(57)【要約】【課題】分析合成型の音声符号化及び復号装置において、符号化の対象となる情報を適切に選択することにより、復号される音声の品質を高める。【解決手段】予測分析部１３１により生成された残差信号を帯域フィルタ部１３３により帯域毎の成分に分解した後、ゲイン算出部１３５と有声無声判別及びピッチ抽出部１３７とにより、各帯域を特徴づける強度と、有声音か無声音かの区別と、有声音である場合のピッチ周波数と、を求め、予測係数と共に符号化し、復号装置に伝達する。復号装置では元の残差信号の各帯域の特徴を反映しつつ励起信号が生成されるため、該励起信号は元の残差信号を効率良く再現したものとなる。【選択図】図１
2008040157.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
音声信号を予測分析により予測係数と残差信号とに分解する予測分析部と、
前記残差信号を帯域別残差信号に分割する帯域別残差信号生成部と、
前記帯域別残差信号から帯域別残差信号強度を求める強度決定部と、
前記予測係数と前記帯域別残差信号強度とを符号化する符号化部と、
を備える音声符号化装置。
【請求項２】
前記帯域別残差信号について帯域毎に有声音か無声音かを判別する有声無声判別部をさらに備え、
前記符号化部は、
前記有声無声判別部による判別結果をさらに符号化する、
ことを特徴とする請求項１に記載の音声符号化装置。
【請求項３】
前記帯域別残差信号が前記有声無声判別部により有声音であると判別された場合に該帯域別残差信号から帯域別ピッチ周波数を抽出するピッチ抽出部をさらに備え、
前記符号化部は、
前記ピッチ抽出部により前記帯域別ピッチ周波数が抽出された場合には該帯域別ピッチ周波数をさらに符号化する、
ことを特徴とする請求項２に記載の音声符号化装置。
【請求項４】
前記有声無声判別部は、
前記帯域別残差信号の自己相関関数の形状に基づき声音音か無声音かの判別を行う、
ことを特徴とする請求項２又は３に記載の音声符号化装置。
【請求項５】
前記予測分析はＭＬＳＡ（Mel Log Spectrum Approximation）分析であり、前記予測係数はＭＬＳＡフィルタ係数であり、前記残差信号はＭＬＳＡフィルタの逆フィルタ出力として求まる信号である、
ことを特徴とする請求項１乃至４の何れか１項に記載の音声符号化装置。
【請求項６】
前記予測分析は線形予測分析であり、前記予測係数は線形予測係数であり、前記残差信号は線形予測フィルタの逆フィルタ出力として求まる信号である、
ことを特徴とする請求項１乃至４の何れか１項に記載の音声符号化装置。
【請求項７】
音声信号に予測分析と符号化が施された結果生成された符号化予測係数と符号化残差信号強度とを受信する受信部と、
前記符号化予測係数と前記符号化残差信号強度とから予測係数と残差信号強度とを復号する復号部と、
前記残差信号強度の帯域依存性と同じ帯域依存性を有する信号を生成する信号発生器と、
前記予測係数と前記信号とを合成することにより音声を復元する合成フィルタと、
を備える音声復号装置。
【請求項８】
音声信号を予測分析により予測係数と残差信号とに分解する予測分析ステップと、
前記残差信号を帯域別残差信号に分割する帯域別残差信号生成ステップと、
前記帯域別残差信号から帯域別残差信号強度を求める強度決定ステップと、
前記予測係数と前記帯域別残差信号強度とを符号化する符号化ステップと、
から構成される音声符号化方法。
【請求項９】
音声信号に予測分析と符号化が施された結果生成された符号化予測係数と符号化残差信号強度とを受信する受信ステップと、
前記符号化予測係数と前記符号化残差信号強度とから予測係数と残差信号強度とを復号する復号ステップと、
前記残差信号強度の帯域依存性と同じ帯域依存性を有する信号を生成する信号発生ステップと、
前記予測係数と前記信号とを合成することにより音声を復元する合成ステップと、
から構成される音声復号方法。
【請求項１０】
コンピュータに、
音声信号を予測分析により予測係数と残差信号とに分解する予測分析ステップと、
前記残差信号を帯域別残差信号に分割する帯域別残差信号生成ステップと、
前記帯域別残差信号から帯域別残差信号強度を求める強度決定ステップと、
前記予測係数と前記帯域別残差信号強度とを符号化する符号化ステップと、
を実行させるコンピュータプログラム。
【請求項１１】
コンピュータに、
音声信号に予測分析と符号化が施された結果生成された符号化予測係数と符号化残差信号強度とを受信する受信ステップと、
前記符号化予測係数と前記符号化残差信号強度とから予測係数と残差信号強度とを復号する復号ステップと、
前記残差信号強度の帯域依存性と同じ帯域依存性を有する信号を生成する信号発生ステップと、
前記予測係数と前記信号とを合成することにより音声を復元する合成ステップと、
を実行させるコンピュータプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、分析合成型の音声圧縮復元を実行する際に必要となる、音声符号化装置、音声復号装置、音声符号化方法、音声復号方法、及び、プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
携帯電話等に使用される音声圧縮技術は、例えばサンプリング周波数が８ｋＨｚで送受信速度４ｋｂｐｓ、という制約条件を満たすために開発された。かかる音声圧縮技術は、分析合成型の音声圧縮技術のうちでも、低レート音声圧縮技術に分類される。
【０００３】
従来の典型的な分析合成型低レート音声圧縮技術としては、例えば、８ｋｂｐｓの音声符号化方法として、ＩＴＵ−Ｔ勧告Ｇ．７２９に示される音声符号化方法がある。該方法においては、まず、符号化装置が、処理対象の音声信号に主として線型予測分析を施すことにより、予測係数と残差信号とを生成する。次に、復号装置が、予測係数と残差信号に関する情報を受けとり、該情報から音声信号を復号する。
【０００４】
音声の分析合成には、上述の線型予測分析によるものの他にＭＬＳＡ（Mel Log Spectrum Approximation）分析によるものが知られている（例えば、非特許文献１参照。）。
【０００５】
なお、復号装置においては、符号化装置により生成された残差信号は、予測係数から算出されたフィルタを用いて音声信号を復号するための励起信号として扱われる。すなわち、残差信号と励起信号とは、視点を符号化装置側に置くかそれとも復号装置側に置くか、の区別に基づいた単なる便宜上の名称の違いに過ぎず、実質的には同じ信号を意味する。以下でも、両方の用語を、特に区別することなく用いることにする。
【０００６】
従来の技術においては、残差信号を帯域別に処理することにより、復号装置により復号される音声信号の品質を、ある程度は向上させている。
【非特許文献１】今井聖、住田一男、古市千枝子著「音声合成のためのメル対数スペクトル近似（ＭＬＳＡ）フィルタ」、電子通信学会論文誌、第Ｊ６６−Ａ巻、第２号、ｐ．１２２−１２９、１９８３年
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
しかし、上述の、残差信号の従来の帯域別処理においては、残差信号の強度の帯域依存性までは反映されていない。
【０００８】
人間の実際の音声においては、残差信号がピッチとしての性質を有する帯域が複数あった場合、一般に、ピッチの強度は、帯域毎に異なる。残差信号が雑音としての性質を有する帯域が複数あった場合も同様に、残差信号の強度は、帯域毎に異なるのが普通である。
【０００９】
すなわち、人間の実際の音声の励起信号は、同強度の基本ピッチと高長波ピッチの重ね合わせではないし、また、ホワイトノイズでもない。
【００１０】
したがって、上述の従来の音声圧縮技術において、残差信号の帯域別処理に残差信号の強度の帯域依存性が反映されていないことは、復号装置により復号される音声信号の品質を、損なう結果となる。
【００１１】
本発明は、上記実情に鑑みてなされたもので、音声圧縮復号技術において、残差信号すなわち励起信号の強度の帯域依存性も考慮に入れることにより、復号された音声信号の品質を高める音声符号化装置、音声復号装置、音声符号化方法、音声復号方法、及び、プログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１２】
上記目的を達成するために、この発明の第１の観点に係る音声符号化装置は、
音声信号を予測分析により予測係数と残差信号とに分解する予測分析部と、
前記残差信号を帯域別残差信号に分割する帯域別残差信号生成部と、
前記帯域別残差信号から帯域別残差信号強度を求める強度決定部と、
前記予測係数と前記帯域別残差信号強度とを符号化する符号化部と、
を備える。
【００１３】
かかる音声符号化装置によれば、残差信号を符号化する際に、残差信号が帯域毎にいかなる強度を有するか、という情報も含めて符号化される。よって、復号側で該情報を利用すれば、より適切な励起信号を得ることができ、かかる励起信号を用いて復号される音声の品質を高めることができる。
【００１４】
前記帯域別残差信号について帯域毎に有声音か無声音かを判別する有声無声判別部をさらに備え、前記符号化部は、前記有声無声判別部による判別結果をさらに符号化する、ことが望ましい。
【００１５】
残差信号を複数の帯域に分割すると、有声音としての性質が強く現れている帯域と、無声音としての性質が強く現れている帯域と、の両方が存在することが明らかになる場合がある。音声符号化装置に上述の有声無声判別部が備われば、残差信号を帯域毎の特徴に応じて符号化して復号に伝達することができ、復号される音声の品質を高めるのに有用である。
【００１６】
前記帯域別残差信号が前記有声無声判別部により有声音であると判別された場合に該帯域別残差信号から帯域別ピッチ周波数を抽出するピッチ抽出部をさらに備え、前記符号化部は、前記ピッチ抽出部により前記帯域別ピッチ周波数が抽出された場合には該帯域別ピッチ周波数をさらに符号化する、ことが望ましい。
【００１７】
有声音はピッチ周波数により特徴付けられる。よって、ある帯域の残差信号が有声音としての性質を有している場合には、該帯域の残差信号からピッチ周波数を抽出してそれにより該帯域の残差信号を代表させれば、該帯域の特徴を保持しつつ、符号化すべき情報量を減少させることができる。このことは、低レート通信に有利である。
【００１８】
前記有声無声判別部は、例えば、前記帯域別残差信号の自己相関関数の形状に基づき声音音か無声音かの判別を行ってもよい。
【００１９】
このようにすると、後に詳しく述べるように、所定の基準を採用することにより、容易に有声無声判別ができるとともに、有声音であると判別された場合には、同時にピッチ周波数も求めることができる。
【００２０】
例えば、前記予測分析はＭＬＳＡ（Mel Log Spectrum Approximation）分析であり、前記予測係数はＭＬＳＡフィルタ係数であり、前記残差信号はＭＬＳＡフィルタの逆フィルタ出力として求まる信号であってもよい。
【００２１】
あるいは例えば、前記予測分析は線形予測分析であり、前記予測係数は線形予測係数であり、前記残差信号は線形予測フィルタの逆フィルタ出力として求まる信号であってもよい。
【００２２】
分析合成型音声圧縮を低レートに適したものとするためには、上述の、ＭＬＳＡによる予測分析や線形予測分析といった分析方法が有効である。
【００２３】
上記目的を達成するために、この発明の第２の観点に係る音声復号装置は、
音声信号に予測分析と符号化が施された結果生成された符号化予測係数と符号化残差信号強度とを受信する受信部と、
前記符号化予測係数と前記符号化残差信号強度とから予測係数と残差信号強度とを復号する復号部と、
前記残差信号強度の帯域依存性と同じ帯域依存性を有する信号を生成する信号発生器と、
前記予測係数と前記信号とを合成することにより音声を復元する合成フィルタと、
を備える。
【００２４】
かかる音声復号装置により、上述の音声符号化装置から引き渡された帯域別残差信号強度を反映した励起信号が生成され、該励起信号により音声信号が復元される。よって、励起信号は、人間の本来の音声と同じく、帯域毎に特徴を有したものとなる。したがって、高品質の音声信号の復号が可能になる。
【００２５】
上記目的を達成するために、この発明の第３の観点に係る音声符号化方法は、
音声信号を予測分析により予測係数と残差信号とに分解する予測分析ステップと、
前記残差信号を帯域別残差信号に分割する帯域別残差信号生成ステップと、
前記帯域別残差信号から帯域別残差信号強度を求める強度決定ステップと、
前記予測係数と前記帯域別残差信号強度とを符号化する符号化ステップと、
から構成される。
【００２６】
上記目的を達成するために、この発明の第４の観点に係る音声復号方法は、
音声信号に予測分析と符号化が施された結果生成された符号化予測係数と符号化残差信号強度とを受信する受信ステップと、
前記符号化予測係数と前記符号化残差信号強度とから予測係数と残差信号強度とを復号する復号ステップと、
前記残差信号強度の帯域依存性と同じ帯域依存性を有する信号を生成する信号発生ステップと、
前記予測係数と前記信号とを合成することにより音声を復元する合成ステップと、
から構成される。
【００２７】
上記目的を達成するために、この発明の第５の観点に係るコンピュータプログラムは、
コンピュータに、
音声信号を予測分析により予測係数と残差信号とに分解する予測分析ステップと、
前記残差信号を帯域別残差信号に分割する帯域別残差信号生成ステップと、
前記帯域別残差信号から帯域別残差信号強度を求める強度決定ステップと、
前記予測係数と前記帯域別残差信号強度とを符号化する符号化ステップと、
を実行させる。
【００２８】
上記目的を達成するために、この発明の第６の観点に係るコンピュータプログラムは、
コンピュータに、
音声信号に予測分析と符号化が施された結果生成された符号化予測係数と符号化残差信号強度とを受信する受信ステップと、
前記符号化予測係数と前記符号化残差信号強度とから予測係数と残差信号強度とを復号する復号ステップと、
前記残差信号強度の帯域依存性と同じ帯域依存性を有する信号を生成する信号発生ステップと、
前記予測係数と前記信号とを合成することにより音声を復元する合成ステップと、
を実行させる。
【発明の効果】
【００２９】
本発明によれば、音声符号化及び復号の際、残差信号すなわち励起信号の強度の帯域依存性も考慮に入れることにより、復号された音声信号の音質を高めることができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００３０】
以下、本発明の実施の形態に係る音声符号化装置及び音声復号装置について詳細に説明する。
【００３１】
図１は、本実施形態に係る音声符号化装置１１１の機能構成図である。
【００３２】
音声符号化装置１１１は、図示するように、マイクロフォン１２１と、Ａ／Ｄ変換部１２３と、予測分析部１３１と、帯域フィルタ部１３３と、ゲイン算出部１３５と、有声無声判別及びピッチ抽出部１３７と、符号化部１２５と、送信部１２７と、を備える。
【００３３】
予測分析部１３１は、予測分析用逆フィルタ算出器１４１を内蔵している。
【００３４】
帯域フィルタ部１３３は、第１帯域フィルタ１５１と、第２帯域フィルタ１５３と、第３帯域フィルタ１５５と、第４帯域フィルタ以降（図１では省略。）の必要な帯域フィルタと、を備える。
【００３５】
ゲイン算出部１３５は、第１ゲイン算出器１６１と、第２ゲイン算出器１６３と、第３ゲイン算出器以降（図１では省略。）の必要なゲイン算出器と、を備える。
【００３６】
有声無声判別及びピッチ抽出部１３７は、第１有声無声判別及びピッチ抽出器１７１と、第２有声無声判別及びピッチ抽出器１７３と、第３有声無声判別及びピッチ抽出器以降（図１では省略。）の必要な有声無声判別及びピッチ抽出器と、を備える。
【００３７】
まず、マイクロフォン１２１に音声が入力される。該音声はアナログ信号である。一方、後に行われる分析及び符号化は離散的な処理である。よって、それに備えるために、該アナログ信号は、Ａ／Ｄ変換部１２３によってデジタル音声信号に変換されて、予測分析部１３１に送られる。
【００３８】
予測分析部１３１は、Ａ／Ｄ変換部１２３から引き渡されたデジタル音声信号に対して、予測分析を施す。予測分析としては、例えば、ＭＬＳＡ分析を用いる。あるいは、線形予測分析を用いてもよい。いずれも既知の手法である。両分析の手順については、後に、図４及び５を用いて詳細に説明する。
【００３９】
予測分析部１３１が行う予測分析とは、最も単純に捉えた場合、次のようなものであるといえる。すなわち、予測分析とは、デジタル音声信号を時分割し、各時間区間について、該時間区間における予測係数及び残差信号を算出する手続である。
【００４０】
デジタル音声信号を時分割する際の時間区間の長さは、例えば、５ｍｓが好適である。
【００４１】
以下では、Ａ／Ｄ変換部１２３から予測分析部１３１に送られるデジタル音声信号は、Ｍ個の時間区間に時分割されるものとする。また、各時間区間に含まれるデジタル音声信号データの個数をｌとする。すると、デジタル音声信号全体には、Ｎ＝ｌ×Ｍ個のデータが含まれていることになる。
【００４２】
予測分析部１３１は、全体としては、各時間区間中のデジタル音声信号Ｓi＝｛ｓi、0、・・・、ｓi、l-1｝（０≦ｉ≦Ｍ−１）を、所定の個数の予測係数と、残差信号Ｄi＝｛ｄi、0、・・・、ｄi、l-1｝（０≦ｉ≦Ｍ−１）と、に変換する機能を有する。
【００４３】
より細かくみると、予測分析部１３１は、まず、入力されたデジタル音声信号から予測係数を算出する。次に、予測分析部１３１に内蔵された予測分析用逆フィルタ算出器１４１が、該予測係数から、予測分析用逆フィルタを算出する。続いて、該予測分析用逆フィルタにＡ／Ｄ変換部１２３からのデジタル音声信号が入力されたときの出力として、残差信号が求まる。
【００４４】
予測係数は、そのまま符号化部１２５に送られる。
【００４５】
一方、残差信号は、符号化部１２５には、直接には引き渡されない。残差信号をそのまま符号化部１２５に送って符号化すると、符号化されても情報量が大きくなり過ぎて、本実施の形態に係る音声符号化装置１１１が前提としている音声圧縮に反する結果となるからである。
【００４６】
よって、残差信号は、できる限りその本質的な特徴だけを抽出することによりあらかじめ情報量を少なくした上で、符号化部１２５に引き渡す必要がある。
【００４７】
そのために、残差信号はまず、帯域フィルタ部１３３により、いくつかの帯域に分割される。残差信号が第１帯域フィルタ１５１を通されると、残差信号のうち帯域１の周波数成分の信号が抽出される。これを、帯域１の残差信号と呼ぶことにする。同様に、第２帯域フィルタ１５３により帯域２の残差信号が、第３帯域フィルタ１５５により帯域３の残差信号が、それぞれ抽出される。帯域４以降の残差信号についても同様である。
【００４８】
例えば、残差信号を帯域１乃至６に分割し、帯域１を０〜１ｋＨｚ、帯域２を１〜２ｋＨｚ、帯域３を２〜３ｋＨｚ、帯域４を３〜５ｋＨｚ、帯域５を５〜６．５ｋＨｚ、帯域６を６．５ｋＨｚ〜８ｋＨｚ、とするのが好適である。
【００４９】
帯域フィルタ部１３３によって抽出された各帯域の残差信号は、いずれも、ゲイン算出部１３５と有声無声判別及びピッチ抽出部１３７とに引き渡される。
【００５０】
帯域１の残差信号のうちゲイン算出部１３５に送られた方は、ゲイン算出部の中の、第１ゲイン算出器１６１に入力される。帯域２以降の残差信号についても、同様に、それぞれ、第２ゲイン算出器１６３以降のゲイン算出器に入力される。
【００５１】
帯域識別のための変数をωRANGEと表記することにする。例えば、第１帯域フィルタ１５１により生成される信号はωRANGE＝１の帯域の信号であるとし、第２帯域フィルタ１５３により生成される信号はωRANGE＝２の帯域の信号であるとする。
【００５２】
また、帯域ωRANGEの残差信号をＤ（ωRANGE）i＝｛ｄ（ωRANGE）i、0、・・・、ｄ（ωRANGE）i、l-1｝（０≦ｉ≦Ｍ−１）と表記することにする。
【００５３】
第１ゲイン算出器１６１や第２ゲイン算出器１６３等の第ωRANGEゲイン算出器は、受け取った信号であるＤ（ωRANGE）i（０≦ｉ≦Ｍ−１）から、ｉ番目の時間区分における帯域ωRANGEのゲインであるＧ（ωRANGE）i（０≦ｉ≦Ｍ−１）を算出する。
【００５４】
ゲインＧ（ωRANGE）iは、残差信号Ｄiの帯域ωRANGEの成分の強度を表すものである。音声信号においては、一般に、ωRANGEが異なればＧ（ωRANGE）iも異なる値になる。Ｇ（ωRANGE）iは、後に図２の音声復号装置２１１に伝えられる。すると、該装置により、元の残差信号Ｄiの帯域毎の強度の違いが反映された音声信号が再生される。したがって、音声符号化装置１１１により帯域毎にゲインを求めておくことは、例えばゲインが帯域に依存しない一定値であるといった仮定を採る場合に比べて、音声復号装置２１１が高い品質の音声信号を再生するのに資する。
【００５５】
ゲインＧ（ωRANGE）i（０≦ｉ≦Ｍ−１）を算出する方法としては、様々なものが考えられる。例えば、残差信号Ｄi（０≦ｉ≦Ｍ−１）をＦＦＴ等の技法によりフーリエ変換して、各帯域のピーク値や平均値をゲインＧ（ωRANGE）としてもよい。
【００５６】
ところで、本実施例に係る音声符号化装置１１１においては、帯域フィルタ部１３３により、既に各帯域の残差信号Ｄ（ωRANGE）iが、ｌ個の数値から構成される数値列ｄ（ωRANGE）i、0、・・・、ｄ（ωRANGE）i、l-1（０≦ｉ≦Ｍ−１）として算出されている。よって、別途ＦＦＴ等の計算をやり直さなくても、かかる数値列を用いて、例えば、
Ｇ（ωRANGE）i＝１０×ｌｏｇ10〔Ａｖｇ｛ｄ（ωRANGE）i2｝〕、
Ａｖｇ｛ｄ（ωRANGE）i2｝
＝｛ｄ（ωRANGE）i、02＋・・・＋ｄ（ωRANGE）i、l-12｝／ｌ
のように算出するのが好適である。すなわち、各時間区間において、各帯域の残差信号を表す数値列の２乗平均をとり、さらにその対数をとったものを、ゲインＧ（ωRANGE）iとする。
【００５７】
２乗平均をとるのは、数値列ｄ（ωRANGE）i、0、・・・、ｄ（ωRANGE）i、l-1（０≦ｉ≦Ｍ−１）における個々の数値の正負に依存せずに信号強度の程度を求めることができるからである。また、対数をとるのは、音の大きさと、人間の聴覚の感度との関係を考慮したからである。
【００５８】
こうして算出されたゲインＧ（ωRANGE）iは、符号化部１２５に引き渡される。
【００５９】
さて、上述のように、帯域フィルタ部１３３によって抽出された各帯域の残差信号は、ゲイン算出部１３５の他に、有声無声判別及びピッチ抽出部１３７にも引き渡される。
【００６０】
帯域１の残差信号のうち第１有声無声判別及びピッチ抽出部１３７に送られた方は、有声無声判別及びピッチ抽出部１３７の中の、第１有声無声判別及びピッチ抽出器１７１への入力となる。帯域２以降についても、同様である。
【００６１】
第１有声無声判別及びピッチ抽出器１７１や第２有声無声判別及びピッチ抽出器１７３等の、第ωRANGE有声無声判別及びピッチ抽出器が行う処理については、後に図６を参照して詳細に説明する。結論だけ述べると、第ωRANGE有声無声判別及びピッチ抽出器は、帯域ωRANGEの残差信号Ｄ（ωRANGE）i（０≦ｉ≦Ｍ−１）が有声音であるか無声音であるかという判別結果を符号化部１２５に送る。また、該判別結果が有声音であるという結果であった場合には、該判別結果に加えて、ピッチ周波数の値も、符号化部１２５に送る。
【００６２】
このように、符号化部１２５には、予測分析部１３１から予測係数が引き渡され、ゲイン算出部１３５から各帯域のゲインが引き渡され、有声無声判別及びピッチ抽出部１３７から有声無声の判別結果及び有声であった場合にはピッチ周波数が引き渡される。
【００６３】
結局、残差信号からは、帯域別のゲインと、帯域別の有声無声判別結果及び有声であった場合にはピッチ周波数と、だけが抽出されて、符号化部１２５に送られることになる。これらの抽出された値及び判別結果は、音声信号の性質を考慮に入れると、情報量が少ない割には残差信号の性質を本質的に特徴づけるものであるといえる。
【００６４】
このように、残差信号を本質的に特徴づける少ない量の情報だけを符号化部１２５に送ることにより、残差信号全体を丸ごと符号化部１２５に送る場合に比べて、符号化部１２５による符号化の結果得られる情報量を少なくすることができる。よって、本実施形態に係る音声符号化装置１１１が前提とする程度までの音声圧縮が可能になる。
【００６５】
一方で、一般に帯域毎に変化する値及び判別結果である、ゲイン、有声無声判別結果、ピッチ周波数は、図２の音声復号装置２１１における音声再生に役立てられる。よって、元の残差信号Ｄi（０≦ｉ≦Ｍ−１）が帯域毎に特段の特徴を持たないとする等の単純な仮定を採用した場合に比べて、音声復号装置２１１において再生される音声の品質が向上する。
【００６６】
符号化部１２５は、予測係数と、上述のように残差信号の帯域別の特徴を示す値や判別結果とを受け取り、これらを符号化する。そして、符号化された予測係数と、残差信号の帯域毎の特徴に関する事項が符号化された情報とが、送信部１２７に引き渡される。図１では、符号化された予測係数は符号化予測係数、残差信号の帯域毎の特徴に関する事項が符号化された情報は符号化帯域別残差信号情報と表記されている。
【００６７】
実施上は、予測係数を符号化する装置と、残差信号から抽出した情報を符号化する装置とを別々に設けてもよい。両者を一体の装置とみなせば、上述のように符号化予測係数及び符号化帯域別残差信号情報が符号化部１２５から送信部１２７に引き渡されるという事実に違いはないからである。
【００６８】
符号化部１２５は任意の既知の符号化方法を用いる。符号化方法には様々なものが知られており、情報の圧縮率も様々であり、また、同じ符号化方法であっても符号化の対象となる信号の性質により圧縮率が変化し得る。本実施形態に係る音声符号化装置１１１においては、予測係数及び残差信号からの抽出事項を最大限情報圧縮することができるような符号化方法を採用することが望ましい。ただし、ここでは、いかなる符号化方法が適しているか、ということは問題にしない。
【００６９】
もっとも、図１の音声符号化装置が各時間区間における情報を次々に送信し、図２の音声復号装置２１１が該情報から音声を概ねリアルタイムで再生する場合のように、圧縮後の信号量の予想が容易でかつ該信号量がどの時間区間においても同程度となるような符号化方法が望ましい場合はあり得る。その方が、音声処理とその後の送信や、受信とその後の音声再生における、装置の性能上の制約事項との兼ね合いを考慮しやすいからである。
【００７０】
図１の送信部１２７は、符号化部１２５から、符号化予測係数及び符号化帯域別残差信号情報を受け取り、図２の音声復号装置２１１に送信する。送信方法は、本実施形態においては、無線通信であるとするが、他の、有線や、有線と無線の併用など、様々な通信方法であってもよい。
【００７１】
図２は、本実施形態に係る音声復号装置２１１の機能構成図である。
【００７２】
音声復号装置２１１は、図示するように、受信部２２１と、復号部２２３と、帯域別パルス列又は雑音列生成部２３１と、合成用逆フィルタ算出部２３５と、残差信号復元部２３３と、合成用逆フィルタ部２２５と、Ｄ／Ａ変換部２２７と、スピーカ２２９と、を備える。
【００７３】
帯域別パルス列又は雑音列生成部２３１は、第１パルス列又は雑音列生成器２４１と、第２パルス列又は雑音列生成器２４３以降の必要なパルス列又は雑音列生成器を備える。
【００７４】
受信部２２１は、図１の音声符号化装置１１１の送信部１２７から、無線通信手段によって、符号化予測係数及び符号化帯域別残差信号情報を受け取り、復号部２２３に引き渡す。
【００７５】
復号部２２３は、受信部２２１から引き渡された符号化予測係数及び符号化帯域別残差信号情報を復号して、各時間区分における、予測係数と、残差信号の帯域毎のゲインと、残差信号の帯域毎の有声無声判別結果及び有声の場合のピッチ周波数と、を生成する。
【００７６】
残差信号に関する復号された情報は、帯域別パルス列又は雑音列生成部２３１に引き渡される。その際、ゲイン関係の情報と有声無声判別関係の情報という２種類の情報は、帯域１についての情報、帯域２についての情報、というように、帯域毎にまとめられる。
【００７７】
すなわち、帯域１のゲイン関係の情報と、帯域１の有声無声判別関係の情報とがまとめられて、第１パルス列又は雑音列生成器２４１に入力される。帯域２のゲイン関係の情報と、帯域２の有声無声判別関係の情報とがまとめられて、第２パルス列又は雑音列生成器２４３に入力される。帯域３以降についても同様である。
【００７８】
第１パルス列又は雑音列生成器２４１は、帯域１のパルス列又は雑音列を生成し、残差信号復元部２３３に引き渡す。第２パルス列又は雑音列生成器２４３は、帯域２のパルス列又は雑音列を生成し、同じく残差信号復元部２３３に引き渡す。帯域３以降も同様である。
【００７９】
つまり、帯域別パルス列又は雑音列生成部２３１は、各帯域のパルス列又は雑音列を生成して、残差信号復元部２３３に引き渡す。各帯域のパルス列又は雑音列を生成する手順については、後に図７及び８を参照して詳細に説明する。簡単に述べると、次のようになる。すなわち、ある帯域の有声無声判別結果が有声音であれば、該帯域のピッチ周波数のとおりの周波数を有し、大きさが該帯域のゲインとなるようなパルス列が生成される。一方、ある帯域の有声無声判別結果が無声音であれば、あらかじめ用意しておいた、ランダムな時間間隔を有する大きさ１のパルス列から、該帯域の成分を抽出して、それにゲインを乗じたものが該帯域の雑音列として生成される。
【００８０】
残差信号復元部２３３は、帯域別パルス列又は雑音列生成部２３１から引き渡された各帯域のパルス列又は雑音列を全て重ね合わせる加算機である。ここに至るまでの残差信号に関する情報の処理は、図１の音声符号化装置１１１による残差信号に関する情報の処理とは、ほぼ逆のことを行っている。そうした比較によれば、帯域別パルス列又は雑音列生成部２３１が生成したパルス列又は雑音列を重ね合わせることによって、残差信号が復元できるはずである。
【００８１】
ただし、前述のとおり、図１の音声符号化装置１１１から図２の音声復号装置２１１に送られてくる帯域別残差信号情報は、元の残差信号Ｄi（０≦ｉ≦Ｍ−１）の本質的な特徴を捉え抽出した結果ではあるものの、元の残差信号Ｄｉそのものではない。このように送信側装置において削られた情報がある以上、残差信号復元部２３３は元の残差信号Ｄｉを完全には復元することができない。つまり、厳密には、残差信号復元部２３３は、残差信号Ｄｉを復元するのではなく、受信側で得られた情報を最大限利用した結果、元の残差信号Ｄｉに近いものであることが期待される信号を生成しているにすぎない。すなわち、残差信号復元部２３３は、残差信号Ｄ0、・・・、ＤM-1を復元しているわけではなく、疑似残差信号Ｄ’0、・・・、Ｄ’M-1、ただし、Ｄ’i＝｛ｄ’i、0、・・・、ｄ’i、l-1｝（０≦ｉ≦Ｍ−１）、を生成しているといえる。もっとも、前述のように、図１の音声符号化装置１１１により音声の本質的な特徴的事項は図２の音声復号装置２１１に伝達されているから、Ｄ’iはＤiのよい近似ではあり、音声再生のための励起信号として用いるのにふさわしい。
【００８２】
なお、既に述べたように、残差信号と励起信号とは、同じ信号を別の視点からみたものにすぎない。
【００８３】
一方、復号部２２３によって復号された予測係数は、合成用逆フィルタ算出部２３５に引き渡され、音声合成用の逆フィルタを算出するために用いられる。該算出には、任意の既知の手法を用いることができる。音声合成用の逆フィルタとは、該フィルタに励起信号を入力することにより音声信号が再生されるような性質を有するフィルタである。
【００８４】
合成用逆フィルタ算出部２３５による逆フィルタ算出結果は、合成用逆フィルタ部２２５に送られる。合成用逆フィルタ部２２５は、受け取った逆フィルタ算出結果に従って、仕様を決定する。あるいは、合成用逆フィルタ算出部２３５によって、合成用逆フィルタ部２２５が生成されると考えてもよい。
【００８５】
この合成用逆フィルタ部２２５に前述の疑似残差信号Ｄ’iを励起用の信号として入力すれば、デジタルデータとしての音声信号が復元される。以上の音声信号復元の手順については、後に図９を参照して詳しく説明する。
【００８６】
なお、音声復号装置２１１は、予測係数に関する情報は全て受け取っているから、符号化及び復号の過程で生じ得る情報量減少を考慮しない限りは、合成用逆フィルタ部２２５自体は元のデジタル音声信号Ｓi＝｛ｓi、0、・・・、ｓi、l-1｝（０≦ｉ≦Ｍ−１）を完全に復元し得るフィルタ部である。一方、合成用逆フィルタ部２２５に励起信号として入力される信号は、前述のとおり擬似的な残差信号Ｄ’iである。したがって、合成用逆フィルタ部２２５が再生するデジタル音声信号も、元のデジタル音声信号Ｓiを忠実に再現したものではない。
【００８７】
しかし、音声信号の性質に鑑みて残差信号を本質的に特徴付ける情報は音声復号装置２１１に伝達されている。そして、該情報を用いて残差信号の復元あるいは疑似残差信号の生成が行われた。よって、かかる復元された残差信号あるいは疑似残差信号を励起信号として合成用逆フィルタ部２２５に入力した結果得られる出力は、元の音声信号Ｓｉに近い信号になっていると期待される。
【００８８】
合成用逆フィルタ部２２５から出力された再生信号は、Ｄ／Ａ変換部２２７によりアナログ音声信号に変換された後、スピーカ２２９に伝達される。スピーカ２２９は受け取ったアナログ信号に従って実際に音声を発する。
【００８９】
従来の音声符号化装置及び音声復号装置は、情報量を少なくすることには成功したものの、送信対象である信号の性質への配慮が不十分だったために、再生音声の品質が犠牲になっていた。それに対して、本実施形態に係る音声符号化装置１１１及び音声復号装置２１１は、前者から後者に伝達できる情報量が制限されている状況にあっても、できる限り高品質の音声が再生できるように考え出されたものである。そのために、伝達すべき情報量をなるべく少なくしつつも、音声信号の特徴を十分に保持するにはいかにすればよいかが考察された。その結果、伝えたい信号が特に音声信号であることに着目し、音声信号の性質を踏まえた上で、音声送信側の装置での予測分析における残差信号の帯域毎の性質の差、特に強度の差、を音声受信側の装置における音声再生に反映させることにした。残差信号の帯域毎の性質を伝達することは、わずかな情報量で済む割には、再生音声の品質の大幅な向上につながる。
【００９０】
ここまで機能構成図である図１及び２を参照して説明してきた音声符号化装置１１１及び音声復号装置２１１は、物理的には、使い勝手の観点から両装置の機能を統合した、図３に示される音声符号化兼復号装置３１１により実現される。以下では、音声符号化兼復号装置３１１として携帯電話機を想定して説明する。
【００９１】
音声符号化兼復号装置３１１は、図１で既に示してあるマイクロフォン１２１と、図２で既に示してあるスピーカ２２９と、アンテナ３２１と、操作キー３２３と、を備える。
【００９２】
音声符号化兼復号装置３１１は、無線通信部３３１と、音声処理部３３３と、電源部３３５と、入力部３３７と、ＣＰＵ３４１と、ＲＯＭ（Read Only Memory）３４３と、記憶部３４５と、をさらに備え、これらはシステムバス３３９で相互に接続されている。システムバス３３９は、命令やデータを転送するための伝送経路である。
【００９３】
ＲＯＭ３４３には、音声符号化及び復号のための動作プログラムが格納されている。
【００９４】
また、本実施の形態においては、図１の予測分析部１３１、図１の帯域フィルタ部１３３、図１のゲイン算出部１３５、図１の有声無声判別及びピッチ抽出部１３７、図２の帯域別パルス列又は雑音列生成部２３１、図２の残差信号復元部２３３、図２の合成用逆フィルタ算出部２３５、図２の合成用逆フィルタ部２２５、の機能は、ＣＰＵ３４１による数値処理により実現される。なお、図１の符号化部１２５と図２の復号部２２３の機能も、ＣＰＵ３４１による数値処理により実現される。
【００９５】
したがって、ＲＯＭ３４３に格納されている動作プログラムには、ＣＰＵ３４１による上述の数値処理のためのプログラムが含まれる。
【００９６】
ＲＯＭ３４３には他にも、音声符号化兼復号装置３１１の全体の制御に必要なオペレーティングシステムも格納されている。
【００９７】
ＣＰＵ３４１は、ＲＯＭ３４３に格納された動作プログラムやオペレーティングシステムを実行することにより、音声を符号化あるいは復号する。
【００９８】
このように、ＣＰＵ３４１は、ＲＯＭ３４３に格納された動作プログラムに従って、数値演算を行う。そのためには、処理対象である数値列、例えばデジタル音声信号Ｓｉ（０≦ｉ≦Ｍ−１）を格納したり、処理結果である数値列、例えば残差信号Ｄｉを格納するための記憶部３４５が必要となる。
【００９９】
記憶部３４５は、ＲＡＭ（Random Access Memory）３５１と、ハードディスク３５３と、フラッシュメモリ３５５との何れかもしくは複数から構成されて、デジタル音声信号、予測係数、残差信号、帯域毎の残差信号、帯域毎のゲイン、帯域毎の有声無声判別結果、有声音のピッチ周波数、符号化予測係数、符号化帯域別残差信号情報、帯域毎に生成されたパルス列又は雑音列、逆フィルタ算出結果、疑似残差信号、等を記憶する。
【０１００】
ＣＰＵ３４１は、レジスタ（図示せず）を内蔵しており、ＲＯＭ３４３から読み出した動作プログラムに従って、処理対象である数値列を適宜記憶部３４５からレジスタにロードし、ロードされた数値列に所定の演算を施し、その結果を記憶部３４５に格納する。
【０１０１】
記憶部３４５に備えられているＲＡＭ３５１とハードディスク３５３は、それぞれのアクセス速さと記憶容量を勘案して、ＲＯＭ３４３による処理対象となる数値列を、分担しつつ、あるいは同時に、記憶する。フラッシュメモリ３５５はリムーバブルメディアであり、必要に応じてＲＡＭ３５１やハードディスク３５３に格納されているデータがコピーされ音声符号化兼復号装置３１１から引き抜かれて、例えばパーソナルコンピュータよる該データの利用に役立てられる。
【０１０２】
無線通信部３３１と音声処理部３３３は、音声符号化兼復号装置３１１が音声符号化装置１１１（図１）として機能する場合は、次のように機能する。すなわち、マイクロフォン１２１に入力され音声処理部３３３が備えるＡ／Ｄ変換部１２３（図１）によりデジタル信号に変換された音声は、ＣＰＵ３４１、ＲＯＭ３４３、記憶部３４５により図１に示した過程を通して符号化される。そして、無線通信部３３１は送信部１２７（図１）として機能すべく、アンテナ３２１を用いて相手（受信側となる、別の音声符号化兼復号装置３１１。）に符号化予測係数及び符号化帯域別残差信号情報を送信する。
【０１０３】
一方、音声符号化兼復号装置３１１が音声復号装置２１１（図２）として機能する場合は、次のように機能する。すなわち、無線通信部３３１は受信部２２１（図２）として機能すべく、アンテナ３２１を用いて符号化予測係数及び符号化帯域別残差信号情報を受信する。受信された符号は、ＣＰＵ３４１、ＲＯＭ３４３、記憶部３４５により図２に示した過程を通してデジタル音声信号に復号される。デジタル音声信号は音声処理部３３３が備えるＤ／Ａ変換部２２７（図２）を用いてアナログ音声信号に変換され、スピーカ２２９から音声として出力される。
【０１０４】
入力部３３７は、操作キー３２３からの操作信号を受け付けて、操作信号に対応するキーコード信号をＣＰＵ３４１に入力する。ＣＰＵ３４１は、入力されたキーコード信号に基づいて操作内容を決定する。
【０１０５】
例えば、音声をいくつの帯域に分割するか、そして、各帯域幅をいくらにするか、といったことは、ＲＯＭ３４３にあらかじめ設定されているが、希望する場合にはユーザ自身が該設定を変更できるようにしておく。操作キー３２３があるので、ユーザは、周波数の数値等を入力して、該変更を行うことができる。ユーザはまた、操作キー３２３を用いて、所定の操作コマンド（例えば電源オン／オフなどのコマンド）を入力したりすることもできる。
【０１０６】
電源部３３５は、音声符号化兼復号装置３１１を駆動させるための電源である。
【０１０７】
（ＭＬＳＡによる予測分析の手順）
以下では、図１の予測分析部１３１が行う予測分析の一例として、ＭＬＳＡによる予測分析について、図４に示すフローチャートを参照しつつ説明する。
【０１０８】
記憶部３４５（図３）には、既に、デジタル音声信号（入力波形）Ｓi＝｛ｓi、0、・・・、ｓi、l-1｝（０≦ｉ≦Ｍ−１）が格納されているとする。
【０１０９】
ＣＰＵ３４１（図３）は、内蔵のカウンタレジスタ（図示せず）を入力信号サンプルカウンタｉの格納に用いることとし、初期値として、ｉ＝０とする（図４のステップＳ４１１）。
【０１１０】
ＣＰＵ３４１は、内蔵の汎用レジスタ（図示せず）に、記憶部３４５（図３）から、入力信号サンプルＳｉ＝｛ｓi、0、・・・、ｓi、l-1｝をロードする（図４のステップＳ４１３）。
【０１１１】
ＣＰＵ３４１は、入力信号サンプルＳｉ＝｛ｓi、0、・・・、ｓi、l-1｝から、ケプストラムＣi＝｛ｃi、0、・・・、ｃi、(l/2)-1｝を計算する（ステップＳ４１５）。ケプストラムを求めるには、任意の既知の手法を採用する。たいてい、離散フーリエ変換をする、絶対値をとる、対数をとる、逆離散フーリエ変換をする、といった手続が必須となる。
【０１１２】
続いて、今求めたケプストラムＣi＝｛ｃi、0、・・・、ｃi、(l/2)-1｝から、任意の既知の手法により、ＭＬＳＡフィルタ係数Ｍi＝｛ｍi、0、・・・、ｍi、p-1｝を計算する（ステップＳ４１７）。
【０１１３】
続いて、ＭＬＳＡフィルタ係数Ｍi＝｛ｍi、0、・・・、ｍi、p-1｝を記憶部３４５に予測係数として記憶する（ステップＳ４１９）。
【０１１４】
さらに、ＭＬＳＡフィルタ係数Ｍi＝｛ｍi、0、・・・、ｍi、p-1｝から、任意の既知の手法を用いて、予測分析用逆ＭＬＳＡフィルタＡＩＭiを計算する（ステップＳ４２１）。これは、図１に示した予測分析用逆フィルタ算出器１４１が行っているともいえる。
【０１１５】
求めた予測分析用逆ＭＬＳＡフィルタＡＩＭiに入力信号サンプルＳi＝｛ｓi、0、・・・、ｓi、l-1｝を通すことにより、残差信号Ｄi＝｛ｄi、0、・・・、ｄi、l-1｝を計算し（図４のステップＳ４２３）、記憶部３４５に記憶する（ステップＳ４２５）。
【０１１６】
ここで、入力信号サンプルカウンタｉがＭ−１に達しているか否かが判別される（ステップＳ４２７）。達していれば（ステップＳ４２７；Ｙｅｓ）、終了する。一方、達していなければ（ステップＳ４２７；Ｎｏ）、次の時間区間の入力信号サンプルについての処理を行うために、ｉを１だけインクリメントし（ステップＳ４２９）、ステップＳ４１３以降の処理を繰り返す。
【０１１７】
（線形予測分析の手順）
以下では、図１の予測分析部１３１が行う予測分析の一例として、線形予測分析について、図５に示すフローチャートを参照しつつ説明する。
【０１１８】
記憶部３４５（図３）には、既に、デジタル音声信号（入力波形）Ｓi＝｛ｓi、0、・・・、ｓi、l-1｝（０≦ｉ≦Ｍ−１）が格納されているとする。
【０１１９】
ＣＰＵ３４１（図３）は、内蔵のカウンタレジスタ（図示せず）を入力信号サンプルカウンタｉの格納に用いることとし、初期値として、ｉ＝０とする（図５のステップＳ５１１）。
【０１２０】
ＣＰＵ３４１（図３）は、内蔵の汎用レジスタ（図示せず）に、記憶部３４５から、入力信号サンプルＳi＝｛ｓi、0、・・・、ｓi、l-1｝をロードする（図５のステップＳ５１３）。
【０１２１】
ＣＰＵ３４１は、入力信号サンプルＳiから、線形予測係数Ａi＝｛ａi、1、・・・、ａi、n｝を計算する（ステップＳ５１５）。ただし、ｎは線形予測分析の次数である。計算方法としては、残差信号が所定の尺度に基づき十分に小さいと評価されることになるような計算方法であれば、任意の既知の手法を採用してよい。例えば、よく知られている、自己相関関数の計算とレビンソン・ダービンアルゴリズムを組み合わせた計算方法を採用するのが好適である。
【０１２２】
続いて、線形予測係数Ａi＝｛ａi、1、・・・、ａi、n｝を記憶部に予測係数として記憶する（ステップＳ５１７）。
【０１２３】
さらに、線形予測係数Ａi＝｛ａi、1、・・・、ａi、n｝から、任意の既知の手法を用いて、予測分析用逆線形予測フィルタＡＩＡiを計算する（ステップＳ５１９）。これは、図１に示した予測分析用逆フィルタ算出器１４１が行っているともいえる。
【０１２４】
求めた予測分析用逆線形予測フィルタＡＩＡiに入力信号サンプルＳi＝｛ｓi、0、・・・、ｓi、l-1｝を通すことにより、残差信号Ｄi＝｛ｄi、0、・・・、ｄi、l-1｝を計算し（図５のステップＳ５２１）、記憶部３４５に記憶する（ステップＳ５２３）。
【０１２５】
ここで、入力信号サンプルカウンタｉがＭ−１に達しているか否かが判別される（ステップＳ５２５）。達していれば（ステップＳ５２５；Ｙｅｓ）、終了する。一方、達していなければ（ステップＳ５２５；Ｎｏ）、次の時間区間の入力信号サンプルについての処理を行うために、ｉを１だけインクリメントし（ステップＳ５２７）、ステップＳ５１３以降の処理を繰り返す。
【０１２６】
（有声無声判別及びピッチ抽出の手順）
以下では、図１の有声無声判別及びピッチ抽出部１３７が行う処理について、図６に示すフローチャートを参照しつつ説明する。同時に、図１のゲイン算出部１３５が行う処理についても説明する。
【０１２７】
ｉ番目の時間区分（０≦ｉ≦Ｍ−１）における処理について説明する。
【０１２８】
ＣＰＵ３４１（図３）は、内蔵のカウンタレジスタ（図示せず）を帯域識別変数ωRANGEの格納に用いることとし、初期値として、ωRANGE＝１とする（図６のステップＳ６１１）。
【０１２９】
ＣＰＵ３４１は、内蔵の汎用レジスタ（図示せず）に、記憶部３４５（図３）から、帯域ωRANGEの残差信号Ｄ（ωRANGE）i＝｛ｄ（ωRANGE）i、0、・・・、ｄ（ωRANGE）i、l-1｝をロードする（図６のステップＳ６１３）。
【０１３０】
ＣＰＵ３４１は、残差信号Ｄ（ωRANGE）iからゲインＧ（ωRANGE）iを算出する（ステップＳ６１５）。算出方法は既に述べたとおり、
Ｇ（ωRANGE）i＝１０×ｌｏｇ10〔Ａｖｇ｛ｄ（ωRANGE）i2｝〕、
Ａｖｇ｛ｄ（ωRANGE）i2｝
＝｛ｄ（ωRANGE）i、02＋・・・＋ｄ（ωRANGE）i、l-12｝／ｌ
である。
【０１３１】
算出されたゲインＧ（ωRANGE）iは、記憶部３４５に格納される（ステップＳ６１７）。
【０１３２】
次に、Ｄ（ωRANGE）iが有声音であるか否かが判別される（ステップＳ６１９）。
【０１３３】
有声音であるか否かは、換言すれば、残差信号Ｄ（ωRANGE）iがピッチとしての性質を有しているか否か、ということである。残差信号Ｄ（ωRANGE）iに周期性があれば、ピッチとしての性質を有しているといえる。そこで、Ｄ（ωRANGE）iに周期性があるか否かを調べればよい。
【０１３４】
周期性があるか否かを調べるには任意の既知の手法を用いてよいが、例えば、規格化された自己相関関数を求めてそこに十分な大きさの極大値が存在するか否かを調べるのが好適である。かかる極大値が存在すれば周期性も存在するといえるし、さらに、かかる極大をもたらす時間間隔ｔが周期であるといえる。一方、かかる極大値が存在しなければ、周期性はないといえる。
【０１３５】
残差信号Ｄ（ωRANGE）iの自己相関関数Ｃ（ｔ）は、
Ｃ（ｔ）＝ｄ（ωRANGE）i、0×ｄ（ωRANGE）i、t
＋ｄ（ωRANGE）i、1×ｄ（ωRANGE）i、t+1
＋・・・
＋ｄ（ωRANGE）i、l-1-t×ｄ（ωRANGE）i、l-1
である。この式から分かるように、ｔは、残差信号Ｄ（ωRANGE）iに含まれる要素の個数を単位とした間隔である。よって、厳密には、残差信号Ｄ（ωRANGE）iに含まれる各要素がサンプリングされた時間間隔をｔに乗じたものがここで検討すべき時間間隔である。したがって、この点では、ピッチ周波数を求めるにあたっては注意が必要である。もっとも、残差信号Ｄ（ωRANGE）iに含まれる各要素がサンプリングされた時間間隔は一定であるから、ここで検討すべき時間間隔はｔに比例する。よって、以下では、混同のおそれがない場合には、ここで検討すべき時間間隔を単にｔと記す。
【０１３６】
仮にこの自己相関関数Ｃ（ｔ）をそのまま用いた場合でも、原理的には、極大値の存否は分かる。しかし、数値計算にはしばしば生じ得る、偶発的な極大値を除外する必要がある。そのためには、極大値が所定の閾値Ｃthを超えた場合だけ、該極大値の存在から周期性の存在が結論づけられる、と仮定すると便利である。ところで、Ｃ（ｔ）は上に示した式から明らかなように、残差信号Ｄ（ωRANGE）iの各要素の大きさのオーダーの２乗に比例する。よって、自己相関関数Ｃ（ｔ）は、残差信号Ｄ（ωRANGE）iが全体として大きくなるに従い、大きくなってしまう。すると、前記所定の閾値Ｃthは、残差信号Ｄ（ωRANGE）iの全体としての大きさに合わせて、適宜変更しなければならない。そのようにするよりも、閾値Ｃthは定数としておき、自己相関関数Ｃ（ｔ）の方を規格化する方が簡便かつ確実である。
【０１３７】
自己相関関数Ｃ（ｔ）の規格化にあたっては、自己相関関数Ｃ（ｔ）の大きさが残差信号Ｄ（ωRANGE）iの全体としての大きさに依存しないようにする方法であればいかなる方法であってもかまわないが、例えば、規格化因子ＲＥＧ（ｔ）を
ＲＥＧ（ｔ）＝〔｛ｄ（ωRANGE）i、02＋・・・＋ｄ（ωRANGE）i、l-1-t2｝
×｛ｄ（ωRANGE）i、t2＋・・・＋ｄ（ωRANGE）i、l-12｝〕0.5
のように定義し、規格化自己相関関数ＣREG（ｔ）を
ＣREG（ｔ）＝Ｃ（ｔ）／ＲＥＧ（ｔ）
と定義するのが好適である。
【０１３８】
前記所定の閾値Ｃthは、規格化自己相関関数ＣREG（ｔ）に明りょうな極大値が存在するか否かの判別に役立つ数値であれば任意の値でよいが、ＣREG（ｔ＝０）が常に１であることから、例えば、１の半分にあたる０．５とするのが好適である。
【０１３９】
結局、ステップＳ６１９では、残差信号Ｄ（ωRANGE）iから規格化自己相関関数ＣREG（ｔ）を算出し、ＣREG（ｔ＝ｔMAX）＞Ｃth（＝０．５）なる極大値ＣREG（ｔ＝ｔMAX）が存在するか否かを判別する。
【０１４０】
存在する場合には残差信号Ｄ（ωRANGE）iは有声音としての性質を有するといえるから（ステップＳ６１９；Ｙｅｓ）、有声音か無声音かを表す変数であるＦｌａｇVorUV（ωRANGE）iをＦｌａｇVorUV（ωRANGE）i＝”Ｖ”と設定して記憶部３４５に格納する（ステップＳ６２１）。さらに、規格化自己相関関数ＣREG（ｔ）に極大値をもたらしたｔの値であるｔMAXの逆数をとることによりピッチ周波数Ｐｉｔｃｈ（ωRANGE）iを算出し（ステップＳ６２３）、記憶部に格納し（ステップＳ６２５）、ステップＳ６２９に進む。
【０１４１】
規格化自己相関関数ＣREG（ｔ）にＣREG（ｔ）＞Ｃth（＝０．５）なる極大値をもたらすようなｔが存在しない場合（ステップＳ６１９；Ｎｏ）には、ＦｌａｇVorUV（ωRANGE）i＝”ＵＶ”と設定して記憶部に格納し（ステップＳ６２７）、ステップＳ６２９に進む。
【０１４２】
ステップＳ６２９では、ここまでの算出や判別を、全ての帯域について行ったか否かを判別する。全ての帯域について行ったのであれば（ステップＳ６２９；Ｙｅｓ）、終了する。まだ全ての帯域については行っていない場合には（ステップＳ６２９；Ｎｏ）、次の帯域について算出や判別を行うために帯域識別変数ωRANGEを１だけ増加して（ステップＳ６３１）、ステップＳ６１３以降の処理を繰り返す。
【０１４３】
（各帯域のパルス列又は雑音列の生成の手順）
以下では、図２の帯域別パルス列又は雑音列生成部２３１が行う処理について、図７に示すフローチャートを参照しつつ説明する。
【０１４４】
ｉ番目の時間区分（０≦ｉ≦Ｍ−１）における処理について説明する。
【０１４５】
ＣＰＵ３４１（図３）は、内蔵のカウンタレジスタ（図示せず）を帯域識別変数ωRANGEの格納に用いることとし、初期値として、ωRANGE＝１とする（図７のステップＳ７１１）。
【０１４６】
ＣＰＵ３４１は、内蔵の汎用レジスタ（図示せず）に、記憶部３４５（図３）から、帯域ωRANGEのゲインＧ（ωRANGE）iと有声無声判別変数ＦｌａｇVorUV（ωRANGE）iをロードする（図７のステップＳ７１３）。
【０１４７】
有声無声判別変数ＦｌａｇVorUV（ωRANGE）iがＦｌａｇVorUV（ωRANGE）i＝”Ｖ”であるか否かを判別する（ステップＳ７１５）。すなわち、元の残差信号Ｄ（ωRANGE）iが有声音であったか否かを判別する。
【０１４８】
有声音であった場合（ステップＳ７１５；Ｙｅｓ）、図６のステップＳ６２３において、送信側の音声符号化兼復号装置３１１の有声無声判別及びピッチ抽出部１３７（図１）によりＰｉｔｃｈ（ωRANGE）iが生成されているから、受信側の音声符号化兼復号装置３１１の記憶部３４５にはピッチ周波数Ｐｉｔｃｈ（ωRANGE）iが格納されているはずである。そこで、Ｐｉｔｃｈ（ωRANGE）iをロードする（ステップＳ７１７）。
【０１４９】
続いて、残差信号の復元作業を行う。すなわち、大きさがゲインＧ（ωRANGE）iであり、周期がピッチ周波数Ｐｉｔｃｈ（ωRANGE）iであるようなパルス列Ｄ’（ωRANGE）i＝｛ｄ’（ωRANGE）i、0、・・・、ｄ’（ωRANGE）i、l-1｝を生成する。これが復元された残差信号である。なお、パルス列Ｄ’（ωRANGE）iは、元の残差信号のサンプリング間隔と同じサンプリング間隔を想定して生成される。
【０１５０】
元の残差信号のサンプリング間隔に従ってＤ’（ωRANGE）iを生成したのであるから、実際には、その各要素ｄ’（ωRANGE）i、0、・・・、ｄ’（ωRANGE）i、l-1の値はそれぞれ０かＧ（ωRANGE）iの一方に限られる。しかも、これら時間順に並んだ要素の列においては、Ｐｉｔｃｈ（ωRANGE）iの逆数であるピッチ周期に対応する個数間隔毎にＧ（ωRANGE）iが出現し、他の要素の値は０ということになる。
【０１５１】
ステップＳ７１５において元の残差信号が有声音ではなかったと判別された場合（ステップＳ７１５；Ｎｏ）、元の残差信号は無声音であると判別されていたことになる。そこで、ゲインＧ（ωRANGE）iを反映しつつ、帯域ωRANGEの雑音として適切な雑音列Ｄ’（ωRANGE）i＝｛ｄ’（ωRANGE）i、0、・・・、ｄ’（ωRANGE）i、l-1｝を、所定の手順により、生成する。これが復元された残差信号である。
【０１５２】
なお、前記所定の手順については、後に図を改めて説明する。
【０１５３】
このように、元の残差信号が有声音であった場合も無声音であった場合も、パルス列又は雑音列として復元された残差信号であるＤ’（ωRANGE）i＝｛ｄ’（ωRANGE）i、0、・・・、ｄ’（ωRANGE）i、l-1｝が生成される。これは後に音声信号の再生に用いるので、記憶部に格納する（ステップＳ７２３）。
【０１５４】
続いて、全ての帯域について、残差信号Ｄ’（ωRANGE）iの復元（換言すれば疑似残差信号の生成）が行われたか否かを判別する（ステップＳ７２５）。行われたのであれば（ステップＳ７２５；Ｙｅｓ）、終了する。まだ処理のなされていない帯域が残っているのであれば（ステップＳ７２５；Ｎｏ）、次の帯域について算出や判別を行うためにωRANGEを１だけインクリメントしてから（ステップＳ７２７）、ステップＳ７１３以降の処理を繰り返す。
【０１５５】
（雑音列の生成の手順）
以下では、図７で定義済処理とされていた、ステップＳ７２１における雑音列の生成の具体的な手順について、図８を参照しつつ説明する。図７において該ステップに至った時点で、既に帯域識別変数ωRANGEは与えられており、ゲインＧ（ωRANGE）iはＣＰＵ３４１により取得済である。
【０１５６】
まず、大きさが±１で、時間間隔が乱数であるような基本雑音列Ｒi＝｛Ｒi、0、・・・、Ｒi、l-1｝を生成する（ステップＳ８１１）。
【０１５７】
ここでは、元の残差信号のサンプリング間隔と同じサンプリング間隔であるとしてＲiを生成する。よって、実際には、その各要素Ｒi、0、・・・、Ｒi、l-1の値はそれぞれ０か＋１か−１のいずれかである。しかも、これら時間順に並んだ要素の列においては、ランダムな個数間隔で＋１か−１が出現し、他の要素の値は０ということになる。
【０１５８】
得られた基本雑音列Ｒiを、帯域ωRANGEの成分を取り出す帯域フィルタに通すことにより、帯域ωRANGEの基本雑音列Ｒ（ωRANGE）i＝｛Ｒ（ωRANGE）i、0、・・・、Ｒ（ωRANGE）i、l-1｝を生成する（ステップＳ８１３）。
【０１５９】
生成した帯域ωRANGEの基本雑音列Ｒ（ωRANGE）iに、取得済のゲインＧ（ωRANGE）iを乗じることにより、雑音列Ｄ’（ωRANGE）i＝｛ｄ’（ωRANGE）i、0、・・・、ｄ’（ωRANGE）i、l-1｝が生成され（ステップＳ８１５）、処理は終了する。
【０１６０】
（音声信号復元の手順）
以下では、図２の合成用逆フィルタ算出部２３５及び合成用逆フィルタ部２２５による音声信号復元の手順について、図９に示すフローチャートを参照しつつ説明する。予測分析としてＭＬＳＡによる予測分析（図４）を採用した場合について説明するが、他の場合、例えば線形予測分析（図５）を採用した場合も手順は同様である。
【０１６１】
ＣＰＵ３４１（図３）は、内蔵のカウンタレジスタ（図示せず）を入力信号サンプルカウンタｉの値を格納するために用いる。初期値として、ｉ＝０とする（図９のステップＳ９１１）。
【０１６２】
ＣＰＵ３４１は、内蔵の汎用レジスタ（図示せず）に、記憶部３４５（図３）から、予測係数Ｍi＝｛ｍi、0、・・・、ｍi、p-1｝をロードする（図９のステップＳ９１３）。
【０１６３】
次に、予測係数Ｍi＝｛ｍi、0、・・・、ｍi、p-1｝から、任意の既知の手法により、合成用逆フィルタＣＩＭiを計算する（ステップＳ９１５）。これは、図２の合成用逆フィルタ算出部２３５が行う作業である。
【０１６４】
続いて疑似残差信号Ｄ’i＝｛ｄ’i、0、・・・、ｄ’i、l-1｝をロードし、任意の既知の手法によって合成用逆フィルタＣＩＭiを通すことにより、音声信号Ｓ’i＝｛ｓ’i、0、・・・、ｓ’i、l-1｝を復元する（ステップＳ９１７）。
【０１６５】
復元された音声信号Ｓ’i＝｛ｓ’i、0、・・・、ｓ’i、l-1｝を記憶部３４５に格納する（ステップＳ９１９）。
【０１６６】
入力信号サンプルカウンタｉがＭ−１に達しているか否かを判別する（ステップＳ９２１）。達していれば（ステップＳ９２１；Ｙｅｓ）、復元すべき音声信号は全て復元したのであるから、処理を終了する。達していないのであれば（ステップＳ９２１；Ｎｏ）、次の時間区間の音声信号を復元するために、ｉを１だけインクリメントしてから（ステップＳ９２３）、ステップＳ９１３以降の処理を繰り返す。
【０１６７】
（ケプストラムからＭＬＳＡ係数を求める手順の一例）
図１０は、ケプストラムＣｉ＝｛ｃi、0、・・・、ｃi、(l/2)-1｝からＭＬＳＡフィルタ係数Ｍi＝｛ｍi、0、・・・、ｍi、p-1｝を求める具体的な手順の一例をフローチャートにしたものである。ステップＳ１０１１〜Ｓ１０３５に示した計算を行うことにより、ＭＬＳＡフィルタ係数が求まる。αは近似用の数値であり、音声信号が１０ｋＨｚでサンプリングされている場合にはα＝０．３５とするのが好適である。また、β＝１−α2である。ｍｉ（０≦ｍ≦ｐ−１）は０に初期化しておく。
【０１６８】
このようにして求まったＭＬＳＡフィルタ係数を用いたＭＬＳＡフィルタの構成の一例を、図１１に示す。Ｐ1〜Ｐ4は近似用係数であり、例えば、Ｐ1＝０．４９９９、Ｐ2＝０．１０６７、Ｐ3＝０．０１１７、Ｐ4＝０．０００５６５６とするのが好適である。
【０１６９】
なお、この発明は、上記実施形態に限定されず、種々の変形及び応用が可能である。上述のハードウェア構成やブロック構成、フローチャートは例示であって、限定されるものではない。
【０１７０】
例えば、図３に示される音声符号化兼復号装置３１１として携帯電話機を想定して説明したが、ＰＨＳ（Personal Handyphone System）、ＰＤＡ（Personal Digital Assistance）、ノート型及びデスクトップ型パーソナルコンピュータ等による音声処理においても、同様に本発明を適用することができる。例えば本発明をパーソナルコンピュータに適用する場合には、パーソナルコンピュータに音声入出力装置や通信装置等を付加すれば、ハードウェアとしては携帯電話機の機能を有するようにすることができる。そして、上述の処理をコンピュータに実行させるためのコンピュータプログラムが記録媒体や通信により配布されれば、これをコンピュータにインストールして実行させることにより、該コンピュータをこの発明に係る音声符号化装置又は音声復号装置として機能させることも可能である。
【０１７１】
すなわち、上記実施形態は説明のためのものであり、本願発明の範囲を制限するものではない。したがって、当業者であればこれらの各要素もしくは全要素をこれと均等なものに置換した実施形態を採用することが可能であるが、これらの実施形態も本発明の範囲に含まれる。
【図面の簡単な説明】
【０１７２】
【図１】本発明の実施形態に係る、帯域別信号強度算出部を備えた音声符号化装置の機能構成図である。
【図２】本発明の実施形態に係る、帯域別信号強度を反映しつつ信号を復元する音声復号装置の機能構成図である。
【図３】本発明の実施形態に係る音声符号化兼音声復号装置の物理的な構成を示す図である。
【図４】ＭＬＳＡによる予測分析の流れを示す図である。
【図５】線形予測分析の流れを示す図である。
【図６】帯域毎に行われる、ゲイン算出と有声無声判別と有声の場合のピッチ抽出の流れを示す図である。
【図７】帯域毎にパルス列又は雑音列を生成する流れを示す図である。
【図８】雑音列を生成する流れを示す図である。
【図９】音声信号を復元する流れを示す図である。
【図１０】ＭＬＳＡフィルタ係数の計算の流れの一例を示す図である。
【図１１】ＭＬＳＡフィルタの一例を示す図である。
【符号の説明】
【０１７３】
１１１・・・音声符号化装置、１２１・・・マイクロフォン、１２３・・・Ａ／Ｄ変換部、１２５・・・符号化部、１２７・・・送信部、１３１・・・予測分析部、１３３・・・帯域フィルタ部、１３５・・・ゲイン算出部、１３７・・・有声無声判別及びピッチ抽出部、１４１・・・予測分析用逆フィルタ算出器、１５１・・・第１帯域フィルタ、１５３・・・第２帯域フィルタ、１５５・・・第３帯域フィルタ、１６１・・・第１ゲイン算出器、１６３・・・第２ゲイン算出器、１７１・・・第１有声無声判別及びピッチ抽出器、１７３・・・第２有声無声判別及びピッチ抽出器、２１１・・・音声復号装置、２２１・・・受信部、２２３・・・復号部、２２５・・・合成用逆フィルタ部、２２７・・・Ｄ／Ａ変換部、２２９・・・スピーカ、２３１・・・帯域別パルス列又は雑音列生成部、２３３・・・残差信号復元部、２３５・・・合成用逆フィルタ算出部、２４１・・・第１パルス列又は雑音列生成器、２４３・・・第２パルス列又は雑音列生成器、３１１・・・音声符号化兼復号装置、３２１・・・アンテナ、３２３・・・操作キー、３３１・・・無線通信部、３３３・・・音声処理部、３３５・・・電源部、３３７・・・入力部、３３９・・・システムバス、３４１・・・ＣＰＵ、３４３・・・ＲＯＭ、３４５・・・記憶部、３５１・・・ＲＡＭ、３５３・・・ハードディスク、３５５・・・フラッシュメモリ
【図１】
2008040157.tif 000003
【図２】
2008040157.tif 000004
【図３】
2008040157.tif 000005
【図４】
2008040157.tif 000006
【図５】
2008040157.tif 000007
【図６】
2008040157.tif 000008
【図７】
2008040157.tif 000009
【図８】
2008040157.tif 000010
【図９】
2008040157.tif 000011
【図１０】
2008040157.tif 000012
【図１１】
2008040157.tif 000013