JP3212123B2 - 音声符号化装置 - Google Patents

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は、音声符号化装置に係
り、特に音声信号を８ｋbps 程度以下の低ビットレート
で符号化するのに適した音声符号化装置に関する。

【０００２】

【従来の技術】音声信号を低ビットレートで高能率に符
号化する技術は、自動車電記などの移動体通信や、企業
内通信において、電波の有効利用や通信コスト削減のた
めの重要な技術である。8 ｋbps 以下のビットレートで
品質の優れた音声符号化方式として、ＣＥＬＰ（Code E
xcited Linear Prediction）方式が知られている。

【０００３】このＣＥＬＰ方式は、ＡＴ＆Ｔベル研のM,
R,Schroeder 氏とB.S.Atal氏によりCode-Excited Linea
r Prediction（CELP）“High-Quality Speech at Very
LowBit Rates ”Proc.ICASSP ；1985,pp.937-939 （文
献１）で発表されて以来、高品質の音声が合成できる方
式として注目され、品質の改善や、計算量の削減など、
種々の検討がなされて来た。ＣＥＬＰ方式の特徴は、Ｌ
ＰＣ（Liner Predictive Coding ：線形予測符号化）合
成フィルタの駆動信号を駆動信号ベクトルとしてコード
ブックに格納し、合成音声信号と入力音声信号の誤差を
評価しながら、最適な駆動信号ベクトルをコードブック
から探索する点にある。

【０００４】図５は、最新のＣＥＬＰ方式による音声符
号化装置のブロック図である。同図において、入力信号
であるサンプリングされた音声信号系列は入力端子６０
０からフレーム単位で入力される。フレームＬ個の信号
サンプルからなり、サンプリング周波数が８ｋＨｚの場
合、一般にＬ＝１６０が用いられる。図５には示されて
いないが、駆動信号ベクトルの探索に先立ち、入力され
たＬサンプルの音声信号系列に対してＬＰＣ分析が行わ
れ、ＬＰＣ予測パラメータ｛α_i ，ｉ＝１，２，…ｐ｝
が抽出される。このＬＰＣ予測パラメータα_i は、ＬＰ
Ｃ合成フィルタ６３０に供給される。なお、ｐは予測次
第であり、一般にｐ＝１０が用いられる。ＬＰＣ合成フ
ィルタ６３０の伝達関数Ｈ(z) は、［数１］で与えられ
る。

【０００５】

【数１】

【０００６】次に、音声信号を合成しながら最適な駆動
信号ベクトルを探索する過程について説明する。まず、
入力端子６００に入力された１フレームの音声信号か
ら、減算器６１０で前フレームでの合成フィルタ６３０
の内部状態が現フレームに与える影響が減算される。減
算器６１０から得られた信号系列は４個のサブフレーム
に分割され、各サブフレームの目標信号ベクトルとな
る。

【０００７】ＬＰＣ合成フィルタ６３０の入力信号であ
る駆動信号ベクトルは、適応コードブック６４０から選
択された駆動信号ベクトルに乗算器６５０で所定のゲイ
ンを乗算したものと、白色雑音コードブック７１０から
選択された雑音ベクトルに乗算器７２０で所定のゲイン
を乗算したものとを加算器６６０で加算することで得ら
れる。

【０００８】ここで、適応コードブック６４０は文献１
に記載されているピッチ予測分析を閉ループ動作または
合成による分析（Analysis by Synthesis ）によって行
うものであり、詳細はW.B.Kleijin D.J.Krasinski and
R.H.Ketchum,"Imptoved Speech Quality and Efficient
Vector Quantization in CELP",Proc.ICASSP,1988,pp.
155-158 （文献２）に述べられている。この文献２によ
ると、ＬＰＣ合成フィルタ６３０の駆動信号をピッチ探
索範囲ａ〜ｂ（ａ，ｂは駆動信号のサンプル番号であ
り、通常ａ＝２０，ｂ＝１４７）にわたって遅延回路６
７０で１サンプルづつ遅延させることにより、ａ〜ｂサ
ンプルのピッチ周期に対する駆動信号ベクトルを作成
し、これがコードワードとして適応コードブックに格納
される。

【０００９】最適な駆動信号ベクトルの探索を行う場
合、適応コードブック６４０から各ピッチ周期に対応す
る駆動信号ベクトルのコードワードが１個ずつ読み出さ
れ、乗算器６５０で所定のゲインと乗算される。そし
て、白色雑音コードブック１０から選択された雑音ベク
トルに乗算器７２０で所定のゲインを乗算したものとを
加算器６６０で加算して、この信号をＬＰＣ合成フィル
タ６３０によりフィルタ演算が行われ、合成音声信号ベ
クトルが生成される。生成された合成音声信号ベクトル
は、減算器６２０で目標信号ベクトルと減算される。こ
の減算器６２０の出力は聴感重み付けフィルタ６８０を
経て誤差計算回路６９０に入力され、平均２乗誤差が求
められる。平均２乗誤差の情報は更に最小歪探索回路７
００に入力され、その最小値が検出される。

【００１０】以上の過程は、適応コードブック６４０中
の全ての駆動信号ベクトルのコードワードについて行わ
れ、最小歪探索回路７００において平均２乗誤差の最小
値を与えるコードワードの番号が求められる。また、乗
算器６５０で乗じられるゲインも平均２乗誤差が最小に
なるよう決定される。

【００１１】次に、同様の方法で最適な白色雑音ベクト
ルの探索が行われる。すなわち、白色雑音コードブック
７１０から雑音ベクトルのコードワードが１個ずつ読み
出され、乗算器７２０でのゲインとの乗算、白色雑音コ
ードブック１０から選択された雑音ベクトルに乗算器７
２０で所定のゲインを乗算したものとを加算器６６０で
加算してこの結果を、ＬＰＣ合成フィルタ６３０でのフ
ィルタ演算を経て、更に聴感重み付けフィルタ６８０を
経て誤差計算回路６９０に入力され、合成音声信号ベク
トルの生成が行われ、誤差計算回路６９０で目標ベクト
ルとの平均２乗誤差の計算が全ての雑音ベクトルについ
て行われる。そして、最小歪探索回路７００で平均２乗
誤差の最小値を与える雑音ベクトルの番号及びゲインが
求められる。なお、聴感重み付けフィルタ６８０は減算
器６２０から出力される誤差信号のスペクトルを整形し
て、人間に知覚される歪を低減するために用いられる。

【００１２】このようにＣＥＬＰ方式は、合成音声信号
と入力音声信号との誤差が最小になるような最適の駆動
信号ベクトルを求めているので、８ｋbps 程度の低ビッ
トレートでも高品質の音声を合成することができる。

【００１３】一方、音声符号化装置（コーデック）を自
動車電話等の移動体通信に適用する場合には電波を利用
して通信しているので、周囲の環境によっては伝送誤り
が生じるため、この誤りを低減させるために伝送路符号
化技術が併用される。また、この音声符号化装置の技術
をＡＴＭ通信やパケット通信に適用する場合には、パケ
ット状にデータ化された音声がパケットの処理状態によ
り輻輳が生じてこれが原因でセル廃棄やパケット廃棄が
発生するので、これによる音声自体の品質劣化を防止す
る工夫が必要となる。伝送路符号の適用に当っては、符
号化パラメータの内誤り感度の高いパラメータのみに誤
り訂正符号を付加する方法や誤り感度の大きさに応じて
訂正能力の異なる誤り訂正符号を付加する方法が伝送路
符号の効率的割当ての観点から従来用いられていた。

【００１４】また、ＡＴＭ通信やパケット通信では、伝
送するセルやパケットに優先度（以下プライオリティー
という）をつけ、誤り感度の高いパラメータをプライオ
リティーの高いセル、又はパケットとして設定して伝送
する。

【００１５】図５に示したＣＥＬＰ方式において、伝送
する符号化パラメータは、ＬＰＣ予測パラメータ（合成
フイルタ６３０の保数）と適応コードブック６４０の番
号（以下インデックスという）及びゲイン、白色雑音コ
ードブック１０の番号（以下インデックスという）及び
ゲインである。これらのパラメータの内、低次のＬＰＣ
予測パラメータと適応コードブックのインデックス及び
ゲインは誤りに弱い（誤り感度が高い）と考えられ、誤
り訂正符号が付加されるものの、白色雑音コードブック
のインデックス及びゲインは保護されないのが一般的で
ある。

【００１６】しかしながら、白色雑音コードブックのイ
ンデックスやゲインに誤りが生じた場合、誤りによる復
号音声の品質劣化が長く続いてしまう。なぜなら、合成
フィルタの駆動信号は適応コードブックの寄与（コード
ベクトルとゲインの乗算結果）と白色雑音コードブック
の寄与の和として表され、この和によって求まった駆動
信号は適応コードブックに逐次蓄えられ、現フレームに
続く次のフレームで次々と用いられるためである。

【００１７】

【発明が解決しようとする課題】上述したように、従来
のＣＥＬＰ方式を適用した音声符号化装置には適応コー
ドブックと雑音コードブックが備えられており、これら
を用いて音声の符号化を行うので、従来誤り訂正の処理
がとられていない雑音コードブックのパラメータに誤り
が発生した場合には、この誤りが低減できないために復
号された音声の品質劣化が長く続くという問題点があっ
た。

【００１８】本発明は、上記問題点に鑑みてなされたも
ので、雑音コードブックのパラメータに誤りが生じても
復号音声の品質劣化が少ない音声符号化装置を提供する
ことを目的とするものである。

【００１９】

【課題を解決するための手段】上記目的を達成するため
に本発明においては、入力した音声信号を参照しながら
複数の駆動信号を格納したコードブック及び複数の雑音
パラメータを格納した雑音コードブックに基づいて前記
音声信号を符号化する音声符号化装置であって、第１の
駆動信号を複数格納した適応コードブックと、第１の雑
音パラメータを複数格納した第１の雑音コードブック
と、第１の雑音パラメータより優先度の低い第２の雑音
パラメータを複数格納した第２の雑音コードブックと、
適応コードブック及び第１の雑音コードブックからの情
報に基づいて、第１の駆動信号を生成する第１の駆動信
号生成手段と、適応コードブック及び第１及び第２の雑
音コードブックからの情報に基づいて、第２の駆動信号
を生成する第２の駆動信号生成手段と、この生成された
第１の駆動信号を遅延させて適応コードブックに格納す
る手段と、第１の駆動信号に基づく情報が第２の駆動信
号に基づく情報より伝送誤りが少なくなるように伝送処
理する伝送処理手段と、を具備したことを特徴とするも
のである。

【００２０】

【作用】第１の雑音コードブックに格納されている雑音
パラメータの方が第２の雑音コードブックに格納されて
いる雑音パラメータより優先度が高く設定されており、
第２の駆動信号としては、これらの雑音コードブットと
適応コードブックに格納されている情報で生成される。
しかし、適応コードブックに格納する第１の駆動信号
は、適応コードと優先度の高い第１の雑音コードブック
とから生成される。

【００２１】従って、優先度の低い誤りの生じやすい第
２の雑音コードブックは、適応コードブックの更新には
用いられない為、誤りによる影響は長く残ることなく音
声の品質劣化も少なくなる。

【００２２】

【実施例】以下、図面を参照しながら本発明の一実施例
を説明する。図１は、本発明の一実施例に係る音声符号
化装置のブロック図である。

【００２３】図１において、入力音声信号は入力端子１
００からフレームバッファ１０１に入力される。フレー
ムバッファ１０１では、入力音声信号系列をＬ個のサン
プル単位で切出し、１フレーム毎の信号として記憶す
る。Ｌは、通常１６０ぐらいである。フレームバッファ
１０１からの１フレーム毎の入力音声信号系列は、ＬＰ
Ｃ分析回路１０２及び重み付けフィルタ１０６へ供給さ
れる。

【００２４】ＬＰＣ分析回路１０２は、例えば自己相関
法を用いて入力音声信号に対してＬＰＣ（Linear Predi
ctive Coding：線形予測符号化）分析を行い、Ｐ個のＬ
ＰＣ予測係数｛α_i 、ｉ＝１，２，…ｐ、｝、または反
射係数｛ｋ_i ，ｉ＝１，２，…，ｐ｝を抽出する。抽出
された予測係数または反射係数は、符号化回路１０３に
おいて所定のビット数で符号化された後、重み付け合成
フィルタ１０７、１１２、１２２、１５２で利用され
る。

【００２５】重み付けフィルタ１０６は、適応コードブ
ック１１０および雑音コードブック１２０、１５０から
合成フィルタの駆動信号ベクトルを探索する際に、入力
音声信号系列に重み付けを行うものである。一般的な合
成フィルタの伝達関数Ｈ(z)は、前述した［数１］で記
述される。この時、重み付けフィルタ１０６の伝達関数
Ｗ(z) は［数２］で表される。

【００２６】

【数２】 但し、γは重み付けの強さを制御するパラメータである
（０≦γ≦１）。

【００２７】重み付け合成フィルタ１０７、１１２、１
２２、１５２は、ＨＷ(z) なる伝達関数の合成フィルタ
と、Ｗ(z) なる伝達関数の重み付けフィルタを縦続接続
したフィルタで構成されており、その伝達関数ＨＷ(z)
は［数３］で記述される。

【００２８】

【数３】

【００２９】本実施例のように重み付けフィルタ１０６
を用いると、聴感上の符号化歪を低減することが可能に
なる。また、本実施例では重み付けフィルタ１０６を駆
動信号ベクトルの探索ループの外に設けた構成になって
おり、この結果、探索に要する計算量が大幅に削減され
る。

【００３０】さらに、重み付け合成フィルタ１１２、１
２２、１５２が駆動信号ベクトルの探索に影響を与えな
いように、初期メモリを持った重み付け合成フィルタ１
０７が設けられている。この重み付け合成フィルタ１０
７は、前フレームの最後の重み付け合成フィルタ１１
２、１２２、１５２が保持していた内部状態を初期状態
として持つ。

【００３１】そして、重み付け合成フィルタ１０７の零
入力応答ベクトルを作成し、減算器１０８において重み
付けフィルタ１０６の出力から上記零入力応答ベクトル
を減算する。これにより、重み付け合成フィルタ１１
２、１２２、１５２の初期状態を零とさせることがで
き、前フレームの影響を考慮せずに駆動信号ベクトルの
探索を行うことができる。以上の処理は、全てフレーム
単位で行われる。次に、フレームをＭ個（通常、Ｍ＝
４）のサブフレームに分割し、サブフレーム単位で行う
駆動信号ベクトル探索の処理について説明する。

【００３２】駆動信号ベクトルの探索は適応コードブッ
ク１１０、雑音コードブック１２０、１５０の順に行わ
れる。まず、適応コードブック１１０からピッチ周期ｊ
に対応する駆動信号ベクトルＸ_j （ベクトルの次元は、
Ｌ／Ｍ＝Ｋ）を順次読み出し、乗算器１１１でＸ_j に所
定のゲインβを乗じた後、重み付け合成フィルタ１１２
に供給する。重み付け合成フィルタ１１２では、フィル
タリング演算を行って合成音声ベクトルを作成する。

【００３３】一方、フレームバッファ１０１から読み出
された入力音声信号は、重み付けフィルタ１０６によっ
て重み付けられた後、減算器１０８で前フレームの影響
が差し引かれる。この減算器１０８から出力される音声
信号ベクトルＹを目標ベクトルとして、減算器１１３で
重み付け合成フィルタ１１２からの合成音声ベクトルと
の誤差ベクトルＥ_j が計算される。そして、２乗誤差計
算回路１１４で誤差の２乗和‖Ｅ_j ‖が計算され、この
‖Ｅ_j ‖の最小値および最小値が与えるインデックスｊ
が最小歪探索回路１１５で検出される。このインデック
スｊが適応コードブック１１０に与えられる。

【００３４】具体的には、誤差ベクトルＥ_j は例えば
［数４］で表わされる。この誤差ベクトル‖Ｅ_j ‖をβ
で偏微分して零と置くことによって、βを最適化した場
合の‖Ｅ_j ‖の最小値が［数５］で表される。但し、β
は乗算器１１１で与えられるゲインである。

【００３５】

【数４】

【００３６】

【数５】

【００３７】ここで、‖Ｘ‖は２乗ノルム、（Ｘ、Ｙ）
は内積をそれぞれ表し、Ｈは［数６］で与えられる重み
付け合成フィルタ（伝達関数：ＨＷ(z) のインパルス応
答行列である。

【００３８】

【数６】

【００３９】［数５］から明らかなように、適応コード
ブック１１０からの駆動信号ベクトルの探索は、全ての
コードワードＸ_j に対し［数５］の右辺第２項を計算
し、それが最大になるインデックスｊを検出することに
よって行う。

【００４０】このようにして適応コードブック１１０か
ら最適な駆動信号ベクトルＸ_opt が探索されると、減算
器１１３で目標ベクトルＹからＸ_opt に対応する重み付
け合成フィルタ１１２の出力が差し引かれ、この減算器
１１３の出力が雑音コードブック１２０からの雑音ベク
トル探索の目標ベクトルとされる。雑音コードブック１
２０からの雑音ベクトルの探索も、適応コードブック１
１０らの駆動信号ベクトルの探索と全く同様に行うこと
ができる。さらに、雑音コードブック１５０からの雑音
ベクトルの探索も同様に行うことができる。雑音ベクト
ル１２０からの探索で得られたコードベクトルを
Ｎ_opt 、雑音コードベクトル１５０からの探索で得られ
たコードベクトルをＭ_opt 、雑音コードベクトル１５０
からの探索で得られたコードベクトルＭ_opt とすると、
合成フィルタの駆動信号ベクトルＸは Ｘ＝β・Ｘ_opt ＋ｇ・Ｎ_opt ＋ｆ・Ｍ_opt と表される。但し、β、ｇ、ｆはそれぞれ乗算器１１
１、１２１、１５１において適応コードブック１１０お
よび雑音コードブック１２０、１５０から探索された駆
動信号ベクトルおよび雑音ベクトルに与えられるゲイン
である。次に、駆動信号ベクトルを適応コードブック１
１０に格納する方法について説明する。

【００４１】適応コードブック１１０に格納する駆動ベ
クトルＸ_s は次式に示すように適応コードブック１１０
と雑音コードブック１１０の探索で得られたコードベク
トルを用いて作成する。 Ｘ_s ＝β・Ｘ_opt ＋ｇ・Ｎ_opt

【００４２】上式の加算は、加算器１３０で行われ、そ
の結果は、遅延回路１３１に供給される。遅延回路で
は、駆動信号ベクトルをピッチ探索範囲ａ〜ｂ（ａ、ｂ
は駆動符号のサンプル番号であり、通常ａ＝２０、ｂ＝
１４７）にわたって１サンプルづつ遅延させることによ
り、ａ〜ｂサンプルのピッチ周期に対する駆動信号ベク
トルを作成し、これをコードワードとして適応コードブ
ック１１０に格納する。

【００４３】以上の処理で求められた符号化パルメータ
のビット列は、ビット列クラス分け部１６０において、
誤り感度が高くプライオリティーの高いクラス１のビッ
ト列と誤り感度の低いプライオリティーの低いクラス２
のビット列に分けられる。図２に符号化パラメータのク
ラス分けの例を示す。

【００４４】次に、クラス１のビット列に対しては、誤
り訂正符号器１７０で、クラス２のビット列に対しては
誤り訂正符号器１７１で誤り訂正符号化を行う。この
時、クラス１に対する誤り訂正符号はクラス２に対する
誤り訂正符号より訂正能力、検出能力の高い符号を用い
る。例えば、クラス１に対してはリードソロモン符号、
クラス２に対してはＢＣＨ符号を用いる。また、クラス
２に対しては誤り訂正符号を付加しない方法もある。

【００４５】なお、本発明では、図２からわかるよう
に、適応コードブック１１０のインデックス及び１４０
から出力されるゲインの符号と雑音コードブック１２０
のインデックス及びゲインは、訂正能力の高い誤り訂正
符号で保護されている。そして、図１の構成からわかる
ように、訂正能力の高い誤り訂正符号で保護されたプラ
イオリティーの高い適応コードブック１１０のインデッ
クス及びゲインと雑音コードブック１２０のインデック
ス及びゲインのみを用いて、適用コードブックに逐次格
納される駆動符号を作成しているので、伝送誤りがあっ
ても音声の品質劣化の少ない符号化が達成できる。

【００４６】誤り訂正符号器１７０、１７１の出力はイ
ンタリーバ１８０によって複数フレームにわたって分散
させられる。これにより、符号化パラメータがバースト
的に誤るのが防止される。

【００４７】次に、図１に示した音声符号化装置で、符
号化された音声を復号化する音声復号化装置について図
３にその一実施例を示しておいた。図３を用いてこの装
置の概要について説明する。

【００４８】図１で符号化されたパラメータのビット列
は、入力端子２００からデインタリーバ２０１に入力さ
れる。デインタリーバ２０１では、このビット列を正式
な並びに並び換えを行い、フレーム単位に構成させる。
その結果、クラス１のビット列は誤り訂正復号器２１０
へ、クラス２のビット列は誤り訂正復号器２１１へ入力
される。入力されたビット列は、それぞれの誤り訂正復
号器２１０、２１１で誤り訂正復号化処理されて、ビッ
ト列統合器２２０で符号化パラメータに構成される。ビ
ット列統合器２２０で構成された符号化パラメータは、
復号化器２３０、２３１、２３２、２３３に入力され
て、それぞれ復号化される。

【００４９】一方、ビット列統合器２２０からのビット
列は適応コードブック２６０と雑音コードブック２４
０、２５０に入力される。そして、雑音コードブック２
４０、２５０の出力は乗算器２４１、２５１に入力さ
れ、復号化器２３３、２３２の復号化出力と乗算され
る。この乗算された値は加熱器２６２、２６３に入力さ
れ、駆動信号を作成させる処理に用いられる。適応コー
ドブック２６０に入力されたビット列に基づいて、これ
に格納されている駆動信号は乗算器２６１に入力され、
復号化器２３１から出力された復号化信号と乗算され
る。また加算器２６２の出力は、遅延器２６３に入力さ
れ、ピッチ探索範囲ａ〜ｂに渡って１サンプルづつ遅延
が施された後、適応コードブック２６０に入力される。
そしてループ状の処理が行われる。加算器２６３の出力
は、合成フィルタに入力され復号化器２３０の出力信号
に基づき、フィルタリングされ、この出力がポストフィ
ルタ２７１に入力される。このポストフィルタ２７１で
は復号化器２３０の信号によりスペクトルの整形が行わ
れ、聴感的が歪が抑圧された後出力端子２７２より出力
される。

【００５０】上述したブロックでも、復号化された適応
コードブック２６０のインデックス及びゲイン、雑音コ
ードブック２４０、２５０のインデックス及びゲインに
基づいて駆動信号は作成される。適応コードブックのコ
ードベクトル、インデックス、ゲインを各々Ｘ、Ｉ、β
雑音コードブック２５０のコードベクトル、インデック
ス、ゲインを各々Ｎ、ｊ、ｇ雑音コードブック２４０の
コードベクトル、インデックス、ゲインを各々Ｍ、ｋ、
ｆとすると駆動信号Ｘは次式のように表される。 Ｘ＝β・Ｘ_i ＋ｇ・Ｎ_j ＋ｆ・Ｍ_k 次に、本発明をＡＴＭ通信に適用した他の実施例に係る
音声符号化装置のブロック図を図４に示す。

【００５１】図１に示した先の実施例と異なる部分は、
ビット列クラス分け器１６０においてビット列をクラス
１とクラス２に分けた後、クラス１のビット列を優先セ
ルにクラス２のビット列を非優先セルにセル化部１９０
でセル化することである。

【００５２】以上説明した実施例において、雑音コード
ブックのコードワードは白色雑音系列から作成するが、
コードワードを複数の基底ベクトルの和として与えても
よい。このようなコードブックをもつ符号化方式はＶＳ
ＥＰ（Vector Sum Excited Linear Prediction）方式と
呼ばれ、Ira A.Gerson氏とMark A.Jasiuk 氏による“VE
CTOR SUM EXCITED LINEAR PRIDICTION（VSELP ）SPEECH
CODING AT 8KBPS”、International Conterence on Ac
oustiecs,Speech and Signal Processing,April 1990で
詳細に記述されている。この方法を用いると雑音コード
ブックの探索に要する計算量が大幅に削減されると共に
伝送誤りに強くなるという効果がある。また、この文献
で用いられているように雑音コードブック１２０、１５
０の探索において各コードワードを目標ベクトルと直交
化させ、ゲインをベクトル量子化することによって合成
音声の品質を向上させることができる。

【００５３】

【発明の効果】以上説明してきた様に、本発明によれ
ば、繰り返し用いられる第１の駆動信号の生成には、適
応コードブックに格納された情報と雑音コードブックの
中でも優先度の高い第１の雑音コードブックに格納され
た情報とから行われているので、優先度の低い第２の雑
音コードブックに格納された情報が誤ったとしても、そ
の影響は音声の品質には受けず、音声品質の劣化の少な
い音声符号化装置を提供できる。

【図面の簡単な説明】

【図１】 本発明の一実施例に係る音声符号化装置のブ
ロック図。

【図２】 本発明の音声符号化に用いるパラメータの一
クラス分けを示した図。

【図３】 本発明の一実施例に係る音声復号化装置のブ
ロック図。

【図４】 本発明の他の実施例を示した図。

【図５】 従来例を示した図。

【符号の説明】

１００…音声信号入力端子 １０１…フレームバッファ １０２…ＬＰＣ分析回路 １０３…符号化回路 １０４…ピッチ分析回路 １０６…重み付けフィルタ １０７…重み付け合成フィルタ １１０…適応コードブック １１２…重み付け合成フィルタ １１４…２乗誤差計算回路 １１５…最小歪探索回路 １２０…雑音コードブック １２２…重み付け合成フィルタ １２４…２乗誤差計算回路 １２５…最小歪探索回路 １３１…フップサンプリング回路 １３２…遅延回路 １３３…間引き回路 １４０…ゲイン符号化回路 １４１…ゲイン符号化回路 １５２…重み付け合成フィルタ １５４…２乗誤差計算回路 １５５…最小歪探索回路 １６０…ビット列クラス分け器 １７０…誤り訂正符号器 １７１…誤り訂正符号器 １８０…インタリーバ １８１…出力端子

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (58)調査した分野(Int.Cl.⁷，ＤＢ名) G10L 19/12

Claims (1)

(57)【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 入力した音声信号を参照しながら複数の
   駆動信号を格納したコードブック及び複数の雑音パラメ
   ータを格納した雑音コードブックに基づいて前記音声信
   号を符号化する音声符号化装置において、 第１の駆動信号を複数格納した適応コードブックと、 第１の雑音パラメータを複数格納した第１の雑音コード
   ブックと、 前記第１の雑音パラメータより優先度の低い第２の雑音
   パラメータを複数格納した第２の雑音コードブックと、 前記適応コードブック及び前記第１の雑音コードブック
   からの情報に基づいて、前記第１の駆動信号を生成する
   第１の駆動信号生成手段と、 前記適応コードブック及び前記第１及び第２の雑音コー
   ドブックからの情報に基づいて、第２の駆動信号を生成
   する第２の駆動信号生成手段と、 この生成された前記第１の駆動信号を遅延させて前記適
   応コードブックに格納する手段と、 前記第１の駆動信号に基づく情報が前記第２の駆動信号
   に基づく情報より伝送誤りが少なくなるように伝送処理
   する伝送処理手段と、を具備したことを特徴とする音声
   符号化装置。