JPH10260699A - 音声符号化方法および装置 - Google Patents
音声符号化方法および装置Info
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- G10L19/04—Speech or audio signals analysis-synthesis techniques for redundancy reduction, e.g. in vocoders; Coding or decoding of speech or audio signals, using source filter models or psychoacoustic analysis using predictive techniques
- G10L19/06—Determination or coding of the spectral characteristics, e.g. of the short-term prediction coefficients
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Abstract
(57)【要約】 （修正有）
【課題】 高い圧縮利得を得ることの出来る音声符号化
方法及び装置。 【解決手段】 後向き適応予測を使用して音声電気信号
を符号化する方法。符号化すべき音声電気信号の第１の
時間フレームが受信され、修正された離散コサイン変換
（ＭＤＣＴ）を使用し周波数領域に変換される。結果と
して生ずる周波数スペクトルは、１０２４個のスペクト
ル成分を有する。音声電気信号の後続する時間フレーム
が次いで受信され、各々のスペクトル成分についてのス
ペクトルデータ値のストリームを発生するように、離散
コサイン変換が順々に各々に適用する。各々のストリー
ムについて、一組の予測係数が、ストリームの所定の数
の以前に受信した連続的なスペクトル値を使用して各々
のスペクトル値について計算する。一組の線形予測係数
を使用して、予測されたスペクトル値が発生し、また、
予測されたスペクトル値と対応する実際のスペクトル値
の間の誤差を計算する。
方法及び装置。 【解決手段】 後向き適応予測を使用して音声電気信号
を符号化する方法。符号化すべき音声電気信号の第１の
時間フレームが受信され、修正された離散コサイン変換
（ＭＤＣＴ）を使用し周波数領域に変換される。結果と
して生ずる周波数スペクトルは、１０２４個のスペクト
ル成分を有する。音声電気信号の後続する時間フレーム
が次いで受信され、各々のスペクトル成分についてのス
ペクトルデータ値のストリームを発生するように、離散
コサイン変換が順々に各々に適用する。各々のストリー
ムについて、一組の予測係数が、ストリームの所定の数
の以前に受信した連続的なスペクトル値を使用して各々
のスペクトル値について計算する。一組の線形予測係数
を使用して、予測されたスペクトル値が発生し、また、
予測されたスペクトル値と対応する実際のスペクトル値
の間の誤差を計算する。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、電子信号を符号化
して復号するための方法およびそのような方法を実行す
るための装置に関する。
して復号するための方法およびそのような方法を実行す
るための装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】デジタル形態のデータの伝送は、信号対
雑音比を増加し、また、伝送チャンネルに沿った情報容
量を増加することが良く知られている。しかしながら、
デジタル信号を大幅に圧縮することによりチャンネル容
量を更に増加したいという要求が依然存在している。音
声信号に関しては、二つの基本的な圧縮原理が慣例的に
適用される。これらの第１のものは、源信号における統
計的なまたは決定論的な冗長性を除去することを伴う一
方、第２のものは、源信号から人の知覚に関して冗長で
ある成分を抑圧あるいは除去することを伴う。最近、後
者の原理は高音質の音声の用途では有力になっており、
典型的には、音声信号を複数の周波数成分（しばしば
‘サブバンド’と呼ばれる）に分離することを伴ってお
り、複数の周波数成分の各々は分析され、（聴取者にと
っての）不適切さを取り除くように決定された量子化精
度で量子化される。ＩＳＯ（Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａ
ｌ Ｓｔａｎｄａｒｄｓ Ｏｒｇａｎｉｓａｔｉｏｎ）
ＭＰＥＧ（Ｍｏｖｉｎｇ Ｐｉｃｔｕｒｅｓ Ｅｘｐｅ
ｒｔ Ｇｒｏｕｐ）音声符号化標準および他の音声符号
化標準は、この原理を使用して更に定義している。しか
しながら、ＭＰＥＧ（および他の標準）は、データ速度
を更に減少させるように、‘適応予測’として知られる
技術も同様に使用する。
雑音比を増加し、また、伝送チャンネルに沿った情報容
量を増加することが良く知られている。しかしながら、
デジタル信号を大幅に圧縮することによりチャンネル容
量を更に増加したいという要求が依然存在している。音
声信号に関しては、二つの基本的な圧縮原理が慣例的に
適用される。これらの第１のものは、源信号における統
計的なまたは決定論的な冗長性を除去することを伴う一
方、第２のものは、源信号から人の知覚に関して冗長で
ある成分を抑圧あるいは除去することを伴う。最近、後
者の原理は高音質の音声の用途では有力になっており、
典型的には、音声信号を複数の周波数成分（しばしば
‘サブバンド’と呼ばれる）に分離することを伴ってお
り、複数の周波数成分の各々は分析され、（聴取者にと
っての）不適切さを取り除くように決定された量子化精
度で量子化される。ＩＳＯ（Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａ
ｌ Ｓｔａｎｄａｒｄｓ Ｏｒｇａｎｉｓａｔｉｏｎ）
ＭＰＥＧ（Ｍｏｖｉｎｇ Ｐｉｃｔｕｒｅｓ Ｅｘｐｅ
ｒｔ Ｇｒｏｕｐ）音声符号化標準および他の音声符号
化標準は、この原理を使用して更に定義している。しか
しながら、ＭＰＥＧ（および他の標準）は、データ速度
を更に減少させるように、‘適応予測’として知られる
技術も同様に使用する。
【０００３】適応予測の特定の形態は、‘後向き適応型
格子予測’として知られている。Ｆｕｃｈｓ他著の‘Ｉ
ｍｐｒｏｖｉｎｇ ＭＰＥＧ Ａｕｄｉｏ Ｃｏｄｉｎ
ｇｂｙ Ｂａｃｋｗａｒｄ Ａｄａｐｔｉｖｅ Ｌｉｎ
ｅａｒ Ｓｔｅｒｅｏ Ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ’，ＡＥ
Ｓ Ｃｏｎｖｅｎｔｉｏｎ，Ｎｅｗ Ｙｏｒｋ，Ｐｒｅ
ｐｒｉｎｔ ４０８６ Ｏｃｔ．１９９５は、一つのそ
のような後向き適応型格子予測アルゴリズムを記述して
いる。各々の周波数成分の各々のスペクトル値（‘現
在’値）について、後向き適応型格子予測は、（量子化
されたスペクトル値の中間計算による）その成分の以前
に計算されたスペクトル値から、符号化器内に一組の予
測係数を発生させる。これらの係数は、次いで、現在の
スペクトル値の値を予測するために使用される。現在の
スペクトル値と予測されたスペクトル値の間の誤差が判
別され、この誤差値が（量子化の後で）受信機に伝送さ
れる。任意の所与の時間において、現在の予測係数が、
全ての以前に受信されたサンプル値から効果的に得られ
ることが判るであろう。受信機において、係数が同様に
計算され、予測されたスペクトル値を受信された誤差値
と結合することによって再構築されたスペクトル値が得
られる。
格子予測’として知られている。Ｆｕｃｈｓ他著の‘Ｉ
ｍｐｒｏｖｉｎｇ ＭＰＥＧ Ａｕｄｉｏ Ｃｏｄｉｎ
ｇｂｙ Ｂａｃｋｗａｒｄ Ａｄａｐｔｉｖｅ Ｌｉｎ
ｅａｒ Ｓｔｅｒｅｏ Ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ’，ＡＥ
Ｓ Ｃｏｎｖｅｎｔｉｏｎ，Ｎｅｗ Ｙｏｒｋ，Ｐｒｅ
ｐｒｉｎｔ ４０８６ Ｏｃｔ．１９９５は、一つのそ
のような後向き適応型格子予測アルゴリズムを記述して
いる。各々の周波数成分の各々のスペクトル値（‘現
在’値）について、後向き適応型格子予測は、（量子化
されたスペクトル値の中間計算による）その成分の以前
に計算されたスペクトル値から、符号化器内に一組の予
測係数を発生させる。これらの係数は、次いで、現在の
スペクトル値の値を予測するために使用される。現在の
スペクトル値と予測されたスペクトル値の間の誤差が判
別され、この誤差値が（量子化の後で）受信機に伝送さ
れる。任意の所与の時間において、現在の予測係数が、
全ての以前に受信されたサンプル値から効果的に得られ
ることが判るであろう。受信機において、係数が同様に
計算され、予測されたスペクトル値を受信された誤差値
と結合することによって再構築されたスペクトル値が得
られる。
【０００４】後向き適応予測を使用する或るアルゴリズ
ムにおいては、達成された圧縮値の測定が圧縮プロセス
の間に判別される場合がしばしばあり、誤差値は、正の
圧縮利得が達成される場合にのみ送られる。そうでない
場合には、その代わりに、実際の量子化された周波数成
分信号が伝送される。
ムにおいては、達成された圧縮値の測定が圧縮プロセス
の間に判別される場合がしばしばあり、誤差値は、正の
圧縮利得が達成される場合にのみ送られる。そうでない
場合には、その代わりに、実際の量子化された周波数成
分信号が伝送される。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】新しいＭＰＥＧ−２Ａ
ＡＣ標準は、１０２４個の周波数成分によるサイコアコ
ースティック（ｐｓｙｃｈｏａｃｏｕｓｔｉｃ）モデリ
ングおよび後向き適応型線形予測を使用する。新しいＭ
ＰＥＧ−４ＶＭ標準は、同様の要求を有するであろうこ
とが予想される。しかしながら、そのような多数の周波
数成分は、予測アルゴリズムの複雑さに起因して大きな
計算上のオーバーヘッドを招くこととなり、また、計算
された係数を格納するために、広い領域のメモリを利用
できることも必要である。これに加えて、後向き適応型
格子予測では、予測器が‘オフ’にされたとき（たとえ
ば、誤差値を送ることによって圧縮する利点を得ること
ができないとき）においても、デコーダは、どのような
性能の一時的な品質低下もなしに、要求されたときに、
予測器を再び‘オン’にすることができるように、係数
を判別し続けなければならない。これは付加的な計算上
のオーバーヘッドを生じる。
ＡＣ標準は、１０２４個の周波数成分によるサイコアコ
ースティック（ｐｓｙｃｈｏａｃｏｕｓｔｉｃ）モデリ
ングおよび後向き適応型線形予測を使用する。新しいＭ
ＰＥＧ−４ＶＭ標準は、同様の要求を有するであろうこ
とが予想される。しかしながら、そのような多数の周波
数成分は、予測アルゴリズムの複雑さに起因して大きな
計算上のオーバーヘッドを招くこととなり、また、計算
された係数を格納するために、広い領域のメモリを利用
できることも必要である。これに加えて、後向き適応型
格子予測では、予測器が‘オフ’にされたとき（たとえ
ば、誤差値を送ることによって圧縮する利点を得ること
ができないとき）においても、デコーダは、どのような
性能の一時的な品質低下もなしに、要求されたときに、
予測器を再び‘オン’にすることができるように、係数
を判別し続けなければならない。これは付加的な計算上
のオーバーヘッドを生じる。
【０００６】本発明の目的は、前述の不利益の一つ以上
を克服するか少なくとも軽減することである。
を克服するか少なくとも軽減することである。
【０００７】この目的は、符号化すべき音声信号の比較
的多数の周波数成分に対して作用し、且つ、成分の以前
に受信されたサンプル値の所定の数からその成分につい
ての予測係数を計算する後向き適応予測アルゴリズムを
利用することによって達成される。
的多数の周波数成分に対して作用し、且つ、成分の以前
に受信されたサンプル値の所定の数からその成分につい
ての予測係数を計算する後向き適応予測アルゴリズムを
利用することによって達成される。
【０００８】
【課題を解決するための手段】本発明の第１の態様によ
れば、後向き適応予測を使用して音声電気信号を符号化
する符号化方法であって、（ａ）符号化すべき音声電気
信号の第１の時間フレームを受信するステップと、
（ｂ）５１２個以上のスペクトル成分を有する周波数ス
ペクトルを発生させるために時間フレームを周波数領域
に変換するステップと、（ｃ）前記音声電気信号の次の
時間フレームを受信して各々のスペクトル成分について
スペクトルデータ値のストリームを発生させるために順
番にこれらのフレームについてステップ（ｂ）を繰り返
すステップと、（ｄ）各々の前記ストリームについて所
定の数のストリームの以前に決定された再構築されたス
ペクトル値の共分散を使用して各々のスペクトル値につ
いて一組の予測係数を計算し、予測されたスペクトル値
を発生させるために前記一組の予測係数を使用し、予測
されたスペクトル値と対応する実際のスペクトル値の間
の誤差を計算するステップとを含み、計算された誤差が
スペクトル値ストリームの符号化された表現を提供し、
再構築されたスペクトル値を得るために前記誤差を予測
されたスペクトル値と再結合することができる方法が提
供される。
れば、後向き適応予測を使用して音声電気信号を符号化
する符号化方法であって、（ａ）符号化すべき音声電気
信号の第１の時間フレームを受信するステップと、
（ｂ）５１２個以上のスペクトル成分を有する周波数ス
ペクトルを発生させるために時間フレームを周波数領域
に変換するステップと、（ｃ）前記音声電気信号の次の
時間フレームを受信して各々のスペクトル成分について
スペクトルデータ値のストリームを発生させるために順
番にこれらのフレームについてステップ（ｂ）を繰り返
すステップと、（ｄ）各々の前記ストリームについて所
定の数のストリームの以前に決定された再構築されたス
ペクトル値の共分散を使用して各々のスペクトル値につ
いて一組の予測係数を計算し、予測されたスペクトル値
を発生させるために前記一組の予測係数を使用し、予測
されたスペクトル値と対応する実際のスペクトル値の間
の誤差を計算するステップとを含み、計算された誤差が
スペクトル値ストリームの符号化された表現を提供し、
再構築されたスペクトル値を得るために前記誤差を予測
されたスペクトル値と再結合することができる方法が提
供される。
【０００９】慣用の後向き適応予測アルゴリズムの場合
には、本発明の方法は、全ての先行のスペクトル成分か
ら一組の予測係数を直接的には計算しない。すなわち、
予測係数は、各々のスペクトル値毎に再計算され、以前
に計算された組から単に適応されたものではない。この
ように、予測器がオフとなっている期間は、デコーダで
係数を更新し続ける必要はない。
には、本発明の方法は、全ての先行のスペクトル成分か
ら一組の予測係数を直接的には計算しない。すなわち、
予測係数は、各々のスペクトル値毎に再計算され、以前
に計算された組から単に適応されたものではない。この
ように、予測器がオフとなっている期間は、デコーダで
係数を更新し続ける必要はない。
【００１０】前のスペクトル値の所定の数の共分散から
予測係数を計算する後向き適応予測アルゴリズムは、比
較的少数の周波数サブバンド（たとえば、３２）に細分
割された音声信号を符号化するのには一般に適していな
いが、その一方、そのようなアルゴリズムは、音声信号
が比較的多数の周波数サブバンド（たとえば、ＭＰＥＧ
−４標準草案に規定されたように１０２４）に細分割さ
れる場合には、適切であることが判っている。これは、
多数のサブバンドが規定されるときには、予測アルゴリ
ズムの次数（すなわち予測係数の数）を低くすることが
でき、また、本発明を具体化するアルゴリズムは、高い
性能を提供し、低次数について計算効率が良いからであ
る。好ましくは、予測次数は、１あるいは２である。更
に好ましくは、予測次数は２である。
予測係数を計算する後向き適応予測アルゴリズムは、比
較的少数の周波数サブバンド（たとえば、３２）に細分
割された音声信号を符号化するのには一般に適していな
いが、その一方、そのようなアルゴリズムは、音声信号
が比較的多数の周波数サブバンド（たとえば、ＭＰＥＧ
−４標準草案に規定されたように１０２４）に細分割さ
れる場合には、適切であることが判っている。これは、
多数のサブバンドが規定されるときには、予測アルゴリ
ズムの次数（すなわち予測係数の数）を低くすることが
でき、また、本発明を具体化するアルゴリズムは、高い
性能を提供し、低次数について計算効率が良いからであ
る。好ましくは、予測次数は、１あるいは２である。更
に好ましくは、予測次数は２である。
【００１１】好ましくは、前記所定数の以前に受信され
た連続的なスペクトル値は、対応する数の量子化された
スペクトル値を得るために使用される。したがって、そ
れは前記予測係数を計算するために使用された量子化さ
れた値である。
た連続的なスペクトル値は、対応する数の量子化された
スペクトル値を得るために使用される。したがって、そ
れは前記予測係数を計算するために使用された量子化さ
れた値である。
【００１２】好ましくは、音声信号から見た時間窓は、
重なっている。たとえば、各々の窓は、５０％の重なり
を有する隣接窓を備えた２０４８個のサンプル点を含む
ことができる。しかしながら、窓は隣接していてもよ
い。
重なっている。たとえば、各々の窓は、５０％の重なり
を有する隣接窓を備えた２０４８個のサンプル点を含む
ことができる。しかしながら、窓は隣接していてもよ
い。
【００１３】本発明のある実施態様においては、新しい
一組の予測係数は、各々の全てのスペクトル値について
計算することができる。しかしながら、他の実施態様に
おいては、第２あるいは第３（あるいは他の倍数）のス
ペクトル値毎にのみ予測係数を再計算して、いくつかの
連続的なスペクトル値について同じ係数を使用すること
が、計算上一層効率的かもしれない。音声信号の遷移を
検出すると直ぐに、低係数更新速度（たとえば、第２の
値毎に）と高更新速度（たとえば、スペクトル値毎に）
の間で切り換えるようにすることが適切であるかもしれ
ない。
一組の予測係数は、各々の全てのスペクトル値について
計算することができる。しかしながら、他の実施態様に
おいては、第２あるいは第３（あるいは他の倍数）のス
ペクトル値毎にのみ予測係数を再計算して、いくつかの
連続的なスペクトル値について同じ係数を使用すること
が、計算上一層効率的かもしれない。音声信号の遷移を
検出すると直ぐに、低係数更新速度（たとえば、第２の
値毎に）と高更新速度（たとえば、スペクトル値毎に）
の間で切り換えるようにすることが適切であるかもしれ
ない。
【００１４】各々の組の予測係数を計算するために使用
された、以前に受信されたサンプル点の所定の数に対す
る下限は、必要とされる符号化品質によって決定され
る。しかしながら、好ましくは、数は４以上である。こ
の数に対する上限は、メモリと計算上の制約によって決
定される。好ましくは、数は１０以下である。更に好ま
しくは、所定の数は６である。
された、以前に受信されたサンプル点の所定の数に対す
る下限は、必要とされる符号化品質によって決定され
る。しかしながら、好ましくは、数は４以上である。こ
の数に対する上限は、メモリと計算上の制約によって決
定される。好ましくは、数は１０以下である。更に好ま
しくは、所定の数は６である。
【００１５】予測係数を評価するあらゆる適当な方法、
たとえば、自己相関法を使用することができる。しかし
ながら、最小自乗法が特に有利であることが判った。
たとえば、自己相関法を使用することができる。しかし
ながら、最小自乗法が特に有利であることが判った。
【００１６】好ましくは、予測されたスペクトル値を計
算するために使用された予測係数は、線形予測係数であ
る。
算するために使用された予測係数は、線形予測係数であ
る。
【００１７】本発明は、サイコアコースティック補正と
共に使用するように意図されており、また、誤差信号の
量子化は、これに応じて制御することができることが判
るであろう。
共に使用するように意図されており、また、誤差信号の
量子化は、これに応じて制御することができることが判
るであろう。
【００１８】本発明の第２の態様によれば、上記第１の
態様の方法を使用して符号化された音声電気信号を復号
する方法であって、符号化された音声信号に対応する一
連の誤差値を入力信号として受信するステップと、各々
のストリームについて、一組の予測係数を使用して各々
の誤差値毎に対応する予測されたスペクトル成分値を決
定し、予測係数がそのストリームについての所定数の以
前に決定された連続的な予測されたスペクトル成分の共
分散を使用して計算され、再構築されたスペクトル値を
提供するために誤差値と予測されたスペクトル値を結合
するステップと、全てのストリームの再構築されたスペ
クトル値を結合して周波数−時間変換することにより、
前記音声信号を実質的に再構築するステップとを含む復
号方法が提供される。
態様の方法を使用して符号化された音声電気信号を復号
する方法であって、符号化された音声信号に対応する一
連の誤差値を入力信号として受信するステップと、各々
のストリームについて、一組の予測係数を使用して各々
の誤差値毎に対応する予測されたスペクトル成分値を決
定し、予測係数がそのストリームについての所定数の以
前に決定された連続的な予測されたスペクトル成分の共
分散を使用して計算され、再構築されたスペクトル値を
提供するために誤差値と予測されたスペクトル値を結合
するステップと、全てのストリームの再構築されたスペ
クトル値を結合して周波数−時間変換することにより、
前記音声信号を実質的に再構築するステップとを含む復
号方法が提供される。
【００１９】符号化方法の特定の実施例の詳細が、復号
する方法の実施例の詳細（たとえば、予測次数）の大部
分を決定することが判るであろう。
する方法の実施例の詳細（たとえば、予測次数）の大部
分を決定することが判るであろう。
【００２０】本発明の第３の態様によれば、後向き適応
予測を使用して音声電気信号を符号化するための装置で
あって、符号化すべき音声電気信号を受信するための入
力と、受信信号の受信された時間フレームを時間領域か
ら周波数領域に変換して、５１２個以上のスペクトル成
分を有する周波数スペクトルを提供するための時間−周
波数領域変換器と、関連するスペクトル値をストリーム
として受信し、所定数の以前に再構築されたスペクトル
値の共分散を使用して各々のスペクトル値について一組
の予測係数を計算し、予測されたスペクトル値を発生さ
せるために前記一組の予測係数を使用し、そして、予測
された値と対応する実際のスペクトル値の間の誤差を計
算するために各々のスペクトル成分と関連する信号処理
手段とを含み、計算された誤差は受信されたスペクトル
値ストリームの符号化された表現を提供し、前記誤差は
再構築されたスペクトル値を得るために予測されたスペ
クトル値と再結合することができる装置が提供される。
予測を使用して音声電気信号を符号化するための装置で
あって、符号化すべき音声電気信号を受信するための入
力と、受信信号の受信された時間フレームを時間領域か
ら周波数領域に変換して、５１２個以上のスペクトル成
分を有する周波数スペクトルを提供するための時間−周
波数領域変換器と、関連するスペクトル値をストリーム
として受信し、所定数の以前に再構築されたスペクトル
値の共分散を使用して各々のスペクトル値について一組
の予測係数を計算し、予測されたスペクトル値を発生さ
せるために前記一組の予測係数を使用し、そして、予測
された値と対応する実際のスペクトル値の間の誤差を計
算するために各々のスペクトル成分と関連する信号処理
手段とを含み、計算された誤差は受信されたスペクトル
値ストリームの符号化された表現を提供し、前記誤差は
再構築されたスペクトル値を得るために予測されたスペ
クトル値と再結合することができる装置が提供される。
【００２１】本発明の第４の態様によれば、本発明の上
記第３の態様の装置を使用して符号化した音声電気信号
を復号するための装置であって、符号化された音声信号
に対応する一連の誤差値を受信するための入力と、前記
一連の値を別々のスペクトル成分ストリームに分離し、
各々の誤差値について一組の予測係数を使用して対応す
る予測されたスペクトル成分値を決定するための信号処
理手段とを含み、信号処理手段が、所定数の以前に決定
された連続的な再構築されたスペクトル値の共分散を使
用して予測係数を計算するために配置され、信号処理手
段が、各々の誤差値を対応する予測されたスペクトル値
に結合して再構築されたスペクトル値を提供する装置が
提供される。
記第３の態様の装置を使用して符号化した音声電気信号
を復号するための装置であって、符号化された音声信号
に対応する一連の誤差値を受信するための入力と、前記
一連の値を別々のスペクトル成分ストリームに分離し、
各々の誤差値について一組の予測係数を使用して対応す
る予測されたスペクトル成分値を決定するための信号処
理手段とを含み、信号処理手段が、所定数の以前に決定
された連続的な再構築されたスペクトル値の共分散を使
用して予測係数を計算するために配置され、信号処理手
段が、各々の誤差値を対応する予測されたスペクトル値
に結合して再構築されたスペクトル値を提供する装置が
提供される。
【００２２】本発明の第５の態様によれば、本発明の第
３および第４の態様の装置の組み合わせを含む通信シス
テムが提供される。
３および第４の態様の装置の組み合わせを含む通信シス
テムが提供される。
【００２３】本発明の第６の態様によれば、本発明の第
３および第４の態様による装置の組み合わせを含む移動
通信装置が提供される。
３および第４の態様による装置の組み合わせを含む移動
通信装置が提供される。
【００２４】本発明を一層良く理解するために、また、
発明をどのようにして実行することができるかを示すた
めに、例として添付の図面が参照される。
発明をどのようにして実行することができるかを示すた
めに、例として添付の図面が参照される。
【００２５】
【発明の実施の形態】図１を参照すると、符号化すべき
パルスコード変調（ＰＣＭ）された音声入力信号ｇ
（ｔ）は、符号化装置の第１の信号処理ユニット１の入
力に与えられる。この第１のユニット１は、各々のフレ
ームｎが２０４８個のサンプル値から成り、且つ、隣接
フレームが５０％の重なりを有するフレーム単位で時間
領域から周波数領域に入力信号ｇ（ｔ）を変換するため
に配置される。特に、ユニット１の出力が、各々のスト
リームｊが異なったスペクトル成分に対応するスペクト
ル値ｘj （ｎ）の１０２４個の別々のストリームから成
るように、信号を周波数領域に変換するために、ユニッ
ト１は、修正された離散コサイン変換（ＭＤＣＴ）を使
用する。他の変換方法、たとえば、フーリエ変換を使用
することができることは、注意すべきである。
パルスコード変調（ＰＣＭ）された音声入力信号ｇ
（ｔ）は、符号化装置の第１の信号処理ユニット１の入
力に与えられる。この第１のユニット１は、各々のフレ
ームｎが２０４８個のサンプル値から成り、且つ、隣接
フレームが５０％の重なりを有するフレーム単位で時間
領域から周波数領域に入力信号ｇ（ｔ）を変換するため
に配置される。特に、ユニット１の出力が、各々のスト
リームｊが異なったスペクトル成分に対応するスペクト
ル値ｘj （ｎ）の１０２４個の別々のストリームから成
るように、信号を周波数領域に変換するために、ユニッ
ト１は、修正された離散コサイン変換（ＭＤＣＴ）を使
用する。他の変換方法、たとえば、フーリエ変換を使用
することができることは、注意すべきである。
【００２６】データ値ｘj （ｎ）の各々のストリーム
は、その動作が以下に詳細に記述される後向き適応型予
測器２の対応する入力に与えられる。概略を述べると、
各々のストリームの各々のスペクトル値ｘj （ｎ）につ
いて、予測器２は、後に得られた再構築された量子化さ
れたスペクトル値と、そのストリームの以前に受信され
たスペクトル値とを順に使用して、一組の予測係数ａj
（ｎ）を計算する。予測係数は、スペクトル値につい
て、誤差値ｅj （ｎ）を計算するために順に使用され
る。各々のストリームについての誤差値は、次のデジタ
ル伝送のための量子化された誤差ｅj 〜（ｎ）を発生さ
せるために配置された量子化器３の入力に与えられる。
量子化された誤差ｅj 〜（ｎ）は、伝送のために多重化
された誤差信号９を発生させるマルチプレクサ４に与え
られ、また、予測器２にもフィードバックされる。
は、その動作が以下に詳細に記述される後向き適応型予
測器２の対応する入力に与えられる。概略を述べると、
各々のストリームの各々のスペクトル値ｘj （ｎ）につ
いて、予測器２は、後に得られた再構築された量子化さ
れたスペクトル値と、そのストリームの以前に受信され
たスペクトル値とを順に使用して、一組の予測係数ａj
（ｎ）を計算する。予測係数は、スペクトル値につい
て、誤差値ｅj （ｎ）を計算するために順に使用され
る。各々のストリームについての誤差値は、次のデジタ
ル伝送のための量子化された誤差ｅj 〜（ｎ）を発生さ
せるために配置された量子化器３の入力に与えられる。
量子化された誤差ｅj 〜（ｎ）は、伝送のために多重化
された誤差信号９を発生させるマルチプレクサ４に与え
られ、また、予測器２にもフィードバックされる。
【００２７】別の信号処理ユニット５も、入力音声信号
ｇ（ｔ）のサイコアコースティック特性に依存して、信
号処理ユニット１と量子化器３の動作を制御するために
設けられる。このユニットの動作は、慣用のものであ
り、ここでは詳細に記述されない。
ｇ（ｔ）のサイコアコースティック特性に依存して、信
号処理ユニット１と量子化器３の動作を制御するために
設けられる。このユニットの動作は、慣用のものであ
り、ここでは詳細に記述されない。
【００２８】各々のスペクトル成分ｊについて、ｘ
（ｎ）、ｘ＾（ｎ）、およびｘ〜（ｎ）は、予測器２へ
の入力信号、予測器出力信号、および、再構築された量
子化された信号であり、ｅj （ｎ）およびｅj 〜（ｎ）
は、予測誤差信号および量子化された予測誤差信号であ
る。一組の予測係数は、
（ｎ）、ｘ＾（ｎ）、およびｘ〜（ｎ）は、予測器２へ
の入力信号、予測器出力信号、および、再構築された量
子化された信号であり、ｅj （ｎ）およびｅj 〜（ｎ）
は、予測誤差信号および量子化された予測誤差信号であ
る。一組の予測係数は、
【数３】 で表わすことができ、これは、時間に依存しており、こ
こで肩文字Ｔは転置（Ｔｒａｎｓｐｏｓｅ）を表わす。
予測器２の出力信号ｘ＾（ｎ）は、
こで肩文字Ｔは転置（Ｔｒａｎｓｐｏｓｅ）を表わす。
予測器２の出力信号ｘ＾（ｎ）は、
【数４】 により計算され、ここで
【数５】 であり、Ｐは予測次数すなわち係数の数である。予測器
誤差は、
誤差は、
【数６】 であり、再構築された量子化された信号は、
【数７】 である。予測器係数の計算は、平均自乗予測誤差を最小
化することに基づいている。ａ（ｎ）は、
化することに基づいている。ａ（ｎ）は、
【数８】
【００２９】いったん自己相関関数ｒ（ｎ）が得られる
と、線形予測器は、正規方程式を解くことによって得る
ことができることが判るであろう。しかしながら、ここ
では、最小自乗アルゴリズムは、サンプル毎の線形予測
器係数を推定するために表わされる。特に利用できるデ
ータの数が少ないときには、最小自乗法は、しばしば自
己相関方法よりも良好な線形予測係数推定を生じる。予
測器の次数が低いとき、特に、たった２であるときに
は、最小自乗アルゴリズムの複雑さは、先行技術の適応
型格子アルゴリズムのものと同程度かそれよりも少ない
ことが以下に示される。
と、線形予測器は、正規方程式を解くことによって得る
ことができることが判るであろう。しかしながら、ここ
では、最小自乗アルゴリズムは、サンプル毎の線形予測
器係数を推定するために表わされる。特に利用できるデ
ータの数が少ないときには、最小自乗法は、しばしば自
己相関方法よりも良好な線形予測係数推定を生じる。予
測器の次数が低いとき、特に、たった２であるときに
は、最小自乗アルゴリズムの複雑さは、先行技術の適応
型格子アルゴリズムのものと同程度かそれよりも少ない
ことが以下に示される。
【００３０】再構築された量子化された信号が、ｘ〜
（ｎ）で示されると再度仮定する。予測次数が２で、ブ
ロック長がＬの場合には、再構築された信号の共分散
は、
（ｎ）で示されると再度仮定する。予測次数が２で、ブ
ロック長がＬの場合には、再構築された信号の共分散
は、
【数９】 により計算される。効率的なアルゴリズムは、
【数１０】 となる。これらの共分散で、二つの線形予測器係数を次
の通りに計算することができる。
の通りに計算することができる。
【数１１】
【００３１】線形予測係数は、所定のあるいは固定され
た、比較的少ない数の前のスペクトル値から得られるこ
とが判るであろう。係数の計算は、全ての以前に受信さ
れたスペクトル値に依存しているわけではない。
た、比較的少ない数の前のスペクトル値から得られるこ
とが判るであろう。係数の計算は、全ての以前に受信さ
れたスペクトル値に依存しているわけではない。
【００３２】チャンネル誤差および数値的な丸め誤差に
対して後向き適応予測の丈夫さを増すために、線形予測
係数が得られた後に、帯域幅拡張を行なうことができ
る。前述の式によって計算された線形予測係数をａi ，
ｉ＝０，１，２とする。ここでａ0 ＝１である。帯域幅
拡張動作は、各々のａi をγi ａi と置換する。ここ
で、γは１より僅かに小さい定数である。
対して後向き適応予測の丈夫さを増すために、線形予測
係数が得られた後に、帯域幅拡張を行なうことができ
る。前述の式によって計算された線形予測係数をａi ，
ｉ＝０，１，２とする。ここでａ0 ＝１である。帯域幅
拡張動作は、各々のａi をγi ａi と置換する。ここ
で、γは１より僅かに小さい定数である。
【００３３】前節から判るように、共分散関数はサンプ
ル単位で更新される。したがって、正規方程式を解くこ
とによって、サンプル単位で線形予測係数も得ることが
できる。しかしながら、計算を省くために、線形予測係
数は少ない頻度で計算することができる。たとえば、線
形予測係数は、二つのサンプル毎に一度計算してもよ
い。平均予測利得の損失は、無視しても良い。しかしな
がら、予測利得の損失は、符号化すべき音声信号におけ
る遷移の発生時に、明瞭に知覚される。したがって、遷
移が検出されたときに予測器を通常の低更新速度（たと
えば第２のスペクトル値毎に）から高更新速度（たとえ
ばスペクトル値毎に）に切り換える遷移検出器１０が含
まれる。高更新速度は、遷移の検出後に短時間だけ維持
すればよい。
ル単位で更新される。したがって、正規方程式を解くこ
とによって、サンプル単位で線形予測係数も得ることが
できる。しかしながら、計算を省くために、線形予測係
数は少ない頻度で計算することができる。たとえば、線
形予測係数は、二つのサンプル毎に一度計算してもよ
い。平均予測利得の損失は、無視しても良い。しかしな
がら、予測利得の損失は、符号化すべき音声信号におけ
る遷移の発生時に、明瞭に知覚される。したがって、遷
移が検出されたときに予測器を通常の低更新速度（たと
えば第２のスペクトル値毎に）から高更新速度（たとえ
ばスペクトル値毎に）に切り換える遷移検出器１０が含
まれる。高更新速度は、遷移の検出後に短時間だけ維持
すればよい。
【００３４】Ｇl が倍率バンドリットルにおける予測利
得を表わすと仮定する。Ｇl ＞０である場合には、この
サブバンド内の予測器は、以下の通り計算される全体の
予測利得に依存して切り換えることができる。
得を表わすと仮定する。Ｇl ＞０である場合には、この
サブバンド内の予測器は、以下の通り計算される全体の
予測利得に依存して切り換えることができる。
【数１２】 ここでＮs は倍率バンドの数である。Ｇが予測器のサイ
ド情報に必要な追加のビットを補正する場合、すなわ
ち、Ｇ＞Ｔ1 （ｄＢ）である場合には、あるいは、予測
利得が急激に低下しない場合、すなわち、ＧPresent −
ＧPrevious＜Ｔ2（ｄＢ）である場合には、完全なサイ
ド情報が伝送され、正の利得を生じる予測器がオンに切
り換えられ、そうでない場合には、予測器は使用され
ず、これは遷移が起こることも意味する。遷移フレーム
が検出された後に、後向き適応予測係数は、サンプル単
位で計算される。或る数のサンプルの後は、予測係数は
第２のサンプル毎に計算される。
ド情報に必要な追加のビットを補正する場合、すなわ
ち、Ｇ＞Ｔ1 （ｄＢ）である場合には、あるいは、予測
利得が急激に低下しない場合、すなわち、ＧPresent −
ＧPrevious＜Ｔ2（ｄＢ）である場合には、完全なサイ
ド情報が伝送され、正の利得を生じる予測器がオンに切
り換えられ、そうでない場合には、予測器は使用され
ず、これは遷移が起こることも意味する。遷移フレーム
が検出された後に、後向き適応予測係数は、サンプル単
位で計算される。或る数のサンプルの後は、予測係数は
第２のサンプル毎に計算される。
【００３５】図２は、上に詳細に説明された方法を使用
して、符号化された信号を復号するための装置を示す。
受信された多重化された誤差信号９は、信号を１０２４
個のスペクトル値ストリーム、ｅj （ｎ）に分離するデ
マルチプレクサ６の入力に与えられる。次いで、これら
のストリームは信号処理ユニット７に送られる。各々の
ストリームについて、このユニット７は、各々の誤差値
毎に、予測された、すなわち、推定されたスペクトル値
を計算する。所定の数のこれらの予測された値は、現在
のサンプルについての予測された値の計算ができるよう
に、線形予測係数を計算するために順に使用される。こ
の処理は、符号化処理について記述されたものと一致し
ている。再構築されたスペクトル値は、受信された誤差
信号を対応する予測された値と結合することによって得
られる。再構築されたスペクトル値のストリームは、元
の音声信号を実質的に更生させるために、データに対し
て逆ＭＤＣＴを実行する別の処理ユニット８に与えられ
る。
して、符号化された信号を復号するための装置を示す。
受信された多重化された誤差信号９は、信号を１０２４
個のスペクトル値ストリーム、ｅj （ｎ）に分離するデ
マルチプレクサ６の入力に与えられる。次いで、これら
のストリームは信号処理ユニット７に送られる。各々の
ストリームについて、このユニット７は、各々の誤差値
毎に、予測された、すなわち、推定されたスペクトル値
を計算する。所定の数のこれらの予測された値は、現在
のサンプルについての予測された値の計算ができるよう
に、線形予測係数を計算するために順に使用される。こ
の処理は、符号化処理について記述されたものと一致し
ている。再構築されたスペクトル値は、受信された誤差
信号を対応する予測された値と結合することによって得
られる。再構築されたスペクトル値のストリームは、元
の音声信号を実質的に更生させるために、データに対し
て逆ＭＤＣＴを実行する別の処理ユニット８に与えられ
る。
【００３６】図３は、その送信機の中に、上述された符
号化方法を使用して無線電話信号を符号化するための装
置１２（図１の装置に対応する）を組み込んだ移動電話
機１１を示す。また電話機は、その受信機の中に、受信
された符号化された電話信号を復号化するための装置１
３（図２の装置に対応する）も組み込んでいる。
号化方法を使用して無線電話信号を符号化するための装
置１２（図１の装置に対応する）を組み込んだ移動電話
機１１を示す。また電話機は、その受信機の中に、受信
された符号化された電話信号を復号化するための装置１
３（図２の装置に対応する）も組み込んでいる。
【図１】本発明の実施態様による後向き適応予測を使用
して音声信号を符号化するための装置を図式的に示す
図。
して音声信号を符号化するための装置を図式的に示す
図。
【図２】図１の装置で符号化された音声信号を復号する
ための装置を図式的に示す図。
ための装置を図式的に示す図。
【図３】図１および図２の装置を組み込んだ移動電話機
を示す図。
を示す図。
１ 第１の信号処理ユニット ２ 後向き適応型予測器 ３ 量子化器 ４ マルチプレクサ ５ 信号処理ユニット ６ デマルチプレクサ ７ 信号処理ユニット ８ 処理ユニット ９ 誤差信号 １０ 遷移検出器 １１ 移動電話機 １２ 無線電話信号を符号化するための装置 １３ 電話信号を復号化するための装置
Claims (15)
- 【請求項１】 後向き適応予測を使用して音声電気信号
を符号化する符号化方法であって、 （ａ）符号化すべき音声電気信号の第１の時間フレーム
を受信するステップと、 （ｂ）５１２個以上のスペクトル成分を有する周波数ス
ペクトルを発生させるために時間フレームを周波数領域
に変換するステップと、 （ｃ）前記音声電気信号の次の時間フレームを受信して
各々のスペクトル成分についてスペクトルデータ値のス
トリームを発生させるために順番にこれらのフレームに
ついてステップ（ｂ）を繰り返すステップと、 （ｄ）各々の前記ストリームについて所定の数のストリ
ームの以前に決定された再構築されたスペクトル値の共
分散を使用して各々のスペクトル値について一組の予測
係数を計算し、予測されたスペクトル値を発生させるた
めに前記一組の予測係数を使用し、予測されたスペクト
ル値と対応する実際のスペクトル値との間の誤差を計算
するステップとを含み、 計算された誤差がスペクトル値ストリームの符号化され
た表現を提供し、再構築されたスペクトル値を得るため
に前記誤差を予測されたスペクトル値と再結合すること
ができることを特徴とする音声符号化方法。 - 【請求項２】 予測次数が２であることを特徴とする請
求項１に記載の方法。 - 【請求項３】 倍数のスペクトル値の受信後にのみ予測
係数を再計算し、いくつかの連続するスペクトル値につ
いて同じ係数を使用することを特徴とする請求項１また
は請求項２に記載の方法。 - 【請求項４】 前記倍数が２であることを特徴とする請
求項３に記載の方法。 - 【請求項５】 符号化すべき音声信号の遷移を検出する
と直ぐに低係数更新速度と高更新速度との間で切り換え
るステップを含むことを特徴とする請求項３または請求
項４に記載の方法。 - 【請求項６】 スペクトル値の前記所定の数が４以上で
あることを特徴とする請求項１ないし請求項５のいずれ
か１項に記載の方法。 - 【請求項７】 スペクトル値の前記所定の数が１０以下
であることを特徴とする請求項１ないし請求項６のいず
れか１項に記載の方法。 - 【請求項８】 予測係数を求めるために最小自乗法が使
用されることを特徴とする請求項１ないし請求項７のい
ずれか１項に記載の方法。 - 【請求項９】 前記共分散が、 【数１】 として決定されることを特徴とする請求項２に従属した
ときの請求項８に記載の方法。 - 【請求項１０】 予測係数が、 【数２】 に従って決定されることを特徴とする請求項９に記載の
方法。 - 【請求項１１】 符号化された音声電気信号を復号する
方法であって、 符号化された音声信号に対応する一連の誤差値を入力信
号として受信するステップと、 各々のストリームについて、一組の予測係数を使用して
各々の誤差値毎に対応する予測されたスペクトル成分値
を決定し、予測係数がそのストリームについての所定数
の以前に決定された連続的な予測されたスペクトル成分
の共分散を使用して計算され、再構築されたスペクトル
値を提供するために誤差値と予測されたスペクトル値を
結合するステップと、 全てのストリームの再構築されたスペクトル値を結合し
て周波数−時間変換することにより、前記音声信号を実
質的に再構築するステップと、を含むことを特徴とする
音声復号化方法。 - 【請求項１２】 後向き適応予測を使用して音声電気信
号を符号化するための装置であって、 符号化すべき音声電気信号を受信するための入力と、 受信信号の受信された時間フレームを時間領域から周波
数領域に変換して、５１２個以上のスペクトル成分を有
する周波数スペクトルを提供するための時間−周波数領
域変換器と、 関連するスペクトル値をストリームとして受信し、所定
数の以前に再構築されたスペクトル値の共分散を使用し
て各々のスペクトル値について一組の予測係数を計算
し、予測されたスペクトル値を発生させるために前記一
組の予測係数を使用し、そして、予測された値と対応す
る実際のスペクトル値の間の誤差を計算するために各々
のスペクトル成分と関連する信号処理手段とを含み、 計算された誤差は受信されたスペクトル値ストリームの
符号化された表現を提供し、前記誤差は再構築されたス
ペクトル値を得るために予測されたスペクトル値と再結
合することができることを特徴とする符号化装置。 - 【請求項１３】 符号化した音声電気信号を復号するた
めの装置であって、 符号化された音声信号に対応する一連の誤差値を受信す
るための入力と、 前記一連の値を別々のスペクトル成分ストリームに分離
し、各々の誤差値について一組の予測係数を使用して対
応する予測されたスペクトル成分値を決定するための信
号処理手段とを含み、 信号処理手段が、所定数の以前に決定された連続的な再
構築されたスペクトル値の共分散を使用して予測係数を
計算するために配置され、信号処理手段が、各々の誤差
値を対応する予測されたスペクトル値に結合して再構築
されたスペクトル値を提供することを特徴とする復号化
装置。装置。 - 【請求項１４】 請求項１２および請求項１３に記載の
装置の組み合わせから成ることを特徴とする通信システ
ム。 - 【請求項１５】 請求項１２および請求項１３に記載の
装置の組み合わせから成ることを特徴とする移動通信装
置。
Applications Claiming Priority (2)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| FI970553 | 1997-02-07 | ||
| FI970553A FI970553L (fi) | 1997-02-07 | 1997-02-07 | Audiokoodausmenetelmä ja -laite |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH10260699A true JPH10260699A (ja) | 1998-09-29 |
Family
ID=8548146
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP10024615A Withdrawn JPH10260699A (ja) | 1997-02-07 | 1998-02-05 | 音声符号化方法および装置 |
Country Status (9)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH10260699A (ja) |
| CN (1) | CN1202513C (ja) |
| AU (1) | AU5664898A (ja) |
| DE (1) | DE19804584A1 (ja) |
| FI (1) | FI970553L (ja) |
| FR (1) | FR2759510A1 (ja) |
| GB (1) | GB2322776B (ja) |
| SE (1) | SE9800338L (ja) |
| WO (1) | WO1998035447A2 (ja) |
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| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US8332216B2 (en) | 2006-01-12 | 2012-12-11 | Stmicroelectronics Asia Pacific Pte., Ltd. | System and method for low power stereo perceptual audio coding using adaptive masking threshold |
| US7610195B2 (en) * | 2006-06-01 | 2009-10-27 | Nokia Corporation | Decoding of predictively coded data using buffer adaptation |
| JP5337235B2 (ja) * | 2009-03-10 | 2013-11-06 | 日本電信電話株式会社 | 符号化方法、復号方法、符号化装置、復号装置、プログラム及び記録媒体 |
| CN106409299B (zh) | 2012-03-29 | 2019-11-05 | 华为技术有限公司 | 信号编码和解码的方法和设备 |
Family Cites Families (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH02131038A (ja) * | 1988-11-10 | 1990-05-18 | Pioneer Electron Corp | 信号伝送装置 |
| JP3343965B2 (ja) * | 1992-10-31 | 2002-11-11 | ソニー株式会社 | 音声符号化方法及び復号化方法 |
| US5774844A (en) * | 1993-11-09 | 1998-06-30 | Sony Corporation | Methods and apparatus for quantizing, encoding and decoding and recording media therefor |
| US5684920A (en) * | 1994-03-17 | 1997-11-04 | Nippon Telegraph And Telephone | Acoustic signal transform coding method and decoding method having a high efficiency envelope flattening method therein |
| DE19526366A1 (de) * | 1995-07-20 | 1997-01-23 | Bosch Gmbh Robert | Verfahren zur Redundanzreduktion bei der Codierung von mehrkanaligen Signalen und Vorrichtung zur Dekodierung von redundanzreduzierten, mehrkanaligen Signalen |
| GB2318029B (en) * | 1996-10-01 | 2000-11-08 | Nokia Mobile Phones Ltd | Audio coding method and apparatus |
-
1997
- 1997-02-07 FI FI970553A patent/FI970553L/fi unknown
-
1998
- 1998-01-15 WO PCT/FI1998/000029 patent/WO1998035447A2/en active Application Filing
- 1998-01-15 AU AU56648/98A patent/AU5664898A/en not_active Abandoned
- 1998-02-05 DE DE19804584A patent/DE19804584A1/de not_active Withdrawn
- 1998-02-05 SE SE9800338A patent/SE9800338L/xx not_active Application Discontinuation
- 1998-02-05 JP JP10024615A patent/JPH10260699A/ja not_active Withdrawn
- 1998-02-06 GB GB9802611A patent/GB2322776B/en not_active Expired - Lifetime
- 1998-02-06 FR FR9801430A patent/FR2759510A1/fr active Pending
- 1998-02-06 CN CN98107058.2A patent/CN1202513C/zh not_active Expired - Lifetime
Also Published As
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|---|---|
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| DE19804584A1 (de) | 1998-08-13 |
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| FI970553L (fi) | 1998-08-08 |
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| CN1199959A (zh) | 1998-11-25 |
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| GB2322776A (en) | 1998-09-02 |
| FI970553A0 (fi) | 1997-02-07 |
| AU5664898A (en) | 1998-08-26 |
| SE9800338D0 (sv) | 1998-02-05 |
| CN1202513C (zh) | 2005-05-18 |
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Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| A300 | Application deemed to be withdrawn because no request for examination was validly filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A300 Effective date: 20050405 |