JP3114197B2 - 音声パラメータ符号化方法 - Google Patents
音声パラメータ符号化方法Info
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- JP3114197B2 JP3114197B2 JP02297600A JP29760090A JP3114197B2 JP 3114197 B2 JP3114197 B2 JP 3114197B2 JP 02297600 A JP02297600 A JP 02297600A JP 29760090 A JP29760090 A JP 29760090A JP 3114197 B2 JP3114197 B2 JP 3114197B2
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Description
【発明の詳細な説明】 〔産業上の利用分野〕 本発明は音声信号を低いビットレート、特に8kb/s以
下で高品質に符号化する音声パラメータ符号化方法に供
するための音声パラメータ符号化方法に関する。
下で高品質に符号化する音声パラメータ符号化方法に供
するための音声パラメータ符号化方法に関する。
音声信号を8kb/s以下の低いビットレートで符号化す
る方式としては、例えば、M.Schroeder and B.Atal氏に
よる“Code−excited linear prediction:High quality
speech at very low bit rates"（Proc.ICASSP,pp.937
−940,1985年）と題した論文（文献１）や、Kleijn氏ら
による“Improved speech quality and efficient vect
or quantization in SELP"（Proc.ICASSP,pp.155−158,
1988年）と題した論文（文献２）等に記載されているCE
LP（Code Excited LPC Coding）が知られている。この
方法では、送信側では、フレーム毎（例えば20ms）に音
声信号から音声信号のスペクトル特性を表すスペクトル
パラメータを抽出し、フレームをさらに小区間サブフレ
ーム（例えば5ms）に分割し、サブフレーム毎に過去の
音源信号をもとに長時間相関（ピッチ相関）を表すピッ
チパラメータを抽出し、ピッチパラメータにより前記サ
ブフレームの音声信号を長期予測し、長期予測して求め
た残差信号に対して、予め定められた種類の雑音信号か
らなるコードブックから選択した信号により合成した信
号と、前記音声信号との誤差電力を最小化するように一
種類の雑音信号を選択するとともに、最適なゲインを計
算する。そして選択された雑音信号の種類を表すインデ
クスとゲイン、ならびに、前記スペクトルパラメータと
ピッチパラメータを伝送する。
る方式としては、例えば、M.Schroeder and B.Atal氏に
よる“Code−excited linear prediction:High quality
speech at very low bit rates"（Proc.ICASSP,pp.937
−940,1985年）と題した論文（文献１）や、Kleijn氏ら
による“Improved speech quality and efficient vect
or quantization in SELP"（Proc.ICASSP,pp.155−158,
1988年）と題した論文（文献２）等に記載されているCE
LP（Code Excited LPC Coding）が知られている。この
方法では、送信側では、フレーム毎（例えば20ms）に音
声信号から音声信号のスペクトル特性を表すスペクトル
パラメータを抽出し、フレームをさらに小区間サブフレ
ーム（例えば5ms）に分割し、サブフレーム毎に過去の
音源信号をもとに長時間相関（ピッチ相関）を表すピッ
チパラメータを抽出し、ピッチパラメータにより前記サ
ブフレームの音声信号を長期予測し、長期予測して求め
た残差信号に対して、予め定められた種類の雑音信号か
らなるコードブックから選択した信号により合成した信
号と、前記音声信号との誤差電力を最小化するように一
種類の雑音信号を選択するとともに、最適なゲインを計
算する。そして選択された雑音信号の種類を表すインデ
クスとゲイン、ならびに、前記スペクトルパラメータと
ピッチパラメータを伝送する。
CELP方式のビットレートをさらに低減するためには、
音源信号のみならずスペクトルパラメータの効率的な量
子化法が重要である。
音源信号のみならずスペクトルパラメータの効率的な量
子化法が重要である。
〔発明が解決しようとする課題〕 上述したCELP方式では、スペクトルパラメータとして
LPC分析により求めたLPCパラメータを量子化するが、通
常スカラ量子化が用いられており、10次のLPC係数を量
子化するのにフレーム当り34ビット（1.7kb/s）程度の
ビット数が必要であり、ビット数をさらに低減すると音
質が低下していた。また、LPCパラメータをより効率的
に量子化する方法として、Moriya氏らによる“Transfor
m coding of speech using a weighted vector quantiz
er,"と題した論文（IEEE J.Sel.Areas,Commun.,pp.425
−431,1988年）（文献３）等に記載されたベクトル−ス
カラ量子化法などが提案されているが、27〜30ビット程
度のビット数が必要であり、一層効率的な方法が必要で
あった。
LPC分析により求めたLPCパラメータを量子化するが、通
常スカラ量子化が用いられており、10次のLPC係数を量
子化するのにフレーム当り34ビット（1.7kb/s）程度の
ビット数が必要であり、ビット数をさらに低減すると音
質が低下していた。また、LPCパラメータをより効率的
に量子化する方法として、Moriya氏らによる“Transfor
m coding of speech using a weighted vector quantiz
er,"と題した論文（IEEE J.Sel.Areas,Commun.,pp.425
−431,1988年）（文献３）等に記載されたベクトル−ス
カラ量子化法などが提案されているが、27〜30ビット程
度のビット数が必要であり、一層効率的な方法が必要で
あった。
さらにビット数を下げるためにフレーム長を長くとる
と、スペクトルの時間的変化を良好に表すことが困難と
なり、音質が劣化していた。
と、スペクトルの時間的変化を良好に表すことが困難と
なり、音質が劣化していた。
本発明の目的は、上述した問題点を解決し、スペクト
ルパラメータを従来よりもより少ないビット数で量子化
可能な音声パラメータ符号化方法を提供することにあ
る。
ルパラメータを従来よりもより少ないビット数で量子化
可能な音声パラメータ符号化方法を提供することにあ
る。
第１の発明の音声パラメータ符号化方法は、 音声信号を入力し前記音声信号を予め定められた時間
長のフレームに分割し、前記フレーム毎に前記音声信号
のスペクトルパラメータを求め、予め構成したベクトル
量子化コードブックを予め定められた段数だけ継続接続
し、前段のコードブックの誤差信号を次段のコードブッ
クでベクトル量子化し、初段から予め定められた段数ま
で量子化歪の小さい順に複数種類の候補を出力し、前記
候補の組に対して最終段における歪を計算し、前記累積
歪あるいは前記歪を最小化するコードブックの組を出力
することにより前記スペクトルパラメータを量子化する
ことを特徴とする。
長のフレームに分割し、前記フレーム毎に前記音声信号
のスペクトルパラメータを求め、予め構成したベクトル
量子化コードブックを予め定められた段数だけ継続接続
し、前段のコードブックの誤差信号を次段のコードブッ
クでベクトル量子化し、初段から予め定められた段数ま
で量子化歪の小さい順に複数種類の候補を出力し、前記
候補の組に対して最終段における歪を計算し、前記累積
歪あるいは前記歪を最小化するコードブックの組を出力
することにより前記スペクトルパラメータを量子化する
ことを特徴とする。
また、第２の発明の音声パラメータ符号化方法は、 入力した音声信号をフレームに分割し、さらにフレー
ムよりも短いサブフレームに分割し、前記フレームある
いは少なくとも一つのサブフレームについて前記音声信
号に対してスペクトルパラメータを求め、予め構成した
ベクトル量子化コードブックを予め定められ段数だけ縦
続接続して、前段のコードブックの誤差信号を次段のコ
ードブックでベクトル量子化し、初段から予め定められ
た段数まで量子化歪の小さい順に複数種類の候補を出力
し、前記候補の組に対して全段における累積歪あるいは
最終段における歪を計算し、予め定められたサブフレー
ムに対して前記候補と予め構成した係数コードブックを
用いて前記サブフレームのスペクトルパラメータを量子
化して量子化歪を求め、前記累積歪あるいは前記歪と前
記量子化歪との和を最小化するコードベクトルの組を出
力することにより前記スペクトルパラメータを量子化す
ることを特徴とする。
ムよりも短いサブフレームに分割し、前記フレームある
いは少なくとも一つのサブフレームについて前記音声信
号に対してスペクトルパラメータを求め、予め構成した
ベクトル量子化コードブックを予め定められ段数だけ縦
続接続して、前段のコードブックの誤差信号を次段のコ
ードブックでベクトル量子化し、初段から予め定められ
た段数まで量子化歪の小さい順に複数種類の候補を出力
し、前記候補の組に対して全段における累積歪あるいは
最終段における歪を計算し、予め定められたサブフレー
ムに対して前記候補と予め構成した係数コードブックを
用いて前記サブフレームのスペクトルパラメータを量子
化して量子化歪を求め、前記累積歪あるいは前記歪と前
記量子化歪との和を最小化するコードベクトルの組を出
力することにより前記スペクトルパラメータを量子化す
ることを特徴とする。
また、第３の発明の音声パラメータ符号化方法は、 入力した音声信号をフレームに分割し、さらにフレー
ムよりも短いサブフレームに分割し、前記フレームある
いは少なくとも一つのサブフレームについて前記音声信
号に対してスペクトルパラメータを求め、予め構成した
ベクトル量子化コードブックを予め定められた段数だけ
縦続接続して、前段のコードブックの誤差信号を次段の
コードブックでベクトル量子化し、初段から予め定めら
れた段数まで量子化歪の小さい順に複数種類の候補を出
力し、前記候補の組に対して全段における累積歪あるい
は最終段における歪を計算し、前記累積歪あるいは前記
歪を最小化するコードベクトルの組を求めて出力し、予
め定められたサブフレームに対して前記コードベクトル
の組と予め構成した係数コードブックを用いて前記サブ
フレームのスペクトルパラメータを量子化して量子化歪
を求め、前記量子化歪を最小化する係数コードベクトル
を出力することにより前記スペクトルパラメータを量子
化することを特徴とする。
ムよりも短いサブフレームに分割し、前記フレームある
いは少なくとも一つのサブフレームについて前記音声信
号に対してスペクトルパラメータを求め、予め構成した
ベクトル量子化コードブックを予め定められた段数だけ
縦続接続して、前段のコードブックの誤差信号を次段の
コードブックでベクトル量子化し、初段から予め定めら
れた段数まで量子化歪の小さい順に複数種類の候補を出
力し、前記候補の組に対して全段における累積歪あるい
は最終段における歪を計算し、前記累積歪あるいは前記
歪を最小化するコードベクトルの組を求めて出力し、予
め定められたサブフレームに対して前記コードベクトル
の組と予め構成した係数コードブックを用いて前記サブ
フレームのスペクトルパラメータを量子化して量子化歪
を求め、前記量子化歪を最小化する係数コードベクトル
を出力することにより前記スペクトルパラメータを量子
化することを特徴とする。
本発明による音声パラメータ符号化方法の作用を示
す。以下の説明では音声のスペクトルパラメータとして
LSPパラメータを用い、LSPのベクトル量子化の段数は３
とし、候補数はＭとする。
す。以下の説明では音声のスペクトルパラメータとして
LSPパラメータを用い、LSPのベクトル量子化の段数は３
とし、候補数はＭとする。
第１図は、第１の発明を実施する音声パラメータ符号
化装置の構成を示すブロック図である。図において、フ
レーム毎の音声信号から計算されたスペクトルパラメー
タをLPC分析回路50に入力する。スペクトルパラメータ
の分析には周知の線形予測（LPC）分析法を用いること
ができる。また、スペクトルパラメータとしては線形予
測（LPC）パラメータを用いる。ここでLPCパラメータと
しては種々のものが知られているが、ここでは線スペク
トル対（LSP）パラメータを用いて説明を行う。LSPの具
体的な計算法は、菅村氏らによる“Quantizer design i
n LSP speech analysis−synthesis,"と題した論文（IE
EE J.Sel.Areas Commun.,pp.425−431,1988年）（文献
４）等を参照できる。
化装置の構成を示すブロック図である。図において、フ
レーム毎の音声信号から計算されたスペクトルパラメー
タをLPC分析回路50に入力する。スペクトルパラメータ
の分析には周知の線形予測（LPC）分析法を用いること
ができる。また、スペクトルパラメータとしては線形予
測（LPC）パラメータを用いる。ここでLPCパラメータと
しては種々のものが知られているが、ここでは線スペク
トル対（LSP）パラメータを用いて説明を行う。LSPの具
体的な計算法は、菅村氏らによる“Quantizer design i
n LSP speech analysis−synthesis,"と題した論文（IE
EE J.Sel.Areas Commun.,pp.425−431,1988年）（文献
４）等を参照できる。
第１のベクトル量子化器100は、第１のコードブック
（図示せず）を用いて、入力したLSPパラメータをベク
トル量子化する。第１のコードブックは、トレーニング
用の多量のLSPパラメータ系列を用いて予め学習して構
成する。学習の方法は、例えばLinde,Buzo,Gray氏によ
る“An algorithm for vector quantization design"と
題した論文（文献５）等を参照できる。ここで第１のベ
クトル量子化器100では、ベクトル量子化歪の小さい順
に予め定められた偶数Ｍのコードベクトルの候補を求
め、各候補について歪を求める。コードベクトルを探索
するときの歪尺度は、種々のものが知られているが、こ
こではLSPの２乗距離を用いる。LSPの２乗距離は下式で
与えられる。
（図示せず）を用いて、入力したLSPパラメータをベク
トル量子化する。第１のコードブックは、トレーニング
用の多量のLSPパラメータ系列を用いて予め学習して構
成する。学習の方法は、例えばLinde,Buzo,Gray氏によ
る“An algorithm for vector quantization design"と
題した論文（文献５）等を参照できる。ここで第１のベ
クトル量子化器100では、ベクトル量子化歪の小さい順
に予め定められた偶数Ｍのコードベクトルの候補を求
め、各候補について歪を求める。コードベクトルを探索
するときの歪尺度は、種々のものが知られているが、こ
こではLSPの２乗距離を用いる。LSPの２乗距離は下式で
与えられる。
ここでLSP（ｉ）は入力したｉ次目のLSP係数を示す。
LSP′ｊ（ｉ）はコードブックが有するｊ番目のコード
ベクトルであり、ｊ＝１〜2B（Ｂはコードブックのビッ
ト数）である。
LSP′ｊ（ｉ）はコードブックが有するｊ番目のコード
ベクトルであり、ｊ＝１〜2B（Ｂはコードブックのビッ
ト数）である。
減算器120は、第１のベクトル量子化器100で求めたＭ
種の候補の各々に対して、入力したLSP係数との誤差信
号を求め出力する。
種の候補の各々に対して、入力したLSP係数との誤差信
号を求め出力する。
第２のベクトル量子化器130は、Ｍ種の誤差信号の各
々に対して、第２のコードブック（図示せず）を用いて
（２）式に従いコードベクトルを探索して、歪の小さい
順に、予め定められた個数のコードベクトル候補を出力
する。
々に対して、第２のコードブック（図示せず）を用いて
（２）式に従いコードベクトルを探索して、歪の小さい
順に、予め定められた個数のコードベクトル候補を出力
する。
ここでLSPek（ｉ）は、前段のｋ番目の候補に対する
減算器120の出力である誤差信号であり、ｋ＝１〜Ｍで
ある。
減算器120の出力である誤差信号であり、ｋ＝１〜Ｍで
ある。
減算器150は減算器120と同一の動作を行い、第３のベ
クトル量子化器160は第２のベクトル量子化器130と同一
の動作を行う。さらに累積歪計算部180において、全段
における歪の計算値DAKを下式により計算し、候補のう
ち、累積歪を最小化するコードベクトルの組合せをスペ
クトルパラメータの量子化値として出力する。
クトル量子化器160は第２のベクトル量子化器130と同一
の動作を行う。さらに累積歪計算部180において、全段
における歪の計算値DAKを下式により計算し、候補のう
ち、累積歪を最小化するコードベクトルの組合せをスペ
クトルパラメータの量子化値として出力する。
累積歪の代わりに、最終段（ここでは第３段）のベク
トル量子化歪（（２）式においてＮ＝３とおいて得られ
るD3k）を各候補毎に求め、候補のうちこれを最小化す
るコードベクトルの組合せをスペクトルパラメータの量
子化値として出力するようにしてもよい。
トル量子化歪（（２）式においてＮ＝３とおいて得られ
るD3k）を各候補毎に求め、候補のうちこれを最小化す
るコードベクトルの組合せをスペクトルパラメータの量
子化値として出力するようにしてもよい。
次に第２の発明の作用を第２図をもとに説明する。図
において第１図と同一の番号を付した構成要素は第１図
と同一の動作を行うので、説明は省略する。音声信号を
フレーム毎に分割した後に、さらにフレームよりも短い
サブフレームに分割する。一例としてフレーム長，サブ
フレーム長はそれぞれ20ms,5msとする。LPC分析回路50
でサブフレーム毎に音声信号からLPC分析を行い、LSPパ
ラメータを求める。フレーム内のLSPパラメータかある
いは、フレーム内の予め定められた位置のサブフレーム
（例えば３番目）におけるLSPパラメータを第１のベク
トル量子化器100に入力する。また、予め定められた近
隣サブフレーム（例えば2,4番目）におけるLSPパラメー
タを予測ベクトル量子化部200へ入力する。
において第１図と同一の番号を付した構成要素は第１図
と同一の動作を行うので、説明は省略する。音声信号を
フレーム毎に分割した後に、さらにフレームよりも短い
サブフレームに分割する。一例としてフレーム長，サブ
フレーム長はそれぞれ20ms,5msとする。LPC分析回路50
でサブフレーム毎に音声信号からLPC分析を行い、LSPパ
ラメータを求める。フレーム内のLSPパラメータかある
いは、フレーム内の予め定められた位置のサブフレーム
（例えば３番目）におけるLSPパラメータを第１のベク
トル量子化器100に入力する。また、予め定められた近
隣サブフレーム（例えば2,4番目）におけるLSPパラメー
タを予測ベクトル量子化部200へ入力する。
予測ベクトル量子化部200は、第３のベクトル量子化
器160まで求めたコードベクトルの候補をもとに、予め
学習して構成した予測ベクトルコードブックを用いて、
近隣サブフレームのLSP系列を予測し、次式により、予
測による量子化歪を計算する。
器160まで求めたコードベクトルの候補をもとに、予め
学習して構成した予測ベクトルコードブックを用いて、
近隣サブフレームのLSP系列を予測し、次式により、予
測による量子化歪を計算する。
（４）式において、LSP′ｋ（ｉ）は第３のベクトル
量子化器160までで求めたｋ番目の候補ベクトルであ
る。AL（ｉ）は予測ベクトルコードブックの有するｌ番
目のコードベクトルである。予測ベクトル量子化部200
は、さらに累積歪と予測による量子化歪の和Ｄを次式に
より求め、Ｄを最小化するコードベクトルと予測ベクト
ルの組合せを求め、これらをサブフレームにおけるスペ
クトルパラメータの量子化値として出力する。
量子化器160までで求めたｋ番目の候補ベクトルであ
る。AL（ｉ）は予測ベクトルコードブックの有するｌ番
目のコードベクトルである。予測ベクトル量子化部200
は、さらに累積歪と予測による量子化歪の和Ｄを次式に
より求め、Ｄを最小化するコードベクトルと予測ベクト
ルの組合せを求め、これらをサブフレームにおけるスペ
クトルパラメータの量子化値として出力する。
Ｄ＝DAK＋DPL （５） 以上の処理をサブフレーム毎に繰り返し、サブフレー
ム毎にLSP係数を量子化する。
ム毎にLSP係数を量子化する。
なお、サブフレーム毎のLSP係数の量子化には、上述
のように予測係数コードブックを用いる他に、補間係数
コードブックを用いる方法も考えられる。ここでサブフ
レームのLSP係数は、前後のフレームのLSP係数からの直
線補間で表されるとし、補間係数BLを予め計算し補間係
数コードブックに格納しておく。この方法では、予測ベ
クトルコードブックの代わりに補間係数コードブックを
もつ。
のように予測係数コードブックを用いる他に、補間係数
コードブックを用いる方法も考えられる。ここでサブフ
レームのLSP係数は、前後のフレームのLSP係数からの直
線補間で表されるとし、補間係数BLを予め計算し補間係
数コードブックに格納しておく。この方法では、予測ベ
クトルコードブックの代わりに補間係数コードブックを
もつ。
ただしｋ＝１〜M,l＝１〜2BB,LSP′k L（ｉ）は現フレ
ームのｉ番目のLSP係数のベクトル量子化におけるｋ番
目の候補、LSP′L-1（ｉ）は１フレーム過去のLSPのベ
クトル量子化値である。補間係数コードブックの作成
は、トレーニング信号に対してサブフレーム毎に（７）
式を最小化するように補間係数ｂを求め、 これをクラスタリングしてコードブックを作成する。
クラスタリングの具体的な方法は前記文献５を参照でき
る。
ームのｉ番目のLSP係数のベクトル量子化におけるｋ番
目の候補、LSP′L-1（ｉ）は１フレーム過去のLSPのベ
クトル量子化値である。補間係数コードブックの作成
は、トレーニング信号に対してサブフレーム毎に（７）
式を最小化するように補間係数ｂを求め、 これをクラスタリングしてコードブックを作成する。
クラスタリングの具体的な方法は前記文献５を参照でき
る。
次に、補間による量子化歪DILと、前述の累積歪との
和Ｄを（７）式に従い計算し、これを最小化するコード
ベクトルと補間係数コードベクトルの組合せを選択し、
サブフレーム毎にLSP係数を量子化して出力する。
和Ｄを（７）式に従い計算し、これを最小化するコード
ベクトルと補間係数コードベクトルの組合せを選択し、
サブフレーム毎にLSP係数を量子化して出力する。
Ｄ＝DAK＋DIL （８） 以上で第２の発明の作用の説明を終える。
次に、第３の発明では、第１の発明と同様に、フレー
ムあるいはフレーム内の予め定められた位置のサブフレ
ーム（例えば３番目）におけるLSPパラメータをベクト
ル量子化器に入力し、各段において、ベクトル量子化歪
の小さい順に予め定められた個数Ｍのコードベクトルの
候補を求め、歪を計算する。そして全段における累積歪
または、最終段におけるベクトル量子化歪を最小にする
候補の組を求め出力する。
ムあるいはフレーム内の予め定められた位置のサブフレ
ーム（例えば３番目）におけるLSPパラメータをベクト
ル量子化器に入力し、各段において、ベクトル量子化歪
の小さい順に予め定められた個数Ｍのコードベクトルの
候補を求め、歪を計算する。そして全段における累積歪
または、最終段におけるベクトル量子化歪を最小にする
候補の組を求め出力する。
次に、前記方法により得られたベクトル量子化値を用
いて、前記（３）あるいは（５）式により、近隣サブフ
レーム（例えば2,4番目）におけるLSPパラメータを予測
ベクトル量子化あるいは補間ベクトル量子化して出力す
る。
いて、前記（３）あるいは（５）式により、近隣サブフ
レーム（例えば2,4番目）におけるLSPパラメータを予測
ベクトル量子化あるいは補間ベクトル量子化して出力す
る。
第３図は第１の発明による音声パラメータ符号化方法
を実施する音声パラメータ符号化装置を示すブロック図
である。
を実施する音声パラメータ符号化装置を示すブロック図
である。
図において、入力端子400から音声信号を入力し、１
フレーム分（例えば20ms）の音声信号をバッファメモリ
410に格納する。
フレーム分（例えば20ms）の音声信号をバッファメモリ
410に格納する。
LPC分析回路430は、フレームの音声信号のスペクトル
特性を表すパラメータとして、LSPパラメータを前記フ
レームの音声信号から周知のLPC分析を行い、予め定め
られた次数Ｌだけ計算する。この具体的な計算法につい
ては前記文献４を参照することができる。
特性を表すパラメータとして、LSPパラメータを前記フ
レームの音声信号から周知のLPC分析を行い、予め定め
られた次数Ｌだけ計算する。この具体的な計算法につい
ては前記文献４を参照することができる。
LSP量子化回路440は、フレームで求めたLSPパラメー
タを予め定められた量子化ビット数で量子化し、得た符
号lkを出力端子450から出力する。以下で一例として、L
SP量子化回路では３段のベクトル量子化器を用いるもの
とする。
タを予め定められた量子化ビット数で量子化し、得た符
号lkを出力端子450から出力する。以下で一例として、L
SP量子化回路では３段のベクトル量子化器を用いるもの
とする。
第４図はLSP量子化回路440の構成を示すブロック図で
ある。図において、入力端子500からフレームのLSPパラ
メータを入力する。第１のベクトル量子化器505は、第
１のコードブック510からコードベクトルLSP′ｊ（ｉ）
を読み出し、（２）式に従いベクトル量子化歪を計算
し、ベクトル量子化歪の小さい順に予め定められた個数
Ｍのコードベクトルの候補を求め、各候補について歪を
求め累積歪計算回路520へ出力する。コードベクトルを
探索するときの歪尺度は、以下ではLSPの２乗距離を用
いる。減算器511は、第１のベクトル量子化器505で求め
たＭ種の候補の各々に対して、入力したLSP係数との誤
差信号を求め出力する。
ある。図において、入力端子500からフレームのLSPパラ
メータを入力する。第１のベクトル量子化器505は、第
１のコードブック510からコードベクトルLSP′ｊ（ｉ）
を読み出し、（２）式に従いベクトル量子化歪を計算
し、ベクトル量子化歪の小さい順に予め定められた個数
Ｍのコードベクトルの候補を求め、各候補について歪を
求め累積歪計算回路520へ出力する。コードベクトルを
探索するときの歪尺度は、以下ではLSPの２乗距離を用
いる。減算器511は、第１のベクトル量子化器505で求め
たＭ種の候補の各々に対して、入力したLSP係数との誤
差信号を求め出力する。
第２のベクトル量子化器515は、Ｍ種の誤差信号の各
々に対して、第２のコードブック516を用いて（２）式
に従いコードベクトルを探索して、歪の小さい順に予め
定められた個数のコードベクトルを候補として出力し、
そのときの歪を累積歪計算回路520へ出力する。
々に対して、第２のコードブック516を用いて（２）式
に従いコードベクトルを探索して、歪の小さい順に予め
定められた個数のコードベクトルを候補として出力し、
そのときの歪を累積歪計算回路520へ出力する。
減算器521は減算器511と同一の動作を行い、第３のベ
クトル量子化器525は第３のコードブック526を用いて第
２のベクトル量子化器515と同一の動作を行う。
クトル量子化器525は第３のコードブック526を用いて第
２のベクトル量子化器515と同一の動作を行う。
累積歪計算回路520は、第５図に示すように、各段の
候補ベクトルを木状に並べる。ここで１段目から２段目
におけるコードベクトルの候補数をそれぞれM1,M2とす
る。次に各パス毎に歪の全段における累積値DAKを
（３）式により計算し、累積歪を最小化するパス（コー
ドベクトルの組合せ）をスペクトルパラメータの量子化
値として決定し、選択されたパスの各段のコードベクト
ルを示すインデクスを出力端子535を通し出力する。
候補ベクトルを木状に並べる。ここで１段目から２段目
におけるコードベクトルの候補数をそれぞれM1,M2とす
る。次に各パス毎に歪の全段における累積値DAKを
（３）式により計算し、累積歪を最小化するパス（コー
ドベクトルの組合せ）をスペクトルパラメータの量子化
値として決定し、選択されたパスの各段のコードベクト
ルを示すインデクスを出力端子535を通し出力する。
以上で第１の発明の実施例の説明を終える。
第６図は、第２の発明の音声パラメータ符号化方法を
実施する音声パラメータ符号化装置を示すブロック図で
ある。図において第３図と同一の番号を付した構成要素
は、第３図と同一の動作を行うので説明は省略する。図
において、サブフレーム分割回路600は、フレームに分
割された音声信号をフレームよりも短いサブフレーム
（例えば5ms）に分割し、LPC分析回路605に出力する。
実施する音声パラメータ符号化装置を示すブロック図で
ある。図において第３図と同一の番号を付した構成要素
は、第３図と同一の動作を行うので説明は省略する。図
において、サブフレーム分割回路600は、フレームに分
割された音声信号をフレームよりも短いサブフレーム
（例えば5ms）に分割し、LPC分析回路605に出力する。
LPC分析回路605は、音声信号のスペクトル特性を表す
パラメータとして、LSPパラメータを前記フレームの音
声信号、及び、予め定められた位置のサブフレームの音
声信号から、周知のLPC分析を行い予め定められた次数
Ｌだけ計算し、フレーム及びサブフレームで求めたLSP
係数をLSP量子化回路610へ出力する。
パラメータとして、LSPパラメータを前記フレームの音
声信号、及び、予め定められた位置のサブフレームの音
声信号から、周知のLPC分析を行い予め定められた次数
Ｌだけ計算し、フレーム及びサブフレームで求めたLSP
係数をLSP量子化回路610へ出力する。
LSP量子化回路610は、まずフレームで求めたLSPパラ
メータを予め定められた量子化ビット数でベクトル量子
化し、ベクトル量子化歪の小さい順に予め定められた個
数の候補数だけコードベクトルを選択して格納する。さ
らに、この候補ベクトルを用いてサブフレームのLSP係
数を予測あるいは補間ベクトル量子化する。以下では一
例として、LSP量子化回路では、フレームのLSP係数の量
子化に３段のベクトル量子化器を用い、サブフレームの
LSP係数の量子化には予測ベクトル量子化を用いるもの
とする。
メータを予め定められた量子化ビット数でベクトル量子
化し、ベクトル量子化歪の小さい順に予め定められた個
数の候補数だけコードベクトルを選択して格納する。さ
らに、この候補ベクトルを用いてサブフレームのLSP係
数を予測あるいは補間ベクトル量子化する。以下では一
例として、LSP量子化回路では、フレームのLSP係数の量
子化に３段のベクトル量子化器を用い、サブフレームの
LSP係数の量子化には予測ベクトル量子化を用いるもの
とする。
第７図はLSP量子化回路610の構成を示すブロック図で
ある。図において、入力端子620からフレームのLSPパラ
メータを入力し、第１のベクトル量子化器505は、第１
のコードブック510からコードベクトルLSP′ｊ（ｉ）を
読み出し、（２）式に従いベクトル量子化歪を計算し、
ベクトル量子化歪の小さい順に予め定められた個数Ｍの
コードベクトルの候補を求め予測ベクトル量子化回路63
5へ出力し、各候補について歪を求め累積歪計算回路640
へ出力する。コードベクトルを探索するときの歪尺度
は、以下ではLSPの２乗距離を用いる。減算器511は、第
１のベクトル量子化器505で求めたＭ種の候補の各々に
対して、入力したLSP係数との誤差信号を求め出力す
る。
ある。図において、入力端子620からフレームのLSPパラ
メータを入力し、第１のベクトル量子化器505は、第１
のコードブック510からコードベクトルLSP′ｊ（ｉ）を
読み出し、（２）式に従いベクトル量子化歪を計算し、
ベクトル量子化歪の小さい順に予め定められた個数Ｍの
コードベクトルの候補を求め予測ベクトル量子化回路63
5へ出力し、各候補について歪を求め累積歪計算回路640
へ出力する。コードベクトルを探索するときの歪尺度
は、以下ではLSPの２乗距離を用いる。減算器511は、第
１のベクトル量子化器505で求めたＭ種の候補の各々に
対して、入力したLSP係数との誤差信号を求め出力す
る。
第２のベクトル量子化器515は、Ｍ種の誤差信号の各
々に対して、第２のコードブック516を用いて（２）式
に従いコードベクトルを探索して歪の小さい順に予め定
められた個数のコードベクトルを候補として予測ベクト
ル量子化回路635へ出力し、そのときの歪を累積歪計算
回路640へ出力する。
々に対して、第２のコードブック516を用いて（２）式
に従いコードベクトルを探索して歪の小さい順に予め定
められた個数のコードベクトルを候補として予測ベクト
ル量子化回路635へ出力し、そのときの歪を累積歪計算
回路640へ出力する。
減算器521は減算器511と同一の動作を行い、第３のベ
クトル量子化器525は第３のコードブック526を用いて第
２のベクトル量子化器515と同一の動作を行う。
クトル量子化器525は第３のコードブック526を用いて第
２のベクトル量子化器515と同一の動作を行う。
予測ベクトル量子化回路635は、フレームのLSP係数を
ベクトル量子化したときの候補ベクトルを入力し、各段
の候補を第５図に示すように木状に並べる。ここで１段
目から２段目におけるコードベクトルの候補数をそれぞ
れM1,M2とする。予測ベクトル量子化回路635は、第５図
の木状の各パスに対して下式に従い、復号化LSP係数を
計算する。
ベクトル量子化したときの候補ベクトルを入力し、各段
の候補を第５図に示すように木状に並べる。ここで１段
目から２段目におけるコードベクトルの候補数をそれぞ
れM1,M2とする。予測ベクトル量子化回路635は、第５図
の木状の各パスに対して下式に従い、復号化LSP係数を
計算する。
LSP′ｋ(ｉ)＝LSP′k1(ｉ)＋LSP′k2(ｉ)＋LSP′k3(ｉ) ・・・（９） ここでk1,k2,k3はそれぞれ1,2,3段目のベクトル量子
化器において選択されたコードベクトルのインデクスを
示し、k1＝１〜M1,k2＝１〜M2,k3＝１である。また、ｋ
＝１〜M1・M2である。
化器において選択されたコードベクトルのインデクスを
示し、k1＝１〜M1,k2＝１〜M2,k3＝１である。また、ｋ
＝１〜M1・M2である。
次に予測ベクトル量子化回路635は、予測ベクトルコ
ードブック636から予測係数を読み出し、（９）式の復
号化LSPを用いてサブフレームのLSPを予測し、（３）式
に基づき予測歪DPLを各候補毎に求め、累積歪計算回路6
40へ出力する。
ードブック636から予測係数を読み出し、（９）式の復
号化LSPを用いてサブフレームのLSPを予測し、（３）式
に基づき予測歪DPLを各候補毎に求め、累積歪計算回路6
40へ出力する。
累積歪計算回路640は、第５図の各パスにおける累積
歪DAKと予測ベクトル量子化による予測歪DPLの加算歪Ｄ
を（５）式により求め、Ｄを最小化するような第５図の
パスと予測コードベクトルの組合せを求め、これらを表
す各コードベクトルのインデクスを、LSPの量子化値と
して、出力端子650を通して出力する。
歪DAKと予測ベクトル量子化による予測歪DPLの加算歪Ｄ
を（５）式により求め、Ｄを最小化するような第５図の
パスと予測コードベクトルの組合せを求め、これらを表
す各コードベクトルのインデクスを、LSPの量子化値と
して、出力端子650を通して出力する。
以上で第２の発明の実施例の説明を終える。
第８図は、第３の発明の一実施例を示すブロック図で
ある。図において、第１図，第２図と同一の番号を記し
た構成要素は、第１図，第２図と同一の動作を行うの
で、説明は省略する。
ある。図において、第１図，第２図と同一の番号を記し
た構成要素は、第１図，第２図と同一の動作を行うの
で、説明は省略する。
第９図はLSP量子化回路730の構成を示すブロック図で
ある。累積歪計算回路735は、第５図に示すように、各
段の候補ベクトルを木状に並べる。ここで１段目から３
段目におけるコードベクトルの候補数をそれぞれM1,M2,
M3とする。次に各パス毎に、ベクトル量子化歪の全段に
おける累積値DAKを（３）式により計算し、累積歪を最
小化するパス（コードベクトルの組合せ）をスペクトル
パラメータの量子化値として決定し、予測ベクトル量子
化器740に出力する。また決定されたコードベクトルの
インデクスをバッファメモリ750へ出力する。
ある。累積歪計算回路735は、第５図に示すように、各
段の候補ベクトルを木状に並べる。ここで１段目から３
段目におけるコードベクトルの候補数をそれぞれM1,M2,
M3とする。次に各パス毎に、ベクトル量子化歪の全段に
おける累積値DAKを（３）式により計算し、累積歪を最
小化するパス（コードベクトルの組合せ）をスペクトル
パラメータの量子化値として決定し、予測ベクトル量子
化器740に出力する。また決定されたコードベクトルの
インデクスをバッファメモリ750へ出力する。
予測ベクトル量子化回路740は、第５図の木状の各パ
スに対して（８）式に従い、復号化LSP係数を計算す
る。
スに対して（８）式に従い、復号化LSP係数を計算す
る。
次に予測ベクトル量子化回路740は、予測ベクトルコ
ードブック745から予測係数を読み出し、（８）式の復
号化LSPを用いてサブフレームのLSPを予測し、（３）式
に基づき予測歪DPLを復号化LSPの各候補毎に求め、予測
歪を最小化する予測コードベクトルのインデクスをバッ
ファメモリ750へ出力する。
ードブック745から予測係数を読み出し、（８）式の復
号化LSPを用いてサブフレームのLSPを予測し、（３）式
に基づき予測歪DPLを復号化LSPの各候補毎に求め、予測
歪を最小化する予測コードベクトルのインデクスをバッ
ファメモリ750へ出力する。
バッファメモリ750は、フレームのLSPの選択されたコ
ードベクトルを表すインデクスと、サブフレームのLSP
の選択された予測コードベクトルを表すインデクスを出
力端子755を通して出力する。
ードベクトルを表すインデクスと、サブフレームのLSP
の選択された予測コードベクトルを表すインデクスを出
力端子755を通して出力する。
以上で第３の発明の実施例の説明を終える。
上述の各実施例で述べた構成以外にも種々の変形が可
能である。
能である。
実施例では音声のスペクトルパラメータとしてLSPパ
ラメータを用いたが、他の周知なパラメータ、例えばPA
RCOR,LAR,ケプストラムなどを用いることもできる。
ラメータを用いたが、他の周知なパラメータ、例えばPA
RCOR,LAR,ケプストラムなどを用いることもできる。
また、LSPのコードベクトルの探索には、２乗距離以
外の他の周知の距離尺度を用いることができる。例え
ば、聴感重み付け２乗距離などが知られており、これを
ケプストラム係数上で行う方法としては誉田氏による
“重みつき対数スペクトル歪尺度を用いたLPCパラメー
タのベクトル量子化、”と題した論文（音響学会講演論
文集,pp.195−196,1990年10月）（文献６）を参照する
ことができる。
外の他の周知の距離尺度を用いることができる。例え
ば、聴感重み付け２乗距離などが知られており、これを
ケプストラム係数上で行う方法としては誉田氏による
“重みつき対数スペクトル歪尺度を用いたLPCパラメー
タのベクトル量子化、”と題した論文（音響学会講演論
文集,pp.195−196,1990年10月）（文献６）を参照する
ことができる。
また、第1,第2,第３の発明の実施例において、フレー
ムのLSP係数のベクトル量子化には３段のベクトル量子
化器を用いたが、これは任意の段数のベクトル量子化器
を用いることができる。
ムのLSP係数のベクトル量子化には３段のベクトル量子
化器を用いたが、これは任意の段数のベクトル量子化器
を用いることができる。
また、実施例では、各段のベクトル量子化毎にM1,M2
個の候補を求めたが、このようにすると３段目の候補の
個数はM1・M2となり候補数が指数的に増大する。そこ
で、２段目以降のベクトル量子化では、各段毎に累積歪
を求め、累積歪の小さい順に各段毎に予め定められた一
定の候補数（例えばＭ種）で枝がりを行うことにより、
つねに各段の候補数はＭとなり、候補数が指数的に増大
するのを防ぐようにすることもできる。このようにする
と、実施例の方式に比べ、全候補数を低減することがで
き、演算量を低減することができるが、性能は若干低下
する。
個の候補を求めたが、このようにすると３段目の候補の
個数はM1・M2となり候補数が指数的に増大する。そこ
で、２段目以降のベクトル量子化では、各段毎に累積歪
を求め、累積歪の小さい順に各段毎に予め定められた一
定の候補数（例えばＭ種）で枝がりを行うことにより、
つねに各段の候補数はＭとなり、候補数が指数的に増大
するのを防ぐようにすることもできる。このようにする
と、実施例の方式に比べ、全候補数を低減することがで
き、演算量を低減することができるが、性能は若干低下
する。
また、全ての段のベクトル量子化器において候補を求
めるのではなく、予め定められた段数のベクトル量子化
器のみ複数種の候補を求めて出力するようにしてもよ
い。
めるのではなく、予め定められた段数のベクトル量子化
器のみ複数種の候補を求めて出力するようにしてもよ
い。
また、最適な候補の組の決定には、全段での累積歪の
代わりに、最終段でのベクトル量子化歪を用いることも
できる。
代わりに、最終段でのベクトル量子化歪を用いることも
できる。
また、第５図では各段での候補を木状に配置したが、
他の周知な配置法、例えばトレリス配置などを用いるこ
ともできる。
他の周知な配置法、例えばトレリス配置などを用いるこ
ともできる。
また、最適候補の組合せの選択には、周知な高速計算
法、例えば、ダイナミックプログラミング法，ビタービ
計算法などを用いることもできる。
法、例えば、ダイナミックプログラミング法，ビタービ
計算法などを用いることもできる。
また、第2,第３の発明の実施例の説明では、サブフレ
ームのLSPについては予測ベクトル量子化を行ったが、
作用の項で説明したように補間ベクトル量子化を用いる
こともできる。また、フレームのLSPではなく予め定め
られた位置のサブフレームのLSPを多段ベクトル量子化
してもよい。
ームのLSPについては予測ベクトル量子化を行ったが、
作用の項で説明したように補間ベクトル量子化を用いる
こともできる。また、フレームのLSPではなく予め定め
られた位置のサブフレームのLSPを多段ベクトル量子化
してもよい。
さらに、実施例のようにサブフレーム単位で予測ある
いは補間係数コードブックを作成するのではなく、複数
サブフレームをまとめてコードブックを作成する。マト
リクスコードブックを用いるようにしてもよい。マトリ
クスコードブックの作成法は例えば、C.Tsao氏らによる
“Matrix quantizer design for LPC speech using the
generalized Lloyd algorithm,"と題した論文（IEEE T
rans.ASSP,pp.537−545,1985年）（文献７）を参照でき
る。マトリクスコードブックを用いる構成によれば、複
数サブフレームをまとめてコードベクトルで表現するこ
とになるので、予測あるいは補間係数コードベクトル伝
送に必要なビット数を低減することができる。
いは補間係数コードブックを作成するのではなく、複数
サブフレームをまとめてコードブックを作成する。マト
リクスコードブックを用いるようにしてもよい。マトリ
クスコードブックの作成法は例えば、C.Tsao氏らによる
“Matrix quantizer design for LPC speech using the
generalized Lloyd algorithm,"と題した論文（IEEE T
rans.ASSP,pp.537−545,1985年）（文献７）を参照でき
る。マトリクスコードブックを用いる構成によれば、複
数サブフレームをまとめてコードベクトルで表現するこ
とになるので、予測あるいは補間係数コードベクトル伝
送に必要なビット数を低減することができる。
また、ベクトル量子化器としては、全探索型ベクトル
量子化器を用いたが、コードベクトルの探索に要する演
算量を低減するために、木探索，格子型あるいは他の周
知な構成のベクトル量子化器を用いることもできる。こ
れらの演算量低減化法の詳細については、例えばR.Gray
氏による“Vector quantization,"と題した論文（IEEE
ASSP Magazine,pp.4−29,1984年）（文献８）等を参照
できる。
量子化器を用いたが、コードベクトルの探索に要する演
算量を低減するために、木探索，格子型あるいは他の周
知な構成のベクトル量子化器を用いることもできる。こ
れらの演算量低減化法の詳細については、例えばR.Gray
氏による“Vector quantization,"と題した論文（IEEE
ASSP Magazine,pp.4−29,1984年）（文献８）等を参照
できる。
以上述べたように、本発明によれば音声のスペクトル
特性を表すスペクトルパラメータを量子化するときに、
ベクトル量子化器を複数段縦続接続するとともに、最終
段における歪を最小化するコードベクトルの組み合わせ
を選択しているので、候補の各々に対して行っていた、
最終段以外の各段における歪の計算と加算が不要にな
り、少ないビット数でも比較的少ない演算量で、性能の
よい量子化器を提供することができるという効果があ
る。
特性を表すスペクトルパラメータを量子化するときに、
ベクトル量子化器を複数段縦続接続するとともに、最終
段における歪を最小化するコードベクトルの組み合わせ
を選択しているので、候補の各々に対して行っていた、
最終段以外の各段における歪の計算と加算が不要にな
り、少ないビット数でも比較的少ない演算量で、性能の
よい量子化器を提供することができるという効果があ
る。
また、フレームのスペクトルパラメータのみならず、
サブフレームのスペクトルパラメータを、フレームでベ
クトル量子化した値を用いて、予測あるいは補間係数コ
ードブックを用いて効率的に量子化しているので、少な
いビット数でも良好にスペクトルの時間的変化を表すこ
とができるという効果がある。
サブフレームのスペクトルパラメータを、フレームでベ
クトル量子化した値を用いて、予測あるいは補間係数コ
ードブックを用いて効率的に量子化しているので、少な
いビット数でも良好にスペクトルの時間的変化を表すこ
とができるという効果がある。
第１図は第１の発明による音声パラメータ符号化方法の
作用を示すブロック図、 第２図は第２の発明による音声パラメータ符号化方法の
作用を示すブロック図、 第３図は第１の発明による音声パラメータ符号化方法を
実施する符号化装置を示すブロック図、 第４図はLSP量子化回路440の構成を示すブロック図、 第５図は各段のベクトル量子化器の候補を木状に配置し
た例を示す図、 第６図は第２の発明を実施する符号化装置を示すブロッ
ク図、 第７図はLSP量子化回路610の構成を示すブロック図、 第８図は第３の発明を実施する符号化装置を示すブロッ
ク図、 第９図はLSP量子化回路730の構成を示すブロック図であ
る。 50,430,605……LPC分析回路 100,505……第１のベクトル量子化回路 120,150,511,521……減算器 130,515……第２のベクトル量子化回路 160,525……第３のベクトル量子化回路 200,635……予測ベクトル量子化回路 180,210,520,640,735……累積歪計算回路 410,750……バッファメモリ 440,610,730……LSP量子化回路 600……サブフレーム分割回路 510……第１のコードブック 516……第２のコードブック 526……第３のコードブック 636,745……予測係数コードブック
作用を示すブロック図、 第２図は第２の発明による音声パラメータ符号化方法の
作用を示すブロック図、 第３図は第１の発明による音声パラメータ符号化方法を
実施する符号化装置を示すブロック図、 第４図はLSP量子化回路440の構成を示すブロック図、 第５図は各段のベクトル量子化器の候補を木状に配置し
た例を示す図、 第６図は第２の発明を実施する符号化装置を示すブロッ
ク図、 第７図はLSP量子化回路610の構成を示すブロック図、 第８図は第３の発明を実施する符号化装置を示すブロッ
ク図、 第９図はLSP量子化回路730の構成を示すブロック図であ
る。 50,430,605……LPC分析回路 100,505……第１のベクトル量子化回路 120,150,511,521……減算器 130,515……第２のベクトル量子化回路 160,525……第３のベクトル量子化回路 200,635……予測ベクトル量子化回路 180,210,520,640,735……累積歪計算回路 410,750……バッファメモリ 440,610,730……LSP量子化回路 600……サブフレーム分割回路 510……第１のコードブック 516……第２のコードブック 526……第３のコードブック 636,745……予測係数コードブック
フロントページの続き (56)参考文献 1990年電子情報通信学会春季全国大会 講演論文集，分冊１，「Ａ−130 ＬＳ Ｐパラメータの効率的なベクトル量子化 法の検討」，ｐ．１−132，（1990年９ 月15日発行) ＩＥＥＥ Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｎ Ｓ ｅｌｅｃｔｅｄ Ａｒｅａｓ ｉｎ Ｃ ｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ，Ｖｏｌ. ６，Ｎｏ．２，Ｆｅｂｕｒａｒｙ 1988，”Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ Ｃｏｄｉ ｎｇ ｏｆ Ｓｐｅｅｃｈ Ｕｓｉｎｇ ａ Ｗｅｉｇｈｔｅｄ Ｖｅｃｔｏｒ Ｑｕａｎｔｉｚｅｒ”，ｐ．425−431 ＩＥＥＥ Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｎ Ｓ ｅｌｅｃｔｅｄ Ａｒｅａｓ ｉｎ Ｃ ｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ，Ｖｏｌ. ６，Ｎｏ．１，Ｆｅｂｕｒａｒｙ 1988，”Ｑｕａｎｔｉｚｅｒ Ｄｅｓｉ ｇｎ ｉｎ ＬＳＰ Ｓｐｅｅｃｈ Ａ ｎａｌｙｓｉｓ Ｓｙｎｔｈｅｓｉ ｓ”，ｐ．432−440 (58)調査した分野(Int.Cl.7，ＤＢ名) G10L 11/00 - 21/06 ＪＩＣＳＴファイル（ＪＯＩＳ)
Claims (3)
- 【請求項１】音声信号を入力し前記音声信号を予め定め
られた時間長のフレームに分割し、前記フレーム毎に前
記音声信号のスペクトルパラメータを求め、予め構成し
たベクトル量子化コードブックを予め定められた段数だ
け継続接続し、前段のコードブックの誤差信号を次段の
コードブックでベクトル量子化し、初段から予め定めら
れた段数まで量子化歪の小さい順に複数種類の候補を出
力し、前記候補の組に対して最終段における歪を計算
し、前記歪を最小化するコードブックの組を出力するこ
とにより前記スペクトルパラメータを量子化することを
特徴とする音声パラメータ符号化方法。 - 【請求項２】入力した音声信号をフレームに分割し、さ
らにフレームよりも短いサブフレームに分割し、前記フ
レームあるいは少なくとも一つのサブフレームについて
前記音声信号に対してスペクトルパラメータを求め、予
め構成したベクトル量子化コードブックを予め定められ
段数だけ縦続接続して、前段のコードブックの誤差信号
を次段のコードブックでベクトル量子化し、初段から予
め定められた段数まで量子化歪の小さい順に複数種類の
候補を出力し、前記候補の組に対して全段における累積
歪あるいは最終段における歪を計算し、予め定められた
サブフレームに対して前記候補と予め構成した係数コー
ドブックを用いて前記サブフレームのスペクトルパラメ
ータを量子化して量子化歪を求め、前記累積歪あるいは
前記歪と前記量子化歪との和を最小化するコードベクト
ルの組を出力することにより前記スペクトルパラメータ
を量子化することを特徴とする音声パラメータ符号化方
法。 - 【請求項３】入力した音声信号をフレームに分割し、さ
らにフレームよりも短いサブフレームに分割し、前記フ
レームあるいは少なくとも一つのサブフレームについて
前記音声信号に対してスペクトルパラメータを求め、予
め構成したベクトル量子化コードブックを予め定められ
た段数だけ縦続接続して、前段のコードブックの誤差信
号を次段のコードブックでベクトル量子化し、初段から
予め定められた段数まで量子化歪の小さい順に複数種類
の候補を出力し、前記候補の組に対して全段における累
積歪あるいは最終段における歪を計算し、前記累積歪あ
るいは前記歪を最小化するコードベクトルの組を求めて
出力し、予め定められたサブフレームに対して前記コー
ドベクトルの組と予め構成した係数コードブックを用い
て前記サブフレームのスペクトルパラメータを量子化し
て量子化歪を求め、前記量子化歪を最小化する係数コー
ドベクトルを出力することにより前記スペクトルパラメ
ータを量子化することを特徴とする音声パラメータ符号
化方法。
Priority Applications (9)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP02297600A JP3114197B2 (ja) | 1990-11-02 | 1990-11-02 | 音声パラメータ符号化方法 |
| CA002054849A CA2054849C (en) | 1990-11-02 | 1991-11-01 | Speech parameter encoding method capable of transmitting a spectrum parameter at a reduced number of bits |
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| DE69132987T DE69132987T2 (de) | 1990-11-02 | 1991-11-04 | Verfahren zur Kodierung eines Sprachparameters mittels Übertragung eines spektralen Parameters mit verringerter Datenrate |
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