JPH05265497A - 音声符号化方式及び音声復号化方式 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【目的】 本発明は、音声符号化方式及び音声復号化方
式に関し、符号語の分布に偏りが生じないようにして、
量子化精度の向上をはかることを目的とする。 【構成】 デルタ符号帳１１と木構造デルタ符号帳検索
部１８とをそなえた音声符号化方式または、デルタ符号
帳２１と木構造デルタ符号語生成部２８とをそなえた音
声復号化方式において、再生デルタ符号語同士の相関値
を計算する相関計算部１５，２５と、相関計算部１５，
２５で得られた相関値と所定のしきい値とを比較する判
定部１６，２６と、判定部１６，２６での判定結果に基
づき相関値がしきい値よりも大きい場合は再生デルタ符
号語の一方について差分ベクトル変換を施して木構造デ
ルタ符号帳検索部１８または木構造デルタ符号語生成部
２８へ入力するベクトル変換部１７，２７とをそなえる
ように構成する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は、音声符号化方式及び音
声復号化方式に関する。例えば、音声信号の情報圧縮を
行なうための符号化方式として、４〜１６ｋｂ／ｓの伝
送速度で符号化を行なうためのＡｎａｌｙｓｉｓ−ｂｙ
−Ｓｙｎｔｈｅｓｉｓ（合成による分析）型ベクトル量
子化を用いる音声符号化方式が提案されている。かかる
符号化方式を使用したものとしては、ＣＥＬＰ符号器が
ある。

【０００２】そして、このような方式による音声符号器
は、企業内通信システム・ディジタル移動無線システム
等において、音声品質を保ちつつ情報圧縮を実現するも
のとして、その要望が高まりつつある。

【０００３】

【従来の技術】図７は、ＣＥＬＰ音声符号器等で用いら
れている合成による分析手法（この手法Ａｎａｌｙｓｉ
ｓ−ｂｙ−Ｓｙｎｔｈｅｓｉｓを略してＡ−ｂ−Ｓとい
う）によるベクトル量子化について、その一般的な構成
を示したものである。この図７において、７１はコード
ベクトルを記憶する符号帳、７２はゲイン設定器、７３
は線型予測合成フィルタ、７４は誤差演算器、７５は誤
差電力評価手段であるが、このような構成により、Ａ−
ｂ−Ｓによるベクトル量子化では通常のベクトル量子化
と異なり符号帳７１の各コードベクトルＣに線形予測合
成フィルタ７３を施した後の再生信号ベクトルＡＣに対
して、入力信号ベクトルＸとの間の誤差信号Ｅの電力を
評価関数（距離尺度）として符号帳７１の探索が行なわ
れる。

【０００４】従って、最適なコードベクトルおよびゲイ
ンは、以下の（１）式に示す誤差電力｜Ｅ｜² を最小化
するものとして決定されるが、実際には、以下の
（２），（３）式の相互相関および自己相関をもとに、
（４）式によって、コードベクトルのインデックスＣ
が、まず決定され、選ばれたコードベクトルに対するゲ
インｇが（５）式によって決定される。

【０００５】 ｜Ｅ｜² ＝｜Ｘ−ｇＡＣ｜² ・・（１） ｄ｜Ｅ｜² ／ｄｇ＝０ ｇ＝（Ｘ^T ＡＣ）／（（ＡＣ）^T （ＡＣ）） ｜Ｅ｜² ＝｜Ｘ｜² −（Ｘ^T ＡＣ）² ／（（ＡＣ）^T （ＡＣ）） Ｒｘｃ＝Ｘ^T ＡＣ ・・（２） Ｒｃｃ＝（ＡＣ）^T （ＡＣ） ・・（３） Ｃ＝ａｒｇｍａｘ（Ｒｘｃ² ／Ｒｃｃ） ・・（４） ｇ＝Ｒｘｃ／Ｒｃｃ ・・（５） 図８は、Ａ−ｂ−Ｓによるベクトル量子化について、そ
の符号帳探索を実現するうえで必要となる演算機能につ
いて示したものである。すなわち、この図８において、
８１はＮ次元でサイズがＭの符号帳、８２は分析次数が
Ｎ_P の線型予測合成フィルタ（ＬＰＣ合成フィルタ）、
８３は音声入力と線型予測合成フィルタ８２の出力の相
互相関を演算する相互相関演算器、８４は相互相関演算
器８３の出力について自乗演算を施す自乗器、８５は線
型予測合成フィルタ８２の出力の自己相関を演算する自
己相関演算器、８６は自乗器８４の出力を自己相関演算
器８５の出力で割る割算器、８７は割算器８５の結果の
最大値についてのアーギュメントを求める演算器であ
る。

【０００６】そして、この図８に示すように、符号帳８
１の探索の処理のうちで主なものは、コードベクトルに
対するフィルタ（処理線型予測合成フィルタ８２による
処理）、相互相関Ｒｘｃの算出（相互相関演算器８３に
よる処理）および自己相関Ｒｃｃの算出（自己相関演算
器８５による処理）の３つである。この場合、それぞれ
に要する演算量は、線型予測合成フィルタ８２の次数を
Ｎ _P 、ベクトル量子化の次元をＮ_D とすると、Ｎ_P ×Ｎ
_D ，Ｎ_D およびＮ_D であり、従って、コードベクトル１
本当り符号帳探索に要する演算量は、（Ｎ_P ＋２）×Ｎ
_D となる。また、通常用いられる符号帳８１は４０次元
・符号帳サイズ１０２４（Ｎ_D ＝４０，Ｍ＝１０２４）
程度のものであり、線型予測フィルタ８２の分析次数が
１０次程度であるため、１回の符号帳探索に、（１０＋
２）×４０×１０２４＝４８０Ｋの積和算を要すること
になる。

【０００７】したがって、このような符号帳探索が音声
符号化のサブフレーム（５ｍｓ）毎に行なわれるために
は、９６Ｍｏｐｓという膨大な処理能力が必要となり、
現在の最高速のディジタルシグナルプロセッサ（ＤＳ
Ｐ；許容演算量２０〜４０Ｍｏｐｓ）をもってしても、
その実時間実現には数チップを要してしまう。また、こ
のような符号帳をテーブルとして記憶・保持するために
は、従来全てのサンプルの格納が必要であるので、４０
×１０２４＝４０Ｋｗｏｒｄものメモリ容量が必要とな
る。

【０００８】さらに、Ａ−ｂ−Ｓ型ベクトル量子化を用
いた音声符号器の適用領域と考えられる自動車・携帯電
話においては、装置の小型化・低消費電力化が必須の条
件であり、先に述べた膨大な演算量や膨大なメモリ容量
は、いずれも符号器実現上の重大な障害となっている。
そこで、各符号語をデルタベクトルを幹とする木構造的
に配して構成した特殊な構造の符号帳を従来の符号帳の
代わりに用いる木構造デルタ符号帳が提案されている。
その符号帳の原理により、各符号語をこのデルタベクト
ルを幹とする木構造的に配して構成した符号帳の構成図
を示すと、図１１のようになる。

【０００９】ここで、図９は上記の木構造デルタ符号帳
を使用する音声符号化部のブロック図であり、図１０は
上記の木構造デルタ符号帳を使用する音声復号化部のブ
ロック図である。そして、図９に示す音声符号化部は、
デルタ符号帳９１，線型予測合成フィルタ９２，ピッチ
直交化部９３，バッファ９４，木構造デルタ符号帳探索
部９５，木構造デルタ符号語生成部９６をそなえてい
る。

【００１０】ここで、デルタ符号帳９１は図１１に示す
ような木構造を形成すべき複数のデルタ符号語を記憶す
るものであり、線型予測合成フィルタ９２はデルタ符号
帳９１で得られたデルタ符号語に対し所要の重み付けを
施して再生デルタ符号語を出力するもので、ピッチ直交
化部９３は再生デルタ符号語情報とピッチベクトル情報
とを受けて直交成分だけを抽出するもので、バッファ９
４はピッチ直交化部９３の出力を一時的に保持しておく
メモリである。

【００１１】木構造デルタ符号帳探索部９５は、バッフ
ァ９４に記憶されている再生デルタ符号語データと入力
音声とに基づき、合成による分析手法（Ａ−ｂ−Ｓ）を
用いて、所要のデルタ符号語をデルタ符号帳９１から検
索するもので、この木構造デルタ符号帳探索部９５で検
索されたデータ（インデックス情報）が量子ベクトル情
報として、音声復号化部（図１０参照）へ送られるよう
になっている。

【００１２】木構造デルタ符号語生成部９６は、木構造
デルタ符号帳探索部９５の出力に基づき木構造デルタ符
号語を生成するものであるが、この木構造デルタ符号語
生成部９６の出力はピッチベクトルを同定するためのコ
ードブックを検索するピッチ検索部へ入力されるように
なっている。このようにして、再生デルタ符号語データ
と入力音声とに基づき、合成による分析手法（Ａ−ｂ−
Ｓ）を用いて、所要のデルタ符号語がデルタ符号帳９１
から検索されて、この検索データ（インデックス情報）
が量子ベクトル情報として、図１０に示す音声復号化部
へ送られるようになっている。

【００１３】また、図１０に示す音声復号化部は、デル
タ符号帳１０１，線型予測合成フィルタ１０２，ピッチ
直交化部１０３，バッファ１０４，木構造デルタ符号語
生成部１０５をそなえている。ここで、デルタ符号帳１
０１も音声符号化部のデルタ符号帳９１と同じように図
１１に示すような木構造を形成すべき複数のデルタ符号
語を記憶するものであり、線型予測合成フィルタ１０２
はデルタ符号帳１０１で得られたデルタ符号語に対し所
要の重み付けを施して再生デルタ符号語を出力するもの
で、ピッチ直交化部１０３は再生デルタ符号語情報とピ
ッチベクトル情報とを受けて直交成分だけを抽出するも
ので、バッファ１０４はピッチ直交化部１０３の出力を
一時的に保持しておくメモリである。すなわち、音声復
号化部においても、音声符号化部におけるデルタ符号
帳，線型予測合成フィルタ，ピッチ直交化部，バッファ
と同じものを装備しているのである。

【００１４】また、木構造デルタ符号語生成部１０５
は、デルタ符号帳１０１からのデルタ符号語に対し所要
の重み付けを施した再生デルタ符号語と音声符号化部
（図９参照）において符号化された量子ベクトル情報
（インデックス情報）とに基づき、再生音声を復号する
ものである。このようにして、この音声復号化部では、
デルタ符号帳１０１からのデルタ符号語に対し所要の重
み付けを施した再生デルタ符号語と音声符号化部（図９
参照）において符号化された量子ベクトル情報（インデ
ックス情報）とに基づき、再生音声が復号されるように
なっている。

【００１５】

【発明が解決しようとする課題】しかしながら、このよ
うな従来のものでは、各符号語が、基本コードベクトル
Ｃ_O を基に、それ以前に生成されている符号語に対し各
層に対応するデルタベクトルΔＣｉを加える（あるいは
差し引く）ことにより生成されていくので、図１２，図
１３（ａ）〜（ｃ）に示すように、符号語の分布がどう
してもベクトルＣ _O に対しΔＣ_n の相関が強くなると、
極度の偏りをもつことになり、量子ベクトルの特性上、
このような偏りは量子化効率を低下させ、再生音声品質
に悪影響を及ぼすおそれがある。

【００１６】本発明は、このような課題に鑑み創案され
たもので、符号語の分布に偏りが生じないようにして、
量子化精度の向上をはかった音声符号化方式及び音声復
号化方式を提供することを目的とする。

【００１７】

【課題を解決するための手段】図１は本発明の原理ブロ
ック図で、この図１において、１は音声符号化部、２は
音声復号化部である。そして、音声符号化部１は、デル
タ符号帳１１，線型予測合成フィルタ１２，相関計算部
１５，判定部１６，ベクトル変換部１７，木構造デルタ
符号帳探索部１８をそなえている。

【００１８】ここで、デルタ符号帳１１は、木構造を形
成すべき複数のデルタ符号語を記憶するものであり、線
型予測合成フィルタ１２はデルタ符号帳１１で得られた
デルタ符号語に対し所要の重み付けを施して再生デルタ
符号語を出力するもので、木構造デルタ符号帳探索部１
８は、デルタ符号帳１１からのデルタ符号語に対し所要
の重み付けを施した再生デルタ符号語と入力音声とに基
づき、合成による分析手法を用いて、所要のデルタ符号
語をデルタ符号帳１１から検索するものである。

【００１９】また、相関計算部１５は、再生デルタ符号
語同士の相関値を計算するものであり、判定部１６は、
相関計算部１５で得られた相関値と所定のしきい値とを
比較するものであり、ベクトル変換部１７は、判定部１
６での判定結果に基づき、相関値がしきい値よりも大き
い場合は、再生デルタ符号語の一方について差分ベクト
ル変換を施して、木構造デルタ符号帳検索部１８へ入力
するものである。

【００２０】そして、この場合、相関計算部１５は、隣
接する再生デルタ符号語同士の相関値だけを計算すべく
構成されている。さらに、音声復号化部２は、デルタ符
号帳２１，線型予測合成フィルタ２２，相関計算部２
５，判定部２６，ベクトル変換部２７，木構造デルタ符
号語生成部２８をそなえている。

【００２１】ここで、デルタ符号帳２１は、木構造を形
成すべき複数のデルタ符号語を記憶するものであり、線
型予測合成フィルタ１２はデルタ符号帳１１で得られた
デルタ符号語に対し所要の重み付けを施して再生デルタ
符号語を出力するもので、木構造デルタ符号語生成部２
８は、デルタ符号帳２１からのデルタ符号語に対し所要
の重み付けを施した再生デルタ符号語と音声符号化部１
において符号化された量子ベクトル情報とに基づき、再
生音声を復号するものである。

【００２２】また、相関計算部２５は、再生デルタ符号
語同士の相関値を計算するものであり、判定部２６は、
相関計算部２５で得られた相関値と所定のしきい値とを
比較するものであり、ベクトル変換部２７は、判定部２
６での判定結果に基づき、相関値がしきい値よりも大き
い場合は、再生デルタ符号語の一方について差分ベクト
ル変換を施して、木構造デルタ符号語生成部２８へ入力
するものである。

【００２３】そして、この場合、相関計算部２５は、隣
接する再生デルタ符号語同士の相関値だけを計算すべく
構成されている。

【００２４】

【作用】上述の本発明の音声符号化方式では、木構造デ
ルタ符号帳探索部１８で、デルタ符号帳１１からのデル
タ符号語に対し所要の重み付けを施した再生デルタ符号
語と入力音声とに基づき、合成による分析手法を用い
て、所要のデルタ符号語をデルタ符号帳１１から検索し
て、この検索結果が音声復号化部２へ送られるが、この
とき、相関計算部１５では、再生デルタ符号語同士の相
関値を計算し、更に判定部１６では、相関計算部１５で
得られた相関値と所定のしきい値とを比較し、更にベク
トル変換部１７では、判定部１６での判定結果に基づ
き、相関値がしきい値よりも大きい場合は、再生デルタ
符号語の一方について差分ベクトル変換を施して、木構
造デルタ符号帳検索部１８へ入力する。

【００２５】そして、この場合、相関計算部１５では、
隣接する再生デルタ符号語同士の相関値だけを計算して
いる。さらに、本発明の音声復号化方式では、木構造デ
ルタ符号語生成部２８で、デルタ符号帳２１からのデル
タ符号語に対し所要の重み付けを施した再生デルタ符号
語と音声符号化部１において符号化された量子ベクトル
情報とに基づき、再生音声が復号されるが、このとき、
相関計算部２５では、再生デルタ符号語同士の相関値を
計算し、更に判定部２６では、相関計算部２５で得られ
た相関値と所定のしきい値とを比較し、更にベクトル変
換部２７では、判定部２６での判定結果に基づき、相関
値がしきい値よりも大きい場合は、再生デルタ符号語の
一方について差分ベクトル変換を施して、木構造デルタ
符号語生成部２８へ入力する。

【００２６】そして、この場合も、相関計算部２５で
は、隣接する再生デルタ符号語同士の相関値だけを計算
する。

【００２７】

【実施例】以下、図面を参照して本発明の実施例を説明
する。図２は本発明の一実施例としての音声符号化部を
示すブロック図であるが、この図２に示す音声符号化部
１は、デルタ符号帳１１，線型予測合成フィルタ１２，
ピッチ直交化部１３，バッファ１４Ａ，１４Ｂ，相関計
算部１５，判定部１６，ベクトル変換部１７，木構造デ
ルタ符号帳探索部１８，木構造デルタ符号語生成部１９
をそなえている。

【００２８】ここで、デルタ符号帳１１は前述の図１１
に示すような木構造を形成すべき複数のデルタ符号語を
記憶するものであり、線型予測合成フィルタ１２はデル
タ符号帳１１で得られたデルタ符号語に対し所要の重み
付けを施して再生デルタ符号語を出力するもので、ピッ
チ直交化部１３は再生デルタ符号語情報とピッチベクト
ル情報とを受けて直交成分だけを抽出するもので、バッ
ファ１４Ａはピッチ直交化部１３の出力を一時的に保持
しておくメモリである。

【００２９】木構造デルタ符号帳探索部１８は、再生デ
ルタ符号語データと入力音声とに基づき、合成による分
析手法（Ａ−ｂ−Ｓ）を用いて、所要のデルタ符号語を
デルタ符号帳１１から検索するもので、この木構造デル
タ符号帳探索部１８で検索されたデータ（インデックス
情報）が量子ベクトル情報として、音声復号化部（図３
参照）へ送られるようになっている。

【００３０】木構造デルタ符号語生成部１９は、木構造
デルタ符号帳探索部１８の出力に基づき木構造デルタ符
号語を生成するものであるが、この木構造デルタ符号語
生成部１９の出力はピッチベクトルを同定するためのコ
ードブックを検索するピッチ検索部へ入力されるように
なっている。以上のデルタ符号帳１１，線型予測合成フ
ィルタ１２，ピッチ直交化部１３，木構造デルタ符号帳
探索部１８，木構造デルタ符号語生成部１９について
は、従来のものと同じ機能を有するものである。

【００３１】ところで、本実施例では、従来例（図９参
照）と比べて、隣合う符号語同士の相関を計算する相関
計算部１５，またその相関計算結果を受けてあるしきい
値ＴＨＲにより動作のＯＮ／ＯＦＦを制御する判定部１
６，そしてその制御を受けて差分ベクトルに変換するベ
クトル変換部１７の３つが付け加えられている。それぞ
れの部分の動作を以下に示す。

【００３２】まず、相関計算部１５は、線形予測合成フ
ィルタリング、ピッチ直交化変換処理された後の線形予
測合成フィルタリングの結果を格納しているメモリ（バ
ッファ）１４Ａのトップより２本の符号語を順次引出
し、互いの間の相関値を計算するもので、この場合の相
関計算式は次の通りである。 Ｒ（ΔＣ_n ，ΔＣ_n+1 ） ＝Σ（ΔＣ_n (i) −ΔＣ_n+1 (i) ）² ／（ΣΔＣ_n (i）² ×ΣΔＣ_n+1(i)² ） ・・・（６） また、判定部１６は、相関計算部１５での相関値を受け
て、しきい値ＴＨＲを基に次のような動作制御を行な
う。

【００３３】もし、Ｒ（ΔＣ_n ，ΔＣ_n+1 ）＞ＴＨＲで
あるなら、オン動作を行なう一方、もし、Ｒ（ΔＣ_n ，
ΔＣ_n+1 ）≦ＴＨＲであるなら、オフ動作を行なう。さ
らに、ベクトル変換部１７は、判定部１６よりの制御情
報を受けて、ベクトルの変換作業を行なう。すなわち、
ベクトル変換部１７は、判定部１６での判定結果に基づ
き、相関値がしきい値ＴＨＲよりも大きい場合は、再生
デルタ符号語の一方について差分ベクトル変換を施す。

【００３４】例えば、図４（ａ）に示すようなＡΔ
Ｃ_n ，ＡΔＣ_n+1 について、その相関がしきい値ＴＨＲ
より大きい場合は、図４（ｂ）に示すように、ＡΔＣ_n
の符号を反転して、−ＡΔＣ_n とし、ＡΔＣ_n+1 −ＡΔ
ＣをＡΔＣ′_n+1 と置くのである。なお、このベクトル
変換部１７は、判定部１６での判定結果に基づき、相関
値がしきい値ＴＨＲ以下の場合は、再生デルタ符号語に
ついて差分ベクトル変換を施さない。

【００３５】また、上記の作業は探索処理ループの外で
適用しているので、演算量の増大は低く抑えられるよう
になっている。さらに、バッファ１４Ｂはベクトル変換
部１７の出力を一時的に保持しておくメモリである。こ
のように、本実施例では、相関計算部１５，判定部１
６，ベクトル変換部１７を設けることにより、符号語の
分布の偏りを補正し、特性を改善することができる。す
なわち、ＣＥＬＰ型音声符号器は、前述のように入力音
声との誤差評価は、線形予測合成フィルタを施した後の
再生信号ベクトルＡＣに対して行なっている。今、図５
に示すようにＡによるフィルタリング（変換）の結果、
デルタベクトル間に強い相関が生じたとする。このまま
木構造デルタ符号帳の生成則に従って符号語を合成して
いくと、図６（ａ），（ｂ）に示すように極端に偏りを
持った符号語群が形成されてしまう。そこで、フィルタ
リング（変換）後のデルタ符号語について、この相関を
除去するように補正をかけ、偏りを修正するのである。

【００３６】すなわち、木構造デルタ符号帳の各符号語
は、たとえ設計段階で互いの相関を取り除かれていて
も、誤差評価のための線形予測合成フィルタリングによ
り、異なる方向を有するベクトル群に変換される。ま
た、ピッチ直交化手法などの適用により、設計段階の無
相関化のみでは、木構造デルタ符号帳の持つ問題点の解
決には不十分である。

【００３７】そこで、線形予測合成フィルタリングやピ
ッチ直交化変換などが施された後のベクトル群に対して
行なう補正処理を考えるのである。また、木構造デルタ
符号帳では、図１１に示すように左端より右に各層毎に
デルタ符号語が加えられて構成されていく。そのため、
理想的には、各デルタ符号語のすべての組み合わせにお
いて無相関化が望ましいが、必要な演算量が膨大になり
木構造デルタ符号帳本来の特色が失われてしまう。そこ
で、隣合う符号語同士での処理に限定し、次のデルタ符
号語との相関を計算する。

【００３８】そして、その相関値があるしきい値ＴＨＲ
以上の場合、次ベクトルを差分ベクトルに変換するので
ある〔図４（ａ），（ｂ）参照〕。これにより、簡単に
相関は除去でき、階層の深いデルタ符号語について順次
行なえば符号帳全体の偏りがかなり補正され、量子化精
度の向上が望めるのである。

【００３９】図３は本発明の一実施例としての音声復号
化部を示すブロック図で、この図３に示す音声符号化部
２は、デルタ符号帳２１，線型予測合成フィルタ２２，
ピッチ直交化部２３，バッファ２４Ａ，２４Ｂ，相関計
算部２５，判定部２６，ベクトル変換部２７，木構造デ
ルタ符号語生成部２８をそなえている。ここで、デルタ
符号帳２１も音声符号化部１のデルタ符号帳１１と同じ
ように図１１に示すような木構造を形成すべき複数のデ
ルタ符号語を記憶するものであり、線型予測合成フィル
タ２２はデルタ符号帳２１で得られたデルタ符号語に対
し所要の重み付けを施して再生デルタ符号語を出力する
もので、ピッチ直交化部２３は再生デルタ符号語情報と
ピッチベクトル情報とを受けて直交成分だけを抽出する
もので、バッファ２４Ａはピッチ直交化部２３の出力を
一時的に保持しておくメモリである。すなわち、音声復
号化部においても、音声符号化部１におけるデルタ符号
帳１１，線型予測合成フィルタ１２，ピッチ直交化部１
３，バッファ１４Ａと同じものを装備しているのであ
る。

【００４０】また、木構造デルタ符号語生成部２８は、
デルタ符号帳２１からのデルタ符号語に対し所要の重み
付けを施した再生デルタ符号語と音声符号化部１（図２
参照）において符号化された量子ベクトル情報（インデ
ックス情報）とに基づき、再生音声を復号するものであ
る。以上のデルタ符号帳２１，線型予測合成フィルタ２
２，ピッチ直交化部２３，木構造デルタ符号語生成部２
８については、従来のものと同じ機能を有するものであ
る。

【００４１】ところで、本実施例では、前述の音声符号
化部１と同様に、従来例（図１０参照）と比べて、隣合
う符号語同士の相関を計算する相関計算部２５，またそ
の相関計算結果を受けてあるしきい値ＴＨＲにより動作
のＯＮ／ＯＦＦを制御する判定部２６，そしてその制御
を受けて差分ベクトルに変換するベクトル変換部２７の
３つが付け加えられている。ここで、それぞれの部分の
動作は、前述の音声符号化ブロック１に設けられいる相
関計算部１５，判定部１６，ベクトル変換部１７と同じ
である。

【００４２】すなわち、相関計算部２５は、線形予測合
成フィルタリング、ピッチ直交化変換処理された後の線
形予測合成フィルタリングの結果を格納しているメモリ
（バッファ）２４Ａのトップより２本の符号語を順次引
出し、互いの間の相関値を計算するもので、この場合の
相関計算式は前述の（６）式と同じである。また、判定
部２６は、相関計算部２５での相関値を受けて、しきい
値ＴＨＲを基にもし、Ｒ（ΔＣ_n ，ΔＣ_n+1 ）＞ＴＨＲ
であるなら、オン動作を行なう一方、もし、Ｒ（Δ
Ｃ_n ，ΔＣ_n+1 ）≦ＴＨＲであるなら、オフ動作を行な
う。

【００４３】さらに、ベクトル変換部２７は、判定部２
６よりの制御情報を受けて、ベクトルの変換作業を行な
う。すなわち、ベクトル変換部２７は、判定部２６での
判定結果に基づき、相関値がしきい値ＴＨＲよりも大き
い場合は、再生デルタ符号語の一方について差分ベクト
ル変換を施すのである。なお、このベクトル変換部２７
は、判定部２６での判定結果に基づき、相関値がしきい
値ＴＨＲ以下の場合は、再生デルタ符号語について差分
ベクトル変換を施さない。

【００４４】また、この場合の作業も生成処理ループの
外で適用しているので、演算量の増大は低く抑えられる
ようになっている。さらに、バッファ２４Ｂはベクトル
変換部２７の出力を一時的に保持しておくメモリであ
る。このようにして、本実施例にかかる音声復号化部に
おいても、相関計算部１５，判定部１６，ベクトル変換
部１７を設けることにより、符号語の分布の偏りを補正
し、特性を改善することができるのである。

【００４５】上述の構成により、図２に示す音声符号化
部１では、木構造デルタ符号帳探索部１８で、デルタ符
号帳１１からのデルタ符号語に対し所要の重み付けを施
した再生デルタ符号語と入力音声とに基づき、合成によ
る分析手法を用いて、所要のデルタ符号語をデルタ符号
帳１１から検索して、この検索結果が図３に示す音声復
号化部２へ送られるが、このとき、相関計算部１５で
は、隣接する再生デルタ符号語同士の相関値を計算し、
更に判定部１６では、相関計算部１５で得られた相関値
と所定のしきい値ＴＨＲとを比較し、更にベクトル変換
部１７では、判定部１６での判定結果に基づき、相関値
がしきい値ＴＨＲよりも大きい場合は、再生デルタ符号
語の一方について差分ベクトル変換を施して、木構造デ
ルタ符号帳検索部１８へ入力する。

【００４６】さらに、図３に示す音声復号化部２では、
木構造デルタ符号語生成部２８で、デルタ符号帳２１か
らのデルタ符号語に対し所要の重み付けを施した再生デ
ルタ符号語と音声符号化部１において符号化された量子
ベクトル情報とに基づき、再生音声が復号されるが、こ
のとき、相関計算部２５では、隣接する再生デルタ符号
語同士の相関値を計算し、更に判定部２６では、相関計
算部２５で得られた相関値と所定のしきい値ＴＨＲとを
比較し、更にベクトル変換部２７では、判定部２６での
判定結果に基づき、相関値がしきい値ＴＨＲよりも大き
い場合は、再生デルタ符号語の一方について差分ベクト
ル変換を施して、木構造デルタ符号語生成部２８へ入力
するのである。

【００４７】このようにして、本実施例では、音声符号
化部１および音声復号化部２の両方にそれぞれ相関計算
部，判定部，ベクトル変換部を設けているので、付加情
報を符号化部から復号化部に送信することなく、符号語
の分布の偏りを補正して、特性を大幅に改善できるので
ある。

【００４８】

【発明の効果】以上詳述したように、本発明の音声符号
化方式及び音声復号化方式では、相関計算部，判定部，
ベクトル変換部を設けることにより、符号語の分布に偏
りが生じないようにして、量子化精度の向上をはかっ
て、特性を改善できる利点がある。

【００４９】また、本発明の音声符号化方式及び音声復
号化方式では、隣合う符号語同士での処理に限定して、
次のデルタ符号語との相関を計算しているので、簡単に
相関は除去でき、階層の深いデルタ符号語について順次
行なえば、符号帳全体の偏りをかなり補正することがで
き、これにより量子化精度の向上を望むことができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の原理ブロック図である。

【図２】本発明の一実施例にかかる音声符号化部を示す
ブロック図である。

【図３】本発明の一実施例にかかる音声復号化部を示す
ブロック図である。

【図４】本発明の一実施例の作用を説明するベクトル表
現図である。

【図５】互いの相関が強い場合のデルタ符号語のベクト
ル表現図である。

【図６】互いの相関が強い場合のデルタ符号帳のベクト
ル表現図である。

【図７】Ａ−ｂ−Ｓ型ベクトル量子化の一般的な構成を
示すブロック図である。

【図８】符号帳探索に要する一般的な演算機能を説明す
るブロック図である。

【図９】従来の音声符号化部を示すブロック図である。

【図１０】従来の音声復号化部を示すブロック図であ
る。

【図１１】木構造デルタ符号の構成を説明する図であ
る。

【図１２】デルタ符号語のベクトル表現図である。

【図１３】デルタ符号帳のベクトル表現図である。

【符号の説明】

１ 音声符号化部 ２ 音声復号化部 １１ デルタ符号帳 １２ 線型予測合成フィルタ １３ ピッチ直交化部 １４Ａ，１４Ｂ バッファ １５ 相関計算部 １６ 判定部 １７ ベクトル変換部 １８ 木構造デルタ符号帳探索部 １９ 木構造デルタ符号語生成部 ２１ デルタ符号帳 ２２ 線型予測合成フィルタ ２３ ピッチ直交化部 ２４Ａ，２４Ｂ バッファ ２５ 相関計算部 ２６ 判定部 ２７ ベクトル変換部 ２８ 木構造デルタ符号語生成部 ７１ 符号帳 ７２ ゲイン設定器 ７３ 線型予測合成フィルタ ７４ 誤差演算器 ７５ 誤差電力評価手段 ８１ 符号帳 ８２ 線型予測合成フィルタ ８３ 相互相関演算器 ８４ 自乗器 ８５ 自己相関演算器 ８６ 割算器 ８７ 演算器 ９１ デルタ符号帳 ９２ 線型予測合成フィルタ ９３ ピッチ直交化部 ９４ バッファ ９５ 木構造デルタ符号帳探索部 ９６ 木構造デルタ符号語生成部 １０１ デルタ符号帳 １０２ 線型予測合成フィルタ １０３ ピッチ直交化部 １０４ バッファ １０５ 木構造デルタ符号語生成部

Claims (4)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 木構造を形成すべき複数のデルタ符号語
   を記憶するデルタ符号帳（１１）と、 該デルタ符号帳（１１）からのデルタ符号語に対し所要
   の重み付けを施した再生デルタ符号語と入力音声とに基
   づき、合成による分析手法を用いて、所要のデルタ符号
   語を該デルタ符号帳（１１）から検索する木構造デルタ
   符号帳検索部（１８）とをそなえた音声符号化方式にお
   いて、 該再生デルタ符号語同士の相関値を計算する相関計算部
   （１５）と、 該相関計算部（１５）で得られた相関値と所定のしきい
   値とを比較する判定部（１６）と、 該判定部（１６）での判定結果に基づき、該相関値が該
   しきい値よりも大きい場合は、該再生デルタ符号語の一
   方について差分ベクトル変換を施して、該木構造デルタ
   符号帳検索部（１８）へ入力するベクトル変換部（１
   ７）とが設けられたことを特徴とする、音声符号化方
   式。
2. 【請求項２】 該相関計算部（１５）が、隣接する該再
   生デルタ符号語同士の相関値だけを計算すべく構成され
   たことを特徴とする請求項１記載の音声符号化方式。
3. 【請求項３】 木構造を形成すべき複数のデルタ符号語
   を記憶するデルタ符号帳（２１）と、 該デルタ符号帳（２１）からのデルタ符号語に対し所要
   の重み付けを施した再生デルタ符号語と符号化部におい
   て符号化された量子ベクトル情報とに基づき、再生音声
   を復号する木構造デルタ符号語生成部（２８）とをそな
   えた音声復号化方式において、 該再生デルタ符号語同士の相関値を計算する相関計算部
   （２５）と、 該相関計算部（２５）で得られた相関値と所定のしきい
   値とを比較する判定部（２６）と、 該判定部（２６）での判定結果に基づき、該相関値が該
   しきい値よりも大きい場合は、該再生デルタ符号語の一
   方について差分ベクトル変換を施して、該木構造デルタ
   符号語生成部（２８）へ入力するベクトル変換部（２
   ７）とが設けられたことを特徴とする、音声復号化方
   式。
4. 【請求項４】 該相関計算部（２５）が、隣接する該再
   生デルタ符号語同士の相関値だけを計算すべく構成され
   たことを特徴とする請求項３記載の音声復号化方式。