(57)【要約】【解決手段】周期的音声であるか非周期的音声であるかによって、音声の各フレームを分析し類別する音声符号化装置。この音声符号化装置は、音声が周期性であるかどうかに応じて相異なる利得量子化処理を実行する。音声が周期性である場合には、この改良型音声符号化装置は非量子化加重音声信号からピッチ利得を求める。この改良型音声符号化装置は、更に、サブフレーム処理を開始する前にフレーム内の各サブフレームに対して適応コードブック利得Ｇｐの前ベクトル量子化を行うと共に、固定コードブック利得Ｇｃの閉ループ遅延決定ベクトル量子化を行う。音声が非周期性である場合には、音声符号化装置は公知の利得量子化法の１つを実行しても良い。この方法で周期性音声を利得量子化すれば、量子化利得情報を表現するために必要なビット数を減らすことができると共に、周期性音声の場合には、固定コードブックから現在のサブフレームに対する固定コードブック励振ベクトルを検索する際に、現在のサブフレームに対する量子化ピッチ利得を用いることができる。または、周期性信号に対してのみ適用されたていた新方式の利得量子化処理を非周期性信号に対して適用しても良い。この第２のアプローチでは、新方式の利得量子化処理を周期性信号に対して適用した場合より、ビットレートがやや高くなるが、従来技術の場合よりは低い。更に、利得量子化処理における周期性信号と非周期性信号との区別を廃止して、全ての音声信号に対して上述の新方式の利得量子化処理を適用しても良い。
2004510174.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
通信システムにおいてフレーム処理とサブフレーム処理とを用いて音声を符号化する方法であって、
サブフレーム処理に先立つフレーム処理中に、
（ａ）音声信号をフレーム毎に入力するステップと、
（ｂ）この音声信号に基づいて、現在のフレームの各サブフレームの適応コードブック利得を決定するステップと、
（ｃ）この適応コードブック利得のベクトル量子化を行うステップと、
を備えており、サブフレーム処理中に、
（ｄ）現在のフレームの各サブフレームの固定コードブック利得を決定するステップ
を備えており、サブフレーム処理後に、
（ｅ）この固定コードブック利得の遅延決定ベクトル量子化を行うステップ
を備えている方法。
【請求項２】
前記音声信号が周期性であることを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記音声信号が非周期性であることを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項４】
前記音声信号が非量子化加重音声信号であることを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項５】
前記音声信号が非量子化線形予測符号化残差音声信号であることを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項６】
前記音声信号が、量子化されていないオリジナルの音声信号であることを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項７】
前記音声信号が、量子化されていない修正音声信号であることを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項８】
前記ステップ（ｅ）において、固定コードブック利得のベクトル量子化を開ループで行うことを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項９】
前記ステップ（ｅ）において、固定コードブック利得のベクトル量子化を閉ループで行うことを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項１０】
前記ステップ（ｃ）および（ｅ）が協働することによって、音声信号の現在のフレームが非周期性である場合には適応コードブック利得と固定コードブック利得との同時ベクトル量子化を行うことを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項１１】
前記ステップ（ｃ）において、適応コードブック利得のベクトル量子化を開ループまたは閉ループで行うことを特徴とする請求項１０に記載の方法。
【請求項１２】
前記ステップ（ｅ）において、固定コードブック利得のベクトル量子化を開ループまたは閉ループで行うことを特徴とする請求項１０に記載の方法。
【請求項１３】
前記ステップ（ｃ）が、
各サブフレームに対して、その適応コードブック利得を有するベクトルを生成するステップと、
生成したベクトルに最も近いベクトルを適応コードブック利得テーブルから検索するステップと、
を備えていることを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項１４】
前記ステップ（ｅ）が、
各サブフレームに対して、その固定コードブック利得を有するベクトルを生成するステップと、
生成したベクトルに最も近いベクトルを固定コードブック利得テーブルから検索するステップと
を備えていることを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項１５】
前記ステップ（ｄ）が、固定コードブック利得を伝送するステップを備えていることを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項１６】
前記ステップ（ｄ）が、固定コードブック利得を修正するステップを備えていることを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項１７】
前記ステップ（ｄ）が、固定コードブック利得を予測するステップを備えていることを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項１８】
請求項１に記載の方法であって、
（ｆ）音声信号のその他の符号化を行うステップと、
（ｇ）符号化情報を受信器に送信するステップと、
（ｈ）符号化情報を受信器で受信するステップと、
（ｉ）符号化情報を復号して音声信号を再生するステップと、
を更に備えている方法。
【請求項１９】
音声信号を受信する音声符号化システムであって、
（ａ）この音声信号のフレームを処理するフレーム処理器であって、
非量子化ピッチ利得を求めるためのピッチ利得生成器と、
この非量子化ピッチ利得を受信して量子化ピッチ利得を生成するための第１のベクトル量子化器と、を備えているフレーム処理器と、
（ｂ）ピッチ利得生成器が非量子化ピッチ利得を求め、かつ、第１のベクトル量子化器が量子化ピッチ利得を生成した後に、サブフレーム処理を開始するサブフレーム処理器であって、非量子化固定コードブック利得を生成するための閉ループ生成器を備えているサブフレーム処理器と、
（ｃ）このサブフレーム処理器によるサブフレーム処理の後に、非量子化固定コードブック利得を受信して量子化固定コードブック利得を遅延決定閉ループで生成する第２のベクトル量子化器と、
を備えている音声符号化システム。
【請求項２０】
請求項１９に記載の音声符号化システムであって、前記音声信号が周期性であるかを判定する周期性信号検出器を更に備えている音声符号化システム。
【請求項２１】
請求項２０に記載の音声符号化システムであって、前記音声信号が周期性である場合には前記ピッチ利得生成器が非量子化ピッチ利得を求め、このピッチ利得生成器が非量子化ピッチ利得を求め、かつ、前記第１のベクトル量子化器が量子化ピッチ利得を生成した後、前記サブフレーム処理器がサブフレーム処理を開始することを特徴とする音声符号化システム。
【請求項２２】
請求項２１に記載の音声符号化システムであって、前記音声信号が周期性であるか非周期性であるかに拘わらず前記ピッチ利得生成器が非量子化ピッチ利得を求め、このピッチ利得生成器が非量子化ピッチ利得を求め、かつ、前記第１のベクトル量子化器が量子化ピッチ利得を生成した後に、前記サブフレーム処理器がサブフレーム処理を開始することを特徴とする音声符号化システム。
【請求項２３】
請求項１９に記載の音声符号化システムであって、全ての音声信号に対して前記ピッチ利得生成器が非量子化ピッチ利得を求め、このピッチ利得生成器が非量子化ピッチ利得を求め、かつ、前記第１のベクトル量子化器が量子化ピッチ利得を生成した後に、前記サブフレーム処理器がサブフレーム処理を開始することを特徴とする音声符号化システム。
【請求項２４】
前記音声信号を非量子化加重音声信号または非量子化線形予測符号化残差音声信号に変換するフィルタを更に備えている請求項１９に記載の音声符号化システム。
【請求項２５】
前記音声信号が、量子化されていないオリジナルの音声信号であることを特徴とする請求項１９に記載の音声符号化システム。
【請求項２６】
前記音声信号が、量子化されていない修正音声信号であることを特徴とする請求項１９に記載の音声符号化システム。
【請求項２７】
請求項１９に記載の音声符号化システムであって、
適応コードブック励振ベクトルを生成するための第１のコードブックと、
この適応コードブック励振ベクトルに量子化ピッチ利得を乗じて、定数倍適応コードブック利得ベクトルを生成する第１の乗算器と、
固定コードブック励振ベクトルを生成するための第２のコードブックと、
この固定コードブック励振ベクトルに固定コードブック利得を乗じて、定数倍固定コードブック利得ベクトルを生成する第２の乗算器と、
これらの定数倍適応コードブック利得ベクトルと定数倍固定コードブック利得ベクトルとを加算する加算器と、
を更に備えている音声符号化システム。
【請求項２８】
請求項１９に記載の音声符号化システムであって、前記閉ループ生成器が非量子化固定コードブック利得を生成する前に、前記第１のベクトル量子化器が適応コードブック利得のベクトル量子化を行うことを特徴とする音声符号化システム。
【請求項２９】
請求項１９に記載の音声符号化システムであって、前記第２のベクトル量子化器が、固定コードブック利得のベクトル量子化を遅延決定閉ループで行うことを特徴とする音声符号化システム。
【請求項３０】
請求項１９に記載の音声符号化システムであって、前記適応コードブック利得および前記固定コードブック利得の同時ベクトル量子化を、閉ループで行う第３のベクトル量子化器を更に備えている音声符号化システム。
【請求項３１】
請求項２７に記載の音声符号化システムであって、前記閉ループ生成器が非量子化固定コードブック利得を生成する前に、前記第１のベクトル量子化器が適応コードブック利得のベクトル量子化を行うことを特徴とする音声符号化システム。
【請求項３２】
請求項２７に記載の音声符号化システムであって、前記第２のベクトル量子化器が固定コードブック利得のベクトル量子化を、遅延決定閉ループで行うことを特徴とする音声符号化システム。
【請求項３３】
請求項２７に記載の音声符号化システムであって、前記適応コードブック利得および前記固定コードブック利得の同時ベクトル量子化を、閉ループで行う第３のベクトル量子化器を更に備えている音声符号化システム。
【請求項３４】
請求項２７に記載の音声符号化システムであって、前記フレームには現在のフレームが含まれており、各フレームには現在のサブフレームと以前のサブフレームとから成る複数のサブフレームが含まれており、前記第２のコードブックは、現在のサブフレームの量子化ピッチ利得を用いて現在のサブフレームに対する固定コードブック励振ベクトルを生成することを特徴とする音声符号化システム。
【請求項３５】
前記音声信号を、非量子化加重音声信号または非量子化線形予測符号化残差音声信号に変換するフィルタを更に備えている請求項２１に記載の音声符号化システム。
【請求項３６】
前記音声信号が、量子化されていないオリジナルの音声信号であることを特徴とする請求項２１に記載の音声符号化システム。
【請求項３７】
前記音声信号が、量子化されていない修正音声信号であることを特徴とする請求項２１に記載の音声符号化システム。
【請求項３８】
請求項２１に記載の音声符号化システムであって、
適応コードブック励振ベクトルを生成するための第１のコードブックと、
この適応コードブック励振ベクトルに量子化ピッチ利得を乗じて、定数倍適応コードブック利得ベクトルを生成する第１の乗算器と、
固定コードブック励振ベクトルを生成するための第２のコードブックと、
この固定コードブック励振ベクトルに固定コードブック利得を乗じて、定数倍固定コードブック利得ベクトルを生成する第２の乗算器と、
これらの定数倍適応コードブック利得ベクトルと定数倍固定コードブック利得ベクトルとを加算する加算器と、
を更に備えている音声符号化システム。
【請求項３９】
請求項２１に記載の音声符号化システムであって、前記音声信号が周期性である場合には前記閉ループ生成器が非量子化固定コードブック利得を生成する前に、前記第１のベクトル量子化器が適応コードブック利得のベクトル量子化を行うことを特徴とする音声符号化システム。
【請求項４０】
請求項２１に記載の音声符号化システムであって、前記音声信号が周期性である場合には前記第２のベクトル量子化器が固定コードブック利得のベクトル量子化を、遅延決定閉ループで行うことを特徴とする音声符号化システム。
【請求項４１】
請求項２１に記載の音声符号化システムであって、前記音声信号が非周期性である場合には前記適応コードブック利得および前記固定コードブック利得の同時ベクトル量子化を閉ループで行う第３のベクトル量子化器を更に備えている音声符号化システム。
【請求項４２】
請求項３８に記載の音声符号化システムであって、前記音声信号が周期性である場合には前記閉ループ生成器が非量子化固定コードブック利得を生成する前に、前記第１のベクトル量子化器が適応コードブック利得のベクトル量子化を行うことを特徴とする音声符号化システム。
【請求項４３】
請求項３８に記載の音声符号化システムであって、前記音声信号が周期性である場合には前記第２のベクトル量子化器が固定コードブック利得のベクトル量子化を、遅延決定閉ループで行うことを特徴とする音声符号化システム。
【請求項４４】
請求項３９に記載の音声符号化システムであって、前記音声信号が非周期性である場合には前記適応コードブック利得および前記固定コードブック利得の同時ベクトル量子化を、閉ループで行う第３のベクトル量子化器を更に備えている音声符号化システム。
【請求項４５】
請求項３８に記載の音声符号化システムであって、前記フレームには現在のフレームが含まれており、各フレームには現在のサブフレームと以前のサブフレームとから成る複数のサブフレームが含まれており、前記第２のコードブックは、現在のサブフレームの量子化ピッチ利得を用いて現在のサブフレームに対する固定コードブック励振ベクトルを生成することを特徴とする音声符号化システム。
【請求項４６】
前記音声信号を非量子化加重音声信号または非量子化線形予測符号化残差音声信号に変換するフィルタを更に備えている請求項２２に記載の音声符号化システム。
【請求項４７】
前記音声信号が、量子化されていないオリジナルの音声信号であることを特徴とする請求項２２に記載の音声符号化システム。
【請求項４８】
前記音声信号が、量子化されていない修正音声信号であることを特徴とする請求項２２に記載の音声符号化システム。
【請求項４９】
請求項２２に記載の音声符号化システムであって、
適応コードブック励振ベクトルを生成するための第１のコードブックと、
この適応コードブック励振ベクトルに量子化ピッチ利得を乗じて、定数倍適応コードブック利得ベクトルを生成する第１の乗算器と、
固定コードブック励振ベクトルを生成するための第２のコードブックと、
この固定コードブック励振ベクトルに固定コードブック利得を乗じて、定数倍固定コードブック利得ベクトルを生成する第２の乗算器と、
これらの定数倍適応コードブック利得ベクトルと定数倍固定コードブック利得ベクトルとを加算する加算器と、
を更に備えている音声符号化システム。
【請求項５０】
請求項２２に記載の音声符号化システムであって、前記閉ループ生成器が非量子化固定コードブック利得を生成する前に、前記第１のベクトル量子化器が適応コードブック利得のベクトル量子化を行うことを特徴とする音声符号化システム。
【請求項５１】
請求項２２に記載の音声符号化システムであって、前記第２のベクトル量子化器が固定コードブック利得のベクトル量子化を、遅延決定閉ループで行うことを特徴とする音声符号化システム。
【請求項５２】
前記音声信号が周期性信号または非周期性信号であることを特徴とする請求項５０に記載の音声符号化システム。
【請求項５３】
前記音声信号が周期性信号または非周期性信号であることを特徴とする請求項５１に記載の音声符号化システム。
【請求項５４】
請求項４９に記載の音声符号化システムであって、前記閉ループ生成器が非量子化固定コードブック利得を生成する前に、前記第１のベクトル量子化器が適応コードブック利得のベクトル量子化を行うことを特徴とする音声符号化システム。
【請求項５５】
請求項４９に記載の音声符号化システムであって、前記第２のベクトル量子化器が固定コードブック利得のベクトル量子化を、遅延決定閉ループで行うことを特徴とする音声符号化システム。
【請求項５６】
請求項４９に記載の音声符号化システムであって、前記フレームには現在のフレームが含まれており、各フレームには現在のサブフレームと以前のサブフレームとから成る複数のサブフレームが含まれており、前記第２のコードブックは、現在のサブフレームの量子化ピッチ利得を用いて現在のサブフレームに対する固定コードブック励振ベクトルを生成することを特徴とする音声符号化システム。
【請求項５７】
前記音声信号を、非量子化加重音声信号または非量子化線形予測符号化残差音声信号に変換するフィルタを更に備えている請求項２３に記載の音声符号化システム。
【請求項５８】
前記音声信号が、量子化されていないオリジナルの音声信号であることを特徴とする請求項２３に記載の音声符号化システム。
【請求項５９】
前記音声信号が、量子化されていない修正音声信号であることを特徴とする請求項２３に記載の音声符号化システム。
【請求項６０】
請求項２３に記載の音声符号化システムであって、
適応コードブック励振ベクトルを生成するための第１のコードブックと、
この適応コードブック励振ベクトルに量子化ピッチ利得を乗じて、定数倍適応コードブック利得ベクトルを生成する第１の乗算器と、
固定コードブック励振ベクトルを生成するための第２のコードブックと、
この固定コードブック励振ベクトルに固定コードブック利得を乗じて、定数倍固定コードブック利得ベクトルを生成する第２の乗算器と、
これらの定数倍適応コードブック利得ベクトルと定数倍固定コードブック利得ベクトルとを加算する加算器と、
を更に備えている音声符号化システム。
【請求項６１】
請求項２３に記載の音声符号化システムであって、前記閉ループ生成器が非量子化固定コードブック利得を生成する前に、前記第１のベクトル量子化器が適応コードブック利得のベクトル量子化を行うことを特徴とする音声符号化システム。
【請求項６２】
請求項２３に記載の音声符号化システムであって、前記第２のベクトル量子化器が固定コードブック利得のベクトル量子化を、遅延決定閉ループで行うことを特徴とする音声符号化システム。
【請求項６３】
前記音声信号が周期性信号または非周期性信号であることを特徴とする請求項６１に記載の音声符号化システム。
【請求項６４】
前記音声信号が周期性信号または非周期性信号であることを特徴とする請求項６２に記載の音声符号化システム。
【請求項６５】
請求項６０に記載の音声符号化システムであって、前記閉ループ生成器が非量子化固定コードブック利得を生成する前に、前記第１のベクトル量子化器が適応コードブック利得のベクトル量子化を行うことを特徴とする音声符号化システム。
【請求項６６】
請求項６０に記載の音声符号化システムであって、前記第２のベクトル量子化器が固定コードブック利得のベクトル量子化を、遅延決定閉ループで行うことを特徴とする音声符号化システム。
【請求項６７】
請求項６０に記載の音声符号化システムであって、前記フレームには現在のフレームが含まれており、各フレームには現在のサブフレームと以前のサブフレームとから成る複数のサブフレームが含まれており、前記第２のコードブックは、現在のサブフレームの量子化ピッチ利得を用いて現在のサブフレームに対する固定コードブック励振ベクトルを生成することを特徴とする音声符号化システム。
【請求項６８】
通信システムにおける音声符号化方法であって、
（ａ）音声信号をフレーム毎に入力するステップであって、このフレームには現在のフレームが含まれており、各フレームには現在のサブフレームと以前のサブフレームとから成る複数のサブフレームが含まれていることを特徴とするステップと、
（ｂ）この音声信号の現在のフレームが周期性であるかを決定するステップと、
（ｃ）非量子化ピッチ利得を求めるステップと、
（ｄ）この非量子化ピッチ利得をベクトル量子化して量子化ピッチ利得を生成するステップと、
（ｅ）音声信号の現在のフレームが周期性である場合にはステップ（ｃ）および（ｄ）の完了後にサブフレーム処理を行うステップであって、このサブフレーム処理は、
（１）非量子化固定コードブック利得を閉ループで生成するステップと、
（２）このサブフレーム処理の終了時に、この非量子化固定コードブック利得をベクトル量子化して、量子化固定コードブック利得を遅延決定閉ループで生成するステップと、
を備えていることを特徴とするステップと、
を備えている方法。
【請求項６９】
請求項６８に記載の音声符号化方法であって、
適応コードブック励振ベクトルを生成するステップと、
この適応コードブック励振ベクトルに量子化ピッチ利得を乗じて、定数倍適応コードブック利得ベクトルを生成するステップと、
固定コードブック励振ベクトルを生成するステップと、
この固定コードブック励振ベクトルに固定コードブック利得を乗じて、定数倍固定コードブック利得ベクトルを生成するステップと、
これらの定数倍適応コードブック利得ベクトルと定数倍固定コードブック利得ベクトルとを加算するステップと、
を更に備えている方法。
【請求項７０】
請求項６９に記載の音声符号化方法であって、固定コードブック励振ベクトルを生成する前記ステップが、現在のサブフレームの量子化ピッチ利得を用いて現在のサブフレームに対する固定コードブック励振ベクトルを得ることを含んでいることを特徴とする方法。
【請求項７１】
請求項６９に記載の音声符号化方法であって、前記音声信号が周期性信号でない場合には、ステップ（ｃ）および（ｄ）の完了後にサブフレーム処理を行う前記ステップが、
（１）非量子化固定コードブック利得を閉ループで生成するステップと、
（２）このサブフレーム処理の終了時に、この非量子化固定コードブック利得をベクトル量子化して量子化固定コードブック利得を遅延決定閉ループで生成するステップと、
を備えていることを特徴とする方法。
【請求項７２】
通信システムにおける音声符号化方法であって、
（ａ）音声信号をフレーム毎に入力するステップであって、このフレームには現在のフレームが含まれており、各フレームには現在のサブフレームと以前のサブフレームとから成る複数のサブフレームが含まれていることを特徴とするステップと、
（ｂ）非量子化ピッチ利得を求めるステップと、
（ｃ）この非量子化ピッチ利得をベクトル量子化して量子化ピッチ利得を生成するステップと、
（ｄ）ステップ（ｂ）および（ｃ）の完了後にサブフレーム処理を行うステップであって、このサブフレーム処理は、
（１）非量子化固定コードブック利得を閉ループで生成するステップと、
（２）このサブフレーム処理の終了時に、この非量子化固定コードブック利得をベクトル量子化して量子化固定コードブック利得を遅延決定閉ループで生成するステップと、
を備えていることを特徴とするステップと、
を備えている方法。
【請求項７３】
請求項７２に記載の音声符号化方法であって、
適応コードブック励振ベクトルを生成するステップと、
この適応コードブック励振ベクトルに量子化ピッチ利得を乗じて、定数倍適応コードブック利得ベクトルを生成するステップと、
固定コードブック励振ベクトルを生成するステップと、
この固定コードブック励振ベクトルに固定コードブック利得を乗じて、定数倍固定コードブック利得ベクトルを生成するステップと、
これらの定数倍適応コードブック利得ベクトルと定数倍固定コードブック利得ベクトルとを加算するステップと、
を更に備えている方法。
【請求項７４】
請求項７３に記載の音声符号化方法であって、固定コードブック励振ベクトルを生成する前記ステップが、現在のサブフレームの量子化ピッチ利得を用いて現在のサブフレームに対する固定コードブック励振ベクトルを得ることを含んでいることを特徴とする方法。
【請求項７５】
前記音声信号が周期性信号であることを特徴とする請求項７２に記載の音声符号化方法。
【請求項７６】
前記音声信号が非周期性信号であることを特徴とする請求項７２に記載の音声符号化方法。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
（引用による包含）
以下に挙げる米国特許の全体は、引用により本明細書に包含され、その一部を成す。
「開ループ利得と閉ループ利得とを結合させた利得規格化を用いる音声符号化装置」に関する米国特許出願０９／１５６，６５０号（コネクサント社文書番号９８ＲＳＳ３９９号、１９９８年９月１８日出願）、および
「４ｋｂｉｔｓ／ｓの音声符号化」に関する米国特許仮出願６０／１５５，３２１号（コネクサント社文書番号９９ＲＳＳ４８５号、１９９９年９月２２日出願）。
【０００２】
（技術分野）
本発明は、一般的には、音声通信システムにおける音声符号化に関し、より詳しくは、改良型符号励振線形予測符号化システムと、音声信号の利得量子化パラメータをより少ないビット数で符号化する方法に関する。
（背景技術）
【０００３】
基本の発話音声をモデル化する際には、音声信号を或る時間に渡ってサンプリングして、デジタル処理のための個別の波形のフレームとして記憶させる。しかし、音声用通信帯域の利用効率を高めるためには、伝送前に音声を符号化する。この方法は、特に、帯域幅を制限した状態で音声を伝送したい場合に用いる。音声符号化については、様々な特徴に基づく多数のアルゴリズムが提案されている。音声符号化を行う際に、これらの音声符号化アルゴリズムは可能な限り狭い帯域幅で音声信号の特性を表現することを目指している。たとえば、これらの音声符号化アルゴリズムでは音声信号の冗長性を除去することを試みる。この最初のステップは短期相関を除去することである。音声符号化手法の１つとして線形予測符号化（ＬＰＣ：ｌｉｎｅａｒ ｐｒｅｄｉｃｔｉｖｅ ｃｏｄｉｎｇ）がある。このＬＰＣ法では、任意の一時点での音声信号値を、それ以前の値の線形関数としてモデル化する。ＬＰＣ法では、信号を表現する予測パラメータを求めて適用することにより、短期相関を減少させると共に効率的な音声信号表現を得ることができる。音声信号の短期相関を除去した後にはＬＰＣ残差信号が残る。この残差信号にはモデル化に必要な周期性情報が含まれている。音声信号の冗長性を除去するための第２のステップは、この周期性情報をモデル化することである。ピッチ予測を用いて周期性情報をモデル化しても良い。音声の或る部分は周期性を有するが、その他の部分は有しない。たとえば、「アー（ａａｈ）」は周期性情報を有するが、「シー（ｓｈｈｈ）」は周期性情報を有しない。
【０００４】
ＬＰＣ法の適用に際しては、従来の音源符号器が音声信号を処理して、通信チャンネルを通して従来の音源復号器に伝送するために符号化すべきモデル化パラメータ情報を抽出する。モデル化パラメータ情報の情報量を符号化して圧縮する方法の１つは、量子化を用いることである。パラメータの量子化では、テーブルないしコードブックの中から、このパラメータを表現する最も近い項目を選ぶ。コードブックが０，０．１，０．２，０．３等々を含む一例では、０．１２５というパラメータを０．１と表現する。量子化にはスカラー量子化とベクトル量子化とがある。スカラー量子化では、上述のようにテーブルないしコードブックの中から、パラメータを近似する最も近い項目を選ぶ。これに対してベクトル量子化では、２つ以上のパラメータを結合して、テーブルないしコードブックの中からこの結合パラメータに最も近い項目を選ぶ。ベクトル量子化の一例では、コードブックの中からこれらのパラメータの差分に最も近い項目を選んでも良い。同時に２つのパラメータをベクトル量子化する際に使用するコードブックを２次元コードブックと呼ぶ。同様に、ｎ次元コードブックは、同時にｎ個のパラメータを量子化する際に用いる。
【０００５】
ＣＥＬＰ（符号励振線形予測：ｃｏｄｅ ｅｘｃｉｔｅｄ ｌｉｎｅａｒ ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ）音声符号化では２種類の利得を取扱う。第１の種類の利得はピッチ利得Ｇｐであり、これは適応コードブック利得とも呼ばれる。適応コードブック利得は、本明細書の場合も含めて、添字ｐの代わりに添字ａを用いて表記することがある。第２の種類の利得は固定コードブック利得Ｇｃである。これらの音声符号化アルゴリズムでは、適応コードブック利得と固定コードブック利得とを含めたパラメータを量子化している。この符号化の後、入力された音声信号を表現するパラメータを送受信器に対して送信する。
【０００６】
送受信器側では、復号器が符号化情報を受信する。この復号器は音声信号の符号化の形式を認識しているので、符号化情報を復号して、人間の耳にオリジナルの音声として聞こえる再生信号を再構成する。
【０００７】
したがって、符号化したモデル化パラメータ情報を復号器に伝送するためには、コストのかかる通信チャンネルでの或る程度の帯域幅が必要である。この帯域の利用効率を高めるためには、モデル化パラメータ情報を符号化する方法の改良が必要である。符号化アルゴリズムでは、通信チャンネル上で伝送する情報のビット数を減らすことが必要である。しかし、この符号化アルゴリズムは、通信チャンネル上で伝送する情報のビット数を減らすことと同時に、再生音声の品質レベルを高く保つという相反する要求を満たさなければならない。
【０００８】
（発明の開示）
本発明には、音声信号に対して分析合成符号化のアプローチを適用する音声符号化システムおよび音声符号化方法についての様々な特徴が含まれている。この音声符号化システムは、励振ベクトルを生成するための符号器プロセッサと複数のコードブックとを備えている。この音声符号化装置は、音声の各フレームを分析し、周期的音声と非周期的音声で区別する。簡単のために、本明細書と添付の請求範囲との全体を通じて、周期的信号と周期性信号とを「周期性信号」と総称し、非周期的信号と非周期性信号とを「非周期性信号」と総称する。
【０００９】
以下に説明するように、本発明には、３つの主要な実施例が含まれている。第１の実施例では、周期性音声に対しては新たな方式の利得量子化ストラテジを用い、非周期性音声に対しては従来の利得量子化アプローチを用いる。第２の実施例では、周期性音声と非周期性音声との両方に対して新たな方式の利得量子化ストラテジを用いる。この場合には、非周期性音声に関するビット速度（１秒あたりのビット数）は、周期性音声に関するビット速度よりは大きいが、従来の利得量子化アプローチで得られるビット速度よりは小さい。第３の実施例では、全ての音声に対して新たな方式の利得量子化ストラテジを用いる。この場合には、第２の実施例で非周期性音声に対して得られたビット速度と等しいビット速度が得られる。
【００１０】
以下では、最初に第１の実施例を説明し、次いで第２および第３の実施例を説明する。音声が周期性である場合には、閉ループサブフレーム処理を開始する前に、オリジナルの非量子化加重音声信号から上述の２つのピッチ利得を求める。本発明は、この点で、閉ループサブフレーム処理においてピッチ利得を求める従来法と異なる。「閉ループ」処理では、オリジナルの入力音声と聴覚的に最も近い合成音声を生成するベクトルをコードブックから検索する。これに対し、「開ループ」処理では、利得ベクトル（または、利得ベクトルの対数などの、変換利得ベクトル）に最も近いベクトルをコードブックから検索する。開ループ処理では、２つのベクトルの近さは、合成音声がオリジナルの入力音声に聴覚的にどの程度近いかということで決まるのではない。音声符号化装置は、音声が周期性であるか非周期性であるかに基づいて異なる利得量子化処理を行う。音声が周期性である場合には、この改良型音声符号化装置は次の２つの利得量子化を行う。つまり、（１）オリジナルの非量子化加重音声に基づいて、フレーム内の各サブフレームに対する適応コードブック利得Ｇｐの前ベクトル量子化を行う（この量子化は閉ループサブフレーム処理を開始する前に行う）、および（２）このサブフレーム処理の終了時に固定コードブック利得Ｇｃの閉ループ遅延決定ベクトル量子化を行う。
【００１１】
本発明の第１の特徴は、音声を周期的音声と非周期的音声で区別し、周期的音声の量子化を非周期的音声の量子化とは異なる方法で行う音声符号化装置である。
【００１２】
本発明の第２の特徴は、周期性音声の各フレームに対して、フレーム内の各サブフレームに対するＧｐの前ベクトル量子化を行うと共に、Ｇｃの閉ループ遅延決定ベクトル量子化を行う音声符号化装置である。
【００１３】
本発明の第３の特徴は、周期性音声に対してＧｃの閉ループ遅延決定ベクトル量子化を行う音声符号化装置である。
【００１４】
本発明の第４の特徴は、周期性音声に対するベクトル量子化利得情報に対して必要となるビット数を減らすことができる音声符号化装置である。
【００１５】
本発明の第５の特徴は、音声信号に対してフレーム毎の処理を行った後にモード依存型のサブフレーム処理を行う音声符号化装置である。
【００１６】
本発明の第６の特徴は、閉ループサブフレーム処理に先立って前ベクトル量子化処理を行って現在のサブフレームの量子化ピッチ利得を求めることにより、固定コードブックから現在のサブフレームの固定コードブック励振ベクトルを検索する際に現在のサブフレームの量子化ピッチ利得を利用できる音声符号化装置である。
【００１７】
本発明の第７の特徴は、音声が周期性である場合に、閉ループサブフレーム処理を開始する前にオリジナルの非量子化加重音声からピッチ利得を求める音声符号化装置である。
【００１８】
本発明の第８の特徴は、周期性音声に対してのみ新たな方式の利得量子化処理を行い、非周期性音声に対しては従来の利得量子化処理を行う音声符号化装置である。
【００１９】
本発明の第９の特徴は、音声を周期的音声と非周期的音声で区別し、周期性音声と非周期性音声の両方に対して新たな方式の利得量子化処理を行い、その際、非周期性音声に対しては、周期性音声に対する場合より多くの利得量子化ビットを割当てる音声符号化装置である。
【００２０】
本発明の第１０の特徴は、音声を周期的音声と非周期的音声で区別せず、全ての信号に対して新たな方式の利得量子化処理を行う音声符号化装置である。
【００２１】
本発明の第１１の特徴は、音声を周期的音声と非周期的音声で区別し、周期性音声と非周期性音声との両方に対して新たな方式の利得量子化処理を行い、その際、非周期性音声に対しては、周期性音声に対する場合より多くの利得量子化ビットを割当てる音声符号化装置において、上述のいずれかの特徴を適用したものである。
【００２２】
本発明の第１２の特徴は、音声を周期的音声と非周期的音声で区別せず、全ての信号に対して新たな方式の利得量子化処理を行う音声符号化装置において、上述のいずれかの特徴を適用したものである。
【００２３】
これ以後の様々な特徴は、音声信号の利得量子化パラメータをより少ないビット数で符号化するための方法に関する。
【００２４】
本発明の第１３の特徴は、音声を周期的音声と非周期的音声で区別し、周期的音声の量子化を非周期的音声の量子化とは異なる方法で行うことを特徴とする音声信号の利得情報を符号化する方法である。
【００２５】
本発明の第１４の特徴は、周期性音声の各フレームに対して、フレーム内の各サブサブフレームに対するＧｐの前ベクトル量子化を行うと共に、Ｇｃの閉ループ遅延決定ベクトル量子化を行うことを特徴とする音声信号の利得情報を符号化する方法である。
【００２６】
本発明の第１５の特徴は、サブフレーム処理の後に、周期性音声に対してＧｃの閉ループ遅延決定ベクトル量子化を行うことを特徴とする音声信号の利得情報を符号化する方法である。
【００２７】
本発明の第１６の特徴は、周期性音声に対するベクトル量子化利得情報に対して必要となるビット数を減らすことができることを特徴とする音声信号の利得情報を符号化する方法である。
【００２８】
本発明の第１７の特徴は、音声信号に対してフレーム毎の処理を行った後にモード依存型のサブフレーム処理を行うことを特徴とする音声信号の利得情報を符号化する方法である。
【００２９】
本発明の第１８の特徴は、閉ループサブフレーム処理に先立って前ベクトル量子化処理を行って現在のサブフレームの量子化ピッチ利得を求めることにより、固定コードブックから現在のサブフレームの固定コードブック励振ベクトルを検索する際に現在のサブフレームの量子化ピッチ利得を利用できることを特徴とする音声信号の利得情報を符号化する方法である。
【００３０】
本発明の第１９の特徴は、音声が周期性である場合に、閉ループサブフレーム処理を開始する前にオリジナルの非量子化加重音声からピッチ利得を求めることを特徴とする音声信号の利得情報を符号化する方法である。
【００３１】
本発明の第２０の特徴は、音声を周期的音声と非周期的音声とで区別し、周期性音声と非周期性音声との両方に対して新たな方式の利得量子化処理を行い、その際、非周期性音声に対しては、周期性音声に対する場合より多くの利得量子化ビットを割当てることを特徴とする音声信号の利得情報を符号化する方法である。
【００３２】
本発明の第２１の特徴は、音声を周期的音声と非周期的音声で区別せず、全ての信号に対して新たな方式の利得量子化処理を行うことを特徴とする音声信号の利得情報を符号化する方法である。
【００３３】
本発明の第２２の特徴は、音声を周期的音声と非周期的音声で区別し、周期性音声と非周期性音声との両方に対して新たな方式の利得量子化処理を行い、その際、非周期性音声に対しては、周期性音声に対する場合より多くの利得量子化ビットを割当てることを特徴とする音声信号の利得情報を符号化する方法において、上述のいずれかの特徴を適用したものである。
【００３４】
本発明の第２３の特徴は、音声を周期的音声と非周期的音声で区別せず、全ての信号に対して新たな方式の利得量子化処理を行うことを特徴とする音声信号の利得情報を符号化する方法において、上述のいずれかの特徴を適用したものである。
【００３５】
本発明の第２４の特徴は、上述の各特徴を個別に、または或る組合せとして、構成したものである。
【００３６】
本発明のその他の特徴、利点、特徴は、添付図面を参照しながら説明する「発明を実施するための最良の形態」で明らかとなる。
【００３７】
（発明を実施するための最良の形態）
まず、音声符号化および音声復号化のアルゴリズムの全体を説明する。その後、本発明に係る実施例の詳細を説明する。
【００３８】
図１は、音声通信システムの機能ブロック図であり、通信システムにおける音声符号化および音声復号化の一般的利用法を示している。音声通信システム１００が、通信チャンネル１０３を介して音声を伝送し、再生する。この通信チャンネル１０３は、銅線リンク、ファイバーリンク、光リンク、等であっても良いが、典型的な場合では、少なくとも部分的に無線周波数リンクを備えている。この無線周波数リンクは、携帯電話回線などで利用されているように、帯域リソースを共有することによって、多数の同時音声交換が可能なものであっても良い。
【００３９】
通信チャンネル１０３には、自動応答機能や音声メール等を実施するために音声情報を一時的に記憶して、あとで再生するための記憶装置が接続されていても良い。また、音声通信システム１００の一実施例では、この通信チャンネル１０３の代わりに、音声を記録してあとで再生するためだけの独立した記憶装置を設けても良い。
【００４０】
マイク１１１がリアルタイムで音声信号を生成する。マイク１１１は音声信号をＡ／Ｄ（アナログ／デジタル）変換器１１５に入力する。Ａ／Ｄ変換器１１５はアナログ音声信号をデジタル形式に変換し、このデジタル音声信号を音声符号化装置１１７に入力する。
【００４１】
音声符号化装置１１７では、複数の符号化モードの中から１つを選択し、これを用いてデジタル音声を符号化する。複数の符号化モードの各々では、得られる再生信号の音質を最適化する特定の手法が用いられている。これらの複数の符号化モードのいずれかを実施する際には、音声符号化装置１１７は一連のモデル化パラメータ情報（すなわち、「音声パラメータ」）を生成し、この音声パラメータを、オプションであるチャンネル符号器１１９に入力する。
【００４２】
オプションであるチャンネル符号器１１９はチャンネル復号器１３１と協働して音声パラメータを通信チャンネル１０３を介して伝送する。チャンネル復号器１３１は音声パラメータを音声復号器１３３に入力する。音声復号器１３３は、音声符号化装置１１７のモードに対応するモードで動作して、音声パラメータから可能な限り正確にオリジナルの音声を再構成する。音声復号器１３３は再生音声をＤ／Ａ（デジタル／アナログ）変換器１３５に入力する。これにより、再生音声をスピーカ１３７を通して聞くことができる。
【００４３】
図２は、図１に示した通信装置の一例を示す機能ブロック図である。通信装置１５１は、音声の入力と再生とを同時に行うために音声符号化装置と音声復号化装置とを備えている。通信装置１５１は、携帯電話、移動電話、コンピューティング・システム、その他の通信装置などを単体のハウジング内に構成したものであっても良い。または、符号化音声情報を記憶するためのメモリを設ける場合には、通信装置１５１は自動応答装置、録音装置、音声メールシステム、その他の通信メモリ装置などで構成しても良い。
【００４４】
マイク１５５およびＡ／Ｄ変換器１５７がデジタル音声信号を符号化システム１５９に入力する。符号化システム１５９は音声符号化を行って、得られた音声パラメータ情報を通信チャンネルに出力する。この出力された音声パラメータ情報を離れた場所にある別の通信装置（図示しない）に対して伝送しても良い。
【００４５】
復号化システム１６５は、音声パラメータ情報を受信すると、音声復号化を行う。復号化システム１６５は音声パラメータ情報をＤ／Ａ変換器１６７に入力する。Ｄ／Ａ変換器１６７からのアナログ音声出力をスピーカ１６９で再生しても良い。最終結果は、オリジナルの入力音声に可能な限り近い再生音声である。
【００４６】
符号化システム１５９は、音声符号化を行う音声処理回路１８５と、オプションとしてのチャンネル符号化を行うためにオプションとして設けたチャンネル処理回路１８７とを備えている。同様に、復号化システム１６５は、音声復号化を行う音声処理回路１８９と、チャンネル復号を行うためにオプションとして設けたチャンネル処理回路１９１とを備えている。
【００４７】
音声処理回路１８５とオプションのチャンネル処理回路１８７は別個の回路として図示してあるが、部分的ないし全体として一体の回路として構成しても良い。たとえば、音声処理回路１８５とチャンネル処理回路１８７が単一のＤＳＰ（デジタル信号処理装置：ｄｉｇｉｔａｌ ｓｉｇｎａｌ ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ）やその他の処理回路を共有しても良い。同様に、音声処理回路１８９とオプションのチャンネル処理回路１９１とを完全に別個の回路として構成しても良く、部分的ないし全体として一体の回路として構成しても良い。更に、音声処理回路１８５，１８９どうし、チャンネル処理回路１８７，１９１どうし、処理回路１８５，１８７，１８９，１９１どうし、あるいはその他の組合せで、これらを部分的ないし全体として一体の回路として構成しても良い。
【００４８】
符号化システム１５９と復号化システム１６５は共に、メモリ１６１を使用する。音声処理回路１８５は、音源符号化処理に際して、音声メモリ１７７内の固定コードブック１８１と適応コードブック１８３とを使用する。同様に、音声処理回路１８９は、音源復号処理に際して固定コードブック１８１と適応コードブック１８３とを使用する。
【００４９】
音声メモリ１７７は、音声処理回路１８５，１８９が共用するものとして図示してあるが、音声処理回路１８５，１８９の各々に対して１つ以上の別個の音声メモリを割当てても良い。メモリ１６１には、更に、処理回路１８５，１８７，１８９，１９１が音声符号化および音声復号化の処理に際して必要な様々な機能を実行するためのソフトウエアが記憶してある。
【００５０】
本発明に係る音声符号化の一実施例の詳細を説明する前に、音声符号化アルゴリズム全体の概要を説明しておく。本明細書において改良型音声符号化アルゴリズムと呼ぶものの一例は、ＣＥＬＰモデルに基づいたｅＸ‐ＣＥＬＰ（拡張型ＣＥＬＰ：ｅｘｔｅｎｄｅｄ ＣＥＬＰ）である。ｅＸ‐ＣＥＬＰアルゴリズムの詳細については、本願出願人であるコネクサント・システムズ・インクによる米国特許出願、および、引用により本明細書に包含される「４ｋｂｉｔｓ／ｓの音声符号化」に関する米国特許仮出願６０／１５５，３２１号（コネクサント社文書番号９９ＲＳＳ４８５号、１９９９年９月２２日出願）に説明されている。
【００５１】
低いビット速度（たとえば、毎秒４キロビット）で商用品質を実現するために、この改良型音声符号化アルゴリズムでは、従来のＣＥＬＰアルゴリズムにおける厳密な波形一致基準を緩めて、入力信号の聴覚的に重要な性質を捉えることを重視している。これを行うために、この改良型音声符号化アルゴリズムでは、ノイズ様成分率、スパイク様成分率、音声成分率、非音声成分率、強度スペクトルの時間発展、エネルギー輪郭の時間発展、周期性の時間発展、等の性質に基づいて入力信号を分析し、この情報を用いて符号化および量子化処理での加重を制御している。その基本的な発想は、聴覚的に重要な性質を正確に表現し、それほど重要でない性質には比較的大きな誤差を許容するということである。結果として、改良型音声符号化アルゴリズムでは、波形一致ではなく聴覚一致に注目することになる。聴覚一致に注目することによって、毎秒４キロビットでも満足できるレベルの再生音声が得られる。これに対して、波形一致では、入力信号の全ての情報を忠実に再現するためには毎秒４キロビットでは不十分である。したがって、改良型音声符号化装置を用いればより良い結果が得られる。
【００５２】
この改良型音声符号化装置の一実施例では、フレームサイズ２０ｍｓ、すなわち、毎秒１６０サンプル、で動作する。各フレームは２つまたは３つのサブフレームに分割されている。サブフレームの数はサブフレーム処理のモードに依存する。本実施例では、音声の各フレームに対して、モード０およびモード１という２つのモードの内の１つを選択できる。サブフレーム処理の方法はこのモードによって決まる。本実施例のモード０では、フレーム当たり２つのサブフレームを用いる。この場合には、各サブフレームのサイズは時間として１０ｍｓとなり、８０サンプルを含む。同様に、本実施例のモード１では、フレーム当たり３つのサブフレームを用いる。この場合には、第１および第２のサブフレームはそれぞれ、時間として６．６２５ｍｓであり、５３サンプルを含む。第３のサブフレームは時間として６．７５ｍｓであり、５４サンプルを含む。どちらのモードでも、先読み部分（ｌｏｏｋ−ａｈｅａｄ）として１５ｍｓを用いる。モード０および１のどちらでも、１０次線形予測（ＬＰ：ｌｉｎｅａｒ ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ）モデルを用いて信号のスペクトル包絡線を表現して良い。このＬＰモデルでは、遅延決定マルチステージ切替え予測ベクトル量子化（ｄｅｌａｙｅｄ−ｄｅｃｉｓｉｏｎ， ｓｗｉｔｃｈｅｄ ｍｕｌｔｉ−ｓｔａｇｅ ｐｒｅｄｉｃｔｉｖｅ ｖｅｃｔｏｒ ｑｕａｎｔｉｚａｔｉｏｎ）方式を用いて線スペクトル周波数（ＬＳＰ：ｌｉｎｅ ｓｐｅｃｔｒｕｍ ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ）領域で符号化して良い。
【００５３】
モード０では、ＣＥＬＰアルゴリズムのような従来の音声符号化アルゴリズムを行う。しかし、音声の全てのフレームに対してモード０を適用するのではない。モード０は、以下でより詳細に説明するように、「周期的」音声以外の全ての音声のフレームに対してのみ適用される。簡単のために、本明細書では、「周期的」信号を周期性信号と呼び、それ以外の音声を「非周期性」信号と呼ぶ。「非周期性」信号としては、ピッチ相関やピッチ遅れ等の典型的なパラメータが急激に変化する遷移フレームや、ノイズ様信号が優勢なフレームが挙げられる。モード０では各フレームが２つのサブフレームに分割される。モード０では、サブフレーム当たり１回の頻度でピッチ遅れを符号化すると共に、２次元ベクトル量子化器が、サブフレーム当たり１回の頻度でピッチ利得（すなわち、適応コードブック利得）と固定コードブック利得とを同時に符号化する。本実施例では、固定コードブックは２つのパルスサブコードブックと１つのガウス型サブコードブックを備えている。この２つのパルスサブコードブックには、それぞれ、２つおよび３つのパルス（のデータ）が格納されている。
【００５４】
モード１は従来のＣＥＬＰアルゴリズムと異なっている。モード１では、周期性音声を含むフレームを処理する。これは、一般に高い周期性を有しており、平滑なピッチトラックから発生する。本実施例のモード１では、フレーム当たり３つのサブフレームを使用する。サブフレーム処理の前に、ピッチ前処理の一部として、サブフレーム当たり１回の頻度でピッチ遅れを符号化する。この遅れから補間ピッチトラックを求める。３つのサブフレームからのピッチ利得は非常に安定である。これらを、閉ループサブフレーム処理の前に、平均２乗誤差基準による前ベクトル量子化を用いて同時量子化する。量子化されていない３つの基準ピッチ利得は、フレーム毎のピッチ前処理に附随して、加重音声から得られる。前量子化ピッチ利得を用いて従来のＣＥＬＰサブフレーム処理を行う。ただし、３つの固定コードブック利得は量子化しないままで維持する。この３つの固定コードブック利得は、エネルギーの移動平均予測を用いた遅延決定アプローチに基づくサブフレーム処理の後で同時量子化する。その後、完全に量子化したパラメータを用いて３つのサブフレームを合成する。
【００５５】
フレームに含まれる音声の類別に基づいて音声の各フレームに対する処理モードを選択するという方法と、周期性音声を処理する革新的な方法とによって、聴覚的な音質を実質的に犠牲にすることなく、著しく少ないビット数で利得量子化を行うことができる。この音声処理の詳細を以下に説明する。
【００５６】
図３〜図７は、図１および図２に示した音声符号化装置の一実施例で用いるマルチステージ符号化アプローチを説明する機能ブロック図である。より詳しくは、図３は、このマルチステージ符号化アプローチの第１ステージを備えた音声プリプロセッサ１９３を示す機能ブロック図である。図４は、第２ステージを示す機能ブロック図である。図５および図６は、第３ステージのモード０を示す機能ブロック図である。図７は第３ステージのモード１を示す機能ブロック図である。この音声符号化装置は符号化処理回路を備えており、一般にソフトウエアに従って動作し、以下の機能を実行する。
【００５７】
入力音声を読込み、フレーム毎にバッファに格納する。図３に示した音声プリプロセッサ１９３では、入力音声１９２のフレームを静寂強調器１９５に入力する。静寂強調器１９５は、この音声フレームが純粋な静寂であるか、すなわち、「静寂ノイズ」のみが存在するか、を判定する。静寂強調器１９５は、フレーム毎に、現在のフレームが純粋に「静寂ノイズ」であるかを適応的に検知する。信号１９２が「静寂ノイズ」である場合には、静寂強調器１９５はその（出力）信号を信号１９２のゼロレベルに一致させる。これに対し、信号１９２が「静寂ノイズ」でない場合には、静寂強調器１９５は信号１９２に変化を加えない。静寂強調器１９５は静寂部分のノイズを非常に低いレベルに抑えることにより、音声をクリーンなものとし、聴覚的な音質を高める。この音声（静寂）強調機能の効果は、Ａ規則（Ａ−ｌａｗ）音源から発生した入力音声の場合、つまり、この音声符号化アルゴリズムの直前でＡ規則符号化および復号化を行った入力の場合に、特に著しい。これは、Ａ規則では０の近く（たとえば、−１，０，＋１）のサンプル値を−８または＋８に増幅するので、Ａ規則による増幅では、本来は聞こえない静寂ノイズが明瞭に聞こえる静寂ノイズに変換されることがあるからである。静寂強調器１９５による処理の後、音声信号をハイパスフィルタ１９７に入力する。
【００５８】
ハイパスフィルタ１９７は、或る遮断周波数以下の周波数を除去し、遮断周波数以上の周波数を通過させてノイズ減衰器１９９に入力する。本実施例のハイパスフィルタ１９７は、ＩＴＵ‐ＴのＧ．７２９音声符号化標準に定める入力ハイパスフィルタと同等である。つまり、これは遮断周波数１４０Ｈｚの２次ポールゼロフィルタである。しかし、ハイパスフィルタ１９７はこれに限定されず、従来技術における適切なフィルタであっても良い。
【００５９】
ノイズ減衰器１９９は、ノイズ抑制アルゴリズムを実行する。本実施例では、ノイズ減衰器１９９は環境ノイズを最大５ｄＢだけ下げる弱いノイズ減衰を行って、音声符号化アルゴリズムによるパラメータ推定を改善する。静寂を強調する方法や、ハイパスフィルタ１９７を構成する方法や、ノイズを減衰させる方法は、様々な従来技術における適切な方法を採用しても良い。音声プリプロセッサ１９３の出力は前処理音声２００となる。
【００６０】
静寂強調器１９５、ハイパスフィルタ１９７、およびノイズ減衰器１９９は、従来技術におけるその他の適切な装置で置換えても良く、従来技術に基づいて適切に変更しても良いことは勿論である。
【００６１】
図４は、一般的なフレーム毎の音声信号処理を示す機能ブロック図である。つまり、図４には、フレーム毎の音声信号処理を示している。このフレーム処理は、モード依存処理２５０を行う前に、モード（０または１）とは無関係に行う。前処理音声２００を聴覚加重フィルタ２５２に入力する。聴覚加重フィルタ２５２は、前処理音声２００の谷間領域を強調し、ピーク領域を弱める。聴覚加重フィルタ２５２は、従来技術におけるその他の適切な装置で置換えても良く、従来技術に基づいて適切に変更しても良い。
【００６２】
ＬＰＣ分析器２６０は、前処理音声２００を受信して前処理音声２００の短期スペクトル包絡線を推定する。ＬＰＣ分析器２６０は、音声信号２００を特徴づける性質からＬＰＣ係数を抽出する。一実施例では、各フレームに対して３つの１０次ＬＰＣ分析を行う。これらの中心は、フレームを３等分したうちの中央部分と最後部分、および先読み部分（ｌｏｏｋ−ａｈｅａｄ）に配置する。先読み部分のＬＰＣ分析は次のフレームに対しても再利用する。これは、ＬＰＣ分析の中心が、このフレームを３等分したうちの先頭部分に位置するからである。したがって、各フレームに対して４つのＬＰＣパラメータが生成される。ＬＰＣ分析器２６０は、ＬＰＣ係数を線スペクトル周波数（ＬＳＦ：ｌｉｎｅ ｓｐｅｃｔｒｕｍ ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ）領域で量子化しても良い。ＬＰＣ係数の量子化は、スカラー量子化またはベクトル量子化であっても良く、また、従来技術を用いて適切な領域で行っても良い。
【００６３】
類別器２７０は、フレームの絶対最大値、反射係数、予測誤差、ＬＰＣ分析器２６０からのＬＳＦベクトル、１０次自己相関、最近のピッチ遅れ、最近のピッチ利得、等を調べることによって前処理音声２００の特徴に関する情報を求める。これらのパラメータは当業者には良く知られているので説明を省略する。類別器２７０はこの情報を用いて、信号雑音比の推定、ピッチ推定、類別、スペクトル平滑化、エネルギー平滑化、利得規格化、等の符号器のその他の性質を制御する。これらの性質も当業者には良く知られているので説明を省略する。以下では、類別アルゴリズムを簡単に説明する。
【００６４】
類別器２７０は、ピッチプリプロセッサ２５４の支援を受けながら、各フレームをそのフレームで優勢な性質に従って６つのクラスの内の１つに類別する。これらのクラスは、（１）静寂／背景ノイズ、（２）ノイズ様の非発話音声、（３）非発話、（４）遷移（開始を含む）、（５）非定常音声、（６）定常音声、である。類別器２７０が入力信号を周期性信号および非周期性信号に類別する際にはどんなアプローチを用いても良い。たとえば、前処理音声信号、フレーム後半部のピッチ遅れおよび相関、その他の情報、を類別器２７０の入力パラメータとして採用しても良い。
【００６５】
音声の周期性の有無を判定する基準としては様々なものがある。たとえば、音声が定常的であれば周期性であると判定しても良い。周期性音声には定常的な発話音声と非定常的な発話音声とが含まれているとも考えられるが、本明細書の目的からは、周期性音声は定常的な発話音声であるとして良い。更に、周期性音声は平滑で定常的な音声であるとして良い。音声信号が、或るフレーム内で或る量以上の変化を示さなければ、この発話音声を「定常的」であると判定する。このような音声信号は一般に明瞭なエネルギー輪郭を有している。或る音声の適応コードブック利得Ｇｐが閾値より大きければ、この音声を「平滑」であると判定する。つまり、この閾値を０．７とする例では、適応コードブック利得Ｇｐが０．７より大きければ、この音声を「平滑」であると判定する。非周期性音声ないし非発話音声には、非発話音声（たとえば、「シー（ｓｈｈｈ）」のような摩擦音）、遷移（たとえば、開始、終了）、背景ノイズおよび静寂、が含まれる。
【００６６】
より詳しくは、本実施例の音声符号化装置は最初に以下のパラメータを求める。
スペクトルチルト（フレーム当たり４回の頻度で第１の反射係数を推定する）：
【数１】
2004510174.tif 000003
【００６７】
ここで、Ｌ＝８０は、この反射係数を計算する際のウィンドウである。ｓｋ（ｎ）は
【数２】
2004510174.tif 000004
【００６８】
で定義されるｋ番目のセグメントである。ここで、ｗｈ（ｎ）は８０サンプルのハミングウィンドウであり、ｓ（０），ｓ（１），…，ｓ（１５９）は前処理音声信号の現在のフレームを表わす。
【００６９】
絶対最大値（フレーム当たり８回の頻度で信号の絶対最大値を推定する）：
【数３】
2004510174.tif 000005
【００７０】
ここで、ｎｓ（ｋ）およびｎｅ（ｋ）は、フレーム内の時刻（ｋ・１６０／８サンプル）におけるｋ番目の最大値の探索の際の開始点および終了点である。一般に、このセグメントの長さはピッチ周期の１．５倍なので、セグメントどうしは重複する。これによって、平滑な輪郭を有する振幅包絡線が得られる。
【００７１】
スペクトルチルト、絶対最大値、ピッチ相関というこれらのパラメータが類別の基礎となる。しかし、類別判定の前に、これらのパラメータに対して更なる処理と分析とを行う。このパラメータ処理では、最初に、これら３つのパラメータに対して加重づけを行う。この加重づけを行って背景ノイズからの寄与を差引くことにより、パラメータでの背景ノイズ成分を或る程度で除去することができる。これによって、背景ノイズから「独立」で、より一様なパラメータ空間が構成できるので、類別が、より高い背景ノイズ耐性を有する。
【００７２】
ノイズのピッチ周期エネルギー、ノイズのスペクトルチルト、ノイズの絶対最大値、ノイズのピッチ相関、のそれぞれの移動平均はフレーム当たり８回の頻度で、以下の式（４）〜式（７）に基づいて更新される。式（４）〜式（７）で定義する以下のパラメータは、フレーム当たり８回の頻度で推定ないしサンプリングされるので、このパラメータ空間では充分に高い時間分解能が得られる。
ノイズのピッチ周期エネルギーの移動平均：
【数４】
2004510174.tif 000006
【００７３】
ここで、ＥＮ，Ｐ（ｋ）は、フレーム内の時刻（ｋ・１６０／８サンプル）におけるピッチ周期の規格化エネルギーである。ピッチ周期は一般に２０サンプル（１６０サンプル／８）を超えるので、エネルギーを計算する際のセグメントどうしは重複し得る。
ノイズのスペクトルチルトの移動平均：
【数５】
2004510174.tif 000007
【００７４】
ノイズの絶対最大値の移動平均：
【数６】
2004510174.tif 000008
【００７５】
ノイズのピッチ相関の移動平均：
【数７】
2004510174.tif 000009
【００７６】
ここで、ＲＰは、フレーム後半部の入力ピッチ相関である。適応定数α１は適応的に決定されるが、一般にはα１＝０．９９である。
【００７７】
背景ノイズの信号雑音比は次式により計算する。
【数８】
2004510174.tif 000010
パラメータ化ノイズ減衰は３０ｄＢに制限される。すなわち、
【数９】
2004510174.tif 000011
である。
【００７８】
以下の式（１０）〜式（１２）に従ってノイズ成分を除去することにより、ノイズを含まないパラメータ（加重パラメータ）の組が得られる。
加重スペクトルチルトの推定：
【数１０】
2004510174.tif 000012
加重絶対最大値の推定：
【数１１】
2004510174.tif 000013
加重ピッチ相関の推定：
【数１２】
2004510174.tif 000014
【００７９】
加重スペクトルチルトおよび加重絶対最大値の時間発展は、以下の式（１３）および式（１４）に従って、傾斜の１次近似として計算する。
【数１３】
2004510174.tif 000015
【数１４】
2004510174.tif 000016
【００８０】
式（４）〜式（１４）に定義したパラメータをフレームの８つのサンプリング点で更新した時点で、式（４）〜式（１４）に定義したパラメータを用いて以下のフレーム毎のパラメータを計算する。
最大加重ピッチ相関：
【数１５】
2004510174.tif 000017
平均加重ピッチ相関：
【数１６】
2004510174.tif 000018
平均加重ピッチ相関の移動平均：
【数１７】
2004510174.tif 000019
【００８１】
ここで、ｍはフレーム番号。α２＝０．７５は適応定数。
ピッチ遅れの規格化標準偏差：
【数１８】
2004510174.tif 000020
【００８２】
ここで、ＬＰ（ｍ）は入力ピッチ遅れ、μＬｐ（ｍ）は直前の３つのフレームのピッチ遅れの平均値であり、下式で与えられる。
【数１９】
2004510174.tif 000021
最小加重スペクトルチルト：
【数２０】
2004510174.tif 000022
最小加重スペクトルチルトの移動平均：
【数２１】
2004510174.tif 000023
平均加重スペクトルチルト：
【数２２】
2004510174.tif 000024
加重スペクトルチルトの最小傾斜：
【数２３】
2004510174.tif 000025
加重スペクトルチルトの積算傾斜：
【数２４】
2004510174.tif 000026
加重最大値の最大傾斜：
【数２５】
2004510174.tif 000027
加重最大値の積算傾斜：
【数２６】
2004510174.tif 000028
【００８３】
式（２３）、（２５）および（２６）で定義したパラメータは、そのフレームが開始を含んでいる蓋然性を示す指標として使用される。式（１６）〜式（１８）および式（２０）〜式（２２）で定義したパラメータは、そのフレームで発話音声が優勢である蓋然性を示す指標として使用される。最初の指標、以前の指標およびその他の情報を用いて、フレームを上述の６つのクラスのどれか一つに類別する。
【００８４】
類別器２７０が前処理音声２００を類別する方法の更なる詳細については、本願出願人であるコネクサント・システムズ・インクによる米国特許出願、および、引用により本明細書に包含される「４ｋｂｉｔｓ／ｓの音声符号化」に関する米国特許仮出願６０／１５５，３２１号（コネクサント社文書番号９９ＲＳＳ４８５号、１９９９年９月２２日出願）に説明されている。
【００８５】
ＬＳＦ量子化器２６７が、ＬＰＣ分析器２６０からＬＰＣ係数を受信して、このＬＰＣ係数を量子化する。このＬＳＦ量子化は、スカラー量子化およびベクトル量子化を含む従来技術によるものであって良い。ＬＳＦ量子化の目的は、より少ないビット数で各係数を表現することである。本実施例では、ＬＳＦ量子化器２６７は１０次ＬＰＣモデルで量子化を行う。ＬＳＦ量子化器２６７は、更に、ＬＳＦを平滑化することによってＬＰＣ合成フィルタのスペクトル包絡線の好ましくないゆらぎを低減しても良い。ＬＳＦ量子化器２６７は、量子化係数Ａｑ（ｚ）２６８を音声符号化装置のサブフレーム処理部２５０に伝送する。音声符号化装置のサブフレーム処理部２５０の動作はモードに依存する。ＬＳＦが好適はであるが、量子化器２６７がＬＳＦ領域以外の領域でＬＰＣ係数を量子化しても良い。
【００８６】
ピッチ前処理を選択した場合には、加重音声信号２５６がピッチプリプロセッサ２５４に入力される。ピッチプリプロセッサ２５４は開ループピッチ推定器２７２と協働して加重音声信号２５６を修正し、そのピッチ情報がより正確に量子化されるようにする。ピッチプリプロセッサ２５４では、音声符号化装置のピッチ利得量子化性能を向上させるために、従来の圧縮／展開技術を各ピッチサイクルに対して利用しても良い。つまり、ピッチプリプロセッサ２５４が加重音声信号２５６を修正して、推定ピッチトラックにより良く一致すると共に符号化モデルにより正確に一致するようにし、その結果、聴覚的に区別できないような再生音声が生成できるようにする。符号化処理回路でピッチ前処理モードを選択した場合には、ピッチプリプロセッサ２５４は加重音声信号２５６のピッチ前処理を行う。ピッチプリプロセッサ２５４は加重音声信号２５６を歪曲して、復号器処理回路で生成されるはずの補間ピッチ値に一致させる。ピッチ前処理を行った際に歪曲させた音声信号を修正加重音声信号２５８と呼ぶ。ピッチ前処理モードを選択しない場合には、加重音声信号２５６はピッチ前処理を受けずにピッチプリプロセッサ２５４を通過する（簡単のために、この場合の信号も「修正加重音声信号」２５８と呼ぶ）。ピッチプリプロセッサ２５４は、当業者には良く知られている従来の波形補間器を備えていても良い。波形補間器は、不規則に遷移しているセグメントを従来の順方向−逆方向波形補間手法によって修正して、この音声信号の規則性を強調すると共に不規則性を抑制しても良い。加重音声信号２５６のピッチ利得およびピッチ相関はピッチプリプロセッサ２５４によって推定される。開ループピッチ推定器２７２は加重音声信号２５６からピッチ特性に関する情報を抽出する。このピッチ情報にはピッチ遅れおよびピッチ利得に関する情報が含まれている。
【００８７】
ピッチプリプロセッサ２５４は開ループピッチ推定器２７２を介して類別器２７０とも協働し、類別器２７０による音声信号の類別を精密化する。つまり、ピッチプリプロセッサ２５４が音声信号に関する追加情報を取得するので、類別器２７０はこの追加情報を利用して音声信号の類別を精密化することができる。ピッチ前処理の後、ピッチプリプロセッサ２５４はピッチトラック情報２８４と非量子化ピッチ利得２８６とを、音声符号化装置のモード依存サブフレーム処理部２５０に出力する。
【００８８】
類別器２７０は、前処理音声信号２００を複数の可能なクラスの内の１つに類別した後、前処理音声信号２００の類別番号を制御情報２８０としてモード選択器２７４およびモード依存サブフレーム処理部２５０に送信する。モード選択器２７４はこの類別番号を用いて動作モードを選択する。本実施例では、類別器２７０は前処理音声信号２００を６つのクラスの内の１つに類別する。前処理音声信号２００が定常発話音声（たとえば、「周期性」音声）である場合には、モード選択器２７４はモード２８２をモード１に設定する。そうでない場合には、モード選択器２７４はモード２８２をモード０に設定する。モード信号２８２は音声符号化装置のモード依存サブフレーム処理部２５０に入力される。このモード信号２８２は、復号器に対して伝送されるビットストリームに加えられる。
【００８９】
「周期性」および「非周期性」という音声の種類に関する解釈については、本実施例ではいくらかの注意を要する。たとえば、モード１を用いて符号化されたフレームは、フレーム当たりたった７ビットから求めたピッチトラック２８４に基づいて、フレーム全体を通じて高いピッチ相関と高いピッチ利得とを維持しているフレームである。したがって、モード１ではなくモード０が選択されたことは、７ビットしか持たないピッチトラック２８４の表現が不正確だったからであり、必ずしも、周期性がなかったからではない、ということもあり得る。したがって、モード０で符号化された信号が、実際には高い周期性を有しており、フレーム当たり７ビットしか持たないピッチトラックによっては正確に表現されなかった、ということもあり得る。したがって、ピッチトラックの表現をより正確にするために、モード０では、フレーム当たり７ビットを２倍にしてフレーム当たり１４ビットで符号化を行う。
【００９０】
図３、図４、および本明細書のその他の図に示した各機能ブロックは別個のユニットである必要はなく、必要に応じて、１またはそれ以上の機能ブロックどうしを組合せても良い。
【００９１】
音声符号化装置のモード依存サブフレーム処理部２５０はモード０およびモード１の両方のモードで動作する。図５および図６はモード０でのサブフレーム処理の機能ブロック図であり、図７は、音声符号化装置の第３ステージにおける、モード１でのサブフレーム処理の機能ブロック図である。
【００９２】
図５では、適応コードブック２９０から選択した励振ベクトル２９１を乗算器２９４に入力する。乗算器２９４は、励振ベクトル２９１に量子化ピッチ利得Ｇｐを乗じて利得増大適応コードブック寄与２９３を生成する。同様に、固定コードブック２９２から選択した励振ベクトル２９５を乗算器２９６に入力する。乗算器２９６は、励振ベクトル２９５に量子化固定コードブック利得Ｇｃを乗じて利得増大固定コードブック寄与２９７を生成する。利得増大適応コードブック寄与２９３と利得増大固定コードブック寄与２９７とを加算器２９８で加算して加算信号２９９を生成する。加算信号２９９を合成フィルタ３０１で処理する。この合成フィルタ３０１は量子化ＬＰＣ分析の逆関数の動作を行う。同様に、加重フィルタ３０３は聴覚加重フィルタ２５２の逆関数の動作を行う。合成フィルタ３０１および加重フィルタ３０３は、加算信号２９９から音声信号３０４を再合成する。つまり、合成フィルタ３０１および加重フィルタ３０３は、量子化情報から得た加算信号２９９を用いて、音声信号の複製、すなわち再合成音声信号３０４を生成する。理想的には、再合成音声信号３０４は目標音声信号（たとえば、修正加重音声信号２５８）に正確に一致する。しかし、量子化の結果として、再合成音声信号３０４は目標とする修正加重音声信号２５８に正確には一致しない。適応コードブック利得Ｇｐおよび固定コードブック利得Ｇｃの量子化における誤差を最小化するために、図５に示したモード０のサブフレーム処理器では、修正加重音声信号２５８から再合成音声信号３０４を減じることによって誤差を決定している。実際には、減算器３０９が修正加重音声信号２５８から再合成音声信号３０４を減じることによってエネルギー信号３０７を生成する。最小化器３００は、ピッチ寄与の量子化における誤差を表しているこの信号３０７を受信する。最小化器３００はこの信号３０７に基づいて、誤差が減るように、適応コードブック２９０および固定コードブック２９２からの励振ベクトルの選択を制御する。この処理は、各サブフレームに対して再合成音声信号３０４の誤差を最小とする最良励振ベクトルを最小化器３００が適応コードブック２９０および固定コードブック２９２の中から最終的に選択するまで反復される。合成フィルタ３０１、加重フィルタ３０３、最小化器３００は、従来技術におけるその他の適切な装置で置換えても良く、従来技術に基づいて適切に変更しても良い。
【００９３】
図５に示した破線のボックス２８８内で、適応コードブック利得および固定コードブック利得が同時にベクトル量子化される。本実施例では、適応コードブック利得および固定コードブック利得は、Ｇ．７２９に規定された方法に従ってサブフレーム当たり７ビットで同時ベクトル量子化される。適応コードブック利得および固定コードブック利得を同時ベクトル量子化する際に使用する２次元コードブックから、目標音声信号２５８と再合成音声信号３０４との間の平均２乗誤差を最小化する項目、すなわち下式を最小化する項目、が逐次検索される。
【数２７】
2004510174.tif 000029
【００９４】
ここで、量子化適応コードブック利得および量子化固定コードブック利得は７ビットコードブックの中から検索される。このコードブックが適応コードブック利得と固定コードブック利得とを格納する代わりに、適応コードブック利得と、予測固定コードブック利得に対する補正係数（これが固定コードブック利得を与える）とを格納していても良い。固定コードブック利得の予測は、固定コードブックエネルギーの２次移動平均予測に基づいている。相関係数γｋと量子化固定コードブック利得との関係は
【数２８】
2004510174.tif 000030
で与えられる。ここで、左辺第１項は量子化固定コードブック利得であり、右辺第２項は予測固定コードブック利得である。予測固定コードブック利得は下式で与えられる。
【数２９】
2004510174.tif 000031
ただし、
【数３０】
2004510174.tif 000032
は平均エネルギー（２８）であり、
【数３１】
2004510174.tif 000033
および
【数３２】
2004510174.tif 000034
である。
【００９５】
移動平均予測の予測係数は、｛ｂ１ｂ２｝＝｛０．６，０．３｝である。モード０でサブフレームを処理する方法は当業者には良く知られており、従来技術に基づいて適切に修正しても良い。
【００９６】
図６は、図５のモード０サブフレームプロセッサを示す詳細ブロック図である。図６では相異なる３つのステップを行う。第１のステップは、分析合成アプローチによって適応コードブック２９０から最良励振ベクトルＶｐを選択することである。ピッチプリプロセッサ２５４からのピッチトラック情報２８４を用いて適応コードブック２９０から励振ベクトルの初期値を選択する。乗算器４０６は励振ベクトル４０２に対して、利得コードブック４６０からの量子化適応コードブック利得Ｇｐを乗じる。この乗算信号４０４を合成フィルタ４０８に入力する。合成フィルタ４０８は、ＬＳＦ量子化器２６７から量子化ＬＰＣ係数Ａｑ（ｚ）２６８を受信して、聴覚加重フィルタ４１０と協働して再合成音声信号４１４を生成する。減算器４１２は目標とする修正加重音声信号２５８から再合成音声信号４１４を減じることによって信号４１６を生成する。最小化器４２０は、適応コードブック利得の量子化における誤差を表しているこの信号４１６を受信する。最小化器４２０は、誤差が減るように適応コードブック２９０からの励振ベクトルの選択を制御する。この処理は、各サブフレームに対して再合成音声信号４１４の誤差を最小とする最良励振ベクトルを最小化器４２０が適応コードブック２９０の中から最終的に選択するまで反復される。適応コードブック２９０から最良のピッチ寄与を選択した後では、残差信号４１６は、修正加重音声信号２５８からピッチ寄与を差引いたものとなる。この残差信号４１６は、再合成音声信号４３６の誤差を最小とする最良励振ベクトルを固定コードブック２９２の中から選択する第２のステップで使用される。
【００９７】
以下では、第２のステップをより詳細に説明する。固定コードブック２９２から励振ベクトルを選択する。乗算器４２７は、この励振ベクトル４２５に対して、利得コードブック４６０からの量子化固定コードブック利得Ｇｃを乗じる。この乗算信号４２８を合成フィルタ４３０に入力する。合成フィルタ４３０は、ＬＳＦ量子化器２６７から量子化ＬＰＣ係数Ａｑ（ｚ）２６８を受信して、聴覚加重フィルタ４３４と協働して再合成音声信号４３６を生成する。減算器４４０は目標信号（たとえば、信号４１６）から再合成音声信号４３６を減じることによって第２の残差信号４３８を生成する。最小化器４４４は、固定コードブック利得の量子化における誤差を表しているこの信号４３８を受信する。最小化器４４４は、信号４３８を用いて、誤差が減るように固定コードブック２９２からの励振ベクトルの選択を制御する。最小化器４４４は制御情報２８０（これには音声信号の類別番号が含まれている）を受信し、この類別に応じて、固定コードブック２９２からの励振ベクトルの選択をどのように制御するかを変更する。この処理は、各サブフレームに対して再合成音声信号４３６の誤差を最小とする最良励振ベクトルを最小化器４４４が固定コードブック２９２の中から最終的に選択するまで反復される。この時点ではモード０での動作を考えているので、モード０サブフレームプロセッサが適応コードブック２９０および固定コードブック２９２から最良励振ベクトルを検索する。
【００９８】
図６に示したモード０サブフレームプロセッサが実行する第３のステップを以下に説明する。この時点までに、適応コードブックおよび固定コードブックに対する最良励振ベクトルが検索されている。これらの利得を同時ベクトル量子化する。適応コードブック利得および固定コードブック利得の同時ベクトル量子化を表現する利得コードブックベクトルを２次元ベクトル量子化利得コードブック４６０から選択して、乗算器４６６および４６８に入力する。乗算器４６６は、量子化適応コードブック利得Ｇｐ４６２に対して、適応コードブックからの最良励振ベクトルＶｐ４０２を乗じることにより信号４４６を生成する。乗算器４６８は、量子化固定コードブック利得Ｇｃ４６４に対して、固定コードブックからの最良励振ベクトルＶｃ４２５を乗じることにより信号４４８を生成する。ここで、選択された励振ベクトルＶｐ４０２およびＶｃ４２５は、モード０サブフレーム処理の第１および第２のステップで最良励振ベクトルとして検索されたものである。加算器４８０は信号４４６および４４８を加算して加算信号４５０を生成する。加算信号４５０は、合成フィルタ４８２と聴覚加重フィルタ４８６の組合せによって再合成されて、再合成音声信号４５４が生成される。合成フィルタ４８２は、合成フィルタ４０８および４３０と同様に、ＬＰＣ係数Ａｑ（ｚ）２６８を受信する。減算器５１２は目標とする修正加重音声信号２５８から再合成音声信号４５４を減じることによって第３の残差信号４５６を生成する。最小化器５２０は、２次元ベクトル量子化利得コードブック４６０による固定コードブック利得と適応コードブック利得との同時量子化に起因する誤差を表しているこの第３の残差信号４５６を受信する。最小化器５２０は、この信号４５６を用いて、誤差が減るように２次元ベクトル量子化利得コードブック４６０からの励振ベクトルの選択を制御する。この処理は、各サブフレームに対して再合成音声信号４５４の誤差を最小とする最良励振ベクトルを最小化器５２０が２次元ベクトル量子化利得コードブック４６０の中から最終的に選択するまで反復される。誤差を最小化した後、２次元ベクトル量子化利得コードブック４６０からの量子化利得ＧｐおよびＧｃは図５の乗算器２９４および２９６で使用される。
【００９９】
これらの合成フィルタ４０８，４３０，４８２、加重フィルタ４１０，４３４，４８６、最小化器４２０，４３０，５２０、乗算器４０６，４２７，４６８、加算器４８０、減算器４１２，４４０，５１２は（本明細書中のその他のフィルタ、最小化器、乗算器、加算器、減算器と同様に）従来技術におけるその他の適切な装置で置換えても良く、従来技術に基づいて適切に変更しても良い。
【０１００】
以上でモード０サブフレーム処理の詳細の説明が終わったので、次に、モード１サブフレーム処理を説明する。図７は、モード依存サブフレーム処理器２５０のモード１サブフレーム処理部を示す機能ブロック図である。ピッチトラック２８４に従って、適応コードブック２９０から適応コードブック利得ベクトル５８８を選択する。この適応コードブック寄与は、過去の励振と、ピッチプリプロセッサ２５４からのピッチトラック２８４とに基づいているので、適応コードブック２９０を検索する必要はない。ピッチプリプロセッサ２５４からの補間ピッチトラックＬｐ（ｎ）に従い、２１次ハミング加重シンクウィンドウを用いて過去の励振を補間することによって、下式のように、適応コードブック励振の各サンプル値が得られる。
【０１０１】
【数３３】
2004510174.tif 000035
ここで、ｅ（ｎ）は過去の励振である。ｉ（Ｌｐ（ｎ））およびｆ（Ｌｐ（ｎ））は、それぞれ、ピッチ遅れの整数部分および小数部分である。ｗｓ（ｆ，ｉ）はハミング加重シンクウィンドウである。ピッチ利得の最適加重平均２乗誤差は下式によって与えられる。
【数３４】
2004510174.tif 000036
ただし、境界は０．０≦ｇ≦１．２（３２）
これを用いて、オリジナルの音声と再生音声との間の加重平均２乗誤差を最小化する。式（３２）中のＮは、フレーム当たりのサブフレーム数を示す変数である。非量子化ピッチ利得は、下式のように最適ピッチ利得を加重することによって得られる。
【数３５】
2004510174.tif 000037
ここで、規格化相互相関は下式で与えられる。
【数３６】
2004510174.tif 000038
【０１０２】
この加重により、固定コードブック検索に先立って適応コードブックからのピッチ寄与が抑えられる。一方で、固定コードブック検索の際の目標信号の中のピッチ情報の大部分は維持される。
【０１０３】
音声符号化装置のフレーム毎処理部からの非量子化ピッチ利得２８６はｎ次元前ベクトル量子化器５８０に入力される。各フレームが３つのサブフレームに分割されている場合には、ｎ次元前ベクトル量子化器５８０は、ベクトル量子化ピッチ利得５８２を乗算器５９２に出力する３次元前ベクトル量子化器となる。乗算器５９２は適応コードブック利得ベクトル５８８にベクトル量子化ピッチ利得５８２を乗じる。この乗算結果５８４を合成フィルタ６００に入力する。合成フィルタ６００は、ＬＳＦ量子化器２６７から量子化ＬＰＣ係数Ａｑ（ｚ）２６８を受信する。合成フィルタ６００の出力５８６は聴覚加重フィルタ６０２に入力される。合成フィルタ６００と聴覚加重フィルタ６０２は、協働して再合成音声信号５８７を生成する。減算器６０４は修正加重音声信号２５８から再合成音声信号５８７を減じる。この結果の差分信号５８９は別の減算器６１４に入力される。
【０１０４】
固定コードブック２９２から乗算器５９４に対して固定コードブック利得ベクトル５９０が入力される。乗算器５９４は固定コードブック利得ベクトル５９０に対して、計算した固定コードブック利得ベクトルｇｃｋを乗じる。この乗算信号５９５は合成フィルタ６１０に入力される。合成フィルタ６１０は、同時に、量子化ＬＰＣ係数Ａｑ（ｚ）２６８を受信する。合成フィルタ６１０の出力５９６は聴覚加重フィルタ６１２に入力される。合成フィルタ６１０と聴覚加重フィルタ６１２は、協働して再合成音声信号５９７を生成する。減算器６１４は差分信号５８９から再合成音声信号５９７を減じて別の差分信号５９９を生成する。差分信号５８９は、適応コードブック利得の量子化における誤差を表しており、差分信号５９９は、固定コードブック利得の量子化における誤差を表している。差分信号５９９は最小化器６２０に入力される。最小化器６２０は、誤差が減るように固定コードブック２９２からの励振ベクトルの選択を制御する。最小化器６２０は、更に、音声符号化装置のフレーム毎処理部から制御情報２８０、すなわちフレーム類別番号を受信する。より詳しくは、本実施例では、固定コードブック２９２は３つのサブパルスコードブック、すなわち、２パルス用コードブック、３パルス用コードブック、６パルス用コードブックを備えている。固定コードブック２９２の初期目標値は、加重前処理音声信号２５８からゼロレスポンスを取除いたものに等しい適応コードブック２９０の目標値と、最適適応コードブック励振および利得とを用いて、下式により計算される。
【数３７】
2004510174.tif 000039
2004510174.tif 000040
【０１０５】
最終的な固定コードブック励振の選択には、類別情報２８０に基づいて適切な加重を行った後で、固定コードブック２９２内のサブコードブックの各々からの最良候補の加重平均２乗誤差５９９を比較する必要がある。最終固定コードブック励振を
【数３８】
2004510174.tif 000041
またはｖｃ（ｎ）と記す。
【０１０６】
この固定コードブック利得ベクトル選択の処理は、各サブフレームに対して再合成音声信号５９７の誤差を最小とする最良励振ベクトルを最小化器６２０が固定コードブック２９２の中から選択するまで反復される。固定コードブック２９２から最良励振ベクトルを選択した後、これらの選択された適応コードブック利得ベクトル５８８および選択された固定コードブック利得ベクトル５９０は、修正加重音声信号２５８と共に、バッファ６４２に伝送される。
【０１０７】
モード１では、各フレームはｎ個のサブフレームに分割されている。なお、本実施例ではｎ＝３である。ボックス５７５内での処理はサブフレーム毎に行われるのであり、ｋはサブフレーム番号を表している。ボックス５７５外部の処理はフレーム毎に行われる。サブフレーム毎の処理とフレーム毎の処理とが同時に行われる結果として、或る処理が完了するまで別の処理が完了できないということが起こる。そのため、サブフレーム毎処理部とフレーム毎処理部との境界にバッファ６４２を設けて、ｎ（たとえばｎ＝３）個のサブフレーム用のいくつかのパラメータをバッファ６４２に格納する必要が生じる。バッファリングすべきパラメータは、例えば、前量子化ピッチ利得、量子化適応コードブックベクトル、量子化固定コードブックベクトル、目標ベクトル、その他のパラメータである。バッファリングされた情報はその後に減算器６４４に伝送される。
【０１０８】
乗算器６６４がｎ個の適応コードブック利得ベクトル６６０に対してｎ個のピッチ利得ベクトル６６２を乗じることにより、乗算信号６６６を生成する。乗算信号６６６は加算器６７０に入力される。乗算器６８４は、ｎ次元ベクトル量子化利得コードブック６８０から量子化固定コードブック利得ベクトルを読出して、これに固定コードブック利得ベクトル６７２を乗じる。この乗算信号６６８は加算器６７０に入力される。加算器６７０は加算信号６６９を合成フィルタ６９０に入力する。合成フィルタ６９０は、量子化ＬＰＣ係数Ａｑ（ｚ）２６８を受信する。合成フィルタ６９０と聴覚加重フィルタ６９４は、協働して再合成音声信号６９６を生成する。減算器６６４は修正加重音声信号２５８から再合成音声信号６９６を減じる。結果の差分信号６９８は固定コードブック利得の量子化における誤差を表している。この差分信号６９８は最小化器６７８に入力される。最小化器６７８は、誤差を最小化するようにｎ次元ベクトル量子化器６８０から別の固定コードブック利得ベクトルを選択する。
【０１０９】
より詳しくは、本実施例のピッチ前処理で得られた３つのピッチ利得は、下式に従って４ビットの３次元ベクトル量子化器で前量子化される。
【数３９】
2004510174.tif 000042
【０１１０】
このピッチ利得の前ベクトル量子化は、閉ループサブフレーム処理を開始する前に行う。モード１でのサブフレーム処理は非量子化固定コードブック利得を用いて行う。励振利得ベクトル５８８，５９０と目標信号は、サブフレーム処理中にはバッファ６４２でバッファリングされており、８ビットのベクトル量子化器６８０による３つの固定コードブック利得の遅延同時量子化の際に使用される。各サブフレームに対する最良コードブック利得ベクトル
【数４０】
2004510174.tif 000043
がバッファ６４２に格納される。
【０１１１】
音声符号化装置と音声復号化装置とを完全に同期させると共にフィルタ６００，６１０のフィルタメモリを適切に更新するために、３つの固定コードブック利得の遅延ベクトル量子化が完了した後で、完全に量子化したパラメータを用いて全てのサブフレームに対する合成を反復する。
【０１１２】
下式を最小化するためにｎ次元コードブック６８０を検索する。
【数４１】
2004510174.tif 000044
ここで、Ｌ１，Ｌ２，Ｌ３は、モード１における各サブフレームの長さである。最初のフレーム毎の処理から発生した量子化ピッチ利得
【数４２】
2004510174.tif 000045
と、
【数４３】
2004510174.tif 000046
【数４４】
2004510174.tif 000047
および
【数４５】
2004510174.tif 000048
は、サブフレーム処理中はバッファリングされる。
ここで、上添字は１番目、２番目、３番目のサブフレームを示す（つまり、指数ではない）。
【０１１３】
最良固定コードブック利得
【数４６】
2004510174.tif 000049
は、８ビットコードブック６８０から選択される。このコードブックの各項目には予測固定コードブック利得の３次元補正係数が含まれている。この固定コードブックの予測は固定コードブックエネルギーの移動平均予測に基づいている。
【０１１４】
相関係数γｋｊと量子化固定コードブック利得との関係は下式により与えられる。
【数４７】
2004510174.tif 000050
ここで、左辺はｋ番目のフレーム内のｊ番目のサブフレームの量子化固定コードブック利得である。右辺の「・」より右はこのサブフレームの予測固定コードブック利得である。
【０１１５】
予測固定コードブック利得は、下式により与えられる固定コードブックエネルギーの移動平均予測に基づいている。
【数４８】
2004510174.tif 000051
ここで、
【数４９】
2004510174.tif 000052
は平均エネルギーである。また、
【数５０】
2004510174.tif 000053
および
【数５１】
2004510174.tif 000054
である。
【０１１６】
移動平均予測の予測係数は｛ｂ１，ｂ２，ｂ３｝＝｛０．６，０．３，０．１｝である。更に遡ってエネルギーを予測すれば、リークが大きいので大きな予測誤差を持込むことになる。これは、同時量子化に起因して最も近い履歴が未だ得られていない２番目および３番目のサブフレームに対して適用される。各サブフレームに対して相異なる予測係数を用いるようなその他の予測方式も可能である。
【０１１７】
この固定コードブックの励振ベクトルの検索における著しい特徴は、選択された固定コードブック励振ベクトルが、高調波成分を強調する適応プリフィルタＰ（ｚ）を通過することである。これによって、再構成音声の音質が向上する。このフィルタは以下の関数を実行するものであっても良い。
【数５２】
2004510174.tif 000055
ここで、Ｔは、現在のサブフレームのピッチ遅れの整数部分である。βはピッチ利得であるが、このフレーム処理がモード０であるかモード１であるかに依存する。モード０では、βは直前のサブフレームの量子化ピッチ利得である。これは、現在のサブフレームの量子化ピッチ利得が未だ得られてないので、現在のサブフレームの固定コードブック励振ベクトルを固定コードブックから検索する際には、仮に、直前のサブフレームの量子化ピッチ利得を利用するという事情による。モード１では、βは現在のサブフレームの量子化ピッチ利得である。これは、閉ループサブフレーム処理に先立つ前ベクトル量子化によって現在のサブフレームの量子化ピッチ利得が得られているので、現在のサブフレームの固定コードブック励振ベクトルを固定コードブックから検索する際に、現在のサブフレームの量子化ピッチ利得を利用できるからである。
【０１１８】
以上を要約すれば、ピッチ予測を用いて音声信号の或る部分の周期性情報をモデル化するために、適応コードブックを用いる。これにより、ピッチ利得Ｇｐが得られる。ピッチ予測を用いて周期性情報をモデル化した後には、第２の残差信号が残る。
【０１１９】
この第２の残差信号を固定コードブックを用いてベクトル量子化する。このベクトルを固定コードブック利得Ｇｃを用いて定数倍する。適応コードブック利得Ｇｐおよび固定コードブック利得Ｇｃは、一般には、サブフレーム毎に求める。図８の例では、１フレームを４つのサブフレームに分割する。各サブフレームには適応コードブック利得Ｇｐおよび固定コードブック利得Ｇｃが附随する。たとえば、図８に示したように、１番目のサブフレームは適応コードブック利得Ｇｐ１および固定コードブック利得Ｇｃ１を有し、２番目のサブフレームは適応コードブック利得Ｇｐ２および固定コードブック利得Ｇｃ２を有し、３番目のサブフレームは適応コードブック利得Ｇｐ３および固定コードブック利得Ｇｃ３を有し、４番目のサブフレームは適応コードブック利得Ｇｐ４および固定コードブック利得Ｇｃ４を有する。この時点で、従来方法として、スカラー量子化を用いて各サブフレームの適応コードブック利得Ｇｐおよび固定コードブック利得Ｇｃを個別に量子化しても良い。しかし、スカラー量子化はベクトル量子化より効率が劣るので、従来方法のより優れたアプローチとして、利得ＧｐおよびＧｃを閉ループベクトル量子化しても良い。後者のアプローチでは、図９に示したような利得ＧｐおよびＧｃ用のコードブックを用いて利得ＧｐおよびＧｃの組合せをベクトル量子化する。
【０１２０】
これに対して、本発明に係る音声符号化装置では、適応コードブック利得Ｇｐおよび固定コードブック利得Ｇｃを量子化するための第３のアプローチを採用する。第１に、モード０およびモード１という２つの動作モードを導入する。第２に、音声の各フレームを、その音声が「周期性」であるかどうかによって分析し類別する。フレームが「周期性」音声を含んでいる場合には、閉ループサブフレーム処理を開始する前に、オリジナルの非量子化加重音声信号からピッチ利得を求める。この改良型利得量子化法では、固定コードブック利得および励振ベクトルを決定するためのサブフレーム処理を行う前に、フレーム内の全てのサブフレームに対して適応コードブック利得Ｇｐ（すなわち、Ｇｐ１，Ｇｐ２，Ｇｐ３，Ｇｐ４）の前ベクトル量子化を行う。音声が周期性である場合には、この改良型利得量子化法では、音質を著しく損なうことなしに、より少ないビット数で利得パラメータのベクトル量子化を行うことができる。音声が周期性でない場合には、当業者には良く知られている方法によって、この音声が周期性音声に類似した振舞いをするように修正を加えることができる。
【０１２１】
適応コードブック利得Ｇｐの前ベクトル量子化では、非量子化適応コードブック利得Ｇｐとコードブックベクトルとの間で最も一致に近いものを検索する。以上のように適応コードブック利得Ｇｐはベクトル量子化されるが、次に固定コードブック利得について説明する。
【０１２２】
現在のフレームの音声信号が周期性である場合には、本発明に係るこの改良型利得量子化法では、固定コードブック利得Ｇｃの閉ループ遅延決定ベクトル量子化を行う。この処理はサブフレーム処理の完了後に行う。このベクトル量子化は、必ずしも、従来の固定コードブック利得Ｇｃに対してのみ行うようには限定されていない。つまり、このベクトル量子化を、予測利得Ｇｃ、変換利得Ｇｃ、その他の修正利得Ｇｃ、に対して行っても良い。適応コードブック利得Ｇｐに関して上述したように、音声が周期性でない場合には、この音声を変換Ｇｃおよび変換Ｇｐとして表現した時に周期性音声に類似した振舞いをするように修正を加えることができる。同様に、利得Ｇｐおよび／またはＧｃが予測値であっても良い。音声を周期性類似のものに変換する方法や、予測Ｇｃおよび予測Ｇｐを求める方法は、当業者には良く知られている。既に詳述したように、固定コードブック利得Ｇｃのベクトル量子化における「遅延決定」の意味は、各利得Ｇｃを個別に順次的に求め、その後、量子化ベクトルを構成する際に使用するということである。決定を遅延させる理由は、利得Ｇｃをベクトル量子化するためには、このフレーム内の全ての利得Ｇｃが求められるのを待たなければならないからである。したがって、改良型利得量子化法では、適応コードブック利得Ｇｐの前ベクトル量子化を行い、更に、周期性音声については、固定コードブック利得Ｇｃのベクトル量子化を遅延決定閉ループで行う。
【０１２３】
利得ＧｐおよびＧｃの同時ベクトル量子化を行うための第１の従来方法は、各サブフレームの利得ＧｐおよびＧｃの対（すなわち、４つのサブフレームを有するフレームの場合には（Ｇｐ１，Ｇｃ１），（Ｇｐ２，Ｇｃ２），（Ｇｐ３，Ｇｃ３），（Ｇｐ４，Ｇｃ４））からベクトルを構成し、次いで、遅延決定を用いずに、コードブックから各ベクトルを量子化することである。この第１の従来方法では、高いビット速度の場合に限って、高音質の音声を再生できる。
【０１２４】
第２の従来方法では、遅延決定アプローチを用いて、フレーム内の全ての利得ＧｐおよびＧｃ（すなわち、４つのサブフレームを有するフレームの場合には、Ｇｐ１，Ｇｐ２，Ｇｐ３，Ｇｐ４，Ｇｃ１，Ｇｃ２，Ｇｃ３，Ｇｃ４）を同時に量子化する。この第２の従来方法では、再生音声の音質は劣る。
【０１２５】
改良型利得量子化法では、次の２つの利得量子化を行う。つまり、（１）音声が周期性である場合には、閉ループサブフレーム処理を開始する前に、フレーム内の各サブフレームに対する利得Ｇｐの前ベクトル量子化を行う、および（２）利得Ｇｃの閉ループ遅延決定ベクトル量子化を行う。当業者には良く知られているように、閉ループベクトル量子化では、コードブックの中からベクトルに対する最良一致が得られるのではなく、音声に関する最良一致が得られる。改良型利得量子化法では、ベクトル量子化における遅延決定は、固定コードブック利得Ｇｃに関してのみ実行されるのであり、音質を損なうことなく圧縮度を向上させる。したがって、改良型音声符号化装置では、低いビット速度でも高音質の音声を再生できる。適応コードブック利得Ｇｐのベクトル量子化は、閉ループで行う必要がない。本発明の改良型利得量子化法では、適応コードブック利得Ｇｐの前量子化を行うので、利得Ｇｐの量子化は従来法より安定しているからである。
【０１２６】
改良型音声符号化装置ではこの他にも様々な効果が得られる。たとえば、改良型音声符号化装置では、固定コードブック利得Ｇｃ（これは、閉ループサブフレーム処理中に得られる）を得る前に、フレーム内の全サブフレームに対する量子化適応コードブック利得Ｇｐを得ることができる。これに対して、上述の第２の従来方法では、符号器がフレームの最後のサブフレームの処理を完了するまで量子化利得ＧｐおよびＧｃを得ることができない。したがって、改良型音声符号化装置では、サブフレーム処理の開始前に量子化利得Ｇｐを得ることができるので、利得Ｇｐの値が最良固定コードブック利得の検索に影響を与えることがない。これに対して、上述の第２の従来方法では、利得Ｇｐの値に含まれる誤差が固定コードブック処理に影響を与える。更に、適応コードブックを使用する前に量子化利得Ｇｐが得られるので、利得Ｇｐの値に含まれる誤差を固定コードブック処理によって補正することができる。つまり、固定コードブックの検索の際に、既に完了している利得Ｇｐの量子化を考慮に入れて、利得Ｇｐの値に含まれる誤差を補正するのである。従来方法ではこのようなことはできない。
【０１２７】
改良型音声符号化装置は、周期性音声の場合にのみモード１で動作するが、周期性音声は通常音声の６０〜７０％程度をカバーする。したがって、改良型音声符号化装置のモード１動作は、利得量子化の際のビット数の削減に著しい効果を有する。理論的には、改良型音声符号化装置はビット数の削減に著しい効果を有する。たとえば、フレームサイズ８０ビット、サブフレーム数４、データチャンネル４ｋｂｐｓ、の場合には、従来技術では、利得情報を表現するためにフレーム当たり４つの７ビットサブフレーム、合計２８ビット、が必要となる。これに対して、改良型音声符号化装置では、同様の条件に対して、１４ビット程度で利得情報を表現でき、５０％の改善がみられる。この状況を図１０に示した。
【０１２８】
本実施例では、フレーム当たり８０ビットのデータが符号器から復号器に伝送される。復号器は、この８０ビットのデータを符号器のパラメータに復号する。このパラメータからの音声の合成はＧ．７２９に類似する方法によって直截に行うことができる。ポストフィルタはＧ．７２９に規定されたものと同等であり、長期（ピッチ）後処理および短期（ＬＰＣ）後処理を行う。
【０１２９】
図１１は、本発明の改良型音声符号化装置に対応する音声復号化装置を示すブロック図である。この音声復号化装置は、モード依存合成の後に、アルゴリズムパラメータに対してビットストリームの逆写像を施す。適応コードブック２９０がピッチトラック情報２８４（これは、音声符号化装置から通信チャンネルを介して伝送された情報から復号化装置が再構成したもの）を受信する。モード２８２に応じて、適応コードブック２９０から量子化適応コードブックベクトル
【数５３】
2004510174.tif 000056
９０２が乗算器９０４に入力される。乗算器９０４は量子化適応コードブックベクトル（数５３）９０２にピッチ利得ベクトル９１０を乗じる。ピッチ利得ベクトル９１０の選択はモード２８２に依存している。モード０の場合には、２次元ベクトル量子化コードブック４６０からピッチ利得ベクトル９１０が乗算器９０４に入力される。コードブック４６０が２次元であるのは、この中から、ピッチ利得ベクトル９１０が乗算器９０４に入力されると共に、固定コードブック利得ベクトル９２４が乗算器９２２に入力されるからである。モード２８２に応じて、固定コードブック２９２から量子化固定コードブックベクトル
【数５４】
2004510174.tif 000057
９２０が乗算器９２２に入力される。乗算器９２２は量子化固定コードブックベクトル（数５４）９２０に量子化固定コードブック利得ベクトル９２４を乗じる。モード１の場合には、ｎ次元（ｎはフレーム当たりのサブフレーム数）ベクトル量子化コードブック５８０からピッチ利得ベクトル９１０が乗算器９０４に入力される。同様に、ｎ次元（ｎはフレーム当たりのサブフレーム数）ベクトル量子化コードブック６８０から利得ベクトル９２４が乗算器９２２に入力される。乗算器９０４はその乗算信号９０６を加算器９３０に入力する。加算器９３０は、この乗算信号９０６と、乗算器９２２からの乗算信号９２６とを加算する。加算信号９３２は合成フィルタ９４０に入力される。合成フィルタ９４０は、同時に、量子化ＬＰＣ係数Ａｑ（ｚ）２６８（これは、音声符号化装置から通信チャンネルを介して伝送された情報から復号化装置が復号したもの）を受信する。合成フィルタ９４０とポストプロセッサ９４４とが協働して、この加算信号９３２から再構成音声信号９５０を生成する。
【０１３０】
上述のように、ピッチ利得はオリジナルの非量子化加重音声信号から求めても良い。あるいは、閉ループサブフレーム処理を開始する前に、ピッチ利得を、非量子化ＬＰＣ残差信号、オリジナルの非量子化音声信号、または非量子化修正音声信号から求めても良い。図１２ａは、信号が周期性であるか非周期性であるか（または周期的または非周期的）に応じて、２つの利得量子化処理アプローチを適用する第１の変更例を示すブロック図である。周期性信号に対してのみ、図１２ａのブロック９５１に示した新方式の利得量子化処理を適用し、非周期性信号に対しては、図１２ａのブロック９５３に示した従来の利得量子化処理を適用する。一例として、４つのサブフレームから成るフレームに対して従来の利得量子化処理を適用する場合には、この利得量子化に２８ビットを割当てる。周期性信号に対して新方式の利得量子化処理を適用する場合には、１６ビットを割り当てれば充分である。したがって、この例では、新方式の利得量子化アプローチによって、周期性信号ではフレーム当たり１２ビットが節約される。必要ならば、これらのビットを別の用途に利用することもできる。
【０１３１】
次に、上述の説明を利用して第２の変更例を説明する。図１２ｂにおいて、周期性信号に対してのみ適用されたていた新方式の利得量子化処理（ブロック９５１）を、非周期性信号に対しても適用して良い。この第２のアプローチでは、新方式の利得量子化処理を周期性信号に対してのみ適用した場合より、ビットレート（フレーム当たりビット数）がやや高くなるが、従来技術の場合よりは低い。第２のアプローチにおけるこのビットレートの増加は、周期性信号の場合と同様に非周期性信号の利得パラメータの可変性が向上するという利点に見合うものである。この第２のアプローチでの非周期性信号に対して、上述の第１のアプローチで用いたものと同等の利得量子化プロセッサ９５１を用いても良い。ただし、非周期性信号の利得量子化の表現に対しては、より多くのビットを割当てる必要がある。一例として、各フレームが４つのサブフレームから成る場合には、この新方式の利得量子化処理では周期性信号に対して１６ビットを割り当てれば充分であり、非周期性信号に対して２２ビットを割り当てれば充分である。したがって、この例では、新方式の利得量子化アプローチによって、周期性信号ではフレーム当たり１２ビットが節約され、非周期性信号ではフレーム当たり６ビットが節約される。
【０１３２】
次に、上述の説明を利用して第３の変更例を説明する。図１２ｃでは、利得量子化処理における周期性信号と非周期性信号との区別を廃止して、全ての音声信号に対して上述の新方式の利得量子化処理９５１を適用しても良い。たとえば、図１２ｂに示した第２のアプローチで行った非周期性信号に対する新方式の利得量子化処理９５１を、周期性信号を含む全ての音声信号に対して適用しても良い。ただし、非周期性信号の利得量子化の表現に対しては、より多くのビットを割当てる必要がある。一例として、各フレームが４つのサブフレームから成る場合には、この新方式の利得量子化処理では２２ビットを割り当てれば充分である。したがって、この例では、フレーム当たり６ビットが節約される。
【０１３３】
以上で、本発明に係る実施例や変更例を説明したが、本発明の技術内容の範囲から乖離することなく、様々な実施例や変更例を容易に考案できる。したがって、上述の実施例や変更例は本発明を制約するものではなく、添付の請求範囲によってのみ限定される。
【図面の簡単な説明】
【図１】音源符号器と音源復号器とを備えた音声通信システムの機能ブロック図である。
【図２】図１に示した音声通信システムのより詳しい機能ブロック図である。
【図３】図１に示した音声通信システムの一実施例で使用する音源符号器の第１ステージ、すなわち音声プリプロセッサ、の一例の機能ブロック図である。
【図４】図１に示した音声通信システムの一実施例で使用する音源符号器の第２ステージの一例の機能ブロック図である。
【図５】図１に示した音声通信システムの一実施例で使用する音源符号器の第３ステージの一例の機能ブロック図である。
【図６】図１に示した音声通信システムの一実施例で使用する音源符号器において、非周期性音声（モード０）を処理するための第３ステージの一例の機能ブロック図である。
【図７】図１に示した音声通信システムの一実施例で使用する音源符号器において、周期性音声（モード１）を処理するための第３ステージの一例の機能ブロック図である。
【図８】フレームおよびサブフレームを示すブロック図である。
【図９】適応コードブック利得および固定コードブック利得を量子化するための２次元コードブックの一例を示す図である。
【図１０】本発明に係る音声符号化アルゴリズムの一実施例におけるパラメータのビット割当てを示すテーブルである。
【図１１】本発明に係る音声符号化装置からの符号化情報を処理する音声復号器の一実施例を示すブロック図である。
【図１２ａ】本発明に係る音声符号化装置の異なる実施例を示す模式図である。
【図１２ｂ】本発明に係る音声符号化装置の異なる実施例を示す模式図である。
【図１２ｃ】本発明に係る音声符号化装置の異なる実施例を示す模式図である。
【図１】
2004510174.tif 000058
【図２】
2004510174.tif 000059
【図３】
2004510174.tif 000060
【図４】
2004510174.tif 000061
【図５】
2004510174.tif 000062
【図６】
2004510174.tif 000063
【図７】
2004510174.tif 000064
【図８】
2004510174.tif 000065
【図９】
2004510174.tif 000066
【図１０】
2004510174.tif 000067
【図１１】
2004510174.tif 000068
【図１２Ａ】
2004510174.tif 000069
【図１２Ｂ】
2004510174.tif 000070
【図１２Ｃ】
2004510174.tif 000071
【国際公開パンフレット】
2004510174.tif 000072
2004510174.tif 000073
2004510174.tif 000074
2004510174.tif 000075
2004510174.tif 000076
2004510174.tif 000077
2004510174.tif 000078
2004510174.tif 000079
2004510174.tif 000080
2004510174.tif 000081
2004510174.tif 000082
2004510174.tif 000083
2004510174.tif 000084
2004510174.tif 000085
2004510174.tif 000086
2004510174.tif 000087
2004510174.tif 000088
2004510174.tif 000089
2004510174.tif 000090
2004510174.tif 000091
2004510174.tif 000092
2004510174.tif 000093
2004510174.tif 000094
2004510174.tif 000095
2004510174.tif 000096
2004510174.tif 000097
2004510174.tif 000098
2004510174.tif 000099
2004510174.tif 000100
2004510174.tif 000101
2004510174.tif 000102
2004510174.tif 000103
2004510174.tif 000104
2004510174.tif 000105
2004510174.tif 000106
2004510174.tif 000107
2004510174.tif 000108
2004510174.tif 000109
2004510174.tif 000110
2004510174.tif 000111
2004510174.tif 000112
2004510174.tif 000113
2004510174.tif 000114
2004510174.tif 000115
2004510174.tif 000116
2004510174.tif 000117
2004510174.tif 000118
2004510174.tif 000119
2004510174.tif 000120
2004510174.tif 000121
2004510174.tif 000122
2004510174.tif 000123
2004510174.tif 000124
2004510174.tif 000125
2004510174.tif 000126
2004510174.tif 000127
2004510174.tif 000128
2004510174.tif 000129
2004510174.tif 000130
2004510174.tif 000131
2004510174.tif 000132
2004510174.tif 000133
2004510174.tif 000134
2004510174.tif 000135
2004510174.tif 000136
2004510174.tif 000137
2004510174.tif 000138
【国際調査報告】
2004510174.tif 000139
2004510174.tif 000140
2004510174.tif 000141