"符号化データを復号して第1の音源信号を生成する音源生成手段と、第1の音源信号を重み付き予測して第2の音源信号を生成する重み付き予測手段と、第2の音源信号を用いて音声信号を合成する合成手段とを具備することを特徴とする復号装置。符号化データを復号して第1の音源信号を生成する音源生成手段と、第1の音源信号を重み付き予測して第2の音源信号を生成する重み付き予測手段と、第2の音源信号を用いて音声信号を合成する合成手段と、合成手段で合成した音声信号に対してスペクトル整形を行うポスト処理手段とを具備することを特徴とする復号装置。前記音源生成手段は、前記符号化データに含まれる適用コードブック用の符号に基づき生成される適用コードブックベクトルおよび前記符号化データに含まれる固定コードブック用の符号に基づき生成される固定コードブックベクトルに、前記符号化データに含まれるゲインコードブック用の符号に基づき生成される第1および第2のゲインをそれぞれ乗じ、前記第1のゲインを乗じた適用コードブックベクトルと、前記第2のゲインを乗じた固定コードブックベクトルとを結合することによって、前記第1の音源信号を生成する請求項1または2記載の復号装置。符号化データを復号して第1の音源信号を生成する音源生成ステップと、第1の音源信号を重み付き予測して第2の音源信号を生成する重み付き予測ステップと、第2の音源信号を用いて音声信号を合成する合成ステップとを具備することを特徴とするスペクトル整形方法。符号化データを復号して第1の音源信号を生成する音源生成ステップと、第1の音源信号を重み付き予測して第2の音源信号を生成する重み付き予測ステップと、第2の音源信号を用いて音声信号を合成する合成ステップと、合成ステップで合成した音声信号に対してスペクトル整形を行うポスト処理ステップとを具備することを特徴とするスペクトル整形方法。前記音源生成ステップは、前記符号化データに含まれる適用コードブック用の符号に基づき生成される適用コードブックベクトルおよび前記符号化データに含まれる固定コードブック用の符号に基づき生成される固定コードブックベクトルに、前記符号化データに含まれるゲインコードブック用の符号に基づき生成される第1および第2のゲインをそれぞれ乗じ、前記第1のゲインを乗じた適用コードブックベクトルと、前記第2のゲインを乗じた固定コードブックベクトルとを結合することによって、前記第1の音源信号を生成する請求項4または5記載のスペクトル整形方法。従来のポストフィルタを用いたスペクトル整形では、合成フィルタの係数を利用したスペクトル強調フィルタで音声信号のスペクトル包絡を強調することによりスペクトル強調により符号化音声の雑音感はある程度まで低減できるももの、副作用として、こもり感や狭帯域感が付与されやすくなり、より高品質なスペクトル整形が難しいという問題があった。この発明は上記の問題を解決すべくなされたもので、音のこもり感や狭帯域感を低減して、従来よりも安定的に主観品質を改善するための、高品質なスペクトル整形が容易な復号装置およびスペクトル整形方法を提供することを目的とする。上記の目的を達成するために、この発明の復号装置は、符号化データを復号して第1の音源信号を生成する音源生成手段と、第1の音源信号を重み付き予測して第2の音源信号を生成する重み付き予測手段と、第2の音源信号を用いて音声信号を合成する合成手段とを具備することを特徴とする。以下、図面を参照して、この発明の一実施形態について説明する。図1は、この発明の一実施形態に係わる復号装置の構成を示すものである。復号装置は、合成フィルタ係数生成部10と、音源生成部20と、音源分析部30と、音源スペクトル平坦化部40と、合成フィルタ部50と、ポストフィルタ部60とを備えている。合成フィルタ係数生成部10は、合成フィルタ用の符号化データから、後述する合成フィルタ部50およびポストフィルタ部60で用いる合成フィルタ係数を生成し、これを合成フィルタ部50およびポストフィルタ部60に出力する。音源生成部20は、音源信号用の符号化データを復号して音源信号を生成し、これを合成フィルタ部50および音源分析部30に出力する。音源分析部30は、音源生成部20にて生成された音源信号を分析し、この音源信号のスペクトル包絡を平坦化するための平坦化パラメータを求め、これを音源スペクトル平坦化部40に出力する。その一例としては、上記音源信号をLPC分析して、上記音源信号についての短期予測係数を求め、これを上記平坦化パラメータとして出力する。音源スペクトル平坦化部40は、音源分析部30にて求めた平坦化パラメータを用いて、音源生成部20から与えられる音源信号のスペクトル包絡の過度な傾きや凹凸を平坦化するようにスペクトル整形する。ここで、音源分析部30と音源スペクトル平坦化部40の具体的な構成について図2を用いて説明する。図2にあるように、音源分析部30は、自己相関算出部301と、予測係数算出部302とを備えている。自己相関算出部301は、音源信号enの自己相関Reekを下式1にしたがって求める。予測係数算出部302は、自己相関算出部301で求められた自己相関Reekを用いて、例えば、下式2の正規方程式を解くことにより平坦化パラメータ短期予測係数dii=1,...,qを求める。下式2の正規方程式を解くための具体的なアルゴリズムとしては、例えば、LevinsonDurbin法が知られている。一方、音源スペクトル平坦化部40は、重み付き予測フィルタ401と、ゲイン調整部402とを備えている。なお、平坦化に関しては、音源信号のスペクトル包絡の凹凸を完全に平坦化するのではなく、弱い平坦化を行うようにすることで音質改善の効果が現れる。このような、弱い平坦化処理を実現する方法として、本実施例では、以下に述べるような、重み付き予測フィルタを用いる方法について説明する。重み付き予測フィルタの重み係数を適切な値に設定することによって平坦化の程度が弱くなるなるように制御することができる。重み付き予測フィルタ401は、音源分析部30にて求めた平坦化パラメータが設定され、これにより音源生成部20から与えられる音源信号のスペクトル包絡を平坦化する重み付きの予測フィルタとして機能する。重み付き予測フィルタとしては種々の構成が考えられるが、ここでは一例として、下式3、4で示すDwzを用いることにする。ここで、λ1,λ2は重み係数を表す。この例では、Dwzが重み付き予測フィルタとして機能するためには、λ2<λ1、かつ、0≦λ2≦1の関係になるように重み係数λ1とλ2を設定すればよい。λ1を1以下に設定する場合は、Dwzが重み付き予測フィルタとして機能するためには0≦λ2<λ1≦1の関係になるように重み係数λ1とλ2を設定すればよい。こうすることにより、Dwzの分子側の予測フィルタの特性を分母側の予測フィルタの特性が弱めるので、重み付き予測フィルタDwzが弱い予測フィルタとして機能するようになる。この弱い予測フィルタで音源信号をフィルタリングすることにより、スペクトルが弱く平坦化された音源信号を生成することができる。この場合、具体的な処理の例は、下式5のようになる。下式5のenは平坦化される前の音源信号を表し、e‘nは平坦化された音源信号を表している。上記の重み付き予測フィルタの構成は極零型となるが、これに限られるものではない。例えば、重み付き予測フィルタとして、下式6に示すような全零型の構成でも有効である。この場合、具体的な処理の例は、下式7のようになる。このとき、βiとして減少する指数窓即ち、βi=λ1iを用いれば、式3でλ2=0とすることと等価となる。さらに、βiとして指数窓と異なる減少窓を用いることで、より自由度の高い平坦化を行うことが可能となる。このように、弱い予測フィルタとして機能するような重み付き予測フィルタには種々の構成が考えられるが、どのような構成を用いたとしても、本発明に含まれることは言うまでもない。また、音源信号のスペクトル形状を平坦化する特性を付与する対象は、音源信号に対してだけに限定されるものではない。すなわち、音源信号のスペクトル形状を平坦化する特性を音声信号のレベルの信号に付与することも可能である。このように、音源信号のスペクトル形状を平坦化する特性を付与するための対象は音源信号のレベルの信号でも音声信号のレベルの信号でも構わない。また、音源信号のスペクトル形状を平坦化する特性を付与する対象は、時間領域の信号でも周波数領域の信号でもよく、同様の効果が得られる。その骨子とするところは、音源信号のスペクトル形状を平坦化する特性が、結果として最終的に出力される音声信号に反映されるような構成であればよいので、実現方法や構成の違いに依らず、本発明に含まれる。ゲイン調整部402は、音源生成部20から与えられる音源信号に基づいて、重み付き予測フィルタ401から出力される、スペクトル包絡が平坦化された音源信号のゲインを調整して出力する。図1に戻ると、合成フィルタ部50は、合成フィルタ係数生成部10で生成した合成フィルタ係数を用いて、音源スペクトル平坦化部40ゲイン調整部402から出力される音源信号に基づいて、音声信号を合成し、これをポストフィルタ部60に出力する。ポストフィルタ部60は、合成フィルタ係数生成部10で合成した合成フィルタ係数を用いて、合成フィルタ部50から与えられる音声信号に対して、スペクトル包絡を強調して、上記音声信号のスペクトルを整形する。これにより出力音声信号が得られる。以上のように、上記構成の復号装置は、音源分析部30が、音源生成部20にて生成された音源信号に基づいて、この音源信号のスペクトルを平坦化するための平坦化パラメータを求め、音源スペクトル平坦化部40が、上記平坦化パラメータを用いて、音源生成部20から与えられる音源信号に対応するスペクトル包絡の過度な傾きや凹凸を平坦化するようにスペクトル整形するようにしている。したがって、上記構成の復号装置によれば、音源信号の凹凸が平坦化されているので、合成フィルタ部50の特性が持つスペクトル包絡の形状をポストフィルタ部60で強調しても、合成フィルタのスペクトル包絡を強調したスペクトルの凹凸と音源信号のスペクトルの凹凸とが重なることで生じる過度なスペクトル強調を防止することができ、これにより過度なスペクトル強調に起因する音のこもり感や不安定感が低減されるので、主観的な品質が改善できる。図5は、音源生成部20の内部の構成の一例をより詳細に表したものである。音源生成部20は、音源信号用の符号化データを復号して音源信号を生成し、これを合成フィルタ部50および音源分析部30に出力する。この例では、音源生成部20は、G.729やAMR方式と同様の構成であり、適応コードブック適応CB22、固定コードブック固定CB24、ゲインコードブックゲインCB26、結合部28から構成されている。適応CB22は、音源信号用の符号化データのうち、適応CB用の符号を基に、適応CBから適応コードブックベクトルe1nを生成する。固定CB24は、音源信号用の符号化データのうち、固定CB用の符号を基に固定CBから固定コードブックベクトルe2nを生成する。ゲインCB26は、音源信号用の符号化データのうち、ゲインCB用の符号を基に、ゲインCBから適応コードブックベクトル用のゲインg1と固定コードブックベクトル用のゲインg2を生成する。結合部28は適応コードブックベクトル用のゲインを乗じた適応コードブックベクトルと、固定コードブックベクトル用のゲインを乗じた固定コードブックベクトルとを結合させることにより、音源信号を生成し、これを合成フィルタ部50および音源分析部30に出力する。結合の方法の一例は、en=g1×e1ng2×e2nとすることである。また、次の符号化に備えてこの音源信号を適応コードブックに格納する。図5に示すような音源生成部20を図1に用いたものが図6である。ここでは図1と同様の箇所については、説明を省略する。図6に示すように、合成フィルタ処理される前の音源信号は適応コードブックと固定コードブックの両方の寄与から生成されている。このような合成フィルタ処理される前の音源信号を対象に、この音源信号のスペクトル包絡を平坦化するための平坦化パラメータを求めることで、合成前の音源信号のスペクトル包絡を安定的に平坦化することが可能となる効果がある。この場合も、平坦化に関しては、音源信号のスペクトル包絡の凹凸を完全に平坦化するのではなく、弱い平坦化を行うようにすることで音質改善の効果が現れる。適応コードブックには、次の符号化に備えて音源信号を適応コードブックに格納する必要がある。その際、適応コードブックを符号化側と復号側で同じ内容にするために、復号側でも符号化側と同じ音源信号を格納する必要がある。図6は、符号化側で平坦化する前の音源信号を適応コードブックに格納する場合に対応しており、平坦化する前の音源信号を適応コードブックに格納している。もし、符号化側で平坦化後の音源信号を適応コードブックに格納する場合は、図7に点線で示すように、復号側でも平坦化後の音源信号を適応コードブックに格納する必要がある。なお、上記実施の形態では、合成フィルタ部50の前段に音源スペクトル平坦化部40を設けて音源信号を平坦化するようにしたが、これに代わって例えば、図3に示すように、音源スペクトル平坦化部40を合成フィルタ部50とポストフィルタ部60との間に設けるようにしても同様の効果が得られる。さらには、図4に示すように、音源スペクトル平坦化部40を、ポストフィルタ部60内に設けるようにしてもよい。図4の例では、音源スペクトル平坦化部40がポストフィルタ部60内のスペクトル強調部601の後段に設けられている。この場合、ポストフィルタ部60内では、スペクトル強調部601が、合成フィルタ係数生成部10で生成した合成フィルタ係数を用いて、合成フィルタ部50から与えられる音声信号に対して、スペクトル包絡を強調して、上記音声信号のスペクトルを整形する。そして、音源スペクトル平坦化部40が、音源分析部30にて求めた平坦化パラメータを用いて、スペクトル強調部601から与えられる音声信号に対し、前述した、重み付き予測フィルタを用いることにより、平坦化処理が行われる。この重み付き予測フィルタの特性は音源分析部30にて求めた平坦化パラメータを用いているため、音声信号を重み付き予測フィルタに通過させることにより、音声信号を構成する音源信号のスペクトル包絡についての過度な傾きや凹凸が平坦化された音声信号を生成することができる。傾き補償フィルタ602は、スペクトル強調部601の処理により付与されたスペクトルの傾きを補償する役割を持つ。この実施形態では、傾き補償フィルタ602が、音源スペクトル平坦化部40から与えられる音声信号に対し、スペクトル強調部601で使用されたスペクトル強調フィルタの係数から傾き補償特性を求めて、この傾きを補償する。ゲイン調整部603は、傾き補償フィルタ602からの音声信号について、合成フィルタ部50から与えられる音声信号と同程度のエネルギになるように、ゲインを調整したものを出力音声信号として出力する。このような構成であっても、合成フィルタのスペクトル包絡を強調したスペクトルの凹凸と音源信号のスペクトルの凹凸とが重なることで生じる過度なスペクトル強調を防止することができ、これにより過度なスペクトル強調に起因する音のこもり感や不安定感が低減されるので、主観的な品質が改善できる。図4の例では、音源スペクトル平坦化部40がポストフィルタ部60内のスペクトル強調部601の後段に設けられているが、音源スペクトル平坦化部を設ける位置はこれに限られるものではない。ポストフィルタ自体も様々な構成が可能であるが、そのような場合でも、音源スペクトル平坦化部に相当する処理は、ポストフィルタ部の中の他にある処理の前段に配置しても、後段に配置しても、同じ機能を提供することができるため、ポストフィルタ部の中に音源スペクトル平坦化部を設ける場合、どの位置に配置する場合でも、本発明の一例に含まれることは明白である。なお、この発明は上記実施形態そのままに限定されるものではなく、実施段階ではその要旨を逸脱しない範囲で構成要素を変形して具体化できる。また上記実施形態に開示されている複数の構成要素を適宜組み合わせることによって種々の発明を形成できる。また例えば、実施形態に示される全構成要素からいくつかの構成要素を削除した構成も考えられる。さらに、異なる実施形態に記載した構成要素を適宜組み合わせてもよい。"