(57)【要約】伝送後に復号化された信号を受信し、伝送されたデータが健全な場合には、復号化されたサンプルを記憶し、短期予測演算子を少なくとも一つと、一つの長期予測演算子とを、サンプルに応じて算定し、そして、復号化された信号において、欠損しているかエラーを含みうるサンプルを、そのようにして算定した演算子によって行うものであり、オーディオ・デジタル信号の中の伝送エラーを抑止シミュレーションする、そのようにして生成された合成信号のエネルギー制御を、サンプルごとに計算され適合化されたゲインを用いて制御するということを特徴とする、オーディオ・デジタル信号の中の伝送エラーの抑止シミュレーションする方法。
2004508597.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
伝送後に復号化された信号を受信し、伝送されたデータが健全な場合には、復号化されたサンプルを記憶し、短期予測演算子を少なくとも一つと、少なくとも有声音の長期予測演算子一つとを、記憶された健全なサンプルに応じて算定し、そして、復号化された信号において、欠損しているかエラーを含みうるサンプルを、そのようにして算定した演算子によって生成する、オーディオ・デジタル信号における伝送エラーを抑止シミュレーションする方法であり、その特徴は、そのようにして生成された合成信号のエネルギー制御を、サンプルごとに計算され、そして適合化されたゲインを用いて制御するということを特徴とする、オーディオ・デジタル信号における伝送エラーの抑止シミュレーション方法。
【請求項２】
合成信号を制御するためのゲインは、健全なデータに対応するサンプルのために前もって記憶されたエネルギーの値、有声音のための基本波周期、あるいは周波数のスペクトルを特徴づけるあらゆるパラメータというような、パラメータの少なくとも一つに応じて計算することを特徴とする、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
合成信号に適用されるゲインは、合成サンプルが生成される持続時間に応じて、徐々に減少していくことを特徴とする、請求項１あるいは請求項２に記載の方法。
【請求項４】
健全なデータにおいて、定常性音と非定常性音とを区別し、そして、異なる合成信号の制御を可能にするゲイン適合化法則を、一方では定常性音に対応する健全なデータの後で生成されるサンプルのために、他方では非定常性音に対応する健全なデータの後で生成されるサンプルのために用いることを特徴とする、請求項１から請求項３のいずれか一つに記載の方法。
【請求項５】
復号化処理のために用いられるメモリの内容を、生成される合成サンプルに応じて更新することを特徴とする、請求項１から請求項４のいずれか一つに記載の方法。
【請求項６】
少なくとも部分的には行われる復号化の作業に続いて、送信器で活用されるかもしれないものと類似の符号化を合成されたサンプルに少なくとも部分的に用い、その際には、そこで得られるデータが復号器のメモリを再生するのに役立つことを特徴とする、請求項５に記載の方法。
【請求項７】
その符号化−復号化作業により、消失された最初のフレームを再生するのに際し、切断の前に復号器のメモリにある情報がその作業に利用可能な場合には、そのメモリの内容を利用することを特徴とする、請求項６に記載の方法。
【請求項８】
短期予測演算子の入力において生成される励振信号は、有声の区域においては、高調波成分の強い一つの成分と高調波成分の弱いまたは非高調波成分的なもう一つの成分との和であり、非有声の区域においては、非高調波成分的な成分に限定される信号であることを特徴とする、請求項１から請求項７のいずれか一つに記載の方法。
【請求項９】
高調波成分は、記憶されたサンプルに短期逆フィルタリングを用いて計算された残留信号に長期予測演算子を適用することによるフィルタリングを用いることにより得られることを特徴とする、請求項８に記載の方法。
【請求項１０】
もう一つの成分は、長期予測演算子に疑似ランダムの擾乱を加えることにより、決定されることを特徴とする、請求項９に記載の方法。
【請求項１１】
有声の励振信号を生成するについては、高調波成分はスペクトルの周波数の低いものに限定し、その一方で、もう一つの成分は高い周波数に限定することを特徴とする、請求項８から請求項１０のいずれか一つに記載の方法。
【請求項１２】
長期予測演算子の決定は、記憶された健全なフレームのサンプルに基づいて行われ、この算定のために使用するサンプルの個数は、最小値に始まって、その有声音のために算定された基本波周期の少なくとも二倍に等しい値に至るまでの間を変化する個数であることを特徴とする、請求項１から請求項１１のいずれか一つに記載の方法。
【請求項１３】
残留信号は非線形的に処理され、それにより、振幅のピークを除去することを特徴とする、請求項１から請求項１２のいずれか一つに記載の方法。
【請求項１４】
ノイズのパラメータを算定して発声活性を検出すること、そして、合成された信号のパラメータを算定されたノイズのパラメータのものに近づけることを特徴とする、請求項１から請求項１３のいずれか一つに記載の方法。
【請求項１５】
復号化された健全なサンプルのノイズのスペクトル包絡線を算定し、同じスペクトル包絡線を有する信号に向かって進展する合成された信号を生成することを特徴とする、請求項１４に記載の方法。
【請求項１６】
有声音と楽音との間の区別を実施し、楽音が検出される場合には、長期予測演算子を算定することなく請求項１から１５のいずれか一つの方法を用いることを特徴とする、音響信号処理方法。
【請求項１７】
復号器から伝送された復号化された信号を入力で受信し、この復号化された信号の中に欠けているサンプルまたはエラーのあるサンプルを生成する、デジタル・オーディオ信号の中の伝送エラーを抑止シミュレーションする方法で、請求項１から請求項１６にのいずれか一つに記載の方法を用いるのに適した処理手段からなることを特徴とする、伝送エラー抑止シミュレーション装置。
【請求項１８】
少なくとも一つの符号器と、少なくとも一つの伝送路と、伝送されてきたデータが失われた、あるいはエラーの多いことを検出するに適したモジュールと、少なくとも一つの復号器と、その復号化された信号を受信するエラー抑止シミュレーション装置とからなる伝送システムで、そのエラー抑止シミュレーション装置が請求項１７に記載の装置であることを特徴とする、伝送システム。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
１．技術分野
本発明は、言葉及び／または音の信号のあらゆるタイプのデジタル符号化方法を用いる伝送システムにおいて、続発する伝送エラーを抑止シミュレーションする技術に関するものである。
【０００２】
従来、符号化器には、大きく分けて、次の二つのカテゴリのものがあった。
・いわゆる時間的といわれる符号化器で、サンプルごとにデジタル信号のサンプルの圧縮を行うもの（例えば符号化器ＭＩＣまたはＭＩＣＤＡ〔ＤＡＵＭＥＲ〕〔ＭＡＩＴＲＥ〕の場合）。
・そしてパラメータ式の符号化器で、符号化すべき信号のサンプルの連続するフレームを分析し、それにより、それらのフレームのそれぞれで、ある一定数のパラメータを抽出し、つぎにその抽出したパラメータを符号化して伝送するというもの（音声合成機〔ＴＲＥＭＡＩＮ〕、ＩＭＢＥ符号化器〔ＨＡＲＤＷＩＣＫ〕、または変換値を用いる符号化器〔ＢＲＡＮＤＥＮＢＵＲＧ〕）の場合）。
【０００３】
残留時間の波形を符号化することによるパラメータ式の符号化器を表すパラメータの符号化を補完する中間的カテゴリが存在する。単純にするために、これらの符号化器をパラメータ式の符号化器に含めてもよい。
【０００４】
このカテゴリに含まれるものとしては、予測符号化器があり、また、例えば、ＲＰＥ−ＬＴＰ（〔ＨＥＬＬＷＩＧ〕）またはＣＥＬＰ（〔ＡＴＡＬ〕）のような合成による分析式符号化器に分類されるものが幾つかある。
【０００５】
これらの符号化器のすべてについて、符号化される数値は、つぎに二進法列に変換され、それを伝送路にのせて伝送することになる。この伝送路の質と搬送のタイプによって、いくらかの擾乱が伝送される信号に影響を与え、復号器が受信する二進列でいくつかのエラーを発生させることになりかねない。これらのようなエラーが二進列に割り込むのは孤立した形になる可能性があるが、非常に多くの場合、一斉に発生する。そのような場合にこそ、信号の一つの部分に丸ごと対応する一パケット分のビットが、エラーを含んだり、あるいは受信されなかったりすることになるのである。この種の問題が発生するのは、例えば携帯電話のネットワークで伝送を行う場合である。この問題は、パケットによるネットワーク、特にインターネット・タイプのネットワークで伝送を行う場合にも発生する。
【０００６】
伝送システム、または、受信担当モジュールにより、（例えば携帯電話のネットワークでのように）受信したデータにエラーが多いことや、あるいは（例えばパケット通信による伝送システムの場合のように）データの一つのまとまりが受信されなかったことを検知できる場合には、エラーの抑止シミュレーション方法を活用することになる。これらの方法を用いることにより、先行のフレームから発信される入手可能な信号とデータを基にして、そして場合によっては、消失された区域に基づいて、欠けている信号のサンプルを復号器に外挿することができるようになる。
【０００７】
このような技術は主に（消失されたフレームの回収技術として）パラメータ式の符号化器の場合に活用されていた。そのような技術により、消失されたフレームが存在する場合に復号器で感知される信号の主観的な劣化を大きく制限することができる。開発されたアルゴリズムの大部分は符号化器及び復号器に用いられる技術に基づくものであり、また、実際に復号器の延長となるものである。
本発明の全体的な目的は、言葉と音を圧縮するあらゆるシステムの、復号器で再生される言葉の信号の主観的な質を改善することである。そのような改善が必要となるのは、伝送路の質が悪く、または、パケット通信システムで一つのパケットが失われたり受信されなかったりするなど、連続した符号化済みデータ全体が失われたような場合である。
【０００８】
そのために本発明が提案する技術は、符号化技術を用いるかに係わらず、連続する伝送エラー（エラーのパケット）を抑止シミュレーションすることのできるものであり、提案されているその技術は、例えば、エラーのパケットの抑止シミュレーションに必ずしも適しているとは言い切れない構造の時間的符号化器の場合に使用可能なものである。
【０００９】
２．従来技術の水準
予測式の符号化アルゴリズムの大部分は消失されたフレームの回復技術を提案するものである（〔ＧＳＭ−ＦＲ〕、〔ＲＥＣ　Ｇ．７２３．１Ａ〕、〔ＳＡＬＡＭＩ〕，〔ＨＯＮＫＡＮＥＮ〕、〔ＣＯＸ−２〕、〔ＣＨＥＮ−２〕、〔ＣＨＥＮ−３〕、〔ＣＨＥＮ−４〕、〔ＣＨＥＮ−５〕、〔ＣＨＥＮ−６〕、〔ＣＨＥＮ−７〕、〔ＫＲＯＯＮ−２〕、〔ＷＡＴＫＩＮＳ〕）。例えば伝送路復号器から来るフレームの消失の情報を伝送することによる無線携帯システムの場合に、何らかの形で、伝送路の符号器からの消失されたフレームが一つ発生しているという情報が、その復号器に与えられている。消失されたフレームを回復する装置は、健全と認められている先行のフレームのうちの後の方のものにある、一つの（または複数の）ものに基づいて、消失されたフレームのパラメータを外挿することを目的とするものである。予測式の符号化器によって演算子を加えられ、または符号化された幾つかのパラメータには、フレーム間の強い相関関係がある（例えば、依然として「Ｌｉｎｅａｒ　Ｐｒｅｄｉｃｔｉｖｅ　Ｃｏｄｉｎｇ」線形予測式符号化「ＬＰＣ」と呼ばれて（〔ＲＡＢＩＮＥＲ〕参照）スペクトル包絡線を示す短期予測のパラメータの場合と、有声音については長期予測のパラメータの場合）。この相関関係からして、エラーがあったり、あるいは乱雑であったりするパラメータを使うよりも、健全な最後のフレームのパラメータを再利用して消失されたフレームを合成する方がずっと好適になる。
【００１０】
（「Ｃｏｄｅ　Ｅｘｃｉｔｅｄ　Ｌｉｎｅａｒ　Ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ」の略である） ＣＥＬＰ符号化アルゴリズム（〔ＲＡＢＩＮＥＲ〕参照）については、消失されたフレームのパラメータは従来、次のようにして得られてきた：
・ＬＰＣフィルタは、パラメータを再複写するか、あるいはある程度の減衰を導入することにより、健全なフレームの最後のもののＬＰＣパラメータから得られる（符号化器Ｇ７２３．１〔ＲＥＣ　Ｇ．７２３．１Ａ〕参照）。
・有声性を検出し、それにより、（〔ＳＡＬＡＭＩ〕のような）消失されたフレームのところでの信号の高調波成分度を決定する。この検出は、次のように行われる。
・非有声信号の場合：
励振信号はランダムな方法によって発生させされる（僅かに減衰した通過した励振の符号とゲインの単語を抽出し〔ＳＡＬＡＭＩ〕、通過した励振においてランダムな選択を行い〔ＣＨＥＮ〕、完全にエラーになりうる符号が伝送されたものを用いる〔ＨＯＮＫＡＮＥＮ〕、．．．）
・有声信号の場合：
ＬＴＰ遅延時間は一般的には先行するフレームで計算された遅延時間であり、場合によっては、それに軽い「ジグ」が加わっていることもあり〔ＳＡＬＡＭＩ〕、ＬＴＰゲインはほぼ１、または１に等しく取る。励振信号は通過した励振に基づいて行われた長期予測のみに限定する。
【００１１】
前述した例の全てにおいて、消失されたフレームを抑止シミュレーションする方法は復号器に強く関連付けられており、また、この復号器のモジュールを信号を合成するモジュールとして用いている。それらに用いられるものには、中間信号もあり、該信号は、通過した励振信号として、この復号器の内部で使用可能であり、消失されたフレームに先行する健全なフレームを処理する際に記憶される。
【００１２】
時間によるタイプの符号化器で符号化されたデータを搬送する際に失われたパケットから生成されたエラーを抑止シミュレーションするために用いられる方法の大部分は、〔ＧＯＯＤＭＡＮ〕、〔ＥＲＤＯＬ〕、〔ＡＴ＆Ｔ〕に示されているような波形置換技術を用いるものである。このタイプの方法で、信号の復元を行う際には、失われた周期の前で復号化された信号の幾つかの部分を選択し、合成モデルは用いない。平滑化技術も活用されるが、それは、様々に異なる信号の連鎖が生成した人工物を回避するためである。
【００１３】
変換値を用いる符号化器については、消失されたフレームを再構成する技術は、そこで用いられた符号化構造にも適用される。〔ＰＩＣＴＥＬ、ＭＡＨＩＥＵＸ−２〕のようなアルゴリズムは、消失前に有していた数値に基づいて、失われた変換された係数を再生することを目指すものである。
【００１４】
〔ＰＡＲＩＫＨ〕において述べられた方法は、あらゆるタイプの信号に応用可能である。その方法の基礎となっているのは、消失に先立って復号化された健全な信号に基づいた正弦曲線のモデルを構成することであり、それにより、その信号の失われた部分を再生するのである。
【００１５】
結局のところ、消失されたフレームの抑止シミュレーション技術には、一つの「族」があるが、それらの技術の開発は伝送路の符号化に付随して行われてきた。〔ＦＩＮＧＳＣＨＥＩＤＴ〕で述べられているような、これらの方法は、伝送路の復号器が供給する情報を用いるものであり、例えば、受信したパラメータの信頼度に関する情報である。それらの方法は、本発明とは根本的に異なるものであり、本発明は伝送路の符号化器が存在することを前提とはしていない。
【００１６】
本発明に最も近いものと考えうる従来技術は、〔ＣＯＭＢＥＳＣＵＲＥ〕に記載されているものであり、そこで提案されている消失されたフレームの抑止シミュレーション方法は、変換による符号化器のためにＣＥＬＰ符号化器で用いられているものと同等のものである。そのようにして提案された方法の不都合な点は、（「合成」音声、寄生共振等の）スペクトル音響歪みの導入であり、それは特に、（有声音における高調波成分が唯一であること、励振信号の生成が通過した残留信号を部分的に使う場合に限られているなど）制御不良の長期合成フィルタを用いることが原因となっている。さらに、エネルギー制御は、〔ＣＯＭＢＥＳＣＵＲＥ〕では励振信号において実施されており、この信号のエネルギー標的は消失が続いている間は、ずっと一定に維持されているため、邪魔な人工物が生じることにもなっている。
【００１７】
３．本発明の説明
本発明は、それ自体に関しては、消失されたフレームの抑止シミュレーションを、さらに高い値のエラーに対しても、そして／または、消失された間隔がもっと長くても格別の音響歪み無しにそれを行うことを可能にする。
【００１８】
本発明では特に、伝送後に復号化された信号を受信し、伝送されたデータが健全な場合には、復号化されたサンプルを記憶し、短期予測演算子を少なくとも一つと、長期予測演算子を少なくとも一つとを、記憶された健全なサンプルに応じて算定し、そして、復号化された信号において、欠損しているかエラーを含みうるサンプルを、そのようにして算定した演算子によって、生成する、オーディオ・デジタル信号における伝送エラーを抑止シミュレーションする方法を提案する。
【００１９】
本発明が特に好適な第一の様相によれば、そのようにして生成された合成信号のエネルギー制御を、サンプルごとに計算され、そして適合化されたゲインを用いて制御する。
【００２０】
このことが特に有益なのは、その技術の性能を、消失がされる区域で発揮するにつき、さらに長い期間にわたって、改善することにおいてである。
【００２１】
特に、合成信号の制御をするためのゲインは、健全なデータに対応するサンプルのために前もって記憶されたエネルギーの値、有声音のための基本波周期、あるいは周波数のスペクトルを特徴づけるあらゆるパラメータというような、パラメータの少なくとも一つに応じて計算するのが好適である。
【００２２】
また、好適な面としては、合成信号に適用されるゲインは、合成サンプルが生成される持続時間に応じて、徐々に減少していく。
【００２３】
また、より好ましい面として、健全なデータにおいて、定常性音と非定常性音とを区別し、そして、異なる法則を可能にするこのゲインの適合化法則の活用を、一方では、定常性音に対応する健全なデータの後で生成されるサンプルのためと、他方では、非定常性音に対応する健全なデータの後で生成されるサンプルのために用いる。
【００２４】
本発明の他の独自の様相によれば、復号化処理のために用いられるメモリの内容を、生成される合成サンプルに応じて更新する。
【００２５】
この方法によれば、一方では、符号化器と復号器が脱同期化してしまいかねないという可能性を制限し（後述するパラグラフ５．１．４参照）、そして、本発明により再構成した消失された区域と、その区域に続くサンプルとの間で急な不連続が生じるということを避けられる。
【００２６】
特に、（場合によっては部分的でしかない）復号化の作業に続いて、送信器で活用されうるものと類似の符号化を合成されたサンプルに少なくとも部分的に用い、そこで得られるデータが復号器のメモリを再生するのに役立つ。
【００２７】
とりわけ、この、場合によっては部分的にしか行われない（符号化−復号化）作業は、消失された最初のフレームを再生するのに用いるのが好適なのであるが、その理由は、このようなメモリの中にある情報が復号化された健全なサンプルの後の方のもののものによって供給されていない場合に、切断の前に復号器のメモリの内容を利用することができるからである（例えば、加算−被覆による変換値を用いる符号化器の場合、パラグラフ５．２．２．２．１の１０参照）。
【００２８】
本発明の異なるもう一つの様相によれば、短期予測演算子の入力において生成される励振信号は、有声の区域では、高調波成分と、高調波成分の弱いまたは非高調波成分との和であり、限定された有声の区域では、非高調波成分に限定されているということである。
【００２９】
特に、高調波成分は、記憶されたサンプルに短期逆フィルタリングを用いることにより計算した残留信号に、長期予測演算子を適用することによるフィルタリングを用いることにより好適に得られる。
【００３０】
もう一つの成分を決定するについては、長期予測演算子に疑似ランダムの（例えばゲイン、または周期の擾乱のような）擾乱を加えることにより、決定される。
【００３１】
特に好適な方法としては、有声の励振信号を生成するについて、高調波成分はそのスペクトルの低い周波数の方を表すようにしているのに対し、もう一方の成分は高い周波数の部分を表す。
【００３２】
さらに他のもう一つの様相によれば、長期予測演算子の決定は、記憶された健全なフレームのサンプルに基づいて行われ、この算定のために使用するサンプルの数は、最小値に始まって、その有声音に算定された基本波周期の少なくとも二倍に等しい値に至るまでの間を変化する数である。
【００３３】
また、残留信号の修正は好適には、非線形的に処理され、それにより、振幅のピークを除去する。
【００３４】
また、もう一つの好適な様相によれば、その信号が非活性のものであると考えられる場合には、ノイズのパラメータを算定して発声活性を検出すること、そして合成された信号のパラメータを算定されたノイズのパラメータのものに近づける。
【００３５】
さらに好適な方法としては、復号化された健全なサンプルのノイズのスペクトル包絡線を算定し、同じスペクトル包絡線を有する信号に向かって展開する合成された信号を生成する。
【００３６】
本発明が更に提案するのは、言葉と楽音との間の区別を実施し、楽音が検出された場合には、長期予測演算子を算定することなく、前述したタイプの方法を実施し、その励振信号は、例えば一様なホワイトノイズを生成して得られる非高調波成分に限定されることを特徴とする、音声信号の処理方法である。
【００３７】
本発明はさらに、デジタル・オーディオ信号における伝送エラーを抑止シミュレーションする装置に関するものであり、復号器から装置に伝送された復号化された信号を装置の入力で受信し、この復号化された信号において、欠損しているサンプル、またはエラーのあるサンプルを生成する装置なのであり、前述の方法を用いるのに適した装置の処理手段であるということを特徴とする。
【００３８】
本発明はまた、伝送システムに関するものでもあり、少なくとも一つの符号化器と、少なくとも一つの伝送路と、伝送されたデータが失われてしまった、あるいはエラーの多いことを検出するのに適したモジュールと、少なくとも一つの復号器と、その復号化された信号を受信するエラー抑止シミュレーション装置とからなる伝送システムであり、そのエラー抑止シミュレーション装置が前述したタイプの装置であることを特徴とする。
【００３９】
４．図の説明
本発明の他の特徴と利点は以下の説明を読むことで、さらに明らかになっていくものであり、ただし、以下の説明はあくまで例示のためのものであり、非制限的なものであり、また、添付図面も参照しつつ、説明を読まなければならない。
・図１は、本発明で可能な実施態様に従った伝送システムを示す一覧図。
・図２と図３は、本発明で可能な実施態様に従った活用法を示す一覧図。
・図４から６は、本発明で可能な活用方法に従ったエラーの抑止シミュレーション方法で用いられるウィンドウの概略図。
・図７及び８は、音楽信号の場合に使用可能な本発明による活用方法を示す概略図。
【００４０】
５．本発明で可能な一つまたは複数の実施態様の説明
５．１　一つの実施可能な態様の原理
図１はデジタルオーディオ信号を符号化し復号化する装置を示すものであり、それを構成するものは、符号化器１、伝送路２、伝送されたデータが失われたか、もしくはエラーが多いということを検出できるモジュール３と復号器４と、エラーもしくは失われたパケットを本発明に従った実施態様の一つに沿った形で抑止シミュレーションするモジュール５とである。
【００４１】
念のために申し添えると、このモジュール５は、消失されたデータを表示する他に、健全な周期において復号化された信号を受信し、それを更新するために用いられる信号を復号器に伝送するものである。
【００４２】
さらに詳しくは、モジュール５で実施される処理の基礎となるのは以下のものである。
１．復号化されたサンプルは、伝送されたデータが健全な場合記憶される（処理６）；
２．消失されたデータの一区画を通して、失われたデータに対応するサンプルを合成する（処理７）；
３．伝送が修復される際に、消失された周期内に生成された合成サンプルと復号化されたサンプルとの間の平滑化（処理８）。
４．復号器のメモリの更新（処理９）（更新は、消失されたサンプルの生成中、あるいは伝送修復の時点で行われる）。
【００４３】
５．１．１．健全な周期内で
健全なデータを復号化した後、復号化されたサンプルのメモリを更新するのであるが、該メモリには、後になって消失しうる周期ができても、それを再生するに十分な個数のサンプルが含まれている。典型的には、２０から４０マイクロ秒程度の信号を記憶する。また、健全なフレームのエネルギーを計算して処理された（典型的には５ｓ程度のもの）に対応するエネルギーをメモリに保存する。
【００４４】
５．１．２．消失されたデータの一ブロック内で
図３に示された、以下のような作業を行う。
１．現在のスペクトル包絡線の算定
このスペクトル包絡線の計算は、具体的にはＬＰＣフィルタ〔ＲＡＢＩＮＥＲ〕〔ＫＬＥＩＪＮ〕の形で行う。分析方法は、従来の方法で（〔ＫＬＥＩＪＮ〕）健全な周期内で記憶したサンプルをウィンドウ化した後で行う。特に、ＬＰＣ分析を実施するのは（手順１０）のは、フィルタＡ（ｚ）のパラメータを得るためであり、その逆はＬＰＣフィルタリングを実施するのに用いられる（手順１１）。このようにして計算された係数は伝送する必要はないため、この分析の実施については高度な制御命令を用いることができ、その結果、音楽信号については高い性能が得られることになる。
【００４５】
２．有声音の検出及びＬＴＰパラメータの計算
有声音の検出方法（図３の処理１２：Ｖ／ＮＶ、つまり「有声／非有声」検出）を記憶されたデータの最後の幾つかに用いられる。そのために使用可能なのは、例えば正規化された相関関係（〔ＫＬＥＩＪＮ〕）、あるいは以下の実施例の中に示される基準である。
【００４６】
その信号が有声であると表される場合には、なおもＬＴＰフィルタ（〔ＫＬＥＩＪＮ〕）と呼ばれる長期の合成フィルタを生成できるパラメータを計算する（図３：ＬＴＰ分析、Ｂ（ｚ）により規定するのは計算されたＬＴＰ逆フィルタ）。そのようなフィルタは一般的には、基本波周期に対応する周期とゲインとで表される。このフィルタの精度は、分数ピッチまたは多係数構造を用いて改善することが可能である〔ＫＲＯＯＮ〕。
【００４７】
その信号が非有声のものと表われる場合には、ＬＴＰ合成フィルタに特殊な値を割り当てる（パラグラフ４参照）。
このＬＴＰ合成フィルタの算定において特に有益なのは、前の周期が終わるところで分析される区域を限定することである。分析ウィンドウの長さは、最小値から始まって、その信号の基本波周期に関連する値に至るまでの間で変化する。
【００４８】
３．残留信号の計算
残留信号の計算は記憶されたサンプルの後の方のもののものにＬＰＣ逆フィルタリング（処理１０）を実施することにより行われる。つぎに、この信号を用いてＬＰＣ合成フィルタ１１の励振信号を発生させる（以下を参照）。
【００４９】
４．欠損サンプルの合成
代替サンプルの合成は、（ＬＰＣ逆フィルタの出力で、その信号に基づき１３で計算した）励振信号を、１で計算したＬＰＣ合成フィルタ１１（１／Ａ（ｚ））の中に導入することで行う。この励振信号を生成する方法には二つあり、その信号が有声のものかそうでないかによって異なる。
【００５０】
４．１　有声区域において
励振信号は、二つの信号を、一つの高調波成分の強い成分と一つの高調波成分の弱い、または全くない成分とを合計したものである。
【００５１】
高調波成分の強い成分は、２で計算されたパラメータを用いて、３で述べた残留信号に（処理１４のモジュールの）ＬＴＰフィルタリングによって得られる。
【００５２】
第二の成分もまた、ＬＴＰフィルタリングによって得られるが、パラメータに乱数的修正を加え、疑似乱数信号を生成することにより非周期的なものになる。
【００５３】
第一の成分の通過周波帯をスペクトルの周波数の低いものに限定することは特に有益である。同様に、第二の成分をさらに高い周波数に限定することも有益なものとなる。
【００５４】
４．２非有声区域において
その信号が非有声である場合、非高調波成分的な励振信号が生成される。有声音について用いられるのと同様の生成方法を（周期、ゲイン、徴候などの）パラメータを変化させて用いることにより、非高調波成分的な方法にすることが有益である
【００５５】
４．３　残留信号の振幅制御
その信号が非有声である場合、あるいは、有声の度合いが弱い場合、励振の生成に用いられる残留信号を処理することにより、平均を有意に越える振幅のピークを除去する。
【００５６】
５．合成信号のエネルギー制御
合成信号のエネルギーを計算されたゲインによって制御し、そしてサンプルごとに適合化させる。消失の周期が比較的長い場合には、合成信号のエネルギーを徐々に下げることが必要になる。ゲインの適合化法則の計算は、消失される前に記憶されたエネルギーの値（１参照）、基本波周期、そして切断時の信号の局所的定常性などの、様々なパラメータに応じて行われる。
【００５７】
そのシステムに、（音楽のような）定常的音と（言葉のような）非定常的音とを区別できるモジュールが含まれている場合には、様々に異なった適合化法則を用いることもまた可能である。
【００５８】
加算−被覆によって変換値を用いる符号化器の場合には、正確に受信した最後のフレームのメモリの先の方のものには、失われた最初のフレームの先の方のものについてのかなり精度の高い情報が含まれている（加算−被覆におけるその重みは実際のフレームのものよりもさらに大きい）。この情報もまた適合化ゲインの計算に用いることが可能である。
【００５９】
６．合成の手順を時間の経過とともに辿る：
消失の周期が比較的長い場合には、合成のパラメータを展開することもできる。システムが（〔ＲＥＣ−Ｇ．７２３．１Ａ〕、〔ＳＡＬＡＭＩ−２〕、〔ＢＥＮＹＡＳＳＩＮＥ〕のように）ノイズのパラメータを検出する装置と結合されている場合、特に有益となるのが、再構成すべき信号を生成するパラメータを算定されたノイズのパラメータに近づけることである。それを特に、（ＬＰＣフィルタを算定されたノイズのそれと内挿し、その内挿の係数は、時の経過とともに、そのノイズのフィルタが得られるまで進展することになる）スペクトル包絡線のレベルで行い、そして（例えば、ウィンドウ化により、ノイズのものに向かって徐々に進展していくレベルである）エネルギーのレベルでも行う。
【００６０】
５．１．３．　伝送の修復
伝送を修復させるに際して特に重要なのは、前記各パラグラフにおいて規定した技術により再構成した消失された周期と、その後に続く周期、つまり、その信号を復号化するために伝送された情報の一切を自由に入手できる周期との間に突然、破綻が生じるということはないようにするということである。本発明は、時間の領域で加重を行うものであり、それは、通信の修復に先行する代替サンプルと消失された周期の後の健全な復号化されたサンプルとの間で内挿を行うことによる加重である。この作業は、どのようなタイプの符号化器を用いるかに係わらないものであることは自明である。
【００６１】
加算−被覆によって変換値を用いる符号化器の場合には、この作業は以下のパラグラフで述べられるメモリを更新するのと共通の作業である（実施例参照）。
【００６２】
５．１．４．復号器のメモリの更新
消失された周期の後に健全なサンプルの復号化を再開する場合、その前の記憶されたフレームで通常通り生成されたデータをその復号器が用いると劣化が生じる可能性がある。重要なのは、これらのメモリの更新を適切に行い、これらの人工物を回避することである。
【００６３】
これは、一つのサンプルまたは一連のサンプルについて、先行するサンプルを復号化した後に得られる情報を利用する回帰的方法を用いる符号化構造にとって、特に重要である。これらは例えば、その信号の冗長性を抽出することのできる予測（〔ＫＬＥＩＪＮ〕）である。これらの情報は、通常、符号化器でも復号器でも同時に使用可能であり、符号化器は、そのために先行するサンプルに、一つの形式の局所的復号化を既に行っていなければならず、そして、復号器は受信時に遠くにあるものである。伝送路が擾乱を受け、遠隔復号器が送信に際し存在する局所的復号器と同じ情報をもはや用いられなくなるとすぐに、符号化器と復号器の間で脱同期化が生じる。回帰性の強い符号化システムの場合、この脱同期化によって、聞き取れる程の劣化が生じる恐れがあり、構造内部に不安定なものがある場合にはそれが長く続き、さらには時間の経過とともに増幅しかねない。よって、この場合に重要となるのは、符号化器と復号器との間で再同期化を行うように努力すること、つまり、復号器のメモリを符号化器のメモリにできるだけ近く算定するということである。しかしながら、再同期化技術は、そこで用いられる符号化構造に左右される。そのうちの一つを後述にて示すが、その原理は本特許願において一般的なものであるものの、その複雑さは潜在的に大きい。
【００６４】
考えられる方法の一つは、要するに、受信に際しての復号器に、送信に際し存在するものと同じタイプの符号化モジュールを導入することであり、それにより、前述のパラグラフで述べた技術により生成された信号のサンプルの符号化−復号化を、消失された周期内で行えるようにすることである。この方法により、後に続くサンプルを復号化するのに必要なメモリを、（消失された周期内で一定の定常性がある場合は別として）失われてしまったデータと間違いなく近いデータで補完することになる。この定常性の仮説が、例えば消失された周期が長く続いた後で重要と思われない場合、事態を改善するに足るだけの情報は、得られないことになる。
【００６５】
実際には、一般的にはこれらのサンプルの完全な符号化を行う必要はなく、メモリの更新に必要なモジュールに限定して行われるものである。
【００６６】
この更新は、代替サンプルの生成時に行うことが可能であり、そのことにより、複雑さを消失区域全体にわたって分散させることになるが、前述の合成方法により併合されることになる。
符号化構造によりそれが可能ならば、消失された周期に続く健全なデータ周期の始めの中間区域に限定することでその方法を用いてもよい。その場合、更新方法は、復号化作業と併合されることになる。
【００６７】
５．２．特殊な実施例の説明
考えられる実施例の特殊なものを以下に示す。ＴＤＡＣまたはＴＣＤＭ（［ＭＡＨＩＥＵＸ］）タイプの変換値を用いた符号化器の場合を特に取り上げている。
【００６８】
５．２．１　装置の説明
ＴＤＡＣタイプの変換値を用いたデジタル符号化−復号化システム。
２４ｋｂ／ｓないし３２ｋｂ／ｓの拡大帯域（５０−７０００Ｈｚ）の符号化器。
２０ｍｓのフレーム（３２０個のサンプル）。
２０ｍｓの加算−被覆による４０ｍｓ（６４０個のサンプル）のウィンドウ。一つの二進法フレームに符号化されたパラメータがあり、それは、一つのウィンドウでＴＤＡＣ変換によって得られたパラメータである。これらのパラメータを復号化した後、ＴＤＡＣ逆変換を行い、２０ｍｓの出力フレームを得るが、そのフレームは、先行するウィンドウの後半と現行のウィンドウの先の方のものとの和である。図４では、（時間に関する）フレームｎの再構成用に用いられるウィンドウの二つの部分が太字で示してある。このようにして、失われた二進法フレームが、連続する二つのフレーム（現行のものとその後に続くもの、図５）の再構成を擾乱する。逆に、失われたパラメータの代替を正確に行うことにより、それら二つのフレームを再構成するための、（図６の）二進法フレームからの情報の二つの部分、先行する部分とその後に続く部分を回復することができる。
【００６９】
５．２．２　実施
以下に述べる作業の全てを、図１及び図２に従って受信の際に実施するが、それは、復号器と交信する、消失されたフレームを抑止シミュレーションするモジュールの内部において実施したり、あるいは、その復号器そのものの内部において実施したりする（復号器のメモリの更新）。
【００７０】
５．２．２．１　健全な周期内
パラグラフ５．１．２に対応して、復号化されたサンプルのメモリを更新する。このメモリは二進法フレームが消失した場合の通過した信号のＬＰＣ及びＬＴＰ分析を行うために用いられるものである。ここに示された例においては、ＬＰＣ分析は、２０ｍｓ（３２０個のサンプル）の信号の周期で行われる。一般的には、ＬＴＰ分析には、記憶すべきサンプルがさらに多く必要となる。この例においては、ＬＴＰ分析を正確に行うことができるように、記憶されたサンプルの個数はピッチの最大値の二倍に等しい数である。例えば、ピッチの最大値ＭａｘＰｉｔｃｈを３２０個のサンプル（５０Ｈｚ，２０ｍｓ）に定めると、後ろから数えて６４０個のサンプルが記憶されることになる（その信号の４０ｍｓ）。健全なフレームのエネルギーの計算も行い、それら健全なフレームを長さ５ｓの円形のバッファーに保存する。消失されたフレームが検出されると、その最後の健全なフレームのエネルギーをこの円形緩衝器の最大値と最小値に比較し、それにより、その相対エネルギーを認識する。
【００７１】
５，２．２．２　消失されたデータの一区画間
二進法フレームが失われる場合には、二つの異なるケースを区別する：
【００７２】
５，２．２．２．１　健全な一つの周期の後に失われた第一の二進法フレーム　まず、記憶された信号の分析を行い、それにより、再生された信号を合成するのに役立つモデルのパラメータを算定する。このモデルにより、我々は、つぎに４０ｍｓの信号を合成することができるのであり、そのことは、失われた４０ｍｓのウィンドウに対応している。ＴＤＡＣ変換を行った後に、（パラメータの符号化−復号化はせずに）この合成された信号にＴＤＡＣ逆変換を行って、２０ｍｓの出力信号を得る。このようにＴＤＡＣ−逆ＴＤＡＣの作業を行うことにより、正確に受信された先行するウィンドウからの情報を利用することができる（図６参照）。同時に、復号器のメモリの更新を行う。そのようにして、後に続く二進法フレームは、それが確かに受信される場合には、正常に復号化することができ、復号化されたフレームは自動的に同期化されることになる（図６）。
行うべき作業は次の通りである。
【００７３】
１．記憶された信号のウィンドウ化。例えば、２０ｍｓのハミングの非対称ウィンドウを用いることができる。
【００７４】
２．ウィンドウ化信号について自動相関関係の関数の計算
【００７５】
３．ＬＰＣフィルタの係数の決定。そのためには、従来レビンソン−ダービンの反復アルゴリズムが用いられてきた。特に符号化器を用いて音楽シーケンスの符号化を行う場合に、分析の等級を上げることができる。
【００７６】
４．有声性を検出してその信号（有声音）に周期性があれば、それをモデル化するために記憶した信号の長期分析を行う。ここで示した実施例において、本発明者等は基本波周期Ｔｐ の算定を整数値に限定し、有声性の程度の算定を、具体的には、選択された周期で評価されたマックスコール相関係数（下記参照）の形で、計算した。Ｆｓがサンプリングの頻度であるとするとＴｍ＝ｍａｘ（Ｔ，Ｆｓ／２００）であれば、Ｆｓ／２００個のサンプルが持続時間５ｍｓに対応することになる。先行するフレームの終わりの信号の展開をさらによくモデル化するために、記憶された信号の終わりで２＊Ｔｍ個のサンプルのみを用いて、遅延Ｔに対応する相関関係Ｃｏｒｒ（Ｔ）の係数を計算する。
【００７７】
【数１】
2004508597.tif 000003
【００７８】
但し、ｍ０ ・・・ｍＬｍｅｍ−１　は先に復号化した信号のメモリである。この式から、このメモリＬｍｅｍの長さは（また「ピッチ」と呼ばれる）基本波周期ＭａｘＰｉｔｃｈの最大値の少なくとも二倍でなければならないことがわかる。
６００Ｈｚの周波数に対応する基本波周期ＭｉｎＰｉｔｃｈの最小値もまた定められた（Ｆｓ＝１６ｋＨｚで２６個のサンプル）。
【００７９】
Ｔ＝２，．．．，ＭａｘＰｉｔｃｈについてＣｏｒｒ（Ｔ）を計算する。（非常に短期の相関関係は除外するとして）Ｔ’がＣｏｒｒ（Ｔ’）＜０のような最小の遅延である場合には、Ｔ’＜Ｔ＜＝ＭａｘＰｉｔｃｈの最大値ＭａｘＣｏｒｒを求める。すなわちＴｐがＭａｘＣｏｒｒに対応する周期　（Ｃｏｒｒ（Ｔｐ）＝ＭａｘＣｏｒｒ）。また、Ｔ’＜Ｔ＜＝０．７５＊ＭｉｎＰｉｔｃｈについてＣｏｒｒ（Ｔ）の最大値、ＭａｘＣｏｒｒＭｐも求める。Ｔｐ＜ＭｉｎＰｉｔｃｈまたはＭａｘＣｏｒｒＭｐ＞０．７＊ＭａｘＣｏｒｒの場合、そして、最後の健全なフレームのエネルギーが比較的弱い場合には、そのフレームは非有声であるという決定を下すことになるが、その理由は、ＬＴＰ予測を用いると、非常にやっかいな高周波の中に共振が得られるという危険を冒しかねないからである。選択されたピッチはＴｐ ＝ＭａｘＰｉｔｃｈ／２であり、そして相関係数ＭａｘＣｏｒｒは小さな値（０．２５）に定められている。
【００８０】
そのエネルギーの８０％を越えるものが終わりの方のＭｉｎＰｉｔｃｈサンプルの中に集中している場合には、そのフレームもまた非有声であるものとして考える。それゆえに、言葉の開始ということなのであるが、サンプルの数は基本波周期でありうるものを算定するに足りるだけのものではなく、それを非有声であるものとして処理した方がよく、合成された信号のエネルギーをもっと早く減らした方がいいとさえいえる（それを知らせるため、ＤｉｍｉｎＦｌａｇ＝１とする）。
【００８１】
ＭａｘＣｏｒｒ＞０．６の場合には、基本波周期の倍数（４倍、３倍または２倍）が見つからなかったということを確かめる。そのために、Ｔｐ／４、Ｔｐ ／３そしてＴｐ ／２の周辺の相関関係の局所的最大値を求める。念のため、Ｔ１はこの最大値の位置であり、ＭａｘＣｏｒｒＬ＝Ｃｏｒｒ（Ｔ１）である。Ｔ１＞ＭｉｎＰｉｔｃｈでＭａｘＣｏｒｒＬ＞０．７５＊ＭａｘＣｏｒｒである場合には、Ｔ１を新しい基本波周期として選ぶ。
【００８２】
ＴｐがＭａｘＰｉｔｃｈ／２よりも小さい場合は、それが本当に有声のフレームなのかどうかを、２＊Ｔｐ（ＴＰＰ）の前後の相関関係の局所的最大値を求め、そしてＣｏｒｒ（ＴＰＰ）＞０．４であることを確かめて、検証してもよい。Ｃｏｒｒ（ＴＰＰ）＜０．４である場合、そして信号のエネルギーが減少する場合には、ＤｉｍｉｎＦｌａｇ＝１とし、ＭａｘＣｏｒｒの値を減らし、さもなければ、それに続く局所的最大値を実際のＴｐとＭａｘＰｉｔｃｈとの間に求める。
【００８３】
有声性のもう一つの基準は、つまりは、少なくとも２／３の場合に、基本波周期の分だけ遅延した信号が遅延のない信号と同じ徴候をもっているかどうかを検証することである。
【００８４】
その検証を５ｍｓと２＊Ｔｐとの間の最大値に等しい長さについて行う。
【００８５】
信号のエネルギーに減少傾向があるかどうかも検証する。もしあるなら、ＤｉｍｉｎＦｌａｇ＝１とし、ＭａｘＣｏｒｒの値を減少の度合いに応じて下げる。
【００８６】
有声性の判定には、信号のエネルギーも考慮に入れる。そのエネルギーが強い場合には、ＭａｘＣｏｒｒの値を増大させ、そのため、そのフレームが有声であると判定される可能性が高まることになる。逆に、そのエネルギーが非常に弱ければ、ＭａｘＣｏｒｒの値を減らす。
【００８７】
結局のところ、有声性の判定はＭａｘＣｏｒｒの値に応じて行う。ＭａｘＣｏｒｒ＜０．４であれば、ただそれだけのことで、そのフレームは有声のものではない。非有声であるフレームの基本波周期Ｔｐ は制限され、それはＭａｘＰｉｔｃｈ／２以下でなければならない。
【００８８】
５．記憶されたサンプルの後の方のもののものをＬＰＣ逆フィルタリングすることにより残留信号の計算を行う。この残留信号はメモリＲｅｓＭｅｍに保存される。
【００８９】
６．残留信号のエネルギーの平均化。非有声であるか、または有声性が弱い信号の場合（ＭａｘＣｏｒｒ＜０．７）である場合、ＲｅｓＭｅｍに保存された残留信号のエネルギーは、ある部分から他の部分へと突然変化することがある。この励振の反復により、合成信号において非常に不愉快な周期的擾乱が引き起こされることになる。それを避けるためには、有声性の弱いフレームの励振おいて大きな振幅のピークは一切ないようにすることを確実にする。励振は残留信号の後の方のＴｐ個のサンプルに基づいて構成されるため、Ｔｐ個のサンプルのこのベクトルを処理する。我々の例において用いられる方法は次のようなものである。
・残留信号の後の方のもののＴｐ個のサンプルの絶対値の平均ＭｅａｎＡｍｐｌを計算する。
・処理対象のサンプルのベクトルにゼロのｎ個の通過がある場合には、それをｎ＋１個のサブ・ベクトルに切り、サブ・ベクトルそれぞれの信号の兆候が変化しないようにする。
・サブ・ベクトルそれぞれの最大振幅ＭａｘＡｍｐｌＳｖを求める。ＭａｘＡｍｐｌＳｖ＞１．５＊ＭｅａｎＡｍｐｌである場合には、サブ・ベクトルに１．５＊ＭｅａｎＡｍｐｌ／ＭａｘＡｍｐｌＳｖを掛ける。
【００９０】
７．ＴＤＡＣウィンドウの長さに対応する６４０個の長さの励振信号の準備。有声性に応じて２つのケースを区別する。
・励振信号は、スペクトルｅｘｃｂの周波数の低いものに帯域が限定された高調波成分の強い成分と、さらに周波数の高いｅｘｃｈに限定された高調波成分のより弱いもう一つの成分との、二つの信号の和である。
高調波成分の強い成分は、残留信号の等級３のＬＴＰフィルタリングを行うことにより得られる。
ｅｘｃｂ（ｉ）＝０．１５＊ｅｘｃ（ｉ−Ｔｐ−１）＋０．７＊ｅｘｃ（ｉ−Ｔｐ ）＋０．１５＊ｅｘｃ（ｉ−Ｔｐ ＋１）
【００９１】
係数〔０．１５、０．７、０．１５〕はＦｓ／４で３ｄＢの減衰の低域フィルタリングＦＩＲに対応している。
第二の成分もまたＬＴＰフィルタリングを行うことにより得られるのであるが、それは基本波周期Ｔｐｈの乱数的修正により周期性をなくしたものである。Ｔｐｈは乱数実数値Ｔｐａの整数部分として選ばれる。
Ｔｐａの初期の値はＴｐに等しく、つぎに、〔−０．５、０．５〕の乱数値を加算して、サンプルごとに修正される。さらに、このＬＴＰフィルタリングは高域フィルタリングＩＩＲと組み合わせられる。
ｅｘｃｈ（ｉ）＝−０．０６３５＊（ｅｘｃ（ｉ−Ｔｐｈ−１）＋ｅｘｃ（ｉ−Ｔｐｈ＋１））＋０．１１８２＊ｅｘｃ（ｉ−Ｔｐｈ）−０．９９２６＊ｅｘｃｈ（ｉ−１）−０．７６７９＊ｅｘｃｈ（ｉ−２）
【００９２】
有声の励振は、その場合、それら２つの成分の和である。
Ｅｘｃ（ｉ）＝ｅｘｃｂ（ｉ）＋ｅｘｃｈ（ｉ）
【００９３】
・非有声であるフレームの場合には、励振信号ｅｘｃもまた、係数〔０．１５、０．７、０．１５〕で等級３のＬＴＰフィルタリングにおいて得られるのであるが、それは、１０個のサンプル全てで基本波周期を１に等しい値だけ増やし、兆候を０．２の確率で逆転させることで、周期性をなくしている。
【００９４】
８．３で計算されたＬＰＣフィルタにおける励振信号ｅｘｃを導入した代替サンプルの合成。
【００９５】
９．合成信号のエネルギーのレベルの制御
エネルギーは、最初の代替フレームが合成された時点から事前に定められたレベルに向かって徐々に近づいていく傾向がある。このレベルを規定するのは、例えば、消失に先行する最後の５秒間を通じて見いだされる最も弱い出力のフレームのエネルギーとして、規定することが可能である。我々の場合は、二つの、ゲインの適合化法則を規定したが、該法則の選択は４で計算されたフラッグＤｉｍｉｎＦｌａｇに応じて行われる。エネルギー減少の速度はまた、基本波周期によっても左右される。さらに根本的な第三の適合化法則が存在するが、それが用いられるのは、生成された信号の始まりが、後で説明するように（１１参照）、最初の信号にうまく対応しないことが検出される場合である。
【００９６】
１０．この章の始めで説明したように、８で合成された信号においてＴＤＡＣ変換が行われる。得られたＴＤＡＣ係数は失われたＴＤＡＣ係数の代わりとなる。そしてＴＤＡＣ逆変換を行い、出力フレームを得る。これらの演算には三つの目的がある：
・失われたのが最初のウィンドウである場合には、この方法で、正確に受信された先行するウィンドウの情報を利用し、該ウィンドウの中において、擾乱された最初のフレームを再構成するのに必要なデータの半分がある（図６）。
・後に続くフレームを復号化するために復号器のメモリを更新する（符号化器と復号器の同期化、パラグラフ５．１．４参照）。
・正確に受信された最初の二進法フレームが、上記に示した技術（パラグラフ５．１．３参照）によって再構成した消失された周期の後に到着する場合には、出力信号が（断絶なしに）連続推移を自動的に保証する。
【００９７】
１１．加算−被覆の技術により、合成された有声信号が最初の信号によく対応しているかいないかを検証できるようになるが、その理由は、失われた最初のフレームの先の方のものについては、正確に受信した最後のウィンドウのメモリの重みがさらに大きいからである（図６）。
それゆえに、合成された最初のフレームのの方のものと、ＴＤＡＣと逆ＴＤＡＣ演算の後で得られたフレームの先の方のものとの間の相関関係を取ることによって、失われたフレームと代替フレームとの間の相似を算定することができる。相関関係が弱い（＜０．６５）ということは、元のの信号が、代替方法によって得られた信号とはかなり異なっているということになり、この後者の信号のエネルギーを最小のレベルに向かって急速に減少させた方がいいということになる。
【００９８】
５．２．２．２．２　消失された区域の最初のフレームの後に続く失われたフレーム
前のパラグラフの１から６は、消失された最初のフレームに先行する復号化された信号の分析に関するものであり、その信号の合成モデルの構成（ＬＰＣと場合によってはＬＴＰ）を可能にする。後に続く消失されたフレームについては、その分析をやり直すことはせず、失われた信号の代替は、最初のフレームが消失された際に計算したパラメータ（係数ＬＰＣ、ｐｉｔｃｈ、ＭａｘＣｏｒｒ、ＲｅｓＭｅｍ）に基づいて行われる。それゆえに、その信号の合成とその復号器の同期化に対応する演算のみを行うのであるが、そこに、消失された最初のフレームに対し、以下のような修正を加える。
・（前記７及び８の）合成部分において、３２０個の新しいサンプルだけを生成するのだが、その理由は、ＴＤＡＣ変換のウィンドウの範囲に含まれるのは先行する消失されたフレームの時に生成された後の方のものの３２０個のサンプルと、これらの新しい３２０個のサンプルだからである。
・消失の周期が比較的長くなる場合に、重要となるのは、合成パラメータを、ホワイトノイズのパラメータに向かって、または、規定ノイズのパラメータに向かって、展開していくことである（パラグラフ３．２．２．２の５参照）。この例で示されるシステムにはＶＡＤ／ＣＮＧは含まれていないので、我々には、例えば、次のような一つまたは幾つかの修正を行える可能性がある：
・ＬＰＣフィルタをフラット・フィルタとを段階的に内挿することにより、合成された信号を色彩の弱いものにする。
・ピッチの値を徐々に増大させる。
・有声モードでは、一定時間の後に（例えばエネルギーが最小値に達した時に）、非有声であるモードに切り換える。
【００９９】
５．３　音楽信号の特定処理。そのシステムに含まれているモジュールが言葉／音楽の区別を可能にするものである場合は、音楽の合成モードを選択した後で、音楽信号の特定処理を実施することができる。図７では、音楽合成モジュールは１５という参照番号を付され、言葉合成モジュールは１６という参照番号を付され、言葉／音楽切り換え器は１７という参照番号になっている。
そのような処理は、例えば、音楽合成モジュールについては、図８に示されるような、以下の手順を活用するものである。
【０１００】
１．現行のスペクトル包絡線の算定
このスペクトル包絡線の計算は、ＬＰＣフィルタ〔ＲＡＢＩＮＥＲ〕〔ＫＬＥＩＪＮ〕の形で行われる。分析は従来技術で行われている（〔ＫＬＥＩＪＮ〕）。健全な周期で記憶されたサンプルをウィンドウ化した後、ＬＰＣ分析を実施し、フィルタＬＰＣ　Ａ（Ｚ）を計算する（手順１９）。この分析で用いる等級は高度のもの（＞１００）であり、それにより、音楽信号について高性能を実現する。
【０１０１】
２．欠けているサンプルの合成：
代替サンプルの合成は、手順１９で計算された合成フィルタＬＰＣ（１／Ａ（ｚ））の中に励振信号を導入することにより行われる。この−手順２０で計算される−励振信号は、ホワイトノイズであり、その振幅の選択は、健全な周期で記憶された後の方のもののＮ個のサンプルのエネルギーと同じエネルギーを有する信号が得られるように、行われる。図８では、フィルタリングを行う手順には２１という参照番号が付されている。
残留信号の振幅制御の例：
励振が、ゲインによって増倍させられた一様ホワイトノイズとしての外観を呈する場合は、このゲインＧは次のようにして計算可能である：
ＬＰＣフィルタのゲインの算定：
ダービンのアルゴリズムによって残留信号のエネルギーが求められる。残留信号のエネルギーはまたモデル化によっても認識しうるものであり、それによって、ＬＰＣフィルタのゲインＧＬＰＣを、これら二つのエネルギーの比として算定する。
標的エネルギーの計算：
健全な周期で記憶された後の方のもののＮ個のサンプルのエネルギーに等しい標的エネルギーを算定する（Ｎは、典型的にはＬＰＣ分析用の信号の長さよりも小さい）。
合成された信号のエネルギーはＧ２とＧＬＰＣによるホワイトノイズのエネルギーとの積である。
Ｇの選択は、このエネルギーが標的エネルギーと等しくなるように選択した。
【０１０２】
３．合成信号のエネルギー制御
言葉信号についてと同様であるが、合成信号のエネルギーの減少速度はずっとゆっくりしており、その速度は（実在しない）基本波周期には左右されない。
合成信号のエネルギー制御は、サンプルごとに計算され適合化させられたゲインを用いて行われる。消失周期が比較的長い場合には、合成信号のエネルギーを段階的に下げることが必要である。ゲインの適合化法則は、様々に異なるパラメータに応じて、消失前に記憶されたエネルギーの値として、そして切断時のその信号の局所的定常性として、計算可能である。
【０１０３】
４．合成の手順を時間に沿って辿っていく
言葉信号についてと同様に
消失周期が比較的長い場合には、合成パラメータもまた進展させていくことが可能である。そのシステムが連結されている装置が、（〔ＲＥＣ−Ｇ．７２３．１Ａ〕、〔ＳＡＬＡＭＩ−２〕、〔ＢＥＮＹＡＳＳＩＮＥ〕のような）ノイズのパラメータを算定して、発声活性の検出または音楽信号の検出をする装置である場合には、再構成すべき信号を生成するパラメータを算定されたノイズのパラメータに近づけていくことが特に有益である。それが特にそういえるのは、（時間の経過とともにそのノイズのフィルタが得られるまで進展していく内挿係数で、ＬＰＣフィルタを算定されたノイズのフィルタと内挿する）スペクトル包絡線のレベルと（例えばウィンドウ化によってノイズのレベルに向かって徐々に進展していくレベルの）エネルギーのレベルにおいてである。
【０１０４】
６．全般的考察
やがて了解されることと思うが、以上に説明した技術の利点は、どのようなタイプの符号化器とも使用可能であるということであり、特に、以上に説明した技術により、言葉信号と音楽信号について、時間的符号化器あるいは変換値を用いた符号化器で問題となる、ビット・パケットが紛失するという問題を克服することが可能になる。事実、本技術においては、伝送されたデータが健全な周期に際して記憶された信号のみが、復号化器から発信されるサンプルとなり、どのような構造の符号化を用いているかにかかわらず、入手可能な情報となる。
【０１０５】
７．参考文献
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［ＢＲＡＮＤＥＮＢＵＲＧ］　Ｋ．　Ｈ．　Ｂｒａｎｄｅｎｂｕｒｇ　ｅｔ　Ｍ．　Ｂｏｓｓｉ．　“Ｏｖｅｒｖｉｅｗ　ｏｆ　ＭＰＥＧ　ａｕｄｉｏ　：　ｃｕｒｒｅｎｔ　ａｎｄ　ｆｕｔｕｒｅ　ｓｔａｎｄａｒｄｓ　ｆｏｒ　ｌｏｗ−ｂｉｔ−ｒａｔｅ　ａｕｄｉｏ　ｃｏｄｉｎｇ”．　Ｊｏｕｒｎａｌ　ｏｆ　Ａｕｄｉｏ　Ｅｎｇ．　Ｓｏｃ．，　Ｖｏｌ．　４５−１／２，　ｊａｎｖｉｅｒ／ｆｅｖｒｉｅｒ　１９９７，　ＰＰ．　４−２１．
［ＣＨＥＮ］　Ｊ．　Ｈ．　Ｃｈｅｎ，　Ｒ．　Ｖ．　Ｃｏｘ，　Ｙ．　Ｃ．　Ｌｉｎ，　Ｎ．　Ｊａｙａｎｔ　ｅｔ　Ｍ．　Ｊ．　Ｍｅｌｃｈｎｅｒ．　“Ａ　ｌｏｗ−ｄｅｌａｙ　ＣＥＬＰ　ｃｏｄｅｒ　ｆｏｒ　ｔｈｅ　ＣＣＩＴＴ　１６　ｋｂ／ｓ　ｓｐｅｅｃｈ　ｃｏｄｉｎｇ　ｓｔａｎｄａｒｄ”．　ＩＥＥＥ　Ｊｏｕｒｎａｌ　ｏｎ　Ｓｅｌｅｃｔｅｄ　Ａｒｅａｓ　ｏｎ　Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ，　Ｖｏｌ．　１０−５，　ｊｕｉｎ　１９９２，　ＰＰ．　８３０−８４９．
［ＣＨＥＮ−２］　Ｊ．　Ｈ．　Ｃｈｅｎ，　Ｃ．　Ｒ．　Ｗａｔｋｉｎｓ．　“Ｌｉｎｅａｒ　ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ　ｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔ　ｇｅｎｅｒａｔｉｏｎ　ｄｕｒｉｎｇ　ｆｒａｍｅ　ｅｒａｓｕｒｅ　ｏｒ　ｐａｃｋｅｔ　ｌｏｓｓ”．　Ｂｒｅｖｅｔ　ＵＳ５５７４８２５，　ＥＰ０６７３０１８．
［ＣＨＥＮ−３］　Ｊ．　Ｈ．　Ｃｈｅｎ，　Ｃ．　Ｒ．　Ｗａｔｋｉｎｓ．　“Ｌｉｎｅａｒ　ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ　ｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔ　ｇｅｎｅｒａｔｉｏｎ　ｄｕｒｉｎｇ　ｆｒａｍｅ　ｅｒａｓｕｒｅ　ｏｒ　ｐａｃｋｅｔ　ｌｏｓｓ”．　Ｂｒｅｖｅｔ　８８４０１０．
［ＣＨＥＮ−４］　Ｊ．　Ｈ．　Ｃｈｅｎ，　Ｃ．　Ｒ．　Ｗａｔｋｉｎｓ．　“Ｆｒａｍｅ　ｅｒａｓｕｒｅ　ｏｒ　ｐａｃｋｅｔ　ｌｏｓｓ　ｃｏｍｐｅｎｓａｔｉｏｎ　ｍｅｔｈｏｄ”．　Ｂｒｅｖｅｔ　ＵＳ５５５０５４３，　ＥＰ０７０７３０８．
［ＣＨＥＮ−５］　Ｊ．　Ｈ．　Ｃｈｅｎ．　“Ｅｘｃｉｔａｔｉｏｎ　ｓｉｇｎａｌ　ｓｙｎｔｈｅｓｉｓ　ｄｕｒｉｎｇ　ｆｒａｍｅ　ｅｒａｓｕｒｅ　ｏｒ　ｐａｃｋｅｔ　ｌｏｓｓ”．　Ｂｒｅｖｅｔ　ＵＳ５６１５２９８，　ＥＰ０６７３０１７．
［ＣＨＥＮ−６］　Ｊ．　Ｈ．　Ｃｈｅｎ．　”Ｃｏｍｐｕｔａｔｉｏｎａｌ　ｃｏｍｐｌｅｘｉｔｙ　ｒｅｄｕｃｔｉｏｎ　ｄｕｒｉｎｇ　ｆｒａｍｅ　ｅｒａｓｕｒｅ　ｏｆ　ｐａｃｋｅｔ　ｌｏｓｓ”．　Ｂｒｅｖｅｔ　ＵＳ５７１７８２２．
［ＣＨＥＮ−７］　Ｊ．　Ｈ．　Ｃｈｅｎ．　“Ｃｏｍｐｕｔａｔｉｏｎａｌ　ｃｏｍｐｌｅｘｉｔｙ　ｒｅｄｕｃｔｉｏｎ　ｄｕｒｉｎｇ　ｆｒａｍｅ　ｅｒａｓｕｒｅ　ｏｒ　ｐａｃｋｅｔ　ｌｏｓｓ”．Ｂｒｅｖｅｔ　ＵＳ９４０２１２４３５，　ＥＰ０６７３０１５．
［ＣＯＸ］　Ｒ．　Ｖ．　Ｃｏｘ．　“Ｔｈｒｅｅ　ｎｅｗ　ｓｐｅｅｃｈ　ｃｏｄｅｒｓ　ｆｒｏｍ　ｔｈｅ　ＩＴＵ　ｃｏｖｅｒ　ａ　ｒａｎｇｅ　ｏｆ　ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ”．　ＩＥＥＥ　Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ　Ｍａｇａｚｉｎｅ，　Ｓｅｐｔｅｍｂｒｅ　９７，　ＰＰ．　４０−４７．
［ＣＯＸ−２］　Ｒ．　Ｖ．　Ｃｏｘ．　“Ａｎ　ｉｍｐｏｒｏｖｅｄ　ｆｒａｍｅ　ｅｒａｓｕｒｅ　ｃｏｎｃｅａｌｍｅｎｔ　ｍｅｔｈｏｄ　ｆｏｒ　ＩＴＵ−Ｔ　Ｒｅｃ．　Ｇ７２８”．Ｄｅｌａｙｅｄ　ｃｏｎｔｒｉｂｕｔｉｏｎ　Ｄ．　１０７（ＷＰ３／１６），　ＩＴＵ−Ｔ，　ｊａｎｖｉｅｒ　１９９８．
［ＣＯＭＢＥＳＣＵＲＥ］　Ｐ．　Ｃｏｍｂｅｓｃｕｒｅ，　Ｊ．　Ｓｃｈｎｉｔｚｌｅｒ，　Ｋ．　Ｆｉｃｈｅｒ，　Ｒ．　Ｋｉｒｃｈｈｅｒｒ，　Ｃ．　Ｌａｍｂｌｉｎ，　Ａ．　Ｌｅ　Ｇｕｙａｄｅｒ，　Ｄ．　Ｍａｓｓａｌｏｕｘ，　Ｃ．　Ｑｕｉｎｑｕｉｓ，　Ｊ．　Ｓｔｅｇｍａｎｎ，　Ｐ．　Ｖａｒｙ．　“Ａ　１６，２４，３２　ｋｂｉｔ／ｓ　Ｗｉｄｅｂａｎｄ　Ｓｐｅｅｃｈ　Ｃｏｄｅｃ　Ｂａｓｅｄ　ｏｎ　ＡＴＣＥＬＰ”　Ｐｒｏｃ．　ｏｆ　ＩＣＡＳＳＰ　ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ，　１９９８．
［ＤＡＵＭＥＲ］　Ｗ．　Ｒ．　Ｄａｕｍｅｒ，　Ｐ．　Ｍｅｒｍｅｌｓｔｅｉｎ，　Ｘ．　Ｍａｉｔｒｅ　ｅｔ　Ｉ．　Ｔｏｋｉｚａｗａ．　”Ｏｖｅｒｖｉｅｗ　ｏｆ　ｔｈｅ　ＡＤＰＣＭ　ｃｏｄｉｎｇ　ａｌｇｏｒｉｔｈｍ”．　Ｐｒｏｃ．　ｏｆ　ＧＬＯＢＥＣＯＭ　１９８４，　ＰＰ．　２３．１．１−２３．１．４．
［ＥＲＤＯＬ］　Ｎ．　Ｅｒｄｏｌ，　Ｃ．　Ｃａｓｔｅｌｌｕｃｃｉａ，　Ａ．Ｚｉｌｏｕｃｈｉａｎ．　“Ｒｅｃｏｖｅｒｙ　ｏｆ　Ｍｉｓｓｉｎｇ　Ｓｐｅｅｃｈ　Ｐａｃｋｅｔｓ　Ｕｓｉｎｇ ｔｈｅ Ｓｈｏｒｔ−Ｔｉｍｅ　Ｅｎｅｒｇｙ　ａｎｄ　Ｚｅｒｏ−Ｃｒｏｓｓｉｎｇ　Ｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔｓ”　ＩＥＥＥ　Ｔｒａｎｓ．　ｏｎ　Ｓｐｅｅｃｈ　ａｎｄ　Ａｕｄｉｏ　Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ，　Ｖｏｌ．　１−３，　ｊｕｉｌｌｅｔ　１９９３，　ＰＰ．　２９５−３０３．
［ＦＩＮＧＳＣＨＥＩＤＴ］　Ｔ．　Ｆｉｎｇｓｃｈｅｉｄｔ，　Ｐ．　Ｖａｒｙ，　“Ｒｏｂｕｓｔ　ｓｐｅｅｃｈ　ｄｅｃｏｄｉｎｇ：　ａ　ｕｎｉｖｅｒｓａｌ　ａｐｐｒｏａｃｈ　ｔｏ　ｂｉｔ　ｅｒｒｏｒ　ｃｏｎｃｅａｌｍｅｎｔ”，　Ｐｒｏｃ．　ｏｆ　ＩＣＡＳＳＰ　ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ，　１９９７，　ＰＰ．　１６６７−１６７０．
［ＧＯＯＤＭＡＮ］　Ｄ．　Ｊ．　Ｇｏｏｄｍａｎ，　Ｇ．　Ｂ．　Ｌｏｃｋｈａｒｔ，　Ｏ．　Ｊ．　Ｗａｓｅｍ，　Ｗ．　Ｃ．　Ｗｏｎｇ．　“Ｗａｖｅｆｏｒｍ　Ｓｕｂｓｔｉｔｕｔｉｏｎ　Ｔｅｃｈｎｉｑｕｅｓ　ｆｏｒ　Ｒｅｃｏｖｅｒｉｎｇ　Ｍｉｓｓｉｎｇ　Ｓｐｅｅｃｈ　Ｓｅｇｍｅｎｔｓ　ｉｎ　Ｐａｃｋｅｔ　Ｖｏｉｃｅ　Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ”．　ＩＥＥＥ　Ｔｒａｎｓ．　ｏｎ　Ａｃｏｕｓｔｉｃｓ，　Ｓｐｅｅｃｈ　ａｎｄ　Ｓｉｇｎａｌ　Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ，　Ｖｏｌ．　ＡＳＳＰ−３４，　ｄｅｃｅｍｂｒｅ　１９８６，　ＰＰ．　１４４０−１４４８．
［ＧＳＭ−ＦＲ］　Ｒｅｃｏｍｍｅｎｄａｔｉｏｎ　ＧＳＭ　０６．　１１．　“Ｓｕｂｓｔｉｔｕｔｉｏｎ　ａｎｄ　ｍｕｔｉｎｇ　ｏｆ　ｌｏｓｔ　ｆｒａｍｅｓ　ｆｏｒ　ｆｕｌｌ　ｒａｔｅ　ｓｐｅｅｃｈ　ｔｒａｆｆｉｃ　ｃｈａｎｎｅｌｓ”．　ＥＴＳＩ／ＴＣ　ＳＭＧ，　ｖｅｒ．　：　３．０．１．，　ｆｅｖｒｉｅｒ　１９９２．
［ＨＡＲＤＷＩＣＫ］　Ｊ．　Ｃ．　Ｈａｒｄｗｉｃｋ　ｅｔ　Ｊ．　Ｓ．　Ｌｉｍ．　“Ｔｈｅ　ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ　ｏｆ　ｔｈｅ　ＩＭＢＥ　ｓｐｅｅｃｈ　ｃｏｄｅｒ　ｔｏ　ｍｏｂｉｌｅ　ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ”．　Ｐｒｏｃ．　ｏｆ　ＩＣＡＳＳＰ　ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ，　１９９１，　ＰＰ．　２４９−２５２．
［ＨＥＬＬＷＩＧ］　Ｋ．　Ｈｅｌｌｗｉｇ，　Ｐ．　Ｖａｒｙ，　Ｄ．　Ｍａｓｓａｌｏｕｘ，　Ｊ．　Ｐ．　Ｐｅｔｉｔ，　Ｃ．　Ｇａｌａｎｄ　ｅｔ　Ｍ．　Ｒｏｓｓｏ．　“Ｓｐｅｅｃｈ　ｃｏｄｅｃ　ｆｏｒ　ｔｈｅ　Ｅｕｒｏｐｅａｎ　ｍｏｂｉｌｅ　ｒａｄｉｏ　ｓｙｓｔｅｍ”．　ＧＬＯＢＥＣＯＭ　ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ，　１９８９，　ＰＰ．　１０６５−１０６９．
［ＨＯＮＫＡＮＥＮ］　Ｔ．　Ｈｏｎｋａｎｅｎ，　Ｊ．　Ｖａｉｎｉｏ，　Ｐ．　Ｋａｐａｎｅｎ，　Ｐ．　Ｈａａｖｉｓｔｏ，　Ｒ．　Ｓａｌａｍｉ，　Ｃ．　Ｌａｆｌａｍｍｅ　ｅｔ　Ｊ．　Ｐ．　Ａｄｏｕｌ．　“ＧＳＭ　ｅｎｈａｎｃｅｄ　ｆｕｌｌ　ｒａｔｅ　ｓｐｅｅｃｈ　ｃｏｄｅｃ”．　Ｐｒｏｃ．　ｏｆ　ＩＣＡＳＳＰ　ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ，　１９９７，　ＰＰ．　７７１−７７４．
［ＫＲＯＯＮ］　Ｐ．　Ｋｒｏｏｎ，　Ｂ．　Ｓ．　Ａｔａｌ．　“Ｏｎ　ｔｈｅ　ｕｓｅ　ｏｆ　ｐｉｔｃｈ　ｐｒｅｄｉｃｔｏｒｓ　ｗｉｔｈ　ｈｉｇｈ　ｔｅｍｐｏｒａｌ　ｒｅｓｏｌｕｔｉｏｎ”．　ＩＥＥＥ　Ｔｒａｎｓ．　ｏｎ　Ｓｉｇｎａｌ　Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ，　Ｖｏｌ．　３９−３，　ｍａｒｓ．　１９９１，　ＰＰ．　７３３−７３５．
［ＫＲＯＯＮ２］　Ｐ．　Ｋｒｏｏｎ，　“Ｌｉｎｅａｒ　ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ　ｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔ　ｇｅｎｅｒａｔｉｏｎ　ｄｕｒｉｎｇ　ｆｒａｍｅ　ｅｒａｓｕｒｅ　ｏｒ　ｐａｃｋｅｔ　ｌｏｓｓ”．　Ｂｒｅｖｅｔ　ＵＳ５４５０４４９，　ＥＰ０６７３０１６．
［ＭＡＨＩＥＵＸ］　Ｙ．　Ｍａｈｉｅｕｘ，　Ｊ．　Ｐ．　Ｐｅｔｉｔ．　“Ｈｉｇｈ　ｑｕａｌｉｔｙ　ａｕｄｉｏ　ｔｒａｎｓｆｏｒｍ　ｃｏｄｉｎｇ　ａｔ　６４　ｋｂｉｔ／ｓ”．　ＩＥＥＥ　Ｔｒａｎｓ．　ｏｎ　Ｃｏｍ．，Ｖｏｌ．　４２−１１，　ｎｏｖ．　１９９４，　ＰＰ．　３０１０−３０１９．
［ＭＡＨＩＥＵＸ−２］　Ｙ．　Ｍａｈｉｅｕｘ，　“Ｄｉｓｓｉｍｕｌａｔｉｏｎ　ｅｒｒｅｕｒｓ　ｄｅ　ｔｒａｎｓｍｉｓｓｉｏｎ”．　ｂｒｅｖｅｔ　９２　０６７２０　ｄｅｐｏｓｅ　ｌｅ　３　ｊｕｉｎ　１９９２．
［ＭＡＩＴＲＥ］　Ｘ．　Ｍａｉｔｒｅ．　“７　ｋＨｚ　ａｕｄｉｏ　ｃｏｄｉｎｇ　ｗｉｔｈｉｎ　６４　ｋｂｉｔ／ｓ”．　ＩＥＥＥ　Ｊｏｕｒｎａｌ　ｏｎ　Ｓｅｌｅｃｔｅｄ　Ａｒｅａｓ　ｏｎ　Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ，　Ｖｏｌ．　６−２，　ｆｅｖｒｉｅｒ　１９８８，　ＰＰ．　２８３−２９８．
［ＰＡＲＩＫＨ］　Ｖ．　Ｎ．　Ｐａｒｉｋｈ，　Ｊ．　Ｈ．　Ｃｈｅｎ，　Ｇ．　Ａｇｕｉｌａｒ．　“Ｆｒａｍｅ　Ｅｒａｓｕｒｅ　Ｃｏｎｃｅａｌｍｅｎｔ　Ｕｓｉｎｇ　Ｓｉｎｕｓｏｉｄａｌ　Ａｎａｌｙｓｉｓ−Ｓｙｎｔｈｅｓｉｓ　ａｎｄ　Ｉｔｓ　Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ　ｔｏ　ＭＤＣＴ−Ｂａｓｅｄ　Ｃｏｄｅｃｓ”．　Ｐｒｏｃ．　ｏｆ　ＩＣＡＳＳＰ　ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ，　２０００．
［ＰＩＣＴＥＬ］　ＰｉｃｔｕｒｅＴｅｌ　Ｃｏｒｐｏｒａｔｉｏｎ，　“Ｄｅｔａｉｌｅｄ　Ｄｅｓｃｒｉｐｔｉｏｎ　ｏｆ　ｔｈｅ　ＰＴＣ　（ＰｉｃｔｕｒｅＴｅｌ　Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ　Ｃｏｄｅｒ），　Ｃｏｎｔｒｉｂｕｔｉｏｎ　ＩＴＵ−Ｔ，　ＳＧ１５／ＷＰ２／Ｑ６，　８−９　Ｏｃｔｏｂｒｅ　１９９６　Ｂａｌｔｉｍｏｒｅ　ｍｅｅｔｉｎｇ，　ＴＤ７
［ＲＡＢＩＮＥＲ］　Ｌ．　Ｒ．　Ｒａｂｉｎｅｒ，　Ｒ．　Ｗ．　Ｓｃｈａｆｅｒ．　“Ｄｉｇｉｔａｌ　ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ　ｏｆ　ｓｐｅｅｃｈ　ｓｉｇｎａｌｓ”．　Ｂｅｌｌ　Ｌａｂｏｒａｔｏｒｉｅｓ　ｉｎｃ．，　１９７８．
［ＲＥＣ　Ｇ．７２３．１Ａ］　ＩＴＵ−Ｔ　Ａｎｎｅｘ　Ａ　ｔｏ　ｒｅｃｏｍｍｅｎｄａｔｉｏｎ　Ｇ．７２３．１　“Ｓｉｌｅｎｃｅ　ｃｏｍｐｒｅｓｓｉｏｎ　ｓｃｈｅｍｅ　ｆｏｒ　ｄｕａｌ　ｒａｔｅ　ｓｐｅｅｃｈ　ｃｏｄｅｒ　ｆｏｒ　ｍｕｌｔｉｍｅｄｉａ　ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ　ｔｒａｎｓｍｉｔｔｉｎｇ　ａｔ　５．３　＆　６．３　ｋｂｉｔ／ｓ”
［ＳＡＬＡＭＩ］　Ｒ．　Ｓａｌａｍｉ，　Ｃ．　Ｌａｆｌａｍｍｅ，　Ｊ．　Ｐ．　Ａｄｏｕｌ，　Ａ．　Ｋａｔａｏｋａ，　Ｓ．　Ｈｙａｓｈｉ，　Ｔ．　Ｍｏｒｉｙａ，　Ｃ．　Ｌａｍｂｌｉｎ，　Ｄ．　Ｍａｓｓａｌｏｕｘ，　Ｓ．　Ｐｒｏｕｓｔ，　Ｐ．　Ｋｒｏｏｎ　ｅｔ　Ｙ．　Ｓｈｏｈａｍ．　“Ｄｅｓｉｇｎ　ａｎｄ　ｄｅｓｃｒｉｐｔｉｏｎ　ｏｆ　ＣＳ−ＡＣＥＬＰ　：　ａ　ｔｏｌｌ　ｑｕａｌｉｔｙ　８　ｋｂ／ｓ　ｓｐｅｅｃｈ　ｃｏｄｅｒ”．　ＩＥＥＥ　Ｔｒａｎｓ．　ｏｎ　Ｓｐｅｅｃｈ　ａｎｄ　Ａｕｄｉｏ　Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ，　Ｖｏｌ．　６−２，　ｍａｒｓ　１９９８，　ＰＰ．　１１６−１３０．
［ＳＡＬＡＭＩ−２］　Ｒ．　Ｓａｌａｍｉ，　Ｃ．　Ｌａｆｌａｍｍｅ，　Ｊ．　Ｐ．　Ａｄｏｕｌ．　“ＩＴＵ−Ｔ　Ｇ．　７２９　Ａｎｎｅｘ　Ａ　：　Ｒｅｄｕｃｅｄ　ｃｏｍｐｌｅｘｉｔｙ　８　ｋｂ／ｓ　ＣＳ−ＡＣＥＬＰ　ｃｏｄｅｃ　ｆｏｒ　ｄｉｇｉｔａｌ　ｓｉｍｕｌｔａｎｅｏｕｓ　ｖｏｉｃｅ　ａｎｄ　ｄａｔａ”．　ＩＥＥＥ　Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ　Ｍａｇａｚｉｎｅ，　ｓｅｐｔｅｍｂｒｅ　９７，　ＰＰ．　５６−６３．
［ＴＲＡＭＡＩＮ］　Ｔ．　Ｅ．　Ｔｒｅｍａｉｎ．　“Ｔｈｅ　ｇｏｖｅｎｍｅｎｔ　ｓｔａｎｄａｒｄ　ｌｉｎｅａｒ　ｐｒｅｄｉｃｔｉｖｅ　ｃｏｄｉｎｇ　ａｌｇｏｒｉｔｈｍ　：　ＬＰＣ　１０”．　Ｓｐｅｅｃｈ　ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，　ａｖｒｉｌ　１９８２，　ＰＰ．　４０−４９．
［ＷＡＴＫＩＮＳ］　Ｃ．　Ｒ．　Ｗａｔｋｉｎｓ，　Ｊ．　Ｈ．　Ｃｈｅｎ．　“Ｉｍｐｒｏｖｉｎｇ　１６　ｋｂ／ｓ　Ｇ．　７２８　ＬＤ−ＣＥＬＰ　Ｓｐｅｅｃｈ　Ｃｏｄｅｒ　ｆｏｒ　Ｆｒａｍｅ　Ｅｒａｓｕｒｅ　Ｃｈａｎｎｅｌｓ”．　Ｐｒｏｃ．　ｏｆ　ＩＣＡＳＳＰ　ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ，　１９９５，　ＰＰ．　２４１−２４４．
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明で可能な実施態様に沿った伝送システムを示す一覧図。
【図２】本発明で可能な実施態様に沿った活用法を示す一覧図。
【図３】本発明で可能な実施態様に沿った活用法を示す一覧図。
【図４】本発明で可能な活用法に沿ったエラーの抑止シミュレーション方法で用いられるウィンドウを概略的に示す図。
【図５】本発明で可能な活用法に沿ったエラーの抑止シミュレーション方法で用いられるウィンドウを概略的に示す図。
【図６】本発明で可能な活用法に沿ったエラーの抑止シミュレーション方法で用いられるウィンドウを概略的に示す図。
【図７】音楽信号の場合に使用可能な本発明による活用方法を概略的に示す図。
【図８】音楽信号の場合に使用可能な本発明による活用方法を概略的に示す図。
【符号の説明】
１　符号化器
２　伝送路
３　エラーデータの検出
４　復号器
５　エラーの抑止シミュレーション
６　復号されたサンプルのメモリ化
７　欠損サンプルの合成
８　復号信号／再構成信号の平滑
９　復号器の更新
１０　ＬＰＣ分析
１１　ＬＰＣフィルタリング　１／Ａ（Ｚ）
１２　ＬＴＰ分析と有声／非有声検出
１３　励振信号の計算
１４　ＬＴＰフィルタリング
１５　音楽合成
１６　言葉合成
１７　言葉／音楽切り替え器
１９　ＬＰＣ分析
２０　励振信号の計算
２１　ＬＰＣフィルタリング　１／Ａ（Ｚ）
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【国際公開パンフレット】
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【国際調査報告】
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