入力信号を符号化して第1符号化データを生成する第1符号化部と、前記第1符号化データを復号して第1復号信号を生成する第1ローカル復号部と、前記入力信号から前記第1復号信号を減算して誤差信号を生成する減算部と、前記誤差信号のスペクトル係数の一部のみを符号化して第2符号化データを生成する第2符号化部と、スペクトル包絡線成形パラメータを計算するスペクトル包絡線成形パラメータ計算部と、前記スペクトル包絡線成形パラメータを量子化して第3符号化データを生成する量子化部と、を具備する音声符号化装置。前記スペクトル包絡線成形パラメータ計算部は、前記第2符号化データからゼロ復号誤差信号スペクトル係数と非ゼロ復号誤差信号スペクトル係数より成る復号誤差信号スペクトル係数を生成する第2ローカル復号部と、前記第1復号信号のスペクトル係数と前記復号誤差信号スペクトル係数とを加算して復号信号スペクトル係数を生成する加算部と、前記入力信号のスペクトル係数の入力信号エネルギーを計算する第1エネルギー計算部と、前記復号信号スペクトル係数の復号信号エネルギーを計算する第2エネルギー計算部と、前記入力信号エネルギーと前記復号信号エネルギーとの間のエネルギー比を計算するエネルギー比計算部と、を具備する請求項1に記載の音声符号化装置。前記スペクトル包絡線成形パラメータ計算部は、前記第2符号化データからゼロ復号誤差信号スペクトル係数と非ゼロ復号誤差信号スペクトル係数より成る復号誤差信号スペクトル係数を生成する第2ローカル復号部と、前記第1復号信号のスペクトル係数と前記復号誤差信号スペクトル係数とを加算して復号信号スペクトル係数を生成する加算部と、前記ゼロ復号誤差信号スペクトル係数に対応する、前記入力信号のスペクトル係数の入力信号エネルギーを計算する第1エネルギー計算部と、前記ゼロ復号誤差信号スペクトル係数に対応する、前記復号信号スペクトル係数の復号信号エネルギーを計算する第2エネルギー計算部と、前記入力信号エネルギーと前記復号信号エネルギーとの間のエネルギー比を計算するエネルギー比計算部と、を具備する請求項1に記載の音声符号化装置。前記スペクトル包絡線成形パラメータ計算部は、前記第2符号化データからゼロ復号誤差信号スペクトル係数と非ゼロ復号誤差信号スペクトル係数より成る復号誤差信号スペクトル係数を生成する第2ローカル復号部と、前記第1復号信号のスペクトル係数と前記復号誤差信号スペクトル係数とを加算して復号信号スペクトル係数を生成する加算部と、前記非ゼロ復号誤差信号スペクトル係数に対応する、前記入力信号のスペクトル係数の入力信号エネルギーを計算する第1エネルギー計算部と、前記非ゼロ復号誤差信号スペクトル係数に対応する、前記復号信号スペクトル係数の復号信号エネルギーを計算する第2エネルギー計算部と、を具備する請求項1に記載の音声符号化装置。前記スペクトル包絡線成形パラメータ計算部は、前記第2符号化データからゼロ復号誤差信号スペクトル係数と非ゼロ復号誤差信号スペクトル係数より成る復号誤差信号スペクトル係数を生成する第2ローカル復号部と、前記第1復号信号のスペクトル係数と前記復号誤差信号スペクトル係数とを加算して復号信号スペクトル係数を生成する加算部と、前記非ゼロ復号誤差信号スペクトル係数に対応する、入力信号のスペクトル係数の第1入力信号エネルギーを計算する第1エネルギー計算部と、前記非ゼロ復号誤差信号スペクトル係数に対応する、前記復号信号スペクトル係数の第1復号信号エネルギーを計算する第2エネルギー計算部と、前記非ゼロ復号誤差信号スペクトル係数に対応する前記第1入力信号エネルギーと前記非ゼロ復号誤差信号スペクトル係数に対応する前記第1復号信号エネルギーとの間の第1エネルギー比を計算する第1エネルギー比計算部と、前記ゼロ復号誤差信号スペクトル係数に対応する、入力信号のスペクトル係数の第2入力信号エネルギーを計算する第3エネルギー計算部と、前記ゼロ復号誤差信号スペクトル係数に対応する、前記復号信号スペクトル係数の第2復号信号エネルギーを計算する第4エネルギー計算部と、前記第2入力信号エネルギーと前記第2復号信号エネルギーとの間の第2エネルギー比を計算する第2エネルギー比計算部と、を具備する請求項1に記載の音声符号化装置。前記スペクトル包絡線成形パラメータ計算部は、前記第2エネルギー比と前記第1エネルギー比との間の比を計算する比計算部、をさらに具備する、請求項5に記載の音声符号化装置。前記第1符号化部は、符号励振線形予測を用いて前記入力信号を符号化する、請求項1に記載の音声符号化装置。前記第2符号化部は、ベクトル量子化を用いて、前記誤差信号のスペクトル係数の一部のみを符号化する、請求項1に記載の音声符号化装置。前記第2符号化部は、限定された数のパルスで前記スペクトル係数を表現する前記ベクトル量子化を行う、請求項8に記載の音声符号化装置。前記スペクトル係数を複数のサブ帯域に分割する帯域分割を行う帯域分割部と、前記複数のサブ帯域のうちスペクトル包絡線成形を必要とする一部のサブ帯域を決定する帯域決定部と、をさらに具備し、前記スペクトル包絡線成形パラメータ計算部は、前記一部のサブ帯域に対する前記スペクトル包絡線成形パラメータを計算する、請求項1に記載の音声符号化装置。前記帯域分割部は、利用可能ビットに従って前記帯域分割を行い、前記利用可能なビットがある場合は、前記スペクトル係数をさらに多くのサブ帯域に分割し、前記利用可能なビットが少ない場合は、前記スペクトル係数をより少ないサブ帯域に分割する、請求項10に記載の音声符号化装置。前記スペクトル包絡線成形パラメータの計算対象となった前記一部のサブ帯域を示すフラグ信号を送信する送信部、をさらに具備する、請求項10に記載の音声符号化装置。第1符号化データを復号して第1復号信号を生成する第1復号部と、第2符号化データを復号してゼロ復号誤差信号スペクトル係数と非ゼロ復号誤差信号スペクトル係数より成る復号誤差信号スペクトル係数を生成する第2復号部と、前記第1復号信号のスペクトル係数と前記復号誤差信号スペクトル係数とを加算して復号信号スペクトル係数を生成する第1加算部と、第3符号化データを逆量子化して復号スペクトル包絡線成形パラメータを生成する逆量子化部と、前記復号スペクトル包絡成形パラメータを用いて前記復号信号スペクトル係数を成形して成形復号信号スペクトル係数を生成するスペクトル包絡線成形部と、前記復号誤差信号スペクトル係数と前記成形復号信号スペクトル係数とを加算して後処理誤差信号を生成する第2加算部と、前記第1復号信号と前記後処理誤差信号とを加算して出力信号を生成する第3加算部と、を具備する音声復号化装置。前記第1復号部は、符号励振線形予測を用いて第1符号化データを復号する、請求項13に記載の音声復号化装置。前記第2復号部は、ベクトル量子化を用いて、前記第2符号化データを復号する、請求項13に記載の音声復号化装置。前記第2復号部は、限定された数のパルスで前記復号誤差信号スペクトル係数を表現する前記ベクトル量子化を行う、請求項15に記載の音声復号化装置。前記復号誤差信号スペクトル係数を複数のサブ帯域に分割する帯域分割を行う帯域分割部と、前記複数のサブ帯域のうちスペクトル包絡線成形を必要とする一部のサブ帯域を決定する帯域決定部と、をさらに具備し、前記逆量子化部は、前記一部のサブ帯域においてのみ、前記復号スペクトル包絡線成形パラメータを生成し、前記スペクトル包絡線成形部は、前記一部のサブ帯域においてのみ、前記復号信号スペクトル係数を成形する、請求項13に記載の音声復号化装置。前記帯域決定部は、前記スペクトル包絡線成形を必要とする前記一部のサブ帯域を示すフラグ信号に従って前記一部のサブ帯域を決定する、請求項17に記載の音声復号化装置。入力信号を符号化して第1符号化データを生成し、前記第1符号化データを復号して第1復号信号を生成し、前記入力信号から前記第1復号信号を減算して誤差信号を生成し、前記誤差信号のスペクトル係数の一部のみを符号化して第2符号化データを生成し、スペクトル包絡線成形パラメータを計算し、前記スペクトル包絡線成形パラメータを量子化して第3符号化データを生成する、音声符号化方法。第1符号化データを復号して第1復号信号を生成し、第2符号化データを復号してゼロ復号誤差信号スペクトル係数と非ゼロ復号誤差信号スペクトル係数より成る復号誤差信号スペクトル係数を生成し、前記第1復号信号のスペクトル係数と前記復号誤差信号スペクトル係数とを加算して復号信号スペクトル係数を生成し、第3符号化データを逆量子化して復号スペクトル包絡線成形パラメータを生成し、前記復号スペクトル包絡成形パラメータを用いて前記復号信号スペクトル係数を成形して成形復号信号スペクトル係数を生成し、前記復号誤差信号スペクトル係数と前記成形復号信号スペクトル係数とを加算して後処理誤差信号を生成し、前記第1復号信号と前記後処理誤差信号とを加算して出力信号を生成する、音声復号化方法。図4に示すように、階層符号化において入力信号はCELPおよび変換符号化により処理される。ベクトル量子化は変換符号化の手段として利用される。利用できるビット数が限られていると、すべてのスペクトル係数が変換符号化レイヤで量子化できるとは限らず、復号スペクトル係数に多くのゼロスペクトル係数が発生する結果となる。より厳しい条件下では復号スペクトル係数にスペクトルギャップが生じる。復号信号スペクトル係数におけるスペクトルギャップのため、復号信号においては鈍くこもった音として感じられる。すなわち、音声品質が劣化する。本発明の目的は、音声品質の劣化を抑えることができる音声符号化装置および音声復号化装置を提供することである。本発明では、まばらな量子化によって生じたスペクトルギャップを埋める。図5に示すように、本発明では、CELPコアレイヤからの合成信号スペクトル係数においてスペクトル包絡線の成形を行い、成形した合成信号を変換符号化レイヤのスペクトルギャップを埋める満たすために使用する。スペクトル包絡線成形処理の詳細を以下に示す。まず、音声符号化装置の処理を示す。1変換符号化レイヤの復号誤差信号スペクトル係数Se~を再構成する。2CELPコアレイヤからの合成信号スペクトル係数Ssynおよび以下の式に示すような変換符号化レイヤからの復号誤差信号スペクトル係数Se~を加算することによって復号信号スペクトル係数S~を再構成する。3復号信号スペクトル係数S~および入力信号スペクトル係数Sはともに複数のサブ帯域に分割される。4各サブ帯域ごとに、ゼロ復号誤差信号スペクトル係数Se~に対応する入力信号スペクトル係数Sのエネルギーを以下の式に示すように計算する。ここで、ゼロ復号誤差信号スペクトル係数とは、スペクトル係数値がゼロとなる復号誤差信号スペクトル係数を意味する。5各サブ帯域ごとに、ゼロ復号誤差信号スペクトル係数Se~に対応する復号信号スペクトル係数S~のエネルギーを以下の式のように計算する。6各サブ帯域ごとに、以下の式に示すようなエネルギー比を求める。7エネルギー比は量子化され音声復号化装置側に送信される。次に、音声復号化装置の処理を示す。1エネルギー比を逆量子化する。2CELPコアレイヤからの合成信号スペクトル係数を、復号エネルギー比から求めたスペクトル包絡線成形パラメータに従って成形する。3スペクトル包絡線成形スペクトルは、以下の式に示すように変換符号化レイヤのスペクトルギャップを埋めるために利用される。本発明によれば、スペクトル中のスペクトルギャップを埋めることにより、復号信号中の鈍くこもった音を回避して音声品質の劣化を抑えることができる。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、各実施の形態において、同一の構成要素には同一の符号を付し、その説明は重複するので省略する。実施の形態1図6は本実施の形態に係る音声符号化装置の構成を示す図であり、図9は本実施の形態に係る音声復号化装置の構成を示す図である。図6および図9では、本発明をCELPおよび変換符号化の階層符号化階層符号化、埋め込み符号化に適用した場合を示す。図6に示す音声符号化装置において、CELP符号化部601は、時間領域の信号の予測可能性を生かして符号化を行う。CELPローカル復号部602は、CELP符号化パラメータにより合成信号の再構成を行い、多重化部609は、CELP符号化パラメータを多重化し音声復号化装置に送信する。減算器610は、入力信号から合成信号を減算することにより誤差信号Se入力信号および合成信号間の差信号を求める。TF変換部603および604は、合成信号および誤差信号Seを、離散フーリエ変換DFTまたは変形離散コサイン変換MDCTなどの時間領域から周波数領域への変換方法を用いて、合成信号スペクトル係数および誤差信号スペクトル係数Seに変換する。ベクトル量子化部605は、誤差信号スペクトル係数Seに対してベクトル量子化を実行し、ベクトル量子化パラメータを生成する。多重化部609は、ベクトル量子化パラメータを多重化し音声復号化装置に送信する。同時に、ベクトル逆量子化部606は、ベクトル量子化パラメータを逆量子化し復号誤差信号スペクトル係数Se~を再構成する。スペクトル包絡線抽出部607は、スペクトル包絡線成形パラメータGiを合成信号スペクトル係数、誤差信号スペクトル係数および復号誤差信号スペクトル係数から抽出する。量子化部608は、スペクトル包絡線成形パラメータGiを量子化し、多重化部609は、量子化パラメータを多重化し音声復号化装置に送信する。図7にスペクトル包絡線抽出部607の詳細を示す。図7に示すように、スペクトル包絡線抽出部607に対する入力は、合成信号スペクトル係数Ssyn、誤差信号スペクトル係数Seおよび復号誤差信号スペクトル係数Se~である。出力はスペクトル包絡線成形パラメータGiである。まず、加算器708は、合成信号スペクトル係数Ssynおよび誤差信号スペクトル係数Seを加算して入力信号スペクトル係数Sを成形する。また、加算器707は、合成信号スペクトル係数Ssyn、復号誤差信号スペクトル係数Se~を加算して復号信号スペクトル係数S~を形成する。次に、帯域分割部702および701は、入力信号スペクトル係数Sおよび復号信号スペクトル係数S~を複数のサブ帯域に分割する。次に、スペクトル係数分割部704および703は、復号誤差信号スペクトル係数を参照し、入力信号スペクトル係数と復号信号スペクトル係数それぞれを2つの組に分類する。まず、入力信号スペクトル係数について説明する。スペクトル係数分割部704は、各サブ帯域において、復号信号スペクトル係数値がゼロである帯域に対応する入力信号スペクトル係数をゼロ入力信号スペクトル係数、復号信号スペクトル係数値がゼロでない帯域に対応する入力信号スペクトル係数を非ゼロ入力信号スペクトル係数というように2つのタイプに分類する。スペクトル係数分割部703は、復号誤差信号スペクトル係数に基づいた同様の分類を復号信号スペクトル係数にも適用し、ゼロ復号誤差信号スペクトル係数および非ゼロ復号信号スペクトル係数を求める。図8に示すように、スペクトル係数分割部704は、第iサブ帯域に対して、復号誤差スペクトル係数値がゼロである帯域ゼロ復号誤差信号スペクトル係数と復号誤差スペクトル係数値がゼロでない帯域非ゼロ復号誤差信号スペクトル係数に分割する。第iサブ帯域の入力信号スペクトル係数Siをゼロ復号誤差信号スペクトル係数Sei~と非ゼロ復号誤差信号スペクトル係数S’ei~に対応させて、ゼロ復号誤差信号スペクトル係数Sei~が位置する帯域に含まれるスペクトル係数をゼロ入力信号スペクトル係数Si、非ゼロ復号誤差信号スペクトル係数S’ei~が位置する帯域に含まれるスペクトル係数を非ゼロ入力信号スペクトル係数S’iとに分類する。同様に、スペクトル係数分割部703は、第iサブ帯域の復号信号スペクトル係数Si~を、ゼロ復号誤差信号スペクトル係数Sei~と非ゼロ復号誤差信号スペクトル係数S’ei~に対応させて、ゼロ復号信号スペクトル係数Si~と非ゼロ復号信号スペクトル係数S’i~とに分類する。サブ帯域エネルギー算出部706および705は、ゼロ入力信号スペクトル係数Siおよびゼロ復号信号スペクトル係数Si~において各サブ帯域ごとにエネルギーを計算し、以下の式に示すようにエネルギーを計算する。上記2つのエネルギー間の比は以下の式のように計算する。このGiが除算器707からスペクトル包絡線成形パラメータとして出力される。図9に示す音声復号化装置において、まず、分離部901は、すべてのビットストリーム情報を分離して、CELP符号化パラメータ、ベクトル量子化パラメータ及び量子化パラメータを生成し、それぞれCELP復号部902、ベクトル逆量子化部904および逆量子化部905に出力する。CELP復号部902は、CELP符号化パラメータにより、合成信号Ssynを再構成する。TF変換部903は、合成信号Ssynを、離散フーリエ変換DFTまたは変形離散コサイン変換MDCTなどの時間領域から周波数領域への変換方法を用いて復号信号スペクトル係数Ssynに変換する。ベクトル逆量子化部904は、ベクトル量子化パラメータを逆量子化して復号誤差信号スペクトル係数Se~を再構成する。逆量子化部905は、スペクトル包絡線成形パラメータ用の量子化パラメータを逆量子化して復号スペクトル包絡線成形パラメータGi~を再構成する。スペクトル包絡線成形部906は、復号スペクトル包絡線成形パラメータGi~、合成信号スペクトル係数Ssynおよび復号誤差信号スペクトル係数Se~により、復号誤差信号スペクトル係数のスペクトルギャップを埋めて、後処理誤差信号スペクトル係数Sposte~を生成する。FT変換部907は、後処理誤差信号スペクトル係数Sposte~を時間領域に再変換し、逆離散フーリエ変換IDFTまたは逆変形離散コサイン変換IMDCTなどの周波数領域から時間領域への変換方法を用いて復号誤差信号Se~を再構成する。加算器908は、合成信号Ssynおよび復号誤差信号Se~を加算することによって復号信号S~を再構成する。図10にスペクトル包絡線成形部906の詳細を示す。図10に示すように、スペクトル包絡線成形部906に対する入力は、復号スペクトル包絡線成形パラメータGi~、合成信号スペクトル係数Ssynおよび復号誤差信号スペクトル係数Se~である。出力は後処理誤差信号スペクトル係数Sposte~である。帯域分割部1001は、合成信号スペクトル係数Ssynを複数のサブ帯域に分割する。次に、スペクトル係数分割部1002は、図8に示すように、復号誤差信号スペクトル係数を参照し、合成信号スペクトル係数を2つの組に分類する。つまり、スペクトル係数分割部1002は、各サブ帯域において、復号信号スペクトル係数値がゼロである帯域に対応する合成信号スペクトル係数をゼロ合成信号スペクトル係数Ssyni、復号信号スペクトル係数値がゼロでない帯域に対応する合成信号スペクトル係数を非ゼロ合成信号スペクトル係数S’syniというように2つのタイプに分類する。スペクトル包絡線成形パラメータ生成部1003は、復号スペクトル包絡線成形パラメータGi~を処理して、適切なスペクトル包絡線成形パラメータを計算する。その方法の1つを以下の式に示す。そして、次式に示されるように、乗算器1004によってCELPレイヤからの合成信号スペクトル係数はスペクトル包絡線成形パラメータに従って成形され、加算器1005によって後処理誤差信号スペクトルが生成される。<バリエーション>符号化部においては、ゼロ入力信号スペクトル係数、ゼロ復号信号スペクトル係数の少なくとも一方が分類された後、復号部においてはゼロ合成信号スペクトル係数が分類された後に、これら分類結果を考慮して帯域分割を行っても良い。これにより、効率的にサブ帯域を決定することが可能となる。スペクトル包絡線成形パラメータの量子化に利用できるビット数がフレームごとに可変となる構成に本発明を適用しても良い。これは例えば、可変ビットレート符号化方式、または図6におけるベクトル量子化部605での量子化ビット数がフレーム毎に変動するような方式が用いられている場合が該当する。その場合、スペクトル包絡線成形パラメータの量子化に利用可能なビット数の大きさに従って帯域分割を行っても良い。例えば、利用可能ビット数が多い場合、サブ帯域数が多くなるように帯域分割を行うことでスペクトル包絡線形成パラメータをより多く量子化することができる高い解像度の実現。逆に利用可能ビット数が少ない場合、サブ帯域数が少なくなるように帯域分割を行うことでスペクトル包絡線形成パラメータをより少なく量子化する低い解像度の実現。このように利用できるビット数に応じてサブ帯域数を適応的に変化させることにより、利用できるビット数に適した数のスペクトル包絡線形成パラメータの量子化を実現でき、音質改善を図ることができる。スペクトル包絡線形成パラメータの量子化を行う際、高周波数帯域から低周波数帯域の順に量子化を行っても良い。この理由は、低周波数帯域においてCELPは線形予測モデル化により音声信号を非常に効率良く符号化ができる。そのため、CELPをコアレイヤに用いた場合、高周波数帯域のスペクトルギャップを埋める方が聴感上より重要になるためである。スペクトル包絡線形成パラメータの量子化に用いることのできるビット数が不足する場合、大きなGi値Gi1もしくは小さなGi値Gi1を持つスペクトル包絡線形成パラメータを選択し、選択されたスペクトル包絡線形成パラメータに限定して量子化を行い復号器側に送信しても良い。つまりこれは、ゼロ入力信号スペクトル係数のエネルギーとゼロ復号信号スペクトル係数のエネルギーの違いが大きいサブ帯域に限定してスペクトル包絡線形成パラメータを量子化することを意味している。これにより、聴感的に改善度の大きいサブ帯域の情報を選択して量子化することになるため、音質改善を実現できる。なおこの場合、選択されたエネルギーのサブ帯域を示すためのフラグを送信する。スペクトル包絡線形成パラメータの量子化の際、量子化後に復号されたスペクトル包絡線形成パラメータが、量子化の対象となるスペクトル包絡線形成パラメータの値を越えないように制限を設けて量子化を行っても良い。これにより、スペクトルギャップを埋める後処理誤差信号スペクトル係数が不必要に大きくなることを避けることができ、音質を改善することができる。実施の形態2低ビットレートで符号化する構成の場合、スペクトルギャップが生じていない帯域つまり変換符号化レイヤで符号化が行われた帯域でも符号化精度が十分ではなく、入力信号スペクトル係数との符号化誤差が大きい場合がある。このような状態において、スペクトルギャップが生じていない帯域に対してもスペクトルギャップが生じている帯域と同様に、スペクトル包絡線成形を適用することで音質を改善することが可能である。また、この場合、スペクトルギャップが生じている帯域とは別にスペクトルギャップが生じていない帯域に対してスペクトル包絡線成形を実行した方が、大きな音質改善効果が得られる。本実施の形態に係るスペクトル包絡線抽出部の構成を図11に示す。図7との違いは、サブ帯域エネルギー算出部1108および1107が、非ゼロ入力信号スペクトル係数および非ゼロ復号信号スペクトル係数に対しても、エネルギー算出を行い、除算器1109が、ここで算出されるエネルギー比も併せてスペクトル包絡線成形パラメータとして出力する点にある。本実施の形態のスペクトル包絡線成形部の構成を図12に示す。図10との違いは、スペクトルギャップが生じていない帯域用のスペクトル包絡線成形パラメータも併せて復号し、これも用いて後処理誤差信号スペクトル係数を生成する点にある。図12に示すように、スペクトル包絡線成形パラメータ生成部1203は、スペクトルギャップが生じていない帯域用の復号スペクトル包絡線成形パラメータG’iを処理して適切な成形パラメータを計算する。その1つの方法を以下の式に示す。加算器1204は、合成信号スペクトル係数を復号誤差信号スペクトル係数に加算して以下の式に示すように復号信号スペクトル係数を形成する。次式に示されるように、帯域分割部1001、スペクトル係数分割部1002、乗算器10041および10042、加算器10051および10052によって、復号信号スペクトル係数はスペクトル包絡線成形パラメータに従って各サブ帯域毎に成形され、後処理誤差信号スペクトルが生成される。<バリエーション>低ビットレートの構成の場合、全帯域においてスペクトルギャップが生じていない帯域全体に適用されるスペクトル包絡線成形パラメータを送信するようにしても良い。このときのスペクトル包絡線成形パラメータは以下の式に示すように計算することができる。音声復号化装置において、スペクトル包絡線成形パラメータは以下の式のように用いられる。実施の形態3入力信号の音質を保持するために重要なことの一つに、異なる周波数帯域間のエネルギーバランスが保持されていることが挙げられる。従って、入力信号と同様となるように、復号信号においてスペクトルギャップのある帯域とそうでない帯域間のエネルギーバランスを維持することは非常に重要であり、ここでは、スペクトルギャップのある帯域とそうでない帯域間のエネルギーバランスを維持することのできる実施の形態について説明する。図13は本実施の形態におけるスペクトル包絡線抽出部の構成を示す図である。図13に示すように、全帯域エネルギー算出部1308および1307が、非ゼロ入力信号スペクトル係数のエネルギーE’org、非ゼロ復号信号スペクトル係数のエネルギーE’decを計算する。エネルギー計算方法の一例を以下の式に示す。エネルギー比算出部1310および1309は、入力信号スペクトル係数に対するエネルギー比及び復号信号スペクトル係数に対するエネルギー比を以下の式に従ってそれぞれ計算する。除算器707では、スペクトル包絡線成形パラメータが次式のように算出される。実施の形態4低ビットレートで符号化する構成の場合、スペクトルギャップが生じていない帯域つまり変換符号化レイヤで符号化が行われた帯域でも符号化精度が十分ではなく、入力信号スペクトル係数との符号化誤差が大きい場合がある。このような状態において、スペクトルギャップが生じていない帯域に対してもスペクトルギャップが生じている帯域と同様に、スペクトル包絡線成形を適用することで音質を改善することが可能である。本実施の形態は、実施の形態3にこの考えを適用したものである。図14は本実施の形態におけるスペクトル包絡線抽出部の構成を示す図である。図14に示すように、エネルギー比算出部1411は、非ゼロ復号信号スペクトル係数のエネルギーE’decに対する非ゼロ入力信号スペクトル係数のエネルギーE’orgのエネルギー比をG’として求める。ここで算出されるエネルギー比G’も併せてスペクトル包絡線成形パラメータとして出力される。図15は本実施の形態におけるスペクトル包絡線成形部の構成を示す図である。スペクトル包絡線成形パラメータ生成部1503は、スペクトルギャップが生じていない帯域用のスペクトル包絡線成形パラメータを次の式のようにして計算する。以上、本発明の実施の形態1~4について説明した。なお、上記実施の形態では、装置を音声符号化装置/音声復号化装置と称したが、ここでの音声とは、広義の意味での音声を示すものである。すなわち、音声符号化装置における入力信号及び音声復号化装置における復号信号は、音声信号、音楽信号、あるいはこれら双方を含む音響信号、など、いずれの信号をも示すものである。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ーを利用してもよい。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18日出願の特願2010-234088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。