(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
音響パラメータ符号化方法であり、
(a) 音響信号のスペクトル包絡特性を表す線形予測係数と等価な音響パラメータを一定時間長のフレーム毎に算出するステップと、
(b) 複数の符号ベクトルを、それらを代表するインデックスに対応して格納したベクトル符号帳から、最も近い過去の少なくとも１つのフレームにおいて出力された符号ベクトルと、現フレームにおいて選択された符号ベクトルに対し、１セット以上の重み係数をそれらを代表するインデックスに対応して格納した係数符号帳から選択したセットの重み係数をそれぞれ乗算して加え合わせて重み付きベクトルを生成し、上記重み付きベクトルの成分を含むベクトルを、現フレームの上記音響パラメータに対する量子化音響パラメータの候補として求めるステップと、
(c) 上記量子化音響パラメータの候補の、上記算出した音響パラメータに対する歪みが最小となるように基準を用いて、上記ベクトル符号帳の符号ベクトルと上記係数符号帳の重み係数のセットを決定し、それら決定した符号ベクトル及び重み係数のセットを表すインデックスを上記音響パラメータの量子化符号と決定して出力するステップ、
とを含み、
上記ベクトル符号帳は、それぞれ複数のベクトルがそれらを代表するインデックスに対応して格納された複数段の符号帳から成り、上記複数段の符号帳の１つの段の符号帳には、上記ほぼ平坦なスペクトラム包絡を表す音響パラメータベクトルの成分を含むベクトルが１つのベクトルとして格納されており、
上記ステップ(b) は、上記１つの段の符号帳から上記ほぼ平坦なスペクトラム包絡を表す音響パラメータベクトルの成分を含むベクトル以外の符号ベクトルを選択した場合は、上記複数段の符号帳からそれぞれベクトルを選択し、それらをベクトル加算して上記現フレームの上記選択した符号ベクトルとして出力し、上記１つの段の符号帳から上記ほぼ平坦なスペクトラム包絡を表す音響パラメータベクトルの成分を含むベクトルを選択した場合は、上記ほぼ平坦なスペクトラム包絡を表す音響パラメータベクトルの成分を含むベクトルを上記現フレームの上記選択した符号ベクトルとして出力するステップを含む。
【請求項２】
請求項１記載の符号化方法において、上記複数段の符号帳中の少なくとも１つの段の符号帳は、符号ベクトルの次元が複数に分割された複数の分割ベクトルとして分配格納された複数の分割ベクトル符号帳と、これら複数の分割ベクトル符号帳から出力される分割ベクトルを統合してその段の符号帳の出力ベクトルとして出力する統合部とを含む。
【請求項３】
請求項１に記載の符号化方法において、上記ステップ(b)と(c)は共同して、まず、上記１つの段の符号帳から選択した符号ベクトルによる上記歪の最も小さい所定数の符号ベクトルを探索するステップと、次に、各上記所定数の符号ベクトルと、残りの段の符号帳からそれぞれ１つずつ選択した符号ベクトルとのすべての組み合わせについてそれぞれ上記歪を求め、歪が最小となる組の符号ベクトルを決定するステップを含む。
【請求項４】
音響パラメータ符号化方法であり、
(a) 音響信号のスペクトル包絡特性を表す線形予測係数と等価な音響パラメータを一定時間長のフレーム毎に算出するステップと、
(b) 複数の符号ベクトルを、それらを代表するインデックスに対応して格納したベクトル符号帳から、最も近い過去の少なくとも１つのフレームにおいて出力された符号ベクトルと、現フレームにおいて選択された符号ベクトルに対し、１セット以上の重み係数をそれらを代表するインデックスに対応して格納した係数符号帳から選択したセットの重み係数をそれぞれ乗算して加え合わせて重み付きベクトルを生成し、上記重み付きベクトルの成分を含むベクトルを、現フレームの上記音響パラメータに対する量子化音響パラメータの候補として求めるステップと、
(c) 上記量子化音響パラメータの候補の、上記算出した音響パラメータに対する歪みが最小となるように基準を用いて、上記ベクトル符号帳の符号ベクトルと上記係数符号帳の重み係数のセットを決定し、それら決定した符号ベクトル及び重み係数のセットを表すインデックスを上記音響パラメータの量子化符号と決定して出力するステップ、
とを含み、
上記ベクトル符号帳は、それぞれ複数の符号ベクトルが格納された複数段の符号帳と、２段目以降の各符号帳に対し設けられたスケーリング係数符号帳とを含み、各上記スケーリング係数符号帳には１段目の符号帳のそれぞれの符号ベクトルに対応して予め決めたスケーリング係数が格納されており、
上記複数段の符号帳の１つの段の符号帳には、上記ほぼ平坦なスペクトラム包絡を表す音響パラメータベクトルの成分を含むベクトルが格納されており、
上記ステップ(b) は、
上記１つの段の符号帳から上記ほぼ平坦なスペクトラム包絡を表す音響パラメータベクトルの成分を含むベクトル以外の符号ベクトルを選択した場合は、１段目で選択された符号ベクトルに対し、２段目以降の符号帳に対するスケーリング符号帳から対応するスケーリング係数を読み出し、２段目以降の符号帳からそれぞれ選択した符号ベクトルに乗算し、乗算結果をそれぞれの段のベクトルとして出力し、上記それぞれの段の出力ベクトルと、上記１段目のベクトルとをベクトル加算し、加算結果を上記ベクトル符号帳からの符号ベクトルとして出力し、上記１つの段の符号帳から上記ほぼ平坦なスペクトラム包絡を表す音響パラメータベクトルの成分を含むベクトルを選択した場合は、上記ほぼ平坦なスペクトラム包絡を表す音響パラメータベクトルの成分を含むベクトルを上記ベクトル符号帳からの符号ベクトルとして出力するステップ、
を含む。
【請求項５】
請求項４記載の符号化方法において、上記複数段の符号帳のうち、２段目以降の少なくとも１つの段の符号帳は、符号ベクトルの次元が複数に分割された複数の分割ベクトルとして分配格納された複数の分割ベクトル符号帳から成り、
上記少なくとも１つの段の符号帳に対応する上記スケーリング係数符号帳は、上記複数の分割ベクトル符号帳に対して設けられた複数の分割ベクトル用スケーリング係数符号帳を含み、各上記分割ベクトル用スケーリング係数符号帳のそれぞれの符号ベクトルは上記１段目の符号帳のそれぞれの符号ベクトルに対応して予め決めた分割ベクトル用スケーリング係数がそれぞれ格納されており、
上記ステップ(b) は、
上記１つの段の符号帳から上記ほぼ平坦なスペクトラム包絡を表す音響パラメータベクトルの成分を含むベクトル以外の符号ベクトルを選択した場合は、上記少なくとも１つの段の上記複数の分割ベクトル符号帳からそれぞれ選択された分割ベクトルに対し、上記１段目の符号帳で選択されたベクトルのインデックスに対応する分割ベクトル用スケーリング係数をそれぞれの上記分割ベクトル用スケーリング係数符号帳から読み出してそれぞれ乗算し、それら乗算して得られた分割ベクトルを統合してその段の符号帳の出力ベクトルとして出力するステップ、
を含む。
【請求項６】
請求項１から請求項５の何れかに記載の符号化方法において、上記ほぼ平坦なスペクトラム包絡を表す音響パラメータベクトルの成分を含むベクトルは、上記線形予測係数と等価なパラメータベクトルから、予め求めておいた音響信号全体の上記線形予測係数と等価なパラメータの平均ベクトルを差し引いて生成したベクトルである。
【請求項７】
請求項１から請求項６の何れかに記載の符号化方法において、上記線形予測係数と等価なパラメータはLSPパラメータである。
【請求項８】
音響パラメータ復号化方法であり、
(a) 音響信号のスペクトル包絡特性を表す線形予測係数と等価な音響パラメータの複数の符号ベクトルをそれらを代表するインデックスと対応して格納したベクトル符号帳と、１セット以上の重み係数をそれらのセットを代表するインデックスと対応して格納した係数符号帳とから、フレームごとに入力された符号が表すインデックスに対応する符号ベクトルと１セットの重み係数を出力するステップと、
(b) 最も近い過去の少なくとも１つのフレームにおいて上記ベクトル符号帳から出力された上記符号ベクトルと、現フレームにおいて上記ベクトル符号帳から出力された符号ベクトルとにそれぞれ上記出力されたセットの重み係数を乗算して加え合わせて重み付きベクトルを生成し、その重み付きベクトルの成分を含むベクトルを現在のフレームの復号された量子化ベクトルとして出力するステップ、
とを含み、
上記ベクトル符号帳は、それぞれ複数のベクトルがそれらを代表するインデックスに対応して格納された複数段の符号帳から成り、上記複数段の符号帳の１つの段の符号帳には、上記ほぼ平坦なスペクトラム包絡を表す音響パラメータベクトルの成分を含むベク
トルが１つのベクトルとして格納されており、
上記ステップ(b) は、上記１つの段の符号帳から上記ほぼ平坦なスペクトラム包絡を表す音響パラメータベクトルの成分を含むベクトル以外の符号ベクトルを出力した場合は、上記複数段の符号帳からそれぞれベクトルを選択し、それらをベクトル加算して上記現フレームの上記選択した符号ベクトルとして出力し、上記１つの段の符号帳から上記ほぼ平坦なスペクトラム包絡を表す音響パラメータベクトルの成分を含むベクトルを選択した場合は、上記ほぼ平坦なスペクトラム包絡を表す音響パラメータベクトルの成分を含むベクトルを上記現フレームの符号ベクトルとして出力するステップを含む。
【請求項９】
請求項８記載の復号化方法において、上記複数段の符号帳中の少なくとも１つの段の符号帳は、符号ベクトルの次元が複数に分割された複数の分割ベクトルとして分配格納された複数の分割ベクトル符号帳と、これら複数の分割ベクトル符号帳から出力される分割ベクトルを統合してその段の符号帳の出力ベクトルとして出力する統合部とを含む。
【請求項１０】
音響パラメータ復号化方法であり、
(a) 音響信号のスペクトル包絡特性を表す線形予測係数と等価な音響パラメータの複数の符号ベクトルをそれらを代表するインデックスと対応して格納したベクトル符号帳と、１セット以上の重み係数をそれらのセットを代表するインデックスと対応して格納した係数符号帳とから、フレームごとに入力された符号が表すインデックスに対応する符号ベクトルと１セットの重み係数を出力するステップと、
(b) 最も近い過去の少なくとも１つのフレームにおいて上記ベクトル符号帳から出力された上記符号ベクトルと、現フレームにおいて上記ベクトル符号帳から出力された符号ベクトルとにそれぞれ上記出力されたセットの重み係数を乗算して加え合わせて重み付きベクトルを生成し、その重み付きベクトルの成分を含むベクトルを現在のフレームの復号された量子化ベクトルとして出力するステップ、
とを含み、
上記ベクトル符号帳は、それぞれ複数の符号ベクトルが格納された複数段の符号帳と、２段目以降の各符号帳に対し設けられたスケーリング係数符号帳とを含み、各上記スケーリング係数符号帳には１段目の符号帳のそれぞれの符号ベクトルに対応して予め決めたスケーリング係数が格納されており、
上記複数段の符号帳の１つの段の符号帳には、上記ほぼ平坦なスペクトラム包絡を表す音響パラメータベクトルの成分を含むベクトルが格納されており、残りの段の符号帳には、それぞれ１つずつ零ベクトルが格納されており、
上記ステップ(b) は、
上記１つの段の符号帳から上記ほぼ平坦なスペクトラム包絡を表す音響パラメータベクトルの成分を含むベクトル以外の符号ベクトルを出力した場合は、１段目で選択された符号ベクトルに対し、２段目以降の符号帳に対するスケーリング符号帳から対応するスケーリング係数を読み出し、２段目以降の符号帳からそれぞれ選択した符号ベクトルに乗算し、乗算結果をそれぞれの段のベクトルとして出力し、
上記それぞれの段の出力ベクトルと、上記１段目のベクトルとをベクトル加算し、加算結果を上記ベクトル符号帳からの符号ベクトルとして出力し、
上記１つの段の符号帳から上記ほぼ平坦なスペクトラム包絡を表す音響パラメータベクトルの成分を含むベクトルを選択した場合は、上記ほぼ平坦なスペクトラム包絡を表す音響パラメータベクトルの成分を含むベクトルを上記ベクトル符号帳からの符号ベクトルとして出力するステップ、
を含む。
【請求項１１】
請求項１０記載の復号化方法において、上記複数段の符号帳のうち、２段目以降の少なくとも１つの段の符号帳は、符号ベクトルの次元が複数に分割された複数の分割ベクトルとして分配格納された複数の分割ベクトル符号帳から成り、
上記少なくとも１つの段の符号帳に対応する上記スケーリング係数符号帳は、上記複数の分割ベクトル符号帳に対し設けられた複数の分割ベクトル用スケーリング係数符号帳を含み、各上記分割ベクトル用スケーリング係数符号帳には上記１段目の符号帳のそれぞれの符号ベクトルに対応して複数の分割ベクトル用スケーリング係数が格納されており、
上記ステップ(b) は、
上記１つの段の符号帳から上記ほぼ平坦なスペクトラム包絡を表す音響パラメータベクトルの成分を含むベクトル以外の符号ベクトルを出力した場合は、上記少なくとも１つの段の上記複数の分割ベクトル符号帳からそれぞれ選択された分割ベクトルに対し、上記１段目の符号帳で選択されたベクトルのインデックスに対応する分割ベクトル用スケーリング係数をそれぞれの上記分割ベクトル用スケーリング係数符号帳から読み出してそれぞれ乗算し、それら乗算して得られた分割ベクトルを統合してその段の符号帳の出力ベクトルとして出力するステップ、
を含む。
【請求項１２】
請求項８から請求項１１の何れかに記載の復号化方法において、上記線形予測係数と等価なパラメータベクトルの成分を含むベクトルは、上記線形予測係数と等価なパラメータベクトルから、予め求めておいた音響信号全体の上記線形予測係数と等価なパラメータの平均ベクトルを差し引いて生成したベクトルである。
【請求項１３】
請求項８から請求項１２の何れかに記載の復号化方法において、上記線形予測係数と等価なパラメータはLSPパラメータである。
【請求項１４】
音響パラメータ符号化装置であり、
入力音響信号をフレームごとに分析し音響信号のスペクトル包絡特性を表す線形予測係数と等価な音響パラメータを算出するパラメータ算出手段と、
複数の符号ベクトルをそれらを代表するインデックスと対応して格納したベクトル符号帳と、
１セット以上の重み係数をそれらのセットを代表するインデックスと対応して格納した係数符号帳と、
上記ベクトル符号帳から出力された現フレームに対する符号ベクトルと、最も近い過去の少なくとも１つのフレームにおいて出力された符号ベクトルとに対し、上記係数符号帳から選択したセットの重み係数のそれぞれとを乗算して加え合わせて重み付きベクトルを生成し、生成した上記重み付きベクトルの成分を含むベクトルを、現フレームの上記音響パラメータに対する量子化音響パラメータの候補として出力する量子化パラメータ生成手段と、
上記量子化音響パラメータの、上記パラメータ算出手段で算出された音響パラメータに対する歪みを計算する歪み計算部と、
上記歪みが小になるような基準を用いて、上記ベクトル符号帳の符号ベクトルと上記係数符号帳のセットの重み係数を決定し、それら決定された符号ベクトル及び重み係数のセットをそれぞれ代表するインデックスを上記音響パラメータの符号として出力する符号帳検索制御部、
とを含み、
上記ベクトル符号帳は、それぞれ複数のベクトルがそれらを代表するインデックスに対応して格納された複数段の符号帳から成り、上記複数段の符号帳の１つの段の符号帳には、上記ほぼ平坦なスペクトラム包絡を表す音響パラメータベクトルの成分を含むベクトルが１つのベクトルとして格納されており、
上記量子化パラメータ生成手段は、上記１つの段の符号帳から上記ほぼ平坦なスペクトラム包絡を表す音響パラメータベクトルの成分を含むベクトル以外の符号ベクトルを選択した場合は、上記複数段の符号帳からそれぞれベクトルを選択し、それらをベクトル加算して上記現フレームの上記選択した符号ベクトルとして出力し、上記１つの段の符号帳から上記ほぼ平坦なスペクトラム包絡を表す音響パラメータベクトルの成分を含むベクトルを選択した場合は、上記ほぼ平坦なスペクトラム包絡を表す音響パラメータベクトルの成分を含むベクトルを上記現フレームの上記選択した符号ベクトルとして出力する手段を含む。
【請求項１５】
請求項１４記載の符号化装置において、上記複数段の符号帳中の少なくとも１つの段の符号帳は、符号ベクトルの次元が複数に分割された複数の分割ベクトルとしてそれぞれそれらを代表するインデックスと対応して分配格納された複数の分割ベクトル符号帳と、これら複数の分割ベクトル符号帳から出力される分割ベクトルを統合してその段の符号帳の出力ベクトルとして出力する統合部とを含む。
【請求項１６】
音響パラメータ符号化装置であり、
入力音響信号をフレームごとに分析し音響信号のスペクトル包絡特性を表す線形予測係数と等価な音響パラメータを算出するパラメータ算出手段と、
複数の符号ベクトルをそれらを代表するインデックスと対応して格納したベクトル符号帳と、
１セット以上の重み係数をそれらのセットを代表するインデックスと対応して格納した係数符号帳と、
上記ベクトル符号帳から出力された現フレームに対する符号ベクトルと、最も近い過去の少なくとも１つのフレームにおいて出力された符号ベクトルとに対し、上記係数符号帳から選択したセットの重み係数のそれぞれとを乗算して加え合わせて重み付きベクトルを生成し、生成した上記重み付きベクトルの成分を含むベクトルを、現フレームの上記音響パラメータに対する量子化音響パラメータの候補として出力する量子化パラメータ生成手段と、
上記量子化音響パラメータの、上記パラメータ算出手段で算出された音響パラメータに対する歪みを計算する歪み計算部と、
上記歪みが小になるような基準を用いて、上記ベクトル符号帳の符号ベクトルと上記係数符号帳のセットの重み係数を決定し、それら決定された符号ベクトル及び重み係数のセットをそれぞれ代表するインデックスを上記音響パラメータの符号として出力する符号帳検索制御部、
とを含み、
上記ベクトル符号帳は、
それぞれ複数の符号ベクトルがそれらを代表するインデックスと対応して格納された複数段の符号帳と、
２段目以降の各符号帳に対し設けられ、１段目の符号帳のそれぞれの符号ベクトルに対応して予め決めたスケーリング係数がそれらを代表するインデックスと対応して格納されたスケーリング係数符号帳を含み、
上記複数段の符号帳の１つの段の符号帳には、上記ほぼ平坦なスペクトラム包絡を表す音響パラメータベクトルの成分を含むベクトルが格納されており、残りの段の符号帳には、零ベクトルが格納されており、
さらに、
上記１つの段の符号帳から上記ほぼ平坦なスペクトラム包絡を表す音響パラメータベクトルの成分を含むベクトル以外の符号ベクトルを選択した場合は、１段目で選択された符号ベクトルに対し、２段目以降の符号帳に対するスケーリング符号帳から対応するスケーリング係数を読み出し、２段目以降の符号帳からそれぞれ選択した符号ベクトルに乗算し、乗算結果をそれぞれの段のベクトルとして出力し、
上記１つの段の符号帳から上記ほぼ平坦なスペクトラム包絡を表す音響パラメータベクトルの成分を含むベクトルを選択した場合は、上記ほぼ平坦なスペクトラム包絡を表す音響パラメータベクトルの成分を含むベクトルを上記現フレームの上記選択した符号ベクトルとして出力する手段、
を含む。
【請求項１７】
請求項１６記載の符号化装置において、上記複数段の符号帳のうち、２段目以降の少なくとも１つの段の符号帳は、符号ベクトルの次元が複数に分割された複数の分割ベクトルとして分配格納された複数の分割ベクトル符号帳から成り、
上記少なくとも１つの段の符号帳に対応する上記スケーリング係数符号帳は、
上記複数の分割ベクトル符号帳と対応して複数の分割ベクトル用スケーリング係数がそれぞれ１段目の符号ベクトルに対応して格納された複数の分割ベクトル用スケーリング係数符号帳と、
上記１つの段の符号帳から上記ほぼ平坦なスペクトラム包絡を表す音響パラメータベクトルの成分を含むベクトル以外の符号ベクトルを選択した場合は、上記少なくとも１つの段の上記複数の分割ベクトル符号帳からそれぞれ出力される分割ベクトルに対し、上記１段目の符号帳で選択されたベクトルのインデックスに対応する分割ベクトル用スケーリング係数をそれぞれの上記分割ベクトル用スケーリング係数符号帳から読み出してそれぞれ乗算し、
それら乗算結果を統合してその段の符号帳の出力ベクトルとして出力する手段、
とを含む。
【請求項１８】
音響パラメータ復号化装置であり、
音響信号のスペクトル包絡特性を表す線形予測係数と等価な音響パラメータの複数の符号ベクトルをそれらを代表するインデックスと対応して格納したベクトル符号帳と、
１セット以上の重み係数をそれらを代表するインデックスと対応して格納した係数符号帳と、
フレームごとに入力される符号が表すインデックスに応じて上記ベクトル符号帳から１つの符号ベクトルを出力させ、上記係数符号帳からセットの重み係数を出力させ、現フレームで出力された上記符号ベクトルと、最も近い過去の少なくとも１つのフレームにおいて出力された符号ベクトルとに上記現フレームで出力されたセットの重み係数をそれぞれ乗算して加え合わせた重み付きベクトルを生成し、生成した上記重み付きベクトルの成分を含むベクトルを現フレームの復号された量子化音響パラメータとして出力する量子化パラメータ生成手段、
とを含み、
上記ベクトル符号帳は、それぞれ複数のベクトルがそれらを代表するインデックスに対応して格納された複数段の符号帳から成り、上記複数段の符号帳の１つの段の符号帳には、上記ほぼ平坦なスペクトラム包絡を表す音響パラメータベクトルの成分を含むベクトルが１つのベクトルとして格納されており、
上記量子化パラメータ生成手段は、上記１つの段の符号帳から上記ほぼ平坦なスペクトラム包絡を表す音響パラメータベクトルの成分を含むベクトル以外の符号ベクトルを選択した場合は、上記複数段の符号帳からそれぞれベクトルを選択し、それらをベクトル加算して上記現フレームの上記選択した符号ベクトルとして出力し、上記１つの段の符号帳から上記ほぼ平坦なスペクトラム包絡を表す音響パラメータベクトルの成分を含むベクトルを選択した場合は、上記ほぼ平坦なスペクトラム包絡を表す音響パラメータベクトルの成分を含むベクトルを上記現フレームの上記選択した符号ベクトルとして出力する手段を含む。
【請求項１９】
請求項１８記載の復号化装置において、上記複数段の符号帳中の少なくとも１つの段の符号帳は、符号ベクトルの次元が複数に分割された複数の分割ベクトルとしてそれぞれそれらを代表するインデックスと対応して分配格納された複数の分割ベクトル符号帳と、これら複数の分割ベクトル符号帳から出力される分割ベクトルを統合してその段の符号帳の出力ベクトルとして出力する統合部とを含む。
【請求項２０】
音響パラメータ復号化装置であり、
音響信号のスペクトル包絡特性を表す線形予測係数と等価な音響パラメータの複数の符号ベクトルをそれらを代表するインデックスと対応して格納したベクトル符号帳と、
１セット以上の重み係数をそれらを代表するインデックスと対応して格納した係数符号帳と、
フレームごとに入力される符号が表すインデックスに応じて上記ベクトル符号帳から１つの符号ベクトルを出力させ、上記係数符号帳からセットの重み係数を出力させ、現フレームで出力された上記符号ベクトルと、最も近い過去の少なくとも１つのフレームにおいて出力された符号ベクトルとに上記現フレームで出力されたセットの重み係数をそれぞれ乗算して加え合わせた重み付きベクトルを生成し、生成した上記重み付きベクトルの成分を含むベクトルを現フレームの復号された量子化音響パラメータとして出力する量子化パラメータ生成手段、
とを含み、
上記ベクトル符号帳は、
それぞれ複数の符号ベクトルがそれらを代表するインデックスと対応して格納された複数段の符号帳と、
２段目以降の各符号帳に対し設けられ、１段目の符号帳のそれぞれの符号ベクトルに対応して予め決めたスケーリング係数がそれらを代表するインデックスと対応して格納されたスケーリング係数符号帳とを含み、
上記複数段の符号帳の１つの段の符号帳には、上記ほぼ平坦なスペクトラム包絡を表す音響パラメータベクトルの成分を含むベクトルが格納されており、残りの段の符号帳には、零ベクトルが格納されており、
さらに、
上記１つの段の符号帳から上記ほぼ平坦なスペクトラム包絡を表す音響パラメータベクトルの成分を含むベクトル以外の符号ベクトルを選択した場合は、１段目で選択された符号ベクトルに対し、２段目以降の符号帳に対するスケーリング符号帳から対応するスケーリング係数を読み出し、２段目以降の符号帳からそれぞれ選択した符号ベクトルに乗算し、乗算結果をそれぞれの段のベクトルとして出力する乗算し、
上記それぞれの段の出力ベクトルと、上記１段目のベクトルとをベクトル加算し、加算結果を上記ベクトル符号帳からの符号ベクトルとして出力し、上記１つの段の符号帳から上記ほぼ平坦なスペクトラム包絡を表す音響パラメータベクトルの成分を含むベクトルを選択した場合は、上記ほぼ平坦なスペクトラム包絡を表す音響パラメータベクトルの成分を含むベクトルを上記現フレームの上記選択した符号ベクトルとして出力する手段を含む。
【請求項２１】
請求項２０記載の復号化装置において、上記複数段の符号帳のうち、２段目以降の少なくとも１つの段の符号帳は、符号ベクトルの次元が複数に分割された複数の分割ベクトルとして分配格納された複数の分割ベクトル符号帳から成り、
上記少なくとも１つの段の符号帳に対応する上記スケーリング係数符号帳は、
上記複数の分割ベクトル符号帳と対応して複数の分割ベクトル用スケーリング係数がそれぞれ１段目の符号ベクトルに対応して格納された複数の分割ベクトル用スケーリング係数符号帳と、
上記１つの段の符号帳から上記ほぼ平坦なスペクトラム包絡を表す音響パラメータベクトルの成分を含むベクトル以外の符号ベクトルを選択した場合は、上記少なくとも１つの段の上記複数の分割ベクトル符号帳からそれぞれ出力される分割ベクトルに対し、上記１段目の符号帳で選択されたベクトルのインデックスに対応する分割ベクトル用スケーリング係数をそれぞれの上記分割ベクトル用スケーリング係数符号帳から読み出してそれぞれ乗算し、
それら乗算結果を統合してその段の符号帳の出力ベクトルとして出力する手段、
とを含む。
【請求項２２】
入力音響信号を符号化する音響信号符号化装置であり、
請求項１記載の音響パラメータ符号化方法を用いて、入力音響信号のスペクトル特性を符号化する手段と、
上記入力音響信号の周期成分を表す適応符号ベクトルを保持した適応符号帳と、
複数の固定ベクトルを格納した固定符号帳と、
上記適応符号帳からの適応符号ベクトルと上記固定符号帳からの固定ベクトルとに基づいて生成された音源ベクトルを励振信号として入力し、上記量子化音響パラメータに基づいたフィルタ係数を用いて合成音響信号を合成するフィルタ手段と、
上記入力音響信号に対する上記合成音響信号の歪みが小さくなるように上記固定符号帳と上記適応符号帳から選択する適応符号ベクトルと固定ベクトルを決定し、決定された上記適応符号ベクトル及び固定ベクトルにそれぞれ対応する適応符号と固定符号を出力する手段、
とを含む。
【請求項２３】
入力符号を復号して音響信号を出力する音響信号復号化装置であり、
請求項８記載の音響パラメータ復号化方法を用いて、入力された符号からスペクトル包絡特性を表す線形予測係数と等価な音響パラメータを復号する手段と、
複数の固定ベクトルを格納した固定符号帳と、
合成音響信号の周期成分を表す適応符号ベクトルを保持した適応符号帳と、
入力された適応符号及び固定符号により、上記固定符号帳から対応する固定ベクトルを取り出し、上記適応符号帳から対応する適応符号ベクトルを取出し、これらをベクトル合成して励振ベクトルを生成する手段と、
上記音響パラメータに基づいたフィルタ係数が設定され、上記励振ベクトルにより音響信号を再生するフィルタ手段、
とを含む。
【請求項２４】
入力音響信号を符号化する音響信号符号化方法であり、
(A) 請求項１記載の音響パラメータ符号化方法を用いて、入力音響信号のスペクトル特性を符号化するステップと、
(B) 入力音響信号の周期成分を表す適応符号ベクトルが保持された適応符号帳からの適応符号ベクトルと、複数の固定ベクトルが格納された固定符号帳からの固定ベクトルとに基づいて生成された音源ベクトルを励振信号として使用し、上記量子化音響パラメータに基づいたフィルタ係数により合成フィルタ処理を行って合成音響信号を生成するステップと、
(C) 上記入力音響信号に対する上記合成音響信号の歪みが小さくなるように上記固定符号帳と上記適応符号帳から選択する適応符号ベクトルと固定ベクトルを決定し、それら決定された適応符号ベクトルと固定ベクトルにそれぞれ対応する適応符号と固定符号を出力するステップ、
とを含む。
【請求項２５】
入力符号を復号して音響信号を出力する音響信号復号化方法であり、
(A) 請求項８記載の音響パラメータ復号化方法を用いて、入力された符号からスペクトル包絡特性を表す線形予測係数と等価な音響パラメータを復号するステップと、
(B) 入力された符号中の適応符号及び固定符号により、入力音響信号の周期成分を示す適応符号ベクトルが保持された適応符号帳から対応する適応符号ベクトルを取出し、複数の固定ベクトルが格納された固定符号帳から対応する固定ベクトルを取り出し、これら適応符号ベクトルと固定ベクトルをベクトル合成して励振ベクトルを生成するステップと、
(C) 上記音響パラメータに基づいたフィルタ係数を使って上記励振ベクトルを合成フィルタ処理して合成音響信号を再生するステップ、
とを含む。
【請求項２６】
請求項１〜７のいずれかに記載の音響パラメータ符号化方法をコンピュータで実施するプログラム。
【請求項２７】
請求項８〜１３のいずれかに記載の音響パラメータ復号化方法をコンピュータで実施するプログラム。
【請求項２８】
音響信号を電気的信号に変換する音響入力装置と、
この音響入力信号装置から出力される信号をディジタル信号に変換するＡ／Ｄ変換装置と、
このＡ／Ｄ変換装置から出力されるディジタル信号の符号化を行う請求項１４記載の音響信号符号化装置と、
この音響信号符号化装置から出力される符号化情報に対して変調処理等を行うＲＦ変調装置と、
このＲＦ変調装置から出力された信号を電波に変換して送信する送信アンテナ、
とを含む音響信号送信装置。
【請求項２９】
受信電波を受信する受信アンテナと、
上記受信アンテナで受信した信号の復調処理を行うＲＦ復調装置と、
上記ＲＦ復調装置によって得られた情報の復号化処理を行う請求項１８記載の音響信号復号化装置と、
上記音響信号復号化装置によって復号化されたディジタル音響信号をＤ／Ａ変換するＤ／Ａ変換装置と、上記Ｄ／Ａ変換装置から出力される電気的信号を音響信号に変換する音響信号出力装置、
とを含む音響信号受信装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
この発明は、音声信号や音楽信号などの音響信号を符号化して伝送する移動通信システムやインターネット等における低ビットレート音響信号符号化、復号化方法及び装置、これらに適用する音響パラメータ符号化、復号化方法及装置、及びこれら方法をコンピュータで実施するプログラムに関する。
【０００２】
【従来の技術】
ディジタル移動通信や音声蓄積の分野においては、電波や記憶媒体の有効利用のために、音声情報を圧縮し、高能率で符号化する音声符号化装置が用いられている。このような音声符号化装置は、低ビットレートでも高い品質の音声信号を表現できるように、音声信号を表現するのに適したモデルを用いた方式を用いている。例えば4kbit/s〜8kbit/sのビットレートにおいて広く実用化されている方式として、CELP（Code Excited Linear Prediction：符号励振線形予測符号化）方式が挙げられる。CELPの技術については、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、人間の発声機構に対応する音声合成モデルに基づいており、声道特性を表す線形予測係数で表現されるフィルタと、このフィルタを駆動する励振信号とから、音声信号を合成する。具体的には、ディジタル化された音声信号をある一定のフレーム長（５ｍｓ〜５０ｍｓ程度）毎に区切り、フレーム毎に音声信号の線形予測を行い、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固定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信号を表すベクトルとして適応符号帳に格納されており、音声信号の周期成分を表現するために用いられる。固定符号ベクトルは固定符号帳に予め用意された定められた数の波形を有するベクトルとして格納されており、適応符号帳では表現できない非周期的成分を主として表現するために用いられる。固定符号帳に格納されるベクトルには、ランダムな雑音系列から成るベクトルや、何本かのパルスの組み合わせによって表現されるベクトルなどが用いられる。
【０００４】
数本のパルスの組み合わせによって前記固定符号ベクトルを表現する固定符号帳の代表的なものの一つに代数的固定符号帳がある。代数的固定符号帳については「ITU-T勧告G.729」などに具体的内容が示されている。
従来の音声符号化システムにおいて、音声の線形予測係数は、偏自己相関（PARCOR）係数や、線スペクトル対（LSP：Line Spectrum Pairs、線スペクトル周波数ともいわれる）などのパラメータに変換され、更に量子化されて、ディジタル符号に変換された後、記憶、または伝送される。これらの方法の詳細は、例えば、古井貞煕著、"ディジタル音声処理"（東海大学出版会）に記載されている。
【０００５】
この線形予測係数の符号化において、LSPパラメータの符号化方法としては、過去の１以上のフレームにおいてベクトル符号帳から出力された符号ベクトルに重み係数符号帳から選択した重み係数を乗じた重みつきベクトル、あるいは、このベクトルに、予め求めておいた音声信号全体のLSPパラメータの平均ベクトルを加えたベクトルによって、現在のフレームの量子化パラメータを表現し、この量子化パラメータの、入力音声から求められたLSPパラメータに対する歪み、即ち量子化歪が最小または十分小になるように、前記ベクトル符号帳が出力すべき符号ベクトルと重み係数符号帳が出力すべき重み係数セットを選択し、それらをLSPパラメータの符号として出力する。
【０００６】
これは、一般に、重み付きベクトル量子化あるいは、重み係数を過去からの予測係数と考えれば、移動平均（MA: Moving Average)予測ベクトル量子化といわれる。
復号側では、受け取ったベクトル符号と重み係数符号から、現フレームの符号ベクトルと過去の符号ベクトルに重み係数を乗じ、あるいは、さらに、予め求めておいた音声信号全体のLSPパラメータの平均ベクトルを加えたベクトルによって、現在のフレームの量子化ベクトルとして出力する。
【０００７】
各フレームの符号ベクトルを出力するベクトル符号帳としては、基本的な１段のベクトル量子化器、ベクトルの次元を分割した分割ベクトル量子化器、2段あるいはそれ以上の多段ベクトル量子化器、又は、多段と分割ベクトル量子化器を組み合わせた、多段・分割ベクトル量子化器といった構成が可能である。
【０００８】
【発明が解決しようとする課題】
上記従来のLSPパラメータ符号器・復号器では、無音区間及び定常雑音区間において、フレーム数が多いため、また符号化処理、復号化処理が多段構成であるため、無音区間や定常雑音区間に対応して合成したパラメータが必ずしもスムーズに変化するようにベクトルを出力することができなかった。なぜならば、符号化に用いられるベクトル符号帳は、通常学習によって求められるが、この学習においては学習音声中に無音区間や定常雑音区間が十分な量が含まれていないため、無音区間あるいは定常雑音区間に相当するベクトルを、必ずしも十分反映させて学習させることができなかったり、また、量子化器に与えられるビット数が少ないとこれら、非音声区間に対応する量子化ベクトルを十分含んだ符号帳を設計することはできなかった。
【０００９】
このようなLSPパラメータ符号器・復号器では、実際の通信時の符号化において、非音声区間の量子化性能を十分に発揮できず、再生音として品質の劣化がさけられなかった。またこのような問題は音声信号のスペクトル包絡を表わす線形予測係数と等価な音響パラメータの符号化のみならず、音楽信号に対する同様な符号化の場合も生じていた。
この発明の目的は、かかる点に鑑みてなされたものであり、従来の音響信号のスペクトル包絡を表わす線形予測係数と等価な音響パラメータの符号化・復号において、無音区間および定常雑音区間に相当するベクトルを出力しやすくすることにより、これらの区間での品質劣化の少ない音響パラメータ符号化・復号化方法及びその装置、これらを用いた音響信号符号化・復号化方法及び装置、及びこれらの方法をコンピュータで実施するプログラムを提供することにある。
【００１０】
【課題を解決するための手段】
この発明は、音響信号のスペクトル包絡を表わす線形予測係数と等価な音響パラメータ、つまりLSPパラメータ、αパラメータ、パーコールパラメータなどのパラメータ（以下単に音響パラメータと記す）の符号化・復号において、本来符号帳の学習によって得られない、無音区間あるいは定常雑音区間に相当するほぼ平坦なスペクトラム包絡を表す音響パラメータベクトルを符号ベクトルを符号帳に加えておき、選択可能にしたことを１つの特徴とする。従来の技術とは、ほぼ平坦なスペクトラム包絡を表す音響パラメータベクトルの成分を含むベクトルを予め計算によって求めて、ベクトル符号帳の一つのベクトルとして格納しておくこと、及び、多段ベクトル量子化構成や分割ベクトル量子化構成において、前記符号ベクトルを出力させる構成にしたことが異なる。
【００１１】
この発明による音響パラメータ符号化方法は、
(a) 音響信号のスペクトル包絡特性を表す線形予測係数と等価な音響パラメータを一定時間長のフレーム毎に算出するステップと、
(b) 複数の符号ベクトルを、それらを代表するインデックスに対応して格納したベクトル符号帳から、最も近い過去の少なくとも１つのフレームにおいて出力された符号ベクトルと、現フレームにおいて選択された符号ベクトルに対し、１セット以上の重み係数をそれらを代表するインデックスに対応して格納した係数符号帳から選択したセットの重み係数をそれぞれ乗算して加え合わせて重み付きベクトルを生成し、上記重み付きベクトルの成分を含むベクトルを、現フレームの上記音響パラメータに対する量子化音響パラメータの候補として求めるステップと、
(c) 上記量子化音響パラメータの候補の、上記算出した音響パラメータに対する歪みが最小となるように基準を用いて、上記ベクトル符号帳の符号ベクトルと上記係数符号帳の重み係数のセットを決定し、それら決定した符号ベクトル及び重み係数のセットを表すインデックスを上記音響パラメータの量子化符号と決定して出力するステップ、
とを含み、
上記ベクトル符号帳は格納されている符号ベクトルの１つとして、ほぼ平坦なスペクトラム包絡を表す音響パラメータベクトルの成分を含むベクトルを含む。
【００１２】
この発明による音響パラメータ復号化方法は、
(a) 音響信号のスペクトル包絡特性を表す線形予測係数と等価な音響パラメータの複数の符号ベクトルをそれらを代表するインデックスと対応して格納したベクトル符号帳と、１セット以上の重み係数をそれらのセットを代表するインデックスと対応して格納した係数符号帳とから、フレームごとに入力された符号が表すインデックスに対応する符号ベクトルと１セットの重み係数を出力するステップと、
(b) 最も近い過去の少なくとも１つのフレームにおいて上記ベクトル符号帳から出力された上記符号ベクトルと、現フレームにおいて上記ベクトル符号帳から出力された符号ベクトルとにそれぞれ上記出力されたセットの重み係数を乗算して加え合わせて重み付きベクトルを生成し、その重み付きベクトルの成分を含むベクトルを現在のフレームの復号された量子化ベクトルとして出力するステップ、
とを含み、
上記ベクトル符号帳は格納されている符号ベクトルの１つとして、ほぼ平坦なスペクトラム包絡を表す音響パラメータベクトルの成分を含むベクトルを含む。
【００１３】
この発明による音響パラメータ符号化装置は、
入力音響信号をフレームごとに分析し音響信号のスペクトル包絡特性を表す線形予測係数と等価な音響パラメータを算出するパラメータ算出手段と、
複数の符号ベクトルをそれらを代表するインデックスと対応して格納したベクトル符号帳と、
１セット以上の重み係数をそれらのセットを代表するインデックスと対応して格納した係数符号帳と、
上記ベクトル符号帳から出力された現フレームに対する符号ベクトルと、最も近い過去の少なくとも１つのフレームにおいて出力された符号ベクトルとに対し、上記係数符号帳から選択したセットの重み係数のそれぞれとを乗算して加え合わせて重み付きベクトルを生成し、生成した上記重み付きベクトルの成分を含むベクトルを、現フレームの上記音響パラメータに対する量子化音響パラメータの候補として出力する量子化パラメータ生成手段と、
上記量子化音響パラメータの、上記パラメータ算出手段で算出された音響パラメータに対する歪みを計算する歪み計算部と、
上記歪みが最小になるように基準を用いて、上記ベクトル符号帳の符号ベクトルと上記係数符号帳のセットの重み係数を決定し、それら決定された符号ベクトル及び重み係数のセットをそれぞれ代表するインデックスを上記音響パラメータの符号として出力する符号帳検索制御部、
とを含み、
上記ベクトル符号帳は、ほぼ平坦なスペクトラム包絡を表す音響パラメータベクトルの成分を含むベクトルを１つの符号ベクトルとして含むように構成されている。
【００１４】
この発明による音響パラメータ復号化装置は、
音響信号のスペクトル包絡特性を表す線形予測係数と等価な音響パラメータの複数の符号ベクトルをそれらを代表するインデックスと対応して格納したベクトル符号帳と、
１セット以上の重み係数をそれらを代表するインデックスと対応して格納した係数符号帳と、
フレームごとに入力される符号が表すインデックスに応じて上記ベクトル符号帳から１つの符号ベクトルを出力させ、上記係数符号帳からセットの重み係数を出力させ、現フレームで出力された上記符号ベクトルと、最も近い過去の少なくとも１つのフレームにおいて出力された符号ベクトルとに上記現フレームで出力されたセットの重み係数をそれぞれ乗算して加え合わせた重み付きベクトルを生成し、生成した上記重み付きベクトルの成分を含むベクトルを現フレームの復号された量子化音響パラメータとして出力する量子化パラメータ生成手段、
とを含むように構成され、
上記ベクトル符号帳には、ほぼ平坦なスペクトラム包絡を表す音響パラメータベクトルの成分を含むベクトルが符号ベクトルの１つとして格納されている。
【００１５】
この発明による入力音響信号を符号化する音響信号符号化装置は、
上記音響パラメータ符号化方法を用いて、入力音響信号のスペクトル特性を符号化する手段と、
上記入力音響信号の周期成分を表す適応符号ベクトルを保持した適応符号帳と、
複数の固定ベクトルを格納した固定符号帳と、
上記適応符号帳からの適応符号ベクトルと上記固定符号帳からの固定ベクトルとに基づいて生成された音源ベクトルを励振信号として入力し、上記量子化音響パラメータに基づいたフィルタ係数を用いて合成音響信号を合成するフィルタ手段と、
上記入力音響信号に対する上記合成音響信号の歪みが小さくなるように上記固定符号帳と上記適応符号帳から選択する適応符号ベクトルと固定ベクトルを決定し、決定された上記適応符号ベクトル及び固定ベクトルにそれぞれ対応する適応符号と固定符号を出力する手段、
とを含むように構成される。
【００１６】
この発明による入力符号を復号して音響信号を出力する音響信号復号化装置は、
上記音響パラメータ復号化方法を用いて、入力された符号からスペクトル包絡特性を表す線形予測係数と等価な音響パラメータを復号する手段と、
複数の固定ベクトルを格納した固定符号帳と、
合成音響信号の周期成分を示す適応符号ベクトルを保持した適応符号帳と、
入力された適応符号及び固定符号により、上記固定符号帳から対応する固定ベクトルを取り出し、上記適応符号帳から対応する適応符号ベクトルを取出し、これらをベクトル合成して励振ベクトルを生成する手段と、
上記音響パラメータに基づいたフィルタ係数が設定され、上記励振ベクトルにより音響信号を再生するフィルタ手段、
とを含むように構成される。
【００１７】
この発明による入力音響信号を符号化する音響信号符号化方法は、
(A) 上記音響パラメータ符号化方法を用いて、入力音響信号のスペクトル特性を符号化するステップと、
(B) 入力音響信号の周期成分を示す適応符号ベクトルを保持した適応符号帳からの適応符号ベクトルと、複数の固定ベクトルを格納した固定符号帳からの固定ベクトルとに基づいて生成された音源ベクトルを励振信号として使用し、上記量子化音響パラメータに基づいたフィルタ係数により合成フィルタ処理して合成音響信号を生成するステップと、
(C) 上記入力音響信号に対する上記合成音響信号の歪みが小さくなるように上記固定符号帳と上記適応符号帳から選択する適応符号ベクトルと固定ベクトルを決定し、それら決定された適応符号ベクトルと固定ベクトルにそれぞれ対応する適応符号と固定符号を出力するステップ、
とを含む。
【００１８】
この発明による入力符号を復号して音響信号を出力する音響信号復号化方法は、
(A) 上記音響パラメータ復号化方法を用いて、入力された符号からスペクトル包絡特性を表す線形予測係数と等価な音響パラメータを復号するステップと、
(B) 入力された適応符号及び固定符号により、入力音響信号の周期成分を表す適応符号ベクトルを保持した適応符号帳から適応符号ベクトルを取出し、複数の固定ベクトルを格納した固定符号帳から対応する固定ベクトルを取り出し、これら適応符号ベクトルと固定ベクトルをベクトル合成して励振ベクトルを生成するステップと、
(C) 上記音響パラメータに基づいたフィルタ係数を使って上記励振ベクトルを合成フィルタ処理して合成音響信号を再生するステップ、
とを含む。
【００１９】
上述のこの発明は、コンピュータで実施可能なプログラムの形態で提供することが出来る。
この発明によれば、重み付きベクトル量子化器（あるいは、ＭＡ予測ベクトル量子化器）において、ベクトル符号帳の符号ベクトルとして、ほぼ平坦なスペクトラム包絡を表す音響パラメータベクトルの成分を含むベクトルを予め求めて格納しているので、対応する無音区間、あるいは，定常雑音区間に相当する音響パラメータに相当する量子化ベクトルを出力することができる。
【００２０】
また、この発明の他の実施形態によれば、音響パラメータ符号化装置・復号化装置のもつベクトル符号帳の構成として、多段ベクトル符号帳を使用する場合は、その１つの段の符号帳に、ほぼ平坦なスペクトラム包絡を表す音響パラメータベクトルの成分を含むベクトルを格納しておき、他の段の符号帳には、零ベクトルを格納しておくことにより、対応する無音区間、あるいは，定常雑音区間に相当する音響パラメータに相当する量子化ベクトルを出力することができる。
零ベクトルは必ずしも格納しないでもよい。零ベクトルを格納しない場合は、１つの段の符号帳から上記ほぼ平坦なスペクトラム包絡を表す音響パラメータベクトルの成分を含むベクトルが選択されたときには、上記ほぼ平坦なスペクトラム包絡を表す音響パラメータベクトルの成分を含むベクトルのみを現フレームの符号ベクトル候補として出力すればよい。
【００２１】
またベクトル符号帳を分割ベクトル符号帳で構成する場合は、ほぼ平坦なスペクトラム包絡を表す音響パラメータベクトルの成分を含むベクトルの次元が分割された複数の分割ベクトルを用い、これらの分割ベクトルをそれぞれ複数の分割ベクトル符号帳に１つづつ分配格納しておくことにより、各分割ベクトル符号帳の探索ではそれぞれの分割ベクトルが選択され、それを統合したベクトルを対応する無音区間、あるいは，定常雑音区間に相当する音響パラメータに相当する量子化ベクトルとして出力することができる。
【００２２】
さらに、ベクトル量子化器を多段・分割ベクトル量子化構成とし、上記多段ベクトル量子化構成と分割ベクトル量子化構成の技術を組み合わせることにより、対応する無音区間、あるいは，定常雑音区間に相当する音響パラメータに相当する量子化ベクトルとして出力することができる。
符号帳を多段構成とする場合には、１段目の符号帳の各符号ベクトルに対応して、２段目以降の符号帳のそれぞれに対するスケーリング係数を、スケーリング係数符号帳として設け、１段目符号帳の選択した符号ベクトルに対応するスケーリング係数をそれぞれのスケーリング係数符号帳から読み出し、２段目符号帳からそれぞれ選択した符号ベクトルに乗算することにより、量子化歪のより小さい符号化が実現できる。
【００２３】
このように、この発明の目的である、上記区間での品質劣化の少ない音響パラメータ符号化・復号化方法及びその装置を提供することができる。
この発明の音響信号符号化装置は、その線形予測係数の量子化において、線形予測係数と等価な音響パラメータ領域において、前記パラメータ符号化装置の何れかが用いられる。この構成によれば、上記いずれかと同様の作用効果を得ることができる。
この発明の音響信号復号化装置は、その線形予測係数の復号において、線形予測係数と等価な音響パラメータ領域において、前記パラメータ復号装置の何れかが用いられる。この構成によれば、上記いずれかと同様の作用効果を得ることができる。
【００２４】
【発明の実施の形態】
実施例１
次に図面を参照して、この発明の実施例について説明する。
図１は、この発明による線形予測パラメータ符号化法を適用した、一実施例の音響パラメータ符号化装置の構成例を示すブロック図である。この符号化装置は線形予測分析部１２と、LSPパラメータ算出部１３と、及びパラメータ符号化部１０を構成する符号帳１４、量子化パラメータ生成部１５、歪計算部１６、符号帳検索制御部１７とから構成されている。図において、入力端子Ｔ１からは、例えばディジタル化された一連の音声信号サンプルが入力される。線形予測分析部１２では、内部のバッファに蓄えられた１フレーム毎の音声信号サンプルに対して、線形予測分析を行い、一組の線形予測係数を算出する。以下の説明では、下線をつけた記号はベクトルをあらわすものとする。今、線形予測分析の次数をｐ次とすると、LSPパラメータ算出部１３では、ｐ次の線形予測係数から、等価なｐ次のLSP（線スペクトル対）パラメータを算出する。これらの処理方法の詳細は、前述の古井の著書に記載されている。このｐ個のLSPパラメータを
f(n) = (f1(n), f2(n), ..., fp(n))                (1)のようにベクトルとして表現する。ここで、整数ｎは、あるフレームの番号ｎを示し、その時のフレームをフレームｎと呼ぶことにする。
【００２５】
符号帳１４には、学習により求めたLSPパラメータベクトルを代表するＮ個の符号ベクトルが格納されたベクトル符号帳１４Ａと、Ｋ個の重み係数セットが格納された係数符号帳１４Ｂとが設けられており、符号ベクトルを指定するインデックスIx(n)と、重み係数符号を指定するインデックスIw(n)によって、それぞれ対応する符号ベクトルx(n)と、重み係数セット(w0, w1, ..., wm)を出力する。量子化パラメータ生成部１５は直列に接続されたｍ個のバッファ部15B1,..., 15Bm、m+1個の乗算器15A0,15A1,...,15Am、レジスタ１５Ｃ、ベクトル加算器１５Ｄからなる。ベクトル符号帳１４Ａから候補の１つとして選択された現在フレームｎの符号ベクトルx(n)と、バッファ部15B1〜15Bmに蓄えられている過去のフレームn-1,...,n-mに対し確定された符号ベクトルx(n-1),...,x(n-m)との符号ベクトルとにそれぞれ乗算器15A0,...,15Amで選択されたセットの重み係数w0, ...,wmがそれぞれ乗算され、これら乗算結果が加算器１５Ｄで加算され、さらに、予め求めておいた音声信号全体のLSPパラメータの平均ベクトルyaveがレジスタ１５Ｃから加算器１５Ｄに加えられる。このようにして加算器１５Ｄから量子化ベクトルの候補、即ちLSPパラメータの候補y(n)が生成される。平均ベクトルyaveとしては、有声部の平均ベクトルを使用してもよいし、後述のように零ベクトルを使用してもよい。
【００２６】
現在のフレームｎに対しベクトル符号帳１４Ａから選択する符号ベクトルx(n)を
x(n) = (x1(n), x2(n), ..., xp(n))                (2)
とおき、同様に、１フレーム前の確定された符号ベクトルをx(n-1)、２フレーム前の確定された符号ベクトルをx(n-2)、ｍフレーム前の確定された符号ベクトルをx(n-m)とおくと、現在のフレームの量子化ベクトル候補
y(n) = (y1(n), y2(n), ..., yp(n))                (3)は、
y(n)＝w0・x(n)＋Σj=1m wj・x(n-j)＋yave             (4)で表される。ここで、ｍの値は、大きいほど量子化効率は良いが、符号誤りが生じた時の影響がｍフレーム後まで及ぶ他、符号化して蓄積した音声を途中から再生する場合にも、ｍフレーム過去に遡る必要があるため、ｍは必要に応じて適切に選択される。音声通信用としては、１フレーム２０ｍｓ程度の場合、ｍの値は、６以下で十分であり、１〜３といった値でも良い。このｍを移動平均予測の次数とも呼ぶ。
【００２７】
こうして得られた量子化ベクトルの候補y(n)は、歪み計算部１６に送られ、ＬＰＳパラメータ算出部１３で算出したLSPパラメータf(n)に対する量子化歪みを計算する。歪みｄは、例えば、以下のような重み付きユークリッド距離で定義される。
d＝Σi=1pri(fi(n)−yi(n))2                          (5)
ただし、ri，i=1,…, pは、LSPパラメータf(n)より求められる重み係数で、スペクトルのホルマント周波数付近を重視するような重みにすると性能が良い。
【００２８】
符号帳検索部１７は、符号帳１４に与えるインデックスIx(n)とIw(n)の組を順次変更し、それぞれの組のインデックスについて上述のようにして式(5)の歪ｄの計算を繰り返すことにより符号帳１４中のベクトル符号帳１４Ａの符号ベクトルと係数符号帳１４Ｂの重み係数セットの中から、歪み計算部１６の出力である歪みｄを最小、あるいは、十分小にするものを検索し、それらのインデックスIx(n), Iw(n)を、入力LSPパラメータの符号として端子Ｔ２から送出する。端子Ｔ２から送出された符号Ix(n), Iw(n)は、伝送路を通じて復号器に送られるか、記憶装置に記憶される。
【００２９】
現在のフレームの出力符号ベクトルx(n)が決定されると、バッファ部15Bjの過去のフレーム(n-j)の符号ベクトルx(n-j), j=1,...,m-1は、順次、次のバッファ部15Bj+1に送られ、現フレームｎの符号ベクトルx(n)はバッファ部15B1へ入力される。
この発明の特徴は、上記のようなLSPパラメータの重み付きベクトル量子化、あるいは、移動平均ベクトル量子化による符号化において使用されるベクトル符号帳１４Ａに格納しておく１つの符号ベクトルとして、前述の平均ベクトルyaveが零である場合には、無音区間あるいは定常雑音区間に相当するLSPパラメータベクトルFを、あるいは、yaveが零でない場合には、そのLSPパラメータベクトルFからyaveを差し引いたベクトルC0を格納しておくことである。即ち、yaveが零でない場合は、無音区間あるいは定常雑音区間に相当するLSPパラメータベクトルを、
Ｆ＝（F1, F2, ..., Fp)
とすると、図１のベクトル符号帳１４Ａに格納すべき符号ベクトルC0は、
C0＝Ｆ−yave
として計算する。無音区間、あるいは、定常雑音区間での移動平均予測による符号化において、符号ベクトルとして、ｍフレームにわたって連続してC0が選択されるとすると、量子化ベクトルy(n)は、
0003916934.tif 000002
となる。ここで、w0からwmまでの重み係数の和を1あるいは、それに近い値であるとすると、y(n)は、C0+yave、すなわち、無音区間のLSPパラメータから求めたF、あるいはそれに近いベクトルを量子化ベクトルとして出力できるようになり、無音区間あるいは、定常雑音区間における符号化性能を高くすることができる。上述のような構成により、ベクトル符号帳１４Ａには１つの符号ベクトルとしてベクトルFの成分を含むベクトルが格納されることになる。このベクトルＦの成分を含む符号ベクトルとしては、量子化パラメータ生成部１５が平均ベクトルyaveの成分を含む量子化ベクトルy(n)を生成する場合には、ベクトルFから平均ベクトルyaveを減算したものを用い、平均ベクトルyaveの成分を含まない量子化ベクトルy(n)を生成する場合は、ベクトルFそのものを用いる。
【００３０】
図２は、この発明の実施例を適用した復号化装置の構成例であり、符号帳２４と量子化パラメータ生成部２５とから構成されている。これら符号帳２４と量子化パラメータ生成部２５は図１の符号化装置における符号帳１４と量子化パラメータ生成部１５とそれぞれ同様に構成されている。図１の符号化装置より送られたパラメータ符号としてのインデックスIx(n), Iw(n)が入力され、インデックスIx(n)に対応する符号ベクトルx(n)がベクトル符号帳２４Ａより出力され、また、インデックスIw(n)に対応する重み係数セットw0,w1,...,wmが、係数符号帳２４Ｂより出力される。ベクトル符号帳２４Ａからフレームごとに出力された符号ベクトルx(n)は直列接続されたバッファ部25B1,...,25Bmに順次入力される。現フレームｎの符号ベクトルx(n)と、バッファ部25B1,...,25Bmの1,...,mフレーム過去の符号ベクトルx(n-1),...,x(n-m)とに重み係数w0,w1,...,wmを乗算器25A0,25A1,...,25Amで乗算し、これら乗算結果を加算器２５Ｄで加算し、さらに、レジスタ２５Ｃに予め保持された音声信号全体のLSPパラメータの平均ベクトルyaveを加算器２５Ｄに加えることにより得られた量子化ベクトルy(n)を復号LSPパラメータとして出力する。yaveは、有声部の平均ベクトルあるいは、零ベクトルzとしておくことも可能である。
【００３１】
この発明ではこの復号化装置においても、図１に示した符号化装置と同じく、ベクトルC0をその一符号ベクトルとしてベクトル符号帳２４Ａに格納しておくことにより、音響信号の無音区間あるいは、定常雑音区間で求めたLSPパラメータベクトルFを出力することができる。
図１中の加算器１５Ｄ、図２中の加算器２５Ｄで平均ベクトルyaveを加算しない（零ベクトルとする）場合は、ベクトル符号帳１４Ａ、２４Ａに無音区間あるいは定常雑音区間に相当するLSPパラメータベクトルFがベクトルC0の代わりに一つの符号ベクトルとして格納される。以下の説明においては各ベクトル符号帳１４Ａ、２４Ａに格納するLSPパラメータベクトルF又はベクトルC0を代表してベクトルC0として表記する。
【００３２】
図３に、図１中のベクトル符号帳１４Ａ、あるいは、図２中のベクトル符号帳２４Ａの構成例をベクトル符号帳４Ａとして示す。この例は１段のベクトル符号帳４１を用いた場合であり、ベクトル符号帳４１には、Ｎ個の符号ベクトルx1,...,xNがそのまま格納されており、入力されたインデックスIx(n)に応じて、Ｎ個の符号ベクトル中のいずれかが選択され出力される。この発明では、その中の１つの符号ベクトルxとして前記符号ベクトルC0が用いられている。ベクトル符号帳４１のＮ個の符号ベクトルは例えば従来と同様に学習により作られるが、この発明では、その内のベクトルC0に最も類似した（歪の小さい）１個のベクトルがC0でおきかえられるか、あるいは単に追加される。
【００３３】
ベクトルC0を求めるにはいくつかの方法がある。１つとして、通常、無音区間あるいは定常雑音区間においては、入力音響信号のスペクトル包絡が平坦になるので、例えばｐ次のLSPパラメータベクトルFの場合、0〜πをp+1等分してπ/(1+p), 2π/(1+p), ..., π/(1+p)のように大きさがほぼ等間のｐ個の値をLSPパラメータベクトルとして使用してもよい。あるいは、無音区間、定常雑音区間の実際のLSPパラメータベクトルFからC0=F-yaveにより求める。あるいは、白色雑音又はHoth雑音を入力してそのLSPパラメータを求め、パラメータベクトルFとして使用し、C0=F-yaveを求めてもよい。なお音声信号全体のLSPパラメータの平均ベクトルyaveは、一般にはベクトル符号帳４１の符号ベクトルxを学習する際に、全学習用ベクトルの平均ベクトルとして求めておく。
音響パラメータとしてp=10次のLSPパラメータを使用し、無音区間又は定常雑音区間のLSPパラメータを０〜πの間の値に正規化した１０次元のベクトルC0, yave 及びＦの例を次の表１に示す。
【００３４】
【表１】
0003916934.tif 000003
ベクトルFはこの発明により符号帳に書き込まれる無音区間・定常雑音区間を代表するLSPパラメータの符号ベクトルの例である。このベクトルの要素の値はほぼ一定の間隔で増加しており、これは周波数スペクトラムがほぼ平坦なことを意味している。
実施例２
図４は、図１のLSPパラメータ符号器のベクトル符号帳１４Ａ、あるいは、図２のLSPパラメータ復号化装置のベクトル符号帳２４Ａの他の構成例を符号帳４Ａとして２段のベクトル符号帳を用いた場合である。１段目の符号帳４１にはＮ個のｐ次元符号ベクトルx11,...,x1Nが格納されており、２段目の符号帳４２にはN'個のｐ次元符号ベクトルx21,...,x2N'が格納されている。
【００３５】
まず、符号ベクトルを指定するインデックスIx(n)が入力されると、符号解析部４３でそのインデックスIx(n)を解析して、第１段目の符号ベクトルを指定するインデックスIx(n)1と、第2段目の符号ベクトルを指定するインデックスIx(n)2を得る。そして、各段のインデックスIx(n)1，Ix(n)2にそれぞれ対応するｉ番目及びi'番目の符号ベクトルx1i, x2i'を１段目符号帳４１、及び２段目符号帳４２より読み出し、加算部４４にて、両符号ベクトルを加算し、加算結果を符号ベクトルx(n)として出力する。
【００３６】
この２段構成のベクトル符号帳の場合、符号ベクトル探索は、まず１段目の符号帳４１のみを使って量子化歪が最小のものから順に所定数の候補符号ベクトルまで行う。この探索は、図１で示した係数符号帳１４Ｂの重み係数セットとの組み合わせで行う。次に、各候補の１段目符号ベクトルと２段目符号帳のそれぞれの符号ベクトルとの組み合わせについて量子化歪が最小となる符号ベクトルの組み合わせを探索する。
このように１段目符号帳４１を優先して符号ベクトルの探索を行う場合は、多段ベクトル符号帳４Ａの１段目符号帳４１内の１つの符号ベクトルとして前記符号ベクトルC0（又はF）を予め格納しておき、かつ、２段目の符号帳４２内の１つの符号ベクトルとして、零ベクトルzを予め格納しておく。これにより、符号帳４１から符号ベクトルC0が選択された場合に、符号帳４２から零ベクトルzが選択され、その結果、加算器４４から符号帳４Ａの出力として、無音区間や、定常雑音区間に相当する場合の符号ベクトルC0を出力できるような構成を実現している。零ベクトルzを格納しておかず、符号帳４１から符号ベクトルC0が選択された場合には符号帳４２からの選択加算を行わないように構成してもよい。
【００３７】
１段目符号帳４１の各符号ベクトルと、２段目符号帳の各符号ベクトルのすべての組み合わせについて探索を行う場合は、符号ベクトルC0と零ベクトルzは互いに別の符号帳であればどちらの符号帳に格納してもよい。符号ベクトルC0と零ベクトルzは無音区間や定常雑音区間では同時に選択される可能性が高いが、計算誤差その他の関係でこれらは必ずしも同時に選択されない場合もある。各段の符号帳において符号ベクトルC0や零ベクトルzは他の符号ベクトルの選択と同様に１つの符号ベクトルとして選択対象になる。
【００３８】
２段目符号帳４２に零ベクトルを格納しないでもよい。その場合、１段目符号帳４１からベクトルC0が選択されたときは、符号帳４２から符号ベクトルの選択を行わず、加算器４４から符号帳４１の符号C0をそのまま出力すればよい。
図４のように符号帳４Ａを多段の符号帳で構成することにより、選択可能な符号ベクトルの組み合わせ数だけ符号ベクトルを設けたことと実効的に同じであり、従って、図３のような１段の符号帳のみの場合と比べ、符号帳のサイズ（ここでは符号ベクトルの総数）を小さくすることができる利点がある。図４では２段のベクトル符号帳４１、４２で構成した場合を示したが、段数が３以上の場合は単に追加段数だけ符号帳を追加し、それぞれの段に対するインデックスによりそれぞれの段の符号帳から符号ベクトルを選択し、それらをベクトル合成するだけなので、容易に拡張可能である。
実施例３
図５は、図４の実施例のベクトル符号帳４Ａにおいて、１段目符号帳４１の各符号ベクトルに対し、予め決めたスケーリング係数を２段目符号帳４２から選択される符号ベクトルに対し乗算して、１段目符号帳４１からの符号ベクトルに加算して出力する場合である。スケーリング係数符号帳４５が設けられ、１段目符号帳４１のそれぞれの符号ベクトルx11,...,C0,...,x1Nに対応して予め学習により決めた例えば0.5〜２程度のスケーリング係数s1,...,sNが格納されており、１段目符号帳４１と共通のインデックスIx(n)1によりアクセスされる。
【００３９】
まず、符号ベクトルを指定するインデックスIx(n)が入力されると、符号解析部４３でそのインデックスIx(n)を解析して、第１段目の符号ベクトルを指定するインデックスIx(n)1と、第２段目の符号ベクトルを指定するインデックスIx(n)2を得る。インデックスIx(n)1に対応する符号ベクトルx1iを１段目符号帳４１から読み出す。また、スケーリング係数符号帳４５から、そのインデックスIx(n)1に対応したスケーリング係数siが読み出される。次に、インデックスIx(n)2に対応する符号ベクトルx2i'を２段目符号帳４２から読み出し、スケーリング係数siを乗算器４６において、２段目符号帳４２からの符号ベクトルx2i'に乗算する。乗算により得られたベクトルと、１段目符号帳４１からの符号ベクトルx1iを加算部４４で加算し、加算結果を符号帳４Ａからの符号ベクトルx(n)として出力する。
【００４０】
この実施例においても、符号ベクトルの探索は、まず、１段目符号帳４１のみを使用して量子化歪が最小のものから順に所定数の候補符号ベクトルを探索する。次に、各候補符号ベクトルと、２段目符号帳４２のそれぞれの符号ベクトルとの組み合わせについて量子化歪が最小となる組を探索する。この場合、スケーリング係数付き多段ベクトル符号帳４Ａに対して、１段目符号帳４１内の１つの符号ベクトルとして前記ベクトルC0を予め格納しておき、かつ、２段目の符号帳４２の１つの符号ベクトルとして、零ベクトルzを予め格納しておく。図４の場合と同様に、２つの符号帳４１、４２の符号ベクトル間の全組み合わせについて探索を行うのであれば、符号ベクトルC0と零ベクトルzは互いに別々の符号帳に格納するのであればどちらに格納してもよい。あるいは、前述の実施例と同様に零ベクトルzを符号帳に格納しなくてもよい。格納しない場合は、符号ベクトルC0が選択されたときには符号帳４２からの選択加算を行わない。
【００４１】
このようにして、無音区間や、定常雑音区間に相当する場合の符号ベクトルを出力することができる。符号ベクトルC0と零ベクトルzは無音区間や定常雑音区間では同時に選択される可能性が高いが計算誤差その他の関係でこれらは必ずしも同時に選択されない場合もある。各段の符号帳において、符号ベクトルC0や零ベクトルzは他の符号ベクトルの選択と同様に１つの符号ベクトルとして選択対象になる。図５の実施例のように、スケーリング係数符号帳４５を使用することにより、スケーリング係数の数Ｎだけ２段目符号帳を設けたことと実効的に同じであり、従って、より量子化歪の小さい符号化が実現できる利点がある。
実施例４
図６は、図１のパラメータ符号化装置のベクトル符号帳１４Ａ、あるいは、図２のパラメータ復号化装置のベクトル符号帳２４Ａを分割ベクトル符号帳４Ａとして構成しこの発明を適用した場合を示す。図６は２分割のベクトル符号帳で構成したが、分割数が３以上の場合も同様に拡張可能であるので、ここでは、分割数２の場合の実現について述べる。
【００４２】
この符号帳４Ａでは、Ｎ個の低次符号ベクトルxL1,...,xLNを格納した低次ベクトル符号帳４１Lと、N'個の高次符号ベクトルxH1,...,xHN'を格納した高次ベクトル符号帳４１Hを備える。出力符号ベクトルをx(n)とすると、低次及び高次ベクトル符号帳４１L，４１Hは、p次のうち、1〜k次までを低次、k+1〜p次までを高次として、それぞれの次元数のベクトルからなる符号帳を構成する。即ち、低次ベクトル符号帳４１Lのｉ番目のベクトルは、
xLi = (xLi1, xLi2, ..., xLik)            (9)
で表され、高次ベクトル符号帳４１Hのi'番目のベクトルは、
xHi' = (xHi'k+1, xHi'k+2, ..., xHi'p)            (10)
で表される。入力されたインデックスIx(n)は解析部４３でIx(n)LとIx(n)Hに分けられ、これらIx(n)LとIx(n)Hに応じて各符号帳４１L，４１Hより、それぞれ低次と高次の分割ベクトルxLi, xHi'が選択され、統合部４７でこれら分割ベクトルxLi, xHi'が統合されて、出力符号ベクトルx(n)を生成する。即ち、統合部４７から出力される符号ベクトルをx(n)とすると、
x(n)＝(xLi1, xLi2, ..., xLik | xHi'k+1, xHi'k+2, ..., xHi'p)
となる。
【００４３】
この実施例では、低次ベクトルの符号帳４１Lの１つのベクトルとして前記ベクトルC0の低次ベクトルC0Lを格納し、かつ、高次ベクトルの符号帳４１Hの１つのベクトルとして、前記ベクトルC0の高次ベクトルC0Hを格納する。このようにして、無音区間や、定常雑音区間に相当する場合の符号ベクトルとして、
C0=(C0L|C0H)
を出力できる構成を実現している。しかも場合によっては、C0Lと他の高次ベクトルの組合せ、あるいは他の低次ベクトルとC0Hの組合せとして出力されることもある。図６のように分割ベクトル符号帳４１L、４１Hを設ければ、２つの分割ベクトルの組み合わせの数だけ符号ベクトルを設けたことと等価なので、それぞれの分割ベクトル符号帳のサイズを小さくすることができる利点がある。
実施例５
図７は、図１の音響パラメータ符号化装置のベクトル符号帳１４Ａ、あるいは、図２の音響パラメータ復号化装置のベクトル符号帳２４Ａの更に他の構成例を示し、符号帳４Ａを多段・分割ベクトル符号帳として構成した場合である。この符号帳４Ａは、図４の符号帳４Ａにおいて２段目の符号帳４２を図６と同様の２分割のベクトル符号帳で構成したものである。
【００４４】
１段目符号帳４１にはＮ個の符号ベクトルx11,...,x1Nが格納されており、２段目低次符号帳４２LにはN'個の分割ベクトルx2L1,...,x2LN'が格納されており、２段目高次符号帳４２HにはN"個の分割ベクトルx2H1,...,x2HN"が格納されている。
入力されたインデックスIx(n)は符号解析部４３1にて、１段目の符号ベクトルを指定するインデックスIx(n)1と、２段目の符号ベクトルを指定するインデックスIx(n)2とに解析される。１段目のインデックスIx(n)1に対応するｉ番目の符号ベクトルx1iを１段目符号帳４１より読み出す。また、２段目のインデックスIx(n)2は解析部４３2でIx(n)2LとIx(n)2Hに解析され、これらIx(n)2L，Ix(n)2Hにより２段目低次分割ベクトル符号帳４２Lと、２段目高次分割ベクトル符号帳４２Hのそれぞれi'番目及びi"番目の分割ベクトルx2Li'及びx2Hi"を選択し、これら選択された分割ベクトルが統合部４７でベクトル統合され、２段目の符号ベクトルx2i'i"が生成される。加算部４４にて、１段目の符号ベクトルx1iと２段目の統合ベクトルx2i'i"が加算され、符号ベクトルx(n)として出力される。
【００４５】
この実施例では、図４及び５の実施例と同様に、１段目の符号帳４１の１つの符号ベクトルとして前記ベクトルC0を格納し、かつ、２段目の分割ベクトル符号帳４２の低次分割ベクトル符号帳４２L、高次分割ベクトル符号帳４２Hのそれぞれ１つずつの分割ベクトルとして、分割零ベクトルzL, zHを格納しておく。このようにすることにより、無音区間や、定常雑音区間に相当する場合の符号ベクトルを出力する構成を実現している。符号帳の段数は３以上でもよい。また分割ベクトル符号帳は任意の段に対して用いてもよく、また１段当りの分割ベクトル符号帳の数も２に限らない。分割する段数も１以上でもよい。更に、１段目符号帳４１と２段目符号帳４２L、４２H間のすべての組の符号ベクトルについて探索を行うのであれば、ベクトルC0及び分割零ベクトルzL, zHは、互いに異なる段のどの符号帳に格納してもよい。あるいは、実施例２及び３と同様に分割零ベクトルを符号帳に格納しなくてもよい。格納しない場合は、ベクトルC0が選択されたときに符号帳４２L, ４２Hからの選択加算を行わない。
実施例６
図８は、図７の実施例のベクトル符号帳４Ａにおける分割ベクトル符号帳４２の低次符号帳４２Lと高次符号帳４２Hに対し、図５の実施例におけるスケーリング係数符号帳４５と同様のスケーリング係数符号帳４５Lと４５Hを設けた、スケーリング係数付き多段・分割ベクトル符号帳４Ａに、本発明を適用した例である。低次と高次の分割ベクトルにそれぞれ乗じるための係数として、低次スケーリング係数符号帳４５Lと高次スケーリング係数符号帳４５Hには、それぞれＮ個の値が例えば約0.5〜２程度の係数を格納しておく。
【００４６】
入力されたインデックスIx(n)は、解析部４３1で、１段目の符号ベクトルを指定するインデックスIx(n)1と、２段目の符号ベクトルを指定するインデックスIx(n)2とに解析される。まず、インデックスIx(n)1に対応する符号ベクトルx1iを１段目符号帳４１から求める。また、インデックスIx(n)1に対応して低次スケーリング係数符号帳４５Lと高次スケーリング係数符号帳４５Hとから、それぞれ低次スケーリング係数sLiと高次スケーリング係数sHiが読み出される。次に、インデックスIx(n)2は、解析部４３2で、インデックスIx(n)2LとIx(n)2Hに解析され、これら、Ix(n)2LとIx(n)2Hにより２段目低次分割ベクトル符号帳４２Lと２段目高次分割ベクトル４２Hのそれぞれの分割ベクトルx2Li', x2Hi"を選択する。それら選択した分割ベクトルに対し、乗算器４６L、４６Hにおいて低次と高次のスケーリング係数sLi, sHiを乗じて得られたベクトルを統合部４７で統合し、２段目の符号ベクトルx2i'i"が生成される。加算部４４にて、１段目の符号ベクトルx1iと２段目の統合ベクトルx2i'i"を加算し、加算結果は符号ベクトルx(n)として出力される。
【００４７】
この実施例のスケーリング係数付き多段・分割ベクトル符号帳４Ａでは、１段目符号帳４１内の１つの符号ベクトルとして前記ベクトルC0を格納し、かつ、２段目の分割ベクトル符号帳の低次分割ベクトル符号帳４２L、高次分割ベクトル符号帳４２Hに分割ベクトルとして分割零ベクトルzL, zHをそれぞれ格納する。こうすることにより、無音区間や定常雑音区間に相当する場合の符号ベクトルを出力する構成を実現している。符号帳の段数は３つ以上でもよい。その場合、２段目以降の２つ以上の段をそれぞれ分割ベクトル符号帳で構成してもよい。また、いずれの場合も１段当りの分割ベクトル符号帳の数に限らない。
実施例７
図９は、図１の音響パラメータ符号化装置のベクトル符号帳４Ａ、あるいは、図２の音響パラメータ復号化装置のベクトル符号帳２４Ａの更に別の構成例を示し、図７の実施例における１段目符号帳４１についても図６の実施例と同様の分割ベクトル符号帳により構成した場合である。この実施例では、１段目低次符号帳４１LにはＮ個の低次分割ベクトルx1L1,...,x1LNが格納され、１段目高次符号帳４１HにはN'個の高次分割ベクトルx1H1,...,xHN'が格納され、２段目低次符号帳４２LにはN"個の低次分割ベクトルx2L1,...,x2LN"が格納され、２段目高次符号帳４２HにはN'"個の高次分割ベクトルx2H1,...,x2HN'"が格納されている。
【００４８】
入力されたインデックスIx(n)は符号解析部４３にて、１段目のベクトルを指定するインデックスIx(n)1と、２段目のベクトルを指定するインデックスIx(n)2とに解析される。１段目のインデックスIx(n)1に対応するベクトルを、１段目低次分割ベクトル符号帳４１L、及び１段目高次分割ベクトル符号帳４１Hのそれぞれｉ番目及びi'番目の分割ベクトルx1Li, x1Hi'を選択し、これらを統合部４７1で統合して１段目の統合ベクトルx1ii'を生成する。
また、２段目のインデックスIx(n)2も1段目と同様に、２段目低次分割ベクトル符号帳４２Lと、２段目高次分割ベクトル符号帳４２Hのそれぞれi"番目及びi'"番目の分割ベクトルx2Li", x2Hi'"を選択し、これらを統合部４７2で統合して２段目の統合ベクトルx2i"i'"を生成する。加算部４４にて、１段目の統合ベクトルx1ii'と２段目の統合ベクトルx2i"i'"を加算し、加算結果を符号ベクトルx(n)として出力する。
【００４９】
この実施例では、１段目においては、図６の分割ベクトル符号帳構成と同様に、１段目の低次ベクトルの符号帳４１Lの１つの符号ベクトルとして前記ベクトルC0の低次分割ベクトルC0Lを格納し、かつ、１段目の高次ベクトルの符号帳４１Hの１つの分割ベクトルとして、前記ベクトルC0の高次分割ベクトルC0Hを格納し、かつ、２段目の分割ベクトル符号帳４２の低次分割ベクトル符号帳４２L、２段目の高次分割ベクトル符号帳４２Hのそれぞれ１つずつのベクトルとして、分割零ベクトルzL, zHを格納する。この構成により無音区間や、定常雑音区間に相当する場合の符号ベクトルを出力できる構成を実現している。この場合も、多段の数は２に限らず、１段当りの分割ベクトル符号帳の数も２に限らない。
実施例８
図１０は、この発明を適用した音声信号送信装置および受信装置の構成を示すブロック図である。
【００５０】
音声信号101は、入力装置102によって電気的信号に変換されA/D変換装置103に出力される。A/D変換装置103は入力装置102から出力された（アナログ）信号をディジタル信号に変換し音声符号化装置104へ出力する。音声符号化装置104はA/D変換装置103から出力されたディジタル音声信号を後述する音声符号化方法を用いて符号化し、符号化情報をＲＦ変調装置105へ出力する。ＲＦ変調装置105は音声符号化装置104から出力された音声符号化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106へ出力する。送信アンテナ106はＲＦ変調装置105から出力された出力信号を電波（ＲＦ信号）107として送信する。以上が音声信号送信装置の構成および動作である。
【００５１】
送信された電波（ＲＦ信号）108は受信アンテナ109によって受信され、ＲＦ復調装置110へ出力される。なお、図中の電波（ＲＦ信号）108は受信側から見た電波（ＲＦ信号）107のことであり、伝播路において信号の減衰や雑音の重畳がなければ電波（ＲＦ信号）107と全く同じものとなる。ＲＦ復調装置110は受信アンテナ109から出力されたＲＦ信号から音声符号化情報を復調して音声復号化装置111へ出力する。音声復号化装置111はＲＦ復調装置110から出力された音声符号化情報から後述する音声復号化方法を用いて音声信号を復号してD/A変換装置112へ出力する。D/A変換装置112は音声復号化装置111から出力されたディジタル音声信号をアナログの電気的信号に変換して出力装置113へ出力する。出力装置113は電気的信号を空気の振動に変換し音波114として人間の耳に聴こえるように出力する。以上が音声信号受信装置の構成および動作である。
【００５２】
上記のような音声信号送信装置および受信装置の少なくとも一方を備えることにより、移動通信システムにおける基地局装置および移動端末装置を構成することができる。
前記音声信号送信装置は、音声符号化装置104にその特徴を有する。図１１は音声符号化装置104の構成を示すブロック図である。
入力音声信号は図１０のA/D変換装置103から出力される信号であり、前処理部200に入力される。前処理部200ではＤＣ成分を取り除くハイパスフィルタ処理や後続する符号化処理の性能改善につながるような波形整形処理やプリエンファシス処理を行い、その処理された信号ＸinをLPC分析部201および加算器204およびパラメータ決定部212に出力する。LPC分析部201は、Ｘinについて線形予測分析を行い、分析結果（線形予測係数）をLPC量子化部202へ出力する。LPC量子化部202は、LSPパラメータ算出部１３と、パラメータ符号化部１０と、復号部１８と、パラメータ変換部１９とから構成されている。パラメータ符号化部１０は、図３〜９のいずれかの実施例によるこの発明のベクトル符号帳が適用された図１におけるパラメータ符号化部１０と同様の構成とされている。また、復号部１８も図３〜９のいずれかの符号帳が適用された図２の復号化装置と同様の構成とされている。
【００５３】
LPC分析部201から出力された線形予測係数（LPC）は、LSPパラメータ算出部１３でLSPパラメータに変換され、得られたLSPパラメータはパラメータ符号化部１０で図１を参照して説明したように符号化される。符号化して得た符号Ix(n), Iw(n)、即ち、量子化LPCを表す符号Ｌは多重化部２１３へ出力されると共に、それらの符号Ix(n), Iw(n)を復号部１８で復号して量子化されたLSPパラメータを得て、それをパラメータ変換部１９で再びLPCパラメータに変換し、その得られた量子化LPCパラメータを合成フィルタ203に与える。合成フィルタ203は、前記量子化LPCをフィルタ係数とし、加算器210から出力される駆動音源信号に対してフィルタ処理により音響信号を合成し、合成信号を加算器204へ出力する。
【００５４】
加算器204は前記Ｘinと前記合成信号との誤差信号εを算出し、聴覚重み付け部211へ出力する。聴覚重み付け部211は、加算器204から出力された誤差信号εに対して聴覚的な重み付けをおこない、聴覚重み付け領域での前記Ｘinに対する前記合成信号の歪みを算出し、パラメータ決定部212へ出力する。パラメータ決定部212は、聴覚重み付け部211から出力された前記符号化歪みが最小となるように、適応符号帳205と固定符号帳207と量子化利得生成部206とから生成されるべき信号を決定する。なお、聴覚重み付け部211から出力される符号化歪みの最小化だけでなく、前記Ｘinを用いた別の符号化歪み最小化方法を併用して前記３つの手段から生成されるべき信号を決定することにより、さらに符号化性能を改善することもできる。
【００５５】
適応符号帳205は、前記歪みが最小化された時の過去に加算器210によって出力された直前フレームn-1の音源信号をバッファリングしており、そのパラメータ決定部212から出力された適応ベクトル符号Ａによって特定される位置から音源ベクトルを切り出し、それを１フレーム長になるまで繰り返し繋いで所望の周期成分を含む適応ベクトルを生成し、乗算器208へ出力する。固定符号帳207には複数の１フレーム長の固定ベクトルが固定ベクトル符号に対応して格納されており、パラメータ決定部212から出力された固定ベクトル符号Ｆによって特定される形状を有する固定ベクトルを乗算器209へ出力する。
【００５６】
量子化利得生成部206は、パラメータ決定部212から出力された利得符号Ｇによって特定される適応ベクトルと固定ベクトルに対する量子化適応ベクトル利得gAと量子化固定ベクトル利得gFをそれぞれ乗算器208と209に与える。乗算器208は、量子化利得生成部206から出力された量子化適応ベクトル利得gAを、適応符号帳205から出力された適応ベクトルに乗じて、加算器210へ出力する。乗算器209は、量子化利得生成部206から出力された量子化固定ベクトル利得gFを、固定ベクトル符号帳207から出力された固定ベクトルに乗じて、加算器210へ出力する。
【００５７】
加算器210は、利得乗算後の適応ベクトルと固定ベクトルとをベクトル加算して合成フィルタ203および適応符号帳205へ出力する。最後に多重化部213は、LPC量子化部202から量子化LPCを表す符号Ｌを、パラメータ決定部212から適応ベクトルを表す適応ベクトル符号Ａおよび固定ベクトルを表す固定ベクトル符号Ｆおよび量子化利得を表す利得符号Ｇを、それぞれ入力し、これらの符号を多重化して符号化情報として伝送路へ出力する。
図１２は、図１０中の音声復号化装置111の構成を示すブロック図である。
【００５８】
図において、ＲＦ復調部110から出力された符号化情報は、多重化分離部1301によって多重化されている符号化情報を個々の符号Ｌ．Ａ，Ｆ，Ｇに分離される。分離されたLPC符号ＬはLPC復号化部1302に与えられ、分離された適応ベクトル符号Ａは適応符号帳1305に与えられ、分離された利得符号Ｇは量子化利得生成部1306に与えられ、分離された固定ベクトル符号Ｆは固定符号帳1307へ与えられる。LPC復号化部1302は図２と同様に構成された復号部1302Aと、パラメータ変換部1302Bとから構成されている。多重化分離部1301から与えられた符号Ｌ=(Ix(n), Iw(n))は復号部1302Aで、図２に示したように、LSPパラメータ領域で復号し、それをLPCに変換し、合成フィルタ1303に出力する。
【００５９】
適応符号帳1305は、多重化分離部1301から出力された適応ベクトル符号Ａで指定される位置から適応ベクトルを取り出して乗算器1308へ出力する。固定符号帳1307は、多重化分離部1301から出力された固定ベクトル符号Ｆで指定される固定ベクトルを生成し、乗算器1309へ出力する。量子化利得生成部1306は、多重化分離部1301から出力された利得符号Ｇで指定される適応ベクトル利得gAと固定ベクトル利得gFを復号し乗算器1308および1309へそれぞれ出力する。乗算器1308は、前記適応符号ベクトルに前記適応符号ベクトル利得gAを乗算して、加算器1310へ出力する。乗算器1309は、前記固定符号ベクトルに前記固定符号ベクトル利得gFを乗算して、加算器1310へ出力する。加算器1310は、加算器1308 及び1309から出力された利得乗算後の適応ベクトルと固定ベクトルの加算を行い、合成フィルタ1303へ出力する。合成フィルタ1303は、加算器1310から出力されたベクトルを駆動音源信号として、LPC復号化部1302によって復号されたフィルタ係数を用いて、フィルタ合成を行い、合成した信号を後処理部1304へ出力する。後処理部1304は、ホルマント強調やピッチ強調といったような音声の主観的な品質を改善する処理や、定常雑音の主観的品質を改善する処理などを施した上で、最終的な復号音声信号として出力する。
【００６０】
上述では音声信号のスペクトル包絡を表わす線形予測係数と等価なパラメータとしてLSPパラメータを用いたが、他のパラメータ、例えばαパラメータ、パーコール係数などを用いてもよい。これらを用いた場合も、無音区間や定常雑音区間においてはスペクトラム包絡が平坦になるため、この区間でのパラメータの計算は容易に行うことができ、例えばｐ次のαパラメータの場合は０次を1.0, 1〜p次を0.0とすればよい。その他の音響パラメータを使用する場合でも、ほぼ平坦なスペクトラム包絡を表すように決めた音響パラメータのベクトルであればよい。なおLSPパラメータは量子化効率が良い点から実用的である。
【００６１】
上述において、ベクトル符号帳として、多段構成する場合は、ベクトルC0を例えばC0＝C01＋C02と二つの合成ベクトルで表わし、C01、C02を互いに異なる段の符号帳に格納してもよい。
更にこの発明は音声信号の符号化、復号化のみならず音楽信号など一般の音響信号の符号化、復号化にも適用できる。
また、この発明の装置はコンピュータによりプログラムを実行させて音響信号の符号化及び復号化を行うこともできる。図１３は図３〜９のいずれかのこの発明による符号帳を使用した、図１及び２の音響パラメータ符号化装置及び復号化装置、更にその符号化方法及び復号化方法を適用した図１１及び１２の音響信号符号化装置及び復号化装置をコンピュータで実行する実施形態を示す。
【００６２】
この発明を実施するコンピュータは通信網に接続されたモデム410、音響信号の入出力を行う入出力インタフェース420、ディジタル音響信号あるいは音響信号符号を一時的に蓄積するバッファメモリ430、符号化及び復号化処理をそこで実行するランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）440、データの入出力及びプログラム実行の制御を行う中央処理装置（ＣＰＵ）450、符号化及び復号化プログラムが格納されたハードディスク460、記録媒体470Mを駆動する駆動装置470から構成され、これらは互いに共通のバス480で接続されている。
【００６３】
記録媒体470Mとしては、コンパクトディスクＣＤ，ディジタルビデオディスクＤＶＤ，磁気光学ディスクＭＯ，メモリカード、その他どのような種類の記録媒体を使用してもよい。ハートディスク460には、図１１及び１２の音響信号符号化装置及び復号化装置において実施する符号化方法及び復号化方法をコンピュータによる処理手順で表したプログラムが格納されている。そのプログラムは、サブルーチンとして図１及び２の音響パラメータ符号化及び復号化を実行するプログラムを含む。
【００６４】
入力音響信号を符号化する場合は、ＣＰＵ450はハードディスク460から音響信号符号化プログラムをＲＡＭ440に読み込み、入出力インタフェース420を介してバッファメモリ430に取り込んだ音響信号をフレームごとにＲＡＭ440内で符号化プログラムに従って処理を行うことにより符号化し、得られた符号を符号化音響信号データとして、例えばモデム410を介して通信網に送出する。あるいは一時的にハードディスク460に保存する。あるいは記録媒体駆動装置470により記録媒体470Mに書き込む。
【００６５】
入力符号化音響信号データを復号する場合は、ＣＰＵ450はハードディスク460から復号プログラムをＲＡＭ440に読み込む。音響符号データがモデム410を介して通信網からバッファメモリ430にダウンロードされるか、あるいは記録媒体470Mから駆動装置470によりバッファメモリ430に読み込まれる、ＣＰＵ440はフレームごとに音響符号データをＲＡＭ440において復号プログラムに従って処理し、得られた音響信号データを入出力インタフェース420から出力する。
【００６６】
【発明の効果】
図１４の表１に、効果を表す例として、この発明により符号帳に無音区間のベクトルC0と零ベクトルzを埋め込んだ場合と、従来のように符号帳にベクトルC0を埋め込まない場合の音響パラメータ符号化装置の量子化性能について示す。表１において、縦軸は、ケプストラム歪みであり、これは、対数スペクトル歪みに相当するものであり、デシベル(dB)表示としている。ケプストラム歪みの小さいほど量子化性能が良い事を示す。また、歪みを計算する音声区間として、すべての区間での平均（Total)、無音区間・音声の定常区間以外の区間(Mode 0)、及び音声の定常区間( Mode 1)で、平均歪みを求めた。無音区間の存在するのは、Mode 0 であり、そこでの歪みは、提案符号帳の方が0.11dB低く、無音及び零ベクトルを挿入する効果が有ることがわかる。また、Totalでのケプストラム歪みも提案符号帳を使った場合に低くなっており、音声定常区間でも劣化がないことから、この発明による符号帳の有効性が明らかである。
【００６７】
このように、この発明では、現在のフレームの符号ベクトルと過去に出力された符号ベクトルの重み付き和、あるいは、それに予め求めておいた平均ベクトルを加えたベクトルにより線形予測係数と等価なパラメータを量子化する符号化において、ベクトル符号帳に格納されているベクトルとして、無音区間あるいは定常雑音区間に相当するパラメータベクトル、あるいは、そのパラメータベクトルから前記平均ベクトルを差し引いたベクトルを符号ベクトルとして選択し、その符号を出力することを可能にしているので、これらの区間での品質劣化の少ない符号化・復号化方法及びその装置を提供できる。
【図面の簡単な説明】
【図１】この発明による符号帳が適用された音響パラメータ符号化装置の機能構成を示すブロック図。
【図２】この発明による符号帳が適用された音響パラメータ復号化装置の機能構成を示すブロック図。
【図３】  LSPパラメータ符号化及び復号化のためのこの発明によるベクトル符号帳の構成例を示す図。
【図４】多段構成とした場合のこの発明によるベクトル符号帳の構成例を示す図。
【図５】分割ベクトル符号帳で構成した場合のこの発明によるベクトル符号帳の構成例を示す図。
【図６】多段ベクトル符号帳にスケーリング係数を適用した場合のこの発明によるベクトル符号帳の構成例を示す図。
【図７】２段目符号帳を分割ベクトル符号帳で構成した場合のこの発明によるベクトル符号帳の構成例を示す図。
【図８】図７の符号帳における２つの分割ベクトル符号帳に対しそれぞれスケーリング係数を適用した場合のベクトル符号帳の構成例を示す図。
【図９】図４の多段ベクトル符号帳の各段を分割ベクトル符号帳とした場合のベクトル符号帳の構成例を示す図。
【図１０】Ａはこの発明による符号化方法が適用された音声信号伝送装置の構成例を示すブロック図、Ｂはこの発明による復号化方法が適用された音声信号受信装置の構成例を示すブロック図。
【図１１】この発明による符号化方法が適用された音声信号符号化装置の機能構成を示す図。
【図１２】この発明による復号化方法が適用された音声信号復号化装置の機能構成を示す図。
【図１３】この発明による符号化装置及び復号化装置をコンピュータで実施する場合の構成例を示す図。
【図１４】この発明の効果を説明するためのグラフ。
【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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