"入力信号の自己相関演算を利用して、前記入力信号のフレームエネルギあるいはサブフレームエネルギのいずれかを算出するエネルギ算出手段と、前記フレームエネルギあるいはサブフレームエネルギのいずれかを用いて、前記入力信号を符号化し、符号化情報を生成する符号化手段と、を備え、前記エネルギ算出手段は、前記入力信号の第1の範囲における自己相関演算の総和を、第1の範囲とは少なくとも部分的に異なる第2の範囲における自己相関演算の総和で置き換えることにより、前記フレームエネルギあるいはサブフレームエネルギのいずれかを算出する、符号化装置。前記エネルギ算出手段は、前記第1の範囲における自己相関演算時の遅れ時間が大きいほど、同一の前記第2の範囲における自己相関演算の総和で置き換える頻度を増加させるよう制御する、請求項1記載の符号化装置。前記エネルギ算出手段は、前記入力信号の振幅が閾値以上であるサンプルが前記第1の範囲に含まれるかどうかに基づいて、前記第1の範囲における自己相関演算の総和を、前記第2の範囲における自己相関演算で置き換える、請求項1記載の符号化装置。入力信号の自己相関演算を利用して、前記入力信号のフレームエネルギあるいはサブフレームエネルギのいずれかを算出するエネルギ算出手段と、前記フレームエネルギあるいはサブフレームエネルギのいずれかを用いて、前記入力信号を符号化し、符号化情報を生成する符号化手段と、を備え、前記エネルギ算出手段は、式1または式2を用いて前記入力信号の自己相関演算を行う場合に、jおよびmの値に応じて、前記jおよびmとは異なるj’およびm’における自己相関演算を行い、前記jおよびmにおける自己相関演算を、前記j’およびm’における自己相関演算で置き換えて、前記フレームエネルギあるいはサブフレームエネルギのいずれかを算出する、符号化装置。前記エネルギ算出手段は、前記式1または前記式2の前記jとmとの差が大きいほど、前記j’およびm’における自己相関演算で置き換える、前記jおよびmの組み合わせ数を増加させるよう制御する、請求項4記載の符号化装置。前記エネルギ算出手段は、前記入力信号の振幅が閾値以上であるサンプルを含む前記jおよびmにおける自己相関演算の総和を、前記入力信号の振幅が閾値以上であるサンプルを含む前記j’およびm’における自己相関演算で置き換える、請求項4記載の符号化装置。前記エネルギ算出手段は、自己相関演算を行う範囲に対して、サンプル毎の自己相関値の変動が最大となる点を分割点とし、分割点の前後に対してそれぞれ前記jおよびmにおける自己相関演算を、前記j’およびm’における自己相関演算で置き換える、請求項4記載の符号化装置。前記エネルギ算出手段は、フレーム内、又はサブフレーム内において、サンプルの振幅の変動が大きい場合には、前記jおよびmにおける自己相関演算を、振幅の小さいサンプルを含む前記j’およびm’における自己相関演算で置き換える、請求項4記載の符号化装置。前記エネルギ算出手段は、前記jとmにおける自己相関演算を、前記jとmとの差に差が等しい一組の前記j’およびm’における自己相関演算で置き換える、請求項4記載の符号化装置。請求項1又は請求項4記載の符号化装置を具備する通信端末装置。請求項1又は請求項4記載の符号化装置を具備する基地局装置。共分散行列を用いて、入力信号の自己相関演算を行う通信処理装置であって、前記共分散行列の各行列要素を、複数のグループにグルーピングするグルーピング手段と、第1の行列要素における自己相関演算の総和を、前記第1の行列要素と同じグループにグルーピングされた第2の行列要素における自己相関演算の総和で置き換える演算手段と、を具備する通信処理装置。入力信号の自己相関演算を利用して、前記入力信号のフレームエネルギあるいはサブフレームエネルギのいずれかを算出する算出ステップと、前記フレームエネルギあるいはサブフレームエネルギのいずれかを用いて、前記入力信号を符号化し、符号化情報を生成する符号化ステップと、を備え、前記算出ステップは、前記入力信号の第1の範囲における自己相関演算の総和を、第1の範囲とは少なくとも部分的に異なる第2の範囲における自己相関演算の総和で置き換えることにより、前記フレームエネルギあるいはサブフレームエネルギのいずれかを算出する、符号化方法。上記特許文献1では、符号化装置は、まず、入力された音声信号以下、入力信号と呼ぶに対して、直流成分の除去及び低域の除去等の前処理を施す。次に、前処理が施された入力信号に対して自己相関を算出し、これを用いて平均的なフレームエネルギを算出する上記特許文献中の表記では、φ0,0およびφ10,10を算出している。次に、上記平均フレームエネルギが0かどうかを判定し、0である場合には、後続する線形予測分析処理を省略するという構成が開示されている。しかしながら、上記特許文献1で開示されているフレームエネルギはあくまで平均的な値であり、精度が十分であるとは言えない。また、上記特許文献に開示されている方法に則って正確なフレームエネルギを算出する場合には、φ0,0~φ10,10までの100通りの自己相関の演算を行うため、多大な計算量が必要となる。本発明の目的は、入力信号のフレームエネルギ、あるいはサブフレームエネルギを、自己相関演算を利用して算出する構成に対して、フレームエネルギ、あるいはサブフレームエネルギの精度を落とさずに、処理演算量計算量を大幅に削減する符号化装置、通信処理装置および符号化方法を提供することである。本発明の符号化装置は、入力信号の自己相関演算を利用して、前記入力信号のフレームエネルギあるいはサブフレームエネルギのいずれかを算出するエネルギ算出手段と、前記フレームエネルギあるいはサブフレームエネルギのいずれかを用いて、前記入力信号を符号化し、符号化情報を生成する符号化手段と、を備え、前記エネルギ算出手段は、前記入力信号の第1の範囲における自己相関演算の総和を、第1の範囲とは少なくとも部分的に異なる第2の範囲における自己相関演算の総和で置き換えることにより、前記フレームエネルギあるいはサブフレームエネルギのいずれかを算出する。本発明の符号化装置は、入力信号の自己相関演算を利用して、前記入力信号のフレームエネルギあるいはサブフレームエネルギのいずれかを算出するエネルギ算出手段と、前記フレームエネルギあるいはサブフレームエネルギのいずれかを用いて、前記入力信号を符号化し、符号化情報を生成する符号化手段と、を備え、前記エネルギ算出手段は、式1または式2を用いて前記入力信号の自己相関演算を行う場合に、jおよびmの値に応じて、前記jおよびmとは異なるj’およびm’における自己相関演算を行い、前記jおよびmにおける自己相関演算を、前記j’およびm’における自己相関演算で置き換えて、前記フレームエネルギあるいはサブフレームエネルギのいずれかを算出する。本発明の通信処理装置は、共分散行列を用いて、入力信号の自己相関演算を行う通信処理装置であって、前記共分散行列の各行列要素を、複数のグループにグルーピングするグルーピング手段と、第1の行列要素における自己相関演算の総和を、前記第1の行列要素と同じグループにグルーピングされた第2の行列要素における自己相関演算の総和で置き換える演算手段と、を具備する。本発明の符号化方法は、入力信号の自己相関演算を利用して、前記入力信号のフレームエネルギあるいはサブフレームエネルギのいずれかを算出する算出ステップと、前記フレームエネルギあるいはサブフレームエネルギのいずれかを用いて、前記入力信号を符号化し、符号化情報を生成する符号化ステップと、を備え、前記算出ステップは、前記入力信号の第1の範囲における自己相関演算の総和を、第1の範囲とは少なくとも部分的に異なる第2の範囲における自己相関演算の総和で置き換えることにより、前記フレームエネルギあるいはサブフレームエネルギのいずれかを算出する。本発明によれば、入力信号のフレームエネルギ、あるいはサブフレームエネルギを、自己相関演算を利用して算出する構成において、近似的な自己相関演算を行うことにより、フレームエネルギ、あるいはサブフレームエネルギの精度を落とさずに、処理演算量計算量を大幅に削減することができる。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および復号装置として、音声符号化装置および音声復号装置を例にとって説明する。なお、以下で用いる入力信号は、音声信号、楽音信号、あるいは、これらが混在する信号などのように、一般的にいう音を電気信号に変換した信号を総称したものを示す。実施の形態1図1は、本発明の実施の形態に係る符号化装置およ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および復号装置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。なお、本実施の形態では、特許文献1と同様に、サブフレームエネルギフレームエネルギが0である場合には、後続する線形予測分析処理を省略する、という構成について説明する。但し、特許文献1とは、サブフレームエネルギフレームエネルギの算出方法が異なるものとする。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、判定部202、及びCELP符号化部203と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、判定部202及び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。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を算出する。サブフレームエネルギの算出方法の詳細については後述する。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を判定部202に出力する。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。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が0であるかどうかを判定し、判定結果を判定情報Ikk=0、、Ns-1としてCELP符号化部203に出力する。なお、判定部202は、サブフレームエネルギEkが0である場合には、判定情報Ikの値を0に設定しIk=0、サブフレームエネルギEkが0でない場合には、判定情報Ikの値を1に設定するものとするIk=1。なお、上記の設定例はあくまで一例であり、判定部202がそれ以外の値に設定した場合に対しても、本発明は同様に適用できる。次に、判定部202は、設定した判定情報Ikk=0、、Ns-1をCELP符号化部203に出力する。CELP符号化部203には、入力信号、及び判定部202から判定情報Ikk=0、、Ns-1が入力される。CELP符号化部203は、入力された判定情報を用いて、入力信号の符号化を行う。CELP符号化部203における符号化処理の詳細は後述する。次に、サブフレームエネルギ算出部201の内部構成について説明する。図3は、サブフレームエネルギ算出部201の内部構成を示す図である。サブフレームエネルギ算出部201は、グルーピング部2012、及び演算部2011を有する。本実施の形態では、サブフレームエネルギ算出部201の演算部2011が、入力信号に対して、フィルタリング処理と自己相関算出とを一括して行う構成を例に挙げて説明する。グルーピング部2012は、フィルタ係数の次数Pの情報を予め有するものとする。そして、グルーピング部2012は、変数j,mに応じて、自己相関マトリクスの要素を複数のグループにグルーピングし、グルーピング情報を演算部2011に出力する。グルーピング部2012におけるグルーピング方法については、後述する。演算部2011は、グルーピング情報に基づいて、サブフレームエネルギを算出する。その際、演算部2011は、入力信号に対して、フィルタリング処理と自己相関算出処理とを一括で行う。演算部2011におけるサブフレームエネルギの算出方法については、後述する。次に、サブフレームエネルギ算出部201におけるサブフレームエネルギEkの算出方法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は、サブフレーム単位に分割された入力信号xii=startk、、endkに対して、まず自己相関を算出し、これを利用して、サブフレームエネルギを算出する。ここで、startk、およびendkは、サブフレームインデックスがkであるサブフレームの先頭のサンプルインデックス、およ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。まず、サブフレームエネルギ算出部201において、単純に、入力信号に対してフィルタリング処理を行い、フィルタリング後の入力信号に対して自己相関を算出する一般的な構成について説明する。フィルタリング処理時のフィルタ係数はαjj=0、、P-1とする。このときのフィルタ係数の次数はP次である。式3に、入力信号xnに対するフィルタリング処理を示す。フィルタリング後の入力信号は、Aii=startk、、endkと表すこととする。なお、ここでのフィルタリング処理は、ローパスフィルタ、ハイパスフィルタ、バンドパスフィルタなどのフィルタ種別に限定されるものではない。次に、サブフレームエネルギ算出部201は、式3により求められるフィルタリング後の入力信号Aiに対して、P次の自己相関φj,mの計算を行う。ここで、サブフレームエネルギ算出部201は、フィルタリング処理された入力信号AiのサブフレームエネルギEkを、以下の式4によって共分散を利用して求める。上記の式4により、正確なサブバンドエネルギを算出することができる。しかしながら、上記のような単純な構成では、j、及びmの値に応じてそれぞれ自己相関を算出する必要があるため、計算量が膨大になるという問題がある。そこで、本発明のサブフレームエネルギ算出部201では、上式4の演算を、精度を落とさずに簡略化することにより、計算量を大幅に削減する。本発明では、実際には入力信号に対してフィルタリング処理は行わず、実質的に、フィルタリング処理された入力信号のフレームエネルギサブフレームエネルギを算出する処理とほぼ同等の処理、すなわち、近似計算処理を行う。このため、フィルタリング処理の係数を利用するものとする。すなわち、上記の単純な構成におけるフィルタリング処理自体も、本発明においては、後述するフレームエネルギサブフレームエネルギの算出方法に含まれる。なお、上記の単純な構成におけるフィルタリング処理と同様に、ローパスフィルタ、ハイパスフィルタ、バンドパスフィルタなどのフィルタ種別に限定されるものではなく、本発明は種々のフィルタ処理に対しても同様に適用できる。以下に、本発明のサブフレームエネルギ算出部201におけるサブフレームエネルギの算出方法を詳述する。上記の式4は以下の式5のように変形できる。式5をi、j、mそれぞれの値に応じて分解すると、図4のマトリクスの要素行列要素の総和として表すことができる。ここで、式5において、各項のフィルタ係数αjαmの部分は、iとは独立であり、αjαmは予め定められるフィルタ係数であるため、フレーム処理毎に計算する必要はない。従って、フレーム処理毎に計算する必要のある部分は、式5の各項のΣxi-jxi-mの部分であり、この部分はi、j、mのそれぞれに対して求める必要がある。ここで、Σxi-jxi-mの部分のみの計算式は、図5のようなマトリクス以下、自己相関マトリクスと呼ぶの総和として表現することができる。図5の自己相関マトリクスは、図4のマトリクスからフィルタ係数αjαmを省略した形式である。なお、図5の自己相関マトリクスにおいては、j、mの値を逆にしても自己相関の値は同じであるため、各要素の値は、j、mの値の組み合わせに応じて、以下の式6のように表すことができる。ここで、式6を用いると、図5の自己相関マトリクスは、さらに図6のように簡略化することができる。また、図7は、図6の自己相関マトリクスの構成概念図である。図7における各領域は、図6における各要素行列要素Vj、mを示すものとする。また、マトリクスの右上部分の破線で囲んだ領域は、マトリクスの左下部分斜線部分とそれぞれ対応するため、実際には自己相関の計算を省略することができる。なお、図7はあくまで自己相関マトリクスの構成の概念を示し、フィルタ係数の次数Pが10の場合の例であり、領域行列要素の数、すなわち、フィルタ係数の次数はこれに限定されるものではない。式5に従って、正確なサブフレームエネルギを算出する場合には、図6又は図7の自己相関マトリクスを全て計算する必要があり、それには膨大な計算量がかかる。そこで、本発明のサブフレームエネルギ算出部201は、図8のように自己相関マトリクスを簡略化する以下、簡略化自己相関マトリクスと呼ぶ。具体的には、サブフレームエネルギ算出部201のグルーピング部2012が、変数j,mに応じて、自己相関マトリクスの要素を複数のグループにグルーピングする。ここで、図8における簡略化自己相関マトリクスは、図7に示した自己相関マトリクスの構成概念図を簡略化したものである。図8は、グルーピング部2012が、変数j,mに応じて、自己相関マトリクスの各要素をグルーピングした一例である。図8の例では、グルーピング部2012は、変数j、mの差が大きいほど、グループの領域以下、グループ領域というを大きく設定した。図9は、変数j、mの差と、グループとの対応関係について示した図である。図9において、各領域に示す0~9の数字は、変数j、mの差を示している。図9に示す例では、変数j、mの差が0、1の各要素は、5個ずつ、グループG1~G4にグルーピングされている。また、変数j、mの差が2、3の各要素は、5個ずつ、グループG5~G7にグルーピングされている。また、変数j、mの差が4、5の各要素は、6個ずつ、グループG8、G9にグルーピングされている。また、変数j、mの差が6、7、8、9の10個の要素は、グループG10にグルーピングされている。すなわち、図8の例では、変数j、mの値の差が大きいほど、より自己相関の値を簡略化近似する構成にグルーピングされている。つまり、図8及び図9からも分かるように、簡略化自己相関マトリクスは、変数jとmとの差が大きい場合ほど、自己相関マトリクスの各値の分解能を粗くするより簡略化するという考え方に基づき作成される。グルーピング部2012は、グルーピング情報を演算部2011に出力する。そして、演算部2011は、同じグループに所属する要素は、全て同じ自己相関の値を持つこととして、自己相関の値を算出する。この時、演算部2011は、同じグループ内の自己相関の値として、例えば、グループ内においてjとmの和が最小である要素の自己相関の値とする。サブフレームエネルギ算出部201の演算部2011は、図8の簡略化自己相関マトリクスに基づき、各記号に対応する自己相関を式6に従って算出し、算出した値を用いて、式5に従って、サブフレームエネルギを算出する。図7、及び図8の場合を例に説明すると、通常の場合であれば55回図7において、領域が55マスの自己相関の計算を行う必要がある。一方、本発明では、サブフレームエネルギ算出部201のグルーピング部2012により、自己相関マトリクスの各要素が、複数のグループにグルーピングされる。例えば、図8に示す例では、自己相関マトリクスの各要素は、10個のグループG1~G10にグルーピングされた。そして、サブフレームエネルギ算出部201は、例えば、各グループ内においてjとmの和が最小である要素の自己相関の値を、当該グループに含まれる全要素の自己相関の値とする。このようにして、自己相関の値を近似化することにより、図8のように各要素が10個のグループにグルーピングされた場合、本発明では、10回の自己相関の計算で済むことになり、大幅に計算量を削減することができる。つまり、本発明では、正確なフレームエネルギサブフレームエネルギを算出する際に計算しなければならない、入力信号のある範囲i,jの自己相関演算の総和Σxi-jxi-mを、別の範囲i’,j’の自己相関演算の総和Σxi-j’xi-m’で近似している置き換えている。例えば、図8の例では、j,m=9,6の自己相関演算の総和Σxi-9xi-6は、j,m=9,6が含まれるグループG10に含まれる要素のうち、j、mが最小のj’,m’=6,0の自己相関演算の総和Σxi-6xi-0に置き換えられる。また、その近似置き換えの頻度を、自己相関演算時の遅れ時間相関を計算する信号の時間差に応じて制御することにより、フレームエネルギサブフレームエネルギ算出の精度の劣化を抑制することができる。具体的には、自己相関演算時の遅れ時間が大きいほど、すなわち、式5における変数j、mの差が大きいほど、近似する頻度を増加させることで、エネルギ算出の精度の劣化を抑制することができる。つまり、自己相関演算時の遅れ時間が大きいほど、すなわち、式5における変数j、mの差が大きいほど、グルーピング部2012は、グループ領域を大きく設定する。換言すると、グルーピング部2012は、自己相関演算時の遅れ時間変数j、mの差が大きいほど、同一の第2の範囲における自己相関演算の総和で置き換える頻度を増加させるよう制御する。これにより、自己相関演算時の遅れ時間変数j、mの差が大きい場合に、入力信号のある範囲i,jの自己相関演算の総和Σxi-jxi-mが、別の範囲i’,j’の自己相関演算の総和Σxi-j’xi-m’で近似される頻度が増加するため、自己相関の計算量を削減することができる。図10は、CELP符号化部203の内部の主要な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、LPCLinearPredictionCoefficients分析部302、LPC量子化部303、合成フィルタ304、加算部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、聴覚重み付け部312、パラメータ決定部313、及び多重化部314を有する。判定部202から出力される判定情報は、前処理部301に入力される。図10において、前処理部301は、判定情報Ikk=0、、Ns-1が1である場合には、入力信号に対し、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う。そして、前処理部301は、これらの処理を施して得られた信号XinをLPC分析部302および加算部305に出力する。前処理部301は、判定情報Ikk=0、、Ns-1が0である場合、つまり入力信号のサブフレームエネルギが0である場合には、前処理を行わず、その後の処理ブロックには何も出力しない。つまり、判定情報Ikk=0、、Ns-1が0である場合には、CELP符号化部203は、CELP符号化処理を行わない。そのため、以降では、前処理部301、及び多重化部314以外については、判定情報Ikk=0、、Ns-1が1である場合の処理を説明する。LPC分析部302は、前処理部301から入力される信号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303に出力する。LPC量子化部303は、LPC分析部302から入力される線形予測係数LPCの量子化処理を行い、量子化LPCを合成フィルタ304に出力すると共に、量子化LPCを表す符号Lを多重化部314に出力する。合成フィルタ304は、LPC量子化部303から入力される量子化LPCに基づくフィルタ係数により、後述する加算部311から入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を生成し、合成信号を加算部305に出力する。加算部305は、合成フィルタ304から入力される合成信号の極性を反転させて、極性を反転させた合成信号を前処理部301から入力される信号Xinに加算することにより誤差信号を算出し、誤差信号を聴覚重み付け部312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313から入力される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313から入力される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および乗算部310に出力する。固定音源符号帳308は、パラメータ決定部313から入力される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、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に出力してもよい。乗算部309は、量子化利得生成部307から入力される量子化適応音源利得を、適応音源符号帳306から入力される適応音源ベクトルに乗じて、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から入力される量子化固定音源利得を、固定音源符号帳308から入力される固定音源ベクトルに乗じて、加算部311に出力する。加算部311は、乗算部309から入力される利得乗算後の適応音源ベクトルと、乗算部310から入力される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合成フィルタ304および適応音源符号帳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。聴覚重み付け部312は、加算部305から入力される誤差信号に対して聴覚的な重み付けを行って符号化歪みとしてパラメータ決定部313に出力する。パラメータ決定部313は、聴覚重み付け部312から入力される符号化歪みを最小とする適応音源ベクトル、固定音源ベクトルおよび量子化利得を、適応音源符号帳306、固定音源符号帳308およ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および量子化利得符号Gを多重化部314に出力する。多重化部314には、判定部202から判定情報が入力される。多重化部314は、判定情報Ikk=0、、Ns-1が1である場合には、LPC量子化部303から入力される量子化LPCを表す符号L、パラメータ決定部313から入力される適応音源ベクトル符号A、固定音源ベクトル符号F、量子化利得符号G、及び判定情報Ikk=0、、Ns-1を多重化して符号化情報として、伝送路102に出力する。多重化部314は、判定情報Ikk=0、、Ns-1が0である場合には、判定情報のみを符号化情報として、伝送路102に出力する。以上が、CELP符号化部203における処理の説明である。以上が、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11を用いて説明する。ここでは、復号装置103において、CELPタイプの音声復号を行う場合について説明する。図11は、復号装置103内部の主要な構成を示すブロック図である。復号装置103は、多重化分離部401、LPC復号部402、適応音源符号帳403、量子化利得生成部404、固定音源符号帳405、乗算部406、407、加算部408、合成フィルタ409、及び後処理部410を有する。図11において、多重化分離部401は、符号化装置101から入力される符号化情報を個々の符号L、A、G、F、及び判定情報に分離する。分離されたLPC符号LはLPC復号部402に出力される。また、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に出力される。また、分離された量子化利得符号Gは量子化利得生成部404に出力される。また、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。さらに、分離された判定情報は後処理部410に出力される。なお、判定情報Ikk=0、、Ns-1が0である場合には、判定情報以外の個々の符号は符号化情報に含まれていないため、この場合には後処理部410以外の構成要素は処理を行わないものとする。そのため、以降では、後処理部410以外については、判定情報Ikk=0、、Ns-1が1である場合についての処理の説明である。LPC復号部402は、多重化分離部401から入力される符号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、多重化分離部401から入力される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、多重化分離部401から入力される量子化利得符号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、多重化分離部401から入力される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から入力される適応音源ベクトルに量子化利得生成部404から入力される量子化適応音源利得を乗算して、加算部408に出力する。また、乗算部407は、固定音源符号帳405から入力される固定音源ベクトルに量子化利得生成部404から入力される量子化固定音源利得を乗算して、加算部408に出力する。加算部408は、乗算部406から入力される利得乗算後の適応音源ベクトルと、乗算部407から入力される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および適応音源符号帳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フィルタ係数を用いて、加算部408から入力される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には、判定情報Ikk=0、、Ns-1が入力される。後処理部410は、判定情報Ikk=0、、Ns-1が1である場合、合成フィルタ409から入力される信号に対して、ホルマント強調又はピッチ強調といったような音声の主観的な品質を改善する処理、及び/又は、定常雑音の主観的品質を改善する処理などを施し、出力信号として出力する。また、この時、後処理部410内部に備えた記憶装置に、現フレームの出力信号を記憶させる。後処理部410は、判定情報Ikk=0、、Ns-1が0である場合、後処理部410内の記憶装置に記憶されている過去フレームの出力信号に対して、予め定められた係数0<β<1.0を乗じ、乗じた信号を出力信号として出力する。また、この時の出力信号を記憶装置内に記憶させる。なお、判定情報Ikk=0、、Ns-1が0である場合、上記のような処理をせずに、ゼロ出力無音信号を出力する方法を採っても構わない。以上が、図1に示した復号装置103における処理の説明である。以上、本発明の実施の形態1について説明した。このように、本実施の形態によれば、入力信号のフレームエネルギ、あるいはサブフレームエネルギを、自己相関演算を利用して算出する構成において、近似的な自己相関演算を行うことにより、フレームエネルギ、あるいはサブフレームエネルギの精度を落とさずに、処理演算量計算量を大幅に削減することができる。より具体的には、グルーピング部2012は、自己相関演算時の遅れ時間すなわち、j、mの差に応じて、自己相関マトリックスの各要素を複数のグループにグルーピングする。例えば、グルーピング部2012は、自己相関演算時の遅れ時間すなわち、j、mの差が大きいほど、自己相関マトリックスの各要素を同一のグループにグルーピングする。演算部2011は、入力信号xii=startk、、endkに対してフィルタリング処理を行ったとした場合のフィルタリング後の入力信号をAi式3参照とし、この入力信号Aiの第1の範囲j,mにおける自己相関演算の総和Σxi-jxi-mを、第1の範囲と同一グループ内の第2の範囲j’,m’における自己相関演算の総和Σxi-j’xi-m’とする。このようにして、グルーピング部2012は、第1の範囲j,mにおける自己相関演算時の遅れ時間j、mの差時間差が大きいほど、同一の第2の範囲j’,m’における自己相関演算の総和で置き換える頻度を増加させる。すなわち、グルーピング部2012は、式5のj、mの差が大きいほど、j’およびm’における自己相関演算で置き換える、jおよびmの組み合わせ数を増加させる。これにより、単純に平均値を用いるのではなく、第1の範囲における自己相関演算を近似することができるため、計算精度を落とさずに、計算量を削減することができる。自己相関演算の近似化の例として、本実施の形態では、図8に示したように、変数j、mを使う自己相関演算において、変数j、mの差が大きいほど、より簡略化近似する構成グルーピング方法を例に挙げて説明した。しかし、本発明はこれに限らず、その他の簡略化近似方式グルーピング方法に対しても同様に適用できる。例えば、図8では、異なるjまたはmの値を持つ領域に対応する自己相関演算の値を同一としたが、テプリッツ行列のように、サブフレームエネルギ算出部201のグルーピング部2012が、j、mの差が等しい領域をグルーピングする方法も効果的である。この構成例を図12に示す。図12において、グループG1は、j、mの差が0に対応するグループである。同様に、グループG2~10は、それぞれ、j、mの差が1~9に対応するグループである。また、入力信号中の振幅が大きいサンプルの位置に応じてグルーピングする領域を決定する構成も一例として挙げられる。この場合のサブフレームエネルギ算出部201aの例を図13に示す。図3のサブフレームエネルギ算出部201との違いは、グルーピング部2012の代わりに、入力信号を入力するグルーピング部2012aが配置されている点である。この構成において、例えば、サブフレームエネルギ算出部201aのグルーピング部2012aは、入力信号のサブフレームに対して、振幅が閾値以上であるサンプルが存在するか探索する。そして、振幅が閾値以上であるサンプルが存在した場合には、グルーピング部2012aは、自己相関の演算に該当サンプルが含まれる場合と含まれない場合とに、グルーピングの境界を設定する、という構成が考えられる。具体的には、グルーピング部2012aは、入力信号の振幅が閾値以上であるサンプルを含む範囲行列要素を同一のグループグループ1にグルーピングし、振幅が閾値以上であるサンプルを含まない範囲とは異なるグループとする。つまり、振幅が閾値以上であるサンプルを含まない範囲は、別のグループグループ2にグルーピングする。そして、演算部2011は、グループ1に属する第1の範囲i,jにおける自己相関演算の総和を、グループ1に属する第2の範囲i’,j’における自己相関演算で置き換える。また、演算部2011は、グループ2に属する第3の範囲i,jにおける自己相関演算の総和を、グループ2に属する第4の範囲i’,j’における自己相関演算で置き換える。これにより、入力信号の振幅が閾値以上であるサンプルを含む範囲における自己相関演算が、全く値の異なる自己相関演算で置き換えられるのを回避されるようになるので、置き換えによる計算精度の劣化を抑制することができる。なお、上記のグルーピング方法は、本実施の形態で説明したグルーピング方法と組み合わせることも可能である。なお、本実施の形態では、簡略化したマトリクスの各グルーピングされた領域に対応する自己相関の値代表値として、j、mの和が最小となる領域の値を採る構成について説明したが、本発明はこれに限らず、上記以外の値をグルーピングされた領域の自己相関の値とする構成についても同様に適用できる。例えば、各グルーピングされた領域における、中心の領域例えばグルーピング領域の重心が存在する領域の値を代表値とすることもできる。また、上記の代表値決定方法以外にも、アタック部過渡部等に対して、効率的に代表値を設定する方法も挙げられる。ここで、アタック部過渡部とは、例えば、音声信号の信号レベルが急激に高くなる部分、つまり、音声信号において直前の振幅に比べて直後の振幅が非常に大きい部分をいう。例えば、無音状態から有音状態に切り替わるフレームでは、先頭には非常にエネルギが小さいサンプルが存在し、それ以降はエネルギの大きなサンプルが存在する。すなわち、アタック部が存在する。この場合、例えば図12の自己相関マトリクス上で、右下寄りの値を代表値として設定してしまうと、本来エネルギの小さいサンプルを利用して自己相関の値を算出する場合において、誤差が大きくなり、エネルギ算出の精度が大きく劣化することが考えられる。場合によっては、異音になる可能性もある。そこで、このようなアタック部に対しては、図12の自己相関マトリクスにおいて、左上寄りの値を代表値として設定することにより、元々非常に小さい自己相関値が求められる場合に対して、誤差を小さくすることができる。また、アタック部とは逆に、有音状態から無音状態に切り替わるフレームでは、先頭には非常にエネルギが大きいサンプルが存在し、それ以降はエネルギの小さなサンプルが存在する。この場合、例えば図12の自己相関マトリクスにおいて、左下寄りの値を代表値として設定することにより、先程説明した場合と同様の理由で、元々非常に小さい自己相関値が求められる場合に対して、誤差を小さくすることができる。このように、フレーム或いはサブフレーム内において、有音、無音の切り替わり等により、サンプルの振幅の変動が大きい場合、jおよびmにおける自己相関演算を、振幅の小さいサンプルを含むj’およびm’における自己相関演算で置き換える。上記のように、代表値を適応的に決定することにより、フレームあるいはサブフレーム全体に対する自己相関演算の誤差をより小さくすることができる。なお、本実施の形態では、自己相関演算を用いて、入力信号のサブフレームエネルギを算出する際に、計算精度を落とさずに計算量を削減する方法について説明したが、本発明はこれに限らず、入力信号のフレームエネルギを算出する場合に対しても同様に適用できる。この場合、本実施の形態で説明した式1、式3~式6に代えて、それぞれ式2、式7~式10が用いられる。式2、式7~式10では、サブフレームという概念はなく、全てフレーム単位で処理を行うものとする。また、本実施の形態に係るサブフレームエネルギ算出部201/201aは、符号化装置に限らず、サブフレーム又はフレーム毎にエネルギを算出する信号処理装置として有用である。実施の形態2実施の形態2は、実施の形態1で説明した自己相関マトリクスにおいて、グルーピング方法をフレーム処理、あるいはサブフレーム処理毎に適応的に設定する構成について説明する。なお、実施の形態1図8、図9では、グルーピングが全フレームで固定の場合を説明したが、これを適応的にすることにより、さらに演算精度を向上させることができる。また、以下では、実施の形態1において説明した図12のマトリクスの構成に基づいて処理の説明をする。本発明の実施の形態に係る符号化装置および復号装置を有する通信システムの構成は、実施の形態1に示した構成図1と同一の構成であるため、図示及び説明を省略する。また、本実施の形態に係る符号化装置の内部構成は、実施の形態1に示した構成図2と同一の構成であるため、図示及び説明を省略する。また、本実施の形態に係るサブフレームエネルギ算出部の内部構成は、実施の形態1に示した構成図3と同一の構成であるため、図3を援用して説明する。また、本実施の形態に係る復号装置の内部構成は、実施の形態1に示した構成図11と同一の構成であるため、図示及び説明を省略する。なお、本実施の形態における符号化装置内のグルーピング部2012では、実施の形態1で説明した図12のようなテプリッツ行列のようなグルーピング方法をベースとして、グルーピングするものとする。実施の形態1で説明した図12のようなグルーピング方法は、自己相関マトリクスの各要素を、j、mの差が等しい領域ごとにグルーピングし、そのグループ内では、同一の自己相関演算の値を持つように簡略化した。これにより、自己相関演算を行う回数を大きく削減することができるという利点があった。但し、同一グループ内に、自己相関演算の値が大きく違う要素が存在するような場合には、演算誤差が大きくなるという課題がある。そこで、本実施の形態では、図12のようなグルーピング方法を基本とし、かつグループを2つに分割することによって、自己相関演算の誤差を抑制する構成について説明する。なお、以下では、説明の簡略化のため、j及びmの値が同一であるグループ自己相関マトリクスの対角線上のグループのみを2つに分割する場合について説明する。この場合のグルーピング例を図14に示す。図14では、j及びmの値が同一であるグループ自己相関マトリクスの対角線上のグループ、つまり図12におけるグループG1を2つに分割し、それぞれグループG1-1、及びグループG1-2としている。次に、以下に、グループG1をどのように2つに分割するかについて説明する。グループG1において自己相関演算を行う対象範囲を、図15に簡略化して示す。自己相関マトリクスにおいて、グループG1のうち、左上の要素から右下の要素にかけて、自己相関演算を行う範囲は、図15に示したように範囲0から範囲P-1に変化する。本実施の形態におけるグルーピング部2012は、以下の式11を最大にするサンプルインデックスiを探索し、このインデックスiを分割点として、グループG1を2つのサブグループG1-1、G1-2に分割する。ここで、式11において、Lはサブフレーム長を示す。なお、図14の例は、分割点がちょうど探索範囲の中間である場合、つまり分割点がi=startiP-1/2である場合を示している。図16に、式11における分割点の探索処理の概要を示す。図16中のステート部分をxiとし、フレームの最後尾からステート部分の長さ、つまりフィルタの次数分の部分をyiLとする。但し、ここでは説明の簡略化のために、サブフレーム毎の処理ではなく、フレーム毎に処理する場合を示している。ここで、式11は、相関演算の対象範囲を1サンプルずつずらしていった場合のフレームエネルギの変動値を示している。したがって、式11を最大にする点は、フレームエネルギの変動が最も大きい点ということになり、グルーピング部2012が、その点でグループを分割することにより、グルーピングに伴う相関演算の誤差を統計的に少なくすることができる。先述したように、図16はフレーム処理時の構成であるが、サブフレーム処理時に対しては、xi及びyiLの開始位置に各サブフレームの開始位置startkを加算すればよく、上記と同様の方法で分割点を求めることができる。このように、本実施の形態によれば、入力信号のフレームエネルギ、あるいはサブフレームエネルギを、自己相関演算を利用して算出する構成において、近似的な自己相関演算を行うことにより、フレームエネルギ、あるいはサブフレームエネルギの精度を落とさずに、処理演算量計算量を大幅に削減することができる。また、近似的な自己相関演算処理において、処理フレームあるいはサブフレーム毎に、自己相関演算処理の近似方法を適応的に決定することにより、フレームエネルギ、あるいはサブフレームエネルギの精度の劣化をさらに抑制することができる。なお、本実施の形態では、図14に示したようにテプリッツ行列の一部を2分割する場合に、分割方法を適応的に設定する構成を例に挙げて説明したが、本発明はこれに限らず、テプリッツ行列の一部を3以上のグループに分割する場合にも同様に適用できる。この場合、式11を最大化する点以外に、式11の値が2番目に大きくなる点を2つ目の分割点に設定すればよい。また、テプリッツ行列の一部をkkは、3以上の整数のグループに分割する場合も、式11の値がk-1番目に大きくなる点をk-1番目の分割点に設定すればよい。また、本実施の形態では、図14に示したように、テプリッツ行列の一部のグループに対して、グループを分割する構成を例に挙げて説明したが、本発明はこれに限らず、テプリッツ行列の全てのグループを分割する場合に対しても同様に適用できる。さらに、テプリッツ行列以外のグルーピング時例えば図9のようなグルーピング時にも同様に適用できる。また、本実施の形態では、グルーピングした自己相関マトリクスの各グループ各サブグループの代表値については特に言及していないが、実施の形態1で述べた方法により、実施の形態1と同様にして代表値を求めることができる。例えば、各グループ各サブグループの最も左上の要素に対する自己相関演算の値を各グループ各サブグループの代表値としてもよい。また、各グループ各サブグループの中心の要素に対する自己相関演算の値を代表値としてもよく、このようにすることにより、自己相関マトリクス全体に対する自己相関演算の誤差を統計的により小さくすることが可能になる。また、本発明に係る符号化装置、復号装置およびこれらの方法は、上記各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、上記各実施の形態における復号装置は、上記各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、必要なパラメータ又はデータを含む符号化情報であれば、必ずしも上記各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、上記各実施の形態と同様の作用および効果を得ることができる。また、上記各実施の形態では、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。また、上記各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、又は、LSI内部の回路セルの接続又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。2011年1月14日出願の特願2011-006211及び2011年3月14日出願の特願2011-054919の日本出願に含まれる明細書、図面及び要約書の開示内容は、すべて本願に援用される。"