(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力音声から所定区間の音声片を切り出し、
所定の頻度で、前記切り出した所定区間の音声片からスペクトル包絡パラメータを抽出し、
当該抽出したスペクトル包絡パラメータにより推定される時間的前方予測音声波形とそれと連続する時間的後方予測音声波形を用いて作成された第一の音声片を含む複数種類の音声片を参照し、前記複数種類の音声片と前記切り出した所定区間の音声片との類似性を比較して、前記複数種類の音声片から最も類似度の高い音声片を選択し、前記選択された音声片についてのデータを基に、前記切り出した所定区間の音声片を符号化して符号化データを作成する処理を含むことを特徴とする音声圧縮伸張方法。
【請求項２】
前記符号化データを作成したのち、当該符号化データを伸張し、前記伸張されたデータを前記切り出した所定区間の音声片から差し引いて残差を求め、前記残差の波形に対して、前記複数種類の音声片を参照し、前記複数種類の音声片と前記残差の波形との類似性を比較する処理を行って、符号化データを得るようにしたことを特徴とする請求項１記載の音声圧縮符号化方法。
【請求項３】
前記複数種類の音声片は、前記切り出した所定区間の音声片よりも時間的に後方の前記伸張の処理をされた音声波形を用いて作成された第二の音声片、雑音成分により作成された第三の音声片を有し、前記第一の音声片は、前記スペクトル包絡パラメータの抽出後にその内容が更新され、第二の音声片は、当該第二の音声片を用いて作成された符号化データが前記伸張の処理をされたのち、当該伸張の処理をされたデータに基づいてその内容が更新されることを特徴とする請求項２記載の音声圧縮伸張方法。
【請求項４】
前記複数種類の音声片は、前記切り出した所定区間の音声片よりも時間的に長い区間を有し、前記切り出した所定区間の音声片との類似性を比較をする際は、各前記音声片の長さの範囲において前記切り出した所定区間の音声片との類似性が比較され、最も類似度の高い部分を有する音声片が選択されることを特徴とする請求項１から３のいずれかに記載の音声圧縮伸張方法。
【請求項５】
前記符号化データは、前記最も類似度の高い部分を有する音声片の番号、当該音声片内のどの部分であるかを表す位置データ、振幅調整用のパラメータであり、さらに、場合に応じて、スペクトル包絡パラメータを加えたデータであることを特徴とする請求項４記載の音声圧縮伸張方法。
【請求項６】
入力音声から所定区間の音声片を切り出す音声片切り出し部と、
所定の頻度で、前記音声片切り出し部により切り出された所定区間の音声片からスペクトル包絡パラメータを抽出するスペクトル包絡パラメータ抽出部と、
当該抽出したスペクトル包絡パラメータにより推定される時間的前方予測音声波形とそれと連続する時間的後方予測音声波形を用いて作成された第一の音声片を含む複数種類の音声片と、
前記複数種類の音声片を参照し、前記複数種類の音声片と前記切り出された所定区間の音声片との類似性を比較して類似度を求める類似度判定部と、
前記類似度判定部による類似度に基づいて、最も類似度の高い音声片を選択する音声片選択部と、
前記音声片選択部により選択された音声片についてのデータを基に前記切り出された所定区間の音声片を符号化する符号化部と、
を有することを特徴とする音声圧縮伸張装置。
【請求項７】
前記符号化部により符号化されたデータを伸張する伸張部と、
前記伸張部により伸張されたデータあるいは前記スペクトル包絡パラメータを用いて対応する前記音声片の内容の更新を行う音声片更新部と、
を有することを特徴とする請求項６記載の音声圧縮伸張装置。
【請求項８】
前記伸張部により伸張されたデータを前記切り出された所定区間の音声片から差し引いて残差を求める残差生成部を有し、
前記類似度判定部、前記音声片選択部、前記符号化部、前記伸張部、前記残差生成部は、処理順にループを形成し、
前記残差生成部により生成された残差の波形に対して、前記複数種類の音声片を参照し、前記複数種類の音声片との類似性を比較する処理を行ったのち、符号化データを作成して出力することを特徴とする請求項７記載の音声圧縮伸張装置。
【請求項９】
前記複数種類の音声片は、前記切り出された所定区間の音声片よりも時間的に後方の前記伸張の処理をされた音声波形を用いて作成された第二の音声片、雑音成分により作成された第三の音声片を有し、
前記音声片更新部は、前記スペクトル包絡パラメータの抽出後に前記第一の音声片を更新し、前記第二の音声片を用いて作成された符号化データが前記伸張の処理をされたのち、当該伸張の処理をされたデータに基づいて第二の音声片を更新することを特徴とする請求項６から８のいずれかに音声圧縮伸張装置。
【請求項１０】
前記複数種類の音声片は、前記切り出された所定区間の音声片よりも時間的に長い区間を有し、
前記類似度判定部は、前記複数種類の音声片の長さの範囲において、類似性を比較して類似度を求め、
前記音声片選択部は、最も類似度の高い部分を有する音声片を選択することを特徴とする請求項６から９のいずれかに記載の音声圧縮伸張方法。
【請求項１１】
前記符号化データは、前記最も高い部分を有する音声片の番号、前記最も高い部分を表す位置データ、振幅調整用のパラメータで表されるデータであり、さらに、場合に応じて、スペクトル包絡パラメータを有することを特徴とする請求項１０記載の音声圧縮伸張装置。
【請求項１２】
入力音声から所定区間の音声片を切り出し、
所定の頻度で、前記切り出した所定区間の音声片からスペクトル包絡パラメータを抽出し、
当該抽出したスペクトル包絡パラメータにより推定される時間的前方予測音声波形とそれと連続する時間的後方予測音声波形を用いて作成された第一の音声片を含む複数種類の音声片を参照し、前記複数種類の音声片と前記所定区間の音声片との類似性を比較して、最も類似度の高い音声片を選択し、前記選択された音声片についてのデータを基に、前記所定区間の音声片を符号化して符号化データを作成する処理をコンピュータに実行させるための音声圧縮伸張処理プログラムを記憶した記憶媒体。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、音声信号を単純な処理で効率的に圧縮伸張処理する音声圧縮伸張方法および装置並びに音声圧縮伸張処理プログラムを記憶した記憶媒体に関する。
【０００２】
【従来の技術】
音声信号を圧縮伸張する際の符号化方法として、従来より様々な方法が提案されている。その１つとして、特開昭５９−１１６９７３（以下、第１の従来技術という）がある。
【０００３】
この第１の従来技術は、入力音声データを短時間毎に分割して短時間音声信号系列を求める手段、この短時間音声信号系列からスペクトル包絡パラメータを抽出するスペクトル包絡パラメータ抽出手段、このスペクトル包絡パラメータをもとにインパルス応答系列を計算するするインパルス応答系列計算手段、このインパルス応答系列を用いて自己相関関数列を計算する手段、前記インパルス応答系列と短時間音声信号系列を用いて相互相関関数列を計算する手段、前記自己相関関数列と相互相関関数列を用いて駆動音源信号系列計算して符号化する手段、スペクトル包絡符号と駆動音源信号とを組み合わせて出力する手段とを有し、さらに、前記短時間音声信号に対して予め定められた補正を加える目標信号計算手段を有している。
【０００４】
この第１の従来技術によれば、音声の符号化を行うに際して、効率的に駆動音源パルスの位置とゲインを決定することができ、また、計算量、使用メモリ量の削減にもある程度の効果は得られる。
【０００５】
しかし、この第１の従来技術は、女性の声のような音声信号を符号化したのち、音声合成を行う場合、高品質な音声合成を得るには、駆動音源パルスをたくさん抽出する必要があるため、圧縮率が悪くなるという問題点があった。
【０００６】
すなわち、女性の声は、男性の声に比べると複雑で、高精度な合成音を得るには、駆動音源パルスをたくさん抽出する必要があり、結局は、圧縮率が悪いものとなってしまう。
【０００７】
一方、高い圧縮率を得るための技術として、特開昭６３−３７３９９（以下、第２の従来技術という）、特開平３−４３００（以下、第３の従来技術という）がある。
【０００８】
第２の従来技術は、音声信号からピッチ推定を行い、過去のパルス列からの推定値と実際の信号との残差を求め、この残差により駆動音源パルスを計算しようとするものである。
【０００９】
また、第３の従来技術は、ピッチ推定を行い、その１ピッチ区間分の駆動音源（マルチパルス）を推定する。そして、そのマルチパルスのゲインと位相を補正することによって、他のピッチ区間を補正することにより他のピッチ区間を近似する。さらに、推定された値と実際の値との残差より、第２のマルチパルスを推定する。なお、マルチパルス信号の他に雑音コードブックを用いる場合もある。
【００１０】
【発明が解決しようとする課題】
前記した第２、第３の従来技術は、同じ波形を繰り返す周期を求め、１つ前の周期から次の周期を推定し、その推定した部分と現実の音声波形との差分を計算して、その差分により駆動音源を計算するため、高い圧縮率が実現できる。
【００１１】
しかし、ピッチを求めたり差分を求めたりする必要があるため計算量が多く、また、それらのデータを蓄えるために大きな容量のメモリが必要になるという問題点がある。
【００１２】
また、残差を求め、この残差により駆動音源パルスを計算するため、データの一部が失われた場合、失われたデータ部分がそれ以降の計算に大きな影響を与えることになり、高精度な音声合成が行えなくなるという大きな問題点がある。
【００１３】
このように、従来の技術は、それぞれにおいて種々の問題点がある。たとえば、第１の従来技術は、駆動音源パルスを求めるための基本的な技術ではあるが、合成音の品質を上げようとすると、多くの駆動音源パルスを立てる必要があり、女性の声のような音声データに対しては特に圧縮率が悪くなるという問題がある。また、第２の従来技術と、第３の従来技術は高圧縮率が得られるが、計算量が多く、使用メモリ量も多いという問題があり、さらに、差分情報を用いるためデータ欠落に弱いという問題がある。
【００１４】
最近では音声データを扱う携帯用の情報機器が広い分野で用いられるようになってきている。この種の携帯用情報機器は、ＣＰＵの計算速度やメモリ容量には大きな制約があるため、計算量や使用メモリ量が多いということは重大な問題である。また、差分情報を用いる方法は、データの欠落を考慮する必要のある情報機器においては製品の性能向上の面で問題が多く、携帯機器に限らず、コンピュータネットワーク上のリアルタイム伝送などにおいても、データの欠落が、伝送されるデータに大きな影響を与えることにもなる。
【００１５】
以上述べたように、従来のそれぞれの音声符号化方法は、処理が複雑であることが共通しており、ハードウエア化、並列処理による高速化が相対的に困難であるという問題点がある。特に、ピッチ周期を求める処理を含むものは、計算量が多く、また、誤りが発生した場合の影響が大きい。さらに、従来のスペクトル包絡パラメータによるインパルス応答と、駆動パルスを用いる方法は、パルスの前後に不連続を生じ、これが雑音となって現れるという問題点がある。
【００１６】
そこで、本発明は、処理内容が単純で、ハードウエア化、並列処理化を容易に可能とし、かつ、効率のよい符号化が可能で、比較的高い圧縮率での音声データ圧縮を可能とする音声圧縮伸張方法および装置並びに音声圧縮伸張処理プログラムを記憶した記憶媒体を提供することを目的とする。
【００１７】
本発明の音声圧縮伸張方法は、入力音声から所定区間の音声片を切り出し、所定の頻度で、前記切り出した所定区間の音声片からスペクトル包絡パラメータを抽出し、当該抽出したスペクトル包絡パラメータにより推定される時間的前方予測音声波形とそれと連続する時間的後方予測音声波形を用いて作成された第一の音声片を含む複数種類の音声片を参照し、前記複数種類の音声片と前記切り出した所定区間の音声片との類似性を比較して、前記複数種類の音声片から最も類似度の高い音声片を選択し、前記選択された音声片についてのデータを基に、前記切り出した所定区間の音声片を符号化して符号化データを作成する処理を含むことを特徴としている。
【００１８】
また、前記符号化データを作成したのち、当該符号化データを伸張し、前記伸張されたデータを前記切り出した所定区間の音声片から差し引いて残差を求め、前記残差の波形に対して、前記複数種類の音声片を参照し、前記複数種類の音声片と前記残差の波形との類似性を比較する処理を行って、符号化データを得るようにしている。
【００１９】
前記複数種類の音声片は、前記切り出した所定区間の音声片よりも時間的に後方の前記伸張の処理をされた音声波形を用いて作成された第二の音声片、雑音成分により作成された第三の音声片を有し、前記第一の音声片は、前記スペクトル包絡パラメータの抽出後にその内容が更新され、第二の音声片は、当該第二の音声片を用いて作成された符号化データが前記伸張の処理をされたのち、当該伸張の処理をされたデータに基づいてその内容が更新されるようにしている。
【００２０】
また、前記複数種類の音声片は、前記切り出した所定区間の音声片よりも時間的に長い区間を有し、前記切り出した所定区間の音声片との類似性を比較をする際は、各前記音声片の長さの範囲において前記切り出した所定区間の音声片との類似性が比較され、最も類似度の高い部分を有する音声片が選択されるようにしている。
【００２１】
また、前記符号化データは、前記最も類似度の高い部分を有する音声片の番号、当該音声片内のどの部分であるかを表す位置データ、振幅調整用のパラメータであり、さらに、場合に応じて、スペクトル包絡パラメータを加えたデータである。
【００２２】
また、本発明の音声圧縮伸張装置は、入力音声から所定区間の音声片を切り出す音声片切り出し部と、所定の頻度で、前記音声片切り出し部により切り出された所定区間の音声片からスペクトル包絡パラメータを抽出するスペクトル包絡パラメータ抽出部と、当該抽出したスペクトル包絡パラメータにより推定される時間的前方予測音声波形とそれと連続する時間的後方予測音声波形を用いて作成された第一の音声片を含む複数種類の音声片と、前記複数種類の音声片を参照し、前記複数種類の音声片と前記切り出された所定区間の音声片との類似性を比較して類似度を求める類似度判定部と、前記類似度判定部による類似度に基づいて、最も類似度の高い音声片を選択する音声片選択部と、前記音声片選択部により選択された音声片についてのデータを基に前記切り出された所定区間の音声片を符号化する符号化部と、を有することを特徴としている。
【００２３】
また、前記符号化部により符号化されたデータを伸張する伸張部と、前記伸張部により伸張されたデータあるいは前記スペクトル包絡パラメータを用いて対応する前記音声片の内容の更新を行う音声片更新部と、を有するようにしている。
【００２４】
また、前記伸張部により伸張されたデータを前記切り出された所定区間の音声片から差し引いて残差を求める残差生成部を有し、前記類似度判定部、前記音声片選択部、前記符号化部、前記伸張部、前記残差生成部は、処理順にループを形成し、前記残差生成部により生成された残差の波形に対して、前記複数種類の音声片を参照し、前記複数種類の音声片との類似性を比較する処理を行ったのち、符号化データを作成して出力するようにしている。
【００２５】
また、前記複数種類の音声片は、前記切り出された所定区間の音声片よりも時間的に後方の前記伸張の処理をされた音声波形を用いて作成された第二の音声片、雑音成分により作成された第三の音声片を有し、前記音声片更新部は、前記スペクトル包絡パラメータの抽出後に前記第一の音声片を更新し、前記第二の音声片を用いて作成された符号化データが前記伸張の処理をされたのち、当該伸張の処理をされたデータに基づいて第二の音声片を更新するようにしている。
【００２６】
また、前記複数種類の音声片は、前記切り出された所定区間の音声片よりも時間的に長い区間を有し、前記類似度判定部は、前記複数種類の音声片の長さの範囲において、類似性を比較して類似度を求め、前記音声片選択部は、最も類似度の高い部分を有する音声片を選択するようにしている。
【００２７】
また、前記符号化データは、前記最も高い部分を有する音声片の番号、前記最も高い部分を表す位置データ、振幅調整用のパラメータで表されるデータであり、さらに、場合に応じて、スペクトル包絡パラメータを有するようにしている。
【００２８】
また、本発明の記録媒体は入力音声から所定区間の音声片を切り出し、所定の頻度で、前記切り出した所定区間の音声片からスペクトル包絡パラメータを抽出し、当該抽出したスペクトル包絡パラメータにより推定される時間的前方予測音声波形とそれと連続する時間的後方予測音声波形を用いて作成された第一の音声片を含む複数種類の音声片を参照し、前記複数種類の音声片と前記所定区間の音声片との類似性を比較して、最も類似度の高い音声片を選択し、前記選択された音声片についてのデータを基に、前記所定区間の音声片を符号化して符号化データを作成する処理をコンピュータに実行させるための音声圧縮伸張処理プログラムを記憶した記憶媒体である。
【００２９】
このように、本発明では、複数種類のそれぞれの音声片と入力音声から切り出した所定区間の音声片（たとえば、４msec程度の長さの音声片）との類似性を比較し、最も類似度の高い音声片を選択し、その選択された音声片についてのデータを基に前記切り出した所定区間の音声片を符号化するという処理を基本処理として行うようにしている。これにより、符号化がきわめて単純な処理で可能となるため、ハードウエア化、並列処理化を行う際に有利なものとすることができる。
特に、スペクトル包絡パラメータにより推定される予測音声波形を用いる場合、従来では、時間的前方予測音声波形（インパルス応答）のみを用いることが一般的であるが、本発明は、スペクトル包絡パラメータにより推定される時間的前方予測音声波形とそれと連続する時間的後方予測音声波形を用いて音声片を作成するようにしている。
このように、前方予測音声波形に加えて、時間的に後方の後方予測音声波形を用いると、雑音の低減を図れる効果がある。すなわち、インパルス応答（前方予測音声波形）のみを用いた音声片とした場合、音声レベルが殆ど０の状態から急激に波形が立ち上がった音声片となってしまうため、その音声片を用いて圧縮伸張処理したとき、不連続点が生じることによってその部分が雑音となって現れるという問題点がある。これに対して、時間的に後方の後方予測音声波形を用いると不連続点を限りなく小さくすることができ、圧縮伸張音声の品質を大幅に改善できる。
【００３０】
また、符号化データを作成したのち、その符号化データの伸張処理、伸張されたデータを前記切り出した所定区間の音声片から差し引く残差生成処理、その残差波形に対して、再び、複数種類の音声片を参照し、類似性を求めるという処理を1回以上行って符号化データを得ることにより、より一層、高精度な符号化データを得ることができる。
【００３１】
また、前記複数種類の音声片は、前記切り出した所定区間の音声片よりも時間的に後方の前記伸張の処理をされた音声波形を用いて作成された第二の音声片、雑音成分により作成された第三の音声片を有することで、入力音声を符号化する際、効率よく、しかも高精度な符号化が可能となる。
【００３３】
また、前記第一の音声片は、前記スペクトル包絡パラメータの抽出後にその内容が更新され、第二の音声片は、当該第二の音声片を用いて作成された符号化データが前記伸張の処理をされたのち、当該伸張の処理をされたデータに基づいてその内容が更新されるようにしているので、従来のように、固定的な内容のコードブックとは異なり、切り出した所定区間の音声片に対して、常に、最適な音声片が格納されることになり、高品質な符号化が可能となる。
【００３４】
また、前記符号化されたデータは、類似部分音声片を有する音声片番号、その音声片内のどの部分であるかを表す位置データ、振幅調整用のパラメータで表されるデータに、場合によっては、スペクトル包絡パラメータをも加えたデータで表すことができる。したがって、符号化後のデータは数バイト程度のデータとなり、大幅なデータ圧縮が可能となる。なお、一般には、音声は急激に変化することは少ないので、処理対象音声片それぞれが４msec程度として考えた場合、スペクトル包絡パラメータの変化は緩やかであり、処理対象の音声片の１０個に１回程度の頻度でスペクトル包絡パラメータを抽出することで十分な精度が得られる、したがって、スペクトル包絡パラメータを加えたとしても大幅に圧縮されたデータとすることができる。
【００３５】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の実施の形態について説明する。具体的な実施の形態を説明する前に、まず、本発明の実施の形態の基本的な処理内容について説明する。
【００３６】
図１は入力音声波形を示すもので、このような入力音声波形から、たとえば、４msec程度の音声片の切り出しを行う。この切り出された音声片（以下、処理対象音声片という）ｈ１を音声片表に格納されている音声片と比較し、最も類似度の高い音声片を音声片表の中から選択し、選択された音声片を用いて符号化データを作成する。なお、処理対象音声片を４msecとしたのは、この実施の形態において使用したシステムでは、４msec程度の長さで切り出すのが最もよい結果が得られるからである。つまり、処理理対象音声片の長さが４msecよりも短くなると、音質的には向上するが、圧縮率の低下につながり、また、４msecよりも長くなると、圧縮率的には有利となるが、音質的な劣化につながるおそれがあるからである。
【００３７】
ところで、ここで言う音声片表というのは、図２に示すような複数の要素から作成された音声片（この例では、Ａ１〜Ａ４の４つの音声片）を有するもので、これらの音声片の作成方法については後に説明する。なお、音声片表には常に最新の音声片が格納されるものであり、図２に示す音声片表は、或る時刻における音声片表の内容を示すものである。
【００３８】
今、この図２に示す音声片表が最新の内容であるとすれば、図１において、切り出された４msec程度の処理対象音声片ｈ１が、音声片表の中のどの音声片のどの部分に最も類似しているかを判断する。この場合、処理対象音声片ｈ１は、音声片表の音声片Ａ２の位置ｐ１からの部分が最も類似していると判定される。なお、この最も類似している部分を、類似部分と呼ぶことにする。
【００３９】
これにより、処理対象音声片ｈ１の符号化データは、音声片表の音声片番号Ａ２、位置ｐ１、音声レベルを合わせるための倍率によって表すことができる。
【００４０】
すなわち、音声片表の音声片番号は、この場合、Ａ１〜Ａ４の４つが存在するため、２ビットであらわすことができ、位置ｐ１は、それぞれの音声片の長さを１６msecとすれば１２８サンプリング点（サンプリング周波数が８ｋＨｚであるとする）であるため、７ビットで表すことができる。また、音声レベルの高さを合わせるために、たとえば、１２８段階で調整するとすれば、やはり７ビットで表すことができる。したがって、これらを合計すると、１６ビット、つまり、２バイトのデータとして表現できる。
【００４１】
これに対して、処理対象音声片ｈ１は、各サンプリング点それぞれに２バイト程度のデータ量があるとすれば、サンプリング点の数が３２個であると、６４バイトのデータ量が存在することになる。したがって、符号化後のデータ量は、元のデータに対して、１／３２となる。
【００４２】
また、スペクトル包絡パラメータを使用する場合は、そのデータとして、4.5 バイト程度必要である。ただし、一般には、音声は急激に変化することは少ないので、処理対象音声片それぞれが４msec程度として考えた場合、スペクトル包絡パラメータの変化は緩やかであり、処理対象音声片の１０個に１回程度の頻度でスペクトル包絡パラメータを抽出することで十分な精度が得られる、したがって、スペクトル包絡パラメータを加えたとしても、その符号化データは元のデータに対して大幅に圧縮されたデータとすることができる。
【００４３】
このように、本発明では、処理そのものは単純であり、しかも効率のよい音声データの圧縮が可能となる。
【００４４】
次に本発明の具体的な実施の形態について説明する。
【００４５】
図３は本発明の実施の形態の処理手順を説明するフロ−チャ−トである。図３において、まず、入力音声から４msec程度の処理対象音声片ｈ１を切り出す（ステップｓ１）。この処理は、前述の図１により説明した処理である。そして、スペクトル包絡パラメータを抽出するか否かを判断し（ステップｓ２）、スペクトル包絡パラメータを必要とする場合は、スペクトル包絡パラメータの抽出を行う（ステップｓ３）。なお、前述したように、音声は急激に変化することは少ないので、切り出される処理対象音声片それぞれが４msec程度として考えた場合、スペクトル包絡パラメータの変化は緩やかである。したがって、処理対象音声片の１０個に１回程度の頻度でスペクトル包絡パラメータを抽出することで十分な精度が得られる。
【００４６】
そして、次のステップｓ４において、その時点における音声片表を参照して、最も類似度の高い類似部分を有する音声片を選択する。たとえば、或る時点における処理対象音声片ｈ１に対して、その時点の音声片表の内容が図２に示す内容であったとすると、処理対象音声片ｈ１は、音声片表の音声片Ａ２の位置ｐ１からの部分が最も類似していると判定され、その音声片Ａ２が類似部分を有する音声片として選択される。
【００４７】
次に、選択された音声片Ａ２についてのデータ（音声片番号、位置、音声レベルを合わせるための倍率）などに基づいて符号化処理を行う（ステップｓ５）。
【００４８】
そして、圧縮処理が終了であるか否かを判断して（ステップｓ６）、圧縮処理が終了であれば、ステップｓ５にて符号化処理した符号化データを出力し（ステップｓ７）、入力音声についてすべての圧縮処理が終了か否かを判断して（ステップｓ８）、終了であれば処理を終了とし、まだ、終了していなければ、ステップｓ１に戻る。
【００４９】
一方、ステップｓ６において、圧縮処理終了でなければ、伸張処理（ステップｓ９）、残差生成処理（ステップｓ１０）を行ったのち、ステップｓ４に処理が戻り、ステップｓ４からステップｓ１０で形成されるループ処理を行う。以下、このループ処理について説明する。
【００５０】
前述したように、たとえば、処理対象音声片ｈ１に対して音声片表の音声片Ａ２の位置ｐ１からの部分が最も類似していると判定され、その類似部分を有する音声片Ａ２が選択されたとする。そして、選択された音声片Ａ２についてのデータ（音声片番号、位置、音声レベルを合わせるための倍率）などに基づいて符号化処理を行う。この段階で圧縮処理を終了としないで、同じ処理を何回か繰り返す。つまり、ステップｓ５において符号化されたあと、符号化されたデータを、一旦、伸張処理し（ステップｓ７）、その後、残差生成処理を行う（ステップ８）。
【００５１】
この残差生成処理というのは、符号化されて伸張された音声データを、元の入力音声（この場合、処理対象音声片ｈ１）から差し引いて、その差分を取る処理である。つまり、図４に示すように、処理対象音声片ｈ１から伸張処理された音声データＨ１を引いて、その残差ｄ１を求める。そして、求められた残差ｄ１について、その時点における音声片表を参照して、最も類似度の高い部分（類似部分）を有する音声片を選択するという処理を行う。このような処理を1回以上行うことにより、より一層、高精度な圧縮データが得られるが、２回程度でも十分な精度が得られる。
【００５２】
ところで、ステップｓ９にて行われる伸張処理は、図５のフロ−チャ−トに示されるような処理手順にて行われる。
【００５３】
すなわち、符号化されたデータを入力し（ステップｓ１１）、スペクトル包絡パラメータの更新か否かを判断する（ステップｓ１２）。つまり、スペクトル包絡パラメータが抽出されている場合は、これまでのスペクトル包絡パラメータの値を新たなスペクトル包絡パラメータの値に更新する（ステップｓ１３）。
【００５４】
次に、その時点における音声片表を参照して、符号化データに基づいて最も類似度の高い部分（類似部分）を有する音声片を選択する（ステップｓ１４）。そして、選択された音声片データに基づいて伸張データを作成する（ステップｓ１５）。そして、処理が終了したか否かを判断する（ステップｓ１６）。処理終了でなければ、ステップｓ１５にて伸張処理されたデータを用いて、それまでの音声片表の内容を、この新たな音声片によって更新する（ステップｓ１７）。
【００５５】
そして、さらに符号化データ存在すれば、その符号化データに対して、同様の処理が行われる。
【００５６】
なお、この伸張処理は、図３の処理手順の一つとしてだけ用いられるのではなく、伸張処理単独でも用いられる。たとえば、符号化されたデータが所定のメモリに蓄えられている場合、その符号化されたデータを伸張処理する場合にも用いられる。
【００５７】
このようにして伸張処理が終了すると、図３のフローチャートにおいては、残差生成を行う（ステップｓ１０）。つまり、前述したように、図４に示すように、音声片ｈ１から伸張処理された音声データＨ１を引いて、その残差ｄ１を求める。そして、求められた残差ｄ１について、その時点における音声片表（伸張処理後に新たに更新された音声片表）を参照して、最も類似度の高い部分（類似部分）を有する音声片を選択するという処理を行う。このような処理を1回以上行うことにより、より一層、高精度な圧縮データが得られるが、前述の如く、２回程度でも十分な精度が得られる。
【００５８】
ところで、以上の処理で用いられる音声片表は、少なくとも以下に示す要素により作成された音声片を含むものである。
【００５９】
（１）現在、切り出された処理対象音声片に対し、すでに圧縮伸張処理された音声データ（処理対象音声片に対し、時間的に後方の圧縮伸張処理された音声データ）を用いる。なお、ここでは、すでに過ぎ去った時間を時間的に後方といい、これから先の時間を時間的に前方という表現を用いる。
【００６０】
たとえば、入力音声が図６（ａ）であるとし、ある時刻ｔ１までの入力音声がすでに圧縮伸張処理され、その圧縮伸張処理された音声波形が図６（ｂ）のようであったとする。そして、現在、処理対象音声片がｈ１であったとすると、その処理対象音声片ｈ１に対しては、図６（ｂ）に示す圧縮伸張された音声波形の所定部分（処理対象音声片ｈ１に対する直前の圧縮伸張された音声波形）を音声片として用いる。これは、図２に示す音声片表においては、たとえば、Ａ２の音声片に相当する。なお、その音声片の時間的な長さは、１６msec程度とする。
【００６１】
（２）処理対象音声片の近傍のスペクトル包絡パラメータより推定される時間的前方予測音声波形およびそれと連続する時間的後方予測音声波形を用いる。
【００６２】
前にも述べたように、スペクトル包絡パラメータは、切り出された音声片ごとに送る必要はない。これは、音声は急激には変化することは殆どないと考えられるためであり、たとえば、数個から十数個の処理対象音声片に対して１回というような割合でスペクトル包絡パラメータを送ればよい。そういう意味で、ここでは、処理対象音声片の“近傍”のスペクトル包絡パラメータという表現を用いている。
【００６３】
なお、この現在処理対象音声片の近傍のスペクトル包絡パラメータより推定される時間的前方予測音声波形およびそれと連続する時間的後方予測音声波形というのは、図７に示すように、インパルス応答（前方予測音声波形）ｘ１に加えて、時間的に後方の後方予測音声波形ｘ２を指している。
【００６４】
このように、インパルス応答（前方予測音声波形）に加えて、時間的に後方の後方予測音声波形を用いると、雑音の低減を図れる効果がある。すなわち、インパルス応答（前方予測音声波形）のみを用いた音声片とした場合、音声レベルが殆ど０の状態から急激に波形が立ち上がった音声片となってしまうため、その音声片を用いて圧縮伸張処理したとき、不連続点が生じることによってその部分が雑音となって現れるという問題点がある。これに対して、時間的に後方の後方予測音声波形を用いると不連続点を限りなく小さくすることができ、圧縮伸張音声の品質を大幅に改善できる。
【００６５】
（３）雑音波形を用いる。
【００６６】
この雑音波形は乱数で与えられたものでもよく、また、実際の入力音声中からサンプル化されたものを用いてもよい。
【００６７】
以上のように、本発明で使用する音声片表の内容としては、（１）〜（３）で説明した音声片を少なくとも含むものとする。そして、これら各音声片は１６msec程度の長さの音声片として、たとえば、図２に示すような状態で保持され、常に、最新のデータが蓄えられる。
【００６８】
図８は本発明の音声圧縮伸張装置の構成を示すブロック図である。図８において、音声入力部１から入力された音声は、音声切り出し部２によって、前述したように、たとえば、４msec程度の処理対象音声片として切り出される。この切り出された処理対象音声片は、類似度判定部３によって、音声片表４内の幾つかの音声片Ａ１，Ａ２，・・・，Ａｎと比較され類似度を得る。そして、音声片選択部５によって最も類似度の高い部分（類似部分）を有する音声片が選択される。
【００６９】
符号化部６は、選択された音声片についてのデータ（音声片番号、位置、音声レベルを合わせるための倍率）などに基づいて符号化処理を行う。なお、この段階で符号化処理を終了とすれば、その符号化データを符号化データ出力部７から出力する。また、このとき、スペクトル包絡パラメータを用いる場合は、スペクトル包絡パラメータ抽出部８によって抽出されたスペクトル包絡パラメータを加えた符号化処理を行う。
【００７０】
一方、符号化処理終了でなければ、符号化部７で符号化された符号化データを伸張部９によって伸張処理し、残差生成部１０にて残差生成処理を行う。この伸張処理と残差生成処理は図４におけるフローチャートのステップｓ９とステップｓ１０の処理である。
【００７１】
この残差生成処理というのは、前述したように、符号化されて伸張された音声データを元の入力音声（この場合、処理対象音声片ｈ１）から差し引いて、その差分を取る処理である。つまり、図４に示すように、音声片ｈ１から伸張処理された音声データＨ１を引いて、その残差ｄ１を求めるものである。そして、求められた残差について、その時点における音声片表を参照して、最も類似度の高い類似部分音声片を選択するという処理を行う。
【００７２】
なお、前記伸張部９にて行われる伸張処理は、図５のフロ−チャ−トに示されるような処理手順にて行われる。そして、伸張処理された音声データを用いて、音声片更新部１１が音声片表４の内容の更新を行う。また、この音声片更新部１１は、スペクトル包絡パラメータ抽出部８からスペクトル包絡パラメータが抽出された場合は、そのスペクトル包絡パラメータにより推定される時間的前方予測音声波形およびそれと連続する時間的な後方予測音声波形をも更新する。このようにして、音声片表４の内容は常に最新の音声片が格納されることになる。
【００７３】
このような構成の音声圧縮伸張装置の全体的な動作については、図４のフローチャートで説明したので、ここではその動作についての説明は省略する。
【００７４】
なお、本発明は前述の実施の形態に限定されるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲で種々変形実施可能となるものである。たとえば、切り出される処理対象音声片は、前述の実施の形態では、４msecとしたが、これは、前述の実施の形態において使用したシステムでは、４msecとすることで最もよい結果が得られたからである。しかし、使用するシステムなどによっては、この数値は異なる場合もあるので、これに限定されるものではなく、本発明が適用されるシステムに応じて最適な時間を設定することができる。また、図２で示した音声片表の内容は一例であって、これに限られるものではない。
【００７５】
また、以上説明した本発明の音声圧縮伸張処理を行う処理プログラムは、フロッピィディスク、光ディスク、ハードディスクなどの記憶媒体に記憶させて置くことが出来、本発明は、これらの記憶媒体をも含むものであり、また、ネットワークからデータを得る方式でもよい。
【００７６】
以上説明したように、本発明によれば、音声片表内のそれぞれの音声片と入力音声から切り出した所定区間の音声片との類似性を比較し、最も類似度の高い音声片を選択し、その選択された音声片についてのデータを基に前記切り出した所定区間のを符号化する処理を基本処理として行うようにしている。これにより、符号化がきわめて単純な処理で可能となる。
【００７７】
また、符号化データを作成したのち、その符号化データの伸張処理を行い、伸張されたデータを前記処理対象音声片から差し引いて得られた残差波形に対して、再び、音声片表を参照し、類似性を求めるという処理を複数回行って符号化データを得ることにより、より一層、高品質な符号化データを得ることができる。
【００７８】
また、音声片表に格納される音声片は、処理対象音声片よりも時間的に後方のすでに圧縮伸張処理された音声波形を用いて作成された音声片、スペクトル包絡パラメータにより推定される時間的前方予測音声波形と時間的後方予測音声波形を用いて作成された音声片、雑音成分により作成された音声片を少なくとも有することで、入力音声を符号化する際、効率よく、しかも高品質な符号化が可能となる。特に、スペクトル包絡パラメータにより推定される予測音声波形により音声片を作成する場合、本発明では、スペクトル包絡パラメータにより推定される時間的前方予測音声波形に加えて、時間的に後方の後方予測音声波形を用いているので、雑音の低減が図れ、音声の品質を大幅に改善できる。
【００７９】
また、それぞれの音声片は、符号化されたデータの伸張処理後あるいはスペクトル包絡パラメータの抽出後にその内容が更新されるようにしているので、従来のように、固定的な内容のコードブックとは異なり、処理対象音声片に対して、常に、最適な音声片が格納されることになり、高品質な符号化が可能となる。
【００８０】
また、前記符号化されたデータは、類似部分音声片を有する音声片番号、その音声片内のどの部分であるかを表す位置データ、振幅調整用のパラメータで表されるデータに、場合によっては、スペクトル包絡パラメータをも加えたデータで表すことができ、大幅なデータ圧縮が可能となる。
【００８１】
このように、本発明は、処理内容が単純でしかも効率よく高品質な音声圧縮伸張が可能となり、ハードウエア化や並列処理化を行う際にきわめて有利なものとすることができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の実施の形態を説明するために入力音声を所定の区間切り出した例を示す図。
【図２】本発明の実施の形態における音声片表の一例を示す図。
【図３】本発明の実施の形態の処理手順を説明するフローチャート。
【図４】本発明の実施の形態における残差成分を求める処理を説明する図。
【図５】本発明の実施の形態における伸張処理手順を説明するフローチャート。
【図６】本発明の実施の形態における音声片表内の音声片を伸張処理後の音声波形より作成する例を説明する図。
【図７】本発明の実施の形態における音声片表内の音声片をスペクトル包絡パラメータより推定される時間的前方予測音声波形と時間的後方予測音声波形より作成する例を説明する図。
【図８】本発明の実施の形態における音声圧縮伸張装置の構成を示すブロック図。
【符号の説明】
１  音声入力部
２  音声片切り出し部
３  類似度判定部
４  音声片表
５  音声片選択部
６  符号化部
７  符号化データ出力部
８  スペクトル包絡パラメータ抽出部
９  伸張部
１０  残差生成部
１１  音声片更新部
ｈ１  処理対象音声片
Ａ１，Ａ２，Ａ３，Ａ４  音声片表内に格納された音声片
ｐ１  音声片における類似部分音声の位置
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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