JP2523031B2 - 改良されたベクトル励起源を有するデジタル音声コ―ダ - Google Patents
改良されたベクトル励起源を有するデジタル音声コ―ダInfo
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- G—PHYSICS
- 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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Description
【発明の詳細な説明】 発明の背景 本発明は、一般的には、低ビットレートのデジタル音
声符号化に関し、より詳細には、符号励起線形予測音声
符号器（code−exitedlinear predictive speech coder
s）のための励起情報（excitationinformation）を符号
化するための改良された方法に関する。
声符号化に関し、より詳細には、符号励起線形予測音声
符号器（code−exitedlinear predictive speech coder
s）のための励起情報（excitationinformation）を符号
化するための改良された方法に関する。
符号励起線形予測（CELP:Code−Exited Linear Predi
ction）は低いビットレート、即ち、4.8〜9.6キロビッ
ト／秒（kbps）における高品質の合成音声を生成できる
可能性を有する音声符号化技術である。このクラスの音
声符号化は、またベクトル励起線形予測又は確率的符号
化（stochastic coding）として知られているが、数多
くの音声通信及び音声合成の用途に最も好ましく用いら
れるであろう。CELPは、デジタル音声暗号化及びデジタ
ル無線電話通信システムに特に適応可能であり、音声品
質、データレート、大きさ及びコストの点において優れ
ている。
ction）は低いビットレート、即ち、4.8〜9.6キロビッ
ト／秒（kbps）における高品質の合成音声を生成できる
可能性を有する音声符号化技術である。このクラスの音
声符号化は、またベクトル励起線形予測又は確率的符号
化（stochastic coding）として知られているが、数多
くの音声通信及び音声合成の用途に最も好ましく用いら
れるであろう。CELPは、デジタル音声暗号化及びデジタ
ル無線電話通信システムに特に適応可能であり、音声品
質、データレート、大きさ及びコストの点において優れ
ている。
CELP音声符号器においては、入力音声信号の特性を形
成するロングターム（ピッチ:pitch）及びショートター
ム（ホルマント:formant）予測器又は推定器（predicto
rs）が１組の時間変動線形フィルタに導入される。該フ
ィルタの励起信号は記憶されたイノベーション（innova
tion）シーケンスのコードブック（codebook）又は符号
ベクトル（code vectors）から選択される。音声の各フ
レームに対して、音声符号器はそれぞれの個々の符号ベ
クトルをフィルタに印加して再構成された音声信号を発
生し、かつもとの入力音声信号を再構成された信号と比
較してエラー信号を発生する。このエラー信号は次に人
間の聴覚に基づく応答を有する重み付けフィルタを通す
ことにより重み付けされる。最適の励起信号は現在のフ
レームに対して最小のエネルギで重み付けされたエラー
信号を生成するコードベクトルを選択することにより決
定される。
成するロングターム（ピッチ:pitch）及びショートター
ム（ホルマント:formant）予測器又は推定器（predicto
rs）が１組の時間変動線形フィルタに導入される。該フ
ィルタの励起信号は記憶されたイノベーション（innova
tion）シーケンスのコードブック（codebook）又は符号
ベクトル（code vectors）から選択される。音声の各フ
レームに対して、音声符号器はそれぞれの個々の符号ベ
クトルをフィルタに印加して再構成された音声信号を発
生し、かつもとの入力音声信号を再構成された信号と比
較してエラー信号を発生する。このエラー信号は次に人
間の聴覚に基づく応答を有する重み付けフィルタを通す
ことにより重み付けされる。最適の励起信号は現在のフ
レームに対して最小のエネルギで重み付けされたエラー
信号を生成するコードベクトルを選択することにより決
定される。
「符号励起（code−excited）」又は「ベクトル励起
（vector−excited）」という用語は音声符号器のため
の励起シーケンスはベクトル量子化される、即ち単一の
コード語（codeword）が励起サンプルのシーケンス、又
はベクトル、を表わすのに用いられるということであ
る。このようにして、各サンプルにつき１ビットより小
さいデータレートが励起シーケンスを符号化するために
可能となる。記憶された励起符号ベクトルは一般に独立
のランダムなホワイトガウスシーケンスからなる。コー
ドブックからの１つのコードベクトルはＮ個の励起サン
プルの各ブロックを表わすのに用いられる。各々の記憶
されたコードベクトルはコード語、即ちコードベクトル
メモリの位置のアドレスによって表わされる。受信機に
おいて音声フレームを再構成するために通信チャネルを
介して音声シンセサイザに後に送られるのはこのコード
語である。CELPの詳細な説明は、M.R.Schroeder及びB.
S.Atalにる、“Code−Exited Linear Prediction（CEL
P）:High−Quality Speech at Low Bit Rates"（符号励
起線形予測（CELP）、低ビットレートにおける高品質音
声）、Proceedings of the IEEE International Confer
ence on Accustics,Speech and Signal Processing（IC
ASSP）,Vol.3,pp.937−40,March 1985を参照のこと。
（vector−excited）」という用語は音声符号器のため
の励起シーケンスはベクトル量子化される、即ち単一の
コード語（codeword）が励起サンプルのシーケンス、又
はベクトル、を表わすのに用いられるということであ
る。このようにして、各サンプルにつき１ビットより小
さいデータレートが励起シーケンスを符号化するために
可能となる。記憶された励起符号ベクトルは一般に独立
のランダムなホワイトガウスシーケンスからなる。コー
ドブックからの１つのコードベクトルはＮ個の励起サン
プルの各ブロックを表わすのに用いられる。各々の記憶
されたコードベクトルはコード語、即ちコードベクトル
メモリの位置のアドレスによって表わされる。受信機に
おいて音声フレームを再構成するために通信チャネルを
介して音声シンセサイザに後に送られるのはこのコード
語である。CELPの詳細な説明は、M.R.Schroeder及びB.
S.Atalにる、“Code−Exited Linear Prediction（CEL
P）:High−Quality Speech at Low Bit Rates"（符号励
起線形予測（CELP）、低ビットレートにおける高品質音
声）、Proceedings of the IEEE International Confer
ence on Accustics,Speech and Signal Processing（IC
ASSP）,Vol.3,pp.937−40,March 1985を参照のこと。
CELP音声符号化技術は、コードブック中の全ての励起
符号ベクトルに対し完璧なサーチを必要とし、極めて多
量の演算処理を行なう困難性がある。例えば、８キロヘ
ルツ（KHz）のサンプルレートでは、５ミリ秒（msec）
の音声フレーム中に40個のサンプルを含む。もし励起情
報がサンプル毎に0.25ビット（2Kbpsに対応する）のレ
ートで符号化されれば、各フレームを符号化するのに10
ビットの情報が使用される。従って、ランダムなコード
ブックはその場合210、即ち1024、のランダムな符号ベ
クトルを含む。ベクトルサーチ手順は各コードベクトル
における40個の各サンプルの各々に対しほぼ15回の乗算
−累積（MAC:Maltiply−Accumulate）計算処理（３次の
ロングターム予測器及び10次のショートターム予測器を
仮定）を必要とする。これは5msecの音声フレーム毎に6
00MAC/コードベクトルに対応し、あるいは、ほぼ毎秒12
0,000,000MAC（600MAC/5msecフレーム×1024コードベク
トル）に対応する。最善の適合のために1024のベクトル
の全体のコードブックをサーチするために膨大なコンピ
ュータ処理が要求され、従って今日のデジタル信号処理
技術にとってリアルタイムのためには不合理な処理が要
求されることがわかるであろう。
符号ベクトルに対し完璧なサーチを必要とし、極めて多
量の演算処理を行なう困難性がある。例えば、８キロヘ
ルツ（KHz）のサンプルレートでは、５ミリ秒（msec）
の音声フレーム中に40個のサンプルを含む。もし励起情
報がサンプル毎に0.25ビット（2Kbpsに対応する）のレ
ートで符号化されれば、各フレームを符号化するのに10
ビットの情報が使用される。従って、ランダムなコード
ブックはその場合210、即ち1024、のランダムな符号ベ
クトルを含む。ベクトルサーチ手順は各コードベクトル
における40個の各サンプルの各々に対しほぼ15回の乗算
−累積（MAC:Maltiply−Accumulate）計算処理（３次の
ロングターム予測器及び10次のショートターム予測器を
仮定）を必要とする。これは5msecの音声フレーム毎に6
00MAC/コードベクトルに対応し、あるいは、ほぼ毎秒12
0,000,000MAC（600MAC/5msecフレーム×1024コードベク
トル）に対応する。最善の適合のために1024のベクトル
の全体のコードブックをサーチするために膨大なコンピ
ュータ処理が要求され、従って今日のデジタル信号処理
技術にとってリアルタイムのためには不合理な処理が要
求されることがわかるであろう。
そのうえ、独立のランダムなベクトルのコードブック
を格納するためのメモリ割当ての要求もまた過大なもの
である。上述の例に対しては、各々が40サンプルを有
し、各サンプルが16ビットのワードで表わされるすべて
の1024のコードベクトルを格納するためには640キロビ
ットのリードオンリメモリ（ROM）が必要になるであろ
う。このROMの大きさの要求は多くの音声コーディング
の用途におけるサイズ及び価格の目標と両立しない。従
って、従来技術における符号励起線形予測は、現在のと
ころ音声コーディングに対しては実用的なアプローチで
はない。
を格納するためのメモリ割当ての要求もまた過大なもの
である。上述の例に対しては、各々が40サンプルを有
し、各サンプルが16ビットのワードで表わされるすべて
の1024のコードベクトルを格納するためには640キロビ
ットのリードオンリメモリ（ROM）が必要になるであろ
う。このROMの大きさの要求は多くの音声コーディング
の用途におけるサイズ及び価格の目標と両立しない。従
って、従来技術における符号励起線形予測は、現在のと
ころ音声コーディングに対しては実用的なアプローチで
はない。
このコードベクトルのサーチ処理の計算処理の複雑さ
を低減するための別の方法は変換領域におけるサーチ計
算を用いることである。I.M.Trancoso及びB.S.Atalによ
る、“Efficient Procedures for Finding the Optimum
Innovation in Stochastic Coders"（確率的符号器に
おける最適のイノベーションを検出するための効率的手
順）、Proc.ICASSP,Vol.4,pp.2375−8,April 1986をそ
のような手順の一例として参照のこと。このアプローチ
を用いることにより、離散的なフーリエ変換（DFT）又
は他の変換を用いて変換領域におけるフィルタ応答を表
わしそれによりフィルタ計算をコードベクトル毎のサン
プル毎に単一のMAC操作に減少することができる。しか
しながら、コードベクトル毎のサンプル毎に付加的な２
つのMACがコードベクトルを評価するために必要であ
り、従ってかなりの数の乗算−累算操作、即ち上述の例
では5msecのフレーム毎のコードベクトル毎に120、ある
いは毎秒24,000,000MACが必要とされる。さらに、変換
アプローチは少なくとも２倍の量のメモリを必要とする
が、これは各コードベクトルの変換もまた格納する必要
があるためである。上述の例では、1.3メガビットのROM
がCELPを用いた変換を行なうために必要になるであろ
う。コンピュータ処理の複雑さを低減させる第２のアプ
ローチは、コードベクトルがもはや互いに独立できない
ように励起コードブックを構成することである。このよ
うにすることにより、コードベクトルのろ波されたバー
ジョンが先のコードベクトルのろ波されたバージョンか
ら、再びサンプル毎に単一のフィルタ計算のみを用い
て、計算することができる。このアプローチは変換技術
とほぼ同じ計算処理上の要求、即ち毎秒24,000,000MAC
を達成し、一方必要とされるROMの量をかなり減少させ
る（上述の例では16キロビット）。これらの形式のコー
ドブックの例はD.Linによる“Speech Coding Using Eff
icient Pseudo−Stochastic Block Codes"（効率的擬似
推計ブロックコードを用いた音声コーディング）、Pro
c.ICASSP,Vol.3,pp1354−7,April 1987の論文に記載さ
れている。そこでもなお、毎秒24,000,000MACは現在の
ところ単一のDSP（Digital Signal Processing）の計算
能力を越える。そのうえ、ROMのサイズは2M×＃ビット
／ワードに基づいており、ここでＭはコードブックが2M
コードベクトルを含むようにしたコード語におけるビッ
ト数である。従って、メモリの要求は励起情報のフレー
ムを符号化するために用いられるビット数とともに依然
として指数的に増大する。例えば、12ビットのコード語
を用いる時ROMの要求は64キロビットに増加する。
を低減するための別の方法は変換領域におけるサーチ計
算を用いることである。I.M.Trancoso及びB.S.Atalによ
る、“Efficient Procedures for Finding the Optimum
Innovation in Stochastic Coders"（確率的符号器に
おける最適のイノベーションを検出するための効率的手
順）、Proc.ICASSP,Vol.4,pp.2375−8,April 1986をそ
のような手順の一例として参照のこと。このアプローチ
を用いることにより、離散的なフーリエ変換（DFT）又
は他の変換を用いて変換領域におけるフィルタ応答を表
わしそれによりフィルタ計算をコードベクトル毎のサン
プル毎に単一のMAC操作に減少することができる。しか
しながら、コードベクトル毎のサンプル毎に付加的な２
つのMACがコードベクトルを評価するために必要であ
り、従ってかなりの数の乗算−累算操作、即ち上述の例
では5msecのフレーム毎のコードベクトル毎に120、ある
いは毎秒24,000,000MACが必要とされる。さらに、変換
アプローチは少なくとも２倍の量のメモリを必要とする
が、これは各コードベクトルの変換もまた格納する必要
があるためである。上述の例では、1.3メガビットのROM
がCELPを用いた変換を行なうために必要になるであろ
う。コンピュータ処理の複雑さを低減させる第２のアプ
ローチは、コードベクトルがもはや互いに独立できない
ように励起コードブックを構成することである。このよ
うにすることにより、コードベクトルのろ波されたバー
ジョンが先のコードベクトルのろ波されたバージョンか
ら、再びサンプル毎に単一のフィルタ計算のみを用い
て、計算することができる。このアプローチは変換技術
とほぼ同じ計算処理上の要求、即ち毎秒24,000,000MAC
を達成し、一方必要とされるROMの量をかなり減少させ
る（上述の例では16キロビット）。これらの形式のコー
ドブックの例はD.Linによる“Speech Coding Using Eff
icient Pseudo−Stochastic Block Codes"（効率的擬似
推計ブロックコードを用いた音声コーディング）、Pro
c.ICASSP,Vol.3,pp1354−7,April 1987の論文に記載さ
れている。そこでもなお、毎秒24,000,000MACは現在の
ところ単一のDSP（Digital Signal Processing）の計算
能力を越える。そのうえ、ROMのサイズは2M×＃ビット
／ワードに基づいており、ここでＭはコードブックが2M
コードベクトルを含むようにしたコード語におけるビッ
ト数である。従って、メモリの要求は励起情報のフレー
ムを符号化するために用いられるビット数とともに依然
として指数的に増大する。例えば、12ビットのコード語
を用いる時ROMの要求は64キロビットに増加する。
従って、コードブックをサーチするための極めて複雑
なコンピュータ処理とともに、励起コードベクトルを格
納するための膨大なメモリの要求の双方の問題に対処す
る改良された音声符号化技術を提供する必要がある。
なコンピュータ処理とともに、励起コードベクトルを格
納するための膨大なメモリの要求の双方の問題に対処す
る改良された音声符号化技術を提供する必要がある。
発明の概要 従って、本発明の一般な目的は、低ビットレートで高
い品質の音声を生成する改良されたデジタル音声符号化
技術を提供することにある。
い品質の音声を生成する改良されたデジタル音声符号化
技術を提供することにある。
本発明の他の目的は、低減されたメモリ要求を有する
効率的な励起ベクトル発生技術を提供することにある。
効率的な励起ベクトル発生技術を提供することにある。
本発明のさらに他の目的は、今日のデジタル信号処理
技術を用いる現実的なリアルイム処理のために、計算処
理の複雑さを低減した改良されたコードブックサーチ技
術を提供することにある。
技術を用いる現実的なリアルイム処理のために、計算処
理の複雑さを低減した改良されたコードブックサーチ技
術を提供することにある。
これら及び他の目的は本発明により達成され、本発明
は要約すれば、励起コードベクトルを有するコードブッ
クを用いた音声コーダのための改良された励起ベクトル
の発生及びサーチ技術である。本発明の第１の見地によ
れば、１組の基底ベクトル（basis vectors）が励起信
号コード語とともに用いられ、新規な「ベクトル和」技
術に従って励起ベクトルのコードブックを発生する。2M
個のコードブックベクトルの組を発生するこの方法は、
１組の選択器コード語を入力する段階、該選択器コード
語を通常各選択器コード語の各ビットの値に基づき、複
数の内部係数信号に変換する段階、コードブック全体を
記憶する代りに代表的にメモリに格納された１組のＭ個
の基底ベクトルを入力する段階、前記Ｍ個の基底ベクト
ルの組を複数の内部係数信号で乗算して複数の内部ベク
トルを発生する段階、そして複数の内部ベクトルを加算
して2M個のコードベクトルの組を生成する段階を具備す
る。
は要約すれば、励起コードベクトルを有するコードブッ
クを用いた音声コーダのための改良された励起ベクトル
の発生及びサーチ技術である。本発明の第１の見地によ
れば、１組の基底ベクトル（basis vectors）が励起信
号コード語とともに用いられ、新規な「ベクトル和」技
術に従って励起ベクトルのコードブックを発生する。2M
個のコードブックベクトルの組を発生するこの方法は、
１組の選択器コード語を入力する段階、該選択器コード
語を通常各選択器コード語の各ビットの値に基づき、複
数の内部係数信号に変換する段階、コードブック全体を
記憶する代りに代表的にメモリに格納された１組のＭ個
の基底ベクトルを入力する段階、前記Ｍ個の基底ベクト
ルの組を複数の内部係数信号で乗算して複数の内部ベク
トルを発生する段階、そして複数の内部ベクトルを加算
して2M個のコードベクトルの組を生成する段階を具備す
る。
本発明の第２の見地によれば、2M個の励起ベクトルの
コードブック全体はコードベクトルが基底ベクトルから
どのようにして生成されたかに関する知識を用い、各々
のコードベクトルそれ自体を発生しかつ評価する必要性
なく、効率的にサーチされる。所望の励起ベクトルに対
応するコード語又はコード語を選択するためのこの方法
は、入力信号に対応する入力ベクトルを発生する段階、
１組のＭ個の基底ベクトルを入力する段階、該基底ベク
トルから複数の処理されたベクトルを発生する段階、処
理されたベクトルを入力ベクトルと比較して比較信号を
生成する段階、2M個の励起ベクトルの組の各々に対応す
る各コード語に対するパラメータであって前記比較信号
に基づくものを算出する段階、各コード語に対する算出
されたパラメータを評価し、かつ2M個の励起ベクトルの
組の各々を発生することなく、最も緊密に入力信号と整
合する再構成信号を生成するコードベクトルを現わす１
つのコード語を選択する段階、を具備する。計算処理上
の複雑さをさらに減少することは所定のシーケンス技術
に従い同時にはコード語の１ビットのみを変更すること
により１つのコード語を次のコード語に順序づけること
により達成され、それにより次のコード語の計算が所定
のシーケンス技術に基づく先のコード語からの更新パラ
メータに減少される。
コードブック全体はコードベクトルが基底ベクトルから
どのようにして生成されたかに関する知識を用い、各々
のコードベクトルそれ自体を発生しかつ評価する必要性
なく、効率的にサーチされる。所望の励起ベクトルに対
応するコード語又はコード語を選択するためのこの方法
は、入力信号に対応する入力ベクトルを発生する段階、
１組のＭ個の基底ベクトルを入力する段階、該基底ベク
トルから複数の処理されたベクトルを発生する段階、処
理されたベクトルを入力ベクトルと比較して比較信号を
生成する段階、2M個の励起ベクトルの組の各々に対応す
る各コード語に対するパラメータであって前記比較信号
に基づくものを算出する段階、各コード語に対する算出
されたパラメータを評価し、かつ2M個の励起ベクトルの
組の各々を発生することなく、最も緊密に入力信号と整
合する再構成信号を生成するコードベクトルを現わす１
つのコード語を選択する段階、を具備する。計算処理上
の複雑さをさらに減少することは所定のシーケンス技術
に従い同時にはコード語の１ビットのみを変更すること
により１つのコード語を次のコード語に順序づけること
により達成され、それにより次のコード語の計算が所定
のシーケンス技術に基づく先のコード語からの更新パラ
メータに減少される。
本発明の「ベクトル和」のコードブック発生アプロー
チは低ビットレートにおける高品質の音声の利点を保持
しながらより早いCELP音声コーディングの実施を許容す
る。より特定的には、本発明は計算処理上の複雑さ及び
メモリ要求の問題に対する効果的な解決を提供する。例
えば、ここに開示されたベクトル和アプローチは各コー
ド語の評価に対しＭ＋３回のMACを要求するのみであ
る。先の例によれば、これは標準CELPに対する600回のM
AC又は変換アプローチを用いる120回のMACに対して、た
ったの13回のMACに対応する。この改善は複雑性をほぼ1
0分の１に減少させることに相当し、その結果毎秒約2,6
00,000回のMACでよいことになる。この計算処理上の複
雑性の低減は単一のDSPを用いてCELPの実用的なリアル
タイム処理を可能にする。さらに、2M個のコードベクト
ルのすべてに対して、たったのＭ個の基底ベクトルをメ
モリに格納する必要があるのみである。従って、上述の
例におけるROMに対する要求は、本発明において、640キ
ロビットから6.4キロビットに減少する。本発明の音声
符号化技術に対するさらに他の利点は標準のCELPよりも
チャンネルビットエラーに対してより強いということで
ある。本発明のベクトル和励起音声符号器を用いること
により、受信コード語における単一ビットのエラーは所
望のものに近い励起ベクトルとなる。同じ条件下で、ラ
ンダムなコードブックを用いる、標準CELPは任意の励起
ベクトルを発生し、これは所望のものとはまったく関係
がない。
チは低ビットレートにおける高品質の音声の利点を保持
しながらより早いCELP音声コーディングの実施を許容す
る。より特定的には、本発明は計算処理上の複雑さ及び
メモリ要求の問題に対する効果的な解決を提供する。例
えば、ここに開示されたベクトル和アプローチは各コー
ド語の評価に対しＭ＋３回のMACを要求するのみであ
る。先の例によれば、これは標準CELPに対する600回のM
AC又は変換アプローチを用いる120回のMACに対して、た
ったの13回のMACに対応する。この改善は複雑性をほぼ1
0分の１に減少させることに相当し、その結果毎秒約2,6
00,000回のMACでよいことになる。この計算処理上の複
雑性の低減は単一のDSPを用いてCELPの実用的なリアル
タイム処理を可能にする。さらに、2M個のコードベクト
ルのすべてに対して、たったのＭ個の基底ベクトルをメ
モリに格納する必要があるのみである。従って、上述の
例におけるROMに対する要求は、本発明において、640キ
ロビットから6.4キロビットに減少する。本発明の音声
符号化技術に対するさらに他の利点は標準のCELPよりも
チャンネルビットエラーに対してより強いということで
ある。本発明のベクトル和励起音声符号器を用いること
により、受信コード語における単一ビットのエラーは所
望のものに近い励起ベクトルとなる。同じ条件下で、ラ
ンダムなコードブックを用いる、標準CELPは任意の励起
ベクトルを発生し、これは所望のものとはまったく関係
がない。
図面の簡単な説明 新規であると信じられる本発明の特徴は特に添付の請
求の範囲とともに記載される。本発明は、そのさらに他
の目的及び利点とともに添付の図面を取入れて以下の記
述を参照することにより最もよく理解でき、いくつかの
図においては同様の参照数字は同様の要素を表わす。
求の範囲とともに記載される。本発明は、そのさらに他
の目的及び利点とともに添付の図面を取入れて以下の記
述を参照することにより最もよく理解でき、いくつかの
図においては同様の参照数字は同様の要素を表わす。
第１図は、本発明に係るベクトル和励起信号発生技術
を用いた符号励起線形予測音声符号器を示す一般的なブ
ロック図である。
を用いた符号励起線形予測音声符号器を示す一般的なブ
ロック図である。
第2A図及び第2B図は、第１図の音声符号器により達成
される動作の一般的なシーケンスを示す概略的フローチ
ャートである。
される動作の一般的なシーケンスを示す概略的フローチ
ャートである。
第３図は、本発明のベクトル和技術を示す、第１図の
コードブック発生器ブロックの詳細なブロック図であ
る。
コードブック発生器ブロックの詳細なブロック図であ
る。
第４図は、本発明を用いた音声合成器の一般的なブロ
ック図である。
ック図である。
第５図は、本発明の好ましい実施例に係わる改良され
たサーチ技術を示す、第１図の音声符号器の部分的ブロ
ック図である。
たサーチ技術を示す、第１図の音声符号器の部分的ブロ
ック図である。
第6A図及び第6B図は、好ましい実施例に係わる利得計
算技術を用いて、第５図の音声符号器によって達成され
る動作のシーケンスを示す詳細フローチャートである。
算技術を用いて、第５図の音声符号器によって達成され
る動作のシーケンスを示す詳細フローチャートである。
第7A図、第7B図及び第7C図は、プリコンピューテッド
利得技術を用いた、第５図の別の実施例によって達成さ
れる動作のシーケンスを示す詳細フローチャートであ
る。
利得技術を用いた、第５図の別の実施例によって達成さ
れる動作のシーケンスを示す詳細フローチャートであ
る。
好ましい実施例の詳細な説明 次に第１図を参照すると、本発明に係る励起信号発生
技術を利用した符号励起線形予測音声符号器100の一般
的なブロック図が示される。解析されるべき音響入力信
号はマイクロホン102において音声符号器100に供給され
る。典型的には音声（speech）信号である入力信号は次
にフィルタ104に印加される。フィルタ104は一般的には
バンドパスフィルタ特性を示す。しかしながら、音声の
帯領域が既に適切であれば、フィルタ104はワイヤで直
接に接続して短絡してもよい。
技術を利用した符号励起線形予測音声符号器100の一般
的なブロック図が示される。解析されるべき音響入力信
号はマイクロホン102において音声符号器100に供給され
る。典型的には音声（speech）信号である入力信号は次
にフィルタ104に印加される。フィルタ104は一般的には
バンドパスフィルタ特性を示す。しかしながら、音声の
帯領域が既に適切であれば、フィルタ104はワイヤで直
接に接続して短絡してもよい。
フィルタ104からのアナログ音声信号は次に一連のＮ
個のパルスサンプルに変換され、各パルスサンプルの振
幅は技術上周知なように、アナログ−デジタル（A/D）
変換器108によってデジタル符号に表現される。サンプ
リングレートはサンプルクロックSCにより決定され、こ
れは好ましい実施例においては8.0KHzのレートである。
サンプルクロックSCはクロック112を介してフレームク
ロックFCとともに生成される。
個のパルスサンプルに変換され、各パルスサンプルの振
幅は技術上周知なように、アナログ−デジタル（A/D）
変換器108によってデジタル符号に表現される。サンプ
リングレートはサンプルクロックSCにより決定され、こ
れは好ましい実施例においては8.0KHzのレートである。
サンプルクロックSCはクロック112を介してフレームク
ロックFCとともに生成される。
A/D変換器108のデジタル出力は、入力音声ベクトルｓ
（ｎ）として表現されるが、次に係数アナライザ110に
印加される。この入力音声ベクトルｓ（ｎ）はそれぞれ
別個のフレーム、即ちフレームクロックFCによって決定
される時間のブロックで得られる。好ましい実施例にお
いては、入力音声ベクトルｓ（ｎ）は、ここで１≦ｎ≦
Ｎであるが、Ｎ＝40個のサンプルを含む5msecのフレー
ムを表わし、ここで各サンプルは12〜16ビットのデジタ
ルコードで表わされる。各音声ブロックに対して、係数
アナライザ110は、従来技術に従って、１組の線形予測
符号化（LPC）パラメータを生成する。ショートターム
（短期）予測器（short term predictor）パラメータST
P、ロングターム（長期）予測器（long term predicto
r）パラメータLTP、重み付けフィルタパラメータ（weig
hting filter parameters）WFP、及び励起利得ファクタ
γ、（後に説明するように最善の励起コード語Ｉととも
に）がマルチプクサ150に印加され、音声合成器で使用
するためにチャネルを介して送信される。これらのパラ
メータを発生するための代表的な方法に関しては、“Pr
edictive Coding of Speech at Low Bit Rates"（低ビ
ットレートにおける音声の予測的符号化）と題する、IE
EE Trans.,Commun.,Vol.COM−30,pp.600−14,April198
2,B.S.Atalによる論文を参照すること。入力音声ベクト
ルｓ（ｎ）は減算器130にも印加されるが、その機能は
後に説明する。
（ｎ）として表現されるが、次に係数アナライザ110に
印加される。この入力音声ベクトルｓ（ｎ）はそれぞれ
別個のフレーム、即ちフレームクロックFCによって決定
される時間のブロックで得られる。好ましい実施例にお
いては、入力音声ベクトルｓ（ｎ）は、ここで１≦ｎ≦
Ｎであるが、Ｎ＝40個のサンプルを含む5msecのフレー
ムを表わし、ここで各サンプルは12〜16ビットのデジタ
ルコードで表わされる。各音声ブロックに対して、係数
アナライザ110は、従来技術に従って、１組の線形予測
符号化（LPC）パラメータを生成する。ショートターム
（短期）予測器（short term predictor）パラメータST
P、ロングターム（長期）予測器（long term predicto
r）パラメータLTP、重み付けフィルタパラメータ（weig
hting filter parameters）WFP、及び励起利得ファクタ
γ、（後に説明するように最善の励起コード語Ｉととも
に）がマルチプクサ150に印加され、音声合成器で使用
するためにチャネルを介して送信される。これらのパラ
メータを発生するための代表的な方法に関しては、“Pr
edictive Coding of Speech at Low Bit Rates"（低ビ
ットレートにおける音声の予測的符号化）と題する、IE
EE Trans.,Commun.,Vol.COM−30,pp.600−14,April198
2,B.S.Atalによる論文を参照すること。入力音声ベクト
ルｓ（ｎ）は減算器130にも印加されるが、その機能は
後に説明する。
基底ベクトル記憶ブロック114はＭ個の基底ベクトルv
m（ｎ）の組を含み、ここで１≦ｍ≦Ｍであり、各々は
Ｎ個のサンプルからなり、１≦ｎ≦Ｎである。これらの
基底ベクトルはコードブック発生器120により用いられ
て2M個の擬似ランダム励起ベクトルui（ｎ）の組を発生
し、ここで０≦ｉ≦2M-1である。Ｍ個の基底ベクトルの
各々は一連のランダムなホワイトガウスサンプルからな
るが、他の形式の基底ベクトルも本発明に用いることが
できる。
m（ｎ）の組を含み、ここで１≦ｍ≦Ｍであり、各々は
Ｎ個のサンプルからなり、１≦ｎ≦Ｎである。これらの
基底ベクトルはコードブック発生器120により用いられ
て2M個の擬似ランダム励起ベクトルui（ｎ）の組を発生
し、ここで０≦ｉ≦2M-1である。Ｍ個の基底ベクトルの
各々は一連のランダムなホワイトガウスサンプルからな
るが、他の形式の基底ベクトルも本発明に用いることが
できる。
コードブック発生器120はＭ個の基底ベクトルv
m（ｎ）及び０≦ｉ≦2M−１とすると１組の2Mの励起コ
ード語Iiを用い、2M個の励起ベクトルui（ｎ）を発生す
る。好ましい実施例においては、各コード語Iiはその指
標ｉに等しい、即ちIi＝ioもし励起信号が40サンプルの
各々に対しサンプル毎に0.25ビットのレートで符号化さ
れれば（したがって、Ｍ＝10）、1024の励起ベクトルを
発生するために使用される10個の基底ベクトルがある。
これらの励起ベクトルはベクトル和励起技術に従って発
生されるが、これについては第２図及び第３図を参照し
て後に説明する。
m（ｎ）及び０≦ｉ≦2M−１とすると１組の2Mの励起コ
ード語Iiを用い、2M個の励起ベクトルui（ｎ）を発生す
る。好ましい実施例においては、各コード語Iiはその指
標ｉに等しい、即ちIi＝ioもし励起信号が40サンプルの
各々に対しサンプル毎に0.25ビットのレートで符号化さ
れれば（したがって、Ｍ＝10）、1024の励起ベクトルを
発生するために使用される10個の基底ベクトルがある。
これらの励起ベクトルはベクトル和励起技術に従って発
生されるが、これについては第２図及び第３図を参照し
て後に説明する。
各々の個々の励起ベクトルui（ｎ）に対しては、再構
成された音声ベクトルＳ′i（ｎ）が入力音声ベクトル
ｓ（ｎ）との比較のため生成される。利得ブロック122
はフレームに対して一定である励起利得ファクタγによ
り励起ベクトルui（ｎ）を調整する。励起利得ファクタ
γは係数アナライザ110によって予め計算されかつ第１
図に示されるようにすべての励起ベクトルを解析するた
めに使用されるか、あるいは最善の励起コード語Ｉのサ
ーチと組合わせて最適化されてコードブツクサーチコン
トローラ140によって生成される。この最適化された利
得技術は第５図に従って後に説明する。
成された音声ベクトルＳ′i（ｎ）が入力音声ベクトル
ｓ（ｎ）との比較のため生成される。利得ブロック122
はフレームに対して一定である励起利得ファクタγによ
り励起ベクトルui（ｎ）を調整する。励起利得ファクタ
γは係数アナライザ110によって予め計算されかつ第１
図に示されるようにすべての励起ベクトルを解析するた
めに使用されるか、あるいは最善の励起コード語Ｉのサ
ーチと組合わせて最適化されてコードブツクサーチコン
トローラ140によって生成される。この最適化された利
得技術は第５図に従って後に説明する。
調整された励起信号γui（ｎ）は次にロングターム予
測器フィルタ124及びショートターム予測器フィルタ126
によってろ波され再構成された音声ベクトルｓ′
i（ｎ）を発生する。フィルタ124は音声の周期性を実現
するためロングターム予測器パラメータLTPを用い、か
つフィルタ126はスペクトルのエンベロープを実現する
ためショートターム予測器パラメータSTPを利用する。
ブロック124及び126は実際にはそれらのそれぞれのフィ
ードバック経路にロングターム予測器及びショートター
ム予測器を含む再帰型（recursive）フィルタであるこ
とに注意を要する。これらの時間的に変動する再帰フィ
ルタの代表的な伝達関数については先に述べた論文を参
照のこと。
測器フィルタ124及びショートターム予測器フィルタ126
によってろ波され再構成された音声ベクトルｓ′
i（ｎ）を発生する。フィルタ124は音声の周期性を実現
するためロングターム予測器パラメータLTPを用い、か
つフィルタ126はスペクトルのエンベロープを実現する
ためショートターム予測器パラメータSTPを利用する。
ブロック124及び126は実際にはそれらのそれぞれのフィ
ードバック経路にロングターム予測器及びショートター
ム予測器を含む再帰型（recursive）フィルタであるこ
とに注意を要する。これらの時間的に変動する再帰フィ
ルタの代表的な伝達関数については先に述べた論文を参
照のこと。
ｉ番目の励起コードベクトルに対する再構成された音
声ベクトルｓ′i（ｎ）は減算器130においてこれら２つ
の信号を減算することにより入力音声ベクトルｓ（ｎ）
の同じブロックと比較される。差分ベクトルei（ｎ）
は、音声の元のブロックと再構成されたブロックとの差
を表わす。この差分ベクトルは重み付けフィルタ132に
より、係数アナライザ110によって発生される重み付け
フィルタパラメータWFPを用いて、知覚的に重み付けさ
れる。代表的な重み付けフィルタの伝達関数に関しては
前述の参考文献を参照。知覚的重み付けは、エラーが知
覚的に人間の耳により重要な周波数を調整し、かつ他の
周波数を減衰させる。
声ベクトルｓ′i（ｎ）は減算器130においてこれら２つ
の信号を減算することにより入力音声ベクトルｓ（ｎ）
の同じブロックと比較される。差分ベクトルei（ｎ）
は、音声の元のブロックと再構成されたブロックとの差
を表わす。この差分ベクトルは重み付けフィルタ132に
より、係数アナライザ110によって発生される重み付け
フィルタパラメータWFPを用いて、知覚的に重み付けさ
れる。代表的な重み付けフィルタの伝達関数に関しては
前述の参考文献を参照。知覚的重み付けは、エラーが知
覚的に人間の耳により重要な周波数を調整し、かつ他の
周波数を減衰させる。
エネルギ計算機134は重み付けされた差分ベクトル
ｅ′i（ｎ）のエネルギを計算し、かつこのエラー信号E
iをコードブックサーチコントローラ140に印加する。サ
ーチコントローラは現在の励起ベクトルui（ｎ）に対す
るｉ番目のエラー信号を先のエラー信号と比較して最小
のエラーを生ずる励起ベクトルを決定する。最小のエラ
ーを有するｉ番目の励起ベクトルのコードは次にチャネ
ルを介して最善の励起コードＩとして出力される。ある
いは、サーチコントローラ140は、予め規定されたエラ
ーしきい値と整合するような、ある所定の基準を有する
エラー信号を提供する特定のコード語を決定することが
できる。
ｅ′i（ｎ）のエネルギを計算し、かつこのエラー信号E
iをコードブックサーチコントローラ140に印加する。サ
ーチコントローラは現在の励起ベクトルui（ｎ）に対す
るｉ番目のエラー信号を先のエラー信号と比較して最小
のエラーを生ずる励起ベクトルを決定する。最小のエラ
ーを有するｉ番目の励起ベクトルのコードは次にチャネ
ルを介して最善の励起コードＩとして出力される。ある
いは、サーチコントローラ140は、予め規定されたエラ
ーしきい値と整合するような、ある所定の基準を有する
エラー信号を提供する特定のコード語を決定することが
できる。
音声符号器100の動作を次に第２図のフローチャート
に従って説明する。ステップ200で開始し、ステップ202
において入力音声ベクトルｓ（ｎ）のＮサンプルのフレ
ームが得られかつ減算器130に印加される。好ましい実
施例においては、Ｎ＝40サンプルである。ステップ204
において、係数アナライザ110がロングターム予測器パ
ラメータLTP、ショートターム予測器パラメータSTP、重
み付けフィルタパラメータWFP、及び励起利得ファクタ
γを計算する。ロングターム予測器フィルタ124、ショ
ートターム予測器フィルタ126、及び重み付けフィルタ1
32のフィルタ状態FSが次にステップ206において後の使
用のためにセーブされる。ステップ208は励起コード語
の指標ｉ、及び最善のエラー信号を表わすEbを図示のご
とく初期化する。
に従って説明する。ステップ200で開始し、ステップ202
において入力音声ベクトルｓ（ｎ）のＮサンプルのフレ
ームが得られかつ減算器130に印加される。好ましい実
施例においては、Ｎ＝40サンプルである。ステップ204
において、係数アナライザ110がロングターム予測器パ
ラメータLTP、ショートターム予測器パラメータSTP、重
み付けフィルタパラメータWFP、及び励起利得ファクタ
γを計算する。ロングターム予測器フィルタ124、ショ
ートターム予測器フィルタ126、及び重み付けフィルタ1
32のフィルタ状態FSが次にステップ206において後の使
用のためにセーブされる。ステップ208は励起コード語
の指標ｉ、及び最善のエラー信号を表わすEbを図示のご
とく初期化する。
ステップ210に入り、ロング及びショートターム予測
器並びに重み付けフィルタのフィルタ状態はステップ20
6においてセーブされたフィルタ状態に回復される。こ
の回復は先のフィルタの履歴が各励起ベクトルの比較に
際して同じであるようにする。ステップ212において、
次に指標ｉがチェックされ、すべての励起ベクトルが比
較されたか否かを判断する。もしｉが2Mより小さけれ
ば、次のコードベクトルに対して処理が続けられる。ス
テップ214においては、基底ベクトルvm（ｎ）を使用し
て、ベクトル和技術によって励起ベクトルui（ｎ）を計
算する。
器並びに重み付けフィルタのフィルタ状態はステップ20
6においてセーブされたフィルタ状態に回復される。こ
の回復は先のフィルタの履歴が各励起ベクトルの比較に
際して同じであるようにする。ステップ212において、
次に指標ｉがチェックされ、すべての励起ベクトルが比
較されたか否かを判断する。もしｉが2Mより小さけれ
ば、次のコードベクトルに対して処理が続けられる。ス
テップ214においては、基底ベクトルvm（ｎ）を使用し
て、ベクトル和技術によって励起ベクトルui（ｎ）を計
算する。
コードブック発生器120に対する代表的なハードウェ
ア構成を示す第３図を使用してベクトル和技術を説明す
る。発生器のブロック320は第１図のコードブック発生
器120に対応し、一方メモリ314は基底ベクトルストレー
ジ114に対応する。メモリブック314はＭ個の基底ベクト
ルv1（ｎ）からvM（ｎ）のすべてを格納する。ここで、
１≦ｍ≦Ｍ、かつ、１≦ｎ≦Ｎである。Ｍ個のすべての
基底ベクトルは発生器320の乗算器361〜364に印加され
る。
ア構成を示す第３図を使用してベクトル和技術を説明す
る。発生器のブロック320は第１図のコードブック発生
器120に対応し、一方メモリ314は基底ベクトルストレー
ジ114に対応する。メモリブック314はＭ個の基底ベクト
ルv1（ｎ）からvM（ｎ）のすべてを格納する。ここで、
１≦ｍ≦Ｍ、かつ、１≦ｎ≦Ｎである。Ｍ個のすべての
基底ベクトルは発生器320の乗算器361〜364に印加され
る。
ｉ番目の励起コード語もまた発生器320に印加され
る。この励起情報は次にコンバータ360により複数の内
部係数信号θi1からθiMに変化される。ここで、１≦ｍ
≦Ｍである。好ましい実施例においては、内部係数信号
は選択器コード語ｉの個々のビットの値に基づいてお
り、したがって各内部係数信号θimはｉ番目の励起コー
ド語のｍ番目のビットに対応する符号（sign）を表わ
す。例えば、もし励起コード語ｉの１番目のビットが０
であれば、θi1は−１となるであろう。同様にして、も
し励起コード語ｉの２番目のビットが１であれば、θi2
は＋１になるであろう。しかしながら、内部係数信号は
代りに、例えばROMルックアップテーブルにより決定さ
れるように、ｉからθimへの何らかの他の変換とするこ
とが考えられる。また、コード語におけるビット数は基
底ベクトルの数と同じである必要はないということに注
意を要する。例えば、コード語ｉは2Mビットを有するこ
とができ、ここで各ビット対は各θimに対して４つの
値、＋1,−1,＋2,−２、その他、を規定できる。
る。この励起情報は次にコンバータ360により複数の内
部係数信号θi1からθiMに変化される。ここで、１≦ｍ
≦Ｍである。好ましい実施例においては、内部係数信号
は選択器コード語ｉの個々のビットの値に基づいてお
り、したがって各内部係数信号θimはｉ番目の励起コー
ド語のｍ番目のビットに対応する符号（sign）を表わ
す。例えば、もし励起コード語ｉの１番目のビットが０
であれば、θi1は−１となるであろう。同様にして、も
し励起コード語ｉの２番目のビットが１であれば、θi2
は＋１になるであろう。しかしながら、内部係数信号は
代りに、例えばROMルックアップテーブルにより決定さ
れるように、ｉからθimへの何らかの他の変換とするこ
とが考えられる。また、コード語におけるビット数は基
底ベクトルの数と同じである必要はないということに注
意を要する。例えば、コード語ｉは2Mビットを有するこ
とができ、ここで各ビット対は各θimに対して４つの
値、＋1,−1,＋2,−２、その他、を規定できる。
内部係数信号はまた乗算器361〜364に印加される。こ
れらの乗算器は基底ベクトルvm（ｎ）の組を内部係数信
号θimの組で乗算して１組の内部ベクトルを生成し、該
内部ベクトルは次に合計ネットワーク365において共に
合算され単一の励起コードベクトルui（ｎ）を発生す
る。従って、ベクトル和技術は次式によって表わされ
る。
れらの乗算器は基底ベクトルvm（ｎ）の組を内部係数信
号θimの組で乗算して１組の内部ベクトルを生成し、該
内部ベクトルは次に合計ネットワーク365において共に
合算され単一の励起コードベクトルui（ｎ）を発生す
る。従って、ベクトル和技術は次式によって表わされ
る。
この式において、ui（ｎ）はｉ番目の励起コードベク
トルのｎ番目のサンプルであり、ここで、１≦ｎ≦Ｎで
ある。内部係数信号は、乗算器361〜364に印加され、基
底ベクトルvi（ｎ）〜vM（ｎ）と乗算されるが、基底ベ
クトルに含まれる周波数成分をより多く利用するため、
内部係数信号は０以外の値が選ばれ、より多くの種類の
励起ベクトルが生成される。
トルのｎ番目のサンプルであり、ここで、１≦ｎ≦Ｎで
ある。内部係数信号は、乗算器361〜364に印加され、基
底ベクトルvi（ｎ）〜vM（ｎ）と乗算されるが、基底ベ
クトルに含まれる周波数成分をより多く利用するため、
内部係数信号は０以外の値が選ばれ、より多くの種類の
励起ベクトルが生成される。
第2A図のステップ216に戻ると、励起ベクトルu
i（ｎ）は次に利得ブロック122を介して励起利得ファク
タγによって乗算される。この調整された励起ベクトル
γui（ｎ）は次にステップ218においてロングターム及
びショートターム予測器フィルタによってろ波され再構
成された音声ベクトルｓ′i（ｎ）を計算する。次に、
ステップ220において減算器130により差分ベクトルe
i（ｎ）が以下のように計算される。
i（ｎ）は次に利得ブロック122を介して励起利得ファク
タγによって乗算される。この調整された励起ベクトル
γui（ｎ）は次にステップ218においてロングターム及
びショートターム予測器フィルタによってろ波され再構
成された音声ベクトルｓ′i（ｎ）を計算する。次に、
ステップ220において減算器130により差分ベクトルe
i（ｎ）が以下のように計算される。
｛２｝ ei（ｎ）＝ｓ（ｎ）−ｓ′i（ｎ） これはすべてのＮ個のサンプルに対して行なわれ、１
≦ｎ≦Ｎである。
≦ｎ≦Ｎである。
ステップ222において、重み付けフィルタ132は差分ベ
クトルei（ｎ）を知覚的に重み付けするために使用さ
れ、重み付けされた差分ベクトルｅ′i（ｎ）を得る。
次に、ステップ224においてエネルギ計算機134は重み付
けされた差分ベクトルのエネルギEiを次式に従って計算
する。
クトルei（ｎ）を知覚的に重み付けするために使用さ
れ、重み付けされた差分ベクトルｅ′i（ｎ）を得る。
次に、ステップ224においてエネルギ計算機134は重み付
けされた差分ベクトルのエネルギEiを次式に従って計算
する。
ステップ226はｉ番目のエラー信号を先の最善のエラ
ー信号Ebと比較して最小のエラーを決定する。もし現在
の指標ｉが今までのうちの最小のエラー信号に対応して
おれば、最善のエラー信号Ebがステップ228においてｉ
番目のエラー信号の値に更新され、そしてこれに応じ
て、最善のコード語Ｉがステップ230においてｉに等し
くセットされる。コード語の指標ｉは次にステップ240
において増分され、そして制御は次のコードベクトルを
評価するためにステップ210に戻る。
ー信号Ebと比較して最小のエラーを決定する。もし現在
の指標ｉが今までのうちの最小のエラー信号に対応して
おれば、最善のエラー信号Ebがステップ228においてｉ
番目のエラー信号の値に更新され、そしてこれに応じ
て、最善のコード語Ｉがステップ230においてｉに等し
くセットされる。コード語の指標ｉは次にステップ240
において増分され、そして制御は次のコードベクトルを
評価するためにステップ210に戻る。
2M個すべてのコードベクトルが評価されると、制御は
ステップ212から232に進み、最善のコード語Ｉを出力す
る。処理は最善のコード語Ｉを用いて実際のフィルタ状
態が更新されるまで完了しない。つまりステップ234は
ステップ216でなされたように、但しこの場合は最善の
コード語Ｉを用いて、ベクトル和技術を使用し、励起ベ
クトルui（ｎ）を計算する。励起ベクトルは次に236に
おいて利得ファクタγと乗算され、かつステップ238に
おいて再構成された音声ベクトルｓ′i（ｎ）を計算す
るためにろ波される。差分信号eI（ｎ）が次にステップ
242において計算され、かつステップ244において重み付
けフィルタ状態を更新するように重み付けされる。制御
は次にステップ202に戻る。
ステップ212から232に進み、最善のコード語Ｉを出力す
る。処理は最善のコード語Ｉを用いて実際のフィルタ状
態が更新されるまで完了しない。つまりステップ234は
ステップ216でなされたように、但しこの場合は最善の
コード語Ｉを用いて、ベクトル和技術を使用し、励起ベ
クトルui（ｎ）を計算する。励起ベクトルは次に236に
おいて利得ファクタγと乗算され、かつステップ238に
おいて再構成された音声ベクトルｓ′i（ｎ）を計算す
るためにろ波される。差分信号eI（ｎ）が次にステップ
242において計算され、かつステップ244において重み付
けフィルタ状態を更新するように重み付けされる。制御
は次にステップ202に戻る。
次に第４図を参照すると、音声合成器のブロック図が
本発明に係るベクトル和発生技術を用いて図示される。
合成器400はチャネルから受信されるショートターム予
測器パラメータSTP、ロングターム予測器パラメータLT
P、励起利得ファクタγ、及びコード語Ｉをデマルチプ
レクサ450を介して得る。コード語Ｉは基底ベクトルス
トレージ414からの基底ベクトルvm（ｎ）の組と共にコ
ードブック発生器420に印加され、第３図に示されるよ
うに励起ベクトルuI（ｎ）を発生する。単一の励起ベク
トルuI（ｎ）は次にブロック422において利得ファクタ
γにより乗算され、ロングターム予測器フィルタ424及
びショートターム予測器フィルタ426によりろ波されて
再構成された音声ベクトルｓ′I（ｎ）を得る。このベ
クトルは、これは再構成された音声のフレームを表わす
が、次にデジタル−アナログ（D/A）変換器408に印加さ
れ再構成されたアナログ信号を生成し、このアナログ信
号は次にフィルタ404によって低域通過フィルタにより
エイリアジングを抑圧し、スピーカ402のような出力変
換器に印加される。クロック412は合成器400のためのサ
ンプルロックSC及びフレームロックFCを発生する。
本発明に係るベクトル和発生技術を用いて図示される。
合成器400はチャネルから受信されるショートターム予
測器パラメータSTP、ロングターム予測器パラメータLT
P、励起利得ファクタγ、及びコード語Ｉをデマルチプ
レクサ450を介して得る。コード語Ｉは基底ベクトルス
トレージ414からの基底ベクトルvm（ｎ）の組と共にコ
ードブック発生器420に印加され、第３図に示されるよ
うに励起ベクトルuI（ｎ）を発生する。単一の励起ベク
トルuI（ｎ）は次にブロック422において利得ファクタ
γにより乗算され、ロングターム予測器フィルタ424及
びショートターム予測器フィルタ426によりろ波されて
再構成された音声ベクトルｓ′I（ｎ）を得る。このベ
クトルは、これは再構成された音声のフレームを表わす
が、次にデジタル−アナログ（D/A）変換器408に印加さ
れ再構成されたアナログ信号を生成し、このアナログ信
号は次にフィルタ404によって低域通過フィルタにより
エイリアジングを抑圧し、スピーカ402のような出力変
換器に印加される。クロック412は合成器400のためのサ
ンプルロックSC及びフレームロックFCを発生する。
次に第５図を参照すると、第１図の音声符号器の別の
実施例の部分的ブロック図が本発明の好ましい実施例を
説明するために示される。第１図の音声符号器100とは
２つの重要な相違があることに注意を要する。第１に、
コードブックサーチコントローラ540は最適のコード語
選択と関連して利得ファクタγそれ自体を計算する。従
って、励起コード語Ｉのサーチ及び励起利得ファクタγ
の発生の双方が第６図の対応するフローチャートにおい
て説明される。第２に、さらに別の実施例は係数アナラ
イザ510によって予め計算された利得を用いることに注
意を要する。第７図のフローチャートはそのような実施
例を示す。第７図は点線で示すように、もし付加的な利
得ブロック542及び係数アナライザ510の利得ファクタ出
力が挿入された場合に第５図のブロツク図を説明するた
めに用いることができる。
実施例の部分的ブロック図が本発明の好ましい実施例を
説明するために示される。第１図の音声符号器100とは
２つの重要な相違があることに注意を要する。第１に、
コードブックサーチコントローラ540は最適のコード語
選択と関連して利得ファクタγそれ自体を計算する。従
って、励起コード語Ｉのサーチ及び励起利得ファクタγ
の発生の双方が第６図の対応するフローチャートにおい
て説明される。第２に、さらに別の実施例は係数アナラ
イザ510によって予め計算された利得を用いることに注
意を要する。第７図のフローチャートはそのような実施
例を示す。第７図は点線で示すように、もし付加的な利
得ブロック542及び係数アナライザ510の利得ファクタ出
力が挿入された場合に第５図のブロツク図を説明するた
めに用いることができる。
音声符号器500の動作を詳細に説明する前に、本発明
により採用された基本的なサーチ方法を説明することが
有意義である。標準のCELP音声符号器においては、
｛２｝式から差分ベクトルは、 ｛２｝ ei（ｎ）＝ｓ（ｎ）−ｓ′i（ｎ） となるが、この差分ベクトルは重み付けをされてｅ′i
（ｎ）となり、これは次に以下の方程式によってエラー
信号が計算される。
により採用された基本的なサーチ方法を説明することが
有意義である。標準のCELP音声符号器においては、
｛２｝式から差分ベクトルは、 ｛２｝ ei（ｎ）＝ｓ（ｎ）−ｓ′i（ｎ） となるが、この差分ベクトルは重み付けをされてｅ′i
（ｎ）となり、これは次に以下の方程式によってエラー
信号が計算される。
これは所望のコード語Ｉを決定するために最小化され
る。2M個全ての励起ベクトルはｓ（ｎ）に対する最善の
整合を試みかつ検出するために評価されねばならない。
これは徹底したサーチ戦略の基礎である。
る。2M個全ての励起ベクトルはｓ（ｎ）に対する最善の
整合を試みかつ検出するために評価されねばならない。
これは徹底したサーチ戦略の基礎である。
好ましい実施例においては、フィルタの減衰応答を考
慮する必要がある。これはフレームの最初に存在するフ
ィルタ状態の下にフィルタを初期化して、かつフィルタ
を外部入力なしに減衰させることによってなされる。入
力のないフィルタの出力はゼロ入力応答と称される。さ
らに、重み付けフィルタ機能は減算器の出力に置くその
慣例的な位置から減算器の各入力経路に移動することが
できる。従って、ｄ（ｎ）がフィルタのゼロ入力応答ベ
クトルであり、ｙ（ｎ）が重み付けされた入力音声ベク
トルであれば、その差分ベクトルｐ（ｎ）は、 ｛４｝ Ｐ（ｎ）＝ｙ（ｎ）−ｄ（ｎ） となる。このように初期フィルタ状態はフィルタのゼロ
入力応答を減算することにより完全に補償される。
慮する必要がある。これはフレームの最初に存在するフ
ィルタ状態の下にフィルタを初期化して、かつフィルタ
を外部入力なしに減衰させることによってなされる。入
力のないフィルタの出力はゼロ入力応答と称される。さ
らに、重み付けフィルタ機能は減算器の出力に置くその
慣例的な位置から減算器の各入力経路に移動することが
できる。従って、ｄ（ｎ）がフィルタのゼロ入力応答ベ
クトルであり、ｙ（ｎ）が重み付けされた入力音声ベク
トルであれば、その差分ベクトルｐ（ｎ）は、 ｛４｝ Ｐ（ｎ）＝ｙ（ｎ）−ｄ（ｎ） となる。このように初期フィルタ状態はフィルタのゼロ
入力応答を減算することにより完全に補償される。
重み付けされた差分ベクルトｅ′i（ｎ）は次のよう
になる。
になる。
｛５｝ｅ′i（ｎ）＝ｐ（ｎ）−ｓ′i（ｎ） しかしながら、利得ファクタγは最適のコード語のサ
ーチと同時に最適化されるべきであるから、ろ波された
励起ベクトルfi（ｎ）を式｛５｝におけるｓ′i（ｎ）
と置換えるためには、各コード語の利得ファクタγiと
乗算されなければならず、従って次式が得られる。
ーチと同時に最適化されるべきであるから、ろ波された
励起ベクトルfi（ｎ）を式｛５｝におけるｓ′i（ｎ）
と置換えるためには、各コード語の利得ファクタγiと
乗算されなければならず、従って次式が得られる。
｛６｝ ｅ′i（ｎ）＝ｐ（ｎ）−γifi（ｎ） ろ波された励起ベクトルfi（ｎ）は利得ファクタγを
１にセットしかつフィルタ状態をゼロに初期化したu
i（ｎ）がろ波されたものである。換言すれば、f
i（ｎ）はコードベクトルui（ｎ）によって励起された
フィルタのゼロ状態応答である。ゼロ状態応答は、フィ
ルタ状態情報が既に式｛４｝におけるゼロ入力応答ベク
トルｄ（ｎ）により補償されていたため利用される。
１にセットしかつフィルタ状態をゼロに初期化したu
i（ｎ）がろ波されたものである。換言すれば、f
i（ｎ）はコードベクトルui（ｎ）によって励起された
フィルタのゼロ状態応答である。ゼロ状態応答は、フィ
ルタ状態情報が既に式｛４｝におけるゼロ入力応答ベク
トルｄ（ｎ）により補償されていたため利用される。
式｛３｝において式｛６｝のｅ′i（ｎ）に対する値
を代入すると次のようになる。
を代入すると次のようになる。
式｛７｝を展開すると次のようになる。
fi（ｎ）及びｐ（ｎ）の間の相互相関（cross−corre
lation）を次のように定義する。
lation）を次のように定義する。
また、ろ波されたコードベクトルfi（ｎ）におけるエ
ネルギを次のように定義する。
ネルギを次のように定義する。
従って、式｛８｝は次のように簡略化される。
次に、式｛11｝におけるEiを最小化する最適利得ファ
クタγiを決定する必要がある。γiに関するEiの偏導関
数をとりかつそれをゼロに等しくセットすると最適の利
得ファクタγiを得ることができる。この手順により次
の式が得られる。
クタγiを決定する必要がある。γiに関するEiの偏導関
数をとりかつそれをゼロに等しくセットすると最適の利
得ファクタγiを得ることができる。この手順により次
の式が得られる。
｛12｝ γi＝Ci／Gi この式を式｛11｝に代入すると次式が得られる。
式｛13｝におけるエラーEiを最小化するためには
［Ci］２／Giの項は最大にならなければならない。
［Ci］２／Giを最大にするコードブックのサーチ技術は
第６図のフローチャートで説明する。
［Ci］２／Giの項は最大にならなければならない。
［Ci］２／Giを最大にするコードブックのサーチ技術は
第６図のフローチャートで説明する。
もし利得ファクタγが係数アナライザ510によって予
め計算されれば、式｛７｝は次のように書き直すことが
できる。
め計算されれば、式｛７｝は次のように書き直すことが
できる。
ここで、ｙ′i（ｎ）は所定の利得ファクタγにより
乗算された励起ベクトルui（ｎ）に対するフィルタのゼ
ロ状態応答である。式｛14｝の第２及び第３項を 及び のようにそれぞれ再定義すれば、式｛14｝は次のように
簡略化することができる。
乗算された励起ベクトルui（ｎ）に対するフィルタのゼ
ロ状態応答である。式｛14｝の第２及び第３項を 及び のようにそれぞれ再定義すれば、式｛14｝は次のように
簡略化することができる。
式｛17｝におけるEiをすべてのコード語に対して最小
化するためには、［−2Ci＋Gi］の項を最小化しなけれ
ばならない。これが第７図のフローチャートにおいて説
明されるコードブックサーチ技術である。
化するためには、［−2Ci＋Gi］の項を最小化しなけれ
ばならない。これが第７図のフローチャートにおいて説
明されるコードブックサーチ技術である。
本発明が基底ベクトルの概念を用いてui（ｎ）を発生
することを思い起こすと、ベクトル和方程式、 は後に示されるようにuiの代入のために使用できる。こ
の代入の要点は基底ベクトルvm（ｎ）はサーチ計算に必
要とされるすべての項を直接予め計算するために各フレ
ーム毎に１回使用されることである。これにより本発明
がＭまで線形であるひと続きの乗算−累積操作を行なう
ことにより2M個のコード語の各々を評価できるようにな
る。好ましい実施例においては、Ｍ＋3MACのみが必要と
される。
することを思い起こすと、ベクトル和方程式、 は後に示されるようにuiの代入のために使用できる。こ
の代入の要点は基底ベクトルvm（ｎ）はサーチ計算に必
要とされるすべての項を直接予め計算するために各フレ
ーム毎に１回使用されることである。これにより本発明
がＭまで線形であるひと続きの乗算−累積操作を行なう
ことにより2M個のコード語の各々を評価できるようにな
る。好ましい実施例においては、Ｍ＋3MACのみが必要と
される。
最適化された利得を用いて、第５図につき第6A図及び
第6B図のフローチャートで示しながら、その動作に関し
て説明する。開始600に始まり、第１図においてなされ
たように、１フレーム分のＮ個の入力音声サンプルｓ
（ｎ）がステップ602においてアナログ−デジタル変換
器から得られる。次に、入力音声ベクトルｓ（ｎ）が係
数アナライザ510に印加され、かつロングターム予測器
パラメータLTP、ショートターム予測器パラメータSTP、
及び重み付けフィルタパラメータWFPをステップ604にお
いて計算するために用いられる。係数アナライザ510は
点線矢印で示されるように、この実施例においては利得
ファクタγを予め計算しないことに注意を要する。入力
音声ベクトルｓ（ｎ）はまた最初の重み付けフィルタ51
2に印加されて、ステップ606において入力音声フレーム
重み付けして、重み付けされた入力音声ベクトルｙ
（ｎ）を発生する。上述したように、重み付けフィルタ
は、第１図の減算器130の出力における慣例的な位置か
らその減算器の２つの入力に移動できる点を除き、第１
図の重み付けフィルタ132と同じ機能を達成する。ベク
トルｙ（ｎ）は実際に１組のＮ個の重み付けされた音声
ベクトルを表わす。ここで、１≦ｎ≦Ｎであり、かつＮ
は音声フレームにおけるサンプル数である。
第6B図のフローチャートで示しながら、その動作に関し
て説明する。開始600に始まり、第１図においてなされ
たように、１フレーム分のＮ個の入力音声サンプルｓ
（ｎ）がステップ602においてアナログ−デジタル変換
器から得られる。次に、入力音声ベクトルｓ（ｎ）が係
数アナライザ510に印加され、かつロングターム予測器
パラメータLTP、ショートターム予測器パラメータSTP、
及び重み付けフィルタパラメータWFPをステップ604にお
いて計算するために用いられる。係数アナライザ510は
点線矢印で示されるように、この実施例においては利得
ファクタγを予め計算しないことに注意を要する。入力
音声ベクトルｓ（ｎ）はまた最初の重み付けフィルタ51
2に印加されて、ステップ606において入力音声フレーム
重み付けして、重み付けされた入力音声ベクトルｙ
（ｎ）を発生する。上述したように、重み付けフィルタ
は、第１図の減算器130の出力における慣例的な位置か
らその減算器の２つの入力に移動できる点を除き、第１
図の重み付けフィルタ132と同じ機能を達成する。ベク
トルｙ（ｎ）は実際に１組のＮ個の重み付けされた音声
ベクトルを表わす。ここで、１≦ｎ≦Ｎであり、かつＮ
は音声フレームにおけるサンプル数である。
ステップ608において、フィルタ状態FSが第１のロン
グターム予測器フィルタ524から第２のロングターム予
測器フィルタ525へ、第１のショートターム予測器フィ
ルタ526から第２のショートターム予測器フィルタ527
へ、そして第１の重み付けフィルタ528から第２の重み
付けフィルタ529へ転送される。これらのフィルタ状態
はステップ610においてフィルタのゼロ入力応答ｄ
（ｎ）を計算するために使用される。ベクトルｄ（ｎ）
は音声の各フレームの初めにおいて減衰するフィルタ状
態を表わす。ゼロ入力応答ベクトルｄ（ｎ）はゼロ入力
をそれぞれ第１のフィルタ連鎖524,526,528のそれぞれ
のフィルタ状態を有する、第２のフィルタ連鎖525,527,
529に印加することにより算出される。通常の構成にお
いては、ロングターム予測器フィルタ、ショートターム
予測器フィルタ、及び重み付けフィルタの機能は複雑性
を低減させるため結合することができることに注意を要
する。
グターム予測器フィルタ524から第２のロングターム予
測器フィルタ525へ、第１のショートターム予測器フィ
ルタ526から第２のショートターム予測器フィルタ527
へ、そして第１の重み付けフィルタ528から第２の重み
付けフィルタ529へ転送される。これらのフィルタ状態
はステップ610においてフィルタのゼロ入力応答ｄ
（ｎ）を計算するために使用される。ベクトルｄ（ｎ）
は音声の各フレームの初めにおいて減衰するフィルタ状
態を表わす。ゼロ入力応答ベクトルｄ（ｎ）はゼロ入力
をそれぞれ第１のフィルタ連鎖524,526,528のそれぞれ
のフィルタ状態を有する、第２のフィルタ連鎖525,527,
529に印加することにより算出される。通常の構成にお
いては、ロングターム予測器フィルタ、ショートターム
予測器フィルタ、及び重み付けフィルタの機能は複雑性
を低減させるため結合することができることに注意を要
する。
ステップ612において、差分ベクトルｐ（ｎ）が減算
器530において計算される。差分ベクトルｐ（ｎ）は重
み付けされた入力音声ベクトルｙ（ｎ）とゼロ入力応答
ベクトルｄ（ｎ）との差を表わし、これは先に述べた式
｛４｝、即ち、 ｛４｝ ｐ（ｎ）＝ｙ（ｎ）−ｄ（ｎ） で表わされる。差分ベクトルｐ（ｎ）は次に最初の相互
相関器533に印加されコードブツクサーチ処理において
使用される。
器530において計算される。差分ベクトルｐ（ｎ）は重
み付けされた入力音声ベクトルｙ（ｎ）とゼロ入力応答
ベクトルｄ（ｎ）との差を表わし、これは先に述べた式
｛４｝、即ち、 ｛４｝ ｐ（ｎ）＝ｙ（ｎ）−ｄ（ｎ） で表わされる。差分ベクトルｐ（ｎ）は次に最初の相互
相関器533に印加されコードブツクサーチ処理において
使用される。
上述したように、［Ci］２／Giを最大にするという目
標を達成することに関して、この項はＭ個の基底ベクト
ルではなく、2M個のコードブックベクトルの各々に対し
て評価されなければならない。しかしながら、このパラ
メータは2M個のコードベクトルでなくともＭ個の基底ベ
クトルに関連するパラメータに基いた各コード語に対し
て計算できる。従って、ステップ614において、ゼロ状
態応答ベクトルqm（ｎ）は各基底ベクトルvm（ｎ）に対
して計算されなければならない。基底ベクトル記憶ブロ
ック514からの各基底ベクトルvm（ｎ）は直接第３のロ
ングターム予測器フィルタ544に（この実施例において
は利得ブロック542を通ることなく）印加される。各基
底ベクトルは次にロングターム予測器フィルタ544、シ
ョートターム予測器フィルタ546、及び重み付けフィル
タ548を具備する、第３のフィルタ連鎖によってろ波さ
れる。第３のフィルタ連鎖の出力において生成される、
ゼロ状態応答ベクトルqm（ｎ）は第１の相互相関器533
と第２の相互相関器535に印加される。
標を達成することに関して、この項はＭ個の基底ベクト
ルではなく、2M個のコードブックベクトルの各々に対し
て評価されなければならない。しかしながら、このパラ
メータは2M個のコードベクトルでなくともＭ個の基底ベ
クトルに関連するパラメータに基いた各コード語に対し
て計算できる。従って、ステップ614において、ゼロ状
態応答ベクトルqm（ｎ）は各基底ベクトルvm（ｎ）に対
して計算されなければならない。基底ベクトル記憶ブロ
ック514からの各基底ベクトルvm（ｎ）は直接第３のロ
ングターム予測器フィルタ544に（この実施例において
は利得ブロック542を通ることなく）印加される。各基
底ベクトルは次にロングターム予測器フィルタ544、シ
ョートターム予測器フィルタ546、及び重み付けフィル
タ548を具備する、第３のフィルタ連鎖によってろ波さ
れる。第３のフィルタ連鎖の出力において生成される、
ゼロ状態応答ベクトルqm（ｎ）は第１の相互相関器533
と第２の相互相関器535に印加される。
ステップ616において、第１の相互相関器は次の式に
従って相互相関アレイRmを計算する。
従って相互相関アレイRmを計算する。
アレイRmはｍ番目のろ波された基底ベクトルqm（ｎ）
及びｐ（ｎ）の間の相互相関を表わす。同様にして、第
２の相互相関器がステップ618において次式により相互
相関マトリックスDmjを計算する。
及びｐ（ｎ）の間の相互相関を表わす。同様にして、第
２の相互相関器がステップ618において次式により相互
相関マトリックスDmjを計算する。
ここで、１≦ｍ≦ｊ≦Ｍである。マトリックスDmjは
個々のろ波された基底ベクトルの対の間の相互相関を表
わす。Dmjは対称マトリックスである。従って、ほぼ半
分の項のみをサブスクリプトの不等式により示される範
囲で評価すればよい。
個々のろ波された基底ベクトルの対の間の相互相関を表
わす。Dmjは対称マトリックスである。従って、ほぼ半
分の項のみをサブスクリプトの不等式により示される範
囲で評価すればよい。
上述のようにベクトル和方程式は次のようになる。
この式は次のようにしてfi（ｎ）を引出すために用い
ることができる。
ることができる。
ここで、fi（ｎ）は励起ベクトルui（ｎ）に対するフ
ィルタのゼロ状態応答であり、qm（ｎ）は基底ベクトル
vm（ｎ）に対するフィルタのゼロ状態応答である。式
｛９｝は次のとおりである。
ィルタのゼロ状態応答であり、qm（ｎ）は基底ベクトル
vm（ｎ）に対するフィルタのゼロ状態応答である。式
｛９｝は次のとおりである。
この式は式｛20｝を用いて次のように書き直すことが
できる。
できる。
式｛18｝を用いると、この式は次のように簡単化され
る。
る。
最初のコード語（ｉ＝０）については、すべてのビッ
トはゼロである。即ち、１≦ｍ≦Ｍに対するθ0mは先に
述べたように−１に等しい。式｛22｝から、ｉ＝０にお
けるCiとなる。最初の相関C0は従って次のようになる。
トはゼロである。即ち、１≦ｍ≦Ｍに対するθ0mは先に
述べたように−１に等しい。式｛22｝から、ｉ＝０にお
けるCiとなる。最初の相関C0は従って次のようになる。
これはフローチャートのステップ620において計算さ
れる。
れる。
qm（ｎ）及び式｛20｝を用いることにより、エネルギ
項Giはまた次の式｛10｝、すなわち、 から次のようになる。
項Giはまた次の式｛10｝、すなわち、 から次のようになる。
この式は次のように展開される。
式｛19｝を用いて代入することにより次の式を得る。
コード語とその補数、即ち、すべてのコード語ビット
が反転されているもの、とは同じ［Ci］２／Giの値を有
することに注目すると、この両方のコードベクトルは同
時に評価することができる。従ってコード語の計算は半
分になる。このため、ｉ＝０に対して評価された式｛2
6｝を用いると、第１のエネルギ項G0は次のようにな
る。
が反転されているもの、とは同じ［Ci］２／Giの値を有
することに注目すると、この両方のコードベクトルは同
時に評価することができる。従ってコード語の計算は半
分になる。このため、ｉ＝０に対して評価された式｛2
6｝を用いると、第１のエネルギ項G0は次のようにな
る。
この計算はステップ622において行なわれる。従っ
て、このステップまで、我々は相関項C0及びエネルギ項
G0をコード語ゼロに対して計算してきたことになる。
て、このステップまで、我々は相関項C0及びエネルギ項
G0をコード語ゼロに対して計算してきたことになる。
ステップ624に進むと、パラメータθimは１≦ｍ≦Ｍ
に対して−１に初期化される。これらのθimパラメータ
は式｛１｝により示された現在のコードベクトルを発生
するために用いられるＭ個の内部係数信号を表わす。
（θimのサブスクリプトｉは図面においては簡単化のた
め省略される。）次に、最善の相関項Cbが先に計算され
た相関C0に等しくセットされ、かつ最善のエネルギ項Gb
が先に計算されたG0に等しくセットされる。特定の入力
音声フレームｓ（ｎ）に対する最善の励起ベクトルu
I（ｎ）に対するコード語を表わす、コード語Ｉは０に
等しくセットされる。カウンタ変数ｋは０に初期化さ
れ、次にステップ626において増分される。
に対して−１に初期化される。これらのθimパラメータ
は式｛１｝により示された現在のコードベクトルを発生
するために用いられるＭ個の内部係数信号を表わす。
（θimのサブスクリプトｉは図面においては簡単化のた
め省略される。）次に、最善の相関項Cbが先に計算され
た相関C0に等しくセットされ、かつ最善のエネルギ項Gb
が先に計算されたG0に等しくセットされる。特定の入力
音声フレームｓ（ｎ）に対する最善の励起ベクトルu
I（ｎ）に対するコード語を表わす、コード語Ｉは０に
等しくセットされる。カウンタ変数ｋは０に初期化さ
れ、次にステップ626において増分される。
第6B図において、カウンタｋがステップ628において
テストされ基底ベクトルの2M個のすべての組合わせがテ
ストされたか否かをチェックする。ｋの最大値は2M-1で
あることに注意を要するが、これはコード語とその補数
が上述のように同時に評価されるからである。もしｋが
2M-1より小さければ、ステップ630は「フリップ（fli
p）」機能を規定するために実施される。ここで変数λ
はコード語ｉにおいて次にフリップするビットの位置を
表わす。この機能は、本発明がコードベクトルへのシー
ケンスのためにグレイコード（Gray code）を使用し各
回の変化は１ビットのみを変化させることで達成され
る。従って、各々の連続するコード語は先のコード語と
１つのビット位置においてのみ異なるものと仮定するこ
とができる。言い替えれば、評価される各連続コード語
が先のコード語と１ビットのみにより異なる場合は、こ
れは２進グレイコード法を用いることにより達成できる
が、Ｍ回の加算又は減算操作のみが相関項及びエネルギ
項を評価するのに必要とされる。ステップ630はまたθ
λを−θλにセットしてコード語における第λビットの
変化を反映させる。
テストされ基底ベクトルの2M個のすべての組合わせがテ
ストされたか否かをチェックする。ｋの最大値は2M-1で
あることに注意を要するが、これはコード語とその補数
が上述のように同時に評価されるからである。もしｋが
2M-1より小さければ、ステップ630は「フリップ（fli
p）」機能を規定するために実施される。ここで変数λ
はコード語ｉにおいて次にフリップするビットの位置を
表わす。この機能は、本発明がコードベクトルへのシー
ケンスのためにグレイコード（Gray code）を使用し各
回の変化は１ビットのみを変化させることで達成され
る。従って、各々の連続するコード語は先のコード語と
１つのビット位置においてのみ異なるものと仮定するこ
とができる。言い替えれば、評価される各連続コード語
が先のコード語と１ビットのみにより異なる場合は、こ
れは２進グレイコード法を用いることにより達成できる
が、Ｍ回の加算又は減算操作のみが相関項及びエネルギ
項を評価するのに必要とされる。ステップ630はまたθ
λを−θλにセットしてコード語における第λビットの
変化を反映させる。
このグレイコードの過程を用いることにより、新しい
相関項Ckが次の式に従ってステップ632で計算される。
相関項Ckが次の式に従ってステップ632で計算される。
｛28｝ Ck＝CK-1＋２θλＲλ この式は｛22｝式においてθλのかわりに−θλを用
いることにより導き出された。
いることにより導き出された。
次にステップ634において、新しいエネルギ項Gkが次
の式に従って計算される。
の式に従って計算される。
この式では、Djkはｊ≦ｋに対する値のみが記憶され
ている対称マトリックスと仮定する。式｛29｝は式｛2
6｝から前記と同様にして導き出された。
ている対称マトリックスと仮定する。式｛29｝は式｛2
6｝から前記と同様にして導き出された。
いったんGk及びCkが計算されると、次に［Ck］２／Gk
が先の最善の［Cb］２／Gbと比較されなければならな
い。除算は本質的に低速であるから、相互乗算（cross
multiplication）によって除算を避けて問題を再構成す
ることが有用である。すべての項が正であるから、この
式はステップ636においてなされるように、［Ck］２×G
bと［Cb］２×Gkとを比較することに等価である。もし
最初の量が第２の量より大きければ、制御はステップ63
8に進み、そこで最善の相関項Cb及び最善のエネルギ項G
bがそれぞれ更新される。ステップ642はθmが＋１であ
ればコード語Ｉのビットｍを１に等しくセットし、かつ
θmが−１であればコード語Ｉのビットｍをゼロに設定
することにより、１≦ｍ≦Ｍのすべてのｍビットに対し
てθmパラメータから励起コード語Ｉを計算する。制御
は次にステップ626に戻り次のコード語をテストする
が、これはもし最初の量が第２の量より大きくなければ
ステップ636直ちになされる。
が先の最善の［Cb］２／Gbと比較されなければならな
い。除算は本質的に低速であるから、相互乗算（cross
multiplication）によって除算を避けて問題を再構成す
ることが有用である。すべての項が正であるから、この
式はステップ636においてなされるように、［Ck］２×G
bと［Cb］２×Gkとを比較することに等価である。もし
最初の量が第２の量より大きければ、制御はステップ63
8に進み、そこで最善の相関項Cb及び最善のエネルギ項G
bがそれぞれ更新される。ステップ642はθmが＋１であ
ればコード語Ｉのビットｍを１に等しくセットし、かつ
θmが−１であればコード語Ｉのビットｍをゼロに設定
することにより、１≦ｍ≦Ｍのすべてのｍビットに対し
てθmパラメータから励起コード語Ｉを計算する。制御
は次にステップ626に戻り次のコード語をテストする
が、これはもし最初の量が第２の量より大きくなければ
ステップ636直ちになされる。
いったん補数コード語のすべての対がテトスされ
［Cb］２／Gbの量を最大化するコード語が検出される
と、制御はステップ646に進み、そこで相関項Cbがゼロ
より小さいか否かをチェックする。これはコードブック
が補数コード語の対によってサーチされたという事実に
対して補償するためになされる。もしCbがゼロより小さ
ければ、利得ファクタγがステップ650において−［Cb
／Gb］に等しくセットされ、そしてコード語Ｉがステッ
プ652において補数化される。もしCbが負でなければ、
利得くファクタγがステップ648においてCb／Gbに等し
くセットされる。これにより利得ファクタγが正である
ことを保証できる。
［Cb］２／Gbの量を最大化するコード語が検出される
と、制御はステップ646に進み、そこで相関項Cbがゼロ
より小さいか否かをチェックする。これはコードブック
が補数コード語の対によってサーチされたという事実に
対して補償するためになされる。もしCbがゼロより小さ
ければ、利得ファクタγがステップ650において−［Cb
／Gb］に等しくセットされ、そしてコード語Ｉがステッ
プ652において補数化される。もしCbが負でなければ、
利得くファクタγがステップ648においてCb／Gbに等し
くセットされる。これにより利得ファクタγが正である
ことを保証できる。
次に、最善のコード語Ｉがステップ654において出力
され、かつ利得ファクタγがステップ656において出力
される。ステップ658は次に最善の励起コード語Ｉを用
いることにより再構成された重み付け音声ベクトルｙ′
（ｎ）を計算する処理に移る。コードブック発生器はコ
ード語Ｉ及び基底ベクトルvm（ｎ）を使用して式｛１｝
に従い励起ベクトルuI（ｎ）を発生する。コードベクト
ルuI（ｎ）は次に利得ブロック522において利得ファク
タγにより調整され、かつ第１のフィルタ連鎖によりろ
波されてｙ′（ｎ）を発生する。音声符号器500は第１
図においてなされたように再構成された重み付け音声ベ
クトルｙ′（ｎ）を直接には使用しない。そのかわり、
第１のフィルタ連鎖が、次のフレームに対するゼロ入力
応答ベクトルｄ（ｎ）を計算するためにフィルタ状態を
第２のフィルタ連鎖に転送することによりフィルタ状態
FSを更新するために使用される。従って制御は次の音声
フレームｓ（ｎ）を入力するためのステップ602に戻
る。
され、かつ利得ファクタγがステップ656において出力
される。ステップ658は次に最善の励起コード語Ｉを用
いることにより再構成された重み付け音声ベクトルｙ′
（ｎ）を計算する処理に移る。コードブック発生器はコ
ード語Ｉ及び基底ベクトルvm（ｎ）を使用して式｛１｝
に従い励起ベクトルuI（ｎ）を発生する。コードベクト
ルuI（ｎ）は次に利得ブロック522において利得ファク
タγにより調整され、かつ第１のフィルタ連鎖によりろ
波されてｙ′（ｎ）を発生する。音声符号器500は第１
図においてなされたように再構成された重み付け音声ベ
クトルｙ′（ｎ）を直接には使用しない。そのかわり、
第１のフィルタ連鎖が、次のフレームに対するゼロ入力
応答ベクトルｄ（ｎ）を計算するためにフィルタ状態を
第２のフィルタ連鎖に転送することによりフィルタ状態
FSを更新するために使用される。従って制御は次の音声
フレームｓ（ｎ）を入力するためのステップ602に戻
る。
第6A図及び第6B図に示されたサーチ手法において、利
得ファクタγはコード語Ｉが最適化されるのと同時に計
算される。このようにして、各コード語に対する最適の
利得ファクタが検出できる。第7A図から第7C図までに示
された別のサーチ手法においては、利得ファクタはコー
ド語の決定に先立ち予め計算される。ここでは、利得フ
ァクタは、典型的にはそのフレームに対する残差のRMS
値に基いており、これはB.S.Atal及びM.R.Schroederに
よる“Stochastic Coding of Speech Signals at Very
Low Bit Rates"（低いビットレートにおける音声信号の
確率的コーディング）、Proc.Int.Conf.Commun.Vol.ICC
84,Pt.2,pp1610−1613,May 1984に記憶されている。こ
の予め計算された利得ファクタの手法における欠点はそ
れが一般的に音声符号器についてやや低い信号対雑音比
（SNR）を示すことである。次に第7A図のフローチャー
トを参照して、予め求められた利得ファクタを用いた音
声符号器500の動作を説明する。入力音声フレームベク
トルｓ（ｎ）はまずステップ702においてA/Dから得ら
れ、そしてロングアーム予測器パラメータLTP、ショー
トターム予測器パラメータSTP、そして重み付けフィル
タパラメータWFPが、ステップ602及び604においてなさ
れたように、ステップ704において係数アナライザ510に
よって計算される。しかしながら、ステップ705におい
て、利得ファクタγは先の参照文献に記載されているよ
うにフレーム全体に対して計算される。従って、係数ア
ナライザ510は第５図における点線矢印で示されるよう
に所定の利得ファクタγを出力し、また利得ブロック54
2は点線で示されるように基底ベクトル経路に挿入され
なければならない。
得ファクタγはコード語Ｉが最適化されるのと同時に計
算される。このようにして、各コード語に対する最適の
利得ファクタが検出できる。第7A図から第7C図までに示
された別のサーチ手法においては、利得ファクタはコー
ド語の決定に先立ち予め計算される。ここでは、利得フ
ァクタは、典型的にはそのフレームに対する残差のRMS
値に基いており、これはB.S.Atal及びM.R.Schroederに
よる“Stochastic Coding of Speech Signals at Very
Low Bit Rates"（低いビットレートにおける音声信号の
確率的コーディング）、Proc.Int.Conf.Commun.Vol.ICC
84,Pt.2,pp1610−1613,May 1984に記憶されている。こ
の予め計算された利得ファクタの手法における欠点はそ
れが一般的に音声符号器についてやや低い信号対雑音比
（SNR）を示すことである。次に第7A図のフローチャー
トを参照して、予め求められた利得ファクタを用いた音
声符号器500の動作を説明する。入力音声フレームベク
トルｓ（ｎ）はまずステップ702においてA/Dから得ら
れ、そしてロングアーム予測器パラメータLTP、ショー
トターム予測器パラメータSTP、そして重み付けフィル
タパラメータWFPが、ステップ602及び604においてなさ
れたように、ステップ704において係数アナライザ510に
よって計算される。しかしながら、ステップ705におい
て、利得ファクタγは先の参照文献に記載されているよ
うにフレーム全体に対して計算される。従って、係数ア
ナライザ510は第５図における点線矢印で示されるよう
に所定の利得ファクタγを出力し、また利得ブロック54
2は点線で示されるように基底ベクトル経路に挿入され
なければならない。
ステップ706から712まではそれぞれ第6A図のステップ
606から612までと同じであり、かつこれ以上の説明は必
要としない。ステップ714はステップ614と同じである
が、ゼロ状態応答ベクトルqm（ｎ）がブロック542にお
いて利得ファクタγにより乗算の後基底ベクトルv
m（ｎ）から計算される点が異なる。ステップ716から72
2はそれぞれステップ616から622と同じである。ステッ
プ723はどのようにして変数Ｉ及びEbを初期化するかを
決定するため相関C0がゼロより小さいか否かを判定す
る。もしC0がゼロより小さければ、最善のコード語Ｉが
補数コード語Ｉ＝2M-1に等しくセットされるが、これは
コード語Ｉ＝０よりも良好なエラー信号Ebを提供するか
らである。最善のエラー信号Ebは次に2C0＋G0に等しく
セットされるが、これはC2 M-1が−C0に等しいからであ
る。もしC0が負でなければ、ステップ725は示されるよ
うにＩをゼロに初期化し、かつEbを−2C0＋G0に初期化
する。
606から612までと同じであり、かつこれ以上の説明は必
要としない。ステップ714はステップ614と同じである
が、ゼロ状態応答ベクトルqm（ｎ）がブロック542にお
いて利得ファクタγにより乗算の後基底ベクトルv
m（ｎ）から計算される点が異なる。ステップ716から72
2はそれぞれステップ616から622と同じである。ステッ
プ723はどのようにして変数Ｉ及びEbを初期化するかを
決定するため相関C0がゼロより小さいか否かを判定す
る。もしC0がゼロより小さければ、最善のコード語Ｉが
補数コード語Ｉ＝2M-1に等しくセットされるが、これは
コード語Ｉ＝０よりも良好なエラー信号Ebを提供するか
らである。最善のエラー信号Ebは次に2C0＋G0に等しく
セットされるが、これはC2 M-1が−C0に等しいからであ
る。もしC0が負でなければ、ステップ725は示されるよ
うにＩをゼロに初期化し、かつEbを−2C0＋G0に初期化
する。
ステップ726はステップ624においてなされたように、
内部係数信号θmを−１に、そしてカウンタ変数ｋをゼ
ロに初期化する。変数ｋはそれぞれステップ626,628に
おいてなされたように、ステップ727において増分さ
れ、かつステップ728にいてテストされる。ステップ73
0,732,734はそれぞれステップ630,632,634と同じであ
る。相関項Ckが次にステップ735においてテストされ
る。もしそれが負であれば、エラー信号Ekは2Ck＋Gkに
等しくセットされるが、これは負のCkは同様に補数コー
ド語が現在のコード語より良いことを示すからである。
もしCkが正であれば、先になされたのと同様にステップ
737はEkを−2Ck＋Gkに等しくセットする。
内部係数信号θmを−１に、そしてカウンタ変数ｋをゼ
ロに初期化する。変数ｋはそれぞれステップ626,628に
おいてなされたように、ステップ727において増分さ
れ、かつステップ728にいてテストされる。ステップ73
0,732,734はそれぞれステップ630,632,634と同じであ
る。相関項Ckが次にステップ735においてテストされ
る。もしそれが負であれば、エラー信号Ekは2Ck＋Gkに
等しくセットされるが、これは負のCkは同様に補数コー
ド語が現在のコード語より良いことを示すからである。
もしCkが正であれば、先になされたのと同様にステップ
737はEkを−2Ck＋Gkに等しくセットする。
第7C図に進むと、ステップ738は新しいエラー信号Ek
を先の最善のエラー信号Ebと比較する。もしEkがEbより
小さければ、Ebがステップ739においてEkに更新され
る。もしそうでなければ、制御はステップ727に戻る。
ステップ740は再び相関Ckをテストしてそれがゼロより
小さいか否かを検出する。もしそれがそうでなければ、
最善のコード語Ｉが第6B図のステップ642においてなさ
れたようにθmから計算される。もしCkがゼロより小さ
ければ、同様にしてＩが−θmから計算され補数コード
語を得る。Ｉが計算された後制御はステップ727に戻
る。
を先の最善のエラー信号Ebと比較する。もしEkがEbより
小さければ、Ebがステップ739においてEkに更新され
る。もしそうでなければ、制御はステップ727に戻る。
ステップ740は再び相関Ckをテストしてそれがゼロより
小さいか否かを検出する。もしそれがそうでなければ、
最善のコード語Ｉが第6B図のステップ642においてなさ
れたようにθmから計算される。もしCkがゼロより小さ
ければ、同様にしてＩが−θmから計算され補数コード
語を得る。Ｉが計算された後制御はステップ727に戻
る。
2M個全てのコード語がテストされた時、ステップ728
は制御をステップ754に向け、そこでコード語Ｉがサー
チコントローラから出力される。ステップ758はステッ
プ658においてなされたように、再構成された重み付け
音声ベクトルｙ′（ｎ）を計算する。制御は次にステッ
プ702におけるフローチャートの開始点に戻る。
は制御をステップ754に向け、そこでコード語Ｉがサー
チコントローラから出力される。ステップ758はステッ
プ658においてなされたように、再構成された重み付け
音声ベクトルｙ′（ｎ）を計算する。制御は次にステッ
プ702におけるフローチャートの開始点に戻る。
以上要約すると、本発明は所定の利得ファクタととも
にあるいは所定の利得ファクタなしに用いることができ
る改良された励起ベクトル発生及びサーチ技術を提供す
る。2M個の励起ベクトルのコードブックはたったＭ個の
基底ベクトルの組から発生される。コードブック全体は
（Ｍ＋３）回の乗算−累積演算操作を各コードベクトル
の評価毎に用いるのみでサーチできる。記憶及び計算上
の複雑性の低減は今日のデジタル信号プロセッサによる
CELP音声コーディングのリアルタイム処理を可能にす
る。
にあるいは所定の利得ファクタなしに用いることができ
る改良された励起ベクトル発生及びサーチ技術を提供す
る。2M個の励起ベクトルのコードブックはたったＭ個の
基底ベクトルの組から発生される。コードブック全体は
（Ｍ＋３）回の乗算−累積演算操作を各コードベクトル
の評価毎に用いるのみでサーチできる。記憶及び計算上
の複雑性の低減は今日のデジタル信号プロセッサによる
CELP音声コーディングのリアルタイム処理を可能にす
る。
ここでは本発明の特定の実施例が示されかつ説明され
たが、本発明の広い観点から離れることなくその他の修
正及び改良をなすことができる。例えば、任意の形式の
基底ベクトルをここに述べられたベクトル和技術ともに
用いることができる。さらに、基底ベクトルに対して異
なる計算手法を用いてコードブックサーチ手順の計算処
理上の複雑性を低減させるという同じ目的を達成するこ
とができる。ここに開示されかつ請求された基本的な原
理を用いるすべてのそのような変更は本発明の範囲に属
する。
たが、本発明の広い観点から離れることなくその他の修
正及び改良をなすことができる。例えば、任意の形式の
基底ベクトルをここに述べられたベクトル和技術ともに
用いることができる。さらに、基底ベクトルに対して異
なる計算手法を用いてコードブックサーチ手順の計算処
理上の複雑性を低減させるという同じ目的を達成するこ
とができる。ここに開示されかつ請求された基本的な原
理を用いるすべてのそのような変更は本発明の範囲に属
する。
Claims (61)
- 【請求項１】ベクトル量子化器のための少なくとも１組
のＹ個からなる励起ベクトルを生成する方法であって、 （ａ）少なくとも１つの選択器コード語を入力する段階
と、 （ｂ）前記選択器コード語に基づき０でない複数の内部
係数信号を生成する段階と、 （ｃ）Ｘ＜Ｙとした場合に、１組のＸ個からなる基底ベ
クトルを入力する段階と、 （ｄ）前記Ｘ個の基底ベクトルを前記内部係数信号で乗
算することにより前記励起ベクトルを発生する段階と、 から構成されることを特徴とする方法。 - 【請求項２】前記励起ベクトル発生段階は、 （ｉ）前記１組のＸ個からなる基底ベクトルを前記複数
の内部係数信号によって乗算し複数の内部ベクトルを生
成する段階、及び （ii）前記複数の内部ベクトルを合算して前記励起ベク
トルを生成する段階、 を含むことを特徴とする請求項１記載の方法。 - 【請求項３】前記選択器コード語の各々はビットで表わ
され、前記内部係数信号は各選択器コード語の各ビット
値に基づくことを特徴とする請求項１記載の方法。 - 【請求項４】Ｙ≧2xであることを特徴とする請求項１記
載の方法。 - 【請求項５】ベクトル量子化器のための１組の2M個から
なる励起ベクトルを生成する装置であって、 １組の選択器コード語を０でない複数の内部係数信号に
変換する手段と、 １組のＭ個からなる基底ベクトルを入力する手段と、 前記１組の基底ベクトルを前記複数の内部係数信号で乗
算することにより前記基底ベクトルと前記複数の内部係
数信号とを結合し複数の内部ベクトルを生成する手段
と、 前記複数の内部ベクトルを合算して前記１組の励起ベク
トルを生成する手段と、 から構成されることを特徴とする励起ベクトル生成装
置。 - 【請求項６】前記変換手段は、各選択器コード語ｉの各
ビットの状態を特定することにより前記複数の内部係数
信号θimを生成し、ここに０≦ｉ≦2M−１かつ０≦ｍ≦
Ｍであり、その結果コード語ｉのビットｍが第１の状態
である場合θimは第１の値を有し、コード語ｉのビット
ｍが第２の状態である場合θimは第２の値を有すること
を特徴とする請求項５記載の励起ベクトル生成装置。 - 【請求項７】前記基底ベクトル入力手段は、前記基底ベ
クトルを格納する記憶手段を含むことを特徴とする請求
項５記載の励起ベクトル生成装置。 - 【請求項８】０≦ｉ≦2M−１として各コード語がＭビッ
トを有する１組が2M個のデジタルコード語Iiを使用し
て、１≦ｎ≦Ｎかつ１≦ｍ≦ＭとしてＮ個のエレメント
を有するＭ個の基底ベクトルVm（ｎ）を収容するメモリ
から、１≦ｎ≦Ｎかつ０≦ｉ≦2M-1としてＮ個のエレメ
ントを有する少なくとも2M個の励起ベクトルui（ｎ）を
具備する音声合成用の励起ベクトルからなるコードブッ
クを生成する方法であって、 （ａ）コード語Iiのビットｍが第１の状態である場合θ
imは０でない第１の値を有しコード語Iiのビットｍが第
２の状態である場合θimは０でない第２の値を有するよ
うに、各コード語Iiの各ビットに対して信号θimを特定
する段階と、 （ｂ）１≦ｎ≦Ｎである次式に従って、 2M個の励起ベクトルui（ｎ）からなる前記コードブック
を計算する段階と、 から構成されることを特徴とする方法。 - 【請求項９】１組の基底ベクトル及び特定の励起コード
語から信号を再構成する方法であって、 （ａ）前記特定のコード語に基づき０でない複数の内部
係数信号を生成する段階と、 （ｂ）前記１組の基底ベクトルを前記複数の内部係数信
号によって乗算し複数の内部ベクトルを生成する段階
と、 （ｃ）前記複数の内部ベクトルを合算して単一の励起ベ
クトルを生成する段階と、 （ｄ）前記励起ベクトルを信号処理し前記再構成された
信号を生成する段階と、 から構成されることを特徴とする方法。 - 【請求項１０】前記１組の基底ベクトルは、メモリに格
納されていることを特徴とする請求項９記載の方法。 - 【請求項１１】前記信号処理段階は、前記励起信号の線
形ろ波を含むことを特徴とする請求項９記載の方法。 - 【請求項１２】前記内部係数信号生成段階は、前記特定
のコード語ｉの各ビットの状態を識別することにより前
記複数の内部係数信号θimを生成し、ここに０≦ｉ≦2M
-1かつ０≦ｍ≦Ｍであり、その結果コード語ｉのビット
ｍが第１の状態である場合θimは第１の値を有し、コー
ド語ｉのビットｍが第２の状態である場合θimは第２の
値を有することを特徴とする請求項９記載の方法。 - 【請求項１３】コード励起信号符号器のためのコード語
を選択する方法であって、前記選択されたコード語は与
えられた入力信号の特性にとって好ましい特性を有する
特定の励起ベクトルに対応し、前記特定の励起ベクトル
は１組のＹ個からなる励起ベクトルの１つであり、前記
コード語選択方法は、 （ａ）試験コード語を特定する段階と、 （ｂ）前記試験コード語に基づき０でない複数の内部係
数信号を生成する段階と、 （ｃ）Ｘ＜Ｙである１組のＸ個からなる基底ベクトルを
入力する段階と、 （ｄ）前記１組の基底ベクトルを前記複数の内部係数信
号と乗算し試験励起ベクトルを発生する段階と、 （ｅ）前記試験励起ベクトルを信号処理し再構成された
信号を生成する段階と、 （ｆ）前記再構成された信号と前記入力信号との差を表
す誤差信号を計算する段階と、 （ｇ）異なる試験コード語を特定して段階（ａ）乃至段
階（ｆ）を反復し、予め定める誤差基準に適合する誤差
信号を生成する１つの試験コード語を選択する段階と、 から構成されることを特徴とする方法。 - 【請求項１４】Ｙ≧2xであることを特徴とする請求項13
記載の方法。 - 【請求項１５】前記１組の基底ベクトルは、メモリに格
納されていることを特徴とする請求項13記載の方法。 - 【請求項１６】前記信号処理段階は、前記励起信号の線
形ろ波を含むことを特徴とする請求項13記載の方法。 - 【請求項１７】特定の誤差信号が全ての誤差信号の内で
最も小さいエネルギを有している場合、該特定の誤差信
号は前記予め定める誤差基準に適合することを特徴とす
る請求項13記載の方法。 - 【請求項１８】前記試験励起ベクトルの各々は、 （ｉ）前記１組の基底ベクトルを前記複数の内部係数信
号によって乗算し複数の内部ベクトルを生成する段階、
及び （ii）前記複数の内部ベクトルを合算して単一の試験励
起ベクトルを生成する段階、 によって生成されることを特徴とする請求項13記載の方
法。 - 【請求項１９】コード励起信号符号器のための単一の励
起コード語を選択する方法であって、前記単一のコード
語は与えられた入力信号の一部の特性にとって最も好ま
しい特性を有する特定の励起ベクトルに対応し、前記単
一のコード語は１組のＹ個からなる励起ベクトルに対応
する１組のコード語の１つであり、前記コード語選択方
法は、 （ａ）前記入力信号の一部に対応する入力ベクトルを発
生する段階と、 （ｂ）Ｘ＜Ｙである１組のＸ個からなる基底ベクトルを
入力する段階と、 （ｃ）前記基底ベクトルを０でない複数の内部データ信
号と乗算することにより前記基底ベクトルから複数の処
理されたベクトルを発生する段階と、 （ｄ）前記処理されたベクトル及び前記入力ベクトルに
基づき比較信号を生成する段階と、 （ｅ）前記比較信号に基づき前記１組のコード語の各々
に対するパラメータを計算する段階と、 （ｆ）各コード語に対する前記計算されたパラメータを
評価し、かつ前記１組のＹ個からなる励起ベクトルを発
生することなく、所定の基準に適合するパラメータを有
する１つの特定のコード語を選択する段階と、 を具備することを特徴とする選択方法。 - 【請求項２０】前記計算段階によって実行される各コー
ド語に対する演算数は、Ｘまで線形であることを特徴と
する請求項19記載の選択方法。 - 【請求項２１】前記計算段階は、予め定める手順に従う
時点でコード語の１ビットのみを変更することにより現
在のコード語から次のコード語へ手順を進めることを特
徴とする請求項19記載の選択方法。 - 【請求項２２】前記計算段階は、前記予め定める手順に
基づき現在のコード語からのパラメータを更新すること
により次のコード語のパラメータを計算することを特徴
とする請求項21記載の選択方法。 - 【請求項２３】前記比較信号は、前記処理ベクトルと前
記入力ベクトルとの間の相互相関を含むことを特徴とす
る請求項19記載の選択方法。 - 【請求項２４】前記比較信号は、前記処理ベクトルの各
々と他の処理ベクトルの各々との間の相互相関を含むこ
とを特徴とする請求項19記載の選択方法。 - 【請求項２５】前記１組の基底ベクトルは、メモリに格
納され、前記１組の励起ベクトルは、メモリに格納され
ないことを特徴とする請求項19記載の選択方法。 - 【請求項２６】Ｙ≧2xであることを特徴とする請求項19
記載の選択方法。 - 【請求項２７】前記処理ベクトル生成段階は、前記基底
ベクトルの線形ろ波処理を含むことを特徴とする請求項
19記載の選択方法。 - 【請求項２８】（ｉ）前記単一の励起コード語に基づき
０でない複数の内部係数信号を生成する段階と、 （ii）前記内部テータ信号により規定される線形変換を
前記基底ベクトルに行なうことにより前記特定の励起ベ
クトルを発生する段階と、 によって前記特定の励起ベクトルを発生する段階をさら
に含むことを特徴とする請求項19記載の方法。 - 【請求項２９】前記励起ベクトル発生段階は、 （ｉ）前記１組の基底ベクトルを前記複数の内部係数信
号で乗算して複数の内部ベクトルを生成する段階と、 （ii）前記複数の内部ベクトルを合算して前記特定の励
起ベクトルを生成する段階と、 を含むことを特徴とする請求項28記載の方法。 - 【請求項３０】コード励起信号符号器のためのコードブ
ックサーチコントローラであって、該コードブックサー
チコントローラは１組のコード語から特定のコード語の
選択が可能であり、前記特定のコード語は所望の励起ベ
クトルに対応し、前記所望の励起ベクトルは少なくとも
2M個の励起ベクトルの１つであり、前記特定のコード語
は与えられた入力信号と前記所望の励起ベクトルから得
られた再構成信号との間の類似特性に従って選択され、
前記コードブックサーチコントローラは、 １組のＭ個からなる基底ベクトルを０でない複数の内部
係数信号で乗算し１組の処理されたベクトルを発生する
手段と、 前記入力信号に対応する入力ベクトルを発生するための
手段と、 前記処理されたベクトル及び前記入力ベクトルに基づき
比較信号を生成する手段と、 前記2M個の励起ベクトルの各々に対応する各コード語に
対する、前記比較信号に基づくパラメータを計算する手
段と、 前記2M個の励起ベクトルを発生することなく、所定の基
準に適合する算出されたパラメータを有する特定のコー
ド語を選択する手段と、 を具備することを特徴とするコードブックサーチコント
ローラ。 - 【請求項３１】前記コードブックサーチコントローラに
よって実行されるコード語各々に対す演算数は、Ｍまで
線形であることを特徴とする請求項30記載のコードブッ
クサーチコントローラ - 【請求項３２】前記１組のＭ個からなる基底ベクトルを
格納するためのメモリ手段を具備することを特徴とする
請求項30記載のコードブックサーチコントローラ。 - 【請求項３３】前記メモリ手段の容量は、Ｍまで線形で
あり、前記2M個の励起ベクトルは、前記信号符号器に格
納されないことを特徴とする請求項32記載のコードブッ
クサーチコントローラ。 - 【請求項３４】前記計算手段は、予め定める手順に従う
時点でコード語の１ビットのみを変更することにより現
在のコード語から次のコード語へ手順を進めることを特
徴とする請求項30記載のコードブックサーチコントロー
ラ。 - 【請求項３５】前記計算手段は、前記予め定める手順に
基づき現在のコード語からのパラメータを更新すること
により次のコード語のパラメータを計算することを特徴
とする請求項34記載のコードブックサーチコントロー
ラ。 - 【請求項３６】前記比較信号は、前記処理ベクトルと前
記入力ベクトルとの間の相互相関を含むことを特徴とす
る請求項30記載の選択方法。 - 【請求項３７】前記処理ベクトルを発生する手段は前記
基底ベクトルを線形的にろ波するための手段を含むこと
を特徴とする請求項30記載のコードブックサーチコント
ローラ。 - 【請求項３８】前記特定のコード語に基づき前記複数の
内部係数信号を生成する手段と、 前記内部係数信号により規定される線形変換を前記基底
ベクトルに行う手段と、 を含む前記所望の励起ベクトルを発生する手段をさらに
含むことを特徴とする請求項30記載のコードブックサー
チコントローラ。 - 【請求項３９】前記所望の励起ベクトルを発生する手段
は、 前記１組の基底ベクトルを前記複数の内部係数信号によ
り乗算して複数の内部ベクトルを生成する手段と、 前記複数の内部ベクトルを合算して前記所望の励起ベク
トルを生成する手段と、 を含むことを特徴とする請求項38記載のコードブックサ
ーチコントローラ。 - 【請求項４０】コード励起信号符号器において、１組の
Ｙ個からなる励起コード語から特定の励起コード語Ｉを
選択する方法であって、前記特定の励起コード語は与え
られた入力信号の一部を符号化可能にする所望の励起ベ
クトルuI（ｎ）を代表し、前記入力信号の一部は複数の
Ｎ個の信号サンプルに分割され、前記選択方法は、 （ａ）前記入力信号の一部から入力ベトクルｙ（ｎ）を
発生する段階と、ここで１≦ｎ≦Ｎ、 （ｂ）先のフィルタ状態に対し前記入力ベクトルｙ
（ｎ）を修正し、それにより修正されたベクトルｐ
（ｎ）を提供する段階と、 （ｃ）１組のＭ個からなる基底ベクトルVm（ｎ）を入力
する段階と、ここで１≦ｍ≦Ｍ＜Ｙ、 （ｄ）前記基底ベクトルをろ波して前記Ｍ個の基底ベク
トルの各々に対しゼロ状態応答ベトクルqm（ｎ）を生成
する段階と、 （ｅ）前記ゼロ状態応答ベクトルqm（ｎ）及び前記修正
されたベクトルｐ（ｎ）から相関信号を発生する段階
と、 （ｆ）前記１組のＹ個からなる励起コード語から試験コ
ード語ｉを特定する段階と、 （ｇ）前記相関信号に基づき前記試験コード語ｉに対す
るパラメータを計算する段階と、 （ｈ）前記１組のＹ個からなる励起コード語から異なる
試験コード語ｉを特定する段階（ｆ）及び（ｇ）のみを
繰返し、所定の基準に適合する計算されたパラメータを
有する特定の励起コード語Ｉを選択する段階と、 を具備することを特徴とする選択方法。 - 【請求項４１】前記コード語選択方法は、各コード語を
選択するためにＭまで線形な最大数の乗算−累積動作を
実行することを特徴とする請求項40記載の方法。 - 【請求項４２】前記計算手段は、予め定める手順に従う
時点でコード語の１ビットのみを変更することにより現
在のコード語から次のコード語へ手順を進めることを特
徴とする請求項40記載の方法。 - 【請求項４３】前記計算手段は、前記予め定める手順に
基づき現在のコード語からのパラメータを更新すること
により次のコード語のパラメータを計算することを特徴
とする請求項42記載の方法。 - 【請求項４４】前記予め定める手順は、グレイコード
（Gray code）であることを特徴とする請求項42記載の
方法。 - 【請求項４５】前記相関信号は、１≦ｍ≦Ｍとして、次
式に従う相互相関Rmを含むことを特徴とする請求項40記
載の方法。 - 【請求項４６】前記相関信号は、１≦ｍ≦ｊ≦Ｍとし
て、次式に従う相互相関Dmjを含むことを特徴とする請
求項40記載の方法。 - 【請求項４７】（ｉ）コード語Ｉの各ビットに対し信号
θImを特定する段階であって、コード語Ｉのビットｍが
第１の状態にある場合θImは０でない第１の値を有し、
コード語Ｉのビットｍが第２の状態にある場合θImは０
でない第２の値を有し、 （ii）１≦ｎ≦Ｎとして、uI（ｎ）を次式によって計算
する段階と、 によって前記所望の励起ベクトルuI（ｎ）を発生する段
階を含むことを特徴とする請求項40記載の方法。 - 【請求項４８】Ｙ＝2Mであることを特徴とする請求項40
記載の方法。 - 【請求項４９】コード励起音声符号化器のための励起信
号を生成する方法であって、 （ａ）入力信号を信号処理し入力ベクトルを生成る段階
と、 （ｂ）１組の基底ベクトルをメモリから導出する段階
と、 （ｃ）前記基底ベクトルを信号処理し複数の処理ベクト
ルを生成する段階と、 （ｄ）前記処理ベクトルを前記入力ベクトルと比較し比
較信号を生成する段階と、 （ｅ）１組のアドレス語を導出する段階と、 （ｆ）前記比較信号を使用して各アドレス語に対するパ
ラメータを計算する段階と、 （ｇ）予め定める誤差基準に適合する計算されたパラメ
ータを有する特定のアドレス語を選択する段階と、 （ｈ）前記特定のアドレス語を複数の内部係数語に変換
する段階と、 （ｉ）前記１組の基底ベクトル及び前記０でない複数の
内部係数語から前記励起信号を発生する段階と、 から構成されることを特徴とする生成方法。 - 【請求項５０】ベクトル量子化器のための１組の2M個か
らなる励起ベクトルを提供する装置であって、 前記１組の励起ベクトルを格納するためのメモリ手段で
あって、前記格納された１組の励起ベクトルは、 １組の選択器コード語を０でない複数の内部係数信号に
変換し、 １組のＭ個からなる基底ベクトルを入力し、 前記１組の基底ベクトルを前記複数の内部係数信号で乗
算して複数の内部ベクトルを生成し、及び 前記複数の内部ベクトルを合算して前記１組の励起ベク
トルを生成すること、 によって形成されるメモリ手段と、 前記メモリ手段を特定のコード語によってアドレスする
ための手段と、 前記特定のコード語によってアドレスされる場合前記メ
モリ手段から特定の励起ベクトルを出力する手段と、 を具備することを特徴とする装置。 - 【請求項５１】前記変換段階は、前記選択器コード語ｉ
の各ビットの状態を識別することにより前記複数の内部
係数信号θimを生成し、ここに０≦ｉ≦2M-1かつ１≦ｍ
≦Ｍであり、その結果コード語ｉのビットｍが第１の状
態である場合θimは第１の値を有し、コード語ｉのビッ
トｍが第２の状態である場合θimは第２の値を有するこ
とを特徴とする請求項50記載の励起ベクトル提供装置。 - 【請求項５２】前記１組の基底ベクトルは、メモリに格
納されていることを特徴とする請求項50記載の励起ベク
トル提供装置。 - 【請求項５３】音声解析又は合成に使用するための励起
ベクトルからなるコードブックを含むデジタルメモリで
あって、１≦ｎ≦Ｎかつ０≦ｉ≦2M-1として前記コード
ブックは各ベクトルがＮ個の要素を有する少なくとも2M
個の励起ベクトルui（ｎ）を有し、１≦ｎ≦Ｎかつ１≦
ｍ≦Ｍとして前記励起ベクトルは各ベクトルがＮ個の要
素を有する１組のＭ個からなる基底ベクトルvm（ｎ）か
ら発生し、かつ０≦ｉ≦2M-1とすると各ベクトルがＭビ
ットを有する１組の2M個のデジタルコード語Iiから発生
され、前記励起ベクトルは、 （ａ）各コード語Iiの各ビットに対し信号θimを識別す
る段階と、ここにコード語Iiのビットｍが第１の状態で
ある場合θimは０でない第１の値を有し、コード語Iiの
ビットｍが第２の状態にある場合θimは０でない第２の
値を有し、 （ｂ）１≦ｎ≦Ｎとして前記2M個の励起ベクトルu
i（ｎ）からなる前記コードブックを次式に従って計算
する段階と、 を用いて発生される、 ことを特徴とするデジタルメモリ。 - 【請求項５４】コードブックメモリ及び特定の励起コー
ド語から信号を再構成する方法において、 （ａ）特定のコード語でコードブックメモリをアドレス
する段階であって、該コードブックメモリはそこに記憶
された１組の励起ベクトルを有し、該励起ベクトルの各
々は、 （１）前記特定のコード語に基づき０でない複数の内部
係数信号を生成する段階、 （２）１組の基底ベクトルを前記複数の内部係数信号に
より乗算して複数の内部ベクトルを生成する段階、及び （３）前記複数の内部ベクトルを合算して単一の励起ベ
クトルを生成する段階、 によって生成され、 （ｂ）前記コードブックメモリから、特定のアドレスコ
ード語に対応する特定の励起ベクトルを出力する段階
と、 （ｃ）前記特定の励起ベクトルを信号処理し前記再構成
された信号を導出する段階と、 から構成されることを特徴とする信号再構成方法。 - 【請求項５５】前記基底ベクトルの組は、メモリに格納
されていることを特徴とする請求項54記載の方法。 - 【請求項５６】前記信号処理段階は、前記特定の励起ベ
クトルを線形にろ波することを含むことを特徴とする請
求項54記載の方法。 - 【請求項５７】前記内部係数信号生成段階は、前記特定
のコード語に基づき複数の内部係数信号を生成し前記特
定のコード語ｉの各ビットの状態を識別することにより
前記複数の内部係数信号θimを生成する段階であって、
０≦ｉ≦2M-1、かつ１≦ｍ≦Ｍであり、それによりコー
ド語ｉのビットｍが第１の状態である場合θimは第１の
値を有し、コード語ｉのビットｍが第２の状態である場
合θimは第２の値を有することを特徴とする請求項54記
載の方法。 - 【請求項５８】音声符号器であって、 入力音声のセグメントに対応する入力ベクトルを提供す
る入力手段と、 １組のＹ個からなる励起ベクトルに対応する１組のコー
ド語を提供する手段と、 前記１組のＹ個からなる励起ベクトルを格納しかつ特定
のコード語に応答して特定の励起ベクトルを提供するメ
モリ手段であって、 前記１組の励起ベクトルの各々は、 （ａ）少なくとも１つの選択器コード語を指定し、 （ｂ）前記選択器コード語に基づき０でない複数の内部
係数信号を生成し、 （ｃ）Ｘ＜Ｙである１組のＸ個からなる基底ベクトルを
入力し、及び （ｄ）前記内部係数信号により規定される線形変換を前
記Ｘ個の基底ベクトルに行うことにより前記励起ベクト
ルの各々を発生すること、 によって生成され、 前記音声符号器はさらに、 前記励起ベクトルをろ波する手段、 前記ろ波された励起ベクトルを前記入力ベクトルと比較
し、 それにより比較信号を提供する手段、及び 前記１組のコード語及び前記比較信号を評価し、前記入
力ベクトルに最も類似する単一の励起ベクトルを表わす
特定のコード語を提供するコントローラ手段、 から成る第１の信号経路を有する、 ことを特徴とする音声符号化装置。 - 【請求項５９】前記励起ベクトル生成段階（ｄ）は、 （ｉ）前記１組のＸ個からなる基底ベクトルを複数の内
部係数信号で乗算し複数の内部ベクトルを生成する段階
と、 （ii）前記複数の内部ベクトルを合算し前記励起ベクト
ルを生成する段階と、 から構成されることを特徴とする請求項58記載の音声符
号化装置。 - 【請求項６０】前記選択器コード語の各々はビットで表
され、前記内部係数信号は各選択器コード語の各ビット
値に基づくことを特徴とする請求項58記載の音声符号化
装置。 - 【請求項６１】Ｙ＞2xであることを特徴とする請求項58
記載の音声符号化装置。
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| US5359696A (en) * | 1988-06-28 | 1994-10-25 | Motorola Inc. | Digital speech coder having improved sub-sample resolution long-term predictor |
| CA2005115C (en) * | 1989-01-17 | 1997-04-22 | Juin-Hwey Chen | Low-delay code-excited linear predictive coder for speech or audio |
| JPH02250100A (ja) * | 1989-03-24 | 1990-10-05 | Mitsubishi Electric Corp | 音声符合化装置 |
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| JPH0332228A (ja) * | 1989-06-29 | 1991-02-12 | Fujitsu Ltd | ゲイン―シェイプ・ベクトル量子化方式 |
| US5263119A (en) * | 1989-06-29 | 1993-11-16 | Fujitsu Limited | Gain-shape vector quantization method and apparatus |
| US5097508A (en) * | 1989-08-31 | 1992-03-17 | Codex Corporation | Digital speech coder having improved long term lag parameter determination |
| US5216745A (en) * | 1989-10-13 | 1993-06-01 | Digital Speech Technology, Inc. | Sound synthesizer employing noise generator |
| IL95753A (en) * | 1989-10-17 | 1994-11-11 | Motorola Inc | Digital speech coder |
| ES2131498T3 (es) * | 1989-10-17 | 1999-08-01 | Motorola Inc | Decodificador digital de voz que tiene un postfiltro con distorsion espectral reducida. |
| US5241650A (en) * | 1989-10-17 | 1993-08-31 | Motorola, Inc. | Digital speech decoder having a postfilter with reduced spectral distortion |
| FR2654542B1 (fr) * | 1989-11-14 | 1992-01-17 | Thomson Csf | Procede et dispositif de codage de filtres predicteurs de vocodeurs tres bas debit. |
| US5754976A (en) * | 1990-02-23 | 1998-05-19 | Universite De Sherbrooke | Algebraic codebook with signal-selected pulse amplitude/position combinations for fast coding of speech |
| CA2010830C (en) * | 1990-02-23 | 1996-06-25 | Jean-Pierre Adoul | Dynamic codebook for efficient speech coding based on algebraic codes |
| US5701392A (en) * | 1990-02-23 | 1997-12-23 | Universite De Sherbrooke | Depth-first algebraic-codebook search for fast coding of speech |
| DE9006717U1 (de) * | 1990-06-15 | 1991-10-10 | Philips Patentverwaltung GmbH, 22335 Hamburg | Anrufbeantworter für die digitale Aufzeichnung und Wiedergabe von Sprachsignalen |
| SE466824B (sv) * | 1990-08-10 | 1992-04-06 | Ericsson Telefon Ab L M | Foerfarande foer kodning av en samplad talsignalvektor |
| US5293449A (en) * | 1990-11-23 | 1994-03-08 | Comsat Corporation | Analysis-by-synthesis 2,4 kbps linear predictive speech codec |
| JP2868899B2 (ja) * | 1990-12-20 | 1999-03-10 | モトローラ・インコーポレーテッド | 時分割多重アクセス無線周波送信機の電力制御回路 |
| IT1241358B (it) * | 1990-12-20 | 1994-01-10 | Sip | Sistema di codifica del segnale vocale con sottocodice annidato |
| US5528723A (en) * | 1990-12-28 | 1996-06-18 | Motorola, Inc. | Digital speech coder and method utilizing harmonic noise weighting |
| US5195137A (en) * | 1991-01-28 | 1993-03-16 | At&T Bell Laboratories | Method of and apparatus for generating auxiliary information for expediting sparse codebook search |
| JP2776050B2 (ja) * | 1991-02-26 | 1998-07-16 | 日本電気株式会社 | 音声符号化方式 |
| US5504936A (en) * | 1991-04-02 | 1996-04-02 | Airtouch Communications Of California | Microcells for digital cellular telephone systems |
| FI98104C (fi) * | 1991-05-20 | 1997-04-10 | Nokia Mobile Phones Ltd | Menetelmä herätevektorin generoimiseksi ja digitaalinen puhekooderi |
| US5396576A (en) * | 1991-05-22 | 1995-03-07 | Nippon Telegraph And Telephone Corporation | Speech coding and decoding methods using adaptive and random code books |
| US5646606A (en) * | 1991-05-30 | 1997-07-08 | Wilson; Alan L. | Transmission of transmitter parameters in a digital communication system |
| US5179594A (en) * | 1991-06-12 | 1993-01-12 | Motorola, Inc. | Efficient calculation of autocorrelation coefficients for CELP vocoder adaptive codebook |
| US5265190A (en) * | 1991-05-31 | 1993-11-23 | Motorola, Inc. | CELP vocoder with efficient adaptive codebook search |
| US5255339A (en) * | 1991-07-19 | 1993-10-19 | Motorola, Inc. | Low bit rate vocoder means and method |
| US5410632A (en) * | 1991-12-23 | 1995-04-25 | Motorola, Inc. | Variable hangover time in a voice activity detector |
| ES2042410B1 (es) * | 1992-04-15 | 1997-01-01 | Control Sys S A | Metodo de codificacion y codificador de voz para equipos y sistemas de comunicacion. |
| US5457783A (en) * | 1992-08-07 | 1995-10-10 | Pacific Communication Sciences, Inc. | Adaptive speech coder having code excited linear prediction |
| US5357567A (en) * | 1992-08-14 | 1994-10-18 | Motorola, Inc. | Method and apparatus for volume switched gain control |
| CA2110090C (en) * | 1992-11-27 | 1998-09-15 | Toshihiro Hayata | Voice encoder |
| JPH06186998A (ja) * | 1992-12-15 | 1994-07-08 | Nec Corp | 音声符号化装置のコードブック探索方式 |
| US5434947A (en) * | 1993-02-23 | 1995-07-18 | Motorola | Method for generating a spectral noise weighting filter for use in a speech coder |
| US5491771A (en) * | 1993-03-26 | 1996-02-13 | Hughes Aircraft Company | Real-time implementation of a 8Kbps CELP coder on a DSP pair |
| DE4492048C2 (de) * | 1993-03-26 | 1997-01-02 | Motorola Inc | Vektorquantisierungs-Verfahren |
| DE4315319C2 (de) * | 1993-05-07 | 2002-11-14 | Bosch Gmbh Robert | Verfahren zur Aufbereitung von Daten, insbesondere von codierten Sprachsignalparametern |
| JP3685812B2 (ja) * | 1993-06-29 | 2005-08-24 | ソニー株式会社 | 音声信号送受信装置 |
| US5659659A (en) * | 1993-07-26 | 1997-08-19 | Alaris, Inc. | Speech compressor using trellis encoding and linear prediction |
| JP2626492B2 (ja) * | 1993-09-13 | 1997-07-02 | 日本電気株式会社 | ベクトル量子化装置 |
| US5621852A (en) | 1993-12-14 | 1997-04-15 | Interdigital Technology Corporation | Efficient codebook structure for code excited linear prediction coding |
| JP3119063B2 (ja) * | 1994-01-11 | 2000-12-18 | 富士通株式会社 | 符号情報処理方式並びにその符号装置及び復号装置 |
| US5487087A (en) * | 1994-05-17 | 1996-01-23 | Texas Instruments Incorporated | Signal quantizer with reduced output fluctuation |
| JP3224955B2 (ja) * | 1994-05-27 | 2001-11-05 | 株式会社東芝 | ベクトル量子化装置およびベクトル量子化方法 |
| US5602961A (en) * | 1994-05-31 | 1997-02-11 | Alaris, Inc. | Method and apparatus for speech compression using multi-mode code excited linear predictive coding |
| TW271524B (ja) | 1994-08-05 | 1996-03-01 | Qualcomm Inc | |
| US5742734A (en) * | 1994-08-10 | 1998-04-21 | Qualcomm Incorporated | Encoding rate selection in a variable rate vocoder |
| JPH08179796A (ja) * | 1994-12-21 | 1996-07-12 | Sony Corp | 音声符号化方法 |
| DE19600406A1 (de) * | 1995-01-09 | 1996-07-18 | Motorola Inc | Verfahren und Vorrichtung zur Bereitstellung verschlüsselter Nachrichten |
| US5991725A (en) * | 1995-03-07 | 1999-11-23 | Advanced Micro Devices, Inc. | System and method for enhanced speech quality in voice storage and retrieval systems |
| US5742640A (en) * | 1995-03-07 | 1998-04-21 | Diva Communications, Inc. | Method and apparatus to improve PSTN access to wireless subscribers using a low bit rate system |
| JPH08272395A (ja) * | 1995-03-31 | 1996-10-18 | Nec Corp | 音声符号化装置 |
| US5673361A (en) * | 1995-11-13 | 1997-09-30 | Advanced Micro Devices, Inc. | System and method for performing predictive scaling in computing LPC speech coding coefficients |
| US5864795A (en) * | 1996-02-20 | 1999-01-26 | Advanced Micro Devices, Inc. | System and method for error correction in a correlation-based pitch estimator |
| US5696873A (en) * | 1996-03-18 | 1997-12-09 | Advanced Micro Devices, Inc. | Vocoder system and method for performing pitch estimation using an adaptive correlation sample window |
| US5774836A (en) * | 1996-04-01 | 1998-06-30 | Advanced Micro Devices, Inc. | System and method for performing pitch estimation and error checking on low estimated pitch values in a correlation based pitch estimator |
| US5778337A (en) * | 1996-05-06 | 1998-07-07 | Advanced Micro Devices, Inc. | Dispersed impulse generator system and method for efficiently computing an excitation signal in a speech production model |
| US6047254A (en) * | 1996-05-15 | 2000-04-04 | Advanced Micro Devices, Inc. | System and method for determining a first formant analysis filter and prefiltering a speech signal for improved pitch estimation |
| JP2914305B2 (ja) * | 1996-07-10 | 1999-06-28 | 日本電気株式会社 | ベクトル量子化装置 |
| US5751901A (en) * | 1996-07-31 | 1998-05-12 | Qualcomm Incorporated | Method for searching an excitation codebook in a code excited linear prediction (CELP) coder |
| US5797120A (en) * | 1996-09-04 | 1998-08-18 | Advanced Micro Devices, Inc. | System and method for generating re-configurable band limited noise using modulation |
| DE19643900C1 (de) * | 1996-10-30 | 1998-02-12 | Ericsson Telefon Ab L M | Nachfiltern von Hörsignalen, speziell von Sprachsignalen |
| KR100339168B1 (ko) | 1996-11-07 | 2002-06-03 | 모리시타 요이찌 | 음원 벡터 생성 장치, 음성 부호화 장치 및 음성 복호화장치 |
| US5832443A (en) * | 1997-02-25 | 1998-11-03 | Alaris, Inc. | Method and apparatus for adaptive audio compression and decompression |
| JP3593839B2 (ja) * | 1997-03-28 | 2004-11-24 | ソニー株式会社 | ベクトルサーチ方法 |
| CA2246532A1 (en) | 1998-09-04 | 2000-03-04 | Northern Telecom Limited | Perceptual audio coding |
| US6415029B1 (en) * | 1999-05-24 | 2002-07-02 | Motorola, Inc. | Echo canceler and double-talk detector for use in a communications unit |
| US6510407B1 (en) | 1999-10-19 | 2003-01-21 | Atmel Corporation | Method and apparatus for variable rate coding of speech |
| US6681208B2 (en) | 2001-09-25 | 2004-01-20 | Motorola, Inc. | Text-to-speech native coding in a communication system |
| DE60210174T2 (de) * | 2002-08-08 | 2006-08-24 | Alcatel | Verfahren zur Signalkodierung mittels einer Vektorquantisierung |
| US7337110B2 (en) * | 2002-08-26 | 2008-02-26 | Motorola, Inc. | Structured VSELP codebook for low complexity search |
| US7054807B2 (en) * | 2002-11-08 | 2006-05-30 | Motorola, Inc. | Optimizing encoder for efficiently determining analysis-by-synthesis codebook-related parameters |
| CN101467459B (zh) * | 2006-03-21 | 2011-08-31 | 法国电信公司 | 信号的矢量量化字典生成方法、编解码器及编解码方法 |
| US9105270B2 (en) * | 2013-02-08 | 2015-08-11 | Asustek Computer Inc. | Method and apparatus for audio signal enhancement in reverberant environment |
| US10931293B1 (en) * | 2019-12-27 | 2021-02-23 | Seagate Technology Llc | Transform domain analytics-based channel design |
Family Cites Families (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US3631520A (en) * | 1968-08-19 | 1971-12-28 | Bell Telephone Labor Inc | Predictive coding of speech signals |
| US4133976A (en) * | 1978-04-07 | 1979-01-09 | Bell Telephone Laboratories, Incorporated | Predictive speech signal coding with reduced noise effects |
| US4220819A (en) * | 1979-03-30 | 1980-09-02 | Bell Telephone Laboratories, Incorporated | Residual excited predictive speech coding system |
| US4472832A (en) * | 1981-12-01 | 1984-09-18 | At&T Bell Laboratories | Digital speech coder |
| US4701954A (en) * | 1984-03-16 | 1987-10-20 | American Telephone And Telegraph Company, At&T Bell Laboratories | Multipulse LPC speech processing arrangement |
-
1988
- 1988-01-07 US US07/141,446 patent/US4817157A/en not_active Expired - Lifetime
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