(57)【要約】  周波数スペクトルの符号化方式において、従来よりも平均的な符号化歪みを小さくし、聴感的に良好な音質を得る符号化装置。この符号化装置では、シェイプ量子化部（１１１）は、入力スペクトルのシェイプを少数のパルスの位置、極性で量子化する。シェイプ量子化部（１１１）は、パルスの位置を探索する際に、後に探索されるパルスの振幅を、前に探索されたパルスの振幅以下に設定する。ゲイン量子化部（１１２）は、シェイプ量子化部（１１１）によって探索されたパルスのゲインをバンド毎に算出して量子化する。
2008108078.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
周波数スペクトルを複数の固定波形でモデル化して符号化する符号化装置であって、
前記固定波形の位置及び極性を探索して符号化するシェイプ量子化手段と、
前記固定波形のゲインを符号化するゲイン量子化手段と、を具備し、
前記シェイプ量子化手段は、
前記固定波形の位置を探索する際に、後に探索される固定波形の振幅を、前に探索された固定波形の振幅以下に設定する、
符号化装置。
【請求項２】
前記シェイプ量子化手段は、理想ゲインによる符号化歪を評価しながら前記固定波形を探索する、請求項１に記載の符号化装置。
【請求項３】
前記シェイプ量子化手段は、グループ化された前記固定波形の位置を探索する際に、後に探索されるグループの固定波形の振幅を、前に探索されたグループの固定波形の振幅以下に設定する、請求項１に記載の符号化装置。
【請求項４】
前記シェイプ量子化手段は、予め決められた振幅を用いて前記固定波形の位置を探索する、請求項１に記載の符号化装置。
【請求項５】
周波数スペクトルを複数の固定波形でモデル化して符号化する符号化方法であって、
前記固定波形の位置及び極性を探索して符号化するシェイプ量子化工程と、
前記固定波形のゲインを符号化するゲイン量子化工程と、を具備し、
前記シェイプ量子化工程は、
前記固定波形の位置を探索する際に、後に探索される固定波形の振幅を、前に探索された固定波形の振幅以下に設定する、
符号化方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、音声信号やオーディオ信号を符号化す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／復号方式が開発されてきた。【０００３】
その中で、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」（Code Excited Linear Prediction）によって性能が大きく向上した。また、オーディオ符号化等の楽音符号化技術は、変換符号化技術（ＭＰＥＧ標準ＡＣＣやＭＰ３等）により性能が大きく向上した。【０００４】
ＣＥＬＰの様な音声信号の符号化では、音源と合成フィルタで音声信号を表すことが多く、時系列ベクトルである音源信号に似た形状のベクトルを復号することができれば、合成フィルタで入力音声にある程度近い波形を得ることができ、聴感的にも良好な音質を得ることができる。これは、ＣＥＬＰで用いられる代数的符号帳の成功にも繋がっている定性的な性質である。【０００５】
一方、ＩＴＵ−Ｔ（International Telecommunication Union - Telecommunication Standardization Sector）などで標準化が進んでいるスケーラブルコーデックでは、従来の音声帯域（３００Ｈｚ〜３．４ｋＨｚ）から広帯域（〜７ｋＨｚ）までをカバーする仕様になっており、ビットレートも３２ｋｂｐｓ程度と高レートまで設定されている。したがって、広帯域のコーデックでは音楽もある程度符号化しなくてはならないので、ＣＥＬＰの様な、人間の発声モデルに基づいた、従来の低ビットレート音声符号化法だけでは対応できない。そこで、先に勧告化されたＩＴＵ−Ｔ標準Ｇ．７２９．１では、広帯域以上の音声の符号化にはオーディオコーデックの符号化方式である変換符号化を用いている。【０００６】
特許文献１には、スペクトルパラメータとピッチパラメータを用いる周波数スペクトルの符号化方式において、スペクトルパラメータで音声信号に逆フィルタを掛けることによって得られる信号を直交変換して符号化すること、および、その符号化の例として代数的構造の符号帳によって符号化する方法が示されている。
【特許文献１】特開平１０−２６０６９８号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
しかしながら、従来の周波数スペクトルの符号化方式では、限られたビット情報を、パルスの位置情報に多く割り当てる一方で、パルスの振幅情報には割り当てず、すべてのパルスの振幅を一定としているため、符号化歪みが残る。【０００８】
本発明の目的は、周波数スペクトルの符号化方式において、従来よりも平均的な符号化歪みを小さくすることができ、聴感的に良好な音質を得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】
【０００９】
本発明の符号化装置は、周波数スペクトルを複数の固定波形でモデル化して符号化する符号化装置であって、前記固定波形の位置及び極性を探索して符号化するシェイプ量子化手段と、前記固定波形のゲインを符号化するゲイン量子化手段と、を具備し、前記シェイプ量子化手段は、前記固定波形の位置を探索する際に、後に探索される固定波形の振幅を、前に探索された固定波形の振幅以下に設定する、構成を採る。【００１０】
本発明の符号化方法は、周波数スペクトルを複数の固定波形でモデル化して符号化する符号化方法であって、前記固定波形の位置及び極性を探索して符号化するシェイプ量子化工程と、前記固定波形のゲインを符号化するゲイン量子化工程と、を具備し、前記シェイプ量子化工程は、前記固定波形の位置を探索する際に、後に探索される固定波形の振幅を、前に探索された固定波形の振幅以下に設定する、方法を採る。
【発明の効果】
【００１１】
本発明によれば、後に探索されるパルスの振幅を、前に探索されたパルスの振幅以下にすることにより、周波数スペクトルの符号化方式において、従来よりも平均的な符号化歪を小さくすることができ、低ビットレートの場合でも良好な音質を得ることができる。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】本発明の一実施の形態に係る音声符号化装置の構成を示すブロック図
【図２】本発明の一実施の形態に係る音声復号装置の構成を示すブロック図
【図３】本発明の一実施の形態に係るシェイプ量子化部の探索アルゴリズムのフロー図
【図４】本発明の一実施の形態に係るシェイプ量子化部において探索されたパルスで表現されたスペクトルの例を示す図
【発明を実施するための最良の形態】
【００１３】
ＣＥＬＰ方式等の音声信号の符号化では、音声信号は音源と合成フィルタで表されることが多く、時系列ベクトルである音源信号がその信号に似た形状のベクトルを復号することができれば、合成フィルタで入力音声に近い波形を得ることができ、聴感的にも良好な音質を得ることができる。これは、ＣＥＬＰで用いられる代数的符号帳の成功にも繋がっている定性的な性質である。【００１４】
一方、周波数スペクトル（ベクトル）の符号化では、合成フィルタの成分はスペクトルゲインとなるので、そのゲインの歪よりもパワの大きい成分の周波数（位置）の歪に大きな重みがある。すなわち、入力スペクトルに似た形状のベクトルを復号するよりも、高いエネルギのある位置を正確に探索し、当該エネルギのある位置のパルスを復号することの方が、聴感的に良好な音質を得ることに繋がる。【００１５】
そこで、周波数スペクトルの符号化では、周波数スペクトルを少数のパルスで符号化するモデルとし、符号化対象の周波数区間においてパルスを開ループ探索する方式が採られる。【００１６】
本発明者は、このパルスの開ループ探索において、歪を小さくするパルスから順に選ばれることから、後に探索されるパルス程、その振幅の期待値が小さくなる点に着目し本発明をするに至った。すなわち、本発明では、後に探索されるパルスの振幅を、前に探索されたパルスの振幅以下にすることを特徴とする。【００１７】
以下、本発明の一実施の形態について、図面を用いて説明する。【００１８】
図１は、本実施の形態に係る音声符号化装置の構成を示すブロック図である。図１に示す音声符号化装置は、ＬＰＣ分析部１０１、ＬＰＣ量子化部１０２、逆フィルタ１０３、直交変換部１０４、スペクトル符号化部１０５、および多重化部１０６を備える。スペクトル符号化部１０５は、シェイプ量子化部１１１およびゲイン量子化部１１２を備える。【００１９】
ＬＰＣ分析部１０１は、入力音声信号に対して線形予測分析を行い、分析結果であるスペクトル包絡パラメータをＬＰＣ量子化部１０２に出力する。ＬＰＣ量子化部１０２は、ＬＰＣ分析部１０１から出力されたスペクトル包絡パラメータ（ＬＰＣ：線形予測係数）の量子化処理を行い、量子化ＬＰＣを表す符号を多重化部１０６に出力する。また、ＬＰＣ量子化部１０２は、量子化ＬＰＣを表す符号を復号して得られる復号パラメータを逆フィルタ１０３に出力する。なお、パラメータの量子化では、ベクトル量子化（ＶＱ）、予測量子化、多段ＶＱ、スプリットＶＱ等の形態が用いられる。【００２０】
逆フィルタ１０３は、復号パラメータを用いて入力音声に対して逆フィルタを掛け、得られた残差成分を直交変換部１０４に出力する。【００２１】
直交変換部１０４は、残差成分にサイン窓等の整合窓を掛け、ＭＤＣＴを用いて直交変換を行い、周波数軸に変換されたスペクトル（以下、「入力スペクトル」という）をスペクトル符号化部１０５に出力する。なお、直交変換には他にＦＦＴ、ＫＬＴ、ウェーブレット変換等があり、使用方法は異なるがどれを用いても入力スペクトルへの変換ができる。【００２２】
なお、逆フィルタ１０３と直交変換部１０４はその処理順を逆にする場合もある。すなわち、入力音声を直交変換したものに対して逆フィルタの周波数スペクトルで商算（対数軸で減算）を行えば同様の入力スペクトルが得られる。【００２３】
スペクトル符号化部１０５は、入力スペクトルを、スペクトルのシェイプとゲインに分けて量子化し、得られた量子化符号を多重化部１０６に出力する。シェイプ量子化部１１１は、入力スペクトルのシェイプを少数のパルスの位置、極性で量子化し、ゲイン量子化部１１２は、シェイプ量子化部１１１によって探索されたパルスのゲインをバンド毎に算出して量子化する。なお、シェイプ量子化部１１１、ゲイン量子化部１１２の詳細については後述する。【００２４】
多重化部１０６は、ＬＰＣ量子化部１０２から量子化ＬＰＣを表す符号を入力し、スペクトル符号化部１０５から量子化入力スペクトルを表す符号を入力し、これらの情報を多重化して符号化情報として伝送路へ出力する。【００２５】
図２は、本実施の形態に係る音声復号装置の構成を示すブロック図である。図２に示す音声復号装置は、分離部２０１、パラメータ復号部２０２、スペクトル復号部２０３、直交変換部２０４、および合成フィルタ２０５を備える。【００２６】
図２において、符号化情報は、分離部２０１によって個々の符号に分離される。量子化ＬＰＣを表す符号はパラメータ復号部２０２に出力され、入力スペクトルの符号はスペクトル復号部２０３に出力される。【００２７】
パラメータ復号部２０２は、スペクトル包絡パラメータの復号を行い、復号によって得られた復号パラメータを合成フィルタ２０５に出力する。【００２８】
スペクトル復号部２０３は、図１に示したスペクトル符号化部１０５の符号化方法に対応する方法によってシェイプベクトルおよびゲインを復号し、復号したシェイプベクトルに復号ゲインを乗ずることによって復号スペクトルを得、復号スペクトルを直交変換部２０４に出力する。【００２９】
直交変換部２０４は、スペクトル復号部２０３から出力された復号スペクトルに対して図１に示した直交変換部１０４の逆の変換を行い、変換によって得られた時系列の復号残差信号を合成フィルタ２０５に出力する。【００３０】
合成フィルタ２０５は、パラメータ復号部２０２から出力された復号パラメータを用いて、直交変換部２０４から出力された復号残差信号に対して合成フィルタを掛け、出力音声を得る。【００３１】
なお、図１の逆フィルタ１０３と直交変換部１０４の処理順を逆にする場合、図２の音声復号装置では、直交変換をする前に復号パラメータの周波数スペクトルで積算（対数軸で和算）を行い、得られたスペクトルに対して直交変換を行う。【００３２】
次に、シェイプ量子化部１１１、ゲイン量子化部１１２の詳細について説明する。【００３３】
シェイプ量子化部１１１は、所定の探索区間全体に渡ってパルスの位置と極性（＋−）を１本ずつ開ループで探索する。【００３４】
探索の基準となる式は以下の式（１）である。なお、式（１）において、Ｅは符号化歪、ｓｉは入力スペクトル、ｇは最適ゲイン、δはデルタ関数、ｐはパルスの位置、γｂはパルスの振幅、ｂはパルス番号である。シェイプ量子化部１１１は、後に探索されるパルスの振幅を、前に探索されたパルスの振幅以下に設定する。
【数１】
2008108078.tif 000003
【００３５】
コスト関数を最小にするパルスの位置は、上記式（１)より、各々のバンドの中で入力スペクトルの絶対値|ｓｐ|が最大になる位置であり、極性は、そのパルスの位置の入力スペクトルの値の極性である。【００３６】
本実施の形態では、探索されるパルスの振幅が、パルスの探索順に応じて予め決められる。パルスの振幅は、例えば以下の手順で設定される。（１）まず、全てのパルスの振幅を１．０にする。また、初期値としてｎを２とする。（２）ｎ番目のパルスの振幅を少しずつ減らして行き、学習用データの符号化・復号を行い、性能（Ｓ／Ｎ比、ＳＤ(Spectrum Distance)等）がピークになる値を探す。この時、ｎ＋１番目以降のパルスの振幅は全てｎ番目のものと同じ振幅とする。（３）最も性能がよかった場合の全ての振幅を固定し、ｎ＝ｎ＋１とする。（４）上記（２）から（３）迄の処理をｎがパルスの本数になるまで繰り返す。【００３７】
以下、入力スペクトルのベクトル長が６４サンプル（６ビット）であって、５本のパルスでスペクトルを符号化する場合を例に説明する。本例では、パルスの位置を示すために６ビット（位置のエントリ：６４）、極性を示すために１ビット（＋−）必要であるので、合計３５ビットの情報ビットとなる。【００３８】
この例におけるシェイプ量子化部１１１の探索アルゴリズムのフローを図３に示す。なお、図３のフロー図で用いられる記号の内容は以下の通りである。
ｃ：パルスの位置
ｐｏｓ[ｂ]：探索結果（位置）
ｐｏｌ[ｂ]：探索結果（極性）
ｓ[ｉ]：入力スペクトル
ｘ：分子項
ｙ：分母項
ｄｎ＿ｍｘ：最大時の分子項
ｃｃ＿ｍｘ：最大時の分母項
ｄｎ：それまで探索された分子項
ｃｃ：それまで探索された分母項
ｂ：パルスの番号
γ[ｂ]：パルスの振幅【００３９】
図３は、まず、最もエネルギが大きい位置を探索してパルスを立て、同じ位置に２つパルスが立たないように、次のパルスの探索を行うアルゴリズムである（図３の「★」印）。なお、図３のアルゴリズムにおいて、分母ｙは番号ｂにしか依存しないので、予めこの値を計算しておくことにより、図３のアルゴリズムを簡略化することができる。【００４０】
シェイプ量子化部１１１で探索されたパルスで表現されたスペクトルの例を図４に示す。なお、図４において、パルスＰ１から順にパルスＰ５まで探索された場合を示す。図４に示すように、本実施の形態では、後に探索されたパルスの振幅を、前に探索されたパルスの振幅以下にする。探索されるパルスの振幅は、パルスの探索順に応じて予め決められるため、振幅を表現するために情報ビットを使う必要がなく、全体の情報ビット量を、振幅を固定する場合と同じにすることができる。【００４１】
ゲイン量子化部１１２は、復号されたパルス列と入力スペクトルとの相関を分析して理想ゲインを求める。理想ゲインｇは、以下の式（２）で求められる。なお、式（２）において、ｓ（ｉ）は入力スペクトル、ｖ（ｉ）はシェイプを復号したベクトルである。
【数２】
2008108078.tif 000004
【００４２】
そして、ゲイン量子化部１１２は、理想ゲインを求めてからスカラ量子化（ＳＱ）やベクトル量子化で符号化する。ベクトル量子化する場合には、予測量子化、多段ＶＱ、スプリットＶＱ等により効率良く符号化することができる。また、ゲインは、聴感的には対数で聞こえるため、ゲインを対数変換してからＳＱ、ＶＱすれば聴感的に良好な合成音が得られる。【００４３】
このように、本実施の形態によれば、後に探索されるパルスの振幅を、前に探索されたパルスの振幅以下にすることにより、周波数スペクトルの符号化方式において、従来よりも平均的な符号化歪を小さくすることができ、低ビットレートの場合でも良好な音質を得ることができる。【００４４】
なお、本発明は、パルスの振幅をグルーピングしてオープンに探索する場合に応用して性能向上を図ることができる。例えば、全部で８本のパルスを５本と３本にグルーピングし、最初に５本のパルスを探索し、その５本を固定した上で残りの３本のパルスを探索する場合、後者の３本のパルスの振幅を一様に下げる。最初に探索された５本のパルスの振幅を｛１．０、１．０、１．０、１．０、１．０｝と設定し、後で探索された３本のパルスの振幅を｛０．８、０．８、０．８｝と設定することにより、すべてのパルスの振幅を「１．０」とする場合に比べて性能が向上することが実験的に証明されている。なお、最初に探索された５本のパルスの振幅をすべて「１．０」とすることにより、振幅の乗算が不要になるので、計算量を抑えることができる。【００４５】
また、本実施の形態では、シェイプ符号化の後にゲイン符号化を行う場合について説明したが、本発明では、ゲイン符号化の後にシェイプ符号化を行っても同様の性能を得ることができる。【００４６】
また、上記実施の形態では、スペクトルのシェイプの量子化時に、スペクトルの長さを６４、探索するパルス数を５本とする場合を例に説明したが、本発明は上記数値に全く依存せず、他の場合であっても同様の効果を得ることができる。【００４７】
また、上記実施の形態では、同じ位置に２つパルスを立てないという条件を設定したが、本発明では、部分的にこの条件を緩和してもよい。例えば、図３のｓ[ｐｏｓ[ｂ]]＝０、ｄｎ＝ｄｎ＿ｍｘ、ｃｃ＝ｃｃ＿ｍｘの処理を行わなければ同じ位置にパルスを複数立てることができる。ただし、同じ位置にパルスが複数本立つと、振幅が大きくなる場合があるので、各位置のパルスの本数をチェックしておき、分母項を正確に計算することが必要である。【００４８】
また、本実施の形態では直交変換後のスペクトルに対してパルスによる符号化を用いたが、本発明はこれに限られず、他のベクトルにも適用することができる。例えば、ＦＦＴや複素ＤＣＴ等では複素数ベクトルに本発明を適用すれば良いし、ウェーブレット変換などでは時系列のベクトルに本発明を適用すれば良い。また、本発明は、ＣＥＬＰの音源波形等、時系列のベクトルにも適用することができる。ＣＥＬＰの音源波形の場合には合成フィルタを伴うので、コスト関数が行列計算になるだけである。ただし、フィルタを伴う場合はパルスの探索は開ループでは性能が十分でないので、ある程度閉ループ探索を行わなければならない。パルスが多い場合などはビームサーチ等を行い、計算量を少なく抑えるのも有効である。【００４９】
また、本発明では、探索する波形がパルス（インパルス）に限定されず、他の固定波形（デュアルパルス、三角波、インパルス応答の有限波、フィルタの係数、適応的に形状を変える固定波形、等）でも全く同様の方法で探索することができ、同様の効果を得ることができる。【００５０】
また、本実施の形態では、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、他のコーデックであっても有効である。【００５１】
また、本発明に係る信号は、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。【００５２】
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。【００５３】
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と同様の機能を実現することができる。【００５４】
また、上記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。【００５５】
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。【００５６】
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。【００５７】
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。【００５８】
２００７年３月２日出願の特願２００７−０５３５００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】
【００５９】
本発明は、音声信号やオーディオ信号を符号化する符号化装置、および符号化された信号を復号する復号装置等に用いるに好適である。
【図１】
2008108078.tif 000005
【図２】
2008108078.tif 000006
【図３】
2008108078.tif 000007
【図４】
2008108078.tif 000008
【手続補正書】
【提出日】平成21年8月5日(2009.8.5)
【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】
周波数スペクトルを複数の固定波形でモデル化して符号化する符号化装置であって、
前記固定波形の位置及び極性を探索して符号化するシェイプ量子化手段と、
前記固定波形のゲインを符号化するゲイン量子化手段と、を具備し、
前記シェイプ量子化手段は、
前記固定波形の位置を探索する際に、後に探索される固定波形の振幅を、前に探索された固定波形の振幅以下に設定する、
符号化装置。
【請求項２】
前記シェイプ量子化手段は、理想ゲインによる符号化歪を評価しながら前記固定波形を探索する、請求項１に記載の符号化装置。
【請求項３】
前記シェイプ量子化手段は、グループ化された前記固定波形の位置を探索する際に、後に探索されるグループの固定波形の振幅を、前に探索されたグループの固定波形の振幅以下に設定する、請求項１に記載の符号化装置。
【請求項４】
前記シェイプ量子化手段は、予め決められた振幅を用いて前記固定波形の位置を探索する、請求項１に記載の符号化装置。
【請求項５】
周波数スペクトルを複数の固定波形でモデル化して符号化する符号化方法であって、
前記固定波形の位置及び極性を探索して符号化するシェイプ量子化工程と、
前記固定波形のゲインを符号化するゲイン量子化工程と、を具備し、
前記シェイプ量子化工程は、
前記固定波形の位置を探索する際に、後に探索される固定波形の振幅を、前に探索された固定波形の振幅以下に設定する、
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、音声信号やオーディオ信号を符号化す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／復号方式が開発されてきた。
【０００３】
その中で、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」（Code Excited Linear Prediction）によって性能が大きく向上した。また、オーディオ符号化等の楽音符号化技術は、変換符号化技術（ＭＰＥＧ標準ＡＣＣやＭＰ３等）により性能が大きく向上した。
【０００４】
ＣＥＬＰの様な音声信号の符号化では、音源と合成フィルタで音声信号を表すことが多く、時系列ベクトルである音源信号に似た形状のベクトルを復号することができれば、合成フィルタで入力音声にある程度近い波形を得ることができ、聴感的にも良好な音質を得ることができる。これは、ＣＥＬＰで用いられる代数的符号帳の成功にも繋がっている定性的な性質である。
【０００５】
一方、ＩＴＵ−Ｔ（International Telecommunication Union - Telecommunication Standardization Sector）などで標準化が進んでいるスケーラブルコーデックでは、従来の音声帯域（３００Ｈｚ〜３．４ｋＨｚ）から広帯域（〜７ｋＨｚ）までをカバーする仕様になっており、ビットレートも３２ｋｂｐｓ程度と高レートまで設定されている。したがって、広帯域のコーデックでは音楽もある程度符号化しなくてはならないので、ＣＥＬＰの様な、人間の発声モデルに基づいた、従来の低ビットレート音声符号化法だけでは対応できない。そこで、先に勧告化されたＩＴＵ−Ｔ標準Ｇ．７２９．１では、広帯域以上の音声の符号化にはオーディオコーデックの符号化方式である変換符号化を用いている。
【０００６】
特許文献１には、スペクトルパラメータとピッチパラメータを用いる周波数スペクトルの符号化方式において、スペクトルパラメータで音声信号に逆フィルタを掛けることによって得られる信号を直交変換して符号化すること、および、その符号化の例として代数的構造の符号帳によって符号化する方法が示されている。
【特許文献１】特開平１０−２６０６９８号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
しかしながら、従来の周波数スペクトルの符号化方式では、限られたビット情報を、パルスの位置情報に多く割り当てる一方で、パルスの振幅情報には割り当てず、すべてのパルスの振幅を一定としているため、符号化歪みが残る。
【０００８】
本発明の目的は、周波数スペクトルの符号化方式において、従来よりも平均的な符号化歪みを小さくすることができ、聴感的に良好な音質を得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】
【０００９】
本発明の符号化装置は、周波数スペクトルを複数の固定波形でモデル化して符号化する
符号化装置であって、前記固定波形の位置及び極性を探索して符号化するシェイプ量子化手段と、前記固定波形のゲインを符号化するゲイン量子化手段と、を具備し、前記シェイプ量子化手段は、前記固定波形の位置を探索する際に、後に探索される固定波形の振幅を、前に探索された固定波形の振幅以下に設定する、構成を採る。
【００１０】
本発明の符号化方法は、周波数スペクトルを複数の固定波形でモデル化して符号化する符号化方法であって、前記固定波形の位置及び極性を探索して符号化するシェイプ量子化工程と、前記固定波形のゲインを符号化するゲイン量子化工程と、を具備し、前記シェイプ量子化工程は、前記固定波形の位置を探索する際に、後に探索される固定波形の振幅を、前に探索された固定波形の振幅以下に設定する、方法を採る。
【発明の効果】
【００１１】
本発明によれば、後に探索されるパルスの振幅を、前に探索されたパルスの振幅以下にすることにより、周波数スペクトルの符号化方式において、従来よりも平均的な符号化歪を小さくすることができ、低ビットレートの場合でも良好な音質を得ることができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１２】
ＣＥＬＰ方式等の音声信号の符号化では、音声信号は音源と合成フィルタで表されることが多く、時系列ベクトルである音源信号がその信号に似た形状のベクトルを復号することができれば、合成フィルタで入力音声に近い波形を得ることができ、聴感的にも良好な音質を得ることができる。これは、ＣＥＬＰで用いられる代数的符号帳の成功にも繋がっている定性的な性質である。
【００１３】
一方、周波数スペクトル（ベクトル）の符号化では、合成フィルタの成分はスペクトルゲインとなるので、そのゲインの歪よりもパワの大きい成分の周波数（位置）の歪に大きな重みがある。すなわち、入力スペクトルに似た形状のベクトルを復号するよりも、高いエネルギのある位置を正確に探索し、当該エネルギのある位置のパルスを復号することの方が、聴感的に良好な音質を得ることに繋がる。
【００１４】
そこで、周波数スペクトルの符号化では、周波数スペクトルを少数のパルスで符号化するモデルとし、符号化対象の周波数区間においてパルスを開ループ探索する方式が採られる。
【００１５】
本発明者は、このパルスの開ループ探索において、歪を小さくするパルスから順に選ばれることから、後に探索されるパルス程、その振幅の期待値が小さくなる点に着目し本発明をするに至った。すなわち、本発明では、後に探索されるパルスの振幅を、前に探索されたパルスの振幅以下にすることを特徴とする。
【００１６】
以下、本発明の一実施の形態について、図面を用いて説明する。
【００１７】
図１は、本実施の形態に係る音声符号化装置の構成を示すブロック図である。図１に示す音声符号化装置は、ＬＰＣ分析部１０１、ＬＰＣ量子化部１０２、逆フィルタ１０３、直交変換部１０４、スペクトル符号化部１０５、および多重化部１０６を備える。スペク
トル符号化部１０５は、シェイプ量子化部１１１およびゲイン量子化部１１２を備える。
【００１８】
ＬＰＣ分析部１０１は、入力音声信号に対して線形予測分析を行い、分析結果であるスペクトル包絡パラメータをＬＰＣ量子化部１０２に出力する。ＬＰＣ量子化部１０２は、ＬＰＣ分析部１０１から出力されたスペクトル包絡パラメータ（ＬＰＣ：線形予測係数）の量子化処理を行い、量子化ＬＰＣを表す符号を多重化部１０６に出力する。また、ＬＰＣ量子化部１０２は、量子化ＬＰＣを表す符号を復号して得られる復号パラメータを逆フィルタ１０３に出力する。なお、パラメータの量子化では、ベクトル量子化（ＶＱ）、予測量子化、多段ＶＱ、スプリットＶＱ等の形態が用いられる。
【００１９】
逆フィルタ１０３は、復号パラメータを用いて入力音声に対して逆フィルタを掛け、得られた残差成分を直交変換部１０４に出力する。
【００２０】
直交変換部１０４は、残差成分にサイン窓等の整合窓を掛け、ＭＤＣＴを用いて直交変換を行い、周波数軸に変換されたスペクトル（以下、「入力スペクトル」という）をスペクトル符号化部１０５に出力する。なお、直交変換には他にＦＦＴ、ＫＬＴ、ウェーブレット変換等があり、使用方法は異なるがどれを用いても入力スペクトルへの変換ができる。
【００２１】
なお、逆フィルタ１０３と直交変換部１０４はその処理順を逆にする場合もある。すなわち、入力音声を直交変換したものに対して逆フィルタの周波数スペクトルで商算（対数軸で減算）を行えば同様の入力スペクトルが得られる。
【００２２】
スペクトル符号化部１０５は、入力スペクトルを、スペクトルのシェイプとゲインに分けて量子化し、得られた量子化符号を多重化部１０６に出力する。シェイプ量子化部１１１は、入力スペクトルのシェイプを少数のパルスの位置、極性で量子化し、ゲイン量子化部１１２は、シェイプ量子化部１１１によって探索されたパルスのゲインをバンド毎に算出して量子化する。なお、シェイプ量子化部１１１、ゲイン量子化部１１２の詳細については後述する。
【００２３】
多重化部１０６は、ＬＰＣ量子化部１０２から量子化ＬＰＣを表す符号を入力し、スペクトル符号化部１０５から量子化入力スペクトルを表す符号を入力し、これらの情報を多重化して符号化情報として伝送路へ出力する。
【００２４】
図２は、本実施の形態に係る音声復号装置の構成を示すブロック図である。図２に示す音声復号装置は、分離部２０１、パラメータ復号部２０２、スペクトル復号部２０３、直交変換部２０４、および合成フィルタ２０５を備える。
【００２５】
図２において、符号化情報は、分離部２０１によって個々の符号に分離される。量子化ＬＰＣを表す符号はパラメータ復号部２０２に出力され、入力スペクトルの符号はスペクトル復号部２０３に出力される。
【００２６】
パラメータ復号部２０２は、スペクトル包絡パラメータの復号を行い、復号によって得られた復号パラメータを合成フィルタ２０５に出力する。
【００２７】
スペクトル復号部２０３は、図１に示したスペクトル符号化部１０５の符号化方法に対応する方法によってシェイプベクトルおよびゲインを復号し、復号したシェイプベクトルに復号ゲインを乗ずることによって復号スペクトルを得、復号スペクトルを直交変換部２０４に出力する。
【００２８】
直交変換部２０４は、スペクトル復号部２０３から出力された復号スペクトルに対して図１に示した直交変換部１０４の逆の変換を行い、変換によって得られた時系列の復号残差信号を合成フィルタ２０５に出力する。
【００２９】
合成フィルタ２０５は、パラメータ復号部２０２から出力された復号パラメータを用いて、直交変換部２０４から出力された復号残差信号に対して合成フィルタを掛け、出力音声を得る。
【００３０】
なお、図１の逆フィルタ１０３と直交変換部１０４の処理順を逆にする場合、図２の音声復号装置では、直交変換をする前に復号パラメータの周波数スペクトルで積算（対数軸で和算）を行い、得られたスペクトルに対して直交変換を行う。
【００３１】
次に、シェイプ量子化部１１１、ゲイン量子化部１１２の詳細について説明する。
【００３２】
シェイプ量子化部１１１は、所定の探索区間全体に渡ってパルスの位置と極性（＋−）を１本ずつ開ループで探索する。
【００３３】
探索の基準となる式は以下の式（１）である。なお、式（１）において、Ｅは符号化歪、ｓｉは入力スペクトル、ｇは最適ゲイン、δはデルタ関数、ｐはパルスの位置、γｂはパルスの振幅、ｂはパルス番号である。シェイプ量子化部１１１は、後に探索されるパルスの振幅を、前に探索されたパルスの振幅以下に設定する。
【数１】
2008108078.tif 000009
【００３４】
コスト関数を最小にするパルスの位置は、上記式（１)より、各々のバンドの中で入力スペクトルの絶対値|ｓｐ|が最大になる位置であり、極性は、そのパルスの位置の入力スペクトルの値の極性である。
【００３５】
本実施の形態では、探索されるパルスの振幅が、パルスの探索順に応じて予め決められる。パルスの振幅は、例えば以下の手順で設定される。
（１）まず、全てのパルスの振幅を１．０にする。また、初期値としてｎを２とする。
（２）ｎ番目のパルスの振幅を少しずつ減らして行き、学習用データの符号化・復号を行い、性能（Ｓ／Ｎ比、ＳＤ(Spectrum Distance)等）がピークになる値を探す。この時、ｎ＋１番目以降のパルスの振幅は全てｎ番目のものと同じ振幅とする。
（３）最も性能がよかった場合の全ての振幅を固定し、ｎ＝ｎ＋１とする。
（４）上記（２）から（３）迄の処理をｎがパルスの本数になるまで繰り返す。
【００３６】
以下、入力スペクトルのベクトル長が６４サンプル（６ビット）であって、５本のパルスでスペクトルを符号化する場合を例に説明する。本例では、パルスの位置を示すために６ビット（位置のエントリ：６４）、極性を示すために１ビット（＋−）必要であるので、合計３５ビットの情報ビットとなる。
【００３７】
この例におけるシェイプ量子化部１１１の探索アルゴリズムのフローを図３に示す。なお、図３のフロー図で用いられる記号の内容は以下の通りである。
ｃ：パルスの位置
ｐｏｓ[ｂ]：探索結果（位置）
ｐｏｌ[ｂ]：探索結果（極性）
ｓ[ｉ]：入力スペクトル
ｘ：分子項
ｙ：分母項
ｄｎ＿ｍｘ：最大時の分子項
ｃｃ＿ｍｘ：最大時の分母項
ｄｎ：それまで探索された分子項
ｃｃ：それまで探索された分母項
ｂ：パルスの番号
γ[ｂ]：パルスの振幅
【００３８】
図３は、まず、最もエネルギが大きい位置を探索してパルスを立て、同じ位置に２つパルスが立たないように、次のパルスの探索を行うアルゴリズムである（図３の「★」印）。なお、図３のアルゴリズムにおいて、分母ｙは番号ｂにしか依存しないので、予めこの値を計算しておくことにより、図３のアルゴリズムを簡略化することができる。
【００３９】
シェイプ量子化部１１１で探索されたパルスで表現されたスペクトルの例を図４に示す。なお、図４において、パルスＰ１から順にパルスＰ５まで探索された場合を示す。図４に示すように、本実施の形態では、後に探索されたパルスの振幅を、前に探索されたパルスの振幅以下にする。探索されるパルスの振幅は、パルスの探索順に応じて予め決められるため、振幅を表現するために情報ビットを使う必要がなく、全体の情報ビット量を、振幅を固定する場合と同じにすることができる。
【００４０】
ゲイン量子化部１１２は、復号されたパルス列と入力スペクトルとの相関を分析して理想ゲインを求める。理想ゲインｇは、以下の式（２）で求められる。なお、式（２）において、ｓ（ｉ）は入力スペクトル、ｖ（ｉ）はシェイプを復号したベクトルである。
【数２】
2008108078.tif 000010
【００４１】
そして、ゲイン量子化部１１２は、理想ゲインを求めてからスカラ量子化（ＳＱ）やベクトル量子化で符号化する。ベクトル量子化する場合には、予測量子化、多段ＶＱ、スプリットＶＱ等により効率良く符号化することができる。また、ゲインは、聴感的には対数で聞こえるため、ゲインを対数変換してからＳＱ、ＶＱすれば聴感的に良好な合成音が得られる。
【００４２】
このように、本実施の形態によれば、後に探索されるパルスの振幅を、前に探索されたパルスの振幅以下にすることにより、周波数スペクトルの符号化方式において、従来よりも平均的な符号化歪を小さくすることができ、低ビットレートの場合でも良好な音質を得ることができる。
【００４３】
なお、本発明は、パルスの振幅をグルーピングしてオープンに探索する場合に応用して性能向上を図ることができる。例えば、全部で８本のパルスを５本と３本にグルーピングし、最初に５本のパルスを探索し、その５本を固定した上で残りの３本のパルスを探索する場合、後者の３本のパルスの振幅を一様に下げる。最初に探索された５本のパルスの振幅を｛１．０、１．０、１．０、１．０、１．０｝と設定し、後で探索された３本のパルスの振幅を｛０．８、０．８、０．８｝と設定することにより、すべてのパルスの振幅を「１．０」とする場合に比べて性能が向上することが実験的に証明されている。なお、最初に探索された５本のパルスの振幅をすべて「１．０」とすることにより、振幅の乗算が
不要になるので、計算量を抑えることができる。
【００４４】
また、本実施の形態では、シェイプ符号化の後にゲイン符号化を行う場合について説明したが、本発明では、ゲイン符号化の後にシェイプ符号化を行っても同様の性能を得ることができる。
【００４５】
また、上記実施の形態では、スペクトルのシェイプの量子化時に、スペクトルの長さを６４、探索するパルス数を５本とする場合を例に説明したが、本発明は上記数値に全く依存せず、他の場合であっても同様の効果を得ることができる。
【００４６】
また、上記実施の形態では、同じ位置に２つパルスを立てないという条件を設定したが、本発明では、部分的にこの条件を緩和してもよい。例えば、図３のｓ[ｐｏｓ[ｂ]]＝０、ｄｎ＝ｄｎ＿ｍｘ、ｃｃ＝ｃｃ＿ｍｘの処理を行わなければ同じ位置にパルスを複数立てることができる。ただし、同じ位置にパルスが複数本立つと、振幅が大きくなる場合があるので、各位置のパルスの本数をチェックしておき、分母項を正確に計算することが必要である。
【００４７】
また、本実施の形態では直交変換後のスペクトルに対してパルスによる符号化を用いたが、本発明はこれに限られず、他のベクトルにも適用することができる。例えば、ＦＦＴや複素ＤＣＴ等では複素数ベクトルに本発明を適用すれば良いし、ウェーブレット変換などでは時系列のベクトルに本発明を適用すれば良い。また、本発明は、ＣＥＬＰの音源波形等、時系列のベクトルにも適用することができる。ＣＥＬＰの音源波形の場合には合成フィルタを伴うので、コスト関数が行列計算になるだけである。ただし、フィルタを伴う場合はパルスの探索は開ループでは性能が十分でないので、ある程度閉ループ探索を行わなければならない。パルスが多い場合などはビームサーチ等を行い、計算量を少なく抑えるのも有効である。
【００４８】
また、本発明では、探索する波形がパルス（インパルス）に限定されず、他の固定波形（デュアルパルス、三角波、インパルス応答の有限波、フィルタの係数、適応的に形状を変える固定波形、等）でも全く同様の方法で探索することができ、同様の効果を得ることができる。
【００４９】
また、本実施の形態では、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、他のコーデックであっても有効である。
【００５０】
また、本発明に係る信号は、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。
【００５１】
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。
【００５２】
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と同様の機能を実現することができる。
【００５３】
また、上記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Ｌ
ＳＩ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。
【００５４】
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。
【００５５】
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。
【００５６】
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。
【００５７】
２００７年３月２日出願の特願２００７−０５３５００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】
【００５８】
本発明は、音声信号やオーディオ信号を符号化する符号化装置、および符号化された信号を復号する復号装置等に用いるに好適である。
【図面の簡単な説明】
【００５９】
【図１】本発明の一実施の形態に係る音声符号化装置の構成を示すブロック図
【図２】本発明の一実施の形態に係る音声復号装置の構成を示すブロック図
【図３】本発明の一実施の形態に係るシェイプ量子化部の探索アルゴリズムのフロー図
【図４】本発明の一実施の形態に係るシェイプ量子化部において探索されたパルスで表現されたスペクトルの例を示す図
【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】
2008108078.tif 000011
【図２】
2008108078.tif 000012
【図３】
2008108078.tif 000013
【図４】
2008108078.tif 000014
【国際調査報告】
2008108078.tif 000015
2008108078.tif 000016
2008108078.tif 000017
2008108078.tif 000018
2008108078.tif 000019
2008108078.tif 000020
2008108078.tif 000021