JP3273455B2 - ベクトル量子化方法及びその復号化器 - Google Patents
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Description
種情報の符号化に利用され、特に移動無線伝送路のよう
に伝送符号誤りが生じ易い伝送路を用いて伝送する場合
の符号化に適し、入力ベクトルを複数の代表ベクトルか
らなる符号帳の複数を用いて符号化するベクトル量子化
方法及びそのベクトル量子化された符号を復号化する復
号化器に関する。
クトルを伝送する方法としては、代表ベクトルを符号誤
りを考慮して設定する方法や、代表ベクトルにラベルを
付与する際に符号誤りを考慮する方法等がある。これら
の方法は、熊沢、笠原、滑川:“通信路誤りを考慮した
ベクトル量子化器の構成”、信学論、Vol.J67−
B、No.1、pp.1−8、1984、Kennet
h Zeger、Allen Gersho:“Pse
udo−Gray Coding”、IEEETran
s.on Comm.、Vol.38、No.12、p
p.2147−2158、1990その他の文献で開示
されている。これらの方法は、代表ベクトルを符号帳に
直接持つため、符号帳を記憶するために大きな記憶容量
を必要とする。
号誤りの多い伝送路を用いてベクトルを伝送する方法と
して、構造化された2つの符号帳を用いてベクトルを量
子化して伝送する方法がある。この方法は、守谷、“2
チャンネルベクトル量子化の音声符号化への応用”、信
学技法、IT87−106、pp.25−30、198
7その他の文献に開示されている。この方法は、規模の
小さな符号帳を2つ持ち、2つの代表ベクトルを組合わ
せて用いることで記憶容量の低減を計り、かつラベルを
2つ伝送することで符号誤りの影響を軽減するものであ
る。この方法を図7を参照して説明する。符号化器で
は、符号帳1から1つの代表ベクトルz1iを、符号帳2
から1つの代表ベクトルz2jをそれぞれ取出し、これら
代表ベクトルz1i,z2jを合成部3で加算してベクトル
和yij=z1i+z2jを作り、この合成代表ベクトルy
ij と入力端子4からの入力ベクトルxとの距離d
(x,yij)を距離(歪)算出部5で算出する。制御部
6は、符号帳1,2に対する各代表ベクトル選択スイッ
チ7,8をそれぞれ制御して、距離(歪)算出部5の出
力d(x,yij)が最小となるように代表ベクトル
z1i,z2jを探索する。距離最小のときの代表ベクトル
z1i,z2jの各ラベルi,jを出力端子9に符号化出力
として出力する。
中のラベルi,jに応じて制御部12は代表ベクトル選
択スイッチ13,14をそれぞれ制御して符号帳15,
16から代表ベクトルz1i,z2jをそれぞれ取出し、こ
れら取出した代表ベクトルz1i,z2jを合成部17でベ
クトル合成して再生ベクトルy ij =z1i+z2jとして出
力端子18へ出力する。なお符号帳15,16は符号帳
1,2とそれぞれ同一のものが用いられている。
れば、代表ベクトルを記憶する符号帳の記憶容量を節約
でき、かつ伝送路符号誤りの多い伝送路に適用した場
合、復号化器で2つのラベルを用いてベクトル合成する
ため符号誤りの影響を受けにくいという利点がある。
ルの要素について見た場合、ラベルが符号誤りを起した
場合、受信したベクトルの全ての要素に歪が生じること
になる。またその誤りの状態によっては大きな歪みとな
る問題があった。また距離最小となる合成代表ベクトル
を探索する際に従来においては2つの符号帳の代表ベク
トルの全ての組合せについて距離d(x,yij)を計算
しているため、計算量が非常に多いという問題もあっ
た。
誤りが生じても大きな歪みが生じ難いベクトル量子化方
法を提供することにある。この発明の他の目的は入力符
号に誤りが生じても大きな歪みが生じ難く、かつ計算量
(処理量)が少ないベクトル量子化方法を提供すること
にある。この発明の更に他の目的は前記目的を満足した
ベクトル量子化方法により量子化された符号を復号化す
るベクトル量子化復号化器を提供することにある。
ば、各符号帳からの代表ベクトルが加算され、その加算
された合成代表ベクトルと入力ベクトルとの距離が計算
されるが、前記加算される各代表ベクトルにはそれぞれ
その各要素に少くとも1つが異なっている重み係数行列
が乗算されたものであって、その重み係数行列は符号帳
ごとに互いに異なっている。重み係数行列の乗算は符号
帳から取出した代表ベクトルに対して行うか、重み係数
行列を予め乗算した代表ベクトルを符号帳に記憶してお
く。
て代表ベクトルに乗算されている重み係数行列の各符号
帳ごとの和が単位行列の定数倍になるように重み係数行
列が選定されている。請求項3の発明によれば、請求項
1又は2の発明において、各符号帳ごとに重み係数行列
を乗算した代表ベクトルの集合をそれぞれ直線近似し、
入力ベクトルを各近似直線に射影し、その射影周辺に存
在する重み係数行列を乗じた代表ベクトルを符号帳ごと
に複数個選択し、これら選択した複数個の重み係数行列
が乗算された代表ベクトルの中から合成代表ベクトルを
作り、入力ベクトルとの距離が最小のものを求める。
の発明によりベクトル量子化された符号の復号化器であ
って、各符号帳から取出された代表ベクトルに対して乗
算手段により重み係数行列が乗算され、その乗算された
代表ベクトルが加算合成されて再生ベクトルとされる
が、これら重み係数行列は請求項1又は2の発明におけ
るそれと同様に選定されている。
により乗算したが、請求項5の発明では重み係数行列を
予め乗算した代表ベクトルを符号帳にもつ。更にこの発
明はいわゆるCELPやVSELP方式の音声符号化方
法にも適用でき、その場合は、スペクトル波形パラメー
タのベクトル量子化、パワのベクトル量子化、各符号帳
のベクトル量子化にそれぞれ単独または複数同時に適用
される。この場合は入力音声信号に対する合成音声信号
の歪が最小となるように制御される。
示し、図7と対応する部分に同一符号を付けてある。図
1Aの符号化器において、この発明によれば代表ベクト
ル選択スイッチ7,8とベクトル合成部3との間にそれ
ぞれ乗算器21,22が挿入され、符号帳1,2からそ
れぞれ選択された各代表ベクトルz1i,z2jに重み係数
行列w1 ,w2 が乗算器21,22でそれぞれ乗算され
てベクトル合成部3へ供給される。重み係数行列w1 ,
w2 はそれぞれ乗算される代表ベクトルの各要素につい
て少なくとも1つは異った値とされている。また符号帳
1,2ごとに重み係数行列w1 ,w2 は互いに異なって
いる。更に好ましくは重み係数行列w1 ,w 2 のうちの
代表ベクトルの各要素に乗算されるべき値w11,w12…
w1nを下記のように対角要素に持つ重み係数行列w1 で
表わすと、
の和は下記のように単位行列の定数倍となるように各重
み係数行列w1 ,w2 が選定される。
れぞれ重み係数行列w1 ,w2 が乗算されたベクトルw
1 z1j,w2 z2jとがベクトル合成され、その合成ベク
トルと入力ベクトルxとの距離が最小となるように、符
号帳1,2の代表ベクトルz1i,z2jが探索される。こ
のように構成されているため、代表ベクトルz1i,z2j
がそれぞれ例えば2次元ベクトルz1i=(z11i ,z
12i )、z2j=(z21j ,z22j )とし、重み係数行列
w 1 の各要素をw 11 =1.8,w 12 =0.2、w 2 の各
要素をw 21 =0.2,w 22 =1.8とする。この時符号
帳1の代表ベクトルz11,z12…が図2Aに示すように
1次元値、2次元値面に2次元にほぼ一様に分布してい
たとすると、この各代表ベクトルにそれぞれ重み係数行
列w1 を乗算した重み付け代表ベクトルz11′,z12′
…は図2Bに示すように1次元値軸に片寄った分布とな
る。同様に図2Cに示すように2次元にほぼ一様に分布
していた符号帳2の代表ベクトルz21,z22…に重み係
数行列w2 が乗算されて図2Dに示すように2次元値軸
に片寄った分布となる。
重み付け代表ベクトルz1iのラベルが伝送路誤りを受け
重み付け代表ベクトルz1i′になったとしても、他方の
重み付け代表ベクトルz2jとの合成ベクトルはyijかy
ij′に変化する。重み付け代表ベクトルz1iが他の何れ
の重み付け代表ベクトルz1i′に変化する可能性がある
が、z1iが片寄った分布となっているため、合成ベクト
ルy ij とy ij ′との誤差ベクトルΔyはどのようにz1i
が変化しても比較的小さい。これに対し、重み係数行列
を乗算しない場合は、図2Fに示すように、一方の代表
ベクトルz1iが代表ベクトルz1i′に変化するとこれら
と、他方の代表ベクトルz2jとの各合成ベクトルyij,
yij′となり、代表ベクトルz1iは符号帳1のどの代表
ベクトルにも変化する可能性があり、かつ代表ベクトル
z11,z12…は広範囲に分布しているため、合成ベクト
ルyijと変化した合成ベクトルyij′との誤差ベクトル
Δyは可成り大きなものとなる可能性がある。
w1 z1i=(w11z11i ,w12z12 i )に誤りが生じ、
w1 z1i′=(w11z11i ′,w12z12i ′)となった
場合に第1次元目の要素w11,z11i ′に歪を集中さ
せ、第2次元目の要素w12z12i ′の歪を小さく抑え、
全体としての歪を小さくしているとも云える。図1Bは
請求項4の発明の実施例を示す復号化器である。図7B
の場合と同様に、入力符号のラベルi,jの代表ベクト
ルを符号帳15,16からそれぞれ取出して合成する
が、この実施例ではスイッチ13,14とベクトル合成
部17との間にそれぞれ乗算器24,25が挿入され、
図1Aの符号化器での対応する乗算器21,22でそれ
ぞれ乗算したと同一の重み係数行列w1 ,w2 を、符号
帳15,16からそれぞれ取出した代表ベクトルz1i,
z2jに乗算し、この乗算された代表ベクトルw1 z1i,
w2 z2jをベクトル合成部17で合成して再生ベクトル
とする。
例を説明する。図3はこの発明を二つの符号帳1,2の
各代表ベクトルz1i,z2jがそれぞれ2次元であって、
各代表ベクトルz1iにはその各要素がw 11 =1.8、w
12 =0.2である重み係数行列w 1 を乗算し、各代表ベ
クトルz 2j にはその各要素がw 21 =0.2、w 22 =1.
8である重み係数行列w 2 を乗算し、符号帳1は8個の
代表ベクトルを、符号帳2は16個の代表ベクトルを持
つ場合の符号帳1の各代表ベクトルに重み係数行列w1
を乗算したベクトルを×印で、符号帳2の各代表ベクト
ルに重み係数行列w2 を乗算したベクトルを○印で示
し、入力ベクトルxを示している。
重み係数行列w1 を乗算した代表ベクトルの集合(×印
の集合)を直線27で近似する。つまり直線27はこれ
と各×印との距離(又は第2次元軸方向での距離D11,
D12,D13…)の和が最小となるように選定されてい
る。同様に符号帳2の各代表ベクトルに重み係数行列w
2 を乗算した代表ベクトルの集合(○印の集合)を直線
28で近似する。直線28はこれと各○印との距離(又
は第1次元軸方向での距離D21,D22,D23…)の和が
最小となるように選定される。
れぞれ射影し、その射影周辺に存在する重み係数行列を
乗じた代表ベクトルをそれぞれ複数個選択する。つまり
入力ベクトルxを通り近似直線28と平行な直線29と
近似直線27との交点p1 の横軸の値、即ち第1次元の
値p1xを求め、この値p1xと、第1次元(第1番目の要
素)に大きな重み係数行列をもつ符号帳1の各代表ベク
トルの第1次元値(第1番目の要素の値)とを比較し、
その差が小さいものから、所定値、例えば3つを選択す
る。このようにして符号帳1に関する予備選択を行う。
同様にして入力ベクトルxを通り近似直線27と平行な
直線31と近似直線28との交点p2 の縦軸の値、即ち
第2次元の値p2yを求め、この値p2yと、第2次元(第
2番目の要素)に大きな重み係数をもつ符号帳2の各代
表ベクトルの第2次元値(第2番目の要素の値)とを比
較し、その差が小さいものから、所定数、例えば3つを
選択して、符号帳2に関する予備選択を行う。
されたものについてのみ、重み係数行列の乗算とベクト
ル合成とを行い、その合成ベクトルと入力ベクトルxと
の距離が最小となる代表ベクトルの組を探す。この例で
は予備選択により代表ベクトルが3つずつ取出されるか
ら合成代表ベクトルの数は9つであるが、このような予
備選択を行わない場合は代表ベクトルの組合せ数(合成
代表ベクトルの数)は128となり、入力ベクトルとの
距離計算が、予備選択を行う場合は行わない場合の9/
128に減少する。
式の音声符号化に適用した実施例を図4に示す。入力端
子34からの入力音声信号は一定周期でサンプリングさ
れ、それぞれデジタル値とされたもので、これはフィル
タ係数決定部35で例えば線形予測分析して、線形予測
係数が求められ、これよりスペクトル形状パラメータが
求められ、これがフィルタ係数量子化部36で例えば量
子化され、その量子化値が合成フィルタ37のフィルタ
係数として設定される。制御部6により選択スイッチ3
8が制御され、ピッチ励振源39から予め用意された複
数のピッチ周期をもつパルスのような励振信号の1つが
選択されて利得付与部41へ供給され、また選択スイッ
チ42が制御され、符号帳励振源43から予め用意され
た複数の雑音信号の1つが選択され、予測利得部44へ
供給され、利得予測部45で予測された利得が付与され
る。予測利得部44の出力は利得付与部46で利得が付
与される。
クトル合成部3の出力合成代表ベクトルy ij の第1番
目、第2番目の各要素の値yiy1 ,yiy2 である。利得
付与部41,46で利得付与されたピッチ励振信号と雑
音信号とが加算回路47で加算されて合成フィルタ37
へ駆動信号として供給され、合成フィルタ37で音声合
成される。この合成音声信号と入力端子34からの入力
音声信号との差が差回路48でとられ、差出力により歪
算出部5で合成音声信号の入力信号に対する歪が計算さ
れる。この制御部6により選択スイッチ7,8を制御し
て符号帳1,2の各代表ベクトルの選択を制御して、そ
の選択した各代表ベクトルに対し乗算器21,22で重
み係数行列を乗算してベクトル合成部3へ供給する。歪
算出部5での算出歪が最小となるように符号帳1,2の
代表ベクトルの選択を行う。歪最小が得られると、ピッ
チ励振源39からのピッチ周期信号と、符号帳励振源4
3からの雑音信号と組合せを変更して、歪算出部5での
算出歪が最小になるように符号帳1,2の代表ベクトル
の選択を行う。以下同様のことを繰返し、得られた各歪
最小結果のなかから歪最小のものを選択し、その時の符
号帳1,2の選択代表ベクトルを示すラベル、ピッチ励
振源39の選択ピッチ周期信号を示すラベル、符号帳励
振源43の選択雑音信号を示すラベルと、フィルタ係数
量子化部36のスペクトル波形パラメータの量子化した
符号とを符号出力部49から出力する。
重み係数行列w1 ,w2 は対応要素、例えばw11とw21
との値が2:1の割合から、伝送路誤りに対し、その影
響が比較的大きくならない効果が出初め、10:1以上
としても、伝送路誤りに対する歪改善の効果は大となら
ず、返って、伝送路誤りがない場合、つまり正常時にお
ける歪が大きくなる。またこのように代表ベクトルにz
1i,z2jが2次元でz1i=(z11i ,z12i ),z2j=
(z21j ,z22j )の場合は、重み係数行列w1 =(w
11,w12),w2 =(w21,w22)の要素をw11=
w22,w12=w21とし、w11>w12の場合は、ピッチ励
振源39からのピッチ周期信号の合成音声信号yp 、符
号帳励振源43からの雑音信号の合成音声信号yc とす
ると符号帳1に関する予備選択として、すべてのiにつ
いて、 D1(i)=‖x−w11z11i yp ‖2 を求め、この値の小さいものから所定数、例えば3個と
対応する代表ベクトルを符号帳1から予備選択し、同様
に符号帳2に関する予備選択とし、すべてのjについ
て、 D2(j)=‖x−w11z22j yc ‖2 を求め、この値の小さいものから所定数、例えば3個と
対応する代表ベクトルを符号帳2から予備選択する。こ
れら両予備選択された各3つの代表ベクトルz1i,z2j
についてのみ、 D(i,j) =‖x−(w11z11i +w12z12i )yp −(w12z21j +w11z22j )yc ‖2 を求め、これが最小となるi,jを符号化出力としても
よい。このようにして計算量を減少することもできる。
選択した雑音信号のベクトル量子化に請求項8の発明を
適用した実施例の要部を図5Aに示す。この例では2つ
の符号帳励振源43a,43bを設け、これら符号帳励
振源43a,43bからそれぞれ各1つの雑音ベクトル
を選択し、これら選択した雑音ベクトルに対し、重み係
数乗算器51a,51bとでそれぞれ重み係数行列を乗
算する。これら重み係数行列は図1Aで説明した重み係
数行列w1 ,w2 と同様な関係に選定されている。乗算
器51a,51bの各出力は符号帳励振源合成部52で
加算され、図4中の符号帳励振源43から選択した雑音
信号として予測利得部44へ供給される。図4について
説明したように制御部6の制御により、合成フィルタ3
7からの合成音声信号が入力音声信号に対する歪が最小
となるように符号帳励振源43a,43bからそれぞれ
雑音ベクトルを選択する。
信号のベクトル量子化も同様に行うことができ、その要
部(請求項9の発明)を図5Bに示す。この例では2つ
のピッチ励振源34a,34bからそれぞれ各1つのピ
ッチ周期ベクトルを重み係数乗算器53a,53bでそ
れぞれ重み係数行列w1 ,w2 を乗算し、これら乗算出
力をピッチ励振源合成部54で加算して、図4中のピッ
チ励振源43からの選択したピッチ周期信号として乗算
器41へ供給する。重み係数行列w1 ,w2 は図1Aの
それと同様に決められている。
化にこの発明を適用する場合は、図1Aにおいて、符号
帳1,2にそれぞれ代表スペクトル波形ベクトルをそれ
ぞれ記憶しておき、これらからそれぞれ選択した各1つ
の代表スペクトル波形ベクトルに重み係数行列w1 ,w
2 を乗算してベクトル合成部3で合成し、その合成代表
スペクトル波形ベクトルとフィルタ係数決定部35(図
4)からの入力スペクトル波形ベクトルとの距離が最小
となるように符号帳1,2から選択する代表スペクトル
波形ベクトルを探索すればよい。
いわゆるVSELPに適用した実施例の要部を図6に示
す。この場合は符号帳励振源43として多数の基底ベク
トル符号帳431 〜43n が設けられ、これら基底ベク
トル符号帳431 〜43n の各雑音ベクトルは極性制御
手段561 〜56n でそれぞれ正または負の極性が付け
られ、これら極性制御された雑音ベクトルは、この発明
では重み係数乗算器571 〜57n で重み係数行列がそ
れぞれ乗算され、これら乗算出力は加算回路58で加算
され、この加算出力は図4中の予測利得部44へ供給さ
れる。極性制御手段561 〜56n は図4中の制御部6
から合成音声信号の入力音声信号に対する歪が最小にな
るように各別に選択制御される。つまり、各基底ベクト
ル符号帳43i (i=1,2,…,n)と極性制御手段
56i との組は1つの符号帳励振源を構成し、2つの
正、負の2つの雑音ベクトルの一方が制御部6により選
択されていると言える。重み係数乗算器571 〜57n
の各重み係数行列w1 ,wnは図1Aで説明した重み係
数行列w1 ,w2 と同様な関係とされている。
4の符号帳励振源43の代わりに図6中の基底ベクトル
符号帳431 〜43n 及び極性制御手段561 〜56n
を用いてもよい。このことは図5A中の符号帳励振源4
3a,43bについても同様である。また図4中のピッ
チ励振源39としては入力音声信号中の過去の信号から
得られたピッチ周期信号を用いるいわゆる適応符号帳と
してもよい。この適応符号帳は図5A,図6に示した実
施例のピッチ励振源として用いてもよい。更に前記パワ
のベクトル量子化、スペクトル波形パラメータのベクト
ル量子化、ピッチ励振源のベクトル量子化、符号帳励振
源のベクトル量子化の複数について同時にこの発明を適
用することもできる。
表ベクトルにそれぞれ重み係数行列w1 ,w2 を乗算し
た代表ベクトルw1 z1i,w2 z2jをそれぞれ記憶して
おき、乗算器21,22を省略してもよい。同様に図1
Bにおいて、符号帳15,16にそれぞれ代表ベクトル
w1 z1i,w2 z2jを記憶しておき、乗算器24,25
を省略してもよい。
表ベクトルを取出してベクトル合成したが、3以上の符
号帳からそれぞれ代表ベクトルを取出してベクトル合成
する場合にもこの発明を適応することができる。
6の各発明によれば、伝送路誤りなどにより符号誤りが
生じても、復号化出力の歪が比較的小さくて済む。請求
項3の発明によれば符号誤りが生じて復号化出力の歪が
比較的小さく、しかも符号化処理における計算量を著し
く減少し、かつ短時間で符号化することができる。
乃至3の発明の符号化法により符号化された符号を再生
することができる。
の例を示すブロック図、Bは請求項4の発明による復号
化器の実施例を示すブロック図である。
ルz1i,z2jを示す図、B、Dはそれぞれ代表ベクトル
z1i,z2jにそれぞれ重み係数行列w1 ,w2 を乗算し
たベクトルを示す図、Eはこの発明における合成ベクト
ルと誤り合成ベクトルの例を示す図、Fは従来法におけ
る合成ベクトルと誤り合成ベクトルの例を示す図であ
る。
数行列を乗じた代表ベクトルの集合と、その近似直線と
を示す図。
示すブロック図。
要部を示すブロック図、Bは請求項9の発明を適用した
符号化器の例の要部を示すブロック図である。
部を示すブロック図。
ック図。
Claims (16)
- 【請求項1】 有限個のラベル付けされた代表ベクトル
からなる符号帳を複数備え、 それぞれの符号帳からひとつずつ代表ベクトルを選んで
加算した合成代表ベクトルを作り、上記合成代表ベクトルと 入力ベクトルとの間の距離が最
小となる代表ベクトルの組を探索し、 この探索された代表ベクトルに与えられた各ラベルを符
号化出力とするベクトル量子化方法において、 上記加算される各代表ベクトルが各符号帳においてそれ
ぞれ異なった次元軸に片寄った分布となるように重み係
数行列が乗算されたものであり、 かつ上記重み係数行列は上記符号帳ごとに互いに異なっ
ていることを特徴とするベクトル量子化方法。 - 【請求項2】 上記代表ベクトルに乗算されている重み
係数を対角要素とする行列とした時、上記各符号帳ごと
の上記重み係数行列の和が単位行列の定数倍になるよう
に上記重み係数行列が選定されていることを特徴とする
請求項1記載のベクトル量子化方法。 - 【請求項3】 上記各符号帳ごとに上記重み係数行列が
乗算された代表ベクトルの集合をそれぞれ直線近似し、
上記入力ベクトルを上記各近似直線へ射影し、その射影
周辺に存在する重み係数行列を乗じた代表ベクトルを上
記符号帳ごとに複数個選択し、これら選択した複数個の
重み係数行列が乗算された代表ベクトルの中から上記入
力ベクトルとの間の距離が最も小さい合成代表ベクトル
を探して上記探索を行うことを特徴とする請求項1、2
のいずれかに記載のベクトル量子化方法。 - 【請求項4】 有限個のラベル付けされた代表ベクトル
からなる符号帳を複数備え、 入力符号中の各ラベルに応じた代表ベクトルを対応する
符号帳からそれぞれ取出し、 これら取出した代表ベクトルを合成して再生ベクトルを
得るベクトル量子化復号化器において、上 記取出された代表ベクトルにそれぞれ上記合成前に予
め決められた重み係数行列を乗算する乗算手段が設けら
れ、上記重み係数行列は、前記乗算された代表ベクトルがそ
れぞれ異なった次元軸に片寄った分布となるようにさ
れ、かつ上記符号帳ごとに互いに異っているようにされ
ている ことを特徴とするベクトル量子化復号化器。 - 【請求項5】 有限個のラベル付けされた代表ベクトル
からなる符号帳を備え、 入力符号中の各ラベルに応じた代表ベクトルを対応する
符号帳からそれぞれ取出し、 これら取出した代表ベクトルを合成して再生ベクトルを
得るベクトル量子化復号化器において、 上記各符号帳の代表ベクトルはそれぞれその各要素に対
し、少くとも1つが異なった重み係数行列が乗算された
ものであり、 かつ上記重み係数行列は上記符号帳ごとに互いに異って
いることを特徴とするベクトル量子化復号化器。 - 【請求項6】 上記重み係数を対角要素とする行列とし
た時、上記各符号帳ごとの重み係数行の和が単位行列の
定数倍になるように上記重み係数行列が選定されている
ことを特徴とする請求項4、5のいずれかに記載のベク
トル量子化復号化器。 - 【請求項7】 入力音声信号のスペクトル形状パラメー
タを求め、このスペクトル形状パラメータを量子化し、
その量子化出力に応じて音声合成フィルタのフィルタ係
数を設定し、 ピッチ励振源から各種ピッチ周期をもつピッチ周期信号
の1つを選択し、その選択したピッチ周期信号に利得を
与え、 符号帳励振源から複数の雑音信号の1つを選択し、その
選択した雑音信号に利得を与え、 上記利得付与されたピッチ周期信号と、上記利得付与さ
れた雑音信号とを加算し、その加算出力で上記音声合成
フィルタを駆動し、 上記各利得付与を符号帳から選択して行い、 上記音声合成フィルタの合成音声信号の上記入力音声信
号に対する歪が最小になるように、上記ピッチ励振源の
選択と上記符号帳励振源の選択と、上記符号帳の選択と
を行うベクトル量子化方法において、 上記符号帳を複数設け、これら符号帳からそれぞれ選択
した利得ベクトルを加算し、その加算した合成ベクトル
の対応する要素により上記ピッチ周期信号及び上記雑音
信号に対する利得付与をそれぞれ行い、 上記加算される各利得ベクトルが各符号帳においてそれ
ぞれ異なった次元軸に片寄った分布となるように重み係
数行列が乗算されたものであり、 かつ上記重み係数行列は上記符号帳ごとに互いに異なっ
ていることを特徴とするベクトル量子化方法。 - 【請求項8】 入力音声信号のスペクトル形状パラメー
タを求め、このスペクトル形状パラメータを量子化し、
その量子化出力に応じて音声合成フィルタのフィルタ係
数を設定し、 ピッチ励振源から各種ピッチ周期をもつピッチ周期信号
の1つを選択し、その選択したピッチ周期信号に利得を
与え、 符号帳励振源から複数の雑音信号の1つを選択し、その
選択した雑音信号に利得を与え、 上記利得付与されたピッチ周期信号と、上記利得付与さ
れた雑音信号とを加算し、その加算出力で上記音声合成
フィルタを駆動し、 上記各利得付与を符号帳から選択して行い、 上記音声合成フィルタの合成音声信号の上記入力音声信
号に対する歪が最小になるように、上記ピッチ励振源の
選択と上記符号帳励振源の選択と、上記符号帳の選択と
を行うベクトル量子化方法において、 上記符号帳励振源からの選択した雑音信号として、複数
の符号帳励振源からそれぞれ選択した雑音ベクトルを加
算したものを用い、 上記加算される各雑音ベクトルが各符号帳においてそれ
ぞれ異なった次元軸に 片寄った分布となるように重み係
数行列が乗算されたものであり、 かつ上記重み係数行列は上記符号帳励振源ごとに異なっ
ていることを特徴とするベクトル量子化方法。 - 【請求項9】 入力音声信号のスペクトル形状パラメー
タを求め、このスペクトル形状パラメータを量子化し、
その量子化出力に応じて音声合成フィルタのフィルタ係
数を設定し、 ピッチ励振源から各種ピッチ周期をもつピッチ周期信号
の1つを選択し、その選択したピッチ周期信号に利得を
与え、 符号帳励振源から複数の雑音信号の1つを選択し、その
選択した雑音信号に利得を与え、 上記利得付与されたピッチ周期信号と、上記利得付与さ
れた雑音信号とを加算し、その加算出力で上記音声合成
フィルタを駆動し、 上記各利得付与を符号帳から選択して行い、 上記音声合成フィルタの合成音声信号の上記入力音声信
号に対する歪が最小になるように、上記ピッチ励振源の
選択と上記符号帳励振源の選択と、上記符号帳の選択と
を行うベクトル量子化方法において、 上記ピッチ励振源からの選択したピッチ周期信号とし
て、複数のピッチ励振源からそれぞれ選択したピッチ周
期ベクトルを加算したものを用い、 上記加算される各ピッチ周期ベクトルが各符号帳におい
てそれぞれ異なった次元軸に片寄った分布となるように
重み係数行列が乗算されたものであり、 かつ上記重み係数行列は上記ピッチ励振源ごとに異なっ
ていることを特徴とするベクトル量子化方法。 - 【請求項10】 上記符号帳励振源は各1つの雑音ベク
トルを記憶した多数の基底ベクトル符号帳と、その各雑
音ベクトルの極性を選択する極性制御手段とよりなるこ
とを特徴とする請求項7、8、9のいずれかに記載のベ
クトル量子化方法。 - 【請求項11】 入力音声信号のスペクトル形状パラメ
ータを求め、このスペクトル形状パラメータを量子化
し、その量子化出力に応じて音声合成フィルタのフィル
タ係数を設定し、 ピッチ励振源から各種ピッチ周期をもつピッチ周期信号
の1つを選択し、その選択したピッチ周期信号に利得を
与え、 各1つの雑音ベクトルが記憶された基底ベクトル符号帳
からの雑音ベクトルにそれぞれ正または負の極性を極性
制御手段で与え、これら各極性が与えられた雑音ベクト
ルを加算し、その加算出力に利得を付与し、 その利得付与された加算雑音ベクトルと上記利得付与さ
れたピッチ周期信号とを加算して上記音声合成フィルタ
を駆動し、 上記音声合成フィルタの合成音声信号の上記入力音声信
号に対する歪が最小になるように、上記各極性制御手段
の極性選択と、上記ピッチ励振源の選択と、上記付与す
る利得の選択とを行うベクトル量子化方法において、 上記加算される各ピッチ周期ベクトルが各符号帳におい
てそれぞれ異なった次元軸に片寄った分布となるように
重み係数行列が乗算されたものであり、 かつ上記重み係数行列は上記基底ベクトル符号帳ごとに
互いに異なっていることを特徴とするベクトル量子化方
法。 - 【請求項12】 有限個のラベル付けされた代表ベクト
ルからなる符号帳を複数備え、 上記代表ベクトルは符号帳毎に異なった次元軸に片寄っ
た分布を有し、 それぞれの符号帳からひとつずつ代表ベクトルを選んで
加算した合成代表ベクトルを作り、 上記合成代表ベクトルと入力ベクトルとの間の距離が最
小となる代表ベクトルの組を探索し、 この探索された代表ベクトルに与えられた各ラベルを符
号化出力とするベクトル量子化方法。 - 【請求項13】 有限個のラベル付けされた代表ベクト
ルからなる符号帳を複数備え、 上記代表ベクトルは符号帳毎に異なった次元軸に片寄っ
た分布を有し、 入力符号中の各ラベルに応じた代表ベクトルを対応する
符号帳からそれぞれ取出し、 これら取出した代表ベクトルを合成して再生ベクトルを
得るベクトル量子化復 号化器。 - 【請求項14】 入力音声信号のスペクトル形状パラメ
ータを求め、このスペクトル形状パラメータを量子化
し、その量子化出力に応じて音声合成フィルタのフィル
タ係数を設定し、 ピッチ励振源から各種ピッチ周期をもつピッチ周期信号
の1つを選択し、その選択したピッチ周期信号に利得を
与え、 符号帳励振源から複数の雑音信号の1つを選択し、その
選択した雑音信号に利得を与え、 上記利得付与されたピッチ周期信号と、上記利得付与さ
れた雑音信号とを加算し、その加算出力で上記音声合成
フィルタを駆動し、 上記各利得付与を有限個のラベル付けされた代表ベクト
ルからなる複数の符号帳から選択して行い、 上記代表ベクトルは符号帳毎に異なった次元軸に片寄っ
た分布を有し、 上記音声合成フィルタの合成音声信号の上記入力音声信
号に対する歪が最小になるように、上記ピッチ励振源の
選択と上記符号帳励振源の選択と、上記符号帳の選択と
を行うベクトル量子化方法。 - 【請求項15】 入力音声信号のスペクトル形状パラメ
ータを求め、このスペクトル形状パラメータを量子化
し、その量子化出力に応じて音声合成フィルタのフィル
タ係数を設定し、 ピッチ励振源から各種ピッチ周期をもつピッチ周期信号
の1つを選択し、その選択したピッチ周期ベクトル信号
に利得を与え、 有限個のラベル付けされた代表ベクトルからなる複数の
励振源符号帳から雑音信号を選択し、その選択した雑音
信号に利得を与え、 上記代表ベクトルは前記励振源符号帳毎に異なった次元
軸に片寄った分布を有し、 上記利得付与されたピッチ周期信号と、上記利得付与さ
れた雑音信号とを加算し、その加算出力で上記音声合成
フィルタを駆動し、 符号帳を複数設け、これら符号帳からそれぞれ選択した
利得ベクトルを加算し、その加算した合成ベクトルの対
応する要素により上記ピッチ周期信号及び上記 雑音信号
に対する利得付与をそれぞれ行い、 上記音声合成フィルタの合成音声信号の上記入力音声信
号に対する歪が最小になるように、上記ピッチ励振源の
選択と上記励振源符号帳の選択と、上記符号帳の選択と
を行うベクトル量子化方法。 - 【請求項16】 入力音声信号のスペクトル形状パラメ
ータを求め、このスペクトル形状パラメータを量子化
し、その量子化出力に応じて音声合成フィルタのフィル
タ係数を設定し、 ピッチ励振源から各種ピッチ周期をもつピッチ周期信号
の1つを選択し、その選択したピッチ周期信号に利得を
与え、 有限個のラベル付けされた代表ベクトルからなる基底ベ
クトル符号帳からの雑音ベクトルにそれぞれ正または負
の極性を極性制御手段で与え、これら各極性が与えられ
た雑音ベクトルを加算し、その加算出力に利得を付与
し、 前記代表ベクトルは異なった次元軸に片寄った分布を有
し、 その利得付与された加算雑音ベクトルと上記利得付与さ
れたピッチ周期信号とを加算して上記音声合成フィルタ
を駆動し、 上記音声合成フィルタの合成音声信号の上記入力音声信
号に対する歪が最小になるように、上記各極性制御手段
の極性選択と、上記基底ベクトル符号帳の選択と、上記
付与する利得の選択とを行うベクトル量子化方法。
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