レイヤ復号部８３よりダイナミックレンジ情報が入力される。パルス数決定部８４２は、図１６に示すパルス数決定部１３と同様にして、ダイナミックレンジ情報に基づいて、形状符号帳２３から出力されるベクトル候補のパルス数を決定し、決定したパルスを形状符号帳２３に出力する。
【０１４０】
加算部８４３は、乗算部２５での乗算結果ｇａ（ｍ）・ｓｈ（ｉ,ｋ）と第２レイヤ復号部８３から入力される第２レイヤ復号スペクトルとを加算して第３レイヤ復号スペクトルを生成し、第３レイヤ復号スペクトルを判定部８５に出力する。
【０１４１】
このように、本実施の形態によれば、スケーラブル符号化における複数のレイヤの中にダイナミックレンジ情報を用いて符号化を行うレイヤがすでにあるため、既存のダイナミックレンジ情報を入力スペクトルのピーク性の強さを表す情報として利用して、入力スペクトルのダイナミックレンジの大きさに応じてベクトル候補のパルスの数を変化させることができる。よって、本実施の形態によれば、スケーラブル符号化においてベクトル候補のパルスの分布を変化させる場合に、入力スペクトルのダイナミックレンジを新たに算出する必要がなく、また、入力スペクトルのピーク性の強さを表す情報を新たに伝送する必要がない。よって、本実施の形態によれば、スケーラブル符号化においてビットレートの増加を招くことなく実施の形態１に記載した効果を得ることができる。
【０１４２】
なお、本実施の形態においては、音声復号装置８０は、音声符号化装置７０より伝送された符号化データを入力して処理するという例を示したが、同様の情報を有する符号化データを生成可能な他の構成の符号化装置が出力した符号化データを入力して処理しても良い。
【０１４３】
（実施の形態５）
本実施の形態は、ベクトル候補におけるパルスの配置位置を下位レイヤにおける復号スペクトルのエネルギーが大きい周波数帯域に限定する点において実施の形態４と相違する。
【０１４４】
図２０に本実施の形態に係る第３レイヤ符号化部７５の構成を示す。なお、図２０において図１６に示した構成部分と同一の構成部分には同一符号を付し、説明を省略する。
【０１４５】
図２０に示す第３レイヤ符号化部７５において、エネルギー形状分析部７５３は第２レイヤ復号スペクトルのエネルギー形状を算出する。具体的には、エネルギー形状分析部７５３は第２レイヤ復号スペクトルＳ３（ｋ）のエネルギー形状Ｅｄ（ｋ）を式（１３）により算出する。そして、エネルギー形状分析部７５３は、エネルギー形状Ｅｄ（ｋ）としきい値とを比較して第２レイヤ復号スペクトルのエネルギーがしきい値以上となる周波数帯域ｋを求め、この周波数帯域ｋを示す周波数帯域情報を形状符号帳７５４に出力する。
【数１３】
2008072733.tif 000053
【０１４６】
第２レイヤ復号スペクトルのエネルギーがしきい値以上となる周波数帯域ｋに入力スペクトルのピークが存在する可能性が高いため、形状符号帳７５４では、ベクトル候補におけるパルスの配置位置が周波数帯域ｋに限定される。つまり、形状符号帳７５４では、上記図４に示すようにしてベクトル候補にパルスが配置される際に、周波数帯域ｋにのみパルスが配置される。よって、形状符号帳７５４は、周波数帯域ｋにのみパルスが配置されたベクトル候補を誤差算出部７５２に出力する。
【０１４７】
次いで、図２１に本実施の形態に係る第３レイヤ復号部８４の構成を示す。なお、図２１において図１９に示した構成部分と同一の構成部分には同一符号を付し、説明を省略する。
【０１４８】
図２１に示す第３レイヤ復号部８４において、エネルギー形状分析部８４４は、エネルギー形状分析部７５３と同様にして第２レイヤ復号スペクトルのエネルギー形状Ｅｄ（ｋ
）を算出し、エネルギー形状Ｅｄ（ｋ）としきい値とを比較して第２レイヤ復号スペクトルのエネルギーがしきい値以上となる周波数帯域ｋを求め、この周波数帯域ｋを示す周波数帯域情報を形状符号帳８４５に出力する。
【０１４９】
形状符号帳８４５は、周波数帯域情報に従ってパルスの配置位置を限定した上で、パルス数決定部８４２で決定されたパルス数に従って、分離部８４１から入力されたインデックスｉに対応するベクトル候補ｓｈ（ｉ,ｋ）を生成して乗算部２５に出力する。
【０１５０】
このように、本実施の形態によれば、ベクトル候補において入力スペクトルのピークが存在する可能性が高い部分にのみにパルスの配置位置を限定することにより、音声品質を維持したままパルスの配置情報を少なくしてビットレートを低減させることができる。
【０１５１】
なお、ベクトル候補におけるパルスの配置位置として周波数帯域ｋの近傍を含めてもよい。
【０１５２】
（実施の形態６）
図２２に本実施の形態に係る音声符号化装置９０の構成を示す。なお、図２２において図１３に示した構成部分と同一の構成部分には同一符号を付し、説明を省略する。
【０１５３】
図２２に示す音声符号化装置９０において、ダウンサンプリング部９１は、時間領域の入力音声信号をダウンサンプリングして、所望のサンプリングレートに変換する。
【０１５４】
第１レイヤ符号化部９２は、ダウンサンプリング後の時間領域信号に対し、ＣＥＬＰ（Code Excited Linear Prediction）符号化を用いて符号化を行い、第１レイヤ符号化データを生成する。
【０１５５】
第１レイヤ復号部９３は、第１レイヤ符号化データを復号して第１レイヤ復号信号を生成する。
【０１５６】
周波数領域変換部１１−１は、第１レイヤ復号信号の周波数分析を行って第１レイヤ復号スペクトルを生成する。
【０１５７】
遅延部９４は、入力音声信号に対し、ダウンサンプリング部９１−第１レイヤ符号化部９２−第１レイヤ復号部９３で生じる遅延に相当する遅延を与える。
【０１５８】
周波数領域変換部１１−２は、遅延後の入力音声信号の周波数分析を行って入力スペクトルを生成する。
【０１５９】
第２レイヤ復号部９５は、周波数領域変換部１１−１から出力される第１レイヤ復号スペクトルＳ１（ｋ）と第２レイヤ符号化部７３から出力される第２レイヤ符号化データを用いて第２レイヤ復号スペクトルＳ３（ｋ）を生成する。
【０１６０】
次いで、図２３に本実施の形態に係る音声復号装置１００の構成を示す。なお、図２３において図１７に示した構成部分と同一の構成部分には同一符号を付し、説明を省略する。
【０１６１】
図２３に示す音声復号装置１００において、第１レイヤ復号部１０１は、分離部８１から出力される第１レイヤ符号化データを復号して第１レイヤ復号信号を得る。
【０１６２】
アップサンプリング部１０２は、第１レイヤ復号信号のサンプリングレートを入力音声
信号と同じサンプリングレートに変換する。
【０１６３】
周波数領域変換部１０３は、第１レイヤ復号信号を周波数分析して第１レイヤ復号スペクトルを生成する。
【０１６４】
判定部１０４は、分離部８１から出力されるレイヤ情報に基づき、第２レイヤ復号信号または第３レイヤ復号信号の一方を出力する。
【０１６５】
このように、本実施の形態では、第１レイヤ符号化部９２が時間領域で符号化処理を行う。第１レイヤ符号化部９２では、入力音声信号を低ビットレートで高品質に符号化できるＣＥＬＰ符号化が用いられる。このように第１レイヤ符号化部９２でＣＥＬＰ符号化が使用されるため、スケーラブル符号化を行う音声符号化装置９０全体のビットレートを小さくすることが可能となり、かつ高品質化も実現できる。また、ＣＥＬＰ符号化では、変換符号化に比べて原理遅延（アルゴリズム遅延）を短くすることができるため、スケーラブル符号化を行う音声符号化装置９０全体の原理遅延も短くなる。よって、本実施の形態によれば、双方向通信に適した音声符号化処理および音声復号処理を実現することができる。
【０１６６】
以上、本発明の各実施の形態について説明した。
【０１６７】
なお、本発明は、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。例えば、本発明は階層数が３以上のスケーラブル構成にも適用可能である。
【０１６８】
また、周波数変換として、ＤＦＴ（Discrete Fourier Transform），ＦＦＴ（Fast Fourier Transform），ＤＣＴ（Discrete Cosine Transform），ＭＤＣＴ（Modified Discrete Cosine Transform），フィルタバンク等を使用することもできる。
【０１６９】
また、本発明に係る符号化装置への入力信号は、音声信号だけでなく、オーディオ信号でもよい。また、入力信号として、ＬＰＣ（Linear Prediction Coefficient）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よい。
【０１７０】
また、ベクトル候補の要素は｛−１,０,＋１｝に限定されず、｛−ａ,０,＋ａ｝（ａは任意の数）であればよい。
【０１７１】
また、本発明に係る符号化装置および復号装置は、移動体通信システムにおける無線通信移動局装置および無線通信基地局装置に搭載することが可能であり、これにより上記同様の作用および効果を有する無線通信移動局装置、無線通信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。
【０１７２】
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、本発明に係る符号化方法／復号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、本発明に係る符号化装置／復号装置と同様の機能を実現することができる。
【０１７３】
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。
【０１７４】
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等と呼ばれることもある。
【０１７５】
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。
【０１７６】
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。
【０１７７】
２００６年１２月１５日出願の特願２００６−３３９２４２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】
【０１７８】
本発明は、移動体通信システムにおける無線通信移動局装置等の用途に適用することができる。 
【図面の簡単な説明】
【０１７９】
【図１】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２】本発明の実施の形態１に係るダイナミックレンジの算出方法についての説明図
【図３】本発明の実施の形態１に係るダイナミックレンジ算出部の構成を示すブロック図
【図４】本発明の実施の形態１に係るベクトル候補の構成を示す図
【図５】本発明の実施の形態１に係る音声復号装置の構成を示すブロック図
【図６】本発明の実施の形態２に係る音声符号化装置の構成を示すブロック図
【図７】本発明の実施の形態２に係るベクトル候補におけるパルスの配置位置を示す図
【図８】本発明の実施の形態２に係る音声復号装置の構成を示すブロック図
【図９】本発明の実施の形態３に係る音声符号化装置の構成を示すブロック図
【図１０Ａ】本発明の実施の形態３に係る拡散ベクトルの形状を示す図（ｊ＝０の位置に最大値を持つ形状）
【図１０Ｂ】本発明の実施の形態３に係る拡散ベクトルの形状を示す図（ｊ＝Ｊ／２の位置に最大値を持つ形状）
【図１０Ｃ】本発明の実施の形態３に係る拡散ベクトルの形状を示す図（ｊ＝Ｊ−１の位置に最大値を持つ形状）
【図１１】本発明の実施の形態３に係る拡散の様子を示す図
【図１２】本発明の実施の形態３に係る音声復号装置の構成を示すブロック図
【図１３】本発明の実施の形態４に係る音声符号化装置の構成を示すブロック図
【図１４】本発明の実施の形態４に係る第２レイヤ符号化部の構成を示すブロック図
【図１５】本発明の実施の形態４に係るフィルタリング部でのスペクトル生成の様子を示す図
【図１６】本発明の実施の形態４に係る第３レイヤ符号化部の構成を示すブロック図
【図１７】本発明の実施の形態４に係る音声復号装置の構成を示すブロック図
【図１８】本発明の実施の形態４に係る第２レイヤ復号部の構成を示すブロック図
【図１９】本発明の実施の形態４に係る第３レイヤ復号部の構成を示すブロック図
【図２０】本発明の実施の形態５に係る第３レイヤ符号化部の構成を示すブロック図
【図２１】本発明の実施の形態５に係る第３レイヤ復号部の構成を示すブロック図
【図２２】本発明の実施の形態６に係る音声符号化装置の構成を示すブロック図
【図２３】本発明の実施の形態６に係る音声復号装置の構成を示すブロック図
【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】
2008072733.tif 000054
【図２】
2008072733.tif 000055
【図３】
2008072733.tif 000056
【図４】
2008072733.tif 000057
【図５】
2008072733.tif 000058
【図６】
2008072733.tif 000059
【図７】
2008072733.tif 000060
【図８】
2008072733.tif 000061
【図９】
2008072733.tif 000062
【図１０Ａ】
2008072733.tif 000063
【図１０Ｂ】
2008072733.tif 000064
【図１０Ｃ】
2008072733.tif 000065
【図１１】
2008072733.tif 000066
【図１２】
2008072733.tif 000067
【図１３】
2008072733.tif 000068
【図１４】
2008072733.tif 000069
【図１５】
2008072733.tif 000070
【図１６】
2008072733.tif 000071
【図１７】
2008072733.tif 000072
【図１８】
2008072733.tif 000073
【図１９】
2008072733.tif 000074
【図２０】
2008072733.tif 000075
【図２１】
2008072733.tif 000076
【図２２】
2008072733.tif 000077
【図２３】
2008072733.tif 000078
【国際調査報告】
2008072733.tif 000079
2008072733.tif 000080