Source: https://patents.google.com/patent/JPH06149296A/en
Timestamp: 2018-11-17 12:19:22
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JPH06149296A - Speech encoding method and decoding method - Google Patents
Speech encoding method and decoding method
JPH06149296A
JPH06149296A JP31625992A JP31625992A JPH06149296A JP H06149296 A JPH06149296 A JP H06149296A JP 31625992 A JP31625992 A JP 31625992A JP 31625992 A JP31625992 A JP 31625992A JP H06149296 A JPH06149296 A JP H06149296A
JP31625992A
JP3343965B2 (en )
忍 小野
PURPOSE:To protect data sent to a decoding side strongly from an error on a transmission line. CONSTITUTION:A high-precision (fine) pitch search part 16 extracts pitch information. A voiced/voiceless sound decision part 17 makes a voiced/voiceless sound decision. A vector quantization part 20 performs vector quantization in hierarchic structure for amplitude data (spectrum envelope) from the a data quantity conversion part 19. A CRC and rate 1/2 convolutional code addition part 21 is supplied with pitch information, voiced/voiceless sound decision information, and the vector quantization output made into hierarchic structure. The CRC and rate 1/2 convolutional code addition part 21 performs convolutional encoding for index data in high layers of the pitch information, voiced/voicelss sound decision information, and vector quantization output data and high-order bits of index data in the low layer of the vector quantization output data.
【産業上の利用分野】本発明は、入力された音声信号や音響信号等のオーディオ信号をブロック単位で区分して周波数軸上のデータに変換して符号化を施すような音声符号化方法及び該音声符号化方法によって伝送されてきた符号化データを復号化する音声復号化方法に関する。 The present invention relates to a speech encoding method such as applying an audio signal such as voice signal or an acoustic signal input converted by dividing a block unit to the data in the frequency domain coding and a speech decoding method for decoding encoded data transmitted by the speech coding method.
【従来の技術】オーディオ信号（音声信号や音響信号を含む）の時間領域や周波数領域における統計的性質と人間の聴感上の特性を利用して信号圧縮を行うような音声符号化方法が種々知られている。 BACKGROUND ART Audio signals various intellectual statistical properties and speech encoding method such as utilizing the characteristics of the human hearing performing signal compression in the time domain and frequency domain (including a voice signal and sound signal) It is. この音声符号化方法としては、大別して時間領域での符号化、周波数領域での符号化、分析合成符号化等が挙げられる。 As the speech encoding method, encoding in roughly classified into the time domain, encoding in the frequency domain, analysis-synthesis encoding.
【０００３】音声信号等の符号化の例として、ＭＢＥ [0003] Examples of coding such speech signals, MBE
（Multiband Excitation: マルチバンド励起）符号化、 (Multiband Excitation: multi-band excitation) coding,
ＳＢＥ（Singleband Excitation:シングルバンド励起） SBE (Singleband Excitation: Single-band excitation)
符号化、ハーモニック（Harmonic）符号化、ＳＢＣ（Su Encoding, Harmonic (Harmonic) coding, SBC (Su
b-band Coding:帯域分割符号化）、ＬＰＣ（Linear Pre b-band Coding: sub-band coding), LPC (Linear Pre
dictive Coding: 線形予測符号化）、あるいはＤＣＴ dictive Coding: linear predictive coding), or DCT
（離散コサイン変換）、ＭＤＣＴ（モデファイドＤＣ (Discrete cosine transform), MDCT (Modefai de DC
Ｔ）、ＦＦＴ（高速フーリエ変換）等において、スペクトル振幅やそのパラメータ（ＬＳＰパラメータ、αパラメータ、ｋパラメータ等）のような各種情報データを量子化する場合に、従来においてはスカラ量子化を行うことが多い。 T), in such FFT (fast Fourier transform), the spectral amplitude or their parameters (LSP parameter, alpha parameter, when quantizing various information data such as k parameters, etc.), carrying out the scalar quantization in the conventional there are many.
【発明が解決しようとする課題】ところで、ビットレートを例えば３〜４ｋbps 程度にまで低減し、量子化効率を更に向上させようとすると、スカラ量子化では量子化雑音（歪み）が大きくなってしまい、実用化が困難であった。 [SUMMARY OF THE INVENTION Incidentally, reduced to the bit rate, for example, about 3～4Kbps, if an attempt is made further quantization efficiency, a scalar quantization becomes quantization noise (distortion) larger , practical use has been difficult.
【０００５】そこで、これらの符号化の際に得られる時間軸データや周波数軸データやフィルタ係数データ等を個々に量子化せず、複数個のデータを組（ベクトル）にまとめて一つの符号で表現して量子化するベクトル量子化が注目されている。 [0005] Accordingly, without individually quantizing the time obtained axis data and the frequency-axis data and the filter coefficient data and the like when these coded, a plurality of data sets in a single summarized in (vector) code vector quantization to quantization attention has been paid to represent.
【０００６】しかしながら、ベクトル量子化の出力（インデックス）のビット数をｂとするとき、ベクトル量子化器のコードブックの大きさ（サイズ）は２ bに比例して増大し、コードブックサーチのための演算量も２ bに比例して増大する。 However, when the number of bits of the output of the vector quantization (index) is b, the size of the codebook of the vector quantizer (size) increases in proportion to 2 b, for codebook search the amount of calculation is also increased in proportion to 2 b. ここで、出力のビット数ｂをあまり小さくすると量子化雑音が増大することになるため、ビット数ｂをある程度の大きさに保ったままで、コードブックのサイズやサーチ時の演算量を低減することが望まれる。 Since the quantization noise when too small number of bits b of the output is to be increased, the number of bits b while keeping a certain size, reducing the amount of calculation during the codebook size and search It is desired. また、周波数軸上に変換されたデータをそのままベクトル量子化したのでは、符号化効率を充分に高められないことがあるため、より圧縮率を高めるための工夫が必要とされる。 In addition, the converted data on the frequency axis is directly vector quantized because it may not be sufficiently enhanced coding efficiency, it is required to devise to enhance more the compression ratio.
【０００７】そこで、本出願人は、特願平４−９１４２ [0007] Therefore, the present applicant, Japanese Patent Application No. 4-9142
２号特許出願において、ベクトル量子化の出力ビット数を低下させることなく、ベクトル量子化器のコードブックのサイズやサーチ時の演算量を低減でき、また、ベクトル量子化の際の圧縮率をより高めるような高能率符号化方法を提案した。 More in 2 patent application, without reducing the number of output bits of the vector quantization, it is possible to reduce the calculation amount at the time of the size and the search of the codebook vector quantizer, also the compression ratio at the time of vector quantization It proposed a high efficiency coding method as enhanced. この方法は、構造化されたコードブックを用い、Ｍ次元ベクトルのデータを複数グループに分割して各グループ毎に代表値を求めることにより次元をＳ次元（Ｓ＜Ｍ）に低下させ、このＳ次元ベクトルのデータに対して第１のベクトル量子化を施し、この第１ This method uses a structured codebook, the dimension is reduced to S dimension (S <M) by obtaining a representative value for each group by dividing the data of the M-dimensional vector into plural groups, the S the first vector quantizer performs on the data-dimensional vector, the first
のベクトル量子化の際のローカルデコード出力となるＳ S as a local decoded output upon vector quantization
次元のコードベクトルを求め、このＳ次元のコードベクトルを元のＭ次元のベクトルに拡張して元の上記Ｍ次元ベクトルの周波数軸上データとの関係を表すデータを求め、このデータに対して第２のベクトル量子化を施しているため、コードブックサーチの演算量が低減され、コードブックのためのメモリ容量が少なくて済む。 Determined dimension code vector, obtains the data representing the relationship between the frequency axis data of the S-dimensional code vector to the original source to extend the M-dimensional vector of the M-dimensional vector, the relative data since the performing second vector quantization, the calculation amount of codebook search is reduced, requires less memory capacity for codebook.
【０００８】しかし、この出願による高能率符号化方法の誤り訂正は、上記第１のベクトル量子化の際のローカルデコード出力であるＳ次元のコードベクトルの上位層のより重要なインデックスに対して施されるのであるが、その具体的な方法は、未だ確立されていなかった。 However, the error correction of the high-efficiency encoding method according to this application, facilities with respect to the more important index of the upper layer of the S-dimensional code vector is a local decoded output during the first vector quantization although being, its specific method has not been established yet.
【０００９】また、例えば、伝送路符号化器で符号化単位（フレーム）毎に誤り検出する手段を設け、さらにそれらに対して誤り訂正するための手段である畳み込み符号器などを設けており、伝送路復号化器ではこれを利用して誤り訂正を行ったあと、フレーム毎に誤りを検出し、誤りがあれば前のフレームで置き換えるとか、音声をミュートする等の誤り補正を行っており、誤り訂正後に誤り検出対象ビットに１ビットでま誤りがあると、そのフレームの全情報を使用しないため、連続的に誤りが発生した場合、音声復号時に音の欠け等が長い時間にわたり、音声劣化の原因となっている。 Further, for example, a means for error detection for each coding unit (frame) in the transmission path encoder, and the like is provided convolutional encoder is a means for error correction addition to them, after making using error correction this in the transmission path decoder detects an error in each frame, Toka replaced with the previous frame if there is an error, and performs error correction, such as to mute the audio, If after the error correction is or error in one bit error detected bits, because it does not use all the information of the frame, if the continuous error occurs over chipping longer sound during speech decoding, speech degradation It has become a cause of.
【００１０】本発明は、上記実情に鑑みてなされたものであり、伝送路の誤りに強く、通話品質の良好な音声が得られるような音声符号化方法及び音声復号化方法の提供を目的とする。 [0010] The present invention has been made in view of the above circumstances, strongly error of the transmission path, and aims to provide a speech coding method and speech decoding method as good voice call quality is obtained to.
【課題を解決するための手段】本発明に係る音声符号化方法は、入力されたオーディオ信号をブロック単位で区分して周波数軸上に変換して得られる周波数軸上データを複数帯域に分割し、各帯域毎に有声音／無声音の判別を行うマルチバンド励起を用いた音声符号化方法において、上記周波数軸上データである振幅のスペクトル包絡に階層構造のベクトル量子化を施す工程と、この階層構造ベクトル量子化の出力データの上位層のインデックスデータに対して畳み込み符号による誤り訂正符号化を施す工程とを有することを特徴として上記課題を解決する。 Speech encoding method according to the present invention SUMMARY OF THE INVENTION may, by dividing the input audio signal in units of blocks by dividing a frequency on axis data obtained by converting on the frequency axis into plural bands in the speech coding method using multi-band excitation discriminate a voiced / unvoiced in each band, the step of performing vector quantization of the hierarchical structure to the spectral envelope of the amplitude is the frequency on the axis data, this hierarchy to solve the above problems is characterized in that a step of performing an error correction convolutional coding by code the index data of the upper layer of the output data of the structured vector quantization.
【００１２】ここで、上記誤り訂正符号化工程は、上記階層構造ベクトル量子化の出力データの上位層のインデックスデータの他、該出力データの下位層のインデックスデータの上位ビットにも畳み込み符号化を施してもよい。 [0012] Here, the error correction encoding step, another index data of the upper layer of the output data of the hierarchical vector quantization, the convolutional coding in the upper bits of the index data of the lower layer of the output data it may be subjected.
【００１３】また、上記誤り訂正符号化工程は、上記階層構造ベクトル量子化の出力データの上位層のインデックスデータと、該出力データの下位層のインデックスデータの上位ビットの他、上記ブロック毎に抽出されるピッチ情報及び上記各帯域毎の有声音／無声音判別情報にも畳み込み符号化を施してもよい。 Further, the error correction encoding step, and the index data of the upper layer of the output data of the hierarchical vector quantization, other upper bits of the index data of the lower layer of the output data, extracting for each of the blocks pitch information and may be subjected to even convolutional coding voiced / unvoiced discrimination information for each of the one band is.
【００１４】また、上記ピッチ情報、上記有声音／無声音判別情報及び上記階層構造ベクトル量子化出力データの上位層のインデックスデータは、誤り検出符号化が施されてから上記誤り訂正符号化工程によって、上記階層構造ベクトル量子化出力データの下位層のインデックスデータの上位ビットを含めて畳み込み符号化が施されてもよい。 Further, the pitch information, index data of the voiced / unvoiced discrimination information and the hierarchical vector quantization upper layer of the output data by the error correction coding process since been subjected to error detection coding, the hierarchical vector quantization output lower layer convolutional encoding including upper bits of the index data of the data may be subjected. この場合、誤り検出符号化としては、ＣＲＣ誤り検出符号化が好ましい。 In this case, the error detection coding, CRC error detection coding is preferable.
【００１５】また、上記誤り訂正符号化工程は、上記Ｃ Further, the error correction encoding process, the C
ＲＣ誤り検出符号化が行われた複数フレームを単位としたものに対して畳み込み符号化を施してもよい。 It may be subjected to convolutional encoding on those RC error detection coding in units of a plurality of frames that have been made.
【００１６】さらに、他の発明に係る音声復号化方法は、マルチバンド励起を用いた音声符号化方法によって、ピッチ情報、有声音／無声音判別情報及びスペクトル包絡階層構造ベクトル量子化出力データの上位層のインデックスデータに対して、誤り検出符号化として好ましいＣＲＣ誤り検出符号化が行われてから上記階層構造ベクトル量子化出力データの下位層のインデックスデータの上位ビットを含めて畳み込み符号化が施されて伝送されてきた信号を復号する復号化方法であって、上記伝送されてきた信号に対して畳み込み符号による誤り訂正復号化が施された後にＣＲＣ誤り検出を施す工程と、上記ＣＲＣ誤り検出を施す工程で誤りが検出された際には、エラー検出されたフレームのデータを補間する工程とを有することを特徴と Furthermore, the speech decoding method according to another invention, the speech coding method using multi-band excitation, the pitch information, voiced / unvoiced discrimination information and spectrum envelope hierarchy upper layer of a vector quantization output data against the index data, and convolutional coding, including upper bits of the index data of the hierarchical vector quantization lower layer of the output data is subjected since the preferred CRC error detection coding is performed as error detection coding a decoding method for decoding a signal transmitted, performs a step of performing a CRC error detection after error correction decoding by the convolutional code for the signal that has been the transmission is performed, the CRC error detection when an error is detected in step, and characterized by a step of interpolating the data of the frames detected error て上記課題を解決する。 Te to solve the above-mentioned problems.
【００１７】ここで、上記ＣＲＣ誤り検出工程でエラーが検出されなくなった際には、所定数のフレームについて前フレームと現フレームの各データから得られる各スペクトル包絡の大小関係に基づいてスペクトル包絡の再生方法を制御する工程とを有してもよい。 [0017] Here, when an error in the CRC error detection process is no longer detected, the spectral envelope based on the magnitude relation of the spectral envelope obtained from the previous frame and the data of the current frame for a predetermined number of frames it may include a step of controlling the playback method.
【作用】上記ピッチ情報、上記有声音／無声音判別情報及び上記階層構造ベクトル量子化出力データの上位層のインデックスデータは、ＣＲＣ誤り検出符号化が施され、さらに上記階層構造ベクトル量子化出力データの下位層のインデックスデータの上位ビットを含めて畳み込み符号化が施されるので強く保護される。 [Action] the pitch information, index data of the voiced / unvoiced discrimination information and the hierarchical vector quantization upper layer of the output data, CRC error detection coding is performed further in the hierarchical vector quantization output data convolutional coding, including upper bits of the index data of the lower layer is strongly protected so subjected.
【００１９】そして、伝送された上記ピッチ情報、上記有声音／無声音判別情報及び上記階層構造ベクトル量子化出力データは、誤り訂正復号化が施された後にＣＲＣ [0019] Then, transmitted the pitch information, the voiced / unvoiced discrimination information and the hierarchical vector quantization output data, CRC after error correction decoding is performed
誤り検出が行われ、このＣＲＣ誤り検出結果に応じてフレーム毎に補間処理される。 Is performed error detection, it is interpolated in every frame in response to the CRC error detection result. そのため、総合的に伝送路の誤りに強い、通話品質の良好な音声が得られる。 Therefore, overall strong errors in the transmission path, good voice call quality.
【実施例】以下、本発明に係る音声符号化方法の実施例について説明する。 EXAMPLES Hereinafter, a description will be given of an embodiment of a speech encoding method according to the present invention. この音声符号化方法は、ブロック毎の信号を周波数軸上に変換し、複数帯域に分割して各帯域毎にＶ（有声音）かＵＶ（無声音）かを判別するようなマルチバンド励起（Multiband Excitation：ＭＢＥ） The speech encoding method transforms the signal for each block on the frequency axis, multi-band excitation so as to determine whether V (voiced) or UV (unvoiced) is divided into plurality of bands for each band (Multiband Excitation: MBE)
符号化方法を用いた符号化装置に適用される。 It applied to the coding device using a coding method.
【００２１】すなわち、本発明を用いたＭＢＥの音声符号化方法は、入力されるオーディオ信号を一定サンプル数（例えば２５６サンプル）毎にブロック化して、ＦＦ [0021] That is, the speech coding method MBE using the present invention, by blocking the audio signals input to each fixed number of samples (e.g. 256 samples), FF
Ｔ等の直交変換により周波数軸上のスペクトルデータに変換すると共に、該ブロック内の音声のピッチを抽出し、このピッチに応じた間隔で周波数軸上のスペクトルを帯域分割し、分割された各帯域についてＶ（有声音） Converts the spectral data on the frequency axis by orthogonal transform T such, the extracted pitch of the sound in the block, spectrum band division of the frequency axis at an interval corresponding to the pitch, divided each band was for V (voiced)
／ＵＶ（無声音）の判別を行っている。 / I have done the determination of UV (unvoiced). このＶ／ＵＶ判別情報をスペクトルの振幅データ及びピッチ情報と共に符号化して伝送する。 The V / UV discrimination information with the amplitude data and the pitch information of the spectrum encoded and transmitted. この伝送の際に伝送路等による誤りの影響から符号化データを守ため、本実施例は、上記ピッチ情報、Ｖ／ＵＶ判別情報及び上記振幅のスペクトル包絡（エンベロープ）量子化データよりなるビットストリームをクラス分けして、そのクラスによって畳み込み符号化、さらに重要なビットに対しては誤り検出符号化として好ましいＣＲＣ検出符号化を施している。 For protecting the encoded data from the effects of errors due to the transmission path or the like during the transmission, the present embodiment, the pitch information, V / UV discrimination information and a bit stream consisting of the spectral envelope (envelope) quantized data of the amplitude the by classification, convolutional coding by class, for more significant bits are subjected to the preferred CRC detection coding as an error detection coding.
【００２２】図１は本発明の音声符号化方法をＭＢＥ合成分析符号化装置（いわるボコーダ）に適用した実施例の分析側（エンコード側）の概略構成を示すブロック図である。 [0022] FIG. 1 is a block diagram showing the schematic configuration of the analysis side of the embodiment of the speech coding method of the present invention is applied to MBE analysis-by-synthesis coding apparatus (Iwaru vocoder) (encoding side).
【００２３】このＭＢＥボコーダは、DW Griffin and [0023] The MBE vocoder, DW Griffin and
JS Lim, ~Multiband ExcitationVocoder," IEEE Tra JS Lim, ~ Multiband ExcitationVocoder, "IEEE Tra
ns.Acoustics, Speech,and Signal Processing, vol.3 ns.Acoustics, Speech, and Signal Processing, vol.3
6, No.8, pp.1223-1235, Aug. 1988に開示されているものであり、従来のＰＡＲＣＯＲ（PARtial auto-CORrela 6, No.8, pp.1223-1235, are those disclosed in Aug. 1988, conventional PARCOR (PARtial auto-CORrela
tion: 偏自己相関）ボコーダ等では、音声のモデル化の際に有声音区間と無声音区間とをブロックあるいはフレーム毎に切り換えていたのに対し、ＭＢＥボコーダでは、同時刻（同じブロックあるいはフレーム内）の周波数軸領域に有声音（Voiced）区間と無声音（Unvoiced） tion: The partial autocorrelation) vocoder, etc., whereas had switching between voiced interval and unvoiced interval for each block or frame when modeling the speech, the MBE vocoder, same time (the same block or frame) It voiced in the frequency axis region of (voiced) section and the unvoiced (uNVOICED)
区間とが存在するという仮定でモデル化している。 It is modeled on the assumption that the a section exists.
【００２４】この図１において、入力端子１１には、音声信号あるいは音響信号が供給されるようになっており、この入力音声信号は、ＨＰＦ（ハイパスフィルタ） [0024] In FIG. 1, the input terminal 11, the audio signal or the acoustic signal has to be supplied, the input audio signal, HPF (high pass filter)
等のフィルタ１２に送られて、いわゆるＤＣ（直流）オフセット分の除去や帯域制限（例えば２００〜３４００ Sent to the filter 12 etc., so-called DC (direct current) offset removal and bandwidth limitations (e.g. 200-3400
Hzに制限）のための少なくとも低域成分（２００Hz以下）の除去が行われる。 Removal of at least the low-frequency component (200 Hz or lower) for Hz restriction) is performed. このフィルタ１２を介して得られた信号は、ピッチ抽出部１３及び窓かけ処理部１４にそれぞれ送られる。 Signal obtained through this filter 12 is sent respectively to the pitch extracting unit 13 and the windowing processing unit 14. ピッチ抽出部１３では、入力音声信号データが所定サンプル数Ｎ（例えばＮ＝２５６）単位でブロック分割され（あるいは方形窓による切り出しが行われ）、このブロック内の音声信号についてのピッチ抽出が行われる。 The pitch extraction section 13, the input audio signal data block divided (cut out by or rectangular window is performed) at a predetermined number of samples N (e.g., N = 256) units, pitch extraction is performed on the audio signal in this block . このような切り出しブロック（２５６ Such a cut block (256
サンプル）を、例えば図２のＡに示すようにＬサンプル（例えばＬ＝１６０）のフレーム間隔で時間軸方向に移動させており、各ブロック間のオーバラップはＮ−Ｌサンプル（例えば９６サンプル）となっている。 Samples), and is moved along the time axis in frame intervals of L samples (e.g., L = 160) as for example shown in A of FIG. 2, the overlap between each block N-L samples (e.g., 96 samples) It has become. また、窓かけ処理部１４では、１ブロックＮサンプルに対して所定の窓関数、例えばハミング窓をかけ、この窓かけブロックを１フレームＬサンプルの間隔で時間軸方向に順次移動させている。 Also, the windowing processing unit 14, one block N samples for a given window function, for example, applying a Hamming window, and moved sequentially along the time axis at an interval of the windowed frame L samples blocks.
【００２５】このような窓かけ処理を数式で表すと、 ｘ w (k,q) ＝ｘ(q) ｗ(kL-q) ・・・（１） となる。 [0025] represents the processing over such a window in the formula, x w (k, q) = a x (q) w (kL- q) ··· (1). この（１）式において、ｋはブロック番号を、 In equation (1), k a block number,
ｑはデータの時間インデックス（サンプル番号）を表し、処理前の入力信号のｑ番目のデータｘ(q) に対して第ｋブロックの窓（ウィンドウ）関数ｗ(kL-q)により窓かけ処理されることによりデータｘ w (k,q) が得られることを示している。 q represents time index (sample number) of data, is multiplied by a window by window (window) function w (kL-q) of the k-th block with respect to the q-th data x preprocessing of the input signal (q) process data x w (k, q) indicates that obtained by Rukoto. ピッチ抽出部１３内での図２のＡに示すような方形窓の場合の窓関数ｗ r (r) は、 ｗ r (r) ＝１ ０≦ｒ＜Ｎ ・・・（２） ＝０ ｒ＜０，Ｎ≦ｒ また、窓かけ処理部１４での図２のＢに示すようなハミング窓の場合の窓関数ｗ h (r) は、 ｗ h (r) ＝ 0.54 − 0.46 cos(２πr/(N-1)) ０≦ｒ＜Ｎ ・・・（３） ＝０ ｒ＜０，Ｎ≦ｒ である。 Window function w r in the case of rectangular window as shown in A of FIG. 2 in the pitch extracting section within 13 (r) is, w r (r) = 1 0 ≦ r <N ··· (2) = 0 r <0, N ≦ r also, windowing window function in the case of Hamming window as shown in B of FIG. 2 in the processing section 14 w h (r) is, w h (r) = 0.54 - 0.46 cos (2πr / (N-1)) 0 ≦ r <N ··· (3) = a 0 r <0, N ≦ r. このような窓関数ｗ r (r) あるいはｗ h (r) を用いるときの上記（１）式の窓関数ｗ(r) （＝ｗ(kL- Such a window function w r (r) or w (1) when using the h (r) formula of the window function w (r) (= w (KL-
q)）の否零区間は、 ０≦ｋＬ−ｑ＜Ｎ これを変形して、 ｋＬ−Ｎ＜ｑ≦ｋＬ 従って例えば上記方形窓の場合に窓関数ｗ r (kL-q)＝１ zero data interval q)) is deformed this 0 ≦ kL-q <N, kL-N < window function in the case of q ≦ kL Thus for example the rectangular window w r (kL-q) = 1
となるのは、図３に示すように、ｋＬ−Ｎ＜ｑ≦ｋＬのときとなる。 Become a, as shown in FIG. 3, the time of kL-N <q ≦ kL. また、上記（１）〜（３）式は、長さＮ Further, the (1) to (3), the length N
（＝２５６）サンプルの窓が、Ｌ（＝１６０）サンプルずつ前進してゆくことを示している。 (= 256) samples of the window, indicating that slide into forward by L (= 160) samples. 以下、上記（２） Below, the above-mentioned (2)
式、（３）式の各窓関数で切り出された各Ｎ点（０≦ｒ Wherein (3) each N-point cut out in each window function of Formula (0 ≦ r
＜Ｎ）の否零サンプル列を、それぞれｘ wr (k,r) 、ｘ wh The zero data sample sequence of <N), each x wr (k, r), x wh
(k,r) と表すことにする。 (K, r) to be represented as.
【００２６】窓かけ処理部１４では、図４に示すように、上記（３）式のハミング窓がかけられた１ブロック２５６サンプルのサンプル列ｘ wh (k,r) に対して１７９ [0026] In the windowing process unit 14, as shown in FIG. 4, the (3) the sample sequence x wh (k, r) of one block 256 samples Hamming window is applied against 179
２サンプル分の０データが付加されて（いわゆる０詰めされて）２０４８サンプルとされ、この２０４８サンプルの時間軸データ列に対して、直交変換部１５により例えばＦＦＴ（高速フーリエ変換）等の直交変換処理が施される。 2 samples 0 data is added to (being so-called zero-filled) is 2048 samples, with respect to the time axis data column of the 2048 samples, orthogonal transform such as for example FFT by the orthogonal transform unit 15 (fast Fourier transform) processing is performed.
【００２７】ピッチ抽出部１３では、上記ｘ wr (k,r) のサンプル列（１ブロックＮサンプル）に基づいてピッチ抽出が行われる。 [0027] In the pitch extraction section 13, the x wr (k, r) pitch extraction based on sample sequence of (1 block N samples) is performed. このピッチ抽出法には、時間波形の周期性や、スペクトルの周期的周波数構造や、自己相関関数を用いるもの等が知られているが、本実施例では、センタクリップ波形の自己相関法を採用している。 The pitch extraction method, periodicity and time waveform, and the periodic frequency structure of spectrum, but such as those using an autocorrelation function is known, in the present embodiment, employing the auto-correlation method of center clip waveform are doing. このときのブロック内でのセンタクリップレベルについては、 For center clip level within block at this time,
１ブロックにつき１つのクリップレベルを設定してもよいが、ブロックを細分割した各部（各サブブロック）の信号のピークレベル等を検出し、これらの各サブブロックのピークレベル等の差が大きいときに、ブロック内でクリップレベルを段階的にあるいは連続的に変化させるようにしている。 It may be set one clip level for one block, but detects the peak level of the signal of each section in which the block subdividing (each sub-block) or the like, when the difference between such these peak level of each sub-block is large in, so that changing the clip level stepwise or continuously within a block. このセンタクリップ波形の自己相関データのピーク位置に基づいてピーク周期を決めている。 And determining the peak period based on the peak position of the autocorrelation data in the center clip waveform.
このとき、現在フレームに属する自己相関データ（自己相関は１ブロックＮサンプルのデータを対象として求められる）から複数のピークを求めておき、これらの複数のピークの内の最大ピークが所定の閾値以上のときには該最大ピーク位置をピッチ周期とし、それ以外のときには、現在フレーム以外のフレーム、例えば前後のフレームで求められたピッチに対して所定の関係を満たすピッチ範囲内、例えば前フレームのピッチを中心として±２ In this case, the autocorrelation data belonging to the current frame (autocorrelation sought as a target data of one block N samples) to previously obtain a plurality of peaks from the maximum peak of these plural peaks is above a predetermined threshold value and the pitch period of said maximum peak position at, at other times, the center frame other than the current frame, for example, in a pitch range satisfying a predetermined relation with respect to the pitch obtained before and after the frame, for example, the pitch of the previous frame as ± 2
０％の範囲内にあるピークを求め、このピーク位置に基づいて現在フレームのピッチを決定するようにしている。 The peak in the range of 0%, so that to determine the pitch of the current frame based on the peak position. このピッチ抽出部１３ではオープンループによる比較的ラフなピッチのサーチが行われ、抽出されたピッチデータは高精度（ファイン）ピッチサーチ部１６に送られて、クローズドループによる高精度のピッチサーチ（ピッチのファインサーチ）が行われる。 This relatively rough pitch search by the pitch extracting unit 13, an open loop is performed, extracted pitch data is sent to fine pitch search unit 16, a high accuracy by a closed loop pitch search (pitch fine search) is carried out of.
【００２８】高精度（ファイン）ピッチサーチ部１６には、ピッチ抽出部１３で抽出された整数（インテジャー）値の粗（ラフ）ピッチデータと、直交変換部１５により例えばＦＦＴされた周波数軸上のデータとが供給されている。 [0028] The fine pitch search unit 16, and an integer (Integer) value of the crude (rough) pitch data extracted by the pitch extraction section 13, the orthogonal transformation unit 15 by, for example, FFT has been on the frequency axis It is supplied and of the data. この高精度ピッチサーチ部１６では、上記粗ピッチデータ値を中心に、0.２〜0.５きざみで±数サンプルずつ振って、最適な小数点付き（フローティング） In the fine pitch search unit 16, mainly the coarse pitch data value, waving by ± several samples at intervals of 0.2 to 0.5, the optimum decimal point (floating)
のファインピッチデータの値へ追い込む。 It trumps to fine-pitch data of value. このときのファインサーチの手法として、いわゆる合成による分析 As a method of fine search at this time, analysis by so-called synthetic
(Analysis by Synthesis)法を用い、合成されたパワースペクトルが原音のパワースペクトルに最も近くなるようにピッチを選んでいる。 (Analysis by Synthesis) method using a synthesized power spectrum are choosing the pitch to be closest to the power spectrum of the original sound.
【００２９】このピッチのファインサーチについて説明する。 [0029] describes fine search of this pitch. 先ず、上記ＭＢＥボコーダにおいては、上記ＦＦ First, in the MBE vocoder, the FF
Ｔ等により直交変換された周波数軸上のスペクトルデータとしてのＳ(j) を Ｓ(j) ＝Ｈ(j) ｜Ｅ(j) ｜ ０＜ｊ＜Ｊ ・・・（４） と表現するようなモデルを想定している。 The S (j) as spectrum data on the orthogonal transformed frequency axis by T such as S (j) = H (j) | E (j) | 0 <j <J ··· (4) and to express It is assumed to be a model. ここで、Ｊはπω s ＝ｆ s ／２に対応し、サンプリング周波数ｆ s ＝ Here, J corresponds to πω s = f s / 2, the sampling frequency f s =
２πω sが例えば８ｋHzのときには４ｋHzに対応する。 2πω s corresponds to 4kHz when, for example, of 8kHz.
上記（４）式中において、周波数軸上のスペクトルデータＳ(j) が図５のＡに示すような波形のとき、Ｈ(j) It said during (4), when spectrum data S on the frequency axis (j) is the waveform as shown in A of FIG. 5, H (j)
は、図５のＢに示すような元のスペクトルデータＳ(j) The original spectral data S as shown in B of FIG. 5 (j)
のスペクトル包絡線（エンベロープ）を示し、Ｅ(j) Of a spectral envelope indicates (envelope), E (j)
は、図５のＣに示すような等レベルで周期的な励起信号（エキサイテイション）のスペクトルを示している。 Shows the spectrum of a periodic excitation signal with constant level as shown in C in FIG. 5 (exciter Tay Deployment). すなわち、ＦＦＴスペクトルＳ(j) は、スペクトルエンベロープＨ(j) と励起信号のパワースペクトル｜Ｅ(j) ｜ That, FFT spectrum S (j) is the power spectrum of the spectral envelope H (j) and the excitation signal | E (j) |
との積としてモデル化される。 It is modeled as the product of the.
【００３０】上記励起信号のパワースペクトル｜Ｅ(j) The power spectrum of the excitation signal | E (j)
｜は、上記ピッチに応じて決定される周波数軸上の波形の周期性（ピッチ構造）を考慮して、１つの帯域（バンド）の波形に相当するスペクトル波形を周波数軸上の各バンド毎に繰り返すように配列することにより形成される。 |, The period of the waveform on the frequency axis is determined in accordance with the pitch in consideration of the (pitch structure), the spectrum waveform corresponding to the waveform of one band (band) for each band on the frequency axis It is formed by arranging to repeat. この１バンド分の波形は、例えば上記図４に示すような２５６サンプルのハミング窓関数に１７９２サンプル分の０データを付加（０詰め）した波形を時間軸信号と見なしてＦＦＴし、得られた周波数軸上のある帯域幅を持つインパルス波形を上記ピッチに応じて切り出すことにより形成することができる。 The waveform of the one band, for example the FFT is regarded as 0 data added (0 stuffing) the time domain signal waveforms of FIG. 4 to 1792 samples to 256 samples Hamming window function as shown, the resulting an impulse waveform having a bandwidth that is on the frequency axis can be formed by cutting in accordance with the pitch.
【００３１】次に、上記ピッチに応じて分割された各バンド毎に、上記Ｈ(j) を代表させるような（各バンド毎のエラーを最小化するような）値（一種の振幅）｜Ａ m Next, for each band, which is divided according to the pitch, the H (j) as to represent the (each such as to minimize the error in each band) value (a kind of amplitude) | A m
｜を求める。 | A seek. ここで、例えば第ｍバンド（第ｍ高調波の帯域）の下限、上限の点をそれぞれａ m 、ｂ mとするとき、この第ｍバンドのエラーε mは、 Here, for example, the lower limit of the m-th band (band of the m-th harmonic), when the upper limit of the points, respectively, and a m, b m, error epsilon m of the m-th band,
【数１】 [Number 1] で表せる。 Expressed by.
【００３３】このエラーε mを最小化するような｜Ａ m [0033] such as to minimize the error ε m | A m
｜は、 | Is,
【数２】 [Number 2] となり、この（６）式の｜Ａ m ｜のとき、エラーε mを最小化する。 Next, the equation (6) | A m | when, minimizing error epsilon m.
【００３５】このような振幅｜Ａ m ｜を各バンド毎に求め、得られた各振幅｜Ａ m ｜を用いて上記（５）式で定義された各バンド毎のエラーε mを求める。 [0035] Such amplitude | sought for each band, the amplitude obtained | | A m A m | using seek error epsilon m of each band defined in the expression (5). 次に、このような各バンド毎のエラーε mの全バンドの総和値Σε Then, the sum value of all such bands error epsilon m of band-Σε
mを求める。 seek m. さらに、このような全バンドのエラー総和値Σε mを、いくつかの微小に異なるピッチについて求め、エラー総和値Σε mが最小となるようなピッチを求める。 Further, the error sum Shigumaipushiron m of all such bands, calculated for different pitches to some small, obtaining the pitch as an error sum Shigumaipushiron m is minimized.
【００３６】すなわち、上記ピッチ抽出部１３で求められたラフピッチを中心として、例えば 0.25 きざみで上下に数種類ずつ用意する。 [0036] That is, about a Rafupitchi found by the pitch extraction unit 13, are prepared by several up and down, for example 0.25 increments. これらの複数種類の微小に異なるピッチの各ピッチに対してそれぞれ上記エラー総和値Σε mを求める。 Each respective pitches of different pitches to these plurality of types of fine finding the error sum Σε m. この場合、ピッチが定まるとバンド幅が決まり、上記（６）式より、周波数軸上データのパワースペクトル｜Ｓ(j) ｜と励起信号スペクトル｜Ｅ In this case, determines the bandwidth when the pitch is determined, the equation (6) from the power spectrum data on the frequency axis | S (j) | and the excitation signal spectrum | E
(j) ｜とを用いて上記（５）式のエラーε mを求め、その全バンドの総和値Σε mを求めることができる。 (j) | seek error epsilon m of equation (5) using a, can be obtained sum Shigumaipushiron m of all the bands. このエラー総和値Σε mを各ピッチ毎に求め、最小となるエラー総和値に対応するピッチを最適のピッチとして決定するわけである。 It obtains the error sum Shigumaipushiron m for each pitch, is not to determine the pitch corresponding to error sum total value which is the smallest as the optimal pitch. 以上のようにして高精度ピッチサーチ部１６で最適のファイン（例えば 0.25 きざみ）ピッチが求められ、この最適ピッチに対応する振幅｜Ａ m ｜が決定される。 Optimal fine (eg 0.25 increments) pitch is determined by the fine pitch search unit 16 as described above, the amplitude corresponding to the optimal pitch | A m | is determined.
【００３７】以上ピッチのファインサーチの説明においては、説明を簡略化するために、全バンドが有声音（Vo [0037] In the description of fine search or pitch, in order to simplify the description, all the bands voiced (Vo
iced）の場合を想定しているが、上述したようにＭＢＥ It is assumed that the iced) but, MBE as described above
ボコーダにおいては、同時刻の周波数軸上に無声音（Un In the vocoder, unvoiced on the frequency axis of the same time (Un
voiced）領域が存在するというモデルを採用していることから、上記各バンド毎に有声音／無声音の判別を行うことが必要とされる。 Since employing a model called voiced) region is present, is required to perform the determination of the voiced / unvoiced for each of the respective bands.
【００３８】上記高精度ピッチサーチ部１６からの最適ピッチ及び振幅｜Ａ m ｜のデータは、有声音／無声音判別部１７に送られ、上記各バンド毎に有声音／無声音の判別が行われる。 The optimum pitch and amplitude from the high-precision pitch search unit 16 | A m | data is sent to the voiced / unvoiced sound discrimination section 17, determination of the voiced / unvoiced for each of the respective bands are performed. この判別のために、ＮＳＲ（ノイズｔ For this determination, NSR (Noise t
ｏシグナル比）を利用する。 To use the o signal ratio). すなわち、第ｍバンドのＮ Ie, N of the m-th band
ＳＲは、 SR is,
【００４０】と表せ、このＮＳＲ値が所定の閾値（例えば0.３）より大のとき（エラーが大きい）ときには、そのバンドでの｜Ａ m ｜｜Ｅ(j) ｜による｜Ｓ(j) ｜の近似が良くない（上記励起信号｜Ｅ(j) ｜が基底として不適当である）と判断でき、当該バンドをＵＶ（Unvoice [0040] and expressed, when the NSR value is larger than a predetermined threshold (e.g. 0.3) (large error) sometimes, in the band | A m || E (j) | in accordance | S (j) | poor approximation can be determined that (the excitation signal | | E (j) is inappropriate as a base), UV (Unvoice the band
d、無声音）と判別する。 d, unvoiced) and to determine. これ以外のときは、近似がある程度良好に行われていると判断でき、そのバンドをＶ When it is not, it can be judged that approximation has been done fairly well, the band V
（Voiced、有声音）と判別する。 Determine (Voiced, voiced) and.
【００４１】次に、振幅再評価部１８には、直交変換部１５からの周波数軸上データ、高精度ピッチサーチ部１ Next, the amplitude re-evaluation section 18, frequency axis data from the orthogonal transform unit 15, the high-precision pitch search unit 1
６からのファインピッチと評価された振幅｜Ａ m ｜との各データ、及び上記有声音／無声音判別部１７からのＶ A m | | amplitudes evaluated as fine pitch from 6 to each data, and V from the voiced / unvoiced sound discrimination section 17
／ＵＶ（有声音／無声音）判別データが供給されている。 / UV (voiced / unvoiced) discrimination data is supplied. この振幅再評価部１８では、有声音／無声音判別部１７において無声音（ＵＶ）と判別されたバンドに関して、再度振幅を求めている。 In the amplitude re-evaluation section 18, with respect to the band is determined as unvoiced (UV) voiced / unvoiced discrimination unit 17, seeking amplitude again. このＵＶのバンドについての振幅｜Ａ m ｜ UVは、 A m | | amplitude of the band of the UV UV is,
【数４】 [Number 4] にて求められる。 It is required at.
【００４３】この振幅再評価部１８からのデータは、データ数変換（一種のサンプリングレート変換）部１９に送られる。 The data from the amplitude reevaluation unit 18 is sent to the data number conversion (a kind of sampling rate conversion) section 19. このデータ数変換部１９は、上記ピッチに応じて周波数軸上での分割帯域数が異なり、データ数（特に振幅データの数）が異なることを考慮して、一定の個数にするためのものである。 The data number conversion unit 19 has a different division number of bands on the frequency axis in accordance with the pitch, the number of data (in particular the number of amplitude data) in consideration of the fact that different, for the purpose of a constant number is there. すなわち、例えば有効帯域を３４００Hzまでとすると、この有効帯域が上記ピッチに応じて、８バンド〜６３バンドに分割されることになり、これらの各バンド毎に得られる上記振幅｜Ａ m ｜ That is, for example, the effective band is up to 3400 Hz, this effective band is in accordance with the pitch, will be divided into 8 bands to 63 bands, these said amplitude ratio for each band | A m |
（ＵＶバンドの振幅｜Ａ m ｜ UVも含む）データの個数ｍ (Amplitude of UV band | A m | UV including) number of data m
MX ＋１も８〜６３と変化することになる。 MX +1 will also change with the 8 to 63. このためデータ数変換部１９では、この可変個数ｍ MX ＋１の振幅データを一定個数Ｍのデータに変換している。 For this reason the data number conversion unit 19, which converts the amplitude data of the variable number m MX +1 to data of predetermined number M.
【００４４】ここで、このデータ数変換部１９は、周波数軸上の有効帯域１ブロック分の振幅データに対して、 [0044] Here, the data number conversion unit 19, the effective band one block of amplitude data on the frequency axis,
ブロック内の両端のデータを延長してデータ個数を拡大し、帯域制限型ＦＩＲフィルタによるフィルタ処理を施し、さらに直線補間を施すことにより一定個数Ｍのデータを得てもよい。 Expanding the number of data by extending the data at both ends of the block, it performs a filtering process by the band-limiting type FIR filter, may be obtained data of the predetermined number M by further performing a linear interpolation.
【００４５】このデータ数変換部１９からのＭ個のデータ（振幅のスペクトルエンベロープ）がベクトル量子化部２０に送られて、該ベクトル量子化部２０によってベクトル量子化が施される。 [0045] The M data from the data number conversion unit 19 (spectral envelope of the amplitude) is sent to the vector quantizer 20, vector quantization is performed by the vector quantizer 20.
【００４６】このベクトル量子化部２０では、上記データ数変換部１９からの入力データの所定数（この場合Ｍ [0046] In the vector quantization section 20, a predetermined number of input data from the data number conversion unit 19 (in this case M
個）がまとめられてＭ次元ベクトルとされ、ベクトル量子化が施される。 Number) is summarized is the M-dimensional vector, vector quantization is performed. このようなＭ次元ベクトル量子化処理は、一般的には、入力された次元ベクトルに対してＭ次元空間上で最も距離が近いコードベクトルのインデックスを取り出すような処理であるが、このエンコード側のベクトル量子化部２０は、図６に示すように階層構造とされており、入力ベクトルに対して、例えば、２段階のベクトル量子化が施されるようになっている。 Such M-dimensional vector quantization process are typically in most distance on the M-dimensional space with respect to the input dimensional vector is treated as retrieving the index of the close code vector, the encoding side vector quantizer 20 is a hierarchical structure as shown in FIG. 6, for the input vector, for example, 2-stage vector quantization is adapted to be subjected.
【００４７】すなわち、図６に示すベクトル量子化部２ [0047] That is, the vector quantization unit 2 shown in FIG. 6
０において、入力端子３０から供給されるベクトル量子化の単位となる上記Ｍ次元ベクトルのデータ（周波数軸上データ）は、次元低減部３１に送られることにより、 At 0, the data of the M-dimensional vector as a unit vector quantization supplied from the input terminal 30 (data on the frequency axis), by being sent to the dimension reduction unit 31,
複数グループに分割され各グループ毎に代表値を求めることにより次元がＳ次元（Ｓ＜Ｍ）に低下させられる。 Dimension by obtaining a representative value for each group is divided into a plurality of groups is reduced to S dimension (S <M).
ここで図７は、ベクトル量子化部２０に入力されるＭ次元ベクトルＸの各要素、すなわち周波数軸上のＭ個の振幅データｘ(n) の一具体例を示しており、１≦ｎ≦Ｍ Here, FIG. 7 shows a specific example of the elements of the M-dimensional vector X is input to the vector quantizer 20, i.e. on the frequency axis M pieces of amplitude data x (n), 1 ≦ n ≦ M
である。 It is. これらのＭ個の振幅データｘ(n) は、例えば４ These M amplitude data x (n) is, for example, 4
サンプル毎にまとめられてそれぞれの代表値、例えば平均値ｙ iが求められ、図８に示すように、平均値データｙ 1 〜ｙ sのＳ個（この場合はＳ＝Ｍ／４）から成るＳ Each representative value are grouped for each sample, for example, an average value y i is obtained, as shown in FIG. 8, consists of the S average data y 1 ~y s (in this case S = M / 4) S
次元ベクトルＹが得られる。 Dimensional vector Y is obtained.
【００４８】次に、このＳ次元ベクトルのデータに対してＳ次元ベクトル量子化器３２によりベクトル量子化が施される。 Next, vector quantization is performed by the S-dimensional vector quantizer 32 for the data of the S-dimensional vector. すなわち、Ｓ次元ベクトル量子化器３２のコードブック中のＳ次元コードベクトルの内、入力されたＳ次元ベクトルにＳ次元空間上で最も距離が近いコードベクトルがサーチされ、このサーチされたコードベクトルのインデックスデータはＣＲＣ＆レート１／２畳み込み符号付加部２１に供給される。 That is, of the S-dimensional code vector in the code book S-dimensional vector quantizer 32, whose distance is searched code vector is close on S dimensional space S dimension vector input, the search code vector the index data is supplied to the CRC & rate 1/2 convolutional code adding unit 21. また、Ｓ次元ベクトル量子化器３２のインデックスを基にサーチされたコードベクトル（出力インデックスを逆ベクトル量子化して得られるコードベクトル）は次元拡張部３３に送られる。 Further, (code vector obtained by inverse vector quantization output index) Search code vector based on the index of S-dimensional vector quantizer 32 is sent to the dimension extension 33.
図９は、上記図８に示すＳ個の平均値データｙ 1 〜ｙ s 9, the average value data y 1 S number of shown in FIG 8 ~y s
から成るＳ次元ベクトルＹをベクトル量子化した後、 After vector quantization of the S-dimensional vector Y consisting of,
逆量子化して（あるいはベクトル量子化器３２のコードブックで上記量子化の際にサーチされたコードベクトルを取り出して）得られたローカルデコーダ出力としてのＳ次元ベクトルＹ VQの各要素ｙ VQ1 〜ｙ VQSを示している。 And inverse quantization (or retrieves a search code vector in the quantized by codebook vector quantizer 32) each element of the S-dimensional vector Y VQ as obtained local decoder output y VQ1 ~y shows the VQS.
【００４９】次に、次元拡張部３３では、上記Ｓ次元のコードベクトルを元のＭ次元のベクトルに拡張する。 Next, the dimensional extension 33, to extend the code vector of the S-dimensional vector of original M-dimensional. この拡張されたＭ次元ベクトルの各要素の例を図１０に示す。 Examples of each element of the expanded M-dimensional vector is shown in Figure 10. この図１０から明らかなように上記逆ベクトル量子化されたＳ次元ベクトルＹ VQの各要素ｙ VQ1 〜ｙ Each element y VQ1 ~y of the As is clear from FIG. 10 inverse vector quantized S-dimensional vector Y VQ
VQSをそれぞれ元の４サンプルずつに増加させることにより、４Ｓ＝Ｍ個の要素から成るＭ次元ベクトルを得るわけである。 By increasing the VQS one by four samples of each source, so that we obtain the M-dimensional vector consisting of 4S = M number of elements. この拡張されたＭ次元のベクトルと元の上記Ｍ次元ベクトルの周波数軸上データとの関係を表すデータに対して第２のベクトル量子化を施す。 The second vector quantization performed on the data representing the relationship between the frequency axis data of the expanded M-dimensional vector and the original of the M-dimensional vector.
【００５０】図６では、次元拡張部３３からの拡張されたＭ次元ベクトルデータを減算器３４に送り、元の上記Ｍ次元ベクトルの周波数軸上データから減算することにより、上記Ｓ次元を拡張したＭ次元ベクトルと元のＭ次元ベクトルとの関係を表すＳ個のベクトルデータを得ている。 [0050] In Figure 6, it sends the expanded M-dimensional vector data from the dimension extension 33 to the subtractor 34, by subtracting the frequency on the axis data of the original of the M-dimensional vector, an extension of the S dimension Newsletter the S vector data representing the relationship between the M-dimensional vector and the original M-dimensional vector. 図１１は、上記図７に示すＭ次元ベクトルＸの各要素である周波数軸上のＭ個の振幅データｘ(n) から、図１０に示す拡張Ｍ次元ベクトルの各要素を減算して得られたＭ個のデータｒ 1 〜ｒ Mを示しており、これらのＭ個のデータｒ 1 〜ｒ Mの４サンプルずつを組（ベクトル）としてＳ個の４次元ベクトルＲ 1 〜Ｒ Sが得られる。 11, from the view on the frequency axis which are the elements of the M-dimensional vector X shown in 7 M pieces of amplitude data x (n), obtained by subtracting each element of the extended M-dimensional vector shown in FIG. 10 indicates the M data r 1 ~r M was, S number of four-dimensional vectors R 1 to R S one by 4 sample as set (vector) of these M data r 1 ~r M is obtained .
【００５１】このようにして減算器３４から得られたＳ [0051] obtained from the subtracter 34 and thus S
個のベクトルのそれぞれに対して、ベクトル量子化器群３５のＳ個の各ベクトル量子化器３５ 1 〜３５ Sがそれぞれベクトル量子化を施す。 For each number of vectors, S pieces each vector quantizer 35 1 to 35 S of vector quantization unit group 35 performs the respective vector quantization. 各ベクトル量子化器３５ 1 Each vector quantizer 35 1
〜３５ Sから出力される下位層のインデックスデータの上位ビットとがＣＲＣ＆レート１／２畳み込み符号付加部２１に、残りがフレームインターリーブ２３に供給される。 Upper bits of the index data of the lower layer which is output from to 35 S is the CRC & rate 1/2 convolutional code addition unit 21, the rest is supplied to a frame interleave 23.
【００５２】図１２は、ベクトル量子化器３５ 1 〜３５ [0052] Figure 12 is a vector quantizer 35 1-35
Sとしてそれぞれ４次元ベクトル量子化器を用い、上記図１１に示す各４次元ベクトルＲ 1 〜Ｒ Sをそれぞれベクトル量子化した後の各４次元ベクトルＲ VQ1 〜 Each used a four-dimensional vector quantizer as S, the 11 respective four-dimensional vectors shown in R 1 to R S each 4-dimensional vector R VQ1 after vector quantization, respectively -
Ｒ VQSの各要素ｒ VQ1 〜ｒ VQ4 、ｒ VQ5 〜ｒ VQ8 、… Each of R VQS element r VQ1 ~r VQ4, r VQ5 ~r VQ8, ...
〜ｒ VQMを示している。 It shows the ~r VQM.
【００５３】このような階層構造化された２段階のベクトル量子化を施すことにより、コードブックサーチのための演算量を低減でき、コードブックのためのメモリ量（例えばＲＯＭ容量）を低減でき、またＣＲＣ＆レート１／２畳み込み符号付加部２１に供給される上位層のインデックスデータ及び下位層のインデックスデータの上位ビットに対して畳み込み符号による誤り訂正符号化を施して重点的に保護するようにすること等により、誤り訂正符号の効果的な適用が可能となる。 [0053] By performing vector quantization of such hierarchically structured two steps can reduce the calculation amount for the codebook search can be reduced memory capacity for the codebook (e.g., ROM capacity), also to be intensively protect applies error correction coding convolutions by a code to the upper bits of the index data of the index data and the lower layer of the upper layer to be supplied to the CRC & rate 1/2 convolutional code adding unit 21 the Coto like, it is possible to effectively apply the error correction code. なお、ベクトル量子化部２０の階層構造は、２段階に限定されず、３段階以上の多層の階層構造を持たせるようにしてもよい。 Incidentally, the hierarchical structure of the vector quantizer 20 is not limited to two stages, it may be provided with a hierarchical structure with three or more layers.
【００５４】ここで、図１に戻る。 [0054] In this case, back to FIG. 1. 上記ＣＲＣ＆レート１／２畳込み符号付加部２１には、上記高精度のピッチサーチ部１６からの高精度（ファイン）ピッチ情報及び上記有声音／無声音判別部１７からのＶ／ＵＶ判別情報も供給される。 In the CRC & rate 1/2 convolutional code adding unit 21, also supplied V / UV discrimination information from the high-precision (fine) pitch information and the voiced / unvoiced discrimination unit 17 from the pitch search unit 16 of the high-precision It is. すなわち、上記ＣＲＣ＆レート１／２畳込み符号付加部２１には、上記ピッチ情報、上記有声音／無声音判別情報、上記階層構造ベクトル量子化出力データの上位層のインデックスデータ及び上記階層構造ベクトル量子化出力データの下位層のインデックスデータの上位ビットが供給される。 That is, the CRC & rate 1/2 convolutional code adding unit 21, the pitch information, the voiced / unvoiced discrimination information, the index data and the hierarchical vector quantization of the hierarchical vector quantization upper layer of the output data upper bits of the index data of the lower layer of the output data is supplied. このうち、上記ピッチ情報、上記有声音／無声音判別情報、上記階層構造ベクトル量子化出力データの上位層のインデックスデータは、 Among these, the pitch information, index data of the voiced / unvoiced discrimination information, the hierarchical vector quantization upper layer of the output data,
ＣＲＣ誤り検出符号化が施されてから畳み込み符号化が施される。 CRC error detection coding is convolutional coding after subjected is performed. そして、畳み込み符号化が施された上記ピッチ情報、上記有声音／無声音判別情報、上記階層構造ベクトル量子化出力データの上位層のインデックスデータ及び上記階層構造ベクトル量子化出力データの下位層のインデックスデータの上位ビットは、フレームインターリーブ部２２に供給され、上記階層構造ベクトル量子化出力データの下位層のインデックスデータの下位ビットと共にインターリーブされて、出力端子２３から合成側（デコード側）に伝送される。 Then, the convolutional coding is performed pitch information, the index data of the voiced / unvoiced discrimination information, the lower layer of the index data and the hierarchical vector quantization output data of the hierarchical vector quantization upper layer of the output data the upper bits of, is supplied to the frame interleaving section 22, are interleaved with the lower bits of the index data of the lower layer of the hierarchical vector quantization output data, it is transmitted from the output terminal 23 to the synthesis side (decode side).
【００５５】以下に、ＣＲＣ誤り検出符号化及び畳み込み符号化が施される上記ピッチ情報、上記有声音／無声音判別情報及び上記階層構造ベクトル量子化出力データのビット割り当てについて、具体例を挙げて説明する。 [0055] Hereinafter, the pitch information CRC error detection coding and convolutional coding is performed, the bit allocation of the voiced / unvoiced discrimination information and the hierarchical vector quantization output data, a specific example described to.
【００５６】先ず、ピッチ情報として例えば８ビット、 [0056] First, 8-bit, for example, as pitch information,
Ｖ／ＵＶ判別情報として例えば４ビットを抽出する。 V / extracted as UV discrimination information such as 4 bits.
【００５７】次に、上記スペクトルエンベロープの階層構造ベクトル量子化出力データは、上位層と下位層に分けられる。 Next, hierarchical vector quantization output data of the spectrum envelope is divided into upper and lower layers. これは、スペクトルエンベロープの概形情報と微細情報という分け方に基づく。 This is based on how divided as envelope information and fine information of the spectral envelope. すなわち、上記Ｓ次元ベクトル量子化器３２によってベクトル量子化されたＳ次元ベクトルＹが上記概形情報であり、各ベクトル量子化器３５ 1 〜３５ Sから出力される下位層のインデックスデータが微細情報である。 That is, the S-dimensional vector quantizer 32 S-dimensional vector Y which are vector quantized by is the envelope information, the index data is fine information of a lower layer which is output from the vector quantizer 35 1 to 35 S it is. この微細情報は減算器３４から出力された上記ベクトルＲ 1 〜Ｒ The vector R 1 output the fine information from the subtracter 34 to R Sをそれぞれベクトル量子化した後の上記ベクトルＲ VQ1 〜 The vector R VQ1 ~ after each vector quantizing S
Ｒ VQSである。 Is an R VQS.
【００５８】そこで、例えばＭ＝４４、Ｓ＝７、また、 [0058] Thus, for example, M = 44, S = 7, also,
ベクトルＲ VQ1 〜Ｒ VQ7の各次元ｄ 1 ＝ｄ 2 ＝ｄ 3 Each dimension of the vector R VQ1 ~R VQ7 d 1 = d 2 = d 3
＝ｄ 4 ＝５、ｄ 5 ＝ｄ 6 ＝ｄ 7 ＝８とする。 = And d 4 = 5, d 5 = d 6 = d 7 = 8. また、上記データｘ(n) 、１≦ｎ≦Ｍの量子化に使用するビット数を４８ビットとする。 Further, the data x (n), the number of bits used for quantization of 1 ≦ n ≦ M, and 48 bits. そして、上記Ｓ次元ベクトルＹ Then, the S-dimensional vector Y
及び上記ベクトル量子化器群３５からの出力ベクトル（平均値除去した残差成分のベクトル）Ｒ VQ1 , Ｒ And the output vector from the vector quantizer group 35 (vector of the residual ingredients mean removed) R VQ1, R
VQ2 , … ,Ｒ VQ7に対する上記４８ビットの割り当てを次のようにする。 VQ2, ..., to the allocation of the 48 bits for R VQ7 as follows.
【００５９】Ｙ → １３ビット（８ビット：シェイプ、５ビット：ゲイン）、次元Ｓ＝７Ｒ VQ1 → ６ビット、 次元ｄ 1 ＝５Ｒ VQ2 → ５ビット、 次元ｄ 2 ＝５Ｒ VQ3 → ５ビット、 次元ｄ 3 ＝５Ｒ VQ4 → ５ビット、 次元ｄ 4 ＝５Ｒ VQ5 → ５ビット、 次元ｄ 5 ＝８Ｒ VQ6 → ５ビット、 次元ｄ 6 ＝８Ｒ VQ7 → ４ビット、 次元ｄ 7 ＝８ 計 ４８ビット、 （Ｍ＝）４４次元 [0059] Y → 13 bits (8 bits: Shape, 5 bits: gain), the dimension S = 7R VQ1 → 6-bit, dimension d 1 = 5R VQ2 → 5 bits, the dimension d 2 = 5R VQ3 → 5 bits, the dimension d 3 = 5R VQ4 → 5 bits, the dimension d 4 = 5R VQ5 → 5 bits, the dimension d 5 = 8R VQ6 → 5 bits, the dimension d 6 = 8R VQ7 → 4 bits, the dimension d 7 = 8 meter 48 bits, (M = ) 44-dimensional
【００６０】上記概形情報であるＳ次元ベクトルＹには、シェイプ−ゲインベクトル量子化が施されている。 [0060] The S-dimensional vector Y is the approximate shape information, the shape - gain vector quantization is applied.
このシェイプ−ゲインベクトル量子化は、MJ Sabin, This shape - gain vector quantization, MJ Sabin,
RM Gray,~Product code Vector Quantizer for Wave RM Gray, ~ Product code Vector Quantizer for Wave
form and Voice Coding" ,IEEE Trans. on ASSP, vol. form and Voice Coding ", IEEE Trans. on ASSP, vol.
ASSP-32, No.3, June 1984等に述べられている。 ASSP-32, No.3, stated in June 1984, and the like.
【００６１】よって、上記ピッチ情報、上記有声音／無声音判別情報、上記スペクトルエンベロープの概形情報及び上記スペクトルエンベロープの微細情報である平均値除去した残差成分のベクトルの合わせて６０ビットを抽出することになる。 [0061] Therefore, to extract the pitch information, the voiced / unvoiced discrimination information, the 60-bit combined vector of residual components obtained by averaging values ​​removed approximate shape information and the fine information of the spectral envelope of the spectral envelope It will be. ここで、上記各パラメータは、２ Here, each of the above parameters, 2
０ｍsec のフレーム毎に出力される。 It is output for each frame of 0 msec. （６０ビット／２ (60 bit / 2
０ｍsec ） 0msec)
【００６２】この６０ビットのパラメータのうち、聴感上重要と思われる４０ビット（クラス１ビット）にレート１／２の畳み込み符号による誤り訂正符号化を施す。 [0062] Of the 60 bits of the parameter, performs error correction encoding on 40 bits seems audibility important (class 1 bits) by convolutional code rate 1/2.
残りの２０ビット（クラス２ビット）に対しては、重要度が低いとして畳み込み符号化を行わない。 For the remaining 20 bits (Class 2 bits), it does not perform low and to convolutional coding importance. さらに、クラス１のうち重要度の最も高い２５ビットに対しては、 Furthermore, for the highest 25 bits of the importance of the class 1,
ＣＲＣ誤り検出符号化による誤り検出符号化を行う。 It performs error detection coding by the CRC error detection coding.
【００６３】ここで、クラス１ビットの４０ビットは、 [0063] Here, 40-bit Class 1 bits,
上述したように畳み込み符号により保護され、クラス２ Are protected by convolutional codes as described above, Class 2
ビットの２０ビットは、保護されない。 20 bits of bits are not protected. また、クラス１ In addition, class 1
ビットの４０ビットのうちの２５ビットについてはＣＲ CR for 25 bits of the 40-bit bit
Ｃが付加される。 C is added.
【００６４】このエンコード側の畳み込み符号＆ＣＲＣ [0064] The encoding side convolutional code & CRC
符号の付加は、以下のような原理で行われる。 The addition of code is performed in principle as follows. 図１３ Figure 13
は、畳み込み符号＆ＣＲＣ符号の付加の原理を説明するための機能ブロック図である。 Is a functional block diagram for explaining the principle of the addition of a convolutional code & CRC code. ここでは、２０ｍsec のサブフレームを２つ用いた状態、すなわち、４０ｍsec Here state, using two 20msec subframes, i.e., 40 msec
のフレームを単位としている。 It is a unit of frame.
【００６５】表１に音声符号器の各パラメータ・ビットに対する各クラス毎のビット配分を示す。 [0065] indicates the bit allocation of each class for each parameter bits of a speech coder in Table 1.
【００６７】また、クラス１のビット順を表２、クラス２のビット順を表３に示す。 [0067] Also, the bit order of class 1 shown in Table 2, the bit order of the class 2 in Table 3.
【００７０】ここで、表２のクラス１配列をＣＬ 1 [i]、 [0070] Here, the class 1 sequence in Table 2 CL 1 [i],
ｉ＝０〜９１、表３のクラス２配列をＣＬ 2 [i]、ｉ＝０ i = 0-91, a Class 2 sequences of Table 3 CL 2 [i], i = 0
〜３９とする。 And to 39. すなわち、この表２、表３の１列目は入力配列ＣＬ 1 [i]、入力配列ＣＬ 2 [i]の要素の番号ｉを示す。 That is, Table 2, first column in Table 3 input array CL 1 [i], shows the number i of the element of the input sequence CL 2 [i]. また、この表２、表３の２列目は取り出されるパラメータのサブフレーム番号、３列目は取り出されるパラメータ名、４列目はパラメータ内のビット位置であり、 Further, Table 2, sub-frame number of the parameter 2 column of Table 3 is taken out, the third column the parameter name to be retrieved, the fourth column is the bit position in the parameter,
０は最下位ビットを示す。 0 indicates the least significant bit.
【００７１】先ず、音声符号器４１から出力された音声パラメータ１２０（６０×２サブフレーム分）ビットを、聴覚上特に重要な部分（クラス１）８０（４０×２ [0071] First, the speech parameters 120 (60 × 2 sub-frames) bits output from the speech coder 41, acoustically particularly important parts (Class 1) 80 (40 × 2
サブフレーム分）ビットとそれ以外の部分（クラス２） Subframe) bit and other portions (Class 2)
４０（２０×２サブフレーム分）ビットとに分ける。 40 (20 × 2 sub-frames) divided into a bit.
【００７２】次に、クラス１のうち、聴覚上特に重要なデータ５０ビットをさらに取り出し、これをＣＲＣ計算ブロック４２に入力し、その結果として７ビットを出力する。 Next, among the classes 1, auditory further removed particularly important data 50 bits, which was input to the CRC calculation block 42, and outputs the result as 7 bits. このＣＲＣの生成多項式ｇ crc (X) は、 ｇ crc (X) ＝１＋Ｘ 4 ＋Ｘ 5 ＋Ｘ 6 ＋Ｘ 7・・・（９） を用いる。 The generation of the CRC polynomial g crc (X) is, g crc (X) = 1 + X 4 + X 5 + X 6 + X 7 using (9).
【００７３】また、畳み込み符号器４３への入力ビット列をＣＬ 1 [i]、ｉ＝０〜９１（表２より）とした場合、 [0073] Further, the input bit sequence to the convolutional encoder 43 CL 1 [i], when the i = from 0 to 91 (from Table 2),
入力多項式ａ(X) は、 ａ(X) ＝ＣＬ 1 [83] Ｘ 49 ＋ＣＬ 1 [４] Ｘ 48 ＋＋ＣＬ 1 [82] Ｘ 47 …… ……ＣＬ 1 [27] Ｘ 2 ＋ＣＬ 1 [59] Ｘ 1 ＋ＣＬ 1 [28] Ｘ 0・・・（10) を用いる。 Input polynomial a (X) is, a (X) = CL 1 [83] X 49 + CL 1 [4] X 48 ++ CL 1 [82] X 47 ...... ...... CL 1 [27] X 2 + CL 1 [59] X 1 + CL 1 [28] X 0 using a (10).
【００７４】また、パリティ多項式は入力多項式の剰余であり、 ａ(X) ・Ｘ 7 ／ｇ crc (X) ＝ｑ(x) ＋ｂ(x) ／ｇ crc (X) ・・・（11) を用いる。 [0074] In addition, the parity polynomial is the remainder of the input polynomial, a the (X) · X 7 / g crc (X) = q (x) + b (x) / g crc (X) ··· (11) used.
【００７５】上記（11) 式によって得られたパリティビットｂ(x) を配列ＣＬ 1 [i]に組み込むと、 ｂ(X) ＝ＣＬ 1 [０] Ｘ 6 ＋ＣＬ 1 [86] Ｘ 5 ＋ＣＬ 1 [１] Ｘ 4 ＋ＣＬ 1 [85] Ｘ 3 ＋ＣＬ 1 [２] Ｘ 2 ＋ＣＬ 1 [84] Ｘ 1 ＋ＣＬ 1 [３] Ｘ 0・・・（12) となる。 [0075] (11) When incorporated into the parity bit b (x) a sequence CL 1 [i] obtained by the equation, b (X) = CL 1 [0] X 6 + CL 1 [86] X 5 + CL 1 [1] X 4 + CL 1 [85] X 3 + CL 1 [2] X 2 + CL 1 [84] X 1 + CL 1 [3] X 0 becomes (12).
【００７６】次に、クラス１の８０ビットとＣＲＣ計算ブロック４２の計算結果７ビットを畳み込み符号器４３ Next, the encoder convolutional calculation result 7 bits of 80 bits and CRC calculation block 42 Class 1 43
に上記表２で示した入力順に入力し、レート１／２、拘束長６（＝ｋ）の畳み込み符号化を行う。 Input to input order shown in the above Table 2, the rate 1/2, performs convolutional coding of constraint length 6 (= k). ここで使用する生成多項式は、 ｇ 0 (D)＝１＋Ｄ＋Ｄ 3 ＋Ｄ 5・・・（13) ｇ 1 (D)＝１＋Ｄ 2 ＋Ｄ 3 ＋Ｄ 4 ＋Ｄ 5・・・（14) の２つである。 Here by the generator polynomial used is, g 0 (D) = 1 + D + D 3 + D 5 ··· (13) g 1 (D) = 1 + D 2 + D 3 + D 4 + D 5 are two of (14).
【００７７】上記表２の畳み込み符号器４３への入力ビットのうちＣＬ 1 [４] 〜ＣＬ 1 [83]の８０ビットがクラス１ビットであり、ＣＬ 1 [０] 〜ＣＬ 1 [３] 及びＣＬ [0077] a CL 1 [4] -CL 1 80 bit class 1 bits [83] of the input bit to the convolutional encoder 43 Table 2, CL 1 [0] ~CL 1 [3] and CL
1 [84]〜ＣＬ 1 [86] はＣＲＣビットである。 1 [84] ~CL 1 [86 ] is a CRC bit. また、ＣＬ 1 In addition, CL 1
[87] 〜ＣＬ 1 [91] は符号器を初期状態に戻すためのテ−ルビットで、値は全て０である。 [87] ~CL 1 [91] Te to return the encoder to an initial state - in Rubitto, the value is all zero.
【００７８】この畳み込み符号化はｇ 0 (D)から始まり、 [0078] The convolution coding begins with g 0 (D),
（13) 、(14)の多項式により交互に符号化される。 (13), it is encoded alternately by polynomial (14). この畳み込み符号器４３は、図２２に示されるように５段のシフトレジスタ（遅延演算子）で構成され、生成多項式の係数に相当するビットの排他的論理和を計算することにより、出力を得ることができる。 The convolutional encoder 43 is constituted by a 5-stage shift register (delay operator) as shown in FIG. 22, by calculating an exclusive OR of bits corresponding to the coefficients of the generator polynomial to obtain an output be able to. 結果として、入力Ｃ As a result, input C
Ｌ 1 [ｉ] に対し、２ビットの出力ｃｃ 0 [ｉ] とｃｃ L 1 to [i], the 2-bit output cc 0 [i] and cc
1 [ｉ] が得られるため、クラス１ビット全体では、１８ 1 for [i] is obtained, as a class 1 bits, 18
４ビットの出力を得る。 Obtaining a 4-bit output.
【００７９】こうして得られた畳み込み符号化されたクラス１の１８４ビットと、クラス２の４０ビットの合計２２４ビットを、所定の送信順に伝送することにより、 [0079] and thus obtained convolution 184 bits of encoded class 1, a total of 224 bits of 40 bits of class 2, by transmitting a predetermined transmission order,
ビットインターリーブ及び２フレームにわたるフレーム・インターリーブを行う。 Performing frame interleaving over bits interleaving and 2 frames.
【００８０】なお、これらの各データは、上記Ｎサンプル（例えば２５６サンプル）のブロック内のデータに対して処理を施すことにより得られるものであるが、ブロックは時間軸上を上記Ｌサンプルのフレームを単位として前進することから、伝送するデータは上記フレーム単位で得られる。 [0080] Incidentally, each of these data, but is obtained by performing processing on the data in the block of the N samples (e.g. 256 samples), a frame of the L samples on the shaft block time since advanced as a unit, data to be transmitted is obtained in the frame. すなわち、上記フレーム周期でピッチ情報、Ｖ／ＵＶ判別情報、スペクトルエンベープデータが更新されることになる。 That is, the pitch information in the frame cycle, V / UV discrimination information, spectral ene Bepu data is updated.
【００８１】次に、上記エンコード側から伝送されてきたデータを合成するための合成側（デコード側）の概略構成について、図１４を参照しながら説明する。 [0081] Next, a schematic configuration of the synthesis side (decode side) for synthesizing data transmitted from the encoding side will be described with reference to FIG. 14. この図１４において、入力端子５１には、伝送されたきたＣＲ In FIG. 14, Northern CR to the input terminal 51, transmitted
Ｃ＆レート１／２畳込み符号が付加されたデータが供給される。 C & rate 1/2 convolutional code added data is supplied. 入力端子５１からのデータは、フレームデインタリーブ部５２に供給され、デインターリーブされる。 Data from the input terminal 51 is supplied to a frame de-interleaving unit 52, it is de-interleaved.
デインターリーブされたデータは、ビタビ復号＆ＣＲＣ De-interleaved data, Viterbi decoding & CRC
検出部５３に供給され、ビタビ復号化されてからＣＲＣ It is supplied to the detection unit 53, CRC since the Viterbi decoding
エラーが検出される。 An error is detected.
【００８２】そして、マスク処理部５４が、フレームデインターリーブ５２からのデータをマスク処理し、量子化振幅データを逆ベクトル量子化部５５に供給する。 [0082] Then, the mask processing unit 54, the data from the frame de-interleaving 52 and masking, supplies quantized amplitude data to inverse vector quantization unit 55.
【００８３】この逆ベクトル量子化部５５も階層構造化されており、各階層のインデックスデータに基づいて逆ベクトル量子化されたデータを合成して出力する。 [0083] The inverse vector quantization unit 55 has also been hierarchically structured, the inverse vector quantized data is synthesized and output based on the index data of each hierarchy. この逆ベクトル量子化部５５からの出力データは、データ数逆変換部５６に送られて逆変換される。 The output data from the inverse vector quantizer 55 is inverse transformed sent to data number inverse conversion section 56. このデータ数逆変換部５６では、上述した図１のデータ数変換部１９と同様な（逆）変換が行われ、得られた振幅データが有声音合成部５７及び無声音合成部５８に送られる。 This the data number inverse conversion section 56, is performed similar (reverse) converted data number conversion unit 19 of FIG. 1 described above, the amplitude data obtained is sent to voiced sound synthesis section 57 and unvoiced sound synthesis section 58. また、 Also,
上記マスク処理部５４は、符号化ピッチデータをピッチ復号化部５９に供給する。 The mask processing unit 54 supplies the encoded pitch data to the pitch decoding section 59. このピッチ復号化器５９で復号されたピッチデータは、データ数逆変換部５６、有声音合成部５７及び無声音合成部５８に送られる。 Pitch data decoded by the pitch decoder 59, the data number inverse conversion section 56 is sent to voiced sound synthesis section 57 and unvoiced sound synthesis section 58. また、 Also,
上記マスク処理部５４は、Ｖ／ＵＶ判別データを有声音合成部５７及び無声音合成部５８に供給する。 The mask processing unit 54 supplies the V / UV discrimination data voiced synthesis unit 57 and the unvoiced sound synthesizing unit 58.
【００８４】有声音合成部５７では例えば余弦(cosine) [0084] In the voiced sound synthesis unit 57, for example, cosine (cosine)
波合成により時間軸上の有声音波形を合成し、無声音合成部５８では例えばホワイトノイズをバンドパスフィルタでフィルタリングして時間軸上の無声音波形を合成し、これらの各有声音合成波形と無声音合成波形とを加算部６０で加算合成して、出力端子６１より取り出すようにしている。 It synthesizes voiced sound waveform on the time axis by a wave synthesis unvoiced synthesis unit 58 in the example white noise filtered by a band-pass filter to synthesize unvoiced sound waveform on the time axis, unvoiced synthesis with these respective voiced synthesized waveform by adding synthesizing the waveform adder 60, so that taken out from an output terminal 61. この場合、上記振幅データ、ピッチデータ及びＶ／ＵＶ判別データは、上記分析時の１フレーム（Ｌサンプル、例えば１６０サンプル）毎に更新されて与えられるが、フレーム間の連続性を高める（円滑化する）ために、上記振幅データやピッチデータの各値を１ In this case, the amplitude data, pitch data and V / UV discrimination data, one frame (L samples, e.g., 160 samples) at the time of the analysis is given is updated every, enhance the continuity between frames (facilitation to) in order, the values ​​of the amplitude data, pitch data 1
フレーム中の例えば中心位置における各データ値とし、 And each data value, for example in a central position in the frame,
次のフレームの中心位置までの間（合成時の１フレーム）の各データ値を補間により求める。 Each data value between (1 frame during synthesis) to the center position of the next frame is obtained by interpolation. すなわち、合成時の１フレーム（例えば上記分析フレームの中心から次の分析フレームの中心まで）において、先端サンプル点での各データ値と終端（次の合成フレームの先端）サンプル点での各データ値とが与えられ、これらのサンプル点間の各データ値を補間により求めるようにしている。 That is, in one frame at the time of synthesis (e.g. from the center of the analysis frame to the center of the next analysis frame), each data value for each data value and the end (the tip of the next synthesized frame) sample points at the tip sample point is given, this has a respective data value between these sample points as determined by interpolation.
【００８５】以下、有声音合成部５７における合成処理を詳細に説明する。 [0085] Hereinafter will be described the combining processing in the voiced sound synthesizing unit 57 in detail. 上記Ｖ（有声音）と判別された第ｍ The m where it is determined that the V (voiced)
バンド（第ｍ高調波の帯域）における時間軸上の上記１ Band above 1 on the time axis in the (m-th harmonic band)
合成フレーム（Ｌサンプル、例えば１６０サンプル）分の有声音をＶ m (n) とするとき、この合成フレーム内の時間インデックス（サンプル番号）ｎを用いて、 Ｖ m (n) ＝Ａ m (n) cos(θ m (n)) ０≦ｎ＜Ｌ ・・・（15） と表すことができる。 Synthetic frame (L samples, e.g., 160 samples) when the amount of the voiced and V m (n), using a time index (sample number) n in the synthetic frame, V m (n) = A m (n ) can be expressed as cos (θ m (n)) 0 ≦ n <L ··· (15). 全バンドの内のＶ（有声音）と判別された全てのバンドの有声音を加算（ΣＶ m (n) ）して最終的な有声音Ｖ(n) を合成する。 Synthesizing V adding voiced for all bands that have been determined to (voiced) (ΣV m (n)) to the final voiced sound V (n) of the entire band.
【００８６】この（15）式中のＡ m (n) は、上記合成フレームの先端から終端までの間で補間された第ｍ高調波の振幅である。 [0086] The (15) A m (n) in the formula is the amplitude of the m-th harmonic interpolated in between to the end from the tip of the composite frame. 最も簡単には、フレーム単位で更新される振幅データの第ｍ高調波の値を直線補間すればよい。 Most simply, it is sufficient linear interpolation first m harmonics values ​​of the amplitude data updated in frame unit.
すなわち、上記合成フレームの先端（ｎ＝０）での第ｍ That is, the m at the tip of the composite frame (n = 0)
高調波の振幅値をＡ 0m 、該合成フレームの終端（ｎ＝ The amplitude value A 0 m harmonics, the end of the synthetic frame (n =
Ｌ：次の合成フレームの先端）での第ｍ高調波の振幅値をＡ Lmとするとき、 Ａ m (n) ＝ (Ln)Ａ 0m ／Ｌ＋ｎＡ Lm ／Ｌ ・・・（16） の式によりＡ m (n) を計算すればよい。 L: When the m-th harmonic amplitude value at the tip) of the next synthesized frame is A Lm, the formula A m (n) = (Ln ) A 0m / L + nA Lm / L ··· (16) it may be calculated to a m (n).
【００８７】次に、上記（16）式中の位相θ m (n) は、 θ m (0) ＝ｍω O1 ｎ＋ｎ 2 ｍ（ω L1 −ω 01 ）／２Ｌ＋φ 0m ＋Δωｎ ・・・（17） により求めることができる。 [0087] Next, the (16) the phase theta m (n) in the expression by θ m (0) = mω O1 n + n 2 m (ω L1 -ω 01) / 2L + φ 0m + Δωn ··· (17) it can be determined. この（17）式中で、φ 0mは上記合成フレームの先端（ｎ＝０）での第ｍ高調波の位相（フレーム初期位相）を示し、ω 01は合成フレーム先端（ｎ＝０）での基本角周波数、ω L1は該合成フレームの終端（ｎ＝Ｌ：次の合成フレーム先端）での基本角周波数をそれぞれ示している。 In this equation (17) in, phi 0 m denotes the composite frame of the tip (n = 0) in the m-th harmonic of the phase (frame initial phase), omega 01 is in composite frame tip (n = 0) fundamental angular frequency, omega L1 termination of the composite frame: respectively show the fundamental angular frequency at (n = L next composite frame tip). 上記（11）式中のΔωは、 Δω in the above (11) wherein is
ｎ＝Ｌにおける位相φ Lmがθ m (L) に等しくなるような最小のΔωを設定する。 phase phi Lm in n = L sets the minimum Δω as equal to θ m (L).
【００８８】以下、任意の第ｍバンドにおいて、それぞれｎ＝０、ｎ＝ＬのときのＶ／ＵＶ判別結果に応じた上記振幅Ａ m (n) 、位相θ m (n) の求め方を説明する。 [0088] Hereinafter, in any of the m-th band, respectively n = 0, n = the amplitude corresponding to V / UV discrimination result when the L A m (n), the method of determining the phase theta m (n) Description to. 第ｍバンドが、ｎ＝０、ｎ＝ＬのいずれもＶ（有声音）とされる場合に、振幅Ａ m (n) は、上述した（10）式により、伝送された振幅値Ａ 0m 、Ａ Lmを直線補間して振幅Ａ The m band, if none of the n = 0, n = L are V (voiced sound), the amplitude A m (n) is the above-described (10), the transmitted amplitude A 0 m, amplitude a linearly interpolating the a Lm
m (n) を算出すればよい。 m (n) may be calculated. 位相θ m (n) は、ｎ＝０でθ Phase θ m (n) is the n = 0 theta
m (0) ＝φ 0mからｎ＝Ｌでθ m (L) がφ LmとなるようにΔωを設定する。 m (0) = φ from 0m at n = L θ m (L) is set to Δω so that phi Lm.
【００８９】次に、ｎ＝０のときＶ（有声音）で、ｎ＝ [0089] Then, in the V (voiced) when n = 0, n =
ＬのときＵＶ（無声音）とされる場合に、振幅Ａ m (n) If that is UV (unvoiced) when L, the amplitude A m (n)
は、Ａ m (0) の伝送振幅値Ａ 0mからＡ m (L) で０となるように直線補間する。 It is linearly interpolated so that 0 A m (L) from the transmission amplitude value A 0 m of A m (0). ｎ＝Ｌでの伝送振幅値Ａ Lmは無声音の振幅値であり、後述する無声音合成の際に用いられる。 Transmission amplitude value A Lm for n = L is amplitude value of unvoiced sound, used in the later-described unvoiced synthesis. 位相θ m (n) は、θ m (0) ＝φ 0mとし、かつΔω＝ Phase θ m (n) is set to θ m (0) = φ 0m , and [Delta] [omega =
０とする。 0 to.
【００９０】さらに、ｎ＝０のときＵＶ（無声音）で、 [0090] In addition, in the case of n = 0 in the UV (unvoiced),
ｎ＝ＬのときＶ（有声音）とされる場合には、振幅Ａ m If that is V (voiced) when n = L, the amplitude A m
(n) は、ｎ＝０での振幅Ａ m (0) を０とし、ｎ＝Ｌで伝送された振幅値Ａ Lmとなるように直線補間する。 (n) is the amplitude A m (0) is 0 at n = 0, linear interpolation so that the transmitted amplitude value A Lm at n = L. 位相θ Phase θ
m (n) については、ｎ＝０での位相θ m (0) として、フレーム終端での位相値φ Lmを用いて、 θ m (0) ＝φ Lm −ｍ（ω O1 ＋ω L1 ）Ｌ／２ ・・・（18） とし、かつΔω＝０とする。 The m (n), the phase theta m as (0) at n = 0, by using the phase value phi Lm at the frame end, θ m (0) = φ Lm -m (ω O1 + ω L1) L / 2 and (18), and the [Delta] [omega = 0.
【００９１】上記ｎ＝０、ｎ＝ＬのいずれもＶ（有声音）とされる場合に、θ m (L) がφ LmとなるようにΔω [0091] The n = 0, n = if none of the L is a V (voiced), as theta m (L) is phi Lm [Delta] [omega
を設定する手法について説明する。 It will be described technique for setting the. 上記（17）式で、ｎ In the above equation (17), n
＝Ｌと置くことにより、 θ m (L) ＝ｍω O1 Ｌ＋Ｌ 2 ｍ（ω L1 −ω 01 ）／２Ｌ＋φ 0m ＋ΔωＬ ＝ｍ（ω O1 ＋ω L1 ）Ｌ／２＋φ 0m ＋ΔωＬ ＝φ Lmとなり、これを整理すると、Δωは、 Δω＝（mod2π((φ Lm −φ 0m ) − mL(ω O1 ＋ω L1 )/2)／Ｌ ・・・（19） となる。この（19）式でmod2π(x) とは、ｘの主値を− = By placing the L, θ m (L) = mω O1 L + L 2 m (ω L1 -ω 01) / 2L + φ 0m + ΔωL = m (ω O1 + ω L1) L / 2 + φ 0m + ΔωL = φ Lm becomes, organize this Then, [Delta] [omega is, Δω = (mod2π ((φ Lm -φ 0m) - and mL becomes (ω O1 + ω L1) / 2) / L ··· (19) this equation (19) in mod2π (x). is, x of the main value -
π〜＋πの間の値で返す関数である。 Is a function that returns a value between π~ + π. 例えば、ｘ＝１.3 For example, x = 1.3
πのときmod2π(x) ＝−０.7π、ｘ＝２.3πのときmod2 When π mod2π (x) = -0.7π, when x = 2.3π mod2
π(x) ＝０.3π、ｘ＝−１.3πのときmod2π(x) ＝０.7 π (x) = 0.3π, when x = -1.3π mod2π (x) = 0.7
π、等である。 π, and the like.
【００９２】ここで、図１5 のＡは、音声信号のスペクトルの一例を示しており、バンド番号（ハーモニクスナンバ）ｍが８、９、１０の各バンドがＵＶ（無声音）とされ、他のバンドはＶ（有声音）とされている。 [0092] Here, A in FIG. 15 shows an example of the spectrum of the speech signal, each band of the band number (harmonics number) m is 8, 9, 10 is the UV (unvoiced), other bands there is a V (voiced) is. このＶ This V
（有声音）のバンドの時間軸信号が上記有声音合成部５ Time-axis signal of the band is the voiced sound synthesis unit (voiced) 5
７により合成され、ＵＶ（無声音）のバンドの時間軸信号が無声音合成部５８で合成されるわけである。 7 is synthesized by, is not time-axis signal of the band of UV (unvoiced) is synthesized by the unvoiced sound synthesis unit 58.
【００９３】以下、無声音合成部５８における無声音合成処理を説明する。 [0093] Hereinafter will be described the unvoiced sound synthesis process in the unvoiced sound synthesizing unit 58. ホワイトノイズ発生部６２からの時間軸上のホワイトノイズ信号波形を、所定の長さ（例えば２５６サンプル）で適当な窓関数（例えばハミング窓）により窓かけをし、ＳＴＦＴ処理部６３によりＳＴ ST white noise signal waveform on the time axis from the white noise generating unit 62, a predetermined length (e.g., 256 samples) in the window by a suitable window function (e.g. Hamming window) Kakeoshi, the STFT processing unit 63
ＦＴ（ショートタームフーリエ変換）処理を施すことにより、図１５のＢに示すようなホワイトノイズの周波数軸上のパワースペクトルを得る。 By performing FT (short-term Fourier transform) process, obtaining a power spectrum on the frequency axis of the white noise as shown in B of FIG. 15. このＳＴＦＴ処理部６ The STFT processing unit 6
３からのパワースペクトルをバンド振幅処理部６４に送り、図１５のＣに示すように、上記ＵＶ（無声音）とされたバンド（例えばｍ＝８、９、１０）について上記振幅｜Ａ m ｜ UVを乗算し、他のＶ（有声音）とされたバンドの振幅を０にする。 Feeding a power spectrum from 3 to band amplitude processing section 64, as shown in C of FIG. 15, the amplitude for the UV (unvoiced) and bands (e.g. m = 8,9,10) | A m | UV multiplied by the amplitude of the band, which is the other V (voiced sound) to 0. このバンド振幅処理部６４には上記振幅データ、ピッチデータ、Ｖ／ＵＶ判別データが供給されている。 The amplitude data, pitch data and V / UV discrimination data is supplied to the band amplitude processing unit 64. バンド振幅処理部６４からの出力は、Ｉ The output from the band amplitude processing unit 64, I
ＳＴＦＴ処理部６５に送られ、位相は元のホワイトノイズの位相を用いて逆ＳＴＦＴ処理を施すことにより時間軸上の信号に変換する。 Is sent to the STFT processing section 65, the phase is converted into a signal on the time axis by performing inverse STFT processing by using the original white noise phase. ＩＳＴＦＴ処理部６５からの出力は、オーバーラップ加算部６６に送られ、時間軸上で適当な（元の連続的なノイズ波形を復元できるように） The output from the ISTFT processing unit 65 is sent to overlap adding section 66, appropriate on the time axis (to allow restoring the original continuous noise waveform)
重み付けをしながらオーバーラップ及び加算を繰り返し、連続的な時間軸波形を合成する。 Weighting repeatedly overlap and addition while, to synthesize a continuous time domain waveform. オーバーラップ加算部６６からの出力信号が上記加算部６０に送られる。 The output signal from the overlap adding section 66 is sent to the adder 60.
【００９４】このように、各合成部５７、５８において合成されて時間軸上に戻された有声音部及び無声音部の各信号は、加算部６０により適当な固定の混合比で加算して、出力端子６１より再生された音声信号を取り出す。 [0094] Thus, the signal of the voiced portion and unvoiced portion are synthesized returned on the time axis at each synthesis unit 57 adds in a mixing ratio suitable fixed by adder 60, retrieving an audio signal reproduced from the output terminal 61.
【００９５】ここで、上述したデコード側のビタビ復号＆ＣＲＣ検出は、以下のような原理である。 [0095] Here, Viterbi decoding & CRC detection of the above-mentioned decoding side is the following principle. 図１６は、 FIG. 16,
ビタビ復号＆ＣＲＣ検出の原理を説明するための機能ブロック図である。 It is a functional block diagram for explaining the principle of the Viterbi decoding & CRC detection. ここでも、２０ｍsec のサブフレームを２つ用いた状態、すなわち、４０ｍsec のフレームを単位としている。 Again, state 20msec subframes two to use a, that is, in units of frames of 40 msec.
【００９６】先ず、エンコード側から伝送されてきた２ [0096] First, it has been transmitted from the encoding side 2
２４ビットを２スロットデインターリーブ器７１が受信し、もとのフレームを復元する。 24 bits received by the 2-slot deinterleaver 71, to restore the original frame.
【００９７】そして、畳み込み復号器７２で畳み込み復号化を行い、８０ビットのクラス１と７ビットのＣＲＣ [0097] Then, a convolutional decoding with convolutional decoder 72, Class 1 80-bit and 7-bit CRC
ビットを得る。 Get a bit. 畳み込み復号化のアルゴリズムはビタビアルゴリズムを用いる。 Algorithm convolutional decoding using a Viterbi algorithm.
【００９８】また、クラス１のうち、聴覚的な重要な５ [0098] In addition, one of the class 1, auditory important 5
０ビットを、ＣＲＣ計算ブロック７３に入力し、７ビットのＣＲＣを計算し、この５０ビット中に発生したすべての誤りを訂正できなかったことを検出するために用いる。 0 bits are input to the CRC calculation block 73 calculates a 7-bit CRC, is used to detect that it could not correct all errors that occurred during the 50 bits. 入力多項式は、 ａ'(X) ＝ＣＬ 1 [83] Ｘ 49 ＋ＣＬ 1 [４] Ｘ 48 ＋ＣＬ 1 [82] Ｘ 47 …… ……ＣＬ 1 [27] Ｘ 2 ＋ＣＬ 1 [59] Ｘ 1 ＋ＣＬ 1 [28] Ｘ 0・・・（20） を用いる。 Input polynomial, a '(X) = CL 1 [83] X 49 + CL 1 [4] X 48 + CL 1 [82] X 47 ...... ...... CL 1 [27] X 2 + CL 1 [59] X 1 + CL 1 [28] X 0 ··· (20) is used.
【００９９】また、生成多項式は上記（９）式、パリティ多項式は上記（11）式を用いエンコード側と同様の計算を行う。 [0099] Further, the generator polynomial of the (9), a parity polynomial performs the same computation and encoding side using the above equation (11). ここで求められたＣＲＣと受信ＣＲＣｂ' Receiving a CRC obtained here CrCb '
(x) とを比較し、一致すればＣＲＣ計算対象ビットに誤りがないものとみなし、一致しなければＣＲＣ計算対象ビットに誤りがあるものとみなす。 (X) are compared and if they match assumes no error in the CRC calculation target bit must match the CRC calculation target bit assumed that there is an error.
【０１００】誤りを検出した場合、そのフレームのデータを用いて音声復号化を行うと、音声品質を非常に劣化させるので、誤りの検出の連続する度合いに応じて、音声復号器７４でマスク処理が行われる。 [0100] When an error is detected, when the audio decoding using the data of the frame, since the very degraded voice quality, depending on the degree of consecutive error detection, the masking process in the speech decoder 74 It is carried out.
【０１０１】このマスク処理について、以下に説明する。 [0101] For this mask processing will be described below. このマスク処理は、上記ＣＲＣ計算ブロック７３でＣＲＣエラー有りとされたときに該当フレームのデータを補間する。 The mask processing interpolates the data of the corresponding frame when it is that there is a CRC error in the CRC calculation block 73. 本実施例では、このマスク処理にバッドフレームマスキング（Bad Frame Masking)という手法を用いる。 In this embodiment, a technique called bad frame masking (Bad Frame Masking) to the mask processing.
【０１０２】図１７は、バッドフレームマスキング手法によるマスク処理の状態遷移図である。 [0102] Figure 17 is a state transition diagram of the mask processing by the bad frame masking techniques. 図１７において、各状態（状態０から状態７）は、矢印で示した方向に遷移する。 17, each state (state 7 from the state 0), the transition in the direction indicated by the arrow. 矢印上の“１”は、現フレーム（２０ｍse "1" on the arrow, the current frame (20mse
c)にＣＲＣ誤りが検出された場合を示すフラグであり、 A flag indicating if the CRC error is detected in c),
“０”は、現フレーム（２０ｍsec)にＣＲＣ誤りが検出されなかった場合を示すフラグである。 "0" is a flag indicating if the CRC error is not detected in the current frame (20 msec).
【０１０３】音声のフレーム（２０ｍsec)を復号する毎に状態が遷移する。 [0103] the state transitions for each to decode the speech frame (20 msec). 通常は、「状態０」でＣＲＣ誤りがないことを示す。 Normally, it shows that there is no CRC error in the "state 0". 例えば、「状態６」には、最低６回連続でＣＲＣ不成立となる場合に遷移する。 For example, the "state 6" makes a transition when the CRC is not established at least six consecutive. また、「状態０」では何も処理しない。 In addition, nothing was treated in the "state 0". すなわち、通常のデコードが行われる。 That is, a normal decoding is performed. また、「状態１」、「状態２」では、フレーム反復を行う。 In the "state 1", "state 2", it performs frame repeats. また、「状態３」、「状態４」及び「状態５」では反復と減衰を行う。 Furthermore, the "state 3", perform attenuation and repetition in the "state 4" and "state 5".
【０１０４】すなわち、「状態３」のときは、０．５倍に減衰し、音声を絞る。 [0104] In other words, when the "state 3", attenuated to 0.5 times, squeeze the voice. 「状態４」のときは、０．２５ When the "state 4", 0.25
倍に減衰し、音声を絞る。 Attenuated to double, squeeze the voice. 「状態５」のときは、０．１ When the "state 5", 0.1
２５倍に減衰し、音声を絞る。 Attenuated to 25 times, squeeze the voice.
【０１０５】また、「状態６」、「状態７」では、音声を完全に無音にする。 [0105] In addition, "state 6", in the "state 7", completely to silence the voice.
【０１０６】上記「状態１」、「状態２」で行われるフレーム反復とは、ピッチ情報、Ｖ／ＵＶ判別情報及びスペクトルエンベロープに対し、以下のように行われる。 [0106] The "state 1", and carried out a frame repetition in the "state 2", pitch information, V / UV discrimination information and spectral envelope to be performed as follows.
すなわち、ピッチ情報については、前フレームのものを繰り返し使用する。 That is, for the pitch information repeatedly use the previous ones of the frame. Ｖ／ＵＶ判別情報についても、前フレームのものを繰り返し使用する。 For even V / UV discrimination information, repeatedly use the ones of the previous frame. スペクトルエンベロープについては、スペクトルエンベロープのフレーム間差分にかかわらず前フレームのエンベロープを繰り返し使用する。 For spectral envelope, repeatedly using the envelope of the previous frame regardless of the inter-frame difference of the spectral envelope.
【０１０７】なお、反復から通常のデコードに復帰する１フレーム及び２フレーム目は、スペクトルエンベロープのフレーム間差分を行わない時は、通常通りデコードすればよいが、フレーム間差分を行う場合は、エンベロープの大きさの変化によってデコード方法を変える。 [0107] Note that one frame and second frame to return to the normal decoding of repeating, when not performing the inter-frame difference of the spectral envelope may be normally decoded, the case of performing the inter-frame difference, the envelope changing the decoding method by the magnitude of the change.
【０１０８】通常、デコードでも小さい方向への変化をする時は、通常のデコードとし、（１）大きい方向への変化をするときは、残差成分のみ生かし、（２）過去の積分された値を０とする。 [0108] Normally, when a change in the direction small in decoded as normal decoding, (1) When a change in the large direction, utilizing only the residual component, (2) Past integrated values It is referred to as 0.
【０１０９】また、復帰２フレーム目まで、この変化の増減をチェックし、２フレーム目で増加するときは、１ [0109] In addition, a return to the second frame, to check the increase or decrease of this change, when the increase in the second frame, 1
フレーム目のデコード方法を（２）の方法に変えた結果を反映させる。 To reflect the results at varying decoding method th frame in the method of (2).
【０１１０】ここで、エラーから復帰する１番目及び２ [0110] In this case, the first to recover from the error and 2
番目のフレームの処理の詳細を図１８を用いて以下に説明する。 Th frame processing details will be described below with reference to FIG. 18. この図１８において、入力端子８１からは、差分値ｄ a [i] が入力される。 In FIG. 18, from the input terminal 81, the difference value d a [i] is input. この差分値ｄ a [i] は、リーキーなものであり、絶対成分をある程度持っている。 The difference value d a [i] is one of leaky, have to some extent the absolute component.
また、出力端子８２からは出力スペクトルprevqed [i] Further, the output terminal 82 Output spectrum prevqed [i]
出力される。 Is output.
【０１１１】先ず、遅延回路８３を出力スペクトルprev [0111] First of all, the output spectrum prev the delay circuit 83
qed [i] が前フレームの出力スペクトルprevqed -1 [i] qed [i] is output spectrum prevqed -1 [i] of the previous frame
に比べて、１つでも大きくなってるものがあるかを、 ｄ a [i] ＋prevqed -1 [i]*LEAKFAK −prevqed -1 [i] ＞０・・・（21） の式を満たすｉが１つでも存在するか否かによって判別する。 Compared to, whether or not there is a thing that even one is larger, the d a [i] + prevqed -1 [i] * LEAKFAK -prevqed -1 [i]> 0 i satisfying the formula of ... (21) even one determined by whether there. ここで、ｉ＝１〜４４である。 Here, it is i = 1~44.
【０１１２】ここで、上記（14) 式 を満たすｉが存在すれば、Sumda ＝１とし、なけれSumda ＝０とする。 [0112] Here, if there is i satisfying the above equation (14), and Sumda = 1, and there Sumda = 0. そして、エラーから復帰した最初のフレームなら、Sumda And, if the first frame after returning from the error, Sumda
＝０なら、 prevqed [i] ←ｄ a [i] ＋prevqed -1 [i] *LEAKFAK ｄ aOLD [i]← ｄ a [i] ・・・（22) とする。 If = 0, prevqed [i] ← d a [i] + prevqed -1 [i] * LEAKFAK d aOLD [i] ← and d a [i] ··· (22 ).
【０１１３】また、Sumda ＝１なら、 prevqed [i] ←ｄ a [i] ｄ aOLD [i]← ｄ a [i] ・・・（23) とする。 [0113] In addition, if Sumda = 1, prevqed [i] ← d a [i] d aOLD [i] ← d a [i] and ... (23).
【０１１４】さらに、エラーから復帰した２つ目のフレームなら、Sumda ＝０なら、 prevqed [i] ←ｄ a [i] ＋prevqed -1 [i] *LEAKFAK ・・・（24) とする。 [0114] In addition, if the second frame after returning from the error, if Sumda = 0, prevqed [i] ← d a [i] + prevqed -1 [i] * LEAKFAK and ... (24).
【０１１５】また、Sumda ＝１なら、 prevqed [i] ←ｄ a [i] ・・・ (25) とする。 [0115] In addition, if Sumda = 1, prevqed [i] ← d a [i] and ... (25).
【０１１６】さらにまた、３フレーム以降は以下を行う。 [0116] Furthermore, 3 frames later performs the following. prevqed [i] ←ｄ a [i] ＋prevqed -1 [i] *LEAKFAK ・・・（26) prevqed [i] ← d a [ i] + prevqed -1 [i] * LEAKFAK ··· (26)
【０１１７】以上より、本発明に係る音声符号化方法を適用したＭＢＥボコーダのエンコード側は、上記ピッチ情報、上記有声音／無声音判別情報及び上記スペクトルエンベロープの階層構造ベクトル出力データの上位層のインデックスデータにＣＲＣ誤り検出符号を付加し、さらに上記スペクトルエンベロープの階層構造ベクトル出力データの下位層のインデックスデータの上位ビットを含めて畳み込み符号化を施すので伝送路等の誤りに強いデータをデコード側に伝送できる。 [0117] From the above, the encoding side of the MBE vocoder to which the speech coding method according to the present invention, the index of the pitch information, the voiced / unvoiced discrimination information and the upper layer of the hierarchical vector output data of the spectral envelope a CRC error detection code data, further decoding side strong data to an error of the transmission path or the like so subjected to convolutional encoding including upper bits of the index data of the lower layer of the hierarchical structure vector output data of the spectral envelope It can be transmitted.
【０１１８】また、他の発明に係る音声復号化方法を適用したＭＢＥボコーダのデコード側は、上記エンコーダ側から伝送されてきたデータ、すなわち、強く保護された上記ピッチ情報、上記有声音／無声音判別情報及び上記スペクトルエンベロープの階層構造ベクトル出力データに誤り訂正復号化を施した後にＣＲＣ誤り検出を施し、このＣＲＣ誤り検出結果に応じてバッドフレームマスキング処理を施すので通話品質の良好な音声が得られる。 [0118] Also, the decoding side of the MBE vocoder to which the speech decoding method according to another aspect of the present invention, data transmitted from the encoder side, i.e., the pitch information protected strongly, the voiced / unvoiced discrimination subjected to CRC error detection hierarchical vector output data information and said spectral envelope after performing error correction decoding, good voice call quality is obtained because performing bad frame masking process in accordance with the CRC error detection result .
【０１１９】次に、本発明に係る音声符号化方法及び音声復号化方法を自動車電話装置又は携帯電話装置（以下まとめて携帯電話という）に適用した例を図１９に示す。 [0119] Next, an example of application to a speech coding method and speech decoding method according to the present invention an automobile telephone apparatus or a cellular telephone apparatus (hereinafter referred to collectively cellular phone) shown in FIG. 19. 送信時には、マイク１１４から入力された音声信号が、音声符号器１１０により、ディジタル信号に変換され、符号化され、伝送路符号器１０８により、伝送路の品質が音声品質に影響を受けにくいように符号化された後、変調器１０６で変調され、送信機１０４により、アンテナ共用器１０２を通り、アンテナ１０１から送信される。 Upon transmission, the audio signal inputted from the microphone 114, the speech coder 110, and converted into a digital signal, coded by channel coding unit 108, as the quality of the transmission path is not easily affected voice quality after being encoded, modulated by a modulator 106, a transmitter 104, through the antenna duplexer 102, and transmitted from the antenna 101.
【０１２０】受信時には、アンテナ１０１で捉えた電波を、アンテナ共用器１０２を通じて受信機１０５で受信し、復調器１０７で復調し、伝送路復号器１０９で伝送路中で加えられた誤りをできるだけ訂正し、音声復号器１１１で復号され、アナログ音声信号に戻され、スピーカ１１３から出力される。 [0120] During reception, correction only radio waves captured by antenna 101 is received by the receiver 105 via the antenna duplexer 102, demodulates by demodulator 107, possible errors made in the transmission path by the transmission path decoder 109 and is decoded by the audio decoder 111 is returned to an analog audio signal is output from the speaker 113.
【０１２１】また、制御部１１２は、上記各部をコントロールし、シンセサイザ１０３は送受信周波数を送信機１０４、及び受信機１０５に与えている。 [0121] The control unit 112 controls the above units, the synthesizer 103 has given transmission and reception frequencies to the transmitter 104, and receiver 105. ＬＣＤ表示器１１５及びキーパット１１６はマンマシンインターフェースに利用される。 LCD display 115 and keypad 116 are used to man-machine interface.
【０１２２】ここで、音声符号データに対する伝送路誤り制御としては、次の３つの手段を用いる。 [0122] Here, the transmission path error control for voice code data, using the following three means. （ｉ）音声符号化データ列中の誤りに弱いビット（クラス１）を保護するためのレート１／２の畳み込み符号。 (I) convolutional code rate 1/2 to protect the weak bits (Class 1) the error in the speech encoded data string. (ii) 音声符号化フレームの送信データを２タイム・スロット（４０ｍsec)にわたりインターリーブし、バースト的なエラーの影響を削減する。 (Ii) the transmission data of the speech coding frame interleaved over two time slots (40 msec), to reduce the effects of burst errors.
【０１２３】（iii)ＭＢＥの聴覚的重要パラメータに関し、ＣＲＣ符号を用いて誤りを検出する。 [0123] relates to auditory critical parameters of (iii) MBE, it detects an error using the CRC code.
【０１２４】図２０に伝送路符号器（以下チャンネルエンーダという）１０８を、図２１に伝送路復号器（以下チャンネルデコーダという）１０９の構成を示す。 [0124] The transmission path encoder (hereinafter referred to as channel-ene over Da) 108 in FIG. 20 shows a configuration of a transmission channel decoder (hereinafter referred to as channel decoder) 109 in FIG. 21. ここで、音声符号器の１符号単位を１サブフレーム、チャンネルエンコーダ１０８の１符号化単位を１フレームとする。 Here, the 1 1 subframe code unit, one frame 1 coding unit of channel encoder 108 of the speech encoder. チャンネルエンコーダ１０８では、音声符号器２０ In the channel encoder 108, the speech coder 20
１から出力された６０ビット／サブフレームのデータを１単位としてＣＲＣにより誤り検出を行い、２サブブレーム分１２０ビット／フレームを１単位として畳み込み符号により、誤り訂正を行う。 Performs error detection by CRC data of 60 bits / sub-frame output from 1 as one unit, the convolutional code 2 Sabuburemu component 120 bits / frame as a unit, performs error correction.
【０１２５】すなわち、チャンネルエンコーダ１０８が行う誤り訂正符号化は、ＣＲＣ誤り検出符号化が行われた複数（この場合２サブフレーム）を単位としたものに行われる。 [0125] That is, the error correction coding channel encoder 108 performs is performed which CRC error detection coding in units plurality (in this case two subframes) made.
【０１２６】先ず、図２０において、音声符号器２０１ [0126] First, in FIG. 20, the speech encoder 201
から入力された２サブフレーム分のデータ１２０ビットについて、聴感上重要な部分８０ビットをクラス１、それ以外の４０ビットをクラス２として分ける。 About 2 subframes data 120 bits of input from, audibility important part 80 bit class 1, divide the 40 bits of the remaining ones as Class 2.
【０１２７】表４に音声符号器の各パラメータ・ピッドに対する各クラス毎のビット配分を示す。 [0127] indicates the bit allocation of each class for each parameter Intrepid speech coder Table 4.
【０１２９】この表４において、クラス１は畳み込み符号により保護される部分であり、クラス２は保護されずそのまま伝送する部分である。 [0129] In Table 4, the class 1 is a moiety that is protected by convolutional code, class 2 is as part of transmitted unprotected.
【０１３０】また、クラス１のビット順を表５、クラス２のビット順を表６に示す。 [0130] Also, the bit order of class 1 are shown in Table 5, the bit order of the class 2 in Table 6.
【０１３３】ここで、表５のクラス１配列をＣＬ 1 [i]、 [0133] Here, the class 1 sequence in Table 5 CL 1 [i],
ｉ＝０〜８８、表６のクラス２配列をＣＬ 2 [i]、ｉ＝０ i = from 0 to 88, class 2 sequences in Table 6 CL 2 [i], i = 0
〜４５とする。 And 45. すなわち、この表５、表６の１列目は入力配列ＣＬ 1 [i]、入力配列ＣＬ 2 [i]の要素番号ｉを示す。 That is, the table 5, the first column of Table 6 input array CL 1 [i], shows the element number i of the input array CL 2 [i]. また、この表５、表６の２列目は取り出されるパラメータのサブフレーム番号、３列目は取り出されるパラメータ名、４列目はパラメータ内のビット位置であり、 Further, the table 5, the second column of Table 6 subframe number of parameters to be retrieved, the third column the parameter name to be retrieved, the fourth column is the bit position in the parameter,
【０１３４】先ず、クラス１のうち、聴覚上特に重要なデータをサブフレーム毎に２５ビットずつ取り出す。 [0134] First, among the classes 1, taken out acoustically particularly important data by 25 bits per subframe. このサブフレームのうち時間的に前のものをサブフレーム０、後のものをサブフレーム１とする。 Subframe 0 to the previous one temporally out of this sub-frame, the sub-frame 1 that following. これをＣＲＣ計算ブロック２０２に入力し、その結果としてサブフレーム毎にＣＲＣを５ビット得る。 This input to the CRC calculation block 202 to obtain 5-bit CRC for each sub-frame as a result. このＣＲＣの生成多項式はｇ crc (X) は、サブフレーム０及びサブフレーム１の場合に、 ｇ crc (X) ＝１＋Ｘ 3 ＋Ｘ 5・・・（27） を用いる。 Generating polynomial of the CRC is g crc (X), when subframe 0 and subframe 1, g crc (X) = 1 + X 3 + X 5 used ... (27).
【０１３５】また、畳み込み符号器２０３への入力ビット列をＣＬ 1 [i]、ｉ＝０〜８８（表４より）とした場合、入力多項式ａ 0 (X)は、サブフレーム０の場合に次の（28) 式を、サブフレーム１の場合に次の(29)式を用いる。 [0135] Further, the input bit sequence to the convolutional encoder 203 CL 1 [i], when the i = from 0 to 88 (from Table 4), the input polynomial a 0 (X), the following in the case of sub-frame 0 (28) the expression, in the case of the sub-frame 1 using the following equation (29).
【０１３６】 ａ 0 (X)＝ＣＬ 1 [５] Ｘ 24 ＋ＣＬ 1 [76] Ｘ 23 ＋＋ＣＬ 1 [９] Ｘ 22 …… ……ＣＬ 1 [73] Ｘ 2 ＋ＣＬ 1 [８] Ｘ 1 ＋ＣＬ 1 [77] Ｘ 0・・・（28） ａ 1 (X)＝ＣＬ 1 [78] Ｘ 24 ＋ＣＬ 1 [７] Ｘ 23 ＋＋ＣＬ 1 [74] Ｘ 22 …… ……ＣＬ 1 [10] Ｘ 2 ＋ＣＬ 1 [75] Ｘ 1 ＋ＣＬ 1 [６] Ｘ 0・・・（29） [0136] a 0 (X) = CL 1 [5] X 24 + CL 1 [76] X 23 ++ CL 1 [9] X 22 ...... ...... CL 1 [73] X 2 + CL 1 [8] X 1 + CL 1 [77] X 0 ··· (28 ) a 1 (X) = CL 1 [78] X 24 + CL 1 [7] X 23 ++ CL 1 [74] X 22 ...... ...... CL 1 [10] X 2 + CL 1 [75] X 1 + CL 1 [6] X 0 ··· (29)
【０１３７】また、サブフレーム０の商をｑ 0 (X)、サブフレーム１の商をｑ 1 (X)とすると、パリティ多項式ｂ [0137] Also, the quotient of the sub-frame 0 q 0 (X), when the quotient of the sub-frame 1 and q 1 (X), a parity polynomial b
0 (X)及びｂ 1 (X)は、入力多項式の剰余であることから、 0 (X) and b 1 (X), since a remainder of the input polynomial,
それぞれ次の（30) 及び(31)式を用いる。 Each used the following (30) and (31) below.
【０１３８】 ａ 0 (X)・Ｘ 5 ／ｇ crc (X) ＝ｑ 0 (x)＋ｂ 0 (x)／ｇ crc (X) ・・・（30 ) ａ 1 (X)・Ｘ 5 ／ｇ crc (X) ＝ｑ 1 (x)＋ｂ 1 (x)／ｇ crc (X) ・・・（31 ) [0138] a 0 (X) · X 5 / g crc (X) = q 0 (x) + b 0 (x) / g crc (X) ··· (30) a 1 (X) · X 5 / g crc (X) = q 1 ( x) + b 1 (x) / g crc (X) ··· (31)
【０１３９】こうして得られたパリティビットｂ 0 (X)及びｂ 1 (X)を次の(32)、(33)式を用いて配列ＣＬ 1 [i]に組み込む。 [0139] Thus obtained parity bit b 0 (X) and b 1 (X) with the following (32), (33) incorporated expression sequence CL 1 [i] with. ｂ 0 (X)＝ＣＬ 1 [０] Ｘ 4 ＋ＣＬ 1 [83] Ｘ 3 ＋ＣＬ 1 [１] Ｘ 2 ＋ＣＬ 1 [82] Ｘ 1 ＋ＣＬ 1 [２] Ｘ 0 .EQI(6) ・・・（32) ｂ 1 (X)＝ＣＬ 1 [81] Ｘ 4 ＋ＣＬ 1 [３] Ｘ 3 ＋ＣＬ 1 [80] Ｘ 2 ＋ＣＬ 1 [４] Ｘ 1 ＋ＣＬ 1 [79] Ｘ 0・・・ (33) b 0 (X) = CL 1 [0] X 4 + CL 1 [83] X 3 + CL 1 [1] X 2 + CL 1 [82] X 1 + CL 1 [2] X 0 .EQI (6) ··· ( 32) b 1 (X) = CL 1 [81] X 4 + CL 1 [3] X 3 + CL 1 [80] X 2 + CL 1 [4] X 1 + CL 1 [79] X 0 ··· (33)
【０１４０】次に、クラス１の７４ビットとＣＲＣ計算ブロック２０２の計算結果１０ビットを畳み込み符号器２０３に上記表５で示した入力順に入力し、レート１／ [0140] Next, input to the encoder 203 convolutional calculation results 10 bits of 74 bits and CRC calculation block 202 of the class 1 in input order as shown in Table 5, rate 1 /
２、拘束長６（＝ｋ）の畳み込み符号化を行う。 2, performs convolutional coding of constraint length 6 (= k). ここで使用する生成多項式は、次の(34)、(35)式である。 Generating polynomial used herein, the following (34), a (35). ｇ 0 (D)＝１＋Ｄ＋Ｄ 3 ＋Ｄ 5・・・（34) ｇ 1 (D)＝１＋Ｄ 2 ＋Ｄ 3 ＋Ｄ 4 ＋Ｄ 5・・・ (35) g 0 (D) = 1 + D + D 3 + D 5 ··· (34) g 1 (D) = 1 + D 2 + D 3 + D 4 + D 5 ··· (35)
【０１４１】上記表５の畳み込み符号器への入力ビットのうちＣＬ 1 [５] 〜ＣＬ 1 [78]の７４ビットがクラス１ [0141] Table CL 1 of the input bit to the convolutional encoder 5 [5] -CL 1 74-bit [78] Class 1
ビットであり、ＣＬ 1 [０] 〜ＣＬ 1 [４] 及びＣＬ 1 [79] A bit, CL 1 [0] ~CL 1 [4] and CL 1 [79]
〜ＣＬ 1 [83] の１０ビットがＣＲＣビットである。 10-bit ~CL 1 [83] is CRC bits. また、ＣＬ 1 [84] 〜ＣＬ 1 [88] の５ビットは符号器を初期状態に戻すためのテ−ルビットで、値は全て０である。 Moreover, 5 bits CL 1 [84] ~CL 1 [ 88] Te to return the encoder to an initial state - in Rubitto, the value is all zero.
【０１４２】この畳み込み符号化はｇ 0 (D)から始まり、 [0142] The convolution coding begins with g 0 (D),
上記(34)、(35)の２つの多項式により交互に符号化される。 Above (34), it is encoded alternately by two polynomials of (35). この畳み込み符号器２０３は、図２２に示されるように５段のシフトレジスタ（遅延演算子）で構成され、 The convolutional encoder 203 is constituted by five stages of shift register (delay operator) as shown in FIG. 22,
生成多項式の係数に相当するビットの排他的論理和を計算することにより、出力を得ることができる。 By calculating an exclusive OR of bits corresponding to the coefficients of the generator polynomial, it is possible to obtain an output. 結果として、入力ＣＬ 1 [ｉ] に対し、２ビットの出力ｃｃ 0 [ｉ] As a result, the input CL 1 [i], the 2-bit output cc 0 [i]
とｃｃ 1 [ｉ] が得られるため、クラス１ビット全体では、１７８ビットの出力を得る。 Because the cc 1 [i] is obtained, in whole class 1 bits, to obtain an output of 178 bits.
【０１４３】こうして得られた畳み込み符号化されたクラス１の１７８ビットと、クラス２の４６ビットの合計２２４ビットを、所定の送信順に伝送することにより、 [0143] and thus obtained convolution 178 bits of encoded class 1, a total of 224 bits of 46 bits of class 2, by transmitting a predetermined transmission order,
【０１４４】次に、図２１を用いてチャンネルデコーダを説明する。 [0144] Next, the channel decoder is described with reference to FIG. 21. このチャンネルデコーダでの伝送路復号化は、符号化と逆のプロセスで実行される。 Transmission path decoding in the channel decoder is performed in the encoding and reverse process.
【０１４５】受信されたデータは常に１フレーム分記憶され、受信フレームとその前のフレームが用いられ、デインターリーブブロック３０４により元のフレームが復元される。 [0145] The received data is always one frame memory, the received frame and the previous frame is used, the original frame is restored by the deinterleaving block 304.
【０１４６】そして、畳み込み復号器３０３で畳み込み復号化を行い、７４ビットのクラス１ビットと、サブフレーム毎にそれぞれ５ビットのＣＲＣビットを得る。 [0146] Then, a convolutional decoder 303 in the convolution-decoded to obtain a class 1 bits of 74 bits, the CRC bits 5 bits each for each sub-frame. 畳み込み復号化のアルゴリズムはビタビアルゴリズムを用いる。 Algorithm convolutional decoding using a Viterbi algorithm.
【０１４７】また、クラス１のうち、聴覚的な重要な５ [0147] In addition, one of the class 1, auditory important 5
０ビットを、ＣＲＣ計算ブロック３０２に入力し、サブフレーム毎に５ビットのＣＲＣを計算し、この（２５× 0 bits are input to the CRC calculation block 302, the 5 bit CRC is calculated for each sub-frame, the (25 ×
２）ビット中に発生した全ての誤りを訂正できなかったことを、サブフレーム毎に検出するために用いる。 2) it could not be correct all errors that occurred during the bit is used to detect for each subframe.
【０１４８】生成多項式は、符号化と同様、上記（９） [0148] generator polynomial, like coding, (9)
式を用いる。 Using a formula. 畳み込み復号器からの出力ビット列をＣＬ CL output bit sequence from the convolutional decoder
1 '[i] ，ｉ＝０〜８８とした場合、ＣＲＣ計算ブロック３０２の入力多項式は、サブフレーム０、サブフレーム１でそれぞれ次の(36)、(37)式を用いる。 1 '[i], when the i = 0-88, an input polynomial in CRC calculation block 302, sub-frame 0, respectively subframe 1 of the next (36), using the equation (37). この場合、 in this case,
上記表５はＣＬ 1 [i] をＣＬ 1 '[i] に置き換えて使用する。 Table 5 is used to replace the CL 1 [i] to CL 1 '[i].
【０１４９】 ａ' 0 (X)＝ＣＬ 1 '[5] Ｘ 24 ＋ＣＬ 1 '[76]Ｘ 23 ＋ＣＬ 1 '[9] Ｘ 22 … ……ＣＬ 1 '[73]Ｘ 2 ＋ＣＬ 1 '[8] Ｘ 1 ＋ＣＬ 1 '[77]Ｘ 0・・・ (36) ａ' 1 (X)＝ＣＬ 1 '[78]Ｘ 24 ＋ＣＬ 1 '[7] Ｘ 23 ＋ＣＬ 1 '[74]Ｘ 22 … ……ＣＬ 1 '[10]Ｘ 2 ＋ＣＬ 1 '[75]Ｘ 1 ＋ＣＬ 1 '[6] Ｘ 0・・・ (37) [0149] a '0 (X) = CL 1' [5] X 24 + CL 1 '[76] X 23 + CL 1' [9] X 22 ... ...... CL 1 '[73] X 2 + CL 1' [8 ] X 1 + CL 1 '[ 77] X 0 ··· (36) a' 1 (X) = CL 1 '[78] X 24 + CL 1' [7] X 23 + CL 1 '[74] X 22 ... ... ... CL 1 '[10] X 2 + CL 1' [75] X 1 + CL 1 '[6] X 0 ··· (37)
【０１５０】また、サブフレーム０の商をｑ d0 (X) 、サブフレーム１の商をｑ d1 (X) とすると、パリティ多項式ｂ d0 (X) 及びｂ d1 (X) は、入力多項式の剰余であることから、それぞれ次の（38) 及び(39)式を用いる。 [0150] Also, the quotient of the sub-frame 0 q d0 (X), when the quotient of the sub-frame 1 and q d1 (X), a parity polynomial b d0 (X) and b d1 (X) is the input polynomial residue since it is, respectively using the following (38) and (39) below. ａ 0 '(X) ・Ｘ 5 ／ｇ crc (X) ＝ｑ d0 (x) ＋ｂ d0 (x) ／ｇ crc (X) ・・・ (38) ａ 1 '(X) ・Ｘ 5 ／ｇ crc (X) ＝ｑ d1 (x) ＋ｂ d1 (x) ／ｇ crc (X) ・・・（39) a 0 '(X) · X 5 / g crc (X) = q d0 (x) + b d0 (x) / g crc (X) ··· (38) a 1' (X) · X 5 / g crc (X) = q d1 (x ) + b d1 (x) / g crc (X) ··· (39)
【０１５１】上記表５に従って取り出した、サブフレーム０、サブフレーム１の受信ＣＲＣをｂ 0 '(X) 及びｂ [0151] was removed according to the above Table 5, the sub-frame 0, the reception CRC subframe 1 b 0 '(X) and b
1 '(X) と、新たに計算したＣＲＣ、ｂ d0 (x) 及びｂ d1 1 'and (X), the newly computed CRC, b d0 (x) and b d1
(x) とをサブフレーム毎に比較し、一致すればそのサブフレームのＣＲＣ計算対象ビットに誤りがないものとみなし、一致しなければそのサブフレームのＣＲＣ計算対象ビットに誤りがあるものとみなす。 (X) and comparing for each sub-frame, if they match regards the CRC calculation target bit of the subframe that there is no error, deemed to have an error must match the CRC calculation target bit of the sub-frame . ＣＲＣ計算対象ビットに誤りを検出した場合、そのサブフレームのデータを用いて音声復号化を行うと、音声品質を非常に劣化させるので、誤りの検出の連続する度合いに応じて、音声復号器３０１でそのサブフレームのデータを前のサブフレームのデータで置き換えるか又は音声信号を減衰させるような上記バッドフレームマスキング処理を行う。 If an error is detected in the CRC calculation target bit, when the audio decoding using the data of the sub-frame, since the very degraded voice quality, depending on the degree of consecutive error detection, speech decoder 301 in performing the bad frame masking processing to attenuate or replace or audio signal data of a previous sub-frame data of the sub-frame.
【０１５２】以上、本発明に係る音声符号化方法及び他の発明に係る音声復号化方法を携帯電話に適用した例では、短い時間間隔で誤り検出をおこなうため、誤り訂正しきれずに検出された誤りのあるフレームの補正処理による情報の損失を少なくすることができる。 [0152] above, in the example of applying the speech decoding method according to the speech encoding method and other inventions of the present invention to a mobile phone, in order to perform error detection in a short time interval, which is detected without being completely error correction it is possible to reduce the loss of information due to the correction processing of a frame having an error.
【０１５３】また、特に集中して発生するバースト誤りに対し、誤り補正をきめ細かく行うことができるため、 [0153] Further, with respect to a burst error occurring with specific concentration, it is possible to perform fine error correction,
復号音声を改善することができる。 It is possible to improve decoded speech.
【０１５４】なお、上記図１のＭＢＥボコーダのエンコード側の構成や、上記図１４のデコード側の構成は、各部をハードウェア的に記載しているが、いわゆるＤＳＰ [0154] Incidentally, the MBE vocoder configurations and the encoding side of FIG. 1, the decoding of the side structure of FIG. 14, has been described as hardware, the so-called DSP
（ディジタル信号プロセッサ）等を用いてソフトウェアプログラムにより実現することも可能である。 It is also be implemented by a software program using a (digital signal processor) or the like.
【発明の効果】本発明に係る音声符号化方法は、上記ピッチ情報、上記有声音／無声音判別情報及び上記スペクトルエンベロープの階層構造ベクトル出力データの上位層のインデックスデータにＣＲＣ誤り検出符号を付加し、さらに上記スペクトルエンベロープの階層構造ベクトル出力データの下位層のインデックスデータの上位ビットを含めて畳み込み符号化を施すのでデコード側に伝送するデータを伝送路の誤り等から強く保護できる。 Speech encoding method according to the present invention, said pitch information, adds a CRC error detection code index data of the voiced / unvoiced discrimination information and the upper layer of the hierarchical vector output data of the spectral envelope , it can be further strongly protected so subjected to convolutional encoding including upper bits of the index data of the lower layer of the hierarchical structure vector output data of the spectral envelope data to be transmitted to the decoding side from the error or the like of the transmission path.
【０１５６】また、他の発明に係る音声復号化方法は、 [0156] The audio decoding method according to another aspect of the present invention,
エンコーダ側から伝送されてきたデータ、すなわち、強く保護された上記ピッチ情報、上記有声音／無声音判別情報及び上記スペクトルエンベロープの階層構造ベクトル出力データに誤り訂正復号化を施した後にＣＲＣ誤り検出を施し、このＣＲＣ誤り検出結果に応じてバッドフレームマスキング処理を施すので通話品質の良好な音声が得られる。 Data transmitted from the encoder side, i.e., protected the pitch information, the hierarchical vector output data of the voiced / unvoiced discrimination information and the spectral envelope of the CRC error detection after performing error correction decoding performed strongly , good voice call quality is obtained because performing bad frame masking process in accordance with the CRC error detection result.
【０１５７】さらに、音声符号化方法の誤り訂正符号化工程は、ＣＲＣ誤り検出符号化が行われた複数フレームを単位としたものに対して畳み込み込み符号化を施すので、誤り訂正しきれずに検出された誤りのあるフレームの補正処理による情報の損失を少なくすることができ、 [0157] Further, the error correction encoding process of the speech coding method, because performs coding narrowing convolutional against those in units of plural frames CRC error detection coding has been performed, detected without being completely error correction It has been able to reduce the loss of information due to the correction processing of a frame having an error,
特に集中して発生するバースト誤りに対し、誤り補正をきめ細かく行うことができるため、復号音声を改善することができる。 Especially for burst error occurs intensively to, since it is possible to finely error correction, it is possible to improve decoded speech.
【図１】本発明に係る音声符号化方法をＭＢＥボコーダに適用した実施例のエンコード側の概略構成を示すブロック図である。 [1] The speech encoding method according to the present invention is a block diagram showing a schematic configuration of the encoding side of the embodiment applied to MBE vocoder.
【図２】窓かけ処理を説明するための図である。 FIG. 2 is a diagram for explaining a window over a period of treatment.
【図３】窓かけ処理と窓関数との関係を説明するための図である。 3 is a diagram for explaining the relationship between windowing processing and window function.
【図４】直交変換（ＦＦＴ）処理対象としての時間軸データを示す図である。 4 is a diagram showing a time axis data as the orthogonal transform (FFT) processing.
【図５】周波数軸上のスペクトルデータ、スペクトル包絡線（エンベロープ）及び励起信号のパワースペクトルを示す図である。 [5] The spectral data on the frequency axis is a diagram showing a power spectrum of a spectral envelope (envelope) and excitation signal.
【図６】階層構造化されたベクトル量子化部の構造を示すブロック図である。 6 is a block diagram illustrating a hierarchically structured vector quantization unit structure.
【図７】階層構造化されたベクトル量子化の動作を説明するための図である。 7 is a diagram for explaining the operation of the hierarchical structured vector quantization.
【図８】階層構造化されたベクトル量子化の動作を説明するための図である。 8 is a diagram for explaining the operation of the hierarchical structured vector quantization.
【図９】階層構造化されたベクトル量子化の動作を説明するための図である。 9 is a diagram for explaining the operation of the hierarchical structured vector quantization.
【図１０】階層構造化されたベクトル量子化の動作を説明するための図である。 10 is a diagram for explaining the operation of the hierarchical structured vector quantization.
【図１１】階層構造化されたベクトル量子化の動作を説明するための図である。 11 is a diagram for explaining the operation of the hierarchical structured vector quantization.
【図１２】階層構造化されたベクトル量子化の動作を説明するための図である。 12 is a diagram for explaining the operation of the hierarchical structured vector quantization.
【図１３】ＣＲＣ＆畳み込み符号化を説明するための図である。 13 is a diagram for explaining a CRC & convolutional coding.
【図１４】他の発明に係る音声復号化方法をＭＢＥボコーダに適用した実施例のデコード側の概略構成を示すブロック図である。 14 is a block diagram showing a schematic configuration of a decoding side of the embodiment of the speech decoding method was applied to the MBE vocoder according to another invention.
【図１５】音声信号を合成する際の無声音合成を説明するための図である。 15 is a diagram for explaining the unvoiced sound synthesis in the synthesis of speech signals.
【図１６】ＣＲＣ検出＆畳み込み復号化を説明するための図である。 16 is a diagram for explaining a CRC detection and convolutional decoding.
【図１７】バッドフレームマスキング処理を説明するための状態遷移図である。 17 is a state transition diagram for explaining a bad frame masking process.
【図１８】バッドフレームマスキング処理を説明するための図である。 18 is a diagram for explaining a bad frame masking process.
【図１９】本発明に係る音声符号化方法及び音声復号化方法を携帯電話に適用した場合の該携帯電話の構成を示すブロック図である。 19 is a block diagram showing a configuration of the mobile phone when the audio coding method and speech decoding method according to the present invention is applied to a mobile phone.
【図２０】図１９に示した携帯電話のチャンネルエンコーダを説明するための図である。 20 is a diagram for explaining a channel encoder of the mobile phone shown in FIG. 19.
【図２１】図１９に示した携帯電話のチャンネルデコーダを説明するための図である。 21 is a diagram for explaining a channel decoder of the mobile phone shown in FIG. 19.
【図２２】畳み込み符号器の構成を示す図である。 22 is a diagram showing a configuration of a convolutional encoder.
１３・・・・・ピッチ抽出部 １４・・・・・窓かけ処理部 １５・・・・・直交変換部 １６・・・・・高精度（ファイン）ピッチサーチ部 １７・・・・・有声音／無声音（Ｖ／ＵＶ）判別部 １８・・・・・振幅再評価部 １９・・・・・データ数変換部 ２０・・・・・ベクトル量子化部（階層構造） ２１・・・・・ＣＲＣ＆畳み込み符号付加部 ２２・・・・・フレームインターリーブ部 13 ----- pitch extracting unit 14 ----- windowing processing unit 15 ----- orthogonal transform unit 16 ..... High-precision (fine) pitch search unit 17 ..... voiced / unvoiced (V / UV) discrimination unit 18 ----- amplitude reevaluation unit 19 ----- data number conversion unit 20 ----- vector quantization section (hierarchy) 21 ..... CRC & code addition unit 22 ..... frame interleave convolutionally
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 小野 忍 東京都品川区北品川６丁目７番35号 ソニ ー株式会社内 ────────────────────────────────────────────────── ─── of the front page continued (72) inventor Nin Ono, Shinagawa-ku, Tokyo Kita 6-chome No. 7 No. 35, Sony over the Corporation
【請求項１】 入力されたオーディオ信号をブロック単位で区分して周波数軸上に変換して得られる周波数軸上データを複数帯域に分割し、各帯域毎に有声音／無声音の判別を行うマルチバンド励起を用いた音声符号化方法において、 上記周波数軸上データである振幅のスペクトル包絡に階層構造のベクトル量子化を施す工程と、 この階層構造ベクトル量子化の出力データの上位層のインデックスデータに対して畳み込み符号による誤り訂正符号化を施す工程とを有することを特徴する音声符号化方法。 1. A dividing a frequency on axis data obtained by converting the input audio signal is divided into the frequency domain in block units to multiband, discriminating voiced / unvoiced in each band multi in the speech coding method using band excitation, the step of performing vector quantization of the hierarchical structure in the spectrum envelope amplitude is on the data above the frequency axis, the index data of the upper layer of the output data of the hierarchical vector quantization speech coding method for; and a step of performing error correction coding by a convolutional code for.
【請求項２】 上記誤り訂正符号化工程は、上記階層構造ベクトル量子化の出力データの下位層の上位ビットにも畳み込み符号化を施すことを特徴とする請求項１記載の音声符号化方法。 Wherein said error correction encoding step, the speech coding method according to claim 1, characterized by applying convolutional coding to the upper bits of the lower layer of the output data of the hierarchical vector quantization.
【請求項３】 上記誤り訂正符号化工程は、上記ブロック毎に抽出されるピッチ情報、上記各帯域毎の有声音／ Wherein said error correction encoding step, the pitch information extracted for each of the blocks, for each of the one band voiced /
無声音判別情報及び上記階層構造ベクトル量子化出力データの上位層のインデックスデータに対して畳み込み符号化を施すことを特徴とする請求項２記載の音声符号化方法。 Unvoiced discrimination information and the hierarchical vector speech encoding method according to claim 2, characterized by applying convolutional encoding to the index data of the upper layer of the quantized output data.
【請求項４】 上記ピッチ情報、上記有声音／無声音判別情報及び上記階層構造ベクトル量子化出力データの上位層のインデックスデータは、ＣＲＣ誤り検出符号化が施されてから上記誤り訂正符号化工程によって、上記階層構造ベクトル量子化出力データの下位層のインデックスデータの上位ビットを含めて畳み込み符号化が施されることを特徴とする請求項３記載の音声符号化方法。 Wherein said pitch information, the index data of the voiced / unvoiced discrimination information and the hierarchical vector quantization upper layer of the output data by the error correction coding process from CRC error detection coding is performed speech encoding method according to claim 3, wherein said hierarchical vector quantization output lower layer convolutional encoding including upper bits of the index data of the data is performed.
【請求項５】 上記誤り訂正符号化工程は、上記ＣＲＣ Wherein said error correction encoding step, the CRC
誤り検出符号化が行われた複数フレームを単位としたものに対して畳み込み符号化を施すことを特徴とする請求項４記載の音声符号化方法。 Speech encoding method according to claim 4, characterized by applying convolutional coding with respect to those in units of a plurality of frames error detection coding has been performed.
【請求項６】 マルチバンド励起を用いた音声符号化方法によって、ピッチ情報、有声音／無声音判別情報及びスペクトル包絡階層構造ベクトル量子化出力データの上位層のインデックスデータに対してＣＲＣ誤り検出符号化が行われてから上記階層構造ベクトル量子化出力データの下位層のインデックスデータの上位ビットを含めて畳み込み符号化が施されて伝送されてきた信号を復号する復号化方法であって、 上記伝送されてきた信号に対して畳み込み符号による誤り訂正復号化が施された後にＣＲＣ誤り検出を施す工程と、 上記ＣＲＣ誤り検出を施す工程で誤りが検出された際には、誤りが検出されたフレームのデータを補間する工程とを有することを特徴とする音声復号化方法。 By 6. The audio encoding method using multi-band excitation, CRC error detection coding the index data of the pitch information, voiced / unvoiced discrimination information and spectrum envelope hierarchical vector quantization upper layer of the output data a decoding method for decoding a signal including the high-order bit convolution coded index data has been transmitted is subjected in the lower layer of the hierarchical vector quantization output data, are the transmission from been conducted a step of performing by the convolutional relative to have signal CRC error detection after error correction decoding is performed, when an error is detected in the step of performing the CRC error detection, the frame error is detected speech decoding method characterized by a step of interpolating the data.
【請求項７】 上記ＣＲＣ誤り検出工程で誤りが検出されなくなった際には、所定数のフレームについて前フレームと現フレームの各データから得られる各スペクトル包絡の大小関係に基づいてスペクトル包絡の再生方法を制御する工程とを有することを特徴とする請求項６記載の音声復号化方法。 When an error is not detected by the method according to claim 7 wherein the CRC error detection step, the reproduction of the spectral envelope on the basis of the magnitude relation of the spectral envelope obtained from the previous frame and the data of the current frame for a predetermined number of frames speech decoding method according to claim 6, characterized in that it comprises a step of controlling the method.
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