JPH09212199A

JPH09212199A - オーディオ周波数信号の線形予測解析方法およびその応用を含むオーディオ周波数信号のコーディングならびにデコーディングの方法

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Publication number: JPH09212199A
Application number: JP8336140A
Authority: JP
Inventors: Quinquis Catherine; カトリーヌ・キンキ; Le Guyader Alain; アラン・ル・ギヤデー
Original assignee: France Telecom SA; Centre National dEtudes des Telecommunications CNET
Current assignee: Orange SA; France Telecom R&D SA
Priority date: 1995-12-15
Filing date: 1996-12-16
Publication date: 1997-08-15
Anticipated expiration: 2016-12-16
Also published as: EP0782128B1; FR2742568B1; FR2742568A1; DE69608947D1; EP0782128A1; JP3678519B2; KR100421226B1; CN1159691A; KR970050107A; DE69608947T2; US5787390A

Abstract

(57)【要約】【課題】オーディオ周波数信号の線形予測解析方法お
よびその応用を含むオーディオ周波数信号のコーディン
グならびにデコーディングの方法を提供すること。【解決手段】オーディオ周波数信号のスペクトル包絡
線を表すスペクトル・パラメータを決定するために、線
形予測解析方法が用いられる。この方法は、ｑを１を超
える整数とするとき、ｑ個の連続する予測段階（５_p）
からなる。各予測段階ｐ（１≦ｐ≦ｑ）においては、あ
らかじめ定義された数をＭｐ個の当該段階の入力信号の
線形予測係数ａ₁ ^p，．．．，ａ_Mp ^pを表すパラメータが
決定される。解析対象のオーディオ周波数信号は、第１
段階の入力信号を構成する。ｐ＋１段階の入力信号（ｓ
^p（ｎ））は、次に示す伝達関数を有するフィルタによ
ってフィルタリングされたｐ段階の入力信号（ｓ
^p-1（ｎ））よりなる。【数１】特に広帯域オーディオ・コーダに使用される。

Description

【発明の詳細な説明】【０００１】【発明の属する技術分野】本発明は、オーディオ周波数
信号の線形予測解析方法に関連する。この方法は、予測
オーディオ・コーダ、特に、ＣＥＬＰ（Ｃｏｄｅ−Ｅｘ
ｃｉｔｅｄＬｉｎｅａｒＰｒｅｄｉｃｔｉｏｎ／コー
ド励起線形予測）コーダを代表的なタイプとする合成解
析コーダにおける、限定する意図ではないが、特定の応
用に認められる。【０００２】【従来の技術】合成解析予測コーディング技術は、現
在、電話周波数帯（３００〜３４００Ｈｚ）において電
話品質を維持しつつ、会話を８キロビット／秒の低いレ
ートでコーディングするために広く使用されている。オ
ーディオ周波数帯（２０ｋＨｚ台）においては、音声信
号ならびに音楽信号のストアならびに放送を含めた応用
に変換コーディング技術が使用されている。しかしなが
ら、これらの技術は比較的長い遅延時間（１００ミリ秒
以上）を伴い、これにより特に、インタラクティブ性が
非常に重視されるグループ通信への参加時に困難が惹起
される。予測技術によりもたらされる遅延はこれよりも
短く、基本的に線形予測解析フレームの長さ（一般に１
０〜２０ミリ秒）に依存し、この理由から、電話周波数
帯よりはるかに広い周波数帯を有する音声信号および／
または音楽信号のコーディングにおいてさえも適用が認
められる。【０００３】ビット・レート圧縮に使用される予測コー
ダは、信号のスペクトル包絡線のモデリングを行う。こ
のモデリングは、位数Ｍ（狭帯域に対する一般的な値は
Ｍ≒１０）の線形予測解析の結果としてもたらされ、こ
のＭは、入力信号に対する線形予測係数ａｉの個数を決
定する。これらの係数は、Ａ（ｚ）を次式とするとき、
伝達関数が１／Ａ（ｚ）の形で表されるデーコーダにお
いて使用される合成フィルタの特性を決定する。【数２３】線形予測解析は、音声のコーディングだけでなく広い一
般応用分野を有する。特定の応用においては、予測位数
Ｍが、線形予測解析が獲得の目標とする変数の１つであ
り、解析される信号のスペクトル内に存在するピークの
数の影響を受ける変数を構成する（ＵＳ−Ａ−５，１４
２，５８１参照）。【０００４】線形予測解析により演算されるフィルタ
は、各種のストラクチャを有することが可能であり、係
数を表すためのパラメータに対する異なる選択肢をもた
らす（係数ａｉ自体、ＬＡＲ、ＬＳＦ、ＬＳＰパラメー
タ、反射、またはＰＡＲＣＯＲ係数等）。デジタル信号
プロセッサ（ＤＳＰ）の出現前は、演算フィルタにリカ
ーシブ・ストラクチャが広く採用されており、例とし
て、１９７１年にブダペストで開催された第７回音響学
国際会議（ＩｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌＣｏｎｇｒｅ
ｓｓｏｎＡｃｏｕｓｔｉｃｓ）の議事録の２６１〜２
６４ページに「音声解析および合成のためのデジタル・
フィルタリング技術（ＤｉｇｉｔａｌＦｉｌｔｅｒｉ
ｎｇＴｅｃｈｎｉｑｕｅｓｆｏｒＳｐｅｅｃｈＡｎ
ａｌｙｓｉｓａｎｄＳｙｎｔｈｅｓｉｓ）」と題して
掲載されたＦ．イタクラおよびＳ．サイトウによる論文
に解説されたタイプのＰＡＲＣＯＲ係数を採用するスト
ラクチャを挙げることができる（ＦＲ−Ａ−２，２８
４，９４６もしくはＵＳ−Ａ−３，９７５−５８７参
照）。【０００５】合成解析コーダにおいては、係数ａｉが、
知覚重み付けフィルタの構成のためにも使用され、コー
ダは、このフィルタを使用して短期合成フィルタに適用
される励起信号を決定し、音声信号を表す合成信号を得
る。この知覚重み付けは、スペクトル内のコーディング
・エラーが最も目立つ部分、すなわちフォルマント間の
領域を強調する。知覚重み付けフィルタの伝達関数Ｗ
（ｚ）は、通常次に示す式により表される。【数２４】これにおいて、γ₁およびγ₂は、０≦γ₂≦γ₁≦１を満
足するスペクトル拡張係数である。ノイズのマスキング
における改善については、１９９１年５月にトロントで
開催されたＩＣＡＳＳＰの議事録の９〜１２ページに
「３２ｋｂｐｓにおける広帯域音声の低遅延コード励起
線形予測コーディング（Ｌｏｗ−ＤｅｌａｙＣｏｄｅ
−ＥｘｃｉｔｅｄＬｉｎｅａｒＰｒｅｄｉｃｔｉｖｅ
ＣｏｄｉｎｇｏｆＷｉｄｅｂａｎｄＳｐｅｅｃｈ
ａｔ３２ｋｂｐｓ）」と題して掲載されたＥ．オーデ
ントリッヒ（Ｏｒｄｅｎｔｌｉｃｈ）およびＹ．ショア
ム（Ｓｈｏｈａｍ）による論文に述べられている。この
改善は、特定の重み付けに関し、フィルタＷ（ｚ）とス
ペクトルのチルトをモデリングする他のフィルタとの組
合せによる。この改善は、高いスペクトル・ダイナミッ
ク・レンジ（広帯域またはオーディオ帯域）で信号のコ
ーディングを行う場合に特にはっきりと認められ、当該
著者らは再生信号の主観的品質における顕著な改善とし
ている。【０００６】ほとんどの最新のＣＥＬＰにおいては、線
形予測係数ａ_iが、信号スペクトルのチルトを変えるこ
となく音声信号のフォルマントと高調波の間の周波数領
域を減衰させる機能を有するポストフィルタの定義にも
使用されている。このポストフィルタの伝達関数の従前
のフォームは次のとおりである。【数２５】これにおいて、Ｇｐはフィルタの減衰を補正する利得因
子、β₁およびβ₂は０≦β₁≦β₂≦１を満足する係数、
μは正の定数、ｒ₁は係数ａ_iに依存する第１の反射係数
を表す。デコーダにおいて再生される信号のスペクトル
に関する内容を表し、ノイズ・マスキングの量子化なら
びにデコーダにおけるポストフィルタリングの双方をコ
ントロールするという範囲において、係数ａｉにより信
号のスペクトル包絡線のモデリングを行い、それにより
コーディングならびにデコーディングのプロセスにおけ
る基本要素を構成する。【０００７】【発明が解決しようとする課題】高いダイナミック・ス
ペクトル・レンジを伴う信号については、現在採用され
ている線形予測解析から、スペクトルの包絡線の忠実な
モデリングは得られない。音声信号は、高い周波数より
低い周波数において実質的に強いエネルギを有すること
が少なからずあり、このため線形予測解析では、低い周
波数において正確なモデリングを得てはいても、高い周
波数におけるスペクトルのモデリングを犠牲にしてい
る。この欠点は、特に、広帯域のコーディングにおいて
問題となる。本発明の１つの目的は、線形予測解析方法
を採用しているシステムにおいて、オーディオ周波数信
号のスペクトルのモデリングを改善することにある。他
の目的は、各種の入力信号（音声信号、音楽信号、シヌ
ソイド信号、ＤＴＭＦ信号等）、各種の帯域（電話帯
域、広帯域、ｈｉ−ｆｉ帯域等）、各種の記録（指向性
マイクロフォン、音響アンテナ等）およびフィルタリン
グ条件に対してこの種のシステムの性能をより均一にす
ることである。【０００８】【課題を解決するための手段】このため本発明は、オー
ディオ周波数信号の線形予測解析方法を提案して、オー
ディオ周波数信号の短期スペクトルに依存するスペクト
ル・パラメータを決定し当該方法は、ｑを１を超える整
数とするとき、ｑ個の連続する予測段階からなるものと
する。各予測段階（１≦ｐ≦ｑ）においては、当該段階
の入力信号の、あらかじめ定義された数Ｍｐ個の線形予
測係数ａ₁ｐ，．．．，ａ_Mp ^p、第１段階の入力信号を構
成する、解析がなされるオーディオ周波数信号、およ
び、次に示す伝達関数によってフィルタリングされたｐ
段階の入力信号から構成されるｐ＋１段階の入力信号を
表すパラメータが定義される。【数２６】Ｍｐ個の線形予測係数は、特に、ある段階から次の段階
となるごとに増加してもよい。このようにすれば、第１
段階により、スペクトルないしは信号の全般的なチルト
を極めて忠実に記述可能であり、それ以降の段階によ
り、信号のフォルマントの表現を正確化することができ
る。高いダイナミック・レンジを伴う信号の場合、これ
により、知覚的に重要となる可能性を有する他の周波数
領域に対して平凡なモデリングを行うというリスクの下
に行なわれる、最もエネルギの高い領域への過大な特権
付与が回避される。【０００９】本発明の第２の特徴は、この線形予測解析
方法の順方向適応合成解析オーディオ周波数コーダにお
ける応用に関連する。そこで本発明は、次に示すステッ
プからなるオーディオ周波数信号のコーディング方法を
提案する。すなわち、 − 短期合成フィルタを定義するパラメータを決定する
ための、連続するフレームにデジタル化されたオーディ
オ周波数信号の線形予測解析； − オーディオ周波数信号を表す合成信号を生成するた
めの、短期合成フィルタに印加される励起信号を定義す
る励起パラメータの決定；および、 − 短期合成フィルタを定義するパラメータならびに励
起パラメータの量子化値の生成；であり、これにおいて
線形予測解析は、前述したとおりｑ個の連続する段階を
有するプロセスであり、短期予測フィルタは、Ａ（ｚ）
を次式とするとき、１／Ａ（ｚ）の形で表される伝達関
数を有するものとする。【数２７】【００１０】コーダが励起信号の閉ループ判定を伴う合
成解析コーダである場合には、このようにして求められ
る伝達関数Ａ（ｚ）を、式（２）に従って知覚重み付け
フィルタの伝達関数を定義するためにも使用することが
できる。別の好ましい可能性は、ある段階から次の段階
へ変化することができるスペクトル拡張係数γ₁および
γ₂を採用することであり、つまり、知覚重み付けフィ
ルタに次式で示される伝達関数を与えることである。【数２８】これにおいてγ₁ ^pおよびγ₂ ^pは、１≦ｐ≦ｑとすると
き、０≦γ₂ ^p≦γ₁ ^p≦１の関係を有するスペクトル拡張
係数のペアを表す。【００１１】さらに関連するデコーダにおいても本発明
を用いることができる。本発明に従って使用されるデコ
ーディング方法は、次に示すステップからなる。すなわ
ち、 − 短期合成フィルタを定義するパラメータならびに励
起パラメータの量子化値を受取るステップであり、短期
合成フィルタを定義するパラメータは、ｑ＞１とするｑ
個の線形予測係数のセットからなり、各セットはあらか
じめ定義済の数の係数を含むものとするステップ； − 励起信号パラメータの量子化値に基づいて励起信号
を生成するステップ； − Ａ（ｚ）を式（７）とするとき、１／Ａ（ｚ）の形
で表される伝達関数を有する合成フィルタを用いて励起
信号をフィルタリングすることにより、合成オーディオ
周波数信号を生成するステップ；であり、【数２９】これにおいて係数ａ₁ ^p，．．．．，ａ_Mp ^pは、１≦ｐ≦
ｑとするとき、ｐ番目のセットの線形予測係数に対応す
る。【００１２】この伝達関数Ａ（ｚ）は、ポストフィルタ
の定義に使用することも可能であり、その場合のポスト
フィルタの伝達関数は、前述の式（３）にあるように、
Ａ（ｚ／β₁）／Ａ（ｚ／β₂）の項を含み、これにおい
てβ₁およびβ₂は、０≦β₁≦β₂≦１の関数を有する係
数を表す。好ましい変形の１つに、ポストフィルタの伝
達関数のこの項を次式によって置換えるものがある。【数３０】これにおいてβ₁ ^pおよびβ₂ ^pは、１≦ｐ≦ｑとすると
き、０≦β₁ ^p≦β₂ ^p≦１の関係を有する係数のペアを表
す。【００１３】本発明は、さらに逆方向適応オーディオ周
波数コーダにも適用することができる。そこで本発明
は、次に示すステップからなる、連続するフレームにデ
ジタル化される第１のオーディオ周波数信号をコード化
する方法を提案する。すなわち、 − 短期合成フィルタを定義するパラメータを決定する
ための、第２のオーディオ周波数信号の線形予測解析を
行うステップ； − 第１のオーディオ周波数信号を表す合成信号を生成
するための、短期合成フィルタに印加される励起信号を
定義する励起パラメータを決定するステップであって、
この合成信号は、少なくともその後に続く１つのフレー
ムに対して前記第２のオーディオ周波数信号を構成する
ものとするステップ；および、 − 励起パラメータの量子化値を生成するステップ；で
あり、これにおいて線形予測解析は、前述したとおりｑ
個の連続する段階を有するプロセスであり、短期予測フ
ィルタは、Ａ（ｚ）を次式とするとき、１／Ａ（ｚ）の
形で表される伝達関数を有するものとする。【数３１】【００１４】関連するデコーダでの具体化において、本
発明は、ビット・ストリームによりコード化されたオー
ディオ周波数信号を連続するフレームで構成するため
の、次に示すステップからなる、ビット・ストリームを
デコーディングする方法を提案する。すなわち、 − 励起パラメータの量子化値を受け取るステップ； − 励起パラメータの量子化値に基づいて励起信号を生
成するステップ； − 短期合成フィルタを用いて励起信号のフィルタリン
グを行うことにより合成オーディオ周波数信号を生成す
るステップ； − その後に続く少なくとも１つのフレームのための短
期合成フィルタの係数を得るために合成信号の線形予測
解析を実行するステップ；であり、これにおいて線形予
測解析は、前述したとおりｑ個の連続する段階を有する
プロセスであり、短期予測フィルタは、Ａ（ｚ）を次式
とするとき、１／Ａ（ｚ）の形で表される伝達関数を有
するものとする。【数３２】【００１５】さらに本発明は、混合オーディオ周波数コ
ーダ／デコーダ、つまり順方向ならびに逆方向の適応ス
キームを採用するコーダ／デコーダの実現を可能とし、
その場合、１ないし複数の第１の線形予測段階が前方解
析に対応し、１ないし複数の最終段階が逆方向解析に対
応する。そこで本発明は、次に示すステップからなる、
連続するフレームにデジタル化された第１のオーディオ
周波数信号をコーディングする方法を提案する。すなわ
ち、 − 短期合成フィルタの第１の要素を定義するパラメー
タを決定するために、第１のオーディオ周波数信号を線
形予測解析するステップ； − 第１のオーディオ周波数信号を表す合成信号を生成
するために、短期合成フィルタに印加される励起信号を
定義する励起パラメータを決定するステップ； − 短期合成フィルタの第１の要素を定義するパラメー
タの値ならびに励起パラメータの値の量子化値を生成す
るステップ； − 短期合成フィルタの第１の要素の伝達関数の逆関数
に対応する伝達関数を備えるフィルタにより合成信号の
フィルタリングを行うステップ；および、 − 少なくとも１つのその後に続くフレームのための短
期合成フィルタの第２の要素の係数を得るために、フィ
ルタリング済の合成信号を線形予測解析するステップ；【００１６】であり、これにおいて、第１のオーディオ
周波数信号の線形予測解析は、ｑＦを少なくとも１に等
しい整数とするとき、ｑＦ個の連続する段階を伴うプロ
セスであり、ｑＦ個の段階を伴うこのプロセスには、各
予測段階ｐ（１≦ｐ≦ｑ_F）において、当該段階の入力
信号の、あらかじめ定義済の数ＭＦ_p個の線形予測係数
ａ₁ ^F,p，．．．．，ａ_MFp ^F,pを表すパラメータの決定、
第１段階の入力信号を構成する第１のオーディオ周波数
信号、および、次に示す伝達関数を有するフィルタによ
ってフィルタリングされたｐ段階の入力信号から構成さ
れるｐ＋１段階の入力信号が含まれ、【数３３】短期合成フィルタの第１の要素は、ＡＦ（ｚ）を次式と
するとき、１／Ａ^F（ｚ）の形で表される伝達関数を有
するものとし、【数３４】【００１７】フィルタリング済の合成信号の線形予測解
析は、ｑ_Bを少なくとも１に等しい整数とするとき、ｑ_B
個の連続する段階を伴うプロセスであり、ｑ_B個の段階
を伴うこのプロセスには、各予測段階ｐ（１≦ｐ≦
ｑ_B）において、当該段階の入力信号の、あらかじめ定
義済の数ＭＢ_p個の線形予測係数ａ₁ ^B,p，．．．．，ａ
_MBp ^B,pを表すパラメータの決定、第１段階の入力信号を
構成する合成信号のフィルタリング後の信号、および、
次に示す伝達関数を有するフィルタによってフィルタリ
ングされたｐ段階の入力信号から構成されるｐ＋１段階
の入力信号が含まれ、【数３５】短期合成フィルタの第２の要素は、ＡＢ（ｚ）を次式と
するとき、１／Ａ^B（ｚ）の形で表される伝達関数を有
するものとし、【数３６】【００１８】短期合成フィルタは、Ａ（ｚ）＝Ａ
^F（ｚ）．Ａ^B（ｚ）とするとき、１／Ａ（ｚ）の形で表
される伝達関数を有するものとする。関連する混合デコ
ーダでの具体化において、本発明は、ビット・ストリー
ムによりコード化されたオーディオ周波数信号を連続す
るフレームで構成するための、次に示すステップからな
る、ビット・ストリームをデコーディングする方法を提
案する。すなわち、 − 短期合成フィルタの第１の要素を定義するパラメー
タおよび励起パラメータの量子化値を受取るステップで
あり、パラメータは、ｑ_Fを少なくとも１に等しい数と
し、１≦ｐ≦ｑ_Fとするとき、ｑ_F個セットの線形予測係
数ａ₁ ^F,p，．．．，ａ_MFp ^F,pを表す短期合成フィルタの
第１の要素を定義し、各セットｐは、あらかじめ定義済
の数ＭＦｐ個の係数を含み、短期合成フィルタの第１の
要素は、ＡＦ（ｚ）を次式とするとき、１／Ａ^F（ｚ）
の形で表される伝達関数を有するものとするステップ；【数３７】【００１９】− 励起パラメータの量子化値に基づいて
励起信号を生成するステップ； − 短期合成フィルタの第２の要素の伝達関数を１／Ａ
Ｂ（ｚ）で表し、Ａ（ｚ）＝Ａ^F（ｚ）．Ａ^B（ｚ）とす
るとき、伝達関数１／Ａ（ｚ）を備える短期合成フィル
タにより励起信号をフィルタリングすることにより合成
オーディオ周波数信号を生成するステップ； − 伝達関数Ａ^F（ｚ）を備えるフィルタにより合成信
号をフィルタリングするステップ；および、 − 少なくとも１つのその後に続くフレームのための短
期合成フィルタの第２の要素の係数を得るために、フィ
ルタリング後の合成信号の線形予測解析を行うステッ
プ；であり、これにおいてフィルタリング後の合成信号
の線形予測解析は、前述したとおりｑＢ個の段階を伴う
プロセスであり、短期合成フィルタは、ＡＢ（ｚ）を次
式とするとき、１／Ａ（ｚ）＝１／［Ａ^F（ｚ）．Ａ
^B（ｚ）］の形で表される伝達関数を有するものとす
る。【００２０】【数３８】合成解析の分野における本発明の適用には、特に重点を
置くが、ここで、本発明に従って提案される多段階線形
予測解析方法が、オーディオ信号処理において他の多く
の応用を有する点を指摘すべきであり、例を挙げれば、
変換予測コーダ、音声認識システム、音声向上システム
等への応用がある。本発明の他の特徴ならびに利点は、
以下の図面を参照した好ましいが、限定されることのな
い実施例により明らかになろう。【００２１】【発明の実施の形態】図１に示した方法においてｓ
⁰（ｎ）は、解析されるオーディオ周波数信号を表す。
ここではこれがデジタル標本の形で得られるものと仮定
し、整数ｎは、連続サンプリング回数を示すものとす
る。線形予測解析方法は、ｑ個の連続する段階、
５₁，．．．，５_p，．．．，５_qよりなる。各予測段階
５_p（１≦ｐ≦ｑ）において、入力信号ｓ^p-1（ｎ）の位
数Ｍｐの線形予測が実行される。第１段階５₁の入力信
号は、解析されるオーディオ周波数信号ｓ⁰（ｎ）から
なり、段階５_p+1（１≦ｐ＜ｑ）の入力信号は、次式で
示される伝達関数を使用し、ｐ番目の段階５_pの入力信
号ｓ^p-1（ｎ）にフィルタリングを適用することによ
り、６_pで示される段階で得られる信号ｓ^p（ｎ）からな
る。【００２２】【数３９】これにおいて係数ａ_i ^p（１≦ｉ≦Ｍｐ）は、段階５_pに
おいて得られる線形予測係数である。なお、各段階
５₁，．．．，５_pにおいて使用し得る線形予測解析方法
は、公知の技術である。たとえば、１９７８年にプレン
ティス・ホール（Ｐｒｅｎｔｉｃｅ−ＨａｌｌＩｎ
ｔ．）から出版された、Ｌ．Ｒ．ラビナー（Ｒａｂｉｎ
ｅｒ）およびＲ．Ｗ．シェーファー（Ｓｈａｆｅｒ）に
よる「音声信号のデジタル処理（ＤｉｇｉｔａｌＰｒ
ｏｃｅｓｓｉｎｇｏｆＳｐｅｅｃｈＳｉｇｎａｌ
ｓ）」および、１９７６年にベルリン、ハイデルベルグ
のスプリンガー・ファラーク（ＳｐｒｉｎｇｅｒＶｅ
ｒｌａｇ）から出版されたＪ．Ｄ．マークル（Ｍａｒｋ
ｅｌ）およびＡ．Ｈ．グレイ（Ｇｒａｙ）による「音声
の線形予測（ＬｉｎｅａｒＰｒｅｄｉｃｔｉｏｎｏｆ
Ｓｐｅｅｃｈ）」を参照することができる。より詳し
くは、ここでは（各段階５_pに対し）次のステップを含
むレビンソン＝ダービンのアルゴリズムを使用してい
る。すなわち、【００２３】− Ｑ個の標本の解析ウィンドウに関する
段階の入力信号ｓ^p-1（ｎ）のＭｐ個の自己相関Ｒ
（ｉ）（０≦ｉ≦Ｍｐ）：【数４０】を算定するステップであり、これにおいてｓ^*（ｎ）＝
ａｐ−１（ｎ）．ｆ（ｎ）、ｆ（ｎ）は長さＱのウィン
ドイング関数とし、たとえば、方形波関数またはハミン
グ関数とするステップ； − 係数ａ_i ^pの帰納的算定を行うステップであり、Ｅ
（０）＝Ｒ（０）とし、ｉが１からＭｐのとき次式を
取り、【数４１】ｊが１からｉ−１のとき次式を取るステップである。【数４２】【００２４】係数ａ_i ^p（ｉ＝１，．．．，Ｍｐ）は、最
終の繰返しで得られるａ_i ^p,Mpに等しく取られる。数量
Ｅ（Ｍｐ）は、ｐ段階の残存予測エラーのエネルギであ
る。 −１から１までの範囲となる係数ｒ_i ^pは、反射係数と呼
ばれる。これらは、対数領域比ＬＡＲ_i ^p＝ＬＡＲ
（ｒ_i ^p）により表され、これにおいて関数ＬＡＲは、Ｌ
ＡＲ（ｒ）＝ｌｏｇ₁₀［（１−ｒ）／（１＋ｒ）］と定
義される。多くの応用において、得られた予測係数の量
子化が必要になる。この量子化は、係数ａ_i ^pに対して直
接実行してもよく、関連反射係数ｒ_i ^pもしくは対数領域
比ＬＡＲ_i ^pに対して実行してもよい。他の可能性として
は、スペクトル・ライン・パラメータ（ライン・スペク
トルのペアＬＳＰまたはライン・スペクトル周波数ＬＳ
Ｆ）の量子化がある。０とπの間で正規化されるＭｐ個
のスペクトル・ライン周波数ω_i ^p（１≦ｉ≦Ｍｐ）は、
多項式Ｐ^p（ｚ）＝Ａ^p（ｚ）−ｚ^-(Mp+1)Ａ^p（ｚ^-1）の
平方根である複素数１、ｅｘｐ（ｊω₂ ^p）、ｅｘｐ（ｊ
ω₄ ^p），．．．，ｅｘｐ（ｊω_Mp ^p）、および、多項式
Ｑ^p（ｚ）＝Ａ^p（ｚ）＋ｚ^-(Mp+1)Ａ^p（ｚ^-1）の平方根
である複素数ｅｘｐ（ｊω₁ ^p）、ｅｘｐ（ｊ
ω₃ ^p），．．．，ｅｘｐ（ｊω^p _Mp-1）になる。量子化
は、正規化周波数ω_i ^pもしくはその余弦に適用してもよ
い。【００２５】解析は、上記のレビンソン＝ダービンの従
来アルゴリズムに従って、各予測段階５_pにおいて実行
することができる。そのほかに、より新しく開発され
た、同一結果をもたらすアルゴリズム、より詳しくはス
プリット・レビンソン・アルゴリズム（１９９２年発行
の「信号処理（ＳｉｇｎａｌＰｒｏｃｅｓｓｉｎ
ｇ）」Ｖｏｌ．２８の２０１〜２１２ページに掲載され
たＳ．ソーディ（Ｓａｏｕｄｉ）、Ｊ．Ｍ．ブーシェ
（Ｂｏｕｃｈｅｒ）およびＡ．Ｌｅギヤダー（Ｇｕｙ
ａｄｅｒ）による「音声コーディングのためのＬＳＰパ
ラメータ演算の効果的な新アルゴリズム（ＡｎｅｗＥ
ｆｆｉｃｉｅｎｔＡｌｇｏｒｉｔｈｍｔｏＣｏｍｐ
ｕｔｅｔｈｅＬＳＰＰａｒａｍｅｔｅｒｓｆｏｒ
ＳｐｅｅｃｈＣｏｄｉｎｇ）」を参照されたい）の使
用も効果的であり、また、チェビシェフの多項式（１９
８６年１２月発行の「音響、音声および信号処理に係る
ＩＥＥＥ会報（ＩＥＥＥＴｒａｎｓ．ｏｎＡｃｏｕ
ｓｔｉｃｓ，Ｓｐｅｅｃｈ，ａｎｄＳｉｇｎａｌＰ
ｒｏｃｅｓｓｉｎｇ）」Ｖｏｌ．ＡＳＳＰ−３４，
Ｎｏ．６の１４１９〜１４２６ページに掲載されたＰ．
カバル（Ｋａｂａｌ）およびＲ．Ｐ．ラマチャンドラン
（Ｒａｍａｃｈａｎｄｒａｎ）による「チェビシェフの
多項式を使用したライン・スペクトル周波数の演算（Ｔ
ｈｅＣｏｍｐｕｔａｔｉｏｎｏｆＬｉｎｅＳｐｅｃ
ｔｒｕｍＦｒｅｑｕｅｎｃｉｅｓＵｓｉｎｇＣｈｅ
ｂｙｓｈｅｖＰｏｌｙｎｏｍｉａｌｓ）」を参照され
たい）を使用してもよい。【００２６】オーディオ周波数信号ｓ⁰（ｎ）のための
短期予測フィルタを定義するために図１に示した多段階
解析を実行するとき、このフィルタの伝達関数Ａ（ｚ）
は、次式で与えられる【数４３】この伝達関数は、Ｍ＝Ｍ１＋．．．．＋Ｍｑとすれば、
式（１）により与えられる従来の一般的な形を満足する
ことがわかる。しかしながら、多段階予測プロセスによ
り得られる関数Ａ（ｚ）の係数ａｉは、一般に、従来の
単段階予測プロセスによりもたらされる係数と異なる。
好ましくは、実行する線形予測の位数Ｍｐを、ある段階
から次の段階となるごとに増加、つまりＭ１＜Ｍ２
＜．．．＜Ｍｑとする。これにより解析する信号のスペ
クトル包絡線の形状は、第１段階５₁（たとえばＭ１＝
２）において比較的粗くモデリングされ、このモデリン
グは、段階を経るごとに、第１段階によりもたらされた
全般的な情報を喪失することなく正確化される。これ
は、知覚的な重要性を有するスペクトルの全体的なチル
トといったパラメータ、特に広帯域信号および／または
高いスペクトルのダイナミック・レンジを伴う信号にお
けるこの種のパラメータの不充分な考慮を回避すること
ができる。【００２７】代表的な実施例において、連続する予測段
階の数ｑは２に等しい。目標を位数Ｍの合成フィルタと
すれば、Ｍ１＝２、Ｍ２＝Ｍ−２とすることが可能であ
り、当該フィルタの係数ａｉは次のように与えられる
（式（１））。【数４４】【数４５】【数４６】【数４７】【数４８】【００２８】短期スペクトルを示すため、かつ適切であ
ればそれを量子化するため、各段階（１≦ｐ≦ｑ）につ
いて前述のスペクトル・パラメータのセット（ａ_i ^p、ｒ
_i ^p、ＬＡＲ_i ^p、ω_i ^p、もしくは１≦ｉ≦Ｍｐについては
ｃｏｓω_i ^p）の１つを採用することが可能であり、ある
いはそれに代えて、同一のスペクトル・パラメータであ
るが、式（９）〜（１３）に従って演算される複合フィ
ルタ用のスペクトル・パラメータを採用することができ
る（ａ_i、ｒ_i、ＬＡＲ_i、ω_i、もしくは１≦ｉ≦Ｍにつ
いてはｃｏｓω_i）。これらのパラメータまたは他の表
現パラメータの間の選択は、各特定応用による制約に依
存する。図２に示したグラフは、音声信号の３０ミリ秒
間の会話部分について、従来の単段階線形予測プロセス
によりＭ＝１５としてそのモデリングを行った包絡線
（曲線ＩＩ）および、本発明に従った線形予測プロセス
により、Ｍ１＝２、Ｍ２＝１３とするｑ＝２段階におい
てそのモデリングを行った包絡線（曲線ＩＩＩ）の比較
を示す。信号のサンプリング周波数Ｆｅは１６ｋＨｚで
ある。なお、信号のスペクトル（そのフーリエ変換のモ
ジュール）は、曲線Ｉにより示した。このスペクトル
は、オーディオ周波数信号を表しており、全体的に、高
い周波数のエネルギより低い周波数のエネルギの方が大
きい。スペクトルのダイナミック・レンジは、図２に示
したもの（６０ｄＢ）より大きくなることもある。曲線
（ＩＩ）および（ＩＩＩ）は、モデリングを行ったスペ
クトル包絡線｜１／Ａ（ｅ^2jπ^f/Fe）｜に対応してい
る。これらから本発明による解析方法が、実質的にスペ
クトルのモデリングを向上し、特に高い周波数（ｆ＞４
ｋＨｚ）ではそれが顕著であることがわかる。スペクト
ルの全般的なチルトならびに高い周波数におけるそのフ
ォルマントは、多段階解析プロセスによってより重視さ
れている。【００２９】以下、ＣＥＬＰタイプの音声コーダへの応
用において本発明を説明する。図３に、ＣＥＬＰコーダ
／デコーダに採用される音声合成プロセスを示す。励起
ジェネレータ１０は、インデックスｋに応答して所定コ
ードブロックに属する励起コードｃ_kを発生する。増幅
器１２は、励起利得βによりこの励起コードをβ倍し、
結果として得られる信号を長期合成フィルタ１４に通
す。フィルタ１４の出力信号は、この後短期合成フィル
タ１６に通されるが、その出力ｓ＾（＾の記号はｓの文
字の頭部にかかる、以下同様）は、ここで合成音声信号
と呼ぶものになる。この合成信号は、再生音声の主観的
品質を向上すべく意図されたポストフィルタ１７に印加
される。ポストフィルタリングの技術は、音声コーディ
ングの分野ではよく知られている（１９９５年１月発行
の「会話ならびに音声処理に係るＩＥＥＥ会報（ＩＥＥ
ＥＴｒａｎｓ．ｏｎＳｐｅｅｃｈａｎｄＡｕｄｉ
ｏＰｒｏｃｅｓｓｉｎｇ）」Ｖｏｌ．３−１の５９
〜７１ページに掲載されたＪ．Ｈ．チェン（Ｃｈｅｎ）
およびＡ．ガーショー（Ｇｅｒｓｈｏ）による「コード
化された音声の品質向上のための適応性ポストフィルタ
リング（Ａｄａｐｔｉｖｅｐｏｓｔｆｉｌｔｅｒｉｎ
ｇｆｏｒｑｕａｌｉｔｙｅｎｈａｎｃｅｍｅｎｔｏ
ｆｃｏｄｅｄｓｐｅｅｃｈ）」を参照されたい）。こ
こに示した例において、ポストフィルタ１７の係数は、
短期合成フィルタ１６内で特性決定するＬＰＣパラメー
タから得られる。ここで、他の従来のＣＥＬＰデコーダ
における場合と同様、ポストフィルタ１７が長期ポスト
フィルタリング要素も含んでいることを理解されたい。【００３０】前述の信号は、広帯域コーダ（５０〜７０
００Ｈｚ）用に、たとえば１６ｋＨｚに等しいサンプリ
ング・レートＦｅにおいて、たとえば１６ビット・ワー
ドで表現されたデジタル信号である。合成フィルタ１４
および１６は、概略において完全なリカーシブ・フィル
タである。長期合成フィルタ１４は、通常、Ｂ（ｚ）＝
１−Ｇｚ^-Tとするとき１／Ｂ（ｚ）で表される伝達関数
を有する。遅延Ｔおよび利得Ｇは、コーダにより適応的
に決定される長期予測（ＬＴＰ）パラメータを構成す
る。短期合成フィルタ１６を定義するＬＰＣパラメータ
は、コーダにおいて、音声信号の線形予測解析方法によ
り決定される。通例によるコーダならびにデコーダにお
いては、フィルタ１６の伝達関数が、一般に式（１）に
示したＡ（ｚ）を用いて１／Ａ（ｚ）という形で与えら
れる。本発明は、同様な形の伝達関数の採用を提案する
が、前述のように式（７）に示したＡ（ｚ）を用いる。
例として、それぞれの段階のパラメータをｑ＝２、Ｍ１
＝２、Ｍ２＝１３（Ｍ＝Ｍ１＋Ｍ２＝１５）とすること
ができる。【００３１】ここでは「励起信号」という語を用いて短
期合成フィルタ１４に印加される信号ｕ（ｎ）を表して
いる。この励起信号は、ＬＴＰ要素Ｇ．ｕ（ｎ−Ｔ）な
らびに残存要素、もしくはイノベーション・シーケンス
βｃ_k（ｎ）を含む。合成解析コーダにおいては、残存
要素の特性決定および、オプションとしてＬＴＰ要素の
特性決定を行うパラメータは、知覚重み付けフィルタを
使用し、閉ループにより求められる。図４は、ＣＥＬＰ
コーダのブロック図を示す。音声信号ｓ（ｎ）は、デジ
タル信号であり、たとえば、増幅ならびにフィルタリン
グが施されたマイクロフォン２２の出力信号を処理する
アナログ／デジタル・コンバータ２０によって与えられ
る。信号ｓ（ｎ）は、連続するフレームとしてΛ個の標
本にデジタル化され、それぞれはＬ個の標本のサブフレ
ームまたは励起フレームに分割される（例：Λ＝１６
０、Ｌ＝３２）。【００３２】ＬＰＣパラメータ、ＬＴＰパラメータおよ
びＥＸＣパラメータ（インデックスｋ、励起利得β）
は、それぞれ対応する解析モジュール２４、２６、２８
によりコーダ・レベルで求められる。これらのパラメー
タは、効果的なデジタル送信のための公知の方法で量子
化され、コーダの出力信号を生成するマルチプレクサ３
０に印加される。さらにこれらのパラメータは、モジュ
ール３２にも印加され、コーダの特定フィルタの初期状
態が演算される。このモジュール３２は、基本的に図３
に示したようなデコーディング・チェーンを構成する。
デコーダ同様、モジュール３２は、量子化済のＬＰＣパ
ラメータ、ＬＴＰパラメータおよびＥＸＣパラメータに
基づいて動作する。よくあるようにデコーダにおいてＬ
ＰＣパラメータに補間が施される場合は、同一の補間を
モジュール３２において実行する。このモジュール３２
により、コーダ・レベルで、デコーダの合成フィルタ１
４、１６の以前の状態、つまり対象となっているサブフ
レームに先行して合成パラメータならびに励起パラメー
タの関数として決定された状態を知ることが可能にな
る。【００３３】コーディング・プロセスの第１段階では、
音声信号ｓ（ｎ）の短期相関を解析することにより、短
期解析モジュール２４が短期合成フィルタを定義するＬ
ＰＣパラメータを決定する。この決定は、音声信号のス
ペクトル内容の展開を採入れることができるように、た
とえばΛ個の標本の１フレーム当り１回実行される。本
発明によれば、これは、図１に示した解析方法において
ｓ⁰（ｎ）＝ｓ（ｎ）とした場合に相当する。コーディ
ングにおけるその後の段階では、長期予測のＬＴＰパラ
メータを決定する。これらは、たとえば、Ｌ個の標本の
１サブフレーム当り１回実行される。減算器３４は、ヌ
ル入力信号に対し、音声信号ｓ（ｎ）から短期合成フィ
ルタ１６の応答を減算する。この応答は、伝達関数１／
Ａ（ｚ）を有するフィルタ３６によって決定されるが、
この伝達関数の係数はモジュール２４によって決定済の
ＬＰＣパラメータにより与えられ、その初期状態ｓ＾
は、Ｍ＝Ｍ１＋．．．ＭｑとするＭ個の合成信号の最終
標本に対応するようにモジュール３２により与えられ
る。減算器３４の出力信号は、スペクトル上においてエ
ラーが知覚的に最も気になる部位、つまりフォルマント
間の領域を強調する役割を担う知覚重み付けフィルタ３
８に印加される。【００３４】知覚重み付けフィルタ３８の伝達関数Ｗ
（ｚ）は、Ｗ（ｚ）＝ＡＮ（ｚ）／ＡＰ（ｚ）で表さ
れ、これにおいてＡＮ（ｚ）およびＡＰ（ｚ）を位数Ｍ
のＦＩＲ（有限インパルス応答）タイプの伝達関数とす
る。関数ＡＮ（ｚ）およびＡＰ（ｚ）の対応する係数ｂ
ｉおよびｃｉ（１≦ｉ≦Ｍ）は、各フレームについて、
知覚重み付け算定モジュール３９により演算されてフィ
ルタ３８に印加される。第１の可能性は、０≦γ₂≦γ₁
≦１とするとき、ＡＮ（ｚ）＝Ａ（ｚ／γ₁）およびＡ
Ｐ（ｚ）＝Ａ（ｚ／γ₂）を取ることであり、これによ
り、式（７）に示すＡ（ｚ）を用いるが、式（２）に示
す従来の形まで簡単化される。ｑ＝２、Ｍ１＝２かつＭ
２＝１３とする広帯域信号の場合は、γ₁＝０．９２、
γ₂＝０．６を選択することにより好ましい結果が得ら
れることがわかった。【００３５】しかしながら、本発明は、ほとんど演算を
追加することなく、Ｗ（ｚ）の式（６）を採用すること
により、量子化ノイズ形成に対する大きな柔軟性をもた
らすことを可能にした。つまり、【数４９】ｑ＝２、Ｍ１＝２かつＭ２＝１３とする広帯域信号の場
合は、γ１¹＝０．９、γ２¹＝０．６５、γ１²＝０．
９５、γ２²＝０．７５を選択することにより好ましい
結果が得られることがわかった。項Ａ１（ｚ／γ１¹）
／Ａ１（ｚ／γ２¹）により、フィルタ３８の全般的な
チルトの調整が可能になり、項Ａ２（ｚ／γ１²）／Ａ
２（ｚ／γ２²）によりフォルマント・レベルにおける
マスキングの調整が可能になる。【００３６】従来の方法においては、モジュール２６が
実行する閉ループＬＴＰ解析により、次に示す正規化相
関を最大にする遅延Ｔが選択される。【数５０】これにおいてｘ’（ｎ）は、対象となっているサブフレ
ームの間のフィルタ３８の出力信号を表し、ｙ_T（ｎ）
は、コンボルーション結果ｕ（ｎ−Ｔ）＊ｈ’（ｎ）を
表す。この式において、ｈ’（０）、ｈ’
（１），．．．，ｈ’（Ｌ−１）は、伝達関数Ｗ（ｚ）
／Ａ（ｚ）の、重み付け合成フィルタのインパルス応答
を示す。このインパルス応答ｈ’は、インパルス応答演
算モジュール４０によって、モジュール３９により与え
られる係数ｂ_iならびにｃ_i、および当該サブフレームに
対して決定されたＬＰＣパラメータの関数として、適切
であれば量子化ならびに補間の後に演算される。標本ｕ
（ｎ−Ｔ）は、長期合成フィルタ１４の以前の状態であ
り、モジュール３２からもたらされる。遅延Ｔがサブフ
レームの長さより短いことから、失われた標本ｕ（ｎ−
Ｔ）は、以前の標本に基づく補間によって、あるいは音
声信号から求められる。遅延Ｔの全体もしくは一部分
が、定義済のウィンドウ内において選択される。閉ルー
プ・サーチ・レンジを低減するため、およびそれによっ
て演算するコンボルーションｙ_T（ｎ）の数を低減する
ためには、まず開ループ遅延Ｔ’を、たとえばフレーム
当り１回決定し、その後、約Ｔ’の低減された間隔内で
各サブフレームに対する閉ループ遅延を選択することが
できる。最も簡単な態様においては、伝達関数Ａ（ｚ）
の逆関数を有するフィルタによるフィルタリングが可能
であれば、音声信号ｓ（ｎ）の自己相関を最大にする遅
延Ｔ’を開ループ・サーチで決定する。遅延Ｔが決定さ
れれば、長期予測利得Ｇは次式により求まる。【数５１】【００３７】サブフレームに関連するＣＥＬＰ励起をサ
ーチするため、最適化遅延Ｔに対してモジュール２６に
より演算された信号Ｇｙ_T（ｎ）が、まず減算器４２に
おいて信号ｘ’（ｎ）から減じられる。結果として得ら
れる信号ｘ（ｎ）は、逆方向フィルタ４４に印加され、
当該フィルタは、次式で表される信号Ｄ（ｎ）を出力す
る。【数５２】これにおいて、ｈ（０）、ｈ（１），．．．，ｈ（Ｌ−
１）は、合成フィルタおよび知覚重み付けフィルタから
なるフィルタのインパルス応答を示し、この応答は、モ
ジュール４０を介して演算される。換言すれば、この複
合フィルタは、伝達関数Ｗ（ｚ）／［Ａ（ｚ）．Ｂ
（ｚ）］を有することになる。マトリクスを用いれば、
これは次のように表される。【数５３】【００３８】ベクトルＤは、励起サーチ・モジュール２
８用の目標ベクトルを構成する。このモジュール２８
は、Ｐ_kおよびα_kが次式で与えられるとき、正規化自己
相関Ｐ_k２／α_k２を最大にするコードブック内のコード
ワードを決定する。【数５４】最適インデックスｋが決定されれば、励起利得βは、β
＝Ｐ_k／α_k２として得られる。図３を参照すると、ＣＥ
ＬＰデコーダは、コーダから出力されるビット・ストリ
ームを受け取るデマルチプレクサ８を備えている。ＥＸ
Ｃ励起パラメータおよび、ＬＴＰ合成パラメータならび
にＬＰＣ合成パラメータの量子化値は、合成信号ｓ＾を
再生するためにジェネレータ１０、増幅器１２およびフ
ィルタ１４、１６に分配され、この合成信号はポストフ
ィルタ１７に印加された後、コンバータ１８においてア
ナログ信号に変換され、さらに増幅されてスピーカ１９
に印加され、オリジナルの音声が再生される。【００３９】図３に示したデコーダの場合、ＬＰＣパラ
メータは、たとえば各種の線形予測段階に関連する反射
係数ｒ_i ^p（部分相関係数ないしはＰＡＲＣＯＲ係数とも
呼ばれる）の量子化インデックスからなる。モジュール
１５は、量子化インデックスからｒ_i ^pの量子化値を再生
し、ｑ個セットの線形予測係数を提供すべくその変換を
行う。この変換は、たとえば、レビンソン＝ダービンの
アルゴリズムにおける帰納法と同じものを使用して行な
われる。係数ａ_i ^pのセットは、式（４）により与えられ
る伝達関数１／Ａ¹（ｚ），．．．，１／Ａ^q（ｚ）を有
する、連続するｑ個のフィルタ／段階からなる短期合成
フィルタ１６に分配される。このフィルタ１６は、式
（１）により与えられる伝達関数１／Ａ（ｚ）を有する
単段階とすることも可能であり、その場合、係数ａ_iは
式（９）〜（１３）に従って演算される。【００４０】また係数ａ_i ^pのセットは、ポストフィルタ
１７にも分配され、このポストフィルタは、たとえば、
対象となっている例において次式で示される伝達関数を
有する。【数５５】これにおいてＡＰＮ（ｚ）およびＡＰＰ（ｚ）は、位数
ＭのＦＩＲタイプの伝達関数であり、Ｇ_pは利得定数、
μは正の定数、ｒ１は第１の反射係数である。反射係数
ｒ１は、複合合成フィルタの係数ａｉに関連する係数と
してもよく、その場合、この後の演算は不要になる。さ
らに、ｒ１として第１予測段階の反射係数を取ることも
可能であり（ｒ₁＝ｒ₁ ¹）、適切な場合にはこれを定数
μにより調整する。項ＡＰＮ（ｚ）／ＡＰＰ（ｚ）につ
いては、第１の可能性は、０≦β₁≦β₂≦１としてＡＰ
Ｎ（ｚ）＝Ａ（ｚ／β₁）およびＡＰＰ（ｚ）＝Ａ（ｚ
／β₂）を取ることであり、これにより、式（７）に示
すＡ（ｚ）を用いるが、式（３）に示す従来の形まで簡
単化される。【００４１】コーダの知覚重み付けフィルタの場合と同
様、本発明においては、ある段階と次の段階の間で異な
る係数β₁ならびにβ₂を採用することができる（式
（８））。つまり、ＡＰＰ（ｚ）およびＡＰＮ（ｚ）
は、次式で表される。【数５６】ｑ＝２、Ｍ１＝２かつＭ２＝１３とする広帯域信号の場
合は、β₁ ¹＝０．７、β₂ ¹＝０．９、β₁ ²＝０．９５、
β₂ ²＝０．９７を選択することにより好ましい結果が得
られることがわかった。【００４２】以上においては、順方向予測コーダ、つま
り、線形予測解析が行われるオーディオ周波数信号がコ
ーダの入力信号となるコーダにおける本発明の応用につ
いて説明してきた。本発明は、さらに、逆方向適応予測
コーダ／デコーダ、つまり、コーダ及びデコーダにおい
て合成信号の線形予測解析が行われるコーダ／デコーダ
にも応用できる（１９９２年６月発行のＩＥＥＥＪ．
ＳＡＣ，Ｖｏl.ｌ０，Ｎｏ．５の８３０〜８４８ペ
ージに掲載されたＪ．Ｈ．チェン（Ｃｈｅｎ）等による
「ＣＣＩＴＴ勧告の１６ｋｂｉｔ／ｓの音声コーディン
グ標準のための低遅延ＣＥＬＰコーダ（ＡＬｏｗ−Ｄ
ｅｌａｙＣＥＬＰＣｏｄｅｒｆｏｒｔｈｅＣＣＩＴ
Ｔ１６ｋｂｉｔ／ｓＳｐｅｅｃｈＣｏｄｉｎｇＳ
ｔａｎｄａｒｄ）」を参照されたい）。図５および図６
は、本発明を実施する逆方向適応ＣＥＬＰデコーダおよ
びＣＥＬＰコーダをそれぞれ示す。これにおいて、図３
ならびに図４にある要素に類似する要素には、同一の番
号を使用している。【００４３】逆方向適応デコーダは、短期合成フィルタ
１６に印加される励起信号ｕ（ｎ）を定義するパラメー
タの量子化値のみを受け取る。ここで取り上げている例
においては、これらのパラメータがインデックスｋ、関
連利得βならびにＬＴＰパラメータとなる。合成信号ｓ
＾（ｎ）は、図３のモジュール２４と同一の多段階線形
予測解析モジュール１２４により生成される。このモジ
ュール１２４は、励起信号の１フレームないしは続く数
フレーム用に、ＬＰＣパラメータをフィルタ１６に分配
し、同時に、前述のようにして係数が求められるポスト
フィルタ１７に分配する。【００４４】図６に示した対応するコーダは、局部発生
の合成信号に対して多段階線形予測解析を実行するが、
オーディオ信号ｓ（ｎ）に対しては実行しない。このた
め、基本的に図５のデコーダの要素１０、１２、１４、
１６、および１２４からなる局部デコーダ１３２が備わ
る。局部デコーダ１３２は、さらに適応辞書の標本ｕお
よびフィルタ３６の初期状態ｓ＾に対して、合成信号の
解析により得られたＬＰＣパラメータを分配し、このパ
ラメータを知覚重み付け算定モジュール３９およびモジ
ュール４０で使用し、インパルス応答ｈおよびｈ’を演
算する。このほかに関して、コーダの動作は、ＬＰＣ解
析モジュール２４が不必要になることを除けば、図４を
参照して説明したコーダの動作と同一となる。デコーダ
には、ＥＸＣパラメータおよびＬＴＰパラメータのみが
送られる。【００４５】図７および図８は、混合適応のＣＥＬＰデ
コーダおよびＣＥＬＰコーダをそれぞれ示すブロック図
である。第１段階（１つもしくは複数）の線形予測係数
は、コーダによって実行されるオーディオ周波数信号の
順方向解析の結果として得られ、最終の段階（１つもし
くは複数）の線形予測係数は、デコーダ（およびコーダ
に備わる局部デコーダ）によって実行される合成信号の
逆方向解析の結果として得られる。ここでは、図３〜図
６にある要素に類似する要素に対し、同一の番号を使用
している。図７に示した混合デコーダは、短期合成フィ
ルタ１６に印加される励起信号ｕ（ｎ）を定義するＥＸ
ＣパラメータおよびＬＴＰパラメータの量子化値、およ
びコーダが実行する順方向解析により決定されるＬＰＣ
／Ｆパラメータの量子化値を受け取る。このＬＰＣ／Ｆ
パラメータは、１≦ｐ≦ｑＦとするとき、ｑＦ個セット
の線形予測係数ａ１^F,p，．．．，ａ_MFp ^F,pを表し、Ａ
Ｆ（ｚ）を次式とする、フィルタ１６の伝達関数１／Ａ
（ｚ）の第１の要素１／ＡＦ（ｚ）を定義する。【数５７】【００４６】ＬＰＣ／Ｆパラメータを得るために、図８
に示した混合コーダは、モジュール２２４／Ｆを備え、
このモジュールは、コード化されるオーディオ周波数信
号ｓ（ｎ）に対し、ｑ_F＞１であれば図１を参照して説
明した方法で解析を実行し、ｑ_F＝１であれば単段階の
解析を実行する。短期合成フィルタ１６の伝達関数１／
Ａ（ｚ）＝１／［Ａ^F（ｚ）．Ａ^B（ｚ）］のもう一つの
要素１／Ａ^B（ｚ）は、次式により与えられる。【数５８】混合デコーダは、係数ａｉ^B,Pを決定するために、短期
合成フィルタ１６により生成された合成信号ｓ＾（ｎ）
のフィルタリングを行う伝達関数Ａ^F（ｚ）を有する逆
関数フィルタ２００を備え、フィルタリング後の合成信
号ｓ＾⁰（ｎ）を生成する。モジュール２２４／Ｂは、
ｑＢ＞１であれば図１を参照して説明した方法でこの信
号ｓ＾⁰（ｎ）の線形予測解析を実行し、ｑ_B＝１であれ
ば単段階の線形予測解析を実行する。このようにして得
られたＬＰＣ／Ｂ係数は、その後に続くフレームに対し
て第２の要素を定義するために合成フィルタ１６に分配
される。ＬＰＣ／Ｆ係数と同様に、この係数はポストフ
ィルタ１７にも分配され、その要素ＡＰＮ（ｚ）および
ＡＰＰ（ｚ）は、ＡＰＮ（ｚ）＝Ａ（ｚ／β₁）、ＡＰ
Ｐ（ｚ）＝Ａ（ｚ／β₂）の形、もしくは次に示す形に
なる。【数５９】【００４７】係数のペアβ₁ ^F,p、β₂ ^F,pおよびβ₁ ^B,p、
β₂ ^B,pは、０≦β₁ ^F,p≦β₂ ^F,p≦１および、０≦β₁ ^B,p
≦β₂ ^B,p≦１という関係を有し、個別に最適化される。
混合コーダに備わる局部デコーダ２３２は、基本的に図
７に示した要素１０、１２、１４、１６、２００、およ
び２２４／Ｂよりなる。局部デコーダ２３２は、さらに
適応辞書の標本ｕおよびフィルタ３６の初期状態ｓ＾に
対して、ＬＰＣ／Ｂパラメータを分配し、知覚重み付け
算定モジュール３９およびモジュール４０ではこのパラ
メータを解析モジュール２２４／Ｆから分配されるＬＰ
Ｃ／Ｆパラメータとともに使用し、これによりインパル
ス応答ｈおよびｈ’を演算する。知覚重み付けフィルタ
３８の伝達関数は、モジュール３９により算定され、Ｗ
（ｚ）＝Ａ（ｚ／γ₁）／Ａ（ｚ／γ₂）の形、もしくは
次に示す形になる。【数６０】係数のペアγ₁ ^F,p、γ₂ ^F,pおよびγ₁ ^B,p、γ₂ ^B,pは、０
≦γ₂ ^F,p≦γ₂ ^F,p≦１および、０≦γ₂ ^B,p≦γ₁ ^B,p≦１
という関係を有し、個別に最適化される。【００４８】このほかの点に関して混合コーダは、図４
を参照して説明したコーダと全く同じに動作する。デコ
ーダには、ＥＸＣパラメータ、ＬＴＰパラメータおよび
ＬＰＣ／Ｆパラメータのみが送られる。

【図面の簡単な説明】【図１】本発明による線形予測解析方法を示すフロー
チャートである。【図２】本発明による方法の結果と、従来の線形予測
解析方法による結果を比較したスペクトル図である。【図３】本発明を実施し得るＣＥＬＰコーダを示すブ
ロック図である。【図４】本発明を実施し得るＣＥＬＰデコーダを示す
ブロック図である。【図５】本発明を実施し得るＣＥＬＰコーダの変形例
を示すブロック図である。【図６】本発明を実施し得るＣＥＬＰデコーダの変形
例を示すブロック図である。【図７】本発明を実施し得るＣＥＬＰコーダの別の変
形例を示すブロック図である。【図８】本発明を実施し得るＣＥＬＰデコーダの別の
変形例を示すブロック図である。【符号の説明】５₁…位数Ｍ１の線形予測を行う第１段階５_p…位数Ｍｐの線形予測を行う第ｐ段階５_q…位数Ｍｑの線形予測を行う第ｑ段階

Claims

【特許請求の範囲】【請求項１】オーディオ周波数信号の短期スペクトル
に依存するスペクトルのパラメータを決定するための、
ｑ個の連続する予測段階（５_p）からなるオーディオ周
波数信号の線形予測解析方法であって、ｑは１を超える
整数であり、各予測段階ｐ（１≦ｐ≦ｑ）においては、
各段階ｐに対してあらかじめ定義された数をＭｐとする
とき、Ｍｐ個の当該段階の入力信号の線形予測係数
ａ₁ ^p，．．．，ａ_Mp ^pを表すパラメータを決定し、解析
対象のオーディオ周波数信号は第１段階の入力信号（ｓ
⁰（ｎ））を構成し、ｐ＋１段階の入力信号（ｓ
^p（ｎ））は、次式で示される伝達関数を有するフィル
タによってフィルタリングされる、ｐ段階の入力信号
（ｓ^p-1（ｎ））よりなることを特徴とする、オーディ
オ周波数信号（ｓ⁰（ｎ））の線形予測解析方法。【数１】【請求項２】前記線形予測係数の数Ｍｐは、ある段階
から次の段階に段階が進むと増加することを特徴とする
前記請求項１記載の解析方法。【請求項３】短期合成フィルタ（１６）を定義するパ
ラメータ（ＬＰＣ）を決定するため、連続フレームにデ
ジタル化されたオーディオ周波数信号（ｓ（ｎ））を線
形予測解析するステップ；前記オーディオ周波数信号を
表す合成信号（ｓ＾（ｎ））を生成するため、前記短期
合成フィルタ（１６）に印加される励起信号（ｕ
（ｎ））を定義する励起パラメータ（ｋ、β、ＬＴＰ）
を決定するステップ；および、前記短期合成フィルタを定義するパラメータならびに前
記励起パラメータの量子化値を生成するステップ；から
なる、オーディオ周波数信号のコーディング方法であっ
て、ｑを１を超える整数とするとき、前記線形予測解析
はｑ個の連続する段階（５_p）を伴うプロセスであり、
該プロセスは、各予測段階ｐ（１≦ｐ≦ｑ）において、
各段階ｐに対してあらかじめ定義された数をＭｐとする
とき、Ｍｐ個の当該段階の入力信号の線形予測係数
ａ₁ ^p，．．．，ａ_Mp ^pを表すパラメータの決定、第１段
階の入力信号（ｓ⁰（ｎ））を構成するコーディング対
象のオーディオ周波数信号（ｓ（ｎ））、および、伝達
関数を有するフィルタによってフィルタリングされる、
ｐ段階の入力信号（ｓ^p-1（ｎ））よりなるｐ＋１段階
の入力信号（ｓ^p（ｎ））を含み、【数２】前記短期合成フィルタ（１６）は、Ａ（ｚ）を次式とす
るとき、１／Ａ（ｚ）の形で表される伝達関数を有する
ことを特徴とする、オーディオ周波数信号のコーディン
グ方法。【数３】【請求項４】前記線形予測係数の数Ｍｐは、ある段階
から次の段階に段階が進むと増加することを特徴とする
前記請求項３記載のコーディング方法。【請求項５】前記励起パラメータの少なくとも一部
は、前記オーディオ周波数信号（ｓ（ｎ））と前記合成
信号（ｓ＾（ｎ））の差を、少なくとも１つの知覚重み
付けフィルタ（３８）によってフィルタリングした結果
として得られるエラー信号のエネルギを最小化すること
により決定され、該知覚重み付けフィルタは、γ₁およ
びγ₂を０≦γ₂≦γ₁≦１の関係を有するスペクトル拡
張係数とするとき、Ｗ（ｚ）＝Ａ（ｚ／γ₁）／Ａ（ｚ
／γ₂）の形で表される伝達関数を有することを特徴と
する、前記請求項３または４記載のコーディング方法。【請求項６】前記励起パラメータの少なくとも一部
は、前記オーディオ周波数信号（ｓ（ｎ））と前記合成
信号（ｓ＾（ｎ））の差を、少なくとも１つの知覚重み
付けフィルタ（３８）によってフィルタリングした結果
として得られるエラー信号のエネルギを最小化すること
により決定され、該知覚重み付けフィルタは、γ₁ ^pおよ
びγ₂ ^pを、１≦ｐ≦ｑとするｐ、ｑにおいて０≦γ₂ ^p≦
γ₁ ^p≦１の関係を有するスペクトル拡張係数のペアとす
るとき次式で表される伝達関数を有することを特徴とす
る、前記請求項３または４記載のコーディング方法。【数４】【請求項７】短期合成フィルタ（１６）を定義するパ
ラメータ（ＬＰＣ）ならびに励起パラメータ（ｋ、β、
ＬＴＰ）の量子化値を受取るステップであって、合成フ
ィルタを定義するパラメータは、ｑを１を超える整数と
するとき、ｑ個セットの線形予測係数（ａ_i ^p）を定義
し、各セットｐは、定義済の数Ｍｐ個の係数を含むもの
とするステップ；前記励起パラメータの量子化値に基づ
いて励起信号（ｕ（ｎ））を生成するステップ；およ
び、Ａ（ｚ）を次式とするとき、１／Ａ（ｚ）の形で表され
る伝達関数を有する合成フィルタ（１６）により励起フ
ィルタのフィルタリングを行うことにより合成オーディ
オ周波数信号（ｓ＾（ｎ））を生成するステップであっ
て、【数５】係数ａ₁ ^p，．．．，ａ_Mp ^pは、１≦ｐ≦ｑとするｐ、ｑ
においてｐ番目のセットの線形予測係数に対応するもの
とするステップ；を含むことを特徴とする、ビット・ス
トリームによってコード化されたオーディオ周波数信号
を構成するためにビット・ストリームをデコーディング
する方法。【請求項８】前記合成オーディオ周波数信号（ｓ＾
（ｎ））は、β₁およびβ₂を０≦β₂≦β₁≦１の関係を
有する係数とするとき、Ａ（ｚ／β₁）／Ａ（ｚ／β₂）
の形で表される項を含む伝達関数（Ｈ_PF（ｚ））を有す
るポストフィルタ（１７）に印加されることを特徴とす
る、前記請求項７記載のデコーディング方法。【請求項９】前記合成オーディオ周波数信号（ｓ＾
（ｎ））は、次式で表される項を含む伝達関数（Ｈ
_PF（ｚ））を有するポストフィルタ（１７）に印加され
るものとし、【数６】これにおいて、β₁ ^p、β₂ ^pは、１≦ｐ≦ｑとするｐ、ｑ
に関して０≦β₁ ^p≦β₂ ^p≦１の関係を有する係数のペア
を表し、Ａ^p（ｚ）は、ｐ番目のセットの線形予測係数
に対して次式で示される関数を表すものとする、前記請
求項７記載のデコーディング方法。【数７】【請求項１０】連続するフレームにデジタル化された
第１のオーディオ周波数信号をコーディングする方法に
おいて、短期合成フィルタ（１６）を定義するパラメータ（ＬＰ
Ｃ）を決定するために第２のオーディオ周波数信号（ｓ
＾（ｎ））の線形予測解析を行うステップ；前記第１の
オーディオ周波数信号を表す合成信号（ｓ＾（ｎ））を
生成するため、前記短期合成フィルタ（１６）に印加さ
れる励起信号（ｕ（ｎ））を定義する励起パラメータ
（ｋ、β、ＬＴＰ）を決定するステップであって、該合
成信号は、少なくとも１つのその後に続くフレームに対
する前記第２のオーディオ周波数信号を構成するものと
するステップ；および、前記励起パラメータの量子化値を生成するステップ；を
含み、前記線形予測解析は、ｑを１を超える整数とする
とき、ｑ個の連続する段階（５_p）を伴うプロセスであ
り、該プロセスは、各予測段階ｐ（１≦ｐ≦ｑ）におい
て、各段階ｐに対してあらかじめ定義された数Ｍｐに関
し、Ｍｐ個の当該段階の入力信号の線形予測係数
ａ₁ ^p，．．．，ａ_Mp ^pを表すパラメータの決定、第１段
階の入力信号（ｓ⁰（ｎ））を構成する前記第２のオー
ディオ周波数信号（ｓ＾（ｎ））、および、次式で示さ
れる伝達関数を有するフィルタによってフィルタリング
される、ｐ段階の入力信号（ｓ^p-1（ｎ））よりなるｐ
＋１段階の入力信号（ｓ^p（ｎ））を含み、【数８】前記短期合成フィルタ（１６）は、Ａ（ｚ）を次式とす
るとき、１／Ａ（ｚ）の形で表される伝達関数を有する
ことを特徴とする、連続するフレームにデジタル化され
た第１のオーディオ周波数信号をコーディングする方
法。【数９】【請求項１１】前記線形予測係数の数Ｍｐは、ある段
階から次の段階に段階が進むと増加することを特徴とす
る前記請求項１０記載のコーディング方法。【請求項１２】前記励起パラメータの少なくとも一部
は、前記第１のオーディオ周波数信号（ｓ（ｎ））と前
記合成信号（ｓ＾（ｎ））の差を、少なくとも１つの知
覚重み付けフィルタ（３８）によってフィルタリングし
た結果として得られるエラー信号のエネルギを最小化す
ることにより決定され、該知覚重み付けフィルタは、γ
₁およびγ₂を０≦γ₂≦γ₁≦１の関係を有するスペクト
ル拡張係数とするとき、Ｗ（ｚ）＝Ａ（ｚ／γ₁）／Ａ
（ｚ／γ₂）の形で表される伝達関数を有することを特
徴とする、前記請求項１０または１１記載のコーディン
グ方法。【請求項１３】前記励起パラメータの少なくとも一部
は、前記第１のオーディオ周波数信号（ｓ（ｎ））と前
記合成信号（ｓ＾（ｎ））の差を、少なくとも１つの知
覚重み付けフィルタ（３８）によってフィルタリングし
た結果として得られるエラー信号のエネルギを最小化す
ることにより決定され、該知覚重み付けフィルタは、γ
₁ ^pおよびγ₂ ^pを、１≦ｐ≦ｑとするｐ、ｑにおいて０≦
γ₂ ^p≦γ₁ ^p≦１の関係を有するスペクトル拡張係数のペ
アとするとき次式で表される伝達関数を有することを特
徴とする、前記請求項１０または１１記載のコーディン
グ方法。【数１０】【請求項１４】励起パラメータ（ｋ、β、ＬＴＰ）の
量子化値を受取るステップ；前記励起パラメータの量子
化値に基づいて励起信号（ｕ（ｎ））を生成するステッ
プ；短期合成フィルタ（１６）により励起信号のフィル
タリングを行うことによって合成オーディオ周波数信号
（ｓ＾（ｎ））を生成するステップ；合成信号（ｓ＾
（ｎ））の線形予測解析を実行して、少なくとも１つの
その後に続くフレームのための短期合成フィルタ（１
６）の係数を獲得するステップ；を特徴とし、前記線形
予測解析は、ｑを１を超える整数とするとき、ｑ個の連
続する段階（５_p）を伴うプロセスであり、該プロセス
は、各予測段階ｐ（１≦ｐ≦ｑ）において、各段階ｐに
対してあらかじめ定義された数Ｍｐに関し、Ｍｐ個の当
該段階の入力信号の線形予測係数ａ₁ ^p，．．．，ａ_Mp ^p
を表すパラメータの決定、第１段階の入力信号（ｓ
⁰（ｎ））を構成する前記合成信号（ｓ＾（ｎ））、お
よび、次式で表される伝達関数を有するフィルタによっ
てフィルタリングされる、ｐ段階の入力信号（ｓ
^p-1（ｎ））よりなるｐ＋１段階の入力信号（ｓ
^p（ｎ））を含み、【数１１】前記短期合成フィルタ（１６）は、Ａ（ｚ）を次式とす
るとき、１／Ａ（ｚ）の形で表される伝達関数を有する
ことを特徴とする、ビット・ストリームによりコード化
されたオーディオ周波数信号を連続するフレームに構成
するためにビット・ストリームをデコーディングする方
法。【数１２】【請求項１５】前記合成オーディオ周波数信号（ｓ＾
（ｎ））は、β₁およびβ₂を０≦β₂≦β₁≦１の関係を
有する係数とするとき、Ａ（ｚ／β₁）／Ａ（ｚ／β₂）
の形で表される項を含む伝達関数（Ｈ_PF（ｚ））を有す
るポストフィルタ（１７）に印加されることを特徴とす
る、前記請求項１４記載のデコーディング方法。【請求項１６】前記合成オーディオ周波数信号（ｓ＾
（ｎ））は、次式で表される項を含む伝達関数（ＨＰＦ
（ｚ））を有するポストフィルタ（１７）に印加される
ものとし、【数１３】これにおいて、β₁ ^p、β₂ ^pは、１≦ｐ≦ｑとするｐ、ｑ
に関して０≦β₁ ^p≦β₂
^{p≦１の関係を有する係数のペアを表すものとする、前}
^{記請求項１４記載のデコーディング方法。} ^{【請求項１７】連続するフレームにデジタル化された}
^{第１のオーディオ周波数信号をコーディングする方法に}
^おいて、 ^{短期合成フィルタ（１６）の第１の要素を定義するパラ}
^{メータ（ＬＰＣ／Ｆ）を決定するために前記第１のオー}
^{ディオ周波数信号（ｓ（ｎ））の線形予測解析を行うス}
^{テップ；前記第１のオーディオ周波数信号を表す合成信}
^{号（ｓ＾（ｎ））を生成するために、前記短期合成フィ}
^{ルタ（１６）に印加される励起信号（ｕ（ｎ））を定義}
^{する励起パラメータ（ｋ、β、ＬＴＰ）を決定するステ}
^{ップ；前記短期合成フィルタ（１６）の第１の要素を定}
^{義するパラメータならびに前記励起パラメータの量子化}
^{値を生成するステップ；前記短期合成フィルタの第１の}
^{要素の伝達関数の逆関数に対応する伝達関数を有するフ}
^{ィルタにより、前記合成信号（ｓ＾（ｎ））のフィルタ}
^{リングを行うステップ；および、} ^{フィルタリング後の合成信号（（ｓ＾} ⁰ （ｎ））の線形
予測解析を行い、少なくとも１つのその後に続くフレー
ムのための短期合成フィルタの第２の要素の係数を得る
ステップ；を含み、前記第１のオーディオ周波数の線形
予測解析は、ｑ_Fを少なくとも１に等しい整数とすると
き、ｑＦ個の連続する段階（５_p）を伴うプロセスであ
り、該プロセスは、各予測段階ｐ（１≦ｐ≦ｑ_F）にお
いて、各段階ｐに対してあらかじめ定義され、当該段階
の入力信号の線形予測係数ａ₁ ^F,p，．．．，ａ_MFp ^F,pの
個数であるＭＦｐ個のパラメータの決定、ｑＦ段階を伴
うプロセスの第１段階の入力信号（ｓ⁰（ｎ））を構成
する前記第１のオーディオ周波数信号、および、次式で
表される伝達関数を有するフィルタによってフィルタリ
ングされる、ｑＦ段階を伴うプロセスのｐ段階の入力信
号（ｓ^p-1（ｎ））よりなる、ｑＦ段階を伴うプロセス
のｐ＋１段階の入力信号（ｓ^p（ｎ））を含み、【数１４】前記短期合成フィルタ（１６）の第１の要素は、ＡＦ
（ｚ）を次式とするとき、１／Ａ^F（ｚ）の形で表され
る伝達関数を有し、【数１５】前記フィルタリング後の合成信号の線形予測解析は、ｑ
_Bを少なくとも１に等しい整数とするとき、ｑ_B個の連続
する段階（５_p）を伴うプロセスであり、該プロセス
は、各予測段階ｐ（１≦ｐ≦ｑ_B）において、各段階ｐ
に対してあらかじめ定義され、当該段階の入力信号の線
形予測係数ａ₁ ^B,p，．．．，ａ_MBp ^B,pの個数であるＭＦ
ｐ個のパラメータの決定、ｑ_B段階を伴うプロセスの第
１段階の入力信号（ｓ⁰（ｎ））を構成する前記フィル
タリング後の合成信号（ｓ＾⁰（ｎ））、および、次式
で表される伝達関数を有するフィルタによってフィルタ
リングされる、ｑ_B段階を伴うプロセスのｐ段階の入力
信号（ｓ^p-1（ｎ））よりなる、ｑ_B段階を伴うプロセス
のｐ＋１段階の入力信号（ｓ^p（ｎ））を含み、【数１６】前記短期合成フィルタ（１６）の第２の要素は、ＡＢ
（ｚ）を次式とするとき、１／Ａ^B（ｚ）の形で表され
る伝達関数を有し、【数１７】前記短期合成フィルタ（１６）は、Ａ（ｚ）＝Ａ
^F（ｚ）．Ａ^B（ｚ）とするとき、１／Ａ（ｚ）の形で表
される伝達関数を有することを特徴とする方法。【請求項１８】前記励起パラメータの少なくとも一部
は、前記第１のオーディオ周波数信号（ｓ（ｎ））と前
記合成信号（ｓ＾（ｎ））の差を、少なくとも１つの知
覚重み付けフィルタ（３８）によってフィルタリングし
た結果として得られるエラー信号のエネルギを最小化す
ることにより決定され、該知覚重み付けフィルタは、γ
₁およびγ₂を、０≦γ₂≦γ₁≦１の関係を有するスペク
トル拡張係数とするときＷ（ｚ）＝Ａ（ｚ／γ₁）／Ａ
（ｚ／γ₂）の形で表される伝達関数を有することを特
徴とする、前記請求項１７記載のコーディング方法。【請求項１９】前記励起パラメータの少なくとも一部
は、前記第１のオーディオ周波数信号（ｓ（ｎ））と前
記合成信号（ｓ＾（ｎ））の差を、少なくとも１つの知
覚重み付けフィルタ（３８）によってフィルタリングし
た結果として得られるエラー信号のエネルギを最小化す
ることにより決定され、該知覚重み付けフィルタは、次
式で表される伝達関数を有し、【数１８】これにおいてγ₁ ^F,pおよびγ₂ ^F,pは、１≦ｐ≦ｑ_Fの
時、０≦γ₂ ^F,p≦γ₁ ^F,p≦１の関係を有するスペクトル
拡張係数のペアを表し、また、γ₁ ^B,pおよびγ₂ ^B,pは、
１≦ｐ≦ｑ_Bの時、０≦γ₂ ^B,p≦γ₁ ^B,p≦１の関係を有
するスペクトル拡張係数のペアを表すことを特徴とす
る、前記請求項１７記載のコーディング方法。【請求項２０】ビット・ストリームによりコード化さ
れたオーディオ周波数信号を連続するフレームに構成す
るためにビット・ストリームをデコーディングする方法
において、短期合成フィルタ（１６）の第１の要素を定義するパラ
メータ（ＬＰＣ／Ｆ）ならびに励起パラメータ（ｋ、
β、ＬＴＰ）の量子化値を受け取るステップであり、該
パラメータは、ｑ_Fを少なくとも１に等しい整数とする
とき、ｑ_F個セットの線形予測係数ａ₁ ^F,p，．．．，ａ
_MFp ^F,pを表す前記短期合成フィルタの第１の要素を定義
し、各セットｐは、あらかじめ定義された数ＭＦ_pに関
し、ＭＦｐ個の係数、Ａ^F（ｚ）を次式とするとき、１
／Ａ^F（ｚ）の形で表される伝達関数を有する前記短期
合成フィルタ（１６）の第１の要素を含むものとするス
テップ【数１９】前記励起パラメータの量子化値に基づいて励起信号（ｕ
（ｎ））を生成するステップ；前記短期合成フィルタ
（１６）の第２の要素の伝達関数を１／Ａ^B（ｚ）で表
し、Ａ（ｚ）＝Ａ^F（ｚ）．Ａ^B（ｚ）とするとき、１／
Ａ（ｚ）の形で表される伝達関数を有する短期合成フィ
ルタ（１６）により前記励起信号をフィルタリングする
ことにより合成オーディオ周波数信号（ｓ＾（ｎ））を
生成するステップ；前記合成信号（ｓ＾（ｎ））を伝達
関数Ａ^F（ｚ）を有するフィルタによりフィルタリング
するステップ；および、フィルタリング後の合成信号（ｓ＾⁰（ｎ））を線形予
測解析を実行して、少なくとも１つのその後に続くフレ
ームのための短期合成フィルタ（１６）の第２の要素の
係数を得るステップ；を含み、前記フィルタリング後の
合成信号の線形予測解析は、ｑ_Bを少なくとも１に等し
い整数とするとき、ｑ_B個の連続する段階（５_p）を伴う
プロセスであり、該プロセスは、各予測段階ｐ（１≦ｐ
≦ｑ_B）において、各段階ｐに対してあらかじめ定義さ
れた数ＭＢ_pに関し、ＭＢ_p個の当該段階の入力信号の線
形予測係数ａ₁ ^B,p，．．．，ａ_MBp ^B,pを表すパラメータ
の決定、第１段階の入力信号（ｓ⁰（ｎ））を構成する
前記フィルタリング後の合成信号（ｓ＾⁰（ｎ））、お
よび、次式で表される伝達関数を有するフィルタによっ
てフィルタリングされる、ｐ段階の入力信号（ｓ
^p-1（ｎ））よりなる、ｐ＋１段階の入力信号（ｓ
^p（ｎ））を含み、【数２０】前記短期合成フィルタ（１６）の第２の要素は、ＡＢ
（ｚ）を次式とするとき、１／Ａ^B（ｚ）の形で表され
る伝達関数を有することを特徴とする方法。【数２１】【請求項２１】前記合成オーディオ周波数信号（ｓ＾
（ｎ））は、β₁およびβ₂を０≦β₁≦β₂≦１の関係を
有する係数とするとき、Ａ（ｚ／β₁）／Ａ（ｚ／β₂）
の形で表される項を含む伝達関数（Ｈ_PF（ｚ））を有す
るポストフィルタに印加されることを特徴とする、前記
請求項２０記載のデコーディング方法。【請求項２２】前記合成オーディオ周波数信号（ｓ＾
（ｎ））は、次式で表される項を含む伝達関数（Ｈ
_PF（ｚ））を有するポストフィルタ（１７）に印加され
るものとし、【数２２】これにおいて、β₁ ^F,p、β₂ ^F,pは、１≦ｐ≦ｑ_Fとする
とき、０≦β₁ ^F，ｐ≦β₂ ^F，ｐ≦１の関係を有する係数
のペアを表すものとし、β₁ ^B,p、β₂ ^B,pは、１≦ｐ≦ｑ
_Bとするとき、０≦β₁ ^B，ｐ≦β₂ ^B，ｐ≦１の関係を有
する係数のペアを表すものとする、前記請求項２０記載
のデコーディング方法。