"入力信号を符号化し、符号化情報を生成する符号化装置であって、前記入力信号を用いて第1の信号を生成する第1信号生成手段と、所定の方法により第2の信号を生成する第2信号生成手段と、前記入力信号のフレームを分割して得られる複数の処理単位毎に重要度を設定する設定手段と、設定された前記処理単位毎の前記重要度に応じて、前記各処理単位における第1の信号及び第2の信号の少なくとも一方の信号を構成する複数のサンプルのうち、所定数のサンプルの振幅値をゼロとし、前記所定数のサンプルの振幅値をゼロとした一方の信号と、他方の信号との相関を算出する相関算出手段と、を具備する符号化装置。前記相関算出手段は、前記重要度が高い前記処理単位ほど、振幅値をゼロとするサンプル数を少なくする、請求項1記載の符号化装置。前記設定手段は、前記各処理単位のエネルギに基づいて、前記重要度を設定する、請求項1記載の符号化装置。前記設定手段は、前記エネルギが大きい前記処理単位ほど、前記重要度を高く設定する、請求項3記載の符号化装置。前記相関算出手段は、前記各処理単位における前記複数のサンプルのうち、振幅値がより小さい前記所定数のサンプルの振幅値をゼロにする、請求項1記載の符号化装置。前記相関算出手段は、ピッチ周期探索時の前記相関を算出する、請求項1記載の符号化装置。前記設定手段は、前記フレーム内の前記各処理単位の前記重要度に常に差がつくように前記重要度を設定する、請求項1記載の符号化装置。請求項1記載の符号化装置を具備する通信端末装置。請求項1記載の符号化装置を具備する基地局装置。入力信号を符号化し、符号化情報を生成する符号化方法であって、前記入力信号を用いて第1の信号を生成する第1信号生成ステップと、所定の方法により第2の信号を生成する第2信号生成ステップと、前記入力信号のフレームを分割して得られる複数の処理単位毎に重要度を設定する設定ステップと、設定された前記処理単位毎の前記重要度に応じて、前記各処理単位における第1の信号及び第2の信号の少なくとも一方の信号を構成する複数のサンプルのうち、所定数のサンプルの振幅値をゼロとし、前記所定数のサンプルの振幅値をゼロとした一方の信号と、他方の信号との相関を算出する相関算出ステップと、を具備する符号化方法。特許文献1では、符号化装置が、ピッチ周期探索時にスパース化するサンプル値を零0値とするサンプルを選択するための閾値を、処理サブフレーム処理毎に適応的に切り替える構成等を開示している。しかし、上記方法では、確かにフレーム全体の平均処理演算量を削減できる場合があるが、演算量を削減できるサブフレームと演算量を削減できないサブフレームとが混在し、1フレーム毎の処理としては、処理演算量が必ず削減されるとは限らない。換言すると、上記方法では、ワーストケースの処理演算量処理演算量が最大となるフレームにおける処理演算量を削減する保証はない。したがって、復号信号の品質を劣化させずに、1サブフレーム毎の処理でも、処理演算量を大きく削減する必要がある。本発明の目的は、入力信号の符号化時にピッチ周期探索のような相関演算を行う際、復号信号の品質を劣化させずに、1サブフレーム毎の処理演算量を必ず削減する最悪のケースワーストケースの処理演算量を削減することができる符号化装置及び符号化方法を提供することである。本発明の一態様に係る符号化装置は、入力信号を符号化し、符号化情報を生成する符号化装置であって、前記入力信号を用いて第1の信号を生成する第1信号生成手段と、所定の方法により第2の信号を生成する第2信号生成手段と、前記入力信号のフレームを分割して得られる複数の処理単位毎に重要度を設定する設定手段と、設定された前記処理単位毎の前記重要度に応じて、前記各処理単位における第1の信号及び第2の信号の少なくとも一方の信号を構成する複数のサンプルのうち、所定数のサンプルの振幅値をゼロとし、前記所定数のサンプルの振幅値をゼロとした一方の信号と、他方の信号との相関を算出する相関算出手段と、を具備する構成を採る。本発明の一態様に係る符号化方法は、入力信号を符号化し、符号化情報を生成する符号化方法であって、前記入力信号を用いて第1の信号を生成する第1信号生成ステップと、所定の方法により第2の信号を生成する第2信号生成ステップと、前記入力信号のフレームを分割して得られる複数の処理単位毎に重要度を設定する設定ステップと、設定された前記処理単位毎の前記重要度に応じて、前記各処理単位における第1の信号及び第2の信号の少なくとも一方の信号を構成する複数のサンプルのうち、所定数のサンプルの振幅値をゼロとし、前記所定数のサンプルの振幅値をゼロとした一方の信号と、他方の信号との相関を算出する相関算出ステップと、を具備する。本発明によれば、入力信号に対して相関演算を行う際に、相関演算に利用するサンプルを処理毎に適応的に調節することにより、出力信号の品質劣化を抑制しつつ、処理演算量を大幅に削減することができる。なお、予めフレーム全体で各サブフレームの重要度を判定し、各サブフレームの重要度に応じて、相関演算に利用するサンプル数をサブフレーム毎に決定することにより、最悪のケースワーストケースの処理演算量の削減を保証することができる。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。なお、本発明に係る符号化装置及び復号装置として、音声符号化装置及び音声復号装置を例にとって説明する。図1は、本発明の実施の形態に係る符号化装置及び復号装置を有する通信システムの構成を示すブロック図である。図1において、通信システムは、符号化装置101と復号装置103とを備え、それぞれ伝送路102を介して通信可能な状態となっている。なお、符号化装置101及び復号装置103はいずれも、通常、基地局装置あるいは通信端末装置等に搭載されて用いられる。符号化装置101は、入力信号をNサンプルずつ区切りNは自然数、Nサンプルを1フレームとしてフレーム毎に符号化を行う。ここで、符号化の対象となる入力信号をxnn=0、...、N-1と表すこととする。nは、Nサンプルずつ区切られた入力信号のうち、信号要素のn1番目を示す。符号化装置101は、符号化した入力情報符号化情報を、伝送路102を介して復号装置103に送信する。復号装置103は、伝送路102を介して符号化装置101から送信された符号化情報を受信し、これを復号し出力信号を得る。図2は、図1に示した符号化装置101の内部構成を示すブロック図である。符号化装置101は、サブフレームエネルギ算出部201、重要度判定部202及びCELP符号化部203から主に構成される。なお、サブフレームエネルギ算出部201及び重要度判定部202は、フレーム単位で処理を行い、CELP符号化部203はサブフレーム単位で処理を行うものとする。以下、各処理の詳細について説明する。サブフレームエネルギ算出部201には入力信号が入力される。サブフレームエネルギ算出部201は、入力された入力信号を、まずサブフレームに分割する。以下、例えば、入力信号Xnn=0、...、N-1。つまり、N個のサンプルをNs個のサブフレームサブフレームインデックスk=0~Ns-1に分割する構成について説明する。そして、サブフレームエネルギ算出部201は、分割したサブフレーム毎に、サブフレームエネルギEkk=0、、Ns-1を、式1に従って算出する。そして、サブフレームエネルギ算出部201は、算出したサブフレームエネルギEkを重要度判定部202に出力する。ここで、式1におけるstartk及びendkは、サブフレームインデックスkのサブフレームにおける先頭のサンプルインデックス、及び、最後尾のサンプルインデックスをそれぞれ示すものとする。重要度判定部202には、サブフレームエネルギ算出部201から、サブフレームエネルギEkk=0、、Ns-1が入力される。重要度判定部202は、サブフレームエネルギに基づいて、サブフレーム毎の重要度を設定する。具体的には、重要度判定部202は、サブフレームエネルギが大きいサブフレームほど、重要度を高く設定する。以下、各サブフレームに対して設定された重要度を重要度情報と呼ぶ。以下、重要度情報をIkk=0、、Ns-1と表し、Ikの値が小さいほど重要度が高いものとする。例えば、重要度判定部202は、入力された各サブフレームに対するサブフレームエネルギEkを降順にソーティングして、ソーティング後の先頭のサブフレームエネルギに対応するサブフレームサブフレームエネルギが最も大きいサブフレームから順に、より高い重要度つまり、より小さい値の重要度情報Ikを設定する。例えば、サブフレームエネルギEkが式2の関係であった場合には、重要度判定部202は、式3のように各サブフレームCELP符号化の処理単位の重要度重要度情報Ikを設定する。つまり、重要度判定部202は、サブフレームエネルギEkが大きいほど、当該サブフレームの重要度を高く重要度情報Ikを小さく設定する。ここで、式3では、1フレーム内の各サブフレームの重要度情報Ikは互いに異なる。すなわち、重要度判定部202は、1フレーム内の各サブフレームの重要度情報Ikに常に差がつくように、重要度を設定する。そして、重要度判定部202は、設定した重要度情報Ikk=0、、Ns-1をCELP符号化部203に出力する。なお、式2、及び式3では、サブフレーム数が4である場合を例に挙げて説明したが、本発明はサブフレーム数には限定されず、一例として説明したサブフレーム数が4である場合以外のサブフレーム数についても同様に適用できる。また、式3は重要度情報Ikの設定の一例を示したに過ぎず、式3以外の値を用いた設定に対しても、本発明は同様に適用できる。CELP符号化部203には、入力信号、及び、重要度判定部202から重要度情報Ikk=0、、Ns-1が入力される。CELP符号化部203は、入力された重要度情報を用いて、入力信号の符号化を行う。以下、CELP符号化部203における符号化処理の詳細を説明する。図3は、CELP符号化部203の内部構成を示すブロック図である。CELP符号化部203は、前処理部301、聴覚重み付け部302、スパース処理部303、LPCLinearPredictionCoefficient分析部304、LPC量子化部305、適応音源符号帳306、量子化利得生成部307、固定音源符号帳308、乗算部309、310、加算部311、313、聴覚重み付け合成フィルタ312、パラメータ決定部314、及び多重化部315とから主に構成される。以下、各処理部の詳細について説明する。前処理部301は、入力信号xnに対し、DC成分を取り除くハイパスフィルタ処理、後続する符号化処理の性能改善を図る波形整形処理又はプリエンファシス処理を行い、これらの処理を施した入力信号Xnn=0、...、N-1を、聴覚重み付け部302及びLPC分析部304に出力する。聴覚重み付け部302は、前処理部301から出力される入力信号Xnに対して、LPC量子化部305から出力される量子化LPCを用いて、聴覚的な重み付けを行って、聴覚重み付け入力信号WXnn=0、...、N-1を生成する。そして、聴覚重み付け部302は、聴覚重み付け入力信号WXnをスパース処理部303に出力する。スパース処理部303は、重要度判定部202図2から入力される重要度情報Ikk=0、、Ns-1を用いて、聴覚重み付け部302から入力される聴覚重み付け入力信号WXnに対してスパース処理を行う。つまり、スパース処理部303は、各サブフレームkにおける入力信号WXを構成する複数のサンプルサンプルインデックスstartk~endkのうち、所定数のサンプルの振幅値をゼロにするスパース処理を行う。以下、スパース処理の詳細を説明する。スパース処理部303は、入力される重要度情報Ikk=0、、Ns-1に基づき、入力される聴覚重み付け入力信号WXnに対してスパース処理を行う。ここでは、スパース処理の一例として、聴覚重み付け入力信号WXnに対して、振幅の絶対値の大きい方から所定の数だけサンプルを選択し、それ以外のサンプルに対しては値を0とする処理について説明する。なお、ここで、上記所定の数は、重要度情報Ikk=0、、Ns-1に基づいて適応的に決定される。重要度情報Ikk=0、、Ns-1が式3の場合における上記所定の数の設定例を以下の式4に示す。ここで、所定の数をTkk=0、、Ns-1と表すものとし、式4ではサブフレーム数Nsが4である場合の例を示す。式4の場合、スパース処理部303は、第1サブフレームサブフレームインデックスk=0では、聴覚重み付け入力信号WXnn=start0~end0に対して、振幅の絶対値の大きい方から所定の数T0=15個のサンプルを選択し、選択されたサンプル以外のサンプルの値を0に設定する。同様に、スパース処理部303は、第2サブフレームサブフレームインデックスk=1では、聴覚重み付け入力信号WXnn=start1~end1に対して、振幅の絶対値の大きい方から所定の数T1=10個のサンプルを選択し、選択されたサンプル以外のサンプルの値を0に設定する。第3、第4サブフレームサブフレームインデックスk=2,3についても同様である。つまり、スパース処理部303は、重要度情報Ikの値が小さいサブフレームほど重要度が高いサブフレームほど、所定の数Tkが大きくなるように設定する。換言すると、スパース処理部303は、重要度情報Ikの値が小さいサブフレームほど重要度が高いサブフレームほど、振幅値をゼロとするサンプル数を少なくする。また、スパース処理部303は、各サブフレームにおいて、入力信号を構成する複数のサンプルのうち、振幅値がより小さい所定数のサンプルつまり、1サブフレーム内のサンプル数-Tk個のサンプルの振幅値をゼロとする。そして、スパース処理部303は、スパース処理後の入力信号スパース化聴覚重み付け入力信号SWXnを加算部313に出力する。LPC分析部304は、前処理部301から出力される入力信号Xnを用いて線形予測分析を行い、分析結果線形予測係数:LPCをLPC量子化部305に出力する。LPC量子化部305は、LPC分析部304から出力された線形予測係数LPCの量子化処理を行い、得られた量子化LPCを聴覚重み付け部302及び聴覚重み付け合成フィルタ312に出力する。また、LPC量子化部305は、量子化LPCを表す符号Lを多重化部315に出力する。適応音源符号帳306は、過去に加算部311によって出力された駆動音源をバッファに記憶しており、後述するパラメータ決定部314から出力された信号により特定される過去の駆動音源から1フレーム分のサンプルを適応音源ベクトルとして切り出して、乗算部309に出力する。量子化利得生成部307は、パラメータ決定部314から出力された信号によって特定される量子化適応音源利得と量子化固定音源利得とをそれぞれ乗算部309及び乗算部310に出力する。固定音源符号帳308は、パラメータ決定部314から出力された信号によって特定される形状を有するパルス音源ベクトルを固定音源ベクトルとして乗算部310に出力する。なお、固定音源符号帳308は、パルス音源ベクトルに拡散ベクトルを乗算して得られたものを固定音源ベクトルとして乗算部310に出力しても良い。乗算部309は、量子化利得生成部307から出力された量子化適応音源利得を、適応音源符号帳306から出力された適応音源ベクトルに乗じて、利得乗算後の適応音源ベクトルを加算部311に出力する。また、乗算部310は、量子化利得生成部307から出力された量子化固定音源利得を、固定音源符号帳308から出力された固定音源ベクトルに乗じて、利得乗算後の固定音源ベクトルを加算部311に出力する。加算部311は、乗算部309から出力された利得乗算後の適応音源ベクトルと、乗算部310から出力された利得乗算後の固定音源ベクトルとをベクトル加算し、加算結果である駆動音源を聴覚重み付け合成フィルタ312及び適応音源符号帳306に出力する。なお、適応音源符号帳306に出力された駆動音源は、適応音源符号帳306のバッファに記憶される。聴覚重み付け合成フィルタ312は、LPC量子化部305から出力された量子化LPCに基づくフィルタ係数を用いて、加算部311から出力される駆動音源に対してフィルタ合成を行って合成信号HPnn=0、...、N-1を生成し、合成信号HPnを加算部313に出力する。加算部313は、聴覚重み付け合成フィルタ312から出力された合成信号HPnの極性を反転させて、極性を反転させた合成信号をスパース処理部303から出力されたスパース化聴覚重み付け入力信号SWXnに加算することにより誤差信号を算出し、誤差信号をパラメータ決定部314に出力する。パラメータ決定部314は、加算部313から出力された誤差信号の符号化歪みを最小とする適応音源ベクトル、固定音源ベクトル及び量子化利得を、適応音源符号帳306、固定音源符号帳308及び量子化利得生成部307からそれぞれ選択し、選択結果を示す適応音源ベクトル符号A、固定音源ベクトル符号F及び量子化利得符号Gを多重化部315に出力する。ここで、加算部313及びパラメータ決定部314における処理の詳細について説明する。符号化装置101は、特定の処理前処理、聴覚重み付け処理等が施された入力信号と、符号帳適応音源符号帳306、固定音源符号帳308及び量子化LPCに基づくフィルタ係数を用いて生成される合成信号との相関を求めることで、入力信号を符号化する。具体的には、パラメータ決定部314は、スパース化聴覚重み付け入力信号SWXnとの誤差符号化歪が最小になる合成信号HPnすなわち、各種インデックス符号A、F、Gを探索する。その際の誤差計算は以下のようにして行う。通常、この2つの信号合成信号HPnとスパース化聴覚重み付け入力信号SWXnの誤差Dkは式5のようにして算出される。式5において、第1項はスパース化聴覚重み付け入力信号SWXnのエネルギであり、一定である。このため、式5の誤差Dkを最小化するためには、第2項を最大にすれば良いということになる。ここで、本発明では、スパース処理部303において、重要度判定部202図2から出力される重要度情報Ikk=0、、Ns-1を用いて、式5における第2項の算出の対象とするサンプルを限定し、第2項算出時の処理演算量を削減する。具体的には、スパース処理部303は、各サブフレームkに対して、重要度情報Ikに応じて設定される所定の数Tkだけ、振幅の絶対値が大きい順に振幅の絶対値の上位から順にサンプルを選択する。これにより、選択されたサンプルに対してのみ、式5に示す第2項が算出される。つまり、加算部313は、各サブフレームにおける入力信号であって、構成する複数のサンプルのうち所定数のサンプルの振幅値がゼロとなった当該入力信号と、合成信号との相関を算出する。例えば、重要度情報Ikが式3に示す値である場合、式4に示すように、スパース処理部303は、第1サブフレームサブフレームインデックスk=0に対して、振幅の絶対値が大きい12個T0=12のサンプル振幅の絶対値の上位12個のサンプルを選択する。同様に、スパース処理部303は、第2サブフレームサブフレームインデックスk=1に対して、振幅の絶対値が大きい6個T1=6のサンプル振幅の絶対値の上位6個のサンプルを選択する。第3、第4サブフレームサブフレームインデックスk=2,3についても同様である。このようにして、スパース処理部303は、式5に示す第2項を計算する対象となるサンプル数をフレーム内のサブフレーム間で適応的に調整する。このとき、選択されないサンプルは値を零0とするので、パラメータ決定部314は、式5に示す第2項の乗算処理を省略することができ、その結果、式5の処理演算量を大幅に削減することができる。また、1フレーム内のサブフレーム全体で、選択するサンプル数を調整するため、処理演算量を全てのサブフレームにおいて削減することができ、その結果、最悪のケースワーストケースの処理演算量を削減することを保証できる。多重化部315は、LPC量子化部305から出力された量子化LPCを表す符号L、パラメータ決定部314から出力された適応音源ベクトル符号A、固定音源ベクトル符号F及び量子化利得符号Gを多重化して符号化情報として、伝送路102に出力する。以上が、図2に示すCELP符号化部203における処理の説明である。以上が、図1に示す符号化装置101における処理の説明である。次に、図1に示した復号装置103の内部構成について図4を用いて説明する。ここでは、復号装置103がCELPタイプの音声復号を行う場合について説明する。分離部401は、伝送路102を介して入力される符号化情報を個々の符号L、A、G、Fに分離する。分離されたLPC符号LはLPC復号部402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403に出力され、分離された量子化利得符号Gは量子化利得生成部404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405に出力される。LPC復号部402は、分離部401から出力された符号Lから量子化LPCを復号し、復号した量子化LPCを合成フィルタ409に出力する。適応音源符号帳403は、分離部401から出力された適応音源ベクトル符号Aで指定される過去の駆動音源から1フレーム分のサンプルを適応音源ベクトルとして取り出して乗算部406に出力する。量子化利得生成部404は、分離部401から出力された量子化利得符号Gで指定される量子化適応音源利得と量子化固定音源利得とを復号し、量子化適応音源利得を乗算部406に出力し、量子化固定音源利得を乗算部407に出力する。固定音源符号帳405は、分離部401から出力された固定音源ベクトル符号Fで指定される固定音源ベクトルを生成し、乗算部407に出力する。乗算部406は、適応音源符号帳403から出力された適応音源ベクトルに量子化利得生成部404から出力された量子化適応音源利得を乗算して、利得乗算後の適応音源ベクトルを加算部408に出力する。また、乗算部407は、固定音源符号帳405から出力された固定音源ベクトルに量子化利得生成部404から出力された量子化固定音源利得を乗算して、利得乗算後の固定音源ベクトルを加算部408に出力する。加算部408は、乗算部406から出力された利得乗算後の適応音源ベクトルと、乗算部407から出力された利得乗算後の固定音源ベクトルとを加算して駆動音源を生成し、駆動音源を合成フィルタ409及び適応音源符号帳403に出力する。合成フィルタ409は、LPC復号部402によって復号された量子化LPCに基づくフィルタ係数を用いて、加算部408から出力された駆動音源のフィルタ合成を行い、合成した信号を後処理部410に出力する。後処理部410は、合成フィルタ409から出力された信号に対して、ホルマント強調及びピッチ強調のような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、処理後の信号を出力信号として出力する。以上が、図1に示す復号装置103における処理の説明である。このように、本実施の形態によれば、CELPタイプの符号化方法を採る符号化装置は、まず、フレーム全体に対して、サブフレーム毎にサブフレームエネルギを算出する。次に、符号化装置は、算出したサブフレームエネルギに応じて、サブフレーム毎の重要度を設定する。そして、符号化装置は、各サブフレームにおけるピッチ周期探索時には、重要度に応じた所定の数だけ振幅の絶対値が大きいサンプルを選択し、選択したサンプルに対してのみ誤差算出を行い、最適ピッチ周期を算出する。この構成により、1フレーム全体に対する処理演算量を大きく削減することを保証することができる。また、符号化装置では、ピッチ周期探索時における相関算出距離計算の対象となるサンプル数を全てのサブフレームに対して一律に決定するのではなく、サブフレームの重要度に応じて当該サンプル数を適応的に切り替えることができる。具体的には、サブフレームエネルギが大きく、聴感的に重要なサブフレーム重要度が高いサブフレームに対しては、ピッチ周期探索を精度良く行うことが可能である。一方、サブフレームエネルギが小さく、聴感に与える影響が小さいサブフレーム重要度が低いサブフレームに対しては、ピッチ周期探索の精度を落として、処理演算量を大きく削減することが可能である。これにより、復号信号の品質が大きく劣化することを抑制できる。なお、本実施の形態では、重要度判定部202図2において、サブフレームエネルギ算出部201で算出されたサブフレームエネルギに基づいて、重要度情報を決定する構成を例に挙げて説明した。しかし、本発明はこれに限らず、サブフレームエネルギ以外の情報に基づいて重要度を決定する構成に対しても同様に適用できる。例えば、サブフレーム毎の信号のばらつきの度合い例えば、SFMSpectralFlatnessMeasureを算出し、SFM値が大きいほど重要度を高くするという構成が例として挙げられる。もちろん、SFM値以外の情報に基づいて重要度を決定してもよい。また、本実施の形態では、スパース処理部303図3において、重要度判定部202図2で決定された重要度情報に基づいて、相関算出誤差計算の対象となる所定のサンプル数を固定的に決定した例えば、式4。しかし、本発明はこれに限らず、式4に示した決定方法以外の方法において、相関算出誤差計算の対象となるサンプル数を決定する構成についても同様に適用できる。例えば、サブフレームエネルギの大きさが上位のサブフレーム間でサブフレームエネルギが非常に近い数値であった場合には、重要度判定部202では、重要度情報を単に、1、2、3、4という整数値で設定するのではなく、1.0、2.5、2.5、4.0のように小数値も含めた値も許容して設定してもよい。つまり、サブフレーム間におけるサブフレームエネルギの差に応じて重要度情報をより細かい精度で設定してもよい。また、スパース処理部303において、上記重要度情報に基づいて、12、8、8、6のように所定の数所定サンプル数を設定する構成が例として挙げられる。このように、複数のサブフレームにおけるサブフレームエネルギの分布に応じて、より柔軟な重み重要度を用いて、スパース処理部303が所定サンプル数を決定することにより、上記実施の形態よりも更に効率的に処理演算量を削減することができる。なお、所定サンプル数の決定は、予め所定サンプル数のパターンを複数セット用意することで可能となる。また、重要度情報に基づき、動的に所定サンプル数を決定する構成も可能である。ただし、どちらの構成においても、1フレーム全体において、処理演算量が一定値以上削減できるように、所定サンプル数のパターンを決定すること、或いは、動的に所定サンプル数を決定することが前提である。また、本実施の形態では、入力信号ここでは、スパース化聴覚重み付け入力信号SWXnに対してスパース処理を行う場合について説明した。しかし、本発明では、入力信号に限らず、入力信号との相関計算を行う合成信号ここでは、合成信号HPnに対してスパース処理を行っても、上記実施の形態と同様の効果が得られる。すなわち、符号化装置では、各サブフレームに設定された重要度に応じて、各サブフレームにおける入力信号及び合成信号の少なくとも一方の信号を構成する複数のサンプルのうち所定数のサンプルの振幅値をゼロとし、入力信号と合成信号との相関を算出すればよい。また、本発明は、各サブフレームにおける入力信号及び合成信号の双方に対して、信号を構成する複数のサンプルのうち所定数のサンプルの振幅値をゼロとし、入力信号と合成信号との相関を算出する構成についても同様に適用できる。また、本実施の形態では、スパース化聴覚重み付け入力信号SWXnに対してスパース処理を行う場合について説明した。しかし、本発明では、入力信号に対して、前処理部301における前処理、及び聴覚重み付け部302における聴覚重み付け処理を行わない場合にも同様に適用することが出来る。この場合、スパース処理部303では、入力信号Xnに対して、スパース化処理を行うものとする。また、本実施の形態では、CELP符号化部203において、CELPタイプの符号化方式を採る構成を例に挙げて説明したが、本発明はこれに限らず、CELPタイプ以外の符号化方式に対しても同様に適用できる。例えば、LPC分析を行わずに、過去フレームにおいて符号化した信号を用いて現フレームにおける符号化パラメータを算出する際に、フレーム間の信号の相関演算に本発明を適用する構成等が例として挙げられる。また、本発明に係る符号化装置及び符号化方法は、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。また、上記実施の形態における復号装置は、上記実施の形態における符号化装置から伝送された符号化情報を用いて処理を行うとしたが、本発明はこれに限定されず、必要なパラメータ及びデータを含む符号化情報であれば、必ずしも上記実施の形態における符号化装置からの符号化情報でなくても処理は可能である。また、信号処理プログラムを、メモリ、ディスク、テープ、CD、DVD等の機械読み取り可能な記録媒体に記録、書き込みをし、動作を行う場合についても、本発明は適用することができ、本実施の形態と同様の作用及び効果を得ることができる。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係においてソフトウェアでも実現することも可能である。また、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、一部又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、専用回路又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/プロセッサを利用してもよい。さらには、半導体技術の進歩又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。2010年10月20日出願の特願2010-235279の日本出願に含まれる明細書、図面および要約書の開示内容は、すべて本願に援用される。"