(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
音声信号をそのピッチ周期より長いフレームごとに線形予測分析し、その分析により得られた線形予測係数と、その線形予測係数にもとづくフィルタ係数の線形予測合成フィルタを駆動する励振信号とによって音声の特徴を表現し、
音声信号を線形予測逆フィルタ処理して残差信号を求め、
音声信号のピッチ周期を抽出し、
フレームごとに音声信号が有声区間か無声区間かの判定を行い、
当該フレームが有声区間ならば、残差信号からピッチ周期長の残差信号ベクトルを抽出し、
その残差信号ベクトルを、予め定めた基準信号ベクトルとの相関が大きくなるように巡回して目標残差ベクトルを求め、
その目標残差ベクトルを上記合成フィルタに通して目標波形ベクトルを求め、  予め決めた複数の符号ベクトルをピッチ周期長で打ち切ったものを励振信号として上記合成フィルタを駆動して合成波形ベクトルを求め、
この合成波形ベクトルの上記目標波形ベクトルに対する波形の歪みが最小となる符号ベクトルを選択して量子化符号を決定する音声符号化方法において、
上記目標残差ベクトルに対し、上記ピッチ周期をもって周期化処理した後上記合成フィルタに通して上記目標波形ベクトルを求め、
上記符号ベクトルに対し、上記ピッチ周期をもって周期化処理した後、上記励振信号として上記合成フィルタを駆動して上記合成波形ベクトルを求めることを特徴とする音声符号化方法。
【請求項２】
上記目標残差ベクトルに対しピッチ周期化行列を掛算し、その掛算結果に対し、上記合成フィルタのインパルス応答に基づく下方三角正方行列に対し、そのフィルタの自由応答を求めるために下方に拡張した非正方行列を畳み込み演算して上記目標波形ベクトルを生成し、
上記選択した符号ベクトルに上記ピッチ周期化行列を掛算し、その掛算結果に対し、上記非正方行列を畳み込み演算して上記合成波形ベクトルを生成し、
上記ピッチ周期化行列の行の数は上記非正方行列の行の数と等しくされていることを特徴とする請求項１記載の音声符号化方法。
【請求項３】
音声信号をそのピッチ周期より長いフレームごとに線形予測分析し、その分析により得られた線形予測係数と、その線形予測係数にもとづくフィルタ係数の線形予測合成フィルタを駆動する励振信号とによって音声の特徴を表現し、
音声信号を線形予測逆フィルタ処理して残差信号を求め、
音声信号のピッチ周期を抽出し、
フレームごとに音声信号が有声区間か無声区間かの判定を行い、
当該フレームが有声区間ならば、残差信号からピッチ周期長の残差信号ベクトルを抽出し、
その残差信号ベクトルを、予め定めた基準信号ベクトルとの相関が大きくなるように巡回して目標残差ベクトルを求め、
その目標残差ベクトルを上記合成フィルタに通して目標波形ベクトルを求め、  予め決めた複数の符号ベクトルをピッチ周期長で打ち切ったものを励振信号として上記合成フィルタを駆動して合成波形ベクトルを求め、
この合成波形ベクトルの上記目標波形ベクトルに対する波形の歪みが最小となる符号ベクトルを選択して量子化符号を決定する音声符号化方法において、
上記目標残差ベクトルに対し、上記ピッチ周期をもって周期化処理すると同時に上記合成フィルタ処理を行って上記目標波形ベクトルを求め、
上記符号ベクトルに対し上記ピッチ周期をもって周期化処理すると同時に上記合成フィルタ処理をして上記合成波形ベクトルを求めることを特徴とする音声符号化方法。
【請求項４】
上記合成フィルタのインパルス応答に基づく下方三角正方行列に対し、そのフィルタの自由応答分を求めるために下方に拡張した非正方行列と、その行列の行の数と行の数が等しいピッチ周期化行列とを掛け合わせたものを、
上記目標残差ベクトルに対し畳み込み演算して上記目標ベクトルを生成し、
上記非正方行列と上記ピッチ周期化行列を掛け合わせたものを上記選択した符号ベクトルに畳み込み演算して上記合成波形ベクトルを生成することを特徴とする請求項３記載の音声符号化方法。
【請求項５】
上記線形予測係数に基づくフィルタ係数を有する合成フィルタのインパルス応答を求め、そのインパルス応答を小サンプル数で打ち切ったものにより上記非正方行列を作成することを特徴とする請求項２又は４記載の音声符号化方法。
【請求項６】
予め用意した複数の第２符号ベクトルをピッチ周期長で打ち切ったものに、これに対し上記ピッチ周期で周期化処理すると共に上記合成フィルタ処理して第２合成波形ベクトルを求め、
この第２合成波形ベクトルの、上記合成波形ベクトルの上記目標波形ベクトルに対する誤差ベクトルとの波形歪が最小となる上記第２符号ベクトルを選択して量子化符号を決定することを特徴とする請求項１乃至５の何れかに記載の音声符号化方法。
【請求項７】
共役構造をもつ複数個の符号帳からそれぞれ選択した符号ベクトルの重みつき線形和によって、上記合成波形ベクトルを得るための上記励振信号とすることを特徴とする請求項１から５のいずれかに記載の音声符号化方法。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
この発明は、音声の信号系列を少ない情報量でディジタル符号化する高能率音声符号化方法、特に、従来ボコーダと呼ばれる音声分析合成系の領域である２．４ｋｂｉｔ／ｓ以下のビットレートで高品質な音声符号化を実現する符号化方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】
この発明に関連する従来技術としては、線形予測ボコーダ、符号励振予測符号化法（ＣＥＬＰ：Ｃｏｄｅ  Ｅｘｃｉｔｅｄ  Ｌｉｎｅａｒ  Ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ）、混合領域符号化法（Ｍｉｘｅｄ  Ｄｏｍａｉｎ  Ｃｏｄｉｎｇ）、代表波形補間符号化法（Ｐｒｏｔｏｔｙｐｅ  Ｗａｖｅｆｏｒｍ  Ｉｎｔｅｒｐｏｌａｔｉｏｎ）がある。
【０００３】
線形予測ボコーダは、４．８ｋｂｉｔ／ｓ以下の低ビットレート領域における音声符号化方法としてこれまで広く用いられ、ＰＡＲＣＯＲ方式や、線スペクトル対（ＬＳＰ）方式などの方式がある。これらの方法の詳細は、たとえば斎藤、中田著「音声情報処理の基礎」（オーム社出版）に記載されている。線形予測ボコーダは、音声のスペクトル包絡特性をあらわす全極型のフィルタと、それを駆動する励振信号によって構成される。励振信号には、有声音に対してはピッチ周期パルス列、無声音に対しては白色雑音が用いられる。線形予測ボコーダにおいて、周期パルス列や白色雑音による励振信号では音声波形の特徴を再現するには不十分なため、自然性の高い合成音声を得ることは困難である。
【０００４】
一方、符号励振予測符号化では、雑音系列を励振信号として音声の近接相関とピッチ相関特性をあらわす２つの全極型フィルタを駆動することにより音声を合成する。雑音系列は複数個の符号パターンとしてあらかじめ用意され、その中から、入力音声波形と合成音声波形との誤差を最小にするコードパターンが選択される。その詳細は、文献Ｓｃｈｒｏｅｄｅｒ：“Ｃｏｄｅ  Ｅｘｃｉｔｅｄ  Ｌｉｎｅａｒ  Ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ  （ＣＥＬＰ）  Ｈｉｇｈ  ＱｕａｌｉｔｙＳｐｅｅｃｈ  ａｔ  Ｖｅｒｙ  Ｌｏｗ  Ｂｉｔ  Ｒａｔｅｓ”Ｐｒｏｃ．ＩＥＥＥ．ＩＣＡＳＳＰ，ｐｐ９３７−９４０，１９８５に記載されている。符号励振予測符号化では、再現精度は符号パターンの数に依存する関係にある。したがって、多くの系列パターンを用意すれば音声波形の再現精度が高まり、それにともなって品質を高めることが出来る。しかし、音声符号化のビットレートを４ｋｂｉｔ／ｓ以下にすると、符号パターンの数が制限され、その結果十分な音声品質が得られなくなる。良好な音声品質を得るには４．８ｋｂｉｔ／ｓ程度の情報量が必要であるとされている。
【０００５】
また、混合領域符号化法（Ｍｉｘｅｄ  Ｄｏｍａｉｎ  Ｃｏｄｉｎｇ）では、有声音でフレーム毎に残差波形よりピッチ周期分の波形が抽出され、前のピッチ周期分の波形との差分が時間領域で量子化される。復号器では周波数領域でこれらの波形の線形補間を行うことによって励振信号を生成し、全極フィルタを駆動して音声を合成する。無声音では符号励振予測符号化と同様な方法で符号化を行う。この方式の詳細は、文献Ｄｅ  Ｍａｒｔｉｎ等“Ｍｉｘｅｄ  ＤｏｍａｉｎＣｏｄｉｎｇ  ｏｆ  Ｓｐｅｅｃｈ  ａｔ  ３ｋｂ／ｓ”Ｐｒｏｃ．ＩＥＥＥ．ＩＣＡＳＳＰ，ＰＰＩＩ／２１６−１７０，１９９６に記載されている。この方法の特徴としては、差分を求める際に、前ピッチ周期波形は、現在のフレームの波形に長さが正規化されることが挙げられる。この差分の量子化には、パルス符号帳と雑音符号帳を用いるが、３．５ｋｂｉｔ／ｓ程度の情報量が必要とされている。
【０００６】
また、代表波形補間符号化法（Ｐｒｏｔｏｔｙｐｅ  Ｗａｖｅｆｏｒｍ  Ｉｎｔｅｒｐｏｌａｔｉｏｎ  Ｃｏｄｅｒ）では、プロトタイプ波形（Ｐｒｏｔｏｔｙｐｅ  Ｗａｖｅｆｏｒｍ）の線形補間を行って合成した励振信号で全極フィルタを駆動することにより音声を合成する。この詳細は、文献Ｋｌｅｉｊｎ  Ｗ．Ｂ．“Ｅｎｃｏｄｉｎｇ  Ｓｐｅｅｃｈ  Ｕｓｉｎｇ  Ｐｒｏｔｏｔｙｐｅ  Ｗａｖｅｆｏｒｍｓ”ＩＥＥＥ  Ｔｒａｎｓ．ｏｎ  Ｓｐｅｅｃｈ  ＡｕｄｉｏＰｒｏｃｅｓｓｉｎｇ，Ｖｏｌ．１，ｐｐ３８６−３９９  １９９３に記載されている。プロトタイプ波形は、一定周期で残差波形より抽出され、フーリエ変換された後に符号化される。この方式では良好な品質を得るには３．４ｋｂｉｔ／ｓ程度の情報量が必要であるとされている。
【０００７】
雑音系列やピッチパルス列を励振信号として用いる線形予測符号化に関して、より能率的な音声波形の量子化を実現するため特開平１０−２３２６９７「音声符号化方法および復号化方法」を提案した。この提案した方法は入力音声のピッチ周期を推定し、残差信号の周期的な部分で推定されたピッチ周期分の波形を抽出し、そのピッチ周期分の波形との波形歪みが最小になるように符号ベクトルをピッチ長で打ち切ったものより決定する。ここで、入力ピッチ周期波形に、合成フィルタのインパルス応答を畳み込んだベクトルと、符号ベクトルをピッチ長で打ち切ったものに同様に畳み込んだベクトルとの距離計算をすることにより符号を選択する。
【０００８】
この方法によっていまだ必ずしも、十分効率的な符号化が行えるとは云えなかった。特に少ないビット数では量子化効率が悪かった。
【０００９】
【発明が解決しようとする課題】
この発明の課題は、雑音系列やピッチパルス列を励振信号として用いる線形予測符号化方法において、電話音声などのように入力信号の周波数帯域が制限されている場合に、より能率的な符号化を実現する方法を提供することにある。
【００１０】
【課題を解決するための手段】
この発明は特開平１０−２３２６９７に示す符号化方法を前提とし、この発明においては目標残差ベクトルに対し、ピッチ周期で周期化すると共に、合成フィルタ処理を行って目標波形ベクトルを求め、また選択した符号ベクトルに対しピッチ周期で周期化すると共に合成フィルタ処理を行って合成波形ベクトルを求める。
【００１１】
【発明の実施の形態】
実施例１
図１にこの発明の量子化方法を適用した符号化器の機能構成を示す。符号化器は、以下の手順をＮサンプル数の長さをもつフレームごとに１回行う。フレームｉにおいて、入力端子１よりの入力音声信号Ｓ（ｔ）のｐ次の線形予測係数（ＬＰＣ）ａｊ  （ｊ＝０，１，…，ｐ−１）を線形予測係数計算部２で計算する。この線形予測係数は線形予測係数量子化部３で量子化され、線形予測係数符号Ｉ１  として送出される。線形予測係数の量子化の詳細については「音声の線形予測パラメータ符号化方法」（特願平３−１８０８１９）に記載されている。線形予測係数量子化部３よりの線形予測係数符号Ｉ１  は復号され、その逆量子化された線形予測係数に基づいて、線形予測逆フィルタ４のフィルタ係数を定め、この逆フィルタ４に入力音声信号Ｓ（ｔ）を通して残差信号ｒ′（ｔ）を得る。逆フィルタ４は次の伝達特性を持つデジタルフィルタＡ（ｚ）で実現される。
【００１２】
Ａ（ｚ）＝１＋ａ１  ｚ−１＋…＋ａｐ  ｚ−ｐ              （１）
ここで得られた残差信号の相関（偏相関関数）ρを相関計算部５で計算し、その相関ρの最大値ρｍａｘ  の遅れ（間隔）をピッチ周期抽出部６で推定ピッチ周期ｐｉ  とする。このとき、周期性判定部７で入力音声信号Ｓ（ｔ）が有声部であるか無声部であるかを、例えば以下の様にしきい値θ（０．５〜１．０）で判別する。
【００１３】
┌  ｋ１  ／２＋ρｍａｘ  ＞θ；有声部
└  ｋ１  ／２＋ρｍａｘ  ＜θ；無声部                  （２）
ここで、ｋ１  は線形予測係数計算部２で求まる第１次の偏自己相関（ＰＡＲＣＯＲ）係数である。
周期性判定部７が無声部と判断すると、残差信号ｒ′（ｔ）を無声部量子化部８で量子化する。無声部量子化部８では、例えば、フレームをＳ分割し、Ｎｓｕｂ  （＝Ｎ／Ｓ）サンプル数をサブフレームとし、そのサブフレーム中の逆フィルタ４よりの残差波形ｒ′（ｔ）の平均パワーを計算し、その平均パワーの１フレーム分をベクトル量子化して無声部符号Ｉ２  として出力する。
【００１４】
周期性判定部７が有声部と判断した場合は残差切り出し部９により推定ピッチ周期ｐｉ  を用いて、逆フィルタ４からの残差信号ｒ′（ｔ）におけるフレームの中央付近からｐｉ  の長さの波形を切り出す。
次に、この残差波形とパルス信号との相関が大きくなるまで、残差波形をＰＷ整列部１０で巡回させる。ここで、パルス信号との相関が大きくなるように巡回された１周期波形分の残差波形ｒｐ  をＰＷ（ピッチ周期波形）と呼ぶ。推定ピッチ周期ｐｉ  はピッチ周期量子化部１１で四捨五入によって整数値に量子化され、ピッチ周期符号Ｉ３  として出力される。
【００１５】
ＰＷ整列部１０からのＰＷはＰＷ量子化部１２でベクトル量子化される。ＰＷ量子化部１２は例えば図２Ａに示すように、図１中の線形予測係数量子化部３よりの逆量子化された線形予測係数によりフィルタ係数が定められた線形予測合成フィルタ１４にインパルス信号が通されて、インパルス応答ｈｊ  が求められる。図１中のＰＷ整列部１０よりのＰＷがピッチ周期化フィルタ１５でピッチ周期化行列と掛け合わされ、このフィルタ１５の出力ＰＷに畳み込みフィルタ１６でインパルス応答ｈｊ  に基づくインパルス応答行列Ｈが畳み込まれて音声信号（目標波形ベクトル）ｘが再生される。一方、ＰＷ符号帳１７から選択された符号ベクトルｃｉ  ０  に対して、利得符号帳１８より取出された利得ｇｋ  ０  が与えられ、この利得が与えられた符号ベクトルを、その先頭から、図１中のピッチ周期抽出部６で抽出されたピッチ周期長だけ符号切り出し部１９で切り出され、この切り出された符号ベクトルに対し、ｘと同様にピッチ周期フィルタ２１でピッチ周期化行列と掛け合わせ、そのフィルタ出力に畳み込みフィルタ２２でインパルス応答行列Ｈが畳み込まれ、合成音声信号（合成波形ベクトル）が得られる。この合成音声信号の再生音声信号ｘに対する誤差が引き算部２３でとられ、その二乗誤差が最小になるように、ＰＷ符号帳１７の符号ベクトルｃｉ  ０  の選択と、利得符号帳１８の利得ｇｋ  ０  の選択とが歪み計算部２４で行われる。
【００１６】
なお、ＰＷ符号帳１７の各符号ベクトルの長さｎは検出されるピッチ長ｐi よりも十分長くとる必要がある（ｎ：ｎ＞ｐmax ）。ここで、各符号ベクトルのピークの位相は均一とされている。図１中のＰＷ整列部１０で用いたパルス信号はベクトル長がｎであり、位相はＰＷ符号帳１７の符号ベクトルのピークと一致させてある。
【００１７】
図２Ａで説明したようにＰＷ符号は、符号ベクトルを励振信号として合成した波形（合成波形ベクトル）と、ＰＷを励振信号として合成した波形（目標波形ベクトル）との聴覚重み付け平均二乗誤差が最小になるように決定される。この歪み尺度Ｄの距離計算には以下の（３）式を用いる。
Ｄ＝‖ｘ−ｇｋ  ｏ  ＨＰｃｉ  ｏ  ‖２                      （３）
ここで、ｘはターゲット（ＰＷを励振信号として合成した波形）、Ｈは量子化された線形予測係数ａ′ｉ  を用いた合成フィルタ１４のインパルス応答をあらわす行列、Ｐはピッチ周期化を表すベクトル（周期化行列）、ｃ０  は符号ベクトル、ｇ０  は符号ベクトルの利得をあらわす。
【００１８】
ターゲットｘは以下の（４）式を用いて、ＰＷｒｐ  に、ピッチ周期化フィルタ１５を表わすベクトルＰを掛け合わせたものに、合成フィルタ１６で畳み込み演算を行ったものによりあらかじめ計算する。
ｘ＝ＨＰｒｐ                                      （４）
ここで、ｒｐ  は量子化前の原ＰＷをベクトル表示にしたものである。
【００１９】
従来のＣＥＬＰ符号化では、Ｈにはフレーム長がＮの場合通常下三角の（Ｎ×Ｎ）の正方行列を用いるが、ここではピッチ長の正方行列（ｐｉ  ×ｐｉ  ）を下側に（ｍ−ｐｉ  ）行分、右側に（ｎ−ｐｉ  ）列分拡張した（ｍ×ｎ）の非正方行列を用いる。ここで、ｍ＞ｐｉ  ，ｎ＞ｐｉ  である。Ｈには、聴覚重み付けを行った線形予測フィルタのインパルス応答ｈｊ  （ｊ＝０，１，…）を用いる。
【００２０】
【数１】
0003583945.tif 000002
このとき、ｈｊ  （ｊ＝０，１，…）の計算に用いる線形予測合成フィルタ１４は、以下の伝達特性Ｈ′（ｚ）をもつデジタルフィルタで実現される。
0003583945.tif 000003
聴覚重み付けの伝達特性は、次のように表される。
【００２１】
Ｗ（ｚ）＝Ａ（ｚ／γ１  ）／Ａ（ｚ／γ２  ）                  （７）
ここで、γ１  とγ２  は聴覚重み付けの程度を制御するパラメータであり、０＜γ２  ＜γ１  ＜１の値を取る。図２Ａ中の畳み込みフィルタ１６，２２での畳み込み演算に用いる行列Ｈはインパルス応答ｈより、先に述べた拡張された（ｍ×ｎ）の行列を用いる。
【００２２】
また、Ｐは以下のような（ｎ×ｐｉ  ）の行列を用いて表現する。
【００２３】
【数２】
0003583945.tif 000004
このように行列Ｐは対角要素が１である正方行列を行方向に繰返す（この例ではｎ＝２ｐｉ  ）ものであるから、このｐと波形を掛算すると波形がｎ／ｐｉ  だけ繰返されることになる。ピッチ周期化フィルタ１５の出力はＰＷがｎ／ｐｉ  回繰返されたものとなり、ピッチ周期化フィルタ１４の出力は切り出された符号ベクトルがｎ／ｐｉ  回繰返されたものとなる。
【００２４】
このようにＨとＰによる拡張のため、式（４）の演算で得られるターゲットｘも
0003583945.tif 000005
と次数はｍとなる。ここでｘｊ  （ｐｉ  ＜ｊ＜ｍ−１）は線形予測合成フィルタ１４の自由応答分に対応する成分で線形予測フィルタ１４の零入力初期値応答である。
【００２５】
なおｈの長さを非常に短い長さで打ち切って（例えば１０サンプル程度）、Ｈを構成すればさほど品質劣化を伴わずに、演算量が低減する方法を用いても良い。このとき、インパルス応答ｈをｔ次で打ち切った時のＨ行列は、以下のような（ｍ×ｎ）の行列となる。
【００２６】
【数３】
0003583945.tif 000006
なお、逆量子化線形予測係数ａ′ｊ  を用いて線形予測逆フィルタ４の係数およびＰＷ量子化部１２の合成フィルタ１４の係数を決めるが、双方に量子化していない線形予測係数ａｊ  を用いてＨ（ｚ）を構成してもＨ′（ｚ）を用いた時と同程度の品質が得られる。
【００２７】
ＰＷ符号ｃ０  の選択では、ＰＷ符号帳１７の中から（３）式が最小となるように、符号ベクトルｃｉ  ０  を選択し、その理想利得ｇｉ  ０  を計算する。実際にこの選択計算には次の等価な手法を用いる。まず、ＰＷ符号帳１７の全ての符号ベクトルｃｉ  ０  について式（１１）を計算し、Ｄ′０  値が最大となる符号ベクトルｃｉ  ０  を選択する。ｘＴ  はｘの転置行列を表わす。
【００２８】
Ｄ′０  ＝（ｘＴ  ＨＰｃｉ  ０  ）２  ／‖ＨＰｃｉ  ０  ‖２    （１１）
選択された符号ベクトルの理想利得ｇｉ  ０  の計算は、（１２）式を用いて行う。
ｇｉ  ０  ＝ｘＴ  ＨＰｃｉ  ０  ／‖ＨＰｃｉ  ０  ‖２          （１２）
次に、利得ｇｉ  ０  をスカラー量子化する。これら選択した符号ベクトルの符号、選択した利得の符号をＰＷ符号Ｉ４  として出力し、更に、周期判定部７よりそのフレームが有声部か無声部かを示す周期性符号Ｉ５  を出力する。符号Ｉ１  〜Ｉ５  がマルチプレクサ１３でまとめられ、伝送路又は蓄積部へ出力される。
【００２９】
以上のように１フレームは例えば２５ｍｓｅｃとされ、そのうちから１ピッチ周期分の残差波形（信号）が取り出され、つまり１フレーム中の例えば数分の１の部分しか取り出されていない。一方合成フィルタ１４は入力を零として駆動しても、その直前の状態に応じた出力、いわゆる零入力応答が存在する。そのため、ＣＥＬＰ符号化においては、零入力応答を入力波形から差し引いたものをターゲットとしている。しかしこの発明では１フレーム中の一部のみを用いて符号化するため、合成フィルタ１４のインパルス応答行列をＣＥＬＰ符号化よりも零応答に対応する分拡張して、１ピッチ周期分の波形を零入力応答（自由応答）を含めて、これに近い符号ベクトルの選択を行う。
【００３０】
以上のように波形情報については１フレーム中の１ピッチ周期分しか符号化していないため、それだけ少ないビット数で表現でき、又ピーク位置を正規化（一定位相）としているため、この点に置いても符号化ビット数を少なくすることができる。
ＰＷは残差信号の１ピッチ周期であるから、その波形はインパルス波形に近いものであって、その周波数スペクトルは図６中の破線で示すようにほぼ平坦なものとなる。このＰＷに対してピッチ周期で周期化したものは、図６中の実線で示すようにスペクトルの強弱が繰返されたものとなる。ピッチ周期長で切り出した符号ベクトルをピッチ周期で周期化したものは図６中の実線のような凹凸が繰返されるスペクトラムとなる。従ってこれら周期化されたＰＷと符号ベクトルとを比較して量子化を行うため、パワースペクトルが大きい部分が重み付けされて（重点的に）距離計算がなされ、効率的な量子化が行える。
【００３１】
図２Ａ中の線形予測合成フィルタ１４、畳み込みフィルタ１６，２２を省略して代りに図７Ａに示すように量子化線形予測係数でフィルタ係数が決められる合成フィルタ２５，２６を用いてもよい。また図７Ｂに示すように、ピッチ周期化フィルタ１５のピッチ周期化行列と合成フィルタ２５（又は畳み込みフィルタ１６）のインパルス応答行列Ｈとを掛けた特性をもつフィルタ２７，２８を用いてもよい。ピッチ周期化フィルタ２１と畳み込みフィルタ２２又は合成フィルタ２６も同様に１つのフィルタとして用いることもできる。
【００３２】
次に図１に示した符号化方法の実施例と対応した、この発明の復号化方法の実施例を適用した復号器を図３に示す。この復号器は特開平１０−２３２６９７に示したものと同一である。ここでは、入力端子３１に入力された符号Ｉ１  〜Ｉ５  はデマルチプレクサ３２で全ての符号が分離復号された後、無声・有声（ＰＭ）符号Ｉ２  ，Ｉ４  によって励振信号を生成する。周期性符号Ｉ５  が無声部の場合は、無声部符号Ｉ２  を無声部復号部４１で励振信号を再生する。無声部復号部４１では白色雑音生成部よりの白色雑音に、無声部符号Ｉ２  の復号パワー符号を利得計算処理して無声部の合成残差波形を生成する。つまりＮサンプルの白色雑音を生成し、各々のサブフレーム（Ｎｓｕｂ  長）中の平均パワーを、復号された対応するサブフレームの平均パワーと一致するように利得を計算して乗じたものを励振信号とする。
【００３３】
周期性符号Ｉ５  が有声部を示す場合は、図３においてＰＷ符号Ｉ４  をＰＷ復号部３３で式（１３）に示すように、符号ベクトルｃｉ  に利得ｇｉ  を乗じて、ＰＷ波形ｒｉ  を復号する。
ｒｉ  ＝ｇｉ  ０  ｃｉ  ０                                      （１３）
図に示していないが、図２Ａ中のＰＷ符号帳１７、利得符号帳１８と同一のものを備え、符号ベクトルｃｉ  １  がＰＷ符号帳の符号ベクトルの先頭からピッチ周期長ｐｉ  だけ符号ベクトル切り出し部３４で切り出される。
【００３４】
次に、この復号ＰＷ波形ｒｉ  と前ＰＷバッファ３５の内容ｒｉ−１  との間の線形補間を線形補間部３６で行い、中間のＰＷ波形ｒｉｎｔｍを得る。この線形補間には、例えば式（１４）を用いる。
ｒｉｎｔｍ（ｊ）  ＝（１−α）ｒｉ−１（ｊ）＋αｒｉ  （ｊ）                  （１４）
（ｊ＝０，１，…，ｐ−１；０＜α＜１）
ここで、αは、波形がＮサンプル長のフレーム中のどの位置にあるかを表す値、ｐは前後のピッチ（ｐｉ  もしくはｐｉ−１  ）の長い方のサンプル数、ｒｉ−１  はｒｉ  のひとつ前のＰＷベクトルで、ｒｉｎｔｍは補間されて出来たベクトルをあ
らわす。短いピッチ長のベクトルの余りの部分は零詰めされ、長い方とベクトル長を一致させた後に補間を行う。
【００３５】
つまり、復号化側では残差波形は各フレーム中の１ピッチ周期分しか切り出されていない。従って、現フレームで切り出された波形と、前フレームで切り出された波形との間には本来は、１ピッチ周期から数ピッチ周期分の波形が存在する。この本来は存在すべき波形を前フレームの復号ＰＷ波形ｒｉ−１  と現フレームの復号ＰＷ波形ｒｉ  とで線形補間する。この補間される波形が、前フレームの切り出された波形と現フレームの切り出された波形との間に補間されるべき波形の何番目かに応じてαが決定される。ピッチ周期符号Ｉ３  はピッチ周期復号部３７で復号され、その復号ピッチ周期とフレーム長とから補間する波形数が決められる。
【００３６】
また、復号ピッチ周期と前ピッチ周期バッファ３８の内容とにより、前フレームの切り出し波形のピッチ周期と、現フレームの切り出し波形のピッチ周期との間の各ピッチ周期をピッチ補間部３９で線形補間して求め、その補間ピッチ周期を用いて、線形補間部３６で求めた中間ＰＷ波形を残差信号合成部３９で順次つなぎ、これを励振信号とする。
【００３７】
ここで、補間の際にＰＷの長さをサンプリング変換により正規化して前後のベクトルを同一の長さ（Ｎサンプル）にして式（１４）と同様に以下の式（１５）に基づいて２つのベクトルの線形補間を行うことも可能である。
Ｓｉｎｔｍ（ｊ）  ＝（１−α）Ｓｉ−１（ｊ）＋αＳｉ  （ｊ）                （１５）
（ｊ＝０，１，…，Ｎ；０＜α＜１）
ここで、αは、波形がＮサンプル長のフレーム中のどの位置にあるかを表す値、Ｎは正規化ベクトル長、Ｓｉ−１  はｒｉ  のひとつ前のＰＷベクトルを、Ｓｉ  はｒｉ  のＰＷベクトルを、それぞれ正規化したもので、Ｓｉｎｔｍは補間されて出来た正規化ベクトルをあらわす。このＳｉｎｔｍは、サンプリング変換によって上記と同様に補間されたピッチ周期長に直してから順次つながれる。
【００３８】
周期性信号Ｉ５  が無声部を示す時は無声部復号部４１からの合成励振信号を、Ｉ５  が有声部を示す時は残差信号合成部３９からの合成励振信号を用いて線形予測合成フィルタ４２を駆動し、出力音声を出力端子４３に得る。ここで、線形予測係数符号Ｉ１  を線形予測係数復号部４４で復号し、この線形予測係数についても前係数バッファ４５の内容を用いて前フレーム中の１ピッチ周期分の線形予測係数と現フレーム中の１ピッチ周期分の線形予測係数との間を線形予測係数補間部４６で式（１４）と同様に線形補間を行い、合成フィルタ４２の係数を決定する。なお一般的に線形予測係数の補間はＬＳＰ領域で行う。
実施例２
図１中のＰＷ量子化部１２で多段量子化する場合の実施例のＰＷ量子化部を図４に示す。図４において、図２Ａと対応する部分に同一符号をつけてあり、この例は２段量子化の場合で、新たにＰＷ符号帳５１が設けられ、このＰＷ符号帳５１より選択した符号ベクトルｃｊ  １  に対し、利得符号帳５２から選択された利得ｇｋ  １  が与えられ、これが符号切り出し部５３でピッチ周期長ｐｉ  だけ先頭から切り出されてピッチ周期化フィルタ５４、畳み込みフィルタ５５に順次与えられる。これにより利得が与えられた符号ベクトルの切り出されたものに対しピッチ周期化行列Ｐとインパルス応答Ｈが畳み込まれて合成波形が得られ、この合成波形は、引き算部２３よりの誤差信号から引き算部５６で差し引かれ、その残りが歪み計算部５７に与えられ、歪み計算部５７は引き算部５６の出力の二乗が最小になるようにＰＷ符号帳５１の符号ベクトルｃｊ  １  の選択と利得符号帳５２の利得ｇｋ  １  の選択とが行われる。この場合も全体として、符号ベクトルを励振信号として合成した波形と、ＰＷ波形を励振信号として合成した波形との聴覚重みつき平均二乗誤差が最小になるように符号ベクトルｃｉ  ０  ，ｃｊ  １  、利得ｇｋ  ０  ，ｇｋ  １  が決定される。この歪み尺度の距離計算には式（１６）を用いる。
【００３９】
Ｄ＝‖ｘ−ｇｋ  ０  ＨＰｃｉ  ０  −ｇｋ  １  ＨＰｃｊ  １  ‖２    （１６）
ここで、ｘは（４）式で求めたターゲット、Ｈは量子化された線形予測係数ａ′ｉ  を用いた合成フィルタのインパルス応答をあわらす行列、Ｐはピッチ周期化をあらわす行列、ｃ０  およびｃ１  は符号ベクトル、そしてｇ０  ，ｇ１  はそれぞれの符号ベクトルの利得をあらわす。
【００４０】
まず、図４について説明したとおりに１段目のｃ０  とその理想利得ｇｉ  ０  を定める。次に、ＰＷ符号帳５１の中から、（１６）式が最小となるような符号ベクトルｃｊ  １  を選択し、その理想利得ｇｊ  １  を計算し、ｃｉ  ０  の理想利得であるｇｉ  ０  を再計算する。これは、符号ベクトルｃｉ  ０  ，ｃｉ  １  のベクトル直交化を行い符号化を行う。このベクトル直交化に基づくベクトル量子化の詳細については、「励振信号直交化音声符号化法」（特開平７−２５３７９５）に記載されている。
【００４１】
選択には、以下の式（１７）のＤ′１  値が最大となる符号ベクトルｃｉ  １  を閉ループで選択する。
【００４２】
【数４】
0003583945.tif 000007
選択された符号ベクトルの理想利得ｇｊ  １  の計算は、式（１８）を用いて行う。
【００４３】
【数５】
0003583945.tif 000008
また、理想利得ｇｉ  ０  は式（１９）を用いて再計算を行う。
【００４４】
【数６】
0003583945.tif 000009
以上の手続きで、符号ベクトルの選択は終了しているため、（１６）式が最小となるような（ｇｋ  ０  ，ｇｋ  １  ）を選択する。
この場合におけるＰＷの復号には以下の（２０）式を用いる。
ｒｉ  ＝ｇｉ  ０  ｃｉ  ０  ＋ｇｉ  １  ｃｉ  １                      （２０）
上述において、ＰＷ符号帳には図５に示すような適応符号帳（ａ）、固定（雑音）符号帳（ｂ）、パルス符号帳（ｃ）のいずれを用いることも可能である。適応符号帳（ａ）は過去の残差波形であり、例えば図２Ａ中の符号切り出し部１９の出力が用いられる。パルス符号帳（ｃ）は規則によりその都度パルスを生成することができるものである。
実施例３
図１中のＰＷ量子化器１２として共役構造の符号帳（２つ）を用いて量子化する場合の実施例を図２Ｂにあらわし、図２Ａと対応する部分に同一符号をつけてある。図２Ａと比較すると、ＰＷ符号帳６１が更に設けられる。このＰＷ符号帳６１の各符号ベクトルおよびＰＷ符号帳１７の符号ベクトルは互いに共役構造を持つもの、つまり互いに直交関係にあるものが選択される。ＰＷ符号帳１７，６１から選択された各符号ベクトルは、利得符号帳１８から選択された利得が与えられ、この利得が与えられた両符号ベクトルが加算部６２で加算され、励振信号としてピッチ周期化フィルタ２１、合成フィルタ２２に順次与えられる。この符号ベクトルを励振信号として合成した波形と、ＰＷ波形を励振信号として合成した波形との聴覚重み付き平均二乗誤差が最小になるようにＰＷ符号帳１７，６１の各符号ベクトルとその利得が決定される。この歪み尺度の距離計算には、実施例２と同様に式（１６）を用いる。この共役構造の符号帳を用いる符号化方法の詳細については「多重ベクトル量子化方法およびその装置」（特願昭６３−２４９４５０）に記載されている。
【００４５】
この場合も、符号帳には図５に示すような適応符号帳、固定符号帳、パルス符号帳といったものを用いることが可能である。上述において、複数の符号帳を用いる場合は、図５に示した複数種類の符号帳から、例えば適応符号帳と、固定符号帳というように組み合わせて用いても良い。
多段ベクトル量子化や、共役構造ベクトル量子化に対する図３中のＰＷ復号部３３は、入力符号ベクトル数と対応する符号帳を用意しておき、これら符号帳からそれぞれ入力ＰＷ符号Ｉ４  に応じた符号ベクトルをそれぞれ取り出し、かつそれらに対して、入力ＰＷ符号Ｉ４  中の利得符号により利得符号帳から得た各対応する利得をそれぞれ与えればよい。このようにして復号されたＰＷベクトルを加算して、前フレームの加算ＰＷベクトルと線形補間を行い順次つなぐことによって連続した信号として合成フィルタ４２に供給する。
【００４６】
【発明の効果】
以上説明したように、この発明の音声波形量子化方法によれば、ＰＷ符号ベクトルに対しピッチ周期化を行うために、ピッチの周期化による重み付けされた量子化がなされるため、ピッチ周期波形（ＰＷ）の量子化効率が向上する。また、ピッチ周期化の操作を全て実時間領域で行うことは、周波数領域で行うものよりも低い演算量で実現できる。
【００４７】
この発明の音声波形量子化方法の効果を調べるために、以下の条件で分析合成音声実験を行った。入力音声としては、０−４ｋＨｚ帯域の音声を標本化周波数８．０ｋＨｚで標本化した後に、電話機の特性と対応するＩＲＳ特性フィルタを通したものを用いた。符号化器は実施例２の構成のものを用いた。まず、この信号に２５ｍｓ（２００サンプル）毎に音声信号に分析窓長３０ｍｓのハミング窓を乗じ、分析次数を１２次として自己相関法による線形予測分析を行い、１２個の予測係数を求める。予測係数はＬＳＰパラメータのユークリッド距離を用いてベクトル量子化する。入力音声の状態が有声と判断された場合、得られるＰＷベクトルを２つの雑音符号ｃｉ  ０  ，ｃｊ  １  を用いてベクトル量子化する。偏自己相関法で求めたピッチは整数値へと四捨五入を用いてスカラー量子化を行い、ピッチ周期化の値として用いる。
【００４８】
上記の条件でピッチ周期化なしで量子化した音声波形と比べて、ピッチ周期化ありで量子化した音声波形の方が対雑音比が２ｄＢ以上も改善された。
【図面の簡単な説明】
【図１】この発明の符号化方法の実施例を適用した符号化器の機能構成例を示すブロック図。
【図２】Ａは図１中のＰＷ量子化部１２の具体的機能構成例を示すブロック図、Ｂは共役構造ベクトル量子化した場合の機能構成例を示すブロック図である。
【図３】この発明により量子化された符号を復号する復号化方法を適用した復号化器の機能構成例を示すブロック図。
【図４】多段ベクトル量子化の場合のＰＷ量子化部１２の具体的機能構成例を示すブロック図。
【図５】この発明に用いる量子化法のため符号帳の例を示す図。
【図６】ピッチ周期化されていないＰＷのパワースペクトルと、ピッチ周期化されたＰＷのパワースペクトルを概念的に示す図。
【図７】ＰＷ量子化部の一部変形を示す図。
【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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