【誤訳訂正書】
【提出日】平成21年1月29日(2009.1.29)
【誤訳訂正１】
【訂正対象書類名】明細書
【訂正対象項目名】００４２
【訂正方法】変更
【訂正の内容】
【００４２】
従って、本発明の非制限、例証的実施形態によれば、ＬＰパラメータの予測ＶＱ法（predictive VQ method）が開示され、そこでは、処理する通話フレームの性質に従い、予測器がＭＡおよびＡＲ予測の間で切り替えられる。より詳細には、安定なフレームではＡＲ予測が使用される一方、非定常および非安定なフレームではＭＡ予測が使用される。さらに、ＡＲ予測はＭＡ予測よりより狭いダイナミックレンジを持つ予測誤差ベクトルｅｎをもたらすので、両方のタイプの予測に同じ量子化テーブルを使用するのは効率的ではない。この問題を克服するために、ＡＲ予測の後、予測誤差ベクトルを適切にスケーリングして、ＭＡ予測の場合と同じ量子化テーブルを使用して予測誤差ベクトルが量子化されうるようにする。多段ＶＱを使用して予測誤差ベクトルを量子化する場合、正しいＡＲ予測誤差ベクトルを適切にスケーリングした後、両タイプの予測に第１段を使用することが出来る。第２段では、多くのメモリを要求しない分離ＶＱ（split VQ）を使用すれば十分であるので、この第２段の量子化テーブルは学習させることができ、両タイプの予測に対して個別に設計することが出来る。勿論、第１段の量子化テーブルをＭＡ予測により設計し、ＡＲ予測誤差ベクトルをスケーリングする代わりに、反対もまた有効である、即ち第１段をＡＲ予測のために設計し、量子化に先だってＭＡ予測誤差ベクトルがスケーリングされるようにすることができる。
【誤訳訂正２】
【訂正対象書類名】明細書
【訂正対象項目名】００４３
【訂正方法】変更
【訂正の内容】
【００４３】
従って、本発明の非制限且つ例証的実施形態によれば、可変ビットレート通話コーデックにおけるＬＰパラメータの量子化のための予測ベクトル量子化法も開示され、そこでは、処理する通話フレームの性質に関する分類情報に従い、予測器ＰがＭＡおよびＡＲ予測の間で切り替えられ、かつその際予測誤差ベクトルが適切にスケーリングされ、予測誤差の多段ＶＱにおける同じ第１段量子化テーブルが両方のタイプの予測に使用されうる。
【誤訳訂正３】
【訂正対象書類名】明細書
【訂正対象項目名】００４７
【訂正方法】変更
【訂正の内容】
【００４７】
図５に、本発明に従い、切り替え型予測ベクトル量子化器５００を説明する非制限的実施例の概要ブロック図を示す。まず、平均ＬＰパラメータμのベクトルが入力ＬＰパラメータベクトルｚから除去され、平均除去ＬＰパラメータベクトルｘを生成する（プロセッサ５０１）。以前の説明で示したように、ＬＰパラメータベクトルは、ＬＳＦパラメータ、ＩＳＦパラメータ、あるいは任意の他の関連するＬＰパラメータ表現のベクトルであり得る。入力ＬＰパラメータベクトルｚから平均ＬＰパラメータμを除去することは任意であるとはいえ、それによって予測性能は改善する。もしプロセッサ５０１を用いることができなければ、平均除去ＬＰパラメータベクトルｘは入力ＬＰパラメータベクトルｚと同じである。図３および図４で使用するフレーム指標ｎは、ここでは単純化の目的のために省略する。次いで、予測ベクトルｐが計算され、平均除去ＬＰパラメータベクトルｘから除去され、予測誤差ベクトルｅを生成する（プロセッサ５０２）。次いで、フレーム分類情報に基づいて、もし入力ＬＰパラメータベクトルｚに対応するフレームが安定な音声であれば、ＡＲ予測が使用され、誤差ベクトルｅはあるファクタによりスケーリングされ（プロセッサ５０３）、スケーリングされた予測誤差ベクトル（スケーリング予測誤差ベクトル）ｅ'を生成する。もしフレームが安定な音声でなければ、ＭＡ予測が使用され、スケーリングファクタ（プロセッサ５０３）は１に等しい。フレーム、例えば音声、非音声、非定常、背景雑音などの分類は、例えばCDMA VBRに対する方法と同じように判定することが出来る。スケーリングファクタは典型的には１より大きく、予測誤差ベクトルのダイナミックレンジを広くスケーリングすることになる。その結果、ＭＡ予測に対して設計された量子化器により予測誤差ベクトルが量子化されうる。スケーリングファクタの値は、ＭＡおよびＡＲ予測に使用する係数に依存する。非制限的な代表値は：ＭＡ予測係数β＝０．３３及びＡＲ予測係数α＝０．６５に対してスケーリングファクタ＝１．２５である。もしＡＲ予測用に量子化器が設計されれば、その場合反対の操作が行われる。すなわち、１より小さいスケーリングファクタによって、ＭＡ予測による予測誤差ベクトルがスケーリングされる。
【誤訳訂正４】
【訂正対象書類名】明細書
【訂正対象項目名】００５３
【訂正方法】変更
【訂正の内容】
【００５３】
要約すると、図５および図６に関して説明した、上述の本発明の非制限、例証的実施形態は以下の特徴を提示する：
・  現通話フレームの性質に依存する、可変レート符号化器の符号化モードに依存して、ＡＲ／ＭＡ切り替え型の予測方式が使用される。
・  ＡＲあるいはＭＡ予測のいずれが適用されようとも、本質的に同じ第１段量子化器が使用され、これによりメモリの節減が得られる。非制限、例証的実施形態では、１６次のＬＰ予測が使用され、ＬＰパラメータはＩＳＦ領域で表現される。第１段のコード帳は、ＭＡ予測を使用して設計されたＡＭＲ−ＷＢ符号化器の１２．６５ｋｂｉｔ／ｓモードにおいて使用されるコード帳と同じである（１６次元ＬＰパラメータベクトルは、次元７および９の２つのサブベクトルに分離され、量子化の第１段において２５６エントリを有する２つのコード帳が使用される）。
・  安定モード、特に半レート音声モードでは、ＭＡ予測の代わりにＡＲ予測が使用され、そうでない場合はＭＡ予測が使用される。
・  ＡＲ予測の場合、量子化器の第１段はＭＡ予測の場合と同じである。しかしながら、第２段は、ＡＲ予測に適切となるように設計され学習させることが出来る。
・  予測器のモードにこの切り替えを考慮に入れるために、ＭＡおよびＡＲの両予測が次のフレームに使用されうることを想定して、ＭＡおよびＡＲの両予測器のメモリがフレーム毎に更新される。
・  さらに、符号化利得の最適化のために、ＭＡ予測に設計された第１段の幾つかのベクトルは、ＡＲ予測に設計された新ベクトルによって置き換えることが出来る。この非制限、例証的実施形態によれば、ＡＲ予測を使用する場合、２８個のベクトルが第１段コード帳において置き換えられる。
・  この拡張第１段コード帳は以下のように形成することが出来る：まず、ＡＲ予測を適用する場合は余り使用されない２８個の第１段ベクトルがテーブルの始めに配置され、次いで残りの２５６−２８＝２２８個の第１段ベクトルがテーブルに配置され、最後に２８個の新しいベクトルがテーブルの末尾に置かれる。テーブル長は、従って２５６＋２８＝２８４ベクトルである。ＭＡ予測を使用する場合、テーブルの  最初の２５６個のベクトルが第１段で使用される；ＡＲ予測を使用する場合、テーブルの最後の２５６個のベクトルが使用される。
・  ＡＭＲ−ＷＢ標準との相互運用性を保証するために、この新コード帳における第１段ベクトルの位置とＡＭＲ−ＷＢ第１段コード帳における元の位置との間のマッピングを含むテーブルが使用される。
・  安定な信号に関して使用する場合、ＡＲ予測はＭＡ予測よりより少ない予測誤差エネルギーを達成するので、スケーリングファクタが予測誤差に適用される。非制限、例証的実施形態では、ＭＡ予測が使用される場合スケーリングファクタは１であり、ＡＲ予測が使用される場合は１／０．８である。これはＡＲ予測誤差をＭＡ予測誤差と等しいダイナミックレンジに拡大する。従って、第１段において、ＭＡおよびＡＲの両予測方式に対して同じ量子化器が使用されうる。