(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
ＣＥＬＰ方式に基づいた符号化方式を用いた音声／音響信号の符号化方法であって、
入力信号の短時間スペクトルを表わすパラメータを取得するパラメータ取得ステップと、
取得した短時間スペクトルを表わすパラメータを基にインパルス応答を計算するインパルス応答計算ステップと、
前記入力信号に対して予測しきれなかった成分に相当する時系列信号を求め、この時系列信号のパワーの大きいサンプル位置の歪をより小さくするための位置重み情報を取得する重み情報取得ステップと、
合成音信号の歪を、前記インパルス応答計算ステップにおいて計算したインパルス応答と、前記重み情報取得ステップにおいて取得した重み情報を用いた歪み評価値により評価する評価ステップと、
前記評価ステップによる評価の結果に基づいて合成音信号の歪が小さくなるように音源信号のパラメータの符号選択を行う符号選択ステップと
を具備することを特徴とする音声／音響信号の符号化方法。
【請求項２】
ＣＥＬＰ方式に基づいた符号化方式を用いた音声／音響信号の符号化方法であって、
入力信号の短時間スペクトルを表わすパラメータを取得するパラメータ取得ステップと、
取得した短時間スペクトルを表わすパラメータを基にインパルス応答を計算するインパルス応答計算ステップと、
前記入力信号に対して予測し切れなかった成分に相当する時系列信号を求め、この時系列信号のパワーの大きいサンプル位置の歪をより小さくするための位置重み情報を取得する重み情報取得ステップと、
前記インパルス応答計算ステップにおいて計算したインパルス応答の相関値に、前記重み情報取得ステップにおいて取得した重み情報を用いた重み付けをすることにより位置重み付き相関値を求める位置重み付き相関値計算ステップと、
合成音信号の歪を、前記位置重み付き相関値計算ステップで計算された位置重み付き相関値を用いた歪み評価値により評価する評価ステップと、
前記評価ステップによる評価の結果にもとづいて合成音信号の歪が小さくなるように音源信号のパラメータの符号選択を行う符号選択ステップと
を具備することを特徴とする音声／音響信号の符号化方法。
【請求項３】
ＣＥＬＰ方式に基づいた符号化方式を用いた音声／音響信号の符号化方法であって、
入力信号の短時間スペクトルを表わすパラメータを取得するパラメータ取得ステップと、
取得した短時間スペクトルを表わすパラメータを基にインパルス応答を計算するインパルス応答計算ステップと、
入力信号から目標信号を計算する目標信号計算ステップと、
入力信号に対して予測し切れなかった成分に相当する時系列信号を求め、この時系列信号のパワーの大きいサンプル位置の歪をより小さくするための位置重み情報を取得する重み情報取得ステップと、
前記インパルス応答計算ステップにおいて計算したインパルス応答の相関値に、前記重み情報取得ステップにおいて取得した重み情報を用いた重み付けをすることにより位置重み付き相関値を計算する位置重み付き相関値計算ステップと、
前記インパルス応答計算ステップにおいて計算したインパルス応答の相関値と、前記目標信号計算ステップで計算した目標信号と、前記重み情報取得ステップにおいて取得した重み情報とを用いた演算により位置重み付き相互相関値を計算する位置重み付き相互相関値計算ステップと、
合成音信号の歪を、前記位置重み付き相関値計算ステップで計算した位置重み付き相関値と、前記位置重み付き相互相関値計算ステップで計算した位置重み付き相互相関値とを歪み評価値として用いて評価する評価ステップと、
前記評価ステップによる評価の結果に基づいて合成音信号と目標信号との歪が小さくなるように音源信号のパラメータの符号選択を行う符号選択ステップと、
を具備することを特徴とする音声／音響信号の符号化方法。
【請求項４】
前記音源信号のパラメータの符号選択は、代数符号帳を用いることを特徴とする請求項１から３のいずれか１つに記載の音声／音響信号の符号化方法。
【請求項５】
前記時系列信号は、前記入力信号と、前記パラメータ取得ステップで取得した短時間スペクトルを表わすパラメータとを用いて求められる残差信号であることを特徴とする請求項１から４のいずれか１つに記載の音声／音響信号の符号化方法。
【請求項６】
前記符号選択ステップで行う音源信号のパラメータの符号選択では、パルス位置情報の選択を行うことを特徴とする請求項５に記載の音声／音響信号の符号化方法。
【請求項７】
前記位置重み情報を用いた重み付けと聴覚重み付けとを用いて、前記歪み評価を行うことを特徴とする請求項１から６のいずれか１つに記載の音声／音響信号の符号化方法。
【請求項８】
ＣＥＬＰ方式に基づいた符号化方式を用いた音声／音響信号の符号化方法であって、
入力信号に対して予測しきれなかった成分に相当する時系列信号を求め、この時系列信号のパワーの大きいサンプル位置の歪をより小さくするための位置重み情報を取得する重み情報取得ステップと、
音源信号を表わすための候補信号に対して前記重み情報取得ステップで取得した位置重み情報を用いた位置重み付けと合成フィルタを介して第1の合成信号を生成する第１の位置重み付け合成ステップと、
入力信号から求めた目標残差信号に対して前記重み情報取得ステップで取得した位置重み情報を用いた位置重み付けと合成フィルタを介して第２の合成信号を生成する第２の位置重み付け合成ステップと、
前記第1の合成信号と前記第２の合成信号との歪を小さくするように音源信号のパラメータの符号選択を行う符号選択ステップと
を具備することを特徴とする音声／音響信号の符号化方法。
【請求項９】
ＣＥＬＰ方式に基づいた符号化方式を用いた音声／音響信号の符号化方法であって、
入力信号に対して予測しきれなかった成分に相当する時系列信号を求め、この時系列信号のパワーの大きいサンプル位置の歪をより小さくするための位置重み情報を取得する重み情報取得ステップと、
音源信号を表わすための候補信号に対して前記重み情報取得ステップで取得した位置重み情報を用いた位置重み付けと聴覚重み付き合成フィルタを介して第1の合成信号を生成する第１の位置重み付け合成ステップと、
入力信号から求めた目標残差信号に対して前記重み情報取得ステップで取得した位置重み情報を用いた位置重み付けと聴覚重み付き合成フィルタを介して第２の合成信号を生成する第２の位置重み付け合成ステップと、
前記第1の合成信号と前記第２の合成信号との歪を小さくするように音源信号のパラメータの符号選択を行う符号選択ステップと
を具備することを特徴とする音声／音響信号の符号化方法。
【請求項１０】
音声／音響信号を入力するための入力部と、
前記入力部を介して入力された音声／音響信号に対して符号化処理を施す符号化部と、
前記符号化部で符号化された音声／音響信号を送信する送信部と、
符号化された音声／音響信号を受信する受信部と、
前記受信部を介して受信された音声／音響信号に対して復号化処理を施す復号化部と、
前記復号化部で復号された音声／音響信号を出力する出力部と、
を具備し、
前記符号化部は、請求項１から９のいずれか１つに記載の符号化方法を実行することを特徴とする電子装置。
【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／音響信号の符号化方法及び電子装置に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
音声信号を圧縮符号化する方法としてＣＥＬＰ（Code-Excited LinearPrediction）方式が知られている。ＣＥＬＰ方式については、例えば、［"Code-Excited Linear Prediction(CELP):High-quality Speech at Very Low Rates" Proc.ICASSP' 85,25,1.1.pp.937-940,1985］に記載されている。
【０００３】
ＣＥＬＰ方式では、音声信号を合成フィルタとこれを駆動する音源信号に分けてモデル化している。符号化後の合成音声信号は音源信号を合成フィルタに通過させることにより生成される。
【０００４】
音源信号は、過去の音源信号を格納する適応符号帳から生成される適応符号ベクトルと、雑音符号帳から生成される雑音ベクトルという２つの符号ベクトルを結合することにより生成される。
【０００５】
適応符号ベクトルは主に有声音区間の音源信号の特徴であるピッチ周期による波形の繰返しを表わす役割がある。
【０００６】
一方、雑音符号ベクトルは適応符号ベクトルでは表わしきれない音源信号に含まれる成分を補う役割を持ち、合成音声信号をより自然なものにするために用いられる。適応符号ベクトルもしくは雑音符号ベクトルだけを音源信号と言うこともある。
【０００７】
ＣＥＬＰ方式では、音源信号の符号化は聴覚重み付けられた音声信号のレベルで歪を評価することにより、符号化歪が知覚されにくくなるようにしている点に特徴がある。
【０００８】
図１２は、聴覚重み付き合成により音源信号から聴覚重み付き合音声信号が生成される過程を示したものである。音源信号発生部３００からの残差レベルの音源信号の候補が経路３０５を経て聴覚重み付き合成部３０１に入力され、出力端子３０４に聴覚重み付き合成音声信号が出力される。
【０００９】
聴覚重みを用いることにより符号化歪が知覚されにくくなるのは、音声信号のスペクトルの形状に符号化歪のスペクトルがマスクされるように聴覚重み付けが行なわれるためで、周波数マスキングを利用している。聴覚重み付けは、符号化区間毎に音声信号から求め、同一の符号化区間の中では同じ聴覚重み特性が用いられる。
【００１０】
このように従来の符号化では、聴覚重み付けは符号化区間毎に音声信号から求め、符号化区間の中で同じ重み特性を用いて音源信号の符号化を行なうことが特徴である。
【００１１】
このような従来方法では符号化ビットレートを例えば音声信号の場合、４ｋｂｉｔ／ｓ程度にまで低下させると、音源信号を表現するために割り当てられるビット数が不足するため、符号化による歪が音として知覚されるようになる。結果として音がかすれたり、雑音が混じるなどの音質の劣化が顕著となってしまう。
【００１２】
このためビットレートを低下させても高品質な合成音声を生成できる高効率の符号化が求められている。このような要求は音響信号の符号化についても同様である。
【００１３】
【発明が解決しようとする課題】
上記したように従来の音声／音響信号の符号化方法では、聴覚重み付けは符号化区間毎に音声信号から求め、符号化区間の中で同じ重み特性を用いて音源信号の符号化を行なっているため、低ビットレートでは高品質の合成音声が得難いという問題点があった。
【００１４】
本発明はこのような課題に着目してなされたものであり、その目的とするところは、低ビットレートでも高品質な音声信号／音響信号を生成できる音声／音響信号の符号化方法及び電子装置を提供することにある。
【００１５】
【課題を解決するための手段】
上記の目的を達成するために、本発明の第１の態様は、ＣＥＬＰ方式に基づいた符号化方式を用いた音声／音響信号の符号化方法であって、入力信号の短時間スペクトルを表わすパラメータを取得するパラメータ取得ステップと、取得した短時間スペクトルを表わすパラメータを基にインパルス応答を計算するインパルス応答計算ステップと、前記入力信号に対して予測しきれなかった成分に相当する時系列信号を求め、この時系列信号のパワーの大きいサンプル位置の歪をより小さくするための位置重み情報を取得する重み情報取得ステップと、合成音信号の歪を、前記インパルス応答計算ステップにおいて計算したインパルス応答と、前記重み情報取得ステップにおいて取得した重み情報を用いた歪み評価値により評価する評価ステップと、前記評価ステップによる評価の結果に基づいて合成音信号の歪が小さくなるように音源信号のパラメータの符号選択を行う符号選択ステップと
を具備する。
【００１６】
また、本発明の第２の態様は、ＣＥＬＰ方式に基づいた符号化方式を用いた音声／音響信号の符号化方法であって、入力信号の短時間スペクトルを表わすパラメータを取得するパラメータ取得ステップと、取得した短時間スペクトルを表わすパラメータを基にインパルス応答を計算するインパルス応答計算ステップと、前記入力信号に対して予測し切れなかった成分に相当する時系列信号を求め、この時系列信号のパワーの大きいサンプル位置の歪をより小さくするための位置重み情報を取得する重み情報取得ステップと、前記インパルス応答計算ステップにおいて計算したインパルス応答の相関値に、前記重み情報取得ステップにおいて取得した重み情報を用いた重み付けをすることにより位置重み付き相関値を求める位置重み付き相関値計算ステップと、合成音信号の歪を、前記位置重み付き相関値計算ステップで計算された位置重み付き相関値を用いた歪み評価値により評価する評価ステップと、前記評価ステップによる評価の結果にもとづいて合成音信号の歪が小さくなるように音源信号のパラメータの符号選択を行う符号選択ステップとを具備する。
【００１７】
また、本発明の第３の態様は、ＣＥＬＰ方式に基づいた符号化方式を用いた音声／音響信号の符号化方法であって、入力信号の短時間スペクトルを表わすパラメータを取得するパラメータ取得ステップと、取得した短時間スペクトルを表わすパラメータを基にインパルス応答を計算するインパルス応答計算ステップと、入力信号から目標信号を計算する目標信号計算ステップと、入力信号に対して予測し切れなかった成分に相当する時系列信号を求め、この時系列信号のパワーの大きいサンプル位置の歪をより小さくするための位置重み情報を取得する重み情報取得ステップと、前記インパルス応答計算ステップにおいて計算したインパルス応答の相関値に、前記重み情報取得ステップにおいて取得した重み情報を用いた重み付けをすることにより位置重み付き相関値を計算する位置重み付き相関値計算ステップと、前記インパルス応答計算ステップにおいて計算したインパルス応答の相関値と、前記目標信号計算ステップで計算した目標信号と、前記重み情報取得ステップにおいて取得した重み情報とを用いた演算により位置重み付き相互相関値を計算する位置重み付き相互相関値計算ステップと、合成音信号の歪を、前記位置重み付き相関値計算ステップで計算した位置重み付き相関値と、前記位置重み付き相互相関値計算ステップで計算した位置重み付き相互相関値とを歪み評価値として用いて評価する評価ステップと、前記評価ステップによる評価の結果に基づいて合成音信号と目標信号との歪が小さくなるように音源信号のパラメータの符号選択を行う符号選択ステップと、を具備する。
【００１８】
また、本発明の第４の態様は、第１の態様から第３の態様のいずれか１つに係る音声／音響信号の符号化方法において、前記音源信号のパラメータの符号選択は、代数符号帳を用いる。
【００１９】
また、本発明の第５の態様は、第１の態様から第４の態様のいずれか１つに係る音声／音響信号の符号化方法において、前記時系列信号は、前記入力信号と、前記パラメータ取得ステップで取得した短時間スペクトルを表わすパラメータとを用いて求められる残差信号である。
【００２０】
また、本発明の第６の態様は、第５の態様に係る音声／音響信号の符号化方法において、前記符号選択ステップで行う音源信号のパラメータの符号選択では、パルス位置情報の選択を行う。
【００２１】
また、本発明の第７の態様は、第１の態様から第６の態様のいずれか１つに係る音声／音響信号の符号化方法において、前記位置重み情報を用いた重み付けと聴覚重み付けとを用いて、前記歪み評価を行う。
【００２２】
また、本発明の第８の態様は、ＣＥＬＰ方式に基づいた符号化方式を用いた音声／音響信号の符号化方法であって、入力信号に対して予測しきれなかった成分に相当する時系列信号を求め、この時系列信号のパワーの大きいサンプル位置の歪をより小さくするための位置重み情報を取得する重み情報取得ステップと、音源信号を表わすための候補信号に対して前記重み情報取得ステップで取得した位置重み情報を用いた位置重み付けと合成フィルタを介して第1の合成信号を生成する第１の位置重み付け合成ステップと、入力信号から求めた目標残差信号に対して前記重み情報取得ステップで取得した位置重み情報を用いた位置重み付けと合成フィルタを介して第２の合成信号を生成する第２の位置重み付け合成ステップと、前記第1の合成信号と前記第２の合成信号との歪を小さくするように音源信号のパラメータの符号選択を行う符号選択ステップとを具備する。
【００２３】
また、本発明の第９の態様は、ＣＥＬＰ方式に基づいた符号化方式を用いた音声／音響信号の符号化方法であって、入力信号に対して予測しきれなかった成分に相当する時系列信号を求め、この時系列信号のパワーの大きいサンプル位置の歪をより小さくするための位置重み情報を取得する重み情報取得ステップと、音源信号を表わすための候補信号に対して前記重み情報取得ステップで取得した位置重み情報を用いた位置重み付けと聴覚重み付き合成フィルタを介して第1の合成信号を生成する第１の位置重み付け合成ステップと、入力信号から求めた目標残差信号に対して前記重み情報取得ステップで取得した位置重み情報を用いた位置重み付けと聴覚重み付き合成フィルタを介して第２の合成信号を生成する第２の位置重み付け合成ステップと、前記第1の合成信号と前記第２の合成信号との歪を小さくするように音源信号のパラメータの符号選択を行う符号選択ステップとを具備する。
【００２４】
また、本発明の第１０の態様は、音声／音響信号を入力するための入力部と、前記入力部を介して入力された音声／音響信号に対して符号化処理を施す符号化部と、前記符号化部で符号化された音声／音響信号を送信する送信部と、符号化された音声／音響信号を受信する受信部と、前記受信部を介して受信された音声／音響信号に対して復号化処理を施す復号化部と、前記復号化部で復号された音声／音響信号を出力する出力部と、を具備し、前記符号化部は、請求項１から９のいずれか１つに記載の符号化方法を実行する。
【００２５】
【発明の実施の形態】
以下、図面を参照して本発明の実施形態を詳細に説明する。
【００２６】
図１は、本発明の符号化方法における残差レベル位置重み付けの原理的構成を示したものである。同図において、音源信号発生部３００からの残差レベルの音源信号の候補が経路３０８を経て、残差レベル位置重み付け部３０２に入力される。ここで残差レベルの位置重み付けが為された音源信号の候補は、次に、経路３０９を経て聴覚重み付き合成部３０３に入力され、出力端子３１０に残差レベル位置重み付きの聴覚重み付き合音声信号が出力される。
【００２７】
このような残差レベル位置重み付き聴覚重み付き合成音声信号を用いて音源信号を表す符号の選択を行なうことにより、残差信号レベルで位置的に重要な信号の情報をより精度良く符号化に反映しながら、聴覚重み付けによるマスキング効果も取り入れることができるようになるため、符号化の性能が向上する。
【００２８】
図２は、残差信号レベルの位置重み付けと聴覚重み付き合成レベルでの歪み評価を用いて雑音符号帳の符号選択を行なう本発明の符号化方法の原理的な構成を示すもので、入力信号を表すために用いる音源信号の符号化の主要な部分を表したものである。目標残差信号生成部９０１は、スペクトルパラメータ処理部９００で獲得した入力信号の短時間スペクトルを表すパラメータを用いて目標残差信号を生成する。目標残差信号は音源信号の理想信号に相当するものである。
【００２９】
一方、雑音符号帳９０２は符号ベクトル候補を出力する。残差レベル位置重み獲得部９０３は入力信号と短時間スペクトルを表すパラメータを用いて残差レベルの位置重み付けに適した位置重み情報を獲得する。残差レベル位置重み付け部９０４および残差レベル位置重み付け部９０５はそれぞれ目標残差信号と符号ベクトル候補という残差レベルの信号対し位置重み付けを行なう機能を有する。
【００３０】
聴覚重み付き合成部９０６は位置重み付き目標残差信号を位置重み付きの聴覚重み付き目標信号にして歪み評価部９０９に出力する。同様に、聴覚重み付き合成部９０７は位置重み付き符号ベクトル候補を位置重み付きの聴覚重み付き合成符号ベクトル候補にし、さらにゲイン乗算部９０８でゲインを乗じてこれを歪み評価部９０９に出力する。ここで目標に対し符号候補の歪み評価値を求める。この操作を雑音符号帳９０２の所定の符号候補についてそれぞれ行ない、歪み評価値がより好適な値を示す符号候補を符号選択部９１０にて選択し、その符号Ｃを出力することで音源信号の符号化が実現される。
【００３１】
図３は、本発明の音声／音響信号の符号化方法を実現する符号化部の一例を示すブロック図である。ここでは音声信号のCELP符号化に本発明を適用した例を説明することにする。
【００３２】
マイクなどの音声入力手段（図示せず）から入力された入力音声はＡ／Ｄ変換を施され、所定の時間区間毎に図３のスペクトルパラメータ分析・符号化部５００に入力される。通常この時間区間は１０〜３０ｍｓ程度の長さが用いられ、フレームと呼ばれることがある。
【００３３】
ＣＥＬＰ方式では音声の生成過程のモデルとして、声帯信号を音源信号に対応させ、声道が表すスペクトル包絡特性を合成フィルタにより表し、音源信号を合成フィルタに入力させ、合成フィルタの出力で音声信号を表現する。本発明は、入力音声信号と合成音声信号との波形歪みが小さくなるように音源信号の符号選択を行うという大枠では従来のCELP方式と同じである。
【００３４】
しかしながら、本発明では、（１）符号帳探索の中に位置重みを導入して波形歪みの評価を行なう点、（２）音声波形レベルの信号ではなく、残差信号レベルの信号である音源信号や音源パルスへの位置重み付けを導入している点が従来と大きく異なる。ここでは音源パルスを表すための符号帳として代数符号帳（Algebraic  codebook）の使用を想定して説明するが、本発明の骨子はあくまでも上記（１）（２）にあり、符号帳自体の構造は音源パルスを表す代数符号帳に限定されるものではない。例えば、符号帳がマルチパルスを表すための符号帳であったとしても本発明は有効である。本発明ではこれらの符号帳を総称して雑音符号帳と呼ぶことにする。
【００３５】
スペクトルパラメータ分析・符号化部５００は音声信号をフレーム毎に入力し、入力された音声信号を分析することによりスペクトルパラメータを抽出する。次に、抽出されたスペクトルパラメータを用いて、予め用意しているスペクトルパラメータ符号帳を探索し、入力された信号のスペクトル包絡をより良く表現することのできる符号帳のインデックス（スペクトルパラメータ符号）Ａを選択し、これを出力する。通常、ＣＥＬＰ方式ではスペクトル包絡を符号化する際に用いるスペクトルパラメータとしてＬＳＰ（Line Spectrum Pair）パラメータを用いるが、これに限られるものではなく、スペクトル包絡を表現できるパラメータであればLPC係数などの他のパラメータも有効である。
【００３６】
目標信号計算部５１１は入力された音声信号とスペクトルパラメータ分析・符号化部５００からのスペクトルパラメータと後で述べる音源信号生成部５１０からの音源信号を用いて、適応符号帳探索部５０４での符号化の目標信号Ｘ（ｎ）を計算する。
【００３７】
インパルス応答計算部５０１は、スペクトルパラメータ分析・符号化部５００からのスペクトルパラメータをもとに、インパルス応答h(n)を求める。このインパルス応答は典型的にはLPC係数を用いた合成フィルタと聴覚重みフィルタを組み合わせた特性の聴覚重み付き合成フィルタH（ｚ）を用いて計算される。
【００３８】
【数１】
0003984048.tif 000002
【００３９】
残差信号計算部５０２は入力音声とスペクトルパラメータ分析・符号化部５００からのスペクトルパラメータを用いて残差信号を計算する。具体例としては、抽出されたスペクトルパラメータとしてLPC係数を用い、これを用いた予測フィルタA(z)で音声信号をフィルタリングすることにより予測残差信号を求める。予測残差信号ｒ（ｎ）は音声信号ｓ（ｎ）を用いて、例えば次のようにして求めることができる。
【００４０】
【数２】
0003984048.tif 000003
【００４１】
ここでαiは量子化しないＬＰＣ係数であるが、量子化したＬＰＣ係数で代用してもｒ（ｎ）と類似の予測残差信号を求めることができる。（２）式はLPC係数を用いた近接のPサンプルのデータを用いた予測であるから、この方法で得られる残差信号は正確には短期予測残差信号という。また、予測残差信号は残差信号と呼ばれたり、単に残差と呼ばれたりすることもある。以降の説明では残差信号または残差と呼ぶことにする。
【００４２】
位置重み設定部５０３は残差信号計算部５０２で得られた残差信号をもとに位置重みを求め、これを位置重み付き相関計算部５０５、位置重み付き相互相関計算部５０６にそれぞれ出力する。本実施形態では、説明の簡単化のため、代数符号帳の符号探索にだけ位置重みを用いる例を説明するが、適応符号帳探索部５０４やゲイン符号帳探索部５０９にも位置重みを適用可能であることは言うまでもない。その場合は、位置重みが適応符号帳探索部５０４やゲイン符号帳探索部５０９にも出力される。
【００４３】
図４（Ａ）〜（Ｃ）及び図５（Ａ）、（Ｂ）は、位置重み設定部５０３にて位置重みを求める方法の一例を説明するための図である。ここでは説明の簡単化のため、フレーム長が２４サンプル（＝位置が２４個）とするが、例えばフレームを複数のサブフレームに分割してサブフレーム毎に位置重みや符号帳の符号探索を行なう場合であっても本発明に含まれることは言うまでも無い。
【００４４】
図４（Ａ）は符号化前の音声信号ｓ（ｎ）の離散波形例である。同図では位置n=ｉの音声信号の波形振幅をｓ（ｉ）と表している。図４（Ｂ）は図４（Ａ）の音声信号から求めた残差信号ｒ（ｎ）の波形例である。残差信号は音声信号を予測したときの誤差信号であるから、残差信号の振幅が大きな位置は予測によって十分表現できなかった位置であるということができる。そしてその位置の残差信号には、振幅が小さな他の位置に比べ、予測によって表現できない音声の特徴がより多く含まれていると考えられる。
【００４５】
従って、残差信号の振幅が大きな位置を他の位置より精度良く（即ち歪みを少なく）符号化する仕組みを音源信号の符号化に導入することにより、より高品質の合成音声を提供することが可能となる。
【００４６】
本発明は、残差信号を基にその特徴をとらえることにより、どの位置で歪みをより小さくするべきかを分析し、そのような位置については歪み評価のペナルティーが大きくなるように、位置重みを相対的に大きく設定する。
【００４７】
残差信号の各振幅値ｒ（ｎ）の相対的な大小関係に応じ、各位置ｎの位置重みｖ（ｎ）を設定するための具体例は、次のようになる。
【００４８】
ｒ（ｎ）からしきい値THを計算し、
｜r(n)｜＞  TH  ならば  v(n)＝k1
｜r(n)｜≦  TH  ならば  v(n)＝k2
ここで、k1、k2はk1＞k2＞０なる関係にすると絶対値振幅が大きい位置に大きな位置重みk1が設定されることになる。k1=k2とすると位置重みを用いないことと等価になる。
【００４９】
以下に、図４（Ｃ）を参照しながら、残差信号から位置重みを設定する方法の一例を説明する。
【００５０】
同図では、残差信号の各位置に置ける絶対値振幅と所定の方法で決まるしきい値レベル４９とを比較し、その大小関係で位置重みを設定する最も簡単な方法を示している。即ち、各位置における残差信号の絶対値振幅がしきい値４９よりも小さいならば位置重みを相対的に小さく設定し、逆に、絶対値振幅がしきい値４９よりも大きいならば位置重みを相対的に大きく設定する。
【００５１】
実際、図４（Ｃ）の例では、５０で示す絶対値振幅はしきい値４９よりも小さいのでこの位置の位置重みは相対的に小さく設定され、５１で示す絶対値振幅はしきい値４９よりも大きいのでこの位置の位置重みは相対的に大きく設定される。
【００５２】
なお、しきい値THは１種類としたが、TH1、TH2を使うなどして複数種類のしきい値を使ってより細かく位置重みの値を設定する方法も効果がある。また、しきい値は、例えば、残差信号の２乗和平均の平方根や絶対値平均、または分散などを基に決めることができる。残差信号の振幅を正規化したものを用いると、しきい値はほぼ固定値として位置重みを設定することが可能となる。
【００５３】
図５（Ａ）にこの結果得られる位置重みｖ（ｎ）の例を示す。この例では、位置重みｖ（ｎ）の値は大（k1）と小（k2）の２種類の値としている。また、同図から判るように、本発明の位置重みｖ（ｎ）はすべて同一の極性（同図ではすべて正：ｖ（ｎ）＞０）を持っている。このことは、位置重みがサンプル位置ｎに対して対応付けされた重み関数であることを示している。
【００５４】
サンプル位置ｎはサンプルリングされた時系列信号の位置ｎを示すものであるから、本発明で言う位置ｎとは、時間ｎ、または時刻ｎと考えてもよい。従って、位置に関する重みｖ（ｎ）は対象とする符号化の区間内のサンプル位置に関する位置重みでもあると言えるし、この区間内で定義される時刻ｎに関する時間重み（または時刻重み）であるとも言ってもよい。このような時間位置に関する重み付けは、時系列信号の個々のサンプル毎に乗じるように定義される重み付けであって、従来の聴覚重み付けで用いるフィルタ演算や畳み込み演算によって実現される重み付けとは全く異なる重み付けである。
【００５５】
図５（Ｂ）は残差の絶対値振幅が非常に小さい位置での位置重みを小さな値に設定する方法も取り入れ、位置重みの大きさを３種類に設定した例である。例えば、同図で位置重みｖ（２１）の値が図５（Ａ）のｖ（２１）の値より小さくなっているのは、図４（Ｃ）で位置ｎ＝２１での残差の絶対値振幅が非常に小さいことを反映するようにしたためである。
【００５６】
位置重みの別な設定方法としては、残差信号ｒ（ｎ）または残差信号を正規化した信号を用いて、その絶対値を量子化したものを位置重みｖ（ｎ）とする方法も有効である。即ち、ｖ（ｎ）＝Ｑ［abs（ｒ（ｎ））］とする。ここでabs(  )は絶対値を表す関数、Ｑ［x］は所定の量子器Qにxを入力したときの量子化出力を表す。量子化出力が２値の量子化器を用いる構成にした場合は、図５（Ａ）と同様に２種類の大きさの位置重み設定をすることができる。
【００５７】
同様に、量子化出力が３値の量子化器を用いる構成にした場合は、図５（Ｂ）と同様に３種類の大きさの位置重みを設定することができる。位置重みの大きさの種類は４種類以上であってもよい。また、ｖ（ｎ）＝abs（Ｑ［ｒ（ｎ）］）としてもよい。量子化器に絶対値処理が組みこまれている場合は単にｖ（ｎ）＝Ｑ［ｒ（ｎ）］とすればよい。
【００５８】
また、別な位置重みの設定方法としては、ｒ（ｎ）の代わりに残差信号の2乗信号｛ｒ（ｎ）｝２を用いて上記の例に示した方法で位置重みを設定することも可能である。
【００５９】
また、残差信号の代わりに残差信号に比較的近い形状を有する模擬信号を用いる方法も本発明に含まれる。このような残差信号の模擬信号としては、例えば、これから述べるところの適応符号ベクトルが考えられ、適応符号ベクトルを残差信号の代りに用いて位置重みを求めることも有効である。
【００６０】
このように位置重みの設定方法としては様々なものが考えられるが、要は、位置毎の重要度を位置重みに反映できるような仕組みなっていればよく、どのような位置重みの決め方であっても本発明に含まれる。
【００６１】
以上で図４（Ａ）〜（Ｃ）及び図５（Ａ）、（Ｂ）の説明を終わる。
【００６２】
ここで図３に戻って説明を続ける。
【００６３】
適応符号帳探索部５０４は音源信号の中に含まれるピッチ周期で繰り返す成分を表現するために用いる。ＣＥＬＰ方式では、符号化された過去の音源信号を所定の長さだけ適応符号帳として格納し、これを音声符号化部と音声復号化部の両方で持つことにより、指定されたピッチ周期に対応して繰り返す信号を適応符号帳から引き出すことができる構造になっている。
【００６４】
適応符号帳では符号帳からの出力信号とピッチ周期が一対一に対応するためピッチ周期を適応符号帳のインデックスに対応させることができる。このような構造の下、適応符号帳探索部５０４では、適応符号帳からの出力信号を合成フィルタで合成したときの合成信号と目標信号との歪みが小さくなるようなピッチ周期を探索する。そして、探索されたピッチ周期に対応したインデックス（適応符号）Ｌを出力する。
【００６５】
適応符号帳探索部５０４では、インデックス（適応符号）Ｌに対応したピッチ周期で得られる適応符号帳からの出力信号（適応符号ベクトル）と、適応符号ベクトルをスペクトルパラメータまたはインパルス応答で合成することによって得られる合成された適応符号ベクトルを出力する。さらに、適応符号ベクトルからの寄与分を目標信号X（ｎ）から差し引くことにより次の雑音符号帳探索で使用する目標信号X2（ｎ）（以下では目標ベクトルX2とも呼ぶ）を出力する。
【００６６】
位置重み付き相関計算部５０５は位置重みとインパルス応答h(n)を用いて位置重み付き相関を計算する。位置重み付き相互相関計算部５０６は位置重みとインパルス応答h(n)と目標信号X２（ｎ）とを用いて位置重み付き相互相関を計算する。
【００６７】
次に、計算された位置重み付き相関と位置重み付き相互相関を用いた雑音符号帳の探索を行なう訳であるが、その前に、位置重みを導入した相関と相互相関を用いた符号帳探索法の原理について以下で説明をしておく。
【００６８】
位置重みを導入した場合の符号帳探索による誤差ベクトルＥは以下のようにして表される。
【００６９】
【数３】
0003984048.tif 000004
【００７０】
ここで、Ｈはインパルス応答h(n)から構成されるインパルス応答行列、Ｖは位置重み行列、ｃkは符号帳から出力される符号ｋに対応する符号ベクトル、ｇはゲイン、ｒ２は目標残差ベクトルに相当し、X２＝Ｈｒ２の関係がある。位置重み行列Ｖは本実施形態では主対角成分ｖiiが位置重みｖ（ｉ）で、それ以外の要素は値が零である行列とする。
【００７１】
【数４】
0003984048.tif 000005
【００７２】
X３は、位置重み付き目標ベクトルである。インパルス応答行列Ｈは、聴覚重み付き合成フィルタＨ（ｚ）による畳み込み演算を行列の形で表したもので、主対角成分にh(0)をもつ下三角行列で、対角要素が同じ行列である。
【００７３】
【数５】
0003984048.tif 000006
【００７４】
従って、（３）式で定義される誤差Eは、符号ベクトルｃkを位置重み付けしたベクトルＶｃkを聴覚重み付き合成フィルタＨ（ｚ）で合成し、これにゲインｇを乗じたベクトルｇＨＶｃkと位置重み付き目標ベクトルX3との間の誤差であることがわかる。Ｖｒ２とＶｃkはぞれぞれ、位置重み付きの目標残差ベクトル、位置重み付き符号ベクトルと呼ぶことができる。
【００７５】
従って、ＨＶｒ２（＝X３）は位置重み付きの目標ベクトル、ＨＶｃkは位置重み付き合成符号ベクトルである。また、（１）式で符号ベクトルｃkや残差ベクトルｒ２という残差レベルのベクトルに対して位置重み付けが適用され、さらに、これに聴覚重み付き合成を行なったレベルで誤差Eが定義されていることに注意されたい。
【００７６】
上記で少し触れたが、ｒ２は目標残差ベクトルで、目標ベクトルX２からインパルス応答による畳み込み合成の影響を取り去ったもので、X２＝Ｈｒ２の関係がある。従って、ｒ２は目標ベクトルX２とインパルス応答h(n)を用いることにより、ｒ２＝Ｈ-1X２として計算することができる。この計算は表現を変えると、以下と同じである。
【００７７】
【数６】
0003984048.tif 000007
ここでＬはベクトルの次元数を表す。
【００７８】
目標残差ベクトルｒ２（ｎ）は目標信号（目標ベクトル）Ｘ（ｎ）から生成された一種の短期予測残差信号であるから、これにも音源信号の重要位置に関する情報が含まれていると考えられる。従って、目標残差ベクトルｒ２（ｎ）を残差信号ｒ（ｎ）の代わりに使用しても位置重みの情報抽出は可能であることをここで追記しておく。
【００７９】
従来法で行なわれる代数符号帳の探索では、インパルス応答から求められる相関は目標信号とインパルス応答との相互相関（行列で表現するとX２ｔＨに相当、ｔは行列の転置を表す）、および、インパルス応答の自己相関（行列で表現するとＨｔＨに相当）の計算が必要である。これらの相関を用いて高速に代数符号帳を探索するアルゴリズムは代数符号帳（Ａｌｇｅｂｒａｉｃ  Ｃｏｄｅｂｏｏｋ）探索法として広く知られており、日本国内で使われている携帯電話のＰＤＣ―ＥＦＲ規格のＡＣＥＬＰ方式や、ＩＴＵ−Ｔ標準の音声符号化方式であるＧ．７２９、さらには３ＧＰＰ規格の音声符号化方式であるＡＭＲなど各種の公知な音声符号化規格において採用されている。
【００８０】
これに対し、本発明による位置重みを用いた代数符号帳の探索は以下のようになる。
【００８１】
いま、（３）式の誤差ベクトルＥの誤差パワＥｔＥを最小にするゲインｇを求めると
【数７】
0003984048.tif 000008
となり、これを（３）式に代入すると、誤差パワの最小値（ＥｔＥ）minは
【数８】
0003984048.tif 000009
となる。符号帳の探索は（８）式の右辺第２項の評価値
（X３ｔＨＶｃk）２／（ｃkｔVｔＨｔＨＶｃk）
を最大にする符号ベクトルの符号ｋを探索することである（右辺第１項は符号ｋに依存しない固定値なので無視することができる）。
【００８２】
一方、従来法の位置重みを用いない符号帳の探索では、評価値
（X２ｔＨｃk）２／（ｃkｔＨｔＨｃk）
を最大にする符号ベクトルの符号ｋを探索する。従来法では、相互相関X２ｔＨ、自己相関ＨｔＨを探索前に事前に求めておくことで、これらの値を用いて誤差パワを最小化するような好適な符号ｋを高速に探索することができる。しかしながら、位置重みを導入した条件では誤差パワを最小化するような好適な符号ｋを高速に探索する方法はこれまで考えられておらず、本発明はこの方法を提供するものである。
【００８３】
従来法と本発明の方法で得られた上記評価値の対比から、位置重み付き相互相関X３ｔＨＶ（＝ｒ２ｔVｔＨｔＨＶ）と、位置重み付き自己相関VｔＨｔＨＶを符号帳探索の前に事前に求めておけば、従来の代数符号帳の探索法を利用して高速に最適な符号を選択できることが判る。従って、位置重み付き相互相関と位置重み付き自己相関を少ない計算量で求めることができるようにすれば、本発明の位置重みを用いた符号帳探索に要する計算量を従来法と同程度の量に抑えることができ、より実用に適した符号化方法を提供することができる。
【００８４】
まず、本発明による位置重み付き自己相関を求める方法の具体例について説明する。従来のインパルス応答の自己相関ＨｔＨのｉ行ｊ列の要素φ（ｉ，ｊ）は、
【数９】
0003984048.tif 000010
で計算することができ、ＨｔＨは対称行列になるのでφ（ｊ，ｉ）＝φ（ｉ，ｊ）なる関係がある。一方、本発明の方法では位置重み付き自己相関ＶｔＨｔＨＶの計算が必要であるが、位置重み行列Ｖが（４）式で定義される対角行列の場合は、ＶｔＨｔＨＶのｉ行ｊ列の要素Φ（ｉ，ｊ）は、以下のようにして計算できる。
【００８５】
【数１０】
0003984048.tif 000011
【００８６】
ここで、ｖ（ｉ）は位置重みであり、常に正（即ち、ｖ（ｉ）＞０）の値で与えられる。
【００８７】
Ｖが対角行列の場合、位置重み付き自己相関ＶｔＨｔＨＶも対称行列になるので、Φ（ｊ，ｉ）＝Φ（ｉ，ｊ）なる関係がある。従って、本発明の方法による位置重み付き自己相関を求めるための計算量の増加は、従来法で得られるインパルス応答の自己相関φ（ｉ，ｊ）にv(i)v(j)を乗じるだけでよいことが判る。
【００８８】
さらに、予め限定した個数の位置にだけ、１と異なる位置重みを用いるように位置重みを設定すると、更に（１０）式の計算量をさらに少なくできることは明かである。
【００８９】
典型的な代数符号帳探索法では、音源パルス位置の探索の前に位置毎のパルス振幅が＋１か−１の何れかに定め、位置毎のパルス振幅を反映した自己相関φ’（ｉ，ｊ）を用いてパルス位置の探索を行なうことで探索の計算量を少なくする。すなわち従来法によるφ’（ｉ，ｊ）は、
【数１１】
0003984048.tif 000012
で求めることができる。これに対し、本発明による位置毎のパルス振幅を反映した位置重み付き自己相関Φ’（ｉ，ｊ）は次のようになる。
【００９０】
【数１２】
0003984048.tif 000013
【００９１】
【数１３】
0003984048.tif 000014
【００９２】
位置毎のパルス振幅を反映した位置重み付き自己相関についてもΦ’（ｊ，ｉ）＝Φ’（ｉ，ｊ）なる関係がある。ｄは位置毎のパルス振幅の事前推定に使用する信号または関数である。典型的なdとしては、ｄ＝X２ｔＨ（相互相関）を用いることができる。すなわち、
【数１４】
0003984048.tif 000015
であり、sign(ｄ(i))はｎ＝ｉの位置におけるｄ（ｉ）の極性を表す。すなわち、sign(ｄ(i))やsign(ｄ(j))は＋１か−１のいずれかの値である。ここに示した位置毎のパルス振幅の推定に使用する関数ｄは一例であってこれに限られるものではない。位置毎のパルス振幅を反映した位置重み付き自己相関Φ’（ｉ，ｊ）はインパルス応答の自己相関φ（ｉ，ｊ）に位置ｉと位置ｊのパルス振幅sign(ｄ(i))、sign(ｄ(j))を乗じる以外に、位置ｉと位置ｊの位置重みv(i)、v(j)を乗じることで計算することができる。位置重みv(i)とv(j)は正の値であり、位置iと位置jで位置の重要度が異なる場合にはv(i)とv(j)は異なる値とすることができる（例えば、位置重みの設計によっては、ｖ（ｉ）＝１．25、ｖ（ｊ）＝０．７５となることもある）。
【００９３】
また位置毎にパルス振幅と位置重みを乗じた位置重み付きパルス振幅としてｖｓ（ｉ）＝v(i)×sign(ｄ(i))を定義すると、（１３）式は
【数１５】
0003984048.tif 000016
と書くことができる。すなわち、位置重み付きパルス振幅ｖｓ（ｉ）を予め計算しておいてから、これを自己相関φ（ｉ，ｊ）に乗じることにより位置毎のパルス振幅を反映した位置重み付き自己相関Φ’（ｉ，ｊ）を求める方法も有効である。これにさらに（７）式を代入すれば
【数１６】
0003984048.tif 000017
が得られる。この（１６）式を使用すればφ（ｉ，ｊ）を介さずにインパルス応答と位置重み付きパルス振幅を用いて位置重み付き自己相関を求めることができる。
【００９４】
図６は、図３の位置重み付き相関計算部５０５のより詳細な構成例である。同図では、まず相関計算部５２０でインパルス応答計算部５０１からのインパルス応答の自己相関を計算し、計算された自己相関に位置重み付け部５２１にて位置重みを反映することにより、位置重み付き自己相関を求める方法を示している。
【００９５】
図７は、図６の位置重み付け部５２１をさらに詳細に表した一例である。位置重み付け部５２１は振幅計算部５２２、位置重み付け部５２３、乗算部５２４から構成されている。振幅計算部５２２はパルス振幅の計算を行なうもので、実現の一例としては、ｄ＝X２ｔＨ（相互相関）をもとに上述した方法で位置毎のパルス振幅を求める。
【００９６】
別な方法としては、これから述べる、位置重みを反映した相互相関（X３ｔＨＶ）を用いて位置毎のパルス振幅を求める方法も有効である。この方法を用いると、従来の位置重み付けをしない相互相関（X２ｔＨ）の計算が不要になるので計算量が減るという効果がある。位置重み付け部５２３は位置毎のパルス振幅に位置重みを乗じることにより、位置重み付きパルス振幅ｖｓ（ｉ）を出力する。これを乗算部５２４で自己相関に乗じることにより、位置毎のパルス振幅を反映した位置重み付き自己相関Φ’（ｉ，ｊ）が計算される。
【００９７】
次に、位置重み付き相互相関X３ｔＨＶ（＝ｒ２ｔVｔＨｔＨＶ）の求め方の一例について説明する。
【００９８】
X３はX３＝ＨＶｒ２であり、ｒ２はｒ２＝Ｈ-1X２であるから、まず、（６）式により目標残差ベクトルｒ２を求め、次に、これに位置重みを乗じ、位置重み付き目標残差ベクトルＶｒ２を求める。すなわち、ベクトルｑ＝Ｖｒ２とおくと、その要素ｑ（ｎ）は
【数１７】
0003984048.tif 000018
と計算できる。次に、位置重み付き目標残差ベクトルｑにインパルス応答を畳み込み、位置重み付き目標ベクトルX３（＝Ｈ（Ｖｒ２）＝Ｈｑ）を得る。
【００９９】
【数１８】
0003984048.tif 000019
【０１００】
次に位置重み付き目標ベクトルX３とインパルス応答との相関計算によりベクトルX３ｔＨの要素γ（ｎ）を求める。
【０１０１】
【数１９】
0003984048.tif 000020
【０１０２】
最後に、X３ｔＨの要素γ（ｎ）に位置重みｖ（ｎ）を乗じ、位置重み付きの相互相関X３ｔＨＶの要素ｆ（ｎ）を求める。
【０１０３】
【数２０】
0003984048.tif 000021
【０１０４】
位置毎のパルス振幅が与えられている場合、これを反映した位置重み付き相互自己相関ｆ’（ｎ）は
【数２１】
0003984048.tif 000022
となる。ここで、ｄ(n)は位置毎のパルス振幅の事前推定に使用する信号または関数である。ｄ(n)としては位置重みなしの相互相関や位置重み付きの相互相関ｆ（ｎ）を用いることができる。すなわち、
【数２２】
0003984048.tif 000023
【０１０５】
図８は、図３の位置重み付き相互相関計算部５０６のより詳細な構成例である。同図で、位置重み付き相互相関計算部５０６は位置重み付き目標ベクトル計算部５２５、相互相関計算部５２９、位置重み付け部５３０から構成されている。位置重み付き目標ベクトル計算部５２５はインパルス応答と位置重みと、適応符号帳探索部５０４の影響を差し引いた目標ベクトルをもとに位置重み付き目標ベクトルを計算する。
【０１０６】
次に相互相関計算部５２９でインパルス応答と位置重み付き目標ベクトルとの相互相関を計算し、これに位置重み付け部５３０で位置重みを乗じることにより位置重み付き相互相関を得る。
【０１０７】
図９は、図８の位置重み付き目標ベクトル計算部５２５をさらに詳細に表した一例である。位置重み付き目標ベクトル計算部５２５は目標残差ベクトル計算部５２６、位置重み付け部５２７、フィルタリング部５２８から構成されている。目標残差ベクトル計算部５２６は適応符号帳探索部５０４の影響を差し引いた目標ベクトルとインパルス応答を用いて目標残差ベクトルを計算する。位置重み付け部５２７は目標残差ベクトルに位置重みを乗じて位置重み付き目標残差ベクトルを出力する。次に、フィルタリング部５２８で位置重み付き目標残差ベクトルにインパルス応答を畳み込むことで位置重み付き目標ベクトルを得る。
【０１０８】
本発明は、位置重みとインパルス応答を用いて計算される歪み評価値を用いて符号帳探索を行なうことがその趣旨であり、位置重み付きの相関や位置重み付きの相互相関を基に符号探索を行なう方法は本発明の方法を少ない計算量で実現するための一つの手法である。従って、本実施形態の方法と類似の別な方法や、計算を簡略的に行なう手法が存在するが、そのような場合も基本的に本発明に含まれることはいうまでもない。
【０１０９】
例えば、位置重み付きの相互相関を求める別な方法として、次の方法が存在する。すなわち、位置重み付き相互相関X３ｔＨＶがｒ２ｔＶｔＨｔＨＶと等しいことを利用し、目標残差ベクトルｒ２と上述の位置重み付き自己相関Φ（ｉ，ｊ）（＝ＶｔＨｔＨＶの要素）を用いることにより、位置重み付きの相互相関X３ｔＨＶの要素ｆ（ｎ）が
【数２３】
0003984048.tif 000024
を用いて計算できる。
【０１１０】
従来法の（９）式の計算がＬの３乗のオーダであることと比較すると、本発明による計算量の増加は以上述べた方法のいずれを使用するにしても、高々Ｌの２乗のオーダであり、本発明の方法は実用的な方法であると言える。
【０１１１】
以上で、本発明の位置重み付き自己相関の計算方法、および、位置重み付き相互相関の計算方法についての説明を終わる。
【０１１２】
ここで図３に戻って説明を続ける。
【０１１３】
雑音符号帳探索部５０７では、代数符号帳を用いて歪みが最小となる符号ベクトルの符号ｋの検索を行なう。この際に、位置重み付き相関と位置重み付き相互相関を用いる。代数符号帳は予め定められたＮp個のパルスの振幅がとり得る値を＋１、−１に限定し、パルスの位置情報と振幅情報（すなわち極性情報）の組合せで符号ベクトルを表わす符号帳である。代数符号帳の特徴としては、符号ベクトルそのものを直接には格納する必要がないため符号帳を表わすメモリ量が少なくて済み、符号ベクトルを選択するための計算量が少ないにもかかわらず、比較的高品質に音源情報に含まれる雑音成分を表わすことができることが挙げられる。このように音源信号の符号化に代数符号帳を用いるものはＡＣＥＬＰ方式，ＡＣＥＬＰベースの方式と呼ばれ、比較的歪の少ない合成音声が得られることが知られている。
【０１１４】
このような構造の下、雑音符号帳探索部５０７では、符号帳からの出力信号（符号ベクトル）を用いて再生される合成音声信号と雑音符号帳探索部において目標となる目標信号（修正された目標ベクトルX２）との歪みを位置重み付き相関（ＶｔＨｔＨＶ）と位置重み付き相互相関（X３ｔＨＶ）を用いて評価し、その歪みが小さくなるようなインデックス（雑音符号）Ｃを探索する。この際用いる評価値は、先に説明したように、（８）式の右辺第２項の歪み評価値
（X３ｔＨＶｃk）２／（ｃkｔＶｔＨｔＨＶｃk）
であり、この値を最大にする符号ベクトルの符号ｋを探索することが最も歪みが小さくなる符号を選択することと等価である。そして、探索された雑音符号Ｃとこの符号に対応する雑音符号ベクトルｃｃを出力する。
【０１１５】
雑音符号帳が代数符号帳で実現される場合、数個（ここではＮp個）の非零のパルスから構成されるようになっているため、（８）式の右辺第２項の評価値の分子側のX３ｔＨＶｃkはさらに
【数２４】
0003984048.tif 000025
と表すことができる。ここで、ｍiは第ｉ番目のパルスの位置、
【数２５】
0003984048.tif 000026
は第ｉ番目のパルスの振幅、ｆ（ｎ）は位置重み付きの相互相関ベクトルＸ３ｔＨＶの要素である。また、（８）式の右辺第２項の評価値の分母側のｃkｔＶｔＨｔＨＶｃkは
【数２６】
0003984048.tif 000027
と表すことができる。さらに、位置毎のパルス振幅が求められている条件では、これを反映した位置重み付きの相関を使うと
【数２７】
0003984048.tif 000028
【数２８】
0003984048.tif 000029
となる。これらを基に歪み評価値（X３ｔＨＶｃk）２／（ｃkｔＶｔＨｔＨＶｃk）が最大となるようなパルス位置ｍi（ｉ＝０〜Ｎp）を探索することでパルス位置情報の選択が完了する。この際、ｆ’（ｎ）とΦ’（ｉ，ｊ）（もしくはｆ（ｎ）とΦ（ｉ，ｊ））が探索の前に計算されているので、符号選択の際に要する計算量は非常に少ないものとなる。選択されたパルス位置情報はパルス振幅情報と共に雑音符号として出力される。
【０１１６】
本発明では、位置重み付けと従来の聴覚重み付けを組み合わせることでより効果的に歪みが聞こえにくい符号を選択することができる効果がある。聴覚重み付けを用いるには、前述したようにインパルス応答ｈ（ｎ）を（１）式で示したような聴覚重み付き合成フィルタＨ（ｚ）から求めることが必要である。
【０１１７】
ゲイン符号帳探索部５０９は音源のゲイン成分を表現するために用いる。典型的なＣＥＬＰ方式では、ピッチ成分に用いるゲインと雑音成分に用いるゲインの２種類のゲインをゲイン符号帳探索部５０９で符号化する。ここでは説明の簡単のためゲイン符号帳探索部５０９については位置重みを用いない構成で説明するが、位置重みをゲイン符号帳探索部５０９で用いる構成であってもよいことは言うまでもない。
【０１１８】
ゲイン符号帳探索においては、符号帳から引き出されるゲイン候補を用いて再生される合成音声信号と目標とする音声信号との歪みが小さくなるようなインデックス（ゲイン符号）Ｇを探索する。そして、探索されたゲイン符号Ｇとそれに対応するゲインを出力する。
【０１１９】
ここでは雑音符号帳探索だけに位置重みを用いる方法を説明したが、本発明はこれに限られるものではなく、様々な変形例が可能であることは言うまでもない。例えば、適応符号帳探索、雑音符号帳探索、ゲイン符号帳探索における３つの符号帳の探索のそれぞれに位置重みを用いる方法も有効である。
【０１２０】
また別の実現例においては、適応符号帳探索と雑音符号帳の２つの探索部にだけ位置重みを用いる方法も有効である。さらに別の実現例においては、ゲイン符号帳探索だけに位置重みを用いる方法も有効である。
【０１２１】
このように、本発明は様々な適用形態が考えられるが、どのような使用法においても、音声信号から求められた位置重みを残差信号（または音源信号）レベルの時系列信号の符号化に用いることにより、重要な位置の信号サンプルをより精度良く符号化することができる。
【０１２２】
音源信号生成部５１０は、適応符号帳探索部５０４からの適応符号ベクトル、雑音符号帳探索部５０７からの雑音符号ベクトル、ゲイン符号帳探索部５０９からのゲインを用いて音源信号を生成する。生成された音源信号は次の符号化区間において適応符号帳探索部５０４で利用できるように適応符号帳に格納される。さらに、生成された音源信号は、次の符号化区間において適応符号帳探索部５０４で利用できるように適応符号帳に格納される。生成された音源信号は目標信号計算部５１１において、次区間での符号化の目標信号を計算するために使用される。
【０１２３】
以上で図３の音声符号化の説明を終る。
【０１２４】
図１０は、本発明の一実施形態に係る符号化方法をフローチャートにしたものである。所定の符号化区間毎に音声信号を入力し（ステップＳ１）、スペクトルパラメータの分析とその符号帳探索を行なう（ステップＳ２）。次に、現区間の符号化の目標信号を計算する（ステップＳ３）。次に、スペクトルパラメータをもとにインパルス応答を求める（ステップＳ４）。
【０１２５】
さらに、音声信号から第1の信号（例：残差信号）を求め（ステップＳ５）、第1の信号を用いて位置重みを設定する（ステップＳ６）。例としては、残差信号の絶対値振幅や残差信号のパワの外形など、極性に依存しない形状情報を介して位置重みを決定する。そして、適応符号帳探索を行なう（ステップＳ７）。
【０１２６】
次に、位置重み付き相関と位置重み付き相互相関を計算し（ステップＳ８）、これらを用いて雑音符号帳を探索し、雑音符号を選択する（ステップＳ９）。次に、ゲイン符号帳を探索する（ステップＳ１０）。こうして得られたスペクトルパラメータ符号、適応符号Ｌ、雑音符号Ｃ、ゲイン符号Ｇを符号化部から出力し（ステップＳ１１）、次区間の符号化に備えて音源信号を計算する（ステップＳ１２）。次の区間の符号化を行なう場合はステップＳ１にて次の区間の音声信号を入力し、そうでない場合はステップＳ１３にて符号化部の処理を終了する。
【０１２７】
以上で図１０のフローチャートを用いた符号化部の処理の説明を終わる。
【０１２８】
本発明は、符号化側で行なうパラメータの符号選択に用いる重み付けに関するものであるため、復号化の方法は従来法と同じでよい。ここでは、復号化の方法について図１１を参照して簡単に説明することにする。
【０１２９】
図１１において、符号化部からの符号化データは入力端子１６０から入力され、符号化データ分離部１９において各符号Ａ，Ｌ，Ｃ，Ｇに分離される。スペクトルパラメータ復号部１４は、符号Ａを基にスペクトルパラメータを再生する。適応音源復号部１１は、符号Ｌを基に適応符号ベクトルを再生する。雑音音源復号部１２は、符号Ｃを基に雑音符号ベクトルを再生する。ゲイン復号部１３は、符号Ｇを基に、ゲインを再生する。音源再生部１５では再生された適応符号ベクトル、雑音符号ベクトル、ゲインを用いて音源信号を再生する。
【０１３０】
合成フィルタ１６は、スペクトルパラメータ復号部１４で再生されたスペクトルパラメータを用いて合成フィルタを構成し、これに音源再生部１５からの音源信号を通過させることにより、合成音声信号を生成する。ポストフィルタ１７は、この合成音声信号に含まれる符号化歪みを整形して聞きやすい音となるようにするポストフィルタリング処理を行う。処理された合成音声信号は出力端子１９５から出力される。
【０１３１】
以上で、本実施形態の説明を終わる。
【０１３２】
【発明の効果】
本発明によれば、低ビットレートでも高品質な音声信号／音響信号を生成できる音声／音響信号の符号化方法及び電子装置を提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の符号化方法における残差レベル位置重み付けの原理的構成を示す図である。
【図２】残差信号レベルの位置重み付けと聴覚重み付き合成レベルでの歪み評価を用いて雑音符号帳の符号選択を行なう本発明の符号化方法の原理的な構成を示す図である。
【図３】本発明の音声／音響信号の符号化方法を実現する符号化部の一例を示すブロック図である。
【図４】位置重み設定部５０３にて位置重みを求める方法の一例を説明するための図（その１）である。
【図５】位置重み設定部５０３にて位置重みを求める方法の一例を説明するための図（その２）である。
【図６】図３の位置重み付き相関計算部５０５のより詳細な構成例を示す図である。
【図７】図６の位置重み付け部５２１をさらに詳細に表した一例を示す図である。
【図８】図３の位置重み付き相互相関計算部５０６のより詳細な構成例を示す図である。
【図９】図８の位置重み付き目標ベクトル計算部５２５をさらに詳細に表した一例を示す図である。
【図１０】本発明の一実施形態に係る符号化方法をフローチャートにした図である。
【図１１】復号化の方法について説明するための図である。
【図１２】聴覚重み付き合成により音源信号から聴覚重み付き合音声信号が生成される過程を示す図である。
【符号の説明】
３００  音源信号（残差レベル）
３０２  残差レベル位置重み付け部
３０３  聴覚重み付き合成部
３０８、３０９  経路
３１０  出力端子
５００  スペクトルパラメータ分析・符号化部
５０１  インパルス応答計算部
５０２  残差信号計算部
５０３  位置重み設定部
５０４  適応符号帳探索部
５０５  位置重み付き相関計算部
５０６  位置重み付き相互相関計算部
５０７  雑音符号帳探索部
５０９  ゲイン符号帳探索部
５１０  音源信号生成部
５１１  目標信号計算部
９００  スペクトルパラメータ処理部
９０１  目標残差信号生成部
９０２  雑音符号帳
９０３  残差レベル位置重み獲得部
９０４、９０５  残差レベル位置重み付け部
９０６、９０７  聴覚重み付き合成部
９０８  ゲイン乗算部
９０９  歪み評価部
９１０  符号選択部
【図１】
0003984048.tif 000030
【図２】
0003984048.tif 000031
【図３】
0003984048.tif 000032
【図４】
0003984048.tif 000033
【図５】
0003984048.tif 000034
【図６】
0003984048.tif 000035
【図７】
0003984048.tif 000036
【図８】
0003984048.tif 000037
【図９】
0003984048.tif 000038
【図１０】
0003984048.tif 000039
【図１１】
0003984048.tif 000040
【図１２】
0003984048.tif 000041