音声符号化
ACELP(algebraic CELP)は、あらかじめ代数的に決められた位置に配置した振幅が+1/-1のパルスの組み合わせを固定型コードブックとして扱う方式である。その代数的な性格よりコード探索の効率が良く、コードブック全体をテーブルとして用意する必要が無いためメモリも削減できる。また、柔軟性があり大きなサイズのコードブックを容易に実現できる。そのためVoIPや携帯電話用として、多くの標準化方式で広く用いられている。
ACELP 方式は、ITU-T G.723.1(5.3kbps),G.729(8kbps),G.722.2(6.6-23.85kbps),及び携帯電話用の GSM AMR(GSM/W-CDMA用),AMR-WB(W-CDMA用,AMRのワイドバンド版),EVRC(CDMA2000用),VMR-WB(CDMA2000用のワイドバンド版),SMV(CDMA2000用),PDC-EFR(PDC用)などに用いられている。
音声信号の隣り合ったサンプル間には相関があるため、過去のサンプル値を利用して現在のサンプル値を予測することができる。1つ前のサンプル値を予測値として、次のサンプル値との差分のみをコード化する差分PCM(differential pulse code modulation,DPCM)を改良し、量子化幅を適応的に変化させる方式が適応差分PCM(adaptive differential pulse code modulation,ADPCM)である。
規格としては、 電話品質の音声を32kbpsに符号化するITU-T G.721 が1984年に勧告され、その後16,24,32,40kbps(2~5ビット/サンプル)に符号化するITU-T G.726 が勧告された。 適応差分PCMは日本のPHS(personal handy-phone system)などで使用されている。
人間の声は、音源である声帯の音の特性や有声・無声の区別と、咽喉と口腔、鼻腔、舌、唇などの調音器官(声道)の共鳴による周波数選択特性でモデル化できる。音声波形はかなり早い振動成分を含むが、調音機構などの動きはそれと比べると比較的緩やかであり、それらを適切にパラメータ化することができれば、必要なデータを大幅に減らすことができる。
音声符号化は、通常のオーディオ圧縮技術と、音声をモデル化するパラメータを音声信号処理により抽出する技術とを組み合わせたものである。
音声符号化のアルゴリズムは大きく以下のように分けることができる。
波形符号化(waveform coder)
ハイブリッド符号化(hybrid coder, analysis-by-synthesis coder)
分析合成符号化(vocoder,ボコーダー)
波形符号化は音声固有のモデル化を行わない方法で、比較的音質は高いが圧縮率は低い。
分析合成符号化(ボコーダー)とハイブリッド符号化は、声帯に相当する音源と声道の特性を表す合成フィルターとで音声をモデル化する方法である。ハイブリッド符号化と分析合成符号化とは基本となる原理が似ているため、パラメトリック符号化(parametric coder)や(広義の)ボコーダーとしてまとめて扱われることもある。分析合成符号化は、聴感上同じ音声に聞こえるようにパラメータ化するのに対し、ハイブリッド符号化では音声波形に近づけることを目標に音源パラメータが決められる。
一般的に言って、波形符号化と比較するとハイブリッド符号化は圧縮率が高く、分析合成符号化は音声波形の再現を目指さない分さらに圧縮率が高い。分類ごとの特性をまとめると以下のようになる。