(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の系列の複数の時系列信号によって形成される音声信号の予測符号化に用いられる音声信号の線形予測装置であって、
前記音声信号を構成するそれぞれの前記時系列信号の信号値の予測誤差を算出するための重み付け係数を算出し、該算出された重み付け係数を時系列信号のそれぞれに付与して重み付けを行う重み付け設定手段と、
前記重み付け係数によって重み付けを行った、過去の前記時系列信号を用いて前記時系列信号の予測値を算出する予測手段とを備え、
前記重み付け設定手段は、
前記時系列信号のそれぞれの前記重み付け係数を設定する際に、それぞれの前記系列の過去の現実の信号値と前記予測値との二乗誤差を最小化する値を算出することで前記重み付け係数の設定を行い、
該重み付け係数の設定の際は、それぞれの前記系列の前記時系列信号における特定の時間の前記信号値をそれぞれの前記系列の前記特定の時間における現実の前記信号値とし、前記特定の時間以外の時間の前記信号値を全ての前記系列で同じ値を共用した値とした状態で、前記二乗誤差を最小化する値を算出することでそれぞれの前記系列の前記重み付け係数を設定し、
前記予測手段は、前記重み付けがされた過去の複数の前記時系列信号を用いて前記予測値を算出することで前記音声信号の信号値の予測値を算出することを特徴とする音声信号の線形予測装置。
【請求項２】
前記重み付け設定手段は、行列を用いた計算式における前記行列の個々の要素に、前記信号値群を構成する個々の前記信号値として用いることで、前記重み付け係数を設定することを特徴とする請求項１に記載の線形予測装置。
【請求項３】
前記重み付け設定手段は、前記重み付け係数を算出する際に前記信号値群を逆行列として用いることを特徴とする請求項１または２に記載の線形予測装置。
【請求項４】
前記重み付け設定手段は、過去の複数の前記時系列信号における複数の予測誤差を用いることで、前記時系列信号の前記予測値の算出に用いられる前記重み付け係数を算出することを特徴とする請求項１乃至３の何れか一つに記載の音声信号の線形予測装置。
【請求項５】
複数の時系列信号によって形成される音声信号の予測符号化に用いられる音声信号の線形予測方法であって、
前記音声信号を構成するそれぞれの前記時系列信号の信号値の予測誤差を算出するための重み付け係数を算出し、該算出された重み付け係数を時系列信号のそれぞれに付与して重み付けを行う重み付け設定手順と、
前記重み付け係数によって重み付けを行った、過去の前記時系列信号を用いて前記時系列信号の予測値を算出する予測手順とを備え、
前記重み付け設定手順においては、
前記時系列信号のそれぞれの前記重み付け係数を設定する際に、それぞれの前記系列の過去の現実の信号値と前記予測値との二乗誤差を最小化する値を算出することで前記重み付け係数の設定を行い、
該重み付け係数の設定の際は、それぞれの前記系列の前記時系列信号における特定の時間の前記信号値をそれぞれの前記系列の前記特定の時間における現実の前記信号値とし、前記特定の時間以外の時間の前記信号値を全ての前記系列で同じ値を共用した値とした状態で、前記二乗誤差を最小化する値を算出することでそれぞれの前記系列の前記重み付け係数が設定され、
前記予測手順においては、前記重み付けがされた過去の複数の前記時系列信号を用いて前記予測値が算出されることで前記音声信号の信号値の予測値が算出されることを特徴とする音声信号の線形予測方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、音声信号の符号化の技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、音声、音響等の特徴を表す信号としての音声信号の分析や符号化にあたり、信号の量を削減するための手法として、線形予測法を用いる構成が知られている。これは、ディジタル信号等の複数の離散値で構成された音声信号において、過去の一又は複数の音声信号の値を標本とし、標本とされた音声信号の線形写像として将来の音声信号の値を予測するものである。このとき、将来の音声信号の予測値と実際の音声信号の値との予測誤差が小さい方が、信号の量が削減されることになる。そこで、予測対象である特定の系列の音声信号を予測するために、その特定の系列の過去の一又は複数の音声信号を標本とし、標本とされた音声信号の値から、予測誤差を小さくするための係数としての予測係数（重み付け係数）を算出し、標本とされた音声信号の値と算出された予測係数とを用いて将来の音声信号の値を予測する発明が提案されている（例えば、特許文献１参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００８−１５７９９８号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、音声は、特定系列の時間的な前後方向に高い相関性を有するのみならず、空間上の位置の相違等、空間方法の相違に対しても高い相関を有する（例えば、一の音声発生源に対して異なる位置や距離に複数の聴取ポイントを設けた場合、音声の到達時間や音量に微妙な相違を持ちつつ、相関性の高い音声がそれぞれの聴取ポイントで聴取される）。しかし、上記特許文献１に記載の発明においては、予測対象である特定の系列の過去の音声信号のみに基づいて予測係数（重み付け係数）を求めるため、予測誤差を小さくする予測係数を算出するのが難しいという問題がある。
【０００５】
一方、値の予測が必要な音声信号の系列数は複数にわたる場合が多く、系列数の増加に伴って必要な演算量が膨大になり、演算による負荷が過大になったり演算時間が長大化するという問題がある。
【０００６】
本発明は上記課題に鑑みてなされたものであり、線形予測時の予測誤差を小さくできる重み付け係数を求める処理を、複数の信号系列に渡って、演算量や処理負荷の増大や演算時間の長大化を抑止しつつ容易に行うことができ、複数の信号系列における符号化時の信号量を少なくできる音声信号の線形予測装置、音声信号の線形予測方法を提供することを課題としている。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
かかる課題を達成するために、請求項１に記載の発明は、複数の系列の複数の時系列信号によって形成される音声信号の予測符号化に用いられる音声信号の線形予測装置であって、
前記音声信号を構成するそれぞれの前記時系列信号の信号値の予測誤差を算出するための重み付け係数を算出し、該算出された重み付け係数を時系列信号のそれぞれに付与して重み付けを行う重み付け設定手段と、前記重み付け係数によって重み付けを行った、過去の前記時系列信号を用いて前記時系列信号の予測値を算出する予測手段とを備え、前記重み付け設定手段は、前記時系列信号のそれぞれの前記重み付け係数を設定する際に、それぞれの前記系列の過去の現実の信号値と前記予測値との二乗誤差を最小化する値を算出することで前記重み付け係数の設定を行い、該重み付け係数の設定の際は、それぞれの前記系列の前記時系列信号における特定の時間の前記信号値をそれぞれの前記系列の前記特定の時間における現実の前記信号値とし、前記特定の時間以外の時間の前記信号値を全ての前記系列で同じ値を共用した値とした状態で、前記二乗誤差を最小化する値を算出することでそれぞれの前記系列の前記重み付け係数を設定し、前記予測手段は、前記重み付けがされた過去の複数の前記時系列信号を用いて前記予測値を算出することで前記音声信号の信号値の予測値を算出することを特徴とする。
【０００８】
請求項２に記載の発明は、請求項１に記載の構成に加え、前記重み付け設定手段は、行列を用いた計算式における前記行列の個々の要素に、前記信号値群を構成する個々の前記信号値として用いることで、前記重み付け係数を設定することを特徴とする。
【０００９】
請求項３に記載の発明は、請求項１又は２に記載の構成に加え、前記重み付け設定手段は、前記重み付け係数を算出する際に前記信号値群を逆行列として用いることを特徴とする。
【００１０】
請求項４に記載の発明は、請求項１乃至３の何れか一つに記載の構成に加え、前記重み付け設定手段は、過去の複数の前記時系列信号における複数の予測誤差を用いることで、前記時系列信号の前記予測値の算出に用いられる前記重み付け係数を算出することを特徴とする。
【００１１】
請求項５に記載の発明は、複数の時系列信号によって形成される音声信号の予測符号化に用いられる音声信号の線形予測方法であって、前記音声信号を構成するそれぞれの前記時系列信号の信号値の予測誤差を算出するための重み付け係数を算出し、該算出された重み付け係数を時系列信号のそれぞれに付与して重み付けを行う重み付け設定手順と、前記重み付け係数によって重み付けを行った、過去の前記時系列信号を用いて前記時系列信号の予測値を算出する予測手順とを備え、前記重み付け設定手順においては、前記時系列信号のそれぞれの前記重み付け係数を設定する際に、それぞれの前記系列の過去の現実の信号値と前記予測値との二乗誤差を最小化する値を算出することで前記重み付け係数の設定を行い、該重み付け係数の設定の際は、それぞれの前記系列の前記時系列信号における特定の時間の前記信号値をそれぞれの前記系列の前記特定の時間における現実の前記信号値とし、前記特定の時間以外の時間の前記信号値を全ての前記系列で同じ値を共用した値とした状態で、前記二乗誤差を最小化する値を算出することでそれぞれの前記系列の前記重み付け係数が設定され、前記予測手順においては、前記重み付けがされた過去の複数の前記時系列信号を用いて前記予測値が算出されることで前記音声信号の信号値の予測値が算出されることを特徴とする。
【発明の効果】
【００１２】
請求項１、及び請求項５に記載の発明によれば、予測値を算出する時系列信号と同じ一の系列における過去の複数の時系列信号に加え、一の系列以外の系列であって一の系列と相関のある系列としての他の系列における過去の複数の時系列信号を用いて音声信号の予測値を算出することにより、時間方向の相関性と空間方向の相関性のように、多面的な相関性を有する複数の標本に基づいて、予測精度の高い予測値を算出できる。また、複数の時系列の時系列信号のそれぞれの重み付け係数を設定する際に、複数の時系列の時系列信号の値をそれぞれ特定の値に設定した信号値群を共用して全ての重み付け係数が設定されることにより、一の信号値群に基づいて複数の重み付け信号を設定できるので、複数の系列に対して効率的に重み付け係数を設定することが可能となり、しかも、系列数が増加しても演算量が増加することを抑止できる。また、一の系列における過去の時系列信号と、他の系列の時系列信号に重み付け係数が設定され、重み付けがされた一の系列の過去の複数の時系列信号と重み付けがされた他の系列の過去の複数の時系列信号とを用いて予測値が算出されることにより、複数の系列における予測誤差の値を統計的に用いることで、予測精度をより高めることができる。これにより、線形予測時の予測誤差を小さくできる重み付け係数を求める処理を、複数の信号系列に渡って、演算量や処理負荷の増大や演算時間の長大化を抑止しつつ容易に行うことができ、複数の信号系列における符号化時の信号量を少なくできる。
【００１３】
請求項２に記載の発明によれば、行列を用いた計算式によって複数の系列の重み付け係数の設定を行うことで、演算量や処理負荷の増大を抑止しつつ容易に行うことができる。特に、系列数や信号値の数が膨大になった場合の行列演算における演算量や処理負荷の増大を効果的に抑止できる。
【００１４】
請求項３に記載の発明によれば、演算量や処理負荷が大きくなる場合の多い逆行列を演算する場合において、演算量や処理負荷が過大になることを抑止できる。
【００１５】
請求項４に記載の発明によれば、予測誤差を算出することで予測値を求めることにより、高い精度の予測値を算出すると共に、生成される信号の信号量を予測誤差分だけとすることで、符号化時の信号量を一層少なくすることができる。
【図面の簡単な説明】
【００１６】
【図１】この発明の実施の形態に係る圧縮・解凍装置及び線形予測装置の全体構成を示す機能ブロック図である。
【図２】この発明の実施の形態に係る線形予測装置における符号化処理を模式的に示す図である。
【図３】従来の線形予測装置における符号化処理を模式的に示す参考図である。
【図４】この発明の実施の形態に係る線形予測装置において処理の対象となる、一の系列の音声信号の信号値と予測誤差とを簡略的に示す図である。
【図５】この発明の実施の形態に係る線形予測装置による符号化と、比較例としての、従来の線形予測装置による符号化の結果を示す第１の図である。
【図６】同上線形予測装置による符号化と、比較例としての、従来の線形予測装置による符号化の結果を示す第２の図である。
【発明を実施するための形態】
【００１７】
［基本構成］
図１にこの発明の実施の形態を示す。
【００１８】
図１は、この実施の形態に係る圧縮・解凍装置及び線形予測装置の全体構成を示す機能ブロック図である。
【００１９】
この実施の形態の圧縮・解凍装置１Ａには、時系列信号の処理に用いられる。この実施の形態においては、圧縮・解凍装置１Ａによって処理される時系列信号として、ディジタル信号として生成された音声信号が適用される。なお、圧縮・解凍装置１Ａがアナログ・ディジタル変換部（図示せず）を備え、アナログ信号として供給された複数系列の音声信号をディジタル信号に変換したのちに圧縮処理を行い、また、解凍されたディジタルの音声信号をアナログ変換して出力する構成であってもよい。
【００２０】
また、図１に示すように、この実施の形態の圧縮・解凍装置１Ａには、系列１〜系列ｍ（ｍ＞１）の複数の系列の音声信号が供給される。図１においては、系列の数と同数の音声信号、すなわち音声信号１〜音声信号ｍが圧縮・解凍装置１Ａに供給される状態を示している。この複数の系列の音声信号は、それぞれが相関性のあるものや相関性の高いもの、即ち、それぞれの音声信号の変化や状態がそれぞれ近似した状態や関連性の高い状態のものである。具体的には、例えば、この複数の系列の音声信号のそれぞれは、ステレオ音声の右チャンネルの音声信号と左チャンネルの音声信号であったり、あるいは、同一音源の音を、音源に対してそれぞれ異なる位置、異なる距離に設置された複数のマイクロフォンでそれぞれ集音した複数の音声信号であったりするような、空間的な位置関係により相関性の高い状態が形成されていることが考えられる。
【００２１】
同図に示す圧縮・解凍装置１Ａは、それぞれの系列の音声信号の圧縮や解凍に用いられる。ここでいう圧縮とは、例えば符号化処理のように、音声信号の信号量を削減する処理をいい、解凍とは、例えば符号化された信号から元の音声信号を復元する処理のように、信号量が削減された音声信号を元の状態に戻す処理をいう。
【００２２】
この圧縮・解凍装置１Ａは、この実施の形態の「音声信号の線形予測装置」としての線形予測装置１と、圧縮・解凍部２とを備えている。圧縮・解凍部２は、音声信号を圧縮（例えば符号化）したり、解凍（例えば符号化された音声信号から元の音声信号を復元）したりする処理を行う。
【００２３】
線形予測装置１は、音声信号の圧縮に用いられる線形予測を行う。線形予測装置１は、「重み付け設定手段」としての重み付け設定部３と、「予測手段」としての予測部４とを備えている。
【００２４】
重み付け設定部３は、音声信号を構成するそれぞれの信号値の予測誤差を算出するための重み付け係数を算出し、算出された重み付け係数を、音声信号を構成するそれぞれのディジタル信号に付与して重み付けを行う。
【００２５】
前述の通り、この実施の形態の圧縮・解凍装置１Ａには、複数の系列の音声信号が入力されるが、重み付け設定部３は、この、複数の系列の音声信号のそれぞれに重み付けを行う。具体的には、重み付け設定部３は、予測値を算出する時系列信号と同じ系列としての一の系列における過去の複数の時系列信号と、一の系列以外の系列であって一の系列と相関のある系列としての他の系列における過去の複数の前記時系列信号とのそれぞれに重み付け係数を設定する。
【００２６】
予測部４は、重み付け係数によって重み付けを行った、過去の時系列信号を用いて時系列信号の予測値を算出する。なお、この実施の形態においては、予測値の算出は、重み付け係数によって重み付けを行った、複数の系列の時系列信号を用いて行われる。なお、この予測値は、圧縮・解凍部２における音声信号の圧縮処理に用いられる。
【００２７】
［予測部における予測の原理］
予測部４は、重み付けがされた一の系列の過去の複数の時系列信号と重み付けがされた前記他の系列の過去の複数の時系列信号とを用いて予測値を算出する。
【００２８】
ここで、個々の系列の音声信号は、時間方向に相関性の高い状態が形成される。具体的には、特定の時間の音声信号（つまり特定のディジタル信号）の特性（波形や音量など）は、その直前や直後の音声信号の特性に近似している。
【００２９】
これに加え、この実施の形態において複数の系列の音声信号を形成する、空間的な位置関係により相関性が高い状態が形成された、複数系列の音声信号（例えば、ステレオの音声信号の右チャンネルの音声信号と左チャンネルの音声信号、あるいは、同一音源の音を音源に対して異なる位置、異なる距離に設置した複数のマイクロフォンで集音した音声信号）は、同じ時間や、近似した時間におけるそれぞれの系列の音声信号が相関性の高い状態となっている。具体的には、例えば、音源の近くに設けられた複数のマイクロフォンで集音した音声で複数の系列の音声信号が形成される場合、音源から発生された音声は、音源に近いマイクロフォンの系列から、音源に遠いマイクロフォンの系列へと、微少な時差や音量差がある（が、相関性の高い）音声信号が生成される。
【００３０】
この実施の形態においては、相関性の高い過去の音声信号が多い方が精度の高い予測値が算出できる。そのため、図３に示す、一の系列である時系列ｆ０１００のｎ−１個（ｎ＞１）の過去の音声信号ｆ０（ｎ−ｐ）,・・・ｆ０（ｎ−３）, ｆ０（ｎ−２）, ｆ０（ｎ−１）によって、音声信号ｆ＾０（ｎ）（なお、この‘ｆ＾’は、‘ｆ’上にハット記号が記された状態を示す。本明細書において同じ。）の予測値を算出する従来の手法に比べ、図２に示す、一の系列である時系列ｆ０１００の音声信号ｆ＾０（ｎ）の予測値の算出に、一の系列である時系列ｆ０１００の過去の音声信号ｆ０（ｎ−ｐ）,・・・ｆ０（ｎ−３）, ｆ０（ｎ−２）, ｆ０（ｎ−１）、に加え、他の系列である時系列ｆ１１０１,・・・時系列ｆｓ１０ｓ（ｓ＞０）の過去の音声信号ｆ１（ｎ−ｐ）,・・・ｆ１（ｎ−３）, ｆ１（ｎ−２）, ｆ１（ｎ−１）・・・ｆs（ｎ−ｐ）,・・・ｆs（ｎ−３）, ｆs（ｎ−２）,
ｆs（ｎ−１）も用いることで、精度の高い予測値を算出する。（なお、図２、図３において、“α”は後述する重み付け係数を示す。）
［重み付け設定部における重み付けの原理］
この実施の形態において、重み付け設定部３は、複数の過去の音声信号に重み付け係数を乗じたものを用いて、図２に示す、音声信号ｆ＾０（ｎ）の予測値を求める。ここで、重み付け設定部３は、過去の音声信号の信号値に、重み付け係数によって重み付けを行って音声信号ｆ＾０（ｎ）の予測値を求めることで、音声信号ｆ＾０（ｎ）の予測値と、実際の音声信号ｆ＾０（ｎ）の信号値との誤差としての予測誤差を小さくする。このとき、音声信号ｆ＾０（ｎ）の予測値と、実際の音声信号ｆ＾０（ｎ）の信号値との予測誤差の値が小さい方が、圧縮時の信号量が小さくなり、圧縮率を高くすることができる。そのため、重み付け設定部３においては、この、予測誤差の値を小さくできるような重み付け係数を算出することが必要となる。
【００３１】
このような必要性に鑑み、この実施の形態の重み付け設定部３は、音声信号の予測値の算出に用いられる重み付け係数を算出する際に、過去の複数の音声信号の予測において生成された複数の予測誤差を用いる。
【００３２】
この実施の形態の重み付け設定部３は、複数の予測誤差を用いて、実際の音声信号ｆ＾０（ｎ）の信号値との予測誤差の値をより小さくするために、求める音声信号の予測値と過去の音声信号との二乗誤差を最小にする値を重み付け係数として算出する。
【００３３】
この、重み付け係数の算出について説明する。図４は、線形予測装置において処理の対象となる、一の系列の音声信号の信号値と予測誤差とを簡略的に示す図である。同図において、仮に、予測の対象である音声信号ｆ＾０（ｎ）が、直前の音声信号ｆ０（ｎ−１）と同じ信号値と予測された場合は、図４に示すように、音声信号ｆ＾０（ｎ）の現実の信号値と予測値との予測誤差はｅ（ｎ）となる。同様に、図４には、過去の５つの音声信号ｆ０（ｎ−５）,・・・ｆ０（ｎ−３）, ｆ０（ｎ−２）, ｆ０（ｎ−１）が全て直前の音声信号と同じ信号値であると予測された場合の予測誤差ｅ（ｎ−５）, ｅ（ｎ−４）, ｅ（ｎ−３）, ｅ（ｎ−２）, ｅ（ｎ−１）が示されている。これらの予測誤差ｅ（ｎ），ｅ（ｎ−１），・・・ｅ（ｎ−５）は、それぞれの予測における重み付け係数αを変化させることで変化する。そして、予測誤差ｅ（ｎ），ｅ（ｎ−１），・・・ｅ（ｎ−５）を小さくし、圧縮・解凍部２における圧縮後の符号量を小さくするためには、重み付け設定部３は、下記式（１）
0005891500.tif 000002
の値を最小化する重み付け係数を算出することが必要となる。
【００３４】
そして、この実施の形態の重み付け設定部３は、
下記式（２）
ＡＴＡｘ＋Ａｂ＝０・・・（２）
ただし、
Ａ：任意の行及び列からなる行列
ＡＴ：Ａの転置行列
ｂ：定数ベクトル
から二乗誤差を最小にする値である重み付け係数ｘを求めることで、上記式（１）の値を最小化する重み付け係数を算出する。これにより、図４に示す、求める音声信号ｆ＾０（ｎ）の予測値における、予測値と現実の信号の信号値との予測誤差ｅ（ｎ）を最小にすることが可能になる。
【００３５】
この、重み付け係数の算出をより具体的に説明する。
【００３６】
例えば、ステレオの音声信号を形成する２系列の音声信号（右チャンネル系列の音声信号ｆ０（ｎ−ｐ）,・・・ｆ０（ｎ−１）と左チャンネルの系列の音声信号ｆ１（ｎ−ｐ）,・・・ｆ１（ｎ−１）（ただしｐ＞０））から、一方の系列たとえば右チャンネル系列の将来の音声信号ｆ＾０（ｎ）の信号値を求めるための重み付け係数αを求める場合を考える。このとき、右チャンネル系列の音声信号ｆ０（ｎ−ｐ）,・・・ｆ０（ｎ−１）と左チャンネルの系列の音声信号ｆ１（ｎ−ｐ）,・・・ｆ１（ｎ−１）から音声信号ｆ＾０（ｎ）の信号値を予測するモデルを、下記式（３）
0005891500.tif 000003
と作るとき、その予測誤差ｅ（ｎ）＝ｆ０（ｎ）−ｆ＾０（ｎ）の二乗和を最小化する重み付け係数αを求めるには、行列を用いた計算式における行列の個々の要素に、個々の信号値を用いたものの演算を行う。この行列は、行方向及び／又は列方向に沿って、音声信号を時系列に沿って順に配置したものを用いる。具体的には、例えば、下記式（４）
0005891500.tif 000004
ただし、
α１００,α１１０,α２００,α２１０,・・・,αＰ００：過去の音声信号ｆ０（０），ｆ１（０），ｆ０（１），ｆ１（１），・・・ｆ０（Ｐ），ｆ１（Ｐ）に付与される重み付け係数
Ｐ：それぞれの系列の過去の音声信号の数（Ｐ＞０）
を最小化するような重み付け係数α（重み付け係数α１００,α１１０,α２００,α２１０,・・・,αＰ００）を求めればよい。
【００３７】
そして、これは、下記式（５）
0005891500.tif 000005
ただし、
α１００,α１１０,α２００,α２１０,・・・,αＰ００：過去の音声信号ｆ０（０），ｆ１（０），ｆ０（１），ｆ１（１），・・・ｆ０（Ｐ），ｆ１（Ｐ）に付与される重み付け係数
Ｐ：それぞれの系列の過去の音声信号の数（Ｐ＞０）
を、重み付け係数α（重み付け係数α１００,α１１０,α２００,α２１０,・・・,αＰ００）について解くことによって求められる。
【００３８】
重み付け設定部３は、この式（５）の演算により、音声信号ｆ＾０（ｎ）の信号値の予測値の算出に用いる重み付け係数α（重み付け係数α１００,α１１０,α２００,α２１０,・・・,αＰ００）を算出する。
【００３９】
なお、上記式（５）の演算は、系列の数の如何に関わらず適用できる。従って、重み付け設定部３は、２系列の音声信号のみならず、３つ以上の系列の音声信号に上記式（５）を適用して重み付け係数αを算出し、求める音声信号ｆ＾０（ｎ）の予測値における、直前の音声信号ｆ０（ｎ−１）との予測誤差ｅ（ｎ）を最小にすることを実現できる。
【００４０】
［複数の系列への適用］
上記式（５）の演算は、任意の複数の系列に適用できる。そしてその際に、式の主要部分を共用することができる。
【００４１】
式の主要部分の共用にあたり、上記式（５）を一般化することを考える。例えば、式（５）は音声信号ｆ＾０（ｎ）の信号値の予測値の算出に用いたが、これを、音声信号ｆ０の系列、及び、音声信号ｆ１の系列において、音声信号ｆ＾０（ｎ）の予測値、及び音声信号ｆ＾１（ｎ）の予測値の算出に用いる場合、式（５）を、下記式（６）のように変形する。
0005891500.tif 000006
ただし、
α１０１,α１１１,α２０１,α２１１,・・・,αＰ０１：過去の音声信号ｆ０（０），ｆ１（０），ｆ０（１），ｆ１（１），・・・ｆ０（Ｐ），ｆ１（Ｐ）に付与される重み付け係数
Ｐ：それぞれの系列の過去の音声信号の数（Ｐ＞０）
そして、この式（６）を、重み付け係数α（重み付け係数α１０１,α１１１,α２０１,α２１１,・・・,αＰ０１）について解く。
【００４２】
この式（６）は、第２項（“０＝”のすぐ右側のカッコでくくられた部分）のそれぞれの行において、２つめのｆの式がｆ０でなくｆ１となることで、式（７）のようになっている
0005891500.tif 000007
点が、式（５）との主たる相違である。そして、第３項（第２項の直後の“＋”のすぐ右側の、２つのカッコでくくられた部分）は、音声信号ｆ＾０（ｎ）の予測値を求める場合も、音声信号ｆ＾１（ｎ）の予測値の算出を求める場合も共用されることになる。これにより、式（６）の式の主要な数値は、音声信号ｆ０の系列、及び、音声信号ｆ１の系列において、それぞれ予測値を求める場合に共用できるため、それぞれの系列で式（６）の主要な部分の数値を別個に求める場合に比べ、演算量を少なくできる。
【００４３】
上記式（６）は音声信号ｆ０、及び音声信号ｆ１という２つの系列に適用したが、系列数が２つよりも多い場合も含む複数の系列に一般的に適用できる。
【００４４】
具体的には、例えば、任意のｓ＋１個の音声信号の系列ｆ０，ｆ１，・・・，ｆｓから予測するモデルを式（８）
0005891500.tif 000008
と作る。この場合、予測による二乗誤差和を最小にするには、式（９）
0005891500.tif 000009
ただし、下記式（１０）及び式（１１）
0005891500.tif 000010
0005891500.tif 000011
を解くことで、係数αを求めればよい。
【００４５】
なお、上記式（９）と式（６）とを対応付けると、式（６）の第３項である下記式（１２）
0005891500.tif 000012
に示す信号値群は、項群（ａ）が式（９）のＦ−１，−１に、項群（ｂ）が式（９）のＦ−２，−１に、項群（ｃ）が式（９）のＦ−ｐ，−１に・・・項群（ｄ）が式（９）のＦ−１，−ｐの一部に、項群（ｅ）が式（９）のＦ−２，−ｐの一部に、項群（ｆ）が式（９）のＦ−ｐ，−ｐの一部に、それぞれ対応する。
【００４６】
また、上記式（９）や式（１０）に示す結果から、複数の音声信号の系列を同時に予測する場合には逆行列を求める演算結果を共用できることが判る。即ち、式（９）を、重み付け係数α（重み付け係数α１００,α１１０,α２００,α２１０,・・・,αＰ００,αＰ１０）について解くために式（９）の第２項の左側、即ち下記式（１３）
0005891500.tif 000013
の逆行列を式（９）の各項に乗することになるが、この式（１３）の逆行列を共用することが可能になる。
【００４７】
さらに、上記式（５）の演算は、複数の系列の過去の音声信号のうち、任意の系列の音声信号のみを対象とすることができる。例えば、重み付け設定部３は、相関性の高い３つの系列（第一〜第三系列）の音声信号のうち、相関性の高い上位の２つの系列の音声信号、例えば第一の系列の音声信号ｆ０（ｎ−ｐ）,・・・, ｆ０（ｎ−１）、第三の系列の音声信号ｆ２（ｎ−ｐ）,・・・, ｆ２（ｎ−１）を用いて重み付け係数αを算出し、音声信号ｆ＾０（ｎ）の予測値を求める構成とすることができる。
【００４８】
［処理手順］
次に、この実施の形態の圧縮・解凍装置１Ａ及び線形予測装置１における処理手順について説明する。
【００４９】
まず、圧縮・解凍装置１Ａに、相関性の高い複数の系列（例えばステレオ音声の右チャンネル、左チャンネルの２系列）の音声信号が入力される（音声信号入力手順）。
【００５０】
音声信号が入力されると、線形予測装置１の重み付け設定部３と予測部４は、音声信号ｆ＾０（ｎ）の予測値を求める。
【００５１】
具体的には、まず、重み付け設定部３は、音声信号ｆ＾０（ｎ）の予測値の算出に用いる複数の系列の音声信号の重み付け係数αを求める。具体的には、圧縮対象（つまり予測対象）の音声信号ｆ＾０（ｎ）と同じ系列である一の系列の過去の音声信号ｆ０（ｎ−ｐ）,・・・ｆ０（ｎ−３）, ｆ０（ｎ−２）, ｆ０（ｎ−１）と、他の系列の過去の音声信号ｆ１（ｎ−ｐ）,・・・ｆ１（ｎ−３）, ｆ１（ｎ−２）, ｆ１（ｎ−１）において、上記式（５）を用いて、二乗和を最小化する重み付け係数αＰ００，・・・α１００，αＰ１０，・・・αＰ１０，を求め、過去の音声信号ｆ０（ｎ−ｐ）,・・・，ｆ０（ｎ−１），ｆ１（ｎ−ｐ）,・・・, ｆ１（ｎ−１）に重み付け係数αＰ００，・・・α１００，αＰ１０，・・・αＰ１０，を設定する（重み付け設定手順）。
【００５２】
次に、予測部４は、重み付け設定手順にて重み付けがされた過去の音声信号ｆ０（ｎ−ｐ）,・・・，ｆ０（ｎ−１），ｆ１（ｎ−ｐ）,・・・, ｆ１（ｎ−１）を用いて音声信号ｆ＾０（ｎ）の予測値を算出する（予測手順）。
【００５３】
次に、圧縮・解凍部２において、予測手順で予測された予測値と、音声信号ｆ＾０（ｎ）の現実の値の予測誤差ｅ（ｎ）を求め、予測誤差ｅ（ｎ）によって音声信号の圧縮（符号化）を行う。
【００５４】
そして、上記の手順を、圧縮対象となる系列の音声信号に繰り返し適用することで、予測誤差ｅ（ｎ）の値を小さくし、圧縮効率の高い符号化を行うことができる。これにより、圧縮後の信号量を小さくし、通信等による損失や欠落を少なくして、圧縮・解凍を経ても高い音質の音声信号を維持することができる。
【００５５】
以上示した通り、この実施の形態においては、予測値を算出する音声信号ｆ＾０（ｎ）と同じ一の系列における過去の複数の音声信号ｆ０（ｎ−５）,・・・,ｆ０（ｎ−１）に加え、一の系列以外の系列であって一の系列と相関のある系列としての他の系列における過去の複数の音声信号ｆ１（ｎ−ｐ）,・・,ｆ１（ｎ−１）・・・ｆs（ｎ−ｐ）,・・・ｆs（ｎ−１）を用いて音声信号ｆ＾０（ｎ）の予測値を算出することにより、時間方向の相関性と空間方向の相関性のように、多面的な相関性を有する複数の標本に基づいて、予測精度の高い予測値を算出できる。また、複数の音声信号の系列ｆ０，ｆ１，・・・，ｆｓのそれぞれの重み付け係数α１００,α１１０,α２００,α２１０,・・・,αＰ００,αＰ１０を設定する際に、複数の音声信号の系列ｆ０，ｆ１，・・・，ｆｓの音声信号の値をそれぞれ特定の値に設定した信号値群（式１１）を共用して全ての重み付け係数α１００,α１１０,α２００,α２１０,・・・,αＰ００,αＰ１０が設定されることにより、一の信号値群（式１１）に基づいて複数の重み付け信号を設定できるので、複数の音声信号の系列ｆ０，ｆ１，・・・，ｆｓに対して効率的に重み付け係数α１００,α１１０,α２００,α２１０,・・・,αＰ００,αＰ１０を設定することが可能となり、しかも、系列数が増加しても演算量が増加することを抑止できる。また、一の系列における過去の音声信号ｆ０（ｎ−５）,・・・,ｆ０（ｎ−１）と、他の系列の音声信号ｆ１（ｎ−ｐ）,・・・,ｆ１（ｎ−１）・・・ｆs（ｎ−ｐ）,・・・,ｆs（ｎ−１）に重み付け係数αＰ００,・・・α１００, αＰ１０,・・・, α１１０, αＰＳ０, ・・・, α１Ｓ０が設定され、重み付けがされた一の系列の過去の複数の音声信号ｆ０（ｎ−５）,・・・,ｆ０（ｎ−１）と重み付けがされた他の系列の過去の複数の音声信号ｆ１（ｎ−ｐ）,・・・,ｆ１（ｎ−１）・・・ｆs（ｎ−ｐ）,・・・,ｆs（ｎ−１）とを用いて、一の系列の音声信号ｆ＾０の予測値が算出されることにより、複数の系列における予測誤差の値を統計的に用いることで、予測精度をより高めることができる。これにより、線形予測時の予測誤差を小さくできる重み付け係数を求める処理を、複数の信号系列に渡って、演算量や処理負荷の増大や演算時間の長大化を抑止しつつ容易に行うことができ、複数の信号系列における符号化時の信号量を少なくできる。
【００５６】
この実施の形態においては、（式５）（式６）（式８）のような行列を用いた計算式によって複数の系列の重み付け係数の設定を行うことで、演算量や処理負荷の増大を抑止しつつ容易に行うことができる。特に、系列数や信号値の数が膨大になった場合の行列演算における演算量や処理負荷の増大を効果的に抑止できる。
【００５７】
この実施の形態においては、演算量や処理負荷が大きくなる場合の多い、（式１２）の逆行列のような逆行列を演算する場合において、演算量や処理負荷が過大になることを抑止できる。
【００５８】
この実施の形態においては、予測誤差ｅ（ｎ）を算出することで音声信号ｆ＾０の予測値を求めることにより、高い精度の予測値を算出すると共に、生成される音声信号ｆ＾０の信号量を予測誤差ｅ（ｎ）分だけとすることで、符号化時の信号量を一層少なくすることができる。
【００５９】
上記実施の形態においては、時系列信号は音声信号としたが、これに限定されず、動画の画像信号等、時系列的に動的変化を示し、相関性の高いものであればどのようなものであってもよい。また、この実施の形態の時系列信号を形成する音声信号は、データベース等に予め記録された音声サンプル等であって、それらの中から相関性の高いものを抽出して複数の系列を形成することで実現するものであってもよい。
【００６０】
上記実施の形態は本発明の例示であり、本発明が上記実施の形態のみに限定されることを意味するものではないことは、いうまでもない。
【実施例】
【００６１】
図５，図６に、この実施の形態に係る圧縮・解凍装置１Ａ及び線形予測装置１において予測符号化を行ったデータと、従来の方法で符号化を行ったデータの比較例を示す。同図に示す通り、この実施の形態に係る圧縮・解凍装置１Ａ及び線形予測装置１において予測符号化を行ったデータ２０１の方が、従来の方法で符号化を行ったデータ２０２の符号量が小さくなった結果、圧縮後の信号量が少なくなり、圧縮に際しての信号の損失が少なくなったことを示している。これにより、この実施の形態に係る圧縮・解凍装置１Ａ及び線形予測装置１において予測符号化を行ったデータ２０１の方が、従来の方法で符号化を行ったデータ２０２に比べ、圧縮を経ても良好な音質が維持されていることがわかる。
【符号の説明】
【００６２】
１・・・線形予測装置（音声信号の線形予測装置）
３・・・重み付け設定部（重み付け設定手段）
４・・・予測部（予測手段）
ｆ＾０（ｎ），ｆ０（ｎ−Ｐ），・・・，ｆ０（ｎ−１），ｆ１（ｎ−Ｐ），・・・，ｆ１（ｎ−１），ｆ２（ｎ−ｐ）,・・・, ｆ２（ｎ−１），ｆＳ（ｎ−Ｐ），・・・，ｆＳ（ｎ−１），ｆ０（０），ｆ１（０），ｆ０（１），ｆ１（１），・・・ｆ０（Ｐ），ｆ１（Ｐ）・・・音声信号
α，α１，α２，α１００，α１０１，α１１０，α１１１，α２００，α２０１，α２１０，α２１１，・・・，αＰ００，αＰ０１，ｘ・・・重み付け係数
【要約】
【課題】線形予測時の重み付け係数を容易に求め、高い予測精度を得て符号化時の信号量を少なくできる線形予測装置、方法を提供する。
【解決手段】音声信号の線形予測装置１は、音声信号の信号値の予測誤差を算出するための重み付け係数を算出し、算出された重み付け係数を音声信号のそれぞれに付与して重み付けを行う重み付け設定部３と、重み付け係数によって重み付けを行った、過去の時系列信号を用いて音声信号の予測値を算出する予測部４とを備え、重み付け設定部３は、予測値を算出する音声信号と同じ系列としての一の系列における過去の複数の音声信号と、一の系列と相関のある他の系列における過去の複数の音声信号とのそれぞれに重み付け係数を設定し、予測部４は、重み付けがされた一の系列の過去の複数の音声信号と他の系列の過去の複数の音声信号とを用いて予測値を算出する。
【選択図】図１【図１】
0005891500.tif 000014
【図２】
0005891500.tif 000015
【図３】
0005891500.tif 000016
【図４】
0005891500.tif 000017
【図５】
0005891500.tif 000018
【図６】
0005891500.tif 000019