(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
ＰＡＲＣＯＲ係数算出手段が、入力信号から、モデル次数が１，・・・，ｍ〔但し、ｍは２以上の整数Ｎｓｕｐに対して１≦ｍ≦Ｎｓｕｐを満たす整数である。〕の各線形予測モデルのＰＡＲＣＯＲ係数と、モデル次数ｍのときの予測誤差エネルギーと、をそれぞれ算出するＰＡＲＣＯＲ係数算ステップと、
予測誤差符号量推定手段が、モデル次数が１，・・・，ｍのときの各上記ＰＡＲＣＯＲ係数によって与えられる線形予測係数からなるモデル次数ｍの線形予測モデルの予測値と上記入力信号との誤差である予測誤差波形の符号量〔予測誤差符号量〕Ｓを、
【数１４】
0004691082.tif 000018
（ただし、フレームあたりのサンプル数をＮとし、モデル次数ｍのときのサンプル数Ｎで正規化された予測誤差エネルギーをξｍ２として、
【数１５】
0004691082.tif 000019
、または、
【数１６】
0004691082.tif 000020
、または、Ｗを予め定めた重みとしてＤ＝ξｍ×Ｗとする）により推定する予測誤差符号量推定ステップと、
係数符号量算出手段が、モデル次数が１，・・・，ｍのときの各上記ＰＡＲＣＯＲ係数に対応した符号量〔個別符号量〕、あるいは全てのＰＡＲＣＯＲ係数に対応する符号量〔全体符号量〕を算出する係数符号量算出ステップと、
最適モデル次数探索手段が、０からＮｓｕｐまでのモデル次数に含まれる複数のモデル次数について、各モデル次数ｊにおける、上記全体符号量あるいはモデル次数が１，・・・，ｊのときの上記各個別符号量の合計と、上記予測誤差符号量との合計〔合計符号量〕を求め、合計符号量からモデル次数を１つに決定する最適モデル次数探索ステップと
を有する線形予測モデル次数決定方法。
【請求項２】
ＰＡＲＣＯＲ係数算出手段が、入力信号から、モデル次数が１，・・・，ｍ〔但し、ｍは２以上の整数Ｎｓｕｐに対して１≦ｍ≦Ｎｓｕｐを満たす整数である。〕の各線形予測モデルのＰＡＲＣＯＲ係数と、モデル次数ｍのときの予測誤差エネルギーと、をそれぞれ算出するＰＡＲＣＯＲ係数算ステップと、
予測誤差符号量推定手段が、モデル次数が１，・・・，ｍのときの各上記ＰＡＲＣＯＲ係数によって与えられる線形予測係数からなるモデル次数ｍの線形予測モデルの予測値と上記入力信号との誤差である予測誤差波形の符号量〔予測誤差符号量〕Ｓを、
【数１７】
0004691082.tif 000021
（ただし、フレームあたりのサンプル数をＮとし、ｅをネイピア数とし、γｋをｋ次のＰＡＲＣＯＲ係数とし、モデル次数ｍのときのサンプル数Ｎで正規化された予測誤差エネルギーをξｍ２として、
【数１８】
0004691082.tif 000022
、または、
【数１９】
0004691082.tif 000023
、または、Ｗを予め定めた重みとしてＤ＝ξｍ×Ｗとする）により推定する予測誤差符号量推定ステップと、
係数符号量算出手段が、モデル次数が１，・・・，ｍのときの各上記ＰＡＲＣＯＲ係数に対応した符号量〔個別符号量〕、あるいは全てのＰＡＲＣＯＲ係数に対応する符号量〔全体符号量〕を算出する係数符号量算出ステップと、
最適モデル次数探索手段が、０からＮｓｕｐまでのモデル次数に含まれる複数のモデル次数について、各モデル次数ｊにおける、上記全体符号量あるいはモデル次数が１，・・・，ｊのときの上記各個別符号量の合計と、上記予測誤差符号量との合計〔合計符号量〕を求め、合計符号量からモデル次数を１つに決定する最適モデル次数探索ステップと
を有する線形予測モデル次数決定方法。
【請求項３】
上記最適モデル次数探索ステップは、
０からＮｓｕｐまでのモデル次数に含まれる複数のモデル次数について、各モデル次数ｊにおける、上記全体符号量あるいはモデル次数が１，・・・，ｊのときの上記各個別符号量の合計と、上記予測誤差符号量との合計符号量を求め、合計符号量が最小になるときのモデル次数を最適モデル次数として決定するものである
ことを特徴とする請求項１または請求項２に記載の線形予測モデル次数決定方法。
【請求項４】
制御手段が、最適モデル次数探索ステップにおいてモデル次数が決定されるまで、モデル次数が１つ前のモデル次数よりも大となるように逐次にモデル次数を設定し、設定されたモデル次数ごとに、設定されたモデル次数ｊについて、上記ＰＡＲＣＯＲ係数算出ステップ、上記予測誤差符号量推定ステップ、上記係数符号量算出ステップ、最適モデル次数探索ステップの各処理を実行させる制御ステップを有し、
上記制御ステップにおいて実行を制御される最適モデル次数探索ステップは、
上記制御ステップにおいて設定されたモデル次数ｊにおける、上記全体符号量またはモデル次数が１，・・・，ｊのときの上記各個別符号量の合計と、上記予測誤差符号量との合計符号量を求め、その合計符号量がモデル次数ｊの１つ前に設定されたモデル次数ｒにおける合計符号量よりも大となったときのモデル次数ｒ〔暫定最適次数〕から予め定められただけの先のモデル次数までの各モデル次数における合計符号量〔モニタ合計符号量〕について、暫定最適次数での合計符号量よりも少ないモニタ合計符号量となるモデル次数が存在する場合には、当該モニタ合計符号量のうち最小のモニタ合計符号量となるときのモデル次数を最適モデル次数として決定し、暫定最適次数での合計符号量よりも少ないモニタ合計符号量となるモデル次数が存在しない場合には、暫定最適次数を最適モデル次数として決定するものである
ことを特徴とする請求項１または請求項２に記載の線形予測モデル次数決定方法。
【請求項５】
制御手段が、最適モデル次数探索ステップにおいてモデル次数が決定されるまで、モデル次数が１つ前のモデル次数よりも大となるように逐次にモデル次数を設定し、設定されたモデル次数ごとに、設定されたモデル次数ｊについて、上記ＰＡＲＣＯＲ係数算出ステップ、上記予測誤差符号量推定ステップ、上記係数符号量算出ステップ、最適モデル次数探索ステップの各処理を実行させる制御ステップを有し、
上記制御ステップにおいて実行を制御される最適モデル次数探索ステップは、
上記制御ステップにおいて設定されたモデル次数ｊにおける、上記全体符号量またはモデル次数が１，・・・，ｊのときの上記各個別符号量の合計と、上記予測誤差符号量との合計符号量を求め、その合計符号量がモデル次数ｊの１つ前に設定されたモデル次数ｒにおける合計符号量〔暫定最小合計符号量〕よりも大となったときのモデル次数ｒ〔暫定最適次数〕から先のモデル次数における合計符号量〔モニタ合計符号量〕が、上記暫定最小合計符号量よりも予め定められた閾値δ以上となった場合に、上記暫定最適次数を最適モデル次数として決定するものである
ことを特徴とする請求項１または請求項２に記載の線形予測モデル次数決定方法。
【請求項６】
入力信号から、モデル次数が１，・・・，ｍ〔但し、ｍは２以上の整数Ｎｓｕｐに対して１≦ｍ≦Ｎｓｕｐを満たす整数である。〕の各線形予測モデルのＰＡＲＣＯＲ係数と、モデル次数ｍのときの予測誤差エネルギーと、をそれぞれ算出するＰＡＲＣＯＲ係数算出手段と、
モデル次数が１，・・・，ｍのときの各上記ＰＡＲＣＯＲ係数によって与えられる線形予測係数からなるモデル次数ｍの線形予測モデルの予測値と上記入力信号との誤差である予測誤差波形の符号量〔予測誤差符号量〕Ｓを、
【数２０】
0004691082.tif 000024
（ただし、フレームあたりのサンプル数をＮとし、モデル次数ｍのときのサンプル数Ｎで正規化された予測誤差エネルギーをξｍ２として、
【数２１】
0004691082.tif 000025
、または、
【数２２】
0004691082.tif 000026
、または、Ｗを予め定めた重みとしてＤ＝ξｍ×Ｗとする）により推定する予測誤差符号量推定手段と、
モデル次数が１，・・・，ｍのときの各上記ＰＡＲＣＯＲ係数に対応した符号量〔個別符号量〕、あるいは全てのＰＡＲＣＯＲ係数に対応する符号量〔全体符号量〕を算出する係数符号量算出手段と、
０からＮｓｕｐまでのモデル次数に含まれる複数のモデル次数について、各モデル次数ｊにおける、上記全体符号量あるいはモデル次数が１，・・・，ｊのときの上記各個別符号量の合計と、上記予測誤差符号量との合計〔合計符号量〕を求め、合計符号量からモデル次数を１つに決定する最適モデル次数探索手段と
を備えた線形予測モデル次数決定装置。
【請求項７】
入力信号から、モデル次数が１，・・・，ｍ〔但し、ｍは２以上の整数Ｎｓｕｐに対して１≦ｍ≦Ｎｓｕｐを満たす整数である。〕の各線形予測モデルのＰＡＲＣＯＲ係数と、モデル次数ｍのときの予測誤差エネルギーと、をそれぞれ算出するＰＡＲＣＯＲ係数算出手段と、
モデル次数が１，・・・，ｍのときの各上記ＰＡＲＣＯＲ係数によって与えられる線形予測係数からなるモデル次数ｍの線形予測モデルの予測値と上記入力信号との誤差である予測誤差波形の符号量〔予測誤差符号量〕Ｓを、
【数２３】
0004691082.tif 000027
（ただし、フレームあたりのサンプル数をＮとし、ｅをネイピア数とし、γｋをｋ次のＰＡＲＣＯＲ係数とし、モデル次数ｍのときのサンプル数Ｎで正規化された予測誤差エネルギーをξｍ２として、
【数２４】
0004691082.tif 000028
、または、
【数２５】
0004691082.tif 000029
、または、Ｗを予め定めた重みとしてＤ＝ξｍ×Ｗとする）により推定する予測誤差符号量推定手段と、
モデル次数が１，・・・，ｍのときの各上記ＰＡＲＣＯＲ係数に対応した符号量〔個別符号量〕、あるいは全てのＰＡＲＣＯＲ係数に対応する符号量〔全体符号量〕を算出する係数符号量算出手段と、
０からＮｓｕｐまでのモデル次数に含まれる複数のモデル次数について、各モデル次数ｊにおける、上記全体符号量あるいはモデル次数が１，・・・，ｊのときの上記各個別符号量の合計と、上記予測誤差符号量との合計〔合計符号量〕を求め、合計符号量からモデル次数を１つに決定する最適モデル次数探索手段と
を備えた線形予測モデル次数決定装置。
【請求項８】
コンピュータに請求項１から請求項５のいずれかに記載の線形予測モデル次数決定方法の各処理を実行させるためのプログラム。
【請求項９】
請求項８に記載のプログラムを記録した、コンピュータに読み取り可能な記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
信号分析や信号の符号化などに用いられる線形予測分析技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
線形予測モデルは、ある時点｛ｔ｝における時系列離散信号のサンプル値ｘｔと、その時点｛ｔ｝よりも過去のｐ個の時点｛ｔ−１｝、時点｛ｔ−２｝、・・・、時点｛ｔ−ｐ｝における時系列離散信号のサンプル値ｘｔ−１、ｘｔ−２、・・・、ｘｔ−ｐのそれぞれに係数φｉ（ｉ＝１、・・・、ｐ）による重み付けをしたものと、線形予測誤差εｔと間に線形１次結合が成り立つと仮定したモデルとして式（Ａ）によって表すことができる。なお、例えば係数φｉのいずれかが０となる場合、厳密には線形予測モデルは過去ｐ個の時系列離散信号のサンプル値に基づくものとは言えないが、このような場合も含めて、過去ｐ個の時系列離散信号のサンプル値に基づくものであると考える。ここでｐは、線形予測モデルが要するサンプル数を表し、これをモデル次数ということにする。
【数１】
0004691082.tif 000002
【０００３】
全極型の線形予測分析では、線形予測モデルのモデル次数の決定を要求される場合がある。例えば、圧縮符号化を例とすると、線形予測係数に係わる補助情報および予測誤差波形の各符号量の和を最小化するためにモデル次数を決める必要がある。このように決定されるべきモデル次数を最適モデル次数ということにする。
【０００４】
従来技術は、最適モデル次数の決定を、ＦＰＥ（Final Prediction Error:最終予測誤差）やＡＩＣ（Akaike Information Criterion:赤池情報量基準）などを用いて決定していた〔非特許文献１参照〕。また、ＭＤＬ原理（Minimum Description Length Principle）に基づき、最適モデル次数を決定する手法もあった〔非特許文献２参照〕。
【０００５】
ＭＤＬ原理による２段階符号化では、（符号語長）＝（モデルの記述長）＋（そのモデルによるデータの記述長）と表される。これを、例えばロスレス符号化〔Lossless Coding〕での慣用表現に置き換えれば、（ロスレスで復号するために必要な符号量）＝（ＰＡＲＣＯＲ係数に必要な符号量）＋（予測誤差波形に必要な符号量）・・・（Ｂ）と表現できる。図８に示すように、モデル次数を増加させるほど予測誤差波形に必要な符号量（符号５０３）を減少させることができるが、ＰＡＲＣＯＲ係数に必要な符号量（符号５０２）が増加してしまうため、モデル次数を大きく設定することによって、ロスレスで復号するために必要な符号量（符号５０１）を減少させることができるわけではない。そこで、式（Ｂ）に従い、ロスレスで復号するために必要な符号量が最小となるモデル次数を探索し、これを最適モデル次数として決定していた。
【０００６】
このことを、ＰＡＲＣＯＲ係数を算出する場合を一例として図９に示して説明する。
所定の時間間隔で標本化された時間離散信号をフレーム毎に分割した各フレームを入力信号ｙとする。ここではロスレス符号化を例とし、入力信号ｙは整数変換された整数値からなるとする。また、最適モデル次数は、モデル次数をＮｍｉｎからＮｍａｘまでとした探索範囲をｎ次〔但し、ｎはｎ≧１を満たす整数である。また、ＮｍｉｎおよびＮｍａｘはＮｍａｘ＞Ｎｍｉｎを満たす正整数である。〕ごとに調べたものの中から決定することにする。なお、以下ではモデル次数ｍを正整数とする。
【０００７】
ＰＡＲＣＯＲ係数算出部（９０１）は、入力信号ｙを入力として、モデル次数が１，２，・・・，Ｎｍａｘの各線形予測モデルのＰＡＲＣＯＲ係数γｍ〔ｍ＝１，２，・・・，Ｎｍａｘ〕をそれぞれ算出する〔ＰＡＲＣＯＲ係数の算出方法については非特許文献３または後述の《ＰＡＲＣＯＲ係数・予測誤差エネルギーの算出》を参照のこと。〕。モデル次数が１，２，・・・，Ｎｍａｘのときの各ＰＡＲＣＯＲ係数γｍ〔ｍ＝１，２，・・・，Ｎｍａｘ〕は、ＰＡＲＣＯＲ係数量子化部（９０２）の入力となる。
【０００８】
ＰＡＲＣＯＲ係数量子化部（９０２）は、各ＰＡＲＣＯＲ係数γｍ〔ｍ＝１，２，・・・，Ｎｍａｘ〕を量子化して、モデル次数が１，２，・・・，Ｎｍａｘのときの量子化済ＰＡＲＣＯＲ係数ｑγｍ〔ｍ＝１，２，・・・，Ｎｍａｘ〕をそれぞれ算出する。
また、ＰＡＲＣＯＲ係数量子化部（９０２）は、量子化済ＰＡＲＣＯＲ係数ｑγｍ〔ｍ＝１，２，・・・，Ｎｍａｘ〕それぞれについて、量子化表を用いて量子化済ＰＡＲＣＯＲ係数をインデックスの数値に変換し、これらを符号化して、係数符号Ｃｐｍ〔ｍ＝１，２，・・・，Ｎｍａｘ〕をそれぞれ算出する。
【０００９】
量子化方法は公知・周知の手法を用いることができるので、その詳細な説明を略する〔例えば非特許文献４を参照のこと。〕。なお、上記のように量子化済ＰＡＲＣＯＲ係数ｑγｍ〔ｍ＝１，２，・・・，Ｎｍａｘ〕それぞれについて量子化してもよいが、それらの一部または全部をまとめてベクトル量子化してもよい。但し、ベクトル量子化する場合には、探索範囲に含まれる各モデル次数までの符号〔つまり、モデル次数が１からＮｍｉｎまでの符号、モデル次数が１から（Ｎｍｉｎ＋ｎ）までの符号、モデル次数が１から（Ｎｍｉｎ＋２ｎ）までの符号、・・・、である。〕を最適モデル次数探索・符号選択部（９０６）で選択できるようにまとめる範囲を設定するか、それぞれの符号を最適モデル次数探索・符号選択部（９０６）に出力するか、の何れかにすることを要する。
各量子化済ＰＡＲＣＯＲ係数ｑγｍ〔ｍ＝１，２，・・・，Ｎｍａｘ〕は、線形予測係数変換部（９０３）の入力となる。
各係数符号Ｃｐｍ〔ｍ＝１，２，・・・，Ｎｍａｘ〕は、最適モデル次数探索・符号選択部（９０６）の入力となる。
【００１０】
線形予測係数変換部（９０３）は、各量子化済ＰＡＲＣＯＲ係数ｑγｍ〔ｍ＝１，２，・・・，Ｎｍａｘ）から、モデル次数がＮｍｉｎからＮｍａｘまでのｎごとの各モデル次数に応じた線形予測モデルの〔量子化済みの〕線形予測係数ａｋ（ｍ）〔探索対象モデル次数ｍ＝Ｎｍｉｎ，Ｎｍｉｎ＋ｎ，Ｎｍｉｎ＋２ｎ，・・・，Ｎｍｉｎ＋ｎ×ｉ，・・・，Ｎｍｉｎ＋ｎ×[（Ｎｍａｘ−Ｎｍｉｎ）／ｎ]、但し[・]はガウス記号である。ｉｍａｘ＝[（Ｎｍａｘ−Ｎｍｉｎ）／ｎ]として、「ｉ＝０，１，２，・・・，ｉｍａｘ」などと表記する。また、ｋ＝１，２，・・・，ｍである。〕をそれぞれ算出する〔線形予測係数の算出方法については非特許文献３または後述の《ＰＡＲＣＯＲ係数・予測誤差エネルギーの算出》を参照のこと。〕。つまり、ｉ＝０，１，２，・・・，ｉｍａｘとして、モデル次数（Ｎｍｉｎ＋ｎ×ｉ）の線形予測モデルの線形予測係数ａｋ（ｇ）〔ｋ＝１，２，・・・，ｇ〕を算出する〔Ｎｍｉｎ＋ｎ×ｉ＝ｇとして記号の置き換えをした。〕。なお、線形予測係数ａｇ（ｇ）は、ＰＡＲＣＯＲ係数として既に与えられていることに留意すること。
モデル次数（Ｎｍｉｎ＋ｎ×ｉ）の線形予測モデルの線形予測係数ａｋ（ｇ）〔ｋ＝１，２，・・・，ｇ〕は、予測誤差フィルタ部（９０４−ｉ）〔但し、ｉ＝０，１，２，・・・，ｉｍａｘ〕の入力となる。 
【００１１】
予測誤差フィルタ部（９０４−ｉ）〔ｉ＝０，１，２，・・・，ｉｍａｘ〕はそれぞれ、入力信号ｙも入力として、線形予測係数ａｋ（ｇ）〔ｋ＝１，２，・・・，ｇ〕を予測係数とした予測誤差フィルタに入力信号ｙを例えば前向きで通し、入力信号ｙと線形予測係数ａｋ（ｇ）からなるモデル次数ｇの線形予測モデルの予測値との誤差である予測誤差信号〔予測誤差波形〕ｅｉを出力する。
線形予測誤差信号ｅｉは、誤差信号符号化部（９０５−ｉ）〔ｉ＝０，１，２，・・・，ｉｍａｘ〕の入力となる。
【００１２】
誤差信号符号化部（９０５−ｉ）〔ｉ＝０，１，２，・・・，ｉｍａｘ〕はそれぞれ、予測誤差信号ｅｉを符号化して、モデル次数（Ｎｍｉｎ＋ｎ×ｉ）の誤差信号符号Ｃｇ〔ｇ＝Ｎｍｉｎ＋ｎ×ｉ〕を出力する。
誤差信号符号Ｃｇ〔ｇ＝Ｎｍｉｎ＋ｎ×ｉ〕は、最適モデル次数探索・符号選択部（９０６）の入力となる。
【００１３】
最適モデル次数探索・符号選択部（９０６）は、ｉ＝０，１，２，・・・，ｉｍａｘについて、モデル次数（Ｎｍｉｎ＋ｎ×ｉ）のときの誤差信号符号Ｃｇ〔ｇ＝Ｎｍｉｎ＋ｎ×ｉ〕の符号量と、モデル次数が（Ｎｍｉｎ＋ｎ×ｉ）までの係数符号Ｃｐｍ（ｍ＝１，２，・・・，Ｎｍｉｎ＋ｎ×ｉ）の符号量との和である合計符号量を求め、求めた各合計符号量のうち最小の合計符号量を探索する。そして、例えば最小合計符号量のものがｉ＝Ｉの場合、つまりモデル次数（Ｎｍｉｎ＋ｎ×Ｉ）のときの誤差信号符号Ｃｇ〔ｇ＝Ｎｍｉｎ＋ｎ×Ｉ〕の符号量とモデル次数が（Ｎｍｉｎ＋ｎ×Ｉ）までの係数符号Ｃｐｍ（ｍ＝１，２，・・・，Ｎｍｉｎ＋ｎ×Ｉ）の符号量との合計符号量が最小であったとすると、最適モデル次数は（Ｎｍｉｎ＋ｎ×Ｉ）であると決定できる。
そして、通信路に対して、最適モデル次数（Ｎｍｉｎ＋ｎ×Ｉ）までのＰＡＲＣＯＲ係数に対応した係数符号Ｃｐｍ（ｍ＝１，２，・・・，Ｎｍｉｎ＋ｎ×Ｉ）および最適モデル次数（Ｎｍｉｎ＋ｎ×Ｉ）のときの誤差信号符号Ｃｇ〔ｇ＝Ｎｍｉｎ＋ｎ×Ｉ〕が送り出される。なお、係数符号Ｃｐｍ（ｍ＝１，２，・・・，Ｎｍｉｎ＋ｎ×Ｉ）から最適モデル次数を判別できない場合には、最適モデル次数を表す情報〔次数情報〕を適宜符号化し、この符号化された次数情報も通信路に対して送り出される。
【００１４】
上記の例のように、従来では、言わば総当りで各モデル次数における合計符号量を求め、最小のものを探索していた。
【非特許文献１】尾▲崎▼統、北川源四郎著、“時系列解析の方法”、朝倉書店、pp.82-92、１９９８
【非特許文献２】情報理論とその応用学会編、“情報理論とその応用シリーズ 1-I 情報源符号化-無歪みデータ圧縮”、培風館、１９９８
【非特許文献３】日野幹雄著、“スペクトル解析”、朝倉書店、１９７９
【非特許文献４】守谷健弘著、“音声符号化”、社団法人電子情報通信学会、１９９８
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１５】
それぞれのモデル次数ごとに、予測係数に係わる補助情報および予測誤差波形を符号化して合計符号量を求め、合計符号量が最小となる場合のモデル次数を最適モデル次数として決定することは可能であるが、多大な処理時間を要するといった問題があった。
【００１６】
そこで本発明は、上記の問題点に鑑み、実際に各モデル次数での合計符号量を求めることなく線形予測モデルの最適モデル次数を決定する線形予測モデル次数決定装置、方法、プログラム、記録媒体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】
【００１７】
上記課題を解決するために、本発明は、次のような構成とする。即ち、入力信号から、モデル次数が１，・・・，ｍ〔但し、ｍは２以上の整数Ｎｓｕｐに対して１≦ｍ≦Ｎｓｕｐを満たす整数である。〕の各線形予測モデルのＰＡＲＣＯＲ係数と、モデル次数ｍのときの予測誤差エネルギーとをそれぞれ算出する。そして、モデル次数ｍのときの予測誤差エネルギーから、モデル次数が１，・・・，ｍのときの各ＰＡＲＣＯＲ係数によって与えられる線形予測係数からなるモデル次数ｍの線形予測モデルの予測値と入力信号との誤差である予測誤差波形の符号量〔予測誤差符号量〕を推定する。また、モデル次数が１，・・・，ｍのときの各ＰＡＲＣＯＲ係数に対応した符号量〔個別符号量〕、あるいは全てのＰＡＲＣＯＲ係数に対応する符号量〔全体符号量〕を算出する。０からＮｓｕｐまでのモデル次数に含まれる複数のモデル次数について、各モデル次数ｊにおける、全体符号量あるいはモデル次数が１，・・・，ｊのときの各個別符号量の合計と、予測誤差符号量との合計〔合計符号量〕を求め、合計符号量からモデル次数を１つに決定する。この決定された１つのモデル次数が最適モデル次数である。
このように、実際に各モデル次数での符号量を求めるのではなく、ＰＡＲＣＯＲ係数の算出過程で得られた予測誤差エネルギーによって予測誤差符号量を推定する構成としている。
【発明の効果】
【００１８】
この発明によれば、ＰＡＲＣＯＲ係数の算出過程で得られた予測誤差エネルギーによって予測誤差符号量を推定するから、実際に各モデル次数での符号量〔係数符号量と予測誤差波形の符号量との合計符号量〕を求めることなく、線形予測モデルの最適モデル次数を決定することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１９】
[技術説明]
本発明では、ＰＡＲＣＯＲ係数の算出過程で得られた予測誤差エネルギーを有効利用して最適モデル次数を決定する。
【００２０】
《ＰＡＲＣＯＲ係数・予測誤差エネルギーの算出》
全極型の線形予測分析の一つとしてＰＡＲＣＯＲ係数を直接求める方法が知られている。この算出方法は、上記非特許文献４などに説明されている。ここでは、一例としてLevinson-Durbin法を説明する。
【００２１】
与えられた入力信号の時系列サンプル値ｘ１，ｘ２，・・・，ｘＮに対して、式（１）の線形予測モデルを考える。一般的にｐ＜Ｎである。式（１）で表されるｐ次の自己回帰過程（autoregressive process）の両辺にｘｔ−τを乗じて期待値をとることで式（２）を得る。なお｛εｔ｝は白色過程である。また、ｖｍ−ｎ＝ｖｎ−ｍ＝Ｅ[ｘｔ−ｍｘｔ−ｎ]＝Σｔ＝１Ｎｘｔ−ｍｘｔ−ｎは自己相関関数を表す。
【数２】
0004691082.tif 000003
【００２２】
ｖ−τ＝ｖτであることに注意して、式（２）においてτ＝１，２，…，ｐを代入すると、式（３）を得る。式（３）は所謂Yule-Walker方程式である。σ２は、ｐ次での予測誤差分散（予測誤差エネルギー）である。
【数３】
0004691082.tif 000004
【００２３】
ここで説明の便宜から、ｐをｍに、ｉをｋに、記号の置き換えをする。また、ｍ次モデルのｋ番目の線形予測係数をａｋ（ｍ）と表記する。
このとき、式（４）および式（５）を定義する。式（４）はｍ次の予測誤差分散（予測誤差エネルギー）、式（５）はｍ次の偏相関値である。
【数４】
0004691082.tif 000005
【００２４】
式（３）を変形して式（４）を導入すると、式（６）を得る。
【数５】
0004691082.tif 000006
【００２５】
式（６）に式（５）を導入すると、式（７）を得る。
【数６】
0004691082.tif 000007
【００２６】
式（７）を連立方程式と見立てて、ｍ＋２本の方程式間で任意の係数γｍ＋１を乗じて方程式の辺ごとに引き算を行い、式（７）を変形すると式（８）を得る。
【数７】
0004691082.tif 000008
【００２７】
係数γｍ＋１は任意であるからｕｍ−γｍ＋１σｍ２＝０となるように定めることができる。このとき式（８）は、式（６）において、ｍをｍ＋１に拡張したものと理解できる。従って、式（９）、式（１０）、式（１１）を得る。γｍ＋１はｍ＋１次のＰＡＲＣＯＲ係数、ａｋ（ｍ＋１）はｍ＋１次モデルのｋ番目の線形予測係数、σｍ＋１２はｍ＋１次の予測誤差分散（予測誤差エネルギー）である。
【数８】
0004691082.tif 000009
【００２８】
以上では、Levinson-Durbin法に拠るＰＡＲＣＯＲ係数などの算出を説明したが、この方法に限定するものではなく例えばBurg法に拠るものであってもよい。Burg法については、上記非特許文献３を参照のこと。
以上で《ＰＡＲＣＯＲ係数・予測誤差エネルギーの算出》の説明は終わりである。
【００２９】
《ＰＡＲＣＯＲ係数の情報量》
次に、ＰＡＲＣＯＲ係数の情報量について説明する。
ＰＡＲＣＯＲ係数の情報量の計算は、ＰＡＲＣＯＲ係数の量子化方法、符号化方法に依存する。そこで、ここでは一般的な手法を一例として説明する。
一般的には最子化表〔ＰＡＲＣＯＲ係数とその量子化値とが対応したデータテーブルである。〕を用いて、ＰＡＲＣＯＲ係数をインデックスの数値に変換する。さらに、その数値の符号化方法として２つの例を示す。一つ目の方法は、インデックスの数値を予め決められたビット数で符号ビット（正負を表すビット）を含めて符号化する場合で、係数符号は、インデックスの数値に対応する符号の表〔インデックスの数値と係数符号とが対応したデータテーブルである。〕を参照して求めることができる。二つ目の方法は、ＰＡＲＣＯＲ係数のインデックスの数値に依存して可変長符号を用いる場合である。この場合、ＰＡＲＣＯＲ係数のインデックス値の絶対値によってビット数が異なるので、インデックスの数値の絶対値に対応する符号の表〔インデックスの数値の絶対値と係数符号とが対応したデータテーブルである。〕を参照して係数符号を求める。ここで求めた係数符号の符号量が、ＰＡＲＣＯＲ係数の情報量に相当する。なお、符号化に用いる表を符号化表〔データテーブルである。〕と云うことにする。
【００３０】
また、それぞれ別々のデータテーブルである量子化表および符号化表を用いるのではなく、ＰＡＲＣＯＲ係数の範囲とその範囲に対応する量子化値と符号との組み合わせが、ＰＡＲＣＯＲ係数の取りえる範囲の全てについて記載された量子化・符号化表〔データテーブルである。〕を用いるとしてもよい。
例えば、固定長符号化の場合であれば表１に簡単に例示する量子化・符号化表などを用いることができる。また、可変長符号化の場合であれば表２に簡単に例示する量子化・符号化表などを用いることができる。なお、表２で示す符号は０を指標とする瞬時復号可能な符号となっている。
【表１】
0004691082.tif 000010
【表２】
0004691082.tif 000011
【００３１】
係数符号の符号量の算出には、２つの方法が考えられる。一つ目の方法は、モデル次数１からモデル次数ｍまでの各モデル次数について求めた全てのＰＡＲＣＯＲ係数に対応する係数符号の全部の符号量〔全体符号量〕を算出するものである。二つ目の方法は、モデル次数１からモデル次数ｍまでの各モデル次数ごとに、各モデル次数のときのＰＡＲＣＯＲ係数に対応する係数符号の符号量〔個別符号量〕をそれぞれ算出するものである。二つ目の方法では、それぞれの係数符号の個別符号量を合計したものをＰＡＲＣＯＲ係数の情報量として取り扱うことになるが、このことは後述の《最適モデル次数の決定》でも説明する。
以上で《ＰＡＲＣＯＲ係数の情報量》の説明は終わりである。
【００３２】
《予測誤差波形の符号量の推定》
次に、線形予測モデルの予測値と入力信号との誤差である予測誤差波形の符号量の推定について説明する。予測誤差波形の符号量の推定は、予測誤差エネルギーを用いて行う。
【００３３】
式（１１）を用いると、ｍ次の正規化された予測誤差エネルギーξｍ２について、式（１２）が成り立つ。ここでｍ次の正規化された予測誤差エネルギーξｍ２は、例えば予測誤差エネルギーσｍ２をサンプル数Ｎで除したものとして与えられる。σ０２＝ｖ０＝Ｅ[ｘｔ２]であるから、ξ０２は入力信号の１フレーム分のサンプル系列ｘ１，ｘ２，・・・，ｘＮの平均エネルギーである。但し、正規化は予測誤差エネルギーσｍ２に対するスケーリングの適用であるから、サンプル数Ｎで除することに限定するものではなく、Ｎ−１で除するとしてもよいし、Ｎ−ｍで除するとしてもよく、適宜に設定できる。
【数９】
0004691082.tif 000012
【００３４】
このとき、入力信号が平均０、分散ξｍ２のガウス分布に従うとしたときの、平均絶対値和Ｄは、式（１３）で与えられる。但し、入力信号の時系列サンプル値の平均μが０でない場合には、予め入力信号の時系列サンプル値をμだけ減じることで平均０とすることができる。あるいは、入力信号の時系列サンプル値をそのままに、式（１３）に表れる確率変数ｘをｘ−μに書き改めるとしてもよい。この場合でも式（１３）と同様の結論を得る。なお、このことは後述するラプラス分布の適用についても同様である。
【数１０】
0004691082.tif 000013
【００３５】
つまり、Ｄ≒ξｍ×０．７９８として近似できる。
【００３６】
ラプラス分布の場合であれば、平均絶対値和Ｄは式（１４）で与えられる。
【数１１】
0004691082.tif 000014
【００３７】
つまり、Ｄ≒ξｍ×０．７０７として近似できる。
【００３８】
このように、重みＷを用いてＤ≒ξｍ×Ｗと近似できる。ここで、重みＷは対象となる信号の統計的性質によって定めることができる。実際に４８ｋＨｚ、１６ｂｉｔの録音時間３０秒の音声ファイル１５個を用いて、各モデル次数にて、Ｄ／ξｍを求めたところ、頻度は図７に示すようになった（平均値は０．７７）。明らかに０．７０７から０．７９８の間にある傾向である。従って、対象信号が音響信号の場合には、重みＷを概ね０．７０以上０．８２以下の値に設定すればよい。
【００３９】
ところで、例えば可変長符号として表３のようなゴロム-ライス符号を用いる場合では、フレームにおける予測誤差波形に必要な符号量の推定値〔推定符号量〕Ｓは、平均絶対値和Ｄを用いて式（１５）で与えられる。ｌｎは自然対数である。
【数１２】
0004691082.tif 000015
【００４０】
また、入力信号が音声信号のようにラプラス分布を仮定できるものである場合、ラプラス分布のエントロピーＨは、式（１６）で与えられるから、フレームにおける予測誤差波形に必要な符号量の推定値〔推定符号量〕Ｓは、式（１７）によって近似できる。式中のｅはネイピア数である。但し、モデル次数を増加させると、ラプラス分布からガウス分布に近づくため、Ｎやｋを変数とする関数の出力値を重みとして推定符号量Ｓを補正することで推定精度の向上が望める。処理済のフレーム（前のフレームなど）における実際の符号量と推定符号量とを比較し、その差が小さくなるような重みを用いて、該当フレームの重みを変化させてもよい。多チャネル入力の場合には、他のチャネルの結果と推定量を加味して、重み係数を変化させてもよい。また、単に符号量最小化基準だけでなく、演算量も加味して重み付けを行ってもよい（例えば、モデル次数が低いほうがフィルタのタップ数が少ないため演算量は少なくなる。）。
【数１３】
0004691082.tif 000016
【表３】
0004691082.tif 000017
【００４１】
正規化された予測誤差エネルギーξｍ２として、式（１１）で得られる予測誤差エネルギーσｍ２をサンプル数で除したものを採用することに限らず、式（１１）のＰＡＲＣＯＲ係数γｍを量子化済ＰＡＲＣＯＲ係数ｑγｍに置換して得られる予測誤差エネルギーσｍ２をサンプル数で除したものを採用してもよい。
【００４２】
また、ここでは予測誤差エネルギーσｍ２として、Levinson-Durbin法で得られた予測誤差エネルギーσｍ２を用いて説明した。しかし、Levinson-Durbin法で得られた予測誤差エネルギーσｍ２に限定する趣旨のものではない。Burg法で得られるｍ次の平均出力Ｐｍ〔モデル次数ｍの線形予測モデルにデータｘ１，ｘ２，・・・，ｘＮを前向きに通す場合および後向きに通す場合の平均出力である。〕についても式（１２）と同様の関係が得られるから、この関係に基づく前向き予測誤差エネルギー、後向き予測誤差エネルギーを求め、その算術平均を上記予測誤差エネルギーσｍ２として用いることもできる。
以上で《予測誤差波形の符号量の推定》の説明は終わりである。
【００４３】
《最適モデル次数の決定》
最適モデル次数の決定の方法について、特に限定はなく、ここでは４つの方法を例示する。
一つ目の方法（方法Ａ）は、予め設定した探索範囲の各モデル次数ｍ〔探索範囲の全モデル次数ではなく、その一部、例えばｎごとの各モデル次数としてもよい。〕について、そのモデル次数におけるＰＡＲＣＯＲ係数の情報量〔つまり、係数符号量であるが、係数符号量として全体符号量が算出されている場合にはそのまま全体符号量を、係数符号量として個別符号量が算出されている場合にはモデル次数が１からｍまでの全モデル次数に対応した各個別符号量を合計した符号量を、ＰＡＲＣＯＲ係数の情報量として扱う。以下同様である。〕と、そのモデル次数における予測誤差波形の推定符号量との合計〔合計符号量〕を求め、その合計符号量が最小になるときのモデル次数を最適モデル次数として決定する。
【００４４】
二つ目の方法（方法Ｂ）は、１つ前に設定されたモデル次数よりも大となるように逐次にモデル次数を設定し、設定されたモデル次数における合計符号量が１つ前に設定されたモデル次数における合計符号量よりも大となったときに、１つ前に設定されたモデル次数を最適モデル次数として決定する。
【００４５】
この二つ目の方法では、設定されたモデル次数における合計符号量が１つ前に設定されたモデル次数における合計符号量よりも大となったとき、１つ前に設定されたモデル次数〔暫定最適次数〕から、さらに予め定められただけの先のモデル次数〔例えば、暫定最適次数に正整数Ｆを加えたモデル次数とする。〕までの各モデル次数における合計符号量〔モニタ合計符号量〕を求め、もし、暫定最適次数での合計符号量よりも少ないモニタ合計符号量となるモデル次数が存在する場合には、暫定最適次数での合計符号量よりも少ないモニタ合計符号量のうち最小のモニタ合計符号量となるときのモデル次数を最適モデル次数とする方法に変形することも可能である。この変形方法（方法Ｃ）は、基本的には合計符号量が１つ前に設定されたモデル次数における合計符号量よりも大となった時点での１つ前に設定されたモデル次数〔暫定最適次数〕を最適モデル次数の有力候補としつつ、念のためその先のモデル次数まで合計符号量の増減のチェックを行うものである。
【００４６】
四つ目の方法（方法Ｄ）は、設定されたモデル次数における合計符号量が１つ前に設定されたモデル次数における合計符号量よりも大となったとき、１つ前に設定されたモデル次数〔暫定最適次数〕での合計符号量を暫定最小合計符号量とし、暫定最適次数からさらに先のモデル次数における合計符号量を順次に求めていき、この合計符号量が暫定最小合計符号量よりも予め定められた閾値δ以上（あるいは閾値δより大）となったときに処理を中止して、上記暫定最適次数を最適モデル次数として決定する。
以上で《最適モデル次数の決定》の説明は終わりである。
【００４７】
[実施形態]
以下、本発明の実施形態について説明を行う。本発明は線形予測モデルの最適モデル次数を決定するものであるところ、最適モデル次数を決定することを所望として実施するとしてもよいし、例えば信号分析や信号の符号化などに用いられることを所望として実施するとしてもよい。
ここでは、上記従来技術との対比から本発明の特徴を明らかにする観点から、本発明が信号符号化に用いられる場合を例として実施形態の説明を行う。
【００４８】
《第１実施形態》
本発明の第１実施形態について、図面を参照しながら説明する。
＜第１実施形態の線形予測モデル次数決定装置＞
線形予測モデル次数決定装置（１）は、キーボードなどが接続可能な入力部、液晶ディスプレイなどが接続可能な出力部、ＣＰＵ（Central Processing Unit）〔キャッシュメモリなどを備えていてもよい。〕、メモリであるＲＡＭ（Random Access Memory）、ＲＯＭ（Read Only Memory）やハードディスクである外部記憶装置、並びにこれらの入力部、出力部、ＣＰＵ、ＲＡＭ、ＲＯＭ、外部記憶装置間のデータのやり取りが可能なように接続するバスなどを備えている。また必要に応じて、線形予測モデル次数決定装置（１）に、ＣＤ−ＲＯＭなどの記憶媒体を読み書きできる装置（ドライブ）などを設けるとしてもよい。このようなハードウェア資源を備えた物理的実体としては、汎用コンピュータなどがある。
【００４９】
線形予測モデル次数決定装置（１）の外部記憶装置〔あるいはＲＯＭなど〕には、線形予測モデルの最適モデル次数決定のためのプログラムおよびこのプログラムの処理において必要となるデータなどが記憶されており、必要に応じてこれらがメモリに読み込まれる。また、これらのプログラムの処理によって得られるデータなどは、ＲＡＭなどのメモリに適宜に記憶されて、さらに適宜に読み出されるなどして情報処理の用に供される。
【００５０】
所定の時間間隔で標本化された時間離散信号をフレーム毎に分割した各フレームを入力信号ｘとする。ここではロスレス符号化〔Lossless Coding〕を例とし、入力信号ｘは整数変換された整数値からなり、サンプル数Ｎのデータ列としてｘ１，ｘ２，・・・，ｘＮと表されるとする。入力信号ｘは、外部記憶装置にデータとして記憶されているとする。また、最適モデル次数は、モデル次数をＮｍｉｎからＮｍａｘまでとした探索範囲をｎ次〔但し、ｎはｎ≧１を満たす整数である。また、ＮｍｉｎおよびＮｍａｘはＮｍａｘ＞Ｎｍｉｎを満たす正整数である。〕ごとに調べたものの中から決定することにする。なお、以下ではモデル次数ｍを正整数とする。一般的には、モデル次数の上限をＮｓｕｐとすると〔無限のモデル次数を調査対象とすることは事実上不可能だからモデル次数の上限を定める。〕、モデル次数が０からＮｓｕｐまでの範囲に含まれるように探索範囲を設定できる。つまり、０≦Ｎｍｉｎ＜Ｎｍａｘ≦Ｎｓｕｐである。ただ、Ｎｍａｘ＜Ｎｓｕｐの場合は、Ｎｍａｘ＋１からＮｓｕｐまでのモデル次数についてＰＡＲＣＯＲ係数などを求めても無意味なってしまうので、通常は、Ｎｍａｘ＝Ｎｓｕｐとして考えればよい。本明細書ではＮｍａｘ＝Ｎｓｕｐとする。また、Ｎｍｉｎ＝０の場合を含めるのは、入力信号が例えば白色雑音の場合、ゼロ次の線形予測モデルが最も符号量最小（圧縮率最大）となるからである。
【００５１】
各実施形態で扱う信号は、人の音声、音楽、騒音・雑音などの音響信号とする。勿論、音響信号に限定されず、例えば地震波や生体信号（脳波や筋電波形）などでもよい。要するに、線形予測モデルとして表現することが好ましい信号であればよい。
【００５２】
入力信号ｘが予め外部記憶装置に記憶される構成とするのではなく、例えば、ＣＤ−ＲＯＭなどの記憶媒体から入力信号ｘを読み込み外部記憶装置に記憶する構成でも、あるいは、音声信号の場合に、線形予測モデル次数決定装置（１）を具備する信号符号化装置（２）がマイクロフォンを備えるとし、このマイクロフォンで得られた収音信号をＡ／Ｄ変換・整数変換して入力信号ｘを得る構成とすることなどが考えられる。いずれにしても、Ａ／Ｄ変換などを実行するために必要となる構成要素（手段）や記録媒体からのデータ提供技術は、公知技術の常套手段によって達成されるから、説明および図示を略する。
【００５３】
外部記憶装置には、上述した量子化・符号化表（データテーブル）が記憶されている。
【００５４】
また外部記憶装置には、ＰＡＲＣＯＲ係数・予測誤差エネルギーを算出するためのプログラム、予測誤差波形の符号量の推定をするためのプログラム、係数符号量を算出するためのプログラム、最適モデル次数を決定するためのプログラムが記憶されている。その他、これらのプログラムに基づく処理を制御するための制御プログラムも適宜に保存しておいてよい。
【００５５】
線形予測モデル次数決定装置（１）では、外部記憶装置に記憶された各プログラムとこの各プログラムの処理に必要なデータが必要に応じてＲＡＭに読み込まれて、ＣＰＵで解釈実行・処理される。この結果、ＣＰＵが所定の機能（ＰＡＲＣＯＲ係数算出部、予測誤差符号量推定部、係数符号量算出部、最適モデル次数探索部、制御部）を実現することで線形予測モデルの最適モデル次数決定が実現される。
【００５６】
＜第１実施形態の線形予測モデル次数決定処理＞
次に、図１および図２を参照して、線形予測モデル次数決定装置（１）における最適モデル次数決定処理の流れを叙述的に説明する。第１実施形態は上記方法Ａによって最適モデル次数を決定する。
【００５７】
まず、ＰＡＲＣＯＲ係数算出部（１４１）は、入力信号ｘを入力として、モデル次数が１からＮｍａｘまでの各モデル次数について、それぞれのモデル次数におけるＰＡＲＣＯＲ係数γｍ〔ｍ＝１，２，・・・，Ｎｍａｘ〕、予測誤差エネルギーσｍ２〔ｍ＝１，２，・・・，Ｎｍａｘ〕をそれぞれ算出する（ステップＳ１１）。ＰＡＲＣＯＲ係数・予測誤差エネルギーの算出方法は、《ＰＡＲＣＯＲ係数・予測誤差エネルギーの算出》で説明したとおりであり、式（９）に従ってＰＡＲＣＯＲ係数γｍを求め、式（１１）に従って予測誤差エネルギーσｍ２を求めることができる。予測誤差エネルギーσｍ２は式（９）に拠るＰＡＲＣＯＲ係数算出の過程で得られるから、予測誤差エネルギー算出部（１４１ａ）はＰＡＲＣＯＲ係数算出過程で記憶しておいた予測誤差エネルギーσｍ２を出力すればよい。
各予測誤差エネルギーσｍ２〔ｍ＝１，２，・・・，Ｎｍａｘ〕は予測誤差符号量推定部（１４２）の入力となる。各ＰＡＲＣＯＲ係数γｍ〔ｍ＝１，２，・・・，Ｎｍａｘ〕は、係数符号量算出部（１４３）の入力となる。
【００５８】
次いで、予測誤差符号量推定部（１４２）は、各予測誤差エネルギーσｍ２〔ｍ＝１，２，・・・，Ｎｍａｘ〕を用いて、予測誤差波形の符号量の推定値〔推定符号量〕Ｃｅｍ〔ｍ＝１，２，・・・，Ｎｍａｘ〕を算出する（ステップＳ１２）。各推定符号量の算出は、《予測誤差波形の符号量の推定》で説明したとおりであり、いずれか１つの方法を用いてｍ＝１，２，・・・，Ｎｍａｘの各モデル次数ごとに行う。例えば、Ｄ≒ξｍ２×Ｗの演算結果を用いて式（１５）により推定符号量Ｓを算出する。なお、重みＷおよび正規化で用いるサンプル数Ｎは、例えば予め外部記憶装置等に記憶しておく。この推定符号量Ｓが推定符号量Ｃｅｍ〔ｍ＝１，２，・・・，Ｎｍａｘ〕である。
各推定符号量Ｃｅｍ〔ｍ＝１，２，・・・，Ｎｍａｘ〕は、最適モデル次数探索部（１４４）の入力となる。
【００５９】
また、係数符号量算出部（１４３）は、各ＰＡＲＣＯＲ係数γｍ〔ｍ＝１，２，・・・，Ｎｍａｘ〕を用いて、係数符号量Ｃｐｍ〔ｍ＝１，２，・・・，Ｎｍａｘ〕を算出する（ステップＳ１３）。係数符号量の算出は、《ＰＡＲＣＯＲ係数の情報量》で説明したとおりであり、いずれか１つの方法を用いて行うが、この実施形態では一例として個別符号量を求める場合とする。
各係数符号量Ｃｐｍ〔ｍ＝１，２，・・・，Ｎｍａｘ〕は、最適モデル次数探索部（１４４）の入力となる。
【００６０】
ステップＳ１２およびステップＳ１３は、いずれを先行するものとしてもよい。つまり、ステップＳ１１、ステップＳ１２、ステップＳ１３の順序で処理することもできるし、ステップＳ１１、ステップＳ１３、ステップＳ１２の順序で処理することもできる。
【００６１】
次に、最適モデル次数探索部（１４４）は、各係数符号量Ｃｐｍ〔ｍ＝１，２，・・・，Ｎｍａｘ〕および各推定符号量Ｃｅｍ〔ｍ＝１，２，・・・，Ｎｍａｘ〕から線形予測モデルの最適モデル次数を決定する。その処理を説明する。
【００６２】
まず、最適モデル次数探索部（１４４）は、探索範囲であるＮｍｉｎからＮｍａｘまでの各モデル次数について、各モデル次数における合計符号量を算出する（ステップＳ１４）。つまり、Ｎｍｉｎ≦ｍ≦Ｎｍａｘなるｎごとの各モデル次数ｍ〔上記探索対象モデル次数〕について、モデル次数ｍまでの個別符号量の合計と、モデル次数ｍにおける予測誤差波形の推定符号量との合計を求める。
【００６３】
次に、最適モデル次数探索部（１４４）は、反復処理用のパラメータｊにＮｍｉｎを設定し、最小合計符号量の探索用のパラメータＭに任意の値（初期値）を設定する（ステップＳ１５）。この初期値は十分に大きな値に設定する。
【００６４】
次に、最適モデル次数探索部（１４４）は、モデル次数ｊにおける合計符号量〔つまりモデル次数１からｊまでの各個別符号量の合計と、モデル次数ｊにおける予測誤差波形の推定符号量との合計である。〕とＭとの大小を判定する（ステップＳ１６）。第１実施形態では、Ｍ＞（モデル次数ｊにおける合計符号量）の成立を判定する。
Ｍ＞（モデル次数ｊにおける合計符号量）の成立が真ならば、最適モデル次数探索部（１４４）はステップＳ１７の処理を実行する。Ｍ＞（モデル次数ｊにおける合計符号量）の成立が偽ならば、最適モデル次数探索部（１４４）はステップＳ１８の処理を実行する。
【００６５】
Ｍ＞（モデル次数ｊにおける合計符号量）の成立が真ならば、最適モデル次数探索部（１４４）は、最適モデル次数決定用のパラメータＮｏｐｔにパラメータｊの値を代入し、さらに、パラメータＭにモデル次数ｊにおける合計符号量を代入する（ステップＳ１７）。次いで、ステップＳ１８の処理が実行される。
【００６６】
最適モデル次数探索部（１４４）は、パラメータｊとモデル次数Ｎｍａｘとの大小を比較判定する（ステップＳ１８）。第１実施形態では、ｊ≧Ｎｍａｘの成立を判定する。
ｊ≧Ｎｍａｘの成立が真ならば、最適モデル次数探索部（１４４）は最適モデル次数決定処理を終了する。つまり、この時点でのパラメータＮｏｐｔの値が最適モデル次数である。この最適モデル次数Ｎｏｐｔを表す次数情報は信号符号化装置（２）の出力となる場合がある。また、最適モデル次数Ｎｏｐｔは、ＰＡＲＣＯＲ係数量子化部（１４５）の入力となる。
ｊ≧Ｎｍａｘの成立が偽ならば、最適モデル次数探索部（１４４）はステップＳ１９の処理を実行する。
【００６７】
最適モデル次数探索部（１４４）は、パラメータｊにｎを加算したもの、つまりｊ＋ｎをパラメータｊの新たな値に設定し（ステップＳ１９）、ステップＳ１６〜Ｓ１８の処理を行う。
【００６８】
以下、最適モデル次数を得た後の信号符号化に関わる処理を説明する。
ＰＡＲＣＯＲ係数量子化部（１４５）は、ＰＡＲＣＯＲ係数算出部（１４１）によって得られた各ＰＡＲＣＯＲ係数γｍ〔ｍ＝１，２，・・・，Ｎｏｐｔ〕を量子化して、モデル次数が１からＮｏｐｔまでの各モデル次数について量子化済ＰＡＲＣＯＲ係数ｑγｍ〔ｍ＝１，２，・・・，Ｎｏｐｔ〕をそれぞれ算出する。各量子化済ＰＡＲＣＯＲ係数ｑγｍ〔ｍ＝１，２，・・・，Ｎｏｐｔ〕は、線形予測係数変換部（１４６）の入力となる。
また、ＰＡＲＣＯＲ係数量子化部（１４５）は、各量子化済ＰＡＲＣＯＲ係数ｑγｍ〔ｍ＝１，２，・・・，Ｎｏｐｔ〕それぞれについて、量子化表を用いて量子化済ＰＡＲＣＯＲ係数をインデックスの数値に変換し、これらを符号化して、係数符号Ｃｐｍ〔ｍ＝１，２，・・・，Ｎｏｐｔ〕をそれぞれ算出する。各係数符号Ｃｐｍ〔ｍ＝１，２，・・・，Ｎｏｐｔ〕は信号符号化装置（２）の出力となる。
【００６９】
次に、線形予測係数変換部（１４６）は、各量子化済ＰＡＲＣＯＲ係数ｑγｍ〔ｍ＝１，２，・・・，Ｎｏｐｔ〕から、式（１０）に従い、〔量子化済みの〕線形予測係数ａｋ（ｇ）〔ｇ＝Ｎｏｐｔ、ｋ＝１，２，・・・，ｇ〕を算出する。〔量子化済みの〕各線形予測係数ａｋ（ｇ）〔ｇ＝Ｎｏｐｔ、ｋ＝１，２，・・・，ｇ〕は、予測誤差フィルタ部（１４７）の入力となる。
【００７０】
次に、予測誤差フィルタ部（１４７）は、入力信号ｘも入力として、線形予測係数ａｋ（ｇ）〔ｋ＝１，２，・・・，ｇ〕を予測係数とした予測誤差フィルタに入力信号ｘを例えば前向きで通し、入力信号ｘと線形予測係数ａｋ（ｇ）からなるモデル次数ｇの線形予測モデルの予測値との誤差である予測誤差信号〔予測誤差波形〕ｅｇを出力する。
線形予測誤差信号ｅｇは、誤差信号符号化部（１４８）の入力となる。
【００７１】
次に、誤差信号符号化部（１４８）は、予測誤差信号ｅｇを符号化して、誤差信号符号Ｃｇ〔ｇ＝Ｎｏｐｔ〕を出力する。この誤差信号符号Ｃｇ〔ｇ＝Ｎｏｐｔ〕は信号符号化装置（２）の出力となる。
【００７２】
第１実施形態では、係数符号量算出部（１４３）が個別符号量を算出する場合として説明した。係数符号量算出部（１４３）が全体符号量を算出する場合には、ステップＳ１６の処理において、最適モデル次数探索部（１４４）は、モデル次数ｊにおける合計符号量〔つまり全体符号量の合計と、モデル次数ｊにおける予測誤差波形の推定符号量との合計である。〕とＭとの大小を判定すればよい。
【００７３】
《第２実施形態》
本発明の第２実施形態について、図面を参照しながら説明する。
第２実施形態の線形予測モデル次数決定装置のハードウェア構成やプログラムなどは第１実施形態の場合と同様であるから説明を略する。
＜第２実施形態の線形予測モデル次数決定処理＞
図１、図３および図４を参照して、第２実施形態の線形予測モデル次数決定装置（１）における最適モデル次数決定処理の流れを叙述的に説明する。第２実施形態は上記方法Ｃによって最適モデル次数を決定する。なお、《ＰＡＲＣＯＲ係数・予測誤差エネルギーの算出》、《予測誤差波形の符号量の推定》、《ＰＡＲＣＯＲ係数の情報量》については既に説明したとおりであるから説明を略する〔[技術説明]および《第１実施形態》を参照のこと。〕。
【００７４】
まず、制御部（１９０）は、パラメータｊにＮｍｉｎを設定し、パラメータｆに１を設定する（ステップＳ２１）。
【００７５】
次に、ＰＡＲＣＯＲ係数算出部（１４１）は、入力信号ｘを入力として、モデル次数が１からｊまでの各モデル次数について、それぞれのモデル次数におけるＰＡＲＣＯＲ係数γｍ〔ｍ＝１，２，・・・，ｊ〕、予測誤差エネルギーσｍ２〔ｍ＝１，２，・・・，ｊ〕をそれぞれ算出する（ステップＳ２２）。
各予測誤差エネルギーσｍ２〔ｍ＝１，２，・・・，ｊ〕は予測誤差符号量推定部（１４２）の入力となる。各ＰＡＲＣＯＲ係数γｍ〔ｍ＝１，２，・・・，ｊ〕は、係数符号量算出部（１４３）の入力となる。
【００７６】
次いで、予測誤差符号量推定部（１４２）は、各予測誤差エネルギーσｍ２〔ｍ＝１，２，・・・，ｊ〕を用いて、予測誤差波形の符号量の推定値〔推定符号量〕Ｃｅｍ〔ｍ＝ｊ〕を算出する（ステップＳ２３）。
各推定符号量Ｃｅｍ〔ｍ＝ｊ〕は、最適モデル次数探索部（１４４）の入力となる。
【００７７】
また、係数符号量算出部（１４３）は、各ＰＡＲＣＯＲ係数γｍ〔ｍ＝１，２，・・・，ｊ〕を用いて、個別符号量として係数符号量Ｃｐｍ〔ｍ＝１，２，・・・，ｊ〕を算出する（ステップＳ２４）。各係数符号量Ｃｐｍ〔ｍ＝１，２，・・・，ｊ〕は、最適モデル次数探索部（１４４）の入力となる。
【００７８】
ステップＳ２３およびステップＳ２４は、いずれを先行するものとしてもよい。つまり、ステップＳ２１、ステップＳ２２、ステップＳ２３、ステップＳ２４の順序で処理することもできるし、ステップＳ２１、ステップＳ２２、ステップＳ２４、ステップＳ２３の順序で処理することもできる。
【００７９】
次に、最適モデル次数探索部（１４４）は、逐次に設定されるモデル次数ｍの係数符号量Ｃｐｍ〔ｍ＝１，２，・・・，ｊ〕および推定符号量Ｃｅｍ〔ｍ＝ｊ〕を用いて線形予測モデルの最適モデル次数を決定する。その処理を説明する。
【００８０】
まず、最適モデル次数探索部（１４４）は、モデル次数ｊにおける合計符号量を算出する（ステップＳ２５）。つまり、モデル次数１からｊまでの各個別符号量の合計と、モデル次数ｊにおける予測誤差波形の推定符号量との合計を求める。
【００８１】
次に、最適モデル次数探索部（１４４）は、パラメータｊがＮｍｉｎに等しいか否かの判定する（ステップＳ２６）。
パラメータｊがＮｍｉｎに等しいならば、最適モデル次数探索部（１４４）はステップＳ２９の処理を実行する。パラメータｊがＮｍｉｎに等しくないならば、最適モデル次数探索部（１４４）はステップＳ２７の処理を実行する。
【００８２】
この段階ではｊ＝Ｎｍｉｎであるから、ステップＳ２９の処理を行う。
最適モデル次数探索部（１４４）は、パラメータＭにモデル次数ｊにおける合計符号量を設定する（ステップＳ２９）。次いで制御部（１９０）は、パラメータｊにｎを加算したもの、つまりｊ＋ｎをパラメータｊの新たな値に設定し（ステップＳ３０）、ステップＳ２２〜Ｓ２６の処理を行うように制御する。
【００８３】
この段階を経れば、ステップＳ２６の処理でパラメータｊがＮｍｉｎに等しいと判定されることはないので、ステップＳ２７の処理を行うことになる。
最適モデル次数探索部（１４４）は、モデル次数ｊにおける合計符号量〔つまりモデル次数１からｊまでの各個別符号量の合計と、モデル次数ｊにおける予測誤差波形の推定符号量との合計である。〕とＭとの大小を判定する（ステップＳ２７）。第２実施形態では、第１実施形態と同様にＭ＞（モデル次数ｊにおける合計符号量）の成立を判定する。
Ｍ＞（モデル次数ｊにおける合計符号量）の成立が真ならば、最適モデル次数探索部（１４４）はステップＳ２８の処理を実行する。Ｍ＞（モデル次数ｊにおける合計符号量）の成立が偽ならば、最適モデル次数探索部（１４４）はステップＳ３２ａの処理を実行する。
【００８４】
最適モデル次数探索部（１４４）は、ｊ−ｎの値をパラメータｊｔｅｍｐに代入する（ステップＳ３２ａ）。
【００８５】
次に、最適モデル次数探索部（１４４）は、パラメータｆと定数Ｆ〔上記の正整数Ｆに同じであり、予めメモリに記憶されている。〕との大小を比較判定する（ステップＳ３２ｂ）。第２実施形態では、ｆ≧Ｆの成立を判定する。
この段階では、ｆ≧Ｆの成立が偽であり、ステップＳ３３の処理が実行される。
【００８６】
最適モデル次数探索部（１４４）は、パラメータｆに１を加算したもの、つまりｆ＋１をパラメータｆの新たな値に設定する（ステップＳ３３）。
【００８７】
続いて、最適モデル次数探索部（１４４）は、パラメータｊに１を加算したもの、つまりｊ＋１をパラメータｊの新たな値に設定する（ステップＳ３４）。
【００８８】
そして、制御部（１９０）は、ステップＳ３５〜Ｓ３９の処理を実行するように制御する。ステップＳ３５の処理はステップＳ２２の処理に、ステップＳ３６の処理はステップＳ２３の処理に、ステップＳ３７の処理はステップＳ２４の処理に、ステップＳ３８の処理はステップＳ２５の処理に、ステップＳ３９の処理はステップＳ２７の処理に同じであるから説明を略する。
【００８９】
ステップＳ３９の処理で、Ｍ＞（モデル次数ｊにおける合計符号量）の成立が真ならば、最適モデル次数探索部（１４４）はステップＳ４０の処理を実行する。ステップＳ４０の処理はステップＳ２９の処理に同じであるから説明を略する。ステップＳ４０の処理に続いてステップＳ４１の処理が行われる。即ち、最適モデル次数探索部（１４４）は、パラメータｊの値をパラメータｊｔｅｍｐに代入する（ステップＳ４１）。
ステップＳ３９の処理で、Ｍ＞（モデル次数ｊにおける合計符号量）の成立が偽ならば、最適モデル次数探索部（１４４）はステップＳ３２ｂの処理を実行する。
【００９０】
ステップＳ３２ｂの処理において、ｆ≧Ｆの成立が真になるまで、ステップＳ３３〜Ｓ４１の処理が行われる。
ステップＳ３２ｂの処理において、ｆ≧Ｆの成立が真ならば、最適モデル次数探索部（１４４）は最適モデル次数Ｎｏｐｔにパラメータｊｔｅｍｐの値を代入する（ステップＳ４２）。そして、最適モデル次数探索部（１４４）は最適モデル次数決定処理を終了する。この最適モデル次数Ｎｏｐｔを表す次数情報は信号符号化装置（２）の出力となる場合がある。また、最適モデル次数Ｎｏｐｔは、ＰＡＲＣＯＲ係数量子化部（１４５）の入力となりえる。
【００９１】
ステップＳ２７の処理において、Ｍ＞（モデル次数ｊにおける合計符号量）の成立が真ならば、最適モデル次数探索部（１４４）は、パラメータｊとモデル次数Ｎｍａｘとの大小を比較判定する（ステップＳ２８）。第２実施形態では、第１実施形態と同様に、ｊ≧Ｎｍａｘの成立を判定する。
ｊ≧Ｎｍａｘの成立が真ならば、最適モデル次数探索部（１４４）は最適モデル次数Ｎｏｐｔにパラメータｊの値を代入する（ステップＳ３１）。そして、最適モデル次数探索部（１４４）は最適モデル次数決定処理を終了する。この最適モデル次数Ｎｏｐｔを表す次数情報は信号符号化装置（２）の出力となる場合がある。また、最適モデル次数Ｎｏｐｔは、ＰＡＲＣＯＲ係数量子化部（１４５）の入力となりえる。
ステップＳ２８の処理において、ｊ≧Ｎｍａｘの成立が偽ならば、最適モデル次数探索部（１４４）はステップＳ２９の処理を実行する。ステップＳ２９以降の処理は上記に説明したとおりである。
【００９２】
第２実施形態では、係数符号量算出部（１４３）が個別符号量を算出する場合として説明した。係数符号量算出部（１４３）が全体符号量を算出する場合には、ステップＳ２７の処理において、最適モデル次数探索部（１４４）は、全体符号量と、モデル次数ｊにおける予測誤差波形の推定符号量との合計を求めればよい。また、ステップＳ２７の処理において、最適モデル次数探索部（１４４）は、モデル次数ｊにおける合計符号量〔つまり全体符号量の合計と、モデル次数ｊにおける予測誤差波形の推定符号量との合計である。〕とＭとの大小を判定すればよい。
【００９３】
最適モデル次数を得た後の例えば信号符号化に関わる処理を行う場合は、第１実施形態で説明したとおりであるから説明を略する。
【００９４】
《第３実施形態》
本発明の第３実施形態について、図面を参照しながら説明する。
第３実施形態の線形予測モデル次数決定装置のハードウェア構成やプログラムなどは、第１実施形態、第２実施形態の場合と同様であるから説明を略する。
＜第３実施形態の線形予測モデル次数決定処理＞
図１、図５および図６を参照して、第３実施形態の線形予測モデル次数決定装置（１）における最適モデル次数決定処理の流れを叙述的に説明する。第３実施形態は上記方法Ｄによって最適モデル次数を決定する。
処理の骨子は第２実施形態と同様であるから、ここでは第２実施形態と異なる部分について説明を行う。
【００９５】
まず、制御部（１９０）は、パラメータｊにＮｍｉｎを設定する（ステップＳ２１ａ）。ステップＳ２１ａに続いて、第２実施形態で説明したステップＳ２２以降の処理を行う。
【００９６】
第３実施形態ではステップＳ２７の処理において、Ｍ＞（モデル次数ｊにおける合計符号量）の成立が偽ならば、ステップＳ３２以降の処理を実行する。
【００９７】
最適モデル次数探索部（１４４）は、ｊ−ｎの値をパラメータｊｔｅｍｐに代入する（ステップＳ３２）。
【００９８】
次に、最適モデル次数探索部（１４４）は、ステップＳ３３の処理を行う。ステップＳ３３の処理は、ステップＳ２８の処理と同じである。
ｊ≧Ｎｍａｘの成立が偽ならば、ステップＳ３４の処理を行う。ｊ≧Ｎｍａｘの成立が真ならば、ステップＳ４２の処理を行う。
【００９９】
最適モデル次数探索部（１４４）は、パラメータｊに１を加算したもの、つまりｊ＋１をパラメータｊの新たな値に設定する（ステップＳ３４）。なお、この例では１加算とするが、２以上の値を加算するとしてもよい。
【０１００】
そして、制御部（１９０）は、ステップＳ３５〜Ｓ３９の処理を実行するように制御する。ステップＳ３５の処理はステップＳ２２の処理に、ステップＳ３６の処理はステップＳ２３の処理に、ステップＳ３７の処理はステップＳ２４の処理に、ステップＳ３８の処理はステップＳ２５の処理に、ステップＳ３９の処理はステップＳ２７の処理に同じであるから説明を略する。
【０１０１】
ステップＳ３９の処理で、Ｍ＞（モデル次数ｊにおける合計符号量）の成立が真ならば、最適モデル次数探索部（１４４）はステップＳ４０の処理を実行する。ステップＳ４０の処理はステップＳ２９の処理に同じであるから説明を略する。ステップＳ４０の処理に続いてステップＳ４１の処理が行われる。即ち、最適モデル次数探索部（１４４）は、パラメータｊの値をパラメータｊｔｅｍｐに代入する（ステップＳ４１）。ステップＳ４１の処理の後、ステップＳ３３の処理が行われる。
ステップＳ３９の処理で、Ｍ＞（モデル次数ｊにおける合計符号量）の成立が偽ならば、最適モデル次数探索部（１４４）はステップＳ３９ａの処理を実行する。
【０１０２】
最適モデル次数探索部（１４４）は、（モデル次数ｊにおける合計符号量）≧（Ｍ＋δ）の成立を判定する。（モデル次数ｊにおける合計符号量）≧（Ｍ＋δ）の成立が偽ならばステップＳ３３の処理が行われる。（モデル次数ｊにおける合計符号量）≧（Ｍ＋δ）の成立が真ならばステップＳ４２の処理が行われる。
【０１０３】
ステップＳ３３の処理において、ｊ≧Ｎｍａｘの成立が真になるまで、ステップＳ３３〜Ｓ４１の処理が行われる。
ステップＳ３３の処理において、ｊ≧Ｎｍａｘの成立が真ならば、最適モデル次数探索部（１４４）は最適モデル次数Ｎｏｐｔにパラメータｊｔｅｍｐの値を代入する（ステップＳ４２）。そして、最適モデル次数探索部（１４４）は最適モデル次数決定処理を終了する。この最適モデル次数Ｎｏｐｔを表す次数情報は信号符号化装置（２）の出力となる場合がある。また、最適モデル次数Ｎｏｐｔは、ＰＡＲＣＯＲ係数量子化部（１４５）の入力となりえる。
【０１０４】
最適モデル次数を得た後の例えば信号符号化に関わる処理を行う場合は、第１実施形態で説明したとおりであるから説明を略する。
【０１０５】
以上の各実施形態の他、本発明である線形予測モデル次数決定装置・方法は上述の実施形態に限定されるものではなく、本発明の趣旨を逸脱しない範囲で適宜変更が可能である。また、上記線形予測モデル次数決定装置・方法において説明した処理は、記載の順に従って時系列に実行されるのみならず、処理を実行する装置の処理能力あるいは必要に応じて並列的にあるいは個別に実行されるとしてもよい。
【０１０６】
また、上記線形予測モデル次数決定装置における処理機能をコンピュータによって実現する場合、線形予測モデル次数決定装置が有すべき機能の処理内容はプログラムによって記述される。そして、このプログラムをコンピュータで実行することにより、上記線形予測モデル次数決定装置における処理機能がコンピュータ上で実現される。
【０１０７】
この処理内容を記述したプログラムは、コンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録しておくことができる。コンピュータで読み取り可能な記録媒体としては、例えば、磁気記録装置、光ディスク、光磁気記録媒体、半導体メモリ等どのようなものでもよい。具体的には、例えば、磁気記録装置として、ハードディスク装置、フレキシブルディスク、磁気テープ等を、光ディスクとして、ＤＶＤ（Digital Versatile Disc）、ＤＶＤ−ＲＡＭ（Random Access Memory）、ＣＤ−ＲＯＭ（Compact Disc Read Only Memory）、ＣＤ−Ｒ（Recordable）／ＲＷ（ReWritable）等を、光磁気記録媒体として、ＭＯ（Magneto-Optical disc）等を、半導体メモリとしてＥＥＰ−ＲＯＭ（Electronically Erasable and Programmable-Read Only Memory）等を用いることができる。
【０１０８】
また、このプログラムの流通は、例えば、そのプログラムを記録したＤＶＤ、ＣＤ−ＲＯＭ等の可搬型記録媒体を販売、譲渡、貸与等することによって行う。さらに、このプログラムをサーバコンピュータの記憶装置に格納しておき、ネットワークを介して、サーバコンピュータから他のコンピュータにそのプログラムを転送することにより、このプログラムを流通させる構成としてもよい。
【０１０９】
このようなプログラムを実行するコンピュータは、例えば、まず、可搬型記録媒体に記録されたプログラムもしくはサーバコンピュータから転送されたプログラムを、一旦、自己の記憶装置に格納する。そして、処理の実行時、このコンピュータは、自己の記録媒体に格納されたプログラムを読み取り、読み取ったプログラムに従った処理を実行する。また、このプログラムの別の実行形態として、コンピュータが可搬型記録媒体から直接プログラムを読み取り、そのプログラムに従った処理を実行することとしてもよく、さらに、このコンピュータにサーバコンピュータからプログラムが転送されるたびに、逐次、受け取ったプログラムに従った処理を実行することとしてもよい。また、サーバコンピュータから、このコンピュータへのプログラムの転送は行わず、その実行指示と結果取得のみによって処理機能を実現する、いわゆるＡＳＰ（Application Service Provider）型のサービスによって、上述の処理を実行する構成としてもよい。なお、本形態におけるプログラムには、電子計算機による処理の用に供する情報であってプログラムに準ずるもの（コンピュータに対する直接の指令ではないがコンピュータの処理を規定する性質を有するデータ等）を含むものとする。
【０１１０】
また、この形態では、コンピュータ上で所定のプログラムを実行させることにより、線形予測モデル次数決定装置を構成することとしたが、これらの処理内容の少なくとも一部をハードウェア的に実現することとしてもよい。
【産業上の利用可能性】
【０１１１】
本発明は、全極型の線形予測モデルを用いた信号分析や信号の符号化などに有用である。
【図面の簡単な説明】
【０１１２】
【図１】線形予測モデル次数決定装置の機能構成例を示すブロック図。
【図２】第１実施形態に係わる線形予測モデル次数決定処理の処理フローを示す図。
【図３】第２実施形態に係わる線形予測モデル次数決定処理の処理フローを示す図。
【図４】第２実施形態に係わる線形予測モデル次数決定処理の処理フローを示す図（図３に附属する図である。）。
【図５】第３実施形態に係わる線形予測モデル次数決定処理の処理フローを示す図。
【図６】第３実施形態に係わる線形予測モデル次数決定処理の処理フローを示す図（図５に附属する図である。）。
【図７】実際の音声データを用いたときの、平均絶対値和と予測誤差エネルギーの平方根との比の出現頻度を示した図。
【図８】ロスレスで復号するために必要な符号量と、ＰＡＲＣＯＲ係数に必要な符号量と、予測誤差波形に必要な符号量との関係を示す図。
【図９】従来の線形予測モデル次数決定装置の機能構成例を示すブロック図。
【符号の説明】
【０１１３】
１    線形予測モデル次数決定装置
１４１    予測誤差符号量推定部
１４２    係数符号量算出部
１４３    最適モデル次数探索部
１４５    ＰＡＲＣＯＲ係数量子化部
１４６    線形予測係数変換部
１４７    予測誤差フィルタ部
１４８    誤差信号符号化部
１９０    制御部
【図１】
0004691082.tif 000030
【図２】
0004691082.tif 000031
【図３】
0004691082.tif 000032
【図４】
0004691082.tif 000033
【図５】
0004691082.tif 000034
【図６】
0004691082.tif 000035
【図７】
0004691082.tif 000036
【図８】
0004691082.tif 000037
【図９】
0004691082.tif 000038