JP3065638B2 - 音声符号化方式 - Google Patents

Description

【発明の詳細な説明】 ［発明の目的］ （産業上の利用分野） この発明は音声信号等を高能率に圧縮する音声符号化
方式に係り、特に低ビットの伝送レートにおける音声符
号化方式に関する。

（従来の技術） 音声信号を低ビットの伝送レートで伝送する場合にお
いて、倒えば10kb/s程度以下の伝送レートで符号化する
効果的な方法として、マルチモードCELP（Code Excited
Linear Prediction）符号化方式が知られている。この
詳細は1989年のグラスゴーで行われたICASSPの論文（第
１の論文）「Multimode coding:Application to CELP T
omohiko Taniguchi,Shigeyuki Unagami and Robert M.G
ray」に記載されている。この内容を簡単に説明する。
第６図はそれぞれ前記論文に記載されたマルチモード符
号化の原理を説明する図、第７図はマルチモードCELP符
号化器の処理を示すブロック図である。

第６図において、符号側は、ｍ個の符号化器510,520,
530（符号化器＃１〜符号化器＃ｍ）を備え、各符号化
器は予め駆動信号パラメータとスペクトルパラメータに
対して異なるビット割りあてを与えるように設定されて
いる。

各符号化器はフレーム単位で評価と最適符号化器の決
定部550で入力音声信号を並列的に処理し、入力音声信
号を用いて、各符号化器の与える合成音声信号（復号音
声信号）の品質を評価し、セレクタ540で最適な符号化
器のインデックスｎ（ｎは1,2,…ｍのうちいずれか）を
用いて、伝送する駆動信号パラメータ及びスペクトルパ
ラメータを選択し伝送すると共に、インデックスｎの情
報も復号側に伝送する。復号側では、符号化器のインデ
ックスｎを基に、符号化器＃ｎに対応する復号化器560
（復号化器＃ｎ）を用いることにより合成音声信号を出
力する。

以上が前記論文で示されたマルチモード符号化の概要
である。このマルチモード符号化の考えをCELP方式に応
用したものが第７図に示されるマルチモードCELP符号化
器である。

CELP方式は、駆動信号のベクトル量子化を合成音のレ
ベルで行う音声符号化方式であり、公知な技術である。
又、CELP方式についての詳細は「M.R.Schroeder and B.
S.Atal,“Code−excited linear predection CELP）:Hi
gh quality speech at very low bit rates,2Proc.ICAS
SP‘85,pp.937−940」に記載されている。

第７図にマルチモードCELP方式は、上記のマルチモー
ド符号化方式を２つのモードという最も簡単な形でCELP
に適用したものである。すなわちＡモードは、従来の公
知なCELP方式で、駆動信号パラメータ、スペクトルパラ
メータ（LPCパラメータ）を伝送し、さらに１ビットの
モード情報をフレーム毎に伝送する。

一方、Ｂモードはスペクトルパラメータを伝送せず
に、前のフレームと同じスペクトルパラメータを用いる
ことで、駆動信号パラメータに割りあてる量子化ビット
数を増加させた構成となっている。各フレームにおい
て、A/Bのモード決定は、それぞれのモードの合成音声
信号の品質評価（SNR等を用いる）に基づいて行われ、
伝送情報の割りあては２つのモード間のスイッチングに
よりダイナミックにコントロールされる。第７図におい
て、ＡモードではLPC分析部100は入力音声信号からスペ
クトルパラメータ（LPCパラメータ）を摘出し、切り換
え端子Ａ及び短時間合成フィルタ110に出力する。長時
間合成フィルタ150のパラメータ及びコードブック
（小）170から選択されるベクトルの波形（コードブッ
ク内のベクトルに付されるインデックス＋符号）及びゲ
インは入力音声と短時間合成フィルタ110（合成フィル
タ）で合成された合成信号との誤差信号を、重みフィル
タ120で重み付けした重み付き誤差信号の電力が最小化
するよう閉ループ的に求める。

一方、Ｂモードでは、スペクトルパラメータメモリ24
0がＡモードと決定された場合のみ端子Ａに接続されス
ペクトルパラメータを更新する構成となっており、スペ
クトルパラメータメモリ240に蓄積されるスペクトルパ
ラメータはＢモードである間は更新されずに同じものが
使用される。長時間合成フィルタ160のパラメータ及び
コードブック（大）180の波形及びゲインはＡモードで
行ったのと同様の方法で決定される。モード決定部230
はＡモード、Ｂモードで計算された各モードの誤差電力
の最小値を入力し、誤差電力の小さい方のモードを決定
されたモードとして出力する。

以上が第７図のマルチモードCELP方式（従来方式）の
説明である。

この方式は、従来のCELP方式に比べて4.8kbit/s呼び8
kbit/sの伝送レートにおいて、約2dBのセグメンタルSNR
の改善があることが上記第１の論文でも示されている。

この音声符号化方式は、入力信号に応じてＡモードＢ
モードと切りかわることにより駆動信号とスペクトルパ
ラメータのビット割り当てがフレーム毎に可変であっ
た。

そしてフレームを一定の符号量で伝送する際、Ａモー
ドではスペクトルパラメータへのビットの割りあてが多
くなり、駆動信号パラメータにはあまりビットを割りあ
てることができない。このため、Ａモードでは従来のCE
LP方式と同一であり、Ｂモードが使われる音声の区間で
は前のフレームと同じスペクトルパラメータを用いるこ
とにより駆動符号信号パラメータにより多くの量子化ビ
ットを割りあてることができる。よって、Ｂモードでは
CELP方式における音声品質の改善がなされる。

一方、Ｂモードでは現フレームのスペクトルパラメー
タの代りに前フレームのスペクトルパラメータを使用で
きるような音声区間、すなわち、時間的にスペクトルの
変化の少ないような母音の区間で選択されやすいことは
明白である。

ところがこのような音声区間は一般に駆動信号の周期
的くり返しによる冗長度も高いため、通常のCELP方式で
も高いSN比の合成音声が得られる。このような音声区間
にＢモードの符号化を行うと、CELP方式よりもさらに高
いSN比の合成音声が得られることが期待されるが聴感的
にはある程度高いSN比をクリアしている音声の違いはわ
かりにくい。

また、母音以外のスペクトルの変化の大きな音声区間
はＡモード（通常のCELP方式）が選択されやすいので、
聴感的には通常のCELP方式による音声品質の劣化は改善
されないという問題点があった。

（発明が解決しようとする課題） 上述したように、従来の音声符号化方式は、現フレー
ムのスペクトルパラメータを使うモードと、前フレーム
のスペクトルパラメータを使うモードとの２つのモード
の切り換えにより、駆動信号パラメータとスペクトルパ
ラメータのビット割りあてがフレーム毎に可変である
が、スペクトルの時間的変化の大きな子音等の音声区間
では前フレームのスペクトルパラメータを使用するモー
ドは使用されにくくなるため、低レートでは結局、従来
の音声符号化方式であるCELP方式における非定常区間の
音声品質の劣化は改善されないという問題点がある。

本発明は、このような問題点を解決するためになされ
たものであり、その目的は、低ビットの伝送レートで高
品質の合成音声を得ることのできる音声符号化方式を提
供することである。

［発明の構成］ （課題を解決するための手段） 上述した目的を達成するため、本発明の音声符号化方
式は、極フィルタ及び零フィルタからなる合成フィルタ
を駆動信号で駆動して合成音声信号を得る音声符号化方
式において、前記零フィルタの係数情報を格納する手段
を有し、前記係数情報を用いて前記合成音声信号を得る
ことを特徴とするものである。

（作 用） 上述した構成を有する本発明の音声符号化方式によれ
ば、極フィルタ及び零フィルタからなる合成フィルタの
うち、該零フィルタの係数情報を格納する手段を有し、
この係数情報を用いて合成音声信号を得るので、スペク
トルの変化が大きな子音等の音声区間でも、該区間の音
声にあったフィルタを選択することができる。よって高
品質で安定した合成音声を得ることができる。

（実施例） 以下、図面を参照して本発明の符号化方式について詳
細に述べる。

第１図，第２図は本発明の音声符号化方式を行なうた
めのブロック図である。第１図において入力音声信号は
LPC分析部100により線形予測とピッチ抽出が行なわれ、
これによって得られるフィルタのパラメータを短時間合
成フィルタ110及び長時間合成フィルタ150に出力する。
そしてコードブックA175から選択されるベクトルの波形
（該コードブックＡ内のベクトルに付されるインデック
ス＋符号）及びゲインが乗算回路190を介して長時間合
成フィルタ150に入力される。長時間合成フィルタ150
は、入力信号にピッチの周期性を付加する。これを短時
間合成フィルタ（以下合成フィルタという）110に入力
すると、前記LPC分析部100の線形予測による予測パラメ
ータ（合成フィルタ（極フィルタ）110の係数情報）か
ら合成音声信号を生成する。ここで本発明によれば、合
成フィルタを極零形フィルタで構成するので、零フィル
タ115を有する。そして零フィルタ115はコードブックB1
76に零フィルタの係数情報を有している。よって零フィ
ルタ115,コードブックB176及び極フィルタからなる合成
フィルタ113から出力される合成音声信号と前記入力信
号との誤差信号に対して、重みフィルタ120で重み付け
した重み付け誤差信号の電力を、前記コードブックA175
及びコードブックB176内の係数を閉ループ的に変化させ
て求める。そして歪み比較器210はこれら重み付けした
誤差が最小となると、該最小となる時のコードブックA1
75内の係数のインデックス及びコードブックB176内の係
数のインデックスを入力音声信号に対応する符号化信号
として出力する。第２図は入力信号と合成音声信号との
誤差を重み付けして歪を評価する構成にした本発明のブ
ロック図である。第２図において長時間合成フィルタ15
0のパラメータは閉ループ的に求められるように構成さ
れている。従ってこの場合、LPC分析部100では短時間合
成フィルタのパラメータだけが求められる。なお、第１
図の零フィルタ115に対応する第２図のＢ（Ｚ）がＢ
（Ｚ）＝１の場合、零フィルタの係数情報はない。ここ
で固定レートで伝送を行なう際、１フレームに割りあて
られるビット数は決まってしまう。しかし、一定の符号
量であれば各パラメータに対するビットの割りあては任
意でもかまわない。したがって上述したようにＢ（Ｚ）
＝１の場合には零フィルタのパラメータは送る必要がな
く、駆動信号パラメータにより多くのビットを割りあて
ることができる。反対にＢ（Ｚ）≠１の場合は、零フィ
ルタの係数も伝送しなければならないので、駆動信号パ
ラメータのビット割りあてを少なくすることで伝送レー
トを一定にすることができる。

次に第３図は第１図に示した音声符号化方式を複数用
いた方式を示したブロック図である。第３図ではＢ
（Ｚ）≠１の場合、零フィルタ115はコードブックB176
を有しているため、駆動信号パラメータのコードブック
170は零フィルタ116のＢ（Ｚ）＝１の場合における駆動
信号パラメータのコードブック180より小さくなってし
まう。

さらに第４図は本発明の一実施例に係る符号化方式を
符号化装置に適用した場合のブロック図を示す。

第４図において、入力端子10からA/D変換された入力
音声信号の系列が入力される。フレームバッファ11は入
力音声信号を１フレーム分蓄積する回路である。第４図
の各ブロックはフレーム単位又はフレームを複数個に分
割したサブフレーム単位に以下の処理を行う。

予測パラメータ計算回路12は、予測パラメータを公知
の方法を用いて計算する。予測フィルタが第５図に示す
ような長時間予測フィルタ41と短時間予測フィルタ42を
縦続持続して構成される場合、予測パラメータ計算回路
12はピッチ周期ピッチ予測係数および線形予測係数（α
パラメータまたはＫパラメータ：総してLPCパラメータ
と称す）を自己相関法や共分散法等の公知の方法で計算
する。計算法については、例えば（古井貞照著「ディジ
タル音声処理」1985年東海大学出版会発行）に記述され
ている。計算された予測パラメータは、予測パラメータ
符号化回路13へ入力される。予測パラメータ符号化回路
13は、予測パラメータを予め定められた量子化ビット数
に基づいて符号化し、この符号化をマルチプレクサ25に
出力すると共に、ゲイン計算回路15、合成フィルタ18、
重みフィルタ20へそれぞれ出力する。

ゲイン計算回路15は後述する零フィルタ係数コードブ
ック14からの零フィルタの係数と、係数検索回路24から
出力される係数更新信号と、符号化回路13からの予測パ
ラメータ（極フィルタの係数情報）をもとに極零形の合
成フィルタＨ（Ｚ）を構成する。この逆フィルタ1/H
（Ｚ）を予測フィルタとして入力音声信号を予測し、予
測残差信号を作成する。次にゲイン計算回路15は予測残
差信号の平均パワーを計算してこれをゲインとして符号
化回路16へ出力する。前記予測残差信号の平均パワーと
しては、例えば標準偏差を用いることができる。符号化
回路16はゲインを予め定められた量子化ビット数に基づ
いて符号化し、この符号化をマルチプレクサ25および乗
算回路17へ出力する。零フィルタ係数コードブック14は
予め定められた次数と、量子化ビット数Ｍに対応した種
類数の零フィルタのフィルタ係数情報を格納するもので
ある。また、零フィルタ係数コードブック14に格納され
る零フィルタＢ（Ｚ）の１つにＢ（Ｚ）＝１となるフィ
ルタ情報に格納すれば、零フィルタを用いない全極形の
合成フィルタＨ（Ｚ）が自動的に同一の構成で作成でき
る。

本実施例では、零フィルタ係数コードブック14は、2^M
＋１種類の零フィルタ係数情報を格納し、その第１番の
コードベクトルを用いて作成される零フィルタＢ（Ｚ）
は、Ｂ（Ｚ）＝１となるように予めコードブック14が作
成されているものとする。

零フィルタ係数コードブック14は、係数探索回路24か
ら入力されるコード更新信号に基づき、該零フィルタコ
ードブック14に格納された零フィルタ係数（コードベク
トル）をゲイン計算回路15、合成フィルタ18へ出力する
と共に、零フィルタＢ（Ｚ）がＢ（Ｚ）＝１かＢ（Ｚ）
≠１かの情報PZをコードブック21へ出力する。

コードブック21は予め分散値が正規化されており、コ
ードブック14からの情報PZに応じて予め設定される制限
された数のコードベクトルを乗算回路17へ出力する。こ
のときのコードベクトルの出力は、コード探索回路23か
ら入力されるコード更新信号によって制御される。コー
ドブック21内のコードベクトルの検索範囲の制限は例え
ば次のように決めることができる。

コードブックからの情報PZが零フィルタＢ（Ｚ）＝１
を示す情報である場合は、零フィルタ係数の情報は無い
ので、その分駆動信号に多くのビット数割りあてて、駆
動信号の形状を表すコードブック21内のコードベクトル
の検索範囲を広げることができる。

逆に、該情報PZが零フィルタＢ（Ｚ）≠１を示す情報
である場合は零フィルタ係数の情報を伝送する必要があ
るので、その分駆動信号に少ないビット数を割りあて
て、コードブック21内のコードベクトルの検索範囲をせ
ばめるものとする。

乗算回路17は、コードブック21から出力されるコード
ベクトルに符号化されたゲインを乗じて駆動信号の候補
となるベクトルを生成し、合成フィルタ18へ入力する。

合成フィルタ18は零フィルタ係数コードブック14と符
号化回路13とより、零フィルタの係数情報および極フィ
ルタの係数情報（これをまとめてスペクトルパラメータ
と呼んでいる）をそれぞれ入力し、合成フィルタＨ
（Ｚ）を構成し、乗算回路17よりの駆動信号の候補ベク
トルを入力信号として合成音声信号を出力する。

減算回路19は入力音声信号と上述の合成音声信号を入
力し、その誤差信号を出力する。

重みフィルタ20は上述の誤差信号に予測パラメータか
ら作成される重みを付けて出力する。重みフィルタ20は
伝達関数が で表されるフィルタで、聴覚のマスキング効果を利用し
て復号時に合成音声に含まれる符号化ノイズを聞こえに
くくする効果があることが知られている。（１）式にお
いて、Ａ（Ｚ）は予測パラメータから作成される予測フ
ィルタを表している。

２乗誤差計算回路22は、重み付けされた誤差信号の２
乗和をコードブック21から出力されるコードベクトル毎
に計算し、その結果をコード検索回路23へ出力すると共
に、誤差信号の２乗和を１フレーム分計算した値を係数
検索回路24へ出力する。

コード検索回路23は後述する係数検索回路24から出力
される現在検索中の零フィルタのコード番号を入力し、
その零フィルタのコード番号ごとに各サブフレームの２
乗誤差が最小となるコードをコードブック21から検索
し、このコードを保持する。係数検索回路24で最終的に
零フィルタのコード番号が決定すると、この番号を入力
し保持していた駆動信号のコードのうち、零フィルタの
コード番号に対応して保持しているコードをマルチプレ
クサ25へ出力する。

係数検索回路24は２乗誤差計算回路22から入力される
各零フィルタのコード番号毎にフレーム単位で計算され
た誤差信号の２乗和を比較してこれが最小となる零フィ
ルタのコード番号を選択し、このコード番号をマルチプ
レクサ25およびコード検索回路23へ出力する。もし検索
された零フィルタ係数のコード番号が１ならば上述した
ように、零フィルタは非使用であることがわかるので、
このときは、コード検索回路23から出力される駆動信号
のコードは零フィルタ使用時に比べてより大きなビット
数で表されている。係数検索回路24は零フィルタの使用
・非使用の情報も同時にマルチプレクサ25へ出力する。
第１表に本実施例における駆動信号とスペクトルパラメ
ータとの間のビット配分の例を示す。

第１表において、使用する合成フィルタは零フィルタ
がＢ（Ｚ）＝１とＢ（Ｚ）≠の場合により、全極フィル
タと極零フィルタとに分けることができる。今、フレー
ムあたりのビット数をＲビットとする時、スペクトルパ
ラメータ用ビット数は極フィルタのビット数Ｋビットの
みとなり、駆動信号要ビット数は当然Ｒ−Ｋビットとな
る。よってフレームあたりのビット数は常にＲ一定とな
る。また、極零フィルタを用いた場合には、零フィルタ
にもペクトルパラメータ用ビットとしてＭビットを割り
ふるので、残りを駆動用信号とするものである。マルチ
プレクサ25は入力されるコード情報を多重化し、端子26
より伝送路へコード情報を出力する。

このように、本発明の音声符号化によれば、入力音声
信号の音質の変化に適応して、スペクトル包絡を表すフ
ィルタと駆動信号のパラメータのビット配分がフレーム
単位で変化するだけでなく。このフィルタを極零形で表
し、零フィルタのフィルタ係数の量子化、つまりコード
ブックの選択を、入力音声信号と合成音声信号の聴感重
み付けした誤差が最小となるように行っている。このた
め、スペクトルの時間的変化が大きな音声区間に対して
も、その区間に適合したフィルタを選択できるので、合
成音声の品質を安定して向上させることができる。

なお、ここで説明した実施例は本発明の一実施例であ
り、様々な変形が可能である。

（発明の効果） 以上詳述したように本発明の音声符号化方式によれ
ば、高品質で安定した合成音声を得ることができる。

【図面の簡単な説明】

第１図，第２図は本発明の音声符号化方式を行なうため
ブロック図、第３図は複数の音声符号化方式に本発明の
音声符号化方式を用いたブロック図、第４図は本発明の
一実施例に係る音声符号化方式を符号化装置に適用した
構成を示すブロック図、第５図は第４図を用いた実施例
に記載される予測フィルタの一構成例を示すブロック
図、第６図，第７図は従来技術による符号化装置の構成
を示すブロック図である。 110……短時間合成フィルタ（極フィルタ） 113……合成フィルタ 115……零フィルタ 175,176……コードブック 195……駆動信号発生部

フロントページの続き (56)参考文献 Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ ｏｆ ＩＥ ＥＥ 1988 Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａ ｌ Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ ｏｎ Ａｃ ｏｕｓｔｉｃｓ，Ｓｐｅｅｃｈ ａｎｄ Ｓｉｇｎａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎ ｇ，Ｖｏｌ．１，”Ｓ．12．５ Ａ Ｍ ｕｌｔｉｐｕｌｓｅ Ｅｘｃｉｔｅｄ Ｐｏｌｅ−Ｚｅｒｏ Ｆｉｌｔｅｒｉｎ ｇ Ａｐｐｒｏａｃｈ ｆｏｒ Ｓｐｅ ｅｃｈ Ｅｎｈａｎｃｅｍｅｎｔ”ｐ. 545−548 Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ ｏｆ ＩＥ ＥＥ 1988 Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａ ｌ Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ ｏｎ Ａｃ ｏｕｓｔｉｃｓ，Ｓｐｅｅｃｈ ａｎｄ Ｓｉｇｎａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎ ｇ，Ｖｏｌ．１，”Ｓ．14．10 Ａ Ｇ ｅｎｅｒａｌｉｚｅｄ Ｖｏｃａｌ Ｔ ｒａｃｔ Ｍｏｄｅｌ ｆｏｒ Ｐｏｌ ｅ Ｚｅｒｏ Ｔｙｐｅ Ｌｉｎｅａｒ Ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ”ｐ．687−690 Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ ｏｆ ＩＥ ＥＥ 1989 Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａ ｌ Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ ｏｎ Ａｃ ｏｕｓｔｉｃｓ，Ｓｐｅｅｃｈ ａｎｄ Ｓｉｇｎａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎ ｇ，Ｖｏｌ．１，”Ｓ４．10 Ｍｕｌｔ ｉｍｏｄｅ ｃｏｄｉｎｇ：Ａｐｐｌｉ ｃａｔｉｏｎ ｔｏ ＣＥＬＰ”ｐ. 156−159 Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ ｏｆ ＩＥ ＥＥ 1989 Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａ ｌ Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ ｏｎ Ａｃ ｏｕｓｔｉｃｓ，Ｓｐｅｅｃｈ ａｎｄ Ｓｉｇｎａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎ ｇ，Ｖｏｌ．１，”Ｅ２．３ Ｄｉｓｃ ｒｅｔｅ Ｐｏｌｅ−Ｚｅｒｏ Ｍｏｄ ｅｌｉｎｇ ａｎｄ Ａｐｐｌｉｃａｔ ｉｏｎｓ”ｐ．2162−2165 Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ ｏｆ ＩＥ ＥＥ 1991 Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａ ｌ Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ ｏｎ Ａｃ ｏｕｓｔｉｃｓ，Ｓｐｅｅｃｈ ａｎｄ Ｓｉｇｎａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎ ｇ，Ｖｏｌ．１，”Ｓ４．８ Ａｄａｐ ｔｉｖｅ Ｂｉｔ−Ａｌｌｏｃａｔｏｎ Ｂｅｔｗｅｅｎ ｔｈｅ Ｐｏｌｅ− Ｚｅｒｏ Ｓｙｎｔｈｅｓｉｓ Ｆｉｌ ｔｅｒ ａｎｄ Ｅｘｃｉｔａｔｉｏｎ ｉｎ ＣＥＬＰ”ｐ．229−232 Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ ｏｆ ＩＥ ＥＥ 1992 Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａ ｌ Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ ｏｎ Ａｃ ｏｕｓｔｉｃｓ，Ｓｐｅｅｃｈ ａｎｄ Ｓｉｇｎａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎ ｇ，Ｖｏｌ．１，”Ｐｏｌｅ−Ｚｅｒｏ ｃｏｄｅ Ｅｘｃｉｔｅｄ Ｌｉｎｅ ａｒ Ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ ｕｓｉｎ ｇ ａ Ｐｅｒｃｅｐｔｕａｌｌｙ Ｗｅｉｇｈｔｅｄ Ｅｒｒｏｒ Ｃｒｉ ｔｅｒｉｏｎ”ｐ．▲Ｉ▼−637〜▲Ｉ ▼−639 Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ ｏｆ ６ｔ ｈ Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ Ｃｏ ｎｆｅｒｅｎｃｅ ｏｎ Ｄｉｇｉｔａ ｌ Ｓｉｇｎａｌｓ ｉｎ Ｃｏｍｍｕ ｎｉｃａｔｉｏｎｓ，ＩＥＥ Ｃｏｎｆ ｅｒｅｎｃｅ Ｐｕｂｌｉｃａｔｉｏｎ Ｎｏ．340，”Ｐｏｌｅ−Ｚｅｒｏ Ｃｏｄｅ Ｅｘｃｉｔｅｄ Ｌｉｎｅａ ｒ Ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ”，ｐ．42− 47，２−６ Ｓｅｐｔｅｍｂｅｒ 1991 電子情報通信学会論文誌，Ｖｏｌ．Ｊ 72−Ｄ−▲ＩＩ▼ Ｎｏ．８，Ａｕｇｕ ｓｔ 1989、「マルチモード符号化を適 用したＣＥＬＰ符号化方式−音源情報と 声道情報伝送の最適化−」，ｐ．1159− 1165，（平成元年８月25日発行) 1991年電子情報通信学会春季全国大会 講演論文集，分冊１，［Ａ−216 極零 合成フィルター駆動信号間適応ビット配 分低レート音声符号化方式」，ｐ．１− 216，（1991年３月15日発行) (58)調査した分野(Int.Cl.⁷，ＤＢ名) G10L 11/00 - 13/08 G10L 19/00 - 21/06 H04B 14/04 ＩＮＳＰＥＣ（ＤＩＡＬＯＧ) ＪＩＣＳＴファイル（ＪＯＩＳ)

Claims (5)

(57)【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】極フィルタ及び零フィルタからなる合成フ
   ィルタを駆動信号で駆動して合成音声信号を得る音声符
   号化方式において、前記零フィルタの係数情報を格納す
   る手段を有し、前記係数情報を用いて前記合成音声信号
   を得ることを特徴とする音声符号化方式。
2. 【請求項２】極フィルタ及び零フィルタからなる合成フ
   ィルタと駆動信号で駆動して合成音声信号を得る音声符
   号化方式において、前記フィルタの係数情報を格納する
   手段を有し、前記係数情報を用いて合成音声信号を生成
   し、この合成音声信号と入力音声信号とのひずみにもと
   づいて前記零フィルタの係数情報の選択を行なうことを
   特徴とする音声符号化方式。
3. 【請求項３】駆動信号パラメータと、極フィルタ及び零
   フィルタからなる合成フィルタのパラメータのビット割
   りあてが異なる複数種類の符号化方式から各符号化方式
   による合成音声信号と入力音声信号のひずみを計算して
   １つの符号化方式を選択する音声符号化方式において、
   前記複数個の符号化方式のうち少なくとも１つの符号化
   方式は前記零フィルタの係数情報を格納する手段を有
   し、前記係数情報を用いて合成音声信号を生成し、この
   合成音声信号と入力音声信号とのひずみにもとづいて前
   記零フィルタの係数の選択を行なうことを特徴とする音
   声符号化方式。
4. 【請求項４】前記駆動信号パラメータと前記合成フィル
   タのパラメータのビット割りあてが、前記合成フィルタ
   中に、前記零フィルタを用いるか用いないかに依存し
   て、決まることを特徴とする請求項２及び３記載の音声
   符号化方式。
5. 【請求項５】前記合成フィルタ中の前記極フィルタが、
   各符号化方式で共通であることを特徴とるす請求項２及
   び３記載の音声符号化方式。