JP2002528777A - オーバーサンプリングされた合成広帯域信号の高周波数成分回復の方法および装置 - Google Patents
オーバーサンプリングされた合成広帯域信号の高周波数成分回復の方法および装置Info
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Abstract
(57)【要約】
過去において符号化中にダウンサンプリングされた広帯域信号の高周波数成分を回復し、復号中に、この高周波数成分を広帯域信号のオーバーサンプリングされた合成バージョンに注入して、フルスペクトルの合成広帯域信号を発生する方法と装置において、ホワイトノイズ発生器がホワイトノイズシーケンスを発生する。直列接続されたゲイン調整ユニット、スペクトル整形器、バンドパスフィルタは、有声音化係数、エネルギースケーリング係数、チルトスケーリング係数、線形予測フィルタスケーリング係数等、ダウンサンプリングされた広帯域信号を示す整形パラメータのセットに関し、ホワイトノイズシーケンスをスペクトル整形する。信号注入回路は最終的に、オーバーサンプリングされた合成信号バージョンに、スペクトル整形されたホワイトノイズシーケンスを注入し、これによってフルスペクトルの合成広帯域信号を発生する。
Description
【０００１】 発明の背景 １．発明の技術分野 本発明は、過去にダウンサンプリングされた広帯域信号の高周波数成分を回復
し、この高周波数成分を、ダウンサンプリングされた広帯域信号のオーバーサン
プリングされた合成バージョンに注入し、フルスペクトルの合成広帯域信号を発
生させるための方法と装置に関する。 ２．従来技術の簡単な説明 例えば音声／映像電子会議システム、マルチメディア、ワイヤレスアプリケー
ション、並びに、インターネットおよびパケットネットワークアプリケーション
のような様々な用途において、主観的品質／ビットレートの良好なトレードオフ
を有する効率的なディジタル広帯域音声／オーディオ符号化技術に対する要求が
ますます高まっている。最近になるまで、主として２００−３４００Ｈｚ帯域内
のフィルタリングされた電話帯域幅が音声符号化アプリケーションで使用されて
いた。しかし、音声信号の了解性と自然さを向上させるために、広帯域音声アプ
リケーションに対する要求がますます高まっている。５０−７０００Ｈｚ帯域の
帯域幅が、対面音声品質を実現するのに十分であることが発見された。オーディ
オ信号に関しては、この帯域は許容可能なオーディオ品質をもたらすが、この品
質は２０−２００００Ｈｚ帯域を使用するＣＤ品質よりは依然として低い。
し、この高周波数成分を、ダウンサンプリングされた広帯域信号のオーバーサン
プリングされた合成バージョンに注入し、フルスペクトルの合成広帯域信号を発
生させるための方法と装置に関する。 ２．従来技術の簡単な説明 例えば音声／映像電子会議システム、マルチメディア、ワイヤレスアプリケー
ション、並びに、インターネットおよびパケットネットワークアプリケーション
のような様々な用途において、主観的品質／ビットレートの良好なトレードオフ
を有する効率的なディジタル広帯域音声／オーディオ符号化技術に対する要求が
ますます高まっている。最近になるまで、主として２００−３４００Ｈｚ帯域内
のフィルタリングされた電話帯域幅が音声符号化アプリケーションで使用されて
いた。しかし、音声信号の了解性と自然さを向上させるために、広帯域音声アプ
リケーションに対する要求がますます高まっている。５０−７０００Ｈｚ帯域の
帯域幅が、対面音声品質を実現するのに十分であることが発見された。オーディ
オ信号に関しては、この帯域は許容可能なオーディオ品質をもたらすが、この品
質は２０−２００００Ｈｚ帯域を使用するＣＤ品質よりは依然として低い。
【０００２】 音声エンコーダが音声信号をディジタルビットストリームに変換し、このディ
ジタルビットストリームが通信チャネルを経由して伝送される（または、記憶媒
体内に記憶される）。音声信号はディジタル化され（すなわち、通常は１６ビッ
トサンプリングによって量子化され）、音声エンコーダは、より少ないビット数
でこれらのディジタルサンプルを表現すると同時に良好な主観的音声品質を維持
するという役割を有する。この音声デコーダ或いはシンセサイザは、伝送または
記憶されたビットストリームに演算を施し、このビットストリームを変換して音
声信号に戻す。
ジタルビットストリームが通信チャネルを経由して伝送される（または、記憶媒
体内に記憶される）。音声信号はディジタル化され（すなわち、通常は１６ビッ
トサンプリングによって量子化され）、音声エンコーダは、より少ないビット数
でこれらのディジタルサンプルを表現すると同時に良好な主観的音声品質を維持
するという役割を有する。この音声デコーダ或いはシンセサイザは、伝送または
記憶されたビットストリームに演算を施し、このビットストリームを変換して音
声信号に戻す。
【０００３】 優れた品質／ビットレートのトレードオフを実現することが可能な最良の従来
技術の１つが、いわゆる符号励起線形予測（ＣＥＬＰ）方式である。この方式で
は、サンプリングされた音声信号を、一般にフレームと呼ばれる、１個のブロッ
クがＬ個のサンプルから成る連続したブロックの形で処理し、ここでＬは（１０
−３０ミリ秒の音声に対応する）何らかの予め決められた数である。ＣＥＬＰで
は、各フレーム毎に線形予測（ＬＰ）合成フィルタを計算して伝送する。その次
に、Ｌ個のサンプルから成るフレームを、Ｎ個のサンプルから成るサブフレーム
と呼ばれるより小さいブロックに分割し、ここではＬ＝ｋＮでありかつｋは１フ
レーム内のサブフレームの個数である（Ｎは一般に４−１０ミリ秒の音声に対応
する）。励起信号を各サブフレーム内で求め、この励起信号は、一般に、２つの
成分、すなわち、直前の励起（ピッチ寄与（ｐｉｔｃｈ ｃｏｎｔｒｉｂｕｔｉ
ｏｎ）または適応コードブックとも呼ばれる）からの一方の成分と、イノベーテ
ィブコードブック（ｉｎｎｏｖａｔｉｖｅ ｃｏｄｅｂｏｏｋ）（固定コードブ
ックとも呼ばれる）からの他方の成分とから成る。この励起信号が伝送され、合
成音声を得るためにＬＰ合成フィルタの入力としてデコーダで使用される。
技術の１つが、いわゆる符号励起線形予測（ＣＥＬＰ）方式である。この方式で
は、サンプリングされた音声信号を、一般にフレームと呼ばれる、１個のブロッ
クがＬ個のサンプルから成る連続したブロックの形で処理し、ここでＬは（１０
−３０ミリ秒の音声に対応する）何らかの予め決められた数である。ＣＥＬＰで
は、各フレーム毎に線形予測（ＬＰ）合成フィルタを計算して伝送する。その次
に、Ｌ個のサンプルから成るフレームを、Ｎ個のサンプルから成るサブフレーム
と呼ばれるより小さいブロックに分割し、ここではＬ＝ｋＮでありかつｋは１フ
レーム内のサブフレームの個数である（Ｎは一般に４−１０ミリ秒の音声に対応
する）。励起信号を各サブフレーム内で求め、この励起信号は、一般に、２つの
成分、すなわち、直前の励起（ピッチ寄与（ｐｉｔｃｈ ｃｏｎｔｒｉｂｕｔｉ
ｏｎ）または適応コードブックとも呼ばれる）からの一方の成分と、イノベーテ
ィブコードブック（ｉｎｎｏｖａｔｉｖｅ ｃｏｄｅｂｏｏｋ）（固定コードブ
ックとも呼ばれる）からの他方の成分とから成る。この励起信号が伝送され、合
成音声を得るためにＬＰ合成フィルタの入力としてデコーダで使用される。
【０００４】 ＣＥＬＰにおけるイノベーティブコードブックは、Ｎ次元のコードベクトルと
呼ばれるサンプルＮ個分の長さのシーケンスの索引付きセットである。各々のコ
ードブックシーケンスは、１からＭの範囲内の整数ｋによる索引を付けられ、こ
こでＭはビット数ｂとして表現されることが多いコードブックのサイズを表し、
ここでＭ＝２bである。
呼ばれるサンプルＮ個分の長さのシーケンスの索引付きセットである。各々のコ
ードブックシーケンスは、１からＭの範囲内の整数ｋによる索引を付けられ、こ
こでＭはビット数ｂとして表現されることが多いコードブックのサイズを表し、
ここでＭ＝２bである。
【０００５】 ＣＥＬＰ方式によって音声を合成するためには、コードブックからの適切なコ
ードベクトルを音声信号のスペクトル特徴をモデル化する時変フィルタに通して
フィルタリングすることによって、Ｎ個のサンプルから成るブロックの各々を合
成する。エンコーダ側では、コードブックからのコードベクトルの全てまたはそ
のサブセットに関して合成出力を計算する（コードブック探索）。こうして得ら
れたコードベクトルは、聴覚的に重み付けされた歪み測度にしたがってオリジナ
ルの音声信号に最も近い合成出力を生成するコードベクトルである。この聴覚重
み付けを、いわゆる聴覚重み付けフィルタを使用して行い、この聴覚重み付けフ
ィルタは一般的にＬＰ合成フィルタから得られる。
ードベクトルを音声信号のスペクトル特徴をモデル化する時変フィルタに通して
フィルタリングすることによって、Ｎ個のサンプルから成るブロックの各々を合
成する。エンコーダ側では、コードブックからのコードベクトルの全てまたはそ
のサブセットに関して合成出力を計算する（コードブック探索）。こうして得ら
れたコードベクトルは、聴覚的に重み付けされた歪み測度にしたがってオリジナ
ルの音声信号に最も近い合成出力を生成するコードベクトルである。この聴覚重
み付けを、いわゆる聴覚重み付けフィルタを使用して行い、この聴覚重み付けフ
ィルタは一般的にＬＰ合成フィルタから得られる。
【０００６】 ＣＥＬＰモデルは電話帯域の音声信号の符号化に非常に有効であり、ＣＥＬＰ
を基礎とする幾つかの規格が、広範囲のアプリケーション、特にディジタル移動
電話アプリケーションにおいて存在している。電話帯域では、音声信号は２００
−３４００Ｈｚに帯域制限され、８０００サンプル／秒でサンプリングされる。
広帯域音声／オーディオアプリケーションでは、音声信号は５０−７０００Ｈｚ
に帯域制限され、１６０００サンプル／秒でサンプリングされる。
を基礎とする幾つかの規格が、広範囲のアプリケーション、特にディジタル移動
電話アプリケーションにおいて存在している。電話帯域では、音声信号は２００
−３４００Ｈｚに帯域制限され、８０００サンプル／秒でサンプリングされる。
広帯域音声／オーディオアプリケーションでは、音声信号は５０−７０００Ｈｚ
に帯域制限され、１６０００サンプル／秒でサンプリングされる。
【０００７】 電話帯域に最適化されたＣＥＬＰモデルを広帯域信号に適用する時には幾つか
の問題が生じ、高品質の広帯域信号を得るためにはこのモデルに追加の特徴を加
えることが必要である。広帯域信号は、電話帯域信号に比較してはるかに広いダ
イナミックレンジを示し、このことが、（ワイヤレスアプリケーションでは必須
である）このアルゴリズムの固定小数点処理系が必要とされる時に、精度上の問
題を生じさせる。さらに、ＣＥＬＰモデルは、通常はより高いエネルギー成分を
有する低周波数領域にその符号化ビットの大半を費やすことが多く、この結果と
してローパスの出力信号が生じる。この問題を克服するために、聴覚重み付けフ
ィルタを広帯域信号に適合するように改変しなければならず、かつ、高周波数領
域を強調するプリエンファシス方式が、ダイナミックレンジを低減させてより単
純な固定小数点処理系を実現するために、および、信号のより高い周波数の成分
をより適切に符号化することを確実にするために重要になる。さらに、広帯域信
号内の有声音セグメントのスペクトルのピッチ成分は、スペクトル全体にわたら
ず、有声音の量は狭帯域信号と比較して、より大きいばらつきを見せる。したが
って、有声音レベルのばらつきによりうまく対応するように、閉ループピッチ解
析を改善することが重要である。
の問題が生じ、高品質の広帯域信号を得るためにはこのモデルに追加の特徴を加
えることが必要である。広帯域信号は、電話帯域信号に比較してはるかに広いダ
イナミックレンジを示し、このことが、（ワイヤレスアプリケーションでは必須
である）このアルゴリズムの固定小数点処理系が必要とされる時に、精度上の問
題を生じさせる。さらに、ＣＥＬＰモデルは、通常はより高いエネルギー成分を
有する低周波数領域にその符号化ビットの大半を費やすことが多く、この結果と
してローパスの出力信号が生じる。この問題を克服するために、聴覚重み付けフ
ィルタを広帯域信号に適合するように改変しなければならず、かつ、高周波数領
域を強調するプリエンファシス方式が、ダイナミックレンジを低減させてより単
純な固定小数点処理系を実現するために、および、信号のより高い周波数の成分
をより適切に符号化することを確実にするために重要になる。さらに、広帯域信
号内の有声音セグメントのスペクトルのピッチ成分は、スペクトル全体にわたら
ず、有声音の量は狭帯域信号と比較して、より大きいばらつきを見せる。したが
って、有声音レベルのばらつきによりうまく対応するように、閉ループピッチ解
析を改善することが重要である。
【０００８】 電話帯域最適化CELPモデルを広帯域信号に応用するには困難が伴い、高品質の
広帯域信号を得るためには、モデルに別の機能を追加しなければならない。 たとえば、符号化効率を改善し、広帯域符号化アルゴリズムによる計算の複雑
さを軽減するために、入力広帯域信号は、16kHzから約12.8kHzにダウンサンプリ
ングされる。これにより、1フレーム中のサンプル数、処理時間および7000Hz以
下の信号帯域幅が減るため、ビットレートは12kbit/秒に短縮し、しかも復号さ
れた音声信号の品質は極めて高いままに保たれる。また、音声フレーム当たりの
サンプル数が減ることも、複雑さを軽減する要因となる。デコーダにおいて、信
号の高周波数成分を再び導入して、復号された合成信号からのローパスフィルタ
ー効果をなくし、広帯域信号の自然な音声品質を再生する必要がある。このため
に、広帯域信号の高周波数成分を回復するための効率的な技術を考案し、元の信
号に近い品質が保たれる、フルスペクトルの広帯域合成信号を発生することが必
要である。 本発明の目的 したがって、本発明の目的は、上記のような効率的な高周波数成分回復法を提
供することである。 本発明の要約 より具体的には、本発明によれば、過去にダウンサンプリングされた広帯域信
号の高周波数成分を回復し、高周波数成分を、広帯域信号のオーバーサンプリン
グされた合成バージョンに注入し、フルスペクトルの合成広帯域信号を発生する
ための方法が提供される。この高周波数成分回復方法は、ノイズシーケンスを発
生し、ダウンサンプリングされた広帯域信号を示す整形パラメータに関して、上
記ノイズシーケンスをスペクトル整形し、スペクトル形成されたノイズシーケン
スをオーバーサンプリングされた合成信号バージョンに注入して、フルスペクト
ルの合成広帯域信号を発生することを含む。
広帯域信号を得るためには、モデルに別の機能を追加しなければならない。 たとえば、符号化効率を改善し、広帯域符号化アルゴリズムによる計算の複雑
さを軽減するために、入力広帯域信号は、16kHzから約12.8kHzにダウンサンプリ
ングされる。これにより、1フレーム中のサンプル数、処理時間および7000Hz以
下の信号帯域幅が減るため、ビットレートは12kbit/秒に短縮し、しかも復号さ
れた音声信号の品質は極めて高いままに保たれる。また、音声フレーム当たりの
サンプル数が減ることも、複雑さを軽減する要因となる。デコーダにおいて、信
号の高周波数成分を再び導入して、復号された合成信号からのローパスフィルタ
ー効果をなくし、広帯域信号の自然な音声品質を再生する必要がある。このため
に、広帯域信号の高周波数成分を回復するための効率的な技術を考案し、元の信
号に近い品質が保たれる、フルスペクトルの広帯域合成信号を発生することが必
要である。 本発明の目的 したがって、本発明の目的は、上記のような効率的な高周波数成分回復法を提
供することである。 本発明の要約 より具体的には、本発明によれば、過去にダウンサンプリングされた広帯域信
号の高周波数成分を回復し、高周波数成分を、広帯域信号のオーバーサンプリン
グされた合成バージョンに注入し、フルスペクトルの合成広帯域信号を発生する
ための方法が提供される。この高周波数成分回復方法は、ノイズシーケンスを発
生し、ダウンサンプリングされた広帯域信号を示す整形パラメータに関して、上
記ノイズシーケンスをスペクトル整形し、スペクトル形成されたノイズシーケン
スをオーバーサンプリングされた合成信号バージョンに注入して、フルスペクト
ルの合成広帯域信号を発生することを含む。
【０００９】 本発明はさらに、過去にダウンサンプリングされた広帯域信号の高周波数成分
を回復し、この高周波数成分を、上記広帯域信号のオーバーサンプリングされた
合成バージョンに注入して、フルスペクトルの合成広帯域信号を発生するための
装置に関する。この高周波数成分回復装置は、ノイズシーケンスを発生するノイ
ズ発生器、ノイズシーケンスを、ダウンサンプリングされた広帯域信号を表わす
整形パラメータに関して整形するスペクトル整形ユニット、およびスペクトル整
形されたノイズシーケンスをオーバーサンプリングされた合成信号バージョンに
注入して、フルスペクトルの合成広帯域信号を発生する信号注入回路を具備する
。
を回復し、この高周波数成分を、上記広帯域信号のオーバーサンプリングされた
合成バージョンに注入して、フルスペクトルの合成広帯域信号を発生するための
装置に関する。この高周波数成分回復装置は、ノイズシーケンスを発生するノイ
ズ発生器、ノイズシーケンスを、ダウンサンプリングされた広帯域信号を表わす
整形パラメータに関して整形するスペクトル整形ユニット、およびスペクトル整
形されたノイズシーケンスをオーバーサンプリングされた合成信号バージョンに
注入して、フルスペクトルの合成広帯域信号を発生する信号注入回路を具備する
。
【００１０】 好ましい実施例によれば、ノイズシーケンスはホワイトノイズシーケンスであ
る。 好ましくは、ノイズシーケンスのスペクトル整形は、ホワイトノイズシーケン
スと整形パラメータの第一のサブセットに応答して、変倍ホワイトノイズシーケ
ンスを発生し、オーバーサンプリングされた合成信号バージョンの周波数帯域よ
り一般に高い周波数帯域幅であることを特徴とする、上記変倍ホワイトノイズシ
ーケンスをフィルタにかけたものを発生するための帯域幅拡張合成フィルタスケ
ーリング係数を含む、整形パラメータの第二のサブセットに関して、変倍ホワイ
トノイズシーケンスをフィルタにかけ、フィルタにかけられた変倍ホワイトノイ
ズシーケンスをバンドパスフィルタにかけて、後にスペクトル整形されたホワイ
トノイズシーケンスとして、オーバーサンプリングされた合成信号バージョンに
注入される、バンドパスフィルタにかけられた変倍ホワイトノイズシーケンスを
発生することを含む。
る。 好ましくは、ノイズシーケンスのスペクトル整形は、ホワイトノイズシーケン
スと整形パラメータの第一のサブセットに応答して、変倍ホワイトノイズシーケ
ンスを発生し、オーバーサンプリングされた合成信号バージョンの周波数帯域よ
り一般に高い周波数帯域幅であることを特徴とする、上記変倍ホワイトノイズシ
ーケンスをフィルタにかけたものを発生するための帯域幅拡張合成フィルタスケ
ーリング係数を含む、整形パラメータの第二のサブセットに関して、変倍ホワイ
トノイズシーケンスをフィルタにかけ、フィルタにかけられた変倍ホワイトノイ
ズシーケンスをバンドパスフィルタにかけて、後にスペクトル整形されたホワイ
トノイズシーケンスとして、オーバーサンプリングされた合成信号バージョンに
注入される、バンドパスフィルタにかけられた変倍ホワイトノイズシーケンスを
発生することを含む。
【００１１】 さらに本発明によれば、合成広帯域信号を発生するためのデコーダが設けられ
、これは以下のものを具備する。 a)過去において符号化中にダウンサンプリングされた広帯域信号の符号化バージ
ョンを受け取り、符号化された広帯域信号バージョンから、少なくともピッチコ
ードブックパラメータ、イノベーティブコードブックパラメータおよび合成フィ
ルタスケーリング係数を抽出する信号細分装置、 b)ピッチコードベクトルを生成するためのピッチコードブックパラメータに反応
するピッチコードブック、 c)イノベーティブコードベクトルを生成するためのイノベーティブコードブック
パラメータに反応するイノベーティブコードブック、 d)ピッチコードベクトルと革新コードベクトルを結合し、励起信号を発生するた
めの結合回路、 e)合成フィルタスケーリング係数に関連して励起信号をフィルタにかけ、合成広
帯域信号を発生する合成フィルタおよび合成広帯域信号に反応して合成広帯域信
号のオーバーサンプリングされた信号バージョンを発生するオーバーサンプラを
具備する信号合成装置、 f)広帯域信号の高周波数成分を回復し、高周波数成分をオーバーサンプリングさ
れた信号バージョンに注入してフルスペクトルの合成広帯域信号を発生するため
の前述のような高周波数成分回復装置。
、これは以下のものを具備する。 a)過去において符号化中にダウンサンプリングされた広帯域信号の符号化バージ
ョンを受け取り、符号化された広帯域信号バージョンから、少なくともピッチコ
ードブックパラメータ、イノベーティブコードブックパラメータおよび合成フィ
ルタスケーリング係数を抽出する信号細分装置、 b)ピッチコードベクトルを生成するためのピッチコードブックパラメータに反応
するピッチコードブック、 c)イノベーティブコードベクトルを生成するためのイノベーティブコードブック
パラメータに反応するイノベーティブコードブック、 d)ピッチコードベクトルと革新コードベクトルを結合し、励起信号を発生するた
めの結合回路、 e)合成フィルタスケーリング係数に関連して励起信号をフィルタにかけ、合成広
帯域信号を発生する合成フィルタおよび合成広帯域信号に反応して合成広帯域信
号のオーバーサンプリングされた信号バージョンを発生するオーバーサンプラを
具備する信号合成装置、 f)広帯域信号の高周波数成分を回復し、高周波数成分をオーバーサンプリングさ
れた信号バージョンに注入してフルスペクトルの合成広帯域信号を発生するため
の前述のような高周波数成分回復装置。
【００１２】 好ましい実施例によれば、デコーダはさらに以下のものを具備する。 a)適応およびイノベーティブコードベクトルに反応し、ゲイン調整モジュールに
送るための有声音化係数を計算する、有声音化係数発生器、 b)励起信号に応答し、ゲイン調整モジュールに送るための励起エネルギーを計算
する、エネルギー計算モジュール、 c)合成信号に応答し、ゲイン調整モジュールに送るためのチルト倍数を計算する
、スペクトルチルト計算器。
送るための有声音化係数を計算する、有声音化係数発生器、 b)励起信号に応答し、ゲイン調整モジュールに送るための励起エネルギーを計算
する、エネルギー計算モジュール、 c)合成信号に応答し、ゲイン調整モジュールに送るためのチルト倍数を計算する
、スペクトルチルト計算器。
【００１３】 整形パラメータの第一のサブセットには、有声音化係数、エネルギー倍数、お
よびチルトスケーリング係数、整形パラメータの第二のサブセットには線形予想
係数が、それぞれ含まれる。 デコーダの他の望ましい実施例によれば、 ‐有声音化係数発生器は、以下の関係式を使って、音声化係数rvを計算する。
よびチルトスケーリング係数、整形パラメータの第二のサブセットには線形予想
係数が、それぞれ含まれる。 デコーダの他の望ましい実施例によれば、 ‐有声音化係数発生器は、以下の関係式を使って、音声化係数rvを計算する。
【００１４】 ｒv＝（Ｅv−Ｅc）／（Ｅv＋Ｅc） ただし、Evはゲイン変倍ピッチコードベクトルのエネルギー、Ecはゲイン変倍革
新コードベクトルのエネルギーである。 ‐ゲイン調整ユニットは、以下の関係式を使って、エネルギースケーリング係数
を計算する。
新コードベクトルのエネルギーである。 ‐ゲイン調整ユニットは、以下の関係式を使って、エネルギースケーリング係数
を計算する。
【００１５】
【数１９】
【００１６】 ただし、W'はホワイトノイズシーケンス、u'は励起信号から得られる強調された
励起信号。 ‐スペクトルチルト計算器は、以下のいずれかの関係式を使って、チルトスケー
リング係数gtを計算する。
励起信号。 ‐スペクトルチルト計算器は、以下のいずれかの関係式を使って、チルトスケー
リング係数gtを計算する。
【００１７】
【数２０】
【００１８】 あるいは、
【００１９】
【数２１】
【００２０】 好ましくは、バンドパスフィルタの周波数帯域幅は、5.6kHzから7.2kHzの範囲
とする。 さらに、本発明によれば、合成広帯域信号を発生するデコーダは、 a)過去において符号化中にダウンサンプリングされた広帯域信号の符号化バージ
ョンを受け取り、符号化された広帯域信号バージョンから、少なくともピッチコ
ードブックパラメータ、イノベーティブコードブックパラメータ、合成フィルタ
スケーリング係数を抽出する信号細分装置、 b)ピッチコードブックパラメータに反応して、ピッチコードベクトルを発生する
ピッチコードブック、 c)イノベーティブコードブックパラメータに反応して、イノベーティブコードベ
クトルを発生するイノベーティブコードブック、 d)ピッチコードベクトルとイノベーティブコードベクトルを結合し、励起信号を
発生する結合回路、 e)合成フィルタスケーリング係数に関して励起信号をフィルタにかけ、合成広帯
域信号を発生する合成フィルタおよび合成広帯域信号に反応して合成広帯域信号
のオーバーサンプリングされた信号バージョンを発生するオーバーサンプラを含
む信号合成装置 を具備し、広帯域信号の高周波数成分を回復し、この高周波数成分をオーバーサ
ンプリングされた信号バージョンに注入して、フルスペクトル合成広帯域信号を
発生する、前述のような高周波数成分回復装置を改良点とする。
とする。 さらに、本発明によれば、合成広帯域信号を発生するデコーダは、 a)過去において符号化中にダウンサンプリングされた広帯域信号の符号化バージ
ョンを受け取り、符号化された広帯域信号バージョンから、少なくともピッチコ
ードブックパラメータ、イノベーティブコードブックパラメータ、合成フィルタ
スケーリング係数を抽出する信号細分装置、 b)ピッチコードブックパラメータに反応して、ピッチコードベクトルを発生する
ピッチコードブック、 c)イノベーティブコードブックパラメータに反応して、イノベーティブコードベ
クトルを発生するイノベーティブコードブック、 d)ピッチコードベクトルとイノベーティブコードベクトルを結合し、励起信号を
発生する結合回路、 e)合成フィルタスケーリング係数に関して励起信号をフィルタにかけ、合成広帯
域信号を発生する合成フィルタおよび合成広帯域信号に反応して合成広帯域信号
のオーバーサンプリングされた信号バージョンを発生するオーバーサンプラを含
む信号合成装置 を具備し、広帯域信号の高周波数成分を回復し、この高周波数成分をオーバーサ
ンプリングされた信号バージョンに注入して、フルスペクトル合成広帯域信号を
発生する、前述のような高周波数成分回復装置を改良点とする。
【００２１】 本発明は最終的に、上記デコーダを有するセルラー通信システム、セルラー移
動送信/受信ユニット、セルラーネットワークエレメント、双方向無線通信サブ
システムを含んでいる。 添付図面を参照しながら、本発明の単なる具体例として示す本発明の好ましい
実施形態に関する以下の非限定的な説明を理解することによって、本発明の目的
と利点と他の特徴とがより明確になるだろう。 好ましい実施形態の詳細な説明 当業者に周知であるように、４０１（図４を参照されたい）のようなセルラー
通信システムが、広い地理的区域をＣ個のより小さいセルに分割することによっ
てその広い地理的区域全体にわたって通信サービスを提供する。Ｃ個の小さいセ
ルは、その各セルに無線信号チャネルとオーディオチャネルとデータチャネルと
を提供するべつべつのセルラー基地局４０２1、４０２2、．．．、４０２Cによ
って通信サービスを提供される。
動送信/受信ユニット、セルラーネットワークエレメント、双方向無線通信サブ
システムを含んでいる。 添付図面を参照しながら、本発明の単なる具体例として示す本発明の好ましい
実施形態に関する以下の非限定的な説明を理解することによって、本発明の目的
と利点と他の特徴とがより明確になるだろう。 好ましい実施形態の詳細な説明 当業者に周知であるように、４０１（図４を参照されたい）のようなセルラー
通信システムが、広い地理的区域をＣ個のより小さいセルに分割することによっ
てその広い地理的区域全体にわたって通信サービスを提供する。Ｃ個の小さいセ
ルは、その各セルに無線信号チャネルとオーディオチャネルとデータチャネルと
を提供するべつべつのセルラー基地局４０２1、４０２2、．．．、４０２Cによ
って通信サービスを提供される。
【００２２】 無線信号チャネルは、セルラー基地局４０２のサービスエリア（セル）の限界
内の４０３のような移動無線電話（移動送信機／受信機ユニット）の呼出と、基
地局のセルの内側もしくは外側に位置する他の無線電話４０３に対して、または
、公衆交換電話網（ＰＳＴＮ）４０４のような別のネットワークに対して呼出を
行うために使用される。
内の４０３のような移動無線電話（移動送信機／受信機ユニット）の呼出と、基
地局のセルの内側もしくは外側に位置する他の無線電話４０３に対して、または
、公衆交換電話網（ＰＳＴＮ）４０４のような別のネットワークに対して呼出を
行うために使用される。
【００２３】 無線電話４０３が呼出を行うことに成功するかまたは呼出を受信することに成
功すると、オーディオチャネルまたはデータチャネルが、この無線電話４０３と
、この無線電話４０３が中に位置しているセルに対応するセルラー基地局４０２
との間に確立され、基地局４０２と無線電話４０３との間の通信がオーディオチ
ャネルまたはデータチャネルを通して行われる。さらに、無線電話４０３は、通
話が進行している最中に無線信号チャネルを通して制御情報またはタイミング情
報を受信することもできる。
功すると、オーディオチャネルまたはデータチャネルが、この無線電話４０３と
、この無線電話４０３が中に位置しているセルに対応するセルラー基地局４０２
との間に確立され、基地局４０２と無線電話４０３との間の通信がオーディオチ
ャネルまたはデータチャネルを通して行われる。さらに、無線電話４０３は、通
話が進行している最中に無線信号チャネルを通して制御情報またはタイミング情
報を受信することもできる。
【００２４】 通話が進行している最中に無線電話４０３がセルの外に出て別の隣接セルの中
に入る場合には、無線電話４０３は、その新たなセル基地局４０２の使用可能な
オーディオまたはデータチャネルに通話をハンドオーバーする。通話が進行して
いない時に無線電話４０３がセルの外に出て別の隣接セルの中に入る場合には、
無線電話４０３は、新たなセルの基地局４０２にログインするために無線信号送
信チャネルを通して制御メッセージを送る。このようにして、広い地理的区域全
体にわたっての移動通信が可能である。
に入る場合には、無線電話４０３は、その新たなセル基地局４０２の使用可能な
オーディオまたはデータチャネルに通話をハンドオーバーする。通話が進行して
いない時に無線電話４０３がセルの外に出て別の隣接セルの中に入る場合には、
無線電話４０３は、新たなセルの基地局４０２にログインするために無線信号送
信チャネルを通して制御メッセージを送る。このようにして、広い地理的区域全
体にわたっての移動通信が可能である。
【００２５】 さらに、セルラー通信システム４０１は、例えば無線電話４０３とＰＳＴＮ
４０４との間の通信、または、第１のセル内に位置した無線電話４０３と第２の
セル内に位置した無線電話４０３との間の通信の最中に、セルラー基地局４０２
とＰＳＴＮ ４０４との間の通信を制御するための制御端末装置４０５を含む。 もちろん、１つのセルの基地局４０２とそのセル内に位置した無線電話４０３
との間にオーディオチャネルまたはデータチャネルを確立するためには、双方向
無線通信サブシステムが必要である。図４に非常に単純化して示しているように
、こうした双方向無線通信サブシステムは、一般に、無線電話４０３内に、 音声信号を符号化するエンコーダ４０７と、エンコーダ４０７からの符号化音
声信号を４０９のようなアンテナを通して送信する送信回路４０８とを含む送信
機４０６と、 一般には同一のアンテナ４０９を通して、送信された符号化音声信号を受信す
る受信回路４１１と、受信回路４１１からの受信した符号化音声信号を復号する
デコーダ４１２とを含む受信機４１０ とを含む。
４０４との間の通信、または、第１のセル内に位置した無線電話４０３と第２の
セル内に位置した無線電話４０３との間の通信の最中に、セルラー基地局４０２
とＰＳＴＮ ４０４との間の通信を制御するための制御端末装置４０５を含む。 もちろん、１つのセルの基地局４０２とそのセル内に位置した無線電話４０３
との間にオーディオチャネルまたはデータチャネルを確立するためには、双方向
無線通信サブシステムが必要である。図４に非常に単純化して示しているように
、こうした双方向無線通信サブシステムは、一般に、無線電話４０３内に、 音声信号を符号化するエンコーダ４０７と、エンコーダ４０７からの符号化音
声信号を４０９のようなアンテナを通して送信する送信回路４０８とを含む送信
機４０６と、 一般には同一のアンテナ４０９を通して、送信された符号化音声信号を受信す
る受信回路４１１と、受信回路４１１からの受信した符号化音声信号を復号する
デコーダ４１２とを含む受信機４１０ とを含む。
【００２６】 さらに、無線電話は、エンコーダ４０７とデコーダ４１２とが接続されており
かつこれらからの信号を処理するための他の従来通りの無線電話回路４１３も含
み、この回路４１３は当業者に公知であり、したがって本明細書ではさらに詳細
には説明しない。 さらに、こうした双方向無線通信サブシステムは、一般に、その基地局４０２
内に、 音声信号を符号化するエンコーダ４１５と、エンコーダ４１５からの符号化音
声信号を４１７のようなアンテナを通して送信する送信回路４１６とを含む送信
機４１４と、 同一のアンテナ４０９または別のアンテナ（図示していない）を通して、送信
された符号化音声信号を受信する受信回路４１９と、受信回路４１９からの受信
した符号化音声信号を復号するデコーダ４２０とを含む受信機４１８ とを含む。
かつこれらからの信号を処理するための他の従来通りの無線電話回路４１３も含
み、この回路４１３は当業者に公知であり、したがって本明細書ではさらに詳細
には説明しない。 さらに、こうした双方向無線通信サブシステムは、一般に、その基地局４０２
内に、 音声信号を符号化するエンコーダ４１５と、エンコーダ４１５からの符号化音
声信号を４１７のようなアンテナを通して送信する送信回路４１６とを含む送信
機４１４と、 同一のアンテナ４０９または別のアンテナ（図示していない）を通して、送信
された符号化音声信号を受信する受信回路４１９と、受信回路４１９からの受信
した符号化音声信号を復号するデコーダ４２０とを含む受信機４１８ とを含む。
【００２７】 さらに、基地局４０２は、一般に、制御端末装置４０５と送信機４１４と受信
機４１８の間の通信を制御するための、基地局制御装置４２１とこれに関連した
データベース４２２とを含む。 当業者には周知であるように、双方向無線通信サブシステムにおいて、すなわ
ち、無線電話４０３と基地局４０２との間で、例えば音声といった有声音信号の
ような音響信号を送信するのに必要な帯域幅を縮小するために、音声符号化が必
要とされている。
機４１８の間の通信を制御するための、基地局制御装置４２１とこれに関連した
データベース４２２とを含む。 当業者には周知であるように、双方向無線通信サブシステムにおいて、すなわ
ち、無線電話４０３と基地局４０２との間で、例えば音声といった有声音信号の
ような音響信号を送信するのに必要な帯域幅を縮小するために、音声符号化が必
要とされている。
【００２８】 符号励起線形予測（ＣＥＬＰ）エンコーダのように一般に１３キロビット／秒
以下で動作する（４１５および４０７のような）ＬＰボイスエンコーダは、音声
信号の短期スペクトル包絡線をモデル化するためにＬＰ合成フィルタを使用する
ことが一般的である。一般には１０ミリ秒毎または２０ミリ秒毎にＬＰ情報がデ
コーダ（例えば、４２０、４１２）に伝送され、デコーダ側で抽出される。
以下で動作する（４１５および４０７のような）ＬＰボイスエンコーダは、音声
信号の短期スペクトル包絡線をモデル化するためにＬＰ合成フィルタを使用する
ことが一般的である。一般には１０ミリ秒毎または２０ミリ秒毎にＬＰ情報がデ
コーダ（例えば、４２０、４１２）に伝送され、デコーダ側で抽出される。
【００２９】 本明細書で開示する新規の方法は、ＬＰに基づく別の符号化システムを使用し
てもよい。しかし、ＣＥＬＰタイプの符号化システムを、本発明の方法を非限定
的に例示するための好ましい実施形態で使用する。同様に、こうした方式を、有
声音および音声以外の音響信号と共に使用することも、他のタイプの広帯域信号
と共に使用することも可能である。
てもよい。しかし、ＣＥＬＰタイプの符号化システムを、本発明の方法を非限定
的に例示するための好ましい実施形態で使用する。同様に、こうした方式を、有
声音および音声以外の音響信号と共に使用することも、他のタイプの広帯域信号
と共に使用することも可能である。
【００３０】 図１は、広帯域信号により適切に適合するように改変されたＣＥＬＰタイプの
音声符号化装置１００の略ブロック図を示す。 サンプリングされた入力音声信号１１４が、ブロック１個当たりＬ個のサンプ
ルから成る連続した「フレーム」と呼ばれるブロックに分割される。各フレーム
において、そのフレーム内の音声信号を表す異なったパラメータが計算され、符
号化され、伝送される。一般的に、ＬＰ合成フィルタを表現するＬＰパラメータ
が各フレーム毎に１回計算される。各フレームは、Ｎ個のサンプルから成るより
小さいブロック（長さＮのブロック）にさらに分割され、このブロックでは励起
パラメータ（ピッチおよびイノベーション）が求められる。ＣＥＬＰの文献では
、こうした長さＮのブロックは「サブフレーム」と呼ばれ、このサブフレーム中
のＮ個のサンプル信号は「Ｎ次元ベクトル」と呼ばれている。この好ましい実施
形態では、長さＮは５ミリ秒に相当し、一方、長さＬは２０ミリ秒に相当し、こ
のことは、１個のフレームが４個のサブフレームを含むことを意味する（１６ｋ
ＨｚのサンプリングレートではＮ＝８０であり、１２．８ｋＨｚへのダウンサン
プリング後では、Ｎ＝６４である）。様々なＮ次元ベクトルが符号化手順中に生
じる。図１と図２に現れるベクトルのリストと、伝送されるパラメータのリスト
とを次に示す。 主要なＮ次元ベクトルのリスト ｓ 広帯域信号入力音声ベクトル（ダウンサンプリングと前処理とプリエンフ
ァシスとの後）、 ｓw 重み付けされた音声ベクトル、 ｓo 重み付けされた合成フィルタのゼロ入力応答、 ｓp ダウンサンプリングされ前処理された信号、 オーバサンプリングされた合成音声信号、 ｓ′ デエンファシス前の合成信号、 ｓd デエンファシスされた合成信号、 ｓh デエンファシスおよび後処理後の合成信号、 ｘ ピッチ探索のためのターゲットベクトル、 ｘ′ イノベーション探索のためのターゲットベクトル、 ｈ 重み付けされた合成フィルタインパルス応答、 ｖT 遅延Ｔにおける適応（ピッチ）コードブック、 ｙT フィルタリングされたピッチコードブックベクトル（ｈと畳み込み演算
されたｖT）、 ｃk 索引ｋにおけるイノベーティブコードベクトル（イノベーションコード
ブックからのｋ番目のエントリ）、 ｃf 強調されたスケーリング済みイノベーションコードベクトル、 ｕ 励起信号（スケーリングされたイノベーションコードベクトルおよびピッ
チコードベクトル）、 ｕ′ 強調された励起、 ｚ 帯域通過ノイズシーケンス、 ｗ′ ホワイトノイズシーケンス、 ｗ スケーリングされたノイズシーケンス。 伝送されるパラメータのリスト ＳＴＰ 短期予測パラメータ（Ａ（ｚ）を定義する）、 Ｔ ピッチ遅れ（すなわち、ピッチコードブック索引）、 ｂ ピッチゲイン（すなわち、ピッチコードブックゲイン）、 ｊ ピッチコードベクトルで使用されるローパスフィルタの索引、 ｋ コードベクトル索引（イノベーションコードブックエントリ）、 ｇ イノベーションコードブックゲイン。
音声符号化装置１００の略ブロック図を示す。 サンプリングされた入力音声信号１１４が、ブロック１個当たりＬ個のサンプ
ルから成る連続した「フレーム」と呼ばれるブロックに分割される。各フレーム
において、そのフレーム内の音声信号を表す異なったパラメータが計算され、符
号化され、伝送される。一般的に、ＬＰ合成フィルタを表現するＬＰパラメータ
が各フレーム毎に１回計算される。各フレームは、Ｎ個のサンプルから成るより
小さいブロック（長さＮのブロック）にさらに分割され、このブロックでは励起
パラメータ（ピッチおよびイノベーション）が求められる。ＣＥＬＰの文献では
、こうした長さＮのブロックは「サブフレーム」と呼ばれ、このサブフレーム中
のＮ個のサンプル信号は「Ｎ次元ベクトル」と呼ばれている。この好ましい実施
形態では、長さＮは５ミリ秒に相当し、一方、長さＬは２０ミリ秒に相当し、こ
のことは、１個のフレームが４個のサブフレームを含むことを意味する（１６ｋ
ＨｚのサンプリングレートではＮ＝８０であり、１２．８ｋＨｚへのダウンサン
プリング後では、Ｎ＝６４である）。様々なＮ次元ベクトルが符号化手順中に生
じる。図１と図２に現れるベクトルのリストと、伝送されるパラメータのリスト
とを次に示す。 主要なＮ次元ベクトルのリスト ｓ 広帯域信号入力音声ベクトル（ダウンサンプリングと前処理とプリエンフ
ァシスとの後）、 ｓw 重み付けされた音声ベクトル、 ｓo 重み付けされた合成フィルタのゼロ入力応答、 ｓp ダウンサンプリングされ前処理された信号、 オーバサンプリングされた合成音声信号、 ｓ′ デエンファシス前の合成信号、 ｓd デエンファシスされた合成信号、 ｓh デエンファシスおよび後処理後の合成信号、 ｘ ピッチ探索のためのターゲットベクトル、 ｘ′ イノベーション探索のためのターゲットベクトル、 ｈ 重み付けされた合成フィルタインパルス応答、 ｖT 遅延Ｔにおける適応（ピッチ）コードブック、 ｙT フィルタリングされたピッチコードブックベクトル（ｈと畳み込み演算
されたｖT）、 ｃk 索引ｋにおけるイノベーティブコードベクトル（イノベーションコード
ブックからのｋ番目のエントリ）、 ｃf 強調されたスケーリング済みイノベーションコードベクトル、 ｕ 励起信号（スケーリングされたイノベーションコードベクトルおよびピッ
チコードベクトル）、 ｕ′ 強調された励起、 ｚ 帯域通過ノイズシーケンス、 ｗ′ ホワイトノイズシーケンス、 ｗ スケーリングされたノイズシーケンス。 伝送されるパラメータのリスト ＳＴＰ 短期予測パラメータ（Ａ（ｚ）を定義する）、 Ｔ ピッチ遅れ（すなわち、ピッチコードブック索引）、 ｂ ピッチゲイン（すなわち、ピッチコードブックゲイン）、 ｊ ピッチコードベクトルで使用されるローパスフィルタの索引、 ｋ コードベクトル索引（イノベーションコードブックエントリ）、 ｇ イノベーションコードブックゲイン。
【００３１】 この好ましい実施形態では、ＳＴＰパラメータはフレーム１個当たり１回伝送
され、その他のパラメータはフレーム１個当たり４回（すなわち各サブフレーム
毎に１回）伝送される。 エンコーダ側 サンプリングされた音声信号を、１０１から１１１の番号が付いた１１個のモ
ジュールに分けた図１の符号化装置１００によって各ブロック単位で符号化する
。
され、その他のパラメータはフレーム１個当たり４回（すなわち各サブフレーム
毎に１回）伝送される。 エンコーダ側 サンプリングされた音声信号を、１０１から１１１の番号が付いた１１個のモ
ジュールに分けた図１の符号化装置１００によって各ブロック単位で符号化する
。
【００３２】 入力音声を、フレームと呼ばれる上述のＬ個のサンプルから成るブロックの形
に処理する。 図１を参照すると、サンプリングされた入力音声信号１１４をダウンサンプリ
ングモジュール１０１においてダウンサンプリングする。例えば、当業者に周知
の方法を使用して、この信号を１６ｋＨｚから１２．８ｋＨｚにダウンサンプリ
ングする。もちろん、別の周波数へのダウンサンプリングも想定可能である。ダ
ウンサンプリングは、より小さい周波数帯域幅が符号化されるので、符号化効率
を向上させる。さらに、これは、１フレーム中のサンプルの数が減少させられる
ので、アルゴリズムの複雑性を低減させる。ビットレートを１６キロビット／秒
未満に低下させる時には、ダウンサンプリングの使用が重要になるが、１６キロ
ビット／秒を越える場合にはダウンサンプリングは不可欠ではない。
に処理する。 図１を参照すると、サンプリングされた入力音声信号１１４をダウンサンプリ
ングモジュール１０１においてダウンサンプリングする。例えば、当業者に周知
の方法を使用して、この信号を１６ｋＨｚから１２．８ｋＨｚにダウンサンプリ
ングする。もちろん、別の周波数へのダウンサンプリングも想定可能である。ダ
ウンサンプリングは、より小さい周波数帯域幅が符号化されるので、符号化効率
を向上させる。さらに、これは、１フレーム中のサンプルの数が減少させられる
ので、アルゴリズムの複雑性を低減させる。ビットレートを１６キロビット／秒
未満に低下させる時には、ダウンサンプリングの使用が重要になるが、１６キロ
ビット／秒を越える場合にはダウンサンプリングは不可欠ではない。
【００３３】 ダウンサンプリング後に、２０ミリ秒あたり３２０サンプルフレームが２４５
サンプルフレームに縮小される（ダウンサンプリング率は４／５である）。 その次に、入力フレームを随意採用の前処理ブロック１０２に送る。前処理ブ
ロック１０２は、５０Ｈｚのカットオフ周波数を有するハイパスフィルタから成
ってもよい。ハイパスフィルタ１０２は、５０Ｈｚ未満の不要な音響成分を除去
する。
サンプルフレームに縮小される（ダウンサンプリング率は４／５である）。 その次に、入力フレームを随意採用の前処理ブロック１０２に送る。前処理ブ
ロック１０２は、５０Ｈｚのカットオフ周波数を有するハイパスフィルタから成
ってもよい。ハイパスフィルタ１０２は、５０Ｈｚ未満の不要な音響成分を除去
する。
【００３４】 ダウンサンプリングされ前処理された信号を、ｓp（ｎ）、ｎ＝０，１，２，
．．．、Ｌ−１で表し、ここでＬはフレームの長さである（１２．８ｋＨｚのサ
ンプリング周波数では２５６）。プリエンファシスフィルタ１０３の好ましい具
体例では、信号ｓp（ｎ）は、次の伝達関数を有するフィルタを使用してプリエ
ンファシスされる。
．．．、Ｌ−１で表し、ここでＬはフレームの長さである（１２．８ｋＨｚのサ
ンプリング周波数では２５６）。プリエンファシスフィルタ１０３の好ましい具
体例では、信号ｓp（ｎ）は、次の伝達関数を有するフィルタを使用してプリエ
ンファシスされる。
【００３５】 Ｐ（ｚ）＝１−μｚ-1 ここでμは、０から１の値を有するプリエンファシス係数である（典型的な値は
μ＝０．７である）。より高次のフィルタを使用してもよい。より効率的な固定
小数点処理系を得るために、ハイパスフィルタ１０２とプリエンファシスフィル
タ１０３とを互いに交換することが可能であることを指摘しておかなければなら
ない。
μ＝０．７である）。より高次のフィルタを使用してもよい。より効率的な固定
小数点処理系を得るために、ハイパスフィルタ１０２とプリエンファシスフィル
タ１０３とを互いに交換することが可能であることを指摘しておかなければなら
ない。
【００３６】 プリエンファシスフィルタ１０３の機能は、入力信号の高周波数成分を強調す
ることである。さらに、このプリエンファシスフィルタ１０３は入力音声信号の
ダイナミックレンジを縮小し、このことが入力音声信号を固定小数点処理系によ
り一層適したものにする。プリエンファシスを行わない場合には、固定小数点を
使用する単精度演算の形でのＬＰ分析は実行が困難である。
ることである。さらに、このプリエンファシスフィルタ１０３は入力音声信号の
ダイナミックレンジを縮小し、このことが入力音声信号を固定小数点処理系によ
り一層適したものにする。プリエンファシスを行わない場合には、固定小数点を
使用する単精度演算の形でのＬＰ分析は実行が困難である。
【００３７】 プリエンファシスはさらに、量子化誤差の適正な包括的な聴覚重み付けを実現
する上で重要な役割を果たし、音質の改善に寄与する。これについては、さらに
詳細に後述する。 プリエンファシスフィルタ１０３の出力をｓ（ｎ）で表す。この信号は、計算
器モジュール１０４でＬＰ分析を行うために使用される。ＬＰ分析は当業者に周
知の方法である。この好ましい実施形態では、自己相関アプローチを使用する。
この自己相関アプローチでは、最初に、（約３０−４０ミリ秒の長さを有するこ
とが一般的である）ハミング窓を使用して信号ｓ（ｎ）をウィンドウ処理する。
このウィンドウ処理された信号から自己相関を計算し、ＬＰフィルタ係数ａiを
計算するためにレヴィンソン−ダービンの再帰計算を使用し、ここでｉ＝１，．
．．，ｐであり、ｐはＬＰ次数であり、広帯域符号化の場合には１６であること
が一般的である。パラメータａiは、ＬＰフィルタの伝達関数の係数であり、次
の関係式で示される。
する上で重要な役割を果たし、音質の改善に寄与する。これについては、さらに
詳細に後述する。 プリエンファシスフィルタ１０３の出力をｓ（ｎ）で表す。この信号は、計算
器モジュール１０４でＬＰ分析を行うために使用される。ＬＰ分析は当業者に周
知の方法である。この好ましい実施形態では、自己相関アプローチを使用する。
この自己相関アプローチでは、最初に、（約３０−４０ミリ秒の長さを有するこ
とが一般的である）ハミング窓を使用して信号ｓ（ｎ）をウィンドウ処理する。
このウィンドウ処理された信号から自己相関を計算し、ＬＰフィルタ係数ａiを
計算するためにレヴィンソン−ダービンの再帰計算を使用し、ここでｉ＝１，．
．．，ｐであり、ｐはＬＰ次数であり、広帯域符号化の場合には１６であること
が一般的である。パラメータａiは、ＬＰフィルタの伝達関数の係数であり、次
の関係式で示される。
【００３８】
【数２２】
【００３９】 ＬＰ分析を計算器モジュール１０４で行い、この計算器モジュール１０４はさ
らに、ＬＰフィルタ係数の量子化と補間も行う。最初に、ＬＰフィルタ係数を、
量子化と補間により適している別の同等のドメインに変換する。線スペクトル対
（ＬＳＰ）ドメインとイミタンス（ｉｍｍｉｔａｎｃｅ）スペクトル対（ＩＳＰ
）ドメインとが、量子化と補間を効率的に行うことができる２つのドメインであ
る。１６個のＬＰフィルタ係数ａiを、分割量子化または多段量子化またはこれ
らの組合せを使用して約３０ビットから５０ビットに量子化することが可能であ
る。補間の目的は、各フレーム毎に１回ずつＬＰフィルタ係数を伝送しつつ各サ
ブフレーム毎にＬＰフィルタ係数を更新することを可能にすることであり、この
ことがビットレートを増加させることなしにエンコーダの性能を向上させる。Ｌ
Ｐフィルタ係数の量子化と補間は、他の点では当業者に周知であると考えられ、
したがって本明細書ではさらに詳細には説明しない。
らに、ＬＰフィルタ係数の量子化と補間も行う。最初に、ＬＰフィルタ係数を、
量子化と補間により適している別の同等のドメインに変換する。線スペクトル対
（ＬＳＰ）ドメインとイミタンス（ｉｍｍｉｔａｎｃｅ）スペクトル対（ＩＳＰ
）ドメインとが、量子化と補間を効率的に行うことができる２つのドメインであ
る。１６個のＬＰフィルタ係数ａiを、分割量子化または多段量子化またはこれ
らの組合せを使用して約３０ビットから５０ビットに量子化することが可能であ
る。補間の目的は、各フレーム毎に１回ずつＬＰフィルタ係数を伝送しつつ各サ
ブフレーム毎にＬＰフィルタ係数を更新することを可能にすることであり、この
ことがビットレートを増加させることなしにエンコーダの性能を向上させる。Ｌ
Ｐフィルタ係数の量子化と補間は、他の点では当業者に周知であると考えられ、
したがって本明細書ではさらに詳細には説明しない。
【００４０】
【数２３】
【００４１】 聴覚重み付け 「合成による分析」エンコーダでは、聴覚的に重み付けされたドメインにおい
て入力音声と合成音声の間の平均２乗誤差を最小化することによって、最適のピ
ッチおよびイノベーションパラメータを探索する。これは、重み付けされた入力
音声と重み付けされた合成音声との間の誤差を最小化することと同等である。
て入力音声と合成音声の間の平均２乗誤差を最小化することによって、最適のピ
ッチおよびイノベーションパラメータを探索する。これは、重み付けされた入力
音声と重み付けされた合成音声との間の誤差を最小化することと同等である。
【００４２】 重み付けされた信号ｓw（ｎ）を、聴覚重み付けフィルタ１０５で計算する。
従来通りに、重み付けされた信号ｓw（ｎ）を、次式の伝達関数Ｗ（ｚ）を有す
る重み付けフィルタによって計算する。 Ｗ（ｚ）＝Ａ（ｚ／γ1）／Ａ（ｚ／γ2）ここで０＜γ2＜γ1≦１ 当業者には周知であるように、従来技術の「合成による分析」（ＡｂＳ）エンコ
ーダでは、聴覚重み付けフィルタ１０５の伝達関数の逆関数である伝達関数Ｗ-1 （ｚ）によって量子化誤差が重み付けされるということが分析によって示されて
いる。この結果は、Ｂ．Ｓ．ＡｔａｌおよびＭ．Ｒ．Ｓｃｈｒｏｅｄｅｒ，“Ｐ
ｒｅｄｉｃｔｉｖｅ ｃｏｄｉｎｇ ｏｆ ｓｐｅｅｃｈ ａｎｄ ｓｕｂｊｅ
ｃｔｉｖｅ ｅｒｒｏｒ ｃｒｉｔｅｒｉａ”，ＩＥＥＥ Ｔｒａｎｓａｃｔｉ
ｏｎ ＡＳＳＰ，ｖｏｌ．２７，ｎｏ．３，ｐｐ．２４７−２５４，Ｊｕｎｅ
１９７９に詳細に説明されている。伝達関数Ｗ-1（ｚ）は入力音声信号のフォル
マント構造の一部分を示す。したがって、量子化誤差がフォルマント領域内によ
り大きいエネルギーを有し、それによってこのフォルマント領域内に存在する強
い信号エネルギーによって量子化誤差がマスキングされるように量子化誤差を整
形することによって、人間の耳のマスキング特性が利用される。重み付けの量を
係数γ1、γ2で制御する。
従来通りに、重み付けされた信号ｓw（ｎ）を、次式の伝達関数Ｗ（ｚ）を有す
る重み付けフィルタによって計算する。 Ｗ（ｚ）＝Ａ（ｚ／γ1）／Ａ（ｚ／γ2）ここで０＜γ2＜γ1≦１ 当業者には周知であるように、従来技術の「合成による分析」（ＡｂＳ）エンコ
ーダでは、聴覚重み付けフィルタ１０５の伝達関数の逆関数である伝達関数Ｗ-1 （ｚ）によって量子化誤差が重み付けされるということが分析によって示されて
いる。この結果は、Ｂ．Ｓ．ＡｔａｌおよびＭ．Ｒ．Ｓｃｈｒｏｅｄｅｒ，“Ｐ
ｒｅｄｉｃｔｉｖｅ ｃｏｄｉｎｇ ｏｆ ｓｐｅｅｃｈ ａｎｄ ｓｕｂｊｅ
ｃｔｉｖｅ ｅｒｒｏｒ ｃｒｉｔｅｒｉａ”，ＩＥＥＥ Ｔｒａｎｓａｃｔｉ
ｏｎ ＡＳＳＰ，ｖｏｌ．２７，ｎｏ．３，ｐｐ．２４７−２５４，Ｊｕｎｅ
１９７９に詳細に説明されている。伝達関数Ｗ-1（ｚ）は入力音声信号のフォル
マント構造の一部分を示す。したがって、量子化誤差がフォルマント領域内によ
り大きいエネルギーを有し、それによってこのフォルマント領域内に存在する強
い信号エネルギーによって量子化誤差がマスキングされるように量子化誤差を整
形することによって、人間の耳のマスキング特性が利用される。重み付けの量を
係数γ1、γ2で制御する。
【００４３】 上述の従来の聴覚重み付けフィルタ１０５は、電話帯域信号には十分に有効に
機能する。しかし、この従来の聴覚重み付けフィルタ１０５が広帯域信号の効率
的な聴覚重み付けには適していないことが明らかになった。さらに、従来の聴覚
重み付けフィルタ１０５がフォルマント構造とそれに必要なスペクトル傾斜とを
同時にモデル化する上で固有の制限を有することも明らかになった。スペクトル
傾斜は、広帯域信号においては、低周波数と高周波数の間の広いダイナミックレ
ンジのためにより一層顕著である。従来技術は、広帯域入力信号の傾斜およびフ
ォルマント重み付けを制御するために、傾斜フィルタをＷ（ｚ）に加えることを
提案している。
機能する。しかし、この従来の聴覚重み付けフィルタ１０５が広帯域信号の効率
的な聴覚重み付けには適していないことが明らかになった。さらに、従来の聴覚
重み付けフィルタ１０５がフォルマント構造とそれに必要なスペクトル傾斜とを
同時にモデル化する上で固有の制限を有することも明らかになった。スペクトル
傾斜は、広帯域信号においては、低周波数と高周波数の間の広いダイナミックレ
ンジのためにより一層顕著である。従来技術は、広帯域入力信号の傾斜およびフ
ォルマント重み付けを制御するために、傾斜フィルタをＷ（ｚ）に加えることを
提案している。
【００４４】 この問題に対する新規の解決策は、本発明によれば、プリエンファシスフィル
タ１０３を入力に導入することと、プリエンファシスされた音声ｓ（ｎ）に基づ
いてＬＰフィルタＡ（ｚ）を計算することと、フィルタＷ（ｚ）の分母を固定す
ることによって改変されたフィルタＷ（ｚ）を使用することである。 ＬＰフィルタＡ（ｚ）を得るために、プリエンファシスされた信号ｓ（ｎ）に
対してモジュール１０４においてＬＰ分析を行う。さらに、固定された分母を有
する新たな聴覚重み付けフィルタ１０５を使用する。聴覚重み付けフィルタ１０
４のための伝達関数の一例を次の関係式で示す。
タ１０３を入力に導入することと、プリエンファシスされた音声ｓ（ｎ）に基づ
いてＬＰフィルタＡ（ｚ）を計算することと、フィルタＷ（ｚ）の分母を固定す
ることによって改変されたフィルタＷ（ｚ）を使用することである。 ＬＰフィルタＡ（ｚ）を得るために、プリエンファシスされた信号ｓ（ｎ）に
対してモジュール１０４においてＬＰ分析を行う。さらに、固定された分母を有
する新たな聴覚重み付けフィルタ１０５を使用する。聴覚重み付けフィルタ１０
４のための伝達関数の一例を次の関係式で示す。
【００４５】 Ｗ（ｚ）＝Ａ（ｚ／γ1）／（１−γ2ｚ-1）ここで０＜γ2＜γ1≦１ より高い次数を分母で使用することが可能である。この構造が、フォルマント重
み付けを傾斜から実質的に切り離す。 Ａ（ｚ）はプリエンファシスされた音声信号ｓ（ｎ）に基づいて計算されるの
で、フィルタの傾斜１／Ａ（ｚ／γ1）は、Ａ（ｚ）がオリジナルの音声に基づ
いて計算される場合よりは顕著ではないということに留意されたい。次の伝達関
数を有するフィルタを使用して、デコーダ側でデエンファシスが行われるので、 Ｐ-1（ｚ）＝１／（１−μｚ-1）1 量子化誤差のスペクトルは、伝達関数Ｗ-1（ｚ）Ｐ-1（ｚ）を有するフィルタに
よって整形される。通常はそうであるように、γ2がμに等しく設定されている
時には、量子化誤差のスペクトルは、伝達関数が１／Ａ（ｚ／γ1）であるフィ
ルタによって整形され、Ａ（ｚ）はプリエンファシスされた音声信号に基づいて
計算される。プリエンファシスと改変された重み付けフィルタリングとの組合せ
によって誤差の整形を実現するこの構造は、固定小数点アルゴリズムの実現が容
易であるという利点に加えて、広帯域信号の符号化に関して非常に効率的である
ということが、主観的な聴取によって明らかになった。 ピッチ分析 ピッチ分析を簡略化するために、重み付けされた音声信号ｓw（ｎ）を使用し
て、開ループピッチ探索モジュール１０６において開ループピッチ遅れＴOLを最
初に推定する。その次に、サブフレーム単位で閉ループピッチ探索モジュール１
０７において行われる閉ループピッチ分析を、開ループピッチ遅れＴOLの付近に
制限し、このことがＬＴＰパラメータＴ、ｂ（ピッチ遅れとピッチゲイン）の探
索の複雑性を著しく低減させる。通常は、当業者に周知の方法を使用して、開ル
ープピッチ分析を１０ミリ秒（２個のサブフレーム）毎に１回ずつモジュール１
０６で行う。
み付けを傾斜から実質的に切り離す。 Ａ（ｚ）はプリエンファシスされた音声信号ｓ（ｎ）に基づいて計算されるの
で、フィルタの傾斜１／Ａ（ｚ／γ1）は、Ａ（ｚ）がオリジナルの音声に基づ
いて計算される場合よりは顕著ではないということに留意されたい。次の伝達関
数を有するフィルタを使用して、デコーダ側でデエンファシスが行われるので、 Ｐ-1（ｚ）＝１／（１−μｚ-1）1 量子化誤差のスペクトルは、伝達関数Ｗ-1（ｚ）Ｐ-1（ｚ）を有するフィルタに
よって整形される。通常はそうであるように、γ2がμに等しく設定されている
時には、量子化誤差のスペクトルは、伝達関数が１／Ａ（ｚ／γ1）であるフィ
ルタによって整形され、Ａ（ｚ）はプリエンファシスされた音声信号に基づいて
計算される。プリエンファシスと改変された重み付けフィルタリングとの組合せ
によって誤差の整形を実現するこの構造は、固定小数点アルゴリズムの実現が容
易であるという利点に加えて、広帯域信号の符号化に関して非常に効率的である
ということが、主観的な聴取によって明らかになった。 ピッチ分析 ピッチ分析を簡略化するために、重み付けされた音声信号ｓw（ｎ）を使用し
て、開ループピッチ探索モジュール１０６において開ループピッチ遅れＴOLを最
初に推定する。その次に、サブフレーム単位で閉ループピッチ探索モジュール１
０７において行われる閉ループピッチ分析を、開ループピッチ遅れＴOLの付近に
制限し、このことがＬＴＰパラメータＴ、ｂ（ピッチ遅れとピッチゲイン）の探
索の複雑性を著しく低減させる。通常は、当業者に周知の方法を使用して、開ル
ープピッチ分析を１０ミリ秒（２個のサブフレーム）毎に１回ずつモジュール１
０６で行う。
【００４６】
【数２４】
【００４７】 閉ループピッチ（すなわちピッチコードブック）パラメータｂ、Ｔ、ｊを閉ル
ープピッチ探索モジュール１０７において計算し、この閉ループピッチ探索モジ
ュール１０７は、入力としてターゲットベクトルｘとインパルス応答ベクトルｈ
と開ループピッチ遅れＴOLとを使用する。従来においては、ピッチ予測は、次の
伝達関数を有するピッチフィルタによって表現されており、 １／（１−ｂｚ-T） ここでｂはピッチゲインであり、Ｔはピッチ遅延すなわち遅れである。この場合
に、励起信号ｕ（ｎ）に対するピッチの寄与はｂｕ（ｎ−Ｔ）によって与えられ
、この場合に全励起が、 ｕ（ｎ）＝ｂｕ（ｎ−Ｔ）＋ｇｃk（ｎ） で与えられ、ここでｇはイノベーティブコードブックゲインであり、ｃk（ｎ）
は索引ｋにおけるイノベーティブコードベクトルである。
ープピッチ探索モジュール１０７において計算し、この閉ループピッチ探索モジ
ュール１０７は、入力としてターゲットベクトルｘとインパルス応答ベクトルｈ
と開ループピッチ遅れＴOLとを使用する。従来においては、ピッチ予測は、次の
伝達関数を有するピッチフィルタによって表現されており、 １／（１−ｂｚ-T） ここでｂはピッチゲインであり、Ｔはピッチ遅延すなわち遅れである。この場合
に、励起信号ｕ（ｎ）に対するピッチの寄与はｂｕ（ｎ−Ｔ）によって与えられ
、この場合に全励起が、 ｕ（ｎ）＝ｂｕ（ｎ−Ｔ）＋ｇｃk（ｎ） で与えられ、ここでｇはイノベーティブコードブックゲインであり、ｃk（ｎ）
は索引ｋにおけるイノベーティブコードベクトルである。
【００４８】 ピッチ遅れＴがサブフレーム長さＮよりも短い場合に、この表現は制限を有す
る。別の表現では、ピッチ寄与を、直前の励起信号を含むピッチコードブックと
見なすことが可能である。一般的に、ピッチコードブック中の各ベクトルは先行
のベクトルの（１つのサンプルを捨てて新たなサンプルを加えた）「１つ分ずれ
た」変型である。ピッチ遅れＴ＞Ｎである場合には、ピッチコードブックはフィ
ルタ構造（１／（１−ｂｚ-1）と同等であり、ピッチ遅れＴにおけるピッチコー
ドブックベクトルｖT（ｎ）は次式で与えられる。
る。別の表現では、ピッチ寄与を、直前の励起信号を含むピッチコードブックと
見なすことが可能である。一般的に、ピッチコードブック中の各ベクトルは先行
のベクトルの（１つのサンプルを捨てて新たなサンプルを加えた）「１つ分ずれ
た」変型である。ピッチ遅れＴ＞Ｎである場合には、ピッチコードブックはフィ
ルタ構造（１／（１−ｂｚ-1）と同等であり、ピッチ遅れＴにおけるピッチコー
ドブックベクトルｖT（ｎ）は次式で与えられる。
【００４９】 ＶT（ｎ）＝ｕ（ｎ−Ｔ）， ｎ＝０,...，Ｎ−１． Ｎより短いピッチ遅れＴの場合には、ベクトルｖT（ｎ）は、そのベクトルが完
成するまで、直前の励起からの使用可能なサンプルを反復することによって構築
される（これはフィルタ構造と同等ではない）。 最近のエンコーダでは、より高いピッチ分解能が使用され、このことは有声音
音響セグメントの品質を著しく向上させる。これは、多相補間フィルタを使用し
て直前の励起信号をオーバサンプリングすることによって行われる。この場合に
は、ベクトルｖT（ｎ）は、一般的に、直前の励起の補間変型に相当し、ピッチ
遅れＴは非整数の遅延（例えば、５０．２５）である。
成するまで、直前の励起からの使用可能なサンプルを反復することによって構築
される（これはフィルタ構造と同等ではない）。 最近のエンコーダでは、より高いピッチ分解能が使用され、このことは有声音
音響セグメントの品質を著しく向上させる。これは、多相補間フィルタを使用し
て直前の励起信号をオーバサンプリングすることによって行われる。この場合に
は、ベクトルｖT（ｎ）は、一般的に、直前の励起の補間変型に相当し、ピッチ
遅れＴは非整数の遅延（例えば、５０．２５）である。
【００５０】 ピッチ探索は、ターゲットベクトルｘとスケーリングされたフィルタリング済
みの直前の励起との間の平均２乗重み付け誤差Ｅを最小化する最適のピッチ遅れ
Ｔとゲインｂとを発見することから成る。誤差Ｅは次のように表現され、 Ｅ＝‖ｘ−ｂｙT‖2 ここでｙTはピッチ遅れＴにおけるフィルタリングされたピッチコードブックベ
クトルであり、
みの直前の励起との間の平均２乗重み付け誤差Ｅを最小化する最適のピッチ遅れ
Ｔとゲインｂとを発見することから成る。誤差Ｅは次のように表現され、 Ｅ＝‖ｘ−ｂｙT‖2 ここでｙTはピッチ遅れＴにおけるフィルタリングされたピッチコードブックベ
クトルであり、
【００５１】
【数２５】
【００５２】 である。 探索基準
【００５３】
【数２６】
【００５４】 ここでｔはベクトル転置を表す。 を最大化することにより誤差Ｅを最小化することができる。 本発明のこの好ましい実施形態では、１／３のサブサンプルピッチ分解能が使
用され、ピッチ（ピッチコードブック）探索が３つの段階によって構成されてい
る。
用され、ピッチ（ピッチコードブック）探索が３つの段階によって構成されてい
る。
【００５５】 第１の段階では、開ループピッチ遅れＴOLが、重み付けされた音声信号ｓw（
ｎ）に応答して開ループピッチ探索モジュール１０６で推定される。上述の説明
で示したように、この開ループピッチ分析は、当業者に周知の方法を使用して１
０ミリ秒（２つのサブフレーム）毎に１回ずつ行われるのが一般的である。 第２の段階では、探索基準Ｃが、推定された開ループピッチ遅れＴOL（一般に
±５）に近い整数ピッチ遅れに関して、閉ループピッチ探索モジュール１０７で
探索され、このことが探索手順を著しく単純化する。各ピッチ遅れ毎に畳み込み
を計算する必要なしに、フィルタリングされたコードベクトルｙTを更新するた
めに、単純な手順を使用する。
ｎ）に応答して開ループピッチ探索モジュール１０６で推定される。上述の説明
で示したように、この開ループピッチ分析は、当業者に周知の方法を使用して１
０ミリ秒（２つのサブフレーム）毎に１回ずつ行われるのが一般的である。 第２の段階では、探索基準Ｃが、推定された開ループピッチ遅れＴOL（一般に
±５）に近い整数ピッチ遅れに関して、閉ループピッチ探索モジュール１０７で
探索され、このことが探索手順を著しく単純化する。各ピッチ遅れ毎に畳み込み
を計算する必要なしに、フィルタリングされたコードベクトルｙTを更新するた
めに、単純な手順を使用する。
【００５６】 最適の整数ピッチ遅れを第２の段階で発見すると、探索の第３の段階（モジュ
ール１０７）においてその最適の整数ピッチ遅れの付近の端数がテストされる。 ピッチ予測器が、ピッチ遅れＴ＞Ｎの場合の妥当な想定である形式１／（１−
ｂｚ-1）のフィルタによって表現される時には、ピッチフィルタのスペクトルが
、周波数範囲全体にわたって高調波構造を示し、この高調波周波数は１／Ｔに関
係している。広帯域信号の場合には、広帯域信号における高調波構造がその拡張
されたスペクトルの全体を含むわけではないので、この高調波構造はあまり効率
的ではない。この高調波構造は、音声セグメントに応じて特定の周波数までにだ
け存在するにすぎない。したがって、広帯域音声の有声音セグメントにおけるピ
ッチ寄与の効率的な表現を得るためには、ピッチ予測フィルタは、広帯域スペク
トル全体にわたって周期性の量を変化させるという柔軟性を有する必要がある。
ール１０７）においてその最適の整数ピッチ遅れの付近の端数がテストされる。 ピッチ予測器が、ピッチ遅れＴ＞Ｎの場合の妥当な想定である形式１／（１−
ｂｚ-1）のフィルタによって表現される時には、ピッチフィルタのスペクトルが
、周波数範囲全体にわたって高調波構造を示し、この高調波周波数は１／Ｔに関
係している。広帯域信号の場合には、広帯域信号における高調波構造がその拡張
されたスペクトルの全体を含むわけではないので、この高調波構造はあまり効率
的ではない。この高調波構造は、音声セグメントに応じて特定の周波数までにだ
け存在するにすぎない。したがって、広帯域音声の有声音セグメントにおけるピ
ッチ寄与の効率的な表現を得るためには、ピッチ予測フィルタは、広帯域スペク
トル全体にわたって周期性の量を変化させるという柔軟性を有する必要がある。
【００５７】 広帯域信号の音声スペクトルの高調波構造の効率的なモデリングを行う新たな
方法を本明細書で開示し、この方法では、幾つかの形態のローパスフィルタが直
前の励起に適用され、より高い予測ゲインを有するローパスフィルタが選択され
る。 サブサンプルピッチ分解能を使用する時には、ローパスフィルタを、より高い
ピッチ分解能を得るために使用される補間フィルタの中に組み込むことが可能で
ある。この場合には、選択された整数ピッチ遅れの付近の端数をテストするピッ
チ探索の第３の段階を、互いに異なったローパス特性を有する幾つかの補間フィ
ルタに対して繰り返し、探索基準Ｃを最小にする端数とフィルタ索引とを選択す
る。
方法を本明細書で開示し、この方法では、幾つかの形態のローパスフィルタが直
前の励起に適用され、より高い予測ゲインを有するローパスフィルタが選択され
る。 サブサンプルピッチ分解能を使用する時には、ローパスフィルタを、より高い
ピッチ分解能を得るために使用される補間フィルタの中に組み込むことが可能で
ある。この場合には、選択された整数ピッチ遅れの付近の端数をテストするピッ
チ探索の第３の段階を、互いに異なったローパス特性を有する幾つかの補間フィ
ルタに対して繰り返し、探索基準Ｃを最小にする端数とフィルタ索引とを選択す
る。
【００５８】 より単純なアプローチは、上述の３つの段階での探索を行って、特定の周波数
応答を有する１つだけの補間フィルタを使用して最適の端数ピッチ遅れを求め、
異なった予め決められたローパスフィルタを選択されたピッチコードブックベク
トルｖTに適用することによって最適のローパスフィルタ形状を最終的に選択し
、ピッチ予測誤差を最小にするローパスフィルタを選択することである。このア
プローチを詳細に後述する。
応答を有する１つだけの補間フィルタを使用して最適の端数ピッチ遅れを求め、
異なった予め決められたローパスフィルタを選択されたピッチコードブックベク
トルｖTに適用することによって最適のローパスフィルタ形状を最終的に選択し
、ピッチ予測誤差を最小にするローパスフィルタを選択することである。このア
プローチを詳細に後述する。
【００５９】 図３は、この提案のアプローチの好ましい具体例の略ブロック図を示す。 記憶装置モジュール３０３では、直前の励起信号ｕ（ｎ）、ｎ＜０を記憶する
。ピッチコードブック探索モジュール３０１が、ターゲットベクトルｘと、開ル
ープピッチ遅れＴOLと、記憶装置モジュール３０３からの直前の励起信号ｕ（ｎ
）、ｎ＜０とに対して応答し、上述の探索基準Ｃを最小にするピッチコードブッ
ク（ピッチコードブック）検索を行う。モジュール３０１で行った探索の結果か
ら、モジュール３０２が最適のピッチコードブックベクトルｖTを生成する。サ
ブサンプルピッチ分解能（端数ピッチ）を使用するので、直前の励起信号ｕ（ｎ
）、ｎ＜０が補間され、ピッチコードブックベクトルｖTは、補間された直前の
励起信号に対応するということに留意されたい。この好ましい実施形態では、補
間フィルタ（モジュール３０１内、図示していない）が、７０００Ｈｚを越える
周波数成分を除去するローパスフィルタ特性を有する。
。ピッチコードブック探索モジュール３０１が、ターゲットベクトルｘと、開ル
ープピッチ遅れＴOLと、記憶装置モジュール３０３からの直前の励起信号ｕ（ｎ
）、ｎ＜０とに対して応答し、上述の探索基準Ｃを最小にするピッチコードブッ
ク（ピッチコードブック）検索を行う。モジュール３０１で行った探索の結果か
ら、モジュール３０２が最適のピッチコードブックベクトルｖTを生成する。サ
ブサンプルピッチ分解能（端数ピッチ）を使用するので、直前の励起信号ｕ（ｎ
）、ｎ＜０が補間され、ピッチコードブックベクトルｖTは、補間された直前の
励起信号に対応するということに留意されたい。この好ましい実施形態では、補
間フィルタ（モジュール３０１内、図示していない）が、７０００Ｈｚを越える
周波数成分を除去するローパスフィルタ特性を有する。
【００６０】 好ましい一実施形態では、Ｋ個のフィルタ特性を使用する。これらのフィルタ
特性はローパスフィルタ特性であることも帯域通過フィルタ特性であることも可
能である。最適のコードベクトルｖTがピッチコードベクトル発生器３０２によ
って決定されて供給されると、ｖTのＫ個のフィルタリングされた変型が、３０
５(j)のようなＫ個の異なった周波数整形フィルタを使用してそれぞれに計算さ
れ、ここでｊ＝１，２，．．．，Ｋである。これらのフィルタリングされた変型
をｖf (j)と表現し、ここでｊ＝１，２，．．．，Ｋである。これらの異なったベ
クトルｖf (j)を、それぞれのモジュール３０４(j)（ここでｊ＝１，２，．．．
，Ｋである）においてインパルス応答ｈと畳み込み演算し、ベクトルｙ(j)（こ
こでｊ＝１，２，．．．，Ｋである）を得る。各ベクトルｙ(j)に関して平均２
乗ピッチ予測誤差を計算するために、対応する増幅器３０７(j)によって値ｙ(j) にゲインｂを乗算し、さらに、対応する減算器３０８(j)によって値ｂｙ(j)をタ
ーゲットベクトルｘから減算する。セレクタ３０９が、平均２乗ピッチ予測誤差 ｅ(j)＝‖ｘ−ｂ(j)ｙ(j)‖2， ｊ＝１，２,...,Ｋ を最小にする周波数整形フィルタ３０５(j)を選択する。ｙ(j)の各値に関して平
均２乗ピッチ予測誤差ｅ(j)を計算するために、対応する増幅器３０７(j)によっ
て値ｙ(j)にゲインｂを乗算し、さらに、減算器３０８(j)によって値ｂ(j)ｙ(j) をターゲットベクトルｘから減算する。次の関係式を使用して、索引ｊにおける
周波数整形フィルタに関連した対応するゲイン計算器３０６(j)によって、各々
のゲインｂ(j)を計算する。
特性はローパスフィルタ特性であることも帯域通過フィルタ特性であることも可
能である。最適のコードベクトルｖTがピッチコードベクトル発生器３０２によ
って決定されて供給されると、ｖTのＫ個のフィルタリングされた変型が、３０
５(j)のようなＫ個の異なった周波数整形フィルタを使用してそれぞれに計算さ
れ、ここでｊ＝１，２，．．．，Ｋである。これらのフィルタリングされた変型
をｖf (j)と表現し、ここでｊ＝１，２，．．．，Ｋである。これらの異なったベ
クトルｖf (j)を、それぞれのモジュール３０４(j)（ここでｊ＝１，２，．．．
，Ｋである）においてインパルス応答ｈと畳み込み演算し、ベクトルｙ(j)（こ
こでｊ＝１，２，．．．，Ｋである）を得る。各ベクトルｙ(j)に関して平均２
乗ピッチ予測誤差を計算するために、対応する増幅器３０７(j)によって値ｙ(j) にゲインｂを乗算し、さらに、対応する減算器３０８(j)によって値ｂｙ(j)をタ
ーゲットベクトルｘから減算する。セレクタ３０９が、平均２乗ピッチ予測誤差 ｅ(j)＝‖ｘ−ｂ(j)ｙ(j)‖2， ｊ＝１，２,...,Ｋ を最小にする周波数整形フィルタ３０５(j)を選択する。ｙ(j)の各値に関して平
均２乗ピッチ予測誤差ｅ(j)を計算するために、対応する増幅器３０７(j)によっ
て値ｙ(j)にゲインｂを乗算し、さらに、減算器３０８(j)によって値ｂ(j)ｙ(j) をターゲットベクトルｘから減算する。次の関係式を使用して、索引ｊにおける
周波数整形フィルタに関連した対応するゲイン計算器３０６(j)によって、各々
のゲインｂ(j)を計算する。
【００６１】 ｂ(j)＝ｘtｙ(j)／‖ｙ(j)‖2 セレクタ３０９では、パラメータｂ、Ｔ、ｊは、平均２乗ピッチ予測誤差ｅを
最小にするｖTまたはｖf (j)に基づいて選択される。 再び図１を参照すると、ピッチコードブック索引Ｔは符号化されてマルチプレ
クサ１１２に送られる。ピッチゲインｂは量子化されてマルチプレクサ１１２に
送られる。この新たなアプローチを使用する場合には、選択された周波数整形フ
ィルタの索引ｊをマルチプレクサ１１２で符号化するために、追加の情報が必要
である。例えば、３つのフィルタを使用する場合（ｊ＝１，２，３）には、この
情報を表現するために２ビットが必要である。フィルタ索引情報ｊをピッチゲイ
ンｂと共に符号化することも可能である。 イノベーティブコードブック探索 ピッチ、または、ＬＴＰ（長期予測）パラメータｂ、Ｔ、ｊを求めた後に、次
のステップは、図１の探索モジュール１１０によって最適のイノベーティブ励起
を探索することである。最初に、ターゲットベクトルｘを、ＬＴＰ寄与 ｘ’＝ｘ−ｂｙT を減算することによって更新し、ここでｂはピッチゲインであり、ｙTはフィル
タリングされたピッチコードブックベクトル（選択されたローパスフィルタでフ
ィルタリングされ、図３を参照して説明したようにインパルス応答ｈと畳み込み
演算された、遅延Ｔにおける直前の励起）である。
最小にするｖTまたはｖf (j)に基づいて選択される。 再び図１を参照すると、ピッチコードブック索引Ｔは符号化されてマルチプレ
クサ１１２に送られる。ピッチゲインｂは量子化されてマルチプレクサ１１２に
送られる。この新たなアプローチを使用する場合には、選択された周波数整形フ
ィルタの索引ｊをマルチプレクサ１１２で符号化するために、追加の情報が必要
である。例えば、３つのフィルタを使用する場合（ｊ＝１，２，３）には、この
情報を表現するために２ビットが必要である。フィルタ索引情報ｊをピッチゲイ
ンｂと共に符号化することも可能である。 イノベーティブコードブック探索 ピッチ、または、ＬＴＰ（長期予測）パラメータｂ、Ｔ、ｊを求めた後に、次
のステップは、図１の探索モジュール１１０によって最適のイノベーティブ励起
を探索することである。最初に、ターゲットベクトルｘを、ＬＴＰ寄与 ｘ’＝ｘ−ｂｙT を減算することによって更新し、ここでｂはピッチゲインであり、ｙTはフィル
タリングされたピッチコードブックベクトル（選択されたローパスフィルタでフ
ィルタリングされ、図３を参照して説明したようにインパルス応答ｈと畳み込み
演算された、遅延Ｔにおける直前の励起）である。
【００６２】 ＣＥＬＰにおける探索手順は、ターゲットベクトルとスケーリングされたフィ
ルタリング済みコードベクトルとの間の平均２乗誤差 Ｅ＝‖ｘ’−ｇＨｃk‖2 を最小にする最適の励起コードベクトルｃkとゲインｇとを発見することによっ
て行なわれる。ここでＨは、インパルス応答ベクトルｈから得られた下三角畳み
込み行列である。
ルタリング済みコードベクトルとの間の平均２乗誤差 Ｅ＝‖ｘ’−ｇＨｃk‖2 を最小にする最適の励起コードベクトルｃkとゲインｇとを発見することによっ
て行なわれる。ここでＨは、インパルス応答ベクトルｈから得られた下三角畳み
込み行列である。
【００６３】 本発明のこの好ましい実施形態では、イノベーティブコードブック探索を、１
９９５年８月２２日付で発行された米国特許第５，４４４，８１６号（Ａｄｏｕ
ｌ他）と、１９９７年１２月１７日付でＡｄｕｏｌ他に発行された米国特許第５
，６９９，４８２号と、１９９８年５月１９日付でＡｄｕｏｌ他に発行された米
国特許第５，７５４，９７６号と、１９９７年１２月２３日付の米国特許第５，
７０１，３９２号（Ａｄｏｕｌ他）とに説明されている通りの代数的コードブッ
クによってモジュール１１０で行う。
９９５年８月２２日付で発行された米国特許第５，４４４，８１６号（Ａｄｏｕ
ｌ他）と、１９９７年１２月１７日付でＡｄｕｏｌ他に発行された米国特許第５
，６９９，４８２号と、１９９８年５月１９日付でＡｄｕｏｌ他に発行された米
国特許第５，７５４，９７６号と、１９９７年１２月２３日付の米国特許第５，
７０１，３９２号（Ａｄｏｕｌ他）とに説明されている通りの代数的コードブッ
クによってモジュール１１０で行う。
【００６４】 最適の励起コードベクトルｃkとそのゲインｇとがモジュール１１０によって
選択され終わると、コードブック索引ｋとゲインｇとが符号化されてマルチプレ
クサ１１２に送られる。 図１を参照すると、パラメータｂ、Ｔ、ｊ、 、ｋ、ｇがマルチプレクサ１
１２を通して多重化され、その後で通信チャネルを通して送られる。 記憶装置の更新 記憶装置モジュール１１１（図１）では、重み付けされた合成フィルタ の状態が、この重み付けされた合成フィルタを通して励起信号ｕ＝ｇｃk＋ｂ
ｖTをフィルタリングすることによって更新される。このフィルタリングの後に
、このフィルタの状態が記憶され、計算器モジュール１０８でゼロ入力応答を計
算するための初期状態として、その次のサブフレームで使用される。
選択され終わると、コードブック索引ｋとゲインｇとが符号化されてマルチプレ
クサ１１２に送られる。 図１を参照すると、パラメータｂ、Ｔ、ｊ、 、ｋ、ｇがマルチプレクサ１
１２を通して多重化され、その後で通信チャネルを通して送られる。 記憶装置の更新 記憶装置モジュール１１１（図１）では、重み付けされた合成フィルタ の状態が、この重み付けされた合成フィルタを通して励起信号ｕ＝ｇｃk＋ｂ
ｖTをフィルタリングすることによって更新される。このフィルタリングの後に
、このフィルタの状態が記憶され、計算器モジュール１０８でゼロ入力応答を計
算するための初期状態として、その次のサブフレームで使用される。
【００６５】 ターゲットベクトルｘの場合と同様に、当業者に周知の数学的には同等である
別のアプローチを、このフィルタの状態を更新するために使用することが可能で
ある。 デコーダ側 図２の音声復号装置２００が、ディジタル入力２２２（デマルチプレクサ２１
７に対する入力ストリーム）とサンプリングされた出力音声２２３（加算器２２
１の出力）との間で行われる様々なステップを示す。
別のアプローチを、このフィルタの状態を更新するために使用することが可能で
ある。 デコーダ側 図２の音声復号装置２００が、ディジタル入力２２２（デマルチプレクサ２１
７に対する入力ストリーム）とサンプリングされた出力音声２２３（加算器２２
１の出力）との間で行われる様々なステップを示す。
【００６６】 デマルチプレクサ２１７は、ディジタル入力チャネルから受け取ったバイナリ
情報から合成モデルパラメータを抽出する。受け取ったバイナリフレームの各々
から抽出されるパラメータは、 短期予測パラメータ（ＳＴＰ） （フレーム毎に１回）、 長期予測（ＬＴＰ）パラメータＴ、ｂ、ｊ（各サブフレーム毎）、および、 イノベーションコードブック索引ｋとゲインｇ（各サブフレーム毎） である。
情報から合成モデルパラメータを抽出する。受け取ったバイナリフレームの各々
から抽出されるパラメータは、 短期予測パラメータ（ＳＴＰ） （フレーム毎に１回）、 長期予測（ＬＴＰ）パラメータＴ、ｂ、ｊ（各サブフレーム毎）、および、 イノベーションコードブック索引ｋとゲインｇ（各サブフレーム毎） である。
【００６７】 後述するように、現在の音声信号が、これらのパラメータに基づいて合成され
る。 イノベーティブコードブック２１８が索引ｋに応答してイノベーションコード
ベクトルｃkを生じさせ、このイノベーションコードベクトルは、復号されたゲ
イン係数ｇによって増幅器２２４を通してスケーリングされる。この好ましい実
施形態では、上記の米国特許第５，４４４，８１６号、同第５，６９９，４８２
号、同第５，７５４，９７６号、同第５，７０１，３９２号に説明されている通
りのイノベーティブコードブック２１８を、イノベーティブコードベクトルｃk
を表現するために使用する。
る。 イノベーティブコードブック２１８が索引ｋに応答してイノベーションコード
ベクトルｃkを生じさせ、このイノベーションコードベクトルは、復号されたゲ
イン係数ｇによって増幅器２２４を通してスケーリングされる。この好ましい実
施形態では、上記の米国特許第５，４４４，８１６号、同第５，６９９，４８２
号、同第５，７５４，９７６号、同第５，７０１，３９２号に説明されている通
りのイノベーティブコードブック２１８を、イノベーティブコードベクトルｃk
を表現するために使用する。
【００６８】 増幅器２２４の出力における、生成されたスケーリングされたコードベクトル
ｇｃkを、イノベーションフィルタ２０５を通して処理する。 周期性の強調 増幅器２２４の出力における、生成されたスケーリングされたコードベクトル
を、周波数依存性のピッチエンハンサ２０５を通して処理する。
ｇｃkを、イノベーションフィルタ２０５を通して処理する。 周期性の強調 増幅器２２４の出力における、生成されたスケーリングされたコードベクトル
を、周波数依存性のピッチエンハンサ２０５を通して処理する。
【００６９】 励起信号ｕの周期性を強調することが、有声音セグメントの場合に品質を改善
する。これは、過去においては、導入される周期性の量を制御する式１／（１−
εｂｚ-1）（ただし、εは０．５未満の係数である）のフィルタを通して、イノ
ベーティブコードブック（固定コードブック）２１８からのイノベーションベク
トルをフィルタリングすることによって行われた。このアプローチは、スペクト
ル全体にわたって周期性を導入するので、広帯域信号の場合には効果的でない。
本発明の一部分である新たな代案のアプローチを説明すると、このアプローチで
は、より低い周波数よりもより高い周波数を強調する周波数応答のイノベーショ
ンフィルタ２０５（Ｆ（ｚ））を通して、イノベーティブ（固定）コードブック
からのイノベーティブコードベクトルｃkをフィルタリングすることによって、
周期性の強調を行う。Ｆ（ｚ）の係数は励起信号ｕの周期性の量に関係する。
する。これは、過去においては、導入される周期性の量を制御する式１／（１−
εｂｚ-1）（ただし、εは０．５未満の係数である）のフィルタを通して、イノ
ベーティブコードブック（固定コードブック）２１８からのイノベーションベク
トルをフィルタリングすることによって行われた。このアプローチは、スペクト
ル全体にわたって周期性を導入するので、広帯域信号の場合には効果的でない。
本発明の一部分である新たな代案のアプローチを説明すると、このアプローチで
は、より低い周波数よりもより高い周波数を強調する周波数応答のイノベーショ
ンフィルタ２０５（Ｆ（ｚ））を通して、イノベーティブ（固定）コードブック
からのイノベーティブコードベクトルｃkをフィルタリングすることによって、
周期性の強調を行う。Ｆ（ｚ）の係数は励起信号ｕの周期性の量に関係する。
【００７０】 当業者に周知の様々な方法が、有効な周期性係数を得るために使用可能である
。例えば、ゲインｂの値が周期性の表示を与える。すなわち、ゲインｂが１に近
い場合には、励起信号ｕの周期性は高く、ゲインｂが０．５未満である場合には
、周期性は低い。 好ましい実施形態で使用するフィルタＦ（ｚ）の係数を得るための別の効果的
な方法は、励起信号ｕ全体におけるピッチ寄与の量をこの係数に関係付けること
である。この結果として、周波数応答がサブフレームの周期性に依存することに
なり、この場合に、より高い周波数が、ピッチゲインが高ければ高いほど強く強
調される（より強い全体的勾配が得られる）。イノベーションフィルタ２０５は
、励起信号ｕの周期性がより大きい時に、低周波数におけるイノベーティブコー
ドベクトルｃkのエネルギーを低下させる効果を有し、このことが、より高い周
波数よりもより低い周波数における励起信号ｕの周期性を強調する。イノベーシ
ョンフィルタ２０５に関して提案する式は、 （１）Ｆ（ｚ）＝１−σｚ-1，または（２）Ｆ（ｚ）＝−αｚ＋１−αｚ-1 であり、ここでσまたはαは、励起信号ｕの周期性のレベルから導き出される周
期性係数である。
。例えば、ゲインｂの値が周期性の表示を与える。すなわち、ゲインｂが１に近
い場合には、励起信号ｕの周期性は高く、ゲインｂが０．５未満である場合には
、周期性は低い。 好ましい実施形態で使用するフィルタＦ（ｚ）の係数を得るための別の効果的
な方法は、励起信号ｕ全体におけるピッチ寄与の量をこの係数に関係付けること
である。この結果として、周波数応答がサブフレームの周期性に依存することに
なり、この場合に、より高い周波数が、ピッチゲインが高ければ高いほど強く強
調される（より強い全体的勾配が得られる）。イノベーションフィルタ２０５は
、励起信号ｕの周期性がより大きい時に、低周波数におけるイノベーティブコー
ドベクトルｃkのエネルギーを低下させる効果を有し、このことが、より高い周
波数よりもより低い周波数における励起信号ｕの周期性を強調する。イノベーシ
ョンフィルタ２０５に関して提案する式は、 （１）Ｆ（ｚ）＝１−σｚ-1，または（２）Ｆ（ｚ）＝−αｚ＋１−αｚ-1 であり、ここでσまたはαは、励起信号ｕの周期性のレベルから導き出される周
期性係数である。
【００７１】 Ｆ（ｚ）の第２の３項形式を、好ましい実施形態で使用する。周期性係数αは
有声音化係数発生器２０４で計算する。励起信号ｕの周期性に基づいて周期性係
数αを導き出すために、幾つかの方法を使用することが可能である。次にその方
法を２つ示す。 方法１： 最初に、全励起信号ｕに対するピッチ寄与の割合を、次式によって有声音化係
数発生器２０４で計算し、
有声音化係数発生器２０４で計算する。励起信号ｕの周期性に基づいて周期性係
数αを導き出すために、幾つかの方法を使用することが可能である。次にその方
法を２つ示す。 方法１： 最初に、全励起信号ｕに対するピッチ寄与の割合を、次式によって有声音化係
数発生器２０４で計算し、
【００７２】
【数２７】
【００７３】 ここでｖTはピッチコードブックベクトルであり、ｂはピッチゲインであり、ｕ
は次式によって加算器２１９の出力で与えられる励起信号ｕである。 ｕ＝ｇｃk＋ｂｖT 項ｂｖTが、ピッチ遅れＴと、記憶装置２０３内に記憶されているｕの直前の
値とに応答して、ピッチコードブック（ピッチコードブック）２０１から得られ
るということに留意されたい。その次に、ピッチコードブック２０１からのピッ
チコードベクトルｖTを、デマルチプレクサ２１７からの索引ｊによってカット
オフ周波数が調整されるローパスフィルタ２０２を通して処理する。その次に、
得られたコードベクトルｖTにデマルチプレクサ２１７からのゲインｂを増幅器
２２６を通して乗算し、信号ｂｖTを得る。
は次式によって加算器２１９の出力で与えられる励起信号ｕである。 ｕ＝ｇｃk＋ｂｖT 項ｂｖTが、ピッチ遅れＴと、記憶装置２０３内に記憶されているｕの直前の
値とに応答して、ピッチコードブック（ピッチコードブック）２０１から得られ
るということに留意されたい。その次に、ピッチコードブック２０１からのピッ
チコードベクトルｖTを、デマルチプレクサ２１７からの索引ｊによってカット
オフ周波数が調整されるローパスフィルタ２０２を通して処理する。その次に、
得られたコードベクトルｖTにデマルチプレクサ２１７からのゲインｂを増幅器
２２６を通して乗算し、信号ｂｖTを得る。
【００７４】 係数αを、次式によって有声音化係数発生器２０４で計算し、 α＝ｑＲp ただし α＜ｑ ここでｑは強調の量を制御する係数である（この好ましい実施形態ではｑは０．
２５に設定される。） 方法２： 周期性係数αを計算するために本発明の好ましい実施形態で使用する別の方法
を次に説明する。
２５に設定される。） 方法２： 周期性係数αを計算するために本発明の好ましい実施形態で使用する別の方法
を次に説明する。
【００７５】 最初に、有声音化係数ｒvを、次式によって有声音化係数発生器２０４で計算
し、 ｒv＝（Ｅv−Ｅc）／（Ｅv＋Ｅc） ここでＥvはスケーリングされたピッチコードベクトルｂｖTのエネルギーであり
、Ｅcはスケーリングされたイノベーティブコードベクトルｇｃkのエネルギーで
ある。すなわち、
し、 ｒv＝（Ｅv−Ｅc）／（Ｅv＋Ｅc） ここでＥvはスケーリングされたピッチコードベクトルｂｖTのエネルギーであり
、Ｅcはスケーリングされたイノベーティブコードベクトルｇｃkのエネルギーで
ある。すなわち、
【００７６】
【数２８】
【００７７】 ｒvの値は−１から１までの値であることに留意されたい（１は純粋に有声音
の信号に相当し、−１は純粋に無声音の信号に相当する）。 その次に、この好ましい実施形態では、係数αを次式によって有声音化係数発
生器２０４で計算し、 α＝０．１２５（１＋ｒv） この係数αは、純粋に無声音の信号の場合には０の値に相当し、純粋に有声音の
信号の場合には０．２５に相当する。
の信号に相当し、−１は純粋に無声音の信号に相当する）。 その次に、この好ましい実施形態では、係数αを次式によって有声音化係数発
生器２０４で計算し、 α＝０．１２５（１＋ｒv） この係数αは、純粋に無声音の信号の場合には０の値に相当し、純粋に有声音の
信号の場合には０．２５に相当する。
【００７８】 上記の第１のＦ（ｚ）の２項形式では、周期性係数αを、上述の方法１と方法
２においてσ＝２αを使用することによって近似的に求めることが可能である。
この場合には、周期性係数σを上述の方法１で次のように計算する。 σ＝２ｑＲp ただし σ＜２ｑ． 方法２では、周期性係数σを次のように計算する。
２においてσ＝２αを使用することによって近似的に求めることが可能である。
この場合には、周期性係数σを上述の方法１で次のように計算する。 σ＝２ｑＲp ただし σ＜２ｑ． 方法２では、周期性係数σを次のように計算する。
【００７９】 σ＝０．２５（１＋ｒv）． したがって、強調された信号ｃfは、スケーリングされたイノベーティブコー
ドベクトルｇｃkをイノベーションフィルタ２０５（Ｆ（ｚ））を通してフィル
タリングすることによって計算される。 強調された励起信号ｕ′を次のように加算器２２０で計算する。
ドベクトルｇｃkをイノベーションフィルタ２０５（Ｆ（ｚ））を通してフィル
タリングすることによって計算される。 強調された励起信号ｕ′を次のように加算器２２０で計算する。
【００８０】 ｕ′＝ｃf＋ｂｖT このプロセスがエンコーダ１００では行われないことに留意されたい。したが
って、エンコーダ１００とデコーダ２００の間の同期を維持するために、強調な
しに励起信号ｕを使用してピッチコードブック２０１の内容を更新することが不
可欠である。したがって、励起信号ｕをピッチコードブック２０１の記憶装置２
０３を更新するために使用し、強調された励起信号ｕ′をＬＰ合成フィルタ２０
６の入力で使用する。 合成とデエンファシス
って、エンコーダ１００とデコーダ２００の間の同期を維持するために、強調な
しに励起信号ｕを使用してピッチコードブック２０１の内容を更新することが不
可欠である。したがって、励起信号ｕをピッチコードブック２０１の記憶装置２
０３を更新するために使用し、強調された励起信号ｕ′をＬＰ合成フィルタ２０
６の入力で使用する。 合成とデエンファシス
【００８１】
【数２９】
【００８２】 Ｄ（ｚ）＝１／（１−μｚ-1） ここでμは０から１の値を有するプリエンファシス係数である（典型的な値はμ
＝０．７である）。より高次のフィルタも使用可能である。 このベクトルｓ′は、デエンファシスフィルタＤ（ｚ）（モジュール２０７）
を通過させられてベクトルｓdが得られ、ベクトルｓdはハイパスフィルタ２０８
を通過させられて５０Ｈｚ未満の不要な周波数が除去されてｓhが得られる。 オーバサンプリングと高周波数再生
＝０．７である）。より高次のフィルタも使用可能である。 このベクトルｓ′は、デエンファシスフィルタＤ（ｚ）（モジュール２０７）
を通過させられてベクトルｓdが得られ、ベクトルｓdはハイパスフィルタ２０８
を通過させられて５０Ｈｚ未満の不要な周波数が除去されてｓhが得られる。 オーバサンプリングと高周波数再生
【００８３】
【数３０】
【００８４】 本発明による高周波数生成手順を次で説明する。 ランダムノイズ発生器２１３が、当業者に周知の方法を使用して、周波数帯域
全体にわたって一様なスペクトルを有するホワイトノイズシーケンスｗ′を生成
する。生成されたシーケンスは、オリジナルのドメインにおけるサブフレーム長
さである長さＮ′である。Ｎがダウンサンプリングされたドメインにおけるサブ
フレーム長さであることに留意されたい。この好ましい実施形態では、Ｎ＝６４
でＮ′＝８０であり、これらは５ミリ秒に相当する。
全体にわたって一様なスペクトルを有するホワイトノイズシーケンスｗ′を生成
する。生成されたシーケンスは、オリジナルのドメインにおけるサブフレーム長
さである長さＮ′である。Ｎがダウンサンプリングされたドメインにおけるサブ
フレーム長さであることに留意されたい。この好ましい実施形態では、Ｎ＝６４
でＮ′＝８０であり、これらは５ミリ秒に相当する。
【００８５】 ホワイトノイズシーケンスをゲイン調整モジュール２１４で適正にスケーリン
グする。ゲイン調整は次のステップを含む。最初に、生成されたノイズシーケン
スｗ′のエネルギーを、エネルギー計算モジュール２１０によって計算された強
調された励起信号ｕ′のエネルギーに等しいように設定し、この結果として得ら
れたスケーリングされたノイズシーケンスが次式で与えられる。
グする。ゲイン調整は次のステップを含む。最初に、生成されたノイズシーケン
スｗ′のエネルギーを、エネルギー計算モジュール２１０によって計算された強
調された励起信号ｕ′のエネルギーに等しいように設定し、この結果として得ら
れたスケーリングされたノイズシーケンスが次式で与えられる。
【００８６】
【数３１】
【００８７】 ゲインスケーリングの第２のステップは、（無声音セグメントに比較して高周
波数のエネルギが小さい）有声音セグメントの場合には、生成されるノイズのエ
ネルギーを減少させるように、有声音化係数発生器２０４の出力において合成信
号の高周波数成分を計算に入れることである。この好ましい実施形態では、高周
波数成分の測定を、スペクトル傾斜計算器２１２によって合成信号の傾斜を測定
することと、それにしたがってエネルギを減少させることとによって実現する。
零交叉測定のような他の測定を同様に使用することが可能である。傾斜が非常に
強い場合は、これは有声音セグメントに対応し、ノイズのエネルギーをさらに減
少させる。傾斜係数ｔｉｌｔをモジュール２０２で合成信号ｓhの第１の相関係
数として計算し、これは次式で与えられ、
波数のエネルギが小さい）有声音セグメントの場合には、生成されるノイズのエ
ネルギーを減少させるように、有声音化係数発生器２０４の出力において合成信
号の高周波数成分を計算に入れることである。この好ましい実施形態では、高周
波数成分の測定を、スペクトル傾斜計算器２１２によって合成信号の傾斜を測定
することと、それにしたがってエネルギを減少させることとによって実現する。
零交叉測定のような他の測定を同様に使用することが可能である。傾斜が非常に
強い場合は、これは有声音セグメントに対応し、ノイズのエネルギーをさらに減
少させる。傾斜係数ｔｉｌｔをモジュール２０２で合成信号ｓhの第１の相関係
数として計算し、これは次式で与えられ、
【００８８】
【数３２】
【００８９】 ここで有声音化係数ｒvは次式で与えられ、 ｒv＝（Ｅv−Ｅc）／（Ｅv＋Ｅc） ここでＥvはスケーリングされたピッチコードベクトルｂｖTのエネルギーであり
、Ｅcは上述の通りのスケーリングされたイノベーティブコードベクトルｇｃkの
エネルギーである。有声音化係数ｒvはｔｉｌｔよりも小さい場合が殆どである
が、この条件は、ｔｉｌｔ値が負でありかつｒvの値がＨＩＧＨである場合に高
周波数トーンに対する予防策として導入されている。したがって、この条件は、
こうしたトーン信号の場合のノイズエネルギーを減少させる。
、Ｅcは上述の通りのスケーリングされたイノベーティブコードベクトルｇｃkの
エネルギーである。有声音化係数ｒvはｔｉｌｔよりも小さい場合が殆どである
が、この条件は、ｔｉｌｔ値が負でありかつｒvの値がＨＩＧＨである場合に高
周波数トーンに対する予防策として導入されている。したがって、この条件は、
こうしたトーン信号の場合のノイズエネルギーを減少させる。
【００９０】 一様なスペクトルの場合にはｔｉｌｔ値は０であり、強く有声音化された信号
の場合にはｔｉｌｔ値は１であり、高周波数により多くのエネルギーが存在する
無声音信号の場合にはｔｉｌｔ値は負である。 高周波数成分の量からスケーリング係数ｇlを得るために様々な方法を使用す
ることが可能である。本発明では、上述の信号の傾斜に基づいて２つの方法を提
示する。 方法１： スケーリング係数ｇlを次式によってｔｉｌｔから得る。
の場合にはｔｉｌｔ値は１であり、高周波数により多くのエネルギーが存在する
無声音信号の場合にはｔｉｌｔ値は負である。 高周波数成分の量からスケーリング係数ｇlを得るために様々な方法を使用す
ることが可能である。本発明では、上述の信号の傾斜に基づいて２つの方法を提
示する。 方法１： スケーリング係数ｇlを次式によってｔｉｌｔから得る。
【００９１】 ｇ1＝１−ｔｉｌｔ ｂｏｕｎｄｅｄ ｂｙ ０．２≦ｇ1≦１．０ ｔｉｌｔが１に近い場合の強く有声音化された信号では、ｇlは０．２であり、
強く無声音化された信号の場合にはｇlは１．０になる。 方法２： ｔｉｌｔ係数ｇlを最初にゼロ以上に制限し、その次にこのスケーリング係数
を次式によってｔｉｌｔから得る。
強く無声音化された信号の場合にはｇlは１．０になる。 方法２： ｔｉｌｔ係数ｇlを最初にゼロ以上に制限し、その次にこのスケーリング係数
を次式によってｔｉｌｔから得る。
【００９２】 ｇ1＝１０-0.8tilt 従って、ゲイン調整モジュール２１４で生成されたスケーリングされたノイズ
シーケンスｗgは次式で与えられる。 Ｗg＝ｇ1Ｗ．
シーケンスｗgは次式で与えられる。 Ｗg＝ｇ1Ｗ．
【００９３】
【数３３】
【００９４】 本発明をその好ましい実施形態によって上記で説明してきたが、この実施形態
を、本発明の着想と本質から逸脱することなしに、添付の特許請求項の範囲内で
自由に改変することが可能である。好ましい実施形態では広帯域音声信号の使用
を説明したが、広帯域信号一般を使用する他の具体例にも本発明が適用されるこ
とと、本発明が必ずしも音声用途だけには限定されないということとが、当業者
には明らかだろう。
を、本発明の着想と本質から逸脱することなしに、添付の特許請求項の範囲内で
自由に改変することが可能である。好ましい実施形態では広帯域音声信号の使用
を説明したが、広帯域信号一般を使用する他の具体例にも本発明が適用されるこ
とと、本発明が必ずしも音声用途だけには限定されないということとが、当業者
には明らかだろう。
【図面の簡単な説明】
【図１】 広帯域符号化装置の好ましい実施形態の略ブロック図である。
【図２】 広帯域復号装置の好ましい実施形態の略ブロック図である。
【図３】 ピッチ分析装置の好ましい実施形態の略ブロック図である。
【図４】 図１の広帯域符号化装置と図２の広帯域復号装置とが使用可能なセルラー通信
システムの単純化した略ブロック図である。
システムの単純化した略ブロック図である。
【手続補正書】
【提出日】平成１３年９月６日（２００１．９．６）
【手続補正１】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】特許請求の範囲
【補正方法】変更
【補正内容】
【特許請求の範囲】
【数１】 ただし、W'は前記ホワイトノイズシーケンス、u'は、前記励起信号から得られる
強調された励起信号である。
強調された励起信号である。
【数２】
【数３】
【数４】 ただし、W'は前記ホワイトノイズシーケンス、u'は、前記励起信号から得られる
強調された励起信号である。
強調された励起信号である。
【数５】
【数６】
【数７】 ただし、W'は前記ホワイトノイズシーケンス、u'は、前記励起信号から得られる
強調された励起信号である。
強調された励起信号である。
【数８】
【数９】
【数１０】 ただし、W'は前記ホワイトノイズシーケンス、u'は、前記励起信号から得られる
強調された励起信号である。
強調された励起信号である。
【数１１】
【数１２】
【数１３】 ただし、W'は前記ホワイトノイズシーケンス、u'は、前記励起信号から得られる
強調された励起信号である。
強調された励起信号である。
【数１４】
【数１５】
【数１６】 ただし、W'は前記ホワイトノイズシーケンス、u'は、前記励起信号から得られる
強化励起信号である。
強化励起信号である。
【数１７】
【数１８】
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (81)指定国 ＥＰ(ＡＴ，ＢＥ，ＣＨ，ＣＹ， ＤＥ，ＤＫ，ＥＳ，ＦＩ，ＦＲ，ＧＢ，ＧＲ，ＩＥ，Ｉ Ｔ，ＬＵ，ＭＣ，ＮＬ，ＰＴ，ＳＥ)，ＯＡ(ＢＦ，ＢＪ ，ＣＦ，ＣＧ，ＣＩ，ＣＭ，ＧＡ，ＧＮ，ＧＷ，ＭＬ， ＭＲ，ＮＥ，ＳＮ，ＴＤ，ＴＧ)，ＡＰ(ＧＨ，ＧＭ，Ｋ Ｅ，ＬＳ，ＭＷ，ＳＤ，ＳＬ，ＳＺ，ＴＺ，ＵＧ，ＺＷ )，ＥＡ(ＡＭ，ＡＺ，ＢＹ，ＫＧ，ＫＺ，ＭＤ，ＲＵ， ＴＪ，ＴＭ)，ＡＥ，ＡＬ，ＡＭ，ＡＴ，ＡＵ，ＡＺ， ＢＡ，ＢＢ，ＢＧ，ＢＲ，ＢＹ，ＣＡ，ＣＨ，ＣＮ，Ｃ Ｒ，ＣＵ，ＣＺ，ＤＥ，ＤＫ，ＤＭ，ＥＥ，ＥＳ，ＦＩ ，ＧＢ，ＧＤ，ＧＥ，ＧＨ，ＧＭ，ＨＲ，ＨＵ，ＩＤ， ＩＬ，ＩＮ，ＩＳ，ＪＰ，ＫＥ，ＫＧ，ＫＰ，ＫＲ，Ｋ Ｚ，ＬＣ，ＬＫ，ＬＲ，ＬＳ，ＬＴ，ＬＵ，ＬＶ，ＭＡ ，ＭＤ，ＭＧ，ＭＫ，ＭＮ，ＭＷ，ＭＸ，ＮＯ，ＮＺ， ＰＬ，ＰＴ，ＲＯ，ＲＵ，ＳＤ，ＳＥ，ＳＧ，ＳＩ，Ｓ Ｋ，ＳＬ，ＴＪ，ＴＭ，ＴＲ，ＴＴ，ＴＺ，ＵＡ，ＵＧ ，ＵＳ，ＵＺ，ＶＮ，ＹＵ，ＺＡ，ＺＷ (72)発明者 レフェブル，ロシュ カナダ国，ケベック ジェイ１ケー ５ア ール９，カントン ドゥ マゴ，アブニュ ドゥ ラ ブールガード，259 Ｆターム(参考） 5D045 CA01 DA11 5J064 AA01 AA02 BA13 BB03 BB12 BC01 BC08 BC12 BC16 BC18 BC25 BD02
Claims (60)
- 【請求項１】 過去にダウンサンプリングされた広帯域信号の高周波数成分
を回復し、前記高周波数成分を前記広帯域信号のオーバーサンプリングされた合
成バージョンに注入し、フルスペクトルの合成広帯域信号を発生する装置であっ
て、前記高周波数成分回復装置は、 a)ノイズシーケンスを発生するノイズ発生器、 b)前記ダウンサンプリングされた広帯域信号を表わす整形パラメータに関して、
前記ノイズシーケンスを整形するスペクトル整形ユニット、 c)前記スペクトル整形されたノイズシーケンスを前記オーバーサンプリングされ
た合成信号バージョンに注入し、これによって前記フルスペクトルの合成広帯域
信号を発生する信号注入回路 を具備することを特徴とする高周波数成分回復装置。 - 【請求項２】 前記ノイズ発生器は、ホワイトノイズシーケンスを発生する
ランダムノイズ発生器を備え、これによって前記スペクトル整形ユニットがスペ
クトル整形されたホワイトノイズシーケンスを発生する請求項１記載の高周波数
成分回復装置。 - 【請求項３】 前記スペクトル整形ユニットはさらに、 a)前記ホワイトノイズシーケンスと前記整形パラメータの第一のサブセットに応
答して、変倍ホワイトノイズシーケンスを発生するゲイン調整モジュール、 b) 帯域幅拡張合成フィルタスケーリング係数を含む前記整形パラメータの第二
のサブセットに関して、前記変倍ホワイトノイズシーケンスをフィルタにかけて
、前記オーバーサンプリングされた合成信号バージョンの周波数帯域幅より一般
に高い周波数帯域幅によって特徴付けられる、フィルタにかけられた変倍ホワイ
トノイズシーケンスを発生するスペクトル整形器、 c)前記フィルタにかけられた変倍ホワイトノイズシーケンスに応答し、後に前記
スペクトル整形ホワイトノイズシーケンスとして前記オーバーサンプリングされ
た合成信号バージョンに注入されるバンドパスフィルタにかけられた変倍ホワイ
トノイズシーケンスを発生するバンドパスフィルタ を備える請求項２記載の高周波数成分回復装置。 - 【請求項４】 過去にダウンサンプリングされた広帯域信号の高周波数成分
を回復し、前記高周波数成分を前記広帯域信号のオーバーサンプリングされた合
成バージョンに注入し、フルスペクトルの合成広帯域信号を発生する方法であっ
て、前記高周波数回復方法は、 a)ノイズシーケンスを発生し、 b)前記ダウンサンプリングされた広帯域信号を表わす整形パラメータに関して、
前記ノイズシーケンスをスペクトル整形し、 c)前記スペクトル整形されたノイズシーケンスを前記オーバーサンプリングされ
た合成信号バージョンに注入し、これによって前記フルスペクトルの合成広帯域
信号を発生すること を具備する高周波数成分回復方法。 - 【請求項５】 前記ノイズシーケンスの発生は、ホワイトノイズシーケンス
を発生し、これによって前記スペクトル整形ユニットがスペクトル整形されたホ
ワイトノイズシーケンスを発生すること を具備する請求項４記載の高周波数成分回復方法。 - 【請求項６】 前記ノイズシーケンスのスペクトル整形はさらに、 a)前記ホワイトノイズシーケンスと前記整形パラメータの第一のサブセットに応
答して、変倍ホワイトノイズシーケンスを発生し、 b)帯域幅拡張合成フィルタスケーリング係数を含む前記整形パラメータの第二の
サブセットに関して、前記変倍ホワイトノイズシーケンスをフィルタにかけ、前
記オーバーサンプリングされた合成信号バージョンの周波数帯域幅より一般に高
い周波数帯域幅によって特徴付けられる、フィルタにかけられた変倍ホワイトノ
イズシーケンスを発生し、 c)前記フィルタにかけられた変倍ホワイトノイズシーケンスをバンドパスフィル
タにかけ、後に前記スペクトル整形ホワイトノイズシーケンスとして前記オーバ
ーサンプリングされた合成信号バージョンに注入されるバンドパスフィルタにか
けられた変倍ホワイトノイズシーケンスを発生する ことを具備する請求項５記載の高周波数成分回復方法。 - 【請求項７】 合成広帯域信号を発生するためのデコーダであって、 a)過去において符号化中にダウンサンプリングされた広帯域信号の符号化バージ
ョンを受け取り、前記符号化された広帯域信号バージョンから、少なくともピッ
チコードブックパラメータ、イノベーティブコードブックパラメータ、および合
成フィルタスケーリング係数を抽出する信号細分化装置、 b)前記ピッチコードブックパラメータに応答してピッチコードベクトルを発生す
るピッチコードブック、 c)前記イノベーティブコードブックパラメータに応答してイノベーティブコード
ベクトルを発生するイノベーティブコードブック、 d)前記ピッチコードベクトルと前記イノベーティブコードベクトルを結合し、励
起信号を発生する結合回路、 e)前記合成フィルタスケーリング係数に関して前記励起信号をフィルタにかけ、
合成広帯域信号を発生する合成フィルタおよび前記合成広帯域信号に応答して合
成広帯域信号のオーバーサンプリングされた信号バージョンを発生するオーバー
サンプラを含む信号合成装置、 f)前記広帯域信号の高周波数成分を回復し、前記高周波数成分を前記オーバーサ
ンプリングされた信号バージョンに注入してフルスペクトルの合成広帯域信号を
発生する、請求項1に記した高周波数成分回復装置 を具備するデコーダ。 - 【請求項８】 前記ノイズ発生器は、ホワイトノイズシーケンスを発生する
ランダムノイズ発生器を備え、それによって前記スペクトル整形ユニットがスペ
クトル整形されたホワイトノイズシーケンスを発生する請求項７記載の合成広帯
域信号を発生するデコーダ。 - 【請求項９】 前記スペクトル整形ユニットはさらに、 a)前記ホワイトノイズシーケンスと前記整形パラメータの第一のサブセットに応
答して、変倍ホワイトノイズシーケンスを発生するゲイン調整モジュール、 b)帯域幅拡張合成フィルタスケーリング係数を含む前記整形パラメータの第二の
サブセットに関して前記変倍ホワイトノイズシーケンスをフィルタにかけ、前記
オーバーサンプリングされた合成信号バージョンの周波数帯域幅より一般に高い
周波数帯域幅によって特徴付けられる、フィルタにかけられた変倍ホワイトノイ
ズシーケンスを発生するスペクトル整形器、 c)前記フィルタにかけられた変倍ホワイトノイズシーケンスに応答して、後に前
記スペクトル整形されたホワイトノイズシーケンスとして前記オーバーサンプリ
ングされた合成信号バージョンに注入されるバンドパスフィルタにかけられた変
倍ホワイトノイズシーケンスを発生するバンドパスフィルタ を備える請求項９記載の合成広帯域信号を発生するデコーダ。 - 【請求項１０】 さらに、 a)前記適応およびイノベーティブコードベクトルに応答し、前記ゲイン調整モジ
ュールに送るための有声音化係数を計算する有声音化係数発生器、 b)前記励起信号に応答し、前記ゲイン調整モジュールに送るための励起エネルギ
ーを計算するエネルギー計算モジュール、 c)前記合成信号に応答し、前記ゲイン調整モジュールに送るためのチルトスケー
リング係数を計算するスペクトルチルト計算器 を備え、 前記整形パラメータの前記第一のサブセットは、前記有声音化係数、前記エネル
ギースケーリング係数、および前記チルトスケーリング係数を含み、前記整形パ
ラメータの前記第二のサブセットは、線形予測スケーリング係数を含む請求項９
記載の合成広帯域信号を発生するデコーダ。 - 【請求項１１】 前記有声音化係数発生器は、以下の関係式を使って、前記
音声化係数rvを計算する手段を備える請求項10記載の合成広帯域信号を発生する
デコーダ。 ｒv＝（Ｅv−Ｅc）／（Ｅv＋Ｅc） ただし、Evはピッチコードベクトルのゲイン変倍バージョンのエネルギー、Ecは
イノベーティブコードベクトルのゲイン変倍バージョンのエネルギーである。 - 【請求項１２】 前記ゲイン調整ユニットは、以下の関係式を使用してエネ
ルギースケーリング係数を計算する手段を備える請求項10記載の合成広帯域信号
を発生するデコーダ。 【数１】 ただし、W'は前記ホワイトノイズシーケンス、u'は、前記励起信号から得られる
強調された励起信号である。 - 【請求項１３】 前記スペクトルチルト計算器は、以下の関係式を使用して
前記チルトスケーリング係数gtを計算する手段を備える請求項10記載の合成広帯
域信号を発生するデコーダ。 【数２】 - 【請求項１４】 前記スペクトルチルト計算器は、以下の関係式を使用して
前記チルトスケーリング係数gtを計算する手段を備える請求項10記載の合成広帯
域信号を発生するデコーダ。 【数３】 - 【請求項１５】 前記バンドパスフィルタは、5.6kHzから7.2kHzの範囲の周
波数帯域幅を有する請求項9記載の合成広帯域信号を発生するデコーダ。 - 【請求項１６】 合成広帯域信号を発生するデコーダであって、 a)過去において符号化中にダウンサンプリングされた広帯域信号の符号化バージ
ョンを受け取り、前記符号化された広帯域信号バージョンから、少なくともピッ
チコードブックパラメータ、イノベーティブコードブックパラメータ、および合
成フィルタスケーリング係数を抽出する信号細分装置、 b)前記ピッチコードブックパラメータに応答してピッチコードベクトルを発生す
るピッチコードブック、 c)前記イノベーティブコードブックパラメータに応答してイノベーティブコード
ベクトルを発生するイノベーティブコードブック、 d)前記ピッチコードベクトルと前記イノベーティブコードベクトルを結合し、励
起信号を発生する結合回路、 e)前記合成フィルタスケーリング係数に関して前記励起信号をフィルタにかけ、
合成広帯域信号を発生する合成フィルタおよび前記合成広帯域信号に応答して合
成広帯域信号のオーバーサンプリングされた信号バージョンを発生するオーバー
サンプラを含む信号合成装置、 を具備し、 前記広帯域信号の高周波数成分を回復し、前記高周波数成分を前記オーバーサン
プリングされた信号バージョンに注入し、フルスペクトルの合成広帯域信号を発
生する、請求項1記載の高周波数成分回復装置を備えることを改良点とすること
を特徴とするデコーダ。 - 【請求項１７】 前記ノイズ発生器は、ホワイトノイズシーケンスを発生す
るランダムノイズ発生器を備え、これによってスペクトル整形ユニットがスペク
トル整形ホワイトノイズシーケンスを発生する請求項16記載の合成広帯域信号を
発生するデコーダ。 - 【請求項１８】 前記スペクトル整形ユニットはさらに、 a)前記ホワイトノイズシーケンスと前記整形パラメータの第一のサブセットに応
答して、変倍ホワイトノイズシーケンスを発生するゲイン調整モジュール、 b)帯域幅拡張合成フィルタスケーリング係数を含む前記整形パラメータの第二の
サブセットに関して前記変倍ホワイトノイズシーケンスをフィルタにかけ、前記
オーバーサンプリングされた合成信号バージョンの周波数帯域幅より一般に高い
周波数帯域幅によって特徴付けられる、フィルタにかけられた変倍ホワイトノイ
ズシーケンスを発生するスペクトル整形器、 c)前記フィルタにかけられた変倍ホワイトノイズシーケンスに応答して、後に前
記スペクトル整形されたホワイトノイズシーケンスとして前記オーバーサンプリ
ングされた合成信号バージョンに注入されるバンドパスフィルタにかけられた変
倍ホワイトノイズシーケンスを発生するバンドパスフィルタ を備える請求項17記載の合成広帯域信号を発生するデコーダ。 - 【請求項１９】 さらに、 a)前記適応およびイノベーティブコードベクトルに応答し、前記ゲイン調整モジ
ュールに送るための有声音化係数を計算する有声音化係数発生器、 b)前記励起信号に応答し、前記ゲイン調整モジュールに送るための励起エネルギ
ーを計算するエネルギー計算モジュール、 c)前記合成信号に応答し、前記ゲイン調整モジュールに送るためのチルトスケー
リング係数を計算するスペクトルチルト計算器 を備え、 前記整形パラメータの前記第一のサブセットは、前記有声音化係数、前記エネル
ギースケーリング係数、および前記チルトスケーリング係数を含み、前記整形パ
ラメータの前記第二のサブセットは、線形予測スケーリング係数を含む請求項18
記載の合成広帯域信号を発生するデコーダ。 - 【請求項２０】 前記有声音化係数発生器は、以下の関係式を使って、前記
有声音化係数rvを計算する手段を備える請求項19記載の合成広帯域信号を発生す
るデコーダ。 ｒv＝（Ｅv−Ｅc）／（Ｅv＋Ｅc） ただし、Evはピッチコードベクトルのゲイン変倍バージョンのエネルギー、Ecは
イノベーティブコードベクトルのゲイン変倍バージョンのエネルギーである。 - 【請求項２１】 前記ゲイン調整ユニットは、以下の関係式を使用してエネ
ルギースケーリング係数を計算する手段を備える請求項19記載の合成広帯域信号
を発生するデコーダ。 【数４】 ただし、W'は前記ホワイトノイズシーケンス、u'は、前記励起信号から得られる
強調された励起信号である。 - 【請求項２２】 前記スペクトルチルト計算器は、以下の関係式を使用して
前記チルトスケーリング係数gtを計算する手段を備える請求項19記載の合成広帯
域信号を発生するデコーダ。 【数５】 - 【請求項２３】 前記スペクトルチルト計算機は、以下の関係式を使用して
前記チルトスケーリング係数gtを計算する手段を備える請求項19記載の合成広帯
域信号を発生するデコーダ。 【数６】 - 【請求項２４】 前記バンドパスフィルタは、5.6kHzから7.2kHzの範囲の周
波数帯域幅を有する請求項18記載の合成広帯域信号を発生するデコーダ。 - 【請求項２５】 複数のセルに分割される広範な地理的領域にサービスを提
供するセル方式通信システムであって、 a)移動送信/受信ユニット、 b)それぞれ前記セル内に位置するセル基地局、 c)セル基地局間の通信を制御する制御端末、 d)ひとつのセル内にある各移動ユニットと、前記ひとつのセルのセル基地局の間
の双方向無線通信サブシステム を具備し、前記双方向無線通信サブシステムは、移動ユニットとセル基地局の両
方において、 ｉ)広帯域信号を符号化するエンコーダと符号化された広帯域信号を送信する送
信回路を含む送信機、および ii)送信された符号化広帯域信号を受信する受信回路と受信した符号化広帯域信
号を復号する、請求項7記載のデコーダを含む受信機 を備えるセル方式通信システム。 - 【請求項２６】 前記ノイズ発生器は、ホワイトノイズシーケンスを発生す
るランダムノイズ発生器を備え、これによって前記スペクトル整形ユニットがス
ペクトル整形されたホワイトノイズシーケンスを発生する請求項25記載のセル方
式通信システム。 - 【請求項２７】 前記スペクトル整形ユニットはさらに、 a)前記ホワイトノイズシーケンスと前記整形パラメータの第一のサブセットに応
答して、変倍ホワイトノイズシーケンスを発生するゲイン調整モジュール、 b)帯域幅拡張合成フィルタスケーリング係数を含む前記整形パラメータの第二の
サブセットに関して前記変倍ホワイトノイズシーケンスをフィルタにかけ、前記
オーバーサンプリングされた合成信号バージョンの周波数帯域幅より一般に高い
周波数帯域幅によって特徴付けられる、フィルタにかけられた変倍ホワイトノイ
ズシーケンスを発生するスペクトル整形器、 c)前記フィルタにかけられた変倍ホワイトノイズシーケンスに応答して、後に前
記スペクトル整形されたホワイトノイズシーケンスとして前記オーバーサンプリ
ングされた合成信号バージョンに注入されるバンドパスフィルタにかけられた変
倍ホワイトノイズシーケンスを発生するバンドパスフィルタ を備える請求項26記載のセル方式通信システム。 - 【請求項２８】 さらに、 a)前記適応およびイノベーティブコードベクトルに応答し、前記ゲイン調整モジ
ュールに送るための有声音化係数を計算する有声音化係数発生器、 b)前記励起信号に応答し、前記ゲイン調整モジュールに送るための励起エネルギ
ーを計算するエネルギー計算モジュール、 c)前記合成信号に応答し、前記ゲイン調整モジュールに送るためのチルトスケー
リング係数を計算するスペクトルチルト計算器 を備え、 前記整形パラメータの前記第一のサブセットは、前記有声音化係数、前記エネル
ギースケーリング係数、および前記チルトスケーリング係数を含み、前記整形パ
ラメータの前記第二のサブセットは、線形予測スケーリング係数を含む請求項27
記載のセル方式通信システム。 - 【請求項２９】 前記有声音化係数発生器は、以下の関係式を使って、前記
音声化係数rvを計算する手段を備える請求項28記載のセル方式通信システム。 ｒv＝（Ｅv−Ｅc）／（Ｅv＋Ｅc） ただし、Evはピッチコードベクトルのゲイン変倍バージョンのエネルギー、Ecは
イノベーティブコードベクトルのゲイン変倍バージョンのエネルギーである。 - 【請求項３０】 前記ゲイン調整ユニットは、以下の関係式を使用してエネ
ルギースケーリング係数を計算する手段を備える請求項28記載のセル方式通信シ
ステム。 【数７】 ただし、W'は前記ホワイトノイズシーケンス、u'は、前記励起信号から得られる
強調された励起信号である。 - 【請求項３１】 前記スペクトルチルト計算器は、以下の関係式を使用して
前記チルトスケーリング係数gtを計算する手段を備える請求項28記載のセル方式
通信システム。 【数８】 - 【請求項３２】 前記スペクトルチルト計算器は、以下の関係式を使用して
前記チルトスケーリング係数gtを計算する手段を備える請求項28記載のセル方式
通信システム。 【数９】 - 【請求項３３】 前記バンドパスフィルタは、5.6kHzから7.2kHzの範囲の周
波数帯域幅を有する請求項27記載のセル方式通信システム。 - 【請求項３４】 セル方式移動送信/受信ユニットであって、 a)広帯域信号を符号化するエンコーダと、符号化された広帯域信号を送信する送
信回路を含む送信機、および b)送信された符号化広帯域信号を受信する受信回路と、受信した符号化広帯域信
号を復号する、請求項7記載のデコーダを含む受信機 を具備するセル方式移動送信/受信ユニット。 - 【請求項３５】 前記ノイズ発生器は、ホワイトノイズシーケンスを発生す
るランダムノイズ発生器を備え、これによって前記スペクトル整形ユニットがス
ペクトル整形されたホワイトノイズシーケンスを発生する請求項34記載のセル方
式移動送信/受信ユニット。 - 【請求項３６】 前記スペクトル整形ユニットはさらに、 a)前記ホワイトノイズシーケンスと前記整形パラメータの第一のサブセットに応
答して、変倍ホワイトノイズシーケンスを発生するゲイン調整モジュール、 b)帯域幅拡張合成フィルタスケーリング係数を含む前記整形パラメータの第二の
サブセットに関して前記変倍ホワイトノイズシーケンスをフィルタにかけ、前記
オーバーサンプリングされた合成信号バージョンの周波数帯域幅より一般に高い
周波数帯域幅によって特徴付けられる、フィルタにかけられた変倍ホワイトノイ
ズシーケンスを発生するスペクトル整形器、 c)前記フィルタにかけられた変倍ホワイトノイズシーケンスに応答して、後に前
記スペクトル整形されたホワイトノイズシーケンスとして前記オーバーサンプリ
ングされた合成信号バージョンに注入されるバンドパスフィルタにかけられた変
倍ホワイトノイズシーケンスを発生するバンドパスフィルタ を備える請求項35記載のセル方式移動送信/受信ユニット。 - 【請求項３７】 さらに、 a)前記適応およびイノベーティブコードベクトルに応答し、前記ゲイン調整モジ
ュールに送るための有声音化係数を計算する音声係数発生器、 b)前記励起信号に応答し、前記ゲイン調整モジュールに送るための励起エネルギ
ーを計算するエネルギー計算モジュール、 c)前記合成信号に応答し、前記ゲイン調整モジュールに送るためのチルトスケー
リング係数を計算するスペクトルチルト計算機 を備え、 前記整形パラメータの前記第一のサブセットは、前記有声音化係数、前記エネル
ギースケーリング係数、および前記チルトスケーリング係数を含み、前記整形パ
ラメータの前記第二のサブセットは、線形予測スケーリング係数を含む請求項36
記載のセル方式移動送信/受信ユニット。 - 【請求項３８】 前記音声化係数発生器は、以下の関係式を使って、前記音
声化係数rvを計算する手段を備える請求項27記載のセル方式移動送信/受信シス
テム。 ｒv＝（Ｅv−Ｅc）／（Ｅv＋Ｅc） ただし、Evはピッチコードベクトルのゲイン変倍バージョンのエネルギー、Ecは
イノベーティブコードベクトルのゲイン変倍バージョンのエネルギーである。 - 【請求項３９】 前記ゲイン調整ユニットは、以下の関係式を使用してエネ
ルギースケーリング係数を計算する手段を備える請求項37記載のセル方式移動送
信/受信ユニット。 【数１０】 ただし、W'は前記ホワイトノイズシーケンス、u'は、前記励起信号から得られる
強調された励起信号である。 - 【請求項４０】 前記スペクトルチルト計算器は、以下の関係式を使用して
前記チルトスケーリング係数gtを計算する手段を備える請求項37記載のセル方式
移動送信/受信ユニット。 【数１１】 - 【請求項４１】 前記スペクトルチルト計算機は、以下の関係式を使用して
前記チルトスケーリング係数gtを計算する手段を備える請求項37記載のセル方式
移動送信/受信ユニット。 【数１２】 - 【請求項４２】 前記バンドパスフィルタは、5.6kHzから7.2kHzの範囲の周
波数帯域幅を有する請求項36記載のセル方式移動送信/受信ユニット。 - 【請求項４３】 セル方式ネットワークエレメントであって、 a)広帯域信号を符号化するエンコーダと、符号化された広帯域信号を送信する送
信回路を含む送信機、および b)送信された符号化広帯域信号を受信する受信回路と、受信した符号化広帯域信
号を復号する、請求項7記載のデコーダを含む受信機 を具備することを特徴とするセル方式ネットワークエレメント。 - 【請求項４４】 前記ノイズ発生器は、ホワイトノイズシーケンスを発生す
るランダムノイズ発生器を備え、これによって前記スペクトル整形ユニットがス
ペクトル整形されたホワイトノイズシーケンスを発生する請求項43記載のセル方
式ネットワークエレメント。 - 【請求項４５】 前記スペクトル整形ユニットはさらに、 a)前記ホワイトノイズシーケンスと前記整形パラメータの第一のサブセットに応
答して、変倍ホワイトノイズシーケンスを発生するゲイン調整モジュール、 b)帯域幅拡張合成フィルタスケーリング係数を含む前記整形パラメータの第二の
サブセットに関して前記変倍ホワイトノイズシーケンスをフィルタにかけ、前記
オーバーサンプリングされた合成信号バージョンの周波数帯域幅より一般に高い
周波数帯域幅によって特徴付けられる、フィルタにかけられた変倍ホワイトノイ
ズシーケンスを発生するスペクトル整形器、 c)前記フィルタにかけられた変倍ホワイトノイズシーケンスに応答して、後に前
記スペクトル整形されたホワイトノイズシーケンスとして前記オーバーサンプリ
ングされた合成信号バージョンに注入されるバンドパスフィルタにかけられた変
倍ホワイトノイズシーケンスを発生するバンドパスフィルタ を備える請求項44記載のセル方式ネットワークエレメント。 - 【請求項４６】 さらに、 a)前記適応およびイノベーティブコードベクトルに応答し、前記ゲイン調整モジ
ュールに送るための有声音化係数を計算する有声音化係数発生器、 b)前記励起信号に応答し、前記ゲイン調整モジュールに送るための励起エネルギ
ーを計算するエネルギー計算モジュール、 c)前記合成信号に応答し、前記ゲイン調整モジュールに送るためのチルトスケー
リング係数を計算するスペクトルチルト計算器 を備え、 前記整形パラメータの前記第一のサブセットは、前記有声音化係数、前記エネル
ギースケーリング係数、および前記チルトスケーリング係数を含み、前記整形パ
ラメータの前記第二のサブセットは、線形予測スケーリング係数を含む請求項45
記載のセル方式ネットワークエレメント。 - 【請求項４７】 前記有声音化係数発生器は、以下の関係式を使って、前記
有声音化係数rvを計算する手段を備える請求項46記載のセル方式ネットワークエ
レメント。 ｒv＝（Ｅv−Ｅc）／（Ｅv＋Ｅc） ただし、Evはピッチコードベクトルのゲイン変倍バージョンのエネルギー、Ecは
イノベーティブコードベクトルのゲイン変倍バージョンのエネルギーである。 - 【請求項４８】 前記ゲイン調整ユニットは、以下の関係式を使用してエネ
ルギースケーリング係数を計算する手段を備える請求項46記載のセル方式ネット
ワークエレメント。 【数１３】 ただし、W'は前記ホワイトノイズシーケンス、u'は、前記励起信号から得られる
強調された励起信号である。 - 【請求項４９】 前記スペクトルチルト計算器は、以下の関係式を使用して
前記チルトスケーリング係数gtを計算する手段を備える請求項46記載のセル方式
ネットワークエレメント。 【数１４】 - 【請求項５０】 前記スペクトルチルト計算器は、以下の関係式を使用して
前記チルトスケーリング係数gtを計算する手段を備える請求項46記載のセル方式
ネットワークエレメント。 【数１５】 - 【請求項５１】 前記バンドパスフィルタは、5.6kHzから7.2kHzの範囲の周
波数帯域幅を有する請求項45記載のセル方式ネットワークエレメント。 - 【請求項５２】 複数のセルに分割される広範な地理的領域にサービスを提
供し、移動送信/受信ユニット、各々前記セル内に位置するセル基地局、および
セル基地局間の通信を制御する制御端末を具備するセル方式通信システムにおけ
る、 1つのセル内にある各移動ユニットと、前記1つのセルのセル基地局の間の双方向
無線通信サブシステムで、 前記双方向無線通信サブシステムは、移動ユニットとセル基地局の両方において
、 a)広帯域信号を符号化するエンコーダと符号化された広帯域信号を送信する送信
回路を含む送信機、および b)送信された符号化広帯域信号を受信する受信回路と受信した符号化広帯域信号
を復号する、請求項7記載のデコーダを備える 双方向無線通信サブシステム。 - 【請求項５３】 前記ノイズ発生器は、ホワイトノイズシーケンスを発生す
るランダムノイズ発生器を備え、これによって前記スペクトル整形ユニットは、
スペクトル整形ホワイトノイズシーケンスを発生する請求項52記載の双方向無線
通信サブシステム。 - 【請求項５４】 前記スペクトル整形ユニットはさらに、 a)前記ホワイトノイズシーケンスと前記整形パラメータの第一のサブセットに応
答して、変倍ホワイトノイズシーケンスを発生するゲイン調整モジュール、 b)帯域幅拡張合成フィルタスケーリング係数を含む前記整形パラメータの第二の
サブセットに関して前記変倍ホワイトノイズシーケンスをフィルタにかけ、前記
オーバーサンプリングされた合成信号バージョンの周波数帯域幅より一般に高い
周波数帯域幅によって特徴付けられる、フィルタにかけられた変倍ホワイトノイ
ズシーケンスを発生するスペクトル整形器、 c)前記フィルタにかけられた変倍ホワイトノイズシーケンスに応答して、後に前
記スペクトル整形されたホワイトノイズシーケンスとして前記オーバーサンプリ
ングされた合成信号バージョンに注入されるバンドパスフィルタにかけられた変
倍ホワイトノイズシーケンスを発生するバンドパスフィルタ を備える請求項53記載の双方向無線通信サブシステム。 - 【請求項５５】 さらに、 a)前記適応およびイノベーティブコードベクトルに応答し、前記ゲイン調整モジ
ュールに送るための有声音化係数を計算する有声音化係数発生器、 b)前記励起信号に応答し、前記ゲイン調整モジュールに送るための励起エネルギ
ーを計算するエネルギー計算モジュール、 c)前記合成信号に応答し、前記ゲイン調整モジュールに送るためのチルトスケー
リング係数を計算するスペクトルチルト計算器 を備え、 前記整形パラメータの前記第一のサブセットは、前記有声音化係数、前記エネル
ギースケーリング係数、および前記チルトスケーリング係数を含み、前記整形パ
ラメータの前記第二のサブセットは、線形予測スケーリング係数を含む請求項54
記載の双方向無線通信サブシステム。 - 【請求項５６】 前記有声音化係数発生器は、以下の関係式を使って、前記
有声音化係数rvを計算する手段を備える請求項55記載の双方向無線通信サブシス
テム。 ｒv＝（Ｅv−Ｅc）／（Ｅv＋Ｅc） ただし、Evはピッチコードベクトルのゲイン変倍バージョンのエネルギー、Ecは
イノベーティブコードベクトルのゲイン変倍バージョンのエネルギーである。 - 【請求項５７】 前記ゲイン調整ユニットは、以下の関係式を使用してエネ
ルギースケーリング係数を計算する手段を備える請求項55記載の双方向無線通信
サブシステム。 【数１６】 ただし、W'は前記ホワイトノイズシーケンス、u'は、前記励起信号から得られる
強化励起信号である。 - 【請求項５８】 前記スペクトルチルト計算器は、以下の関係式を使用して
前記チルトスケーリング係数gtを計算する手段を備える請求項55記載の双方向無
線通信サブシステム。 【数１７】 - 【請求項５９】 前記スペクトルチルト計算器は、以下の関係式を使用して
前記チルトスケーリング係数gtを計算する手段を備える請求項55記載の双方向無
線通信サブシステム。 【数１８】 - 【請求項６０】 前記バンドパスフィルタは、5.6kHzから7.2kHzの範囲の周
波数帯域幅を有する請求項54記載の双方向無線通信サブシステム。
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