(57)【要約】【課題】  音声信号をデジタル信号に圧縮符号化する音声符号化復号化において、少ない情報量で品質の高い音声を再生する。【解決手段】  符号駆動線形予測（ＣＥＬＰ）音声符号化において、スペクトル情報、パワー情報、ピッチ情報のうち少なくとも１つの符号又は符号化結果を用いて該符号化区間における音声の雑音性の度合を評価し、評価結果に応じて異なる駆動符号帳１９、２０を用いるようにした。【選択図】        図１
2005165342.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
符号駆動線形予測（Code-Excited Linear Prediction：ＣＥＬＰ）音声符号化方法において、スペクトル情報、パワー情報、ピッチ情報のうち少なくとも１つの符号または符号化結果を用いて該符号化区間における音声の雑音性の度合いを評価し、評価結果に応じて複数の駆動符号帳のうち１つを選択し、
選択した駆動符号帳から出力された時系列ベクトルを評価結果に応じた雑音性の度合いを有する時系列ベクトルに変換して出力することを特徴とする音声符号化方法。
【請求項２】
雑音的な時系列ベクトルを格納している駆動符号帳を備え、音声の雑音性の度合いの評価結果に応じて、上記時系列ベクトルの信号サンプルを間引くことにより雑音性の度合いが低い時系列ベクトルを生成することを特徴とする請求項１に記載の音声符号化方法。
【請求項３】
符号駆動線形予測（ＣＥＬＰ）音声符号化方法において、スペクトル情報、パワー情報、ピッチ情報のうち少なくとも１つの符号または符号化結果を用いて該符号化区間における音声の雑音性の度合いを評価し、駆動符号帳から出力された時系列ベクトルを評価結果に応じた雑音性の度合を有する時系列ベクトルに変換して出力することを特徴とする音声符号化方法。
【請求項４】
符号駆動線形予測（ＣＥＬＰ）音声符号化装置において、スペクトル情報、パワー情報、ピッチ情報のうち少なくとも１つの符号または符号化結果を用いて該符号化区間における音声の雑音性の度合いを評価する雑音度評価部と、
上記雑音度評価部の評価結果に応じて複数の駆動符号帳を切り替える駆動符号切替部と、
上記雑音度評価部が評価した評価結果を入力し、上記駆動符号帳切替部が切り替えた駆動符号帳から出力された時系列ベクトルを評価結果に応じた雑音性の度合を有する時系列ベクトルに変換して出力する雑音度制御部とを備えたことを特徴とする音声符号化装置。
【請求項５】
符号駆動線形予測（ＣＥＬＰ）音声符号化装置において、スペクトル情報、パワー情報、ピッチ情報のうち少なくとも１つの符号または符号化結果を用いて該符号化区間における音声の雑音性の度合いを評価する雑音度評価部と、
上記雑音度評価部が評価した評価結果を入力し、駆動符号帳から出力された時系列ベクトルを評価結果に応じた雑音性の度合を有する時系列ベクトルに変換して出力する雑音度制御部とを備えたことを特徴とする音声符号化装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は音声信号をディジタル信号に圧縮符号化復号化する際に使用する音声符号化・復号化方法及び音声符号化・復号化装置に関し、特に低ビットレートで品質の高い音声を再生するための音声符号化方法及び音声復号化方法並びに音声符号化装置及び音声復号化装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、高能率音声符号化方法としては、符号駆動線形予測（Code-Excited Linear Prediction：ＣＥＬＰ）符号化が代表的であり、その技術については、「Code-excited linear prediction（ＣＥＬＰ）：High-quality speech at very low bit rates」（M.R.Shroeder and B.S.Atal著、ICASSP '85, pp.937-940, 1985）に述べられている。
【０００３】
図６は、ＣＥＬＰ音声符号化復号化方法の全体構成の一例を示すもので、図中１０１は符号化部、１０２は復号化部、１０３は多重化手段、１０４は分離手段である。符号化部１０１は線形予測パラメータ分析手段１０５、線形予測パラメータ符号化手段１０６、合成フィルタ１０７、適応符号帳１０８、駆動符号帳１０９、ゲイン符号化手段１１０、距離計算手段１１１、重み付け加算手段１３８より構成されている。また、復号化部１０２は線形予測パラメータ復号化手段１１２、合成フィルタ１１３、適応符号帳１１４、駆動符号帳１１５、ゲイン復号化手段１１６、重み付け加算手段１３９より構成されている。
【０００４】
ＣＥＬＰ音声符号化では、5〜50ms程度を１フレームとして、そのフレームの音声をスペクトル情報と音源情報に分けて符号化する。まず、ＣＥＬＰ音声符号化方法の動作について説明する。符号化部１０１において、線形予測パラメータ分析手段１０５は入力音声Ｓ１０１を分析し、音声のスペクトル情報である線形予測パラメータを抽出する。線形予測パラメータ符号化手段１０６はその線形予測パラメータを符号化し、符号化した線形予測パラメータを合成フィルタ１０７の係数として設定する。
【０００５】
次に音源情報の符号化について説明する。適応符号帳１０８には、過去の駆動音源信号が記憶されており、距離計算手段１１１から入力される適応符号に対応して過去の駆動音源信号を周期的に繰り返した時系列ベクトルを出力する。駆動符号帳１０９には、例えば学習用音声とその符号化音声との歪みが小さくなるように学習して構成された複数の時系列ベクトルが記憶されており、距離計算手段１１１から入力される駆動符号に対応した時系列ベクトルを出力する。
【０００６】
適応符号帳１０８、駆動符号帳１０９からの各時系列ベクトルはゲイン符号化手段１１０から与えられるそれぞれのゲインに応じて重み付け加算手段１３８で重み付けして加算され、その加算結果を駆動音源信号として合成フィルタ１０７へ供給し符号化音声を得る。距離計算手段１１１は符号化音声と入力音声Ｓ１０１との距離を求め、距離が最小となる適応符号、駆動符号、ゲインを探索する。上記符号化が終了した後、線形予測パラメータの符号、入力音声と符号化音声との歪みを最小にする適応符号、駆動符号、ゲインの符号を符号化結果として出力する。
【０００７】
次にＣＰＥＬ音声復号化方法の動作について説明する。
【０００８】
一方復号化部１０２において、線形予測パラメータ復号化手段１１２は線形予測パラメータの符号から線形予測パラメータを復号化し、合成フィルタ１１３の係数として設定する。次に、適応符号帳１１４は、適応符号に対応して、過去の駆動音源信号を周期的に繰り返した時系列ベクトルを出力し、また駆動符号帳１１５は駆動符号に対応した時系列ベクトルを出力する。これらの時系列ベクトルは、ゲイン復号化手段１１６でゲインの符号から復号化したそれぞれのゲインに応じて重み付け加算手段１３９で重み付けして加算され、その加算結果が駆動音源信号として合成フィルタ１１３へ供給され出力音声Ｓ１０３が得られる。
【０００９】
またＣＥＬＰ音声符号化復号化方法で再生音声品質の向上を目的として改良された従来の音声符号化復号化方法として、「Phonetically-based vector excitation coding of speech at 3.6kbps」（S.Wang and A.Gersho著、ICASSP '89, pp.49-52, 1989）に示されたものがある。図６との対応手段分に同一符号を付けた図７は、この従来の音声符号化復号化方法の全体構成の一例を示し、図中符号化部１０１において１１７は音声状態判定手段、１１８駆動符号帳切替手段、１１９は第１の駆動符号帳、１２０は第２の駆動符号帳である。また図中復号化手段１０２において１２１は駆動符号帳切替手段、１２２は第１の駆動符号帳、１２３は第２の駆動符号帳である。このような構成による符号化復号化方法の動作を説明する。まず符号化手段１０１において、音声状態判定手段１１７は入力音声Ｓ１０１を分析し、音声の状態を例えば有声／無声の２つの状態のうちどちらであるかを判定する。駆動符号帳切替手段１１８はその音声状態判定結果に応じて、例えば有声であれば第１の駆動符号帳１１９を、無声であれば第２の駆動符号帳１２０を用いるとして符号化に用いる駆動符号帳を切り替え、また、どちらの駆動符号帳を用いたかを符号化する。
【００１０】
次に復号化手段１０２において、駆動符号帳切替手段１２１は符号化手段１０１でどちらの駆動符号帳を用いたかの符号に応じて、符号化手段１０１で用いたのと同じ駆動符号帳を用いるとして第１の駆動符号帳１２２と第２の駆動符号帳１２３とを切り替える。このように構成することにより、音声の各状態毎に符号化に適した駆動符号帳を用意し、入力された音声の状態に応じて駆動符号帳を切り替えて用いることで再生音声の品質を向上することができる。
【００１１】
また送出ビット数を増加することなく、複数の駆動符号帳を切り替える従来の音声符号化復号化方法として特開平８−１８５１９８号公報に開示されたものがある。これは、適応符号帳で選択したピッチ周期に応じて、複数個の駆動符号帳を切り替えて用いるものである。これにより、伝送情報を増やさずに入力音声の特徴に適応した駆動符号帳を用いることができる。
【非特許文献１】「Code-excited linear prediction（ＣＥＬＰ）：High-quality speech at very low bit rates」（M.R.Shroeder and B.S.Atal著、ICASSP '85, pp.937-940, 1985）
【非特許文献２】「Phonetically-based vector excitation coding of speech at 3.6kbps」（S.Wang and A.Gersho著、ICASSP '89, pp.49-52, 1989）
【特許文献１】特開平８−１８５１９８号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１２】
上述したように図６に示す従来の音声符号化復号化方法では、単一の駆動符号帳を用いて合成音声を生成している。低ビットレートでも品質の高い符号化音声を得るためには、駆動符号帳に格納する時系列ベクトルはパルスを多く含む非雑音的なものとなる。このため、背景雑音や摩擦性子音など雑音的な音声を符号化、合成した場合、符号化音声はジリジリ、チリチリといった不自然な音を発するという問題があった。駆動符号帳を雑音的な時系列ベクトルからのみ構成すればこの問題は解決するが、符号化音声全体としての品質が劣化する。
【００１３】
また改良された図７に示す従来の音声符号化復号化方法では、入力音声の状態に応じて複数の駆動符号帳を切り替えて符号化音声を生成している。これにより例えば入力音声が雑音的な無声部分では雑音的な時系列ベクトルから構成された駆動符号帳を、またそれ以外の有声部分では非雑音的な時系列ベクトルから構成された駆動符号帳を用いることができ、雑音的な音声を符号化、合成しても不自然なジリジリした音を発することはなくなる。しかし、復号化側でも符号化側と同じ駆動符号帳を用いるために、新たにどの駆動符号帳を使用したかの情報を符号化、伝送する必要が生じ、これが低ビットレート化の妨げになるという問題があった。
【００１４】
また送出ビット数を増加することなく、複数の駆動符号帳を切り替える従来の音声符号化復号化方法では、適応符号帳で選択されるピッチ周期に応じて駆動符号帳を切り替えている。しかし、適応符号帳で選択されるピッチ周期は実際の音声のピッチ周期とは異なり、その値からだけでは入力音声の状態が雑音的か非雑音的かを判定できないので、音声の雑音的な部分の符号化音声が不自然であるという課題は解決されない。
【００１５】
この発明はかかる課題を解決するためになされたものであり、低ビットレートでも品質の高い音声を再生する音声符号化復号化方法及び装置を提供するものである。
【課題を解決するための手段】
【００１６】
上述の課題を解決するためにこの発明の音声符号化方法は、スペクトル情報、パワー情報、ピッチ情報のうち少なくとも１つの符号または符号化結果を用いて該符号化区間における音声の雑音性の度合いを評価し、評価結果に応じて複数の駆動符号帳のうち１つを選択するようにした。
【００１７】
さらに次の発明の音声符号化方法は、格納している時系列ベクトルの雑音性の度合いが異なる複数の駆動符号帳を備え、音声の雑音性の度合いの評価結果に応じて、複数の駆動符号帳を切り替えるようにした。
【００１８】
さらに次の発明の音声符号化方法は、音声の雑音性の度合いの評価結果に応じて、駆動符号帳に格納している時系列ベクトルの雑音性の度合いを変化させるようにした。
【００１９】
さらに次の発明の音声符号化方法は、雑音的な時系列ベクトルを格納している駆動符号帳を備え、音声の雑音性の度合いの評価結果に応じて、駆動音源の信号サンプルを間引くことにより雑音性の度合いが低い時系列ベクトルを生成するようにした。
【００２０】
さらに次の発明の音声符号化方法は、雑音的な時系列ベクトルを格納している第１の駆動符号帳と、非雑音的なの時系列ベクトルを格納している第２の駆動符号帳とを備え、音声の雑音性の度合いの評価結果に応じて、第１の駆動符号帳の時系列ベクトルと第２の駆動符号帳の時系列ベクトルを重み付けし加算した時系列ベクトルを生成するようにした。
【００２１】
また次の発明の音声復号化方法は、スペクトル情報、パワー情報、ピッチ情報のうち少なくとも１つの符号または復号化結果を用いて該復号化区間における音声の雑音性の度合いを評価し、評価結果に応じて複数の駆動符号帳のうちの１つを選択するようにした。
【００２２】
さらに次の発明の音声復号化方法は、格納している時系列ベクトルの雑音性の度合いが異なる複数の駆動符号帳を備え、音声の雑音性の度合いの評価結果に応じて、複数の駆動符号帳を切り替えるようにした。
【００２３】
さらに次の発明の音声復号化方法は、音声の雑音性の度合いの評価結果に応じて、駆動符号帳に格納している時系列ベクトルの雑音性の度合いを変化させるようにした。
【００２４】
さらに次の発明の音声復号化方法は、雑音的な時系列ベクトルを格納している駆動符号帳を備え、音声の雑音性の度合いの評価結果に応じて、駆動音源の信号サンプルを間引くことにより雑音性の度合いが低い時系列ベクトルを生成するようにした。
【００２５】
さらに次の発明の音声復号化方法は、雑音的な時系列ベクトルを格納している第１の駆動符号帳と、非雑音的な時系列ベクトルを格納している第２の駆動符号帳とを備え、音声の雑音性の度合いの評価結果に応じて、第１の駆動符号帳の時系列ベクトルと第２の駆動符号帳の時系列ベクトルを重み付けし加算した時系列ベクトルを生成するようにした。
【００２６】
さらに次の発明の音声符号化装置は、入力音声のスペクトル情報を符号化し、符号化結果の１要素として出力するスペクトル情報符号化部と、このスペクトル情報符号化部からの符号化されたスペクトル情報から得られるスペクトル情報、パワー情報のうち少なくとも１つの符号または符号化結果を用いて該符号化区間における音声の雑音性の度合いを評価し、評価結果を出力する雑音度評価部と、非雑音的な複数の時系列ベクトルが記憶された第１の駆動符号帳と、雑音的な複数の時系列ベクトルが記憶された第２の駆動符号帳と、前記雑音度評価部の評価結果により、第１の駆動符号帳と第２の駆動符号帳とを切り替える駆動符号帳切替部と、前記第１の駆動符号帳または第２の駆動符号帳からの時系列ベクトルをそれぞれの時系列ベクトルのゲインに応じて重み付けし加算する重み付け加算部と、この重み付けされた時系列ベクトルを駆動音源信号とし、この駆動音源信号と前記スペクトル情報符号化部からの符号化されたスペクトル情報とに基づいて符号化音声を得る合成フィルタと、この符号化音声と前記入力音声との距離を求め、距離が最小となる駆動符号、ゲインを探索し、その結果を駆動符号，ゲインの符号を符号化結果として出力する距離計算部とを備えた。
【００２７】
さらに次の発明の音声復号化装置は、スペクトル情報の符号からスペクトル情報を復号化するスペクトル情報復号化部と、このスペクトル情報復号化部からの復号化されたスペクトル情報から得られるスペクトル情報、パワー情報のうち少なくとも１つの復号化結果または前記スペクトル情報の符号を用いて該復号化区間における音声の雑音性の度合いを評価し、評価結果を出力する雑音度評価部と、非雑音的な複数の時系列ベクトルが記憶された第１の駆動符号帳と、雑音的な複数の時系列ベクトルが記憶された第２の駆動符号帳と、前記雑音度評価部の評価結果により、第１の駆動符号帳と第２の駆動符号帳とを切り替える駆動符号帳切替部と、前記第１の駆動符号帳または第２の駆動符号帳からの時系列ベクトルをそれぞれの時系列ベクトルのゲインに応じて重み付けし加算する重み付け加算部と、この重み付けされた時系列ベクトルを駆動音源信号とし、この駆動音源信号と前記スペクトル情報復号化部からの復号化されたスペクトル情報とに基づいて復号化音声を得る合成フィルタとを備えた。
【００２８】
この発明に係る音声符号化装置は、符号駆動線形予測（ＣＥＬＰ）音声符号化装置において、スペクトル情報、パワー情報、ピッチ情報のうち少なくとも１つの符号または符号化結果を用いて該符号化区間における音声の雑音性の度合いを評価する雑音度評価部と、上記雑音度評価部の評価結果に応じて複数の駆動符号帳を切り替える駆動符号帳切替部とを備えたことを特徴とする。
【００２９】
この発明に係る音声復号化装置は、符号駆動線形予測（ＣＥＬＰ）音声復号化装置において、スペクトル情報、パワー情報、ピッチ情報のうち少なくとも１つの符号または復号化結果を用いて該復号化区間における音声の雑音性の度合いを評価する雑音度評価部と、上記雑音度評価部の評価結果に応じて複数の駆動符号帳を切り替える駆動符号帳切替部とを備えたことを特徴とする。
【発明の効果】
【００３０】
本発明に係る音声符号化方法及び音声復号化方法並びに音声符号化装置及び音声復号化装置によれば、スペクトル情報、パワー情報、ピッチ情報のうち少なくとも１つの符号または符号化結果を用いて該符号化区間における音声の雑音性の度合いを評価し、評価結果に応じて異なる駆動符号帳を用いるので、少ない情報量で品質の高い音声を再生することができる。
【００３１】
またこの発明によれば、音声符号化方法及び音声復号化方法で、格納している駆動音源の雑音性の度合いが異なる複数の駆動符号帳を備え、音声の雑音性の度合いの評価結果に応じて、複数の駆動符号帳を切り替えて用いるので、少ない情報量で品質の高い音声を再生することができる。
【００３２】
またこの発明によれば、音声符号化方法及び音声復号化方法で、音声の雑音性の度合いの評価結果に応じて、駆動符号帳に格納している時系列ベクトルの雑音性の度合いを変化させたので、少ない情報量で品質の高い音声を再生することができる。
【００３３】
またこの発明によれば、音声符号化方法及び音声復号化方法で、雑音的な時系列ベクトルを格納している駆動符号帳を備え、音声の雑音性の度合いの評価結果に応じて、時系列ベクトルの信号サンプルを間引くことにより雑音性の度合いが低い時系列ベクトルを生成したので、少ない情報量で品質の高い音声を再生することができる。
【００３４】
またこの発明によれば、音声符号化方法及び音声復号化方法で、雑音的な時系列ベクトルを格納している第１の駆動符号帳と、非雑音的な時系列ベクトルを格納している第２の駆動符号帳とを備え、音声の雑音性の度合いの評価結果に応じて、第１の駆動符号帳の時系列ベクトルと第２の駆動符号帳の時系列ベクトルを重み付け加算した時系列ベクトルを生成したので、少ない情報量で品質の高い音声を再生することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００３５】
以下図面を参照しながら、この発明の実施の形態について説明する。
実施の形態１．
図１は、この発明による音声符号化方法及び音声復号化方法の実施の形態１の全体構成を示す。図中、１は符号化部、２は復号化部、３は多重化部、４は分離部である。符号化部１は、線形予測パラメータ分析部５、線形予測パラメータ符号化部６、合成フィルタ７、適応符号帳８、ゲイン符号化部１０、距離計算部１１、第１の駆動符号帳１９、第２の駆動符号帳２０、雑音度評価部２４、駆動符号帳切替部２５、重み付け加算部３８より構成されている。また、復号化部２は線形予測パラメータ復号化部１２、合成フィルタ１３、適応符号帳１４、第１の駆動符号帳２２、第２の駆動符号帳２３、雑音度評価部２６、駆動符号帳切替部２７、ゲイン復号化部１６、重み付け加算部３９より構成されている。図１中５は入力音声Ｓ１を分析し、音声のスペクトル情報である線形予測パラメータを抽出するスペクトル情報分析部としての線形予測パラメータ分析部、６はスペクトル情報であるその線形予測パラメータを符号化し、符号化した線形予測パラメータを合成フィルタ７の係数として設定するスペクトル情報符号化部としての線形予測パラメータ符号化部、１９、２２は非雑音的な複数の時系列ベクトルが記憶された第１の駆動符号帳、２０、２３は雑音的な複数の時系列ベクトルが記憶された第２の駆動符号帳、２４、２６は雑音の度合いを評価する雑音度評価部、２５、２７は雑音の度合いにより駆動符号帳を切り替える駆動符号帳切替部である。
【００３６】
以下、動作を説明する。まず、符号化部１において、線形予測パラメータ分析部５は入力音声Ｓ１を分析し、音声のスペクトル情報である線形予測パラメータを抽出する。線形予測パラメータ符号化部６はその線形予測パラメータを符号化し、符号化した線形予測パラメータを合成フィルタ７の係数として設定するとともに、雑音度評価部２４へ出力する。次に、音源情報の符号化について説明する。適応符号帳８には、過去の駆動音源信号が記憶されており、距離計算部１１から入力される適応符号に対応して過去の駆動音源信号を周期的に繰り返した時系列ベクトルを出力する。雑音度評価部２４は、前記線形予測パラメータ符号化部６から入力された符号化した線形予測パラメータと適応符号とから、例えば図２に示すようにスペクトルの傾斜、短期予測利得、ピッチ変動から該符号化区間の雑音の度合いを評価し、評価結果を駆動符号帳切替部２５に出力する。駆動符号帳切替部２５は前記雑音度の評価結果に応じて、例えば雑音度が低ければ第１の駆動符号帳１９を、雑音度が高ければ第２の駆動符号帳２０を用いるとして符号化に用いる駆動符号帳を切り替える。
【００３７】
第１の駆動符号帳１９には、非雑音的な複数の時系列ベクトル、例えば学習用音声とその符号化音声との歪みが小さくなるように学習して構成された複数の時系列ベクトルが記憶されている。また、第２の駆動符号帳２０には、雑音的な複数の時系列ベクトル、例えばランダム雑音から生成した複数の時系列ベクトルが記憶されており、距離計算部１１から入力されるそれぞれ駆動符号に対応した時系列ベクトルを出力する。適応符号帳８、第１の駆動音源符号帳１９または第２の駆動符号帳２０からの各時系列ベクトルは、ゲイン符号化部１０から与えられるそれぞれのゲインに応じて重み付け加算部３８で重み付けして加算され、その加算結果を駆動音源信号として合成フィルタ７へ供給され符号化音声を得る。距離計算部１１は符号化音声と入力音声Ｓ１との距離を求め、距離が最小となる適応符号、駆動符号、ゲインを探索する。以上符号化が終了した後、線形予測パラメータの符号、入力音声と符号化音声との歪みを最小にする適応符号、駆動符号，ゲインの符号を符号化結果Ｓ２として出力する。以上がこの実施の形態１の音声符号化方法に特徴的な動作である。
【００３８】
次に復号化部２について説明する。復号化部２では、線形予測パラメータ復号化部１２は線形予測パラメータの符号から線形予測パラメータを復号化し、合成フィルタ１３の係数として設定するとともに、雑音度評価部２６へ出力する。次に、音源情報の復号化について説明する。適応符号帳１４は、適応符号に対応して、過去の駆動音源信号を周期的に繰り返した時系列ベクトルを出力する。雑音度評価部２６は、前記線形予測パラメータ復号化部１２から入力された復号化した線形予測パラメータと適応符号とから符号化部１の雑音度評価部２４と同様の方法で雑音の度合いを評価し、評価結果を駆動符号帳切替部２７に出力する。駆動符号帳切替部２７は前記雑音度の評価結果に応じて、符号化部１の駆動符号帳切替部２５と同様に第１の駆動符号帳２２と第２の駆動符号帳２３とを切り替える。
【００３９】
第１の駆動符号帳２２には非雑音的な複数の時系列ベクトル、例えば学習用音声とその符号化音声との歪みが小さくなるように学習して構成された複数の時系列ベクトルが、第２の駆動符号帳２３には雑音的な複数の時系列ベクトル、例えばランダム雑音から生成した複数の時系列ベクトルが記憶されており、それぞれ駆動符号に対応した時系列ベクトルを出力する。適応符号帳１４と第１の駆動符号帳２２または第２の駆動符号帳２３からの時系列ベクトルは、ゲイン復号化部１６でゲインの符号から復号化したそれぞれのゲインに応じて重み付け加算部３９で重み付けして加算され、その加算結果を駆動音源信号として合成フィルタ１３へ供給され出力音声Ｓ３が得られる。以上がこの実施の形態１の音声復号化方法に特徴的な動作である。
【００４０】
この実施の形態１によれば、入力音声の雑音の度合いを符号および符号化結果から評価し、評価結果に応じて異なる駆動符号帳を用いることにより、少ない情報量で、品質の高い音声を再生することができる。
【００４１】
また、上記実施の形態では、駆動符号帳１９，２０，２２，２３には、複数の時系列ベクトルが記憶されている場合を説明したが、少なくとも１つの時系列ベクトルが記憶されていれば、実施可能である。
実施の形態２．
上述の実施の形態１では、２つの駆動符号帳を切り替えて用いているが、これに代え、３つ以上の駆動符号帳を備え、雑音の度合いに応じて切り替えて用いるとしても良い。この実施の形態２によれば、音声を雑音／非雑音の２通りだけでなく、やや雑音的であるなどの中間的な音声に対してもそれに適した駆動符号帳を用いることができるので、品質の高い音声を再生することができる。
実施の形態３．
図１との対応部分に同一符号を付けた図３は、この発明の音声符号化方法及び音声復号化方法の実施の形態３の全体構成を示し、図中２８、３０は雑音的な時系列ベクトルを格納した駆動符号帳、２９、３１は時系列ベクトルの低振幅なサンプルの振幅値を零にするサンプル間引き部である。
【００４２】
以下、動作を説明する。まず、符号化部１において、線形予測パラメータ分析部５は入力音声Ｓ１を分析し、音声のスペクトル情報である線形予測パラメータを抽出する。線形予測パラメータ符号化部６はその線形予測パラメータを符号化し、符号化した線形予測パラメータを合成フィルタ７の係数として設定するとともに、雑音度評価部２４へ出力する。次に、音源情報の符号化について説明する。適応符号帳８には、過去の駆動音源信号が記憶されており、距離計算部１１から入力される適応符号に対応して過去の駆動音源信号を周期的に繰り返した時系列ベクトルを出力する。雑音度評価部２４は、前記線形予測パラメータ符号化部６から入力された符号化した線形予測パラメータと適応符号とから、例えばスペクトルの傾斜、短期予測利得、ピッチ変動から該符号化区間の雑音の度合いを評価し、評価結果をサンプル間引き部２９に出力する。
【００４３】
駆動符号帳２８には、例えばランダム雑音から生成した複数の時系列ベクトルが記憶されており、距離計算部１１から入力される駆動符号に対応した時系列ベクトルを出力する。サンプル間引き部２９は、前記雑音度の評価結果に応じて、雑音度が低ければ前記駆動符号帳２８から入力された時系列ベクトルに対して、例えば所定の振幅値に満たないサンプルの振幅値を零にした時系列ベクトルを出力し、また、雑音度が高ければ前記駆動符号帳２８から入力された時系列ベクトルをそのまま出力する。適応符号帳８、サンプル間引き部２９からの各時系列ベクトルは、ゲイン符号化部１０から与えられるそれぞれのゲインに応じて重み付け加算部３８で重み付けして加算され、その加算結果を駆動音源信号として合成フィルタ７へ供給され符号化音声を得る。距離計算部１１は符号化音声と入力音声Ｓ１との距離を求め、距離が最小となる適応符号、駆動符号、ゲインを探索する。以上符号化が終了した後、線形予測パラメータの符号、入力音声と符号化音声との歪みを最小にする適応符号、駆動符号，ゲインの符号を符号化結果Ｓ２として出力する。以上がこの実施の形態３の音声符号化方法に特徴的な動作である。
【００４４】
次に復号化部２について説明する。復号化部２では、線形予測パラメータ復号化部１２は線形予測パラメータの符号から線形予測パラメータを復号化し、合成フィルタ１３の係数として設定するとともに、雑音度評価部２６へ出力する。次に、音源情報の復号化について説明する。適応符号帳１４は、適応符号に対応して、過去の駆動音源信号を周期的に繰り返した時系列ベクトルを出力する。雑音度評価部２６は、前記線形予測パラメータ復号化部１２から入力された復号化した線形予測パラメータと適応符号とから符号化部１の雑音度評価部２４と同様の方法で雑音の度合いを評価し、評価結果をサンプル間引き部３１に出力する。
【００４５】
駆動符号帳３０は駆動符号に対応した時系列ベクトルを出力する。サンプル間引き部３１は、前記雑音度評価結果に応じて、前記符号化部１のサンプル間引き部２９と同様の処理により時系列ベクトルを出力する。適応符号帳１４、サンプル間引き部３１からの各時系列ベクトルは、ゲイン復号化部１６から与えられるそれぞれのゲインに応じて重み付け加算部３９で重み付けして加算され、その加算結果を駆動音源信号として合成フィルタ１３へ供給され出力音声Ｓ３が得られる。
【００４６】
この実施の形態３によれば、雑音的な時系列ベクトルを格納している駆動符号帳を備え、音声の雑音性の度合いの評価結果に応じて、駆動音源の信号サンプルを間引くことにより雑音性の度合いが低い駆動音源を生成することにより、少ない情報量で、品質の高い音声を再生することができる。また、複数の駆動符号帳を備える必要がないので、駆動符号帳の記憶に要するメモリ量を少なくする効果もある。
実施の形態４．
上述の実施の形態３では、時系列ベクトルのサンプルを間引く／間引かないの２通りとしているが、これに代え、雑音の度合いに応じてサンプルを間引く際の振幅閾値を変更するとしても良い。この実施の形態４によれば、音声を雑音／非雑音の２通りだけでなく、やや雑音的であるなどの中間的な音声に対してもそれに適した時系列ベクトルを生成し、用いることができるので、品質の高い音声を再生することができる。
実施の形態５．
図１との対応部分に同一符号を付けた図４は、この発明の音声符号化方法及び音声復号化方法の実施の形態５の全体構成を示し、図中３２、３５は雑音的な時系列ベクトルを記憶している第１の駆動符号帳、３３、３６は非雑音的な時系列ベクトルを記憶している第２の駆動符号帳、３４、３７は重み決定部である。
【００４７】
以下、動作を説明する。まず、符号化部１において、線形予測パラメータ分析部５は入力音声Ｓ１を分析し、音声のスペクトル情報である線形予測パラメータを抽出する。線形予測パラメータ符号化部６はその線形予測パラメータを符号化し、符号化した線形予測パラメータを合成フィルタ７の係数として設定するとともに、雑音度評価部２４へ出力する。次に、音源情報の符号化について説明する。適応符号帳８には、過去の駆動音源信号が記憶されており、距離計算部１１から入力される適応符号に対応して過去の駆動音源信号を周期的に繰り返した時系列ベクトルを出力する。雑音度評価部２４は、前記線形予測パラメータ符号化部６から入力された符号化した線形予測パラメータと適応符号とから、例えばスペクトルの傾斜、短期予測利得、ピッチ変動から該符号化区間の雑音の度合いを評価し、評価結果を重み決定部３４に出力する。
【００４８】
第１の駆動符号帳３２には、例えばランダム雑音から生成した複数の雑音的な時系列ベクトルが記憶されており、駆動符号に対応した時系列ベクトルを出力する。第２の駆動符号帳３３には、例えば学習用音声とその符号化音声との歪みが小さくなるように学習して構成された複数の時系列ベクトルが記憶されており、距離計算部１１から入力される駆動符号に対応した時系列ベクトルを出力する。重み決定部３４は前記雑音度評価部２４から入力された雑音度の評価結果に応じて、例えば図５に従って、第１の駆動符号帳３２からの時系列ベクトルと第２の駆動符号帳３３からの時系列ベクトルに与える重みを決定する。第１の駆動符号帳３２、第２の駆動符号帳３３からの各時系列ベクトルは上記重み決定部３４から与えられる重みに応じて重み付けして加算される。適応符号帳８から出力された時系列ベクトルと、前記重み付け加算して生成された時系列ベクトルはゲイン符号化部１０から与えられるそれぞれのゲインに応じて重み付け加算部３８で重み付けして加算され、その加算結果を駆動音源信号として合成フィルタ７へ供給し符号化音声を得る。距離計算部１１は符号化音声と入力音声Ｓ１との距離を求め、距離が最小となる適応符号、駆動符号、ゲインを探索する。この符号化が終了した後、線形予測パラメータの符号、入力音声と符号化音声との歪みを最小にする適応符号、駆動符号、ゲインの符号を符号化結果として出力する。
【００４９】
次に復号化部２について説明する。復号化部２では、線形予測パラメータ復号化部１２は線形予測パラメータの符号から線形予測パラメータを復号化し、合成フィルタ１３の係数として設定するとともに、雑音度評価部２６へ出力する。次に、音源情報の復号化について説明する。適応符号帳１４は、適応符号に対応して、過去の駆動音源信号を周期的に繰り返した時系列ベクトルを出力する。雑音度評価部２６は、前記線形予測パラメータ復号化部１２から入力された復号化した線形予測パラメータと適応符号とから符号化部１の雑音度評価部２４と同様の方法で雑音の度合いを評価し、評価結果を重み決定部３７に出力する。
【００５０】
第１の駆動符号帳３５および第２の駆動符号帳３６は駆動符号に対応した時系列ベクトルを出力する。重み決定部３７は前記雑音度評価部２６から入力された雑音度評価結果に応じて、符号化部１の重み決定部３４と同様に重みを与えるとする。第１の駆動符号帳３５、第２の駆動符号帳３６からの各時系列ベクトルは上記重み決定部３７から与えれるそれぞれの重みに応じて重み付けして加算される。適応符号帳１４から出力された時系列ベクトルと、前記重み付け加算して生成された時系列ベクトルは、ゲイン復号化部１６でゲインの符号から復号化したそれぞれのゲインに応じて重み付け加算部３９で重み付けして加算され、その加算結果が駆動音源信号として合成フィルタ１３へ供給され出力音声Ｓ３が得られる。
【００５１】
この実施の形態５によれば、音声の雑音の度合いを符号および符号化結果から評価し、評価結果に応じて雑音的な時系列ベクトルと非雑音的な時系列ベクトルを重み付き加算して用いることにより、少ない情報量で、品質の高い音声を再生することができる。
実施の形態６．
上述の実施の形態１〜５でさらに、雑音の度合いの評価結果に応じてゲインの符号帳を変更するとしても良い。この実施の形態６によれば、駆動符号帳に応じて最適なゲインの符号帳を用いることができるので、品質の高い音声を再生することができる。
実施の形態７．
上述の実施の形態１〜６では、音声の雑音の度合いを評価し、その評価結果に応じて駆動符号帳を切り替えているが、有声の立ち上がりや破裂性の子音などをそれぞれ判定、評価し、その評価結果に応じて駆動符号帳を切り替えても良い。この実施の形態７によれば、音声の雑音的な状態だけでなく、有声の立ち上がりや破裂性子音などさらに細かく分類し、それぞれに適した駆動符号帳を用いることができるので、品質の高い音声を再生することができる。
実施の形態８．
上述の実施の形態１〜６では、図２に示すスペクトル傾斜、短期予測利得、ピッチ変動から、符号化区間の雑音の度合いを評価しているが、適応符号帳出力に対するゲイン値の大小を用いて評価しても良い。
【図面の簡単な説明】
【００５２】
【図１】この発明による音声符号化及び音声復号化装置の実施の形態１の全体構成を示すブロック図である。
【図２】図１の実施の形態１における雑音の度合い評価の説明に供する表である。
【図３】この発明による音声符号化及び音声復号化装置の実施の形態３の全体構成を示すブロック図である。
【図４】この発明による音声符号化及び音声復号化装置の実施の形態５の全体構成を示すブロック図である。
【図５】図４の実施の形態５における重み付け決定処理の説明に供する略線図である。
【図６】従来のＣＥＬＰ音声符号化復号化装置の全体構成を示すブロック図である。
【図７】従来の改良されたＣＥＬＰ音声符号化復号化装置の全体構成を示すブロック図である。
【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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