(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
音声信号を一定長の処理区間に分割した、音声の生成モデルを仮定して音声符号化を行う音声符号化装置において、
過去の音声信号の信号ベクトル系列を格納する適応符号帳と、
前記適応符号帳の始点から一定の遅れ間隔ずれた位置に格納されている信号ベクトルと、前記信号ベクトルの近傍に格納されている近傍ベクトルとを抽出するベクトル抽出手段と、
前記音声信号の周期性に関する長期予測分析合成を、前記信号ベクトルと前記近傍ベクトルとに対して行って、複数の長期予測音声信号を生成する高次の長期予測合成フィルタと、
前記長期予測合成フィルタのフィルタ係数、線形予測合成フィルタのインパルス応答ベクトル、前記遅れの位置にある前記信号ベクトル及び前記近傍ベクトルを合成加算した値と、入力音声信号のベクトル値と、の差分から算出される誤差評価式にもとづき、前記フィルタ係数以外のパラメータを既知として、前記フィルタ係数を算出するフィルタ係数算出手段と、
声道特性を表す線形予測分析合成によって推定した前記線形予測合成フィルタと、前記線形予測合成フィルタの前段または後段に接続して、聴覚特性の重み付け処理を行う第１の聴覚重み付けフィルタと、から構成され、前記複数の長期予測音声信号を加算して１つの再生符号化音声信号を生成する聴覚重み付け合成フィルタと、
前記音声信号から聴覚重み付き音声信号を生成する第２の聴覚重み付けフィルタと、
前記聴覚重み付き音声信号と、前記再生符号化音声信号との誤差を算出する誤差算出手段と、
前記遅れを変化させて前記誤差算出手段が繰り返し算出した前記誤差の中から、最小誤差を検出する最小誤差検出手段と、
前記最小誤差を検出した時のフィルタ係数である最適フィルタ係数と、前記最小誤差を検出した時の遅れである最適遅れと、を最適値として送信する最適値送信手段と、
を有することを特徴とする音声符号化装置。
【請求項２】
前記最適フィルタ係数と前記最適遅れとの探索中に、前記長期予測合成フィルタの安定性判別を行い、不安定と判別した場合のフィルタ係数及び遅れは、前記最適値を選択する際の候補から除外する安定性判別手段をさらに有することを特徴とする請求項１記載の音声符号化装置。
【請求項３】
前記安定性判別手段によって、不安定と判別された場合の前記フィルタ係数を安定化させる安定化処理手段をさらに有し、前記安定化処理手段は、不安定判別時には、不安定な前記フィルタ係数が求まったときの前記遅れを選択候補から除外して、安定な前記フィルタ係数が求まる前記遅れのみ選択し、または不安定な前記フィルタ係数の極の位置を単位円の内側へ移動して安定化させることを特徴とする請求項２記載の音声符号化装置。
【請求項４】
前記最適値送信手段は、前記最適フィルタ係数を量子化して、量子化した値を送信することを特徴する請求項１記載の音声符号化装置。
【請求項５】
前記最適値送信手段は、前記最適フィルタ係数を等価な別のパラメータに変換し、前記パラメータに対して量子化して、量子化した値を送信することを特徴とする請求項１記載の音声符号化装置。
【請求項６】
前記長期予測合成フィルタは、前記適応符号帳から遅れＬの位置にある信号ベクトルＣLと、近傍ベクトルとして前記遅れＬよりも遅延の小さい方向の近傍ベクトルＣL-m（ｍ＝１、２・・・Ｊ1：Ｊ1は正の整数）と、前記遅れＬよりも遅延の大きい方向の近傍ベクトルＣL+n（ｎ＝１、２、・・・Ｊ2：Ｊ2は正の整数）とを抽出し、時刻サンプル番号をｎ、音声符号化のフレーム数をＮとして、前記信号ベクトルＣLと前記近傍ベクトルＣL-m、ＣL+nとフィルタ係数βiとを用いて、長期予測音声信号のベクトル値Ｐ（Ｌ）を以下の算出式
【数１】
0003905706.tif 000027
から求めることを特徴とする請求項１記載の音声符号化装置。
【請求項７】
前記長期予測合成フィルタは、前記適応符号帳から遅れＬの位置にある信号ベクトルＣLと、前記遅れＬよりも遅延の大きい方向の近傍ベクトルＣL+n（ｎ＝１、２、・・・Ｊ3：Ｊ3は正の整数）とを抽出し、時刻サンプル番号をｎ、音声符号化のフレーム数をＮとして、前記信号ベクトルＣLと前記近傍ベクトルＣL+nとフィルタ係数βiとを用いて、長期予測音声信号のベクトル値Ｐａ（Ｌ）を以下の算出式
【数２】
0003905706.tif 000028
から求めることを特徴とする請求項１記載の音声符号化装置。
【請求項８】
前記誤差算出手段は、前記適応符号帳から遅れＬの位置にある信号ベクトルをＣL、近傍ベクトルとして前記遅れＬよりも遅延の小さい方向の近傍ベクトルをＣL-m（ｍ＝１、２・・・Ｊ1：Ｊ1は正の整数）、前記遅れＬよりも遅延の大きい方向の近傍ベクトルをＣL+n（ｎ＝１、２、・・・Ｊ2：Ｊ2は正の整数）、前記誤差をＥ、目標信号ベクトルである前記入力音声信号のベクトル値をＸ、前記線形予測合成フィルタの前記インパルス応答ベクトルをＨとした場合に、以下の式、
Ｅ2＝｜Ｘ−Σβi・Ｈ・ＣL-i｜2（ｉ＝−Ｊ1，…，Ｊ2）
を前記誤差評価式とし、前記誤差評価式を用いて前記誤差を算出することを特徴とする請求項１記載の音声符号化装置。
【請求項９】
音声の生成モデルを仮定して音声分析合成を行う音声処理装置において、
音声信号を一定長の処理区間に分割した際に、複数周期が含まれない音声信号に対して、音声符号化を行う第１の音声符号化手段と、音声信号を一定長の処理区間に分割した際に、複数周期が含まれる音声信号に対して、音声符号化を行う第２の音声符号化手段と、から構成される音声符号化処理装置と、
前記第１の音声符号化手段で符号化された音声信号を復号化する第１の音声復号化手段と、前記第２の音声符号化手段で符号化された音声信号を復号化する第２の音声復号化手段と、から構成される音声復号化処理装置と、
を有し、
前記第２の音声符号化手段は、
過去の音声信号の信号ベクトル系列を格納する適応符号帳と、
前記適応符号帳の始点から一定の遅れ間隔ずれた位置に格納されている信号ベクトルと、前記信号ベクトルの近傍に格納されている近傍ベクトルとを抽出するベクトル抽出手段と、
前記音声信号の周期性に関する長期予測分析合成を、前記信号ベクトルと前記近傍ベクトルとに対して行って、複数の長期予測音声信号を生成する高次の長期予測合成フィルタと、
前記長期予測合成フィルタのフィルタ係数、線形予測合成フィルタのインパルス応答ベクトル、前記遅れの位置にある前記信号ベクトル及び前記近傍ベクトルを合成加算した値と、入力音声信号のベクトル値と、の差分から算出される誤差評価式にもとづき、前記フィルタ係数以外のパラメータを既知として、前記フィルタ係数を算出するフィルタ係数算出手段と、
声道特性を表す線形予測分析合成によって推定した前記線形予測合成フィルタと、前記線形予測合成フィルタの前段または後段に接続して、聴覚特性の重み付け処理を行う第１の聴覚重み付けフィルタと、から構成され、前記複数の長期予測音声信号を加算して１つの再生符号化音声信号を生成する聴覚重み付け合成フィルタと、
前記音声信号から聴覚重み付き音声信号を生成する第２の聴覚重み付けフィルタと、
前記聴覚重み付き音声信号と、前記再生符号化音声信号との誤差を算出する誤差算出手段と、
前記遅れを変化させて前記誤差算出手段が繰り返し算出した前記誤差の中から、最小誤差を検出する最小誤差検出手段と、
前記最小誤差を検出した時のフィルタ係数である最適フィルタ係数と、前記最小誤差を検出した時の遅れである最適遅れと、を最適値として送信する最適値送信手段と、から構成される、
ことを特徴とする音声処理装置。
【請求項１０】
入力した音声信号の周期性に応じて、前記第１の音声符号化手段及び前記第２の音声符号化手段の切り替えを行うモード選択手段をさらに有することを特徴とする請求項９記載の音声処理装置。
【請求項１１】
前記第１の音声符号化手段と前記第２の音声符号化手段とによる符号化を行い、前記第１の音声符号化手段から生成された符号化音声信号と、前記第２の音声符号化手段から生成された前記再生符号化音声信号とを比較して、符号化品質の高い方を選択するモード選択手段をさらに有することを特徴とする請求項９記載の音声処理装置。
【請求項１２】
前記第１の音声符号化手段は、一定長の区間に複数周期の信号が含まれない前記音声信号に対して、符号駆動線形予測符号化を行うことを特徴とする請求項９記載の音声処理装置。
【請求項１３】
前記音声復号化処理装置の前記第２の音声復号化手段は、前記線形予測合成フィルタと、前記長期予測合成フィルタを有することを特徴とする請求項９記載の音声処理装置。
【請求項１４】
前記最適値送信手段は、前記最適フィルタ係数を量子化して、量子化した値を送信することを特徴する請求項９記載の音声処理装置。
【請求項１５】
前記最適値送信手段は、前記最適フィルタ係数を等価な別のパラメータに変換し、前記パラメータに対して量子化して、量子化した値を送信することを特徴とする請求項９記載の音声処理装置。
【請求項１６】
前記音声復号化処理装置は、前記第２の音声復号化手段で、前記最適値から前記パラメータを抽出し、前記パラメータから前記最適フィルタ係数へ変換して復号化することを特徴とする請求項１５記載の音声処理装置。
【請求項１７】
音声の生成モデルを仮定して音声符号化処理を行う音声符号化処理装置において、
音声信号を一定長の処理区間に分割した際に、複数周期が含まれない音声信号に対して、音声符号化を行う第１の音声符号化手段と、音声信号を一定長の処理区間に分割した際に、複数周期が含まれる音声信号に対して、音声符号化を行う第２の音声符号化手段と、
を有し、
前記第２の音声符号化手段は、
過去の音声信号の信号ベクトル系列を格納する適応符号帳と、
前記適応符号帳の始点から一定の遅れ間隔ずれた位置に格納されている信号ベクトルと、前記信号ベクトルの近傍に格納されている近傍ベクトルとを抽出するベクトル抽出手段と、
前記音声信号の周期性に関する長期予測分析合成を、前記信号ベクトルと前記近傍ベクトルとに対して行って、複数の長期予測音声信号を生成する高次の長期予測合成フィルタと、
前記長期予測合成フィルタのフィルタ係数、線形予測合成フィルタのインパルス応答ベクトル、前記遅れの位置にある前記信号ベクトル及び前記近傍ベクトルを合成加算した値と、入力音声信号のベクトル値と、の差分から算出される誤差評価式にもとづき、前記フィルタ係数以外のパラメータを既知として、前記フィルタ係数を算出するフィルタ係数算出手段と、
声道特性を表す線形予測分析合成によって推定した前記線形予測合成フィルタと、前記線形予測合成フィルタの前段または後段に接続して、聴覚特性の重み付け処理を行う第１の聴覚重み付けフィルタと、から構成され、前記複数の長期予測音声信号を加算して１つの再生符号化音声信号を生成する聴覚重み付け合成フィルタと、
前記音声信号から聴覚重み付き音声信号を生成する第２の聴覚重み付けフィルタと、
前記聴覚重み付き音声信号と、前記再生符号化音声信号との誤差を算出する誤差算出手段と、
前記遅れを変化させて前記誤差算出手段が繰り返し算出した前記誤差の中から、最小誤差を検出する最小誤差検出手段と、
前記最小誤差を検出した時のフィルタ係数である最適フィルタ係数と、前記最小誤差を検出した時の遅れである最適遅れと、を最適値として送信する最適値送信手段と、から構成される、
ことを特徴とする音声符号化処理装置。
【請求項１８】
音声の生成モデルを仮定して音声分析合成を行う音声処理方法において、
過去の音声信号の信号ベクトル系列を格納した適応符号帳を生成し、
音声信号を一定長の処理区間に分割した際に複数周期が含まれない場合に対し、前記音声信号を符号化して符号化情報を生成し、
音声信号を一定長の処理区間に分割した際に複数周期が含まれる場合に対し、前記適応符号帳の始点から一定の遅れ間隔ずれた位置に格納されている信号ベクトルと、前記信号ベクトルの近傍に格納されている近傍ベクトルとを抽出し、
前記音声信号の周期性に関する長期予測分析合成を、前記信号ベクトルと前記近傍ベクトルとに対して高次の長期予測合成フィルタを用いて行って、複数の長期予測音声信号を生成し、
前記長期予測合成フィルタのフィルタ係数、線形予測合成フィルタのインパルス応答ベクトル、前記遅れの位置にある前記信号ベクトル及び前記近傍ベクトルを合成加算した値と、入力音声信号のベクトル値と、の差分から算出される誤差評価式にもとづき、前記フィルタ係数以外のパラメータを既知として、前記フィルタ係数を算出し、
声道特性を表す線形予測分析合成によって推定した前記線形予測合成フィルタと聴覚特性の重み付け処理を行う聴覚重み付けフィルタとを用いて、前記複数の長期予測音声信号を加算して１つの再生符号化音声信号を生成し、
前記音声信号と、前記再生符号化音声信号と、の誤差を算出し、
前記遅れを変化させて繰り返し算出した前記誤差の中から、最小誤差を検出し、
前記最小誤差を検出した時のフィルタ係数である最適フィルタ係数と、前記最小誤差を検出した時の遅れである最適遅れと、を最適値として送信し、
前記符号化情報または前記最適値を復号化して、音声を再現することを特徴とする音声処理方法。
【発明の詳細な説明】
技術分野
本発明は音声符号化装置、音声処理装置及び音声処理方法に関し、特に低ビットレート（具体的には、４ｋｂ／ｓ以下）でＡ−ｂ−Ｓ（Analysis-by-Synthesis ：合成による分析）型ベクトル量子化を用いて一定長の区間に複数周期の信号を含んでいる音声信号に対し、音声の生成モデルを仮定して音声符号化を行う音声符号化装置、Ａ−ｂ−Ｓ型ベクトル量子化を用いて音声の生成モデルを仮定して音声分析合成を行う音声処理装置及びＡ−ｂ−Ｓ型ベクトル量子化を用いて音声の生成モデルを仮定して音声分析合成を行う音声処理方法に関する。
背景技術
音声符号化方式として、電話帯域（０．３〜３．４ｋＨｚ）の音声を４〜１６ｋｂ／ｓ程度の伝送レートで符号化するＣＥＬＰ(Code Excited Linear Prediction ：符号駆動線形予測符号化）方式が知られており、ディジタル移動体通信や企業内通信システムなどの分野で広く用いられている。
【０００１】
ＣＥＬＰは、人間の声道特性を表す線形予測（ＬＰＣ：Linear Predictive Coding）係数と、音声のピッチ周期成分と雑音成分からなる励起信号（音源情報）を表すパラメータと、を伝送する。
【０００２】
ＣＥＬＰでは、人間の声道を式（１）で表したＬＰＣ合成フィルタＨ（ｚ）であるとし、このＬＰＣ合成フィルタへの入力（音源信号）が音声の周期性を表すピッチ周期成分とランダム性を表す雑音成分とに分離できると仮定する。
【０００３】
【数３】
0003905706.tif 000002
【０００４】
そして、ＬＰＣ合成フィルタのフィルタ係数と、励起信号のピッチ周期成分及び雑音成分とを抽出し、これらを量子化した結果（量子化インデックス）を伝送することで情報圧縮を実現している。
【０００５】
図１８はＣＥＬＰの符号化アルゴリズムを示す図である。入力音声信号ＳｎがＬＰＣ分析手段２１に入力される。ＬＰＣ分析手段２１は、人間の声道を式（１）で表される全極型フィルタと見なし、このフィルタの係数αi（ｉ＝１, …，ｐ）を求める。ここで、ｐはフィルタ次数である。一般に電話帯域音声の場合はｐ＝１０〜１２、広帯域音声の場合はｐ＝１６〜２０の値をとる。
【０００６】
そして、ＬＰＣフィルタ係数は、スカラ量子化やベクトル量子化などにより量子化された後（量子化部は図示せず）、その量子化インデックスが復号器側へ伝送される。
【０００７】
次に励起信号の量子化を行う。ピッチ周期成分の量子化のため、過去の音源信号系列を格納した適応符号帳Ｂａを用意する。また、雑音成分の量子化のため、種々の雑音信号系列パターンを格納した雑音符号帳Ｂｎを用意する。
【０００８】
そして、各符号帳Ｂａ、Ｂｎを用いてＡ−ｂ−ｓによるベクトル量子化を行う。すなわち、まず各符号帳に格納されている符号ベクトルに対して、乗算器２２ａ、２２ｂを用いて、ゲインを可変して乗じた値を算出する。
【０００９】
加算器２２ｃは乗算器２２ａ、２２ｂからの出力値を加算し、加算結果をＬＰＣフィルタ係数により構成されるＬＰＣ合成フィルタ２４へ入力する。ＬＰＣ合成フィルタ２４は、フィルタ処理を行って、再生信号Ｓｎ*を求める。その後、演算器２６で入力音声信号Ｓｎと再生信号Ｓｎ*との誤差ｅｎを求める。
【００１０】
さらに、誤差電力評価手段２３は、符号帳Ｂａ、Ｂｎ内のすべてのパターンについて、スイッチＳＷａ、ＳＷｂを制御して、誤差評価を行って誤差ｅｎが最も小さくなる符号ベクトルを最適符号ベクトルと決定する。
【００１１】
また、その時に選択された最適符号ベクトルに対するゲインを最適ゲインとする。そして、最適符号ベクトルと最適ゲインを量子化し（量子化部は図示せず）、量子化インデックスを求める。
【００１２】
したがって、符号器からはＬＰＣフィルタ係数の量子化インデックス、最適符号ベクトルの量子化インデックス（実際には、適応符号帳Ｂａから最適なベクトルを取り出す際の、後述する“遅れ”の値と、雑音符号帳Ｂｎの符号ベクトルを量子化した量子化インデックス）及び最適ゲインの量子化インデックスが復号器側へ伝送されることになる。
【００１３】
一方、復号器側では、符号器側と同じ符号帳Ｂａ、Ｂｎを持ち、符号器から伝送された伝送情報からＬＰＣフィルタ係数、最適符号ベクトル、最適ゲインを復号し、符号器側と同様にＬＰＣ合成フィルタにより、音声信号を再生する。
【００１４】
このように、ＣＥＬＰは、音声の生成過程をモデル化し、そのモデルの特徴パラメータを量子化して伝送することにより、音声圧縮を実現している。
また、人間の音声の性質は５〜１０ｍｓｅｃ程度の短区間ではそれほど変化しないことから、ＣＥＬＰでは５〜１０ｍｓｅｃの一定長の小区間（フレーム）毎に声道情報、音源情報を更新している。これにより、ＣＥＬＰでは５〜６ｋｂ／ｓ程度までビットレートを削減しても、劣化のない符号化音声を得ることができる。
【００１５】
しかし、上記のような従来の音声符号化では、ビットレートを４ｋｂ／ｓ以下にするためにはフレームの長さを１０ｍｓｅｃ以上にしなければならない。すると、１フレーム中に複数周期の入力信号が含まれることが多くなり、これが符号化音声の品質劣化につながるといった問題があった。
【００１６】
すなわち、従来のＣＥＬＰでは、適応符号帳Ｂａからの出力信号の周期性が単一のフレームの成分のみに限定されるため、周期性の表現力が弱い。このため、入力信号の１フレーム内に複数の周期が含まれるような場合では、高精度に周期性を表現できないため、符号化効率が悪化してしまう。
発明の開示
本発明はこのような点に鑑みてなされたものであり、入力音声に応じて最適な音声符号化を行う音声符号化装置を提供することを目的とする。
【００１７】
また、本発明の他の目的は、入力音声に応じて最適な音声処理を行い、高品質な音声を再現する音声処理装置を提供することである。
さらに、本発明の他の目的は、入力音声に応じて最適な音声処理を行い、高品質な音声を再現する音声処理方法を提供することである。
【００１８】
本発明では上記課題を解決するために、図１に示すような、音声信号Ｓｎを一定長の区間に分割した、音声の生成モデルを仮定して音声符号化を行う音声符号化装置１０において、過去の音声信号の信号ベクトル系列を格納した適応符号帳Ｂａと、適応符号帳Ｂａの始点Ｏから一定の遅れＬ間隔ずれた位置に格納されている信号ベクトルと、信号ベクトルの近傍に格納されている近傍ベクトルとを抽出するベクトル抽出手段１１と、音声信号Ｓｎの周期性に関する長期予測分析合成を、信号ベクトルと近傍ベクトルとに対して行って、複数の長期予測音声信号Ｓｎａ−１を生成する高次の長期予測合成フィルタ１２と、長期予測合成フィルタ１２のフィルタ係数、線形予測合成フィルタのインパルス応答ベクトル、遅れの位置にある信号ベクトル及び近傍ベクトルを合成加算した値と、入力音声信号のベクトル値と、の差分から算出される誤差評価式にもとづき、フィルタ係数以外のパラメータを既知として、フィルタ係数を算出するフィルタ係数算出手段１３と、声道特性を表す線形予測分析合成によって推定した線形予測合成フィルタ１４ａと、線形予測合成フィルタ１４ａの前段または後段に接続して、聴覚特性の重み付け処理を行う第１の聴覚重み付けフィルタ１４ｂと、音声信号Ｓｎに聴覚重み付け処理を行う第２の聴覚重み付けフィルタ１４ｂ−１と、から構成され、複数の長期予測音声信号Ｓｎａ−１を加算して１つの再生符号化音声信号Ｓｎａを生成する聴覚重み付け合成フィルタ１４と、聴覚重み付き音声信号Ｓｎ′と、再生符号化音声信号Ｓｎａと、の誤差Ｅｎを算出する誤差算出手段１５と、遅れＬを変化させて誤差算出手段１５が繰り返し算出した誤差の中から、最小誤差を検出する最小誤差検出手段１６と、最小誤差を検出した時のフィルタ係数である最適フィルタ係数βａと、最小誤差を検出した時の遅れである最適遅れＬａと、を最適値として送信する最適値送信手段１７と、を有することを特徴とする音声符号化装置１０が提供される。
【００１９】
ここで、適応符号帳Ｂａは、過去の音声信号の信号ベクトル系列を格納する。ベクトル抽出手段１１は、適応符号帳Ｂａの始点Ｏから一定の遅れＬ間隔ずれた位置に格納されている信号ベクトルと、信号ベクトルの近傍に格納されている近傍ベクトルとを抽出する。高次の長期予測合成フィルタ１２は、音声信号Ｓｎの周期性に関する長期予測分析合成を、信号ベクトルと近傍ベクトルとに対して行って、複数の長期予測音声信号Ｓｎａ−１を生成する。フィルタ係数算出手段１３は、長期予測合成フィルタ１２のフィルタ係数、線形予測合成フィルタのインパルス応答ベクトル、遅れの位置にある信号ベクトル及び近傍ベクトルを合成加算した値と、入力音声信号のベクトル値と、の差分から算出される誤差評価式にもとづき、フィルタ係数以外のパラメータを既知として、フィルタ係数を算出する。聴覚重み付け合成フィルタ１４は、声道特性を表す線形予測分析合成によって推定した線形予測合成フィルタ１４ａと、線形予測合成フィルタ１４ａの前段または後段に接続して、聴覚特性の重み付け処理を行う第１の聴覚重み付けフィルタ１４ｂと、音声信号Ｓｎに聴覚重み付け処理を行う第２の聴覚重み付けフィルタ１４ｂ−１と、から構成され、複数の長期予測音声信号Ｓｎａ−１を加算して１つの再生符号化音声信号Ｓｎａを生成する。誤差算出手段１５は、聴覚重み付き音声信号Ｓｎ′と、再生符号化音声信号Ｓｎａと、の誤差Ｅｎを算出する。最小誤差検出手段１６は、遅れＬを変化させて誤差算出手段１５が繰り返し算出した誤差の中から、最小誤差を検出する。最適値送信手段１７は、最小誤差を検出した時のフィルタ係数である最適フィルタ係数βａと、最小誤差を検出した時の遅れである最適遅れＬａと、を最適値として送信する。
【００２０】
また、図５に示すような、音声の生成モデルを仮定して音声分析合成を行う音声処理装置１００において、音声信号を一定長の処理区間に分割した際に、複数周期が含まれない音声信号に対して、音声符号化を行う第１の音声符号化手段２０と、音声信号を一定長の処理区間に分割した際に、複数周期が含まれる音声信号に対して、音声符号化を行う第２の音声符号化手段１０と、から構成される音声符号化処理装置１と、第１の音声符号化手段２０で符号化された音声信号を復号化する第１の音声復号化手段１２０と、第２の音声符号化手段１０で符号化された音声信号を復号化する第２の音声復号化手段１１０と、から構成される音声復号化処理装置２と、を有し、第２の音声符号化手段１０は、過去の音声信号の信号ベクトル系列を格納する適応符号帳と、適応符号帳の始点から一定の遅れ間隔ずれた位置に格納されている信号ベクトルと、信号ベクトルの近傍に格納されている近傍ベクトルとを抽出するベクトル抽出手段と、音声信号の周期性に関する長期予測分析合成を、信号ベクトルと近傍ベクトルとに対して行って、複数の長期予測音声信号を生成する高次の長期予測合成フィルタと、長期予測合成フィルタのフィルタ係数、線形予測合成フィルタのインパルス応答ベクトル、遅れの位置にある信号ベクトル及び近傍ベクトルを合成加算した値と、入力音声信号のベクトル値と、の差分から算出される誤差評価式にもとづき、フィルタ係数以外のパラメータを既知として、フィルタ係数を算出するフィルタ係数算出手段と、声道特性を表す線形予測分析合成によって推定した線形予測合成フィルタと、線形予測合成フィルタの前段または後段に接続して、聴覚特性の重み付け処理を行う第１の聴覚重み付けフィルタと、から構成され、複数の長期予測音声信号を加算して１つの再生符号化音声信号を生成する聴覚重み付け合成フィルタと、音声信号から聴覚重み付き音声信号を生成する第２の聴覚重み付けフィルタと、聴覚重み付き音声信号と、再生符号化音声信号との誤差を算出する誤差算出手段と、遅れを変化させて誤差算出手段が繰り返し算出した誤差の中から、最小誤差を検出する最小誤差検出手段と、最小誤差を検出した時のフィルタ係数である最適フィルタ係数と、最小誤差を検出した時の遅れである最適遅れと、を最適値として送信する最適値送信手段と、から構成される、ことを特徴とする音声処理装置１００が提供される。
【００２１】
ここで、第１の音声符号化手段２０は、音声信号を一定長の処理区間に分割した際に複数周期が含まれない場合に対し、音声信号を符号化し、符号化情報を生成する。第１の音声復号化手段１２０は、符号化情報を復号化して音声を再現する。第２の音声復号化手段１１０は、最適値を復号化して音声を再現する。
【００２２】
さらに、図１７に示すような、音声の生成モデルを仮定して音声分析合成を行う音声処理方法において、過去の音声信号の信号ベクトル系列を格納した適応符号帳を生成し、音声信号を一定長の処理区間に分割した際に複数周期が含まれない場合に対し、音声信号を符号化して符号化情報を生成し、音声信号を一定長の処理区間に分割した際に複数周期が含まれる場合に対し、適応符号帳の始点から一定の遅れ間隔ずれた位置に格納されている信号ベクトルと、信号ベクトルの近傍に格納されている近傍ベクトルとを抽出し、音声信号の周期性に関する長期予測分析合成を、信号ベクトルと近傍ベクトルとに対して高次の長期予測合成フィルタを用いて行って、複数の長期予測音声信号を生成し、長期予測合成フィルタのフィルタ係数、線形予測合成フィルタのインパルス応答ベクトル、遅れの位置にある信号ベクトル及び近傍ベクトルを合成加算した値と、入力音声信号のベクトル値と、の差分から算出される誤差評価式にもとづき、フィルタ係数以外のパラメータを既知として、フィルタ係数を算出し、声道特性を表す線形予測分析合成によって推定した線形予測合成フィルタと聴覚特性の重み付け処理を行う聴覚重み付けフィルタとを用いて、複数の長期予測音声信号を加算して１つの再生符号化音声信号を生成し、音声信号と、再生符号化音声信号と、の誤差を算出し、遅れを変化させて繰り返し算出した誤差の中から、最小誤差を検出し、最小誤差を検出した時のフィルタ係数である最適フィルタ係数と、最小誤差を検出した時の遅れである最適遅れと、を最適値として送信し、符号化情報または最適値を復号化して、音声を再現することを特徴とする音声処理方法が提供される。
【００２３】
ここで、一定長の処理区間に分割した際に複数周期が含まれない場合に対しては、音声信号を符号化して符号化情報を生成し、一定長の処理区間に分割した際に複数周期が含まれる場合に対しては、長期予測分析合成によって推定した高次の長期予測合成フィルタと、線形予測分析合成によって推定した線形予測合成フィルタとを用いて音声符号化を行って最適値を生成し、復号側では符号化情報と最適値を復号化する。
【００２４】
本発明の上記および他の目的，特徴および利点は本発明の例として好ましい実施の形態を表す添付の図面と関連した以下の説明により明らかになるであろう。
発明を実施するための最良の形態
以下、本発明の実施の形態を図面を参照して説明する。図１は本発明の音声符号化装置の原理図である。音声符号化装置１０は、音声信号Ｓｎを一定長の区間（ビットレートが４ｋｂ／ｓ以下とした場合のフレーム）に分割した際に複数周期が含まれる場合に対して、音声の生成モデルを仮定して音声符号化を行う。
【００２５】
適応符号帳Ｂａは、過去の音声信号Ｓｎの信号ベクトル（符号ベクトル）系列をフレーム毎に格納する。ベクトル抽出手段１１は、適応符号帳Ｂａの始点Ｏから一定の遅れＬの間隔ずれた位置に格納されている信号ベクトルと、その信号ベクトルの近傍に格納されている近傍ベクトルを抽出する。
【００２６】
図では、信号ベクトルＣLの上下の位置にある２つの近傍ベクトルＣL-1 、ＣL+1を適応符号帳Ｂａから抽出しているが、２つ以上抽出してもよい。また、信号ベクトルＣLの上の位置にある信号ベクトルのみを、適応符号帳Ｂａから近傍ベクトルとして抽出してもよいし、下の位置にある信号ベクトルのみを、適応符号帳Ｂａから近傍ベクトルとして抽出してもよい。
【００２７】
高次の次数を持つ長期予測合成フィルタ１２は、音声信号Ｓｎの周期性に関する長期予測分析合成（ＬＴＰ：Long Term Prediction）を、抽出した信号ベクトルと近傍ベクトルに対して行って、長期予測音声信号Ｓｎａ−１を生成する。
【００２８】
フィルタ係数算出手段１３は、長期予測合成フィルタ１２のフィルタ係数を算出する。
聴覚重み付け合成フィルタ１４は、声道特性を表す線形予測（ＬＰＣ）分析合成によって推定した線形予測合成フィルタ１４ａ（以下、ＬＰＣ合成フィルタ１４ａと呼ぶ）と、ＬＰＣ合成フィルタ１４ａの前段または後段に接続して、聴覚特性の重み付け処理を行う第１の聴覚重み付けフィルタ１４ｂと、から構成され、長期予測音声信号Ｓｎａ−１から再生符号化音声信号Ｓｎａを生成する。
【００２９】
第２の聴覚重み付けフィルタ１４ｂ−１は、音声信号Ｓｎに聴覚重み付け処理を行う。
誤差算出手段１５は、聴覚重み付き音声信号Ｓｎ′と、再生符号化音声信号Ｓｎａと、の誤差Ｅｎを算出する。
【００３０】
最小誤差検出手段１６は、遅れＬを変化させて誤差算出手段１５が繰り返し算出した誤差の中から、最小誤差を検出する。
最適値送信手段１７は、最小誤差を検出した時のフィルタ係数である最適フィルタ係数βａと、最小誤差を検出した時の遅れである最適遅れＬａと、を最適値として送信する。なお、最適値送信手段１７は、最適フィルタ係数βａは量子化して、量子化した値を送信する。
【００３１】
次に長期予測合成フィルタ１２について説明する。なお、以降では長期予測合成フィルタ１２をＬＴＰ合成フィルタ１２、ＬＴＰ合成フィルタ１２のフィルタ係数をＬＴＰフィルタ係数、遅れをラグと呼ぶ。式（２）はＬＴＰ合成フィルタ１２の伝達関数Ｐ（ｚ）を示す式である。
【００３２】
【数４】
0003905706.tif 000003
【００３３】
適応符号帳から遅れＬの位置にある信号ベクトルをＣL、近傍ベクトルとして遅れＬよりも遅延の小さい方向の近傍ベクトルをＣL-m（ｍ＝１、２・・・Ｊ1：Ｊ1は正の整数）、遅れＬよりも遅延の大きい方向の近傍ベクトルをＣL+n（ｎ＝１、２、・・・Ｊ2：Ｊ2は正の整数）とし、時刻サンプル番号をｎ、音声符号化のフレーム数をＮとして、信号ベクトルＣLと近傍ベクトルＣL-m、ＣL+nとフィルタ係数βiとを用いて、長期予測音声信号のベクトル値Ｐ（Ｌ）を表している。また、ＬＴＰ合成フィルタ１２の次数をｐとすると、ｐ＝Ｊ1＋Ｊ2＋１である。
【００３４】
図２はＬＴＰ合成フィルタ１２の次数を説明するための図である。ラグＬの位置に信号ベクトルＣLがあり、その左方向をＪ1 、右方向をＪ2とする。
図のように、Ｊ１の方向へ近傍ベクトルＣL-1 、ＣL-2 、ＣL-3をとり、Ｊ2の方向へ近傍ベクトルＣL+1 、ＣL+2をとれば、Ｊ1＝３、Ｊ2＝２と表せる。したがって、この場合の次数はｐ＝３＋２＋１＝６となる。
【００３５】
すなわち、適応符号帳ＢａからラグＬの位置にある信号ベクトルＣLの近傍ベクトルとして、ラグＬの位置から上方向に近傍ベクトルＣL-1 、ＣL-2 、ＣL-3 、ラグＬの位置から下方向に近傍ベクトルＣL+1 、ＣL+2を抽出したことになる。
【００３６】
一方、ＬＴＰ合成フィルタ１２として、式（３）で示す伝達関数Ｐａ（ｚ）を用いてもよい。
【００３７】
【数５】
0003905706.tif 000004
【００３８】
適応符号帳から遅れＬの位置にある信号ベクトルをＣL、遅れＬよりも遅延の大きい方向の近傍ベクトルをＣL+n（ｎ＝１、２、・・・Ｊ3：Ｊ3は正の整数）とし、時刻サンプル番号をｎ、音声符号化のフレーム数をＮとして、信号ベクトルＣLと近傍ベクトルＣL+nとフィルタ係数βiとを用いて、長期予測音声信号のベクトル値Ｐａ（Ｌ）を表している。また、この場合のＬＴＰ合成フィルタ１２の次数ｐは、ｐ＝１＋Ｊ3である。
【００３９】
図３はＬＴＰ合成フィルタ１２の次数を説明するための図である。ラグＬの位置に信号ベクトルＣLがあり、その右方向をＪ3とする。
図のように、Ｊ3の方向へ近傍ベクトルＣL+1 、ＣL+2 、ＣL+3をとれば、Ｊ3＝３と表せる。したがって、この場合の次数はｐ＝１＋３＝４となる。
【００４０】
すなわち、適応符号帳ＢａからラグＬの位置にある信号ベクトルＣLの近傍ベクトルとして、ラグＬの位置から下方向に近傍ベクトルＣL+1 、ＣL+2 、ＣL+3を抽出したことになる。なお、以降ではＰ（ｚ）を用いた場合について説明するが、Ｐａ（ｚ）についても同様である。
【００４１】
次に音声符号化装置１０では、式（４）の誤差評価式を最小にするようなＬＴＰフィルタ係数βiとラグＬを求める。
Ｘを目標信号ベクトル（誤差を算出する際に入力された入力音声信号のベクトル）、ＨをＬＰＣ合成フィルタ１４ａのインパルス応答ベクトル、ラグＬの位置にあるＣLを適応符号帳Ｂａから抽出した信号ベクトルとする。なお、｜Ａ｜は、Ａの絶対値を表す。
【００４２】
【数６】
0003905706.tif 000005
【００４３】
ここでは、簡単のため、ｐ＝３（信号ベクトルＣL 、近傍ベクトルＣL-1 、ＣL+1 ）とすると、式（４）は式（５）のようになる。
【００４４】
【数７】
0003905706.tif 000006
【００４５】
式（５）をβiで偏微分することにより、式（６）を得る。なお、ＡTはＡの転置行列を表す。
【００４６】
【数８】
0003905706.tif 000007
【００４７】
ここで、式（６）の左辺３×３行列をＲとし、左辺の１×３行列をβ、右辺の行列をｒとすると式（７）になる。
【００４８】
【数９】
0003905706.tif 000008
【００４９】
したがって、式（８）からＬＴＰ係数ベクトルβが求められる。ここで、Ｒ-1はＲの逆行列を表す。
【００５０】
【数１０】
0003905706.tif 000009
【００５１】
ここでは、ＬＴＰフィルタ係数の次数ｐを３として説明したが、ｐの値は任意の正数でよく、上記の説明も同様に成り立つ。
次に最適フィルタ係数（最適ＬＴＰフィルタ係数）βａと最適ラグＬａを探索する際の処理手順についてフローチャートを用いて説明する。図４は最適ＬＴＰフィルタ係数βａと最適ラグＬａを探索する際の処理手順を示すフローチャートである。
〔Ｓ１〕ラグＬに初期値を設定する。
〔Ｓ２〕適応符号帳ＢａのラグＬの位置に格納されている信号ベクトル及びその信号ベクトルの近傍にある近傍ベクトルとして、ＣL-i（ｉ＝−Ｊ1 ，…，Ｊ2 ）を抽出する。
〔Ｓ３〕ＣL-iを重み付き合成処理して、Ｈ・ＣL-iを算出する。
〔Ｓ４〕Ｈ・ＣL-iとＸから式（８）を解き、ＬＴＰフィルタ係数ベクトルβを求める。
〔Ｓ５〕ステップＳ４で求めたβを式（４）に代入して、ラグＬの時の誤差Ｅを算出する。
〔Ｓ６〕ラグＬの値を変える。Ｌの値をすべて変化させた場合はステップＳ７へ、そうでなければステップＳ２へ戻り、変化させたラグＬの値を用いて、誤差及びＬＴＰフィルタ係数βを繰り返し算出する。
〔Ｓ７〕算出したすべての誤差Ｅの中から、最小誤差を検出する。
〔Ｓ８〕最小誤差を算出した際のＬＴＰフィルタ係数とラグＬをそれぞれ、最適ＬＴＰフィルタ係数βａ及び最適ラグＬａとする。
【００５２】
ここで、ラグＬの探索範囲は任意であるが、入力信号のサンプリング周波数が８ｋＨｚの場合にはラグＬの範囲を２０〜１４７の範囲としてよい。
なお、ここではＬＴＰ合成フィルタ１２への入力を適応符号帳Ｂａからのベクトルとしたが、これ以外の任意のベクトルを用いてもよい。例えば、白色性の雑音ベクトル、パルス性のベクトルまたはあらかじめ学習された雑音ベクトル等を用いてもよい。
【００５３】
以上説明したように、本発明の音声符号化装置１０は、ＬＴＰ合成及びＬＰＣ合成を行って音声符号化を行う構成とした。
従来のようなＣＥＬＰでは、音声信号の伝送レ−トを４〜１６ｋｂ／ｓを対象にした、５〜１０ｍｓｅｃ以内の短いフレーム長のフレームに対して音声符号化を行えばよいので、適応符号帳Ｂａから単一の信号ベクトルのみを抽出して、ＬＰＣ合成処理を行えば、音声の品質を保つことができた。
【００５４】
すなわち、複数周期の信号が存在しない短フレームの処理なので、適応符号帳Ｂａから１つの信号ベクトルを使用するだけで、周期性を十分表現（再現）できていた。
【００５５】
一方、音声信号の伝送レ−トを４ｋｂ／ｓ以下にした場合には、フレーム長は１０ｍｓｅｃ以上の長いフレーム長となり、この１フレームには、複数周期の信号が含まれる可能性が高い。
【００５６】
したがって、従来のＣＥＬＰのように、適応符号帳Ｂａから１つの信号ベクトルのみを使用して、ＬＰＣ合成処理を行うだけでは、周期性を十分に表現することが困難であり、符号化精度を悪化させることになる。
【００５７】
したがって、本発明の音声符号化装置１０では、１フレーム内に複数周期の信号が含まれている場合には、適応符号帳Ｂａから信号ベクトルだけでなく、信号ベクトルの近傍の位置にある近傍ベクトルも適応符号帳Ｂａから抽出し、これらのベクトルに対してＬＴＰ合成フィルタ１２を用いて長期予測合成を行い、その後にＬＴＰ合成処理をして、音声の符号化を行う構成とした。
【００５８】
これにより、複数周期の信号が含まれるような長いフレーム長のフレームに対しても、音声の周期性を良好に表現でき、符号化精度の向上を図ることが可能になる。
【００５９】
次に本発明の音声処理装置について説明する。図５は音声処理装置の原理図である。音声処理装置１００は、音声符号化処理装置１と音声復号化処理装置２から構成される。
【００６０】
音声符号化処理装置１は、第１の音声符号化手段２０と、第２の音声符号化手段１０から構成される。
第１の音声符号化手段２０は、音声信号を一定長の処理区間（フレーム）に分割した際に複数周期が含まれない場合に対し、音声信号を符号化し、符号化情報を生成する。
【００６１】
また、第１の音声符号化手段２０は、実際にはＣＥＬＰに該当するため、第１の音声符号化手段２０を用いて音声符号化処理を行う場合を、以降ではＣＥＬＰモードと呼ぶ。
【００６２】
第２の音声符号化手段１０は、音声信号を一定長の処理区間（フレーム）に分割した際に、複数周期が含まれる場合の音声符号化処理を行う。第２の音声符号化手段１０は、上述した音声符号化装置１０に該当するので詳細な説明は省略する。なお、第２の音声符号化手段１０を用いて音声符号化処理を行う場合を、以降ではＬＴＰモードと呼ぶ。
【００６３】
音声復号化処理装置２は、第１の音声復号化手段１２０と第２の音声復号化手段１１０から構成される。第１の音声復号化手段１２０は、符号化情報を復号化して音声を再現する。すなわち、符号化側がＣＥＬＰモードで符号化した場合に対応した復号化処理を行う。
【００６４】
また、第２の音声復号化手段１１０は、第２の音声符号化手段１０で生成された最適値を復号化して音声を再現する。すなわち、符号化側がＬＴＰモードで符号化した場合に対応した復号化処理を行う。なお、音声復号化処理装置２は、図１５、１６で後述する。
【００６５】
次に音声符号化処理装置１の第１の実施の形態について説明する。図６は第１の実施の形態の構成を示す図である。
第１の実施の形態の音声符号化処理装置１ａは、主に図１８で示したＣＥＬＰ（第１の音声符号化手段２０）と、図１で示した音声符号化装置１０（第２の音声符号化手段１０）とから構成される。なお、すでに上述した構成要素に対しては、同符号を付けて説明は省略する。
【００６６】
入力音声信号ｘ（ｎ）は、一定長のフレームに分割され、フレーム単位で符号化処理が行われる。フレーム長をＮとする。まず、ＣＥＬＰモードとＬＴＰモードで共通して用いられるＬＰＣ分析手段２１、ＬＰＣフィルタ係数量子化手段１９ａ及びＬＰＣフィルタ係数逆量子化手段１９ｂについて説明する。
【００６７】
ＬＰＣ分析手段２１は、入力音声信号ｘ（ｎ）（ｎ＝０〜Ｎ−１）をＬＰＣ分析して、ｍ次のＬＰＣ係数αi（ｉ＝１〜ｍ）を算出する。
ＬＰＣフィルタ係数量子化手段１９ａは、αiを量子化して、量子化インデックスIndex Lpcを求める。
【００６８】
ＬＰＣフィルタ係数逆量子化手段１９ｂは、量子化インデックスIndex Lpcを逆量子化して、逆量子化値αｑiを求める。
このように、符号器側でも復号器側で得られるのと同じＬＰＣフィルタ係数を生成しておく。また、逆量子化値αｑiは、ＬＰＣ合成フィルタ１４ａ、聴覚重み付けフィルタ１４ｂ、１４ｂ−１へ与えられる。
【００６９】
一方、ＬＰＣ合成フィルタ１４ａの伝達関数Ｈ（ｚ）は式（９）で表される。
【００７０】
【数１１】
0003905706.tif 000010
【００７１】
また、聴覚重み付けフィルタ１４ｂ、１４ｂ−１としては、任意のものが使用可能であるが、例えば式（１０）を用いることができる。γ1 、γ2は、重み付けパラメータである。
【００７２】
【数１２】
0003905706.tif 000011
【００７３】
したがって、聴覚重み付け合成フィルタ１４は、Ｈ（ｚ）とＷ（ｚ）の従属接続なのでＨ（ｚ）・Ｗ（ｚ）と表すことができる。
ＣＥＬＰモードで用いられるゲイン量子化手段３２では、適応符号帳Ｂａと雑音符号帳Ｂｎの探索で決定された最適ゲインを量子化する。量子化形式は任意であり、スカラ量子化やベクトル量子化などを用いて行う。
【００７４】
符号化情報送信手段１８は、ＣＥＬＰモードの時の最適ゲイン等の符号化情報を音声復号化処理装置２へ送信する（図９で後述）。
次に音声符号化処理装置１ａのＬＴＰモードについて説明する。ＬＴＰモードでは、高次のＬＴＰ合成フィルタと、ＬＰＣ合成フィルタと、により入力信号を符号化する点に特徴がある。また、図のＬＴＰ処理手段３０は、ベクトル抽出手段１１、ＬＴＰ合成フィルタ１２、フィルタ係数算出手段１３を含んでいる。
【００７５】
なお、ここで用いるＬＴＰ合成フィルタ１２の伝達関数Ｐ（ｚ）は、式（２）に示したものと同一である。
まず、適応符号帳ＢａからラグＬに対応する信号ベクトルＣLを取り出す。このＣLと聴覚重み付け合成フィルタ１４のインパルス応答ｈ（ｎ）（ｎ＝０，…，Ｉ−１）に対して式（８）を適用することにより、ＬＴＰ合成フィルタ係数βi（ｉ＝１，…，ｐ）を得る。ここで、Ｉはインパルス応答の打ち切り次数である。
【００７６】
なお、ＬＴＰ合成フィルタ１２のフィルタ次数ｐを大きくすると、それにつれて符号化音声品質も向上するが、次数が増加する分だけ量子化に要するビット数（量子化ビット数）も増加するので、音声品質とビットレートのトレードオフを考慮して、ｐの値を決定する必要がある。
【００７７】
βiで構成されるＬＴＰ合成フィルタ１２に、ＣLの値を入力して音源信号（図１で説明した長期予測音声信号Ｓｎａ−１）を求め、この音源信号を聴覚重み付け合成フィルタ１４に入力して、再生音声ベクトル（図１で説明した再生符号化音声信号Ｓｎａ）を生成する。
【００７８】
そして、誤差算出制御手段１５ａは、再生音声ベクトルと、入力音声信号との重み付け自乗誤差Ｅを式（４）から求める（誤差算出制御手段１５ａは、ＣＥＬＰモードの場合には、ＣＥＬＰモード用の誤差評価式を用いて誤差を算出する）。
【００７９】
最小誤差検出手段１６は、所定のラグ範囲（例えば、２０≦Ｌ≦１４７）について、このような処理を繰り返し、最もＥが小さくなるような最小誤差を検出する。最適値送信手段１７は、最小誤差を算出した際の最適ラグＬａと最適ＬＴＰフィルタ係数βａを音声復号化処理装置２へ出力する。
【００８０】
一方、モード選択手段３１は、ＣＥＬＰモード及びＬＴＰモードの切り替え制御を行う。例えば、入力音声信号の周期性に応じて、ＣＥＬＰモードまたはＬＴＰモードの切り替えを行ってもよいし、ＣＥＬＰモードまたはＬＴＰモードの両方で音声符号化を行った後に、それぞれの符号出力を比較して、符号化品質の高い方のモードを選択してもよい。
【００８１】
図では、ＣＥＬＰモードに切り替える場合は、モード選択手段３１内のスイッチ端子ｃを端子ａに接続し、ＬＴＰモードに切り替える場合は、スイッチ端子ｃを端子ｂに接続させる。
【００８２】
なお、第１の実施の形態では、簡単のため総モード数を２つとしたが、３つ以上の複数モードを用意し、その中の１つをＬＴＰモードとしてもよい。なお、入力音声信号の周期性に応じてモードを切り替える場合の処理については後述する。また、図中の状態更新手段３３についても図８で後述する。
【００８３】
以上説明したように、第１の実施の形態では、ＣＥＬＰモード及びＬＴＰモードの両方を有し、入力音声信号に応じてモード切替えを行って、音声符号化を行う構成とした。
【００８４】
また、本発明のＬＴＰモードでは、音声の周期性に対して寄与度の低い雑音符号帳Ｂｎを使用せず、ＣＥＬＰモードで雑音符号帳Ｂｎに割り当てていたすべての量子化ビットをＬＴＰ合成フィルタ１２に割り当てる。これにより、入力信号の周期性に特化した符号化処理が可能になる。
【００８５】
このように、本発明のＬＴＰモードを用いれば、従来では十分に符号化できなかった信号に対しても、十分な符号化能力を発揮でき、さらに、１フレームに複数周期を含まない信号に対しては、ＣＥＬＰモードに切り替えることにより、入力音声信号に応じた、柔軟度の高い符号化を効率よく行うことが可能になる。
【００８６】
次にラグＬの値を変化させる場合の動作について説明する。上記で説明したように、最小誤差を検出する場合は、ラグＬを変化させて、変化させた値それぞれに対応して算出した複数の誤差の中から、最小誤差を検出する。なお、説明を簡単にするため、適応符号帳Ｂａから１つの信号ベクトルを抽出する際の動作について説明する。
【００８７】
図７はラグＬの値を変化させる場合の動作を示す図である。適応符号帳Ｂａに図のような時間軸を設定する。時間軸に対して、左へ行くほど古く、右へ行くほど新しい信号ベクトルが格納される。
〔Ｓ１０〕適応符号帳Ｂａの始点ＯからラグＬずれた位置からフレーム長の信号（信号ベクトル）を取り出す。
〔Ｓ１１〕ステップＳ１０で取り出した信号ベクトルをＬＴＰ処理手段３０でＬＴＰ処理を行った後、聴覚重み付け合成フィルタ１４へ入力する。
〔Ｓ１２〕誤差算出制御手段１５ａは、聴覚重み付け合成フィルタ１４からの出力信号と入力音声信号との誤差を算出する。
〔Ｓ１３〕最小誤差検出手段１６は、ＬＴＰ処理手段３０内のベクトル抽出手段１１に対して、Ｌ＝Ｌ＋１と設定指示する。
〔Ｓ１４〕ベクトル抽出手段１１は、適応符号帳Ｂａの始点ＯからラグＬ（＝Ｌ＋１）ずれた位置からフレーム長の信号を取り出す。
【００８８】
そして、ステップＳ１１からの処理をすべてのＬに対して繰り返し行って、最小誤差を検出する。なお、ラグＬを、ＬからＬ＋１にして変化させる処理については雑音符号帳Ｂｎに対しても同様である。
【００８９】
次に状態更新手段３３について説明する。図８は適応符号帳Ｂａの状態更新を示す図である。
適応符号帳Ｂａには、Ｌmax個の過去の音源信号（信号ベクトル）が格納されている。また、図中のＮは符号化の単位となるフレーム長を表す。
【００９０】
状態更新手段３３は、適応符号帳Ｂａ内の時間的に最も古いＮサンプルを捨てて、残りの信号を全体へ左へ（時間的に古い方へ）シフトし、現在のフレームで求めた音源信号（適応符号帳Ｂａ出力と雑音符号帳Ｂｎ出力の線形結合）をシフトで開いた部分にコピーする。したがって、適応符号帳Ｂａ内の右側（時間的に新しい方）には常に最新の音源信号が格納される。
【００９１】
また、状態更新手段３３は、フレーム毎の符号化情報の生成または最適値の量子化処理を終了した時点で、このような状態更新処理を行う。
次に最適値送信手段１７と符号化情報送信手段１８について説明する。図９は音声符号化処理装置１ａが送信する情報を示す図である。
【００９２】
表Ｔの項目には、モード情報、ラグ、雑音符号帳インデックス、ゲインインデックス、ＬＰＣフィルタ係数インデックス、ＬＴＰフィルタ係数インデックスがある。
【００９３】
モード情報は、ＣＥＬＰモードかＬＴＰモードなのかを示す情報である（ＭＯＤＥ）。ラグ情報は、適応符号帳Ｂａの始点Ｏからの位置を示す情報である（Ｌ）。雑音符号帳インデックスは、雑音符号帳Ｂｎから抽出した符号ベクトルを量子化した際のインデックスである（Index c1) 。ゲインインデックスは、最適ゲインを量子化した際のインデックスである（Index Gain) 。
【００９４】
ＬＰＣフィルタ係数インデックスは、ＬＰＣフィルタ係数を量子化した際のインデックスである（Index Lpc)  。ＬＴＰフィルタ係数インデックスは、ＬＴＰフィルタ係数を量子化した際のインデックスである（Index Ltp)  。
【００９５】
符号化情報送信手段１８は、ＣＥＬＰモードの時の表Ｔに示される情報を送信する。また、最適値送信手段１７は、ＬＴＰモードの時の表Ｔに示される情報を送信する。
【００９６】
次に音声符号化処理装置１の第２の実施の形態について説明する。なお、上述した第１の実施の形態の音声符号化処理装置１ａを音声符号化処理部１ａとして、以降では簡略化した図を用いて説明する。図１０は第２の実施の形態の構成を示す図である。
【００９７】
第２の実施の形態の音声符号化処理装置１ｂは、音声符号化処理部１ａに対して、さらに安定性判別手段４１を有している。
安定性判別手段４１は、ＬＴＰモードの最適ＬＴＰフィルタ係数βａと最適ラグＬａの探索中に、ＬＴＰ合成フィルタ１２の安定性判別を行う。そして、不安定と判別した場合には、その時のＬＴＰフィルタ係数及びラグＬを最適値を選択する際の候補から除外するものである。
【００９８】
ここで、ＬＴＰ合成フィルタ１２の安定性に対し、ＬＴＰフィルタ係数を算出する際に用いる式（８）の行列Ｒが共分散行列となるため、式（８）から求めたＬＴＰフィルタ係数で構成されるＬＴＰ合成フィルタ１２の安定性は必ずしも保証されない。
【００９９】
また、ＬＴＰフィルタ係数の次数を高くしていくにつれて、不安定なフィルタ係数が多く求まることを実験によって確認した。
一方、ＬＴＰ合成フィルタ１２が安定であれば、そのフィルタを構成するＬＴＰフィルタ係数から得られるｋパラメータ（ＰＡＲＣＯＲ係数）の絶対値は１を超えないことが知られている。
【０１００】
ところが、フィルタの安定性が保証されない場合のｋパラメータの存在範囲は、フィルタが安定な場合よりもさらに広くなってしまうので、この場合、量子化の効率が悪くなる。
【０１０１】
このように、再生音声の品質を向上させるために、ＬＴＰ合成フィルタ１２の次数を高くすると不安定な係数が求まる確率が高くなり、かえって量子化効率を悪化させてしまう可能性がある。
【０１０２】
したがって、第２の実施の形態の音声符号化処理装置１ｂでは、最適ＬＴＰフィルタ係数βａ及び最適ラグＬａの探索中に求めたＬＴＰフィルタ係数で構成されるＬＴＰ合成フィルタ１２の安定性を判別し、フィルタが不安定な場合にはそのＬＴＰフィルタ係数及びラグを選択候補から除外することにする。
【０１０３】
安定性判別の方法としては、任意の方法を用いることが可能であるが、ＬＴＰフィルタ係数をｋパラメータに変換した時のｋパラメータの絶対値による判定方法、ＬＴＰフィルタ係数から極の位置を直接求める方法などを用いることができる。ここでは後者の方法について説明する。
【０１０４】
後者の方法では式（１１）に示すｐ次の代数方程式を解き、根ｚ（ｉ＝１，…，ｐ）を求める。ここで、βiはＬＴＰフィルタ係数であり、ｐはＬＴＰ次数である。
【０１０５】
【数１３】
0003905706.tif 000012
【０１０６】
βiは実係数であるから式（１１）の根ｚiは、実根（重解）または複素共役根となり、ｚi＝Ｒｅ｛ｚi ｝＋ｊＩｍ｛ｚi ｝と表せる。ここで、Ｒｅ｛ｚi ｝はｚiの実部であり、Ｉｍ｛ｚi ｝はｚiの虚部である。Ｒｅ｛ｚi ｝とＩｍ｛ｚi ｝により、ｚ平面上における極の配置がわかる。
【０１０７】
図１１はフィルタが安定な場合の極の配置例を示す図である。図１２はフィルタが不安定な場合の極の配置例を示す図である。いずれも縦軸にＩｍ｛ｚi ｝、横軸にＲｅ｛ｚi ｝をとる。
【０１０８】
図１１の場合は、ｚiとして得られたすべての極がｚ平面上の単位円内にあるのでフィルタは安定である。
これに対し、図１２の場合はｚ1は単位円内にあるものの、ｚ2 、ｚ3 が単位円の外にあるのでフィルタとしては不安定である。
【０１０９】
以上説明したように、安定性判別手段４１により、フィルタの安定性を判別することが可能になり、不安定と判定された場合にはＬＴＰ合成フィルタ１２のフィルタ係数及びラグを選択候補から除外することにした。これにより、安定なパラメータのみを抽出できる。
【０１１０】
なお、上記の説明では、ＬＴＰモードの探索処理中に安定判別を行う方法を説明したが、別の実現方法として探索処理中に安定判別を行わずに、ＬＴＰモードの探索処理で決定された最終的な最適ＬＴＰフィルタ係数βａについて安定判別を行ってもよい。
【０１１１】
そして、この場合は、最終的な最適ＬＴＰフィルタ係数βａで構成されるＬＴＰ合成フィルタ１２が不安定であると判別された場合には、ＬＴＰモードは選ばれずＣＥＬＰモードを選択するようにする。
【０１１２】
次に音声符号化処理装置１の第３の実施の形態について説明する。図１３は第３の実施の形態の構成を示す図である。第３の実施の形態の音声符号化処理装置１ｃは、音声符号化処理部１ａに対して、さらに安定性判別手段４１及び安定化処理手段４２を有している。
【０１１３】
安定化処理手段４２は、安定性判別手段４１がＬＴＰ合成フィルタ１２の安定性判別を行って、不安定と判別した場合には、その時のＬＴＰフィルタ係数及びラグＬを安定化させるものである。
【０１１４】
上述した第２の実施の形態では、ＬＴＰ合成フィルタ１２の安定性を判別し、不安定な場合にはそのフィルタ係数及び対応するラグを候補から除外することで安定なフィルタ係数を得ていた。
【０１１５】
ところが、ＬＴＰフィルタ係数の次数を高くしていくと、それにつれて不安定な係数が求まる確率も高くなる傾向があるため、上記のようにＬＴＰ合成フィルタ１２が不安定な場合に候補をその度に除外すると、探索候補であるラグ、ＬＴＰフィルタ係数の候補数自体が少なくなり、十分な符号化性能を得られない可能性がある。
【０１１６】
したがって、第３の実施の形態では、探索処理中に各ラグに対応するＬＴＰフィルタ係数を求め、第２の実施の形態と同様な方法でフィルタの安定性判別を行い、ＬＴＰ合成フィルタ１２が不安定と判別された場合には、ＬＴＰ合成フィルタ１２の安定化処理を行って、ＬＴＰフィルタ係数を修正する構成とした。また、ＬＴＰ合成フィルタ１２が安定と判別された場合には、ＬＴＰフィルタ係数の修正は行わない。
【０１１７】
ＬＴＰ合成フィルタ１２の安定化処理の方法としては、任意の方法を用いることが可能であるが、フィルタ係数からｚ平面における極の位置を求め、極の位置を単位円上の内側へ移動する（以下、極移動法と呼ぶ）手法を用いることができる。ここでは極移動法について説明する。
【０１１８】
極移動法では、まず、式（１１）を第２の実施の形態で説明したのと同様に解き、根ｚiを求める。ここでβiはＬＴＰフィルタ係数であり、ｚiはｚi＝Ｒｅ｛ｚi ｝＋ｊＩｍ｛ｚi ｝と表せる。上述したように、Ｒｅ｛ｚi ｝はｚiの実部であり、Ｉｍ｛ｚi ｝はｚiの虚部である。Ｒｅ｛ｚi ｝とＩｍ｛ｚi ｝より、ｚ平面上における極の配置がわかる。
【０１１９】
安定性判別手段４１では、根ｚiを算出し、極が単位円の中にあればそのフィルタは安定であると判別し、極が１つでも単位円の外にあれば、そのフィルタは不安定であると判定する。
【０１２０】
そして、安定性判別手段４１からの判別結果（安定／不安定）と、ＬＴＰフィルタ係数とが安定化処理手段４２に入力される。ＬＴＰ合成フィルタ１２が安定な場合には、βiをそのままβiａとして出力する。また、フィルタが不安定な場合には以下の式（１２）の処理を行う。
【０１２１】
【数１４】
0003905706.tif 000013
【０１２２】
ここでｚiは式（１１）から求めた安定化する前の根であり、ｚiａは安定化された根である、ここでｚ*iはｚiの複素共役根である。
式（１２）の変換により、元のＬＴＰフィルタ係数により構成されるＬＴＰ合成フィルタ１２の周波数特性を保存したままフィルタを安定化することが可能になる。
【０１２３】
式（１２）で安定化された根ｚiａは、式（１３）の関係を用いて安定化されたＬＴＰフィルタ係数βiａに変換される。
【０１２４】
【数１５】
0003905706.tif 000014
【０１２５】
したがって、ＬＴＰモードでの探索処理中の誤差評価では、ＬＴＰ係数としてβiａを用いる。以上説明したように、不安定なＬＴＰ合成フィルタ１２を安定化することにより、不安定なＬＴＰ合成フィルタ１２による符号化音声品質の劣化を防ぐことができる。
【０１２６】
また、ＬＴＰ合成フィルタ１２が不安定な場合でも、ＬＴＰフィルタ係数及びラグを探索候補から除外する必要がないため、ＬＴＰフィルタ係数の次数を高くすることにより、不安定なフィルタ係数が求まる場合が多くなっても、符号化音声品質の劣化を防ぐことができる。
【０１２７】
次に第４の実施の形態について説明する。図１４は第４の実施の形態の構成を示す図である。第４の実施の形態の音声符号化処理装置１ｄは、音声符号化処理部１ａに対して、パラメータ変換制御手段５０をさらに有している。
【０１２８】
パラメータ変換制御手段５０は、パラメータ変換手段５１、パラメータ量子化手段５２、パラメータ逆変換手段５３及びパラメータ逆量子化手段５４から構成される。
【０１２９】
パラメータ変換手段５１は、ＬＰＣ分析手段２１の出力αiをパラメータｋiに変換する。パラメータ量子化手段５２は、パラメータｋiを量子化してIndex Lpc を生成する。パラメータ逆変換手段５３は、Index Lpc を逆変換して、ｋｑiを生成する。パラメータ逆量子化手段５４は、ｋｑiを逆量子化してαｑiを生成する。
【０１３０】
また、最適値送信手段１７は、パラメータ変換手段５１ａ、パラメータ量子化手段５２ａを含んでいる。なお、図ではパラメータ変換制御手段５０の周辺部のみ示し、その他の構成要素は音声符号化装置１ａと同様であるため省略する。
【０１３１】
ＬＴＰ合成フィルタ１２は、出力から入力へのフィードバック路を持つ全極型共振回路であるため係数感度が高い。このため、ＬＴＰフィルタ係数を量子化した時に量子化誤差が大きい場合、量子化誤差が大きいＬＴＰフィルタ係数を復号側では受信することになる。すると、復号側のＬＴＰ合成フィルタ１２が発振したり、スペクトル歪みが増大して、再生音声品質を大きく劣化させてしまう可能性がある。
【０１３２】
したがって、第４の実施の形態では、ＬＴＰフィルタ係数を等価な別のパラメータに変換してから量子化する。ＬＴＰフィルタ係数と等価な別パラメータとしては、例えば、ｋパラメータ（ＰＡＲＣＯＲ係数）やＬＳＰ（線スペクトル対）などを用いることができる。
【０１３３】
元々、ｋパラメータは入力信号をＬＰＣ分析して得られるＬＰＣフィルタ係数と等価なパラメータとして知られており、ＬＰＣフィルタ係数からｋパラメータへの変換式、ｋパラメータからＬＰＣ係数への変換式が知られている。
【０１３４】
また、ＬＳＰもＬＰＣフィルタ係数と等価なパラメータであり、ＬＰＣフィルタ係数からＬＳＰへの変換式と、ＬＳＰからＬＰＣ係数への変換式が知られている。
【０１３５】
これらｋパラメータ、ＬＳＰはその量子化特性がＬＰＣフィルタ係数よりも優れていることから、通常のＣＥＬＰ符号化ではＬＰＣフィルタ係数をｋパラメータまたはＬＳＰに変換してから量子化している。
【０１３６】
第４の実施の形態では、上述したＬＰＣフィルタ係数とｋパラメータ（またはＬＳＰ）の関係式を、ＬＴＰフィルタ係数に対しても適用するものである。
以下ではＬＴＰフィルタ係数からｋパラメータに変換する方法（ステップダウン過程）について説明するが、ＬＳＰについても同様である。
【０１３７】
ＬＴＰフィルタ係数をｋパラメータに変換する方法は、ステップダウン過程とも呼ばれ、式（１４）、（１５）で表される。
【０１３８】
【数１６】
0003905706.tif 000015
【０１３９】
【数１７】
0003905706.tif 000016
【０１４０】
ここで、ｉはｐからｐ−１，…，１と減少し、また、最初は式（１６）のように、
【０１４１】
【数１８】
0003905706.tif 000017
【０１４２】
と設定しておく。ここで、αiはＬＴＰフィルタ係数であり、ｐはフィルタ次数である。上記の変換処理により、ｋパラメータｋiが求まる。また、ｋパラメータは式（１７）、（１８）に示すステップアップ過程によりＬＴＰフィルタ係数に変換することが可能である。
【０１４３】
【数１９】
0003905706.tif 000018
【０１４４】
【数２０】
0003905706.tif 000019
【０１４５】
これらの式をｉ＝１，２，…，ｐについて解き、最終の係数集合から式（１９）のように、
【０１４６】
【数２１】
0003905706.tif 000020
【０１４７】
とおいて、ＬＴＰフィルタ係数αjが得られる。
以上説明したように、ＬＴＰモードの符号化において、ＬＴＰフィルタ係数を直接量子化するのではなく、ＬＴＰフィルタ係数をｋパラメータまたはＬＳＰ等の等価なパラメータに変換してから量子化することにより、少ない量子化ビット数で高品質な符号化音声品質を実現することが可能になる。
【０１４８】
次にモード選択手段３１が入力音声信号を周期性の強弱に応じて切り替える場合の処理について説明する。
モード選択手段３１は、入力音声の性質を判定し、その判定結果に応じてＣＥＬＰモードまたはＬＴＰモードを選択する。
【０１４９】
ここでは、入力音声のピッチ周期性を表すパラメータとして、各フレームの入力信号から求めたピッチ予測利得を利用する方法を説明する。
まず、入力音声信号ｘ（ｎ）（ｉ＝０，…，Ｎ−１）から式（２０）、（２１）により、自己相関ＲCC（Ｌ）、相互相関Ｒcx（Ｌ）を求める。ここで、Ｌは時間遅れを表すパラメータであり、Ｌの範囲はＬ1≦Ｌ≦Ｌ2とする。
【０１５０】
【数２２】
0003905706.tif 000021
【０１５１】
【数２３】
0003905706.tif 000022
【０１５２】
Ｌの値をＬ1からＬ2まで変えながら、ＲCC（Ｌ）とＲcx（Ｌ）を求め、式（２２）からピッチ予測利得Ｇ（Ｌ）を求める。
【０１５３】
【数２４】
0003905706.tif 000023
【０１５４】
Ｌ1〜Ｌ2のすべてのＬについて、ピッチ予測利得Ｇ（Ｌ）を計算し、Ｇ（Ｌ）の最大値Ｇ（Ｌ）maxを決定する。
次にＧ（Ｌ）maxとあらかじめ決めた閾値Ｔｈとを比較し、Ｇ（Ｌ）maxがＴｈよりも大きければ周期が強いと判断して、ＬＴＰモードを選択する。
【０１５５】
また、Ｇ（Ｌ）maxがＴｈよりも小さければ周期が弱いと判断して、ＣＥＬＰモードを選択する。なお、上記の説明では、モード判定のためのパラメータとして入力音声信号のピッチ予測利得を用いたが、他の特徴パラメータを用いてもよい。また、複数の特徴パラメータの組合せにより、モード判定を行ってもよい。
【０１５６】
以上説明したように、モード選択手段３１でモード判定をすることにより、入力音声信号の性質に応じて、最適な符号化モードを選ぶことが可能になり、符号化音声の品質を向上させることができる。
【０１５７】
次に音声復号化処理装置２について説明する。図１５は音声復号化処理装置の構成を示す図である。音声復号化処理装置２ａは、ＣＥＬＰモードとＬＴＰモードの２つのモードから構成される音声符号化処理装置１が出力した情報から、音声を復号するための復号器である。
【０１５８】
図９で示した情報が各モードに対応して、音声復号化処理装置２ａに入力される。
ＬＰＣフィルタ係数の量子化インデックスIndex Lpc が、ＬＰＣ合成フィルタ係数逆量子化手段１０１に入力され、ＬＰＣフィルタ係数αi（ｉ＝１，…，ｍ）が出力される。
【０１５９】
ＬＰＣ合成フィルタ１０３はαiにより構成され、ＣＥＬＰモード、ＬＴＰモードの両モードで用いられる。
モード情報ＭＯＤＥにより、モード選択手段１０６がＣＥＬＰモードを選択した場合は以下の復号化処理を行う。
【０１６０】
まず、適応符号帳ＢａよりラグＬに対応する出力Ｃ0（ｎ）（ｎ＝０，…，Ｎ−１）を取り出す。ここで、Ｎはフレーム長である。
次に雑音符号帳Ｂｎから雑音符号帳インデックスIndex c1に対応する信号Ｃ1（ｎ）（ｎ＝０，…，Ｎ−１）が出力される。また、ゲインインデックスIndex Gainがゲイン逆量子化手段１０５へ入力され、適応符号帳用ゲインｇ0、雑音符号帳用ゲインｇ1が、乗算器１０７ａ、１０７ｂに対してそれぞれ与えられる。
【０１６１】
乗算器１０７ａは、適応符号帳Ｂａから抽出した符号ベクトルＣ0（ｎ）にゲインｇ0を乗算して、ｇ0・Ｃ0（ｎ）を生成する。
乗算器１０７ｂは、雑音符号帳Ｂｎから抽出した符号ベクトルＣ1（ｎ）にゲインｇ1を乗算して、ｇ1・Ｃ1（ｎ）を生成する。
【０１６２】
加算器１０８は、ｇ0・Ｃ0（ｎ）とｇ1・Ｃ1（ｎ）を加算して、音源信号ｙ（ｎ）（ｎ＝０〜Ｎ−１）を生成する。音源信号ｙ（ｎ）は式（２３）のようになる。
【０１６３】
【数２５】
0003905706.tif 000024
【０１６４】
そして、ｙ（ｎ）をＬＰＣ合成フィルタ１０３に入力することにより、再生信号ｓ（ｎ）（ｎ＝０，…，Ｎ−１）が得られる。また、現在のフレームで得られた音源信号ｙ（ｎ）を適応符号帳Ｂａに帰還させることにより、適応符号帳Ｂａの状態更新を行う。帰還の方法は任意であるが、例えば式（２４）、（２５）の方法を用いることができる。
【０１６５】
【数２６】
0003905706.tif 000025
【０１６６】
【数２７】
0003905706.tif 000026
【０１６７】
ここで、ａｃｂ（ｎ）（ｎ＝０，…，Ｌmax−１）は適応符号帳の格納位置であり、Ｌmaxは適応符号帳サイズ（ラグの最大値）である。
一方、モード情報によりＬＴＰモードが選択された場合は、以下の復号処理を行う。量子化インデックスIndex Lpc をＬＴＰフィルタ係数逆量子化手段１０４に入力して、ＬＴＰ合成フィルタ係数βiを出力する。
【０１６８】
次にＣＥＬＰモードと同様に、ラグＬに対応する適応符号ベクトルＣ0（ｎ）を適応符号帳Ｂａから取り出し、Ｃ0（ｎ）をＬＴＰ合成フィルタ１０２に入力して音源信号ｙａ（ｎ）を求める。
【０１６９】
さらに、ｙａ（ｎ）をＬＰＣ合成フィルタ１０３に入力することにより、再生信号ｓ（ｎ）を得る。また、現在のフレームで作成した音源信号ｙａ（ｎ）を適応符号帳Ｂａに帰還させることにより、適応符号帳Ｂａの状態更新を行う。帰還の方法は任意であるが、上述したＣＥＬＰ方式の場合と同じ方法を用いることができる。
【０１７０】
以上説明したように、音声復号化処理装置２ａは、音声符号化処理装置１から符号化された情報から高品質な音声を再生（復号）することが可能になる。
次に図１４で説明した音声符号化処理装置１ｄで符号化された情報を復号化する場合の音声復号化処理装置について説明する。図１６は音声復号化処理装置の構成を示す図である。
【０１７１】
音声復号化処理装置２ｂは、第４の実施の形態で説明したような、ＣＥＬＰモードとＬＴＰモードの２つのモードを持ち、ＬＴＰ合成フィルタ係数をｋパラメータまたはＬＳＰ等のＬＴＰ係数と等価なパラメータに変換してから量子化する音声符号化処理装置１ｄにより符号化された情報から、音声を復号するための復号器である。
【０１７２】
なお、音声復号化処理装置２ｂは、ＬＴＰフィルタ係数の生成方法が音声復号化処理装置２ａと異なるだけで他は同一なので、ここではＬＴＰモードが選択された場合の動作のみを説明する。
【０１７３】
モード情報により、ＬＴＰモードが選択された場合には以下の復号処理を行う。量子化インデックスIndex Lpc をパラメータ逆量子化手段１０４ａに入力してｋパラメータｋi（ｉ＝１，…，ｐ）を生成する。
【０１７４】
ここで、ｐはＬＴＰ合成フィルタ１０２の次数である。次にｋiをパラメータ変換手段１０４ｂに入力して、ＬＴＰ合成フィルタ係数βi（ｉ＝１，…，ｐ）を出力する。パラメータ変換手段１０４ｂでは、第４の実施の形態で説明した式（１７）のステップアップ過程により変換処理を行う。
【０１７５】
ＬＴＰ合成フィルタ１０２は、ラグＬとβiにより構成される。次にラグＬに対応する出力Ｃ0（ｎ）を適応符号帳Ｂａから取り出し、Ｃ0（ｎ）をＬＴＰ合成フィルタ１０２に入力して音源信号ｙａ（ｎ）を生成する。
【０１７６】
さらにｙａ（ｎ）をＬＰＣ合成フィルタ１０３へ入力して再生信号ｓ（ｎ）を作成する。
また、現在のフレームで作成した音源信号ｙａ（ｎ）を適応符号帳Ｂａに帰還させることにより、適応符号帳Ｂａの状態更新を行う。帰還の方法は任意であり、例えば式（２４）、（２５）の方法を用いることができる。
【０１７７】
以上説明したように、音声復号化処理装置２ｂは、音声符号化処理装置１ｄからで符号化された情報から高品質な音声を再生（復号）することが可能になる。
次に本発明の音声処理方法について説明する。図１７は音声処理方法の処理手順を示すフローチャートである。
〔Ｓ２０〕過去の音声信号の信号ベクトル系列を格納した適応符号帳を生成する。
〔Ｓ２１〕音声信号を一定長の処理区間に分割した際に複数周期が含まれない場合に対し、音声信号を符号化して符号化情報を生成する。
〔Ｓ２２〕音声信号を一定長の処理区間に分割した際に複数周期が含まれる場合に対し、適応符号帳の始点から一定の遅れ間隔ずれた位置に格納されている信号ベクトルと、信号ベクトルの近傍に格納されている近傍ベクトルとを抽出する。
〔Ｓ２３〕長期予測合成フィルタのフィルタ係数を算出する。
〔Ｓ２４〕音声信号の周期性に関する長期予測分析合成を、信号ベクトルと近傍ベクトルとに対して高次の長期予測合成フィルタを用いて行って、長期予測音声信号を生成する。
〔Ｓ２５〕声道特性を表す線形予測分析合成によって推定した線形予測合成フィルタと聴覚特性の重み付け処理を行う聴覚重み付けフィルタとを用いて、長期予測音声信号から再生符号化音声信号を生成する。
〔Ｓ２６〕音声信号と、再生符号化音声信号との誤差を算出する。
〔Ｓ２７〕遅れを変化させて繰り返し算出した誤差の中から、最小誤差を検出する。
〔Ｓ２８〕最小誤差を検出した時のフィルタ係数である最適フィルタ係数と、最小誤差を検出した時の遅れである最適遅れと、を最適値として送信する。
〔Ｓ２９〕符号化情報または最適値に復号化を行って音声を再生する。
【０１７８】
以上説明したように、本発明の音声処理装置１００及び音声処理方法は、音声信号を一定長の区間に分割した際に複数周期の信号が含まれない場合に対しては、音声信号を符号化して符号化情報を生成し、一定長の区間に複数周期の信号を含んでいる場合に対しては、長期予測分析合成によって推定した高次の長期予測合成フィルタを用いて音声符号化を行って最適値を生成し、復号化側では符号化情報と最適値を復号化する構成とした。
【０１７９】
これにより、入力音声に応じて最適な音声符号化を行うことができ、高品質な音声を再現することが可能になる。
なお、上記の説明では、第１音声符号化手段２０が行う符号化処理をＣＥＬＰとして説明したが、ＣＥＬＰ以外の音声符号化処理を行っても構わない。
【０１８０】
以上説明したように、本発明の音声符号化装置は、音声信号を一定長の区間に分割した際に複数周期の信号を含んでいる場合に対して、長期予測分析合成によって推定した高次の長期予測合成フィルタを用いて音声符号化を行う構成とした。これにより、入力音声に応じて最適な音声符号化を行うことが可能になる。
【０１８１】
また、本発明の音声処理装置は、音声信号を一定長の区間に分割した際に複数周期の信号が含まれない場合に対しては、音声信号を符号化して符号化情報を生成し、一定長の区間に複数周期の信号を含んでいる場合に対しては、長期予測分析合成によって推定した高次の長期予測合成フィルタを用いて音声符号化を行って最適値を生成し、復号化側では符号化情報と最適値を復号化する構成とした。これにより、入力音声に応じて最適な音声符号化を行うことができ、高品質な音声を再現することが可能になる。
【０１８２】
さらに、本発明の音声処理方法は、音声信号を一定長の区間に分割した際に複数周期の信号が含まれない場合に対しては、音声信号を符号化して符号化情報を生成し、一定長の区間に複数周期の信号を含んでいる場合に対しては、長期予測分析合成によって推定した高次の長期予測合成フィルタを用いて音声符号化を行って最適値を生成し、復号化側では符号化情報と最適値を復号化することとした。これにより、入力音声に応じて最適な音声符号化を行うことができ、高品質な音声を再現することが可能になる。
【０１８３】
上記については単に本発明の原理を示すものである。さらに、多数の変形、変更が当業者にとって可能であり、本発明は上記に示し、説明した正確な構成および応用例に限定されるものではなく、対応するすべての変形例および均等物は、添付の請求項およびその均等物による本発明の範囲とみなされる。
【図面の簡単な説明】
図１は本発明の音声符号化装置の原理図である。
図２はＬＴＰ合成フィルタの次数を説明するための図である。
図３はＬＴＰ合成フィルタの次数を説明するための図である。
図４は最適ＬＴＰフィルタ係数と最適ラグを探索する際の処理手順を示すフローチャートである。
図５は音声処理装置の原理図である。
図６は第１の実施の形態の構成を示す図である。
図７はラグの値を変化させる場合の動作を示す図である。
図８は適応符号帳の状態更新を示す図である。
図９は音声符号化処理装置が送信する情報を示す図である。
図１０は第２の実施の形態の構成を示す図である。
図１１はフィルタが安定な場合の極の配置例を示す図である。
図１２はフィルタが不安定な場合の極の配置例を示す図である。
図１３は第３の実施の形態の構成を示す図である。
図１４は第４の実施の形態の構成を示す図である。
図１５は音声復号化処理装置の構成を示す図である。
図１６は音声復号化処理装置の構成を示す図である。
図１７は音声処理方法の処理手順を示すフローチャートである。
図１８はＣＥＬＰの符号化アルゴリズムを示す図である。
【図１】
0003905706.tif 000029
【図２】
0003905706.tif 000030
【図３】
0003905706.tif 000031
【図４】
0003905706.tif 000032
【図５】
0003905706.tif 000033
【図６】
0003905706.tif 000034
【図７】
0003905706.tif 000035
【図８】
0003905706.tif 000036
【図９】
0003905706.tif 000037
【図１０】
0003905706.tif 000038
【図１１】
0003905706.tif 000039
【図１２】
0003905706.tif 000040
【図１３】
0003905706.tif 000041
【図１４】
0003905706.tif 000042
【図１５】
0003905706.tif 000043
【図１６】
0003905706.tif 000044
【図１７】
0003905706.tif 000045
【図１８】
0003905706.tif 000046