JPH08263099A - 符号化装置 - Google Patents
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- H03—ELECTRONIC CIRCUITRY
- H03M—CODING; DECODING; CODE CONVERSION IN GENERAL
- H03M7/00—Conversion of a code where information is represented by a given sequence or number of digits to a code where the same, similar or subset of information is represented by a different sequence or number of digits
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- G10—MUSICAL INSTRUMENTS; ACOUSTICS
- G10L—SPEECH ANALYSIS TECHNIQUES OR SPEECH SYNTHESIS; SPEECH RECOGNITION; SPEECH OR VOICE PROCESSING TECHNIQUES; SPEECH OR AUDIO CODING OR DECODING
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Abstract
(57)【要約】
【目的】 平均レートが小さく、目標品質を達成できる
符号化方式の選択を少ない計算量で実現できる符号化装
置を提供する。 【構成】 駆動信号をベクトルとして格納した適応符号
帳１０４と、この適応符号帳１０４に格納されたベクト
ルを参照して合成信号を得る合成フィルタ１０５と、こ
の合成フィルタ１０５により得られる合成信号と目標信
号との類似度を求める類似度計算部１０６と、この類似
度計算部１０６により求められた類似度によって、予め
用意されている符号化ビットレートの異なる複数の符号
化方式の中から一つの符号化方式を決定する符号化方式
部１０７からなる符号化方式選択部１０１を有する。
符号化方式の選択を少ない計算量で実現できる符号化装
置を提供する。 【構成】 駆動信号をベクトルとして格納した適応符号
帳１０４と、この適応符号帳１０４に格納されたベクト
ルを参照して合成信号を得る合成フィルタ１０５と、こ
の合成フィルタ１０５により得られる合成信号と目標信
号との類似度を求める類似度計算部１０６と、この類似
度計算部１０６により求められた類似度によって、予め
用意されている符号化ビットレートの異なる複数の符号
化方式の中から一つの符号化方式を決定する符号化方式
部１０７からなる符号化方式選択部１０１を有する。
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は、音声信号などを高能率
に符号化する符号化装置に係り、特に可変レート符号化
に適した符号化装置に関する。
に符号化する符号化装置に係り、特に可変レート符号化
に適した符号化装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】音声信号の高能率・低ビットレート符号
化は、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。近年、米国において符号分割多重アクセス
（ＣＤＭＡ）方式による可変レート通信システムが実用
化されることになり、可変レートの特性を活かした多チ
ャンネル化および高品質なサービスへの期待が高まって
いる。また、可変レート音声符号化は、蓄積的応用の見
地からも音声の性質に従い効率的なビット配分が行える
ことから、蓄積媒体の有効利用を可能にする方式といえ
る。このような背景の下、可変レート音声符号化の研究
・開発が活発に行われている。
化は、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。近年、米国において符号分割多重アクセス
（ＣＤＭＡ）方式による可変レート通信システムが実用
化されることになり、可変レートの特性を活かした多チ
ャンネル化および高品質なサービスへの期待が高まって
いる。また、可変レート音声符号化は、蓄積的応用の見
地からも音声の性質に従い効率的なビット配分が行える
ことから、蓄積媒体の有効利用を可能にする方式といえ
る。このような背景の下、可変レート音声符号化の研究
・開発が活発に行われている。
【０００３】固定レートでは、８ｋｂｐｓ以下のビット
レートで品質の優れた音声合成が可能な音声符号化方式
として、ＣＥＬＰ（Code Excited LinearPrediction ）
方式が知られているが、可変レートの分野においてもＣ
ＥＬＰ方式が主流になっている。この場合、予め決めら
れている複数種類、例えば４種類程度の符号化ビットレ
ートのうち、固定のフレーム長毎に１つのビットレート
を選択し、そのビットレートに最適化されたＣＥＬＰ方
式により符号化を行う。また、符号化ビットレートが１
ｋｂｐｓ程度と低い場合には、駆動信号にランダム雑音
系列を用いるボコーダ方式を適用することもあり、ビッ
トレート毎に符号化方式が異なることが一般的である。
可変レート符号化では、目標品質を達成しつつ、いかに
平均ビットレートを小さくできるかで可変レート符号化
方式の優劣が決定するため、各フレーム毎の符号化方式
の選択法が重要になってくる。この要求に対し、従来技
術として以下の二通りが提案されている。
レートで品質の優れた音声合成が可能な音声符号化方式
として、ＣＥＬＰ（Code Excited LinearPrediction ）
方式が知られているが、可変レートの分野においてもＣ
ＥＬＰ方式が主流になっている。この場合、予め決めら
れている複数種類、例えば４種類程度の符号化ビットレ
ートのうち、固定のフレーム長毎に１つのビットレート
を選択し、そのビットレートに最適化されたＣＥＬＰ方
式により符号化を行う。また、符号化ビットレートが１
ｋｂｐｓ程度と低い場合には、駆動信号にランダム雑音
系列を用いるボコーダ方式を適用することもあり、ビッ
トレート毎に符号化方式が異なることが一般的である。
可変レート符号化では、目標品質を達成しつつ、いかに
平均ビットレートを小さくできるかで可変レート符号化
方式の優劣が決定するため、各フレーム毎の符号化方式
の選択法が重要になってくる。この要求に対し、従来技
術として以下の二通りが提案されている。
【０００４】第１の方法は、図１１の符号化装置に示し
たように、端子２００１からの入力信号を符号化器選択
部２００２に導いて特徴抽出部２００３で特徴量を抽出
し、特徴量の大きさや前フレームとの変化量を判定部２
００４で判定して、その判定結果により符号化方式の異
なる複数の符号化器２００５〜２００７から一つの符号
化器を選択し、マルチプレクサ２００８を介して出力端
子２００９から出力するというものである。この方法の
例として、例えばA.Dejaco氏らによるＱＣＥＬＰ方式
（文献１：“QCELP:The North American CDMA Digital
Cellular Variable Rate Speech Coding Standard ”,P
roc. of the IEEE Workshop on Speech Coding for Tel
ecommunications,PP5-6,Oct.1993）では、フレームパワ
ーを特徴量として抽出し、それに基づいて符号化器を選
択する方法を採っており、またE.Paksoy氏らによるＶＲ
ＰＳ方式（文献：２“Variable Rate Speech Coding wi
th Phonetic Segmentation”,Proc.ICASSP 93,PPＩＩ-1
55-158,April 1993)では、低周波音声エネルギーや零ク
ロス比等を含む７つの特徴量の加重和値を基に符号化器
を選択する方法を採っている。
たように、端子２００１からの入力信号を符号化器選択
部２００２に導いて特徴抽出部２００３で特徴量を抽出
し、特徴量の大きさや前フレームとの変化量を判定部２
００４で判定して、その判定結果により符号化方式の異
なる複数の符号化器２００５〜２００７から一つの符号
化器を選択し、マルチプレクサ２００８を介して出力端
子２００９から出力するというものである。この方法の
例として、例えばA.Dejaco氏らによるＱＣＥＬＰ方式
（文献１：“QCELP:The North American CDMA Digital
Cellular Variable Rate Speech Coding Standard ”,P
roc. of the IEEE Workshop on Speech Coding for Tel
ecommunications,PP5-6,Oct.1993）では、フレームパワ
ーを特徴量として抽出し、それに基づいて符号化器を選
択する方法を採っており、またE.Paksoy氏らによるＶＲ
ＰＳ方式（文献：２“Variable Rate Speech Coding wi
th Phonetic Segmentation”,Proc.ICASSP 93,PPＩＩ-1
55-158,April 1993)では、低周波音声エネルギーや零ク
ロス比等を含む７つの特徴量の加重和値を基に符号化器
を選択する方法を採っている。
【０００５】しかし、このような符号化方式選択法は、
比較的少ない計算量で実現できるメリットがあるが、復
号音声が例えばＳＮＲ等で規定される目標品質を達成す
るとは限らず、品質低下が生じることがある。また、入
力信号に背景雑音が付加されてしまう条件下では、特徴
量の抽出を良好に行うことができず、選択結果が妥当で
なくなる場合があり、結果として合成音の品質低下を招
いてしまう。
比較的少ない計算量で実現できるメリットがあるが、復
号音声が例えばＳＮＲ等で規定される目標品質を達成す
るとは限らず、品質低下が生じることがある。また、入
力信号に背景雑音が付加されてしまう条件下では、特徴
量の抽出を良好に行うことができず、選択結果が妥当で
なくなる場合があり、結果として合成音の品質低下を招
いてしまう。
【０００６】第２の方法は、図１２の符号化装置に示し
たように、用意してある全ての符号化器２００５〜２０
０７で入力信号の符号化を行い、復号信号を生成して、
入力信号から復号信号を減算して得られる誤差信号とビ
ットレートから算出されるコスト関数をコスト関数算出
部３００２で求め、これを最小とする符号化器を選択部
３００３で選択する方法である。この方法の代表例とし
て、S.V.Vasegi氏のＦＳ−ＣＥＬＰ（Finite State-CEL
P)方式（文献３：“Finite State CELP for variable r
ate speech coding ”，IEE Proc.-I,vol.138,No.6,PP6
03-610,Dec.1991 ）がある。
たように、用意してある全ての符号化器２００５〜２０
０７で入力信号の符号化を行い、復号信号を生成して、
入力信号から復号信号を減算して得られる誤差信号とビ
ットレートから算出されるコスト関数をコスト関数算出
部３００２で求め、これを最小とする符号化器を選択部
３００３で選択する方法である。この方法の代表例とし
て、S.V.Vasegi氏のＦＳ−ＣＥＬＰ（Finite State-CEL
P)方式（文献３：“Finite State CELP for variable r
ate speech coding ”，IEE Proc.-I,vol.138,No.6,PP6
03-610,Dec.1991 ）がある。
【０００７】しかし、この符号化器選択法では、常に目
標品質が達成できるよう符号化器が選択されるメリット
があるが、予め準備されている全ての符号化器を実行し
なければならず、計算量が膨大になるという問題があ
る。
標品質が達成できるよう符号化器が選択されるメリット
があるが、予め準備されている全ての符号化器を実行し
なければならず、計算量が膨大になるという問題があ
る。
【０００８】また、上記第１の方法と第２の方法のハイ
ブリッド的な手法がＬ．Ｃｅｌｌａｒｉｏ氏らによって
報告されている（文献４：“Variable Rate Speech Cod
ingfor UMTS”，Proc.of the IEEE Workshop on Speech
Coding forTelecommunications,PP1-2,Oct.1993)。図
１３に、このハイブリッド法による符号化装置のブロッ
ク図を示す。この方法では、最初に入力音声を分析して
得られる特徴量を用いて符号化器を限定し、次に限定さ
れた符号化器でそれぞれ符号化を行い、コスト関数を最
小とする符号化器を最終的に選択する。この方法では、
第１の方法と第２の方法の中間的な解が得られるもの
の、複数の符号化器を実行しなければならず、計算量が
非常に大きくなるという問題点は依然として残ってい
た。
ブリッド的な手法がＬ．Ｃｅｌｌａｒｉｏ氏らによって
報告されている（文献４：“Variable Rate Speech Cod
ingfor UMTS”，Proc.of the IEEE Workshop on Speech
Coding forTelecommunications,PP1-2,Oct.1993)。図
１３に、このハイブリッド法による符号化装置のブロッ
ク図を示す。この方法では、最初に入力音声を分析して
得られる特徴量を用いて符号化器を限定し、次に限定さ
れた符号化器でそれぞれ符号化を行い、コスト関数を最
小とする符号化器を最終的に選択する。この方法では、
第１の方法と第２の方法の中間的な解が得られるもの
の、複数の符号化器を実行しなければならず、計算量が
非常に大きくなるという問題点は依然として残ってい
た。
【０００９】
【発明が解決しようとする課題】上述したように、従来
の符号化器選択法のうち入力信号を分析して特徴量を抽
出し、その特徴量に応じて符号化器を選択する方法で
は、復号音声が目標品質に達するとは限らず品質低下が
生じることがあり、また入力信号に背景雑音等が付加さ
れている場合、特徴量の抽出を良好にできず、適当な符
号化器を選択できなくなり、合成音の品質低下を招いて
しまうという問題があった。また、用意してある全ての
符号化器で符号化を実行し、コスト関数が最小となる符
号化器を選択するもう一つの方法や、これら二つの方法
を組み合わせたハイブリッド法では、計算量が膨大なも
のになるという問題があった。本発明の目的は、平均レ
ートが小さく、目標品質を達成できる符号化方式の選択
を少ない計算量で実現できる符号化装置を提供すること
にある。
の符号化器選択法のうち入力信号を分析して特徴量を抽
出し、その特徴量に応じて符号化器を選択する方法で
は、復号音声が目標品質に達するとは限らず品質低下が
生じることがあり、また入力信号に背景雑音等が付加さ
れている場合、特徴量の抽出を良好にできず、適当な符
号化器を選択できなくなり、合成音の品質低下を招いて
しまうという問題があった。また、用意してある全ての
符号化器で符号化を実行し、コスト関数が最小となる符
号化器を選択するもう一つの方法や、これら二つの方法
を組み合わせたハイブリッド法では、計算量が膨大なも
のになるという問題があった。本発明の目的は、平均レ
ートが小さく、目標品質を達成できる符号化方式の選択
を少ない計算量で実現できる符号化装置を提供すること
にある。
【００１０】
【課題を解決するための手段】上記の課題を解決するた
め、本発明は駆動信号をベクトルとして格納した適応符
号帳から得られるベクトルを参照ベクトルとして目標信
号との類似度を合成音レベルで求め、その類似度の大き
さによって予め用意されている符号化ビットレートの異
なる複数の符号化方式の中から一つを選択するようにし
たことを骨子としている。
め、本発明は駆動信号をベクトルとして格納した適応符
号帳から得られるベクトルを参照ベクトルとして目標信
号との類似度を合成音レベルで求め、その類似度の大き
さによって予め用意されている符号化ビットレートの異
なる複数の符号化方式の中から一つを選択するようにし
たことを骨子としている。
【００１１】すなわち、本発明に係る符号化装置は、駆
動信号をベクトルとして格納した適応符号帳と、この適
応符号帳に格納されたベクトルを参照して合成信号を得
る合成フィルタと、この合成フィルタにより得られる合
成信号と目標信号との類似度を求める類似度計算手段
と、この類似度計算手段により求められた類似度に基づ
いて、予め用意されている符号化ビットレートの異なる
複数の符号化方式の中から一つの符号化方式を決定する
符号化方式決定手段とを有することを基本的な特徴とす
る。
動信号をベクトルとして格納した適応符号帳と、この適
応符号帳に格納されたベクトルを参照して合成信号を得
る合成フィルタと、この合成フィルタにより得られる合
成信号と目標信号との類似度を求める類似度計算手段
と、この類似度計算手段により求められた類似度に基づ
いて、予め用意されている符号化ビットレートの異なる
複数の符号化方式の中から一つの符号化方式を決定する
符号化方式決定手段とを有することを基本的な特徴とす
る。
【００１２】本発明の一つの態様では、目標信号のピッ
チを分析してピッチ情報を得るピッチ分析手段をさらに
設け、このピッチ情報に基づいて適応符号帳に格納され
たベクトルから参照するベクトルを決定するようにした
ことを特徴とする。
チを分析してピッチ情報を得るピッチ分析手段をさらに
設け、このピッチ情報に基づいて適応符号帳に格納され
たベクトルから参照するベクトルを決定するようにした
ことを特徴とする。
【００１３】本発明の他の態様では、前記の類似度が最
大となるベクトルを適応符号帳に格納された全てのベク
トルの中から探索する探索手段をさらに設け、探索され
たベクトルに対応して求められた類似度に基づいて符号
化方式を決定するようにしたことを特徴とする。
大となるベクトルを適応符号帳に格納された全てのベク
トルの中から探索する探索手段をさらに設け、探索され
たベクトルに対応して求められた類似度に基づいて符号
化方式を決定するようにしたことを特徴とする。
【００１４】本発明のさらに別の態様では、前フレーム
で得られたピッチ情報を記憶した記憶手段をさら設け、
この記憶手段に記憶された前フレームのピッチ情報に基
づいて、適応符号帳に格納されたベクトルから参照する
ベクトルを決定するようにしたことを特徴とする。
で得られたピッチ情報を記憶した記憶手段をさら設け、
この記憶手段に記憶された前フレームのピッチ情報に基
づいて、適応符号帳に格納されたベクトルから参照する
ベクトルを決定するようにしたことを特徴とする。
【００１５】
【作用】このように本発明では、適応符号帳から参照す
るベクトルを合成フィルタに通して合成信号を生成し、
この合成信号と目標信号との類似度を計算して、この類
似度に基づいて符号化方式を決定する。一般に、適応符
号帳はＣＥＬＰ方式の符号化装置の構成要素の一つであ
り、ピッチ周期で繰り返される目標信号の冗長度を効率
良く表現できるという特徴があるため、目標信号が周期
性の大きな信号のときは、適応符号帳に格納された駆動
信号のベクトルで目標信号を精度良く表すことができ
る。このため、目標信号が周期性の大きな信号の場合、
合成フィルタの駆動信号に割り当てるビット数を少なく
しても容易に目標品質を達成することができ、つまると
ころ符号化ビットレートを低くすることができる。逆
に、目標信号が周期性の小さな信号のときは、適応符号
帳だけでは精度良く表すことができないため、符号化ビ
ットレートを高くしなければ目標品質を達成することが
できない。
るベクトルを合成フィルタに通して合成信号を生成し、
この合成信号と目標信号との類似度を計算して、この類
似度に基づいて符号化方式を決定する。一般に、適応符
号帳はＣＥＬＰ方式の符号化装置の構成要素の一つであ
り、ピッチ周期で繰り返される目標信号の冗長度を効率
良く表現できるという特徴があるため、目標信号が周期
性の大きな信号のときは、適応符号帳に格納された駆動
信号のベクトルで目標信号を精度良く表すことができ
る。このため、目標信号が周期性の大きな信号の場合、
合成フィルタの駆動信号に割り当てるビット数を少なく
しても容易に目標品質を達成することができ、つまると
ころ符号化ビットレートを低くすることができる。逆
に、目標信号が周期性の小さな信号のときは、適応符号
帳だけでは精度良く表すことができないため、符号化ビ
ットレートを高くしなければ目標品質を達成することが
できない。
【００１６】従って、本発明のように適応符号帳から得
られる参照ベクトルと目標ベクトルとの合成音レベルで
の類似度を求め、この類似度が大きいときは低ビットレ
ートの符号化方式を選択し、類似度が小さい時は高ビッ
トレートの符号化方式を選択するようにすることによ
り、平均ビットレートが低く、しかも目標品質を達成で
きる適切な符号化方式の選択が可能となる。
られる参照ベクトルと目標ベクトルとの合成音レベルで
の類似度を求め、この類似度が大きいときは低ビットレ
ートの符号化方式を選択し、類似度が小さい時は高ビッ
トレートの符号化方式を選択するようにすることによ
り、平均ビットレートが低く、しかも目標品質を達成で
きる適切な符号化方式の選択が可能となる。
【００１７】すなわち、目標信号を分析して特徴量を抽
出し、その大きさや変化量によって符号化方式を選択す
る方法では、目標品質に達しないフレームが多く発生し
てしまうという問題があったが、本発明では符号化装置
の一構成要素である適応符号帳を用い、合成音レベルで
の類似度に基づいて符号化方式を選択するため、ほとん
ど全てのフレームで目標品質に達することができる。
出し、その大きさや変化量によって符号化方式を選択す
る方法では、目標品質に達しないフレームが多く発生し
てしまうという問題があったが、本発明では符号化装置
の一構成要素である適応符号帳を用い、合成音レベルで
の類似度に基づいて符号化方式を選択するため、ほとん
ど全てのフレームで目標品質に達することができる。
【００１８】一方、予め用意されている複数の符号化器
の全てを用いて符号化を行い、コスト関数が最小となる
符号化器を選択する方法では、計算量が膨大になるとい
う問題があったのに対し、本発明では合成フィルタに入
力する参照ベクトルを決定するための計算量が比較的大
きくなるケースでも適応符号帳の探索だけでよく、符号
化方式選択のための計算量は格段に小さい。また、目標
信号のピッチ分析により参照ベクトルを決定して符号化
方式を選択すると、必要な計算量は適応符号帳の探索よ
りさらに少ない計算量で済む。さらに、前フレームのピ
ッチ情報により参照ベクトルを決定して符号化方式を選
択すると、計算量の増加はほとんどなくなる。このよう
に本発明によれば、少ない計算量で平均レートを小さく
し、かつ目標品質を達成する符号化方式を選択すること
ができる。
の全てを用いて符号化を行い、コスト関数が最小となる
符号化器を選択する方法では、計算量が膨大になるとい
う問題があったのに対し、本発明では合成フィルタに入
力する参照ベクトルを決定するための計算量が比較的大
きくなるケースでも適応符号帳の探索だけでよく、符号
化方式選択のための計算量は格段に小さい。また、目標
信号のピッチ分析により参照ベクトルを決定して符号化
方式を選択すると、必要な計算量は適応符号帳の探索よ
りさらに少ない計算量で済む。さらに、前フレームのピ
ッチ情報により参照ベクトルを決定して符号化方式を選
択すると、計算量の増加はほとんどなくなる。このよう
に本発明によれば、少ない計算量で平均レートを小さく
し、かつ目標品質を達成する符号化方式を選択すること
ができる。
【００１９】
【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。（第１の実施例）図１は、本発明の第１の実
施例に係る符号化方式選択部１０１の構成を示すブロッ
ク図である。この符号化方式選択部１０１は、入力端子
１０２より入力される目標信号ｒ（ｎ）に基づいて選択
すべき符号化方式を決定し、符号化方式選択情報Ｉを出
力端子１０３から出力するものであり、適応符号帳１０
４、合成フィルタ１０５、類似度計算部１０６および符
号化方式決定部１０７により構成されている。
説明する。（第１の実施例）図１は、本発明の第１の実
施例に係る符号化方式選択部１０１の構成を示すブロッ
ク図である。この符号化方式選択部１０１は、入力端子
１０２より入力される目標信号ｒ（ｎ）に基づいて選択
すべき符号化方式を決定し、符号化方式選択情報Ｉを出
力端子１０３から出力するものであり、適応符号帳１０
４、合成フィルタ１０５、類似度計算部１０６および符
号化方式決定部１０７により構成されている。
【００２０】次に、本実施例における符号化方式選択手
順について説明する。ただし、本実施例では説明を簡略
化するため選択対象の符号化方式は２つとする。符号化
方式選択情報Ｉの値は「１」もしくは「２」をとり、Ｉ
＝「１」のときはビットレートの低い符号化方式、Ｉ＝
「２」のときはビットレートの高い符号化方式を選択す
るものとする。
順について説明する。ただし、本実施例では説明を簡略
化するため選択対象の符号化方式は２つとする。符号化
方式選択情報Ｉの値は「１」もしくは「２」をとり、Ｉ
＝「１」のときはビットレートの低い符号化方式、Ｉ＝
「２」のときはビットレートの高い符号化方式を選択す
るものとする。
【００２１】まず、入力端子１０２を通して目標信号ｒ
（ｎ）が入力される。次に、適応符号帳１０４よりベク
トルｐ（ｎ）が参照され、このベクトルｐ（ｎ）から合
成フィルタ１０５を介して合成信号ｑ（ｎ）が生成され
る。一例として、合成フィルタ１０５はｚ変換領域で次
式（１）のように表すことができる。
（ｎ）が入力される。次に、適応符号帳１０４よりベク
トルｐ（ｎ）が参照され、このベクトルｐ（ｎ）から合
成フィルタ１０５を介して合成信号ｑ（ｎ）が生成され
る。一例として、合成フィルタ１０５はｚ変換領域で次
式（１）のように表すことができる。
【００２２】
【数１】
【００２３】ここで、｛αi ｝10 i=1 はＬＰＣ（線形予
測分析）係数を表し、γは０を越え１．０以下の定数を
とる。よって、合成信号ｑ（ｎ）と参照ベクトルｐ
（ｎ）の関係を時間領域で表すと、次式（２）のように
なる。
測分析）係数を表し、γは０を越え１．０以下の定数を
とる。よって、合成信号ｑ（ｎ）と参照ベクトルｐ
（ｎ）の関係を時間領域で表すと、次式（２）のように
なる。
【００２４】
【数２】
【００２５】次に、類似度計算部１０６で目標信号ｒ
（ｎ）と合成信号ｑ（ｎ）との類似度を計算する。すな
わち、類似度計算部１０６では以下に示すように、合成
信号ｑ（ｎ）に最適ゲインｇを乗じたときの信号と目標
信号ｒ（ｎ）とのＳＮＲ値を類似度ｕとして出力する。
まず、次式（３）のように合成信号ｑ（ｎ）に最適ゲイ
ンｇを乗じた信号と目標信号ｒ（ｎ）との２乗誤差値Ｅ
を定義する。
（ｎ）と合成信号ｑ（ｎ）との類似度を計算する。すな
わち、類似度計算部１０６では以下に示すように、合成
信号ｑ（ｎ）に最適ゲインｇを乗じたときの信号と目標
信号ｒ（ｎ）とのＳＮＲ値を類似度ｕとして出力する。
まず、次式（３）のように合成信号ｑ（ｎ）に最適ゲイ
ンｇを乗じた信号と目標信号ｒ（ｎ）との２乗誤差値Ｅ
を定義する。
【００２６】
【数３】 Ｅを最小とするときのｇが最適ゲインとなるので、Ｅを
ｇで偏微分してｇで解く。その結果、最適ゲインｇは次
式（４）のようになる。
ｇで偏微分してｇで解く。その結果、最適ゲインｇは次
式（４）のようになる。
【００２７】
【数４】 この最適ゲインｇを用いたときの目標信号とのＳＮＲ値
Ｓは、次式（５）のようになる。
Ｓは、次式（５）のようになる。
【００２８】
【数５】 次に、符号化方式決定部１０７では、ＳＮＲ値Ｓを用い
てどの符号化方式を用いるべきか判定する。判定法は、
閾値Ａを用いて、
てどの符号化方式を用いるべきか判定する。判定法は、
閾値Ａを用いて、
【００２９】
【数６】 のように実行され、符号化方式選択情報Ｉが出力され
る。
る。
【００３０】以上の処理の流れをまとめると、図２のよ
うになる。まず、最初にステップＳ１１で適応符号帳１
０４から参照ベクトルｐ（ｎ）を取り出し、次いでステ
ップＳ１２でｐ（ｎ）を合成フィルタ１０５に通して、
合成ベクトルｑ（ｎ）を作成する。次に、ステップＳ１
３で合成ベクトルｑ（ｎ）に与える最適ゲインｇを求
め、さらにｒ（ｎ）とｇ・ｑ（ｎ）のＳＮＲ値Ｓを求
め、最後にステップＳ１４でＳＮＲ値Ｓと閾値Ａとの比
較により符号化方式選択情報Ｉを決定し、出力端子１０
３より出力する。
うになる。まず、最初にステップＳ１１で適応符号帳１
０４から参照ベクトルｐ（ｎ）を取り出し、次いでステ
ップＳ１２でｐ（ｎ）を合成フィルタ１０５に通して、
合成ベクトルｑ（ｎ）を作成する。次に、ステップＳ１
３で合成ベクトルｑ（ｎ）に与える最適ゲインｇを求
め、さらにｒ（ｎ）とｇ・ｑ（ｎ）のＳＮＲ値Ｓを求
め、最後にステップＳ１４でＳＮＲ値Ｓと閾値Ａとの比
較により符号化方式選択情報Ｉを決定し、出力端子１０
３より出力する。
【００３１】（第２の実施例）図３は、本発明の第２の
実施例に係る符号化方式選択部２０１の構成を示すブロ
ック図である。図１と同一機能を有する部分に同一符号
を付して説明すると、この符号化方式選択部２０１は目
標信号ｒ（ｎ）をピッチ分析部２０２で分析してピッチ
Ｔを求め、このピッチＴを用いて適応符号帳１０４から
参照するベクトルｐ（ｎ）を決定する点が第１の実施例
と異なる。よって、ここでは新たに設けられたピッチ分
析部２０８について説明する。
実施例に係る符号化方式選択部２０１の構成を示すブロ
ック図である。図１と同一機能を有する部分に同一符号
を付して説明すると、この符号化方式選択部２０１は目
標信号ｒ（ｎ）をピッチ分析部２０２で分析してピッチ
Ｔを求め、このピッチＴを用いて適応符号帳１０４から
参照するベクトルｐ（ｎ）を決定する点が第１の実施例
と異なる。よって、ここでは新たに設けられたピッチ分
析部２０８について説明する。
【００３２】ピッチ分析部２０８では、時間Ｔサンプル
だけ過去の信号ｒ（ｎ−Ｔ）を用いて目標信号ｒ（ｎ）
を予測し、その予測誤差信号のパワーＥが最小となると
きのＴをピッチ周期として出力する。すなわち、予測残
差信号パワーＥは
だけ過去の信号ｒ（ｎ−Ｔ）を用いて目標信号ｒ（ｎ）
を予測し、その予測誤差信号のパワーＥが最小となると
きのＴをピッチ周期として出力する。すなわち、予測残
差信号パワーＥは
【００３３】
【数７】 と表される。ここで、ｇはピッチゲイン、Ｎはピッチ分
析長をそれぞれ表す。安定したピッチ周期を得るため
に、ピッチ分析長は例えばＮ＝２５６程度が適当であ
る。式（１）をｇで偏微分し、その値が０になるときに
予測誤差信号パワーＥが最小値をとる。これを解くと
析長をそれぞれ表す。安定したピッチ周期を得るため
に、ピッチ分析長は例えばＮ＝２５６程度が適当であ
る。式（１）をｇで偏微分し、その値が０になるときに
予測誤差信号パワーＥが最小値をとる。これを解くと
【００３４】
【数８】 となり、式（８）を最小にするＴがピッチ周期を表すこ
とになる。式（８）の右辺第１項は定数となるので、実
際は右辺第２項が最大となるピッチ周期Ｔを探索するこ
とになる。このようにして求めたピッチ周期Ｔを出力
し、この値を用いて適応符号帳２０４から参照ベクトル
ｐ（ｎ）を取り出す。
とになる。式（８）の右辺第１項は定数となるので、実
際は右辺第２項が最大となるピッチ周期Ｔを探索するこ
とになる。このようにして求めたピッチ周期Ｔを出力
し、この値を用いて適応符号帳２０４から参照ベクトル
ｐ（ｎ）を取り出す。
【００３５】以上の処理の流れをまとめると、図４のよ
うになる。まず、最初にステップＳ２１においてピッチ
分析部２０２で目標信号ｒ（ｎ）を分析してピッチ周期
Ｔを求める。次に、ステップＳ２２でピッチ周期Ｔを用
いて適応符号帳１０４から参照するベクトルｐ（ｎ）を
取り出す。この後のステップＳ２３，Ｓ２４，Ｓ２５の
処理は、それぞれ図２におけるステップＳ１２，Ｓ１
３，Ｓ１４の処理と同じなので説明は省略する。
うになる。まず、最初にステップＳ２１においてピッチ
分析部２０２で目標信号ｒ（ｎ）を分析してピッチ周期
Ｔを求める。次に、ステップＳ２２でピッチ周期Ｔを用
いて適応符号帳１０４から参照するベクトルｐ（ｎ）を
取り出す。この後のステップＳ２３，Ｓ２４，Ｓ２５の
処理は、それぞれ図２におけるステップＳ１２，Ｓ１
３，Ｓ１４の処理と同じなので説明は省略する。
【００３６】なお、本実施例においては目標信号ｒ
（ｎ）を用いてピッチ周期Ｔを求めると説明したが、目
標信号ｒ（ｎ）が聴感重み付けフィルタで重み付けされ
ている場合には、入力音声信号ｕ（ｎ）を用いた方が良
好なピッチ分析が可能である。また、入力音声信号ｕ
（ｎ）をＬＰＣ予測フィルタに通して得られる予測残差
信号ｖ（ｎ）を用いると、音声信号の包絡情報が除去さ
れるため、さらに良好なピッチ分析ができる。よって、
本実施例において目標信号ｒ（ｎ）の代わりに入力音声
信号ｕ（ｎ）または予測残差信号ｖ（ｎ）を用いてもよ
い。また、本実施例ではピッチ分析部２０２に１次のピ
ッチ予測フィルタを用いた場合について説明したが、よ
り次数の高い予測フィルタを用いても構わない。
（ｎ）を用いてピッチ周期Ｔを求めると説明したが、目
標信号ｒ（ｎ）が聴感重み付けフィルタで重み付けされ
ている場合には、入力音声信号ｕ（ｎ）を用いた方が良
好なピッチ分析が可能である。また、入力音声信号ｕ
（ｎ）をＬＰＣ予測フィルタに通して得られる予測残差
信号ｖ（ｎ）を用いると、音声信号の包絡情報が除去さ
れるため、さらに良好なピッチ分析ができる。よって、
本実施例において目標信号ｒ（ｎ）の代わりに入力音声
信号ｕ（ｎ）または予測残差信号ｖ（ｎ）を用いてもよ
い。また、本実施例ではピッチ分析部２０２に１次のピ
ッチ予測フィルタを用いた場合について説明したが、よ
り次数の高い予測フィルタを用いても構わない。
【００３７】（第３の実施例）図５は、本発明の第３の
実施例に係る符号化方式選択部３０１の構成を示すブロ
ック図である。図１と同一機能を有する部分に同一符号
を付して説明すると、この符号化方式選択部３０１は、
適応符号帳１０４内の全てのベクトルを参照ベクトル候
補として、合成フィルタ１０５でそれぞれの参照ベクト
ルについて合成ベクトルを求め、目標ベクトルｒ（ｎ）
と最も類似している合成ベクトルを探索部３０２で探索
する点が第１の実施例と異なっている。よって、ここで
は新たに設けられた探索部３０２について説明する。
実施例に係る符号化方式選択部３０１の構成を示すブロ
ック図である。図１と同一機能を有する部分に同一符号
を付して説明すると、この符号化方式選択部３０１は、
適応符号帳１０４内の全てのベクトルを参照ベクトル候
補として、合成フィルタ１０５でそれぞれの参照ベクト
ルについて合成ベクトルを求め、目標ベクトルｒ（ｎ）
と最も類似している合成ベクトルを探索部３０２で探索
する点が第１の実施例と異なっている。よって、ここで
は新たに設けられた探索部３０２について説明する。
【００３８】探索部３０２は、適応符号帳１０４に格納
された全てのベクトルを参照ベクトルとして探索して類
似度計算部１０６にＳＮＲ値Ｓを計算させ、ＳＮＲ値Ｓ
が最大となったときのＳを用いて符号化決定部１０７で
符号化方式を決定し、符号化方式選択情報Ｉを出力す
る。
された全てのベクトルを参照ベクトルとして探索して類
似度計算部１０６にＳＮＲ値Ｓを計算させ、ＳＮＲ値Ｓ
が最大となったときのＳを用いて符号化決定部１０７で
符号化方式を決定し、符号化方式選択情報Ｉを出力す
る。
【００３９】但し、一般的には探索のためにＳＮＲ値ま
で求める必要は必ずしもなく、例えば式（３）で規定さ
れる２乗誤差値Ｅを最小にする参照ベクトルを探索すれ
ばよい。その場合、実際には２乗誤差値Ｅを最小にする
参照ベクトルが見つかった後にＳＮＲ値を計算し、それ
を符号化決定部１０７に出力することになる。
で求める必要は必ずしもなく、例えば式（３）で規定さ
れる２乗誤差値Ｅを最小にする参照ベクトルを探索すれ
ばよい。その場合、実際には２乗誤差値Ｅを最小にする
参照ベクトルが見つかった後にＳＮＲ値を計算し、それ
を符号化決定部１０７に出力することになる。
【００４０】以上の処理の流れをまとめると、図６のよ
うになる。ここで、Ｌは適応符号帳１０４内に格納され
たベクトルの個数を表す。さらに式（３）に式（４）で
表される最適ゲインｇを代入して展開すると、
うになる。ここで、Ｌは適応符号帳１０４内に格納され
たベクトルの個数を表す。さらに式（３）に式（４）で
表される最適ゲインｇを代入して展開すると、
【００４１】
【数９】 となり、２乗誤差値Ｅが最小値をとるには、式（９）の
右辺第１項である
右辺第１項である
【００４２】
【数１０】 を寄与度として求め、この寄与度Ｄが最大となる参照ベ
クトルを探索することになる。
クトルを探索することになる。
【００４３】最初に、ステップＳ３０において変数ｉ＝
１，ｉｏｐｔ＝１，Ｄmax ＝０と設定する。次に、ステ
ップＳ３１およびステップＳ３２を経て、合成ベクトル
ｑi（ｎ）を求める。なお、ステップＳ３１，Ｓ３２は
図２のステップＳ１１，Ｓ１２と同じなので説明を省略
する。次に、ステップＳ３３で目標ベクトルｒ（ｎ）と
合成ベクトルｑi （ｎ）から式（１０）に従って寄与度
Ｄを求め、さらにステップＳ３４で寄与度Ｄと最大寄与
度Ｄmax の大きさを比較する。ここで、寄与度Ｄが最大
寄与度Ｄmax より大きければステップＳ３５でＤmax の
値をＤと同じ値に更新し、その時のｉの値をｉｏｐｔに
格納してステップＳ３６へ進む。寄与度ＤがＤmax より
小さければ直接ステップＳ３６へ進み、ステップＳ３６
でｉの値を１だけ増加させ、さらにステップＳ３７でｉ
の値と適応符号帳１０４に含まれるベクトルの個数Ｌと
の比較を行う。ここでもしｉがＬより小さければ、ステ
ップＳ３１へ戻って、上述した処理の流れを繰り返し行
うことになり、ｉがＬより大きければループを抜けてス
テップＳ３８に進む。ステップＳ３８では、目標ベクト
ルｒ（ｎ）とｇ・ｑiopt（ｎ）とのＳＮＲ値Ｓを求め、
ステップＳ３９でこのＳＮＲ値Ｓを基に符号化方式選択
情報Ｉを出力する。ステップＳ３８およびステップＳ３
９の処理の詳細については、図２のステップＳ１３およ
びステップＳ１４と同じなので、説明を省略する。
１，ｉｏｐｔ＝１，Ｄmax ＝０と設定する。次に、ステ
ップＳ３１およびステップＳ３２を経て、合成ベクトル
ｑi（ｎ）を求める。なお、ステップＳ３１，Ｓ３２は
図２のステップＳ１１，Ｓ１２と同じなので説明を省略
する。次に、ステップＳ３３で目標ベクトルｒ（ｎ）と
合成ベクトルｑi （ｎ）から式（１０）に従って寄与度
Ｄを求め、さらにステップＳ３４で寄与度Ｄと最大寄与
度Ｄmax の大きさを比較する。ここで、寄与度Ｄが最大
寄与度Ｄmax より大きければステップＳ３５でＤmax の
値をＤと同じ値に更新し、その時のｉの値をｉｏｐｔに
格納してステップＳ３６へ進む。寄与度ＤがＤmax より
小さければ直接ステップＳ３６へ進み、ステップＳ３６
でｉの値を１だけ増加させ、さらにステップＳ３７でｉ
の値と適応符号帳１０４に含まれるベクトルの個数Ｌと
の比較を行う。ここでもしｉがＬより小さければ、ステ
ップＳ３１へ戻って、上述した処理の流れを繰り返し行
うことになり、ｉがＬより大きければループを抜けてス
テップＳ３８に進む。ステップＳ３８では、目標ベクト
ルｒ（ｎ）とｇ・ｑiopt（ｎ）とのＳＮＲ値Ｓを求め、
ステップＳ３９でこのＳＮＲ値Ｓを基に符号化方式選択
情報Ｉを出力する。ステップＳ３８およびステップＳ３
９の処理の詳細については、図２のステップＳ１３およ
びステップＳ１４と同じなので、説明を省略する。
【００４４】本実施例によれば、適応符号帳１０４に格
納された全ベクトルから最大ＳＮＲ値となる参照ベクト
ルを求めることができるので、第２の実施例と異なり、
特に大きな背景雑音が存在する入力音声に対してピッチ
分析で得られるピッチの正確性や精度の影響を受けるこ
となく、実際の適応符号帳１０４の効率を正確に評価で
き表すことができるという利点がある。
納された全ベクトルから最大ＳＮＲ値となる参照ベクト
ルを求めることができるので、第２の実施例と異なり、
特に大きな背景雑音が存在する入力音声に対してピッチ
分析で得られるピッチの正確性や精度の影響を受けるこ
となく、実際の適応符号帳１０４の効率を正確に評価で
き表すことができるという利点がある。
【００４５】なお、上記実施例では適応符号帳１０４の
全ベクトルから参照ベクトルを求めるようにしたが、あ
る程度限定された数の参照ベクトルを候補として探索す
るようにしてもよい。
全ベクトルから参照ベクトルを求めるようにしたが、あ
る程度限定された数の参照ベクトルを候補として探索す
るようにしてもよい。
【００４６】（第４の実施例）図７は、本発明の第４の
実施例に係る符号化方式選択部４０１の構成を示すブロ
ック図である。図１と同一機能を有する部分に同一符号
を付して説明すると、この符号化方式選択部４０１は前
フレームの符号化で求められたピッチ情報を現フレーム
でも用い、この前フレームのピッチ情報を基に適応符号
帳１０４から参照するベクトルｐ（ｎ）を決定する点が
第１の実施例と異なる。すなわち、本実施例ではバッフ
ァ４０２が新たに設けられ、このバッファ４０２に前フ
レームで求められたピッチ情報が格納されている。この
ピッチ情報は、前フレームの符号化の際の適応符号帳１
０４の探索結果、つまり前フレームで符号化を行った際
に適応符号帳１０４の探索により決定されたピッチを表
わす。
実施例に係る符号化方式選択部４０１の構成を示すブロ
ック図である。図１と同一機能を有する部分に同一符号
を付して説明すると、この符号化方式選択部４０１は前
フレームの符号化で求められたピッチ情報を現フレーム
でも用い、この前フレームのピッチ情報を基に適応符号
帳１０４から参照するベクトルｐ（ｎ）を決定する点が
第１の実施例と異なる。すなわち、本実施例ではバッフ
ァ４０２が新たに設けられ、このバッファ４０２に前フ
レームで求められたピッチ情報が格納されている。この
ピッチ情報は、前フレームの符号化の際の適応符号帳１
０４の探索結果、つまり前フレームで符号化を行った際
に適応符号帳１０４の探索により決定されたピッチを表
わす。
【００４７】そして、バッファ４０２に格納されたピッ
チ情報に従って、適応符号帳１０４から参照ベクトルｐ
（ｎ）が取り出され、この参照ベクトルｐ（ｎ）に基づ
いて合成フィルタ１０５、類似度計算部１０６および符
号化方式決定部１０７を経て符号化方式選択情報Ｉが出
力される。合成フィルタ１０５、類似度計算部１０６お
よび符号化方式決定部１０７の処理は第１の実施例と同
様であるので、ここでは説明を省略する。
チ情報に従って、適応符号帳１０４から参照ベクトルｐ
（ｎ）が取り出され、この参照ベクトルｐ（ｎ）に基づ
いて合成フィルタ１０５、類似度計算部１０６および符
号化方式決定部１０７を経て符号化方式選択情報Ｉが出
力される。合成フィルタ１０５、類似度計算部１０６お
よび符号化方式決定部１０７の処理は第１の実施例と同
様であるので、ここでは説明を省略する。
【００４８】以上の処理の流れをまとめると、図８のよ
うになる。まず、ステップＳ４１でバッファ４０２に格
納されているピッチ周期Ｔを用いて、適応符号帳１０４
から参照ベクトルｐ（ｎ）を選択して取り出す。この後
のステップＳ４２，Ｓ４３，Ｓ４４の処理はそれぞれ図
２におけるステップＳ１２，Ｓ１３，Ｓ１４の処理と同
様である。
うになる。まず、ステップＳ４１でバッファ４０２に格
納されているピッチ周期Ｔを用いて、適応符号帳１０４
から参照ベクトルｐ（ｎ）を選択して取り出す。この後
のステップＳ４２，Ｓ４３，Ｓ４４の処理はそれぞれ図
２におけるステップＳ１２，Ｓ１３，Ｓ１４の処理と同
様である。
【００４９】このように、本実施例は前フレームのピッ
チ情報を利用して参照ベクトルを決定するため、第２の
実施例におけるピッチ分析、第３の実施例における適応
符号帳１０４の探索といった、参照ベクトルを決定する
ための計算を特別に必要とせず、さらに少ない計算量で
符号化方式選択情報Ｉを得ることができるという利点が
ある。
チ情報を利用して参照ベクトルを決定するため、第２の
実施例におけるピッチ分析、第３の実施例における適応
符号帳１０４の探索といった、参照ベクトルを決定する
ための計算を特別に必要とせず、さらに少ない計算量で
符号化方式選択情報Ｉを得ることができるという利点が
ある。
【００５０】（第５の実施例）次に、第５の実施例とし
て上述した符号化方式選択部を音声符号化装置に適用し
た実施例を説明する。図９は、本実施例に係る音声符号
化装置の構成を示すブロック図であり、符号化方式選択
部９０２は第１〜第４の実施例で説明した符号化方式選
択部１０１，２０１，３０１，４０１のいずれかの構成
をとるものとする。符号化器９０３〜９０５は、符号化
方式、言い換えれば符号化ビットレートのそれぞれ異な
る符号化器であって、符号化方式選択部９０２によって
いずれか一つが選択される。
て上述した符号化方式選択部を音声符号化装置に適用し
た実施例を説明する。図９は、本実施例に係る音声符号
化装置の構成を示すブロック図であり、符号化方式選択
部９０２は第１〜第４の実施例で説明した符号化方式選
択部１０１，２０１，３０１，４０１のいずれかの構成
をとるものとする。符号化器９０３〜９０５は、符号化
方式、言い換えれば符号化ビットレートのそれぞれ異な
る符号化器であって、符号化方式選択部９０２によって
いずれか一つが選択される。
【００５１】以下、動作を説明すると、まず入力端子９
０１から目標信号が入力される。この目標信号は場合に
よっては聴感重み付けフィルタを通し、かつ前フレーム
の影響が減じられた信号であってもよいが、この図では
簡単のためその処理に関する部分を除いている。この目
標信号は符号化方式選択部９０２に入力され、符号化方
式選択情報Ｉが出力される。この符号化方式選択情報Ｉ
に基づいて符号化器９０３〜９０５の中の一つが選択さ
れ、その選択された符号化器に目標信号が入力されて符
号化が行われる。符号化の終了後、符号化結果として求
められた符号化パラメータと、符号化方式選択情報Ｉが
マルチプレクサ９０６に入力され、ビットストリームに
変換された後、出力端子９０７から出力される。
０１から目標信号が入力される。この目標信号は場合に
よっては聴感重み付けフィルタを通し、かつ前フレーム
の影響が減じられた信号であってもよいが、この図では
簡単のためその処理に関する部分を除いている。この目
標信号は符号化方式選択部９０２に入力され、符号化方
式選択情報Ｉが出力される。この符号化方式選択情報Ｉ
に基づいて符号化器９０３〜９０５の中の一つが選択さ
れ、その選択された符号化器に目標信号が入力されて符
号化が行われる。符号化の終了後、符号化結果として求
められた符号化パラメータと、符号化方式選択情報Ｉが
マルチプレクサ９０６に入力され、ビットストリームに
変換された後、出力端子９０７から出力される。
【００５２】（第６の実施例）本実施例では、さらに具
体的な音声符号化装置の実施例として、高ビットレート
符号化器にＣＥＬＰ方式符号化器、低ビットレート符号
化器に適応符号帳を利用する乱数駆動型ＬＰＣボコーダ
（以後、ＬＰＣボコーダと呼ぶ）をそれぞれ用いた場合
について説明する。
体的な音声符号化装置の実施例として、高ビットレート
符号化器にＣＥＬＰ方式符号化器、低ビットレート符号
化器に適応符号帳を利用する乱数駆動型ＬＰＣボコーダ
（以後、ＬＰＣボコーダと呼ぶ）をそれぞれ用いた場合
について説明する。
【００５３】図１０は、本実施例に係る音声符号化装置
のブロック図である。ＣＥＬＰ方式では、出力信号とし
てデコーダに伝送する符号化パラメータは、(1) 適応符
号帳１１０７の適応ベクトルインデックス、(2) 雑音ベ
クトル符号帳１１０８の雑音ベクトルインデックス、
(3) ピッチゲイン符号帳１１０９のピッチゲインインデ
ックス、(4) 雑音ゲイン符号帳１１１０の雑音ゲインイ
ンデックス、(5) ＬＰＣ量子化部１１１４で量子化した
結果得られるＬＰＣインデックスがある。
のブロック図である。ＣＥＬＰ方式では、出力信号とし
てデコーダに伝送する符号化パラメータは、(1) 適応符
号帳１１０７の適応ベクトルインデックス、(2) 雑音ベ
クトル符号帳１１０８の雑音ベクトルインデックス、
(3) ピッチゲイン符号帳１１０９のピッチゲインインデ
ックス、(4) 雑音ゲイン符号帳１１１０の雑音ゲインイ
ンデックス、(5) ＬＰＣ量子化部１１１４で量子化した
結果得られるＬＰＣインデックスがある。
【００５４】ＬＰＣボコーダで出力信号としてデコーダ
に伝送するパラメータには、(1) ゲイン符号帳１１２８
のゲインインデックス、(2) ＬＰＣ量子化部１１２２で
量子化した結果得られるＬＰＣインデックス、(3) 適応
符号帳１１０７の適応ベクトルインデックス、(4) ピッ
チゲイン符号帳１１０９のピッチゲインインデックスが
ある。
に伝送するパラメータには、(1) ゲイン符号帳１１２８
のゲインインデックス、(2) ＬＰＣ量子化部１１２２で
量子化した結果得られるＬＰＣインデックス、(3) 適応
符号帳１１０７の適応ベクトルインデックス、(4) ピッ
チゲイン符号帳１１０９のピッチゲインインデックスが
ある。
【００５５】ここで、ＬＰＣボコーダは駆動信号として
乱数を用いるため、駆動信号の情報をデコーダに伝送す
る必要がなく、符号化ビットレートを非常に小さくする
ことができる。また、一般にＬＰＣボコーダではＬＰＣ
量子化部１１２２およびゲイン符号帳１１２８を低いビ
ットレートで用意しておく場合が多く、そのため全体的
なビットレートを低く抑えられる。
乱数を用いるため、駆動信号の情報をデコーダに伝送す
る必要がなく、符号化ビットレートを非常に小さくする
ことができる。また、一般にＬＰＣボコーダではＬＰＣ
量子化部１１２２およびゲイン符号帳１１２８を低いビ
ットレートで用意しておく場合が多く、そのため全体的
なビットレートを低く抑えられる。
【００５６】以下、本実施例の音声符号化装置の動作を
説明する。入力端子１１０１より入力される音声信号に
ついてＬＰＣ分析部１１０２でＬＰＣ分析が行われ、線
形予測係数（以後、ＬＰＣ係数と呼ぶ）が求められる。
このＬＰＣ係数により特性が規定された合成フィルタ１
１０３に、適応符号帳１１０７から得られる適応ベクト
ルが入力され、合成信号が求められる。この合成信号と
入力音声信号との類似度が類似度計算部１１０４で計算
され、その結果を基に符号化方式決定部１１０５で符号
化方式が決定される。
説明する。入力端子１１０１より入力される音声信号に
ついてＬＰＣ分析部１１０２でＬＰＣ分析が行われ、線
形予測係数（以後、ＬＰＣ係数と呼ぶ）が求められる。
このＬＰＣ係数により特性が規定された合成フィルタ１
１０３に、適応符号帳１１０７から得られる適応ベクト
ルが入力され、合成信号が求められる。この合成信号と
入力音声信号との類似度が類似度計算部１１０４で計算
され、その結果を基に符号化方式決定部１１０５で符号
化方式が決定される。
【００５７】そして、符号化方式決定部１１０５から出
力される符号化方式選択情報に応じて、セレクタ１１０
６で高ビットレート用符号化器であるＣＥＬＰ、もしく
は低ビットレート用符号化器であるＬＰＣボコーダのい
ずれかが選択される。
力される符号化方式選択情報に応じて、セレクタ１１０
６で高ビットレート用符号化器であるＣＥＬＰ、もしく
は低ビットレート用符号化器であるＬＰＣボコーダのい
ずれかが選択される。
【００５８】ここで、セレクタ１１０６でＣＥＬＰ方式
の符号化器が選択された場合について説明する。なお、
ＣＥＬＰ方式の符号化器は、図１０中の破線より上側に
示されている。
の符号化器が選択された場合について説明する。なお、
ＣＥＬＰ方式の符号化器は、図１０中の破線より上側に
示されている。
【００５９】適応符号帳１１０７から得られる適応ベク
トルと、雑音符号帳１１０８から得られる雑音ベクトル
に、ピッチゲイン符号帳１１０９から得られるピッチゲ
インおよび雑音ゲイン符号帳１１１０から得られる雑音
ゲインが乗算器１１１１，１１１２でそれぞれ乗じられ
る。これらのピッチゲインおよび雑音ゲインがそれぞれ
乗じられた後の適応ベクトルおよび雑音ベクトルが加算
器１１１３で加算され、合成フィルタ１１１５の駆動信
号が生成される。
トルと、雑音符号帳１１０８から得られる雑音ベクトル
に、ピッチゲイン符号帳１１０９から得られるピッチゲ
インおよび雑音ゲイン符号帳１１１０から得られる雑音
ゲインが乗算器１１１１，１１１２でそれぞれ乗じられ
る。これらのピッチゲインおよび雑音ゲインがそれぞれ
乗じられた後の適応ベクトルおよび雑音ベクトルが加算
器１１１３で加算され、合成フィルタ１１１５の駆動信
号が生成される。
【００６０】一方、ＬＰＣ分析部１１０２によって求め
られたＬＰＣ係数をＬＰＣ量子化部１１１４で量子化し
て得られるＬＰＣ係数を基に合成フィルタ１１１５の特
性が規定され、この合成フィルタ１１１５に加算器１１
１３から出力される駆動信号が入力されることにより、
合成信号が生成される。この合成信号を入力音声信号か
ら前フレームの影響を減じた信号を目標信号として、目
標信号から合成信号が減算器１１１７で減じられ、誤差
信号が求められる。
られたＬＰＣ係数をＬＰＣ量子化部１１１４で量子化し
て得られるＬＰＣ係数を基に合成フィルタ１１１５の特
性が規定され、この合成フィルタ１１１５に加算器１１
１３から出力される駆動信号が入力されることにより、
合成信号が生成される。この合成信号を入力音声信号か
ら前フレームの影響を減じた信号を目標信号として、目
標信号から合成信号が減算器１１１７で減じられ、誤差
信号が求められる。
【００６１】この誤差信号は、聴感重み付けフィルタ１
１１８で重み付けされた後、その電力が誤差計算部１１
１９で求められ、この誤差信号電力が最小となる適応ベ
クトル、雑音ベクトル、ピッチゲインおよび雑音ゲイン
の組み合わせが適応符号帳１１０７、雑音符号帳１１０
８、ピッチゲイン符号帳１１０９および雑音ゲイン符号
帳１１１から探索される。そして、この探索の結果求め
られた誤差電力が最小となるときの適応ベクトル、雑音
ベクトル、ピッチゲインおよび雑音ゲインをそれぞれ表
わす適応ベクトルインデックス、雑音ベクトルインデッ
クス、ピッチゲインインデックスおよび雑音ゲインイン
デックスと、ＬＰＣ係数を表わすＬＰＣインデックスが
符号化パラメータとして図示しない伝送媒体または蓄積
媒体に出力され、図示しない音声復号化装置に伝送され
る。
１１８で重み付けされた後、その電力が誤差計算部１１
１９で求められ、この誤差信号電力が最小となる適応ベ
クトル、雑音ベクトル、ピッチゲインおよび雑音ゲイン
の組み合わせが適応符号帳１１０７、雑音符号帳１１０
８、ピッチゲイン符号帳１１０９および雑音ゲイン符号
帳１１１から探索される。そして、この探索の結果求め
られた誤差電力が最小となるときの適応ベクトル、雑音
ベクトル、ピッチゲインおよび雑音ゲインをそれぞれ表
わす適応ベクトルインデックス、雑音ベクトルインデッ
クス、ピッチゲインインデックスおよび雑音ゲインイン
デックスと、ＬＰＣ係数を表わすＬＰＣインデックスが
符号化パラメータとして図示しない伝送媒体または蓄積
媒体に出力され、図示しない音声復号化装置に伝送され
る。
【００６２】次に、セレクタ１１０６でＬＰＣボコーダ
が選ばれた場合について説明する。なお、ＬＰＣボコー
ダは図１０中の破線より下側に示されている。ＬＰＣボ
コーダでは、まず適応符号帳１１０７のインデックスお
よびピッチゲイン符号帳１１０９のピッチゲインを探索
して決定する。
が選ばれた場合について説明する。なお、ＬＰＣボコー
ダは図１０中の破線より下側に示されている。ＬＰＣボ
コーダでは、まず適応符号帳１１０７のインデックスお
よびピッチゲイン符号帳１１０９のピッチゲインを探索
して決定する。
【００６３】次に、乱数発生部１１２で平均値Ｃ、分散
値Ιとなる乱数ベクトルが発生され、この乱数ベクトル
に乗算器１１２９でゲインが乗じられ、さらに加算器１
１３０で乗算器１１１１からのピッチゲインが乗じられ
た後の適応ベクトルと加算されることにより、合成フィ
ルタ１１２３の駆動信号が生成される。次に、ＬＰＣ量
子化部１１２２でＬＰＣ係数が量子化され、量子化後の
ＬＰＣ係数を基に合成フィルタ１１２３の特性が規定さ
れ、この合成フィルタ１１２３に乗算器１１２９から出
力される駆動信号が入力されることにより合成信号が生
成される。この合成信号が目標信号から減算器１１２４
で減じられ、誤差信号が求められる。
値Ιとなる乱数ベクトルが発生され、この乱数ベクトル
に乗算器１１２９でゲインが乗じられ、さらに加算器１
１３０で乗算器１１１１からのピッチゲインが乗じられ
た後の適応ベクトルと加算されることにより、合成フィ
ルタ１１２３の駆動信号が生成される。次に、ＬＰＣ量
子化部１１２２でＬＰＣ係数が量子化され、量子化後の
ＬＰＣ係数を基に合成フィルタ１１２３の特性が規定さ
れ、この合成フィルタ１１２３に乗算器１１２９から出
力される駆動信号が入力されることにより合成信号が生
成される。この合成信号が目標信号から減算器１１２４
で減じられ、誤差信号が求められる。
【００６４】この誤差信号は聴感重み付けフィルタ１１
２５で重み付けされた後、その電力が誤差計算部１１２
６で求られ、この誤差信号電力が最小となるゲインが探
索部１１２７によってゲイン符号帳１１２８から求めら
れる。この場合、ゲインは探索せずに解析的に求めるこ
とができる。そして、この誤差信号電力が最小となるゲ
インを表わすゲインインデックスとＬＰＣ係数を表わす
ＬＰＣインデックスが符号化パラメータとして図示しな
い伝送媒体または蓄積媒体に出力され、図示しない音声
復号化装置に伝送される。
２５で重み付けされた後、その電力が誤差計算部１１２
６で求られ、この誤差信号電力が最小となるゲインが探
索部１１２７によってゲイン符号帳１１２８から求めら
れる。この場合、ゲインは探索せずに解析的に求めるこ
とができる。そして、この誤差信号電力が最小となるゲ
インを表わすゲインインデックスとＬＰＣ係数を表わす
ＬＰＣインデックスが符号化パラメータとして図示しな
い伝送媒体または蓄積媒体に出力され、図示しない音声
復号化装置に伝送される。
【００６５】また、第５の実施例で説明したように、符
号化方式決定部１１０５で得られた符号化方式選択情報
Ｉは図示しないマルチプレクサによって符号化パラメー
タと共にビットストリームに変換され、伝送媒体または
蓄積媒体に出力される。
号化方式決定部１１０５で得られた符号化方式選択情報
Ｉは図示しないマルチプレクサによって符号化パラメー
タと共にビットストリームに変換され、伝送媒体または
蓄積媒体に出力される。
【００６６】本実施例においては、ＣＥＬＰ方式による
符号化器の構成要素である適応符号帳１１０７および合
成フィルタ１１０３を符号化器（符号化方式）の選択に
利用しているため、先の第１〜第４の実施例で説明した
ような構成の符号化方式選択部を用いることによって、
適切な符号化方式の選択が可能である。
符号化器の構成要素である適応符号帳１１０７および合
成フィルタ１１０３を符号化器（符号化方式）の選択に
利用しているため、先の第１〜第４の実施例で説明した
ような構成の符号化方式選択部を用いることによって、
適切な符号化方式の選択が可能である。
【００６７】すなわち、この場合の目標信号である入力
音声信号が周期性の大きな信号のときは、適応符号帳１
１０７に格納された駆動信号のベクトルで目標信号を精
度良く表すことができるため、目標信号が周期性の大き
な信号の場合、合成フィルタの駆動信号に割り当てるビ
ット数を少なくしても容易に目標品質を達成することが
でき、符号化ビットレートの低いＬＰＣボコーダを用い
ることができる。逆に、目標信号が周期性の小さな信号
のときは、適応符号帳１１０７だけでは精度良く表すこ
とができないため、その場合には符号化ビットレートの
高いＣＥＬＰ方式の符号化器を用いることによって目標
品質を達成することができる。
音声信号が周期性の大きな信号のときは、適応符号帳１
１０７に格納された駆動信号のベクトルで目標信号を精
度良く表すことができるため、目標信号が周期性の大き
な信号の場合、合成フィルタの駆動信号に割り当てるビ
ット数を少なくしても容易に目標品質を達成することが
でき、符号化ビットレートの低いＬＰＣボコーダを用い
ることができる。逆に、目標信号が周期性の小さな信号
のときは、適応符号帳１１０７だけでは精度良く表すこ
とができないため、その場合には符号化ビットレートの
高いＣＥＬＰ方式の符号化器を用いることによって目標
品質を達成することができる。
【００６８】そして、本実施例では第１〜第４の実施例
で説明したように、適応符号帳１１０７から得られる参
照ベクトルを合成フィルタ１１０３を通して得られた合
成信号と目標信号である入力音声信号との類似度を類似
度計算部１１０４で求め、この類似度が大きいときは低
ビットレート符号化器を選択し、類似度が小さい時は高
ビットレート符号化器を選択するようにすることによ
り、平均ビットレートを低くしつつ、目標品質を容易に
達成することができる。
で説明したように、適応符号帳１１０７から得られる参
照ベクトルを合成フィルタ１１０３を通して得られた合
成信号と目標信号である入力音声信号との類似度を類似
度計算部１１０４で求め、この類似度が大きいときは低
ビットレート符号化器を選択し、類似度が小さい時は高
ビットレート符号化器を選択するようにすることによ
り、平均ビットレートを低くしつつ、目標品質を容易に
達成することができる。
【００６９】一方、音声復号化装置の構成は図示してい
ないが、図１０の音声符号化装置に対応してＣＥＬＰ方
式およびＬＰＣボコーダ方式の復号化器が設けられ、音
声符号化装置からの符号化方式選択情報によって、これ
らの復号化器のいずれかが選択され、その復号化器によ
り音声符号化装置からの符号化パラメータに従って元の
音声信号が復号される。
ないが、図１０の音声符号化装置に対応してＣＥＬＰ方
式およびＬＰＣボコーダ方式の復号化器が設けられ、音
声符号化装置からの符号化方式選択情報によって、これ
らの復号化器のいずれかが選択され、その復号化器によ
り音声符号化装置からの符号化パラメータに従って元の
音声信号が復号される。
【００７０】
【発明の効果】以上説明したように、本発明によれば適
応符号帳が目標信号をどの程度精度良く表すことができ
るかによって、複数個用意されている符号化方式の中の
１つを選択することを基本としているため、選択に必要
な計算量を抑えつつ、平均レートが低くかつ目標品質を
達成できる符号化方式の選択を可能とした符号化装置を
提供することができる。
応符号帳が目標信号をどの程度精度良く表すことができ
るかによって、複数個用意されている符号化方式の中の
１つを選択することを基本としているため、選択に必要
な計算量を抑えつつ、平均レートが低くかつ目標品質を
達成できる符号化方式の選択を可能とした符号化装置を
提供することができる。
【図１】本発明の第１の実施例の構成を示すブロック図
【図２】同実施例の処理手順を説明するためのフローチ
ャート
ャート
【図３】本発明の第２の実施例の構成を示すブロック図
【図４】同実施例の処理手順を説明するためのフローチ
ャート
ャート
【図５】本発明の第３の実施例の構成を示すブロック図
【図６】同実施例の処理手順を説明するためのフローチ
ャート
ャート
【図７】本発明の第４の実施例の構成を示すブロック図
【図８】同実施例の処理手順を説明するためのフローチ
ャート
ャート
【図９】本発明の第５の実施例に係る音声符号化装置の
概略構成を示すブロック図
概略構成を示すブロック図
【図１０】本発明の第６の実施例に係る音声符号化装置
の構成を示すブロック図
の構成を示すブロック図
【図１１】従来の第１の符号化方式選択法を説明するた
めのブロック図
めのブロック図
【図１２】従来の第２の符号化方式選択法を説明するた
めのブロック図
めのブロック図
【図１３】従来の第３の符号化方式選択法を説明するた
めのブロック図
めのブロック図
１０１，２０１，３０１，４０１，９０２…符号化方式
選択部 １０２，２０２，３０２，４０２，９０１，１１０１…
入力端子 １０３，２０３，３０３，４０３，９０７…出力端子 １０４，１１０７…適応符号帳、 １０５，１１１５，１１２３…合成フィルタ １０６，１１０４…類似度計算部 １０７，１１０５…符号化方式決定部 ２０２…ピッチ分析部 ３０２，１１０２，１１２７…探索部 ４０２…バッファ ９０３，９０４，９０５…符号化器 ９０６…マルチプレクサ １１０２…ＬＰＣ分析部 １１０６…セレクタ １１０８…雑音符号帳 １１０９…ピッチゲイン符号帳 １１１０…雑音符号帳 １１１１，１１１２，１１２９…乗算器 １１１３，１１１６，１１１７１，１１２４…加算器 １１１４，１１２２…ＬＰＣ量子化部 １１１８，１１２５…聴感重み付けフィルタ １１１９，１１２６…誤差計算部 １１２０，１１２７…探索部 １１２１…乱数発生部 １１２８…ゲイン符号帳
選択部 １０２，２０２，３０２，４０２，９０１，１１０１…
入力端子 １０３，２０３，３０３，４０３，９０７…出力端子 １０４，１１０７…適応符号帳、 １０５，１１１５，１１２３…合成フィルタ １０６，１１０４…類似度計算部 １０７，１１０５…符号化方式決定部 ２０２…ピッチ分析部 ３０２，１１０２，１１２７…探索部 ４０２…バッファ ９０３，９０４，９０５…符号化器 ９０６…マルチプレクサ １１０２…ＬＰＣ分析部 １１０６…セレクタ １１０８…雑音符号帳 １１０９…ピッチゲイン符号帳 １１１０…雑音符号帳 １１１１，１１１２，１１２９…乗算器 １１１３，１１１６，１１１７１，１１２４…加算器 １１１４，１１２２…ＬＰＣ量子化部 １１１８，１１２５…聴感重み付けフィルタ １１１９，１１２６…誤差計算部 １１２０，１１２７…探索部 １１２１…乱数発生部 １１２８…ゲイン符号帳
Claims (4)
- 【請求項１】駆動信号をベクトルとして格納した適応符
号帳と、 この適応符号帳に格納されたベクトルを参照して合成信
号を得る合成フィルタと、 この合成フィルタにより得られる合成信号と目標信号と
の類似度を求める類似度計算手段と、 この類似度計算手段により求められた類似度に基づい
て、予め用意されている符号化ビットレートの異なる複
数の符号化方式の中から一つの符号化方式を決定する符
号化方式決定手段とを有することを特徴とする符号化装
置。 - 【請求項２】駆動信号をベクトルとして格納した適応符
号帳と、 目標信号のピッチを分析してピッチ情報を求めるピッチ
分析手段と、 このピッチ分析手段で求められたピッチ情報に基づいて
前記適応符号帳に格納されたベクトルから決定されるベ
クトルを参照して合成信号を得る合成フィルタと、 この合成フィルタにより得られる合成信号と前記目標信
号との類似度を求める類似度計算手段と、 この類似度計算手段により求められた類似度に基づい
て、予め用意されている符号化ビットレートの異なる複
数の符号化方式の中から一つの符号化方式を決定する符
号化方式決定手段とを有することを特徴とする符号化装
置。 - 【請求項３】駆動信号をベクトルとして格納した適応符
号帳と、 この適応符号帳に格納されたベクトルを参照して合成信
号を得る合成フィルタと、 この合成フィルタにより得られる合成信号と目標信号と
の類似度を求める類似度計算手段と、 この類似度計算手段により求められる類似度が最大とな
るベクトルを前記適応符号帳に格納された全てのベクト
ルの中から探索する探索手段と、 この探索手段により探索されたベクトルに対応して前記
類似度計算手段により求められた類似度に基づいて、予
め用意されている符号化ビットレートの異なる複数の符
号化方式の中から一つの符号化方式を決定する符号化方
式決定手段とを有することを特徴とする符号化装置。 - 【請求項４】駆動信号をベクトルとして格納した適応符
号帳と、 前フレームで得られたピッチ情報を記憶した記憶手段
と、 この記憶手段に記憶されたピッチ情報に基づいて前記適
応符号帳に格納されたベクトルから決定されるベクトル
を参照して現フレームの合成信号を得る合成フィルタ
と、 この合成フィルタにより得られる合成信号と現フレーム
の目標信号との類似度を求める類似度計算手段と、 この類似度計算手段により求められた類似度に基づい
て、予め用意されている符号化ビットレートの異なる複
数の符号化方式の中から一つの符号化方式を決定する符
号化方式決定手段とを有することを特徴とする符号化装
置。
Priority Applications (9)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP7063660A JPH08263099A (ja) | 1995-03-23 | 1995-03-23 | 符号化装置 |
| CN95119106A CN1115781C (zh) | 1995-03-23 | 1995-09-29 | 编码器 |
| DE69519421T DE69519421T2 (de) | 1995-03-23 | 1995-09-29 | Kodiergerät |
| US08/537,276 US5878387A (en) | 1995-03-23 | 1995-09-29 | Coding apparatus having adaptive coding at different bit rates and pitch emphasis |
| EP00109508A EP1028411B1 (en) | 1995-03-23 | 1995-09-29 | Coding apparatus |
| CA002159557A CA2159557C (en) | 1995-03-23 | 1995-09-29 | Coding apparatus having adaptive coding at different bit rates and pitch emphasis |
| KR1019950033928A KR100209454B1 (ko) | 1995-03-23 | 1995-09-29 | 부호화 장치 |
| DE69531464T DE69531464T2 (de) | 1995-03-23 | 1995-09-29 | Kodiergerät |
| EP95306943A EP0734014B1 (en) | 1995-03-23 | 1995-09-29 | Coding apparatus |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP7063660A JPH08263099A (ja) | 1995-03-23 | 1995-03-23 | 符号化装置 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH08263099A true JPH08263099A (ja) | 1996-10-11 |
Family
ID=13235729
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP7063660A Pending JPH08263099A (ja) | 1995-03-23 | 1995-03-23 | 符号化装置 |
Country Status (7)
| Country | Link |
|---|---|
| US (1) | US5878387A (ja) |
| EP (2) | EP0734014B1 (ja) |
| JP (1) | JPH08263099A (ja) |
| KR (1) | KR100209454B1 (ja) |
| CN (1) | CN1115781C (ja) |
| CA (1) | CA2159557C (ja) |
| DE (2) | DE69531464T2 (ja) |
Cited By (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2002536693A (ja) * | 1999-02-08 | 2002-10-29 | クゥアルコム・インコーポレイテッド | 可変率音声符号化に基づいた音声合成装置 |
| JP2003515178A (ja) * | 1999-10-28 | 2003-04-22 | クゥアルコム・インコーポレイテッド | フレームエラーに対する感度を低減する符号化体系パターンを使用する予測音声コーダ |
| WO2003056546A1 (en) * | 2001-12-25 | 2003-07-10 | Ntt Docomo, Inc. | Signal coding apparatus, signal coding method, and program |
| KR100394146B1 (ko) * | 2000-12-28 | 2003-08-09 | 디지털시스 주식회사 | 인터넷 프로토콜상에서의 이중 다해상도 적응 압축음성신호 전송 방법 |
| US7933417B2 (en) | 2000-12-22 | 2011-04-26 | Sony Corporation | Encoding device and decoding device |
| JP2015102611A (ja) * | 2013-11-22 | 2015-06-04 | 富士通株式会社 | オーディオ符号化装置、オーディオ符号化方法、オーディオ符号化用プログラム、オーディオ復号装置 |
Families Citing this family (27)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US6075768A (en) * | 1995-11-09 | 2000-06-13 | At&T Corporation | Fair bandwidth sharing for video traffic sources using distributed feedback control |
| DE69834093T2 (de) * | 1997-04-07 | 2006-12-14 | Koninklijke Philips Electronics N.V. | Sprachübertragungssystem mit veränderlicher bitrate |
| US6058359A (en) * | 1998-03-04 | 2000-05-02 | Telefonaktiebolaget L M Ericsson | Speech coding including soft adaptability feature |
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