(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
雑音信号を含む音声信号の前記雑音信号に対して信号分析を行う分析手段と、前記雑音信号を表わす雑音モデルに関する情報を記憶する記憶手段と、現入力の雑音信号の信号分析結果に基づいて、記憶された雑音モデルに関する情報の変化を検出する検出手段と、雑音モデルに関する情報の変化が検出された場合に、前記記憶された雑音モデルに関する情報を更新して出力する更新手段と、を具備し、
前記分析手段は、前記信号分析により雑音信号に関する統計的特徴量を抽出し、前記更新手段は、前記統計的特徴量を統計モデルで表現した情報であるとともに、復号側において、雑音信号の生成に必要な信号パラメータを前記統計モデルに基づいて確率的に出力できる情報である前記雑音モデルに関する情報の前記更新を行うことを特徴とする雑音信号符号化装置。
【請求項２】
前記更新手段は、前記変化の変化量分だけ前記記憶された雑音モデルに関する情報を更新して出力する請求項１記載の雑音信号符号化装置。
【請求項３】
入力音声信号に対して有音区間か雑音信号のみを含む無音区間かを判定する有音／無音判定手段と、判定結果が有音である場合に前記入力音声信号に対して音声符号化を行う音声符号化手段と、判定結果が無音である場合に前記入力信号に対して雑音信号の符号化を行う請求項１記載の雑音信号符号化装置と、前記有音／無音判定手段、前記音声符号化手段、および前記雑音信号符号化装置からの出力を多重化する多重化手段と、を具備することを特徴とする音声信号符号化装置。
【請求項４】
入力音声信号を、音声信号とこの音声信号に重畳している背景雑音信号とに分離する音声／雑音信号分離手段と、前記入力音声信号又は前記音声／雑音信号分離手段により得られる音声信号から有音区間か雑音信号のみを含む無音区間かを判定する有音／無音判定手段と、判定結果が有音である場合に前記入力音声信号に対して音声符号化を行う音声符号化手段と、前記音声／雑音信号分離手段により得られる背景雑音信号の符号化を行う請求項１記載の雑音信号符号化装置と、前記有音／無音判定手段、前記音声符号化手段、および前記雑音信号符号化装置からの出力を多重化する多重化手段と、を具備することを特徴とする音声信号符号化装置。
【請求項５】
入力音声信号に対して信号分析を行う分析手段と、前記入力音声信号が有音信号であるかどうかを判定するために必要な音声の特徴パターンを記憶する音声モデル記憶手段と、前記入力音声信号に含まれる雑音信号を表現する雑音モデルに関する情報を記憶する雑音モデル記憶手段と、前記分析手段、前記音声モデル記憶手段および前記雑音モデル記憶手段の出力を用いて、前記入力音声信号が有音区間か雑音信号のみを含む無音区間かを判定すると共に、前記無音区間の場合に雑音モデルを更新するかどうかの判定を行うモード判定手段と、前記モード判定手段が有音区間と判定した場合に入力音声信号に対して音声符号化を行う音声符号化手段と、前記モード判定手段が無音区間でかつ雑音モデルを更新すると判定した場合にその雑音モデルの更新を行って出力する雑音モデル更新手段と、前記音声符号化手段および前記雑音モデル更新手段からの出力を多重化する多重化手段と、を具備し、
前記分析手段は、前記信号分析により入力音声信号に関する統計的特徴量を抽出し、前記雑音モデル更新手段は、前記統計的特徴量を統計モデルで表現した情報であるとともに、復号側において、雑音信号の生成に必要な信号パラメータを前記統計モデルに基づいて確率的に出力できる情報である前記雑音モデルに関する情報の前記更新を行うことを特徴とする音声信号符号化装置。
【請求項６】
請求項３から請求項５のいずれかに記載の音声信号符号化装置を備えたことを特徴とする基地局装置。
【請求項７】
請求項３から請求項５のいずれかに記載の音声信号符号化装置を備えたことを特徴とする通信端末装置。
【請求項８】
符号化側で入力雑音信号に対して符号化された雑音モデルパラメータおよび雑音モデル更新フラグにしたがって、必要な場合に雑音モデルの更新を行う雑音モデル更新手段と、前記雑音モデル更新手段の出力を用いて更新後の雑音モデルに関する情報を記憶する雑音モデル記憶手段と、前記雑音モデル記憶手段で記憶している雑音モデルに関する情報から雑音信号を生成する雑音信号生成手段と、を具備し、
前記雑音モデル記憶手段は、前記雑音モデルに関する情報として統計的特徴量を統計モデルで表現した情報を記憶し、前記雑音信号生成手段は、前記統計モデルに基づいて信号パラメータを確率的に出力し、出力した前記信号パラメータより雑音信号を生成することを特徴とする雑音信号生成装置。
【請求項９】
符号化側で符号化された音声データ、雑音モデルパラメータ、有音／無音判定フラグおよび雑音モデル更新フラグを含む信号を受信し、前記信号から雑音モデルパラメータ、有音／無音判定フラグおよび雑音モデル更新フラグを分離する分離手段と、前記有音／無音判定フラグが有音区間を示す場合に、前記音声データに対して音声復号を行う音声復号化手段と、前記有音／無音判定フラグが無音区間を示す場合に、前記雑音モデルパラメータおよび雑音モデル更新フラグから雑音信号の生成を行う請求項８記載の雑音信号生成装置と、前記音声復号化手段から出力される復号音声と前記雑音信号生成装置から出力される雑音信号のいずれかを、前記有音／無音判定フラグに応じて切り替えて出力信号として出力する出力切り替え手段と、を具備することを特徴とする音声信号復号化装置。
【請求項１０】
符号化側で符号化された音声データ、雑音モデルパラメータ、有音／無音判定フラグおよび雑音モデル更新フラグを含む信号を受信し、前記信号から雑音モデルパラメータ、有音／無音判定フラグおよび雑音モデル更新フラグを分離する分離手段と、前記有音／無音判定フラグが有音区間を示す場合に、前記音声データに対して音声復号を行う音声復号化手段と、前記有音／無音判定フラグが無音区間を示す場合に、前記雑音モデルパラメータおよび雑音モデル更新フラグから雑音信号の生成を行う請求項８記載の雑音信号生成装置と、前記音声復号化手段から出力される復号音声と前記雑音信号生成装置から出力される雑音信号とを加算する音声／雑音信号加算手段と、を具備することを特徴とする音声信号復号化装置。
【請求項１１】
入力音声信号に対して有音区間か雑音信号のみを含む無音区間かを判定する有音／無音判定工程と、判定結果が有音である場合に前記入力音声信号に対して音声符号化を行う音声符号化工程と、判定結果が無音である場合に前記入力信号に対して雑音信号の符号化を行う雑音信号符号化工程と、前記有音／無音判定工程、前記音声符号化工程、および前記雑音信号符号化工程における出力を多重化する多重化工程と、を具備し、
前記雑音信号符号化工程は、雑音信号を含む音声信号の前記雑音信号に対して信号分析を行う分析工程と、前記雑音信号を表わす雑音モデルに関する情報を記憶する記憶工程と、現入力の雑音信号の信号分析結果に基づいて、記憶された雑音モデルに関する情報の変化を検出する検出工程と、雑音モデルに関する情報の変化が検出された場合に、前記変化の変化量分だけ前記記憶された雑音モデルに関する情報を更新する更新工程と、を含み、
前記分析工程は、前記信号分析により雑音信号に関する統計的特徴量を抽出し、前記更新工程は、前記統計的特徴量を統計モデルで表現した情報であるとともに、復号側において、雑音信号の生成に必要な信号パラメータを前記統計モデルに基づいて確率的に出力できる情報である前記雑音モデルに関する情報の前記更新を行うことを特徴とする音声信号符号化方法。
【請求項１２】
入力音声信号を、音声信号とこの音声信号に重畳している背景雑音信号とに分離する音声／雑音信号分離工程と、前記入力音声信号又は前記音声／雑音信号分離工程において得られる音声信号から有音区間か雑音信号のみを含む無音区間かを判定する有音／無音判定工程と、判定結果が有音である場合に前記入力音声信号に対して音声符号化を行う音声符号化工程と、判定結果が無音である場合に前記入力信号に対して雑音信号の符号化を行うと共に、前記音声／雑音信号分離工程において得られる背景雑音信号の符号化を行う雑音信号符号化工程と、前記有音／無音判定工程、前記音声符号化工程、および前記雑音信号符号化工程における出力を多重化する多重化工程と、を具備し、
雑音信号符号化工程は、雑音信号を含む音声信号の前記雑音信号に対して信号分析を行う分析工程と、前記雑音信号を表わす雑音モデルに関する情報を記憶する記憶工程と、現入力の雑音信号の信号分析結果に基づいて、記憶された雑音モデルに関する情報の変化を検出する検出工程と、雑音モデルに関する情報の変化が検出された場合に、前記変化の変化量分だけ前記記憶された雑音モデルに関する情報を更新する更新工程と、を含み、
前記分析工程は、前記信号分析により雑音信号に関する統計的特徴量を抽出し、前記更新工程は、前記統計的特徴量を統計モデルで表現した情報であるとともに、復号側において、雑音信号の生成に必要な信号パラメータを前記統計モデルに基づいて確率的に出力できる情報である前記雑音モデルに関する情報の前記更新を行うことを特徴とする音声信号符号化方法。
【請求項１３】
入力音声信号に対して信号分析を行う分析工程と、前記入力音声信号が有音信号であるかどうかを判定するために必要な音声の特徴パターンを記憶する音声モデル記憶工程と、前記入力音声信号に含まれる雑音信号を表現する雑音モデルに関する情報を記憶する雑音モデル記憶工程と、前記分析工程、前記音声モデル記憶工程および前記雑音モデル記憶工程における出力を用いて、前記入力音声信号が有音区間か雑音信号のみを含む無音区間かを判定すると共に、前記無音区間の場合に雑音モデルを更新するかどうかの判定を行うモード判定工程と、前記モード判定工程において有音区間と判定した場合に入力音声信号に対して音声符号化を行う音声符号化工程と、前記モード判定工程において無音区間でかつ雑音モデルを更新すると判定した場合にその雑音モデルの更新を行う雑音モデル更新工程と、前記音声符号化工程および前記雑音モデル更新工程の出力を多重化する多重化工程と、を具備し、
前記分析工程は、前記信号分析により入力音声信号に関する統計的特徴量を抽出し、前記雑音モデル更新工程は、前記統計的特徴量を統計モデルで表現した情報であるとともに、復号側において、雑音信号の生成に必要な信号パラメータを前記統計モデルに基づいて確率的に出力できる情報である前記雑音モデルに関する情報の前記更新を行うことを特徴とする音声信号符号化方法。
【請求項１４】
コンピュータに、入力雑音信号に対して信号分析を行って雑音信号に関する統計的特徴量を抽出する手順と、入力雑音信号に対する統計的特徴量を統計モデルで表現した情報を雑音モデルに関する情報として記憶する手順と、入力雑音信号を表す雑音モデルの変化を検出する手順と、雑音モデルに関する情報の変化が検出された場合に、復号側において、雑音信号の生成に必要な信号パラメータを前記統計モデルに基づいて確率的に出力できる前記雑音モデルに関する情報の更新を必要な場合に行い、更新後の雑音モデルに関する情報を出力する手順と、を実行させるためのプログラムを記録した機械読みとり可能な記憶媒体。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、音声信号を符号化して伝送する移動通信システムや音声録音装置等の用途に用いられる低ビットレート音声信号符号化装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
ディジタル移動通信や音声蓄積の分野においては、電波や記憶媒体の有効利用のために音声情報を圧縮し、低いビットレートで符号化する音声符号化装置が用いられている。そのような従来の技術として、ＩＴＵ−Ｔ勧告Ｇ．７２９（"Coding of speech at 8kbit/s using conjugate-structure algebraic-code-excited linear-prediction(CS-ACELP)"）のＣＳ−ＡＣＥＬＰ符号化方式や、同じくＩＴＵ−Ｔ勧告のＧ．７２９  Annex B（"A silence compression scheme for G.729 optimized for terminals conforming to Recommendation V.70"）のＤＴＸ(Discontinuous Transmission)制御付きのＣＳ−ＡＣＥＬＰ符号化方式がある。
【０００３】
図１３は、従来のＣＳ−ＡＣＥＬＰ符号化方式の符号化装置の構成を示すブロック図である。図１３において、入力音声信号に対してＬＰＣ分析・量子化器１でＬＰＣ（線形予測）分析および量子化を行い、ＬＰＣ係数およびＬＰＣ量子化符号を出力する。
【０００４】
そして、適応音源符号帳２および固定音源符号帳３から取り出された適応音源信号および固定音源信号にゲイン符号帳４から取り出されたゲインを乗じて加算し、ＬＰＣ合成フィルタ７により音声合成を行い、入力信号に対する誤差信号を聴覚重み付けフィルタ９により重み付けを行い、重み付け後の誤差が最小となる適応音源符号、固定音源符号、ゲイン符号をＬＰＣ量子化符号と共に符号化データとして出力する。なお、図１３において、５は乗算器であり、６は加算器であり、８は減算器である。
【０００５】
図１４は、従来のＤＴＸ制御付きＣＳ−ＡＣＥＬＰ符号化方式の符号化装置の構成を示すブロック図である。まず、有音／無音判定器１１により入力信号が有音区間か無音区間（背景雑音のみの区間）かの判定を行う。そして、有音／無音判定器１１により有音と判定された場合、ＣＳ−ＡＣＥＬＰ音声符号化器１２により有音区間の音声符号化を行う。なお、ＣＳ−ＡＣＥＬＰ音声符号化器１２は、図１３に示す構成となっている。
【０００６】
一方、有音／無音判定器１１により無音と判定された場合、無音区間符号化器１３により符号化を行う。この無音区間符号化器１３は、入力信号から有音区間の符号化と同様なＬＰＣ係数と入力信号のＬＰＣ予測残差エネルギーを算出し、それらを無音区間の符号化データとして出力する。
【０００７】
ＤＴＸ制御および多重化器１４は、有音／無音判定器１１、ＣＳ−ＡＣＥＬＰ音声符号化器１２および無音区間符号化器１３の出力から、送信データとして送信すべきデータを制御し、多重化して送信データとして出力する。
【０００８】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、上記従来のＣＳ−ＡＣＥＬＰ符号化器では、音声符号化器が音声特有の冗長性を利用して８ｋｂｐｓという低ビットレートで符号化を行っているため、背景雑音が重畳されないクリーンな音声信号が入力された場合には、高品質な符号化が可能であるが、入力信号として周囲の背景雑音が重畳された音声信号が入力された場合、背景雑音信号を符号化した際にその復号信号の品質が劣化するという問題がある。
【０００９】
また、上記従来のＤＴＸ制御付きＣＳ−ＡＣＥＬＰ符号化器においては、有音区間のみＣＳ−ＡＣＥＬＰ符号化器により符号化を行い、無音区間（雑音のみの区間）は、専用の無音区間符号化器で音声符号化器より少ないビットレートで符号化を行うことで、伝送する平均ビットレートを低減する。しなしながら、無音区間符号化器が音声符号化器と同様な信号モデル（短区間（１０〜５０ｍｓ程度）毎にＡＲ型の合成フィルタ（ＬＰＣ合成フィルタ）を雑音信号で駆動することで復号信号を生成する）で符号化を行っているため、上記従来のＣＳ−ＡＣＥＬＰ符号化器と同様に、背景雑音が重畳された音声信号に対しては復号信号の品質が劣化するという問題がある。
【００１０】
本発明はかかる点に鑑みてなされたものであり、背景雑音が重畳された音声信号に対しても復号信号の品質の劣化が少なく、かつ伝送に必要な平均ビットレートも低減することのできる音声信号の符号化装置および復号装置を提供することを目的とする。
【００１１】
【課題を解決するための手段】
本発明の骨子は、無音区間（雑音のみの区間）の入力信号に対する統計的特徴量を算出し、入力雑音信号に関する統計的特徴量を表現できるような雑音モデルに関する情報を記憶し、入力雑音信号を表す雑音モデルパラメータが変化したかどうかを検出し、雑音モデルの更新を行うことにより、背景雑音が重畳された音声信号に対しても復号信号の品質の劣化が少なく、かつ伝送に必要な平均ビットレートも低減することである。
【００１２】
【発明の実施の形態】
本発明の第１の態様に係る雑音信号符号化装置は、雑音信号を含む音声信号の前記雑音信号に対して信号分析を行う分析手段と、前記雑音信号を表わす雑音モデルに関する情報を記憶する記憶手段と、現入力の雑音信号の信号分析結果に基づいて、記憶された雑音モデルに関する情報の変化を検出する検出手段と、雑音モデルに関する情報の変化が検出された場合に、前記記憶された雑音モデルに関する情報を更新して出力する更新手段と、を具備し、前記分析手段は、前記信号分析により雑音信号に関する統計的特徴量を抽出し、前記更新手段は、前記統計的特徴量を統計モデルで表現した情報であるとともに、復号側において、雑音信号の生成に必要な信号パラメータを前記統計モデルに基づいて確率的に出力できる情報である前記雑音モデルに関する情報の前記更新を行う構成を採る。
【００１３】
本発明の第２の態様に係る音声信号符号化装置は、入力音声信号に対して有音区間か雑音信号のみを含む無音区間かを判定する有音／無音判定手段と、判定結果が有音である場合に前記入力音声信号に対して音声符号化を行う音声符号化手段と、判定結果が無音である場合に前記入力信号に対して雑音信号の符号化を行う第１の態様の雑音信号符号化装置と、前記有音／無音判定手段、前記音声符号化手段、および前記雑音信号符号化装置からの出力を多重化する多重化手段と、を具備する構成を採る。
【００１４】
本発明の第３の態様に係る音声信号符号化装置は、入力音声信号を、音声信号とこの音声信号に重畳している背景雑音信号とに分離する音声／雑音信号分離手段と、前記入力音声信号又は前記音声／雑音信号分離手段により得られる音声信号から有音区間か雑音信号のみを含む無音区間かを判定する有音／無音判定手段と、判定結果が有音である場合に前記入力音声信号に対して音声符号化を行う音声符号化手段と、前記音声／雑音信号分離手段により得られる背景雑音信号の符号化を行う第１の態様の雑音信号符号化装置と、前記有音／無音判定手段、前記音声符号化手段、および前記雑音信号符号化装置からの出力を多重化する多重化手段と、を具備する構成を採る。
【００１５】
本発明の第４の態様に係る音声信号符号化装置は、入力音声信号に対して信号分析を行う分析手段と、前記入力音声信号が有音信号であるかどうかを判定するために必要な音声の特徴パターンを記憶する音声モデル記憶手段と、前記入力音声信号に含まれる雑音信号を表現する雑音モデルに関する情報を記憶する雑音モデル記憶手段と、前記分析手段、前記音声モデル記憶手段および前記雑音モデル記憶手段の出力を用いて、前記入力音声信号が有音区間か雑音信号のみを含む無音区間かを判定すると共に、前記無音区間の場合に雑音モデルを更新するかどうかの判定を行うモード判定手段と、前記モード判定手段が有音区間と判定した場合に入力音声信号に対して音声符号化を行う音声符号化手段と、前記モード判定手段が無音区間でかつ雑音モデルを更新すると判定した場合にその雑音モデルの更新を行って出力する雑音モデル更新手段と、前記音声符号化手段および前記雑音モデル更新手段からの出力を多重化する多重化手段と、を具備し、前記分析手段は、前記信号分析により入力音声信号に関する統計的特徴量を抽出し、前記雑音モデル更新手段は、前記統計的特徴量を統計モデルで表現した情報であるとともに、復号側において、雑音信号の生成に必要な信号パラメータを前記統計モデルに基づいて確率的に出力できる情報である前記雑音モデルに関する情報の前記更新を行う構成を採る。
【００１６】
本発明の第５の態様に係る雑音信号生成装置は、符号化側で入力雑音信号に対して符号化された雑音モデルパラメータおよび雑音モデル更新フラグにしたがって、必要な場合に雑音モデルの更新を行う雑音モデル更新手段と、前記雑音モデル更新手段の出力を用いて更新後の雑音モデルに関する情報を記憶する雑音モデル記憶手段と、前記雑音モデル記憶手段で記憶している雑音モデルに関する情報から雑音信号を生成する雑音信号生成手段と、を具備し、前記雑音モデル記憶手段は、前記雑音モデルに関する情報として統計的特徴量を統計モデルで表現した情報を記憶し、前記雑音信号生成手段は、前記統計モデルに基づいて信号パラメータを確率的に出力し、出力した前記信号パラメータより雑音信号を生成する構成を採る。
【００１７】
本発明の第６の態様に係る音声信号復号化装置は、符号化側で符号化された音声データ、雑音モデルパラメータ、有音／無音判定フラグおよび雑音モデル更新フラグを含む信号を受信し、前記信号から雑音モデルパラメータ、有音／無音判定フラグおよび雑音モデル更新フラグを分離する分離手段と、前記有音／無音判定フラグが有音区間を示す場合に、前記音声データに対して音声復号を行う音声復号化手段と、前記有音／無音判定フラグが無音区間を示す場合に、前記雑音モデルパラメータおよび雑音モデル更新フラグから雑音信号の生成を行う第５の態様の雑音信号生成装置と、前記音声復号化手段から出力される復号音声と前記雑音信号生成装置から出力される雑音信号のいずれかを、前記有音／無音判定フラグに応じて切り替えて出力信号として出力する出力切り替え手段と、を具備する構成を採る。
【００１８】
本発明の第７の態様に係る音声信号復号化装置は、符号化側で符号化された音声データ、雑音モデルパラメータ、有音／無音判定フラグおよび雑音モデル更新フラグを含む信号を受信し、前記信号から雑音モデルパラメータ、有音／無音判定フラグおよび雑音モデル更新フラグを分離する分離手段と、前記有音／無音判定フラグが有音区間を示す場合に、前記音声データに対して音声復号を行う音声復号化手段と、前記有音／無音判定フラグが無音区間を示す場合に、前記雑音モデルパラメータおよび雑音モデル更新フラグから雑音信号の生成を行う第５の態様の雑音信号生成装置と、前記音声復号化手段から出力される復号音声と前記雑音信号生成装置から出力される雑音信号とを加算する音声／雑音信号加算手段と、を具備する構成を採る。
【００１９】
本発明の第８の態様に係る音声信号符号化方法は、入力音声信号に対して有音区間か雑音信号のみを含む無音区間かを判定する有音／無音判定工程と、判定結果が有音である場合に前記入力音声信号に対して音声符号化を行う音声符号化工程と、判定結果が無音である場合に前記入力信号に対して雑音信号の符号化を行う雑音信号符号化工程と、前記有音／無音判定工程、前記音声符号化工程、および前記雑音信号符号化工程における出力を多重化する多重化工程と、を具備し、前記雑音信号符号化工程は、雑音信号を含む音声信号の前記雑音信号に対して信号分析を行う分析工程と、前記雑音信号を表わす雑音モデルに関する情報を記憶する記憶工程と、現入力の雑音信号の信号分析結果に基づいて、記憶された雑音モデルに関する情報の変化を検出する検出工程と、雑音モデルに関する情報の変化が検出された場合に、前記変化の変化量分だけ前記記憶された雑音モデルに関する情報を更新する更新工程と、を含み、前記分析工程は、前記信号分析により雑音信号に関する統計的特徴量を抽出し、前記更新工程は、前記統計的特徴量を統計モデルで表現した情報であるとともに、復号側において、雑音信号の生成に必要な信号パラメータを前記統計モデルに基づいて確率的に出力できる情報である前記雑音モデルに関する情報の前記更新を行うようにした。
【００２０】
本発明の第９の態様に係る音声信号符号化方法は、入力音声信号を、音声信号とこの音声信号に重畳している背景雑音信号とに分離する音声／雑音信号分離工程と、前記入力音声信号又は前記音声／雑音信号分離工程において得られる音声信号から有音区間か雑音信号のみを含む無音区間かを判定する有音／無音判定工程と、判定結果が有音である場合に前記入力音声信号に対して音声符号化を行う音声符号化工程と、判定結果が無音である場合に前記入力信号に対して雑音信号の符号化を行うと共に、前記音声／雑音信号分離工程において得られる背景雑音信号の符号化を行う雑音信号符号化工程と、前記有音／無音判定工程、前記音声符号化工程、および前記雑音信号符号化工程における出力を多重化する多重化工程と、を具備し、雑音信号符号化工程は、雑音信号を含む音声信号の前記雑音信号に対して信号分析を行う分析工程と、前記雑音信号を表わす雑音モデルに関する情報を記憶する記憶工程と、現入力の雑音信号の信号分析結果に基づいて、記憶された雑音モデルに関する情報の変化を検出する検出工程と、雑音モデルに関する情報の変化が検出された場合に、前記変化の変化量分だけ前記記憶された雑音モデルに関する情報を更新する更新工程と、を含み、前記分析工程は、前記信号分析により雑音信号に関する統計的特徴量を抽出し、前記更新工程は、前記統計的特徴量を統計モデルで表現した情報であるとともに、復号側において、雑音信号の生成に必要な信号パラメータを前記統計モデルに基づいて確率的に出力できる情報である前記雑音モデルに関する情報の前記更新を行うようにした。
【００２１】
本発明の第１０の態様に係る音声信号符号化方法は、入力音声信号に対して信号分析を行う分析工程と、前記入力音声信号が有音信号であるかどうかを判定するために必要な音声の特徴パターンを記憶する音声モデル記憶工程と、前記入力音声信号に含まれる雑音信号を表現する雑音モデルに関する情報を記憶する雑音モデル記憶工程と、前記分析工程、前記音声モデル記憶工程および前記雑音モデル記憶工程における出力を用いて、前記入力音声信号が有音区間か雑音信号のみを含む無音区間かを判定すると共に、前記無音区間の場合に雑音モデルを更新するかどうかの判定を行うモード判定工程と、前記モード判定工程において有音区間と判定した場合に入力音声信号に対して音声符号化を行う音声符号化工程と、前記モード判定工程において無音区間でかつ雑音モデルを更新すると判定した場合にその雑音モデルの更新を行う雑音モデル更新工程と、前記音声符号化工程および前記雑音モデル更新工程の出力を多重化する多重化工程と、を具備し、前記分析工程は、前記信号分析により入力音声信号に関する統計的特徴量を抽出し、前記雑音モデル更新工程は、前記統計的特徴量を統計モデルで表現した情報であるとともに、復号側において、雑音信号の生成に必要な信号パラメータを前記統計モデルに基づいて確率的に出力できる情報である前記雑音モデルに関する情報の前記更新を行うようにした。
【００２２】
本発明の第１１の態様に係る記録媒体は、コンピュータに、入力雑音信号に対して信号分析を行って雑音信号に関する統計的特徴量を抽出する手順と、入力雑音信号に対する統計的特徴量を統計モデルで表現した情報を雑音モデルに関する情報として記憶する手順と、入力雑音信号を表す雑音モデルの変化を検出する手順と、雑音モデルに関する情報の変化が検出された場合に、復号側において、雑音信号の生成に必要な信号パラメータを前記統計モデルに基づいて確率的に出力できる前記雑音モデルに関する情報の更新を必要な場合に行い、更新後の雑音モデルに関する情報を出力する手順と、を実行させるためのプログラムを記録した機械読みとり可能なものである。
【００３８】
以下、本発明の実施の形態について、添付図面を参照して詳細に説明する。
（実施の形態１）
図１は、本発明の実施の形態１に係る音声信号符号化装置を備えた無線通信装置の構成を示すブロック図である。
【００３９】
この無線通信装置において、送信側で音声がマイクなどの音声入力装置１０１によって電気的アナログ信号に変換され、Ａ／Ｄ変換器１０２に出力される。アナログ音声信号は、Ａ／Ｄ変換器１０２によってディジタル音声信号に変換され、音声符号化部１０３に出力される。音声符号化部１０３は、ディジタル音声信号に対して音声符号化処理を行い、符号化した情報を変復調部１０４に出力する。変復調部１０４は、符号化された音声信号をディジタル変調して、無線送信部１０５に送る。無線送信部１０５では、変調後の信号に所定の無線送信処理を施す。この信号は、アンテナ１０６を介して送信される。
【００４０】
一方、無線通信装置の受信側では、アンテナ１０７で受信した受信信号は、無線受信部１０８で所定の無線受信処理が施され、変復調部１０４に送られる。変復調部１０４では、受信信号に対して復調処理を行い、復調後の信号を音声復号化部１０９に出力する。音声復号化部１０９は、復調後の信号に復号処理を行ってディジタル復号音声信号を得て、そのディジタル復号音声信号をＤ／Ａ変換器１１０へ出力する。Ｄ／Ａ変換器１１０は、音声復号化部１０９から出力されたディジタル復号音声信号をアナログ復号音声信号に変換してスピーカなどの音声出力装置１１１に出力する。最後に音声出力装置１１１が電気的アナログ復号音声信号を復号音声に変換して出力する。
【００４１】
図１に示す音声符号化部１０３は、図２に示す構成を有する。図２は、本発明の実施の形態１に係る音声符号化部の構成を示すブロック図である。
【００４２】
有音／無音判定器２０１において、入力音声信号に対して有音区間か無音区間（雑音のみの区間）かを判定し、その判定結果をＤＴＸ制御および多重化器２０４に出力する。有音／無音判定器２０１は任意のものでよく、一般には、入力信号のパワー、スペクトルやピッチ周期などの複数のパラメータの瞬時量または変化量等を用いて判定が行われる。
【００４３】
そして、前記有音／無音判定器２０１による判定結果が有音である場合には、音声符号化器２０２により、音声信号と雑音信号が含まれる有音区間において入力音声信号に対して音声符号化を行い、その符号化データをＤＴＸ制御および多重化器２０４に出力する。この音声符号化器２０２は、有音区間用の符号化器であり、音声を高能率に符号化するものであれば任意の符号化器でよい。
【００４４】
一方、前記有音／無音判定器２０１による判定結果が無音である場合には、雑音信号符号化器２０３により、雑音信号のみが含まれる無音区間において入力信号に対して雑音信号の符号化を行い、入力雑音信号を表現する雑音モデルに関する情報と、雑音モデルの更新をするかどうかのフラグとをＤＴＸ制御および多重化器２０４に出力する。最後に、ＤＴＸ制御および多重化器２０４により、前記有音／無音判定器２０１、音声符号化器２０２および雑音信号符号化器２０３からの出力を用いて送信データとして送信すべき情報の制御と送信情報の多重化を行い、送信データとして出力する。
【００４５】
図２における雑音信号符号化器２０３は、図３に示す構成を有する。図３は、本発明の実施の形態１に係る音声符号化部の雑音信号符号化器の構成を示すブロック図である。
【００４６】
雑音信号分析部３０１により、ある一定区間毎に入力された雑音信号に対して信号分析を行い、雑音信号に対する分析パラメータを算出する。抽出する分析パラメータとしては、入力信号に関する統計的特徴量を表すのに必要なパラメータであり、例えば、短区間信号に対してＦＦＴ(Fast Fourier Transform)により求めた短時間スペクトルや、入力パワー、ＬＰＣスペクトルパラメータ等がある。
【００４７】
次に、雑音モデル変化検出部３０３において、現在入力された雑音信号を表すべき雑音モデルパラメータが、雑音モデル記憶部３０２により保持されている雑音モデルパラメータから変化しているかどうかを検出する。
【００４８】
ここで、雑音モデルパラメータとは、入力雑音信号に関する統計的特徴量を表現できるような雑音モデルに関する情報であり、例えば、短時間スペクトルの平均スペクトルや分散値、等の統計的特徴量を、例えばＨＭＭのような統計モデルで表現した際の情報である。
【００４９】
そして、雑音モデル変化検出部３０３は、雑音信号分析部３０１により得られた現入力信号に対する分析パラメータが、それ以前の入力信号を表す雑音モデルとして記憶された雑音モデルからの出力として妥当かどうか（例えば、ＨＭＭモデルであれば現入力信号に対する分析パラメータの出力確率が規定値以上であるか）を判定し、現在入力された雑音信号を表すべき雑音モデルパラメータが記憶された雑音モデルから変化していると判定された場合に、雑音モデルの更新を行うかどうかのフラグと更新すべき情報（更新情報）を雑音モデル更新部３０４に出力する。
【００５０】
なお、外部更新許可フラグは、雑音モデル更新を許可するかどうかを外部から指示するフラグで、後述する本発明における音声符号化部において、有音区間中の符号化データを送信する期間中等、雑音モデルパラメータの送信を行わないようにする際には、雑音モデルの更新を不許可とする。
【００５１】
そして、雑音モデル更新部３０４において、雑音モデル更新フラグが更新を示す場合には、雑音モデル更新情報として、更新後の雑音モデルパラメータまたは以前に雑音モデル記憶部３０２に記憶されている雑音モデルパラメータからの変化分のみの情報を出力すると共に、その出力情報を用いて雑音モデル記憶部３０２の更新を行う。一方、雑音モデル更新フラグが非更新を示す場合には、更新を行わず、更新情報を出力しない。
【００５２】
次に、図１に示す音声復号化部１０９は、図４に示す構成を有する。図４は、本発明の実施の形態１に係る音声復号化装置の構成を示すブロック図である。
【００５３】
分離およびＤＴＸ制御器４０１において、符号化側で入力信号に対して符号化され送信された送信データを受信データとして受信し、この受信データを音声復号および雑音生成に必要な、音声符号化データまたは雑音モデルパラメータ、有音／無音判定フラグおよび雑音モデル更新フラグに分離する。
【００５４】
次いで、前記有音／無音判定フラグが有音区間を示す場合には、音声復号化器４０２により前記音声符号化データから音声復号を行い復号音声を出力切替え器４０４に出力する。
【００５５】
一方、前記有音／無音判定フラグが無音区間を示す場合には、雑音信号生成器４０３により前記雑音モデルパラメータおよび雑音モデル更新フラグから雑音信号の生成を行し、雑音信号を出力切替え器４０４に出力する。そして、出力切り替え器４０４により、前記音声復号化器４０２の出力と前記雑音信号生成器４０３の出力を、有音／無音判定フラグの結果に応じて切り替えて出力し、出力信号とする。
【００５６】
図４における雑音信号生成器４０３は、図５に示す構成を有する。図５は、本発明の実施の形態１に係る音声復号化装置の雑音信号生成器の構成を示すブロック図である。
【００５７】
図３に示す雑音信号符号化器２０３から出力された、雑音モデル更新フラグおよび雑音モデルパラメータ（モデル更新の場合）が雑音モデル更新部５０１に入力される。雑音モデル更新部５０１においては、前記雑音モデル更新フラグが更新を示している場合、前記入力雑音モデルパラメータおよび雑音モデル記憶部５０２で保持されている以前の雑音モデルパラメータを用いて、雑音モデルの更新を行い、更新後の雑音モデルパラメータを雑音モデル記憶部５０２にて新たに記憶する。
【００５８】
雑音信号生成部５０３では、雑音モデル記憶部５０２の情報をもとに、雑音信号を生成し出力する。雑音生成は、統計的特徴量をパラメータにモデル化された情報をもとに、生成される雑音信号がそのモデルからの出力として妥当な信号となるように生成される。例えば、統計モデルとしてＨＭＭを用いた場合、その状態遷移確率およびパラメータ出力確率等に従って、生成に必要な信号パラメータ（例えば、短時間スペクトル）を確率的に出力し、それに基づき雑音信号を生成・出力する。
【００５９】
次に、上記構成を有する音声符号化部および音声復号化部の動作について説明する。図６は、実施の形態１に係る音声信号の符号化方法の処理の流れを示すフロー図である。なお、本方法では、図６に示す本処理を、一定短区間（例えば、１０〜５０ｍｓ程度）のフレーム毎に繰り返して行うものとする。
【００６０】
まず、ステップ（以下ＳＴと省略する）１０１において、フレーム単位の音声信号を入力する。次に、ＳＴ１０２にて、入力信号に対する有音／無音判定を行い、その判定結果を出力する。そして、その判定結果が有音である場合には、ＳＴ１０４により入力音声信号に対して音声符号化処理を行いその符号化データを出力する。
【００６１】
一方、ＳＴ１０３における判定結果が無音である場合には、ＳＴ１０５にて、入力信号に対して雑音信号符号化器による雑音信号符号化処理を行い、入力雑音信号を表現する雑音モデルに関する情報と雑音モデルの更新を行うかどうかのフラグを出力する。なお、雑音信号の符号化処理については後述する。
【００６２】
そして、ＳＴ１０６において、前記有音／無音判定、音声符号化処理および雑音信号符号化処理の結果得られた出力を用いて送信データとして送信すべき情報の制御と送信情報の多重化を行い、最後にＳＴ１０７にて、送信データとして出力する。
【００６３】
図７は、本実施の形態に係る音声信号の符号化方法における雑音信号符号化方法の処理の流れを示すフロー図である。なお、本方法では、図７に示す本処理を、一定短区間（例えば、１０〜５０ｍｓ程度）のフレーム毎に繰り返して行うものとする。
【００６４】
ＳＴ２０１において、フレーム単位の雑音信号を入力する。次に、ＳＴ２０２において、フレーム単位の雑音信号に対して信号分析を行い、雑音信号に対する分析パラメータを算出する。そして、ＳＴ２０３において、分析パラメータから雑音モデルの変化があるかどうかの検出を行い、雑音モデルが変化したと判定された場合、ＳＴ２０５にて、雑音モデルの更新をするかどうかのフラグ（更新あり）と更新すべき情報（更新情報）を出力すると共に、ＳＴ２０６にて、その出力情報を用いて雑音モデル記憶部３０２の更新を行う。
【００６５】
一方、ＳＴ２０４にて、雑音モデルの変化なしと判定された場合には、ＳＴ２０７にて、雑音モデルの更新をするかどうかのフラグ（更新なし）のみ出力する。なお、ＳＴ２０３において、外部から別途入力される外部更新許可フラグが不許可の場合、モデル変化なしとして雑音モデルパラメータの送信を行わないようにする。
【００６６】
このように、本実施の形態に係る雑音符号化方法によれば、雑音信号を統計的特徴量で表現できるような雑音モデルでモデル化することにより、背景雑音信号に対して聴感的に劣化の少ない復号信号を生成することができる。また、入力信号波形に対する忠実な符号化が不要であると共に、入力信号に対応する雑音モデルパラメータが変化する区間のみ伝送することにより、低ビットレートで高効率な符号化を行うことができる。
【００６７】
また、本実施の形態に係る音声信号の符号化方法によれば、有音区間では音声信号を高品質で符号化できる音声符号化器で符号化を行い、無音区間では高効率で聴感的に劣化が少ない雑音信号符号化器で符号化を行うことにより、背景雑音環境下においても高品質・高効率な符号化を行うことができる。
【００６８】
（実施の形態２）
図８は、本発明の実施の形態２に係る音声信号の符号化部の構成を示すブロック図である。
【００６９】
この音声符号化部１０３においては、音声／雑音信号分離器８０１で、入力音声信号を、音声信号と音声信号に重畳している背景雑音信号とに分離する。音声／雑音信号分離器８０１は、任意のものでよい。この分離方法としては、スペクトルサブトラクションと呼ばれる、入力信号から周波数領域で雑音スペクトルを減ずることで、入力信号を雑音抑圧後の音声信号と雑音信号とに分離する方法や、複数の信号入力器からの入力信号から音声と雑音の分離を行う方法などが考えられる。
【００７０】
次に、有音／無音判定器８０２において、前記音声/雑音信号分離器８０１から得られる分離後の音声信号から有音区間か無音区間（雑音のみの区間）かを判定し、その判定結果を音声符号化器８０３およびＤＴＸ制御および多重化器８０５に出力する。なお、分離前の入力信号を用いて判定を行う構成でもよい。有音／無音判定器８０２は任意のものでよい。この判定は、一般には、入力信号のパワー、スペクトルやピッチ周期などの複数のパラメータの瞬時量または変化量等を用いて判定が行われる。
【００７１】
そして、前記有音／無音判定器８０２による判定結果が有音である場合には、音声符号化器８０３により、前記音声／雑音信号分離器８０１から得られる分離後の音声信号に対して有音区間のみ音声符号化器８０３で音声信号の符号化を行い、その符号化データをＤＴＸ制御および多重化器８０５に出力する。この音声符号化器８０３は、有音区間用の符号化器で、音声を高能率に符号化する任意の符号化器でよい。
【００７２】
一方、雑音信号符号化器８０４により、前記音声／雑音信号分離器８０１から得られる分離後の雑音信号に対して全区間にわたって雑音信号符号化器８０４で雑音信号の符号化を行い、入力雑音信号表現する雑音モデルに関する情報と雑音モデルの更新をするかどうかのフラグを出力する。音声／雑音信号符号化器８０１は、実施の形態１にて説明した図３に示すものである。
【００７３】
なお、有音／無音判定結果が有音である場合、雑音信号符号化器８０４に入力される有音／無音判定結果フラグを雑音信号符号化器８０４における雑音モデル更新不許可フラグとして、モデル更新を行わないようにする。
【００７４】
最後に、ＤＴＸ制御および多重化器８０５により、前記有音／無音判定器８０２、音声符号化器８０３および雑音信号符号化器８０４からの出力を用いて送信データとして送信すべき情報の制御と送信情報の多重化を行い、送信データとして出力する。
【００７５】
図９は、実施の形態２に係る音声信号の復号化装置の構成を示すブロック図である。
図９に示す復号化装置においては、分離およびＤＴＸ制御器９０１において、符号化側で入力信号に対して符号化され送信された送信データを受信データとして受信し、音声復号および雑音生成に必要な、音声符号化データまたは雑音モデルパラメータ、有音／無音判定フラグおよび雑音モデル更新フラグに分離する。
【００７６】
次に、前記有音／無音判定フラグが有音区間を示す場合には、音声復号化器９０２により前記音声符号化データから音声復号を行い復号音声を音声／雑音信号加算器９０４に出力する。
【００７７】
一方、雑音信号生成器９０３により前記雑音モデルパラメータおよび雑音モデル更新フラグから雑音信号の生成を行い、雑音信号を音声／雑音信号加算器９０４に出力する。そして、音声／雑音信号加算器９０４により、前記音声復号化器９０２の出力と前記雑音信号生成器９０３の出力とを加算し、出力信号とする。
【００７８】
次に、図１０を参照して、実施の形態２に係る音声信号の符号化方法の処理の流れを説明する。なお、本方法では、図１０に示す本処理を、一定短区間（例えば、１０〜５０ｍｓ程度）のフレーム毎に繰り返して行うものとする。
【００７９】
まず、ＳＴ３０１において、フレーム単位の入力信号を入力する。次いで、ＳＴ３０２にて、入力音声信号を、音声信号と音声信号に重畳している背景雑音信号とに分離する。そして、ＳＴ３０３において、入力信号またはＳＴ３０２で得られた分離後の音声信号に対して有音／無音判定を行い、その判定結果を出力する（ＳＴ３０４）。
【００８０】
そして、判定結果が有音である場合には、ＳＴ３０５において、ＳＴ３０２で得られた分離後の音声信号に対して音声符号化器による音声符号化処理を行い、その符号化データを出力する。次いで、ＳＴ３０２で得られた分離後の雑音信号に対して、ＳＴ３０６にて、雑音信号符号化器による雑音信号符号化処理を行い、入力雑音信号表現する雑音モデルに関する情報と雑音モデルの更新をするかどうかのフラグを出力する。
【００８１】
ＳＴ３０３における有音／無音判定結果が有音である場合、ＳＴ３０６にて行う雑音信号符号化処理において、モデル更新を行わないようにする。そして、ＳＴ３０７において、前記有音／無音判定、音声符号化処理および雑音信号符号化処理の結果得られた出力を用いて送信データとして送信すべき情報の制御と送信情報との多重化を行い、最後にＳＴ３０８にて送信データとして出力する。
【００８２】
このように、本実施の形態の音声信号の符号化装置によれば、有音区間では音声信号を高品質で符号化できる音声符号化器で符号化を行い、雑音信号に対しては高効率で聴感的に劣化が少ない実施の形態１記載の雑音信号符号化器で符号化を行うことにより、背景雑音環境下においても高品質・高効率な符号化を行うことができ、さらに音声／雑音信号分離器を設けることにより、前記音声符号化器に入力される音声信号から重畳された背景雑音が除去され、有音区間をより高品質にまたはより高効率に符号化することができる。
【００８３】
（実施の形態３）
図１１は、本発明の実施の形態３に係る音声符号化部の構成を示すブロック図である。なお、本実施の形態における復号側の構成は、図４に示す音声信号の復号装置の構成と同一である。
【００８４】
入力信号分析器１１０１により、ある一定区間毎に入力された入力信号に対して信号分析を行い、入力信号に対する分析パラメータを算出する。抽出する特徴パラメータとしては、入力信号に関する統計的特徴量を表すのに必要なパラメータおよび音声的な特徴を表すパラメータである。統計的特徴量を表すのに必要なパラメータとしては、例えば、短区間信号に対してＦＦＴにより求めた短時間スペクトルや、入力パワー、ＬＰＣスペクトルパラメータ、等がある。また、音声的な特徴を表すパラメータとしては、ＬＰＣパラメータ、入力パワーやピッチ周期性情報、等がある。
【００８５】
次に、モード判定器１１０４により、前記入力信号分析器１１０１で得られた分析パラメータに対して、音声モデル記憶器１１０２で保持されている音声的な特徴パターンおよび雑音モデル記憶器１１０３で保持されている雑音モデルパラメータを用いて、入力信号が有音区間か無音区間（雑音のみの区間）か、および無音区間の場合に雑音モデルを更新して更新情報を伝送するかどうかの判定を行う。
【００８６】
ここで、音声モデル記憶器１１０２は、音声的な特徴パターンを予め作成記憶しているもので、音声的な特徴パターンとしては、例えば、音声（有音）区間中のＬＰＣパラメータ、入力信号パワーやピッチ周期性情報等の分布などの情報である。また、雑音モデルパラメータとは、入力雑音信号に関する統計的特徴量を表現できるような雑音モデルに関する情報であり、例えば、短時間スペクトルの平均スペクトルや分散値、等の統計的特徴量を、例えばＨＭＭのような統計モデルで表現した際の情報である。
【００８７】
そして、入力信号分析器１１０１により得られた現入力信号に対する統計的分析パラメータが、それ以前の雑音区間中の信号を表す雑音モデルとして記憶された雑音モデルからの出力として妥当かどうか（例えば、ＨＭＭモデルであれば現入力信号に対する分析パラメータの出力確率が規定値以上であるか）を判定すると共に、入力信号に対する音声的特徴を表すパラメータから音声（有音）区間かどうかを判定する。
【００８８】
前記モード判定器１１０４が有音区間であると判定した場合には、音声符号化器１１０５により、入力信号に対して音声符号化を行いその符号化データをＤＴＸ制御および多重化器１１０７に出力する。一方、前記モード判定器１１０４が無音区間でかつ雑音モデル更新情報を伝送すると判定した場合には、雑音モデル更新器１１０６により、その雑音モデルの更新を行い、更新後の雑音モデルに関する情報をＤＴＸ制御および多重化器１１０７に出力する。
【００８９】
最後に、ＤＴＸ制御および多重化器１１０７により、音声符号化器および雑音モデル更新器１１０６からの出力を用いて送信データとして送信すべき情報の制御と送信情報の多重化を行い、送信データを出力する。
【００９０】
次に、図１２を参照して、本実施の形態に係る音声信号の符号化方法の処理の流れを説明する。なお、本方法では、図１２に示す本処理を、一定短区間（例えば、１０〜５０ｍｓ程度）のフレーム毎に繰り返して行うものとする。
【００９１】
まず、ＳＴ４０１において、フレーム単位の入力信号を入力する。次に、ＳＴ４０２において、ある一定区間毎に入力された入力信号に対して信号分析を行い、その分析パラメータを算出し出力する。
【００９２】
そして、ＳＴ４０３において、現在入力された統計的分析パラメータが、図１１における雑音モデル記憶器１１０３により保持されている雑音モデルからの出力として妥当かどうかその適合性を判定する（ＳＴ４０４）。その結果、適合しない、すなわち現入力信号が現時点で保持されている雑音モデルでは表現できないと判定された場合には、次のＳＴ４０５に進み、入力信号に対して分析して得られた音声的特徴パラメータから音声（有音）区間かどうか判定する。そして、音声区間と判定された場合、ＳＴ４０６にて、音声符号化器による音声符号化処理を行い、その符号化データを出力する。
【００９３】
一方、ＳＴ４０５にて、音声区間ではないと判定された場合、ＳＴ４０７にて、雑音モデルの更新を行い、更新後の雑音モデルに関する情報を出力する。ＳＴ４０３にて、現入力が現時点で保持されている雑音モデルで表現できると判定された場合は、何も処理をせず次ステップに進む。そして、ＳＴ４０８において、音声符号化器および雑音モデル更新器からの出力を用いて送信データとして送信すべき情報の制御と送信情報の多重化を行い、ＳＴ４０９にて送信データを出力する。
【００９４】
このように、本実施の形態に係る音声信号の符号化装置によれば、モード判定器を設けることにより、入力信号の統計的特徴量の変化および音声の特徴パターンを用いて判定を行うことができる。したがって、より正確なモード判定を行うことができ、判定誤りによる品質劣化を抑えることができる。
【００９５】
【発明の効果】
以上説明したように本発明の雑音信号符号化装置では、雑音信号を統計的特徴量で表現できるような雑音モデルでモデル化することにより、背景雑音信号に対して聴感的に劣化の少ない復号信号を生成することができる。また、入力信号波形に対する忠実な符号化が不要となるので、入力信号に対応する雑音モデルパラメータが変化する区間のみ伝送することにより、低ビットレートで高効率な符号化を行うことができる。
【００９６】
また、本発明の音声信号符号化装置においては、有音区間では音声信号を高品質で符号化できる音声符号化器で符号化を行い、無音区間では高効率で聴感的に劣化が少ない前記雑音信号符号化器で符号化を行うことにより、背景雑音環境下においても高品質・高効率な符号化を行うことができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の実施の形態に係る音声信号符号化装置及び音声信号復号化装置を備えた無線通信システムの構成を示すブロック図
【図２】本発明の実施の形態１に係る音声信号符号化装置の構成を示すブロック図
【図３】本発明の実施の形態１に係る雑音信号符号化装置の構成を示すブロック図
【図４】本発明の実施の形態１に係る音声信号復号化装置の構成を示すブロック図
【図５】本発明の実施の形態１に係る音声信号復号化装置における雑音信号生成器の構成を示すブロック図
【図６】本発明の実施の形態１に係る音声信号符号化方法の処理の流れを示すフロー図
【図７】本発明の実施の形態１に係る雑音信号符号化方法の処理の流れを示すフロー図
【図８】本発明の実施の形態２に係る音声信号符号化装置の構成を示すブロック図
【図９】本発明の実施の形態２に係る音声信号復号化装置の構成を示すブロック図
【図１０】本発明の実施の形態２に係る音声信号符号化方法の処理の流れを示すフロー図
【図１１】本発明の実施の形態３に係る音声信号符号化装置の構成を示すブロック図
【図１２】本発明の実施の形態３に係る音声信号符号化方法の処理の流れを示すフロー図
【図１３】従来の音声信号符号化装置の構成を示すブロック図
【図１４】従来の音声信号符号化装置の構成を示すブロック図
【符号の説明】
２０１  有音／無音判定器
２０２  音声符号化器
２０３  雑音信号符号化器
２０４  ＤＴＸ制御および多重化器
３０１  雑音信号分析部
３０２，５０２  雑音モデル記憶部
３０３  雑音モデル変化検出部
３０４，５０１  雑音モデル更新部
４０１  分離およびＤＴＸ制御器
４０２  音声復号化器
４０３  雑音信号生成器
４０４  出力切り替え器
５０３  雑音信号生成部
【図１】
0004464484.tif 000002
【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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