JP2003524796A

JP2003524796A - 音声コーダにおける線スペクトル情報量子化方法を交錯するための方法および装置

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Publication number: JP2003524796A
Application number: JP2001511670A
Authority: JP
Inventors: アナンタパドマナバーン、アラサニパライ・ケー; マンジュナス、シャラス
Original assignee: Qualcomm Inc
Current assignee: Qualcomm Inc
Priority date: 1999-07-19
Filing date: 2000-07-19
Publication date: 2003-08-19
Anticipated expiration: 2020-07-19
Also published as: KR20020033737A; BR0012540A; JP4511094B2; AU6354600A; EP1212749B1; BRPI0012540B1; ATE322068T1; DE60027012D1; KR100752797B1; HK1045396A1; CN1145930C; HK1045396B; ES2264420T3; CN1361913A; DE60027012T2; WO2001006495A1; US6393394B1; EP1212749A1

Abstract

(57)【要約】【課題】音声コーダにおける線スペクトル情報量子化方法を交錯するための方法および装置。【解決手段】線スペクトル情報を二つのベクトル量子化手法、第１の手法は非移動平均予測に基づいた手法であり、第２の手法は移動平均予測に基づいた手法であり、これらを用いて、線スペクトル情報を量子化する。線スペクトル情報ベクトルは第１の手法でベクトル量子化される。第１の手法のため等価移動平均符号ベクトルが計算される。符号ベクトルの移動平均コードブックのメモリは、音声コーダによって前に処理された、予め設定された数のフレームに対して、等価移動平均符号ベクトルで更新される。第２の手法のための目標量子化ベクトルは更新された移動平均コードブックのメモリに基づいて計算される。この目標量子化ベクトルは量子化された目標符号ベクトルを発生するために第２の手法を用いてベクトル量子化される。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】

本発明は一般的に音声処理、そしてより明確には音声コーダにおいて、線スペ
クトル情報を量子化するための方法および装置に関する。

【０００２】

【従来の技術】

ディジタル技術による音声の伝送は、とくに長距離およびディジタル無線電話
応用において広く使用されている。このことは、ひき続いて再構成された音声の
認識された品質を維持しながら、チャネルに送ることのできる情報の最小量を決
定することに関する、関心をひき起こしてきている。もしも音声が単にサンプリ
ングおよびディジタイジングによって伝送されるならば、現在のアナログ電話の
音声品質に到達するためには、６４キロビット／秒（ｋｂｐｓ）のオーダーのデ
ータレートが必要である。しかしながら、適切な符号化、伝送、そして受信機に
おける再組立に続く音声解析の使用によって、データレートの大きな減少が達成
可能である。

【０００３】音声を圧縮するためのデバイスは、通信の多くの分野において使用されている
。典型的な分野は無線通信である。無線通信の分野は、たとえばコードレス電話
、ページング、無線ローカルループ、セルラおよびＰＣＳ電話システムのような
無線電話、移動インターネットプロトコル電話、そして衛星通信システムなど多
くの応用を含んでいる。とくに重要な応用は移動加入者に対する無線電話である
。

【０００４】たとえば、周波数分割マルチプルアクセス（ＦＤＭＡ）、時間分割マルチプル
アクセス（ＴＤＭＡ）、そしてコード分割マルチプルアクセス（ＣＤＭＡ）を含
む無線通信システムに対する、種々の空間に対するインターフェースが開発され
てきている。それに関連して、たとえばアドバンスドモービルホンサービス（Ａ
ＭＰＳ）、グローバルシステムフォーモービルコミュニケーションズ（ＧＳＭ）
、そして暫定標準９５（ＩＳ‐９５）を含む種々の国内および国際規格が制定さ
れてきている。典型的な無線電話通信システムは、コード分割マルチプルアクセ
ス（ＣＤＭＡ）システムである。ＩＳ‐９５規格およびその派生規格、ＩＳ‐９
５Ａ、ＡＮＳＩＪ‐ＳＴＤ‐００８、ＩＳ‐９５Ｂ、提案されている第３世代
の規格ＩＳ‐９５ＣおよびＩＳ‐２０００等（ここではまとめてＩＳ‐９５とし
て参照する）は、通信機械工業会（ＴＩＡ）および他の有名な規格団体によって
、セルラあるいはＰＣＳ電話通信システムに対する、ＣＤＭＡの空間に対するイ
ンターフェースの使用を明確に述べるために発布されている。ＩＳ‐９５規格の
使用に従って、実質的に形成された典型的な無線通信システムは、米国特許５，
１０３，４５９および４，９０１，３０７に記述されており、これらの特許は、
本発明の譲渡人に譲渡され、参照によって完全に本発明に組み入れられている。

【０００５】人間の音声発生の模型に関するパラメータを抽出することによって、音声を圧
縮する手法を用いたデバイスは、音声コーダと呼ばれる。音声コーダは、到来音
声信号を時間のブロック、あるいは解析フレームに分割する。音声コーダは、典
型的には符号器および復号器を含む。符号器は正確な、適切なパラメータを抽出
するために到来音声フレームを分析し、そしてそこで、パラメータをバイナリ表
現に、すなわち、ビットの組み合わせすなわちバイナリデータパケットに量子化
する。データパケットは、通信チャネルを通して受信機そして復号器に送信され
る。復号器はデータパケットを処理し、それらをパラメータが発生するように非
量子化（unquantize）し、そして、その非量子化されたパラメータを用いて音
声フレームに再組立する。

【０００６】音声コーダの機能は、ディジタイズされた音声信号を、音声に固有の自然な冗
長度のすべてを除くことによって、低いビットレートの信号に圧縮することであ
る。ディジタル圧縮は入力音声フレームを、パラメータの組み合わせで表現する
ことによって、またパラメータをビットの組み合わせで表現するために量子化を
用いることによって達成される。もしも入力音声フレームがビット数Ｎ_ｉを有し
、オンセイコーダによって作られたデータパケットがビット数Ｎ_ｏを有するなら
ば、音声コーダによって達成された圧縮係数は、Ｃ_ｒ＝Ｎ_ｉ／Ｎ_ｏである。課題
は、目標圧縮係数を達成する一方で、復号化された音声の高い音声品質を保つこ
とである。音声コーダの特性は、（１）いかに適切に、音声モデル、あるいは上
に述べた解析と組立過程の組み合わせを実行するか、そして、（２）フレームあ
たりＮ_ｏビットの目標ビットレートにおいて、いかに適切に、パラメータ量子化
過程が実行されるか、にかかっている。このように、音声モデルの目標は、各フ
レームに対して小さなパラメータ組み合わせで、音声信号の本質、あるいは目標
とする音声品質をとらえることである。

【０００７】多分音声コーダの設計において最も重要なものは、音声信号を記述するための
適切なパラメータの組み合わせ（ベクトルを含む）に対する研究である。パラメ
ータの適切な組み合わせは、知覚的に正確な音声信号の再構成に対して、低いシ
ステム帯域幅を要求する。ピッチ、信号パワー、スペクトル包絡（すなわちフォ
ルマント）、振幅そして位相スペクトルは、音声符号化パラメータの例である。

【０００８】音声コーダは、一度に音声の小さいセグメント（典型的に５ミリ秒（ｍｓ）サ
ブフレーム）を符号化する高時間分解能処理を用いることによって、時間領域音
声波形を捕捉することを試みている、時間領域コーダとして実施されるかもしれ
ない。各サブフレームに対して、コードブックスペースからの高精度標本が、こ
の業界ではよく知られている種々の探索アルゴリズムによって見いだされる。あ
るいは音声コーダは、パラメータ（解析）の組み合わせからなる入力音声フレー
ムの短期間の音声スペクトルを捕捉することを試み、そしてスペクトルパラメー
タから音声波形を再生するのに対応する組立過程を用いている、周波数領域コー
ダとして実施されるかもしれない。パラメータ量子化器は、Ａ．Ｇｅｒｓｈｏ
＆Ｒ．Ｍ．Ｇｒａｙ、「ベクトル量子化および信号圧縮」（１９９２）に記述
されている、よく知られた量子化手法に従って、符号ベクトルの蓄えられた表現
でそれらを表現することによってパラメータを保存する。

【０００９】よく知られた時間領域音声コーダは、Ｌ．Ｂ．Ｒａｂｉｎｅｒ＆Ｒ．Ｗ．
Ｓｃｈｆａｒ、「音声信号のディジタル処理」３９６‐４５３（１９７８）に記
述されたコードエキサイテッドリニアプレディクティブ（ＣＥＬＰ）コーダであ
る。そしてそれは参照によって本発明に完全に組み込まれている。ＣＥＬＰコー
ダにおいて、音声信号内の短期間相関すなわち冗長性は、短期間フォルマントフ
ィルタの係数を探す、線形予測解析によって除去される。短期間予測フィルタの
到来音声フレームへの適用は線形予測残留信号を発生し、そしてそれは、さらに
長期間予測フィルタパラメータおよびこれに続く確率コードブックによってさら
にモデル化され量子化される。このように、ＣＥＬＰ符号化は、時間領域音声波
形を符号化するタスクを、線形予測短期間フィルタ係数を符号化するタスクと、
線形予測残留を符号化するタスクとに分割する。時間領域符号化は固定されたレ
ート（すなわち各フレームに対して同じビット数Ｎ_ｏを用いて）で、あるいは種
々のレート（この場合はフレーム内容の異なった形式に対して異なったビットレ
ートが用いられる）で、実行することができる。可変レート符号器は、コーデッ
クパラメータを、目標品質を得るのに適切なレベルに、符号化するのに必要な、
ビット量のみを用いることを試みている。典型的な可変レートＣＥＬＰコーダは
、本発明の譲渡人に譲渡され、そして参照によって本発明に完全に組み入れられ
ている、米国特許５，４１４，７９６に記述されている。

【００１０】ＣＥＬＰコーダのような時間領域コーダは、典型的に時間領域音声波形の精度
を保つために、高いフレームあたりのビット数Ｎ_ｏに頼っている。このようなコ
ーダは典型的に、比較的高い（たとえば８ｋｂｐｓあるいはそれ以上）フレーム
あたりのビット数Ｎ_ｏによって与えられる非常に優れた音声品質を備えている。
しかしながら、低いビットレート（４ｋｂｐｓあるいはそれ以下）においては、
時間領域コーダは利用できるビット数が制限されることによって高い品質と強い
機能とを保つことができない。低いビットレートにおいて、制限されたコードブ
ックスペースは、従来の時間領域コーダにおける、より高いレートの商業用途に
うまく展開している波形整合能力を切り落とす。このため、絶えざる改善にもか
かわらず、低いビットレートで動作している多くのＣＥＬＰ符号化システムは、
典型的に雑音と特性づけられる、知覚的に大きな歪みを受ける。

【００１１】現在、中位から低いビットレート（すなわち２．４から４ｋｂｐｓ、あるいは
それ以下）で動作する高品質の音声コーダを開発するという研究的関心と、強い
商業的ニーズの波が存在する。応用分野は、無線電話、衛星通信、インターネッ
ト電話、種々のマルチメディア、そして音声ストリーミング応用、音声メール、
そして他の音声蓄積システムを含む。推進力は、高容量に対するニーズおよびパ
ケット損失状況下における強力な機能に対する要求である。種々の最近の音声符
号化標準化努力は、低レート音声符号化アルゴリズム研究と開発を推進する他の
直接な推進力である。低レート音声コーダは、許容できる使用帯域幅あたりのさ
らなるチャネル、すなわちユーザを作り出し、そして適切なチャネル符号化に関
しての、付加的な積み重ねと結びついた低レート音声コーダは、符号器規格の総
体的ビット予算に適合することができ、そしてチャネル誤り条件のもとで強い機
能を確保する。

【００１２】低いビットレートにおいて音声を効率的に符号化する有効な手法はマルチモー
ド符号化である。典型的なマルチモード符号化手法は、「可変レート音声符号化
」と題する、１９９８年１２月２１日に提出され、本発明の譲渡人に譲渡され、
そして参照によって本発明に完全に組み込まれている、米国アプリケーションシ
リアル番号０９／２１７，３４１の中に記述されている。従来のマルチモード符
号器は、入力音声フレームの異なった形式に対して、異なったモード、あるいは
符号化‐復号化アルゴリズムを適用する。各モードあるいは符号化‐復号化過程
は、たとえば、有声音声、無声音声、遷移音声（たとえば有声および無声の中間
）、そして背景雑音（非音声）など音声セグメントに関する確実な形式を最適に
表現するために、もっとも効率的な方法でカスタマイズされる。外部の、開ルー
プモード決定メカニズムは、入力音声フレームを吟味し、フレームに対してどの
モードを適用するかに関する決定を下す。開ループモード決定は、典型的に入力
フレームからいくつかのパラメータを抽出し、確実な、一時的な、そしてスペク
トルの特性に関してパラメータを評価し、そして評価の上にモード決定の基礎を
置くことによって行われる。

【００１３】多くの従来の音声コーダにおいては、線スペクトル対あるいは線スペクトル余
弦などの線スペクトル情報は、有声音声の定常的な性質を利用することなく、符
号化レートを十分に減少させることなしに、有声音声フレームの符号化によって
送信される。そこで、価値のある帯域幅が浪費される。他の従来の音声コーダ、
マルチモード音声コーダ、あるいは低ビットレート音声コーダにおいては、有声
音声の定常性は、各フレームに対して利用される。したがって非定常状態フレー
ムは劣化し、音声品質は損なわれる。各フレームの音声含有量の性質に反応する
適応符号化方法を与えることは有利であろう。その上音声信号は一般的に非定常
的、すなわち非静的であるので、音声符号化に用いられる線スペクトル情報パラ
メータの量子化の効率は、音声の各フレームの線スペクトル情報パラメータが、
移動平均予測に基づいたベクトル量子化を使用するか、あるいは他の標準ベクト
ル量子化方法を使用するかの何れかによって、選択的に符号化する方式を使用す
ることにより、改善することができるかもしれない。このような方式は、上記二
つのベクトル量子化方法の何れかの利益を有利に利用するであろう。したがって
、この二つの量子化方法を、一つの方法から他への遷移境界においては適切に混
合することによって交錯する音声コーダを与えることが望ましい。このように、
周期的フレームおよび非周期的フレーム間の変化に適応するために、マルチプル
ベクトル量子化方法を用いる音声コーダに対するニーズが存在する。

【００１４】

【課題を解決するための手段】

本発明は、周期的フレームおよび非周期的フレーム間の変化に適応するために
、マルチプルベクトル量子化方法を使用する音声コーダに向けられている。よっ
て発明の一つの観点においては、音声コーダは、フレームを解析し、それに基づ
き線スペクトル情報符号ベクトルを発生するように形成された線形予測フィルタ
と、そして、線形予測フィルタと結合し、非移動平均予測に基づいたベクトル量
子化方法による第一のベクトル量子化手法を用いて、線スペクトル情報ベクトル
をベクトル量子化するように形成された量子化器（quantizer）とを有利に含ん
でおり、そしてそこで、量子化器は、第一の手法のための等価移動平均符号ベク
トルを計算し、音声コーダによって前に処理された、予め設定されたフレーム数
に対する符号ベクトルの移動平均コードブックのメモリをこの等価移動平均コー
ドブックで更新し、更新された移動平均コードブックのメモリに基づいて第二の
手法のための目標量子化ベクトルを計算し、量子化された目標符号ベクトルを発
生するために、移動平均予測に基づいた方法を用いている第二のベクトル量子化
手法で目標量子化ベクトルをベクトル量子化し、移動平均コードブックのメモリ
を量子化された目標符号ベクトルで更新し、そして量子化された目標符号ベクト
ルから量子化された線スペクトル情報を計算するようにさらに配置されている。

【００１５】発明の他の観点においては、非移動平均予測に基づいたベクトル量子化方法を
用いている第一の技術と、移動平均予測に基づいたベクトル量子化手法を用いて
いる第二の技術と、この第一と第二の量子化ベクトル量子化技術を用いている、
フレームの線スペクトル情報ベクトルをベクトル量子化する方法は、線スペクト
ル情報ベクトルを第一のベクトル量子化手法でベクトル量子化し、第一の手法の
ための等価移動平均符号ベクトルを計算し、音声コーダによって前に処理された
予め設定されたフレーム数に対する符号ベクトルの移動平均コードブックのメモ
リを、移動平均符号ベクトルで更新し、更新された移動平均コードブックのメモ
リに基づいて第二の手法のための目標量子化ベクトルを計算し、目標量子化ベク
トルを量子化された目標符号ベクトルを発生するために第二のベクトル量子化手
法でベクトル量子化し、量子化された目標符号ベクトルで移動平均コードブック
ベクトルのメモリを更新し、そして量子化された目標符号ベクトルから、量子化
された線スペクトル情報ベクトルを導出するステップを有利に含む。

【００１６】発明の他の観点においては、音声コーダは、非移動平均予測に基づいたベクト
ル量子化方法を用いる第一のベクトル量子化手法でフレームの線スペクトル情報
ベクトルをベクトル量子化するための手段、第一の手法のための等価移動平均符
号ベクトルを計算するための手段、音声コーダによって前に処理された予め設定
されたフレーム数に対する符号ベクトルの移動平均コードブックのメモリを等価
移動平均符号ベクトルで更新するための手段、更新された移動平均コードブック
メモリに基づき第二の手法のための目標量子化ベクトルを計算するための手段、
量子化された目標符号ベクトルを発生するために、目標量子化ベクトルを第二の
目標量子化手法を用いてベクトル量子化するための手段、移動平均コードブック
のメモリを量子化された目標符号ベクトルで更新するための手段、そして量子化
された目標符号ベクトルから量子化された線スペクトル情報ベクトルを導出する
ための手段を有利に含む。

【００１７】

【発明の実施の形態】

以下に述べる典型的な実施例は、ＣＤＭＡの空間に対するインターフェースを
用いて形成された無線電話通信システムに属する。それにも拘らず、当業者によ
って、この発明の特徴を具体化しているサブサンプリング法および装置は、当業
者に知られている広範囲の技術を用いている、種々の通信システムの何れにも属
するかも知れないことを、了解されるべきであろう。

【００１８】図１に説明したように、ＣＤＭＡ無線電話システムは、一般的に、複数の移動
加入者ユニット１０、複数の基地局１２、基地局制御器（ＢＳＣｓ）１４、そし
て移動スイッチングセンター（ＭＳＣ）１６を含む。移動スイッチングセンター
１６は、従来の公衆交換電話回路網（ＰＳＴＮ）１８とインターフェースを形成
する。移動スイッチングセンター１６はまた、基地局制御器１４ともインターフ
ェースを形成する。基地局制御器１４は迂回中継線を経て基地局１２と結合され
ている。迂回中継線は、たとえばＥ１／Ｔ１、ＡＴＭ、ＩＰ、ＰＰＰ，フレーム
リレー、ＨＤＳＬ、ＡＤＳＬ、あるいはｘＤＳＬを含む、いくつかの既知のイン
ターフェースの何れをも支持するよう形成されているかもしれない。システム内
には、二つより多くの基地局制御器１４があるかもしれないことは了解される。
各基地局１２は、有利に、少なくとも一つのセクタ（図示せず）を含み、各セク
タは、全方向性アンテナあるいは、基地局１２から特定方向に放射状に離れた点
にあるアンテナを含む。代わりに、各セクタは、ダイバーシティ受信のための二
つのアンテナを含むかもしれない。各基地局１２は、好都合に、複数の周波数割
り当てを支持するように設計されているかも知れない。セクタの交点（intersec
tion）および周波数の割り当ては、ＣＤＭＡチャネルとして参照されるかもしれ
ない。基地局１２はまた、基地局トランシーバサブシステム（ＢＴＳｓ）１２と
して知られるかもしれない。代わりに、“基地局”は産業界において、基地局制
御器（ＢＳＣ）１４および一つあるいはそれ以上の基地局トランシーバサブシス
テムをまとめて参照するために使用されるかもしれない。基地局トランシーバサ
ブシステム１２はまた、“セルサイト”１２と表示されるかもしれない。代わり
に、与えられた基地局トランシーバサブシステム（ＢＴＳ）１２の個々のセクタ
は、セルサイトとして参照されるかもしれない。移動加入者ユニット１０は、典
型的にセルラ、あるいはＰＣＳ電話１０である。システムは、有利に、ＩＳ‐９
５標準に従った使用のために形成される。

【００１９】セルラ電話システムの典型的動作の期間中、基地局１２は、一連の移動ユニッ
ト１０から、一連の逆方向リンク信号を受信する。移動ユニット１０は、電話呼
あるいは他の通信を処理する。与えられた基地局１２によって受信された、各逆
方向リンク信号は、その基地局１２の中で処理される。その結果のデータは、基
地局制御器１４に転送される。基地局制御器１４は、基地局１２間のソフトハン
ドオフの調和的総合化を含む、コールリソースアロケーション（ｃａｌｌｒｅ
ｓｏｕｒｅｃｅａｌｌｏｃａｔｉｏｎ）および、移動性マネージメントファン
クショナリティ（ｍｏｂｉｌｉｔｙｍａｎａｇｅｍｅｎｔｆｕｎｃｔｉｏｎ
ａｌｉｔｙ）を与える。基地局制御器１４はまた、受信データを移動スイッチン
グセンター１６に送る。そして移動スイッチングセンター１６は、公衆交換電話
回路網１８とのインターフェースに対して付加的な経路支持サービスを与える。
同様に、公衆交換電話回路網１８は移動スイッチングセンター１６とインターフ
ェース接続し、そして移動スイッチングセンター１６は、基地局制御器１４とイ
ンターフェース接続する。基地局制御器１４は、順番に基地局１２を、一連の順
方向リンク信号を一連の移動ユニット１０に送信するよう制御する。

【００２０】図２において、第１の符号器１００は、ディジタル化された音声サンプルｓ（
ｎ）を受信し、第１の復号器１０４に対して、伝送媒体１０２あるいは通信チャ
ネル１０２上に送信するためにサンプルｓ（ｎ）を符号化する。復号器１０４は
、符号化された音声サンプルを復号し、出力音声信号ｓ_{ｓｙｎｔｈ}（ｎ）を組立
てる。反対方向への送信のためには、第２の符号器１０６が、ディジタル化され
た音声サンプルｓ（ｎ）を符号化し、通信チャネル１０８上に送信される。第２
の復号器１１０は、符号化された音声サンプルを受信し、組立てられた出力音声
信号ｓ_{ｓｙｎｔｈ}（ｎ）を発生しながら復号する。

【００２１】音声サンプルｓ（ｎ）は、たとえばパルス符号変調（ＰＣＭ）、コンパンデッ
ドμ‐ｌａｗ、あるいはＡ‐ｌａｗを含む、当業界では知られた種々の方法のど
れかに従って、ディジタル化され量子化されている音声信号を示す。当業界にお
いては知られているように、音声サンプルｓ（ｎ）は、入力データのフレームに
構造化され、そこで各フレームはディジタル化された音声サンプルｓ（ｎ）の、
予め設定された数を含んでいる。典型的実施例においては、８ｋＨｚのサンプリ
ングレートが、１６０のサンプルを含んでいる各２０ミリ秒のフレームとともに
使用される。以下に述べる実施例においては、データ送信のレートは、フレーム
ツーフレーム基準で、１３．２ｋｂｐｓ（フルレート）から６．２ｋｂｐｓ（ハ
ーフレート）に、２．６ｋｂｐｓ（４分の１レート）に、１ｋｂｐｓ（８分の１
レート）に、有利に変えられるかもしれない。データ送信レートが変化すること
は、より低いビットレートは、比較的少ない音声情報を含んでいるフレームに対
して選択的に使用されるかもしれないために、好都合である。当業者により了解
されるように、他のサンプリングレート、フレームサイズ、そしてデータ送信レ
ートが使用されるかもしれない。

【００２２】第１の符号器１００および第２の復号器１１０は、ともに第１の音声コーダ、
すなわち音声コーデックを含む。音声コーダは、たとえば、図１を参照して前に
述べた、加入者ユニット、基地局トランシーバサブシステム、あるいは基地局制
御器を含む音声信号を送信するためのいずれの通信デバイスにおいても使用可能
であろう。同様にして、第２の符号器１０６、および第１の復号器１０４はとも
に第２の音声コーダを含んでいる。当業者によって、音声コーダは、ディジタル
信号処理装置（ＤＳＰ）、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）、ディスクリート
ゲートロジック、ファームウエア、あるいは、いずれの従来のプログラマブルソ
フトウエアモジュールおよびマイクロ処理装置を用いて、実行されるかもしれな
いことは理解される。ソフトウエアモジュールは、ランダムアクセスメモリ、フ
ラッシュメモリ、抵抗器、あるいは、当業界で知られている、いずれの他の書き
込み可能な蓄積媒体の形態内に属することができるであろう。代わりに、いずれ
の従来の処理装置、制御器あるいはステートマシンがマイクロ処理装置に代わっ
て置き換えられるであろう。音声符号化用にとくに設計された典型的な特定用途
向け集積回路は、本発明の譲渡人に譲渡され、参照によって本発明に完全に組み
込まれている、米国特許５，７２７，１２３、および、「ボコーダ用途向け集積
回路」と題する、１９９４年２月１６日に提出され、本発明の譲渡人に譲渡され
、参照によって本発明に完全に組み込まれている、米国アプリケーションシリア
ル番号０８／１９７，４１７の中に記述されている。

【００２３】図３において、音声符号器に用いられるかもしれない符号器２００は、モード
決定モジュール２０２、ピッチ評価モジュール２０４、線形予測解析モジュール
２０６、線形予測解析フィルタ２０８、線形予測量子化モジュール２１０、そし
て残留量子化モジュール２１２を含む。入力音声フレームｓ（ｎ）は、モード決
定モジュール２０２、ピッチ評価モジュール２０４、線形予測解析モジュール２
０６、そして線形予測解析フィルタ２０８に与えられる。モード決定モジュール
２０２は、他の数ある特徴の中で、周期性、エネルギー、信号対雑音比（ＳＮＲ
）、あるいはゼロクロッシングレートモードに基づいて、各入力音声フレームｓ
（ｎ）の、インデックスＩ_ＭおよびモードＭを発生する。周期性にしたがって、
音声フレームを分類する種々の方法は、本発明の譲渡人に譲渡され、参照によっ
て発明の中に完全に組み込まれている、米国特許５，９１１，１２８の中に記述
されている。これらの方法はまた、通信機械工業会産業暫定規格ＴＩＡ／ＥＩＡ
ＩＳ‐１２７およびＴＩＡ／ＥＩＡＩＳ‐７３３の中に組み込まれている。
典型的なモード決定方法はまた、前述の米国アプリケーションシリアル番号０９
／２１７，３４１の中に記述されている。

【００２４】ピッチ評価モジュール２０４は、各入力音声フレームｓ（ｎ）に基づいてピッ
チインデックスＩ_Ｐおよび遅れ値Ｐ_０を生じる。線形予測解析モジュール２０６
は、線形予測パラメータａを発生するために、各入力音声フレームｓ（ｎ）に関
する線形予測解析を行う。線形予測パラメータａは、線形予測量子化モジュール
２１０に与えられる。線形予測量子化モジュール２１０はまた、モードＭを受信
し、それに関してモードに依存した方法で量子化過程を実行する。線形予測量子
化モジュール２１０は、線形予測インデックスＩ_ＬＰおよび量子化された線形予
測パラメータ

【数３７】を生じる。線形予測解析フィルタ２０８は、入力音声フレームｓ（ｎ）に加えて
、量子化された線形予測パラメータ

【数３８】を受信する。線形予測解析フィルタ２０８は、入力音声フレームｓ（ｎ）と量子
化された線形予測パラメータ

【数３９】に基づき再組立した音声との間の誤差を示す、線形予測残留信号Ｒ［ｎ］を発生
する。線形予測残留Ｒ［ｎ］、モードＭ、そして量子化された線形予測パラメー
タ

【数４０】は、残留量子化モジュール２１２に与えられる。これらの値に基づき、残留量子
化モジュール２１２は、残留インデックスＩ_Ｒおよび量子化された残留信号

【数４１】を生じる。

【００２５】図４において、音声コーダ内に使用されるかも知れない復号器３００は、線形
予測パラメータ復号化モジュール３０２、残留復号化モジュール３０４、モード
復号化モジュール３０６、そして線形予測組立フィルタ３０８を含む。モード復
号化モジュール３０６は、それからモードＭを発生しながら、モードインデック
スＩ_Ｍを受信し復号する。線形予測パラメータ復号化モジュール３０２は、モー
ドＭおよび線形予測インデックスＩ_ＬＰを受信する。線形予測パラメータ復号化
モジュール３０２は、量子化された線形予測パラメータ

【数４２】を生じるために、受信値を復号する。残留復号化モジュール３０４は、残留イン
デックスＩ_Ｒ、ピッチインデックスＩ_Ｐ、そしてモードインデックスＩ_Ｍを受信
する。残留復号化モジュール３０４は、量子化された残留信号

【数４３】を発生するために、受信値を復号する。量子化された残留信号

【数４４】および量子化された線形予測パラメータ

【数４５】は、そこから復号化された出力音声信号Ｓ[ｎ]が組み立てられる、線形予測組立
フィルタ３０８に与えられる。

【００２６】図３の符号器２００、および図４の復号器３００の、種々のモジュールの動作
および実行は、当業界には知られており、前述の米国特許５，４１４，７９６、
およびＬ．Ｂ．Ｌａｂｉｎｅｒ＆Ｒ．Ｗ．Ｓｃｈａｆｅｒ、「音声信号のデ
ィジタル処理」３９６‐４５３（１９７８）に記述されている。

【００２７】図５のフローチャートに示したように、実施例に従った音声コーダは、送信の
ために音声サンプルの処理をする一連のステップに従う。ステップ４００におい
て、音声コーダは連続したフレーム内の音声信号のディジタルサンプルを受信す
る。与えられたフレームの受信と同時に、音声コーダはステップ４０２に進む。
ステップ４０２において、音声コーダはフレームのエネルギーを検出する。この
エネルギーはフレームの音声活動の尺度である。音声検出は、ディジタル化され
た音声サンプルの振幅の２乗を集計し、その結果のエネルギーをしきい値と比較
することによって行われる。実施例において、しきい値は背景雑音の変化してい
るレベルに基づいて順応する。典型的な可変しきい値音声活動検出器は、前述の
米国特許５，４１４，７９６に記述されている。若干の無声音声音は、背景雑音
として、誤って符号化されるかもしれないほど、極端に低いエネルギーサンプル
でありうる。この発生を防ぐために、低エネルギーサンプルのスペクトル傾き（
ｔｉｌｔ）が、前述の米国特許５，４１４，７９６に記述されているように背景
雑音から無声音声を識別するために用いられるかも知れない。

【００２８】フレームのエネルギーを検出した後、音声コーダはステップ４０４に進む。ス
テップ４０４においては、音声コーダは、検出されたフレームエネルギーがフレ
ームを音声情報を含むとして分類するのに十分であるか否かを決定する。もしも
、検出されたフレームエネルギーが、予め設定されたしきい値レベルよりも下で
あれば、音声コーダはステップ４０６に進む。ステップ４０６においては、音声
コーダはフレームを背景雑音（すなわち無音声あるいは無音）として符号化する
。実施例においては、背景雑音フレームは１／８レートすなわち１ｋｂｐｓとし
て符号化される。もしもステップ４０４において検出されたフレームエネルギー
が予め設定されたしきい値レベルを満足し、あるいは超えていれば、このフレー
ムは音声として分類され、音声コーダはステップ４０８に進む。

【００２９】ステップ４０８においては、音声コーダは、フレームが無声音声であるか否か
を決定する。すなわち音声コーダはフレームの周期性を吟味する。周期性決定に
関する種々の既知の方法は、たとえばゼロクロッシングの使用、および規格化さ
れた自己相関関数（ＮＡＣＦｓ）の使用を含む。とくに、周期性の検出にゼロク
ロッシングおよび自己相関関数を使用することは、前述の米国特許５，９１１，
１２８、および米国アプリケーションシリアル番号０９／２１７，３４１に記述
されている。さらに、無声音声から有声音声を識別するのに使用される上記の方
法は、通信機械工業会暫定規格ＴＩＡ／ＥＩＡＩＳ‐１２７およびＴＩＡ／Ｅ
ＩＡＩＳ‐７３３の中に組み入れられている。もしもステップ４０８において
、フレームが無声音声と決定されれば、音声コーダはステップ４１０に進む。ス
テップ４１０においては、音声コーダは、フレームを無声音声として符号化する
。実施例においては、無声音声フレームは、４分の１レートすなわち２．６ｋｂ
ｐｓで符号化される。もしもステップ４０８においてフレームが無声音声である
と決定されなければ、音声コーダはステップ４１２に進む。

【００３０】ステップ４１２において、音声コーダは、たとえば前述の米国特許５，９１１
，１２８に記述されているように、当業界においては知られている周期性検出方
法を用いて、このフレームが遷移音声であるか否かを決定する。もしもフレーム
が遷移音声であると決定されれば、音声コーダはステップ４１４に進む。ステッ
プ４１４において、フレームは遷移音声（すなわち無声音声から有声音声への遷
移）として符号化される。実施例において、遷移音声フレームは、「遷移音声フ
レームのマルチパルス補間符号化」、と題する、１９９９年５月７日に提出され
た、そして本発明の譲渡人に譲渡され、参照によって本発明に完全に組み込まれ
た、米国アプリケーションシリアル番号０９／３０７，２９４の中に記述されて
いる、マルチパルス補間符号化方法に従って符号化される。他の実施例において
、遷移音声フレームはフルレートすなわち１３．２ｋｂｐｓで符号化される。

【００３１】もしもステップ４１２において、音声コーダがフレームは遷移音声ではないと
決定すれば、音声コーダはステップ４１６に進む。ステップ４１６において、音
声コーダはフレームを有声音声として符号化する。実施例において、有声音声フ
レームはハーフレートすなわち６．２ｋｂｐｓで符号化されるかもしれない。有
声音声フレームをフルレートすなわち１３．２ｋｂｐｓ（あるいは８ｋＣＥＬＰ
コーダにおいてはフルレート、８ｋｂｐｓ）で符号化することもまた可能である
。しかしながら、当業者は、有声フレームのハーフレートにおける符号化は、有
声フレームの定常的性質を利用することによって、符号器に貴重な帯域幅の節約
を可能とすることを評価するであろう。さらに、有声音声を符号化するのに使用
されたレートにかかわらず、有声音声は、過ぎたフレームからの情報を用いて有
利に符号化され、そしてまたそのために、予測的に符号化されると言われる。

【００３２】当業者は、音声信号あるいは対応する線形予測残留の何れでも、図５に示され
たステップに従って符号化されるかもしれないことを評価するであろう。雑音、
無声、遷移、そして有声音声の波形特性は、図６Ａのグラフにおいて、時間の関
数として見ることができる。雑音、無声、遷移、そして有声の線形予測残留の波
形特性は、図６Ｂのグラフにおいて、時間の関数として見ることができる。

【００３３】実施例において、音声コーダは、線スペクトル情報ベクトル量子化に関する、
二つの方法を交錯するために、図７のフローチャートに示されるアルゴリズムス
テップを実行する。音声コーダは有利に非移動平均予測に基づいた線スペクトル
情報ベクトル量子化のための、等価移動平均コードブックベクトルの推定値を計
算し、そしてこのことは、音声コーダが、線スペクトル情報ベクトル量子化に関
する、二つの方法を交錯することを可能とする。移動平均予測に基づいた方法に
おいて、移動平均は、前に処理したフレームの数、Ｐに対して計算される。パラ
メータを掛け合わせることによって計算されている移動平均は、以下に述べるよ
うに、各ベクトルコードブック記載内容によって重みづけする。移動平均は、こ
れも以下に述べるように、目標量子化ベクトルを発生するために、線スペクトル
情報パラメータの入力ベクトルから減算される。非移動平均予測に基づいたベク
トル量子化方法は、移動平均予測に基づいたベクトル量子化方法を用いない、何
れかの知られたベクトル量子化方法であるかもしれないことは、当業者によって
容易に評価されるであろう。

【００３４】線スペクトル情報パラメータは、フレーム間移動平均予測とベクトル量子化を
用いること、あるいは、たとえば、スプリットベクトル量子化，マルチステージ
ベクトル量子化（ＭＳＶＱ）、スイッチド予測的ベクトル量子化（ＳＰＶＱ）、
あるいはこれらの一部、あるいはすべての組み合わせなどの、いずれかの他の標
準的非移動平均予測に基づいたベクトル量子化方法を用いることのどちらかによ
って、典型的に量子化される。図７を参照して記述された実施例において、一つ
の方法が、上述のベクトル量子化法の何れかと移動平均予測に基づいたベクトル
量子化法とを混合するために使用される。移動平均予測に基づいたベクトル量子
化法は、本質が定常的、すなわち静的な（図６Ａ‐Ｂにおける静的な有声フレー
ムについて示されているような信号を示す）音声フレームに対する、最適効果の
ために用いられる一方で、非移動平均予測に基づいたベクトル量子化法は、本質
が定常的でない、すなわち非静的な（図６Ａ‐Ｂにおける無声フレームおよび遷
移フレームについて示されているような信号を示す）音声フレームに対する最適
効果のために用いられることから、これは望ましいことである。

【００３５】Ｎ‐次元の線スペクトル情報パラメータを量子化するための、非移動平均予測
に基づいたベクトル量子化方法において、Ｍ^ｔｈフレームに対する入力ベクトル

【数４６】は量子化に対する目標として直接に使用され、そして上で言及した標準ベクトル
量子化手法の何れかを用いて、ベクトル

【数４７】に量子化される。

【００３６】典型的なフレーム間移動平均予測法において、量子化にための目標は

【数４８】として計算される。ここで、

【数４９】は、フレームＭのすぐ前のＰ個のフレームに関する線スペクトル情報パラメータ
に対応するコードブック記載内容である。そして、

【数５０】は、

【数５１】であるような、それぞれの加重値である。目標量子化Ｕ_Ｍはそこで、上で言及し
たベクトル量子化手法の何れかを用いて

【数５２】に量子化される。量子化された線スペクトル情報ベクトルはつぎのように計算さ
れる。

【数５３】

【００３７】移動平均予測手法は、コードブック記載内容の過去の値、過去のＰ個のフレー
ムに対する

【数５４】の存在を必要とする。コードブック記載内容はこれらのフレーム（過去のＰ個の
フレームの中に）に対して自動的に得られる一方、それらは移動平均手法を用い
てそれ自身量子化されており、過去のＰ個のフレームの残留は、非移動平均予測
に基づいたベクトル量子化手法を用いて量子化されていることが可能であり、そ
して対応するコードブック記載内容

【数５５】は、これらのフレームに対しては直接に得られない。このことは、上の二つのベ
クトル量子化の方法を混合する、すなわち交錯することを困難にしている。

【００３８】図７を参照して記述された実施例において、コードブック記載内容

【数５６】が明確に得られない、

【数５７】の場合、コードブック記載内容

【数５８】の推定値

【数５９】を計算するのに、つぎの式

【数６０】が有利に使用されている。ここで、

【数６１】は、

【数６２】であるような、それぞれの加重値であり、

【数６３】が初期条件である。典型的な初期条件は

【数６４】であって、ここでＬ^Ｂは線スペクトル情報（ＬＳＩ）パラメータのバイアス値で
ある。つぎのものは、加重値の典型的組み合わせである。

【数６５】

【００３９】図７のフローチャートのステップ５００において、音声コーダは、入力線スペ
クトル情報ベクトルＬ_Ｍを、移動平均予測に基づいたベクトル量子化手法で量子
化するか否かを決定する。この決定は、フレームの音声含有量に有利に基づいて
いる。たとえば、静的有声フレームに関する入力線スペクトル情報パラメータは
、移動平均予測に基づいたベクトル量子化方法で、もっとも有利に量子化される
。一方無声フレームおよび遷移フレームに関する入力線スペクトル情報パラメー
タは、非移動平均予測に基づいたベクトル量子化方法で、もっとも有利に量子化
される。もしも音声コーダが、入力線スペクトル情報ベクトルＬ_Ｍを、移動平均
予測に基づいたベクトル量子化方法で量子化することを決定すれば、音声コーダ
はステップ５０２に進む。一方、もしも音声コーダが、入力線スペクトル情報ベ
クトルＬ_Ｍを、移動平均予測に基づいたベクトル量子化方法で量子化しないと決
定すれば、音声コーダはステップ５０４に進む。

【００４０】ステップ５０２において、音声コーダは、上の方程式（１）に従って、量子化
のための目標Ｕ_Ｍを計算する。音声コーダはそこでステップ５０６に進む。ステ
ップ５０６において、音声コーダは、当業界の人によく知られている、種々の一
般的ベクトル量子化手法の何れかに従って目標Ｕ_Ｍを量子化する。音声コーダは
そこでステップ５０８に進む。ステップ５０８においては、音声コーダは、上の
方程式（２）に従って、量子化された目標

【数６６】から、量子化された線スペクトル情報パラメータのベクトル

【数６７】を計算する。

【００４１】ステップ５０４においては、音声コーダは、当業界においてはよく知られた種
々の非移動平均予測に基づいたベクトル量子化手法に従って、目標Ｌ_Ｍを量子化
する。（当業者は理解しているように、非移動平均予測に基づいたベクトル量子
化手法における、量子化のための目標ベクトルはＬ_ＭであってＵ_Ｍではない。）
音声コーダは、そこでステップ５１０に進む。ステップ５１０においては、音声
コーダは、上の方程式（３）に従って量子化された、線スペクトル情報パラメー
タのベクトル

【数６８】から、等価移動平均符号ベクトル

【数６９】を計算する。

【００４２】ステップ５１２において、音声コーダは、過去のＰ個のフレームの移動平均コ
ードブックベクトルのメモリを更新するために、ステップ５０６で得られた量子
化された目標

【数７０】、およびステップ５１０で得られた等価移動平均符号ベクトル

【数７１】を使用する。過去のＰ個のフレームの移動平均コードブックベクトルの更新され
たメモリは、そこでステップ５０２において、次のフレームに対する、入力線ス
ペクトル情報ベクトルＬ_Ｍ＋１の量子化のための目標Ｕ_Ｍを計算するために、使
用される。

【００４３】このように、音声コーダ内において、線スペクトル情報量子化方法を交錯する
ための新しい方法および装置について記述してきた。当業者は、ここに開示され
た実施例に関して記述された、種々の実例となる、論理ブロックおよびアルゴリ
ズムステップは、ディジタル信号処理装置（ＤＳＰ）、特定用途向け集積回路（
ＡＳＩＣ）、ディスクリートゲートあるいはトランジスタ論理、たとえば、抵抗
あるいはＦＩＦＯなどディスクリートハードウエア部品、一連のファームウエア
命令を実行する処理装置、あるいはいずれかの従来のプログラマブルソフトウエ
アモジュールおよび処理装置を用いて実行され、遂行されるかもしれないことは
理解するであろう。処理装置は、有利にマイクロ処理装置であるかもしれず、し
かし代わりに処理装置はいずれかの従来の処理装置、制御器、マイクロ制御器、
あるいはステートマシンであるかもしれない。ソフトウエアモジュールは、ラン
ダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、フラッシュメモリ、抵抗器、あるいは当業界で
は知られる、書き込み可能な記憶媒体の他の形態のいずれかに属しうるであろう
。当業者は、さらに、上記を通じて参照されるデータ、命令、指揮、情報、信号
、ビット、シンボル、およびチップは、電圧、電流、電磁波、磁場あるいは粒子
、光フィールドあるいは粒子、あるいはこれらの組み合わせのいずれかによって
適切に表現されることを認識するであろう。

【００４４】本発明の望ましい実施例について以上のように示しそして記述してきた。しか
しながらこの技術の当業者にとってここに開示した実施例に対する多くの代替物
をこの発明の精神または範囲から逸脱することなしに形成し得ることは明白であ
ろう。それ故、本発明は上記特許請求の範囲に従う場合を除き、制限がなされる
べきものではない。

【図面の簡単な説明】

【図１】図１は、無線電話システムのブロック線図である。

【図２】図２は、音声コーダによって各端において終結された通信チャネルのブロック
線図である。

【図３】図３は、符号器のブロック線図である。

【図４】図４は、復号器のブロック線図である。

【図５】図５は、音声符号化決定過程を説明しているフローチャートである。

【図６】図６Ａは、音声信号振幅対時間のグラフである。図６Ｂは、線形予測残留振幅対時間のグラフである。

【図７】図７は、線スペクトル情報ベクトル量子化に関する二つの方法を交錯する、音
声コーダにより実行される方法ステップを説明しているフローチャートである。

【符号の説明】

１０…移動ユニット１２…基地局１４…基地局制御器１６…移動スイッチングセンター１８…公衆交換電話回路網９５…暫定標準１００…第１の符号器１０２…通信チャネル１０４…復号器１０６…第２の符号器１０８…通信チャネル１１０…第２の復号器２００…符号器２０２…モード決定モジュール２０４…ピッチ評価モジュール２０６…線形予測解析モジュール２０８…線形予測解析フィルタ２１０…線形予測量子化モジュール２１２…残留量子化モジュール３００…復号器３０２…線形予測パラメータ復号化モジュール３０４…残留復号化モジュール３０６…モード復号化モジュール３０８…線形予測組立フィルタ

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (81)指定国ＥＰ(ＡＴ，ＢＥ，ＣＨ，ＣＹ，ＤＥ，ＤＫ，ＥＳ，ＦＩ，ＦＲ，ＧＢ，ＧＲ，ＩＥ，ＩＴ，ＬＵ，ＭＣ，ＮＬ，ＰＴ，ＳＥ)，ＯＡ(ＢＦ，ＢＪ，ＣＦ，ＣＧ，ＣＩ，ＣＭ，ＧＡ，ＧＮ，ＧＷ，ＭＬ，ＭＲ，ＮＥ，ＳＮ，ＴＤ，ＴＧ)，ＡＰ(ＧＨ，ＧＭ，ＫＥ，ＬＳ，ＭＷ，ＭＺ，ＳＤ，ＳＬ，ＳＺ，ＴＺ，ＵＧ，ＺＷ)，ＥＡ(ＡＭ，ＡＺ，ＢＹ，ＫＧ，ＫＺ，ＭＤ，ＲＵ，ＴＪ，ＴＭ)，ＡＥ，ＡＧ，ＡＬ，ＡＭ，ＡＴ，ＡＵ，ＡＺ，ＢＡ，ＢＢ，ＢＧ，ＢＲ，ＢＹ，ＢＺ，ＣＡ，ＣＨ，ＣＮ，ＣＲ，ＣＵ，ＣＺ，ＤＥ，ＤＫ，ＤＭ，ＤＺ，ＥＥ，ＥＳ，ＦＩ，ＧＢ，ＧＤ，ＧＥ，ＧＨ，ＧＭ，ＨＲ，ＨＵ，ＩＤ，ＩＬ，ＩＮ，ＩＳ，ＪＰ，ＫＥ，ＫＧ，ＫＰ，ＫＲ，ＫＺ，ＬＣ，ＬＫ，ＬＲ，ＬＳ，ＬＴ，ＬＵ，ＬＶ，ＭＡ，ＭＤ，ＭＧ，ＭＫ，ＭＮ，ＭＷ，ＭＸ，ＭＺ，ＮＯ，ＮＺ，ＰＬ，ＰＴ，ＲＯ，ＲＵ，ＳＤ，ＳＥ，ＳＧ，ＳＩ，ＳＫ，ＳＬ，ＴＪ，ＴＭ，ＴＲ，ＴＴ，ＴＺ，ＵＡ，ＵＧ，ＵＺ，ＶＮ，ＹＵ，ＺＡ，ＺＷ (72)発明者マンジュナス、シャラスアメリカ合衆国、カリフォルニア州 92126 サン・ディエゴ、ナンバー５、シリング・アベニュー 7104 Ｆターム(参考） 5D045 CB01 CB03 CC07 DA02 DA11 5J064 BA13 BB03 BC11 BC16 BC21 BC27 BC29 BD02

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】フレームを解析し、それに基づき線スペクトル情報符号ベク
トルを発生するよう形成された線形予測フィルタと、線形予測フィルタと結合し、非移動平均予測に基づいたベクトル量子化手法を
使用する第１のベクトル量子化手法で、線スペクトル情報ベクトルをベクトル量
子化するよう形成されている量子化器とを含み、量子化器は、さらに第１の手法のために等価移動平均符号ベクトルを計算し、
音声コーダによって前に処理された、予め設定されたフレーム数に対して符号ベ
クトルの移動平均コードブックのメモリを、この等価移動平均符号ベクトルで更
新し、更新された移動平均コードブックのメモリに基づいて第２の手法のための
目標量子化ベクトルを計算し、量子化された目標符号ベクトルを発生するために
、移動平均予測に基づいた方法を使用している第２のベクトル量子化手法で目標
量子化ベクトルをベクトル量子化し、量子化された目標符号ベクトルで移動平均
コードブックのメモリを更新し、そして量子化された目標符号ベクトルから、量
子化された線スペクトル情報ベクトルを計算する、音声コーダ。
【請求項２】フレームが音声のフレームである請求項１の音声コーダ。
【請求項３】フレームが線形予測残留のフレームである請求項１の音声コ
ーダ。
【請求項４】目標量子化ベクトルは、方程式【数１】に従って計算され、ここで【数２】は、このフレームのすぐ前に処理された予め設定された数のフレームの線スペク
トル情報パラメータに対応しているコードブック記載内容であり、そして【数３】は、【数４】であるような、それぞれの加重値である、請求項１の音声コーダ。
【請求項５】量子化された線スペクトル情報ベクトルは方程式【数５】に従って計算され、ここで【数６】は、このフレームのすぐ前に処理された予め設定されたフレーム数の、線スペク
トル情報パラメータに対応したコードブック記載内容であり、そして【数７】は、【数８】であるような、それぞれの加重値である、請求項１の音声コーダ。
【請求項６】等価移動平均符号ベクトルは、方程式【数９】に従って計算され、ここで【数１０】は、それぞれ【数１１】であるような、等価移動平均符号ベクトル要素の加重値であり、そしてそこに【数１２】の初期条件が確立されている、請求項１の音声コーダ。
【請求項７】音声コーダが、無線通信システムの加入者ユニット内にある
、請求項１の音声コーダ。
【請求項８】第１の、そして第２の量子化ベクトル量子化手法を用いた、
フレームの線スペクトル情報ベクトルのベクトル量子化の方法であって、第１の
手法は非移動平均予測に基づいたベクトル量子化方法を用いており、第２の手法
は、移動平均予測に基づいたベクトル量子化方法を用いており、第１のベクトル量子化手法によって線スペクトル情報ベクトルのベクトル量子
化を行い、第１の手法のための等価移動平均符号ベクトルを計算し、音声コーダによって前に処理された、予め設定されたフレーム数に対して、符
号ベクトルの移動平均コードブックのメモリを等価移動平均符号ベクトルで更新
し、更新された移動平均コードブックメモリに基づいて第２の手法のための目標量
子化ベクトルを計算し、量子化された目標符号ベクトルを発生するために、第２のベクトル量子化手法
を用いて目標量子化ベクトルをベクトル量子化し、移動平均コードブックのメモリを量子化された目標符号ベクトルで更新し、そ
して量子化された目標符号ベクトルから量子化された線スペクトル情報ベクトルを
導出するステップを含む方法。
【請求項９】フレームが音声のフレームである請求項８の方法。
【請求項１０】フレームが線形予測残留のフレームである請求項８の方法
。
【請求項１１】計算ステップが、方程式【数１３】に従って、目標量子化を計算することを含み、ここで【数１４】は、このフレームのすぐ前に処理された予め設定された数のフレームに関する、
線スペクトル情報パラメータに対応したコードブック記載内容であり、そして【数１５】は、【数１６】であるような、それぞれのパラメータの加重値である、請求項８の方法。
【請求項１２】導出ステップが、方程式【数１７】に従って量子化された線スペクトル情報ベクトルを導出することを含み、【数１８】は、このフレームのすぐ前に処理されたフレームの予め設定された数の線スペク
トル情報パラメータに対応したコードブック記載内容であり、そして【数１９】は、【数２０】であるような、それぞれのパラメータ重みづけである、請求項８の方法。
【請求項１３】計算ステップが、方程式【数２１】に従って、等価移動平均符号ベクトルを計算することを含み、ここで、【数２２】は、それぞれ、【数２３】であるような、等価移動平均符号ベクトル要素の加重値であり、そしてそこで【数２４】の初期条件が確立される、請求項８の方法。
【請求項１４】非移動平均予測に基づいたベクトル量子化方法を用いる第
１のベクトル量子化手法を用いて、フレームの線スペクトル情報ベクトルをベク
トル量子化する手段と、第１の手法のための等価移動平均符号ベクトルを計算す
る手段と、音声コーダによって前に処理された、予め設定された数のフレームに関する符
号ベクトルの移動平均コードブックのメモリを、等価移動平均符号ベクトルで更
新する手段と、更新された移動平均コードブックのメモリに基づいて、第２の手法のための目
標量子化ベクトルを計算するする手段と、量子化された目標符号ベクトルを発生するために、第２のベクトル量子化手法
で、目標量子化ベクトルをベクトル量子化する手段と、移動平均コードブックのメモリを、量子化された目標符号ベクトルで更新する
ための手段と、そして量子化された目標符号ベクトルから、量子化された線スペクトル情報ベクトル
を導出する手段とを含む音声コーダ。
【請求項１５】フレームが音声のフレームである請求項１４の音声コーダ
。
【請求項１６】フレームが、線形予測残留のフレームである請求項１４の
音声コーダ。
【請求項１７】目標量子化が、方程式【数２５】に従って計算され、ここで【数２６】は、このフレームのすぐ前に処理された予め設定された数のフレームに関する、
線スペクトル情報パラメータに対応したコードブック記載事項であり、そして【数２７】は、【数２８】であるような、それぞれのパラメータの加重値である、請求項１４の音声コーダ
。
【請求項１８】量子化された線スペクトル情報ベクトルが、方程式【数２９】に従って導出され、ここで【数３０】は、このフレームのすぐ前に処理された予め設定された数のフレームに関する、
線スペクトル情報パラメータに対応したコードブック記載内容であり、そして【数３１】は、【数３２】であるような、それぞれのパラメータの加重値である、請求項１４の音声コーダ
。
【請求項１９】等価移動平均符号ベクトルが方程式【数３３】に従って計算され、ここで、【数３４】は、それぞれ、【数３５】であるような、等価移動平均符号ベクトル要素の加重値であり、そしてそこで【数３６】の初期条件が確立される、請求項１４の音声コーダ。
【請求項２０】音声コーダが、無線通信システムの加入者ユニット内にあ
る、請求項１４の音声コーダ。