【手続補正書】
【提出日】平成23年2月23日(2011.2.23)
【手続補正１】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】発明の名称
【補正方法】変更
【補正の内容】
【発明の名称】音声復号化方法及び音声符号化方法及び音声復号化装置及び音声符号化装置
【手続補正２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００１８
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００１８】
上述の課題を解決するために、この発明は、符号駆動線形予測（Ｃｏｄｅ−Ｅｘｃｉｔｅｄ  Ｌｉｎｅａｒ  Ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ：ＣＥＬＰ）によって、線形予測パラメータ符号、適応符号およびゲイン符号を含む音声符号を復号する音声復号化方法において、
前記線形予測パラメータ符号を復号して線形予測パラメータを得るステップと、
適応符号帳から前記適応符号に対応する適応符号ベクトルを復号区間について得るステップと、
前記ゲイン符号を復号して、前記適応符号ベクトルおよび駆動符号ベクトルのゲインを得るステップと、
前記適応符号に基づいて、前記復号区間について前記音声符号に関する雑音の度合いを評価するステップと、
当該評価された雑音の度合いと駆動符号帳とに基づいて駆動符号ベクトルを得るステップと、
前記適応符号ベクトルと前記駆動符号ベクトルとを前記復号された適応符号ベクトルのゲインおよび駆動符号ベクトルのゲインを用いてそれぞれ重みづけるステップと、
前記重みづけられた適応符号ベクトルと駆動符号ベクトルとを加算して駆動音源信号を得るステップと、
前記駆動音源信号と前記線形予測パラメータとを用いて音声を合成するステップと
を有することを特徴とする。
【手続補正３】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００１９
【補正方法】削除
【補正の内容】
【手続補正４】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００２０
【補正方法】削除
【補正の内容】
【手続補正５】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００２１
【補正方法】削除
【補正の内容】
【手続補正６】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００２２
【補正方法】削除
【補正の内容】
【手続補正７】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００２３
【補正方法】削除
【補正の内容】
【手続補正８】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００２４
【補正方法】削除
【補正の内容】
【手続補正９】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００２５
【補正方法】削除
【補正の内容】
【手続補正１０】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００２６
【補正方法】削除
【補正の内容】
【手続補正１１】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００２７
【補正方法】削除
【補正の内容】
【手続補正１２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００２８
【補正方法】削除
【補正の内容】
【手続補正１３】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００２９
【補正方法】削除
【補正の内容】
【手続補正１４】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００３０
【補正方法】削除
【補正の内容】
【手続補正１５】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００３１
【補正方法】削除
【補正の内容】
【手続補正１６】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００３２
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００３２】
本発明に係る音声復号化方法によれば、少ない情報量で品質の高い音声を再生することができる。
【手続補正１７】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００３３
【補正方法】削除
【補正の内容】
【手続補正１８】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００３４
【補正方法】削除
【補正の内容】
【手続補正１９】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００３５
【補正方法】削除
【補正の内容】
【手続補正２０】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００３６
【補正方法】削除
【補正の内容】
【手続補正２１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
符号駆動線形予測（Ｃｏｄｅ−Ｅｘｃｉｔｅｄ  Ｌｉｎｅａｒ  Ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ：ＣＥＬＰ）によって、線形予測パラメータ符号、適応符号およびゲイン符号を含む音声符号を復号する音声復号化方法において、
前記線形予測パラメータ符号を復号して線形予測パラメータを得るステップと、
適応符号帳から前記適応符号に対応する適応符号ベクトルを復号区間について得るステップと、
前記ゲイン符号を復号して、前記適応符号ベクトルおよび駆動符号ベクトルのゲインを得るステップと、
前記適応符号に基づいて、前記復号区間について前記音声符号に関する雑音の度合いを評価するステップと、
当該評価された雑音の度合いと駆動符号帳とに基づいて駆動符号ベクトルを得るステップと、
前記適応符号ベクトルと前記駆動符号ベクトルとを前記復号された適応符号ベクトルのゲインおよび駆動符号ベクトルのゲインを用いてそれぞれ重みづけるステップと、
前記重みづけられた適応符号ベクトルと駆動符号ベクトルとを加算して駆動音源信号を得るステップと、
前記駆動音源信号と前記線形予測パラメータとを用いて音声を合成するステップと
を有することを特徴とする音声復号化方法。
【請求項２】
符号駆動線形予測（Ｃｏｄｅ−Ｅｘｃｉｔｅｄ  Ｌｉｎｅａｒ  Ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ：ＣＥＬＰ）によって、線形予測パラメータ符号、適応符号およびゲイン符号を含む音声符号を復号する音声復号化方法において、
前記線形予測パラメータ符号を復号して線形予測パラメータを得るステップと、
適応符号帳から前記適応符号に対応する適応符号ベクトルを復号区間について得るステップと、
駆動符号帳から時系列ベクトルを復号区間について得るステップと、
前記ゲイン符号を復号して、前記適応符号ベクトルおよび駆動符号ベクトルのゲインを得るステップと、
前記時系列ベクトルと前記適応符号ベクトルのゲインとに基づいて数学的処理を行うステップと、
前記数学的処理の結果に基づいて、駆動符号ベクトルを得るステップと、
前記適応符号ベクトルと前記駆動符号ベクトルとを前記復号された適応符号ベクトルのゲインおよび駆動符号ベクトルのゲインを用いてそれぞれ重みづけるステップと、
前記重みづけられた適応符号ベクトルと駆動符号ベクトルとを加算して駆動音源信号を得るステップと、
前記駆動音源信号と前記線形予測パラメータとを用いて音声を合成するステップと
を有することを特徴とする音声復号化方法。
【請求項３】
符号駆動線形予測（Ｃｏｄｅ−Ｅｘｃｉｔｅｄ  Ｌｉｎｅａｒ  Ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ：ＣＥＬＰ）によって、音声を符号化する音声符号化方法において、
線形予測パラメータを得るために前記音声を分析するステップと、
前記線形予測パラメータを符号化して線形予測パラメータ符号を得るステップと、
適応符号帳から適応符号に対応する適応符号ベクトルを得るステップと、
前記適応符号に対応するピッチ情報を得るステップと、
前記ピッチ情報に基づいて前記音声の雑音の度合いを評価するステップと、
前記評価された雑音の度合いに基づいて重みを得るステップと、
駆動符号帳から得られた時系列ベクトルと前記重みとを用いて駆動符号ベクトルを得るステップと、
前記駆動符号ベクトルと前記適応符号ベクトルとを用いて符号化音声を得るステップと、
前記符号化音声と前記音声とを比較することによって駆動符号を得るステップと、
前記適応符号と前記線形予測パラメータ符号と前記駆動符号とを含む音声符号を出力するステップと
を有することを特徴とする音声符号化方法。
【請求項４】
符号駆動線形予測（Ｃｏｄｅ−Ｅｘｃｉｔｅｄ  Ｌｉｎｅａｒ  Ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ：ＣＥＬＰ）によって、音声を符号化する音声符号化方法において、
線形予測パラメータを得るために前記音声を分析するステップと、
前記線形予測パラメータを符号化して線形予測パラメータ符号を得るステップと、
適応符号帳から適応符号に対応する適応符号ベクトルを得るステップと、
前記適応符号ベクトルに対応するゲイン値を得るステップと、
前記ゲイン値に基づいて前記音声の雑音の度合いを評価するステップと、
前記評価された雑音の度合いに基づいて重みを得るステップと、
駆動符号帳から得られた時系列ベクトルと前記重みとを用いて駆動符号ベクトルを得るステップと、
前記駆動符号ベクトルと前記適応符号ベクトルとを用いて符号化音声を得るステップと、
前記符号化音声と前記音声とを比較することによって駆動符号を得るステップと、
前記適応符号と前記線形予測パラメータ符号と前記駆動符号とを含む音声符号を出力するステップと
を有することを特徴とする音声符号化方法。
【請求項５】
符号駆動線形予測（Ｃｏｄｅ−Ｅｘｃｉｔｅｄ  Ｌｉｎｅａｒ  Ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ：ＣＥＬＰ）によって、線形予測パラメータ符号、適応符号およびゲイン符号を含む音声符号を復号する音声復号化装置において、
前記線形予測パラメータ符号を復号して線形予測パラメータを得る手段と、
適応符号帳から前記適応符号に対応する適応符号ベクトルを復号区間について得る手段と、
前記ゲイン符号を復号して、前記適応符号ベクトルおよび駆動符号ベクトルのゲインを得る手段と、
前記適応符号に基づいて、前記復号期間について前記音声符号に関する雑音の度合いを評価する手段と、
当該評価された雑音の度合いと駆動符号帳とに基づいて駆動符号ベクトルを得る手段と、
前記適応符号ベクトルと前記駆動符号ベクトルとを前記復号された適応符号ベクトルのゲインおよび駆動符号ベクトルのゲインを用いてそれぞれ重みづける手段と、
前記重みづけられた適応符号ベクトルと駆動符号ベクトルとを加算して駆動音源信号を得る手段と、
前記駆動音源信号と前記線形予測パラメータとを用いて音声を合成する手段と
を有することを特徴とする音声復号化装置。
【請求項６】
符号駆動線形予測（Ｃｏｄｅ−Ｅｘｃｉｔｅｄ  Ｌｉｎｅａｒ  Ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ：ＣＥＬＰ）によって、線形予測パラメータ符号、適応符号およびゲイン符号を含む音声符号を復号する音声復号化装置において、
前記線形予測パラメータ符号を復号して線形予測パラメータを得る手段と、
適応符号帳から前記適応符号に対応する適応符号ベクトルを復号区間について得る手段と、
駆動符号帳から時系列ベクトルを復号区間について得る手段と、
前記ゲイン符号を復号して、前記適応符号ベクトルおよび駆動符号ベクトルのゲインを得る手段と、
前記時系列ベクトルと前記適応符号ベクトルのゲインとに基づいて数学的処理を行う手段と、
前記数学的処理の結果に基づいて、駆動符号ベクトルを得る手段と、
前記適応符号ベクトルと前記駆動符号ベクトルとを前記復号された適応符号ベクトルのゲインおよび駆動符号ベクトルのゲインを用いてそれぞれ重みづける手段と、
前記重みづけられた適応符号ベクトルと駆動符号ベクトルとを加算して駆動音源信号を得る手段と、
前記駆動音源信号と前記線形予測パラメータとを用いて音声を合成する手段と
を有することを特徴とする音声復号化装置。
【請求項７】
符号駆動線形予測（Ｃｏｄｅ−Ｅｘｃｉｔｅｄ  Ｌｉｎｅａｒ  Ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ：ＣＥＬＰ）によって、音声を符号化する音声符号化装置において、
線形予測パラメータを得るために前記音声を分析する手段と、
前記線形予測パラメータを符号化して線形予測パラメータ符号を得る手段と、
適応符号帳から適応符号に対応する適応符号ベクトルを得る手段と、
前記適応符号に対応するピッチ情報を得る手段と、
前記ピッチ情報に基づいて前記音声の雑音の度合いを評価する手段と、
前記評価された雑音の度合いに基づいて重みを得る手段と、
駆動符号帳から得られた時系列ベクトルと前記重みとを用いて駆動符号ベクトルを得る手段と、
前記駆動符号ベクトルと前記適応符号ベクトルとを用いて符号化音声を得る手段と、
前記符号化音声と前記音声とを比較することによって駆動符号を得る手段と、
前記適応符号と前記線形予測パラメータ符号と前記駆動符号とを含む音声符号を出力する手段と
を有することを特徴とする音声符号化装置。
【請求項８】
符号駆動線形予測（Ｃｏｄｅ−Ｅｘｃｉｔｅｄ  Ｌｉｎｅａｒ  Ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ：ＣＥＬＰ）によって、音声を符号化する音声符号化装置において、
線形予測パラメータを得るために前記音声を分析する手段と、
前記線形予測パラメータを符号化して線形予測パラメータ符号を得る手段と、
適応符号帳から適応符号に対応する適応符号ベクトルを得る手段と、
前記適応符号ベクトルに対応するゲイン値を得る手段と、
前記ゲイン値に基づいて前記音声の雑音の度合いを評価する手段と、
前記評価された雑音の度合いに基づいて重みを得る手段と、
駆動符号帳から得られた時系列ベクトルと前記重みとを用いて駆動符号ベクトルを得る手段と、
前記駆動符号ベクトルと前記適応符号ベクトルとを用いて符号化音声を得る手段と、
前記符号化音声と前記音声とを比較することによって駆動符号を得る手段と、
前記適応符号と前記線形予測パラメータ符号と前記駆動符号とを含む音声符号を出力する手段と
を有することを特徴とする音声符号化装置。
【請求項９】
符号駆動線形予測（Ｃｏｄｅ−Ｅｘｃｉｔｅｄ  Ｌｉｎｅａｒ  Ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ：ＣＥＬＰ）によって、音声符号を復号する音声復号化方法において、
前記音声符号の一部を用いて、雑音の度合いを評価するステップと、
前記評価された雑音の度合いに基づいて駆動符号ベクトルを得るステップと、
前記駆動符号ベクトルに基づいて音声を合成するステップと
を有することを特徴とする音声復号化方法。