JP3793111B2 - Vector quantizer for spectral envelope parameters using split scaling factor - Google Patents

Abstract

<P>PROBLEM TO BE SOLVED: To reduce a quantization distortion and a storage capacity in vector quantization processing. <P>SOLUTION: A split second-stage CB 105 outputs a higher-order code vector and a lower-order code vector corresponding to an indication signal supplied from a second-stage index specifying part 109 to a second-stage candidate vector generator 107. A split scaling factor CB 106 outputs a split scaling factor corresponding to idx-1 supplied from a first-stage index specifying part 103 to the second-stage candidate vector generator 107. The second-stage candidate vector generator 107 multiplies the higher-order code vector by a higher-order scaling factor and multiplies the lower-order code vector by a lower-order scaling factor and couples the higher-order code vector and the lower-order code vector after multiplication with scaling factors to generate a candidate vector. <P>COPYRIGHT: (C)2004,JPO

Description

をM種類（式（６）においてm=1,2,3,…,M）格納した高次用ＣＢとの２つの符号帳からなる分割型の符号帳である。
【００５８】
分割型２段目ＣＢ１０５は、２段目インデクス特定部１０９からの供給される指示信号（出力すべきコードベクトルのインデクスが指示される）に対応する高次コードベクトルと低次コードベクトルとを２段目候補ベクトル生成器１０７に出力する。
【００５９】
なお、低次用ＣＢ、及び高次用ＣＢそれぞれが格納するコードベクトル数は、ビットレート４ｋｂｐｓのＣＥＬＰ型音声符号化・復号化装置で、スペクトル包絡パラメータとしてp=10に、次のＬＳＦパラメータを利用する場合には、k=5、J＝M＝64に設定しておくことが好適である。
【００６０】
一方、分割型スケーリング因子ＣＢ１０６は、１段目ＣＢ１０１が格納しているコードベクトル数と同じI種類の２次元ベクトルを格納する。この２次元ベクトルは、式（７）で示されるベクトルである。
S(i) = [ s_low(i), s_high(i) ], i=1,2,3,…,I …式（７）
ここで、s_low(i)は低次のスケーリング因子を示し、s_high(i)は高次のスケーリング因子を示す。
【００６１】
そして、分割型スケーリング因子ＣＢ１０６は、１段目インデクス特定部１０３から供給されるidx_1に相当する分割型（２次元ベクトル）のスケーリング因子を２段目候補ベクトル生成器１０７に出力する。この分割型のスケーリング因子は、式（８）で示される。
S(idx_1) = [ s_low(idx_1), s_high(idx_1) ] …式（８）
ここで、s_low(idx_1)は低次のスケーリング因子を示し、 s_high(idx_1)は高次のスケーリング因子を示す。
【００６２】
上記符号帳を具備する２段目のＶＱ処理においては、２段目ターゲット算出部１０４は、音声信号の量子化ターゲットスペクトルを１段目インデクス特定部１０３において特定されたコードベクトルで減算し、前記１段目のＶＱ処理によって生じる量子化誤差ベクトルを算出して２段目歪み算出部１０８に出力する。
【００６３】
ここで、量子化誤差ベクトルは式（９）で表されるベクトルであり、
G(n) =[g1(n), g2(n), g3(n), …, gp(n)] …式（９）
量子化誤差ベクトルは、式（１０）により求められる。

次に、２段目インデクス特定部１０９が、高次コードベクトルと低次コードベクトルのインデクス（j,m）を分割型２段目ＣＢ１０５に出力する。
【００６４】
分割型２段目ＣＢ１０５は、２段目インデクス特定部１０９からの供給される前記のインデクス（j,m）に対応するコードベクトルX_low(j)、及びX_high(m)を２段目候補ベクトル生成器１０７に出力する。
【００６５】
２段目候補ベクトル生成器１０７は、高次コードベクトルに高次のスケーリング因子を乗算し、低次コードベクトルに低次のスケーリング因子を乗算する。そして、２段目候補ベクトル生成器１０７は、スケーリング因子乗算後の高次コードベクトルと低次コードベクトルとを結合して候補ベクトルを生成し、２段目歪み算出部１０８に出力する。
【００６６】
具体的には、２段目候補ベクトル生成器１０７は、分割型スケーリング因子ＣＢ１０６から供給される分割型（２次元ベクトル）のスケーリング因子と、分割型２段目ＣＢ１０５から供給される低次、高次の各コードベクトルに対して式（１１）を用いてインデクス(j,m)に相当する候補ベクトルX( j,m )を生成し、２段目歪み算出部１０８に出力する。

【００６７】
２段目歪み算出部１０８は、２段目ターゲット算出部１０４より供給される２段目ＶＱ処理部のターゲットベクトルG(n)と、２段目候補ベクトル生成器１０７によって生成される候補ベクトルX( j,m )との間の歪み量を式（１２）より算出し、２段目インデクス特定部１０９に出力する。
d_2( j, m ) = dist (G(n), X( j,m ) ) …式（１２）
なお、式（１２）で用いる歪み尺度の詳細については、式（３）と同様であり省略するが、文献３及び文献５に開示されるように、算出される重み係数を用いた重み付き２乗誤差を用いることが好適である。
【００６８】
２段目歪み算出部１０８から歪み量d_2( j,m )を受けた後、２段目インデクス特定部１０９は、次に、J×M通りの組み合わせがあるインデクスのうち、歪み量を算出していないインデクスの組み合わせ(例えば、(j+1,m ))に相当するコードベクトルを出力することを分割型２段目ＣＢ１０５に指示する。
【００６９】
２段目インデクス特定部１０９が指示信号を供給してから、分割型２段目ＣＢ１０５がコードベクトルを出力し、２段目候補ベクトル生成器１０７が分割型スケーリング因子ＣＢから出力された分割型（２次元ベクトル）のスケーリング因子と前記のコードベクトルとを用いて候補ベクトルX(j,m)を生成する。
【００７０】
そして、２段目歪み算出部１０８が量子化ターゲットベクトルG(n)と前記X(j,m)との間の歪み量d_2(j,m)を算出して２段目インデクス特定部１０９に出力するまでの上記の一連の処理を、分割型２段目ＣＢ１０５を構成する各符号帳のインデクス全組み合わせ（j=1,2,3,…,J, m=1,2,3,…M）について繰り返し、２段目インデクス特定部１０９は、J×M個の歪み量d_2(j,m),j=1,2,3,…,J, m=1,2,3,…,Mを集める。
【００７１】
そして、上記反復処理が終了した時点で、２段目インデクス特定部１０９は、式（１３）を用いて２段目量子化のターゲットベクトルG(n)との歪み量を最小化する候補ベクトルのインデクスの組み合わせを特定し、インデクス集計部１１０に出力する。

ここで、Min_j,mは、d_(j,m), j=1,2,…,J, m=1,2,…,Mを最小化するインデクスを特定する関数である。
【００７２】
２段目インデクス特定部１０９が、この候補ベクトルのインデクスの組み合わせ(idx_2low, idx_2high)を特定し、インデクス集計部１１０に出力することで、２段目のＶＱ処理が完了する。
【００７３】
２段目のＶＱ処理後に、インデクス集計部１１０が、１段目インデクス特定部１０３から受けたインデクスinx_d1と、２段目インデクス特定部１０９から受けたインデクス(idx_2low, idx_2high)を集計し、符号情報Lとして出力する。
【００７４】
上記手順の処理で、符号化処理における２段構成のベクトル量子化処理が終了する。
【００７５】
次に、ベクトル量子化装置１００について高次コードベクトルと低次コードベクトルのスケーリング処理について説明する。図２は、本発明の実施の形態１に係るベクトル量子化装置の構成の一部を示すブロック図である。
【００７６】
図２において、分割型２段目ＣＢ１０５は、高次コードベクトルＣＢ１５１と、低次コードベクトルＣＢ１５２とから主に構成される。また、分割型スケーリング因子ＣＢ１０６は、高次スケーリング因子ＣＢ１６１と、低次スケーリング因子ＣＢ１６２とから主に構成される。そして、２段目候補ベクトル生成器１０７は、乗算器１７１と、乗算器１７２と、統合ベクトル合成部１７３とから主に構成される。
【００７７】
高次コードベクトルＣＢ１５１は、２段目インデクス特定部１０９からの供給される指示信号に対応する高次コードベクトルを乗算器１７１に出力する。
【００７８】
高次スケーリング因子ＣＢ１６１は、１段目のＶＱ処理において特定されたコードベクトルのインデクスを１段目インデクス特定部１０３から受ける。そして、高次スケーリング因子ＣＢ１６１は、特定されたコードベクトルのインデクスから高次コードベクトルに乗算する高次スケーリング因子を乗算器１７１に出力する。
【００７９】
乗算器１７１は、高次コードベクトルに高次スケーリング因子を乗算し、乗算結果を統合ベクトル合成部１７３に出力する。
【００８０】
低次コードベクトルＣＢ１５２は、２段目インデクス特定部１０９からの供給される指示信号に対応する低次コードベクトルを乗算器１７２に出力する。
【００８１】
低次スケーリング因子ＣＢ１６２は、１段目のＶＱ処理において特定されたコードベクトルのインデクスを１段目インデクス特定部１０３から受ける。そして、低次スケーリング因子ＣＢ１６２は、特定されたコードベクトルのインデクスから低次コードベクトルに乗算する低次スケーリング因子を乗算器１７２に出力する。
【００８２】
乗算器１７２は、低次コードベクトルに低次スケーリング因子を乗算し、乗算結果を統合ベクトル合成部１７３に出力する。
【００８３】
統合ベクトル合成部１７３は、スケーリング因子を乗算された高次コードベクトルと低次コードベクトルとの成分を合成し、合成したベクトルを２段目歪み算出部１０８に出力する。
【００８４】
このように、本実施の形態のベクトル量子化装置は、多段構成のベクトル量子化において、コードベクトルの成分別に個々のスケーリング因子を乗算することにより、量子化歪みを低減することができる。
【００８５】
次に、図１のベクトル量子化装置により符号化された信号を復号するベクトル量子化処理について詳細に説明する。図３は、本発明の実施の形態１に係るベクトル量子化装置の構成の一例を示すブロック図である。
【００８６】
図３のベクトル量子化装置３００は、インデクス分解部３０１と、１段目ＣＢ３０２と、分割型スケーリング因子ＣＢ３０３と、分割型２段目ＣＢ３０４と、２段目復号ベクトル生成器３０５と、加算器３０６とから主に構成される。なお、図３の１段目ＣＢ３０２は１段目ＣＢ１０１と同一であり、分割型スケーリング因子ＣＢ３０３は、分割型スケーリング因子ＣＢ１０６と同一であり、分割型２段目ＣＢ３０４は、分割型２段目ＣＢ１０５と同一である。
【００８７】
図３の復号化処理においては、まず、図１のベクトル量子化装置によって出力された符号情報Lがインデクス分解部３０１に入力される。
【００８８】
インデクス分解部３０１は、供給された符号情報Lを、量子化ターゲットベクトルF(n)との歪み量を最小化するコードベクトルのインデクスidx_1、及び２段目量子化のターゲットベクトルG(n)との歪み量を最小化する候補ベクトルのインデクスの組み合わせ(idx_2low, idx_2high)に分解し、idx_1を１段目ＣＢ３０２及び分割型スケーリング因子ＣＢ３０３に出力し、(idx_2low, idx_2high)を分割型２段目ＣＢ３０４に出力する。
【００８９】
１段目ＣＢ３０２は、インデクス分解部３０１より供給されたidx_1に対応する１段目復号コードベクトルY( idx_1 )を加算器３０６に出力する。
【００９０】
分割型スケーリング因子ＣＢ３０３は、インデクス分解部３０１より供給されるidx_1に対応する分割型（２次元ベクトル）の復号スケーリング因子を２段目復号ベクトル生成器３０５に出力する。ここで、復号スケーリング因子は、式（１４）に示される因子である。
S(idx_1) = [ s_low(idx_1), s_high(idx_1) ] …式（１４）
ここで、s_low(idx_1)は低次のスケーリング因子を示し、 s_high(idx_1)は高次のスケーリング因子を示す。
【００９１】
分割型２段目ＣＢ３０４は、インデクス分解部３０１より供給された(idx_2low, idx_2high)に対応する低次コードベクトル(X_low(idx_2low))、及び、高次コードベクトル(X_high(idx_2high) )を２段目復号ベクトル生成器３０５に出力する。
【００９２】
２段目復号ベクトル生成器３０５が、分割型スケーリング因子ＣＢ３０３から供給される分割型（２次元ベクトル）の復号スケーリング因子と、分割型２段目ＣＢ３０４から供給される低次コードベクトル、高次コードベクトルから２段目復号ベクトルX(idx_2low, idx_2high)を生成し加算器３０６に出力する。
【００９３】
具体的には、分割型２段目ＣＢ３０４は、式（１５）を用いてインデクス( idx_2low, idx_2high) に相当する２段目復号ベクトルX(idx_2low, idx_2high)を生成し加算器３０６に出力する。

【００９４】
そして最後に、加算器３０６が、１段目ＣＢ３０２から供給される１段目復号コードベクトルY(idx_1)と、２段目復号ベクトル生成器３０５より供給される２段目復号ベクトル X(idx_2low,idx_2high)とをベクトル加算して復号ベクトルF'(n)を得る。式（１６）は、上記ベクトル加算を示す。
F'(n) =Y(idx_1)+X(idx_2low, idx_2high) …式（１６）
【００９５】
このように、本実施の形態のベクトル量子化装置は、多段構成のベクトル量子化において、コードベクトルの成分別に個々のスケーリング因子を乗算して量子化歪みを低減する方法で符号化された信号を復号できる。
【００９６】
このように、本実施の形態のベクトル量子化装置によれば、多段構成のベクトル量子化において、２段目以降のベクトル量子化処理部が分割型の符号帳を伴う場合に、当該符号帳の分割構成と適合するように分割型（ベクトル型）のスケーリング因子を格納するベクトル符号帳を具備することにより、復号ベクトル全体に占める２段目以降のコードベクトルの寄与分を、高い精度で適応制御することができる。
【００９７】
すなわち、文献４に記載された従来技術を用いる場合より、量子化歪みを低減化できるという作用・効果を得ることができる。
【００９８】
また、本実施の形態のベクトル量子化装置は、多段構成のベクトル量子化において、コードベクトルの成分別に個々に乗算するスケーリング因子を前段のコードベクトルと対応づけることにより、少ないデータ量でターゲットベクトルをベクトル量子化することができる。
【００９９】
なお、本実施の形態に係る１段目ＣＢ１０１または３０２、分割型スケーリング因子ＣＢ１０６または３０３、及び、分割型２段目ＣＢ１０５または３０４のそれぞれの符号帳が格納するコードベクトルは、文献６（Y. Linde, A. Buzo, R. M. Gray, "An algorithm for Vector Quantizer Design", IEEE trans. Comm. Vol. COM-28, No. 1, pp84-95, Jan., 1980）に開示されたLBGアルゴリズムと、文献７(S. P. Lloyd, "Least Square Quantization in PCM", IEEE trans. Information Theory, Vol. IT-28, pp.129-137, 1982)に開示されたロイドアルゴリズムを用いた学習工程によって、予め獲得しておくことが好適である。
【０１００】
また、分割型（ベクトル型）のスケーリング因子（数７のS(i)）の各要素（[s_low(i), s_high(i) ], i=1,2,3,…,I）は、前期学習の結果として、0.5以上2.0以下の範囲内の値になることがより好ましい。
【０１０１】
また、本実施の形態では、１段目のＶＱ処理において、唯一の最適インデクス（および、そのインデクスに対応する唯一最適な１段目コードベクトル）を特定し、２段目ＶＱ処理において、１段目の量子化ターゲットベクトルと、前記１段目のＶＱ処理において特定した唯一最適な１段目コードベクトルとの差分によって求めた唯一の２段目ターゲットベクトルを、分割型２段目符号帳を用いてさらにベクトル量子化する場合について説明しているが、２段目ターゲットベクトルの数は特に限定されない。
【０１０２】
例えば、１段目ＶＱ処理において特定するインデクス（および、そのインデクスに対応するコードベクトル）の個数を複数とし、２段目ＶＱ処理時において、１段目の量子化ターゲットベクトルと、前記１段目のＶＱ処理において特定した複数の１段目コードベクトルとの差分によって求めた複数の２段目ターゲットベクトルを、分割型２段目符号帳を用いてさらにベクトル量子化し、当該２段目ＶＱ処理で生じるベクトル量子化誤差を最小化する１段目ＶＱの最適インデクスと２段目ＶＱの最適インデクスの組み合わせ情報を唯一特定してもよい。この場合についても、本実施の形態が適用可能であり、同様の効果・作用を得ることができる。
【０１０３】
また、本実施の形態では、分割型２段目ＣＢ１０５または３０４、及び分割型スケーリング因子ＣＢ１０６または３０３が、ｐ次のベクトル成分のうち、1〜k次までの低次成分と、k+1〜ｐ次までの高次成分とからなる２つの成分に分割してベクトル量子化を行う場合について詳細な説明を行っているが、分割するベクトルの数は特に限定されない。
【０１０４】
例えば、分割型２段目ＣＢ１０５または３０４、及び分割型スケーリング因子ＣＢ１０６または３０３が３つ以上のベクトル成分のＣＢを備え、３つ以上のベクトル成分に分割してベクトル量子化を行う場合についても本実施の形態は同様の方法で適用可能である。この場合にも、上記実施の形態と同様の作用・効果を得ることができる。
【０１０５】
また、本実施の形態では、分割型２段目ＣＢの符号帳分割数と、スケーリング因子ＣＢの分割数（ベクトル次元）がともに２である場合について説明したが、分割型２段目ＣＢの符号帳分割数と、スケーリング因子ＣＢの分割数が同じでなくてもよい。
【０１０６】
上記説明以外の分割構成、例えば、２段目符号帳の分割数を１（実質は非分割）、スケーリング因子の分割数を１０に設定し、２段目のコードベクトルの要素ごとに１０種類のスケーリング因子を乗算する形態、または２段目符号帳の分割数を２、スケーリング因子の分割数を５に設定し、２段目のコードベクトルの要素を低次から順に２次毎にまとめて５種類のスケーリング因子を乗算する形態についても本発明は適用可能である。この場合にも同様の効果・作用を得ることができる。
【０１０７】
また、本実施の形態では、１段目ＣＢが非分割型、かつ、２段目ＣＢ分割型であるベクトル量子化器の２段目ＶＱ処理部に分割型スケーリング因子ＣＢを適用する場合について説明したが、分割型スケーリング因子ＣＢを適用する段数は特に限定されない。
【０１０８】
例えば、段数Ｋが３段以上の多段構成のベクトル量子化器を想定した場合、ｋ段目（ただし、ｋ＜Ｋ）の符号帳が非分割型であれば、本実施の形態と同様の方法で、復号化ベクトル全体に占める（ｋ＋１）段目コードベクトルの寄与分を、ｋ段目のＶＱ処理によって特定されたインデクスを用いて適応的に制御することが可能である。この場合にも、同様の効果・作用を得ることができる。
【０１０９】
また、段数Ｋが３段以上の多段構成のベクトル量子化器において、ｋ段目（ただし、ｋ＜Ｋ）の符号帳が分割型である場合でも、分割型スケーリング因子ＣＢに分割型のスケーリング因子をＪ×Ｍ種類格納させ、さらに、ｋ段目のＶＱ処理によって特定されたインデクスの組み合わせ番号(本実施の形態では、ｊ×Ｍ＋ｍに相当)に応じて分割型（ベクトル）のスケーリング因子を選択することにより、復号化ベクトル全体に占める（ｋ＋１）段目コードベクトルの寄与分をｋ段目のＶＱ処理によって特定されたインデクスの組み合わせ番号に適応して制御できる。この場合にも同様の作用・効果を得ることができる。
【０１１０】
また、本実施の形態の説明では、前段のＶＱ処理で特定されたインデクス情報から後段のスケーリング因子を決定しているが、後段のＶＱ処理の結果から前段のスケーリング因子を決定しても良い。具体的には、上記説明では、段数Ｋが３段以上の多段ベクトル量子化器において、（ｋ−１）段数のＶＱ処理で特定されたインデクス情報からｋ段目のコードベクトルに乗算するスケーリング因子を選択される形態についてのみ説明している。
【０１１１】
ここで、（k−１）段目までのＶＱ処理で特定された複数のインデクスによって１段目のコードベクトルに乗じるスケーリング因子を選択することも可能である。この場合にも同様の効果・作用を得ることができる。
【０１１２】
（実施の形態２）
実施の形態１では、スペクトル包絡パラメータが量子化ターゲット（式（２）のF(n)）として、直接ベクトル量子化装置に入力される場合について詳細な説明を行ったが、ビットレート４ｋｂｐｓのＣＥＬＰ音声符号化・復号化装置を構成する場合には、スペクトルパラメータをさらに効率よくベクトル量子化する必要がある。実施の形態２では、移動予測ベクトル量子化技術と、平均値差分型ベクトル量子化技術を併用して、ベクトル量子化を行う例について説明する。
【０１１３】
図４は、本発明の実施の形態２に係るベクトル量子化装置の構成の一例を示すブロック図である。
【０１１４】
図４のベクトル量子化装置４００は、ＭＡ予測係数ベクトル生成部４０１と、平均値格納部４０２と、差分器４０３と、除算器４０４と、ベクトル量子化装置１００とを具備し、過去に処理した復号化ベクトルとMA（Moving Average）予測係数ベクトルを乗算して得られる予測ベクトルと、スペクトル包絡パラメータの平均ベクトルと、をスペクトル包絡パラメータからベクトル差分し、当該ベクトル差分演算によって得られるベクトルを予測係数ベクトルの現処理フレーム成分で除算して得られるベクトルを量子化ターゲットベクトルとする点が図１のベクトル量子化装置と異なる。
【０１１５】
ベクトル量子化装置１００は、復号化ベクトルをＭＡ予測係数ベクトル生成部４０１に出力する。
【０１１６】
ＭＡ予測係数ベクトル生成部４０１は、過去に生成した復号化ベクトルとMA（Moving Average）予測係数ベクトルを乗算して予測ベクトルを生成し、差分器４０３に出力する。
【０１１７】
平均値格納部４０２は、学習データをもとに予め算出したスペクトル包絡パラメータの平均ベクトルを格納しており、当該格納した平均ベクトルを差分器４０３に出力する。
【０１１８】
差分器４０３は、スペクトル包絡パラメータから予測ベクトルと平均ベクトルとを減算し、得られた差分ベクトルを除算器４０４に出力する。
【０１１９】
除算器４０４は、差分ベクトルを予測係数ベクトルで除算し、除算結果を量子化ターゲットベクトルとしてベクトル量子化装置１００に出力する。なお、前記の量子化ターゲットベクトルを算出する工程においては、演算量削減のために、予測係数ベクトルの逆数ベクトルを予め算出してメモリに格納しておき、当外格納した予測係数ベクトルの逆数ベクトルと差分ベクトルとを乗算し、乗算結果を量子化ターゲットベクトルとしてベクトル量子化装置１００に出力することも可能であり、その方が演算量削減の点でより好適である。
【０１２０】
ベクトル量子化装置１００は、除算器４０４から出力された量子化ターゲットベクトルをベクトル量子化する。
【０１２１】
このように、本実施の形態のベクトル量子化装置によれば、過去（３フレーム）の復号化ベクトルとMA予測係数ベクトルを乗算して得られる予測ベクトルと、スペクトル包絡パラメータの平均ベクトルと、をスペクトル包絡パラメータからベクトル差分し、当該ベクトル差分演算によって得られるベクトルを予測係数ベクトルの現処理フレーム成分で除算して得られるベクトルを量子化ターゲットベクトルとしてベクトル量子化装置の入力とすることにより、スペクトルパラメータを効率よくベクトル量子化することができる。
【０１２２】
次に、図４のベクトル量子化装置（もしくはその方法）に対応するベクトル量子化復号化処理について詳細に説明する。図５は、本発明の実施の形態２に係るベクトル量子化装置の構成の一例を示すブロック図である。
【０１２３】
図５のベクトル量子化装置５００は、ベクトル量子化装置３００と、乗算器５０１と、加算器５０２とを具備し、ベクトル量子化装置３００のベクトル量子化処理により復号したベクトルに予測係数ベクトルの現処理フレーム成分を乗算し、乗算結果に予測ベクトルと、スペクトル包絡パラメータの平均ベクトルとをベクトル加算して復号化する点が図３のベクトル量子化装置と異なる。
【０１２４】
ベクトル量子化装置３００は、ベクトル量子化装置１００において符号化された信号を復号し、復号したベクトルを乗算器５０１に出力する。
【０１２５】
乗算器５０１は、ベクトル量子化装置３００において復号されたベクトルと予測係数ベクトルの現処理フレーム成分を乗算し、乗算結果のベクトルを加算器５０２に出力する。
【０１２６】
加算器５０２は、乗算器５０１の乗算結果に予測ベクトルと、スペクトル包絡パラメータの平均ベクトルとをベクトル加算し、加算結果を復号結果として出力する。
【０１２７】
次に、ベクトル量子化装置５００の動作について説明する。ベクトル量子化装置５００は、式（１７）を用いて量子化ターゲットベクトルを作成する。

ここで、F''[n]は、３次のMA（Moving Average）予測ベクトル量子化技術と、平均値差分型ベクトル量子化技術と、実施の形態１で説明した復号化器と、を併用した復号化器によって最終的に生成される復号ベクトルである。また、上記説明におけるidx_maは、予測係数ベクトルが複数セット用意された場合に、ベクトル量子化器側で、量子化歪み最小化を基準に特定される予測係数ベクトルのセット番号である。
【０１２８】
実施の形態１の数16のF'(n)に予測係数の現処理フレーム成分（MA[idx_ma][0]）を乗算して得られるベクトルに、過去３フレームの復号化ベクトル（F'(n-t), t=1,2,3）とMA予測係数（MA[idx_ma][t], t=1,2,3）を乗算して得られる予測ベクトル(Σt=1,2,3 MA[idx_ma][t]・F'(n-t))、及び、スペクトル包絡パラメータの平均ベクトル(Y_AVE)をベクトル加算する。
【０１２９】
このように、本実施の形態のベクトル量子化装置は、平均値差分型ベクトル量子化技術を併用して、ベクトル量子化した信号を復号できる。
【０１３０】
（実施の形態３）
実施の形態１では、前段のＶＱ処理時において特定されたインデクスと同じインデクスが割り当てられたスケーリング因子を、分割型スケーリング因子ＣＢから呼び出す時に前段の符号帳が格納するコードベクトル数（上記説明では、“I”に相当）と、分割型スケーリング因子ＣＢが格納する分割型（ベクトル型）のスケーリング因子の数が同数である必要がある。
【０１３１】
実施の形態３では、前段の符号帳が格納するＩ個のコードベクトルそれぞれを、Ｉ個より少数個のクラスターと対応づける工程（Ｉ個のコードベクトルそれぞれが、より少数個のクラスターのうち、どのクラスターに属するかを判定するための工程）を別途に具備し、呼び出す分割型（ベクトル）のスケーリング因子を、前段のＶＱ処理において特定されたインデクスが属する少数個のクラスターの番号に適応制御して、分割型スケーリング因子ＣＢが格納する分割型（ベクトル型）のスケーリング因子の数を、Ｉ個より少数のクラスタ−の数と同数に削減する例について説明する。
【０１３２】
図６は、本発明の実施の形態３に係るベクトル量子化装置の構成の一例を示すブロック図である。但し、図１と同一の構成となるものについては、図１と同一番号を付し、詳しい説明を省略する。
【０１３３】
図６のベクトル量子化装置６００は、変換テーブル６０１と、変換器６０２と、分割型スケーリング因子ＣＢ６０３とを具備し、前段の符号化に使用する符号帳のコードベクトルと、コードベクトル数より少ないスケーリング因子とを対応づけて、このスケーリング因子と、複数成分に分割したコードベクトルとを乗算して符号化を行う点が図１のベクトル量子化装置と異なる。
【０１３４】
１段目インデクス特定部１０３は、特定したインデクスを１段目ＣＢ１０１、変換器６０２、及びインデクス集計部１１０に出力する。
【０１３５】
変換テーブル６０１は、前段の符号帳が格納するＩ個のコードベクトルそれぞれを、Ｉ個より少数個のクラスターインデクスと対応づけて記憶する。
【０１３６】
変換器６０２は、変換テーブル６０１を参照し、１段目インデクス特定部１０３において特定したインデクスを対応するクラスターインデクスに変換して分割型スケーリング因子ＣＢ６０３に出力する。
【０１３７】
分割型スケーリング因子ＣＢ６０３は、１段目ＣＢ１０１が格納しているコードベクトル数と同じI種類の２次元ベクトルを格納する。そして、分割型スケーリング因子ＣＢ６０３は、変換器６０２から供給されクラスターインデクスに相当する分割型（２次元ベクトル）のスケーリング因子を２段目候補ベクトル生成器１０７に出力する。
【０１３８】
次に、変換テーブル６０１について説明する。図７は、本実施の形態における変換テーブルの一例を示す図である。
【０１３９】
図７では、インデクスとクラスターインデクスが対応づけられている。例えば、インデクス＃０１とクラスターインデクス＃１１が対応づけられている。同様に、インデクス＃０２とクラスターインデクス＃１１、インデクス＃０３とクラスターインデクス＃１１とが対応づけられている。そして、インデクス＃０４と、クラスターインデクス＃２１が対応づけられている。
【０１４０】
変換器６０２は、図７に示す変換テーブルを参照し、インデクスをクラスターインデクスに変換する。
【０１４１】
このように、本実施の形態のベクトル量子化装置によれば、前段の符号化に使用する符号帳のコードベクトルと、コードベクトル数より少ないスケーリング因子とを対応づけて、このスケーリング因子と、複数成分に分割したコードベクトルとを乗算して符号化を行うことにより、スケーリング因子の数を減少させることができ、スケーリング因子の記憶を少ない記憶領域に格納して符号化を行うことができる。なお、前記説明中の図７の変換テーブルは、条件分岐処理を伴うプログラム処理によって代替することが可能であり、変換テーブルを格納するために増加するメモリ容量を削減するという視点では、この方がより好適である。
【０１４２】
次に、図６のベクトル量子化装置により符号化された信号を復号するベクトル量子化処理について詳細に説明する。図８は、本発明の実施の形態３に係るベクトル量子化装置の構成の一例を示すブロック図である。
【０１４３】
図８のベクトル量子化装置は、変換テーブル８０１と、変換器８０２と、分割型スケーリング因子ＣＢ８０３とを具備し、前段の符号化に使用する符号帳のコードベクトルと、コードベクトル数より少ないスケーリング因子とを対応づけて、このスケーリング因子と、複数成分に分割したコードベクトルとを乗算して復号化を行う点が図３のベクトル量子化装置と異なる。
【０１４４】
インデクス分解部３０１は、供給された符号情報Lを、量子化ターゲットベクトルとの歪み量を最小化するコードベクトルのインデクス、及び２段目量子化のターゲットベクトルとの歪み量を最小化する候補ベクトルのインデクスの組み合わせに分解し、コードベクトルのインデクスを１段目ＣＢ３０２及び分割型スケーリング因子ＣＢ８０３に出力し、候補ベクトルのインデクスの組み合わせを変換器８０２に出力する。
【０１４５】
１段目ＣＢ３０２は、インデクス分解部３０１より供給されたidx_1に対応する１段目復号コードベクトルを加算器３０６に出力する。
【０１４６】
変換テーブル８０１は、前段の符号帳が格納するＩ個のコードベクトルそれぞれを、Ｉ個より少数個のクラスターインデクスと対応づけて記憶する。例えば、変換テーブル８０１は、図７に示されるコードベクトルとクラスターインデクスとを対応づけて記憶する。
【０１４７】
変換器８０２は、変換テーブル８０１を参照し、１段目インデクス特定部１０３において特定したインデクスを対応するクラスターインデクスに変換して分割型スケーリング因子ＣＢ８０３に出力する。
【０１４８】
分割型スケーリング因子ＣＢ８０３は、１段目ＣＢ３０２が格納しているコードベクトル数と同じI種類の２次元ベクトルを格納する。そして、分割型スケーリング因子ＣＢ８０３は、１段目インデクス特定部１０３から供給されるコードベクトルのインデクスに相当する分割型（２次元ベクトル）のスケーリング因子を２段目復号ベクトル生成器３０５に出力する。
【０１４９】
分割型２段目ＣＢ３０４は、インデクス分解部３０１より供給された候補ベクトルのインデクスの組み合わせに対応する低次コードベクトル、及び、高次コードベクトルを２段目復号ベクトル生成器３０５に出力する。
【０１５０】
２段目復号ベクトル生成器３０５が、分割型スケーリング因子ＣＢ８０３から供給される分割型（２次元ベクトル）の復号スケーリング因子と、分割型２段目ＣＢ３０４から供給される低次コードベクトル、高次コードベクトルから２段目復号ベクトルを生成し加算器３０６に出力する。
【０１５１】
そして最後に、加算器３０６が、１段目ＣＢ３０２から供給される１段目復号コードベクトルと、２段目復号ベクトル生成器３０５より供給される２段目復号ベクトルとをベクトル加算して復号ベクトルを得る。
【０１５２】
このように、本実施の形態のベクトル量子化装置によれば、前段の復号化に使用する符号帳のコードベクトルと、コードベクトル数より少ないスケーリング因子とを対応づけて、このスケーリング因子と、複数成分に分割したコードベクトルとを乗算することにより、コードベクトル数より少ないスケーリング因子を用いてベクトル量子化を行って符号化された信号を復号できる。
【０１５３】
また、現処理フレーム区間内の音声信号の特徴（例えば、有声性の強弱情報）を少数個のクラスに分類する工程や、音声信号（もしくはそれを表現するための符号情報）の過去数フレームから現処理フレームに至るまでの動的変動情報を少数個のクラスに分類する工程をさらに具備させれば、当該さらに具備した工程のクラス分類結果に適応させて、分割型（ベクトル型）のスケーリング因子を分割型スケーリング因子ＣＢから呼び出すことも可能であり、その場合には、分割型スケーリング因子ＣＢが格納する分割型（ベクトル型）のスケーリング因子の数を、別途に具備させた工程によるクラス分類数と同数に削減することも可能になる。
【０１５４】
（実施の形態４）
実施の形態４では、実施の形態１から実施の形態３のいずれかに記載のベクトル量子化装置を音声符号化装置及び音声復号化装置として送信装置及び受信装置に搭載して通信に使用する例について説明する。
【０１５５】
図９は、本発明の実施の形態４に係る音声信号送信装置および受信装置の構成を示すブロック図である。
【０１５６】
図９の音声信号送信装置９００は、入力部９０１と、Ａ／Ｄ変換器９０２と、音声符号化装置９０３と、ＲＦ変調器９０４と、送信アンテナ９０５とから主に構成される。また、図９の音声信号受信装置９５０は、受信アンテナ９５１と、ＲＦ復調器９５２と、音声復号化装置９５３と、Ｄ／Ａ変換器９５４と、出力部９５５とから主に構成される。
【０１５７】
図において、音声信号は、入力部９０１によって電気的信号に変換された後、Ａ／Ｄ変換器９０２に出力される。Ａ／Ｄ変換器９０２は、入力部９０１から出力された（アナログ）信号をディジタル信号に変換し音声符号化装置９０３に出力する。音声符号化装置９０３は、上記実施の形態いずれかに記載のベクトル量子化装置を備え、Ａ／Ｄ変換器９０２から出力されたディジタル音声信号を後述する音声符号化方法を用いて符号化し符号化情報をＲＦ変調器９０４に出力する。ＲＦ変調器９０４は音声符号化装置９０３から出力された音声符号化情報を電波等の伝搬媒体に載せて送出するための信号に変換し送信アンテナ９０５に出力する。送信アンテナ９０５はＲＦ変調器９０４から出力された出力信号を電波（ＲＦ信号）として送出する。
【０１５８】
ＲＦ信号は、受信アンテナ９５１によって受信されＲＦ復調器９５２に出力される。なお、図中のＲＦ信号は、受信側から見たＲＦ信号のことであり、伝搬路において信号の減衰や雑音の重畳がなければＲＦ信号と全く同じ物となる。ＲＦ復調器９５２は、受信アンテナ９５１から出力されたＲＦ信号から音声符号化情報を復調し音声復号化装置９５３に出力する。音声復号化装置９５３は、上記実施の形態いずれかに記載のベクトル量子化装置を備え、ＲＦ復調器９５２から出力された音声符号化情報から後述する音声復号化方法を用いて音声信号を復号しＤ／Ａ変換器９５４に出力する。Ｄ／Ａ変換器９５４は、音声復号化装置９５３から出力されたディジタル音声信号をアナログの電気的信号に変換し出力部９５５に出力する。出力部９５５は、電気的信号を空気の振動に変換し音波として人間の耳に聴こえるように出力する。
【０１５９】
上記のような音声信号送信装置および受信装置の少なくとも一方を備えることにより、移動通信システムにおける基地局装置および移動端末装置を構成することができる。
【０１６０】
前記音声信号送信装置９００は、音声符号化装置９０３にその特徴を有する。図１０は、音声符号化装置９０３の構成を示すブロック図である。図１０の音声符号化装置９０３は、前処理部１００１と、ＬＰＣ分析部１００２と、ＬＰＣ量子化部１００３と、合成フィルタ１００４と、加算器１００５と、適応音源符号帳１００６と、量子化利得生成器１００７と、固定音源符号帳１００８と、乗算器１００９と、乗算器１０１０と、加算器１０１１と、聴覚重み付け部１０１２と、パラメータ決定部１０１３と、多重化器１０１４とから主に構成される。
【０１６１】
図１０において、図９のＡ／Ｄ変換器９０２から出力された入力音声信号は、前処理部１００１に入力される。前処理部１００１は、入力音声信号に直流成分を取り除くハイパスフィルタ処理または後続する符号化処理の性能改善につながる波形整形処理及びプリエンファシス処理を行い、処理後の音声信号（Xin）をＬＰＣ分析部１００２、加算器１００５及びパラメータ決定部１０１３に出力する。ＬＰＣ分析部１００２は、Xinを用いて線形予測分析を行い分析結果（線形予測係数）をＬＰＣ量子化部１００３に出力する。
【０１６２】
ＬＰＣ量子化部１００３は、ＬＰＣ分析部１００２から出力されたＬＰＣ係数をＬＳＦパラメータに変換し、ベクトル量子化装置１００に出力する。変換によって得られたＬＳＦパラメータは、実施の形態１で説明したベクトル量子化装置１００に量子化ターゲットベクトルとして入力される。そして、実施の形態１で説明したベクトル量子化装置から出力された信号が、ベクトル量子化によって得られたＬＰＣ符号（L）として多重化器１０１４に出力される。
【０１６３】
また、ＬＰＣ量子化部１００３は、実施の形態１に示したスペクトル包絡パラメータの復号化方法により、ＬＳＦ領域の復号化スペクトル包絡パラメータを得て、得られた復号化スペクトル包絡パラメータを復号化ＬＰＣ係数に変換し、前記変換によって得られる復号化ＬＰＣ係数を合成フィルタ１００４に出力する。
【０１６４】
合成フィルタ１００４は、前記復号化ＬＰＣ係数と加算器１０１１から出力される駆動音源とを用いてフィルタ合成を行い、合成信号を加算器１００５に出力する。
【０１６５】
加算器１００５は、前記Xinと前記合成信号との誤差信号を算出し、聴覚重み付け部１０１２に出力する。聴覚重み付け部１０１２は、加算器１００５から出力された誤差信号に対して聴覚的な重み付けを行い、聴覚重み付け領域での前記Xinと前記合成信号との歪みを算出し、パラメータ決定部１０１３に出力する。
【０１６６】
パラメータ決定部１０１３は、聴覚重み付け部１０１２から出力された前記符号化歪みが最小となるように、適応音源符号帳１００６と固定音源符号帳１００８と量子化利得生成器１００７において生成する信号を決定する。なお、聴覚重み付け部１０１２から出力される符号化歪みの最小化だけでなく、前記Xinを用いた別の符号化歪みを併用して前記３つの手段から生成されるべき信号を決定することにより、さらに符号化性能を改善することもできる。
【０１６７】
適応音源符号帳１００６は、過去に加算器１０１１によって出力された音源信号をバッファリングし、パラメータ決定部１０１３から出力された信号（Ａ）によって特定される位置から適応音源ベクトルを切り出して乗算器１００９に出力する。
【０１６８】
固定音源符号帳１００８は、パラメータ決定部１０１３から出力された信号（Ｆ）によって特定される形状を有するベクトルを乗算器１０１０に出力する。
【０１６９】
量子化利得生成器１００７は、パラメータ決定部１０１３から出力された信号（Ｇ）によって特定される適応音源利得と固定音源利得とをそれぞれ乗算器１００９と乗算器１０１０に出力する。
【０１７０】
乗算器１００９は、量子化利得生成器１００７から出力された量子化適応音源利得を、適応音源符号帳１００６から出力された適応音源ベクトルに乗算し、乗算結果を加算器１０１１に出力する。乗算器１０１０は、量子化利得生成器１００７から出力された量子化固定音源利得を、固定音源符号帳１００８から出力された固定音源ベクトルに乗算し、乗算結果を加算器１０１１に出力する。
【０１７１】
加算器１０１１は、利得乗算後の適応音源ベクトルを乗算器１００９から入力し、また固定音源ベクトルを乗算器１０１０から入力し、適応音源ベクトルと固定音源ベクトルとをベクトル加算する。そして、加算器１０１１は、ベクトル加算結果を合成フィルタ１００４および適応音源符号帳１００６に出力する。
【０１７２】
最後に、多重化器１０１４は、ＬＰＣ量子化部１００３から量子化ＬＰＣを表す符号Ｌを、パラメータ決定部１０１３から適応音源ベクトルを表す符号Ａおよび固定音源ベクトルを表す符号Ｆおよび量子化利得を表す符号Ｇを、それぞれ入力し、これらの情報を多重化して符号化情報として伝送路に出力する。
【０１７３】
次に、音声復号化装置９５３の詳細について説明する。図１１は、図９の音声復号化装置９５３の内部構成を示すブロック図である。
【０１７４】
図１１において、ＲＦ復調器９５２から出力された符号化情報は、多重化分離器１１０１において多重化された符号化情報を個々の符号情報に分離される。
【０１７５】
分離されたＬＰＣ符号ＬはＬＰＣ復号化器１１０２に出力され、分離された適応音源ベクトル符号Ａは適応音源符号帳１１０５に出力され、分離された音源利得符号Ｇは量子化利得生成器１１０６に出力され、分離された固定音源ベクトル符号Ｆは固定音源符号帳１１０７に出力される。
【０１７６】
ＬＰＣ復号化器１１０２は、多重化分離器１１０１から出力された符号Ｌから、実施の形態１に示したベクトル量子化の復号化処理によって復号化スペクトル包絡パラメータを得て、得られた復号化スペクトル包絡パラメータを復号化ＬＰＣ係数に変換する。そして、ＬＰＣ復号化器１１０２は、変換によって得られる復号化ＬＰＣ係数を合成フィルタ１１０３に出力する。
【０１７７】
適応音源符号帳１１０５は、多重化分離器１１０１から出力された符号Ａで指定される位置から適応音源ベクトルを取り出して乗算器１１０８に出力する。固定音源符号帳１１０７は、多重化分離器１１０１から出力された符号Ｆで指定される固定音源ベクトルを生成し、乗算器１１０９に出力する。
【０１７８】
量子化利得生成器１１０６は、多重化分離器１１０１から出力された音源利得符号Ｇで指定される適応音源ベクトル利得と固定音源ベクトル利得を復号し乗算器１１０８および乗算器１１０９にそれぞれ出力する。
【０１７９】
乗算器１１０８は、前記適応符号ベクトルに前記適応符号ベクトル利得を乗算して、加算器１１１０に出力する。乗算器１１０９は、前記固定符号ベクトルに前記固定符号ベクトル利得を乗算して、加算器１１１０に出力する。
【０１８０】
加算器１１１０は、乗算器１１０８および乗算器１１０９から出力された利得乗算後の適応音源ベクトルと固定音源ベクトルの加算を行い、合成フィルタ１１０３に出力する。
【０１８１】
合成フィルタ１１０３は、加算器１１１０から出力された音源ベクトルを駆動信号として、ＬＰＣ復号化器１１０２から供給された復号化ＬＰＣ係数をフィルタ係数にもつ合成フィルタを用いてフィルタ合成を行い、合成した信号を後処理部１１０４に出力する。
【０１８２】
後処理部１１０４は、ホルマント強調やピッチ強調等の音声の主観的な品質を改善する処理、及び定常雑音の主観的品質を改善する処理等を施した上で、最終的な復号音声信号として出力する。
【０１８３】
このように、本実施の形態の音声送信装置及び音声受信装置によれば、多段構成のベクトル量子化において、コードベクトルの成分別に個々のスケーリング因子を乗算し、ベクトル量子化された信号を送信することにより、量子化歪みを低減する方法で通信できる。
【０１８４】
また、本実施の形態の音声受信装置によれば、多段構成のベクトル量子化において、コードベクトルの成分別に個々のスケーリング因子を乗算して量子化歪みを低減する方法で受信した信号を復号できる。
【０１８５】
なお、本発明は上記実施の形態に限定されず、種々変更して実施することが可能である。例えば、上記実施の形態では、ベクトル量子化装置として行う場合について説明しているが、これに限られるものではなく、このベクトル量子化方法をソフトウェアとして行うことも可能である。
【０１８６】
例えば、上記ベクトル量子化方法を実行するプログラムを予めＲＯＭ（Read Only Memory）に格納しておき、そのプログラムをＣＰＵ（Central Processor Unit）によって動作させるようにしても良い。
【０１８７】
また、上記ベクトル量子化方法を実行するプログラムをコンピュータで読み取り可能な記憶媒体に格納し、記憶媒体に格納されたプログラムをコンピュータのＲＡＭ（Random Access Memory）に記録して、コンピュータをそのプログラムにしたがって動作させるようにしても良い。
【０１８８】
【発明の効果】
以上説明したように、本発明のベクトル量子化装置によれば、２段目以降のベクトル量子化が符号帳分割型である複数段構成のベクトル量子化装置において、アンプリチュードも分割型（ベクトル型）のベクトル構成にして復号ベクトル全体に占める２段目コードベクトルの寄与分をさらに効率よく適応制御し、量子化歪みのさらなる低減化を図ることができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の実施の形態１に係るベクトル量子化装置の構成を示すブロック図
【図２】上記実施の形態に係るベクトル量子化装置の構成の一部を示すブロック図
【図３】上記実施の形態に係るベクトル量子化装置の構成の一例を示すブロック図
【図４】本発明の実施の形態２に係るベクトル量子化装置の構成の一例を示すブロック図
【図５】上記実施の形態に係るベクトル量子化装置の構成の一例を示すブロック図
【図６】本発明の実施の形態３に係るベクトル量子化装置の構成の一例を示すブロック図
【図７】上記実施の形態における変換テーブルの一例を示す図
【図８】本発明の実施の形態３に係るベクトル量子化装置の構成の一例を示すブロック図
【図９】本発明の実施の形態４に係る音声信号送信装置および受信装置の構成を示すブロック図
【図１０】音声符号化装置の構成を示すブロック図
【図１１】図９の音声復号化装置の内部構成を示すブロック図
【符号の説明】
１０１、３０２ １段目ＣＢ
１０２ １段目歪み算出部
１０３ １段目インデクス特定部
１０４ ２段目ターゲット算出部
１０５、３０４ 分割型２段目ＣＢ
１０６、３０３ 分割型スケーリング因子ＣＢ
１０７ ２段目候補ベクトル生成器
１０８ ２段目歪み算出部
１０９ ２段目インデクス特定部
１１０ インデクス集計部
１５１ 高次コードベクトルＣＢ
１５２ 低次コードベクトルＣＢ
１６１ 高次スケーリング因子ＣＢ
１６２ 低次スケーリング因子ＣＢ
１７１、１７２、５０１ 乗算器
１７３ 統合ベクトル合成部
３０１ インデクス分解部
３０５ ２段目復号ベクトル生成器
３０６ 加算器
４０１ ＭＡ予測係数ベクトル生成部
４０２ 平均値格納部
４０３ 差分器
４０４ 除算器
５０２ 加算器
６０１、８０１ 変換テーブル
６０２、８０２ 変換器[0001]
BACKGROUND OF THE INVENTION
The present invention relates to a vector quantization apparatus and a vector quantization method for vector quantization of spectrum envelope parameters, and more particularly, in the field of packet communication systems and mobile communication systems represented by Internet communication, the transmission efficiency of voice signals is improved. The present invention relates to a vector quantization apparatus and a vector quantization method for performing vector quantization of a spectral envelope parameter suitable for use in a speech encoding / decoding apparatus used for enhancement.
[0002]
[Prior art]
When a voice signal is transmitted in a packet communication system typified by Internet communication or a mobile communication system, a voice coding technique is often used in order to increase the transmission efficiency of the voice signal. In particular, when a speech signal is encoded at a medium / low bit rate, a CELP speech coding / decoding technology has become the mainstream technology.
[0003]
The CELP speech coding / decoding technique separates a speech signal to be encoded into spectral envelope information and spectral fine structure information by linear prediction analysis, and performs vector quantization on each separated information. It has the characteristics. Details thereof are disclosed in, for example, Reference 1 (MR Schroeder, BS Atal, “Code Excited Linear Prediction: High Quality Speech at Low Bit Rate”, IEEE proc., ICASSP '85 pp. 937-940).
[0004]
In the CELP type speech encoding apparatus disclosed in the literature 1, etc., first, the input digital speech signal is divided into frames having a constant time interval of about 20 ms. Next, the CELP speech coding apparatus performs linear prediction analysis on the speech signal in the frame interval to obtain an LPC (Linear Predictive Coding) coefficient and a linear prediction residual.
[0005]
Among these, the LPC coefficient is used as information representing the spectral envelope of the speech signal, and the linear prediction residual is utilized as information representing the fine structure of the spectrum. Specifically, the LPC coefficients are vector-quantized, and an optimum index representing the spectrum envelope of the speech signal is output to the code multiplexing means as an LPC code.
[0006]
Similarly, the CELP speech coding apparatus performs vector quantization on the linear prediction residual using the adaptive codebook, fixed codebook, and gain codebook, and the adaptive codebook, fixed codebook, and The optimum index of each gain codebook is output to the code multiplexing means as a code (adaptive codebook code, fixed codebook code, and gain codebook code) representing the fine structure of the spectrum. Then, the code multiplexing means collects the four types of optimum indexes for each frame interval, and transmits them as encoded information to the transmission path.
[0007]
On the other hand, in the CELP speech decoding apparatus, first, the code separation means receives encoded information for each frame interval from the transmission path, and separates the received encoded information into four types of code information (optimum index).
[0008]
Next, the CELP speech decoding apparatus synthesizes the decoded speech at every frame interval based on the four types of optimum indexes obtained by the code separation means. Specifically, first, an LPC code is decoded to obtain a decoded LPC coefficient, and an all-pole synthesis filter including the obtained decoded LPC coefficient as a filter coefficient is configured.
[0009]
Next, the CELP speech decoding apparatus reads out the decoding adaptive code vector, the decoding fixed code vector, and the decoding gain corresponding to each optimum index for the adaptive codebook, fixed codebook, and gain codebook. Then, the CELP speech decoding apparatus multiplies the two read code vectors by the corresponding decoding gains, adds the two code vectors after gain multiplication, generates an excitation signal, and generates the excitation signal using the generated excitation signal. The decoded speech signal can be synthesized at every frame interval by driving the polar synthesis filter.
[0010]
In the above description, the LPC coefficient is vector-quantized (hereinafter referred to as “VQ”) as information representing the spectral envelope of the audio signal. However, in an actual encoding / decoding device, an LSF (Line Spectral Frequency) parameters, LSP (Line Spectral Pairs) parameters), ISP (Immittance Spectral Pairs) parameters, parameters obtained by further converting LPC coefficients such as PARCOR coefficients, and 6Q cepstrum are generally VQed. Yes.
[0011]
Here, the vector quantization can be applied uniformly regardless of the type of parameter to be subjected to VQ. Hereinafter, the LPC coefficient obtained by linear prediction analysis, the above-described parameter obtained by further converting the LPC coefficient, the 6T cepstrum, and the like will be collectively referred to as “spectrum envelope parameters”.
[0012]
In order to develop and implement a low bit rate CELP speech coding / decoding device, it is necessary to efficiently vector quantize spectral envelope information and spectral fine structure information in a frame section with a small number of bits. Is essential. Therefore, when realizing a quantizer or quantization method that efficiently vector quantizes spectral envelope parameters, predictive vector quantization technology, multi-stage vector quantization technology, codebook switching type vector quantization technology, codebook partitioning type It is indispensable to efficiently combine various elemental technologies such as vector quantization technology.
[0013]
Regarding the above-mentioned various elemental technologies in vector quantization, see, for example, Reference 2 (Allen Gersho, Robert M. Gray: co-authored, Sadahiro Furui, Saburo Tazaki, Hiroshi Kodera, Hiroshi Watanabe: ”Corona). Further, if a 24-bit vector quantizer is configured by efficiently combining various elemental technologies such as those described above, it is possible to perform vector quantization on spectral envelope parameters in a frame section without subjective deterioration (3). KP Paliwal, BS Atal, “E6icient Vector Quantization of LPC Parameters at 24 Bits / Frame”, IEEE Trans. Speech and Audio Processing, Vol. 1, No. 1, Jan. 1993).
[0014]
However, when an audio signal is encoded / decoded at a low bit rate of about 4 kbps (bit per second), if a bit number of 24 bits is assigned to the vector quantizer of the spectrum envelope parameter, Deterioration of information expression accuracy cannot be avoided, and high-quality decoded speech cannot be obtained when the coding apparatus and decoding apparatus are operated as a whole.
[0015]
Therefore, in order to construct a speech encoding / decoding device that operates at a low bit rate of about 4 kbps, a new elemental technology for inventing and inventing a new efficient VQ with a small number of bits has been proposed. It has become indispensable.
[0016]
As an example of a novel element technique for efficiently VQing a spectrum envelope parameter with a small number of bits, a first-stage codebook (hereinafter abbreviated as first-stage CB) is used in a two-stage vector quantizer. The invention of Document 4 (Japanese Patent No. 3175667), which is characterized in that a scalar codebook that stores the same number of scalar constants as the number of code vectors to be stored as “amplitude”, is newly provided.
[0017]
In the invention of Document 4, a scalar constant to which the same index as that of the code vector specified by the first-stage VQ process is assigned is read from the scalar codebook, and the read scalar constant is output from the second-stage CB. By uniformly multiplying each element of the second stage code vector, it is possible to control the contribution of the second stage code vector in the entire decoded code vector by adapting it to the code vector specified by the first stage VQ. As a result, the quantization distortion generated through the processing of the entire vector quantizer having a two-stage configuration has been successfully reduced.
[0018]
[Problems to be solved by the invention]
However, in the invention of the above-mentioned document 4, “amplitude” for adaptively controlling the contribution of the second-stage code vector in the entire decoded vector is limited to a scalar constant, so that the quantization error can be further reduced. There was a limit to trying to achieve this.
[0019]
Further, in the invention of Document 4, since it is necessary to separately provide a scalar codebook that stores the same number of scalar constants as the code vectors stored in the first stage CB, the capacity of the storage device that increases when the invention is applied. It was structurally impossible to reduce this.
[0020]
The present invention has been made in view of this point, and an object of the present invention is to provide a vector quantization apparatus that realizes a reduction in quantization distortion and storage capacity in vector quantization processing.
[0021]
[Means for Solving the Problems]
The vector quantization apparatus of the present invention includes a plurality of codebooks that store code vectors for vector quantization of quantization error vectors resulting from vector quantization of spectrum envelope parameters using a codebook, Combining and combining a plurality of scaling factor codebooks for storing scaling factors, a multiplier for multiplying the code vector by a scaling factor corresponding to the code vector, and a plurality of code vectors multiplied by the scaling factor in the multiplier An integrated vector synthesizer that synthesizes vectors is employed.
[0022]
According to this configuration, quantization distortion can be reduced by multiplying individual scaling factors for each code vector component in multistage vector quantization.
[0023]
In the vector quantization apparatus according to the present invention, the scaling factor codebook adopts a configuration in which the scaling factor and the code vector are associated with each other from the code vector specified in the previous stage.
[0024]
According to this configuration, in the vector quantization of the multi-stage configuration, when the vector quantization processing units in the second and subsequent stages are accompanied by a split-type codebook, the split-type (vector By providing a vector codebook that stores a type) scaling factor, it is possible to adaptively control with high accuracy the contributions of the second and subsequent code vectors in the entire decoded vector.
[0025]
In the vector quantization apparatus according to the present invention, the scaling factor codebook stores a smaller number of scaling factors than the number of code vectors used in the preceding stage.
[0026]
The vector quantization apparatus according to the present invention employs a configuration in which the scaling factor codebook associates similar speech signals with the same scaling factor.
[0027]
In the vector quantization apparatus according to the present invention, the scaling factor codebook employs a configuration in which speech signals that are similar to variations in the encoded speech signal are associated with the same scaling factor.
[0028]
According to these configurations, the codebook code vector used for the preceding decoding is associated with a scaling factor smaller than the number of code vectors, and the scaling factor is multiplied by the code vector divided into a plurality of components. Thus, it is possible to decode a signal encoded by performing vector quantization using a scaling factor smaller than the number of code vectors.
[0029]
The vector quantization apparatus according to the present invention employs a configuration including a specifying unit that specifies the plurality of code vectors that minimizes an error between a quantization error vector generated by vector quantization of a spectrum envelope parameter and the integrated vector.
[0030]
According to this configuration, quantization distortion can be reduced by multiplying individual scaling factors for each code vector component in multistage vector quantization.
[0031]
The vector quantization apparatus according to the present invention includes a prediction unit that predicts a quantization target vector from a signal processed in the past, and an average value calculation unit that calculates an average value of spectrum comprehensive parameters of the signal processed in the past. The vector quantization is performed using the difference between the spectral inclusion parameter of the signal to be processed and the quantization target vector and the difference between the spectral inclusion parameter of the signal to be processed and the average value of the spectral inclusion parameter as a quantization error vector. Take the configuration to do.
[0032]
According to this configuration, the prediction vector obtained by multiplying the past decoded vector and the MA prediction coefficient vector and the average vector of the spectrum envelope parameter are vector-differed from the spectrum envelope parameter, and obtained by the vector difference calculation. By using the vector obtained by dividing the vector by the current processing frame component of the prediction coefficient vector as the quantization target vector as an input to the vector quantization apparatus, the spectrum parameter can be efficiently vector quantized.
[0033]
The vector quantization apparatus according to the present invention employs a configuration including adding means for adding the preceding code vector and the integrated vector.
[0034]
According to this configuration, it is possible to decode a signal encoded by a method of reducing quantization distortion by multiplying individual scaling factors for each code vector component in multi-stage vector quantization.
[0035]
The vector quantization apparatus according to the present invention employs a configuration in which an average value of spectral comprehensive parameters of signals processed in the past is added to the addition result obtained by the adding means.
[0036]
According to this configuration, the vector quantized signal can be decoded using the average value difference type vector quantization technique together.
[0037]
A communication apparatus according to the present invention employs a configuration including any of the vector quantization apparatuses described above.
[0038]
According to this configuration, in the vector quantization of the multistage configuration, communication can be performed by a method of reducing the quantization distortion by multiplying each scaling factor for each code vector component and transmitting the vector quantized signal.
[0039]
The vector quantization method of the present invention performs vector quantization on the quantization error vector resulting from vector quantization of the spectral envelope parameter using a codebook, and divides the vector component into a plurality of vector components in the vector quantization. In the vector quantization method of multiplying different scaling factors, the scaling factor used for vector quantization of the quantization error vector is determined from the code vector specified in the vector quantization of the spectral envelope parameter.
[0040]
According to this method, in multi-level vector quantization, quantization distortion can be reduced by multiplying individual scaling factors for each code vector component.
[0041]
DETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION
The essence of the present invention is that, in the vector quantization of the multi-stage configuration in which the vector quantization in the second and subsequent stages is a codebook division type, the amplitude is also divided into (vector type) vector configuration and occupies 2 It is to adaptively control the contribution of the stage code vector more efficiently and to further reduce the quantization distortion.
[0042]
Hereinafter, embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the drawings. In the following part of the present specification, in order to distinguish the divided (vectorized) amplitude information from the scalar constant “amplitude” in Document 4, a divided (vector) scaling factor is used. (Scaling factor).
[0043]
(Embodiment 1)
FIG. 1 is a block diagram showing the configuration of the vector quantization apparatus according to Embodiment 1 of the present invention. The vector quantization apparatus 100 in FIG. 1 divides a code vector component into a plurality of components and performs vector quantization of spectral envelope parameters for preparing a scaling factor for each, and encodes an input signal.
[0044]
The vector quantization apparatus 100 in FIG. 1 includes a first-stage CB101, a first-stage distortion calculation unit 102, a first-stage index specifying unit 103, a second-stage target calculation unit 104, and a split-type second-stage CB105. The divided scaling factor CB 106, the second-stage candidate vector generator 107, the second-stage distortion calculation unit 108, the second-stage index specifying unit 109, and the index totaling unit 110 are mainly configured.
[0045]
The first-stage CB 101 stores a code vector used for the first-stage VQ processing in the two-stage vector quantization. The vector quantization apparatus according to the present embodiment is a two-stage vector quantizer, and the first-stage CB 101 uses the p-order code vector shown in Expression (1) as I in the first-stage VQ processing. Stores the type (i = 1, 2, 3,..., I in equation (1)).
Y (i) = [y1 (i), y2 (i), y3 (i),…, yp (i)]… Equation (1)
[0046]
Then, the first stage CB 101 outputs a code vector corresponding to the instruction signal supplied from the first stage index specifying unit 103 to the first stage distortion calculation unit 102. Note that the number of code vectors stored in each of the low-order CB and the high-order CB is ILP when a CELP speech coding / decoding apparatus with a bit rate of 4 kbps is used as a spectrum envelope parameter. = 128, p = 10, etc. are preferable.
[0047]
The first-stage distortion calculation unit 102 calculates distortion between the quantization target vector of the spectrum of the audio signal and the code vector supplied from the first-stage CB 101 and outputs the distortion to the first-stage index specifying unit 103.
[0048]
Specifically, the quantization target vector is supplied as input data to the first stage distortion calculation unit 102 and the second stage target calculation unit 104.
F (n) = [f1 (n), f2 (n), f3 (n),…, fp (n)]… Equation (2)
Here, p indicates the linear prediction order, and n indicates the frame number.
[0049]
The first-stage distortion calculation unit 102 calculates the distortion between the quantization target vector F (n) and the i-th code vector Y (i) output from the first-stage CB101 using Expression (3). And output to the first-stage index specifying unit 103.
d_1 (i) = dist (F (n), Y (i)) ... Formula (3)
[0050]
In addition, as a distortion evaluation scale of Formula (3), (9) Formula of Reference 3 and Reference 5 (R. Salami, et al, “Design and Description of CS-ACELP: A Toll Quality 8 kb / s Speech Coder Although it is preferable to use a weighted square error using a weighting coefficient calculated by equation (9) etc. of ", IEEE Trans. Speech and Audio Processing, Vol. 6, No. 2, Mar. 1998)". The embodiment itself can be implemented regardless of the details of the distortion evaluation scale.
[0051]
The first-stage index specifying unit 103 supplies an instruction signal for outputting the i-th code vector of the I types to the first-stage CB101. The first-stage index specifying unit 103 receives the distortion amount d_1 (i) indicating the distortion between the audio signal and the i-th code vector from the first-stage distortion calculation unit 102, and then stores the I code vectors stored therein. The instruction signal for outputting the (i + 1) th code vector Y (i + 1) is supplied to the first stage CB101.
[0052]
After the first-stage index specifying unit 103 supplies the instruction signal, the first-stage CB101 outputs the code vector Y (i), and the first-stage distortion calculation unit 102 outputs Y (i) and the quantization target vector F ( The above-described series of processing from calculating the distortion amount d_1 (i) to n) and outputting it to the first-stage index specifying unit 103 is the I type code vector Y () stored in the first-stage CB101. i), i = 1, 2, 3,..., I are repeated, the first-stage index specifying unit 103 receives I distortion amounts d_1 (i), i = 1, 2, 3,. Are collected.
[0053]
When the above iterative processing is completed for the I type code vector Y (i), the first-stage index specifying unit 103 uses the equation (4) to calculate the amount of distortion with the quantization target vector F (n). The index idx_1 of the code vector that minimizes is specified from one of the I indexes.
idx_1 = Min_i [d_1 (1), d1_ (2),…, d_1 (i),…, d_1 (I)]… Equation (4)
Here, Min_I is a function that specifies an index that minimizes d_ (i), i = 1, 2,.
[0054]
Then, the first-stage index specifying unit 103 outputs the specified index to the first-stage CB 101, the divided scaling factor CB 106, and the index totaling unit 110.
[0055]
The first-stage CB101 outputs the code vector Y (idx_1) corresponding to the index supplied from the first-stage index specifying unit 103 to the second-stage target calculation unit 104, thereby completing the first-stage VQ process. To do.
[0056]
In the vector quantization apparatus of the present embodiment, in the second-stage VQ processing unit of the vector quantization of the two-stage configuration, a split-type second-stage codebook (hereinafter referred to as a split-type second-stage CB) 15; Vector quantization is performed using two types of codebooks of the divisional scaling factor CB106 (hereinafter referred to as the divisional scaling factor CB).
[0057]
The divided second-stage CB 105 is a low-order code vector composed of elements of the 1st to kth orders of the lower order among the pth orders.
X_low (j) = [x_low_1 (j), x_low_2 (j),…, x_low_k (j)]… Equation (5)
Is composed of low-order CBs that store J types (j = 1, 2, 3,..., J in Equation 5) and high-order elements from p + 1 to k + 1 to p-order. Code vector

Is a divided codebook consisting of two codebooks with high-order CBs stored in M types (m = 1, 2, 3,..., M in equation (6)).
[0058]
The split-type second-stage CB 105 generates two higher-order code vectors and lower-order code vectors corresponding to the instruction signal supplied from the second-stage index specifying unit 109 (indicating the index of the code vector to be output). The result is output to the stage candidate vector generator 107.
[0059]
Note that the number of code vectors stored in the low-order CB and the high-order CB is the CELP speech coding / decoding device having a bit rate of 4 kbps, and the following LSF parameter is set to p = 10 as a spectrum envelope parameter. When using, it is preferable to set k = 5 and J = M = 64.
[0060]
On the other hand, the division type scaling factor CB106 stores the same type I two-dimensional vector as the number of code vectors stored in the first stage CB101. This two-dimensional vector is a vector represented by Expression (7).
S (i) = [s_low (i), s_high (i)], i = 1,2,3, ..., I (7)
Here, s_low (i) indicates a low-order scaling factor, and s_high (i) indicates a high-order scaling factor.
[0061]
Then, the division type scaling factor CB 106 outputs the division type (two-dimensional vector) scaling factor corresponding to idx_1 supplied from the first stage index specifying unit 103 to the second stage candidate vector generator 107. This division type scaling factor is expressed by Equation (8).
S (idx_1) = [s_low (idx_1), s_high (idx_1)] ... Formula (8)
Here, s_low (idx_1) indicates a low-order scaling factor, and s_high (idx_1) indicates a high-order scaling factor.
[0062]
In the second-stage VQ processing including the codebook, the second-stage target calculation unit 104 subtracts the quantization target spectrum of the speech signal by the code vector specified by the first-stage index specifying unit 103, and A quantization error vector generated by the first-stage VQ processing is calculated and output to the second-stage distortion calculation unit 108.
[0063]
Here, the quantization error vector is a vector represented by Expression (9),
G (n) = [g1 (n), g2 (n), g3 (n),…, gp (n)]… Equation (9)
The quantization error vector is obtained by Expression (10).

Next, the second-stage index specifying unit 109 outputs the index (j, m) of the high-order code vector and the low-order code vector to the split-type second-stage CB 105.
[0064]
The split-type second-stage CB 105 generates the second-stage candidate vectors from the code vectors X_low (j) and X_high (m) corresponding to the index (j, m) supplied from the second-stage index specifying unit 109. Output to the unit 107.
[0065]
Second stage candidate vector generator 107 multiplies the high-order code vector by a high-order scaling factor, and multiplies the low-order code vector by a low-order scaling factor. Second-stage candidate vector generator 107 combines the higher-order code vector and the lower-order code vector that have been multiplied by the scaling factor to generate a candidate vector, and outputs the candidate vector to second-stage distortion calculation section 108.
[0066]
Specifically, the second-stage candidate vector generator 107 includes a division type (two-dimensional vector) scaling factor supplied from the division-type scaling factor CB106, and a low-order and high-order supplied from the division type second-stage CB105. A candidate vector X (j, m) corresponding to the index (j, m) is generated for each next code vector using Expression (11), and is output to the second-stage distortion calculation unit 108.

[0067]
The second stage distortion calculation unit 108 includes the target vector G (n) of the second stage VQ processing unit supplied from the second stage target calculation unit 104 and the candidate vector X generated by the second stage candidate vector generator 107. The amount of distortion between (j, m) is calculated from equation (12), and is output to the second-stage index specifying unit 109.
d_2 (j, m) = dist (G (n), X (j, m))… Equation (12)
Note that the details of the distortion scale used in Expression (12) are the same as Expression (3) and are omitted, but as disclosed in Document 3 and Document 5, weighted 2 using the calculated weight coefficient is used. It is preferable to use a multiplication error.
[0068]
After receiving the distortion amount d_2 (j, m) from the second-stage distortion calculation unit 108, the second-stage index specifying unit 109 next calculates the distortion amount among the indexes having J × M combinations. The division-type second-stage CB 105 is instructed to output a code vector corresponding to a combination of unindexed indexes (for example, (j + 1, m)).
[0069]
After the second-stage index specifying unit 109 supplies the instruction signal, the division-type second-stage CB 105 outputs the code vector, and the second-stage candidate vector generator 107 outputs the division type (output from the division-type scaling factor CB. A candidate vector X (j, m) is generated using a scaling factor of (two-dimensional vector) and the code vector.
[0070]
Then, the second-stage distortion calculation unit 108 calculates a distortion amount d_2 (j, m) between the quantization target vector G (n) and the X (j, m), and sends it to the second-stage index specifying unit 109. The above-described series of processing until output is performed for all combinations of indexes of the codebooks constituting the split type second stage CB 105 (j = 1, 2, 3,..., J, m = 1, 2, 3,... M ) Is repeated, and the second-stage index specifying unit 109 performs J × M distortion amounts d_2 (j, m), j = 1,2,3,..., J, m = 1,2,3,. Collect.
[0071]
Then, when the above iterative process is completed, the second-stage index specifying unit 109 uses a formula (13) to calculate candidate vectors that minimize the distortion amount with the second-stage quantization target vector G (n). The combination of indexes is specified and output to the index totaling unit 110.

Here, Min_j, m is a function that specifies an index that minimizes d_ (j, m), j = 1, 2,..., J, m = 1, 2,.
[0072]
The second-stage index specifying unit 109 specifies the index combination (idx_2low, idx_2high) of this candidate vector and outputs it to the index totaling unit 110, whereby the second-stage VQ processing is completed.
[0073]
After the second-stage VQ processing, the index totaling unit 110 totals the index inx_d1 received from the first-stage index specifying unit 103 and the indexes (idx_2low, idx_2high) received from the second-stage index specifying unit 109, and the code information Output as L.
[0074]
With the process of the above procedure, the vector quantization process with a two-stage configuration in the encoding process ends.
[0075]
Next, the high-order code vector and low-order code vector scaling processing for the vector quantization apparatus 100 will be described. FIG. 2 is a block diagram showing a part of the configuration of the vector quantization apparatus according to Embodiment 1 of the present invention.
[0076]
In FIG. 2, the divided second-stage CB 105 is mainly composed of a high-order code vector CB 151 and a low-order code vector CB 152. The divided scaling factor CB106 is mainly composed of a high-order scaling factor CB161 and a low-order scaling factor CB162. The second stage candidate vector generator 107 is mainly composed of a multiplier 171, a multiplier 172, and an integrated vector synthesis unit 173.
[0077]
The high-order code vector CB 151 outputs a high-order code vector corresponding to the instruction signal supplied from the second-stage index specifying unit 109 to the multiplier 171.
[0078]
The higher-order scaling factor CB161 receives the index of the code vector specified in the first-stage VQ processing from the first-stage index specifying unit 103. Then, the high-order scaling factor CB161 outputs to the multiplier 171 a high-order scaling factor that multiplies the high-order code vector from the identified code vector index.
[0079]
The multiplier 171 multiplies the high-order code vector by a high-order scaling factor, and outputs the multiplication result to the integrated vector synthesis unit 173.
[0080]
Low-order code vector CB 152 outputs a low-order code vector corresponding to the instruction signal supplied from second-stage index specifying unit 109 to multiplier 172.
[0081]
The low-order scaling factor CB162 receives the index of the code vector specified in the first-stage VQ processing from the first-stage index specifying unit 103. Then, the low-order scaling factor CB 162 outputs a low-order scaling factor for multiplying the low-order code vector from the index of the specified code vector to the multiplier 172.
[0082]
Multiplier 172 multiplies the low-order code vector by a low-order scaling factor, and outputs the multiplication result to integrated vector synthesis section 173.
[0083]
The integrated vector combining unit 173 combines the components of the high-order code vector and the low-order code vector multiplied by the scaling factor, and outputs the combined vector to the second-stage distortion calculation unit 108.
[0084]
As described above, the vector quantization apparatus according to the present embodiment can reduce quantization distortion by multiplying individual scaling factors for each component of the code vector in multi-stage vector quantization.
[0085]
Next, a vector quantization process for decoding a signal encoded by the vector quantization apparatus in FIG. 1 will be described in detail. FIG. 3 is a block diagram showing an example of the configuration of the vector quantization apparatus according to Embodiment 1 of the present invention.
[0086]
The vector quantization apparatus 300 in FIG. 3 includes an index decomposing unit 301, a first stage CB302, a divided scaling factor CB303, a divided second stage CB304, a second stage decoded vector generator 305, and an adder 306. And mainly consists of Note that the first stage CB302 in FIG. 3 is the same as the first stage CB101, the split type scaling factor CB303 is the same as the split type scaling factor CB106, and the split type second stage CB304 is the split type second stage CB105. Is the same.
[0087]
In the decoding process of FIG. 3, first, code information L output by the vector quantization apparatus of FIG. 1 is input to the index decomposing unit 301.
[0088]
The index decomposing unit 301 converts the supplied code information L into a code vector index idx_1 that minimizes the amount of distortion with the quantization target vector F (n), and a second-stage quantization target vector G (n). Is divided into index combinations (idx_2low, idx_2high) of candidate vectors that minimize the amount of distortion, and idx_1 is output to the first stage CB302 and the division type scaling factor CB303, and (idx_2low, idx_2high) is divided into the division type second stage CB304. Output to.
[0089]
The first-stage CB 302 outputs the first-stage decoded code vector Y (idx_1) corresponding to idx_1 supplied from the index decomposing unit 301 to the adder 306.
[0090]
The division type scaling factor CB 303 outputs the division type (two-dimensional vector) decoding scaling factor corresponding to idx_1 supplied from the index decomposing unit 301 to the second-stage decoded vector generator 305. Here, the decoding scaling factor is a factor represented by Expression (14).
S (idx_1) = [s_low (idx_1), s_high (idx_1)] ... Formula (14)
Here, s_low (idx_1) indicates a low-order scaling factor, and s_high (idx_1) indicates a high-order scaling factor.
[0091]
The split-type second-stage CB 304 receives the low-order code vector (X_low (idx_2low)) and the high-order code vector (X_high (idx_2high)) corresponding to (idx_2low, idx_2high) supplied from the index decomposition unit 301 in two stages. The result is output to the eye decoding vector generator 305.
[0092]
The second-stage decoded vector generator 305 includes a division-type (two-dimensional vector) decoding scaling factor supplied from the division-type scaling factor CB303, and a low-order code vector and a high-order code supplied from the division-type second-stage CB304. A second-stage decoded vector X (idx_2low, idx_2high) is generated from the vector and output to the adder 306.
[0093]
Specifically, the split-type second-stage CB 304 generates a second-stage decoded vector X (idx_2low, idx_2high) corresponding to the index (idx_2low, idx_2high) using Expression (15) and outputs it to the adder 306.

[0094]
Finally, the adder 306 receives the first-stage decoded code vector Y (idx_1) supplied from the first-stage CB302 and the second-stage decoded vector X (idx_2low, idx_2high) is added to the vector to obtain a decoded vector F ′ (n). Equation (16) shows the vector addition.
F ′ (n) = Y (idx_1) + X (idx_2low, idx_2high) (16)
[0095]
As described above, the vector quantization apparatus according to the present embodiment, in multi-stage vector quantization, multiplies each scaling factor for each code vector component and multiplies each signal by a method that reduces quantization distortion. Can be decrypted.
[0096]
As described above, according to the vector quantization apparatus of the present embodiment, in the vector quantization of the multistage configuration, when the vector quantization processing units in the second and subsequent stages are accompanied by the divided codebook, By providing a vector codebook that stores the division type (vector type) scaling factor so as to be compatible with the division configuration, adaptive control of the contribution of the code vector in the second and subsequent stages in the entire decoded vector is performed with high accuracy. can do.
[0097]
That is, it is possible to obtain an operation and effect that the quantization distortion can be reduced as compared with the case of using the conventional technique described in Document 4.
[0098]
In addition, in the vector quantization apparatus according to the present embodiment, the target vector can be obtained with a small amount of data by associating the scaling factor to be individually multiplied for each code vector component with the preceding code vector in the multi-stage vector quantization. Vector quantization can be performed.
[0099]
Note that the code vectors stored in the respective codebooks of the first stage CB 101 or 302, the division type scaling factor CB 106 or 303, and the division type second stage CB 105 or 304 according to the present embodiment are described in Reference 6 (Y. Linde, A. Buzo, RM Gray, "An algorithm for Vector Quantizer Design", IEEE trans. Comm. Vol. COM-28, No. 1, pp84-95, Jan., 1980), It is acquired in advance by a learning process using the Lloyd algorithm disclosed in Reference 7 (SP Lloyd, “Least Square Quantization in PCM”, IEEE trans. Information Theory, Vol. IT-28, pp.129-137, 1982). It is suitable to keep.
[0100]
In addition, each element ([s_low (i), s_high (i)], i = 1, 2, 3, ..., I) of the division type (vector type) scaling factor (S (i) in Equation 7) is As a result of the first-term learning, a value in the range of 0.5 or more and 2.0 or less is more preferable.
[0101]
Further, in the present embodiment, a single optimum index (and a single optimum first stage code vector corresponding to the index) is specified in the first stage VQ process, and one stage in the second stage VQ process. A unique second-stage target vector obtained by the difference between the first quantization target vector and the only optimal first-stage code vector specified in the first-stage VQ processing is used using a divided second-stage codebook. Although the case of further vector quantization has been described, the number of second stage target vectors is not particularly limited.
[0102]
For example, a plurality of indexes (and code vectors corresponding to the indexes) specified in the first-stage VQ processing are used, and in the second-stage VQ processing, the first-stage quantization target vector and the first-stage VQ process The second-stage target vector obtained by the difference from the plurality of first-stage code vectors identified in the VQ process is further vector quantized using the divided second-stage codebook, and the second-stage VQ process The combination information of the optimal index of the first-stage VQ and the optimal index of the second-stage VQ that minimizes the generated vector quantization error may be uniquely specified. Also in this case, the present embodiment can be applied, and similar effects and actions can be obtained.
[0103]
Further, in the present embodiment, the divided second-stage CB 105 or 304 and the divided scaling factor CB 106 or 303 include low-order components from 1 to k order among p-order vector components, and k + 1 to Although detailed description has been given of the case where vector quantization is performed by dividing into two components consisting of higher-order components up to the p-th order, the number of vectors to be divided is not particularly limited.
[0104]
For example, the present invention also applies to the case where the division type second stage CB 105 or 304 and the division type scaling factor CB 106 or 303 include CBs of three or more vector components, and vector quantization is performed by dividing into three or more vector components. The embodiment can be applied by the same method. Also in this case, the same actions and effects as those of the above embodiment can be obtained.
[0105]
Further, in the present embodiment, a case has been described in which the codebook division number of the division type second-stage CB and the division number (vector dimension) of the scaling factor CB are both. The number of book divisions and the number of divisions of the scaling factor CB may not be the same.
[0106]
A division configuration other than the above description, for example, the number of divisions of the second-stage codebook is set to 1 (substantially non-division), the number of divisions of the scaling factor is set to 10, and 10 kinds of elements for each element of the second-stage code vector A mode in which scaling factors are multiplied, or the number of divisions of the second-stage codebook is set to 2, the number of divisions of the scaling factor is set to 5, and the elements of the second-stage code vector are grouped every second order from the lowest order to 5 The present invention can also be applied to a form of multiplying types of scaling factors. In this case, the same effect / action can be obtained.
[0107]
Further, in the present embodiment, a case is described in which the division type scaling factor CB is applied to the second stage VQ processing unit of the vector quantizer in which the first stage CB is a non-division type and the second stage CB division type. However, the number of stages to which the divided scaling factor CB is applied is not particularly limited.
[0108]
For example, assuming a multi-stage vector quantizer with three or more stages K, if the k-th (where k <K) codebook is a non-division type, the same method as in the present embodiment Thus, it is possible to adaptively control the contribution of the (k + 1) -th stage code vector in the entire decoded vector using the index specified by the k-th stage VQ processing. Also in this case, the same effect / action can be obtained.
[0109]
Further, in a multi-stage vector quantizer having three or more stages K, even if the k-th (where k <K) codebook is a division type, the division type scaling factor CB includes the division type scaling factor CB. J × M types are stored, and a division type (vector) scaling factor is selected according to the index combination number (corresponding to j × M + m in the present embodiment) specified by the VQ processing at the k-th stage By doing so, it is possible to control the contribution of the (k + 1) -th stage code vector occupying the entire decoding vector in accordance with the index combination number specified by the k-th stage VQ processing. In this case, the same action and effect can be obtained.
[0110]
In the description of the present embodiment, the subsequent-stage scaling factor is determined from the index information specified in the previous-stage VQ process. However, the previous-stage scaling factor may be determined from the result of the subsequent-stage VQ process. Specifically, in the above description, in a multi-stage vector quantizer having three or more stages K, the scaling factor for multiplying the k-th code vector from the index information specified by the (k−1) -stage VQ process. Only the form of selecting is described.
[0111]
Here, it is also possible to select a scaling factor by which the first-stage code vector is multiplied by a plurality of indexes specified in the VQ processing up to the (k−1) -th stage. In this case, the same effect / action can be obtained.
[0112]
(Embodiment 2)
In the first embodiment, the case where the spectral envelope parameter is directly input to the vector quantization apparatus as the quantization target (F (n) in Expression (2)) has been described in detail. CELP with a bit rate of 4 kbps When configuring a speech encoding / decoding device, it is necessary to more efficiently vector-quantize spectral parameters. In the second embodiment, an example will be described in which vector quantization is performed using both the motion prediction vector quantization technique and the average value difference vector quantization technique.
[0113]
FIG. 4 is a block diagram showing an example of the configuration of the vector quantization apparatus according to Embodiment 2 of the present invention.
[0114]
4 includes an MA prediction coefficient vector generation unit 401, an average value storage unit 402, a difference unit 403, a divider 404, and a vector quantization device 100, which have been processed in the past. The prediction vector obtained by multiplying the decoded vector by the MA (Moving Average) prediction coefficient vector and the average vector of the spectrum envelope parameter are vector-differed from the spectrum envelope parameter, and the vector obtained by the vector difference calculation is the prediction coefficient. 1 is different from the vector quantization apparatus of FIG. 1 in that a vector obtained by dividing the vector by the current processing frame component is used as a quantization target vector.
[0115]
Vector quantization apparatus 100 outputs the decoded vector to MA prediction coefficient vector generation unit 401.
[0116]
The MA prediction coefficient vector generation unit 401 generates a prediction vector by multiplying a decoding vector generated in the past and an MA (Moving Average) prediction coefficient vector, and outputs the prediction vector to the difference unit 403.
[0117]
The average value storage unit 402 stores an average vector of spectrum envelope parameters calculated in advance based on the learning data, and outputs the stored average vector to the differentiator 403.
[0118]
The difference unit 403 subtracts the prediction vector and the average vector from the spectrum envelope parameter, and outputs the obtained difference vector to the divider 404.
[0119]
The divider 404 divides the difference vector by the prediction coefficient vector, and outputs the division result to the vector quantization apparatus 100 as a quantization target vector. In the step of calculating the quantization target vector, in order to reduce the amount of calculation, the reciprocal vector of the prediction coefficient vector is calculated in advance and stored in the memory, and the reciprocal vector of the prediction coefficient vector stored outside the period is stored. And the difference vector can be multiplied and the multiplication result can be output to the vector quantization apparatus 100 as a quantization target vector, which is more preferable in terms of reducing the amount of calculation.
[0120]
The vector quantization apparatus 100 vector quantizes the quantization target vector output from the divider 404.
[0121]
As described above, according to the vector quantization apparatus of the present embodiment, the prediction vector obtained by multiplying the decoded vector of the past (3 frames) and the MA prediction coefficient vector, and the average vector of the spectrum envelope parameters, A vector difference is obtained from a spectrum envelope parameter, and a vector obtained by dividing the vector obtained by the vector difference operation by a current processing frame component of a prediction coefficient vector is used as a quantization target vector as an input of a vector quantization apparatus, thereby obtaining a spectrum. The parameters can be efficiently vector quantized.
[0122]
Next, the vector quantization decoding process corresponding to the vector quantization apparatus (or method) of FIG. 4 will be described in detail. FIG. 5 is a block diagram showing an example of the configuration of the vector quantization apparatus according to Embodiment 2 of the present invention.
[0123]
A vector quantization apparatus 500 in FIG. 5 includes a vector quantization apparatus 300, a multiplier 501, and an adder 502. The vector quantization apparatus 500 performs the current quantization of the prediction coefficient vector on the vector decoded by the vector quantization process of the vector quantization apparatus 300. 3 is different from the vector quantization apparatus of FIG. 3 in that the processing frame component is multiplied, and the result of the multiplication is added to the vector of the prediction vector and the average vector of the spectral envelope parameters.
[0124]
Vector quantization apparatus 300 decodes the signal encoded in vector quantization apparatus 100 and outputs the decoded vector to multiplier 501.
[0125]
Multiplier 501 multiplies the vector decoded by vector quantization apparatus 300 and the current processing frame component of the prediction coefficient vector, and outputs the multiplication result vector to adder 502.
[0126]
The adder 502 adds the prediction vector and the average vector of the spectral envelope parameters to the multiplication result of the multiplier 501, and outputs the addition result as a decoding result.
[0127]
Next, the operation of the vector quantization apparatus 500 will be described. The vector quantization apparatus 500 creates a quantization target vector using Expression (17).

Here, F ″ [n] is a combination of the third-order MA (Moving Average) prediction vector quantization technique, the average difference vector quantization technique, and the decoder described in the first embodiment. This is a decoding vector finally generated by the decoder. Also, idx_ma in the above description is a set number of a prediction coefficient vector specified on the basis of quantization distortion minimization on the vector quantizer side when a plurality of sets of prediction coefficient vectors are prepared.
[0128]
The vector obtained by multiplying F ′ (n) of Formula 16 of the first embodiment by the current processing frame component (MA [idx_ma] [0]) of the prediction coefficient is added to the decoded vector (F ′ ( nt), t = 1,2,3) and the MA prediction coefficient (MA [idx_ma] [t], t = 1,2,3) multiplied by the prediction vector (Σt = 1,2,3 MA [ idx_ma] [t] · F ′ (nt)) and the average vector (Y_AVE) of the spectral envelope parameters are added.
[0129]
As described above, the vector quantization apparatus according to the present embodiment can decode a vector quantized signal by using the average value difference type vector quantization technique together.
[0130]
(Embodiment 3)
In the first embodiment, the number of code vectors stored in the preceding codebook when the scaling factor assigned the same index as that specified during the preceding VQ processing is called from the divided scaling factor CB (in the above description, The number of division type (vector type) scaling factors stored in the division type scaling factor CB needs to be the same.
[0131]
In the third embodiment, the step of associating each of the I code vectors stored in the preceding codebook with a smaller number of clusters than I (each of the I code vectors is selected from among the smaller number of clusters). A step for determining whether or not it belongs to a cluster), and the division type (vector) scaling factor to be called is adaptively controlled to the number of a small number of clusters to which the index specified in the preceding VQ processing belongs. An example in which the number of division type (vector type) scaling factors stored in the division type scaling factor CB is reduced to the same number as the number of clusters smaller than I will be described.
[0132]
FIG. 6 is a block diagram showing an example of the configuration of the vector quantization apparatus according to Embodiment 3 of the present invention. 1 identical to those in FIG. 1 are assigned the same reference numerals as in FIG. 1, and detailed descriptions thereof are omitted.
[0133]
A vector quantization apparatus 600 in FIG. 6 includes a conversion table 601, a converter 602, and a division type scaling factor CB603, and a codebook code vector used for encoding at the preceding stage and a scaling smaller than the number of code vectors. 1 is different from the vector quantization apparatus in FIG. 1 in that the factors are associated with each other and the scaling factor is multiplied by the code vector divided into a plurality of components.
[0134]
The first-stage index specifying unit 103 outputs the specified index to the first-stage CB 101, the converter 602, and the index totaling unit 110.
[0135]
The conversion table 601 stores I code vectors stored in the preceding codebook in association with a smaller number of cluster indexes than I.
[0136]
The converter 602 refers to the conversion table 601, converts the index specified by the first-stage index specifying unit 103 into a corresponding cluster index, and outputs the converted clustering factor CB603.
[0137]
The division type scaling factor CB603 stores the same two types of two-dimensional vectors as the number of code vectors stored in the first stage CB101. Then, the division type scaling factor CB 603 outputs the division type (two-dimensional vector) scaling factor supplied from the converter 602 and corresponding to the cluster index to the second stage candidate vector generator 107.
[0138]
Next, the conversion table 601 will be described. FIG. 7 is a diagram showing an example of the conversion table in the present embodiment.
[0139]
In FIG. 7, the index and the cluster index are associated with each other. For example, index # 01 and cluster index # 11 are associated with each other. Similarly, index # 02 is associated with cluster index # 11, and index # 03 is associated with cluster index # 11. Then, index # 04 and cluster index # 21 are associated with each other.
[0140]
The converter 602 refers to the conversion table shown in FIG. 7 and converts the index into a cluster index.
[0141]
As described above, according to the vector quantization apparatus of the present embodiment, the code book code vector used for the preceding encoding is associated with a scaling factor smaller than the number of code vectors, By performing the encoding by multiplying the code vector divided into the components, the number of scaling factors can be reduced, and the encoding of the scaling factors can be performed by storing them in a small storage area. Note that the conversion table of FIG. 7 in the above description can be replaced by a program process involving conditional branch processing, and this is more preferable from the viewpoint of reducing the memory capacity that increases to store the conversion table. Is preferred.
[0142]
Next, a vector quantization process for decoding a signal encoded by the vector quantization apparatus in FIG. 6 will be described in detail. FIG. 8 is a block diagram showing an example of the configuration of the vector quantization apparatus according to Embodiment 3 of the present invention.
[0143]
The vector quantization apparatus in FIG. 8 includes a conversion table 801, a converter 802, and a division-type scaling factor CB803, and a codebook code vector used for encoding at the preceding stage and a scaling factor smaller than the number of code vectors. Is different from the vector quantization apparatus of FIG. 3 in that decoding is performed by multiplying the scaling factor by a code vector divided into a plurality of components.
[0144]
The index decomposing unit 301 uses the code information L supplied to the code vector index that minimizes the amount of distortion with the quantization target vector and the candidate vector that minimizes the amount of distortion with the second-stage quantization target vector. The code vector index is output to the first-stage CB 302 and the division type scaling factor CB 803, and the candidate vector index combination is output to the converter 802.
[0145]
The first-stage CB 302 outputs the first-stage decoded code vector corresponding to idx_1 supplied from the index decomposing unit 301 to the adder 306.
[0146]
The conversion table 801 stores each of the I code vectors stored in the preceding codebook in association with a smaller number of cluster indexes than I. For example, the conversion table 801 stores the code vector and the cluster index shown in FIG. 7 in association with each other.
[0147]
The converter 802 refers to the conversion table 801, converts the index specified by the first-stage index specifying unit 103 into a corresponding cluster index, and outputs the converted clustering factor CB803.
[0148]
The division type scaling factor CB 803 stores the same type I two-dimensional vector as the number of code vectors stored in the first stage CB 302. Then, the divided scaling factor CB 803 outputs a divided (two-dimensional vector) scaling factor corresponding to the code vector index supplied from the first-stage index specifying unit 103 to the second-stage decoded vector generator 305.
[0149]
The divided second-stage CB 304 outputs the low-order code vector and the high-order code vector corresponding to the combination of the index of the candidate vectors supplied from the index decomposing unit 301 to the second-stage decoded vector generator 305.
[0150]
The second-stage decoded vector generator 305 includes a division-type (two-dimensional vector) decoding scaling factor supplied from the division-type scaling factor CB803, and a low-order code vector and a high-order code supplied from the division-type second-stage CB304. A second-stage decoded vector is generated from the vector and output to the adder 306.
[0151]
Finally, the adder 306 adds the first-stage decoded code vector supplied from the first-stage CB302 and the second-stage decoded vector supplied from the second-stage decoded vector generator 305, and adds the decoded vector. Get.
[0152]
Thus, according to the vector quantization apparatus of the present embodiment, the code book code vector used for the preceding decoding is associated with a scaling factor that is smaller than the number of code vectors, By multiplying the code vector divided into components, it is possible to decode a signal encoded by performing vector quantization using a scaling factor smaller than the number of code vectors.
[0153]
Also, from the process of classifying the characteristics (for example, voiced strength information) of the audio signal in the current processing frame section into a small number of classes, and from the past several frames of the audio signal (or code information for expressing it) If a process for classifying the dynamic variation information up to the current processing frame into a small number of classes is further provided, a division type (vector type) scaling factor is adapted to the class classification result of the further provided processes. Can be called from the division type scaling factor CB. In this case, the number of class classifications by the process in which the number of division type (vector type) scaling factors stored in the division type scaling factor CB is separately provided. Can be reduced to the same number.
[0154]
(Embodiment 4)
In the fourth embodiment, an example in which the vector quantization apparatus according to any one of the first to third embodiments is mounted on a transmission apparatus and a reception apparatus as a speech encoding apparatus and a speech decoding apparatus and used for communication. Will be described.
[0155]
FIG. 9 is a block diagram showing configurations of an audio signal transmitting apparatus and a receiving apparatus according to Embodiment 4 of the present invention.
[0156]
9 mainly includes an input unit 901, an A / D converter 902, a speech encoding device 903, an RF modulator 904, and a transmission antenna 905. 9 mainly includes a receiving antenna 951, an RF demodulator 952, a speech decoding device 953, a D / A converter 954, and an output unit 955.
[0157]
In the figure, an audio signal is converted into an electrical signal by an input unit 901 and then output to an A / D converter 902. The A / D converter 902 converts the (analog) signal output from the input unit 901 into a digital signal and outputs the digital signal to the speech encoding device 903. Speech encoding apparatus 903 includes the vector quantization apparatus described in any of the above embodiments, and encodes and encodes a digital speech signal output from A / D converter 902 using a speech encoding method to be described later. Information is output to the RF modulator 904. The RF modulator 904 converts the audio encoded information output from the audio encoding device 903 into a signal to be transmitted on a propagation medium such as a radio wave and outputs the signal to the transmission antenna 905. The transmission antenna 905 transmits the output signal output from the RF modulator 904 as a radio wave (RF signal).
[0158]
The RF signal is received by the receiving antenna 951 and output to the RF demodulator 952. Note that the RF signal in the figure is an RF signal viewed from the receiving side, and is exactly the same as the RF signal if there is no signal attenuation or noise superposition in the propagation path. The RF demodulator 952 demodulates speech coding information from the RF signal output from the receiving antenna 951 and outputs the demodulated speech information to the speech decoding apparatus 953. Speech decoding apparatus 953 includes the vector quantization apparatus described in any of the above embodiments, and decodes a speech signal from speech encoded information output from RF demodulator 952 using a speech decoding method described later. The data is output to the D / A converter 954. The D / A converter 954 converts the digital audio signal output from the audio decoding device 953 into an analog electrical signal and outputs it to the output unit 955. The output unit 955 converts the electrical signal into air vibration and outputs it as a sound wave so that it can be heard by the human ear.
[0159]
By including at least one of the above-described audio signal transmitting apparatus and receiving apparatus, a base station apparatus and a mobile terminal apparatus in a mobile communication system can be configured.
[0160]
The voice signal transmitting apparatus 900 is characterized by the voice encoding apparatus 903. FIG. 10 is a block diagram showing a configuration of speech encoding apparatus 903. The speech coding apparatus 903 in FIG. 10 includes a preprocessing unit 1001, an LPC analysis unit 1002, an LPC quantization unit 1003, a synthesis filter 1004, an adder 1005, an adaptive excitation codebook 1006, and a quantization gain generation. It mainly includes a multiplier 1007, a fixed excitation codebook 1008, a multiplier 1009, a multiplier 1010, an adder 1011, an auditory weighting unit 1012, a parameter determination unit 1013, and a multiplexer 1014.
[0161]
10, the input audio signal output from the A / D converter 902 in FIG. 9 is input to the preprocessing unit 1001. The preprocessing unit 1001 performs a waveform shaping process and a pre-emphasis process that lead to performance improvement of a high-pass filter process or a subsequent encoding process that removes a DC component from an input audio signal, and an LPC analysis unit that processes the processed audio signal (Xin) 1002, the adder 1005, and the parameter determination unit 1013. The LPC analysis unit 1002 performs linear prediction analysis using Xin, and outputs an analysis result (linear prediction coefficient) to the LPC quantization unit 1003.
[0162]
The LPC quantization unit 1003 converts the LPC coefficient output from the LPC analysis unit 1002 into an LSF parameter, and outputs the LSF parameter to the vector quantization apparatus 100. The LSF parameter obtained by the conversion is input as a quantization target vector to the vector quantization apparatus 100 described in the first embodiment. Then, the signal output from the vector quantization apparatus described in Embodiment 1 is output to multiplexer 1014 as an LPC code (L) obtained by vector quantization.
[0163]
Further, LPC quantization section 1003 obtains a decoded spectral envelope parameter in the LSF region by the spectral envelope parameter decoding method shown in Embodiment 1, and decodes the obtained decoded spectral envelope parameter into a decoded LPC coefficient. And the decoded LPC coefficient obtained by the conversion is output to the synthesis filter 1004.
[0164]
The synthesis filter 1004 performs filter synthesis using the decoded LPC coefficient and the driving sound source output from the adder 1011, and outputs a synthesized signal to the adder 1005.
[0165]
The adder 1005 calculates an error signal between the Xin and the combined signal and outputs the error signal to the auditory weighting unit 1012. The auditory weighting unit 1012 performs auditory weighting on the error signal output from the adder 1005, calculates distortion between the Xin and the synthesized signal in the auditory weighting region, and outputs the distortion to the parameter determining unit 1013. .
[0166]
The parameter determination unit 1013 determines the signals generated in the adaptive excitation codebook 1006, the fixed excitation codebook 1008, and the quantization gain generator 1007 so that the coding distortion output from the perceptual weighting unit 1012 is minimized. . In addition to minimizing the coding distortion output from the perceptual weighting unit 1012, by determining the signal to be generated from the three means by using another coding distortion using the Xin together, Furthermore, the encoding performance can be improved.
[0167]
The adaptive excitation codebook 1006 buffers the excitation signal output by the adder 1011 in the past, cuts out the adaptive excitation vector from the position specified by the signal (A) output from the parameter determination unit 1013, and multiplier 1009 Output to.
[0168]
Fixed excitation codebook 1008 outputs a vector having a shape specified by signal (F) output from parameter determining section 1013 to multiplier 1010.
[0169]
The quantization gain generator 1007 outputs the adaptive excitation gain and the fixed excitation gain specified by the signal (G) output from the parameter determination unit 1013 to the multiplier 1009 and the multiplier 1010, respectively.
[0170]
The multiplier 1009 multiplies the quantized adaptive excitation gain output from the quantization gain generator 1007 by the adaptive excitation vector output from the adaptive excitation codebook 1006, and outputs the multiplication result to the adder 1011. Multiplier 1010 multiplies the quantized fixed excitation gain output from quantization gain generator 1007 by the fixed excitation vector output from fixed excitation codebook 1008, and outputs the multiplication result to adder 1011.
[0171]
The adder 1011 receives the adaptive excitation vector after gain multiplication from the multiplier 1009 and also receives the fixed excitation vector from the multiplier 1010, and adds the adaptive excitation vector and the fixed excitation vector. Adder 1011 outputs the vector addition result to synthesis filter 1004 and adaptive excitation codebook 1006.
[0172]
Finally, the multiplexer 1014 represents the code L representing the quantized LPC from the LPC quantizing unit 1003, the code A representing the adaptive excitation vector, the code F representing the fixed excitation vector, and the quantization gain from the parameter determining unit 1013. Each of the codes G is input, and these pieces of information are multiplexed and output to the transmission line as encoded information.
[0173]
Next, details of speech decoding apparatus 953 will be described. FIG. 11 is a block diagram showing an internal configuration of speech decoding apparatus 953 in FIG.
[0174]
In FIG. 11, the encoded information output from the RF demodulator 952 is separated into individual encoded information by the multiplexed separator 1101.
[0175]
The separated LPC code L is output to the LPC decoder 1102, the separated adaptive excitation vector code A is output to the adaptive excitation codebook 1105, and the separated excitation gain code G is output to the quantization gain generator 1106. The separated fixed excitation vector code F is output to the fixed excitation codebook 1107.
[0176]
The LPC decoder 1102 obtains a decoded spectrum envelope parameter from the code L output from the demultiplexer 1101 by the vector quantization decoding process described in Embodiment 1, and the obtained decoded spectrum Convert envelope parameters to decoded LPC coefficients. Then, the LPC decoder 1102 outputs the decoded LPC coefficient obtained by the conversion to the synthesis filter 1103.
[0177]
The adaptive excitation codebook 1105 extracts an adaptive excitation vector from the position specified by the code A output from the demultiplexer 1101 and outputs it to the multiplier 1108. The fixed excitation codebook 1107 generates a fixed excitation vector specified by the code F output from the demultiplexer 1101 and outputs it to the multiplier 1109.
[0178]
The quantization gain generator 1106 decodes the adaptive excitation vector gain and the fixed excitation vector gain specified by the excitation gain code G output from the demultiplexer 1101, and outputs them to the multiplier 1108 and the multiplier 1109, respectively.
[0179]
Multiplier 1108 multiplies the adaptive code vector by the adaptive code vector gain and outputs the result to adder 1110. Multiplier 1109 multiplies the fixed code vector by the fixed code vector gain and outputs the result to adder 1110.
[0180]
Adder 1110 adds the adaptive excitation vector and the fixed excitation vector after gain multiplication output from multiplier 1108 and multiplier 1109, and outputs the result to synthesis filter 1103.
[0181]
The synthesis filter 1103 performs filter synthesis using a synthesis filter having the decoded LPC coefficient supplied from the LPC decoder 1102 as a filter coefficient, using the excitation vector output from the adder 1110 as a drive signal, and the synthesized signal Is output to the post-processing unit 1104.
[0182]
The post-processing unit 1104 performs processing for improving the subjective quality of speech such as formant enhancement and pitch enhancement, processing for improving the subjective quality of stationary noise, and the like, and outputs the result as a final decoded speech signal To do.
[0183]
As described above, according to the voice transmitting device and the voice receiving device of the present embodiment, in the vector quantization of the multistage configuration, the individual scaling factors are multiplied for each component of the code vector, and the vector quantized signal is transmitted. Thus, communication can be performed by a method of reducing quantization distortion.
[0184]
Further, according to the speech receiving apparatus of the present embodiment, in multi-stage vector quantization, a received signal can be decoded by a method of reducing quantization distortion by multiplying individual scaling factors for each code vector component.
[0185]
In addition, this invention is not limited to the said embodiment, It can change and implement variously. For example, in the above-described embodiment, the case of performing as a vector quantization apparatus has been described.
[0186]
For example, a program for executing the vector quantization method may be stored in advance in a ROM (Read Only Memory), and the program may be operated by a CPU (Central Processor Unit).
[0187]
Further, a program for executing the vector quantization method is stored in a computer-readable storage medium, the program stored in the storage medium is recorded in a RAM (Random Access Memory) of the computer, and the computer is executed according to the program. You may make it operate.
[0188]
【The invention's effect】
As described above, according to the vector quantization apparatus of the present invention, in the vector quantization apparatus having a multi-stage configuration in which the vector quantization in the second and subsequent stages is a codebook division type, the amplitude is also divided (vector type). ), The contribution of the second stage code vector in the entire decoded vector can be adaptively controlled more efficiently, and the quantization distortion can be further reduced.
[Brief description of the drawings]
FIG. 1 is a block diagram showing a configuration of a vector quantization apparatus according to Embodiment 1 of the present invention.
FIG. 2 is a block diagram showing a part of the configuration of the vector quantization apparatus according to the embodiment.
FIG. 3 is a block diagram showing an example of the configuration of the vector quantization apparatus according to the embodiment.
FIG. 4 is a block diagram showing an example of a configuration of a vector quantization apparatus according to Embodiment 2 of the present invention.
FIG. 5 is a block diagram showing an example of the configuration of the vector quantization apparatus according to the embodiment.
FIG. 6 is a block diagram showing an example of the configuration of a vector quantization apparatus according to Embodiment 3 of the present invention.
FIG. 7 is a diagram illustrating an example of a conversion table in the embodiment.
FIG. 8 is a block diagram showing an example of a configuration of a vector quantization apparatus according to Embodiment 3 of the present invention.
FIG. 9 is a block diagram showing configurations of an audio signal transmitting apparatus and a receiving apparatus according to Embodiment 4 of the present invention.
FIG. 10 is a block diagram illustrating a configuration of a speech encoding device.
11 is a block diagram showing an internal configuration of the speech decoding apparatus in FIG. 9;
[Explanation of symbols]
101, 302 1st stage CB
102 First-stage distortion calculation unit
103 1st stage index identification part
104 Second stage target calculation unit
105, 304 Split type 2nd stage CB
106,303 Divided scaling factor CB
107 Second stage candidate vector generator
108 Second-stage distortion calculation unit
109 Second stage index identification part
110 Index totaling department
151 Higher-order code vector CB
152 Low-order code vector CB
161 High-order scaling factor CB
162 Low-order scaling factor CB
171, 172, 501 Multiplier
173 Integrated vector composition unit
301 Index decomposition unit
305 Second stage decoded vector generator
306 Adder
401 MA prediction coefficient vector generation unit
402 Average value storage
403 Differencer
404 Divider
502 adder
601 and 801 conversion tables
602, 802 converter

Claims (6)

The index of the preceding candidate code vector output from the preceding codebook that minimizes the amount of distortion with the spectrum envelope parameter input as the target vector of the preceding vector quantization is specified as the optimal index of the preceding codebook, and the preceding vector A pre-stage vector quantization method for generating a quantization error vector of pre-stage vector quantization by subtracting a pre-stage candidate vector corresponding to the identified optimum index of the pre-stage codebook from a quantization target vector;
The latter-stage vector quantum that specifies the optimum index of the latter-stage lower-order code vector and the latter-stage higher-order code vector output from the latter-stage codebook, which minimizes the distortion amount between the quantization error vector and the latter-stage candidate vector of the preceding-stage vector quantization And
A multi-stage vector quantization method for spectral envelope parameters having:
The amount of distortion in the latter stage vector quantization method is:
A quantization error vector of the preceding vector quantization generated by the preceding vector quantization method;
Subsequent low-order candidate code vector obtained by multiplying the low-order scaling factor output from the division-type scaling factor codebook by the post-stage low-order code vector output from the post-stage codebook and the post-stage height output from the post-stage codebook A subsequent-stage candidate vector obtained by combining a subsequent-stage higher-order candidate code vector obtained by multiplying the next-order code vector by a higher-order scaling factor output from the divided scaling factor codebook,
Calculated based on the difference between
A multistage vector quantization method for spectral envelope parameters. A set of a low-order scaling factor and a high-order scaling factor that multiply the latter-stage lower-order code vector and the latter-stage higher-order code vector, respectively,
A low-order scaling factor and a high-order scaling identified based on the optimal index of the preceding vector quantization among a plurality of sets of low-order scaling factors and high-order scaling factors stored in the split-type scaling factor codebook A set of factors
The multistage vector quantization method for spectral envelope parameters according to claim 1. The index of the preceding candidate code vector output from the preceding codebook that minimizes the amount of distortion with the spectrum envelope parameter input as the target vector of the preceding vector quantization is specified as the optimal index of the preceding codebook, and the preceding vector A pre-stage vector quantization method for generating a quantization error vector of pre-stage vector quantization by subtracting a pre-stage candidate vector corresponding to the identified optimum index of the pre-stage codebook from a quantization target vector;
The quantization error vector of the preceding vector quantization input as the target vector of the succeeding vector quantization is vector quantized using the division type scaling factor codebook, the succeeding low order codebook, and the succeeding high order codebook. A latter stage vector quantization method,
A multi-stage vector quantization method for spectral envelope parameters having:
The latter-stage vector quantization method is:
A split scaling factor codebook providing a set of low and high order scaling factors;
A process of generating a subsequent-stage low-order candidate code vector by multiplying a subsequent-stage low-order code vector supplied from the subsequent-stage low-order codebook by the low-order scaling factor;
A process of generating a subsequent higher-order candidate code vector by multiplying the subsequent higher-order code vector supplied from the subsequent higher-order codebook by the higher-order scaling factor;
A process of generating a candidate vector for subsequent vector quantization by combining the subsequent low-order candidate code vector and the subsequent high-order candidate code vector;
A process of calculating a distortion amount between the target vector of the latter-stage vector quantization and the candidate vector of the latter-stage vector quantization;
A subsequent low-order code vector supplied from the subsequent low-order codebook that minimizes the distortion amount And the index of the subsequent higher order code vector supplied from the subsequent higher order codebook, respectively, as the optimum index of the subsequent lower order codebook and the optimum index of the subsequent higher order codebook;
A multistage vector quantization method for spectral envelope parameters, comprising: A set of a low-order scaling factor and a high-order scaling factor supplied by the split-type scaling factor codebook is:
A low-order scaling factor and a high-order scaling specified based on the optimal index of the preceding vector quantization among a plurality of sets of low-order scaling factors and high-order scaling factors stored in the split-type scaling factor codebook A set of factors
The multistage vector quantization method for spectral envelope parameters according to claim 3. The index of the preceding candidate code vector output from the preceding codebook that minimizes the amount of distortion with the spectrum envelope parameter input as the target vector of the preceding vector quantization is specified as the optimal index of the preceding codebook, and the preceding vector A pre-stage vector quantizing unit that generates a quantization error vector of pre-stage vector quantization by subtracting a pre-stage candidate vector corresponding to the identified optimum index of the pre-stage codebook from a target vector of quantization;
The quantization error vector of the preceding vector quantization input as the target vector of the succeeding vector quantization is vector quantized using the division type scaling factor codebook, the succeeding low order codebook, and the succeeding high order codebook. A latter stage vector quantization unit,
A multistage vector quantizer for spectral envelope parameters having
The latter-stage vector quantization unit is
A split scaling factor codebook that provides a set of low and high order scaling factors;
A subsequent-stage low-order candidate code vector generation unit that generates a subsequent-stage low-order candidate code vector by multiplying the subsequent-stage low-order code vector supplied from the subsequent-stage low-order codebook by the low-order scaling factor;
A subsequent higher-order candidate code vector generation unit that generates a subsequent-order higher-order candidate code vector by multiplying the subsequent-order higher-order code vector supplied from the subsequent-stage higher-order codebook by the higher-order scaling factor;
A candidate vector generation unit that combines the latter-stage lower-order candidate code vector and the latter-stage higher-order candidate code vector to generate a candidate vector for latter-stage vector quantization;
A distortion amount calculation unit that calculates a distortion amount between the target vector of the latter-stage vector quantization and the candidate vector of the latter-stage vector quantization;
An index of a subsequent low-order code vector supplied from the subsequent low-order codebook and an index of a subsequent high-order code vector supplied from the subsequent high-order codebook that minimize the distortion amount, An optimal index specifying unit that specifies the optimal index of the subsequent low-order codebook and the optimal index of the subsequent high-order codebook;
A multistage vector quantization apparatus for spectral envelope parameters, comprising: A set of a low-order scaling factor and a high-order scaling factor supplied by the split-type scaling factor codebook is:
A low-order scaling factor and a high-order scaling specified based on the optimal index of the preceding vector quantization among a plurality of sets of low-order scaling factors and high-order scaling factors stored in the split-type scaling factor codebook A set of factors
The multistage vector quantization apparatus for spectral envelope parameters according to claim 5.

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