(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力音声信号に対して処理フレーム単位で線形予測分析処理を施すことにより線形予測係数を算出する線形予測分析手段と、
適応符号帳及び雑音符号帳に格納された適応音源及び雑音音源に対して前記線形予測係数を用いたフィルタリング処理を施すことにより符号化合成音を得る合成フィルタと、
前記適応音源及び前記雑音音源のゲインを求め、さらに前記ゲインを用いて得られる前記合成音と前記入力音声信号との間の符号化歪みが最小となる前記適応音源及び前記雑音音源の符号及び前記ゲインを探索する演算手段と、
前記入力音声信号及び前記合成音に対して聴覚重み付け処理を施す聴覚重みフィルタと、
前記入力音声信号の処理フレームが、音声信号が支配的である有音区間か、又は非音声信号が支配的である無音区間かを判定する有音無音判定手段と、
前記有音無音判定手段により無音区間であると判定された処理フレームが前記入力音声信号として入力された際、前記聴覚重みフィルタのフィルタ特性を、高周波数帯域を抑圧するように変換するフィルタ特性変換手段と、
前記有音無音判定手段により無音区間であると判定された処理フレームが前記入力音声信号として入力された際、音源情報を生成するために設けられた適応符号帳及び雑音符号帳のうち、雑音符号帳から出力される雑音音源ベクトルの高周波数帯域を抑圧する周波数特性変換手段と
を具備することを特徴とする音声信号符号化装置。
【請求項２】
請求項１に記載の音声信号符号化装置から得られる情報を用いて音声信号を復号する符号励振線形予測型の音声信号復号装置であって、
請求項１の音声信号符号化装置から得られる情報を用いて、処理フレームが音声信号が支配的である有音区間か、又は非音声信号が支配的である無音区間かを判定する有音無音判定手段と、
無音区間において雑音符号帳から得られる雑音音源ベクトルの高周波数帯域を抑圧する特性変換手段と、
無音区間において雑音音源ベクトルに対して抑圧した周波数帯域の信号エネルギを補完する特性を有する雑音ベクトルを生成する雑音生成手段と、
請求項１の音声信号符号化装置から得られる情報を用いて生成した雑音ベクトルのゲインを推定し、雑音ベクトルに乗ずる乗算手段と、
生成した雑音を音源信号に加算する加算手段と
を具備することを特徴とする音声信号復号装置。
【請求項３】
入力音声信号に対して処理フレーム単位で線形予測分析処理を施すことにより線形予測係数を算出するステップと、適応符号帳及び雑音符号帳に格納された適応音源及び雑音音源に対して前記線形予測係数を用いたフィルタリング処理を施すことにより符号化合成音を得るステップと、前記適応音源及び前記雑音音源のゲインを求め、このゲインを用いて得られる前記合成音と前記入力音声信号との間の符号化歪みが最小となる前記適応音源及び前記雑音音源の符号及び前記ゲインを探索するステップと、前記入力音声信号及び前記合成音に対して聴覚重み付け処理を施すステップと、前記入力音声信号の処理フレームが、音声信号が支配的である有音区間か、又は非音声信号が支配的である無音区間かを判定するステップと、無音区間であると判定された処理フレームが前記入力音声信号として入力された際、前記聴覚重みフィルタのフィルタ特性を、高周波数帯域を抑圧するように変換するステップと、無音区間であると判定された処理フレームが入力音声信号として入力された際、音源情報を生成するために設けられた適応符号帳及び雑音符号帳のうち、雑音符号帳から出力される雑音音源ベクトルの高周波数帯域を抑圧するステップと、を有することを特徴とする音声信号符号化方法。
【請求項４】
コンピュータに、入力音声信号に対して処理フレーム単位で線形予測分析処理を施すことにより線形予測係数を算出する手順と、適応符号帳及び雑音符号帳に格納された適応音源及び雑音音源に対して前記線形予測係数を用いたフィルタリング処理を施すことにより符号化合成音を得る手順と、前記適応音源及び前記雑音音源のゲインを求め、このゲインを用いて得られる前記合成音と前記入力音声信号との間の符号化歪みが最小となる前記適応音源及び前記雑音音源の符号及び前記ゲインを探索する手順と、前記入力音声信号及び前記合成音に対して聴覚重み付け処理を施す手順と、前記入力音声信号の処理フレームが、音声信号が支配的である有音区間か、又は非音声信号が支配的である無音区間かを判定する手順と、無音区間であると判定された処理フレームが前記入力音声信号として入力された際、前記聴覚重みフィルタのフィルタ特性を、高周波数帯域を抑圧するように変換する手順と、無音区間であると判定された処理フレームが入力音声信号として入力された際、音源情報を生成するために設けられた適応符号帳及び雑音符号帳のうち、雑音符号帳から出力される雑音音源ベクトルの高周波数帯域を抑圧する手順と、を実行させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は音声信号符号化装置、音声信号復号装置及び音声信号符号化方法に関し、特に音声信号を符号励振線形予測（ＣＥＬＰ：Code-Excited Linear Prediction）符号化する場合に適用して好適なものである。
【０００２】
【従来の技術】
従来、有線通信、移動体通信、ディジタル記録メモ等に用いられる音声の圧縮展開を行う音声符号化のうち、中低ビットレートの音声符号化では、音声の生成過程をモデル化し、入力信号情報を声帯を模した音源情報と声道を模した合成フィルタ情報に分離して符号化する手法が一般的に用いられている。特に、音源情報として音源ベクトルを符号帳から選択し、合成フィルタ情報を線形予測分析により抽出するＣＥＬＰ型音声符号化が広く使用されている。
【０００３】
ＣＥＬＰ型音声符号化方式は、音声をある一定のフレーム長（５ｍｓ〜５０ｍｓ程度）に区切り、各フレーム毎に音声の線形予測分析を行い、フレーム毎の線形予測分析による予測残差（励振信号）を既知の波形からなる適応符号ベクトルと雑音符号ベクトルを用いて符号化するものである。適応符号ベクトルは過去に生成した駆動音源ベクトルを格納している適応符号帳から、雑音符号ベクトルは予め用意され定められた形状を有するベクトルを格納している雑音符号帳から選択されて使用される。
【０００４】
従来のこの種の音声信号符号化装置の構成を、図８に示す。先ず、音声信号符号化装置３０では、入力音声信号が線形予測分析器１に入力され、当該線形予測分析器１により入力音声が線形予測分析される。聴覚重みフィルタ生成器２は、分析された線形予測係数を用いて聴覚重みフィルタ１１を生成する。聴覚重みフィルタＨp（Ｚ）は、分析された線形予測係数｛αｉ｜ｉ＝１，………，Ｐ｝（Ｐは分析次数）で、次式を用いて表される。
【０００５】
【数１】
0003785363.tif 000002
ここで、γZ、γPはフォルマント強調係数で０＜γP＜γZ＜１を満たす定数である。
【０００６】
適応符号帳５は過去に生成した音源信号を蓄えている。乗算器６は適応符号帳５から選択された適応音源ベクトルにゲイン定数を乗じて適応音源信号を求める。雑音符号帳７には予め定められた音源ベクトルが蓄えられている。乗算器８は雑音符号帳７から選択された雑音音源ベクトルにゲイン定数を乗じて雑音音源信号を求める。加算器９は適応音源信号と雑音音源信号を加算し音源信号を得る。
【０００７】
合成フィルタ１０は、加算器９により得られた音源信号を、線形予測係数で構成されるフィルタでフィルタリングすることで合成音声を得る。聴覚重みフィルタ１１は、合成音声に対する聴覚的な信号強調を、聴覚重みフィルタ生成器２で生成されたフィルタを用いて行う。聴覚重みフィルタ１２は入力信号に対して聴覚的な信号強調を行う。
【０００８】
減算器１３は聴覚的に重み付けされた入力音声と合成音声の誤差信号を求める。二乗誤差最小化器１４は誤差信号のエネルギーを算出し、エネルギーが最小となる音源ベクトルとゲイン定数の組み合わせを求める。そして二乗誤差最小化器１４により求められた音源ベクトル、ゲイン定数とそのときの線形予測係数が多重化器１５により多重化されて音声符号化データが形成される。
【０００９】
このようにして形成された音声符号化データを復号する音声信号復号装置４０の構成を、図９に示す。音声符号化データは分離器１７に入力され、当該分離器１７により音声符号化データが線形予測係数、音源ベクトル及びゲイン定数に分離される。適応符号帳１８は過去に生成した音源信号を蓄えている。乗算器１９は適応符号帳１８から選択された適応音源ベクトルにゲイン定数を乗じて適応音源信号を求める。雑音符号帳２０は予め定められた音源ベクトルが蓄えられている。
【００１０】
乗算器２１は雑音符号帳２０から選択された雑音音源ベクトルにゲイン定数を乗じて雑音音源信号を求める。加算器２２は適応音源信号と雑音音源信号を加算し音源信号を生成する。合成フィルタ２３は、生成された音源ベクトルを、入力した線形予測係数で構成する合成フィルタ２３でフィルタリングし復号音声を合成する。
【００１１】
このように符号励振線形予測符号化技術を用いれば、聴感上量子化誤差の影響を受け易い周波数帯域に重みを付けて算出した誤差を最小化する音源を選択することができるため、主観的な量子化歪が少ない復号音声を得ることができる音声信号符号化装置３０及び音声信号復号装置４０を実現することができる。
【００１２】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、特に入力音声として背景雑音が重畳された広周波数帯域信号が与えられたとき主観的な音声品質が劣化する問題がある。
【００１３】
この問題点について図１０を用いて説明する。人の聴覚は４〜５ｋHzを境に信号に対する感度が大きく変化する。図１０ではこの聴覚特性を破線で示しており、ここでの説明では破線以下の振幅値の信号に対して感度が０、つまり、その信号を検知できないと仮定する。
【００１４】
また図中の一点鎖線は聴覚重みフィルタ処理前の雑音振幅周波数特性を示し、図中細線は聴覚重みフィルタ処理後の雑音振幅周波数特性を示す。このとき、図中、一点鎖線と細線で示す２つの雑音振幅周波数特性の主観品質を比較したとき、聴覚特性を示す破線を超える振幅値の周波数帯域のみが主観的な品質に影響するため、一点鎖線（聴覚重みフィルタ処理前の雑音振幅周波数特性）の方がＳＮ比が高く、主観的な品質が良いと考えられる。すなわちこの例では聴覚重みフィルタを用いることで主観的な品質が劣化してしまう。
【００１５】
このことは音声信号のみであれば、低周波数帯域にエネルギが偏っているため大きな問題とはならないが、音声信号に高周波数帯域にもエネルギを有するような背景雑音が重畳されたとき、聴感上さほど重要でない高周波数帯域の信号の量子化誤差を少なくする音源が選択されることとなり、復号音声の品質が劣化する要因となる。
【００１６】
本発明はかかる点に鑑みてなされたものであり、背景雑音が重畳された音声信号が入力された場合でも、主観的な品質の劣化を抑制し得る音声信号符号化装置、音声信号復号装置及び音声信号符号化方法を提供することを目的とする。
【００１７】
【課題を解決するための手段】
かかる課題を解決するため本発明は、以下の構成を採る。
【００１８】
（１）本発明の音声信号符号化装置は、入力音声信号に対して処理フレーム単位で線形予測分析処理を施すことにより線形予測係数を算出する線形予測分析手段と、適応符号帳及び雑音符号帳に格納された適応音源及び雑音音源に対して前記線形予測係数を用いたフィルタリング処理を施すことにより符号化合成音を得る合成フィルタと、適応音源及び雑音音源のゲインを求め、さらにゲインを用いて得られる合成音と入力音声信号との間の符号化歪みが最小となる適応音源及び雑音音源の符号及びゲインを探索する演算手段と、入力音声信号及び合成音に対して聴覚重み付け処理を施す聴覚重みフィルタと、入力音声信号の処理フレームが、音声信号が支配的である有音区間か、又は非音声信号が支配的である無音区間かを判定する有音無音判定手段と、有音無音判定手段により無音区間であると判定された処理フレームが入力音声信号として入力された際、聴覚重みフィルタのフィルタ特性を、高周波数帯域を抑圧するように変換するフィルタ特性変換手段と、を具備する構成を採る。
【００１９】
この構成によれば、聴感上重要な低域をより正確に表現できる音源候補を選択し易くすることができるので、聴感上の劣化の少ない音声符号化データを形成することができる。
【００２０】
（２）本発明の音声信号符号化装置は、（１）に加えて、さらに、有音無音判定手段により無音区間であると判定された処理フレームが入力音声信号として入力された際、音源情報を生成するために設けられた適応符号帳及び雑音符号帳のうち、雑音符号帳から出力される雑音音源ベクトルの高周波数帯域を抑圧する周波数特性変換手段を具備する構成を採る。
【００２１】
（３）本発明の音声信号復号装置は、（２）の音声信号符号化装置から得られる情報を用いて音声信号を復号する符号励振線形予測型の音声信号復号装置であって、（２）の音声信号符号化装置から得られる情報を用いて、処理フレームが音声信号が支配的である有音区間か、又は非音声信号が支配的である無音区間かを判定する有音無音判定手段と、無音区間において雑音符号帳から得られる雑音音源ベクトルの高周波数帯域を抑圧する特性変換手段と、無音区間において雑音音源ベクトルに対して抑圧した周波数帯域の信号エネルギを補完する特性を有する雑音ベクトルを生成する雑音生成手段と、（２）の音声信号符号化装置から得られる情報を用いて生成した雑音ベクトルのゲインを推定し、雑音ベクトルに乗ずる乗算手段と、生成した雑音を音源信号に加算する加算手段と、を具備する構成を採る。
【００２２】
（２）及び（３）の構成によれば、音声信号復号装置側で、雑音が重畳された入力信号に対して量子化雑音が顕著となる高周波成分信号を定常雑音で置換することができるので、量子化雑音に起因する耳障りな雑音感を抑え、安定した背景雑音を復号して出力することができる。
【００２３】
（４）本発明の音声信号符号化方法は、入力音声信号に対して処理フレーム単位で線形予測分析処理を施すことにより線形予測係数を算出するステップと、適応符号帳及び雑音符号帳に格納された適応音源及び雑音音源に対して前記線形予測係数を用いたフィルタリング処理を施すことにより符号化合成音を得るステップと、適応音源及び雑音音源のゲインを求め、このゲインを用いて得られる合成音と入力音声信号との間の符号化歪みが最小となる適応音源及び雑音音源の符号及びゲインを探索するステップと、入力音声信号及び合成音に対して聴覚重み付け処理を施すステップと、入力音声信号の処理フレームが、音声信号が支配的である有音区間か、又は非音声信号が支配的である無音区間かを判定するステップと、無音区間であると判定された処理フレームが入力音声信号として入力された際、聴覚重みフィルタのフィルタ特性を、高周波数帯域を抑圧するように変換するステップと、を有するようにする。
【００２４】
この方法によれば、聴感上重要な低域をより正確に表現できる音源候補を選択し易くすることができるので、聴感上の劣化の少ない音声符号化データを形成することができる。
【００２５】
（５）本発明のプログラムは、コンピュータに、入力音声信号に対して処理フレーム単位で線形予測分析処理を施すことにより線形予測係数を算出する手順と、適応符号帳及び雑音符号帳に格納された適応音源及び雑音音源に対して前記線形予測係数を用いたフィルタリング処理を施すことにより符号化合成音を得る手順と、適応音源及び前記雑音音源のゲインを求め、このゲインを用いて得られる合成音と入力音声信号との間の符号化歪みが最小となる適応音源及び雑音音源の符号及びゲインを探索する手順と、入力音声信号及び合成音に対して聴覚重み付け処理を施す手順と、入力音声信号の処理フレームが、音声信号が支配的である有音区間か、又は非音声信号が支配的である無音区間かを判定する手順と、無音区間であると判定された処理フレームが入力音声信号として入力された際、聴覚重みフィルタのフィルタ特性を、高周波数帯域を抑圧するように変換する手順と、を実行させる構成を採る。
【００２６】
この構成によれば、コンピュータが、聴感上重要な低域をより正確に表現できる音源候補を選択して、聴感上の劣化の少ない音声符号化データを形成することができる。
【００２７】
【発明の実施の形態】
本発明者らは、入力音声として背景雑音が重畳された広周波数帯域信号が与えられたときに主観的な音声品質が劣化するのは、聴覚重みフィルタの生成において静的な聴覚特性を考慮していないためであると考えることで本発明に至った。
【００２８】
本発明の骨子は、入力信号を、音声信号が支配的である有音区間と、背景雑音が支配的である無音区間とに分類し、当該有音区間と無音区間とでそれぞれ異なる聴覚重みフィルタ特性を使って符号励振線形予測符号化処理を行うようにしたことである。
【００２９】
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。
【００３０】
（実施の形態１）
図１において、１００は全体として、本発明による実施の形態１に係る音声信号符号化装置の構成を示す。音声信号符号化装置１００は、入力音声信号を線形予測分析器１０１に入力する。線形予測分析器１０１は入力音声を線形予測分析する。これにより線形予測分析器１０１は線形予測係数｛αｉ｜ｉ＝１，………，Ｐ｝を得る。ここでＰは分析次数である。
【００３１】
聴覚重みフィルタ生成器１０２は分析された線形予測係数を用いて聴覚重みフィルタを生成する。具体的には、聴覚重みフィルタ生成器１０２は抽出された線形予測係数から、次式を用いてフィルタの振幅周波数特性の谷部を強調した聴覚重みフィルタＨP（Ｚ）を生成する。
【００３２】
【数２】
0003785363.tif 000003
ここで、γZ、γPはフォルマント強調係数で０＜γP＜γZ＜１を満たす定数である。図２に、このように構成された聴覚重みフィルタの振幅周波数特性の一例を示す。
【００３３】
また音声信号符号化装置１００は有音無音判定器１０４を有し、当該有音無音判定器１０４に入力音声信号を入力させる。有音無音判定器１０４は入力音声信号から処理フレームが有音区間であるか無音区間であるかを判定する。ここで有音区間とは音声信号が支配的な区間であり、無音区間とは背景雑音が支配的な区間である。
【００３４】
このような有音区間と無音区間の判定は、音声信号と背景雑音それぞれにより異なる周波数特性や規則性を基に容易に行うことができる。有音無音判定器１０４は判定結果をフィルタ変換器１０５に送出する。
【００３５】
フィルタ変換器１０５は有音無音判定器１０４から入力音声信号が有音区間であることを示す判定結果が入力された場合には、聴覚重みフィルタ生成器１０２から出力される聴覚重みフィルタ特性をそのまま聴覚重みフィルタ１０６に送出する。これに対して有音無音判定器１０４から入力音声信号が無音区間であることを示す判定結果が入力された場合には、聴覚重みフィルタ生成器１０２から出力される聴覚重みフィルタ特性の高周波数帯域を抑圧するように周波数特性を変換した後、聴覚重みフィルタ１０６に送出する。
【００３６】
適応符号帳１０７は過去に生成した音源信号を蓄えている。つまり適応符号帳１０７は過去に生成された音源信号によって更新される動的な符号帳である。乗算器１０８は適応符号帳１０７により選択された適応音源ベクトルにゲイン定数を乗じて適応音源信号を求める。雑音符号帳１０９は予め定められた音源ベクトルが蓄えられている。乗算器１１０は雑音符号帳１０９により選択された雑音音源ベクトルにゲイン定数を乗じて雑音音源信号を求める。加算器１１１は適応音源信号と雑音音源信号を加算し音源信号を得る。
【００３７】
このように音声信号符号化装置１００においては、適応符号帳１０７、雑音符号帳１０９、乗算器１０８、１１０及び加算器１１１により音源が形成され、適応符号帳１０７及び雑音符号帳１０９により選択された音源ベクトルが、それぞれ乗算器１０８と乗算器１１０により定数倍され、加算器１１１で加算されることで音源信号が生成される。
【００３８】
合成フィルタ１１２は加算器１１１から出力される音源信号に対して線形予測係数で構成されるフィルタでフィルタリングすることで合成音声を得る。具体的には、合成フィルタ１１２では、線形予測係数｛αｉ｜ｉ＝１，………，Ｐ｝で構成され、次式で表されるフィルタＨ（Ｚ）を用いて音源信号をフィルタリングして合成音声を得る。
【００３９】
【数３】
0003785363.tif 000004
聴覚重みフィルタ１０６は、合成音声に対する聴覚的な信号強調を、フィルタ変換器１０５で生成されたフィルタを用いて行う。聴覚重みフィルタ１１３は入力音声信号に対して聴覚的な信号強調を行う。この際、聴覚重みフィルタ１１３はフィルタ変換器１０５で生成されたフィルタを用いて聴覚的な信号強調を行う。
【００４０】
ここで上述したようにフィルタ変換器１０５は、無音区間において聴覚重みフィルタの高周波数帯域を抑圧する。この実施の形態の場合、この処理を実現するため、聴覚重みフィルタＨP（Ｚ）のインパルス応答をｈp（ｔ）とすると、このｈp（ｔ）に対して低域通過フィルタのインパルス応答ｈlpf（ｔ）を畳み込むことで周波数特性を変換した合成フィルタＦP（Ｚ）を得るようになされている。このときフィルタ変換器１０５は出力する合成フィルタＦP（Ｚ）のインパルス応答ｆp（ｔ）を、次式に従って決定する。
【００４１】
【数４】
0003785363.tif 000005
聴覚重みフィルタ１０６及び聴覚重みフィルタ１１３では、このように決定されたフィルタを用いて、合成音声及び入力音声をフィルタリングすることで聴覚的に重み付けされた入力音声及び合成音声とを得る。減算器１１４は聴覚的に重み付けされた入力音声と合成音声の誤差信号を求める。
【００４２】
二乗誤差最小化器１１５は誤差信号のエネルギを算出し、エネルギが最小となる音源ベクトルとゲイン定数の組み合わせを求める。そして二乗誤差最小化器１１５により求められた音源ベクトル、ゲイン定数とそのときの線形予測係数が多重化器１１６により多重化されて音声符号化データが形成される。
【００４３】
次に図２〜図５を用いて、この実施の形態の音声信号符号化装置１００の動作について説明する。図４は、入力音声信号が音声信号が支配的である場合、すなわち処理フレームが有音区間である場合について着目したものである。一方、図５は、入力音声信号が非音声信号（背景雑音）が支配的である場合、つまり処理フレームが無音区間である場合について着目したものである。
【００４４】
まず有音区間について説明する。有音無音判定器１０４により現在の処理フレームが有音区間であることを示す判定結果が得られ、聴覚重みフィルタ１０６、１１３は、図２の点線で示すような聴覚重みフィルタ生成器１０２により生成された聴覚重みフィルタ特性とされる。このようなフィルタ特性の聴覚重みフィルタ１０６、１１３を用いることにより、小さな振幅の周波数帯域を強調した信号間で誤差を最小化することができる。例えば図３の一点鎖線のような振幅周波数特性をもつ量子化雑音を、図４に示す振幅周波数特性とすることができる。
【００４５】
ここで図３及び図４の斜線部の面積は量子化雑音エネルギを示しており、この量子化雑音エネルギはコーデックの構成とビットレートにより決定される。ところで、聴感に対応する雑音の客観尺度としてＳＮ比があり、ＳＮ比が同じならば主観的に感じる雑音の大きさは等しい。このことは雑音エネルギが同じならば、信号の振幅周波数特性に合わせて、大きな振幅の周波数帯域の振幅が大きくなるように雑音の振幅周波数特性をシェービングすることで主観的な品質を向上させることができることを意味している。
【００４６】
このことから図４に示す量子化雑音の振幅周波数特性は、図３に示す量子化雑音よりも主観的に感じる雑音が小さいということができ、聴覚重みフィルタ１０６、１１３により主観的な品質が向上することを示している。
【００４７】
これに対して、処理フレームとして、背景雑音が支配的である無音区間が入力された場合、有音無音判定器１０４により現在の処理フレームが無音区間であることを示す判定結果が得られ、聴覚重みフィルタ１０６、１１３はフィルタ変換器１０５により、図５の破線で示すような高周波数帯域を抑圧するような聴覚重みフィルタ特性とされる。
【００４８】
この結果、高周波数帯域にもエネルギを有するような背景雑音が重畳された入力音声が符号化対象となった場合でも、聴覚重みフィルタ１０６、１１３により高周波数帯域成分が抑制されるので、二乗誤差最小化器１１５では例えば４〜５［ｋＨｚ］までの聴覚上重要となる低周波数帯域の量子化誤差を少なくする音源が選択される。つまり聴感上重要な低周波数帯域に重み付けした誤差尺度に基づいて音源探索することになり、主観的な音声品質を向上させることができる。
【００４９】
具体的には、上述したように、二乗誤差最小化器１１５では、減算器１１４から出力される差分信号のエネルギが最小となる音源を選択することで、量子化誤差を小さくしている。このため差分信号において高周波数帯域のエネルギを抑制することで、二乗誤差最小化器１１５は、低周波数帯域の量子化誤差を小さくするような音源を選択するように動作するので、実際上重要となる低周波数帯域の量子化誤差の低減効果が生じる。
【００５０】
因みに、音声信号が支配的である有音区間では、音声信号が低周波数帯域に大きなエネルギをもっているので、高周波数帯域をそれほど抑制しなくても、二乗誤差最小化器１１５により低周波数帯域の量子化誤差を重点的に小さくするような音源が選択されるので、この実施の形態では、有音区間の処理フレームが入力された場合には、聴覚重みフィルタ１０６、１１３に高周波数帯域を抑制する特性を持たせないようにしている。
【００５１】
以上の構成によれば、入力音声信号を声帯を模した音源情報と声道を模した合成フィルタ情報に分離して符号化する場合に、入力音声信号が有音区間か無音区間かを判定し、音声信号が殆ど含まれず背景雑音が支配的である無音区間であった場合に聴覚重みフィルタ１０６、１１３のフィルタ特性を高周波数帯域成分を抑制するように設定したことにより、背景雑音における低周波数帯域での量子化歪みを低減することができる。この結果、聴感上重要な低域をより正確に表現できる音源候補を選択し易くできるので、聴感上の劣化が少ない音声符号化装置１００を実現できる。
【００５２】
（実施の形態２）
図１との対応部分に同一符号を付して示す図６において、２００は全体として本発明の実施の形態２に係る音声信号符号化装置の構成を示す。この実施の形態の音声信号符号化装置２００は、雑音符号帳１０９から出力された雑音音源ベクトルの特性を有音無音判定器１０４の判定結果に応じて変換する特性変換器２０１を有すること、及び有音無音判定器１０４の判定結果の情報を多重化器１１６に出力することを除いて、実施の形態１の音声信号符号化装置１００と同様の構成でなる。
【００５３】
特性変換器２０１はフィルタ変換器１０５と同様の特性を有する。特性変換器２０１は有音無音判定器１０４からの判定結果に応じてフィルタ変換器１０５に同期して雑音音源ベクトルの周波数特性を変更する。すなわち特性変換器２０１は、有音無音判定器１０４から入力処理フレームが無音区間である判定結果が入力されると、雑音符号帳１０９から入力される雑音音源ベクトルνS（ｔ）に対して、フィルタ変換器１０５と同じ低域通過フィルタ特性ｈlpf（ｔ）を用いて、次式で示すフィルタリング処理を施すことにより、特性変換器出力ψS（ｔ）を得る。
【００５４】
【数５】
0003785363.tif 000006
ここで雑音符号帳１０９には一般に周波数特性が平坦な雑音音源ベクトルが蓄積されているので、特性変換器２０１は、フィルタ変換器１０５に同期して無音区間においてこの平坦な周波数特性の雑音音源ベクトルの高周波数帯域を抑制するように周波数特性を変更する。
【００５５】
図７に、音声信号符号化装置２００により得られた符号化データを復号する音声信号復号装置３００の構成を示す。音声信号復号装置３００は、分離器３０１で音声信号符号化装置２００から受信した符号化データを線形予測係数、有音無音判定情報、音源ベクトル情報（適応音源ベクトル情報、雑音音源ベクトル情報）及びゲイン定数（適応音源ゲイン定数、雑音音源ゲイン定数）に分離する。そして線形予測係数を合成フィルタ３１２に、適応音源ベクトル情報を適応符号帳３０２に、雑音音源ベクトル情報を雑音符号帳３０４に、適応音源ゲイン定数、雑音音源ゲイン定数をそれぞれ適応符号帳３０２、雑音符号帳３０４に対応する乗算器３０３、３０７に、有音無音判定情報を有音無音判定器３０５に送出する。適応符号帳３０２は過去に生成した音源信号を蓄えている。乗算器３０３は適応符号帳３０２から出力された適応音源ベクトルに適応音源ゲイン定数を乗じて適応音源信号を求める。雑音符号帳３０４は予め定められた音源ベクトルが蓄えられている。
【００５６】
有音無音判定器３０５は音声信号符号化装置２００からの有音無音判定情報を用いて処理フレームが有音区間であるか無音区間であるか判定する。特性変換器３０６は雑音符号帳３０４から選択された雑音音源ベクトルの特性を有音無音情報に応じて変換する。実際上、特性変換器３０６は、音声信号符号化装置２００の特性変換器２０１と同様のフィルタ特性を有し、（５）式に基づいて雑音符号帳３０４から入力された雑音音源ベクトルをフィルタリングする。
【００５７】
乗算器３０７は特性変換器３０６から出力されたベクトルに雑音音源ゲイン定数を乗じて雑音音源信号を求める。加算器３０８は適応音源信号と雑音音源信号を加算し音源信号を生成する。
【００５８】
雑音生成器３０９は特性変換器３０６で変換した雑音音源の周波数領域でのエネルギ分布特性を補完する自励雑音ベクトルを生成する。実際上、雑音生成器３０９は有音無音情報に基づいて次式により自励雑音ベクトルνr（ｔ）を生成する。
【００５９】
【数６】
0003785363.tif 000007
ここでｒ（ｔ）は例えば発振器を用いて音声信号符号化装置２００と独立して音声信号復号装置３００で生成する白色雑音であり、ｈhpfは特性変換器３０６で用いたｈlpfと相補して全域通過型フィルタを構成する高域通過型フィルタである。
【００６０】
乗算器３１０は有音無音情報及び雑音音源ゲイン定数を利用して決定したゲインを自励雑音ベクトルに乗じ自励雑音信号を出力する。加算器３１１は音源信号と自励雑音信号を加算し、補正音源信号を生成する。合成フィルタ３１２は生成された補正音源信号をフィルタリングし復号音声を合成する。
【００６１】
以上の構成によれば、音声信号符号化装置２００により、誤差算出対象外の周波数帯域で生じる量子化雑音を抑制し、音声信号復号装置３００により、定常的な雑音に置換するようにしたことにより、主観的な音声品質を向上させることができる。
【００６２】
なお、上述の実施の形態では、有音無音判定情報は符号化装置から送信される構成として説明したが、符号化装置から送信する構成とせず、復号装置で受信した他の情報を用いて判定する構成としても良い。
【００６３】
【発明の効果】
以上説明したように、本発明によれば、入力音声信号の処理フレームが、音声信号が支配的である有音区間か、又は非音声信号が支配的である無音区間かを判定し、無音区間である処理フレームが入力音声信号として入力された際、聴覚重みフィルタのフィルタ特性を、高周波数帯域を抑圧するようにしたことにより、背景雑音が重畳された音声信号が入力された場合でも、主観的な品質の劣化を抑制し得る音声信号符号化装置を実現できる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の実施の形態１に係る音声信号符号化装置の構成を示すブロック図
【図２】実施の形態での有音区間における聴覚重みフィルタ特性の説明に供する特性曲線図
【図３】聴覚重みフィルタ特性の説明に供する特性曲線図
【図４】実施の形態での有音区間における量子化雑音特性を示す特性曲線図
【図５】実施の形態での無音区間における聴覚重みフィルタ特性の説明に供する特性曲線図
【図６】実施の形態２の音声信号符号化装置の構成を示すブロック図
【図７】実施の形態２の音声信号復号装置の構成を示すブロック図
【図８】符号励振線形予測符号化を行う従来の音声信号符号化装置の構成を示すブロック図
【図９】従来の音声信号復号装置の構成を示すブロック図
【図１０】量子化雑音と主観特性の関係を示す特性曲線図
【符号の説明】
１００、２００  音声信号符号化装置
１０１  線形予測分析器
１０２  聴覚重みフィルタ生成器
１０４、３０５  有音無音判定器
１０５  フィルタ変換器
１０６、１１３  聴覚重みフィルタ
１０７、３０２  適応符号帳
１０９、３０４  雑音符号帳
２０１  特性変換器
３００  音声信号復号装置
【図１】
0003785363.tif 000008
【図２】
0003785363.tif 000009
【図３】
0003785363.tif 000010
【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
0003785363.tif 000017