(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
フレーム単位で入力される音声信号を少なくとも合成フィルタと該合成フィルタを駆動するための駆動音源信号とで表現して符号化する音声符号化方法であって、過去の駆動音源ベクトルを格納した適応符号帳を用いて生成された適応符号ベクトルと、雑音符号帳を用いて生成された雑音符号ベクトルとから前記駆動音源信号を生成する音声符号化方法において、
前記適応符号帳に格納された過去の駆動音源ベクトルから切り出したベクトルに、時間方向において中心から前後に向かって漸近的に高さが減少する所定の窓長の窓を用いて窓処理を行って生成した単位ベクトルを前記音声信号のピッチ周期で並べることにより、前記適応符号ベクトルを生成することを特徴とする音声符号化方法。
【請求項２】
フレーム単位で入力される音声信号を少なくとも合成フィルタと該合成フィルタを駆動するための駆動音源信号とで表現して符号化する音声符号化方法であって、過去の駆動音源ベクトルを格納した適応符号帳を用いて生成された適応符号ベクトルと、雑音符号帳を用いて生成された雑音符号ベクトルとから前記駆動音源信号を生成する音声符号化方法において、
前記雑音符号帳に格納されたベクトルから切り出したベクトルに、時間方向において中心から前後に向かって漸近的に高さが減少する所定の窓長の窓を用いて窓処理を行って生成した単位ベクトルを前記音声信号のピッチ周期で並べることにより、前記雑音符号ベクトルを生成することを特徴とする音声符号化方法。
【請求項３】
フレーム単位で入力される音声信号を少なくとも合成フィルタと該合成フィルタを駆動するための駆動音源信号とで表現して符号化する音声符号化方法であって、過去の駆動音源ベクトルを格納した適応符号帳を用いて生成された適応符号ベクトルと、雑音符号帳を用いて生成された雑音符号ベクトルとから前記駆動音源信号を生成する音声符号化方法において、
前記適応符号帳に格納された過去の駆動音源ベクトルから切り出したベクトルに、時間方向において中心から前後に向かって漸近的に高さが減少する所定の窓長の窓を用いて窓処理を行って生成した単位ベクトルを前記音声信号のピッチ周期で並べることにより、前記適応符号ベクトルを生成し、
前記雑音符号帳に格納されたベクトルから切り出したベクトルに、時間方向において中心から前後に向かって漸近的に高さが減少する所定の窓長の窓を用いて窓処理を行って生成した単位ベクトルを前記音声信号のピッチ周期で並べることにより、前記雑音符号ベクトルを生成することを特徴とする音声符号化方法。
【請求項４】
前記窓処理における窓長を前記音声信号の現フレームのピッチ周期よりも長くすることを特徴とする請求項１〜３のいずれか１項記載の音声符号化方法。
【請求項５】
前記窓処理における窓長を前記音声信号の前フレームのピッチ周期よりも長くすることを特徴とする請求項１〜３のいずれか１項記載の音声符号化方法。
【請求項６】
合成フィルタに駆動音源信号を入力してフレーム単位の音声信号を復号化する音声復号化方法であって、過去の駆動音源ベクトルを格納した適応符号帳を用いて生成された適応符号ベクトルと、雑音符号帳を用いて生成された雑音符号ベクトルとから前記駆動音源信号を生成する音声復号化方法において、
前記適応符号帳に格納された過去の駆動音源ベクトルから切り出したベクトルに、時間方向において中心から前後に向かって漸近的に高さが減少する所定の窓長の窓を用いて窓処理を行って生成した単位ベクトルを前記音声信号のピッチ周期で並べることにより、前記適応符号ベクトルを生成することを特徴とする音声復号化方法。
【請求項７】
合成フィルタに駆動音源信号を入力してフレーム単位の音声信号を復号化する音声復号化方法であって、過去の駆動音源ベクトルを格納した適応符号帳を用いて生成された適応符号ベクトルと、雑音符号帳を用いて生成された雑音符号ベクトルとで前記駆動音源信号を生成する音声復号化方法において、
前記雑音符号帳に格納されたベクトルから切り出したベクトルに、時間方向において中心から前後に向かって漸近的に高さが減少する所定の窓長の窓を用いて窓処理を行って生成した単位ベクトルを前記音声信号のピッチ周期で並べることにより、前記雑音符号ベクトルを生成することを特徴とする音声復号化方法。
【請求項８】
合成フィルタに駆動音源信号を入力してフレーム単位の音声信号を復号化する音声復号化方法であって、過去の駆動音源ベクトルを格納した適応符号帳を用いて生成された適応符号ベクトルと、雑音符号帳を用いて生成された雑音符号ベクトルとから前記駆動音源信号を生成する音声復号化方法において、
前記適応符号帳に格納された過去の駆動音源ベクトルから切り出したベクトルに、時間方向において中心から前後に向かって漸近的に高さが減少する所定の窓長の窓を用いて窓処理を行って生成した単位ベクトルを前記音声信号のピッチ周期で並べることにより、前記適応符号ベクトルを生成し、
前記雑音符号帳に格納されたベクトルから切り出したベクトルに、時間方向において中心から前後に向かって漸近的に高さが減少する所定の窓長の窓を用いて窓処理を行って生成した単位ベクトルを前記音声信号のピッチ周期で並べることにより、前記雑音符号ベクトルを生成することを特徴とする音声復号化方法。
【請求項９】
前記窓処理における窓長を前記音声信号の現フレームのピッチ周期よりも長くすることを特徴とする請求項６〜８のいずれか１項記載の音声復号化方法。
【請求項１０】
前記窓処理における窓長を前記音声信号の前フレームのピッチ周期よりも長くすることを特徴とする請求項６〜８のいずれか１項記載の音声復号化方法。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は音声符号化／復号化方法に係り、特に適応符号ベクトルおよび雑音符号ベクトルの生成方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】
音声信号の高能率符号化方式として、入力音声信号をフレームと呼ばれる５〜２０ｍｓ程度の一定間隔の区間に分割し、このフレーム単位に分割された入力音声信号を、声道をモデル化した合成フィルタと合成フィルタの入力に当たる駆動音源信号とで表現して符号化する方法が知られている。
【０００３】
このような音声符号化方法の中で、特に駆動音源信号をピッチ周期に対応する周期成分とそれ以外の成分とに分離して符号化する方法があり、ＣＥＬＰ（ＣＥＬＰ：Ｃｏｄｅ  Ｅｘｃｉｔｅｄ  Ｌｉｎｅａｒ  Ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ  Ｃｏｄｉｎｇ）と呼ばれる符号駆動線形予測符号化がその代表的な方法である。ＣＥＬＰ音声符号化の詳細については、Ｍ．Ｒ．Ｓｃｈｒｏｅｄｅｒ  ａｎｄ  Ｂ．Ｓ．Ａｔａｌ“Ｃｏｄｅ−Ｅｘｉｃｉｔｅｄ  Ｌｉｎｅａｒ  Ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ（ＣＥＬＰ）：Ｈｉｇｈｑｕａｌｉｔｙ  Ｓｐｅｅｃｈ  ａｔ  Ｖｅｒｙ  Ｌｏｗ  Ｂｉｔ  Ｒａｔｅｓ”，Ｐｒｏｃ．ＩＣＡＳＳＰ‘８５，２５．１．１，ｐｐ．９３７−９４０，１９８５  に述べられている。
【０００４】
ＣＥＬＰ音声符号化システムは、図１０に示すように構成される。まず、入力音声信号１００が５〜２０ｍｓ程度の一定間隔のフレーム単位に分割されて入力される。このフレーム単位の入力音声信号１００は線形予測分析部１０に入力され、その周波数スペクトルの包絡形状を表す線形予測係数１０１が計算される。線形予測係数１０１は線形予測係数符号化部１１により符号化された後、合成フィルタ１９にフィルタ係数１０２として与えられる。また、線形予測係数１０１は聴感重み付けフィルタ２１にも供給され、重み付け音声信号１１０を求めるために利用される。
【０００５】
線形予測係数１０１の符号化の後、ピッチ周期の探索が行われる。この際、まず切り出し適応符号ベクトル生成部２５において、音声のピッチ周期成分を符号化するための適応符号ベクトル１０６が生成される。
【０００６】
切り出し適応符号ベクトル生成部２５からの適応符号ベクトル１０６と、雑音符号帳１２からの雑音符号ベクトル１０４は、ゲイン乗算部１６，１７によりゲイン符号帳１４から与えられるゲインが乗じられた後、加算部１８で加算され、合成フィルタ１９を駆動するための駆動音源信号１０７が生成される。合成フィルタ１９は、駆動音源信号１０７を入力して合成音声信号１０８を生成する。
【０００７】
合成音声信号１０８は減算器２０に入力され、入力音声信号１００に対する合成音声信号１０８の誤差信号１０９が求められる。この誤差信号１０９は聴感重み付けフィルタ２１に入力され、この聴感重み付けフィルタ２１から重み付け音声信号１１０が出力される。この重み付け音声信号１１０は歪み計算部２２に入力され、ここで入力音声信号１００に対する合成音声信号１０８の聴感重み付け歪み１１１が計算で求められる。
【０００８】
ここで、図１１および図１２を用いて切り出し適応符号ベクトル生成部２５について説明する。切り出し適応符号ベクトル生成部２５では、切り出し部３０により適応符号帳１２に格納されている過去の駆動音源ベクトル１０３から、ピッチ周期情報１２０で示されるピッチ周期Ｌに相当する長さの単位ベクトル１２５が切り出され、この単位ベクトル１２５がピッチ周期Ｌの整数ｉ倍（ｉ＝１，２，…，ｎ）の遅延時間を持つ遅延器３３−１〜３３−ｎでピッチ周期Ｌずつ順次シフトされた後、ベクトル長がフレーム長Ｎになるように加算部３４で重ね合わせられることにより、適応符号ベクトル１０６が生成される。単位ベクトル１２５とは、駆動音源ベクトルから切り出された、繰り返しが行われる単位のベクトルを指す。
【０００９】
このように従来のＣＥＬＰ音声符号化システムでは、適応符号ベクトル１０６の連続性を考慮せずに、駆動音源信号のピッチ周期化を行っている。このため、ピッチ周期が変化すると適応符号ベクトル１０６は不連続なものになり、結果として合成音声の音質が劣化する。また、適応符号ベクトル１０６に接続歪みが生じていると、この歪みを削減するような雑音符号ベクトルが雑音符号帳１３から選択され、やはり合成音声の音質が劣化してしまうといった問題もある。
【００１０】
一方、雑音符号帳からの雑音符号ベクトルを適応符号帳から求められたピッチ周期で周期化し、適応符号帳では表現しきれなかったピッチ周期性を効率的に符号化する方法がＰＳＩ−ＣＥＬＰ音声符号化システムとして提案されている。このＰＳＩ−ＣＥＬＰ音声符号化の詳細については、例えば、三樹、守谷、間野、大室：“ピッチ同期雑音励振源をもつＣＥＬＰ符号化（ＰＳＩ−ＣＥＬＰ）”、信学論（Ａ），Ｊ７７−Ａ．３，ｐｐ．３１４−３２４，１９９４  に述べられている。
【００１１】
ＰＳＩ−ＣＥＬＰ音声符号化システムは、図１３に示すように図１０に示したＣＥＬＰ音声符号化システムに、雑音符号帳１３からの雑音符号ベクトル１０４を適応符号帳１２から求められたピッチ周期で周期化した雑音符号ベクトル１１３を生成する切り出し雑音符号ベクトル生成部２６が追加された構成となっている。
【００１２】
ここで、図１４および図１５を用いて切り出し雑音符号ベクトル生成部２６について説明する。切り出し雑音符号ベクトル生成部２６では、切り出し部５０により雑音符号帳１３からの雑音ベクトル１０４から、ピッチ周期情報２２０で示されるピッチ周期Ｌに相当する長さの単位ベクトルが切り出され、この単位ベクトルが遅延器５３−１〜５３−ｎでピッチ周期Ｌずつ順次シフトされた後、ベクトル長がフレーム長Ｎになるように加算部５４で重ね合わせられることにより、ピッチ周期化された雑音符号ベクトル１１３が生成される。
【００１３】
このように従来のＰＳＩ−ＣＥＬＰ音声符号化システムにおいても、雑音符号ベクトルが生成される際、雑音ベクトルの連続性が考慮されないので、駆動音源信号が不連続なものとなり、合成音声の音質が劣化する。
【００１４】
【発明が解決しようとする課題】
上述したように従来のＣＥＬＰ方式、ＰＳＩ−ＣＥＬＰ方式などの音声符号化システムでは、ピッチ周期が変化すると適応符号帳の駆動音源ベクトルのピッチ周期化や雑音符号帳の符号ベクトルのピッチ周期化に伴う接続歪みが生じ、合成音声の音質が劣化するという問題点があった。
【００１５】
本発明は、このような問題点を解消し、合成フィルタを駆動する駆動音源信号の不連続性を緩和させて復号音声の品質向上を達成する音声符号化／復号化方法を提供することを目的とする。
【００１６】
【課題を解決するための手段】
上記の課題を解決するため、本発明に係る音声符号化／復号化方法は、適応符号帳や雑音符号帳に格納されたベクトルから切り出したベクトルに、時間方向において中心から前後に向かって漸近的に高さが減少する所定の窓長の窓を用いて窓処理を行って生成した単位ベクトルをピッチ周期で並べたものを適応符号ベクトルや雑音符号ベクトルとして駆動音源信号を生成することを骨子としている。
【００１７】
すなわち、フレーム単位で入力される音声信号を少なくとも合成フィルタと該合成フィルタを駆動するための駆動音源信号とで表現して符号化する音声符号化方法であって、過去の駆動音源ベクトルを格納した適応符号帳を用いて生成された適応符号ベクトルと、雑音符号帳を用いて生成された雑音符号ベクトルとから駆動音源信号を生成する音声符号化方法において、適応符号帳に格納された過去の駆動音源ベクトルから切り出したベクトルに所定の窓長で窓処理を行って生成した単位ベクトルを音声信号のピッチ周期で並べることにより、適応符号ベクトルを生成することを特徴とする。
【００１８】
また、この音声符号化方法に対応して、合成フィルタに駆動音源信号を入力してフレーム単位の音声信号を復号化する音声復号化方法であって、過去の駆動音源ベクトルを格納した適応符号帳を用いて生成された適応符号ベクトルと、雑音符号帳を用いて生成された雑音符号ベクトルとから駆動音源信号を生成する音声復号化方法において、適応符号帳に格納された過去の駆動音源ベクトルから切り出したベクトルに所定の窓長で窓処理を行って生成した単位ベクトルを音声信号のピッチ周期で並べることにより、適応符号ベクトルを生成することを特徴とする。
【００１９】
このように窓処理を行った後に、適応符号化ベクトルのピッチ周期化を行うことで、ピッチ周期が変化しても不連続のない滑らかな適応符号ベクトルを生成することができるため、復号音声の音質を向上させることができる。
【００２０】
さらに、フレーム単位で入力される音声信号を少なくとも合成フィルタと該合成フィルタを駆動するための駆動音源信号とで表現して符号化する音声符号化方法であって、過去の駆動音源ベクトルを格納した適応符号帳を用いて生成された適応符号ベクトルと、雑音符号帳を用いて生成された雑音符号ベクトルとから駆動音源信号を生成する音声符号化方法において、雑音符号帳に格納されたベクトルから切り出したベクトルに所定の窓長で窓処理を行って生成した単位ベクトルを音声信号のピッチ周期で並べることにより、雑音符号ベクトルを生成することを特徴とする。
【００２１】
また、この音声符号化方法に対応して、合成フィルタに駆動音源信号を入力してフレーム単位の音声信号を復号化する音声復号化方法であって、過去の駆動音源ベクトルを格納した適応符号帳を用いて生成された適応符号ベクトルと、雑音符号ベクトルを格納した雑音符号帳を用いて生成された雑音符号ベクトルとで駆動音源信号を生成する音声復号化方法において、雑音符号帳に格納されたベクトルから切り出したベクトルに所定の窓長で窓処理を行って生成した単位ベクトルを音声信号のピッチ周期で並べることにより、雑音符号ベクトルを生成することを特徴とする。
【００２２】
このように窓処理を行った後に、雑音符号化ベクトルのピッチ周期化を行うことで、ピッチ周期が変化しても不連続のない滑らかな雑音符号ベクトルを生成することができるため、復号音声の音質を向上させることができる。
【００２３】
また、ピッチ周期化を適応符号ベクトルと雑音符号ベクトルの両方に行えば、これら両方の符号ベクトルのピッチ周期に対する不連続がなくなるため、復号音声の音質はさらに向上する。
【００２４】
本発明においては、窓処理における窓長を音声信号の現フレームのピッチ周期よりも長くすることにより、単位ベクトルを重ね合わせてピッチ周期化された適応符号ベクトルや雑音符号ベクトルを生成でき、これら適応符号ベクトルや雑音符号ベクトルの不連続が削減されるため、復号音声の音質のさらなる向上が期待できる。
【００２５】
さらに、本発明によると窓処理における窓長を音声信号の現フレームのピッチ周期よりも長くすることにより、ピッチ周期が急激に変化した場合でも、適応符号ベクトルや雑音符号ベクトルに不連続が生じることがなく、復号音声の音質劣化が防止される。
【００２６】
【発明の実施の形態】
以下、図面を参照して本発明の実施の形態を説明する。
（第１の実施形態）
まず、本発明の第１の実施形態に係る音声符号化方法および音声復号化方法について、符号化側および復号化側に分けて順次説明する。
【００２７】
［符号化側について］
図１に、本実施形態に係る音声符号化方法を適用した音声符号化システムの構成を示す。この音声符号化システムは、図１０に示した従来のＣＥＬＰ音声符号化システムにおける切り出し適応符号ベクトル生成部２５を窓処理適応符号ベクトル生成部１５に置き換えた構成となっている。
【００２８】
すなわち、本実施形態に係る音声符号化システムは、線形予測分析部１０、線形予測係数符号化部１１、過去の駆動音源ベクトルを格納し、音声のピッチ周期成分を符号化するための適応符号帳１２、音声のピッチ周期以外の成分を符号化するための雑音符号帳１３、雑音符号ベクトル１０４と適応符号ベクトル１０６に与えるゲインを符号化するためのゲイン符号ベクトルを格納したゲイン符号帳１４、適応符号帳１２に格納された過去の駆動音源ベクトルから音声のピッチ周期成分を表す適応符号ベクトル１０６を生成する窓処理適応符号ベクトル生成部１５、ゲイン乗算部１６，１７、加算部１８、合成フィルタ１９、減算器２０、聴感重み付けフィルタ２１、歪み計算部２２およびマルチプレクサ２３から構成されている。
【００２９】
この音声符号化システムでは、まず入力音声信号１００が５〜２０ｍｓ程度の一定間隔のフレーム単位に分割されて入力される。このフレーム単位の入力音声信号１００は線形予測分析部１０に入力され、その周波数スペクトルの包絡形状を表す線形予測係数１０１が計算される。線形予測係数１０１は線形予測係数符号化部１１により符号化された後、合成フィルタ１９にフィルタ係数１０２として与えられる。また、線形予測係数１０１は聴感重み付けフィルタ２１にも供給され、重み付け音声信号１１０を求めるために利用される。
【００３０】
線形予測係数１０１の符号化の後、ピッチ周期の探索が行われる。この際、まず窓処理適応符号ベクトル生成部１５において、音声のピッチ周期成分を符号化するための適応符号ベクトル１０６が生成される。
【００３１】
窓処理適応符号ベクトル生成部１５からの適応符号ベクトル１０６と、雑音符号帳１２からの雑音符号ベクトル１０４は、ゲイン乗算部１６，１７によりゲイン符号帳１４から与えられるゲインが乗じられた後、加算部１８で加算され、合成フィルタ１９を駆動するための駆動音源信号１０７が生成される。合成フィルタ１９は、駆動音源信号１０７を入力して合成音声信号１０８を生成する。
【００３２】
合成音声信号１０８は減算器２０に入力され、入力音声信号１００に対する合成音声信号１０８の誤差信号１０９が求められる。この誤差信号１０９は聴感重み付けフィルタ２１に入力され、この聴感重み付けフィルタ２１から重み付け音声信号１１０が出力される。この重み付け音声信号１１０は歪み計算部２２に入力され、ここで入力音声信号１００に対する合成音声信号１０８の聴感重み付け歪み１１１が計算で求められる。
【００３３】
次に、図２を用いて本実施形態の特徴的な部分である窓処理適応符号ベクトル生成部１５の構成と動作について説明する。
窓処理適応符号ベクトル生成部１５は、図２に示すように適応符号帳１２に格納されている過去の駆動音源ベクトル１０３から現フレームのピッチ周期Ｌに相当する長さのベクトルを切り出す切り出し部３０と、窓処理を行う際の時間窓１２１を計算する窓関数計算部３１と、切り出し部３０により切り出されたベクトルに窓処理を行う窓処理部３２と、窓処理されたベクトル（以下、これを単位ベクトルと呼ぶ）１２３をピッチ周期Ｌずつ順次シフトして並べて重ね合わせたベクトル１２４を生成する遅延器３３−１〜３３−ｎおよび加算部３４と、ベクトル１２４からフレーム長に相当する長さを切り出し、ピッチ周期化された適応符号ベクトル１０６として取り出す適応符号ベクトル切り出し部３５とから構成されている。
【００３４】
この窓処理適応符号ベクトル生成部１５の動作は、以下の通りである。
まず、切り出し部３０において、適応符号帳１２に格納されている過去の駆動音源ベクトル１０３から、窓関数計算部３１で求められた時間窓１２１と同じ長さのベクトルが切り出される。
一方、窓関数計算部３１において、予め設定された複数のピッチ周期候補の中から任意に選び出された、ピッチ周期情報１２０で与えられる現フレームのピッチ周期Ｌに対応する時間窓１２１が計算により求められる。
次に、窓処理部３２において駆動音源ベクトル１０３から切り出されたベクトルに対し、窓関数計算部３１で求められた時間窓１２１による窓処理が行われ、単位ベクトル１２３が生成される。
さらに、こうして生成された単位ベクトル１２３を現フレームのピッチ周期Ｌの整数ｉ倍（ｉ＝１，２，…，ｎ）の遅延時間がそれぞれ設定された遅延器３３−１〜３３−ｎによりピッチ周期Ｌずつ順次シフトした後、ベクトル長が２Ｌ＋Ｎよりも長くなるように加算部３４で並べて重ね合わせることにより、新たなベクトル１２４が生成される。
最後に、適応符号ベクトル切り出し部３５において、このベクトル１２４の最初のＬに相当する時間後からフレーム長Ｎの部分が切り出され、その切り出されたベクトルがピッチ周期化された適応符号ベクトル１０６となる。
【００３５】
次に、図３を参照して時間窓１２１として窓長Ｗがピッチ周期Ｌの２倍の長さであるようなハニング窓を用いた場合を例にとって、窓処理適応符号ベクトル生成部１５の動作を詳細に説明する。ハニング窓は次式（１）で定義される。ただし、Ｗは窓長であり、この例ではＷ＝２Ｌである。
【００３６】
【数１】
0003576794.tif 000002
【００３７】
まず、ピッチ周期をＬ、フレーム長をＮとする。適応符号帳１２に格納されている過去の駆動音源ベクトル１０３のうち、ピッチ周期Ｌの２倍の長さ２Ｌの直前のベクトルを切り出し、このベクトルに対して窓長が２Ｌであるハニング窓で窓処理を施して、長さ２Ｌの単位ベクトル１２３を生成する。
【００３８】
次に、この単位ベクトル１２３をピッチ周期Ｌずつ順次シフトして、つまり遅延しない単位ベクトル１２３および時間Ｌ，２Ｌ，…ｎＬ（図３ではｎ＝３）遅延した単位ベクトルをベクトル全体の長さが２Ｌ＋Ｎよりも長くなるまで並べて重ね合わせることにより、新たなベクトル１２４を生成する。こうして単位ベクトル１２３の重ね合わせによって生成されたベクトル１２４の時間Ｌからフレーム長Ｎだけ切り出してきたベクトルがピッチ周期Ｌに対応したピッチ周期化された適応符号ベクトル１０６となる。
【００３９】
なお、この例では窓長Ｗおよび単位ベクトル１２３の長さ２Ｌがいずれもピッチ周期Ｌよりも大きいため、図のようにピッチ周期Ｌずつシフトして並べたベクトル１２４において、元の単位ベクトルの重なり合う部分が生じているが、必ずしも単位ベクトルが重なり合うとは限らない。例えば、窓長Ｗおよび単位ベクトルの長さがピッチ周期Ｌよりも小さいときは、重なり合う部分は生じない。要するに、単位ベクトルをピッチ周期Ｌの単位で順次シフトして並べればよい。
【００４０】
上述した適応符号ベクトル１０６の生成方法は、全てのピッチ周期Ｌに対して適用してもよいし、特定のピッチ周期に対して、例えば、ピッチ周期Ｌがフレーム長Ｎより小さいときのみ適用してもよい。このようにして生成された適応符号ベクトル１０６は、ピッチ周期Ｌが変化している場合でも、ピッチ周期化による接続歪みがなく滑らかなものとなり、合成音声の音質が大きく改善される。
【００４１】
また、上記の説明では窓処理部３２での窓処理に用いられる窓としてハニング窓を用いたが、これに限られるものでなく、例えばハミング窓や、式（２）で定義（Ｗは窓長）されるような窓を用いてもよく、ピッチ周期化による接続歪みが少なくなるような窓であれば、いかなるものでも構わない。
【００４２】
【数２】
0003576794.tif 000003
【００４３】
また、上記の説明では窓長Ｗを現フレームのピッチ周期Ｌの２倍としたが、これに限られず、現フレームのピッチ周期より長くすればよく、ピッチ周期化による接続歪みが少なくなるような任意の長さに設定することができる。さらに、窓長Ｗを現フレームのピッチ周期より長くする代わりに、前フレームのピッチ周期より長くする（例えば前フレームのピッチ周期の２倍にする）ようにしても構わない。
【００４４】
さらに、窓関数計算部３１で予め複数種類の窓を用意しておき、ピッチ周期Ｌに応じて窓の種類を切り替えるようにすることも可能である。
図１に戻って説明を続ける。上述のようにして窓処理適応符号ベクトル生成部１５で生成されたピッチ周期Ｌに対応する適応符号ベクトル１０６は、ゲイン乗算部１６および加算部１８を経て駆動音源信号１０７として合成フィルタ１９に入力され、合成音声信号１０８が生成される。そして、入力音声信号１００に対する合成音声信号１０８の誤差信号１０９が減算部２０で求められ、さらに聴感重み付けフィルタ２１で処理されて重み付け音声信号１１０が生成される。この重み付け音声信号１１０は歪み計算部２２に供給され、聴感重み付け歪み１１１が計算される。この処理が予め定められたピッチ周期候補全てに対して行われ、聴感重み付け歪み１１１を最小にする値がピッチ周期として選択される。こうして、適応符号帳１２の探索が行われる。
【００４５】
次に、雑音符号帳１３の探索が行われる。この場合、先に求められたピッチ周期に対応する適応符号ベクトル１０６と、雑音符号帳１３から選択された雑音符号ベクトル１０４にゲイン乗算部１６，１７でゲインを乗じて加算部１８で加算して得られた駆動音源信号１０７により合成フィルタ１９が駆動され、生成された合成音声信号１０８の入力音声信号１００に対する聴感重み付け歪み１１１が計算される。この処理が雑音符号帳１３にある全ての符号ベクトルに対して行われ、聴感重み付け歪み１１１を最小にする符号ベクトルが雑音符号ベクトル１０４として選択される。
【００４６】
一方、ゲイン符号帳１４の探索については、上述したピッチ周期探索および雑音符号帳探索時には聴感重み付け歪み１１１が最小となるような最適ゲインが用いられ、また実際の符号化時には、ピッチ周期探索および雑音符号帳探索で求められた適応符号ベクトル１０６および雑音符号ベクトル１０４を用いて生成される合成音声信号１０８の入力音声信号１００に対する聴感重み付け歪み１１１を最小にするような値がゲイン符号帳１４から選択される。
【００４７】
そして、線形予測係数符号化部１１で線形予測係数を符号化して得られた線形予測係数符号帳の符号ベクトルのインデックス（線形予測係数インデックス）Ａが線形予測係数符号化部１１からマルチプレクサ２３に入力されると共に、線形予測分析残差波形を符号化して得られた適応符号帳１２の符号ベクトルのインデックス（適応符号ベクトルインデックス）Ｂと、雑音符号帳１３の符号ベクトルのインデックス（雑音符号ベクトルインデックス）Ｃ、およびゲイン符号帳１４のインデックス（ゲインインデックス）Ｄが歪み計算部２２からマルチプレクサ２３に入力される。
【００４８】
マルチプレクサ２３では、入力されたインデックスＡ，Ｂ，Ｃ，Ｄから符号化ビットストリーム１１２が生成され、この符号化ビットストリーム１１２が伝送路または蓄積媒体を経て復号化側に伝送される。
【００４９】
［復号化側について］
図４に、本実施形態に係る音声復号化方法を適用した音声符号化システムの構成を示す。本実施形態の音声符号化システムは、図１に示した音声符号化システムに対応しており、この音声符号化システムとほぼ逆の処理を行って、復号音声信号を生成する。
【００５０】
すなわち、本実施形態に係る音声復号化システムは、入力される符号化ビットストリーム２１２から各インデックスを分離生成するデマルチプレクサ４０、線形予測係数復号化部４１、過去の駆動音源ベクトルを格納し、音声のピッチ周期成分を符号化するための適応符号帳４２、音声のピッチ周期以外の成分を符号化するための雑音符号帳４３、適応符号ベクトル２０６と雑音符号ベクトル２０４に与えるゲインを符号化するためのゲイン符号ベクトルを格納したゲイン符号帳４４、適応符号帳４２に格納された駆動音源ベクトルから音声のピッチ周期成分を表す適応符号ベクトル１０６を生成する窓処理適応符号ベクトル生成部４５、ゲイン乗算部４６，４７、加算部４８および合成フィルタ４９から構成されている。
【００５１】
この音声復号化システムでは、図１に示した音声符号化システムから出力される符号化ビットストリーム１１２が伝送路または蓄積媒体を介した後、符号化ビットストリーム２１２としてデマルチプレクサ４０に入力される。デマルチプレクサ４０では、入力された符号化ビットストリーム２１２から線形予測係数インデックスＡ、適応符号ベクトルインデックスＢ、雑音符号ベクトルインデックスＣ、およびゲインインデックスＤが分離生成される。
【００５２】
これらのインデックスＡ，Ｂ，Ｃ，Ｄのうち、線形予測係数インデックスＡは線形予測係数復号部４１に、適応符号ベクトルインデックスＢは適応符号帳４２に、雑音符号ベクトルインデックスＣは雑音符号帳に４３、ゲインインデックスＤはゲイン符号帳４４にそれぞれ入力される。
【００５３】
線形予測係数復号部４１では、入力された線形予測係数インデックスＡから線形予測係数が復号され、これが合成フィルタ４９にフィルタ係数２０１として与えられる。
【００５４】
また、適応符号ベクトルインデックスＢに従って適応符号帳４２から選択された適応符号ベクトル２０３が窓処理適応符号ベクトル生成部４５に入力される。窓処理適応符号ベクトル生成部４５では、図１の音声符号化システムにおける窓処理適応符号ベクトル生成部１５と同様の処理が行われ、窓処理適応符号ベクトル２０６が出力される。窓処理適応符号ベクトル生成部４５の構成と動作は、図１に示した音声符号化システム内の窓処理適応符号ベクトル生成部１５と全く同様であるため、説明を省略する。
【００５５】
また、雑音符号ベクトルインデックスＣに従って雑音符号帳４３から雑音符号ベクトル２０４が選択され出力される。
さらに、ゲインインデックスＤに従ってゲイン符号帳４４から窓処理適応符号ベクトル２０６および雑音符号ベクトル２０４に乗じるべきゲイン２０５が求められる。このゲイン２０５がゲイン乗算部４６，４７で窓処理適応符号ベクトル２０６および雑音符号ベクトル２０４に乗じられた後、加算部４８で足し合わされることによって復号残差波形信号が生成され、これが駆動音源信号２０７として合成フィルタ４９および適応符号帳４２に入力される。
【００５６】
そして、線形予測係数復号部４１で復号された線形予測係数により決定されたフィルタ数２０１が与えられた合成フィルタ４９が駆動音源信号２０７により駆動され、復号音声信号２００が生成される。なお、合成フィルタ４９の出力に対してポストフィルタなどの後処理を行って、最終的な復号音声信号を得るようにしても構わない。
【００５７】
（第２の実施形態）
次に、本発明の第２の実施形態に係る音声符号化方法および音声復号化方法について、符号化側および復号化側に分けて順次説明する。
【００５８】
［符号化側について］
図５に、本実施形態に係る音声符号化方法を適用した音声符号化システムの構成を示す。図１と同一部分に同一符号を付して説明すると、本実施形態の音声符号化システムは、図１に示した第１の実施形態の音声符号化システムに、周期化された雑音符号ベクトル１１３を生成する窓処理雑音符号ベクトル生成部２４が追加された構成であり、いわば図１３で説明したＰＳＩ−ＣＥＬＰ音声符号化システムを改良した構成となっている。
【００５９】
以下、図６を用いて窓処理雑音符号ベクトル生成部２４の構成と動作についてを説明する。
窓処理雑音符号ベクトル生成部２４は、図６に示すように雑音符号帳１３に格納されている雑音符号ベクトル１０４から現フレームのピッチ周期Ｌに相当する長さのベクトルを切り出す切り出し部５０と、窓処理を行う際の時間窓２２１を計算する窓関数計算部５１と、切り出し部５０により切り出されたベクトルに窓処理を行う窓処理部５２と、窓処理されたベクトル（以下、これを単位ベクトルと呼ぶ）２２３をピッチ周期Ｌずつ順次シフトして並べて足し合わせたベクトル２２４を生成する遅延器５３−１〜５３−ｎおよび加算部５４と、ベクトル２２４からフレーム長に相当する長さを切り出し、ピッチ周期化された雑音符号ベクトル１１３として取り出す雑音符号ベクトル切り出し部５５とから構成されている。
【００６０】
この窓処理雑音符号ベクトル生成部２４の動作は以下の通りである。
まず、窓関数計算部５１において適応符号帳１２の探索で求められた、ピッチ周期情報２２０で与えられるピッチ周期Ｌに基づいた時間窓２２１が計算により求められる。
次に、切り出し部５０において雑音符号帳１３に格納されている符号ベクトル１０４から窓関数計算部５１で求められた時間窓２２１と同じ長さのベクトルが切り出される。
次に、窓処理部５２において、雑音符号帳１３から切り出されたベクトル２０５に窓関数計算部５１で求められた時間窓２２１による窓処理が行われ、単位ベクトル２２３が生成される。
さらに、こうして生成された単位ベクトル２２３を現フレームのピッチ周期Ｌの整数ｉ倍（ｉ＝１，２，…，ｎ）の遅延時間がそれぞれ設定された遅延器５３−１〜５３−ｎによりピッチ周期Ｌずつ順次シフトした後、ベクトル長が２Ｌ＋Ｎよりも長くなるまで加算部５４で並べて重ね合わせることにより、新たなベクトル２２４が生成される。
最後に、雑音符号ベクトル切り出し部５５において、このベクトル２２４の最初のＬに相当する時間後からフレーム長Ｎの部分が切り出され、その切り出されたベクトルがピッチ周期化された雑音符号ベクトル１１３となる。
【００６１】
次に、図７を参照して時間窓２２１として窓長Ｗがピッチ周期Ｌの２倍の長さであるようなハニング窓を用いた場合を例にとって説明する。適応符号帳１２の探索によって得られたピッチ周期がＬであるとき、雑音符号帳１３に格納されているベクトル１０４から、ピッチ周期Ｌの２倍の長さのベクトルを切り出し、このベクトルに対して窓長が２Ｌであるハニング窓で窓処理を施して、長さ２Ｌの単位ベクトル２２３を生成する。
【００６２】
次に、この単位ベクトル２２３をピッチ周期Ｌずつ順次シフトして、つまり遅延しない単位ベクトル１２３および時間Ｌ，２Ｌ，…ｎＬ（図７ではｎ＝３）遅延した単位ベクトルをベクトル全体の長さが２Ｌ＋Ｎよりも長くなるまで並べて重ね合わせることにより、新たなベクトル２２４を生成する。こうして単位ベクトル２２３の重ね合わせによって生成されたベクトル２２４の時間Ｌからフレーム長Ｎだけ切り出してきたベクトルがピッチ周期Ｌに対応して周期化された雑音符号ベクトル１１３となる。
【００６３】
上述した周期化された雑音符号ベクトル１１３の生成方法は、全てのピッチ周期Ｌに対して適用してもよいし、特定のピッチ周期に対して、例えば、ピッチ周期Ｌがフレーム長Ｎより小さいときのみ適用してもよい。このようにして生成された雑音符号ベクトル１１３は、ピッチ周期Ｌが変化している場合でも、ピッチ周期化による接続歪みがなく滑らかなものとなり、合成音声の音質が大きく改善される。
【００６４】
また、上記の説明では窓処理部５２での窓処理に用いられる窓としてハニング窓を用いたが、これに限られるものでなく、例えばハミング窓や、式（２）で定義（Ｗは窓長）されるような窓を用いてもよく、ピッチ周期化による接続歪みが少なくなるような窓であれば、いかなるものでも構わない。
義されるような窓を用いても良く、ピッチ周期化による接続歪みが少なくなるような窓であればいかなるものでも構わない。
【００６５】
また、上記の説明では窓長Ｗを現フレームのピッチ周期Ｌの２倍としたが、これに限られず、現フレームのピッチ周期より長くすればよく、ピッチ周期化による接続歪みが少なくなるような任意の長さに設定することができるい。さらに、窓長Ｗを現フレームのピッチ周期より長くする代わりに、前フレームのピッチ周期より長くする（例えば前フレームのピッチ周期の２倍にする）ようにしても構わない。
【００６６】
例えば、ピッチ周期Ｌに等しい窓長を持ち、式（３）で定義されるような窓の中央部から両端にかけて減衰する形状の窓を用いることもできる。但し、Ｗは窓長であり、この例ではＷ＝Ｌである。
【００６７】
【数３】
0003576794.tif 000004
【００６８】
このような窓を用いて、周期化された雑音符号ベクトルを生成する例を図８に示す。図８では、雑音符号帳１３から切り出された単位ベクトル２２３はベクトルの長さがＬであり、この単位ベクトル２２３を重ね合わせずにピッチ周期Ｌで繰り返すことで、周期化された雑音符号ベクト１１３ルを生成している。また、窓のピークと雑音符号帳１３に格納されているベクトル１０４のピークを合わせて単位ベクトル２２３の切り出しを行うことによって、単位ベクトル２２３の接続部の不連続を和らげるだけでなく、単位ベクトル２２３のピーク付近のパワーを強調することができ、ピークの強調された雑音符号ベクトルを生成することができる。
【００６９】
さらに、窓関数計算部５１で予め複数種類の窓を用意しておき、ピッチ周期Ｌに応じて窓の種類を切り替えるようにすることも可能である。
なお、ここで述べた雑音符号ベクトル生成方法は、図５の構成の音声符号化方式に限らず、雑音符号帳の符号ベクトルのピッチ周期化を行う全ての音声符号化方式に適用することができる。
【００７０】
［復号化側について］
図９に、本実施形態に係る音声復号化方法を適用した音声符号化システムの構成を示す。本実施形態の音声符号化システムは、図５に示した音声符号化システムに対応しており、この音声符号化システムとほぼ逆の処理を行って、復号音声信号を生成する。図４と同一部分に同一符号を付して説明すると、本実施形態の音声復号化システムは、図４に示した第１の実施形態の音声復号化システムに、雑音符号インデックスＣに従って雑音符号帳４３から選択された雑音符号ベクトル２０４から周期化された雑音符号ベクトル２１３を生成する窓処理雑音符号ベクトル生成部５６が追加された構成となっている。
【００７１】
窓処理雑音符号ベクトル生成部５６の構成と動作は、図５に示した音声符号化システム内の窓処理雑音符号ベクトル生成部２４と全く同様であるため、説明を省略する。そして、この窓処理雑音符号ベクトル生成部５６から出力される周期化された雑音符号ベクトル２１３がゲイン乗算部４７においてゲインが乗じられた後、ゲイン乗算部４６でゲインが乗ぜられた適応符号ベクトル２０６と加算部４８で加算され、合成フィルタ４９への駆動音源信号２０７となる。
【００７２】
【発明の効果】
以上詳述したように、本発明によれば、適応符号帳や雑音符号帳から切り出したベクトルに窓処理を行った後に、適応符号化ベクトルや雑音符号ベクトルのピッチ周期化を行うことで、ピッチ周期が変化しても不連続のない滑らかな適応符号ベクトルや雑音符号ベクトルを生成することができるため、合成フィルタを駆動する駆動音源信号の不連続性を緩和させ、復号音声の品質を向上させることができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の第１の実施形態に係る音声符号化システムの構成を示す図
【図２】同第１の実施形態における窓処理適応符号ベクトル生成部の構成を示す図
【図３】同第１の実施形態における窓処理適応符号ベクトル生成部の動作を示す図
【図４】同第１の実施形態に係る音声復号化システムの構成を示す図
【図５】本発明の第２の実施形態に係る音声符号化システムの構成を示す図
【図６】同第２の実施形態における窓処理適応符号ベクトル生成部の構成を示す図
【図７】同第２の実施形態における窓処理雑音符号ベクトル生成部の動作を示す図
【図８】同第２の実施形態における窓処理雑音符号ベクトル生成部の動作を示す図
【図９】同第２の実施形態に係る音声復号化システムの構成を示す図
【図１０】従来のＣＥＬＰ音声符号化システムの構成を示す図
【図１１】図１０における切り出し適応符号ベクトル生成部の構成を示す図
【図１２】図１１の切り出し適応符号ベクトル生成部の動作を示す図
【図１３】従来のＰＳＩ−ＣＥＬＰ音声符号化システムの構成を示す図
【図１４】図１３における切り出し雑音符号ベクトル生成部の構成を示す図
【図１５】図１４の切り出し雑音符号ベクトル生成部の動作を示す図
【符号の説明】
１０…線形予測分析部
１１…線形予測計数符号化部
１２…適応符号帳
１３…雑音符号帳
１４…ゲイン符号帳
１５…窓処理適応符号ベクトル生成部
１６，１７…ゲイン乗算部
１８…加算部
１９…合成フィルタ
２０…減算器
２１…聴感重み付けフィルタ
２２…歪み計算部
２３…マルチプレクサ
２４…窓処理雑音符号ベクトル生成部
４１…線形予測係数復号部
４２…適応符号帳
４３…雑音符号帳
４４…ゲイン符号帳
４５…窓処理適応符号ベクトル生成部
４６，４７…ゲイン乗算部
４８…加算部
４９…合成フィルタ
５６…窓処理雑音符号ベクトル生成部
１００…入力音声信号
１０１…線形予測係数
１０２…フィルタ係数
１０３…適応符号ベクトル
１０４…雑音符号ベクトル
１０５…ゲイン符号ベクトル
１０６…周期化された適応符号ベクトル
１０７…駆動音源信号
１０８…合成音声信号
１０９…誤差信号
１１０…重み付け音声信号
１１１…聴感重み付き歪み
１１２…符号化ビットストリーム
１１３…周期化された雑音符号ベクトル
１２０…ピッチ周期情報
１２１…時間窓
１２３…単位ベクトル
１２４…ピッチ周期で並べたベクトル
２００…復号音声信号
２０１…線形予測係数
２０３…適応符号ベクトル
２０４…雑音符号ベクトル
２０５…ゲイン符号ベクトル
２０６…周期化された適応符号ベクトル
２０７…駆動音源信号
２１２…符号化ビットストリーム
２１３…周期化された雑音符号ベクトル
２２０…ピッチ周期情報
２２１…時間窓
２２３…単位ベクトル
２２４…ピッチ周期で並べたベクトル
【図１】
0003576794.tif 000005
【図２】
0003576794.tif 000006
【図３】
0003576794.tif 000007
【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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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
0003576794.tif 000017
【図１４】
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【図１５】
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