(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
連続なフレームによって符号化される音声信号（Sn（ｔ））の代表であるビットストリーム（Ｆ）を復号する方法であって、
上記ビットストリームはいかなる欠落フレームをも示すフラッグ（BFI）と共に受信され、
各フレームに対して、もしフレームが有効であれば、上記ビットストリームにおいて修復され、かつもし上記フレームが欠落していれば、何らかの方法で評価された励起パラメータ（EX（ｎ））から上記励起信号（Ek（ｎ））は形成され、上記励起信号は、復号済みの音声信号（Σｎ（ｔ））を得る合成フィルタを用いてフィルタされ、
線形予測分析が、現在のフレームに関する合成フィルタを少なくとも部分的に評価するために、先行するフレームまで得られた復号済み音声信号に基づいて実行され欠落するフレームが無い限り励起信号をフィルタするのにしようされる上記の連続的合成フィルタは、評価された合成フィルタに等しくするようにしたビットストリームの復号方法において、
もし、フレームn0が欠落していれば、フレームn0＋ｉに関する評価された合成フィルタと、フレームn0から使用された少なくとも一つの合成フィルタとの重み付けされた組み合わせによって、連続するフレームn0＋ｉに関する励起信号をフィルタするのに使用される合成フィルタが少なくとも一つ決定されることを特徴とする方法。
【請求項２】
もし、欠落フレームn0に続くフレームn0＋１もまた欠落していれば、フレームn0＋１に関する励起信号をフィルタするのに使用される上記の合成フィルタは、フレームn0に関する励起信号をフィルタするのに使用される上記の合成フィルタから決定されることを特徴とするのに請求項１に記載の方法。
【請求項３】
上記の重み付けの組み合わせにおいて使用される重み付け係数（α（ｉ）,1−α（ｉ））は、漸次使用される上記合成フィルタが評価された上記合成フィルタに近づくように、フレームn0＋ｉと最後の欠落フレームn0との間のフレーム数ｉにより決定されることを特徴とする請求項１もしくは請求項２に記載の方法。
【請求項４】
フレームｎに関する上記励起信号をフィルタするのに使用される各合成フィルタは、Ｋ個のパラメータPk（ｎ）で表され（１≦ｋ≦Ｋ）、欠落フレームn0の後にｉ−１個の（ｉ≧１）有効なフレームが続いた、フレームn0＋ｉに関する上位励起信号をフィルタするのに使用される合成フィルタの上記パラメータPk（n0＋ｉ）は、次の式から計算されることを特徴とする請求項３に記載の方法。
0003565869.tif 000007
ここで、Pk（n0＋ｉ）は、フレームn0＋ｉに関して評価された上記合成フィルタのｋ番目のパラメータであり、α（ｉ）は、最大１に等しく、値α（１）＝αmaxからｉずつ減少する、正または０の重み付け係数である。
【請求項５】
上記のα（１）＝αmaxであることを特徴とする請求項４に記載の方法。
【請求項６】
ｉ＞１の上記係数α（ｉ）は、βが０から１の範囲の係数である次の式から計算することができることを特徴とする請求項４もしくは５に記載の方法。
α（ｉ）＝max｛0,α（ｉ−１）−β｝
【請求項７】
上記重み付けの組み合わせにおいて使用される上記重み付け係数は、やや定常的な信号の場合に、欠落フレームn0に続くフレームn0＋ｉ（ｉ≧１）に関する上記励起信号をフィルタするのに使用される合成フィルタが、非常に定常的な信号よりも上記の評価された合成フィルタにより近いように、音声信号がそれに対して定常的であるスペクトルの範囲の評価値で決定されることを特徴とする請求項１から６のいずれか１項に記載の方法。
【請求項８】
上記音声信号のスペクトルが定常的である上記範囲は、上記ビットストリームの有効な各フレームに含まれる情報から評価がされることを特徴とする請求項７に記載の方法。
【請求項９】
上記音声信号のスペクトルが定常的である範囲は、上記励起信号をフィルタするのに使われる上記連続的合成フィルタの比較分析から評価することを特徴とする請求項７に記載の方法。
【請求項１０】
ｉ＞１の重み付け係数α（ｉ）は、上記音声信号の上記スペクトルが定常的であるような、評価された範囲の増加関数であることを特徴とする請求項４または７から９のいずれか１項に記載の方法。
【請求項１１】
上記係数βは、上記音声信号の上記スペクトルが定常的であるような、評価された範囲の減少関数であることを特徴とする請求項６または10に記載の方法。
【請求項１２】
上記音声信号の上記スペクトルが定常的である範囲は、２進法で評価され、上記の評価に従って上記の係数βは0.5あるいは0.1の値を取るとを特徴とする請求項11に記載の方法。
【請求項１３】
上記合成フィルタ（22）は、1/AB（ｚ）の形の伝達関数を持ち、ここで、AB（ｚ）は、ｚ−１の多項式であり、多項式AB（ｚ）の係数（PBk（ｎ））は、上記復号済み音声信号（Σｎ（ｔ））に与えられる線形予測分析から得られることを特徴とする請求項１から12のいずれか１項に記載の方法。
【請求項１４】
上記合成フィルタ（22）は、1/［AF（ｚ）.AB（ｚ）］の形の伝達関数を持ち、ここで、AF（ｚ）とAB（ｚ）は、ｚ−１の多項式であり、多項式AF（ｚ）の係数（PBk（ｎ））は、上記ビットストリームの有効なフレームに含まれるパラメータ（Ｑ（ｎ））から得られ、かつ、上記多項式AB（ｚ）の上記係数（PBk（ｎ）は、上記伝達関数AF（ｚ）を持つフィルタを用いて上記復号済みの音声信号（Σｎ（ｔ））をフィルタすることにより得られる信号に適用される上記線形予測分析から得られることを特徴とする請求項１から12までのいずれか１項に記載の方法。
【請求項１５】
次に続くフレームによって符号化される音声信号（Sn（ｔ））の代表的なビットストリー（Ｆ）を復号する方法であって、
上記ビットストリームは、欠落フレームを全て示すフラグ（BFI）とともに受信され、上記ビットストリームの有効な各フレームは、上記フレームに関する音声信号を符号化するのに、どの符号化モードが割り当てられるかという指示（ｄ（ｎ））を含み、そのモードは、フレームがスペクトルパラメータ（Ｑ（ｎ））を備える第１符号化モードか、あるいは第２符号化モードのいずれかであり、
各フレームに対して、もし上記フレームが有効であれば、上記ビットストリームにおいて修復され、かつもし上記フレームが欠落していれば他のなんらかの方法で評価された励起パラメータ（EX（ｎ））から、上記励起信号（Ek（ｎ））は形成され、上記励起信号は、復号済み音声信号（Σｎ（ｔ））を得るための合成フィルタ（22）を用いてフィルタされ、
上記励起信号をフィルタするのに使用される合成フィルタは、もし、上記ビットストリームが上記第１符合化モードを示せば、上記スペクトルパラメータから構築されると、
線形予測分析は、先行フレームが現在のフレームに関する合成フィルタを少なくともある程度評価する限り、得られる上記復号済み音声信号に基づいて実行され、フレームに欠落が無く上記ビットストリームが第２の符号化モードを示している限り、上記励起信号をフィルタするのに使用される上記の次の合成フィルタは、上記評価のされた合成フィルタと等しくするようにしたビットストリームの復号方法において、
もしフレームn0が欠落していれば、上記ビットストリームは、上記先行する有効なフレームに対して第２符号化モードを示し、かつフレームn0の後に、上記ビットストリームが第２符号化モードを示す有効な複数のフレームが続き、次のフレームn0＋ｉに関して上記励起信号をフィルタするのに使用される少なくとも一つの合成フィルタが、フレームn0＋ｉに関して評価された合成フィルタとフレームn0から使用されている少なくとも一つの合成フィルタとの重み付けされた組み合わせによって決定されることを特徴とする方法。
【請求項１６】
フレームn0が欠落していて、上記ビットストリームが上記第２の符号化モードを示すような少なくとも一つの有効なフレームが後ろに続くならば、上記の次のフレームn0＋ｉに関する上記励起信号をフィルタするのに使用される上記合成フィルタは、フレームn0に関して評価済みの上記合成フィルタから決定されることを特徴とする請求項15に記載の方法。
【請求項１７】
もしn0とno＋ｉの２つの連続するフレームが共に欠落していれば、上記ビットストリームは、先行する上記有効なフレームに対して上記の第２の符号化モードを指示し、上記のフレームno＋ｉに関する上記励起信号をフィルタするのに使用される上記合成フィルタは、フレームnoに関する励起信号をフィルタするのに使用される上記合成フィルタから決定されることを特徴とする請求項15あるいは16に記載の方法。
【請求項１８】
上記の重み付けの組み合わせに採用される重み付け係数（α（ｉ）,1−α（ｉ））は、使用される上記の合成フィルタが少しずつ、上記の評価された合成フィルタに近づくように、フレームno＋ｉと最後の欠落フレームnoとの間のｉ個のフレームによって決まることを特徴とする請求項15から17のいずれか１項に記載の方法。
【請求項１９】
上記のビットストリームが上記の第２符号化モードを指示するフレームｎに関する上記励起信号をフィルタするのに使用される各合成フィルタは、Ｋ個のパラメータPk（ｎ）（１≦ｋ≦Ｋ）によって表され、ここで上記のビットストリームが上記の第２のモードを指示し、欠落フレームn0が先行するｉ−１個も有効なフレーム（ｉ≧１）を従え、フレームn0＋ｉに関する上記励起信号をフィルタするのに使用される上記合成フィルタの上記のパラメータPk（n0＋ｉ）は、次の式から計算されることを特徴とする請求項18に記載の方法。
0003565869.tif 000008
ここで、Pk（n0＋ｉ）は、フレームn0＋ｉに関して評価された上記合成フィルタのＫ番目のパラメータであり、α（ｉ）は、最大１に等しいまで値α（１）＝αmaxからｉずつ減少する正もしくは０の重み付け係数である。
【請求項２０】
αmax＝１であることを特徴とする請求項19に記載の方法。
【請求項２１】
ｉ＞１の上記係数α（ｉ）は、βが０から１の範囲の係数であるような式α（ｉ）＝max（0,α（ｉ−１）−β）を用いて計算されることを特徴とする請求項19もしくは20に記載の方法。
【請求項２２】
上記重み付けの組み合わせで採用される上記の重み付け係数は、軽度に定常的な信号の場合に、欠落フレームn0に続くフレームn0＋ｉ（ｉ≧１）に関する励起信号をフィルタするのに使用され、かつそれに対して上記ビットストリームが上記の第２のモード（ｉ≧１）を指示するような合成フィルタが重度に定常的な信号の場合よりも上記の評価された合成フィルタに近くあるために、音声信号のスペクトルが定常的であるような範囲の評価値によって決まることを特徴とする請求項15から21のいずれか１項に記載の方法。
【請求項２３】
上記音声信号の上記スペクトルが定常的であるような上記の範囲は、上記ビットストリーム（Ｆ）の有効な各フレームに含まれる情報（ｄ（ｎ））から評価されることをことを特徴とする請求項22に記載の方法。
【請求項２４】
上記の音声信号の上記スペクトルが定常的であるような範囲からの上記の情報は、上記音声信号符号化モードを指示する情報（ｄ（ｎ））により評価されることを特徴とする請求項23に記載の方法。
【請求項２５】
上記音声信号の上記スペクトルが定常的であるような評価された上記の範囲は、上記の第２の符号化モードで処理されたフレームと、現フレームに先行する時間ウィンドウに属し、かつ予め定義された整数ＮによるＮフレームの次数の期間を持つ上記第１の符号化モードで処理されたフレームとを減算することで推論されることを特徴とする請求項24に記載の方法。
【請求項２６】
上記音声信号の上記スペクトルが定常的であるような範囲は、二つのカウンタ、つまり上記の第１の符号化モードを用いて処理される各フレームに対して値N0がインクリメントされるカウンタと、上記の第２の符号化モードを用いて処理される各フレームに対して値N1がインクリメントされるカウンタとを用いて再帰的に評価され、上記の二つのカウンタの上記値は、二つの値の和がＮの数に達するときに共同で推論され、上記音声信号の上記スペクトルが定常的であるような評価された範囲は、N1/N0の比を持つ増加関数であることを特徴とする請求項25に記載の方法。
【請求項２７】
上記音声信号の上記スペクトルが定常的であるような評価された範囲は、N1/N0の比を持つ２進関数であることを特徴とする請求項26に記載の方法。
【請求項２８】
上記音声信号の上記スペクトルが定常的であるような評価された範囲は、上記励起信号（Ek（ｎ））をフィルタするのに使用される上記の連続的な合成フィルタの比較分析から評価されることを特徴とする請求項22に記載の方法。
【請求項２９】
ｉ＞１の上記の重み付け係数α（ｉ）は、上記音声信号の上記スペクトルが定常的であるような、上記の評価された範囲の減少関数であることを特徴とする請求項19または22から28にいずれか１項に記載の方法。
【請求項３０】
上記の係数βは、上記音声信号のスペクトルが定常的であるような、上記の評価された範囲の減少関数であることを特徴とする請求項21または29に記載の方法。
【請求項３１】
上記の係数βは、上記音声信号の上記スペクトルが定常的であるような、評価された範囲に従って0.5あるいは0.1の値を取ることを特徴とする請求項27または30に記載の方法。
【請求項３２】
上記ビットストリームが上記の第２に符号化モードを指示するときに用いられる上記合成フィルタは、1/AB（ｚ）の形の伝達関数を持ち、ここでAB（ｚ）は、上記符号化済み音声信号（Σｎ（ｔ））に与えられる上記線形予測分析から得られる係数（PBk（ｎ））を持つ多項式ｚ−１であることを特徴とする請求項15から31のいずれか１項に記載の方法。
【請求項３３】
上記ビットストリームが上記第２の符号化モードを指示するときに用いれれる合成フィルタは、AF（ｚ）とAB（ｚ）がｚ−１の多項式であるような1/［AF（ｚ）.AB（ｚ）］の形の伝達関数を持ち、ここで多項式AB（ｚ）の係数（PBk（ｎ））は、上記ビットストリームの有効なフレームに含まれるパラメータ（Ｑ（ｎ））から得られ、上記多項式AB（ｚ）の上記係数（PBk（ｎ））は、伝達関数AF（ｚ）を持つフィルタを用いて上記の符号化済み音声信号（Σｎ（ｔ））をフィルタすることによって得られる信号に与えられる上記の線形予測分析から得られることを特徴とする請求項15から31のいずれか１項に記載の方法。
【発明の詳細な説明】
本発明は、音声信号のディジタル符号化の分野に関する。より詳しくは、本発明は、“後方LPC"合成フィルタによる方法を用いて符号化された音声信号を復元するのに使用される復号方法にかんする。
予測ブロック符号化システムは、各フレームに対して多くのパラメータを抽出して符号化しようとする音声信号（通常会話または音楽）のサンプルのれんぞくするフレームを分析する。上記のパラメータは、伝送チャネルを使って送られたビットストリームを形成するように量子化される。
チャネルの品質と送信の種類によって、伝送される信号は、復号器が受信するビットストリームの中でエラーを起こす妨害の影響を受けることがある。ビットストリーム中のエラーは分離することができるしかし、そのエラーはバースト中に非常に頻繁に起こるが、特に、高い妨害のレベルの移動無線チャネルとパケットモード伝送ネットワークとにおいて発生する。この場合には、一つのあるいは二つ以上の信号フレームに対応するビットに全体のパケットは、エラーであるか受信されないかである。
採用される伝送システムは、しばしば復号器の範囲でエラーあるいは失ったフレームを検出する。そして、いわゆる“欠落フレーム修復”手法が使用される。これらの手法によって、先行するフレームにおいて修復され、かつおそらくフレームが欠落する領域が続くサンプルから選んで、欠落する信号のサンプルを復号器が外挿することができる。
本発明は、欠落するフレームの面前で復号器が読み取る信号の主観的な劣化を強力に制限する方法で、欠落するフレームを修復する方法を改良することを目的としている。“後方LPC分析（backward LPC analysis）”として一般に知られる技術を連続的に使用する予測符号化器の場合には、さらに有益なものである。略語の“LPC"は、“線形予測符号化”を示しており、また“後方”は、分析が現在のフレームの先の信号に対して行われるということを示している。この技術は、一般的には伝送エラーに、特に欠落するフレームに特に向いている。
最も広く使用される線形予測符号化システムは、CELP（符号励起線形予測）符号化器である。CELP符号化器における後方LPC分析は、最初にITU−Ｔ（ITU−Ｔ勧告G.728を参照）によって採用されたLD−CELP符号化器においてしようされた。この符号化器は、読み取った主観的な品質を落とすこと無くビットレートを64kビット／秒から16kビット／秒に減らすことができる。
後方LPC分析の本質は、元の音声信号の現在のフレーム上の代わりに、合成信号上でLPC分析を行うことにある。実際には、分析は、現在のフレームに先行するフレームから合成した信号のサンプル上で実行される。というには、信号は、符号化器（合成による分析の符号化器において一般的に有益である局所復号により）と遠隔復号器との両方で使用可能であるから。分析は符号化器と復号器との両方で行われるので、得られるLPCの係数は伝送されなくてもよい。
符号化器の入力において線形予測が信号に対してなされる、より平凡な“前方"LPC分析と比較して、後方LPC分析は、より高いビットレートが可能で、これは、例えばCELPの場合の励起辞書（excitation dictionary）を豊富にするのに使用することができる。また、さらにビットレートを増加させずに、分析のオーダー（order）を著しく増加させる。LPC合成フィルタは、通常LD−CELP符号化器は50個の係数を持っており、これに比して、前方LPC分析を用いるほとんどの符号化器は10個の係数を持っている。
LPCフィルタのより高い次数のゆえに、後方LPC分析は、音楽信号のモデル化をより良く行い、そのスペクトラムは、音声信号のスペクトラムより著しく豊かである。この技術が音声信号の符号化に適しているもう一つ理由は、音楽信号は一般的に音声信号よりも静止したスペクトラムを持っており、これにより後方LPC分析の性能が向上する。他方、後方LPC分析の性能が向上する。他方、後方LPC分析の正確な機能には以下が必要である。
（ｉ）良質に合成された信号、これは元の信号に非常に近くなければならない。これにより、比較的高いビットレートが課される。現在のCELP符号化器においては、13kビット／秒は下限と思われる。
（ii）短いフレームあるいは十分に静止した信号。分析済みの信号と符号化しようとしているとの間には、１フレームの遅れがある。従って、フレーム長は、信号が静止する平均時間に比べて短くなくてはならない。
（iii）符号化器と復号器との間の伝送エラーは殆ど存在しない。合成済みの信号が、異なる物になるとすぐに、符号化器と復号器は、もはや同じフィルタを計算しない。新しい妨害が無いときでも、大きなダイバージェンス（divergence）が発生し増幅される可能性がある。
後方分析符号化器／復号器の伝送エラーに対する感度は、以下の帰納的現象に帰される。符号化器において生成された合成済みの信号（局所的信号）と、欠落フレームを修復することにより復号器において再構成された合成済みの信号との間の差は、次のフレームに対して復号器において計算された後方LPCフィルタと、復号器において計算されたものとの間の差を引き起こす。なぜなら、これらのフィルタは、異なる信号を基礎にして計算されるからである。それらのフィルタは、次のフレームの合成済み信号を順番に生成するのに使用され、その結果この信号は符号化器と復号器において異なるものとなる。この現象は伝搬する可能性があり、強度が増して、符号化器と復号器が大きくそして不可逆的に発散する。後方LPCフィルタは、通常高い次数を持ち（30から50個の係数）、合成済みの信号のスペクトラムに大きく寄与する（高い予測ゲイン）。
欠落フレーム修復技術を使用する符号化アルゴリズムは多い。復号器は、或る一つの手段もしくは他の手段によって欠落フレームを知らされる（例えば、移動無線システムにおいて、伝送エラーを発見しそのいくつかを修復できるチャネル復号器からのフレーム損失情報を受信することにより）。欠落フレーム修復装置の目的は、有効と思われる最も近い一つあるいは２つ以上の先行フレームから、欠落フレームのサンプルを推論することである。いくつかのシステムは、過去に復号済みの信号から直接にサンプルを取る、波形置き換え技術を用いてこれらの散布路を推論している（D.J.Goodman他″パケット音声通信における欠落音声波形断片を修復する置き換え″、IEEE Trans.,ASSP,ASSP−34巻,1986年12月号を参照）。例えば、CELPタイプの予想符号化器の場合、欠落フレームは、有効なフレームを合成するのに使われる合成モデルを用いて交換される。それから欠落フレーム修復手段は、欠落フレームに対して利用可能でない合成に必要なパラメータを与えなければならない（例えば、ITU−Ｔ勧告G.729を参照）。予測符号化器によって操作され符号化されるパラメータのうちのいくつかは、フレーム間の高い関連性を示す。このことは、音声に対して特にLPCパラメータと長期予測パラメータ（LTP遅延と関係する利得）に適用される。この修正にために、誤っていたりばらばらなパラメータを使用するより、欠落フレームを合成するのに有効な最新のフレームをパラメータを再度使用するのは有利である。
CELP符号化アルゴリズムにとって、欠落フレームのパラメータは、従来から以下の方法で得てきた。
−LPCフィルタは、単にパラメータをコピーするか、いくつかの制動を導入することで、最新フレームのLPCパラメータから得られる。
−音声／非音声を検出することで、欠落フレームの範囲での信号の高調波含有率が決定される（ITU−Ｔ勧告G.723.1を参照）。
−非音声の場合、例えば、符号語を任意に引き込み、軽く制動された過去の励起利得（ITU−Ｔ勧告G.729を参照）かもしくは過去の励起から任意に選択したもの（ITU−Ｔ勧告G.728を参照）を用いる部分的に任意の方法で、励起信号が生成される。
−音声の場合、LTP遅延は、過度に伸張された破裂音を防ぐために少量の“ジッター”を含むかも知れない先行フレームにおいて通常計算されたものであり、LTP利得は１に等しいか１に非常に近いものとされる。励起信号は通常、過去の励起に基づいて長期予測に制約される。
前方LPC分析を用いた符号化システムの場合、LPCフィルタのパラメータは、先行するフレームのパラメータから簡単な方法で推測される。第１の欠落フレームに用いられるLPCフィルタは、通常先行フレームのフィルタであり、制動されている可能性がある（すなわち、軽く平坦化されたスペクトラムの外形と減少した予測利得とから）。この制動は、スペクトル拡張係数をフィルタの係数にあるいは、もしそれらの係数がLPS（線スペクトラムの組:line spectrum pairs）によって表現されるものであれば、線スペクトルの組の最小の分離を課することによりフィルタの係数に対して与えられる（ITU−Ｔ勧告G.723.1を参照）。
スペクトル拡張の技術は、ITU−Ｔ勧告G.728の復号器の場合において提案され、ここでは後方LPC分析が使用される。欠落した第１のフレームに対して、一組のLPCパラメータが、最初に過去の（有効）合成信号を基礎にして計算される。拡張因子0.97が、このフィルタに与えられ、この因子は新しい各欠落フレームに相互作用で0.97を掛ける。フレームが欠落した場合のみ、使われることに注意したい。続く欠落していない最初のフレームにおいて、復号器により使用されるLPCパラメータは、普通に、すなわち、合成済みの信号元に計算されたものである。
前方LPC分析の場合、予測の中で用いられるLPCフィルタの量子化意以外、LPCフィルタが関与するメモリ現象に誤りは無い（この場合、上記の予測あるいはMAタイプの予測の漏洩因子を使用して、有効なフレームの特定の数の最後において予測器を再度同期をとる機構が与えられる）。
後方分析の場合、欠落個所に続く有効なフレームのフィルタを復号器において生成するのに使用されるエラー合成信号によってエラーは伝搬する。欠落フレームに対して作りだされる合成信号を改良すること（励起信号と利得の推測）は、従って続くLPCフィルタ（先行する合成信号に基づいて計算された）が復号器において計算されたものに近づくということを補償する一つの方法である。
（ｉ）から（iii）で上述した条件は、純粋な後方分析の制限が165kビット／秒よりも著しく少ないビットレートに対してビットレートに対して迅速に明らかになることを示している。これはLPCフィルタの性能を下げる、合成信号の低下した質は別にして、ビットレートを下げるために、より大きなフレーム長（10から30ms）を受け入れることがよく必要になる。性能が下がるのは、最初にスペクトルが遷移するところで発生し、さらに一般的には特に決まった場所でないところで発生することに注意したい。決まった場所では、また音楽のように全体的に非常に変化のない信号に対しては、後方LPC分析は前方分析に対して明らかに有利である。
後方分析の利点、特にビットレートを下げることと相まって、音楽信号を符号化する際の良質な性能を保持するために、“前方／後方”複合LPC分析符号化システムが開発された（S.Proust他“後方／前方混合適応LPC予測を用いた２速度少遅延CELP符号化（8kビット／秒16kビット／秒）の遠隔通信の音声符号化のIEEEワークショップのproc.、1995年９月号37−38頁；およびフランス特許出願第97 04684号を参照）。
LPCタイプの両方を組み合わせることにより二つの技術の利点が享受できる。前方LPC分析は、符号遷移部と非定常領域に対して使用され、高次の後方LPC分析は符号定常領域に対して使用される。
前方符号化済みフレームを後方符号化済みフレームに導入することで、さらに、符号化器と復号器が、伝送エラーが発生したときに収束することができる。その結果、そのようなエラーに対して純粋な後方符号化よりも大きい頑強さが提案される。しかし、定常信号の非常に大きな部分が後方モードで符号化されるが、伝送エラーの問題は依然として重大である。
これらの前方／後方混合システムは、例えば、ネットワーク上の限定されたあるいは分割されたデータ源上のマルチメディアのアプリケーションもしくは拡張機能の移動無線通信を意図している。この種のアプリケーションでは、ビットのパケットの損失は非常に起こりうるものであり、後方LPC分析のような欠落フレームに反応する技術に対する演繹的な応報である。後方分析もしくは前方／後方混合のLPC分析を用いてシステムの欠落フレームの効果を強力に減じることにより、本発明は特にこの種の応用分野に好適となる。
また、前方LPC分析と後方LPC分析の両方を使用した他の種類の音声符号化システムがある。合成フィルタは、特に、前方LPCフィルタと後方LPCフィルタ（欧州特許イ公開第0 782 128号を参照）の組み合わせ（インパルス応答のたたみこみ）でよい。そして、前方LPCフィルタの係数は、符号化器によって計算され量子化された形式で伝送される。後方LPCフィルタの係数は、符号化器と復号器とにおいて連合して決定され、このとき、前方LPCフィルタの逆であるフィルタに合成した信号を提示した後に上述したような動作をする後方LPC分析処理を用いる。
本発明の目的は、伝送チャネルの品質が貧弱なために、もしくはパケット伝送システムでパケットが欠落したか受信されないために、一つあるいは二つ以上のフレームが失われるときに、後方LPC分析あるいは前方／後方混合LPC分析を用いた予測ブロック符号化システムにおいて、復号器によって生成される音声信号の主観的な品質を向上させることである。
従って本発明は、連続的に後方LPC分析を使用するシステムの場合に、連続的なフレームによって符号化される音声信号の代表であるビットストリームを復号する方法を提案しており、上記ビットストリームはいかなる欠落フレームをも示すフラッグと共に受信され、
各フレームに対して、もしフレームが有効で、かつ、もしフレームが欠落しているなら何らかの方法で評価されているなら、ビットストリームが修復された励起パラメータから励起信号が修復され、上記励起信号は、複合された音声信号を得る合成フィルタを用いてフィルタされ、
線形予測分析が、現在のフレームに関する合成フィルタを少なくとも部分的に評価するために、先行するフレームまでに得られた復号済み音声信号に基づいて実行され、欠落
するフレームが無い限り励起信号をフィルタするのに使用される上記の連続的合成フィルタは、評価のされた合成フィルタに等しく、
もし、フレームn0＋ｉに関する評価された合成フィルタと、フレームn0から使用された少なくとも一つの合成フィルタとの重み付けされた組み合わせによって、連続するフレームに関する励起信号をフィルタするのに使用される合成フィルタが少なくとも一つ決定される。
一つあるいは２つ以上の欠落したフレームの後の多くのフレームにとって、過去の合成された信号に基づいて復号器によって評価された後方LPCフィルタは、合成済み信号を再構成するのに実際に使用するものでは無い。後者を合成するのに、復号器は、この方法で評価されたように後方LPCフィルタに依存したLPCフィルタと、最後のフィルタが合成済みの有効な信号に基づいて計算してから一つあるいは二つ以上の先行フレームに使用されるフィルタとを使用されるフィルタとを使用する。これは、欠落フレームに続くLPCフィルタに使用された重み付けされた組み合わせを用いて得られ、これは、平滑化処理を行い静止スペクトラムをある程度強制する。この組み合わせは、距離を持って、伝送された最後の有効なフレームまで変化することができる。欠落フレームの後に合成のために使用されるLPCフィルタの軌跡を平滑化する効果は、発散の現象を断固として制限し、それゆえ、符号化済み信号の主観的品質を著しく向上させる。
後方LPC分析が伝送エラーに対する感度は、主に先に説明した収束現象による。劣化の主な源は、離れたところにある復号器により計算されたフィルタと、局地にある復号器により計算されたフィルタとの漸進的な発散であり、その発散は、合成済み信号において破局的な歪みを引き起こす。従って、二つの計算されたフィルタ間の差（スペクトル距離の意）を最小にし、欠落フレームに続くエラーの無いフレームの数が増加する（符号化システムの再発散特性）に従い、上記の差を０に向かわせることが重要である。後方フィルタは、通常高次であるが、合成済み信号にスペクトラムに対して重要な影響を与える。本発明が奨励するフィルタの収束は、合成済み信号の収束を保証する。このことにより、欠落フレームがある場合に合成済み信号の主観的品質を向上させる。
もし、欠落フレームn0に続くフレームn0＋１もまた欠落している場合は、フレームn0＋１に関する励起信号をフィルタするのに使用される合成フィルタは、好ましくはフレームn0に関する励起信号をフィルタするのに使用される合成フィルタから決定される。これらの二つのフィルタは、同じでよい。二番目は、上述したようにスペクトル拡散係数を加えることによって等しく決定できる。
本発明の実施形態において、上記の重み付けの組み合わせにおいて使用される重み付け係数は、漸次使用される合成フィルタが評価された合成フィルタに近づくように、フレームn0＋ｉと最後の欠落フレームn0との間のフレーム数ｉに依存する。
特に、フレームｎに関する励起信号をフィルタするのに使用される各合成フィルタは、Ｋ個のパラメータPk（ｎ）で表され（１≦ｋ≦Ｋ）、欠落フレームn0によって先行されるｉ−１個の（ｉ≧１）有効なフレームが続く、フレームn0＋１に関する励起信号をフィルタするのに使用される各合成フィルタのパラメータPk（n0＋ｉ）は、次の式から計算される。
0003565869.tif 000002
ここで、Pk（n0＋ｉ）は、フレームn0＋ｉに関して評価された合成フィルタのｋ番目のパラメータであり、α（ｉ）は、最大１に等しく、値α（１）＝αmaxからｉずつ減少する、正または０の重み付け係数である。
係数α（ｉ）の減少によって、欠落フレームに続く最初の有効なフレームのおいて、フレームn0に対して使用されたものに比較的近く、一般的に良好な条件の下で決定され、フレームn0＋ｉに対して評価をしたフィルタに向かって移動するように、そのフィルタのメモリが漸次フレームn0において失われるような合成フィルタが与えられる。
パラメータPk（ｎ）は合成フィルタの係数すなわち、インパルス応答でよい。パラメータPk（ｎ）は、等しく、従来、線形予測符号化器において使われるもの、つまり反射係数、LAR（対数面積比）、PARCOR（偏相関）、LSP（線スペクトルの組）他、のように、それらの係数の他の表現でよい。
ｉ＞１の係数α（ｉ）は次の式から計算することができる。
α（ｉ）＝max｛0,α（ｉ−１）−β｝       （２）
ここで、βは、０から１の範囲の係数である。
本発明の実施形態において、重み付けの組み合わせにおいて使用される重み付け係数は、やや定常的な信号の場合に、欠落フレームn0に続くn0＋ｉ（ｉ＞１）の関する励起信号をフィルタするのに使用される合成フィルタが、非常に定常的な信号の場合よりも評価された合成フィルタにより近いように、音声信号がそれに対して定常的であるスペクトルの範囲の評価Istat（ｎ）で決定される。
後方フィルタの取り付けは、結果としての定常スペクトルは、従って、測定済みの現実の平均定常信号スペクトルの機能として採用される。平滑化（と、従って定常スペクトル）は、もし信号が非常に定常的ならば大きなものであり、逆の場合において減少させられる。連続的な後方フィルタは、非常に定常的なスペクトルが起こったときに、非常に少しだけ変化する。連続的なフィルタは、従って、非常に従属的であり得る。これによって、発散の危険は、制限され、要求される定常スペクトルが保証される。
音声信号のスペクトルが定常的である範囲は、ビットストリームに有効な各フレームに含まれる情報から評価がされる。システムによっては、この種の情報を伝送するビットストリームを無効にする選択肢もある、つまり符号化済み信号のスペクトルがいかに定常的かを復号器に決定させることができる。
このほかの選択肢として、音声信号のスペクトルが定常的であるような範囲は、復号器が励起信号をフィルタするのに使われる連続的合成フィルタの比較分析から評価することができる。復号器によって使用される連続的後方LPCフィルタ間のスペクトル距離（例えば、いたくら（Itakura）距離）を測定する様々な方法で測定することができる。
信号のスペクトルが定常的であるような範囲は、上記の式（１）を使った合成フィルタのパラメータを計算する際に対して認められ得る。ｉ＞１の重み付け係数α（ｉ）は、そてゆえ、音声信号のスペクトルが定常的である。評価された範囲の増加関数である。従って、復号器によって使用される信号は、スペクトルが非常に定常的なときは、非常に定常的でないときよりもゆっくりと評価されたフィルタに向かう。
特に、α（ｉ）が式（２）によって計算されるとき、係数βは、音声信号のスペクトルが定常的であるような評価された範囲の減少関数であり得る。
上述したように、本発明の方法は、後方LPC分析のみを用いるシステムに適用することができ、それに対して合成フィルタは1/AB（ｚ）の形の伝達関数を持ち、ここでAB（ｚ）は、復号済みの線形予測分析から復号器によって得られる係数を持つZ-1における多項式である。
EP−Ａ−０  782  128に記述される方法で、前方LPCフィルタおよび後方LPCフィルタのインパルス応答のたたみこみによって、後方LPC分析が前方LPC分析と組み合わせられるうようなシステムにあてはまる。この場合、合成フィルタは、1/［AF（ｚ）.AB（ｚ）］の形の伝達関数を持ち、ここで、AF（ｚ）とAB（ｚ）は、Z-1の多項式であり、多項式AF（ｚ）の係数は、ビットストリームの有効なフレームに含まれるパラメータから得られ、かつ、多項式AB（ｚ）の係数は、伝達関数AF（ｚ）を持つフィルタを用いて復号済みの音声信号をフィルタすることにより得られる信号に適用される線形予測分析から復号器によって得られる。
前方／後方LPC分析符号化システムの文脈において、本発明は、次に続くフレームによって符号化される音声信号の代表的なビットストリームを復号する方法を提案するが、上記ビットストリームは、欠落フレームを全て示すフラグとともに受信され、上記ビットストリームの有効な各フレームは、フレームに関する音声信号を符号化するのに、どの符号化モードが割り当てられるかという指示を含み、そのモードは、フレームがスペクトルパラメータを備える第１の符号化モードか、あるいは第２の符号化モードのいずれかであり、
各フレームに対して、もしフレームが有効で、またもしフレームが欠落していると他のなんらかの方法で評価されていれば、励起信号はビットストリームにおいて修復されるはずの励起パラメータから形成され、符号化済み音声信号を得るための合成フィルタを用いてフィルタされ、
もし、ビットストリームが上記の第１の符号化モードを示せば、上記スペクトルパラメータから構築される励起信号をフィルタするのに使用される合成フィルタと、
線形予測分析は、先行フレームが現在のフレームに関する合成フィルタを少なくともある程度評価する限り、得られる復号済み音声信号に基づいて実行され、フレームに欠落が無くビットストリームが２番目の符号化モードを示している限り、励起信号をフィルタするのに使用される次の合成フィルタは、評価のされた合成フィルタと同じであり、
もしフレームn0が欠落していれば、ビットストリームは、先行する有効なフレームに対して２番目の符号化モードを示したし、フレームn0は、ビットストリームが２番目の符号化モードを示す有効な複数のフレームを従えており、次のフレームn0＋ｉに関して励起信号をフィルタするのに使用される少なくとも一つの合成フィルタが、フレームn0＋ｉに関して評価された合成フィルタとフレームn0から使用されている少なくとも一つの合成フィルタと重み付けされた組み合わせによって決定される。
上記の特徴は、後方符号化のみを使用するシステムにおけるのと本質的に同じ方法で符号化器が後方モードにおいて動作する期間の間、欠落フレームの状況を含んでいる。
後方符号化のみを用いる上述のシステムの実施形態は、前方／後方システムの混合した状況に移すことができる。
使用時に、音声信号のスペクトルが定常的であるような範囲は、ビットストリームにおいてフレーム単位で音声信号を符号化するモードを指示する情報から評価することができることに気付くのは興味深いことである。
信号のスペクトルが定常的であると評価された範囲は、第２の符号化モードにより処理されるフレームと、現在のフレームに先行する時間ウィンドーに属し、かつ予め定められた整数であるＮ個のフレームの順序の期間を有する第１の符号化モードにより処理されるフレームとを逆算することにより特に推論することができる。
符号化器が前方モードから後方モードへと変化する時に欠落フレームが発生すると、もしフレームn0が欠落するとすると、ビットストリームは先行する有効なフレームに対して第１の符号化モード（あるいは第２の符号化モード）を示し、フレームn0は、ビットストリームが第２の符号化モードを示す少なくとも一つの有効なフレームが続き、そして、次のフレームn0＋１に関する励起信号をフィルタするのに使用する合成フィルタは、フレームn0に関して評価された合成フィルタから決定することができる。
本発明の他の特徴と利点とは、添付する図面を参照しつつ与えられる本発明の制約のない実施形態の以下の記述の中において明らかとなるであろう。
−図１は、その出力ビットストリームが本発明に従って復号することのできる音声符号化器のブロック図である。
−図２は、本発明に従って後方LPCフィルタを用いた音声復号器のブロック図である。
−図３は、信号のスペクトルが定常的である範囲を評価するための手順のフローチャートであり、図２から復号器において応用できる。
−図４は、後方LPCフィルタの計算のフローチャートであり、図２から復号器において応用できる。
図１に示される音声符号化器は、前方／後方混合LPC分析符号化器である。
符号化すべき音声信号Sn（ｔ）は、整数ｎによって索引の付けられた継続的なディジタルフレームの形式で受信される。各フレームは、サンプルの数Ｌを備える。例えば、フレームは、10msの期間を持つことができる、すなわち、8kHzサンプリング周波数に対してＬ＝80である。
符号化器には、伝達関数1/A（ｚ）を持つ合成フィルタ５が含まれ、ここでＡ（ｚ）はz-1の多項式である。フィルタ５は、通常関連する復号器によって使用される合成フィルタと同一である。フィルタ５は、残留エラー符号化モジュール６によって与えられる励起信号En（ｔ）を受信し、復号器が伝送エラーが無いときに作り出す合成信号のΣｎ（ｔ）バージョンを局所的に作る。
モジュール６によって与えられる励起信号En（ｔ）は、励起パラメータEX（ｎ）によって特徴付けられる。モジュール６によって実行される符号化は、局所的合成信号Σｎ（ｔ）を特定の判断基準の意味で入力信号Sn（ｔ）にできるだけ近くすることを目的としている。この判断基準は、従来から、合成フィルタ５の係数に基づいて決定される特定の知覚の重み付けを用いてフィルタによってフィルタされる符号化エラーΣｎ（ｔ）−Sn（ｔ）を最小化することに対応する。符号化モジュール６は、通常フレーム（サブフレーム）よりも短いブロックを使用する。ここで、EX（ｎ）は、フレームｎのサブフレームに対してモジュール６により決定される励起パラメータの組を示す。
符号化モジュール６は、長期予測遅延および音声の間隔を許容する関連する利得を決定する、従来からある長期予測と、残留エラーの励起と関連する利得とを実行することができる。残留エラー励起手順は、関与する符号化器の種類で決まる。MP−LPC符号化器の場合、その位置および／または振幅が量子化されている一組のパルスに対応する。CELP符号化器の場合、予め決定された辞書からの符号語に対応する。
多項式Ａ（ｚ）は、合成フィルタ５の伝達関数の逆であり、次の数式である。
0003565869.tif 000003
ここで、ak（ｎ）は、フレームｎに対して決定される線形予測係数である。図１のスイッチ７によって表されるように、その係数は、前方LPC分析モジュール10もしくは後方LPC分析モジュール12によって、LPC分析が前方に（ｄ（ｎ）＝０）行われるフレームと、PC分析が後方に（ｄ（ｎ）＝１）行われるフレームとを区別する決定モジュール８によって決定されるビットｄ（ｎ）の値に関連して、前方LPC分析モジュール10もしくは後方LPC分析モジュール12によって与えられる。
符号化される信号Sn（ｔ）は、信号Sn（ｔ）の前方LPC分析を実行する線形予測分析モジュール10に与えられる。メモリモジュール11は、信号Sn（ｔ）を受信し、通常現在のフレームまでのいくつかのフレームを扱う分析時間ウィンドウの中に記憶する。モジュール10は、伝達関数AF（ｚ）が下の数式であるような線形予測フィルタを決定するために、この時間ウィンドウにおいて信号Sn（ｔ）上の次数KF（通常KF≒10）の線形予測計算を実行する。
0003565869.tif 000004
ここで、PFk（ｎ）は、フレームｎの処理の後に得られる次数ｋの予測係数を示す。
これらの係数PFk（ｎ）を計算するのに使用することができる線形予測分析方法は、ディジタル符号化の分野でよく知られている。例えば、“音声信号のディジタル処理"L.R.Rabiner,R.W.Shafer著,Prentice−Hall 1978年および“音声の線形予測"L.D.Markel,A.H.Gray著,Springer Verlag Berlin Heidelberg 1976年を参照されたい。
ｄ（ｎ）＝０（前方モード）のとき、モジュール10によって計算される係数PFk（ｎ）は、合成フィルタ５に与えられる、言い換えれば、１≦ｋ≦ＫにおいてＫ＝KFかつak（ｎ）＝PFk（ｎ）である。モジュール10も、また前方LPCフィルタを量子化する。このようにしてｄ（ｎ）＝０であるような各フレームに対して量子化パラメータＱ（ｎ）を決定する。様々な量子化方法が使用可能である。フレームｎを決定するパラメータＱ（ｎ）は、フィルタの係数PFk（ｎ）を直接表すことができる。量子化は、同じ程度に反射係数,LAR（対数面積比）,LSP（線スペクトルの組）他に与えることができる。ｄ（ｎ）＝０のとき、フィルタ５に与えられる係数PFk（ｎ）は、量子化値に対応する。
局所的合成信号Σｎ（ｔ）は、後方LPC分析を実行する線形予測分析モジュール12に与えられる。メモリモジュール13は、信号Σｎ（ｔ）を受信し、それを現フレームに先行するフレームまで複数のフレームを典型的に扱う分析時間ウィンドウの中に記憶する。モジュール12は、下の式による伝達関数AB（ｚ）を持つ線形予測フィルタを決定する合成信号のこのウィンドウにおいて、KB（典型的にはKB≒50）の次数の線形予測計算を実行する。
0003565869.tif 000005
ここで、PBk（ｎ）は、フレームｎ−１を処理した後に次数Ｋの予測係数を示す。
モジュール12が採用する予測方法は、モジュール10で採用される方法と同じでよい。しかし、モジュール12は、フィルタAB（ｚ）を量子化する必要がない。
ｄ（ｎ）＝１（後方モード）のとき、モジュール12によって計算される係数PPk（ｎ）は、合成フィルタ５に与えられる、言い換えるとＫ＝KBかつ１≦ｋ≦Ｋのときak（ｎ）＝PBk（ｎ）である。
モジュール10,12の各々は、それぞれの予測係数PFk（ｎ）,PBk（ｎ）を得るために最大化された予測利得GF（ｎ）,GB（ｎ）を与える。決定モジュール８は、符号化器が前方モードもしくは後方モードで動作する時間を決定するためにフレームごとに利得GF（ｎ）,GB（ｎ）の値を分析する。
一般的に言って、もし後方予測利得GB（ｎ）が前方予測利得GF（ｎ）に比べて相対的に高ければ、符号化される信号がなんらかの点で定常的であると推定できる。もしこれが多数の連続したフレームに渡る場合ならば、モジュール８がｄ（ｎ）＝１を取るように符号化器を後方モードで動作させるのは賢明である。反対に、非定常的な領域において、ｄ（ｎ）＝０を取る。前方／後方決定方法の詳細な記載については、仏国特許出願97  04684号を参照されたい。
図１は、ビットストリームＦをフォーマットする符号化器の出力多重化装置14を示している。ストリームＦには、各フレーム用に前方／後方決定ビットｄ（ｎ）が含まれている。
ｄ（ｎ）＝０（前方モード）のとき、ストリームＦのフレームｎには、前方LPCフィルタの係数PFk（ｎ）を量子化するスペクトルが含まれる。フレームの残りには、モジュール６によって決定される励起パラメータEX（ｎ）が含まれる。
もしｄ（ｎ）＝１（後方モード）なら、ストリームＦのフレームｎには、いかなるスペクトルパラメータＱ（ｎ）も含まれない。出力２進ビットレートは同じなので、残留エラー励起の符号化に対してさらなるビットが使用可能である。従ってモジュール６は、いくつかのパラメータ（LTP遅延、利得、他）を量子化するために、より多くのビットを割り当てたり、あるいはCELP辞書の大きさを大きくすることにより、残留エラーの符号化を質的に高める。
例えば、電話帯域（300−3400Hz）で動作し、10msのフレーム（Ｌ＝80）と、KF＝10の次数の前方LPC分析とKB＝30の次数の後方LPC分析とを持ち、各フレームが二つのサブフレームに分かれるACELP（代数辞書CELP）符号化器に対して２進ビットレートは、11.8kビット／秒でよい（各フレームに対して計算される前方LPCフィルタおよび後方LPCフィルタは、第２のサブフレームの処理に使用され、それらのフィルタと先行フレームに対して計算されたものとの間の補間はサブフレームの処理に使用される）。
図２のブロック図の復号器は、欠落フレームを示すフラグBFIをビットストリームＦに加えて受信する。
符号化器の出力ビットストリームＦは、一般的に、伝送エラー検出および／または修正の能力に従った冗長差を伴うチャネル符号化器に与えられる。音声復号器の上流位置で、関連するチャネル復号器は、この冗長さは、伝送エラーを検出し、ことによるとそれらのいくつかを修正するのに役立てる。もし、フレームの伝送の質がかなり悪くてチャネル復号器の修正能力が十分でないと、後者は音声復号器が適切な動作を選ぶためにBFIフラグを活性化する。
図２は、復号器のデマルチプレクサ（demultiplexer）20を示しており、これはビットストリームの有効な各フレームｎに対して、前方／後方決定ｄ（ｎ）と励起パラメータEX（ｎ）と、もしｄ（ｎ）＝０ならスペクトルパラメータＱ（ｎ）を運ぶ。
フレームｎが欠落していると示されると、復号器は、符号化モードは最後の有効なフレームに同じであり続けると考える。従って、値ｄ（ｎ）＝ｄ（ｎ−１）を選ぶ。
有効な前方モードフレームにとって（ビットストリームＦの中で読み取られるｄ（ｎ）＝０）、モジュール21は、受信した量子化指標Ｑ（ｎ）から、前方LPCフィルタ（１≦ｋ≦KF）の係数PFk（ｎ）を計算する。スイッチ23,24は、図２に示される位置にあり、計算済みの係数PFk（ｎ）は、式（３）で与えられるAF（ｚ）により1/A（ｚ）＝1/AF（ｚ）の伝達関数を持つ合成フィルタ22へと与えられる。
もし、欠落フレームのｄ（ｎ）＝０ならば、復号器は、前方モードで動作し続け評価モジュール36によって与えられる係数ak（ｎ）を合成フィルタKFに与える。
後方モードフレームの場合（ビットストリーム中で読み取ったｄ（ｎ）＝１もしくは欠落フレームの場合と同じ）、合成フィルタ22の係数は、モジュール25により決定される係数は、係数PFk（ｎ）（１≦ｋ≦Ｋ＝KB）であり、これは後述される。合成フィルタ22の伝達関数は、従って次の式の1/A（ｚ）である。
0003565869.tif 000006
合成フィルタ22は、LPC符号化剰余を合成するためにモジュール26によって配信される励起信号En（ｔ）をフレームｎ用に受信する。
有効なフレームｎに対して、合成モジュール６は、ビットストリーム中で読み出される励起パラメータEX（ｎ）から励起信号En（ｔ）を計算し、スイッチ27は図２に示される位置にある。この場合、合成信号26により生成される励起信号En（ｔ）は、符号化器のモジュール６によって同じフレーム用に届けられる励起信号En（ｔ）と同一である。符号化器の内部のように、励起信号がいかに計算されるかは、前方／後方決定ビットｄ（ｎ）により決まる。
フィルタ22の出力信号Σｎ（ｔ）は、復号器により得られる合成信号を構成する。そして、この合成信号は、従来より復号器の中の一つあるいは二つ以上の後段フィルタ（図示せず）に送られる。
合成済み信号Σｎ（ｔ）は、係数Pk（ｎ）（１≦ｋ≦KB）が計算モジュール25に与えられる合成フィルタを評価するための図１の復号器の12と同じ方法で後方LPC分析を実行する線形予測分析モジュール30に与えられる。フレームｎに関する係数Pk（ｎ）は、合成信号をフレームｎ−１まで余裕をみた後で得られる。メモリモジュール31は、信号Σｎ（ｔ）を受信し、それを図１のモジュール13と同じ分析時間ウィンドウに記憶する。分析モジュール30は、その後、記憶された合成信号に基づいてモジュール12と同じ計算を実行する。
フレームに欠落が無い限り、モジュール25は、分析モジュール30によって与えられる評価された係数Pk（ｎ）に等しい係数Pk（ｎ）を配信する。従って、もし欠落したフレームが無ければ、符号化器によって届けられた合成信号Σｎ（ｔ）は、勿論ビットストリームＦの有効なフレーム中のエラービットが無いという条件のときに、符号化器において決定されたΣｎ（ｔ）に正確に同一である。
復号器によって受信された励起パラメータEX（ｎ）およびｄ（ｎ）＝０のときの前方LPCの係数PFk（ｎ）は、もし欠落しているフレームがあれば、励起パラメータおよび／あるいは前方LPCパラメータが復元されるように、モジュール33,34のそれぞれによって少なくとも一つのフレーム分が記憶される。この場合に使用されるパラメータは、もしBFIフラグが欠落フレームを示していればメモリ33,34の内容に基づいてモジュール35,36のそれぞれによって与えられる評価値である。モジュール35,36によって使用可能な評価方法は、上述した方法から選択することが可能である。特に、モジュール35は、音声／非音声検出器37によって与えられる合成信号Σｎ（ｔ）の多かれ少なかれ音声の特徴に関する情報を与える励起パラメータを評価することができる。
欠落フレームが示されたときに後方LPCフィルタの係数を復元することは、モジュール25による係数Pk（ｎ）の計算の後に続く。評価モジュール38により作られた音声信号のスペクトルが定常的である範囲の評価値ISTAT（ｎ）に有利に依存する。
モジュール38は、図３のフローチャートに従って動作することができる。このやり方において、モジュール38はN0,N1と表される値の二つのカウンタを使用する。比N1/N0は、その時期がＮ個の信号フレーム（典型的にはＮ≒100、すなわち１の次数内のウィンドウ）の次数を表すような数Ｎによって定義される時間ウィンドウの中で前方符号化されるフレームの代表的な比率である。
フレームｎの評価値Istat（ｎ）は、N0とN1の関数ｆである。特に、２値関数でよく、例えば、
ｆ（N0,N1）＝１  もし  N1＞4N0（比較的定常的）
あるいは
ｆ（N0,N1）＝０  もし  N1≦4N0（比較的非定常的）
もし、現フレームｎのフィルタ22によって配信された合成信号Σｎ（ｔ）のエネルギーＥ（Σｎ）が、十分に強力なフレームを無視されるように（テスト40）選ばれた閾値以下ならば、カウンタN0とN1はフレームｎにおいて変更されず、モジュール38はステップ41において直接Istat（ｎ）を計算する。もし、そうでなければ、テスト42においてフレームｎ用に指示される符号化モードを検証する（ビットストリーム内で読み取られたｄ（ｎ）あるいは欠落フレームの場合のｄ（ｎ）＝ｄ（ｎ−１））。もしｄ（ｎ）＝０なら、カウンタN0は、ステップ43においてインクリメントされる。もし、ｄ（ｎ）＝１なら、カウンタN1は、ステップ44においてインクリメントされる。その後、もしN0＋N1の和が数Ｎに届かなければ、モジュール38は、ステップ41でIstat（ｎ）を計算し、その場合二つのカウンタN0とN1の値は、最初に２で除算される。
モジュール25によって係数Pk（ｎ）（１≦ｋ≦Ｋ）の計算の手順は、図４のフローチャートに従うことができる。この手順は、それらが有効でも欠落していても、前方符号化が使われていても後方符号化が使われていても、全てのｎ個のフレームに対して実行されることに注意したい。計算されたフィルタは、最後の欠落フレームと連続的な評価値Istat（ｎ）から経過したフレームの数に順に依存する重み付け係数αに依存する。現フレームに先行する最後の欠落フレームの指標はn0で表される。
フレームｎに対して実行される処理の開始時に、モジュール25は、もしｄ（ｎ）＝１ならば、フレームｎの信号Σ（ｎ）を合成するためにフィルタ22に与えられるKB係数Pk（ｎ）を作り出す。もし、ｄ（ｎ）＝０ならば、係数Pk（ｎ）は、簡単に計算されて記憶される。計算は、ステップ50で実行され、次の式を用いる。
Pk（ｎ）＝（１−α）.Pk（ｎ）＋α.Pk（n0）（６）
ここで、Pk（ｎ）は、フレームｎに関するモジュール30によって評価される係数であり（すなわちフレームｎ−１まで合成された信号を考慮して）、Pk（n0）は、最後の欠落フレームn0に関してモジュール25によって計算された係数であり、αは、重み付け係数であり、０に初期化される。
式（７）は、少なくとも一つの有効なフレームn0＋ｉが欠落フレームn0（ｉ＝1,2,…）に続くときに、式（１）に対応する。
もし、フレームｎが有効であれば（テスト51）モジュール25は、ステップ52においてビットストリームにおいて読み出された前方／後方決定ビットｄ（ｎ）を検証する。
もし、ｄ（ｎ）＝１ならば、モジュール25は、ステップ53からステップ57の式（２）に従って係数αの新しい値を計算し、係数βは、フレームｎに関するモジュール38によって評価されるような、減少関数Istat（ｎ）として選択される。もし、ステップ53においてIstat（ｎ）＝０（比較的非定常的な信号）ならば、係数αは、ステップ54において総計β＝β０によって減少する。もし、ステップ53において、Istat（ｎ）＝１（比較的定常的な信号）ならば、係数αはステップ55において総計β＝β１によって減少する。もし２進法でIstat（ｎ）が決定されるのならば、上述したように、総量B0とB1とは、それぞれ0.5と0.1とに等しい。ステップ56において、αの新しい値は、０と比較される。フレームｎに関する処理は、α≧０になると中止される。もしα＜０ならば、係数αは、ステップ57において０に設定される。
前方符号化されたフレームｎ（ステップ52においてｄ（ｎ）＝０）の場合、係数αはステップ57において直接０に設定される。
もし、フレームｎが欠落していれば（ステップ51）、現フレームの指標ｎは、最後の欠落フレームを示す指標n0に割り当てられ、係数αはステップ58において最大値αmax（０＜αmax≦１）に初期化される。
係数αの最大値αmaxは、１より小さくてもよい。それにもかかわらず、αmax＝１の値が選択されるのが好ましい。この場合、もしフレームn0が欠落していればモジュール25によって計算される次のフィルタPk（n0＋１）は、最後の有効なフレームを受信した後に計算されたフィルタに対応する。もし複数の連続的な欠落フレームがあれば、モジュール25によって計算されるフィルタは、最後の有効なフレームを受信した後に計算されたフィルタに等しくあり続ける。
もし、欠落フレームの後に受信された最初の有効なフレームが前方符号化されていれば（ｄ（n0＋１）＝０）、合成フィルタ22はモジュール21によって計算された有効な係数Pk（n0＋１）と有効な励起信号とを受信する。従って、合成信号Σn0+1（ｔ）は、分析モジュール30によって実行される合成フィルタの評価値Pk（n0＋２）のように、比較的信頼性がある。係数αはステップ57において、０に設定されるので評価値Pk（n0＋２）は次のフレームn0＋２に対する計算モジュール25によって選ばれ得る。
もし、フレーム損失の後に受信された最初の有効なフレームが後方符号化されていれば（ｄ（n0＋１）＝１）、合成フィルタ22は、有効なフレームに対して係数Pk（n0＋１）を受信する。αmax＝１を選択することで、係数を計算する際に欠落フレームn0の合成信号Σn0（ｔ）の処理の後に、モジュール30によって比較的信頼性が低く決定された評価値Pk（n0＋１）を考慮する必要を完全に排除する（Σn0（ｔ）は、エラーのある励起信号をフィルタすることに得られた）。
もし、次のフレームn0＋２等が、やはり後方符号化されていれば、使用される合成フィルタは、信号領域がいくぶんか定常的であるかどうかによってその値が多かれ少なかれ速く減少する係数αを用いて平滑化される。特定の数のフレームの後（定常的な場合に10、β１とβ０の指示値と共に非定常的な場合に２フレーム）、係数αは再び０となる、言い換えると、もし符号化モードが後方モードであり続けるならば、使用されるフィルタPk（n0＋ｉ）は、合成信号からモジュール30によって評価されるフィルタPk（n0＋ｉ）に等しくなる。
前記において、前方／後方混合符号化システムの例が詳細に説明される。本発明を使用することは、後方符号化のみを用いる符号化器の場合と非常に似ている。
−  出力ビットストリームＦは、決定ビットｄ（ｎ）とスペクトルパラメータＱ（ｎ）とを含まず、励起パラメータEX（ｎ）のみを含み、
−  図１の復号器の関数ユニット7,8,10,11は必要なく、後方LPC分析モジュール12によって計算される係数PBk（ｎ）は、合成フィルタ５によって直接に使用され、
−  図２の復号器の関数ユニット21,23,24,34,36は必要なく、モジュール25によって計算される係数PBk（ｎ）は、合成フィルタ22によって直接に使用される。
決定ビットｄ（ｎ）は、もはや復号器において利用可能ではなく、もし、計算モジュール25がIstat（ｎ）を使用すると、なんらかの他の方法で計算がされなければならない。もし伝送されたビットストリームが、復号器がIstat（ｎ）を評価することができる何か特別な情報を含んでいなければ、モジュール25によって計算される連続的に計算される合成フィルタPk（ｎ）の比較分析に基づくことができる。もし、連続的なフィルタ間で測定されたスペクトル距離が、特別の時間ウィンドウに渡って比較的小さいままであれば、信号は比較的定常的であると考えることができる。
【図３】
0003565869.tif 000009
【図１】
0003565869.tif 000010
【図２】
0003565869.tif 000011
【図４】
0003565869.tif 000012