(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数のチャンネルから構成される代数的符号帳からチャンネル毎に１本のパルスを特定し、特定したパルスを合わせて雑音符号ベクトルを生成する音源信号符号化装置であって、
チャンネル毎に予め定められているパルス探索位置の中から１箇所を選び、選んだパルス探索位置を示すインデックスを生成するインデックス生成手段と、
チャンネル毎に、対象チャンネルに対するインデックスで示されるパルス探索位置に対応する複数のパルス候補の中から、対象チャンネルとは異なるチャンネルのインデックスに基づいて１本のパルスを特定する特定手段と、
を具備する音源信号符号化装置。
【請求項２】
複数のチャンネルから構成される代数的符号帳からチャンネル毎に１本のパルスを特定し、特定したパルスを合わせて雑音符号ベクトルを生成する音源信号符号化方法であって、
チャンネル毎に予め定められているパルス探索位置の中から１箇所を選び、選んだパルス探索位置を示すインデックスを生成する工程と、
チャンネル毎に、対象チャンネルに対するインデックスで示されるパルス探索位置に対応する複数のパルス候補の中から、対象チャンネルとは異なるチャンネルのインデックスに基づいて１本のパルスを特定する工程と、
を具備する音源信号符号化方法。
【請求項３】
請求項１記載の音源信号符号化装置と同一の代数的符号帳を具備し、前記音源信号符号化装置から出力されたインデックスを用いて雑音符号ベクトルを生成する音源信号復号化装置であって、
チャンネル毎に、対象チャンネルに対するインデックスで示されるパルス探索位置に対応する複数のパルス候補の中から、対象チャンネルとは異なるチャンネルのインデックスに基づいて１本のパルスを特定する特定手段を具備する音源信号復号化装置。
【請求項４】
請求項２記載の音源信号符号化方法で用いたものと同一の代数的符号帳から、前記音源信号符号化方法で生成されたインデックスを用いて雑音符号ベクトルを生成する音源信号復号化方法であって、
チャンネル毎に、対象チャンネルに対するインデックスで示されるパルス探索位置に対応する複数のパルス候補の中から、対象チャンネルとは異なるチャンネルのインデックスに基づいて１本のパルスを特定する工程を具備する音源信号復号化方法。
【請求項５】
コンピュータに、複数のチャンネルから構成される代数的符号帳からチャンネル毎に１本のパルスを特定し、特定したパルスを合わせて雑音符号ベクトルを生成する音源信号符号化方法を実行させるプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体であって、
チャンネル毎に予め定められているパルス探索位置の中から１箇所を選び、選んだパルス探索位置を示すインデックスを生成する手順と、
チャンネル毎に、対象チャンネルに対するインデックスで示されるパルス探索位置に対応する複数のパルス候補の中から、対象チャンネルとは異なるチャンネルのインデックスに基づいて１本のパルスを特定する手順と、
を具備するプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、音声信号を符号化して伝送する移動通信システム等におけるＣＥＬＰ（Code  Excited  Linear  Prediction)型音源信号符号化装置、音源信号復号化装置及びそれらの方法、並びに記録媒体に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
ディジタル移動通信や音声蓄積の分野においては、電波や記憶媒体の有効利用を図るために、音声情報を圧縮して高能率で符号化する音声符号化装置が用いられている。そのなかでも、ＣＥＬＰ（Code  Excited  Linear  Prediction：符号励振線形予測符号化）方式をベースにした方式が、中・低ビットレートにおいて広く実用化されている。ＣＥＬＰ技術については、M.R.Schroeder  and  B.S.Atal："Code-Excited  Linear  Prediction  (CELP)：High-quality  Speech  at  Very  Low  Bit  Rates"，Proc．ICASSP-85,  25.1.1,  pp.937-940,  1985"に示されている。
【０００３】
ＣＥＬＰ型音声符号化方式は、音声をある一定のフレーム長（５ｍｓ〜５０ｍｓ程度）に区切り、各フレーム毎に音声の線形予測を行い、フレーム毎の線形予測による予測残差（励振信号）を既知の波形からなる適応符号ベクトルと雑音符号ベクトルを用いて符号化するものである。適応符号ベクトルは、過去に生成した駆動音源ベクトルを格納している適応符号帳から、雑音符号ベクトルは予め用意された定められた数の定められた形状を有するベクトルを格納している雑音符号帳から、それぞれ選択されて使用される。
【０００４】
雑音符号帳に格納される雑音符号ベクトルには、ランダムな雑音系列のベクトルや何本かのパルスを異なる位置に配置することによって生成されるベクトルなどが用いられる。
【０００５】
特に後者の代表的な例として１９９６年にＩＴＵ−Ｔで国際標準として勧告されたＣＳ−ＡＣＥＬＰ（Conjugate  Structure  and  Algebraic  CELP）が挙げられる。ＣＳ−ＡＣＥＬＰの技術については  "Recommendation  G.729：Coding  of  Speech  at  8  kbit/s  using  Conjugate-Structure  Algebraic-Code-Excited  Linear-Prediction  (CS-ACELP)",  March  1996に示されている。
【０００６】
ＣＳ−ＡＣＥＬＰでは雑音符号帳として代数的符号帳（Algebraic  Codebook）を用いている。ＣＳ−ＡＣＥＬＰの代数的符号帳から生成される雑音符号ベクトルは、４０サンプル（５ｍｓ）のサブフレーム中に振幅が−１か＋１である４本のインパルスが立てられたベクトル（４本のパルスが立てられた位置以外は基本的に全て零）である。振幅の絶対値は１に固定されているので、音源ベクトルを表現するためには、各パルスの位置と極性（正負）のみを表現すれば良い。このため、４０（サブフレーム長）次元のベクトルとして符号帳に格納する必要がなく、符号帳格納用のメモリが不要である。また、振幅が１であるパルスが４本しかベクトル中に存在しないため、符号帳探索のための演算量を大幅に削減できるなどの利点を有している。
【０００７】
ＣＳ−ＡＣＥＬＰ型符号化装置の従来例を図３７を参照して以下に具体的に説明する。
【０００８】
図３７はＣＳ−ＡＣＥＬＰ型音声符号化装置の基本的なブロック図を示している。同図において、１は加算器６から出力される過去に生成された駆動音源ベクトルを入力として、歪み最小化器１２からの制御信号を受けて乗算器３に適応符号ベクトルを出力する適応符号帳、２は歪み最小化器１２からの制御信号を受けて乗算器４に雑音符号ベクトルを出力する代数的符号帳、３はゲイン符号帳８から出力される適応符号利得と適応符号帳１から出力される適応符号ベクトルを入力として乗算を行い、乗算結果を加算器６に出力する乗算器、４はゲイン予測器７から出力される予測ゲインと代数的符号帳２から出力された雑音符号ベクトルとを入力とし、乗算結果を乗算器５に出力する乗算器、５は乗算器４から出力された予測ゲインを乗じた後の雑音符号ベクトルとゲイン符号帳８から出力される雑音符号利得とを入力として乗算を行い、乗算結果を加算器６およびゲイン予測器７にそれぞれ出力する乗算器、６は乗算器３から出力された利得乗算後の適応符号ベクトルと乗算器５から出力された利得乗算後の雑音符号ベクトルとを入力としてベクトル加算を行い、結果を合成フィルタ１０と適応符号帳１に出力する加算器、７は乗算器５から出力された利得乗算後の雑音符号ベクトルを入力とし、予測ゲインを乗算器４に出力するゲイン予測器、８は歪み最小化器１２からの制御信号によって適応符号利得を乗算器３に、雑音符号利得を乗算器５にそれぞれ出力するゲイン符号帳、９は音声信号を入力として線形予測分析を行い合成フィルタに線形予測係数を出力する線形予測分析器、１０は加算器６から出力された駆動音源ベクトルと線形予測分析器９から出力された線形予測係数とを入力として、合成音声信号を加算器１１に出力する合成フィルタ、１１は入力音声信号と合成フィルタ１０から出力される合成音声信号とを入力としてその差を算出する加算器、１２は加算器１１から出力された誤差信号を入力として符号化歪みを算出し、符号化歪みが最小となるように適応符号帳１と代数的符号帳２とゲイン符号帳８に制御信号を送る符号化歪み最小化器である。なお、歪み最小化器１２によって決定された歪みを最小とする適応符号ベクトルのインデックスＡと雑音符号ベクトルのインデックスＳとゲインベクトルのインデックスＧはそれぞれ復号装置に伝送される。また、線形予測分析器によって得られた線形予測係数は量子化された後、量子化線形予測係数Ｌとして復号装置に伝送される。
【０００９】
以下に前記構成のＣＳ−ＡＣＥＬＰ型音声符号化装置の動作を図３７〜４４を参照して説明する。
【００１０】
まず、図３７において、音声信号は線形予測分析器９に入力される。線形予測分析器９は入力音声信号の線形予測分析を行い、合成フィルタ１０で必要となる線形予測係数を算出する。算出された線形予測係数は量子化された後、合成フィルタ１０に出力される。また、ここで出力される線形予測係数を表す符号Ｌが復号装置に伝送される。
【００１１】
次に、線形予測分析器９から出力された量子化線形予測係数を用いて合成フィルタ１０が構成される。歪み最小化器１２は適応符号帳１のみを用いて合成フィル１０駆動し、最も歪みが小さくなる適応符号ベクトルを適応符号帳１の中から選択する。以後、適応符号帳１から出力される適応符号ベクトルはここで決定された適応符号ベクトルに固定される。
【００１２】
続いて、適応符号帳１と代数的符号帳２の両方を用いて合成フィルタ１０を駆動する。このとき、適応符号帳１から出力される適応符号ベクトルは既に決定されているので、代数的符号帳２から出力される雑音符号ベクトルを換えていき、歪み最小化器１２によって歪みが最小と判定される雑音符号ベクトルを選択する。
【００１３】
ここまでの処理で、適応符号帳１から出力される適応符号ベクトルと代数的符号帳２から出力される雑音符号ベクトルとが決定される。
【００１４】
最後に適応符号ベクトルに乗ずべき適応符号利得と雑音符号ベクトルに乗ずべき雑音符号利得とが歪み最小化器１２によって決定される。ゲイン符号帳８には適応符号利得と雑音符号利得をそれぞれ要素とする２次元ベクトル（ゲインベクトル）が格納されており、歪みを最小とする適応符号利得と雑音符号利得の組合わせを有するゲインベクトルが選択され、適応符号利得の要素が乗算器３へ、雑音符号利得の要素が乗算器５へ出力される。また、選択されたゲインベクトルを表すインデックスＧが復号化装置に伝送される。
【００１５】
なお、ＣＳ−ＡＣＥＬＰ型音声符号化装置では、雑音符号利得のダイナミックレンジを狭くするために対数領域のパワーをゲイン予測器７によって予測し、その予測残差分をゲイン符号帳８を用いて量子化している。ゲイン予測器７は過去に生成された雑音符号ベクトルのパワーを用いて現在の雑音符号ベクトルのパワーを予測し、予測結果を予測ゲインとして乗算器４へ出力する。
【００１６】
代数的符号帳２から出力される雑音符号ベクトルは乗算器４と乗算器５でそれぞれ予測ゲインと雑音符号利得を乗ぜれる。歪み最小化器１２は、ゲイン符号帳８の中から最適なゲインベクトルを選択する以前までに決定されている適応符号ベクトルと雑音符号ベクトルと予測ゲインを用いて、合成音声信号の符号化歪みが最小となる適応符号利得と雑音符号利得の組合わせを決定する。
【００１７】
以下に、ＣＳ−ＡＣＥＬＰの特徴の一つである代数的符号帳の構成について図３８と図３９を参照して説明を加える。
ＣＳ−ＡＣＥＬＰの代数的符号帳は４チャンネルから構成される。各チャンネルからは振幅が＋１か−１である１本のパルスが出力される。各チャンネルから出力されるパルスの位置には制限が加えられていて予め定められた範囲の位置にしかパルスが立てられる事はない。ＣＳ−ＡＣＥＬＰでは４０サンプル（５ｍｓ）のサブフレーム単位で励振信号の符号化が行われる。この１サブフレーム内の各サンプル点を表したのが図３８（ａ）である。この４０サンプルの点を図３８（ｂ）〜（ｅ）の４つのグループに分割する。すなわち、図３８（ｂ）は先頭のサンプル点の番号を０として以下順番に１、２、３、…、３９としたときにサンプル点の番号が５で割り切れるもの、即ち０、５、１０、…、３５のサンプル点からなるグループを示している。図３８（ｃ）は同様にサンプル点の番号を５で割った場合に１余るもの、即ち１、６、１１、…、３６のサンプル点から成るグループを示している。図３８（ｄ）も同様にサンプル点の番号を５で割った場合に２余るもの、即ち２、７、１２、…、２７のサンプル点から成るグループを示している。図３８（ｅ）も同様にサンプル点の番号を５で割った場合に３または４余るもの、即ち３、８、１３、…、３８および４、９、１４、…、３９のサンプル点から成るグループを示している。
これら各グループに含まれるサンプル点の中から１箇所を選んで振幅が＋１か−１のパルスを図３８（ｇ）〜（ｊ）のように立てる。このようにして立てられた４本のパルスを合わせたものが代数的符号帳から出力される雑音符号ベクトルとなる（図３８（ｆ））。
【００１８】
このように、代数的符号帳２ではパルスの振幅と位置のみが雑音ベクトルを表現する上で必要となる情報であり、代数的符号帳は図３９のように、パルスの振幅情報と位置情報で表される。
次に、各グループの中からパルスの振幅と位置を決める方法を以下に説明する。パルスの振幅は、探索の演算量を大幅に削減するために、位置の探索を行う前に決定される。これは、歪み最小化に用いられる評価関数の各項が全て正になるように決定される。
次に、パルスの位置の探索方法を図４０および図４１を参照して説明する。
図４０はパルスの位置探索に用いられるネスト構造のループをフローチャートで示したものである。図４０ではパルス数が３の場合を示している。パルスはチャンネル１から３まで順番に決定されていき、チャンネル１のパルス（パルス１）の位置が決定されるとパルス１のみから計算される歪み最小化に用いられる誤差評価関数が求められ、続いてチャンネル２のパルス（パルス２）の位置が決定されるとパルス１およびパルス２から計算される誤差評価関数が求められる。このようにして、新たなチャンネルのパルスが加わるたびに、新たに加えられたパルスに関係する誤差評価関数の項が付け加えられていくようなネストループ構造で誤差評価関数が求められる。図４１は図４０をプログラム的に表したものである。
【００１９】
前述のようなパルス探索法を実現するパルス探索装置の一例を図４２に示す。ここでは、代数的符号帳は３チャンネルであり、パルス数は３本である。図４２において、１３はパルス１の位置を表すインデックスを出力するパルス１インデックス生成器、１４はパルス２の位置を表すインデックスを出力するパルス２インデックス生成器、１５はパルス３の位置を表すインデックスｒを出力するパルス３インデックス生成器、１６はパルス１インデックス生成器１３から出力されたパルス１のインデックスを入力としてパルス１のインデックスをパルス１の実際の位置に変換し、歪み評価関数生成器１９に出力する第１のインデックス／パルス位置変換器、１７は同様にパルス２インデックス生成器１４から出力されたパルス２のインデックスを入力としてパルス２のインデックスをパルス２の実際の位置に変換して歪み評価関数生成器１９に出力する第２のインデックス／パルス位置変換器２、１８は同様にパルス３インデックス生成器１５から出力されたパルス３のインデックスを入力としてパルス３のインデックスをパルス３の実際の位置に変換して歪み評価関数生成器１９に出力する第３のインデックス／パルス位置変換器３、１９は第１のインデックス／パルス位置変換器１６と第２のインデックス／パルス位置変換器１７と第３のインデックス／パルス位置変換器１８とから出力された各パルスの位置を入力として歪み評価関数を計算して歪み評価関数の値とそのときの各パルス位置とを歪み最小化器２０に出力する歪み評価関数計算器、２０は歪み評価関数計算器１９から出力された歪み評価関数値と各パルスの位置を入力として歪みを最小とするパルスの組み合わせを出力する歪み最小化器である。
【００２０】
さらに、より長いフレーム（サブフレーム）長に対応するための従来の代数的符号帳の構成例について、図４３および図４４を参照して説明する。
【００２１】
ここでも代数的符号帳のチャンネル数は３で音源パルス数は３である。図４３において、まず最初に全探索範囲である１サブフレーム（ａ）を偶数サンプル点のグループ（ｂ）と奇数サンプル点のグループ（ｃ）の２つに分類する。そして、それぞれのグループ内のサンプル点をさらに３つのグループに分け、それぞれを各チャンネルとしてパルス１〜パルス３の探索位置とする。この３つに分ける方法は、先に示したＣＳ−ＡＣＥＬＰの図３８に示したものと同様である。
【００２２】
このように、各チャンネル毎に探索範囲を限定することに加えて、偶数サンプル点か奇数サンプル点かというモード分けを行うことによって、より少ないビット数で長いサブフレーム内の全てのサンプル点を探索できるようにしている。
【００２３】
この場合、代数的符号帳は図４４に示されるようになり、パルス振幅とパルス位置情報の他にモード情報が１ビット加わる。このような技術は"Recommendation  G.723.1：Dual  Rate  Speech  Coder  for  Multimedia  Communications  Transmitting  at  5.3  &  6.3  kbit/s",  March  1996に示されている。
【００２４】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、上記従来の代数的符号帳を用いた音声符号化装置の更なる低ビットレート化を図るためにフレーム長を長くした場合、パルス探索を行うべきサンプル点の数が増えてしまうため代数的符号帳の各音源パルスの位置を表現するために必要なビット数の確保が難しくなるという問題点があった。
【００２５】
本発明は、以上のような実情に鑑みてなされたもので、ビットレートが４ｋｂｓ程度の低ビットレートの場合において音声品質を向上させることのできる代数的符号帳を用いた音源信号符号化装置、音源信号復号化装置及びそれらの方法、並びに記録媒体を提供することを目的とする。
【００２６】
【課題を解決するための手段】
上記目的を達成するために、本発明は代数的符号帳の１つのパルスの位置を表すためにそのパルスに割り当てられたビットの他に少なくとももう一つの別のパルスに割り当てられたビット情報を用いることによって、ビット数の増加なしに、音源パルスの探索範囲を２倍以上の長さに拡大できるようにしたものである。
【００２７】
また本発明は、複数種類の代数的符号帳を有する構成とすることにより、ビット数の不十分なパルス数の多い代数的符号帳を有効的に利用してピッチ周期の短い音声の品質を向上するとともに、ビット数の十分なパルス数の少ない代数的符号帳を用いて有声立ち上がり部分等の品質を向上することが出来るようにしたものである。
【００２８】
また本発明は、代数的符号帳とランダム雑音符号帳とを併用することによって、音声品質の向上を図ることが出来るようにしたものである。
【００２９】
また本発明は、複数種類の代数的符号帳を有する構成において、ビット数の不十分なパルス数の少ないモードでは代数的符号帳の一部を適応符号ベクトルから求められるピッチピーク位置を用いて適応的に変化させることによって音声品質の向上を図ることが出来るようにしたものである。
【００３０】
また本発明は、２チャンネル以上から成る雑音符号帳において、各チャンネルの組合わせによって使用する符号帳を切り替えることによって、独立したモード情報無しにモードの切換が行うことが出来るようにしたものであり、各チャンネルの一部を代数的符号帳とすることによって演算量・メモリ量の削減をも図るようにしたものである。
【００３１】
また本発明は、２チャンネルから構成される雑音符号帳において、一方のチャンネルに代数的符号帳を他方のチャンネルにランダム雑音符号帳を使用して用いる場合に、ランダム雑音符号帳に格納されている雑音符号ベクトルの基準点を代数的符号帳から出力されているパルスの位置に合わせて使用することによって、ランダム雑音符号帳の利用効率の向上と音声品質の向上を図ることが出来るようにしたものである。
【００３２】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の実施の形態となる音声符号化装置及び音声復号化装置について、図面を用いて説明する。
【００６３】
（実施の形態１）
図１は本発明の実施の形態１にかかる励振信号符号化装置の雑音符号ベクトル生成器を示している。同図に示す雑音符号ベクトル生成器は、ある特定のチャンネルから出力されたインデックスと少なくとももう一つの別のチャンネルから出力されたインデックスとを用いて前記特定のチャンネルから出力される駆動音源ベクトルを決定する機能を有するランダム符号帳を備える。
【００６４】
図１において、１０１はランダム符号帳のチャンネル１から出力される音源パルス（パルス１）の位置を表すインデックスを第１のインデックス／パルス位置変換器１０４と、第３のインデックス／パルス位置変換器１０６とに出力するパルス１インデックス生成器、１０２はランダム符号帳のチャンネル２から出力される音源パルス（パルス２）の位置を表すインデックスを第２のインデックス／パルス位置変換器１０５と第１のインデックス／パルス位置変換器１０４とに出力するパルス２インデックス生成器、１０３はチャンネル３から出力される音源パルス（パルス３）の位置を表すインデックスを第３のインデックス／パルス位置変換器１０６と第２のインデックス／パルス位置変換器１０５とに出力するパルス３インデックス生成器、１０４はパルス１インデックス生成器１０１とパルス２インデックス生成器１０２とから出力されたインデックスを入力として、パルス１のパルス位置を歪み評価関数計算器１０７に出力する第１のインデックス／パルス位置変換器、１０５はパルス２インデックス生成器１０２とパルス３インデックス生成器１０３とから出力されたインデックスを入力として、パルス２のパルス位置を歪み評価関数計算器１０７に出力する第２のインデックス／パルス位置変換器、１０６はパルス３インデックス生成器１０３とパルス１インデックス生成器１０１とから出力されたインデックスを入力として、パルス３のパルス位置を歪み評価関数計算器１０７に出力する第３のインデックス／パルス位置変換器、１０７は第１のインデックス／パルス位置変換器１０４と第２のインデックス／パルス位置変換器１０５と第３のインデックス／パルス位置変換器１０６とから出力された各パルスの位置を入力として歪み評価関数値および各パルスの位置を歪み最小化器１０８に出力する歪み評価関数計算器、１０８は歪み評価関数計算器１０７から出力された歪み評価関数値と各パルスの位置を入力として、歪みが最小となる組合わせを出力する歪み最小化器である。
【００６５】
以上のように構成された雑音符号ベクトル生成器の動作について図１〜図５を参照して説明する。
【００６６】
図１において、パルス１インデックス生成器１０１は予め定められたパルス探索位置の中から１個所を選び、その位置を表すインデックスを第１のインデックス／パルス位置変換器１０４と第３のインデックス／パルス位置変換器１０６とに出力する。
【００６７】
同様にして、パルス２インデックス生成器１０２は第２のインデックス／パルス位置変換器１０５と第１のインデックス／パルス位置変換器１０４に、パルス３インデックス生成器１０３は第３のインデックス／パルス位置変換器１０６と第２のインデックス／パルス位置変換器１０５に、それぞれ各パルスの位置を表すインデックスを出力する。
【００６８】
ここで、各パルスが取り得る予め定められた位置は図２に示す様になっている。図２（ａ）はサブフレーム全体のサンプル点を、図２（ｂ）〜（ｄ）は各チャンネル（パルス１〜３）のパルス探索位置を示している。図２はサブフレーム長が２４サンプルの例を示している。
【００６９】
例えば、パルス１の探索位置はサブフレーム内のサンプル点に対して先頭から順番に０、１、２、…と番号をつけた場合に、その番号を６で割った余りが０か１であるサンプル点として定められている。パルス２の探索位置は同様にして６で割った余りが２か３、パルス３の探索位置は同様にして６で割った余りが４か５であるサンプル点として定義される。各パルスの位置とインデックスとの対応は図２に示した通りで、例えばパルス１のインデックスが０の場合、パルス１の位置は０または１である。このとき、パルス１が０と１のどちらになるかは、後述するようにパルス２のインデックスによって決定される。
【００７０】
続いて、図１において、パルス１インデックス生成器１０１とパルス２インデックス生成器１０２とから出力されたパルス１およびパルス２のインデックスは第１のインデックス／パルス位置変換器１０４に入力され、これら２つのインデックスを用いてパルス１のパルス位置が第１のインデックス／パルス位置変換器１０４によって決定される。
【００７１】
パルス位置の決定方法は以下の通りである。例えば、パルス１インデックス生成器１０１から出力されたパルス１のインデックスが２であった場合、図２（ｂ）に示したとおり、パルス１の位置は１２または１３である。ここで、パルス１の位置が１２になるか１３になるかはパルス２のインデックスによって決定される。パルス２のインデックスが偶数ならばパルス１の位置は１２、パルス２のインデックスが奇数ならばパルス１の位置は１３になる。同様にしてパルス２の位置は第２のインデックス／パルス位置変換器１０５によって、パルス３の位置は第３のインデックス／パルス位置変換器１０６によって、それぞれ決定される。ここで示したような符号帳を表としてまとめたものが図３である。
【００７２】
歪み評価関数１０７は、第１のインデックス／パルス位置変換器１０４と第２のインデックス／パルス位置変換器１０５と第３のインデックス／パルス位置変換器１０６とから出力された各パルスの位置から生成される雑音符号ベクトルを用いた場合に生じる歪みを歪み評価関数を計算することによって定量化する。求められた歪み評価関数は、そのときの各パルスの組合わせとともに歪み最小化器１０８に出力される。
【００７３】
歪み最小化器１０８は歪みが最小となるパルスの組合わせを出力する。
【００７４】
以上の符号帳探索手順をフローチャートで示したものが、図４である。これは従来法のフローチャートである図４０と同様のネストループ構造であるが、各パルスの位置が２つのパルスのインデックスが定まらないと決定しないため、最初（パルス１）のループでは誤差評価関数の計算は行わず、２番目（パルス２）のループで最初の誤差評価関数（パルス１成分）が計算され、最後の３番目（パルス３）のループでパルス２成分の誤差評価関数とパルス３成分の誤差評価関数が同時に計算される。図４のフローチャートで表現された符号帳探索手順は図５に示すプログラムで表現することもできる。
【００７５】
なお、図１から図５では、雑音符号帳として代数的符号帳を用いた場合を示したが、その他の複数チャンネルを有する雑音符号帳においても各チャンネルの組合わせ情報を利用することが可能である。また、図２ではサブフレーム長（パルスの探索範囲）は２４サンプルであるが、より長いサブフレーム長に対して有効である。
【００７６】
次に、以上のようなランダム符号帳として隣接チャネル依存型代数的符号帳を備えた音声符号化装置について説明する。
【００７７】
図６は隣接チャネル依存型代数的符号帳を備えた音声符号化装置の機能ブロックである。同図において、１５１は加算器１５６から出力される過去に生成された駆動音源ベクトルを入力として、歪み最小化器１６２からの制御信号を受けて乗算器１５３に適応符号ベクトルを出力する適応符号帳、１５２は歪み最小化器１２からの制御信号を受けて乗算器１５４に雑音符号ベクトルを出力する本実施の形態に示した図１の動作を行う隣接チャンネル依存型代数的符号帳、１５３はゲイン符号帳１５８から出力される適応符号利得と適応符号帳１５１から出力される適応符号ベクトルを入力として乗算を行い、乗算結果を加算器１５６に出力する乗算器、１５４はゲイン予測器１５７から出力される予測ゲインと隣接チャンネル依存型代数的符号帳１５２から出力された雑音符号ベクトルとを入力とし、乗算結果を乗算器１５５に出力する乗算器、１５５は乗算器１５４から出力された予測ゲインを乗じた後の雑音符号ベクトルとゲイン符号帳１５８から出力される雑音符号利得とを入力として乗算を行い、乗算結果を加算器１５６およびゲイン予測器１５７にそれぞれ出力する乗算器、１５６は乗算器１５３から出力された利得乗算後の適応符号ベクトルと乗算器１５５から出力された利得乗算後の雑音符号ベクトルとを入力としてベクトル加算を行い、結果を合成フィルタ１６０と適応符号帳１５１に出力する加算器、１５７は乗算器１５５から出力された利得乗算後の雑音符号ベクトルを入力とし、予測ゲインを乗算器１５４に出力するゲイン予測器、１５８は歪み最小化器１６２からの制御信号によって適応符号利得を乗算器１５３に、雑音符号利得を乗算器１５５にそれぞれ出力するゲイン符号帳、１５９は音声信号を入力として線形予測分析を行い合成フィルタに線形予測係数を出力する線形予測分析器、１６０は加算器１５６から出力された駆動音源ベクトルと線形予測分析器１５９から出力された線形予測係数とを入力として、合成音声信号を加算器１６１に出力する合成フィルタ、１６１は入力音声信号と合成フィルタ１６０から出力される合成音声信号とを入力としてその差を算出する加算器、１６２は加算器１６１から出力された誤差信号を入力として符号化歪みを算出し、符号化歪みが最小となるように適応符号帳１５１と代数的符号帳１５２とゲイン符号帳１５８に制御信号を送る符号化歪み最小化器である。
【００７８】
なお、歪み最小化器１６２によって決定された歪みを最小とする適応符号ベクトルのインデックスＡと雑音符号ベクトルのインデックスＳとゲインベクトルのインデックスＧはそれぞれ復号装置に伝送される。また、線形予測分析器によって得られた線形予測係数は量子化された後、量子化線形予測係数Ｌとして復号装置に伝送される。
【００７９】
さらに、本発明の実施の形態における音声復号化装置について、図７を参照してその構成と動作を説明する。
【００８０】
図７は本発明の実施の形態における音声復号化装置の機能ブロック図を示している。同図において、１７１は加算器１７６から出力される過去に生成された駆動音源ベクトルを入力として、符号化装置から伝送された情報Ａで指定される適応符号ベクトルを乗算器１７３に出力する適応符号帳、１７２は符号化装置から伝送された情報Ｓによって指定される雑音符号ベクトルを乗算器１７４に出力する本実施の形態に示した図２および図３の構成を有する符号化装置と同じ隣接チャンネル依存型代数的符号帳、１７３はゲイン符号帳１７８から出力される適応符号利得と適応符号帳１７１から出力される適応符号ベクトルを入力として乗算を行い、乗算結果を加算器１７６に出力する乗算器、１７４はゲイン予測器１７７から出力される予測ゲインと隣接チャンネル依存型代数的符号帳１７２から出力された雑音符号ベクトルとを入力とし、乗算結果を乗算器１７５に出力する乗算器、１７５は乗算器１７４から出力された予測ゲインを乗じた後の雑音符号ベクトルとゲイン符号帳１７８から出力される雑音符号利得とを入力として乗算を行い、乗算結果を加算器１７６およびゲイン予測器１７７にそれぞれ出力する乗算器、１７６は乗算器１７３から出力された利得乗算後の適応符号ベクトルと乗算器１７５から出力された利得乗算後の雑音符号ベクトルとを入力としてベクトル加算を行い、結果を合成フィルタ１８０と適応符号帳１７１に出力する加算器、１７７は乗算器１７５から出力された利得乗算後の雑音符号ベクトルを入力とし、予測ゲインを乗算器１７４に出力するゲイン予測器、１７８は符号化装置から伝送された情報Ｇで指定される適応符号利得を乗算器１７３に、雑音符号利得を乗算器１７５にそれぞれ出力するゲイン符号帳、１７９は符号化装置から伝送される情報Ｌの復号処理を行い、量子化線形予測係数を求めて合成フィルタ１８０に出力する線形予測係数復号器、１８０は加算器１７６から出力された駆動音源ベクトルと線形予測係数復号器１７９から出力された量子化線形予測係数とを入力として、合成音声信号を出力する合成フィルタである。なお、合成フィルタから出力された復号音声信号はさらに、聴覚的な品質を高めるためのフィルタ処理等が施されるのが一般的である。
【００８１】
以上の様に構成された音声復号化装置の動作を図７を参照して以下に示す。図７において、符号化装置から情報Ｌ，Ａ，Ｓ，Ｇが伝送され、それぞれの情報は線形予測係数復号器１７９、適応符号帳１７１、隣接チャンネル依存型代数的符号帳１７２、ゲイン符号帳１７８に入力される。
【００８２】
線形予測係数復号器１７９は情報Ｌとして受け取った量子化線形予測係数を復号して、合成フィルタ１８０に出力する。合成フィルタ１８０は量子化線形予測係数を用いて構築される。情報Ａを受け取った適応符号帳１７１は情報Ａで指定された適応符号ベクトルを適応符号帳から切り出して、乗算器１７３に出力する。情報Ｓを受け取った隣接チャンネル依存型代数的符号帳１７２は情報Ｓで指定される雑音符号ベクトルを生成し、乗算器１７４に出力する。乗算器１７４はゲイン予測器１７７から出力された予測ゲインを雑音符号ベクトルに乗算して乗算器１７５に出力する。情報Ｇを受け取ったゲイン符号帳は、情報Ｇで指定された量子化ゲインをゲイン符号帳の中から選択して出力する。このとき、適応符号利得を乗算器１７３に、雑音符号利得を乗算器１７５に、それぞれ出力する。乗算器１７３は適応符号帳１７１から出力された適応符号ベクトルにゲイン符号帳１７８から出力された適応符号利得を乗じて加算器１７６に出力する。乗算器１７５は隣接チャンネル依存型代数的符号帳から出力され乗算器１７４で予測ゲインを乗ぜられた雑音符号ベクトルにゲイン符号帳１７８から出力された雑音符号利得を乗じて加算器１７６に出力する。なお、乗算器１７５から出力された乗算後の雑音符号ベクトルはゲイン予測器１７７へも出力される。ゲイン予測器１７７は過去に乗算器１７５から出力された雑音符号ベクトルを用いて、現在の雑音符号ベクトルの利得（対数パワー）をＭＡ予測等を用いて予測し、乗算器１７４に出力する。加算器１７６は乗算器１７３から出力された駆動音源信号の適応符号ベクトル成分と、乗算器１７５から出力された駆動音源信号の雑音符号ベクトル成分との加算を行って駆動音源信号を生成し、合成フィルタ１８０へ出力する。また、加算器１７６から出力された駆動信号ベクトルは適応符号帳１７１へも出力されて、適応符号帳１７１の更新に用いられる。合成フィルタ１８０は加算器１７６から出力される駆動音源から合成信号を合成して出力する。出力音声信号はそのまま復号音声信号として出力しても良いが、一般的には品質が不十分なため、高域強調やピッチ強調やホルマント強調等の後処理を行い、聴感的な品質を向上してから復号音声信号として出力する。
【００８３】
このように上記実施の形態によれば、複数チャンネルを有する雑音符号帳において、各チャンネル間の組合わせ情報を用いて雑音符号ベクトルを生成するため、雑音符号帳全体に割り当てられたビットを有効に利用することが出来る。
【００８４】
（実施の形態２）
図８は本発明の実施の形態２にかかる、雑音符号帳として２種類の代数的符号帳を備えたＣＥＬＰ型音声信号符号化装置の機能ブロックを示している。図８において、２０１は過去に生成した駆動音源ベクトルを加算器２０８から入力して格納し、歪み最小化器２１４からの制御信号によって適応符号ベクトルを乗算器２０５に出力する適応符号帳、２０２は２種類の代数的符号帳から成り、歪み最小化器２１４からの制御信号によってどちらか一方の代数的符号帳の中から雑音符号ベクトルを出力する雑音符号帳、２０３は雑音符号帳の一部である第１の代数的符号帳、２０４は雑音符号帳の一部であり第１の代数的符号帳２０３とは異なる構造である第２の代数的符号帳、２０５は適応符号帳２０１から出力された適応符号ベクトルとゲイン符号帳から出力された適応符号利得とを入力として乗算結果を加算器２０８に出力する乗算器、２０６は雑音符号帳２０２から出力された雑音符号ベクトルとゲイン予測器２０９から出力された予測ゲインとを入力として乗算結果を乗算器２０７に出力する乗算器、２０７は乗算器２０６から出力された予測ゲイン乗算後の雑音符号ベクトルとゲイン符号帳から出力された雑音符号利得とを入力として乗算結果を加算器２０８とゲイン予測器２０９に出力する加算器、２０８は乗算器２０５から出力された適応符号利得乗算後の適応符号ベクトルと乗算器２０７から出力された予測ゲインおよび雑音符号利得乗算後の雑音符号ベクトルとを入力としてベクトル加算結果を合成フィルタ２１２と適応符号帳２０１に出力する加算器、２０９は乗算器２０７から出力された予測ゲインと雑音符号利得乗算後の雑音符号ベクトルを入力として乗算器２０６に予測ゲインを出力するゲイン予測器、２１０は歪み最小化器２１４からの制御信号によって適応符号利得を乗算器２０５に、雑音符号利得を乗算器２０７にそれぞれ出力するゲイン符号帳、２１１は入力音声信号を入力として線形予測分析および線形予測係数の量子化を行い、量子化線形予測係数を合成フィルタ２１２に出力する線形予測分析器、２１２は加算器２０８から出力される励振ベクトルと線形予測分析器２１１から出力される量子化線形予測係数とを入力として、合成音声信号を加算器２１３に出力する合成フィルタ、２１３は入力音声信号と合成フィルタ２１２から出力された合成音声信号とを入力としてベクトル減算をおこない結果を歪み最小化器２１４に出力する加算器、２１４は加算器２１３から出力された差分ベクトルから聴覚重みづけ領域等における合成音声信号の入力音声信号に対する歪みを計算し、この歪みが最小となるように適応符号帳２０１および雑音符号帳２０２およびゲイン符号帳２１０の出力を制御する歪み最小化器である。
【００８５】
以上のように構成された音声信号符号化装置について、図８〜図１０を参照してその動作を説明する。
【００８６】
まず、音声信号は線形予測分析器２１１に入力される。線形予測分析器２１１は入力音声信号の線形予測分析を行い、合成フィルタ２１２で必要となる線形予測係数を算出する。算出された線形予測係数は量子化された後、合成フィルタ２１２に出力される。また、ここで出力される線形予測係数を表す符号Ｌが復号装置に伝送される。
【００８７】
次に、線形予測分析器２１１から出力された量子化線形予測係数を用いて合成フィルタ２１２が構成される。この合成フィルタを歪み最小化器２１４は適応符号帳２０１のみを用いて駆動し、最も歪みが小さくなる適応符号ベクトルを適応符号帳２０１の中から選択する。この適応符号帳は音声信号の周期的成分（その周期をピッチ周期と呼ぶ）を表現するものであり、普通１ピッチ周期前の時点から１サブフレーム長のベクトルが切り出される（１ピッチ周期長が１サブフレーム長より短い場合は切り出されたベクトルをピッチ周期で繰り返して１サブフレーム長のベクトルにする）。以後、適応符号帳２０１から出力される適応符号ベクトルはここで決定された適応符号ベクトルに固定される。
【００８８】
続いて、適応符号帳２０１と雑音符号帳２０２の両方を用いて合成フィルタ２１２を駆動する。このとき、適応符号帳２０１から出力される適応符号ベクトルは既に決定されているので、雑音符号帳２０２から出力される雑音符号ベクトルを換えていき、歪み最小化器２１４によって歪みが最小と判定される雑音符号ベクトルを選択する。
【００８９】
雑音符号帳２０２は、第１の代数的符号帳２０３と第２の代数的符号帳２０４を備えているので、両代数的符号帳の中から歪みを最小とするものが選択される。ここまでで適応符号帳２０１から出力される適応符号ベクトルと雑音符号帳２０２から出力される雑音符号ベクトルとが決定される。
【００９０】
最後に適応符号ベクトルに乗ずべき適応符号利得と雑音符号ベクトルに乗ずべき雑音符号利得とが歪み最小化器２１４によって決定される。ゲイン符号帳２１０には適応符号利得と雑音符号利得をそれぞれ要素とする２次元ベクトル（ゲインベクトル）が格納されており、歪みを最小とする適応符号利得と雑音符号利得の組合わせを有するゲインベクトルが選択され、適応符号利得の要素が乗算器２０５へ、雑音符号利得の要素が乗算器２０７へ出力される。また、選択されたゲインベクトルを表すインデックスＧが復号化装置に伝送される。
【００９１】
なお、本実施の形態における音声符号化装置では雑音符号利得のダイナミックレンジを狭くするために対数領域のパワーをゲイン予測器２０９によって予測し、その予測残差分をゲイン符号帳を用いて量子化している。ゲイン予測器２０９は過去に生成された雑音符号ベクトルのパワーを用いて現在の雑音符号ベクトルのパワーを予測し、予測ゲインとして乗算器２０６へ出力する。雑音符号帳２０２から出力される雑音符号ベクトルは乗算器２０６と乗算器２０７でそれぞれ予測ゲインと雑音符号利得を乗ぜられる。歪み最小化器２１４は、ゲイン符号帳２１０の中から最適なゲインベクトルを選択する以前までに決定されている適応符号ベクトルと雑音符号ベクトルと予測ゲインを用いて、合成音声信号の符号化歪みが最小となる適応符号利得と雑音符号利得の組合わせを決定する。
【００９２】
本実施の形態では、代数的符号帳を２種類備えることによって、入力音声の状態に応じてモードを切替えられる構成となっているところに特徴がある。上記雑音符号帳における代数的符号帳の探索方法をフローチャートで示した図が図９である。最初に、３パルスの代数的符号帳の探索を行い、その後２パルスの代数的符号帳の探索をおこなう。また、逆に２パルスの代数的符号帳の探索を先に行ってもよい。代数的符号帳の探索に用いられる誤差評価関数の値は探索前の初期化処理で最小値（０以下の値）に設定されるが、図９においては２パルスの代数的符号帳探索の初期化処理はなく、既に得られている３パルスの代数的符号帳探索において歪み最小化されたときの誤差評価関数が初期値として用いられる。
【００９３】
図９において、まず３チャンネルの代数的符号帳で各チャンネルのパルスはチャンネル１から３まで順番に決定されていく。チャンネル１のパルス（パルス１）の位置が決定されるとパルス１のみから計算される歪み最小化に用いられる誤差評価関数が求められ、続いてチャンネル２のパルス（パルス２）の位置が決定されるとパルス１およびパルス２から計算される誤差評価関数が求められる。
このようにして、新たなチャンネルのパルスが加わるたびに、新たに加えられたパルスに関係する誤差評価関数の項が付け加えられていくようなネストループ構造で誤差評価関数が求められ、この誤差を最小とする誤差評価関数値とそのときの各パルスの位置の組合わせが求められる。
実際には（１）式に示されるような誤差評価関数を最大化することによって、誤差の最小化が行われる。
【００９４】
【数１】
0003954716.tif 000002
（１）式において、ｘはターゲットベクトル、Ｈは合成フィルタのインパルス応答、ｃｉは雑音符号帳から出力される雑音符号ベクトルをそれぞれ示している。ターゲットベクトルとは、適応符号ベクトルのみで合成フィルタを駆動した場合に合成される信号を入力音声信号から減算し、さらに合成フィルタの零入力応答信号を減算したもので、雑音符号ベクトルで生成されるべき信号のことである。
【００９５】
なお、適応符号ベクトルと雑音符号ベクトルの直交化探索を行うなどして、既に決定されている適応符号ベクトルとの組み合わせも考慮した探索を行う場合には、（１）式ではなく適応符号ベクトル成分も評価式に含まれている（２）式を用いることによって、同様の探索を行うことが可能である。
【００９６】
【数２】
0003954716.tif 000003
（２）式において、ｘはターゲットベクトル（適応符号ベクトルと雑音符号ベクトルを組み合せて作られる駆動音源ベクトルから合成フィルタによって合成されるべきベクトル。（1）式のターゲットベクトルとは異なる。ｐは適応符号ベクトル、ｃは雑音符号ベクトル（ｃｉはインデックスｉで示される雑音符号ベクトル）、Ｈは合成フィルタのインパルス応答畳み込み行列である。
【００９７】
次に、２チャンネルの代数的符号帳において、各チャンネルのパルス位置が決定される。２チャンネルの代数的符号帳における誤差最小化過程においては、３チャンネルの代数的符号帳探索において最大化された誤差評価関数値を超える誤差評価関数値が得られたときのみ、各パルス位置の更新が行われ、この更新が行われると３チャンネルの代数的符号帳からではなく２チャンネルの代数的符号帳から雑音符号ベクトルが出力されることになる。
【００９８】
さらに、２種類の代数的符号帳の構成の一例を図１０と図１１を用いて以下に説明する。
【００９９】
図１０および図１１はそれぞれ従来例の図４３および図４４に対応するものであり、図１０は各チャンネルのパルス（パルス１〜３またはパルス１、２）のパルス探索位置を示す模式図であり、図１１は符号帳を示す表である。これらの図はパルス数が３本と２本のモードを有する場合の例を示している。
【０１００】
図４３および図４４においてはモード情報をパルス位置が偶数サンプル点なのか奇数サンプル点なのかを示すものとして用いていたが、図１０および図１１ではモード情報を２パルスの代数的符号帳なのか３パルスの代数的符号帳なのかを示すものとして用いている。
【０１０１】
さらに、図１０および図１１では代数的符号帳が３パルスである場合には探索位置の範囲をサブフレームの前半部分に集中させている。このことによって、特にピッチ周期化処理を行う（雑音符号ベクトルをピッチ周期で繰り返す処理を行ったり、ピッチ周期を強調するフィルタ処理を雑音符号ベクトルに対して行う）場合においては、１ピッチ周期内のパルス探索の時間的分解能を落とさずに雑音符号ベクトルのパルス数を増やすことができる。
【０１０２】
また、２パルスの代数的符号帳を備えることによって、位置精度の細かいパルス探索が行えるので有声立ち上がり部等の性能改善が可能となる。
【０１０３】
本実施の形態の例では説明を簡単にするためサブフレーム長を２４としたが、実際にはサブフレーム長が８０サンプル程度以上あるような長い場合において上記の有効性を得ることができる。
【０１０４】
なお、本実施の形態の例においては代数的符号帳の種類は２種類としたが、パルス探索の範囲をもっとサブフレームの先頭部分に集中させてパルス本数を増やした代数的符号帳などを備えるようにして、代数的符号帳の種類を増やす方が有効である場合もある。
【０１０５】
なお、本実施の形態の例においては、ゲインの量子化においてベクトル量子化と雑音符号ベクトルパワーのバックワード予測を用いているが、スカラ量子化を用いた場合や雑音符号ベクトルパワーのバックワード予測を用いない場合においても本方式は適用できる。
【０１０６】
また、本実施の形態の例においては、ゲイン符号帳に格納されているベクトルは適応符号利得成分と雑音符号利得成分の２次元ベクトルであるが、音源ベクトルのパワーとそのパワーに占める適応符号ベクトル（または雑音符号ベクトル）の割合とを各要素とするなど他の２要素から成る２次元ベクトルであっても良い。
【０１０７】
また、本実施の形態における音声復号化装置について図１２を参照して説明する。図１２は本発明の実施の形態２における音声復号化装置の一例のブロック図を示しており、２５１は加算器２５８から出力される過去に生成された駆動音源ベクトルを入力として、符号化装置から伝送された情報Ａで指定される適応符号ベクトルを乗算器２５５に出力する適応符号帳、２５２は符号化装置から伝送された情報Ｓによって指定される雑音符号ベクトルを第１の代数的符号帳２５３または第２の代数的符号帳２５４の中から取り出して乗算器２５６に出力する本実施の形態に示した図１０および図１１の構成を有する符号化装置と同じ雑音符号帳、２５５はゲイン符号帳２６０から出力される適応符号利得と適応符号帳２５１から出力される適応符号ベクトルを入力として乗算を行い、乗算結果を加算器２５８に出力する乗算器、２５６はゲイン予測器２５９から出力される予測ゲインと雑音符号帳２５２から出力された雑音符号ベクトルとを入力とし、乗算結果を乗算器２５７に出力する乗算器、２５７は乗算器２５６から出力された予測ゲインを乗じた後の雑音符号ベクトルとゲイン符号帳２６０から出力される雑音符号利得とを入力として乗算を行い、乗算結果を加算器２５８およびゲイン予測器２５９にそれぞれ出力する乗算器、２５８は乗算器２５５から出力された利得乗算後の適応符号ベクトルと乗算器２５７から出力された利得乗算後の雑音符号ベクトルとを入力としてベクトル加算を行い、結果を合成フィルタ２６２と適応符号帳２５１に出力する加算器、２５９は乗算器２５７から出力された利得乗算後の雑音符号ベクトルを入力とし、予測ゲインを乗算器２５６に出力するゲイン予測器、２６０は符号化装置から伝送された情報Ｇで指定される適応符号利得を乗算器２５５に、雑音符号利得を乗算器２５７にそれぞれ出力するゲイン符号帳、２６１は符号化装置から伝送される情報Ｌの復号処理を行い、量子化線形予測係数を求めて合成フィルタ１８０に出力する線形予測係数復号器、２６２は加算器２５８から出力された駆動音源ベクトルと線形予測係数復号器２６１から出力された量子化線形予測係数とを入力として、合成音声信号を出力する合成フィルタである。なお、合成フィルタから出力された復号音声信号はさらに、聴覚的な品質を高めるためのフィルタ処理等が施されるのが一般的である。
【０１０８】
以上の様に構成された音声復号化装置の動作を説明する。符号化装置から情報Ｌ，Ａ，Ｓ，Ｇが伝送され、それぞれの情報は線形予測係数復号器２６１、適応符号帳２５１、雑音符号帳２５２、ゲイン符号帳２６０に入力される。
【０１０９】
情報Ｌを受け取った線形予測係数復号器２６１は量子化線形予測係数を復号して、合成フィルタ２６２に出力する。合成フィルタ２６２は量子化線形予測係数を用いて構築される。情報Ａを受け取った適応符号帳２５１はＡで指定された適応符号ベクトルを適応符号帳から切り出して、乗算器２５５に出力する。情報Ｓを受け取った雑音符号帳２５２はＳで指定される雑音符号ベクトルを第１の代数的符号帳２５３または第２の代数的符号帳２５４から生成し、乗算器２５６に出力する。乗算器２５６はゲイン予測器２５９から出力された予測ゲインを雑音符号ベクトルに乗算して乗算器２５７に出力する。情報Ｇを受け取ったゲイン符号帳は、Ｇで指定された量子化ゲインをゲイン符号帳の中から選択して出力する。このとき、適応符号利得を乗算器２５５に、雑音符号利得を乗算器２５７に、それぞれ出力する。乗算器２５５は適応符号帳２５１から出力された適応符号ベクトルにゲイン符号帳２６０から出力された適応符号利得を乗じて加算器２５８に出力する。乗算器２５７は隣接雑音符号帳２５２から出力され乗算器２５６で予測ゲインを乗ぜられた雑音符号ベクトルにゲイン符号帳２６０から出力された雑音符号利得を乗じて加算器２５８に出力する。なお、乗算器２５７から出力された乗算後の雑音符号ベクトルはゲイン予測器２５９へも出力される。
【０１１０】
ゲイン予測器２５９は過去に乗算器２５７から出力された雑音符号ベクトルを用いて、現在の雑音符号ベクトルの利得（対数パワー）をＭＡ予測等を用いて予測し、乗算器２５６に出力する。加算器２５８は乗算器２５５から出力された駆動音源信号の適応符号ベクトル成分と、乗算器２５７から出力された駆動音源信号の雑音符号ベクトル成分との加算を行って駆動音源信号を生成し、合成フィルタ２６２へ出力する。また、加算器２５８から出力された駆動信号ベクトルは適応符号帳２５１へも出力されて、適応符号帳２５１の更新に用いられる。合成フィルタ２６２は加算器２５８から出力される駆動音源から合成信号を合成して出力する。出力音声信号はそのまま復号音声信号として出力しても良いが、一般的には品質が不十分なため、高域強調やピッチ強調やホルマント強調等の後処理を行い、聴感的な品質を向上してから復号音声信号として出力する。
【０１１１】
このように、上記実施の形態２によれば、代数的符号帳を複数種類備え、それぞれの代数的符号帳を入力音声信号の特徴に応じて切替えられるような構成とすることによって、少ないビット数の場合でも音声信号の符号化性能を改善できるものである。
【０１１２】
（実施の形態３）
図１３は本発明の実施の形態３にかかる、雑音符号帳として代数的符号帳とランダム雑音符号帳とを併用する音声信号符号化装置の機能ブロックを示す。
【０１１３】
図１３において、３０１は過去に生成した駆動音源ベクトルを加算器３０８から入力して格納し、歪み最小化器３１４からの制御信号によって適応符号ベクトルを乗算器３０５に出力する適応符号帳、３０２は２種類の雑音符号帳から成り、歪み最小化器３１４からの制御信号によってどちらか一方の雑音符号帳の中から雑音符号ベクトルを出力する雑音符号帳、３０３は雑音符号帳３０２の一部である代数的符号帳、３０４は雑音符号帳３０２の一部であり代数的符号帳３０３とは異なる構造の代数的符号帳と代数的符号帳ではないランダム符号帳から成る雑音符号帳、３０５は適応符号帳３０１から出力された適応符号ベクトルとゲイン符号帳から出力された適応符号利得とを入力として乗算結果を加算器３０８に出力する乗算器、３０６は雑音符号帳３０２から出力された雑音符号ベクトルとゲイン予測器３０９から出力された予測ゲインとを入力として乗算結果を乗算器３０７に出力する乗算器、３０７は乗算器３０６から出力された予測ゲイン乗算後の雑音符号ベクトルとゲイン符号帳から出力された雑音符号利得とを入力として乗算結果を加算器３０８とゲイン予測器３０９に出力する加算器、３０８は乗算器３０５から出力された適応符号利得乗算後の適応符号ベクトルと乗算器３０７から出力された予測ゲインおよび雑音符号利得乗算後の雑音符号ベクトルとを入力としてベクトル加算結果を合成フィルタ３１２と適応符号帳３０１に出力する加算器、３０９は乗算器３０７から出力された予測ゲインと雑音符号利得乗算後の雑音符号ベクトルを入力として乗算器３０６に予測ゲインを出力するゲイン予測器、３１０は歪み最小化器３１４からの制御信号によって適応符号利得を乗算器３０５に、雑音符号利得を乗算器３０７にそれぞれ出力するゲイン符号帳、３１１は入力音声信号を入力として線形予測分析および線形予測係数の量子化を行い、量子化線形予測係数を合成フィルタ３１２に出力する線形予測分析器、３１２は加算器３０８から出力される励振ベクトルと線形予測分析器３１１から出力される量子化線形予測係数とを入力として、合成音声信号を加算器３１３に出力する合成フィルタ、３１３は入力音声信号と合成フィルタ３１２から出力された合成音声信号とを入力としてベクトル減算をおこない結果を歪み最小化器３１４に出力する加算器、３１４は加算器３１３から出力された差分ベクトルから聴覚重みづけ領域等における合成音声信号の入力音声信号に対する歪みを計算し、この歪みが最小となるように適応符号帳３０１および雑音符号帳３０２およびゲイン符号帳３１０の出力を制御する歪み最小化器である。
【０１１４】
以上のように構成された音声信号符号化装置について、図１３〜図１９を参照してその動作を説明する。
【０１１５】
まず、音声信号は線形予測分析器３１１に入力される。線形予測分析器３１１は入力音声信号の線形予測分析を行い、合成フィルタ３１２で必要となる線形予測係数を算出する。算出された線形予測係数は量子化された後、合成フィルタ３１２に出力される。また、ここで出力される線形予測係数を表す符号Ｌが復号装置に伝送される。
【０１１６】
次に、線形予測分析器３１１から出力された量子化線形予測係数を用いて合成フィルタ３１２が構成される。この合成フィルタを歪み最小化器３１４は適応符号帳３０１のみを用いて駆動し、最も歪みが小さくなる適応符号ベクトルを適応符号帳３０１の中から選択する。この適応符号帳は音声信号の周期的成分（その周期をピッチ周期と呼ぶ）を表現するものであり、普通１ピッチ周期前の時点から１サブフレーム長のベクトルが切り出される（１ピッチ周期長が１サブフレーム長より短い場合は切り出されたベクトルをピッチ周期で繰り返して１サブフレーム長のベクトルにする）。選択された適応符号ベクトルを表すインデックスＡが復号器側へ伝送される。以後、適応符号帳３０１から出力される適応符号ベクトルはここで決定された適応符号ベクトルに固定される。
【０１１７】
続いて、適応符号帳３０１と雑音符号帳３０２の両方を用いて合成フィルタ３１２を駆動する。このとき、適応符号帳３０１から出力される適応符号ベクトルは既に決定されているので、雑音符号帳３０２から出力される雑音符号ベクトルを換えていき、歪み最小化器３１４によって歪みが最小と判定される雑音符号ベクトルを選択する。
【０１１８】
雑音符号帳３０２は代数的符号帳３０３と代数的符号帳および代数的符号帳ではないランダム符号帳から成る雑音符号帳３０４を備えている。両符号帳の中から歪みを最小とするものが選択される。選択された雑音符号ベクトルを表すインデックスＳが復号器側へ伝送される。ここまでで適応符号帳３０１から出力される適応符号ベクトルと雑音符号帳３０２から出力される雑音符号ベクトルとが決定される。最後に適応符号ベクトルに乗ずるべき適応符号利得と雑音符号ベクトルに乗ずるべき雑音符号利得とが歪み最小化器３１４によって決定される。ゲイン符号帳３１０には適応符号利得と雑音符号利得をそれぞれ要素とする２次元ベクトル（ゲインベクトル）が格納されており、歪みを最小とする適応符号利得と雑音符号利得の組合わせを有するゲインベクトルが選択され、適応符号利得の要素が乗算器３０５へ、雑音符号利得の要素が乗算器３０７へ出力される。また、選択されたゲインベクトルを表すインデックスＧが復号化装置に伝送される。なお、本実施の形態における音声符号化装置では雑音符号利得のダイナミックレンジを狭くするために対数領域のパワーをゲイン予測器３０９によって予測し、その予測残差分をゲイン符号帳を用いて量子化している。ゲイン予測器３０９は過去に生成された雑音符号ベクトルのパワーを用いて現在の雑音符号ベクトルのパワーを予測し、予測ゲインとして乗算器３０６へ出力する。雑音符号帳３０２から出力される雑音符号ベクトルは乗算器３０６と乗算器３０７でそれぞれ予測ゲインと雑音符号利得を乗ぜられる。歪み最小化器３１４は、ゲイン符号帳３１０の中から最適なゲインベクトルを選択する以前までに決定されている適応符号ベクトルと雑音符号ベクトルと予測ゲインを用いて、合成音声信号の符号化歪みが最小となる適応符号利得と雑音符号利得の組合わせを決定する。
【０１１９】
上記動作は、２種類ある雑音符号帳の片方が代数的符号帳と代数的符号帳でないランダム符号帳から構成されている点を除けば、実施の形態２と同じである。代数的符号帳の一部として代数的符号帳でないランダム符号帳を備えることによって、より様々な入力音声の状態に応じたモードを持つことができる構成となっているところに特徴がある。
【０１２０】
上記雑音符号帳の探索方法をフローチャートで示した図が図１４である。図１４は実施の形態３のフローチャートである図９の２パルス代数的符号帳の部分を書き換えたものである。最初に、３パルスの代数的符号帳の探索を行い、その後２パルスの代数的符号帳の探索および代数的符号帳の第１チャンネルとランダム符号帳の第２チャンネルとを組合わせた探索および雑音符号帳の第１チャンネルと代数的符号帳の第２チャンネルとを組合わせた探索および雑音符号帳の第１チャンネルと雑音符号帳の第２チャンネルとを組合わせた探索をおこなう。これらの符号帳の探索の順番は他に考えられるいずれの順番でもよい。図１４の２パルス代数的符号帳探索３１５および（代数的符号帳の第１チャンネル＋ランダム符号帳の第２チャンネル）探索３１６および（ランダム符号帳の第１チャンネル＋代数的符号帳の第２チャンネル）探索３１７および（ランダム符号帳の第１チャンネル＋ランダム符号帳の第２チャンネル）探索３１８の内容を表すフローチャートを図１５および図１６および図１７および図１８にそれぞれ示す。図１５に示した２パルス代数的符号帳の探索は、実施の形態２で示した２パルス代数的符号帳の探索部分と同様である。即ち、各チャンネルのパルスはチャンネル１から２まで順番に決定されていく。チャンネル１のパルス（パルス１）の位置が決定されるとパルス１のみから計算される歪み最小化に用いられる誤差評価関数が求められ、続いてチャンネル２のパルス（パルス２）の位置が決定されるとパルス１およびパルス２から計算される誤差評価関数が求められる。このようにして、新たなチャンネルのパルスが加わるたびに、新たに加えられたパルスに関係する誤差評価関数の項が付け加えられていくようなネストループ構造で誤差評価関数が求められ、誤差を最小とする誤差評価関数値とそのときの各パルスの位置の組合わせが求められる。実際には、（１）式に示されるような誤差評価関数を最大化することによって、誤差の最小化が行われる。
【０１２１】
ここで得られた２パルス代数的符号帳における最適出力雑音符号ベクトルは図１４中３１９の最適モードの選択において２パルス代数的符号帳から出力された候補として用いられる。
【０１２２】
図１６は（代数的符号帳の第１チャンネル＋ランダム符号帳の第２チャンネル）の探索のフローチャートを示している。まず、代数的符号帳の第１チャンネル（２パルス代数的符号帳のうちの１チャンネル）から誤差評価関数の分子項を大きくするもの上位Ｎ候補を選択する。Ｎは許容演算量によって決定される。
【０１２３】
次に、ランダム符号帳の第２チャンネルの中から誤差評価関数の分子項を大きくするもの上位Ｍ候補を選択する。Ｍは許容演算量によって決定され、Ｎと等しくても等しくなくても良い。そして、誤差評価関数の分子項のみの評価によって選ばれた１パルス代数的符号帳からのＮ候補の雑音ベクトルと、ランダム符号帳の第２チャンネルから選ばれたＭ候補の雑音ベクトルとを組合わせた場合の誤差評価関数の分子および分母項をそれぞれの組合わせについて計算し、誤差評価関数を最大化することによって、合成音声と入力音声との誤差の最小化を行う。誤差が最小になると判断された組合わせによって生成される雑音符号ベクトルは図１４中３１９の最適モードの選択において（代数的符号帳の第１チャンネル＋ランダム符号帳の第２チャンネル）モードから出力された候補として用いられる。
図１７は図１６におけるそれぞれのチャンネルを反対にしたもので、ランダム符号帳の第１チャンネルと代数的符号帳の第２チャンネルとを組合わせるモードにおける、符号帳探索のフローチャートを示した図である。
【０１２４】
まず、ランダム符号帳の第１チャンネルから誤差評価関数の分子項を大きくする上位Ｍ候補を候補１として選択する。つぎに、代数的符号帳の第２チャンネルから誤差評価関数の分子項を大きくする上位Ｎ候補を候補２として選択する。その後、候補１と候補２のＭ×Ｎの組合わせにおいて、誤差評価関数の分子および分母項をそれぞれ計算し、誤差評価関数の値を最大化して歪みが最小となる組合わせを決定する。決定された組み合わせから得られる雑音符号ベクトルは、図１４中３１９の最適モードの選択において（ランダム符号帳の第１チャンネル＋代数的符号帳の第２チャンネル）モードから出力された候補として用いられる。
【０１２５】
図１８は図１６または図１７に示した代数的符号帳の部分をランダム符号帳の探索ループに置き換えたものである。即ち、ランダム符号帳の第１チャンネルと第２チャンネルから出力される雑音符号ベクトルを組合わせた場合の最適雑音符号ベクトルを選択するフローチャートを示している。
【０１２６】
最初に、ランダム符号帳の第１チャンネルから誤差評価関数の分子項を大きくするもの上位Ｍ候補が候補１として選択される。次に、ランダム符号帳の第２チャンネルから同様にして誤差関数の分子項を大きくする上位Ｍ候補の雑音符号ベクトルが候補２として選択される。そして、候補１と候補２のＭ×Ｍ通りの組合わせにおいて、組合わせた結果得られる雑音符号ベクトルを用いた場合の誤差評価関数の分子および分母項をそれぞれ求めて誤差評価関数を計算する。このＭ×Ｍ候補の中から誤差評価関数を最大とする、即ち歪みを最小とする組合わせを選択し、（ランダム符号帳の第１チャンネル＋ランダム符号帳の第２チャンネル）モードの最適雑音符号ベクトルとして決定する。この決定された雑音符号ベクトルは、（ランダム符号帳の第１チャンネル＋ランダム符号帳の第２チャンネル）モードから出力された候補として、図１４中３１９の最適モードの選択において用いられる。そして、図１４の３１９においては、各モード（２パルス／１パルス＋ランダム／ランダム＋１パルス／ランダム＋ランダム）の中から誤差評価関数が最も大きい、即ち歪みが最も小さくなる雑音符号ベクトルを、２チャンネルモードの最適雑音符号ベクトルとして選び出す。さらに、これを先に決定されている３チャンネルモードの最適雑音符号ベクトルと比較し、誤差評価関数を大きくする、即ち歪みが小さくなる方のモードを選択し、図１３における雑音符号帳３０２からの出力雑音符号ベクトルを決定する。
【０１２７】
このような雑音符号帳３０２の具体例を示す表を図１９に示す。この例ではサブフレーム長（雑音符号ベクトルのベクトル次元数）を８０としている。３チャンネルモードか２チャンネルモードかを示すビットに１ビット、各チャンネルの極性を表すために１ビット／チャンネル、残りのビット数をパルス位置または雑音符号帳を表すインデックス情報に用いて、合計１５ビットを用いている。表中のパルス探索位置欄にある数値は、サブフレームの先頭を０としたサンプル点の位置であり、２チャンネルモードのパルス探索位置欄にあるＲＡ０１〜ＲＡ２４およびＲＢ０１〜ＲＢ２４は、各チャンネル内の雑音帳のインデックスを示している。
【０１２８】
この符号帳の２チャンネル雑音符号帳部（図１３における３０４）の構成を図示したのが図２０である。以下に図２０を参照して本２チャンネル雑音符号帳部の構成および動作を説明する。図２０において、３２０は雑音符号帳の第１チャンネルであり、代数的符号帳の第１チャンネル３２２とランダム符号帳の第１チャンネル３２３から構成されている。代数的符号帳の第１チャンネル３２２は加算器３２６と加算器３２７に雑音符号ベクトルを出力し、ランダム符号帳の第１チャンネル３２３は加算器３２８と加算器３２９に雑音符号ベクトルを出力する。一方、３２１は雑音符号帳の第２チャンネルであり、代数的符号帳の第２チャンネル３２４とランダム符号帳の第２チャンネル３２５から構成されている。代数的符号帳の第２チャンネル３２４は加算器３２６と加算器３２８に雑音符号ベクトルを出力し、ランダム符号帳の第２チャンネル３２５は加算器３２７と加算器３２９に雑音符号ベクトルを出力する。加算器３２６〜３２９は入力された２つの雑音符号ベクトルを加算し、スイッチ３３０に出力する。スイッチ３３０は加算器３２６〜３２９から出力された雑音符号ベクトルの中から最適な雑音符号ベクトルを選択して出力する。ここで、加算器３２６に入力される代数的符号帳の第１チャンネル３２２からの雑音符号ベクトルと代数的符号帳の第２チャンネル３２４からの雑音符号ベクトルはその組合わせにおいて最適であるベクトルであり、加算器３２７に入力される代数的符号帳の第１チャンネル３２２からの雑音符号ベクトルとランダム符号帳の第２チャンネル３２５からの雑音符号ベクトルはその組合わせにおいて最適であるベクトルであり、加算器３２８に入力されるランダム符号帳の第１チャンネル３２３からの雑音符号ベクトルと代数的符号帳第２チャンネル３２４からの雑音符号ベクトルはその組合わせにおいて最適であるベクトルであり、加算器３２９に入力されるランダム符号帳の第１チャンネル３２３からの雑音符号ベクトルとランダム符号帳の第２チャンネル３２５からの雑音符号ベクトルはその組合わせにおいて最適であるベクトルである。また、スイッチ３３０は専用の切換情報によって切り替わるのではなく、チャンネル１の雑音符号帳３２０とチャンネル２の雑音符号帳３２１の組合わせによって切り替わる。
【０１２９】
なお、上記の代数的符号帳でないランダム符号帳としては、白色雑音的な雑音符号帳や学習によって最適化された符号帳、さらにはこれらのような符号帳をスパース構造としたものなどが使用可能であり、特にスパース構造としたものは演算量の面から有効である。また、学習型の符号帳では学習による性能改善が得られる。さらに、雑音符号帳の一部を学習型の符号帳、残りの部分をランダム雑音符号帳とすると、雑音耐性の向上と学習による性能改善の両方の効果を得ることも可能である。
【０１３０】
また、本実施の形態における音声復号化装置について図２１を参照して説明する。図２１は実施の形態３における音声復号化装置の一例のブロック図を示しており、３５１は加算器３５８から出力される過去に生成された駆動音源ベクトルを入力として、符号化装置から伝送された情報Ａで指定される適応符号ベクトルを乗算器３５５に出力する適応符号帳、３５２は符号化装置から伝送された情報Ｓによって指定される雑音符号ベクトルを代数的符号帳３５３または代数的符号帳と代数的符号帳ではないランダム符号帳から成る雑音符号帳３５４の中から取り出して乗算器３５６に出力する本実施の形態に示した図１９および図２０の構成を有する符号化装置と同じ雑音符号帳、３５５はゲイン符号帳３６０から出力される適応符号利得と適応符号帳３５１から出力される適応符号ベクトルを入力として乗算を行い、乗算結果を加算器３５８に出力する乗算器、３５６はゲイン予測器３５９から出力される予測ゲインと雑音符号帳３５２から出力された雑音符号ベクトルとを入力とし、乗算結果を乗算器３５７に出力する乗算器、３５７は乗算器３５６から出力された予測ゲインを乗じた後の雑音符号ベクトルとゲイン符号帳３６０から出力される雑音符号利得とを入力として乗算を行い、乗算結果を加算器３５８およびゲイン予測器３５９にそれぞれ出力する乗算器、３５８は乗算器３５５から出力された利得乗算後の適応符号ベクトルと乗算器３５７から出力された利得乗算後の雑音符号ベクトルとを入力としてベクトル加算を行い、結果を合成フィルタ３６２と適応符号帳３５１に出力する加算器、３５９は乗算器３５７から出力された利得乗算後の雑音符号ベクトルを入力とし、予測ゲインを乗算器３５６に出力するゲイン予測器、３６０は符号化装置から伝送された情報Ｇで指定される適応符号利得を乗算器３５５に、雑音符号利得を乗算器３５７にそれぞれ出力するゲイン符号帳、３６１は符号化装置から伝送される情報Ｌの復号処理を行い、量子化線形予測係数を求めて合成フィルタ３８０に出力する線形予測係数復号器、３６２は加算器３５８から出力された駆動音源ベクトルと線形予測係数復号器３６１から出力された量子化線形予測係数とを入力として、合成音声信号を出力する合成フィルタである。なお、合成フィルタから出力された復号音声信号はさらに、聴覚的な品質を高めるためのフィルタ処理等が施されるのが一般的である。
【０１３１】
以上の様に構成された音声復号化装置の動作を図２１を参照して以下に示す。図２１において、符号化装置から情報Ｌ，Ａ，Ｓ，Ｇが伝送され、それぞれの情報は線形予測係数復号器３６１、適応符号帳３５１、雑音符号帳３５２、ゲイン符号帳３６０に入力される。情報Ｌを受け取った線形予測係数復号器３６１は量子化線形予測係数を復号して、合成フィルタ３６２に出力する。合成フィルタ３６２は量子化線形予測係数を用いて構築される。情報Ａを受け取った適応符号帳３５１はＡで指定された適応符号ベクトルを適応符号帳から切り出して、乗算器３５５に出力する。情報Ｓを受け取った雑音符号帳３５２はＳで指定される雑音符号ベクトルを代数的符号帳３５３または代数的符号帳とランダム符号帳とから成る雑音符号帳３５４から生成し、乗算器３５６に出力する。乗算器３５６はゲイン予測器３５９から出力された予測ゲインを雑音符号ベクトルに乗算して乗算器３５７に出力する。情報Ｇを受け取ったゲイン符号帳は、Ｇで指定された量子化ゲインをゲイン符号帳の中から選択して出力する。このとき、適応符号利得を乗算器３５５に、雑音符号利得を乗算器３５７に、それぞれ出力する。乗算器３５５は適応符号帳３５１から出力された適応符号ベクトルにゲイン符号帳３６０から出力された適応符号利得を乗じて加算器３５８に出力する。乗算器３５７は隣接雑音符号帳３５２から出力され乗算器３５６で予測ゲインを乗ぜられた雑音符号ベクトルにゲイン符号帳３６０から出力された雑音符号利得を乗じて加算器３５８に出力する。なお、乗算器３５７から出力された乗算後の雑音符号ベクトルはゲイン予測器３５９へも出力される。ゲイン予測器３５９は過去に乗算器３５７から出力された雑音符号ベクトルを用いて、現在の雑音符号ベクトルの利得（対数パワー）をＭＡ予測等を用いて予測し、乗算器３５６に出力する。加算器３５８は乗算器３５５から出力された駆動音源信号の適応符号ベクトル成分と、乗算器３５７から出力された駆動音源信号の雑音符号ベクトル成分との加算を行って駆動音源信号を生成し、合成フィルタ３６２へ出力する。また、加算器３５８から出力された駆動信号ベクトルは適応符号帳へも出力されて、適応符号帳の更新に用いられる。合成フィルタ３６２は加算器３５８から出力される駆動音源から合成信号を合成して出力する。出力音声信号はそのまま復号音声信号として出力しても良いが、一般的には品質が不十分なため、高域強調やピッチ強調やホルマント強調等の後処理を行い、聴感的な品質を向上してから復号音声信号として出力する。
【０１３２】
このように、上記実施の形態３によれば、代数的符号帳の一部に代数的符号帳でない雑音符号帳を備えることにより、代数的符号帳のみでは向上できない音声符号化性能の向上を図ることが可能となる。
【０１３３】
（実施の形態４）
図２２は本発明の実施の形態４にかかる音声符号化装置の機能ブロックを示したものである。実施の形態４にかかる音声符号化装置は、複数種類の代数的符号帳を有する構成において、ビット数の不十分なパルス数の少ないモードでは代数的符号帳の一部を適応符号ベクトルから求められるピッチピーク位置を用いて適応的に変化させることによって音声品質の向上を図ることが出来るようにした。図２２において、４０１は過去に生成した駆動音源ベクトルを加算器４０８から入力して格納し、歪み最小化器４１４からの制御信号によって適応符号ベクトルを乗算器４０５および代数的符号帳＋位相適応型代数的符号帳４０３に出力する適応符号帳、４０２は２種類の雑音符号帳から成り、歪み最小化器４１４からの制御信号によってどちらか一方の雑音符号帳の中から雑音符号ベクトルを出力する雑音符号帳、４０３は雑音符号帳４０２の一部である位相適応型部分を有する代数的符号帳、４０４は雑音符号帳４０２の一部であり代数的符号帳４０３とは異なる構造の代数的符号帳と代数的符号帳ではないランダム符号帳から成る雑音符号帳、４０５は適応符号帳４０１から出力された適応符号ベクトルとゲイン符号帳から出力された適応符号利得とを入力として乗算結果を加算器４０８に出力する乗算器、４０６は雑音符号帳４０２から出力された雑音符号ベクトルとゲイン予測器４０９から出力された予測ゲインとを入力として乗算結果を乗算器４０７に出力する乗算器、４０７は乗算器４０６から出力された予測ゲイン乗算後の雑音符号ベクトルとゲイン符号帳から出力された雑音符号利得とを入力として乗算結果を加算器４０８とゲイン予測器４０９に出力する加算器、４０８は乗算器４０５から出力された適応符号利得乗算後の適応符号ベクトルと乗算器４０７から出力された予測ゲインおよび雑音符号利得乗算後の雑音符号ベクトルとを入力としてベクトル加算結果を合成フィルタ４１２と適応符号帳４０１に出力する加算器、４０９は乗算器４０７から出力された予測ゲインと雑音符号利得乗算後の雑音符号ベクトルを入力として乗算器４０６に予測ゲインを出力するゲイン予測器、４１０は歪み最小化器４１４からの制御信号によって適応符号利得を乗算器４０５に、雑音符号利得を乗算器４０７にそれぞれ出力するゲイン符号帳、４１１は入力音声信号を入力として線形予測分析および線形予測係数の量子化を行い、量子化線形予測係数を合成フィルタ４１２に出力する線形予測分析器、４１２は加算器４０８から出力される励振ベクトルと線形予測分析器４１１から出力される量子化線形予測係数とを入力として、合成音声信号を加算器４１３に出力する合成フィルタ、４１３は入力音声信号と合成フィルタ４１２から出力された合成音声信号とを入力としてベクトル減算をおこない結果を歪み最小化器４１４に出力する加算器、４１４は加算器４１３から出力された差分ベクトルから聴覚重みづけ領域等における合成音声信号の入力音声信号に対する歪みを計算し、この歪みが最小となるように適応符号帳４０１および雑音符号帳４０２およびゲイン符号帳４１０の出力を制御する歪み最小化器である。
【０１３４】
以上のように構成された音声信号符号化装置について、図２２〜図２５を参照してその動作を説明する。
【０１３５】
まず、図２２において、音声信号は線形予測分析器４１１に入力される。線形予測分析器４１１は入力音声信号の線形予測分析を行い、合成フィルタ４１２で必要となる線形予測係数を算出する。算出された線形予測係数は量子化された後、合成フィルタ４１２に出力される。また、ここで出力される線形予測係数を表す符号Ｌが復号装置に伝送される。
【０１３６】
次に、線形予測分析器４１１から出力された量子化線形予測係数を用いて合成フィルタ４１２が構成される。この合成フィルタを歪み最小化器４１４は適応符号帳４０１のみを用いて駆動し、最も歪みが小さくなる適応符号ベクトルを適応符号帳４０１の中から選択する。この適応符号帳は音声信号の周期的成分（その周期をピッチ周期と呼ぶ）を表現するものであり、普通１ピッチ周期前の時点から１サブフレーム長のベクトルが切り出される（１ピッチ周期長が１サブフレーム長より短い場合は切り出されたベクトルをピッチ周期で繰り返して１サブフレーム長のベクトルにする）。選択された適応符号ベクトルを表すインデックスＡが復号器側へ伝送される。以後、適応符号帳４０１から出力される適応符号ベクトルはここで決定された適応符号ベクトルに固定される。続いて、適応符号帳４０１と雑音符号帳４０２の両方を用いて合成フィルタ４１２を駆動する。このとき、適応符号帳４０１から出力される適応符号ベクトルは既に決定されているので、雑音符号帳４０２から出力される雑音符号ベクトルを換えていき、歪み最小化器４１４によって歪みが最小と判定される雑音符号ベクトルを選択する。
【０１３７】
雑音符号帳４０２は位相適応型部分を備える代数的符号帳４０３と代数的符号帳および代数的符号帳ではないランダム符号帳からなる雑音符号帳４０４を備えているので、両符号帳の中から歪みを最小とするものが選択される。
【０１３８】
なお、位相適応型部分の代数的符号帳は適応符号帳から出力された適応符号ベクトルおよびピッチ周期を入力として生成される。選択された雑音符号ベクトルを表すインデックスＳは復号器側へ伝送される。ここまでで適応符号帳４０１から出力される適応符号ベクトルと雑音符号帳４０２から出力される雑音符号ベクトルとが決定される。最後に適応符号ベクトルに乗ずるべき適応符号利得と雑音符号ベクトルに乗ずるべき雑音符号利得とが歪み最小化器４１４によって決定される。ゲイン符号帳４１０には適応符号利得と雑音符号利得をそれぞれ要素とする２次元ベクトル（ゲインベクトル）が格納されており、歪みを最小とする適応符号利得と雑音符号利得の組合わせを有するゲインベクトルが選択され、適応符号利得の要素が乗算器４０５へ、雑音符号利得の要素が乗算器４０７へ出力される。また、選択されたゲインベクトルを表すインデックスＧが復号化装置に伝送される。
【０１３９】
なお、本実施の形態における音声符号化装置では雑音符号利得のダイナミックレンジを狭くするために対数領域のパワーをゲイン予測器４０９によって予測し、その予測残差分をゲイン符号帳を用いて量子化している。
【０１４０】
ゲイン予測器４０９は過去に生成された雑音符号ベクトルのパワーを用いて現在の雑音符号ベクトルのパワーを予測し、予測ゲインとして乗算器４０６へ出力する。雑音符号帳４０２から出力される雑音符号ベクトルは乗算器４０６と乗算器４０７でそれぞれ予測ゲインと雑音符号利得を乗ぜられる。歪み最小化器４１４は、ゲイン符号帳４１０の中から最適なゲインベクトルを選択する以前までに決定されている適応符号ベクトルと雑音符号ベクトルと予測ゲインを用いて、合成音声信号の符号化歪みが最小となる適応符号利得と雑音符号利得の組合わせを決定する。
【０１４１】
図２３は図２２の位相適応型部分を有する代数的符号帳４０３の構成例を示したものである。図２３を用いて以下にその構成と動作を説明する。図において４１５〜４１８はパルス１の符号帳Ａ〜Ｄ、４１９〜４２２はパルス２の符号帳Ａ〜Ｄ、４２３〜４２６はパルス３の符号帳Ａ〜Ｄであり、各パルス符号帳の出力はスイッチ４２９を介して加算器４３０に入力される。スイッチ４２９は３つの連動するスイッチであり、位相適応位置判定器４２８から出力される信号によって、各パルス符号帳のＡ〜Ｄのいずれかを選択して加算器４３０と接続する。即ち、パルス１の符号帳Ａが選択される場合は、パルス２および３の符号帳も符号帳Ａが選択される。加算器４３０はスイッチ４２９から出力される３つの符号帳出力のベクトル加算を行い、雑音符号ベクトルとして出力する。一方、ピッチピーク位置検出器４２７は、適応符号ベクトルおよびピッチ周期を入力として、サブフレーム内の先頭にあるピッチピーク位置を求め、位相適応位置判定器４２８に出力する。ピッチピーク位置の求めかたは、ピッチ周期で並べたインパルス列と適応符号ベクトルとの相互相関関数を最大にする位置を求める等の方法がある。その他の求めかたとしては、間野、守谷：“位相適応型ＰＳＩ−ＣＥＬＰ音声符号化の検討”、電子情報通信学会、技術報告ＳＰ９４−９６（１９９５年２月）に述べられているように、ピッチ周期で並べたインパルス列で合成フィルタを駆動したものと適応符号ベクトルで合成フィルタを駆動したものとの相互相関を最大化する方法がある。ピッチピーク位置が求められると、その位置に応じて切替えて使用すべき符号帳を位相適応位置判定器４２８が決定し、スイッチ４２９に対して切り替えるための信号を送出する。
【０１４２】
なお、図２３ではパルス１、２、３の符号帳Ａ〜Ｄは全く別のブロックとして示しているが、各パルスの符号帳Ａ〜Ｄの一部は共有された符号帳である。即ち、図２２の４０３に示したとおり、固定の代数的符号帳と位相位置によって適応的に切り替わる代数的符号帳から構成されており、図２３では便宜上別々のブロックとしている。この代数的符号帳について、図２４を用いて説明する。
【０１４３】
図２４は本実施の形態に用いられる、位相適応型部分を有する代数的符号帳の一例を示している。図２４（ａ）は適応符号帳から出力された適応符号ベクトル（１サブフレーム分）を示しており、（ｂ）は１サブフレームをＡ〜Ｄの４領域に分割した様子を示しており、（ｃ）は代数的符号帳の固定部分と位相適応部分を示している。図２４（ｃ）において、▲６▼の部分は固定された代数的符号帳の部分であり、この部分はピッチピークの位置に関係なく常に探索される。この例では固定部分の代数的符号帳では偶数サンプル点の探索に用いられている。これに対して、▲５▼の部分は従来法において固定部分であったところを固定部分から外した部分である。この外した部分に割り当てられていた情報を位相適応型部分に割り当てている。即ち、従来▲５▼の部分に探索位置が固定されていたものを、ピッチピークの位置によって▲１▼〜▲４▼のいずれかの部分を探索するように切り替えるようにしている。この部分を位相によって適応的に切り替わる部分、という意味で位相適応型部分と呼ぶ。この例では▲４▼の部分を除いて、位相適応型部分の代数的符号帳では奇数サンプル点の探索に用いられている。▲４▼の部分は位相適応型の部分でのみ探索されるので、偶数サンプル点でも奇数サンプル点でもどちらにしても良いが、図２４では偶数サンプル点にしている。なお、固定型代数的符号帳および位相適応型代数的符号帳のどちらに対しても、実施の形態１に示したような複数のチャンネルのインデックスによってパルスの位置が決定されるような代数的符号帳を用いることも出来る。図２４（ａ）のＰはピッチピーク位置検出器４２７で求められたピッチピーク位置である。位相適応位置判定器４２８では、まず１サブフレームを図２４（ｂ）に示すように４分割した場合に、ピッチピーク位置ＰがＡ〜Ｄのどの領域に存在するかを判定する。次に、位相適応部分の代数的符号帳を図２４（ｃ）の▲１▼〜▲４▼のどの位置にするかを決定する。図２４の例では、Ｐの位置は（ｂ）の領域Ａに存在するので、位相適応型代数的符号帳は▲１▼の部分が選択される。
【０１４４】
このように段階的に位相適応部分を切り替えるので、算出されたピッチピーク位置が符号器側と復号器側とで異なってしまった場合（伝送路誤りがあった場合など）においても、ある程度の範囲内で影響を抑えることが可能である。なお、図２４（ｃ）においては▲１▼〜▲４▼はオーバーラップする部分が無いが、オーバーラップするような位相適応型符号帳を設けることによってピッチピーク位置が位相適応型符号帳の境界付近にある場合に対応することも可能である。さらに、ピッチ周期情報を用いて図２４（ｃ）の▲５▼と▲６▼の長さの比を切り替える、即ちピッチ周期が長いときは▲６▼の長さを長くして▲５▼の長さを短くし、逆にピッチ周期が短いときは▲６▼の長さを短くして▲５▼の長さを長くする、というような手法も有効である。このとき、▲６▼の長さはピッチ周期以上の長さとする。
【０１４５】
図２５は本実施の形態における雑音符号帳探索方法のフローチャートを示したものである。本発明の実施の形態３で示した図１４と比べて、最初の３ブロック（ピッチピーク位置の算出、位相適応位置の判定、位相適応型符号帳の選択（切換））が３チャンネル代数的符号帳探索の前処理として新たに付け足されている。まず、図２３の４２７に示したように適応符号ベクトルとピッチ周期を用いてピッチピーク位置の算出が行われる。続いて、ピッチピーク位置に応じて位相適応型の代数的符号帳の探索範囲を決定する。そして、その探索範囲である代数的符号帳を選択して各パルスの探索位置を設定する。ここまでで、３パルスの探索前処理が終了する。その後、パルス１〜３の位置を初期化し、前処理で設定されたパルス１〜３の探索位置の組合わせの中から最適な３パルスの位置の組合わせを探し出す。各チャンネルのパルスはチャンネル１から３まで順番に決定されていく。チャンネル１のパルス（パルス１）の位置が決定されるとパルス１のみから計算される歪み最小化に用いられる誤差評価関数が求められ、続いてチャンネル２のパルス（パルス２）の位置が決定されるとパルス１およびパルス２から計算される誤差評価関数が求められる。このようにして、新たなチャンネルのパルスが加わるたびに、新たに加えられたパルスに関係する誤差評価関数の項が付け加えられていくようなネストループ構造で誤差評価関数が求められ、この誤差を最小とする誤差評価関数値とそのときの各パルスの位置の組合わせが求められる。このような探索方法は従来例と同じであるが、探索する位置の一部が探索ループの前処理においてピッチピーク位置によって切替えられる点が異なる。３チャンネルの代数的符号帳の探索が終了すると、２チャンネルの雑音符号帳の探索が行われる。３チャンネルの代数的符号帳によって決定された音源よりも歪みを小さくするような音源ベクトルが見つかった場合には、この２チャンネルの雑音符号帳から最終的な出力である雑音符号ベクトルが出力される。
【０１４６】
また、本実施の形態における音声復号化装置について図２６を参照して説明する。図２６は本発明の実施の形態４における音声復号化装置の一例のブロック図を示しており、４５１は加算器４５８から出力される過去に生成された駆動音源ベクトルを入力として、符号化装置から伝送された情報Ａで指定される適応符号ベクトルを乗算器４５５および一部分が位相適応型代数的符号帳である代数的符号帳４５３に出力する適応符号帳、４５２は符号化装置から伝送された情報Ｓによって指定される雑音符号ベクトルを一部分が位相適応型代数的符号帳である代数的符号帳４５３または代数的符号帳と代数的符号帳ではないランダム符号帳から成る雑音符号帳４５４の中から取り出して乗算器４５６に出力する本実施の形態に示した図２３および図２４の構成を有する符号化装置と同じ雑音符号帳、４５５はゲイン符号帳４６０から出力される適応符号利得と適応符号帳４５１から出力される適応符号ベクトルを入力として乗算を行い、乗算結果を加算器４５８に出力する乗算器、４５６はゲイン予測器４５９から出力される予測ゲインと雑音符号帳４５２から出力された雑音符号ベクトルとを入力とし、乗算結果を乗算器４５７に出力する乗算器、４５７は乗算器４５６から出力された予測ゲインを乗じた後の雑音符号ベクトルとゲイン符号帳４６０から出力される雑音符号利得とを入力として乗算を行い、乗算結果を加算器４５８およびゲイン予測器４５９にそれぞれ出力する乗算器、４５８は乗算器４５５から出力された利得乗算後の適応符号ベクトルと乗算器４５７から出力された利得乗算後の雑音符号ベクトルとを入力としてベクトル加算を行い、結果を合成フィルタ４６２と適応符号帳４５１に出力する加算器、４５９は乗算器４５７から出力された利得乗算後の雑音符号ベクトルを入力とし、予測ゲインを乗算器４５６に出力するゲイン予測器、４６０は符号化装置から伝送された情報Ｇで指定される適応符号利得を乗算器４５５に、雑音符号利得を乗算器４５７にそれぞれ出力するゲイン符号帳、４６１は符号化装置から伝送される情報Ｌの復号処理を行い、量子化線形予測係数を求めて合成フィルタ４８０に出力する線形予測係数復号器、４６２は加算器４５８から出力された駆動音源ベクトルと線形予測係数復号器４６１から出力された量子化線形予測係数とを入力として、合成音声信号を出力する合成フィルタである。なお、合成フィルタから出力された復号音声信号はさらに、聴覚的な品質を高めるためのフィルタ処理等が施されるのが一般的である。
【０１４７】
以上の様に構成された音声復号化装置の動作を図２６を参照して以下に示す。図２６において、符号化装置から情報Ｌ，Ａ，Ｓ，Ｇが伝送され、それぞれの情報は線形予測係数復号器４６１、適応符号帳４５１、雑音符号帳４５２、ゲイン符号帳４６０に入力される。情報Ｌを受け取った線形予測係数復号器４６１は量子化線形予測係数を復号して、合成フィルタ４６２に出力する。合成フィルタ４６２は量子化線形予測係数を用いて構築される。情報Ａを受け取った適応符号帳４５１はＡで指定された適応符号ベクトルを適応符号帳から切り出して、乗算器４５５に出力する。なお、このとき適応符号ベクトルは一部分が位相適応型である代数的符号帳４５３へも出力される。情報Ｓを受け取った雑音符号帳４５２はＳで指定される雑音符号ベクトルを一部分が位相適応型である代数的符号帳４５３または代数的符号帳とランダム符号帳とから成る雑音符号帳４５４から生成し、乗算器４５６に出力する。なお、一部分が位相適応型である代数的符号帳４５３において、位相適応型の部分は適応符号帳４５１から入力した適応符号ベクトルから求められるピッチピーク位置に基づいて適応的に生成される。乗算器４５６はゲイン予測器４５９から出力された予測ゲインを雑音符号ベクトルに乗算して乗算器４５７に出力する。情報Ｇを受け取ったゲイン符号帳は、Ｇで指定された量子化ゲインをゲイン符号帳の中から選択して出力する。このとき、適応符号利得を乗算器４５５に、雑音符号利得を乗算器４５７に、それぞれ出力する。乗算器４５５は適応符号帳４５１から出力された適応符号ベクトルにゲイン符号帳４６０から出力された適応符号利得を乗じて加算器４５８に出力する。乗算器４５７は隣接雑音符号帳４５２から出力され乗算器４５６で予測ゲインを乗ぜられた雑音符号ベクトルにゲイン符号帳４６０から出力された雑音符号利得を乗じて加算器４５８に出力する。なお、乗算器４５７から出力された乗算後の雑音符号ベクトルはゲイン予測器４５９へも出力される。ゲイン予測器４５９は過去に乗算器４５７から出力された雑音符号ベクトルを用いて、現在の雑音符号ベクトルの利得（対数パワー）をＭＡ予測等を用いて予測し、乗算器４５６に出力する。加算器４５８は乗算器４５５から出力された駆動音源信号の適応符号ベクトル成分と、乗算器４５７から出力された駆動音源信号の雑音符号ベクトル成分との加算を行って駆動音源信号を生成し、合成フィルタ４６２へ出力する。また、加算器４５８から出力された駆動信号ベクトルは適応符号帳へも出力されて、適応符号帳の更新に用いられる。合成フィルタ４６２は加算器４５８から出力される駆動音源から合成信号を合成して出力する。出力音声信号はそのまま復号音声信号として出力しても良いが、一般的には品質が不十分なため、高域強調やピッチ強調やホルマント強調等の後処理を行い、聴感的な品質を向上してから復号音声信号として出力する。
【０１４８】
このように、上記実施の形態４によれば、複数種類の代数的符号帳を有する構成において、ビット数の不十分なパルス数の少ないモードでは代数的符号帳の一部を適応符号ベクトルから求められるピッチピーク位置を用いて適応的に変化させるので音声品質の向上を図ることが出来る。
【０１４９】
（実施の形態５）
図２７は本発明の実施の形態５にかかる音声符号化装置のブロック図を示している。実施の形態５にかかる音声符号化装置は、２チャンネル以上から成る雑音符号帳において、各チャンネルの組合わせによって使用する符号帳を切り替えることによって、独立したモード情報無しにモードの切換を行うことが出来るようにしたものである。
【０１５０】
図２７において、５０１は過去に生成した駆動音源ベクトルを加算器５０８から入力して格納し、歪み最小化器５１４からの制御信号によって適応符号ベクトルを乗算器５０５に出力する適応符号帳、５０２は２種類の雑音符号帳から成り、歪み最小化器５１４からの制御信号によってどちらか一方の雑音符号帳の中から雑音符号ベクトルを出力する雑音符号帳、５０３は雑音符号帳５０２の一部である代数的符号帳、５０４は雑音符号帳５０２の一部であり代数的符号帳５０３とは異なる構造の代数的符号帳（２チャンネル構成の代数的符号帳）と２種類の代数的符号帳ではないランダム符号帳（２チャンネル構成）から成る雑音符号帳、５０５は適応符号帳５０１から出力された適応符号ベクトルとゲイン符号帳から出力された適応符号利得とを入力として乗算結果を加算器５０８に出力する乗算器、５０６は雑音符号帳５０２から出力された雑音符号ベクトルとゲイン予測器５０９から出力された予測ゲインとを入力として乗算結果を乗算器５０７に出力する乗算器、５０７は乗算器５０６から出力された予測ゲイン乗算後の雑音符号ベクトルとゲイン符号帳から出力された雑音符号利得とを入力として乗算結果を加算器５０８とゲイン予測器５０９に出力する加算器、５０８は乗算器５０５から出力された適応符号利得乗算後の適応符号ベクトルと乗算器５０７から出力された予測ゲインおよび雑音符号利得乗算後の雑音符号ベクトルとを入力としてベクトル加算結果を合成フィルタ５１２と適応符号帳５０１に出力する加算器、５０９は乗算器５０７から出力された予測ゲインと雑音符号利得乗算後の雑音符号ベクトルを入力として乗算器５０６に予測ゲインを出力するゲイン予測器、５１０は歪み最小化器５１４からの制御信号によって適応符号利得を乗算器５０５に、雑音符号利得を乗算器５０７にそれぞれ出力するゲイン符号帳、５１１は入力音声信号を入力として線形予測分析および線形予測係数の量子化を行い、量子化線形予測係数を合成フィルタ５１２に出力する線形予測分析器、５１２は加算器５０８から出力される励振ベクトルと線形予測分析器５１１から出力される量子化線形予測係数とを入力として、合成音声信号を加算器５１３に出力する合成フィルタ、５１３は入力音声信号と合成フィルタ５１２から出力された合成音声信号とを入力としてベクトル減算をおこない結果を歪み最小化器５１４に出力する加算器、５１４は加算器５１３から出力された差分ベクトルから聴覚重みづけ領域等における合成音声信号の入力音声信号に対する歪みを計算し、この歪みが最小となるように適応符号帳５０１および雑音符号帳５０２およびゲイン符号帳５１０の出力を制御する歪み最小化器である。
【０１５１】
以上のように構成された音声信号符号化装置について、図２７〜図２９を参照してその動作を説明する。
【０１５２】
まず、図２７において、音声信号は線形予測分析器５１１に入力される。線形予測分析器５１１は入力音声信号の線形予測分析を行い、合成フィルタ５１２で必要となる線形予測係数を算出する。算出された線形予測係数は量子化された後、合成フィルタ５１２に出力される。また、ここで出力される線形予測係数を表す符号Ｌが復号装置に伝送される。次に、線形予測分析器５１１から出力された量子化線形予測係数を用いて合成フィルタ５１２が構成される。この合成フィルタを歪み最小化器５１４は適応符号帳５０１のみを用いて駆動し、最も歪みが小さくなる適応符号ベクトルを適応符号帳５０１の中から選択する。この適応符号帳は音声信号の周期的成分（その周期をピッチ周期と呼ぶ）を表現するものであり、普通１ピッチ周期前の時点から１サブフレーム長のベクトルが切り出される（１ピッチ周期長が１サブフレーム長より短い場合は切り出されたベクトルをピッチ周期で繰り返して１サブフレーム長のベクトルにする）。選択された適応符号ベクトルを表すインデックスＡが復号器側へ伝送される。以後、適応符号帳５０１から出力される適応符号ベクトルはここで決定された適応符号ベクトルに固定される。続いて、適応符号帳５０１と雑音符号帳５０２の両方を用いて合成フィルタ５１２を駆動する。このとき、適応符号帳５０１から出力される適応符号ベクトルは既に決定されているので、雑音符号帳５０２から出力される雑音符号ベクトルを換えていき、歪み最小化器５１４によって歪みが最小と判定される雑音符号ベクトルを選択する。雑音符号帳５０２は代数的符号帳５０３と代数的符号帳および２種類の代数的符号帳ではないランダム符号帳からなる雑音符号帳５０４を備えているので、両符号帳の中から歪みを最小とするものが選択される。選択された雑音符号ベクトルを表すインデックスＳが復号器側へ伝送される。ここまでで適応符号帳５０１から出力される適応符号ベクトルと雑音符号帳５０２から出力される雑音符号ベクトルとが決定される。最後に適応符号ベクトルに乗じるべき適応符号利得と雑音符号ベクトルに乗じるべき雑音符号利得とが歪み最小化器５１４によって決定される。ゲイン符号帳５１０には適応符号利得と雑音符号利得をそれぞれ要素とする２次元ベクトル（ゲインベクトル）が格納されており、歪みを最小とする適応符号利得と雑音符号利得の組合わせを有するゲインベクトルが選択され、適応符号利得の要素が乗算器５０５へ、雑音符号利得の要素が乗算器５０７へ出力される。また、選択されたゲインベクトルを表すインデックスＧが復号化装置に伝送される。なお、本実施の形態における音声符号化装置では雑音符号利得のダイナミックレンジを狭くするために対数領域のパワーをゲイン予測器５０９によって予測し、その予測残差分をゲイン符号帳を用いて量子化している。ゲイン予測器５０９は過去に生成された雑音符号ベクトルのパワーを用いて現在の雑音符号ベクトルのパワーを予測し、予測ゲインとして乗算器５０６へ出力する。雑音符号帳５０２から出力される雑音符号ベクトルは乗算器５０６と乗算器５０７でそれぞれ予測ゲインと雑音符号利得を乗じられる。歪み最小化器５１４は、ゲイン符号帳５１０の中から最適なゲインベクトルを選択する以前までに決定されている適応符号ベクトルと雑音符号ベクトルと予測ゲインを用いて、合成音声信号の符号化歪みが最小となる適応符号利得と雑音符号利得の組合わせを決定する。
【０１５３】
図２８は、本実施の形態において特徴的である２チャンネル構成の雑音符号帳５０４の構成を示している。図２８において、５１５は代数的符号帳の第１チャンネル、５１６は第１のランダム符号帳の第２チャンネル、５１７はる第１のランダム符号帳の第１チャンネル、５１８は代数的符号帳の第２チャンネル、５１９は第２のランダム符号帳の第１チャンネル、５２０は第２のランダム符号帳の第２チャンネル、５２１は代数的符号帳の第１チャンネルからの出力ベクトルと代数的符号帳の第２チャンネルからの出力ベクトルとのベクトル加算を行い、結果をスイッチ５２５に出力する加算器、５２２は代数的符号帳の第１チャンネルから出力されるベクトルと第１ののランダム符号帳の第２チャンネルから出力されるベクトルとのベクトル加算を行い、結果をスイッチ５２５に出力する加算器、５２３は第１のランダム符号帳の第１チャンネルから出力されるベクトルと代数的符号帳の第２チャンネルから出力されるベクトルとのベクトル加算を行い、結果をスイッチ５２５に出力する加算器、５２４は第２のランダム符号帳の第１チャンネルから出力されたベクトルと第２のランダム符号帳の第２チャンネルから出力されたベクトルとのベクトル加算を行い、結果をスイッチ５２５に出力する加算器、５２５は加算器５２１〜５２４から出力されたベクトルの中から１つのベクトルを選択して出力するスイッチである。図２８に示した雑音符号帳の構成は基本的には実施の形態３の図２０に示した雑音符号帳の構成と同様であるが、２つのチャンネルとも代数的符号帳ではないランダム符号帳が使用される場合に別のランダム符号帳が用いられる点で異なる。即ち、２チャンネルの内一方のチャンネルが代数的符号帳で他方のチャンネルがランダム符号帳である場合と、両方のチャンネルがランダム符号帳である場合とで使用されるランダム符号帳が異なっている点が、本実施の形態における特徴である。
【０１５４】
図２９に、本実施の形態における雑音符号帳５０２の探索のフローチャートを示す。まずはじめにパルス１〜３の位置の初期化を行った後、３パルス（チャンネル）の代数的符号帳の探索を行い、初期化した３本のパルス位置の組合わせよりも誤差を小さくするパルス位置の組合わせがあった場合はその位置に各パルスの位置が更新される。続いて２パルス（チャンネル）の代数的符号帳（代数的符号帳の第１チャンネルと第２チャンネルの組合わせ）、代数的符号帳の第１チャンネルと第１のランダム符号帳の第２チャンネルの組合わせ、第１のランダム符号帳の第１チャンネルと代数的符号帳の第２チャンネルの組合わせ、第２のランダム符号帳の第１チャンネルと第２のランダム符号帳の第２チャンネルの組合わせ、のそれぞれにおいて符号帳探索を行い、これら４つの組合わせにおいて誤差を最小とする組合わせをそれぞれ決定する。最後に、前記４つの組合わせと３パルスの代数的符号帳から選択・生成された５種類の雑音符号ベクトルの中から、符号化歪みを最小とするものを１つ選択し、出力する。なお、３パルスの代数的符号帳の探索方法および２チャンネルの雑音符号帳の探索方法は実施の形態３に示したものと同様である。また、図２９においては、最初に３パルスの代数的符号帳の探索を行ってから、２チャンネルの雑音符号帳の探索を行っているが、探索の順番はこの順番でなくともよい。
【０１５５】
また、本実施の形態における音声復号化装置について図３０を参照して説明する。図３０は本発明の実施の形態５における音声復号化装置の一例のブロック図を示しており、５５１は加算器５５８から出力される過去に生成された駆動音源ベクトルを入力として、符号化装置から伝送された情報Ａで指定される適応符号ベクトルを乗算器５５５に出力する適応符号帳、５５２は符号化装置から伝送された情報Ｓによって指定される雑音符号ベクトルを代数的符号帳５５３または代数的符号帳と代数的符号帳ではないランダム符号帳から成る雑音符号帳５５４の中から取り出して乗算器５５６に出力する本実施の形態に示した図２８の構成を有する、符号化装置と同じ雑音符号帳、５５５はゲイン符号帳５６０から出力される適応符号利得と適応符号帳５５１から出力される適応符号ベクトルを入力として乗算を行い、乗算結果を加算器５５８に出力する乗算器、５５６はゲイン予測器５５９から出力される予測ゲインと雑音符号帳５５２から出力された雑音符号ベクトルとを入力とし、乗算結果を乗算器５５７に出力する乗算器、５５７は乗算器５５６から出力された予測ゲインを乗じた後の雑音符号ベクトルとゲイン符号帳５６０から出力される雑音符号利得とを入力として乗算を行い、乗算結果を加算器５５８およびゲイン予測器５５９にそれぞれ出力する乗算器、５５８は乗算器５５５から出力された利得乗算後の適応符号ベクトルと乗算器５５７から出力された利得乗算後の雑音符号ベクトルとを入力としてベクトル加算を行い、結果を合成フィルタ５６２と適応符号帳５５１に出力する加算器、５５９は乗算器５５７から出力された利得乗算後の雑音符号ベクトルを入力とし、予測ゲインを乗算器５５６に出力するゲイン予測器、５６０は符号化装置から伝送された情報Ｇで指定される適応符号利得を乗算器５５５に、雑音符号利得を乗算器５５７にそれぞれ出力するゲイン符号帳、５６１は符号化装置から伝送される情報Ｌの復号処理を行い、量子化線形予測係数を求めて合成フィルタ５８０に出力する線形予測係数復号器、５６２は加算器５５８から出力された駆動音源ベクトルと線形予測係数復号器５６１から出力された量子化線形予測係数とを入力として、合成音声信号を出力する合成フィルタである。なお、合成フィルタから出力された復号音声信号はさらに、聴覚的な品質を高めるためのフィルタ処理等が施されるのが一般的である。
【０１５６】
以上の様に構成された音声復号化装置の動作を図３０を参照して以下に示す。図３０において、符号化装置から情報Ｌ，Ａ，Ｓ，Ｇが伝送され、それぞれの情報は線形予測係数復号器５６１、適応符号帳５５１、雑音符号帳５５２、ゲイン符号帳５６０に入力される。情報Ｌを受け取った線形予測係数復号器５６１は量子化線形予測係数を復号して、合成フィルタ５６２に出力する。合成フィルタ５６２は量子化線形予測係数を用いて構築される。情報Ａを受け取った適応符号帳５５１はＡで指定された適応符号ベクトルを適応符号帳から切り出して、乗算器５５５に出力する。情報Ｓを受け取った雑音符号帳５５２はＳで指定される雑音符号ベクトルを代数的符号帳５５３または代数的符号帳と２種類のランダム符号帳とから成る雑音符号帳５５４から生成し、乗算器５５６に出力する。乗算器５５６はゲイン予測器５５９から出力された予測ゲインを雑音符号ベクトルに乗算して乗算器５５７に出力する。情報Ｇを受け取ったゲイン符号帳は、Ｇで指定された量子化ゲインをゲイン符号帳の中から選択して出力する。このとき、適応符号利得を乗算器５５５に、雑音符号利得を乗算器５５７に、それぞれ出力する。乗算器５５５は適応符号帳５５１から出力された適応符号ベクトルにゲイン符号帳５６０から出力された適応符号利得を乗じて加算器５５８に出力する。乗算器５５７は隣接雑音符号帳５５２から出力され乗算器５５６で予測ゲインを乗ぜられた雑音符号ベクトルにゲイン符号帳５６０から出力された雑音符号利得を乗じて加算器５５８に出力する。なお、乗算器５５７から出力された乗算後の雑音符号ベクトルはゲイン予測器５５９へも出力される。ゲイン予測器５５９は過去に乗算器５５７から出力された雑音符号ベクトルを用いて、現在の雑音符号ベクトルの利得（対数パワー）をＭＡ予測等を用いて予測し、乗算器５５６に出力する。加算器５５８は乗算器５５５から出力された駆動音源信号の適応符号ベクトル成分と、乗算器５５７から出力された駆動音源信号の雑音符号ベクトル成分との加算を行って駆動音源信号を生成し、合成フィルタ５６２へ出力する。また、加算器５５８から出力された駆動信号ベクトルは適応符号帳へも出力されて、適応符号帳の更新に用いられる。合成フィルタ５６２は加算器５５８から出力される駆動音源から合成信号を合成して出力する。出力音声信号はそのまま復号音声信号として出力しても良いが、一般的には品質が不十分なため、高域強調やピッチ強調やホルマント強調等の後処理を行い、聴感的な品質を向上してから復号音声信号として出力する。
【０１５７】
このように、上記実施の形態５によれば、格納ベクトルが少ないランダム符号帳をチャンネルの組合わせによって切替えて使用する構成とすることにより雑音符号帳全体の性能を向上できる。
【０１５８】
（実施の形態６）
図３１は本発明の実施の形態６にかかる音声符号化装置のブロック図を示している。実施の形態６にかかる音声符号化装置は、２チャンネルから構成される雑音符号帳において、一方のチャンネルに代数的符号帳を他方のチャンネルにランダム雑音符号帳を使用して用いる場合に、ランダム雑音符号帳に格納されている雑音符号ベクトルの基準点を代数的符号帳から出力されているパルスの位置に合わせて使用することによって、ランダム雑音符号帳の利用効率の向上と音声品質の向上を図ることが出来るようにした  図３１において、６０１は過去に生成した駆動音源ベクトルを加算器６０８から入力して格納し、歪み最小化器６１４からの制御信号によって適応符号ベクトルを乗算器６０５に出力する適応符号帳、６０２は２種類の雑音符号帳から成り、歪み最小化器６１４からの制御信号によってどちらか一方の雑音符号帳の中から雑音符号ベクトルを出力する雑音符号帳、６０３は雑音符号帳６０２の一部分である代数的符号帳、６０４は雑音符号帳６０２の一部分であり代数的符号帳６０３とは異なる構造の代数的符号帳と代数的符号帳ではないランダム符号帳と他方のチャンネルのパルス位置に応じて適応的に変化する適応型ランダム符号帳とから成る雑音符号帳、６０５は適応符号帳６０１から出力された適応符号ベクトルとゲイン符号帳から出力された適応符号利得とを入力として乗算結果を加算器６０８に出力する乗算器、６０６は雑音符号帳６０２から出力された雑音符号ベクトルとゲイン予測器６０９から出力された予測ゲインとを入力として乗算結果を乗算器６０７に出力する乗算器、６０７は乗算器６０６から出力された予測ゲイン乗算後の雑音符号ベクトルとゲイン符号帳から出力された雑音符号利得とを入力として乗算結果を加算器６０８とゲイン予測器６０９に出力する加算器、６０８は乗算器６０５から出力された適応符号利得乗算後の適応符号ベクトルと乗算器６０７から出力された予測ゲインおよび雑音符号利得乗算後の雑音符号ベクトルとを入力としてベクトル加算結果を合成フィルタ６１２と適応符号帳６０１に出力する加算器、６０９は乗算器６０７から出力された予測ゲインと雑音符号利得乗算後の雑音符号ベクトルを入力として乗算器６０６に予測ゲインを出力するゲイン予測器、６１０は歪み最小化器６１４からの制御信号によって適応符号利得を乗算器６０５に、雑音符号利得を乗算器６０７にそれぞれ出力するゲイン符号帳、６１１は入力音声信号を入力として線形予測分析および線形予測係数の量子化を行い、量子化線形予測係数を合成フィルタ６１２に出力する線形予測分析器、６１２は加算器６０８から出力される励振ベクトルと線形予測分析器６１１から出力される量子化線形予測係数とを入力として、合成音声信号を加算器６１３に出力する合成フィルタ、６１３は入力音声信号と合成フィルタ６１２から出力された合成音声信号とを入力としてベクトル減算をおこない結果を歪み最小化器６１４に出力する加算器、６１４は加算器６１３から出力された差分ベクトルから聴覚重みづけ領域等における合成音声信号の入力音声信号に対する歪みを計算し、この歪みが最小となるように適応符号帳６０１および雑音符号帳６０２およびゲイン符号帳６１０の出力を制���する歪み最小化器である。
【０１５９】
以上のように構成された音声信号符号化装置について、図３１〜図３４を参照してその動作を説明する。
【０１６０】
まず、図３１において、音声信号は線形予測分析器６１１に入力される。線形予測分析器６１１は入力音声信号の線形予測分析を行い、合成フィルタ６１２で必要となる線形予測係数を算出する。算出された線形予測係数は量子化された後、合成フィルタ６１２に出力される。また、ここで出力される線形予測係数を表す符号Ｌが復号装置に伝送される。次に、線形予測分析器６１１から出力された量子化線形予測係数を用いて合成フィルタ６１２が構成される。この合成フィルタを歪み最小化器６１４は適応符号帳６０１のみを用いて駆動し、最も歪みが小さくなる適応符号ベクトルを適応符号帳６０１の中から選択する。この適応符号帳は音声信号の周期的成分（その周期をピッチ周期と呼ぶ）を表現するものであり、普通１ピッチ周期前の時点から１サブフレーム長のベクトルが切り出される（１ピッチ周期長が１サブフレーム長より短い場合は切り出されたベクトルをピッチ周期で繰り返して１サブフレーム長のベクトルにする）。選択された適応符号ベクトルを表すインデックスＡが復号器側へ伝送される。以後、適応符号帳６０１から出力される適応符号ベクトルはここで決定された適応符号ベクトルに固定される。続いて、適応符号帳６０１と雑音符号帳６０２の両方を用いて合成フィルタ６１２を駆動する。このとき、適応符号帳６０１から出力される適応符号ベクトルは既に決定されているので、雑音符号帳６０２から出力される雑音符号ベクトルを換えていき、歪み最小化器６１４によって歪みが最小と判定される雑音符号ベクトルを選択する。雑音符号帳６０２は代数的符号帳６０３と代数的符号帳および２種類の代数的符号帳ではないランダム符号帳からなる雑音符号帳６０４を備えているので、両符号帳の中から歪みを最小とするものが選択される。選択された雑音符号ベクトルを表すインデックスＳが復号器側へ伝送される。ここまでで適応符号帳６０１から出力される適応符号ベクトルと雑音符号帳６０２から出力される雑音符号ベクトルとが決定される。最後に適応符号ベクトルに乗ずるべき適応符号利得と雑音符号ベクトルに乗ずるべき雑音符号利得とが歪み最小化器６１４によって決定される。ゲイン符号帳６１０には適応符号利得と雑音符号利得をそれぞれ要素とする２次元ベクトル（ゲインベクトル）が格納されており、歪みを最小とする適応符号利得と雑音符号利得の組合わせを有するゲインベクトルが選択され、適応符号利得の要素が乗算器６０５へ、雑音符号利得の要素が乗算器６０７へ出力される。また、選択されたゲインベクトルを表すインデックスＧが復号化装置に伝送される。
【０１６１】
なお、本実施の形態における音声符号化装置では雑音符号利得のダイナミックレンジを狭くするために対数領域のパワーをゲイン予測器６０９によって予測し、その予測残差分をゲイン符号帳を用いて量子化している。ゲイン予測器６０９は過去に生成された雑音符号ベクトルのパワーを用いて現在の雑音符号ベクトルのパワーを予測し、予測ゲインとして乗算器６０６へ出力する。雑音符号帳６０２から出力される雑音符号ベクトルは乗算器６０６と乗算器６０７でそれぞれ予測ゲインと雑音符号利得を乗ぜられる。歪み最小化器６１４は、ゲイン符号帳６１０の中から最適なゲインベクトルを選択する以前までに決定されている適応符号ベクトルと雑音符号ベクトルと予測ゲインを用いて、合成音声信号の符号化歪みが最小となる適応符号利得と雑音符号利得の組合わせを決定する。
【０１６２】
図３２は、本実施の形態において特徴的である雑音符号帳６０４の構成を示したブロック図である。図３２は、実施の形態５における図２８に示した構成と良く似ているが、第１のランダム符号帳が適応型ランダム符号帳であり、これらのランダム符号帳からの出力ベクトルに対して適応器による適応処理が加えられている点が異なる。図３２において、６１５は代数的符号帳の第１チャンネル、６１６は適応型ランダム符号帳の第２チャンネル、６１７は適応型ランダム符号帳の第１チャンネル、６１８は代数的符号帳の第２チャンネル、６１９はランダム符号帳の第１チャンネル、６２０はランダム符号帳の第２チャンネル、６２１は代数的符号帳の第１チャンネル６１５から出力されたベクトルと適応型ランダム符号帳の第２チャンネル６１６から出力されたベクトルとを入力として、代数的符号帳の第１チャンネルから出力されたベクトルの音源パルスの位置と適応型ランダム符号帳に格納されているベクトルの基準点を合わせる操作を行って適応型ランダム符号帳の第２チャンネルに格納されているベクトルを加算器６２４に出力する適応器、６２２は代数的符号帳の第２チャンネル６１８から出力されたベクトルと適応型ランダム符号帳の第１チャンネル６１７から出力されたベクトルとを入力として、代数的符号帳の第２チャンネルから出力されたベクトルの音源パルスの位置と適応型ランダム符号帳の第１チャンネルに格納されているベクトルの基準点を合わせる操作を行って適応型ランダム符号帳の第１チャンネルに格納されているベクトルを加算器６２５に出力する適応器、６２３は代数的符号帳の第１チャンネル６１５と代数的符号帳の第２チャンネル６１８から出力されたベクトルとを入力としてベクトル加算を行い、結果をスイッチ６２７に出力する加算器、６１４は代数的符号帳の第１チャンネル６１５から出力されたベクトルと適応器６２１から出力されたベクトルとのベクトル加算を行い、スイッチ６２７に出力する加算器、６２５は適応器６２２から出力されるベクトルと代数的符号帳の第２チャンネル６１８から出力されるベクトルとのベクトル加算を行い、結果をスイッチ６２７に出力する加算器、６２６はランダム符号帳の第１チャンネルとランダム符号帳の第２チャンネルから出力されるベクトルのベクトル加算を行い、結果をスイッチ６２７に出力する加算器、６２７は加算器６２３〜６２６から出力されたベクトルの中から１つを選んで出力するスイッチである。なお、本実施の形態における代数的符号帳の第１チャンネルおよび第２チャンネルは音源パルスが１本であるベクトルを出力するものである。なお、代数的符号帳に対してピッチ周期化またはピッチ周期化に準ずる処理（ピッチ強調フィルタ処理等）を加える場合は、代数的符号帳の第１チャンネルおよび第２チャンネルから出力されるベクトル中の音源パルスは複数本となるが、この場合は適応器６２１および６２２においてはベクトル中の音源パルスのうち最も先頭にあるパルスの位置にランダム符号帳のベクトルの基準点を合わせる処理を行う。図３３に、適応器６２１および６２２の処理内容を模式的に表した図を示す。図３３において、６２８は代数的符号帳のチャンネル１から出力された第１の雑音符号ベクトル、６２９は適応型ランダム符号帳のチャンネル２から出力された後、適応器６２１によって適応処理が行われて出力された第２の雑音符号ベクトル、６３０は適応型ランダム符号帳のチャンネル２に格納されている雑音符号ベクトル、６３１は第１の雑音符号ベクトルと第２の雑音符号ベクトルとのベクトル加算を行って最終的な雑音符号ベクトルとして出力する加算器である。図３３に示すように、適応型ランダム符号帳に格納されているベクトル６３０は、適応器によって基準点が第１の雑音符号ベクトルの音源パルスの位置と合うようにシフトされて、第２の雑音符号ベクトルとなる。これは、代数的符号帳の第２チャンネルと適応型ランダム符号帳の第１チャンネルを組合わせて使用する場合も同様である。
【０１６３】
図２９および図３４に、本実施の形態における雑音符号帳探索法のフローチャートを示す。図２９は実施の形態５において示した図である。実施の形態６においては、第１のランダム符号帳として適応型ランダム符号帳を、第２のランダム符号帳としてランダム符号帳をそれぞれ用いる点が異なり、その処理内容において異なる部分は（代数的符号帳の第１チャンネル＋第１のランダム符号帳（適応型ランダム符号帳）の第２チャンネル）探索の部分と（第１のランダム符号帳（適応型ランダム符号帳）の第１チャンネル＋代数的符号帳の第２チャンネル）探索の部分である。これらの探索においては、第１のランダム符号帳が適応型ランダム符号帳であり、適応処理が適用されている点が異なる。これをフローチャートに示したのが図３４である。
【０１６４】
図３４は（代数的符号帳の第１チャンネル＋適応型ランダム符号帳の第２チャンネル）探索の部分について示した図である。（代数的符号帳の第２チャンネル＋適応型ランダム符号帳の第１チャンネル）探索においても同様の手順で処理が行われる。図３４において、まず、第１の代数的符号帳の探索が行われる。第１の代数的符号帳の探索は（１）式の最大化によって行われる。ここで、（１）式の値を大きくする複数の候補を残しても良いがこの例では演算量を少なくするため（１）式を最大化する候補を１つだけ選択する。これが第１の雑音符号ベクトルとなる。つぎに、選択された代数的符号帳の第１チャンネルから出力された音源パルスの位置に対して適応型ランダム符号帳の第２チャンネルに格納されている全てのベクトルの基準点を合わせるためのシフト処理を行う。つぎに、シフト処理が行われたベクトルを用いて第２のランダム符号帳の探索を行う。ここでは、既に代数的符号帳の第１チャンネルからの出力が決定しているので、代数的符号帳の第１チャンネルと組合わせて符号化歪みが最小となるベクトルを適応型ランダム符号帳の第２チャンネルから選択する。選択された適応型ランダム符号帳の第２チャンネルの（シフトされた）ベクトルは第２の雑音符号ベクトルとして決定される。そして、第１の雑音符号ベクトルと第２の雑音符号ベクトルをベクトル加算したものが最終的な雑音符号ベクトルとして出力される。
【０１６５】
なお、図３５に本発明の実施の形態における音声符号化装置によって送出される情報Ａ（適応符号帳インデックス），Ｓ（雑音符号帳インデックス），Ｇ（ゲイン符号帳インデックス），Ｌ（線形予測係数符号化情報）を受信して復号化処理を行う復号化装置の一例を示す。
【０１６６】
図３５は本発明の実施の形態６における音声復号化装置の一例のブロック図を示しており、６５１は加算器６５８から出力される過去に生成された駆動音源ベクトルを入力として、符号化装置から伝送された情報Ａで指定される適応符号ベクトルを乗算器６５５に出力する適応符号帳、６５２は符号化装置から伝送された情報Ｓによって指定される雑音符号ベクトルを代数的符号帳６５３または代数的符号帳と代数的符号帳ではない２種類のランダム符号帳から成る雑音符号帳６５４の中から取り出して乗算器６５６に出力する本実施の形態に示した図３２および図３３の構成を有する符号化装置と同じ雑音符号帳、６５５はゲイン符号帳６６０から出力される適応符号利得と適応符号帳６５１から出力される適応符号ベクトルを入力として乗算を行い、乗算結果を加算器６５８に出力する乗算器、６５６はゲイン予測器６５９から出力される予測ゲインと雑音符号帳６５２から出力された雑音符号ベクトルとを入力とし、乗算結果を乗算器６５７に出力する乗算器、６５７は乗算器６５６から出力された予測ゲインを乗じた後の雑音符号ベクトルとゲイン符号帳６６０から出力される雑音符号利得とを入力として乗算を行い、乗算結果を加算器６５８およびゲイン予測器６５９にそれぞれ出力する乗算器、６５８は乗算器６５５から出力された利得乗算後の適応符号ベクトルと乗算器６５７から出力された利得乗算後の雑音符号ベクトルとを入力としてベクトル加算を行い、結果を合成フィルタ６６２と適応符号帳６５１に出力する加算器、６５９は乗算器６５７から出力された利得乗算後の雑音符号ベクトルを入力とし、予測ゲインを乗算器６５６に出力するゲイン予測器、６６０は符号化装置から伝送された情報Ｇで指定される適応符号利得を乗算器６５５に、雑音符号利得を乗算器６５７にそれぞれ出力するゲイン符号帳、６６１は符号化装置から伝送される情報Ｌの復号処理を行い、量子化線形予測係数を求めて合成フィルタ６８０に出力する線形予測係数復号器、６６２は加算器６５８から出力された駆動音源ベクトルと線形予測係数復号器６６１から出力された量子化線形予測係数とを入力として、合成音声信号を出力する合成フィルタである。なお、合成フィルタから出力された復号音声信号はさらに、聴覚的な品質を高めるためのフィルタ処理等が施されるのが一般的である。
【０１６７】
以上の様に構成された音声復号化装置の動作を図３５を参照して以下に示す。図３５において、符号化装置から情報Ｌ，Ａ，Ｓ，Ｇが伝送され、それぞれの情報は線形予測係数復号器６６１、適応符号帳６５１、雑音符号帳６５２、ゲイン符号帳６６０に入力される。情報Ｌを受け取った線形予測係数復号器６６１は量子化線形予測係数を復号して、合成フィルタ６６２に出力する。合成フィルタ６６２は量子化線形予測係数を用いて構築される。情報Ａを受け取った適応符号帳６５１はＡで指定された適応符号ベクトルを適応符号帳から切り出して、乗算器６５５に出力する。情報Ｓを受け取った雑音符号帳６５２はＳで指定される雑音符号ベクトルを代数的符号帳６５３または代数的符号帳とランダム符号帳と適応型ランダム符号帳とから成る雑音符号帳６５４から生成し、乗算器６５６に出力する。乗算器６５６はゲイン予測器６５９から出力された予測ゲインを雑音符号ベクトルに乗算して乗算器６５７に出力する。情報Ｇを受け取ったゲイン符号帳は、Ｇで指定された量子化ゲインをゲイン符号帳の中から選択して出力する。このとき、適応符号利得を乗算器６５５に、雑音符号利得を乗算器６５７に、それぞれ出力する。乗算器６５５は適応符号帳６５１から出力された適応符号ベクトルにゲイン符号帳６６０から出力された適応符号利得を乗じて加算器６５８に出力する。乗算器６５７は隣接雑音符号帳６５２から出力され乗算器６５６で予測ゲインを乗ぜられた雑音符号ベクトルにゲイン符号帳６６０から出力された雑音符号利得を乗じて加算器６５８に出力する。なお、乗算器６５７から出力された乗算後の雑音符号ベクトルはゲイン予測器６５９へも出力される。ゲイン予測器６５９は過去に乗算器６５７から出力された雑音符号ベクトルを用いて、現在の雑音符号ベクトルの利得（対数パワー）をＭＡ予測等を用いて予測し、乗算器６５６に出力する。加算器６５８は乗算器６５５から出力された駆動音源信号の適応符号ベクトル成分と、乗算器６５７から出力された駆動音源信号の雑音符号ベクトル成分との加算を行って駆動音源信号を生成し、合成フィルタ６６２へ出力する。また、加算器６５８から出力された駆動信号ベクトルは適応符号帳へも出力されて、適応符号帳の更新に用いられる。合成フィルタ６６２は加算器６５８から出力される駆動音源から合成信号を合成して出力する。出力音声信号はそのまま復号音声信号として出力しても良いが、一般的には品質が不十分なため、高域強調やピッチ強調やホルマント強調等の後処理を行い、聴感的な品質を向上してから復号音声信号として出力する。
【０１６８】
このように、上記実施の形態６によれば、２チャンネルから構成される雑音符号帳において、一方のチャンネルに代数的符号帳を他方のチャンネルにランダム雑音符号帳を使用する場合に、ランダム符号帳に格納されている雑音符号ベクトルの基準点を代数的符号帳から出力されているパルスの位置に合わせる構成とすることにより、ランダム符号帳の利用効率の向上と音声品質の向上を図ることが出来る。
【０１６９】
（実施の形態７）
図３６は本発明の実施の形態１〜実施の形態６のいずれかの音声符号化または復号化装置を備えた音声信号送信機および受信機を示したブロック図である。図３６において、７０１はマイク等音声信号を電気的信号に変換してＡ／Ｄ変換器７０２に出力する音声信号入力装置、７０２は音声信号入力装置から出力されたアナログ音声信号をディジタル信号に変換して音声符号化器７０３に出力するＡ／Ｄ変換器、７０３は本発明の第１〜実施の形態６のいずれかの音声符号化装置によって音声符号化を行ってＲＦ変調器７０４に出力する音声符号化器、７０４は音声符号化器７０３によって符号化された音声情報を電波等の伝播媒体に載せて送出するための信号に変換し、送信アンテナ７０５に出力するＲＦ変調器、７０５はＲＦ変調器７０４から出力された送出信号を電波として送出する送信アンテナ、７０６は送信アンテナ７０５から送出された電波である。また、７０７はＡ／Ｄ変換器７０２と音声符号化器７０３とＲＦ変調器７０４とを構成要素として備える送信装置である。さらに、７０８は電波７０６を受信してＲＦ変調器７１１に出力する受信アンテナ、７１１は受信アンテナ７０８から入力した受信信号を符号化された音声信号に変換して音声復号化器７１２へ出力するＲＦ復調器、７１２はＲＦ復調器から出力された符号化された音声信号を入力として本発明の実施の形態６に示される音声復号化装置によって復号処理を行い、復号音声信号をD／A変換器７１３に出力する音声復号化器、７１３は音声復号化器７１２から復号音声信号を入力してアナログ音声信号に変換し、音声出力装置７１０に出力するＤ／Ａ変換器、７１０はＤ／Ａ変換器からアナログ音声信号を入力して音声を出力するスピーカ等の音声出力装置である。また、７０９はＲＦ復調器７１１と音声復号化器７１２とＤ／Ａ変換器７１３とを構成要素として備える受信装置である。
【０１７０】
以上のように構成された音声信号送信機および受信機について、図３６を参照して説明する。まず、音声が音声入力装置７０１によって電気的アナログ信号に変換され、Ａ／Ｄ変換器７０２に出力される。続いて前記アナログ音声信号がＡ／Ｄ変換器７０２によってディジタル音声信号に変換され、音声符号化器７０３に出力される。続いて音声符号化器７０３は音声符号化処理を行い、符号化した情報をＲＦ変調器７０４に出力する。続いてＲＦ変調器は符号化された音声信号の情報を変調・増幅・符号拡散等の電波として送出するための操作を行い、送信アンテナ７０５に出力する。最後に送信アンテナ７０５から電波７０６が送出される。一方、受信機においては、電波７０６を受信アンテナ７０８で受信し、受信信号はＲＦ復調器７１１に送られる。ＲＦ復調器７１１は符号逆拡散・復調等電波信号を符号化情報に変換するための処理を行い、符号化情報を音声復号化器７１２に出力する。音声復号化器７１２は、符号化情報の復号処理を行ってディジタル復号音声信号をＤ／Ａ変換器７１３へ出力する。Ｄ／Ａ変換器は音声復号化器７１２から出力されたディジタル復号音声信号をアナログ復号音声信号に変換する。最後に音声出力装置が電気的アナログ復号音声信号を復号音声に変換して出力する。
【０１７１】
上記送信装置および受信装置は携帯電話等の移動通信機器の移動機または基地局装置として利用することが可能である。なお、情報を伝送する媒体は本実施の形態に示したような電波に限らず、光信号などを利用することも可能であり、さらには有線の伝送路を使用することも可能である。
【０１７２】
なお、上記実施の形態１から６に示した音声符号化装置または復号化装置および上記実施の形態７に示した送信装置および受信装置は、磁気ディスク、光磁気ディスク、ＲＯＭカートリッジ等の記録媒体にソフトウェアとして記録して実現することも可能であり、その記録媒体を使用することにより、このような記録媒体を使用するパーソナルコンピュータ等により音声符号化装置／復号化装置および送信装置／受信装置を実現するとができる。
【０１７３】
【発明の効果】
以上詳記したように、本発明によれば、代数的符号帳の１つのパルスの位置を表すためにそのパルスに割り当てられたビットの他に少なくとももう一つの別のパルスに割り当てられたビット情報を用いることによって、ビット数の増加なしに、音源パルスの探索範囲を２倍以上の長さに拡大できる。
【０１７４】
本発明はまた、複数種類の代数的符号帳を有する構成とすることにより、ビット数の不十分なパルス数の多い代数的符号帳を有効的に利用してピッチ周期の短い音声の品質を向上するとともに、ビット数の十分なパルス数の少ない代数的符号帳を用いて有声立ち上がり部分等の品質を向上することが出来る。
【０１７５】
本発明はまた、代数的符号帳とランダム雑音符号帳とを併用することによって、音声品質の向上を図ることが出来る。
【０１７６】
本発明はまた、複数種類の代数的符号帳を有する構成において、ビット数の不十分なパルス数の少ないモードでは代数的符号帳の一部を適応符号ベクトルから求められるピッチピーク位置を用いて適応的に変化させることによって音声品質の向上を図ることが出来る。
【０１７７】
本発明はまた、２チャンネル以上から成る雑音符号帳において、各チャンネルの組合わせによって使用する符号帳を切り替えることによって、独立したモード情報無しにモードの切換が行うことが出来るようにしたものであり、各チャンネルの一部を代数的符号帳とすることによって演算量・メモリ量の削減をも図ることができる。
【０１７８】
本発明はまた、２チャンネルから構成される雑音符号帳において、一方のチャンネルに代数的符号帳を他方のチャンネルにランダム雑音符号帳を使用して用いる場合に、ランダム雑音符号帳に格納されている雑音符号ベクトルの基準点を代数的符号帳から出力されているパルスの位置に合わせて使用することによって、ランダム雑音符号帳の利用効率の向上と音声品質の向上を図ることが出来る。
【０１７９】
本発明はまた、上記音声符号化装置または復号化装置を音声符号化器または復号化器として備えることにより、より高品質な音声品質を提供できる送信装置または受信装置を実現できる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の実施の形態１における代数的符号帳の探索器の構成を示すブロック図
【図２】本発明の実施の形態１における代数的符号帳のパルス探索位置を表す模式図
【図３】本発明の実施の形態１における代数的符号帳の内容を示す表
【図４】本発明の実施の形態１における代数的符号帳の探索方法を示す流れ図
【図５】本発明の実施の形態１における代数的符号帳の探索方法を示すプログラム例
【図６】本発明の実施の形態１における音声符号化装置の構成を表すブロック図
【図７】本発明の実施の形態１における音声復号化装置の構成を表すブロック図
【図８】本発明の実施の形態２における音声符号化装置の構成を示すブロック図
【図９】本発明の実施の形態２における雑音符号帳探索方法を示す流れ図
【図１０】本発明の実施の形態２における代数的符号帳のパルス探索位置を表す模式図
【図１１】本発明の実施の形態２における代数的符号帳の内容を示す表
【図１２】本発明の実施の形態２における音声復号化装置の構成を表すブロック図
【図１３】本発明の実施の形態３における音声符号化装置の構成を示すブロック図
【図１４】本発明の実施の形態３における雑音符号帳探索方法を示す流れ図
【図１５】本発明の実施の形態３における２パルス代数的符号帳の探索方法を示す流れ図
【図１６】本発明の実施の形態３における代数的符号帳の第１チャンネルとランダム符号帳の第２チャンネルとの組合わせ探索方法を示す流れ図
【図１７】本発明の実施の形態３におけるランダム符号帳の第１チャンネルと代数的符号帳の第２チャンネルとの組合わせ探索方法を示す流れ図
【図１８】本発明の実施の形態３におけるランダム符号帳の第１チャンネルとランダム符号帳の第２チャンネルとの組合わせ探索方法を示す流れ図
【図１９】本発明の実施の形態３における代数的符号帳の内容を示す表
【図２０】本発明の実施の形態３における雑音符号帳の構成を示すブロック図
【図２１】本発明の実施の形態３における音声復号化装置の構成を示すブロック図
【図２２】本発明の実施の形態４における音声符号化装置の構成を示すブロック図
【図２３】本発明の実施の形態４における位相適応型代数的符号帳の構成を示すブロック図
【図２４】本発明の実施の形態４における位相適応型代数的符号帳のパルス探索位置を表す模式図
【図２５】本発明の実施の形態４における雑音符号帳の探索方法を示す流れ図
【図２６】本発明の実施の形態４における音声復号化装置の構成を示すブロック図
【図２７】本発明の実施の形態５における音声符号化装置の構成を示すブロック図
【図２８】本発明の実施の形態５における２チャンネル構成の雑音符号帳の構成を示すブロック図
【図２９】本発明の実施の形態５における雑音符号帳の探索方法を示す流れ図
【図３０】本発明の実施の形態５における音声復号化装置の構成を示すブロック図
【図３１】本発明の実施の形態６における音声符号化装置の構成を示すブロック図
【図３２】本発明の実施の形態６における２チャンネル構成の雑音符号帳の構成を示すブロック図
【図３３】本発明の実施の形態６における適応型ランダム符号帳の原理を表す模式図
【図３４】本発明の実施の形態６における代数的符号帳の第１チャンネルと適応型ランダム符号帳の第２チャンネルとの組合わせ探索の方法を示す流れ図
【図３５】本発明の実施の形態６における音声復号化装置の構成を示すブロック図
【図３６】本発明の実施の形態７における送信装置および受信装置の構成を示すブロック図
【図３７】従来の代数的符号帳を用いたＣＥＬＰ音声符号化装置の構成を示すブロック図
【図３８】従来の代数的符号帳のパルス探索位置を表す模式図
【図３９】従来の代数的符号帳の内容を示す表
【図４０】従来の代数的符号帳の探索方法を示す流れ図
【図４１】従来の代数的符号帳の探索方法を示すプログラム
【図４２】従来の代数的符号帳の探索器の構成を示すブロック図
【図４３】従来の代数的符号帳のパルス探索位置を表す模式図
【図４４】従来の代数的符号帳の内容を示す表
【符号の説明】
１０１  パルス１インデックス生成器
１０２  パルス２インデックス生成器
１０３  パルス３インデックス生成器
１０４  第１のインデックス／パルス位置変換器
１０５  第２のインデックス／パルス位置変換器
１０６  第３のインデックス／パルス位置変換器
１０７  歪み評価関数計算器
１０８  歪み最小化器
１５１  適応符号帳
１５２、１７２  隣接チャンネル依存型代数的符号帳
１５３〜１５５  乗算器
１５６  加算器
１５７  ゲイン予測分析器
１５８  ゲイン符号帳
１５９  線形予測器
１６０  合成フィルタ
１６１  加算器
１６２  歪み最小化器
２０３  第１の代数的符号帳
２０４  第２の代数的符号帳
２５３  第１の代数的符号帳
２５４  第２の代数的符号帳
３０４  代数的符号帳および代数的符号帳でないランダム符号帳から構成される雑音符号帳
３５４  代数的符号帳とランダム符号帳とから成る雑音符号帳
４０３  一部が位相適応型である代数的符号帳
４０４  代数的符号帳および代数的符号帳でないランダム符号帳から構成  される雑音符号帳
４５３  一部分が位相適応型代数的符号帳である代数的符号帳
４５４  代数的符号帳とランダム符号帳とから成る雑音符号帳
５５４  代数的符号帳と２種類のランダム符号帳とから成る雑音符号帳
６０４  代数的符号帳および代数的符号帳でないランダム符号帳および適応型ランダム符帳から構成される雑音符号帳
６５４  代数的符号帳と適応型ランダム符号帳とランダム符号帳とから成る雑音符号帳
【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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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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【図２３】
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【図２４】
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【図２５】
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【図２６】
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【図２７】
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【図２８】
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【図２９】
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【図３０】
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【図３１】
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【図３２】
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【図３３】
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【図３４】
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【図３５】
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【図３６】
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【図３７】
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【図３８】
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【図３９】
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【図４０】
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【図４１】
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【図４２】
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【図４３】
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【図４４】
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