(57)【要約】【課題】  階層的な帯域幅構造を有する音声圧縮および復元装置、ならびにその方法を提供する。【解決手段】  帯域変換部１０２により、広帯域音声信号を狭帯域低域信号に変換する。狭帯域音声圧縮器１０６により、狭帯域低域信号を圧縮し、圧縮された結果を低域音声パケットに送出する。復元部１０８、１１０により、低域音声パケットを復元して広帯域低域信号を得る。誤差検出部１１４により、広帯域音声信号と広帯域低域復元信号間の差に対応する誤差信号を検出する。高域音声圧縮部１１６により、誤差信号と広帯域音声信号の高域音声信号とを圧縮して高域音声パケットに送出する。【選択図】      図１
2011154378.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
音声圧縮装置において、
広帯域音声信号を狭帯域低域音声信号に変換する第１帯域変換部と、
前記第１帯域変換部から出力される狭帯域低域音声信号を圧縮して前記圧縮された結果を低域音声パケットとして出力する狭帯域音声圧縮器と、
前記低域音声パケットを復元し、復元された広帯域低域音声信号を得る復元部と、
前記広帯域音声信号及び前記復元された広帯域低域音声信号からマスキングを受けるサンプル値を除去して、前記広帯域音声信号と前記復元された広帯域低域音声信号間の差に対応する誤差信号を検出する誤差検出部と、
前記誤差検出部により検出された誤差信号と前記広帯域音声信号の高域音声信号を圧縮し、前記圧縮結果を高域音声パケットとして出力する高域音声圧縮部と、を含み、
前記高域音声圧縮部は、
前記広帯域音声信号を複数の周波数帯域に分割し、複数の分割された広帯域音声信号を出力するフィルタバンクと、
前記複数の分割された広帯域音声信号に対するマスキングされた信号を出力するマスキング部と、
前記マスキングされた信号と前記誤差信号を利用して周波数領域加重値関数を計算する加重値関数計算器と、
前記誤差検出部から提供される複数の周波数帯域を有する誤差信号を利用して前記複数の分割された広帯域音声信号周波数帯域信号に対するＤＦＴ係数を求めるＤＦＴ演算器と、
前記ＤＦＴ係数を利用して各周波数帯域別ＲＭＳ値を得、前記得られたＲＭＳ値を量子化するＲＭＳ量子化器と、
前記量子化されたＲＭＳ値を利用して前記ＤＦＴ係数のサイズを正規化する正規化器と、
前記周波数領域加重値関数を利用して前記正規化されたＤＦＴ係数を量子化するＤＦＴ係数量子化器と、
前記量子化されたＲＭＳ値及び量子化されたＤＦＴ係数をパケット化して前記高域音声パケットとして出力することを特徴とする音声圧縮装置。
【請求項２】
前記誤差検出部は、前記広帯域音声信号および前記復元された広帯域低域音声信号をマスキングして前記誤差信号を検出することを特徴とする請求項１に記載の音声圧縮装置。
【請求項３】
前記マスキングは、前記復元された広帯域低域音声信号に対するマスクされた信号によって広帯域音声信号に対するマスクされた信号がマスキングされるように行われることを特徴とする請求項２に記載の音声圧縮装置。
【請求項４】
前記誤差検出部は、
第１の所定周波数帯域で前記広帯域音声信号をフィルタリングし、第１のフィルタリングされた信号を出力する第１フィルタバンクと、
前記第１のフィルタリングされた信号を半波整流し、第１の半波整流された信号を出力する第１半波整流器と、
前記第１の半波整流された信号から第１ピーク信号を検出する第１ピーク検出器と、
前記第１ピーク信号から前記広帯域音声信号に対する第１のマスクされた信号を出力する第１マスキング部と、
第２の所定周波数帯域で前記復元された広帯域低域音声信号をフィルタリングし、第２のフィルタリングされた信号を出力する第２フィルタバンクと、
前記第２のフィルタリングされた信号を半波整流し、第２の半波整流された信号を出力する第２半波整流器と、
前記第２の半波整流された信号から第２ピーク信号を検出する第２ピーク検出器と、
前記第２ピーク信号から前記復元された広帯域低域音声信号に対する第２のマスクされた信号を出力する第２マスキング部と、
前記第１のマスクされた信号と前記第２のマスクされた信号間に対して信号間マスキングを行って前記誤差信号を検出する信号間マスキング部と、を含むことを特徴とする請求項１に記載の音声圧縮装置。
【請求項５】
前記信号間マスキングは、前記第２のマスクされた信号を利用してマスキング曲線を求め、前記第１のマスクされた信号に含まれているサンプルのうち前記マスキング曲線より小さなサンプルを除去するように行われることを特徴とする請求項４に記載の音声圧縮装置。
【請求項６】
前記第１半波整流器と前記第２半波整流器とに入力される信号のエネルギーが、前記半波整流によって、減少するのを補償するために、前記第１半波整流器と前記第２半波整流器とは正の値を有する前記入力信号のサンプルに所定の利得を乗算することを特徴とする請求項４に記載の音声圧縮装置。
【請求項７】
前記第１ピーク検出器と前記第２ピーク検出器は、入力される信号のうちピークではない信号を除去することによって前記入力される信号のエネルギーが減少することを補償するために、
前記第１ピーク検出器は、前記除去された信号の大きさに所定の利得を乗算した値を前記入力信号から検出されたピーク信号に加算し、その加算後の値を前記第１ピーク信号として出力し、
前記第２ピーク検出器は、前記除去された信号の大きさに前記所定の利得を乗算した値を前記入力信号から検出されたピーク信号に加算し、その加算後の値を前記第２ピーク信号として出力することを特徴とする請求項４に記載の音声圧縮装置。
【請求項８】
前記第１マスキング部と前記第２マスキング部とに入力される信号のエネルギーが、マスキングによって、減少することを補償するために、前記第１マスキング部と前記第２マスキング部は、前記マスキング時に除去されるサンプルに所定の利得を乗算し、前記マスキング時に除去されていないサンプルに加算して、前記第１および第２のマスクされた信号をそれぞれ得ることを特徴とする請求項４に記載の音声圧縮装置。
【請求項９】
前記誤差信号は、複数の周波数帯域を有し、
前記高域音声圧縮部は、前記広帯域音声信号を複数の周波数帯域に分割し、周波数帯域別に圧縮を行うことを特徴とする請求項１に記載の音声圧縮装置。
【請求項１０】
前記高域音声圧縮部は、前記誤差信号と前記広帯域音声信号とがそれぞれ有する複数の周波数帯域別に離散フーリエ変換（ＤＦＴ）係数を求め、前記ＤＦＴ係数を利用して周波数帯域別に二乗平均平方根（ＲＭＳ）値を求め、前記ＲＭＳ値をそれぞれ量子化し、ＲＭＳ量子化値として出力することを特徴とする請求項９に記載の音声圧縮装置。
【請求項１１】
前記ＲＭＳ値の量子化は、周波数帯域別に、時間および周波数帯域に対する予測と周波数帯域に対する予測とを独立的に行うことを特徴とする請求項１０に記載の音声圧縮装置。
【請求項１２】
前記ＲＭＳ値の量子化は、各副フレームおよび帯域の組み合わせごとにＲＭＳ値を求め、先行副フレーム情報と先行帯域情報とを利用して現在のＲＭＳ値を予測することによって時間と周波数帯域とによる２次元の予測を行うことを特徴とする請求項１０に記載の音声圧縮装置。
【請求項１３】
前記ＲＭＳ値の量子化は、複数の予測器を使用して入力される信号の予測誤差値を求め、前記予測誤差値を量子化し、前記予測誤差値の量子化結果を比較して前記複数の予測器のうち一つの予測器を選択し、選択された予測器を利用して得た予測誤差値の量子化結果をＲＭＳ量子化値として出力することを特徴とする請求項１０に記載の音声圧縮装置。
【請求項１４】
前記高域音声圧縮部は、前記ＲＭＳ値の量子化を行うためのＲＭＳ量子化器を含み、
前記ＲＭＳ量子化器は、
前記ＲＭＳ値に対する帯域間の予測を通じてＲＭＳ値に対する帯域予測誤差を求め、前記ＲＭＳ値に対する帯域予測誤差を出力する帯域予測器と、
前記ＲＭＳ値に対する帯域予測誤差を量子化し、前記量子化された帯域予測誤差を出力する第１量子化器と、
前記ＲＭＳ値に対する２次元的な時間−帯域予測誤差を求める時間−帯域予測器と、
前記時間−帯域予測誤差を量子化し、前記量子化された時間−帯域予測誤差を出力する第２量子化器と、
前記量子化された帯域予測誤差と前記量子化された時間−帯域予測誤差とを比較して前記帯域予測器と前記時間−帯域予測器のうち一つを選択し、前記ＲＭＳ値の量子化に選択された予測器を利用する予測器選択器と、を含むことを特徴とする請求項１０に記載の音声圧縮装置。
【請求項１５】
前記ＲＭＳ量子化器は、
前記量子化された帯域予測誤差を逆量子化し、その逆量子化された結果を前記帯域予測器と前記予測器選択器とに提供する第１逆量子化器と、
前記量子化された時間−帯域予測誤差を逆量子化し、その逆量子化された結果を前記時間−帯域予測器と前記予測器選択器とに提供する第２逆量子化器と、をさらに含むことを特徴とする請求項１４に記載の音声圧縮装置。
【請求項１６】
前記第１量子化器と前記第２量子化器とは、スカラー量子化を行うことを特徴とする請求項１４に記載の音声圧縮装置。
【請求項１７】
前記高域音声圧縮部は、前記ＲＭＳ量子化値を利用して前記ＤＦＴ係数の正規化されたＤＦＴ係数を求め、前記正規化されたＤＦＴ係数のベクトル量子化を行うことを特徴とする請求項１０に記載の音声圧縮装置。
【請求項１８】
前記ベクトル量子化時に、前記高域音声圧縮部は、各複数の周波数帯域別に聴覚的に意味のあるベクトル量子化加重値関数を求めて前記ＤＦＴ係数のベクトル量子化に適用することを特徴とする請求項１７に記載の音声圧縮装置。
【請求項１９】
前記ベクトル量子化加重値関数は、前記広帯域音声信号に対するマスクされた信号と前記誤差信号とを利用して求めることを特徴とする請求項１８に記載の音声圧縮装置。
【請求項２０】
前記ベクトル量子化加重値関数は、前記マスクされた信号から下記式によって時間領域加重値関数ｗ［ｎ］を求めて使用することを特徴とする請求項１９に記載の音声圧縮装置。
【数１６】
2011154378.tif 000018
（前記式で、ｙ［ｎ］は前記マスクされた信号である）
【請求項２１】
前記ベクトル量子化加重値関数は、前記時間領域加重値関数を周波数領域に変換し、前記ＤＦＴ係数ベクトル量子化は、当該周波数領域で行われることを特徴とする請求項２０に記載の音声圧縮装置。
【請求項２２】
前記復元部は、
前記狭帯域音声圧縮器から出力される低域音声パケットを復元し、復元された音声信号を出力する狭帯域音声復元器と、
前記復元された音声信号を前記復元された広帯域低域音声信号に変換する第２帯域変換部と、を含むことを特徴とする請求項１に記載の音声圧縮装置。
【請求項２３】
階層的な帯域幅構造で圧縮された音声信号を復元する装置において、
低域音声パケットを受信し、前記低域音声パケットを復元し、復元された狭帯域低域音声信号を出力する狭帯域音声復元器と、
高域音声パケットを受信し、前記高域音声パケットを復元して復元された高域音声信号を出力する高域音声復元部と、
前記復元された狭帯域低域音声信号と前記復元された高域音声信号を加算し、加算結果を復元された広帯域音声信号として出力する加算器と、を含み、
前記高域音声パケットは量子化されたＲＭＳ値のインデックスと、前記音声信号圧縮時利用された予測器タイプインデックス、及び量子化されたＤＦＴ係数のインデックスを含み、
前記高域音声復元部は、
前記予測器タイプインデックスを利用して複数の逆量子化器のうち一つの逆量子化器を選択し、選択された逆量子化器と前記量子化されたＲＭＳ値のインデックスを利用して量子化された予測誤差値を計算する逆量子化器と、
前記予測器タイプインデックスにより複数の予測器のうち一つの予測器を選択し、前記選択された予測器を利用して前記量子化された予測誤差値に対する量子化されたＲＭＳ値を得る予測器と、
前記量子化されたＤＦＴ係数のインデックスに対応する正規化されたＤＦＴ係数のサイズを出力するコードブックと、
前記量子化されたＲＭＳ値に前記正規化されたＤＦＴ係数のサイズを乗算する乗算器と、
前記量子化されたＤＦＴ係数のインデックスに対応するＤＦＴ係数位相値を計算するＤＦＴ位相計算器と、
前記乗算器から出力されるＤＦＴ係数のサイズと前記ＤＦＴ位相計算器から出力されるＤＦＴ係数位相値を利用して各周波数帯域別時間領域信号を得る逆ＤＦＴと、
前記時間領域信号を利用して各周波数帯域別音声信号を得、前記音声信号を出力するフィルタバンクと、
前記フィルタバンクから出力される周波数帯域別音声信号を加算し、前記加算結果を前記高域音声パケットの復元された高域音声信号として出力する加算器と、を含むことを特徴とする音声復元装置。
【請求項２４】
前記音声復元装置は、
前記復元された狭帯域低域音声信号を復元された広帯域低域音声信号に変換する帯域変換部をさらに含むことを特徴とする請求項２３に記載の音声復元装置。
【請求項２５】
前記高域音声パケットは、量子化されたＲＭＳ値と、前記音声信号圧縮時に利用された予測器タイプインデックスと、量子化されたＤＦＴ係数とを含み、
前記高域音声復元部は、前記量子化されたＤＦＴ係数を逆ＤＦＴする時、ＤＦＴ係数の位相を自体計算して使用することを特徴とする請求項２３に記載の音声復元装置。
【請求項２６】
前記ＤＦＴ係数の位相は、下記式によって各ＤＦＴ係数別に求めることを特徴とする請求項２５に記載の音声復元装置。
【数１７】
2011154378.tif 000019
（前記式で、θi［ｍ］はＤＦＴ係数位相値であり、ｍは前記量子化されたＤＦＴ係数のインデックスであり、ｉは周波数帯域インデックスであり、ｖi(0)［ｍ］とｖi(-1)［ｍ］は現在副フレームおよび先行副フレームである）
【請求項２７】
音声圧縮方法において、
広帯域音声信号を狭帯域低域音声信号に変換する段階と、
前記狭帯域低域音声信号を圧縮し、前記圧縮された狭帯域低域音声信号を低域音声パケットとして送出する段階と、
前記低域音声パケットを復元し、復元された広帯域低域信号を得る段階と、
前記復元された広帯域低域信号と前記広帯域音声信号間の差による誤差信号を検出する段階と、
前記誤差信号と前記広帯域音声信号の高域音声信号とを圧縮し、前記圧縮された誤差信号と高域音声信号とを高域音声パケットとして送出する段階と、を含み、
前記誤差信号と前記広帯域音声信号の高域音声信号を圧縮し、前記圧縮された誤差信号と高域音声信号とを高域音声パケットとして送出する段階は、
前記広帯域音声信号を複数の周波数帯域に分割し、複数の分割された広帯域音声信号を出力する段階と、
前記複数の分割された広帯域音声信号に対するマスキングされた信号を出力する段階と、
前記マスキングされた信号と前記誤差信号を利用して周波数領域加重値関数を計算する段階と、
前記複数の周波数帯域を有する誤差信号を利用して前記複数の分割された広帯域音声信号周波数帯域信号に対するＤＦＴ係数を求める段階と、
前記ＤＦＴ係数を利用して各周波数帯域別ＲＭＳ値を得、前記得られたＲＭＳ値を量子化する段階と、
前記量子化されたＲＭＳ値を利用して前記ＤＦＴ係数のサイズを正規化する段階と、
前記周波数領域加重値関数を利用して前記正規化されたＤＦＴ係数を量子化する段階と、
前記量子化されたＲＭＳ値及び量子化されたＤＦＴ係数をパケット化して前記高域音声パケットとして出力する段階とを含むことを特徴とする音声圧縮方法。
【請求項２８】
階層的な帯域幅構造で圧縮された音声信号を復元する方法において、
前記音声信号の低域音声パケットを復元して狭帯域低域音声信号を得、前記音声信号の高域音声パケットを復元して高域音声信号を得る段階と、
前記狭帯域低域音声信号を復元された広帯域低域音声信号に変換する段階と、
前記復元された広帯域低域音声信号と前記高域音声信号を加算し、加算された結果を復元された広帯域音声信号として出力する段階と、を含み、
前記高域音声パケットは、量子化されたＲＭＳ値のインデックスと、前記音声信号圧縮時利用された予測器タイプのインデックス、及び量子化されたＤＦＴ係数のインデックスを含み、
前記音声信号の高域音声パケットを復元して高域音声信号を得る段階は、
前記予測器タイプのインデックスを利用して複数の逆量子化器のうち一つの逆量子化器を選択し、選択された逆量子化器と前記量子化されたＲＭＳ値のインデックスを利用して量子化された予測誤差値を計算する段階と、
前記予測器タイプのインデックスにより複数の予測器のうち一つの予測器を選択し、前記選択された予測器を利用して前記量子化された予測誤差値に対する量子化されたＲＭＳ値を得る段階と、
前記量子化されたＤＦＴ係数のインデックスに対応する正規化されたＤＦＴ係数のサイズを出力する段階と、
前記量子化されたＲＭＳ値に前記正規化されたＤＦＴ係数のサイズを乗算する段階と、
前記量子化されたＤＦＴ係数のインデックスに対応するＤＦＴ係数位相値を計算する段階と、
前記乗算器から出力されるＤＦＴ係数のサイズと前記ＤＦＴ位相計算器から出力されるＤＦＴ係数位相値を利用して各周波数帯域別時間領域信号を得る段階と、
前記時間領域信号を利用して各周波数帯域別音声信号を得、前記音声信号を出力する段階と、
前記フィルタバンクから出力される周波数帯域別音声信号を加算し、前記加算結果を前記高域音声パケットの復元された高域音声信号として出力する段階とを含むことを特徴とする音声復元方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、音声信号の符号化および復号に係り、特に音声信号を階層的な帯域幅構造に圧縮し、これを復元（伸張）する、音声圧縮装置および音声復元装置、ならびにその方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
通信技術の発達によって、通信会社間の競争要素として、音声品質の重要性が改めて認識されている。
【０００３】
従来の公衆電話交換網（Public  Switched  Telephone  Network：ＰＳＴＮ）基盤の通信は、８ｋＨｚで音声信号をサンプリングして４ｋＨｚ帯域の音声信号を伝達するものである。したがって、従来のＰＳＴＮ基盤の音声通信は、４ｋＨｚ帯域を外れる音声信号を伝達できないので音質が低下する。
【０００４】
これを改善するために、入力される音声信号を１６ｋＨｚでサンプリングして８ｋＨｚの帯域幅を提供するパケット基盤の広帯域音声符号化器が開発されている。しかし、音声信号の帯域幅が広くなれば、音質が向上する一方、通信チャンネルのデータ伝送量が増加する。したがって、広帯域音声符号化器を効率的に運営するためには、常に広帯域の通信チャンネルを確保しなければならない。
【０００５】
しかし、パケット基盤の通信チャンネルは、データ伝送量が一定せず、さまざまな要因によってデータ伝送量が変動する。したがって、広帯域音声符号化器が必要とする広帯域通信チャンネルが保証されずに音質の低下を来すおそれがある。これは、特定の瞬間に通信チャンネルの伝送量が必要とするだけ提供されなければ、伝送される音声パケットが欠落して通信音質が急激に低下するためである。
【０００６】
そこで、階層的な帯域構造で音声信号を符号化する技術が提案されている。例えば、ＩＴＵ（International  Telecommunication  Union）標準Ｇ．７２２は、そのような符号化技術を提案するものである。ＩＴＵ標準Ｇ．７２２は、低域通過フィルタと高域通過フィルタとを利用して入力される音声信号を二つの帯域に分割し、各帯域を独立的に符号化する技術を提案している。ＩＴＵ標準Ｇ．７２２では、各帯域情報をＡＤＰＣＭ（適応差分型パルス符号変調：Adaptive  Differential  Pulse  Code  Modulation）方式で符号化する。しかし、ＩＴＵ標準Ｇ．７２２で提案している符号化技術は、既存の標準狭帯域圧縮器と互換性がなくデータ伝送率が高いという短所がある。
【０００７】
また、他の手法として、広帯域入力信号を周波数領域に変換し、周波数領域を幾つかの副帯域に分割して各副帯域の情報を圧縮する音声符号化技術が提案されている。例えば、ＩＴＵ標準Ｇ．７２２．１がそのような符号化技術を提案するものである。しかし、このＩＴＵ標準Ｇ．７２２．１は、音声パケットを階層的な帯域幅構造に符号化するものではなく、既存の標準狭帯域圧縮器と互換性がないという問題点を有している。
【０００８】
既存の標準狭帯域圧縮器との互換問題を考慮して開発された従来の音声符号化技術として、広帯域入力信号に低域通過フィルタを適用して狭帯域信号を求め、この信号を標準狭帯域圧縮器で符号化するものがある。高域信号は、別途の方式で処理する。各帯域のパケットは分離して伝達する。
【０００９】
高域信号を処理する従来の技術として、高域信号を、フィルタバンクを利用して多数の副帯域信号に分割し、各副帯域情報を圧縮する技術がある。高域信号を処理するさらに他の技術として、高域信号を離散コサイン変換（Discrete  Cosine  Transform：ＤＣＴ）または離散フーリエ変換（Discrete  Fourier  Transform：ＤＦＴ）を通じて周波数領域に変換し、各周波数係数を量子化する技術がある。
【００１０】
しかし、このような従来の音声符号化技術は、入力信号を単純に二つの帯域に分割して独立的に処理するものなので、狭帯域音声圧縮器による歪曲を高域信号処理部でさらに処理することができないという問題がある。
【００１１】
また、高域信号の圧縮過程で音声信号の音響特性が効率的に使用されないので量子化効率が低下し、フィルタバンクによって取得された多数の副帯域信号を量子化する過程で各帯域間の相関関係を適切に活用できないことも問題である。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１２】
本発明が解決しようとする技術的課題は、階層的な帯域幅構造を有する音声信号の符号化器および復号器において、既存の標準狭帯域圧縮器と互換可能な音声圧縮装置および音声復元装置、ならびにその方法を提供することである。
【００１３】
本発明が解決しようとする他の技術的課題は、階層的な帯域幅構造を有する音声信号の符号化器および復号器において、音声信号の音響特性を利用して音声信号を圧縮および復元する音声圧縮装置および音声復元装置、ならびにその方法を提供することである。
【００１４】
本発明が解決しようとするさらに他の技術的課題は、狭帯域音声圧縮による歪曲を高域音声圧縮時に処理することによって狭帯域音声圧縮歪曲を補償できる音声圧縮装置および音声復元装置、ならびにその方法を提供することである。
【００１５】
本発明が解決しようとするさらに他の技術的課題は、周波数帯域と副フレームとの相関関係を活用して高域音声信号を圧縮および復元する音声圧縮装置および音声復元装置、ならびにその方法を提供することである。
【００１６】
本発明が解決しようとするさらに他の技術的課題は、高域音声圧縮時に、聴覚的に意味のある加重値関数を量子化過程に適用することにより、量子化効率を向上させる音声圧縮装置および音声復元装置、ならびにその方法を提供することである。
【００１７】
本発明が解決しようとするさらに他の技術的課題は、高域信号および低域信号に対して音響モデルを適用する時、音声信号圧縮時に誤差信号を計算して信号の歪曲と情報の損失とを最小化できる音声圧縮および音声復元装置、ならびにその方法を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【００１８】
前記課題を達成するために本発明は、広帯域音声信号を狭帯域低域音声信号に変換する第１帯域変換部と、前記第１帯域変換部から出力される狭帯域低域音声信号を圧縮してその圧縮結果を低域音声パケットとして出力する狭帯域音声圧縮器と、前記低域音声パケットを復元し、復元された広帯域低域音声信号を得る復元部と、前記広帯域音声信号と前記復元された広帯域低域音声信号間の差に対応する誤差信号を検出する誤差検出部と、前記誤差検出部により検出された誤差信号と前記広帯域音声信号の高域音声信号とを圧縮し、その圧縮結果を高域音声パケットとして出力する高域音声圧縮部と、を含む音声圧縮装置を提供する。
【００１９】
前記課題を達成するために本発明は、低域音声パケットを受信し、その低域音声パケットを復元し、復元された狭帯域低域音声信号を出力する狭帯域音声復元器と、高域音声パケットを受信し、その高域音声パケットを復元し、復元された高域音声信号を出力する高域音声復元部と、前記復元された狭帯域低域音声信号と前記復元された高域音声信号とを加算し、その加算結果を復元された広帯域音声信号として出力する加算器と、を含む音声復元装置を提供する。
【００２０】
前記課題を達成するために本発明は、広帯域音声信号を狭帯域低域音声信号に変換する段階と、前記狭帯域低域音声信号を圧縮し、その圧縮された狭帯域低域音声信号を低域音声パケットとして送出する段階と、前記低域音声パケットを復元し、復元された広帯域低域信号を得る段階と、前記復元された広帯域低域信号と前記広帯域音声信号間の差による誤差信号を検出する段階と、前記誤差信号と前記広帯域音声信号の高域音声信号とを圧縮し、前記圧縮された誤差信号と高域音声信号とを高域音声パケットとして送出する段階と、を含む音声圧縮方法を提供する。
【００２１】
前記課題を達成するために本発明は、前記音声信号の低域音声パケットを復元して狭帯域低域音声信号を得、前記音声信号の高域音声パケットを復元して高域音声信号を得る段階と、前記狭帯域低域音声信号を復元された広帯域低域音声信号に変換する段階と、前記復元された広帯域低域音声信号と前記高域音声信号とを加算し、加算された結果を復元された広帯域音声信号として出力する段階と、を含む音声復元方法を提供する。
【発明の効果】
【００２２】
本発明によれば、階層的な帯域幅構造を有する音声信号符号化および復号器が従来の標準狭帯域圧縮器と互換可能な音声圧縮および復元装置を含むか、または前記音声圧縮および復元装置に対応する方法を行える。
【００２３】
また、狭帯域音声圧縮器による歪曲を高域音声圧縮時にさらに圧縮して狭帯域音声圧縮器から発生する歪曲を補償できる。
【００２４】
そして、高域信号の圧縮過程で音声信号の音響特性を考慮した加重値関数を適用して量子化効率を向上させることができる。
【００２５】
高域音声信号圧縮および復元時に、帯域間および時間−帯域間の相関関係を考慮して圧縮し、これを考慮して復元するだけでなく、復元された広帯域低域音声信号と広帯域音声信号間の誤差信号を検出し、これを利用することによって、圧縮および復元による情報の損失を最小化できる。
【図面の簡単な説明】
【００２６】
【図１】本発明の実施例による音声圧縮装置を示す機能ブロック図である。
【図２】図１の音声圧縮装置の誤差検出部を詳細に示す機能ブロック図である。
【図３Ａ】従来方式で誤差検出する時、入力信号と最終復元された信号間のスペクトル関係を示す例示図である。
【図３Ｂ】図２に示す誤差検出部によって誤差検出する時、入力信号および出力信号のスペクトル間の関係を示す例示図である。
【図４】図１の音声圧縮装置の高域音声圧縮部を詳細に示す機能ブロック図である。
【図５】図４の高域音声圧縮部のＲＭＳ量子化器の詳細ブロック図である。
【図６】図４でのＤＦＴ係数量子化のための帯域範囲を明示した例である。
【図７】本発明によるＲＭＳ量子化とＤＦＴ係数量子化とに割当てられたビット規格の例である。
【図８】本発明の実施例による音声復元装置の機能ブロック図である。
【図９】図８の高域音声復元部の詳細ブロック図である。
【図１０】本発明の実施例による音声圧縮方法のフローチャートである。
【図１１】本発明の実施例による音声復元方法のフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００２７】
以下、本発明の実施の形態を、添付された図面を参照して、さらに詳細に説明する。図面で、同じ参照番号は同じ構成要素を表す。図１は、本発明の実施例による音声圧縮装置の機能ブロック図である。図１に示すように、前記音声圧縮装置は、第１帯域変換部１０２と、狭帯域音声圧縮器１０６と、狭帯域音声復元器１０８と、第２帯域変換部１１０と、誤差検出部１１４と、高域音声圧縮部１１６とにより構成される。
【００２８】
第１帯域変換部１０２は、ライン１０１を通じて入力される広帯域音声信号（以下、広帯域音声信号１０１という）を狭帯域信号に変換する。前記広帯域音声信号１０１は、アナログ信号を１６ｋＨｚでサンプリングし、各サンプルを１６ビット線形ＰＣＭ（Pulse  Code  Modulation）で量子化して得た信号である。
【００２９】
第１帯域変換部１０２は、低域通過フィルタ１０４とダウンサンプラー１０５とにより構成される。低域通過フィルタ１０４は、遮断周波数によって広帯域音声信号１０１をフィルタリングする。前記遮断周波数は、階層的な帯域幅構造によって定義される狭帯域の帯域幅によって決定される。低域通過フィルタ１０４は、例えば５次バターワースフィルタ（Butterworth  filter）を使用し、遮断周波数は３７００Ｈｚを使用することができる。ダウンサンプラー１０５は、１／２ダウンサンプリングによって低域通過フィルタ１０４から出力される信号をひとつおきに除去して狭帯域低域信号を出力する。狭帯域低域信号は、ライン１０３を通じて狭帯域音声圧縮器１０６に出力される。
【００３０】
狭帯域音声圧縮器１０６は、前記狭帯域低域信号を圧縮して低域音声パケットを出力する。低域音声パケットは、ライン１０７を通じて、通信チャンネル（図示せず）に伝達されるとともに狭帯域音声復元器１０８に伝達される。
【００３１】
狭帯域音声復元器１０８は、前記低域音声パケットに対する復元された低域信号を取得する。狭帯域音声復元器１０８の動作は、狭帯域音声圧縮器１０６の動作によって定義される。従来のＣＥＬＰ（Code  Excited  Linear  Prediction）基盤の標準狭帯域音声圧縮器を狭帯域音声圧縮器１０６として使用する場合には、前記従来のＣＥＬＰ基盤の標準狭帯域音声圧縮器の内部に復元機能が含まれているので、前記狭帯域音声圧縮器１０６と狭帯域音声復元器１０８とは一つの構成要素で統合される。狭帯域音声復元器１０８から、ライン１０９を通じて出力される復元された狭帯域低域信号（以下、狭帯域低域信号１０９という）は、第２帯域変換部１１０に伝送される。
【００３２】
第２帯域変換部１１０は、復元された狭帯域低域信号１０９を、復元された広帯域低域信号に変換する。このように帯域を変換する理由は、入力される音声信号が広帯域であるためである。
【００３３】
第２帯域変換部１１０は、アップサンプラー１１２と低域通過フィルタ１１３とより構成される。アップサンプラー１１２は、ライン１０９を通じて復元された狭帯域低域信号が入力されると、各サンプル間にゼロサンプルを挿入する。アップサンプリングされた信号は低域通過フィルタ１１３に伝送される。低域通過フィルタ１１３は前記低域通過フィルタ１０４と同じように動作する。低域通過フィルタ１１３は、復元された広帯域低域信号を、ライン１１１を通じて誤差検出部１１４に出力する。ライン１１１を通じて出力される復元された広帯域低域信号を、以下、広帯域低域信号１１１という。
【００３４】
狭帯域音声復元器１０８と第２帯域変換部１１０とは、あわせて、圧縮された狭帯域低域信号１０９を復元された広帯域低域信号１１１に復元する「復元部」と定義することができる。
【００３５】
誤差検出部１１４は、広帯域音声信号１０１と復元された広帯域低域信号１１１間のマスキング処理により誤差信号を検出する。誤差検出部１１４は、図２に示すように構成することができる。図２は、誤差検出部１１４の機能ブロック図である。
【００３６】
図２を参照して、誤差検出部１１４について説明する。図２に示すように、誤差検出部１１４は、フィルタバンク２０１，２０１′、半波整流器２０３，２０３′、ピーク選択器２０５，２０５′、マスキング部２０７，２０７′、信号間マスキング部２０９より構成される。なお、ピーク選択器２０５，２０５′は、特許請求の範囲における「第１ピーク検出器」「第２ピーク検出器」に相当する。
【００３７】
フィルタバンク２０１、半波整流器２０３、ピーク選択器２０５、マスキング部２０７は、ライン１０１を通じて入力される広帯域音声信号１０１に対して帯域別にマスキングされた信号を得る。
【００３８】
フィルタバンク２０１は、広帯域音声信号１０１における複数の所定周波数帯域信号を通過させる。前記所定周波数帯域は、中心周波数によって決定される。もし、高域音声信号が２６００Ｈｚ以上の周波数を有する信号であり、狭帯域音声圧縮器１０６で処理する狭帯域低域信号が３７００Ｈｚ以下の周波数を有する信号であれば、フィルタバンク２０１は、中心周波数がそれぞれ２９００Ｈｚおよび３４００Ｈｚである二つの周波数帯域を利用して処理することができる。前記フィルタバンク２０１には、公知のガンマトーンフィルタバンクを使用できる。フィルタバンク２０１から出力される信号は、ライン２０２を通じて半波整流器２０３に伝送される。
【００３９】
半波整流器２０３は、ライン２０２を通じて入力される信号で負の値を有する全てのサンプルを０として出力する。半波整流によるエネルギー減少を補償するために、正のサンプルに所定の利得を乗算して半波整流された信号を求めるように半波整流器２０３を構成することができる。前記所定の利得は、例えば２．０と設定することができる。
【００４０】
ピーク選択器２０５は、ライン２０４を通じて入力される半波整流された信号のピークに対応するサンプルを選択する。すなわち、ピーク選択器２０５は、数式１に定義するように、入力される信号のうち、隣接したサンプルより大きい値を有するサンプルを前記ピークに対応するサンプルとして選択する。
【００４１】
【数１】
2011154378.tif 000003
【００４２】
数式１で、ｘ［ｎ］はピーク選択器２０５に入力されるｎ番目のサンプルであり、ｙ［ｎ］は前記ｎ番目の入力サンプルに対応するピーク選択器２０５の出力信号である。ｘ［ｎ−１］およびｘ［ｎ＋１］は、ｘ［ｎ］に隣接したサンプルである。
【００４３】
前記ピーク選択器２０５によってピークではないサンプルが除去されることによって全体エネルギーが減少することを補償するために、ピーク選択器２０５は、除去されたサンプルの値を、数式２のように、選択されたサンプルの値に加算することにより、前記半波整流された信号のピークを検出することができる。
【００４４】
【数２】
2011154378.tif 000004
【００４５】
数式２で、Ｇは補償程度を決定する定数であって、例えば０.５と設定することができる。
【００４６】
マスキング部２０７は、ライン２０６を通じてピーク選択器２０５から受信されるピーク信号からポストマスキング曲線ｑ［ｎ］とプレマスキング曲線ｚ［ｎ］とを求め、マスキング曲線の下の全ての値を０に置換することにより得られたた信号を、ライン２０８を通じて出力する。ライン２０８を通じて出力される信号は、ライン１０１を通じて入力される広帯域音声信号に対するマスキングされた信号である。
【００４７】
前記ポストマスキング曲線ｑ［ｎ］は、数式３のように定義することができる。
【００４８】
【数３】
2011154378.tif 000005
【００４９】
前記プレマスキング曲線ｚ［ｎ］は、数式４のように定義することができる。
【００５０】
【数４】
2011154378.tif 000006
【００５１】
数式３と数式４で、ｘ［ｎ］はマスキング部２０７の入力信号であり、ｃ0とｃ1とはマスキングの強度を決定する定数である。本発明の実施例ではｃ0＝ｅ-0.5とｃ1＝ｅ-1.5とを使用する。数式３で、ｑ［ｎ−１］は時間的に一つ前のｑ［ｎ］のプレマスキング曲線の値である。
【００５２】
また、本発明ではマスキング部２０７でのマスキングによるエネルギー減少を自動補償するために、マスキングによって除去されるサンプル値は所定の利得を乗算して除去されていない一つ前または一つ後のサンプル値に加算することができる。このような動作は数式５および数式６のように定義することができる。
【００５３】
【数５】
2011154378.tif 000007
【００５４】
【数６】
2011154378.tif 000008
【００５５】
数式５は、ポストマスキングによるエネルギー減少を補償するためのものであり、数式６は、プレマスキングによるエネルギー減少を補償するためのものである。数式５および数式６で、Ｎはフレーム長であり、Ｇは補償程度を定める定数である。前記Ｇは、例えば０.５と設定することができる。
【００５６】
ライン１１１を通じて入力される復元された広帯域低域信号は、フィルタバンク２０１′、半波整流器２０３′、ピーク選択器２０５′、マスキング部２０７′を通じて、前述したライン１０１を通じて入力される広帯域音声信号と共に処理される。これにより、マスキング部２０７′では復元された広帯域低域信号に対するマスキングされた信号が出力される。
【００５７】
信号間マスキング部２０９は、ライン２０８′を通じてマスキング部２０７′から出力される信号を受信し、数式３および数式４に基づいてポストマスキング曲線とプレマスキング曲線とを求める。そして、信号間マスキング部２０９は、ライン２０８を通じて入力される信号のうち前記ポストマスキング曲線およびプレマスキング曲線より下の値を０に置換し、広帯域音声信号と復元された広帯域低域信号間の誤差信号を検出する。
【００５８】
検出された誤差信号は、ライン１１５を通じて高域音声圧縮部１１６に伝送される（図１参照）。この時、信号間マスキング部２０９ではライン２０８およびライン２０８′を通じて入力される信号間の差だけエネルギーが減少することは正常であるので、数式５および数式６のようなマスキングによるエネルギー減少の補償過程は適用されない。
【００５９】
前述した誤差検出部１１４での誤差検出方式は、従来の二つの信号間の差を計算して誤差信号を求める方式に比べて音声圧縮歪曲が低く抑えられる点で有利である。この利点は、図３Ａおよび図３Ｂに例示された図面を参照することにより理解される。
【００６０】
図３Ａは、従来方式で誤差を検出する時、入力信号と最終的に復元された信号間のスペクトルの関係を例示するグラフであり、図３Ｂは、図２に示すように本発明の一実施例により誤差検出する時、入力信号と最終的に復元された信号間のスペクトルの関係を例示するグラフである。図３Ａおよび図３ＢのＴ周波数帯域を対比して見れば明らかなように、従来の方式で誤差を検出する時は、最終的に復元された信号が十分に補償されないが、本発明による誤差検出時には、最終的に復元された信号のレベルが入力信号と近接する。
【００６１】
高域音声圧縮部１１６（図１参照）は、ライン１１５を通じて入力される誤差信号（以下、誤差信号１１５という）とライン１０１を通じて入力される広帯域音声信号とを符号化して高域音声パケットを得る。このために高域音声圧縮部１１６は、図４に示すように構成される。
【００６２】
図４を参照して、広域音声圧縮部１１６について説明する。図４に示すように、本発明による高域音声圧縮部１１６は、フィルタバンク４０１と、ＤＦＴ演算器４０３と、ＲＭＳ（Root  Mean  Square）演算器４０５と、ＲＭＳ量子化器４０７と、係数大きさ計算器４０９と、正規化器４１１と、ＤＦＴ係数量子化器４１３と、加重値関数計算器４１６と、半波整流器４２０と、ピーク選択器４２１と、マスキング部４２２と、パケット化器４２３とにより構成される。
【００６３】
フィルタバンク４０１は、ライン１０１を通じて入力される広帯域音声信号の帯域を複数の所定の周波数帯域に分割する。例えば、広帯域音声信号を、中心周波数４０００Ｈｚ、４８００Ｈｚ、５８００Ｈｚ、７０００Ｈｚを有する４つの周波数帯域信号に分割する。ここで、誤差信号１１５は、前述のように、既に２つの帯域に分割された信号であるので、フィルタバンク４０１の動作は、誤差信号１１５に適用されない。また、誤差信号１１５の２つの帯域は、それぞれ２９００Ｈｚ、３４００Ｈｚの中心周波数を有する帯域であるものとする。
【００６４】
これにより、高域音声圧縮部１１６で処理する高域信号は、ライン１１５を通じて伝送される２つの周波数帯域とフィルタバンク４０１で分割されてライン４０２を通じて出力される信号（以下、出力信号４０２という）の４つの周波数帯域の総計６つの周波数帯域を有するものとなる。６つの周波数帯域を、例えば、帯域０から帯域５と表記すると、誤差信号１１５は帯域０および帯域１を有するものであり、フィルタバンク４０１から出力される４つの周波数帯域は帯域２から帯域５を有するものとして表現できる。
【００６５】
フィルタバンク４０１を通じて出力される４個の帯域信号（出力信号４０２）は、一方で、半波整流器４２０、ピーク選択器４２１、マスキング部４２２を通じて処理され、得られた各帯域別のマスキングされた信号４１５（ライン４１５を通じて出力される信号）は、後述する加重値関数計算器４１６に入力される。ここで、半波整流器４２０、ピーク選択器４２１、マスキング部４２２における処理は、図２を参照して上述したのと同様の方法によるものとすることができる。また、フィルタバンク４０１からの帯域別の出力信号４０２は、ＤＦＴ演算器４０３にも入力される。帯域０および帯域１の誤差信号１１５は、帯域２から帯域５のフィルタバンク４０１の出力信号４０２とともにＤＦＴ演算器４０３に入力される。
【００６６】
ＤＦＴ演算器４０３は、各帯域別の出力信号４０２と誤差信号１１５に対して独立的に動作する。各帯域別の出力信号４０２と誤差信号１１５とがそれぞれ当該周波数帯域に割り当てられた信号であることから、ＤＦＴ演算器４０３は各周波数帯域に相当する周波数領域でのＤＦＴ係数を算出する。すなわち、ＤＦＴ演算器４０３は、入力される信号を当該周波数帯域に変換し、各周波数帯域のＤＦＴ係数を求める。このように求めたＤＦＴ係数は、ライン４０４を通じてＲＭＳ演算器４０５と係数大きさ計算器４０９とに提供される。ライン４０４を通じて出力されるＤＦＴ係数を、以下、ＤＦＴ係数４０４という。
【００６７】
ＲＭＳ演算器４０５は、ＤＦＴ演算器４０３から出力されたＤＦＴ係数４０４を入力し、各帯域別にＤＦＴ係数値のＲＭＳ値を求める。例えば、フィルタバンク４０１の出力信号４０２と誤差信号１１５とを１０ｍｓｅｃの副フレーム単位でＤＦＴ演算して得たＤＦＴ係数値に対するＲＭＳ値を求め、求めたＲＭＳ値を３０ｍｓｅｃのフレーム単位でＲＭＳ量子化器４０７に出力する。すなわち、ライン４０６を通じて入力されるＲＭＳ量子化器４０７の入力値（以下、ＲＭＳ値４０６という）は、（６個の帯域×３個の副フレーム）＝１８個のＲＭＳ値より構成される。
【００６８】
ＲＭＳ量子化器４０７は、入力される１８個のＲＭＳ値４０６を量子化する。従来の技術によれば、各帯域のＲＭＳ値を独立的にスカラー量子化する。しかし、６個の帯域と３個の副フレームとに対して求められた１８個のＲＭＳ値４０６間には高い相関関係が存在する。したがって、そのような相関関係の利点を活用するために、ＲＭＳ量子化器４０７は前記１８個のＲＭＳ値４０６に対する予測量子化を行う。すなわち、１８個のＲＭＳ値４０６の特性によって予測器を選択する方法で予測量子化を行う。
【００６９】
ここで、図５を参照して、ＲＭＳ量子化器４０７について説明する。図５に示すように、ＲＭＳ量子化器４０７は、帯域予測器５０１と、時間−帯域予測器５０３と、量子化器５０５，５０６と、逆量子化器５０９，５１０と、予測器選択器５１３とにより構成される。
【００７０】
１８個のＲＭＳ値４０６を３×６の大きさの行列ｒｍｓ［ｔ］［ｂ］と表示する。ｔは副フレームインデックスであって０、１、２の値を有し、ｂは帯域インデックスであって０、１、２、３、４、５の値を有する。帯域予測器５０１は、１８個のＲＭＳ値４０６間の相関関係を利用して帯域予測誤差値を生成し、ライン５０２を通じて出力する（以下、ライン５０２を通じて出力される帯域予測誤差値を符号５０２で示す）。帯域予測誤差値５０２は、数式７のように定義できる。
【００７１】
【数７】
2011154378.tif 000009
【００７２】
数式７で、ｒｍｓq［ｔ］［ｂ-１］は、量子化器５０５および逆量子化器５０９を通じて量子化および逆量子化過程を経た量子化されたＲＭＳ値であり、ライン５１１を通じて出力される。ａは予測器係数値である。本発明の実施例ではａ＝１.０を使用する。ｒｍｓq［ｔ］［ｂ−１］の初期値は０と設定する。各ＲＭＳの帯域予測誤差値５０２が量子化器５０５で独立的にスカラー量子化されるので、数式７のように、量子化された結果から１８個のＲＭＳ値４０６を予測できる。
【００７３】
時間−帯域予測器５０３は、１８個のＲＭＳ値４０６の相関関係を利用して時間および帯域の予測を同時に実施する。本発明による１８個のＲＭＳ値４０６に対する時間−帯域予測誤差値５０４は、数式８のように定義できる。
【００７４】
【数８】
2011154378.tif 000010
【００７５】
数式８で、ｇは時間−帯域予測器５０３での予測係数値であって、本発明の実施例ではｇ＝０.５を使用し、ｒｍｓq［ｔ］［ｂ−１］とｒｍｓq［ｔ−１］［ｂ］の初期値は０に設定する。
【００７６】
量子化器５０５は、帯域予測誤差値５０２に対してスカラー量子化を行ってＲＭＳ量子化インデックス５０７を求める。量子化器５０６は、時間−帯域予測誤差値５０４に対してスカラー量子化を行ってＲＭＳ量子化インデックス５０８を求める。逆量子化器５０９は、量子化されたＲＭＳ値５１１を、数式７を利用して数式９のように求める。また、逆量子化器５１０は、量子化されたＲＭＳ値５１２を、数式８を利用して数式１０のように求める。
【００７７】
【数９】
2011154378.tif 000011
【００７８】
【数１０】
2011154378.tif 000012
【００７９】
逆量子化器５０９，５１０から出力される信号はそれぞれ帯域予測器５０１と時間−帯域予測器５０３とに入力されて数式７と数式８とに定義された予測に利用される。
【００８０】
量子化器５０５，５０６と逆量子化器５０９，５１０のステップサイズは、各帯域予測誤差値５０２および時間−帯域予測誤差値５０４に割当てられたビット数によって決定される。本発明による実施例では、図７に例示されたようにビットが割当てられる。量子化器５０５，５０６は、帯域予測誤差値５０２および時間−帯域予測誤差値５０４をｍｕ−ｌａｗ方式で量子化できる。但し、予測効果のない帯域または時間、すなわち帯域予測器５０１でのΔ1［ｔ］［０］と時間−帯域予測器５０３でのΔ2［０］［０］とは原ＲＭＳ値にあたるものであり、誤差の性質を有さないので、原ＲＭＳ値の分布を考慮して一般的な線形量子化をおこなう。
【００８１】
予測器選択器５１３は、量子化器５０５，５０６と逆量子化器５０９，５１０の出力を利用して量子化誤差エネルギーを計算し、量子化誤差エネルギーが小さい方の予測器を選択する。
【００８２】
もし、帯域予測器５０１の量子化誤差エネルギーが時間−帯域予測器５０３の量子化誤差エネルギーより小さければ、予測器選択器５１３は、逆量子化器５０９から出力される量子化されたＲＭＳ値５１１を、ライン４０８を通じて出力し、選択された帯域予測器５０１のＲＭＳ量子化インデックス５０８を、ライン４１８を通じて出力し、帯域予測器５０１が選択されたことを表示する選択された予測器タイプインデックスを、ライン４１７を通じて出力する。
【００８３】
一方、時間−帯域予測器５０３の量子化誤差エネルギーが帯域予測器５０１の量子化誤差エネルギーより小さければ、予測器選択器５１３は、逆量子化器５１０から出力される量子化されたＲＭＳ値５１２を、ライン４０８を通じて出力し、該当されるＲＭＳ量子化インデックスを、ライン４１８を通じて出力し、時間−帯域予測器５０３が選択されたことを表示する選択された予測器タイプインデックスを、ライン４１７を通じて出力する。
【００８４】
以下、再び図４を参照しながら、広域音声圧縮部１１６（図１参照）の構成要素についての説明を続ける。係数大きさ係数計算器４０９は、各帯域別ＤＦＴ係数の大きさを求めてライン４１０を通じて出力する（以下、ライン４１０を通じて出力されるＤＦＴ係数の大きさの値を、大きさ信号４１０という）。係数大きさ計算器４０９は、複素数であるＤＦＴ係数４０４の絶対値を求める。
【００８５】
正規化器４１１は、各周波数帯域別の量子化されたＲＭＳ値４０８（ライン４０８を通じてのＲＭＳ量子化器からの出力値）を利用してＤＦＴ係数の大きさを正規化する。正規化器４１１は、大きさ信号４１０を前記各帯域別に量子化されたＲＭＳ値４０８に分けて正規化されたＤＦＴ係数の大きさを求める。各周波数帯域別の正規化されたＤＦＴ係数の大きさは、ライン４１２を通じて、ＤＦＴ係数量子化器４１３に伝送される（以下、ライン４１２を通じて出力される、各周波数帯域ごとの正規化されたＤＦＴ係数の大きさを、符号４１２で示す）。
【００８６】
ＤＦＴ係数量子化器４１３は、加重値関数計算器４１６から提供される加重値関数計算値４１４を利用して各帯域別ＤＦＴ係数を量子化して、ＤＦＴ係数インデックスを、ライン４１９を通じて出力する。すなわち、ＤＦＴ係数量子化器４１３は、各周波数帯域の正規化されたＤＦＴ係数の大きさ４１２に対するベクトル量子化を行う。本発明の実施例では、各フィルタバンクで使われる中心周波数を２９００、３４００、４０００、４８００、５８００、７０００Ｈｚとし、１０ｍｓｅｃのサブフレームごとにＤＦＴを実施するので、ＤＦＴ係数の大きさ＝１６０であり、各帯域にあたるＤＦＴ係数インデックス値は図６のように設定することができる。
【００８７】
加重値関数計算器４１６は、帯域２から帯域５までのマスクされた信号４１５と誤差信号１１５とを利用して加重値関数を求める。すなわち、前記加重値関数計算器４１６は、聴覚的（音響）情報による加重値関数を定義し、前記加重値関数を周波数領域に変換し、ＤＦＴ係数量子化のために変換された加重値関数をＤＦＴ係数量子化器４１３に提供する。
【００８８】
各帯域別信号４０２および誤差信号１１５中で聴覚的に意味のある信号はマスクされた信号４１５および誤差信号１１５に何れも含まれている。量子化後に前記マスクされた信号４１５および誤差信号１１５の形態が維持されれば、聴覚的に歪曲は発生しない。
【００８９】
この時、マスクされた信号４１５および誤差信号１１５での各パルスの位置が重要であり、特に大きいパルスの位置がより重要である。したがって、各周波数帯域別に量子化された時間領域信号（すなわち、量子化されたＤＦＴ係数のＤＦＴ逆変換結果）で各サンプルの重要度は各帯域別マスクされた信号４１５と誤差信号１１５とのパルスの位置および大きさによって決定され、時間領域での加重された平均二乗誤差値は、数式１１のように定義できる。
【００９０】
【数１１】
2011154378.tif 000013
【００９１】
数式１１で、ｗ［ｎ］は時間領域での加重値関数であり、ｘ［ｎ］はフィルタバンク４０１の出力信号４０２または誤差信号１１５であり、ｘq［ｎ］は量子化されたＤＦＴ係数を時間領域に変換して得られた信号である。ＤＦＴ係数量子化器４１３でＤＦＴ係数の大きさのみ量子化するので、加重値関数計算器４１６は、信号４０２の元来の位相を使用してマスクされた信号４１５に対して逆ＤＦＴ（ＤＦＴ逆変換）を行う。ｗ［ｎ］は数式１２のように定義する。
【００９２】
【数１２】
2011154378.tif 000014
【００９３】
数式１２で、ｙ［ｎ］は各周波数帯域ごとのマスキングされた信号４１５または誤差信号１１５である。
【００９４】
周波数領域での加重値関数計算値４１４は、数式１３のように行列状の関数値Ｗfとして求められる。
【００９５】
【数１３】
2011154378.tif 000015
【００９６】
数式１３で、ＤはＤＦＴ逆変換に対応する行列であり、ＷはＷ＝ｄｉａｇ［ｗ［０］，ｗ［１］，．．．，ｗ［Ｎ−１］］で定義される行列である。
【００９７】
したがって、加重値関数計算器４１６は、各周波数帯域別のマスキングされた信号４１５と誤差信号１１５および数式１２を利用してｗ［ｎ］を求め、これを数式１３に代入して行列状の帯域別加重値関数計算値（Ｗf）４１４を求める。帯域別加重値関数計算値４１４は、ＤＦＴ係数量子化器４１３に提供される。各周波数帯域別に加重された平均二乗誤差値は数式１４のように求める。
【００９８】
【数１４】
2011154378.tif 000016
【００９９】
各周波数帯域に対して数式１４の結果を最小化するコードベクトルｉを求めれば、聴覚的な歪曲を最小化する量子化を行う。ここで、各帯域でのＥはコードベクトルｉに対する誤差ベクトルである。本発明による実施例で、各帯域に割当てられたビット数は、図７の通りである。
【０１００】
パケット化器４２３は、ＲＭＳ量子化インデックス４１８（ＲＭＳ量子化器４０７からのライン４１８を通じての出力）と、選択された予測器タイプインデックス４１７（ＲＭＳ量子化器４０７からのライン４１７を通じての出力）と、各帯域別ＤＦＴ係数量子化インデックス４１９（ＤＦＴ係数量子化器４１３からのライン４１９を通じての出力）とをパケット化して高域音声パケットを生成する。生成された高域音声パケットは、ライン１１７を通じて通信チャンネル（図示せず）に伝送される。
【０１０１】
図８は、本発明の実施例による音声復元装置の機能ブロック図である。図８を参照すれば、前記音声復元装置は、狭帯域音声復元器８０２と、第３帯域変換部８０４と、高域音声復元部８０９と、加算器８１１とにより構成される。
【０１０２】
狭帯域音声復元器８０２は、図１の狭帯域音声復元器１０８と同様の構成とすることができる。したがって、ライン８０１を通じて低域音声パケットが入力されると、狭帯域音声復元器８０２は、復元された狭帯域低域音声信号８０３（ライン８０３を通じて狭帯域音声復元器８０２から出力される信号）を出力する。
【０１０３】
第３帯域変換部８０４は、復元された狭帯域低域音声信号８０３を復元された広帯域低域音声信号８０７（ライン８０７を通じて第３帯域変換部８０４から出力される信号）に変換する。第３帯域変換部８０４は、アップサンプラー８０５と低域通過フィルタ８０６とにより構成されて、図１の第２帯域変換部１１０と同様に動作する。
【０１０４】
高域音声復元部８０９は、ライン８０８を通じて高域音声パケットが受信されると、復元された高域音声信号を求める。高域音声復元部８０９は、図１の高域音声圧縮部１１６によって定義される。
【０１０５】
したがって、高域音声圧縮部１１６に対応する高域音声復元部８０９は、図９に示すように構成することができる。図９に示すように、高域音声復元部８０９は、逆量子化器９０４と、予測器９０６と、コードブック９０８と、乗算器９１０と、ＤＦＴ係数位相計算器９１２と、ＤＦＴ逆変換器９１４と、フィルタバンク９１６と、加算器９１８とにより構成される。
【０１０６】
逆量子化器９０４は、図５に示すような帯域予測器５０１と時間−帯域予測器５０３に対応する逆量子化器（図示せず）を備える。したがって、逆量子化器９０４は、ライン９０２を通じて入力される予測器タイプインデックスを利用して、前記複数の逆量子化器で一つの逆量子化器を選択し、ライン９０１を通じて入力されるＲＭＳ量子化インデックスを利用して、逆量子化された予測誤差値Δ1q［ｔ］［ｂ］またはΔ2q［ｔ］［ｂ］を計算する。前記ＲＭＳ量子化インデックスと選択された予測器タイプインデックスとは前記入力高域音声パケット８０８（ライン８０８を通じて入力される信号、図８参照）に含まれる。
【０１０７】
逆量子化器９０４から出力される逆量子化された予測誤差値は、ライン９０５を通じて予測器９０６に伝送される。予測器９０６は、ＲＭＳ量子化器４０７の帯域予測器５０１と時間−帯域予測器５０３とを含み、ライン９０２を通じて入力される選択された予測器タイプインデックスに対応する予測器を選択する。予測器が選択されると、予測器９０６は、ライン９０５を通じて入力される量子化された予測誤差値を数式９と数式１０とに代入して量子化されたＲＭＳ値を得る。量子化されたＲＭＳ値（ＲＭＳ量子化値）はライン９０７を通じて出力される。
【０１０８】
ライン９０３を通じてＤＦＴ係数インデックスが入力されると、コードブック９０８は、入力されたＤＦＴ係数インデックスに対応する正規化されたＤＦＴ係数の大きさを出力する。前記ＤＦＴ係数インデックスは、前記入力高域音声パケット８０８に含まれる。前記正規化されたＤＦＴ係数の大きさは、ライン９０９を通じて乗算器９１０に伝送される。
【０１０９】
乗算器９１０は、ライン９０７を通じて入力される量子化されたＲＭＳ値にライン９０９を通じて入力される正規化されたＤＦＴ係数の大きさを乗算して量子化されたＤＦＴ係数の大きさを得る。量子化されたＤＦＴ係数の大きさはライン９１１を通じて出力される。
【０１１０】
ＤＦＴ係数位相計算器９１２は、数式１５によって循環的にＤＦＴ係数位相値θi［ｍ］を自体計算（self-calculate）して、ライン９１３を通じて出力する。
【０１１１】
【数１５】
2011154378.tif 000017
【０１１２】
数式１５で、ｍはＤＦＴ係数インデックス、ｉは帯域インデックス、ｖi(0)［ｍ］とｖi(-1)［ｍ］とは現在の副フレームと先行する副フレームとにそれぞれ相当し、ＤＦＴ係数位相の初期値は０である。ωcはラジアン単位で表示した各周波数帯域の中心周波数、ＮはＤＦＴ係数の数であり、Ψ［ｍ］は（−π、π）に均一に分布したランダムな値である。
【０１１３】
ＤＦＴ逆変換器９１４は、ライン９１１を通じて入力されるＤＦＴ係数の大きさとライン９１３を通じて入力されるＤＦＴ係数位相値θi［ｍ］とを利用して各周波数帯域別に時間領域信号を得る。各周波数帯域別の時間領域信号はライン９１５を通じて出力される。
【０１１４】
フィルタバンク９１６は、帯域０と帯域１とに対しては誤差検出部１１４のフィルタバンク２０１，２０１′によって定義され（図２参照）、帯域２から帯域５までは高域音声圧縮部１１６のフィルタバンク４０１によって定義される（図４参照）。したがって、フィルタバンク９１６で各周波数帯域はフィルタバンク２０１，２０１′およびフィルタバンク４０１に定義された中心周波数によって定義される。フィルタバンク９１６は、各周波数帯域別の時間領域信号を利用して各周波数帯域別の最終音声信号を得る。各帯域別の最終音声信号および誤差信号は、ライン９１７を通じて加算器９１８に伝送される。
【０１１５】
加算器９１８は、ライン９１７を通じて伝送される周波数帯域の音声信号を加算して復元された高域音声信号を得る。復元された高域音声信号はライン８１０を通じて出力される。
【０１１６】
加算器８１１は、ライン８１０を通じて入力される復元された高域音声信号とライン８０７を通じて入力される復元された広帯域低域音声信号とを合せて復元された広帯域音声信号８１２を出力する。
【０１１７】
図１０は、本発明の実施例による音声圧縮方法の動作フローチャートである。
【０１１８】
広帯域音声信号が入力されると、第１００１段階で前記広帯域音声信号を狭帯域低域音声信号に変換する。変換方式は、図１の第１帯域変換部１０２で説明した通りである。
【０１１９】
第１００２段階で、従来の標準狭帯域圧縮方式を利用して前記狭帯域低域音声信号を圧縮し、圧縮された信号を通信チャンネル（図示せず）に送出する。前記圧縮された信号は、前記広帯域音声信号に対応する低域音声パケットである。
【０１２０】
第１００３段階で、低域音声パケットを復元し、復元された低域音声信号を復元された広帯域低域音声信号に変換する。復元方式は、図１に示す狭帯域音声復元器１０８および第２帯域変換部１１０で説明した通りである。
【０１２１】
第１００４段階で、前記広帯域音声信号と前記復元された広帯域低域音声信号間の差に対応する誤差信号を検出する。誤差信号を検出する方式は、図２で説明した通りである。
【０１２２】
第１００５段階で、前記誤差信号と前記広帯域音声信号の高域音声信号とを一つの信号として圧縮し、圧縮された信号を通信チャンネル（図示せず）に送出する。前記圧縮された信号は、広帯域音声信号に対する高域音声パケットである。前記誤差信号と高域音声信号とを圧縮する方式は、図４および図５で説明した通りである。
【０１２３】
図１１は、本発明の実施例による音声復元方法の動作フローチャートである。
【０１２４】
通信チャンネル（図示せず）を通じて低域音声パケットと高域音声パケットとがそれぞれ受信されると、第１１０１段階で前記低域音声パケットを復元して狭帯域低域信号を得る。狭帯域低域音声パケットの復元は、図８に示す狭帯域音声復元器８０２と同じ方式で行われる。また、高域音声パケットも復元されて、高域音声信号が得られるが、この高域音声パケットの復元は、図８および図９で説明した通りである。
【０１２５】
第１１０２段階で、前記狭帯域低域信号を復元された広帯域低域音声信号に変換する。復元された広帯域低域音声信号への変換方式は、図８の第３帯域変換部８０４で説明した通りである。
【０１２６】
第１１０３段階で、前記復元された広帯域低域音声信号と復元された高域音声信号とを加算し、その加算結果を、前記低域音声パケットと高域音声パケットとに対応する復元された広帯域音声信号として、出力する。
【０１２７】
本発明は前述した実施例に限定されず、本発明の思想内で当業者による変形が可能である。したがって、本発明は、詳細な説明の記載により決定されるのではなく、特許請求の範囲により決定されなければならない。
【産業上の利用可能性】
【０１２８】
本発明による装置および方法は、音声信号を階層的な帯域幅構造に圧縮し、これを復元する時に効果的に使用することができる。
【符号の説明】
【０１２９】
１０１  広帯域音声信号
１０２  第１帯域変換部（帯域変換部）
１０３，１０７，１０９，１１１，１１５，１１７  ライン
１０４  低域通過フィルタ
１０５  ダウンサンプラー
１０６  狭帯域音声圧縮器
１０８  狭帯域音声復元器
１１０  第２帯域変換部
１１２  アップサンプラー
１１３  低域通過フィルタ
１１４  誤差検出部
１１６  高域音声圧縮部
【図１】
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【図２】
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【図３Ａ】
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【図３Ｂ】
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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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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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