專利名稱：線性預(yù)測編碼參數(shù)的矢量量化裝置的制作方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及一種應(yīng)用到用于增強在由因特網(wǎng)通信和移動通信系統(tǒng)等表示的分組通信系統(tǒng)的領(lǐng)域中的語音信號的傳輸效率的語音編碼器/解碼器的LPC矢量量化裝置。
背景技術(shù)：
當(dāng)在由因特網(wǎng)通信或移動通信系統(tǒng)表示的分組通信系統(tǒng)中發(fā)送語音信號時，時常使用壓縮/編碼技術(shù)來增強語音信號的傳輸效率。目前已經(jīng)開發(fā)很多的語音編碼系統(tǒng)，并且最近幾年開發(fā)的很多低比特速率語音編碼系統(tǒng)將語音信號分離成頻譜包絡(luò)信息和聲源信息并且壓縮/編碼該已分離的信息片。例如，在文檔1(M.R.Schroeder，B.S.Atal，“Code Excited Linear PredictionHigh Quality Speech at Low Bit Rate”(“碼激勵線性預(yù)測低比特速率的高質(zhì)量語音”)，IEEE Proc.，ICASSP′85 pp.937-940)中描述的CELP系統(tǒng)是它的一個例子。
這里，將使用圖1來解釋基于CELP的語音編碼器的概述。假設(shè)把輸入語音信號以每隔由大約20ms的時間間隔劃界的處理幀而逐次輸入到語音編碼器。
首先向LPC分析部件11供給用于每個處理幀的輸入到語音編碼器的輸入語音信號。LPC分析部件11對輸入語音信號執(zhí)行LPC(線性預(yù)測編碼)分析，獲得具有作為矢量分量的LPC系數(shù)的LPC矢量，矢量量化(vector-quantizes)該獲得的LPC矢量以獲得LPC碼，并且解碼這個LPC碼以獲得具有作為矢量分量的已解碼LPC系數(shù)的已解碼LPC矢量。
激勵矢量產(chǎn)生部件14分別從自適應(yīng)代碼本12和固定代碼本13中讀取自適應(yīng)代碼矢量和固定代碼矢量，并且向LPC合成濾波器15發(fā)送這些代碼矢量。LPC合成濾波器15通過使用具有作為濾波系數(shù)的從LPC分析部件11給出的已解碼LPC系數(shù)的全極(all-pole)模型合成濾波器來對從激勵矢量產(chǎn)生部件14供給的自適應(yīng)代碼矢量和固定代碼矢量進(jìn)行合成濾波并且分別獲得已合成的自適應(yīng)代碼矢量和已合成的固定代碼矢量。
比較部件16分析在從LPC合成濾波器15輸出的已合成的自適應(yīng)代碼矢量、已合成的固定代碼矢量和輸入語音信號之間的關(guān)系，并且分別計算將與已合成的自適應(yīng)代碼矢量相乘的自適應(yīng)代碼本最佳增益和將與已合成的固定代碼矢量相乘的固定代碼本最佳增益。而且，比較部件16把通過把已合成的自適應(yīng)代碼矢量乘以自適應(yīng)代碼本最佳增益獲得的矢量和已合成的固定代碼矢量乘以固定代碼本最佳增益獲得的矢量相加，以獲得已合成的語音矢量并且計算在獲得的已合成的語音矢量和輸入語音信號之間的失真。
比較部件16進(jìn)一步計算通過對存儲在自適應(yīng)代碼本12中的自適應(yīng)代碼矢量和存儲在固定代碼本13中的固定代碼矢量的所有可能的組合操作激勵矢量產(chǎn)生部件14和LPC合成濾波器15所獲得的很多合成語音矢量和輸入語音信號之間的失真，確定最小化來自這些代碼矢量的失真的自適應(yīng)代碼矢量的索引和固定代碼矢量的索引并且向參數(shù)編碼部件17發(fā)送從各自代碼本輸出的代碼矢量的索引、與索引對應(yīng)的代碼矢量和與索引對應(yīng)的自適應(yīng)代碼本最佳增益和固定代碼本最佳增益。
參數(shù)編碼部件17編碼自適應(yīng)代碼本最佳增益和固定代碼本最佳增益以獲得增益碼，并且為每個處理幀輸出獲得的增益碼、從LPC分析部件11給出的LPC碼和各個代碼本的索引。
參數(shù)編碼部件17還把兩個矢量相加；通過把與自適應(yīng)代碼本的索引對應(yīng)的自適應(yīng)代碼矢量乘以與增益碼對應(yīng)的自適應(yīng)代碼本增益獲得一個矢量和把與固定代碼本的索引對應(yīng)的固定代碼矢量乘以與增益碼對應(yīng)的固定代碼本增益獲得另一個矢量，從而獲得激勵矢量并用獲得的激勵矢量來更新在自適應(yīng)代碼本12中的舊的自適應(yīng)代碼矢量。
對于通過LPC合成濾波器15的合成濾波，通常的慣例是把線性預(yù)測系數(shù)、高通濾波器和使用由對輸入語音執(zhí)行長期預(yù)測分析而獲得的長期預(yù)測系數(shù)的感覺加權(quán)濾波器合在一起使用。另一個通常的慣例是以由細(xì)分一個幀獲得的子幀為單位執(zhí)行對自適應(yīng)代碼本和固定代碼本的最佳索引的搜索、最佳增益的計算和最佳增益的編碼處理。
其次，將使用圖2更詳細(xì)地解釋由LPC分析部件11執(zhí)行的“LPC矢量的矢量量化”的處理的概況。假設(shè)LPC代碼本22存儲預(yù)先將LBG算法施加到由對很多處理幀的輸入語音信號實際執(zhí)行LPC分析獲得的很多LPC矢量上而獲得的多個典型LPC矢量的條項(entries)。關(guān)于LBG算法，在文檔2(Y.Linde，A.Buzo，R.M.Gray，“An Algorithm for Vector Quantizer Design，”(“用于矢量量化器設(shè)計的算法，”)IEEE trans.Comm.，Vol.COM-28，No.1，pp84-95，Jan.，1980)。
向失真計算部件21供給輸入到圖2中的矢量量化器的量化目標(biāo)矢量(通過對在與量化目標(biāo)對應(yīng)的處理幀部件中的語音信號執(zhí)行LPC分析獲得的LPC矢量)。其次，失真計算部件21根據(jù)下列表達(dá)式(1)計算在存儲在LPC代碼本22中的LPC代碼矢量和量化目標(biāo)矢量之間的歐幾里德失真dm=Σi=1N(XT(i)-Cm(i))2]]>…表達(dá)式(1)其中在表達(dá)式(1)中，XT是量化目標(biāo)矢量，Cm是在LPC代碼本中的第m個(1≤m≤M)LPC代碼矢量，i是矢量的分量數(shù)目，N是矢量的階次(對應(yīng)于LPC分析階次)和dm是在XT和Cm之間的歐幾里德失真。
失真計算部件21逐次計算在存儲在LPC代碼本22中的所有LPC代碼矢量和量化目標(biāo)矢量之間的歐幾里德失真，然后逐次把計算結(jié)果(各個歐幾里德失真)輸出到LPC代碼本搜索部件23。LPC代碼本搜索部件23比較從失真計算部件21供給的各個歐幾里德失真并且輸出最小化該歐幾里德失真的LPC代碼矢量的索引，作為LPC碼(在處理幀上的已編碼表示頻譜包絡(luò)信息)。
另一方面，通過讀取與由來自LPC代碼本的LPC碼表示的索引相對應(yīng)的LPC代碼矢量來獲得已解碼的LPC系數(shù)(解碼LPC系數(shù))是可能的。順便說一下，一般由語音編碼器和語音解碼器兩者都執(zhí)行從LPC碼產(chǎn)生用于構(gòu)成全極模型LPC合成濾波器的已解碼LPC系數(shù)的處理。
在最近幾年開發(fā)的很多語音編碼器/解碼器中，LPC矢量不象它被量化的那樣量化，并且通常的慣例是把LPC矢量轉(zhuǎn)換到具有作為矢量分量的LSF參數(shù)的LSF(行頻譜頻率)矢量或具有作為矢量分量的LSP參數(shù)的LSP(行頻譜對)矢量，上述矢量是一對一互相轉(zhuǎn)換的頻域矢量，并且然后被矢量量化。這是因為在把其轉(zhuǎn)換到頻域中的矢量后對LPC矢量進(jìn)行矢量量化而沒有直接在時域中對LPC矢量進(jìn)行矢量量化具有較高量化效率和較高插值(interpolation)特性。順便提一下，在文檔3(F.Itakura，“Line Spectrum Representation of LinearPredictive Coefficients of Speech Signals，”(“語音信號的線性預(yù)測系數(shù)的行頻譜表示，”)J.Acoust.Soc.Amer.，vol57，p.S35，Apr.1975)或文檔4(L.K.Paliwal andB.S.Atal，“Efficient Vector Quantization of LPC Parameter at 24Bits/Frame，”(“24位/幀的LPC參數(shù)的有效矢量量化，”)IEEE trans.on Speechand Audio Processing，vol.1，pp.3-14，Jan.1993)中公布了LSF(或LSP)矢量的特征和與LPC矢量互相轉(zhuǎn)換的方法。
例如，當(dāng)量化LSF矢量時，把通過轉(zhuǎn)換LPC矢量獲得的頻域中的LSF矢量LSFT[i](i＝1，...，N)輸入到矢量量化器中，作為量化目標(biāo)矢量。在這個例子中，LPC代碼本存儲備選LSF代碼矢量LSFm[i](i＝1，...，N)，其中每個矢量具有作為矢量分量的LSF參數(shù)，通過使用和當(dāng)矢量量化目標(biāo)LPC矢量時相同的過程來矢量量化目標(biāo)LSF矢量是可能的。但是，當(dāng)量化LSF(或LSP)矢量時，經(jīng)常把替代上面表達(dá)式(1)的下面表達(dá)式(2)中的加權(quán)歐幾里德失真dm用作為LPC代碼本搜索的量度。
dm=Σi=1N[w(i)*(LSFT(i)-LSFm(i))]2]]>…表達(dá)式(2)在文檔4或文檔5(A.Kataoka，T.Moriya and S.Hayashi，“An 8-kb/sConjugate Structure CELP(CS-CELP)Speech Coder，”(“一種8-kb/s共軛結(jié)構(gòu)CELP(CS-CELP)語音編碼器，”)IEEE trans.Speech and Audio Processing，vol.4，No.6，pp.401-411，Nov.1996)或文檔6(R.Hagen，E.Paksoy，and A.Gersho，“Voicing-Specific LPC Quantization for Variable-Rate Speech Coding，”(“用于可變速率語音編碼的特定聲音LPC量化，”)IEEE trans.Speech and AudioProcessing，vol.7，no.5，pp.485-494，Sept.，1999)。
順便提一下，通過讀取與索引對應(yīng)的LSF代碼矢量來獲得已解碼LSF參數(shù)(解碼LSF參數(shù))是可能的，其中上述索引通過使用與從LPC碼中獲得已解碼LPC系數(shù)的方式相同的方式來由來自LPC代碼本中的LPC碼所指示的，即，從代碼本中讀取與LPC碼對應(yīng)的已解碼LPC代碼矢量。但是，在這個例子中，基于LPC碼讀取的已解碼LSF參數(shù)是頻域中的參數(shù)。因此，需要把頻率域中已解碼的LSF參數(shù)轉(zhuǎn)換到在時域中用于構(gòu)成全極模型LPC合成濾波器的已解碼LPC系數(shù)的附加處理。
關(guān)于根據(jù)CELP系統(tǒng)等的語音編碼器/解碼器，通常由矢量量化器壓縮/編碼表示語音信號的短期頻譜包絡(luò)信息的LPC參數(shù)(其后將一般把例如與LPC系數(shù)互相轉(zhuǎn)換的LSF的參數(shù)和LPC系數(shù)稱為“LPC參數(shù)”。但是，當(dāng)如此應(yīng)用圖2中所示的簡單配置的矢量量化器時，將增加由每個處理幀產(chǎn)生的量化失真，而不能獲得更好的已合成的語音。因為這個原因，目前為了改善矢量量化性能而已經(jīng)作出大量的研究，例如，“預(yù)測矢量量化技術(shù)”、“多階段矢量量化技術(shù)”和“分離矢量量化技術(shù)”。為了設(shè)計高性能矢量量化器，絕對有必要使用很多這些技術(shù)的組合。
順便提一下，當(dāng)重新設(shè)計(或改善)LPC矢量的矢量量化器時，需要比較/評估量化器的性能的評估測量。當(dāng)評估性能時，優(yōu)先使用考慮到LPC參數(shù)是最初表示語音信號的短期頻譜包絡(luò)信息的參數(shù)的評估測量。因此，時常把在下列表達(dá)式(3)中的CD(倒頻譜失真)測量用作性能評估測量，其中所述表達(dá)式(3)是評估在與在下列評估FFT(快速傅里葉變換)頻域中的失真的表達(dá)式(4)中的LPC頻譜模型或SD(頻譜失真)測量相對應(yīng)的LPC倒頻譜域中的失真CD=1L{Σl=1LCD(l)}=1L{Σl=1L10log102Σi=1Nc(CEPt(l)[i]-CEPq(l)[i])2}]]>…表達(dá)式(3)其中在表達(dá)式(3)中，L是用于評估的數(shù)據(jù)幀的數(shù)目，l是幀數(shù)目，Nc是LPC倒頻譜的階次(當(dāng)LPC分析階次N是第10階次時，Nc通常是在第16階次上的階次)，CEPt(l)[i]是通過轉(zhuǎn)換第一處理幀的量化目標(biāo)而獲得的目標(biāo)LPC倒頻譜和CEPq(l)[i]是通過轉(zhuǎn)換第一處理幀的已解碼LPC矢量而獲得的LPC倒頻譜。例如，在文檔7(M R.Shroeder，“Direct (Nonrecursive)Relations BetweenCepstrum and Predictor Coefficients，”(“在倒頻譜和預(yù)測器系數(shù)之間的直接(非回歸)關(guān)系，”)IEEE trans.On vol.ASSP-29，No.2，pp.297-301，Apr.，1981.)中公開了LPC倒頻譜的特征的技術(shù)細(xì)節(jié)和在LPC矢量和LPC倒頻譜之間相互轉(zhuǎn)換的方法。
SD=1L{Σl=1LSD(l)}=1L{Σl=1L10log104KΣj=1K/2(log10[SPt(l)(ωj)]-log10[SPq(l)(ωj)])2}]]>…表達(dá)式(4)其中表達(dá)式(4)中，L是用于評估的數(shù)據(jù)幀的數(shù)目，l是幀數(shù)目，K是FFT點數(shù)的數(shù)目，SPt(l)(ωj)是第一處理幀的量化目標(biāo)的FFT功率譜，SPq(l)(ωj)是第一處理幀的已解碼LPC矢量的FFT功率譜并且ωj＝2πj/K。例如，在上述的文檔4中公開了SD的特征的技術(shù)細(xì)節(jié)。
通過把在遍及評估數(shù)據(jù)的每個處理幀中產(chǎn)生的量化失真相加并且然后根據(jù)評估數(shù)據(jù)中的數(shù)據(jù)幀的數(shù)目對相加結(jié)果進(jìn)行平均來獲得在表達(dá)式(3)中的CD和在表達(dá)式(4)中的SD兩者，這意味著CD或SD越小，矢量量化器的性能越高。
當(dāng)矢量量化LPC矢量時，把歐幾里德失真表達(dá)式(1)或加權(quán)歐幾里德失真表達(dá)式(2)用作LPC代碼本搜索的參考測量。另一方面，通常通過使用作為性能評估測量的在表達(dá)式(3)中描述的CD或在表達(dá)式(4)中描述的SD來評估LPC矢量量化器的性能。即，在目前開發(fā)的LPC矢量量化器中，用于LPC代碼本搜索的參考測量不同于用于評估矢量量化器的性能的參考測量。由于這個原因，由LPC代碼本搜索選擇的LPC碼不是一直用于最小化CD或SD測量的索引。這引起在設(shè)計高性能矢量量化器中的問題。
正如用于解決上述問題的最簡單的方法，把備選LPC矢量轉(zhuǎn)換到互相可轉(zhuǎn)換的LPC倒頻譜(或FFT功率譜)并且預(yù)先把它們存儲在代碼本中可以是合理的，然后把輸入在每個幀中的目標(biāo)LPC矢量轉(zhuǎn)換到目標(biāo)LPC倒頻譜(或目標(biāo)FFT功率譜)并且通過使用作為失真測量的CD(或SD)來選擇LPC倒頻譜代碼矢量(或FFT功率譜代碼矢量。但是，上述解決方法導(dǎo)致用于存儲備選代碼矢量的存儲器容量的急劇增長。再者，當(dāng)考慮到使用“預(yù)測矢量量化技術(shù)”或“多階段矢量量化技術(shù)”的矢量量化器在低比特速率語音編碼系統(tǒng)中頻繁使用時，需要預(yù)先在代碼本中存儲對LPC倒頻譜沒有相互轉(zhuǎn)換性的矢量(例如，預(yù)測殘留(residual)矢量或量化錯誤矢量)，并且因此不能使用上述的解決方法。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明的目的是提供提供能夠增強LPC矢量量化器的量化性能和改善語音編碼器/解碼器中已合成語音的質(zhì)量的LPC矢量量化裝置。
當(dāng)通過用于根據(jù)加權(quán)歐幾里德失真測量來從存儲在LSF代碼本中的很多備選LSF代碼矢量條項中選擇預(yù)置的小數(shù)目的代碼矢量的預(yù)選擇、還有用于根據(jù)CD或SD測量從小數(shù)目的預(yù)先選擇的LSF代碼矢量中選擇最終碼的最終搜索來矢量量化目標(biāo)LSF矢量時，可達(dá)到這個目的。


圖1是顯示基于CELP語音編碼器的配置的方框圖；圖2是顯示傳統(tǒng)的LPC矢量量化裝置的基本配置的方框圖；圖3是顯示根據(jù)本發(fā)明的實施例1的LPC矢量量化裝置的配置的方框圖；圖4是說明根據(jù)本發(fā)明的實施例1用于創(chuàng)建已解碼的LPC矢量的方法的方框圖；圖5是顯示根據(jù)本發(fā)明的實施例2的LSF矢量量化裝置的配置的方框圖；圖6是顯示根據(jù)本發(fā)明的實施例3的LSF矢量量化裝置的的配置的方框圖；圖7是顯示根據(jù)本發(fā)明的實施例4的語音信號發(fā)送裝置和語音信號接收裝置的配置的方框圖；圖8是顯示根據(jù)本發(fā)明的實施例4的語音編碼器的配置的方框圖；和圖9是顯示根據(jù)本發(fā)明的實施例4的語音解碼器的配置的方框圖。
具體實施例方式
現(xiàn)在參照附圖，將解釋下面的本發(fā)明的實施例。
(實施例1)將使用圖3解釋根據(jù)本發(fā)明的LPC矢量量化裝置。圖3是顯示根據(jù)本發(fā)明的實施例1的LPC矢量量化裝置的配置的方框圖。
該矢量量化裝置配有如下部件LSF代碼本101，用于存儲LSF代碼矢量條項；失真計算部件102，用于計算在LSF代碼本101中的LSF代碼矢量條項和目標(biāo)LSF矢量之間的失真；LPC碼預(yù)選擇部件103，用于基于由失真計算部件102計算出的失真來初步選擇預(yù)置的小數(shù)目的LPC碼；LSF/LPC轉(zhuǎn)換部件104和106，用于把LSF矢量轉(zhuǎn)換到LPC系數(shù)；LPC系數(shù)/LPC倒頻譜轉(zhuǎn)換部件105和107，用于把LPC系數(shù)轉(zhuǎn)換到LPC倒頻譜；和LPC碼最終搜索部件108，用于基于在LPV倒頻譜域中的失真評估的結(jié)果來最終選擇LPC碼。
假設(shè)在上述配置中的矢量量化裝置的LSF代碼本101存儲先前由LBG算法獲得的M個備選LSF代碼矢量條項。而且，假設(shè)根據(jù)這個實施例的LPC矢量量化裝置對處理幀部件中的語音信號執(zhí)行LPC分析以獲得LPC系數(shù)，進(jìn)一步把獲得的LPC系數(shù)轉(zhuǎn)換到LSF矢量并且輸入獲得的LSF矢量作為量化目標(biāo)矢量。其后，可以由符號LSFT[i](i＝1，...，N)來表示量化目標(biāo)矢量，這里N是LPC分析階次。
首先把輸入到矢量量化裝置的量化目標(biāo)LSF矢量LSFT[i](i＝1，...，N)供給到失真計算部件102和LSF/LPC轉(zhuǎn)換部件106。另一方面，LSF代碼本101把與從LPC碼預(yù)選擇部件103供給的指令信息(作為信息供給的索引m)相對應(yīng)的LSF代碼矢量LSFm[i](i＝1，...，N)供給到失真計算部件102中。
失真計算部件102根據(jù)上述的表達(dá)式(2)計算在量化目標(biāo)矢量LSFT[i](i＝1，...，N)和LSF代碼矢量LSFm[i](i＝1，...，N)之間的加權(quán)歐幾里德失真并且向LPC碼預(yù)選擇部件103輸出計算結(jié)果dm。在接收到與索引m相對應(yīng)的失真dm后，LPC碼預(yù)選擇部件103指令LSF代碼本101輸出與下一個索引(m+1)相對應(yīng)的另一個LSF代碼矢量。
在LSF代碼本101存儲M個備選LSF代碼矢量的情況中，在LPC碼預(yù)選擇部件103的處理被重復(fù)M次直到獲得在LSF量化目標(biāo)矢量和M備選LSF矢量之間的M個失真為止，并且把M個失真輸出到LPC碼預(yù)選擇部件103。用這種方法，在LPC碼預(yù)選擇部件103的處理完成時把M個失真dm(m＝1，...，M)輸入到LPC碼預(yù)選擇部件103。
LPC碼預(yù)選擇部件103比較M個加權(quán)歐幾里德失真輸入的值，并且選擇具有最小加權(quán)歐幾里德失真值的S個備選索引(在這個實施例中，假設(shè)預(yù)置了數(shù)目S)并且把已選擇的S個備選索引記錄在Ncand[j](j＝1，...，S)中(把索引1到M的任何一個記錄在Ncand[j]中)。然后，它指示記錄在Ncand[j](j＝1，...，S)中的索引的LSF代碼本101并且接收來自LSF代碼本101的相應(yīng)的LSF代碼矢量LSFNcand[j][i](i＝1，...，N，j＝1，...，S)。然后，把接收的S個LSF代碼矢量輸出到LSF/LPC轉(zhuǎn)換部件104。
LSF/LPC轉(zhuǎn)換部件104把從LPC碼預(yù)選擇部件103供給的經(jīng)初步選擇的S個LSF代碼矢量LSFNcand[j][i](i＝1，...，N，j＝1，...，S)轉(zhuǎn)換成它們各自的LPC系數(shù)以獲得LPCNcand[j][i](i＝1，...，N，j＝1，...，S)并且把獲得的S組LPC系數(shù)輸出到LPC系數(shù)/LPC倒頻譜轉(zhuǎn)換部件105。
LPC系數(shù)/LPC倒頻譜轉(zhuǎn)換部件105把從LSF/LPC轉(zhuǎn)換部件104供給的S組LPC系數(shù)LPCNcand[j][i](i＝1，...，N，j＝1，...，S)轉(zhuǎn)換到它們各自的LPC倒頻譜CEPNcand[j][i](i＝1，...，Nc，j＝1，...，S)，其中Nc是LPC倒頻譜的階次，并且把獲得的S個LPC倒頻譜輸出到LPC碼最終搜索部件108。
另一方面，LSF/LPC轉(zhuǎn)換部件106把量化目標(biāo)LSFT[i](i＝1，...，N)轉(zhuǎn)換到LPC系數(shù)以獲得LPCT[i](i＝1，...，N)并且把獲得的LPC系數(shù)輸出到LPC系數(shù)/LPC倒頻譜轉(zhuǎn)換部件107。LPC系數(shù)/LPC倒頻譜轉(zhuǎn)換部件107把從LSF/LPC系數(shù)轉(zhuǎn)換部件106供給的LPC系數(shù)LPCT[i](i＝1，...，N)轉(zhuǎn)換到LPC倒頻譜以獲得CEPT[i](i＝1，...，Nc)并且把獲得的LPC倒頻譜輸出到LPC碼最終搜索部件108。
然后，LPC碼最終搜索部件108根據(jù)下列表達(dá)式(5)計算在從LPC系數(shù)/LPC倒頻譜轉(zhuǎn)換部件105供給的S個備選LPC倒頻譜CEPNcand[j][i](i＝1，...，Nc，j＝1，...，S)和從LPC系數(shù)/LPC倒頻譜轉(zhuǎn)換部件107供給的目標(biāo)LPC倒頻譜CEPT[i](i＝1，...，N，j＝1，...，S)之間的失真并且把各自的計算結(jié)果保留在Dj(j＝1，...，S)中。
Dj=Σi=1Nc(CEPT[i]-CEPNcand[j][i])2,j=1,....,S]]>…表達(dá)式(5)然后，LPC碼最終搜索部件108比較Dj(j＝1，...，S)的值，指定最小化Dj(這里已指定的j被表示為J)的一個索引j，并且輸出與已指定的J對應(yīng)的Ncand[J]作為相關(guān)處理幀的LPC碼(表示相關(guān)處理幀的語音信號的頻譜包絡(luò)信息的代碼)。順便提一下，從在表達(dá)式(5)和表達(dá)式(3)之間的關(guān)系中顯而易見的是通過把上述的表達(dá)式(5)的最小化用作參考來選擇的“J”是與通過把上述的表達(dá)式(3)的最小化用作參考來選擇的LPC碼(假設(shè)為“J′”)相等的。
順便提一下，為了對解釋給出通用性，本實施例假設(shè)存儲在LSF代碼本101中的LSF代碼矢量的數(shù)目是M和由LPC碼預(yù)選擇部件103初步選擇的代碼矢量的數(shù)目是S。由分配到LPC參數(shù)矢量量化裝置的比特的數(shù)目確定上述的值M。例如，當(dāng)對圖3所示的矢量量化裝置分配每幀21比特時，值M變成非常大的數(shù)目221。而且，能夠自由地設(shè)置上述的值S，但通常根據(jù)經(jīng)驗或通過先進(jìn)性能評估測試來設(shè)置為8、16或大約32。
然后，將使用圖4中所示的LPC矢量解碼器來解釋由從圖3中所示的矢量量化裝置輸出的LPC碼(Ncand[J])產(chǎn)生已解碼LPC系數(shù)(也稱為“LPC參數(shù)的解碼處理”)的處理過程。但是，圖4中所示的解碼器配有和矢量量化裝置中那個一樣的LSF代碼本201和從該LSF代碼本201讀取LSF代碼矢量的代碼矢量讀取部件202。
首先把輸入到圖4中所示的LPC矢量解碼器的LPC碼Ncand[J]供給到代碼矢量讀取部件202。然后，代碼矢量讀取部件202指示LSF代碼本201輸出與LPC碼Ncand[J]對應(yīng)的LSF代碼矢量。然后，LSF代碼本201向代碼矢量讀取部件202輸出LSFNcand[J][i](i＝1，...，N)。代碼矢量讀取部件202輸出從LSF代碼本201供給的矢量，作為已解碼LSF矢量。
因為從上述LPC矢量解碼器輸出的已解碼LSF矢量是LSF域中的參數(shù)，所以需要用于把LSF域中已解碼LSF矢量轉(zhuǎn)換到構(gòu)成全極模型LPC合成濾波器的LPC域中的已解碼LPC系數(shù)。
根據(jù)上述的LPC矢量量化裝置，當(dāng)作為量化目標(biāo)的目標(biāo)LSF矢量被矢量量化時，使用作為測量的加權(quán)歐幾里德失真從存儲在LSF代碼本中的所有備選LSF代碼矢量中初步選擇預(yù)置的小數(shù)目的LSF代碼矢量是可能的，并且通過使用作為測量的CD最小化根據(jù)預(yù)先選擇結(jié)果來從小數(shù)目的預(yù)先選擇備選LSF代碼矢量中全面選擇最終碼是可能的。
因此，使用根據(jù)上述的實施例的矢量量化裝置使在沒有急劇增加用于LPC代碼本搜索需要的計算量的情況下減少傳統(tǒng)技術(shù)的問題(由矢量量化裝置選擇的LPC碼通常錯誤匹配使CD最小化的代碼矢量的索引的問題)和改善LPC矢量量化裝置的性能成為可能。
順便提一下，根據(jù)本實施例，當(dāng)把本發(fā)明的矢量量化裝置和在現(xiàn)有技術(shù)的部分解釋的矢量量化裝置相比較時，本發(fā)明的矢量量化裝置稍微增加了用于LPC代碼本的搜索所需的計算量。與計算量中的增加相對應(yīng)的那部分能被概括為下列六點(1)把量化目標(biāo)轉(zhuǎn)換到目標(biāo)LPC系數(shù)的計算量(2)把(1)中的目標(biāo)LPC矢量轉(zhuǎn)換到目標(biāo)LPC倒頻譜的計算量(3)把已初步選擇的小數(shù)目的LPC代碼矢量轉(zhuǎn)換到小數(shù)目的LPC系數(shù)的計算量(4)把在(3)中的小數(shù)目的LPC矢量轉(zhuǎn)換到小數(shù)目的LPC倒頻譜的計算量(5)計算在(2)中的目標(biāo)LPC倒頻譜和(4)中小數(shù)目的LPC倒頻譜之間的失真的計算量
(6)比較在(5)中的失真和指定最小化失真的代碼矢量的索引的計算量在這種情況中，通常可能是通過初步選擇并留下的備選代碼矢量的數(shù)目來控制上述計算量的增長(這是因為(3)、(4)、(5)和(6)實質(zhì)控制了(1)到(6)中的計算量并且這些直接取決于預(yù)先選擇的備選者的數(shù)目)。即，根據(jù)本發(fā)明的矢量量化裝置，自由地調(diào)整為LPC代碼本搜索所需要的計算量中的增加和通過增加/減少在LPC碼預(yù)選擇部件103中設(shè)置的初步選擇的備選者的數(shù)目來改善性能之間的交替關(guān)系是可能的。本實施例使通過考慮到為LPC代碼本搜索所需要的計算量中的增加來改善矢量量化裝置的性能成為可能。
而且，本實施例已經(jīng)描述了其中預(yù)定了由LPC碼預(yù)選擇部件留下的備選LSF代碼矢量的數(shù)目的情況，也可能使用其它的預(yù)先選擇方法，例如設(shè)置用于加權(quán)歐幾里德失真的門限和在預(yù)先選擇后留下一個其加權(quán)歐幾里德失真比所設(shè)置的門限小的備選者作為備選者，并且在這個情況中也能獲得相同的效果/作用。
而且，本實施例已經(jīng)描述了其中LPC碼預(yù)選擇部件使用上述表達(dá)式(2)的加權(quán)歐幾里德失真作為測量來執(zhí)行LSF代碼矢量的預(yù)選擇的情況，但是當(dāng)使用不同于上述表達(dá)式(2)的例如前述文檔4中的表達(dá)式(8)和表達(dá)式(10)的加權(quán)歐幾里德失真時，也可實現(xiàn)本發(fā)明，并且在這個情況中也能獲得相同的效果/作用。
順便提一下，關(guān)于在加權(quán)歐幾里德失真中的“權(quán)”，目前已經(jīng)建議了各種計算方法(舉例來說，在文檔5中描述了根據(jù)在LSF參數(shù)的相鄰元素之間的距離來計算權(quán)的方法，在文檔6中描述了根據(jù)量化目標(biāo)的功率譜來計算權(quán)的方法)，但是本發(fā)明應(yīng)用不考慮計算“權(quán)”的方法并且也能獲得相同的效果/作用。
而且，本實施例已經(jīng)描述了輸入到矢量量化裝置的LPC矢量是LSF的情況，但是本發(fā)明也能應(yīng)用到當(dāng)表示語音信號的短時頻譜包絡(luò)信息的其它矢量例如LSP矢量、具有PARCOR參數(shù)的PARCOR矢量作為矢量分量時，輸入到矢量量化裝置的LPC矢量作為目標(biāo)矢量的情況中，并且在這種情況中也能獲得相同的效果/作用。
但是，例如，在LSP是作為量化目標(biāo)輸入的情況中，需要把LSF/LPC轉(zhuǎn)換部件104和106變化到LSP/LPC轉(zhuǎn)換部件并且把LSF代碼本101變化到LSP代碼本。
而且，本實施例已經(jīng)描述了LPC碼最終搜索部件通過使用CD測量來指定最終LPC碼的情況，但是如果用具有從LPC系數(shù)計算FFT功率譜的功能的LPC系數(shù)/FFT功率譜計算部件來替代LPC系數(shù)/LPC倒頻譜轉(zhuǎn)換部件(105、107)并且用在表達(dá)式(4)的平方根部分內(nèi)的計算表達(dá)式來替代作為由LPC碼最終搜索部件108執(zhí)行的計算表達(dá)式的上述表達(dá)式(5)，也能把SD(頻譜失真)用作測量來指定最終LPC碼，并且在這種情況中也能獲得相同的效果/作用。
正如上面所解釋的，可以理解的是根據(jù)本發(fā)明的矢量量化裝置優(yōu)先應(yīng)用到由基于CELP系統(tǒng)或聲音合成機系統(tǒng)的語音編碼器/解碼器來編碼/解碼語音信號的短時頻譜包絡(luò)信息的情況中。
(實施例2)本實施例將解釋當(dāng)通過把預(yù)測矢量量化技術(shù)、多階段矢量量化技術(shù)和分離矢量量化技術(shù)一起使用來將根據(jù)本發(fā)明的技術(shù)應(yīng)用到LPC參數(shù)矢量量化裝置時的矢量量化裝置的配置及其處理過程和效果/作用。
矢量量化裝置的配置很強地依靠整個語音編碼器/解碼器的比特速率和分配到LPC矢量量化裝置的比特數(shù)目。這里，為了解釋的簡單性，下面將解釋作為特定例子的分配有每個20ms時間間隔處理幀的21-比特比特信息的矢量量化裝置。
而且，更具體地講，假設(shè)在此解釋中使用的矢量量化裝置使用第三階次MA(位移平均值)預(yù)測技術(shù)并使用每個處理幀中4組MA預(yù)測系數(shù)(MA預(yù)測系數(shù)切換需要2-比特信息)。再者，假設(shè)在本解釋中使用的矢量量化裝置使用2階段矢量量化技術(shù)。而且，假設(shè)在本解釋中使用的矢量量化裝置在2階段矢量量化裝置的第二階段使用分離矢量量化技術(shù)。順便提一下，分別給第一階段矢量量化器、第二階段低頻分量的矢量量化器和第二階段高頻分量的矢量量化器分配7比特、6比特和6比特。
圖5是顯示根據(jù)本發(fā)明的實施例2的矢量量化裝置的配置的方框圖。如圖5所示，在使用應(yīng)用根據(jù)本發(fā)明的技術(shù)的第三階次MA預(yù)測的2階段分離配置的矢量量化裝置配有權(quán)值計算部件(WC)301、預(yù)測系數(shù)代碼本(PCC)302、MA預(yù)測器(MP)303、預(yù)測殘留計算部件(PRC)304、第一階段代碼本(FSC)305、第一階段失真計算部件(FSDCS)306、第一階段VQ預(yù)選擇部件(FSVPS)307、第一階段VQ殘留計算部件(FSVRC)308、第二階段低頻代碼本(SSLFC)309、第二階段低頻失真計算部件(SSLFD)310、第二階段高頻失真計算部件(SSHFD)311、第二階段高頻代碼本(SSHFC)312、第二階段低頻代碼本搜索部件(SSLFC)313、第二階段高頻代碼本搜索部件(SSHFC)314、預(yù)測殘留解碼部件(PRD)315、已解碼LSF產(chǎn)生部件(DLG)316、LSF/LPC系數(shù)轉(zhuǎn)換部件(LSF/LPC)317和319、LPC系數(shù)/LPC倒頻譜轉(zhuǎn)換部件(LC/LC)318和320和LPC碼最終搜索部件(LCFS)321。
在圖5的解釋中，將詳細(xì)描述在輸入LSF矢量之后直到獲得第一階段矢量量化器的目標(biāo)矢量為止的處理(與權(quán)值計算部件301、預(yù)測系數(shù)代碼本302、MA預(yù)測器303和預(yù)測殘留計算部件304相對應(yīng)的處理)。
把輸入到圖5中的矢量量化裝置的LSF矢量供給到權(quán)值計算部件301、預(yù)測殘留計算部件304和LSF/LPC轉(zhuǎn)換部件319。權(quán)值計算部件301基于LSF矢量計算用于計算加權(quán)歐幾里德失真的“權(quán)”并且向第一階段失真計算部件306、第二階段低頻失真計算部件310和第二階段高頻失真計算部件311輸出該權(quán)。
順便提一下，關(guān)于用于通過權(quán)值計算部件301計算“權(quán)”的方法，能夠使用在文檔5中所描述的用于根據(jù)在LSF參數(shù)的相鄰元素之間的距離來計算“權(quán)”的方法和在文檔6中所描述的用于根據(jù)LSF矢量的功率譜來計算“權(quán)”的方法等。本實施例假定沒有對“權(quán)”的計算設(shè)置特定限制。
MA預(yù)測器303通過使用與存儲在解碼預(yù)測殘留存儲部件(DPRS)322中的過去3個幀相對應(yīng)的已解碼預(yù)測殘留矢量和存儲在預(yù)測系數(shù)代碼本302中的第三階次MA預(yù)測系數(shù)來計算預(yù)測矢量，并且把已計算的預(yù)測矢量輸出到預(yù)測殘留計算部件304。
順便提一下，假設(shè)對于存儲在預(yù)測系數(shù)代碼本302中的4組第三階次MA預(yù)測系數(shù)的每一個都執(zhí)行上述的計算/輸出預(yù)測矢量的處理。因此，從MA預(yù)測器303輸出總共四組預(yù)測矢量。而且，通過把在文檔8(S.P.Lloyd，“Least Square Quantization in PCM，”IEEE trans.Inform.Theory IT-28，pp.129-137，1982)，等中公開的廣義Lloyd算法應(yīng)用到四組任意初始化MA預(yù)測系數(shù)上可預(yù)先獲得存儲在MA預(yù)測器303中的四組預(yù)測系數(shù)。其后，為了解釋的簡單化，假設(shè)將用符號MAk[j][i]來表示四組第三階次MA預(yù)測系數(shù)。
在上述的符號標(biāo)記中，K(＝1，...，4)對應(yīng)于第三階次MA預(yù)測系數(shù)的組的數(shù)目，j(＝0，...，3)對應(yīng)于幀的數(shù)目(j＝0對應(yīng)于當(dāng)前處理幀，j＝1對應(yīng)于先于當(dāng)前處理幀一個幀的處理幀，j＝2對應(yīng)于先于當(dāng)前處理幀2幀的處理幀，j＝3對應(yīng)于先于當(dāng)前處理幀3幀的處理幀)，i(＝1，...，NN是LPC分析階次)對應(yīng)于預(yù)測系數(shù)的矢量分量的數(shù)目。
預(yù)測殘留計算部件304把存儲在平均LSF存儲部件(ALS)323中的平均LSF參數(shù)(AV[i]，i＝1，...，N)從LSF參數(shù)中區(qū)分出來。順便提一下，上述的平均LSF參數(shù)(AV[i]，i＝1，...，N)是在先于實際的編碼/解碼處理的階段中通過對整組訓(xùn)練語音信號的LSF參數(shù)進(jìn)行平均而預(yù)先獲得的參數(shù)，并被存儲在平均LSF存儲部件地區(qū)323中。然后，預(yù)測殘留計算部件304從由上述差值獲得的矢量中把從MA預(yù)測器303供給的預(yù)測矢量區(qū)分出來，計算預(yù)測殘留矢量并將已計算的預(yù)測殘留矢量作為第一階段矢量量化器的目標(biāo)矢量輸出至第一階段失真計算部件306、第一階段VQ殘留計算部件308和已解碼LSF產(chǎn)生部件316。
順便提一下，為4組MA預(yù)測系數(shù)的每一個都執(zhí)行上述的計算/輸出預(yù)測殘留矢量的處理。因此，從預(yù)測殘留計算部件304輸出第一階段矢量量化器的目標(biāo)矢量的四個條項的總數(shù)。
目前已經(jīng)詳細(xì)地解釋了在輸入LSF參數(shù)直到獲得第一階段矢量量化器的目標(biāo)矢量為止之后的處理。接下來，將詳細(xì)地解釋2-階段矢量量化器的第一階段矢量量化器的處理(與第一階段代碼本305、第一階段失真計算部件306、第一階段VQ預(yù)選擇部件307和第一階段VQ殘留計算部件308相對應(yīng)的處理)。
第一階段代碼本305存儲預(yù)測殘留代碼矢量的128條項。順便提一下，通過執(zhí)行一系列上述的處理直到對在很多處理幀中的語音信號計算出量化目標(biāo)為止、獲得很多預(yù)測殘留矢量、把LBG算法應(yīng)用到獲得的很多預(yù)測殘留矢量上、提取預(yù)測殘留矢量的典型樣本的128條項和進(jìn)一步應(yīng)用在上述文檔8中公開的廣義Lloyd算法等來預(yù)先獲得預(yù)測殘留代碼矢量的128條項。
第一階段失真計算部件306根據(jù)下列表達(dá)式(6)計算在從預(yù)測殘留計算部件304供給的第一階段矢量量化器的目標(biāo)矢量(Xk[i]，i＝1，...，N)和通過把從第一階段代碼本305中讀取的索引m的預(yù)測殘留代碼矢量(Cm[i]，i＝1，...，N)和MA預(yù)測系數(shù)(MAk
[i]，i＝1，...，N)的當(dāng)前處理幀分量相乘而獲得的矢量(MAk
[i]*Cm[i]，i＝1，...，N)之間的加權(quán)歐幾里德失真并且向第一階段VQ預(yù)選擇部件307輸出計算出的失真值。
dk,m=Σi=1N{w[i]*(Xk[i]-MAk
[i]*Cm[i])}2]]>…表達(dá)式(6)這里，在表達(dá)式(6)中，w[i]是由權(quán)值計算部件301計算出的“權(quán)”，k是MA預(yù)測系數(shù)的組數(shù)(k＝1，...，4)，m是在第一階段代碼本中的預(yù)測殘留代碼矢量的索引(m＝1，...，128)。
由第一階段失真計算部件306對存儲在第一階段代碼本305中的預(yù)測殘留代碼矢量(Cm[i]，i＝1，...，N)的128條條項(m＝1，...，128)和用于產(chǎn)生目標(biāo)矢量((Xk[i]，i＝1，...，N)的從預(yù)測殘留計算部件304供給的4組(k＝1，...，4)MA預(yù)測系數(shù)的512(＝128×4)種組合計算出上述加權(quán)歐幾里德失真。因此，把512種失真dk，m(k＝1，...，4，m＝1，...，128)從第一階段失真計算部件306輸出到第一階段VQ預(yù)選擇部件307。
第一階段VQ預(yù)選擇部件307比較從第一階段失真計算部件306供給的上述512種失真dk，m(k＝1，...，4，m＝1，...，128)，選擇N1種類型的k(對應(yīng)于4組第三階次MA預(yù)測系數(shù)的第三階次預(yù)測系數(shù)組)和m(對應(yīng)于第一階段代碼本305中的代碼矢量的128條條項的代碼矢量)的組合信息，并且分別把已選擇的k和m記錄進(jìn)N1cand_k[j]和N1cand_m[j]中，并且把已記錄的N1cand_k[j]和N1cand_m[j](j＝1，...，N1)輸出到第一階段VQ殘留計算部件308、預(yù)測殘留解碼部件315和已解碼LSF產(chǎn)生部件316。
通過使用與從第一階段VQ預(yù)選擇部件307供給的N1cand_k[j]和N1cand_m[j](j＝1，...，N1)的N1種組合的信息相對應(yīng)的第三階次預(yù)測系數(shù)組(從預(yù)測系數(shù)代碼本302讀取)和在第一階段代碼本中的代碼矢量(從第一階段代碼本305中讀取)，第一階段VQ殘留計算部件308根據(jù)下列表達(dá)式(7)計算在預(yù)選擇處理后保留的N1個第一階段VQ殘留矢量Xj(2)[i](i＝1，...，N，j＝1，...，N1)并且向第二階段低頻失真計算部件310和第二階段高頻失真計算部件311輸出所計算的N1個矢量。
Xj(2)[i]=XN1cand_k[j][i]-MAN1cand_k[j]
[i]*CN1cand_m[j][i],i=1,...,N,j=1,...,N1]]>…表達(dá)式(7)
順便提一下，本實施例的第二階段矢量量化器采用了分離配置，其把第一階段VQ殘留矢量分解成(分離成)低頻分量(i＝1，...，NL)和高頻分量(i＝NL+1，...，N)并且分別將由分離獲得的各個矢量進(jìn)行矢量量化。
因此，根據(jù)第二階段矢量量化器的配置把由第一階段VQ殘留計算部件308計算出的Xj(2)[i](i＝1，...，N，j＝1，...，N1)輸出到第二階段低頻失真計算部件310和第二階段高頻失真計算部件311中。更具體地說，把Xj(2)[i](i＝1，...，NL，j＝1，...，N1)輸出到第二階段低頻失真計算部件310和把Xj(2)[i](i＝NL+1，...，N，j＝1，...，N1)輸出到第二階段高頻失真計算部件311。
目前已經(jīng)詳細(xì)地解釋了2-階段矢量量化器的第一階段矢量量化器的處理。接下來，將詳細(xì)地解釋二階段矢量量化器的第二階段矢量量化器的處理(與第二階段低頻代碼本309、第二階段低頻失真計算部件310、第二階段高頻失真計算部件311、第二階段高頻代碼本312、第二階段低頻代碼本搜索部件313和第二階段高頻代碼本搜索部件314相對應(yīng)的處理)。
第二階段低頻代碼本309存儲第二階段低頻代碼矢量(C2Lm2L[i]，i＝1，...，NL，m2L＝1，...，64)的64條條項。順便提一下，通過執(zhí)行直到計算很多處理幀中的語音信號的第一階段VQ殘留矢量的第一階段矢量量化器的最后處理為止的處理、獲得很多第一階段VQ殘留矢量的很多低頻分量、把LBG算法應(yīng)用到獲得的很多第一階段VQ殘留矢量的很多低頻分量上、提取第一階段VQ殘留矢量的典型的低頻分量的64條條項和進(jìn)一步把在上述文檔8中等公開的廣義Lloyd算法應(yīng)用到所提取的第一階段VQ殘留矢量的典型的低頻分量的64條條項上，可預(yù)先獲得上述的代碼矢量的64條條項。
另一方面，第二階段高頻代碼本312存儲通過應(yīng)用由第二階段低頻代碼本309使用的同樣方法獲得的第二階段高頻代碼矢量的64條條項(C2Hm2H，i＝NL+1，...，N，m2H＝1，...，64)，以便獲取第一階段VQ殘留代碼矢量的低頻分量。
第二階段低頻失真計算部件310根據(jù)下列表達(dá)式(8)計算在從第一階段VQ殘留計算部件308供給的第一階段VQ殘留矢量的低頻分量Xj(2)[i](i＝1，...，NL，j＝1，...，N1)和通過把從第二階段低頻代碼本309讀取的索引m2L的第二階段低頻代碼矢量(C2Lm2L[i]，i＝1，...，NL)和MA預(yù)測系數(shù)的當(dāng)前處理幀分量(MAN1cand_k[j]
[i]，i＝1，...，NL)相乘而獲得的矢量(MAN1cand_k[j]
[i]*C2Lm2L[i]，i＝1，...，NL)之間的加權(quán)歐幾里德失真并且向第二階段低頻代碼本搜索部件313輸出所計算的失真值d2Lj，m2L。
d2Lj,m2L=Σi=1NL{w[i]*(Xj(2)[i]-MAN1cand_k[j]
[i]*C2Lm2L[i])}2,j=1,...,N1,m2L=1,...,64]]>…表達(dá)式(8)這里，表達(dá)式(8)中的w[i]與表達(dá)式(6)中的“權(quán)”相同。
順便提一下，假設(shè)第二階段低頻失真計算部件310對存儲在第二階段低頻代碼本309中的代碼矢量的64條條項為每一個j都執(zhí)行表達(dá)式(8)中的失真計算，并且把獲得的所有加權(quán)歐幾里德失真d2Lj，m2L(j＝1，...，N1，m2L＝1，...，64)輸出到第二階段低頻代碼本搜索部件313(總共輸出N1*64個d2Lj，m2L)。
第二階段高頻失真計算部件311對矢量高頻分量執(zhí)行與第二階段低頻失真計算部件310的處理相同的處理并且向第二階段高頻代碼本搜索部件314輸出加權(quán)歐幾里德失真d2Hj，m2H(j＝1，...，N1，m2H＝1，...，64)(總共輸出N1*64個d2Hj，m2H)。
第二階段低頻代碼本搜索部件313為從第二階段低頻失真計算部件310供給的加權(quán)歐幾里德失真d2Lj，m2L(j＝1，...，N1，m2L＝1，...，64)的每一個j都指定用于最小化失真的一個索引m2L，并且分別將所指定的N1(j＝1，...，N1)個索引記錄在N2Lcand[j](j＝1，...，N1)中和將所記錄的N1個N2Lcand[j](j＝1，...，N1)輸出到預(yù)測殘留解碼部件315。
第二階段高頻代碼本搜索部件314為從第二階段高頻失真計算部件311供給的加權(quán)歐幾里德失真d2Hj，m2H(j＝1，...，N1，m2H＝1，...，64)的每一個j都指定用于最小化失真的一個索引m2H，并且分別將所指定的N1(j＝1，...，N1)個索引記錄在N2Hcand[j](j＝1，...，N1)中和將所記錄的N1個N2Hcand[j](j＝1，...，N1)輸出到預(yù)測殘留解碼部件315。
目前，已經(jīng)詳細(xì)地解釋二階段矢量量化器的第二階段矢量量化器的處理。順便提一下，到完成上述第二階段矢量量化器的處理時，已經(jīng)向預(yù)測殘留解碼部件315供給了下列四種信息片的N1(j＝1，...，N1)個組合(1)N1cand_k[j]初步選擇了其的4組MA預(yù)測系數(shù)(2)N1cand_m[j]初步選擇了第一階段代碼矢量的128條條項
(3)N2Lcand[j]初步選擇了第二階段低頻代碼矢量的64條條項(4)N2Hcand[j]初步選擇了第二階段高頻代碼矢量的64條條項本實施例的下列解釋將給出從由迄今為止的處理供給到預(yù)測殘留解碼部件315的N1個組合信息片中來指定最小化CD的組合信息的組合數(shù)目的處理的細(xì)節(jié)(與預(yù)測殘留解碼部件315、已解碼LSF產(chǎn)生部件316、LSF/LPC系數(shù)轉(zhuǎn)換部件317和319、LPC系數(shù)/LPC倒頻譜轉(zhuǎn)換部件318和320，LPC碼最終搜索部件321相對應(yīng)的處理)。
預(yù)測殘留解碼部件315分別從第一階段代碼本305、第二階段低頻代碼本309和第二階段高頻代碼本312中讀取與索引信息的3條條項(N1cand_m[j]、N2Lcand[j]和N2Hcand[j)相對應(yīng)的代碼矢量(CN1cand_m[j]、C2LN2Lcand[j]和C2HN2Hcand[j])，根據(jù)下列表達(dá)式(9)通過使用這些代碼矢量計算N1(J＝1，...，N1)個所解碼的預(yù)測殘留矢量Cqj[i](i＝1，...，N)，記錄/保留所計算的解碼預(yù)測殘留矢量并且向已解碼LSF產(chǎn)生部件316輸出解碼預(yù)測殘留矢量。
Cqj[i]＝CN1cand_m[j][i]+C2LN2Lcand[j][i]+C2HN2Hcand[j][i]，j＝1，...，N1，i＝1，.1，5N…表達(dá)式(9)其中表達(dá)式(9)，C2LN2Lcand[j][i]＝0.0(i＝NL+1，...，N)，C2HN2Hcand[j][i]＝0.0(i＝1，...，NL)預(yù)測殘留解碼部件315也將N1cand_k[j](j＝1＝1，...，N1)輸出至已解碼LSF產(chǎn)生部件316。
已解碼LSF產(chǎn)生部件316從預(yù)測系數(shù)代碼本302中讀取與從預(yù)測殘留解碼部件315供給的N1cand_k[j](j＝1，...，N1)相對應(yīng)的MAN1cand_k[j]
[i]，根據(jù)下列表達(dá)式(10)通過使用上述讀取的MAN1cand_k[j]
[i]、從平均LSF存儲部件323讀取的平均LSF參數(shù)AV[i](i＝1，...，N)、與從預(yù)測殘留計算部件304供給的量化目標(biāo)矢量的N1cand_k[j]相對應(yīng)的XN1cand_k[j][j]和從預(yù)測殘留解碼部件315供給的Cqj[i](i＝1，...，N)，來計算N1(j＝1，...，N1)個已解碼LSF參數(shù)(其后稱為“LSFqj[i]，j＝1，...，N1，i＝1，...，N”)，并且向LSF/LPC系數(shù)轉(zhuǎn)換部件317輸出所計算的解碼LSF參數(shù)。
LSFqj[i]＝AV[i]+XN1cand_k[j][i]+MAN1cand_k[j]
[i]*Cqj[i]，j＝1，...，N1，i＝1，...，N…表達(dá)式(10)LSF/LPC系數(shù)轉(zhuǎn)換部件317分別把已解碼LSF產(chǎn)生部件316供給的N1(j＝1，...，N1)個已解碼LSF參數(shù)(LSFqj[i]，j＝1，...，N1，i＝1，...，N)轉(zhuǎn)換到已解碼LPC系數(shù)(其后稱為“LPCqj[i]j＝1，...，N1，i＝1，...，N”)，并且向LPC系數(shù)/LPC倒頻譜轉(zhuǎn)換部件318輸出已解碼LPC系數(shù)。
LPC系數(shù)/LPC倒頻譜轉(zhuǎn)換部件318把從LSF/LPC系數(shù)轉(zhuǎn)換部件317供給的N1(j＝1，...，N1)個已解碼LPC系數(shù)(LPCqj[i]，i＝1，...，N)轉(zhuǎn)換到已解碼LPC倒頻譜(其后稱為“QCEPj[i]，i＝1，...，Nc，j＝1，...，N1”)，并且向LPC碼最終搜索部件321輸出已解碼LPC倒頻譜。
LSF/LPC系數(shù)轉(zhuǎn)換部件319把LSF參數(shù)轉(zhuǎn)換到LPC系數(shù)并且向LPC系數(shù)/LPC倒頻譜轉(zhuǎn)換部件320輸出LPC系數(shù)。LPC系數(shù)幾PC倒頻譜轉(zhuǎn)換部件320把從LSF/LPC系數(shù)轉(zhuǎn)換部件319供給的LPC系數(shù)轉(zhuǎn)換到LPC倒頻譜(其后稱為“CEPt[i]，i＝1，...，Nc”)，并且向LPC碼最終搜索部件321輸出LPC倒頻譜。
LPC碼最終搜索部件321根據(jù)下列表達(dá)式(11)計算在從LPC系數(shù)/LPC倒頻譜轉(zhuǎn)換部件320供給的LPC倒頻譜(CEPt[i]，i＝1，...，Nc)和從LPC系數(shù)/LPC倒頻譜轉(zhuǎn)換部件318供給的N1(j＝1，...，N1)個已解碼LPC倒頻譜(QCEPj[i]，i＝1，...，Nc，j＝1，...，N1)之間的失真DISj(j＝1，...，N1)，并且然后比較DISj(j＝1，...，N1)的大小和指定一個最小化失真的索引“J”。
DISj=Σi=1Nc(CEPt(i)-QCEPj(i))2,j=1,...,N1]]>…表達(dá)式(11)順便提一下，從表達(dá)式(11)和表達(dá)式(3)之間的關(guān)系中顯而易見的是當(dāng)使用上述表達(dá)式(11)的最小化作為參考測量來指定索引時和當(dāng)使用表達(dá)式(3)中的CD的最小化作為參考測量來指定索引時選擇了相同的索引。
然后，結(jié)合了對應(yīng)于指定索引“J”的下列四個信息條目的21-比特信息作為相關(guān)處理幀的LPC碼輸出(處理幀部件中表達(dá)頻譜包絡(luò)信息的代碼)，所述四個信息條目即(1)N1cand_k[j]其4組MA預(yù)測系數(shù)是最佳的(使用2比特)(2)N1cand_m[j]其128條第一階段代碼矢量的條項是最佳的(使用7比特)(3)N2Lcand[j]其64條第二階段低頻代碼矢量的條項是最佳的(使用6比特)(4)N2Hcand[j]其64條第二階段高頻代碼矢量的條項是最佳的(使用6比特)LPC代碼本搜索向預(yù)測殘留解碼部件315供給對DISj進(jìn)行最小化的索引J。然后，預(yù)測殘留解碼部件315從N1(j＝1，...，N1)個保留的/存儲的已解碼預(yù)測殘留矢量Cqj[i](i＝1，...，N)之中選擇與索引J對應(yīng)的矢量CqJ[i]，(i＝1，...，N)，并且向解碼預(yù)測殘留存儲部件322輸出它們。
解碼預(yù)測殘留存儲部件322丟掉與多個過去存儲的幀相對應(yīng)的已解碼預(yù)測殘留矢量的最老的已解碼預(yù)測殘留矢量(由于本實施例執(zhí)行第三階次MA預(yù)測，所以存儲了與過去3幀相對應(yīng)的已解碼預(yù)測殘留矢量)并且重新保留從用于下一個處理幀的MA預(yù)測的預(yù)測殘留解碼部件315重新供給的CqJ[i](i＝1，...，N)。
目前本解釋描述了在把LSF參數(shù)輸入到矢量量化裝置之后直到輸出LPC碼為止的一系列處理的內(nèi)容。另一方面，從矢量量化裝置輸出的LSF參數(shù)的解碼器(也是通過轉(zhuǎn)換LSF參數(shù)而獲得的LPC系數(shù)的解碼器)能包括如下步驟把LPC碼分解成四個索引信息片(N1cand_k[J]，N1cand_m[J]，N2Lcand[J]和N2Hcand[J])的步驟；基于在分解LPC碼的步驟中獲得的每個索引信息片來計算已解碼預(yù)測殘留矢量的步驟和基于在計算已解碼預(yù)測殘留矢量的步驟中獲得的已解碼預(yù)測殘留矢量來產(chǎn)生已解碼LSF矢量的步驟。更具體地說，在分解LPC碼的步驟中，首先把LPC碼分解成四個索引信息片(N1cand_k[J]，N1cand_m[J]，N2Lcand[J]和N2Hcand[J])。然后，在計算已解碼預(yù)測殘留矢量的步驟中，通過基于索引信息N1cand_m[J]來從第一階段代碼本305讀取第一階段代碼矢量CN1cand_m[J]，然后基于索引信息N2Lcand[J]來從第二階段低頻代碼本309讀取第二階段低頻代碼矢量C2LN2Lcand[J]，基于索引信息N2Hcand[J]來從第二階段高頻代碼本312讀取第二階段高頻代碼矢量C2HN2Hcand[J]和對三個讀取的矢量執(zhí)行在表達(dá)式(9)中描述的加法處理，則獲得與LPC碼相對應(yīng)的已解碼預(yù)測殘留矢量CqJ[i](i＝1，...，N)是可能的。然后，在創(chuàng)建已解碼LSF矢量的步驟中，通過從預(yù)測系數(shù)代碼本302中讀取與索引信息N1cand_k[J]相對應(yīng)的MAN1cand_k[J]
[i]和根據(jù)表達(dá)式(10)使用讀取的MAN1cand_k[j]
[i]、從平均LSF存儲部件323讀取的平均LSF參數(shù)AV[i](i＝1，...，N)、與從預(yù)測殘留計算部件304供給的量化目標(biāo)矢量的N1cand_k[J]對應(yīng)的XN1cand_k[J]和從預(yù)測殘留解碼部件315供給的CqJ[i](i＝1，...，N)，獲得最終已解碼LSF參數(shù)(其后稱為“LSFqJ[i]，i＝1，...，N”)是可能的。順便提一下，當(dāng)把已解碼LSF參數(shù)進(jìn)一步轉(zhuǎn)換到已解碼LPC系數(shù)時，提供在產(chǎn)生已解碼LSF矢量的上述步驟之后的具有與LSF/LPC系數(shù)轉(zhuǎn)換部件317的功能相同功能的步驟是可能的。
當(dāng)矢量量化LSF參數(shù)時，具有使用目前詳細(xì)解釋的第三階次MA預(yù)測的2-階段分離結(jié)構(gòu)的矢量量化裝置初步選擇使用加權(quán)歐幾里德失真作為測量的代碼，并且從而能在使用CD(倒頻譜失真)作為參考測量的預(yù)先選擇之后選擇用于剩余的備選者的最優(yōu)代碼。
因此，使用上述根據(jù)本實施例的矢量量化裝置能解決傳統(tǒng)技術(shù)的問題(由矢量量化裝置選擇的LPC碼不匹配使CD最小化的代碼矢量的索引的問題)，而沒有急劇增加LPC代碼本搜索需要的計算量，并且改善了LPC參數(shù)矢量量化裝置的性能。
順便提一下，根據(jù)本發(fā)明的矢量量化裝置，第一階段VQ預(yù)選擇部件307控制將被初步選擇的代碼矢量的數(shù)量并且從而能自由地控制如在實施例1的情況中的LPC代碼本搜索需要的計算量的增加。即，本發(fā)明通過考慮到LPC代碼本搜索所需要的計算量的增加來改善矢量量化器的性能。
而且，本實施例已經(jīng)描述了預(yù)先確定由第一階段VQ預(yù)選擇部件307留下的代碼矢量備選者的數(shù)量N1的情況(通常通過實驗或例如8、16、32和64的經(jīng)驗值來確定N1)，但是使用其它預(yù)選擇的方法也是可能的，例如，設(shè)置作為加權(quán)歐幾里德失真的門限并且留下其加權(quán)歐幾里德失真比所設(shè)置的門限小的備選者作為在預(yù)先選擇之后的備選者，而且在這種情況中也能獲得相似的效果/作用。
而且，本實施例已經(jīng)描述了第一階段VQ預(yù)選擇部件307使用上述表達(dá)式(2)中的加權(quán)歐幾里德失真作為測量來初步選擇代碼矢量的情況，但是當(dāng)使用其數(shù)學(xué)表達(dá)式是不同于上述表達(dá)式(2)的、例如在上述提到的文檔4中表達(dá)式(8)或表達(dá)式(10)的加權(quán)歐幾里德失真時也能實現(xiàn)本發(fā)明，并且在這種情況中也能獲得相似于本實施例的這些效果/作用。
順便提一下，關(guān)于加權(quán)歐幾里德失真的“權(quán)”，已經(jīng)提出了各種計算方法(即，根據(jù)在文檔5中描述的LSF參數(shù)的臨近元素之間的失真來執(zhí)行加權(quán)的方法或根據(jù)在文檔6中描述的量化目標(biāo)的功率譜來執(zhí)行加權(quán)的方法)，但是本發(fā)明是可應(yīng)用到與計算“權(quán)”的方法無關(guān)的情況中，并且在這種情況中也能獲得相似的效果/作用。
而且，本實施例已經(jīng)描述了輸入矢量是LSF矢量的情況，但是本實施例也可應(yīng)用到其中表示語音信號例如LSP矢量、PARCOR系數(shù)或LPC矢量的短時頻譜包絡(luò)信息的其它參數(shù)被矢量量化的情況下，并且在這種情況中也能獲得相似的效果/作用。
而且，本實施例已經(jīng)描述了LPC碼最終搜索部件321使用CD(倒頻譜)作為測量來指定最終LPC碼的情況，但是用具有從LPC系數(shù)計算FFT功率譜的功能的LPC系數(shù)/FFT功率譜計算部件來替代LPC系數(shù)/LPC倒頻譜轉(zhuǎn)換部件318和320也是可能的，并進(jìn)一步把由LPC碼最終搜索部件321執(zhí)行的計算表達(dá)式從上述表達(dá)式(11)改變到上述表達(dá)式(4)中的平方根部分內(nèi)的計算表達(dá)式，以便使用SD(頻譜失真)來作為LPC碼搜索部件的最終測量，并且在這種情況中也能獲得相似的效果/作用。
而且，本實施例已經(jīng)為了解釋的簡單化而描述了具有所謂“使用第三階次MA預(yù)測的2-階段分離結(jié)構(gòu)”的特定結(jié)構(gòu)的矢量量化器的例子，但是本實施例也可應(yīng)用到具有除了本例子之外的結(jié)構(gòu)的LPC參數(shù)矢量量化裝置上，在這種情況中也能獲得相似的效果/作用。
上述解釋的本實施例優(yōu)先應(yīng)用到在基于CELP系統(tǒng)或聲音合成機系統(tǒng)的語音編碼器/解碼器中的語音信號的短時頻譜包絡(luò)信息的編碼/解碼上。
(實施例3)圖6是顯示根據(jù)實施例3的矢量量化裝置的配置的方框圖。順便提一下，在圖6中示出的與實施例2中解釋的圖5中的那些相同的矢量量化裝置的分量被分配了與圖5中那些附圖標(biāo)記相同的附圖標(biāo)記，并且將省略其詳細(xì)的解釋。
在圖6中示出的矢量量化裝置采用具有增加到圖5中的矢量量化裝置的低頻比例因子代碼本350和高頻比例因子代碼本360的配置。順便提一下，在圖6中，省略了部件301到306和316到323，以使圖更容易觀看。
順便提一下，就象在實施例2中的情況中一樣，矢量量化裝置的配置很強地依靠整個語音編碼器/解碼器的比特速率和分配到LPC參數(shù)矢量量化裝置的比特的數(shù)量。這里，為了解釋的簡單化，假設(shè)分配了具有20ms的時間間隔的每個處理幀21比特的比特信息。
而且，假設(shè)在本實施例中將解釋的矢量量化裝置也使用第三階次MA(位移平均值)預(yù)測技術(shù)和使用每個處理幀4組(需要2比特作為切換信息)MA預(yù)測系數(shù)。而且，假設(shè)在本實施例中將解釋的矢量量化裝置使用2-階段矢量量化技術(shù)。而且，假設(shè)在本實施例中將解釋的矢量量化裝置使用了用于兩階段矢量量化裝置的第二階段的分離矢量量化技術(shù)。順便提一下，假設(shè)分別把7比特、6比特和6比特分配給第一階段矢量量化器、第二階段低頻分量的矢量量化器和第二階段高頻分量的矢量量化器。
圖6中的矢量量化裝置執(zhí)行在輸入LSF參數(shù)后直到獲得第一階段矢量量化器的目標(biāo)矢量為止的處理(與權(quán)值計算部件301、預(yù)測系數(shù)代碼本302、MA預(yù)測器303、預(yù)測殘留計算部件304相對應(yīng)的處理)。順便提一下，處理的細(xì)節(jié)與在實施例2中對應(yīng)的部件的處理的細(xì)節(jié)是相同的，并且因此在本實施例中省略了對其的解釋。
然后，圖6中的矢量量化裝置執(zhí)行2-階段矢量量化器的第一階段矢量量化器的處理(與第一階段代碼本305、第一階段失真計算部件306、第一階段VQ預(yù)搜索部件307和第一階段VQ殘留計算部件308相對應(yīng)的處理)。
下面將詳細(xì)解釋經(jīng)由根據(jù)本實施例的矢量量化裝置的2-階段矢量量化器的第一階段矢量量化器的處理。
第一階段代碼本305存儲預(yù)測殘留代碼矢量的128條條項。通過執(zhí)行一系列上述的直到對在很多處理幀中的語音信號計算出量化目標(biāo)為止的處理、獲得很多預(yù)測殘留矢量、把LBG算法應(yīng)用到獲得的很多預(yù)測殘留矢量上、提取預(yù)測殘留矢量的典型樣本的128條條項和把在上述文檔8中公開的廣義Lloyd算法等應(yīng)用到提取的典型矢量的128條條項上，可預(yù)先獲得128條預(yù)測殘留代碼矢量的條項。
第一階段失真計算部件306根據(jù)下列表達(dá)式(6)計算在從預(yù)測殘留計算部件304供給的第一階段矢量量化器的目標(biāo)矢量(Xk[i]，i＝1，...，N)和通過把從第一階段代碼本305中讀取的索引m的預(yù)測殘留代碼矢量(Cm[i]，i＝1，...，N)和MA預(yù)測系數(shù)的當(dāng)前處理幀分量(MAk
[i]，i＝1，...，N)相乘而獲得的矢量(MAk
[i]*Cm[i]，i＝1，...，N)之間的加權(quán)歐幾里德失真，并且向第一階段VQ預(yù)選擇部件307輸出計算出的失真值。順便提一下，由第一階段失真計算部件306用與實施例2中相同的方法計算出加權(quán)歐幾里德失真，其中實施例2中的方法是對用于產(chǎn)生存儲在第一階段代碼本305中的128條項(m＝1，...，128)預(yù)測殘留代碼矢量(Cm[i]，i＝1，...，N)的4組(k＝1，...，4)MA預(yù)測系數(shù)和從預(yù)測殘留計算部件304供給的目標(biāo)矢量(Xk[i]，i＝1，...，N)的所有組合(512＝128×4)進(jìn)行計算。因此，在本實施例中也把總計512種失真dk，m(k＝1，...，4，m＝1，...，128)從第一階段失真計算部件306輸出到第一階段VQ預(yù)選擇部件307。
第一階段VQ預(yù)選擇部件307比較上述從第一階段失真計算部件306供給的512種失真dk，m(k＝1，...，4，m＝1，...，128)，選擇N1種類型的k(對應(yīng)于4組第三階次MA預(yù)測系數(shù)的第三階次預(yù)測系數(shù)組)和m(對應(yīng)于第一階段代碼本305中的代碼矢量的128條條項的代碼矢量)的組合信息，并且分別把已選擇的k和m記錄進(jìn)N1cand_k[j]和N1cand_m[j]中，并且把已記錄的N1cand_k[j]和N1cand_m[j](j＝1，...，N1)輸出到第一階段VQ殘留計算部件308、預(yù)測殘留解碼部件315和已解碼LSF產(chǎn)生部件316。而且，根據(jù)本實施例，第一階段VQ預(yù)選擇部件307也向低頻比例因子代碼本350和高頻比例因子代碼本360輸出N1cand_m[j](j＝1，...，N1)。
第一階段VQ殘留計算部件308根據(jù)下列表達(dá)式(7)，通過使用與從第一階段VQ預(yù)選擇部件307供給的N1cand_k[j]和N1cand_m[j](j＝1，...，N1)的N1組合的信息相對應(yīng)的第三階次預(yù)測系數(shù)組(從預(yù)測系數(shù)代碼本302讀取)和在第一階段代碼本中的代碼矢量(從第一階段代碼本305中讀取)，計算在預(yù)選擇處理后保留的N1個第一階段VQ殘留矢量Xj(2)[i](i＝1，...，N，j＝1，...，N1)并且向第二階段低頻失真計算部件310和第二階段高頻失真計算部件311輸出所計算的N1個矢量。
順便提一下，正象在實施例2的情況中一樣，假設(shè)本實施例的第二階段矢量量化器也具有分離結(jié)構(gòu)，其把第一階段VQ殘留矢量分解成(分離成)低頻分量(i＝1，...，NL)和高頻分量(i＝NL+1，...，N)并且分別將各個矢量進(jìn)行矢量量化。
因此，根據(jù)第二階段矢量量化器的配置把由第一階段VQ殘留矢量計算部件308計算出的Xi(2)[i](i＝1，...，N，j＝1，...，N1)輸出到第二階段低頻失真計算部件310和第二階段高頻失真計算部件311中。更具體地說，把Xj(2)[i](i＝1，...，NL，j＝1，...，N1)輸出到第二階段低頻失真計算部件310和把Xj(2)[i](i＝NL+1，...，N，j＝1，...，N1)輸出到第二階段高頻失真計算部件311。
這是由2-階段矢量量化器的第一階段矢量量化器進(jìn)行的處理的解釋。
圖6中的矢量量化裝置然后執(zhí)行經(jīng)由2-階段矢量量化器的第二階段矢量量化器的處理(與第二階段低頻代碼本309、低頻比例因子代碼本350、第二階段低頻失真計算部件310、第二階段高頻失真計算部件311、高頻比例因子代碼本360、第二階段高頻代碼本312、第二階段低頻代碼本搜索部件313和第二階段高頻代碼本搜索部件314相對應(yīng)的處理)。因此，本實施例下面也將詳細(xì)解釋經(jīng)由2-階段矢量量化器的上述的第二階段矢量量化器的處理。
順便提一下，假設(shè)第二階段低頻代碼本309存儲64條第二階段低頻代碼矢量((C2Lm2L[i]，i＝1，...，NL，m2L＝1，...，64)的條項和第二階段高頻代碼本312存儲第二階段高頻代碼矢量的64條條項(C2Hm2H[i]，i＝NL+1，...，N，m2H＝1，...，64)。
而且，低頻比例因子代碼本350具有象在第一階段代碼本305中存儲預(yù)測殘留代碼矢量一樣地存儲很多(在本實施例中128條項)低頻比例因子(SF_low[j]，j＝1，2，...，N1)的功能和向第二階段低頻失真計算部件310和預(yù)測殘留解碼部件315輸出與從第一階段VQ預(yù)選擇部件307供給的N1cand_m[j]相對應(yīng)的低頻比例因子(SF_low[N1cand_m[j]])的功能。而且，高頻比例因子代碼本360具有象在第一階段代碼本305中存儲預(yù)測殘留代碼矢量一樣地存儲很多(在本實施例中128條條項)低頻比例因子(SF_high[j]，j＝1，2，...，N1)的功能和向第二階段高頻失真計算部件311和預(yù)測殘留解碼部件315輸出與從第一階段VQ預(yù)選擇部件307供給的N1cand_m[j]相對應(yīng)的低頻比例因子(SF_high[N1cand_m[j]])的功能。順便提一下，假設(shè)低頻比例因子(SF_low[j]，j＝1，2，...，N1)和高頻比例因子(SF_high[j]，j＝1，2，...，N1)存儲通過包含LBG算法和廣義Lloyd算法的訓(xùn)練預(yù)先獲得的在0.5到2.0范圍之內(nèi)的值。
第二階段低頻失真計算部件310根據(jù)下列表達(dá)式(12)計算在從第一階段VQ殘留計算部件308供給的第一階段VQ殘留矢量的低頻分量Xj(2)[i](i＝1，...，NL，j＝1，...，N1)和通過把從第二階段低頻代碼本309讀取的索引m2L的第二階段低頻代碼矢量(C2Lm2L[i]，i＝1，...，NL)乘以從低頻比例因子代碼本350供給的SF_low[N1cand_m[j]]和MA預(yù)測系數(shù)的當(dāng)前處理幀分量(MAN1cand_k[j]
[i]，i＝1，...，NL)而獲得的矢量(MAN1cand_k[j]
[i]*SF_low[N1cand_m[j]]*C2Lm2L[i]，i＝1，...，NL)之間的加權(quán)歐幾里德失真，并且向第二階段低頻代碼本搜索部件313輸出所計算的失真值d2Lj，m2L。
d2Lj,m2L=Σi=1NL{w[i]*(Xj2[i]-MAN1cand_k[j]
[i]*SF_low[N1cand_m[j]]*C2Lm2L[i])}2,j=1,...,N1,m2L=1,...,64]]>
…表達(dá)式(12)其中在表達(dá)式(12)中的w[i]是與在表達(dá)式(6)中的w[i]相同的“權(quán)”。
順便提一下，假設(shè)第二階段低頻失真計算部件310對存儲在第二階段低頻代碼本309中的代碼矢量的64條條項為由第一階段VQ預(yù)選擇部件307指定的j的N1片中的每一個都執(zhí)行根據(jù)上述的表達(dá)式(12)的失真計算，并且把所有計算的加權(quán)歐幾里德失真d2Lj，m2L(j＝1，...，N1，m2L＝1，...，64)輸出到第二階段低頻代碼本搜索部件313(輸出總數(shù)為N1*64個d2Lj，m2L)。
第二階段高頻失真計算部件311根據(jù)下列表達(dá)式(13)計算在從第一階段VQ殘留計算部件308供給的第一階段VQ殘留矢量的高頻分量Xj(2)[i](i＝NL+1，...，N，j＝1，...，N1)和通過把從第二階段高頻代碼本312讀取的索引m2H的第二階段高頻代碼矢量(C2Hm2H[i]，i＝NL+1，...，N)乘以從高頻比例因子代碼本360供給的SF_high[N1cand_m[j]]和MA預(yù)測系數(shù)的當(dāng)前處理幀分量(MAN1cand_k[j]
[i]，i＝NL+1，...，N)而獲得的矢量(MAN1cand_k[j]
[i]*SF_high[N1cand_m[j]]*C2Hm2H[i]，i＝NL+1，...，N)之間的加權(quán)歐幾里德失真，并且向第二階段高頻代碼本搜索部件314輸出所計算的失真值d2Hj，m2H。
d2Hj,m2H=Σi=NL+1N{w[i]*(Xj2[i]-MAN1cand_k[j]
[i]*SF_high[N1cand_m[j]]*C2Hm2H[i])}2,j=1,...,N1,m2H=1,...,64]]>…表達(dá)式(13)其中在表達(dá)式(13)中的w[i]是與在表達(dá)式(6)中的w[i]相同的“權(quán)”。
順便提一下，假設(shè)第二階段高頻失真計算部件311對存儲在第二階段高頻代碼本309中的代碼矢量的64條條項為由第一階段VQ預(yù)選擇部件307指定的j的每一個N1分片都執(zhí)行根據(jù)上述的表達(dá)式(13)的失真計算，并且把所有計算的加權(quán)歐幾里德失真d2Hj，m2H(j＝1，...，N1，m2H＝1，...，64)輸出到第二階段高頻代碼本搜索部件313(輸出總數(shù)為N1*64個d2Hj，m2H)。
第二階段低頻代碼本搜索部件313指定用于從第二階段低頻失真計算部件310供給的加權(quán)歐幾里德失真d2Lj，m2L(j＝1，...，N1，m2L＝1，...，64)的每個j的失真最小化的一個索引m2L，把指定的N1個(j＝1，...，N1)索引記錄進(jìn)N2Lcand[j](j＝1，...，N1)并且向預(yù)測殘留解碼部件315輸出所記錄的N1片N2Lcand[j](j＝1，...，N1)。
第二階段高頻代碼本搜索部件314指定用于從第二階段低頻失真計算部件310供給的加權(quán)歐幾里德失真d2Hj，m2H(j＝1，...，N1，m2H＝1，...，64)的每個j的失真最小化的一個索引m2H，把指定的N1個(j＝1，...，N1)索引記錄進(jìn)N2Hcand[j](j＝1，...，N1)并且向預(yù)測殘留解碼部件315輸出所記錄的N1片N2Hcand[j](j＝1，...，N1)。
這是對經(jīng)由二階段矢量量化器的第二階段矢量量化器的處理的解釋。順便提一下，到完成經(jīng)由上述第二階段矢量量化器的處理的時候，已經(jīng)向預(yù)測殘留解碼部件315供給了帶有下列四種信息條目的N1(j＝1，...，N1)片組合信息。
(1)N1cand_k[j]初步選擇了4組MA預(yù)測系數(shù)(2)N1cand_m[j]初步選擇了128條第一階段代碼矢量的條項(3)N2Lcand[j]初步選擇了64條第二階段低頻代碼矢量的條項(4)N2Hcand[j]初步選擇了64條第二階段高頻代碼矢量的條項本實施例的下列解釋將給出對從供給到預(yù)測殘留解碼部件315的N1片組合信息指定最小化CD的信息組合的信息組合數(shù)量的處理的細(xì)節(jié)(與預(yù)測殘留解碼部件315、已解碼LSF產(chǎn)生部件316、LSF/LPC系數(shù)轉(zhuǎn)換部件317和319、LPC系數(shù)/LPC倒頻譜轉(zhuǎn)換部件318和320和LPC碼最終搜索部件321相對應(yīng)的處理)。
預(yù)測殘留解碼部件315基于所供給的索引信息N1cand_m[j]分別從第一階段代碼本305、低頻比例因子代碼本350和高頻比例因子代碼本360來讀取第一階段代碼矢量CN1cand_m[j]、低頻比例因子SF_low[N1cand_m[j]]和高頻比例因子SF_high[N1cand_m[j]]，并且進(jìn)一步基于所供給的索引信息N2Lcand[j]從第二階段低頻代碼本309讀取第二階段低頻代碼矢量C2LN2Lcand[j]，并且進(jìn)一步基于所供給的索引信息N2Hcand[j]從第二階段高頻代碼本312讀取第二階段高頻代碼矢量C2HN2Hcand[j]，并且使用這些代碼矢量根據(jù)表達(dá)式(14)計算N1(J＝1，...，N1)個已解碼預(yù)測殘留矢量Cqj[i](i＝1，...，N)，記錄/保留所計算的已解碼預(yù)測殘留矢量并且向已解碼LSF產(chǎn)生部件316輸出它們。
Cqj[i]＝CN1cand_m[j][i]+SF_low[N1cand_m[j]]*C2LN2Lcand[j][i]+SF_high[N1cand_m[j]]*C2HN2Hcand[j][i]，j＝1，...，N1，i＝1，...，N
…表達(dá)式(14)其中表達(dá)式(14)中，C2LN2Lcand[j][i]＝0.0(i＝NL+1，...，N)，C2HN2Hcand[j][i]＝0.0(i＝1，...，NL)。
預(yù)測殘留解碼部件315也將N1cand_k[j](j＝1＝1，...，N1)輸出到已解碼LSF產(chǎn)生部件316。
已解碼LSF產(chǎn)生部件316從預(yù)測系數(shù)代碼本302中讀取與從預(yù)測殘留解碼部件315供給的N1cand_k[j](j＝1，...，N1)相對應(yīng)的MAN1cand_k[j]
[i]，根據(jù)下列表達(dá)式(10)通過使用讀取的MAN1cand_k[j]
[i]、從平均LSF存儲部件323讀取的平均LSF參數(shù)AV[i](i＝1，...，N)、與從預(yù)測殘留計算部件304供給的量化目標(biāo)矢量的N1cand_k[j]相對應(yīng)的XN1cand_k[j][i]和從預(yù)測殘留解碼部件315供給的Cqj[i](i＝1，...，N)來計算N1(j＝1，...，N1)個已解碼LSF參數(shù)(其后稱為“LSFqj[i]，j＝1，...，N1，i＝1，...，N”)，并且向LSF/LPC系數(shù)轉(zhuǎn)換部件317輸出所計算的解碼LSF參數(shù)。
LSF/LPC系數(shù)轉(zhuǎn)換部件317把從已解碼LSF產(chǎn)生部件316供給的N1(j＝1，...，N1)個已解碼LSF參數(shù)(LSFqj[i]，j＝1，...，N1，i＝1，...，N)轉(zhuǎn)換到已解碼LPC系數(shù)(其后稱為“LPCqj[i]，j＝1，...，N1，i＝1，...，N”)，并且向LPC系數(shù)/LPC倒頻譜轉(zhuǎn)換部件318輸出已解碼LPC系數(shù)。
就象實施例2的情況一樣，LPC系數(shù)/LPC倒頻譜轉(zhuǎn)換部件318把從LSF/LPC系數(shù)轉(zhuǎn)換部件317供給的N1(j＝1，...，N1)個已解碼LPC系數(shù)(LPCqj[i]，i＝1，...，N)轉(zhuǎn)換到已解碼LPC倒頻譜(其后稱為“QCEPj[i]，i＝1，...，Nc，j＝1，...，N1”)，并且向LPC碼最終搜索部件321輸出已解碼LPC倒頻譜。
LSF/LPC系數(shù)轉(zhuǎn)換部件319把LSF參數(shù)轉(zhuǎn)換到LPC系數(shù)并且向LPC系數(shù)/LPC倒頻譜轉(zhuǎn)換部件320輸出該LPC系數(shù)。LPC系數(shù)/LPC倒頻譜轉(zhuǎn)換部件320把從LSF/LPC系數(shù)轉(zhuǎn)換部件319供給的LPC系數(shù)轉(zhuǎn)換到LPC倒頻譜(其后稱為“CEPt[i]，i＝1，...，Nc”)，并且向LPC碼最終搜索部件321輸出該LPC倒頻譜。
LPC碼最終搜索部件321首先根據(jù)下列表達(dá)式(11)計算在從LPC系數(shù)/LPC倒頻譜轉(zhuǎn)換部件320供給的LPC倒頻譜系數(shù)(CEPt[i]，i＝1，...，Nc)和從LPC系數(shù)/LPC倒頻譜轉(zhuǎn)換部件318供給的N1(j＝1，...，N1)個已解碼LPC倒頻譜(QCEPj[i]，i＝1，...，Nc，j＝1，...，N1)之間的失真DISj(j＝1，...，N1)，比較所計算的N1片的DISj的大小，和指定一個最小化DISj的索引“J”并且輸出與所指定的索引“J”相對應(yīng)的結(jié)合下列四種信息條目的21-比特信息，即(1)N1cand_k[J]4組MA預(yù)測系數(shù)是最佳的(使用2比特)(2)N1cand_m[J]128條第一階段代碼矢量的條項是最佳的(使用7比特)(3)N2Lcand[J]64條第二階段低頻代碼矢量的條項是最佳的(使用6比特)(4)N2Hcand[J]64條第二階段高頻代碼矢量的條項是最佳的(使用6比特)就象相關(guān)處理幀的LPC碼一樣(表示在處理幀部件上頻譜包絡(luò)信息的代碼)。
就象實施例2的情況中的，LPC碼最終搜索部件321也向預(yù)測殘留解碼部件315供給用于最小化DISj的索引J。
然后，預(yù)測殘留解碼部件315從N1(j＝1，...，N1)個保留的/存儲的已解碼預(yù)測殘留矢量Cqj[i](i＝1，...，N)之中選擇與索引J對應(yīng)的矢量CqJ[i]，(i＝1，...，N)，并且向解碼預(yù)測殘留存儲部件322輸出這些矢量。
解碼預(yù)測殘留存儲部件322丟掉與多個過去存儲的幀相對應(yīng)的已解碼預(yù)測殘留矢量中的最老的已解碼預(yù)測殘留矢量(由于本實施例執(zhí)行第三階次MA預(yù)測，所以存儲了與過去3個幀相對應(yīng)的已解碼預(yù)測殘留矢量)并且重新保留從用于下一個處理幀中的MA預(yù)測的預(yù)測殘留解碼部件315重新供給的CqJ[i](i＝1，...，N)。
目前本解釋描述了在把LSF參數(shù)輸入到矢量量化裝置之后直到輸出LPC碼為止的一系列處理的內(nèi)容。
另一方面，從矢量量化裝置輸出的LSF參數(shù)的解碼器(也是通過轉(zhuǎn)換LSF參數(shù)而獲得的LPC系數(shù)的解碼器)能包括如下步驟把LPC碼分解成四個索引信息片(N1cand_k[J]，N1cand_m[J]，N2Lcand[J]和N2Hcand[J])的步驟；基于在分解LPC碼的步驟中獲得的每個索引信息片來計算已解碼預(yù)測殘留矢量的步驟和基于在計算已解碼預(yù)測殘留矢量的步驟中獲得的已解碼預(yù)測殘留矢量來產(chǎn)生已解碼LSF矢量的步驟。更具體地說，在分解LPC碼的步驟中，首先把LPC碼分解成四個索引信息片(N1cand_k[J]，N1cand_m[J]，N2Lcand[J]和N2Hcand[J])。然后，在計算已解碼預(yù)測殘留矢量的步驟中，通過基于索引信息N1cand_m[J]來從第一階段代碼本305、低頻比例因子代碼本350和高頻比例因子代碼本360讀取第一階段代碼矢量CN1cand_m[j]、低頻比例因子SF_low[N1cand_m[j]]和高頻比例因子SF_high[N1cand_m[j]]，然后基于索引信息N2Lcand[J]來從第二階段低頻代碼本309讀取第二階段低頻代碼矢量C2LN2Lcand[J]，進(jìn)一步基于索引信息N2Hcand[J]來從第二階段高頻代碼本312讀取第二階段高頻代碼矢量C2HN2Hcand[J]和使用讀取的矢量的3個條項和比例因子的2個條項來根據(jù)表達(dá)式(14)執(zhí)行乘積處理的和，則獲得與LPC碼相對應(yīng)的已解碼預(yù)測殘留矢量CqJ[i](i＝1，...，N)是可能的。然后，在產(chǎn)生已解碼LSF矢量的步驟中，通過從預(yù)測系數(shù)代碼本302中讀取與索引信息N1cand_k[J]相對應(yīng)的MAN1cand_k[j]
[i]，和根據(jù)表達(dá)式(10)使用讀取的MAN1cand_k[J]
[i]、從平均LSF存儲部件323讀取的平均LSF參數(shù)AV[i](i＝1，...，N)、與從預(yù)測殘留計算部件304供給的量化目標(biāo)矢量的N1cand_k[j]對應(yīng)的XN1cand_k[J]和從預(yù)測殘留解碼部件315供給的CqJ[i](i＝1，...，N)，獲得最終已解碼LSF參數(shù)(其后稱為“LSFqJ[i]，i＝1，...，N”)是可能的。順便提一下，當(dāng)把已解碼LSF參數(shù)進(jìn)一步轉(zhuǎn)換到已解碼LPC系數(shù)時，進(jìn)一步提供在產(chǎn)生已解碼LSF矢量的步驟之后的具有與LSF/LPC系數(shù)轉(zhuǎn)換部件317的功能相同功能的步驟是可能的。
根據(jù)具有使用第三階次MA預(yù)測的2-階段分離結(jié)構(gòu)的并還配有上面詳細(xì)解釋的低頻比例因子代碼本350和高頻比例因子代碼本360的矢量量化裝置，使在整個解代碼矢量中的第二階段代碼矢量的貢獻(xiàn)適應(yīng)于在第一階段矢量量化處理中所選擇的代碼矢量CN1cand_m[j](實際上與代碼矢量CN1cand_m[j]相對應(yīng)的索引N1cand_m[j])并且控制它，并且從而減少了量化失真，使用歐幾里德失真作為測量來執(zhí)行代碼的預(yù)先選擇和在預(yù)先選擇之后使用CD(倒頻譜失真)作為剩余備選者的參考測量來選擇最優(yōu)代碼，如此過程使得與傳統(tǒng)的矢量量化裝置相比具有高精度的LSF參數(shù)矢量量化成為可能。
順便提一下，根據(jù)本實施例的矢量量化裝置，就象在實施例2的情況中一樣，通過控制將由第一階段VQ預(yù)選擇部件307初步選擇的代碼矢量的數(shù)量來自由地控制LPC代碼本搜索需要的計算量中的增加是可能的。即，本實施例使在考慮到LPC代碼本搜索需要的計算量的增加的情況時改善矢量量化器的性能成為可能。
而且，本實施例已經(jīng)描述了由第一階段VQ預(yù)選擇部件307留下的代碼矢量的備選者的數(shù)量N1的情況(通常通過實驗或例如8、16、32和64的經(jīng)驗值來確定N1)，但是使用其它預(yù)先選擇的方法也是可能的，例如，為加權(quán)歐幾里德失真設(shè)置門限并且留下其加權(quán)歐幾里德失真比所設(shè)置的門限小的備選者作為在預(yù)先選擇之后的備選者，而且在這種情況中也能獲得相似的效果/作用。
而且，本實施例已經(jīng)描述了第一階段VQ預(yù)選擇部件307使用表達(dá)式(2)中的加權(quán)歐幾里德失真作為測量來初步選擇代碼矢量的情況，但是當(dāng)使用其數(shù)學(xué)表達(dá)式不同于在上述提到的文檔4中表達(dá)式(8)和(10)的加權(quán)歐幾里德失真時也能實現(xiàn)本實施例，并且在這種情況中也能獲得相似于本實施例的這些效果/作用。
順便提一下，關(guān)于加權(quán)歐幾里德失真的“權(quán)”，目前已經(jīng)提出了各種計算方法(即，根據(jù)在文檔5中描述的LSF參數(shù)的臨近元素之間的失真來執(zhí)行加權(quán)的方法或根據(jù)在文檔6中描述的量化目標(biāo)的功率譜來執(zhí)行加權(quán)的方法)，但是本發(fā)明可應(yīng)用到與計算“權(quán)”的方法無關(guān)的情況下，并且在這種情況中也能獲得相似的效果/作用。
而且，本實施例已經(jīng)描述了輸入矢量是LSF參數(shù)的情況，但是本實施例也可應(yīng)用到其中表示語音信號例如LSP參數(shù)、PARCOR系數(shù)和LPC系數(shù)的短時頻譜包絡(luò)信息的其它參數(shù)被矢量量化的情況中，并且在這種情況中也能獲得相似的效果/作用。
而且，本實施例已經(jīng)描述了LPC碼最終搜索部件321使用CD(倒頻譜失真)作為測量來指定最終LPC碼的情況，但是用具有從LPC系數(shù)計算FFT功率譜的功能的LPC系數(shù)/FFT功率譜計算部件來替代LPC系數(shù)/LPC倒頻譜轉(zhuǎn)換部件318和320也是可能的，并進(jìn)一步把由LPC碼最終搜索部件321使用的計算表達(dá)式從表達(dá)式(11)改變到在表達(dá)式(4)中的平方根部分中的計算表達(dá)式，以便使用SD(頻譜失真)來作為LPC碼搜索部件的最終測量，并且在這種情況中也能獲得相似的效果/作用。
而且，本實施例已經(jīng)描述了具有所謂“使用由比例因子伴隨的第三階次MA預(yù)測的2-階段分離結(jié)構(gòu)”的特定結(jié)構(gòu)的矢量量化器的例子，但是本實施例也可應(yīng)用到具有除了本例子之外的結(jié)構(gòu)的LPC參數(shù)矢量量化裝置上，在這種情況中也能獲得相似的效果/作用。
上述解釋的本實施例優(yōu)先應(yīng)用到在基于CELP系統(tǒng)或聲音合成機系統(tǒng)的語音編碼器/解碼器中的語音信號上的短時頻譜包絡(luò)信息的編碼/解碼上。
(實施例4)圖7是顯示根據(jù)本發(fā)明的實施例4的語音信號發(fā)送裝置和語音信號接收裝置的配置的方框圖。在圖7中，由發(fā)送裝置的輸入裝置401把語音信號轉(zhuǎn)換到電信號并且將其輸出到A/D轉(zhuǎn)換裝置402。A/D轉(zhuǎn)換裝置402把從輸入裝置401輸出的(模擬)語音信號轉(zhuǎn)換到數(shù)字信號并且把該信號輸出到語音編碼器403。
語音編碼器403使用稍后將描述的語音編碼方法來編碼從A/D轉(zhuǎn)換裝置402輸出的數(shù)字語音信號，并且向RF調(diào)制裝置404輸出所編碼的信息。RF調(diào)制裝置404把從語音編碼器403輸出的語音編碼信息轉(zhuǎn)換到在例如無線電頻率波段的傳播介質(zhì)上傳送的信號，并且向發(fā)送天線405輸出信號。發(fā)送天線405發(fā)送從RF調(diào)制裝置404輸出的輸出信號，作為無線電信號(RF信號)。
由接收裝置的接收天線406接收從發(fā)送裝置發(fā)送的RF信號并且將其輸出到RF解調(diào)制裝置407。RF解調(diào)制裝置407解調(diào)來自從接收天線406輸出的RF信號的語音編碼信息并且將其輸出到語音解碼器408。
語音解碼器408根據(jù)稍后將描述的語音解碼方法通過使用從RF解調(diào)制裝置407輸出的語音編碼信息來解碼語音信號，并且將其輸出到D/A轉(zhuǎn)換裝置409。D/A轉(zhuǎn)換裝置409把從語音解碼器408輸出的數(shù)字語音信號轉(zhuǎn)換為模擬電信號，并且將其輸出到輸出裝置410。輸出裝置410把電信號轉(zhuǎn)換到空氣振動并且將其作為人耳聽得見的聲波輸出。
通過在上述配置中提供至少一個語音信號發(fā)送裝置和接收裝置，構(gòu)成在移動通信系統(tǒng)中的基站裝置和通信終端裝置是可能的。
上述語音信號發(fā)送裝置的特征在于語音編碼器403。圖8是顯示語音編碼器403的配置的方框圖。在圖8中，輸入語音信號是從圖7中的A/D轉(zhuǎn)換裝置402輸出的信號并且輸入到預(yù)處理部件501中。預(yù)處理部件501執(zhí)行用于去除DC分量的高通濾波處理、用于使隨后對輸入語音信號的編碼處理的性能得到改善的波形整形處理和預(yù)加重處理，并且向LPC分析部件502、加法器505和參數(shù)判決部件513(Xin)輸出該已處理的信號。
LPC分析部件502使用Xin執(zhí)行線性預(yù)測分析并且向LPC量化部件503輸出結(jié)果(LPC矢量/LPC系數(shù))。LPC量化部件503把從LPC分析部件502輸出的LPC矢量轉(zhuǎn)換成LSF參數(shù)并且使用在實施例1、2和3中示出的方法對通過轉(zhuǎn)換獲得的LSF矢量進(jìn)行矢量量化，并且向多路復(fù)用部件514輸出由矢量量化獲得的LPC碼(L)。
LPC量化部件503使用在在實施例1、2和3中示出的LPC矢量解碼方法來進(jìn)一步獲得在LSF域中的已解碼LPC矢量，把獲得的已解碼LPC(LSF)矢量轉(zhuǎn)換成已解碼LPC系數(shù)，并且向合成濾波器504輸出經(jīng)由轉(zhuǎn)換獲得的已解碼LPC系數(shù)。
合成濾波器504使用已解碼LPC系數(shù)和從加法器511輸出的激勵矢量來執(zhí)行濾波合成，并且向加法器505輸出合成信號。加法器505計算在Xin和合成信號之間的誤差信號，并且向感覺加權(quán)部件512輸出誤差信號。
感覺加權(quán)部件512對從加法器505輸出的誤差信號執(zhí)行感覺加權(quán)，計算在Xin和感覺加權(quán)域中的合成信號之間失真并且將其輸出到參數(shù)判決部件513。參數(shù)判決部件513判決將從自適應(yīng)激勵代碼本506、固定激勵代碼本508和量化增益產(chǎn)生部件507產(chǎn)生的信號，以便使從感覺加權(quán)部件512輸出的編碼失真最小化。
順便提一下，不僅通過最小化從感覺加權(quán)部件512輸出的編碼失真來進(jìn)一步改善編碼性能是可能的，而且通過使用Xin來判決將從使用另一種編碼失真的三個裝置中產(chǎn)生的信號來進(jìn)一步改善編碼性能也是可能的。
自適應(yīng)激勵代碼本506對過去從加法器511輸出的激勵信號進(jìn)行緩沖，從由自參數(shù)判決部件513輸出的信號(A)指定的位置上來提取自適應(yīng)激勵矢量并且將它們輸出到乘法器509。固定激勵代碼本508向乘法器510輸出具有由從參數(shù)判決部件513輸出的信號(F)指定的形狀的矢量。
量化增益產(chǎn)生部件507分別向乘法器509和510輸出由從參數(shù)判決部件513輸出的信號(G)所指定的自適應(yīng)激勵增益和固定激勵增益。
乘法器509把從自適應(yīng)激勵代碼本506輸出的自適應(yīng)激勵矢量和從量化增益產(chǎn)生部件507輸出的量化自適應(yīng)激勵增益進(jìn)行相乘并且向加法器511輸出相乘結(jié)果。乘法器510把從固定激勵代碼本508輸出的固定激勵增益和從量化增益產(chǎn)生部件507輸出的固定激勵矢量進(jìn)行相乘，并且向加法器511輸出相乘結(jié)果。
加法器511分別從乘法器509和510輸入在增益乘法之后的自適應(yīng)激勵矢量和固定激勵矢量，執(zhí)行矢量相加并且向合成濾波器504和自適應(yīng)激勵代碼本506輸出相加結(jié)果。
最后，多路復(fù)用部件514從LPC量化部件503輸入表示量化LPC的代碼L，從參數(shù)判決部件513輸入表示自適應(yīng)激勵矢量的代碼A、表示固定激勵矢量的代碼F和表示量化增益的代碼G，并且對這些片的信息進(jìn)行多路復(fù)用，并且向發(fā)送路徑輸出已多路復(fù)用的信息，作為已編碼信息。
圖9是顯示圖7中語音解碼器408的配置的方框圖。在圖9中，由解多路復(fù)用部件601把從RF解調(diào)部件407輸出的多路復(fù)用的編碼信息解多路復(fù)用成單個編碼信息片。
把解多路復(fù)用的LPC碼L輸出到LPC解碼部件602，把解多路復(fù)用的自適應(yīng)激勵矢量碼A輸出到自適應(yīng)激勵代碼本605，把解多路復(fù)用的激勵增益碼G輸出到量化增益產(chǎn)生部件606和把解多路復(fù)用的固定激勵矢量碼F輸出到固定激勵代碼本607。
LPC解碼部件602使用在實施例1、2和3中示出的已解碼LPC矢量產(chǎn)生方法來獲得來自從解多路復(fù)用部件601輸出的碼L(其指的是在實施例1、2和3中LPC碼)的已解代碼LPC矢量，把獲得的已解碼LPC矢量轉(zhuǎn)換到已解碼LPC系數(shù)并且向合成濾波器603輸出經(jīng)由轉(zhuǎn)換獲得的已解碼LPC系數(shù)。
自適應(yīng)激勵代碼本605從由解多路復(fù)用部件601輸出的碼A指定的位置來提取自適應(yīng)激勵矢量并且將其輸出到乘法器608。固定激勵代碼本607產(chǎn)生由從解多路復(fù)用部件601輸出的碼F指定的固定激勵矢量并且將其輸出到乘法器609。
量化增益產(chǎn)生部件606解碼由從解多路復(fù)用部件601輸出的激勵增益碼G指定的自適應(yīng)激勵矢量增益和固定激勵矢量增益并且分別向乘法器608和609輸出增益。乘法器608把自適應(yīng)代碼矢量和自適應(yīng)代碼矢量增益進(jìn)行相乘，并且向加法器610輸出相乘結(jié)果。乘法器609把固定代碼矢量和固定代碼矢量增益進(jìn)行相乘，并且向加法器610輸出相乘結(jié)果。
加法器610把從乘法器608和609輸出的在增益相乘之后的自適應(yīng)激勵矢量和固定激勵矢量進(jìn)行相加并且向合成濾波器603輸出相加結(jié)果。合成濾波器603通過使用從加法器610輸出的激勵矢量作為聲源信號和由從LPC解碼部件602供給的已解碼LPC系數(shù)作為濾波系數(shù)構(gòu)成的合成濾波器來執(zhí)行濾波合成，并且向后處理部件604輸出已合成的信號。
后處理部件604執(zhí)行改善例如共振峰加重和/或音調(diào)加重的主觀語音質(zhì)量的處理，和改善平穩(wěn)噪聲段的主觀語音質(zhì)量的處理等，并且輸出所處理的信號作為最終已解碼語音信號。
因此，把根據(jù)本發(fā)明的LPC矢量量化裝置應(yīng)用到語音編碼器/解碼器使得獲得比通過使用傳統(tǒng)的矢量量化裝置的語音編碼器/解碼器的合成語音具有更高質(zhì)量的合成語音成為可能。
而且，上述的語音編碼器/解碼器也可應(yīng)用到通信裝置上，例如在數(shù)字無線通信系統(tǒng)中的基站裝置和移動臺。這使得獲得已合成的語音比使用數(shù)字無線通信系統(tǒng)中的傳統(tǒng)的矢量量化裝置獲得的已合成的語音具有更高的質(zhì)量成為可能。
本發(fā)明不局限于上述的1到3的實施例，但是能以各種變化的方式來實現(xiàn)。例如，已經(jīng)將根據(jù)實施例1、2和3的LPC矢量的矢量量化/解碼解釋為矢量量化裝置或語音編碼器/語音解碼器，但是通過軟件也能實現(xiàn)LPC矢量的矢量量化/解碼。例如，把上述的LPC矢量量化/解碼程序存儲在ROM中并且根據(jù)來自CPU的指令執(zhí)行程序是可能的。而且，把LPC矢量量化/解碼程序存儲在計算機可讀存儲介質(zhì)中、將這個存儲介質(zhì)的LPC參數(shù)矢量量化/解碼程序記錄在計算機的RAM中并且根據(jù)矢量量化程序?qū)ζ溥M(jìn)行操作是可能的。在這種情況中也能獲得上述的與實施例1、2和3的那些作用/效果相似的作用/效果。
正如從上述解釋中所顯而易見的，當(dāng)表示語音信號的短時頻譜包絡(luò)信息的LPC參數(shù)被矢量量化時，本發(fā)明能夠使用(加權(quán))歐幾里德失真作為測量來初步選擇小數(shù)量的代碼矢量，使用相當(dāng)數(shù)量的譜空間的失真例如CD(倒頻譜失真)或SD(頻譜失真)作為參考測量來執(zhí)行代碼本搜索(最終LPC碼的說明)，并且隨后使用僅僅一個(加權(quán))歐幾里德失真作為用于代碼本搜索的參考測量來把比傳統(tǒng)的矢量量化裝置更高的性能提供給矢量量化器(在例如CD和SD的譜空間中的失真小于傳統(tǒng)的失真)。
而且，把根據(jù)本發(fā)明的LPC矢量量化裝置應(yīng)用到語音編碼器/解碼器使得獲得比通過使用傳統(tǒng)的矢量量化裝置的語音編碼器/解碼器的合成語音信號具有更高質(zhì)量的合成信號成為可能。
本申請基于2000年11月30日提交的日本專利申請第2000-366191號，這里引用其全文作為參考。
工業(yè)應(yīng)用性本發(fā)明最好應(yīng)用到用于在由因特網(wǎng)通信和移動通信系統(tǒng)等表示的分組通信系統(tǒng)的領(lǐng)域中來增強語音信號發(fā)送效率的語音編碼器/解碼器上。
權(quán)利要求
1.一種LPC參數(shù)矢量量化裝置，包括第一計算部件，用于通過使用第一失真評估測量來計算在從存儲很多代碼矢量的代碼本逐次讀出的多個代碼矢量和量化目標(biāo)之間的失真預(yù)選擇部件，用于根據(jù)所述第一失真評估測量來從所述很多代碼矢量中選擇減少失真量的代碼矢量；第二計算部件，用于通過使用不同于所述第一失真評估測量的第二失真評估測量來計算在已初步選擇的代碼矢量和所述量化目標(biāo)之間的失真；和最終搜索部件；用于從已初步選擇的代碼矢量中根據(jù)所述第二失真評估測量來指定最小化失真量的代碼矢量，并輸出所指定代碼矢量的索引信息。
2.根據(jù)權(quán)利要求1的LPC參數(shù)矢量量化裝置，其中該量化目標(biāo)是代表語音信號的短時頻譜包絡(luò)信息的LPC參數(shù)。
3.根據(jù)權(quán)利要求2的LPC參數(shù)矢量量化裝置，其中該LPC參數(shù)是通過執(zhí)行在處理幀部件中的語音信號上的線性預(yù)測分析獲得的LPC系數(shù)。
4.根據(jù)權(quán)利要求2的LPC參數(shù)矢量量化裝置，其中該LPC參數(shù)是通過把執(zhí)行在處理幀部件的語音信號上的線性預(yù)測分析獲得的LPC系數(shù)轉(zhuǎn)換到頻域的參數(shù)所獲得的參數(shù)。
5.根據(jù)權(quán)利要求2的LPC參數(shù)矢量量化裝置，其中該LPC參數(shù)是通過把執(zhí)行在處理幀部件的語音信號上的線性預(yù)測分析獲得的LPC系數(shù)進(jìn)行轉(zhuǎn)換而獲得的LSF參數(shù)。
6.根據(jù)權(quán)利要求2的LPC參數(shù)矢量量化裝置，其中該LPC參數(shù)是通過把由執(zhí)行在處理幀部件的語音信號上的線性預(yù)測分析獲得的LPC系數(shù)進(jìn)行轉(zhuǎn)換而獲得的LSP參數(shù)。
7.根據(jù)權(quán)利要求2的LPC參數(shù)矢量量化裝置，其中用于計算在從代碼本逐次讀出的該代碼矢量和該量化目標(biāo)之間的失真的第一失真評估測量是歐幾里德失真。
8.根據(jù)權(quán)利要求2的LPC參數(shù)矢量量化裝置，其中用于計算在從代碼本逐次讀出的該代碼矢量和該量化目標(biāo)之間的失真的第一失真評估測量是加權(quán)歐幾里德失真。
9.根據(jù)權(quán)利要求2的LPC參數(shù)矢量量化裝置，其中用于計算在已初步選擇的代碼矢量和所述量化目標(biāo)之間的失真的第二失真評估測量是評估在頻率譜空間中的失真量的測量。
10.根據(jù)權(quán)利要求9的LPC參數(shù)矢量量化裝置，其中用于計算在已初步選擇的代碼矢量和所述量化目標(biāo)之間的失真的第二失真評估測量是倒頻譜失真(CD)。
11.根據(jù)權(quán)利要求9的LPC參數(shù)矢量量化裝置，其中用于計算在已初步選擇的代碼矢量和所述量化目標(biāo)之間的失真的第二失真評估測量是頻譜失真(SD)。
12.根據(jù)權(quán)利要求2的LPC參數(shù)矢量量化裝置，其中由預(yù)選擇部件初步選擇的代碼矢量的數(shù)目是預(yù)先指定的。
13.根據(jù)權(quán)利要求2的LPC參數(shù)矢量量化裝置，其中該預(yù)選擇部件通過第一失真評估測量來預(yù)置門限作為失真量，并初步選擇代碼矢量從而使經(jīng)由第一失真評估測量的失真量小于所述設(shè)置門限。
14.一種LPC參數(shù)解碼器，包括輸入部件，用于輸入由根據(jù)權(quán)利要求2的矢量量化裝置輸出的索引信息；和讀取部件，用于從與所述矢量量化裝置的代碼本相同的代碼本中讀取任何代碼矢量和讀取存儲在所述代碼本中的多個代碼矢量；其中與所述索引信息對應(yīng)的代碼矢量被從所述代碼本中讀取并且將該讀取的代碼矢量作為解碼的LPC參數(shù)輸出。
15.一種LPC參數(shù)矢量量化裝置，包括失真計算部件，用于計算在從存儲很多LSF代碼矢量的LSF代碼本中逐次讀取的代碼矢量和量化目標(biāo)之間的歐幾里德失真；LPC碼預(yù)選擇部件，用于初步選擇減少所述歐幾里德失真的代碼矢量索引并且產(chǎn)生與其各自初步選擇的索引對應(yīng)的解碼的LSF參數(shù)；第一LSF/LPC系數(shù)轉(zhuǎn)換部件，用于把所述解碼的LSF參數(shù)轉(zhuǎn)換到它們各自的已解碼LPC系數(shù)；第一LPC系數(shù)/LPC倒頻譜轉(zhuǎn)換部件，用于把所述解碼LPC系數(shù)轉(zhuǎn)換成它們各自的LPC倒頻譜；第二LSF/LPC系數(shù)轉(zhuǎn)換部件，用于把作為量化目標(biāo)的LSF參數(shù)轉(zhuǎn)換成LPC系數(shù)；第二LPC系數(shù)/LPC倒頻譜轉(zhuǎn)換部件，用于把由轉(zhuǎn)換所述量化目標(biāo)而獲得的LPC系數(shù)轉(zhuǎn)換成LPC倒頻譜；LPC碼最終搜索部件，用于計算在通過轉(zhuǎn)換從所述第一和第二LPC系數(shù)/LPC倒頻譜轉(zhuǎn)換部件供給的量化目標(biāo)而獲得的LPC倒頻譜和通過轉(zhuǎn)換解碼的LSF參數(shù)而獲得的LPC倒頻譜之間的倒頻譜失真(CD)，并且輸出與最小化了所述倒頻譜失真的LPC倒頻譜對應(yīng)的LSF代碼矢量的索引，作為LPC碼。
16.一種LPC參數(shù)矢量量化裝置包括失真計算部件，用于計算在從存儲很多LSF代碼矢量的LSF代碼本中逐次讀取的代碼矢量和量化目標(biāo)之間的歐幾里德失真；LPC碼預(yù)搜索部件，用于初步選擇減少所述歐幾里德失真的代碼矢量索引并且產(chǎn)生與其各自初步選擇的索引對應(yīng)的解碼的LSF參數(shù)；LSF/LPC系數(shù)轉(zhuǎn)換部件，用于把所述解碼的LSF參數(shù)轉(zhuǎn)換到它們各自的已解碼LPC系數(shù)；第一LPC系數(shù)/FFT功率譜計算部件，用于從所述解碼的LPC系數(shù)中計算FFT功率譜；LSF/LPC系數(shù)轉(zhuǎn)換部件，用于把作為量化目標(biāo)的LSF參數(shù)轉(zhuǎn)換到LPC系數(shù)；第二LPC系數(shù)/FFT功率譜計算部件，用于從由轉(zhuǎn)換所述量化目標(biāo)而獲得的LPC系數(shù)中計算FFT功率譜；LPC碼最終搜索部件，用于計算在通過轉(zhuǎn)換從所述第一和第二LPC系數(shù)/FFT功率譜計算部件供給的量化目標(biāo)而獲得的FFT功率譜和通過轉(zhuǎn)換解碼的LSF參數(shù)而獲得的FFT功率譜之間的頻譜失真(SD)，并且根據(jù)最小化所述頻譜失真的FFT功率譜輸出LSF代碼矢量索引，作為LPC碼。
17.一種LPC參數(shù)解碼器包括輸入部件，用于輸入由根據(jù)權(quán)利要求15的LSF參數(shù)矢量量化裝置輸出的LPC碼；和讀取部件，用于從與用于矢量量化的代碼本相同的代碼本中讀取任意代碼矢量和讀取存儲在所述代碼本中的多個代碼矢量；其中與所述輸入LPC碼對應(yīng)的代碼矢量被從所述代碼本中讀取并且被作為解碼的LPC參數(shù)輸出。
18.根據(jù)權(quán)利要求2的LPC參數(shù)矢量量化裝置，用于執(zhí)行預(yù)測矢量量化。
19.根據(jù)權(quán)利要求2的LPC參數(shù)矢量量化裝置，用于執(zhí)行分離矢量量化。
20.根據(jù)權(quán)利要求2的LPC參數(shù)矢量量化裝置，用于執(zhí)行預(yù)測矢量量化和分離矢量量化。
21.根據(jù)權(quán)利要求2的LPC參數(shù)矢量量化裝置，用于執(zhí)行三階次MA預(yù)測矢量量化、2-階段矢量量化和分離矢量量化，矢量量化作為量化目標(biāo)輸入的LPC參數(shù)，并且輸出LPC碼。
22.一種具有2-階段分離結(jié)構(gòu)的LSF參數(shù)矢量量化裝置，用于通過從輸入LSF參數(shù)中區(qū)分預(yù)先存儲的平均LSF參數(shù)來計算差分矢量、計算與所述差分矢量對應(yīng)的預(yù)測矢量、通過進(jìn)一步從所述差分矢量中區(qū)分所述預(yù)測矢量來計算預(yù)測殘留矢量、矢量量化該預(yù)測殘留矢量并且輸出LPC碼，所述裝置包括第一階段矢量量化部件，用于通過使用存儲在第一階段代碼本中的多個預(yù)測殘留矢量和使用作為失真評估測量的加權(quán)歐幾里德失真來矢量量化所述預(yù)測殘留矢量；和第二階段矢量量化部件，用于通過使用存儲在第二階段低頻代碼本中的多個第一階段VQ殘留矢量低頻分量和存儲在第二階段高頻代碼本中的多個第一階段VQ殘留矢量高頻分量和使用作為失真評估測量的倒頻譜失真(CD)來矢量量化由所述第一階段矢量量化部件產(chǎn)生的第一階段VQ殘留矢量。
23.一種具有2-階段分離結(jié)構(gòu)的LSF參數(shù)矢量量化裝置，用于通過從輸入LSF參數(shù)中區(qū)分預(yù)先存儲的平均LSF參數(shù)來計算差分矢量、計算與所述差分矢量對應(yīng)的預(yù)測矢量、通過進(jìn)一步從所述差分矢量中區(qū)分所述預(yù)測矢量來計算預(yù)測殘留矢量、矢量量化該預(yù)測殘留矢量并且輸出LPC碼，所述裝置包括第一階段矢量量化部件，用于通過使用存儲在第一階段代碼本中的多個預(yù)測殘留矢量和使用作為失真評估測量的加權(quán)歐幾里德失真來矢量量化所述預(yù)測殘留矢量；和第二階段矢量量化部件，用于通過使用在低頻比例因子代碼本中存儲的與預(yù)測殘留矢量的條項數(shù)目相同的低頻比例因子、在高頻比例因子代碼本中存儲的第一階段代碼本中存儲的與預(yù)測殘留矢量的條項數(shù)目相同的高頻比例因子和存儲在第二階段高頻代碼本中的高頻代碼矢量以及使用作為失真評估測量的倒頻譜失真(CD)來矢量量化由所述第一階段矢量量化部件產(chǎn)生的第一階段VQ殘留矢量。
24.一種LPC參數(shù)解碼器，用于輸入由根據(jù)權(quán)利要求21的LPC參數(shù)矢量量化裝置輸出的LPC碼和基于所述輸入LPC碼產(chǎn)生已解碼LPC參數(shù)。
25.一種LSF參數(shù)解碼器，用于把由根據(jù)權(quán)利要求22的矢量量化裝置輸出的LPC碼分解成索引信息，基于這個索引信息計算已解碼預(yù)測殘留矢量和基于這個已解碼預(yù)測殘留矢量產(chǎn)生已解碼LSF參數(shù)，其中所述LSF參數(shù)解碼器從它們各自代碼本中讀取與所述索引信息相對應(yīng)的第一階段代碼矢量、第二階段低頻代碼矢量和第二階段高頻代碼矢量，并把讀取的所述三個代碼矢量相加，從而產(chǎn)生已解碼預(yù)測殘留矢量。
26.一種LSF參數(shù)解碼器，用于把由根據(jù)權(quán)利要求23的矢量量化裝置輸出的LPC碼分解成索引信息，基于這個索引信息計算已解碼預(yù)測殘留矢量和基于這個已解碼預(yù)測殘留矢量產(chǎn)生已解碼LSF參數(shù)，其中所述LSF參數(shù)解碼器從它們各自代碼本中讀取與所述索引信息相對應(yīng)的第一階段代碼矢量、第二階段低頻代碼矢量、第二階段高頻代碼矢量和低頻比例因子和高頻比例因子，計算讀取的所述三個代碼矢量和兩個比例因子的乘積和，從而產(chǎn)生已解碼預(yù)測殘留矢量。
27.一種LPC系數(shù)解碼器，包括把由根據(jù)權(quán)利要求25的LSF參數(shù)解碼器產(chǎn)生的已解碼LSF參數(shù)轉(zhuǎn)換成已解碼LPC系數(shù)的函數(shù)。
28.一種LPC系數(shù)解碼器，用于把由根據(jù)權(quán)利要求26的LSF參數(shù)解碼器產(chǎn)生的已解碼LSF參數(shù)轉(zhuǎn)換成已解碼LPC系數(shù)。
29.一種存儲LPC參數(shù)矢量量化程序的計算機可讀記錄介質(zhì)，所述LPC參數(shù)矢量量化程序包括如下步驟通過使用第一失真評估測量來計算在從存儲很多代碼矢量的代碼本逐次讀出的多個代碼矢量和量化目標(biāo)之間的失真的步驟；從所述很多代碼矢量中由所述第一失真評估測量來初步選擇減少失真量的代碼矢量的步驟；通過使用不同于所述第一失真評估測量的第二失真評估測量來計算在已初步選擇的代碼矢量和所述量化目標(biāo)之間的失真的步驟；和從已初步選擇的代碼矢量中由所述第二失真評估測量來指定最小化失真量的代碼矢量并且輸出該已指定的代碼矢量的索引信息的步驟。
30.一種存儲LPC參數(shù)矢量解碼程序的計算機可讀記錄介質(zhì)，所述LPC參數(shù)矢量解碼程序包括如下步驟從代碼本中讀取與由根據(jù)權(quán)利要求23的矢量量化程序輸出的索引信息對應(yīng)的代碼矢量；和輸出該已讀取的代碼矢量，作為已解碼LPC參數(shù)。
31.一種使用根據(jù)權(quán)利要求2的LPC參數(shù)矢量量化裝置的語音編碼器，包括量化/編碼輸入語音信號的頻譜特性的部件；表示輸入語音信號的循環(huán)分量的自適應(yīng)激勵代碼本；固定激勵代碼本；通過使用從所述固定的激勵代碼本和所述自適應(yīng)激勵代碼本產(chǎn)生的激勵矢量以及所述參數(shù)來合成已合成的語音信號的部件；和用于確定來自所述固定的代碼本和所述自適應(yīng)代碼本的輸出，以便減少在輸入語音信號和所述合成語音信號之間的失真的部件。
32.一種使用根據(jù)權(quán)利要求14的LPC參數(shù)解碼器的語音解碼器，包括解碼表示由語音編碼器編碼的頻譜特性的參數(shù)的部件；固定激勵代碼本；表示已合成語音信號的循環(huán)分量的自適應(yīng)激勵代碼本；和解碼來自所述固定激勵代碼本和所述自適應(yīng)激勵代碼本的由所述語音編碼器確定的激勵矢量，并把來自已解碼激勵矢量的已合成語音信號和所述參數(shù)進(jìn)行合成的部件。
33.一種配有語音編碼器的語音信號發(fā)送裝置，使用根據(jù)權(quán)利要求2的LPC參數(shù)矢量量化裝置的所述語音編碼器包括量化/編碼輸入語音信號的頻譜特性的部件；表示輸入語音信號的循環(huán)分量的自適應(yīng)激勵代碼本；固定激勵代碼本；通過使用從所述固定激勵代碼本和所述自適應(yīng)激勵代碼本產(chǎn)生的激勵矢量和所述參數(shù)，來合成已合成的語音信號的部件；和用于確定來自所述固定的代碼本和所述自適應(yīng)代碼本的輸出，以便減少在輸入語音信號和所述合成語音信號之間的失真的部件。
34.一種配有語音編碼器的語音信號接收裝置，使用根據(jù)權(quán)利要求14的LPC參數(shù)解碼器的所述語音解碼器包括解碼表示由語音編碼器編碼的頻譜特性的參數(shù)的部件；固定激勵代碼本；表示已合成語音信號的循環(huán)分量的自適應(yīng)激勵代碼本；和解碼來自所述固定激勵代碼本和所述自適應(yīng)激勵代碼本的由所述語音編碼器確定的激勵矢量，并把來自已解碼激勵矢量的已合成語音信號和所述參數(shù)進(jìn)行合成的部件。
全文摘要
通過使用加權(quán)歐幾里德失真作為測量來從存儲在LSF代碼本(101)中的很多LOPC代碼矢量中初步選擇出LPC代碼矢量，并且通過使用譜空間中的失真數(shù)量作為測量來對初步選擇之后留下來的LPC代碼矢量執(zhí)行代碼－最終－選擇，從而提高LPC參數(shù)矢量量化裝置的量化性能以因此改善語音編碼器/解碼裝置的合成語音的質(zhì)量。
文檔編號G10L19/07GK1488135SQ01822198
公開日2004年4月7日 申請日期2001年11月29日 優(yōu)先權(quán)日2000年11月30日
發(fā)明者安永和敏, 幸, 森井利幸, 江原宏幸, 則, 間野一則, 佑介, 日和崎佑介 申請人:松下電器產(chǎn)業(yè)株式會社, 日本電信電話株式會社