"特性が変化する音声信号について合成による分析の手法を用いており、前記音声信号から音声パラメータを生成するエンコーダと、そのエンコーダと通信によって結合されており、前記音声パラメータから音声信号を再生するデコーダとを備え、前記エンコーダ及びデコーダの少なくとも一方が雑音の分類を行い、前記エンコーダ及びデコーダの少なくとも一方が、その雑音分類を利用して雑音の補償を行う音声コーデック。前記エンコーダ及びデコーダの両方が雑音の分類を行う請求項1に記載の音声コーデック。前記エンコーダ及びデコーダの両方が雑音の補償を行う請求項1に記載の音声コーデック。コードベクトルの励起を用いて前記音声信号を再生する請求項1に記載の音声コーデック。パルス様の励起を用いて前記音声信号を再生する請求項1に記載の音声コーデック。前記音声信号を再生するときに、前記エンコーダ及びデコーダの少なくとも一方がゲインを平滑化する請求項1に記載の音声コーデック。前記音声信号の変化する特性の少なくとも一つがピッチパラメータを含む請求項1に記載の音声コーデック。前記エンコーダは、複数のソースエンコード手法の一つを選択することによって、前記雑音分類の少なくとも一部と前記雑音補償の少なくとも一部とを実行する請求項1に記載の音声コーデック。前記デコーダは、前記音声再生の間に雑音を挿入することによって、前記雑音分類の少なくとも一部と前記雑音補償の少なくとも一部とを実行する請求項1に記載の音声コーデック。特性が変化する音声信号について合成による分析の手法を用いており、前記音声信号の変化する特性の少なくとも一つを識別するときに雑音補償を選択的に適用して、前記音声信号の再生品質を向上させる処理回路と、前記処理回路と通信によって結合されて前記音声信号を再生する音声再生回路とを備えた音声コーデック。音声再生にはパルス様の励起が用いられる請求項10に記載の音声コーデック。前記処理回路は前記音声信号の雑音分類を適用する請求項10に記載の音声コーデック。前記音声コーデックはデコーダをさらに備え、その処理回路の少なくとも一部がそのデコーダ内部にある請求項10に記載の音声コーデック。適用されるエンコード方式には、パルス様の励起を使用することが含まれる請求項10に記載の音声コーデック。前記処理回路は前記音声信号を再生するのに使用されるゲインを平滑化する請求項10に記載の音声コーデック。前記前記音声信号の変化する特性の少なくとも一つがピッチパラメータを含む請求項10に記載の音声コーデック。前記音声信号が複数のフレームに分割され、前記エンコーダ処理回路はエンコード方式をフレームをベースとして選択的に適用する請求項10に記載の音声コーデック。特性が変化する音声信号に合成による分析のコード化手法を適用する音声コーデックが使用する方法であって、前記音声信号の変化する特性の少なくとも一つを識別するときに雑音分類を適用し、その雑音分類に応答して雑音補償を適用し、その補償が適用されてから前記音声信号を再生する方法。前記音声信号を再生するときにゲインを平滑化することをさらに含む請求項18に記載の方法。前記雑音補償は雑音挿入を行うことを含む請求項18に記載の方法。一定量の通信チャネル帯域が、モデル化及びパラメータ情報をデコーダに通信するのに必要である。例えば、チャネル帯域が共用されリアルタイムの再構築が必要な実施形態において、所要な帯域を減らすことが有用であると証明されている。しかしながら、従来のモデル化技術を使うと、再生音声における品質上の要件のため、一定水準以下に当該帯域を減らすことには制限がある。音声信号は、かなりの量の雑音コンテンツを含む。雑音を符号化する従来の方法は、雑音を適切にモデル化をすることがしばしば困難であり、望ましくない割り込みや不連続性の結果を生じ、音声中もそうである。従来の符号励起線形予測符号器のような、合成による分析analysisbysynthesisの音声符号器は、特に低減されたビットレートにおいては適切に背景雑音を符号化できない。背景雑音を符号化する別のもっと良い方法が、背景雑音を良好な品質で表現するのには望ましい。図面を参照して本願の他部分を熟考した後に、従来のシステムにおける更なる制限及び欠点が当業者に明らかとなるだろう。音声信号に対する、合成による分析の符号化手法を使用した音声エンコードシステムにおいて、本発明の種々な態様を見ることが出来る。エンコーダ処理回路が、音声信号分析器を使って音声信号の音声パラメータを識別する。音声信号分析器を、音声信号の多重音声パラメータを識別するのに用いてもよい。これらの音声パラメータを処理すると、音声エンコーダシステムは、音声信号を活性アクティブ、active又は不活性イナクティブ、inactiveな音声コンテンツのいずれかを有するとして分類する。活性な音声コンテントを有するとして音声信号を分類すると、音声信号を表現するために第一の符号化方式を採用する。この符号化情報は、後に、音声デコードシステムを使用して音声信号を再生するのに用いてもよい。本発明の特定の実施形態において、重み付きフィルタが、音声パラメータを識別するのを助けるために音声信号をフィルタしてもよい。音声エンコードシステムは、識別された音声パラメータを処理し、音声信号の音声コンテントを決定する。音声コンテントを識別すれば、本発明の一実施形態において、符号励起線形予測を使い、音声信号を符号化する。音声信号を音声が不活性であると識別すれば、ランダム励起シーケンスを音声信号の符号化のために使う。更に、音声が不活性な信号に対しては、エネルギー水準及びスペクトル情報を使い音声信号を符号化する。ランダム励起シーケンスを、本発明の音声デコードシステムにおいて発生させても良い。代わりに、ランダム励起シーケンスを、本発明のエンコード側で発生させてもよいし、または符号帳に格納してもよい。必要ならば、ランダム励起シーケンスを発生させた方法を音声エンコードシステムに伝送しても良い。しかし、本発明の他の実施形態において、ランダム励起シーケンスを発生させた方法を省略しても良い。音声信号における雑音の識別を行い、その後に、雑音補償を使い音声信号のエンコード及びデコードを行う音声コーデックにおいて、本発明の更なる態様を見ることができる。音声信号内の雑音は、音声信号における雑音のような信号、例えば、背景雑音又は実質的に雑音のような特性を有する音声信号それ自体さえも含む。雑音挿入を使い、知覚的に当初の音声信号と実質的に区別できない方法で、音声信号を再生することを助ける。生の音声信号および再生された音声信号の両方における雑音の検出及び補償を、音声コーデックの種々な部分において、分散型の方法で行ってもよい。例えば、音声信号における雑音の検出を音声コーデックのデコーダでのみで行ってもよい。代替として、エンコーダ及びデコーダで部分的に行ってもよい。再生された音声信号の雑音の補償も、かかる分散方法で行ってもよい。本発明の他の態様、利点及び新規な特徴は、本発明の以下の詳細な説明を、添付図面と併せて考察したときに明白になるだろう。訳注:国際出願時の明細書に記載されている符号等のうち一部について、出願手続の都合上、原文の表記に代えて、g、s、qバー、gドット等と記載した。<関連出願との関係>本願は、1998年11月24日出願の米国特許出願第09/198,414に基づいており、その出願は1998年9月18日出願の米国特許出願第09/154,662の一部継続出願であり、その出願は1998年9月18日出願の米国特許出願第09/156,832の一部継続出願であり、その出願は、1998年8月24日出願の仮出願第60/097,569に基づいた1998年9月18日提出の米国特許出願第09/154,657の一部継続出願である。これらの全ての出願は、その全体が本願に援用され、本出願の一部を成す。<本願への援用>下記の出願は、その全体が本願に援用されることによって、本出願の一部を成す。11998年8月24日出願の米国仮出願第60/097,569代理人名簿No.98RSS32521998年11月24日出願の米国特許出願第09/198,414代理人名簿No.97RSS039CIP31998年9月18日出願の米国特許出願第09/154,662代理人名簿No.97RSS38341998年9月18日出願の米国特許出願第09/156,832代理人名簿No.97RSS03951998年9月18日出願の米国特許出願第09/154,657代理人名簿No.98RSS32861998年9月18日出願の米国特許出願第09/156,649代理人名簿No.95E02071998年9月18日出願の米国特許出願第09/154,654代理人名簿No.98RSS34481998年9月18日出願の米国特許出願第09/154,653代理人名簿No.98RSS40691998年9月18日出願の米国特許出願第09/156,814代理人名簿No.98RSS365101998年9月18日出願の米国特許出願第09/156,648代理人名簿No.98RSS228111998年9月18日出願の米国特許出願第09/156,650代理人名簿No.98RSS343121998年9月18日出願の米国特許出願第09/154,675代理人名簿No.97RSS383131998年9月18日出願の米国特許出願第09/156,826代理人名簿No.98RSS382141998年9月18日出願の米国特許出願第09/154,660代理人名簿No.98RSS384図1は、本発明によるソースエンコード及びデコードの使用を説明する音声通信システムの概略的ブロック図である。ここでは、音声通信システム100が、通信チャネル103を通じた音声の通信及び再生をサポートする。通信チャネル103は、例えば、線、ファイバー又は光学リンクを備えうるが、一般には、携帯電話機用の実施形態に見ることができるような、共有帯域資源を必要とする多重同時音声交換をしばしばサポートしなければならない無線周波数のリンクを少なくとも部分的に備える。図示しないが、例えば応答機の機能性、音声メール等を実現するための遅延再生またはプレーバック用の音声情報を一時的に記憶するために、記憶装置を通信チャネル103に結合してもよい。同様に、通信チャネル103を、例えば、その後のプレーバック用の音声を単に記録し且つ記憶する通信システム100の単一装置の実施形態におけるような記憶装置と置き換えても良い。特に、マイクロホン111はリアルタイムで音声信号を生成する。マイクロホン111は、音声信号をA/Dアナログ-デジタル変換器115へ送達する。A/D変換器115は、音声信号をデジタル形式に変換し、それからデジタル化された音声信号を音声エンコーダ117に送達する。音声エンコーダ117は、複数のエンコードモードのうち選択された一のモードを使ってデジタル化された音声をエンコードする。複数のエンコードモードの各々は、結果として生じる再生音声の品質を最適化しようとする特定の技術を利用する。複数のモードのいずれかで作動しながら、音声エンコーダ117は一連のモデル化及びパラメータ情報以下音声インデクスと称すを生成し、音声インデクスをチャネルエンコーダ119に送達する。チャネルエンコーダ119は、チャネルデコーダ131と整合し、通信チャネル103を通じて音声インデクスを送達する。チャネルデコーダ131は音声インデクスを音声デコーダ133へ転送する。音声エンコーダ117のものに対応するモードで作動しながら、音声デコーダ133は、D/Aデジタル-アナログ変換器135を介してスピーカ137において当初の音声を音声インデクスからできるだけ正確に再現しようとする音声エンコーダ117は、通信チャネル103を通じてデータ率の制限を基にして複数の作動モードのうち、一のモードを適切に選択する。通信チャネル103は、チャネルエンコーダ119とチャネルデコーダ131との間に帯域割り当てを備える。割り当ては、例えば、多くの上記チャネルが、必要に応じて割り当てられ再割り当てされる電話交換網により確立される。かかる一実施形態において、22.8kbpsキロビット/秒チャネル帯域、即ちフルレートチャネル、又は11.4kbpsチャネル帯域、即ちハーフレートチャネルのいずれかを割り当ても良い。フルレートチャネル帯域割り当てについては、音声エンコーダ117は、ビットレート11.0、8.0、6.65又は5.8kbpsをサポートするエンコードモードを適切に選択しても良い。音声エンコーダ117は、ハーフレートチャネルのみが割り当てられた場合は、8.0、6.65、5.8又は4.5kbpsのいずれかのエンコードビットレートモードを適切に選択する。勿論、これらのエンコードビットレート及び前述のチャネル割り当ては、本実施形態の単なる代表的なものである。代替の実施形態の目標を満たすための他の変更例も考慮される。フル又はハーフレートの割り当てのいずれについても、音声エンコーダ117は、割り当てられたチャネルがサポートするであろう最高のエンコードビットレートを使って通信しようとする。割り当てられたチャネルが、騒々しかったり又は騒々しくなった場合、あるいは、最高の又はより高いエンコードビットレートを制限しているのであれば、音声エンコーダ117は、より低いビットレートエンコードモードを選択することにより適応する。同様に、通信チャネル103がより有利となれば、音声エンコーダ117は、より高いビットレートエンコードモードに切り替えることにより適応する。より低いビットレートエンコードについては、音声エンコーダ117は、種々の方式を組み入れて、より良い低ビットレート音声再生を生成する。適用される多くの技術は音声自体の特性を基にしている。例えば、より低いビットレートエンコードでは、音声エンコーダ117は、雑音と、無声音声と、音声音声とを区分し、特定の区分に対応する適切なモデル化方式を選択でき且つ実行できるようにする。かくして、音声エンコーダ117は、複数のモデル化方式の中から現状の音声に最も適した方式を適切に選択することになる。音声エンコーダ117は、下記により詳細に明らかにするように、種々の他の方式をも適用し、モデル化の最適化をする。図1bは、図1aの機能性を採用した模範的な通信装置のいくつかのバリエーションを説明する略ブロック図である。通信装置151は,音声の同時捕獲及び再生用の音声エンコーダ及びデコーダの両方を備える。一般的に単一ハウジング内で、通信装置151は、例えば、セルラー電話機機、携帯電話機、演算装置等を備える。代替として、例えばエンコードされた音声情報を記憶する記憶素子を有するいくらかの修正ついては、通信装置151は、応答機と、レコーダと、音声メールシステム等とを備えてもよい。マイクロホン155及びA/D変換器157は整合し、デジタル音声信号をエンコードシステム159に供給する。エンコードシステム159は、音声及びチャネルエンコードを行い且つその結果生じる音声情報をチャネルに供給する。供給された音声情報は、遠隔地にある他の通信装置図示しないに向けても良い。音声情報を受信すると、デコードシステム165はチャネル及び音声デコードを行い、それからD/A変換器167及びスピーカ169と整合し、当初に捕獲した音声のように聞こえるものを再生する。エンコードシステム159は、音声エンコードを行う音声処理回路185及びチャネルエンコードを行うチャネル処理回路187の両方を備える。同様に、デコードシステム165は、音声デコードを行う音声処理回路189及びチャネルデコードを行うチャネル処理回路191の両方を備える。音声処理回路185及びチャネル処理回路187を別個に説明するが、それらを部分的に又は全体として単一ユニットに組み合しても良い。例えば、音声処理回路185及びチャネル処理回路187は、単一DSPデジタル信号プロセッサ及び/又は他の処理回路を共用しても良い。同様に、音声処理回路189及びチャネル処理回路191を完全に分離しても、又は部分的に又は全体として組み合わせてもよい。更に、全体として又は部分的な組み合わせを音声処理回路185及び189、チャネル処理回路187及び191、処理回路185、187、189及び191、又は他に適用しても良い。エンコードシステム159及びデコードシステム165の両方はメモリ161を利用する。音声処理回路185は、ソースエンコードプロセスにおいて音声メモリ177の固定符号帳181及び適応符号帳183を利用する。チャネル処理回路187は、チャネルメモリ175を利用し、チャネルエンコードを行う。同様に、音声処理回路189は、ソースデコードプロセスにおいて固定符号帳181及び適応符号帳183を利用する。チャネル処理回路187は、チャネルメモリ175を利用し、チャネルデコードを行う。説明したように音声メモリ177を共用しても、そのメモリの別個の複写を処理回路185及び189に割り当てることができる。同様に、別個のチャネルメモリを処理回路187及び191の両方に割り当てることができる。メモリ161は、処理回路185、187、189及び191が利用するソフトウエアを有し、ソース及びチャネルエンコード及びデコードプロセスにおいて要求される種々の機能性も行う。図2~4は、図1a及び1bで説明した音声エンコーダの一実施形態に使用される多段式エンコード手法を説明するブロック機能図である。特に、図2は、図1a及び1bに示した音声エンコーダの一実施形態で行われる、第一のステージの作動を説明するブロック機能図である。エンコーダ処理回路を備える音声エンコーダは、下記の機能性を遂行するソフトウエア命令に従って、一般的に、作動する。ブロック215において、ソースエンコーダ処理回路が、音声信号211の高域のフィルタを行う。フィルタは、約80Hzの遮断周波数を使い、例えば、60Hz電力線雑音及び他の低周波信号を除去する。かかるフィルタ後、ソースエンコーダ処理回路は、ブロック219が表示しているように知覚的重み付けフィルタを適用する。知覚的重み付けフィルタが作動し、フィルタされた音声信号の谷領域のエンファシスを行う。エンコーダ処理回路が、制御ブロック245が表示しているように、ピッチ処理PPモードにおける作動を選択すれば、重み付き音声信号についてのピッチ処理作動をブロック225において行う。ピッチ処理作動は、重み付き音声信号のねじれを生じさせ、デコーダ処理回路が発生するであろう補間ピッチ値に一致させる。ピッチ前処理を適用すると、ねじれを生じた音声信号は、第一のターゲット信号229に指定される。ピッチ前処理を制御ブロック245において選択しなければ、重み付き音声信号は、ピッチ処理されずにブロック225を通過し且つ第一のターゲット信号229に指定される。ブロック255が表示するように、エンコード処理回路は、適応符号帳257からの貢献が、第一の誤差信号253を最小にする対応ゲイン257と一緒に選択されるプロセスを適用する。第一の誤差信号253は、第一のターゲット信号229と適応符号帳からの重み付き、合成された貢献との差を有する。ブロック247、249及び251において、適応ゲインが合成及び重み付けフィルタの両方に還元後生じた励起ベクトルを適用し、第一のターゲット信号229に最も調和するモデル化された信号を発生する。エンコード処理回路は、ブロック239が表示するように、LPC線形予測符号化分析を使用し、合成及び重み付けフィルタ用のフィルタパラメータを発生する。重み付けフィルタ219及び251の機能性は同等である。次に、エンコーダ処理回路は、固定符号帳261からの貢献を使い、一致のため第一の誤差信号253を第二のターゲット信号として指定する。エンコーダ処理回路は、一般的には第二のターゲット信号に一致させようとするが、最も適切な貢献を選択する試みにおいて固定符号帳261内にある複数のサブ符号帳のうち少なくともひとつを探索する。更に具体的には、エンコーダ処理回路は、様々な要因を基にして励起ベクトルと、それに対応するサブ符号帳と、ゲインとを選択する。例えば、ブロック279が表示しているように、エンコーダ処理回路は、エンコードビットレートと、最小化の程度と、音声自体の特性とを制御ブロック275において考慮する。たとえ多くの他の要因を考慮しても、模範的な特性には音声区別と、のいずれベルと、鮮明さと、周期数等とが含まれる。かくして、かかる他の要因を考慮することにより、たとえ第二のサブ符号帳が第二のターゲット信号265をより良く最小化しても、第二のサブ符号帳の最も良い励起ベクトルよりもむしろ、最も良い励起ベクトルを有する第一のサブ符号帳を選択してもよい。図3は、図2で説明した音声エンコーダの実施形態で行われる第二のステージの作動を描くブロック機能図である。第二のステージにおいて、音声エンコーダ回路は、第一のステージの作動で見られる適応符号帳及び固定符号帳ベクトルの両方を同時に使用し、第三の誤差信号311を最小化する。音声エンコーダ回路は、適応及び固定符号帳257及び261の両方から以前識別された励起ベクトル第一のステージにおいて用の最適なゲイン値を探索する。ブロック307及び309が表示するように、音声エンコーダ回路は、第一のターゲット信号229第三の誤差信号を最小化するに最も一致する、合成され且つ重み付き信号を、即ちブロック301及び303経由で、発生することにより最適なゲインを識別する。勿論、処理能力が許せば、ゲインと適応及び固定符号帳ベクトル選択の両方を共同で最適化することを使用することができところで第一及び第二のステージを組み合わすことがでる。図4は、図2及び3で説明した音声エンコーダの実施形態で行われる、第三のステージの作動を描いたブロック機能図である。エンコード処理回路は、ブロック401、403及び405が表示するように、ゲイン正規化と、平滑化と、量子化とをエンコード処理の第二のステージにおいて識別された、共同に最適化されたゲインに適用する。再度、使用される適応及び固定符号帳ベクトルは、第一のステージ処理で識別されたベクトルである。正規化と、平滑化と、量子化とを機能的に適用して、エンコーダ処理回路はモデル化プロセスを完了させた。それ故、識別されたモデル化パラメータをデコーダに通信する。特に、エンコーダ処理回路は、選択された適応符号帳ベクトルへのインデクスをマルチプレクサ419経由でチャネルエンコーダに供給する。同様に、エンコーダ処理回路は、選択された固定符号帳ベクトルと、その結果生じるゲインと、合成フィルタパラメータ等とへのインデクスをマルチプレクサ419に供給する。マルチプレクサ419は、受信装置のチャネル及び音声デコーダへの通信のため、チャネルエンコーダへの供給用のかかる情報のビットストリーム421を発生する。図5は、図2~4で説明した機能性に対応する機能性を有する音声デコーダの機能性を説明する一実施形態のブロック図である。音声エンコーダについては、デコーダ処理回路を備える音声デコーダは、下記の機能性を遂行するソフトウエア命令に従って一般的に作動する。デマルチプレクサ511は、音声モデル化インデクスのビットストリーム513を、チャネルデコーダ経由で遠隔にあることが多いエンコーダから受信する。以前論議したように、エンコーダは、図2乃至4を参照して上で説明した多段式エンコードプロセス中に各インデクス値を選択した。デコーダ処理回路は、インデクスを利用して、例えば、適応符号帳515及び固定符号帳519から励起ベクトルを選択し、ブロック521において適応及び固定符号帳ゲインを設定し、且つ合成フィルタ531用のパラメータを設定する。かかるパラメータ及びベクトルを選択又は設定して、デコーダ処理回路は、再生された音声信号539を発生する。特に、符号帳515及び519は、デマルチプレクサ511からのインデクスが識別した励起ベクトルを発生する。デコーダ処理回路は、ブロック521においてインデクス化されたゲインを総計したベクトルに適用する。ブロック527において、デコーダ処理回路は、ゲインを修正し、適応符号帳515からのベクトルの貢献をエンファシス化する。ブロック529において、励起スペクトルを平坦化にする目標と結合したベクトルに適応チルト補償を適用する。デコーダ処理回路は、平坦化された励起信号を使って、ブロック531において合成フィルタリングを行う。最後に、再生された音声信号539を発生させるため、再生された音声信号539の谷領域をデエンファシスする、ポストフィルタリングをブロック535において適用し、ひずみの影響を減らす。本発明の模範的なセルラー電話機の実施形態において、A/D変換器115図1aは、1入力レベル調整装置と、2入力反エイリアジングジングフィルタと、38kHzでサンプリングを行うサンプルホールド装置と、4アナログから13ビット表現への均一なデジタル変換とを含む、アナログから均一なデジタルPCMへの変換に一般的に関係する。同様に、D/A変換器135は、113ビット/8kHzの均一なPCMからアナログへの変換と、2ホールド装置と、3x/sinx補正を含む再構築フィルタと、4出力レベル調整装置とを含む、均一なデジタルPCMからアナログへの変換に、一般的に、関係する。端末装置において、13ビットの均一なPCMフォルマントへ直接に変換することにより、又は8ビット/A-法則の混合されたフォルマントへ変換することにより、A/D機能を達成しても良い。D/A作動では、逆の作動が起こる。エンコーダ117は、16ビットワードにおいて13ビット分解を左寄せにしたデータサンプルを受信する。三つの最下位の数字をゼロとする。デコーダ133は同じフォルマントでデータを出力する。音声コーデックの外では、更なる処理を適用し、異なる表現を有するトラヒックデータを調節することができる。図2~5で説明した作動機能性を持つAMR適応マルチレートコーデックの一特定実施形態は、ビットレート11.8、8.0、6.65、5.8及び4.55kbpsを持つ5つのソースコーデックを使用する。最も高いソース符号化ビットレートの内の4つはフルレートチャネルで、4つの最低ビットレートはハーフレートチャネルで使用する。AMRコーデック内全ての5つのソースコーデックは、符号励起線形予測CELP符号化モデルを一般的に基にしている。以下で与えられる10次の線形予測LP、即ち、例えば、ブロック249、267、301、407及び531図2乃至5のにおいて使用される短期合成フィルタを使う。ここで、^ai,i=1,....,mは量子化された線形予測LPパラメータである。長期フィルタ、即ちピッチ合成フィルタを、適応符号帳手法又はピッチ前処理手法のいずれかを使い実行する。ピッチ合成フィルタは以下のように与えられる。ここで、Tはピッチディレイ及びgpはピッチゲインである。図2を参照して、ブロック249において短期LP合成フィルタの入力における励起信号を、適応及び固定符号帳257及び261からの2つの励起ベクトルをそれぞれ加えて構築する。これらの符号帳から適切に選んだ2つのベクトルを、ブロック249及び261のぞれぞれにおいて短期合成フィルタを通るように供給して、音声を合成する。知覚的重み付け歪み測度に従い、当初の音声と合成された音声との間の誤差を最小にする、合成による分析の探索手順を使い、符号帳における最適な励起シーケンスを選ぶ。例えば、ブロック251及び268において、合成による分析探索方式で使用される知覚的重み付けフィルタは以下の通り与えられる。Wz=Az/γ1/Az/γ23ここでAzは非量子化LPフィルタ及び0<γ2<γ1≦1は知覚的重み付け因子である。値γ1=0.9、0.94及びγ2=0.6を使う。重み付けフィルタは、例えば、ブロック251及び268において、非量子化LPパラメータを使うが、一方フォルマント合成フィルタは、例えば、ブロック249及び267において、量子化されたLPフィルタを使う。非量子化及び量子化LPパラメータは、共にブロック239において発生する。本エンコーダの実施形態は、毎秒8000サンプルのサンプリング周波数で、160サンプルに対応する20msミリ秒音声フレーム上で作動する。各160音声サンプル毎に音声信号を分析し、CELPモデルのパラメータ、即ちLPフィルタ係数と、適応及び固定符号帳インデクスと、ゲインとを抽出する。これらのパラメータをエンコードし伝送する。デコーダにおいて、これらのパラメータをデコードし、再構築された励起信号をLP合成フィルタを通じてフィルタリングすることにより音声を合成する。更に具体的には、ブロック239においてLP分析をフレーム毎に2回行うが、単一LPパラメータセットのみを線スペクトル周波数LSF及び予測多段量子化PMVQを使って量子化されたベクトルに変換する。音声フレームをサブフレームに分割する。適応及び固定符号帳257及び261からのパラメータをすべてのサブフレームに伝送する。量子化された及び非量子化LPパラメータ、又はそれらの補間バージョンをサブフレームに応じて使用する。ブロック241においてPPモード又はLTPモード用のそれぞれのフレーム毎に、開ループピッチラグを一度又は二度推定する。サブフレーム毎に、少なくと次の作動を繰り返す。最初に、エンコーダ処理回路ソフトウエア命令に従って作動は、LP残差と励起との間の誤差をフィルタすることにより更新されたようなフィルタの初期状態の重み付き合成フィルタWzHzを通じてLP残差をフィルタすることにより、xn、第一のターゲット信号229を演算する。これは、重み付き音声信号から重み付き合成フィルタのゼロ入力応答を差し引くという代替の手法と同等である。二番目に、エンコーダ処理回路は、重み付き合成フィルタのインパルス応答、hn、を演算する。三番目に、LTPモードにおいて、閉ループピッチ分析を行い、第一のターゲット信号229、xn、を用いてピッチラグおよびゲインを、また、開ループピッチラグ周辺を探索することにより、インパルス応答、hn、を探す。種々のサンプル分解能を持つ分数のピッチを使用する。PPモードにおいて、当初の入力信号にピッチ前処理を行って、補間ピッチ輪郭に一致させたため、閉ループ探索は必要ではない。補間ピッチ輪郭及び過去に合成された励起を使ってLTP励起ベクトルを演算する。4番目に、エンコーダ処理回路は、適応符号帳コントリビューションフィルタされた適応コードベクトルをxnから除去することにより、新たなターゲット信号x2nである第二のターゲット信号253を発生する。エンコーダ処理回路は、固定符号帳の探索において第二のターゲット信号253を使い、最適なイノベーションを探す。5番目に、11.0kbpsビットレートモードに対して、移動平均予測を固定符号帳ゲインに適用して適応及び固定符号帳のゲインを4及び5ビットでそれぞれスカラ量子化する。他のモードに対しては、移動平均予測を固定符号帳ゲインに適用して適合及び固定符号帳のゲインをベクトル量子化する。最後に、次のサブフレームにおいて第一のターゲット信号を探すために決められた励起信号を使ってフィルタメモリを更新する。このAMRコーデックモードのビットの割り当てを表1に示した。たとえば、各20ms音声フレームに対しては110、80、665、58あるいは455kbpsのビットレートに応じてそれぞれ220、160、133、116あるいは91ビットが作られる。第5図を参照して、デコーダ処理回路は、ソフトウエア制御に従って、音声信号をデマルチプレクサー511により受信ビット流から抽出した伝送モデリングインデクスを用いて再構成する。デコーダ処理回路はインデクスをデコードして、各伝送フレームにおける符号化パラメータを得る。これらのパラメータは、LSFベクトル、分数のピッチラグ、イノベーティブコードベクトル、および2つのゲインである。LSFベクトルはLPフィルター係数に変換され、各サブフレームにおけるLPフィルターを得るために補間される。各サブフレームにおいては、デコーダ処理回路は、1符号帳515および519から適応、イノベーティブコードベクトルを識別し、2ブロック521においてそれぞれのゲインにより、寄与をスケーリングし、3スケーリングした寄与を合計して、3ブロック527および529において適応チルト補償を変更し適用することによって励起信号を構成する。これら音声信号はブロック531においてLP合成を通じてその励起をフィルタにかけ、サブフレーム基準で再構成される。最終的に、音声信号はブロック535の適応ポストフィルタを通り、再生音声信号539を生成する。AMRエンコーダは、独自のシーケンスおよびフォルマントにて音声モデル化情報を生成し、AMRデコーダは同様の方法で同一の情報を受け取る。符号化された音声の異なるパラメータ、およびそれらの個々のビットは、主観的な品質に関して、同一でない重要性を持つ。チャンネルエンコーディング関数に供される前に、ビットは重要性の順に再配列される。二つの予備処理関数:高域フィルタおよび信号ダウンスケーリングが、エンコーディングプロセスに先立って適用される。ダウンスケーリングは、固定点実装において、オバーフローの可能性を減らすために、入力を2分の1に割ることdividingtheinputbyafactorof2からなる。ブロック215第2図の高域フィルタは、好ましからざる低周波数成分に対する予防策として機能する。80Hzのカットオフ周波数のフィルタが使われ、それはのように与えられる。Hhlz=0.92727435-1.8544941z-10.92727435z-2/1-1.9059465z-10.9114024z-2ダウンスケーリングおよび高域フィルタリングはHhlzの分子の係数を2で割ることにより結合される。短期予測、あるいは、線形予測LP分析は、30msのウィンドウを有する自己相関手法を用いる音声フレーム毎について、2回ずつ行われる。具体的には、2つのLP分析が2個の別個のウィンドウを用いてフレームごとに2度実行される。第1のLP分析LPanalysis1では、ハイブリッドウィンドウhybridwindowが用いられ、それは第4のサブフレームにおいてその重みがコンセントレートconcentrateされる。ハイブリッドウィンドウは2つの部分からなる。第1の部分は、ハミングウィンドウHammingwindowの半分であり、第2の部分は余弦サイクルの1/4である。ウィンドウは以下のように与えられる。第2のLP分析LPanalysis2では、対称なハミングウィンドウが用いられる。いずれのLP分析においても、ウィンドウされた音声の自己相関s’n=0239は以下により計算される。60Hz帯域拡張はラグウィンドウ化lagwindowingにより用いられ、自己相関は次のウィンドウを用いる。wlagi=exp[-1/22π60i/80002]、i=1,10さらに、r0に白色雑音補正係数1.000、すなわち-40dBの底域雑音を加えるのに等しいを乗じる。修正自己相関r’0=1.0001r0およびr’k=rkwlag、k=1,10は、LevinsonDurbinアルゴリズムを用いて、反射係数ki及びLPフィルタ係数ai、i=1,10を得るのに用いる。さらに、LPフィルタ係数aiは線スペクトル周波数LSFsを得るのに用いられる。補間非量子化LPパラメーターは、LPanalysis1、およびLPanalysis2から以下として得られたLSF係数を補間することによって得られる。q105q405q2q305q205q4ここでq1はサブフレーム1について補間したLSFであり、q2はカレントフレームのLPanalysis2から得られたサブフレーム2のLSFであり、q3はサブフレーム3について補間したLSFであり、q4は前のフレームのLPanalysis1から得たLSF余弦領域であり、q4はカレントフレームのLPanalysis1から得られたサブフレーム4に対するLSFである。補間は余弦領域で行われた。VAD無音圧縮アルゴリズムはブロック235図2において、入力音声フレームを活性音声フレームか不活性音声フレーム暗騒音あるいは無音かに分類するのに用いられる。入力音声sはsを以下のフィルタに通すことによって重み付けされた音声信号swを得るのに用いられる。Wz=Az/γ1/Az/γ2これは、サイズL_SFのサブフレームにおいて、重み付けされた音声は次のように与えられる。入力音声sとその残差rwを用いるブロック279内における音声無音声の分類およびモード決定は次のときに誘導される。分類は4つの手段によって行われる。すなわち1音声のシャープさ、P1SHP2正規化された一ディレイ相関P2R13正規化されたゼロ交差レートP3ZCおよび、4正規化されたLP残差エネルギーP4REである。音声のシャープさは次のように与えられる。ここで、Maxは長さLの特定間隔におけるabsの最大値である。正規化された一ディレイ相関と正規化ゼロ交差レートとは次のように与えられる。ここで、sgnは入力サンプルがポジティブかネガティブかによってその出力が1あるいは1のいずれかとなるサイン関数である。最後に、正規化されたLP残差エネルギーは次により与えられる。ここで、であり、kiはLPanalysis1から得られた反射係数である。音声無音声の決定は次の条件に合致するならば導かれる。ifP2R102setmode2ifP3ZC04andP1SHP018setmode2ifP4RE02setmode2ifsetVUV3ifsetVUV3ifsetVUV3ifsetVUV3ブロック241図2におけるピッチラグの概算値を見出すために符号化レートに応じて各フレームについて1回あるいは2回の各10msの開ループピッチ分析がおこなわれる。これは加重化音声信号Sw、n01...,79に基づいており、ここでnmは最初の半分のフレームあるいは最後の半分のフレームにおけるこの信号のロケーションを定義する。第1ステップにおいて、その相関:の四つの最大値は、4つの領域、17...33、34...67、68...135、136...145のそれぞれにおいて見出される。得られた最大値Cki、i1234は、それぞれ、次により除されて、正規化される。この正規化された最大値と対応するディレイは、i1234で示される。第2のステップは、4個の候補の中から遅延kIを4つの正規化された相関を最大化することによって選定する。第3ステップでは、kIはより低い領域に適合するためにkiに恐らく修正されるだろう。これはkiがKIm4kIm4m2345の中にあれば、kiが選択されるだろうし、もし、前のフレームが無音声であるかによってkikI095IiDiNsignにおいてはSIGNはエンコードされない。一般にサインのすべては次のように決定される。npNsignにおいてはSIGNSIGN反復アプローチを用いて、パルスポジションがnp0からnp=Np1の順に検索されるためである。もし2個のパルスが同じトラックに位置していたら、トラック上の最初のパルスのサインのみがエンコードされる。一方、第2のパルスのサインは第1のパルスの位置に依存する。もし、第2のパルスの位置が小さかったら、それは、反対のサインとなるが、そうでなければ、第1のパルスのサインと同じサインになるだろう。パルスサブ符号帳の第2の種類では、イノベーションベクトルは10のサインを有するパルスを含む。各パルスはパルスポジションのコード化のために、0,1,又は2ビットを持つ。40サンプル分の大きさを有する1個のサブフレームは、4サンプル分の長さの10の小さなセグメントに分けられている。10パルスはそれぞれ10のセグメント内に置かれる。各パルスの位置は1個のセグメントに限定されるから、npで番号付けされたパルスに対する可能な位置はそれぞれ、パルスポジションをコードするための0,1,2ビットに対して4np4np4np2あるいは4np4np14np24np3である。10パルスすべてに対してサインがエンコードされる。重み付け入力音声と重み付け合成音声の間の平均自乗誤差を最小とすることによって固定符号帳261が検索される。LTP励起に用いた目標信号が適応符号帳寄与を差し引いて更新される。すなわち、x2xgpyn039ここで、yvhは適応符号帳ベクトル、gpは修正減少LTPゲインである。もし、ckが固定符号帳からのインデクスkにおけるコードベクトルとすると、パルス符号帳は次項を最大化することにより検索される。ここで、d=Htx2は目標信号x2とインパルス応答h間の相関である。Hは対角h及びより低い対角hhを有するより低いテプリッツ畳み込み三角行列であり、またΦ=HtHはhの相関マトリクスである。ベクトルd後方向へフィルターされた目標とマトリクスΦは符号帳検索に先立って計算される。ベクトルdの要素は次式によって計算される。そして対称マトリクスΦの要素は次式で計算される。分子中の相関は次式で与えられる。ここで、miはi番目のパルスの位置であり、はその振幅である。その複雑性のゆえに、すべての振幅は1あるいは-1にセットする。すなわち、分母におけるエネルギーは次式で与えられる。検索処理を簡単化するために、パルスサインは、正規化ベクトルdnの重み付け総和と残差領域res2nの正規化目標信号x2nである信号bを用いて前もってセットされる。もし、miに位置するi番目i=npのパルスがエンコードされたら、その位置に信号bのサインがセットされる,すなわちSIGNisign[bmi]である。本実施例では、固定符号帳261はエンコードビットレートのそれぞれについて2あるいは3のサブ符号帳を有する。勿論もっと多くのサブ符号帳が他の実例では用いられ得る。しかしいくつかの符号帳であっても、次の手法を用いれば固定符号帳261の検索は非常に迅速になる。最初の検索ターンでは、エンコーダプロセス回路は、現在あるすべてのパルスの影響を考慮しつつ最初のパルスnp=0から最後のパルスnp=Np-1までパルスポジションを順次検索する。第2の検索ターンでは、エンコーダプロセス回路は各パルス位置を、カレントパルスの可能な位置に対するパルスに起因する基準値Akをチェックすることにより最初のパルスから最後のパルスまで順に補正する。第3のターンでは、第2の検索ターンが最後まで繰り返される。勿論、その先のターンも、さらに複雑になっても構わないならば有効である。1つのパルスの位置のみが変化し、それはAkの計算において、基準分子Cにおける1つの項の、および基準分母EDにおけるわずかな項の変化だけを導くので、上記検索アプローチは、きわめて効果的であることがわかる。一例として、パルス符号帳が、その位置をエンコードするためにパルスあたり3ビットのパルスで構成されているとする。判断基準Akの僅か96の簡易化計算4パルス×23ポジション/パルス×3ターン=96が実行される必要がある。複雑性をさらに省くために、通常、固定符号帳261中のサブ符号帳の一つが最初の検索実施を終えたあと選ばれる。さらなる検索ターンは選ばれたサブ符号帳についてのみ実施される。別の実施形態では、第2の検索ターン終了後にのみ、サブ符号帳の一つが選ばれてもよく、あるいはその後に資源処理がなされるべきである。ガウス符号帳は、記憶要求および計算の複雑度を減らすように構成されている。2個の基礎ベクトルを持ったくし型構造が用いられる。くし型構造では、基礎ベクトルは直交で、低複雑性検索を行う。AMRコーダーでは、第1の基礎ベクトルは偶数サンプル位置0,2...,38をとり、第2の基礎ベクトルは奇数サンプル位置1,3...,39をとる。同じ符号帳が両方の基礎ベクトルに適用され、符号帳ベクトルの長さは20サンプルサブフレーム長さの半分である。すべてのレート665、58および455kbpsは同じガウス符号帳を使用する。ガウス符号帳CBGaussは僅か10エントリを持つのみであり、このように記憶要求は1020=200、16ビット語である。10入力から32コードベクトルのような多数のものが生成される。1基礎ベクトル22に対するインデクスidxδには、コードベクトル対応部分Cidxδが次のように含まれる。ここで、テーブル入力l、シフトτはインデクスidxδから次式によって計算される。τtrunc{idxδ/10}l=idxδ-10τそして、δは第1基礎ベクトルに対しては0、第2基礎ベクトルに対しては1である。さらに、サインは各基礎ベクトルに対して適用される。基本的には、各ガウステーブルへの入力により20もの多くののユニークなベクトルを生じ、環状シフトのためにすべてが同じエネルギーを持つ。10入力はすべて正規化され同一エネルギー05を持つ。すなわちこれは、両方の基礎ベクトルが選択されたとき、その結合コードベクトルcidxδidxlは単一のエネルギーを持ち、従ってガウスサブ符号帳からの候補ベクトルについてはピッチ増強が行われないのでガウス符号帳からの最終励起ベクトルは単一エネルギーを持つだろうということを意味する。ガウス符号帳の検索は、低複雑性検索を実行するために符号帳の構造を利用する。最初に、理想的励起res2に基づき独立的に2個の基礎ベクトルの候補が検索される。各基礎ベクトルに対しては、それぞれのサインと共に、平均自乗誤差によって2個の最良候補が見出される。これは、最良候補である、インデクスidxδ、その符号sidxを見出すための式によって実現される。ここで、NGaussは基礎ベクトルに対する候補入力の数である。その他のパラメータは、上記のように表わされる。ガウス符号帳における入力の総数は22NGauss2である。細密な検索は、予備選択からの2つの基礎ベクトルに対する候補の可能な結合を考慮して重み付け音声と重み付け合成音声の間の誤差を最小にする。もし、ckok1が2つの基礎ベクトルに対するそれぞれのサインインデクスk0およびk1で表わされる候補ベクトルからのガウスコードベクトルであるなら、ついで最終ガウスコードベクトルが次項を候補ベクトルに対して最大にすることにより選ばれる。dHtx2は目標信号x2nとインパルス応答hnピッチ増強なしでの間の相関であり、またベクトルHは対角h0と低い側の対角h1,h39を持つより低いテプリッツ畳み込み三角行列であり、ΦHtHはhnの相関関係マトリクスである。より具体的には、本実施形態では、2個のサブ符号帳が11kbpsのエンコードモードで31ビットを有する固定符号帳261に含まれあるいは利用される。第1サブ符号帳には、イノベーションベクトルは8パルスを含む。各パルスはパルスポジションを記録するために3ビットを有する。6パルスのサインは6ビットのデコーダに伝送される。第2サブ符号帳は10パルスからなるイノベーションベクトルを含む。各パルスの2ビットは10のセグメントのうちの1個に限定されているパルスポジションを符号化するのに割り当てられる。10ビットは10パルスの10のサインに使われる。固定符号帳261に用いられるサブ符号帳に対するビットの割り当ては下記のように要約できる。サブ符号帳1:8パルス×3ビット/パルス6サイン=30ビットサブ符号帳2:10パルス×2ビット/パルス10サイン=30ビット2個のサブ符号帳のうちの1つはブロック275図2で、第1サブ符号帳からの基準値F1と、第2サブ符号帳からの基準値F2を比較した際に適用された適応重み付けを用いる第2のサブ符号帳を好適化することにより選ばれる。IfWcF1>F2、第一のサブ符号帳選択else、第二のサブ符号帳選択ここで重み付け0R2R3R4R5である。CcバーCpバーTgsバーは、フィルターされた固定符号帳励起、フィルターされた適応符号帳励起適応符号帳検索用目標信号である。11kbpsビットレートエンコーディングについては、適応符号帳ゲインgpが閉ループピッチ検索において計算したときと同じように残る。固定符号帳ゲインgcは次のように得られる。gcR6R2ここで、R6およびTgバーTgsバー-gpCpバー原CELPアルゴリズムは合成による分析波形マッチングの概念を基礎としている。低いビットレートあるいはノイズの多い音声を符号化するとき、波形マッチングはそのゲインが上下して困難になり、しばしば不自然な音となる。これらの問題を補うためには、閉ループ合成による分析で得られたゲインが修正あるいは正規化されることが必要である。ゲインの正規化には、2つの基本的な手法がある。一つは開ループ手法と呼ばれるもので、合成された励起のエネルギーを量子化されていない残差信号のエネルギーに正規化する。もう一つは閉ループ手法で、これにより知覚的重み付けを考慮した正規化がなされる。ゲイン正規化の因子は、前記閉ループ手法の一つと前記開ループ手法の一つとの線形的な組合せである。その組合せに使用される重み付け係数は、前記LPCゲインにしたがって制御される。次の条件の一つが満たされれば、ゲインの正規化を行う決定がなされる。aビットレートが8.0又は6.65kbpsで、雑音様の無声化された音声が真。b雑音レベルPNSRが0.5より大。cビットレートが6.65kbpsで、雑音レベルPNSRが0.2より大。dビットレートが5.8又は4.45kbps。残差エネルギーEresと目標信号エネルギーETgsとは、それぞれ次のように定義される。そして、平滑化された開ループエネルギーと平滑化された閉ループエネルギーとは、次のように評価される。IfOlEgEreselseOlEgβsubOlEgEresIfClEgETgselseClEgβsubClEgETgsβsubは、分類によって決定される平滑化係数である。基準エネルギーが得られたら、開ループゲインの平滑化因子を計算する。Colは、ビットレートが11.0kbpsの場合に0.8、他のレートについては0.7である。また、νは励起であって、ννagpνcgcn01LSF1gc及びgpは、量子化されていないゲインである。同様に、閉ループゲインの正規化因子は、Cclは、ビットレートが11.0kbpsの場合に0.9、他のレートについてCclは0.8である。yはフィルタされた信号yνhで、yyagpycgcn01LSF1である。最後のゲイン正規化因子gfは、Clg及びOlgの組合せであり、LPCゲインパラメータCLPCに関して制御される。IfgfCLPCOlgClggfMAXgfMINIfgf12MINClgOlgここで、CLPCは次のように定義される。CLPCMINsqrt0808いったんゲイン正規化因子が決定されると、量子化されていないゲインは修正される。gpgpgf4.55、5.8、6.65及び8.0kbpsビットレートエンコーディングについては、前記適応符号帳ゲインと固定符号帳ゲインとは、4.55kbpsの場合6ビット、他のレートの場合7ビットを用いて量子化されたベクトルである。ゲイン符号帳検索は、元の音声信号と再構築された音声信号との間の重み付き誤差Errの自乗平均を最小とすることによってなされる。Err∥TgsバーgpCpバーgcCcバー∥211.0kbpsのレートについては、スカラー量子化が行われ、適応符号帳ゲインgpは4ビットを用いて、固定符号帳ゲインgcは5ビットを用いてそれぞれ量子化される。固定符号帳ゲインgcは、以下のようにしてスケールされた固定符号帳励起のエネルギーをMA予測することによって得られる。サブフレームnにおけるスケールされた固定符号帳励起の平均除去エネルギーEdBは、次式によって与えられる。cはスケールされていない固定符号帳励起、Eバー30dBは、スケールされた固定符号帳励起の平均エネルギーである。予測されたエネルギーは次式によって与えられる。b1b2b3b4068058034019はMA予測係数、Rはサブフレームnにおける量子化された予測誤差である。予測されたエネルギーは、予測固定符号帳ゲインgcドットをEをEにより、gcをgcドットにより置換して計算するのに用いられる。これは、次のようにして行われる。まず、スケールされていない固定符号帳励起の平均エネルギーを計算する。そして、予測されたゲインgcドットを得る。gcドット10005EバーEiゲインgcと予測値gcドットとの間の修正因子は、次式によって与えられる。γgc/gcドットこれはまた、予測誤差とも関連する。REE20logγエンコードビットレート4.55、5.8、6.65、及び8.0kbpsについての符号帳検索は、2つのステップからなる。第1のステップでは、量子化された予測誤差を表す単式表singleentrytableのバイナリ検索が行われる。第2のステップでは、自乗平均誤差の意味で量子化されていない予測誤差に最も近い最適エントリのインデクスIndex1が使用され、適応符号帳ゲインと予測誤差とを表す二次元VQテーブルの検索を制限する。VQテーブルの特定の配列及び順序を活用して、Index1によって指示されるエントリの近辺で利用する候補がほとんどない、高速検索が実行される。実際、テストしたところ、VQテーブルのエントリの約半分がIndex2を持つ最適エントリへ通じている。Index2のみが送信される。11.0kbpsビットレートエンコーディングモードでは、両方のスカラーゲイン符号帳が完全検索されて、gp及びgcを量子化する。gpについては、誤差Errabsを最小化することによって検索が行われる。一方、gcについては、誤差Err∥TgsバーgpバーCpバーgcCcバー∥2を最小化することによって検索が行われる。次のサブフレームの目標信号を計算するために、合成及び重み付けフィルタの状態を更新する必要がある。2つのゲインを量子化した後に、現在のサブフレームの励起信号uを計算する。ugpバーνgcバーcn039gpバー、gcバーは、それぞれ量子化された適応及び固定符号帳ゲインであり、νは適応符号帳励起補間された過去の励起、cは固定符号帳励起である。40のサンプルサブフレームについて、フィルタ1/Aバー及びWを通じて信号ruをフィルタリングすることにより、フィルタの状態を更新することができる。これには、通常、3回のフィルタリングが必要であろう。1回のフィルタリングのみが必要とされる簡便な手法は、次のようである。エンコーダにおける局所的合成音声sは、1/Aバーを通して励起信号をフィルタリングすることにより計算される。入力ruのため、フィルタの出力はessと等価であり、合成フィルタ1/Aバーの状態は、en039によって与えられる。このフィルタを通して誤差信号eをフィルタリングして知覚的に重み付けされた誤差ewを見いだすことにより、フィルタWの状態を更新することができる。しかし、信号ewは、次式によって等価なものとして見いだされる。ewTgsgpバーCpgcバーCc重み付けフィルタの状態は、ewをn30から39までについて計算することにより更新される。デコーダの機能は、送信されたパラメータdLPパラメータ、適応符号帳ベクトルとそのゲイン、固定符号帳ベクトルとそのゲインのデコードと、合成を実行して再構成された音声を得ることからなる。次いで再構成された音声は、ポストフィルタリング及びアップスケールされる。デコード処理は、以下の順序で実行される。まず、LPフィルタパラメータがエンコードされる。受信されたLSF量子化インデクスを使用して、量子化されたLSFベクトルが再構成される。補間が行われ、4つの補間されたLSFベクトル4つのサブフレームに対応するが得られる。各サブフレームについて、補間されたLSFベクトルはLPフィルタ係数ドメインakに変換され、サブフレーム内の再構成された音声を合成するのに使用される。4.55、5.8、及び6.65PP_モードkbpsビットレートエンコーディングモードについて、受信されたピッチインデクスは、サブフレーム全体にわたってピッチラグを補間するのに使用される。各サブフレームについて、次の3つのステップが反復される。1ゲインのデコード4.55、5.8、6.65、及び8.0kbpsのビットレートについて、受信されたインデクスを用いて、二次元VQテーブルから量子化された適応符号帳ゲインgpバーを見いだす。同じインデクスを用いて、同じ量子化テーブルから固定符号帳ゲイン修正因子γバーを取得する。量子化された固定符号帳ゲインgcバーは、以下のステップにしたがって得られる。予測されたエネルギーを計算する。スケールされていない固定符号帳励起のエネルギーを計算する。gcドット10005EバーEiとして、予測されたゲインgcドットを得る。量子化された固定符号帳ゲインは、gcバー=γバーgcドットで与えられる。11kbpsビットレートについては、受信された適応符号帳ゲインのインデクスを用いて、量子化テーブルから容易に量子化された適応ゲインgpバーが見いだされる。受信された固定符号帳ゲインインデクスは、固定符号帳ゲイン修正因子γドットを与える。量子化された固定符号帳ゲインgcバーの計算は、他のレートの場合と同じステップに従う。2適応符号帳ベクトルのデコード8.0、11.0、及び6.65LTP_モード=1の間kbpsビットレートエンコーディングモードについては、受信されたピッチインデクス適応符号帳インデクスを用いてピッチラグの整数部と小数部とが見いだされる。適応符号帳νは、FIRフィルタを用いて過去の励起uをピッチディレイにおいて補間することによって見いだされる。3固定符号帳ベクトルのデコード受信された符号帳インデクスを使用して、符号帳のタイプパルス又はと、励起パルスの振幅及び位置又はガウス励起のベース及び符号雑音れかを抽出する。いずれの場合であっても、再構成された固定符号帳励起は、cと与えられる。ピッチラグの整数部がサブフレームサイズ40よりも小で、選択された励起がパルスタイプであれば、ピッチシャープニングが適用される。これは、cをc=cβcn-Tと変更するように読み替えるもので、βは0210によって拘束される以前のサブフレームからのデコードされたピッチゲインgpバーである。合成フィルタの入力における励起は、ugpバーνgcバーcn039で与えられる。音声合成の前に、励起要素の後処理が行われる。これは、励起全体が、適応符号帳ベクトルの寄与を強調することで修正されることを意味する。適応ゲイン制御AGCは、強調されていない励起uと強調されたuバーとの間のゲインの相異を補償するために用いられる。強調された励起に対するゲインスケーリング因子ηは、次式により計算される。ゲインがスケーリングされた強調された励起uバーは、u’バー=ηuバーによって与えられる。再構成された音声は、によって与えられ、aiバーは補間されたLPフィルタの係数である。合成された音声sバーは、次いで、適応ポストフィルタを通過する。後処理は、2つの機能からなる。適応ポストフィルタリングと信号のアップスケーリングである。適応ポストフィルタは、3つのフィルタ、すなわちフォルマントポストフィルタと2つのチルトtilt補償フィルタとのカスケード接続である。フォルマントポストフィルタは、Hf=Az/γnバー/Az/γdバーと与えられる。Aバーは受信された量子化及び補間されたLP逆フィルタであり、γn及びγdは、フォルマントポストフィルタリングの量を制御する。第1のチルト補償フィルタHtlは、フォルマントポストフィルタHf内部のチルトを補償するもので、次式で与えられる。Htl=1-μz-1μ=γtlk1はフォルマントポストフィルタk1=rh/rhのチルト因子で、k1は切頭インパルス応答hf上で計算された第1の反射係数で、ポストフィルタリング処理は、以下のように行われる。まず、合成された音声sバーがAz/γnバーを通じて逆フィルタされ、残差信号rバーを生成する。信号rバーは、合成フィルタ1/Az/γdバーによってフィルタされ、第1のチルト補償フィルタhtlに渡されて、ポストフィルタリングされた音声信号sfバーとなる。適応ゲイン制御AGCは、合成音声信号sバーとポストフィルタリングされた信号sfバーとの間のゲインの差異を補償するのに用いられる。現在のサブフレームに対するゲインスケーリング因子γは、次のように計算される。ゲインがスケーリングされ、ポストフィルタリングされた信号s’バーは、s’バー=βsfバーによって与えられる。βは、サンプルごとに更新され、次式で与えられる。β=αβ1-αγαはAGC因子であり、その値は0.9である。最後に、アップスケーリングは、ポストフィルタリングされた音声に因子2を乗じて、入力信号に適用されていた2倍のダウンスケーリングthedownscalingby2を復元するundoことからなる。図6及び図7は、4kbps音声コーデックについての代替実施例を示す図であり、また本発明の種々の態様を例示する。特に、図6は、本発明にしたがって製作された音声エンコーダ601のブロック図である。この音声エンコーダ601は、合成による分析の原理に基づいている。4kbpsで有料サービスとしての品質を達成するために、音声エンコーダ601は、通常のCELP符号化器の厳密な波形一致判断基準からは逸脱しているが、入力信号の重要な知覚的特徴を捉えようとしているものである。音声エンコーダ601は、フレームサイズ20msで動作し、3つのサブフレーム6.625msを2つと、6.75msを1つを備える。15msのルックアヘッドが用いられる。55msまでのコーデックの一方向符号化遅れが加算される。ブロック615では、スペクトル包絡が各フレームについて10次のLPC分析によって表される。予測係数は、量子化のため、線スペクトル周波数LSFsに変換される。入力信号は、品質を損なうことなく符号化モデルにより適合するように修正される。この処理は、ブロック621によって示されているように、信号修正signalmodificationを意味している。再構成された信号の品質を改善するために、知覚的に重要な特徴が評価され、エンコードの過程で強調される。LPC合成フィルタ625の励起信号は、2つの従来の要素、1ピッチ寄与と2イノベーション寄与とから構成されている。ピッチ寄与は、適応符号帳627を利用することによって与えられる。イノベーション符号帳629は、広帯域の入力信号に対してロバストであるために、いくつかのサブ符号帳を有している。これら2つの寄与に対して、それぞれ励起信号を与えるゲインが適用される。すなわち、各符号帳ベクトルが乗じられて合計される。LSF及びピッチラグは、フレームをベースとして符号化され、残差パラメータイノベーション符号帳インデクス、ピッチゲイン、及びイノベーション符号帳ゲインは各サブフレームについて符号化される。LSFベクトルは、予測ベクトル量子化を用いて符号化される。ピッチラグは、ピッチ期間を構成する整数部と小数部とを有する。量子化されたピッチ期間は、不均一な分解能を持っており、遅れが小さいほど量子化された値の密度が高くなる。パラメータについてのビット割付を次表に示す。1つのフレームについてのすべてのパラメータの量子化が完全であるとき、インデクスは多重化されて、シリアルビットストリームに対して80ビットを形成する。図7は、図6のエンコーダと対応する機能を備えたデコーダ701のブロック図である。デコーダ701は、デマルチプレクサ711から1フレームについて80ビットを受信する。ビットを受信すると、デコーダ701は、不良フレームの指示につき、同期ワードをチェックする。そして、80ビット全体を破棄してフレーム削除隠蔽frameerasureconcealmentを適用すべきかどうか決定する。そのフレームがフレーム削除を宣言されていないならば、前記80ビットはコーデックのパラメータインデクスにマップされ、パラメータは図6のエンコーダの逆量子化方式を利用してそのインデクスからデコードされる。LSF、ピッチラグ、ピッチゲイン、イノベーションベクトル、及びイノベーションベクトルのゲインがデコードされると、ブロック715によって励起信号が再構成される。出力信号は、この再構成された励起信号をLPC合成フィルタ721を通過させることによって合成される。再構成された信号の知覚的な品質を向上させるため、ブロック731において、短期と長期との両方の後処理が適用される。4kbpsコーデックのビット割付に関し先の表に示されるように、LSF及びピッチラグが、それぞれ20msあたり21ビット及び8ビットで量子化される。3つのサブフレームは異なるサイズであるが、残差ビットはそれらの中に均等に割付けられる。したがって、イノベーションベクトルは、サブフレームあたり13ビットで量子化される。これを加算すると20msにつきトータル80ビットとなり、4kbpsに相当する。計画されている4kbpsコーデックについて予想される複雑さの数complexitynumberは、次表に示されている。すべての数値は、このコーデックが全二重モードの市販されている16ビット固定小数点fixedpointDSP上に実装する想定に基づいている。すべての記憶容量に関する数値は、16ビットワードを仮定しており、複雑さは、前記コーデックの浮動小数点Cソースコードに基づいて見積もられている。デコーダ701は、一般にソフトウェアの制御にしたがって動作するデコード処理回路を備える。同様に、エンコーダ601図6もまた、ソフトウェアの制御にしたがって動作するエンコーダ処理回路を備える。このような処理回路は、少なくともその一部を、シングルDSPのような単一の処理ユニットの中に共存させることができる。図8は、本発明を示す機能的なブロック図であり、一の実施例において、音声信号の識別された知覚的特性に応じて、適宜の符号化方式を選択する。特に、エンコーダ処理回路は、符号化選択処理801を利用して、与えられた音声信号に対して適切な符号化方式を選択する。ブロック810において、音声信号が分析され、少なくとも1つの知覚的な特性が識別される。この特性には、ピッチ、強さ、周期性、又は音声信号処理の分野における当業者にとっては周知の他の特性が含まれることがある。ブロック820では、ブロック810で識別された特性が利用され、音声信号に対して適切な符号化方式を選択する。ブロック830では、ブロック820にて選択された符号化方式パラメータがデコーダへ伝送される。その符号化パラメータは、符号化パラメータがチャネルデコーダ131図1aへ搬送される通信チャネル図1aを介して伝送してもよい。あるいは、符号化パラメータは、いかなる通信媒体を介して伝送してもよい。図9は、本発明の他の実施例を示す機能ブロック図である。特に、図9は、符号化選択システムを示しており、ブロック910において、アクティブな内容を持つかイナクティブな内容を持つかにより音声信号を分類する。ブロック910で実行される分類によって、第1又は第2の符号化方式が、ブロック930、940にてそれぞれ採用される。本発明には2以上の符号化方式を含めてもよく、それは本発明の範囲及び精神からなんら逸脱するものではない。種々の符号化方式からの選択は、決定ブロック920を用いて行うことができ、信号が持つ音声の活性voiceactivityが、特定の符号化方式を実行するについての主要な判断基準とされる。図10は、本発明の他の実施例を示す機能ブロック図である。特に、図10は、他の実施例である符号化選択システム1000を示している。ブロック1010では、入力音声信号sが重み付けフィルタWを用いてフィルタリングされる。この重み付けフィルタには、知覚的重み付けフィルタ219図2又は重み付けフィルタ303図3と類似のフィルタを含めることができる。ブロック1020では、音声信号の音声パラメータが識別される。この音声パラメータには、ピッチ、強さ、周期性、又は音声信号処理の分野における当業者にとっては周知の他の特性等の音声特性が含まれることがある。この特定の実施例にあっては、ブロック1030で、ブロック1020で識別された音声パラメータが処理され、音声信号がアクティブな音声内容を有しているか否か判定される。決定ブロック920は、ブロック1040に示すように、音声信号がボイスアクティブvoiceactiveであると判明すれば、符号化選択システム1000に符号励起線形予測を採用するように指令する。あるいは、音声信号がボイスイナクティブvoiceinactiveであると判明すれば、音声信号のエネルギーレベルとスペクトル情報とがブロック1050で識別される。しかし、励起については、エンコーディングに対してランダムな励起シーケンスが用いられる。ブロック1060では、ランダムな符号ベクトルが識別され、音声信号のエンコーディングに使用される。図11は、音声コーデックのシステム図であって、雑音、パルス様音声、及び雑音様音声の符号化及び復号化に関する本発明の種々の態様を示している。雑音は、雑音様の信号を表すものと解釈してもよく、背景雑音や実際の音声信号が含まれることがある。一定の実施例にあっては、音声信号はそれ自体雑音様の音声であることがあり、また単に雑音様の信号の特性を含んでいる場合もある。いわば、音声信号の一定の特性により、それが実質的に雑音様の音声であることになる場合がある。他の場合には、音声信号はかなりの量のパルス様の信号を含んでいる。一定のパルス様の音声は、背景雑音、例えばパルス様の特性を備えた街頭の背景雑音と類似した特性を含んでいる。特に、低ビットレートであることを要する実施例における音声の符号化及び復号化では、その音声信号自体の特性に基づいて、入力音声信号に異なった処理をする必要があることになる。例えば、背景雑音は、音声を符号化/復号化するのに用いられる最適な手法とは異なる特別の手法を用いて、より効果的に符号化及び復号化することができる。同様に、雑音様の音声は、再生品質をより高めるために、パルス様の音声とは異なった処理をしてもよい。また、音声信号の雑音様信号成分も、他のタイプの音声とは異なった別の方法で処理することができ、それにより提供される音声の符号化及び復号化は、与えられた音声信号自体の特定の特性に対して決定論的である。この種の、そして他のタイプの音声を分類し補償するのに用いることが可能な手法は多様である。一定の実施例では、音声信号の分類に雑音様信号又はパルス様信号の1つ又は他のものである音声信号のハードなhard分類が含まれる。他の実施例ではソフトなsoft分類が適用され、音声信号の中に存在するパルス様信号及び/又は雑音様信号の量を識別することが含まれる。同様に、雑音補償は、ハードな方法又はソフトな方法で適用することができる。実際、必須というわけではないが、ハード、ソフトいずれの手法も同一のコーデック内で異なる符号化機能に対して使用することができる。例えば、同一の符号体系内では、ゲイン平滑化、LSF平滑化、及びエネルギー正規化にソフトな手法を利用することができ、ソースエンコーディングのタイプを選択するにはハードな手法を用いることができる。より詳細には、コーデックは単に音声信号中の雑音様信号の有無を検出しているだけの実施例もある。あるいは、まず音声信号中における雑音様信号の存在を判定し、次いで、その雑音様信号の相対的なあるいは固有の量を決定することによってコーデックが適応する。この情報を用いて、前記相対的又は固有の量を検出することに基づいて、引き続き一定の補償ステップを実行するかどうかを決定することもできるであろう。引き続くステップの一つに雑音の補償が含まれる。雑音補償には多様な方法が含まれ、特に、雑音様の音声信号、雑音が含まれている音声信号、及び背景雑音について、再生される音声信号の高度な知覚的品質を確保するのに用いられる。知覚の上では、再生された音声信号は、人の耳で聞いた場合、元の音声信号とほとんど差が感じ取れないように聞こえる。雑音補償は、音声コーデックのエンコーダ又はデコーダのいずれかで実行される。他の実施例では、音声コーデックのエンコーダとデコーダとの両方で実行される。雑音補償は、雑音挿入を用いて行うことができる。雑音挿入は、種々の実施例において、多様な方法で行うことが可能である。1つの実施例では、デコーダにおいて、所定の量の平坦な、帯域が限定された、又はフィルタリングされた雑音信号を合成された信号に加える。雑音挿入を行う他の方法では、雑音様の符号帳を用いて雑音様の残差信号を符号化するか、あるいは、少なくとも知覚上元の雑音様信号とかなり似ているある合成された信号に対して、単にデコーダの励起として雑音様の信号を採用する。他の雑音補償を行う方法では、パルス様の信号を修正することが行われる。ある実施例では、パルス様の信号を用いて励起信号を再生する。エンコーダでの計算が簡単になり、有声音の音声についての知覚的な品質が高まるからである。検出された信号については、エンコーダから伝送されるパルス様信号の知覚的品質は一般に低い。この欠点を克服するため、パルス様の励起又は合成された信号はデコーダで修正されて、再生された音声信号が知覚上より雑音らしく聞こえ、またあまり尖鋭的spikyに聞こえないようにする。この修正は、時間領域又は周波数領域のいずれかにおいて、異なった方法で実行することができるであろう。この修正を実行する代替の方法としては、この発明にしたがって行われるエネルギー拡張energyspreading、位相拡散phasedispersing、又はパルスピークのカッティングpulsepeakcuttingがある。雑音補償を行う他の方法は、ゲイン、すなわちエネルギーと、スペクトルとを平滑化することである。雑音様の信号は、それに付随しているエネルギーが急速に変化する遷移の状態にあるならば、知覚上、パルス信号と類似して聞こえることがある。逆に言えば、パルス様の信号も、その付随するエネルギーが平滑化されていたときは、少なくとも知覚の上では雑音信号とほとんど同じように聞こえる。平滑化することで、定常的な信号の知覚上の品質が効果的に向上される。雑音補償をすべての音声信号について行う必要はないから、雑音検出を用いて本発明の種々の実施例において行われる雑音補償の度合が制御される。明示的に列挙していないが、再生信号の知覚上の自然な品質を維持するのを支援する雑音補償を行う代替の方法もまた本発明の範囲と精神とに包含されることは、当業者の認識するところであろう。一例として、図11では、音声コーデック1100はエンコーダ及びデコーダ図示せずを有しており、ブロック1111で表されるように、音声信号1107の分類を行う。そして、雑音補償を行うブロック1113で表されるように、出力信号1109の再生品質を高めるべくエンコード及び/又はデコード処理によって補償を行う。特に、それと関連する種々のタイプの音声及び/又は雑音補償方式の分類は、全体として、音声コーデック1100のエンコーダ又はデコーダの内部に置くことができる。あるいは、その分類及び/又は雑音補償をエンコーダとデコーダとに分担させてもよい。前述の通り、このエンコーダは、変化する分類された音声特性について、使用される複数のエンコード方式の1つを選択することによって、例えば雑音様又はパルス様符号帳励起ベクトルを選択することによって、分類及び雑音補償を実行する回路とそれに関連するソフトウェアとを含むことができる。雑音補償1113及び分類1111の処理は、段階的なものであってもよいし、あるいはより即時的なものであってもよい。例えば、分類1111は、現在の音声部分が背景雑音を含んでいるという安全率を見込んだ可能性を表す重み付け因子を生成することができる。同一の又は他の重み付け因子が、音声部分が雑音様又はパルス様の音声を含む確度を表してもよい。そして、このような一又は複数の重み付け因子は、雑音補償1113の処理において使用することができる。重み付け因子は、デコード処理中にデコーダが雑音を挿入するのに使用することができ、重み付け因子の大きさが大きいほど雑音挿入の量も大きくなる。より段階的でないか又は即時的な手法では、その一又は複数の重み付け因子に閾値を適用して雑音を挿入するかどうかを決定するようにしてもよい。代替として、すでに述べたように、雑音補償1113には、分類された音声信号にもっともよく対応する異なったエンコード方式の選択等、エンコーダ内部の処理を含めてもよい。このような実施例では、例えば重み付け、閾値化thresholding等の、前記段階的な又はより即時的な手法を適用してもよい。他の実施例では、雑音補償1113には、エンコード又はデコード処理中に音声信号を修正する処理が含まれる。分類1111及び雑音補償1113は、エンコーダ又はデコーダのいずれかで実行してよく、あるいはそれら両方の間で分散させて行うようにしてもよい。このような修正としては、音声再生に使用されるゲインの平滑化があるであろう。それにはまた、あるいは代替として、なんらかのLSF平滑化、エネルギー正規化、又はデコーダにおいて実行されるあるフィルタリングが含まれる。前記修正では、また、例えば雑音挿入フィルタリングを行う、及び/又はそのパルス様信号を雑音様信号で置き換えるなど、パルス様の信号に雑音を部分的に加えてもよい。このような補償方式を用いて、再生音声信号の知覚的品質が改善される。図12は、図11の音声コーデックを例示する実施例であり、音声信号の少なくとも1つの特性を分類し、補償することを示している。一定の実施例にあっては、これは、種々のタイプの雑音を分類し、知覚的には区別することができない音声の再生においてモデル化された雑音を補償することを含む。特に、エンコーダ1210内部で、分類1240及び雑音補償1250の処理が動作し、音声信号内に雑音が存在することを識別し、音声信号の処理中に雑音を補償すべきかどうか判定する。同様に、デコーダ1230内では、分類1260及び雑音補償1270の処理が動作し、音声信号内に雑音が存在することを識別し、なんらかの存在する雑音を補償すべきかどうか判定する。分類処理1240と1260とは独立して動作する。同様に、本実施例にあっては、雑音補償処理1250と1270とは独立して動作し、音声信号を再生するために、存在するいかなる雑音も全量ともに補償する。本発明のある実施例においては、分類処理1240と分類処理1260とは関連して動作し、音声信号の中の雑音を検出する。分類処理1240は、音声全体の分類、すなわち音声信号中の雑音検出を行う際に、通信リンク1220を介して分類処理1260と通信する。ここで用いる雑音という用語には、厳密には背景雑音あるいは音声信号自体の内部の背景又はそうでない雑音である可能性のある雑音様の信号が含まれる。信号は、雑音として分類されるべき雑音様の信号の特性を備えることだけが必要である。同様に、雑音補償処理1250及び1270は、共同して動作し、音声信号を再生すべく雑音を補償することができる。雑音処理1250は、音声信号の再生において雑音挿入を行う際に、通信リンク1220を介して雑音補償処理1270と通信する。もちろん、他の実施例にあっては、分類処理1240と1260とが独立して動作することができる場合であっても、雑音補償処理1250及び1270は共同で動作することができる。また、雑音補償処理1250及び1270が独立して動作することができる場合であっても、分類処理1240と1260とは共同で動作することができる。ある実施例においては、エンコーダ1210の雑音補償処理1250を用いて音声信号をエンコードする際に雑音を挿入してもよい。このような実施例では、その挿入された雑音は、エンコードされた後に、通信リンク1220を通じてデコーダ1230へ伝送されるであろう。その代わりに、デコーダ1230の雑音補償処理1270を用いて音声信号をデコードする間に、雑音を挿入してもよい。所望であれば、デコーダ1230を用いて音声信号を再生する前又は後に雑音を挿入することもできる。例えば、雑音補償処理1150及び1170は、前述したように、音声信号を実際に再生する前に、種々のタイプの雑音の所定の符号帳を用いて行われることとなる雑音挿入を提供することが可能である。このような実施例では、特定のタイプの雑音に対する特定のコードベクトルが、実際の音声信号を再生するために使用されているコードベクトルの上に重畳される。他の実施例では、雑音をメモリに格納し、再生された音声の上に単純に重畳させることもできる。前記したような種々の態様を組合せたいずれかのあるいは複数の実施例においては、エンコーダ1210とデコーダ1230とが協働して、音声信号及び再生された音声信号内の雑音の検出と補償との両方を実行することができる。図13は、本発明を図示するシステム図であり、一実施例として、エンコーダ1310とデコーダ1330とを両方備えた音声コーデック1300である。特に、図13は、音声コーデック1300のデコーダ1330において雑音検出と雑音補償とを専属して実行するシステムを例示している。本発明の一定の実施例においては、雑音検出1260及び雑音補償1370がデコーダ1330内で実行され、音声信号内の雑音の存在を識別し、音声信号を処理する間に雑音を補償すべきかどうかを判定するように動作する。この特定の実施例では、エンコーダ1310は、図12の実施例では分類処理1240及び補償処理1250機能ブロックにおいて実行可能であったように雑音検出又は雑音補償を行わない。音声信号はエンコーダ1310を用いてエンコードされ、次いで通信リンク1220を介してデコーダ1330へ伝送される。デコーダ1330では、雑音検出1360が音声信号の中になんらかの雑音が存在するかどうかを判定する。そして、雑音補償1370は、必要であれば、いかなる雑音も補償し、元の音声信号と知覚上はほとんど区別ができないように音声を再生する。図12の実施例と同様に、デコーダ1330を用いて音声信号を再生する前又は後に雑音を補償することができる。図14は、本発明の一実施例を図示するシステム図であり、エンコーダ1410とデコーダ1330とを両方備えた音声コーデック1400である。特に、図14は、音声コーデック1400のエンコーダ1410とデコーダ1330との両方において雑音検出1440及び1360を実行するが、雑音補償1370は音声コーデック1400のデコーダで専属して実行するシステムを例示している。本発明の一定の実施例においては、雑音検出1440はエンコーダ1410内で実行され、音声信号内の雑音の存在を識別すべく動作する。また、雑音検出1360及び雑音補償1370がデコーダ1330内で実行され、音声信号内の雑音の存在を識別し、音声信号を処理する間に雑音を補償すべきかどうかを判定するように動作する。この特定の実施例では、エンコーダ1410は、雑音検出1440を実行するが、雑音補償を実行しない。音声信号はエンコーダ1410を用いてエンコードされ、次いで通信リンク1220を介してデコーダ1330へ伝送される。デコーダ1330では、雑音検出1360がエンコーダ1410の雑音検出1440と共同して動作し、音声信号の中になんらかの雑音が存在するかどうかを判定する。そして、雑音補償1370は、必要であれば、いかなる雑音も挿入して、元の音声信号と知覚上はほとんど区別ができないように音声を再生する。図12及び図13の実施例と同様に、雑音補償1370は、デコーダ1330を用いて音声信号を再生する前又は後に実行することができる。図15は、図11、図12、図13、及び図14の種々の実施例において記載されている雑音検出及び補償の特定の実施例を例示している。とりわけ、雑音処理システム1500を用いて、音声信号内の雑音の識別だけでなく、出力励起信号1550を用いて、音声信号を適正にエンコードし再生するために雑音をモデリングする適当な方法を実行することができる。この出力励起信号1550は、本発明にしたがったコードベクトルであってもよく、次いで音声信号を再生するのに用いられる。あるいは、出力励起信号1550は、それ自体再生された音声信号であってもよい。本発明の一定の実施例にあっては、音声信号に対応する音声パラメータ1510は雑音分類器1530へ伝達される。また、励起信号1520は、雑音補償1540を実行するブロックへ伝達される。励起信号は、本発明にしたがった励起コードベクトルとすることができる。励起コードベクトルは、符号励起線形予測を用いて採用されるのと同様のパルス励起コードベクトルであってもよい。一定の実施例にあっては、雑音分類器1530を用いて雑音補償1540の動作を制御してもよい。一の実施例においては、雑音分類器1530は、雑音補償1540が動作するかどうかを完全に制御することができる。音声パラメータ1510は、雑音分類器1510を通過した後で、音声信号が雑音フィルタリングを要求していないことを示す場合には、雑音補償1540は、音声パラメータ1510又は励起信号1520になんら作用的なフィルタリングを及ぼさない単なる通過デバイスとしての役割を果たすことになろう。このような実施例では、出力励起信号1550はいかなる雑音挿入も含まないであろう。しかし、音声信号を分類して雑音のフィルタリングが必要であったら、雑音補償1540はフィルタリングを実行する作用をするであろう。そして、出力励起信号1550は雑音補償されるであろう。あるいは、雑音補償1540の作用の攻撃性aggressivenessを、雑音分類器1530を用いて実行される雑音分類の関数として決定してもよい。言い換えれば、雑音フィルタリングが雑音補償1540を用いて実行する度合又は範囲は、雑音分類を行うのに採用される少なくとも一の特性によって制御されるであろう。他の実施例にあっては、雑音分類1540は、雑音補償1540の応答が追加の入力信号図示せずの関数として修正されうる適応パルスフィルタとして動作することができる。雑音補償1540は、音声パラメータ1510の雑音分類に応答して入力励起信号1520の高周波数スペクトル成分を移相するように動作しうる。励起信号1520の高周波数スペクトル成分を移相することで、ある実施例においては知覚的な効果が与えられる。このような具体化が、知覚的に高品質の音声再生を提供する。他にも多くの修正や変形が可能であることはもちろんである。前記本発明の詳細な説明及び添付図面を参照して、このような他の修正及び変形は、当業者にとって明らかとなるであろう。また、このような修正や変形が、本発明の精神と範囲とから逸脱することなく実施しうることも明白である。さらに、以下の付録Aは、この出願で使用される多くの定義、記号、及び略号のリストである。付録B及びCはそれぞれ、本発明の一実施例で使用される種々のエンコードビットレートでのソース及びチャネルビットの順序付け情報を示す。付録A、B、及びCは、本出願の詳細な説明の一部をなし、そうでなければ、その全体が本出願に援用される。付録A以下の符号、定義および略語が、本願のために用いられる。適応符号帳adaptivecodebook:適応符号帳は、各サブフレーム全てに適用される励起ベクトルexcitationvectorを含む。適応符号帳は、長期フィルタ状態から得られる。ピッチラグ値は、適応符号帳へのインデクスとして見ることができる。適応ポストフィルタadaptivepostfilter:適応ポストフィルタは、再構築された音声の知覚的品質を向上させるために、短期合成フィルタの出力に適用される。適応マルチレートコーデックAMRにおいては、適応ポストフィルタは、フォルマントポストフィルタおよびチルト補償フィルタの二つのフィルタのカスケード接続cascadeである。適応マルチレートコーデックAdaptiveMultiRatecodec:適応マルチレートコードAMRは、11.4kbpsハーフレートおよび22.8kbpsフルレートの総ビットレートにて動作することのできる音声およびチャネルコーデックである。さらに、コーデックは、各チャネルモードに応じて、音声およびチャネル符号化コーデックモードのビットレートの種々の組合せにて動作することもできる。AMRハンドオーバーAMRhandover:AMR動作を最適化するための、フルレートおよびハーフレートのチャネルモード間のハンドオーバーである。チャネルモードchannelmode:ハーフレートHRまたはフルレートFRの動作である。チャネルモード適応channelmodeadaptation:FRまたはHRチャネルモードの制御および選択である。チャネルリパッキングchannelrepacking:セル内においてより高い容量を達成するための、所定のラジオセルのHRおよびFRラジオチャネルのリパッキングである。閉ループピッチ分析closedlooppitchanalysis:これは適応符号帳の検索である。すなわち、重み付けされた入力音声および長期フィルタ状態からピッチラグ値を概算するプロセスである。閉ループ検索においては、ラグは、誤差最小化ループ合成による分析を用いて検索される。適応マルチレートコーデックにおいては、閉ループピッチ検索は、各サブフレーム全てにつき実行される。コーデックモードcodecmode:所定のチャネルモードについての、音声およびチャネルコーデック間のビットパーティショニングである。コーデックモード適応codecmodeadaptation:コーデックモードのビットレートの制御および選択である。通常、チャネルモードの変更を伴わない。ダイレクトフォーム係数directformcoefficients:短期フィルタパラメータを記憶するためのフォーマットの一つである。適応マルチレートコーデックにおいては、音声サンプルを変更するために用いられる全てのフィルタは、ダイレクトフォーム係数を用いる。固定符号帳fixedcodebook:固定符号帳は、音声合成フィルタのための励起ベクトルを含む。符号帳の内容は、非適応型すなわち固定である。適応マルチレートコーデックにおいては、特定のレートについての固定符号帳は、マルチファンクション符号帳を用いて実行される。分数のラグfractionallags:サブサンプル分解能を有するラグ値のセットである。適応マルチレートコーデックにおいては、サンプルの1/6ないし1.0の間のサブサンプル分解能が用いられる。フルレートFRfullrate:フルレートのチャネルまたはチャネルモードである。フレームframe:20ms8kHzのサンプリングレートにて160サンプルに相当する時間間隔である。総ビットレートgrossbitrate:選択されたチャネルモード22.8kbpsまたは11.4kbpsのビットレートである。ハーフレートHRhalfrate:ハーフレートのチャネルまたはチャネルモードである。帯域内信号法inbandsignaling:トラヒック内において搬送されるDTX、リンク制御、チャネルおよびコーデックモード変更等の信号法である。整数のラグintegerlags:全サンプル分解能を有するラグ値のセットである。補間フィルタinterpolatingfilter:整数サンプル分解能でサンプルされた入力を与えられた、サブサンプル分解能サンプルの概算を生成するのに用いられるFIRフィルタである。逆フィルタinversefilter:このフィルタは、音声信号から短期相関を取り除くものである。フィルタは、声道の逆周波数応答をモデルとする。ラグlag:長期フィルタのディレイである。これは、典型的に、真のピッチ期間、またはその倍数または約数である。線スペクトル周波数LineSpectralFrequencies:線スペクトル対を参照。線スペクトル対LineSpectralPair:LPCパラメータの変形である。線スペクトル対は、逆フィルタ伝達関数Azを、一方が偶の対称を有し他方が奇の対称を有するような二つの伝達関数のセットに分解能することにより得られる。線スペクトル対線スペクトル周波数とも称するは、z-単位円上の多項式の根である。LP分析ウィンドウLPanalysiswindow:各フレームについて、短期フィルタ係数は、高域フィルタされた音声サンプルを用いて分析ウィンドウ内にて計算される。適応マルチレートコーデックにおいては、分析ウィンドウの長さは常に240サンプルである。各フレームについて、二つの非対称ウィンドウが、知覚的重み付けフィルタを構成すべくLSF領域において補間されたLP係数を2セット生成するのに用いられる。合成フィルタを得るために、一フレームにつき一つのセットのLP係数のみが量子化されデコーダへ伝送される。HRおよびFRの両者について、25サンプルのルックアヘッドが用いられる。LP係数LPcoefficients:線形予測LP係数線形予測符号化LPC係数とも称するは、短期フィルタ係数を記すための総称的な記述用語である。LTPモードLTPMode:コーデックは従来のLTPとともに動作する。モードmode:単独で使用した場合、ソースコーデックモード、すなわち、AMRコーデックにおいて用いられるソースコーデックの一つを意味する。コーデックモードおよびチャネルモードを参照されたい。マルチファンクション符号帳multifunctioncodebook:異なる種類のパルスイノベーションベクトル構造およびノイズイノベーションベクトルにより構成されたいくつかのサブ符号帳からなる固定符号帳である。符号帳からのコードワードが励起ベクトルを合成するために用いられる。開ループピッチ検索openlooppitchsearch:重み付けされた入力音声から直接、最適に近いピッチラグを概算するプロセスである。これはピッチ分析を簡略化し、閉ループピッチ検索を開ループ概算ラグ周辺の少数のラグに限定するためになされる。適応マルチレートコーデックにおいては、開ループピッチ検索は、PPモードについては各フレームにつき一度、LTPモードについては各フレームにつき二度実行される。帯域外信号法outofbandsignaling:リンク制御を支持するための、GSM制御チャネル上の信号法である。PPモードPPMode:コーデックは、ピッチ前処理pitchpreprocessingとともに動作する。残差residual:逆フィルタ動作の結果の出力信号である。短期合成フィルタshorttermsynthesisfilter:このフィルタは、励起信号に対し、声道のインパルス応答をモデルとする短期相関を導入する。知覚的重み付けフィルタperceptualweightingfilter:このフィルタは、符号帳の合成による分析の検索において用いられる。フィルタは、フォルマント周波数に近い範囲においては少なく、そこから遠い範囲においては多く、誤差を重み付けすることにより、フォルマント声道共鳴のノイズのマスキング特性を活用する。サブフレームsubframe:5~10ms8kHzサンプリングレートにて40~80サンプルに相当する時間間隔である。ベクトル量子化vectorquantization:幾つかのパラメータをベクトルにグループ化し、それらを同時に量子化する方法である。ゼロ入力応答zeroinputresponse:過去の入力に起因する、すなわち、ゼロの入力が付与されると想定すればフィルタの現在の状態に起因するフィルタの出力である。ゼロ状態応答zerostateresponse:過去に入力が付与されていないと想定すれば、すなわち、フィルタにおける状態情報が全てゼロであると想定すれば、現在の入力に起因するフィルタの出力である。Az量子化されていない係数での逆フィルタ^Az量子化された係数での逆フィルタHz=1/^Az量子化された係数での音声合成フィルタai量子化されていない線形予測パラメータダイレクトフォーム係数^ai量子化された線形予測パラメータ1/Bz長期合成フィルタWz知覚的重み付けフィルタ量子化されていない係数γ1、γ2知覚的重み付け因子FEz適応プレフィルタTサブフレームの閉ループ分数ピッチラグに最も近い整数のピッチラグβ適応プレフィルタ係数量子化されたピッチゲインHfz=^Az/γn/^Az/γdフォルマントポストフィルタγnフォルマントポストフィルタリングの量についての制御係数γdフォルマントポストフィルタリングの量についての制御係数Htzチルト補償フィルタγtチルト補償フィルタリングの量についての制御係数μ=γtk1’k1’が第一反射係数であるチルト因子hfnフォルマントポストフィルタの打切りインパルス応答Lhhfnの長さrhihfnの自己相関^Az/γnフォルマントポストフィルタの逆フィルタ分子部分1/^Az/γdフォルマントポストフィルタの合成フィルタ分母部分^rn逆フィルタ^Az/γnの残差信号htzチルト補償フィルタのインパルス応答βscn適応ポストフィルタのAGC制御されたゲインスケーリング因子α適応ポストフィルタのAGC因子Hhlz予備処理高域フィルタwIn、wIInLP分析ウィンドウL1ILP分析ウィンドウwInの第一部分の長さL2ILP分析ウィンドウwInの第二部分の長さL1IILP分析ウィンドウwIInの第一部分の長さL2IILP分析ウィンドウwIInの第二部分の長さrackウィンドウされた音声s’nの自己相関wlagi自己相関60Hzの帯域幅拡大についてのラグウィンドウf0Hzでの帯域幅拡大fsHzでのサンプリング周波数r’ack変更された帯域幅拡大された自己相関ELDiレビンソンアルゴリズムのi番目の反復における予測誤差kii番目の反射係数ajiレビンソンアルゴリズムのi番目の反復におけるj番目のダイレクトフォーム係数F1’z対称LSF多項式F2’z反対称LSF多項式F1zz=-1の根が除かれた多項式F1’zF2zz=1の根が除かれた多項式F2’zqi余弦領域における線スペクトル対LSFベクトルq余弦領域におけるLSFベクトルベクトル^qinフレームnのi番目のサブフレームでの量子化されたLSFベクトルωi線スペクトル周波数LSFTmx次数mのチェビシェフ多項式f1i、f2i多項式F1zおよびF2zの係数f1’i、f2’i多項式F1’zおよびF2’zの係数fiF1zまたはF2zのいずれかの係数Cxチェビシェフ多項式の総和の多項式x角周波数ωの余弦λkチェビシェフ多項式評価についての反復係数fiHzでの線スペクトル周波数LSFベクトルft=[f1f2...f10]HzでのLSFのベクトル表現ベクトルz1n、ベクトルz2nフレームnでの平均の除かれたLSFベクトルベクトルr1n、ベクトルr2nフレームnでのLSF予測残差ベクトルベクトルpnフレームnでの予測されたLSFベクトルベクトル^r2n-1過去のフレームでの量子化された第二の残差ベクトルベクトル^fk量子化インデクスkでの量子化されたLSFベクトルELSPLSF量子化誤差wi、i=1、...、10、LSF量子化重み付け因子di線スペクトル周波数fi1およびfi-1間の距離hn重み付けされた合成フィルタのインパルス応答Okディレイkでの開ループピッチ分析の相関最大Oti、i=1、...、3ディレイti、i=1、...、3での相関最大Mi、ti、i=1、...、3正規化された相関最大Miと、対応するディレイti、i=1、...、3HzWz=Az/γ1/^AzAz/γ2重み付けされた合成フィルタAz/γ1知覚的重み付けフィルタの分子1/Az/γ2知覚的重み付けフィルタの分母T1前の1番目または3番目のサブフレームの分数ピッチラグに最も近い整数s’nウィンドウされた音声信号swn重み付けされた音声信号^sn再構築された音声信号^s’nゲインスケールされポストフィルタされた信号^sfnポストフィルタされた音声信号スケーリング前xn適応符号帳検索のためのターゲット信号x2n、ベクトルxt2固定符号帳検索のためのターゲット信号resLPnLP残差信号cn固定符号帳ベクトルvn適応符号帳ベクトルyn=vnhnフィルタされた適応符号帳ベクトルフィルタされた固定符号帳ベクトルykn過去のフィルタされた励起un励起信号^un完全に量子化された励起信号^u’nゲインスケールされエンファシスされた励起信号Top最適な開ループラグtmin最小のラグ検索値tmax最大のラグ検索値Rk適応符号帳検索において最大化されるべき相関タームRkt整数ディレイkおよび分数tについて、補間されたRk値Akインデクスkでの代数的符号帳検索において最大化されるべき相関タームCkインデクスkでのAkの分子における相関EDkインデクスkでのAkの分母におけるエネルギーd=Htx2ターゲット信号x2nとインパルス応答hnすなわち後方向へフィルタされたターゲットとの間の相関行列H対角h0およびより低い対角h1、...、h39の、より低いテプリッツ畳み込み三角行列行列Φ=HtHhnの相関の行列dnベクトルdの要素φi、j対称行列Φの要素ベクトルckイノベーションベクトルCAkの分子における相関mii番目のパルスの位置i番目のパルスの振幅Np固定符号帳励起におけるパルス数EDAkの分母におけるエネルギーresLTPn正規化された長期予測残差bn正規化されたdnベクトルおよび正規化された長期予測残差resLTPnの和sbn代数的符号帳検索についてのサイン信号ベクトルzt、znhnでコンボルブされた固定符号帳ベクトルEn平均の除かれたイノベーションエネルギーdBEバーイノベーションエネルギーの平均~En予測されたエネルギー[b1b2b3b4]MA予測係数^Rkサブフレームkでの量子化された予測誤差EI平均イノベーションエネルギーRn固定符号帳ゲイン量子化の予測誤差EQ固定符号帳ゲイン量子化の量子化誤差en合成フィルタ1/^Azの状態ewn合成による分析の検索の知覚的重み付けされた誤差ηエンファシスされた励起についてのゲインスケーリング因子gc固定符号帳ゲインgcドット予測された固定符号帳ゲイン^gc量子化された固定符号帳ゲインgp適応符号帳ゲイン^gp量子化された適応符号帳ゲインγgc=gc/gcドットゲインgcおよび概算された一のgcドットの間の修正因子^γgcγgcについての最適値γscゲインスケーリング因子AGC適応ゲイン制御AMR適応マルチレートCELP符号励起線形予測C/Iキャリア対インタフィアラ比DTX非連続伝送EFRエンハンスされたフルレートFIR有限インパルス応答FRフルレートHRハーフレートLP線形予測LPC線形予測符号化LSF線スペクトル周波数LSF線スペクトル対LTP長期予測子または長期予測MA移動平均TFOタンデムフリー動作VAD無音圧縮"