JP2523286B2 - 音声符号化及び復号化方法 - Google Patents
音声符号化及び復号化方法Info
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Description
【発明の詳細な説明】 「産業上の利用分野」 この発明は、音声信号を周波数領域に変換し、波形歪
を小さくおさえて量子化する音声符号化方法に関する。
を小さくおさえて量子化する音声符号化方法に関する。
「従来の技術」 この種の符号化方法には特許1258025号「音声の適応
変換符号化方式」が知られている。この方法は第３図に
示すように入力端子11から入力される音声信号は、一般
にアナログ音声信号を一定周期でサンプリングし、その
サンプリング値をディジタル信号としたものであり、こ
の音声信号は分析フレーム単位で線形予測分析部12へ入
力され、線形予測分析され、その予測係数とパワとがベ
クトル量子化部13でベクトル量子化され、補助情報とし
て出力される。その補助情報は局部復号化部14で逆量子
化されて復号され、その復号出力により逆フィルタ15の
フィルタ係数に制御される。この逆フィルタ15に入力端
子11からの音声信号が入力されて線形予測分析部12での
予測残差が抽出される。この予測残差信号は直交変換部
16で離散的コサイン変換や離散的フーリエ変換などによ
り周波数領域のサンプルに変換され、次にその周波数領
域の信号をブロック分割部17で低周波成分から一定個数
ずつとり出して、ベクトルを構成する。これらはベクト
ル量子化部18でベクトル単位に符号帳との照合を行なう
ことで量子化される。
変換符号化方式」が知られている。この方法は第３図に
示すように入力端子11から入力される音声信号は、一般
にアナログ音声信号を一定周期でサンプリングし、その
サンプリング値をディジタル信号としたものであり、こ
の音声信号は分析フレーム単位で線形予測分析部12へ入
力され、線形予測分析され、その予測係数とパワとがベ
クトル量子化部13でベクトル量子化され、補助情報とし
て出力される。その補助情報は局部復号化部14で逆量子
化されて復号され、その復号出力により逆フィルタ15の
フィルタ係数に制御される。この逆フィルタ15に入力端
子11からの音声信号が入力されて線形予測分析部12での
予測残差が抽出される。この予測残差信号は直交変換部
16で離散的コサイン変換や離散的フーリエ変換などによ
り周波数領域のサンプルに変換され、次にその周波数領
域の信号をブロック分割部17で低周波成分から一定個数
ずつとり出して、ベクトルを構成する。これらはベクト
ル量子化部18でベクトル単位に符号帳との照合を行なう
ことで量子化される。
入力音声信号のスペクトル包絡が例えば第４図Ａに示
す状態であり、これを４つを帯域F1〜F4に分割して、予
測残差信号についてベクトル量子化したとする。この
時、この例では低い周波数帯F1では振幅が大きく、高い
周波数帯F3，F4で振幅が小さく、このような振幅となる
ように復号器側で線形予測合成フィルタを周波数領域で
制御する必要がある。つまりこの時復号器側で線形予測
合成フィルタにおける周波数領域でのサンプル点の増幅
率が異なる。すなわち、最終的波形歪を最小とするため
に、ベクトル単位の量子化の歪を制御する必要がある。
実際には局部復号化部14で復号されたスペクトル包絡値
からベクトル量子化部18での各ベクトル（周波数領域）
に対する最適な情報配分を適応情報割当部19で分析フレ
ームごとに計算して決定する。例えば第４図Ａの場合第
４図Ｂに示すように帯域F1に最も多くビットを割当て、
帯域F3，F4は最も少なく、F1はその中間とする。これが
適応情報割当てであり、これは波形歪を小さくするのに
非常に有効な手段である。
す状態であり、これを４つを帯域F1〜F4に分割して、予
測残差信号についてベクトル量子化したとする。この
時、この例では低い周波数帯F1では振幅が大きく、高い
周波数帯F3，F4で振幅が小さく、このような振幅となる
ように復号器側で線形予測合成フィルタを周波数領域で
制御する必要がある。つまりこの時復号器側で線形予測
合成フィルタにおける周波数領域でのサンプル点の増幅
率が異なる。すなわち、最終的波形歪を最小とするため
に、ベクトル単位の量子化の歪を制御する必要がある。
実際には局部復号化部14で復号されたスペクトル包絡値
からベクトル量子化部18での各ベクトル（周波数領域）
に対する最適な情報配分を適応情報割当部19で分析フレ
ームごとに計算して決定する。例えば第４図Ａの場合第
４図Ｂに示すように帯域F1に最も多くビットを割当て、
帯域F3，F4は最も少なく、F1はその中間とする。これが
適応情報割当てであり、これは波形歪を小さくするのに
非常に有効な手段である。
ベクトル量子化部13,18でそれぞれ量子化された符号
は復号側へ送られる。復号側では第３図に示すようにベ
クトル量子化部13よりの符号がスペクトル包絡再生部21
で復号されてスペクトル包絡を再生され、これを示す予
測係数で線形予測合成フィルタ22のフィルタ係数が制御
される。これと共に再生されたスペクトル包絡から、適
応情報割当部19でのビット割当てを算出し、これによ
り、残差スペクトル再生部23で、ベクトル量子化部18の
量子化符号を各帯域ごとに取出し、各符号を復号して予
測残差の周波数成分を得る。これを逆変換部24で時間領
域の予測残差信号に変換して線形予測合成フィルタ22へ
音源信号として供給する。そのフィルタ出力が合成音声
信号として出力端子25に得られる。
は復号側へ送られる。復号側では第３図に示すようにベ
クトル量子化部13よりの符号がスペクトル包絡再生部21
で復号されてスペクトル包絡を再生され、これを示す予
測係数で線形予測合成フィルタ22のフィルタ係数が制御
される。これと共に再生されたスペクトル包絡から、適
応情報割当部19でのビット割当てを算出し、これによ
り、残差スペクトル再生部23で、ベクトル量子化部18の
量子化符号を各帯域ごとに取出し、各符号を復号して予
測残差の周波数成分を得る。これを逆変換部24で時間領
域の予測残差信号に変換して線形予測合成フィルタ22へ
音源信号として供給する。そのフィルタ出力が合成音声
信号として出力端子25に得られる。
ところが、この種のディジタル符号化を実用化する
際、伝送路で誤りが生じる場合がある。特に移動無線の
用途では避けられない問題である。ところが適応情報割
り当てを用いる符号化では、符号誤りに対して大きな被
害を受ける。ディジタル伝送では例えば第５図に示すよ
うに１分析フレームごとに送信される。各フレームの中
はスペクトル包絡を示す符号、つまり量子化部13からの
符号、必要に応じてパワ情報を含む補助情報31と、量子
化部18から符号、つまり波形情報32とからなる。
際、伝送路で誤りが生じる場合がある。特に移動無線の
用途では避けられない問題である。ところが適応情報割
り当てを用いる符号化では、符号誤りに対して大きな被
害を受ける。ディジタル伝送では例えば第５図に示すよ
うに１分析フレームごとに送信される。各フレームの中
はスペクトル包絡を示す符号、つまり量子化部13からの
符号、必要に応じてパワ情報を含む補助情報31と、量子
化部18から符号、つまり波形情報32とからなる。
復号側ではこのフレームと同期をとりまず補助情報31
が復号化される。これによりスペクトル包絡を示す情報
が決定され、フレームごとに異なる波形情報32に対する
情報（ビット）割り当て方法が判明する。この割り当て
の約束に従って波形情報32が復号化される。
が復号化される。これによりスペクトル包絡を示す情報
が決定され、フレームごとに異なる波形情報32に対する
情報（ビット）割り当て方法が判明する。この割り当て
の約束に従って波形情報32が復号化される。
ところがもし、補助情報31に符号誤りが生じると、ス
ペクトル包絡の特性が正しく伝えられないだけでなく、
波形情報32のビット割り当てに誤りが生じる。そうなる
と情報の大部分を占める波形情報32の各ベクトルに対す
る情報の境界を誤り、フレーム全体でほとんどの情報内
容が失なわれてしまう。
ペクトル包絡の特性が正しく伝えられないだけでなく、
波形情報32のビット割り当てに誤りが生じる。そうなる
と情報の大部分を占める波形情報32の各ベクトルに対す
る情報の境界を誤り、フレーム全体でほとんどの情報内
容が失なわれてしまう。
このため、実用的には波形情報32を削って補助情報31
に対して十分な誤り訂正符号を付加せざるを得なかっ
た。それでも一定以上の伝送路誤りが生じると復号がで
きず、音声出力が得られないという問題があった。
に対して十分な誤り訂正符号を付加せざるを得なかっ
た。それでも一定以上の伝送路誤りが生じると復号がで
きず、音声出力が得られないという問題があった。
この発明の目的は、音声を周波数領域で量子化する際
に、伝送路符号誤りに対して弱い適応情報割り当てで波
形歪を小さくするのではなく、情報量固定割り当てのま
まで波形歪を小さくする音声符号化方法を提供すること
にある。
に、伝送路符号誤りに対して弱い適応情報割り当てで波
形歪を小さくするのではなく、情報量固定割り当てのま
まで波形歪を小さくする音声符号化方法を提供すること
にある。
「問題点を解決するための手段」 第一発明によれば、音声信号のサンプル値系列を一定
の個数ごとに１フレームとし、その１フレームごとに直
交変換してスペクトルを求め、そのスペクトルを量子化
する符号化方法において、スペクトルの包絡を平坦化
し、その平坦化されたスペクトルを、周波数領域で一定
の規則で並べかえ、その並べかえたスペクトルを複数の
ベクトルに分割し、その各ベクトルを対応するスペクト
ル包絡値で重みつき距離尺度でベクトル量子化をおこな
う。この並べかえの規則は重みすなわちスペクトル包絡
値の和がベクトルごとにほぼ等しくなるように決められ
る。そして各ベクトルに対する情報量（ビット数）は一
定に割り当てられる。適応的情報の割り当てにより波形
歪を制御する従来の方法と異なり、固定情報割り当ての
まま、ベクトル内の重みつき照合で波形歪が制御され
る。
の個数ごとに１フレームとし、その１フレームごとに直
交変換してスペクトルを求め、そのスペクトルを量子化
する符号化方法において、スペクトルの包絡を平坦化
し、その平坦化されたスペクトルを、周波数領域で一定
の規則で並べかえ、その並べかえたスペクトルを複数の
ベクトルに分割し、その各ベクトルを対応するスペクト
ル包絡値で重みつき距離尺度でベクトル量子化をおこな
う。この並べかえの規則は重みすなわちスペクトル包絡
値の和がベクトルごとにほぼ等しくなるように決められ
る。そして各ベクトルに対する情報量（ビット数）は一
定に割り当てられる。適応的情報の割り当てにより波形
歪を制御する従来の方法と異なり、固定情報割り当ての
まま、ベクトル内の重みつき照合で波形歪が制御され
る。
第２発明によれば複数のインディクスよりなる波形情
報と補助情報とを入力し、波形情報の各インデックスと
対応するスペクトル値よりなる符号ベクトルを符号帳よ
りそれぞれ読み出し、１フレーム内に読み出された複数
の符号ベクトル中のスペクトル値を予め決められた手法
により周波数方向でならべかえ、そのならべかえられた
符号ベクトルのスペクトル値を逆直交変換して音源信号
を得、上記補助情報からスペクトル包絡値を再生し、こ
の再生されたスペクトル包絡値によりフイルタ係数が制
御され、上記音源信号を入力して線形予測合成して再生
音声信号を得る。
報と補助情報とを入力し、波形情報の各インデックスと
対応するスペクトル値よりなる符号ベクトルを符号帳よ
りそれぞれ読み出し、１フレーム内に読み出された複数
の符号ベクトル中のスペクトル値を予め決められた手法
により周波数方向でならべかえ、そのならべかえられた
符号ベクトルのスペクトル値を逆直交変換して音源信号
を得、上記補助情報からスペクトル包絡値を再生し、こ
の再生されたスペクトル包絡値によりフイルタ係数が制
御され、上記音源信号を入力して線形予測合成して再生
音声信号を得る。
［実施例］ 第１図に第２発明の実施例を示し、第３図と対応する
部分に同一符号を付けてある。この発明ではスペクトル
（変換係数）が平坦化され、その平坦化されたスペクト
ル包絡を複数の帯域に分割し、それぞれについて量子化
する。スペクトルを平坦化することは時間領域で逆フィ
ルタ15を通すことで行われる。更にこの実施例では並べ
かえブロック化部41でサンプルの並べ換えにより行う。
これは複数のベクトルに対し、各ベクトルごとにサンプ
ルに対応するスペクトル包絡値の平均値ができるだけ一
定になるようにするためである。並べ換えの方法は例え
ば第２図に示すようにスペクトル包絡値（同図Ａ）を一
定値で１〜４の番号を順次付けることを繰返し、ベクト
ル＃１はその番号１の各サンプルを集め、つまり同一番
号のサンプルをそれぞれ集めてベクトル＃１〜＃４とす
る。このようにすると十分小さい幅で番号付けすると、
スペクトル包絡の大きい部分、小さい部分、何れの部分
も、各ベクトルに分散され、その結果、各ベクトルのス
ペクトル包絡値の平均値はぼ等しくなる。
部分に同一符号を付けてある。この発明ではスペクトル
（変換係数）が平坦化され、その平坦化されたスペクト
ル包絡を複数の帯域に分割し、それぞれについて量子化
する。スペクトルを平坦化することは時間領域で逆フィ
ルタ15を通すことで行われる。更にこの実施例では並べ
かえブロック化部41でサンプルの並べ換えにより行う。
これは複数のベクトルに対し、各ベクトルごとにサンプ
ルに対応するスペクトル包絡値の平均値ができるだけ一
定になるようにするためである。並べ換えの方法は例え
ば第２図に示すようにスペクトル包絡値（同図Ａ）を一
定値で１〜４の番号を順次付けることを繰返し、ベクト
ル＃１はその番号１の各サンプルを集め、つまり同一番
号のサンプルをそれぞれ集めてベクトル＃１〜＃４とす
る。このようにすると十分小さい幅で番号付けすると、
スペクトル包絡の大きい部分、小さい部分、何れの部分
も、各ベクトルに分散され、その結果、各ベクトルのス
ペクトル包絡値の平均値はぼ等しくなる。
次にこのようにして作った各ベクトルに対し、スペク
トル包絡値Wiの重みつきベクトル量子化を重みつきベク
トル量子化部42で行なう。つまり各ベクトル内でレベル
が大きいサンプルには大きな重みを付ける。具体的には
周波数領域の入力ベクトル に対し、次式のＤを最小とする符号帳のベクトル を検索し、そのインデックスを情報（符号）として伝送
する。
トル包絡値Wiの重みつきベクトル量子化を重みつきベク
トル量子化部42で行なう。つまり各ベクトル内でレベル
が大きいサンプルには大きな重みを付ける。具体的には
周波数領域の入力ベクトル に対し、次式のＤを最小とする符号帳のベクトル を検索し、そのインデックスを情報（符号）として伝送
する。
ｍはベクトルの次元数、重みWiは第２図Ｃに示すよう
に同一分析フレーム内では各ベクトルに対して同一でよ
いが、重みWiはスペクトル包絡値に依存してフレームご
とに変化する。しかし、各ベクトルに対して配分する情
報量（ビット数）は第２図Ｄに示すようにスペクトル包
絡値と無関係に固定してよい。重みWiは局部復号化部14
より復号したスペクトル包絡を用いて決定する。
に同一分析フレーム内では各ベクトルに対して同一でよ
いが、重みWiはスペクトル包絡値に依存してフレームご
とに変化する。しかし、各ベクトルに対して配分する情
報量（ビット数）は第２図Ｄに示すようにスペクトル包
絡値と無関係に固定してよい。重みWiは局部復号化部14
より復号したスペクトル包絡を用いて決定する。
またベクトル量子化の符号帳は平均的な重みWiのつい
た尺度あるいは均一の重みで学習しておいてもよいし、
パワーを正規化したガウス雑音そのものの、あるいは雑
音から重みに合わせて選択したものでもよい。
た尺度あるいは均一の重みで学習しておいてもよいし、
パワーを正規化したガウス雑音そのものの、あるいは雑
音から重みに合わせて選択したものでもよい。
第５図と同様にフレームごとの、符号帳よりのインデ
ックスを波形情報とし、これと、量子化された予測係数
及びパワーの補助情報とを伝送し、第１図に示すように
復号側では補助情報、波形情報、更に波形情報内の各帯
域に対する各情報量（ビット数）が予め固定的に知られ
ているから、これらを分離して、同じ符号帳を使ってベ
クトルを再生し、その波形情報についての復号したスペ
クトル信号を、第２図から明らかなように１フレームご
とにもとの順序に並べかえ部44で並べかえ、それを逆直
交変換して線形予測合成フィルタ22へ供給して出力音声
を得る。
ックスを波形情報とし、これと、量子化された予測係数
及びパワーの補助情報とを伝送し、第１図に示すように
復号側では補助情報、波形情報、更に波形情報内の各帯
域に対する各情報量（ビット数）が予め固定的に知られ
ているから、これらを分離して、同じ符号帳を使ってベ
クトルを再生し、その波形情報についての復号したスペ
クトル信号を、第２図から明らかなように１フレームご
とにもとの順序に並べかえ部44で並べかえ、それを逆直
交変換して線形予測合成フィルタ22へ供給して出力音声
を得る。
復号側でベクトルを再生するとき、ベクトルに対する
情報の境界はスペクトル包絡に無関係に固定できる。ま
た、重みWiもインデックスが決まれば自動的に決まり重
みWiについての情報を送る必要はない。従って補助情報
が誤っても合成フィルタ22の入力信号すなわちもとの残
差信号が正しく復号される。一般に残差信号だけでもか
なり了解性があり、合成フィルタ22の特性が正しく制御
されなくとも、ある程度の品質の音声出力が得られる。
情報の境界はスペクトル包絡に無関係に固定できる。ま
た、重みWiもインデックスが決まれば自動的に決まり重
みWiについての情報を送る必要はない。従って補助情報
が誤っても合成フィルタ22の入力信号すなわちもとの残
差信号が正しく復号される。一般に残差信号だけでもか
なり了解性があり、合成フィルタ22の特性が正しく制御
されなくとも、ある程度の品質の音声出力が得られる。
この実施例の符号化を線形予測分析の中でピッチ予測
を行なう符号化法や特願昭59−173903の符号化に適用す
ることもできる。また逆フィルタの代りに、入力音声信
号をそのスペクトル包絡で割算してもよい。
を行なう符号化法や特願昭59−173903の符号化に適用す
ることもできる。また逆フィルタの代りに、入力音声信
号をそのスペクトル包絡で割算してもよい。
「発明の効果」 以上説明したようにこの発明によれば重みつきベクト
ル量子化で波形歪の制御を行ない、適応情報割り当てと
同程度に全体の波形歪を小さくすることができる。同時
に固定情報割り当てであるため、補助情報とは独立に波
形情報を復号できる利点がある。このため、伝送路符号
誤りによって補助情報が正しく伝えられない場合でも、
波形情報は復号でき、出力音声の品質劣化はわずかです
む。このため、伝送路符号誤りが避けられない、移動無
線の用途等ではきわめて有効な符号化方法となる。
ル量子化で波形歪の制御を行ない、適応情報割り当てと
同程度に全体の波形歪を小さくすることができる。同時
に固定情報割り当てであるため、補助情報とは独立に波
形情報を復号できる利点がある。このため、伝送路符号
誤りによって補助情報が正しく伝えられない場合でも、
波形情報は復号でき、出力音声の品質劣化はわずかです
む。このため、伝送路符号誤りが避けられない、移動無
線の用途等ではきわめて有効な符号化方法となる。
第１図はこの発明の音声符号化方法の一例を機能的に示
すブロック図、第２図はスペクトル包絡と、並べ換え
と、そのベクトルと、ベクトル内の量子化の重みと、ベ
クトルの情報配分との例を示す図、第３図は従来の適応
情報割り当て音声符号化方法を機能的に示すブロック
図、第４図はスペクトル包絡とベクトルの情報配分との
例を示す図、第５図は従来の適応情報割当て時の１フレ
ーム内の情報配置例を示す図である。
すブロック図、第２図はスペクトル包絡と、並べ換え
と、そのベクトルと、ベクトル内の量子化の重みと、ベ
クトルの情報配分との例を示す図、第３図は従来の適応
情報割り当て音声符号化方法を機能的に示すブロック
図、第４図はスペクトル包絡とベクトルの情報配分との
例を示す図、第５図は従来の適応情報割当て時の１フレ
ーム内の情報配置例を示す図である。
Claims (3)
- 【請求項１】音声信号のサンプル値系列を一定の個数ご
とに１フレームとし、その１フレームごとに直交変換し
てスペクトルを求め、そのスペクトルを量子化する音声
符号化方法において、 上記スペクトルを平坦化する処理と、 上記平坦化されたスペクトルを１フレームごとに周波数
方向でスペクトルの成分を予め定められた方法で並べ替
える処理と、 その並べ替えられた平坦化スペクトルを１フレームごと
に複数のベクトルに分割する処理と、 これら複数のベクトルのそれぞれを、そのスペクトル包
絡値で重みをつけて符号帳の符号ベクトルとの距離を計
算して、最も距離が小さくなる符号ベクトルを上記符号
帳から選択する処理と、 その選択された符号ベクトルの番号とスペクトル包絡値
の補助情報とを出力する処理と、 を有する音声符号化方法。 - 【請求項２】上記スペクトルの並べ替えは、上記１フレ
ームの並べ替えられるべきスペクトルの各サンプルに周
期的に繰り返した番号を順次付与し、その同一番号のサ
ンプルを集めて１つのベクトルを構成して行うことを特
徴とする特性請求の範囲第１項記載の音声符号化方法。 - 【請求項３】複数のインデックスよりなる波形情報と補
助情報とを入力し、 上記波形情報の各インデックスと対応するスペクトル値
よりなる符号ベクトルを符号帳よりそれぞれ読み出す処
理と、 １フレーム内に読み出された複数の符号ベクトル中のス
ペクトル値を予め決められた手法により周波数方向でな
らべかえる処理と、 上記ならべかえられた符号ベクトルのスペクトル値を逆
直交変換して音源信号を得る処理と、 上記補助情報からスペクトル包絡値を再生する処理と、 上記再生されたスペクトル包絡値によりフイルタ係数が
制御され、上記音源信号を入力して線形予測合成して再
生音声信号を得る処理と、 を有する音声復号化方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP61181770A JP2523286B2 (ja) | 1986-08-01 | 1986-08-01 | 音声符号化及び復号化方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP61181770A JP2523286B2 (ja) | 1986-08-01 | 1986-08-01 | 音声符号化及び復号化方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPS6337400A JPS6337400A (ja) | 1988-02-18 |
| JP2523286B2 true JP2523286B2 (ja) | 1996-08-07 |
Family
ID=16106579
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP61181770A Expired - Lifetime JP2523286B2 (ja) | 1986-08-01 | 1986-08-01 | 音声符号化及び復号化方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP2523286B2 (ja) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| RU2648629C2 (ru) * | 2012-11-05 | 2018-03-26 | Панасоник Интеллекчуал Проперти Корпорэйшн оф Америка | Устройство кодирования речи-аудио, устройство декодирования речи-аудио, способ кодирования речи-аудио и способ декодирования речи-аудио |
Families Citing this family (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP3463752B2 (ja) | 2001-07-25 | 2003-11-05 | 三菱電機株式会社 | 音響符号化装置、音響復号化装置、音響符号化方法および音響復号化方法 |
| JP3469567B2 (ja) | 2001-09-03 | 2003-11-25 | 三菱電機株式会社 | 音響符号化装置、音響復号化装置、音響符号化方法及び音響復号化方法 |
| DE602008005250D1 (de) * | 2008-01-04 | 2011-04-14 | Dolby Sweden Ab | Audiokodierer und -dekodierer |
| WO2012144128A1 (ja) * | 2011-04-20 | 2012-10-26 | パナソニック株式会社 | 音声音響符号化装置、音声音響復号装置、およびこれらの方法 |
| CN106847296B (zh) | 2012-07-12 | 2021-01-22 | 诺基亚技术有限公司 | 矢量量化 |
| JP6475273B2 (ja) * | 2017-02-16 | 2019-02-27 | ノキア テクノロジーズ オーユー | ベクトル量子化 |
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| JPS59222900A (ja) * | 1983-06-02 | 1984-12-14 | 沖電気工業株式会社 | 音声認識方法 |
-
1986
- 1986-08-01 JP JP61181770A patent/JP2523286B2/ja not_active Expired - Lifetime
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Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JPS6337400A (ja) | 1988-02-18 |
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