JP2002023800A - マルチモード音声符号化装置及び復号化装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】 声道情報と音源情報とに分離して音声信号
を符号化する低ビットレート音声符号化において背景雑
音等の非音声信号に対する品質を確保すること。 【解決手段】 量子化した声道パラメータの静的および
動的特徴を用いて音源情報をマルチモードで符号化し、
復号器側においてもマルチモードの後処理を行うことに
よって、無声音声区間および定常雑音区間の品質を改善
する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、音声信号を符号化
して伝送する移動通信システム等における低ビットレー
ト音声符号化装置、特に音声信号を声道情報と音源情報
とに分離して表現するようなＣＥＬＰ（Code Excited L
inear Prediction）型音声符号化装置等に関するもので
ある。

【０００２】

【従来の技術】ディジタル移動通信や音声蓄積の分野に
おいては、電波や記憶媒体の有効利用のために音声情報
を圧縮し、高能率で符号化するための音声符号化装置が
用いられている。中でもＣＥＬＰ（Code Excited Linea
r Prediction：符号励振線形予測符号化）方式をベース
にした方式が中・低ビットレートにおいて広く実用化さ
れている。ＣＥＬＰの技術については、M.R.Schroeder
and B.S.Atal："Code-Excited Linear Prediction (CEL
P)：High-quality Speech at Very Low Bit Rates"，Pr
oc．ICASSP-85, 25.1.1, pp.937-940, 1985" に示され
ている。

【０００３】ＣＥＬＰ型音声符号化方式は、音声をある
一定のフレーム長（５ｍｓ〜５０ｍｓ程度）に区切り、
各フレーム毎に音声の線形予測を行い、フレーム毎の線
形予測による予測残差（励振信号）を既知の波形からな
る適応符号ベクトルと雑音符号ベクトルを用いて符号化
するものである。適応符号ベクトルは過去に生成した駆
動音源ベクトルを格納している適応符号帳から、雑音符
号ベクトルは予め用意された定められた数の定められた
形状を有するベクトルを格納している雑音符号帳から選
択されて使用される。雑音符号帳に格納される雑音符号
ベクトルには、ランダムな雑音系列のベクトルや何本か
のパルスを異なる位置に配置することによって生成され
るベクトルなどが用いられる。

【０００４】図１３に従来のＣＥＬＰ符号化装置の基本
ブロックの構成例を示す。このＣＥＬＰ符号化装置で
は、入力されたディジタル信号を用いてＬＰＣの分析・
量子化とピッチ探索と雑音符号帳探索と利得符号帳探索
とが行われ、量子化ＬＰＣ符号（Ｌ）とピッチ周期
（Ｐ）と雑音符号帳インデックス（Ｓ）と利得符号帳イ
ンデックス（Ｇ）とが復号器に伝送される。

【０００５】

【発明が解決しようとする課題】しかしながら、上記従
来の音声符号化装置においては、１種類の雑音符号帳で
有声音声や無声音声さらには背景雑音等についても対応
しなければならず、これら全ての入力信号を高品質で符
号化することは困難であった。

【０００６】本発明は、以上のような実情に鑑みてなさ
れたものであり、モード情報を新たに伝送することなし
に音源符号化のマルチモード化を図ることができ、特に
有声区間／無声区間の判定に加えて音声区間／非音声区
間の判定を行うことも可能で、マルチモード化による符
号化／復号化性能の改善度をより高めることを可能とし
たマルチモード音声符号化装置および音声復号化装置を
提供することを目的とする。

【０００７】

【課題を解決するための手段】本発明は、スペクトル特
性を表す量子化パラメータの静的／動的特徴を用いたモ
ード判定を行い、音声区間／非音声区間、有声区間／無
声区間を示すモード判定結果に基づいて駆動音源の符号
化に用いる各種符号帳のモードを切替えるようにした。
また符号化の際に使用したモード情報を復号化時に用い
て復号化に用いる各種符号帳のモードを切替えるように
した。

【０００８】

【発明の実施の形態】本発明の第１の態様は、音声信号
に含まれる声道情報を表す少なくとも１種類以上のパラ
メータを符号化する第１符号化手段と、前記音声信号に
含まれる音源情報を表す少なくとも１種類以上のパラメ
ータを幾つかのモードで符号化可能な第２符号化手段
と、前記第１符号化手段で符号化された特定パラメータ
の動的特徴に基づいて前記第２符号化手段のモード切替
を行うモード切替手段と、前記第１、第２符号化手段に
よって符号化された複数種類のパラメータ情報によって
入力音声信号を合成する合成手段と、を具備する構成を
採る。

【０００９】この構成によれば、第１符号化手段の符号
化結果を用いて、第２符号化手段の符号化モードを決定
するため、モードを示すための新たな情報を付加するこ
となく第２符号化手段のマルチモード化ができ、符号化
性能を向上できる。

【００１０】本発明の第２の態様は、第１の態様におい
て、モード切替手段が、音声のスペクトル特性を表す量
子化パラメータを用いて、駆動音源を符号化する第２符
号化手段のモード切替を行う構成を採る。

【００１１】この構成によれば、スペクトル特性を表す
パラメータと駆動音源を表すパラメータとを独立的に符
号化する形態の音声符号化装置において、新たな伝送情
報を増やすことなく駆動音源の符号化をマルチモード化
ができ、符号化性能を向上できる。

【００１２】本発明の第３の態様は、第２の態様におい
て、モード切替手段が、音声のスペクトル特性を表す量
子化パラメータの静的および動的特徴を用いて、駆動音
源を符号化する手段のモード切替を行う構成を採る。

【００１３】この構成によれば、動的特徴を用いること
によって定常雑音部の検出ができるようになるので、駆
動音源符号化のマルチモード化によって定常雑音部に対
する符号化性能を改善できる。

【００１４】本発明の第４の態様は、第２，３の態様に
おいて、モード切替手段が、量子化ＬＳＰパラメータを
用いて駆動音源を符号化する手段のモード切替を行う構
成を採る。

【００１５】この構成によれば、スペクトル特性を表す
パラメータとしてＬＳＰパラメータを用いているＣＥＬ
Ｐ方式に容易に適用できる。

【００１６】本発明の第５の態様は、第４の態様におい
て、モード切替手段が、量子化ＬＳＰパラメータの静的
および動的特徴を用いて、駆動音源を符号化する手段の
モード切替を行う構成を採る。

【００１７】この構成によれば、スペクトル特性を表す
パラメータとしてＬＳＰパラメータを用いているＣＥＬ
Ｐ方式に簡単に適用でき、また、周波数領域のパラメー
タであるＬＳＰパラメータを用いるためスペクトルの定
常性の判定が良好に行うことができ、定常雑音に対する
符号化性能を改善できる。

【００１８】本発明の第６の態様は、第４，５の態様に
おいて、モード切替手段が、量子化ＬＳＰの定常性を過
去および現在の量子化ＬＳＰパラメータを用いて判定す
る手段と、現在の量子化ＬＳＰを用いて有声性を判定す
る手段と、を備え、判定結果に基づいて駆動音源を符号
化する手段のモード切替を行う構成を採る。

【００１９】この構成によれば、駆動音源の符号化を定
常雑音部と無声音声部と有声音声部とで切替えて行うこ
とができるので、各部に対応した駆動音源の符号化モー
ドを準備することによって符号化性能を改善できる。

【００２０】本発明の第７の態様は、音声信号に含まれ
る声道情報を表す少なくとも1種類以上のパラメータを
復号化する手段と、前記音声信号に含まれる音源情報を
表す少なくとも１種類以上のパラメータを復号化する第
２復号化手段と、前記第１復号化手段で復号化された特
定パラメータの動的特徴に基づいて前記第２復号化手段
のモード切替を行うモード切替手段と、前記第１、第２
復号化手段によって復号化された複数種類のパラメータ
情報によって音声信号を音声信号を復号する合成手段
と、を具備する構成をとる。

【００２１】この構成によれば、第１の態様の音声符号
化装置で符号化された信号を復号できる。

【００２２】本発明の第８の態様は、第７の態様におい
て、モード切替手段が、音声のスペクトル特性を表す量
子化パラメータを用いて、駆動音源を復号化する第２復
号化手段のモード切替を行う構成を採る。

【００２３】この構成によれば、第２の態様の音声符号
化装置で符号化された信号を復号できる。

【００２４】本発明の第９の態様は、第７の態様におい
て、モード切替手段が、音声のスペクトル特性を表す量
子化パラメータの静的および動的特徴を用いて、駆動音
源を復号化する手段のモード切替を行う構成をとる。

【００２５】この構成によれば、第３の態様の音声符号
化装置で符号化された信号を復号できる。

【００２６】本発明の第１０の態様は、第７の態様にお
いて、モード切替手段が、量子化ＬＳＰパラメータを用
いて、駆動音源を復号化する手段のモード切替を行う構
成を採る。

【００２７】この構成によれば、第４の態様の音声符号
化装置で符号化された信号を復号できる。

【００２８】本発明の第１１の態様は、第７の態様にお
いて、モード切替手段が、量子化ＬＳＰパラメータの静
的および動的特徴を用いて、駆動音源を復号化する手段
のモード切替を行う構成を採る。

【００２９】この構成によれば、第５の態様の音声符号
化装置で符号化された信号を復号できる。

【００３０】本発明の第１２の態様は、第７の態様にお
いて、モード切替手段が、量子化ＬＳＰの定常性を過去
および現在の量子化ＬＳＰパラメータを用いて判定する
手段と、現在の量子化ＬＳＰを用いて有声性を判定する
手段とを備え、判定結果に基づいて駆動音源を復号化す
る手段のモード切替を行う構成を採る。

【００３１】この構成によれば、第６の態様の音声符号
化装置で符号化された信号を復号できる。

【００３２】本発明の第１３の態様は、第７〜第１２の
態様のいずれかにおいて、判定手段の判定結果に基づい
て復号信号に対する後処理の切替えを行う構成を採る。

【００３３】この構成によれば、第１〜第６の態様のい
ずれかのマルチモード音声符号化装置で符号化された信
号を復号でき、さらに後処理によって定常的な背景雑音
環境下の音声信号に対する符号化性能を改善できる。

【００３４】本発明の第１４の態様は、量子化ＬＳＰパ
ラメータのフレーム間変化を算出する手段と、量子化Ｌ
ＳＰパラメータが定常的であるフレームにおける平均的
量子化ＬＳＰパラメータを算出する手段と、前記平均的
量子化ＬＳＰパラメータと現在の量子化ＬＳＰパラメー
タとの距離を算出する手段と、を備える構成を採る。

【００３５】この構成によれば、入力信号の音声区間検
出を精度良く行うための動的特徴を抽出することができ
る。

【００３６】本発明の第１５の態様は、量子化ＬＳＰパ
ラメータから線形予測残差パワを算出する手段と、隣接
する次数の量子化ＬＳＰパラメータの間隔を算出する手
段と、を備える構成を採る。

【００３７】この構成によれば、入力信号のスペクトル
包絡の山谷の特徴を抽出することができ、音声区間であ
る可能性が高い区間を検出するための静的特徴を抽出す
ることができる。

【００３８】本発明の第１６の態様は、第１４の態様の
動的特徴抽出器と、第１５の態様の静的特徴抽出器とを
備え、前記動的特徴抽出器によって抽出された量子化Ｌ
ＳＰパラメータの動的特徴と、前記静的特徴抽出器によ
って抽出された量子化ＬＳＰパラメータの静的特徴との
少なくとも一方を用いて音声区間の検出を行う構成を採
る。

【００３９】この構成によれば、精度良く音声区間と定
常雑音区間との切り分けを行うことができる。

【００４０】本発明の第１７の態様は、第１６の態様の
音声区間検出器と、有声無声判定手段とを備え、前記音
声区間検出器の検出結果と、前記有声無声判定手段の判
定結果との少なくとも一方の情報を用いてモード判定を
行う構成を採る。

【００４１】この構成によれば、音声区間／雑音区間と
有声区間／無声区間との切り分け情報を用いたマルチモ
ード構成を実現することができる。

【００４２】本発明の第１８の態様は、前記有声無声判
定手段が、量子化ＬＳＰパラメータから反射係数を算出
する手段と、量子化ＬＳＰパラメータから線形予測残差
パワを算出する手段と、を備える量子化ＬＳＰパラメー
タの静的特徴抽出器によって抽出される情報を利用する
構成を採る。

【００４３】この構成によれば、有声／無声の判定を精
度よく行うことができる。

【００４４】本発明の第１９の態様は、第１の態様にお
いて、前記モード選択器によりモード切替手段を構成す
る。

【００４５】この構成によれば、入力音声の特徴に応じ
て音源符号化をマルチモードで行うことができる。

【００４６】本発明の第２０の態様は、第７の態様にお
いて、前記モード選択器によりモード切替手段を構成す
る。

【００４７】この構成によれば、第１９の態様の符号化
装置を用いて符号化された音声信号を復号できる。

【００４８】本発明の第２１の態様は、復号ＬＳＰパラ
メータを用いて音声区間か否かの判定を行う判定手段
と、信号のＦＦＴ処理を行うＦＦＴ処理手段と、前記Ｆ
ＦＴ処理によって得られた位相スペクトルを前記判定手
段の判定結果に応じてランダム化する位相スペクトルラ
ンダム化手段と、前記FFT処理によって得られた振幅ス
ペクトルを前記判定結果に応じて平滑化する振幅スペク
トル平滑化手段と、前記位相スペクトルランダム化手段
によってランダム化された位相スペクトルと前記振幅ス
ペクトル平滑化手段によって平滑化された位相スペクト
ルとの逆ＦＦＴ処理を行うＩＦＦＴ処理手段と、を備え
る構成を採る。

【００４９】この構成によれば、マルチモードで後処理
を行うことができ、特に定常雑音区間の主観品質を改善
できる。

【００５０】本発明の第２２の態様は、第２１の態様に
おいて、音声区間においては過去の非音声区間における
平均的振幅スペクトルを用いてランダム化する位相スペ
クトルの周波数を決定し、非音声区間においては聴覚重
みづけ領域における全周波数の振幅スペクトルの平均値
を用いてランダム化する位相スペクトルと平滑化する振
幅スペクトルの周波数を決定する構成を採る。

【００５１】この構成によれば、音声区間と雑音区間の
後処理を適応的に行うことができる。

【００５２】本発明の第２３の態様は、第２１の態様に
おいて、音声区間においては過去の非音声区間における
平均的振幅スペクトルを用いて生成した雑音を重畳する
構成を採るこの構成によれば、定常的な背景雑音のある
復号音声信号の聴感的品質を改善できる。

【００５３】本発明の第２４の態様は、第２１の態様に
おいて、前記音声区間か否かの判定を第１６の態様にお
ける音声区間検出手段と、過去の非音声区間における平
均的振幅スペクトルと現在の振幅スペクトルとの差の大
きさと、を用いて行う構成を採る。

【００５４】この構成によれば、復号信号のパワが急に
大きくなるような場合を検出できるので、第１６の態様
における音声区間検出手段による検出誤りが生じた場合
に対応することができる。

【００５５】本発明の第２５の態様は、第１３の態様に
おいて、後処理を第２１の態様におけるマルチモード後
処理器を用いて行う構成を採る。

【００５６】この構成によれば、マルチモードで後処理
を行うことによって特に定常雑音区間の主観品質を改善
できる音声復号化装置を実現できる。

【００５７】本発明の第２６の態様は、第１の態様の音
声符号化装置と、第７の態様の音声復号化装置と、を備
える構成を採る。

【００５８】この構成によれば、第１の態様の音声符号
化装置と第７の態様の音声復号化装置とを備え音声符号
化復号化装置を実現できる。

【００５９】本発明の第２７の態様は、音声信号を電気
的信号に変換する音声入力装置と、この音声入力装置か
ら出力される信号をディジタル信号に変換するＡ／Ｄ変
換器と、このＡ／Ｄ変換器から出力されるディジタル信
号の符号化を行う第１〜第６の態様のいずれかの音声符
号化装置と、この音声符号化装置から出力される符号化
情報に対して変調処理等を行うＲＦ変調器と、このＲＦ
変調器から出力された信号を電波に変換して送信する送
信アンテナと、を具備する構成を採る。

【００６０】この構成によれば、第１〜第６の態様のい
ずれかの音声符号化装置を備えた音声信号送信装置を実
現でき、品質の高い低ビットレート音声符号化が可能と
なる。

【００６１】本発明の第２８の態様は、受信電波を受信
する受信アンテナと、この受信アンテナで受信した信号
の復調処理を行うＲＦ復調器と、このＲＦ復調器によっ
て得られた情報の復号化を行う第７〜第１３の態様のい
ずれかの音声復号化装置と、この音声復号化装置によっ
て復号されたディジタル音声信号をＤ／Ａ変換するＤ／
Ａ変換器と、このＤ／Ａ変換器によって出力される電気
的信号を音声信号に変換する音声出力装置と、を具備す
る構成をとる。

【００６２】この構成によれば、第７〜第１３の態様の
いずれかの音声復号化装置を備えた音声信号受信装置を
実現でき、第２７の態様の音声信号送信装置から送信さ
れた信号を受信し復号化できる。

【００６３】本発明の第２９の態様は、第２７の態様の
音声信号送信装置および第２８の態様の音声信号受信装
置の少なくとも一方を備える構成を採る。

【００６４】この構成によれば、第２７の態様の音声信
号送信装置および／または第２８の態様の音声信号受信
装置を備えた移動局装置を実現でき、高音質の移動局装
置を実現できる。

【００６５】本発明の第３０の態様は、第２７の態様の
音声信号送信装置および第２８の態様の音声信号受信装
置の少なくとも一方を備える構成を採る。

【００６６】この構成によれば、第２７の態様の音声信
号送信装置および／または第２８の態様の音声信号受信
装置を備えた基地局装置を実現でき、高音質の基地局装
置を実現できる。

【００６７】本発明の第３１の態様は、コンピュータ
に、量子化ＬＳＰの定常性を過去および現在の量子化Ｌ
ＳＰパラメータを用いて判定する手順と、現在の量子化
ＬＳＰを用いて有声性を判定する手順と、前記手順によ
って判定された結果に基づいて駆動音源を符号化する手
順のモード切替を行う手順と、を実行させるためのプロ
グラムを記録した機械読み取り可能な記録媒体である。

【００６８】この記録媒体によれば、記録されたプログ
ラムをコンピュータにインストールすることにより第６
の態様の音声符号化装置と同等の機能を持たせることが
できる。

【００６９】本発明の第３２の態様は、コンピュータ
に、量子化ＬＳＰの定常性を過去および現在の量子化Ｌ
ＳＰパラメータを用いて判定する手順と、現在の量子化
ＬＳＰを用いて有声性を判定する手順と、前記手順によ
って判定された結果に基づいて駆動音源を復号化する手
順のモード切替を行う手順と、前記手順によって判定さ
れた結果に基づいて復号信号に対する後処理手順の切替
えを行う手順と、を実行させるためのプログラムを記録
した機械読み取り可能な記録媒体である。

【００７０】この記録媒体によれば、記録されたプログ
ラムをコンピュータにインストールすることにより第１
３の態様の音声復号化装置と同等の機能を持たせること
ができる。

【００７１】本発明の第３３の態様は、音声のスペクト
ル特性を表す量子化パラメータの静的および動的特徴を
用いて駆動音源を符号化するモードのモード切替を行う
構成を採る。

【００７２】この構成によれば、動的特徴を用いること
によって定常雑音部の検出ができるようになるので、駆
動音源符号化のマルチモード化によって定常雑音部に対
する符号化性能を改善できる。

【００７３】本発明の第３４の態様は、音声のスペクト
ル特性を表す量子化パラメータの静的および動的特徴を
用いて駆動音源を復号化するモードのモード切替を行う
構成を採る。

【００７４】この構成によれば、第３３の態様の音声符
号化方法によって符号化した信号を復号可能な復号化方
法を提供できる。

【００７５】本発明の第３５の態様は、第３４の態様の
音声復号化方法において、復号信号に対する後処理を行
う工程と、モード情報に基づいて前記後処理工程の切替
えを行う工程と、を具備する構成を採る。

【００７６】この構成によれば、第３４の態様の音声復
号化方法を用いて復号化した信号の定常雑音品質をさら
に改善できる音声復号化方法を提供できる。

【００７７】本発明の第３６の態様は、量子化ＬＳＰパ
ラメータのフレーム間変化を算出する工程と、量子化Ｌ
ＳＰパラメータが定常的であるフレームにおける平均的
量子化ＬＳＰパラメータを算出する工程と、前記平均的
量子化ＬＳＰパラメータと現在の量子化ＬＳＰパラメー
タとの距離を算出する工程と、を具備する構成を採る。

【００７８】この構成によれば、入力信号の音声区間検
出を精度良く行うための動的特徴を抽出することができ
る。

【００７９】本発明の第３７の態様は、量子化ＬＳＰパ
ラメータから線形予測残差パワを算出する工程と、隣接
する次数の量子化ＬＳＰパラメータの間隔を算出する工
程と、を具備する構成を採る。

【００８０】この構成によれば、入力信号のスペクトル
包絡の山谷の特徴を抽出することができ、音声区間であ
る可能性が高い区間を検出するための静的特徴を抽出す
ることができる。

【００８１】本発明の第３８の態様は、第３６の態様に
おける動的特徴抽出工程と、第３７の態様における静的
特徴抽出工程と、を具備し、前記動的特徴抽出工程にお
いて抽出された量子化ＬＳＰパラメータの動的特徴と、
前記静的特徴抽出工程において抽出された量子化ＬＳＰ
パラメータの静的特徴と、の少なくとも一方を用いて音
声区間の検出を行う構成を採る。

【００８２】この構成によれば、精度良く音声区間と定
常雑音区間との切り分けを行うことができる。

【００８３】本発明の第３９の態様は、第３８の態様に
おける音声区間検出方法によって得られる音声検出結果
を用いてモード判定を行う構成を採る。

【００８４】この構成によれば、音声区間／雑音区間と
有声区間／無声区間との切り分け情報を用いたマルチモ
ード構成を実現することができる。

【００８５】本発明の第４０の態様は、復号ＬＳＰパラ
メータを用いて音声区間か否かの判定を行う判定工程
と、信号のＦＦＴ処理を行うＦＦＴ処理工程と、前記Ｆ
ＦＴ処理によって得られた位相スペクトルを前記判定工
程における判定結果に応じてランダム化する位相スペク
トルランダム化工程と、前記FFT処理によって得られた
振幅スペクトルを前記判定結果に応じて平滑化する振幅
スペクトル平滑化工程と、前記位相スペクトルランダム
化工程においてランダム化された位相スペクトルと前記
振幅スペクトル平滑化工程において平滑化された位相ス
ペクトルとの逆ＦＦＴ処理を行うＩＦＦＴ処理工程と、
を具備する構成を採る。

【００８６】この構成によれば、マルチモードで後処理
を行うことができ、特に定常雑音区間の主観品質を改善
できる。

【００８７】以下、本発明の実施の形態における音声符
号化装置等について、図１から図９を用いて説明する。

【００８８】（実施の形態１）図１に本発明の実施の形
態１にかかる音声符号化装置の構成を示す。

【００８９】ディジタル化された音声信号等からなる入
力データが前処理器１０１に入力される。前処理器１０
１は、ハイパスフィルタやバンドパスフィルタ等を用い
て直流成分のカットや入力データの帯域制限等を行って
ＬＰＣ分析器１０２と加算器１０５とに出力する。な
お、この前処理器１０１において何も処理を行わなくて
も後続する符号化処理は可能であるが、前述したような
処理を行った方が符号化性能は向上する。

【００９０】ＬＰＣ分析器１０２は、線形予測分析を行
って線形予測係数（ＬＰＣ）を算出してＬＰＣ量子化器
１０３へ出力する。

【００９１】ＬＰＣ量子化器１０３は、入力したＬＰＣ
を量子化し、量子化後のＬＰＣを合成フィルタ１０４と
モード選択器１０５に、また、量子化ＬＰＣを表現する
符号Ｌを復号器に夫々出力する。なお、ＬＰＣの量子化
は補間特性の良いＬＳＰ（Line Spectrum Pair：線スペ
クトル対）に変換して行うのが一般的である。

【００９２】合成フィルタ１０４は、入力した量子化Ｌ
ＰＣを用いてＬＰＣ合成フィルタを構築する。この合成
フィルタに対して加算器１１４から出力される駆動音源
信号を入力としてフィルタ処理を行って合成信号を加算
器１０６に出力する。

【００９３】モード選択器１０５は、ＬＰＣ量子化器１
０３から入力した量子化ＬＰＣを用いて雑音符号帳１０
９のモードを決定する。

【００９４】ここで、モード選択器１０５は、過去に入
力した量子化ＬＰＣの情報も蓄積しており、フレーム間
における量子化ＬＰＣの変動の特徴と現フレームにおけ
る量子化ＬＰＣの特徴の双方を用いてモードの選択を行
う。このモードは少なくとも２種類以上あり、例えば有
声音声部に対応するモードと無声音声部および定常雑音
部等に対応するモードから成る。また、モードの選択に
用いる情報は量子化ＬＰＣそのものである必要はなく、
量子化ＬＳＰや反射係数や線形予測残差パワなどのパラ
メータに変換したものを用いた方が効果的である。

【００９５】加算器１０６は、前処理器１０１から入力
される前処理後の入力データと合成信号との誤差を算出
し、聴覚重みづけフィルタ１０７へ出力する。

【００９６】聴覚重み付けフィルタ１０７は、加算器１
０６において算出された誤差に対して聴覚的な重み付け
を行って誤差最小化器１０８へ出力する。

【００９７】誤差最小化器１０８は、雑音符号帳インデ
ックスＳｉと適応符号帳インデックス（ピッチ周期）Ｐ
ｉとゲイン符号帳インデックスＧｉとを調整しながら夫
々雑音符号帳１０９と適応符号帳１１０とゲイン符号帳
１１１とに出力し、聴覚重み付けフィルタ１０７から入
力される聴覚的重み付けされた誤差が最小となるように
雑音符号帳１０９と適応符号帳１１０とゲイン符号帳１
１１とが生成する雑音符号ベクトルと適応符号ベクトル
と雑音符号帳利得および適応符号帳利得とを夫々決定
し、雑音符号ベクトルを表現する符号Ｓと適応符号ベク
トルを表現するＰとゲイン情報を表現する符号Ｇを夫々
復号器に出力する。

【００９８】雑音符号帳１０９は、予め定められた個数
の形状の異なる雑音符号ベクトルが格納されており、誤
差最小化器１０８から入力される雑音符号ベクトルのイ
ンデックスＳｉによって指定される雑音符号ベクトルを
出力する。また、この雑音符号帳１０９は少なくとも２
種類以上のモードを有しており、例えば有声音声部に対
応するモードではよりパルス的な雑音符号ベクトルを生
成し、無声音声部や定常雑音部等に対応するモードでは
より雑音的な雑音符号ベクトルを生成するような構造と
なっている。雑音符号帳１０９から出力される雑音符号
ベクトルは前記２種類以上のモードのうちモード選択器
１０５で選択された１つのモードから生成され、乗算器
１１２で雑音符号帳利得Ｇｓが乗じられた後に加算器１
１４に出力される。

【００９９】適応符号帳１１０は、過去に生成した駆動
音源信号を逐次更新しながらバッファリングしており、
誤差最小化器１０８から入力される適応符号帳インデッ
クス（ピッチ周期（ピッチラグ））Ｐｉを用いて適応符
号ベクトルを生成する。適応符号帳１１０にて生成され
た適応符号ベクトルは乗算器１１３で適応符号帳利得Ｇ
aが乗じられた後に加算器１１４に出力される。

【０１００】ゲイン符号帳１１１は、適応符号帳利得Ｇ
ａと雑音符号帳利得Ｇｓのセット（ゲインベクトル）を
予め定められた個数だけ格納しており、誤差最小化器１
０８から入力されるゲイン符号帳インデックスＧｉによ
って指定されるゲインベクトルの適応符号帳利得成分Ｇ
ａを乗算器１１３に、雑音符号帳利得成分Ｇｓを乗算器
１１２に夫々出力する。なお、ゲイン符号帳は多段構成
とすればゲイン符号帳に要するメモリ量やゲイン符号帳
探索に要する演算量の削減が可能である。また、ゲイン
符号帳に割り当てられるビット数が十分であれば、適応
符号帳利得と雑音符号帳利得とを独立してスカラ量子化
することもできる。

【０１０１】加算器１１４は、乗算器１１２および１１
３から入力される雑音符号ベクトルと適応符号ベクトル
の加算を行って駆動音源信号を生成し、合成フィルタ１
０４および適応符号帳１１０に出力する。

【０１０２】なお、本実施の形態においては、マルチモ
ード化されているのは雑音符号帳１０９のみであるが、
適応符号帳１１０およびゲイン符号帳１１１をマルチモ
ード化することによってさらに品質改善を行うことも可
能である。

【０１０３】次に図３を参照して上記実施の形態におけ
る音声符号化方法の処理の流れを示す。本説明において
は、音声符号化処理を予め定められた時間長の処理単位
（フレーム：時間長にして数十ミリ秒程度）毎に処理を
行い、１フレームをさら整数個の短い処理単位（サブフ
レーム）毎に処理を行う例を示す。

【０１０４】ステップ３０１において、適応符号帳の内
容、合成フィルタメモリ、入力バッファ等の全てのメモ
リをクリアする。

【０１０５】次に、ステップ３０２においてディジタル
化された音声信号等の入力データを１フレーム分入力
し、ハイパスフィルタまたはバンドパスフィルタ等をか
けることによって入力データのオフセット除去や帯域制
限を行う。前処理後の入力データは入力バッファにバッ
ファリングされ、以降の符号化処理に用いられる。

【０１０６】次に、ステップ３０３において、ＬＰＣ分
析（線形予測分析）が行われ、ＬＰＣ係数（線形予測係
数）が算出される。

【０１０７】次に、ステップ３０４において、ステップ
３０３にて算出されたＬＰＣ係数の量子化が行われる。
ＬＰＣ係数の量子化方法は種々提案されているが、補間
特性の良いＬＳＰパラメータに変換して多段ベクトル量
子化やフレーム間相関を利用した予測量子化を適用する
と効率的に量子化できる。また、例えば１フレームが２
つのサブフレームに分割されて処理される場合には、第
２サブフレームのＬＰＣ係数を量子化して、第１サブフ
レームのＬＰＣ係数は直前フレームにおける第２サブフ
レームの量子化ＬＰＣ係数と現フレームにおける第２サ
ブフレームの量子化ＬＰＣ係数とを用いて補間処理によ
って決定する。

【０１０８】次に、ステップ３０５において、前処理後
の入力データに聴覚重みづけを行う聴覚重みづけフィル
タを構築する。

【０１０９】次に、ステップ３０６において、駆動音源
信号から聴覚重み付け領域の合成信号を生成する聴覚重
み付け合成フィルタを構築する。このフィルタは、合成
フィルタと聴覚重み付けフィルタとを従属接続したフィ
ルタであり、合成フィルタはステップ３０４にて量子化
された量子化ＬＰＣ係数を用いて構築され、聴覚重み付
けフィルタはステップ３０３において算出されたＬＰＣ
係数を用いて構築される。

【０１１０】次に、ステップ３０７において、モードの
選択が行われる。モードの選択はステップ３０４におい
て量子化された量子化ＬＰＣ係数の動的および静的特徴
を用いて行われる。具体的には、量子化ＬＳＰの変動や
量子化ＬＰＣ係数から算出される反射係数や予測残差パ
ワ等を用いる。本ステップにおいて選択されたモードに
従って雑音符号帳の探索が行われる。本ステップにおい
て選択されるモードは少なくとも２種類以上あり、例え
ば有声音声モードと無声音声および定常雑音モードの２
モード構成等が考えられる。

【０１１１】次に、ステップ３０８において、適応符号
帳の探索が行われる。適応符号帳の探索は、前処理後の
入力データに聴覚重みづけを行った波形に最も近くなる
ような聴覚重みづけ合成波形が生成される適応符号ベク
トルを探索することであり、前処理後の入力データをス
テップ３０５で構築された聴覚重み付けフィルタでフィ
ルタリングした信号と適応符号帳から切り出した適応符
号ベクトルを駆動音源信号としてステップ３０６で構築
された聴覚重み付け合成フィルタでフィルタリングした
信号との誤差が最小となるように、適応符号ベクトルを
切り出す位置を決定する。次に、ステップ３０９におい
て、雑音符号帳の探索が行われる。雑音符号帳の探索
は、前処理後の入力データに聴覚重みづけを行った波形
に最も近くなるような聴覚重みづけ合成波形が生成され
る駆動音源信号を生成する雑音符号ベクトルを選択する
ことであり、駆動音源信号が適応符号ベクトルと雑音符
号ベクトルとを加算して生成されることを考慮した探索
が行われる。したがって、既にステップ３０８にて決定
された適応符号ベクトルと雑音符号帳に格納されている
雑音符号ベクトルとを加算して駆動音源信号を生成し、
生成された駆動音源信号をステップ３０６で構築された
聴覚重みづけ合成フィルタでフィルタリングした信号と
前処理後の入力データをステップ３０５で構築された聴
覚重みづけフィルタでフィルタリングした信号との誤差
が最小となるように、雑音符号帳の中から雑音符号ベク
トルを選択する。なお、雑音符号ベクトルに対してピッ
チ周期化等の処理を行う場合は、その処理も考慮した探
索が行われる。また、この雑音符号帳は少なくとも２種
類以上のモードを有しており、例えば有声音声部に対応
するモードではよりパルス的な雑音符号ベクトルを格納
している雑音符号帳を用いて探索が行われ、無声音声部
や定常雑音部等に対応するモードではより雑音的な雑音
符号ベクトルを格納している雑音符号帳を用いて探索が
行われる。探索時にどのモードの雑音符号帳を用いるか
は、ステップ３０７にて選択される。

【０１１２】次に、ステップ３１０において、ゲイン符
号帳の探索が行われる。ゲイン符号帳の探索は、既にス
テップ３０８にて決定された適応符号ベクトルとステッ
プ３０９にて決定された雑音符号ベクトルのそれぞれに
対して乗じる適応符号帳利得と雑音符号帳利得の組をゲ
イン符号帳の中から選択することであり、適応符号帳利
得乗算後の適応符号ベクトルと雑音符号利得乗算後の雑
音符号ベクトルとを加算して駆動音源信号を生成し、生
成した駆動音源信号をステップ３０６にて構築された聴
覚重みづけ合成フィルタでフィルタリングした信号と前
処理後の入力データをステップ３０５で構築された聴覚
重みづけフィルタでフィルタリングした信号との誤差が
最小となるような適応符号帳利得と雑音符号帳利得の組
をゲイン符号帳の中から選択する。

【０１１３】次に、ステップ３１１において、駆動音源
信号が生成される。駆動音源信号は、ステップ３０８に
て選択された適応符号ベクトルにステップ３１０にて選
択された適応符号帳利得を乗じたベクトルと、ステップ
３０９にて選択された雑音符号ベクトルにステップ３１
０において選択された雑音符号帳利得を乗じたベクトル
と、を加算して生成される。

【０１１４】次に、ステップ３１２において、サブフレ
ーム処理のループで用いられるメモリの更新が行われ
る。具体的には、適応符号帳の更新や聴覚重みづけフィ
ルタおよび聴覚重みづけ合成フィルタの状態更新等が行
われる。

【０１１５】上記ステップ３０５〜３１２はサブフレー
ム単位の処理である。

【０１１６】次に、ステップ３１３において、フレーム
処理のループで用いられるメモリの更新が行われる。具
体的には、前処理器で用いられるフィルタの状態更新や
量子化ＬＰＣ係数バッファの更新や入力データバッファ
の更新等が行われる。

【０１１７】次に、ステップ３１４において、符号化デ
ータの出力が行われる。符号化データは伝送される形態
に応じてビットストリーム化や多重化処理等が行われて
伝送路に送出される。

【０１１８】上記ステップ３０２〜３０４および３１３
〜３１４がフレーム単位の処理である。また、フレーム
単位およびサブフレーム単位の処理は入力データがなく
なるまで繰り返し行われる。

【０１１９】（実施の形態２）図２に本発明の実施の形
態２にかかる音声復号化装置の構成を示す。

【０１２０】符号器から伝送された、量子化ＬＰＣを表
現する符号Ｌと雑音符号ベクトルを表現する符号Ｓと適
応符号ベクトルを表現する符号Ｐとゲイン情報を表現す
る符号Ｇとが、それぞれＬＰＣ復号器２０１と雑音符号
帳２０３と適応符号帳２０４とゲイン符号帳２０５とに
入力される。

【０１２１】ＬＰＣ復号器２０１は、符号Ｌから量子化
ＬＰＣを復号し、モード選択器２０２と合成フィルタ２
０９に夫々出力する。

【０１２２】モード選択器２０２は、ＬＰＣ復号器２０
１から入力した量子化ＬＰＣを用いて雑音符号帳２０３
および後処理器２１１のモードを決定し、モード情報Ｍ
を雑音符号帳２０３および後処理器２１１とに夫々出力
する。なお、モード選択器２０２は過去に入力した量子
化ＬＰＣの情報も蓄積しており、フレーム間における量
子化ＬＰＣの変動の特徴と現フレームにおける量子化Ｌ
ＰＣの特徴の双方を用いてモードの選択を行う。このモ
ードは少なくとも２種類以上あり、例えば有声音声部に
対応するモードと無声音声部に対応するモードと定常雑
音部等に対応するモードから成る。また、モードの選択
に用いる情報は量子化ＬＰＣそのものである必要はな
く、量子化ＬＳＰや反射係数や線形予測残差パワなどの
パラメータに変換したものを用いた方が効果的である。

【０１２３】雑音符号帳２０３は、予め定められた個数
の形状の異なる雑音符号ベクトルが格納されており、入
力した符号Ｓを復号して得られる雑音符号帳インデック
スによって指定される雑音符号ベクトルを出力する。ま
た、この雑音符号帳２０３は少なくとも２種類以上のモ
ードを有しており、例えば有声音声部に対応するモード
ではよりパルス的な雑音符号ベクトルを生成し、無声音
声部や定常雑音部等に対応するモードではより雑音的な
雑音符号ベクトルを生成するような構造となっている。
雑音符号帳２０３から出力される雑音符号ベクトルは前
記２種類以上のモードのうちモード選択器２０２で選択
された１つのモードから生成され、乗算器２０６で雑音
符号帳利得Ｇｓが乗じられた後に加算器２０８に出力さ
れる。

【０１２４】適応符号帳２０４は、過去に生成した駆動
音源信号を逐次更新しながらバッファリングしており、
入力した符号Ｐを復号して得られる適応符号帳インデッ
クス（ピッチ周期（ピッチラグ））を用いて適応符号ベ
クトルを生成する。適応符号帳２０４にて生成された適
応符号ベクトルは乗算器２０７で適応符号帳利得Ｇaが
乗じられた後に加算器２０８に出力される。

【０１２５】ゲイン符号帳２０５は、適応符号帳利得Ｇ
ａと雑音符号帳利得Ｇｓのセット（ゲインベクトル）を
予め定められた個数だけ格納しており、入力した符号Ｇ
を復号して得られるゲイン符号帳インデックスによって
指定されるゲインベクトルの適応符号帳利得成分Ｇａを
乗算器２０７に、雑音符号帳利得成分Ｇｓを乗算器２０
６に夫々出力する。

【０１２６】加算器２０８は、乗算器２０６および２０
７から入力される雑音符号ベクトルと適応符号ベクトル
の加算を行って駆動音源信号を生成し、合成フィルタ２
０９および適応符号帳２０４に出力する。

【０１２７】合成フィルタ２０９は、入力した量子化Ｌ
ＰＣを用いてＬＰＣ合成フィルタを構築する。この合成
フィルタに対して加算器２０８から出力される駆動音源
信号を入力としてフィルタ処理を行って合成信号をポス
トフィルタ２１０に出力する。

【０１２８】ポストフィルタ２１０は、合成フィルタ２
０９から入力した合成信号に対して、ピッチ強調、ホル
マント強調、スペクトル傾斜補正、利得調整等の音声信
号の主観的品質を改善させるための処理を行い、後処理
器２１１に出力する。

【０１２９】後処理器２１１は、ポストフィルタ２１０
から入力した信号に対して、振幅スペクトルのフレーム
間平滑化処理、位相スペクトルのランダマイズ処理等の
定常雑音部の主観品質の改善させるための処理を、モー
ド選択器２０２から入力されるモード情報Ｍを利用して
適応的に行う。例えば有声音声部や無声音声部に対応す
るモードでは前記平滑化処理やランダマイズ処理はほと
んど行わず、定常雑音部等に対応するモードでは前記平
滑化処理やランダマイズ処理を適応的に行う。後処理後
の信号はディジタル化された復号音声信号等の出力デー
タとして出力される。

【０１３０】なお、本実施の形態においては、モード選
択器２０２から出力されるモード情報Ｍは、雑音符号帳
２０３のモード切替と後処理器２１１のモード切替の双
方で用いられる構成としたが、どちらか一方のみのモー
ド切替に用いても効果が得られる。この場合、どちらか
一方のみがマルチモード処理となる。

【０１３１】次に図４を参照して上記実施の形態におけ
る音声復号化方法の処理の流れを示す。本説明において
は、音声符号化処理を予め定められた時間長の処理単位
（フレーム：時間長にして数十ミリ秒程度）毎に処理を
行い、１フレームをさら整数個の短い処理単位（サブフ
レーム）毎に処理を行う例を示す。

【０１３２】ステップ４０１において、適応符号帳の内
容、合成フィルタメモリ、出力バッファ等の全てのメモ
リをクリアする。

【０１３３】次に、ステップ４０２において、符号化デ
ータが復号される。具体的には、多重化されている受信
信号の分離化やビットストリーム化されている受信信号
を量子化ＬＰＣ係数と適応符号ベクトルと雑音符号ベク
トルとゲイン情報とを夫々表現する符号に夫々変換す
る。

【０１３４】次に、ステップ４０３において、ＬＰＣ係
数を復号する。ＬＰＣ係数は、ステップ４０２にて得ら
れた量子化ＬＰＣ係数を表現する符号から、実施の形態
１に示したＬＰＣ係数の量子化方法の逆の手順によって
復号される。

【０１３５】次に、ステップ４０４において、ステップ
４０３にて復号されたＬＰＣ係数を用いて合成フィルタ
が構築される。

【０１３６】次に、ステップ４０５において、ステップ
４０３にて復号されたＬＰＣ係数の静的および動的特徴
を用いて、雑音符号帳および後処理のモード選択が行わ
れる。具体的には、量子化ＬＳＰの変動や量子化ＬＰＣ
係数から算出される反射係数や予測残差パワ等を用い
る。本ステップにおいて選択されたモードに従って雑音
符号帳の復号および後処理が行われる。このモードは少
なくとも２種類以上あり、例えば有声音声部に対応する
モードと無声音声部に対応するモードと定常雑音部等に
対応するモードとから成る。

【０１３７】次に、ステップ４０６において、適応符号
ベクトルが復号される。適応符号ベクトルは、適応符号
ベクトルを表現する符号から適応符号ベクトルを適応符
号帳から切り出す位置を復号してその位置から適応符号
ベクトルを切り出すことによって、復号される。

【０１３８】次に、ステップ４０７において、雑音符号
ベクトルが復号される。雑音符号ベクトルは、雑音符号
ベクトルを表現する符号から雑音符号帳インデックスを
復号してそのインデックスに対応する雑音符号ベクトル
を雑音符号帳から取り出すことによって、復号される。
雑音符号ベクトルのピッチ周期化等を適用する際は、さ
らにピッチ周期化等を行った後のものが復号雑音符号ベ
クトルとなる。また、この雑音符号帳は少なくとも２種
類以上のモードを有しており、例えば有声音声部に対応
するモードではよりパルス的な雑音符号ベクトルを生成
し、無声音声部や定常雑音部等に対応するモードではよ
り雑音的な雑音符号ベクトルを生成するようになってい
る。

【０１３９】次に、ステップ４０８において、適応符号
帳利得と雑音符号帳利得が復号される。ゲイン情報を表
す符号からゲイン符号帳インデックスを復号してこのイ
ンデックスで示される適応符号帳利得と雑音符号帳利得
の組をゲイン符号帳の中から取り出すことによって、ゲ
イン情報が復号される。

【０１４０】次に、ステップ４０９において、駆動音源
信号が生成される。駆動音源信号は、ステップ４０６に
て選択された適応符号ベクトルにステップ４０８にて選
択された適応符号帳利得を乗じたベクトルと、ステップ
４０７にて選択された雑音符号ベクトルにステップ４０
８において選択された雑音符号帳利得を乗じたベクトル
と、を加算して生成される。

【０１４１】次に、ステップ４１０において、復号信号
が合成される。ステップ４０９にて生成された駆動音源
信号を、ステップ４０４にて構築された合成フィルタで
フィルタリングすることによって、復号信号が合成され
る。

【０１４２】次に、ステップ４１１において、復号信号
に対してポストフィルタ処理が行われる。ポストフィル
タ処理は、ピッチ強調処理やホルマント強調処理やスペ
クトル傾斜補正処理や利得調整処理等の復号信号特に復
号音声信号の主観的品質を改善するための処理から成っ
ている。

【０１４３】次に、ステップ４１２において、ポストフ
ィルタ処理後の復号信号に対して最終的な後処理が行わ
れる。この後処理は、主に振幅スペクトルの（サブ）フ
レーム間平滑化処理や位相スペクトルのランダマイズ処
理等の復号信号における定常雑音部分の主観的品質を改
善するための処理から成っており、ステップ４０５にて
選択されたモードに対応した処理を行う。例えば有声音
声部や無声音声部に対応するモードでは前記平滑化処理
やランダマイズ処理はほとんど行われず、定常雑音部等
に対応するモードでは前記平滑化処理やランダマイズ処
理が適応的に行われるようになっている。本ステップで
生成される信号が出力データとなる。

【０１４４】次に、ステップ４１３において、サブフレ
ーム処理のループで用いられるメモリの更新が行われ
る。具体的には、適応符号帳の更新やポストフィルタ処
理に含まれる各フィルタの状態更新等が行われる。

【０１４５】上記ステップ４０４〜４１３はサブフレー
ム単位の処理である。

【０１４６】次に、ステップ４１４において、フレーム
処理のループで用いられるメモリの更新が行われる。具
体的には、量子化（復号）ＬＰＣ係数バッファの更新や
出力データバッファの更新等が行われる。

【０１４７】上記ステップ４０２〜４０３および４１４
はフレーム単位の処理である。また、フレーム単位の処
理は符号化データがなくなるまで繰り返し行われる。

【０１４８】（実施の形態３）図５は実施の形態１の音
声符号化装置または実施の形態２の音声復号化装置を備
えた音声信号送信機および受信機を示したブロック図で
ある。図５（ａ）は送信機、図５（ｂ）は受信機を示
す。

【０１４９】図５（ａ）の音声信号送信機では、音声が
音声入力装置５０１によって電気的アナログ信号に変換
され、Ａ／Ｄ変換器５０２に出力される。アナログ音声
信号はＡ／Ｄ変換器５０２によってディジタル音声信号
に変換され、音声符号化器５０３に出力される。音声符
号化器５０３は音声符号化処理を行い、符号化した情報
をＲＦ変調器５０４に出力する。ＲＦ変調器は符号化さ
れた音声信号の情報を変調・増幅・符号拡散等の電波と
して送出するための操作を行い、送信アンテナ５０５に
出力する。最後に送信アンテナ５０５から電波（ＲＦ信
号）５０６が送出される。

【０１５０】一方、図５（ｂ）の受信機においては、電
波（ＲＦ信号）５０６を受信アンテナ５０７で受信し、
受信信号はＲＦ復調器５０８に送られる。ＲＦ復調器５
０８は符号逆拡散・復調等電波信号を符号化情報に変換
するための処理を行い、符号化情報を音声復号化器５０
９に出力する。音声復号化器５０９は、符号化情報の復
号処理を行ってディジタル復号音声信号をＤ／Ａ変換器
５１０へ出力する。Ｄ／Ａ変換器５１０は音声復号化器
５０９から出力されたディジタル復号音声信号をアナロ
グ復号音声信号に変換して音声出力装置５１１に出力す
る。最後に音声出力装置５１１が電気的アナログ復号音
声信号を復号音声に変換して出力する。

【０１５１】上記送信装置および受信装置は携帯電話等
の移動通信機器の移動機または基地局装置として利用す
ることが可能である。なお、情報を伝送する媒体は本実
施の形態に示したような電波に限らず、光信号などを利
用することも可能であり、さらには有線の伝送路を使用
することも可能である。

【０１５２】なお、上記実施の形態１に示した音声符号
化装置および上記実施の形態２に示した音声復号化装置
および上記実施の形態３に示した送信装置および送受信
装置は、磁気ディスク、光磁気ディスク、ＲＯＭカート
リッジ等の記録媒体にソフトウェアとして記録して実現
することも可能であり、その記録媒体を使用することに
より、このような記録媒体を使用するパーソナルコンピ
ュータ等により音声符号化装置／復号化装置および送信
装置／受信装置を実現するとができる。 （実施の形態４）実施の形態４は、上述した実施の形態
１、２におけるモード選択器１０５、２０２の構成例を
示した例である。

【０１５３】図６に実施の形態４にかかるモード選択器
の構成を示す。

【０１５４】本実施の形態にかかるモード選択器は、量
子化ＬＳＰパラメータの動的特徴を抽出する動的特徴抽
出部６０１と、量子化ＬＳＰパラメータの静的特徴を抽
出する第１、第２の静的特徴抽出部６０２、６０３とを
備える。

【０１５５】動的特徴抽出部６０１は、ＡＲ型平滑化手
段６０４に量子化ＬＳＰパラメータを入力して平滑化処
理を行う。ＡＲ型平滑化手段６０４では、処理単位時間
毎に入力される各次の量子化ＬＳＰパラメータを時系列
データとして（１）式に示す平滑化処理を行う。

【０１５６】 Ｌｓ[i]=(1-α)×Ｌｓ[i]+α×Ｌ[i], i=1,2,…,M、 0<α<1 …（１） Ｌｓ[i]:ｉ次の平滑化量子化ＬＳＰパラメータ Ｌ[i]：ｉ次の量子化ＬＳＰパラメータ α：平滑化係数 Ｍ：ＬＳＰ分析次数 なお、（１）式において、αの値は0.7程度に設定し、
それほど強い平滑化にならないようにする。上記（１）
式で求めた平滑化した量子化ＬＳＰパラメータは遅延手
段６０５を経由して加算器６０６へ入力されるものと直
接加算器６０６へ入力されるものとに分岐される。

【０１５７】遅延手段６０５は、入力した平滑化した量
子化ＬＳＰパラメータを１処理単位時間だけ遅延させて
加算器６０６に出力する。

【０１５８】加算器６０６は、現在の処理単位時間にお
ける平滑化された量子化ＬＳＰパラメータと１つ前の処
理単位時間における平滑化された量子化ＬＳＰパラメー
タとが入力される。この加算器６０６において、現在の
処理単位時間における平滑化量子化ＬＳＰパラメータと
１つ前の処理単位時間における平滑化量子化ＬＳＰパラ
メータとの差を算出する。この差はＬＳＰパラメータの
各次数毎に算出される。加算器６０６による算出結果は
２乗和算出手段６０７に出力する。

【０１５９】２乗和算出手段６０７は、現在の処理単位
時間における平滑化された量子化ＬＳＰパラメータと１
つ前の処理単位時間における平滑化された量子化ＬＳＰ
パラメータとの次数毎の差の２乗和を計算する。

【０１６０】動的特徴抽出部６０１では、ＡＲ型平滑化
手段６０４と並列に遅延手段６０８にも量子化ＬＳＰパ
ラメータを入力している。遅延手段６０８では、１処理
単位時間だけ遅延させて、スイッチ６０９を介してＡＲ
型平均値算出手段６１１に出力する。

【０１６１】スイッチ６０９は、遅延手段６１０から出
力されるモード情報が雑音モードであった場合に閉じ
て、遅延手段６０８から出力される量子化ＬＳＰパラメ
ータをＡＲ型平均値算出手段６１１へ入力するように動
作する。

【０１６２】遅延手段６１０は、モード判定手段６２１
から出力されるモード情報を入力し、１処理単位時間だ
け遅延させて、スイッチ６０９へ出力する。

【０１６３】ＡＲ型平均値算出手段６１１は、ＡＲ型平
滑化手段６０４と同様に（１）式に基づいて雑音区間に
おける平均的ＬＳＰパラメータを算出し、加算器６１２
に出力する。ただし、（１）式におけるαの値は、0.05
程度とし、極めて強い平滑化処理を行うことによって、
平均的なＬＳＰパラメータを算出する。

【０１６４】加算器６１２は、現在の処理単位時間にお
ける量子化ＬＳＰパラメータと、ＡＲ型平均値算出手段
６１１によって算出された雑音区間における平均的量子
化ＬＳＰパラメータとの差を各次数毎に算出し、２乗和
算出手段６１３に出力する。

【０１６５】２乗和算出手段６１３は、加算器６１２か
ら出力された量子化ＬＳＰパラメータの差分情報を入力
し、各次数の２乗和を算出して、音声区間検出手段６１
９に出力する。

【０１６６】以上の６０４から６１３までの要素によっ
て、量子化ＬＳＰパラメータの動的特徴抽出部６０１が
構成される。

【０１６７】第１の静的特徴抽出部６０２は、線形予測
残差パワ算出手段６１４において量子化ＬＳＰパラメー
タから線形予測残差パワを算出する。また、隣接ＬＳＰ
間隔算出手段６１５において、（２）式に示すように量
子化ＬＳＰパラメータの隣接する次数毎に間隔を算出す
る。

【０１６８】 Ｌd[i]=L[i+1]-L[i], i=1,2,…M-1 …（２） L[i]：ｉ次の量子化ＬＳＰパラメータ 隣接ＬＳＰ間隔算出手段６１５の算出値は分散値算出手
段６１６へ与えられる。分散値算出手段６１６は、隣接
ＬＳＰ間隔算出手段６１５から出力された量子化ＬＳＰ
パラメータ間隔の分散値をする。分散値を算出する際、
全てのＬＳＰパラメータ間隔データを用いずに、低域端
（Ld[1]）のデータを除くことによって、最低域以外の
部分に存在するスペクトルの山谷の特徴を反映すること
ができる。低域が持ち上がっているような特性をもつ定
常雑音に対して、ハイパスフィルタを通した場合、フィ
ルタの遮断周波数付近にスペクトルの山が常にできるの
で、この様なスペクトルの山の情報を取り除く効果があ
る。

【０１６９】以上の６１４、６１５、６１６の要素によ
って、量子化ＬＳＰパラメータの第１の静的特徴抽出部
６０２が構成される。

【０１７０】また、第２の静的特徴抽出部６０３では、
反射係数算出手段６１７が量子化ＬＳＰパラメータを反
射係数に変換して、有声／無声判定手段６２０に出力す
る。これとともに線形予測残差パワ算出手段６１８が、
量子化ＬＳＰパラメータから線形予測残差パワを算出し
て、有声／無声判定手段６２０に出力する。

【０１７１】なお、線形予測残差パワ算出手段６１８
は、線形予測残差パワ算出手段６１４と同じものなの
で、６１４と６１８は共用させることが可能である。

【０１７２】以上の６１７と６１８の要素によって、量
子化ＬＳＰパラメータの第２の静的特徴抽出部６０３が
構成される。

【０１７３】動的特徴抽出部６０１及び第１の静的特徴
抽出部６０２の出力は音声区間検出手段６１９へ与えら
れる。音声区間検出手段６１９は、２乗和算出手段６０
７から平滑化量子化ＬＳＰパラメータの変動量を入力
し、２乗和算出手段６１３から雑音区間の平均的量子化
ＬＳＰパラメータと現在の量子化ＬＳＰパラメータとの
距離を入力し、線形予測残差パワ算出手段６１４から量
子化線形予測残差パワを入力し、分散値算出手段６１６
から隣接ＬＳＰ間隔データの分散情報を入力する。そし
て、これらの情報を用いて、現在の処理単位時間におけ
る入力信号（または復号信号）が音声区間であるか否か
の判定を行い、判定結果をモード判定手段６２１に出力
する。より具体的な音声区間か否かの判定方法は、図８
を用いて後述する。

【０１７４】一方、第２の静的特徴抽出部６０３の出力
は有声／無声判定手段６２０へ与えられる。有声／無声
判定手段６２０は、反射係数算出手段６１７から入力し
た反射係数と、線形予測残差パワ算出手段６１８から入
力した量子化線形予測残差パワとをそれぞれ入力する。
そして、これらの情報を用いて、現在の処理単位時間に
おける入力信号（または復号信号）が有声区間であるか
無声区間であるかの判定を行い、判定結果をモード判定
手段６２１に出力する。より具体的な有音／無音判定方
法は、図９を用いて後述する。

【０１７５】モード判定手段６２１は、音声区間検出手
段６１９から出力される判定結果と、有声／無声判定手
段６２０から出力される判定結果とをそれぞれ入力し、
これらの情報を用いて現在の処理単位時間における入力
信号（または復号信号）のモードを決定して出力する。
より具体的なモードの分類方法は図１０を用いて後述す
る。

【０１７６】なお、本実施の形態においては、平滑化手
段や平均値算出手段にＡＲ型のものを用いたが、それ以
外の方法を用いて平滑化や平均値算出を行うことも可能
である。

【０１７７】次に、図８を参照して、上記実施の形態に
おける音声区間判定方法の詳細について説明する。

【０１７８】まず、ステップ８０１において、第１の動
的パラメータ（Para1）を算出する。第１の動的パラメ
ータの具体的内容は、処理単位時間毎の量子化ＬＳＰパ
ラメータの変動量であり、（３）式に示されるものであ
る。

【０１７９】

【数１】 次に、ステップ８０２において、第１の動的パラメータ
が予め定めてある閾値Ｔｈ１より大きいかどうかをチェ
ックする。閾値Ｔｈ１を越えている場合は、量子化ＬＳ
Ｐパラメータの変動量が大きいので、音声区間であると
判定する。一方、閾値Ｔｈ１以下の場合は、量子化ＬＳ
Ｐパラメータの変動量が小さいので、ステップ８０３に
進み、さらに別のパラメータを用いた判定処理のステッ
プに進んでゆく。

【０１８０】ステップ８０２において、第１の動的パラ
メータが閾値Ｔｈ１以下の場合は、ステップ８０３に進
んで、過去にどれだけ定常雑音区間と判定されたかを示
すカウンターの数をチェックする。カウンターは初期値
が０で、本モード判定方法によって定常雑音区間である
と判定された処理単位時間毎に１ずつインクリメントさ
れる。ステップ８０３において、カウンターの数が、予
め設定されている閾値ＴｈＣ以下の場合は、ステップ８
０４に進み、静的パラメータを用いて音声区間か否かの
判定を行う。一方、閾値ＴｈＣを越えている場合は、ス
テップ８０６に進み、第２の動的パラメータを用いて音
声区間か否かの判定を行う。

【０１８１】ステップ８０４では２種類のパラメータを
算出する。一つは量子化ＬＳＰパラメータから算出され
る線形予測残差パワであり（Para3）、もう一つは量子
化ＬＳＰパラメータの隣接次数の差分情報の分散である
（Para4）。線形予測残差パワは、量子化ＬＳＰパラメ
ータを線形予測係数に変換し、Levinson-Durbinのアル
ゴリズムにある関係式を用いることにより、求めること
ができる。線形予測残差パワは有声部より無声部の方が
大きくなる傾向が知られているので、有声／無声の判定
基準として利用できる。量子化ＬＳＰパラメータの隣接
次数の差分情報は（２）式に示したもので、これらのデ
ータの分散を求める。ただし、雑音の種類や帯域制限の
かけかたによっては、低域にスペクトルの山（ピーク）
が存在するので、低域端の隣接次数の差分情報（（２）
式において、ｉ＝１）は用いずに、（２）式において、
ｉ＝２からＭ−１（Ｍは分析次数）までのデータを用い
て分散を求める方が良い。音声信号においては、電話帯
域（２００Ｈｚ〜３．４ｋＨｚ）内に３つ程度のホルマ
ントを持つため、ＬＳＰの間隔が狭い部分と広い部分が
いくつかあり、間隔のデータの分散が大きくなる傾向が
ある。一方、定常ノイズでは、ホルマント構造を持たな
いため、ＬＳＰの間隔は比較的等間隔であることが多
く、前記分散は小さくなる傾向がある。この性質を利用
して、音声区間か否かの判定を行うことが可能である。
ただし、前述のように雑音の種類等によっては、低域に
スペクトルの山（ピーク）をもつ場合があり、この様な
場合は最も低域側のＬＳＰ間隔が狭くなるので、全ての
隣接ＬＳＰ差分データを用いて分散を求めると、ホルマ
ント構造の有無による差が小さくなり、判定精度が低く
なる。したがって、低域端の隣接ＬＳＰ差分情報を除い
て分散を求めることによって、この様な精度劣化を回避
する。ただし、この様な静的パラメータは、動的パラメ
ータに比べると判定能力が低いので、補助的な情報とし
て用いるのが良い。ステップ８０４にて算出された２種
類のパラメータはステップ８０５で用いられる。

【０１８２】次に、ステップ８０５において、ステップ
８０４にて算出された２種類のパラメータを用いた閾値
処理が行われる。具体的には線形予測残差パワ（Para
3）が閾値Th3より小さく、かつ、隣接ＬＳＰ間隔データ
の分散（Para4）が閾値Th4より大きい場合に、音声区間
と判定する。それ以外の場合は、定常雑音区間（非音声
区間）と判定する。定常雑音区間と判定された場合は、
カウンターの値を１増やす。

【０１８３】ステップ８０６においては、第２の動的パ
ラメータ（Para2）が算出される。第２の動的パラメー
タは過去の定常雑音区間における平均的な量子化ＬＳＰ
パラメータと現在の処理単位時間における量子化ＬＳＰ
パラメータとの類似度を示すパラメータであり、具体的
には（４）式に示したように、前記２種類の量子化ＬＳ
Ｐパラメータを用いて各次数毎に差分値を求め、２乗和
を求めたものである。求められた第２の動的パラメータ
は、ステップ８０７にて閾値処理に用いられる。

【０１８４】

【数２】 次に、ステップ８０７において、第２の動的パラメータ
が閾値Th2を越えているかどうかの判定が行われる。閾
値Th2を越えていれば、過去の定常雑音区間における平
均的な量子化ＬＳＰパラメータとの類似度が低いので、
音声区間と判定し、閾値Th2以下であれば、過去の定常
雑音区間における平均的な量子化ＬＳＰパラメータとの
類似度が高いので、定常雑音区間と判定する。定常雑音
区間と判定された場合は、カウンターの値を１増やす。

【０１８５】次に、図９を参照して上記実施の形態にお
ける有声無声区間判定方法の詳細について説明する。

【０１８６】まず、ステップ９０１において、現在の処
理単位時間における量子化ＬＳＰパラメータから１次の
反射係数を算出する。反射係数は、ＬＳＰパラメータを
線形予測係数に変換して算出される。

【０１８７】次に、ステップ９０２において、前記反射
係数が第１の閾値Th1を越えているかどうかの判定が行
われる。閾値Th1を越えていれば、現在の処理単位時間
は無声区間であると判定して有声無声判定処理を終了
し、閾値Th1以下であれば、さらに有声無声判定の処理
を続ける。

【０１８８】ステップ９０２において無声と判定されな
かった場合は、ステップ９０３において、前記反射係数
が第２の閾値Th2を越えているかどうかの判定が行われ
る。閾値Th2を越えていれば、ステップ９０５に進み、
閾値Th2以下であれば、ステップ９０４に進む。

【０１８９】ステップ９０３において、前記反射係数が
第２の閾値Th2以下だった場合は、ステップ９０４にお
いて、前記反射係数が第３の閾値Th3を越えているかど
うかの判定が行われる。閾値Th3を越えていれば、ステ
ップ９０７に進み、閾値Th3以下であれば、有声区間と
判定して有声無声判定処理を終了する。

【０１９０】ステップ９０３において、前記反射係数が
第２の閾値Th2を越えた場合は、ステップ９０５におい
て、線形予測残差パワが算出される。線形予測残差パワ
は、量子化ＬＳＰを線形予測係数に変換してから算出さ
れる。

【０１９１】ステップ９０５に続いて、ステップ９０６
において、前記線形予測残差パワが閾値Th4を越えてい
るかどうかの判定が行われる。閾値Th4を越えていれ
ば、無声区間と判定して有声無声判定処理を終了し、閾
値Th4以下であれば、有声区間と判定して有声無声判定
処理を終了する。

【０１９２】ステップ９０４において、前記反射係数が
第３の閾値Th3を越えた場合は、ステップ９０７におい
て、線形予測残差パワが算出される。

【０１９３】ステップ９０７に続いて、ステップ９０８
において、前記線形予測残差パワが閾値Th5を越えてい
るかどうかの判定が行われる。閾値Th5を越えていれ
ば、無声区間と判定して有声無声判定処理を終了し、閾
値Th5以下であれば、有声区間と判定して有声無声判定
処理を終了する。

【０１９４】次に図１０を参照して、モード判定手段６
２１に用いられる、モード判定方法について説明する。

【０１９５】まず、ステップ１００１において、音声区
間検出結果が入力される。本ステップは音声区間検出処
理を行うブロックそのものであっても良い。

【０１９６】次に、ステップ１００２において、音声区
間であるか否かの判定結果に基づいて定常雑音モードと
判定するか否かが決定される。音声区間である場合は、
ステップ１００３に進み、音声区間でない（定常雑音区
間である）場合には、定常雑音モードであるというモー
ド判定結果を出力して、モード判定処理を終了する。

【０１９７】ステップ１００２において、定常雑音区間
モードではないと判定された場合は、続いてステップ１
００３において、有声無声判定結果の入力が行われる。
本ステップは有声無声判定処理を行うブロックそのもの
であっても良い。

【０１９８】ステップ１００３に続いて、ステップ１０
０４において、有声無声判定結果に基づいて有声区間モ
ードであるか、無声区間モードであるか、のモード判定
が行われる。有声区間である場合には、有声区間モード
であるというモード判定結果を出力してモード判定処理
を終了し、無声区間である場合には、無声区間モードで
あるというモード判定結果を出力してモード判定処理を
終了する。以上のように、音声区間検出結果と有声無声
判定結果とを用いて、現在の処理単位ブロックにおける
入力信号（または復号信号）のモードを３つのモードに
分類する。

【０１９９】（実施の形態５）図７に本発明の実施の形
態５にかかる後処理器の構成を示す。本後処理器は、実
施の形態４に示したモード判定器と組合わせて、実施の
形態２に示した音声信号復号装置にて使用するものであ
る。同図に示す後処理器は、モード切替スイッチ７０
５、７０８、７０７、７１１、振幅スペクトル平滑化手
段７０６、位相スペクトルランダム化手段７０９、７１
０、閾値設定手段７０３、７１６をそれぞれ備える。

【０２００】重み付け合成フィルタ７０１は、前記音声
復号装置のＬＰＣ復号器２０１から出力される復号ＬＰ
Ｃを入力して聴覚重み付け合成フィルタを構築し、を前
記音声復号装置の合成フィルタ２０９またはポストフィ
ルタ２１０から出力される合成音声信号に対して重み付
けフィルタ処理を行い、ＦＦＴ処理手段７０２に出力す
る。

【０２０１】ＦＦＴ処理手段７０２は、重み付け合成フ
ィルタ７０１から出力された重み付け処理後の復号信号
のＦＦＴ処理を行い、振幅スペクトルWSAiを第１の閾値
設定手段７０３と第１の振幅スペクトル平滑化手段７０
６と第１の位相スペクトルランダム化手段７０９とに、
それぞれ出力する。

【０２０２】第１の閾値設定手段７０３は、ＦＦＴ処理
手段７０２にて算出された振幅スペクトルの平均値を全
周波数成分を用いて算出し、この平均値を基準として閾
値Th1を、第1の振幅スペクトル平滑化手段７０６と第１
の位相スペクトルランダム化手段７０９とに、それぞれ
出力する。

【０２０３】ＦＦＴ処理手段７０４は、前記音声復号装
置の合成フィルタ２０９またはポストフィルタ２１０か
ら出力される合成音声信号のＦＦＴ処理を行い、振幅ス
ペクトルを、モード切換スイッチ７０５、７１２、加算
器７１５、第２の位相スペクトルランダム化手段７１０
に、位相スペクトルを、モード切換スイッチ７０８に、
それぞれ出力する。

【０２０４】モード切替スイッチ７０５は、前記音声復
号装置のモード選択器２０２から出力されるモード情報
（Mode）と、前記加算器７１５から出力される差分情報
（Diff）と、を入力して、現在の処理単位時間における
復号信号が音声区間か定常雑音区間かの判定を行い、音
声区間と判定した場合は、モード切換スイッチ７０７に
接続し、定常雑音区間と判定した場合は、第１の振幅ス
ペクトル平滑化手段７０６に接続する。

【０２０５】第１の振幅スペクトル平滑化手段７０６
は、モード切換スイッチ７０５を介して、ＦＦＴ処理手
段７０４から振幅スペクトルSAiを入力し、別途入力し
た第１の閾値Th1と重み付け振幅スペクトルWSAiとによ
って決定される周波数成分に対して平滑化処理を行い、
モード切換スイッチ７０７に出力する。平滑化する周波
数成分の決定方法は、重み付け振幅スペクトルWSAiが第
１の閾値Th1以下であるかどうかによって、決定され
る。即ち、WSAiがTh1以下である周波数成分iに対しての
み平滑化処理が行われる。この平滑化処理によって、定
常雑音区間における、符号化歪みに起因する振幅スペク
トルの時間的不連続性が緩和される。この平滑化処理
を、例えば（１）式の様なＡＲ型で行った場合の係数α
は、ＦＦＴ点数１２８点、処理単位時間１０ｍｓの場合
で、0.1程度に設定できる。

【０２０６】モード切換スイッチ７０７は、モード切換
スイッチ７０５と同様にして、前記音声復号装置のモー
ド選択器２０２から出力されるモード情報（Mode）と、
前記加算器７１５から出力される差分情報（Diff）と、
を入力して、現在の処理単位時間における復号信号が音
声区間か定常雑音区間かの判定を行い、音声区間と判定
した場合は、モード切換スイッチ７０５に接続し、定常
雑音区間と判定した場合は、第１の振幅スペクトル平滑
化手段７０６に接続する。前記判定結果は、モード切換
スイッチ７０５の判定結果と同一である。モード切換ス
イッチ７０７の他端はＩＦＦＴ処理手段７２０に接続さ
れている。

【０２０７】モード切換スイッチ７０８は、モード切換
スイッチ７０５と連動して切り替わるスイッチであり、
前記音声復号装置のモード選択器２０２から出力される
モード情報（Mode）と、前記加算器７１５から出力され
る差分情報（Diff）と、を入力して、現在の処理単位時
間における復号信号が音声区間か定常雑音区間かの判定
を行い、音声区間と判定した場合は、第２の位相スペク
トルランダム化手段７１０に接続し、定常雑音区間と判
定した場合は、第１の位相スペクトルランダム化手段７
０９に接続する。前記判定結果は、モード切換スイッチ
７０５の判定結果と同一である。即ち、モード切換スイ
ッチ７０５が第１の振幅スペクトル平滑化手段７０６に
接続されている場合は、モード切換スイッチ７０８は第
１の位相スペクトルランダム化手段７０９に接続されて
おり、モード切換スイッチ７０５がモード切換スイッチ
７０７に接続されている場合は、モード切換スイッチ７
０８は第２の位相スペクトルランダム化手段７１０に接
続されている。

【０２０８】第１の位相ランダム化手段７０９は、モー
ド切換スイッチ７０８を介して、ＦＦＴ処理手段７０４
から出力される位相スペクトルSPiを入力し、別途入力
した第１の閾値Th1と重み付け振幅スペクトルWSAiとに
よって決定される周波数成分に対してランダム化処理を
行い、モード切換スイッチ７１１に出力する。ランダム
化する周波数成分の決定方法は、前記第１の振幅スペク
トルの平滑化手段７０６において平滑化を行う周波数成
分を決定する方法と同一である。即ち、WSAiがTh1以下
である周波数成分iに対してのみ位相スペクトルSPiのラ
ンダム化処理が行われる。

【０２０９】第２の位相スペクトルランダム化手段７１
０は、モード切換スイッチ７０８を介して、ＦＦＴ処理
手段７０４から出力される位相スペクトルSPiを入力
し、別途入力した第２の閾値Th2iと振幅スペクトルSAi
とによって決定される周波数成分に対してランダム化処
理を行い、モード切換スイッチ７１１に出力する。ラン
ダム化する周波数成分の決定方法は、前記第１の位相ス
ペクトルランダム化手段７０９と同様である。即ち、SA
iがTh2i以下である周波数成分iに対してのみ位相スペク
トルSPiのランダム化処理が行われる。

【０２１０】モード切換スイッチ７１１は、モード切換
スイッチ７０７と連動しており、モード切換スイッチ７
０７と同様にして、前記音声復号装置のモード選択器２
０２から出力されるモード情報（Mode）と、前記加算器
７１５から出力される差分情報（Diff）と、を入力し
て、現在の処理単位時間における復号信号が音声区間か
定常雑音区間かの判定を行い、音声区間と判定した場合
は、第２の位相スペクトルランダム化手段７１０に接続
し、定常雑音区間と判定した場合は、第１の位相スペク
トルランダム化手段７０９に接続する。前記判定結果
は、モード切換スイッチ７０８の判定結果と同一であ
る。モード切換スイッチ７１１の他端はＩＦＦＴ処理手
段７２０に接続されている。

【０２１１】モード切換スイッチ７１２は、モード切換
スイッチ７０５と同様にして、前記音声復号装置のモー
ド選択器２０２から出力されるモード情報（Mode）と、
前記加算器７１５から出力される差分情報（Diff）と、
を入力して、現在の処理単位時間における復号信号が音
声区間か定常雑音区間かの判定を行い、音声区間でない
（定常雑音区間である）と判定した場合は、スイッチを
接続して、第２の振幅スペクトル平滑化手段７１３に、
ＦＦＴ処理手段７０４から出力される振幅スペクトルSA
iを出力する。音声区間と判定した場合は、モード切換
スイッチ７１２は、開放され、第２の振幅スペクトル平
滑化手段７１３に、振幅スペクトルSAiは出力されな
い。

【０２１２】第２の振幅スペクトル平滑化手段７１３
は、モード切替スイッチ７１２を介して、ＦＦＴ処理手
段７０４から出力される振幅スペクトルSAiを入力し、
全周波数帯域成分について平滑化処理を行う。この平滑
化処理によって、定常雑音区間における平均的な振幅ス
ペクトルが得られる。この平滑化処理は、第１の振幅ス
ペクトル平滑化手段７０６で行われる処理と同様であ
る。また、モード切換スイッチ７１２が開放されている
時は、本手段において処理は行われず、最後に処理が行
われたときの定常雑音区間の平滑化振幅スペクトルSSAi
が出力される。第２の振幅スペクトル平滑化処理手段７
１３によって平滑化された振幅スペクトルSSAiは遅延手
段７１４、第２の閾値設定手段７１６、モード切換スイ
ッチ７１８、にそれぞれ出力される。

【０２１３】遅延手段７１４は、第２の振幅スペクトル
平滑化手段７１３から出力されるSSAiを入力し、１処理
単位時間だけ遅延させて、加算器７１５に出力する。

【０２１４】加算器７１５は、１処理単位時間前の定常
雑音区間平滑化振幅スペクトルSSAiと現在の処理単位時
間における振幅スペクトルSAiとの距離Diffを算出し、
モード切換スイッチ７０５、７０７、７０８、７１１、
７１２、７１８、７１９、にそれぞれ出力する。

【０２１５】第２の閾値設定手段７１６は、第２の振幅
スペクトル平滑化手段７１３から出力される、定常雑音
区間平滑化振幅スペクトルSSAiを基準として閾値Th2iを
設定して、第２の位相スペクトルランダム化手段７１０
に出力する。

【０２１６】ランダム位相スペクトル生成手段７１７
は、ランダムに生成した位相スペクトルを、モード切換
スイッチ７１９に出力する。

【０２１７】モード切換スイッチ７１８は、モード切換
スイッチ７１２と同様にして、前記音声復号装置のモー
ド選択器２０２から出力されるモード情報（Mode）と、
前記加算器７１５から出力される差分情報（Diff）と、
を入力して、現在の処理単位時間における復号信号が音
声区間か定常雑音区間かの判定を行い、音声区間である
と判定した場合は、スイッチを接続して、第２の振幅ス
ペクトル平滑化手段７１３の出力を、ＩＦＦＴ処理手段
７２０に出力する。音声区間でない（定常雑音区間であ
る）と判定した場合は、モード切換スイッチ７１８は、
開放され、第２の振幅スペクトル平滑化手段７１３の出
力は、ＩＦＦＴ処理手段７２０に出力されない。

【０２１８】モード切換スイッチ７１９は、モード切換
スイッチ７１８と連動して切り替わり、モード切換スイ
ッチ７１８と同様にして、前記音声復号装置のモード選
択器２０２から出力されるモード情報（Mode）と、前記
加算器７１５から出力される差分情報（Diff）と、を入
力して、現在の処理単位時間における復号信号が音声区
間か定常雑音区間かの判定を行い、音声区間であると判
定した場合は、スイッチを接続して、ランダム位相生成
手段７１７の出力を、ＩＦＦＴ処理手段７２０に出力す
る。音声区間でない（定常雑音区間である）と判定した
場合は、モード切換スイッチ７１９は、開放され、ラン
ダム位相生成手段７１７の出力は、ＩＦＦＴ処理手段７
２０に出力されない。

【０２１９】ＩＦＦＴ処理手段７２０は、モード切換ス
イッチ７０７から出力される振幅スペクトルと、モード
切換スイッチ７１１から出力される位相スペクトルと、
モード切換スイッチ７１８から出力される振幅スペクト
ルと、モード切換スイッチ７１９から出力される位相ス
ペクトルと、を夫々入力して、逆ＦＦＴ処理を行い、後
処理後の信号を出力する。モード切換スイッチ７１８、
７１９が開放されている場合は、モード切換スイッチ７
０７から入力される振幅スペクトルと、モード切換スイ
ッチ７１１から入力される位相スペクトルとを、ＦＦＴ
の実部スペクトルと虚部スペクトルとに変換し、逆FFT
処理を行い、結果の実部を時間信号として出力する。一
方、モード切換スイッチ７１８、７１７が接続されてい
る場合は、モード切換スイッチ７０７から入力される振
幅スペクトルと、モード切換スイッチ７１１から入力さ
れる位相スペクトルとを、第１の実部スペクトルと第１
の虚部スペクトルに変換したものに加えて、モード切換
スイッチ７１８から入力される振幅スペクトルと、モー
ド切換スイッチ７１９から入力される位相スペクトルと
を、第２の実部スペクトルと第２の虚部スペクトルとに
変換したものを加算して、逆FFT処理を行う。即ち、第
１の実部スペクトルと第２の実部スペクトルとを加算し
たものを第３の実部スペクトルとし、第１の虚部スペク
トルと第２の虚部スペクトルとを加算したものを第３の
虚部スペクトルとすると、第３の実部スペクトルと第３
の虚部スペクトルとを用いて逆ＦＦＴ処理を行う。前記
スペクトルの加算時には、第２の実部スペクトルおよび
第２の虚部スペクトルは、定数倍あるいは適応的に制御
される変数によって減衰される。例えば、前記スペクト
ルの加算において、第２の実部スペクトルは0.25倍され
た後に、第１の実部スペクトルと加算され、第２の虚部
スペクトルは0.25倍された後に、第１の虚部スペクトル
と加算されて、第３の実部スペクトルおよび第３の虚部
スペクトルが夫々得られる。

【０２２０】次に、図１１及び図１２を用いて前記後処
理方法について説明する。図１１は本実施の形態におけ
る後処理方法の具体的処理を示した流れ図を示してい
る。

【０２２１】まず、ステップ１１０１において、聴覚重
み付けをした入力信号（復号音声信号）のＦＦＴ対数振
幅スペクトル（ＷＳＡｉ）を計算する。

【０２２２】次に、ステップ１１０２において、第１の
閾値Ｔｈ１を計算する。Ｔｈ１は、ＷＳＡｉの平均値に
定数ｋ１を加えたものである。ｋ１の値は経験的に決定
し、例えば、常用対数領域で0.4程度である。ＦＦＴ点
数をＮとし、ＦＦＴ振幅スペクトルをＷＳＡｉ（ｉ＝1,
2,...Ｎ）とすると、ＷＳＡｉはｉ＝Ｎ／２とｉ＝Ｎ／
２＋１を境に対称となるので、Ｎ／２本のＷＳＡｉの平
均値を計算すれば、ＷＳＡｉの平均値を求められる。

【０２２３】次に、ステップ１１０３において、聴覚重
み付けをしない入力信号（復号音声信号）のＦＦＴ対数
振幅スペクトル（ＳＡｉ）とＦＦＴ位相スペクトル（Ｓ
Ｐｉ）を計算する。

【０２２４】次に、ステップ１１０４において、スペク
トル変動（Ｄｉｆｆ）を計算する。スペクトル変動は、
過去に定常雑音区間と判定された区間における平均的な
ＦＦＴ対数振幅スペクトル（ＳＳＡｉ）を現在のＦＦＴ
対数振幅スペクトル（ＳＡｉ）から減じて、得られた残
差スペクトルの総和である。本ステップにおいて求めら
れるスペクトル変動Ｄｉｆｆは、現在のパワが定常雑音
区間の平均的なパワと比較して大きくなっていないかど
うかを判定するためのパラメータで、大きくなっていれ
ば、定常雑音成分とは異なる信号が存在する区間であ
り、定常雑音区間ではないと判断できる。

【０２２５】次に、ステップ１１０５において、過去に
定常雑音区間と判定された回数を示すカウンタをチェッ
クする。カウンタの数が、一定値以上、即ち過去にある
程度安定して定常雑音区間であると判定されている場合
は、ステップ１１０７に進み、そうでない場合、即ち過
去に定常雑音区間であると判定されたことがあまりない
場合は、ステップ１１０６に進む。ステップ１１０６と
ステップ１１０７との違いは、スペクトル変動（Ｄｉｆ
ｆ）を判定基準に用いるか用いないかの違いである。ス
ペクトル変動（Ｄｉｆｆ）は過去に定常雑音区間と判定
された区間における平均的なＦＦＴ対数振幅スペクトル
（ＳＳＡｉ）を用いて算出される。この様な平均的なＦ
ＦＴ対数振幅スペクトル（ＳＳＡｉ）を求めるには、過
去にある程度十分な時間長の定常的雑音区間が必要とな
るため、ステップ１１０５を設けて、過去に十分な時間
長の定常的雑音区間がない場合は、雑音区間の平均的Ｆ
ＦＴ対数振幅スペクトル（ＳＳＡｉ）が十分平均化され
ていないと考えられるため、スペクトル変動（Ｄｉｆ
ｆ）を用いないステップ１１０６に進むようにしてい
る。カウンタの初期値は０である。

【０２２６】次に、ステップ１１０６またはステップ１
１０７において、定常雑音区間か否かの判定が行われ
る。ステップ１１０６では、音声復号装置においてすで
に決定されている音源モードが定常雑音区間モードであ
る場合を定常雑音区間と判定し、ステップ１１０７で
は、音声復号装置において既に決定されている音源モー
ドが定常雑音区間モードでかつ、ステップ１１０４で計
算された振幅スペクトル変動（Ｄｉｆｆ）が閾値ｋ３以
下である場合を定常雑音区間と判定する。ステップ１１
０６またはステップ１１０７において、定常雑音区間で
あると判定された場合は、ステップ１１０８へ進み、定
常雑音区間でない、即ち音声区間であると判定された場
合は、ステップ１１１３へ進む。

【０２２７】定常雑音区間であると判定された場合は、
次に、ステップ１１０８において、定常雑音区間の平均
的ＦＦＴ対数スペクトル（ＳＳＡｉ）を求めるための平
滑化処理が行われる。ステップ１１０８の式において、
βは0.0〜1.0の範囲の平滑化の強さを示す定数で、ＦＦ
Ｔ点数１２８点、処理単位時間１０ｍｓ（８ｋＨｚサン
プリングで８０点）の場合には、β=0.1程度で良い。こ
の平滑化処理は、全ての対数振幅スペクトル（ＳＡｉ，
ｉ＝1,…N，NはＦＦＴ点数）について行われる。

【０２２８】次に、ステップ１１０９において、定常雑
音区間の振幅スペクトルの変動を滑らかにするためのＦ
ＦＴ対数振幅スペクトルの平滑化処理が行われる。この
平滑化処理は、ステップ１１０８の平滑化処理と同様だ
が、全ての対数振幅スペクトル（ＳＡｉ）について行う
のではなく、聴覚重み付け対数振幅スペクトル（ＷＳＡ
ｉ）が閾値Ｔｈ１より小さい周波数成分ｉについてのみ
行われる。ステップ１１０９の式におけるγは、ステッ
プ１１０８におけるβと同様であり、同じ値でも良い。
ステップ１１０９にて、部分的に平滑化された対数振幅
スペクトルＳＳＡ２ｉが得られる。

【０２２９】次に、ステップ１１１０おいて、ＦＦＴ位
相スペクトルのランダム化処理が行われる。このランダ
ム化処理は、ステップ１１０９の平滑化処理と同様に、
周波数選択的に行われる。即ち、ステップ１１０９と同
様に、聴覚重み付け対数振幅スペクトル（ＷＳＡｉ）が
閾値Ｔｈ１より小さい周波数成分ｉについてのみ行われ
る。ここで、Ｔｈ１はステップ１１０９と同じ値で良い
が、より良い主観品質が得られるように調整された異な
る値に設定しても良い。また、ステップ１１１０におけ
るrandom(i)は乱数的に生成した−２π〜＋２πの範囲
の数値である。random(i)の生成は、毎回新たに乱数を
生成しても良いが、演算量を節約する場合は、予め生成
した乱数をテーブルに保持しておき、処理単位時間毎
に、テーブルの内容を巡回させて利用することも可能で
ある。この場合、テーブルの内容をそのまま利用する場
合と、テーブルの内容をオリジナルのＦＦＴ位相スペク
トルに加算して用いる場合とが考えられる。

【０２３０】次に、ステップ１１１１において、ＦＦＴ
対数振幅スペクトルとＦＦＴ位相スペクトルとから、複
素ＦＦＴスペクトルを生成する。実部はＦＦＴ対数振幅
スペクトルＳＳＡ２ｉを対数領域から線形領域に戻した
後に、位相スペクトルＲＳＰ２ｉの余弦を乗じて求めら
れる。虚部はＦＦＴ対数振幅スペクトルＳＳＡ２ｉを対
数領域から線形領域に戻した後に、位相スペクトルＲＳ
Ｐ２ｉの正弦を乗じて求められる。

【０２３１】次に、ステップ１１１２において、定常雑
音区間と判定された区間のカウンタを１増やす。

【０２３２】一方、ステップ１１０６または１１０７に
おいて、音声区間（定常雑音区間ではない）と判定され
た場合は、次に、ステップ１１１３において、ＦＦＴ対
数振幅スペクトルＳＡｉが平滑化対数スペクトルＳＳＡ
２ｉにコピーされる。即ち、対数振幅スペクトルの平滑
化処理は行わない。

【０２３３】次に、ステップ１１１４において、ＦＦＴ
位相スペクトルのランダム化処理が行われる。このラン
ダム化処理は、ステップ１１１０の場合と同様にして、
周波数選択的に行われる。ただし、周波数選択に用いる
閾値はＴｈ１ではなく、過去にステップ１１０８で求め
られているＳＳＡｉに定数ｋ４を加えたものを用いる。
この閾値は図７における第２の閾値Ｔｈ２ｉに相当す
る。即ち、定常雑音区間における平均的な振幅スペクト
ルより小さい振幅スペクトルになっている周波数成分の
み、位相スペクトルのランダム化を行う。

【０２３４】次に、ステップ１１１５において、ＦＦＴ
対数振幅スペクトルとＦＦＴ位相スペクトルとから、複
素ＦＦＴスペクトルを生成する。実部はＦＦＴ対数振幅
スペクトルＳＳＡ２ｉを対数領域から線形領域に戻した
後に、位相スペクトルＲＳＰ２ｉの余弦を乗じたもの
と、ＦＦＴ対数振幅スペクトルＳＳＡｉを対数領域から
線形領域に戻した後に、位相スペクトルrandom2(i)の余
弦を乗じたものに、定数ｋ５を乗じたものと、を加算し
て求められる。虚部はＦＦＴ対数振幅スペクトルＳＳＡ
２ｉを対数領域から線形領域に戻した後に、位相スペク
トルＲＳＰ２ｉの正弦を乗じたものと、ＦＦＴ対数振幅
スペクトルＳＳＡｉを対数領域から線形領域に戻した後
に、位相スペクトルrandom2(i)の正弦を乗じたものに、
定数ｋ５を乗じたものと、を加算して求められる。定数
ｋ５は0.0〜1.0の範囲で、より具体的には、0.25程度に
設定される。なお、ｋ５は適応的に制御された変数でも
良い。ｋ５倍した、平均的な定常雑音を重畳することに
よって、音声区間における背景定常雑音の主観的品質が
向上できる。random2(i)は、random(i)と同様の乱数で
ある。

【０２３５】次に、ステップ１１１６において、ステッ
プ１１１１または１１１５にて生成された複素ＦＦＴス
ペクトル（Re(S2)i、Im(S2)i）の逆ＦＦＴを行い、複素
数（Re(s2)i、Im(s2)i）を得る。

【０２３６】最後に、ステップ１１１７において、逆Ｆ
ＦＴによって得られた複素数の実部Re(s2)iを出力信号
として出力する。

【０２３７】

【発明の効果】以上詳記したように、本発明によればス
ペクトル特性を表すパラメータの量子化データにおける
静的および動的特徴を用いて音源符号化および／または
復号後処理のモード切替を行う構成なので、モード情報
を新たに伝送することなしに音源符号化のマルチモード
化が図れる。特に有声区間／無声区間の判定に加えて音
声区間／非音声区間の判定を行うことも可能なので、マ
ルチモード化による符号化性能の改善度をより高めるこ
とを可能とした音声符号化装置および音声復号化装置を
提供できる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の実施の形態１における音声符号化装置
の構成を示すブロック図

【図２】本発明の実施の形態２における音声復号化装置
の構成を示すブロック図

【図３】本発明の実施の形態１における音声符号化処理
の流れを示す流れ図

【図４】本発明の実施の形態２における音声復号化処理
の流れを示す流れ図

【図５】本発明の実施の形態３における音声信号送信装
置および受信装置の構成を示すブロック図

【図６】本発明の実施の形態４におけるモード選択器の
構成を示すブロック図

【図７】本発明の実施の形態５におけるマルチモード後
処理器の構成を示すブロック図

【図８】本発明の実施の形態４における前段のモード選
択処理の流れを示す流れ図

【図９】本発明の実施の形態４における後段のモード選
択処理の流れを示す流れ図

【図１０】本発明の実施の形態４におけるモード選択処
理の全体の流れを示す流れ図

【図１１】本発明の実施の形態５における前段のモード
選択処理の流れを示す流れ図

【図１２】本発明の実施の形態５における後段のモード
選択処理の流れを示す流れ図

【図１３】従来の音声符号化装置の構成を示すブロック
図

【符号の説明】

１０３ ＬＰＣ量子化器 １０４ 合成フィルタ １０５ モード選択器 １０９ 雑音符号帳 １１０ 適応符号帳 １１１ ゲイン符号帳 ２０１ ＬＰＣ復号器 ２０２ モード選択器 ２０９ 合成フィルタ ２１０ ポストフィルタ ５０１ 音声入力装置 ５０３ 音声符号化器 ５０９ 音声復号化器 ５１１ 音声出力装置 ６０１ 動的特徴抽出部 ６０２ 静的特徴抽出部 ６０４ ＡＲ型平滑化手段 ６０９ スイッチ ６１１ ＡＲ型平均値算出手段 ６１４ 線形予測残差パワ算出手段 ６１５ 隣接ＬＳＰ間隔算出手段 ６１６ 分散値算出手段 ６１７ 反射係数算出手段 ６１８ 線形予測残差パワ算出手段 ６１９ 音声区間検出手段 ６２０ 有声／無声判定手段 ６２１ モード判定手段 ７０２ ＦＦＴ処理手段 ７０３ 第１の閾値設定手段 ７０５ モード切換スイッチ ７０６ 第１の振幅スペクトル平滑化手段 ７０７、７０８ モード切換スイッチ ７０９ 第１の位相スペクトルランダム化手段 ７１０ 第２の位相スペクトルランダム化手段 ７１１、７１２ モード切換スイッチ ７１３ 第２の振幅スペクトル平滑化手段 ７１６ 第２の閾値設定手段 ７１７ ランダム位相スペクトル生成手段 ７１８、７１９ モード切換スイッチ ７２０ 逆ＦＦＴ処理手段

Claims (40)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 音声信号に含まれる声道情報を表す少な
   くとも1種類以上のパラメータを符号化する第１符号化
   手段と、前記音声信号に含まれる音源情報を表す少なく
   とも１種類以上のパラメータを幾つかのモードで符号化
   可能な第２符号化手段と、前記第１符号化手段で符号化
   された特定パラメータの動的特徴に基づいて前記第２符
   号化手段のモード切替えを行うモード切替手段と、前記
   第１、第２符号化手段によって符号化された複数種類の
   パラメータ情報によって入力音声信号を合成する合成手
   段と、を具備するマルチモード音声符号化装置。
2. 【請求項２】 前記第２符号化手段は、駆動音源を幾つ
   かの符号化モードで符号化可能な符号化手段で構成さ
   れ、前記モード切替手段は、音声のスペクトル特性を表
   す量子化パラメータを用いて前記第２符号化手段の符号
   化モードを切替えることを特徴とする請求項１記載のマ
   ルチモード音声符号化装置。
3. 【請求項３】 前記モード切替手段は、音声のスペクト
   ル特性を表す量子化パラメータの静的および動的特徴を
   用いて前記第２符号化手段の符号化モードを切替えるこ
   とを特徴とする請求項２記載のマルチモード音声符号化
   装置。
4. 【請求項４】 前記モード切替手段は、量子化ＬＳＰパ
   ラメータを用いて、前記第２符号化手段の符号化モード
   を切替えることを特徴とする請求項２又は請求項３に記
   載のマルチモード音声符号化装置。
5. 【請求項５】 前記モード切替手段は、量子化ＬＳＰパ
   ラメータの静的および動的特徴を用いて、前記第２符号
   化手段の符号化モードを切替えることを特徴とする請求
   項４記載のマルチモード音声符号化装置。
6. 【請求項６】 前記モード切替手段は、量子化ＬＳＰパ
   ラメータの定常性を過去および現在の量子化ＬＳＰパラ
   メータを用いて判定する手段と、現在の量子化ＬＳＰパ
   ラメータを用いて有声性を判定する手段とを備え、前記
   判定結果に基づいて前記第２符号化手段の符号化モード
   を切替えることを特徴とする請求項４又は請求項５に記
   載のマルチモード音声符号化装置。
7. 【請求項７】 音声信号に含まれる声道情報を表す少な
   くとも1種類以上のパラメータを復号化する第１復号化
   手段と、前記音声信号に含まれる音源情報を表す少なく
   とも１種類以上のパラメータを幾つかの符号化モードで
   復号化可能な第２復号化手段と、前記第１復号化手段で
   復号化された特定パラメータの動的特徴に基づいて前記
   第２復号化手段の符号化モードの切替えを行うモード切
   替手段と、前記第１、第２復号化手段によって復号化さ
   れた複数種類のパラメータ情報によって音声信号を復号
   する合成手段と、を具備するマルチモード音声復号化装
   置。
8. 【請求項８】 前記第２復号化手段は、駆動音源を幾つ
   かの復号化モードで復号化可能な復号化手段で構成さ
   れ、前記モード切替手段は、音声のスペクトル特性を表
   す量子化パラメータを用いて前記第２復号化手段の復号
   化モードを切替えることを特徴とする請求項７記載のマ
   ルチモード音声復号化装置。
9. 【請求項９】 前記モード切替手段は、音声のスペクト
   ル特性を表す量子化パラメータの静的および動的特徴を
   用いて、前記第２復号化手段の復号化モードを切替える
   ことを特徴とする請求項８記載のマルチモード音声復号
   化装置。
10. 【請求項１０】 前記モード切替手段は、量子化ＬＳＰ
    パラメータを用いて、前記第２復号化手段の復号化モー
    ドを切替えることを特徴とする請求項８又は請求項９に
    記載のマルチモード音声復号化装置。
11. 【請求項１１】 前記モード切替手段は、量子化ＬＳＰ
    パラメータの静的および動的特徴を用いて、前記第２復
    号化手段の復号化モードを切替えることを特徴とする請
    求項１０記載のマルチモード音声復号化装置。
12. 【請求項１２】 前記モード切替手段は、量子化ＬＳＰ
    パラメータの定常性を過去および現在の量子化ＬＳＰパ
    ラメータを用いて判定する手段と、現在の量子化ＬＳＰ
    パラメータを用いて有声性を判定する手段とを備え、前
    記判定結果に基づいて前記第２復号化手段の復号化モー
    ドを切替えることを特徴とする請求項１０又は請求項１
    １に記載のマルチモード音声復号化装置。
13. 【請求項１３】 前記判定結果に基づいて復号信号に対
    する後処理の切替えを行うことを特徴とする請求項７か
    ら請求項１２のいずれかに記載のマルチモード音声復号
    化装置。
14. 【請求項１４】 量子化ＬＳＰパラメータのフレーム間
    変化を算出する手段と、量子化ＬＳＰパラメータが定常
    的であるフレームにおける平均的量子化ＬＳＰパラメー
    タを算出する手段と、前記平均的量子化ＬＳＰパラメー
    タと現在の量子化ＬＳＰパラメータとの距離を算出する
    手段とを具備した量子化ＬＳＰパラメータの動的特徴抽
    出器。
15. 【請求項１５】 量子化ＬＳＰパラメータから線形予測
    残差パワを算出する手段と、隣接する次数の量子化ＬＳ
    Ｐパラメータの間隔を算出する手段とを具備した量子化
    ＬＳＰパラメータの静的特徴抽出器。
16. 【請求項１６】 請求項１４記載の動的特徴抽出器と、
    請求項１５記載の静的特徴抽出器とを備え、前記動的特
    徴抽出器によって抽出された量子化ＬＳＰパラメータの
    動的特徴と前記静的特徴抽出器によって抽出された量子
    化ＬＳＰパラメータの静的特徴との少なくとも一方を用
    いて音声区間の検出を行う音声区間検出器。
17. 【請求項１７】 請求項１６記載の音声区間検出器と、
    音声区間における有声区間と無声区間とを切り分ける有
    声無声判定手段とを備え、前記音声区間検出器の検出結
    果と前記有声無声判定手段の判定結果との少なくとも一
    方の情報を用いてモード判定を行うモード判定手段とを
    備えるモード選択器。
18. 【請求項１８】 量子化ＬＳＰパラメータから反射係数
    を算出する手段と、量子化ＬＳＰパラメータから線形予
    測残差パワを算出する手段とを備える量子化ＬＳＰパラ
    メータの静的特徴抽出器によって抽出される情報を前記
    有声無声判定手段に与えて、有声区間と無声区間との切
    り分けを行わせることを特徴とする請求項１７記載のモ
    ード選択器。
19. 【請求項１９】 前記モード切替手段を、請求項１７又
    は請求項１８に記載のモード選択器で構成したことを特
    徴とする請求項１記載の音声符号化装置。
20. 【請求項２０】 前記モード切替手段を、請求項１７又
    は請求項１８に記載のモード選択器で構成したことを特
    徴とする請求項７記載の音声復号化装置。
21. 【請求項２１】 復号ＬＳＰパラメータを用いて音声区
    間か否かの判定を行う判定手段と、信号の高速フーリエ
    変換処理を行うＦＦＴ処理手段と、前記高速フーリエ変
    換処理によって得られた位相スペクトルを前記判定手段
    の判定結果に応じてランダム化する位相スペクトルラン
    ダム化手段と、前記高速フーリエ変換処理によって得ら
    れた振幅スペクトルを前記判定結果に応じて平滑化する
    振幅スペクトル平滑化手段と、前記位相スペクトルラン
    ダム化手段によってランダム化された位相スペクトルと
    前記振幅スペクトル平滑化手段によって平滑化された位
    相スペクトルとの逆高速フーリエ変換処理を行うＩＦＦ
    Ｔ処理手段とを具備するマルチモード後処理器。
22. 【請求項２２】 音声区間においては過去の非音声区間
    における平均的振幅スペクトルを用いてランダム化する
    位相スペクトルの周波数を決定し、非音声区間において
    は聴覚重みづけ領域における全周波数の振幅スペクトル
    の平均値を用いてランダム化する位相スペクトルと平滑
    化する振幅スペクトルとの周波数を決定する請求項２１
    記載のマルチモード後処理器。
23. 【請求項２３】 音声区間においては過去の非音声区間
    における平均的振幅スペクトルを用いて生成した雑音を
    重畳することを特徴とする請求項２１又は請求項２２に
    記載のマルチモード後処理器。
24. 【請求項２４】 請求項１６記載の音声区間検出器を備
    え、前記音声区間検出器の検出結果と、過去の非音声区
    間における平均的振幅スペクトルと現在の振幅スペクト
    ルとの差の大きさとを用いて、音声区間か否かの判定を
    行うことを特徴とする請求項２１から請求項２３のいず
    れかに記載のマルチモード後処理器。
25. 【請求項２５】 請求項２１から請求項２４のいずれか
    に記載のマルチモード後処理器を用いて、後処理を行う
    ことを特徴とする請求項１３記載のマルチモード音声復
    号化装置。
26. 【請求項２６】 請求項１記載のマルチモード音声符号
    化装置と、請求項７記載のマルチモード音声復号化装置
    とから成る音声符号化復号化装置。
27. 【請求項２７】 音声信号を電気的信号に変換する音声
    入力装置と、この音声入力装置から出力される信号をデ
    ィジタル信号に変換するＡ／Ｄ変換器と、このＡ／Ｄ変
    換器から出力されるディジタル信号の符号化を行う請求
    項１から請求項６のいずれかに記載のマルチモード音声
    符号化装置と、このマルチモード音声符号化装置から出
    力される符号化情報に対して変調処理等を行うＲＦ変調
    器と、このＲＦ変調器から出力された信号を電波に変換
    して送信する送信アンテナとを具備する音声信号送信装
    置。
28. 【請求項２８】 受信電波を受信する受信アンテナと、
    この受信アンテナで受信した信号の復調処理を行うＲＦ
    復調器と、このＲＦ復調器によって得られた情報の復号
    化を行う請求項７から請求項１３のいずれかに記載のマ
    ルチモード音声復号化装置と、このマルチモード音声復
    号化装置によって復号されたディジタル音声信号をＤ／
    Ａ変換するＤ／Ａ変換器と、このＤ／Ａ変換器によって
    出力される電気的信号を音声信号に変換する音声出力装
    置とを具備する音声信号受信装置。
29. 【請求項２９】 請求項２７記載の音声信号送信装置お
    よび請求項２８記載の音声信号受信装置の少なくとも一
    方を備え、基地局装置との間で無線通信を行う移動局装
    置。
30. 【請求項３０】 請求項２７記載の音声信号送信装置お
    よび請求項２８記載の音声信号受信装置の少なくとも一
    方を備え、移動局装置との間で無線通信を行う基地局装
    置。
31. 【請求項３１】 コンピュータに、 量子化ＬＳＰパラメータの定常性を過去および現在の量
    子化ＬＳＰパラメータを用いて判定する手順と、現在の
    量子化ＬＳＰパラメータを用いて有声性を判定する手順
    と、前記手順によって判定された結果に基づいて駆動音
    源を符号化する手順のモード切替を行う手順と、を実行
    させるためのプログラムを記録した機械読み取り可能な
    記憶媒体。
32. 【請求項３２】 コンピュータに、 量子化ＬＳＰパラメータの定常性を過去および現在の量
    子化ＬＳＰパラメータを用いて判定する手順と、現在の
    量子化ＬＳＰを用いて有声性を判定する手順と、前記手
    順によって判定された結果に基づいて駆動音源を復号化
    する手順のモード切替を行う手順と、前記手順によって
    判定された結果に基づいて復号信号に対する後処理手順
    の切替えを行う手順と、を実行させるためのプログラム
    を記録した機械読み取り可能な記憶媒体。
33. 【請求項３３】 音声のスペクトル特性を表す量子化パ
    ラメータの静的および動的特徴を用いて駆動音源を符号
    化するモードのモード切替を行うことを特徴とするマル
    チモード音声符号化方法。
34. 【請求項３４】 音声のスペクトル特性を表す量子化パ
    ラメータの静的および動的特徴を用いて駆動音源を復号
    化するモードのモード切替を行うことを特徴とするマル
    チモード音声復号化方法。
35. 【請求項３５】 復号信号に対する後処理を行う工程
    と、モード情報に基づいて前記後処理工程の切替えを行
    う工程とを具備した請求項３４記載のマルチモード音声
    復号化方法。
36. 【請求項３６】 量子化ＬＳＰパラメータのフレーム間
    変化を算出する工程と、量子化ＬＳＰパラメータが定常
    的であるフレームにおける平均的量子化ＬＳＰパラメー
    タを算出する工程と、前記平均的量子化ＬＳＰパラメー
    タと現在の量子化ＬＳＰパラメータとの距離を算出する
    工程とを具備した量子化ＬＳＰパラメータの動的特徴抽
    出方法。
37. 【請求項３７】 量子化ＬＳＰパラメータから線形予測
    残差パワを算出する工程と、隣接する次数の量子化ＬＳ
    Ｐパラメータの間隔を算出する工程とを具備する量子化
    ＬＳＰパラメータの静的特徴抽出手段。
38. 【請求項３８】 請求項３６記載の動的特徴抽出方法に
    よって抽出された量子化ＬＳＰパラメータの動的特徴
    と、請求項３７記載の静的特徴抽出方法によって抽出さ
    れた量子化ＬＳＰパラメータの静的特徴との少なくとも
    一方を用いて音声区間の検出を行う音声区間検出方法。
39. 【請求項３９】 請求項３８記載の音声区間検出方法に
    よって得られる音声検出結果を用いてモード判定を行う
    モード判定方法。
40. 【請求項４０】 復号ＬＳＰパラメータを用いて音声区
    間か否かの判定を行う判定工程と、信号の高速フーリエ
    変換処理を行うＦＦＴ処理工程と、前記高速フーリエ変
    換処理によって得られた位相スペクトルを前記判定工程
    における判定結果に応じてランダム化する位相スペクト
    ルランダム化工程と、前記FFT処理によって得られた振
    幅スペクトルを前記判定結果に応じて平滑化する振幅ス
    ペクトル平滑化工程と、前記位相スペクトルランダム化
    工程においてランダム化された位相スペクトルと前記振
    幅スペクトル平滑化工程において平滑化された位相スペ
    クトルとの逆ＦＦＴ処理を行うＩＦＦＴ処理工程とを具
    備するマルチモード後処理方法。