JP3010655B2 - 圧縮符号化装置及び方法、並びに復号装置及び方法 - Google Patents
圧縮符号化装置及び方法、並びに復号装置及び方法Info
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- JP3010655B2 JP3010655B2 JP1310350A JP31035089A JP3010655B2 JP 3010655 B2 JP3010655 B2 JP 3010655B2 JP 1310350 A JP1310350 A JP 1310350A JP 31035089 A JP31035089 A JP 31035089A JP 3010655 B2 JP3010655 B2 JP 3010655B2
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Description
【発明の詳細な説明】 〔産業上の利用分野〕 本発明は、入力ディジタル信号の予測分析を行う圧縮
符号化装置及び方法、並びに復号装置及び方法に関する
ものである。
符号化装置及び方法、並びに復号装置及び方法に関する
ものである。
本発明は、予測フィルタからの予測値信号と入力ディ
ジタル信号との差を得ると共に、予測フィルタのパラメ
ータを量子化して伝送する圧縮符号化装置において、パ
ラメータ量子化の量子化テーブルを入力信号の性質に応
じて複数種類設けておき、入力ディジタル信号の性質に
応じて選択された量子化テーブルによってパラメータを
量子化することにより、量子化効率の良い符号化を行う
ことができる圧縮符号化装置及び方法、並びに復号装置
及び方法を提供するものである。
ジタル信号との差を得ると共に、予測フィルタのパラメ
ータを量子化して伝送する圧縮符号化装置において、パ
ラメータ量子化の量子化テーブルを入力信号の性質に応
じて複数種類設けておき、入力ディジタル信号の性質に
応じて選択された量子化テーブルによってパラメータを
量子化することにより、量子化効率の良い符号化を行う
ことができる圧縮符号化装置及び方法、並びに復号装置
及び方法を提供するものである。
一般に、音声信号或いは映像信号等は、隣接標本間の
相関等を利用して予測した値と実際の標本値の差信号
（予測残差）を符号化することにより、情報圧縮を図る
ことができる。このような予測符号化の予測の手法とし
ては、例えば線形予測分析（linear predictive codin
g:LPC）等が適用される。ここで、上記線形予測分析
は、線形予測フィルタを表すパラメータとしての予測フ
ィルタ係数を調整して、上記差信号（予測残差）の２乗
和を最小にする方法である。この時、上記予測フィルタ
の係数は、はしご形フィルタ係数又は格子形フィルタ係
数、或いは、線スペクトル対（LSP:Line Spectrum Pai
r）係数及びこれらの変形フィルタ係数等がある。
相関等を利用して予測した値と実際の標本値の差信号
（予測残差）を符号化することにより、情報圧縮を図る
ことができる。このような予測符号化の予測の手法とし
ては、例えば線形予測分析（linear predictive codin
g:LPC）等が適用される。ここで、上記線形予測分析
は、線形予測フィルタを表すパラメータとしての予測フ
ィルタ係数を調整して、上記差信号（予測残差）の２乗
和を最小にする方法である。この時、上記予測フィルタ
の係数は、はしご形フィルタ係数又は格子形フィルタ係
数、或いは、線スペクトル対（LSP:Line Spectrum Pai
r）係数及びこれらの変形フィルタ係数等がある。
例えば、この線形予測分析の手法を適用した音声波形
の分析によれば、音声波形やそのスペクトルの性質を極
めて少数のパラメータで能率的かつ正確に表現できる。
しかもそれらのパラメータが比較的簡単な計算で求めら
れる。
の分析によれば、音声波形やそのスペクトルの性質を極
めて少数のパラメータで能率的かつ正確に表現できる。
しかもそれらのパラメータが比較的簡単な計算で求めら
れる。
このようなパラメータは、従来より、所定の量子化テ
ーブルを用いた量子化によって低ビットに量子化されて
いた。この場合の上記量子化テーブルを用いた量子化の
具体例としては、例えば、単一のコードブックを用いた
ベクトル量子化が挙げられる。このベクトル量子化と
は、複数の上記パラメータで構成された入力ベクトル
と、複数のコードベクトル（代表ベクトル）で構成され
た単一のコードブック（符号帳）の中の各コードベクト
ルとの比較（例えば距離計算等による比較）を行い、上
記入力ベクトルと最も類似（最も距離の近い）した最適
コードベクトルを選択するものであり、この最適コード
ベクトルと対応する識別コード（インデックス）を量子
化出力として得るものである。
ーブルを用いた量子化によって低ビットに量子化されて
いた。この場合の上記量子化テーブルを用いた量子化の
具体例としては、例えば、単一のコードブックを用いた
ベクトル量子化が挙げられる。このベクトル量子化と
は、複数の上記パラメータで構成された入力ベクトル
と、複数のコードベクトル（代表ベクトル）で構成され
た単一のコードブック（符号帳）の中の各コードベクト
ルとの比較（例えば距離計算等による比較）を行い、上
記入力ベクトルと最も類似（最も距離の近い）した最適
コードベクトルを選択するものであり、この最適コード
ベクトルと対応する識別コード（インデックス）を量子
化出力として得るものである。
ここで、第７図に入力音声信号の偏自己相関形音声分
析合成系の構成（すなわち符号化及び復号化の構成）を
示す。この第７図の構成は、各フィルタ段が格子形に構
成され、上記格子形フィルタ係数（格子形フィルタのｋ
パラメータ）を、所定の量子化テーブルで量子化するも
のである。
析合成系の構成（すなわち符号化及び復号化の構成）を
示す。この第７図の構成は、各フィルタ段が格子形に構
成され、上記格子形フィルタ係数（格子形フィルタのｋ
パラメータ）を、所定の量子化テーブルで量子化するも
のである。
この第７図において、音声分析系（符号化）の入力端
子101を介して供給されたアナログの音声信号波形は、
アナログ／ディジタル（A/D）変換器によって、所定の
サンプリング周波数でサンプリングされ、この波形デー
タが、加算器1031〜103p,1081〜108p、乗算器1041〜104
p,1061〜106p、遅延器1071〜107p、相関演算器1051〜10
5pで構成される格子形予測フィルタ回路115に伝送され
る。該格子形予測フィルタ回路115に供給された波形デ
ータは、先ず相関演算器1051に送られると共に、遅延器
1071にも送られ、当該遅延器1071で所定時間毎に遅延さ
れた後に、上記相関演算器1051に送られる。該相関演算
器1051からは、上記波形データと遅延データとの相関演
算により上記ｋパラメータ（k1）が得られるようになっ
ている。当該ｋパラメータ（k1）は、乗算器1041,1061
に送られる。上記乗算器1041には上記波形データが、上
記乗算器1061には上記遅延データが供給されており、こ
れら乗算器1041,1061でそれぞれ供給されたデータに上
記ｋパラメータ（k1）が乗算される。乗算器1041からの
出力は、加算器1081に伝送されて上記遅延データから減
算されることで、差分データが得られる。また、乗算器
1061からの出力は、加算器1031に伝送されて上記波形デ
ータから減算されることで、差分データが得られる。以
下、加算器1032〜103p,1082〜108p、乗算器1042〜104p,
1062〜106p、遅延器1072〜107p、相関演算器1052〜105p
で同様なフィルタリング処理が行われる。
子101を介して供給されたアナログの音声信号波形は、
アナログ／ディジタル（A/D）変換器によって、所定の
サンプリング周波数でサンプリングされ、この波形デー
タが、加算器1031〜103p,1081〜108p、乗算器1041〜104
p,1061〜106p、遅延器1071〜107p、相関演算器1051〜10
5pで構成される格子形予測フィルタ回路115に伝送され
る。該格子形予測フィルタ回路115に供給された波形デ
ータは、先ず相関演算器1051に送られると共に、遅延器
1071にも送られ、当該遅延器1071で所定時間毎に遅延さ
れた後に、上記相関演算器1051に送られる。該相関演算
器1051からは、上記波形データと遅延データとの相関演
算により上記ｋパラメータ（k1）が得られるようになっ
ている。当該ｋパラメータ（k1）は、乗算器1041,1061
に送られる。上記乗算器1041には上記波形データが、上
記乗算器1061には上記遅延データが供給されており、こ
れら乗算器1041,1061でそれぞれ供給されたデータに上
記ｋパラメータ（k1）が乗算される。乗算器1041からの
出力は、加算器1081に伝送されて上記遅延データから減
算されることで、差分データが得られる。また、乗算器
1061からの出力は、加算器1031に伝送されて上記波形デ
ータから減算されることで、差分データが得られる。以
下、加算器1032〜103p,1082〜108p、乗算器1042〜104p,
1062〜106p、遅延器1072〜107p、相関演算器1052〜105p
で同様なフィルタリング処理が行われる。
このようなフィルタリング処理が行われることで、加
算器103pから入力信号と予測値信号との差である予測残
差波形データが得られ、この予測残差波形データが、相
関検出回路109に伝送される。この相関検出回路109で
は、該予測残差波形データから、振幅情報Ａとピッチ情
報Ｔが求められる。
算器103pから入力信号と予測値信号との差である予測残
差波形データが得られ、この予測残差波形データが、相
関検出回路109に伝送される。この相関検出回路109で
は、該予測残差波形データから、振幅情報Ａとピッチ情
報Ｔが求められる。
また、上記各相関演算器1051〜105pからの各ｋパラメ
ータ（k1〜kp）は、符号化器110に伝送され、所定の量
子化テーブルによる量子化すなわち例えば上述した単一
のコードブックを用いたベクトル量子化によって量子化
処理が施された後に出力される。なお、上記振幅情報Ａ
とピッチ情報Ｔも当該符号化器110を介して出力され
る。これらの出力が符号化出力となっている。
ータ（k1〜kp）は、符号化器110に伝送され、所定の量
子化テーブルによる量子化すなわち例えば上述した単一
のコードブックを用いたベクトル量子化によって量子化
処理が施された後に出力される。なお、上記振幅情報Ａ
とピッチ情報Ｔも当該符号化器110を介して出力され
る。これらの出力が符号化出力となっている。
次に、音声合成系（復号化）として、該符号化器110
からの出力は、復号化器120に送られ、上記符号化器110
におけるベクトル量子化処理とは逆の量子化（逆ベクト
ル量子化）処理が行われる。当該復号化器120を介した
ピッチ情報Ｔはパルス発生器121を介して切換スイッチ1
23に伝送される。また、この切換スイッチ123にはラン
ダムノイズ発生器122からのランダムノイズが送られて
いる。当該切換スイッチ123は有声音か無声音かで切り
換えられて、その出力が乗算器124に送られるようにな
っている。更に、上記乗算器124には、上記振幅情報Ａ
も送られるようになっていて、該乗算器124からは、上
記予測残差波形データと近似したデータが得られるよう
になる。
からの出力は、復号化器120に送られ、上記符号化器110
におけるベクトル量子化処理とは逆の量子化（逆ベクト
ル量子化）処理が行われる。当該復号化器120を介した
ピッチ情報Ｔはパルス発生器121を介して切換スイッチ1
23に伝送される。また、この切換スイッチ123にはラン
ダムノイズ発生器122からのランダムノイズが送られて
いる。当該切換スイッチ123は有声音か無声音かで切り
換えられて、その出力が乗算器124に送られるようにな
っている。更に、上記乗算器124には、上記振幅情報Ａ
も送られるようになっていて、該乗算器124からは、上
記予測残差波形データと近似したデータが得られるよう
になる。
該予測残差波形近似データは、加算器1251〜125p,127
1〜127p、乗算器1261〜126p,1281〜128p、遅延器1291〜
129pで構成される格子形予測フィルタ135に供給され
る。また、各乗算器1261〜126p,1281〜128pには、復号
化（逆ベクトル量子化）された各ｋパラメータがそれぞ
れ送られている。この格子形予測フィルタ回路135で
は、上記予測残差波形近似データが上記格子形予測フィ
ルタ115とは逆の経路を通ってフィルタリング処理され
る。ただし、上記遅延器1291〜129p及び加算器1271〜12
7p、乗算器1281〜128pで順次処理されるデータは、各加
算器1251〜125pを介した後の上記加算器1251の出力とな
っている。
1〜127p、乗算器1261〜126p,1281〜128p、遅延器1291〜
129pで構成される格子形予測フィルタ135に供給され
る。また、各乗算器1261〜126p,1281〜128pには、復号
化（逆ベクトル量子化）された各ｋパラメータがそれぞ
れ送られている。この格子形予測フィルタ回路135で
は、上記予測残差波形近似データが上記格子形予測フィ
ルタ115とは逆の経路を通ってフィルタリング処理され
る。ただし、上記遅延器1291〜129p及び加算器1271〜12
7p、乗算器1281〜128pで順次処理されるデータは、各加
算器1251〜125pを介した後の上記加算器1251の出力とな
っている。
このようなフィルタリング処理によって得られる上記
波形データに近似するデータは、ディジタル／アナログ
（D/A）変換器130でアナログの合成音声波形に変換され
て出力端子141から出力される。
波形データに近似するデータは、ディジタル／アナログ
（D/A）変換器130でアナログの合成音声波形に変換され
て出力端子141から出力される。
ところで、音声信号或いは映像信号等は、その信号の
性質によって、幾つかにグループ分けすることができ
る。例えば、音声信号の場合には互いに性質の異なる有
声音と無声音とで構成されており、このような有声音の
グループと無声音のグループとに分けることができる。
なお、上記有声音とは声帯の振動を伴う音を総称したも
のであり、上記無声音とは声帯の振動を伴わない音を総
称したものである。
性質によって、幾つかにグループ分けすることができ
る。例えば、音声信号の場合には互いに性質の異なる有
声音と無声音とで構成されており、このような有声音の
グループと無声音のグループとに分けることができる。
なお、上記有声音とは声帯の振動を伴う音を総称したも
のであり、上記無声音とは声帯の振動を伴わない音を総
称したものである。
このような場合、性質によってグループ分けされた信
号での線形予測フィルタの特徴は、それぞれ異なったも
のとなる。すなわち、上記パラメータの相関性の分布
（パターンの分布）の偏り方が異なることになるため、
それらのパラメータを所定の量子化テーブル例えば単一
のコードブックでベクトル量子化するような場合には、
信号圧縮効率（量子化効率）が低下する。換言すれば、
伝送ビットレートが落ちることになる。
号での線形予測フィルタの特徴は、それぞれ異なったも
のとなる。すなわち、上記パラメータの相関性の分布
（パターンの分布）の偏り方が異なることになるため、
それらのパラメータを所定の量子化テーブル例えば単一
のコードブックでベクトル量子化するような場合には、
信号圧縮効率（量子化効率）が低下する。換言すれば、
伝送ビットレートが落ちることになる。
そこで、本発明は、上述のような実情に鑑みて提案さ
れたものであり、異なる性質の信号で構成される入力デ
ィジタル信号であっても、高い量子化効率で入力ディジ
タル信号の符号化を行うことができる圧縮符号化装置及
び方法、並びに復号装置及び方法を提供することを目的
とするものである。
れたものであり、異なる性質の信号で構成される入力デ
ィジタル信号であっても、高い量子化効率で入力ディジ
タル信号の符号化を行うことができる圧縮符号化装置及
び方法、並びに復号装置及び方法を提供することを目的
とするものである。
本発明に係る圧縮符号化装置及び方法は、上述の課題
を解決するために提案されたものであり、入力ディジタ
ル信号を予測分析する予測フィルタからの予測値信号と
上記入力ディジタル信号との差を得ると共に、上記予測
フィルタのパラメータを量子化して伝送する圧縮符号化
において、入力信号の有声音、無声音に基づく信号の性
質によって、上記パラメータを量子化するために設けら
れた複数種類の量子化テーブルを制御し、上記制御され
た量子化テーブルに基づいて、上記パラメータを量子化
することを特徴とする。
を解決するために提案されたものであり、入力ディジタ
ル信号を予測分析する予測フィルタからの予測値信号と
上記入力ディジタル信号との差を得ると共に、上記予測
フィルタのパラメータを量子化して伝送する圧縮符号化
において、入力信号の有声音、無声音に基づく信号の性
質によって、上記パラメータを量子化するために設けら
れた複数種類の量子化テーブルを制御し、上記制御され
た量子化テーブルに基づいて、上記パラメータを量子化
することを特徴とする。
また、本発明に係る復号装置及び方法は、ディジタル
信号を予測分析する予測フィルタからの予測値信号と上
記入力ディジタル信号との差に基づく入力信号と、上記
予測フィルタのパラメータを量子化したパラメータ信号
とを入力して、上記入力信号とパラメータ信号からディ
ジタル信号を復元する際に、入力信号の有声音、無声音
に基づく信号の性質によって、上記パラメータを逆量子
化するために設けられた複数種類の量子化テーブルを制
御し、上記制御された量子化テーブルに基づいて、上記
パラメータを逆量子化することを特徴とする。
信号を予測分析する予測フィルタからの予測値信号と上
記入力ディジタル信号との差に基づく入力信号と、上記
予測フィルタのパラメータを量子化したパラメータ信号
とを入力して、上記入力信号とパラメータ信号からディ
ジタル信号を復元する際に、入力信号の有声音、無声音
に基づく信号の性質によって、上記パラメータを逆量子
化するために設けられた複数種類の量子化テーブルを制
御し、上記制御された量子化テーブルに基づいて、上記
パラメータを逆量子化することを特徴とする。
本発明によれば、入力ディジタル信号の性質を求め、
その性質に応じて選ばれた量子化テーブルを用いてパラ
メータの量子化を行っているので、パラメータ量子化の
際の割当てビット数を減らすことができる。
その性質に応じて選ばれた量子化テーブルを用いてパラ
メータの量子化を行っているので、パラメータ量子化の
際の割当てビット数を減らすことができる。
以下、本発明に係る圧縮符号化装置及び方法、並びに
復号装置及び方法を適用した実施例について、図面を参
照しながら説明する。
復号装置及び方法を適用した実施例について、図面を参
照しながら説明する。
第１図に本発明実施例の圧縮符号化装置の概略構成を
示す。本実施例装置は、入力ディジタル信号（例えば音
声ディジタル信号等）を予測分析する予測フィルタから
の予測値信号と上記入力ディジタル信号との差（予測残
差）を得ると共に、上記予測フィルタのパラメータを量
子化して伝送する圧縮符号化装置であって、上記パラメ
ータを量子化するための量子化テーブルを、予め入力信
号の性質例えば音声信号では有声音，無声音の性質に応
じて複数種類設けておく。この複数種類の量子化テーブ
ルは例えば量子化テーブル記憶メモリ７に貯蔵してお
く。そして、上記パラメータの量子化は、上記入力ディ
ジタル信号の性質に応じて上記量子化テーブル記憶メモ
リ７内の複数種類の量子化テーブルから選択された量子
化テーブルによってなされる。この時の入力ディジタル
信号の性質は求められる。すなわち例えば相関検出・判
別回路６によって例えば音声信号の有声音であるか或い
は無声音であるかの性質が求められる。
示す。本実施例装置は、入力ディジタル信号（例えば音
声ディジタル信号等）を予測分析する予測フィルタから
の予測値信号と上記入力ディジタル信号との差（予測残
差）を得ると共に、上記予測フィルタのパラメータを量
子化して伝送する圧縮符号化装置であって、上記パラメ
ータを量子化するための量子化テーブルを、予め入力信
号の性質例えば音声信号では有声音，無声音の性質に応
じて複数種類設けておく。この複数種類の量子化テーブ
ルは例えば量子化テーブル記憶メモリ７に貯蔵してお
く。そして、上記パラメータの量子化は、上記入力ディ
ジタル信号の性質に応じて上記量子化テーブル記憶メモ
リ７内の複数種類の量子化テーブルから選択された量子
化テーブルによってなされる。この時の入力ディジタル
信号の性質は求められる。すなわち例えば相関検出・判
別回路６によって例えば音声信号の有声音であるか或い
は無声音であるかの性質が求められる。
この第１図において、本実施例圧縮符号化装置の入力
端子１には、入力ディジタル信号として例えばディジタ
ルの音声信号が供給されており、この音声信号は、先
ず、加算器２及び予測フィルタ３に伝送される。同時
に、上記音声信号は、線形予測分析回路４にも伝送され
る。当該線形予測分析回路４では、音声信号が所定時間
間隔毎にフレーム化され、当該フレーム毎に線形予測分
析が行われて上記予測フィルタ３のパラメータが決定さ
れる。このようにして求められたパラメータによって、
上記予測フィルタ３では上記音声信号のフィルタリング
処理がなされ、当該予測フィルタ３から得られる予測値
信号の出力が、上記加算器２に伝送される。該加算器２
からは、上記音声信号と上記予測値信号との差分（予測
残差）が得られる。また、上記パラメータは、該パラメ
ータの量子化（例えばベクトル量子化）を行うパラメー
タ量子化回路８によって量子化された後に出力端子11か
ら出力されるようになっている。
端子１には、入力ディジタル信号として例えばディジタ
ルの音声信号が供給されており、この音声信号は、先
ず、加算器２及び予測フィルタ３に伝送される。同時
に、上記音声信号は、線形予測分析回路４にも伝送され
る。当該線形予測分析回路４では、音声信号が所定時間
間隔毎にフレーム化され、当該フレーム毎に線形予測分
析が行われて上記予測フィルタ３のパラメータが決定さ
れる。このようにして求められたパラメータによって、
上記予測フィルタ３では上記音声信号のフィルタリング
処理がなされ、当該予測フィルタ３から得られる予測値
信号の出力が、上記加算器２に伝送される。該加算器２
からは、上記音声信号と上記予測値信号との差分（予測
残差）が得られる。また、上記パラメータは、該パラメ
ータの量子化（例えばベクトル量子化）を行うパラメー
タ量子化回路８によって量子化された後に出力端子11か
ら出力されるようになっている。
ここで、上記パラメータ量子化回路８におけるパラメ
ータの量子化は、量子化テーブル記憶メモリ７に予め用
意された（貯蔵された）複数種類の量子化テーブルから
上記音声信号の性質すなわち有声音，無声音の性質に応
じて選択された量子化テーブルによってなされるもので
ある。すなわち、当該パラメータ量子化回路８では、例
えば上記パラメータのベクトル量子化が行われており、
このベクトル量子化の際には、上記量子化テーブル記憶
メモリ７に記憶された複数のコードブック（量子化テー
ブル）の中から、上記有声音か無声音かに応じたコード
ブックが選択され、その選択されたコードブック内のコ
ードベクトルと、複数のパラメータで構成された入力ベ
クトルとの比較が行われる。このベクトル量子化による
識別コードが上記パラメータ量子化回路８の量子化出力
として得られることになる。
ータの量子化は、量子化テーブル記憶メモリ７に予め用
意された（貯蔵された）複数種類の量子化テーブルから
上記音声信号の性質すなわち有声音，無声音の性質に応
じて選択された量子化テーブルによってなされるもので
ある。すなわち、当該パラメータ量子化回路８では、例
えば上記パラメータのベクトル量子化が行われており、
このベクトル量子化の際には、上記量子化テーブル記憶
メモリ７に記憶された複数のコードブック（量子化テー
ブル）の中から、上記有声音か無声音かに応じたコード
ブックが選択され、その選択されたコードブック内のコ
ードベクトルと、複数のパラメータで構成された入力ベ
クトルとの比較が行われる。このベクトル量子化による
識別コードが上記パラメータ量子化回路８の量子化出力
として得られることになる。
上述のような有声音か無声音かを判別するために、上
記予測残差は、相関検出・判別回路６に伝送される。当
該相関検出・判別回路６では、上記音声信号の有声音と
無声音の判別を行う。すなわち、一般に、音声信号の有
声音の信号は例えば第２図に示すような周期的ピークを
有する波形の信号であり、無声音の信号は例えば第３図
に示すような波形を有する信号である。上記有声音と無
声音とは基本的に異なる音である。ここで、上記相関検
出・判別回路６で行われる性質判別の手法の一例として
は、例えば上記予測残差の正規化された自己相関係数に
よる性質判別を挙げることができる。すなわち、上記フ
レーム単位の予測残差の正規化された自己相関係数を求
め、この正規化された自己相関係数の最大値に応じて、
入力ディジタル信号の性質の判別が行われる。例えば入
力ディジタル信号が音声ディジタル信号の場合には、入
力音声ディジタル信号が有声音の信号であるか或いは無
声音の信号であるか否かの判別が行われる。この時の、
上記予測残差の正規化された自己相関係数ｒ（ｉ）は、 で表すことができる。なお、−１≦ｒ（ｉ）≦１で、Ｎ
はサンプル数である。ここで、上記フレームが20msec、
サンプル周波数8kHzでＮ＝160の音声ディジタル信号の
上記正規化された自己相関係数ｒ（ｉ）は、例えば第４
図及び第５図のようになる。第４図は有声音の場合、第
５図は無声音の場合の正規化された自己相関係数ｒ
（ｉ）の例を示している。これら第４図及び第５図から
も上記有声音と無声音とは全く異なる音であることがわ
かる。すなわち、上記相関検出・判別回路６において
は、上述のようにして求められた正規化された自己相関
係数ｒ（ｉ）の最大値が所定値よりも大きければ有声音
であると判別し、所定値よりも小さければ無声音である
と判別している。
記予測残差は、相関検出・判別回路６に伝送される。当
該相関検出・判別回路６では、上記音声信号の有声音と
無声音の判別を行う。すなわち、一般に、音声信号の有
声音の信号は例えば第２図に示すような周期的ピークを
有する波形の信号であり、無声音の信号は例えば第３図
に示すような波形を有する信号である。上記有声音と無
声音とは基本的に異なる音である。ここで、上記相関検
出・判別回路６で行われる性質判別の手法の一例として
は、例えば上記予測残差の正規化された自己相関係数に
よる性質判別を挙げることができる。すなわち、上記フ
レーム単位の予測残差の正規化された自己相関係数を求
め、この正規化された自己相関係数の最大値に応じて、
入力ディジタル信号の性質の判別が行われる。例えば入
力ディジタル信号が音声ディジタル信号の場合には、入
力音声ディジタル信号が有声音の信号であるか或いは無
声音の信号であるか否かの判別が行われる。この時の、
上記予測残差の正規化された自己相関係数ｒ（ｉ）は、 で表すことができる。なお、−１≦ｒ（ｉ）≦１で、Ｎ
はサンプル数である。ここで、上記フレームが20msec、
サンプル周波数8kHzでＮ＝160の音声ディジタル信号の
上記正規化された自己相関係数ｒ（ｉ）は、例えば第４
図及び第５図のようになる。第４図は有声音の場合、第
５図は無声音の場合の正規化された自己相関係数ｒ
（ｉ）の例を示している。これら第４図及び第５図から
も上記有声音と無声音とは全く異なる音であることがわ
かる。すなわち、上記相関検出・判別回路６において
は、上述のようにして求められた正規化された自己相関
係数ｒ（ｉ）の最大値が所定値よりも大きければ有声音
であると判別し、所定値よりも小さければ無声音である
と判別している。
また、上記相関検出・判別回路６では、第７図の相関
検出回路109と同様に上記予測残差から、振幅情報Ａと
ピッチ情報Ｔが求められる。したがって、該相関検出・
判別回路６では、例えば、ピッチ情報Ｔが“0"で無声
音、ピッチ情報Ｔが“0"でない時に有声音とするような
性質判別を行うこともできる。上記振幅情報Ａは出力端
子９から、ピッチ情報Ｔは出力端子10から出力されるよ
うになっている。
検出回路109と同様に上記予測残差から、振幅情報Ａと
ピッチ情報Ｔが求められる。したがって、該相関検出・
判別回路６では、例えば、ピッチ情報Ｔが“0"で無声
音、ピッチ情報Ｔが“0"でない時に有声音とするような
性質判別を行うこともできる。上記振幅情報Ａは出力端
子９から、ピッチ情報Ｔは出力端子10から出力されるよ
うになっている。
例えば上述のようにして得られた性質判別情報が上記
量子化テーブル記憶メモリ７に伝送され、上述したよう
に、該量子化テーブル記憶メモリ７からは、上記有声音
か無声音かの何れかに応じた量子化テーブル（コードブ
ック）が選択され、この選択された量子化テーブルに基
づいてベクトル量子化が行われる。
量子化テーブル記憶メモリ７に伝送され、上述したよう
に、該量子化テーブル記憶メモリ７からは、上記有声音
か無声音かの何れかに応じた量子化テーブル（コードブ
ック）が選択され、この選択された量子化テーブルに基
づいてベクトル量子化が行われる。
更に、第１図の線形予測分析回路４からのパラメータ
としては、はしご形フィルタ係数，格子形フィルタ係
数、或いは、線スペクトル対係数（LSP係数）及びこれ
らの変形フィルタ係数等を用いることができる。また、
上記相関検出・判別回路６は、上述したように予測残差
から振幅情報Ａとピッチ情報Ｔを求めるような構成とせ
ず、上記予測残差をそのまま出力するようなものとする
ことも可能である。この場合には、復号化装置でも上記
予測残差から上記性質判別情報を得るような構成とする
ことになる。
としては、はしご形フィルタ係数，格子形フィルタ係
数、或いは、線スペクトル対係数（LSP係数）及びこれ
らの変形フィルタ係数等を用いることができる。また、
上記相関検出・判別回路６は、上述したように予測残差
から振幅情報Ａとピッチ情報Ｔを求めるような構成とせ
ず、上記予測残差をそのまま出力するようなものとする
ことも可能である。この場合には、復号化装置でも上記
予測残差から上記性質判別情報を得るような構成とする
ことになる。
なお、上記パラメータに偏自己相関係数を用いる場合
には、第１図中破線で囲む上記加算器2,予測フィルタ3,
線形予測分析回路４で構成する予測フィルタ回路部５
は、前述した第７図の格子形予測フィルタ回路115のよ
うな構成で実現することができる。この場合、上記線形
予測分析回路４は第７図の相関演算器1051〜105pに対応
し、上記加算器２と上記予測フィルタ３は第７図の加算
器1031〜103p,1081〜108p、乗算器1041〜104p,1061〜10
6p、遅延器1071〜107pに対応することになる。また、相
関検出・判別回路６は相関検出回路109に対応し、符号
化器110で信号の性質に応じたベクトル量子化が行われ
る。
には、第１図中破線で囲む上記加算器2,予測フィルタ3,
線形予測分析回路４で構成する予測フィルタ回路部５
は、前述した第７図の格子形予測フィルタ回路115のよ
うな構成で実現することができる。この場合、上記線形
予測分析回路４は第７図の相関演算器1051〜105pに対応
し、上記加算器２と上記予測フィルタ３は第７図の加算
器1031〜103p,1081〜108p、乗算器1041〜104p,1061〜10
6p、遅延器1071〜107pに対応することになる。また、相
関検出・判別回路６は相関検出回路109に対応し、符号
化器110で信号の性質に応じたベクトル量子化が行われ
る。
第６図に復号化装置行の概略構成を示す。
この第６図において、復号化装置の入力端子21には上
記振幅情報Ａが、入力端子22には上記ピッチ情報Ｔが、
入力端子23には上記量子化されたパラメータが供給され
ている。
記振幅情報Ａが、入力端子22には上記ピッチ情報Ｔが、
入力端子23には上記量子化されたパラメータが供給され
ている。
先ず、上記量子化されたパラメータは、逆量子化回路
33に伝送される。また、上記ピッチ情報Ｔは、当該ピッ
チ情報Ｔから有声音か無声音かを検出する有声／無声検
出回路35に伝送される。この有声／無声検出回路35で
は、上記ピッチ情報Ｔから、有声音か無声音かの性質判
別情報が抽出される。当該有声／無声検出回路35からの
性質判別情報が、第１図の符号化装置の量子化テーブル
記憶メモリ７と同内容の量子化テーブルが貯蔵されてい
る量子化テーブル記憶メモリ32に伝送される。上記量子
化テーブル記憶メモリ32から、上記有声音か無声音かに
基づいた量子化テーブルのデータが出力されて上記逆量
子化回路33に伝送される。当該逆量子化回路33は、第１
図のパラメータ量子化回路８とは逆の処理を行うもので
ある。したがって、当該逆量子化回路33では上記量子化
テーブル記憶メモリ32からの量子化テーブル（コードブ
ック）によって上記量子化されたパラメータの逆ベクト
ル量子化が行われる。
33に伝送される。また、上記ピッチ情報Ｔは、当該ピッ
チ情報Ｔから有声音か無声音かを検出する有声／無声検
出回路35に伝送される。この有声／無声検出回路35で
は、上記ピッチ情報Ｔから、有声音か無声音かの性質判
別情報が抽出される。当該有声／無声検出回路35からの
性質判別情報が、第１図の符号化装置の量子化テーブル
記憶メモリ７と同内容の量子化テーブルが貯蔵されてい
る量子化テーブル記憶メモリ32に伝送される。上記量子
化テーブル記憶メモリ32から、上記有声音か無声音かに
基づいた量子化テーブルのデータが出力されて上記逆量
子化回路33に伝送される。当該逆量子化回路33は、第１
図のパラメータ量子化回路８とは逆の処理を行うもので
ある。したがって、当該逆量子化回路33では上記量子化
テーブル記憶メモリ32からの量子化テーブル（コードブ
ック）によって上記量子化されたパラメータの逆ベクト
ル量子化が行われる。
また、上記振幅情報Ａは、パルス発生回路25に送られ
る。該パルス発生回路25には上記ピッチ情報Ｔも供給さ
れており、したがって、当該パルス発生回路25からは、
上記振幅情報Ａと上記ピッチ情報Ｔに基づいたパルス信
号が出力される。このパルス信号は上記有声／無声検出
回路35からの有声音か無声音かの性質判別情報に基づい
て切り換え制御される切換スイッチ27に伝送される。ま
た、この切換スイッチ27にはランダムノイズ発生器26か
らのランダムノイズが送られており、したがって、当該
切換スイッチ26からは、この有声音か無声音かに応じて
パルス信号の各パルスと上記ランダムノイズが切り換え
られて出力される。上記切換スイッチ26の出力は、上記
振幅情報Ａに基づいて制御されるゲインコントロールア
ンプ28を介して、加算器29に伝送される。当該ゲインコ
ントロールアンプ28からの出力は、上記予測残差と近似
したデータとなっている。
る。該パルス発生回路25には上記ピッチ情報Ｔも供給さ
れており、したがって、当該パルス発生回路25からは、
上記振幅情報Ａと上記ピッチ情報Ｔに基づいたパルス信
号が出力される。このパルス信号は上記有声／無声検出
回路35からの有声音か無声音かの性質判別情報に基づい
て切り換え制御される切換スイッチ27に伝送される。ま
た、この切換スイッチ27にはランダムノイズ発生器26か
らのランダムノイズが送られており、したがって、当該
切換スイッチ26からは、この有声音か無声音かに応じて
パルス信号の各パルスと上記ランダムノイズが切り換え
られて出力される。上記切換スイッチ26の出力は、上記
振幅情報Ａに基づいて制御されるゲインコントロールア
ンプ28を介して、加算器29に伝送される。当該ゲインコ
ントロールアンプ28からの出力は、上記予測残差と近似
したデータとなっている。
また、上記逆量子化回路33からのパラメータは、予測
フィルタ30に伝送されている。この予測フィルタ30は、
加算器29の出力を上記逆量子化回路33からのパラメータ
によってフィルタリング処理するものであり、この予測
フィルタ30からの予測値信号が上記加算器29にフィード
バックされることで、上記加算器29からは、上記予測残
差近似データと上記予測値信号との加算処理が行われて
復号ディジタル信号を得ることができるようになってい
る。この復号ディジタル信号が出力端子34から出力され
る。
フィルタ30に伝送されている。この予測フィルタ30は、
加算器29の出力を上記逆量子化回路33からのパラメータ
によってフィルタリング処理するものであり、この予測
フィルタ30からの予測値信号が上記加算器29にフィード
バックされることで、上記加算器29からは、上記予測残
差近似データと上記予測値信号との加算処理が行われて
復号ディジタル信号を得ることができるようになってい
る。この復号ディジタル信号が出力端子34から出力され
る。
なお、上記パラメータに偏自己相関係数を用いる場合
には、第６図中破線で囲む上記加算器29と予測フィルタ
30で構成される予測フィルタ回路部31は、前述した第７
図の格子形予測フィルタ回路135のような構成で実現す
ることができる。この場合、上記加算器29と上記予測フ
ィルタ30は第７図の加算器1251〜125p,1271〜127p、乗
算器1261〜264p,1281〜128p、遅延器1291〜129pに対応
することになる。
には、第６図中破線で囲む上記加算器29と予測フィルタ
30で構成される予測フィルタ回路部31は、前述した第７
図の格子形予測フィルタ回路135のような構成で実現す
ることができる。この場合、上記加算器29と上記予測フ
ィルタ30は第７図の加算器1251〜125p,1271〜127p、乗
算器1261〜264p,1281〜128p、遅延器1291〜129pに対応
することになる。
本実施例においては、上述のように有声音か無声音か
の信号の性質に応じた量子化テーブルでパラメータの量
子化を行うことで、結果として予測フィルタのために割
り当てられるビット数を減らすことができ、量子化によ
る周波数特性の歪みを低減できる。更に、圧縮符号化装
置全体からみれば、低ビットレートで高品質の信号を復
元できるようになる。
の信号の性質に応じた量子化テーブルでパラメータの量
子化を行うことで、結果として予測フィルタのために割
り当てられるビット数を減らすことができ、量子化によ
る周波数特性の歪みを低減できる。更に、圧縮符号化装
置全体からみれば、低ビットレートで高品質の信号を復
元できるようになる。
なお、上述した入力ディジタル信号としては、上記デ
ィジタルの音声信号に限らず、楽器音等も含む一般的な
オーディオ信号であってもよく、また、映像ディジタル
信号であっもよい。更に、音声信号の性質は有声音，無
声音に限定されない。
ィジタルの音声信号に限らず、楽器音等も含む一般的な
オーディオ信号であってもよく、また、映像ディジタル
信号であっもよい。更に、音声信号の性質は有声音，無
声音に限定されない。
本発明の圧縮符号化装置及び方法によれば、入力ディ
ジタル信号を予測分析する予測フィルタからの予測値信
号と上記入力ディジタル信号との差を得ると共に、上記
予測フィルタのパラメータを量子化して伝送する際に、
入力信号の有声音、無声音に基づく信号の性質によっ
て、上記パラメータを量子化するために設けられた複数
種類の量子化テーブルを制御し、上記制御された量子化
テーブルに基づいて、上記パラメータを量子化すること
により、量子化の際の最適出力値の検索のための演算量
を減らすことができ、符号化の処理時間を短縮できると
共に、有声音と無声音とで異なる性質の入力信号に対し
て、それぞれ高い量子化効率で符号化を行うことができ
る。すなわち、圧縮符号化装置全体からみれば、パラメ
ータ量子化のために割り当てられるビット数を減らすこ
とができるようになり、更に、パラメータの量子化によ
る周波数特性の歪みを減らすことができるようになる。
ジタル信号を予測分析する予測フィルタからの予測値信
号と上記入力ディジタル信号との差を得ると共に、上記
予測フィルタのパラメータを量子化して伝送する際に、
入力信号の有声音、無声音に基づく信号の性質によっ
て、上記パラメータを量子化するために設けられた複数
種類の量子化テーブルを制御し、上記制御された量子化
テーブルに基づいて、上記パラメータを量子化すること
により、量子化の際の最適出力値の検索のための演算量
を減らすことができ、符号化の処理時間を短縮できると
共に、有声音と無声音とで異なる性質の入力信号に対し
て、それぞれ高い量子化効率で符号化を行うことができ
る。すなわち、圧縮符号化装置全体からみれば、パラメ
ータ量子化のために割り当てられるビット数を減らすこ
とができるようになり、更に、パラメータの量子化によ
る周波数特性の歪みを減らすことができるようになる。
したがって、復号化する場合には、装置全体でみれば
低ビットレートで高品質の信号を復元できるようにな
る。
低ビットレートで高品質の信号を復元できるようにな
る。
第１図は本発明実施例の圧縮符号化装置の概略構成を示
すブロック回路図、第２図は有声音の信号の波形図、第
３図は無声音の信号の波形図、第４図は有声音の信号の
正規化された自己相関係数を示す特性図、第５図は無声
音の信号の正規化された自己相関係数を示す特性図、第
６図は復号化装置の概略構成を示すブロック回路図、第
７図は従来例の偏自己相関形音声分析合成系の構成を示
すブロック回路図である。 ２……加算器 ３……予測フィルタ ４……線形予測分析回路 ５……予測フィルタ回路部 ６……相関検出・判別回路 ７……量子化テーブル記憶メモリ ８……パラメータ量子化回路
すブロック回路図、第２図は有声音の信号の波形図、第
３図は無声音の信号の波形図、第４図は有声音の信号の
正規化された自己相関係数を示す特性図、第５図は無声
音の信号の正規化された自己相関係数を示す特性図、第
６図は復号化装置の概略構成を示すブロック回路図、第
７図は従来例の偏自己相関形音声分析合成系の構成を示
すブロック回路図である。 ２……加算器 ３……予測フィルタ ４……線形予測分析回路 ５……予測フィルタ回路部 ６……相関検出・判別回路 ７……量子化テーブル記憶メモリ ８……パラメータ量子化回路
Claims (4)
- 【請求項１】入力ディジタル信号を予測分析する予測フ
ィルタからの予測値信号と上記入力ディジタル信号との
差を得ると共に、上記予測フィルタのパラメータを量子
化して伝送する圧縮符号化装置において、 入力信号の有声音、無声音に基づく信号の性質によっ
て、上記パラメータを量子化するために設けられた複数
種類の量子化テーブルを制御する制御部と、 上記制御された量子化テーブルに基づいて、上記パラメ
ータを量子化する量子化部と を有することを特徴とする圧縮符号化装置。 - 【請求項２】入力ディジタル信号を予測分析する予測フ
ィルタからの予測値信号と上記入力ディジタル信号との
差を得ると共に、上記予測フィルタのパラメータを量子
化して伝送する圧縮符号化方法において、 入力信号の有声音、無声音に基づく信号の性質によっ
て、上記パラメータを量子化するために設けられた複数
種類の量子化テーブルを制御し、 上記制御された量子化テーブルに基づいて、上記パラメ
ータを量子化する ことを特徴とする圧縮符号化方法。 - 【請求項３】ディジタル信号を予測分析する予測フィル
タからの予測値信号と上記入力ディジタル信号との差に
基づく入力信号と、上記予測フィルタのパラメータを量
子化したパラメータ信号とを入力して、上記入力信号と
パラメータ信号からディジタル信号を復元する復号装置
において、 入力信号の有声音、無声音に基づく信号の性質によっ
て、上記パラメータを逆量子化するために設けられた複
数種類の量子化テーブルを制御する制御部と、 上記制御された量子化テーブルに基づいて、上記パラメ
ータを逆量子化する逆量子化部と を有することを特徴とする復号装置。 - 【請求項４】ディジタル信号を予測分析する予測フィル
タからの予測値信号と上記入力ディジタル信号との差に
基づく入力信号と、上記予測フィルタのパラメータを量
子化したパラメータ信号とを入力して、上記入力信号と
パラメータ信号からディジタル信号を復元する復号方法
において、 入力信号の有声音、無声音に基づく信号の性質によっ
て、上記パラメータを逆量子化するために設けられた複
数種類の量子化テーブルを制御し、 上記制御された量子化テーブルに基づいて、上記パラメ
ータを逆量子化する ことを特徴とする復号方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP1310350A JP3010655B2 (ja) | 1989-11-29 | 1989-11-29 | 圧縮符号化装置及び方法、並びに復号装置及び方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP1310350A JP3010655B2 (ja) | 1989-11-29 | 1989-11-29 | 圧縮符号化装置及び方法、並びに復号装置及び方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH03171830A JPH03171830A (ja) | 1991-07-25 |
| JP3010655B2 true JP3010655B2 (ja) | 2000-02-21 |
Family
ID=18004179
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP1310350A Expired - Fee Related JP3010655B2 (ja) | 1989-11-29 | 1989-11-29 | 圧縮符号化装置及び方法、並びに復号装置及び方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP3010655B2 (ja) |
Families Citing this family (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US6111870A (en) | 1996-11-07 | 2000-08-29 | Interdigital Technology Corporation | Method and apparatus for compressing and transmitting high speed data |
| CN101996637B (zh) * | 2005-01-12 | 2012-08-08 | 日本电信电话株式会社 | 长期预测编码和长期预测解码的方法和装置 |
-
1989
- 1989-11-29 JP JP1310350A patent/JP3010655B2/ja not_active Expired - Fee Related
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JPH03171830A (ja) | 1991-07-25 |
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Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| LAPS | Cancellation because of no payment of annual fees |