JPH05273998A

JPH05273998A - 音声符号化装置

Info

Publication number: JPH05273998A
Application number: JP4072029A
Authority: JP
Inventors: Susumu Kanba; 進神庭; Masami Akamine; 政巳赤嶺
Original assignee: Toshiba Corp
Current assignee: Toshiba Corp
Priority date: 1992-03-30
Filing date: 1992-03-30
Publication date: 1993-10-22

Abstract

(57)【要約】【目的】本発明は合成音声の向上を図ることができる
音声符号化装置を提供する事を目的とする。【構成】合成フィルタに駆動信号を入力して音声合成
を行なう音声符号化装置において、駆動信号として周期
的及び非周期的信号をそれぞれ同一のカットオフ周波数
を持つローパスフィルタ及びハイパスフィルタに通して
加算した信号を用いる。カットオフ周波数の探索は、入
力音声をローパスフィルタに通した時の出力と、入力音
声と同じピッチを持つ周期的信号を同じ特性のフィルタ
に通した時の出力を駆動信号として合成した音声との誤
差を調べることによって行なう。カットオフ周波数の探
索においてカットオフ周波数を高くしていった時に、入
力音声を入力したローパスフィルタの出力の変化分に対
する上記の誤差の変化分の割合が閾値より大きくなれ
ば、その時のカットオフ周波数を上記のローパスフィル
タ及びハイパスフィルタのカットオフ周波数とする。

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装置に係り、
特に音声信号を８kbps程度以下の低ビットレートで符号
化するのに適した音声符号化装置に関する。

【０００２】

【従来の技術】音声を低ビットレートで高能率に符号化
する技術は、自動車電話などの移動体通信や、企業内通
信において、電波の有効利用や通信コスト削減のための
重要な技術である。８kbps以下のビットレートで品質の
優れた音声符号化方式として、ＣＥＬＰ(Code Excited
Linear Prediction)方式が知られている。

【０００３】このＣＥＬＰ方式はＡＴ＆Ｔベル研のM.R.
Schroeder 氏とB.S.Atal氏により"Code-Excited Linear
Prediction(CELP):High-Quality Speech at Very Low
BitRates"Proc.ICASSP;1985,PP.937-939 （文献１）で
発表されて以来、高品質の音声が合成できる方式として
注目され、品質の改善や、計算量の削減等、種々の検討
がなされてきた。ＣＥＬＰ方式の特徴は、ＬＰＣ(Linea
r Predictive Coding；線形予測符号化）合成フィルタ
の駆動信号を駆動信号ベクトルとしてコードブックに格
納し、合成音声信号と入力音声信号の誤差を評価しなが
ら、最適な駆動信号ベクトルをコードブックから探索す
る点にある。

【０００４】図５は、最新のＣＥＬＰ方式による音声符
号化信号のブロック図である。同図において、入力信号
であるサンプリングされた音声信号系列は入力端子６０
０からフレーム単位で入力される。フレームはＬ個の信
号サンプルからなり、サンプリング周波数が８kHz の場
合、一般にＬ＝１６０が用いられる。図５には示されて
いないが、駆動信号ベクトルの探索に先立ち、入力され
たＬサンプルの音声信号系列に対してＬＰＣ分析が行わ
れ、ＬＰＣ予測パラメータ｛α_i，ｉ＝１，２，…ｐ｝
が抽出される。このＬＰＣ予測パラメータは、ＬＰＣ合
成フィルタ６３０に供給される。なお、ｐは予測次数で
あり、一般にｐ＝１０が用いられる。ＬＰＣ合成フィル
タ６３０の伝達関数Ｈ(z) は、［数１］で与えられる。

【０００５】

【数１】

【０００６】次に、音声信号を合成しながら最適な駆動
信号ベクトルを探索する方法について説明する。まず、
入力端子６００に入力された１フレームの音声信号か
ら、減算器６１０で前フレームでのＬＰＣ合成フィルタ
６３０の内部状態が現フレームに与える影響が減算され
る。減算器６１０から得られた信号系列は４個のサブフ
レームに分割され、各サブフレームの目標信号ベクトル
となる。

【０００７】ＬＰＣ合成フィルタ６３０の入力信号であ
る駆動信号ベクトルは、適応コードブック６４０から選
択された駆動信号ベクトルに乗算器６５０で所定のゲイ
ンを乗算したものと、白色雑音コードブック７１０から
選択された雑音ベクトルに乗算器７２０で所定のゲイン
を乗算したものとを加算器６６０で加算する事で得られ
る。

【０００８】ここで、適応コードブック６４０は文献１
に記載されているピッチ予測分析を閉ループ動作または
合成(Analysis by Synthesis) によって行なうものであ
り、詳細はW.B.Kleijin,D.J.Krasinski ank R.H.Ketchu
m,"Improved Speech Qualityand Efficient Vector Qua
ntization in CELP",Proc.ICASSP,1988,pp.155-158（文
献２）に述べられている。この文献２によると、ＬＰＣ
合成フィルタ６３０の駆動信号をピッチ探索範囲ａ〜ｂ
（ａ，ｂは駆動信号のサンプル番号であり、通常ａ＝２
０，ｂ＝１４７）にわたって遅延回路６７０で１サンプ
ルずつ遅延させることにより、ａ〜ｂサンプルのピッチ
周期に対する駆動信号ベクトルを作成し、これがコード
ワードとして適応コードブックに格納される。

【０００９】最適な駆動信号ベクトルの探索を行う場
合、適応コードブック６４０から各ピッチ周期に対応す
る駆動信号ベクトルのコードワードが１個ずつ読み出さ
れ、乗算器６５０で所定のゲインと乗算される。そし
て、ＬＰＣ合成フィルタ６３０によりフィルタ演算が行
われ、合成音声信号ベクトルが生成される。生成された
合成音声信号ベクトルは、減算器６２０で目標信号ベク
トルと減算される。この減算器６２０の出力は聴感重み
付けフィルタ６８０を経て誤差計算回路６９０に入力さ
れ、平均２乗誤差が求められる。平均２乗誤差の情報は
更に最小歪探索回路７００に入力され、その最小値が検
出される。

【００１０】以上の過程は、適応コードブック６４０の
中の全ての駆動信号ベクトルのコードワードについて行
われ、最小歪み探索回路７００において平均２乗誤差の
最小値を与えるコードワードの番号が求められる。ま
た、乗算器６５０で乗じられるゲインも平均２乗誤差が
最小になるように決定される。

【００１１】次に、同様の方法で最適な白色雑音ベクト
ルの探索が行われる。すなわち、白色雑音コードブック
７１０から雑音ベクトルのコードワードが１個ずつ読み
出され、乗算器７２０でのゲインとの乗算、ＬＰＣ合成
フィルタ６３０でのフィルタ演算を経て、合成音声信号
ベクトルの生成、目標ベクトルとの平均２乗誤差の計算
が全ての雑音ベクトルについて行われる。そして、平均
２乗誤差の最小値を与える雑音ベクトルの番号及びゲイ
ンがもとめられる。なお、聴感重み付けフィルタ６８０
は減算器６２０から出力される誤差信号のスペクトルを
整形して、人間に知覚される歪みを低減するために用い
られる。

【００１２】この様にＣＥＬＰ方式は、合成音声信号と
入力音声信号との誤差が最小になるような最適の駆動信
号ベクトルを求めているので、８kbps程度のビットレー
トでも高品質の音声を合成することができる。しかし、
８kbps以下のビットレートでは品質の劣化が知覚され、
まだ不充分である。

【００１３】ところで、２kbps程度以下のビットレート
で音声合成を行う方法としてボコーダがある。ボコーダ
ではピッチパルス列と白色雑音のいずれか一方を、フレ
ーム毎に駆動信号として選択する。ピッチパルス列とは
その音声のピッチ周期でインパルスが立っている周期的
信号系列である。しかし駆動信号の形状が２元的である
ため合成音の品質は一般的に良くない。ボコーダの合成
音の品質を向上させるために、駆動信号をピッチパルス
列と白色雑音の一部を用い、かつ両成分を同一周波数で
重ならないようにして混成する方法がJohn Makhol 氏ら
によって

【００１４】"A mixed source model for speech compr
ession and systems," J.acoust.soc.Am.,vol.64,no.6,
pp.157-81,1981（文献３）で、またJohn C.Hardwick 氏
とJaeS.Lim 氏らによって"The application of the IMB
E speech coder to mobil communications," proc.ICAS
SP,pp.249-252,1991 （文献４）で提案されている。こ
こでは周期的信号（ピッチパルス列）及び非周期的信号
（白色雑音）の周波数成分を帯域制限によって同一周波
数上に重畳させないようにしているという特徴がある。
すなわち、文献３ではローパスフィルタに通したピッチ
パルス列とハイパスフィルタを通した白色雑音を加算す
ることによって駆動信号を生成している。文献４では駆
動信号を周波数領域上で複数の周波数に分割し、各々の
帯域の周波数成分にピッチパルス列か白色雑音のいずれ
か一方を用いて生成する。この様にして駆動信号を生成
すると合成音の品質が向上することが文献４で報告され
ている。

【００１５】ＣＥＬＰ方式における駆動信号もピッチパ
ルス列、白色雑音の成分を含んでいるが、同一周波数で
両成分を含むために、一方の成分が他方に対して品質上
の悪影響を与えることがある。例えば周期性を示すよう
な信号を符号化する場合、その周波数及びその高周波の
成分は位相が連続していることが望ましい。しかしＣＥ
ＬＰ方式ではそれらの周波数成分から非周期的成分を除
去する事を積極的には行なっていない。したがってこの
場合合成波形の歪みが知覚されやすい。

【００１６】

【発明が解決しようとする課題】上述のように従来のＣ
ＥＬＰ方式の駆動信号では同一周波数で周期的成分及び
非周期的成分が重畳するため、両成分が互いに干渉して
合成品質が劣化するという問題があった。本発明は駆動
信号におけるこのような欠点を除去し、合成音声の品質
の向上を図ることができる音声符号化装置を提供するこ
とを目的とする。

【００１７】

【課題を解決するための手段】本発明は上記の課題を解
決するために、入力音声信号の低域成分を取り出すため
の手段と、入力音声信号の低域成分を参照して周期的成
分の上限周波数を探索する手段と、周期的信号をコード
ワードとして格納したコードブック（周期コードブッ
ク）と、非周期的信号をコードワードとして格納したコ
ードブック（確率コードブック）と、各々のコードブッ
クに格納されている信号から先の探索された周波数を境
界としてそれぞれ低域側及び高城側の成分を取り出す手
段と、各々の成分を加算して駆動信号を生成する手段
と、駆動信号より音声信号を合成する合成フィルタと、
入力音声信号を参照して各コードブックから最適なコー
ドを探索する手段とを具備することを特徴とする。

【００１８】

【作用】本発明では入力音声信号の低周波成分を調べて
ピッチ周波数の高調波成分のみが存在する上限周波数を
求めることにより、入力音声信号はその上限周波数以下
ではピッチ周波数の高調波成分のみで、それ以上の周波
数では非周期的周波数成分を持つと判断する。従って駆
動信号はその上限周波数以下の成分に周期的信号の相当
する成分を用い、上限周波数以上では非周期的信号の成
分を用いて生成される。このような駆動信号によって音
声合成を行なえば、周期的成分に非周期的成分が載るこ
とによって生じる歪みや、逆に非周期的であるべき部分
の周波数成分に不要な周期的成分が載ることによる品質
劣化を防止することができる。

【００１９】また入力音声信号中にピッチ周波数の高調
波が存在する上限周波数や各コードの探索には入力音声
信号との誤差を計算しながら行なうため、最終的に得ら
れる合成音声信号の誤差を最小限にすることができる。

【００２０】

【実施例】以下図面を参照しながら本発明の実施例を説
明する。図１は本発明の一実施例に係る音声符号化装置
のブロック図である。

【００２１】図１において入力音声信号は入力端子１０
０からフレームバッファ１０１に入力される。フレーム
バッファ１０１では入力音声信号系列をＬ個のサンプル
単位で切り出し、１フレームの信号として記憶する。Ｌ
は通常１６０である。フレームバッファ１０１からの１
フレームの入力音声信号系列はＬＰＣ分析回路１０２及
び重み付けフィルタ１０４へ供給される。

【００２２】ＬＰＣ分析回路１０２は例えば自己相関法
を用いて入力音声信号に対してＬＰＣ（Linear Predict
ion Coding；線形予測符号化）分析を行ない、ｐ個のＬ
ＰＣ予測係数｛α_i，ｉ＝１，２, …，ｐ｝または反射
係数｛ｋ_i，ｉ＝１，２…ｐ｝を抽出する。抽出された
予測係数または反射係数は符号化回路１０３において所
定のビット数で符号化された後、重み付けフィルタ１０
４及び重み付け合成フィルタ１０５，１１０，１１９で
利用される。

【００２３】重み付けフィルタ１０４は周期コードブッ
ク１０７及び確率コードブック１１６から合成フィルタ
の駆動信号を探索する際に、入力音声信号系列に重み付
けを行うものである。重み付け合成フィルタ１０４の伝
達関数Ｗ（ｚ）は［数２］で表される。

【００２４】

【数２】但しγは重み付けの強さを制御するパラメータである。
（０≦γ≦１）

【００２５】重み付け合成フィルタ１０５，１１０，１
１９はＨ（ｚ）なる伝達関数の合成フィルタとＷ（ｚ）
なる伝達関数の重み付けフィルタを従属接続したフィル
タであり、その伝達関数Ｈ_w（ｚ）は［数３］で示され
る。

【００２６】

【数３】

【００２７】本実施例のように重み付けフィルタ１０４
を用いると、聴感上の符号化歪を低減することが可能と
なる。また、本実施例では重み付けフィルタ１０４を駆
動信号ベクトルの探索ループの外側に設けた構成になっ
ており、この結果探索に要する計算量が大幅に削減され
る。

【００２８】更に重み付け合成フィルタ１１０，１１９
が駆動信号ベクトルの探索に影響を与えないように、初
期メモリを持った重み付け合成フィルタ１０５が設けら
れている。この重み付け合成フィルタ１０５は前フレー
ムの最後に重み付け合成フィルタ１１０，１１９が保持
していた内部状態を初期値として持つ。

【００２９】そして、重み付け合成フィルタ１０５の零
入力応答ベクトルを作成し、減算器１０６において重み
付け合成フィルタ１０４の出力から上記零入力応答ベク
トルを減算する。これより重み付け合成フィルタ１１
０，１１９の初期状態を零とすることができ、前フレー
ムの影響を考慮せずに駆動信号ベクトルの探索を行うこ
とができる。以上の処理は全てフレーム単位で行われ
る。次に、フレームをＭ個（通常Ｍ＝４）のサブフレー
ムに分割し、サブフレーム単位で行う駆動信号ベクトル
探索の処理について説明する。駆動信号ベクトルの探索
は周期コードブック１０７，確率コードブック１１６の
順に行われる。

【００３０】まず周期コードブック１０７から駆動信号
ベクトルｘ_j（ベクトルの次元はＬ／Ｍ＝Ｋ）を順次読
み出し、乗算器１０８でｘ_jに所定のゲインβを乗じた
後、重み付け合成フィルタ１１０に供給する。周期コー
ドブックに格納する駆動信号として例えばピッチパルス
列を用いる。重み付け合成フィルタ１１０ではフィルタ
リング演算を行って合成音声ベクトルを作成する。

【００３１】一方、フレームバッファ１０１から読み出
された入力音声信号は、重み付けフィルタ１０４によっ
て重みが付けられた後、減算器１０６で前フレームの影
響が差し引かれる。この減算器１０６から出力される音
声信号ベクトルｙを目標ベクトルとして、減算器１１１
で重み付け合成フィルタ１１０からの合成音声ベクトル
との誤差ベクトルｅ_jが計算去される。そして、二乗誤
差計算回路１１２で誤差の二乗和‖ｅ_j‖が計算され、
この‖ｅ_j‖の最小値及び最小値を与えるインデックス
ｊが最小歪探索回路１１３で検出される。このインデッ
クスがｊが周期コードブック１０７に与えられる。

【００３２】具体的には、誤差ベクトルは例えば［数
４］で表される。この誤差ベクトル‖ｅ_j‖をβで偏微
分して零と置くことによって、βを最適化した場合の‖
ｅ_j‖の最小値が［数５］で表される。但しβは乗算器
１０８で与えられるゲインである。

【００３３】

【数４】

【００３４】

【数５】

【００３５】ここで‖ｘ‖は二乗ノルム、（ｘ，ｙ）は
内積をそれぞれ表し、Ｈは［数６］で与えられる重み付
き合成フィルタ（伝達関数Ｈ（ｚ））のインパルス応答
行列である。

【００３６】

【数６】

【００３７】［数６］から明らかなように、周期コード
ブック１０７からの駆動信号の探索は、全てのコードワ
ードｘ_jに対して［数５］の右辺第２項を計算し、それ
が最大になるインデックスｊを検出することによって行
う。この様にして周期コードブック１０７から最適な駆
動信号ベクトルｘ_optが探索される。

【００３８】次に入力音声信号の周波数成分を調べ、ピ
ッチ周波数とその高調波成分のみが存在する上限の周波
数（ｆ₀）を探索する。ｆ₀の探索は例えばｆ_ci＝πｉ
／Ｉ（０≦ｉ≦Ｉ）という候補に対して行っていく。探
索されたｆ₀はローパスフィルタ１０９，１１４及びハ
イパスフィルタ１１８，１２３のカットオフ周波数とす
る。

【００３９】まず探索された最適な駆動信号ベクトルｘ
_optをローパスフィルタ１０９（カットオフ周波数
ｆ_ci）に入力し、その出力を重み付け合成フィルタ１１
０に供給する。一方減算器１０６から出力された音声信
号ベクトルをローパスフィルタ１０９と同一の特性を持
つローパスフィルタ１１４に入力して低周波成分を取り
出し、減算器１１１で重み付け合成フィルタ１１０との
出力の誤差ベクトルｅ_ciを計算する。次に二乗誤差演算
回路１１２で誤差の二乗和‖ｅ_ci‖とローパスフィルタ
１１４の出力のパワーＰ_ciを計算してそれらを格納する
と共に、既に格納されているカットオフ周波数がｆ_ci+1
の時の誤差の二乗和‖ｅ_ci+1‖及びローパスフィルタ１
１４の出力のパワーＰ_ci+1との差をそれぞれ計算し、誤
差の減少分をパワーの減少分で規格化した値ｒ_iを求め
る。ｒ_iは具体的には［数７］で表される。

【００４０】

【数７】

【００４１】重み付け合成フィルタ１１０の駆動信号は
元来ピッチパルスであるため、出力信号はピッチ周波数
とその高調波の周波数成分しか持たない。一方ローパス
フィルタ１１４の出力はｆ₀以下ではピッチ周波数とそ
の高調波成分のみで、ｆ₀以上では非周期的な周波数成
分を持つ。従ってｒ_iが閾値ｒ_thより大きければｆ_ci＞
ｆ₀であり、ｒ_i＜ｒ_thであればｆ_ci+1＜ｆ₀と判定す
ることができるため、周波数の高い方から探索してｒ
_i+1＞ｒ_th，ｒ_i＜ｒ_thが成り立ったときにｆ_ci+1をｆ
₀とすればよい。ｆ₀探索回路１１５では以上のように
してｆ₀を探索する。この様にしてｆ₀が探索されたら
ローパスフィルタ１０９，１１４及びハイパスフィルタ
１１８，１２３のカットオフ周波数をｆ₀に固定する。

【００４２】そしてハイパスフィルタ１２３からの出力
が確率コードブック１１６からの非周期的駆動信号ベク
トル探索の目標ベクトルとされる。確率コードブックに
格納する駆動信号ベクトルとしては例えば白色雑音を用
いる。確率コードブック１１６からの非周期的駆動信号
ベクトル探索も周期コードブック等からの駆動信号ベク
トルの探索と全く同様に行うことができる。この非周期
的駆動信号ベクトル探索で得られたコードベクトルをｎ
_optとすると、合成フィルタの駆動信号ベクトルｘは

【００４３】

【数８】と表される。但しβ，ｇはそれぞれ乗算器１０８．１１
７において周期コードブック１０７から探索された周期
的駆動信号ベクトル及び確率コードブック１１６から探
索された非周期的駆動信号ベクトルに与えられるゲイン
である。

【００４４】以上の処理過程で求められた符号化パラメ
ータは、マルチプレクサ１２７で多重化され、出力端子
１２８から伝送路へ符号化出力として送出される。すな
わちマルチプレクサ１２７では、ＬＰＣ分析回路１０２
で求められたＬＰＣ予測係数の情報を符号化回路１０３
で符号化したコードと、ｆ₀探索回路１１５で探索され
た周波数ｆ₀を符号化回路１２４で符号化したコード
と、最小歪探索回路１１３及び１２２で得られた周期コ
ードブック１０７及び確率コードブック１１６のインデ
ックスのコードと、乗算器１０８で乗じられるゲインの
情報をゲイン符号化回路１２５で符号化したコードが多
重化される。図２は上記実施例の音声符号化装置に対応
した音声複合化装置のブロック図である。

【００４５】図２において、入力された符号化パラメー
タは、まずマルチプレクサ２０１で個々のパラメータに
分解された後、復号化器２０２，２０３，２０４，２０
５でそれぞれ復号化される。そして復号化された周波数
ｆ₀と、周期コードブックのインデックス及びゲイン、
確率コードブックのインデックス及びゲインに基づいて
駆動信号が作成される。この駆動信号が合成フィルタ２
１３でフィルタリングされることによって、合成音声信
号が生成される。この合成音声信号はポストフィルタ２
１４でスペクトルの整形がなされて聴感的な歪が抑圧さ
れた後、出力端子２１５より出力される。

【００４６】図３に本発明の第二の実施例に係る音声符
号化装置のブロック図を示す。本実施例と先の実施例と
の違いはピッチ周波数とその高調波成分のみが存在する
上限の周波数ｆ₀の求め方にある。

【００４７】先の実施例においては、入力音声信号とパ
ルスコードからの探索によって得られた駆動信号から合
成した音声の低域成分をローパスフィルタで取り出し、
それらの信号の間の誤差とローパスフィルタのカットオ
フ周波数から入力音声信号中の周期的成分と非周期的成
分の境界周波数ｆ₀を求めていた。

【００４８】これに対し、本実施例では合成フィルタ１
１０の出力信号及び加算器１０６の出力信号を各々離散
フーリェ変流器１３０，１３１によってフーリェ変流
し、境界の周波数ｆ₀の探索を両者の周波数成分の誤差
をもとに行なう。

【００４９】周波数成分がピッチ周波数またはその高調
波成分であるか否かを判断するには、フーリェ変流器１
３０，１３１の出力を１個の帯域に分けて帯域毎の両者
の周波数成分の誤差ｅ_i ² （１≦ｉ≦Ｉ）を計算し、そ
れをフーリェ変換器の相当する帯域のパワーで規格化し
て得られた値ｒ_iが閾値よりも小さければその帯域はピ
ッチ周波数またはその高調波の周波数成分のみからなる
と判定する。これを高い周波数の帯域から行なってい
き、ｒ_i+1＞ｒ_th，ｒ_i＜ｒ_thが成立した時に帯域ｉの
例えば中心周波数を周期的成分と非周期的成分の境界ｆ
₀とする。

【００５０】次に帯域毎の周波数成分の誤差ｅ_i ² 及び
その帯域のパワーＰ_iによって規格化された値ｒ_iの具
体的な計算法について説明する。重み付け合成フィルタ
１１０の出力信号ｘ_k（１≦ｋ＜Ｋ）をＱ点で離散フー
リェ変換した値をＸ_q（０≦ｑ＜Ｑ）とする。ＱはＫよ
りも大きく取り、不足分は零を挿入する。同時に減算器
１０６の出力についても同様にフーリェ変換を行い、フ
ーリェ係数をＹ_qとする。次にこれらの周波数成分を１
個の帯域に分割する。誤差は各々の帯域に含まれる
Ｘ_q，Ｙ_qより求める。例えばｉ番目の帯域における誤
差ｅ_i ² は「数９」で表される。

【００５１】

【数９】これを「数１０」に示される帯域のパワーで規格化し、
「数１１」に従ってそれをｒ_iとする。

【００５２】

【数１０】

【００５３】

【数１１】規格化された誤差ｒ_iが閾値ｒ_thよりも小さければその
帯域はピッチ周波数またはその高調波成分より成ると判
定する。

【００５４】図４に本発明の第三の実施例に係る音声符
号化装置のブロック図を示す。ここでは入力音声の高域
成分を参照して先に確率コードブック１１６より非周期
的駆動信号の探索を行なうと共に、高域成分の下限周波
数の探索を行なう。

【００５５】次に入力音声の該下限周波数以下の低域成
分を参照して、周期コードブック１０７より周期的駆動
信号を探索する。従って図４ではｆ₀探索回路１１５が
確率コードブック１１６側で二乗誤差計算回路１２１か
らの計算結果を入力する位置にある。

【００５６】尚、上記実施例では周期的駆動信号（非周
期的駆動信号）をローパスフィルタ（ハイパスフィル
タ）を通して後に重み付け合成フィルタにより合成音声
を出力していた。しかしながら周期的駆動信号（非周期
的駆動信号）を合成フィルタを通して合成音声を得た後
にローパスフィルタ（ハイパスフィルタ）を通しても結
果として同じものが得られる。

【００５７】

【発明の効果】以上で説明したように、本発明によれば
駆動信号を周期的周波数成分と非周期的周波数成分が同
一周波数で重畳しないようにして作成するため、符号化
品質を向上させることができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の一実施例に係る音声符号化装置のブ
ロック図。

【図２】同実施例に係る音声符号化装置のブロック
図。

【図３】本発明の第二の実施例に係る音声符号化装置
のブロック図。

【図４】本発明の第三の実施例に係る音声符号化装置
のブロック図。

【図５】従来の音声符号化装置における駆動信号ベク
トル探索に係る構成を示すブロック図。

【符号の説明】

１００…入力端子１０１…フレームバッアァ１０２…ＬＰＣ分析回路１０３，１２４，１２５，１２６…符号化回路１０４…重み付けフィルタ１０５，１１０，１１９…重み付け合成フィルタ１０７…周期コードブック１０９，１１４…ローパスフィルタ１１２，１２１…二乗誤差計算回路１１３，１２２…最小歪探索回路１１５…ｆ₀探索回路１１６…確率コードブック１１８，１２３…ハイパスフィルタ１２７…マルチプレクサ１２８…出力端子

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】駆動信号として周期的信号及び非周期的
信号を格納したコードブックと、このコードブックの周
期的信号から低域成分を得る手段と、この低域成分に従
って合成音声を出力する手段と、入力音声に対する前記
低域成分と同一の帯域幅の低域成分を前記合成音声と比
較することにより前記コードブック中の周期的信号及び
低域成分の上限周波数を探索する手段と、前記コードブ
ックの非周期的信号から前記上限周波数以上の高域成分
を得る手段と、この高域成分に従って合成音声を出力す
る手段と、この合成音声と前記入力音声に対する前記高
域成分と同一の帯域幅の高域成分とを比較することによ
り前記コードブック中の非周期的信号を探索する手段と
を備えたことを特徴とする音声符号化装置。
【請求項２】駆動信号として周期的信号及び非周期的
信号を格納したコードブックと、このコードブックの非
周期的信号から高域成分を得る手段と、この高域成分に
従って合成音声を出力する手段と、入力音声に対する前
記高域成分と同一帯域幅の高域成分を前記合成音成と比
較することにより前記コードブック中の非周期的信号及
び高域成分の下限周波数を探索する手段と、前記コード
ブックの周期的信号から前記下限周波数以下の低域成分
を得る手段と、この低域成分に従って合成音声を出力す
る手段と、この合成音声と前記入力音声に対する前記低
域成分と同一の帯域幅の低域成分とを比較することによ
り前記コードブック中の周期的信号を探索する手段とを
備えたことを特徴とする音声符号化装置。