(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力された音声データを送信する送信装置であって、
前記音声データを符号化し、符号化音声データを出力する符号化手段と、
前記符号化音声データを受信する受信側において出力される音声の品質を向上させる高品質化データの学習を、過去の学習に用いられた音声データと、新たに入力された音声データに基づいて行う学習手段と、
前記符号化音声データと高品質化データを送信する送信手段と
を備え、
前記学習手段は、
前記音声データを、学習の教師となる教師データとして、前記教師データを、前記符号化音声データに符号化して復号することにより得られる復号音声データを、学習の生徒となる生徒データとして生成する生徒データ生成手段と、
注目している前記教師データである注目教師データの予測値を求める線形結合に用いる複数の前記生徒データである予測タップを生成する予測タップ生成手段と、
前記注目教師データをクラス分けするクラス分類を行うのに用いる複数の前記生徒データであるクラスタップを生成するクラスタップ生成手段と、
前記クラスタップに基づいて、前記注目教師データをクラス分類し、前記注目教師データのクラスを求めるクラス分類手段と、
所定のタップ係数と前記予測タップとを用いた線形結合により得られる前記教師データの予測値の自乗誤差を統計的に最小にする前記タップ係数を最小自乗法により求めるための、クラスごとの正規方程式を構成するコンポーネントとなる、前記生徒データどうしの乗算値のサメーション、及び、前記生徒データと前記教師データとの乗算値のサメーションを求める足し込みを行う足し込み手段と、
前記クラスごとの正規方程式を解くことにより、前記クラスごとのタップ係数を、前記高品質化データとして求めるタップ係数決定手段と、
前回の学習で求められた前記正規方程式を構成するコンポーネントを記憶するコンポーネント記憶手段と
を有し、
前記足し込み手段は、前記コンポーネント記憶手段に記憶されたコンポーネントに対して、前記新たに入力された音声データから得られる前記生徒データどうしの乗算値、及び、前記生徒データと前記教師データとの乗算値を足し込むことにより、新たな正規方程式のコンポーネントを求める
送信装置。
【請求項２】
前記高品質化データの送信を管理する管理手段をさらに備える
請求項１に記載の送信装置。
【請求項３】
前記管理手段は、前記受信側との通信リンクを確立した後に、最新の前記高品質化データが送信されるように、前記高品質化データの送信を管理する
請求項２に記載の送信装置。
【請求項４】
前記管理手段は、前記受信側との通信リンクを確立した後、前記受信側から、高品質化データの要求があった場合に、最新の前記高品質化データが送信されるように、前記高品質化データの送信を管理する
請求項２に記載の送信装置。
【請求項５】
前記管理手段は、
前記受信側への高品質化データの送信履歴を記憶しており、
前記送信履歴に基づいて、前記送信側への最新の前記高品質化データの送信が済んでいるかどうかを判定し、
前記送信側への最新の前記高品質化データの送信が済んでいない場合に、その最新の前記高品質化データが送信されるように、前記高品質化データの送信を管理する
請求項２に記載の送信装置。
【請求項６】
前記符号化手段は、前記音声データを、所定のコードブックに基づいてベクトル量子化し、その結果得られるコードを、前記符号化音声データとして出力する
請求項１に記載の送信装置。
【請求項７】
入力された音声データを送信する送信方法であって、
前記音声データを符号化し、符号化音声データを出力する符号化ステップと、
前記符号化音声データを受信する受信側において出力される音声の品質を向上させる高品質化データの学習を、過去の学習に用いられた音声データと、新たに入力された音声データに基づいて行う学習ステップと、
前記符号化音声データと高品質化データを送信する送信ステップと
を備え、
前記学習ステップは、
前記音声データを、学習の教師となる教師データとして、前記教師データを、前記符号化音声データに符号化して復号することにより得られる復号音声データを、学習の生徒となる生徒データとして生成する生徒データ生成ステップと、
注目している前記教師データである注目教師データの予測値を求める線形結合に用いる複数の前記生徒データである予測タップを生成する予測タップ生成ステップと、
前記注目教師データをクラス分けするクラス分類を行うのに用いる複数の前記生徒データであるクラスタップを生成するクラスタップ生成ステップと、
前記クラスタップに基づいて、前記注目教師データをクラス分類し、前記注目教師データのクラスを求めるクラス分類ステップと、
所定のタップ係数と前記予測タップとを用いた線形結合により得られる前記教師データの予測値の自乗誤差を統計的に最小にする前記タップ係数を最小自乗法により求めるための、クラスごとの正規方程式を構成するコンポーネントとなる、前記生徒データどうしの乗算値のサメーション、及び、前記生徒データと前記教師データとの乗算値のサメーションを求める足し込みを行う足し込みステップと、
前記クラスごとの正規方程式を解くことにより、前記クラスごとのタップ係数を、前記高品質化データとして求めるタップ係数決定ステップと、
前回の学習で求められた前記正規方程式を構成するコンポーネントをコンポーネント記憶手段に記憶するコンポーネント記憶ステップと
を有し、
前記足し込みステップは、前記コンポーネント記憶手段に記憶されたコンポーネントに対して、前記新たに入力された音声データから得られる前記生徒データどうしの乗算値、及び、前記生徒データと前記教師データとの乗算値を足し込むことにより、新たな正規方程式のコンポーネントを求める
送信方法。
【請求項８】
入力された音声データを送信する送信処理を、コンピュータに行わせるプログラムであって、
前記音声データを符号化し、符号化音声データを出力する符号化手段と、
前記符号化音声データを受信する受信側において出力される音声の品質を向上させる高品質化データの学習を、過去の学習に用いられた音声データと、新たに入力された音声データに基づいて行う学習手段と、
前記符号化音声データと高品質化データを送信する送信手段と
して、コンピュータを機能させるプログラムであり、
前記学習手段は、
前記音声データを、学習の教師となる教師データとして、前記教師データを、前記符号化音声データに符号化して復号することにより得られる復号音声データを、学習の生徒となる生徒データとして生成する生徒データ生成手段と、
注目している前記教師データである注目教師データの予測値を求める線形結合に用いる複数の前記生徒データである予測タップを生成する予測タップ生成手段と、
前記注目教師データをクラス分けするクラス分類を行うのに用いる複数の前記生徒データであるクラスタップを生成するクラスタップ生成手段と、
前記クラスタップに基づいて、前記注目教師データをクラス分類し、前記注目教師データのクラスを求めるクラス分類手段と、
所定のタップ係数と前記予測タップとを用いた線形結合により得られる前記教師データの予測値の自乗誤差を統計的に最小にする前記タップ係数を最小自乗法により求めるための、クラスごとの正規方程式を構成するコンポーネントとなる、前記生徒データどうしの乗算値のサメーション、及び、前記生徒データと前記教師データとの乗算値のサメーションを求める足し込みを行う足し込み手段と、
前記クラスごとの正規方程式を解くことにより、前記クラスごとのタップ係数を、前記高品質化データとして求めるタップ係数決定手段と、
前回の学習で求められた前記正規方程式を構成するコンポーネントを記憶するコンポーネント記憶手段と
を有し、
前記足し込み手段は、前記コンポーネント記憶手段に記憶されたコンポーネントに対して、前記新たに入力された音声データから得られる前記生徒データどうしの乗算値、及び、前記生徒データと前記教師データとの乗算値を足し込むことにより、新たな正規方程式のコンポーネントを求める
プログラム。
【請求項９】
入力された音声データを送信する送信処理を、コンピュータに行わせるプログラムが記録されている記録媒体であって、
前記音声データを符号化し、符号化音声データを出力する符号化手段と、
前記符号化音声データを受信する受信側において出力される音声の品質を向上させる高品質化データの学習を、過去の学習に用いられた音声データと、新たに入力された音声データに基づいて行う学習手段と、
前記符号化音声データと高品質化データを送信する送信手段と
して、コンピュータを機能させるプログラムであり、
前記学習手段は、
前記音声データを、学習の教師となる教師データとして、前記教師データを、前記符号化音声データに符号化して復号することにより得られる復号音声データを、学習の生徒となる生徒データとして生成する生徒データ生成手段と、
注目している前記教師データである注目教師データの予測値を求める線形結合に用いる複数の前記生徒データである予測タップを生成する予測タップ生成手段と、
前記注目教師データをクラス分けするクラス分類を行うのに用いる複数の前記生徒データであるクラスタップを生成するクラスタップ生成手段と、
前記クラスタップに基づいて、前記注目教師データをクラス分類し、前記注目教師データのクラスを求めるクラス分類手段と、
所定のタップ係数と前記予測タップとを用いた線形結合により得られる前記教師データの予測値の自乗誤差を統計的に最小にする前記タップ係数を最小自乗法により求めるための、クラスごとの正規方程式を構成するコンポーネントとなる、前記生徒データどうしの乗算値のサメーション、及び、前記生徒データと前記教師データとの乗算値のサメーションを求める足し込みを行う足し込み手段と、
前記クラスごとの正規方程式を解くことにより、前記クラスごとのタップ係数を、前記高品質化データとして求めるタップ係数決定手段と、
前回の学習で求められた前記正規方程式を構成するコンポーネントを記憶するコンポーネント記憶手段と
を有し、
前記足し込み手段は、前記コンポーネント記憶手段に記憶されたコンポーネントに対して、前記新たに入力された音声データから得られる前記生徒データどうしの乗算値、及び、前記生徒データと前記教師データとの乗算値を足し込むことにより、新たな正規方程式のコンポーネントを求める
プログラムが記録されている記録媒体。
【請求項１０】
入力された音声データを符号化し、符号化音声データを出力する符号化手段と、
前記符号化音声データを受信する他の送受信装置において出力される音声の品質を向上させる高品質化データの学習を、過去の学習に用いられた音声データと、新たに入力された音声データに基づいて行う学習手段と、
前記符号化音声データと高品質化データを送信する送信手段と
を有する送信装置と、
前記他の送受信装置から送信されてくる符号化音声データを受信する受信手段と、
前記高品質化データを、前記符号化音声データを送信してくる前記他の送受信装置を特定する特定情報とともに記憶する記憶手段と、
前記符号化音声データを送信してきた前記他の送受信装置の特定情報と対応付けられている前記高品質化データを選択する選択手段と、
前記選択手段において選択された前記高品質化データに基づいて、前記受信手段において受信された前記符号化音声データを復号する復号手段と
を有する受信装置と
を備え、
前記学習手段は、
前記音声データを、学習の教師となる教師データとして、前記教師データを、前記符号化音声データに符号化して復号することにより得られる復号音声データを、学習の生徒となる生徒データとして生成する生徒データ生成手段と、
注目している前記教師データである注目教師データの予測値を求める線形結合に用いる複数の前記生徒データである予測タップを生成する予測タップ生成手段と、
前記注目教師データをクラス分けするクラス分類を行うのに用いる複数の前記生徒データであるクラスタップを生成するクラスタップ生成手段と、
前記クラスタップに基づいて、前記注目教師データをクラス分類し、前記注目教師データのクラスを求めるクラス分類手段と、
所定のタップ係数と前記予測タップとを用いた線形結合により得られる前記教師データの予測値の自乗誤差を統計的に最小にする前記タップ係数を最小自乗法により求めるための、クラスごとの正規方程式を構成するコンポーネントとなる、前記生徒データどうしの乗算値のサメーション、及び、前記生徒データと前記教師データとの乗算値のサメーションを求める足し込みを行う足し込み手段と、
前記クラスごとの正規方程式を解くことにより、前記クラスごとのタップ係数を、前記高品質化データとして求めるタップ係数決定手段と、
前回の学習で求められた前記正規方程式を構成するコンポーネントを記憶するコンポーネント記憶手段と
を有し、
前記足し込み手段は、前記コンポーネント記憶手段に記憶されたコンポーネントに対して、前記新たに入力された音声データから得られる前記生徒データどうしの乗算値、及び、前記生徒データと前記教師データとの乗算値を足し込むことにより、新たな正規方程式のコンポーネントを求め、
前記復号手段は、
前記符号化音声データを復号し、前記復号音声データを出力する処理を行う第１の処理手段と、
予測値を求めようとする、前記復号音声データを高品質化した高品質音声データを注目データとして、その注目データについて、前記予測タップを生成するとともに、前記クラスタップを生成し、
前記クラスタップに基づいて、前記注目データをクラス分類し、前記注目データのクラスを求め、
前記高品質化データである前記クラスごとのタップ係数のうちの、前記注目データのクラスのタップ係数と、前記予測タップとの線形結合により、前記注目データの予測値を求める
処理を行う第２の処理手段と
を有する
送受信装置。
【請求項１１】
前記受信手段は、前記他の送受信装置から送信されてくる前記高品質化データも受信し、
前記受信手段において受信された前記高品質化データによる、前記記憶手段の記憶内容の更新を管理する管理手段をさらに備える
請求項１０に記載の送受信装置。
【請求項１２】
前記管理手段は、前記他の送受信装置との通信リンクを確立した後に、前記他の送受信装置から送信されてくる最新の前記高品質化データによって、前記記憶手段の記憶内容を更新する
請求項１１に記載の送受信装置。
【請求項１３】
前記管理手段は、前記他の送受信装置との通信リンクを確立した後、前記他の送受信装置に対して、高品質化データを要求し、その要求に応じて、前記他の送受信装置から送信されてくる最新の前記高品質化データによって、前記記憶手段の記憶内容を更新する
請求項１２に記載の送受信装置。
【請求項１４】
前記管理手段は、
前記記憶手段において、最新の前記高品質化データが記憶されているかどうかを判定し、
前記記憶手段に最新の前記高品質化データが記憶されていない場合に、前記他の送受信装置から送信されてくる最新の前記高品質化データによって、前記記憶手段の記憶内容を更新する
請求項１１に記載の送受信装置。
【請求項１５】
前記他の送受信装置は、電話機であり、
前記他の送受信装置の特定情報は、前記他の送受信装置の電話機の電話番号である
請求項１０に記載の送受信装置。
【請求項１６】
前記符号化音声データは、前記音声データをベクトル量子化して得られるコードである
請求項１０に記載の送受信装置。
【請求項１７】
入力された音声データを符号化し、符号化音声データを出力する符号化ステップと、
前記符号化音声データを受信する他の送受信装置において出力される音声の品質を向上させる高品質化データの学習を、過去の学習に用いられた音声データと、新たに入力された音声データに基づいて行う学習ステップと、
前記符号化音声データと高品質化データを送信する送信ステップと
を有する送信装置の処理ステップと、
前記他の送受信装置から送信されてくる符号化音声データを受信する受信ステップと、
前記高品質化データを、前記符号化音声データを送信してくる前記他の送受信装置を特定する特定情報とともに記憶手段に記憶する記憶ステップと、
前記符号化音声データを送信してきた前記他の送受信装置の特定情報と対応付けられている前記高品質化データを選択する選択ステップと、
前記選択ステップにおいて選択された前記高品質化データに基づいて、前記受信ステップにおいて受信された前記符号化音声データを復号する復号ステップと
を有する受信装置の処理ステップと
を備え、
前記学習ステップは、
前記音声データを、学習の教師となる教師データとして、前記教師データを、前記符号化音声データに符号化して復号することにより得られる復号音声データを、学習の生徒となる生徒データとして生成する生徒データ生成ステップと、
注目している前記教師データである注目教師データの予測値を求める線形結合に用いる複数の前記生徒データである予測タップを生成する予測タップ生成ステップと、
前記注目教師データをクラス分けするクラス分類を行うのに用いる複数の前記生徒データであるクラスタップを生成するクラスタップ生成ステップと、
前記クラスタップに基づいて、前記注目教師データをクラス分類し、前記注目教師データのクラスを求めるクラス分類ステップと、
所定のタップ係数と前記予測タップとを用いた線形結合により得られる前記教師データの予測値の自乗誤差を統計的に最小にする前記タップ係数を最小自乗法により求めるための、クラスごとの正規方程式を構成するコンポーネントとなる、前記生徒データどうしの乗算値のサメーション、及び、前記生徒データと前記教師データとの乗算値のサメーションを求める足し込みを行う足し込みステップと、
前記クラスごとの正規方程式を解くことにより、前記クラスごとのタップ係数を、前記高品質化データとして求めるタップ係数決定ステップと、
前回の学習で求められた前記正規方程式を構成するコンポーネントをコンポーネント記憶手段に記憶するコンポーネント記憶ステップと
を有し、
前記足し込みステップは、前記コンポーネント記憶手段に記憶されたコンポーネントに対して、前記新たに入力された音声データから得られる前記生徒データどうしの乗算値、及び、前記生徒データと前記教師データとの乗算値を足し込むことにより、新たな正規方程式のコンポーネントを求め、
前記復号ステップは、
前記符号化音声データを復号し、前記復号音声データを出力する処理を行う第１の処理ステップと、
予測値を求めようとする、前記復号音声データを高品質化した高品質音声データを注目データとして、その注目データについて、前記予測タップを生成するとともに、前記クラスタップを生成し、
前記クラスタップに基づいて、前記注目データをクラス分類し、前記注目データのクラスを求め、
前記高品質化データである前記クラスごとのタップ係数のうちの、前記注目データのクラスのタップ係数と、前記予測タップとの線形結合により、前記注目データの予測値を求める
処理を行う第２の処理ステップと
を有する
送受信装置の送受信方法。
【請求項１８】
入力された音声データを符号化し、符号化音声データを出力する符号化手段と、
前記符号化音声データを受信する他の送受信装置において出力される音声の品質を向上させる高品質化データの学習を、過去の学習に用いられた音声データと、新たに入力された音声データに基づいて行う学習手段と、
前記符号化音声データと高品質化データを送信する送信手段と
を有する送信装置と、
前記他の送受信装置から送信されてくる符号化音声データを受信する受信手段と、
前記高品質化データを、前記符号化音声データを送信してくる前記他の送受信装置を特定する特定情報とともに記憶する記憶手段と、
前記符号化音声データを送信してきた前記他の送受信装置の特定情報と対応付けられている前記高品質化データを選択する選択手段と、
前記選択手段において選択された前記高品質化データに基づいて、前記受信手段において受信された前記符号化音声データを復号する復号手段と
を有する受信装置と
して、コンピュータを機能させるためのプログラムであり、
前記学習手段は、
前記音声データを、学習の教師となる教師データとして、前記教師データを、前記符号化音声データに符号化して復号することにより得られる復号音声データを、学習の生徒となる生徒データとして生成する生徒データ生成手段と、
注目している前記教師データである注目教師データの予測値を求める線形結合に用いる複数の前記生徒データである予測タップを生成する予測タップ生成手段と、
前記注目教師データをクラス分けするクラス分類を行うのに用いる複数の前記生徒データであるクラスタップを生成するクラスタップ生成手段と、
前記クラスタップに基づいて、前記注目教師データをクラス分類し、前記注目教師データのクラスを求めるクラス分類手段と、
所定のタップ係数と前記予測タップとを用いた線形結合により得られる前記教師データの予測値の自乗誤差を統計的に最小にする前記タップ係数を最小自乗法により求めるための、クラスごとの正規方程式を構成するコンポーネントとなる、前記生徒データどうしの乗算値のサメーション、及び、前記生徒データと前記教師データとの乗算値のサメーションを求める足し込みを行う足し込み手段と、
前記クラスごとの正規方程式を解くことにより、前記クラスごとのタップ係数を、前記高品質化データとして求めるタップ係数決定手段と、
前回の学習で求められた前記正規方程式を構成するコンポーネントを記憶するコンポーネント記憶手段と
を有し、
前記足し込み手段は、前記コンポーネント記憶手段に記憶されたコンポーネントに対して、前記新たに入力された音声データから得られる前記生徒データどうしの乗算値、及び、前記生徒データと前記教師データとの乗算値を足し込むことにより、新たな正規方程式のコンポーネントを求め、
前記復号手段は、
前記符号化音声データを復号し、前記復号音声データを出力する処理を行う第１の処理手段と、
予測値を求めようとする、前記復号音声データを高品質化した高品質音声データを注目データとして、その注目データについて、前記予測タップを生成するとともに、前記クラスタップを生成し、
前記クラスタップに基づいて、前記注目データをクラス分類し、前記注目データのクラスを求め、
前記高品質化データである前記クラスごとのタップ係数のうちの、前記注目データのクラスのタップ係数と、前記予測タップとの線形結合により、前記注目データの予測値を求める
処理を行う第２の処理手段と
を有する
プログラム。
【請求項１９】
入力された音声データを符号化し、符号化音声データを出力する符号化手段と、
前記符号化音声データを受信する他の送受信装置において出力される音声の品質を向上させる高品質化データの学習を、過去の学習に用いられた音声データと、新たに入力された音声データに基づいて行う学習手段と、
前記符号化音声データと高品質化データを送信する送信手段と
を有する送信装置と、
前記他の送受信装置から送信されてくる符号化音声データを受信する受信手段と、
前記高品質化データを、前記符号化音声データを送信してくる前記他の送受信装置を特定する特定情報とともに記憶する記憶手段と、
前記符号化音声データを送信してきた前記他の送受信装置の特定情報と対応付けられている前記高品質化データを選択する選択手段と、
前記選択手段において選択された前記高品質化データに基づいて、前記受信手段において受信された前記符号化音声データを復号する復号手段と
を有する受信装置と
して、コンピュータを機能させるためのプログラムであり、
前記学習手段は、
前記音声データを、学習の教師となる教師データとして、前記教師データを、前記符号化音声データに符号化して復号することにより得られる復号音声データを、学習の生徒となる生徒データとして生成する生徒データ生成手段と、
注目している前記教師データである注目教師データの予測値を求める線形結合に用いる複数の前記生徒データである予測タップを生成する予測タップ生成手段と、
前記注目教師データをクラス分けするクラス分類を行うのに用いる複数の前記生徒データであるクラスタップを生成するクラスタップ生成手段と、
前記クラスタップに基づいて、前記注目教師データをクラス分類し、前記注目教師データのクラスを求めるクラス分類手段と、
所定のタップ係数と前記予測タップとを用いた線形結合により得られる前記教師データの予測値の自乗誤差を統計的に最小にする前記タップ係数を最小自乗法により求めるための、クラスごとの正規方程式を構成するコンポーネントとなる、前記生徒データどうしの乗算値のサメーション、及び、前記生徒データと前記教師データとの乗算値のサメーションを求める足し込みを行う足し込み手段と、
前記クラスごとの正規方程式を解くことにより、前記クラスごとのタップ係数を、前記高品質化データとして求めるタップ係数決定手段と、
前回の学習で求められた前記正規方程式を構成するコンポーネントを記憶するコンポーネント記憶手段と
を有し、
前記足し込み手段は、前記コンポーネント記憶手段に記憶されたコンポーネントに対して、前記新たに入力された音声データから得られる前記生徒データどうしの乗算値、及び、前記生徒データと前記教師データとの乗算値を足し込むことにより、新たな正規方程式のコンポーネントを求め、
前記復号手段は、
前記符号化音声データを復号し、前記復号音声データを出力する処理を行う第１の処理手段と、
予測値を求めようとする、前記復号音声データを高品質化した高品質音声データを注目データとして、その注目データについて、前記予測タップを生成するとともに、前記クラスタップを生成し、
前記クラスタップに基づいて、前記注目データをクラス分類し、前記注目データのクラスを求め、
前記高品質化データである前記クラスごとのタップ係数のうちの、前記注目データのクラスのタップ係数と、前記予測タップとの線形結合により、前記注目データの予測値を求める
処理を行う第２の処理手段と
を有する
プログラムが記録されている記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、送信装置および送信方法、受信装置および受信方法、プログラムおよび記録媒体、並びに送受信装置に関し、特に、例えば、携帯電話機等において、高音質の音声による通話を行うことができるようにする送信装置および送信方法、受信装置および受信方法、プログラムおよび記録媒体、並びに送受信装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
例えば、携帯電話機での音声通話においては、伝送帯域が制限されていること等に起因して、受信された音声の音質は、ユーザが発した実際の音声の音質よりも比較的大きく劣化したものとなる。
【０００３】
そこで、従来の携帯電話機では、受信した音声の音質を改善するために、受信した音声に対して、例えば、その音声の周波数スペクトルを調整するフィルタリング等の信号処理が施される。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、ユーザの音声は、ユーザごとに特徴があるため、同一のタップ係数のフィルタによって、受信した音声のフィルタリングを行うのでは、ユーザごとに異なる音声の周波数特性によっては、その音声の音質を十分に改善することができない場合がある。
【０００５】
本発明は、このような状況に鑑みてなされたものであり、ユーザごとに、音質を十分に改善した音声を得ることができるようにするものである。
【０００６】
【課題を解決するための手段】
本発明の第１の側面の送信装置、プログラム、又は、記録媒体は、入力された音声データを送信する送信装置であって、前記音声データを符号化し、符号化音声データを出力する符号化手段と、前記符号化音声データを受信する受信側において出力される音声の品質を向上させる高品質化データの学習を、過去の学習に用いられた音声データと、新たに入力された音声データに基づいて行う学習手段と、前記符号化音声データと高品質化データを送信する送信手段とを備え、前記学習手段は、前記音声データを、学習の教師となる教師データとして、前記教師データを、前記符号化音声データに符号化して復号することにより得られる復号音声データを、学習の生徒となる生徒データとして生成する生徒データ生成手段と、注目している前記教師データである注目教師データの予測値を求める線形結合に用いる複数の前記生徒データである予測タップを生成する予測タップ生成手段と、前記注目教師データをクラス分けするクラス分類を行うのに用いる複数の前記生徒データであるクラスタップを生成するクラスタップ生成手段と、前記クラスタップに基づいて、前記注目教師データをクラス分類し、前記注目教師データのクラスを求めるクラス分類手段と、所定のタップ係数と前記予測タップとを用いた線形結合により得られる前記教師データの予測値の自乗誤差を統計的に最小にする前記タップ係数を最小自乗法により求めるための、クラスごとの正規方程式を構成するコンポーネントとなる、前記生徒データどうしの乗算値のサメーション、及び、前記生徒データと前記教師データとの乗算値のサメーションを求める足し込みを行う足し込み手段と、前記クラスごとの正規方程式を解くことにより、前記クラスごとのタップ係数を、前記高品質化データとして求めるタップ係数決定手段と、前回の学習で求められた前記正規方程式を構成するコンポーネントを記憶するコンポーネント記憶手段とを有し、前記足し込み手段は、前記コンポーネント記憶手段に記憶されたコンポーネントに対して、前記新たに入力された音声データから得られる前記生徒データどうしの乗算値、及び、前記生徒データと前記教師データとの乗算値を足し込むことにより、新たな正規方程式のコンポーネントを求める送信装置、そのような送信装置として、コンピュータを機能させるためのプログラム、又は、そのようなプログラムが記録されている記録媒体である。
【０００７】
本発明の第１の側面の送信方法は、入力された音声データを送信する送信方法であって、前記音声データを符号化し、符号化音声データを出力する符号化ステップと、前記符号化音声データを受信する受信側において出力される音声の品質を向上させる高品質化データの学習を、過去の学習に用いられた音声データと、新たに入力された音声データに基づいて行う学習ステップと、前記符号化音声データと高品質化データを送信する送信ステップとを備え、前記学習ステップは、前記音声データを、学習の教師となる教師データとして、前記教師データを、前記符号化音声データに符号化して復号することにより得られる復号音声データを、学習の生徒となる生徒データとして生成する生徒データ生成ステップと、注目している前記教師データである注目教師データの予測値を求める線形結合に用いる複数の前記生徒データである予測タップを生成する予測タップ生成ステップと、前記注目教師データをクラス分けするクラス分類を行うのに用いる複数の前記生徒データであるクラスタップを生成するクラスタップ生成ステップと、前記クラスタップに基づいて、前記注目教師データをクラス分類し、前記注目教師データのクラスを求めるクラス分類ステップと、所定のタップ係数と前記予測タップとを用いた線形結合により得られる前記教師データの予測値の自乗誤差を統計的に最小にする前記タップ係数を最小自乗法により求めるための、クラスごとの正規方程式を構成するコンポーネントとなる、前記生徒データどうしの乗算値のサメーション、及び、前記生徒データと前記教師データとの乗算値のサメーションを求める足し込みを行う足し込みステップと、前記クラスごとの正規方程式を解くことにより、前記クラスごとのタップ係数を、前記高品質化データとして求めるタップ係数決定ステップと、前回の学習で求められた前記正規方程式を構成するコンポーネントをコンポーネント記憶手段に記憶するコンポーネント記憶ステップとを有し、前記足し込みステップは、前記コンポーネント記憶手段に記憶されたコンポーネントに対して、前記新たに入力された音声データから得られる前記生徒データどうしの乗算値、及び、前記生徒データと前記教師データとの乗算値を足し込むことにより、新たな正規方程式のコンポーネントを求める送信方法である。
【００１０】
本発明の第２の側面の送受信装置、プログラム、又は、記録媒体は、入力された音声データを符号化し、符号化音声データを出力する符号化手段と、前記符号化音声データを受信する他の送受信装置において出力される音声の品質を向上させる高品質化データの学習を、過去の学習に用いられた音声データと、新たに入力された音声データに基づいて行う学習手段と、前記符号化音声データと高品質化データを送信する送信手段とを有する送信装置と、前記他の送受信装置から送信されてくる符号化音声データを受信する受信手段と、前記高品質化データを、前記符号化音声データを送信してくる前記他の送受信装置を特定する特定情報とともに記憶する記憶手段と、前記符号化音声データを送信してきた前記他の送受信装置の特定情報と対応付けられている前記高品質化データを選択する選択手段と、前記選択手段において選択された前記高品質化データに基づいて、前記受信手段において受信された前記符号化音声データを復号する復号手段とを有する受信装置とを備え、前記学習手段は、前記音声データを、学習の教師となる教師データとして、前記教師データを、前記符号化音声データに符号化して復号することにより得られる復号音声データを、学習の生徒となる生徒データとして生成する生徒データ生成手段と、注目している前記教師データである注目教師データの予測値を求める線形結合に用いる複数の前記生徒データである予測タップを生成する予測タップ生成手段と、前記注目教師データをクラス分けするクラス分類を行うのに用いる複数の前記生徒データであるクラスタップを生成するクラスタップ生成手段と、前記クラスタップに基づいて、前記注目教師データをクラス分類し、前記注目教師データのクラスを求めるクラス分類手段と、所定のタップ係数と前記予測タップとを用いた線形結合により得られる前記教師データの予測値の自乗誤差を統計的に最小にする前記タップ係数を最小自乗法により求めるための、クラスごとの正規方程式を構成するコンポーネントとなる、前記生徒データどうしの乗算値のサメーション、及び、前記生徒データと前記教師データとの乗算値のサメーションを求める足し込みを行う足し込み手段と、前記クラスごとの正規方程式を解くことにより、前記クラスごとのタップ係数を、前記高品質化データとして求めるタップ係数決定手段と、前回の学習で求められた前記正規方程式を構成するコンポーネントを記憶するコンポーネント記憶手段とを有し、前記足し込み手段は、前記コンポーネント記憶手段に記憶されたコンポーネントに対して、前記新たに入力された音声データから得られる前記生徒データどうしの乗算値、及び、前記生徒データと前記教師データとの乗算値を足し込むことにより、新たな正規方程式のコンポーネントを求め、前記復号手段は、前記符号化音声データを復号し、前記復号音声データを出力する処理を行う第１の処理手段と、予測値を求めようとする、前記復号音声データを高品質化した高品質音声データを注目データとして、その注目データについて、前記予測タップを生成するとともに、前記クラスタップを生成し、前記クラスタップに基づいて、前記注目データをクラス分類し、前記注目データのクラスを求め、前記高品質化データである前記クラスごとのタップ係数のうちの、前記注目データのクラスのタップ係数と、前記予測タップとの線形結合により、前記注目データの予測値を求める処理を行う第２の処理手段とを有する送受信装置、そのような送受信装置として、コンピュータを機能させるためのプログラム、又は、そのようなプログラムが記録されている記録媒体である。
【００１１】
本発明の第２の側面の送受信方法は、入力された音声データを符号化し、符号化音声データを出力する符号化ステップと、前記符号化音声データを受信する他の送受信装置において出力される音声の品質を向上させる高品質化データの学習を、過去の学習に用いられた音声データと、新たに入力された音声データに基づいて行う学習ステップと、前記符号化音声データと高品質化データを送信する送信ステップとを有する送信装置の処理ステップと、前記他の送受信装置から送信されてくる符号化音声データを受信する受信ステップと、前記高品質化データを、前記符号化音声データを送信してくる前記他の送受信装置を特定する特定情報とともに記憶手段に記憶する記憶ステップと、前記符号化音声データを送信してきた前記他の送受信装置の特定情報と対応付けられている前記高品質化データを選択する選択ステップと、前記選択ステップにおいて選択された前記高品質化データに基づいて、前記受信ステップにおいて受信された前記符号化音声データを復号する復号ステップとを有する受信装置の処理ステップとを備え、前記学習ステップは、前記音声データを、学習の教師となる教師データとして、前記教師データを、前記符号化音声データに符号化して復号することにより得られる復号音声データを、学習の生徒となる生徒データとして生成する生徒データ生成ステップと、注目している前記教師データである注目教師データの予測値を求める線形結合に用いる複数の前記生徒データである予測タップを生成する予測タップ生成ステップと、前記注目教師データをクラス分けするクラス分類を行うのに用いる複数の前記生徒データであるクラスタップを生成するクラスタップ生成ステップと、前記クラスタップに基づいて、前記注目教師データをクラス分類し、前記注目教師データのクラスを求めるクラス分類ステップと、所定のタップ係数と前記予測タップとを用いた線形結合により得られる前記教師データの予測値の自乗誤差を統計的に最小にする前記タップ係数を最小自乗法により求めるための、クラスごとの正規方程式を構成するコンポーネントとなる、前記生徒データどうしの乗算値のサメーション、及び、前記生徒データと前記教師データとの乗算値のサメーションを求める足し込みを行う足し込みステップと、前記クラスごとの正規方程式を解くことにより、前記クラスごとのタップ係数を、前記高品質化データとして求めるタップ係数決定ステップと、前回の学習で求められた前記正規方程式を構成するコンポーネントをコンポーネント記憶手段に記憶するコンポーネント記憶ステップとを有し、前記足し込みステップは、前記コンポーネント記憶手段に記憶されたコンポーネントに対して、前記新たに入力された音声データから得られる前記生徒データどうしの乗算値、及び、前記生徒データと前記教師データとの乗算値を足し込むことにより、新たな正規方程式のコンポーネントを求め、前記復号ステップは、前記符号化音声データを復号し、前記復号音声データを出力する処理を行う第１の処理ステップと、予測値を求めようとする、前記復号音声データを高品質化した高品質音声データを注目データとして、その注目データについて、前記予測タップを生成するとともに、前記クラスタップを生成し、前記クラスタップに基づいて、前記注目データをクラス分類し、前記注目データのクラスを求め、前記高品質化データである前記クラスごとのタップ係数のうちの、前記注目データのクラスのタップ係数と、前記予測タップとの線形結合により、前記注目データの予測値を求める処理を行う第２の処理ステップとを有する送受信装置の送受信方法である。
【００１５】
本発明の第１の側面においては、前記音声データが符号化され、符号化音声データが出力される。また、前記符号化音声データを受信する受信側において出力される音声の品質を向上させる高品質化データの学習が、過去の学習に用いられた音声データと、新たに入力された音声データに基づいて行われ、前記符号化音声データと高品質化データが送信される。高品質化データの学習では、前記音声データを、学習の教師となる教師データとして、前記教師データを、前記符号化音声データに符号化して復号することにより得られる復号音声データが、学習の生徒となる生徒データとして生成される。さらに、注目している前記教師データである注目教師データの予測値を求める線形結合に用いる複数の前記生徒データである予測タップが生成されるとともに、前記注目教師データをクラス分けするクラス分類を行うのに用いる複数の前記生徒データであるクラスタップが生成され、前記クラスタップに基づいて、前記注目教師データがクラス分類されて、前記注目教師データのクラスが求められる。また、所定のタップ係数と前記予測タップとを用いた線形結合により得られる前記教師データの予測値の自乗誤差を統計的に最小にする前記タップ係数を最小自乗法により求めるための、クラスごとの正規方程式を構成するコンポーネントとなる、前記生徒データどうしの乗算値のサメーション、及び、前記生徒データと前記教師データとの乗算値のサメーションを求める足し込みが行われ、前記クラスごとの正規方程式を解くことにより、前記クラスごとのタップ係数が、前記高品質化データとして求められる。そして、前回の学習で求められた前記正規方程式を構成するコンポーネントがコンポーネント記憶手段に記憶され、足し込みでは、前記コンポーネント記憶手段に記憶されたコンポーネントに対して、前記新たに入力された音声データから得られる前記生徒データどうしの乗算値、及び、前記生徒データと前記教師データとの乗算値を足し込むことにより、新たな正規方程式のコンポーネントが求められる。
【００１６】
本発明の第２の側面においては、送信装置において、入力された音声データが符号化され、符号化音声データが出力される。また、前記符号化音声データを受信する他の送受信装置において出力される音声の品質を向上させる高品質化データの学習が、過去の学習に用いられた音声データと、新たに入力された音声データに基づいて行われ、前記符号化音声データと高品質化データが送信される。一方、受信装置では、前記他の送受信装置から送信されてくる符号化音声データが受信される。また、前記高品質化データが、前記符号化音声データを送信してくる前記他の送受信装置を特定する特定情報とともに記憶手段に記憶され、前記符号化音声データを送信してきた前記他の送受信装置の特定情報と対応付けられている前記高品質化データが選択される。そして、その選択された前記高品質化データに基づいて、受信された前記符号化音声データが復号される。送信装置での学習では、前記音声データを、学習の教師となる教師データとして、前記教師データを、前記符号化音声データに符号化して復号することにより得られる復号音声データが、学習の生徒となる生徒データとして生成される。さらに、注目している前記教師データである注目教師データの予測値を求める線形結合に用いる複数の前記生徒データである予測タップが生成されるとともに、前記注目教師データをクラス分けするクラス分類を行うのに用いる複数の前記生徒データであるクラスタップが生成され、前記クラスタップに基づいて、前記注目教師データがクラス分類されて、前記注目教師データのクラスが求められる。そして、所定のタップ係数と前記予測タップとを用いた線形結合により得られる前記教師データの予測値の自乗誤差を統計的に最小にする前記タップ係数を最小自乗法により求めるための、クラスごとの正規方程式を構成するコンポーネントとなる、前記生徒データどうしの乗算値のサメーション、及び、前記生徒データと前記教師データとの乗算値のサメーションを求める足し込みが行われ、前記クラスごとの正規方程式を解くことにより、前記クラスごとのタップ係数が、前記高品質化データとして求められる。また、前回の学習で求められた前記正規方程式を構成するコンポーネントが、コンポーネント記憶手段に記憶され、足し込みでは、前記コンポーネント記憶手段に記憶されたコンポーネントに対して、前記新たに入力された音声データから得られる前記生徒データどうしの乗算値、及び、前記生徒データと前記教師データとの乗算値を足し込むことにより、新たな正規方程式のコンポーネントが求められる。受信装置の復号では、前記符号化音声データが復号され、前記復号音声データが出力される。さらに、予測値を求めようとする、前記復号音声データを高品質化した高品質音声データを注目データとして、その注目データについて、前記予測タップが生成されるとともに、前記クラスタップが生成され、前記クラスタップに基づいて、前記注目データがクラス分類されて、前記注目データのクラスが求められる。そして、前記高品質化データである前記クラスごとのタップ係数のうちの、前記注目データのクラスのタップ係数と、前記予測タップとの線形結合により、前記注目データの予測値が求められる。
【００１８】
【発明の実施の形態】
図１は、本発明を適用した伝送システム（システムとは、複数の装置が論理的に集合した物をいい、各構成の装置が同一筐体中にあるか否かは問わない）の一実施の形態の構成を示している。
【００１９】
この伝送システムでは、携帯電話機１０１1と１０１2が、基地局１０２1と１０２2それぞれとの間で、無線による送受信を行うとともに、基地局１０２1と１０２2それぞれが、交換局１０３との間で送受信を行うことにより、最終的には、携帯電話機１０１1と１０１2との間において、基地局１０２1および１０２2、並びに交換局１０３を介して、音声の送受信を行うことができるようになっている。なお、基地局１０２1と１０２2は、同一の基地局であっても良いし、異なる基地局であっても良い。
【００２０】
ここで、以下、特に区別する必要がない限り、携帯電話機１０１1と１０１2を、携帯電話機１０１と記述する。
【００２１】
次に、図２は、図１の携帯電話機１０１1の構成例を示している。なお、携帯電話機１０１2も、以下説明する携帯電話機１０１1と同様に構成されるため、その説明は省略する。
【００２２】
アンテナ１１１は、基地局１０２1または１０２2からの電波を受信し、その受信信号を、変復調部１１２に供給するとともに、変復調部１１２からの信号を、電波で、基地局１０２1または１０２2に送信する。変復調部１１２は、アンテナ１１１からの信号を、例えば、ＣＤＭＡ(Code Division Multiple Access)方式等によって復調し、その結果得られる復調信号を、受信部１１４に供給する。また、変復調部１１２は、送信部１１３から供給される送信データを、例えば、ＣＤＭＡ方式等で変調し、その結果得られる変調信号を、アンテナ１１１に供給する。送信部１１３は、そこに入力されるユーザの音声を符号化する等の所定の処理を行い、送信データを得て、変復調部１１２に供給する。受信部１１４は、変復調部１１２からの復調信号である受信データを受信し、高音質の音声を復号して出力する。
【００２３】
操作部１１５は、発呼先の電話番号や、所定のコマンド等を入力するときに、ユーザによって操作され、その操作に対応する操作信号は、送信部１１３や受信部１１４に供給される。
【００２４】
なお、送信部１１３と受信部１１４との間では、必要に応じて情報をやりとりすることができるようになっている。
【００２５】
次に、図３は、図２の送信部１１３の構成例を示している。
【００２６】
マイク１２１には、ユーザの音声が入力され、マイク１２１は、そのユーザの音声を、電気信号としての音声信号として、Ａ／Ｄ(Analog/Digital)変換部１２２に出力する。Ａ／Ｄ変換部１２２は、マイク１２１からのアナログの音声信号をＡ／Ｄ変換することにより、ディジタルの音声データとし、符号化部１２３および学習部１２５に出力する。
【００２７】
符号化部１２３は、Ａ／Ｄ変換部１２２からの音声データを所定の符号化方式によって符号化し、その結果得られる符号化音声データを、送信制御部１２４に出力する。
【００２８】
送信制御部１２４は、符号化部１２３が出力する符号化音声データと、後述する管理部１２７が出力するデータの送信制御を行う。即ち、送信制御部１２４は、符号化部１２３が出力する符号化音声データ、または後述する管理部１２７が出力するデータを選択し、所定の送信タイミングにおいて、送信データとして、変復調部１１２（図２）に出力する。なお、送信制御部１２４は、符号化音声データおよび高品質化データの他、操作部１１５が操作されることによって入力される、発信先の電話番号や、発信元である自身の電話番号、その他の必要な情報を、必要に応じて、送信データとして出力する。
【００２９】
学習部１２５は、符号化部１２３が出力する符号化音声データを受信する受信側において出力される音声の品質を向上させる高品質化データの学習を、過去の学習に用いられた音声データと、新たにＡ／Ｄ変換部１２２から入力される音声データに基づいて行う。学習部１２５は、学習を行うことにより、新たな高品質化データを得ると、その高品質化データを、記憶部１２６に供給する。
【００３０】
記憶部１２６は、学習部１２５から供給される高品質化データを記憶する。
【００３１】
管理部１２７は、受信部１１４から供給される情報を必要に応じて参照しながら、記憶部１２６に記憶された高品質化データの送信を管理する。
【００３２】
以上のように構成される送信部１１３では、マイク１２１に入力されたユーザの音声が、Ａ／Ｄ変換部１２２を介して、符号化部１２３および学習部１２５に供給される。
【００３３】
符号化部１２３は、Ａ／Ｄ変換部１２２から供給される音声データを符号化し、その結果得られる符号化音声データを、送信制御部１２４に出力する。送信制御部１２４は、符号化部１２３から供給される符号化音声データを送信データとして、変復調部１１２（図２）に出力する。
【００３４】
一方、学習部１２５は、過去の学習に用いられた音声データと、新たにＡ／Ｄ変換部１２２から入力される音声データに基づいて、高品質化データを学習し、その結果得られる高品質化データを、記憶部１２６に供給して記憶させる。
【００３５】
ここで、このように、学習部１２５では、新たに入力されたユーザの音声データだけではなく、過去の学習に用いられた音声データにも基づいて、高品質化データの学習が行われるので、ユーザが通話を行うほど、より、そのユーザの音声データを符号化した符号化音声データを、高品質の音声データに復号することのできる高品質化データが得られることになる。
【００３６】
そして、管理部１２７は、所定のタイミングにおいて、記憶部１２６に記憶された高品質化データを、記憶部１２６から読み出し、送信制御部１２４に供給する。送信制御部１２４は、管理部１２７が出力する高品質化データを、所定の送信タイミングにおいて、送信データとして、変復調部１１２（図２）に出力する。
【００３７】
以上のように、送信部１１３では、通常の通話のための音声としての符号化音声データの他に、高品質化データも送信される。
【００３８】
次に、図４は、図２の受信部１１４の構成例を示している。
【００３９】
図２の変復調部１１２が出力する復調信号としての受信データは、受信制御部１３１に供給され、受信制御部１３１は、その受信データを受信する。そして、受信制御部１３１は、受信データが符号化音声データである場合には、その符号化音声データを、復号部１３２に供給し、受信データが高品質化データである場合には、その高品質化データを、管理部１３５に供給する。
【００４０】
なお、受信データには、符号化音声データおよび高品質化データの他、必要に応じて、発信元の電話番号その他の情報が含まれており、受信制御部１３１は、そのような情報を、必要に応じて、管理部１３５や、送信部１１３（の管理部１２７）に供給する。
【００４１】
復号部１３２は、受信制御部１３２から供給される符号化音声データを、管理部１３５から供給される高品質化データを用いて復号し、これにより、高品質の復号音声データを得て、Ｄ／Ａ(Digital/Analog)変換部１３３に供給する。
【００４２】
Ｄ／Ａ変換部１３３は、復号部１３２が出力するディジタルの復号音声データをＤ／Ａ変換し、その結果得られるアナログの音声信号を、スピーカ１３４に供給する。スピーカ１３４は、Ｄ／Ａ変換部１３３からの音声信号に対応する音声を出力する。
【００４３】
管理部１３５は、高品質化データの管理を行う。即ち、管理部１３５は、着呼時に、受信制御部１３１から、発信元の電話番号を受信し、その電話番号に基づいて、記憶部１３６またはデフォルトデータメモリ１３７に記憶された高品質化データを選択し、復号部１３２に供給する。また、管理部１３５は、受信制御部１３１から、最新の高品質化データを受信し、その最新の高品質化データによって、記憶部１３６の記憶内容を更新する。
【００４４】
記憶部１３６は、例えば、書き換え可能なＥＥＰＲＯＭ(Electrically Erasable Programmable Read-only Memory)で構成され、管理部１３５から供給される高品質化データを、その高品質化データを送信してきた発信元を特定する特定情報としての、例えば、その発信元の電話番号と対応付けて記憶する。
【００４５】
デフォルトデータメモリ１３７は、例えば、ＲＯＭで構成され、デフォルトの高品質化データを、あらかじめ記憶している。
【００４６】
以上のように構成される受信部１１４では、着呼があると、受信制御部１３１は、そこに供給される受信データを受信し、その受信データに含まれる発信元の電話番号を、管理部１３５に供給する。管理部１３５は、例えば、受信制御部１３１から発信元の電話番号を受信し、音声通話が可能な状態となると、その音声通話で用いる高品質化データを設定する高品質化データ設定処理を、図５のフローチャートにしたがって行う。
【００４７】
即ち、高品質化データ設定処理では、まず最初に、ステップＳ１４１において、管理部１３５は、発信元の電話番号を、記憶部１３６から検索し、ステップＳ１４２に進む。ステップＳ１４２では、管理部１３５は、ステップＳ１４１の検索によって、発信元の電話番号が見つかったかどうか（記憶部１３６に記憶されているかどうか）を判定する。
【００４８】
ステップＳ１４２において、発信元の電話番号が見つかったと判定された場合、ステップＳ１４３に進み、管理部１３５は、記憶部１３６に記憶されている高品質化データの中から、発信元の電話番号に対応付けられている高品質化データを選択し、復号部１３２に供給、設定して、高品質化データ設定処理を終了する。
【００４９】
また、ステップＳ１４２において、発信元の電話番号が見つからなかったと判定された場合、ステップＳ１４４に進み、管理部１３５は、デフォルトデータメモリ１３７から、デフォルトの高品質化データ（以下、適宜、デフォルトデータという）を読み出し、復号部１３２に供給、設定して、高品質化データ設定処理を終了する。
【００５０】
なお、図５の実施の形態では、発信元の電話番号が見つかった場合、即ち、発信元の電話番号が、記憶部１３６に記憶されている場合に、その発信元の電話番号に対応付けられている高品質化データを、復号部１３２に設定するようにしたが、操作部１１５（図２）を操作することにより、発信元の電話番号が見つかった場合であっても、デフォルトデータを、復号部１３２に設定するように、管理部１３５を制御することが可能である。
【００５１】
以上のようにして、高品質化データが、復号部１３２に設定された後、受信制御部１３１に対し、受信データとして、発信元から送信されてきた符号化音声データの供給が開始されると、その符号化音声データは、受信制御部１３１から復号部１３２に供給される。復号部１３２は、受信制御部１３１から供給される、発信元から送信されてきた符号化音声データを、着呼直後に行われた図５の高品質化データ設定処理で設定された高品質化データ、即ち、発信元の電話番号と対応付けられている高品質化データに基づいて復号し、復号音声データを出力する。この復号音声データは、復号部１３２から、Ｄ／Ａ変換部１３３を介してスピーカ１３４に供給されて出力される。
【００５２】
一方、受信制御部１３１は、受信データとして、発信元から送信されてきた高品質化データを受信すると、その高品質化データを、管理部１３５に供給する。管理部１３５は、受信制御部１３１から供給される高品質化データを、その高品質化データを送信してきた発信元の電話番号と対応付け、記憶部１３６に供給して記憶させる。
【００５３】
ここで、上述のように、記憶部１３５において、発信元の電話番号と対応付けられて記憶される高品質化データは、発信元の送信部１１３（図３）の学習部１２５において、その発信元のユーザの音声に基づいて学習を行うことにより得られたものであり、発信元のユーザの音声を符号化した符号化音声データを、高品質の復号音声データに復号するものである。
【００５４】
そして、受信部１１４の復号部１３２では、発信元から送信されてきた符号化音声データが、発信元の電話番号と対応付けられている高品質化データに基づいて復号されるので、発信元から送信されてきた符号化音声データに適した復号処理（その符号化音声データに対応する音声を発話したユーザの音声の特性ごとに異なる復号処理）が施されることになり、高品質の復号音声データを得ることができる。
【００５５】
ところで、上述のように、発信元から送信されてきた符号化音声データに適した復号処理を施すことにより、高品質の復号音声データを得るには、復号部１３２において、その発信元の送信部１１３（図３）の学習部１２５で学習された高品質化データを用いて処理を行う必要があり、さらに、そのためには、記憶部１３６に、その高品質符号化データが、発信元の電話番号と対応付けて記憶されている必要がある。
【００５６】
そこで、発信元（送信側）の送信部１１３（図３）は、学習により得られた最新の高品質化データを、着信側（受信側）に送信する高品質化データ送信処理を行い、着信側の受信部１１４は、発信元において、その高品質化データ送信処理が行われることにより送信されてくる高品質化データによって、記憶部１３６の記憶内容を更新する高品質化データ更新処理を行うようになっている。
【００５７】
そこで、いま、例えば、携帯電話機１０１1を発信元とするとともに、携帯電話機１０１2を着信側として、高品質化データ送信処理と、高品質化データ更新処理について説明する。
【００５８】
図６は、高品質化データ送信処理の第１実施の形態を示すフローチャートである。
【００５９】
発信元である携帯電話機１０１1では、ユーザが、操作部１１５（図２）を操作して、着信側としての携帯電話機１０１2の電話番号を入力すると、送信部１１３において、高品質化データ送信処理が開始される。
【００６０】
即ち、高品質化データ送信処理では、まず最初に、ステップＳ１において、送信部１１３（図３）の送信制御部１２４が、操作部１１５が操作されることにより入力された携帯電話機１０１2の電話番号を、送信データとして出力することにより、携帯電話機１０１2の呼び出しが行われる。
【００６１】
そして、携帯電話機１０１2のユーザが、携帯電話機１０１1からの呼び出しに応じて、操作部１１５を操作することにより、携帯電話機１０１2をオフフック状態にすると、ステップＳ２に進み、送信制御部１２４は、着信側の携帯電話機１０１2との間の通信リンクを確立し、ステップＳ３に進む。
【００６２】
ステップＳ３では、管理部１２７が、記憶部１２６に記憶された高品質化データの更新の状況を表す更新情報を、送信制御部１２４に送信し、送信制御部１２４は、その更新情報を、送信データとして選択、出力して、ステップＳ４に進む。
【００６３】
ここで、学習部１２５は、学習を行って、新たな高品質化データを得ると、例えば、その高品質化データを得た日時（年月を含む）を、その高品質化データと対応付けて、記憶部１２６に記憶させるようになっており、更新情報としては、この高品質化データと対応付けられている日時を用いることができる。
【００６４】
着信側の携帯電話機１０１2は、発信元の携帯電話機１０１1から更新情報を受信すると、後述するように、最新の高品質化データが必要な場合は、その送信を要求する転送要求を送信してくるので、ステップＳ４において、管理部１２７は、着信側の携帯電話機１０１2から転送要求が送信されてきたかどうかを判定する。
【００６５】
ステップＳ４において、転送要求が送信されてきていないと判定された場合、即ち、携帯電話機１０１1の受信部１１４の受信制御部１３１において、受信データとして、着信側の携帯電話機１０１2からの転送要求が受信されなかった場合、ステップＳ５をスキップして、ステップＳ６に進む。
【００６６】
また、ステップＳ４において、転送要求が送信されてきたと判定された場合、即ち、携帯電話機１０１1の受信部１１４の受信制御部１３１において、受信データとして、着信側の携帯電話機１０１2からの転送要求が受信され、その転送要求が、送信部１１３の管理部１２７に供給された場合、ステップＳ５に進み、管理部１２７は、記憶部１２６から最新の高品質化データを読み出し、送信制御部１２４に供給する。さらに、ステップＳ５では、送信制御部１２４が、管理部１２７からの最新の高品質化データを選択し、送信データとして送信する。なお、高品質化データは、その高品質化データが学習によって得られた日時、即ち、更新情報とともに送信されるようになっている。
【００６７】
その後、ステップＳ５からＳ６に進み、管理部１２７は、準備完了通知が、着信側の携帯電話機１０１2から送信されてきたかどうかを判定する。
【００６８】
即ち、着信側の携帯電話機１０１2は、通常の音声通話が可能な状態となると、音声通話の準備が完了したことを表す準備完了通知を送信するようになっており、ステップＳ６では、そのような準備完了通知が、携帯電話機１０１2から送信されてきたかどうかが判定される。
【００６９】
ステップＳ６において、準備完了通知が送信されてきていないと判定された場合、即ち、携帯電話機１０１1の受信部１１４の受信制御部１３１において、受信データとして、着信側の携帯電話機１０１2からの準備完了通知が受信されていない場合、ステップＳ６に戻り、準備完了通知が送信されてくるまで待つ。
【００７０】
そして、ステップＳ６において、準備完了通知が送信されてきたと判定された場合、即ち、携帯電話機１０１1の受信部１１４の受信制御部１３１において、受信データとして、着信側の携帯電話機１０１2からの準備完了通知が受信され、その準備完了通知が、送信部１１３の管理部１２７に供給された場合、ステップＳ７に進み、送信制御部１２４は、符号化部１２３の出力を選択することにより、音声通話が可能な状態、即ち、符号化部１２３が出力する符号化音声データを、送信データとして選択する状態となって、高品質化データ送信処理を終了する。
【００７１】
次に、図７のフローチャートを参照して、発信側の携帯電話機１０１1で図６の高品質化データ送信処理が行われる場合の、着信側の携帯電話機１０１2による高品質化データ更新処理について説明する。
【００７２】
着信側の携帯電話機１０１2では、例えば、着呼があると、受信部１１４（図４）において、高品質化データ更新処理が開始される。
【００７３】
即ち、高品質化データ更新処理では、まず最初に、ステップＳ１１において、受信制御部１３１が、ユーザが操作部１１５を操作することによりオフフック状態とされたかどうかを判定し、オフフック状態とされていないと判定した場合、ステップＳ１１に戻る。
【００７４】
また、ステップＳ１１において、オフフック状態とされたと判定された場合、ステップＳ１２に進み、受信制御部１３１は、発信側の携帯電話機１０１1との通信リンクを確立し、ステップＳ１３に進む。
【００７５】
ステップＳ１３では、図６のステップＳ３で説明したように、発信側の携帯電話機１０１1から更新情報が送信されてくるので、受信制御部１３１は、この更新情報を含む受信データを受信し、管理部１３５に供給する。
【００７６】
管理部１３５は、ステップＳ１４において、発信側の携帯電話機１０１1から受信した更新情報を参照し、記憶部１３６に、発信側の携帯電話機１０１1のユーザについての最新の高品質化データが記憶されているかどうかを判定する。
【００７７】
即ち、図１の伝送システムにおける通信では、発信側の携帯電話機１０１1（または１０１2）から、着信側の携帯電話機１０１2（または１０１1）の着呼時に、発信側の携帯電話機１０１1の電話番号が送信されるようになっており、この電話番号は、受信データとして、受信制御部１３１で受信され、管理部１３５に供給されるようになっている。管理部１３５は、その発信側である携帯電話機１０１1の電話番号と対応付けられている高品質化データが、記憶部１３６に既に記憶されているかどうか、さらに、記憶されている場合には、その記憶されている高品質化データが最新のものかどうかを調査することにより、ステップＳ１４の判定処理を行う。
【００７８】
ステップＳ１４において、記憶部１３６に、発信側の携帯電話機１０１1のユーザについての最新の高品質化データが記憶されていると判定された場合、即ち、記憶部１３６に、発信元の携帯電話機１０１1の電話番号と対応付けられている高品質化データが記憶されており、その高品質化データに対応付けられている更新情報が表す日時が、ステップＳ１３で受信された更新情報が表す日時と一致する場合、記憶部１３６における、発信元の携帯電話機１０１1の電話番号と対応付けられている高品質化データを更新する必要はないので、ステップＳ１５乃至Ｓ１８をスキップして、ステップＳ１９に進む。
【００７９】
ここで、図６のステップＳ５で説明したように、発信側の携帯電話機１０１1は、高品質化データを、その更新情報とともに送信してくるようになっており、着信側の携帯電話機１０１2の管理部１３５は、発信側の携帯電話機１０１1からの高品質化データを記憶部１３６に記憶させる場合、その高品質化データに、その高品質化データとともに送信されてくる更新情報を対応付けて記憶させるようになっている。ステップＳ１４では、このようにして、記憶部１３６に記憶されている高品質化データに対応付けられている更新情報と、ステップＳ１３で受信された更新情報とを比較することにより、記憶部１３６に記憶されている高品質化データが最新のものであるかどうかが判定される。
【００８０】
一方、ステップＳ１４において、記憶部１３６に、発信側の携帯電話機１０１1のユーザについての最新の高品質化データが記憶されていないと判定された場合、即ち、記憶部１３６に、発信元の携帯電話機１０１1の電話番号と対応付けられている高品質化データが記憶されていないか、または記憶されていても、その高品質化データに対応付けられている更新情報が表す日時が、ステップＳ１３で受信された更新情報が表す日時よりも過去を表す（古い）ものである場合、ステップＳ１５に進み、管理部１３５は、最新の高品質化データへの更新が禁止されているかどうかを判定する。
【００８１】
即ち、例えば、ユーザは、操作部１１５を操作することにより、高品質化データの更新を行わないように、管理部１３５を設定することが可能であり、管理部１３５は、高品質化データの更新を行うかどうかの設定に基づいて、ステップＳ１５の判定処理を行う。
【００８２】
ステップＳ１５において、最新の高品質化データへの更新が禁止されていると判定された場合、即ち、管理部１３５が、高品質化データの更新を行わないように設定されている場合、ステップＳ１６乃至Ｓ１８をスキップして、ステップＳ１９に進む。
【００８３】
また、ステップＳ１５において、最新の高品質化データへの更新が禁止されていないと判定された場合、即ち、管理部１３５が、高品質化データの更新を行わないように設定されていない場合、ステップＳ１６に進み、管理部１３５は、発信元の携帯電話機１０１1に対して、最新の高品質化データの送信を要求する転送要求を、送信部１１３（図３）の送信制御部１２４に供給する。これにより、送信部１１３の送信制御部１２４は、転送要求を、送信データとして送信する。
【００８４】
図６のステップＳ４およびＳ５で説明したように、転送要求を受信した発信元の携帯電話機１０１1は、最新の高品質化データを、その更新情報とともに送信してくるので、受信制御部１３１は、ステップＳ１７において、その最新の高品質化データおよび更新情報を含む受信データを受信し、管理部１３５に供給する。
【００８５】
管理部１３５は、ステップＳ１８において、ステップＳ１７で得た最新の高品質化データを、着呼時に受信した発信側の携帯電話機１０１1の電話番号、さらには、その高品質化データとともに送信されてきた更新情報と対応付けて、記憶部１３６に記憶させることにより、記憶部１３６の記憶内容を更新する。
【００８６】
即ち、管理部１３５は、発信側の携帯電話機１０１1の電話番号と対応付けられた高品質化データが、記憶部１３６に記憶されていない場合には、ステップＳ１７で得た最新の高品質化データ、着呼時に受信した発信側の携帯電話機１０１1の電話番号、および更新情報（最新の高品質化データの更新情報）を、記憶部１３６に、新たに記憶させる。
【００８７】
また、管理部１３５は、発信側の携帯電話機１０１1の電話番号と対応付けられた高品質化データ（最新でない高品質化データ）が、記憶部１３６に記憶されている場合には、その高品質化データと、その高品質化データに対応付けられている電話番号および更新情報に代えて、ステップＳ１７で得た最新の高品質化データ、着呼時に受信した発信側の携帯電話機１０１1の電話番号、および更新情報を、記憶部１３６に記憶させる（上書きする）。
【００８８】
そして、ステップＳ１９に進み、管理部１３５は、送信部１１３の送信制御部１２４を制御することにより、音声通話の準備が完了したことを表す準備完了通知を、送信データとして送信させ、ステップＳ２０に進む。
【００８９】
ステップＳ２０では、受信制御部１３１は、そこに供給される受信データに含まれる符号化音声データを復号部１３２に出力する、音声通話が可能な状態となって、高品質化データ更新処理を終了する。
【００９０】
次に、図８は、高品質化データ送信処理の第２実施の形態を示すフローチャートである。
【００９１】
図６における場合と同様に、発信元である携帯電話機１０１1では、ユーザが、操作部１１５（図２）を操作して、着信側としての携帯電話機１０１2の電話番号を入力すると、送信部１１３において、高品質化データ送信処理が開始される。
【００９２】
即ち、高品質化データ送信処理では、まず最初に、ステップＳ３１において、送信部１１３（図３）の送信制御部１２４が、操作部１１５が操作されることにより入力された携帯電話機１０１2の電話番号を、送信データとして出力することにより、携帯電話機１０１2の呼び出しが行われる。
【００９３】
そして、携帯電話機１０１2のユーザが、携帯電話機１０１1からの呼び出しに応じて、操作部１１５を操作することにより、携帯電話機１０１2をオフフック状態にすると、ステップＳ３２に進み、送信制御部１２４は、着信側の携帯電話機１０１2との間の通信リンクを確立し、ステップＳ１３に進む。
【００９４】
ステップＳ３３では、管理部１２７は、記憶部１２６から最新の高品質化データを読み出し、送信制御部１２４に供給する。さらに、ステップＳ３３では、送信制御部１２４が、管理部１２７からの最新の高品質化データを選択し、送信データとして送信する。なお、高品質化データは、上述したように、その高品質化データが学習によって得られた日時を表す更新情報とともに送信される。
【００９５】
その後、ステップＳ３３からＳ３４に進み、管理部１２７は、図６のステップＳ６における場合と同様に、準備完了通知が、着信側の携帯電話機１０１2から送信されてきたかどうかを判定し、準備完了通知が送信されてきていないと判定した場合、ステップＳ３４に戻り、準備完了通知が送信されてくるまで待つ。
【００９６】
そして、ステップＳ３４において、準備完了通知が送信されてきたと判定された場合、ステップＳ３５に進み、送信制御部１２４は、図６のステップＳ７における場合と同様に、音声通話が可能な状態となって、高品質化データ送信処理を終了する。
【００９７】
次に、図９のフローチャートを参照して、発信側の携帯電話機１０１1で図８の高品質化データ送信処理が行われる場合の、着信側の携帯電話機１０１2による高品質化データ更新処理について説明する。
【００９８】
着信側の携帯電話機１０１2では、図７における場合と同様に、着呼があると、受信部１１４（図４）において、高品質化データ更新処理が開始され、まず最初に、ステップＳ４１において、受信制御部１３１が、ユーザが操作部１１５を操作することによりオフフック状態としたかどうかを判定し、オフフック状態とされていないと判定した場合、ステップＳ４１に戻る。
【００９９】
また、ステップＳ４１において、オフフック状態とされたと判定された場合、ステップＳ４２に進み、図７のステップＳ１２における場合と同様に、通信リンクが確立され、ステップＳ４３に進む。ステップＳ４３では、受信制御部１３１は、発信側の携帯電話機１０１1から送信されてくる最新の高品質化データを含む受信データを受信し、管理部１３５に供給する。
【０１００】
即ち、図８の高品質化データ送信処理では、上述したように、ステップＳ３３において、携帯電話機１０１1が、最新の高品質化データを、更新情報とともに送信してくるので、ステップＳ４３では、その高品質化データと更新情報が受信される。
【０１０１】
その後、ステップＳ４４に進み、管理部１３５は、図７のステップＳ１４における場合と同様にして、発信側の携帯電話機１０１1から受信した更新情報を参照し、記憶部１３６に、発信側の携帯電話機１０１1のユーザについての最新の高品質化データが記憶されているかどうかを判定する。
【０１０２】
ステップＳ４４において、記憶部１３６に、発信側の携帯電話機１０１1のユーザについての最新の高品質化データが記憶されていると判定された場合、ステップＳ４５に進み、管理部１３５は、ステップＳ４３で受信した高品質化データと更新情報を破棄し、ステップＳ４７に進む。
【０１０３】
また、ステップＳ４４において、記憶部１３６に、発信側の携帯電話機１０１1のユーザについての最新の高品質化データが記憶されていないと判定された場合、ステップＳ４６に進み、管理部１３５は、図７のステップＳ１８における場合と同様に、ステップＳ４３で得た最新の高品質化データを、着呼時に受信した発信側の携帯電話機１０１1の電話番号、さらには、その高品質化データとともに送信されてきた更新情報と対応付けて、記憶部１３６に記憶させることにより、記憶部１３６の記憶内容を更新する。
【０１０４】
そして、ステップＳ４７に進み、管理部１３５は、送信部１１３の送信制御部１２４を制御することにより、音声通話の準備が完了したことを表す準備完了通知を、送信データとして送信させ、ステップＳ４８に進む。
【０１０５】
ステップＳ４８では、受信制御部１３１は、そこに供給される受信データに含まれる符号化音声データを復号部１３２に出力する、音声通話が可能な状態となって、高品質化データ更新処理を終了する。
【０１０６】
図９の高品質化データ更新処理によれば、着信側の携帯電話機１０１2において、発信側の携帯電話機１０１1のユーザについての最新の高品質化データが記憶されていない限り、必ず、記憶部１３６の記憶内容が更新されることになる。
【０１０７】
次に、図１０は、高品質化データ送信処理の第３実施の形態を示すフローチャートである。
【０１０８】
発信元である携帯電話機１０１1では、ユーザが、操作部１１５（図２）を操作して、着信側としての携帯電話機１０１2の電話番号を入力すると、送信部１１３（図３）において、高品質化データ送信処理が開始され、まず最初に、ステップＳ５１において、管理部１２７は、操作部１１５が操作されることにより入力された電話番号に対応する携帯電話機１０１2への高品質化データの送信履歴を検索する。
【０１０９】
即ち、図１０の実施の形態では、管理部１２７は、後述するステップＳ５８において、高品質化データを、着信側へ送信した場合、その高品質化データの送信履歴として、着信側の電話番号と、送信した高品質化データの更新情報を、その内蔵するメモリ（図示せず）に記憶しておくようになっており、ステップＳ５２では、そのような送信履歴の中から、操作部１１５が操作されることにより入力された着信側の電話番号が記述されているものが検索される。
【０１１０】
そして、ステップＳ５２に進み、管理部１２７は、ステップＳ５１での検索結果に基づき、着信側に対して、最新の高品質化データが、既に送信されているかどうかを判定する。
【０１１１】
ステップＳ５２において、最新の高品質化データが、着信側に対して送信されていないと判定された場合、即ち、送信履歴の中に、着信側の電話番号が記述されたものがなかったか、または、そのような送信履歴があっても、その送信履歴に記述されている更新情報が、最新の高品質化データの更新情報と一致しない場合、ステップＳ５３に進み、管理部１２７は、最新の高品質化データを送信すべきであるかどうかを表す転送フラグをオン状態にして、ステップＳ５５に進む。
【０１１２】
また、ステップＳ５２において、最新の高品質化データが、着信側に対して、既に送信されていると判定された場合、即ち、送信履歴の中に、着信側の電話番号が記述されたものがあり、その送信履歴に記述されている更新情報が、最新の更新情報と一致する場合、ステップＳ５４に進み、管理部１２７は、転送フラグをオフ状態にして、ステップＳ５５に進む。
【０１１３】
ステップＳ５５では、送信制御部１２４が、操作部１１５が操作されることにより入力された着信側である携帯電話機１０１2の電話番号を、送信データとして出力することにより、携帯電話機１０１2の呼び出しが行われる。
【０１１４】
そして、携帯電話機１０１2のユーザが、携帯電話機１０１1からの呼び出しに応じて、操作部１１５を操作することにより、携帯電話機１０１2をオフフック状態にすると、ステップＳ５６に進み、送信制御部１２４は、着信側の携帯電話機１０１2との間の通信リンクを確立し、ステップＳ５７に進む。
【０１１５】
ステップＳ５７では、管理部１２７は、転送フラグがオン状態になっているかどうかを判定し、オン状態になっていないと判定した場合、即ち、転送フラグがオフ状態になっている場合、ステップＳ５８をスキップして、ステップＳ５９に進む。
【０１１６】
また、ステップＳ５７において、転送フラグがオン状態になっていると判定された場合、ステップＳ５８に進み、管理部１２７は、記憶部１２６から最新の高品質化データと更新情報を読み出し、送信制御部１２４に供給する。さらに、ステップＳ５８では、送信制御部１２４が、管理部１２７からの最新の高品質化データと更新情報を選択し、送信データとして送信する。さらに、ステップＳ５８では、管理部１２７は、最新の高品質化データを送信した携帯電話機１０１2の電話番号（着信側の電話番号）と、その更新情報を、送信履歴として記憶し、ステップＳ５９に進む。
【０１１７】
ステップＳ５９では、管理部１２７は、図６のステップＳ６における場合と同様に、準備完了通知が、着信側の携帯電話機１０１2から送信されてきたかどうかを判定し、送信されてきていないと判定した場合、ステップＳ５９に戻り、準備完了通知が送信されてくるまで待つ。
【０１１８】
そして、ステップＳ５９において、準備完了通知が送信されてきたと判定された場合、ステップＳ６０に進み、送信制御部１２４は、音声通話が可能な状態となって、高品質化データ送信処理を終了する。
【０１１９】
次に、図１１のフローチャートを参照して、発信側の携帯電話機１０１1で図１０の高品質化データ送信処理が行われる場合の、着信側の携帯電話機１０１2による高品質化データ更新処理について説明する。
【０１２０】
着信側の携帯電話機１０１2では、例えば、着呼があると、受信部１１４（図４）において、高品質化データ更新処理が開始される。
【０１２１】
即ち、高品質化データ更新処理では、まず最初に、ステップＳ７１において、受信制御部１３１が、ユーザが操作部１１５を操作することによりオフフック状態とされたかどうかを判定し、オフフック状態とされていないと判定した場合、ステップＳ７１に戻る。
【０１２２】
また、ステップＳ７１において、オフフック状態とされたと判定された場合、ステップＳ７２に進み、受信制御部１３１は、発信側の携帯電話機１０１1との通信リンクを確立し、ステップＳ７３に進む。
【０１２３】
ステップＳ７３では、受信制御部１３１が、高品質化データが送信されてきたかどうかを判定し、送信されてこなかったと判定した場合、ステップＳ７４およびＳ７５をスキップして、ステップＳ７６に進む。
【０１２４】
また、ステップＳ７３において、高品質化データが送信されてきたと判定された場合、即ち、図１０のステップＳ５８において、発信側の携帯電話機１０１1から、最新の高品質化データおよび更新情報が送信された場合、ステップＳ７４に進み、受信制御部１３１は、その最新の高品質化データおよび更新情報を含む受信データを受信し、管理部１３５に供給する。
【０１２５】
管理部１３５は、ステップＳ７５において、図７のステップＳ１８における場合と同様に、ステップＳ７４で得た最新の高品質化データを、着呼時に受信した発信側の携帯電話機１０１1の電話番号、さらには、その高品質化データとともに送信されてきた更新情報と対応付けて、記憶部１３６に記憶させることにより、記憶部１３６の記憶内容を更新する。
【０１２６】
そして、ステップＳ７６に進み、管理部１３５は、送信部１１３の送信制御部１２４を制御することにより、音声通話の準備が完了したことを表す準備完了通知を、送信データとして送信させ、ステップＳ７７に進む。
【０１２７】
ステップＳ７７では、受信制御部１３１は、音声通話が可能な状態となって、高品質化データ更新処理を終了する。
【０１２８】
次に、図６乃至図１１で説明した高品質化データ送信処理または高品質化データ更新処理は、発呼時または着呼時に行われるが、高品質化データ送信処理または高品質化データ更新処理は、その他、任意のタイミングで行うことも可能である。
【０１２９】
そこで、図１２は、発信側としての携帯電話機１０１1において、例えば、最新の高品質化データが学習により得られた後に、送信部１１３（図３）で行われる高品質化データ送信処理を示すフローチャートである。
【０１３０】
まず最初に、ステップＳ８１において、管理部１２７は、電子メールのメッセージとして、記憶部１２６に記憶された最新の高品質化データとその更新情報、および自身の電話番号を配置し、ステップＳ８２に進む。
【０１３１】
ステップＳ８２では、管理部１２７は、最新の高品質化データ、その更新情報、自身の電話番号をメッセージとして配置した電子メール（以下、適宜、高品質化データ送信用電子メールという）のサブジェクト（件名）として、その電子メールが、最新の高品質化データを含むものであることを表すものを配置する。即ち、管理部１２７は、例えば、「更新通知」等を、高品質化データ送信用電子メールのサブジェクトに配置する。
【０１３２】
そして、ステップＳ８３に進み、管理部１２７は、高品質化データ送信用電子メールに、その宛先となるメールアドレスを設定する。ここで、高品質化データ送信用電子メールの宛先となるメールアドレスとしては、例えば、過去に電子メールのやりとりをしたことがある相手のメールアドレスを記憶しておき、そのメールアドレスすべて、あるいは、そのメールアドレスのうちのユーザが指定したもの等を配置することが可能である。
【０１３３】
その後、ステップＳ８４に進み、管理部１２７は、高品質化データ送信用電子メールを、送信制御部１２４に供給し、送信データとして送信させ、高品質化データ送信処理を終了する。
【０１３４】
以上のようにして送信された高品質化データ送信用電子メールは、所定のサーバを経由して、高品質化データ送信用電子メールの宛先に配置されたメールアドレスの端末で受信されることになる。
【０１３５】
次に、図１３のフローチャートを参照して、発信側の携帯電話機１０１1で図１２の高品質化データ送信処理が行われる場合の、着信側の携帯電話機１０１2による高品質化データ更新処理について説明する。
【０１３６】
着信側の携帯電話機１０１2では、例えば、任意のタイミングや、ユーザからの指示に応じて、所定のメールサーバに対して、電子メールの受信が要求され、この要求が行われると、受信部１１４（図４）において、高品質化データ更新処理が開始される。
【０１３７】
即ち、まず最初に、ステップＳ９１において、上述の電子メールの受信の要求に応じてメールサーバから送信されてくる電子メールが、受信データとして、受信制御部１３１で受信され、管理部１３５に供給される。
【０１３８】
管理部１３５は、ステップＳ９２において、受信制御部１３１から供給された電子メールのサブジェクトが、最新の高品質化データを含むものであることを表す「更新通知」であるかどうかを判定し、「更新通知」でないと判定した場合、即ち、電子メールが、高品質化データ送信用電子メールではない場合、高品質化データ更新処理を終了する。
【０１３９】
また、ステップＳ９２において、電子メールのサブジェクトが、「更新通知」であると判定された場合、即ち、電子メールが、高品質化データ送信用電子メールである場合、ステップＳ９３に進み、管理部１３５は、その高品質化データ送信用電子メールのメッセージとして配置されている最新の高品質化データ、更新情報、および発信側の電話番号を取得し、ステップＳ９４に進む。
【０１４０】
ステップＳ９４では、管理部１３５は、図７のステップＳ１４における場合と同様にして、高品質化データ送信用電子メールから取得した更新情報および発信側の電話番号を参照し、記憶部１３６に、発信側の携帯電話機１０１1のユーザについての最新の高品質化データが記憶されているかどうかを判定する。
【０１４１】
ステップＳ９４において、記憶部１３６に、発信側の携帯電話機１０１1のユーザについての最新の高品質化データが記憶されていると判定された場合、ステップＳ９５に進み、管理部１３５は、ステップＳ９３で取得した高品質化データ、更新情報、および電話番号を破棄し、高品質化データ更新処理を終了する。
【０１４２】
また、ステップＳ９４において、記憶部１３６に、発信側の携帯電話機１０１1のユーザについての最新の高品質化データが記憶されていないと判定された場合、ステップＳ９６に進み、管理部１３５は、図７のステップＳ１８における場合と同様に、ステップＳ９３で取得した高品質化データ、更新情報、および発信側の携帯電話機１０１1の電話番号を、記憶部１３６に記憶させることにより、記憶部１３６の記憶内容を更新し、高品質化データ更新処理を終了する。
【０１４３】
次に、図１４は、図３の送信部１１３における学習部１２５の構成例を示している。
【０１４４】
図１４の実施の形態においては、学習部１２５は、本件出願人が先に提案したクラス分類適応処理に用いられるタップ係数を、高品質化データとして学習するようになっている。
【０１４５】
クラス分類適応処理は、クラス分類処理と適応処理とからなり、クラス分類処理によって、データが、その性質に基づいてクラス分けされ、各クラスごとに適応処理が施される。
【０１４６】
ここで、適応処理について、低音質の音声（以下、適宜、低音質音声という）を、高音質の音声（以下、適宜、高音質音声という）に変換する場合を例に説明する。
【０１４７】
この場合、適応処理では、低音質音声を構成する音声サンプル（以下、適宜、低音質音声サンプルという）と、所定のタップ係数との線形結合により、その低音質音声の音質を向上させた高音質音声の音声サンプルの予測値を求めることで、その低音質音声の音質を高くした音声が得られる。
【０１４８】
具体的には、例えば、いま、ある高音質音声データを教師データとするとともに、その高音質音声の音質を劣化させた低音質音声データを生徒データとして、高音質音声を構成する音声サンプル（以下、適宜、高音質音声サンプルという）ｙの予測値Ｅ［ｙ］を、幾つかの低音質音声サンプル（低音質音声を構成する音声サンプル）ｘ1，ｘ2，・・・の集合と、所定のタップ係数ｗ1，ｗ2，・・・の線形結合により規定される線形１次結合モデルにより求めることを考える。この場合、予測値Ｅ［ｙ］は、次式で表すことができる。
【０１４９】
0004711099.tif 000002
【０１５０】
式（１）を一般化するために、タップ係数ｗjの集合でなる行列Ｗ、生徒データｘijの集合でなる行列Ｘ、および予測値Ｅ［ｙj］の集合でなる行列Ｙ’を、
【数１】
0004711099.tif 000003
で定義すると、次のような観測方程式が成立する。
【０１５１】
ＸＷ＝Ｙ’・・・（２）
ここで、行列Ｘの成分ｘijは、ｉ件目の生徒データの集合（ｉ件目の教師データｙiの予測に用いる生徒データの集合）の中のｊ番目の生徒データを意味し、行列Ｗの成分ｗjは、生徒データの集合の中のｊ番目の生徒データとの積が演算されるタップ係数を表す。また、ｙiは、ｉ件目の教師データを表し、従って、Ｅ［ｙi］は、ｉ件目の教師データの予測値を表す。なお、式（１）の左辺におけるｙは、行列Ｙの成分ｙiのサフィックスｉを省略したものであり、また、式（１）の右辺におけるｘ1，ｘ2，・・・も、行列Ｘの成分ｘijのサフィックスｉを省略したものである。
【０１５２】
式（２）の観測方程式に最小自乗法を適用して、高音質音声サンプルｙに近い予測値Ｅ［ｙ］を求めることを考える。この場合、教師データとなる高音質音声サンプルの真値ｙの集合でなる行列Ｙ、および高音質音声サンプルｙの予測値Ｅ［ｙ］の残差（真値ｙに対する誤差）ｅの集合でなる行列Ｅを、
【数２】
0004711099.tif 000004
で定義すると、式（２）から、次のような残差方程式が成立する。
【０１５３】
ＸＷ＝Ｙ＋Ｅ・・・（３）
【０１５４】
この場合、高音質音声サンプルｙに近い予測値Ｅ［ｙ］を求めるためのタップ係数ｗjは、自乗誤差
【数３】
0004711099.tif 000005
を最小にすることで求めることができる。
【０１５５】
従って、上述の自乗誤差をタップ係数ｗjで微分したものが０になる場合、即ち、次式を満たすタップ係数ｗjが、高音質音声サンプルｙに近い予測値Ｅ［ｙ］を求めるため最適値ということになる。
【０１５６】
【数４】
0004711099.tif 000006
・・・（４）
【０１５７】
そこで、まず、式（３）を、タップ係数ｗjで微分することにより、次式が成立する。
【０１５８】
【数５】
0004711099.tif 000007
・・・（５）
【０１５９】
式（４）および（５）より、式（６）が得られる。
【０１６０】
【数６】
0004711099.tif 000008
・・・（６）
【０１６１】
さらに、式（３）の残差方程式における生徒データｘij、タップ係数ｗj、教師データｙi、および残差ｅiの関係を考慮すると、式（６）から、次のような正規方程式を得ることができる。
【０１６２】
【数７】
0004711099.tif 000009
・・・（７）
【０１６３】
なお、式（７）に示した正規方程式は、行列（共分散行列）Ａおよびベクトルｖを、
【数８】
0004711099.tif 000010
で定義するとともに、ベクトルＷを、数１で示したように定義すると、式
ＡＷ＝ｖ・・・（８）
で表すことができる。
【０１６４】
式（７）における各正規方程式は、生徒データｘijおよび教師データｙiのセットを、ある程度の数だけ用意することで、求めるべきタップ係数ｗjの数Ｊと同じ数だけたてることができ、従って、式（８）を、ベクトルＷについて解くことで（但し、式（８）を解くには、式（８）における行列Ａが正則である必要がある）、最適なタップ係数ｗjを求めることができる。なお、式（８）を解くにあたっては、例えば、掃き出し法（Gauss-Jordanの消去法）などを用いることが可能である。
【０１６５】
以上のように、生徒データと教師データを用いて、最適なタップ係数ｗjを求める学習をしておき、さらに、そのタップ係数ｗjを用い、式（１）により、教師データｙに近い予測値Ｅ［ｙ］を求めるのが適応処理である。
【０１６６】
なお、適応処理は、低音質音声には含まれていないが、高音質音声に含まれる成分が再現される点で、単なる補間とは異なる。即ち、適応処理では、式（１）だけを見る限りは、いわゆる補間フィルタを用いての単なる補間と同一に見えるが、その補間フィルタのタップ係数に相当するタップ係数ｗが、教師データｙを用いての、いわば学習により求められるため、高音質音声に含まれる成分を再現することができる。このことから、適応処理は、いわば音声の創造作用がある処理ということができる。
【０１６７】
また、上述の場合には、高音質音声の予測値を、線形一次予測するようにしたが、その他、予測値は、２以上の式によって予測することも可能である。
【０１６８】
図１４の学習部１２５は、以上のようなクラス分類適応処理で用いられるタップ係数を、高品質化データとして学習する。
【０１６９】
即ち、バッファ１４１には、Ａ／Ｄ変換部１２２（図３）が出力する音声データが、学習用のデータとして供給されるようになっており、バッファ１４１は、その音声データを、学習の教師となる教師データとして一時記憶する。
【０１７０】
生徒データ生成部１４２は、バッファ１４１に記憶された教師データとしての音声データから、学習の生徒となる生徒データを生成する。
【０１７１】
即ち、生徒データ生成部１４２は、エンコーダ１４２Ｅとデコーダ１４２Ｄとから構成されている。エンコーダ１４２Ｅは、送信部１１３（図３）の符号化部１２３と同様に構成されており、バッファ１４１に記憶された教師データを、符号化部１２３と同様にして符号化して、符号化音声データを出力する。デコーダ１４２Ｄは、後述する図１６のデコーダ１６１と同様に構成されており、符号化音声データを、符号化部１２３における符号化方式に対応する復号方式で復号し、その結果得られる復号音声データを、生徒データとして出力する。
【０１７２】
なお、ここでは、教師データを、符号化部１２３における場合と同様に、符号化音声データに符号化し、さらに、その符号化音声データを復号することによって、生徒データを生成するようにしたが、その他、生徒データは、例えば、教師データとしての音声データを、ローパスフィルタ等によってフィルタリングすることで、その音質を劣化させることにより生成すること等が可能である。
【０１７３】
また、生徒データ生成部１４２を構成するエンコーダ１４２Ｅとしては、符号化部１２３を用いることが可能であり、さらに、デコーダ１４２Ｄとしては、後述する図１６のデコーダ１６１を用いることが可能である。
【０１７４】
生徒データメモリ１４３は、生徒データ生成部１４２のデコーダ１４２Ｄが出力する生徒データを一時記憶する。
【０１７５】
予測タップ生成部１４４は、バッファ１４１に記憶された教師データの音声サンプルを、順次、注目データとし、さらに、その注目データを予測するのに用いる生徒データとしての幾つかの音声サンプルを、生徒データメモリ１４３から読み出すことにより、予測タップ（注目データの予測値を求めるためのタップ）を生成する。この予測タップは、予測タップ生成部１４４から足し込み部１４７に供給される。
【０１７６】
クラスタップ生成部１４５は、注目データをクラス分けするクラス分類に用いる生徒データとしての幾つかの音声サンプルを、生徒データメモリ１４３から読み出すことにより、クラスタップ（クラス分類に用いるタップ）を生成する。このクラスタップは、クラスタップ生成部１４５からクラス分類部１４６に供給される。
【０１７７】
ここで、予測タップやクラスタップを構成する音声サンプルとしては、例えば、注目データとなっている教師データの音声サンプルに対応する生徒データの音声サンプルに対して時間的に近い位置にある音声サンプルを用いることができる。
【０１７８】
また、予測タップとクラスタップを構成する音声サンプルとしては、同一の音声サンプルを用いることもできるし、異なる音声サンプルを用いることも可能である。
【０１７９】
クラス分類部１４６は、クラスタップ生成部１４５からのクラスタップに基づき、注目データをクラス分類し、その結果得られるクラスに対応するクラスコードを、足し込み部１４７に出力する。
【０１８０】
ここで、クラス分類を行う方法としては、例えば、ADRC(Adaptive Dynamic Range Coding)等を採用することができる。
【０１８１】
ADRCを用いる方法では、クラスタップを構成する音声サンプルが、ADRC処理され、その結果得られるADRCコードにしたがって、注目データのクラスが決定される。
【０１８２】
なお、KビットADRCにおいては、例えば、クラスタップを構成する音声サンプルの最大値MAXと最小値MINが検出され、DR=MAX-MINを、集合の局所的なダイナミックレンジとし、このダイナミックレンジDRに基づいて、クラスタップを構成する音声サンプルがKビットに再量子化される。即ち、クラスタップを構成する各音声サンプルから、最小値MINが減算され、その減算値がDR/2Kで除算（量子化）される。そして、以上のようにして得られる、クラスタップを構成するKビットの各音声サンプルを、所定の順番で並べたビット列が、ADRCコードとして出力される。従って、クラスタップが、例えば、１ビットADRC処理された場合には、そのクラスタップを構成する各音声サンプルは、最小値MINが減算された後に、最大値MAXと最小値MINとの平均値で除算され、これにより、各音声サンプルが１ビットとされる（２値化される）。そして、その１ビットの音声サンプルを所定の順番で並べたビット列が、ADRCコードとして出力される。
【０１８３】
なお、クラス分類部１４６には、例えば、クラスタップを構成する音声サンプルのレベル分布のパターンを、そのままクラスコードとして出力させることも可能であるが、この場合、クラスタップが、Ｎ個の音声サンプルで構成され、各音声サンプルに、Ｋビットが割り当てられているとすると、クラス分類部１４６が出力するクラスコードの場合の数は、（２N）K通りとなり、音声サンプルのビット数Ｋに指数的に比例した膨大な数となる。
【０１８４】
従って、クラス分類部１４６においては、クラスタップの情報量を、上述のADRC処理や、あるいはベクトル量子化等によって圧縮してから、クラス分類を行うのが好ましい。
【０１８５】
足し込み部１４７は、バッファ１４１から、注目データとなっている教師データの音声サンプルを読み出し、予測タップ生成部１４４からの予測タップを構成する生徒データ、および注目データとしての教師データを対象とした足し込みを、初期コンポーネント記憶部１４８およびユーザ用コンポーネント記憶部１４９の記憶内容を必要に応じて用いながら、クラス分類部１４６から供給されるクラスごとに行う。
【０１８６】
即ち、足し込み部１４７は、基本的には、クラス分類部１４６から供給されるクラスコードに対応するクラスごとに、予測タップ（生徒データ）を用い、式（８）の行列Ａにおける各コンポーネントとなっている、生徒データどうしの乗算（ｘinｘim）と、サメーション（Σ）に相当する演算を行う。
【０１８７】
さらに、足し込み部１４７は、やはり、クラス分類部１４６から供給されるクラスコードに対応するクラスごとに、予測タップ（生徒データ）および注目データ（教師データ）を用い、式（８）のベクトルｖにおける各コンポーネントとなっている、生徒データと教師データの乗算（ｘinｙi）と、サメーション（Σ）に相当する演算を行う。
【０１８８】
一方、初期コンポーネント記憶部１４８は、例えば、ＲＯＭで構成され、あらかじめ用意された不特定多数の話者の音声データを学習用のデータとして学習を行うことにより得られた、式（８）における行列Ａのコンポーネントと、ベクトルｖのコンポーネントを、クラスごとに記憶している。
【０１８９】
また、ユーザ用コンポーネント記憶部１４９は、例えば、ＥＥＰＲＯＭで構成され、足し込み部１４７において前回の学習で求められた式（８）における行列Ａのコンポーネントと、ベクトルｖのコンポーネントを、クラスごとに記憶する。
【０１９０】
足し込み部１４７は、新たに入力された音声データを用いて学習を行う場合、ユーザ用コンポーネント記憶部１４９に記憶された、前回の学習で求められた式（８）における行列Ａのコンポーネントと、ベクトルｖのコンポーネントを読み出し、その行列Ａまたはベクトルｖのコンポーネントに対して、新たに入力された音声データから得られる教師データｙiおよび生徒データxin(xim)を用いて計算される、対応するコンポーネントｘinｘimまたはｘinｙiを足し込むことにより（行列Ａ、ベクトルｖにおけるサメーションで表される加算を行うことにより）、各クラスについて、式（８）に示した正規方程式をたてる。
【０１９１】
従って、足し込み部１４７では、新たに入力された音声データだけではなく、過去の学習に用いられた音声データにも基づいて、式（８）の正規方程式がたてられる。
【０１９２】
なお、学習部１２５で、初めて学習が行われる場合や、ユーザ用コンポーネント記憶部１４９がクリアされた直後等に学習が行われる場合おいては、ユーザ用コンポーネント記憶部１４９には、前回の学習で求められた行列Ａとベクトルｖのコンポーネントは記憶されていないため、式（８）の正規方程式は、ユーザから入力された音声データだけを用いてたてられることになる。
【０１９３】
この場合、入力される音声データのサンプル数が十分でないこと等に起因して、タップ係数を求めるのに必要な数の正規方程式が得られないクラスが生じることがあり得る。
【０１９４】
そこで、初期コンポーネント記憶部１４８は、あらかじめ用意された不特定十分な数の話者の音声データを学習用のデータとして学習を行うことにより得られた、式（８）における行列Ａのコンポーネントと、ベクトルｖのコンポーネントを、クラスごとに記憶しており、学習部１２５は、この初期コンポーネント記憶部１４８に記憶された行列Ａおよびベクトルｖのコンポーネントと、入力された音声データから得られる行列Ａおよびベクトルｖのコンポーネントとを必要に応じて用いて、式（８）の正規方程式をたてることで、タップ係数を求めるのに必要な数の正規方程式が得られないクラスが生じることを防止するようになっている。
【０１９５】
足し込み部１４７は、新たに入力された音声データから得られた行列Ａおよびベクトルｖのコンポーネントと、ユーザ用コンポーネント記憶部１４９（または初期コンポーネント記憶部１４８）に記憶された行列Ａおよびベクトルｖのコンポーネントと用いて、新たに、クラスごとの行列Ａおよびベクトルｖのコンポーネントを求めると、それらのコンポーネントを、ユーザ用コンポーネント記憶部１４９に供給し、上書きする形で記憶させる。
【０１９６】
さらに、足し込み部１４７は、新たに求めたクラスごとの行列Ａおよびベクトルｖのコンポーネントで構成される式（８）の正規方程式を、タップ係数決定部１５０に供給する。
【０１９７】
その後、タップ係数決定部１５０は、足し込み部１４７から供給されるクラスごとの正規方程式を解くことにより、クラスごとに、タップ係数を求め、このクラスごとのタップ係数を、高品質化データとして、その更新情報とともに、記憶部１２６に供給し、上書きする形で記憶させる。
【０１９８】
次に、図１５のフローチャートを参照して、図１４の学習部１２５で行われる、高品質化データとしてのタップ係数の学習処理について説明する。
【０１９９】
例えば、ユーザが通話時に行った発話、あるいは任意のタイミングで行った発話による音声データが、Ａ／Ｄ変換部１２２（図３）からバッファ１４１に供給され、バッファ１４１は、そこに供給される音声データを記憶する。
【０２００】
そして、例えば、ユーザが通話を終了すると、あるいは、発話を開始してから所定時間が経過すると、学習部１２５は、通話中に、バッファ１４１に記憶された音声データ、あるいは、一連の発話を開始してから終了するまでに、バッファ１４１に記憶された音声データを、新たに入力された音声データとして、学習処理を開始する。
【０２０１】
即ち、まず最初に、生徒データ生成部１４２は、ステップＳ１０１において、バッファ１４１に記憶された音声データを教師データとして、その教師データから生徒データを生成し、生徒データメモリ１４３に供給して記憶させ、ステップＳ１０２に進む。
【０２０２】
ステップＳ１０２では、予測タップ生成部１４４は、バッファ１４１に記憶された教師データとしての音声サンプルのうち、まだ注目データとしていないものの１つを注目データとして、その注目データについて、生徒データメモリ１４３に記憶された生徒データとしての音声サンプルの幾つかを読み出すことにより、予測タップを生成して、足し込み部１４７に供給する。
【０２０３】
さらに、ステップＳ１０２では、クラスタップ生成部１４５が、予測タップ生成部１４４における場合と同様にして、注目データについて、クラスタップを生成し、クラス分類部１４６に供給する。
【０２０４】
ステップＳ１０２の処理後は、ステップＳ１０３に進み、クラス分類部１４６が、クラスタップ生成部１４５からのクラスタップに基づいて、クラス分類を行い、その結果得られるクラスコードを、足し込み部１４７に供給する。
【０２０５】
そして、ステップＳ１０４に進み、足し込み部１４７は、バッファ１４１から注目データを読み出し、その注目データと、予測タップ生成部１４４からの予測タップを用いて、行列Ａとベクトルｖのコンポーネントを計算する。さらに、足し込み部１４７は、ユーザ用コンポーネント記憶部１４９に記憶された行列Ａとベクトルｖのコンポーネントのうち、クラス分類部１４６からのクラスコードに対応するものに対して、注目データと予測タップから求められた行列Ａとベクトルｖのコンポーネントを足し込み、ステップＳ１０５に進む。
【０２０６】
ステップＳ１０５では、予測タップ生成部１４４が、バッファ１４１に、まだ、注目データとしていない教師データが存在するかどうかを判定し、存在すると判定した場合、ステップＳ１０２に戻り、まだ、注目データとされていない教師データを、新たに注目データとして、以下、同様の処理が繰り返される。
【０２０７】
また、ステップＳ１０５において、バッファ１４１に、注目データとしていない教師データが存在しないと判定された場合、足し込み部１４７は、ユーザ用コンポーネント記憶部１４９に記憶されたクラスごとの行列Ａおよびベクトルｖのコンポーネントで構成される式（８）の正規方程式を、タップ係数決定部１５０に供給し、ステップＳ１０６に進む。
【０２０８】
ステップＳ１０６では、タップ係数決定部１５０は、足し込み部１４７から供給される各クラスごとの正規方程式を解くことにより、各クラスごとに、タップ係数を求める。さらに、ステップＳ１０６では、タップ係数決定部１５０は、各クラスごとのタップ係数を、更新情報とともに、記憶部１２６に供給し、上書きする形で記憶させ、学習処理を終了する。
【０２０９】
なお、ここでは、学習処理をリアルタイムで行わないようにしたが、ハードウェアが十分な性能を有する場合には、リアルタイムで行っても良い。
【０２１０】
以上のように、学習部１２５では、新たに入力された音声データと、過去の学習に用いられた音声データに基づく学習処理が、通話時その他の任意のタイミングで行われ、これにより、ユーザが発話を行うほど、符号化音声データを、そのユーザの音声に近い音声に復号することのできるタップ係数が求められる。従って、通話相手側において、そのようなタップ係数を用いて、符号化音声データの復号を行うことにより、ユーザの音声の特性に適した処理が施され、十分に音質を改善した復号音声データを得ることができ、ユーザが携帯電話機１０１を使い込むことにより、通話相手側において、より品質の良い音声が出力されることになる。
【０２１１】
ここで、送信部１１３（図３）の学習部１２５が図１４に示したように構成される場合には、高品質化データはタップ係数であるから、受信部１１４（図４）の記憶部１３６には、タップ係数が記憶される。なお、この場合、受信部１１４のデフォルトデータメモリ１３７には、例えば、図１４の初期コンポーネント記憶部１４８に記憶されたコンポーネントによる正規方程式を解くことによって得られるクラスごとのタップ係数が、デフォルトデータとして記憶される。
【０２１２】
次に、図１６は、送信部１１３（図３）の学習部１２５が図１４に示したように構成される場合の、受信部１１４（図４）の復号部１３２の構成例を示している。
【０２１３】
デコーダ１６１には、受信制御部１３１（図４）が出力する符号化音声データが供給されるようになっており、デコーダ１６１は、その符号化音声データを、送信部１１３（図３）の符号化部１２３における符号化方式に対応する復号方式で復号し、その結果得られる復号音声データを、バッファ１６２に出力する。
【０２１４】
バッファ１６２は、デコーダ１６１が出力する復号音声データを一時記憶する。
【０２１５】
予測タップ生成部１６３は、復号音声データの音質を向上させた音質向上データを、順次、注目データとして、その注目データの予測値を、式（１）の線形一次予測演算により求めるのに用いる予測タップを、バッファ１６２に記憶された復号音声データのうちの幾つかの音声サンプルによって構成（生成）し、予測部１６７に供給する。なお、予測タップ生成部１６３は、図１４の学習部１２５における予測タップ生成部１４４が生成するのと同一の予測タップを生成する。
【０２１６】
クラスタップ生成部１６４は、バッファ１６２に記憶された復号音声データのうちの幾つかの音声サンプルによって、注目データについて、クラスタップを構成（生成）し、クラス分類部１６５に供給する。なお、クラスタップ生成部１６４は、図１４の学習部１２５におけるクラスタップ生成部１４５が生成するのと同一のクラスタップを生成する。
【０２１７】
クラス分類部１６５は、クラスタップ生成部１６４からのクラスタップを用い、図１４の学習部１２５におけるクラス分類部１４６と同様のクラス分類を行い、その結果得られるクラスコードを、係数メモリ１６６に供給する。
【０２１８】
係数メモリ１６６は、管理部１３５から供給される高品質化データとしてのクラスごとのタップ係数を、そのクラスに対応するアドレスに記憶する。さらに、係数メモリ１６６は、クラス分類部１６５から供給されるクラスコードに対応するアドレスに記憶されているタップ係数を、予測部１６７に供給する。
【０２１９】
予測部１６７は、予測タップ生成部１６３が出力する予測タップと、係数メモリ１６６が出力するタップ係数とを取得し、その予測タップとタップ係数とを用いて、式（１）に示した線形予測演算を行う。これにより、予測部１６７は、注目データとしての音質向上データ（の予測値）を求め、Ｄ／Ａ変換部１３３（図４）に供給する。
【０２２０】
次に、図１７のフローチャートを参照して、図１６の復号部１３２の処理について説明する。
【０２２１】
デコーダ１６１は、受信制御部１３１（図４）が出力する符号化音声データを復号し、その結果得られる復号音声データを、バッファ１６２に出力して記憶させている。
【０２２２】
そして、まず最初に、ステップＳ１１１において、予測タップ生成部１６３が、復号音声データの音質を向上させた音質向上データのうち、例えば、時系列順で、まだ注目データとしていない音声サンプルを、注目データとし、その注目データについて、バッファ１６２から復号音声データのうちの幾つかの音声サンプルを読み出すことにより、予測タップを構成して、予測部１６７に供給する。
【０２２３】
さらに、ステップＳ１１１では、クラスタップ生成部１６４が、バッファ１６２に記憶された復号音声データのうちの幾つかの音声サンプルを読み出すことにより、注目データについて、クラスタップを構成し、クラス分類部１６５に供給する。
【０２２４】
クラス分類部１６５は、クラスタップ生成部１６４からクラスタップを受信すると、ステップＳ１１２に進み、そのクラスタップを用いてクラス分類を行い、その結果得られるクラスコードを、係数メモリ１６６に供給して、ステップＳ１１３に進む。
【０２２５】
ステップＳ１１３では、係数メモリ１６６は、クラス分類部１６５からのクラスコードに対応するアドレスに記憶されているタップ係数を読み出し、予測部１６７に供給して、ステップＳ１１４に進む。
【０２２６】
ステップＳ１１４では、予測部１６７は、係数メモリ１６６が出力するタップ係数を取得し、そのタップ係数と、予測タップ生成部１６３からの予測タップとを用いて、式（１）に示した積和演算を行い、音質向上データ（の予測値）を得る。
【０２２７】
以上のようにして得られた音質向上データは、予測部１６７から、Ｄ／Ａ変換部１３３（図４）を介して、スピーカ１３４に供給され、これにより、スピーカ１３４からは、高音質の音声が出力される。
【０２２８】
即ち、タップ係数は、ユーザの音声を教師とするとともに、その音声を符号化し、さらに復号したものを生徒として、学習を行うことにより得られたものであるので、デコーダ１６１が出力する復号音声データから、元のユーザの音声を、精度良く予測することを可能とするものであり、従って、スピーカ１３４からは、通信相手のユーザの音声の肉声により近い音声、即ち、デコーダ１６１（図１６）が出力する復号音声データの音質を向上させたものが出力されることになる。
【０２２９】
ステップＳ１１４の処理後は、ステップＳ１１５に進み、まだ、注目データとして処理すべき音質向上データがあるかどうかが判定され、あると判定された場合、ステップＳ１１１に戻り、以下、同様の処理が繰り返される。また、ステップＳ１１５において、注目データとして処理すべき音質向上データがないと判定された場合、処理を終了する。
【０２３０】
なお、携帯電話機１０１1と１０１2との間で通話が行われる場合、携帯電話機１０１2では、図５で説明したことから、高品質化データとしてのタップ係数として、通話相手である携帯電話機１０１1の電話番号と対応付けられたもの、即ち、携帯電話機１０１1を所有するユーザの音声データを学習用のデータとして学習したものが用いられる。従って、携帯電話機１０１1から携帯電話機１０１2に対して送信されてくる音声が、携帯電話機１０１1のユーザの音声であれば、携帯電話機１０１2において、携帯電話機１０１1のユーザ用のタップ係数を用いて復号が行われることにより、高音質の音声が出力されることとなる。
【０２３１】
しかしながら、携帯電話機１０１1から携帯電話機１０１2に対して送信されてくる音声が、携帯電話機１０１1のユーザの音声でない場合、即ち、携帯電話機１０１1の所有者でないユーザが、携帯電話機１０１1を使用している場合、携帯電話機１０１2では、やはり、携帯電話機１０１1のユーザ用のタップ係数を用いて復号が行われることから、その復号によって得られる音声は、携帯電話機１０１1の真のユーザ（所有者）の音声における場合よりも、音質が向上したものにはならない。即ち、単純には、携帯電話機１０１2では、携帯電話機１０１1を、そのの所有者が使用していれば、高音質の音声が出力され、携帯電話機１０１1を、その所有者以外のユーザが使用している場合には、あまり音質の良い音声は出力されない。この点に注目すれば、携帯電話機１０１によって、簡易な個人認証が可能であるということができる。
【０２３２】
次に、図１８は、携帯電話機１０１が、例えば、ＣＥＬＰ(Code Excited Liner Prediction coding)方式のものである場合の、送信部１１３（図３）を構成する符号化部１２３の構成例を示している。
【０２３３】
Ａ／Ｄ変換部１２２（図３）が出力する音声データは、演算器３とＬＰＣ(Liner Prediction Coefficient)分析部４に供給される。
【０２３４】
ＬＰＣ分析部４は、Ａ／Ｄ変換部１２２（図３）からの音声データを、所定の音声サンプルを１フレームとして、フレームごとにＬＰＣ分析し、Ｐ次の線形予測係数α1，α2，・・・，αPを求める。そして、ＬＰＣ分析部４は、このＰ次の線形予測係数αp（ｐ＝１，２，・・・，Ｐ）を要素とするベクトルを、音声の特徴ベクトルとして、ベクトル量子化部５に供給する。
【０２３５】
ベクトル量子化部５は、線形予測係数を要素とするコードベクトルとコードとを対応付けたコードブックを記憶しており、そのコードブックに基づいて、ＬＰＣ分析部４からの特徴ベクトルαをベクトル量子化し、そのベクトル量子化の結果得られるコード（以下、適宜、Ａコード(A_code)という）を、コード決定部１５に供給する。
【０２３６】
さらに、ベクトル量子化部５は、Ａコードに対応するコードベクトルα’を構成する要素となっている線形予測係数α1’，α2’，・・・，αP’を、音声合成フィルタ６に供給する。
【０２３７】
音声合成フィルタ６は、例えば、ＩＩＲ(Infinite Impulse Response)型のディジタルフィルタで、ベクトル量子化部５からの線形予測係数αp’（ｐ＝１，２，・・・，Ｐ）をＩＩＲフィルタのタップ係数とするとともに、演算器１４から供給される残差信号ｅを入力信号として、音声合成を行う。
【０２３８】
即ち、ＬＰＣ分析部４で行われるＬＰＣ分析は、現在時刻ｎの音声データ（のサンプル値）ｓn、およびこれに隣接する過去のＰ個のサンプル値ｓn-1，ｓn-2，・・・，ｓn-Pに、式
ｓn＋α1ｓn-1＋α2ｓn-2＋・・・＋αPｓn-P＝en・・・（９）
で示す線形１次結合が成立すると仮定し、現在時刻ｎのサンプル値ｓnの予測値（線形予測値）ｓn’を、過去のＰ個の標本値ｓn-1，ｓn-2，・・・，ｓn-Pを用いて、式
ｓn’＝−（α1ｓn-1＋α2ｓn-2＋・・・＋αPｓn-P） ・・・（１０）
によって線形予測したときに、実際のサンプル値ｓnと線形予測値ｓn’との間の自乗誤差を最小にする線形予測係数αpを求めるものである。
【０２３９】
ここで、式（９）において、｛en｝（・・・，en-1，en，en+1，・・・）は、平均値が０で、分散が所定値σ2の互いに無相関な確率変数である。
【０２４０】
式（９）から、サンプル値ｓnは、式
ｓn＝en−（α1ｓn-1＋α2ｓn-2＋・・・＋αPｓn-P）・・・（１１）
で表すことができ、これを、Ｚ変換すると、次式が成立する。
【０２４１】
Ｓ＝Ｅ／（１＋α1ｚ-1＋α2ｚ-2＋・・・＋αPｚ-P）・・・（１２）
但し、式（１２）において、ＳとＥは、式（１１）におけるｓnとｅnのＺ変換を、それぞれ表す。
【０２４２】
ここで、式（９）および（１０）から、ｅnは、式
ｅn＝ｓn−ｓn’・・・（１３）
で表すことができ、実際のサンプル値ｓnと線形予測値ｓn’との間の残差信号と呼ばれる。
【０２４３】
従って、式（１２）から、線形予測係数αpをＩＩＲフィルタのタップ係数とするとともに、残差信号ｅnをＩＩＲフィルタの入力信号とすることにより、音声データｓnを求めることができる。
【０２４４】
そこで、音声合成フィルタ６は、上述したように、ベクトル量子化部５からの線形予測係数αp’をタップ係数とするとともに、演算器１４から供給される残差信号ｅを入力信号として、式（１２）を演算し、音声データ（合成音データ）ｓｓを求める。
【０２４５】
なお、音声合成フィルタ６では、ＬＰＣ分析部４によるＬＰＣ分析の結果得られる線形予測係数αpではなく、そのベクトル量子化の結果得られるコードに対応するコードベクトルとしての線形予測係数αp’が用いられるため、音声合成フィルタ６が出力する合成音信号は、Ａ／Ｄ変換部１２２（図３）が出力する音声データとは、基本的に同一にはならない。
【０２４６】
音声合成フィルタ６が出力する合成音データｓｓは、演算器３に供給される。演算器３は、音声合成フィルタ６からの合成音データｓｓから、Ａ／Ｄ変換部１２２（図３）が出力する音声データｓを減算し、その減算値を、自乗誤差演算部７に供給する。自乗誤差演算部７は、演算器３からの減算値の自乗和（第ｋフレームのサンプル値についての自乗和）を演算し、その結果得られる自乗誤差を、自乗誤差最小判定部８に供給する。
【０２４７】
自乗誤差最小判定部８は、自乗誤差演算部７が出力する自乗誤差に対応付けて、長期予測ラグを表すコードとしてのＬコード(L_code)、ゲインを表すコードとしてのＧコード(G_code)、および符号語（励起コードブック）を表すコードとしてのＩコード(I_code)を記憶しており、自乗誤差演算部７が出力する自乗誤差に対応するＬコード、Ｇコード、およびＬコードを出力する。Ｌコードは、適応コードブック記憶部９に、Ｇコードは、ゲイン復号器１０に、Ｉコードは、励起コードブック記憶部１１に、それぞれ供給される。さらに、Ｌコード、Ｇコード、およびＩコードは、コード決定部１５にも供給される。
【０２４８】
適応コードブック記憶部９は、例えば７ビットのＬコードと、所定の遅延時間（ラグ）とを対応付けた適応コードブックを記憶しており、演算器１４から供給される残差信号ｅを、自乗誤差最小判定部８から供給されるＬコードに対応付けられた遅延時間（長期予測ラグ）だけ遅延して、演算器１２に出力する。
【０２４９】
ここで、適応コードブック記憶部９は、残差信号ｅを、Ｌコードに対応する時間だけ遅延して出力することから、その出力信号は、その遅延時間を周期とする周期信号に近い信号となる。この信号は、線形予測係数を用いた音声合成において、主として、有声音の合成音を生成するための駆動信号となる。従って、Ｌコードは、概念的には、音声のピッチ周期を表す。なお、CELPの規格によれば、レコードは、２０乃至１４６の範囲の整数値をとる。
【０２５０】
ゲイン復号器１０は、Ｇコードと、所定のゲインβおよびγとを対応付けたテーブルを記憶しており、自乗誤差最小判定部８から供給されるＧコードに対応付けられたゲインβおよびγを出力する。ゲインβとγは、演算器１２と１３に、それぞれ供給される。ここで、ゲインβは、長期フィルタ状態出力ゲインと呼ばれるものであり、また、ゲインγは、励起コードブックゲインと呼ばれるものである。
【０２５１】
励起コードブック記憶部１１は、例えば９ビットのＩコードと、所定の励起信号とを対応付けた励起コードブックを記憶しており、自乗誤差最小判定部８から供給されるＩコードに対応付けられた励起信号を、演算器１３に出力する。
【０２５２】
ここで、励起コードブックに記憶されている励起信号は、例えば、ホワイトノイズ等に近い信号であり、線形予測係数を用いた音声合成において、主として、無声音の合成音を生成するための駆動信号となる。
【０２５３】
演算器１２は、適応コードブック記憶部９の出力信号と、ゲイン復号器１０が出力するゲインβとを乗算し、その乗算値ｌを、演算器１４に供給する。演算器１３は、励起コードブック記憶部１１の出力信号と、ゲイン復号器１０が出力するゲインγとを乗算し、その乗算値ｎを、演算器１４に供給する。演算器１４は、演算器１２からの乗算値ｌと、演算器１３からの乗算値ｎとを加算し、その加算値を、残差信号ｅとして、音声合成フィルタ６と適応コードブック記憶部９に供給する。
【０２５４】
音声合成フィルタ６では、以上のようにして、演算器１４から供給される残差信号ｅを入力信号が、ベクトル量子化部５から供給される線形予測係数αp’をタップ係数とするＩＩＲフィルタでフィルタリングされ、その結果得られる合成音データが、演算器３に供給される。そして、演算器３および自乗誤差演算部７において、上述の場合と同様の処理が行われ、その結果得られる自乗誤差が、自乗誤差最小判定部８に供給される。
【０２５５】
自乗誤差最小判定部８は、自乗誤差演算部７からの自乗誤差が最小（極小）になったかどうかを判定する。そして、自乗誤差最小判定部８は、自乗誤差が最小になっていないと判定した場合、上述のように、その自乗誤差に対応するＬコード、Ｇコード、およびＬコードを出力し、以下、同様の処理が繰り返される。
【０２５６】
一方、自乗誤差最小判定部８は、自乗誤差が最小になったと判定した場合、確定信号を、コード決定部１５に出力する。コード決定部１５は、ベクトル量子化部５から供給されるＡコードをラッチするとともに、自乗誤差最小判定部８から供給されるＬコード、Ｇコード、およびＩコードを順次ラッチするようになっており、自乗誤差最小判定部８から確定信号を受信すると、そのときラッチしているＡコード、Ｌコード、Ｇコード、およびＩコードを多重化し、符号化音声データとして出力する。
【０２５７】
以上から、符号化音声データは、復号に用いられる情報であるＡコード、Ｌコード、Ｇコード、およびＩコードを、フレーム単位ごとに有するものとなっている。
【０２５８】
ここで、図１８（後述する図１９および図２０においても同様）では、各変数に、[k]が付され、配列変数とされている。このkは、フレーム数を表すが、明細書中では、その記述は、適宜省略する。
【０２５９】
次に、図１９は、携帯電話機１０１が、ＣＥＬＰ方式のものである場合の、受信部１１４（図４）を構成する復号部１３２の構成例を示している。なお、図中、図１６における場合と対応する部分については、同一の符号を付してある。
【０２６０】
受信制御部１３１（図４）が出力する符号化音声データは、ＤＥＭＵＸ（デマルチプレクサ）２１に供給され、ＤＥＭＵＸ２１は、符号化音声データから、Ｌコード、Ｇコード、Ｉコード、Ａコードを分離し、それぞれを、適応コードブック記憶部２２、ゲイン復号器２３、励起コードブック記憶部２４、フィルタ係数復号器２５に供給する。
【０２６１】
適応コードブック記憶部２２、ゲイン復号器２３、励起コードブック記憶部２４、演算器２６乃至２８は、図１８の適応コードブック記憶部９、ゲイン復号器１０、励起コードブック記憶部１１、演算器１２乃至１４とそれぞれ同様に構成されるもので、図１で説明した場合と同様の処理が行われることにより、Ｌコード、Ｇコード、およびＩコードが、残差信号ｅに復号される。この残差信号ｅは、音声合成フィルタ２９に対して、入力信号として与えられる。
【０２６２】
フィルタ係数復号器２５は、図１８のベクトル量子化部５が記憶しているのと同一のコードブックを記憶しており、Ａコードを、線形予測係数αp’に復号し、音声合成フィルタ２９に供給する。
【０２６３】
音声合成フィルタ２９は、図１８の音声合成フィルタ６と同様に構成されており、フィルタ係数復号器２５からの線形予測係数αp’をタップ係数とするとともに、演算器２８から供給される残差信号ｅを入力信号として、式（１２）を演算し、これにより、図１８の自乗誤差最小判定部８において自乗誤差が最小と判定されたときの合成音データを生成し、復号音声データとして出力する。
【０２６４】
ここで、発信側の符号化部１２３から、着信側の復号部１３２に対しては、図１８で説明したことから、復号部１３２の音声合成フィルタ２９に与えられる入力信号としての残差信号と線形予測係数がコード化されて送信されてくるため、復号部１３２では、そのコードが、残差信号と線形予測係数に復号される。しかしながら、この復号された残差信号や線形予測係数（以下、適宜、それぞれを、復号残差信号または復号線形予測係数という）には、量子化誤差等の誤差が含まれるため、発信側におけるユーザの音声をＬＰＣ分析して得られる残差信号と線形予測係数には一致しない。
【０２６５】
このため、復号部１３２の音声合成フィルタ２９が出力する合成音データである復号音声データは、発信側のユーザの音声データに対して、歪み等を有する、音質の劣化したものとなる。
【０２６６】
そこで、復号部１３２は、上述のクラス分類適応処理を行うことによって、復号音声データを、歪みのない（歪みを低減した）、発信側のユーザの音声データに近い音質向上データに変換するようになっている。
【０２６７】
即ち、音声合成フィルタ２９が出力する合成音データである復号音声データは、バッファ１６２に供給され、バッファ１６２は、その復号音声データを一時記憶する。
【０２６８】
そして、予測タップ生成部１６３は、復号音声データの音質を向上させた音質向上データを、順次、注目データとし、その注目データについて、バッファ１６２から復号音声データのうちの幾つかの音声サンプルを読み出すことにより、予測タップを構成して、予測部１６７に供給する。また、クラスタップ生成部１６４は、バッファ１６２に記憶された復号音声データのうちの幾つかの音声サンプルを読み出すことにより、注目データについて、クラスタップを構成し、クラス分類部１６５に供給する。
【０２６９】
クラス分類部１６５は、クラスタップ生成部１６４からクラスタップを用いてクラス分類を行い、その結果得られるクラスコードを、係数メモリ１６６に供給する。係数メモリ１６６は、クラス分類部１６５からのクラスコードに対応するアドレスに記憶されているタップ係数を読み出し、予測部１６７に供給する。
【０２７０】
そして、予測部１６７は、係数メモリ１６６が出力するタップ係数と、予測タップ生成部１６３からの予測タップとを用いて、式（１）に示した積和演算を行い、音質向上データ（の予測値）を得る。
【０２７１】
以上のようにして得られた音質向上データは、予測部１６７から、Ｄ／Ａ変換部１３３（図４）を介して、スピーカ１３４に供給され、これにより、スピーカ１３４からは、高音質の音声が出力される。
【０２７２】
次に、図２０は、携帯電話機１０１が、ＣＥＬＰ方式のものである場合の、送信部１１３（図３）を構成する学習部１２５の構成例を示している。なお、図中、図１４における場合と対応する部分については、同一の符号を付してあり、以下では、その説明は、適宜省略する。
【０２７３】
演算器１８３乃至コード決定部１９５は、図１８の演算器３乃至コード決定部１５とそれぞれ同様に構成される。演算器１８３には、Ａ／Ｄ変換部１２２（図３）が出力する音声データが、学習用のデータとして入力されるようになっており、従って、演算器１８３乃至コード決定部１９５では、その学習用の音声データに対して、図１８の符号化部１２３における場合と同様の処理が施される。
【０２７４】
そして、自乗誤差最小判定部１８８において自乗誤差が最小になったと判定されたときの音声合成フィルタ１８６が出力する合成音データが、生徒データとして、生徒データメモリ１４３に供給される。
【０２７５】
その後は、生徒データメモリ１４３乃至タップ係数決定部１５０において、図１４および１５における場合と同様の処理が行われ、これにより、クラスごとのタップ係数が、高品質化データとして生成される。
【０２７６】
なお、図１９または図２０の実施の形態では、予測タップやクラスタップを、音声合成フィルタ２９または１８６が出力する合成音データから構成するようにしたが、予測タップやクラスタップは、図１９または図２０において点線で示すように、Ｉコードや、Ｌコード、Ｇコード、Ａコード、Ａコードから得られる線形予測係数αp、Ｇコードから得られるゲインβ，γ、その他の、Ｌコード、Ｇコード、Ｉコード、またはＡコードから得られる情報（例えば、残差信号ｅや、残差信号ｅを得るためのｌ，ｎ、さらには、ｌ／β，ｎ／γなど）のうちの１以上を含めて構成することが可能である。
【０２７７】
次に、図２１は、送信部１１３（図３）を構成する符号化部１２３の他の構成例を示している。
【０２７８】
図２１の実施の形態においては、符号化部１２３は、Ａ／Ｄ変換部１２２（図３）が出力する音声データをベクトル量子化することにより符号化するようになっている。
【０２７９】
即ち、Ａ／Ｄ変換部１２２（図３）が出力する音声データは、バッファ２０１に供給され、バッファ２０１は、そこに供給される音声データを一時記憶する。
【０２８０】
ベクトル化部２０２は、バッファ２０１に記憶された音声データを時系列に読み出して、所定数の音声サンプルを１フレームとし、各フレームの音声データをベクトル化する。
【０２８１】
ここで、ベクトル化部２０２では、例えば、１フレームの各音声サンプルを、そのまま、ベクトルの各コンポーネントとすることにより、音声データをベクトル化することも可能であるし、また、例えば、１フレームを構成する音声サンプルについて、ＬＰＣ分析等の音響分析を施し、その結果得られる音声の特徴量を、ベクトルのコンポーネントとすることにより、音声データをベクトル化することも可能である。なお、ここでは、説明を簡単にするために、例えば、１フレームの各音声サンプルを、そのまま、ベクトルの各コンポーネントとすることにより、音声データをベクトル化するものとする。
【０２８２】
ベクトル化部２０２は、１フレームの各音声サンプルを、そのままコンポーネントとして構成したベクトル（以下、適宜、音声ベクトルとする）を、距離計算部２０３に出力する。
【０２８３】
距離計算部２０３は、コードブック記憶部２０４に記憶されたコードブックに登録されている各コードベクトルと、ベクトル化部２０２からの音声ベクトルとの距離（例えば、ユークリッド距離など）を計算し、各コードベクトルについて求められた距離を、そのコードベクトルに対応するコードとともに、コード決定部２０５に供給する。
【０２８４】
即ち、コードブック記憶部２０４は、後述する図２２の学習部１２５における学習によって得られる高品質化データとしてのコードブックを記憶し、距離計算部２０３は、そのコードブックに登録されている各コードベクトルについて、ベクトル化部２０２からの音声ベクトルとの距離を計算して、各コードベクトルに対応するコードとともに、コード決定部２０５に供給する。
【０２８５】
コード決定部２０５は、距離計算部２０３から供給される、各コードベクトルについての距離のうち、最も短いものを検出し、その最も短い距離を与えるコードベクトル、即ち、音声ベクトルについての量子化誤差（ベクトル量子化誤差）を最も小さくするコードベクトルに対応するコードを、ベクトル化部２０２が出力した音声ベクトルについてのベクトル量子化結果として決定する。そして、コード決定部２０５は、そのベクトル量子化結果としてのコードを、符号化音声データとして、送信制御部１２４（図３）に出力する。
【０２８６】
次に、図２２は、符号化部１２３が図２１に示したように構成される場合の、図３の送信部１１３を構成する学習部１２５の構成例を示している。
【０２８７】
バッファ２１１には、Ａ／Ｄ変換部１２２が出力する音声データが供給されるようになっており、バッファ２１１は、そこに供給される音声データを記憶する。
【０２８８】
ベクトル化部２１２は、バッファ２１１に記憶された音声データを用いて、図２１のベクトル化部２０２における場合と同様にして、音声ベクトルを構成し、ユーザ用ベクトル記憶部２１３に供給する。
【０２８９】
ユーザ用ベクトル記憶部２１３は、例えば、ＥＥＰＲＯＭなどで構成され、ベクトル化部２１２から供給される音声ベクトルを順次記憶する。初期ベクトル記憶部２１４は、例えば、ＲＯＭなどで構成され、不特定多数のユーザの音声データを用いて構成された多数の音声ベクトルをあらかじめ記憶している。
【０２９０】
コードブック生成部２１５は、初期ベクトル記憶部２１４およびユーザベクトル記憶部２１３に記憶された音声ベクトルをすべて用い、例えば、ＬＢＧ（Linde, Buzo, Gray）アルゴリズムによって、コードブックを生成する学習を行い、その学習の結果得られるコードブックを、高品質化データとして出力する。
【０２９１】
なお、コードブック生成部２１５が出力する高品質化データとしてのコードブックは、記憶部１２６（図３）に供給され、更新情報（コードブックが得られた日時）とともに記憶されるとともに、符号化部１２３（図２１）にも供給され、コードブック記憶部２０４に書き込まれる（上書きされる）。
【０２９２】
ここで、図２２の学習部１２５で、初めて学習が行われる場合や、ユーザ用ベクトル記憶部２１３がクリアされた直後等に学習が行われる場合おいては、ユーザ用ベクトル記憶部２１３には、音声ベクトルが記憶されていないため、コードブック生成部２１５において、ユーザ用ベクトル記憶部２１３だけを参照するのでは、コードブックを生成することができない。また、携帯電話機１０１の使用が開始されてから間もない場合においては、ユーザ用ベクトル記憶部２１３には、それほど多くの音声ベクトルが記憶されていない。この場合、コードブック生成部２１５において、ユーザ用ベクトル記憶部２１３を参照するだけでも、コードブックを生成することは可能ではあるが、そのようなコードブックを用いたベクトル量子化は、かなり精度の悪いもの（量子化誤差が大きいもの）となる。
【０２９３】
そこで、初期ベクトル記憶部２１４には、上述のように、多数の音声ベクトルが記憶されており、コードブック生成部２１５は、ユーザ用ベクトル記憶部２１３だけでなく、初期ベクトル記憶部２１４も参照することで、上述のような精度の悪いベクトル量子化が行われるようなコードブックが生成されることを防止するようになっている。
【０２９４】
なお、ユーザ用ベクトル記憶部２１３に、ある程度の数の音声ベクトルが記憶された後は、コードブック生成部２１５において、初期ベクトル記憶部２１４を参照せずに、ユーザ用ベクトル記憶部２１３だけを参照して、コードブックを生成するようにすることが可能である。
【０２９５】
次に、図２３のフローチャートを参照して、図２２の学習部１２５で行われる、高品質化データとしてのコードブックの学習処理について説明する。
【０２９６】
例えば、ユーザが通話時に行った発話、あるいは任意のタイミングで行った発話による音声データが、Ａ／Ｄ変換部１２２（図３）からバッファ２１１に供給され、バッファ２１１は、そこに供給される音声データを記憶する。
【０２９７】
そして、例えば、ユーザが通話を終了すると、あるいは、発話を開始してから所定時間が経過すると、学習部１２５は、通話中に、バッファ２１１に記憶された音声データ、あるいは、一連の発話を開始してから終了するまでに、バッファ２１１に記憶された音声データを、新たに入力された音声データとして、学習処理を開始する。
【０２９８】
即ち、ベクトル化部２１２は、バッファ２１１に記憶された音声データを時系列に読み出し、所定数の音声サンプルを１フレームとして、各フレームの音声データをベクトル化する。そして、ベクトル化部２１２は、そのベクトル化の結果得られる音声ベクトルを、ユーザ用ベクトル記憶部２１３に供給して追加記憶させる。
【０２９９】
バッファ２１１に記憶された音声データすべてのベクトル化が終了すると、コードブック生成部２１５は、ステップＳ１２１において、ユーザ用ベクトル記憶部２１３と初期ベクトル記憶部２１４に記憶された各音声ベクトルとの距離の総和を最小にするベクトルｙ1を求める。そしてコードブック生成部２１５は、そのベクトルｙ1を、コートベクトルｙ1として、ステップＳ１２２に進む。
【０３００】
ステップＳ１２２では、コードブック生成部２１５は、現在得られているコードベクトルの総数を変数ｎに設定し、コードベクトルｙ1，ｙ2，・・・，ｙnそれぞれを２分割する。即ち、コードブック生成部２１５は、例えば、△を微小なベクトルとするとき、コードベクトルｙi（ｉ＝１，２，・・・，ｎ）から、ベクトルｙi＋△およびｙi−△を生成し、ベクトルｙi＋△を、新たなコードベクトルｙiとするとともに、ベクトルｙi−△を、新たなコードベクトルｙn+iとする。
【０３０１】
そして、ステップＳ１２３に進み、コードブック生成部２１５は、ユーザ用ベクトル記憶部２１３と初期ベクトル記憶部２１４に記憶された各音声ベクトルｘj（ｊ＝１，２，・・・，Ｊ（ユーザ用ベクトル記憶部２１３と初期ベクトル記憶部２１４に記憶された音声ベクトルの総数））を、その音声ベクトルｘjと最も距離が近いコードベクトルｙi（ｉ＝１，２，・・・，２ｎ）に分類し、ステップＳ１２４に進む。
【０３０２】
ステップＳ１２４では、コードブック生成部２１５は、各コードベクトルｙiを、そのコードベクトルｙiに分類された各音声ベクトルとの距離の総和が最小になるように更新する。なお、この更新は、例えば、コードベクトルｙiに分類された０個以上の音声ベクトルが指す点の重心を求めることによって行うことができる。即ち、その重心を指すベクトルが、コードベクトルｙiに分類された各音声ベクトルとの距離の総和を最小にするものとなる。但し、コードベクトルｙiに分類された音声ベクトルが０個の場合は、コードベクトルｙiは、そのままとされる。
【０３０３】
その後、ステップＳ１２５に進み、コードブック生成部２１５は、更新後の各コードベクトルｙiについて、そのコードベクトルｙiに分類された各音声ベクトルとの距離の総和（以下、適宜、コードベクトルｙiについての距離の総和という）を求め、さらに、すべてのコードベクトルｙiについての距離の総和の総和（以下、適宜、全総和という）を求める。そして、コードブック生成部２１５は、その全総和の変化、即ち、今回のステップＳ１２５で求めた全総和（以下、適宜、今回の全総和という）と、前回のステップＳ１２５で求めた全総和（以下、適宜、前回の全総和という）との差の絶対値が、所定の閾値以下であるかどうかを判定する。
【０３０４】
ステップＳ１２５において、今回の全総和と前回の全総和との差の絶対値が、所定の閾値以下でないと判定された場合、即ち、コードベクトルｙiを更新することにより、全総和が大きく変化した場合、ステップＳ１２３に戻り、以下、同様の処理を繰り返す。
【０３０５】
また、ステップＳ１２５において、今回の全総和と前回の全総和との差の絶対値が、所定の閾値以下であると判定された場合、即ち、コードベクトルｙiを更新しても、全総和がほとんど変化しない場合、ステップＳ１２６に進み、コードブック生成部２１５は、現在得られているコードベクトルの総数を表す変数ｎが、コードブックにあらかじめ設定されているコードベクトルの数（以下、適宜、設定コードベクトル数という）Ｎに等しいかどうかを判定する。
【０３０６】
ステップＳ１２６において、変数ｎが、設定コードベクトル数Ｎに等しくないと判定された場合、即ち、まだ、設定コードベクトル数Ｎに等しい数のコードベクトルｙiが得られていない場合、ステップＳ１２２に戻り、以下、同様の処理を繰り返す。
【０３０７】
また、ステップＳ１２６において、変数ｎが、設定コードベクトル数Ｎに等しいと判定された場合、即ち、設定コードベクトル数Ｎに等しい数のコードベクトルｙiが得られた場合、コードブック生成部２１５は、そのＮ個のコードベクトルｙiで構成されるコードブックを、高品質化データとして出力し、学習処理を終了する。
【０３０８】
なお、図２３の学習処理では、ユーザ用ベクトル記憶部２１３に、いままでに入力された音声ベクトルを記憶しておき、その音声ベクトルを用いて、コードブックを更新（生成）するようにしたが、コードブックの更新は、過去に入力された音声ベクトルを記憶しておかずに、今回入力された音声ベクトルと、既に得られているコードブックを用い、ステップＳ１２３およびＳ１２４の処理により、いわば簡略化した形で行うことも可能である。
【０３０９】
即ち、この場合、コードブック生成部２１５は、ステップＳ１２３において、今回入力された各音声ベクトルｘj（ｊ＝１，２，・・・，Ｊ（今回入力された音声ベクトルの総数））を、その音声ベクトルｘjと最も距離が近いコードベクトルｙi（ｉ＝１，２，・・・，Ｎ（コードブックにおけるコードベクトルの総数））に分類し、ステップＳ１２４に進む。
【０３１０】
ステップＳ１２４では、コードブック生成部２１５は、各コードベクトルｙiを、そのコードベクトルｙiに分類された各音声ベクトルとの距離の総和が最小になるように更新する。なお、この更新は、上述したように、コードベクトルｙiに分類された０個以上の音声ベクトルが指す点の重心を求めることによって行うことができるから、例えば、いま、更新後のコードベクトルをｙi’と、更新前のコードベクトルｙiに分類されている過去に入力された音声ベクトルをｘ1，ｘ2，・・・，ｘM-Lと、コードベクトルｙiに分類された今回の音声ベクトルをｘM-L+1，ｘM-L+2，・・・，ｘMと、それぞれ表すと、更新前のコードベクトルｙiと、更新後のコードベクトルｙi’は、それぞれ式（１４）と式（１５）を計算することによって求めることができる。
【０３１１】
ｙi=(ｘ1+ｘ2+・・・+ｘM-L)/(Ｍ−Ｌ)・・・（１４）
【０３１２】
ｙi’=(ｘ1+ｘ2+・・・+ｘM-L+ｘM-L+1+ｘM-L+2+・・・+ｘM)/Ｍ・・・（１５）
【０３１３】
ところで、いまの場合、過去に入力された音声ベクトルｘ1，ｘ2，・・・，ｘM-Lは記憶されていない。そこで、式（１５）を次式にように変形する。
【０３１４】
0004711099.tif 000011
【０３１５】
式（１６）に、式（１４）を代入すると次式が得られる。
【０３１６】
ｙi’=ｙi×(Ｍ-Ｌ)/Ｍ+(ｘM-L+2+・・・+ｘM)/Ｍ・・・（１７）
【０３１７】
式（１７）によれば、今回入力された音声ベクトルｘM-L+1，ｘM-L+2，・・・，ｘMと、既に得られているコードブックにおけるコードベクトルｙiを用いることによって、そのコードベクトルｙiを更新し、更新後のコードベクトルｙiを求めることができる。
【０３１８】
この場合、過去に入力された音声ベクトルを記憶しておく必要がないので、ユーザ用ベクトル記憶部２１３の記憶容量が少なくて済む。但し、この場合、ユーザ用ベクトル記憶部２１３には、今回入力された音声ベクトルの他、いままでに各コードベクトルｙiに分類された音声ベクトルの総数を記憶させておくとともに、コードベクトルｙiの更新に伴って、その更新後のコードベクトルｙi’についても、そのコードベクトルｙi’に分類された音声ベクトルの総数を更新する必要がある。さらに、初期ベクトル記憶部２１４には、不特定多数のユーザの音声データを用いて構成された多数の音声ベクトルではなく、そのような多数の音声ベクトルを用いて生成されたコードブックと各コードベクトルに分類された音声ベクトルの総数を記憶させておく必要がある。図２２の学習部１２５で、初めて学習が行われる場合や、ユーザ用ベクトル記憶部２１３がクリアされた直後等に学習が行われる場合おいては、初期ベクトル記憶部２１４に記憶されたコードブックを用いて、そのコードブックの更新が行われることになる。
【０３１９】
以上のように、図２２の実施の形態における学習部１２５でも、新たに入力された音声データと、過去の学習に用いられた音声データに基づく図２３の学習処理が、通話時その他の任意のタイミングで行われ、これにより、ユーザが発話を行うほど、そのユーザに適したコードブック、即ち、そのユーザの音声に対して量子化誤差を小さくするコードブックが求められる。従って、通話相手側において、そのようなコードブックを用いて、符号化音声データの復号（ここでは、ベクトル逆量子化）を行うことにより、やはり、ユーザの音声の特性に適した処理（ベクトル逆量子化処理）が施され、従来の場合（不特定多数の話者の発話から求められたコードブックを用いる場合）に比較して、十分に音質を改善した復号音声データを得ることができることになる。
【０３２０】
次に、図２４は、送信部１１３（図３）の学習部１２５が図２２に示したように構成される場合の、受信部１１４（図４）の復号部１３２の構成例を示している。
【０３２１】
バッファ２２１は、受信制御部１３１（図４）が出力する符号化音声データ（ここでは、ベクトル量子化結果としてのコード）を一時記憶する。ベクトル逆量子化部２２２は、バッファ２２１に記憶されたコードを読み出し、コードブック記憶部２２３に記憶されたコードブックを参照することでベクトル逆量子化を行うことにより、そのコードを、音声ベクトルに復号し、逆ベクトル化部２２４に供給する。
【０３２２】
コードブック記憶部２２３は、管理部１３５が高品質化データとして供給するコードブックを記憶する。
【０３２３】
ここで、送信部１１３（図３）の学習部１２５が図２２に示したように構成される場合には、高品質化データはコードブックであるから、受信部１１４（図４）の記憶部１３６には、コードブックが記憶される。なお、この場合、受信部１１４のデフォルトデータメモリ１３７には、例えば、図２２の初期ベクトル記憶部２１４に記憶された音声ベクトルを用いて生成されたコードブックが、デフォルトデータとして記憶される。
【０３２４】
逆ベクトル化部２２４は、ベクトル逆量子化部２２２が出力する音声ベクトルを、時系列の音声データに逆ベクトル化して出力する。
【０３２５】
次に、図２５のフローチャートを参照して、図２４の復号部１３２の処理（復号処理）について説明する。
【０３２６】
バッファ２２１は、そこに供給される符号化音声データとしてのコードを順次記憶する。
【０３２７】
そして、ベクトル逆量子化部２２２は、ステップＳ１３１において、バッファ２２１に記憶されたコードのうち、まだ読み出していない時間的に最も古いものを、注目コードとして読み出し、ベクトル逆量子化する。即ち、ベクトル逆量子化部２２２は、コードブック記憶部２２３に記憶されたコードブックのコードベクトルのうち、注目コードが対応付けられているものを検出し、そのコードベクトルを、音声ベクトルとして、逆ベクトル化部２２４に出力する。
【０３２８】
逆ベクトル化部２２４は、ステップＳ１３２において、ベクトル逆量子化部２２からの音声ベクトルを逆ベクトル化することにより、音声データに復号して出力し、ステップＳ１３３に進む。
【０３２９】
ステップＳ１３３では、ベクトル逆量子化部２２２が、バッファ２２１に、注目コードとされていないコードが、まだ記憶されているかどうかを判定する。ステップＳ１３３において、バッファ２２１に、注目コードとされていないコードが、まだ記憶されていると判定された場合、ステップＳ１３１に戻り、バッファ２２１に記憶されたコードのうち、まだ読み出していない時間的に最も古いものを、新たな注目コードとして、以下、同様の処理が繰り返される。
【０３３０】
また、ステップＳ１３３において、バッファ２２１に、注目コードとされていないコードが記憶されていないと判定された場合、処理を終了する。
【０３３１】
次に、上述した一連の処理は、ハードウェアにより行うこともできるし、ソフトウェアにより行うこともできる。一連の処理をソフトウェアによって行う場合には、そのソフトウェアを構成するプログラムが、汎用のコンピュータ等にインストールされる。
【０３３２】
そこで、図２６は、上述した一連の処理を実行するプログラムがインストールされるコンピュータの一実施の形態の構成例を示している。
【０３３３】
プログラムは、コンピュータに内蔵されている記録媒体としてのハードディスク４０５やＲＯＭ４０３に予め記録しておくことができる。
【０３３４】
あるいはまた、プログラムは、フレキシブルディスク、CD-ROM(Compact Disc Read Only Memory)，MO(Magneto optical)ディスク，DVD(Digital Versatile Disc)、磁気ディスク、半導体メモリなどのリムーバブル記録媒体４１１に、一時的あるいは永続的に格納（記録）しておくことができる。このようなリムーバブル記録媒体４１１は、いわゆるパッケージソフトウエアとして提供することができる。
【０３３５】
なお、プログラムは、上述したようなリムーバブル記録媒体４１１からコンピュータにインストールする他、ダウンロードサイトから、ディジタル衛星放送用の人工衛星を介して、コンピュータに無線で転送したり、LAN(Local Area Network)、インターネットといったネットワークを介して、コンピュータに有線で転送し、コンピュータでは、そのようにして転送されてくるプログラムを、通信部４０８で受信し、内蔵するハードディスク４０５にインストールすることができる。
【０３３６】
コンピュータは、CPU(Central Processing Unit)４０２を内蔵している。CPU４０２には、バス４０１を介して、入出力インタフェース４１０が接続されており、CPU４０２は、入出力インタフェース４１０を介して、ユーザによって、キーボードや、マウス、マイク等で構成される入力部４０７が操作等されることにより指令が入力されると、それにしたがって、ROM(Read Only Memory)４０３に格納されているプログラムを実行する。あるいは、また、CPU４０２は、ハードディスク４０５に格納されているプログラム、衛星若しくはネットワークから転送され、通信部４０８で受信されてハードディスク４０５にインストールされたプログラム、またはドライブ４０９に装着されたリムーバブル記録媒体４１１から読み出されてハードディスク４０５にインストールされたプログラムを、RAM(Random Access Memory)４０４にロードして実行する。これにより、CPU４０２は、上述したフローチャートにしたがった処理、あるいは上述したブロック図の構成により行われる処理を行う。そして、CPU４０２は、その処理結果を、必要に応じて、例えば、入出力インタフェース４１０を介して、LCD(Liquid CryStal Display)やスピーカ等で構成される出力部４０６から出力、あるいは、通信部４０８から送信、さらには、ハードディスク４０５に記録等させる。
【０３３７】
ここで、本明細書において、コンピュータに各種の処理を行わせるためのプログラムを記述する処理ステップは、必ずしもフローチャートとして記載された順序に沿って時系列に処理する必要はなく、並列的あるいは個別に実行される処理（例えば、並列処理あるいはオブジェクトによる処理）も含むものである。
【０３３８】
また、プログラムは、１のコンピュータにより処理されるものであっても良いし、複数のコンピュータによって分散処理されるものであっても良い。さらに、プログラムは、遠方のコンピュータに転送されて実行されるものであっても良い。
【０３３９】
なお、本実施の形態では、着信側において、着呼時に、発信側から送信されてくる電話番号を、発信側を特定する特定情報とするようにしたが、その他、例えば、ユーザ等に、ユニークなID(Identification)を割り当てておき、そのIDを、特定情報として用いることも可能である。
【０３４０】
また、本実施の形態では、本発明を、携帯電話機どうしで音声通話を行う伝送システムに適用した場合について説明したが、本発明は、その他、音声通信を行うシステムに広く適用可能である。
【０３４１】
【発明の効果】
本発明の第１及び第２の側面によれば、受信側において、高品質の音声を復号することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明を適用した伝送システムの一実施の形態の構成例を示すブロック図である。
【図２】携帯電話機１０１の構成例を示すブロック図である。
【図３】送信部１１３の構成例を示すブロック図である。
【図４】受信部１１４の構成例を示すブロック図である。
【図５】受信部１１４による高品質化データ設定処理を説明するフローチャートである。
【図６】発信側の高品質化データ送信処理の第１実施の形態を示すフローチャートである。
【図７】着信側の高品質化データ更新処理の第１実施の形態を示すフローチャートである。
【図８】発信側の高品質化データ送信処理の第２実施の形態を示すフローチャートである。
【図９】着信側の高品質化データ更新処理の第２実施の形態を示すフローチャートである。
【図１０】発信側の高品質化データ送信処理の第３実施の形態を示すフローチャートである。
【図１１】着信側の高品質化データ更新処理の第３実施の形態を示すフローチャートである。
【図１２】発信側の高品質化データ送信処理の第４実施の形態を示すフローチャートである。
【図１３】着信側の高品質化データ更新処理の第４実施の形態を示すフローチャートである。
【図１４】学習部１２５の構成例を示すブロック図である。
【図１５】学習部１２５の学習処理を説明するフローチャートである。
【図１６】復号部１３２の構成例を示すブロック図である。
【図１７】復号部１３２の処理を説明するフローチャートである。
【図１８】ＣＥＬＰ方式の符号化部１２３の構成例を示すブロック図である。
【図１９】ＣＥＬＰ方式の符号化部１２３を採用した場合の復号部１３２の構成例を示すブロック図である。
【図２０】ＣＥＬＰ方式の符号化部１２３を採用した場合の学習部１２５の構成例を示すブロック図である。
【図２１】ベクトル量子化を行う符号化部１２３の構成例を示すブロック図である。
【図２２】符号化部１２３がベクトル量子化を行う場合の学習部１２５の構成例を示すブロック図である。
【図２３】符号化部１２３がベクトル量子化を行う場合の学習部１２５の学習処理を説明するフローチャートである。
【図２４】符号化部１２３がベクトル量子化を行う場合の復号部１３２の構成例を示すブロック図である。
【図２５】符号化部１２３がベクトル量子化を行う場合の復号部１３２の処理を説明するフローチャートである。
【図２６】本発明を適用したコンピュータの一実施の形態の構成例を示すブロック図である。
【符号の説明】
３  演算器，  ４  ＬＰＣ分析部，  ５  ベクトル量子化部，  ６  音声合成フィルタ，  ７  自乗誤差演算部，  ８  自乗誤差最小判定部，  ９  適応コードブック記憶部，  １０  ゲイン復号器，  １１  励起コードブック記憶部，  １２乃至１４  演算器，  １５  コード決定部，  ２１  ＤＥＭＵＸ，  ２２  適応コードブック記憶部，  ２３  ゲイン復号器，  ２４  励起コードブック記憶部，  ２５  フィルタ係数復号器，  ２６乃至２８  演算器，  ２９  音声合成フィルタ，  １０１1，１０１2  携帯電話機，  １０２1，１０２2  基地局，１０２  交換局，  １１１  アンテナ，  １１２  変復調部，  １１３  送信部，  １１４  受信部，  １１５  操作部，  １２１  マイク（マイクロフォン），  １２２  Ａ／Ｄ変換部，  １２３  符号化部，  １２４  送信制御部，  １２５  学習部，  １２６  記憶部，  １２７  管理部，  １２８  送信制御部，  １３１  受信制御部，  １３２  復号部，  １３３  Ｄ／Ａ変換部，  １３４  スピーカ，  １３５  管理部，  １３６  記憶部，  １３７  デフォルトデータメモリ，  １４１  バッファ，  １４２  生徒データ生成部，  １４２Ｅ  エンコーダ，  １４２Ｄ  デコーダ，  １４３  生徒データメモリ，  １４４  予測タップ生成部，  １４５  クラスタップ生成部，  １４６  クラス分類部，１４７  足し込み部，  １４８  初期コンポーネント記憶部，  １４９  ユーザ用コンポーネント記憶部，  １５０  タップ係数決定部，  １６１  デコーダ，  １６２  バッファ，  １６３  予測タップ生成部，  １６４  クラスタップ生成部，  １６５  クラス分類部，  １６６  係数メモリ，  １６７  予測部，１８３  演算器，  １８４  ＬＰＣ分析部，  １８５  ベクトル量子化部，  １８６  音声合成フィルタ，  １８７  自乗誤差演算部，  １８８  自乗誤差最小判定部，  １８９  適応コードブック記憶部，  １９０  ゲイン復号器，  １９１  励起コードブック記憶部，  １９２乃至１９４  演算器，  １９５  コード決定部，  ２０１  バッファ，  ２０２  ベクトル化部，  ２０３  距離計算部，  ２０４  コードブック記憶部，  ２０５  コード決定部，  ２１１  バッファ，  ２１２  ベクトル化部，  ２１３  ユーザ用ベクトル記憶部，  ２１４初期ベクトル記憶部，  ２１５  コードブック生成部，  ２２１  バッファ，２２２  ベクトル逆量子化部，  ２２３  コードブック記憶部，  ２２４  逆ベクトル化部，  ４０１  バス，  ４０２  CPU，  ４０３  ROM，  ４０４  RAM，  ４０５  ハードディスク，  ４０６  出力部，  ４０７  入力部，  ４０８  通信部，  ４０９  ドライブ，  ４１０  入出力インタフェース，  ４１１リムーバブル記録媒体
【図１】
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【図２】
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【図３】
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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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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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【図２３】
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【図２４】
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【図２５】
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【図２６】
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