(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
オーディオ周波数信号の短期スペクトルに依存するスペクトルのパラメータを決定するための、ｑ個の連続する予測段階（５p）からなるオーディオ周波数信号の線形予測解析方法であって、ｑは１を超える整数であり、各予測段階ｐ（１≦ｐ≦ｑ）においては、各段階ｐに対してあらかじめ定義された数をＭｐとするとき、Ｍｐ個の当該段階の入力信号の線形予測係数ａ1p，．．．，ａMppを表すパラメータを決定し、解析対象のオーディオ周波数信号は第１段階の入力信号（ｓ0（ｎ））を構成し、ｐ＋１段階の入力信号（ｓp（ｎ））は、次式で示される伝達関数を有するフィルタによってフィルタリングされる、ｐ段階の入力信号（ｓp-1（ｎ））よりなることを特徴とする、オーディオ周波数信号（ｓ0（ｎ））の線形予測解析方法。
【数１】
0003678519.tif 000040
【請求項２】
前記線形予測係数の数Ｍｐは、ある段階から次の段階に段階が進むと増加することを特徴とする前記請求項１記載の解析方法。
【請求項３】
短期合成フィルタ（１６）を定義するパラメータ（ＬＰＣ）を決定するため、連続フレームにデジタル化されたオーディオ周波数信号（ｓ（ｎ））を線形予測解析するステップ；
前記オーディオ周波数信号を表す合成信号（ｓ＾（ｎ））を生成するため、前記短期合成フィルタ（１６）に印加される励起信号（ｕ（ｎ））を定義する励起パラメータ（ｋ、β、ＬＴＰ）を決定するステップ；および、
前記短期合成フィルタを定義するパラメータならびに前記励起パラメータの量子化値を生成するステップ；
からなる、オーディオ周波数信号のコーディング方法であって、
ｑを１を超える整数とするとき、前記線形予測解析はｑ個の連続する段階（５p）を伴うプロセスであり、該プロセスは、各予測段階ｐ（１≦ｐ≦ｑ）において、各段階ｐに対してあらかじめ定義された数をＭｐとするとき、Ｍｐ個の当該段階の入力信号の線形予測係数ａ1p，．．．，ａMppを表すパラメータの決定、第１段階の入力信号（ｓ0（ｎ））を構成するコーディング対象のオーディオ周波数信号（ｓ（ｎ））、および、伝達関数を有するフィルタによってフィルタリングされる、ｐ段階の入力信号（ｓp-1（ｎ））よりなるｐ＋１段階の入力信号（ｓp（ｎ））を含み、
【数２】
0003678519.tif 000041
前記短期合成フィルタ（１６）は、Ａ（ｚ）を次式とするとき、１／Ａ（ｚ）の形で表される伝達関数を有することを特徴とする、オーディオ周波数信号のコーディング方法。
【数３】
0003678519.tif 000042
【請求項４】
前記線形予測係数の数Ｍｐは、ある段階から次の段階に段階が進むと増加することを特徴とする前記請求項３記載のコーディング方法。
【請求項５】
前記励起パラメータの少なくとも一部は、前記オーディオ周波数信号（ｓ（ｎ））と前記合成信号（ｓ＾（ｎ））の差を、少なくとも１つの知覚重み付けフィルタ（３８）によってフィルタリングした結果として得られるエラー信号のエネルギを最小化することにより決定され、該知覚重み付けフィルタは、γ1およびγ2を０≦γ2≦γ1≦１の関係を有するスペクトル拡張係数とするとき、Ｗ（ｚ）＝Ａ（ｚ／γ1）／Ａ（ｚ／γ2）の形で表される伝達関数を有することを特徴とする、前記請求項３または４記載のコーディング方法。
【請求項６】
前記励起パラメータの少なくとも一部は、前記オーディオ周波数信号（ｓ（ｎ））と前記合成信号（ｓ＾（ｎ））の差を、少なくとも１つの知覚重み付けフィルタ（３８）によってフィルタリングした結果として得られるエラー信号のエネルギを最小化することにより決定され、該知覚重み付けフィルタは、γ1pおよびγ2pを、１≦ｐ≦ｑとするｐ、ｑにおいて０≦γ2p≦γ1p≦１の関係を有するスペクトル拡張係数のペアとするとき次式で表される伝達関数を有することを特徴とする、前記請求項３または４記載のコーディング方法。
【数４】
0003678519.tif 000043
【請求項７】
短期合成フィルタ（１６）を定義するパラメータ（ＬＰＣ）ならびに励起パラメータ（ｋ、β、ＬＴＰ）の量子化値を受取るステップであって、合成フィルタを定義するパラメータは、ｑを１を超える整数とするとき、ｑ個セットの線形予測係数（ａip）を定義し、各セットｐは、定義済の数Ｍｐ個の係数を含むものとするステップ；
前記励起パラメータの量子化値に基づいて励起信号（ｕ（ｎ））を生成するステップ；および、
Ａ（ｚ）を次式とするとき、１／Ａ（ｚ）の形で表される伝達関数を有する合成フィルタ（１６）により励起フィルタのフィルタリングを行うことにより合成オーディオ周波数信号（ｓ＾（ｎ））を生成するステップであって、
【数５】
0003678519.tif 000044
係数ａ1p，．．．，ａMppは、１≦ｐ≦ｑとするｐ、ｑにおいてｐ番目のセットの線形予測係数に対応するものとするステップ；
を含むことを特徴とする、ビット・ストリームによってコード化されたオーディオ周波数信号を構成するためにビット・ストリームをデコーディングする方法。
【請求項８】
前記合成オーディオ周波数信号（ｓ＾（ｎ））は、β1およびβ2を０≦β2≦β1≦１の関係を有する係数とするとき、Ａ（ｚ／β1）／Ａ（ｚ／β2）の形で表される項を含む伝達関数（ＨPF（ｚ））を有するポストフィルタ（１７）に印加されることを特徴とする、前記請求項７記載のデコーディング方法。
【請求項９】
前記合成オーディオ周波数信号（ｓ＾（ｎ））は、次式で表される項を含む伝達関数（ＨPF（ｚ））を有するポストフィルタ（１７）に印加されるものとし、
【数６】
0003678519.tif 000045
これにおいて、β1p、β2pは、１≦ｐ≦ｑとするｐ、ｑに関して０≦β1p≦β2p≦１の関係を有する係数のペアを表し、Ａp（ｚ）は、ｐ番目のセットの線形予測係数に対して次式で示される関数を表すものとする、前記請求項７記載のデコーディング方法。
【数７】
0003678519.tif 000046
【請求項１０】
連続するフレームにデジタル化された第１のオーディオ周波数信号をコーディングする方法において、
短期合成フィルタ（１６）を定義するパラメータ（ＬＰＣ）を決定するために第２のオーディオ周波数信号（ｓ＾（ｎ））の線形予測解析を行うステップ；
前記第１のオーディオ周波数信号を表す合成信号（ｓ＾（ｎ））を生成するため、前記短期合成フィルタ（１６）に印加される励起信号（ｕ（ｎ））を定義する励起パラメータ（ｋ、β、ＬＴＰ）を決定するステップであって、該合成信号は、少なくとも１つのその後に続くフレームに対する前記第２のオーディオ周波数信号を構成するものとするステップ；および、
前記励起パラメータの量子化値を生成するステップ；
を含み、前記線形予測解析は、ｑを１を超える整数とするとき、ｑ個の連続する段階（５p）を伴うプロセスであり、該プロセスは、各予測段階ｐ（１≦ｐ≦ｑ）において、各段階ｐに対してあらかじめ定義された数Ｍｐに関し、Ｍｐ個の当該段階の入力信号の線形予測係数ａ1p，．．．，ａMppを表すパラメータの決定、第１段階の入力信号（ｓ0（ｎ））を構成する前記第２のオーディオ周波数信号（ｓ＾（ｎ））、および、次式で示される伝達関数を有するフィルタによってフィルタリングされる、ｐ段階の入力信号（ｓp-1（ｎ））よりなるｐ＋１段階の入力信号（ｓp（ｎ））を含み、
【数８】
0003678519.tif 000047
前記短期合成フィルタ（１６）は、Ａ（ｚ）を次式とするとき、１／Ａ（ｚ）の形で表される伝達関数を有することを特徴とする、連続するフレームにデジタル化された第１のオーディオ周波数信号をコーディングする方法。
【数９】
0003678519.tif 000048
【請求項１１】
前記線形予測係数の数Ｍｐは、ある段階から次の段階に段階が進むと増加することを特徴とする前記請求項１０記載のコーディング方法。
【請求項１２】
前記励起パラメータの少なくとも一部は、前記第１のオーディオ周波数信号（ｓ（ｎ））と前記合成信号（ｓ＾（ｎ））の差を、少なくとも１つの知覚重み付けフィルタ（３８）によってフィルタリングした結果として得られるエラー信号のエネルギを最小化することにより決定され、該知覚重み付けフィルタは、γ1およびγ2を０≦γ2≦γ1≦１の関係を有するスペクトル拡張係数とするとき、Ｗ（ｚ）＝Ａ（ｚ／γ1）／Ａ（ｚ／γ2）の形で表される伝達関数を有することを特徴とする、前記請求項１０または１１記載のコーディング方法。
【請求項１３】
前記励起パラメータの少なくとも一部は、前記第１のオーディオ周波数信号（ｓ（ｎ））と前記合成信号（ｓ＾（ｎ））の差を、少なくとも１つの知覚重み付けフィルタ（３８）によってフィルタリングした結果として得られるエラー信号のエネルギを最小化することにより決定され、該知覚重み付けフィルタは、γ1pおよびγ2pを、１≦ｐ≦ｑとするｐ、ｑにおいて０≦γ2p≦γ1p≦１の関係を有するスペクトル拡張係数のペアとするとき次式で表される伝達関数を有することを特徴とする、前記請求項１０または１１記載のコーディング方法。
【数１０】
0003678519.tif 000049
【請求項１４】
励起パラメータ（ｋ、β、ＬＴＰ）の量子化値を受取るステップ；
前記励起パラメータの量子化値に基づいて励起信号（ｕ（ｎ））を生成するステップ；
短期合成フィルタ（１６）により励起信号のフィルタリングを行うことによって合成オーディオ周波数信号（ｓ＾（ｎ））を生成するステップ；
合成信号（ｓ＾（ｎ））の線形予測解析を実行して、少なくとも１つのその後に続くフレームのための短期合成フィルタ（１６）の係数を獲得するステップ；
を特徴とし、前記線形予測解析は、ｑを１を超える整数とするとき、ｑ個の連続する段階（５p）を伴うプロセスであり、該プロセスは、各予測段階ｐ（１≦ｐ≦ｑ）において、各段階ｐに対してあらかじめ定義された数Ｍｐに関し、Ｍｐ個の当該段階の入力信号の線形予測係数ａ1p，．．．，ａMppを表すパラメータの決定、第１段階の入力信号（ｓ0（ｎ））を構成する前記合成信号（ｓ＾（ｎ））、および、次式で表される伝達関数を有するフィルタによってフィルタリングされる、ｐ段階の入力信号（ｓp-1（ｎ））よりなるｐ＋１段階の入力信号（ｓp（ｎ））を含み、
【数１１】
0003678519.tif 000050
前記短期合成フィルタ（１６）は、Ａ（ｚ）を次式とするとき、１／Ａ（ｚ）の形で表される伝達関数を有することを特徴とする、ビット・ストリームによりコード化されたオーディオ周波数信号を連続するフレームに構成するためにビット・ストリームをデコーディングする方法。
【数１２】
0003678519.tif 000051
【請求項１５】
前記合成オーディオ周波数信号（ｓ＾（ｎ））は、β1およびβ2を０≦β2≦β1≦１の関係を有する係数とするとき、Ａ（ｚ／β1）／Ａ（ｚ／β2）の形で表される項を含む伝達関数（ＨPF（ｚ））を有するポストフィルタ（１７）に印加されることを特徴とする、前記請求項１４記載のデコーディング方法。
【請求項１６】
前記合成オーディオ周波数信号（ｓ＾（ｎ））は、次式で表される項を含む伝達関数（ＨＰＦ（ｚ））を有するポストフィルタ（１７）に印加されるものとし、
【数１３】
0003678519.tif 000052
これにおいて、β1p、β2pは、１≦ｐ≦ｑとするｐ、ｑに関して０≦β1p≦β2p≦１の関係を有する係数のペアを表すものとする、前記請求項１４記載のデコーディング方法。
【請求項１７】
連続するフレームにデジタル化された第１のオーディオ周波数信号をコーディングする方法において、
短期合成フィルタ（１６）の第１の要素を定義するパラメータ（ＬＰＣ／Ｆ）を決定するために前記第１のオーディオ周波数信号（ｓ（ｎ））の線形予測解析を行うステップ；
前記第１のオーディオ周波数信号を表す合成信号（ｓ＾（ｎ））を生成するために、前記短期合成フィルタ（１６）に印加される励起信号（ｕ（ｎ））を定義する励起パラメータ（ｋ、β、ＬＴＰ）を決定するステップ；
前記短期合成フィルタ（１６）の第１の要素を定義するパラメータならびに前記励起パラメータの量子化値を生成するステップ；
前記短期合成フィルタの第１の要素の伝達関数の逆関数に対応する伝達関数を有するフィルタにより、前記合成信号（ｓ＾（ｎ））のフィルタリングを行うステップ；および、
フィルタリング後の合成信号（（ｓ＾0（ｎ））の線形予測解析を行い、少なくとも１つのその後に続くフレームのための短期合成フィルタの第２の要素の係数を得るステップ；
を含み、前記第１のオーディオ周波数の線形予測解析は、ｑFを少なくとも１に等しい整数とするとき、ｑＦ個の連続する段階（５p）を伴うプロセスであり、該プロセスは、各予測段階ｐ（１≦ｐ≦ｑF）において、各段階ｐに対してあらかじめ定義され、当該段階の入力信号の線形予測係数ａ1F,p，．．．，ａMFpF,pの個数であるＭＦｐ個のパラメータの決定、ｑＦ段階を伴うプロセスの第１段階の入力信号（ｓ0（ｎ））を構成する前記第１のオーディオ周波数信号、および、次式で表される伝達関数を有するフィルタによってフィルタリングされる、ｑＦ段階を伴うプロセスのｐ段階の入力信号（ｓp-1（ｎ））よりなる、ｑＦ段階を伴うプロセスのｐ＋１段階の入力信号（ｓp（ｎ））を含み、
【数１４】
0003678519.tif 000053
前記短期合成フィルタ（１６）の第１の要素は、ＡＦ（ｚ）を次式とするとき、１／ＡF（ｚ）の形で表される伝達関数を有し、
【数１５】
0003678519.tif 000054
前記フィルタリング後の合成信号の線形予測解析は、ｑBを少なくとも１に等しい整数とするとき、ｑB個の連続する段階（５p）を伴うプロセスであり、該プロセスは、各予測段階ｐ（１≦ｐ≦ｑB）において、各段階ｐに対してあらかじめ定義され、当該段階の入力信号の線形予測係数ａ1B,p，．．．，ａMBpB,pの個数であるＭＦｐ個のパラメータの決定、ｑB段階を伴うプロセスの第１段階の入力信号（ｓ0（ｎ））を構成する前記フィルタリング後の合成信号（ｓ＾0（ｎ））、および、次式で表される伝達関数を有するフィルタによってフィルタリングされる、ｑB段階を伴うプロセスのｐ段階の入力信号（ｓp-1（ｎ））よりなる、ｑB段階を伴うプロセスのｐ＋１段階の入力信号（ｓp（ｎ））を含み、
【数１６】
0003678519.tif 000055
前記短期合成フィルタ（１６）の第２の要素は、ＡＢ（ｚ）を次式とするとき、１／ＡB（ｚ）の形で表される伝達関数を有し、
【数１７】
0003678519.tif 000056
前記短期合成フィルタ（１６）は、Ａ（ｚ）＝ＡF（ｚ）．ＡB（ｚ）とするとき、１／Ａ（ｚ）の形で表される伝達関数を有することを特徴とする方法。
【請求項１８】
前記励起パラメータの少なくとも一部は、前記第１のオーディオ周波数信号（ｓ（ｎ））と前記合成信号（ｓ＾（ｎ））の差を、少なくとも１つの知覚重み付けフィルタ（３８）によってフィルタリングした結果として得られるエラー信号のエネルギを最小化することにより決定され、該知覚重み付けフィルタは、γ1およびγ2を、０≦γ2≦γ1≦１の関係を有するスペクトル拡張係数とするときＷ（ｚ）＝Ａ（ｚ／γ1）／Ａ（ｚ／γ2）の形で表される伝達関数を有することを特徴とする、前記請求項１７記載のコーディング方法。
【請求項１９】
前記励起パラメータの少なくとも一部は、前記第１のオーディオ周波数信号（ｓ（ｎ））と前記合成信号（ｓ＾（ｎ））の差を、少なくとも１つの知覚重み付けフィルタ（３８）によってフィルタリングした結果として得られるエラー信号のエネルギを最小化することにより決定され、該知覚重み付けフィルタは、次式で表される伝達関数を有し、
【数１８】
0003678519.tif 000057
これにおいてγ1F,pおよびγ2F,pは、１≦ｐ≦ｑFの時、０≦γ2F,p≦γ1F,p≦１の関係を有するスペクトル拡張係数のペアを表し、また、γ1B,pおよびγ2B,pは、１≦ｐ≦ｑBの時、０≦γ2B,p≦γ1B,p≦１の関係を有するスペクトル拡張係数のペアを表すことを特徴とする、前記請求項１７記載のコーディング方法。
【請求項２０】
ビット・ストリームによりコード化されたオーディオ周波数信号を連続するフレームに構成するためにビット・ストリームをデコーディングする方法において、
短期合成フィルタ（１６）の第１の要素を定義するパラメータ（ＬＰＣ／Ｆ）ならびに励起パラメータ（ｋ、β、ＬＴＰ）の量子化値を受け取るステップであり、該パラメータは、ｑFを少なくとも１に等しい整数とするとき、ｑF個セットの線形予測係数ａ1F,p，．．．，ａMFpF,pを表す前記短期合成フィルタの第１の要素を定義し、各セットｐは、あらかじめ定義された数ＭＦpに関し、ＭＦｐ個の係数、ＡF（ｚ）を次式とするとき、１／ＡF（ｚ）の形で表される伝達関数を有する前記短期合成フィルタ（１６）の第１の要素を含むものとするステップ
【数１９】
0003678519.tif 000058
前記励起パラメータの量子化値に基づいて励起信号（ｕ（ｎ））を生成するステップ；
前記短期合成フィルタ（１６）の第２の要素の伝達関数を１／ＡB（ｚ）で表し、Ａ（ｚ）＝ＡF（ｚ）．ＡB（ｚ）とするとき、１／Ａ（ｚ）の形で表される伝達関数を有する短期合成フィルタ（１６）により前記励起信号をフィルタリングすることにより合成オーディオ周波数信号（ｓ＾（ｎ））を生成するステップ；
前記合成信号（ｓ＾（ｎ））を伝達関数ＡF（ｚ）を有するフィルタによりフィルタリングするステップ；および、
フィルタリング後の合成信号（ｓ＾0（ｎ））を線形予測解析を実行して、少なくとも１つのその後に続くフレームのための短期合成フィルタ（１６）の第２の要素の係数を得るステップ；
を含み、前記フィルタリング後の合成信号の線形予測解析は、ｑBを少なくとも１に等しい整数とするとき、ｑB個の連続する段階（５p）を伴うプロセスであり、該プロセスは、各予測段階ｐ（１≦ｐ≦ｑB）において、各段階ｐに対してあらかじめ定義された数ＭＢpに関し、ＭＢp個の当該段階の入力信号の線形予測係数ａ1B,p，．．．，ａMBpB,pを表すパラメータの決定、第１段階の入力信号（ｓ0（ｎ））を構成する前記フィルタリング後の合成信号（ｓ＾0（ｎ））、および、次式で表される伝達関数を有するフィルタによってフィルタリングされる、ｐ段階の入力信号（ｓp-1（ｎ））よりなる、ｐ＋１段階の入力信号（ｓp（ｎ））を含み、
【数２０】
0003678519.tif 000059
前記短期合成フィルタ（１６）の第２の要素は、ＡＢ（ｚ）を次式とするとき、１／ＡB（ｚ）の形で表される伝達関数を有することを特徴とする方法。
【数２１】
0003678519.tif 000060
【請求項２１】
前記合成オーディオ周波数信号（ｓ＾（ｎ））は、β1およびβ2を０≦β1≦β2≦１の関係を有する係数とするとき、Ａ（ｚ／β1）／Ａ（ｚ／β2）の形で表される項を含む伝達関数（ＨPF（ｚ））を有するポストフィルタに印加されることを特徴とする、前記請求項２０記載のデコーディング方法。
【請求項２２】
前記合成オーディオ周波数信号（ｓ＾（ｎ））は、次式で表される項を含む伝達関数（ＨPF（ｚ））を有するポストフィルタ（１７）に印加されるものとし、
【数２２】
0003678519.tif 000061
これにおいて、β1F,p、β2F,pは、１≦ｐ≦ｑFとするとき、０≦β1F，ｐ≦β2F，ｐ≦１の関係を有する係数のペアを表すものとし、β1B,p、β2B,pは、１≦ｐ≦ｑBとするとき、０≦β1B，ｐ≦β2B，ｐ≦１の関係を有する係数のペアを表すものとする、前記請求項２０記載のデコーディング方法。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、オーディオ周波数信号の線形予測解析方法に関連する。この方法は、予測オーディオ・コーダ、特に、ＣＥＬＰ（Ｃｏｄｅ−Ｅｘｃｉｔｅｄ Ｌｉｎｅａｒ Ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ／コード励起線形予測）コーダを代表的なタイプとする合成解析コーダにおける、限定する意図ではないが、特定の応用に認められる。
【０００２】
【従来の技術】
合成解析予測コーディング技術は、現在、電話周波数帯（３００〜３４００Ｈｚ）において電話品質を維持しつつ、会話を８キロビット／秒の低いレートでコーディングするために広く使用されている。オーディオ周波数帯（２０ｋＨｚ台）においては、音声信号ならびに音楽信号のストアならびに放送を含めた応用に変換コーディング技術が使用されている。しかしながら、これらの技術は比較的長い遅延時間（１００ミリ秒以上）を伴い、これにより特に、インタラクティブ性が非常に重視されるグループ通信への参加時に困難が惹起される。予測技術によりもたらされる遅延はこれよりも短く、基本的に線形予測解析フレームの長さ（一般に１０〜２０ミリ秒）に依存し、この理由から、電話周波数帯よりはるかに広い周波数帯を有する音声信号および／または音楽信号のコーディングにおいてさえも適用が認められる。
【０００３】
ビット・レート圧縮に使用される予測コーダは、信号のスペクトル包絡線のモデリングを行う。このモデリングは、位数Ｍ（狭帯域に対する一般的な値はＭ≒１０）の線形予測解析の結果としてもたらされ、このＭは、入力信号に対する線形予測係数ａｉの個数を決定する。これらの係数は、Ａ（ｚ）を次式とするとき、伝達関数が１／Ａ（ｚ）の形で表されるデーコーダにおいて使用される合成フィルタの特性を決定する。
【数２３】
0003678519.tif 000002
線形予測解析は、音声のコーディングだけでなく広い一般応用分野を有する。特定の応用においては、予測位数Ｍが、線形予測解析が獲得の目標とする変数の１つであり、解析される信号のスペクトル内に存在するピークの数の影響を受ける変数を構成する（ＵＳ−Ａ−５，１４２，５８１参照）。
【０００４】
線形予測解析により演算されるフィルタは、各種のストラクチャを有することが可能であり、係数を表すためのパラメータに対する異なる選択肢をもたらす（係数ａｉ自体、ＬＡＲ、ＬＳＦ、ＬＳＰパラメータ、反射、またはＰＡＲＣＯＲ係数等）。デジタル信号プロセッサ（ＤＳＰ）の出現前は、演算フィルタにリカーシブ・ストラクチャが広く採用されており、例として、１９７１年にブダペストで開催された第７回音響学国際会議（Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ Ｃｏｎｇｒｅｓｓ ｏｎ Ａｃｏｕｓｔｉｃｓ）の議事録の２６１〜２６４ページに「音声解析および合成のためのデジタル・フィルタリング技術（Ｄｉｇｉｔａｌ Ｆｉｌｔｅｒｉｎｇ Ｔｅｃｈｎｉｑｕｅｓ ｆｏｒ Ｓｐｅｅｃｈ Ａｎａｌｙｓｉｓａｎｄ Ｓｙｎｔｈｅｓｉｓ）」と題して掲載されたＦ．イタクラおよびＳ．サイトウによる論文に解説されたタイプのＰＡＲＣＯＲ係数を採用するストラクチャを挙げることができる（ＦＲ−Ａ−２，２８４，９４６もしくはＵＳ−Ａ−３，９７５−５８７参照）。
【０００５】
合成解析コーダにおいては、係数ａｉが、知覚重み付けフィルタの構成のためにも使用され、コーダは、このフィルタを使用して短期合成フィルタに適用される励起信号を決定し、音声信号を表す合成信号を得る。この知覚重み付けは、スペクトル内のコーディング・エラーが最も目立つ部分、すなわちフォルマント間の領域を強調する。知覚重み付けフィルタの伝達関数Ｗ（ｚ）は、通常次に示す式により表される。
【数２４】
0003678519.tif 000003
これにおいて、γ1およびγ2は、０≦γ2≦γ1≦１を満足するスペクトル拡張係数である。ノイズのマスキングにおける改善については、１９９１年５月にトロントで開催されたＩＣＡＳＳＰの議事録の９〜１２ページに「３２ｋｂｐｓにおける広帯域音声の低遅延コード励起線形予測コーディング（Ｌｏｗ−Ｄｅｌａｙ Ｃｏｄｅ−Ｅｘｃｉｔｅｄ Ｌｉｎｅａｒ Ｐｒｅｄｉｃｔｉｖｅ Ｃｏｄｉｎｇ ｏｆ Ｗｉｄｅｂａｎｄ Ｓｐｅｅｃｈ ａｔ ３２ ｋｂｐｓ）」と題して掲載されたＥ．オーデントリッヒ（Ｏｒｄｅｎｔｌｉｃｈ）およびＹ．ショアム（Ｓｈｏｈａｍ）による論文に述べられている。この改善は、特定の重み付けに関し、フィルタＷ（ｚ）とスペクトルのチルトをモデリングする他のフィルタとの組合せによる。この改善は、高いスペクトル・ダイナミック・レンジ（広帯域またはオーディオ帯域）で信号のコーディングを行う場合に特にはっきりと認められ、当該著者らは再生信号の主観的品質における顕著な改善としている。
【０００６】
ほとんどの最新のＣＥＬＰにおいては、線形予測係数ａiが、信号スペクトルのチルトを変えることなく音声信号のフォルマントと高調波の間の周波数領域を減衰させる機能を有するポストフィルタの定義にも使用されている。このポストフィルタの伝達関数の従前のフォームは次のとおりである。
【数２５】
0003678519.tif 000004
これにおいて、Ｇｐはフィルタの減衰を補正する利得因子、β1およびβ2は０≦β1≦β2≦１を満足する係数、μは正の定数、ｒ1は係数ａiに依存する第１の反射係数を表す。
デコーダにおいて再生される信号のスペクトルに関する内容を表し、ノイズ・マスキングの量子化ならびにデコーダにおけるポストフィルタリングの双方をコントロールするという範囲において、係数ａｉにより信号のスペクトル包絡線のモデリングを行い、それによりコーディングならびにデコーディングのプロセスにおける基本要素を構成する。
【０００７】
【発明が解決しようとする課題】
高いダイナミック・スペクトル・レンジを伴う信号については、現在採用されている線形予測解析から、スペクトルの包絡線の忠実なモデリングは得られない。音声信号は、高い周波数より低い周波数において実質的に強いエネルギを有することが少なからずあり、このため線形予測解析では、低い周波数において正確なモデリングを得てはいても、高い周波数におけるスペクトルのモデリングを犠牲にしている。この欠点は、特に、広帯域のコーディングにおいて問題となる。
本発明の１つの目的は、線形予測解析方法を採用しているシステムにおいて、オーディオ周波数信号のスペクトルのモデリングを改善することにある。他の目的は、各種の入力信号（音声信号、音楽信号、シヌソイド信号、ＤＴＭＦ信号等）、各種の帯域（電話帯域、広帯域、ｈｉ−ｆｉ帯域等）、各種の記録（指向性マイクロフォン、音響アンテナ等）およびフィルタリング条件に対してこの種のシステムの性能をより均一にすることである。
【０００８】
【課題を解決するための手段】
このため本発明は、オーディオ周波数信号の線形予測解析方法を提案して、オーディオ周波数信号の短期スペクトルに依存するスペクトル・パラメータを決定し当該方法は、ｑを１を超える整数とするとき、ｑ個の連続する予測段階からなるものとする。各予測段階（１≦ｐ≦ｑ）においては、当該段階の入力信号の、あらかじめ定義された数Ｍｐ個の線形予測係数ａ1ｐ，．．．，ａMpp、第１段階の入力信号を構成する、解析がなされるオーディオ周波数信号、および、次に示す伝達関数によってフィルタリングされたｐ段階の入力信号から構成されるｐ＋１段階の入力信号を表すパラメータが定義される。
【数２６】
0003678519.tif 000005
Ｍｐ個の線形予測係数は、特に、ある段階から次の段階となるごとに増加してもよい。このようにすれば、第１段階により、スペクトルないしは信号の全般的なチルトを極めて忠実に記述可能であり、それ以降の段階により、信号のフォルマントの表現を正確化することができる。高いダイナミック・レンジを伴う信号の場合、これにより、知覚的に重要となる可能性を有する他の周波数領域に対して平凡なモデリングを行うというリスクの下に行なわれる、最もエネルギの高い領域への過大な特権付与が回避される。
【０００９】
本発明の第２の特徴は、この線形予測解析方法の順方向適応合成解析オーディオ周波数コーダにおける応用に関連する。そこで本発明は、次に示すステップからなるオーディオ周波数信号のコーディング方法を提案する。すなわち、
−  短期合成フィルタを定義するパラメータを決定するための、連続するフレームにデジタル化されたオーディオ周波数信号の線形予測解析；
−  オーディオ周波数信号を表す合成信号を生成するための、短期合成フィルタに印加される励起信号を定義する励起パラメータの決定；および、
−  短期合成フィルタを定義するパラメータならびに励起パラメータの量子化値の生成；
であり、これにおいて線形予測解析は、前述したとおりｑ個の連続する段階を有するプロセスであり、短期予測フィルタは、Ａ（ｚ）を次式とするとき、１／Ａ（ｚ）の形で表される伝達関数を有するものとする。
【数２７】
0003678519.tif 000006
【００１０】
コーダが励起信号の閉ループ判定を伴う合成解析コーダである場合には、このようにして求められる伝達関数Ａ（ｚ）を、式（２）に従って知覚重み付けフィルタの伝達関数を定義するためにも使用することができる。別の好ましい可能性は、ある段階から次の段階へ変化することができるスペクトル拡張係数γ1およびγ2を採用することであり、つまり、知覚重み付けフィルタに次式で示される伝達関数を与えることである。
【数２８】
0003678519.tif 000007
これにおいてγ1pおよびγ2pは、１≦ｐ≦ｑとするとき、０≦γ2p≦γ1p≦１の関係を有するスペクトル拡張係数のペアを表す。
【００１１】
さらに関連するデコーダにおいても本発明を用いることができる。本発明に従って使用されるデコーディング方法は、次に示すステップからなる。すなわち、−  短期合成フィルタを定義するパラメータならびに励起パラメータの量子化値を受取るステップであり、短期合成フィルタを定義するパラメータは、ｑ＞１とするｑ個の線形予測係数のセットからなり、各セットはあらかじめ定義済の数の係数を含むものとするステップ；
−  励起信号パラメータの量子化値に基づいて励起信号を生成するステップ；
−  Ａ（ｚ）を式（７）とするとき、１／Ａ（ｚ）の形で表される伝達関数を有する合成フィルタを用いて励起信号をフィルタリングすることにより、合成オーディオ周波数信号を生成するステップ；
であり、
【数２９】
0003678519.tif 000008
これにおいて係数ａ1p，．．．．，ａMppは、１≦ｐ≦ｑとするとき、ｐ番目のセットの線形予測係数に対応する。
【００１２】
この伝達関数Ａ（ｚ）は、ポストフィルタの定義に使用することも可能であり、その場合のポストフィルタの伝達関数は、前述の式（３）にあるように、Ａ（ｚ／β1）／Ａ（ｚ／β2）の項を含み、これにおいてβ1およびβ2は、０≦β1≦β2≦１の関数を有する係数を表す。
好ましい変形の１つに、ポストフィルタの伝達関数のこの項を次式によって置換えるものがある。
【数３０】
0003678519.tif 000009
これにおいてβ1pおよびβ2pは、１≦ｐ≦ｑとするとき、０≦β1p≦β2p≦１の関係を有する係数のペアを表す。
【００１３】
本発明は、さらに逆方向適応オーディオ周波数コーダにも適用することができる。そこで本発明は、次に示すステップからなる、連続するフレームにデジタル化される第１のオーディオ周波数信号をコード化する方法を提案する。すなわち、
−  短期合成フィルタを定義するパラメータを決定するための、第２のオーディオ周波数信号の線形予測解析を行うステップ；
−  第１のオーディオ周波数信号を表す合成信号を生成するための、短期合成フィルタに印加される励起信号を定義する励起パラメータを決定するステップであって、この合成信号は、少なくともその後に続く１つのフレームに対して前記第２のオーディオ周波数信号を構成するものとするステップ；および、
−  励起パラメータの量子化値を生成するステップ；
であり、これにおいて線形予測解析は、前述したとおりｑ個の連続する段階を有するプロセスであり、短期予測フィルタは、Ａ（ｚ）を次式とするとき、１／Ａ（ｚ）の形で表される伝達関数を有するものとする。
【数３１】
0003678519.tif 000010
【００１４】
関連するデコーダでの具体化において、本発明は、ビット・ストリームによりコード化されたオーディオ周波数信号を連続するフレームで構成するための、次に示すステップからなる、ビット・ストリームをデコーディングする方法を提案する。すなわち、
−  励起パラメータの量子化値を受け取るステップ；
−  励起パラメータの量子化値に基づいて励起信号を生成するステップ；
−  短期合成フィルタを用いて励起信号のフィルタリングを行うことにより合成オーディオ周波数信号を生成するステップ；
−  その後に続く少なくとも１つのフレームのための短期合成フィルタの係数を得るために合成信号の線形予測解析を実行するステップ；
であり、これにおいて線形予測解析は、前述したとおりｑ個の連続する段階を有するプロセスであり、短期予測フィルタは、Ａ（ｚ）を次式とするとき、１／Ａ（ｚ）の形で表される伝達関数を有するものとする。
【数３２】
0003678519.tif 000011
【００１５】
さらに本発明は、混合オーディオ周波数コーダ／デコーダ、つまり順方向ならびに逆方向の適応スキームを採用するコーダ／デコーダの実現を可能とし、その場合、１ないし複数の第１の線形予測段階が前方解析に対応し、１ないし複数の最終段階が逆方向解析に対応する。そこで本発明は、次に示すステップからなる、連続するフレームにデジタル化された第１のオーディオ周波数信号をコーディングする方法を提案する。すなわち、
−  短期合成フィルタの第１の要素を定義するパラメータを決定するために、第１のオーディオ周波数信号を線形予測解析するステップ；
−  第１のオーディオ周波数信号を表す合成信号を生成するために、短期合成フィルタに印加される励起信号を定義する励起パラメータを決定するステップ；
−  短期合成フィルタの第１の要素を定義するパラメータの値ならびに励起パラメータの値の量子化値を生成するステップ；
−  短期合成フィルタの第１の要素の伝達関数の逆関数に対応する伝達関数を備えるフィルタにより合成信号のフィルタリングを行うステップ；および、
−  少なくとも１つのその後に続くフレームのための短期合成フィルタの第２の要素の係数を得るために、フィルタリング済の合成信号を線形予測解析するステップ；
【００１６】
であり、これにおいて、第１のオーディオ周波数信号の線形予測解析は、ｑＦを少なくとも１に等しい整数とするとき、ｑＦ個の連続する段階を伴うプロセスであり、ｑＦ個の段階を伴うこのプロセスには、各予測段階ｐ（１≦ｐ≦ｑF）において、当該段階の入力信号の、あらかじめ定義済の数ＭＦp個の線形予測係数ａ1F,p，．．．．，ａMFpF,pを表すパラメータの決定、第１段階の入力信号を構成する第１のオーディオ周波数信号、および、次に示す伝達関数を有するフィルタによってフィルタリングされたｐ段階の入力信号から構成されるｐ＋１段階の入力信号が含まれ、
【数３３】
0003678519.tif 000012
短期合成フィルタの第１の要素は、ＡＦ（ｚ）を次式とするとき、１／ＡF（ｚ）の形で表される伝達関数を有するものとし、
【数３４】
0003678519.tif 000013
【００１７】
フィルタリング済の合成信号の線形予測解析は、ｑBを少なくとも１に等しい整数とするとき、ｑB個の連続する段階を伴うプロセスであり、ｑB個の段階を伴うこのプロセスには、各予測段階ｐ（１≦ｐ≦ｑB）において、当該段階の入力信号の、あらかじめ定義済の数ＭＢp個の線形予測係数ａ1B,p，．．．．，ａMBpB,pを表すパラメータの決定、第１段階の入力信号を構成する合成信号のフィルタリング後の信号、および、次に示す伝達関数を有するフィルタによってフィルタリングされたｐ段階の入力信号から構成されるｐ＋１段階の入力信号が含まれ、
【数３５】
0003678519.tif 000014
短期合成フィルタの第２の要素は、ＡＢ（ｚ）を次式とするとき、１／ＡB（ｚ）の形で表される伝達関数を有するものとし、
【数３６】
0003678519.tif 000015
【００１８】
短期合成フィルタは、Ａ（ｚ）＝ＡF（ｚ）．ＡB（ｚ）とするとき、１／Ａ（ｚ）の形で表される伝達関数を有するものとする。
関連する混合デコーダでの具体化において、本発明は、ビット・ストリームによりコード化されたオーディオ周波数信号を連続するフレームで構成するための、次に示すステップからなる、ビット・ストリームをデコーディングする方法を提案する。すなわち、
−  短期合成フィルタの第１の要素を定義するパラメータおよび励起パラメータの量子化値を受取るステップであり、パラメータは、ｑFを少なくとも１に等しい数とし、１≦ｐ≦ｑFとするとき、ｑF個セットの線形予測係数ａ1F,p，．．．，ａMFpF,pを表す短期合成フィルタの第１の要素を定義し、各セットｐは、あらかじめ定義済の数ＭＦｐ個の係数を含み、短期合成フィルタの第１の要素は、ＡＦ（ｚ）を次式とするとき、１／ＡF（ｚ）の形で表される伝達関数を有するものとするステップ；
【数３７】
0003678519.tif 000016
【００１９】
−  励起パラメータの量子化値に基づいて励起信号を生成するステップ；
−  短期合成フィルタの第２の要素の伝達関数を１／ＡＢ（ｚ）で表し、Ａ（ｚ）＝ＡF（ｚ）．ＡB（ｚ）とするとき、伝達関数１／Ａ（ｚ）を備える短期合成フィルタにより励起信号をフィルタリングすることにより合成オーディオ周波数信号を生成するステップ；
−  伝達関数ＡF（ｚ）を備えるフィルタにより合成信号をフィルタリングするステップ；および、
−  少なくとも１つのその後に続くフレームのための短期合成フィルタの第２の要素の係数を得るために、フィルタリング後の合成信号の線形予測解析を行うステップ；
であり、これにおいてフィルタリング後の合成信号の線形予測解析は、前述したとおりｑＢ個の段階を伴うプロセスであり、短期合成フィルタは、ＡＢ（ｚ）を次式とするとき、１／Ａ（ｚ）＝１／［ＡF（ｚ）．ＡB（ｚ）］の形で表される伝達関数を有するものとする。
【００２０】
【数３８】
0003678519.tif 000017
合成解析の分野における本発明の適用には、特に重点を置くが、ここで、本発明に従って提案される多段階線形予測解析方法が、オーディオ信号処理において他の多くの応用を有する点を指摘すべきであり、例を挙げれば、変換予測コーダ、音声認識システム、音声向上システム等への応用がある。
本発明の他の特徴ならびに利点は、以下の図面を参照した好ましいが、限定されることのない実施例により明らかになろう。
【００２１】
【発明の実施の形態】
図１に示した方法においてｓ0（ｎ）は、解析されるオーディオ周波数信号を表す。ここではこれがデジタル標本の形で得られるものと仮定し、整数ｎは、連続サンプリング回数を示すものとする。線形予測解析方法は、ｑ個の連続する段階、５1，．．．，５p，．．．，５qよりなる。各予測段階５p（１≦ｐ≦ｑ）において、入力信号ｓp-1（ｎ）の位数Ｍｐの線形予測が実行される。第１段階５1の入力信号は、解析されるオーディオ周波数信号ｓ0（ｎ）からなり、段階５p+1（１≦ｐ＜ｑ）の入力信号は、次式で示される伝達関数を使用し、ｐ番目の段階５pの入力信号ｓp-1（ｎ）にフィルタリングを適用することにより、６pで示される段階で得られる信号ｓp（ｎ）からなる。
【００２２】
【数３９】
0003678519.tif 000018
これにおいて係数ａip（１≦ｉ≦Ｍｐ）は、段階５pにおいて得られる線形予測係数である。
なお、各段階５1，．．．，５pにおいて使用し得る線形予測解析方法は、公知の技術である。
たとえば、１９７８年にプレンティス・ホール（Ｐｒｅｎｔｉｃｅ−ＨａｌｌＩｎｔ．）から出版された、Ｌ．Ｒ．ラビナー（Ｒａｂｉｎｅｒ）およびＲ．Ｗ．シェーファー（Ｓｈａｆｅｒ）による「音声信号のデジタル処理（Ｄｉｇｉｔａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ ｏｆ Ｓｐｅｅｃｈ Ｓｉｇｎａｌｓ）」および、１９７６年にベルリン、ハイデルベルグのスプリンガー・ファラーク（Ｓｐｒｉｎｇｅｒ Ｖｅｒｌａｇ）から出版されたＪ．Ｄ．マークル（Ｍａｒｋｅｌ）およびＡ．Ｈ．グレイ（Ｇｒａｙ）による「音声の線形予測（Ｌｉｎｅａｒ Ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ ｏｆ Ｓｐｅｅｃｈ）」を参照することができる。より詳しくは、ここでは（各段階５pに対し）次のステップを含むレビンソン＝ダービンのアルゴリズムを使用している。すなわち、
【００２３】
−  Ｑ個の標本の解析ウィンドウに関する段階の入力信号ｓp-1（ｎ）のＭｐ個の自己相関Ｒ（ｉ）（０≦ｉ≦Ｍｐ）：
【数４０】
0003678519.tif 000019
を算定するステップであり、これにおいてｓ*（ｎ）＝ａｐ−１（ｎ）．ｆ（ｎ）、ｆ（ｎ）は長さＱのウィンドイング関数とし、たとえば、方形波関数またはハミング関数とするステップ；
−  係数ａipの帰納的算定を行うステップであり、
Ｅ（０） ＝ Ｒ（０）とし、
ｉが１からＭｐのとき次式を取り、
【数４１】
0003678519.tif 000020
ｊが１からｉ−１のとき次式を取るステップである。
【数４２】
0003678519.tif 000021
【００２４】
係数ａip（ｉ＝１，．．．，Ｍｐ）は、最終の繰返しで得られるａip,Mpに等しく取られる。数量Ｅ（Ｍｐ）は、ｐ段階の残存予測エラーのエネルギである。−１から１までの範囲となる係数ｒipは、反射係数と呼ばれる。これらは、対数領域比ＬＡＲip＝ＬＡＲ（ｒip）により表され、これにおいて関数ＬＡＲは、ＬＡＲ（ｒ）＝ｌｏｇ10［（１−ｒ）／（１＋ｒ）］と定義される。
多くの応用において、得られた予測係数の量子化が必要になる。この量子化は、係数ａipに対して直接実行してもよく、関連反射係数ｒipもしくは対数領域比ＬＡＲipに対して実行してもよい。他の可能性としては、スペクトル・ライン・パラメータ（ライン・スペクトルのペアＬＳＰまたはライン・スペクトル周波数ＬＳＦ）の量子化がある。０とπの間で正規化されるＭｐ個のスペクトル・ライン周波数ωip（１≦ｉ≦Ｍｐ）は、多項式Ｐp（ｚ）＝Ａp（ｚ）−ｚ-(Mp+1)Ａp（ｚ-1）の平方根である複素数１、ｅｘｐ（ｊω2p）、ｅｘｐ（ｊω4p），．．．，ｅｘｐ（ｊωMpp）、および、多項式Ｑp（ｚ）＝Ａp（ｚ）＋ｚ-(Mp+1)Ａp（ｚ-1）の平方根である複素数ｅｘｐ（ｊω1p）、ｅｘｐ（ｊω3p），．．．，ｅｘｐ（ｊωpMp-1）になる。量子化は、正規化周波数ωipもしくはその余弦に適用してもよい。
【００２５】
解析は、上記のレビンソン＝ダービンの従来アルゴリズムに従って、各予測段階５pにおいて実行することができる。そのほかに、より新しく開発された、同一結果をもたらすアルゴリズム、より詳しくはスプリット・レビンソン・アルゴリズム（１９９２年発行の「信号処理（Ｓｉｇｎａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ）」Ｖｏｌ．２８の２０１〜２１２ページに掲載されたＳ．ソーディ（Ｓａｏｕｄｉ）、Ｊ．Ｍ．ブーシェ（Ｂｏｕｃｈｅｒ）およびＡ．Ｌｅ ギヤダー（Ｇｕｙａｄｅｒ）による「音声コーディングのためのＬＳＰパラメータ演算の効果的な新アルゴリズム（Ａ ｎｅｗ Ｅｆｆｉｃｉｅｎｔ Ａｌｇｏｒｉｔｈｍ ｔｏ Ｃｏｍｐｕｔｅ ｔｈｅ ＬＳＰ Ｐａｒａｍｅｔｅｒｓ ｆｏｒ Ｓｐｅｅｃｈ Ｃｏｄｉｎｇ）」を参照されたい）の使用も効果的であり、また、チェビシェフの多項式（１９８６年１２月発行の「音響、音声および信号処理に係るＩＥＥＥ会報（ＩＥＥＥ Ｔｒａｎｓ． ｏｎ Ａｃｏｕｓｔｉｃｓ， Ｓｐｅｅｃｈ， ａｎｄ Ｓｉｇｎａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ）」Ｖｏｌ．  ＡＳＳＰ−３４， Ｎｏ．６の１４１９〜１４２６ページに掲載されたＰ．カバル（Ｋａｂａｌ）およびＲ．Ｐ．ラマチャンドラン（Ｒａｍａｃｈａｎｄｒａｎ）による「チェビシェフの多項式を使用したライン・スペクトル周波数の演算（Ｔｈｅ Ｃｏｍｐｕｔａｔｉｏｎ ｏｆ Ｌｉｎｅ Ｓｐｅｃｔｒｕｍ Ｆｒｅｑｕｅｎｃｉｅｓ Ｕｓｉｎｇ Ｃｈｅｂｙｓｈｅｖ Ｐｏｌｙｎｏｍｉａｌｓ）」を参照されたい）を使用してもよい。
【００２６】
オーディオ周波数信号ｓ0（ｎ）のための短期予測フィルタを定義するために図１に示した多段階解析を実行するとき、このフィルタの伝達関数Ａ（ｚ）は、次式で与えられる
【数４３】
0003678519.tif 000022
この伝達関数は、Ｍ＝Ｍ１＋．．．．＋Ｍｑとすれば、式（１）により与えられる従来の一般的な形を満足することがわかる。しかしながら、多段階予測プロセスにより得られる関数Ａ（ｚ）の係数ａｉは、一般に、従来の単段階予測プロセスによりもたらされる係数と異なる。
好ましくは、実行する線形予測の位数Ｍｐを、ある段階から次の段階となるごとに増加、つまりＭ１＜Ｍ２＜．．．＜Ｍｑとする。これにより解析する信号のスペクトル包絡線の形状は、第１段階５1（たとえばＭ１＝２）において比較的粗くモデリングされ、このモデリングは、段階を経るごとに、第１段階によりもたらされた全般的な情報を喪失することなく正確化される。これは、知覚的な重要性を有するスペクトルの全体的なチルトといったパラメータ、特に広帯域信号および／または高いスペクトルのダイナミック・レンジを伴う信号におけるこの種のパラメータの不充分な考慮を回避することができる。
【００２７】
代表的な実施例において、連続する予測段階の数ｑは２に等しい。目標を位数Ｍの合成フィルタとすれば、Ｍ１＝２、Ｍ２＝Ｍ−２とすることが可能であり、当該フィルタの係数ａｉは次のように与えられる（式（１））。
【数４４】
0003678519.tif 000023
【数４５】
0003678519.tif 000024
【数４６】
0003678519.tif 000025
【数４７】
0003678519.tif 000026
【数４８】
0003678519.tif 000027
【００２８】
短期スペクトルを示すため、かつ適切であればそれを量子化するため、各段階（１≦ｐ≦ｑ）について前述のスペクトル・パラメータのセット（ａip、ｒip、ＬＡＲip、ωip、もしくは１≦ｉ≦Ｍｐについてはｃｏｓωip）の１つを採用することが可能であり、あるいはそれに代えて、同一のスペクトル・パラメータであるが、式（９）〜（１３）に従って演算される複合フィルタ用のスペクトル・パラメータを採用することができる（ａi、ｒi、ＬＡＲi、ωi、もしくは１≦ｉ≦Ｍについてはｃｏｓωi）。これらのパラメータまたは他の表現パラメータの間の選択は、各特定応用による制約に依存する。
図２に示したグラフは、音声信号の３０ミリ秒間の会話部分について、従来の単段階線形予測プロセスによりＭ＝１５としてそのモデリングを行った包絡線（曲線ＩＩ）および、本発明に従った線形予測プロセスにより、Ｍ１＝２、Ｍ２＝１３とするｑ＝２段階においてそのモデリングを行った包絡線（曲線ＩＩＩ）の比較を示す。信号のサンプリング周波数Ｆｅは１６ｋＨｚである。なお、信号のスペクトル（そのフーリエ変換のモジュール）は、曲線Ｉにより示した。このスペクトルは、オーディオ周波数信号を表しており、全体的に、高い周波数のエネルギより低い周波数のエネルギの方が大きい。スペクトルのダイナミック・レンジは、図２に示したもの（６０ｄＢ）より大きくなることもある。曲線（ＩＩ）および（ＩＩＩ）は、モデリングを行ったスペクトル包絡線｜１／Ａ（ｅ2jπf/Fe）｜に対応している。これらから本発明による解析方法が、実質的にスペクトルのモデリングを向上し、特に高い周波数（ｆ＞４ｋＨｚ）ではそれが顕著であることがわかる。スペクトルの全般的なチルトならびに高い周波数におけるそのフォルマントは、多段階解析プロセスによってより重視されている。
【００２９】
以下、ＣＥＬＰタイプの音声コーダへの応用において本発明を説明する。
図３に、ＣＥＬＰコーダ／デコーダに採用される音声合成プロセスを示す。励起ジェネレータ１０は、インデックスｋに応答して所定コードブロックに属する励起コードｃkを発生する。増幅器１２は、励起利得βによりこの励起コードをβ倍し、結果として得られる信号を長期合成フィルタ１４に通す。フィルタ１４の出力信号は、この後短期合成フィルタ１６に通されるが、その出力ｓ＾（＾の記号はｓの文字の頭部にかかる、以下同様）は、ここで合成音声信号と呼ぶものになる。この合成信号は、再生音声の主観的品質を向上すべく意図されたポストフィルタ１７に印加される。ポストフィルタリングの技術は、音声コーディングの分野ではよく知られている（１９９５年１月発行の「会話ならびに音声処理に係るＩＥＥＥ会報（ＩＥＥＥ Ｔｒａｎｓ． ｏｎ Ｓｐｅｅｃｈ ａｎｄ Ａｕｄｉｏ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ）」Ｖｏｌ．  ３−１の５９〜７１ページに掲載されたＪ．Ｈ．チェン（Ｃｈｅｎ）およびＡ．ガーショー（Ｇｅｒｓｈｏ）による「コード化された音声の品質向上のための適応性ポストフィルタリング（Ａｄａｐｔｉｖｅ ｐｏｓｔｆｉｌｔｅｒｉｎｇ ｆｏｒ ｑｕａｌｉｔｙ ｅｎｈａｎｃｅｍｅｎｔ ｏｆ ｃｏｄｅｄ ｓｐｅｅｃｈ）」を参照されたい）。ここに示した例において、ポストフィルタ１７の係数は、短期合成フィルタ１６内で特性決定するＬＰＣパラメータから得られる。ここで、他の従来のＣＥＬＰデコーダにおける場合と同様、ポストフィルタ１７が長期ポストフィルタリング要素も含んでいることを理解されたい。
【００３０】
前述の信号は、広帯域コーダ（５０〜７０００Ｈｚ）用に、たとえば１６ｋＨｚに等しいサンプリング・レートＦｅにおいて、たとえば１６ビット・ワードで表現されたデジタル信号である。合成フィルタ１４および１６は、概略において完全なリカーシブ・フィルタである。長期合成フィルタ１４は、通常、Ｂ（ｚ）＝１−Ｇｚ-Tとするとき１／Ｂ（ｚ）で表される伝達関数を有する。遅延Ｔおよび利得Ｇは、コーダにより適応的に決定される長期予測（ＬＴＰ）パラメータを構成する。短期合成フィルタ１６を定義するＬＰＣパラメータは、コーダにおいて、音声信号の線形予測解析方法により決定される。通例によるコーダならびにデコーダにおいては、フィルタ１６の伝達関数が、一般に式（１）に示したＡ（ｚ）を用いて１／Ａ（ｚ）という形で与えられる。本発明は、同様な形の伝達関数の採用を提案するが、前述のように式（７）に示したＡ（ｚ）を用いる。例として、それぞれの段階のパラメータをｑ＝２、Ｍ１＝２、Ｍ２＝１３（Ｍ＝Ｍ１＋Ｍ２＝１５）とすることができる。
【００３１】
ここでは「励起信号」という語を用いて短期合成フィルタ１４に印加される信号ｕ（ｎ）を表している。この励起信号は、ＬＴＰ要素Ｇ．ｕ（ｎ−Ｔ）ならびに残存要素、もしくはイノベーション・シーケンスβｃk（ｎ）を含む。合成解析コーダにおいては、残存要素の特性決定および、オプションとしてＬＴＰ要素の特性決定を行うパラメータは、知覚重み付けフィルタを使用し、閉ループにより求められる。
図４は、ＣＥＬＰコーダのブロック図を示す。音声信号ｓ（ｎ）は、デジタル信号であり、たとえば、増幅ならびにフィルタリングが施されたマイクロフォン２２の出力信号を処理するアナログ／デジタル・コンバータ２０によって与えられる。信号ｓ（ｎ）は、連続するフレームとしてΛ個の標本にデジタル化され、それぞれはＬ個の標本のサブフレームまたは励起フレームに分割される（例：Λ＝１６０、Ｌ＝３２）。
【００３２】
ＬＰＣパラメータ、ＬＴＰパラメータおよびＥＸＣパラメータ（インデックスｋ、励起利得β）は、それぞれ対応する解析モジュール２４、２６、２８によりコーダ・レベルで求められる。これらのパラメータは、効果的なデジタル送信のための公知の方法で量子化され、コーダの出力信号を生成するマルチプレクサ３０に印加される。さらにこれらのパラメータは、モジュール３２にも印加され、コーダの特定フィルタの初期状態が演算される。このモジュール３２は、基本的に図３に示したようなデコーディング・チェーンを構成する。デコーダ同様、モジュール３２は、量子化済のＬＰＣパラメータ、ＬＴＰパラメータおよびＥＸＣパラメータに基づいて動作する。よくあるようにデコーダにおいてＬＰＣパラメータに補間が施される場合は、同一の補間をモジュール３２において実行する。このモジュール３２により、コーダ・レベルで、デコーダの合成フィルタ１４、１６の以前の状態、つまり対象となっているサブフレームに先行して合成パラメータならびに励起パラメータの関数として決定された状態を知ることが可能になる。
【００３３】
コーディング・プロセスの第１段階では、音声信号ｓ（ｎ）の短期相関を解析することにより、短期解析モジュール２４が短期合成フィルタを定義するＬＰＣパラメータを決定する。この決定は、音声信号のスペクトル内容の展開を採入れることができるように、たとえばΛ個の標本の１フレーム当り１回実行される。本発明によれば、これは、図１に示した解析方法においてｓ0（ｎ）＝ｓ（ｎ）とした場合に相当する。
コーディングにおけるその後の段階では、長期予測のＬＴＰパラメータを決定する。これらは、たとえば、Ｌ個の標本の１サブフレーム当り１回実行される。減算器３４は、ヌル入力信号に対し、音声信号ｓ（ｎ）から短期合成フィルタ１６の応答を減算する。この応答は、伝達関数１／Ａ（ｚ）を有するフィルタ３６によって決定されるが、この伝達関数の係数はモジュール２４によって決定済のＬＰＣパラメータにより与えられ、その初期状態ｓ＾は、Ｍ＝Ｍ１＋．．．ＭｑとするＭ個の合成信号の最終標本に対応するようにモジュール３２により与えられる。減算器３４の出力信号は、スペクトル上においてエラーが知覚的に最も気になる部位、つまりフォルマント間の領域を強調する役割を担う知覚重み付けフィルタ３８に印加される。
【００３４】
知覚重み付けフィルタ３８の伝達関数Ｗ（ｚ）は、Ｗ（ｚ）＝ＡＮ（ｚ）／ＡＰ（ｚ）で表され、これにおいてＡＮ（ｚ）およびＡＰ（ｚ）を位数ＭのＦＩＲ（有限インパルス応答）タイプの伝達関数とする。関数ＡＮ（ｚ）およびＡＰ（ｚ）の対応する係数ｂｉおよびｃｉ（１≦ｉ≦Ｍ）は、各フレームについて、知覚重み付け算定モジュール３９により演算されてフィルタ３８に印加される。第１の可能性は、０≦γ2≦γ1≦１とするとき、ＡＮ（ｚ）＝Ａ（ｚ／γ1）およびＡＰ（ｚ）＝Ａ（ｚ／γ2）を取ることであり、これにより、式（７）に示すＡ（ｚ）を用いるが、式（２）に示す従来の形まで簡単化される。ｑ＝２、Ｍ１＝２かつＭ２＝１３とする広帯域信号の場合は、γ1＝０．９２、γ2＝０．６を選択することにより好ましい結果が得られることがわかった。
【００３５】
しかしながら、本発明は、ほとんど演算を追加することなく、Ｗ（ｚ）の式（６）を採用することにより、量子化ノイズ形成に対する大きな柔軟性をもたらすことを可能にした。つまり、
【数４９】
0003678519.tif 000028
ｑ＝２、Ｍ１＝２かつＭ２＝１３とする広帯域信号の場合は、γ１1＝０．９、γ２1＝０．６５、γ１2＝０．９５、γ２2＝０．７５を選択することにより好ましい結果が得られることがわかった。項Ａ１（ｚ／γ１1）／Ａ１（ｚ／γ２1）により、フィルタ３８の全般的なチルトの調整が可能になり、項Ａ２（ｚ／γ１2）／Ａ２（ｚ／γ２2）によりフォルマント・レベルにおけるマスキングの調整が可能になる。
【００３６】
従来の方法においては、モジュール２６が実行する閉ループＬＴＰ解析により、次に示す正規化相関を最大にする遅延Ｔが選択される。
【数５０】
0003678519.tif 000029
これにおいてｘ’（ｎ）は、対象となっているサブフレームの間のフィルタ３８の出力信号を表し、ｙT（ｎ）は、コンボルーション結果ｕ（ｎ−Ｔ）＊ｈ’（ｎ）を表す。この式において、ｈ’（０）、ｈ’（１），．．．，ｈ’（Ｌ−１）は、伝達関数Ｗ（ｚ）／Ａ（ｚ）の、重み付け合成フィルタのインパルス応答を示す。このインパルス応答ｈ’は、インパルス応答演算モジュール４０によって、モジュール３９により与えられる係数ｂiならびにｃi、および当該サブフレームに対して決定されたＬＰＣパラメータの関数として、適切であれば量子化ならびに補間の後に演算される。標本ｕ（ｎ−Ｔ）は、長期合成フィルタ１４の以前の状態であり、モジュール３２からもたらされる。遅延Ｔがサブフレームの長さより短いことから、失われた標本ｕ（ｎ−Ｔ）は、以前の標本に基づく補間によって、あるいは音声信号から求められる。遅延Ｔの全体もしくは一部分が、定義済のウィンドウ内において選択される。閉ループ・サーチ・レンジを低減するため、およびそれによって演算するコンボルーションｙT（ｎ）の数を低減するためには、まず開ループ遅延Ｔ’を、たとえばフレーム当り１回決定し、その後、約Ｔ’の低減された間隔内で各サブフレームに対する閉ループ遅延を選択することができる。最も簡単な態様においては、伝達関数Ａ（ｚ）の逆関数を有するフィルタによるフィルタリングが可能であれば、音声信号ｓ（ｎ）の自己相関を最大にする遅延Ｔ’を開ループ・サーチで決定する。遅延Ｔが決定されれば、長期予測利得Ｇは次式により求まる。
【数５１】
0003678519.tif 000030
【００３７】
サブフレームに関連するＣＥＬＰ励起をサーチするため、最適化遅延Ｔに対してモジュール２６により演算された信号ＧｙT（ｎ）が、まず減算器４２において信号ｘ’（ｎ）から減じられる。結果として得られる信号ｘ（ｎ）は、逆方向フィルタ４４に印加され、当該フィルタは、次式で表される信号Ｄ（ｎ）を出力する。
【数５２】
0003678519.tif 000031
これにおいて、ｈ（０）、ｈ（１），．．．，ｈ（Ｌ−１）は、合成フィルタおよび知覚重み付けフィルタからなるフィルタのインパルス応答を示し、この応答は、モジュール４０を介して演算される。換言すれば、この複合フィルタは、伝達関数Ｗ（ｚ）／［Ａ（ｚ）．Ｂ（ｚ）］を有することになる。マトリクスを用いれば、これは次のように表される。
【数５３】
0003678519.tif 000032
【００３８】
ベクトルＤは、励起サーチ・モジュール２８用の目標ベクトルを構成する。このモジュール２８は、Ｐkおよびαkが次式で与えられるとき、正規化自己相関Ｐk２／αk２を最大にするコードブック内のコードワードを決定する。
【数５４】
0003678519.tif 000033
最適インデックスｋが決定されれば、励起利得βは、β＝Ｐk／αk２として得られる。
図３を参照すると、ＣＥＬＰデコーダは、コーダから出力されるビット・ストリームを受け取るデマルチプレクサ８を備えている。ＥＸＣ励起パラメータおよび、ＬＴＰ合成パラメータならびにＬＰＣ合成パラメータの量子化値は、合成信号ｓ＾を再生するためにジェネレータ１０、増幅器１２およびフィルタ１４、１６に分配され、この合成信号はポストフィルタ１７に印加された後、コンバータ１８においてアナログ信号に変換され、さらに増幅されてスピーカ１９に印加され、オリジナルの音声が再生される。
【００３９】
図３に示したデコーダの場合、ＬＰＣパラメータは、たとえば各種の線形予測段階に関連する反射係数ｒip（部分相関係数ないしはＰＡＲＣＯＲ係数とも呼ばれる）の量子化インデックスからなる。モジュール１５は、量子化インデックスからｒipの量子化値を再生し、ｑ個セットの線形予測係数を提供すべくその変換を行う。この変換は、たとえば、レビンソン＝ダービンのアルゴリズムにおける帰納法と同じものを使用して行なわれる。
係数ａipのセットは、式（４）により与えられる伝達関数１／Ａ1（ｚ），．．．，１／Ａq（ｚ）を有する、連続するｑ個のフィルタ／段階からなる短期合成フィルタ１６に分配される。このフィルタ１６は、式（１）により与えられる伝達関数１／Ａ（ｚ）を有する単段階とすることも可能であり、その場合、係数ａiは式（９）〜（１３）に従って演算される。
【００４０】
また係数ａipのセットは、ポストフィルタ１７にも分配され、このポストフィルタは、たとえば、対象となっている例において次式で示される伝達関数を有する。
【数５５】
0003678519.tif 000034
これにおいてＡＰＮ（ｚ）およびＡＰＰ（ｚ）は、位数ＭのＦＩＲタイプの伝達関数であり、Ｇpは利得定数、μは正の定数、ｒ１は第１の反射係数である。反射係数ｒ１は、複合合成フィルタの係数ａｉに関連する係数としてもよく、その場合、この後の演算は不要になる。さらに、ｒ１として第１予測段階の反射係数を取ることも可能であり（ｒ1＝ｒ11）、適切な場合にはこれを定数μにより調整する。項ＡＰＮ（ｚ）／ＡＰＰ（ｚ）については、第１の可能性は、０≦β1≦β2≦１としてＡＰＮ（ｚ）＝Ａ（ｚ／β1）およびＡＰＰ（ｚ）＝Ａ（ｚ／β2）を取ることであり、これにより、式（７）に示すＡ（ｚ）を用いるが、式（３）に示す従来の形まで簡単化される。
【００４１】
コーダの知覚重み付けフィルタの場合と同様、本発明においては、ある段階と次の段階の間で異なる係数β1ならびにβ2を採用することができる（式（８））。つまり、ＡＰＰ（ｚ）およびＡＰＮ（ｚ）は、次式で表される。
【数５６】
0003678519.tif 000035
ｑ＝２、Ｍ１＝２かつＭ２＝１３とする広帯域信号の場合は、β11＝０．７、β21＝０．９、β12＝０．９５、β22＝０．９７を選択することにより好ましい結果が得られることがわかった。
【００４２】
以上においては、順方向予測コーダ、つまり、線形予測解析が行われるオーディオ周波数信号がコーダの入力信号となるコーダにおける本発明の応用について説明してきた。本発明は、さらに、逆方向適応予測コーダ／デコーダ、つまり、コーダ及びデコーダにおいて合成信号の線形予測解析が行われるコーダ／デコーダにも応用できる（１９９２年６月発行のＩＥＥＥ Ｊ． ＳＡＣ， Ｖｏl.ｌ０， Ｎｏ． ５の８３０〜８４８ページに掲載されたＪ．Ｈ．チェン（Ｃｈｅｎ）等による「ＣＣＩＴＴ勧告の１６ｋｂｉｔ／ｓの音声コーディング標準のための低遅延ＣＥＬＰコーダ（Ａ Ｌｏｗ−Ｄｅｌａｙ ＣＥＬＰ Ｃｏｄｅｒ ｆｏｒ ｔｈｅ ＣＣＩＴＴ １６  ｋｂｉｔ／ｓ Ｓｐｅｅｃｈ Ｃｏｄｉｎｇ Ｓｔａｎｄａｒｄ）」を参照されたい）。図５および図６は、本発明を実施する逆方向適応ＣＥＬＰデコーダおよびＣＥＬＰコーダをそれぞれ示す。これにおいて、図３ならびに図４にある要素に類似する要素には、同一の番号を使用している。
【００４３】
逆方向適応デコーダは、短期合成フィルタ１６に印加される励起信号ｕ（ｎ）を定義するパラメータの量子化値のみを受け取る。ここで取り上げている例においては、これらのパラメータがインデックスｋ、関連利得βならびにＬＴＰパラメータとなる。合成信号ｓ＾（ｎ）は、図３のモジュール２４と同一の多段階線形予測解析モジュール１２４により生成される。このモジュール１２４は、励起信号の１フレームないしは続く数フレーム用に、ＬＰＣパラメータをフィルタ１６に分配し、同時に、前述のようにして係数が求められるポストフィルタ１７に分配する。
【００４４】
図６に示した対応するコーダは、局部発生の合成信号に対して多段階線形予測解析を実行するが、オーディオ信号ｓ（ｎ）に対しては実行しない。このため、基本的に図５のデコーダの要素１０、１２、１４、１６、および１２４からなる局部デコーダ１３２が備わる。局部デコーダ１３２は、さらに適応辞書の標本ｕおよびフィルタ３６の初期状態ｓ＾に対して、合成信号の解析により得られたＬＰＣパラメータを分配し、このパラメータを知覚重み付け算定モジュール３９およびモジュール４０で使用し、インパルス応答ｈおよびｈ’を演算する。このほかに関して、コーダの動作は、ＬＰＣ解析モジュール２４が不必要になることを除けば、図４を参照して説明したコーダの動作と同一となる。デコーダには、ＥＸＣパラメータおよびＬＴＰパラメータのみが送られる。
【００４５】
図７および図８は、混合適応のＣＥＬＰデコーダおよびＣＥＬＰコーダをそれぞれ示すブロック図である。第１段階（１つもしくは複数）の線形予測係数は、コーダによって実行されるオーディオ周波数信号の順方向解析の結果として得られ、最終の段階（１つもしくは複数）の線形予測係数は、デコーダ（およびコーダに備わる局部デコーダ）によって実行される合成信号の逆方向解析の結果として得られる。ここでは、図３〜図６にある要素に類似する要素に対し、同一の番号を使用している。
図７に示した混合デコーダは、短期合成フィルタ１６に印加される励起信号ｕ（ｎ）を定義するＥＸＣパラメータおよびＬＴＰパラメータの量子化値、およびコーダが実行する順方向解析により決定されるＬＰＣ／Ｆパラメータの量子化値を受け取る。このＬＰＣ／Ｆパラメータは、１≦ｐ≦ｑＦとするとき、ｑＦ個セットの線形予測係数ａ１F,p，．．．，ａMFpF,pを表し、ＡＦ（ｚ）を次式とする、フィルタ１６の伝達関数１／Ａ（ｚ）の第１の要素１／ＡＦ（ｚ）を定義する。
【数５７】
0003678519.tif 000036
【００４６】
ＬＰＣ／Ｆパラメータを得るために、図８に示した混合コーダは、モジュール２２４／Ｆを備え、このモジュールは、コード化されるオーディオ周波数信号ｓ（ｎ）に対し、ｑF＞１であれば図１を参照して説明した方法で解析を実行し、ｑF＝１であれば単段階の解析を実行する。
短期合成フィルタ１６の伝達関数１／Ａ（ｚ）＝１／［ＡF（ｚ）．ＡB（ｚ）］のもう一つの要素１／ＡB（ｚ）は、次式により与えられる。
【数５８】
0003678519.tif 000037
混合デコーダは、係数ａｉB,Pを決定するために、短期合成フィルタ１６により生成された合成信号ｓ＾（ｎ）のフィルタリングを行う伝達関数ＡF（ｚ）を有する逆関数フィルタ２００を備え、フィルタリング後の合成信号ｓ＾0（ｎ）を生成する。モジュール２２４／Ｂは、ｑＢ＞１であれば図１を参照して説明した方法でこの信号ｓ＾0（ｎ）の線形予測解析を実行し、ｑB＝１であれば単段階の線形予測解析を実行する。このようにして得られたＬＰＣ／Ｂ係数は、その後に続くフレームに対して第２の要素を定義するために合成フィルタ１６に分配される。ＬＰＣ／Ｆ係数と同様に、この係数はポストフィルタ１７にも分配され、その要素ＡＰＮ（ｚ）およびＡＰＰ（ｚ）は、ＡＰＮ（ｚ）＝Ａ（ｚ／β1）、ＡＰＰ（ｚ）＝Ａ（ｚ／β2）の形、もしくは次に示す形になる。
【数５９】
0003678519.tif 000038
【００４７】
係数のペアβ1F,p、β2F,pおよびβ1B,p、β2B,pは、０≦β1F,p≦β2F,p≦１および、０≦β1B,p≦β2B,p≦１という関係を有し、個別に最適化される。
混合コーダに備わる局部デコーダ２３２は、基本的に図７に示した要素１０、１２、１４、１６、２００、および２２４／Ｂよりなる。局部デコーダ２３２は、さらに適応辞書の標本ｕおよびフィルタ３６の初期状態ｓ＾に対して、ＬＰＣ／Ｂパラメータを分配し、知覚重み付け算定モジュール３９およびモジュール４０ではこのパラメータを解析モジュール２２４／Ｆから分配されるＬＰＣ／Ｆパラメータとともに使用し、これによりインパルス応答ｈおよびｈ’を演算する。
知覚重み付けフィルタ３８の伝達関数は、モジュール３９により算定され、Ｗ（ｚ）＝Ａ（ｚ／γ1）／Ａ（ｚ／γ2）の形、もしくは次に示す形になる。
【数６０】
0003678519.tif 000039
係数のペアγ1F,p、γ2F,pおよびγ1B,p、γ2B,pは、０≦γ2F,p≦γ2F,p≦１および、０≦γ2B,p≦γ1B,p≦１という関係を有し、個別に最適化される。
【００４８】
このほかの点に関して混合コーダは、図４を参照して説明したコーダと全く同じに動作する。デコーダには、ＥＸＣパラメータ、ＬＴＰパラメータおよびＬＰＣ／Ｆパラメータのみが送られる。
【図面の簡単な説明】
【図１】  本発明による線形予測解析方法を示すフローチャートである。
【図２】  本発明による方法の結果と、従来の線形予測解析方法による結果を比較したスペクトル図である。
【図３】  本発明を実施し得るＣＥＬＰコーダを示すブロック図である。
【図４】  本発明を実施し得るＣＥＬＰデコーダを示すブロック図である。
【図５】  本発明を実施し得るＣＥＬＰコーダの変形例を示すブロック図である。
【図６】  本発明を実施し得るＣＥＬＰデコーダの変形例を示すブロック図である。
【図７】  本発明を実施し得るＣＥＬＰコーダの別の変形例を示すブロック図である。
【図８】 本発明を実施し得るＣＥＬＰデコーダの別の変形例を示すブロック図である。
【符号の説明】
５1…位数Ｍ１の線形予測を行う第１段階
５p…位数Ｍｐの線形予測を行う第ｐ段階
５q…位数Ｍｑの線形予測を行う第ｑ段階
【図１】
0003678519.tif 000062
【図２】
0003678519.tif 000063
【図３】
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【図４】
0003678519.tif 000065
【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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