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WO2015166733A1 - 符号化装置、復号装置、及びその方法、プログラム - Google Patents

符号化装置、復号装置、及びその方法、プログラム Download PDF

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Publication number
WO2015166733A1
WO2015166733A1 PCT/JP2015/057727 JP2015057727W WO2015166733A1 WO 2015166733 A1 WO2015166733 A1 WO 2015166733A1 JP 2015057727 W JP2015057727 W JP 2015057727W WO 2015166733 A1 WO2015166733 A1 WO 2015166733A1
Authority
WO
WIPO (PCT)
Prior art keywords
vector
decoding
encoding
prediction
decoded
Prior art date
Application number
PCT/JP2015/057727
Other languages
English (en)
French (fr)
Inventor
守谷　健弘
優 鎌本
登 原田
Original Assignee
日本電信電話株式会社
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
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Publication date
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Priority to CN201580022683.3A priority patent/CN106415715B/zh
Priority to CN201910644410.2A priority patent/CN110444216B/zh
Priority to KR1020187012387A priority patent/KR101870962B1/ko
Priority to ES15786812T priority patent/ES2744904T3/es
Priority to PL20167742T priority patent/PL3706121T3/pl
Priority to KR1020187012383A priority patent/KR101870947B1/ko
Priority to EP19174056.2A priority patent/EP3544004B1/en
Priority to PL21158838T priority patent/PL3859734T3/pl
Priority to EP21158838.9A priority patent/EP3859734B1/en
Priority to JP2016515896A priority patent/JP6270993B2/ja
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Priority to EP20167742.4A priority patent/EP3706121B1/en
Priority to KR1020187012384A priority patent/KR101870957B1/ko
Priority to PL15786812T priority patent/PL3139382T3/pl
Priority to US15/307,059 priority patent/US10418042B2/en
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Priority to CN201910644404.7A priority patent/CN110444215B/zh
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Priority to US16/527,160 priority patent/US11120809B2/en
Priority to US17/369,056 priority patent/US11670313B2/en
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    • G10L2019/0001—Codebooks
    • G10L2019/0016—Codebook for LPC parameters

Definitions

  • the present invention relates to a linear prediction coefficient and a technique for encoding and decoding a coefficient that can be converted to the linear prediction coefficient.
  • the encoding apparatus encodes the linear prediction coefficient and sends a code corresponding to the linear prediction coefficient to the decoding apparatus so that the information on the linear prediction coefficient used in the encoding process can be decoded on the decoding apparatus side.
  • an encoding device converts a linear prediction coefficient into an LSP (Line Spectrum Spectrum) parameter sequence, which is a frequency domain parameter equivalent to the linear prediction coefficient, and encodes the LSP parameter sequence. Send the LSP code to the decoder.
  • LSP Line Spectrum Spectrum
  • Non-Patent Document 1 vector encoding and decoding techniques using moving average prediction (MA prediction) are used to reduce the code amount of LSP codes.
  • MA prediction moving average prediction
  • FIG. 1 shows a configuration of a conventional linear prediction coefficient encoding device 80.
  • the linear prediction coefficient encoding apparatus 80 receives LSP (Line Spectrum Pairs) parameters ⁇ f [1], ⁇ f [2],..., ⁇ f [p] for each frame, and the linear prediction coefficient encoding apparatus 80 , following the prediction corresponding subtraction unit 83 for each frame, vector coding unit 84 performs a process of delaying the input unit 87, and outputs to obtain LSP code C f.
  • LSP Line Spectrum Pairs
  • the linear prediction coefficient encoding device 80 When the input acoustic signal X f is input to the linear prediction coefficient encoding device 80, the linear prediction coefficient encoding device 80 also includes a linear prediction analysis unit 81 and an LSP calculation unit 82, and the input acoustic signal X f in units of frames. Are input continuously, and the following processing is performed for each frame.
  • Linear prediction analysis unit 81 receives an input audio signal X f, the input audio signal X f by linear predictive analysis of the linear prediction coefficients a f [1], a f [2], ..., a a f [p] Find and output.
  • a f [i] represents an i-th order linear prediction coefficient obtained by linear prediction analysis of the input acoustic signal X f of the f-th frame.
  • the LSP calculator 82 receives the linear prediction coefficients a f [1], a f [2],..., A f [p], and receives the linear prediction coefficients a f [1], a f [2] ,.
  • Lp parameters ⁇ f [1], ⁇ f [2], ..., ⁇ f [p] are obtained from [p]
  • the LSP parameter vector ⁇ f ( ⁇ f [1 ], ⁇ f [2], ..., ⁇ f [p]) Output T.
  • ⁇ f [i] is an i-th order LSP parameter corresponding to the input acoustic signal X f of the f-th frame.
  • the prediction correspondence subtraction unit 83 includes, for example, a storage unit 83c that stores a predetermined coefficient ⁇ , a storage unit 83d that stores a prediction correspondence average vector V, a multiplication unit 88, and subtraction units 83a and 83b.
  • the prediction correspondence subtraction unit 83 receives the LSP parameter vector ⁇ f and the previous frame quantization difference vector ⁇ S f ⁇ 1 .
  • the multiplier 88 multiplies the predetermined coefficient ⁇ stored in the storage unit 83c by the decoded difference vector ⁇ S f-1 of the previous frame to obtain a vector ⁇ ⁇ ⁇ S f-1 .
  • the subtraction unit 83a subtracts the prediction corresponding average vector V stored in the storage unit 83d from the LSP parameter vector ⁇ f in the subtraction unit 83a using the two subtraction units 83a and 83b.
  • the vector ⁇ ⁇ ⁇ S f ⁇ 1 is subtracted, but this order may be reversed.
  • the difference vector S f may be generated by subtracting the vector V + ⁇ ⁇ ⁇ S f ⁇ 1 obtained by adding the prediction-corresponding average vector V and the vector ⁇ ⁇ ⁇ S f ⁇ 1 from the LSP parameter vector ⁇ f .
  • the difference vector S f of the current frame is obtained by subtracting at least a vector including a prediction from a past frame from a vector (LSP parameter vector ⁇ f ) by a coefficient that can be converted into a multi-order linear prediction coefficient of the current frame. It may be said that the obtained vector.
  • the encoding of the difference vector S f, a method of vector quantizing the difference vector S f, a method of vector quantization of each sub-vector by dividing the difference vector S f into a plurality of sub-vectors, the difference vector S f or sub-vectors Any known encoding method such as a method of performing multi-stage vector quantization, a method of performing scalar quantization on vector elements, or a combination of these may be used.
  • the vector encoding unit 84 searches for a candidate difference vector closest to the difference vector S f from among a plurality of candidate difference vectors stored in the vector codebook 86, and outputs it as a quantized difference vector ⁇ S f. Then, the difference vector code corresponding to the quantized difference vector ⁇ S f is output as the LSP code C f . Note that the quantized difference vector ⁇ S f corresponds to a decoded difference vector described later.
  • each candidate difference vector and a difference vector code corresponding to each candidate difference vector are stored in advance.
  • Delayed input unit 87 receives the quantized difference vector ⁇ S f, holds the quantized difference vector ⁇ S f, is delayed one frame, and outputs before as a frame quantized differential vector ⁇ S f-1. That is, when the prediction corresponding subtraction unit 83 is processing the quantization difference vector ⁇ S f of the f-th frame, the quantization difference vector ⁇ S f-1 for the f-1-th frame is output. .
  • FIG. 2 shows a configuration of a conventional linear prediction coefficient decoding device 90.
  • Vector decoding unit 91 receives the LSP code C f, decodes the LSP code C f, and outputs to obtain a decoded differential vector ⁇ S f corresponding to the LSP code C f.
  • a decoding method corresponding to the encoding method of the vector encoding unit 84 of the encoding device is used.
  • the vector decoding unit 91 searches a plurality of difference vector codes corresponding to the LSP code C f from the difference vector codes stored in the vector codebook 92, and decodes candidate difference vectors corresponding to the difference vector codes. Output as difference vector ⁇ S f .
  • the decoded difference vector ⁇ S f corresponds to the above-described quantized difference vector ⁇ S f, and corresponding elements have the same value if there is no error in the process of transmission error, encoding, and decoding.
  • each candidate difference vector and a difference vector code corresponding to each candidate difference vector are stored in advance.
  • the vector codebook 92 includes information common to the vector codebook 86 of the linear prediction coefficient encoding device 80 described above.
  • Delayed input unit 93 receives the decoded differential vector ⁇ S f, holds the decoded differential vector ⁇ S f, is delayed one frame, and outputs it as the previous frame decoded differential vector ⁇ S f-1. That is, when the prediction corresponding adder section 95 is processing for the decoded differential vector ⁇ S f of the f-th frame, and outputs the decoded difference vector ⁇ S f-1 of f-1-th frame.
  • the prediction corresponding addition unit 95 includes, for example, a storage unit 95c that stores a predetermined coefficient ⁇ , a storage unit 95d that stores a prediction corresponding average vector V, a multiplication unit 94, and addition units 95a and 95b.
  • the prediction corresponding addition unit 95 receives the decoded difference vector ⁇ S f and the previous frame decoded difference vector ⁇ S f ⁇ 1 of the current frame.
  • the LSP parameter vector ⁇ ⁇ f ( ⁇ S f + V + ⁇ ⁇ S f-1 ) corresponding to the decoded prediction, which is a vector obtained by adding and is output.
  • the multiplying unit 94 multiplies the predetermined coefficient ⁇ stored in the storage unit 95c by the previous frame decoding difference vector ⁇ S f-1 to obtain a vector ⁇ ⁇ ⁇ S f-1 .
  • the adder 95a first adds the vector ⁇ ⁇ ⁇ S f-1 to the decoded difference vector ⁇ S f of the current frame, and then adds the adder 95b.
  • the prediction-corresponding average vector V is added at, this order may be reversed.
  • the decoded prediction-compatible LSP parameter vector ⁇ ⁇ f may be generated by adding a vector obtained by adding the vector ⁇ ⁇ ⁇ S f-1 and the prediction-corresponding average vector V to the decoded difference vector ⁇ S f .
  • prediction-corresponding average vector V used here is the same as the prediction-corresponding average vector V used in the prediction-corresponding subtraction unit 83 of the linear prediction coefficient encoding device 80 described above.
  • the linear prediction coefficient decoding device 90 may include a decoded prediction-compatible linear prediction coefficient calculation unit 96.
  • the decoded prediction-supported linear prediction coefficient calculation unit 96 receives the decoded prediction-supported LSP parameter vector ⁇ ⁇ f and converts the decoded prediction-supported LSP parameter vector ⁇ ⁇ f into the decoded prediction-supported linear prediction coefficient ⁇ a f [1], Convert to ⁇ a f [2],..., ⁇ a f [p] and output.
  • the linear prediction coefficient decoding apparatus of Non-Patent Document 1 since the LSP parameter obtained by decoding is used only for linear prediction synthesis, even if the LSP parameter cannot be correctly decoded, the decoded acoustic signal is decoded in a plurality of consecutive frames. The problem is that the sound quality deteriorates. That is, the linear prediction coefficient encoding device and the linear prediction coefficient decoding device of Non-Patent Document 1 have a configuration in which priority is given to expressing the LSP parameters with a small code amount, rather than the problem when the LSP parameters cannot be correctly decoded. It can be said.
  • the linear prediction coefficient encoding device and the linear prediction coefficient decoding device not only use the LSP parameters for linear prediction analysis and synthesis, but also variable length encoding that depends on each amplitude value constituting the spectral envelope obtained from the LSP parameters. It is also used for an encoding device and a decoding device that are also used for decoding. In this case, when the LSP parameter cannot be correctly decoded in one frame, there is a problem in that variable-length decoding cannot be correctly performed in a plurality of consecutive frames including the frame and a decoded acoustic signal cannot be obtained. Arise.
  • a prediction-compatible code that is a coding method and a decoding method that can accurately represent a coefficient that can be converted into a linear prediction coefficient with a small code amount, such as that used for linear prediction analysis and synthesis.
  • Encoding method and decoding method for example, codes corresponding to coefficients that can be converted to linear prediction coefficients of the previous frame, such as those used for variable length encoding / decoding depending on each amplitude value constituting the spectral envelope determined from the LSP parameter
  • a linear prediction coefficient code for example, LSP code
  • Coding of coefficients that can be converted into linear prediction coefficients that can be used in combination with an encoding method and a decoding method that can correctly decode coefficients that can be converted into linear prediction coefficients And to provide a method and a decoding method.
  • an encoding device predicts a vector based on a coefficient that can be converted into a plurality of linear prediction coefficients of a current frame from at least a past frame.
  • a prediction correspondence encoding unit that obtains a first code by encoding a difference vector consisting of a difference from a prediction vector including a first code and obtains a quantized difference vector corresponding to the first code, and multi-order linear prediction of the current frame
  • a non-predictive encoding unit that generates a second code by encoding a vector based on a coefficient that can be converted into a coefficient and a correction vector that is a difference between the quantization difference vector or a part of the difference element.
  • an encoding apparatus includes a vector based on a coefficient that can be converted into a plurality of linear prediction coefficients of a current frame, and a prediction from at least a past frame.
  • a prediction corresponding encoding unit that encodes a difference vector consisting of a difference between a prediction vector consisting of a predetermined vector and a predetermined vector to obtain a first code, and obtains a quantized difference vector corresponding to the first code; and a current frame Encoding a correction vector consisting of a difference or a part of a difference element obtained by subtracting a quantized difference vector and a predetermined vector from a vector of coefficients that can be converted into a plurality of linear prediction coefficients And a non-predictive corresponding encoding unit.
  • a decoding apparatus obtains a decoded difference vector by decoding a first code, and performs prediction from a decoded difference vector and at least a past frame.
  • a prediction-corresponding decoding unit that generates a first decoded vector including a decoded value of a coefficient that can be converted into a plurality of linear prediction coefficients of the current frame by adding the prediction vector included therein, and decoding and decoding the second code
  • a correction vector is obtained, and the decoded correction vector and at least the corresponding order elements of the decoding difference vector are added to each other, and the second value is formed of a decoded value of a coefficient that can be converted into a plurality of linear prediction coefficients of the current frame.
  • a non-predictive decoding unit that generates a decoding vector.
  • a decoding apparatus obtains a decoded difference vector by decoding a first code, and obtains a decoded difference vector and at least a prediction from a past frame.
  • a prediction corresponding decoding unit that generates a first decoded vector including a decoded value of a coefficient that can be converted into a plurality of linear prediction coefficients of the current frame by adding a prediction vector including a predetermined vector;
  • the code is decoded to obtain a decoding correction vector, and at least the decoding difference vector and a predetermined vector are added to the decoding correction vector for each corresponding degree element to obtain a multiple-order linear prediction coefficient of the current frame.
  • a non-predictive decoding unit that generates a second decoded vector including a decoded value of a transformable coefficient.
  • an encoding method includes at least a vector from a previous frame for a vector of coefficients that can be converted to a plurality of linear prediction coefficients of a current frame.
  • an encoding method includes a vector of coefficients that can be converted into a plurality of linear prediction coefficients of a current frame, and a prediction from at least a past frame.
  • a predictive encoding step for obtaining a first code by encoding a difference vector consisting of a difference between a prediction vector consisting of a predetermined vector and a predetermined vector and obtaining a quantized difference vector corresponding to the first code; and a current frame Encoding a correction vector consisting of a difference or a part of a difference element obtained by subtracting a quantized difference vector and a predetermined vector from a vector of coefficients that can be converted into a plurality of linear prediction coefficients And a non-predictive corresponding encoding step.
  • a decoding method includes decoding a first code to obtain a decoded difference vector, a decoded difference vector, and prediction from at least a past frame.
  • the code is decoded to obtain a decoding correction vector, and at least the decoding difference vector and a predetermined vector are added to the decoding correction vector for each corresponding degree element to obtain a multiple-order linear prediction coefficient of the current frame.
  • a non-predictive decoding step that generates a second decoding vector composed of decoded values of transformable coefficients.
  • an encoding method and a decoding method which are encoding methods and decoding methods that can accurately represent a coefficient that can be converted into a linear prediction coefficient with a small amount of code, and a linear prediction coefficient code of a previous frame are provided. Even if it is not correctly input to the linear prediction coefficient decoding device, if the linear prediction coefficient code of the current frame is correctly input to the linear prediction coefficient decoding device, the coefficient that can be converted into the linear prediction coefficient of the current frame can be correctly decoded.
  • An effective encoding method and decoding method can be used.
  • the figure which shows the structure of the conventional linear prediction coefficient encoding apparatus The figure which shows the structure of the conventional linear prediction coefficient decoding apparatus.
  • the functional block diagram of the linear prediction coefficient encoding apparatus which concerns on 1st embodiment The figure which shows the example of the processing flow of the linear prediction coefficient encoding apparatus which concerns on 1st embodiment.
  • the functional block diagram of the linear prediction coefficient decoding apparatus which concerns on 1st embodiment The figure which shows the example of the processing flow of the linear prediction coefficient decoding apparatus which concerns on 1st embodiment.
  • the functional block diagram of the linear prediction coefficient encoding apparatus which concerns on 2nd embodiment The figure which shows the example of the processing flow of the linear prediction coefficient encoding apparatus which concerns on 2nd, 3rd embodiment.
  • the functional block diagram of the linear prediction coefficient decoding apparatus which concerns on 2nd embodiment The figure which shows the example of the processing flow of the linear prediction coefficient decoding apparatus which concerns on 2nd, 3rd embodiment.
  • the functional block diagram of the linear prediction coefficient encoding apparatus which concerns on 3rd embodiment The functional block diagram of the linear prediction coefficient decoding apparatus which concerns on 3rd embodiment.
  • the functional block diagram of the encoding apparatus which concerns on 4th embodiment The figure which shows the example of the processing flow of the encoding apparatus which concerns on 4th embodiment.
  • FIG. 3 is a functional block diagram of the linear prediction coefficient encoding apparatus according to the first embodiment, and FIG. 4 shows an example of the processing flow.
  • the linear prediction coefficient encoding apparatus 100 includes a linear prediction analysis unit 81, an LSP calculation unit 82, a prediction corresponding encoding unit 120, and a non-prediction corresponding encoding unit 110.
  • the processes in the linear prediction analysis unit 81 and the LSP calculation unit 82 are the same as those described in the prior art, and correspond to s81 to s82 in FIG.
  • Linear prediction coefficient coding unit 100 receives the audio signal X f, and outputs to obtain LSP code C f and correction LSP code D f.
  • the code output from the linear prediction coefficient encoding apparatus 100 is input to the linear prediction coefficient decoding apparatus 200.
  • the linear prediction coefficient encoding device 100 may not include the linear prediction analysis unit 81 and the LSP calculation unit 82.
  • the prediction correspondence encoding unit 120 includes a prediction correspondence subtraction unit 83, a vector encoding unit 84, a vector codebook 86, and a delay input unit 87, and the processing in each unit is the same as that described in the related art.
  • the processes in the prediction correspondence subtraction unit 83, the vector encoding unit 84, and the delay input unit 87 respectively correspond to s83 to s87 in FIG.
  • the vector encoding unit 84 outputs the quantized difference vector ⁇ S f not only to the delay input unit 87 but also to the non-predictive corresponding encoding unit 110.
  • Predictive corresponding coding unit 120 receives the LSP parameter vector theta f, the LSP parameter vector theta f, the differential vector S f made from a difference between the prediction vector containing the predicted from at least a past frame by encoding, LSP code to obtain a quantized difference vector ⁇ S f corresponding to C f and LSP code C f (s120) outputs.
  • the quantized difference vector ⁇ S f corresponding to the LSP code C f is a vector composed of quantized values corresponding to each element value of the difference vector S f .
  • the prediction vector including the prediction from at least the past frame is, for example, a predetermined prediction-corresponding average vector V and the quantization difference vector of the previous frame (previous frame quantization difference vector) ⁇ S f A vector V + ⁇ ⁇ ⁇ S f-1 obtained by adding a vector obtained by multiplying each element of ⁇ 1 by a predetermined ⁇ .
  • the vector representing the prediction from the past frame included in the prediction vector is ⁇ ⁇ ⁇ S f-1 which is ⁇ times the previous frame quantization difference vector ⁇ S f-1 .
  • predictive corresponding coding unit 120 does not require input from the outside in addition to LSP parameter vector theta f, it may be said to have gotten the LSP code C f encodes the LSP parameter vector theta f.
  • the non-predictive correspondence encoding unit 110 includes a non-predictive correspondence subtraction unit 111, a correction vector encoding unit 112, and a correction vector codebook 113.
  • Non-predictive corresponding coding unit 110 receives the LSP parameter vector theta f and the quantized difference vector ⁇ S f, encodes the correction vector which is the difference between the LSP parameter vector theta f and the quantized difference vector ⁇ S f to obtain a correction LSP code D f (s110) outputs.
  • the correction vector is ⁇ f ⁇ ⁇ S f
  • the correction vector is the previous frame quantization difference vector ⁇ ⁇ ⁇ S f ⁇ obtained by multiplying the quantization error vector ⁇ f ⁇ ⁇ ⁇ f of the prediction correspondence encoding unit 120 by the prediction correspondence average vector V and ⁇ times. It is the sum of 1 .
  • the non-predictive encoding unit 110 encodes the sum of the quantization error vector ⁇ f ⁇ ⁇ ⁇ f and the prediction vector V + ⁇ ⁇ ⁇ S f ⁇ 1 to obtain a corrected LSP code D f. It can be said that there is.
  • Correction vector theta f - ⁇ is the encoding of S f
  • the correction vector theta f - obtained by subtracting the non-predictive corresponding mean vector Y from ⁇ S f A method for vector quantization of the object will be described.
  • the non-predictive correspondence subtraction unit 111 includes, for example, a storage unit 111c that stores a non-predictive correspondence average vector Y, and addition units 111a and 111b.
  • the correction vector U f ⁇ f ⁇ Y ⁇ ⁇ S f which is a vector obtained by subtracting, is generated (s111) and output.
  • the two subtraction units 111 a and 111 b are used to first subtract the non-prediction-corresponding average vector Y stored in the storage unit 111 c from the LSP parameter vector ⁇ f in the subtraction unit 111 a, and then the subtraction unit 111 b
  • the quantization difference vector ⁇ S f is subtracted in FIG. 4, the order of these subtractions may be reversed.
  • the correction vector U f may be generated by subtracting a vector obtained by adding the non-prediction-corresponding average vector Y and the quantized difference vector ⁇ S f from the LSP parameter vector ⁇ f .
  • the non-prediction-corresponding average vector Y is a predetermined vector, and may be obtained from a learning acoustic signal in advance, for example.
  • an acoustic signal that is collected in the same environment (for example, a speaker, a sound collection device, a place) as an acoustic signal to be encoded is used as an input acoustic signal for learning.
  • the average of the differences is defined as a non-predicted average vector.
  • the correction vector code book 113 stores each candidate correction vector and a correction vector code corresponding to each candidate correction vector.
  • Correction vector encoding unit 112 receives the correction vector U f, to give a correction vector U f a is coded correction LSP code D f (s112) outputs. For example, the correction vector encoding unit 112 searches for a candidate correction vector closest to the correction vector U f from among a plurality of candidate correction vectors stored in the correction vector codebook 113, and corresponds to the candidate correction vector. and it outputs the correction vector code as the correction LSP code D f. It may not be generated in the actual the correction vector encoding unit 112, but the following description the closest candidate correction vector in the correction vector U f as quantized correction vector ⁇ U f.
  • the correction vector includes at least the previous frame quantization difference vector ⁇ S f-1 , which is a predicted amount from the previous frame of the prediction corresponding encoding unit 120, so that the correction vector encoding unit 112 at least predicts It can also be said that the prediction from the previous frame of the corresponding encoding unit 120 is encoded.
  • the non-prediction-compatible encoding unit 110 may not generate the non-prediction-compatible encoding LSP parameter vector ⁇ ⁇ f obtained by quantizing each element of the LSP parameter vector ⁇ f in the non-prediction-compatible encoding unit 110.
  • FIG. 5 is a functional block diagram of the linear prediction coefficient decoding apparatus according to the first embodiment, and FIG. 6 shows an example of its processing flow.
  • the linear prediction coefficient decoding apparatus 200 includes a prediction corresponding decoding unit 220 and a non-prediction corresponding decoding unit 210.
  • the prediction corresponding decoding unit 220 has the same configuration as that of the linear prediction coefficient decoding device 90 of the prior art, and includes a vector codebook 92, a vector decoding unit 91, a delay input unit 93, and a prediction corresponding addition unit 95.
  • the decoding prediction-compatible linear prediction coefficient calculation unit 96 is also included. The processes in the vector decoding unit 91, the delay input unit 93, the prediction corresponding addition unit 95, and the decoded prediction corresponding linear prediction coefficient calculation unit 96 correspond to s91 to 96 in FIG.
  • the prediction-compatible decoding unit 220 further converts the decoded prediction-compatible LSP parameter vector ⁇ ⁇ f into a decoded prediction-compatible linear prediction coefficient ⁇ a f [1], ⁇ a f [2], ..., ⁇ a f [ p] (s220) and output.
  • the prediction vector is a vector (V + ⁇ ⁇ ⁇ S f-1) obtained by adding a predetermined prediction-corresponding average vector V and ⁇ times the decoded difference vector ⁇ S f-1 of the past frame. ).
  • the vector decoding unit 91 outputs the decoded difference vector ⁇ S f to the non-predictive corresponding adding unit 213 of the non-predictive corresponding decoding unit 210 in addition to the delay input unit 93 and the predictive corresponding adding unit 95.
  • the non-prediction correspondence decoding unit 210 includes a correction vector codebook 212, a correction vector decoding unit 211, and a non-prediction correspondence addition unit 213, and also includes a decoded non-prediction correspondence linear prediction coefficient calculation unit 214 as necessary.
  • the non-predictive correspondence decoding unit 210 receives the corrected LSP code D f and the decoded difference vector ⁇ S f .
  • the non-predictive decoding unit 210 further decodes the decoded non-predictive LSP parameter vector ⁇ ⁇ f as necessary, by decoding the non-predictive linear prediction coefficients ⁇ b f [1], ⁇ b f [2],. Convert to b f [p] (s210) and output.
  • the decoding non-predictive LSP parameter vector ⁇ ⁇ f is a decoded correction vector ⁇ U f obtained by decoding the corrected LSP code D f , and a decoded difference vector ⁇ obtained by decoding the LSP code C f This is a vector obtained by adding S f and a predetermined non-predicted correspondence average vector Y. That is, the non-predictive decoding unit 210 obtains the decoding vector ⁇ ⁇ f of the LSP parameter vector of the current frame only from the code input in the current frame.
  • the correction vector codebook 212 stores information having the same contents as the correction vector codebook 113 in the linear prediction coefficient encoding device 100. That is, the correction vector codebook 212 stores each candidate correction vector and a correction vector code corresponding to each candidate correction vector.
  • Correction vector decoding unit 211 corrects receives LSP code D f, the correction LSP code D f decoded to obtain a decoded correction vector ⁇ U f and a (s211) outputs. For example, the correction vector decoding unit 211 selects a correction vector code corresponding to the correction LSP code D f input to the linear prediction coefficient decoding device 200 from among a plurality of correction vector codes stored in the correction vector codebook 212. The candidate correction vector corresponding to the searched correction vector code is output as a decoded correction vector ⁇ U f .
  • the non-predictive correspondence adding unit 213 includes, for example, a storage unit 213c that stores the non-predictive correspondence average vector Y, and addition units 213a and 213b.
  • the non-predictive addition unit 213 receives the decoded correction vector ⁇ U f and the decoded difference vector ⁇ S f .
  • the adder 213a adds the decoded difference vector ⁇ S f to the decoded correction vector ⁇ U f , and then the adder 213b stores it in the storage unit 213c.
  • the non-predicted corresponding average vectors Y are added, but the order of these additions may be reversed.
  • the decoded non-predicted LSP parameter vector ⁇ ⁇ f may be generated by adding a vector obtained by adding the non-predicted corresponding average vector Y and the decoded difference vector ⁇ S f to the decoded correction vector ⁇ U f .
  • non-predictive correspondence average vector Y used here is the same as the non-predictive correspondence average vector Y used in the non-predictive correspondence subtraction unit 111 of the linear prediction coefficient encoding apparatus 100 described above.
  • the decoded non-predictive correspondence linear prediction coefficient calculation unit 214 receives the decoded non-predictive correspondence LSP parameter vector ⁇ ⁇ f .
  • the decoded non-predictive linear prediction coefficient calculation unit 214 converts the decoded non-predictive LSP parameter vector ⁇ ⁇ f into a decoded non-predictive linear predictive coefficient ⁇ b f [1], ⁇ b f [2], ..., ⁇ b f [ p] (s214) and output.
  • the non-predictive correspondence decoding unit 210 can obtain a decoded non-predictive correspondence LSP parameter vector ⁇ ⁇ f that is a decoded value of the LSP parameter vector that does not depend on the decoded difference vector ⁇ S f-1 , so that the LSP code of the f-1th frame
  • the transmission error of C f ⁇ 1 can be prevented from affecting the decoding non-predictive LSP parameter vector ⁇ ⁇ f of the f-th frame.
  • a non-predictive quantization LSP parameter vector / decoded non-predictive LSP parameter vector ⁇ ⁇ f is used as an LSP parameter vector used for variable length coding / decoding depending on each amplitude value constituting a spectrum envelope obtained from an LSP parameter vector. If it is used, correct decoding non-predictive LSP parameter vector ⁇ ⁇ f is not obtained in the f-1 frame and correct decoding is not possible in the f frame even if variable length decoding cannot be performed correctly. A non-predictive LSP parameter vector ⁇ ⁇ f is obtained, and variable length decoding can be performed correctly.
  • the correction vector does not need to be quantized as accurately as the LSP parameter vector (so that the quantization error is reduced), and therefore the type of candidate correction vector prepared in the correction vector codebook 113 is at least good.
  • the bit length of the correction vector code is 2 bits
  • the correction vector codebook 113 includes four types of candidate corrections corresponding to four types of correction vector codes (“00”, “01”, “10”, “11”). Contains vectors.
  • the types of candidate correction vectors prepared in the correction vector codebook can be reduced, and a code with a small code amount can be assigned. Therefore, encoding and decoding with less distortion than conventional ones can be realized with a small increase in code amount.
  • LSP parameters are described, but other coefficients may be used as long as they are coefficients that can be converted into a multi-order linear prediction coefficient.
  • a PARCOR coefficient, a coefficient obtained by modifying an LSP parameter or a PARCOR coefficient, or a linear prediction coefficient itself may be used. All these coefficients can be converted into each other in the technical field of speech coding, and the effect of the first embodiment can be obtained by using any coefficient.
  • the LSP code C f or the code corresponding to the LSP code C f is also referred to as a first code
  • the prediction corresponding encoding unit is also referred to as a first encoding unit.
  • the correction LSP code or a code corresponding to the correction LSP code is also referred to as a second code
  • the non-predictive encoding unit is also referred to as a second encoding unit.
  • the vector corresponding to the decoded prediction compatible LSP parameter vector ⁇ ⁇ f or the decoded prediction compatible LSP parameter vector ⁇ ⁇ f is also referred to as a first decoded vector
  • the prediction corresponding decoding unit is also referred to as a first decoding unit.
  • a vector corresponding to the decoded non-predictive LSP parameter vector ⁇ ⁇ f or the decoded non-predictive LSP parameter vector ⁇ ⁇ f is also referred to as a second decoded vector, and the non-predictive corresponding decoding unit is also referred to as a second decoding unit.
  • whether or not the correction vector is encoded and whether or not the correction LSP code is decoded are largely determined by the change in the amplitude unevenness of the spectrum envelope, in other words, the magnitude of the peaks and valleys of the spectrum envelope. Use to determine.
  • FIG. 7 is a functional block diagram of the linear prediction coefficient encoding apparatus 300 according to the second embodiment, and FIG. 8 shows an example of the processing flow.
  • the linear prediction coefficient encoding apparatus 300 includes a non-predictive encoding unit 310 instead of the non-predictive encoding unit 110. Similar to the linear prediction coefficient encoding apparatus 100 of the first embodiment, the LSP parameter ⁇ derived from the acoustic signal X f is generated by another apparatus, and the input of the linear prediction coefficient encoding apparatus 300 is the LSP parameter ⁇ f. In the case of [1], ⁇ f [2],..., ⁇ f [p], the linear prediction coefficient encoding device 300 may not include the linear prediction analysis unit 81 and the LSP calculation unit 82.
  • the non-predictive correspondence encoding unit 310 includes a non-predictive correspondence subtraction unit 311, a correction vector encoding unit 312, a correction vector codebook 113, a prediction correspondence addition unit 314, and an index calculation unit 315. According to the calculation result of the index calculation unit 315, it is determined whether or not the non-predictive correspondence subtraction unit 311 executes the subtraction process and whether or not the correction vector encoding unit 312 executes the encoding process. Is different.
  • the predictive encoding unit 120 outputs a vector ⁇ ⁇ ⁇ S f ⁇ 1 that is an output value of the multiplication unit 88 in addition to the quantized difference vector ⁇ S f .
  • the prediction correspondence adding unit 314 includes, for example, a storage unit 314c that stores the prediction correspondence average vector V, and addition units 314a and 314b.
  • the predictive addition unit 314 receives the quantization difference vector ⁇ S f of the current frame and the vector ⁇ ⁇ ⁇ S f-1 obtained by multiplying the previous frame quantization difference vector ⁇ S f-1 by a predetermined coefficient ⁇ .
  • the adder 314b first adds the vector ⁇ ⁇ ⁇ S f-1 to the quantized difference vector ⁇ S f of the current frame, and then adds the adder In 314a, the prediction-corresponding average vector V is added, but this order may be reversed. Alternatively, also generate a vector ⁇ ⁇ ⁇ S f-1 and the predicted corresponding mean was vector sum of the vector V, quantized differential vector ⁇ S predicted by adding the f corresponding quantized LSP parameter vector ⁇ theta f Good.
  • the current frame quantization difference vector ⁇ S f and the previous frame quantization difference vector ⁇ S f-1 multiplied by a predetermined coefficient ⁇ are input to the prediction correspondence adder 314 and a vector ⁇ ⁇ ⁇ S f-1.
  • the prediction correspondence average vector V stored in the storage unit 314 c in the prediction correspondence addition unit 314 is stored in the storage unit 83 d in the prediction correspondence encoding unit 120.
  • the prediction-corresponding encoding unit 120 performs the processing performed by the prediction-corresponding addition unit 314 to generate the prediction-corresponding quantized LSP parameter vector ⁇ ⁇ f and thus the non-predictive-corresponding code.
  • the non-predictive correspondence encoding unit 310 may be configured not to include the prediction correspondence addition unit 314.
  • the index calculation unit 315 receives the prediction corresponding quantized LSP parameter vector ⁇ ⁇ f .
  • the index calculation unit 315 uses the prediction-corresponding quantization LSP parameter vector ⁇ ⁇ f and uses the prediction-corresponding quantization LSP parameter vector ⁇ ⁇ f to indicate the index Q corresponding to the magnitude of the peak and valley of the spectrum envelope, that is, the spectrum envelope.
  • An index Q that increases as the peak and valley of the spectrum envelop and / or an index Q ′ that corresponds to the smallness of the peak and valley of the spectrum envelope, that is, an index Q ′ that decreases as the peak and valley of the spectrum envelope increase, are calculated (s315).
  • the index calculation unit 315 performs the encoding process on the correction vector encoding unit 312 according to the size of the index Q and / or Q ′, or executes the encoding process with a predetermined number of bits. Output a control signal C. In addition, the index calculation unit 315 outputs a control signal C so as to execute a subtraction process to the non-prediction correspondence subtraction unit 311 according to the magnitude of the index Q and / or Q ′. A method for generating the control signal C will be described below.
  • the LSP parameter is a frequency domain parameter sequence that correlates with the power spectrum envelope of the input acoustic signal, and each value of the LSP parameter correlates with the frequency position of the extreme value of the power spectrum envelope of the input acoustic signal.
  • the LSP parameters are ⁇ [1], ⁇ [2], ..., ⁇ [p]
  • the steep slope of the tangent around this extreme value is the smaller the interval between ⁇ [i] and ⁇ [i + 1] (that is, the value of ( ⁇ [i + 1] - ⁇ [i])) .
  • the steepness of the amplitude of the power spectrum envelope becomes steeper, and for each i, the interval between ⁇ [i] and ⁇ [i + 1] becomes non-uniform, that is, the variance of the LSP parameter interval increases.
  • the interval between ⁇ [i] and ⁇ [i + 1] is close to an equal interval, that is, the variance of the LSP parameter interval is small.
  • a large index corresponding to the dispersion of the interval of the LSP parameters means that the change in the unevenness of the amplitude of the power spectrum envelope is large.
  • a small index corresponding to the minimum value of the LSP parameter interval means that the change in the amplitude unevenness of the power spectrum envelope is large.
  • Predictive quantization LSP parameters ⁇ ⁇ f [1], ⁇ ⁇ f [2],..., ⁇ ⁇ f [p] are LSP parameters ⁇ f [1], ⁇ f [2],..., ⁇ f [p] LSP parameters ⁇ ⁇ f [1], ⁇ ⁇ f [2],..., ⁇ ⁇ f [p] are obtained by quantizing the LSP code C f from the linear prediction encoder.
  • Predictive quantization LSP parameters ⁇ ⁇ f [1], ⁇ ⁇ f [2],..., ⁇ ⁇ f [p] are the same as long as they are input to the linear predictive decoder without error.
  • LSP parameters ⁇ ⁇ f [1], ⁇ ⁇ f [2],..., ⁇ ⁇ f [p] and decoding prediction compatible LSP parameters ⁇ ⁇ f [1], ⁇ ⁇ f [2],..., ⁇ ⁇ f [ p] has the same properties as the LSP parameters ⁇ f [1], ⁇ f [2],..., ⁇ f [p].
  • the index Q which increases the value corresponding to the variance of the interval of the predictive quantization LSP parameters ⁇ ⁇ f [1], ⁇ ⁇ f [2],..., ⁇ ⁇ f [p] as the peak of the spectral envelope increases.
  • Quantization LSP parameter vector for prediction corresponding to the quantization LSP parameter of the order corresponding to the order in ⁇ ⁇ f ( ⁇ ⁇ f [1], ⁇ ⁇ f [2],..., ⁇ ⁇ f [p])
  • the minimum value of the difference ( ⁇ ⁇ f [i + 1] ⁇ ⁇ ⁇ f [i]) can be used as an index Q ′ that decreases as the peak and valley of the spectrum envelope increase.
  • the index Q which increases as the peak of the spectral envelope increases, is, for example, the variance of the interval of the prediction-corresponding quantization LSP parameter that is an element of the prediction-corresponding quantization LSP parameter vector ⁇ ⁇ f of a predetermined order T (T ⁇ p) or less Index Q representing Calculate with
  • the index Q ′ which decreases as the peak of the spectral envelope increases, is, for example, a prediction-corresponding quantization LSP parameter in which the order of a prediction-corresponding quantization LSP parameter vector ⁇ ⁇ f of a predetermined order T (T ⁇ p) or less is adjacent.
  • Index Q ′ representing the minimum value of the interval of
  • an index Q representing the minimum value among the intervals of the prediction-corresponding quantized LSP parameters adjacent to the order of the prediction-corresponding quantized LSP parameter vector ⁇ ⁇ f and the value of the lowest-order predictive-corresponding quantized LSP parameter '
  • the least-predictive quantization LSP parameter ⁇ ⁇ f [1] in this equation is the interval between ⁇ ⁇ f [1] and 0 ( ⁇ ⁇ f [1] -0).
  • the index calculation unit 315 determines that the peak or valley of the spectrum envelope is larger than a predetermined reference, that is, (A-1) in the above example, the index Q is equal to or greater than a predetermined threshold Th1, and / or (B-1)
  • a predetermined reference that is, (A-1) in the above example, the index Q is equal to or greater than a predetermined threshold Th1, and / or (B-1)
  • the control signal C indicating that the correction encoding process is executed is output to the non-predictive correspondence subtraction unit 311 and the correction vector encoding unit 312, and otherwise Then, the control signal C indicating that the correction encoding process is not executed is output to the non-prediction correspondence subtraction unit 311 and the correction vector encoding unit 312.
  • the index calculation unit 315 outputs a positive integer (or a sign representing a positive integer) representing a predetermined number of bits as the control signal C in the case of (A-1) and / or (B-1). In other cases, 0 may be output as the control signal C.
  • the non-predictive subtracting unit 311 performs a subtraction process when the control signal C is received
  • the correction vector encoding unit 312 executes the encoding process when the control signal C is received.
  • the index calculation unit 315 may be configured not to output the control signal C in cases other than (A-1) and / or (B-1).
  • the correction vector encoding unit 312 receives the control signal C and the correction vector U f .
  • control signal C indicating that correction encoding processing is executed or a positive integer (or a sign representing a positive integer) is received as control signal C
  • the main point is that the peak and valley of the spectrum envelope is larger than a predetermined reference , i.e. in the above example in the case of (a-1) and / or (B-1)
  • the correction vector encoding unit 312 obtains the correction LSP code D f by encoding the correction vector U f (s312) Output.
  • the encoding process itself for encoding the correction vector U f is the same as that of the correction vector encoding unit 112.
  • control signal C indicating that correction encoding processing is not executed or 0 is received as control signal C
  • the point is that the peak or valley of the spectrum envelope is not larger than a predetermined reference, that is, in the above example (A-1 ) And / or (B-1)
  • the correction vector encoding unit 312 does not encode the correction vector U f and does not obtain and output the correction LSP code D f .
  • FIG. 9 is a functional block diagram of the linear prediction coefficient decoding apparatus 400 according to the second embodiment, and FIG. 10 shows an example of its processing flow.
  • the linear prediction coefficient decoding apparatus 400 includes a non-predictive correspondence decoding unit 410 instead of the non-predictive correspondence decoding unit 210.
  • the non-predictive correspondence decoding unit 410 includes a correction vector codebook 212, a correction vector decoding unit 411, a non-predictive correspondence addition unit 413, a decoded non-predictive correspondence linear prediction coefficient calculation unit 214, and an index calculation unit 415, as necessary.
  • a decoding non-predictive linear prediction coefficient calculation unit 214 is also included.
  • the index calculation unit 415 sends a control signal C indicating whether or not to perform correction decoding processing to the correction vector decoding unit 411 and the non-predictive addition unit 413 according to the size of the index Q and / or Q ′, or The control signal C indicating that the correction decoding process is executed with a predetermined number of bits is output.
  • the indexes Q and Q ′ are the same as those described in the index calculation unit 315.
  • the index calculation unit 315 uses the decoded prediction compatible LSP parameter vector ⁇ ⁇ f instead of the prediction corresponding quantization LSP parameter vector ⁇ ⁇ f. The calculation may be performed in the same manner as described above.
  • the index calculation unit 415 determines that the peak or valley of the spectrum envelope is larger than a predetermined reference, that is, (A-1) in the above example, the index Q is equal to or greater than a predetermined threshold Th1, and / or (B-1)
  • a predetermined reference that is, (A-1) in the above example, the index Q is equal to or greater than a predetermined threshold Th1, and / or (B-1)
  • the control signal C indicating that the correction decoding process is executed is output to the non-predictive corresponding addition unit 413 and the correction vector decoding unit 411.
  • a control signal C indicating that the correction decoding process is not executed is output to the prediction corresponding addition unit 413 and the correction vector decoding unit 411.
  • the index calculation unit 415 outputs a positive integer (or a sign representing a positive integer) representing a predetermined number of bits as the control signal C in the case of (A-1) and / or (B-1). In other cases, 0 may be output as the control signal C.
  • the index calculation unit 415 may be configured not to output the control signal C.
  • the correction vector decoding unit 411 receives the correction LSP code D f and the control signal C.
  • the control signal C indicating that the correction decoding process is performed or a positive integer (or a sign representing a positive integer) is received as the control signal C
  • the correction LSP code D f is decoded by referring to the correction vector codebook 212 to obtain the decoded correction vector ⁇ U f (S411) Output.
  • the decoding process itself for decoding the corrected LSP code D f is the same as that of the correction vector decoding unit 211.
  • the correction vector decoding unit 411 When the correction vector decoding unit 411 receives the control signal C indicating that the correction decoding process is not executed or 0 as the control signal C, the correction vector decoding unit 411 is, in short, the case where the peak or valley of the spectrum envelope is not larger than a predetermined reference, that is, In the example, in cases other than (A-1) and / or (B-1), the corrected LSP code D f is not decoded, and the decoded correction vector ⁇ U f is not obtained and output.
  • the non-predictive correspondence adding unit 413 includes, for example, a storage unit 413c that stores a non-predictive correspondence average vector Y, and addition units 413a and 413b.
  • the non-predictive addition unit 413 receives the control signal C and the decoded difference vector ⁇ S f .
  • the control signal C indicating that the correction decoding process is performed or a positive integer (or a sign representing a positive integer) is received as the control signal C, in short, when the peak and valley of the spectrum envelope is larger than a predetermined reference, In the case of (A-1) and / or (B-1), the decoding correction vector ⁇ U f is also received.
  • the non-predictive correspondence adding unit 413 adds the decoded difference vector ⁇ S f to the decoded correction vector ⁇ U f and the non-predictive corresponding average vector Y stored in the storage unit 413c, thereby obtaining the decoded non-predictive correspondence.
  • An LSP parameter vector ⁇ ⁇ f ⁇ U f + Y + ⁇ S f is generated (s413) and output.
  • the adder 413a adds the decoded difference vector ⁇ S f to the decoded correction vector ⁇ U f , and then the adder 413b stores it in the storage unit 413c.
  • the decoded non-predicted LSP parameter vector ⁇ ⁇ f may be generated by adding a vector obtained by adding the non-predicted corresponding average vector Y and the decoded difference vector ⁇ S f to the decoded correction vector ⁇ U f .
  • non-predictive correspondence average vector Y used here is the same as the non-predictive correspondence average vector Y used in the non-predictive correspondence subtraction unit 311 of the linear prediction coefficient encoding apparatus 300 described above.
  • the code amount for the corrected LSP code D f can be reduced. That is, it is possible to perform encoding and decoding processing with less sound quality deterioration due to transmission error of the code of the previous frame than that of the prior art, while reducing the code amount as a whole as compared with the encoding and decoding of the first embodiment.
  • ⁇ Modification> As described in the modification of the first embodiment, other coefficients may be used as long as they can be converted into linear prediction coefficients instead of the LSP parameters.
  • a PARCOR coefficient, a coefficient obtained by modifying any one of the LSP parameter and the PARCOR coefficient, and the linear prediction coefficient itself may be targeted.
  • the PARCOR coefficients k f [1], k f [2],..., K f [p] are used will be described.
  • the index calculation unit 315 receives the quantized PARCOR coefficient ⁇ k f [1], ⁇ k f [2], ..., ⁇ k f [p], and calculates the spectral envelope.
  • Index Q ' correspond to the smallness of the mountain valley (S315).
  • the index calculation unit 315 controls the correction vector encoding unit 312 and the non-predictive corresponding subtraction unit 311 according to the magnitude of the index Q ′, or a control signal C indicating whether or not to execute the correction encoding process, or a predetermined signal A control signal C which is a positive integer representing the number of bits or 0 is output.
  • the index calculation unit 415 controls the correction vector decoding unit 411 and the non-predictive corresponding addition unit 413 according to the magnitude of the index Q ′, or a control signal C indicating whether or not to execute the correction decoding process, or a predetermined value A control signal C which is a positive integer representing the number of bits or 0 is output.
  • the index calculation unit 315 and the index calculation unit 415 may be configured to output the index Q and / or the index Q ′ instead of the control signal C. In that case, it is only necessary to determine whether the correction vector encoding unit 312 and the correction vector decoding unit 411 execute the encoding process and the decoding process, respectively, according to the size of the index Q and / or the index Q ′. Similarly, depending on the size of the index Q and / or the index Q ′, whether or not to perform the subtraction processing in the non-predictive corresponding subtracting unit 311 and the non-predictive corresponding adding unit 413, and what kind of addition processing is performed. What is necessary is just to judge whether it performs.
  • the determinations in the correction vector encoding unit 312, the correction vector decoding unit 411, the non-predictive correspondence subtracting unit 311, and the non-predictive correspondence adding unit 413 are the same as described in the index calculation unit 315 and the index calculation unit 415. .
  • the correction vector encoding unit and the correction vector decoding unit are executed using a correction vector codebook with higher accuracy as the influence of a decrease in decoding accuracy due to transmission error of the LSP code is larger.
  • FIG. 11 is a functional block diagram of the linear prediction coefficient encoding apparatus 500 of the third embodiment, and FIG. 8 shows an example of the processing flow.
  • the linear prediction coefficient coding apparatus 500 includes a non-prediction-compatible encoding unit 510 instead of the non-prediction-compatible encoding unit 310.
  • the non-predictive correspondence encoding unit 510 includes a non-predictive correspondence subtraction unit 311, a correction vector encoding unit 512, correction vector codebooks 513A and 513B, a prediction correspondence addition unit 314, and an index calculation unit 315.
  • the LSP parameter ⁇ derived from the acoustic signal X f is generated by another apparatus, and the input of the linear prediction coefficient encoding apparatus 500 is In the case of the LSP parameters ⁇ f [1], ⁇ f [2],..., ⁇ f [p], the linear prediction coefficient encoding apparatus 500 does not include the linear prediction analysis unit 81 and the LSP calculation unit 82. It's okay.
  • the linear prediction coefficient encoding apparatus 500 includes a plurality of correction vector codebooks, and the correction vector encoding unit 512 can select either one according to the index Q and / or Q ′ calculated by the index calculation unit 315. This is different from the second embodiment in that encoding is performed by selecting one correction vector codebook.
  • Correction vector codebooks 513A and 513B differ in the total number of stored candidate correction vectors.
  • a large total number of candidate correction vectors means that the number of bits of the corresponding correction vector code is large.
  • more candidate correction vectors can be prepared by increasing the number of bits of the correction vector code. For example, assuming that the number of bits of the correction vector code is A, a maximum of 2 A candidate correction vectors can be prepared.
  • correction vector codebook 513A has a larger total number of candidate correction vectors stored than correction vector codebook 513B.
  • the code length (average code length) of the code stored in the correction vector codebook 513A is larger than the code length (average code length) of the code stored in the correction vector codebook 513B.
  • the correction vector codebook 513A stores 2 A sets of correction vector codes and candidate correction vectors having a code length of A bits
  • the correction vector codebook 513B has a code length of B bits (B ⁇ A )
  • Correction vector codes and candidate correction vectors 2 B (2 B ⁇ 2 A ) are stored.
  • the index calculation unit outputs the index Q and / or the index Q ′ instead of the control signal C, and the index Q and / or In accordance with the magnitude of the index Q ′, the correction vector encoding unit and the correction vector decoding unit determine what encoding and decoding are to be performed, respectively.
  • the index calculation unit may determine what type of encoding and decoding is performed and output the control signal C.
  • the non-predictive correspondence subtracting unit 311 and the non-predictive correspondence adding unit 413 perform subtraction processing according to the size of the index Q and / or the index Q ′, respectively, as described in the modification example of the second embodiment. It is determined whether or not and what kind of addition processing is performed.
  • the correction vector encoding unit 512 receives the index Q and / or the index Q ′ and the correction vector U f .
  • the correction vector encoding unit 512 increases the (A-2) index Q and / or (B-2) the smaller the index Q ′, the larger the number of bits (the longer the code length) the corrected LSP code D f. (S512) and output.
  • encoding is performed as follows using a predetermined threshold Th2 and / or a predetermined threshold Th2 ′.
  • the correction vector encoding unit 512 executes the encoding process when the index Q is equal to or greater than the predetermined threshold Th1 and / or when the index Q ′ is equal to or less than the predetermined threshold Th1 ′.
  • Th2 is a larger value than Th1, and Th2 'is a smaller value than Th1'.
  • the index Q ′ is larger than the predetermined threshold Th2 ′.
  • B which is a positive integer less than the number of bits A, is set as the number of bits of the correction LSP code D f , and the correction vector encoding unit 512
  • the correction vector U f is encoded with reference to the correction vector code book 513B storing 2 B sets of correction vector codes and candidate correction vectors of bit number (code length) B, and the correction LSP code D f (S512) and output.
  • the correction vector encoding unit 512 of the third embodiment when the index Q calculated by the index calculation unit 315 is larger than the predetermined threshold Th1, and / or when the index Q ′ is smaller than the predetermined threshold Th1 ′. To be executed.
  • FIG. 12 is a functional block diagram of the linear prediction coefficient decoding apparatus 600 according to the third embodiment, and FIG. 10 shows an example of the processing flow.
  • the linear prediction coefficient decoding apparatus 600 includes a non-prediction support decoding unit 610 instead of the non-prediction support decoding unit 410.
  • the non-predictive correspondence decoding unit 610 includes a non-predictive correspondence addition unit 413, a correction vector decoding unit 611, correction vector codebooks 612A and 612B, and an index calculation unit 415, and a decoding non-prediction correspondence linear prediction coefficient calculation unit as necessary 214 is also included.
  • the linear prediction coefficient decoding apparatus 600 of the third embodiment includes a plurality of correction vector codebooks, and the correction vector decoding unit 611 is any one according to the index Q and / or Q ′ calculated by the index calculation unit 415. It differs from the linear prediction coefficient decoding apparatus 400 of 2nd embodiment in the point which selects and corrects one correction vector codebook.
  • Correction vector codebooks 612A and 612B store the same contents as correction vector codebooks 513A and 513B of linear prediction coefficient encoding apparatus 500, respectively. That is, the correction vector codebooks 612A and 612B store each candidate correction vector and the correction vector code corresponding to each candidate correction vector, and the code length of the code stored in the correction vector codebook 612A ( (Average code length) is larger than the code length (average code length) of codes stored in the correction vector codebook 612B. For example, 2 A sets of correction vector codes and candidate correction vectors having a code length of A bits are stored in the correction vector codebook 612A, and the code length is B bits (B ⁇ A ) Correction vector codes and candidate correction vectors 2 B (2 B ⁇ 2 A ) are stored.
  • the correction vector decoding unit 611 receives the index Q and / or the index Q ′ and the correction LSP code D f .
  • the correction vector decoding unit 611 decodes the correction LSP code D f having a larger number of bits as (A-2) the index Q is larger and / or (B-2) the index Q ′ is smaller,
  • a decoding correction vector ⁇ U f is obtained from many candidate correction vectors (s611). For example, decoding is performed as follows using a predetermined threshold value Th2 and / or Th2 ′.
  • the correction vector decoding unit 611 executes the decoding process when the index Q is equal to or greater than the predetermined threshold Th1 and / or when the index Q ′ is equal to or smaller than the predetermined threshold Th1 ′.
  • the value is larger than Th1, and Th2 'is smaller than Th1'.
  • the correction vector decoding unit 611 corrects the correction vector codebook 612A that stores 2 A pairs of correction vector codes having a bit number (code length) A and candidate correction vectors. , A candidate correction vector corresponding to the correction vector code matching the correction LSP code D f is obtained as a decoded correction vector ⁇ U f (s611) and output.
  • A-6 When the index Q is smaller than the predetermined threshold Th2 and the index Q is equal to or larger than the predetermined threshold Th1, and / or (B-6) The index Q ′ is larger than the predetermined threshold Th2 ′.
  • B which is a positive integer less than the number of bits A, is set as the number of bits of the correction LSP code D f , and the correction vector decoding unit 611
  • a correction vector code corresponding to the correction LSP code D f is referred to by referring to the correction vector code book 612B storing 2 B sets of correction vector codes and candidate correction vectors having a bit number (code length) B.
  • a candidate correction vector is obtained as a decoding correction vector ⁇ U f (s611) and output.
  • the correction vector decoding unit 611 of the third embodiment when the index Q calculated by the index calculation unit 415 is larger than the predetermined threshold Th1, and / or when the index Q ′ is smaller than the predetermined threshold Th1 ′, To be executed.
  • the number of correction vector codebooks is not necessarily two, and may be three or more.
  • a correction vector code having a different number of bits (bit length) is stored for each correction vector codebook, and a correction vector corresponding to the correction vector code is stored.
  • a threshold value may be set according to the number of correction vector codebooks.
  • the threshold value for the index Q may be set such that the larger the threshold value, the larger the number of bits of the correction vector code stored in the correction vector codebook used when the threshold value is greater than or equal to the threshold value.
  • the threshold value for the index Q ′ may be set such that the smaller the threshold value, the larger the number of bits of the correction vector code stored in the correction vector codebook used when the threshold value is less than or equal to the threshold value.
  • the encoding apparatus 700 includes a TCX (transform coded excitation) encoding method that is an encoding method in the frequency domain of the linear prediction coefficient encoding apparatus 100 and the linear prediction coefficient decoding apparatus 200 of the first embodiment. It is applied to.
  • TCX transform coded excitation
  • FIG. 13 is a functional block diagram of the encoding apparatus 700 of the fourth embodiment, and FIG. 14 shows an example of the processing flow.
  • the encoding device 700 of the fourth embodiment includes a linear prediction coefficient encoding device 100, a linear prediction coefficient decoding device 200, a power spectrum envelope sequence calculation unit 710, a first smoothed power spectrum envelope sequence calculation unit 720A, and a second smoothing.
  • a power spectrum envelope sequence calculation unit 720B, a frequency domain conversion unit 730, an envelope normalization unit 740, a variable length coding parameter calculation unit 750, and a variable length coding unit 760 are included.
  • the linear prediction coefficient encoding apparatuses 300 and 500 and the linear prediction coefficient decoding apparatuses 400 and 600 of the second and third embodiments may be used. Good.
  • the encoding device 700 receives the input acoustic signal Xf and outputs a frequency domain signal code.
  • Linear prediction coefficient coding unit 100 receives the audio signal X f, to give a LSP code C f and correction LSP code D f (s100) outputs.
  • the linear prediction coefficient decoding apparatus 200 receives the LSP code C f and the corrected LSP code D f, and performs prediction-compliant quantized linear prediction coefficients ⁇ a f [1], ⁇ a f [2], ..., ⁇ a f [p ] And non-predictive quantization linear prediction coefficients ⁇ b f [1], ⁇ b f [2], ..., ⁇ b f [p] are obtained and output (s200).
  • the linear prediction coefficient coding unit 100 of the encoding apparatus 700 when obtaining the LSP code C f and the correction LSP code D f, the LSP code C f corresponding to the prediction corresponding quantized linear prediction coefficient ⁇ a f [1 ], ⁇ a f [2], ..., ⁇ a f [p], LSP code C f, and non-predictive quantized linear prediction coefficient corresponding to corrected LSP code D f ⁇ b f [1], ⁇ b f [ 2], ..., ⁇ b f [p] may be obtained.
  • the encoding apparatus 700 may not include the linear prediction coefficient decoding apparatus 200.
  • the power spectrum envelope sequence calculation unit 710 receives non-predictive quantization-compatible linear prediction coefficients ⁇ b f [1], ⁇ b f [2],..., ⁇ B f [p].
  • the power spectrum envelope sequence calculation unit 710 uses the non-prediction-compatible quantized linear prediction coefficients ⁇ b f [1], ⁇ b f [2], ..., ⁇ b f [p] to calculate the input acoustic signal at N points.
  • the power spectrum envelope sequence Z [1],..., Z [N] is calculated (s710) and output.
  • each value Z [n] of the power spectrum envelope sequence can be obtained by the following equation.
  • n is an integer of 1 ⁇ n ⁇ N
  • exp ( ⁇ ) is an exponential function with the Napier number as the base
  • j is an imaginary unit
  • ⁇ 2 is a predicted residual energy.
  • the first smoothed power spectrum envelope sequence calculation unit 720A receives the prediction-corresponding quantized linear prediction coefficients ⁇ a f [1], ⁇ a f [2], ..., ⁇ a f [p].
  • the first smoothed power spectrum envelope sequence calculation unit 720A has a prediction-corresponding quantized linear prediction coefficient ⁇ a f [1], ⁇ a f [2], ..., ⁇ a f [p] and 1 or less given in advance.
  • a correction coefficient ⁇ i that is a positive constant
  • the first smoothed power spectrum envelope sequence ⁇ W [1], ⁇ W [2], ..., ⁇ W [N] is the predictive quantization linear prediction coefficient ⁇ a f [1], ⁇ a f [2] ,..., ⁇ A f [p] corresponds to a power spectrum envelope sequence W [1], W [2],..., W [N] whose amplitude irregularities are blunted (smoothed).
  • ⁇ i is a positive constant that determines the degree of smoothing.
  • the second smoothed power spectrum envelope sequence calculation unit 720B receives the non-prediction-corresponding quantized linear prediction coefficients ⁇ b f [1], ⁇ b f [2], ..., ⁇ b f [p].
  • the second smoothed power spectrum envelope sequence calculation unit 720B has a non-prediction-compatible quantized linear prediction coefficient ⁇ b f [1], ⁇ b f [2], ..., ⁇ b f [p] and 1 or less given in advance.
  • ⁇ i which is a positive constant of To calculate the second smoothed power spectrum envelope sequence ⁇ Z [1], ⁇ Z [2], ..., ⁇ Z [N] (s720B).
  • the second smoothed power spectrum envelope sequence ⁇ Z [1], ⁇ Z [2], ..., ⁇ Z [N] is a non-predicted quantized linear prediction coefficient ⁇ b f [1], ⁇ b f [2 ],..., ⁇ B f [p] corresponds to a power spectrum envelope sequence Z [1], Z [2],..., Z [N] whose amplitude irregularities are blunted (smoothed).
  • ⁇ i is a positive constant that determines the degree of smoothing.
  • the frequency domain transform unit 730 converts the input time domain input acoustic signal X f into N points of MDCT coefficient sequences X [1],..., X [N] in the frequency domain in units of frames that are predetermined time segments. Convert (s730) and output. N is a positive integer.
  • variable length coding parameter calculation unit 750 includes the power spectrum envelope sequence Z [1],..., Z [N] and the second smoothed power spectrum envelope sequence ⁇ Z [1],. column X [1], ..., X [N] to the normal haze MDCT coefficients X N [1], ..., receive and X N [N]. Using these values, a variable-length encoding parameter r i that is a parameter for variable-length encoding the normalized MDCT coefficient sequence X N [1],..., X N [N] is calculated (s750). )Output.
  • the variable length encoding parameter r i is a parameter that specifies a range that the amplitude of the normalized MDCT coefficient sequence X N [1],..., X N [N] to be encoded can take.
  • the Rice parameter corresponds to a variable length coding parameter
  • the range that the amplitude to be encoded can take corresponds to the variable length coding parameter.
  • variable length coding parameters are calculated for each coefficient X N [i] of the normalized MDCT coefficient sequence.
  • variable length coding is performed collectively for each sample group consisting of a plurality of samples (for example, two samples)
  • a variable length coding parameter is calculated for each sample group. That is, the variable length coding parameter calculation unit 750 calculates a variable length coding parameter for each normalized partial coefficient sequence that is a part of the normalized MDCT coefficient sequence.
  • the normalized partial coefficient sequences include the coefficients of the normalized MDCT coefficient sequence without overlapping.
  • variable length coding parameter calculation method will be described by taking as an example the case of performing rice coding for each sample.
  • Step1 e.g., by the following equation, normalized haze MDCT coefficients X N [1], X N [2], ..., X N [N]
  • Rice parameter sb as a reference the average of the logarithm of the amplitudes of the coefficients of Calculate as The sb is encoded only once for each frame, and transmitted to the decoding device as a code corresponding to the reference Rice parameter.
  • sb is approximately determined from the estimated value of the amplitude of X [i] in common between the encoding device 700 and the decoding device. You may decide how. In this case, it is not necessary to encode sb and output the code corresponding to the reference rice parameter to the decoding device.
  • Step 2 The threshold value ⁇ is calculated by the following equation.
  • Step 3 sqrt (Z [i]) / sqrt ( ⁇ Z [i])
  • Variable length coding unit 760 receives the variable length coding parameters r i, using this value normalized haze coefficient sequence X N (1), ..., X N (N) is variable-length coding, variable length code C X is output (s760).
  • the fourth embodiment is a normalized MDCT coefficient sequence X N [1], obtained by normalizing the MDCT coefficient sequence X [1], X [2],..., X [N] with a smoothed power spectrum envelope sequence. ..., X N [N] is encoded using variable-length encoding parameters.
  • the envelope normalization unit 740 uses the power spectrum envelope obtained from the smoothed linear prediction coefficient.
  • the first smoothed power spectrum envelope sequence ⁇ W [ which is obtained by predictive quantization linear prediction coefficients ⁇ a f [1], ⁇ a f [2],..., ⁇ a f [p] Normalized MDCT coefficient sequences are generated using 1], ⁇ W [2], ..., ⁇ W [N].
  • the variable length coding parameter calculation unit 750 uses a power spectrum envelope sequence or a smoothed power spectrum envelope sequence to obtain a variable length coding parameter. Accordingly, the power spectrum envelope sequence and the smoothed power spectrum envelope sequence used in the variable length coding parameter calculation unit 750 are also different from the power spectrum envelope sequence obtained from the linear prediction coefficient and the power spectrum envelope sequence obtained from the smoothed linear prediction coefficient. The smaller is desirable. However, predictive quantized linear prediction coefficients ⁇ a f [1], ⁇ a f [2],..., ⁇ a f [p] are not only used when the transmission error occurs in the LSP code of the current frame. Even when a transmission error occurs in the LSP code of the frame, a correct value cannot be obtained on the decoding side.
  • variable length coding parameters from the power spectrum envelope sequence and smoothed power spectrum envelope sequence obtained from predictive quantization linear prediction coefficients ⁇ a f [1], ⁇ a f [2], ..., ⁇ a f [p] If a transmission error occurs in the LSP code of the current frame as well as a transmission error occurs in the LSP code of the previous frame, variable length decoding cannot be performed correctly.
  • a variable length coding parameter is obtained using the sequence.
  • the current frame does not have the same non-predictive quantization linear prediction coefficient ⁇ b f [1], ⁇ b f [2], ..., ⁇ b f [p], power spectrum envelope sequence Z [1], Z [2], ..., Z [N] and second smoothed power spectrum envelope Since the sequence ⁇ Z [1], ⁇ Z [2], ..., ⁇ Z [N] can be obtained, the same variable length coding parameters as the coding side can be obtained in the current frame, and the LSP code Improved resistance to transmission errors.
  • the normalized MDCT coefficient sequence X N [1] obtained using the first smoothed power spectrum envelope sequence ⁇ W [1], ⁇ W [2], ..., ⁇ W [N] ], ..., X N [N] are the targets of variable length coding. Therefore, not only when a transmission error occurs in the LSP code of the current frame but also when a transmission error occurs in the LSP code of the previous frame, the normalized MDCT coefficient sequence X N [1],. , X N [N] is multiplied by the square root of each value of the smoothed power spectrum envelope sequence, and the MDCT coefficient sequence obtained by decoding is distorted.
  • this problem is less than a problem that makes variable length decoding itself inaccurate, such as an error in variable length coding parameters.
  • each unit of the non-predictive encoding units 110, 310, and 510 will be described.
  • non-prediction corresponding mean vector Y (y [1], y [2], ..., y [p]) is a vector consisting of T L following the following elements of the T.
  • outputs the low-order LSP parameter vector theta 'f from LSP computation unit 82 consists of T L following the following LSP parameters of the LSP parameter vector theta f, be input to the non-prediction corresponding subtraction unit 111,311 Good.
  • the outputs T L consists following following elements lower order quantized differential vector ⁇ S 'f of the quantized difference vector ⁇ S f from the vector encoding section 84, the non-predictive corresponding subtraction unit 111,311 You may enter.
  • correction vector encoding unit 112, 312, 512 ⁇ Correction vector encoding unit 112, 312, 512>
  • Each candidate correction vector stored in the correction vector codebook 113, 513A, 513B may be a TL- order vector.
  • Non-predictive decoding processing Processing performed by the non-predictive correspondence decoding unit 210 of the linear prediction coefficient decoding device 200 according to the first modification, the non-prediction correspondence decoding unit 410 of the linear prediction coefficient decoding device 400, and the non-prediction correspondence decoding unit 610 of the linear prediction coefficient decoding device 600 ( Non-predictive decoding processing) will be described.
  • Correction vector decoding unit 211,411,611 receives the correction LSP code D f, the correction vector codebook 212,612A, with reference to 612B, correction LSP code D f decodes decodes low-order correction vector ⁇ U ' Get f and output.
  • Each candidate correction vector stored in the correction vector codebooks 212, 612A, and 612B may be a TL- order vector as in the correction vector codebooks 113, 513A, and 513B.
  • the non-predictive addition unit 213 adds elements of the decoded low-order correction vector ⁇ U ' f , the decoded difference vector ⁇ S f, and the non-predictive average vector Y for each order below the TL order, and the p order and below. For each order exceeding the TL order, a decoded non-predicted LSP parameter vector ⁇ ⁇ f obtained by adding the elements of the decoded difference vector ⁇ S f and the non-predicted corresponding average vector Y is generated and output.
  • the non-predictive correspondence adding unit 413 receives the control signal C indicating that the correction decoding process is to be executed or a positive integer (or a sign representing a positive integer) as the control signal C, the main point is that the spectral envelope Yamaya Is greater than a predetermined criterion, and in the case of (A-1) and / or (B-1), the decoded low-order correction vector ⁇ U ' f and the decoded difference vector ⁇ S for each order below the TL order Add the elements of f and the non-predicted mean vector Y, and for each order that exceeds the p th and TL orders, add the decoded difference vector ⁇ S f and the elements of the non-predictive mean vector Y Generate and output a prediction compatible LSP parameter vector ⁇ ⁇ f .
  • encoding distortion is reduced by giving priority to low-order LSP parameters that may have a large influence on the efficiency of signal processing, which will be described later, with high approximation accuracy, while suppressing an increase in distortion.
  • the code amount can be reduced as compared with the method of the third embodiment.
  • the input to the LSP calculation unit is the linear prediction coefficient a f [1], a f [2],..., A f [p].
  • the encoding target of the linear prediction coefficient encoding device and the decoding target of the linear prediction coefficient decoding device are LSP parameters, but they are converted into linear prediction coefficients such as the linear prediction coefficients themselves and ISP parameters. Any coefficient may be used as an encoding or decoding target as long as it is possible.
  • the program describing the processing contents can be recorded on a computer-readable recording medium.
  • a computer-readable recording medium any recording medium such as a magnetic recording device, an optical disk, a magneto-optical recording medium, and a semiconductor memory may be used.
  • this program is distributed by selling, transferring, or lending a portable recording medium such as a DVD or CD-ROM in which the program is recorded. Further, the program may be distributed by storing the program in a storage device of the server computer and transferring the program from the server computer to another computer via a network.
  • a computer that executes such a program first stores a program recorded on a portable recording medium or a program transferred from a server computer in its storage unit. When executing the process, this computer reads the program stored in its own storage unit and executes the process according to the read program.
  • a computer may read a program directly from a portable recording medium and execute processing according to the program. Further, each time a program is transferred from the server computer to the computer, processing according to the received program may be executed sequentially.
  • the program is not transferred from the server computer to the computer, and the above-described processing is executed by a so-called ASP (Application Service Provider) type service that realizes a processing function only by an execution instruction and result acquisition. It is good.
  • the program includes information provided for processing by the electronic computer and equivalent to the program (data that is not a direct command to the computer but has a property that defines the processing of the computer).
  • each device is configured by executing a predetermined program on a computer, at least a part of these processing contents may be realized by hardware.

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Abstract

　線形予測係数に変換可能な係数を少ない符号量で精度良く表せる符号化及び復号方法である予測対応の符号化及び復号方法と、現フレームの線形予測係数符号が復号装置へ正しく入力されれば、現フレームの線形予測係数に変換可能な係数を正しく復号できるような符号化及び復号方法とを併用可能な、符号化方法及び復号方法を提供する。符号化装置は、現在のフレームの複数次の線形予測係数に変換可能な係数によるベクトルについての、少なくとも過去のフレームからの予測を含む予測ベクトルとの差分からなる差分ベクトルを符号化して第一符号を得て、第一符号に対応する量子化差分ベクトルを得る予測対応符号化部と、現在のフレームの複数次の線形予測係数に変換可能な係数によるベクトルと、量子化差分ベクトルとの差分または差分の要素の一部からなる補正ベクトルを符号化して第二符号を生成する非予測対応符号化部とを含む。

Description

符号化装置、復号装置、及びその方法、プログラム
　本発明は、線形予測係数やこれに変換可能な係数の符号化技術及び復号技術に関する。
　音声や音楽などの音響信号の符号化では、入力音響信号を線形予測分析して得た線形予測係数を用いて符号化する手法が広く用いられている。
　符号化処理で用いた線形予測係数の情報を復号装置側で復号できるように、符号化装置は、線形予測係数を符号化し、線形予測係数に対応する符号を復号装置に送る。非特許文献１では、符号化装置は、線形予測係数を線形予測係数と等価な周波数領域のパラメータであるLSP(Line Spectrum Pair)パラメータの列に変換し、LSPパラメータの列を符号化して得たLSP符号を復号装置へ送る。
　非特許文献１では、LSP符号の符号量を小さくするために、移動平均予測(MA予測)を用いたベクトル符号化及び復号技術が用いられている。
　まず、符号化処理の流れを説明する。
＜線形予測係数符号化装置８０＞
　図１は、従来の線形予測係数符号化装置８０の構成を示す。
　線形予測係数符号化装置８０にはフレームごとのLSP(Line Spectrum Pairs)パラメータθf[1],θf[2],…,θf[p]が入力され、線形予測係数符号化装置８０は、フレームごとに以下の予測対応減算部８３、ベクトル符号化部８４、遅延入力部８７の処理を行い、LSP符号Cfを得て出力する。なお、fはフレーム番号を、pは予測次数を表す。
　線形予測係数符号化装置８０に入力音響信号Xfが入力される場合には、線形予測係数符号化装置８０に線形予測分析部８１とLSP計算部８２も備え、フレーム単位の入力音響信号Xfが連続して入力され、フレームごとに以下の処理が行われる。
　以下では、各部の具体処理を説明する。
＜線形予測分析部８１＞
　線形予測分析部８１は、入力音響信号Xfを受け取り、入力音響信号Xfを線形予測分析して、線形予測係数af[1],af[2],…,af[p]を求めて出力する。ここで、af[i]はf番目のフレームの入力音響信号Xfを線形予測分析して得られるi次の線形予測係数を表す。
＜LSP計算部８２＞
　LSP計算部８２は、線形予測係数af[1],af[2],…,af[p]を受け取り、線形予測係数af[1],af[2],…,af[p]からLSPパラメータθf[1],θf[2],…,θf[p]を求め、求めたLSPパラメータを要素とするベクトルであるLSPパラメータベクトルΘf=(θf[1],θf[2],…,θf[p])Tを出力する。ここで、θf[i]はf番目のフレームの入力音響信号Xfに対応するi次のLSPパラメータである。
＜予測対応減算部８３＞
　予測対応減算部８３は、例えば、所定の係数αを記憶した記憶部８３ｃ、予測対応平均ベクトルVを記憶した記憶部８３ｄ、乗算部８８、減算部８３ａ及び８３ｂを含んで構成される。
　予測対応減算部８３は、LSPパラメータベクトルΘfと、前フレーム量子化差分ベクトル^Sf-1とを受け取る。
　予測対応減算部８３は、LSPパラメータベクトルΘfから予測対応平均ベクトルVと、ベクトルα^Sf-1を減算したベクトルである差分ベクトルSf=Θf－V-α×^Sf-1=(sf[1],sf[2],…,sf[p])Tを生成して出力する。
　なお、予測対応平均ベクトルV=(v[1],v[2],…,v[p])Tは、記憶部８３ｄに記憶された予め定めたベクトルであり、例えば、予め学習用の音響信号から求めておけばよい。例えば、線形予測係数符号化装置８０において、符号化の対象となる音響信号と、同じ環境（例えば、話者、収音装置、場所）で収音した音響信号を学習用の入力音響信号として用いて、多数のフレームのLSPパラメータベクトルを求め、その平均を予測対応平均ベクトルとする。
　乗算部８８は、記憶部８３ｃに記憶された所定の係数αを前フレームの復号差分ベクトル^Sf-1に乗じてベクトルα×^Sf-1を得る。
　なお、図１では、２つの減算部８３ａ及び８３ｂを用いて、まず、減算部８３ａにおいて、LSPパラメータベクトルΘfから記憶部８３ｄに記憶された予測対応平均ベクトルVを減算した後、減算部８３ｂにおいて、ベクトルα×^Sf-1を減算しているが、この順序は逆であってもよい。あるいは、予測対応平均ベクトルVとベクトルα×^Sf-1を加算したベクトルV＋α×^Sf-1を、LSPパラメータベクトルΘfから減算することで差分ベクトルSfを生成してもよい。
　現在のフレームの差分ベクトルSfは、現在のフレームの複数次の線形予測係数に変換可能な係数によるベクトル（LSPパラメータベクトルΘf）から、少なくとも過去のフレームからの予測を含むベクトルを減算して得られるベクトルといってもよい。
＜ベクトル符号化部８４＞
　ベクトル符号化部８４は、差分ベクトルSfを受け取り、差分ベクトルSfを符号化して、LSP符号CfとLSP符号Cfに対応する量子化差分ベクトル^Sf=(^sf[1], ^sf [2],…, ^sf[p])Tとを得て出力する。差分ベクトルSfの符号化には、差分ベクトルSfをベクトル量子化する方法、差分ベクトルSfを複数のサブベクトルに分けてサブベクトルそれぞれをベクトル量子化する方法、差分ベクトルSfまたはサブベクトルを多段ベクトル量子化する方法、ベクトルの要素をスカラ量子化する方法、これらを組み合わせた方法、などの周知の何れの符号化方法を用いてもよい。
　ここでは、差分ベクトルSfをベクトル量子化する方法を用いる場合の例を説明する。
　ベクトル符号化部８４は、ベクトル符号帳８６に記憶されている複数の候補差分ベクトルの中から、差分ベクトルSfに最も近い候補差分ベクトルを探索して量子化差分ベクトル^Sfとして出力するとともに、量子化差分ベクトル^Sfに対応する差分ベクトル符号をLSP符号Cfとして出力する。なお、量子化差分ベクトル^Sfは後述する復号差分ベクトルに対応する。
＜ベクトル符号帳８６＞
　ベクトル符号帳８６には、各候補差分ベクトルとその各候補差分ベクトルに対応する差分ベクトル符号とが予め記憶されている。
＜遅延入力部８７＞
　遅延入力部８７は、量子化差分ベクトル^Sfを受け取り、量子化差分ベクトル^Sfを保持し、１フレーム分遅らせて、前フレーム量子化差分ベクトル^Sf-1として出力する。つまり、f番目のフレームの量子化差分ベクトル^Sfに対して予測対応減算部８３が処理を行っているときには、f-1番目のフレームについての量子化差分ベクトル^Sf-1を出力する。
＜線形予測係数復号装置９０＞
　図２は、従来の線形予測係数復号装置９０の構成を示す。線形予測係数復号装置９０には、フレーム単位のLSP符号Cfが連続して入力され、フレーム単位でLSP符号Cfを復号して復号予測対応LSPパラメータベクトル^Θf=(^θf[1],^θf[2],…,^θf[p])を得る。
　以下では、各部の具体処理を説明する。
＜ベクトル復号部９１＞
　ベクトル復号部９１は、LSP符号Cfを受け取り、LSP符号Cfを復号して、LSP符号Cfに対応する復号差分ベクトル^Sfを得て出力する。LSP符号Cfの復号には、符号化装置のベクトル符号化部８４の符号化方法に対応する復号方法を用いる。
　ここでは、ベクトル符号化部８４の差分ベクトルSfをベクトル量子化する方法に対応する復号方法を用いる場合の例を説明する。
　ベクトル復号部９１は、ベクトル符号帳９２に記憶されている差分ベクトル符号の中から、LSP符号Cfに対応する複数の差分ベクトル符号を探索し、その差分ベクトル符号に対応する候補差分ベクトルを復号差分ベクトル^Sfとして出力する。なお、復号差分ベクトル^Sfは前述の量子化差分ベクトル^Sfに対応し、伝送誤りや符号化、復号の過程で誤り等がなければ、対応する要素は同じ値となる。
＜ベクトル符号帳９２＞
　ベクトル符号帳９２には、各候補差分ベクトルとその各候補差分ベクトルに対応する差分ベクトル符号とが予め記憶されている。なお、ベクトル符号帳９２は、前述の線形予測係数符号化装置８０のベクトル符号帳８６と共通の情報を含む。
＜遅延入力部９３＞
　遅延入力部９３は、復号差分ベクトル^Sfを受け取り、復号差分ベクトル^Sfを保持し、１フレーム分遅らせて、前フレーム復号差分ベクトル^Sf-1として出力する。つまり、f番目のフレームの復号差分ベクトル^Sfに対して予測対応加算部９５が処理を行っているときには、f-1番目のフレームの復号差分ベクトル^Sf-1を出力する。
＜予測対応加算部９５＞
　予測対応加算部９５は、例えば、所定の係数αを記憶した記憶部９５ｃ、予測対応平均ベクトルVを記憶した記憶部９５ｄ、乗算部９４、加算部９５ａ及び９５ｂを含んで構成される。
　予測対応加算部９５は、現在のフレームの復号差分ベクトル^Sfと前フレーム復号差分ベクトル^Sf-1を受け取る。
　予測対応加算部９５は、復号差分ベクトル^Sfと、予測対応平均ベクトルV=(v[1],v[2],…,v[N])Tと、ベクトルα×^Sf-1とを加算したベクトルである復号予測対応LSPパラメータベクトル^Θf(=^Sf+V+α^Sf-1)を生成して出力する。
　乗算部９４は、記憶部９５ｃに記憶された所定の係数αを前フレーム復号差分ベクトル^Sf-1に乗じてベクトルα×^Sf-1を得る。
　図２では、２つの加算部９５ａ及び９５ｂを用いて、まず、加算部９５ａにおいて、現在のフレームの復号差分ベクトル^Sfに、ベクトルα×^Sf-1を加算した後、加算部９５ｂにおいて予測対応平均ベクトルVを加算しているが、この順序は逆であってもよい。あるいは、ベクトルα×^Sf-1と予測対応平均ベクトルVとを加算したベクトルを、復号差分ベクトル^Sfに加算することで復号予測対応LSPパラメータベクトル^Θfを生成してもよい。
　なお、ここで用いる予測対応平均ベクトルVは、前述の線形予測係数符号化装置８０の予測対応減算部８３で用いた予測対応平均ベクトルVと同じものとする。
＜復号予測対応線形予測係数計算部９６＞
　線形予測係数が必要な場合には、線形予測係数復号装置９０に復号予測対応線形予測係数計算部９６を備えてもよい。この場合は、復号予測対応線形予測係数計算部９６は、復号予測対応LSPパラメータベクトル^Θfを受け取り、復号予測対応LSPパラメータベクトル^Θfを復号予測対応線形予測係数^af[1],^af[2],…,^af[p]に変換して出力する。
　非特許文献１の線形予測係数復号装置では、f－1番目のフレームの復号結果である復号差分ベクトル^Sf-1を用いてf番目のフレームの復号処理を行うため、現フレームのLSP符号に伝送誤りが生じた場合だけではなく、１つ前のフレームのLSP符号に伝送誤りが生じた場合にも、現フレームのLSPパラメータも正しく復号できなくなってしまうという問題がある。
　非特許文献１の線形予測係数復号装置では、復号により得られたLSPパラメータは線形予測合成のみに用いられるため、LSPパラメータが正しく復号できなかったとしても、連続する複数のフレームで復号音響信号の音質が劣化する程度の問題で済む。すなわち、非特許文献１の線形予測係数符号化装置と線形予測係数復号装置は、LSPパラメータが正しく復号できなかった場合の問題よりも、LSPパラメータを少ない符号量で表すことを優先した構成であると言える。
　しかし、線形予測係数符号化装置及び線形予測係数復号装置は、LSPパラメータを、線形予測分析及び合成に用いるだけではなく、LSPパラメータから求まるスペクトル包絡を構成する各振幅値に依存した可変長符号化及び復号にも用いる符号化装置及び復号装置にも利用される。この場合は、１つのフレームでLSPパラメータが正しく復号できなかったときには、そのフレームを含む連続する複数のフレームで可変長復号を正しく行うことができず復号音響信号を得ることができない、という問題が生じる。
　このような問題に鑑み、本発明では、例えば線形予測分析及び合成に用いるような、線形予測係数に変換可能な係数を少ない符号量で精度良く表せる符号化方法及び復号方法である予測対応の符号化方法及び復号方法と、例えばLSPパラメータから求まるスペクトル包絡を構成する各振幅値に依存した可変長符号化／復号に用いるような、前のフレームの線形予測係数に変換可能な係数に対応する符号である線形予測係数符号（例えば、LSP符号）が線形予測係数復号装置へ正しく入力されなかったとしても、現フレームの線形予測係数符号が線形予測係数復号装置へ正しく入力されれば、現フレームの線形予測係数に変換可能な係数を正しく復号できるような符号化方法及び復号方法と、を併用可能な、線形予測係数に変換可能な係数の符号化方法及び復号方法を提供することを目的とする。
　上記の課題を解決するために、本発明の一態様によれば、符号化装置は、現在のフレームの複数次の線形予測係数に変換可能な係数によるベクトルについての、少なくとも過去のフレームからの予測を含む予測ベクトルとの差分からなる差分ベクトルを符号化して第一符号を得て、第一符号に対応する量子化差分ベクトルを得る予測対応符号化部と、現在のフレームの複数次の線形予測係数に変換可能な係数によるベクトルと、量子化差分ベクトルとの差分または差分の要素の一部からなる補正ベクトルを符号化して第二符号を生成する非予測対応符号化部とを含む。
　上記の課題を解決するために、本発明の他の態様によれば、符号化装置は、現在のフレームの複数次の線形予測係数に変換可能な係数によるベクトルと、少なくとも過去のフレームからの予測と予め定めたベクトルとからなる予測ベクトルとの差分からなる差分ベクトルを符号化して第一符号を得て、第一符号に対応する量子化差分ベクトルを得る予測対応符号化部と、現在のフレームの複数次の線形予測係数に変換可能な係数によるベクトルから量子化差分ベクトルと予め定めたベクトルとを減算して得られる差分または差分の要素の一部からなる補正ベクトルを符号化して第二符号を生成する非予測対応符号化部とを含む。
　上記の課題を解決するために、本発明の他の態様によれば、復号装置は、第一符号を復号して復号差分ベクトルを得て、復号差分ベクトルと、少なくとも過去のフレームからの予測を含む予測ベクトルとを加算して、現在のフレームの複数次の線形予測係数に変換可能な係数の復号値からなる第一復号ベクトルを生成する予測対応復号部と、第二符号を復号して復号補正ベクトルを得て、復号補正ベクトルと、少なくとも復号差分ベクトルとの対応する次数の要素同士を加算して、現在のフレームの複数次の線形予測係数に変換可能な係数の復号値からなる第二復号ベクトルを生成する非予測対応復号部とを含む。
　上記の課題を解決するために、本発明の他の態様によれば、復号装置は、第一符号を復号して復号差分ベクトルを得て、復号差分ベクトルと、少なくとも過去のフレームからの予測と予め定めたベクトルとからなる予測ベクトルとを加算して、現在のフレームの複数次の線形予測係数に変換可能な係数の復号値からなる第一復号ベクトルを生成する予測対応復号部と、第二符号を復号して復号補正ベクトルを得て、復号補正ベクトルに、少なくとも復号差分ベクトルと予め定めたベクトルとを対応する次数の要素毎に加算して、現在のフレームの複数次の線形予測係数に変換可能な係数の復号値からなる第二復号ベクトルを生成する非予測対応復号部とを含む。
　上記の課題を解決するために、本発明の他の態様によれば、符号化方法は、現在のフレームの複数次の線形予測係数に変換可能な係数によるベクトルについての、少なくとも過去のフレームからの予測を含む予測ベクトルとの差分からなる差分ベクトルを符号化して第一符号を得て、第一符号に対応する量子化差分ベクトルを得る予測対応符号化ステップと、現在のフレームの複数次の線形予測係数に変換可能な係数によるベクトルと、量子化差分ベクトルとの差分または差分の要素の一部からなる補正ベクトルを符号化して第二符号を生成する非予測対応符号化ステップとを含む。
　上記の課題を解決するために、本発明の他の態様によれば、符号化方法は、現在のフレームの複数次の線形予測係数に変換可能な係数によるベクトルと、少なくとも過去のフレームからの予測と予め定めたベクトルとからなる予測ベクトルとの差分からなる差分ベクトルを符号化して第一符号を得て、第一符号に対応する量子化差分ベクトルを得る予測対応符号化ステップと、現在のフレームの複数次の線形予測係数に変換可能な係数によるベクトルから量子化差分ベクトルと予め定めたベクトルとを減算して得られる差分または差分の要素の一部からなる補正ベクトルを符号化して第二符号を生成する非予測対応符号化ステップとを含む。
　上記の課題を解決するために、本発明の他の態様によれば、復号方法は、第一符号を復号して復号差分ベクトルを得て、復号差分ベクトルと、少なくとも過去のフレームからの予測を含む予測ベクトルとを加算して、現在のフレームの複数次の線形予測係数に変換可能な係数の復号値からなる第一復号ベクトルを生成する予測対応復号ステップと、第二符号を復号して復号補正ベクトルを得て、復号補正ベクトルと、少なくとも復号差分ベクトルとの対応する次数の要素同士を加算して、現在のフレームの複数次の線形予測係数に変換可能な係数の復号値からなる第二復号ベクトルを生成する非予測対応復号ステップとを含む。
　上記の課題を解決するために、本発明の他の態様によれば、復号方法は、第一符号を復号して復号差分ベクトルを得て、復号差分ベクトルと、少なくとも過去のフレームからの予測と予め定めたベクトルとからなる予測ベクトルとを加算して、現在のフレームの複数次の線形予測係数に変換可能な係数の復号値からなる第一復号ベクトルを生成する予測対応復号ステップと、第二符号を復号して復号補正ベクトルを得て、復号補正ベクトルに、少なくとも復号差分ベクトルと予め定めたベクトルとを対応する次数の要素毎に加算して、現在のフレームの複数次の線形予測係数に変換可能な係数の復号値からなる第二復号ベクトルを生成する非予測対応復号ステップとを含む。
　本発明によれば、線形予測係数に変換可能な係数を少ない符号量で精度良く表せる符号化方法及び復号方法である予測対応の符号化方法及び復号方法と、前のフレームの線形予測係数符号が線形予測係数復号装置へ正しく入力されなかったとしても、現フレームの線形予測係数符号が線形予測係数復号装置へ正しく入力されれば、現フレームの線形予測係数に変換可能な係数を正しく復号できるような符号化方法及び復号方法と、を併用できるという効果を奏する。
従来の線形予測係数符号化装置の構成を示す図。 従来の線形予測係数復号装置の構成を示す図。 第一実施形態に係る線形予測係数符号化装置の機能ブロック図。 第一実施形態に係る線形予測係数符号化装置の処理フローの例を示す図。 第一実施形態に係る線形予測係数復号装置の機能ブロック図。 第一実施形態に係る線形予測係数復号装置の処理フローの例を示す図。 第二実施形態に係る線形予測係数符号化装置の機能ブロック図。 第二、第三実施形態に係る線形予測係数符号化装置の処理フローの例を示す図。 第二実施形態に係る線形予測係数復号装置の機能ブロック図。 第二、第三実施形態に係る線形予測係数復号装置の処理フローの例を示す図。 第三実施形態に係る線形予測係数符号化装置の機能ブロック図。 第三実施形態に係る線形予測係数復号装置の機能ブロック図。 第四実施形態に係る符号化装置の機能ブロック図。 第四実施形態に係る符号化装置の処理フローの例を示す図。
　以下、本発明の実施形態について説明する。なお、以下の説明に用いる図面では、同じ機能を持つ構成部や同じ処理を行うステップには同一の符号を記し、重複説明を省略する。以下の説明において、テキスト中で使用する記号「^」、「~」、「－」等は、本来直後の文字の真上に記載されるべきものであるが、テキスト記法の制限により、当該文字の直前に記載する。式中においてはこれらの記号は本来の位置に記述している。また、ベクトルや行列の各要素単位で行われる処理は、特に断りが無い限り、そのベクトルやその行列の全ての要素に対して適用されるものとする。
＜第一実施形態＞
　以下、従来の線形予測係数符号化装置及び線形予測係数復号装置と異なる点を中心に説明する。
＜第一実施形態に係る線形予測係数符号化装置１００＞
　図３は第一実施形態に係る線形予測係数符号化装置の機能ブロック図を、図４はその処理フローの例を示す。
　線形予測係数符号化装置１００は、線形予測分析部８１とLSP計算部８２と予測対応符号化部１２０と非予測対応符号化部１１０とを含む。線形予測分析部８１とLSP計算部８２とにおける処理は、従来技術で説明した内容と同じであり、図４のｓ８１～ｓ８２に対応する。
　線形予測係数符号化装置１００は、音響信号Xfを受け取り、LSP符号Cf及び補正LSP符号Dfを得て出力する。線形予測係数符号化装置１００出力された符号は線形予測係数復号装置２００に入力される。なお、音響信号Xfに由来するLSPパラメータベクトルΘf=(θf[1],θf[2],…,θf[p])Tが別の装置により生成されており、線形予測係数符号化装置１００の入力がLSPパラメータベクトルΘfである場合には、線形予測係数符号化装置１００は、線形予測分析部８１とLSP計算部８２とを含まなくともよい。
＜予測対応符号化部１２０＞
　予測対応符号化部１２０は、予測対応減算部８３とベクトル符号化部８４とベクトル符号帳８６と遅延入力部８７とを含み、各部における処理は、従来技術で説明した内容と同じである。予測対応減算部８３とベクトル符号化部８４と遅延入力部８７とにおける処理はそれぞれ、図４のｓ８３～ｓ８７に対応する。ただし、ベクトル符号化部８４は、量子化差分ベクトル^Sfを遅延入力部８７だけでなく、非予測対応符号化部１１０にも出力する。
　予測対応符号化部１２０は、LSPパラメータベクトルΘfを受け取り、LSPパラメータベクトルΘfと、少なくとも過去のフレームからの予測を含む予測ベクトルとの差分からなる差分ベクトルSfを符号化して、LSP符号CfとLSP符号Cfに対応する量子化差分ベクトル^Sfを得て（ｓ１２０）出力する。なお、LSP符号Cfに対応する量子化差分ベクトル^Sfは、差分ベクトルSfの各要素値に対応する量子化値からなるベクトルである。
　ここで、少なくとも過去のフレームからの予測を含む予測ベクトルとは、例えば、予め定めた予測対応平均ベクトルVと、１つ前のフレームの量子化差分ベクトル（前フレーム量子化差分ベクトル）^Sf-1の各要素に予め定めたαを乗算して得られるベクトルと、を加算して得られるベクトルV+α×^Sf-1である。この例では、予測ベクトルに含まれる過去のフレームからの予測分を表すベクトルは、前フレーム量子化差分ベクトル^Sf-1のα倍であるα×^Sf-1である。
　なお、予測対応符号化部１２０は、LSPパラメータベクトルΘf以外に外部からの入力を必要としないので、LSPパラメータベクトルΘfを符号化してLSP符号Cfを得ていると言ってもよい。
　また、予測対応符号化部１２０では生成していないが、予測対応符号化部１２０におけるLSPパラメータベクトルΘfの各要素を量子化して得られる予測対応量子化LSPパラメータベクトル^Θfは、量子化差分ベクトル^Sfに予測ベクトルV+α×^Sf-1を加算したものであると言える。すなわち、予測対応量子化LSPパラメータベクトルは^Θf＝^Sf+V+α×^Sf-1である。また、予測対応符号化部１２０における量子化誤差ベクトルはΘf-^Θf＝Θf-(^Sf+V+α×^Sf-1)である。
＜非予測対応符号化部１１０＞
　非予測対応符号化部１１０は、非予測対応減算部１１１と補正ベクトル符号化部１１２と補正ベクトル符号帳１１３とを含む。
　非予測対応符号化部１１０は、LSPパラメータベクトルΘfと量子化差分ベクトル^Sfとを受け取り、LSPパラメータベクトルΘfと量子化差分ベクトル^Sfとの差分である補正ベクトルを符号化して補正LSP符号Dfを得て（ｓ１１０）出力する。
　ここで、補正ベクトルはΘf-^Sfであり、予測対応符号化部１２０の量子化誤差ベクトルはΘf-^Θf＝Θf-(^Sf+V+α×^Sf-1)であるので、補正ベクトルは予測対応符号化部１２０の量子化誤差ベクトルΘf-^Θfと予測対応平均ベクトルVとα倍を乗算した前フレーム量子化差分ベクトルα×^Sf-1とを加算したものである。すなわち、非予測対応符号化部１１０は、量子化誤差ベクトルΘf-^Θfと予測ベクトルV+α×^Sf-1とを加算したものを符号化して補正LSP符号Dfを得ているとも言える。
　補正ベクトルΘf-^Sfの符号化には周知の符号化方法の何れを用いてもよいが、以下の説明では、補正ベクトルΘf-^Sfから非予測対応平均ベクトルYを減算したものをベクトル量子化する方法について説明する。なお、以下の説明では、補正ベクトルΘf-^Sfから非予測対応平均ベクトルYを減算して得られるベクトルであるUf=Θf-Y-^Sfを、便宜的に補正ベクトルと呼んでいる。
　以下、各部の処理について説明する。
＜非予測対応減算部１１１＞
　非予測対応減算部１１１は、例えば、非予測対応平均ベクトルYを記憶した記憶部１１１ｃ、加算部１１１ａ及び１１１ｂを含んで構成される。
　非予測対応減算部１１１は、LSP計算部８２から出力されたLSPパラメータベクトルΘf=(θf[1],θf[2],…,θf[p])Tと、量子化差分ベクトル^Sfとを受け取る。
　非予測対応減算部１１１は、LSPパラメータベクトルΘf=(θf[1],θf[2],…,θf[p])Tから、量子化差分ベクトル^Sf=(^sf[1], ^sf [2],…, ^sf[p])Tと、非予測対応平均ベクトルY=(y[1],y[2],…,y[p])Tと、を減算して得られるベクトルである補正ベクトルUf=Θf-Y-^Sfを生成して（ｓ１１１）出力する。
　なお、図３では、２つの減算部１１１ａ及び１１１ｂを用いて、まず、減算部１１１ａにおいてLSPパラメータベクトルΘfから記憶部１１１ｃに記憶された非予測対応平均ベクトルYを減算した後、減算部１１１ｂにおいて量子化差分ベクトル^Sfを減算しているが、これらの減算の順序は逆であってもよい。あるいは、非予測対応平均ベクトルYと量子化差分ベクトル^Sfを加算したベクトルを、LSPパラメータベクトルΘfから減算することで補正ベクトルUfを生成してもよい。
　なお、非予測対応平均ベクトルYは、予め定めたベクトルであり、例えば、予め学習用の音響信号から求めておけばよい。例えば、対応する線形予測係数符号化装置１００において、符号化の対象となる音響信号と、同じ環境（例えば、話者、収音装置、場所）で収音した音響信号を学習用の入力音響信号として用いて、多数のフレームの、LSPパラメータベクトルとそのLSPパラメータベクトルに対する量子化差分ベクトルとの差分を求め、その差分の平均を非予測対応平均ベクトルとする。
＜補正ベクトル符号帳１１３＞
　補正ベクトル符号帳１１３には、各候補補正ベクトルとその各候補補正ベクトルに対応する補正ベクトル符号とが記憶されている。
＜補正ベクトル符号化部１１２＞
　補正ベクトル符号化部１１２は、補正ベクトルUfを受け取り、補正ベクトルUfを符号化して補正LSP符号Dfを得て（ｓ１１２）出力する。例えば、補正ベクトル符号化部１１２は、補正ベクトル符号帳１１３に記憶されている複数の候補補正ベクトルの中から、補正ベクトルUfに最も近い候補補正ベクトルを探索し、その候補補正ベクトルに対応する補正ベクトル符号を補正LSP符号Dfとして出力する。なお、補正ベクトル符号化部１１２では実際には生成しないでよいが、補正ベクトルUfに最も近い候補補正ベクトルを量子化済補正ベクトル^Ufとして以下の説明を行う。
　なお、前述の通り、補正ベクトルは、予測対応符号化部１２０の前フレームからの予測分である前フレーム量子化差分ベクトル^Sf-1を少なくとも含むので、補正ベクトル符号化部１１２は少なくとも予測対応符号化部１２０の前フレームからの予測分を符号化するともいえる。
　また、非予測対応符号化部１１０では生成しないでよいが、非予測対応符号化部１１０におけるLSPパラメータベクトルΘfの各要素を量子化して得られる非予測対応量子化LSPパラメータベクトル^Φfは、非予測対応平均ベクトルYと量子化差分ベクトル^Sfと量子化済補正ベクトル^Ufを加算したものである。すなわち、^Φf=^Uf+Y+^Sfである。
＜第一実施形態に係る線形予測係数復号装置２００＞
　以下、従来と異なる点を中心に説明する。
　図５は第一実施形態に係る線形予測係数復号装置の機能ブロック図を、図６はその処理フローの例を示す。
　線形予測係数復号装置２００は、予測対応復号部２２０と非予測対応復号部２１０とを含む。
　線形予測係数復号装置２００は、LSP符号Cfと補正LSP符号Dfとを受け取り、復号予測対応LSPパラメータ^Θ=(^θf[1],^θf[2],…,^θf[p])と復号非予測対応LSPパラメータベクトル^Φf=(^φf[1],^φf[2],…,^φf[p])とを生成して出力する。また、必要に応じて、復号予測対応LSPパラメータ^θf[1],^θf[2],…,^θf[p]と復号非予測対応LSPパラメータ^φf[1],^φf[2],…,^φf[p]のそれぞれを線形予測係数に変換して得られる復号予測対応線形予測係数^af[1],^af[2],…,^af[p]と復号非予測対応線形予測係数^bf[1],^bf[2],…,^bf[p]とを生成して出力する。
＜予測対応復号部２２０＞
　予測対応復号部２２０は、従来技術の線形予測係数復号装置９０と同様の構成であり、ベクトル符号帳９２とベクトル復号部９１と遅延入力部９３と予測対応加算部９５とを含み、必要に応じて復号予測対応線形予測係数計算部９６も含む。ベクトル復号部９１と遅延入力部９３と予測対応加算部９５と復号予測対応線形予測係数計算部９６における処理は、それぞれ図６のｓ９１～９６に対応する。
　予測対応復号部２２０は、LSP符号Cfを受け取り、LSP符号Cfを復号して復号差分ベクトル^Sfを得て、復号差分ベクトル^Sfと少なくとも過去のフレームからの予測を含む予測ベクトルとを加算して、LSPパラメータベクトルの各要素の復号値^θf[1],^θf[2],…,^θf[p]からなる復号予測対応LSPパラメータベクトル^Θf=(^θf[1],^θf[2],…,^θf[p])を生成して（ｓ２２０）出力する。予測対応復号部２２０は、必要に応じて、さらに、復号予測対応LSPパラメータベクトル^Θfを復号予測対応線形予測係数^af[1],^af[2],…,^af[p]に変換して（ｓ２２０）出力する。
　本実施形態では、予測ベクトルは、予め定めた予測対応平均ベクトルVと、過去のフレームの復号差分ベクトル^Sf-1のα倍とを加算して得られるベクトル（V＋α×^Sf-1）である。
　なお、ベクトル復号部９１は、復号差分ベクトル^Sfを遅延入力部９３、予測対応加算部９５に加えて、非予測対応復号部２１０の非予測対応加算部２１３にも出力する。
＜非予測対応復号部２１０＞
　非予測対応復号部２１０は、補正ベクトル符号帳２１２と補正ベクトル復号部２１１と非予測対応加算部２１３とを含み、必要に応じて復号非予測対応線形予測係数計算部２１４も含む。
　非予測対応復号部２１０には、補正LSP符号Dfと復号差分ベクトル^Sfとが入力される。非予測対応復号部２１０は、補正LSP符号Dfを復号して復号補正ベクトル^Uf=(^uf[1], ^uf [2],…, ^uf[p])Tを得る。非予測対応復号部２１０は、さらに、復号補正ベクトル^Ufに、少なくとも復号差分ベクトル^Sfを加算して、現在のフレームのLSPパラメータベクトルの各要素の復号値^φf[1],^φf[2],…,^φf[p]からなる復号非予測対応LSPパラメータベクトル^Φf=(^φf[1],^φf[2],…,^φf[p])を生成して（ｓ２１０）出力する。非予測対応復号部２１０は、必要に応じて、さらに、復号非予測対応LSPパラメータベクトル^Φfを復号非予測対応線形予測係数^bf[1],^bf[2],…,^bf[p]に変換して（ｓ２１０）出力する。
　本実施形態では、復号非予測対応LSPパラメータベクトル^Φfは、補正LSP符号Dfを復号して得られる復号補正ベクトル^Ufに、LSP符号Cfを復号して得られる復号差分ベクトル^Sfと、予め定めた非予測対応平均ベクトルＹを、を加算して得られるベクトルである。すなわち、非予測対応復号部２１０では、現フレームで入力された符号のみから現フレームのLSPパラメータベクトルの復号ベクトル^Φfを得ていることになる。
　以下、各部の処理内容を説明する。
＜補正ベクトル符号帳２１２＞
　補正ベクトル符号帳２１２は、線形予測係数符号化装置１００内の補正ベクトル符号帳１１３と同じ内容の情報を記憶している。つまり、補正ベクトル符号帳２１２には、各候補補正ベクトルとその各候補補正ベクトルに対応する補正ベクトル符号とが記憶されている。
＜補正ベクトル復号部２１１＞
　補正ベクトル復号部２１１は、補正LSP符号Dfを受け取り、補正LSP符号Dfを復号して復号補正ベクトル^Ufを得て（ｓ２１１）出力する。例えば、補正ベクトル復号部２１１は、補正ベクトル符号帳２１２に記憶されている複数の補正ベクトル符号の中から、線形予測係数復号装置２００に入力された補正LSP符号Dfに対応する補正ベクトル符号を探索し、探索された補正ベクトル符号に対応する候補補正ベクトルを復号補正ベクトル^Ufとして出力する。
＜非予測対応加算部２１３＞
　非予測対応加算部２１３は、例えば、非予測対応平均ベクトルYを記憶した記憶部２１３ｃ、加算部２１３ａ及び２１３ｂを含んで構成される。
　非予測対応加算部２１３は、復号補正ベクトル^Ufと復号差分ベクトル^Sfとを受け取る。非予測対応加算部２１３は、復号補正ベクトル^Ufと復号差分ベクトル^Sfと記憶部２１３ｃに記憶された非予測対応平均ベクトルYとを加算して得られる復号非予測対応LSPパラメータベクトル^Φf=^Uf+Y+^Sf=(^φf[1],^φf[2],…,^φf[p])を生成して（ｓ２１３）出力する。なお、図５では、２つの加算部２１３ａ及び２１３ｂを用いて、まず、加算部２１３ａにおいて復号補正ベクトル^Ufに復号差分ベクトル^Sfを加算した後、加算部２１３ｂにおいて記憶部２１３ｃに記憶された非予測対応平均ベクトルYを加算しているが、これらの加算の順序は逆であってもよい。あるいは、非予測対応平均ベクトルYと復号差分ベクトル^Sfを加算したベクトルを、復号補正ベクトル^Ufに加算することで復号非予測対応LSPパラメータベクトル^Φfを生成してもよい。
　なお、ここで用いる非予測対応平均ベクトルYは、前述の線形予測係数符号化装置１００の非予測対応減算部１１１で用いた非予測対応平均ベクトルYと同じものとする。
＜復号非予測対応線形予測係数計算部２１４＞
　復号非予測対応線形予測係数計算部２１４は、復号非予測対応LSPパラメータベクトル^Φfを受け取る。復号非予測対応線形予測係数計算部２１４は、復号非予測対応LSPパラメータベクトル^Φfを復号非予測対応線形予測係数^bf[1],^bf[2],…,^bf[p]に変換して（ｓ２１４）出力する。
＜第一実施形態の効果＞
　第一実施形態の線形予測係数復号装置によれば、f-1番目のフレームのLSP符号Cf-1に伝送誤りが生じて復号差分ベクトル^Sf-1が正しく復号できなかったとしても、非予測対応復号部２１０で復号差分ベクトル^Sf-1に依存しないLSPパラメータベクトルの復号値である復号非予測対応LSPパラメータベクトル^Φfを得られるので、f-1番目のフレームのLSP符号Cf-1の伝送誤りをf番目のフレームの復号非予測対応LSPパラメータベクトル^Φfに影響させなくすることができる。例えば、LSPパラメータベクトルから求まるスペクトル包絡を構成する各振幅値に依存した可変長符号化／復号に用いるLSPパラメータベクトルとして非予測対応量子化LSPパラメータベクトル／復号非予測対応LSPパラメータベクトル^Φfを用いる場合であれば、f-1番目のフレームで正しい復号非予測対応LSPパラメータベクトル^Φfが得られずに可変長復号を正しく行うことができなかったとしても、f番目のフレームでは正しい復号非予測対応LSPパラメータベクトル^Φfが得られ、可変長復号を正しく行うことができる。
　なお、補正ベクトルは、LSPパラメータベクトルほど精度よく（量子化誤差が小さくなるように）量子化される必要はないため、補正ベクトル符号帳１１３に用意しておく候補補正ベクトルの種類は少なくともよい。例えば、補正ベクトル符号のビット長は、2bitであり、補正ベクトル符号帳１１３には、4種類の補正ベクトル符号（「00」「01」「10」「11」）に対応する4種類の候補補正ベクトルが格納されている。
　そのため、補正ベクトル符号帳に用意しておく候補補正ベクトルの種類を少なくすることができ、小さい符号量の符号を割り当てることができる。よって、少ない符号量の増加で、従来よりも歪の小さい符号化及び復号を実現することができる。
＜変形例＞
　本実施形態では、LSPパラメータについて記載しているが、複数次の線形予測係数に変換可能な係数であれば、他の係数を用いてもよい。PARCOR係数や、LSPパラメータまたはPARCOR係数を変形した係数、さらには、線形予測係数自体を対象としてもよい。これら全ての係数は、音声符号化の技術分野では、互いに変換可能なものであり、何れの係数を用いても第一実施形態の効果を得ることができる。なお、LSP符号CfまたはLSP符号Cfに対応する符号を第一符号ともいい、予測対応符号化部を第一符号化部ともいう。同様に、補正LSP符号または補正LSP符号に対応する符号を第二符号ともいい、非予測対応符号化部を第二符号化部ともいう。また、復号予測対応LSPパラメータベクトル^Θfまたは復号予測対応LSPパラメータベクトル^Θfに対応するベクトルを第一復号ベクトルともいい、予測対応復号部を第一復号部ともいう。また、復号非予測対応LSPパラメータベクトル^Φfまたは復号非予測対応LSPパラメータベクトル^Φfに対応するベクトルを第二復号ベクトルともいい、非予測対応復号部を第二復号部ともいう。
　本実施形態では、「過去のフレーム」として１フレーム分のみを利用しているが、必要に応じて適宜、２フレーム分以上を利用してもよい。
＜第二実施形態＞
　第一実施形態と異なる部分を中心に説明する。
　本実施形態では、補正ベクトルを符号化するか否か、及び、補正LSP符号を復号するか否かを、スペクトル包絡の振幅の凹凸の変化が大きさ、言い換えると、スペクトル包絡の山谷の大きさを利用して決定する。
　スペクトル包絡の振幅の凹凸の変化の大きさに関わらずLSPパラメータを同じ符号量で符号化すると、スペクトル包絡の振幅の凹凸の変化が大きいのほうがスペクトル包絡の振幅の凹凸の変化が小さいときよりも量子化誤差は大きい。そこで、LSPの量子化誤差が大きいと思われる場合にのみ、線形予測係数符号化装置は補正ベクトル符号化部を実行して補正LSP符号Dfを出力し、線形予測係数復号装置は補正LSP符号Dfを復号することで、第一実施形態よりも全体として符号量を削減しつつ、従来技術よりは符号の伝送誤りによる音質劣化が少ない符号化及び復号処理を行うことができる。
＜第二実施形態に係る線形予測係数符号化装置３００＞
　図７は第二実施形態に係る線形予測係数符号化装置３００の機能ブロック図を、図８はその処理フローの例を示す。
　第二実施形態の線形予測係数符号化装置３００は、非予測対応符号化部１１０に代えて、非予測対応符号化部３１０を含む。第一実施形態の線形予測係数符号化装置１００と同様に、音響信号Xfに由来するLSPパラメータθが別の装置により生成されており、線形予測係数符号化装置３００の入力がLSPパラメータθf[1],θf[2],…,θf[p]である場合には、線形予測係数符号化装置３００は、線形予測分析部８１とLSP計算部８２とを含まなくてよい。
　非予測対応符号化部３１０は、非予測対応減算部３１１と補正ベクトル符号化部３１２と補正ベクトル符号帳１１３と予測対応加算部３１４と指標計算部３１５とを含む。指標計算部３１５の計算結果に応じて、非予測対応減算部３１１において減算処理を実行するか否か、及び、補正ベクトル符号化部３１２において符号化処理を実行するか否かが決定される点が異なる。
　なお、予測対応符号化部１２０は、量子化差分ベクトル^Sfに加えて、乗算部８８の出力値であるベクトルα×^Sf-1を出力する。
＜予測対応加算部３１４＞
　予測対応加算部３１４は、例えば、予測対応平均ベクトルVを記憶した記憶部３１４ｃ、加算部３１４ａ及び３１４ｂを含んで構成される。
　予測対応加算部３１４は、現在のフレームの量子化差分ベクトル^Sf、及び前フレーム量子化差分ベクトル^Sf-1に所定の係数αを乗じたベクトルα×^Sf-1を受け取る。
　予測対応加算部３１４は、量子化差分ベクトル^Sfと、予測対応平均ベクトルVと、ベクトルα×^Sf-1とを加算したベクトルである予測対応量子化LSPパラメータベクトル^Θf(=^Sf+V+α^Sf-1)=(^θf[1],^θf[2],…,^θf[p])Tを生成して（ｓ３１４）出力する。
　図７では、２つの加算部３１４ａ及び３１４ｂを用いて、まず、加算部３１４ｂにおいて、現在のフレームの量子化差分ベクトル^Sfに、ベクトルα×^Sf-1を加算した後、加算部３１４ａにおいて予測対応平均ベクトルVを加算しているが、この順序は逆であってもよい。あるいは、ベクトルα×^Sf-1と予測対応平均ベクトルVとを加算したベクトルを、量子化差分ベクトル^Sfに加算することで予測対応量子化LSPパラメータベクトル^Θfを生成してもよい。
　なお、予測対応加算部３１４に入力される現在のフレームの量子化差分ベクトル^Sf、前フレーム量子化差分ベクトル^Sf-1に所定の係数αを乗じたベクトルα×^Sf-1は共に予測対応符号化部１２０でも生成されたものであり、予測対応加算部３１４内の記憶部３１４ｃに記憶されている予測対応平均ベクトルVは予測対応符号化部１２０内の記憶部８３ｄに記憶されている予測対応平均ベクトルVと同じであるので、予測対応加算部３１４が行う処理を予測対応符号化部１２０が行って予測対応量子化LSPパラメータベクトル^Θfを生成して非予測対応符号化部３１０に出力し、非予測対応符号化部３１０には予測対応加算部３１４を備えない構成としてもよい。
＜指標計算部３１５＞
　指標計算部３１５は、予測対応量子化LSPパラメータベクトル^Θfを受け取る。指標計算部３１５は、予測対応量子化LSPパラメータベクトル^Θfを用いて、予測対応量子化LSPパラメータベクトル^Θfに対応するスペクトル包絡の山谷の大きさに対応する指標Ｑ、すなわち、スペクトル包絡の山谷が大きいほど大きくなる指標Ｑ、及び／または、スペクトル包絡の山谷の小ささに対応する指標Ｑ’、すなわち、スペクトル包絡の山谷が大きいほど小さくなる指標Ｑ’、を計算する（ｓ３１５）。指標計算部３１５は、指標Ｑ及び／またはＱ’の大きさに応じて、補正ベクトル符号化部３１２に符号化処理を実行するように、または、所定のビット数で符号化処理を実行するように制御信号Cを出力する。また、指標計算部３１５は、指標Ｑ及び／またはＱ’の大きさに応じて、非予測対応減算部３１１に減算処理を実行するように制御信号Cを出力する。以下に、制御信号Cの生成方法を説明する。
　一般に、LSPパラメータは入力音響信号のパワースペクトル包絡と相関性のある周波数領域のパラメータ列であり、LSPパラメータの各値は入力音響信号のパワースペクトル包絡の極値の周波数位置と相関する。LSPパラメータをθ[1],θ[2],…,θ[p]としたとき、θ[i]とθ[i+1]の間の周波数位置にパワースペクトル包絡の極値が存在し、この極値の周りの接線の傾きが急峻であるほどθ[i]とθ[i+1]との間隔（つまり、（θ[i+1]-θ[i]）の値）が小さくなる。すなわち、パワースペクトル包絡の振幅の凹凸が急峻であるほど、各iについて、θ[i]とθ[i+1]との間隔が不均一になる、すなわち、LSPパラメータの間隔の分散が大きくなる。逆に、パワースペクトル包絡の凹凸がほとんどない場合は、各iについて、θ[i]とθ[i+1]との間隔が均等間隔に近くなる、すなわち、LSPパラメータの間隔の分散が小さくなる。
　よって、LSPパラメータの間隔の分散に対応する指標が大きいことは、パワースペクトル包絡の振幅の凹凸の変化が大きいことを意味する。また、LSPパラメータの間隔の最小値に対応する指標が小さいことは、パワースペクトル包絡の振幅の凹凸の変化が大きいことを意味する。
　予測対応量子化LSPパラメータ^θf[1],^θf[2],…,^θf[p]はLSPパラメータθf[1],θf[2],…,θf[p]を量子化して得られたものであり、復号予測対応LSPパラメータ^θf[1],^θf[2],…,^θf[p]はLSP符号Cfが線形予測符号化装置から線形予測復号装置に誤りなく入力されていれば予測対応量子化LSPパラメータ^θf[1],^θf[2],…,^θf[p]と同じであるので、予測対応量子化LSPパラメータ^θf[1],^θf[2],…,^θf[p]や復号予測対応LSPパラメータ^θf[1],^θf[2],…,^θf[p]についてもLSPパラメータθf[1],θf[2],…,θf[p]と同様の性質が成り立つ。
　そのため、予測対応量子化LSPパラメータ^θf[1],^θf[2],…,^θf[p]の間隔の分散に対応する値をスペクトル包絡の山谷が大きいほど大きくなる指標Ｑとして、予測対応量子化LSPパラメータベクトル^Θf=(^θf[1],^θf[2],…,^θf[p])中の次数が隣接する予測対応量子化LSPパラメータの差分（^θf[i+1]-^θf[i]）の最小値をスペクトル包絡の山谷が大きいほど小さくなる指標Ｑ’として、それぞれ用いることができる。
　スペクトル包絡の山谷が大きいほど大きくなる指標Ｑは、例えば、所定の次数T（T≦p）以下の予測対応量子化LSPパラメータベクトル^Θfの要素である予測対応量子化LSPパラメータの間隔の分散を表す指標Ｑ、すなわち、
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000001
 により計算する。
　また、スペクトル包絡の山谷が大きいほど小さくなる指標Ｑ’は、例えば、所定の次数T（T≦p）以下の予測対応量子化LSPパラメータベクトル^Θfの次数が隣接する予測対応量子化LSPパラメータの間隔の最小値を表す指標Ｑ’、すなわち、
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000002
　あるいは、予測対応量子化LSPパラメータベクトル^Θfの次数が隣接する予測対応量子化済LSPパラメータの間隔、および、最低次の予測対応量子化LSPパラメータの値、のうちの最小値を表す指標Ｑ’
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000003
 により計算する。LSPパラメータは０からπの間に次数順に存在するパラメータであるので、この式の最低次の予測対応量子化LSPパラメータ^θf[1]は、^θf[1]と０との間隔（^θf[1]-０）を意味する。
　指標計算部３１５は、スペクトル包絡の山谷が所定の基準より大きい場合、すなわち、上記の例では(A-1)指標Ｑが所定の閾値Th1以上である場合、および／または、(B-1)指標Ｑ’が所定の閾値Th1’以下である場合、非予測対応減算部３１１および補正ベクトル符号化部３１２に補正符号化処理を実行することを示す制御信号Cを出力し、それ以外の場合に、非予測対応減算部３１１および補正ベクトル符号化部３１２に補正符号化処理を実行しないことを示す制御信号Cを出力する。ここで、「(A-1)の場合、および／または、(B-1)の場合」は、指標Ｑだけを求めて(A-1)の条件をみたす場合、指標Ｑ’だけを求めて(B-1)の条件をみたす場合、指標Ｑと指標Ｑ’の両方を求めて(A-1)と(B-1)の両方の条件をみたす場合、の３つの場合を含む表現である。もちろん、(A-1)の条件をみたすか否かを判定する場合であっても指標Ｑ’を求めてもよいし、(B-1)の条件をみたすか否かを判定する場合であっても指標Ｑを求めてもよい。以下の記載中の「および／または」についても同様である。
　また、指標計算部３１５は、(A-1)および／または(B-1)の場合に、所定のビット数を表す正の整数（または正の整数を表す符号）を制御信号Cとして出力し、それ以外の場合に、０を制御信号Cとして出力する構成としてもよい。
　なお、非予測対応減算部３１１において、制御信号Cを受け取ったときに減算処理を実行し、補正ベクトル符号化部３１２において、制御信号Cを受け取ったときに符号化処理を実行する構成としている場合には、(A-1)および／または(B-1)以外の場合に、指標計算部３１５は制御信号Cを出力しない構成としてもよい。
＜非予測対応減算部３１１＞
　非予測対応減算部３１１は、制御信号CとLSPパラメータベクトルΘf=(θf[1],θf[2],…,θf[p])Tと量子化差分ベクトル^Sfとを受け取る。
　非予測対応減算部３１１は、補正符号化処理を実行することを示す制御信号Cや、正の整数（または正の整数を表す符号）を制御信号Cとして受け取った場合、要は、スペクトル包絡の山谷が所定の基準より大きい場合、すなわち上記の例では(A-1)および／または(B-1)の場合に、LSPパラメータベクトルΘf=(θf[1],θf[2],…,θf[p])Tから、量子化差分ベクトル^Sf-1と、非予測対応平均ベクトルY=(y[1],y[2],…,y[p])Tと、を減算して得られるベクトルである補正ベクトルUf=Θf-Y-^Sfを生成し（ｓ３１１）て出力する。
＜補正ベクトル符号化部３１２＞
　補正ベクトル符号化部３１２は、制御信号Cと補正ベクトルUfを受け取る。補正符号化処理を実行することを示す制御信号Cや、正の整数（または正の整数を表す符号）を制御信号Cとして受け取った場合、要は、スペクトル包絡の山谷が所定の基準より大きい場合、すなわち上記の例では(A-1)および／または(B-1)の場合に、補正ベクトル符号化部３１２は、補正ベクトルUfを符号化して補正LSP符号Dfを得て（ｓ３１２）出力する。補正ベクトルUfを符号化する符号化処理自体は、補正ベクトル符号化部１１２と同様である。
　補正符号化処理を実行しないことを示す制御信号Cや、０を制御信号Cとして受け取った場合、要は、スペクトル包絡の山谷が所定の基準より大きくない場合、すなわち上記の例では(A-1)および／または(B-1)以外の場合に、補正ベクトル符号化部３１２は、補正ベクトルUfの符号化を行わず、補正LSP符号Dfを得ず出力しない。
＜第二実施形態に係る線形予測係数復号装置４００＞
　図９は第二実施形態に係る線形予測係数復号装置４００の機能ブロック図を、図１０はその処理フローの例を示す。
　第二実施形態の線形予測係数復号装置４００は、非予測対応復号部２１０に代えて、非予測対応復号部４１０を含む。
　非予測対応復号部４１０は、補正ベクトル符号帳２１２と補正ベクトル復号部４１１と非予測対応加算部４１３と復号非予測対応線形予測係数計算部２１４と指標計算部４１５とを含み、必要に応じて復号非予測対応線形予測係数計算部２１４も含む。
　指標計算部４１５の計算結果に応じて、非予測対応加算部４１３において加算処理を実行するか否か、及び、補正ベクトル復号部４１１において復号処理を実行するか否かが決定される点が異なる。
＜指標計算部４１５＞
　指標計算部４１５は、復号予測対応LSPパラメータベクトル^Θfを受け取り、復号予測対応LSPパラメータベクトル^Θf=(^θf[1],^θf[2],…,^θf[p])Tに対応するスペクトル包絡の山谷の大きさに対応する指標Ｑ、すなわち、スペクトル包絡の山谷が大きいほど大きくなる指標Ｑ、及び／または、スペクトル包絡の山谷の小ささに対応する指標Ｑ’、すなわち、スペクトル包絡の山谷が大きいほど小さくなる指標Ｑ’、を計算する（ｓ４１５）。指標計算部４１５は、指標Ｑ及び／またはＱ’の大きさに応じて、補正ベクトル復号部４１１および非予測対応加算部４１３に補正復号処理を実行する／しないことを示す制御信号Cを、または、所定のビット数で補正復号処理を実行することを示す制御信号Cを出力する。指標Ｑ及びＱ’は、指標計算部３１５で説明したものと同様であり、予測対応量子化LSPパラメータベクトル^Θfの代わりに復号予測対応LSPパラメータベクトル^Θfを用いて、指標計算部３１５と同様の方法で計算すればよい。
　指標計算部４１５は、スペクトル包絡の山谷が所定の基準より大きい場合、すなわち、上記の例では(A-1)指標Ｑが所定の閾値Th1以上である場合、および／または、(B-1)指標Ｑ’が所定の閾値Th1’以下である場合、非予測対応加算部４１３および補正ベクトル復号部４１１に補正復号処理を実行することを示す制御信号Cを出力し、それ以外の場合に、非予測対応加算部４１３および補正ベクトル復号部４１１に補正復号処理を実行しないことを示す制御信号Cを出力する。
　また、指標計算部４１５は、(A-1)および／または(B-1)の場合に、所定のビット数を表す正の整数（または正の整数を表す符号）を制御信号Cとして出力し、それ以外の場合に、０を制御信号Cとして出力する構成としてもよい。
　なお、補正ベクトル復号部４１１および非予測対応加算部４１３において、制御信号Cを受け取ったときに、補正復号処理を実行することを識別する構成としている場合には、(A-1)および／または(B-1)以外の場合に、指標計算部４１５は制御信号Cを出力しない構成としてもよい。
＜補正ベクトル復号部４１１＞
　補正ベクトル復号部４１１は、補正LSP符号Dfと制御信号Cとを受け取る。補正復号処理を実行することを示す制御信号Cや、正の整数（または正の整数を表す符号）を制御信号Cとして受け取った場合、要は、スペクトル包絡の山谷が所定の基準より大きい場合、すなわち上記の例では(A-1)および／または(B-1)の場合に、補正ベクトル符号帳２１２を参照して、補正LSP符号Dfを復号して復号補正ベクトル^Ufを得て（ｓ４１１）出力する。補正LSP符号Dfを復号する復号処理自体は、補正ベクトル復号部２１１と同様である。
　補正ベクトル復号部４１１は、補正復号処理を実行しないことを示す制御信号Cや、０を制御信号Cとして受け取った場合、要は、スペクトル包絡の山谷が所定の基準より大きくない場合、すなわち上記の例では(A-1)および／または(B-1)以外の場合に、補正LSP符号Dfの復号を行わず、復号補正ベクトル^Ufを得ず出力しない。
＜非予測対応加算部４１３＞
　非予測対応加算部４１３は、例えば、非予測対応平均ベクトルYを記憶した記憶部４１３ｃ、加算部４１３ａ及び４１３ｂを含んで構成される。
　非予測対応加算部４１３は、制御信号Cと復号差分ベクトル^Sfとを受け取る。補正復号処理を実行することを示す制御信号Cや、正の整数（または正の整数を表す符号）を制御信号Cとして受け取った場合、要は、スペクトル包絡の山谷が所定の基準より大きい場合、(A-1)および／または(B-1)の場合には、さらに復号補正ベクトル^Ufも受け取る。そして、非予測対応加算部４１３は、復号補正ベクトル^Ufに、復号差分ベクトル^Sfと、記憶部４１３ｃに記憶された非予測対応平均ベクトルYとを加算して得られる復号非予測対応LSPパラメータベクトル^Φf=^Uf+Y+^Sfを生成して（ｓ４１３）出力する。なお、図９では、２つの加算部４１３ａ及び４１３ｂを用いて、まず、加算部４１３ａにおいて復号補正ベクトル^Ufに復号差分ベクトル^Sfを加算した後、加算部４１３ｂにおいて記憶部４１３ｃに記憶された非予測対応平均ベクトルYを加算しているが、これらの加算の順序は逆であってもよい。あるいは、非予測対応平均ベクトルYと復号差分ベクトル^Sfを加算したベクトルを、復号補正ベクトル^Ufにら加算することで復号非予測対応LSPパラメータベクトル^Φfを生成してもよい。
　非予測対応加算部４１３は、補正復号処理を実行しないことを示す制御信号Cや、０を制御信号Cとして受け取った場合、要は、スペクトル包絡の山谷が所定の基準より大きくない場合、すなわち上記の例では(A-1)および／または(B-1)以外の場合、すなわち、復号補正ベクトル^Ufを受け取らなかった場合には、復号非予測対応LSPパラメータベクトル^Φf=Y+^Sfを生成して（ｓ４１３）出力する。
　なお、ここで用いる非予測対応平均ベクトルYは、前述の線形予測係数符号化装置３００の非予測対応減算部３１１で用いた非予測対応平均ベクトルYと同じものとする。
＜第二実施形態の効果＞
　このような構成により、f-1番目のフレームのLSP符号Cf-1の伝送誤りをf番目のフレームの復号非予測対応LSPパラメータベクトル^Φfに影響させなくすることに加えて、スペクトル包絡の山谷が大きい場合には、非予測対応平均ベクトルYと復号差分ベクトル^Sfに補正LSP符号Dfを復号して得られる復号補正ベクトル^Ufを加えることで量子化誤差の少ない復号非予測対応LSPパラメータベクトル^Φfを得るとともに、スペクトル包絡の山谷が大きくない場合には、補正LSP符号Dfが不要である非予測対応平均ベクトルYと復号差分ベクトル^Sfを加えたものを復号非予測対応LSPパラメータベクトル^Φfとすることで、補正LSP符号Df分の符号量を少なくすることができる。すなわち、第一実施形態の符号化及び復号よりは全体として符号量を削減しつつ、従来技術よりは前のフレームの符号の伝送誤りによる音質劣化が少ない符号化及び復号処理を行うことができる。
＜変形例＞
　第一実施形態の変形例で説明したように、LSPパラメータに代えて、線形予測係数に変換可能な係数であれば、他の係数を用いてもよい。PARCOR係数や、LSPパラメータやPARCOR係数の何れかを変形した係数、さらには、線形予測係数自体を対象としてもよい。以下、PARCOR係数kf[1],kf[2],…,kf[p]を用いた場合について説明する。
　LSPパラメータベクトルΘfに対応するスペクトル包絡の山谷の大きさが大きいほど、PARCOR係数により求まる
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000004
 の値が小さくなることが分かっている。よって、PARCOR係数を用いる場合には、指標計算部３１５は、量子化されたPARCOR係数^kf[1],^kf[2],…,^kf[p]を受け取り、スペクトル包絡の山谷の小ささに対応する指標Ｑ’を
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000005
 により計算する（ｓ３１５）。指標計算部３１５は、指標Ｑ’の大きさに応じて、補正ベクトル符号化部３１２および非予測対応減算部３１１に補正符号化処理を実行する／しないことを示す制御信号C、または、所定のビット数を表す正の整数または０である制御信号Cを出力する。指標計算部４１５も同様に、指標Ｑ’の大きさに応じて、補正ベクトル復号部４１１および非予測対応加算部４１３に補正復号処理を実行する／しないことを示す制御信号C、または、所定のビット数を表す正の整数または０である制御信号Cを出力する。
　指標計算部３１５及び指標計算部４１５は、制御信号Cに代えて指標Ｑおよび／または指標Ｑ’を出力する構成としてもよい。その場合、指標Ｑおよび／または指標Ｑ’の大きさに応じて、補正ベクトル符号化部３１２及び補正ベクトル復号部４１１でそれぞれ符号化処理及び復号処理を実行するか否かを判断すればよい。また、同様に、指標Ｑおよび／または指標Ｑ’の大きさに応じて、非予測対応減算部３１１及び非予測対応加算部４１３でそれぞれ減算処理を実行するか否か、どのような加算処理を実行するかを判断すればよい。補正ベクトル符号化部３１２、補正ベクトル復号部４１１、非予測対応減算部３１１及び非予測対応加算部４１３における判断は、上記の指標計算部３１５及び指標計算部４１５において説明したのと同じ判断である。
＜第三実施形態＞
　第二実施形態と異なる部分を中心に説明する。
　補正ベクトル符号帳に格納されている候補補正ベクトルの数が多いことは、その分高い近似精度で符号化を行えることを意味する。そこで、本実施形態では、LSP符号の伝送誤りに起因する復号精度の低下の影響が大きいほど、より高い精度の補正ベクトル符号帳を用いて補正ベクトル符号化部及び補正ベクトル復号部を実行する。
＜第三実施形態に係る線形予測係数符号化装置５００＞
　図１１は第三実施形態の線形予測係数符号化装置５００の機能ブロック図を、図８はその処理フローの例を示す。
　第三実施形態の線形予測係数符号化装置５００は、非予測対応符号化部３１０に代えて、非予測対応符号化部５１０を含む。
　非予測対応符号化部５１０は、非予測対応減算部３１１と補正ベクトル符号化部５１２と補正ベクトル符号帳５１３Ａ及び５１３Ｂと予測対応加算部３１４と指標計算部３１５とを含む。第一、二実施形態の線形予測係数符号化装置１００、３００と同様に、音響信号Xfに由来するLSPパラメータθが別の装置により生成されており、線形予測係数符号化装置５００の入力がLSPパラメータθf[1],θf[2],…,θf[p]である場合には、線形予測係数符号化装置５００は、線形予測分析部８１とLSP計算部８２とを含まなくてよい。
　第三実施形態の線形予測係数符号化装置５００は、複数の補正ベクトル符号帳を備え、補正ベクトル符号化部５１２では、指標計算部３１５で計算された指標Ｑおよび／またはＱ’に応じていずれか１つの補正ベクトル符号帳を選択して符号化を行う点が第二実施形態と異なる。
　以下では、二種類の補正ベクトル符号帳５１３Ａ及び５１３Ｂを有する場合を例に説明する。
　補正ベクトル符号帳５１３Ａ及び５１３Ｂは、格納されている候補補正ベクトルの総数が異なる。候補補正ベクトルの総数が多いことは、対応する補正ベクトル符号のビット数が大きいことを意味する。逆に言えば、補正ベクトル符号のビット数を大きくすれば、より多くの候補補正ベクトルを用意することができる。例えば、補正ベクトル符号のビット数をＡとすると最大２Ａ個の候補補正ベクトルを用意することができる。
　以下では、補正ベクトル符号帳５１３Ａの方が、補正ベクトル符号帳５１３Ｂよりも格納されている候補補正ベクトルの総数が多いものとして説明を行う。言い換えれば、補正ベクトル符号帳５１３Ａに記憶されている符号の符号長（平均符号長）の方が、補正ベクトル符号帳５１３Ｂに記憶されている符号の符号長（平均符号長）よりも大きい。例えば、補正ベクトル符号帳５１３Ａには符号長がＡビットの補正ベクトル符号と候補補正ベクトルとの組が２Ａ個格納されており、補正ベクトル符号帳５１３Ｂには符号長がＢビット（Ｂ＜Ａ）の補正ベクトル符号と候補補正ベクトルとの組が２Ｂ個（２Ｂ＜２Ａ）格納されている。
　なお、本実施形態では、第二実施形態の変形例の部分で説明したように、指標計算部は、制御信号Cに代えて指標Ｑおよび／または指標Ｑ’を出力し、指標Ｑおよび／または指標Ｑ’の大きさに応じて、補正ベクトル符号化部及び補正ベクトル復号部でそれぞれどのような符号化及び復号を行うかを判断する。ただし、第二実施形態のように、指標計算部が、どのような符号化及び復号を行うかを判断し、制御信号Cを出力する構成としてもよい。なお、非予測対応減算部３１１及び非予測対応加算部４１３では、第二実施形態の変形例の部分で説明したように、指標Ｑおよび／または指標Ｑ’の大きさに応じて、それぞれ減算処理を行うか否か、どのような加算処理を行うか、を判断する。
＜補正ベクトル符号化部５１２＞
　補正ベクトル符号化部５１２は、指標Ｑおよび／または指標Ｑ’と補正ベクトルUfとを受け取る。補正ベクトル符号化部５１２は、(A-2)指標Ｑが大きいほど、および／または、(B-2)指標Ｑ’が小さいほど、ビット数の多い（符号長が大きい）補正LSP符号Dfを得て（ｓ５１２）出力する。例えば、所定の閾値Th2、および／または、所定の閾値Th2'を用いて、以下のように符号化を行う。なお、補正ベクトル符号化部５１２が符号化処理を実行するのは指標Ｑが所定の閾値Th1以上である場合、および／または、指標Ｑ’が所定の閾値Th1'以下である場合であるので、Th2はTh1よりも大きな値であり、Th2'はTh1'よりも小さな値である。
　(A-5)指標Ｑが所定の閾値Th2以上である場合、および／または、(B-5)指標Ｑ’が所定の閾値Th2’以下である場合、補正LSP符号Dfのビット数として正の整数であるＡが設定されるものとし、補正ベクトル符号化部５１２は、ビット数（符号長）Ａの補正ベクトル符号と候補補正ベクトルとの組を２Ａ個記憶している補正ベクトル符号帳５１３Ａを参照して、補正ベクトルUfを符号化して補正LSP符号Dfを得て（ｓ５１２）出力する。
　(A-6)指標Ｑが所定の閾値Th2より小さく、かつ、指標Ｑが所定の閾値Th1以上である場合、および／または、(B-6)指標Ｑ’が所定の閾値Th2’より大きく、かつ、指標Ｑ’が所定の閾値Th1’以下である場合、補正LSP符号Dfのビット数としてビット数Ａ未満の正の整数であるＢが設定されるものとし、補正ベクトル符号化部５１２は、ビット数（符号長）Ｂの補正ベクトル符号と候補補正ベクトルとの組を２Ｂ個記憶している補正ベクトル符号帳５１３Ｂを参照して、補正ベクトルUfを符号化して補正LSP符号Dfを得て（ｓ５１２）出力する。
　(C-6)それ以外の場合、補正LSP符号Dfのビット数として０が設定されるものとし、補正ベクトル符号化部５１２は、補正ベクトルUfを符号化せず、補正LSP符号Dfを得ず出力しない。
　よって、第三実施形態の補正ベクトル符号化部５１２は、指標計算部３１５で計算された指標Ｑが所定の閾値Th1より大きい場合、および／または、指標Ｑ’が所定の閾値Th1’より小さい場合、に実行される。
＜第三実施形態に係る線形予測係数復号装置６００＞
　図１２は第三実施形態に係る線形予測係数復号装置６００の機能ブロック図を、図１０はその処理フローの例を示す。
　第三実施形態の線形予測係数復号装置６００は、非予測対応復号部４１０に代えて、非予測対応復号部６１０を含む。
　非予測対応復号部６１０は、非予測対応加算部４１３と補正ベクトル復号部６１１と補正ベクトル符号帳６１２Ａ及び６１２Ｂと指標計算部４１５とを含み、必要に応じて復号非予測対応線形予測係数計算部２１４も含む。
　第三実施形態の線形予測係数復号装置６００は、複数の補正ベクトル符号帳を備え、補正ベクトル復号部６１１では、指標計算部４１５で計算された指標Ｑおよび／またはＱ’に応じていずれか１つの補正ベクトル符号帳を選択して復号を行う点が第二実施形態の線形予測係数復号装置４００と異なる。
　以下では、二種類の補正ベクトル符号帳６１２Ａ及び６１２Ｂを有する場合を例に説明する。
　補正ベクトル符号帳６１２Ａ及び６１２Ｂは、それぞれ線形予測係数符号化装置５００の補正ベクトル符号帳５１３Ａ及び５１３Ｂと共通の内容を記憶している。つまり、補正ベクトル符号帳６１２Ａ及び６１２Ｂには、各候補補正ベクトルとその各候補補正ベクトルに対応する補正ベクトル符号とが記憶されており、補正ベクトル符号帳６１２Ａに記憶されている符号の符号長（平均符号長）の方が、補正ベクトル符号帳６１２Ｂに記憶されている符号の符号長（平均符号長）よりも大きい。例えば、補正ベクトル符号帳６１２Ａには符号長がＡビットの補正ベクトル符号と候補補正ベクトルとの組が２Ａ個格納されており、補正ベクトル符号帳６１２Ｂには符号長がＢビット（Ｂ＜Ａ）の補正ベクトル符号と候補補正ベクトルとの組が２Ｂ個（２Ｂ＜２Ａ）格納されている。
＜補正ベクトル復号部６１１＞
　補正ベクトル復号部６１１は、指標Ｑおよび／または指標Ｑ’と補正LSP符号Dfとを受け取る。補正ベクトル復号部６１１は、(A-2)指標Ｑが大きいほど、および／または、(B-2)指標Ｑ’が小さいほど、多くのビット数を有する補正LSP符号Dfを復号して、多くの候補補正ベクトルから復号補正ベクトル^Ufを得る（ｓ６１１）。例えば、所定の閾値Th2、および／または、Th2'を用いて、以下のように復号を行う。なお、補正ベクトル復号部６１１が復号処理を実行するのは指標Ｑが所定の閾値Th1以上である場合、および／または、指標Ｑ’が所定の閾値Th1'以下である場合であるので、Th2はTh1よりも大きな値であり、Th2'はTh1'よりも小さな値である。
　(A-5)指標Ｑが所定の閾値Th2以上である場合、および／または、(B-5)指標Ｑ’が所定の閾値Th2’以下である場合、補正LSP符号Dfのビット数として正の整数であるＡが設定されるものとし、補正ベクトル復号部６１１は、ビット数（符号長）Ａの補正ベクトル符号と候補補正ベクトルとの組を２Ａ個記憶している補正ベクトル符号帳６１２Ａを参照して、補正LSP符号Dfと一致する補正ベクトル符号に対応する候補補正ベクトルを復号補正ベクトル^Ufとして得て（ｓ６１１）出力する。
　(A-6)指標Ｑが所定の閾値Th2より小さく、かつ、指標Ｑが所定の閾値Th1以上である場合、および／または、(B-6)指標Ｑ’が所定の閾値Th2’より大きく、かつ、指標Ｑ’が所定の閾値Th1’以下である場合、補正LSP符号Dfのビット数としてビット数Ａ未満の正の整数であるＢが設定されるものとし、補正ベクトル復号部６１１は、ビット数（符号長）Ｂの補正ベクトル符号と候補補正ベクトルとの組を２Ｂ個記憶している補正ベクトル符号帳６１２Ｂを参照して、補正LSP符号Dfと一致する補正ベクトル符号に対応する候補補正ベクトルを復号補正ベクトル^Ufとして得て（ｓ６１１）出力する。
　(C-6)それ以外の場合、補正LSP符号Dfのビット数として０が設定されるものとし、補正ベクトル復号部６１１は、補正LSP符号Dfを復号せず、復号補正ベクトル^Ufを生成しない。
　よって、第三実施形態の補正ベクトル復号部６１１は、指標計算部４１５で計算された指標Ｑが所定の閾値Th1より大きい場合、および／または、指標Ｑ’が所定の閾値Th1’より小さい場合、に実行される。
＜第三実施形態の効果＞
　このような構成により、第二実施形態と同様の効果を得ることができる。さらに、LSP符号の伝送誤りに起因する復号精度の低下の影響が大きさに応じて、近似精度を変更することで、第一実施形態の符号化及ぶ復号よりは全体として符号量を抑えつつ、第二実施形態符号化及ぶ復号よりも音質の良い符号化及び復号処理を行うことができる。
＜変形例＞
　補正ベクトル符号帳の個数は、必ずしも２個でなくてもよく、３個以上であってもよい。補正ベクトル符号帳毎に異なるビット数（ビット長）の補正ベクトル符号が記憶されており、その補正ベクトル符号に対応する補正ベクトルが記憶されている。補正ベクトル符号帳の個数に応じて、閾値を設定すればよい。指標Ｑに対する閾値は、閾値の値が大きくなるほど、その閾値以上の場合に用いられる補正ベクトル符号帳に記憶される補正ベクトル符号のビット数が大きくなるように設定すればよい。同様に、指標Ｑ’に対する閾値は、閾値の値が小さくなるほど、その閾値以下の場合に用いられる補正ベクトル符号帳に記憶される補正ベクトル符号のビット数が大きくなるように設定すればよい。このような構成とすることで、全体として符号量を抑えつつ、より精度の高い符号化及び復号処理を行うことができる。
＜第四実施形態にかかる符号化装置７００＞
　第四実施形態にかかる符号化装置７００は、第一実施形態の線形予測係数符号化装置１００及び線形予測係数復号装置２００を周波数領域での符号化方法であるTCX(transform coded excitation)符号化方法に応用したものである。
　図１３は第四実施形態の符号化装置７００の機能ブロック図を、図１４はその処理フローの例を示す。
　第四実施形態の符号化装置７００は、線形予測係数符号化装置１００と線形予測係数復号装置２００とパワースペクトル包絡系列計算部７１０と第一平滑化パワースペクトル包絡系列計算部７２０Ａと第二平滑化パワースペクトル包絡系列計算部７２０Ｂと周波数領域変換部７３０と包絡正規化部７４０と可変長符号化パラメータ計算部７５０と可変長符号化部７６０とを含む。なお、線形予測係数符号化装置１００と線形予測係数復号装置２００に代えて、第二、第三実施形態の線形予測係数符号化装置３００，５００及び線形予測係数復号装置４００，６００を用いてもよい。
　第四実施形態の符号化装置７００は、入力音響信号Xfを受け取り、周波数領域信号符号を出力する。
＜線形予測係数符号化装置１００＞
　線形予測係数符号化装置１００は、音響信号Xfを受け取り、LSP符号Cf及び補正LSP符号Dfを得て（ｓ１００）出力する。
＜線形予測係数復号装置２００＞
　線形予測係数復号装置２００は、LSP符号Cfと補正LSP符号Dfとを受け取り、予測対応量子化線形予測係数^af[1],^af[2],…,^af[p]と非予測対応量子化線形予測係数^bf[1],^bf[2],…,^bf[p]とを得て（ｓ２００）出力する。
　なお、符号化装置７００の線形予測係数符号化装置１００が、LSP符号Cfと補正LSP符号Dfを得る際に、LSP符号Cfに対応する予測対応量子化線形予測係数^af[1],^af[2],…,^af[p]とLSP符号Cfと補正LSP符号Dfに対応する非予測対応量子化線形予測係数^bf[1],^bf[2],…,^bf[p]を得る構成としてもよい。この場合は、符号化装置７００は線形予測係数復号装置２００を備えなくてよい。
＜パワースペクトル包絡系列計算部７１０＞
　パワースペクトル包絡系列計算部７１０は、非予測量子化対応線形予測係数^bf[1],^bf[2],…,^bf[p]を受け取る。パワースペクトル包絡系列計算部７１０は、非予測対応量子化線形予測係数^bf[1],^bf[2],…,^bf[p]を用いて、Ｎ点の入力音響信号のパワースペクトル包絡系列Z[1]，…，Z[N]を計算して（ｓ７１０）出力する。例えば、パワースペクトル包絡系列の各値Z[n]は、次式で求めることができる。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000006
 ここで、ｎは1≦n≦Nの整数、exp(・)はネイピア数を底とする指数関数、ｊは虚数単位、σ2は予測残差エネルギーである。
＜第一平滑化パワースペクトル包絡系列計算部７２０Ａ＞
　第一平滑化パワースペクトル包絡系列計算部７２０Ａは、予測対応量子化線形予測係数^af[1],^af[2],…,^af[p]を受け取る。第一平滑化パワースペクトル包絡系列計算部７２０Ａは、予測対応量子化線形予測係数^af[1],^af[2],…,^af[p]と予め与えられた１以下の正の定数である補正係数γiを用いて、
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000007
 により、第一平滑化済パワースペクトル包絡系列~W[1],~W[2],…,~W[N]を計算して（ｓ７２０Ａ）出力する。
　第一平滑化済パワースペクトル包絡系列~W[1],~W[2],…,~W[N]は、予測対応量子化線形予測係数^af[1],^af[2],…,^af[p]により求まるパワースペクトル包絡系列W[1],W[2],…,W[N]の振幅の凹凸を鈍らせた（平滑化した）系列に相当する。γiは、平滑化の度合いを定める正の定数である。
＜第二平滑化パワースペクトル包絡系列計算部７２０Ｂ＞
　第二平滑化パワースペクトル包絡系列計算部７２０Ｂは、非予測対応量子化線形予測係数^bf[1],^bf[2],…,^bf[p]を受け取る。第二平滑化パワースペクトル包絡系列計算部７２０Ｂは、非予測対応量子化線形予測係数^bf[1],^bf[2],…,^bf[p]と予め与えられた１以下の正の定数である補正係数γiを用いて、
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000008
 により、第二平滑化済パワースペクトル包絡系列~Z[1],~Z[2],…,~Z[N]を計算して（ｓ７２０Ｂ）出力する。
　第二平滑化済パワースペクトル包絡系列~Z[1],~Z[2],…,~Z[N]は、非予測対応量子化線形予測係数^bf[1],^bf[2],…,^bf[p]により求まるパワースペクトル包絡系列Z[1],Z[2],…,Z[N]の振幅の凹凸を鈍らせた（平滑化した）系列に相当する。γiは、平滑化の度合いを定める正の定数である。
＜周波数領域変換部７３０＞
　周波数領域変換部７３０は、所定の時間区間であるフレーム単位で、入力された時間領域の入力音響信号Xfを周波数領域のＮ点のMDCT係数列X[1]，…，X[N]に変換して（ｓ７３０）出力する。ただし、Nは正整数である。
＜包絡正規化部７４０＞
　包絡正規化部７４０は、MDCT係数列X[1]，…，X[N]と第一平滑化済パワースペクトル包絡系列~W[1],~W[2],…,~W[N]とを受け取り、MDCT係数列X[1]，…，X[N]の各係数X[i]を第一平滑化済パワースペクトル包絡系列~W[1],~W[2],…,~W[N]の各値~W[i]の平方根で正規化した系列である、正規化済MDCT係数列XN[1]，…，XN[N]を求めて（ｓ７４０）出力する。つまり、
  XN[i]=X[i]/sqrt(~W[i])
である。ただし、sqrt(・)は１／２乗を示す記号である。
＜可変長符号化パラメータ計算部７５０＞
　可変長符号化パラメータ計算部７５０は、パワースペクトル包絡系列Z[1]，…，Z[N]と第二平滑化パワースペクトル包絡系列~Z[1]，…，~Z[N]とMDCT係数列X[1]，…，X[N]と正規化済MDCT係数列XN[1]，…，XN[N]とを受け取る。これらの値を用いて、正規化済MDCT係数列XN[1]，…，XN[N]を可変長符号化するためのパラメータである可変長符号化パラメータｒiを計算して（ｓ７５０）出力する。可変長符号化パラメータｒiは、符号化対象の正規化済MDCT係数列XN[1]，…，XN[N]の振幅が取り得る範囲を特定するパラメータである。ライス符号化の場合にはライスパラメータが可変長符号化パラメータに相当し、算術符号化の場合は符号化対象の振幅の取りうる範囲が可変長符号化パラメータに相当する。
　１サンプルごとに可変長符号化を行う場合には、正規化済MDCT係数列の各係数XN[i]について可変長符号化パラメータが計算される。複数のサンプルからなるサンプル群ごとに(例えば２サンプルずつ)まとめて可変長符号化を行う場合には、サンプル群ごとに可変長符号化パラメータが計算される。つまり、可変長符号化パラメータ計算部７５０は、正規化済MDCT係数列の一部である正規化済部分係数列ごとに、可変長符号化パラメータを計算する。ここで、正規化済部分係数列は複数個あり、複数個の正規化済部分係数列には正規化済MDCT係数列の係数が重複されずに含まれるものとする。
　以下では、１サンプルごとにライス符号化を行う場合を例に、可変長符号化パラメータの計算方法を説明する。
　（ｓｔｅｐ１）例えば、次式により、正規化済MDCT係数列XN[1],XN[2],…,XN[N]の各係数の振幅の平均の対数を基準となるライスパラメータｓｂとして算出する。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000009
 ｓｂはフレームごとに１度だけ符号化されて、基準となるライスパラメータに対応する符号として復号装置に伝送される。あるいは復号装置に伝送される別の情報からX[i]の振幅を推定できる場合は、符号化装置７００と復号装置で共通にX[i]の振幅の推定値からｓｂを近似的に決定する方法をきめておいてもよい。この場合は、ｓｂを符号化し、基準となるライスパラメータに対応する符号を復号装置へ出力しなくてもよい。
　（ｓｔｅｐ２）次式により閾値θを算出する。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000010
　（ｓｔｅｐ３）|sqrt(Z[i])/sqrt(~Z[i])|がθより大きいほど、ライスパラメータｒiをｓｂよりも大きな値として方法で決定する。|sqrt(Z[i])/sqrt(~Z[i])|がθより小さいほど、ライスパラメータｒiをｓｂよりも小さな値として決定する。
　（ｓｔｅｐ４）ｓｔｅｐ３の処理を全てのi=1,2,…,Nについて繰り返して、各正規化済MDCT係数XN[i]についてのライスパラメータｒiを求める。
＜可変長符号化部７６０＞
　可変長符号化部７６０は、可変長符号化パラメータｒiを受け取り、この値を用いて正規化済係数列XN(1)，…，XN(N)を可変長符号化し、可変長符号CXを出力する（ｓ７６０）。
＜第四実施形態の効果＞
　第四実施形態は、MDCT係数列X[1],X[2],…,X[N]を平滑化パワースペクトル包絡系列で正規化して得られる正規化済MDCT係数列XN[1]，…，XN[N]を、可変長符号化パラメータを用いて符号化する構成である。
　可変長符号化の対象である正規化済MDCT係数列は、なるべく正確なパワースペクトル包絡系列を用いて求める必要があることから、包絡正規化部７４０では、平滑化線形予測係数により求まるパワースペクトル包絡系列との誤差が少ない、予測対応量子化線形予測係数^af[1],^af[2],…,^af[p]により求まる第一平滑化済パワースペクトル包絡系列~W[1],~W[2],…,~W[N]、を用いて正規化済MDCT係数列を生成している。
　可変長符号化パラメータ計算部７５０では、可変長符号化パラメータを求めるためにパワースペクトル包絡系列や平滑化パワースペクトル包絡系列を利用する。したがって、可変長符号化パラメータ計算部７５０で用いるパワースペクトル包絡系列や平滑化パワースペクトル包絡系列についても、線形予測係数により求まるパワースペクトル包絡系列や平滑化線形予測係数により求まるパワースペクトル包絡系列との誤差が小さいほうが望ましい。しかし、予測対応量子化線形予測係数^af[1],^af[2],…,^af[p]は、現在のフレームのLSP符号に伝送誤りが生じた場合のみならず前フレームのLSP符号に伝送誤りが生じた場合にも復号側で正しい値を得られない。すなわち、予測対応量子化線形予測係数^af[1],^af[2],…,^af[p]から求まるパワースペクトル包絡系列や平滑化パワースペクトル包絡系列から可変長符号化パラメータを求めると、現在のフレームのLSP符号に伝送誤りが生じた場合のみならず前フレームのLSP符号に伝送誤りが生じた場合にも可変長復号を正しく行えなくなってしまう。
　そこで、第四実施形態では、非予測対応量子化線形予測係数^bf[1],^bf[2],…,^bf[p]から求まるパワースペクトル包絡系列や平滑化パワースペクトル包絡系列を利用して可変長符号化パラメータを求める。これにより、前のフレームのLSP符号に伝送誤りが生じたとしても、現在のフレームのLSP符号に伝送誤りが生じなければ、現在のフレームでは符号化側と同じ非予測対応量子化線形予測係数^bf[1],^bf[2],…,^bf[p]、パワースペクトル包絡系列Z[1],Z[2],…,Z[N]及び第二平滑化パワースペクトル包絡系列~Z[1],~Z[2],…,~Z[N]を得ることができるため、現在のフレームでは符号化側と同じ可変長符号化パラメータを求めることができ、LSP符号の伝送誤りへの耐性が向上する。
　なお、第四実施形態では、第一平滑化パワースペクトル包絡系列~W[1],~W[2],…,~W[N]を用いて得た正規化済MDCT係数列XN[1]，…，XN[N]を可変長符号化の対象としている。ゆえに、現フレームのLSP符号に伝送誤りが生じた場合のみならず、前のフレームのLSP符号に伝送誤りが生じた場合にも、復号側で正規化済MDCT係数列XN[1]，…，XN[N]に乗算する平滑化済パワースペクトル包絡系列の各値の平方根に誤りが生じ、復号により得られるMDCT係数列に歪みが生じるという問題はある。しかし、この問題は、可変長符号化パラメータの誤りのように可変長復号そのものを不正確にしてしまうような問題よりは小さい。
＜変形例１＞
　以上の第一～第四実施形態において、図３の線形予測係数符号化装置１００の非予測対応符号化部１１０、図７の線形予測係数符号化装置３００の非予測対応符号化部３１０、図１１の線形予測係数符号化装置５００の非予測対応符号化部５１０で行われる処理（非予測対応符号化処理）を実行する対象を、予測次数ｐ未満の所定の次数TL以下のLSPパラメータ（低次のLSPパラメータ）のみとしてもよく、復号側でもこれらに対応する処理を行ってもよい。
　まず、非予測対応符号化部１１０、３１０、５１０の各部について説明する。
＜非予測対応減算部１１１、３１１＞
　非予測対応減算部１１１、３１１は、入力されたLSPパラメータベクトルΘf=(θf[1],θf[2],…,θf[p])TのうちのTL次以下のLSPパラメータからなる低次LSPパラメータベクトルΘ’f=(θf[1],θf[2],…,θf[TL])Tから、記憶部１１１ｃに記憶された非予測対応低次平均ベクトルY’=(y[1],y[2],…,y[TL])Tと、入力された量子化差分ベクトル^Sf=(^sf[1],^sf[2],…,^sf[p])TのうちのTL次以下の要素からなる低次量子化差分ベクトル^S’f=(^sf[1],^sf[2],…,^sf[TL])Tと、を減算したベクトルである低次補正ベクトルU’f=Θ’f-Y’-^S’fを生成して出力する。すなわち、非予測対応減算部１１１、３１１は、補正ベクトルUfの要素の一部からなるベクトルである低次補正ベクトルU’fを生成して出力する。
　ここで、非予測対応低次平均ベクトルY'=(y[1],y[2],…,y[TL])Tは、予め定めたベクトルであり、変形例１の復号装置で用いる非予測対応平均ベクトルY=(y[1],y[2],…,y[p])TのうちのTL次以下の要素からなるベクトルである。
　なお、ＬＳＰ計算部８２からLSPパラメータベクトルΘfのうちのTL次以下のLSPパラメータからなる低次LSPパラメータベクトルΘ’fを出力して、非予測対応減算部１１１、３１１に入力してもよい。また、ベクトル符号化部８４から量子化差分ベクトル^SfのうちのTL次以下の要素からなる低次量子化差分ベクトル^S’fを出力して、非予測対応減算部１１１、３１１に入力してもよい。
＜補正ベクトル符号化部１１２、３１２、５１２＞
　補正ベクトル符号化部１１２、３１２及び５１２は、補正ベクトルUfの要素の一部からなるベクトルである低次補正ベクトルU’fを補正ベクトル符号帳１１３、５１３Ａ、５１３Ｂを参照して符号化する。補正ベクトル符号帳１１３、５１３Ａ、５１３Ｂに記憶しておく各候補補正ベクトルはTL次のベクトルとしておけばよい。
　次に、変形例１の線形予測係数復号装置２００、４００、６００について説明する。
　変形例１の線形予測係数復号装置２００の非予測対応復号部２１０、線形予測係数復号装置４００の非予測対応復号部４１０、線形予測係数復号装置６００の非予測対応復号部６１０で行われる処理（非予測対応復号処理）について説明する。
＜補正ベクトル復号部２１１、４１１、６１１＞
　補正ベクトル復号部２１１，４１１、６１１は、補正LSP符号Dfを受け取り、補正ベクトル符号帳２１２、６１２Ａ、６１２Ｂを参照して、補正LSP符号Dfを復号して復号低次補正ベクトル^U’fを得て出力する。復号低次補正ベクトル^U’f＝(uf[1],uf[2],…,uf[TL])TはTL次のベクトルである。補正ベクトル符号帳２１２、６１２Ａ、６１２Ｂに記憶しておく各候補補正ベクトルは、補正ベクトル符号帳１１３、５１３Ａ、５１３Ｂと同様に、TL次のベクトルとしておけばよい。
＜非予測対応加算部２１３＞
　非予測対応加算部２１３は、復号低次補正ベクトル^U’f＝(uf[1],uf[2],…,uf[TL])Tと非予測対応平均ベクトルY=(y[1],y[2],…,y[p])Tと復号差分ベクトル^Sf=(^sf[1],^sf[2],…,^sf[p])Tとを受け取る。
　非予測対応加算部２１３は、TL次以下の各次については復号低次補正ベクトル^U’fと復号差分ベクトル^Sfと非予測対応平均ベクトルYの要素を加算し、p次以下のTL次を超える各次については復号差分ベクトル^Sfと非予測対応平均ベクトルYの要素を加算して得られる復号非予測対応LSPパラメータベクトル^Φfを生成して出力する。すなわち、復号非予測対応LSPパラメータベクトル^Φfは、^Φf=(uf[1]+y[1]+^sf[1],uf[2]+y[2]+^sf[2],…,uf[TL]+y[TL]+^sf[TL],y[TL+1]+^sf[TL+1],…,y[p]+^sf[p])である。
＜非予測対応加算部４１３＞
　非予測対応加算部４１３は、復号低次補正ベクトル^U’f＝(uf[1],uf[2],…,uf[TL])Tと非予測対応平均ベクトルY=(y[1],y[2],…,y[p])Tと復号差分ベクトル^Sf=(^sf[1],^sf[2],…,^sf[p])Tとを受け取る。
　非予測対応加算部４１３は、補正復号処理を実行することを示す制御信号Cや、正の整数（または正の整数を表す符号）を制御信号Cとして受け取った場合、要は、スペクトル包絡の山谷が所定の基準より大きい場合、(A-1)および／または(B-1)の場合には、TL次以下の各次については復号低次補正ベクトル^U’fと復号差分ベクトル^Sfと非予測対応平均ベクトルYの要素を加算し、p次以下のTL次を超える各次については復号差分ベクトル^Sfと非予測対応平均ベクトルYの要素を加算して得られる復号非予測対応LSPパラメータベクトル^Φfを生成して出力する。すなわち、復号非予測対応LSPパラメータベクトル^Φfは、^Φf=(uf[1]+y[1]+^sf[1],uf[2]+y[2]+^sf[2],…,uf[TL]+y[TL]+^sf[TL],y[TL+1]+^sf[TL+1],…,y[p]+^sf[p])である。
　非予測対応加算部４１３は、補正復号処理を実行しないことを示す制御信号Cや、０を制御信号Cとして受け取った場合、要は、スペクトル包絡の山谷が所定の基準より大きくない場合、すなわち上記の例では(A-1)および／または(B-1)以外の場合には、復号差分ベクトル^Sfと非予測対応平均ベクトルYとを加算して得られる復号非予測対応LSPパラメータベクトル^Φf=Y+^Sfを生成して出力する。
　これにより、近似精度の高さが後述の信号処理の効率により大きな影響を与える可能性のある低次LSPパラメータを優先して符号化歪を低減させることで、歪の増大を抑えつつ第一～第三実施形態の方法よりも符号量を削減することができる。
＜変形例２＞
　第一～第四実施形態では、LSP計算部の入力を線形予測係数af[1],af[2],…,af[p]としていたが、例えば、線形予測係数の各係数af[i]にγのi乗を乗じた係数の系列af[1]×γ,af[2]×γ2,…,af[p]×γpをLSP計算部の入力としてもよい。
　また、第一～第四実施形態では線形予測係数符号化装置の符号化や線形予測係数復号装置の復号の対象をLSPパラメータとしていたが、線形予測係数そのものやISPパラメータなどの線形予測係数に変換可能な係数であれば何れの係数を符号化や復号の対象としてもよい。
＜その他の変形例＞
　本発明は上記の実施形態及び変形例に限定されるものではない。例えば、上述の各種の処理は、記載に従って時系列に実行されるのみならず、処理を実行する装置の処理能力あるいは必要に応じて並列的にあるいは個別に実行されてもよい。その他、本発明の趣旨を逸脱しない範囲で適宜変更が可能である。
＜プログラム及び記録媒体＞
　また、上記の実施形態及び変形例で説明した各装置における各種の処理機能をコンピュータによって実現してもよい。その場合、各装置が有すべき機能の処理内容はプログラムによって記述される。そして、このプログラムをコンピュータで実行することにより、上記各装置における各種の処理機能がコンピュータ上で実現される。
　この処理内容を記述したプログラムは、コンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録しておくことができる。コンピュータで読み取り可能な記録媒体としては、例えば、磁気記録装置、光ディスク、光磁気記録媒体、半導体メモリ等どのようなものでもよい。
　また、このプログラムの流通は、例えば、そのプログラムを記録したＤＶＤ、ＣＤ－ＲＯＭ等の可搬型記録媒体を販売、譲渡、貸与等することによって行う。さらに、このプログラムをサーバコンピュータの記憶装置に格納しておき、ネットワークを介して、サーバコンピュータから他のコンピュータにそのプログラムを転送することにより、このプログラムを流通させてもよい。
　このようなプログラムを実行するコンピュータは、例えば、まず、可搬型記録媒体に記録されたプログラムもしくはサーバコンピュータから転送されたプログラムを、一旦、自己の記憶部に格納する。そして、処理の実行時、このコンピュータは、自己の記憶部に格納されたプログラムを読み取り、読み取ったプログラムに従った処理を実行する。また、このプログラムの別の実施形態として、コンピュータが可搬型記録媒体から直接プログラムを読み取り、そのプログラムに従った処理を実行することとしてもよい。さらに、このコンピュータにサーバコンピュータからプログラムが転送されるたびに、逐次、受け取ったプログラムに従った処理を実行することとしてもよい。また、サーバコンピュータから、このコンピュータへのプログラムの転送は行わず、その実行指示と結果取得のみによって処理機能を実現する、いわゆるＡＳＰ（Application Service Provider）型のサービスによって、上述の処理を実行する構成としてもよい。なお、プログラムには、電子計算機による処理の用に供する情報であってプログラムに準ずるもの（コンピュータに対する直接の指令ではないがコンピュータの処理を規定する性質を有するデータ等）を含むものとする。
　また、コンピュータ上で所定のプログラムを実行させることにより、各装置を構成することとしたが、これらの処理内容の少なくとも一部をハードウェア的に実現することとしてもよい。

Claims (20)

  1. 　現在のフレームの複数次の線形予測係数に変換可能な係数によるベクトルについての、少なくとも過去のフレームからの予測を含む予測ベクトルとの差分からなる差分ベクトルを符号化して第一符号を得て、前記第一符号に対応する量子化差分ベクトルを得る予測対応符号化部と、
    　現在のフレームの複数次の線形予測係数に変換可能な係数によるベクトルと、前記量子化差分ベクトルとの差分または差分の要素の一部からなる補正ベクトルを符号化して第二符号を生成する非予測対応符号化部とを含む、
    　符号化装置。
  2. 　現在のフレームの複数次の線形予測係数に変換可能な係数によるベクトルと、少なくとも過去のフレームからの予測と予め定めたベクトルとからなる予測ベクトルとの差分からなる差分ベクトルを符号化して第一符号を得て、前記第一符号に対応する量子化差分ベクトルを得る予測対応符号化部と、
    　現在のフレームの複数次の線形予測係数に変換可能な係数によるベクトルから前記量子化差分ベクトルと予め定めたベクトルとを減算して得られる差分または差分の要素の一部からなる補正ベクトルを符号化して第二符号を生成する非予測対応符号化部とを含む、
    　符号化装置。
  3. 　請求項１または２の符号化装置であって、
    　αを正の定数とし、前記予測ベクトルは、予め定めた予測対応平均ベクトルと、過去のフレームの量子化差分ベクトルのα倍とが加算されたベクトルであり、
    　前記補正ベクトルは、現在のフレームの複数次の線形予測係数に変換可能な係数によるベクトルから、前記量子化差分ベクトルと予め定めた非予測対応平均ベクトルと、を減算して得られるベクトルまたはその要素の一部からなるベクトルである、
    　符号化装置。
  4. 　請求項１から３の何れかの符号化装置であって、
    　前記非予測対応符号化部は、(A-1)前記線形予測係数に変換可能な係数の列に対応するスペクトル包絡の山谷の大きさに対応する指標Ｑが所定の閾値Th1以上である場合、および／または、(B-1)前記スペクトル包絡の山谷の小ささに対応する指標Ｑ’が所定の閾値Th1’以下である場合に、前記補正ベクトルを符号化して前記第二符号を得る、
    　符号化装置。
  5. 　請求項４の符号化装置であって、
    　前記複数次の線形予測係数に変換可能な係数によるベクトルは、線スペクトル対のパラメータ列からなるベクトルであり、
    　前記指標Ｑ’は、前記第一符号に対応する全次または低次の量子化済みの線スペクトル対のパラメータ列の隣り合うパラメータ間の差分と、最低次の量子化済みの線スペクトル対のパラメータと、のうちの最小値である、
    　符号化装置。
  6. 　請求項４の符号化装置であって、
    　前記複数次の線形予測係数に変換可能な係数によるベクトルは、線スペクトル対のパラメータ列からなるベクトルであり、
    　前記指標Ｑ’は、前記第一符号に対応する全次または低次の量子化済みの線スペクトル対のパラメータ列の隣り合うパラメータ間の差分の最小値である、
    　符号化装置。
  7. 　第一符号を復号して復号差分ベクトルを得て、前記復号差分ベクトルと、少なくとも過去のフレームからの予測を含む予測ベクトルとを加算して、現在のフレームの複数次の線形予測係数に変換可能な係数の復号値からなる第一復号ベクトルを生成する予測対応復号部と、
    　第二符号を復号して復号補正ベクトルを得て、前記復号補正ベクトルと、少なくとも前記復号差分ベクトルとの対応する次数の要素同士を加算して、現在のフレームの複数次の線形予測係数に変換可能な係数の復号値からなる第二復号ベクトルを生成する非予測対応復号部とを含む、
    　復号装置。
  8. 　第一符号を復号して復号差分ベクトルを得て、前記復号差分ベクトルと、少なくとも過去のフレームからの予測と予め定めたベクトルとからなる予測ベクトルとを加算して、現在のフレームの複数次の線形予測係数に変換可能な係数の復号値からなる第一復号ベクトルを生成する予測対応復号部と、
    　第二符号を復号して復号補正ベクトルを得て、前記復号補正ベクトルに、少なくとも前記復号差分ベクトルと予め定めたベクトルとを対応する次数の要素毎に加算して、現在のフレームの複数次の線形予測係数に変換可能な係数の復号値からなる第二復号ベクトルを生成する非予測対応復号部とを含む、
    　復号装置。
  9. 　請求項７または８の復号装置であって、
    　αを正の定数とし、前記予測ベクトルは、予め定めた予測対応平均ベクトルと、過去のフレームの復号差分ベクトルのα倍とを加算して得られるベクトルであり、
    　前記第二復号ベクトルは、前記復号補正ベクトルと、前記復号差分ベクトルと、予め定めた非予測対応平均ベクトルと、の対応する次数の要素同士を加算して得られるベクトルである、
    　復号装置。
  10. 　請求項７から９の何れかの復号装置であって、
    　前記第二符号を復号して得られる復号補正ベクトルの要素数TLは、前記予測対応復号部の前記各ベクトルの要素数ｐ未満であり、
    　前記非予測対応復号部が生成する第二復号ベクトルの要素数はｐである
    　復号装置。
  11. 　請求項７から１０の何れかの復号装置であって、
    　前記非予測対応復号部は、(A)前記線形予測係数に変換可能な係数の列に対応するスペクトル包絡の山谷の大きさに対応する指標Ｑが所定の閾値Th1以上である場合、および／または、(B)前記スペクトル包絡の山谷の小ささに対応する指標Ｑ’が所定の閾値Th1’以下である場合、前記第二復号ベクトルを生成する、
    　復号装置。
  12. 　請求項１１の復号装置であって、
    　前記複数次の線形予測係数に変換可能な係数は、線スペクトル対のパラメータであり、前記指標Ｑ’は、前記第一復号ベクトルである復号された線スペクトル対のパラメータの列の隣り合うパラメータ間の差分と、最低次の復号された線スペクトル対のパラメータと、のうちの最小値である、
    　復号装置。
  13. 　請求項１１の復号装置であって、
    　前記複数次の線形予測係数に変換可能な係数は、線スペクトル対のパラメータであり、前記指標Ｑ’は、前記第一復号ベクトルである復号された線スペクトル対のパラメータの列の隣り合うパラメータ間の差分の最小値である、
    　復号装置。
  14. 　現在のフレームの複数次の線形予測係数に変換可能な係数によるベクトルについての、少なくとも過去のフレームからの予測を含む予測ベクトルとの差分からなる差分ベクトルを符号化して第一符号を得て、前記第一符号に対応する量子化差分ベクトルを得る予測対応符号化ステップと、
    　現在のフレームの複数次の線形予測係数に変換可能な係数によるベクトルと、前記量子化差分ベクトルとの差分または差分の要素の一部からなる補正ベクトルを符号化して第二符号を生成する非予測対応符号化ステップとを含む、
    　符号化方法。
  15. 　現在のフレームの複数次の線形予測係数に変換可能な係数によるベクトルと、少なくとも過去のフレームからの予測と予め定めたベクトルとからなる予測ベクトルとの差分からなる差分ベクトルを符号化して第一符号を得て、前記第一符号に対応する量子化差分ベクトルを得る予測対応符号化ステップと、
    　現在のフレームの複数次の線形予測係数に変換可能な係数によるベクトルから前記量子化差分ベクトルと予め定めたベクトルとを減算して得られる差分または差分の要素の一部からなる補正ベクトルを符号化して第二符号を生成する非予測対応符号化ステップとを含む、
    　符号化方法。
  16. 　第一符号を復号して復号差分ベクトルを得て、前記復号差分ベクトルと、少なくとも過去のフレームからの予測を含む予測ベクトルとを加算して、現在のフレームの複数次の線形予測係数に変換可能な係数の復号値からなる第一復号ベクトルを生成する予測対応復号ステップと、
    　第二符号を復号して復号補正ベクトルを得て、前記復号補正ベクトルと、少なくとも前記復号差分ベクトルとの対応する次数の要素同士を加算して、現在のフレームの複数次の線形予測係数に変換可能な係数の復号値からなる第二復号ベクトルを生成する非予測対応復号ステップとを含む、
    　復号方法。
  17. 　第一符号を復号して復号差分ベクトルを得て、前記復号差分ベクトルと、少なくとも過去のフレームからの予測と予め定めたベクトルとからなる予測ベクトルとを加算して、現在のフレームの複数次の線形予測係数に変換可能な係数の復号値からなる第一復号ベクトルを生成する予測対応復号ステップと、
    　第二符号を復号して復号補正ベクトルを得て、前記復号補正ベクトルに、少なくとも前記復号差分ベクトルと予め定めたベクトルとを対応する次数の要素毎に加算して、現在のフレームの複数次の線形予測係数に変換可能な係数の復号値からなる第二復号ベクトルを生成する非予測対応復号ステップとを含む、
    　復号方法。
  18. 　請求項１６または１７の復号方法であって、
    　前記第二符号を復号して得られる復号補正ベクトルの要素数TLは、前記予測対応復号ステップの前記各ベクトルの要素数ｐ未満であり、
    　前記非予測対応復号ステップで生成される第二復号ベクトルの要素数はｐである
    　復号方法。
  19. 　請求項１から請求項６の何れかの符号化装置としてコンピュータを機能させるためのプログラム。
  20. 　請求項７から請求項１３の何れかの復号装置としてコンピュータを機能させるためのプログラム。
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