"音声圧縮装置において、広帯域音声信号を狭帯域低域音声信号に変換する第1帯域変換部と、前記第1帯域変換部から出力される狭帯域低域音声信号を圧縮して前記圧縮された結果を低域音声パケットとして出力する狭帯域音声圧縮器と、前記低域音声パケットを復元し、復元された広帯域低域音声信号を得る復元部と、前記広帯域音声信号及び前記復元された広帯域低域音声信号からマスキングを受けるサンプル値を除去して、前記広帯域音声信号と前記復元された広帯域低域音声信号間の差に対応する誤差信号を検出する誤差検出部と、前記誤差検出部により検出された誤差信号と前記広帯域音声信号の高域音声信号を圧縮し、前記圧縮結果を高域音声パケットとして出力する高域音声圧縮部と、を含み、前記高域音声圧縮部は、前記広帯域音声信号を複数の周波数帯域に分割し、複数の分割された広帯域音声信号を出力するフィルタバンクと、前記複数の分割された広帯域音声信号に対するマスキングされた信号を出力するマスキング部と、前記マスキングされた信号と前記誤差信号を利用して周波数領域加重値関数を計算する加重値関数計算器と、前記誤差検出部から提供される複数の周波数帯域を有する誤差信号を利用して前記複数の分割された広帯域音声信号周波数帯域信号に対するDFT係数を求めるDFT演算器と、前記DFT係数を利用して各周波数帯域別RMS値を得、前記得られたRMS値を量子化するRMS量子化器と、前記量子化されたRMS値を利用して前記DFT係数のサイズを正規化する正規化器と、前記周波数領域加重値関数を利用して前記正規化されたDFT係数を量子化するDFT係数量子化器と、前記量子化されたRMS値及び量子化されたDFT係数をパケット化して前記高域音声パケットとして出力することを特徴とする音声圧縮装置。前記誤差検出部は、前記広帯域音声信号および前記復元された広帯域低域音声信号をマスキングして前記誤差信号を検出することを特徴とする請求項1に記載の音声圧縮装置。前記マスキングは、前記復元された広帯域低域音声信号に対するマスクされた信号によって広帯域音声信号に対するマスクされた信号がマスキングされるように行われることを特徴とする請求項2に記載の音声圧縮装置。前記誤差検出部は、第1の所定周波数帯域で前記広帯域音声信号をフィルタリングし、第1のフィルタリングされた信号を出力する第1フィルタバンクと、前記第1のフィルタリングされた信号を半波整流し、第1の半波整流された信号を出力する第1半波整流器と、前記第1の半波整流された信号から第1ピーク信号を検出する第1ピーク検出器と、前記第1ピーク信号から前記広帯域音声信号に対する第1のマスクされた信号を出力する第1マスキング部と、第2の所定周波数帯域で前記復元された広帯域低域音声信号をフィルタリングし、第2のフィルタリングされた信号を出力する第2フィルタバンクと、前記第2のフィルタリングされた信号を半波整流し、第2の半波整流された信号を出力する第2半波整流器と、前記第2の半波整流された信号から第2ピーク信号を検出する第2ピーク検出器と、前記第2ピーク信号から前記復元された広帯域低域音声信号に対する第2のマスクされた信号を出力する第2マスキング部と、前記第1のマスクされた信号と前記第2のマスクされた信号間に対して信号間マスキングを行って前記誤差信号を検出する信号間マスキング部と、を含むことを特徴とする請求項1に記載の音声圧縮装置。前記信号間マスキングは、前記第2のマスクされた信号を利用してマスキング曲線を求め、前記第1のマスクされた信号に含まれているサンプルのうち前記マスキング曲線より小さなサンプルを除去するように行われることを特徴とする請求項4に記載の音声圧縮装置。前記第1半波整流器と前記第2半波整流器とに入力される信号のエネルギーが、前記半波整流によって、減少するのを補償するために、前記第1半波整流器と前記第2半波整流器とは正の値を有する前記入力信号のサンプルに所定の利得を乗算することを特徴とする請求項4に記載の音声圧縮装置。前記第1ピーク検出器と前記第2ピーク検出器は、入力される信号のうちピークではない信号を除去することによって前記入力される信号のエネルギーが減少することを補償するために、前記第1ピーク検出器は、前記除去された信号の大きさに所定の利得を乗算した値を前記入力信号から検出されたピーク信号に加算し、その加算後の値を前記第1ピーク信号として出力し、前記第2ピーク検出器は、前記除去された信号の大きさに前記所定の利得を乗算した値を前記入力信号から検出されたピーク信号に加算し、その加算後の値を前記第2ピーク信号として出力することを特徴とする請求項4に記載の音声圧縮装置。前記第1マスキング部と前記第2マスキング部とに入力される信号のエネルギーが、マスキングによって、減少することを補償するために、前記第1マスキング部と前記第2マスキング部は、前記マスキング時に除去されるサンプルに所定の利得を乗算し、前記マスキング時に除去されていないサンプルに加算して、前記第1および第2のマスクされた信号をそれぞれ得ることを特徴とする請求項4に記載の音声圧縮装置。前記誤差信号は、複数の周波数帯域を有し、前記高域音声圧縮部は、前記広帯域音声信号を複数の周波数帯域に分割し、周波数帯域別に圧縮を行うことを特徴とする請求項1に記載の音声圧縮装置。前記高域音声圧縮部は、前記誤差信号と前記広帯域音声信号とがそれぞれ有する複数の周波数帯域別に離散フーリエ変換DFT係数を求め、前記DFT係数を利用して周波数帯域別に二乗平均平方根RMS値を求め、前記RMS値をそれぞれ量子化し、RMS量子化値として出力することを特徴とする請求項9に記載の音声圧縮装置。前記RMS値の量子化は、周波数帯域別に、時間および周波数帯域に対する予測と周波数帯域に対する予測とを独立的に行うことを特徴とする請求項10に記載の音声圧縮装置。前記RMS値の量子化は、各副フレームおよび帯域の組み合わせごとにRMS値を求め、先行副フレーム情報と先行帯域情報とを利用して現在のRMS値を予測することによって時間と周波数帯域とによる2次元の予測を行うことを特徴とする請求項10に記載の音声圧縮装置。前記RMS値の量子化は、複数の予測器を使用して入力される信号の予測誤差値を求め、前記予測誤差値を量子化し、前記予測誤差値の量子化結果を比較して前記複数の予測器のうち一つの予測器を選択し、選択された予測器を利用して得た予測誤差値の量子化結果をRMS量子化値として出力することを特徴とする請求項10に記載の音声圧縮装置。前記高域音声圧縮部は、前記RMS値の量子化を行うためのRMS量子化器を含み、前記RMS量子化器は、前記RMS値に対する帯域間の予測を通じてRMS値に対する帯域予測誤差を求め、前記RMS値に対する帯域予測誤差を出力する帯域予測器と、前記RMS値に対する帯域予測誤差を量子化し、前記量子化された帯域予測誤差を出力する第1量子化器と、前記RMS値に対する2次元的な時間-帯域予測誤差を求める時間-帯域予測器と、前記時間-帯域予測誤差を量子化し、前記量子化された時間-帯域予測誤差を出力する第2量子化器と、前記量子化された帯域予測誤差と前記量子化された時間-帯域予測誤差とを比較して前記帯域予測器と前記時間-帯域予測器のうち一つを選択し、前記RMS値の量子化に選択された予測器を利用する予測器選択器と、を含むことを特徴とする請求項10に記載の音声圧縮装置。前記RMS量子化器は、前記量子化された帯域予測誤差を逆量子化し、その逆量子化された結果を前記帯域予測器と前記予測器選択器とに提供する第1逆量子化器と、前記量子化された時間-帯域予測誤差を逆量子化し、その逆量子化された結果を前記時間-帯域予測器と前記予測器選択器とに提供する第2逆量子化器と、をさらに含むことを特徴とする請求項14に記載の音声圧縮装置。前記第1量子化器と前記第2量子化器とは、スカラー量子化を行うことを特徴とする請求項14に記載の音声圧縮装置。前記高域音声圧縮部は、前記RMS量子化値を利用して前記DFT係数の正規化されたDFT係数を求め、前記正規化されたDFT係数のベクトル量子化を行うことを特徴とする請求項10に記載の音声圧縮装置。前記ベクトル量子化時に、前記高域音声圧縮部は、各複数の周波数帯域別に聴覚的に意味のあるベクトル量子化加重値関数を求めて前記DFT係数のベクトル量子化に適用することを特徴とする請求項17に記載の音声圧縮装置。前記ベクトル量子化加重値関数は、前記広帯域音声信号に対するマスクされた信号と前記誤差信号とを利用して求めることを特徴とする請求項18に記載の音声圧縮装置。前記ベクトル量子化加重値関数は、前記マスクされた信号から下記式によって時間領域加重値関数w[n]を求めて使用することを特徴とする請求項19に記載の音声圧縮装置。前記式で、y[n]は前記マスクされた信号である前記ベクトル量子化加重値関数は、前記時間領域加重値関数を周波数領域に変換し、前記DFT係数ベクトル量子化は、当該周波数領域で行われることを特徴とする請求項20に記載の音声圧縮装置。前記復元部は、前記狭帯域音声圧縮器から出力される低域音声パケットを復元し、復元された音声信号を出力する狭帯域音声復元器と、前記復元された音声信号を前記復元された広帯域低域音声信号に変換する第2帯域変換部と、を含むことを特徴とする請求項1に記載の音声圧縮装置。階層的な帯域幅構造で圧縮された音声信号を復元する装置において、低域音声パケットを受信し、前記低域音声パケットを復元し、復元された狭帯域低域音声信号を出力する狭帯域音声復元器と、高域音声パケットを受信し、前記高域音声パケットを復元して復元された高域音声信号を出力する高域音声復元部と、前記復元された狭帯域低域音声信号と前記復元された高域音声信号を加算し、加算結果を復元された広帯域音声信号として出力する加算器と、を含み、前記高域音声パケットは量子化されたRMS値のインデックスと、前記音声信号圧縮時利用された予測器タイプインデックス、及び量子化されたDFT係数のインデックスを含み、前記高域音声復元部は、前記予測器タイプインデックスを利用して複数の逆量子化器のうち一つの逆量子化器を選択し、選択された逆量子化器と前記量子化されたRMS値のインデックスを利用して量子化された予測誤差値を計算する逆量子化器と、前記予測器タイプインデックスにより複数の予測器のうち一つの予測器を選択し、前記選択された予測器を利用して前記量子化された予測誤差値に対する量子化されたRMS値を得る予測器と、前記量子化されたDFT係数のインデックスに対応する正規化されたDFT係数のサイズを出力するコードブックと、前記量子化されたRMS値に前記正規化されたDFT係数のサイズを乗算する乗算器と、前記量子化されたDFT係数のインデックスに対応するDFT係数位相値を計算するDFT位相計算器と、前記乗算器から出力されるDFT係数のサイズと前記DFT位相計算器から出力されるDFT係数位相値を利用して各周波数帯域別時間領域信号を得る逆DFTと、前記時間領域信号を利用して各周波数帯域別音声信号を得、前記音声信号を出力するフィルタバンクと、前記フィルタバンクから出力される周波数帯域別音声信号を加算し、前記加算結果を前記高域音声パケットの復元された高域音声信号として出力する加算器と、を含むことを特徴とする音声復元装置。前記音声復元装置は、前記復元された狭帯域低域音声信号を復元された広帯域低域音声信号に変換する帯域変換部をさらに含むことを特徴とする請求項23に記載の音声復元装置。前記高域音声パケットは、量子化されたRMS値と、前記音声信号圧縮時に利用された予測器タイプインデックスと、量子化されたDFT係数とを含み、前記高域音声復元部は、前記量子化されたDFT係数を逆DFTする時、DFT係数の位相を自体計算して使用することを特徴とする請求項23に記載の音声復元装置。前記DFT係数の位相は、下記式によって各DFT係数別に求めることを特徴とする請求項25に記載の音声復元装置。前記式で、θi[m]はDFT係数位相値であり、mは前記量子化されたDFT係数のインデックスであり、iは周波数帯域インデックスであり、vi[m]とvi[m]は現在副フレームおよび先行副フレームである音声圧縮方法において、広帯域音声信号を狭帯域低域音声信号に変換する段階と、前記狭帯域低域音声信号を圧縮し、前記圧縮された狭帯域低域音声信号を低域音声パケットとして送出する段階と、前記低域音声パケットを復元し、復元された広帯域低域信号を得る段階と、前記復元された広帯域低域信号と前記広帯域音声信号間の差による誤差信号を検出する段階と、前記誤差信号と前記広帯域音声信号の高域音声信号とを圧縮し、前記圧縮された誤差信号と高域音声信号とを高域音声パケットとして送出する段階と、を含み、前記誤差信号と前記広帯域音声信号の高域音声信号を圧縮し、前記圧縮された誤差信号と高域音声信号とを高域音声パケットとして送出する段階は、前記広帯域音声信号を複数の周波数帯域に分割し、複数の分割された広帯域音声信号を出力する段階と、前記複数の分割された広帯域音声信号に対するマスキングされた信号を出力する段階と、前記マスキングされた信号と前記誤差信号を利用して周波数領域加重値関数を計算する段階と、前記複数の周波数帯域を有する誤差信号を利用して前記複数の分割された広帯域音声信号周波数帯域信号に対するDFT係数を求める段階と、前記DFT係数を利用して各周波数帯域別RMS値を得、前記得られたRMS値を量子化する段階と、前記量子化されたRMS値を利用して前記DFT係数のサイズを正規化する段階と、前記周波数領域加重値関数を利用して前記正規化されたDFT係数を量子化する段階と、前記量子化されたRMS値及び量子化されたDFT係数をパケット化して前記高域音声パケットとして出力する段階とを含むことを特徴とする音声圧縮方法。階層的な帯域幅構造で圧縮された音声信号を復元する方法において、前記音声信号の低域音声パケットを復元して狭帯域低域音声信号を得、前記音声信号の高域音声パケットを復元して高域音声信号を得る段階と、前記狭帯域低域音声信号を復元された広帯域低域音声信号に変換する段階と、前記復元された広帯域低域音声信号と前記高域音声信号を加算し、加算された結果を復元された広帯域音声信号として出力する段階と、を含み、前記高域音声パケットは、量子化されたRMS値のインデックスと、前記音声信号圧縮時利用された予測器タイプのインデックス、及び量子化されたDFT係数のインデックスを含み、前記音声信号の高域音声パケットを復元して高域音声信号を得る段階は、前記予測器タイプのインデックスを利用して複数の逆量子化器のうち一つの逆量子化器を選択し、選択された逆量子化器と前記量子化されたRMS値のインデックスを利用して量子化された予測誤差値を計算する段階と、前記予測器タイプのインデックスにより複数の予測器のうち一つの予測器を選択し、前記選択された予測器を利用して前記量子化された予測誤差値に対する量子化されたRMS値を得る段階と、前記量子化されたDFT係数のインデックスに対応する正規化されたDFT係数のサイズを出力する段階と、前記量子化されたRMS値に前記正規化されたDFT係数のサイズを乗算する段階と、前記量子化されたDFT係数のインデックスに対応するDFT係数位相値を計算する段階と、前記乗算器から出力されるDFT係数のサイズと前記DFT位相計算器から出力されるDFT係数位相値を利用して各周波数帯域別時間領域信号を得る段階と、前記時間領域信号を利用して各周波数帯域別音声信号を得、前記音声信号を出力する段階と、前記フィルタバンクから出力される周波数帯域別音声信号を加算し、前記加算結果を前記高域音声パケットの復元された高域音声信号として出力する段階とを含むことを特徴とする音声復元方法。本発明が解決しようとする技術的課題は、階層的な帯域幅構造を有する音声信号の符号化器および復号器において、既存の標準狭帯域圧縮器と互換可能な音声圧縮装置および音声復元装置、ならびにその方法を提供することである。本発明が解決しようとする他の技術的課題は、階層的な帯域幅構造を有する音声信号の符号化器および復号器において、音声信号の音響特性を利用して音声信号を圧縮および復元する音声圧縮装置および音声復元装置、ならびにその方法を提供することである。本発明が解決しようとするさらに他の技術的課題は、狭帯域音声圧縮による歪曲を高域音声圧縮時に処理することによって狭帯域音声圧縮歪曲を補償できる音声圧縮装置および音声復元装置、ならびにその方法を提供することである。本発明が解決しようとするさらに他の技術的課題は、周波数帯域と副フレームとの相関関係を活用して高域音声信号を圧縮および復元する音声圧縮装置および音声復元装置、ならびにその方法を提供することである。本発明が解決しようとするさらに他の技術的課題は、高域音声圧縮時に、聴覚的に意味のある加重値関数を量子化過程に適用することにより、量子化効率を向上させる音声圧縮装置および音声復元装置、ならびにその方法を提供することである。本発明が解決しようとするさらに他の技術的課題は、高域信号および低域信号に対して音響モデルを適用する時、音声信号圧縮時に誤差信号を計算して信号の歪曲と情報の損失とを最小化できる音声圧縮および音声復元装置、ならびにその方法を提供することである。前記課題を達成するために本発明は、広帯域音声信号を狭帯域低域音声信号に変換する第1帯域変換部と、前記第1帯域変換部から出力される狭帯域低域音声信号を圧縮してその圧縮結果を低域音声パケットとして出力する狭帯域音声圧縮器と、前記低域音声パケットを復元し、復元された広帯域低域音声信号を得る復元部と、前記広帯域音声信号と前記復元された広帯域低域音声信号間の差に対応する誤差信号を検出する誤差検出部と、前記誤差検出部により検出された誤差信号と前記広帯域音声信号の高域音声信号とを圧縮し、その圧縮結果を高域音声パケットとして出力する高域音声圧縮部と、を含む音声圧縮装置を提供する。前記課題を達成するために本発明は、低域音声パケットを受信し、その低域音声パケットを復元し、復元された狭帯域低域音声信号を出力する狭帯域音声復元器と、高域音声パケットを受信し、その高域音声パケットを復元し、復元された高域音声信号を出力する高域音声復元部と、前記復元された狭帯域低域音声信号と前記復元された高域音声信号とを加算し、その加算結果を復元された広帯域音声信号として出力する加算器と、を含む音声復元装置を提供する。前記課題を達成するために本発明は、広帯域音声信号を狭帯域低域音声信号に変換する段階と、前記狭帯域低域音声信号を圧縮し、その圧縮された狭帯域低域音声信号を低域音声パケットとして送出する段階と、前記低域音声パケットを復元し、復元された広帯域低域信号を得る段階と、前記復元された広帯域低域信号と前記広帯域音声信号間の差による誤差信号を検出する段階と、前記誤差信号と前記広帯域音声信号の高域音声信号とを圧縮し、前記圧縮された誤差信号と高域音声信号とを高域音声パケットとして送出する段階と、を含む音声圧縮方法を提供する。前記課題を達成するために本発明は、前記音声信号の低域音声パケットを復元して狭帯域低域音声信号を得、前記音声信号の高域音声パケットを復元して高域音声信号を得る段階と、前記狭帯域低域音声信号を復元された広帯域低域音声信号に変換する段階と、前記復元された広帯域低域音声信号と前記高域音声信号とを加算し、加算された結果を復元された広帯域音声信号として出力する段階と、を含む音声復元方法を提供する。本発明によれば、階層的な帯域幅構造を有する音声信号符号化および復号器が従来の標準狭帯域圧縮器と互換可能な音声圧縮および復元装置を含むか、または前記音声圧縮および復元装置に対応する方法を行える。また、狭帯域音声圧縮器による歪曲を高域音声圧縮時にさらに圧縮して狭帯域音声圧縮器から発生する歪曲を補償できる。そして、高域信号の圧縮過程で音声信号の音響特性を考慮した加重値関数を適用して量子化効率を向上させることができる。高域音声信号圧縮および復元時に、帯域間および時間-帯域間の相関関係を考慮して圧縮し、これを考慮して復元するだけでなく、復元された広帯域低域音声信号と広帯域音声信号間の誤差信号を検出し、これを利用することによって、圧縮および復元による情報の損失を最小化できる。以下、本発明の実施の形態を、添付された図面を参照して、さらに詳細に説明する。図面で、同じ参照番号は同じ構成要素を表す。図1は、本発明の実施例による音声圧縮装置の機能ブロック図である。図1に示すように、前記音声圧縮装置は、第1帯域変換部102と、狭帯域音声圧縮器106と、狭帯域音声復元器108と、第2帯域変換部110と、誤差検出部114と、高域音声圧縮部116とにより構成される。第1帯域変換部102は、ライン101を通じて入力される広帯域音声信号以下、広帯域音声信号101というを狭帯域信号に変換する。前記広帯域音声信号101は、アナログ信号を16kHzでサンプリングし、各サンプルを16ビット線形PCMPulseCodeModulationで量子化して得た信号である。第1帯域変換部102は、低域通過フィルタ104とダウンサンプラー105とにより構成される。低域通過フィルタ104は、遮断周波数によって広帯域音声信号101をフィルタリングする。前記遮断周波数は、階層的な帯域幅構造によって定義される狭帯域の帯域幅によって決定される。低域通過フィルタ104は、例えば5次バターワースフィルタButterworthfilterを使用し、遮断周波数は3700Hzを使用することができる。ダウンサンプラー105は、1/2ダウンサンプリングによって低域通過フィルタ104から出力される信号をひとつおきに除去して狭帯域低域信号を出力する。狭帯域低域信号は、ライン103を通じて狭帯域音声圧縮器106に出力される。狭帯域音声圧縮器106は、前記狭帯域低域信号を圧縮して低域音声パケットを出力する。低域音声パケットは、ライン107を通じて、通信チャンネル図示せずに伝達されるとともに狭帯域音声復元器108に伝達される。狭帯域音声復元器108は、前記低域音声パケットに対する復元された低域信号を取得する。狭帯域音声復元器108の動作は、狭帯域音声圧縮器106の動作によって定義される。従来のCELPCodeExcitedLinearPrediction基盤の標準狭帯域音声圧縮器を狭帯域音声圧縮器106として使用する場合には、前記従来のCELP基盤の標準狭帯域音声圧縮器の内部に復元機能が含まれているので、前記狭帯域音声圧縮器106と狭帯域音声復元器108とは一つの構成要素で統合される。狭帯域音声復元器108から、ライン109を通じて出力される復元された狭帯域低域信号以下、狭帯域低域信号109というは、第2帯域変換部110に伝送される。第2帯域変換部110は、復元された狭帯域低域信号109を、復元された広帯域低域信号に変換する。このように帯域を変換する理由は、入力される音声信号が広帯域であるためである。第2帯域変換部110は、アップサンプラー112と低域通過フィルタ113とより構成される。アップサンプラー112は、ライン109を通じて復元された狭帯域低域信号が入力されると、各サンプル間にゼロサンプルを挿入する。アップサンプリングされた信号は低域通過フィルタ113に伝送される。低域通過フィルタ113は前記低域通過フィルタ104と同じように動作する。低域通過フィルタ113は、復元された広帯域低域信号を、ライン111を通じて誤差検出部114に出力する。ライン111を通じて出力される復元された広帯域低域信号を、以下、広帯域低域信号111という。狭帯域音声復元器108と第2帯域変換部110とは、あわせて、圧縮された狭帯域低域信号109を復元された広帯域低域信号111に復元する復元部と定義することができる。誤差検出部114は、広帯域音声信号101と復元された広帯域低域信号111間のマスキング処理により誤差信号を検出する。誤差検出部114は、図2に示すように構成することができる。図2は、誤差検出部114の機能ブロック図である。図2を参照して、誤差検出部114について説明する。図2に示すように、誤差検出部114は、フィルタバンク201,201′、半波整流器203,203′、ピーク選択器205,205′、マスキング部207,207′、信号間マスキング部209より構成される。なお、ピーク選択器205,205′は、特許請求の範囲における第1ピーク検出器第2ピーク検出器に相当する。フィルタバンク201、半波整流器203、ピーク選択器205、マスキング部207は、ライン101を通じて入力される広帯域音声信号101に対して帯域別にマスキングされた信号を得る。フィルタバンク201は、広帯域音声信号101における複数の所定周波数帯域信号を通過させる。前記所定周波数帯域は、中心周波数によって決定される。もし、高域音声信号が2600Hz以上の周波数を有する信号であり、狭帯域音声圧縮器106で処理する狭帯域低域信号が3700Hz以下の周波数を有する信号であれば、フィルタバンク201は、中心周波数がそれぞれ2900Hzおよび3400Hzである二つの周波数帯域を利用して処理することができる。前記フィルタバンク201には、公知のガンマトーンフィルタバンクを使用できる。フィルタバンク201から出力される信号は、ライン202を通じて半波整流器203に伝送される。半波整流器203は、ライン202を通じて入力される信号で負の値を有する全てのサンプルを0として出力する。半波整流によるエネルギー減少を補償するために、正のサンプルに所定の利得を乗算して半波整流された信号を求めるように半波整流器203を構成することができる。前記所定の利得は、例えば2.0と設定することができる。ピーク選択器205は、ライン204を通じて入力される半波整流された信号のピークに対応するサンプルを選択する。すなわち、ピーク選択器205は、数式1に定義するように、入力される信号のうち、隣接したサンプルより大きい値を有するサンプルを前記ピークに対応するサンプルとして選択する。数式1で、x[n]はピーク選択器205に入力されるn番目のサンプルであり、y[n]は前記n番目の入力サンプルに対応するピーク選択器205の出力信号である。x[n-1]およびx[n1]は、x[n]に隣接したサンプルである。前記ピーク選択器205によってピークではないサンプルが除去されることによって全体エネルギーが減少することを補償するために、ピーク選択器205は、除去されたサンプルの値を、数式2のように、選択されたサンプルの値に加算することにより、前記半波整流された信号のピークを検出することができる。数式2で、Gは補償程度を決定する定数であって、例えば05と設定することができる。マスキング部207は、ライン206を通じてピーク選択器205から受信されるピーク信号からポストマスキング曲線q[n]とプレマスキング曲線z[n]とを求め、マスキング曲線の下の全ての値を0に置換することにより得られたた信号を、ライン208を通じて出力する。ライン208を通じて出力される信号は、ライン101を通じて入力される広帯域音声信号に対するマスキングされた信号である。前記ポストマスキング曲線q[n]は、数式3のように定義することができる。前記プレマスキング曲線z[n]は、数式4のように定義することができる。数式3と数式4で、x[n]はマスキング部207の入力信号であり、c0とc1とはマスキングの強度を決定する定数である。本発明の実施例ではc0=e05とc1=e15とを使用する。数式3で、q[n-1]は時間的に一つ前のq[n]のプレマスキング曲線の値である。また、本発明ではマスキング部207でのマスキングによるエネルギー減少を自動補償するために、マスキングによって除去されるサンプル値は所定の利得を乗算して除去されていない一つ前または一つ後のサンプル値に加算することができる。このような動作は数式5および数式6のように定義することができる。数式5は、ポストマスキングによるエネルギー減少を補償するためのものであり、数式6は、プレマスキングによるエネルギー減少を補償するためのものである。数式5および数式6で、Nはフレーム長であり、Gは補償程度を定める定数である。前記Gは、例えば05と設定することができる。ライン111を通じて入力される復元された広帯域低域信号は、フィルタバンク201′、半波整流器203′、ピーク選択器205′、マスキング部207′を通じて、前述したライン101を通じて入力される広帯域音声信号と共に処理される。これにより、マスキング部207′では復元された広帯域低域信号に対するマスキングされた信号が出力される。信号間マスキング部209は、ライン208′を通じてマスキング部207′から出力される信号を受信し、数式3および数式4に基づいてポストマスキング曲線とプレマスキング曲線とを求める。そして、信号間マスキング部209は、ライン208を通じて入力される信号のうち前記ポストマスキング曲線およびプレマスキング曲線より下の値を0に置換し、広帯域音声信号と復元された広帯域低域信号間の誤差信号を検出する。検出された誤差信号は、ライン115を通じて高域音声圧縮部116に伝送される図1参照。この時、信号間マスキング部209ではライン208およびライン208′を通じて入力される信号間の差だけエネルギーが減少することは正常であるので、数式5および数式6のようなマスキングによるエネルギー減少の補償過程は適用されない。前述した誤差検出部114での誤差検出方式は、従来の二つの信号間の差を計算して誤差信号を求める方式に比べて音声圧縮歪曲が低く抑えられる点で有利である。この利点は、図3Aおよび図3Bに例示された図面を参照することにより理解される。図3Aは、従来方式で誤差を検出する時、入力信号と最終的に復元された信号間のスペクトルの関係を例示するグラフであり、図3Bは、図2に示すように本発明の一実施例により誤差検出する時、入力信号と最終的に復元された信号間のスペクトルの関係を例示するグラフである。図3Aおよび図3BのT周波数帯域を対比して見れば明らかなように、従来の方式で誤差を検出する時は、最終的に復元された信号が十分に補償されないが、本発明による誤差検出時には、最終的に復元された信号のレベルが入力信号と近接する。高域音声圧縮部116図1参照は、ライン115を通じて入力される誤差信号以下、誤差信号115というとライン101を通じて入力される広帯域音声信号とを符号化して高域音声パケットを得る。このために高域音声圧縮部116は、図4に示すように構成される。図4を参照して、広域音声圧縮部116について説明する。図4に示すように、本発明による高域音声圧縮部116は、フィルタバンク401と、DFT演算器403と、RMSRootMeanSquare演算器405と、RMS量子化器407と、係数大きさ計算器409と、正規化器411と、DFT係数量子化器413と、加重値関数計算器416と、半波整流器420と、ピーク選択器421と、マスキング部422と、パケット化器423とにより構成される。フィルタバンク401は、ライン101を通じて入力される広帯域音声信号の帯域を複数の所定の周波数帯域に分割する。例えば、広帯域音声信号を、中心周波数4000Hz、4800Hz、5800Hz、7000Hzを有する4つの周波数帯域信号に分割する。ここで、誤差信号115は、前述のように、既に2つの帯域に分割された信号であるので、フィルタバンク401の動作は、誤差信号115に適用されない。また、誤差信号115の2つの帯域は、それぞれ2900Hz、3400Hzの中心周波数を有する帯域であるものとする。これにより、高域音声圧縮部116で処理する高域信号は、ライン115を通じて伝送される2つの周波数帯域とフィルタバンク401で分割されてライン402を通じて出力される信号以下、出力信号402というの4つの周波数帯域の総計6つの周波数帯域を有するものとなる。6つの周波数帯域を、例えば、帯域0から帯域5と表記すると、誤差信号115は帯域0および帯域1を有するものであり、フィルタバンク401から出力される4つの周波数帯域は帯域2から帯域5を有するものとして表現できる。フィルタバンク401を通じて出力される4個の帯域信号出力信号402は、一方で、半波整流器420、ピーク選択器421、マスキング部422を通じて処理され、得られた各帯域別のマスキングされた信号415ライン415を通じて出力される信号は、後述する加重値関数計算器416に入力される。ここで、半波整流器420、ピーク選択器421、マスキング部422における処理は、図2を参照して上述したのと同様の方法によるものとすることができる。また、フィルタバンク401からの帯域別の出力信号402は、DFT演算器403にも入力される。帯域0および帯域1の誤差信号115は、帯域2から帯域5のフィルタバンク401の出力信号402とともにDFT演算器403に入力される。DFT演算器403は、各帯域別の出力信号402と誤差信号115に対して独立的に動作する。各帯域別の出力信号402と誤差信号115とがそれぞれ当該周波数帯域に割り当てられた信号であることから、DFT演算器403は各周波数帯域に相当する周波数領域でのDFT係数を算出する。すなわち、DFT演算器403は、入力される信号を当該周波数帯域に変換し、各周波数帯域のDFT係数を求める。このように求めたDFT係数は、ライン404を通じてRMS演算器405と係数大きさ計算器409とに提供される。ライン404を通じて出力されるDFT係数を、以下、DFT係数404という。RMS演算器405は、DFT演算器403から出力されたDFT係数404を入力し、各帯域別にDFT係数値のRMS値を求める。例えば、フィルタバンク401の出力信号402と誤差信号115とを10msecの副フレーム単位でDFT演算して得たDFT係数値に対するRMS値を求め、求めたRMS値を30msecのフレーム単位でRMS量子化器407に出力する。すなわち、ライン406を通じて入力されるRMS量子化器407の入力値以下、RMS値406というは、6個の帯域×3個の副フレーム=18個のRMS値より構成される。RMS量子化器407は、入力される18個のRMS値406を量子化する。従来の技術によれば、各帯域のRMS値を独立的にスカラー量子化する。しかし、6個の帯域と3個の副フレームとに対して求められた18個のRMS値406間には高い相関関係が存在する。したがって、そのような相関関係の利点を活用するために、RMS量子化器407は前記18個のRMS値406に対する予測量子化を行う。すなわち、18個のRMS値406の特性によって予測器を選択する方法で予測量子化を行う。ここで、図5を参照して、RMS量子化器407について説明する。図5に示すように、RMS量子化器407は、帯域予測器501と、時間-帯域予測器503と、量子化器505,506と、逆量子化器509,510と、予測器選択器513とにより構成される。18個のRMS値406を3×6の大きさの行列rms[t][b]と表示する。tは副フレームインデックスであって0、1、2の値を有し、bは帯域インデックスであって0、1、2、3、4、5の値を有する。帯域予測器501は、18個のRMS値406間の相関関係を利用して帯域予測誤差値を生成し、ライン502を通じて出力する以下、ライン502を通じて出力される帯域予測誤差値を符号502で示す。帯域予測誤差値502は、数式7のように定義できる。数式7で、rmsq[t][b1]は、量子化器505および逆量子化器509を通じて量子化および逆量子化過程を経た量子化されたRMS値であり、ライン511を通じて出力される。aは予測器係数値である。本発明の実施例ではa=10を使用する。rmsq[t][b-1]の初期値は0と設定する。各RMSの帯域予測誤差値502が量子化器505で独立的にスカラー量子化されるので、数式7のように、量子化された結果から18個のRMS値406を予測できる。時間-帯域予測器503は、18個のRMS値406の相関関係を利用して時間および帯域の予測を同時に実施する。本発明による18個のRMS値406に対する時間-帯域予測誤差値504は、数式8のように定義できる。数式8で、gは時間-帯域予測器503での予測係数値であって、本発明の実施例ではg=05を使用し、rmsq[t][b-1]とrmsq[t-1][b]の初期値は0に設定する。量子化器505は、帯域予測誤差値502に対してスカラー量子化を行ってRMS量子化インデックス507を求める。量子化器506は、時間-帯域予測誤差値504に対してスカラー量子化を行ってRMS量子化インデックス508を求める。逆量子化器509は、量子化されたRMS値511を、数式7を利用して数式9のように求める。また、逆量子化器510は、量子化されたRMS値512を、数式8を利用して数式10のように求める。逆量子化器509,510から出力される信号はそれぞれ帯域予測器501と時間-帯域予測器503とに入力されて数式7と数式8とに定義された予測に利用される。量子化器505,506と逆量子化器509,510のステップサイズは、各帯域予測誤差値502および時間-帯域予測誤差値504に割当てられたビット数によって決定される。本発明による実施例では、図7に例示されたようにビットが割当てられる。量子化器505,506は、帯域予測誤差値502および時間-帯域予測誤差値504をmu-law方式で量子化できる。但し、予測効果のない帯域または時間、すなわち帯域予測器501でのΔ1[t][0]と時間-帯域予測器503でのΔ2[0][0]とは原RMS値にあたるものであり、誤差の性質を有さないので、原RMS値の分布を考慮して一般的な線形量子化をおこなう。予測器選択器513は、量子化器505,506と逆量子化器509,510の出力を利用して量子化誤差エネルギーを計算し、量子化誤差エネルギーが小さい方の予測器を選択する。もし、帯域予測器501の量子化誤差エネルギーが時間-帯域予測器503の量子化誤差エネルギーより小さければ、予測器選択器513は、逆量子化器509から出力される量子化されたRMS値511を、ライン408を通じて出力し、選択された帯域予測器501のRMS量子化インデックス508を、ライン418を通じて出力し、帯域予測器501が選択されたことを表示する選択された予測器タイプインデックスを、ライン417を通じて出力する。一方、時間-帯域予測器503の量子化誤差エネルギーが帯域予測器501の量子化誤差エネルギーより小さければ、予測器選択器513は、逆量子化器510から出力される量子化されたRMS値512を、ライン408を通じて出力し、該当されるRMS量子化インデックスを、ライン418を通じて出力し、時間-帯域予測器503が選択されたことを表示する選択された予測器タイプインデックスを、ライン417を通じて出力する。以下、再び図4を参照しながら、広域音声圧縮部116図1参照の構成要素についての説明を続ける。係数大きさ係数計算器409は、各帯域別DFT係数の大きさを求めてライン410を通じて出力する以下、ライン410を通じて出力されるDFT係数の大きさの値を、大きさ信号410という。係数大きさ計算器409は、複素数であるDFT係数404の絶対値を求める。正規化器411は、各周波数帯域別の量子化されたRMS値408ライン408を通じてのRMS量子化器からの出力値を利用してDFT係数の大きさを正規化する。正規化器411は、大きさ信号410を前記各帯域別に量子化されたRMS値408に分けて正規化されたDFT係数の大きさを求める。各周波数帯域別の正規化されたDFT係数の大きさは、ライン412を通じて、DFT係数量子化器413に伝送される以下、ライン412を通じて出力される、各周波数帯域ごとの正規化されたDFT係数の大きさを、符号412で示す。DFT係数量子化器413は、加重値関数計算器416から提供される加重値関数計算値414を利用して各帯域別DFT係数を量子化して、DFT係数インデックスを、ライン419を通じて出力する。すなわち、DFT係数量子化器413は、各周波数帯域の正規化されたDFT係数の大きさ412に対するベクトル量子化を行う。本発明の実施例では、各フィルタバンクで使われる中心周波数を2900、3400、4000、4800、5800、7000Hzとし、10msecのサブフレームごとにDFTを実施するので、DFT係数の大きさ=160であり、各帯域にあたるDFT係数インデックス値は図6のように設定することができる。加重値関数計算器416は、帯域2から帯域5までのマスクされた信号415と誤差信号115とを利用して加重値関数を求める。すなわち、前記加重値関数計算器416は、聴覚的音響情報による加重値関数を定義し、前記加重値関数を周波数領域に変換し、DFT係数量子化のために変換された加重値関数をDFT係数量子化器413に提供する。各帯域別信号402および誤差信号115中で聴覚的に意味のある信号はマスクされた信号415および誤差信号115に何れも含まれている。量子化後に前記マスクされた信号415および誤差信号115の形態が維持されれば、聴覚的に歪曲は発生しない。この時、マスクされた信号415および誤差信号115での各パルスの位置が重要であり、特に大きいパルスの位置がより重要である。したがって、各周波数帯域別に量子化された時間領域信号すなわち、量子化されたDFT係数のDFT逆変換結果で各サンプルの重要度は各帯域別マスクされた信号415と誤差信号115とのパルスの位置および大きさによって決定され、時間領域での加重された平均二乗誤差値は、数式11のように定義できる。数式11で、w[n]は時間領域での加重値関数であり、x[n]はフィルタバンク401の出力信号402または誤差信号115であり、xq[n]は量子化されたDFT係数を時間領域に変換して得られた信号である。DFT係数量子化器413でDFT係数の大きさのみ量子化するので、加重値関数計算器416は、信号402の元来の位相を使用してマスクされた信号415に対して逆DFTDFT逆変換を行う。w[n]は数式12のように定義する。数式12で、y[n]は各周波数帯域ごとのマスキングされた信号415または誤差信号115である。周波数領域での加重値関数計算値414は、数式13のように行列状の関数値Wfとして求められる。数式13で、DはDFT逆変換に対応する行列であり、WはW=diag[w[0],w[1],...,w[N-1]]で定義される行列である。したがって、加重値関数計算器416は、各周波数帯域別のマスキングされた信号415と誤差信号115および数式12を利用してw[n]を求め、これを数式13に代入して行列状の帯域別加重値関数計算値Wf414を求める。帯域別加重値関数計算値414は、DFT係数量子化器413に提供される。各周波数帯域別に加重された平均二乗誤差値は数式14のように求める。各周波数帯域に対して数式14の結果を最小化するコードベクトルiを求めれば、聴覚的な歪曲を最小化する量子化を行う。ここで、各帯域でのEはコードベクトルiに対する誤差ベクトルである。本発明による実施例で、各帯域に割当てられたビット数は、図7の通りである。パケット化器423は、RMS量子化インデックス418RMS量子化器407からのライン418を通じての出力と、選択された予測器タイプインデックス417RMS量子化器407からのライン417を通じての出力と、各帯域別DFT係数量子化インデックス419DFT係数量子化器413からのライン419を通じての出力とをパケット化して高域音声パケットを生成する。生成された高域音声パケットは、ライン117を通じて通信チャンネル図示せずに伝送される。図8は、本発明の実施例による音声復元装置の機能ブロック図である。図8を参照すれば、前記音声復元装置は、狭帯域音声復元器802と、第3帯域変換部804と、高域音声復元部809と、加算器811とにより構成される。狭帯域音声復元器802は、図1の狭帯域音声復元器108と同様の構成とすることができる。したがって、ライン801を通じて低域音声パケットが入力されると、狭帯域音声復元器802は、復元された狭帯域低域音声信号803ライン803を通じて狭帯域音声復元器802から出力される信号を出力する。第3帯域変換部804は、復元された狭帯域低域音声信号803を復元された広帯域低域音声信号807ライン807を通じて第3帯域変換部804から出力される信号に変換する。第3帯域変換部804は、アップサンプラー805と低域通過フィルタ806とにより構成されて、図1の第2帯域変換部110と同様に動作する。高域音声復元部809は、ライン808を通じて高域音声パケットが受信されると、復元された高域音声信号を求める。高域音声復元部809は、図1の高域音声圧縮部116によって定義される。したがって、高域音声圧縮部116に対応する高域音声復元部809は、図9に示すように構成することができる。図9に示すように、高域音声復元部809は、逆量子化器904と、予測器906と、コードブック908と、乗算器910と、DFT係数位相計算器912と、DFT逆変換器914と、フィルタバンク916と、加算器918とにより構成される。逆量子化器904は、図5に示すような帯域予測器501と時間-帯域予測器503に対応する逆量子化器図示せずを備える。したがって、逆量子化器904は、ライン902を通じて入力される予測器タイプインデックスを利用して、前記複数の逆量子化器で一つの逆量子化器を選択し、ライン901を通じて入力されるRMS量子化インデックスを利用して、逆量子化された予測誤差値Δ1q[t][b]またはΔ2q[t][b]を計算する。前記RMS量子化インデックスと選択された予測器タイプインデックスとは前記入力高域音声パケット808ライン808を通じて入力される信号、図8参照に含まれる。逆量子化器904から出力される逆量子化された予測誤差値は、ライン905を通じて予測器906に伝送される。予測器906は、RMS量子化器407の帯域予測器501と時間-帯域予測器503とを含み、ライン902を通じて入力される選択された予測器タイプインデックスに対応する予測器を選択する。予測器が選択されると、予測器906は、ライン905を通じて入力される量子化された予測誤差値を数式9と数式10とに代入して量子化されたRMS値を得る。量子化されたRMS値RMS量子化値はライン907を通じて出力される。ライン903を通じてDFT係数インデックスが入力されると、コードブック908は、入力されたDFT係数インデックスに対応する正規化されたDFT係数の大きさを出力する。前記DFT係数インデックスは、前記入力高域音声パケット808に含まれる。前記正規化されたDFT係数の大きさは、ライン909を通じて乗算器910に伝送される。乗算器910は、ライン907を通じて入力される量子化されたRMS値にライン909を通じて入力される正規化されたDFT係数の大きさを乗算して量子化されたDFT係数の大きさを得る。量子化されたDFT係数の大きさはライン911を通じて出力される。DFT係数位相計算器912は、数式15によって循環的にDFT係数位相値θi[m]を自体計算selfcalculateして、ライン913を通じて出力する。数式15で、mはDFT係数インデックス、iは帯域インデックス、vi[m]とvi[m]とは現在の副フレームと先行する副フレームとにそれぞれ相当し、DFT係数位相の初期値は0である。ωcはラジアン単位で表示した各周波数帯域の中心周波数、NはDFT係数の数であり、Ψ[m]は-π、πに均一に分布したランダムな値である。DFT逆変換器914は、ライン911を通じて入力されるDFT係数の大きさとライン913を通じて入力されるDFT係数位相値θi[m]とを利用して各周波数帯域別に時間領域信号を得る。各周波数帯域別の時間領域信号はライン915を通じて出力される。フィルタバンク916は、帯域0と帯域1とに対しては誤差検出部114のフィルタバンク201,201′によって定義され図2参照、帯域2から帯域5までは高域音声圧縮部116のフィルタバンク401によって定義される図4参照。したがって、フィルタバンク916で各周波数帯域はフィルタバンク201,201′およびフィルタバンク401に定義された中心周波数によって定義される。フィルタバンク916は、各周波数帯域別の時間領域信号を利用して各周波数帯域別の最終音声信号を得る。各帯域別の最終音声信号および誤差信号は、ライン917を通じて加算器918に伝送される。加算器918は、ライン917を通じて伝送される周波数帯域の音声信号を加算して復元された高域音声信号を得る。復元された高域音声信号はライン810を通じて出力される。加算器811は、ライン810を通じて入力される復元された高域音声信号とライン807を通じて入力される復元された広帯域低域音声信号とを合せて復元された広帯域音声信号812を出力する。図10は、本発明の実施例による音声圧縮方法の動作フローチャートである。広帯域音声信号が入力されると、第1001段階で前記広帯域音声信号を狭帯域低域音声信号に変換する。変換方式は、図1の第1帯域変換部102で説明した通りである。第1002段階で、従来の標準狭帯域圧縮方式を利用して前記狭帯域低域音声信号を圧縮し、圧縮された信号を通信チャンネル図示せずに送出する。前記圧縮された信号は、前記広帯域音声信号に対応する低域音声パケットである。第1003段階で、低域音声パケットを復元し、復元された低域音声信号を復元された広帯域低域音声信号に変換する。復元方式は、図1に示す狭帯域音声復元器108および第2帯域変換部110で説明した通りである。第1004段階で、前記広帯域音声信号と前記復元された広帯域低域音声信号間の差に対応する誤差信号を検出する。誤差信号を検出する方式は、図2で説明した通りである。第1005段階で、前記誤差信号と前記広帯域音声信号の高域音声信号とを一つの信号として圧縮し、圧縮された信号を通信チャンネル図示せずに送出する。前記圧縮された信号は、広帯域音声信号に対する高域音声パケットである。前記誤差信号と高域音声信号とを圧縮する方式は、図4および図5で説明した通りである。図11は、本発明の実施例による音声復元方法の動作フローチャートである。通信チャンネル図示せずを通じて低域音声パケットと高域音声パケットとがそれぞれ受信されると、第1101段階で前記低域音声パケットを復元して狭帯域低域信号を得る。狭帯域低域音声パケットの復元は、図8に示す狭帯域音声復元器802と同じ方式で行われる。また、高域音声パケットも復元されて、高域音声信号が得られるが、この高域音声パケットの復元は、図8および図9で説明した通りである。第1102段階で、前記狭帯域低域信号を復元された広帯域低域音声信号に変換する。復元された広帯域低域音声信号への変換方式は、図8の第3帯域変換部804で説明した通りである。第1103段階で、前記復元された広帯域低域音声信号と復元された高域音声信号とを加算し、その加算結果を、前記低域音声パケットと高域音声パケットとに対応する復元された広帯域音声信号として、出力する。本発明は前述した実施例に限定されず、本発明の思想内で当業者による変形が可能である。したがって、本発明は、詳細な説明の記載により決定されるのではなく、特許請求の範囲により決定されなければならない。"