(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
前段ベクトル量子化のターゲットベクトルとして入力されるスペクトル包絡パラメータとの歪み量を最小化する前段符号帳から出力される前段候補コードベクトルのインデクスを前段符号帳の最適インデクスとして特定するとともに、前記前段ベクトル量子化のターゲットベクトルから、特定された前記前段符号帳の最適インデクスに対応する前段候補ベクトルを差分して、前段ベクトル量子化の量子化誤差ベクトルを生成する前段ベクトル量子化方法と、
前記前段ベクトル量子化の量子化誤差ベクトルと後段候補ベクトルとの歪み量を最小化する、後段符号帳から出力される後段低次コードベクトル及び後段高次コードベクトルの最適インデクスを特定する後段ベクトル量子化方法と、
を有するスペクトル包絡パラメータの多段ベクトル量子化方法であって、
後段ベクトル量子化方法における前記歪み量が、
前段ベクトル量子化方法によって生成された前記前段ベクトル量子化の量子化誤差ベクトルと、
後段符号帳から出力される後段低次コードベクトルに分割型スケーリング因子符号帳から出力される低次スケーリング因子を乗算して得られる後段低次候補コードベクトルと、後段符号帳から出力される後段高次コードベクトルに分割型スケーリング因子符号帳から出力される高次スケーリング因子を乗算して得られる後段高次候補コードベクトルとを結合して得られる後段候補ベクトルと、
の差分に基づいて算出される
ことを特徴とするスペクトル包絡パラメータの多段ベクトル量子化方法。
【請求項２】
前記後段低次コードベクトルと前記後段高次コードベクトルとにそれぞれ乗じる低次スケーリング因子と高次スケーリング因子の組は、
分割型スケーリング因子符号帳が格納している低次スケーリング因子と高次スケーリング因子の複数の組の中から、前記前段ベクトル量子化の最適インデクスに基づいて特定された低次スケーリング因子と高次スケーリング因子の組である
ことを特徴とする請求項１に記載のスペクトル包絡パラメータの多段ベクトル量子化方法。
【請求項３】
前段ベクトル量子化のターゲットベクトルとして入力されるスペクトル包絡パラメータとの歪み量を最小化する前段符号帳から出力される前段候補コードベクトルのインデクスを前段符号帳の最適インデクスとして特定するとともに、前記前段ベクトル量子化のターゲットベクトルから、特定された前記前段符号帳の最適インデクスに対応する前段候補ベクトルを差分して、前段ベクトル量子化の量子化誤差ベクトルを生成する前段ベクトル量子化方法と、
後段ベクトル量子化のターゲットベクトルとして入力される前記前段ベクトル量子化の量子化誤差ベクトルを、分割型のスケーリング因子符号帳と後段低次符号帳と後段高次符号帳と、を用いてベクトル量子化する後段ベクトル量子化方法と、
を有するスペクトル包絡パラメータの多段ベクトル量子化方法であって、
前記後段のベクトル量子化方法は、
分割型スケーリング因子符号帳が、低次スケーリング因子と高次スケーリング因子の組を供給する処理と、
後段低次符号帳から供給される後段低次コードベクトルに前記低次スケーリング因子を乗じて後段低次候補コードベクトルを生成する処理と、
後段高次符号帳から供給される後段高次コードベクトルに前記高次スケーリング因子を乗じて後段高次候補コードベクトルを生成する処理と、
前記後段低次候補コードベクトルと、前記後段高次候補コードベクトルを結合して後段ベクトル量子化の候補ベクトルを生成する処理と、
前記後段ベクトル量子化のターゲットベクトルと、前記後段ベクトル量子化の候補ベクトルとの間の歪み量を算出する処理と、
前記歪み量を最小化する、前記後段低次符号帳から供給される後段低次コードベクトルのインデクス、及び、前記後段高次符号帳から供給される後段高次コードベクトルのインデクス、のそれぞれを、後段低次符号帳の最適インデクス及び後段高次符号帳の最適インデクスとして特定する処理と、
を有することを特徴とするスペクトル包絡パラメータの多段ベクトル量子化方法。
【請求項４】
前記分割型スケーリング因子符号帳が供給する低次スケーリング因子と高次スケーリング因子の組は、
分割型スケーリング因子符号帳が格納している低次スケーリング因子と高次スケーリング因子の複数の組の中から、前記前段ベクトル量子化の最適インデクスに基づいて特定された低次スケーリング因子と高次スケーリング因子の組である
ことを特徴とする請求項３に記載のスペクトル包絡パラメータの多段ベクトル量子化方法。
【請求項５】
前段ベクトル量子化のターゲットベクトルとして入力されるスペクトル包絡パラメータとの歪み量を最小化する前段符号帳から出力される前段候補コードベクトルのインデクスを前段符号帳の最適インデクスとして特定するとともに、前記前段ベクトル量子化のターゲットベクトルから、特定された前記前段符号帳の最適インデクスに対応する前段候補ベクトルを差分して、前段ベクトル量子化の量子化誤差ベクトルを生成する前段ベクトル量子化部と、
後段ベクトル量子化のターゲットベクトルとして入力される前記前段ベクトル量子化の量子化誤差ベクトルを、分割型のスケーリング因子符号帳と後段低次符号帳と後段高次符号帳と、を用いてベクトル量子化する後段ベクトル量子化部と、
を有するスペクトル包絡パラメータの多段ベクトル量子化装置であって、
前記後段のベクトル量子化部は、
低次スケーリング因子と高次スケーリング因子の組を供給する分割型スケーリング因子符号帳と、
後段低次符号帳から供給される後段低次コードベクトルに前記低次スケーリング因子を乗じて後段低次候補コードベクトルを生成する後段低次候補コードベクトル生成部と、
後段高次符号帳から供給される後段高次コードベクトルに前記高次スケーリング因子を乗じて後段高次候補コードベクトルを生成する後段高次候補コードベクトル生成部と、
前記後段低次候補コードベクトルと、前記後段高次候補コードベクトルを結合して後段ベクトル量子化の候補ベクトルを生成する候補ベクトル生成部と、
前記後段ベクトル量子化のターゲットベクトルと、前記後段ベクトル量子化の候補ベクトルとの間の歪み量を算出する歪み量算出部と、
前記歪み量を最小化する、前記後段低次符号帳から供給される後段低次コードベクトルのインデクス、及び、前記後段高次符号帳から供給される後段高次コードベクトルのインデクス、のそれぞれを、後段低次符号帳の最適インデクス及び後段高次符号帳の最適インデクスとして特定する最適インデクス特定部と、
を有することを特徴とするスペクトル包絡パラメータの多段ベクトル量子化装置。
【請求項６】
前記分割型スケーリング因子符号帳が供給する低次スケーリング因子と高次スケーリング因子の組は、
分割型スケーリング因子符号帳が格納している低次スケーリング因子と高次スケーリング因子の複数の組の中から、前記前段ベクトル量子化の最適インデクスに基づいて特定された低次スケーリング因子と高次スケーリング因子の組である
ことを特徴とする請求項５に記載のスペクトル包絡パラメータの多段ベクトル量子化装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、スペクトル包絡パラメータのベクトル量子化を行うベクトル量子化装置及びベクトル量子化方法に関し、特にインターネット通信に代表されるパケット通信システムや、移動通信システム等の分野で、音声信号の伝送効率を高めるために利用される音声符号化・復号化装置に用いて好適なスペクトル包絡パラメータのベクトル量子化を行うベクトル量子化装置及びベクトル量子化方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】
インターネット通信に代表されるパケット通信システムや、移動通信システムにおいて音声信号を伝送する場合、音声信号の伝送効率を高めるため、音声符号化技術がよく使われる。特に、音声信号を中・低ビットレートで符号する場合には、ＣＥＬＰ型音声符号化・復号化技術が主流の技術となっている。
【０００３】
ＣＥＬＰ型音声符号化・復号化技術は、符号化対象となる音声信号を、線形予測分析によってスペクトル包絡情報とスペクトルの微細構造情報とに分離し、分離後のそれぞれの情報をベクトル量子化する点に特徴を有している。その詳細については、例えば、文献１（M. R. Schroeder, B. S. Atal, “Code Excited Linear Prediction: High Quality Speech at Low Bit Rate”, IEEE proc., ICASSP'85 pp. 937-940）に開示されている。
【０００４】
文献１等に開示されたＣＥＬＰ型音声符号化装置では、まず、入力されたディジタルの音声信号を、20ms程度の一定時間間隔のフレームに区切る。次に、ＣＥＬＰ型音声符号化装置は、フレーム区間内の音声信号に対して線形予測分析を行い、ＬＰＣ(Linear Predictive Coding)係数と線形予測残差を求める。
【０００５】
このうち、ＬＰＣ係数が音声信号のスペクトル包絡を表す情報として利用され、線形予測残差がスペクトルの微細構造を表す情報として利用される。具体的には、ＬＰＣ係数をベクトル量子化し、音声信号のスペクトル包絡を表す最適インデクスをＬＰＣ符号として符号多重化手段に出力する。
【０００６】
同様に、ＣＥＬＰ型音声符号化装置は、線形予測残差についても、適応符号帳、固定符号帳、及び、ゲイン符号帳を用いてベクトル量子化を行い、適応符号帳、固定符号帳、及び、ゲイン符号帳それぞれの最適インデクスを、スペクトルの微細構造を表す符号（適応符号帳符号、固定符号帳符号、及び、ゲイン符号帳符号）として符号多重化手段へと出力する。そして、符号多重化手段が、上記４種類の最適インデクスをフレーム間隔ごとにまとめ、符号化情報として伝送路へ送信する。
【０００７】
一方、ＣＥＬＰ型音声復号化装置では、まず、符号分離手段が、フレーム間隔ごとの符号化情報を伝送路から受信し、受信した符号化情報を４種類の符号情報（最適インデクス）に分離する。
【０００８】
次に、ＣＥＬＰ型音声復号化装置は、符号分離手段で得られる４種類の最適インデクスを基に、フレーム間隔ごとに復号音声を合成していく。具体的には、まず、ＬＰＣ符号を復号して復号ＬＰＣ係数を求め、求めた復号ＬＰＣ係数をフィルタ係数として備える全極型の合成フィルタを構成する。
【０００９】
次に、ＣＥＬＰ型音声復号化装置は、適応符号帳、固定符号帳、及び、ゲイン符号帳について、それぞれの最適インデクスに対応する復号適応符号ベクトル、復号固定符号ベクトル、復号ゲインを読みだす。そして、ＣＥＬＰ型音声復号化装置は、読み出した２つの符号ベクトルにそれぞれ対応する復号ゲインを乗じ、ゲイン乗算後の２つの符号ベクトルを加算して励振信号を生成し、生成した励振信号で前記全極型の合成フィルタを駆動することでフレーム間隔ごとに復号音声信号を合成できる。
【００１０】
なお、上記説明では、音声信号のスペクトル包絡を表す情報としてＬＰＣ係数をベクトル量子化（以下、「ＶＱ」という）するものとして説明したが、実際の符号化・復号化装置では、ＬＳＦ(Line Spectral Frequency)パラメータ、ＬＳＰ(Line Spectral Pairs)パラメータ）、ＩＳＰ（Immittance Spectral Pairs）パラメータ、ＰＡＲＣＯＲ係数などのＬＰＣ係数をさらに変換して得られるパラメータや、６ＴケプストラムなどをＶＱするのが一般的になっている。
【００１１】
ここで、ベクトル量子化では、ＶＱの対象となるパラメータの種類によらず一様に適用可能である。以下、線形予測分析によって得られるＬＰＣ係数や、ＬＰＣ係数をさらに変換して得られる上記のパラメータや、６Ｔケプストラムなどを、総じて“スペクトル包絡パラメータ”と称して説明する。
【００１２】
低ビットレートのＣＥＬＰ型音声符号化・復号化装置を開発して実現するためには、フレーム区間内のスペクトル包絡情報やスペクトルの微細構造情報を、少ないビット数で効率的にベクトル量子化することが不可欠である。従って、スペクトル包絡パラメータを高効率にベクトル量子化する量子化器もしくは量子化方法を実現する場合、予測ベクトル量子化技術、多段ベクトル量子化技術、符号帳切り替え型ベクトル量子化技術、符号帳分割型ベクトル量子化技術といった様々な要素技術を効率的に融合させることが不可欠となっている。
【００１３】
ベクトル量子化における上記の様々な要素技術については、例えば、文献２（Allen Gersho、Robert M. Gray：共著、古井貞煕、田崎三郎、小寺博、渡辺裕：共訳『ベクトル量子化と情報圧縮』コロナ社）に紹介されている。そして、上記等の様々な要素技術を効率的に融合させて２４ビットのベクトル量子化器を構成すれば、フレーム区間内のスペクトル包絡パラメータを、主観的な劣化なくベクトル量子化できることが文献３（K. P. Paliwal, B. S. Atal, “E６icient Vector Quantization of LPC Parameters at 24 Bits/Frame”, IEEE Trans. Speech and Audio Processing, Vol. 1, No. 1, Jan. 1993）に紹介されている。
【００１４】
しかしながら、音声信号を４ｋｂｐｓ（bit  per  second）程度の低いビットレートで符号化・復号化する場合に、スペクトル包絡パラメータのベクトル量子化器に２４ビットものビット数を割り当ててしまうと、一方でスペクトル微細情報の表現精度の劣化を避けることができなくなり、符号化装置・復号化装置トータルで動作させたときに高品質の復号音声を得ることができなくなってしまう。
【００１５】
従って、４ｋｂｐｓ程度の低いビットレートで動作する音声符号化装置・復号化装置を構成するためには、スペクトル包絡パラメータを少ないビット数で効率的にＶＱするための新規の要素技術の考案・発明が不可欠となっている。
【００１６】
スペクトル包絡パラメータを少ないビット数で効率的にＶＱするための新規の要素技術の一例としては、２段構成のベクトル量子化器において、１段目符号帳（以下、１段目ＣＢと略す）が格納するコードベクトル数と同数のスカラー定数を、“アンプリチュード”として格納するスカラー符号帳を新規に具備させた点に特徴を有する文献４（特許第３１７５６６７号）の発明を挙げることができる。
【００１７】
文献４の発明では、１段目ＶＱ処理によって特定されたコードベクトルのインデクスと同じインデクスが割り当てられたスカラー定数を前記のスカラー符号帳から読み出し、読み出したスカラー定数を２段目ＣＢから出力される２段目コードベクトルの各要素に一律に乗じることで、復号コードベクトル全体に占める２段目コードベクトルの寄与分を、１段目ＶＱによって特定されたコードベクトルに適応させて制御することを可能にしており、それによって、２段構成のベクトル量子化器全体の処理を通して発生する量子化歪みを低減化することに成功している。
【００１８】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、前記の文献４の発明では、復号ベクトル全体に占める２段目コードベクトルの寄与分を適応制御するための“アンプリチュード”がスカラー定数に限定されているため、量子化誤差のさらなる低減化を図ろうとしても限界があった。
【００１９】
また、文献４の発明では、１段目ＣＢが格納するコードベクトルと同数のスカラー定数を格納するスカラー符号帳を別途に具備させる必要があったため、発明を適用した場合に増加する記憶装置の容量を、削減することが構成的に不可能であった。
【００２０】
本発明はかかる点に鑑みてなされたものであり、ベクトル量子化処理において量子化歪み及び記憶容量の低減化を実現するベクトル量子化装置を提供することを目的とする。
【００２１】
【課題を解決するための手段】
本発明のベクトル量子化装置は、符号帳を用いてスペクトル包絡パラメータをベクトル量子化して結果生じる量子化誤差ベクトルをベクトル量子化するためのコードベクトルを格納する複数の符号帳と、前記コードベクトルのスケーリング因子を格納する複数のスケーリング因子符号帳と、前記コードベクトルに対応するスケーリング因子を前記コードベクトルに乗算する乗算器と、前記乗算器においてスケーリング因子を乗算した複数のコードベクトルを結合して統合ベクトルを合成する統合ベクトル合成器と、を具備する構成を採る。
【００２２】
この構成によれば、多段構成のベクトル量子化において、コードベクトルの成分別に個々のスケーリング因子を乗算することにより、量子化歪みを低減することができる。
【００２３】
本発明のベクトル量子化装置は、前記スケーリング因子符号帳は、前段で特定されたコードベクトルからスケーリング因子とコードベクトルとを対応づける構成を採る。
【００２４】
この構成によれば、多段構成のベクトル量子化において、２段目以降のベクトル量子化処理部が分割型の符号帳を伴う場合に、当該符号帳の分割構成と適合するように分割型（ベクトル型）のスケーリング因子を格納するベクトル符号帳を具備することにより、復号ベクトル全体に占める２段目以降のコードベクトルの寄与分を、高い精度で適応制御することができる。
【００２５】
本発明のベクトル量子化装置は、前記スケーリング因子符号帳は、前段で用いるコードベクトルの数より少ない数のスケーリング因子を格納する。
【００２６】
本発明のベクトル量子化装置は、前記スケーリング因子符号帳は、類似する音声信号を同じスケーリング因子で対応づける構成を採る。
【００２７】
本発明のベクトル量子化装置は、前記スケーリング因子符号帳は、符号化した音声信号の変動類似する音声信号を同じスケーリング因子で対応づける構成を採る。
【００２８】
これらの構成によれば、前段の復号化に使用する符号帳のコードベクトルと、コードベクトル数より少ないスケーリング因子とを対応づけて、このスケーリング因子と、複数成分に分割したコードベクトルとを乗算することにより、コードベクトル数より少ないスケーリング因子を用いてベクトル量子化を行って符号化された信号を復号できる。
【００２９】
本発明のベクトル量子化装置は、スペクトル包絡パラメータのベクトル量子化により生じる量子化誤差ベクトルと前記統合ベクトルとの誤差が最小となる前記複数のコードベクトルを特定する特定手段を具備する構成を採る。
【００３０】
この構成によれば、多段構成のベクトル量子化において、コードベクトルの成分別に個々のスケーリング因子を乗算することにより、量子化歪みを低減することができる。
【００３１】
本発明のベクトル量子化装置は、過去に処理した信号から量子化ターゲットベクトルを予測する予測手段と、過去に処理した信号のスペクトル包括パラメータの平均値を算出する平均値算出手段と、を具備し、処理対象の信号のスペクトル包括パラメータと前記量子化ターゲットベクトルとの差分と、処理対象の信号のスペクトル包括パラメータと前記スペクトル包括パラメータの平均値との差分とを量子化誤差ベクトルとしてベクトル量子化を行う構成を採る。
【００３２】
この構成によれば、過去の復号化ベクトルとMA予測係数ベクトルを乗算して得られる予測ベクトルと、スペクトル包絡パラメータの平均ベクトルと、をスペクトル包絡パラメータからベクトル差分し、当該ベクトル差分演算によって得られるベクトルを予測係数ベクトルの現処理フレーム成分で除算して得られるベクトルを量子化ターゲットベクトルとしてベクトル量子化装置の入力とすることにより、スペクトルパラメータを効率よくベクトル量子化することができる。
【００３３】
本発明のベクトル量子化装置は、前段のコードベクトルと、前記統合ベクトルとを加算する加算手段を具備する構成を採る。
【００３４】
この構成によれば、多段構成のベクトル量子化において、コードベクトルの成分別に個々のスケーリング因子を乗算して量子化歪みを低減する方法で符号化された信号を復号できる。
【００３５】
本発明のベクトル量子化装置は、前記加算手段において得られた加算結果に過去に処理した信号のスペクトル包括パラメータの平均値を加算する構成を採る。
【００３６】
この構成によれば、平均値差分型ベクトル量子化技術を併用して、ベクトル量子化した信号を復号できる。
【００３７】
本発明の通信装置は、上記いずれかに記載のベクトル量子化装置を具備する構成を採る。
【００３８】
この構成によれば、多段構成のベクトル量子化において、コードベクトルの成分別に個々のスケーリング因子を乗算し、ベクトル量子化された信号を送信することにより、量子化歪みを低減する方法で通信できる。
【００３９】
本発明のベクトル量子化方法は、符号帳を用いてスペクトル包絡パラメータをベクトル量子化して結果生じる量子化誤差ベクトルをベクトル量子化し、量子化誤差ベクトルをベクトル量子化において、ベクトル成分を複数に分割して異なるスケーリング因子を乗算するベクトル量子化方法において、スペクトル包絡パラメータのベクトル量子化において特定されたコードベクトルから量子化誤差ベクトルのベクトル量子化に用いるスケーリング因子を決定するようにした。
【００４０】
この方法によれば、多段構成のベクトル量子化において、コードベクトルの成分別に個々のスケーリング因子を乗算することにより、量子化歪みを低減することができる。
【００４１】
【発明の実施の形態】
本発明の骨子は、２段目以降のベクトル量子化が符号帳分割型である複数段構成のベクトル量子化において、アンプリチュードも分割型（ベクトル型）のベクトル構成にして復号ベクトル全体に占める２段目コードベクトルの寄与分をさらに効率よく適応制御し、量子化歪みのさらなる低減化を図ることである。
【００４２】
以下、本発明の実施の形態について図面を参照して詳細に説明する。なお、本明細書の以下の部分では、分割型化（ベクトル化）したアンプリチュード情報のことを、文献４内のスカラー定数“アンプリチュード”と区別するため、分割型（ベクトル型）のスケーリング因子（Scaling factor）と呼ぶことにする。
【００４３】
（実施の形態１）
図１は、本発明の実施の形態１に係るベクトル量子化装置の構成を示すブロック図である。図１のベクトル量子化装置１００は、コードベクトルの成分を複数に分割してそれぞれにスケーリング因子を用意するスペクトル包絡パラメータのベクトル量子化を行い、入力信号を符号化する。
【００４４】
図１のベクトル量子化装置１００は、１段目ＣＢ１０１と、１段目歪み算出部１０２と、１段目インデクス特定部１０３と、２段目ターゲット算出部１０４と、分割型２段目ＣＢ１０５と、分割型スケーリング因子ＣＢ１０６と、２段目候補ベクトル生成器１０７と、２段目歪み算出部１０８と、２段目インデクス特定部１０９と、インデクス集計部１１０とから主に構成される。
【００４５】
１段目ＣＢ１０１は、２段構成のベクトル量子化において、一段目のＶＱ処理に用いるコードベクトルを格納する。本実施の形態に係るベクトル量子化装置は２段構成のベクトル量子化器であり、１段目ＣＢ１０１は、その１段目のＶＱ処理において、式（１）に示すｐ次のコードベクトルをI種類（式（１）において、i = 1,2,3,…,I）格納する。
Y(i) = [ y1(i), y2(i), y3(i), …, yp(i) ]    …式（１）
【００４６】
そして、１段目ＣＢ１０１は、１段目インデクス特定部１０３より供給される指示信号に対応するコードベクトルを、１段目歪み算出部１０２に出力する。なお、低次用ＣＢ、及び、高次用ＣＢそれぞれが格納するコードベクトル数は、ビットレート４ｋｂｐｓのＣＥＬＰ型音声符号化・復号化装置で、スペクトル包絡パラメータとしてＬＳＦパラメータを用いる場合には、I＝128、p=10等に設定しておくことが好適である。
【００４７】
１段目歪み算出部１０２は、音声信号のスペクトルの量子化ターゲットベクトルと１段目ＣＢ１０１から供給されるコードベクトルとの歪みを算出して１段目インデクス特定部１０３に出力する。
【００４８】
具体的には、量子化ターゲットベクトルが入力データとして、１段目歪み算出部１０２、及び２段目ターゲット算出部１０４に供給される。
F(n) = [ f1(n), f2(n), f3(n), …, fp(n) ]    …式（２）
ここで、pは線形予測次数を示し、nはフレーム番号を示す。
【００４９】
１段目歪み算出部１０２は、量子化ターゲットベクトルF(n)と、１段目ＣＢ１０１から出力されたi番目のコードベクトルY(i)との間の歪みを式（３）を用いて算出し、１段目インデクス特定部１０３に出力する。
d_1(i) = dist (F(n), Y(i))    …式（３）
【００５０】
なお、式（３）の歪み評価尺度としては、文献３の（9）式や、文献５（R. Salami, et al, "Design and Description of CS-AＣＥＬＰ: A Toll Quality 8 kb/s Speech Coder", IEEE Trans. Speech and Audio Processing, Vol. 6, No. 2, Mar. 1998）の（9）式等によって算出される重み係数を用いた重み付き２乗誤差を用いることが好適ではあるが、本形態自体は歪み評価尺度の詳細に関わらず実施可能である。
【００５１】
１段目インデクス特定部１０３は、I種類のうちのi番目のコードベクトルを出力する指示信号を１段目ＣＢ１０１に供給する。そして、１段目インデクス特定部１０３は、１段目歪み算出部１０２から音声信号とi番目のコードベクトルとの歪みを示す歪み量d_1(i)を受けた後に、格納したI個のコードベクトルのうち(i+1)番目のコードベクトルY(i+1)を出力する指示信号を１段目ＣＢ１０１に供給する。
【００５２】
１段目インデクス特定部１０３が指示信号を供給してから、１段目ＣＢ１０１がコードベクトルY(i)を出力し、１段目歪み算出部１０２がY(i)と量子化ターゲットベクトルF(n)との間の歪み量d_1(i)を算出し１段目インデクス特定部１０３に出力するまでの上記の一連の処理を、１段目ＣＢ１０１が格納しているI種類のコードベクトルY(i), i=1,2,3,…,I全てについて繰り返すと、１段目インデクス特定部１０３には、I個の歪み量d_1(i), i=1,2,3,…,Iが集められる。
【００５３】
そして、I種類のコードベクトルY(i)について上記の反復処理が終了した時点で、１段目インデクス特定部１０３が、式（４）を用いて量子化ターゲットベクトルF(n)との歪み量を最小化するコードベクトルのインデクスidx_1をI個のインデクスの中から１種類特定する。
idx_1 = Min_i [ d_1(1), d1_(2), …, d_1(i), …, d_1(I) ]    …式（４）
ここで、Min_Iは、d_(i), i=1,2,…,Iを最小化するインデクスを特定する関数である。
【００５４】
そして、１段目インデクス特定部１０３は、特定したインデクスを１段目ＣＢ１０１、分割型スケーリング因子ＣＢ１０６、及びインデクス集計部１１０に出力する。
【００５５】
そして、１段目インデクス特定部１０３から供給されたインデクスに相当するコードベクトルY(idx_1)を１段目ＣＢ１０１が２段目ターゲット算出部１０４に出力することによって、１段目のＶＱ処理が完了する。
【００５６】
本実施の形態のベクトル量子化装置は、２段構成のベクトル量子化の２段目のＶＱ処理部において、分割型２段目符号帳（以下では分割型２段目ＣＢと呼ぶ）15と、分割型スケーリング因子ＣＢ１０６（以下では分割型スケーリング因子ＣＢと呼ぶ）の２種類の符号帳を利用してベクトル量子化を行う。
【００５７】
分割型２段目ＣＢ１０５は、ｐ次の内の低次の1〜k次までの要素によって構成される低次コードベクトル
X_low(j) = [ x_low_1(j), x_low_2(j), …, x_low_k(j) ]    …式（５）
をJ種類（数５においてj = 1,2,3,…,J）格納した低次用ＣＢと、ｐ次の内の高次のk+1〜ｐ次までの要素によって構成される高次コードベクトル
0003793111.tif 000002
をM種類（式（６）においてm=1,2,3,…,M）格納した高次用ＣＢとの２つの符号帳からなる分割型の符号帳である。
【００５８】
分割型２段目ＣＢ１０５は、２段目インデクス特定部１０９からの供給される指示信号（出力すべきコードベクトルのインデクスが指示される）に対応する高次コードベクトルと低次コードベクトルとを２段目候補ベクトル生成器１０７に出力する。
【００５９】
なお、低次用ＣＢ、及び高次用ＣＢそれぞれが格納するコードベクトル数は、ビットレート４ｋｂｐｓのＣＥＬＰ型音声符号化・復号化装置で、スペクトル包絡パラメータとしてp=10に、次のＬＳＦパラメータを利用する場合には、k=5、J＝M＝64に設定しておくことが好適である。
【００６０】
一方、分割型スケーリング因子ＣＢ１０６は、１段目ＣＢ１０１が格納しているコードベクトル数と同じI種類の２次元ベクトルを格納する。この２次元ベクトルは、式（７）で示されるベクトルである。
S(i) = [ s_low(i), s_high(i) ], i=1,2,3,…,I    …式（７）
ここで、s_low(i)は低次のスケーリング因子を示し、s_high(i)は高次のスケーリング因子を示す。
【００６１】
そして、分割型スケーリング因子ＣＢ１０６は、１段目インデクス特定部１０３から供給されるidx_1に相当する分割型（２次元ベクトル）のスケーリング因子を２段目候補ベクトル生成器１０７に出力する。この分割型のスケーリング因子は、式（８）で示される。
S(idx_1) = [ s_low(idx_1), s_high(idx_1) ]    …式（８）
ここで、s_low(idx_1)は低次のスケーリング因子を示し、 s_high(idx_1)は高次のスケーリング因子を示す。
【００６２】
上記符号帳を具備する２段目のＶＱ処理においては、２段目ターゲット算出部１０４は、音声信号の量子化ターゲットスペクトルを１段目インデクス特定部１０３において特定されたコードベクトルで減算し、前記１段目のＶＱ処理によって生じる量子化誤差ベクトルを算出して２段目歪み算出部１０８に出力する。
【００６３】
ここで、量子化誤差ベクトルは式（９）で表されるベクトルであり、
G(n) =[g1(n), g2(n), g3(n), …, gp(n)]    …式（９）
量子化誤差ベクトルは、式（１０）により求められる。
0003793111.tif 000003
次に、２段目インデクス特定部１０９が、高次コードベクトルと低次コードベクトルのインデクス（j,m）を分割型２段目ＣＢ１０５に出力する。
【００６４】
分割型２段目ＣＢ１０５は、２段目インデクス特定部１０９からの供給される前記のインデクス（j,m）に対応するコードベクトルX_low(j)、及びX_high(m)を２段目候補ベクトル生成器１０７に出力する。
【００６５】
２段目候補ベクトル生成器１０７は、高次コードベクトルに高次のスケーリング因子を乗算し、低次コードベクトルに低次のスケーリング因子を乗算する。そして、２段目候補ベクトル生成器１０７は、スケーリング因子乗算後の高次コードベクトルと低次コードベクトルとを結合して候補ベクトルを生成し、２段目歪み算出部１０８に出力する。
【００６６】
具体的には、２段目候補ベクトル生成器１０７は、分割型スケーリング因子ＣＢ１０６から供給される分割型（２次元ベクトル）のスケーリング因子と、分割型２段目ＣＢ１０５から供給される低次、高次の各コードベクトルに対して式（１１）を用いてインデクス(j,m)に相当する候補ベクトルX( j,m )を生成し、２段目歪み算出部１０８に出力する。
0003793111.tif 000004
【００６７】
２段目歪み算出部１０８は、２段目ターゲット算出部１０４より供給される２段目ＶＱ処理部のターゲットベクトルG(n)と、２段目候補ベクトル生成器１０７によって生成される候補ベクトルX( j,m )との間の歪み量を式（１２）より算出し、２段目インデクス特定部１０９に出力する。
d_2( j, m ) = dist (G(n), X( j,m ) )      …式（１２）
なお、式（１２）で用いる歪み尺度の詳細については、式（３）と同様であり省略するが、文献３及び文献５に開示されるように、算出される重み係数を用いた重み付き２乗誤差を用いることが好適である。
【００６８】
２段目歪み算出部１０８から歪み量d_2( j,m )を受けた後、２段目インデクス特定部１０９は、次に、J×M通りの組み合わせがあるインデクスのうち、歪み量を算出していないインデクスの組み合わせ(例えば、(j+1,m ))に相当するコードベクトルを出力することを分割型２段目ＣＢ１０５に指示する。
【００６９】
２段目インデクス特定部１０９が指示信号を供給してから、分割型２段目ＣＢ１０５がコードベクトルを出力し、２段目候補ベクトル生成器１０７が分割型スケーリング因子ＣＢから出力された分割型（２次元ベクトル）のスケーリング因子と前記のコードベクトルとを用いて候補ベクトルX(j,m)を生成する。
【００７０】
そして、２段目歪み算出部１０８が量子化ターゲットベクトルG(n)と前記X(j,m)との間の歪み量d_2(j,m)を算出して２段目インデクス特定部１０９に出力するまでの上記の一連の処理を、分割型２段目ＣＢ１０５を構成する各符号帳のインデクス全組み合わせ（j=1,2,3,…,J, m=1,2,3,…M）について繰り返し、２段目インデクス特定部１０９は、J×M個の歪み量d_2(j,m),j=1,2,3,…,J, m=1,2,3,…,Mを集める。
【００７１】
そして、上記反復処理が終了した時点で、２段目インデクス特定部１０９は、式（１３）を用いて２段目量子化のターゲットベクトルG(n)との歪み量を最小化する候補ベクトルのインデクスの組み合わせを特定し、インデクス集計部１１０に出力する。
0003793111.tif 000005
ここで、Min_j,mは、d_(j,m), j=1,2,…,J, m=1,2,…,Mを最小化するインデクスを特定する関数である。
【００７２】
２段目インデクス特定部１０９が、この候補ベクトルのインデクスの組み合わせ(idx_2low, idx_2high)を特定し、インデクス集計部１１０に出力することで、２段目のＶＱ処理が完了する。
【００７３】
２段目のＶＱ処理後に、インデクス集計部１１０が、１段目インデクス特定部１０３から受けたインデクスinx_d1と、２段目インデクス特定部１０９から受けたインデクス(idx_2low, idx_2high)を集計し、符号情報Lとして出力する。
【００７４】
上記手順の処理で、符号化処理における２段構成のベクトル量子化処理が終了する。
【００７５】
次に、ベクトル量子化装置１００について高次コードベクトルと低次コードベクトルのスケーリング処理について説明する。図２は、本発明の実施の形態１に係るベクトル量子化装置の構成の一部を示すブロック図である。
【００７６】
図２において、分割型２段目ＣＢ１０５は、高次コードベクトルＣＢ１５１と、低次コードベクトルＣＢ１５２とから主に構成される。また、分割型スケーリング因子ＣＢ１０６は、高次スケーリング因子ＣＢ１６１と、低次スケーリング因子ＣＢ１６２とから主に構成される。そして、２段目候補ベクトル生成器１０７は、乗算器１７１と、乗算器１７２と、統合ベクトル合成部１７３とから主に構成される。
【００７７】
高次コードベクトルＣＢ１５１は、２段目インデクス特定部１０９からの供給される指示信号に対応する高次コードベクトルを乗算器１７１に出力する。
【００７８】
高次スケーリング因子ＣＢ１６１は、１段目のＶＱ処理において特定されたコードベクトルのインデクスを１段目インデクス特定部１０３から受ける。そして、高次スケーリング因子ＣＢ１６１は、特定されたコードベクトルのインデクスから高次コードベクトルに乗算する高次スケーリング因子を乗算器１７１に出力する。
【００７９】
乗算器１７１は、高次コードベクトルに高次スケーリング因子を乗算し、乗算結果を統合ベクトル合成部１７３に出力する。
【００８０】
低次コードベクトルＣＢ１５２は、２段目インデクス特定部１０９からの供給される指示信号に対応する低次コードベクトルを乗算器１７２に出力する。
【００８１】
低次スケーリング因子ＣＢ１６２は、１段目のＶＱ処理において特定されたコードベクトルのインデクスを１段目インデクス特定部１０３から受ける。そして、低次スケーリング因子ＣＢ１６２は、特定されたコードベクトルのインデクスから低次コードベクトルに乗算する低次スケーリング因子を乗算器１７２に出力する。
【００８２】
乗算器１７２は、低次コードベクトルに低次スケーリング因子を乗算し、乗算結果を統合ベクトル合成部１７３に出力する。
【００８３】
統合ベクトル合成部１７３は、スケーリング因子を乗算された高次コードベクトルと低次コードベクトルとの成分を合成し、合成したベクトルを２段目歪み算出部１０８に出力する。
【００８４】
このように、本実施の形態のベクトル量子化装置は、多段構成のベクトル量子化において、コードベクトルの成分別に個々のスケーリング因子を乗算することにより、量子化歪みを低減することができる。
【００８５】
次に、図１のベクトル量子化装置により符号化された信号を復号するベクトル量子化処理について詳細に説明する。図３は、本発明の実施の形態１に係るベクトル量子化装置の構成の一例を示すブロック図である。
【００８６】
図３のベクトル量子化装置３００は、インデクス分解部３０１と、１段目ＣＢ３０２と、分割型スケーリング因子ＣＢ３０３と、分割型２段目ＣＢ３０４と、２段目復号ベクトル生成器３０５と、加算器３０６とから主に構成される。なお、図３の１段目ＣＢ３０２は１段目ＣＢ１０１と同一であり、分割型スケーリング因子ＣＢ３０３は、分割型スケーリング因子ＣＢ１０６と同一であり、分割型２段目ＣＢ３０４は、分割型２段目ＣＢ１０５と同一である。
【００８７】
図３の復号化処理においては、まず、図１のベクトル量子化装置によって出力された符号情報Lがインデクス分解部３０１に入力される。
【００８８】
インデクス分解部３０１は、供給された符号情報Lを、量子化ターゲットベクトルF(n)との歪み量を最小化するコードベクトルのインデクスidx_1、及び２段目量子化のターゲットベクトルG(n)との歪み量を最小化する候補ベクトルのインデクスの組み合わせ(idx_2low, idx_2high)に分解し、idx_1を１段目ＣＢ３０２及び分割型スケーリング因子ＣＢ３０３に出力し、(idx_2low, idx_2high)を分割型２段目ＣＢ３０４に出力する。
【００８９】
１段目ＣＢ３０２は、インデクス分解部３０１より供給されたidx_1に対応する１段目復号コードベクトルY( idx_1 )を加算器３０６に出力する。
【００９０】
分割型スケーリング因子ＣＢ３０３は、インデクス分解部３０１より供給されるidx_1に対応する分割型（２次元ベクトル）の復号スケーリング因子を２段目復号ベクトル生成器３０５に出力する。ここで、復号スケーリング因子は、式（１４）に示される因子である。
S(idx_1) = [ s_low(idx_1), s_high(idx_1) ]    …式（１４）
ここで、s_low(idx_1)は低次のスケーリング因子を示し、 s_high(idx_1)は高次のスケーリング因子を示す。
【００９１】
分割型２段目ＣＢ３０４は、インデクス分解部３０１より供給された(idx_2low, idx_2high)に対応する低次コードベクトル(X_low(idx_2low))、及び、高次コードベクトル(X_high(idx_2high) )を２段目復号ベクトル生成器３０５に出力する。
【００９２】
２段目復号ベクトル生成器３０５が、分割型スケーリング因子ＣＢ３０３から供給される分割型（２次元ベクトル）の復号スケーリング因子と、分割型２段目ＣＢ３０４から供給される低次コードベクトル、高次コードベクトルから２段目復号ベクトルX(idx_2low, idx_2high)を生成し加算器３０６に出力する。
【００９３】
具体的には、分割型２段目ＣＢ３０４は、式（１５）を用いてインデクス( idx_2low, idx_2high) に相当する２段目復号ベクトルX(idx_2low, idx_2high)を生成し加算器３０６に出力する。
0003793111.tif 000006
【００９４】
そして最後に、加算器３０６が、１段目ＣＢ３０２から供給される１段目復号コードベクトルY(idx_1)と、２段目復号ベクトル生成器３０５より供給される２段目復号ベクトル X(idx_2low,idx_2high)とをベクトル加算して復号ベクトルF'(n)を得る。式（１６）は、上記ベクトル加算を示す。
F'(n) =Y(idx_1)+X(idx_2low, idx_2high)    …式（１６）
【００９５】
このように、本実施の形態のベクトル量子化装置は、多段構成のベクトル量子化において、コードベクトルの成分別に個々のスケーリング因子を乗算して量子化歪みを低減する方法で符号化された信号を復号できる。
【００９６】
このように、本実施の形態のベクトル量子化装置によれば、多段構成のベクトル量子化において、２段目以降のベクトル量子化処理部が分割型の符号帳を伴う場合に、当該符号帳の分割構成と適合するように分割型（ベクトル型）のスケーリング因子を格納するベクトル符号帳を具備することにより、復号ベクトル全体に占める２段目以降のコードベクトルの寄与分を、高い精度で適応制御することができる。
【００９７】
すなわち、文献４に記載された従来技術を用いる場合より、量子化歪みを低減化できるという作用・効果を得ることができる。
【００９８】
また、本実施の形態のベクトル量子化装置は、多段構成のベクトル量子化において、コードベクトルの成分別に個々に乗算するスケーリング因子を前段のコードベクトルと対応づけることにより、少ないデータ量でターゲットベクトルをベクトル量子化することができる。
【００９９】
なお、本実施の形態に係る１段目ＣＢ１０１または３０２、分割型スケーリング因子ＣＢ１０６または３０３、及び、分割型２段目ＣＢ１０５または３０４のそれぞれの符号帳が格納するコードベクトルは、文献６（Y. Linde, A. Buzo, R. M. Gray, "An algorithm for Vector Quantizer Design", IEEE trans. Comm. Vol. COM-28, No. 1, pp84-95, Jan., 1980）に開示されたLBGアルゴリズムと、文献７(S. P. Lloyd, "Least Square Quantization in PCM", IEEE trans. Information Theory, Vol. IT-28, pp.129-137, 1982)に開示されたロイドアルゴリズムを用いた学習工程によって、予め獲得しておくことが好適である。
【０１００】
また、分割型（ベクトル型）のスケーリング因子（数７のS(i)）の各要素（[s_low(i), s_high(i) ], i=1,2,3,…,I）は、前期学習の結果として、0.5以上2.0以下の範囲内の値になることがより好ましい。
【０１０１】
また、本実施の形態では、１段目のＶＱ処理において、唯一の最適インデクス（および、そのインデクスに対応する唯一最適な１段目コードベクトル）を特定し、２段目ＶＱ処理において、１段目の量子化ターゲットベクトルと、前記１段目のＶＱ処理において特定した唯一最適な１段目コードベクトルとの差分によって求めた唯一の２段目ターゲットベクトルを、分割型２段目符号帳を用いてさらにベクトル量子化する場合について説明しているが、２段目ターゲットベクトルの数は特に限定されない。
【０１０２】
例えば、１段目ＶＱ処理において特定するインデクス（および、そのインデクスに対応するコードベクトル）の個数を複数とし、２段目ＶＱ処理時において、１段目の量子化ターゲットベクトルと、前記１段目のＶＱ処理において特定した複数の１段目コードベクトルとの差分によって求めた複数の２段目ターゲットベクトルを、分割型２段目符号帳を用いてさらにベクトル量子化し、当該２段目ＶＱ処理で生じるベクトル量子化誤差を最小化する１段目ＶＱの最適インデクスと２段目ＶＱの最適インデクスの組み合わせ情報を唯一特定してもよい。この場合についても、本実施の形態が適用可能であり、同様の効果・作用を得ることができる。
【０１０３】
また、本実施の形態では、分割型２段目ＣＢ１０５または３０４、及び分割型スケーリング因子ＣＢ１０６または３０３が、ｐ次のベクトル成分のうち、1〜k次までの低次成分と、k+1〜ｐ次までの高次成分とからなる２つの成分に分割してベクトル量子化を行う場合について詳細な説明を行っているが、分割するベクトルの数は特に限定されない。
【０１０４】
例えば、分割型２段目ＣＢ１０５または３０４、及び分割型スケーリング因子ＣＢ１０６または３０３が３つ以上のベクトル成分のＣＢを備え、３つ以上のベクトル成分に分割してベクトル量子化を行う場合についても本実施の形態は同様の方法で適用可能である。この場合にも、上記実施の形態と同様の作用・効果を得ることができる。
【０１０５】
また、本実施の形態では、分割型２段目ＣＢの符号帳分割数と、スケーリング因子ＣＢの分割数（ベクトル次元）がともに２である場合について説明したが、分割型２段目ＣＢの符号帳分割数と、スケーリング因子ＣＢの分割数が同じでなくてもよい。
【０１０６】
上記説明以外の分割構成、例えば、２段目符号帳の分割数を１（実質は非分割）、スケーリング因子の分割数を１０に設定し、２段目のコードベクトルの要素ごとに１０種類のスケーリング因子を乗算する形態、または２段目符号帳の分割数を２、スケーリング因子の分割数を５に設定し、２段目のコードベクトルの要素を低次から順に２次毎にまとめて５種類のスケーリング因子を乗算する形態についても本発明は適用可能である。この場合にも同様の効果・作用を得ることができる。
【０１０７】
また、本実施の形態では、１段目ＣＢが非分割型、かつ、２段目ＣＢ分割型であるベクトル量子化器の２段目ＶＱ処理部に分割型スケーリング因子ＣＢを適用する場合について説明したが、分割型スケーリング因子ＣＢを適用する段数は特に限定されない。
【０１０８】
例えば、段数Ｋが３段以上の多段構成のベクトル量子化器を想定した場合、ｋ段目（ただし、ｋ＜Ｋ）の符号帳が非分割型であれば、本実施の形態と同様の方法で、復号化ベクトル全体に占める（ｋ＋１）段目コードベクトルの寄与分を、ｋ段目のＶＱ処理によって特定されたインデクスを用いて適応的に制御することが可能である。この場合にも、同様の効果・作用を得ることができる。
【０１０９】
また、段数Ｋが３段以上の多段構成のベクトル量子化器において、ｋ段目（ただし、ｋ＜Ｋ）の符号帳が分割型である場合でも、分割型スケーリング因子ＣＢに分割型のスケーリング因子をＪ×Ｍ種類格納させ、さらに、ｋ段目のＶＱ処理によって特定されたインデクスの組み合わせ番号(本実施の形態では、ｊ×Ｍ＋ｍに相当)に応じて分割型（ベクトル）のスケーリング因子を選択することにより、復号化ベクトル全体に占める（ｋ＋１）段目コードベクトルの寄与分をｋ段目のＶＱ処理によって特定されたインデクスの組み合わせ番号に適応して制御できる。この場合にも同様の作用・効果を得ることができる。
【０１１０】
また、本実施の形態の説明では、前段のＶＱ処理で特定されたインデクス情報から後段のスケーリング因子を決定しているが、後段のＶＱ処理の結果から前段のスケーリング因子を決定しても良い。具体的には、上記説明では、段数Ｋが３段以上の多段ベクトル量子化器において、（ｋ−１）段数のＶＱ処理で特定されたインデクス情報からｋ段目のコードベクトルに乗算するスケーリング因子を選択される形態についてのみ説明している。
【０１１１】
ここで、（k−１）段目までのＶＱ処理で特定された複数のインデクスによって１段目のコードベクトルに乗じるスケーリング因子を選択することも可能である。この場合にも同様の効果・作用を得ることができる。
【０１１２】
（実施の形態２）
実施の形態１では、スペクトル包絡パラメータが量子化ターゲット（式（２）のF(n)）として、直接ベクトル量子化装置に入力される場合について詳細な説明を行ったが、ビットレート４ｋｂｐｓのＣＥＬＰ音声符号化・復号化装置を構成する場合には、スペクトルパラメータをさらに効率よくベクトル量子化する必要がある。実施の形態２では、移動予測ベクトル量子化技術と、平均値差分型ベクトル量子化技術を併用して、ベクトル量子化を行う例について説明する。
【０１１３】
図４は、本発明の実施の形態２に係るベクトル量子化装置の構成の一例を示すブロック図である。
【０１１４】
図４のベクトル量子化装置４００は、ＭＡ予測係数ベクトル生成部４０１と、平均値格納部４０２と、差分器４０３と、除算器４０４と、ベクトル量子化装置１００とを具備し、過去に処理した復号化ベクトルとMA（Moving  Average）予測係数ベクトルを乗算して得られる予測ベクトルと、スペクトル包絡パラメータの平均ベクトルと、をスペクトル包絡パラメータからベクトル差分し、当該ベクトル差分演算によって得られるベクトルを予測係数ベクトルの現処理フレーム成分で除算して得られるベクトルを量子化ターゲットベクトルとする点が図１のベクトル量子化装置と異なる。
【０１１５】
ベクトル量子化装置１００は、復号化ベクトルをＭＡ予測係数ベクトル生成部４０１に出力する。
【０１１６】
ＭＡ予測係数ベクトル生成部４０１は、過去に生成した復号化ベクトルとMA（Moving  Average）予測係数ベクトルを乗算して予測ベクトルを生成し、差分器４０３に出力する。
【０１１７】
平均値格納部４０２は、学習データをもとに予め算出したスペクトル包絡パラメータの平均ベクトルを格納しており、当該格納した平均ベクトルを差分器４０３に出力する。
【０１１８】
差分器４０３は、スペクトル包絡パラメータから予測ベクトルと平均ベクトルとを減算し、得られた差分ベクトルを除算器４０４に出力する。
【０１１９】
除算器４０４は、差分ベクトルを予測係数ベクトルで除算し、除算結果を量子化ターゲットベクトルとしてベクトル量子化装置１００に出力する。なお、前記の量子化ターゲットベクトルを算出する工程においては、演算量削減のために、予測係数ベクトルの逆数ベクトルを予め算出してメモリに格納しておき、当外格納した予測係数ベクトルの逆数ベクトルと差分ベクトルとを乗算し、乗算結果を量子化ターゲットベクトルとしてベクトル量子化装置１００に出力することも可能であり、その方が演算量削減の点でより好適である。
【０１２０】
ベクトル量子化装置１００は、除算器４０４から出力された量子化ターゲットベクトルをベクトル量子化する。
【０１２１】
このように、本実施の形態のベクトル量子化装置によれば、過去（３フレーム）の復号化ベクトルとMA予測係数ベクトルを乗算して得られる予測ベクトルと、スペクトル包絡パラメータの平均ベクトルと、をスペクトル包絡パラメータからベクトル差分し、当該ベクトル差分演算によって得られるベクトルを予測係数ベクトルの現処理フレーム成分で除算して得られるベクトルを量子化ターゲットベクトルとしてベクトル量子化装置の入力とすることにより、スペクトルパラメータを効率よくベクトル量子化することができる。
【０１２２】
次に、図４のベクトル量子化装置（もしくはその方法）に対応するベクトル量子化復号化処理について詳細に説明する。図５は、本発明の実施の形態２に係るベクトル量子化装置の構成の一例を示すブロック図である。
【０１２３】
図５のベクトル量子化装置５００は、ベクトル量子化装置３００と、乗算器５０１と、加算器５０２とを具備し、ベクトル量子化装置３００のベクトル量子化処理により復号したベクトルに予測係数ベクトルの現処理フレーム成分を乗算し、乗算結果に予測ベクトルと、スペクトル包絡パラメータの平均ベクトルとをベクトル加算して復号化する点が図３のベクトル量子化装置と異なる。
【０１２４】
ベクトル量子化装置３００は、ベクトル量子化装置１００において符号化された信号を復号し、復号したベクトルを乗算器５０１に出力する。
【０１２５】
乗算器５０１は、ベクトル量子化装置３００において復号されたベクトルと予測係数ベクトルの現処理フレーム成分を乗算し、乗算結果のベクトルを加算器５０２に出力する。
【０１２６】
加算器５０２は、乗算器５０１の乗算結果に予測ベクトルと、スペクトル包絡パラメータの平均ベクトルとをベクトル加算し、加算結果を復号結果として出力する。
【０１２７】
次に、ベクトル量子化装置５００の動作について説明する。ベクトル量子化装置５００は、式（１７）を用いて量子化ターゲットベクトルを作成する。
0003793111.tif 000007
ここで、F''[n]は、３次のMA（Moving  Average）予測ベクトル量子化技術と、平均値差分型ベクトル量子化技術と、実施の形態１で説明した復号化器と、を併用した復号化器によって最終的に生成される復号ベクトルである。また、上記説明におけるidx_maは、予測係数ベクトルが複数セット用意された場合に、ベクトル量子化器側で、量子化歪み最小化を基準に特定される予測係数ベクトルのセット番号である。
【０１２８】
実施の形態１の数16のF'(n)に予測係数の現処理フレーム成分（MA[idx_ma][0]）を乗算して得られるベクトルに、過去３フレームの復号化ベクトル（F'(n-t), t=1,2,3）とMA予測係数（MA[idx_ma][t], t=1,2,3）を乗算して得られる予測ベクトル(Σt=1,2,3 MA[idx_ma][t]・F'(n-t))、及び、スペクトル包絡パラメータの平均ベクトル(Y_AVE)をベクトル加算する。
【０１２９】
このように、本実施の形態のベクトル量子化装置は、平均値差分型ベクトル量子化技術を併用して、ベクトル量子化した信号を復号できる。
【０１３０】
（実施の形態３）
実施の形態１では、前段のＶＱ処理時において特定されたインデクスと同じインデクスが割り当てられたスケーリング因子を、分割型スケーリング因子ＣＢから呼び出す時に前段の符号帳が格納するコードベクトル数（上記説明では、“I”に相当）と、分割型スケーリング因子ＣＢが格納する分割型（ベクトル型）のスケーリング因子の数が同数である必要がある。
【０１３１】
実施の形態３では、前段の符号帳が格納するＩ個のコードベクトルそれぞれを、Ｉ個より少数個のクラスターと対応づける工程（Ｉ個のコードベクトルそれぞれが、より少数個のクラスターのうち、どのクラスターに属するかを判定するための工程）を別途に具備し、呼び出す分割型（ベクトル）のスケーリング因子を、前段のＶＱ処理において特定されたインデクスが属する少数個のクラスターの番号に適応制御して、分割型スケーリング因子ＣＢが格納する分割型（ベクトル型）のスケーリング因子の数を、Ｉ個より少数のクラスタ−の数と同数に削減する例について説明する。
【０１３２】
図６は、本発明の実施の形態３に係るベクトル量子化装置の構成の一例を示すブロック図である。但し、図１と同一の構成となるものについては、図１と同一番号を付し、詳しい説明を省略する。
【０１３３】
図６のベクトル量子化装置６００は、変換テーブル６０１と、変換器６０２と、分割型スケーリング因子ＣＢ６０３とを具備し、前段の符号化に使用する符号帳のコードベクトルと、コードベクトル数より少ないスケーリング因子とを対応づけて、このスケーリング因子と、複数成分に分割したコードベクトルとを乗算して符号化を行う点が図１のベクトル量子化装置と異なる。
【０１３４】
１段目インデクス特定部１０３は、特定したインデクスを１段目ＣＢ１０１、変換器６０２、及びインデクス集計部１１０に出力する。
【０１３５】
変換テーブル６０１は、前段の符号帳が格納するＩ個のコードベクトルそれぞれを、Ｉ個より少数個のクラスターインデクスと対応づけて記憶する。
【０１３６】
変換器６０２は、変換テーブル６０１を参照し、１段目インデクス特定部１０３において特定したインデクスを対応するクラスターインデクスに変換して分割型スケーリング因子ＣＢ６０３に出力する。
【０１３７】
分割型スケーリング因子ＣＢ６０３は、１段目ＣＢ１０１が格納しているコードベクトル数と同じI種類の２次元ベクトルを格納する。そして、分割型スケーリング因子ＣＢ６０３は、変換器６０２から供給されクラスターインデクスに相当する分割型（２次元ベクトル）のスケーリング因子を２段目候補ベクトル生成器１０７に出力する。
【０１３８】
次に、変換テーブル６０１について説明する。図７は、本実施の形態における変換テーブルの一例を示す図である。
【０１３９】
図７では、インデクスとクラスターインデクスが対応づけられている。例えば、インデクス＃０１とクラスターインデクス＃１１が対応づけられている。同様に、インデクス＃０２とクラスターインデクス＃１１、インデクス＃０３とクラスターインデクス＃１１とが対応づけられている。そして、インデクス＃０４と、クラスターインデクス＃２１が対応づけられている。
【０１４０】
変換器６０２は、図７に示す変換テーブルを参照し、インデクスをクラスターインデクスに変換する。
【０１４１】
このように、本実施の形態のベクトル量子化装置によれば、前段の符号化に使用する符号帳のコードベクトルと、コードベクトル数より少ないスケーリング因子とを対応づけて、このスケーリング因子と、複数成分に分割したコードベクトルとを乗算して符号化を行うことにより、スケーリング因子の数を減少させることができ、スケーリング因子の記憶を少ない記憶領域に格納して符号化を行うことができる。なお、前記説明中の図７の変換テーブルは、条件分岐処理を伴うプログラム処理によって代替することが可能であり、変換テーブルを格納するために増加するメモリ容量を削減するという視点では、この方がより好適である。
【０１４２】
次に、図６のベクトル量子化装置により符号化された信号を復号するベクトル量子化処理について詳細に説明する。図８は、本発明の実施の形態３に係るベクトル量子化装置の構成の一例を示すブロック図である。
【０１４３】
図８のベクトル量子化装置は、変換テーブル８０１と、変換器８０２と、分割型スケーリング因子ＣＢ８０３とを具備し、前段の符号化に使用する符号帳のコードベクトルと、コードベクトル数より少ないスケーリング因子とを対応づけて、このスケーリング因子と、複数成分に分割したコードベクトルとを乗算して復号化を行う点が図３のベクトル量子化装置と異なる。
【０１４４】
インデクス分解部３０１は、供給された符号情報Lを、量子化ターゲットベクトルとの歪み量を最小化するコードベクトルのインデクス、及び２段目量子化のターゲットベクトルとの歪み量を最小化する候補ベクトルのインデクスの組み合わせに分解し、コードベクトルのインデクスを１段目ＣＢ３０２及び分割型スケーリング因子ＣＢ８０３に出力し、候補ベクトルのインデクスの組み合わせを変換器８０２に出力する。
【０１４５】
１段目ＣＢ３０２は、インデクス分解部３０１より供給されたidx_1に対応する１段目復号コードベクトルを加算器３０６に出力する。
【０１４６】
変換テーブル８０１は、前段の符号帳が格納するＩ個のコードベクトルそれぞれを、Ｉ個より少数個のクラスターインデクスと対応づけて記憶する。例えば、変換テーブル８０１は、図７に示されるコードベクトルとクラスターインデクスとを対応づけて記憶する。
【０１４７】
変換器８０２は、変換テーブル８０１を参照し、１段目インデクス特定部１０３において特定したインデクスを対応するクラスターインデクスに変換して分割型スケーリング因子ＣＢ８０３に出力する。
【０１４８】
分割型スケーリング因子ＣＢ８０３は、１段目ＣＢ３０２が格納しているコードベクトル数と同じI種類の２次元ベクトルを格納する。そして、分割型スケーリング因子ＣＢ８０３は、１段目インデクス特定部１０３から供給されるコードベクトルのインデクスに相当する分割型（２次元ベクトル）のスケーリング因子を２段目復号ベクトル生成器３０５に出力する。
【０１４９】
分割型２段目ＣＢ３０４は、インデクス分解部３０１より供給された候補ベクトルのインデクスの組み合わせに対応する低次コードベクトル、及び、高次コードベクトルを２段目復号ベクトル生成器３０５に出力する。
【０１５０】
２段目復号ベクトル生成器３０５が、分割型スケーリング因子ＣＢ８０３から供給される分割型（２次元ベクトル）の復号スケーリング因子と、分割型２段目ＣＢ３０４から供給される低次コードベクトル、高次コードベクトルから２段目復号ベクトルを生成し加算器３０６に出力する。
【０１５１】
そして最後に、加算器３０６が、１段目ＣＢ３０２から供給される１段目復号コードベクトルと、２段目復号ベクトル生成器３０５より供給される２段目復号ベクトルとをベクトル加算して復号ベクトルを得る。
【０１５２】
このように、本実施の形態のベクトル量子化装置によれば、前段の復号化に使用する符号帳のコードベクトルと、コードベクトル数より少ないスケーリング因子とを対応づけて、このスケーリング因子と、複数成分に分割したコードベクトルとを乗算することにより、コードベクトル数より少ないスケーリング因子を用いてベクトル量子化を行って符号化された信号を復号できる。
【０１５３】
また、現処理フレーム区間内の音声信号の特徴（例えば、有声性の強弱情報）を少数個のクラスに分類する工程や、音声信号（もしくはそれを表現するための符号情報）の過去数フレームから現処理フレームに至るまでの動的変動情報を少数個のクラスに分類する工程をさらに具備させれば、当該さらに具備した工程のクラス分類結果に適応させて、分割型（ベクトル型）のスケーリング因子を分割型スケーリング因子ＣＢから呼び出すことも可能であり、その場合には、分割型スケーリング因子ＣＢが格納する分割型（ベクトル型）のスケーリング因子の数を、別途に具備させた工程によるクラス分類数と同数に削減することも可能になる。
【０１５４】
（実施の形態４）
実施の形態４では、実施の形態１から実施の形態３のいずれかに記載のベクトル量子化装置を音声符号化装置及び音声復号化装置として送信装置及び受信装置に搭載して通信に使用する例について説明する。
【０１５５】
図９は、本発明の実施の形態４に係る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。
【０１５６】
図９の音声信号送信装置９００は、入力部９０１と、Ａ／Ｄ変換器９０２と、音声符号化装置９０３と、ＲＦ変調器９０４と、送信アンテナ９０５とから主に構成される。また、図９の音声信号受信装置９５０は、受信アンテナ９５１と、ＲＦ復調器９５２と、音声復号化装置９５３と、Ｄ／Ａ変換器９５４と、出力部９５５とから主に構成される。
【０１５７】
図において、音声信号は、入力部９０１によって電気的信号に変換された後、Ａ／Ｄ変換器９０２に出力される。Ａ／Ｄ変換器９０２は、入力部９０１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９０３に出力する。音声符号化装置９０３は、上記実施の形態いずれかに記載のベクトル量子化装置を備え、Ａ／Ｄ変換器９０２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変調器９０４に出力する。ＲＦ変調器９０４は音声符号化装置９０３から出力された音声符号化情報を電波等の伝搬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９０５に出力する。送信アンテナ９０５はＲＦ変調器９０４から出力された出力信号を電波（ＲＦ信号）として送出する。
【０１５８】
ＲＦ信号は、受信アンテナ９５１によって受信されＲＦ復調器９５２に出力される。なお、図中のＲＦ信号は、受信側から見たＲＦ信号のことであり、伝搬路において信号の減衰や雑音の重畳がなければＲＦ信号と全く同じ物となる。ＲＦ復調器９５２は、受信アンテナ９５１から出力されたＲＦ信号から音声符号化情報を復調し音声復号化装置９５３に出力する。音声復号化装置９５３は、上記実施の形態いずれかに記載のベクトル量子化装置を備え、ＲＦ復調器９５２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Ｄ／Ａ変換器９５４に出力する。Ｄ／Ａ変換器９５４は、音声復号化装置９５３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出力部９５５に出力する。出力部９５５は、電気的信号を空気の振動に変換し音波として人間の耳に聴こえるように出力する。
【０１５９】
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。
【０１６０】
前記音声信号送信装置９００は、音声符号化装置９０３にその特徴を有する。図１０は、音声符号化装置９０３の構成を示すブロック図である。図１０の音声符号化装置９０３は、前処理部１００１と、ＬＰＣ分析部１００２と、ＬＰＣ量子化部１００３と、合成フィルタ１００４と、加算器１００５と、適応音源符号帳１００６と、量子化利得生成器１００７と、固定音源符号帳１００８と、乗算器１００９と、乗算器１０１０と、加算器１０１１と、聴覚重み付け部１０１２と、パラメータ決定部１０１３と、多重化器１０１４とから主に構成される。
【０１６１】
図１０において、図９のＡ／Ｄ変換器９０２から出力された入力音声信号は、前処理部１００１に入力される。前処理部１００１は、入力音声信号に直流成分を取り除くハイパスフィルタ処理または後続する符号化処理の性能改善につながる波形整形処理及びプリエンファシス処理を行い、処理後の音声信号（Xin）をＬＰＣ分析部１００２、加算器１００５及びパラメータ決定部１０１３に出力する。ＬＰＣ分析部１００２は、Xinを用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１００３に出力する。
【０１６２】
ＬＰＣ量子化部１００３は、ＬＰＣ分析部１００２から出力されたＬＰＣ係数をＬＳＦパラメータに変換し、ベクトル量子化装置１００に出力する。変換によって得られたＬＳＦパラメータは、実施の形態１で説明したベクトル量子化装置１００に量子化ターゲットベクトルとして入力される。そして、実施の形態１で説明したベクトル量子化装置から出力された信号が、ベクトル量子化によって得られたＬＰＣ符号（L）として多重化器１０１４に出力される。
【０１６３】
また、ＬＰＣ量子化部１００３は、実施の形態１に示したスペクトル包絡パラメータの復号化方法により、ＬＳＦ領域の復号化スペクトル包絡パラメータを得て、得られた復号化スペクトル包絡パラメータを復号化ＬＰＣ係数に変換し、前記変換によって得られる復号化ＬＰＣ係数を合成フィルタ１００４に出力する。
【０１６４】
合成フィルタ１００４は、前記復号化ＬＰＣ係数と加算器１０１１から出力される駆動音源とを用いてフィルタ合成を行い、合成信号を加算器１００５に出力する。
【０１６５】
加算器１００５は、前記Xinと前記合成信号との誤差信号を算出し、聴覚重み付け部１０１２に出力する。聴覚重み付け部１０１２は、加算器１００５から出力された誤差信号に対して聴覚的な重み付けを行い、聴覚重み付け領域での前記Xinと前記合成信号との歪みを算出し、パラメータ決定部１０１３に出力する。
【０１６６】
パラメータ決定部１０１３は、聴覚重み付け部１０１２から出力された前記符号化歪みが最小となるように、適応音源符号帳１００６と固定音源符号帳１００８と量子化利得生成器１００７において生成する信号を決定する。なお、聴覚重み付け部１０１２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。
【０１６７】
適応音源符号帳１００６は、過去に加算器１０１１によって出力された音源信号をバッファリングし、パラメータ決定部１０１３から出力された信号（Ａ）によって特定される位置から適応音源ベクトルを切り出して乗算器１００９に出力する。
【０１６８】
固定音源符号帳１００８は、パラメータ決定部１０１３から出力された信号（Ｆ）によって特定される形状を有するベクトルを乗算器１０１０に出力する。
【０１６９】
量子化利得生成器１００７は、パラメータ決定部１０１３から出力された信号（Ｇ）によって特定される適応音源利得と固定音源利得とをそれぞれ乗算器１００９と乗算器１０１０に出力する。
【０１７０】
乗算器１００９は、量子化利得生成器１００７から出力された量子化適応音源利得を、適応音源符号帳１００６から出力された適応音源ベクトルに乗算し、乗算結果を加算器１０１１に出力する。乗算器１０１０は、量子化利得生成器１００７から出力された量子化固定音源利得を、固定音源符号帳１００８から出力された固定音源ベクトルに乗算し、乗算結果を加算器１０１１に出力する。
【０１７１】
加算器１０１１は、利得乗算後の適応音源ベクトルを乗算器１００９から入力し、また固定音源ベクトルを乗算器１０１０から入力し、適応音源ベクトルと固定音源ベクトルとをベクトル加算する。そして、加算器１０１１は、ベクトル加算結果を合成フィルタ１００４および適応音源符号帳１００６に出力する。
【０１７２】
最後に、多重化器１０１４は、ＬＰＣ量子化部１００３から量子化ＬＰＣを表す符号Ｌを、パラメータ決定部１０１３から適応音源ベクトルを表す符号Ａおよび固定音源ベクトルを表す符号Ｆおよび量子化利得を表す符号Ｇを、それぞれ入力し、これらの情報を多重化して符号化情報として伝送路に出力する。
【０１７３】
次に、音声復号化装置９５３の詳細について説明する。図１１は、図９の音声復号化装置９５３の内部構成を示すブロック図である。
【０１７４】
図１１において、ＲＦ復調器９５２から出力された符号化情報は、多重化分離器１１０１において多重化された符号化情報を個々の符号情報に分離される。
【０１７５】
分離されたＬＰＣ符号ＬはＬＰＣ復号化器１１０２に出力され、分離された適応音源ベクトル符号Ａは適応音源符号帳１１０５に出力され、分離された音源利得符号Ｇは量子化利得生成器１１０６に出力され、分離された固定音源ベクトル符号Ｆは固定音源符号帳１１０７に出力される。
【０１７６】
ＬＰＣ復号化器１１０２は、多重化分離器１１０１から出力された符号Ｌから、実施の形態１に示したベクトル量子化の復号化処理によって復号化スペクトル包絡パラメータを得て、得られた復号化スペクトル包絡パラメータを復号化ＬＰＣ係数に変換する。そして、ＬＰＣ復号化器１１０２は、変換によって得られる復号化ＬＰＣ係数を合成フィルタ１１０３に出力する。
【０１７７】
適応音源符号帳１１０５は、多重化分離器１１０１から出力された符号Ａで指定される位置から適応音源ベクトルを取り出して乗算器１１０８に出力する。固定音源符号帳１１０７は、多重化分離器１１０１から出力された符号Ｆで指定される固定音源ベクトルを生成し、乗算器１１０９に出力する。
【０１７８】
量子化利得生成器１１０６は、多重化分離器１１０１から出力された音源利得符号Ｇで指定される適応音源ベクトル利得と固定音源ベクトル利得を復号し乗算器１１０８および乗算器１１０９にそれぞれ出力する。
【０１７９】
乗算器１１０８は、前記適応符号ベクトルに前記適応符号ベクトル利得を乗算して、加算器１１１０に出力する。乗算器１１０９は、前記固定符号ベクトルに前記固定符号ベクトル利得を乗算して、加算器１１１０に出力する。
【０１８０】
加算器１１１０は、乗算器１１０８および乗算器１１０９から出力された利得乗算後の適応音源ベクトルと固定音源ベクトルの加算を行い、合成フィルタ１１０３に出力する。
【０１８１】
合成フィルタ１１０３は、加算器１１１０から出力された音源ベクトルを駆動信号として、ＬＰＣ復号化器１１０２から供給された復号化ＬＰＣ係数をフィルタ係数にもつ合成フィルタを用いてフィルタ合成を行い、合成した信号を後処理部１１０４に出力する。
【０１８２】
後処理部１１０４は、ホルマント強調やピッチ強調等の音声の主観的な品質を改善する処理、及び定常雑音の主観的品質を改善する処理等を施した上で、最終的な復号音声信号として出力する。
【０１８３】
このように、本実施の形態の音声送信装置及び音声受信装置によれば、多段構成のベクトル量子化において、コードベクトルの成分別に個々のスケーリング因子を乗算し、ベクトル量子化された信号を送信することにより、量子化歪みを低減する方法で通信できる。
【０１８４】
また、本実施の形態の音声受信装置によれば、多段構成のベクトル量子化において、コードベクトルの成分別に個々のスケーリング因子を乗算して量子化歪みを低減する方法で受信した信号を復号できる。
【０１８５】
なお、本発明は上記実施の形態に限定されず、種々変更して実施することが可能である。例えば、上記実施の形態では、ベクトル量子化装置として行う場合について説明しているが、これに限られるものではなく、このベクトル量子化方法をソフトウェアとして行うことも可能である。
【０１８６】
例えば、上記ベクトル量子化方法を実行するプログラムを予めＲＯＭ（Read Only Memory）に格納しておき、そのプログラムをＣＰＵ（Central Processor Unit）によって動作させるようにしても良い。
【０１８７】
また、上記ベクトル量子化方法を実行するプログラムをコンピュータで読み取り可能な記憶媒体に格納し、記憶媒体に格納されたプログラムをコンピュータのＲＡＭ（Random Access Memory）に記録して、コンピュータをそのプログラムにしたがって動作させるようにしても良い。
【０１８８】
【発明の効果】
以上説明したように、本発明のベクトル量子化装置によれば、２段目以降のベクトル量子化が符号帳分割型である複数段構成のベクトル量子化装置において、アンプリチュードも分割型（ベクトル型）のベクトル構成にして復号ベクトル全体に占める２段目コードベクトルの寄与分をさらに効率よく適応制御し、量子化歪みのさらなる低減化を図ることができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の実施の形態１に係るベクトル量子化装置の構成を示すブロック図
【図２】上記実施の形態に係るベクトル量子化装置の構成の一部を示すブロック図
【図３】上記実施の形態に係るベクトル量子化装置の構成の一例を示すブロック図
【図４】本発明の実施の形態２に係るベクトル量子化装置の構成の一例を示すブロック図
【図５】上記実施の形態に係るベクトル量子化装置の構成の一例を示すブロック図
【図６】本発明の実施の形態３に係るベクトル量子化装置の構成の一例を示すブロック図
【図７】上記実施の形態における変換テーブルの一例を示す図
【図８】本発明の実施の形態３に係るベクトル量子化装置の構成の一例を示すブロック図
【図９】本発明の実施の形態４に係る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
【図１０】音声符号化装置の構成を示すブロック図
【図１１】図９の音声復号化装置の内部構成を示すブロック図
【符号の説明】
１０１、３０２  １段目ＣＢ
１０２  １段目歪み算出部
１０３  １段目インデクス特定部
１０４  ２段目ターゲット算出部
１０５、３０４  分割型２段目ＣＢ
１０６、３０３  分割型スケーリング因子ＣＢ
１０７  ２段目候補ベクトル生成器
１０８  ２段目歪み算出部
１０９  ２段目インデクス特定部
１１０  インデクス集計部
１５１  高次コードベクトルＣＢ
１５２  低次コードベクトルＣＢ
１６１  高次スケーリング因子ＣＢ
１６２  低次スケーリング因子ＣＢ
１７１、１７２、５０１  乗算器
１７３  統合ベクトル合成部
３０１  インデクス分解部
３０５  ２段目復号ベクトル生成器
３０６  加算器
４０１  ＭＡ予測係数ベクトル生成部
４０２  平均値格納部
４０３  差分器
４０４  除算器
５０２  加算器
６０１、８０１  変換テーブル
６０２、８０２  変換器
【図１】
0003793111.tif 000008
【図２】
0003793111.tif 000009
【図３】
0003793111.tif 000010
【図４】
0003793111.tif 000011
【図５】
0003793111.tif 000012
【図６】
0003793111.tif 000013
【図７】
0003793111.tif 000014
【図８】
0003793111.tif 000015
【図９】
0003793111.tif 000016
【図１０】
0003793111.tif 000017
【図１１】
0003793111.tif 000018