(57)【要約】  ベクトルの系列を分割して量子化する場合に、ベクトルの系列が持つ高次と低次との相関の情報を利用してベクトル量子化の性能を向上させるベクトル量子化装置。このベクトル量子化装置では、ベクトル量子化装置（１００）は、第１量子化分割ベクトルを用いて予測を行って予測ベクトルを生成し、分割ベクトルと予測ベクトルとの差を予測残差ベクトルとして生成し、予測残差ベクトルをベクトル量子化して第２符号を得る。また、ベクトル逆量子化装置（１５０）は、第１量子化分割ベクトルを用いて予測を行って予測ベクトルを生成し、予測ベクトルと予測残差ベクトルとの和を求め第２量子化分割ベクトルを生成し、第１量子化分割ベクトルと第２量子化分割ベクトルとを結合し量子化ベクトルを生成する。
2007114290.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力ベクトルを複数に分割して複数の分割ベクトルを得る分割手段と、
前記分割ベクトルの一つを量子化して第１量子化分割ベクトルを得るとともに前記第１量子化分割ベクトルを表す第１符号を得る第１量子化手段と、
前記第１量子化手段の量子化結果を用いて他の分割ベクトルを量子化して第２符号を得る第２量子化手段と、
前記第１符号と前記第２符号とを多重化してベクトル符号を得る多重化手段と、
を具備するベクトル量子化装置。
【請求項２】
前記第１量子化分割ベクトルを用いて予測を行って予測ベクトルを生成し、前記予測ベクトルと他の分割ベクトルとの予測誤差である予測残差ベクトルを生成する予測残差生成手段をさらに具備し、
前記第２量子化手段は、前記予測残差ベクトルを量子化して第２符号を得る、
請求項１に記載のベクトル量子化装置。
【請求項３】
前記予測残差生成手段は、前記第１量子化分割ベクトルの最も高次の要素を用いて予測を行う請求項２記載のベクトル量子化装置。
【請求項４】
前記予測残差生成手段は、前記第１量子化分割ベクトルと予測用のマトリクスとを乗ずることにより予測を行う請求項２記載のベクトル量子化装置。
【請求項５】
前記第１符号に応じて第２量子化手段が用いるコードブックを決定するコードブック決定手段をさらに具備し、
前記第２量子化手段は、前記コードブック決定手段が決定したコードブックを用いて他の分割ベクトルを量子化して第２符号を得る、
請求項１に記載のベクトル量子化装置。
【請求項６】
前記入力ベクトルは、ＬＳＰパラメータを含む高次と低次とで相関を持つベクトルである請求項１に記載のベクトル量子化装置。
【請求項７】
ベクトル量子化装置において、入力ベクトルの分割ベクトルの一つを量子化して得られた第１量子化分割ベクトルを表す第１符号と、前記第１量子化分割ベクトルを用いて他の分割ベクトルを量子化して得られた第２符号と、が多重化されたベクトル符号を前記第１符号と前記第２符号とに分離する分離手段と、
前記第１符号を逆量子化して第１量子化分割ベクトルを得る第１逆量子化手段と、
前記第１逆量子化手段の逆量子化結果を用いて前記第２符号を逆量子化して第２量子化分割ベクトルを得る第２逆量子化手段と、
前記第１量子化分割ベクトルと前記第２量子化分割ベクトルとを結合して量子化ベクトルを生成する結合手段と、
を具備するベクトル逆量子化装置。
【請求項８】
ベクトル量子化装置において、入力ベクトルの分割ベクトルの一つを量子化して得られた第１量子化分割ベクトルを表す第１符号と、前記第１量子化分割ベクトルに応じて決定されたコードブックを用いて他の分割ベクトルを量子化して得られた第２符号と、が多重化されたベクトル符号を前記第１符号と前記第２符号とに分離する分離手段と、
前記第１符号を逆量子化して第１量子化分割ベクトルを得る第１逆量子化手段と、
前記第２符号を逆量子化して量子化予測残差ベクトルを得る第２逆量子化手段と、
前記第１量子化分割ベクトルを用いて予測を行って予測ベクトルを生成し、前記予測ベクトルと前記量子化予測残差ベクトルとを足し合わせて第２量子化分割ベクトルを生成する予測残差合成手段と、
前記第１量子化分割ベクトルと前記第２量子化分割ベクトルとを結合して量子化ベクトルを生成する結合手段と、
を具備するベクトル逆量子化装置。
【請求項９】
ベクトル量子化装置において、入力ベクトルの分割ベクトルの一つを量子化して得られた第１量子化分割ベクトルを表す第１符号と、前記第１量子化分割ベクトルを用いて予測された予測ベクトルと他の分割ベクトルとの予測誤差である予測残差ベクトルを量子化して得られた第２符号と、が多重化されたベクトル符号を前記第１符号と前記第２符号とに分離する分離手段と、
前記第１符号を逆量子化して第１量子化分割ベクトルを得る第１逆量子化手段と、
前記第１符号に応じてコードブックを決定するコードブック決定手段と、
前記コードブック決定手段が決定したコードブックを用い、前記第２符号を逆量子化して第２量子化分割ベクトルを得る第２逆量子化手段と、
前記第１量子化分割ベクトルと前記第２量子化分割ベクトルとを結合して量子化ベクトルを生成する結合手段と、
を具備するベクトル逆量子化装置。
【請求項１０】
入力ベクトルを複数に分割して複数の分割ベクトルを得る分割ステップと、
前記分割ベクトルの一つを量子化して第１量子化分割ベクトルを得るとともに前記第１量子化分割ベクトルを表す第１符号を得る第１量子化ステップと、
前記第１量子化ステップの量子化結果を用いて他の分割ベクトルを量子化して第２符号を得る第２量子化ステップと、
前記第１符号と前記第２符号とを多重化してベクトル符号を得る多重化ステップと、
を具備するベクトル量子化方法。
【請求項１１】
前記第１量子化分割ベクトルを用いて予測を行って予測ベクトルを生成し、前記予測ベクトルと他の分割ベクトルとの予測誤差である予測残差ベクトルを生成する予測残差生成ステップをさらに具備し、
前記第２量子化ステップは、前記予測残差ベクトルを量子化して第２符号を得る、
請求項１０に記載のベクトル量子化方法。
【請求項１２】
前記第１符号に応じて第２量子化ステップが用いるコードブックを決定するコードブック決定ステップをさらに具備し、
前記第２量子化ステップは、前記コードブック決定ステップが決定したコードブックを用いて他の分割ベクトルを量子化して第２符号を得る、
請求項１０に記載のベクトル量子化方法。
【請求項１３】
ベクトル量子化装置において、入力ベクトルの分割ベクトルの一つを量子化して得られた第１量子化分割ベクトルを表す第１符号と、前記第１量子化分割ベクトルを用いて他の分割ベクトルを量子化して得られた第２符号と、が多重化されたベクトル符号を前記第１符号と前記第２符号とに分離する分離ステップと、
前記第１符号を逆量子化して第１量子化分割ベクトルを得る第１逆量子化ステップと、
前記第１逆量子化ステップの逆量子化結果を用いて前記第２符号を逆量子化して第２量子化分割ベクトルを得る第２逆量子化ステップと、
前記第１量子化分割ベクトルと前記第２量子化分割ベクトルとを結合して量子化ベクトルを生成する結合ステップと、
を具備するベクトル逆量子化方法。
【請求項１４】
ベクトル量子化装置において、入力ベクトルの分割ベクトルの一つを量子化して得られた第１量子化分割ベクトルを表す第１符号と、前記第１量子化分割ベクトルに応じて決定されたコードブックを用いて他の分割ベクトルを量子化して得られた第２符号と、が多重化されたベクトル符号を前記第１符号と前記第２符号とに分離する分離ステップと、
前記第１符号を逆量子化して第１量子化分割ベクトルを得る第１逆量子化ステップと、
前記第２符号を逆量子化して量子化予測残差ベクトルを得る第２逆量子化ステップと、
前記第１量子化分割ベクトルを用いて予測を行って予測ベクトルを生成し、前記予測ベクトルと前記量子化予測残差ベクトルとを足し合わせて第２量子化分割ベクトルを生成する予測残差合成ステップと、
前記第１量子化分割ベクトルと前記第２量子化分割ベクトルとを結合して量子化ベクトルを生成する結合ステップと、
を具備するベクトル逆量子化方法。
【請求項１５】
ベクトル量子化装置において、入力ベクトルの分割ベクトルの一つを量子化して得られた第１量子化分割ベクトルを表す第１符号と、前記第１量子化分割ベクトルを用いて予測された予測ベクトルと他の分割ベクトルとの予測誤差である予測残差ベクトルを量子化して得られた第２符号と、が多重化されたベクトル符号を前記第１符号と前記第２符号とに分離する分離ステップと、
前記第１符号を逆量子化して第１量子化分割ベクトルを得る第１逆量子化ステップと、
前記第１符号に応じてコードブックを決定するコードブック決定ステップと、
前記コードブック決定ステップが決定したコードブックを用い、前記第２符号を逆量子化して第２量子化分割ベクトルを得る第２逆量子化ステップと、
前記第１量子化分割ベクトルと前記第２量子化分割ベクトルとを結合して量子化ベクトルを生成する結合ステップと、
を具備するベクトル逆量子化方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、量子化対象である入力ベクトルを複数に分割して分割後の各々のベクトル（分割ベクトル）を量子化するベクトル量子化装置、ベクトル逆量子化装置、ベクトル量子化方法及びベクトル逆量子化方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
ディジタル無線通信や、インターネット通信に代表されるパケット通信、あるいは音声蓄積などの分野においては、電波などの伝送路容量や記憶媒体の有効利用を図るため、音声信号の符号化／復号化技術が不可欠であり、これまでに多くの音声符号化／復号化方式が開発されてきた。その中で、ＣＥＬＰ方式の音声符号化／復号化方式が主流の方式として実用化されている（例えば、非特許文献１参照）。【０００３】
ＣＥＬＰ方式の音声符号化装置は、予め記憶された音声モデルに基づいて入力音声をコード化する。具体的には、ディジタル化された音声信号を１０〜２０ｍｓ程度のフレームに区切り、フレーム毎に音声信号の線形予測分析を行い、線形予測係数（ＬＰＣ）と線形予測残差ベクトルを求め、線形予測係数と線形予測残差ベクトルをそれぞれ個別に符号化する。【０００４】
ＣＥＬＰ方式の音声符号化装置においては、線形予測係数を符号化する方法として、線形予測係数をＬＳＰ（Line Spectral Pairs）に変換し、ＬＳＰを符号化する方法を採ることが一般的である。そして、ＬＳＰを符号化する方法として、ベクトル量子化が用いられることが多い。また、１つのベクトルをそのままベクトル量子化するのでは計算量が多いというような場合、ベクトルの系列を数分割して分割されたベクトルの系列を各々量子化する分割ベクトル量子化（スプリットＶＱ）が用いられることが多い。
【特許文献１】特開平１０−９７２９５号公報
【非特許文献１】M.R.Schroeder, B.S.Atal, "Code Excited Linear Prediction: High Quality Speech at Low Bit Rate", IEEE proc., ICASSP'85 pp.937-940
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、このような従来のベクトル量子化装置にあっては、分割ベクトル量子化すれば比較のための計算量が減少するものの、分割前の相関情報は失われ、分割ベクトル量子化の性能が劣化するおそれがある。例えば、分割ベクトル量子化のようにベクトルの系列を分割して分割されたベクトルの系列を各々量子化する場合、ＬＳＰのようにベクトルの高次（高い周波数領域）とベクトルの低次（低い周波数領域）とで相関を持つようなベクトルの系列では分割により相関の情報が分断されることとなり、量子化の性能が劣化することが考えられる。【０００６】
本発明は、ベクトルの系列を分割して量子化する場合に、ベクトル量子化の性能を向上させることができるベクトル量子化装置、ベクトル逆量子化装置、ベクトル量子化方法及びベクトル逆量子化方法を提供するである。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明のベクトル量子化装置は、入力ベクトルを複数に分割して複数の分割ベクトルを得る分割手段と、前記分割ベクトルの一つを量子化して量子化分割ベクトルを得るとともに前記量子化分割ベクトルを表す第１符号を得る第１量子化手段と、前記第１量子化手段の量子化結果を用いて他の分割ベクトルを量子化して第２符号を得る第２量子化手段と、前記第１符号と前記第２符号とを多重化してベクトル符号を得る多重化手段と、を具備する構成を採る。【０００８】
本発明のベクトル逆量子化装置は、上記ベクトル量子化装置が出力するベクトル符号を前記第１符号と前記第２符号とに分離する分離手段と、前記第１符号を逆量子化して第１量子化分割ベクトルを得る第１逆量子化手段と、前記第１逆量子化手段の逆量子化結果を用いて前記第２符号を逆量子化して第２量子化分割ベクトルを得る第２逆量子化手段と、前記第１量子化分割ベクトルと前記第２量子化分割ベクトルとを結合して量子化ベクトルを生成する結合手段と、を具備する構成を採る。【０００９】
本発明のベクトル量子化方法は、入力ベクトルを複数に分割して複数の分割ベクトルを得る分割ステップと、前記分割ベクトルの一つを量子化して第１量子化分割ベクトルを得るとともに前記第１量子化分割ベクトルを表す第１符号を得る第１量子化ステップと、前記第１量子化ステップの量子化結果を用いて他の分割ベクトルを量子化して第２符号を得る第２量子化ステップと、前記第１符号と前記第２符号とを多重化してベクトル符号を得る多重化ステップと、を具備する方法を採る。【００１０】
本発明のベクトル逆量子化方法は、上記ベクトル量子化方法によって出力されたベクトル符号を前記第１符号と前記第２符号とに分離する分離ステップと、前記第１符号を逆量子化して第１量子化分割ベクトルを得る第１逆量子化ステップと、前記第１逆量子化ステップの逆量子化結果を用いて前記第２符号を逆量子化して第２量子化分割ベクトルを得る第２逆量子化ステップと、前記第１量子化分割ベクトルと前記第２量子化分割ベクトルとを結合して量子化ベクトルを生成する結合ステップと、を具備する方法を採る。
【発明の効果】
【００１１】
本発明によれば、ベクトルの系列が持つ高次と低次との相関を利用することが可能となるので、ベクトル量子化の性能を向上させることができる。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】本発明の実施の形態１に係るベクトル量子化装置及びベクトル逆量子化装置の構成を示すブロック図
【図２】本発明の実施の形態２に係るベクトル量子化装置及びベクトル逆量子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２に係るベクトル量子化装置及びベクトル逆量子化装置の第１符号と第２コードブックのインデクスとの対応表の一例を示す図
【発明を実施するための最良の形態】
【００１３】
以下、本発明の実施の形態について、図面を参照して詳細に説明する。なお、各実施の形態では、音声・楽音符号化／復号化において、ＬＳＰの分割ベクトル量子化を行う場合を例に採り説明する。また、各実施の形態では、入力ベクトルの分割数を２つとして、一方の分割ベクトルの量子化結果に応じて、他方の分割ベクトル量子化の量子化対象、もしくは、量子化方法を変更する場合を例に採り説明する。【００１４】
（実施の形態１）
図１は、本発明の実施の形態１に係るベクトル量子化装置及びベクトル逆量子化装置の主要な構成を示すブロック図である。【００１５】
図１において、ベクトル量子化装置１００は、分割部１０１と、第１量子化部１０２と、第１コードブック１０３、予測残差生成部１０４と、第２量子化部１０５と、第２コードブック１０６と、多重化部１０７と、から主に構成される。また、ベクトル逆量子化装置１５０は、分離部１５１と、第１逆量子化部１５２と、第１コードブック１５３と、第２逆量子化部１５４と、第２コードブック１５５と、予測残差合成部１５６と、結合部１５７と、から主に構成される。【００１６】
分割部１０１は、入力ベクトルを二分割し、２つの分割ベクトルを得る。なお、２つの分割ベクトルの内、低次（低い周波数領域）に相当する方を第１分割ベクトル、高次（高い周波数領域）に相当する方を第２分割ベクトルとする。【００１７】
第１量子化部１０２は、第１コードブック１０３を用いて第１分割ベクトルを量子化して第１量子化分割ベクトルを得るとともに第１量子化分割ベクトルを表す第１符号を得る。予測残差生成部１０４は、第１量子化分割ベクトルを用いて予測を行って予測ベクトルを生成し、予測ベクトルと第２分割ベクトルとの予測誤差である予測残差ベクトルを生成する。第２量子化部１０５は、第２コードブック１０６を用いて予測残差ベクトルを量子化して第２符号を得る。多重化部１０７は、第１量子化部１０２により量子化された第１符号と第２量子化部１０５により量子化された第２符号を多重化し、ＬＳＰベクトル符号として出力する。【００１８】
また、分離部１５１は、ベクトル量子化装置１００により多重化されたＬＳＰベクトル符号を第１符号と第２符号に分離する。第１逆量子化部１５２は、第１コードブック１５３を用いて第１符号を逆量子化して第１量子化分割ベクトルを得る。第２逆量子化部１５４は、第２コードブック１５５を用いて第２符号を逆量子化して量子化予測残差ベクトルを得る。予測残差合成部１５６は、第１量子化分割ベクトルを用いて予測を行って予測ベクトルを生成し、予測ベクトルと量子化予測残差ベクトルとを足し合わせて第２量子化分割ベクトルを生成する。結合部１５７は、第１量子化分割ベクトルと第２量子化分割ベクトルとを結合して量子化ベクトルを生成する。【００１９】
以下、上述のように構成されたベクトル量子化装置及びベクトル逆量子化装置の動作について説明する。【００２０】
まず、ベクトル量子化装置１００の各部の動作について説明する。【００２１】
分割部１０１には、入力ベクトル、ここではＬＳＰベクトルが入力される。分割部１０１は、入力されたＬＳＰベクトルを二分割し、分割により生成される第１分割ベクトルを第１量子化部１０２に出力し、第２分割ベクトルを予測残差生成部１０４に出力する。【００２２】
第１量子化部１０２は、第１分割ベクトルの量子化を行い、量子化により得られる第１量子化分割ベクトルを予測残差生成部１０４に出力し、第１量子化分割ベクトルを表す第１符号を多重化部１０７に出力する。ベクトル量子化を行う際には、第１コードブック１０３が参照される。【００２３】
予測残差生成部１０４は、第１量子化分割ベクトルと第２分割ベクトルとを入力し、第１量子化分割ベクトルを用いて予測を行い、予測結果から予測ベクトルを生成し、第２分割ベクトルと予測ベクトルとの差を求めることにより予測残差ベクトルを求め、予測残差ベクトルを第２量子化部１０５に出力する。このように、予測残差生成部１０４において、第１量子化部１０２による量子化結果から第２分割ベクトルの予測を行い、予測残差をベクトル量子化対象とすることにより、第１分割ベクトルと第２分割ベクトルとの相関を利用して、分割ベクトル量子化の性能向上を図ることができる。【００２４】
第２量子化部１０５は、予測残差ベクトルを入力し、予測残差ベクトルの量子化を行い、量子化により得られる第２符号を多重化部１０７に出力する。ベクトル量子化を行う際には、第２コードブック１０６が参照される。【００２５】
多重化部１０７は、第１符号と第２符号とを入力し、これらの符号を多重化してＬＳＰベクトル符号として出力する。【００２６】
次に、ベクトル逆量子化装置１５０の各部の動作について説明する。【００２７】
分離部１５１には、ＬＳＰベクトル符号が入力される。分離部１５１は、ＬＳＰベクトル符号から第１符号と第２符号とを分離し、第１符号を第１逆量子化部１５２に出力し、第２符号を第２逆量子化部１５４に出力する。【００２８】
第１逆量子化部１５２は、第１符号を入力し、第１符号の逆量子化を行い、逆量子化により得られる第１量子化分割ベクトルを予測残差合成部１５６及び結合部１５７に出力する。なお、ベクトル逆量子化を行う際には、第１コードブック１５３が参照される。【００２９】
第２逆量子化部１５４は、第２符号を入力し、第２符号の逆量子化を行い、逆量子化により得られる量子化予測残差ベクトルを予測残差合成部１５６に出力する。なお、ベクトル逆量子化を行う際には、第２コードブック１５５が参照される。【００３０】
予測残差合成部１５６は、第１量子化分割ベクトルと量子化予測残差ベクトルとを入力し、第１量子化分割ベクトルを用いて予測を行い、予測結果から予測ベクトルを生成し、予測ベクトルと量子化予測残差ベクトルとの和を求めることにより第２量子化分割ベクトルを求め、第２量子化分割ベクトルを結合部１５７に出力する。【００３１】
結合部１５７は、第１量子化分割ベクトルと第２量子化分割ベクトルとを入力し、第１量子化分割ベクトルと第２量子化分割ベクトルとを結合することにより量子化ベクトルを求め、これを出力する。【００３２】
次に、ベクトル量子化装置１００及びベクトル逆量子化装置１５０の各部の動作について、さらに詳細に説明する。【００３３】
まず、ベクトル量子化装置１００の各部の動作について述べる。【００３４】
量子化対象となるＬＳＰベクトルがＲ次のベクトル（ＬＳＰ（ｉ）（ｉ＝０〜Ｒ−１））であり、ベクトル量子化装置１００において、ＬＳＰベクトルをＲ＿Ｐ次の分割ベクトルとＲ＿Ｆ次の分割ベクトルとなるように二分割して分割ベクトル量子化する場合を例に挙げ、説明する。【００３５】
分割部１０１は、入力のＬＳＰベクトル（ＬＳＰ（ｉ）（ｉ＝０〜Ｒ−１））を次式（１）によりに分割する。ＬＳＰベクトル（ＬＳＰ（ｉ）（ｉ＝０〜Ｒ−１））は、ＬＳＰ（０）が一番低い周波数に相当し、順次周波数の値は高くなり、ＬＳＰ（Ｒ−１）が一番高い周波数に相当する。【００３６】
【数１】
2007114290.tif 000003
上記式（１）で、ＬＳＰ＿Ｐ（ｉ）（ｉ＝０〜Ｒ＿Ｐ−１）を第１分割ベクトル、ＬＳＰ＿Ｆ（ｉ）（ｉ＝０〜Ｒ＿Ｆ−１）を第２分割ベクトルとする。また、Ｒ＿ＰとＲ＿Ｆとの和はＲに相当する（Ｒ＝Ｒ＿Ｐ＋Ｒ＿Ｆ）。【００３７】
第１量子化部１０２は、第１分割ベクトルＬＳＰ＿Ｐ（ｉ）（ｉ＝０〜Ｒ＿Ｐ−１）を入力し、前以て学習により作成されている第１コードブック１０３を参照して、次式（２）により第１分割ベクトルＬＳＰ＿Ｐ（ｉ）（ｉ＝０〜Ｒ＿Ｐ−１）との二乗誤差が最小となるコードベクトルを選択する。【００３８】
【数２】
2007114290.tif 000004
上記式（２）で、（ｉ）（ｉ＝０〜Ｒ＿Ｐ−１）は第１コードブック１０３を構成するコードベクトルであり、ｍはコードベクトルのインデクスである。第１コードブック１０３のコードブックサイズがＭであれば、ｍは０〜Ｍ−１の値を取り得る。第１量子化部１０２は、全てのｍについて、上記式（２）により二乗誤差Ｅｒｒ＿Ｐの値を求め、二乗誤差Ｅｒｒ＿Ｐの値が最小となるｍを第１符号ｍ＿ｍｉｎとして多重化部１０７に出力する。また、第１量子化部１０２は、二乗誤差Ｅｒｒ＿Ｐが最小となるコードベクトルＣＯＤＥ＿Ｐ（ｍ＿ｍｉｎ）（ｉ）（ｉ＝０〜Ｒ＿Ｐ−１）を第１量子化分割ベクトルとして予測残差生成部１０４に出力する。【００３９】
次いで、予測残差生成部１０４は、第１量子化分割ベクトルＣＯＤＥ＿Ｐ（ｍ＿ｍｉｎ）（ｉ）（ｉ＝０〜Ｒ＿Ｐ−１）、及び、第２分割ベクトルＬＳＰ＿Ｆ（ｉ）（ｉ＝０〜Ｒ＿Ｆ−１）を入力し、第１量子化分割ベクトルＣＯＤＥ＿Ｐ（ｍ＿ｍｉｎ）（ｉ）（ｉ＝０〜Ｒ＿Ｐ−１）を用いて予測を行う。ここでは、第１量子化分割ベクトルの要素の１つであるＣＯＤＥ＿Ｐ（ｍ＿ｍｉｎ）（Ｒ＿Ｐ−１）の値を用いて予測を行う場合を例に挙げ、説明する。予測は、次式（３）により行う。【００４０】
【数３】
2007114290.tif 000005
ここで、Ｚの値は、ＬＳＰベクトル（ＬＳＰ（ｉ）（ｉ＝０〜Ｌ−１））が任意のｉにおいて取り得る最大の値であり、大量の音声データで大量のＬＳＰベクトルを実験的に求め、観測的に決定される。上記式（３）により求められるＰＲＥＤ（ｉ）（ｉ＝０〜Ｒ＿Ｆ−１）が予測された予測ベクトルである。次いで、次式（４）により予測残差ベクトルを求める。【００４１】
【数４】
2007114290.tif 000006
次いで、予測残差生成部１０４は、上記式（４）により求められる予測残差ベクトルＰＲＥＤ＿ＥＲＲ（ｉ）（ｉ＝０〜Ｒ＿Ｆ−１）を第２量子化部１０５に出力する。【００４２】
次いで、第２量子化部１０５は、予測残差ベクトルＰＲＥＤ＿ＥＲＲ（ｉ）（ｉ＝０〜Ｒ＿Ｆ−１）を入力し、前以て学習により作成されている第２コードブック１０６を参照して、次式（５）により予測残差ベクトルＰＲＥＤ＿ＥＲＲ（ｉ）（ｉ＝０〜Ｒ＿Ｆ−１）との二乗誤差が最小となるコードベクトルを選択する。【００４３】
【数５】
2007114290.tif 000007
ここで、ＣＯＤＥ＿Ｆ（ｎ）（ｉ）（ｉ＝０〜Ｒ＿Ｆ−１）は第２コードブック１０６を構成するコードベクトルであり、ｎはコードベクトルのインデクスである。第２コードブック１０６のコードブックサイズがＮであればｎは０〜Ｎ−１の値を取り得る。第２量子化部１０５は、全てのｎについて上記式（５）により二乗誤差Ｅｒｒ＿Ｆの値を求め、二乗誤差Ｅｒｒ＿Ｆの値が最小となるｎを第２符号ｎ＿ｍｉｎとして多重化部１０７に出力する。【００４４】
次いで、多重化部１０７は、第１符号ｍ＿ｍｉｎと第２符号ｎ＿ｍｉｎとを入力し、これらの符号を多重化してＬＳＰベクトル符号とする。【００４５】
このように、第１量子化部１０２の量子化結果である第１量子化分割ベクトル（もしくは第１量子化分割ベクトルの要素の１つであるＣＯＤＥ＿Ｐ（ｍ＿ｍｉｎ）（Ｒ＿Ｐ−１））から第２分割ベクトルの予測を行い、予測誤差を第２量子化部１０５の量子化対象とすることにより、第１分割ベクトルと第２分割ベクトルとの相関を利用して分割ベクトル量子化の性能向上を図ることができる。【００４６】
次に、ベクトル逆量子化装置１５０の各部の動作について詳細に説明する。【００４７】
量子化対象となるＬＳＰベクトルがＲ次のベクトル（ＬＳＰ（ｉ）（ｉ＝０〜Ｒ−１））であり、ベクトル逆量子化装置１５０において、ＬＳＰベクトル符号を逆量子化して量子化ベクトルを得る場合を例に挙げて説明する。なお、第１コードブック１５３はベクトル量子化装置１００の第１コードブック１０３と同じ構成であり、また、第２コードブック１５５はベクトル量子化装置１００の第２コードブック１０６と同じ構成である。【００４８】
始めに、分離部１５１が、ＬＳＰベクトル符号から第１符号ｍ＿ｍｉｎと第２符号ｎ＿ｍｉｎとを分離し、第１符号ｍ＿ｍｉｎを第１逆量子化部１５２に出力し、第２符号ｎ＿ｍｉｎを第２逆量子化部１５４に出力する。【００４９】
次いで、第１逆量子化部１５２は、第１符号ｍ＿ｍｉｎを用いて第１量子化分割ベクトルを得る。具体的には、第１コードブック１５３を参照して、第１量子化分割ベクトルＣＯＤＥ＿Ｐ（ｍ＿ｍｉｎ）（ｉ）（ｉ＝０〜Ｒ＿Ｐ−１）を取り出す。次いで、第１逆量子化部１５２は、第１量子化分割ベクトルＣＯＤＥ＿Ｐ（ｍ＿ｍｉｎ）（ｉ）（ｉ＝０〜Ｒ＿Ｐ−１）を予測残差合成部１５６及び結合部１５７に出力する。【００５０】
次いで、第２逆量子化部１５４は、第２符号ｎ＿ｍｉｎを用いて量子化予測残差ベクトルを得る。具体的には、第２コードブック１５５を参照して、量子化予測残差ベクトルＣＯＤＥ＿Ｆ（ｎ＿ｍｉｎ）（ｉ）（ｉ＝０〜Ｒ＿Ｆ−１）を取り出す。次いで、第２逆量子化部１５４は、量子化予測残差ベクトルＣＯＤＥ＿Ｆ（ｎ＿ｍｉｎ）（ｉ）（ｉ＝０〜Ｒ＿Ｆ−１）を予測残差合成部１５６に出力する。【００５１】
次いで、予測残差合成部１５６は、第１量子化分割ベクトルＣＯＤＥ＿Ｐ（ｍ＿ｍｉｎ）（ｉ）（ｉ＝０〜Ｒ＿Ｐ−１）と量子化予測残差ベクトルＣＯＤＥ＿Ｆ（ｎ＿ｍｉｎ）（ｉ）（ｉ＝０〜Ｒ＿Ｆ−１）とを入力し、上記式（３）により予測ベクトルＰＲＥＤ（ｉ）（ｉ＝０〜Ｒ＿Ｆ−１）を求める。次いで、予測残差合成部１５６は、次式（６）により求められる第２量子化分割ベクトルＱ＿Ｆ（ｉ）（ｉ＝０〜Ｒ＿Ｆ−１）を結合部１５７に出力する。【００５２】
【数６】
2007114290.tif 000008
次いで、結合部１５７は、第１量子化分割ベクトルＣＯＤＥ＿Ｐ（ｍ＿ｍｉｎ）（ｉ）（ｉ＝０〜Ｒ＿Ｐ−１）と第２量子化分割ベクトルＱ＿Ｆ（ｉ）（ｉ＝０〜Ｒ＿Ｆ−１）とを入力し、これらを次式（７）により結合し、量子化ベクトルＱ（ｉ）（ｉ＝０〜Ｒ−１）を生成し、出力する。【００５３】
【数７】
2007114290.tif 000009
以上説明したように、本実施の形態によれば、ベクトル量子化装置１００は、第１量子化分割ベクトルを用いて予測を行って予測ベクトルを生成し、分割ベクトルと予測ベクトルとの差を予測残差ベクトルとして生成し、予測残差ベクトルをベクトル量子化して第２符号を得る。また、ベクトル逆量子化装置１５０は、第１量子化分割ベクトルを用いて予測を行って予測ベクトルを生成し、予測ベクトルと予測残差ベクトルとの和を求め第２量子化分割ベクトルを生成し、第１量子化分割ベクトルと第２量子化分割ベクトルとを結合し量子化ベクトルを生成する。【００５４】
このように、本実施の形態によれば、分割ベクトルの一つを量子化して量子化分割ベクトルを得るとともに、該分割ベクトルの量子化結果に応じて、他の分割ベクトルの量子化における量子化対象もしくは量子化方法を変更することができる。これにより、分割ベクトル量子化において、ベクトルの系列を分割する場合に、ベクトルの系列が持つ高次と低次との相関の情報が利用されることになり、入力ベクトルが持つ高次と低次との相関を利用して分割ベクトル量子化の性能向上を実現することができる。【００５５】
具体的には、高次と低次とで相関を持つベクトルの系列を分割ベクトル量子化する場合であっても、第１分割ベクトルの量子化結果を用いて第２分割ベクトルの予測を行い予測残差である予測残差ベクトルを第２量子化手段の量子化対象とすることにより、相関を利用することが可能となり、量子化の品質向上を図ることができる。【００５６】
ここで、第１コードブック１０３，１５３を前以て学習により求めるには、多数の学習用の音声データから得られる多数のＬＳＰベクトルを用意し、多数のＬＳＰベクトルを用いて上記式（１）により多数の第１分割ベクトルＬＳＰ＿Ｐ（ｉ）（ｉ＝０〜Ｒ＿Ｐ−１）を生成し、多数の第１分割ベクトルを用いてＬＢＧアルゴリズム等の学習アルゴリズムにより第１コードブックを生成すると良い。また、第２コードブック１０６，１５５を前以て学習により求めるには、上記の方法等で第１コードブックを生成した後、多数のＬＳＰベクトルを用いて上記式（１）により多数の第１分割ベクトルＬＳＰ＿Ｐ（ｉ）（ｉ＝０〜Ｒ＿Ｐ−１）と第２分割ベクトルＬＳＰ＿Ｆ（ｉ）（ｉ＝０〜Ｒ＿Ｆ−１）とを生成し、各々の第１分割ベクトルと第２分割ベクトルの組において、第１コードブックを参照して上記式（２）により第１分割ベクトルＬＳＰ＿Ｐ（ｉ）（ｉ＝０〜Ｒ＿Ｐ−１）との二乗誤差が最小となるコードベクトルを選択し、上記式（３）により予測ベクトルＰＲＥＤ（ｉ）（ｉ＝０〜Ｒ＿Ｆ−１）を求め、上記式（４）により予測残差ベクトルＰＲＥＤ＿ＥＲＲ（ｉ）（ｉ＝０〜Ｒ＿Ｆ−１）を求め、求められる多数の予測残差ベクトルを用いてＬＢＧアルゴリズム等の学習アルゴリズムにより第２コードブックを生成すると良い。【００５７】
なお、本実施の形態では、第１分割ベクトルの１つの要素を用いて予測を行って予測ベクトルを生成する場合を例に採り説明したが、予測の方法はこれに限定されず、他の予測の方法であっても良い。例えば、第１分割ベクトル全体を予測用のマトリクスに乗ずることによって予測ベクトルを生成しても良い。【００５８】
（実施の形態２）
実施の形態２は、第２分割ベクトル量子化が参照するコードブックを切り替えることにより、第１分割ベクトルと第２分割ベクトルとの相関を利用して分割ベクトル量子化を行う場合の例である。【００５９】
図２は、本発明の実施の形態２に係るベクトル量子化装置及びベクトル逆量子化装置の主要な構成を示すブロック図である。【００６０】
図２において、ベクトル量子化装置２００は、分割部２０１と、第１量子化部２０２と、第１コードブック２０３、コードブック決定部２０４と、第２量子化部２０５と、第２コードブック群２０６と、多重化部２０７とから主に構成される。また、ベクトル逆量子化装置２５０は、分離部２５１と、第１逆量子化部２５２と、第１コードブック２５３と、コードブック決定部２５４と、第２逆量子化部２５５と、第２コードブック群２５６と、結合部２５７と、から主に構成される。ここで、第２コードブック群２０６，２５６には、前以て用意された複数のコードブックが具備されている。コードブック決定部２０４，２５４は、第１符号に応じて第２逆量子化部２０５，２５５が用いるコードブックを決定する。【００６１】
以下、上述のように構成されたベクトル量子化装置及びベクトル逆量子化装置の動作について説明する。【００６２】
まず、ベクトル量子化装置２００の各部の動作について説明する。【００６３】
分割部２０１には、入力ベクトル、ここではＬＳＰベクトルが入力される。分割部２０１は、入力されたＬＳＰベクトルを二分割し、分割により生成される第１分割ベクトルを第１量子化部２０２に出力し、第２分割ベクトルを第２量子化部２０５に出力する。【００６４】
第１量子化部２０２は、第１分割ベクトルを入力し、第１分割ベクトルの量子化を行い、量子化により得られる第１量子化分割ベクトルを表す第１符号をコードブック決定部２０４及び多重化部２０７に出力する。【００６５】
コードブック決定部２０４は、第１符号を入力し、第１符号に応じて第２コードブック群２０６の中から第２量子化部２０５が参照するコードブックを選択し、選択されたコードブックのインデクスを第２コードブック群２０６に出力する。【００６６】
第２コードブック群２０６は、コードブック決定部２０４よりインデクスを入力し、第２コードブック群が複数備えるコードブックの中からインデクスに対応するコードブックを取り出し、第２量子化部２０５がベクトル量子化する際に参照するコードブックとして第２量子化部２０５に出力する。【００６７】
このように、第２量子化部２０５が分割ベクトル量子化の際に参照するコードブックを第１符号に応じて複数のコードブックの中から選択することにより、第１分割ベクトルと第２分割ベクトルとの相関を利用して、分割ベクトル量子化の性能向上を図ることができる。【００６８】
第２量子化部２０５は、第２分割ベクトルを入力し、第２分割ベクトルの量子化を行い、量子化により得られる第２符号を多重化部２０７に出力する。ベクトル量子化を行う際には、第２コードブック群２０６が提供するコードブックを参照する。【００６９】
多重化部２０７は、第１符号と第２符号とを入力し、これらの符号を多重化してＬＳＰベクトル符号として出力する。【００７０】
次に、ベクトル逆量子化装置２５０の各部の動作について説明する。【００７１】
分離部２５１には、ＬＳＰベクトル符号が入力される。分離部２５１は、ＬＳＰベクトル符号から第１符号と第２符号とを分離し、第１符号を第１逆量子化部２５２及びコードブック決定部２５４に出力し、第２符号を第２逆量子化部２５５に出力する。【００７２】
第１逆量子化部２５２は、第１符号の逆量子化を行い、逆量子化により得られる第１量子化分割ベクトルを結合部２５７に出力する。ベクトル逆量子化を行う際には、第１コードブック２５３が参照される。【００７３】
コードブック決定部２５４は、第１符号を入力し、第１符号に応じて第２コードブック群２５６の中から第２逆量子化部２５５が参照するコードブックを選択し、選択されたコードブックのインデクスを第２コードブック群２５６に出力する。【００７４】
第２コードブック群２５６は、コードブック決定部２５４よりインデクスを入力し、第２コードブック群が複数備えるコードブックの中からインデクスに対応するコードブックを取り出し、第２逆量子化部２５５がベクトル逆量子化する際に参照するコードブックとして第２逆量子化部２５５に出力する。【００７５】
第２逆量子化部２５５は、第２符号を入力し、第２符号の逆量子化を行い、逆量子化により得られる第２量子化分割ベクトルを結合部２５７に出力する。ベクトル逆量子化を行う際には、第２コードブック群２５６が提供するコードブックを参照する。【００７６】
結合部２５７は、第１量子化分割ベクトルと第２量子化分割ベクトルとを入力し、第１量子化分割ベクトルと第２量子化分割ベクトルとを結合することにより量子化ベクトルを求め、これを出力する。【００７７】
次に、ベクトル量子化装置２００及びベクトル逆量子化装置２５０の各部の動作について、さらに詳細に説明する。【００７８】
まず、ベクトル量子化装置２００の各部の動作について述べる。【００７９】
量子化対象となるＬＳＰベクトルがＲ次のベクトル（ＬＳＰ（ｉ）（ｉ＝０〜Ｒ−１））であり、ベクトル量子化装置２００において、ＬＳＰベクトルをＲ＿Ｐ次の分割ベクトルとＲ＿Ｆ次の分割ベクトルとなるように二分割して分割ベクトル量子化する場合を例に挙げ、説明する。また、第２コードブック群２０６、２５６が具備する複数のコードブックの数をＳとし、コードブックには０からＳ−１まで順次インデクスが割り振られる。【００８０】
分割部２０１は、入力のＬＳＰベクトル（ＬＳＰ（ｉ）（ｉ＝０〜Ｒ−１））を次式（８）により分割する。ＬＳＰベクトル（ＬＳＰ（ｉ）（ｉ＝０〜Ｒ−１））は、ＬＳＰ（０）が一番低い周波数に相当し、順次周波数の値は高くなり、ＬＳＰ（Ｒ−１）が一番高い周波数に相当する。【００８１】
【数８】
2007114290.tif 000010
上記式（８）で、ＬＳＰ＿Ｐ（ｉ）（ｉ＝０〜Ｒ＿Ｐ−１）を第１分割ベクトル、ＬＳＰ＿Ｆ（ｉ）（ｉ＝０〜Ｒ＿Ｆ−１）を第２分割ベクトルとする。また、Ｒ＿ＰとＲ＿Ｆとの和はＲに相当する（Ｒ＝Ｒ＿Ｐ＋Ｒ＿Ｆ）。次いで、第１分割ベクトル、第２分割ベクトルは第１量子化部２０２に出力される。【００８２】
第１量子化部２０２は、第１分割ベクトルＬＳＰ＿Ｐ（ｉ）（ｉ＝０〜Ｒ＿Ｐ−１）を入力し、前以て学習により作成されている第１コードブック２０３を参照して、次式（９）により第１分割ベクトルＬＳＰ＿Ｐ（ｉ）（ｉ＝０〜Ｒ＿Ｐ−１）との二乗誤差が最小となるコードベクトルを選択する。【００８３】
【数９】
2007114290.tif 000011
ここで、ＣＯＤＥ＿Ｐ（ｍ）（ｉ）（ｉ＝０〜Ｒ＿Ｐ−１）は第１コードブック２０３を構成するコードベクトルであり、ｍはコードベクトルのインデクスである。第１コードブック２０３のコードブックサイズがＭであればｍは０〜Ｍ−１の値を取り得る。次いで、第１量子化部２０２は、全てのｍについて二乗誤差Ｅｒｒ＿Ｐの値を求め、二乗誤差Ｅｒｒ＿Ｐの値が最小となるｍを第１符号ｍ＿ｍｉｎとしてコードブック決定部２０４に出力する。【００８４】
次いで、コードブック決定部２０４は、第１符号ｍ＿ｍｉｎを入力し、第１符号ｍ＿ｍｉｎの値に応じて第２量子化部２０５がベクトル量子化の際に参照するコードブックを決定し、決定されたコードブックのインデクスｓ（ｓは０からＳ−１の何れかの値をとる）を第２コードブック群２０６に出力する。【００８５】
図３は、第１符号と第２コードブックのインデクスとの対応表の一例を示す図である。【００８６】
図３に示すように、第１符号ｍ＿ｍｉｎとインデクスｓとの対応を予め決めておき、この対応に従って第１符号ｍ＿ｍｉｎからインデクスｓを決定する。【００８７】
次いで、第２コードブック群２０６は、インデクスｓを入力し、第２コードブック群２０６が具備する複数のコードブックの中からインデクスｓに対応するコードブックを選択し、第２量子化部２０５がベクトル量子化の際に参照するコードブックとして第２量子化部２０５に出力する。【００８８】
次いで、第２量子化部２０５は、第２分割ベクトルＬＳＰ＿Ｆ（ｉ）（ｉ＝０〜Ｒ＿Ｆ−１）を入力し、第２コードブック群２０６より提供されるインデクスｓに対応するコードブックを参照して、次式（１０）により第２分割ベクトルＬＳＰ＿Ｆ（ｉ）（ｉ＝０〜Ｒ＿Ｆ−１）との二乗誤差が最小となるコードベクトルを選択する。【００８９】
【数１０】
2007114290.tif 000012
ここで、ＣＯＤＥ＿Ｆ（ｎ）（ｉ）（ｉ＝０〜Ｒ＿Ｆ−１）は第２コードブック群２０６より提供されるコードブックを構成するコードベクトルであり、ｎはコードベクトルのインデクスである。第２コードブック群２０６より提供されるコードブックのサイズがＮであればｎは０〜Ｎ−１の値を取り得る。次いで、第２量子化部２０５は、全てのｎについて二乗誤差Ｅｒｒ＿Ｆの値を求め、二乗誤差Ｅｒｒ＿Ｆの値が最小となるｎを第２符号ｎ＿ｍｉｎとして多重化部２０７に出力する。【００９０】
次いで、多重化部２０７は、第１符号ｍ＿ｍｉｎと第２符号ｎ＿ｍｉｎとを入力し、これらの符号を多重化してＬＳＰベクトル符号とする。【００９１】
このように、第１量子化部２０２の量子化結果である第１符号に応じて第２量子化部２０５がベクトル量子化する際に参照するコードブックを切り替えることにより、第１分割ベクトルと第２分割ベクトルとの相関を利用して分割ベクトル量子化の性能向上を図ることができる。【００９２】
次に、ベクトル逆量子化装置２５０の各部の動作について詳細に説明する。【００９３】
量子化対象となるＬＳＰベクトルがＲ次のベクトル（ＬＳＰ（ｉ）（ｉ＝０〜Ｒ−１））であり、ベクトル逆量子化装置２５０において、ＬＳＰベクトル符号を逆量子化して量子化ベクトルを得る場合を例に挙げて説明する。なお、第１コードブック２５３はベクトル量子化装置２００の第１コードブック２０３と同じ構成であり、また、第２コードブック群２５６はベクトル量子化装置２００の第２コードブック群２０６と同じ構成である。【００９４】
始めに、分離部２５１が、ＬＳＰベクトル符号から第１符号ｍ＿ｍｉｎと第２符号ｎ＿ｍｉｎとを分離し、第１符号ｍ＿ｍｉｎを第１逆量子化部２５２に出力し、第２符号ｎ＿ｍｉｎを第２逆量子化部２５５に出力する。【００９５】
次いで、第１逆量子化部２５２は、第１符号ｍ＿ｍｉｎを用いて第１量子化分割ベクトルを得る。具体的には、第１コードブック２５３を参照して、第１量子化分割ベクトルＣＯＤＥ＿Ｐ（ｍ＿ｍｉｎ）（ｉ）（ｉ＝０〜Ｒ＿Ｐ−１）を取り出し、結合部２５７に出力する。【００９６】
次いで、コードブック決定部２５４は、第１符号ｍ＿ｍｉｎを入力し、第１符号ｍ＿ｍｉｎの値に応じて第２逆量子化部２５５がベクトル逆量子化の際に参照するコードブックのインデクスｓを決定し、第２コードブック群２５６へインデクスｓを出力する。具体的には、図３のように第１符号ｍ＿ｍｉｎとインデクスｓとの対応を予め決めておき、この対応に従って第１符号ｍ＿ｍｉｎからインデクスｓを決定する。【００９７】
次いで、第２コードブック群２５６は、インデクスｓを入力し、第２コードブック群２５６が具備する複数のコードブックの中からインデクスｓに対応するコードブックを選択し、第２逆量子化部２５５がベクトル逆量子化の際に参照するコードブックとして第２逆量子化部２５５に出力する。【００９８】
次いで、第２逆量子化部２５５は、第２符号ｎ＿ｍｉｎを入力し、第２符号ｎ＿ｍｉｎを用いて第２量子化分割ベクトルを得る。具体的には、第２コードブック群２５６より提供されるインデクスｓに対応するコードブックを参照して、第２量子化分割ベクトルＣＯＤＥ＿Ｆ（ｎ＿ｍｉｎ）（ｉ）（ｉ＝０〜Ｒ＿Ｆ−１）を取り出し、結合部２５７に出力する。【００９９】
次いで、結合部２５７は、第１量子化分割ベクトルＣＯＤＥ＿Ｐ（ｍ＿ｍｉｎ）（ｉ）（ｉ＝０〜Ｒ＿Ｐ−１）と第２量子化分割ベクトルＣＯＤＥ＿Ｆ（ｎ＿ｍｉｎ）（ｉ）（ｉ＝０〜Ｒ＿Ｆ−１）とを入力し、これらを次式（１１）により結合し、量子化ベクトルＱ（ｉ）（ｉ＝０〜Ｒ−１）を生成し、出力する。【０１００】
【数１１】
2007114290.tif 000013
このように、本実施の形態によれば、実施の形態１と同様の効果、すなわち、一つ以上の分割ベクトルの量子化結果に応じて別の分割ベクトルの量子化に用いるコードベクトルを変更することにより、入力ベクトルが持つ高次と低次との相関を利用して分割ベクトル量子化の品質向上を図ることができる。【０１０１】
また、本実施の形態では、学習データで作成された複数のコードブックを第２コードブック群２０６，２５６に前以て用意し、コードブック決定部２０４，２５４で学習効果により最適なコードブックを選択して使用するため、量子化／逆量子化の品質向上が期待できる。【０１０２】
ここで、第１コードブック２０３，２５３を前以て学習により求めるには、多数の学習用の音声データから得られる多数のＬＳＰベクトルを用意し、多数のＬＳＰベクトルを用いて上記式（１）により多数の第１分割ベクトルＬＳＰ＿Ｐ（ｉ）（ｉ＝０〜Ｒ＿Ｐ−１）を生成し、多数の第１分割ベクトルを用いてＬＢＧアルゴリズム等の学習アルゴリズムにより第１コードブックを生成すると良い。また、第２コードブック群２０６、２５６が具備する複数のコードブックを前以て学習により求めるには、上記の方法等で第１コードブックを生成した後、図３のように第１符号ｍ＿ｍｉｎとインデクスｓの値との対応を予め決めておく。対応を決定するためには、第２コードブック群が具備する複数のコードブックの数がＳである場合、ＬＢＧアルゴリズムにより第１コードブックを構成するＭ個のコードベクトルを０からＳ−１までのインデクスを付したＳ個のクラスタへクラスタリングし、クラスタのインデクスとそのクラスタに属するコードベクトルのインデクスとを対応付けると良い。次いで、多数のＬＳＰベクトルを用いて、上記式（１）により多数の第１分割ベクトルＬＳＰ＿Ｐ（ｉ）（ｉ＝Ｒ＿Ｐ−１）と第２分割ベクトルＬＳＰ＿Ｆ（ｉ）（ｉ＝０〜Ｒ＿Ｆ−１）とを生成し、各々の第１分割ベクトルと第２分割ベクトルとの組において、第１コードブックを参照して、上記式（２）により第１分割ベクトルＬＳＰ＿Ｐ（ｉ）（ｉ＝０〜Ｒ＿Ｐ−１）との二乗誤差が最小となるコードベクトルを選択し、選択されたコードベクトルのインデクス（第１符号ｍ＿ｍｉｎ）からコードブックのインデクスｓを上記の対応を参照して決定し、第２分割ベクトルをインデクスｓのコードブックの学習用のデータとして属させる。次に、各々のコードブックを属する第２分割ベクトルで以ってＬＢＧアルゴリズム等の学習アルゴリズムにより第２コードブック群を構成するコードブックを生成すると良い。【０１０３】
なお、以上の説明は本発明の好適な実施の形態の例証であり、本発明の範囲はこれに限定されることはない。【０１０４】
例えば、上記各実施の形態では、ＬＳＰベクトルを二分割して量子化する場合を例にとって説明したが、分割数はこれに限定されず、３つ以上の分割数であっても良い。【０１０５】
また、上記各実施の形態では、ＬＳＰベクトルを量子化する場合を例にとって説明したが、量子化対象はこれに限定されず、ＬＳＰ以外の何らかのベクトルであっても良い。この場合、量子化対象となるベクトルは、分割ベクトルを生成した際に分割ベクトル同士が相関を持つようなベクトルであると効果的である。【０１０６】
また、本実施の形態では、ベクトル量子化装置及びベクトル逆量子化装置という名称を用いたが、これは説明の便宜上であり、量子化装置、逆量子化装置、ベクトル量子化方法、ベクトル逆量子化方法等であってもよい。【０１０７】
また、本発明をハードウェアで構成する場合を例にとって説明したが、量子化及び逆量子化方法を機能させるためのソフトウェアで実現することも可能である。このソフトウェアはコンピュータで読み取り可能な記録媒体に格納されている。【０１０８】
また、本発明に係るベクトル量子化装置及びベクトル逆量子化装置は、移動体通信システムにおける通信端末装置及び基地局装置に搭載することが可能であり、これにより上記と同様の作用効果を有する通信端末装置、基地局装置、及び移動体通信システムを提供することができる。【０１０９】
また、ここでは、本発明をハードウェアで構成する場合を例にとって説明したが、本発明をソフトウェアで実現することも可能である。例えば、本発明に係るアルゴリズムをプログラミング言語によって記述し、このプログラムをメモリに記憶しておいて情報処理手段によって実行させることにより、本発明に係る音声符号化装置と同様の機能を実現することができる。【０１１０】
また、上記実施の形態の説明に用いた各機能ブロックは、典型的には集積回路であるＬＳＩとして実現される。これらは個別に１チップ化されても良いし、一部または全てを含むように１チップ化されても良い。【０１１１】
また、ここではＬＳＩとしたが、集積度の違いによって、ＩＣ、システムＬＳＩ、スーパーＬＳＩ、ウルトラＬＳＩ等と呼称されることもある。【０１１２】
また、集積回路化の手法はＬＳＩに限るものではなく、専用回路または汎用プロセッサで実現しても良い。ＬＳＩ製造後に、プログラム化することが可能なＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）や、ＬＳＩ内部の回路セルの接続もしくは設定を再構成可能なリコンフィギュラブル・プロセッサを利用しても良い。【０１１３】
さらに、半導体技術の進歩または派生する別技術により、ＬＳＩに置き換わる集積回路化の技術が登場すれば、当然、その技術を用いて機能ブロックの集積化を行っても良い。バイオ技術の適用等が可能性としてあり得る。【０１１４】
２００６年３月３１日出願の特願２００６−０９９８５４の日本出願に含まれる明細書、図面及び要約書の開示内容は、すべて本願に援用される。
【産業上の利用可能性】
【０１１５】
本発明に係るベクトル量子化装置、ベクトル逆量子化装置及びこれらの方法は、ベクトルが持つ低次と高次との相関を利用して性能の良い分割ベクトル量子化を行うことで、品質の良いＬＳＰ符号化を実現することができ、音声・楽音信号を符号化して伝送する通信システムにおいて使用される音声・楽音符号化装置及び音声・楽音復号化装置のＬＳＰ符号化器等として有用である。
【図１】
2007114290.tif 000014
【図２】
2007114290.tif 000015
【図３】
2007114290.tif 000016
【手続補正書】
【提出日】平成20年8月6日(2008.8.6)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力ベクトルを複数に分割して複数の分割ベクトルを得る分割手段と、
前記分割ベクトルの一つを量子化して第１量子化分割ベクトルを得るとともに前記第１量子化分割ベクトルを表す第１符号を得る第１量子化手段と、
前記第１量子化手段の量子化結果を用いて他の分割ベクトルを量子化して第２符号を得る第２量子化手段と、
前記第１符号と前記第２符号とを多重化してベクトル符号を得る多重化手段と、
を具備するベクトル量子化装置。
【請求項２】
前記第１量子化分割ベクトルを用いて予測を行って予測ベクトルを生成し、前記予測ベクトルと他の分割ベクトルとの予測誤差である予測残差ベクトルを生成する予測残差生成手段をさらに具備し、
前記第２量子化手段は、前記予測残差ベクトルを量子化して第２符号を得る、
請求項１に記載のベクトル量子化装置。
【請求項３】
前記予測残差生成手段は、前記第１量子化分割ベクトルの最も高次の要素を用いて予測を行う請求項２記載のベクトル量子化装置。
【請求項４】
前記予測残差生成手段は、前記第１量子化分割ベクトルと予測用のマトリクスとを乗ずることにより予測を行う請求項２記載のベクトル量子化装置。
【請求項５】
前記第１符号に応じて第２量子化手段が用いるコードブックを決定するコードブック決定手段をさらに具備し、
前記第２量子化手段は、前記コードブック決定手段が決定したコードブックを用いて他の分割ベクトルを量子化して第２符号を得る、
請求項１に記載のベクトル量子化装置。
【請求項６】
前記入力ベクトルは、ＬＳＰパラメータを含む高次と低次とで相関を持つベクトルである請求項１に記載のベクトル量子化装置。
【請求項７】
ベクトル量子化装置において、入力ベクトルの分割ベクトルの一つを量子化して得られた第１量子化分割ベクトルを表す第１符号と、前記第１量子化分割ベクトルを用いて他の分割ベクトルを量子化して得られた第２符号と、が多重化されたベクトル符号を前記第１符号と前記第２符号とに分離する分離手段と、
前記第１符号を逆量子化して第１量子化分割ベクトルを得る第１逆量子化手段と、
前記第１逆量子化手段の逆量子化結果を用いて前記第２符号を逆量子化して第２量子化分割ベクトルを得る第２逆量子化手段と、
前記第１量子化分割ベクトルと前記第２量子化分割ベクトルとを結合して量子化ベクトルを生成する結合手段と、
を具備するベクトル逆量子化装置。
【請求項８】
ベクトル量子化装置において、入力ベクトルの分割ベクトルの一つを量子化して得られた第１量子化分割ベクトルを表す第１符号と、前記第１量子化分割ベクトルに応じて決定されたコードブックを用いて他の分割ベクトルを量子化して得られた第２符号と、が多重化されたベクトル符号を前記第１符号と前記第２符号とに分離する分離手段と、
前記第１符号を逆量子化して第１量子化分割ベクトルを得る第１逆量子化手段と、
前記第２符号を逆量子化して量子化予測残差ベクトルを得る第２逆量子化手段と、
前記第１量子化分割ベクトルを用いて予測を行って予測ベクトルを生成し、前記予測ベクトルと前記量子化予測残差ベクトルとを足し合わせて第２量子化分割ベクトルを生成す
る予測残差合成手段と、
前記第１量子化分割ベクトルと前記第２量子化分割ベクトルとを結合して量子化ベクトルを生成する結合手段と、
を具備するベクトル逆量子化装置。
【請求項９】
ベクトル量子化装置において、入力ベクトルの分割ベクトルの一つを量子化して得られた第１量子化分割ベクトルを表す第１符号と、前記第１量子化分割ベクトルを用いて予測された予測ベクトルと他の分割ベクトルとの予測誤差である予測残差ベクトルを量子化して得られた第２符号と、が多重化されたベクトル符号を前記第１符号と前記第２符号とに分離する分離手段と、
前記第１符号を逆量子化して第１量子化分割ベクトルを得る第１逆量子化手段と、
前記第１符号に応じてコードブックを決定するコードブック決定手段と、
前記コードブック決定手段が決定したコードブックを用い、前記第２符号を逆量子化して第２量子化分割ベクトルを得る第２逆量子化手段と、
前記第１量子化分割ベクトルと前記第２量子化分割ベクトルとを結合して量子化ベクトルを生成する結合手段と、
を具備するベクトル逆量子化装置。
【請求項１０】
入力ベクトルを複数に分割して複数の分割ベクトルを得る分割ステップと、
前記分割ベクトルの一つを量子化して第１量子化分割ベクトルを得るとともに前記第１量子化分割ベクトルを表す第１符号を得る第１量子化ステップと、
前記第１量子化ステップの量子化結果を用いて他の分割ベクトルを量子化して第２符号を得る第２量子化ステップと、
前記第１符号と前記第２符号とを多重化してベクトル符号を得る多重化ステップと、
を具備するベクトル量子化方法。
【請求項１１】
前記第１量子化分割ベクトルを用いて予測を行って予測ベクトルを生成し、前記予測ベクトルと他の分割ベクトルとの予測誤差である予測残差ベクトルを生成する予測残差生成ステップをさらに具備し、
前記第２量子化ステップは、前記予測残差ベクトルを量子化して第２符号を得る、
請求項１０に記載のベクトル量子化方法。
【請求項１２】
前記第１符号に応じて第２量子化ステップが用いるコードブックを決定するコードブック決定ステップをさらに具備し、
前記第２量子化ステップは、前記コードブック決定ステップが決定したコードブックを用いて他の分割ベクトルを量子化して第２符号を得る、
請求項１０に記載のベクトル量子化方法。
【請求項１３】
ベクトル量子化装置において、入力ベクトルの分割ベクトルの一つを量子化して得られた第１量子化分割ベクトルを表す第１符号と、前記第１量子化分割ベクトルを用いて他の分割ベクトルを量子化して得られた第２符号と、が多重化されたベクトル符号を前記第１符号と前記第２符号とに分離する分離ステップと、
前記第１符号を逆量子化して第１量子化分割ベクトルを得る第１逆量子化ステップと、
前記第１逆量子化ステップの逆量子化結果を用いて前記第２符号を逆量子化して第２量子化分割ベクトルを得る第２逆量子化ステップと、
前記第１量子化分割ベクトルと前記第２量子化分割ベクトルとを結合して量子化ベクトルを生成する結合ステップと、
を具備するベクトル逆量子化方法。
【請求項１４】
ベクトル量子化装置において、入力ベクトルの分割ベクトルの一つを量子化して得られ
た第１量子化分割ベクトルを表す第１符号と、前記第１量子化分割ベクトルに応じて決定されたコードブックを用いて他の分割ベクトルを量子化して得られた第２符号と、が多重化されたベクトル符号を前記第１符号と前記第２符号とに分離する分離ステップと、
前記第１符号を逆量子化して第１量子化分割ベクトルを得る第１逆量子化ステップと、
前記第２符号を逆量子化して量子化予測残差ベクトルを得る第２逆量子化ステップと、
前記第１量子化分割ベクトルを用いて予測を行って予測ベクトルを生成し、前記予測ベクトルと前記量子化予測残差ベクトルとを足し合わせて第２量子化分割ベクトルを生成する予測残差合成ステップと、
前記第１量子化分割ベクトルと前記第２量子化分割ベクトルとを結合して量子化ベクトルを生成する結合ステップと、
を具備するベクトル逆量子化方法。
【請求項１５】
ベクトル量子化装置において、入力ベクトルの分割ベクトルの一つを量子化して得られた第１量子化分割ベクトルを表す第１符号と、前記第１量子化分割ベクトルを用いて予測された予測ベクトルと他の分割ベクトルとの予測誤差である予測残差ベクトルを量子化して得られた第２符号と、が多重化されたベクトル符号を前記第１符号と前記第２符号とに分離する分離ステップと、
前記第１符号を逆量子化して第１量子化分割ベクトルを得る第１逆量子化ステップと、
前記第１符号に応じてコードブックを決定するコードブック決定ステップと、
前記コードブック決定ステップが決定したコードブックを用い、前記第２符号を逆量子化して第２量子化分割ベクトルを得る第２逆量子化ステップと、
前記第１量子化分割ベクトルと前記第２量子化分割ベクトルとを結合して量子化ベクトルを生成する結合ステップと、
を具備するベクトル逆量子化方法。
【手続補正２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、量子化対象である入力ベクトルを複数に分割して分割後の各々のベクトル（分割ベクトル）を量子化するベクトル量子化装置、ベクトル逆量子化装置、ベクトル量子化方法及びベクトル逆量子化方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
ディジタル無線通信や、インターネット通信に代表されるパケット通信、あるいは音声蓄積などの分野においては、電波などの伝送路容量や記憶媒体の有効利用を図るため、音声信号の符号化／復号化技術が不可欠であり、これまでに多くの音声符号化／復号化方式が開発されてきた。その中で、ＣＥＬＰ方式の音声符号化／復号化方式が主流の方式として実用化されている（例えば、非特許文献１参照）。
【０００３】
ＣＥＬＰ方式の音声符号化装置は、予め記憶された音声モデルに基づいて入力音声をコード化する。具体的には、ディジタル化された音声信号を１０〜２０ｍｓ程度のフレームに区切り、フレーム毎に音声信号の線形予測分析を行い、線形予測係数（ＬＰＣ）と線形予測残差ベクトルを求め、線形予測係数と線形予測残差ベクトルをそれぞれ個別に符号化する。
【０００４】
ＣＥＬＰ方式の音声符号化装置においては、線形予測係数を符号化する方法として、線形予測係数をＬＳＰ（Line Spectral Pairs）に変換し、ＬＳＰを符号化する方法を採ることが一般的である。そして、ＬＳＰを符号化する方法として、ベクトル量子化が用いられることが多い。また、１つのベクトルをそのままベクトル量子化するのでは計算量が多いというような場合、ベクトルの系列を数分割して分割されたベクトルの系列を各々量子化する分割ベクトル量子化（スプリットＶＱ）が用いられることが多い。
【特許文献１】特開平１０−９７２９５号公報
【非特許文献１】M.R.Schroeder, B.S.Atal, "Code Excited Linear Prediction: High Quality Speech at Low Bit Rate", IEEE proc., ICASSP'85 pp.937-940
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、このような従来のベクトル量子化装置にあっては、分割ベクトル量子化すれば比較のための計算量が減少するものの、分割前の相関情報は失われ、分割ベクトル量子化の性能が劣化するおそれがある。例えば、分割ベクトル量子化のようにベクトルの系列を分割して分割されたベクトルの系列を各々量子化する場合、ＬＳＰのようにベクトルの高次（高い周波数領域）とベクトルの低次（低い周波数領域）とで相関を持つようなベクトルの系列では分割により相関の情報が分断されることとなり、量子化の性能が劣化することが考えられる。
【０００６】
本発明は、ベクトルの系列を分割して量子化する場合に、ベクトル量子化の性能を向上させることができるベクトル量子化装置、ベクトル逆量子化装置、ベクトル量子化方法及びベクトル逆量子化方法を提供するである。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明のベクトル量子化装置は、入力ベクトルを複数に分割して複数の分割ベクトルを得る分割手段と、前記分割ベクトルの一つを量子化して量子化分割ベクトルを得るとともに前記量子化分割ベクトルを表す第１符号を得る第１量子化手段と、前記第１量子化手段
の量子化結果を用いて他の分割ベクトルを量子化して第２符号を得る第２量子化手段と、前記第１符号と前記第２符号とを多重化してベクトル符号を得る多重化手段と、を具備する構成を採る。
【０００８】
本発明のベクトル逆量子化装置は、上記ベクトル量子化装置が出力するベクトル符号を前記第１符号と前記第２符号とに分離する分離手段と、前記第１符号を逆量子化して第１量子化分割ベクトルを得る第１逆量子化手段と、前記第１逆量子化手段の逆量子化結果を用いて前記第２符号を逆量子化して第２量子化分割ベクトルを得る第２逆量子化手段と、前記第１量子化分割ベクトルと前記第２量子化分割ベクトルとを結合して量子化ベクトルを生成する結合手段と、を具備する構成を採る。
【０００９】
本発明のベクトル量子化方法は、入力ベクトルを複数に分割して複数の分割ベクトルを得る分割ステップと、前記分割ベクトルの一つを量子化して第１量子化分割ベクトルを得るとともに前記第１量子化分割ベクトルを表す第１符号を得る第１量子化ステップと、前記第１量子化ステップの量子化結果を用いて他の分割ベクトルを量子化して第２符号を得る第２量子化ステップと、前記第１符号と前記第２符号とを多重化してベクトル符号を得る多重化ステップと、を具備する方法を採る。
【００１０】
本発明のベクトル逆量子化方法は、上記ベクトル量子化方法によって出力されたベクトル符号を前記第１符号と前記第２符号とに分離する分離ステップと、前記第１符号を逆量子化して第１量子化分割ベクトルを得る第１逆量子化ステップと、前記第１逆量子化ステップの逆量子化結果を用いて前記第２符号を逆量子化して第２量子化分割ベクトルを得る第２逆量子化ステップと、前記第１量子化分割ベクトルと前記第２量子化分割ベクトルとを結合して量子化ベクトルを生成する結合ステップと、を具備する方法を採る。
【発明の効果】
【００１１】
本発明によれば、ベクトルの系列が持つ高次と低次との相関を利用することが可能となるので、ベクトル量子化の性能を向上させることができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１２】
以下、本発明の実施の形態について、図面を参照して詳細に説明する。なお、各実施の形態では、音声・楽音符号化／復号化において、ＬＳＰの分割ベクトル量子化を行う場合を例に採り説明する。また、各実施の形態では、入力ベクトルの分割数を２つとして、一方の分割ベクトルの量子化結果に応じて、他方の分割ベクトル量子化の量子化対象、もしくは、量子化方法を変更する場合を例に採り説明する。
【００１３】
（実施の形態１）
図１は、本発明の実施の形態１に係るベクトル量子化装置及びベクトル逆量子化装置の主要な構成を示すブロック図である。
【００１４】
図１において、ベクトル量子化装置１００は、分割部１０１と、第１量子化部１０２と、第１コードブック１０３、予測残差生成部１０４と、第２量子化部１０５と、第２コー
ドブック１０６と、多重化部１０７と、から主に構成される。また、ベクトル逆量子化装置１５０は、分離部１５１と、第１逆量子化部１５２と、第１コードブック１５３と、第２逆量子化部１５４と、第２コードブック１５５と、予測残差合成部１５６と、結合部１５７と、から主に構成される。
【００１５】
分割部１０１は、入力ベクトルを二分割し、２つの分割ベクトルを得る。なお、２つの分割ベクトルの内、低次（低い周波数領域）に相当する方を第１分割ベクトル、高次（高い周波数領域）に相当する方を第２分割ベクトルとする。
【００１６】
第１量子化部１０２は、第１コードブック１０３を用いて第１分割ベクトルを量子化して第１量子化分割ベクトルを得るとともに第１量子化分割ベクトルを表す第１符号を得る。予測残差生成部１０４は、第１量子化分割ベクトルを用いて予測を行って予測ベクトルを生成し、予測ベクトルと第２分割ベクトルとの予測誤差である予測残差ベクトルを生成する。第２量子化部１０５は、第２コードブック１０６を用いて予測残差ベクトルを量子化して第２符号を得る。多重化部１０７は、第１量子化部１０２により量子化された第１符号と第２量子化部１０５により量子化された第２符号を多重化し、ＬＳＰベクトル符号として出力する。
【００１７】
また、分離部１５１は、ベクトル量子化装置１００により多重化されたＬＳＰベクトル符号を第１符号と第２符号に分離する。第１逆量子化部１５２は、第１コードブック１５３を用いて第１符号を逆量子化して第１量子化分割ベクトルを得る。第２逆量子化部１５４は、第２コードブック１５５を用いて第２符号を逆量子化して量子化予測残差ベクトルを得る。予測残差合成部１５６は、第１量子化分割ベクトルを用いて予測を行って予測ベクトルを生成し、予測ベクトルと量子化予測残差ベクトルとを足し合わせて第２量子化分割ベクトルを生成する。結合部１５７は、第１量子化分割ベクトルと第２量子化分割ベクトルとを結合して量子化ベクトルを生成する。
【００１８】
以下、上述のように構成されたベクトル量子化装置及びベクトル逆量子化装置の動作について説明する。
【００１９】
まず、ベクトル量子化装置１００の各部の動作について説明する。
【００２０】
分割部１０１には、入力ベクトル、ここではＬＳＰベクトルが入力される。分割部１０１は、入力されたＬＳＰベクトルを二分割し、分割により生成される第１分割ベクトルを第１量子化部１０２に出力し、第２分割ベクトルを予測残差生成部１０４に出力する。
【００２１】
第１量子化部１０２は、第１分割ベクトルの量子化を行い、量子化により得られる第１量子化分割ベクトルを予測残差生成部１０４に出力し、第１量子化分割ベクトルを表す第１符号を多重化部１０７に出力する。ベクトル量子化を行う際には、第１コードブック１０３が参照される。
【００２２】
予測残差生成部１０４は、第１量子化分割ベクトルと第２分割ベクトルとを入力し、第１量子化分割ベクトルを用いて予測を行い、予測結果から予測ベクトルを生成し、第２分割ベクトルと予測ベクトルとの差を求めることにより予測残差ベクトルを求め、予測残差ベクトルを第２量子化部１０５に出力する。このように、予測残差生成部１０４において、第１量子化部１０２による量子化結果から第２分割ベクトルの予測を行い、予測残差をベクトル量子化対象とすることにより、第１分割ベクトルと第２分割ベクトルとの相関を利用して、分割ベクトル量子化の性能向上を図ることができる。
【００２３】
第２量子化部１０５は、予測残差ベクトルを入力し、予測残差ベクトルの量子化を行い
、量子化により得られる第２符号を多重化部１０７に出力する。ベクトル量子化を行う際には、第２コードブック１０６が参照される。
【００２４】
多重化部１０７は、第１符号と第２符号とを入力し、これらの符号を多重化してＬＳＰベクトル符号として出力する。
【００２５】
次に、ベクトル逆量子化装置１５０の各部の動作について説明する。
【００２６】
分離部１５１には、ＬＳＰベクトル符号が入力される。分離部１５１は、ＬＳＰベクトル符号から第１符号と第２符号とを分離し、第１符号を第１逆量子化部１５２に出力し、第２符号を第２逆量子化部１５４に出力する。
【００２７】
第１逆量子化部１５２は、第１符号を入力し、第１符号の逆量子化を行い、逆量子化により得られる第１量子化分割ベクトルを予測残差合成部１５６及び結合部１５７に出力する。なお、ベクトル逆量子化を行う際には、第１コードブック１５３が参照される。
【００２８】
第２逆量子化部１５４は、第２符号を入力し、第２符号の逆量子化を行い、逆量子化により得られる量子化予測残差ベクトルを予測残差合成部１５６に出力する。なお、ベクトル逆量子化を行う際には、第２コードブック１５５が参照される。
【００２９】
予測残差合成部１５６は、第１量子化分割ベクトルと量子化予測残差ベクトルとを入力し、第１量子化分割ベクトルを用いて予測を行い、予測結果から予測ベクトルを生成し、予測ベクトルと量子化予測残差ベクトルとの和を求めることにより第２量子化分割ベクトルを求め、第２量子化分割ベクトルを結合部１５７に出力する。
【００３０】
結合部１５７は、第１量子化分割ベクトルと第２量子化分割ベクトルとを入力し、第１量子化分割ベクトルと第２量子化分割ベクトルとを結合することにより量子化ベクトルを求め、これを出力する。
【００３１】
次に、ベクトル量子化装置１００及びベクトル逆量子化装置１５０の各部の動作について、さらに詳細に説明する。
【００３２】
まず、ベクトル量子化装置１００の各部の動作について述べる。
【００３３】
量子化対象となるＬＳＰベクトルがＲ次のベクトル（ＬＳＰ（ｉ）（ｉ＝０〜Ｒ−１））であり、ベクトル量子化装置１００において、ＬＳＰベクトルをＲ＿Ｐ次の分割ベクトルとＲ＿Ｆ次の分割ベクトルとなるように二分割して分割ベクトル量子化する場合を例に挙げ、説明する。
【００３４】
分割部１０１は、入力のＬＳＰベクトル（ＬＳＰ（ｉ）（ｉ＝０〜Ｒ−１））を次式（１）によりに分割する。ＬＳＰベクトル（ＬＳＰ（ｉ）（ｉ＝０〜Ｒ−１））は、ＬＳＰ（０）が一番低い周波数に相当し、順次周波数の値は高くなり、ＬＳＰ（Ｒ−１）が一番高い周波数に相当する。
【００３５】
【数１】
2007114290.tif 000017
上記式（１）で、ＬＳＰ＿Ｐ（ｉ）（ｉ＝０〜Ｒ＿Ｐ−１）を第１分割ベクトル、ＬＳＰ＿Ｆ（ｉ）（ｉ＝０〜Ｒ＿Ｆ−１）を第２分割ベクトルとする。また、Ｒ＿ＰとＲ＿Ｆ
との和はＲに相当する（Ｒ＝Ｒ＿Ｐ＋Ｒ＿Ｆ）。
【００３６】
第１量子化部１０２は、第１分割ベクトルＬＳＰ＿Ｐ（ｉ）（ｉ＝０〜Ｒ＿Ｐ−１）を入力し、前以て学習により作成されている第１コードブック１０３を参照して、次式（２）により第１分割ベクトルＬＳＰ＿Ｐ（ｉ）（ｉ＝０〜Ｒ＿Ｐ−１）との二乗誤差が最小となるコードベクトルを選択する。
【００３７】
【数２】
2007114290.tif 000018
上記式（２）で、（ｉ）（ｉ＝０〜Ｒ＿Ｐ−１）は第１コードブック１０３を構成するコードベクトルであり、ｍはコードベクトルのインデクスである。第１コードブック１０３のコードブックサイズがＭであれば、ｍは０〜Ｍ−１の値を取り得る。第１量子化部１０２は、全てのｍについて、上記式（２）により二乗誤差Ｅｒｒ＿Ｐの値を求め、二乗誤差Ｅｒｒ＿Ｐの値が最小となるｍを第１符号ｍ＿ｍｉｎとして多重化部１０７に出力する。また、第１量子化部１０２は、二乗誤差Ｅｒｒ＿Ｐが最小となるコードベクトルＣＯＤＥ＿Ｐ（ｍ＿ｍｉｎ）（ｉ）（ｉ＝０〜Ｒ＿Ｐ−１）を第１量子化分割ベクトルとして予測残差生成部１０４に出力する。
【００３８】
次いで、予測残差生成部１０４は、第１量子化分割ベクトルＣＯＤＥ＿Ｐ（ｍ＿ｍｉｎ）（ｉ）（ｉ＝０〜Ｒ＿Ｐ−１）、及び、第２分割ベクトルＬＳＰ＿Ｆ（ｉ）（ｉ＝０〜Ｒ＿Ｆ−１）を入力し、第１量子化分割ベクトルＣＯＤＥ＿Ｐ（ｍ＿ｍｉｎ）（ｉ）（ｉ＝０〜Ｒ＿Ｐ−１）を用いて予測を行う。ここでは、第１量子化分割ベクトルの要素の１つであるＣＯＤＥ＿Ｐ（ｍ＿ｍｉｎ）（Ｒ＿Ｐ−１）の値を用いて予測を行う場合を例に挙げ、説明する。予測は、次式（３）により行う。
【００３９】
【数３】
2007114290.tif 000019
ここで、Ｚの値は、ＬＳＰベクトル（ＬＳＰ（ｉ）（ｉ＝０〜Ｌ−１））が任意のｉにおいて取り得る最大の値であり、大量の音声データで大量のＬＳＰベクトルを実験的に求め、観測的に決定される。上記式（３）により求められるＰＲＥＤ（ｉ）（ｉ＝０〜Ｒ＿Ｆ−１）が予測された予測ベクトルである。次いで、次式（４）により予測残差ベクトルを求める。
【００４０】
【数４】
2007114290.tif 000020
次いで、予測残差生成部１０４は、上記式（４）により求められる予測残差ベクトルＰＲＥＤ＿ＥＲＲ（ｉ）（ｉ＝０〜Ｒ＿Ｆ−１）を第２量子化部１０５に出力する。
【００４１】
次いで、第２量子化部１０５は、予測残差ベクトルＰＲＥＤ＿ＥＲＲ（ｉ）（ｉ＝０〜Ｒ＿Ｆ−１）を入力し、前以て学習により作成されている第２コードブック１０６を参照して、次式（５）により予測残差ベクトルＰＲＥＤ＿ＥＲＲ（ｉ）（ｉ＝０〜Ｒ＿Ｆ−１）との二乗誤差が最小となるコードベクトルを選択する。
【００４２】
【数５】
2007114290.tif 000021
ここで、ＣＯＤＥ＿Ｆ（ｎ）（ｉ）（ｉ＝０〜Ｒ＿Ｆ−１）は第２コードブック１０６を構成するコードベクトルであり、ｎはコードベクトルのインデクスである。第２コードブック１０６のコードブックサイズがＮであればｎは０〜Ｎ−１の値を取り得る。第２量子化部１０５は、全てのｎについて上記式（５）により二乗誤差Ｅｒｒ＿Ｆの値を求め、二乗誤差Ｅｒｒ＿Ｆの値が最小となるｎを第２符号ｎ＿ｍｉｎとして多重化部１０７に出力する。
【００４３】
次いで、多重化部１０７は、第１符号ｍ＿ｍｉｎと第２符号ｎ＿ｍｉｎとを入力し、これらの符号を多重化してＬＳＰベクトル符号とする。
【００４４】
このように、第１量子化部１０２の量子化結果である第１量子化分割ベクトル（もしくは第１量子化分割ベクトルの要素の１つであるＣＯＤＥ＿Ｐ（ｍ＿ｍｉｎ）（Ｒ＿Ｐ−１））から第２分割ベクトルの予測を行い、予測誤差を第２量子化部１０５の量子化対象とすることにより、第１分割ベクトルと第２分割ベクトルとの相関を利用して分割ベクトル量子化の性能向上を図ることができる。
【００４５】
次に、ベクトル逆量子化装置１５０の各部の動作について詳細に説明する。
【００４６】
量子化対象となるＬＳＰベクトルがＲ次のベクトル（ＬＳＰ（ｉ）（ｉ＝０〜Ｒ−１））であり、ベクトル逆量子化装置１５０において、ＬＳＰベクトル符号を逆量子化して量子化ベクトルを得る場合を例に挙げて説明する。なお、第１コードブック１５３はベクトル量子化装置１００の第１コードブック１０３と同じ構成であり、また、第２コードブック１５５はベクトル量子化装置１００の第２コードブック１０６と同じ構成である。
【００４７】
始めに、分離部１５１が、ＬＳＰベクトル符号から第１符号ｍ＿ｍｉｎと第２符号ｎ＿ｍｉｎとを分離し、第１符号ｍ＿ｍｉｎを第１逆量子化部１５２に出力し、第２符号ｎ＿ｍｉｎを第２逆量子化部１５４に出力する。
【００４８】
次いで、第１逆量子化部１５２は、第１符号ｍ＿ｍｉｎを用いて第１量子化分割ベクトルを得る。具体的には、第１コードブック１５３を参照して、第１量子化分割ベクトルＣＯＤＥ＿Ｐ（ｍ＿ｍｉｎ）（ｉ）（ｉ＝０〜Ｒ＿Ｐ−１）を取り出す。次いで、第１逆量子化部１５２は、第１量子化分割ベクトルＣＯＤＥ＿Ｐ（ｍ＿ｍｉｎ）（ｉ）（ｉ＝０〜Ｒ＿Ｐ−１）を予測残差合成部１５６及び結合部１５７に出力する。
【００４９】
次いで、第２逆量子化部１５４は、第２符号ｎ＿ｍｉｎを用いて量子化予測残差ベクトルを得る。具体的には、第２コードブック１５５を参照して、量子化予測残差ベクトルＣＯＤＥ＿Ｆ（ｎ＿ｍｉｎ）（ｉ）（ｉ＝０〜Ｒ＿Ｆ−１）を取り出す。次いで、第２逆量子化部１５４は、量子化予測残差ベクトルＣＯＤＥ＿Ｆ（ｎ＿ｍｉｎ）（ｉ）（ｉ＝０〜Ｒ＿Ｆ−１）を予測残差合成部１５６に出力する。
【００５０】
次いで、予測残差合成部１５６は、第１量子化分割ベクトルＣＯＤＥ＿Ｐ（ｍ＿ｍｉｎ）（ｉ）（ｉ＝０〜Ｒ＿Ｐ−１）と量子化予測残差ベクトルＣＯＤＥ＿Ｆ（ｎ＿ｍｉｎ）（ｉ）（ｉ＝０〜Ｒ＿Ｆ−１）とを入力し、上記式（３）により予測ベクトルＰＲＥＤ（ｉ）（ｉ＝０〜Ｒ＿Ｆ−１）を求める。次いで、予測残差合成部１５６は、次式（６）により求められる第２量子化分割ベクトルＱ＿Ｆ（ｉ）（ｉ＝０〜Ｒ＿Ｆ−１）を結合部１
５７に出力する。
【００５１】
【数６】
2007114290.tif 000022
次いで、結合部１５７は、第１量子化分割ベクトルＣＯＤＥ＿Ｐ（ｍ＿ｍｉｎ）（ｉ）（ｉ＝０〜Ｒ＿Ｐ−１）と第２量子化分割ベクトルＱ＿Ｆ（ｉ）（ｉ＝０〜Ｒ＿Ｆ−１）とを入力し、これらを次式（７）により結合し、量子化ベクトルＱ（ｉ）（ｉ＝０〜Ｒ−１）を生成し、出力する。
【００５２】
【数７】
2007114290.tif 000023
以上説明したように、本実施の形態によれば、ベクトル量子化装置１００は、第１量子化分割ベクトルを用いて予測を行って予測ベクトルを生成し、分割ベクトルと予測ベクトルとの差を予測残差ベクトルとして生成し、予測残差ベクトルをベクトル量子化して第２符号を得る。また、ベクトル逆量子化装置１５０は、第１量子化分割ベクトルを用いて予測を行って予測ベクトルを生成し、予測ベクトルと予測残差ベクトルとの和を求め第２量子化分割ベクトルを生成し、第１量子化分割ベクトルと第２量子化分割ベクトルとを結合し量子化ベクトルを生成する。
【００５３】
このように、本実施の形態によれば、分割ベクトルの一つを量子化して量子化分割ベクトルを得るとともに、該分割ベクトルの量子化結果に応じて、他の分割ベクトルの量子化における量子化対象もしくは量子化方法を変更することができる。これにより、分割ベクトル量子化において、ベクトルの系列を分割する場合に、ベクトルの系列が持つ高次と低次との相関の情報が利用されることになり、入力ベクトルが持つ高次と低次との相関を利用して分割ベクトル量子化の性能向上を実現することができる。
【００５４】
具体的には、高次と低次とで相関を持つベクトルの系列を分割ベクトル量子化する場合であっても、第１分割ベクトルの量子化結果を用いて第２分割ベクトルの予測を行い予測残差である予測残差ベクトルを第２量子化手段の量子化対象とすることにより、相関を利用することが可能となり、量子化の品質向上を図ることができる。
【００５５】
ここで、第１コードブック１０３，１５３を前以て学習により求めるには、多数の学習用の音声データから得られる多数のＬＳＰベクトルを用意し、多数のＬＳＰベクトルを用いて上記式（１）により多数の第１分割ベクトルＬＳＰ＿Ｐ（ｉ）（ｉ＝０〜Ｒ＿Ｐ−１）を生成し、多数の第１分割ベクトルを用いてＬＢＧアルゴリズム等の学習アルゴリズムにより第１コードブックを生成すると良い。また、第２コードブック１０６，１５５を前以て学習により求めるには、上記の方法等で第１コードブックを生成した後、多数のＬＳＰベクトルを用いて上記式（１）により多数の第１分割ベクトルＬＳＰ＿Ｐ（ｉ）（ｉ＝０〜Ｒ＿Ｐ−１）と第２分割ベクトルＬＳＰ＿Ｆ（ｉ）（ｉ＝０〜Ｒ＿Ｆ−１）とを生成し、各々の第１分割ベクトルと第２分割ベクトルの組において、第１コードブックを参照して上記式（２）により第１分割ベクトルＬＳＰ＿Ｐ（ｉ）（ｉ＝０〜Ｒ＿Ｐ−１）との二乗誤差が最小となるコードベクトルを選択し、上記式（３）により予測ベクトルＰＲＥＤ（ｉ）（ｉ＝０〜Ｒ＿Ｆ−１）を求め、上記式（４）により予測残差ベクトルＰＲＥＤ＿ＥＲＲ（ｉ）（ｉ＝０〜Ｒ＿Ｆ−１）を求め、求められる多数の予測残差ベクトルを用いてＬＢＧアルゴリズム等の学習アルゴリズムにより第２コードブックを生成すると良い
。
【００５６】
なお、本実施の形態では、第１分割ベクトルの１つの要素を用いて予測を行って予測ベクトルを生成する場合を例に採り説明したが、予測の方法はこれに限定されず、他の予測の方法であっても良い。例えば、第１分割ベクトル全体を予測用のマトリクスに乗ずることによって予測ベクトルを生成しても良い。
【００５７】
（実施の形態２）
実施の形態２は、第２分割ベクトル量子化が参照するコードブックを切り替えることにより、第１分割ベクトルと第２分割ベクトルとの相関を利用して分割ベクトル量子化を行う場合の例である。
【００５８】
図２は、本発明の実施の形態２に係るベクトル量子化装置及びベクトル逆量子化装置の主要な構成を示すブロック図である。
【００５９】
図２において、ベクトル量子化装置２００は、分割部２０１と、第１量子化部２０２と、第１コードブック２０３、コードブック決定部２０４と、第２量子化部２０５と、第２コードブック群２０６と、多重化部２０７とから主に構成される。また、ベクトル逆量子化装置２５０は、分離部２５１と、第１逆量子化部２５２と、第１コードブック２５３と、コードブック決定部２５４と、第２逆量子化部２５５と、第２コードブック群２５６と、結合部２５７と、から主に構成される。ここで、第２コードブック群２０６，２５６には、前以て用意された複数のコードブックが具備されている。コードブック決定部２０４，２５４は、第１符号に応じて第２逆量子化部２０５，２５５が用いるコードブックを決定する。
【００６０】
以下、上述のように構成されたベクトル量子化装置及びベクトル逆量子化装置の動作について説明する。
【００６１】
まず、ベクトル量子化装置２００の各部の動作について説明する。
【００６２】
分割部２０１には、入力ベクトル、ここではＬＳＰベクトルが入力される。分割部２０１は、入力されたＬＳＰベクトルを二分割し、分割により生成される第１分割ベクトルを第１量子化部２０２に出力し、第２分割ベクトルを第２量子化部２０５に出力する。
【００６３】
第１量子化部２０２は、第１分割ベクトルを入力し、第１分割ベクトルの量子化を行い、量子化により得られる第１量子化分割ベクトルを表す第１符号をコードブック決定部２０４及び多重化部２０７に出力する。
【００６４】
コードブック決定部２０４は、第１符号を入力し、第１符号に応じて第２コードブック群２０６の中から第２量子化部２０５が参照するコードブックを選択し、選択されたコードブックのインデクスを第２コードブック群２０６に出力する。
【００６５】
第２コードブック群２０６は、コードブック決定部２０４よりインデクスを入力し、第２コードブック群が複数備えるコードブックの中からインデクスに対応するコードブックを取り出し、第２量子化部２０５がベクトル量子化する際に参照するコードブックとして第２量子化部２０５に出力する。
【００６６】
このように、第２量子化部２０５が分割ベクトル量子化の際に参照するコードブックを第１符号に応じて複数のコードブックの中から選択することにより、第１分割ベクトルと第２分割ベクトルとの相関を利用して、分割ベクトル量子化の性能向上を図ることができ
る。
【００６７】
第２量子化部２０５は、第２分割ベクトルを入力し、第２分割ベクトルの量子化を行い、量子化により得られる第２符号を多重化部２０７に出力する。ベクトル量子化を行う際には、第２コードブック群２０６が提供するコードブックを参照する。
【００６８】
多重化部２０７は、第１符号と第２符号とを入力し、これらの符号を多重化してＬＳＰベクトル符号として出力する。
【００６９】
次に、ベクトル逆量子化装置２５０の各部の動作について説明する。
【００７０】
分離部２５１には、ＬＳＰベクトル符号が入力される。分離部２５１は、ＬＳＰベクトル符号から第１符号と第２符号とを分離し、第１符号を第１逆量子化部２５２及びコードブック決定部２５４に出力し、第２符号を第２逆量子化部２５５に出力する。
【００７１】
第１逆量子化部２５２は、第１符号の逆量子化を行い、逆量子化により得られる第１量子化分割ベクトルを結合部２５７に出力する。ベクトル逆量子化を行う際には、第１コードブック２５３が参照される。
【００７２】
コードブック決定部２５４は、第１符号を入力し、第１符号に応じて第２コードブック群２５６の中から第２逆量子化部２５５が参照するコードブックを選択し、選択されたコードブックのインデクスを第２コードブック群２５６に出力する。
【００７３】
第２コードブック群２５６は、コードブック決定部２５４よりインデクスを入力し、第２コードブック群が複数備えるコードブックの中からインデクスに対応するコードブックを取り出し、第２逆量子化部２５５がベクトル逆量子化する際に参照するコードブックとして第２逆量子化部２５５に出力する。
【００７４】
第２逆量子化部２５５は、第２符号を入力し、第２符号の逆量子化を行い、逆量子化により得られる第２量子化分割ベクトルを結合部２５７に出力する。ベクトル逆量子化を行う際には、第２コードブック群２５６が提供するコードブックを参照する。
【００７５】
結合部２５７は、第１量子化分割ベクトルと第２量子化分割ベクトルとを入力し、第１量子化分割ベクトルと第２量子化分割ベクトルとを結合することにより量子化ベクトルを求め、これを出力する。
【００７６】
次に、ベクトル量子化装置２００及びベクトル逆量子化装置２５０の各部の動作について、さらに詳細に説明する。
【００７７】
まず、ベクトル量子化装置２００の各部の動作について述べる。
【００７８】
量子化対象となるＬＳＰベクトルがＲ次のベクトル（ＬＳＰ（ｉ）（ｉ＝０〜Ｒ−１））であり、ベクトル量子化装置２００において、ＬＳＰベクトルをＲ＿Ｐ次の分割ベクトルとＲ＿Ｆ次の分割ベクトルとなるように二分割して分割ベクトル量子化する場合を例に挙げ、説明する。また、第２コードブック群２０６、２５６が具備する複数のコードブックの数をＳとし、コードブックには０からＳ−１まで順次インデクスが割り振られる。
【００７９】
分割部２０１は、入力のＬＳＰベクトル（ＬＳＰ（ｉ）（ｉ＝０〜Ｒ−１））を次式（８）により分割する。ＬＳＰベクトル（ＬＳＰ（ｉ）（ｉ＝０〜Ｒ−１））は、ＬＳＰ（０）が一番低い周波数に相当し、順次周波数の値は高くなり、ＬＳＰ（Ｒ−１）が一番高
い周波数に相当する。
【００８０】
【数８】
2007114290.tif 000024
上記式（８）で、ＬＳＰ＿Ｐ（ｉ）（ｉ＝０〜Ｒ＿Ｐ−１）を第１分割ベクトル、ＬＳＰ＿Ｆ（ｉ）（ｉ＝０〜Ｒ＿Ｆ−１）を第２分割ベクトルとする。また、Ｒ＿ＰとＲ＿Ｆとの和はＲに相当する（Ｒ＝Ｒ＿Ｐ＋Ｒ＿Ｆ）。次いで、第１分割ベクトル、第２分割ベクトルは第１量子化部２０２に出力される。
【００８１】
第１量子化部２０２は、第１分割ベクトルＬＳＰ＿Ｐ（ｉ）（ｉ＝０〜Ｒ＿Ｐ−１）を入力し、前以て学習により作成されている第１コードブック２０３を参照して、次式（９）により第１分割ベクトルＬＳＰ＿Ｐ（ｉ）（ｉ＝０〜Ｒ＿Ｐ−１）との二乗誤差が最小となるコードベクトルを選択する。
【００８２】
【数９】
2007114290.tif 000025
ここで、ＣＯＤＥ＿Ｐ（ｍ）（ｉ）（ｉ＝０〜Ｒ＿Ｐ−１）は第１コードブック２０３を構成するコードベクトルであり、ｍはコードベクトルのインデクスである。第１コードブック２０３のコードブックサイズがＭであればｍは０〜Ｍ−１の値を取り得る。次いで、第１量子化部２０２は、全てのｍについて二乗誤差Ｅｒｒ＿Ｐの値を求め、二乗誤差Ｅｒｒ＿Ｐの値が最小となるｍを第１符号ｍ＿ｍｉｎとしてコードブック決定部２０４に出力する。
【００８３】
次いで、コードブック決定部２０４は、第１符号ｍ＿ｍｉｎを入力し、第１符号ｍ＿ｍｉｎの値に応じて第２量子化部２０５がベクトル量子化の際に参照するコードブックを決定し、決定されたコードブックのインデクスｓ（ｓは０からＳ−１の何れかの値をとる）を第２コードブック群２０６に出力する。
【００８４】
図３は、第１符号と第２コードブックのインデクスとの対応表の一例を示す図である。
【００８５】
図３に示すように、第１符号ｍ＿ｍｉｎとインデクスｓとの対応を予め決めておき、この対応に従って第１符号ｍ＿ｍｉｎからインデクスｓを決定する。
【００８６】
次いで、第２コードブック群２０６は、インデクスｓを入力し、第２コードブック群２０６が具備する複数のコードブックの中からインデクスｓに対応するコードブックを選択し、第２量子化部２０５がベクトル量子化の際に参照するコードブックとして第２量子化部２０５に出力する。
【００８７】
次いで、第２量子化部２０５は、第２分割ベクトルＬＳＰ＿Ｆ（ｉ）（ｉ＝０〜Ｒ＿Ｆ−１）を入力し、第２コードブック群２０６より提供されるインデクスｓに対応するコードブックを参照して、次式（１０）により第２分割ベクトルＬＳＰ＿Ｆ（ｉ）（ｉ＝０〜Ｒ＿Ｆ−１）との二乗誤差が最小となるコードベクトルを選択する。
【００８８】
【数１０】
2007114290.tif 000026
ここで、ＣＯＤＥ＿Ｆ（ｎ）（ｉ）（ｉ＝０〜Ｒ＿Ｆ−１）は第２コードブック群２０６より提供されるコードブックを構成するコードベクトルであり、ｎはコードベクトルのインデクスである。第２コードブック群２０６より提供されるコードブックのサイズがＮであればｎは０〜Ｎ−１の値を取り得る。次いで、第２量子化部２０５は、全てのｎについて二乗誤差Ｅｒｒ＿Ｆの値を求め、二乗誤差Ｅｒｒ＿Ｆの値が最小となるｎを第２符号ｎ＿ｍｉｎとして多重化部２０７に出力する。
【００８９】
次いで、多重化部２０７は、第１符号ｍ＿ｍｉｎと第２符号ｎ＿ｍｉｎとを入力し、これらの符号を多重化してＬＳＰベクトル符号とする。
【００９０】
このように、第１量子化部２０２の量子化結果である第１符号に応じて第２量子化部２０５がベクトル量子化する際に参照するコードブックを切り替えることにより、第１分割ベクトルと第２分割ベクトルとの相関を利用して分割ベクトル量子化の性能向上を図ることができる。
【００９１】
次に、ベクトル逆量子化装置２５０の各部の動作について詳細に説明する。
【００９２】
量子化対象となるＬＳＰベクトルがＲ次のベクトル（ＬＳＰ（ｉ）（ｉ＝０〜Ｒ−１））であり、ベクトル逆量子化装置２５０において、ＬＳＰベクトル符号を逆量子化して量子化ベクトルを得る場合を例に挙げて説明する。なお、第１コードブック２５３はベクトル量子化装置２００の第１コードブック２０３と同じ構成であり、また、第２コードブック群２５６はベクトル量子化装置２００の第２コードブック群２０６と同じ構成である。
【００９３】
始めに、分離部２５１が、ＬＳＰベクトル符号から第１符号ｍ＿ｍｉｎと第２符号ｎ＿ｍｉｎとを分離し、第１符号ｍ＿ｍｉｎを第１逆量子化部２５２に出力し、第２符号ｎ＿ｍｉｎを第２逆量子化部２５５に出力する。
【００９４】
次いで、第１逆量子化部２５２は、第１符号ｍ＿ｍｉｎを用いて第１量子化分割ベクトルを得る。具体的には、第１コードブック２５３を参照して、第１量子化分割ベクトルＣＯＤＥ＿Ｐ（ｍ＿ｍｉｎ）（ｉ）（ｉ＝０〜Ｒ＿Ｐ−１）を取り出し、結合部２５７に出力する。
【００９５】
次いで、コードブック決定部２５４は、第１符号ｍ＿ｍｉｎを入力し、第１符号ｍ＿ｍｉｎの値に応じて第２逆量子化部２５５がベクトル逆量子化の際に参照するコードブックのインデクスｓを決定し、第２コードブック群２５６へインデクスｓを出力する。具体的には、図３のように第１符号ｍ＿ｍｉｎとインデクスｓとの対応を予め決めておき、この対応に従って第１符号ｍ＿ｍｉｎからインデクスｓを決定する。
【００９６】
次いで、第２コードブック群２５６は、インデクスｓを入力し、第２コードブック群２５６が具備する複数のコードブックの中からインデクスｓに対応するコードブックを選択し、第２逆量子化部２５５がベクトル逆量子化の際に参照するコードブックとして第２逆量子化部２５５に出力する。
【００９７】
次いで、第２逆量子化部２５５は、第２符号ｎ＿ｍｉｎを入力し、第２符号ｎ＿ｍｉｎを用いて第２量子化分割ベクトルを得る。具体的には、第２コードブック群２５６より提供されるインデクスｓに対応するコードブックを参照して、第２量子化分割ベクトルＣＯ
ＤＥ＿Ｆ（ｎ＿ｍｉｎ）（ｉ）（ｉ＝０〜Ｒ＿Ｆ−１）を取り出し、結合部２５７に出力する。
【００９８】
次いで、結合部２５７は、第１量子化分割ベクトルＣＯＤＥ＿Ｐ（ｍ＿ｍｉｎ）（ｉ）（ｉ＝０〜Ｒ＿Ｐ−１）と第２量子化分割ベクトルＣＯＤＥ＿Ｆ（ｎ＿ｍｉｎ）（ｉ）（ｉ＝０〜Ｒ＿Ｆ−１）とを入力し、これらを次式（１１）により結合し、量子化ベクトルＱ（ｉ）（ｉ＝０〜Ｒ−１）を生成し、出力する。
【００９９】
【数１１】
2007114290.tif 000027
このように、本実施の形態によれば、実施の形態１と同様の効果、すなわち、一つ以上の分割ベクトルの量子化結果に応じて別の分割ベクトルの量子化に用いるコードベクトルを変更することにより、入力ベクトルが持つ高次と低次との相関を利用して分割ベクトル量子化の品質向上を図ることができる。
【０１００】
また、本実施の形態では、学習データで作成された複数のコードブックを第２コードブック群２０６，２５６に前以て用意し、コードブック決定部２０４，２５４で学習効果により最適なコードブックを選択して使用するため、量子化／逆量子化の品質向上が期待できる。
【０１０１】
ここで、第１コードブック２０３，２５３を前以て学習により求めるには、多数の学習用の音声データから得られる多数のＬＳＰベクトルを用意し、多数のＬＳＰベクトルを用いて上記式（１）により多数の第１分割ベクトルＬＳＰ＿Ｐ（ｉ）（ｉ＝０〜Ｒ＿Ｐ−１）を生成し、多数の第１分割ベクトルを用いてＬＢＧアルゴリズム等の学習アルゴリズムにより第１コードブックを生成すると良い。また、第２コードブック群２０６、２５６が具備する複数のコードブックを前以て学習により求めるには、上記の方法等で第１コードブックを生成した後、図３のように第１符号ｍ＿ｍｉｎとインデクスｓの値との対応を予め決めておく。対応を決定するためには、第２コードブック群が具備する複数のコードブックの数がＳである場合、ＬＢＧアルゴリズムにより第１コードブックを構成するＭ個のコードベクトルを０からＳ−１までのインデクスを付したＳ個のクラスタへクラスタリングし、クラスタのインデクスとそのクラスタに属するコードベクトルのインデクスとを対応付けると良い。次いで、多数のＬＳＰベクトルを用いて、上記式（１）により多数の第１分割ベクトルＬＳＰ＿Ｐ（ｉ）（ｉ＝Ｒ＿Ｐ−１）と第２分割ベクトルＬＳＰ＿Ｆ（ｉ）（ｉ＝０〜Ｒ＿Ｆ−１）とを生成し、各々の第１分割ベクトルと第２分割ベクトルとの組において、第１コードブックを参照して、上記式（２）により第１分割ベクトルＬＳＰ＿Ｐ（ｉ）（ｉ＝０〜Ｒ＿Ｐ−１）との二乗誤差が最小となるコードベクトルを選択し、選択されたコードベクトルのインデクス（第１符号ｍ＿ｍｉｎ）からコードブックのインデクスｓを上記の対応を参照して決定し、第２分割ベクトルをインデクスｓのコードブックの学習用のデータとして属させる。次に、各々のコードブックを属する第２分割ベクトルで以ってＬＢＧアルゴリズム等の学習アルゴリズムにより第２コードブック群を構成するコードブックを生成すると良い。
【０１０２】
なお、以上の説明は本発明の好適な実施の形態の例証であり、本発明の範囲はこれに限定されることはない。
【０１０３】
例えば、上記各実施の形態では、ＬＳＰベクトルを二分割して量子化する場合を例にとって説明したが、分割数はこれに限定されず、３つ以上の分割数であっても良い。
【０１０４】
また、上記各実施の形態では、ＬＳＰベクトルを量子化する場合を例にとって説明したが、量子化対象はこれに限定されず、ＬＳＰ以外の何らかのベクトルであっても良い。この場合、量子化対象となるベクトルは、分割ベクトルを生成した際に分割ベクトル同士が相関を持つようなベクトルであると効果的である。
【０１０５】
また、本実施の形態では、ベクトル量子化装置及びベクトル逆量子化装置という名称を用いたが、これは説明の便宜上であり、量子化装置、逆量子化装置、ベクトル量子化方法、ベクトル逆量子化方法等であってもよい。
【０１０６】
また、本発明をハードウェアで構成する場合を例にとって説明したが、量子化及び逆量子化方法を機能させるためのソフトウェアで実現することも可能である。このソフトウェアはコンピュータで読み取り可能な記録媒体に格納されている。
【０１０７】
また、本発明に係るベクトル量子化装置及びベクトル逆量子化装置は、移動体通信システムにおける通信端末装置及び基地局装置に搭載することが可能であり、これにより上記と同様の作用効果を有する通信端末装置、基地局装置、及び移動体通信システムを提供することができる。
【０１０８】
また、ここでは、本発明をハードウェアで構成する場合を例にとって説明したが、本発明をソフトウェアで実現することも可能である。例えば、本発明に係るアルゴリズムをプログラミング言語によって記述し、このプログラムをメモリに記憶しておいて情報処理手段によって実行させることにより、本発明に係る音声符号化装置と同様の機能を実現することができる。
【０１０９】
また、上記実施の形態の説明に用いた各機能ブロックは、典型的には集積回路であるＬＳＩとして実現される。これらは個別に１チップ化されても良いし、一部または全てを含むように１チップ化されても良い。
【０１１０】
また、ここではＬＳＩとしたが、集積度の違いによって、ＩＣ、システムＬＳＩ、スーパーＬＳＩ、ウルトラＬＳＩ等と呼称されることもある。
【０１１１】
また、集積回路化の手法はＬＳＩに限るものではなく、専用回路または汎用プロセッサで実現しても良い。ＬＳＩ製造後に、プログラム化することが可能なＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）や、ＬＳＩ内部の回路セルの接続もしくは設定を再構成可能なリコンフィギュラブル・プロセッサを利用しても良い。
【０１１２】
さらに、半導体技術の進歩または派生する別技術により、ＬＳＩに置き換わる集積回路化の技術が登場すれば、当然、その技術を用いて機能ブロックの集積化を行っても良い。バイオ技術の適用等が可能性としてあり得る。
【０１１３】
２００６年３月３１日出願の特願２００６−０９９８５４の日本出願に含まれる明細書、図面及び要約書の開示内容は、すべて本願に援用される。
【産業上の利用可能性】
【０１１４】
本発明に係るベクトル量子化装置、ベクトル逆量子化装置及びこれらの方法は、ベクトルが持つ低次と高次との相関を利用して性能の良い分割ベクトル量子化を行うことで、品質の良いＬＳＰ符号化を実現することができ、音声・楽音信号を符号化して伝送する通信システムにおいて使用される音声・楽音符号化装置及び音声・楽音復号化装置のＬＳＰ符号化器等として有用である。
【図面の簡単な説明】
【０１１５】
【図１】本発明の実施の形態１に係るベクトル量子化装置及びベクトル逆量子化装置の構成を示すブロック図
【図２】本発明の実施の形態２に係るベクトル量子化装置及びベクトル逆量子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２に係るベクトル量子化装置及びベクトル逆量子化装置の第１符号と第２コードブックのインデクスとの対応表の一例を示す図
【手続補正３】
【補正対象書類名】図面
【補正対象項目名】全図
【補正方法】変更
【補正の内容】
【図１】
2007114290.tif 000028
【図２】
2007114290.tif 000029
【図３】
2007114290.tif 000030
【国際調査報告】
2007114290.tif 000031
2007114290.tif 000032
2007114290.tif 000033
2007114290.tif 000034