JPH0651800A - データ数変換方法 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【構成】 入力されたブロック毎に可変個数のデータ
を、非線形圧縮部１２で非線形圧縮し、スペクトルエン
ベロープ拡張部１４でそのスペクトルエンベロープの両
端を拡張し、ＦＩＲフィルタ１５でＦＩＲフィルタリン
グ（演算）し、直線補間１６で直線補間し、一定個数の
サンプルデータに変換する。 【効果】 演算量を大幅に減らしながらも、データ個数
変換ができる。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は、データ数変換方法に関
し、特に、音声合成分析装置（ボコーダ）等において算
出されたスペクトルの振幅データのような可変個数のデ
ータを一定個数のデータに変換するようなデータ数変換
方法に関する。

【０００２】

【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符号
化方法が種々知られている。この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。

【０００３】音声信号等の高能率符号化の例として、Ｍ
ＢＥ（Multiband Excitation: マルチバンド励起）符号
化、ＳＢＥ（Singleband Excitation:シングルバンド励
起）符号化、ハーモニック（Harmonic）符号化、ＳＢＣ
（Sub-band Coding:帯域分割符号化）、ＬＰＣ（Linear
Predictive Coding: 線形予測符号化）、あるいはＤＣ
Ｔ（離散コサイン変換）、ＭＤＣＴ（モデファイド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。

【０００４】

【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。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】しかしながら、上記ＭＢＥ、ＳＢＥ、ＬＰ
Ｃ等のスペクトル振幅データ等は、ピッチに依存して個
数が変化するため、そのままベクトル量子化しようとす
ると可変次元のベクトル量子化が必要となり、構成が複
雑化するのみならず、良好な特性を得ることが困難であ
る。

【０００６】また、量子化の前にデータのブロック（フ
レーム）間差分をとるような場合にも、前後のブロック
（フレーム）内のデータの個数が一致していないと、差
分をとることができない。このように、可変個数のデー
タを一定個数に変換することがデータ処理の過程で必要
とされることがあるが、特性の良好なデータ数変換が望
まれる。

【０００７】そこで、本出願人は、特願平４−９２２６
３号特許出願の明細書及び図面において、可変個数のデ
ータを一定個数に変換することができ、端点でリンキン
グ等の発生しない特性の良好なデータ数変換が行えるよ
うなデータ数変換方法を提案した。この方法は、ブロッ
ク毎に可変個数のデータを非線形圧縮部で非線形圧縮
し、ダミーデータ付加部でブロック内の最後のデータ値
から最初のデータ値までの補間をするようなダミーデー
タを付加してデータ個数を拡大した後、高速フーリエ変
換（ＦＦＴ）処理部、逆高速フーリエ変換（ＩＦＦＴ）
処理部等を有した帯域制限型のオーバーサンプリング部
でオーバーサンプルし、直線補間部で直線補間し、間引
き処理部で間引くことにより一定個数のサンプルデータ
に変換するものである。

【０００８】この出願によるデータ数変換方法では、Ｆ
ＦＴをする際に、１ブロックを例えば２５６サンプルに
延長して計算している。次に、例えば８倍のオーバーサ
ンプリングを実現するために、ＦＦＴ変換により得られ
た２５６サンプルのスペクトルデータに対し、各サンプ
ルの中間に７（＝８−１）個の０を詰めるような中間０
詰め処理を行って２０４８サンプルとし、この２０４８
サンプルに対してＩＦＦＴの計算を行っている。

【０００９】ところで、通常のＦＦＴ、ＩＦＦＴでは、
１ブロックのサンプル数をＮとするとき、（Ｎ／２×lo
g₂Ｎ）の複素乗算と、（Ｎlog₂Ｎ）の複素加算が行われ
ている。ここで、（Ｎ／２log₂Ｎ）の複素乗算は、（Ｎ
／２×log₂Ｎ×４）の実数乗算となり、（Ｎlog₂Ｎ）の
複素加算は、（Ｎlog₂Ｎ×２）の実数加算となる。した
がって、Ｎを２５６としたときのＦＦＴの演算量は、４
０９６回（＝２５６／２×８×４）となり、Ｎ＝２０４
８としたときのＩＦＦＴの演算量は、４５０５６回（＝
２０４８／２×１１×４）となり、その合計は４９１５
２回となる。

【００１０】また、全実数入力に対して、Ｎ／２点のＦ
ＦＴで、Ｎ点ＦＦＴが実現できる、いわゆる高速化の手
法を用いたとしても、Ｎ／４（log₂Ｎ−１）×４＋Ｎ×
４の実数乗算と、Ｎ／２（log₂Ｎ−１）×２＋Ｎ×２の
実数加算が必要となる。すなわち、Ｎ＝２５６としたと
きのＦＦＴでは、乗算が２８１６回、加算が２３０４回
行われる。また、Ｎ＝２０４８としたときのＩＦＦＴで
は、乗算が２８６７２回、加算が２４５７６回行われ
る。したがって、乗算だけでも３１４８８回の演算が必
要となる。

【００１１】なお、以上はエンコードの際において、ブ
ロック（フレーム）内で可変個数（８〜６３個）のサン
プルデータを一定個数（４４個）のサンプルデータに変
換するデータ数（サンプルレート）変換を想定している
が、デコードの場合も同様な方法でブロック（フレー
ム）内の一定個数（４４個）のサンプルデータを可変個
数（８〜６３個）のサンプルデータ変換しているもので
ある。

【００１２】ところで、実際に求めたい点の数は、エン
コードの際には２０４８点でＩＦＦＴした内の約４４点
程であり、また、デコードの際を考慮しても、最終的に
得たいサンプル数は最大でも６３個程度であり、このよ
うな間引かれた演算を行うという性質が生かされていな
かった。

【００１３】本発明は、このような実情に鑑みてなされ
たものであり、演算量を低減しながらも、エンコードの
際には可変個数のデータを一定個数に変換することがで
き、またデコードの際には一定個数のデータを可変個数
のデータに変換することができるようなデータ数変換方
法の提供を目的とする。

【００１４】

【課題を解決するための手段】本発明に係るデータ数変
換方法は、ブロック内の波形データ又は波形を表すパラ
メータデータの個数が可変とされたデータをブロック毎
に一定の個数の基準データと比較するために上記可変個
数の入力データを上記一定個数に変換する工程を含むデ
ータ数変換方法において、上記可変個数のデータが入力
される帯域制限型オーバーサンプリングのためのＦＩＲ
フィルタで、上記入力データのサンプル点に対してそれ
ぞれ異なる複数の位相と対応した複数の係数セットの内
の上記一定個数のデータの各位置に対応する係数セット
を用いることにより、出力として必要な上記一定個数の
データのみを求める工程を有することを特徴として上記
課題を解決する。

【００１５】また、他の発明に係るデータ数変換方法
は、ブロック内の波形データ又は波形を表すパラメータ
データの個数が可変とされたデータをブロック毎に一定
の個数の基準データと比較するために上記可変個数の入
力データを上記一定個数に変換する工程を含むデータ数
変換方法において、上記可変個数のデータが入力される
帯域制限型オーバーサンプリングのためのＦＩＲフィル
タで、上記入力データのサンプル点に対してそれぞれ異
なる複数の位相と対応した複数の係数セットの内の上記
一定個数のデータの各位置の近傍の位置に対応する係数
セットを用いることにより、中間的な出力データを求め
る工程と、上記中間的な出力データを補間して最終出力
に必要とされる一定個数のデータを求める工程とを有す
ることを特徴として上記課題を解決する。

【００１６】ここで、上記可変個数の入力データとして
は、音声信号や音響信号等のオーディオ信号を、周波数
軸上データに変換したものを用いることができ、具体的
には、例えば、ＭＢＥ（Multiband Excitation: マルチ
バンド励起）符号化の場合のスペクトル包絡振幅データ
や、ＳＢＥ（Singleband Excitation:シングルバンド励
起）符号化、ハーモニック（Harmonic）符号化、ＳＢＣ
（Sub-band Coding:帯域分割符号化）、ＬＰＣ（Linear
Predictive Coding: 線形予測符号化）、あるいはＤＣ
Ｔ（離散コサイン変換）、ＭＤＣＴ（モデファイドＤＣ
Ｔ）、ＦＦＴ（高速フーリエ変換）等におけるスペクト
ル振幅データやそのパラメータ（ＬＳＰパラメータ、α
パラメータ、ｋパラメータ等）データ等を用いることが
できる。また、一定個数に変換されたデータを、ベクト
ル量子化することが考えられ、このベクトル量子化の前
に、ブロック毎に一定個数のデータのブロック間の差分
をとり、このブロック間差分データに対してベクトル量
子化を施すようにしてもよい。

【００１７】また、他の発明に係るデータ数変換方法
は、ブロック内の波形データ又は波形を表すパラメータ
データが一定個数とされたデータをブロック内のデータ
内容に応じた個数のデータに変換するデータ数変換方法
において、上記一定個数のデータが入力される帯域制限
型オーバーサンプリングのためのＦＩＲフィルタで、上
記入力データのサンプル点に対してそれぞれ異なる複数
の位相と対応した複数の係数セットの内の上記ブロック
内のデータ内容に応じた個数のデータの各位置に対応す
る係数セットを用いることにより、出力として必要な上
記ブロック内のデータ内容に応じた個数のデータのみを
求める工程を有することを特徴として上記課題を解決す
る。

【００１８】また、他の発明に係るデータ数変換方法
は、ブロック内の波形データ又は波形を表すパラメータ
データが一定個数とされたデータをブロック内のデータ
内容に応じた個数のデータに変換するデータ数変換方法
において、上記一定個数のデータが入力される帯域制限
型オーバーサンプリングのためのＦＩＲフィルタで、上
記入力データのサンプル点に対してそれぞれ異なる複数
の位相と対応した複数の係数セットの内の上記ブロック
内のデータ内容に応じた個数のデータの各位置の近傍の
位置に対応する係数セットを用いることにより、中間的
な出力データを求める工程と、上記中間的な出力データ
を補間して最終出力に必要とされる上記ブロック内のデ
ータ内容に応じた個数のデータを求める工程とを有する
ことを特徴として上記課題を解決する。

【００１９】上記中間的な出力データは、最終的に必要
とされるデータの一個あたりそれぞれ少なくとも２個以
上であればよい。

【００２０】

【作用】一定個数の非線形圧縮データに変換されて基準
データと非線形領域で比較することができ、ブロック間
差分をとってベクトル量子化することが可能となる。ま
た、データ数変換前のブロック内のデータ値の連続性を
高め、ブロック端点でリンギング等の生じない品質の高
いデータ数変換が行える。

【００２１】

【実施例】以下、本発明に係るデータ数変換方法の実施
例について、図面を参照しながら説明する。図１は本発
明の第１の実施例となるデータ数変換方法の概略構成を
示している。

【００２２】この第１の実施例は後述するＭＢＥボコー
ダに適用される。すなわち、ＭＢＥボコーダにより算出
されたスペクトルエンベロープの個数が可変とされた振
幅データを一定個数に変換する方法である。

【００２３】図１において、入力端子１１には、後述す
るＭＢＥボコーダにより算出されたスペクトルエンベロ
ープの振幅データ等が供給されている。この振幅データ
は、例えば図２のＡに示すようなスペクトルを有する音
声信号を分析して、ピッチ周波数（角周波数）ωを求
め、このピッチ周波数ωに応じたスペクトルの周期性を
考慮して、各高調波（ハーモニクス）位置での振幅か
ら、図２のＢに示すようなスペクトル包絡（エンベロー
プ）を表す振幅データとして求められる。この振幅デー
タの個数は一定の有効帯域（例えば２００〜３４００Ｈ
ｚ）内でピッチ周波数ωに依存して変化する。そこで、
図２のＣに示すように一定の固定周波数（角周波数）ω
_c の各高調波位置での上記スペクトル包絡の振幅データ
を求めることで、データ個数を一定にできる。

【００２４】図１の例では、入力端子１１からの可変数
Ｍ個（例えばＭ＝８〜６３である）の入力データを、非
線形圧縮部１２にて例えばｄＢ領域に圧縮（対数圧縮）
した後、データ個数変換本体部１３にて一定個数のデー
タに変換している。データ個数変換本体部１３は、スペ
クトルエンベロープ拡張部１４、帯域制限型ＦＩＲフィ
ルタ１５及び直線補間部１６から成っている。

【００２５】入力されたブロック毎の可変数Ｍ個の入力
データは、非線形圧縮部１２で非線形圧縮され、スペク
トルエンベロープ拡張部１４でスペクトルエンベロープ
の両端の値を繰り返して前後に延長される。この両端が
前後に延長されたスペクトルエンベロープは、ＦＩＲフ
ィルタ１５に供給される。このＦＩＲフィルタ１５は入
力データのサンプル点に対してそれぞれ異なる複数の位
相と対応した複数の係数セットの内の上記一定個数のデ
ータの各位置の近傍の位置に対応する係数セットを用い
ることにより、中間的な出力データを求める。この中間
的な出力データは、直線補間部１６に供給され、直線補
間されて最終出力に必要とされる一定個数のデータとな
り、出力端子１７から出力される。

【００２６】ここで、後述するＭＢＥボコーダにおいて
算出されるＭ個（ｍ_MX＋１個）の振幅データ列をａ
〔ｍ〕とする。ｍは上記高調波（ハーモニックス）の次
数あるいはバンド番号であり、ｍ_MXが最大値であるが、
ｍ＝０のバンドの振幅データも含めて、全バンドの振幅
データの個数はｍ_MX＋１個となる。この振幅データａ
〔ｍ〕を、非線形圧縮部１２にて例えばｄＢ領域に変換
する。すなわち得られたデータをａ_dB〔ｍ〕とすると
き、 ａ_dB〔ｍ〕＝２０ log₁₀ａ〔ｍ〕 ・・・（１） である。この対数変換された振幅データａ_dB〔ｍ〕の個
数ｍ_MX＋１は、上述したようにピッチに依存して変化す
るため、一定個数の振幅データｂ〔ｍ〕に変換する。こ
れは一種のサンプリングレート（サンプルレート）変換
である。なお、非線形圧縮部１２での圧縮処理は、ｄＢ
領域への対数圧縮の他に、例えばいわゆるμ-lawやα-l
awのような疑似対数圧縮処理を施してもよい。このよう
に、振幅を圧縮することにより、能率的な符号化が実現
される。

【００２７】ＭＢＥボコーダに入力される時間軸上の音
声信号に対するサンプリング周波数ｆs は、通常８ｋHz
で、全帯域幅は３．４ｋHz（ただし有効帯域は２００〜
３４００Hz）であり、女声の高い方から男声の低い方ま
でのピッチラグ（ピッチ周期に相当するサンプル数）
は、２０〜１４７程度である。従って、ピッチ（角）周
波数ωは、8000/147≒５４（Hz）から 8000/20＝４００
（Hz）程度までの間で変動することになる。従って、周
波数軸上で上記３．４ｋHzまでの間に約８〜６３本のピ
ッチパルス（ハーモニックス）が立つことになる。すな
わち、周波数軸上のｄＢ領域の波形として、８サンプル
乃至６３サンプルから成るｍ_MX＋１個のデータを、一定
のサンプル数、例えば４４サンプルに、サンプル数変換
を行うわけである。これが、図２のＣに示すように、一
定のピッチ周波数（角周波数）ω_C毎のハーモニックス
の位置のサンプルを求めることに相当する。

【００２８】次にスペクトルエンベロープ拡張部１４
は、上述したように非線形圧縮部１２で非線形圧縮さ
れ、ａ_dB〔ｍ〕の配列で表せるｍ_MX＋１個のスペクトル
エンベロープの両端の値を前後に延長する。これはスペ
クトルエンベロープの端点におけるリンギングの発生を
防ぐために行われる。このようにしてできた数列をａ
_JdB〔ｍ〕とすると、このａ_JdB 〔ｍ〕は−（ｆ₀ −
１）／２≦ｍ＜Ｍ＋（ｆ₀ −１）／２の範囲で、

【００２９】

【数１】

【００３０】となる。ここでｆ₀ は例えば９で、次に使
用するＦＩＲフィルタの（オーバーサンプリング後のサ
ンプリングレートでみた）次数Ｆ₀ 例えば６５と、Ｆ₀
＝Ｏ_S×（ｆ₀ −１）＋１という関係にある定数であ
る。また、ｆ₀ −１は、このスペクトルエンベロープ拡
張を一種のオーバーサンプリングと考えたとき、オーバ
ーサンプリングする前のサンプリングレートでみたとき
のフィルタ次数であり、Ｆ₀ は、オーバーサンプリング
後のサンプリングレートでみたときのフィルタの次数で
ある。また、Ｏ_S は、オーバーサンプリングの比率（レ
シオ) である。図３はこのａ_JdB 〔ｍ〕を示す図であ
る。すなわち、このａ_JdB 〔ｍ〕は、０≦ｍ＜Ｍの区間
に示される元の波形ａ_dB〔ｍ〕の左端Ｆ₀ をａ_dB

〔０〕
のまま−（ｆ₀−１）まで延長し、右端部を最後のデー
タであるａ_dB〔Ｍ−１〕のままＭ＋（ｆ₀ −１）／２ま
で延長している。

【００３１】本来、帯域制限型のオーバーサンプリング
は、例えば（Ｏ_S −１）個のデータを０詰めしたものに
Ｆ₀ 次のフィルタを通したものとしてもよいが、０デー
タに対する積和は無視してよい。そのため、帯域制限型
のオーバーサンプリングは、８つの位相の係数セット
（Ｐ＝０・・・７）の各セット毎に（ｆ₀ −１）個の係
数からなり、もとのＦ₀ 個の係数をオーバーサンプリン
グするフィルタ処理とみることができる。

【００３２】図４はＦ₀ を６５、ｆ₀ を９、Ｏ_S を８と
した場合のＦＩＲフィルタ１５の位相の係数を示す図で
ある。図４のＡは、−４πから４πまでの位相の変化範
囲でＦ₀ 個（６５個）の係数の大きさを振幅値として示
している。位相変化が０πのとき係数値は１であるが、
位相変化が±４π、±３π、±２π、±πのときは０で
ある。また、この図４のＡは０πの振幅を軸に左右対称
となっている。図４のＢは、Ｐ＝０・・・７の各位相の
係数セットの持つ係数値が図４のＡのどこにあたるかを
示している。なお、この係数値は、周知の方法によって
導出できる。

【００３３】ここで、本発明においては、上記入力デー
タのサンプル点に対してそれぞれ異なる複数の位相と対
応した複数の係数セットの内の上記一定個数のデータの
各位置に対応する係数セットを用いることにより、出力
として必要なデータそのもの、あるいは必要とされるデ
ータの近傍のデータを求めることにより、演算自体を間
引いて演算量を減らすものである。

【００３４】図５は、図４に示された係数セット（Ｐ＝
０・・・７）を用いてａ_JdB 〔ｍ〕をフィルタリング
し、出力として必要とされる一定個数のデータｂ〔ｍ〕
の内の任意の１個を得るための演算を説明するための図
である。

【００３５】図５のＡは、ａ_dB〔ｍ〕を示す。このａ_dB
〔ｍ〕からｂ〔ｍ〕を得るには、上記スペクトルエンベ
ロープ拡張部１４でａ_dB〔ｍ〕の両端を延長して図３に
示したようなａ_JdB 〔ｍ〕を先ず得る。ｉは可変数Ｍ個
のデータのインデックスである。

【００３６】例えば、図５のＡに示されたｂ点における
ｂ〔ｍ〕を求めようとする場合を以下に述べる。このｂ
点に最も近傍の位置にある係数値のセットはＰ＝２の係
数セットである。このＰ＝２の係数セットは図５のＢに
示すような各係数値を持っている。この各係数値を
ｐ₂₀、ｐ₂₁、ｐ₂₂、ｐ₂₃、ｐ₂₄、ｐ₂₅、ｐ₂₇とする。す
ると、ｂ点のｂ〔ｍ〕は、インデックスｉ＝０のデータ
と係数値ｐ₂₀の乗算値と、インデックスｉ＝１のデータ
と係数値ｐ₂₁の乗算値と、インデックスｉ＝２のデータ
と係数値ｐ₂₂の乗算値と、インデックスｉ＝３のデータ
と係数値ｐ₂₃の乗算値と、インデックスｉ＝４のデータ
と係数値ｐ₂₄の乗算値と、インデックスｉ＝５のデータ
と係数値ｐ₂₅の乗算値と、インデックスｉ＝６のデータ
と係数値ｐ₂₆の乗算値と、インデックスｉ＝７のデータ
と係数値ｐ₂₇の乗算値との合計８個の乗算値の和として
表せる。

【００３７】今、Ｆ₀ 個の係数を０≦ｋ＜Ｆ₀ の範囲で
coef〔ｋ〕とすると０≦ｍ＜Ｍ・Ｏ_S の範囲でのｂ
〔ｍ〕は、次の（３）式で示される。

【００３８】

【数２】

【００３９】この（３）式より、例えば、上記ｂ点のｂ
〔ｍ〕は、Ｏ_S ＝８であれば、ｂ〔３×８＋２〕であ
り、ｂ〔２６〕となり、ｂ〔２６〕のサンプルデータの
振幅値を求めることになる。

【００４０】ここで、Ｏ_S ＝８、ｆ₀ ＝９とすると上記
（３）式は、

【数３】 となる。

【００４１】ここで、Ｐ＝０のとき上記（４）式は、

【数４】 となり、ｉ＝０、１・・・７のデータの振幅をそのまま
求めることになる。

【００４２】また、Ｐ＝１・・・７のとき上記（４）式
は、

【数５】

【００４３】となり、ａ_JdB 〔ｉ−３〕、ａ_JdB 〔ｉ−
２〕、ａ_JdB 〔ｉ−１〕、ａ_JdB 〔ｉ−０〕、ａ
_JdB 〔ｉ＋１〕、ａ_JdB 〔ｉ＋２〕、ａ_JdB 〔ｉ＋
３〕、ａ_JdB 〔ｉ＋４〕の８個のデータに対し、coef
〔８−Ｐ〕、coef〔16−Ｐ〕、coef〔24−Ｐ〕、coef
〔32−Ｐ〕、coef〔40−Ｐ〕、coef〔48−Ｐ〕、coef
〔56−Ｐ〕、coef〔64−Ｐ〕の８個の係数が各々乗算さ
れ、その８個の乗算値が全て加算されてｂ〔ｍ〕が得ら
れることが分かる。

【００４４】例えば、上記図５のＡに示されたｂ点のｂ
〔ｍ〕の例では、ｉ＝３、Ｐ＝２であるので、ａ
_JdB

〔０〕、ａ_JdB 〔１〕、・・・ａ_JdB 〔７〕の８個
のデータに対し、coef〔６〕、coef〔14〕、・・・coef
〔62〕の８個の係数が各々乗算され、その８個の乗算値
が全て加算されてｂ〔26〕が得られる。

【００４５】また、例えば、ｉ＝０、Ｐ＝３のｂ〔ｍ〕
を求める場合は、上記スペクトルエンベロープ拡張部１
４で得たデータａ_JdB 〔−３〕、ａ_JdB 〔−２〕、ａ
_JdB 〔−１〕の計３個のデータにそれぞれcoef〔５〕、
coef〔11〕、coef〔22〕の計３個の係数を乗算した３個
の乗算値と、ａ_JdB

〔０〕、ａ_JdB 〔１〕、ａ
_JdB 〔２〕、ａ_JdB 〔３〕、ａ_JdB 〔４〕の計５個のデ
ータにそれぞれcoef〔29〕、coef〔37〕、coef〔45〕、
coef〔53〕、coef〔61〕の５個の係数を乗算した５個の
乗算値とからなる計８個の乗算値が加算されてｂ〔３〕
が得られる。

【００４６】ここで、ａ_JdB 〔ｉ＋ｊ−（ｆ₀ −１）／
２〕の〔 〕内がｉ_min −（ｆ₀ −１）／２＝１−（ｆ
₀ −１）／２、ｉ_max ＋（ｆ₀ −１）／２＝ｍ_MX＋（ｆ
₀ −１）／２に関しては、スペクトルエンベロープ拡張
部１４により、データが拡張されているので問題はな
い。ここで、ｂ〔ｍ〕の一点を求めるのに必要な積は
（ｆ₀ −１）回である。

【００４７】ところで、以上の説明においては、（例え
ば８倍の）オーバーサンプル点のいずれかの位置に上記
最終的に必要とされる一定個数（例えば４４個）のデー
タの位置が一致するものとして説明したが、現実には、
このような一致を得るためにはオーバーサンプルの比率
（倍数）を極めて高くとることが必要とされ、フィルタ
係数の個数が膨大なものとなることより、最終的には必
要とされるデータの位置の近傍（例えば前後の２点）の
オーバーサンプル点のデータを中間的な出力として上記
フィルタリング演算により求め、この中間的な出力を補
間処理することで、上記最終的に必要とされるデータを
求めることが好ましい。

【００４８】すなわち、上記ＦＩＲフィルタ１５からの
ＦＩＲ出力は、直線補間部１６に供給される。この直線
補間部１６は、上記ＦＩＲフィルタ１５からの少なくと
も２つのＦＩＲ出力を直線補間し、必要な出力点を得
る。例えば、図６において点Ａ₀ を直線補間で求めるに
は、その点Ａ₀ を挟む２点Ａ_-1、Ａ₁ がＦＩＲフィルタ
で算出されていればよい。したがって、データ個数変換
本体部１３で求められる最終的なエンコーダでの出力点
の個数を４４点とすれば、４４×２（＝８８）点が上記
ＦＩＲフィルタ１５で算出されればよい。

【００４９】この必要な出力点を得るための２点Ａ_-1、
Ａ₁ のｂ〔ｍ〕を求める処理について図７のフローチャ
ートを用いて説明する。ステップＳ１では、入力側の角
周波数をＯ_S （サンプリングレシオ）で割ったω_0fと、
出力側の角周波数ω₀ を求める。第１の実施例では、Ｏ
_S （例えば８）倍のサンプリングを行っているので、ス
ペクトルは、入力の角周波数の１／Ｏ_Sのインターバル
で立っている。そのため、Ｏ_S で割った値ω_0fを出す。
０〜πまでを例えば１０２４のグリッドで表現すると、
このω_0fは、1024／Ｍ×１／Ｏ_Sとなる。 また、欲し
い点（出力側）の角周波数はω₀ であり、このω₀ が10
24／Ｍ' となる。ここで、Ｍ' は、出力側のハーモニク
スの数である。

【００５０】ステップＳ２では、入力側ハーモニクスの
インデックスｉ及び出力側ハーモニクスのインデックス
iiを初期化する。ステップＳ３では、上記係数セットＰ
を初期化する。

【００５１】ステップＳ４では、入力側ハーモニクスの
インデックスｉと係数セットＰとにより求めたいデータ
の位置Ａ₀ を検索（スキャン）する。すなわち、求めた
いデータの位置Ａ₀ （＝ω₀ ×ii）を、ｉとＰによるス
キャンの位置Ａ₁ （＝ｉ×Ｏ_S ＋Ｐ＋１）が越えたか否
かを判定する。例えば、始めは上記ステップＳ２、Ｓ３
でｉとＰが初期化されているのでｉ＝０、Ｐ＝０として
検索する。ここで、ＹＥＳを判定するとステップＳ５に
進み、ＮＯを判定するとステップＳ７に進む。

【００５２】ステップＳ５では、求めたいデータの位置
Ａ₀ （＝ω₀ ×ii）を越えたｉとＰによるスキャンの位
置Ａ₁ （＝ｉ×Ｏ_S ＋Ｐ＋１）でのｂ〔ｍ〕、すなわ
ち、ｂ〔ｉ×Ｏ_S ＋Ｐ＋１〕とその一つ前（Ａ_-1）のｂ
〔ｉ×Ｏ_S ＋Ｐ〕とを求める。このｂ〔ｉ×Ｏ_S ＋Ｐ＋
１〕とｂ〔ｉ×Ｏ_S ＋Ｐ〕とは上記求めたいデータの位
置Ａ₀ （＝ω₀ ×ii）を挟み込むような位置（Ａ₁ とＡ
_-1の間）でのｂ〔ｍ〕となる。

【００５３】ステップＳ６では、次に求めたいデータの
位置を移動するため、出力側ハーモニクスのインデック
スiiをインクリメントする。ステップＳ７では、スキャ
ンの位置を移動するために係数セットＰをインクリメン
トする。このときｉは０のままである。すなわち、ｉ＝
０のまま、Ｐを０から１に変える。

【００５４】ステップＳ８では、係数セットＰがＯ_S の
値と一致したか否かを判定する。Ｐは０・・・７までの
８個であり、Ｏ_S も８としている。ここで、ＹＥＳを判
定するとステップＳ９に進み、ＮＯを判定するとステッ
プＳ４に進む。

【００５５】ステップＳ９では、入力側ハーモニクスの
インデックスｉをインクリメントする。そして、ステッ
プＳ１０に進む。

【００５６】ステップＳ１０では、上記ｉが可変個数の
データと数（Ｍ個）と等しくなったか否かを判定する。
ここでＹＥＳを判定するとこのフローは終了となり、Ｎ
Ｏを判定するとステップＳ３に戻る。

【００５７】以上のフローチャートより、本実施例はＯ
_S （ここではＯ_S ＝８）倍でオーバーサンプリングピッ
チ（角周波数）ω_0fのインターバルで周波数をインクリ
メントしてゆき出力として欲しい点を越えたところでの
ｂ〔ｍ〕とその一つ手前のｂ〔ｍ〕とを求めている。こ
のようにすれば、出力点を直線補間で求めるのに必要な
左右の点が全て算出されることになる。

【００５８】次に、上記図７に示したフローチャートの
処理によって求められた、出力として欲しい点を越えた
ところでのｂ〔ｍ〕とその一つ手前のｂ〔ｍ〕を直線補
間部１６により直線する処理を図８のフローチャートを
用いて説明する。

【００５９】ステップＳ２１では、出力角周波数ω
₀ と、入力角周波数ω_0fとを求める。これは、上記図７
に示したステップＳ１と同様である。ステップＳ２２で
は、以後のフローが入力側のハーモニクスの８倍のイン
デックスｉでインクリメントされるのでこのｉを初期化
する。ステップＳ２３では、ｉ＝０になっているか否か
を判別する。ここでＹＥＳを判別するとステップＳ２４
に進み、ＮＯを判別するとステップＳ２５に進む。

【００６０】ステップＳ２４、ステップＳ２５では、図
６に示すようにある一つの区間に着目して、その幅をｂ
_w とし、上限をｕ_b 、下限をｌ_b としている。この上限
ｕ_bは、inint （ｉ＋１）×ω_0fとなり、下限ｌ_b は、i
nint ｉ×ω_0fとなる。ここで、inint はinint （ｘ）
とするとき、ｘに最も近い数を返す関数である。また、
上記下限ｌ_b は、一回前の上限ｕ_b となる。したがっ
て、ｂ_w は、上限ｕ_b と下限ｌ_b との差になる。

【００６１】上記ステップＳ２４では、下限ｌ_b を０と
し、ステップＳ２６に進む。上記ステップＳ２５では、
下限ｌ_b と上限ｕ_b とを一致させる。

【００６２】ステップＳ２６では、上述したように上限
ｕ_b をinint （ｉ＋１）×ω_0fと設定する。ステップＳ
２７では、上限ｕ_b と下限ｌ_b との差であるｂ_w を求め
る。そして、このｂ_w の間をスキャンして、直線補間値
ｃ〔ii〕を求める。

【００６３】ステップＳ２８では、図６に示す求めよう
とするｃ〔ii〕と下限ｌ_b との差ｉ_dxを０に設定する。
すなわち、ｉ_dx＝０の位置（下限ｌ_b と一致）からスキ
ャンを開始するスキャン開始位置を設定する。

【００６４】ステップＳ２９では、上述したように下限
ｌ_b からスキャンｊを開始する。ステップＳ３０では、
スキャンｊが求めようとするｃ〔ii〕の位置と一致した
か否かを判別する。ここで、ＹＥＳを判別するとステッ
プＳ３１に進み、ＮＯを判別するとステップＳ３２に進
む。

【００６５】ステップＳ３１では、位置関係に関連する
重み付けを考慮したｃ〔ii〕を求める。ここで、例え
ば、ｉ_dxが０のときは、ｃ〔ii〕＝ｂ〔ｉ〕となり、ｉ
_dxがｂ_w のときは、ｃ〔ii〕＝ｂ〔ｉ＋１〕となる。

【００６６】ステップＳ３２では、ｉ_dxをインクリメン
トする。そして、ステップＳ３３では、出力ハーモニク
スのインデックスiiが出力ハーモニクスの数Ｍ' より大
きくなったか否かを判別する。ここで、ＹＥＳを判別す
ると、このフローは終了となり、ＮＯを判別するとステ
ップＳ３４に進む。

【００６７】ステップＳ３４では、スキャンｊの繰り返
しを始める。ステップＳ３５では、スキャンｊが上限ｕ
_b まで到達したか否かを判別する。ここで、ＹＥＳを判
別するとステップＳ３６に進み、ＮＯを判別するとステ
ップＳ３０に戻る。

【００６８】ステップＳ３６では、入力側のハーモニク
スｉをインクリメントする。ステップＳ３７では、ｉが
入力ハーモニクスＭとＯ_S との積よりも大きくなったか
否かを判別する。ここで、ＹＥＳを判別するとこのフロ
ーは終了となるが、ＮＯを判別するとステップＳ２３に
戻る。

【００６９】以上のフローチャートより、本実施例は、
上記図７のフローチャートの処理で求めたｂ〔ｍ〕を直
線補間部１６により直線補間するだけで、必要な点だけ
を求められる。

【００７０】このように第１の実施例は、必要な点のみ
を求めることによって、個数が可変とされたデータを一
定個数にすることができる。そのため、演算量が減少す
る。

【００７１】このようにして、一定サンプル数のデータ
に変換した数列に必要に応じてブロック間、あるいはフ
レーム間で差分をとり、ベクトル量子化を施して、その
インデックスを伝送するようにすればよい。

【００７２】上述した第１の実施例は、ＭＢＥボコーダ
により算出されたスペクトルエンベロープの個数が可変
とされた振幅データを一定個数に変換する方法であった
が、以下、第２の実施例として、一定個数にされたデー
タをデータ内容に応じた個数のデータに変換するデータ
個数変換方法を説明する。この第２の実施例は例えば音
声信号を合成するデコーダ側に適用される。すなわち、
デコーダ側では、上記インデックスより、ベクトル量子
化及び逆量子化された数列の一定個数とされた波形デー
タを得て、そのデータ列を、同様の方法で、すなわち帯
域制限オーバーサンプリング、直線補間等を施すことに
より、データの内容に応じた個数のＭ個の数列に変換す
る。

【００７３】図９は第２の実施例の概略構成を示してい
る。上記第１の実施例において、一定個数とされた入力
データは入力端子２１を介してデータ個数変換本体部２
２に供給され、このデータ個数変換本体部２２で可変個
数のデータとされて出力端子２６から出力される。この
データ個数変換本体部２２は、スペクトルエンベロープ
拡張部２３、帯域制限型ＦＩＲフィルタ２４及び直線補
間部２５から成っている。

【００７４】入力されたブロック毎に一定個数の入力デ
ータは、スペクトルエンベロープ拡張部２３でスペクト
ルエンベロープの両端の値を延長される。この両端が前
後に延長されたスペクトルエンベロープは、ＦＩＲフィ
ルタ２４に供給される。このＦＩＲフィルタ２４はスペ
クトルエンベロープが延長されることによりデータ個数
が拡大されたデータのサンプル点に対しそれぞれ異なる
複数の位相と対応した複数の係数セットの内の一定個数
のデータの各位置の近傍の位置に対応する係数セットを
用いることにより、中間的な出力データを求める。そし
て、この中間的な出力データは直線補間部２５に供給さ
れる。この直線補間部２５は上記中間的な出力データを
直線補間し、出力端子２６から間引きされ、データ内容
に応じた可変個数のデータを出力する。

【００７５】この第２の実施例は、必要な点のみを求め
ることによって、個数が一定とされたデータをデータ内
容に応じた個数に変換することができる。そのため、演
算量が減少される。

【００７６】ここで、第１の実施例による乗算の回数
は、求めるデータの個数を４４個とすれば、その２倍の
８８個のデータに対し、８回の乗算が施されることにな
り、１０２４回の乗算となる。これは、上述した高速化
手法を用いたＦＦＴ、ＩＦＦＴの乗算の回数の合計３１
４８８回の１／４５となる。また、第２の実施例による
乗算の回数は、求めるデータの個数を６０個とすれば、
その２倍の１２０個のデータに対し、８回の乗算がほど
こされることになる。これは、上述した高速化手法を用
いたＦＦＴ、ＩＦＦＴの乗算の回数の合計３１４８８回
の１／３０となる。

【００７７】次に、上述したようなデータ数変換方法が
適用可能な、音声信号の合成分析符号化装置（いわゆる
ボコーダ）の一種のＭＢＥ（Multiband Excitation: マ
ルチバンド励起）ボコーダの具体例について、図面を参
照しながら説明する。以下に説明するＭＢＥボコーダ
は、D.W. Griffin and J.S. Lim, "MultibandExcitatio
n Vocoder," IEEE Trans.Acoustics,Speech,and Signal
Processing,vol.36, No.8, pp.1223-1235, Aug. 1988
に開示されているものであり、従来のＰＡＲＣＯＲ（PA
Rtial auto-CORrelation: 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）区間とが存在するという仮定でモ
デル化している。

【００７８】図１０は、上記ＭＢＥボコーダに本発明を
適用した実施例の全体の概略構成を示すブロック図であ
る。この図１０において、入力端子１０１には音声信号
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）等のフィルタ１０２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２００〜３４００Hz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。こ
のフィルタ１０２を介して得られた信号は、ピッチ抽出
部１０３及び窓かけ処理部１０４にそれぞれ送られる。
ピッチ抽出部１０３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。
このような切り出しブロック（２５６サンプル）を、例
えば図１１のＡに示すようにＬサンプル（例えばＬ＝１
６０）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。また、窓かけ処理部１０
４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。

【００７９】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) ・・・（７）

【００８０】となる。この（７）式において、ｋはブロ
ック番号を、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(k
L-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。ピッチ抽出部１０３
内での図１１のＡに示すような方形窓の場合の窓関数ｗ
_r (r) は、

【００８１】 ｗ_r (r) ＝１ ０≦ｒ＜Ｎ ・・・（８） ＝０ ｒ＜０，Ｎ≦ｒ

【００８２】また、窓かけ処理部１０４での図１１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 ・・・（９） ＝０ ｒ＜０，Ｎ≦ｒ

【００８３】である。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（７）式の窓関数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

【００８４】従って例えば上記方形窓の場合に窓関数ｗ
_r (kL-q)＝１となるのは、図１２に示すように、ｋＬ−
Ｎ＜ｑ≦ｋＬのときとなる。また、上記（７）〜（９）
式は、長さＮ（＝２５６）サンプルの窓が、Ｌ（＝１６
０）サンプルずつ前進してゆくことを示している。以
下、上記（８）式、（９）式の各窓関数で切り出された
各Ｎ点（０≦ｒ＜Ｎ）の否零サンプル列を、それぞれｘ
_wr(k,r) 、ｘ_wh(k,r) と表すことにする。

【００８５】窓かけ処理部１０４では、図１３に示すよ
うに、上記（９）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１７
９２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１０５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。

【００８６】ピッチ抽出部１０３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。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。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、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。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。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±２０％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。このピッチ抽出部１０３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１０
６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。

【００８７】高精度（ファイン）ピッチサーチ部１０６
には、ピッチ抽出部１０３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１０
５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。この高精度ピッチサーチ部１０６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）のファインピッチデータの値へ追い込む。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 (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。

【００８８】このピッチのファインサーチについて説明
する。先ず、上記ＭＢＥボコーダにおいては、上記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 ・・・（10） と表現するようなモデルを想定している。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 ＝
２πω_s が例えば８ｋHzのときには４ｋHzに対応する。
上記（10）式中において、周波数軸上のスペクトルデー
タＳ(j) が図１４のＡに示すような波形のとき、Ｈ(j)
は、図１４のＢに示すような元のスペクトルデータＳ
(j) のスペクトル包絡線（エンベロープ）を示し、Ｅ
(j) は、図１４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。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) ｜との積としてモデル化される。

【００８９】上記励起信号のパワースペクトル｜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。この１バンド分の波形は、例えば上記図１３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。

【００９０】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
｜を求める。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、

【００９１】

【数６】 で表せる。このエラーε_m を最小化するような｜Ａ_m ｜
は、

【００９２】

【数７】

【００９３】となり、この（12）式の｜Ａ_m ｜のとき、
エラーε_m を最小化する。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
（11）式で定義された各バンド毎のエラーε_m を求め
る。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_m を求める。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。

【００９４】すなわち、上記ピッチ抽出部１０３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。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。この場合、ピッチが定まるとバン
ド幅が決まり、上記（13）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
(j) ｜とを用いて上記（11）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。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。以上のようにして高精度ピッチサーチ
部１０６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。

【００９５】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
iced）の場合を想定しているが、上述したようにＭＢＥ
ボコーダにおいては、同時刻の周波数軸上に無声音（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。

【００９６】上記高精度ピッチサーチ部１０６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１０７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。この判別のために、ＮＳＲ（ノイ
ズｔｏシグナル比）を利用する。すなわち、第ｍバンド
のＮＳＲは、

【００９７】

【数８】

【００９８】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
d、無声音）と判別する。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
（Voiced、有声音）と判別する。

【００９９】次に、振幅再評価部１０８には、直交変換
部１０５からの周波数軸上データ、高精度ピッチサーチ
部１０６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１０７
からのＶ／ＵＶ（有声音／無声音）判別データが供給さ
れている。この振幅再評価部１０８では、有声音／無声
音判別部１０７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。このＵＶのバン
ドについての振幅｜Ａ_m ｜_UVは、

【０１００】

【数９】 にて求められる。

【０１０１】この振幅再評価部１０８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１０
９に送られる。このデータ数変換部１０９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。すなわち、例えば有
効帯域を３４００ｋHz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 ｜（ＵＶバンドの振幅｜Ａ_m ｜_UVも含む）データの
個数ｍ_MX＋１も８〜６３と変化することになる。このた
めデータ数変換部１０９では、この可変個数ｍ_MX＋１の
振幅データを一定個数（例えば４４個）のデータに変換
している。

【０１０２】ここで本第１の実施例においては、上記図
１〜図８と共に説明したように、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、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Ｆ
ＩＲ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（例えば４４個）のデータ
を得ている。

【０１０３】このデータ数変換部１０９からのデータ
（上記一定個数の振幅データ）がベクトル量子化部１１
０に送られて、所定個数のデータ毎にまとめられてベク
トルとされ、ベクトル量子化が施される。ベクトル量子
化部１１０からの量子化出力データは、ＣＲＣ＆レート
１／２畳込み符号付加部１１１に供給されと共にフレー
ムインターリーブ部１１２に供給される。また、上記高
精度のピッチサーチ部１０６からの高精度（ファイン）
ピッチデータ及び上記有声音／無声音判別部１０７から
の有声音／無声音（Ｖ／ＵＶ）判別データも上記ＣＲＣ
＆レート１／２畳込み符号付加部１１１に供給される。

【０１０４】ここで、上記ＣＲＣ＆レート１／２畳込み
符号付加部１１１は、上記ファインピッチデータ、Ｖ／
ＵＶ判別データ及び量子化出力データを用いて、スペク
トルエンベロープの量子化を階層的な構造とし、その出
力インデックスの重要度を分けることで効果的に畳込み
符号による誤り訂正を行う。

【０１０５】これは、本件出願人が特願平４−９１４２
２号において、提案した高能率符号化方法、すなわち、
Ｍ次元ベクトルを、Ｓ次元（Ｓ＜Ｍ）ベクトルに次元低
下させてベクトル量子化するような、階層構造化された
コードブックを有する量子化を行わせる方法と同様に誤
り訂正符号の効果的な適用が可能となる方法である。

【０１０６】具体的に、このデコーダ側のビタビ符号＆
ＣＲＣ検出は、以下のような原理である。図１５は、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。例えば、音声符号器１２１から出力され
た音声パラメータのうち、聴覚上特に重要な部分（クラ
ス１）８０ビットとそれ以外の部分（クラス２）４０ビ
ットとに分ける。クラス１のうちさらに重要な５０ビッ
トについてＣＲＣ計算ブロック１２２によりＣＲＣを計
算し、７ビットの結果を得る。クラス１の８０ビットと
ＣＲＣの７ビットと畳込み符号化器の初期値を０に戻す
ためのテールビット５ビットの合計９２ビットを畳込み
符号化部１２３に入力し、１８４ビットの出力を得る。
畳込み符号化された１８４ビットとクラス２ビットの４
０ビットの計２２４ビットにつき、２スロットインター
リーブ器１２４により、インターリーブを行い、その出
力として２２４ビットを伝送する。

【０１０７】この２スロットインターリーブ器１２４に
相当するのが図１０のフレームインターリーブ部１１２
であり、その出力が出力端子１１３から伝送される。

【０１０８】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。すなわち、上記フレーム周期でピッチデ
ータ、Ｖ／ＵＶ判別データ、振幅データが更新されるこ
とになる。

【０１０９】次に、伝送されて得られた上記出力データ
に基づき音声信号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１６を参照しながら説明す
る。この図１５において、入力端子１３１には、伝送さ
れたきたＣＲＣ＆レート１／２畳込み符号が付加された
出力データが供給される。入力端子１３１からの出力デ
ータは、フレームデインタリーブ１３２に供給され、デ
インターリーブされる。デインターリーブされたデータ
は、ビタビ復号＆ＣＲＣ検出部１３３に供給され、復号
化される。

【０１１０】そして、マスク処理部１３４が、フレーム
デインターリーブ１３２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１３５に供給す
る。

【０１１１】この逆量子化部１３５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
ル化されたデータを合成して出力する。この逆量子化部
１３５からの出力データは、データ数逆変換部１３６に
送られて逆変換される。このデータ数逆変換部１３６で
は、上述した図９の説明と同様な（逆）変換が行われ、
得られた振幅データが有声音合成部１３７及び無声音合
成部１３８に送られる。また、上記マスク処理部１３４
は、符号化ピッチデータをピッチ復号化部１３９に供給
する。このピッチ復号化器１３９で復号されたピッチデ
ータは、データ数逆変換部１３６、有声音合成部１３７
及び無声音合成部１３８に送られる。また、上記マスク
処理部１３４は、Ｖ／ＵＶ判別データを有声音合成部１
３７及び無声音合成部１３８に供給する。

【０１１２】有声音合成部１３７では例えば余弦(cosin
e)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１３８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１４０で加算合成して、出力端子１４１より取り
出すようにしている。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フレーム中の例えば中心位置における各データ値
とし、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。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。

【０１１３】以下、有声音合成部１３７における合成処
理を詳細に説明する。上記Ｖ（有声音）と判別された第
ｍバンド（第ｍ高調波の帯域）における時間軸上の上記
１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。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。

【０１１４】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。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。
すなわち、上記合成フレームの先端（ｎ＝０）での第ｍ
高調波の振幅値をＡ_0m、該合成フレームの終端（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) ＝ (L-n)Ａ_0m／Ｌ＋ｎＡ_Lm／Ｌ ・・・（16） の式によりＡ_m (n) を計算すればよい。

【０１１５】次に、上記（15）式中の位相θ_m (n) は、 θ_m (0) ＝ｍω_O1ｎ＋ｎ² ｍ（ω_L1−ω₀₁）／２Ｌ＋φ_0m＋Δωｎ ・・・（17） により求めることができる。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、ω₀₁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。上記（17）式中のΔωは、
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。

【０１１６】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。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（16）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
_m (n) を算出すればよい。位相θ_m (n) は、ｎ＝０でθ
_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。

【０１１７】次に、ｎ＝０のときＶ（有声音）で、ｎ＝
ＬのときＵＶ（無声音）とされる場合に、振幅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。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。位相θ_m (n) は、θ_m (0) ＝φ_0mとし、かつΔω＝
０とする。

【０１１８】さらに、ｎ＝０のときＵＶ（無声音）で、
ｎ＝ＬのときＶ（有声音）とされる場合には、振幅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。位相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。

【０１１９】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
を設定する手法について説明する。上記（17）式で、ｎ
＝Ｌと置くことにより、 θ_m (L) ＝ｍω_O1Ｌ＋Ｌ² ｍ（ω_L1−ω₀₁）／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−
π〜＋πの間の値で返す関数である。例えば、ｘ＝１.3
πのときmod2π(x) ＝−０.7π、ｘ＝２.3πのときmod2
π(x) ＝０.3π、ｘ＝−１.3πのときmod2π(x) ＝０.7
π、等である。

【０１２０】ここで、図１７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。このＶ
（有声音）のバンドの時間軸信号が上記有声音合成部１
３７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１３８で合成されるわけである。

【０１２１】以下、無声音合成部１３８における無声音
合成処理を説明する。ホワイトノイズ発生部１４２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１４３によ
りＳＴＦＴ（ショートタームフーリエ変換）処理を施す
ことにより、図１７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。このＳＴＦＴ処
理部１４３からのパワースペクトルをバンド振幅処理部
１４４に送り、図１７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。このバンド振幅処理部
１４４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。バンド振幅処理部１４４か
らの出力は、ＩＳＴＦＴ処理部１４５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。ＩＳＴＦＴ処
理部１４５からの出力は、オーバーラップ加算部１４６
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）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。オーバーラップ加算部１４６からの出力信号が上記
加算部１４０に送られる。

【０１２２】このように、各合成部１３７、１３８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１４０により適当な固定の混合比
で加算して、出力端子１４１より再生された音声信号を
取り出す。

【０１２３】ここで、上述したデコーダ側のビタビ復号
＆ＣＲＣ検出は、以下のような原理である。図１８は、
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。例えば、図１８に示すような原理であ
る。先ず、伝送されてきた２２４ビットを２スロットデ
インターリーブ器１５１が受信し、デインタリーブす
る。この２スロットデインターリーブ器１５１の出力を
クラス２とエンコードされているクラス１ビットに分
け、後者を畳込み復号化器１５２に入力し、復号して、
８０ビットのクラス１復号結果を受信７ビットを得る。
次に、８０ビットのクラス１復号結果からエンコーダで
計算したのと同じパラメータビットに相当するものから
再びＣＲＣをＣＲＣ計算部１５３により計算し、受信Ｃ
ＲＣと比較し、その結果を音声復号器１５４に出力す
る。

【０１２４】なお、上記図１０の音声分析側（エンコー
ド側）の構成や図１６の音声合成側（デコード側）の構
成については、各部をハードウェア的に記載している
が、いわゆる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。

【０１２５】なお、本発明は上記実施例のみに限定され
るものではなく、例えば、音声信号のみならず、音響信
号を入力信号として用いることもできる。

【０１２６】

【発明の効果】以上の説明から明らかなように、本発明
に係るデータ数変換方法によれば、ブロック内で可変個
数のデータを帯域制限型オーバーサンプリングのための
ＦＩＲフィルタで、データのサンプル点に対してそれぞ
れ異なる複数の位相と対応した複数の係数セットの内の
一定個数のデータの各位置に対応する係数セットを用い
ることにより、出力として必要な一定個数のデータのみ
を求めるので、必要な点のみを計算する間引かれた演算
が可能となり、積和の演算回数を大幅に減らせる。

【０１２７】また、他の発明に係るデータ数変換方法に
よれば、ブロック内で可変個数のデータを帯域制限型オ
ーバーサンプリングのためのＦＩＲフィルタで、データ
のサンプル点に対してそれぞれ異なる複数の位相と対応
した複数の係数セットの内の一定個数のデータの各位置
に対応する係数セットを用いることにより、中間的な出
力データを求め、この中間的な出力データを補間して最
終的に必要とされる一定個数のデータを求めるので、必
要な点のみを計算する間引かれた演算が可能となり、積
和の演算回数を大幅に減らせる。

【０１２８】また、他の発明に係るデータ数変換方法に
よれば、ブロック内で一定個数とされたデータを帯域制
限型オーバーサンプリングのためのＦＩＲフィルタで、
データのサンプル点に対してそれぞれ異なる複数の位相
と対応した複数の係数セットの内のブロック内のデータ
内容に応じた個数のデータの各位置に対応する係数セッ
トを用いることにより、出力として必要なブロック内の
データ内容に応じた個数のデータのみを求めるので、必
要な点のみを計算する間引かれた演算が可能となり、積
和の演算回数を大幅に減らせる。

【０１２９】また、他の発明に係るデータ数変換方法に
よれば、ブロック内で一定個数とされたデータを帯域制
限型オーバーサンプリングのためのＦＩＲフィルタで、
データのサンプル点に対してそれぞれ異なる複数の位相
と対応した複数の係数セットの内のブロック内のデータ
内容に応じた個数のデータの各位置に対応する係数セッ
トを用いることにより、中間的な出力データを求めるの
で必要な点のみを計算する間引かれた演算が可能とな
り、積和の演算回数を大幅に減らせる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明に係るデータ数変換方法の第１の実施例
を説明するための概略構成を示すブロック図である。

【図２】データ数変化の一例を説明するための波形図で
ある。

【図３】スペクトルエンベロープの拡張を説明するため
の波形図である。

【図４】ＦＩＲフィルタのフィルタ係数を説明するため
の図である。

【図５】図４に示されたフィルタ係数を用い実際に出力
点を求める例を説明するための図である。

【図６】直線補間で使う値の求め方及び直線補間を説明
するための図である。

【図７】直線補間で使う値の求め方を説明するためのフ
ローチャートである。

【図８】直線補間を説明するためのフローチャートであ
る。

【図９】第２の実施例を説明するための図である。

【図１０】本発明に係るデータ数変換方法が適用される
装置の具体例としての音声信号の合成分析符号化装置の
分析側（エンコード側）の概略構成を示す機能ブロック
図である。

【図１１】窓かけ処理を説明するための図である。

【図１２】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。

【図１３】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。

【図１４】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。

【図１５】ＣＲＣ＆畳込み符号を説明するための図であ
る。

【図１６】本発明に係るデータ数変換方法が適用される
装置の具体例としての音声信号の合成分析符号化装置の
合成側（デコード側）の概略構成を示す機能ブロック図
である。

【図１７】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。

【図１８】ＣＲＣ＆畳込み復号を説明するための図であ
る。

【符号の説明】

１２・・・・・非線形圧縮部 １３・・・・・データ個数変換本体部 １４・・・・・スペクトルエンベロープ拡張部 １５・・・・・帯域制限型ＦＩＲフィルタ １６・・・・・直線補間部 １０３・・・・・ピッチ抽出部 １０４・・・・・窓かけ処理部 １０５・・・・・直交変換（ＦＦＴ）部 １０６・・・・・高精度（ファイン）ピッチサーチ部 １０７・・・・・有声音／無声音（Ｖ／ＵＶ）判別部 １０８・・・・・振幅再評価部 １０９・・・・・データ数変換（データレートコンバー
ト）部 １１０・・・・・ベクトル量子化部 １１１・・・・・ＣＲＣ＆畳込み符号化部 １１２・・・・・フレームインターリーブ部

Claims (4)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 ブロック内の波形データ又は波形を表す
   パラメータデータの個数が可変とされたデータをブロッ
   ク毎に一定の個数の基準データと比較するために上記可
   変個数の入力データを上記一定個数に変換する工程を含
   むデータ数変換方法において、 上記可変個数のデータが入力される帯域制限型オーバー
   サンプリングのためのＦＩＲフィルタで、上記入力デー
   タのサンプル点に対してそれぞれ異なる複数の位相と対
   応した複数の係数セットの内の上記一定個数のデータの
   各位置に対応する係数セットを用いることにより、出力
   として必要な上記一定個数のデータのみを求める工程を
   有することを特徴とするデータ数変換方法。
2. 【請求項２】 ブロック内の波形データ又は波形を表す
   パラメータデータの個数が可変とされたデータをブロッ
   ク毎に一定の個数の基準データと比較するために上記可
   変個数の入力データを上記一定個数に変換する工程を含
   むデータ数変換方法において、 上記可変個数のデータが入力される帯域制限型オーバー
   サンプリングのためのＦＩＲフィルタで、上記入力デー
   タのサンプル点に対してそれぞれ異なる複数の位相と対
   応した複数の係数セットの内の上記一定個数のデータの
   各位置の近傍の位置に対応する係数セットを用いること
   により、中間的な出力データを求める工程と、 上記中間的な出力データを補間して最終出力に必要とさ
   れる一定個数のデータを求める工程とを有することを特
   徴とするデータ数変換方法。
3. 【請求項３】 ブロック内の波形データ又は波形を表す
   パラメータデータが一定個数とされたデータをブロック
   内のデータ内容に応じた個数のデータに変換するデータ
   数変換方法において、 上記一定個数のデータが入力される帯域制限型オーバー
   サンプリングのためのＦＩＲフィルタで、上記入力デー
   タのサンプル点に対してそれぞれ異なる複数の位相と対
   応した複数の係数セットの内の上記ブロック内のデータ
   内容に応じた個数のデータの各位置に対応する係数セッ
   トを用いることにより、出力として必要な上記ブロック
   内のデータ内容に応じた個数のデータのみを求める工程
   を有することを特徴とするデータ数変換方法。
4. 【請求項４】 ブロック内の波形データ又は波形を表す
   パラメータデータが一定個数とされたデータをブロック
   内のデータ内容に応じた個数のデータに変換するデータ
   数変換方法において、 上記一定個数のデータが入力される帯域制限型オーバー
   サンプリングのためのＦＩＲフィルタで、上記入力デー
   タのサンプル点に対してそれぞれ異なる複数の位相と対
   応した複数の係数セットの内の上記ブロック内のデータ
   内容に応じた個数のデータの各位置の近傍の位置に対応
   する係数セットを用いることにより、中間的な出力デー
   タを求める工程と、 上記中間的な出力データを補間して最終出力に必要とさ
   れる上記ブロック内のデータ内容に応じた個数のデータ
   を求める工程とを有することを特徴とするデータ数変換
   方法。