多段で量子化を行う量子化装置であって、各段において量子化対象信号を量子化して符号を生成するとともに復号信号を生成する量子化手段と、各段において、前記量子化対象信号から前記復号信号を減算して求めた誤差成分を後段の前記量子化対象信号として出力する減算手段と、各段において、前記誤差成分の大きさが所定値以上の場合には、後段の前記量子化手段における量子化を継続し、前記誤差成分の大きさが所定値未満の場合には、前記量子化手段における量子化を終了する判定手段と、各段の前記量子化手段における量子化により生成された各段の符号を格納するとともに、前記量子化手段における量子化を終了する場合に、格納している前記各段の符号をまとめて出力するまとめ手段と、を具備する量子化装置。前記量子化手段は、ベクトルである前記量子化対象信号をベクトル量子化する、請求項1記載の量子化装置。前記量子化手段は、前記復号信号としてコードベクトルを符号帳より取得する、請求項1記載の量子化装置。前記量子化手段は、ベクトルである前記量子化対象信号をベクトル量子化して符号を生成するとともに前記復号信号である復号ベクトルを生成し、前記減算手段は、ベクトルである前記量子化対象信号から前記復号ベクトルを減算して前記誤差成分である誤差ベクトルを出力する、請求項1記載の量子化装置。前記判定手段は、前記誤差成分の大きさを示す前記誤差成分のパワが所定値以上の場合には、後段の前記量子化手段における量子化を継続し、前記誤差成分のパワが所定値未満の場合には、前記量子化手段における量子化を終了する、請求項1記載の量子化装置。多段で量子化を行う量子化方法であって、各段において量子化対象信号を量子化して符号を生成するとともに復号信号を生成するステップと、各段において、前記量子化対象信号から前記復号信号を減算して求めた誤差成分を後段の前記量子化対象信号として出力するステップと、各段において、前記誤差成分の大きさが所定値以上の場合には後段の量子化を継続し、前記誤差成分の大きさが所定値未満の場合には量子化を終了するステップと、各段の量子化により生成された各段の符号を格納するとともに、量子化を終了する場合に格納している前記各段の符号をまとめて出力するステップと、を具備する量子化方法。しかしながら、近年標準化が進んでいるITU-T標準G.718においては、スペクトルパラメータを多段でベクトル量子化する場合において、ビット数が大きくなるにつれて段数が増え、それに伴ってビット数及び計算量が増えるが、ビット数及び計算量の増加の割に量子化歪を小さくできないという問題がある。また、従来の装置においては、多段ベクトル量子化において順次段数を進めていく途中で量子化精度が落ちた場合に、前段で一旦小さくなった量子化歪みを後段で大きくしてしまい、最終的な量子化歪みを小さくすることができないという問題がある。本発明の目的は、ビット数が大きくなった場合にビット数及び計算量に見合う量子化性能を得ることができるとともに、多段で量子化する際に前段で一旦小さくなった量子化歪みを後段で大きくしてしまうことを防ぐことができ、最終的な量子化歪みを小さくすることができる量子化装置及び量子化方法を提供することである。本発明の量子化装置は、多段で量子化を行う量子化装置であって、各段において量子化対象信号を量子化して符号を生成するとともに復号信号を生成する量子化手段と、各段において、前記量子化対象信号から前記復号信号を減算して求めた誤差成分を後段の前記量子化対象信号として出力する減算手段と、各段において、前記誤差成分の大きさが所定値以上の場合には、後段の前記量子化手段における量子化を継続し、前記誤差成分の大きさが所定値未満の場合には、前記量子化手段における量子化を終了する判定手段と、各段の前記量子化手段における量子化により生成された各段の符号を格納するとともに、前記量子化手段における量子化を終了する場合に、格納している前記各段の符号をまとめて出力するまとめ手段と、を具備する構成を採る。本発明の量子化方法は、多段で量子化を行う量子化方法であって、各段において量子化対象信号を量子化して符号を生成するとともに復号信号を生成するステップと、各段において、前記量子化対象信号から前記復号信号を減算して求めた誤差成分を後段の前記量子化対象信号として出力するステップと、各段において、前記誤差成分の大きさが所定値以上の場合には後段の量子化を継続し、前記誤差成分の大きさが所定値未満の場合には量子化を終了するステップと、各段の量子化により生成された各段の符号を格納するとともに、量子化を終了する場合に格納している前記各段の符号をまとめて出力するステップと、を具備するようにした。本発明によれば、ビット数が大きくなった場合にビット数及び計算量に見合う量子化性能を得ることができるとともに、多段で量子化する際に前段で一旦小さくなった量子化歪みを後段で大きくしてしまうことを防ぐことができ、最終的な量子化歪みを小さくすることができる。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。実施の形態<CELP符号化装置の構成>図2は、本発明の実施の形態におけるCELP符号化装置100の構成を示すブロック図である。図2において、CELP符号化装置100は、声道情報と音源情報とからなる音声信号を、声道情報については、LPCパラメータ線形予測係数を求めることにより符号化し、音源情報については、予め記憶されている音声モデルのいずれを用いるかを特定するインデックスを求めることにより符号化する。音源情報については、適応符号帳103及び固定符号帳104でどのような音源ベクトルコードベクトルを生成するかを特定するインデックス符号を求めることにより符号化する。具体的には、CELP符号化装置100は、以下の構成を有する。LPC分析部101は、音声信号に対して線形予測分析LPC分析を施し、スペクトル包絡情報であるLPCパラメータを求め、求めたLPCパラメータをターゲットベクトルとしてLPC量子化部102及び聴感重み付け部111に出力する。LPC量子化部102は、LPC分析部101から出力されて入力されたLPCパラメータを量子化する。そして、LPC量子化部102は、得られた量子化LPCパラメータをLPC合成フィルタ109に出力し、量子化LPCパラメータのインデックス符号をCELP符号化装置100の外部へ出力する。なお、LPC量子化部102の構成の詳細については後述する。一方、適応符号帳103は、加算器108から入力した、LPC合成フィルタ109で使用された過去の駆動音源を記憶しており、後述する歪み最小化部112から指示されたインデックスに対応する適応符号帳ラグに従って、記憶している駆動音源から1サブフレーム分の音源ベクトルを生成する。この音源ベクトルは、適応符号帳ベクトルとして乗算器106に出力される。固定符号帳104は、音源符号化音源量子化、音源ベクトル符号化とも呼ばれるの符号帳である。固定符号長104は、所定形状の音源ベクトルを複数個予め記憶しており、歪み最小化部112から指示されたインデックスに対応する音源ベクトルを、固定符号帳ベクトルとして乗算器107に出力する。ここで、固定符号帳104は代数的音源であり、代数的符号帳を用いた場合について説明する。代数的音源とは、多くの標準コーデックに採用されている音源である。なお、上記の適応符号帳103は、有声音のように周期性の強い成分を表現するために使われる。一方、固定符号帳104は、白色雑音のように周期性の弱い成分を表現するために使われる。ゲイン符号帳105は、歪み最小化部112からの指示に従って、適応符号帳103から出力される適応符号帳ベクトル用のゲイン適応符号帳ゲイン、及び固定符号帳104から出力される固定符号帳ベクトル用のゲイン固定符号帳ゲインを生成し、それぞれ乗算器106、107に出力する。乗算器106は、ゲイン符号帳105から出力された適応符号帳ゲインを、適応符号帳103から出力された適応符号帳ベクトルに乗じ、乗算後の適応符号帳ベクトルを加算器108に出力する。乗算器107は、ゲイン符号帳105から出力された固定符号帳ゲインを、固定符号帳104から出力された固定符号帳ベクトルに乗じ、乗算後の固定符号帳ベクトルを加算器108に出力する。加算器108は、乗算器106から出力された適応符号帳ベクトルと、乗算器107から出力された固定符号帳ベクトルとを加算し、加算後の音源ベクトルを駆動音源として適応符号帳103及びLPC合成フィルタ109に出力する。LPC合成フィルタ109は、LPC量子化部102から出力された量子化LPCパラメータをフィルタ係数とし、適応符号帳103及び固定符号帳104で生成される音源ベクトルを駆動音源としたフィルタ関数、すなわち、LPC合成フィルタを用いて合成信号を生成する。この合成信号は、加算器110に出力される。加算器110は、LPC合成フィルタ109で生成された合成信号を音声信号から減算することによって誤差信号を算出し、この誤差信号を聴感重み付け部111に出力する。なお、この誤差信号が符号化歪みに相当する。聴感重み付け部111は、LPC分析部101から入力されるLPCパラメータを用いて、加算器110から出力された符号化歪みに対して聴感的な重み付けを施し、歪み最小化部112に出力する。歪み最小化部112は、聴感重み付け部111から出力された符号化歪みが最小となるような、適応符号帳103、固定符号帳104及びゲイン符号帳105の各インデックス符号をサブフレームごとに求め、これらのインデックスを符号化情報としてCELP符号化装置100の外部に出力する。より詳細には、上記の適応符号帳103及び固定符号帳104に基づいて合成信号を生成し、この信号の符号化歪みを求める一連の処理は閉ループ制御帰還制御となっている。歪み最小化部112は、各符号帳に指示するインデックスを1サブフレーム内において様々に変化させることによって各符号帳を探索し、最終的に得られる、符号化歪みを最小とする各符号帳のインデックスを出力する。なお、符号化歪みが最小となる際の駆動音源は、サブフレームごとに適応符号帳103へフィードバックされる。適応符号帳103は、このフィードバックにより、記憶されている駆動音源を更新する。<LPC量子化部の構成>図3は、LPC量子化部102の構成を示すブロック図である。LPC量子化部102は、量子化装置201及びパラメータ生成部202により構成される。量子化装置201は、LPC分析部101から出力されて入力されたLPCパラメータを量子化する。ここでの量子化は、多段ベクトル量子化多段VQにより行われる。このため、各段で生成された量子化LPCパラメータをLPC合成フィルタ109で使用可能な状態にするために、量子化装置201は、各段で生成された量子化LPCパラメータをパラメータ生成部202に出力する。また、量子化装置201は、各段の量子化により生成された各段の量子化LPCパラメータのインデックス符号を、CELP符号化装置100の外部で使用可能な状態にまとめて、LSP符号として出力する。なお、量子化装置201の構成の詳細については後述する。パラメータ生成部202は、量子化装置201から出力された、多段VQの各段で生成された量子化LPCパラメータを入力し、入力した量子化LPCパラメータをLPC合成フィルタ109で使用可能な状態にして、LPC合成フィルタ109へ出力する。<量子化装置の構成>図4は、本発明の実施の形態に係る量子化装置201の構成を示すブロック図である。量子化装置201で量子化されるターゲットベクトルは、LSPLineSpectralPairまたはISPImittanceSpectralPairである。本実施の形態では、スペクトルパラメータの量子化方法として多段ベクトル量子化多段VQとも呼ぶを用いる。多段VQとは、複数段のベクトル量子化を連続的に行い、前段の誤差ベクトルを後段で量子化する方法である。本実施の形態では、比較的量子化ビット数が多い場合について説明する。本実施の形態では、一例として、段数を4段及び候補数を1とする。なお、ターゲットベクトル等の各VQ部へ入力されるベクトルは、量子化対象または量子化対象ベクトルとも呼ばれる。各VQ部は、量子化部とも呼ばれる。各VQ部で符号化及び復号した結果として得られるコードベクトルは、復号対象とも呼ばれる。各減算部で求められる誤差ベクトルは、誤差成分とも呼ばれ、また、各VQ部に入力される時に量子化対象または量子化対象ベクトルとも呼ばれる。誤差ベクトルの大きさである誤差パワは、誤差成分の大きさとも呼ばれる。以下に、段数毎にその構成を説明する。1段目の構成1段目は、VQ部301、減算部302及び判定部303により構成される。VQ部301は、LPC分析部101から入力したターゲットベクトルをベクトル量子化する。VQ部301は、VQ部301の内部に格納された符号帳の中から最も量子化歪の小さいコードベクトルの番号を符号として符号まとめ処理部317に出力し、その時のコードベクトル復号ベクトルとも呼ぶを減算部302に出力する。また、VQ部301は、このコードベクトルを、この段の量子化LPCパラメータとして、パラメータ生成部202へ出力する。減算部302は、LPC分析部101から入力したターゲットベクトルから、VQ部301より入力した復号ベクトルを減算して誤差ベクトル残差ベクトルとも呼ぶ。また後段の量子化部にとっては量子化対象ベクトルになるを取得し、取得した誤差ベクトルを判定部303に出力する。この際の計算アルゴリズムを以下の1式に示す。判定部303は、減算部302から入力した誤差ベクトルの大きさ量子化歪または量子化誤差とも呼ぶを求める。即ち、判定部303は、誤差ベクトルの要素の2乗和を求める。この際の計算アルゴリズムを以下の2式に示す。判定部303は、量子化歪を評価し、量子化歪が予め定められたしきい値より小さいか否かにより、2つのモードのうち何れのモードになるかを判定する。この際の計算アルゴリズムを以下の3式に示す。判定部303は、3式より、モードが0である場合は、誤差ベクトルを更に量子化する必要があると判断する。この場合には、判定部303は、次の段のVQ部305から符号まとめ処理部317に符号を送るように、切替部306を制御するとともに、判定部303とVQ部305との間のスイッチ304を閉じてONして、誤差ベクトルをVQ部305に出力する。ここでの切替部306の制御は、アルゴリズム上では、VQ部305を動かして符号まとめ処理部317に量子化結果である符号を送るということと等価である。スイッチ304を閉じることは、アルゴリズム上では、誤差ベクトルのバッファをVQ部305に渡して、VQ部305を動かすことと等価である。一方、判定部303は、3式より、モードが1である場合は、量子化歪が十分に小さいと判断し、次の段のVQ部305と符号まとめ処理部317との接続を切り離すように、切替部306を制御するととともに、スイッチ304を開くOFFする。また、その際、判定部303は、VQ部305以降の処理を行わないという情報を伝えるために、-1という値を、切替部306を介して符号まとめ処理部317に出力する。この際、VQ部310以降の各ブロックでは、情報を送る必要がないので何も処理を行わない。ここでの切替部306の制御は、アルゴリズム上では、VQ部305から符号まとめ処理部317に符号を送る処理を行わないということと等価である。また、スイッチ304を開くことは、アルゴリズム上では、VQ部305以降の処理を行わないということと等価である。2段目の構成2段目は、VQ部305、減算部307及び判定部308により構成される。VQ部305は、判定部303から入力した誤差ベクトルをベクトル量子化する。VQ部305は、VQ部305の内部に格納された符号帳の中から最も量子化歪の小さいコードベクトルの番号を符号として符号まとめ処理部317に出力し、その時のコードベクトルを減算部307に出力する。また、VQ部305は、このコードベクトルを、この段の量子化LPCパラメータとして、パラメータ生成部202へ出力する。減算部307は、判定部303から入力した誤差ベクトルから、VQ部305から入力した復号化ベクトルを減算し誤差ベクトルを取得し、取得した誤差ベクトルを判定部308に出力する。その際の計算アルゴリズムを以下の4式に示す。判定部308は、減算部307から入力した誤差ベクトルの大きさを求める。即ち、判定部308は、誤差ベクトルの要素の2乗和を求める。その際の計算アルゴリズムを以下の5式に示す。次に、判定部308は、量子化歪を評価し、量子化歪が予め定められたしきい値より小さいか否かにより、2つのモードのうち何れのモードになるかを判定する。その際の計算アルゴリズムを以下の6式に示す。判定部308は、6式より、モードが0である場合は、誤差ベクトルを更に量子化する必要があると判断する。この場合には、判定部308は、次の段のVQ部310から符号まとめ処理部317に符号を送るように、切替部311を制御するとともに、判定部308とVQ部310との間のスイッチ309を閉じてONして、誤差ベクトルをVQ部310に出力する。ここでの切替部311の制御は、アルゴリズム上では、VQ部310を動かして符号まとめ処理部317に量子化結果である符号を送るということと等価である。スイッチ309を閉じることは、アルゴリズム上では、誤差ベクトルのバッファをVQ部310に渡して、VQ部310を動かすことと等価である。一方、判定部308は、6式より、モードが1である場合は、量子化歪が十分に小さいと判断し、次の段のVQ部310と符号まとめ処理部317との接続を切り離すように、切替部311を制御するとともに、スイッチ309を開くOFFにする。また、その際、判定部308は、VQ部310以降の処理を行わないという情報を伝えるために、-1という値を、切替部311を介して符号まとめ処理部317に出力する。この際、VQ部310からは情報を送る必要がないので何も処理を行わない。ここでの切替部311の制御は、アルゴリズム上では、VQ部310から符号まとめ処理部317に符号を送る処理を行わないということと等価である。スイッチ309を開くことは、アルゴリズム上では、VQ部310以降の処理を行わないということと等価である。3段目の構成3段目は、VQ部310、減算部312及び判定部313から構成される。VQ部310は、判定部308から入力した誤差ベクトルをベクトル量子化する。VQ部310は、VQ部310の内部に格納された符号帳の中から最も量子化歪の小さいコードベクトルの番号を符号として符号まとめ処理部317に出力し、その時のコードベクトルを減算部312に出力する。また、VQ部310は、このコードベクトルを、この段の量子化LPCパラメータとして、パラメータ生成部202へ出力する。減算部312は、判定部308から入力した誤差ベクトルから、VQ部310から入力した復号化ベクトルを減算して誤差ベクトルを取得し、取得した誤差ベクトルを判定部313へ出力する。この際の計算アルゴリズムを以下の7式に示す。判定部313は、誤差ベクトルの大きさを求める。即ち、判定部313は、誤差ベクトルの要素の2乗和を求める。その際の計算アルゴリズムを以下の8式に示す。次に、判定部313は、量子化歪を評価し、予め定められたしきい値より小さいか否かにより、2つのモードのうち何れのモードになるかを判定する。その際の計算アルゴリズムを以下の9式に示す。判定部313は、9式より、モードが0である場合は、誤差ベクトルを更に量子化する必要があると判断する。この場合には、判定部313は、次の段のVQ部315から符号まとめ処理部317に符号を送るように、切替部316を制御するとともに、判定部313とVQ部315との間のスイッチ314を閉じてONにして誤差ベクトルをVQ部315に出力する。ここでの切替部316の制御は、アルゴリズム上では、VQ部315を動かして符号まとめ処理部317に量子化結果である符号を送るということと等価である。スイッチ314を閉じることは、アルゴリズム上では、誤差ベクトルのバッファをVQ部315に渡して、VQ部315を動かすことと等価である。一方、判定部313は、9式より、モードが1である場合は、量子化歪が十分に小さいと判断し、次の段のVQ部315と符号まとめ処理部317との接続を切り離すように、切替部316を制御するとともに、スイッチ314を開くOFFにする。また、その際、判定部313は、VQ部315の処理を行わないという情報を伝えるために、-1という値を、切替部316を介して符号まとめ処理部317に出力する。ここでの切替部316の制御は、アルゴリズム上では、VQ部315から符号まとめ処理部317に符号を送る処理を行わないということと等価である。スイッチ314を開くことは、アルゴリズム上では、VQ部315以降の処理を行わないということと等価である。4段目の構成4段目は、VQ部315により構成される。VQ部315は、判定部313から入力した誤差ベクトルをベクトル量子化する。VQ部315は、VQ部315の内部に格納された符号帳の中から最も量子化歪の小さいコードベクトルの番号を符号として符号まとめ処理部317に出力する。また、VQ部315は、このコードベクトルを、この段の量子化LPCパラメータとして、パラメータ生成部202へ出力する。以上で、1段目~4段目の構成の説明を終える。符号まとめ処理部317は、VQ部301、VQ部305、VQ部310及びVQ部315から入力した符号等に基づき伝送する情報を求める。具体的には、符号まとめ処理部317は、VQ部301、VQ部305、VQ部310及びVQ部315から順番に入力した符号を調べ、指定されたビット数内であれば符号としてまとめる。符号まとめ処理部317は、判定部303、判定部308及び判定部313から-1が入力した場合は、-1を出力した判定部以降においてベクトル量子化は行われなかったと判断し、まとめ動作を中止して、そこまでにまとめたLSP符号を図示しない復号装置に伝送する。なお、上記では、4段で量子化する場合について説明したが、4段で量子化する場合に限らず、4段以外の段数で量子化する場合についても本発明を適用することができる。<符号まとめ処理部における処理>一例として、1段目~4段目の各VQ部の符号帳サイズを2Nであるとする。この場合、各段のベクトル量子化の際にNビットで量子化できる。従って、前記の従来例では、総ビット数がNビット×4段=4Nビットで量子化できる。一方、本実施の形態では、1段目~4段目の各VQ部の符号帳サイズを、中断した場合も情報となるので、ビット数を従来例と合わせるために、第1段の符号帳のサイズだけ1つ少ない2N-1とする。これより、エントリ数は10式のように計算され、従来例とほぼ同じ4Nビットで量子化できる。具体的には、まず、符号まとめ処理部317は、第1段の符号VQ部301から入力する符号を符号バッファに格納する。この符号バッファは、伝送される符号がまとめて格納されるバッファである。この際、符号に1加算した値を格納する。これは、復号する際に、伝送される第1段の符号が必ず0より大きな数値になることは、どの段数まで量子化が行われたかを判断する根拠となるからである。この際の計算アルゴリズムを以下の11式に示す。次に、符号まとめ処理部317は、第2段の符号VQ部305から送られる符号が-1でなければ、符号バッファに第2段の符号を格納する。この際、符号バッファの値に2Nを乗ずる計算はビットシフトで実現できる。一方、符号まとめ処理部317は、第2段の符号が-1であれば0より小さい値であれば、符号のまとめ処理を中止し、それまでに符号バッファに格納した符号を伝送する。この際の計算アルゴリズムを以下の12式に示す。次に、符号まとめ処理部317は、第3段の符号VQ部310から送られる符号が-1でなければ、符号バッファに第3段の符号を格納する。一方、符号まとめ処理部317は、第3段の符号が-1であれば0より小さい値であれば、符号のまとめ処理を中止し、それまでに符号バッファに格納した符号を伝送する。この際の計算アルゴリズムを以下の13式に示す。次に、符号まとめ処理部317は、第4段の符号VQ部315から送られる符号が-1でなければ、符号バッファに第4段の符号を格納する。一方、符号まとめ処理部317は、第4段の符号が-1であれば0より小さい値であれば、符号のまとめ処理を中止し、それまでに符号バッファに格納した符号を伝送する。この際の計算アルゴリズムを以下の14式に示す。符号まとめ処理部317は、上記により符号バッファに格納した符号を伝送する。<復号装置における符号の処理>符号まとめ処理部317から伝送された符号は、復号側で各VQ部の符号に分けられて、それぞれのVQ部の符号帳で復号され、復号されたコードベクトルの和を計算することによってデコードされる。ここで、符号バッファの分け方について補足説明を行う。この際、復号側では、まず伝送されてきた符号bを受け取り、以下の15式により、受け取った符号bをNビット毎に分解する。次に、q1から順番に符号値を参照し、0でない符号値を探す。量子化の際に1を加算しているので、第1段のVQ部では符号は必ず0より大きくなる。従って、最初に0でない符号値が第1段のVQ部の符号であり、そこから順番に次の段のVQ部の符号になっている。つまり、どの段から符号値が0でないかを調べれば、VQ部の段数のうち何段を使って量子化したかを知ることができる。各段のVQ部の符号の復号処理のアルゴリズムを以下の16式に示す。<従来と本発明との比較>計算量はVQ部のマッチングが支配的であるので、マッチングしたコードベクトルの数を計算する。計算の結果、従来では2N4=42Nで常に42N回のマッチングが必要である。ここで本発明のマッチング回数は場合によって様々であるので、期待値を計算すると、17式のようになる。従って、17式より求めた期待値は、従来の約3/4であり、本発明は従来例と比較して、統計的に25の計算量の節約になる。また、本発明のもう1つ効果である量子化性能の向上について説明する。多段符号化の符号帳は、そのVQ部に入力される可能性のある量子化対象ベクトルを多数集めて学習用データとし、これにLBGアルゴリズムLindeBuzoGrayAlgorismなどのクラスタリングアルゴリズムを用いて、学習データに対して量子化歪の総和が最少になるコードベクトル学習アルゴリズムではセントロイドと呼ぶ場合もあるを、指定された符号帳サイズの数だけ求めることによって作成される。この符号帳作成方法を多段量子化に適応した場合の従来の欠点は、誤差ベクトルの大きさに関わりなく量子化を行うので、量子化歪が小さい学習データであっても、その近傍にある量子化歪が大きい学習データと同じクラスタになってしまうことである。この場合、作成された符号帳では、小さい量子化対象ベクトル誤差ベクトルを精度よく量子化できず、VQ部によって逆に量子化歪が大きくなってしまうという現象が起こる。これに対して、本実施の形態では、誤差ベクトルの大きさを考慮して量子化を行うことにより、量子化歪が小さい場合の学習データは集まらないので、量子化歪の大きな学習データに対して効率的なコードベクトルを求めることができる。従って、本実施の形態では、多段量子化を行って符号帳を作成することにより、量子化性能を向上させることができる。<本実施の形態の効果>このように、本実施の形態によれば、ビット数が大きくなった場合にビット数及び計算量に見合う量子化性能を得ることができる。また、本実施の形態によれば、多段で量子化する際に前段で一旦小さくなった量子化歪みを後段で大きくしてしまうことを防ぐことができるとともに、計算量を抑制することができる。<本実施の形態の変形例>上記の実施の形態において、段数が4段の多段量子化について説明を行ったが、本発明はこれに限らず、任意の段数により量子化することができる。また、上記実施の形態において、各VQ部の符号帳の大きさは同じにしたが、本発明はこれに限らず、それぞれ異なる大きさの符号帳を適用できる。本発明は、VQ部の符号帳のサイズに依存しないからである。また、上記実施の形態において、各VQ部の候補数を1としたが、本発明はこれに限らず、ビームサーチまたは木探索などで候補数を複数残す場合でも本発明は有効である。本発明は、候補数に依存しないからである。また、上記実施の形態において、各段の量子化方法をベクトル量子化としたが、本発明はこれに限らず、ベクトル量子化以外の量子化方法を用いることができる。例えば、SQScalarQuantizationまたはマトリクス量子化でも良い。本発明は、量子化の単位に依存しないからである。また、これに対応して、量子化対象はベクトルでなくとも、スカラーまたはマトリクスでも良いことは明らかである。また、上記実施の形態において、CELPを用いたが、本発明はこれに限らず、ベクトル量子化を用いる符号化であれば、CELP以外の符号化でもよい。例えば、MDCTModifiedDiscreteCosineTransformまたはQMFQuadratureMirrorFilterを利用したスペクトルの量子化を用いてもよいし、帯域拡張技術における低周波数領域のスペクトルの中から似たスペクトル形状を探索するアルゴリズムを用いてもよい。また、本発明は、LPC分析を用いる符号化方式の全てに適用することができる。また、上記実施例の形態において、ターゲットベクトルとしてISPまたはLSPを使用したが、本発明はこれに限らず、他のパラメータを使用する場合でも本発明は有効である。本発明は、ターゲットベクトルの質に依存していないからである。また、上記実施の形態において、量子化にユークリッド距離を用い、歪の計算に2乗和を用いたが、本発明はこれに限らず、重み付きユークリッド距離または市街地距離絶対値の和など他の距離尺度でもよい。歪尺度は重み付き2乗和または絶対値の和でも良い。本発明は、歪尺度に依存していないからである。また、上記実施の形態において、符号器に応用した場合を示したが、本発明はこれに限らず、音声認識、画像認識または画像符号化などに用いられる量子化にも応用することができる。本発明は、アルゴリズム全体の目的に依存しないからである。また、上記実施の形態では、本発明をハードウェアで構成する場合を例にとって説明したが、本発明はハードウェアとの連携においてソフトウェアでも実現することも可能である。例えば、上記実施の形態において用いたスイッチは、ソフトウェアで実現する場合には、IF文による分岐を用いたプログラムとして実現することができる。上記実施の形態の説明に用いた各機能ブロックは、典型的には集積回路であるLSIとして実現される。これらは個別に1チップ化されてもよいし、一部または全てを含むように1チップ化されてもよい。ここでは、LSIとしたが、集積度の違いにより、IC、システムLSI、スーパーLSI、ウルトラLSIと呼称されることもある。また、集積回路化の手法はLSIに限るものではなく、専用回路または汎用プロセッサで実現してもよい。LSI製造後に、プログラムすることが可能なFPGAFieldProgrammableGateArray、または、LSI内部の回路セルの接続または設定を再構成可能なリコンフィギュラブルプロセッサーを利用してもよい。さらには、半導体技術の進歩または派生する別技術によりLSIに置き換わる集積回路化の技術が登場すれば、当然、その技術を用いて機能ブロックの集積化を行ってもよい。バイオ技術の適用等が可能性としてありえる。