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JP3218679B2 - High efficiency coding method - Google Patents
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JP3218679B2 - High efficiency coding method - Google Patents

High efficiency coding method

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JP3218679B2
JP3218679B2 JP12146292A JP12146292A JP3218679B2 JP 3218679 B2 JP3218679 B2 JP 3218679B2 JP 12146292 A JP12146292 A JP 12146292A JP 12146292 A JP12146292 A JP 12146292A JP 3218679 B2 JP3218679 B2 JP 3218679B2
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Description

【発明の詳細な説明】DETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION

【0001】[0001]

【産業上の利用分野】本発明は、入力音声信号をブロッ
ク単位で区分して周波数軸に変換して得られた周波数軸
上データを符号化するような高能率符号化方法に関す
る。
BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention relates to a high-efficiency encoding method which encodes data on a frequency axis obtained by dividing an input audio signal into blocks and converting the signal into a frequency axis.

【0002】[0002]

【従来の技術】音声信号の時間領域や周波数領域におけ
る統計的性質と人間の聴感上の特性を利用して信号圧縮
を行うような符号化方法が種々知られている。この符号
化方法としては、大別して時間領域での符号化、周波数
領域での符号化、分析合成符号化等が挙げられる。
2. Description of the Related Art There are known various encoding methods for compressing a signal using a statistical property of a sound signal in a time domain or a frequency domain and a characteristic of human perception. This encoding method is roughly classified into encoding in the time domain, encoding in the frequency domain, and analysis-synthesis encoding.

【0003】音声信号等の高能率符号化の例として、M
BE(Multiband Excitation: マルチバンド励起)符号
化、SBE(Singleband Excitation:シングルバンド励
起)符号化、ハーモニクス(Harmonic) 符号化、SBC
(Sub-band Coding:帯域分割符号化) 、LPC(Linear
Predictive Coding:線形予測符号化)、あるいはDCT
(離散コサイン変換)、MDCT(モデファイドDC
T)、FFT(高速フーリエ変換)等がある。
[0003] As an example of high-efficiency encoding of a speech signal or the like, M
BE (Multiband Excitation) coding, SBE (Singleband Excitation) coding, Harmonics (Harmonic) coding, SBC
(Sub-band Coding: band division coding), LPC (Linear
Predictive Coding) or DCT
(Discrete Cosine Transform), MDCT (Modified DC
T), FFT (Fast Fourier Transform) and the like.

【0004】上記MBE符号化等においては、1ブロッ
ク(フレーム)内の音声に対して帯域(バンド)を複数
に分割し、各バンド毎に有声音/無声音の判断を行って
おり、音質の向上が認められる。
[0004] In the MBE coding and the like, a band (band) is divided into a plurality of bands with respect to the sound in one block (frame), and voiced / unvoiced sound is determined for each band, thereby improving sound quality. Is recognized.

【0005】[0005]

【発明が解決しようとする課題】ところで、上記MBE
符号化等においては、音声スペクトルの振幅の位相情報
を別途伝送するか又は伝送情報量を減らすため伝送せず
に合成側(復号化側)でピッチ及び過去の位相から位相
情報を予測している。この合成側での位相情報の予測
(以下、位相予測という)には、フレームの初期位相を
0或いはπ/2に固定し、分析側から伝送されてきたピ
ッチに応じてコサイン波を合成する固定位相加算が行わ
れてきた。そして、符号化側での有声音/無声音判別で
判明した無声音帯域の含有率に応じて、合成側では位相
にランダムなファクタを加算して自然感を出すようにし
ている。しかし、男声等でピッチの低い音声での強い母
音部では不自然な合成音となっていた。
By the way, the above MBE
In encoding and the like, phase information of the amplitude of a voice spectrum is transmitted separately or phase information is predicted from a pitch and a past phase on a synthesis side (decoding side) without transmitting it to reduce the amount of transmission information. . In the prediction of the phase information on the synthesis side (hereinafter referred to as phase prediction), the initial phase of the frame is fixed to 0 or π / 2, and the cosine wave is synthesized according to the pitch transmitted from the analysis side. Phase addition has been performed. Then, on the synthesis side, a random factor is added to the phase to give a natural feeling according to the content rate of the unvoiced sound band determined by the voiced sound / unvoiced sound determination on the encoding side. However, a strong vowel part with a low pitch voice such as a male voice has an unnatural synthesized sound.

【0006】本発明は、このような実情に鑑みてなされ
たものであり、合成側で不自然感のない高品質の音声を
得ることができるような高能率符号化方法の提供を目的
とす
SUMMARY OF THE INVENTION The present invention has been made in view of such circumstances, and has as its object to provide a high-efficiency encoding method capable of obtaining high-quality speech without any unnatural feeling on the synthesis side. You .

【0007】[0007]

【課題を解決するための手段】本発明に係る高能率符号
化方法は、入力された音声信号をブロック単位で区分し
て周波数軸に変換して周波数軸上データを求める工程
と、この周波数軸上データを複数の帯域に分割する工程
と、分割された各帯域毎のブロック初期位相を検出する
工程と、上記各帯域毎に有声音か無声音かを判別する工
程と、上記各帯域毎の位相予測値を計算する工程と、上
記各帯域毎の実測位相と予測位相との誤差を算出する工
程と、上記誤差の大きさに応じて周波数軸上での有声音
領域と無声音領域の領域幅を変える工程とを有すること
を特徴として上記課題を解決する。
A high-efficiency encoding method according to the present invention comprises the steps of dividing an input audio signal into blocks and converting the signal into a frequency axis to obtain data on the frequency axis; Dividing the upper data into a plurality of bands, detecting a block initial phase for each of the divided bands, determining whether voiced or unvoiced for each of the bands, and determining a phase for each of the bands. A step of calculating a predicted value, a step of calculating an error between the actually measured phase and the predicted phase for each band, and an area width of a voiced sound area and an unvoiced sound area on a frequency axis according to the magnitude of the error. The above object is attained by having a changing step.

【0008】また、上記実測位相と予測位相とから算出
された誤差の大きさを示す情報を合成側に伝送すること
により、合成側が上記情報に応じて位相予測の修正を行
ってもよい。
[0008] Further, by transmitting information indicating the magnitude of the error calculated from the measured phase and the predicted phase to the combining side, the combining side may correct the phase prediction according to the information.

【0009】ここで、この高能率符号化方法は、スペク
トル振幅の位相情報を受信側(合成側)に伝送してな
い。合成側では、符号化側から伝送されてきた過去及び
現在のピッチと過去の位相に基づいてブロック終端位相
を予測する。
Here, this high efficiency coding method does not transmit the phase information of the spectrum amplitude to the receiving side (combining side). The synthesis side predicts the block end phase based on the past and current pitches and the past phases transmitted from the encoding side.

【0010】[0010]

【作用】各帯域毎の実測位相と予測位相との誤差の大き
さに応じて周波数軸上での有声音領域と無声音領域の領
域幅を変えることによって、合成側で高音質の合成音を
得ることができる。また、上記誤差の大きさを示す情報
を合成側に伝送することによって、合成側で位相予測に
よる位相の修正を行い高音質の合成音を得ることができ
る。
According to the present invention, a high-quality synthesized sound is obtained on the synthesis side by changing the widths of the voiced sound area and the unvoiced sound area on the frequency axis according to the magnitude of the error between the actually measured phase and the predicted phase for each band. be able to. Further, by transmitting the information indicating the magnitude of the error to the synthesis side, it is possible to correct the phase by phase prediction on the synthesis side to obtain a synthesized sound of high sound quality.

【0011】[0011]

【実施例】以下、本発明に係る高能率符号化方法の実施
例について説明する。高能率符号化方法には、後述する
MBE(Multiband Excitation: マルチバンド励起)符
号化等のように、ブロック毎の信号を周波数軸上に変換
し、複数帯域に分割して各帯域毎にV(有声音)かUV
(無声音)かを判別するような符号化方法を用いること
ができる。
DETAILED DESCRIPTION OF THE PREFERRED EMBODIMENTS An embodiment of the high efficiency coding method according to the present invention will be described below. The high-efficiency coding method includes converting a signal for each block on the frequency axis, dividing the signal into a plurality of bands, and applying V (V) for each band, as in the case of MBE (Multiband Excitation) described later. Voiced sound) or UV
(Unvoiced sound) can be used.

【0012】すなわち、本発明が適用される一般的な高
能率符号化方法としては、音声信号を一定サンプル数
(例えば256サンプル)毎にブロック化して、FFT
等の直交変換により周波数軸上のスペクトルデータに変
換すると共に、該ブロック内の音声のピッチを抽出し、
このピッチに応じた間隔で周波数軸上のスペクトルを帯
域分割し、分割された各帯域についてV(有声音)/U
V(無声音)の判別を行っている。このV/UV判別情
報をスペクトルの振幅データと共に符号化して伝送して
いる。
That is, as a general high-efficiency encoding method to which the present invention is applied, an audio signal is divided into blocks every predetermined number of samples (for example, 256 samples), and FFT is performed.
At the same time as transforming into spectrum data on the frequency axis by orthogonal transformation such as, the pitch of the voice in the block is extracted,
The spectrum on the frequency axis is band-divided at intervals according to this pitch, and V (voiced sound) / U
V (unvoiced sound) is determined. This V / UV discrimination information is encoded and transmitted together with the spectrum amplitude data.

【0013】ここで、例えばMBEボコーダ等の音声合
成分析系では、音声信号の位相を合成側で予測している
が、この位相の予測の誤差(以下、位相予測誤差量)を
符号化側(分析側)で算出し、その位相予測誤差量に応
じて周波数軸上での有声音領域と無声音領域の領域幅を
変えるか、あるいは上記誤差の大きさを示す情報を合成
側に伝送し、合成側で位相予測による位相の修正を行う
ことによって高音質の合成音を得ようとするのが本実施
例である。
Here, for example, in a speech synthesis analysis system such as an MBE vocoder, the phase of a speech signal is predicted on the synthesis side, and an error in this phase prediction (hereinafter, a phase prediction error amount) is calculated on the encoding side ( Analysis side), and changing the width of the voiced and unvoiced regions on the frequency axis in accordance with the phase prediction error amount, or transmitting the information indicating the magnitude of the error to the synthesis side, and synthesizing. In this embodiment, a high-quality synthesized sound is obtained by correcting the phase by phase prediction on the side.

【0014】以下、本発明に係る高能率符号化方法を、
音声信号の合成分析符号化装置(いわゆるボコーダ)の
一種であるMBE(Multiband Excitation: マルチバン
ド励起)ボコーダに適用した具体例について、図面を参
照しながら説明する。このMBEボコーダは、D. W. Gr
iffin and J.S. Lim,"Multiband Excitation Vocoder,"
IEEE Trans.Acoustics,Speech,and Signal Processin
g, vol.36, No.8, pp.1223-1235, Aug.1988 に開示さ
れているものであり、従来のPARCOR(PARtial au
to-CORrelation: 偏自己相関)ボコーダ等では、音声の
モデル化の際に有声音区間と無声音区間とをブロックあ
るいはフレーム毎に切り換えていたのに対し、MBEボ
コーダでは、同時刻(同じブロックあるいはフレーム
内)の周波数軸領域に有声音(Voiced)区間と無声音
(Unvoiced)区間とが存在するという仮定でモデル化し
ている。
Hereinafter, a high-efficiency encoding method according to the present invention will be described.
A specific example applied to an MBE (Multiband Excitation) vocoder, which is one type of a speech signal synthesis analysis coding device (so-called vocoder), will be described with reference to the drawings. This MBE vocoder is a DW Gr
iffin and JS Lim, "Multiband Excitation Vocoder,"
IEEE Trans.Acoustics, Speech, and Signal Processin
g, vol. 36, No. 8, pp. 1223-1235, Aug. 1988, and a conventional PARCOR (PARtial au).
In a vocoder or the like, a voiced section and an unvoiced section are switched for each block or frame at the time of speech modeling, whereas the MBE vocoder uses the same time (the same block or frame). Modeling is based on the assumption that a voiced section (Voiced) section and an unvoiced section (Unvoiced) section exist in the frequency domain of (in).

【0015】図1は、上記MBEボコーダに本発明を適
用した実施例の全体の概略構成を示すブロック図であ
る。この図1において、入力端子11には音声信号が供
給されるようになっており、この入力音声信号は、HP
F(ハイパスフィルタ)等のフィルタ12に送られて、
いわゆるDC(直流)オフセット分の除去や帯域制限
(例えば200〜3400Hzに制限)のための少なくと
も低域成分(200Hz以下)の除去が行われる。このフ
ィルタ12を介して得られた信号は、ピッチ抽出部13
及び窓かけ処理部14にそれぞれ送られる。ピッチ抽出
部13では、入力音声信号データが所定サンプル数N
(例えばN=256)単位でブロック分割され(あるい
は方形窓による切り出しが行われ)、このブロック内の
音声信号についてのピッチ抽出が行われる。このような
切り出しブロック(256サンプル)を、例えば図2の
Aに示すようにLサンプル(例えばL=160)のフレ
ーム間隔で時間軸方向に移動させており、各ブロック間
のオーバラップはN−Lサンプル(例えば96サンプ
ル)となっている。また、窓かけ処理部14では、1ブ
ロックNサンプルに対して所定の窓関数、例えばハミン
グ窓をかけ、この窓かけブロックを1フレームLサンプ
ルの間隔で時間軸方向に順次移動させている。
FIG. 1 is a block diagram showing an overall schematic configuration of an embodiment in which the present invention is applied to the MBE vocoder. In FIG. 1, an audio signal is supplied to an input terminal 11, and this input audio signal is
F (High Pass Filter)
Removal of at least a low-frequency component (200 Hz or less) for removal of a so-called DC (direct current) offset or band limitation (for example, limited to 200 to 3400 Hz) is performed. A signal obtained through this filter 12 is output to a pitch extraction unit 13
And the windowing processing unit 14. In the pitch extracting unit 13, the input audio signal data is
The block is divided into units (for example, N = 256) (or cutout is performed using a rectangular window), and pitch extraction is performed on the audio signal in this block. Such a cut-out block (256 samples) is moved in the time axis direction at a frame interval of L samples (for example, L = 160) as shown in FIG. 2A, and the overlap between the blocks is N-. There are L samples (for example, 96 samples). The windowing processing unit 14 applies a predetermined window function, for example, a Hamming window, to one block N samples, and sequentially moves the windowed blocks in the time axis direction at intervals of one frame L samples.

【0016】このような窓かけ処理を数式で表すと、 xw (k,q) =x(q) w(kL-q) ・・・(1) となる。この(1)式において、kはブロック番号を、
qはデータの時間インデックス(サンプル番号)を表
し、処理前の入力信号のq番目のデータx(q) に対して
第kブロックの窓(ウィンドウ)関数w(kL-q)により窓
かけ処理されることによりデータxw (k,q) が得られる
ことを示している。ピッチ抽出部13内での図2のAに
示すような方形窓の場合の窓関数wr (r) は、 wr (r) =1 0≦r<N ・・・(2) =0 r<0,N≦r また、窓かけ処理部14での図2のBに示すようなハミ
ング窓の場合の窓関数wh (r) は、 wh (r) = 0.54 − 0.46 cos(2πr/(N-1)) 0≦r<N ・・・(3) =0 r<0,N≦r である。このような窓関数wr (r) あるいはwh (r) を
用いるときの上記(1)式の窓関数w(r) (=w(kL-
q))の否零区間は、 0≦kL−q<N これを変形して、 kL−N<q≦kL 従って、例えば上記方形窓の場合に窓関数wr (kL-q)=
1となるのは、図3に示すように、kL−N<q≦kL
のときとなる。また、上記(1)〜(3)式は、長さN
(=256)サンプルの窓が、L(=160)サンプル
ずつ前進してゆくことを示している。以下、上記(2)
式、(3)式の各窓関数で切り出された各N点(0≦r
<N)の否零サンプル列を、それぞれxwr(k,r) 、xwh
(k,r) と表すことにする。
If such a windowing process is expressed by a mathematical formula, xw (k, q) = x (q) w (kL-q) (1) In the equation (1), k is a block number,
q represents a time index (sample number) of the data. The q-th data x (q) of the input signal before processing is windowed by a window function w (kL-q) of the k-th block. This shows that data x w (k, q) can be obtained. The window function w r (r) in the case of a rectangular window as shown in FIG. 2A in the pitch extraction unit 13 is given by: w r (r) = 1 0 ≦ r <N (2) = 0 r <0, N ≦ r Further, the window function w h (r) in the case of the Hamming window as shown in FIG. 2B in the windowing processing unit 14 is represented by w h (r) = 0.54−0.46 cos (2πr / (N-1)) 0 ≦ r <N (3) = 0 r <0, N ≦ r. When such a window function w r (r) or w h (r) is used, the window function w (r) (= w (kL−
The non-zero section of q)) is expressed as follows: 0 ≦ kL−q <N By modifying this, kL−N <q ≦ kL Therefore, for example, in the case of the rectangular window, the window function w r (kL−q) =
As shown in FIG. 3, kL-N <q ≦ kL
It is time of. Further, the above equations (1) to (3) indicate that the length N
(= 256) indicates that the sample window advances by L (= 160) samples. Hereinafter, the above (2)
Each N point (0 ≦ r) extracted by each window function of the equation (3)
<N) are represented by x wr (k, r) and x wh , respectively.
(k, r).

【0017】窓かけ処理部14では、図4に示すよう
に、上記(3)式のハミング窓がかけられた1ブロック
256サンプルのサンプル列xwh(k,r) に対して179
2サンプル分の0データが付加されて(いわゆる0詰め
されて)2048サンプルとされ、この2048サンプ
ルの時間軸データ列に対して、直交変換部105により
例えばFFT(高速フーリエ変換)等の直交変換処理が
施される。
As shown in FIG. 4, the windowing processing section 14 applies 179 to the sample sequence x wh (k, r) of 256 samples per block to which the Hamming window of the above equation (3) is applied.
Two samples of 0 data are added (so-called zero-filled) to make 2048 samples, and the orthogonal transform unit 105 performs orthogonal transform such as FFT (fast Fourier transform) on the time axis data sequence of 2048 samples. Processing is performed.

【0018】ピッチ抽出部13では、上記xwr(k,r) の
サンプル列(1ブロックNサンプル)に基づいてピッチ
抽出が行われる。このピッチ抽出法には、時間波形の周
期性や、スペクトルの周期的周波数構造や、自己相関関
数を用いるもの等が知られているが、本実施例では、セ
ンタクリップ波形の自己相関法を採用している。このと
きのブロック内でのセンタクリップレベルについては、
1ブロックにつき1つのクリップレベルを設定してもよ
いが、ブロックを細分割した各部(各サブブロック)の
信号のピークレベル等を検出し、これらの各サブブロッ
クのピークレベル等の差が大きいときに、ブロック内で
クリップレベルを段階的にあるいは連続的に変化させる
ようにしている。このセンタクリップ波形の自己相関デ
ータのピーク位置に基づいてピッチ周期を決めている。
このとき、現在フレームに属する自己相関データ(自己
相関は1ブロックNサンプルのデータを対象として求め
られる)から複数のピークを求めておき、これらの複数
のピークの内の最大ピークが所定の閾値以上のときには
該最大ピーク位置をピッチ周期とし、それ以外のときに
は、現在フレーム以外のフレーム、例えば前後のフレー
ムで求められたピッチに対して所定の関係を満たすピッ
チ範囲内、例えば前フレームのピッチを中心として±2
0%の範囲内にあるピークを求め、このピーク位置に基
づいて現在フレームのピッチを決定するようにしてい
る。このピッチ抽出部13ではオープンループによる比
較的ラフなピッチのサーチが行われ、抽出されたピッチ
データは高精度(ファイン)ピッチサーチ部16に送ら
れて、クローズドループによる高精度のピッチサーチ
(ピッチのファインサーチ)が行われる。
The pitch extraction section 13 performs pitch extraction based on the sample sequence of x wr (k, r) (N samples in one block). As the pitch extraction method, a method using a periodicity of a time waveform, a periodic frequency structure of a spectrum, an autocorrelation function, and the like are known. In this embodiment, an autocorrelation method of a center clip waveform is employed. are doing. For the center clip level in the block at this time,
One clip level may be set for one block. However, when a peak level of a signal of each section (each sub-block) obtained by subdividing the block is detected and a difference between the peak levels of these sub-blocks is large. Then, the clip level is changed stepwise or continuously in the block. The pitch period is determined based on the peak position of the autocorrelation data of the center clip waveform.
At this time, a plurality of peaks are obtained from the autocorrelation data belonging to the current frame (the autocorrelation is obtained from data of one block N samples), and the maximum peak among the plurality of peaks is equal to or larger than a predetermined threshold. In this case, the maximum peak position is used as the pitch cycle, and in other cases, a pitch within a pitch range that satisfies a predetermined relationship with a pitch obtained in a frame other than the current frame, for example, the previous and next frames, for example, the center of the pitch of the previous frame. ± 2
A peak within the range of 0% is obtained, and the pitch of the current frame is determined based on the peak position. In the pitch extraction unit 13, a relatively rough pitch search is performed by an open loop, and the extracted pitch data is sent to a high-precision (fine) pitch search unit 16, and a high-precision pitch search (pitch) by a closed loop is performed. Fine search) is performed.

【0019】高精度(ファイン)ピッチサーチ部16に
は、ピッチ抽出部13で抽出された整数(インテジャ
ー)値の粗(ラフ)ピッチデータと、直交変換部15に
より例えばFFTされた周波数軸上のデータとが供給さ
れている。この高精度ピッチサーチ部16では、上記粗
ピッチデータ値を中心に、0.2〜0.5きざみで±数サン
プルずつ振って、最適な小数点付き(フローティング)
のファインピッチデータの値へ追い込む。このときのフ
ァインサーチの手法として、いわゆる合成による分析
(Analysis by Synthesis)法を用い、合成されたパワー
スペクトルが原音のパワースペクトルに最も近くなるよ
うにピッチを選んでいる。
The high-precision (fine) pitch search unit 16 stores coarse (rough) pitch data of an integer value extracted by the pitch extraction unit 13 on the frequency axis, for example, subjected to FFT by the orthogonal transformation unit 15. Data is supplied. In this high-precision pitch search section 16, an optimum decimal point (floating) is obtained by swinging ± several samples at intervals of 0.2 to 0.5 around the coarse pitch data value.
To the value of fine pitch data. As a method of fine search at this time, analysis by so-called synthesis
Using the (Analysis by Synthesis) method, the pitch is selected so that the synthesized power spectrum is closest to the power spectrum of the original sound.

【0020】このピッチのファインサーチについて説明
する。先ず、上記MBEボコーダにおいては、上記FF
T等により直交変換された周波数軸上のスペクトルデー
タとしてのS(j) を S(j) =H(j) |E(j) | 0<j<J ・・・(4) と表現するようなモデルを想定している。ここで、Jは
ω s /4π=fs /2に対応し、サンプリング周波数f
s ω s /2πが例えば8kHzのときには4kHzに対応
する。上記(4)式中において、周波数軸上のスペクト
ルデータS(j) が図5のAに示すような波形のとき、H
(j) は、図5のBに示すような元のスペクトルデータS
(j) のスペクトル包絡線(エンベロープ)を示し、E
(j) は、図5のCに示すような等レベルで周期的な励起
信号(エキサイテイション)のスペクトルを示してい
る。すなわち、FFTスペクトルS(j) は、スペクトル
エンベロープH(j) と励起信号のパワースペクトル|E
(j) |との積としてモデル化される。
The fine search of the pitch will be described. First, in the MBE vocoder, the FF
S (j) as spectral data on the frequency axis orthogonally transformed by T or the like is expressed as S (j) = H (j) | E (j) | 0 <j <J (4) Model is assumed. Where J is
ω s / 4π = f s / 2 in response, the sampling frequency f
s = when ω s / is, for example, 8kHz corresponding to 4kHz. In the above equation (4), when the spectrum data S (j) on the frequency axis has a waveform as shown in FIG.
(j) represents the original spectrum data S as shown in FIG.
(j) shows the spectral envelope,
(j) shows the spectrum of the excitation signal (excitation) at the same level and periodic as shown in FIG. 5C. That is, the FFT spectrum S (j) has a spectrum envelope H (j) and a power spectrum | E of the excitation signal.
(j) Modeled as the product with |.

【0021】上記励起信号のパワースペクトル|E(j)
|は、上記ピッチに応じて決定される周波数軸上の波形
の周期性(ピッチ構造)を考慮して、1つの帯域(バン
ド)の波形に相当するスペクトル波形を周波数軸上の各
バンド毎に繰り返すように配列することにより形成され
る。この1バンド分の波形は、例えば上記図4に示すよ
うな256サンプルのハミング窓関数に1792サンプ
ル分の0データを付加(0詰め)した波形を時間軸信号
と見なしてFFTし、得られた周波数軸上のある帯域幅
を持つインパルス波形を上記ピッチに応じて切り出すこ
とにより形成することができる。
The power spectrum of the excitation signal | E (j)
| Takes into account the periodicity (pitch structure) of the waveform on the frequency axis determined according to the pitch, and converts the spectrum waveform corresponding to the waveform of one band (band) for each band on the frequency axis. It is formed by arranging it repeatedly. The waveform for one band is obtained by performing a FFT by regarding a waveform obtained by adding 0 data for 1792 samples (padding) to a Hamming window function of 256 samples as shown in FIG. 4 as a time axis signal, for example. It can be formed by cutting out an impulse waveform having a certain bandwidth on the frequency axis according to the pitch.

【0022】次に、上記ピッチに応じて分割された各バ
ンド毎に、上記H(j) を代表させるような(各バンド毎
のエラーを最小化するような)値(一種の振幅)|Am
|を求める。ここで、例えば第mバンド(第m高調波の
帯域)の下限、上限の点をそれぞれam 、bm とすると
き、この第mバンドのエラーεm は、
Next, for each band divided according to the pitch, a value (a kind of amplitude) | A representative of the above H (j) (to minimize the error for each band) | A m
| Here, for example, when the lower and upper points of the m-th band (band of the m-th harmonic) are a m and b m , respectively, the error ε m of the m-th band is

【0023】[0023]

【数1】 (Equation 1)

【0024】で表せる。このエラーεm を最小化するよ
うな|Am |は、
Can be expressed by | A m | that minimizes this error ε m is

【0025】[0025]

【数2】 (Equation 2)

【0026】となり、この(6)式の|Am |のとき、
エラーεm を最小化する。このような振幅|Am |を各
バンド毎に求め、得られた各振幅|Am |を用いて上記
(5)式で定義された各バンド毎のエラーεm を求め
る。次に、このような各バンド毎のエラーεm の全バン
ドの総和値Σεm を求める。さらに、このような全バン
ドのエラー総和値Σεm を、いくつかの微小に異なるピ
ッチについて求め、エラー総和値Σεm が最小となるよ
うなピッチを求める。
When | A m | in equation (6),
Minimize the error ε m . The amplitude | A m | is obtained for each band, and the error ε m for each band defined by the above equation (5) is obtained using the obtained amplitude | A m |. Next, a total value Σε m of all the bands of the error ε m for each band is obtained. Further, the error sum Shigumaipushiron m of all such bands, calculated for different pitches to some small, obtaining the pitch as an error sum Shigumaipushiron m is minimized.

【0027】すなわち、上記ピッチ抽出部13で求めら
れたラフピッチを中心として、例えば 0.25 きざみで上
下に数種類ずつ用意する。これらの複数種類の微小に異
なるピッチの各ピッチに対してそれぞれ上記エラー総和
値Σεm を求める。この場合、ピッチが定まるとバンド
幅が決まり、上記(6)式より、周波数軸上データのパ
ワースペクトル|S(j) |と励起信号スペクトル|E
(j) |とを用いて上記(5)式のエラーεm を求め、そ
の全バンドの総和値Σεm を求めることができる。この
エラー総和値Σεm を各ピッチ毎に求め、最小となるエ
ラー総和値に対応するピッチを最適のピッチとして決定
するわけである。以上のようにして高精度ピッチサーチ
部16で最適のファイン(例えば 0.25 きざみ)ピッチ
が求められ、この最適ピッチに対応する振幅|Am |が
決定される。
That is, several types are prepared above and below, for example, in increments of 0.25 with the rough pitch obtained by the pitch extracting unit 13 as a center. Each respective pitches of different pitches to these plurality of types of fine finding the error sum Σε m. In this case, when the pitch is determined, the bandwidth is determined. From the above equation (6), the power spectrum | S (j) | of the data on the frequency axis and the excitation signal spectrum | E
(j) | seek error epsilon m of equation (5) using a, can be obtained sum Shigumaipushiron m of all the bands. Obtains the error sum Shigumaipushiron m for each pitch, is not to determine the pitch corresponding to error sum total value which is the smallest as the optimal pitch. As described above, the optimum fine (for example, in increments of 0.25) pitch is obtained by the high-precision pitch search unit 16, and the amplitude | Am | corresponding to the optimum pitch is determined.

【0028】以上ピッチのファインサーチの説明におい
ては、説明を簡略化するために、全バンドが有声音(Vo
iced)の場合を想定しているが、上述したようにMBE
ボコーダにおいては、同時刻の周波数軸上に無声音(Un
voiced)領域が存在するというモデルを採用しているこ
とから、上記各バンド毎に有声音/無声音の判別を行う
ことが必要とされる。
In the above description of the fine search of the pitch, in order to simplify the description, all the bands are voiced (Vo).
iced), but the MBE
In a vocoder, an unvoiced sound (Un
Since the model in which a voiced) region exists is used, it is necessary to discriminate voiced / unvoiced sounds for each band.

【0029】上記高精度ピッチサーチ部16からの最適
ピッチ及び振幅|Am |のデータは、有声音/無声音判
別部17に送られ、上記各バンド毎に有声音/無声音の
判別が行われる。この判別のために、NSR(ノイズt
oシグナル比)を利用する。すなわち、第mバンドのN
SRは、
The data of the optimum pitch and amplitude | A m | from the high-precision pitch search section 16 is sent to a voiced / unvoiced sound discriminating section 17, where the voiced / unvoiced sound is discriminated for each band. For this determination, NSR (noise t
o signal ratio). That is, N of the m-th band
SR is

【0030】[0030]

【数3】 (Equation 3)

【0031】と表せ、このNSR値が所定の閾値(例え
ば0.3)より大のとき(エラーが大きい)ときには、そ
のバンドでの|Am ||E(j) |による|S(j) |の近
似が良くない(上記励起信号|E(j) |が基底として不
適当である)と判断でき、当該バンドをUV(Unvoice
d、無声音)と判別する。これ以外のときは、近似があ
る程度良好に行われていると判断でき、そのバンドをV
(Voiced、有声音)と判別する。
When this NSR value is larger than a predetermined threshold value (for example, 0.3) (error is large), | S (j) by | A m || E (j) | | Is not good (the excitation signal | E (j) | is inappropriate as a basis), and the band is identified by UV (Unvoice
d, unvoiced sound). In other cases, it can be determined that the approximation has been performed to some extent, and the band is
(Voiced, voiced sound).

【0032】次に、振幅再評価部18には、直交変換部
15からの周波数軸上データ、高精度ピッチサーチ部1
6からのファインピッチと評価された振幅|Am |との
各データ、及び上記有声音/無声音判別部17からのV
/UV(有声音/無声音)判別データが供給されてい
る。この振幅再評価部18では、有声音/無声音判別部
17において無声音(UV)と判別されたバンドに関し
て、再度振幅を求めている。このUVのバンドについて
の振幅|Am UVは、
Next, the amplitude re-evaluation unit 18 stores the data on the frequency axis from the orthogonal transformation unit 15 and the high-precision pitch search unit 1
6 and the evaluated amplitude | A m | and the V from the voiced / unvoiced sound discriminating unit 17.
/ UV (voiced / unvoiced) discrimination data is supplied. The amplitude re-evaluation unit 18 obtains the amplitude again for the band determined to be unvoiced (UV) by the voiced / unvoiced sound determination unit 17. The amplitude | A m | UV for this UV band is

【0033】[0033]

【数4】 (Equation 4)

【0034】にて求められる。Is obtained by

【0035】また、上記直交変換部15からの周波数軸
上データ、高精度ピッチサーチ部16からのファインピ
ッチと評価された振幅|Am |との各データは、位相評
価部19にも供給される。この位相評価部19は、上記
各データから有声音のバンドの位相を求める。ここで例
えば第mバンド(第m高調波の帯域)の下限、上限の点
をそれぞれam 、bm とするとき、この第mバンドのエ
ラーεcmは、
The data on the frequency axis from the orthogonal transform unit 15 and the data of the fine pitch and the estimated amplitude | A m | from the high-precision pitch search unit 16 are also supplied to the phase evaluation unit 19. You. The phase evaluation unit 19 obtains the phase of the voiced sound band from each of the data. Here, for example, assuming that the lower and upper points of the m-th band (the band of the m-th harmonic) are a m and b m , respectively, the error ε cm of the m-th band is

【0036】[0036]

【数5】 (Equation 5)

【0037】で表せる。ここで、S(i)、Am 及びE
(i)は、共に複素数であり、各々極座標形式で書き直
すと以下の(10)式で示される。
Can be expressed by Where S (i), Am and E
(I) are both complex numbers, and when rewritten in polar coordinate format, they are expressed by the following equation (10).

【0038】[0038]

【数6】 (Equation 6)

【0039】つまり、上記第mバンドのエラーεcmは、
上記(10)式より、
That is, the error ε cm of the m-th band is
From the above equation (10),

【0040】[0040]

【数7】 (Equation 7)

【0041】と書き直せる。そして、この(11)式を
最小化すると、
Can be rewritten. And minimizing this equation (11),

【0042】[0042]

【数8】 (Equation 8)

【0043】となる。この(12)式を整理すると、Is as follows. When rearranging this equation (12),

【0044】[0044]

【数9】 (Equation 9)

【0045】が得られる。したがって、上記(9)式の
評価関数を最適化する位相φm は、
Is obtained. Therefore, the phase φ m for optimizing the evaluation function of the above equation (9) is

【0046】[0046]

【数10】 (Equation 10)

【0047】となる。Is as follows.

【0048】この位相評価部19からの位相(実測値)
は、位相予測算出&誤差評価部20に供給される。この
位相予測検出&誤差評価部20は、合成側で行われる位
相予測を行うことができる。すなわち、高精度ピッチサ
ーチ部16からのファインピッチと評価された振幅|A
m |を基に位相を予測する。そして、上記位相評価部1
9からの位相と予測位相との誤差を求める。
The phase from the phase evaluation unit 19 (actually measured value)
Is supplied to the phase prediction calculation & error evaluation unit 20. The phase prediction detection & error evaluation section 20 can perform phase prediction performed on the synthesis side. That is, the amplitude | A evaluated as a fine pitch from the high-precision pitch search unit 16
Predict the phase based on m |. Then, the phase evaluation unit 1
9 and the error between the predicted phase and the predicted phase.

【0049】この位相予測算出&誤差評価部20での位
相予測の算出と予測誤差の評価について説明する。合成
側では、時刻0(フレームの先頭)に於ける第m高調波
の位相(フレーム初期位相)をψ0mとすると、フレーム
の最後での位相ψLmを、 ψLm=mod2π(ψ0m+m(ω01+ωL1) L/2) ・・・(15) と予測する。この(15)式でmod2π(x)とは、xの主
値を−π〜+πの間で返す関数である。例えば、x=1.
3 πのときmod2π(x)=−0.7 π、x=2.3 πのとき
mod2π(x)=0.3 π、x=−1.3 πのときmod2π
(x)=0.7 π、等である。また、Lはフレームインタ
ーバル、ω01は、合成フレームの先端(n=0)での基
本角周波数、ωL1は該合成フレームの終端(n=L:次
の合成フレーム先端)での基本角周波数である。
The calculation of the phase prediction and the evaluation of the prediction error in the phase prediction calculation & error evaluation section 20 will be described. In the synthesis side, time 0 as in the (beginning of frame) the m-th harmonic of the phase (frame initial phase) and [psi 0 m, the phase [psi Lm of the last frame, ψ Lm = mod2π (ψ 0m + m ( ω 01 + ω L1 ) L / 2) (15) In this equation (15), mod2π (x) is a function that returns the principal value of x between -π and + π. For example, x = 1.
When 3π, mod2π (x) =-0.7π, When x = 2.3π
mod2π (x) = 0.3π, x = −1.3π mod2π
(X) = 0.7π, and so on. L is a frame interval, ω 01 is a basic angular frequency at the leading end (n = 0) of the combined frame, and ω L1 is a basic angular frequency at the end of the combined frame (n = L: leading end of the next combined frame). It is.

【0050】上記(15)式によって求めたψLmには、予
測誤差を含んでいる。そこで、符号化側で、上記位相評
価部19の実測位相から上記(15)式によって求めた予
測位相の差を検出し、予測の精度を推定する。これが上
記位相予測算出&誤差評価部20である。
The ψ Lm obtained by the above equation (15) includes a prediction error. Therefore, the encoding side detects the difference between the predicted phases obtained by the above equation (15) from the actually measured phases of the phase evaluation unit 19, and estimates the prediction accuracy. This is the phase prediction calculation & error evaluation unit 20.

【0051】上記(14)式により、求められた実測位相
φlmは、 φlm=mod2π(φ0m+m(ω01+ωL1) L/2)+εm ・・・(16) と表せる。ここで、φ0mは、第m高調波の実測位相であ
り、εm は実測位相と予測位相の誤差である。したがっ
て、該誤差εm からm(ω01+ωL1) L/2による位相
の変位分の予測精度の判定ができる。すなわち、 εm =mod2π(φlm−mod2π(φ0m+m(ω01+ωL1) L/2)) =mod2π(φlm−φ0m−m(ω01+ωL1) L/2) ・・・(17) となる。このεm は、各帯域毎(mバンド)に求められ
る。
The measured phase φ lm obtained by the above equation (14) can be expressed as follows: φ lm = mod2π (φ 0m + m (ω 01 + ω L1 ) L / 2) + ε m (16) Here, φ 0m is the measured phase of the m-th harmonic, and ε m is the error between the measured phase and the predicted phase. Therefore, it is possible to determine the prediction accuracy of the phase displacement by m (ω 01 + ω L1 ) L / 2 from the error ε m . That, ε m = mod2π (φ lm -mod2π (φ 0m + m (ω 01 + ω L1) L / 2)) = mod2π (φ lm -φ 0m -m (ω 01 + ω L1) L / 2) ··· ( 17) This ε m is obtained for each band (m bands).

【0052】次に、上記誤差εm に関し分散σ2 をm=
m からbm の範囲で求める。先ず、上記誤差εm のa
m からbm までの平均εを、
Next, for the error ε m, the variance σ 2 is given by
determined in the range of a m of b m. First, a of the error ε m
The average ε from m to b m is

【0053】[0053]

【数11】 [Equation 11]

【0054】により求める。ここで、am =M/4、b
m =Mであり、Mはπまでのハーモニクス(高調波)の
数である。また、Mはピッチの角周波数をω0 (= 2πf/
fs :fはピッチ周波数、 fs はサンプル周波数)とし
たときの、π/ω0 に最も近い整数である。
Is determined by Here, a m = M / 4, b
m = M, where M is the number of harmonics up to π. M represents the angular frequency of the pitch as ω 0 (= 2πf /
f s : f is a pitch frequency, and f s is a sample frequency), and is an integer closest to π / ω 0 .

【0055】したがって、上記分散σ2 は、Therefore, the variance σ 2 is

【0056】[0056]

【数12】 (Equation 12)

【0057】により求められる。この分散σ2 が大きい
とき、すなわち、図6のAに示すようなときは、位相予
測が全般的にはずれていることを意味する。一方、この
分散σ2 が小さいとき、すなわち、図6のBに示すよう
なときは、位相予測がかなり正確であることを意味す
る。
Is obtained by When this variance σ 2 is large, that is, as shown in FIG. 6A, it means that the phase prediction is generally off. On the other hand, when the variance σ 2 is small, that is, as shown in FIG. 6B, it means that the phase prediction is fairly accurate.

【0058】上記振幅再評価部18、上記位相評価部1
9及び高精度ピッチサーチ部16からの各データは、デ
ータ数変換(一種のサンプリングレート変換)部21に
送られる。このデータ数変換部21は、上記ピッチに応
じて周波数軸上での分割帯域数が異なり、データ数(特
に振幅データの数)が異なることを考慮して、一定の個
数にするためのものである。すなわち、例えば有効帯域
を3400Hzまでとすると、この有効帯域が上記ピッチ
に応じて、8バンド〜63バンドに分割されることにな
り、これらの各バンド毎に得られる上記振幅|Am |
(UVバンドの振幅|Am UVも含む)データの個数m
MX+1も8〜63と変化することになる。このためデー
タ数変換部21では、この可変個数mMX+1の振幅デー
タを一定個数NC (例えば44個)のデータに変換して
いる。
The amplitude reevaluating section 18 and the phase evaluating section 1
9 and the respective data from the high-precision pitch search unit 16 are sent to a data number conversion (a kind of sampling rate conversion) unit 21. The data number conversion unit 21 is used to make the number constant, taking into account that the number of divided bands on the frequency axis differs according to the pitch and the number of data (particularly the number of amplitude data) differs. is there. That is, for example, if the effective band is up to 3400 Hz, this effective band is divided into 8 to 63 bands in accordance with the pitch, and the amplitude | Am | obtained for each of these bands is obtained.
(Including UV band amplitude | Am | UV ) Number of data m
MX + 1 also changes from 8 to 63. Therefore, the data number converter 21 converts the variable number m MX +1 of amplitude data into a fixed number N C (for example, 44) data.

【0059】ここで本実施例においては、周波数軸上の
有効帯域1ブロック分の振幅データに対して、ブロック
内の最後のデータからブロック内の最初のデータまでの
値を補間するようなダミーデータを付加してデータ個数
をNF 個に拡大した後、帯域制限型のKOS倍(例えば8
倍)のオーバーサンプリングを施すことによりKOS倍の
個数の振幅データを求め、このKOS倍の個数((mMX
1) ×KOS個)の振幅データを直線補間してさらに多く
のNM 個(例えば2048個)に拡張し、このNM 個の
データを間引いて上記一定個数NC (例えば44個)の
データに変換する。
In this embodiment, dummy data is used to interpolate values from the last data in the block to the first data in the block with respect to the amplitude data of one effective band on the frequency axis. Is added to expand the number of data to N F , and then the band-limited K OS times (for example, 8
Obtain an amplitude data of K OS times the number by performing oversampling multiplied), the K OS times the number ((m MX +
1) × K OS amplitude data is linearly interpolated and expanded to more N M (for example, 2048), and this N M data is thinned to obtain the above-mentioned fixed number N C (for example, 44). Convert to data.

【0060】このデータ数変換部21からのデータ(上
記一定個数NC の振幅データ)がベクトル量子化部22
に送られて、所定個数のデータ毎にまとめられてベクト
ルとされ、ベクトル量子化が施される。ベクトル量子化
部22からの量子化出力データは、出力端子25を介し
て取り出される。また、上記高精度のピッチサーチ部1
6からの高精度(ファイン)ピッチデータは、ピッチ符
号化部23で符号化され、出力端子27を介して取り出
される。ここで、上記位相予測算出&誤差評価部20か
らの予測誤差は、切換部24の可動接片24aに供給さ
れ、該可動接片24aが固定接点24bに接触されると
該予測誤差の大きさを示す情報(分散σ2)は、上記有声
音/無声音判別部17に供給される。すると、上記有声
音/無声音判別部17では、所定の閾値と分散σ2 を比
較し、分散σ2 が大きかったら図7のAに示すようなV
のバンド幅を図7のBに示すように縮小させて、UVの
バンド幅を拡張する。このような、上記有声音/無声音
判別部17からの有声音/無声音(V/UV)判別デー
タは、出力端子26を介して取り出される。一方、上記
可動接片24aが固定接点24cに接触されると該予測
誤差の大きさを示す情報(分散σ2)は、出力端子28を
介して取り出される。
The data from the data number conversion unit 21 (the fixed number N C of amplitude data) is converted to a vector quantization unit 22.
, And are grouped into a vector for each of a predetermined number of data, and subjected to vector quantization. Quantized output data from the vector quantization unit 22 is extracted via an output terminal 25. Also, the high-precision pitch search unit 1
The high-precision (fine) pitch data from No. 6 is encoded by the pitch encoding unit 23 and extracted via the output terminal 27. Here, the prediction error from the phase prediction calculation & error evaluation unit 20 is supplied to the movable contact 24a of the switching unit 24, and when the movable contact 24a comes into contact with the fixed contact 24b, the magnitude of the prediction error is increased. (Variance σ 2 ) is supplied to the voiced / unvoiced sound discriminating unit 17. Then, the voiced sound / unvoiced sound discriminating unit 17 compares the predetermined threshold value with the variance σ 2 , and if the variance σ 2 is large, the V as shown in FIG.
Is reduced as shown in FIG. 7B to extend the UV bandwidth. Such voiced / unvoiced sound (V / UV) discrimination data from the voiced / unvoiced sound discriminating unit 17 is extracted via the output terminal 26. On the other hand, when the movable contact piece 24a comes into contact with the fixed contact 24c, information (variance σ 2 ) indicating the magnitude of the prediction error is extracted via the output terminal 28.

【0061】なお、これらの各データは、上記Nサンプ
ル(例えば256サンプル)のブロック内のデータに対
して処理を施すことにより得られるものであるが、ブロ
ックは時間軸上を上記Lサンプルのフレームを単位とし
て前進することから、伝送するデータは上記フレーム単
位で得られる。すなわち、上記フレーム周期でピッチデ
ータ、V/UV判別データ、振幅データ及び予測誤差の
大きさを示す情報が更新されることになる。
Each of these data is obtained by processing the data in the block of N samples (for example, 256 samples), and the block is represented on the time axis by the frame of L samples. , The data to be transmitted is obtained in the frame unit. That is, the pitch data, V / UV discrimination data, amplitude data, and information indicating the magnitude of the prediction error are updated in the frame cycle.

【0062】次に、伝送されて得られた上記各データに
基づき音声信号を合成するための合成側(デコード側)
の概略構成について、図8を参照しながら説明する。こ
の図8において、入力端子31には上記ベクトル量子化
された振幅データが、入力端子32には上記符号化され
たピッチデータが、入力端子33には上記V/UV判別
データが、また、入力端子34には上記予測誤差の大き
さを示す情報がそれぞれ供給される。入力端子31から
の量子化振幅データは、逆ベクトル量子化部35に送ら
れて逆量子化され、データ数逆変換部36に送られて逆
変換され、得られた振幅データが有声音合成部37及び
無声音合成部38に送られる。入力端子32からの符号
化ピッチデータは、ピッチ復号化部39で復号化され、
データ数逆変換部36、有声音合成部37、無声音合成
部38及び位相修正部40に送られる。また入力端子3
3からのV/UV判別データは、有声音合成部37及び
無声音合成部38に送られる。また、入力端子34から
の予測誤差の大きさを示す情報は、位相修正部40に送
られる。
Next, a synthesizing side (decoding side) for synthesizing an audio signal based on each of the data obtained by transmission.
Will be described with reference to FIG. 8, the input terminal 31 receives the vector-quantized amplitude data, the input terminal 32 receives the encoded pitch data, the input terminal 33 receives the V / UV discrimination data, and The terminal 34 is supplied with information indicating the magnitude of the prediction error. The quantized amplitude data from the input terminal 31 is sent to an inverse vector quantizer 35 where it is inversely quantized and sent to an inverse data number converter 36 where it is inversely transformed. 37 and an unvoiced sound synthesizer 38. The encoded pitch data from the input terminal 32 is decoded by the pitch decoding unit 39,
It is sent to the data number inverse conversion unit 36, voiced sound synthesis unit 37, unvoiced sound synthesis unit 38, and phase correction unit 40. Input terminal 3
The V / UV discrimination data from 3 is sent to the voiced sound synthesizer 37 and the unvoiced sound synthesizer 38. The information indicating the magnitude of the prediction error from the input terminal 34 is sent to the phase correction unit 40.

【0063】有声音合成部37では例えば余弦(cosine)
波合成により時間軸上の有声音波形を合成し、無声音合
成部38では例えばホワイトノイズをバンドパスフィル
タでフィルタリングして時間軸上の無声音波形を合成
し、これらの各有声音合成波形と無声音合成波形とを加
算部41で加算合成して、出力端子42より取り出すよ
うにしている。
In the voiced sound synthesizer 37, for example, a cosine
A voiced sound waveform on the time axis is synthesized by wave synthesis, and the unvoiced sound synthesizer 38 synthesizes an unvoiced sound waveform on the time axis by filtering, for example, white noise with a band-pass filter. The adder 41 adds and synthesizes the waveform and the waveform, and extracts the resultant from the output terminal 42.

【0064】ここで、上記位相修正部40では、上記予
測誤差の大きさを示す情報と上記ピッチ復号化部39か
らの復号化ピッチデータに基づいて、位相予測の位相修
正を行う。すなわち、合成側での、第m高調波のフレー
ムの最後での位相ΦLmを、上記(15)式で示されたψLm
を用いて、 ΦLm=ψLm+Sc dp ・・・(20) より求める。ここで、Sc はスケール値を示し、Rdp
2πf(m、M)×(ガウシアン乱数)である。また、
f(m、M)は周波数に応じてσ値を変えるための関数
である。上記Rdpが±πの範囲を越える時は、±πをク
リッピングレベルにして、Rdpをクリップする。具体的
には、上記(20)式のスケール値Sc を例えば0.2 と0.
7 にし、分析側から伝送されてくる予測誤差の大きさを
示すフラグが、分散σ 2 がある閾値よりも大きい事を示
す時には、0.7 をスケール値として用い、位相修正を行
う。そして、この位相修正部40で修正された位相が上
記有声音合成部37に供給される。
Here, the phase correcting section 40 corrects the phase of the phase prediction based on the information indicating the magnitude of the prediction error and the decoded pitch data from the pitch decoding section 39. That is, the phase Φ Lm at the end of the m-th harmonic frame on the synthesis side is calculated as ψ Lm expressed by the above equation (15).
Using, obtained from Φ Lm = ψ Lm + S c R dp ··· (20). Here, S c represents the scale value, R dp is 2πf (m, M) × (Gaussian random number). Also,
f (m, M) is a function for changing the σ value according to the frequency. When the above Rdp exceeds the range of ± π, ± π is set to the clipping level and Rdp is clipped. Specifically, the scale value S c of the expression (20) for example, 0.2 and 0.
7, the flag indicating the magnitude of the prediction error transmitted from the analysis side indicates that the variance σ 2 is larger than a certain threshold.
In this case , the phase is corrected using 0.7 as the scale value. Then, the phase corrected by the phase correction unit 40 is supplied to the voiced sound synthesis unit 37.

【0065】以下、有声音合成部37における合成処理
を詳細に説明する。上記V(有声音)と判別された第m
バンド(第m高調波の帯域)における時間軸上の上記1
合成フレーム(Lサンプル、例えば160サンプル)分
の有声音をVm (n) とするとき、この合成フレーム内の
時間インデックス(サンプル番号)nを用いて、 Vm (n) =Am (n) cos(θm (n)) 0≦n<L ・・・(21) と表すことができる。全バンドの内のV(有声音)と判
別された全てのバンドの有声音を加算(ΣVm (n) )し
て最終的な有声音V(n) を合成する。
Hereinafter, the synthesizing process in the voiced sound synthesizing section 37 will be described in detail. The m-th discriminated as V (voiced sound)
1 on the time axis in the band (band of the m-th harmonic)
Synthetic frame (L samples, e.g., 160 samples) when the amount of the voiced and V m (n), using a time index (sample number) n in the synthetic frame, V m (n) = A m (n ) cos (θ m (n)) 0 ≦ n <L (21) The final voiced sound V (n) is synthesized by adding (ΣV m (n)) the voiced sounds of all the bands determined as V (voiced sound) in all the bands.

【0066】この(21)式中のAm (n) は、上記合成フ
レームの先端から終端までの間で補間された第m高調波
の振幅である。最も簡単には、フレーム単位で更新され
る振幅データの第m高調波の値を直線補間すればよい。
すなわち、上記合成フレームの先端(n=0)での第m
高調波の振幅値をA0m、該合成フレームの終端(n=
L:次の合成フレームの先端)での第m高調波の振幅値
をALmとするとき、 Am (n) = (L-n)A0m/L+nALm/L ・・・(22) の式によりAm (n) を計算すればよい。
A m (n) in the equation (21) is the amplitude of the m-th harmonic interpolated from the top to the end of the composite frame. In the simplest case, the value of the m-th harmonic of the amplitude data updated for each frame may be linearly interpolated.
That is, the m-th position at the end (n = 0) of the composite frame
The amplitude value of the harmonic is A 0m , and the end of the synthesized frame (n =
When the amplitude value of the m-th harmonic at the end of the next synthesized frame is A Lm , A m (n) = (Ln) A 0 m / L + nA Lm / L (22) A m (n) may be calculated.

【0067】ここで、図9のAは、音声信号のスペクト
ルの一例を示しており、バンド番号(ハーモニクスナン
バ)mが8、9、10の各バンドがUV(無声音)とさ
れ、他のバンドはV(有声音)とされている。このV
(有声音)のバンドの時間軸信号が上記有声音合成部3
7により合成され、UV(無声音)のバンドの時間軸信
号が無声音合成部38で合成されるわけである。
FIG. 9A shows an example of the spectrum of an audio signal. Each band having a band number (harmonics number) m of 8, 9, and 10 is set to UV (unvoiced sound), and the other bands are set to UV. Is V (voiced sound). This V
The time axis signal of the (voiced sound) band is the voiced sound synthesis unit 3
7 and the time axis signal of the UV (unvoiced sound) band is synthesized by the unvoiced sound synthesis unit 38.

【0068】以下、無声音合成部38における無声音合
成処理を説明する。ホワイトノイズ発生部51からの時
間軸上のホワイトノイズ信号波形を、所定の長さ(例え
ば256サンプル)で適当な窓関数(例えばハミング
窓)により窓かけをし、STFT処理部52によりST
FT(ショートタームフーリエ変換)処理を施すことに
より、図9のBに示すようなホワイトノイズの周波数軸
上のパワースペクトルを得る。このSTFT処理部52
からのパワースペクトルをバンド振幅処理部53に送
り、図9のCに示すように、上記UV(無声音)とされ
たバンド(例えばm=8、9、10)について上記振幅
|Am UVを乗算し、他のV(有声音)とされたバンド
の振幅を0にする。このバンド振幅処理部53には上記
振幅データ、ピッチデータ、V/UV判別データが供給
されている。バンド振幅処理部53からの出力は、IS
TFT処理部54に送られ、位相は元のホワイトノイズ
の位相を用いて逆STFT処理を施すことにより時間軸
上の信号に変換する。ISTFT処理部54からの出力
は、オーバーラップ加算部55に送られ、時間軸上で適
当な(元の連続的なノイズ波形を復元できるように)重
み付けをしながらオーバーラップ及び加算を繰り返し、
連続的な時間軸波形を合成する。オーバーラップ加算部
55からの出力信号が上記加算部41に送られる。
Hereinafter, the unvoiced sound synthesizing process in the unvoiced sound synthesizing section 38 will be described. The white noise signal waveform on the time axis from the white noise generating unit 51 is windowed with a predetermined length (for example, 256 samples) using an appropriate window function (for example, a Hamming window), and the STFT processing unit 52 performs ST processing.
By performing FT (Short Term Fourier Transform) processing, a power spectrum on the frequency axis of white noise as shown in FIG. 9B is obtained. This STFT processing unit 52
Is transmitted to the band amplitude processing unit 53, and as shown in FIG. 9C, the amplitude | A m | UV is calculated for the UV (unvoiced) bands (for example, m = 8, 9, 10). The multiplication is performed, and the amplitudes of the other V (voiced sound) bands are set to zero. The band amplitude processing unit 53 is supplied with the amplitude data, the pitch data, and the V / UV discrimination data. The output from the band amplitude processing unit 53 is IS
The phase is sent to the TFT processing unit 54, and the phase is converted into a signal on the time axis by performing an inverse STFT process using the phase of the original white noise. The output from the ISTFT processing unit 54 is sent to an overlap addition unit 55, which repeats overlap and addition while weighting appropriately (to restore the original continuous noise waveform) on the time axis.
Synthesize a continuous time axis waveform. An output signal from the overlap addition unit 55 is sent to the addition unit 41.

【0069】このように、各合成部37、38において
合成されて時間軸上に戻された有声音部及び無声音部の
各信号は、加算部41により適当な固定の混合比で加算
して、出力端子42より再生された音声信号を取り出
す。
As described above, the respective signals of the voiced sound portion and the unvoiced sound portion that have been synthesized in the synthesis portions 37 and 38 and returned on the time axis are added by the addition portion 41 at an appropriate fixed mixing ratio. The reproduced audio signal is extracted from the output terminal 42.

【0070】したがって、本発明に係る高能率符号化方
法の実施例は、合成側での位相予測の精度を分析側で算
出し、その程度に応じて、無声音帯域の数を増やすかあ
るいは合成側での位相のランダマイズファクタを制御す
る。
Therefore, in the embodiment of the high-efficiency encoding method according to the present invention, the accuracy of phase prediction on the synthesis side is calculated on the analysis side, and the number of unvoiced sound bands is increased or Controls the randomization factor of the phase at.

【0071】なお、上記図1の音声分析側(エンコード
側)の構成や図8の音声合成側(デコード側)の構成に
ついては、各部をハードウェア的に記載しているが、い
わゆるDSP(ディジタル信号プロセッサ)等を用いて
ソフトウェアプログラムにより実現することも可能であ
る。
The components on the voice analyzing side (encoding side) in FIG. 1 and the voice synthesizing side (decoding side) in FIG. 8 are described in terms of hardware. It can also be realized by a software program using a signal processor) or the like.

【0072】[0072]

【発明の効果】本発明に係る高能率符号化方法は、各帯
域毎の実測位相と予測位相との誤差の大きさに応じて周
波数軸上での有声音領域と無声音領域の領域幅を変える
ことができる。また、上記誤差の大きさを示す情報を合
成側に伝送することによって合成側で位相の修正を行
う。したがって、合成側で高音質の再生音を得ることが
できる。
According to the high-efficiency encoding method of the present invention, the width of the voiced area and the unvoiced area on the frequency axis is changed according to the magnitude of the error between the measured phase and the predicted phase for each band. be able to. Further, by transmitting information indicating the magnitude of the error to the combining side, the phase is corrected on the combining side. Therefore, a high-quality reproduced sound can be obtained on the synthesis side.

【図面の簡単な説明】[Brief description of the drawings]

【図1】本発明に係る高能率符号化方法が適用される装
置の具体例としての音声信号の合成分析符号化装置の分
析側(エンコード側)の概略構成を示す機能ブロック図
である。
FIG. 1 is a functional block diagram showing a schematic configuration of an analysis side (encoding side) of a speech signal synthesis analysis encoding apparatus as a specific example of an apparatus to which the high efficiency encoding method according to the present invention is applied.

【図2】窓かけ処理を説明するための図である。FIG. 2 is a diagram for explaining windowing processing.

【図3】窓かけ処理と窓関数との関係を説明するための
図である。
FIG. 3 is a diagram for explaining a relationship between a windowing process and a window function.

【図4】直交変換(FFT)処理対象としての時間軸デ
ータを示す図である。
FIG. 4 is a diagram showing time axis data as an object of orthogonal transform (FFT) processing.

【図5】周波数軸上のスペクトルデータと、スペクトル
包絡線(エンベロープ)及び励起信号のパワースペクト
ルを示す図である。
FIG. 5 is a diagram showing spectrum data on a frequency axis, a spectrum envelope (envelope), and a power spectrum of an excitation signal.

【図6】位相予測の精度を説明するための波形図であ
る。
FIG. 6 is a waveform chart for explaining the accuracy of phase prediction.

【図7】UVバンドの拡張を説明するための図である。FIG. 7 is a diagram for explaining extension of a UV band.

【図8】本発明に係る高能率符号化方法が適用される装
置の具体例としての音声信号の合成分析符号化装置の合
成側(デコード側)の概略構成を示す機能ブロック図で
ある。
FIG. 8 is a functional block diagram showing a schematic configuration of a synthesis side (decoding side) of a speech signal synthesis analysis encoding apparatus as a specific example of an apparatus to which the high efficiency encoding method according to the present invention is applied.

【図9】音声信号を合成する際の無声音合成を説明する
ための図である。
FIG. 9 is a diagram for explaining unvoiced sound synthesis when synthesizing an audio signal.

【符号の説明】[Explanation of symbols]

13・・・・・ピッチ抽出部 14・・・・・窓かけ処理部 15・・・・・直交変換(FFT)部 16・・・・・高精度(ファイン)ピッチサーチ部 17・・・・・有声音(V)/無声音(UV)判別部 18・・・・・振幅再評価部 19・・・・・位相評価部 20・・・・・位相予測&誤差評価部 21・・・・・データ数変換(データレートコンバー
ト)部 22・・・・・ベクトル量子化部
13: pitch extraction unit 14: windowing processing unit 15: orthogonal transform (FFT) unit 16: high-precision (fine) pitch search unit 17: Voiced (V) / unvoiced (UV) discriminating unit 18 Amplitude re-evaluating unit 19 Phase estimating unit 20 Phase estimating & error estimating unit 21 Data number conversion (data rate conversion) unit 22 ... Vector quantization unit

フロントページの続き (56)参考文献 特開 昭63−273898(JP,A) 特開 平3−259200(JP,A) 特開 平2−280200(JP,A) 特開 平2−282800(JP,A) 特開 平2−84700(JP,A) 特開 平3−53300(JP,A) 特開 平2−7100(JP,A) (58)調査した分野(Int.Cl.7,DB名) G10L 19/02 G10L 19/00 Continuation of the front page (56) References JP-A-63-273898 (JP, A) JP-A-3-259200 (JP, A) JP-A-2-280200 (JP, A) JP-A-2-282800 (JP, A) JP-A-2-84700 (JP, A) JP-A-3-53300 (JP, A) JP-A-2-7100 (JP, A) (58) Fields investigated (Int. Cl. 7 , DB Name) G10L 19/02 G10L 19/00

Claims (2)

(57)【特許請求の範囲】(57) [Claims] 【請求項1】 高能率符号化方法において、 入力された音声信号をブロック単位で区分して周波数軸
に変換して周波数軸上データを求める工程と、 この周波数軸上データを複数の帯域に分割する工程と、 分割された各帯域毎のブロック初期位相を検出する工程
と、 上記各帯域毎に有声音か無声音かを判別する工程と、 上記各帯域毎の位相予測値を計算する工程と、 上記各帯域毎の実測位相と予測位相との誤差を算出する
工程と、 上記誤差の大きさに応じて周波数軸上での有声音領域と
無声音領域の領域幅を変える工程とを有することを特徴
とする高能率符号化方法。
1. A high-efficiency coding method, comprising the steps of: dividing an input audio signal into blocks and converting the signal into a frequency axis to obtain data on the frequency axis; and dividing the data on the frequency axis into a plurality of bands. Performing a step of detecting a block initial phase for each of the divided bands; a step of determining whether voiced or unvoiced for each of the bands; and a step of calculating a predicted phase value for each of the bands. Calculating the error between the measured phase and the predicted phase for each band, and changing the width of the voiced and unvoiced regions on the frequency axis according to the magnitude of the error. High efficiency coding method.
【請求項2】 高能率符号化方法において、 入力された音声信号をブロック単位で区分して周波数軸
に変換して周波数軸上データを求める工程と、 この周波数軸上データを複数の帯域に分割する工程と、 分割された各帯域毎のブロック初期位相を検出する工程
と、 上記各帯域毎に有声音か無声音かを判別する工程と、 上記各帯域毎の位相予測値を計算する工程と、 上記各帯域毎の実測位相と予測位相との誤差を算出する
工程と、 上記誤差の大きさを示す情報を伝送する工程と、 上記情報に応じて位相予測の位相修正を行う工程とを有
することを特徴とする高能率符号化方法。
2. A high-efficiency encoding method, comprising the steps of: dividing an input audio signal into blocks and converting the signal into a frequency axis to obtain data on the frequency axis; and dividing the data on the frequency axis into a plurality of bands. Performing a step of detecting a block initial phase for each of the divided bands; a step of determining whether voiced or unvoiced for each of the bands; and a step of calculating a predicted phase value for each of the bands. Calculating an error between the measured phase and the predicted phase for each band; transmitting information indicating the magnitude of the error; and correcting the phase of phase prediction according to the information. A high-efficiency encoding method characterized by the following.
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