(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力信号の特性パラメータを取得する過程と、
前記特性パラメータに従って、前記入力信号のタイプを判定する過程と、を有し、前記入力信号のタイプは周期的特性および白色雑音特性を含み、
前記特性パラメータに従って、量子化されるベクトルを取得する過程と、
前記入力信号のタイプが周期的特性であるとき第１類符号帳探索アルゴリズムを用いて、前記量子化されるベクトルについて符号帳探索を実行し、前記入力信号のタイプが白色雑音特性であるとき第２類符号帳探索アルゴリズムを用いて、前記量子化されるベクトルについて符号帳探索を実行する過程と、をさらに有し、前記第１類符号帳探索アルゴリズムの計算量は前記第２類符号帳探索アルゴリズムの計算量より少ない符号化方法。
【請求項２】
前記白色雑音特性のタイプを有する入力信号は、一般フレームおよび無声フレームのうち少なくとも１つを含み、
前記一般フレームまたは前記無声フレームによって使用される符号帳探索アルゴリズムは、深さ優先ツリー探索アルゴリズムである請求項１に記載の符号化方法。
【請求項３】
前記周期的特性のタイプを有する入力信号は、有声フレームおよび過渡フレームのうち少なくとも１つを含み、
前記有声フレームまたは前記過渡フレームによって使用される符号帳探索アルゴリズムは、パルス位置置換に基づく符号帳探索アルゴリズムである請求項１または２に記載の符号化方法。
【請求項４】
前記パルス位置置換に基づく符号帳探索アルゴリズムは、
Ｍ個のトラック上のＮ個のパルスの位置情報を含む基本符号帳を取得する過程を有し、ＮおよびＭは正の整数であり、
探索パルスとしてｎ個のパルスを選択し、探索符号帳を取得するために、前記ｎ個の探索パルスの位置情報を、それぞれ前記トラック上の他の位置情報と置換する過程をさらに有し、前記ｎ個のパルスは前記Ｎ個のパルスの一部であり、ｎはＮより小さい正の整数であり、
Ｋ回の探索処理を実行する過程をさらに有し、Ｋは２以上の正の整数であり、Ｋ回の探索処理のうち１つにおいて少なくとも２個以上の探索パルスが選択され、前記Ｋ回の探索処理の各々において選択される探索パルスは異なり、
予め設定された基準に従って前記基本符号帳および前記探索符号帳から最適符号帳を取得する過程をさらに有する請求項３に記載の符号化方法。
【請求項５】
前記探索パルスとしてｎ個のパルスを選択する過程は、
前記探索パルスとしてＮＳ個のパルスからｎ個のパルスを選択する過程を有し、前記ＮＳ個のパルスは前記Ｎ個のパルスの全部または一部であり、ＮＳはＮ以下の正の整数であり、ｎはＮＳより小さい正の整数であり、
前記基本符号帳において前記ｎ個の探索パルス以外のパルスの位置を固定する過程をさらに有する請求項４に記載の符号化方法。
【請求項６】
前記探索パルスとしてＮＳ個のパルスからｎ個のパルスを選択する過程は、
２以上である値ｎを決定し、各探索処理において順次またはランダムに、重複のない全ての
【数１】
0005532304.tif 000009
個の可能な組み合わせのうち１つを選択する過程を有し、
【数２】
0005532304.tif 000010
である請求項５に記載の符号化方法。
【請求項７】
新たな基本符号帳として元の基本符号帳を前記最適符号帳と置換し、新たなＮＳ個のパルスとしての役割を果たすために、前記最適符号帳において固定された位置のパルスであって元のＮＳ個のパルスに属すパルスを取得し、次のラウンドの最適符号帳の探索を継続する過程と、
探索のラウンド番号Ｇが上限に到達するまで、前記元の基本符号帳を前記最適符号帳と置換する処理を繰り返す過程と、
をさらに有する請求項５に記載の符号化方法。
【請求項８】
前記基本符号帳を取得する過程は、
Ｍ個のトラックの各々に配分されるパルス数を取得する過程を有し、前記Ｍ個のトラック上にＮ個のパルスが存在し、
各トラック上の既知の基準信号のうちいくつかの極値に従って各トラックの集中探索範囲を決定する過程をさらに有し、前記集中探索範囲は前記トラック上の少なくとも１つの位置を含み、
前記Ｍ個のトラックの各々に配分されるパルス数に従ってＭ個の集中探索範囲において全ての探索を実行し、前記設定された評価基準に従って全ての位置の組み合わせから前記基本符号帳を選択する過程をさらに有する請求項５に記載の符号化方法。
【請求項９】
入力信号の特性パラメータを取得する特性パラメータ取得部と、
前記特性パラメータに従って、前記入力信号のタイプを判定する信号タイプ判定部と、を備え、前記入力信号のタイプは周期的特性および白色雑音特性を含み、
前記特性パラメータに従って、量子化されるベクトルを生成するベクトル生成部と、
第１類符号帳探索部および第２類符号帳探索部と、をさらに備え、各符号帳探索部は異なる符号帳探索アルゴリズムを提供し、前記第１類符号帳探索部によって提供される符号帳探索アルゴリズムの計算量は前記第２類符号帳探索部によって提供される符号帳探索アルゴリズムの計算量より少なく、
前記信号タイプ判定部によって判定された入力信号のタイプに対応する符号帳探索アルゴリズムを用いて、前記量子化されるベクトルについて符号帳探索を実行する決定部をさらに備え、前記決定部は前記周期的特性を有するタイプによって第１類符号帳探索部を選択し、前記白色雑音特性を有するタイプによって第２類符号帳探索部を選択する符号化器。
【請求項１０】
前記信号タイプ判定部によって判定された前記白色雑音特性のタイプを有する入力信号は、一般フレームおよび無声フレームのうち少なくとも１つを含み、
前記第２類符号帳探索部は深さ優先ツリー探索アルゴリズムを提供する深さ優先探索部を備え、
前記決定部は前記白色雑音特性を有するタイプによって前記第２類符号帳探索部を選択し、前記一般フレームまたは前記無声フレームによって前記深さ優先探索部を選択する請求項９に記載の符号化器。
【請求項１１】
前記信号タイプ判定部によって判定された前記周期的特性のタイプを有する入力信号は、有声フレームおよび過渡フレームのうち少なくとも１つを含み、
前記第１類符号帳探索部はパルス位置置換に基づく符号帳探索アルゴリズムを提供するパルス置換探索部を備え、
前記決定部は前記周期的特性を有するタイプによって前記第１類符号帳探索部を選択し、前記有声フレームまたは前記過渡フレームによって前記パルス置換探索部を選択する請求項９または１０に記載の符号化器。
【請求項１２】
コンピュータのプロセッサによって実行されるとき、請求項１に記載の方法を前記コンピュータのプロセッサに実行させるコンピュータプログラムコードを含むコンピュータ読み取り可能な記憶媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、ベクトル符号化技術に関し、より詳しくは、符号化方法、符号化器、および、コンピュータ読み取り可能な媒体に関する。
【０００２】
本願は、発明の名称を「符号化方法および符号化器」とする２００７年１１月５日に出願された中国特許出願第２００７１０１６５７８４．３号明細書の優先権を主張し、その全体を引用してここに組み込む。
【背景技術】
【０００３】
符号励振線形予測（ＣＥＬＰ）モデルに基づく符号化技術において、適応フィルタリングの後に残差信号について量子化符号化を実行することはたいへん重要な処理である。現在、残差信号の量子化符号化は、多くの場合、固定符号帳探索によって実行される。一般的に使用される固定符号帳は代数符号帳である。代数符号帳は、ターゲット信号のパルス位置に焦点を合わせ、デフォルトでパルス振幅を１に設定するので、パルスのシンボルおよび位置のみが数量化される必要がある。もちろん、同じ位置に複数のパルスが重畳され、それぞれ異なる振幅を示すことが可能である。量子化符号化のために代数符号帳が使用されるとき、ターゲット信号に対応する最適な代数符号帳においてパルス位置を探索することが重要である。一般に、最適なパルス位置の探索の間の全ての探索（すなわち、全ての可能な位置の組み合わせを移動すること）の計算量はたいへん多いので、準最適な探索アルゴリズムが必要とされる。探索結果の品質の保証に基づいて、どのように探索回数を減少させ、どのように計算量を低下させるかが、符号化技術において研究および解決されるべき主要な課題である。
【０００４】
代数符号帳においてパルス位置を探索するための２つの既存の準最適な探索方法は次の通りである。
【０００５】
＜１．深さ優先ツリー探索手順＞
音声サブフレームの長さは６４、探索されるパルス数はＮとし、Ｎは符号化率とともに変動すると仮定する。他の制約なしで、６４個の位置においてＮ個のパルスを探索する計算は非常に量が多い。従って、代数符号帳におけるパルス位置は制限され、６４個の位置はＭ個のトラックに区分される。トラックを区分する典型的な方法を表１に示す。
【０００６】
【表１】
0005532304.tif 000002
【０００７】
表１において、“Ｔ０”から“Ｔ３”は４個のトラックであり、“位置”は各トラックにおける位置の番号である。表１から、６４個の位置は４個のトラックに区分され、各トラックは１６個の位置を有し、４個のトラックにおけるパルス位置はずらされ、パルス位置の様々な組み合わせを最大に保証することが分かる。
【０００８】
探索されるＮ個のパルスは、ある数量配分に基づいてＭ＝４個のトラックに制限される。例えば、Ｎ＝４であり、各トラック上で１個のパルスが探索される。他の状況は同様に推定することができる。
【０００９】
Ｔ０からＴ３において探索されるパルスは、それぞれＰ０からＰ３であると仮定する。探索の間に、２つの隣接するトラック、例えば、Ｔ０−Ｔ１、Ｔ１−Ｔ２、Ｔ２−Ｔ３、Ｔ３−Ｔ０上の２つのパルスが同時に探索され、４レベルの探索によって最終的な最適符号帳が得られる。詳細な処理は図１に表わされ、これは次のステップを含む。
【００１０】
１）  Ｔ０−Ｔ１およびＴ２−Ｔ３について第１レベルの探索が実行される。まず、Ｔ０−Ｔ１についてＰ０およびＰ１の位置が探索され、トラックＴ０上で１６個の位置の中の４個の位置からＰ０が探索され、４個の位置はトラック上の既知の基準信号の極値によって決定され、トラックＴ１上で１６個の位置からＰ１が探索される。Ｐ０およびＰ１の最適な位置は、設定された評価基準（例えば、コスト関数Ｑｋ）に従って、探索される４×１６個の位置の組み合わせから決定される。その後、Ｔ２−Ｔ３上でＰ２およびＰ３の位置が探索され、トラックＴ２上の１６個の位置の中の８個の位置からＰ２が探索され、８個の位置はトラック上の既知の基準信号の極値によって決定され、トラックＴ３上で１６個の位置からＰ３が探索され、Ｐ２およびＰ３の最適な位置が決定される。従って、このレベルにおける探索処理が完了する。
２）  Ｔ１−Ｔ２およびＴ３−Ｔ０上で第２レベルの探索が実行され、これは第１レベルの探索と同様である。
３）  同様に、Ｔ２−Ｔ３およびＴ０−Ｔ１上で第３レベルの探索が実行され、Ｔ３−Ｔ０およびＴ１−Ｔ２上で第４レベルの探索が実行される。
４）  最後に、最適な代数符号帳として第４レベルの探索から最適な結果が選択される。合計の探索回数は４×（４×１６＋８×１６）＝７６８である。
【００１１】
＜２．大域的パルス置換（global pulse replacement）手順＞
説明を簡単にするために、前のアルゴリズムと同じ構成の符号帳が使用され、４個のトラックの各々について１個のパルスが探索され、Ｔ０からＴ３上で探索されるパルスは、それぞれＰ０からＰ３であると仮定する。詳細な処理は次のステップを含む。
【００１２】
１）  初期符号帳が決定され、これは｛Ｐ０，Ｐ１，Ｐ２，Ｐ３｝＝｛２０，３３，４２，７｝であると仮定する。Ｐ１，Ｐ２，Ｐ３は不変に維持され、Ｐ０の初期値２０はトラックＴ０上の他の位置によって順次置換され、新たな符号帳｛０，３３，４２，７｝，｛４，３３，４２，７｝，・・・，｛６０，３３，４２，７｝を得る。設定された評価基準に従って、新たな最適符号帳が選択され、例えば、コスト関数Ｑｋの最大値を有する新たな符号帳が選択される。Ｑｋの最大値および対応する新たな符号帳が記録され、例えば｛４，３３，４２，７｝である。
【００１３】
２）  初期符号帳におけるＰ０，Ｐ２，Ｐ３は不変に維持され（ここでの初期符号帳はまだ元の初期符号帳、すなわち、｛２０，３３，４２，７｝であることに留意すべきである。）、Ｐ１の初期値３３はトラックＴ１上で他の位置によって順次置換され、これは１）における処理と同様であり、置換によってＱｋの最大値および対応する新たな符号帳、例えば｛２０，２１，４２，７｝を得る。
【００１４】
３）  Ｐ２およびＰ３において１）および２）と同様の処理が実行され、それぞれ、Ｑｋの最大値および対応する新たな符号帳を得る。
【００１５】
４）  得られた４つのＱｋの最大値から大域的な最適値として最大値が選択され、対応する符号帳、例えば｛２０，２１，４２，７｝は、このラウンドの探索についての最適符号帳としての役割を果たす。
【００１６】
５）  新たなラウンドのための初期符号帳として最適符号帳｛２０，２１，４２，７｝が得られ、１）から４）の処理が繰り返され、このサイクルは一般に４回実行され、最終的な最適符号帳を得る。従って、合計の探索回数は４×（４×１６）＝２５６である。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１７】
様々な既存の符号化技術において使用される符号帳探索アルゴリズムは、計算量および性能の要求条件を満たすことが難しい。例えば、深さ優先ツリー探索アルゴリズムは様々な符号化率の下で所望の音声品質を得るが、探索回数が多く、計算量が多い。また、大域的パルス置換アルゴリズムは計算量が少ないが、局所的な最大値が生じうるので性能が不安定であり、すなわち、このアルゴリズムはある信号条件の下で良い品質を達成しうるが、他の信号条件の下で所望の品質を達成できない。
【課題を解決するための手段】
【００１８】
従って、本発明の様々な実施形態は、計算量を少なくし、システム性能を向上させることが可能な符号化方法、符号化器、および、コンピュータ読取可能な媒体を提供する。
【００１９】
符号化方法は、入力信号の特性パラメータを取得する過程と、前記特性パラメータに従って、前記入力信号のタイプを判定する過程と、前記特性パラメータに従って、量子化されるベクトルを取得する過程と、前記入力信号のタイプに対応する符号帳探索アルゴリズムを用いて、前記量子化されるベクトルについて符号帳探索を実行する過程と、を含む。
【００２０】
符号化器は、入力信号の特性パラメータを取得する特性パラメータ取得部と、前記特性パラメータに従って、前記入力信号のタイプを判定する信号タイプ判定部と、前記特性パラメータに従って、量子化されるベクトルを生成するベクトル生成部と、前記信号タイプ判定部によって判定された入力信号のタイプに対応する符号帳探索アルゴリズムを用いて、前記量子化されるベクトルについて符号帳探索を実行する決定部と、を含む。
【００２１】
コンピュータ読み取り可能な記憶媒体はコンピュータプログラムコードを含む。このコンピュータプログラムコードはコンピュータによって実行され、このコンピュータは、入力信号の特性パラメータを取得し、前記特性パラメータに従って、前記入力信号のタイプを判定し、前記特性パラメータに従って、量子化されるベクトルを取得し、前記入力信号のタイプに対応する符号帳探索アルゴリズムを用いて、前記量子化されるベクトルについて符号帳探索を実行する。
【００２２】
符号化方法または装置は異なるタイプの入力信号に従って異なる符号帳探索アルゴリズムを採用する。入力信号の特性に従って適切な探索アルゴリズムが選択されるので、簡単な計算によって十分な結果が得られる、あるタイプの信号が、これらの信号タイプに適した計算量の少ない探索アルゴリズムと合致し、より少ないシステム資源を用いてより良い性能を達成する。一方、多量の計算を必要とする他のタイプの信号は、より洗練された探索アルゴリズムによって処理され、それによって符号化の品質を保証することが可能である。
【図面の簡単な説明】
【００２３】
【図１】従来技術における深さ優先ツリー探索手順の図である。
【図２】本発明の実施形態による符号化方法のフローチャートである。
【図３】本発明の実施形態による符号化器の論理構成図である。
【図４】本発明の第１実施形態による符号帳探索アルゴリズムのフローチャートである。
【図５】本発明の第２実施形態による符号帳探索アルゴリズムのフローチャートである。
【図６】本発明の第３実施形態による符号帳探索アルゴリズムのフローチャートである。
【図７】本発明の第４実施形態による符号帳探索アルゴリズムのフローチャートである。
【図８】本発明の第５実施形態による符号帳探索アルゴリズムのフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００２４】
本発明の実施形態において符号化方法が提供され、これは異なるタイプの入力信号に従って異なる符号帳探索アルゴリズムを選択することができる。また、本発明の実施形態において、この符号化方法を使用する符号化器が提供される。本発明の実施形態の方法および装置は、それぞれ以下で詳細に説明される。
【００２５】
図２を参照すると、本発明の実施形態における符号化方法は次のブロックを含む。
【００２６】
ブロック１において入力信号の特性パラメータが取得される。
この実施形態において、符号化する入力信号は、他の同様な音声または楽音の信号だけでなく、ベクトル量子化符号化に適用可能なＣＥＬＰモデルに基づく適応フィルタリング後の残差信号とすることが可能である。ここで、特性パラメータは、ある形態において入力信号の特性を記述するデータである。特性パラメータはフレームにおいて解析および抽出され、フレームサイズは実際の要求条件および信号特性に従って選択することが可能である。
特性パラメータは、限定しないが、線形予測係数（ＬＰＣ）、線形予測ケプストラム係数（ＬＰＣＣ）、ピッチ周期係数、フレームエネルギー、平均零交差率を含む。
【００２７】
ブロック２において、入力信号の特性パラメータに従って、入力信号のタイプが判定される。
入力信号のタイプが判定されるとき、特性パラメータは様々なタイプが存在し、これは、ぞれぞれ、ある形態において入力信号の特性を反映するので、入力信号は、異なる判定方法に基づいて、例えば、異なる特性パラメータまたは特性パラメータの組み合わせに基づいて、または、特性パラメータについて異なる閾値を設定することによって、分類され、これは、この実施形態において限定されず、実際の要求条件に従って設定することが可能である。
【００２８】
信号タイプの分類は探索アルゴリズムの続く選択に密接に関係するので、適用可能な分類の形態は、候補の探索アルゴリズムの特性に従って、分類のための基準および分類の規範として具体的な特性パラメータを決定する。
【００２９】
例えば、計算量の少ないアルゴリズムは周期的特性を有する入力信号を処理するために適している。このタイプの信号についての最適なパルス位置を決定することは比較的容易なので、システム性能に大きく影響を与えることなく効果的に計算量を少なくするからである。また、計算量の多いアルゴリズムは白色雑音特性を有する入力信号を処理するために適している。このタイプの信号について最適なパルス位置を決定することは難しいので、符号化の品質を保証するために高い品質のアルゴリズムが使用されるからである。従って、入力信号の周期的特性を表わす特性パラメータは分類のための基準とすることができ、入力信号のタイプは周期的特性を有するタイプと白色雑音特性を有するタイプに分類される。こうして、周期的特性を有する信号は計算量の少ない探索アルゴリズムによって処理され、白色雑音特性を有する信号は計算量の多い探索アルゴリズムによって処理される。
【００３０】
もちろん、分類のための付加的な基準として、または、分類をさらに下位分類するために、入力信号の他の特性を表わす特性パラメータを採用することができる。説明のための例として、分類および判定の方法を以下で述べる。
【００３１】
入力信号は４つの異なるフレームタイプ、すなわち、無声（unvoiced）フレーム、有声（voiced）フレーム、一般（general）フレーム、過渡（transition）フレームに分類することができる。有声フレームおよび過渡フレームは１つのタイプに統合することができる。無声フレームおよび一般フレームは白色雑音特性を有するタイプに属し、有声フレームおよび過渡フレームは周期的特性を有するタイプに属す。
【００３２】
ピッチ周期係数、例えば、平均振幅差関数（ＡＭＤＦ）を使用して入力信号の周期的特性を評価し、周期的特性を有するタイプを白色雑音特性を有するタイプと予備的に識別することができる。もちろん、平均零交差率を独立に、または、判定のための補助として使用することができ、一般に、周期的信号の平均零交差率は白色雑音信号のそれより小さい。
【００３３】
白色雑音特性を有するタイプにおいて、フレームエネルギーを使用して無声フレームおよび一般フレームを判定することができる。一般に、無声フレームのフレームエネルギーは一般フレームのそれより小さく、判定のために閾値を設定することができる。
【００３４】
周期的特性を有するタイプにおいて、ＡＭＤＦをさらに解析して有声フレームおよび過渡フレームを識別し、または、識別するために下位分類された平均零交差率の値の範囲を使用することができる。もちろん、有声フレームおよび過渡フレームが１つのタイプに統合されるならば、下位分類は不要である。
【００３５】
上記の分類および判定の方法は単なる例であり、実際の要求条件および信号特性に従って適切な特性パラメータおよび判定順序を選択することができる。例えば、まず、フレームエネルギーに従って分類が行われ、そして、構造的な特性パラメータを用いて下位分類が実行される。
【００３６】
ブロック３において、入力信号の特性パラメータに従って、量子化されるベクトルが生成される。
このブロックは従来技術と同じ方法で実行することができる。さらに、ブロック３は、順序に関してブロック２と論理的に関係なく、ブロック２の前に、または、ブロック２の後に、または、ブロック２と一緒に実行することができる。
【００３７】
ブロック４において、入力信号の判定されたタイプに従って、対応する符号帳探索アルゴリズムを用いて、量子化されるベクトルについて符号帳探索が実行される。
【００３８】
符号帳探索アルゴリズムは、入力信号のタイプの分類に従って、信号の特性を満たすように構成される。
例えば、ブロック２に基づく信号分類方法は次の機能を有する。
無声フレーム信号を処理するために、計算量の多い、かつ、性能の良い符号帳探索アルゴリズム、例えば、背景技術の欄で説明したランダム符号帳探索アルゴリズムまたは深さ優先ツリー探索アルゴリズムが適用される。
一般フレームを処理するために、計算量の多い、かつ、性能の良い符号帳探索アルゴリズム、例えば、背景技術の欄で説明した深さ優先ツリー探索アルゴリズムが適用される。
有声フレームおよび／または過渡フレーム信号を処理するために、計算量の少ない符号帳探索アルゴリズム、例えば、背景技術の欄で説明したパルス位置置換に基づく符号帳探索アルゴリズム、特に、大域的パルス置換アルゴリズムが適用される。もちろん、有声フレームおよび過渡フレームが２つの異なる信号タイプにさらに分類されるならば、これら２つのフレームは異なる符号帳探索アルゴリズムを用いて処理することができる。
【００３９】
符号帳探索アルゴリズムが選択された後、決定された符号帳探索アルゴリズムを用いて、量子化されるベクトルについて符号帳探索が実行される。
【００４０】
本発明の実施形態において上記符号化方法を実現する符号化器を以下で説明する。図３を参照すると、符号化器は、特性パラメータ取得部１０１、信号タイプ判定部１０２、ベクトル生成部１０３、少なくとも２つの符号帳探索部１０４、決定部１０５を含む。
【００４１】
特性パラメータ取得部１０１は、入力信号の特性パラメータを取得する。
信号タイプ判定部１０２は、特性パラメータ取得部１０１によって与えられる特性パラメータに従って、入力信号のタイプを判定する。
ベクトル生成部１０３は、特性パラメータ取得部１０１によって与えられる特性パラメータに従って、量子化されるベクトルを生成する。
【００４２】
少なくとも２つの符号帳探索部（例えば、本実施形態において符号帳探索部１からｎが設けられ、これらは図３において一律に符号１０４によって示されている）は、異なる符号帳探索アルゴリズムを提供する（例えば、符号帳探索部１は深さ優先ツリー探索アルゴリズムを提供し、符号帳探索部２はパルス位置置換に基づく符号帳探索アルゴリズムを提供する）。
【００４３】
決定部１０５は、対応する符号帳探索アルゴリズムを選択し（例えば、本実施形態において符号帳探索部１０４が選択される）、信号タイプ判定部１０２によって判定された入力信号のタイプに従って、選択された符号帳探索アルゴリズムを用いて、ベクトル生成部１０３によって生成された量子化されるベクトルについて符号帳探索を実行する。例えば、決定部１０５が入力信号のタイプが周期的特性を有するタイプであると判定すると、符号帳探索を実行するために符号帳探索部２が選択され、決定部１０５が入力信号のタイプが白色雑音特性を有するタイプであると判定すると、符号帳探索を実行するために符号帳探索部１が選択される。
【００４４】
本実施形態における２つの符号帳探索部は任意選択であり、この場合、決定部は対応する符号帳探索アルゴリズムを選択し、信号タイプ判定部によって判定された入力信号のタイプに従って、選択されたアルゴリズムを用いて、量子化されるベクトルについて符号帳探索を実行することに留意すべきである。
【００４５】
方法の実施形態において説明した信号の分類の上記の例に基づいて、信号タイプ判定部１０２によって判定された入力信号のタイプは、周期的特性を有するタイプおよび白色雑音特性を有するタイプを含む。
【００４６】
符号帳探索部１０４は第１類符号帳探索部および第２類符号帳探索部を含み、第１類符号帳探索部によって提供される符号帳探索アルゴリズムの計算量は、第２類符号帳探索部によって提供される符号帳探索アルゴリズムの計算量より少ない。決定部１０５は、周期的特性を有するタイプによって第１類符号帳探索部を選択し、白色雑音特性を有するタイプによって第２類符号帳探索部を選択する。
【００４７】
さらに、方法の実施形態において説明した信号の分類の上記の例に基づいて、信号タイプ判定部１０２によって判定された白色雑音特性を有するタイプは、無声フレームおよび一般フレームを含み、信号タイプ判定部１０２によって判定された周期的特性を有するタイプは、有声フレームおよび／または過渡フレームを含む。
【００４８】
符号帳探索部１０４における第２類符号帳探索部は、ランダム符号帳探索部および深さ優先探索部を含む。ランダム符号帳探索部はランダム符号帳探索アルゴリズムを提供し、深さ優先探索部は深さ優先ツリー探索アルゴリズムを提供する。符号帳探索部１０４における第１類符号帳探索部は、パルス位置置換に基づく符号帳探索アルゴリズムを提供するパルス置換探索部を含む。
【００４９】
決定部１０５は一般フレームおよび／または無声フレームによって深さ優先探索部を選択し、有声フレームおよび／または過渡フレームによってパルス置換探索部を選択する。
【００５０】
本発明の実施形態における上記の符号化方法または装置は、異なるタイプの入力信号に従って異なる符号帳探索アルゴリズムを採用する。入力信号の全ての可能な構成の特徴に従って適切な探索アルゴリズムを選択することができるので、簡単な計算によって十分な結果を得ることができる、あるタイプの信号は、これらの信号タイプのために適した計算量の少ない探索アルゴリズムと合致し、より少ないシステム資源を用いてより良い性能を達成することができる。一方、多量の計算を必要とする他のタイプの信号は、より洗練された探索アルゴリズムによって処理され、符号化の品質を保証することができる。
【００５１】
より良い符号化の性能を提供するために、パルス位置置換に基づく符号帳探索アルゴリズムを以下で説明する。このアルゴリズムは、計算量は少ないが性能が良く、本発明の符号化技術に適用可能である。
【００５２】
図４は本発明の第１実施形態による符号帳探索アルゴリズムを表わし、次のブロックを含む。
【００５３】
ブロックＡ１において、基本符号帳が取得される。基本符号帳はＭ個のトラック上のＮ個のパルスについての位置情報を含み、Ｎ，Ｍは正の整数である。
【００５４】
ここで、基本符号帳は、１ラウンドの探索のための出発点として機能する初期符号帳である。一般に、代数符号帳においてパルス位置を探索する前に、ビットレートのような情報に従って、各トラック上で探索されるパルスの数量配分が決定される。音声量子化符号化においてパルス探索を使用するとき、例えば、表１に表わされているように、６４個の位置がＭ＝４個のトラック、すなわち、Ｔ０，Ｔ１，Ｔ２，Ｔ３に区分されると仮定し、異なるビットレートに基づくパルスの数量配分は、Ｎ＝４であり、各トラック上で１個のパルスが探索され、Ｎ＝８であり、各トラック上で２つのパルスが探索され、または、Ｎ＝５であり、Ｔ０，Ｔ１，Ｔ２上でそれぞれ１個のパルス、Ｔ３上で２個のパルスが探索されることが可能である。
【００５５】
Ｍ個のトラック上のＮ個のパルスの数量配分が決定された後、基本符号帳が取得され、すなわち、各トラック上の各パルスの初期位置が取得される。各パルスの初期位置は様々な方法で決定することができ、本実施形態の符号帳探索アルゴリズムにおいて限定されない。例えば、次のようにいくつかの方法を説明する。
【００５６】
１）  トラック上のパルスの位置はパルスの初期位置としてランダムに選択される。
２）  対応するトラック上の各パルスの位置は各トラック上で既知の基準信号のいくつかの極値に従って決定される。
３）  各パルスの初期位置はある計算の形態によって（すなわち、基本符号帳を使用することによって）取得される。
なお、任意選択の基準信号は“パルス位置最大尤度関数”（パルス振幅選択信号とも呼ばれる）である。この関数は
【００５７】
【数１】
0005532304.tif 000003
【００５８】
によって示される。ここで、ｄ（ｉ）は、量子化されるターゲット信号によって決定されるベクトル信号ｄの各次元における成分であり、典型的に、ターゲット信号と前置フィルタリングされ重み付けされた合成フィルタのパルス応答の畳み込みである。ｒＬＴＰ（ｉ）は残差信号ｒの各次元における長期予測成分である。Ｅｄは信号ｄのエネルギーである。Ｅｒは信号ｒのエネルギーである。ａは比例係数であり、基準信号ｄ（ｉ）の依存度を制御し、異なるビットレートとともに値が変動する。６４個の位置におけるｂ（ｉ）のそれぞれの値が計算され、パルスの初期位置としてＴ０からＴ３においてｂ（ｉ）の最大値を有する位置が選択される。
【００５９】
ブロックＡ２において、探索パルスとしてｎ個のパルスが選択される。ｎ個のパルスはＮ個のパルスの一部であり、ｎはＮより小さい正の整数である。具体的な実現は、探索パルスとしてＮＳ個のパルスからｎ個のパルスを選択し、ＮＳ個のパルスはＮ個のパルスの全部または一部であり、ＮＳはＮ以下の正の整数であり、ｎはＮＳより小さい正の整数であり、基本符号帳においてｎ個の探索パルス以外のパルス位置を固定し、ｎ個の探索パルスの位置をそれぞれトラック上の他の位置と置換して探索符号帳を取得する。
【００６０】
探索パルスとして選択されるパルスはＮ個のパルスの全てまたは単に一部であり、“探索パルスとして選択されるパルス”は“ＮＳ集合”を形成する。ある意味で、Ｎ個のパルスがＮＳ集合に属さないパルスを含むならば、これらのパルス位置は既に最適であり、それ以上探索する必要がない。
【００６１】
様々な方法でＮＳ個のパルスからｎ個の探索パルスを選択することができ、本実施形態の符号帳探索アルゴリズムにおいて限定されない。例えば、次のようにいくつかの方法を説明する。
１）  値ｎおよび探索パルスの組み合わせはランダムに選択される。
ＮＳ集合は全部で３個のパルス、すなわち、Ｐ０，Ｐ１，Ｐ２を有し、可能な組み合わせは、ｎ＝１で探索パルスとしてＰ１をとる、ｎ＝２で探索パルスとしてＰ０およびＰ２をとる、ｎ＝２で探索パルスとしてＰ１およびＰ２をとる、等を含むと仮定する。
２）  値ｎが決定され（ｎ＝２）、探索パルスの組み合わせはランダムに選択される。
ＮＳ集合は全部で４個のパルス、すなわち、Ｐ０，Ｐ１，Ｐ２，Ｐ３を有し、ｎ＝３と仮定し、可能な組み合わせは、Ｐ０，Ｐ１，Ｐ２；Ｐ０，Ｐ２，Ｐ３；Ｐ０，Ｐ１，Ｐ３；Ｐ１，Ｐ２，Ｐ３を含み、それぞれ探索パルスとしての役割を果たす。
【００６２】
探索パルスの組み合わせが選択された後、探索符号帳を取得するために、基本符号帳においてｎ個の探索パルスの対応する位置が、探索パルスが配置されているトラック上の他の位置によって置換される。
【００６３】
基本符号帳は全部でＮ＝４個のパルス、すなわち、Ｐ０，Ｐ１，Ｐ２，Ｐ３を有し、それぞれＭ＝４個のトラック、すなわち、Ｔ０，Ｔ１，Ｔ２，Ｔ３上に配置され、各トラック上で１個のパルスが探索されると仮定する。探索処理において選択された探索パルスがＰ２，Ｐ３であるならば、基本符号帳においてＰ０，Ｐ１の位置は固定され、Ｐ２の位置はそれぞれＴ２上の他の位置（例えば、全部でｔ２個の位置）によって置換され、Ｐ３の位置はそれぞれＴ３上の他の位置（例えば、全部でｔ３個の位置）によって置換され、従って、全部で（ｔ２＋１）×（ｔ３＋１）−１＝ｔ２×ｔ３＋ｔ２＋ｔ３個の探索符号帳が得られる。探索されるトラック上の置換のために使用される位置はトラック上の全ての位置とし、または、設定された範囲から選択することができ、例えば、既知の基準信号の値に従って、探索されるトラックから置換のために一部の位置が選択されることに留意すべきである。
【００６４】
ブロックＡ３において、ブロックＡ２における探索処理が１ラウンドにおいてＫ回実行され、Ｋは２以上の正の整数である。少なくとも１つの探索処理において２個以上の探索パルスが選択され、各探索処理において選択される探索パルスは同一ではない。
【００６５】
ブロックＡ２において、繰り返し回数Ｋは具体的に設定される上限とすることができ、探索処理がＫ回実行されると１ラウンドの探索が完了する。
【００６６】
さらに、本発明の実施形態は値Ｋを限定する必要はない。すなわち、値Ｋは決定されず、１ラウンドの探索が完了したか否かは、ある探索終了条件に従って決定される。例えば、選択された探索パルスがＮＳ集合を移動したとき、１ラウンドの探索が完了したと判定される。もちろん、上記２つの方法は組み合わせることができ、すなわち、１ラウンドの探索が完了したか否かは、探索回数は設定された上限Ｋを超えないが、探索終了条件が満たされたか否かによって判定される。値Ｋが上限に到達すると、探索終了条件が満たされなくても１ラウンドの探索が完了したとみなされる。実際の要求条件に従って具体的な規則を設定することができ、本実施形態の符号帳探索アルゴリズムにおいて限定されない。
【００６７】
探索結果におけるパルス間の関連を反映するために、本実施形態の符号帳探索アルゴリズムはＫ回の探索処理のうち少なくとも１つが２個以上のパルスについて実行され、選択された探索パルスは同一または異なるトラック上に配分されうる。
【００６８】
ブロックＡ４において、設定された評価基準に従って基本符号帳および探索符号帳からこのラウンドの最適符号帳が選択される。
探索符号帳および基本符号帳の比較および評価の処理は、ブロックＡ２における探索処理と同時に実行することができる。例えば、“好ましい符号帳”が設定され、基本符号帳に初期化される。その後、探索符号帳が取得され、評価のために現在の好ましい符号帳と比較される。探索符号帳が好ましい符号帳より優れていると判定されると、現在の好ましい符号帳は探索符号帳によって置換される。上記処理は、全てのＫ回の探索が完了するまで繰り返され、最後に取得された好ましい符号帳はこのラウンドの最適符号帳である。各探索処理は基本符号帳に基づき、好ましい符号帳のみが比較および評価されることに留意すべきである。
【００６９】
また、Ｋ回の探索処理の結果は集合的に評価することができる。例えば、各探索処理の後に取得された好ましい符号帳は保存され、このラウンドの最適符号帳を選択するために、Ｋ個の好ましい符号帳が比較される。
【００７０】
探索符号帳および基本符号帳についての比較および評価の基準は実際の要求条件に従って決定され、本実施形態における符号帳探索アルゴリズムにおいて限定されない。例えば、代数符号帳の品質を測定するために一般に適用されるコスト関数（Ｑｋ）は、比較のために使用することができる。一般に、Ｑｋの値が大きくなるほど、符号帳の品質が良くなり、より大きなＱｋの値を有する符号帳が好ましい符号帳として選択される。
【００７１】
図５は、第１実施形態に基づく本発明の第２実施形態による符号帳探索アルゴリズムを表わし、次のブロックを含む。
ブロックＢ１において、基本符号帳が取得される。基本符号帳はＭ個のトラック上のＮ個のパルスについての位置情報を含み、Ｎ，Ｍは正の整数である。
このブロックは、符号帳探索アルゴリズムの第１実施形態におけるブロックＡ１に従って実行することができる。
ブロックＢ２において、ＮＳ個のパルスからｎ＝ｎ０個の探索パルスが選択され、ＮＳの定義は符号帳探索アルゴリズムの第１実施形態と同じであり、ｎ０は２以上であり、現在のラウンドの探索において不変に維持され、ｎ０個の探索パルスは、重複のない全体で
【００７２】
【数２】
0005532304.tif 000004
【００７３】
個の可能な組み合わせから選択された唯一の組み合わせである。
ＮＳ集合は全部で４個のパルス、すなわち、Ｐ０，Ｐ１，Ｐ２，Ｐ３を有し、それぞれＭ＝４個のトラック、すなわち、Ｔ０，Ｔ１，Ｔ２，Ｔ３上に存在し、各トラック上で１個のパルスが探索されると仮定する。ｎ＝ｎ０＝２と決定され、ＮＳ集合から２個の探索パルスが選択されるならば、Ｐ０，Ｐ１；Ｐ０，Ｐ２；Ｐ０，Ｐ３；Ｐ１，Ｐ２；Ｐ１，Ｐ３；Ｐ２，Ｐ３を含む、全体で
【００７４】
【数３】
0005532304.tif 000005
【００７５】
個の組み合わせが存在する。６個の組み合わせから探索パルスがランダムに、または、順次選択される。選択を毎回繰り返さないために、組み合わせの変更規則に従って探索パルスが順次選択され、または、全ての組み合わせが順に保存または番号付与され、選択された組み合わせ（または番号）が削除される。
ブロックＢ３において、ブロックＢ２における探索処理が１ラウンドにおいてＫ回実行され、
【００７６】
【数４】
0005532304.tif 000006
【００７７】
である。探索処理の少なくとも１つにおいて２個以上の探索パルスが選択され、各探索処理において選択される探索パルスは同一ではない。
値ｎは固定であり、毎回選択される探索パルスの組み合わせは繰り返されないので、最大で
【００７８】
【数５】
0005532304.tif 000007
【００７９】
回の探索の後、ＮＳ集合における全ての可能な組み合わせを移動することができる。もちろん、上限値Ｋは
【００８０】
【数６】
0005532304.tif 000008
【００８１】
より小さく制限することができ、この場合、全ての可能な組み合わせを移動するとは限らないが、選択された探索パルスはまだＮＳ集合を移動することができる。
ブロックＢ４において、設定された評価基準に従って基本符号帳および探索符号帳からこのラウンドの最適符号帳が選択される。
このブロックは、符号帳探索アルゴリズムの第１実施形態におけるブロックＡ４に従って実行することができる。
【００８２】
図６は、本発明の第３実施形態による符号帳探索アルゴリズムを表わし、符号帳探索アルゴリズムの第１および第２実施形態に基づいて複数のラウンドにおいて繰り返し実行することが可能な方法を提供する。この方法は次のブロックを含む。
ブロックＣ１において、基本符号帳が取得される。基本符号帳はＭ個のトラック上のＮ個のパルスについての位置情報を含み、Ｎ，Ｍは正の整数である。
このブロックは、符号帳探索アルゴリズムの第１実施形態におけるブロックＡ１に従って実行することができる。
ブロックＣ２において、ＮＳ＝Ｎであり、このラウンドの最適符号帳を取得するために１ラウンドにおいてＫ回の探索処理が実行される。
このブロックは、符号帳探索アルゴリズムの第１実施形態におけるブロックＡ２からＡ４、または、符号帳探索アルゴリズムの第２実施形態におけるブロックＢ２からＢ４に従って実行することができる。ＮＳ＝Ｎであるので、基本符号帳の全てのパルスから探索パルスが選択される。符号帳探索アルゴリズムの第２実施形態における方法について、異なるラウンドにおいて決定される値ｎは同一または異なりうる。
ブロックＣ３において、探索のラウンド番号Ｇが、設定された上限値Ｇに到達したか否か判定し、はい、ならばブロックＣ５が実行され、そうでなければブロックＣ４が実行される。
ブロックＣ４において、最適符号帳は新たな基本符号帳としての役割を果たすために元の基本符号帳を置換し、処理はブロックＣ２に戻り、新たなラウンドの最適符号帳の探索を継続する。
ブロックＣ５において、最終的な最適符号帳としての役割を果たすために、このラウンドの最適符号帳が取得される。
【００８３】
図７は、本発明の第４実施形態による符号帳探索アルゴリズムを表わし、符号帳探索アルゴリズムの第１および第２実施形態に基づいて複数のラウンドにおいて繰り返し実行することが可能なもう１つの方法を提供する。この方法は次のブロックを含む。
ブロックＤ１において、基本符号帳が取得される。基本符号帳はＭ個のトラック上のＮ個のパルスについての位置情報を含み、Ｎ，Ｍは正の整数である。
このブロックは、符号帳探索アルゴリズムの第１実施形態におけるブロックＡ１に従って実行することができる。
ブロックＤ２において、このラウンドの最適符号帳を取得するために１ラウンドにおいてＫ回の探索処理が実行される。
このブロックは、符号帳探索アルゴリズムの第１実施形態におけるブロックＡ２からＡ４、または、符号帳探索アルゴリズムの第２実施形態におけるブロックＢ２からＢ４に従って実行することができる。最初のラウンドにおいて、ＮＳ＝Ｎと設定される。
ブロックＤ３において、探索のラウンド番号Ｇが、設定された上限値Ｇに到達したか否か、または、次のラウンドにおけるＮＳ集合が空であるか否か判定し、はい、ならばブロックＤ５が実行され、そうでなければブロックＤ４が実行される。
【００８４】
符号帳探索アルゴリズムのこの実施形態において、前のラウンドの探索結果に従って各ラウンドのＮＳ集合が決定され、具体的な実現はブロックＤ４に表わされている。ＮＳ集合が空ならば、探索は完了したとみなされる。また、探索が完了したか否かは、ＮＳ集合が空でないとき、設定された上限値Ｇに従って決定される。
ブロックＤ４において、新たな基本符号帳としての役割を果たすために、最適符号帳は元の基本符号帳を置換し、新たなＮＳ個のパルスとしての役割を果たすために、最適符号帳において固定された位置のパルスであって元のＮＳ個のパルスに属すパルスを取得する。その後、処理はブロックＤ２に戻り、新たなラウンドの最適符号帳の探索を継続する。
【００８５】
探索の最初のラウンドにおいてＮＳ＝Ｎ＝４であり、ＮＳ集合は全部で４個のパルス、すなわち、Ｐ０，Ｐ１，Ｐ２，Ｐ３を有し、それぞれＭ＝４個のトラック、すなわち、Ｔ０，Ｔ１，Ｔ２，Ｔ３上に存在し、各トラック上で１個のパルスが探索されると仮定する。最初のラウンドにおいてｎ＝ｎ０＝２と決定されたならば、符号帳探索アルゴリズムの第２実施形態におけるように探索パルスの全ての組み合わせを移動することによってＫ＝６回の探索が実行される。組み合わせは、Ｐ０，Ｐ１；Ｐ０，Ｐ２；Ｐ０，Ｐ３；Ｐ１，Ｐ２；Ｐ１，Ｐ３；Ｐ２，Ｐ３である。Ｐ０，Ｐ３の組み合わせを用いて探索することによって最初のラウンドの最適符号帳が取得されると仮定し、従って、固定された位置のパルスであって最初のラウンドのＮＳ集合に属すパルスはＰ１，Ｐ２であるので、２番目のラウンドのＮＳ集合はＰ１，Ｐ２である。２番目のラウンドにおいてｎ＝ｎ０＝２と決定されたならば、Ｋ＝１回の探索が実行される。明らかに、Ｐ１，Ｐ２の組み合わせを用いて探索することによって２番目のラウンドの最適符号帳が取得され、この探索における固定されたパルスはＰ０，Ｐ３である。しかし、明らかに２つのパルスは２番目のラウンドのＮＳ集合に属さないので、３番目のラウンドにおけるＮＳ集合は空であることが判定され、探索は完了する。
ブロックＤ５において、最終的な最適符号帳としての役割を果たすために、このラウンドの最適符号帳が取得される。
【００８６】
図８は、本発明の第５実施形態による符号帳探索アルゴリズムを表わし、符号帳探索アルゴリズムの上記実施形態に基づく初期基本符号帳を取得するための具体的な方法を提供する。この方法は次のブロックを含む。
【００８７】
ブロックＥ１において、Ｍ個のトラック上のＮ個のパルスの数量配分が取得される。
すなわち、ビットレートのような関連情報に従って、探索されるパルスの総数Ｎおよび各トラック上に配分されるパルス数が決定される。
ブロックＥ２において、各トラック上の既知の基準信号のいつかの極値に従って、各トラックの集中探索範囲が決定され、集中探索範囲はトラック上の少なくとも１つの位置を含む。
基準信号はパルス位置最大尤度関数ｂ（ｉ）を採用し、全てのパルス位置においてｂ（ｉ）の異なる値を計算し、それぞれ、各トラックの集中探索範囲として各トラック上のｂ（ｉ）の最大値を有するいくつかの位置を選択する。各トラックの集中探索範囲に含まれる位置の数は同一または異なりうる。
【００８８】
例えば、全部でＭ＝４個のトラック、すなわち、Ｔ０，Ｔ１，Ｔ２，Ｔ３が与えられ、表１に表わされているように各トラック上の位置が区分され、ｂ（ｉ）の絶対値に従って各トラック上のパルス位置が降順に再配置される。再配置されたトラック位置は、
｛Ｔ０，Ｔ１，Ｔ２，Ｔ３｝＝
｛
｛0, 36, 32, 4, 40, 28, 16, 8, 20, 52, 44, 48, 12, 56, 24, 60｝，
｛1, 33, 37, 5, 29, 41, 17, 9, 49, 21, 53, 25, 13, 45, 57, 61｝，
｛34, 2, 38, 30, 6, 18, 42, 50, 26, 14, 10, 22, 54, 46, 58, 62｝，
｛35, 3, 31, 39, 7, 19, 27, 51, 15, 43, 55, 47, 23, 11, 59, 63｝
｝
【００８９】
と仮定する。
そのため、トラックの集中探索範囲として各トラック上のｂ（ｉ）の最大の絶対値を有する４個の位置が選択されるならば、基本符号帳の集中探索位置は次の通りである。
｛
｛0, 36, 32, 4｝，
｛1, 33, 37, 5｝，
｛34, 2, 38, 30｝，
｛35, 3, 31, 39｝
｝
【００９０】
ブロックＥ３において、Ｎ個のパルスの数量配分に従って、Ｍ個の集中探索範囲において全ての探索が実行され、設定された評価基準に従って全ての可能な位置の組み合わせから基本符号帳が選択される。
集中探索範囲は一般にたいへん小さいので、最適な基本符号帳を取得するために全ての探索を実行することができる。例えば、基本符号帳が全部でＮ＝４個のパルス、すなわち、Ｐ０，Ｐ１，Ｐ２，Ｐ３を有し、それぞれ、Ｍ＝４個のトラック、すなわち、Ｔ０，Ｔ１，Ｔ２，Ｔ３上に存在し、各トラック上で１個のパルスが選択されると仮定する。ブロックＥ２において与えられる探索範囲に関して、全部で４×４×４×４＝２５６回の探索の後、基本符号帳を取得することができる。
【００９１】
ブロックＥ４において、このラウンドの最適符号帳を取得するために基本符号帳に基づいて最初のラウンドにおいてＫ回の探索処理が実行される。
このブロックは、符号帳探索アルゴリズムの第１実施形態におけるブロックＡ２からＡ４、または、符号帳探索アルゴリズムの第２実施形態におけるブロックＢ２からＢ４に従って実行することができる。
【００９２】
符号帳探索アルゴリズムの上記実施形態をより良く理解するために、以下で計算例を説明する。
例えば、それぞれＭ＝４個のトラック、すなわち、Ｔ０，Ｔ１，Ｔ２，Ｔ３上に配置された全部でＮ＝４個のパルス、すなわち、Ｐ０，Ｐ１，Ｐ２，Ｐ３が与えられ、各トラック上で１個のパルスが探索される。表１に表わされているように、各トラック上の位置が区分され、探索処理は次のブロックを含む。
【００９３】
１）  符号帳探索アルゴリズムの第５実施形態に従って初期基本符号帳を計算するための方法において、各トラック上に４個の位置、例えば、｛32, 33, 2, 35｝を含む集中探索範囲から初期基本符号帳を取得するために全ての探索が実行され、必要な探索回数は４×４×４×４＝２５６である。
【００９４】
２）  最初のラウンドの探索が実行される。ｎ＝ｎ０＝２と決定され、符号帳探索アルゴリズムの第２実施形態におけるように探索パルスの全ての組み合わせを移動することによってＫ＝６回の探索が実行される。１個のトラック上の４個の位置およびその他の１２個の位置の中で各探索が実行される（このカウントされた位置の数は基本符号帳におけるパルス位置を既に含み、基本符号帳の集中探索範囲の決定と同じように、トラック上で探索される位置が選択される）。最初のラウンドの探索において取得された最適符号帳が｛32, 33, 6, 35｝であり、これは固定されたパルスがＰ０，Ｐ１であるとき取得されたと仮定する。必要な探索回数は６×（４×１２）＝２８８である。
【００９５】
３）  ２番目のラウンドの探索が実行される。ｎ＝ｎ０＝２と決定され、Ｐ２，Ｐ３の位置｛6, 35｝は固定され、Ｐ０，Ｐ１の組み合わせについてＫ＝１回の探索が実行される。探索は、それぞれ、Ｔ０，Ｔ１上の４個の位置の中で実行される。２番目のラウンドの探索において取得された最適符号帳が｛32, 33, 6, 35｝であると仮定され、必要な探索回数は４×４＝１６である。
【００９６】
４）  探索パルスのＮＳ集合が空である、すなわち、基本符号帳においてパルスの全ての位置が探索されたと判定される。最終的な最適符号帳は｛32, 33, 6, 35｝である。必要な探索回数は全部で２５６＋２８８＋１６＝５６０である。
【００９７】
上記計算例において与えられた方法は、２４人の男性のシーケンスおよび２４人の女性のシーケンスによって構成されるテストシーケンスについて音声符号化を実行するために適用された。符号化の結果は、目標の音声品質に関して既存の深さ優先ツリー探索手順の符号化の結果と比較され、２つの方法によって得られた音声品質は等価であった。しかし、上記方法において必要な探索回数は５６０であり、これは深さ優先ツリー探索手順において必要な探索回数７６８よりずっと小さい。
【００９８】
本発明の符号帳探索アルゴリズムの実施形態において、最適符号帳を選択するために異なるパルスの組み合わせについて置換および探索の方法が実行され、複数のパルスについて少なくとも１つの探索が実行されることが、符号帳探索アルゴリズムの上記実施形態から分かる。異なるパルスの組み合わせから置換によって最適符号帳が選択されるので、探索の大域的な感度を最大に保証して探索回数が減少する。さらに、複数のパルスについて少なくとも１つの探索が実行されるので、探索結果についてのパルス間の関連の影響が考慮され、従って、さらに探索結果の品質を保証する。値ｎが固定され、１ラウンドの探索において探索パルスの異なる組み合わせが順次選択される方法が採用されるならば、探索パルスの選択は最適化され、探索処理はより効果的になる。さらに、探索パルスの全ての可能な組み合わせを移動するならば、探索結果の大域的な感度は高められ、探索結果の品質は向上する。最終的な最適符号帳を取得するために複数のラウンドの探索方法が採用されるならば、探索結果の品質は向上する。もちろん、符号帳探索アルゴリズムの第１または第２実施形態において提供される探索方法は１ラウンドの探索にのみ適用され、前または後のラウンドにおいて他の探索方法が使用される。最終的な最適符号帳を取得するために複数のラウンドの探索方法が採用されるとき、前のラウンドの探索結果に従ってＮＳ集合の範囲が減少し、計算量を効果的に減少させる。最初の基本符号帳を取得するために集中探索方法が採用されるならば、高い品質の基本符号帳が取得され、探索結果の品質はさらに高められる。
【００９９】
本発明の実施形態において提供される符号化方法および符号化器の適用の効果を評価するために、分類された符号化器について実験が行われた。符号化器は信号を無声、一般、有声、過渡のタイプに分類するが、入力信号の全てのタイプは探索のために単一の固定された符号帳探索アルゴリズムを採用する。実験において、本発明の方法は、無声フレームを処理するためにランダム符号帳探索アルゴリズムを採用し、一般フレームを処理するために深さ優先探索アルゴリズムを採用し、有声フレーム／過渡フレームを処理するために本発明の符号帳探索アルゴリズムの計算において提供される方法を採用する。実験は、異なるサンプリングレートの下で異なる音声サンプルの処理結果を比較することによって次のように結論した。
【０１００】
１）  本発明の実施形態の符号化方法における重み付けされセグメントから構成された信号対雑音比パラメータは、元の符号化器における方法より、平均で約０．０２４５高い。
２）  本発明の実施形態における符号化方法のアルゴリズムの計算量はＭＯＰＳ（million operations per second）によって測定され、これは元の符号化器における方法より、平均で約０．３１８５ＭＯＰＳ小さい。
３）  本発明の実施形態における符号化方法のＰＥＳＱ（perceptual evaluation of speech quality）は、元の符号化器における方法より約０．０３％、すなわち、０．００１２７ＭＯＳ（mean opinion score）小さく、これはほとんど無視されうる。
【０１０１】
上記によれば、元の符号化器における方法と比較すると、本発明の実施形態の符号化方法は、より少ない計算量およびより良いシステム性能を有する点で効果的である。
【０１０２】
この技術分野の当業者は、本発明の実施形態による方法の全てまたは一部のブロックがプログラム命令の下でハードウェアによって実現されうることを理解すべきである。次のブロック、入力信号の特性パラメータを取得する過程、特性パラメータに従って、入力信号のタイプを判定する過程、特性パラメータに従って、量子化されるベクトルを取得する過程、入力信号の判定されたタイプに対応する符号帳探索アルゴリズムを用いて、量子化されるベクトルについて符号帳探索を実行する過程、においてプログラムが実行される。プログラムは、ＲＯＭ、ＲＡＭ、磁気ディスク、光ディスクのようなコンピュータ読み取り可能な記憶媒体に記憶されうる。
【０１０３】
上記によれば、本発明の符号化方法および符号化器が詳細に説明された。本発明の原理および実現が具体的な実施形態を用いて説明され、これらの実施形態は単に本発明の方法および思想を説明することを意図する。この技術分野の当業者は本発明の範囲から逸脱することなく本発明の実現および適用範囲に修正および変更を行うことができる。
【符号の説明】
【０１０４】
１０１  ・・・  特性パラメータ取得部
１０２  ・・・  信号タイプ判定部
１０３  ・・・  ベクトル生成部
１０４  ・・・  符号帳探索部
１０５  ・・・  決定部
【図１】
0005532304.tif 000011
【図２】
0005532304.tif 000012
【図３】
0005532304.tif 000013
【図４】
0005532304.tif 000014
【図５】
0005532304.tif 000015
【図６】
0005532304.tif 000016
【図７】
0005532304.tif 000017
【図８】
0005532304.tif 000018