JPWO1994007239A1 - 音声符号化方法及び装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるため要約のデータは記録されません。

Description

【発明の詳細な説明】 音声符号化方法及び装置 技術分野 本発明は音声信号の情報圧縮を行うための音声符号化方法及び装置に関し、特に ４〜１６Ｋｂｐｓの伝送速度で符号化を行うためのＡｎａｌｙｓｉｓｂｙ−３ｙ ｎｔｈｅｓｉｓ　（Ａ　−ｂ　Ｓ　）形ベクトル量子化を用いた音声符号化方法 及び装置に関する。

背景技術 Ａ−ｂ−５形ベクトル量子化を用いる音声符号器、例えばＣｏｄｅ−Ｅｘｃｉｔ ｅｄ　Ｌｉｎｅａｒ　Ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ　（ＣＥＬＰ）符号器は、近年、企 業内通信システム、ディジタル移動無線システムなどにおいて、音声信号をその 品質を保持しつつ情報圧縮する音声符号器として有望視されている。このベクト ル量子化音声符号器（以下、単に符号器）においては、符号帳（コードブック） の各コードベクトルに予測重み付けを施して再生信号を作り、再生信号と入力音 声信号との間の誤差電力を評価して最も誤差の少ないコードベクトルの番号（イ ンデックス）を決定して受信側に送信するものである。

上記のＡ−ｂ−３形ベクトル量子化方式による符号器は、前記符号帳に格納され た約１０００パターンの音源信号のベクトルの１つ１つに対して、線形予測合成 フィルタ処理を施し、再生された各音声信号と、符号化すべき入力音声信号との 間の誤差が最も小さくなる１つのパターンをその約１０００のパターンの中から 探索するという処理を行う。

ところで符号器は通話の即時性が要求されるので、上記の探索処理をリアルタイ ムで行う必要がある。そうすると、その探索処理を行うのに、例えば５ｍｓとい う短い時間間隔で、通話の間連続して行わなければならない。

しかしながら後述する如く、この探索処理の中にフィルタ演算や相関演算という 複雑な演算操作が含まれていて、これらの演算操作に要する演算量は、例えば数 １００Ｍｏｐｓ　（メガオペシー９３フフ秒）という膨大なものになる。これに 対応するには、現在、最高速とされるＤｉｇｉｔａｌ　Ｓｉｇｎａｌ　Ｐｒｏｃ ｅｓｓｏｒ　（ＤＳＰ）をもってしても、数チップを必要とし、例えば携帯電話 に適用しようとする場合、その小形化ならびに低消費電力化が困難になるという 問題がある。

上記の問題を解決する音声符号化方式として、本願出願人は、特願平３−１２７ ６６９号（特開平４−３５２２００号公報）において、従来のように符号ベクト ルそのものを格納する代わりに信号ベクトルの差分であるデルタベクトルを格納 した符号帳を用い、それらデルタベクトルを順次加算及び減算することによって 木構造を有する符号ベクトルを生成する木構造デルタ符号帳を用いることを提案 した。

この方式によれば、符号帳に要するメモリ容量が大幅に削減されるとともに、各 符号ベクトルに対する前記フィルタ演算及び相関演算は、デルタベクトルに対し てフィルタ演算及び相関演算を行い、その結果を順次加算及び減算することによ って達成されるので、演算量の大幅な削減が実現される。

しかし、この方式においては、各符号ベクトルがそれより少ない数の基底ベクト ルとしてのデルタベクトルの線形結合として生成されているため、その成分とし てデルタベクトル以外の成分は持たない。即ち符号化対象のベクトルが分布する 空間（通常、４０〜６４次元）のうち、高々デルタベクトルの数（通常、８〜１ ０本）に対応する次元分の部分空間にしか符号ベクトルの分布を与えられない。

そのため、木構造デルタ符号帳では、符号化対象である音声信号の統計的分布に 基づき充分に基底ベクトル（デルタベクトル）を設計したとしても、従来の構造 上の制約の無い符号帳に比べて量子化特性が劣化するという問題があった。

そこで本願出願人は、特願平３−５１５０１６号において、距離を評価するため に符号ベクトルに前記の線形予測合成フィルタ演算を施すとすべてのデルタベク トル成分に対して均等に増幅されず成る偏りをもって増幅されること、及び木構 造デルタ符号帳において各デルタベクトルが符号ベクトルへ与える寄与はデルタ ベクトルの順番を変えれば変えることができること、に着目し、線形予測合成フ ィルタの係数が決定される毎に各デルタベクトルＣ：フィルタ演算を施してパワ ー（ベクトルの長さ）を比較し、パワーの大きいデルタベクトルから順に並べ変 えを行った木構造デルタ符号帳を用いて符号化を行うことにより、特性を改善す ることを提案した。

しかしながら、この方法によっても限られた数のデルタベクトルのみから符号ベ クトルを生成する点において従来の方法と変わりがないので、特性の改善に限界 があり、更なる改善が要望されている。

Ａ−ｂ−５形ベクトル量子化を用いる音声符号化器のもう１つのｙＡ題は、可変 ビットレート符号化を実現することである。可変ビットレート符号化とは、伝送 路の余裕度、音源の重要性等の状況に応して符号のビットレートを適宜変更する ことによって全体として効率の良い符号化を達成するため、ビットレートを変更 することのできる符号化方式である。

ベクトル量子化方式を可変レート音声符号化に用いようとした場合、個々の伝送 レートに応し１こパターン数の符号帳を用意し、それらを所望の伝送レートに応 して切り換えながら符号化を行う必要がある。

この時、符号ベクトルを単に並べただけの従来の符号帳の場合、各符号帳の保持 に（ベクトルの次元二Ｎ）と（パターンｆｉ：Ｍ）の積に相当するＮＸＭワード のメモリが必要である。ここで、パターン数Ｍは、符号ベクトルのインデックス のビット数の２の巾乗に比例するので、伝送レートの可変幅を大きくしたり、伝 送レートを細かな“きざみ”で制御するには、膨大なメモリを要するという問題 がある。

また、可変レート伝送においては、符号化後の伝送信号に対して伝送網側からの 要求で強制的に伝送レートを低く抑える必要が生じることがあり、このような場 合、復号器では符号器が生成した符号化情報に対しピントの欠落した（ビット・ ドロップ）情報から、音声信号を再生せざるをえなくなる。

従来、ベクトル量子化に比べ効率の低いスカラー量子化においては、ピント・ド ロップに対する対策として、重要度の低いＬＳＢから順にピントを落とすよう制 御したり、高レートの量子化器が低レートの量子化器の量子化レベルを包含する よう構成する（エンベデッド符号化）等の工夫がなされてきた。

ところが、符号ベクトルを単に並べただけの従来の符号帳を用いるベクトル量子 化方式の場合、符号帳自体に何らの構造化もなされていないため、符号ベクトル のインデックスのビット間に重要度の差がなく　（ＬＳＢが落とされてもＭＳＢ が落とされても全く異なるベクトルが呼び出されることに変わりはない）、スカ ラー量子化の場合と同様な対策が採れず、ビット　ドロップに対して大きな音質 劣化を引き起こすという問題がある。

発明の開示 したがって本発明の第１の目的：：、前述の方式よりもさらに改善された木構造 データ符号帳による音声符号化方法および装置を提供することにある。

本発明の第２の目的は、符号帳のために膨大なメモリを必要とせず、ビ、トドロ ソブに対する対策が可能なベクトル量子化による音声符号化方法及び装置を提供 することにある。

本発明によれば、予め与えられた符号ベクトルの中で入力音声信号ベクトルとの 距離が最小である符号ベクトルに付されたインデックスにより該入力音声信号ベ クトルを符号化する音声符号化方法であって、 ａ）複数の差分符号ベクトルを格納し、ｂ）咳差分符号ベクトルの各々に線形予 測合成フィルタのマトリクスを乗し、 Ｃ）該マトリクスが乗じられた差分符号ベクトルのパワーの増幅率を評価し、 ｄ）該評価されたパワーの増幅率の大きさの順に該マトリクスが乗しられた差分 符号ベクトルを並べ替え、ｅ）並べ替えられたベクトルの中から評価されたパワ ーの増幅率の大きさの順に所定個数のベクトルを選択し、ｆ）該選択されたベク トルを木構造上で順次加算及び減算することによって生成されるべき、線形予測 合成フィルタ処理が施された符号ベクトルと、前記入力音声信号ベクトルとの距 離を評価し、ｇ）！評価された距離が最小である符号ベクトルを決定する各段階 を具備する音声符号化方法が提供される。

本発明によれば、予め与えられた符号ベクトルの中で入力音声信号ベクトルとの 距離が最小である符号ベクトルに付されたインデックスにより咳入力音声信号ベ クトルを符号化する符号化装置であって、 複数の差分符号ベクトルを格納する手段と、該差分符号ベクトルの各々に線形予 測合成フィルタのマトリクスを乗しる手段と、 咳マトリクスが乗しられた差分符号ベクトルのパワーの増幅率を評価する手段と 、 該評価されたパワーの増幅率の大きさの順に該マトリクスが乗じられた差分符号 ベクトルを並べ替える手段と、並べ替えられたベクトルの中から評価されたパワ ーの増幅率の大きさの順に所定個数のベクトルを選択する手段と、該選択された ベクトルを木構造上で順次加算及び減算することによって生成されるべき、線形 予測合成フィルタ処理が施された符号ベクトルと、前記入力音声信号ベクトルと の距離を評価する手段と、該評価された距離が最小である符号ベクトルを決定す る手段とを具備する音声符号化装置もまた提供される。

本発明によれば、予め与えられた符号ベクトルの中で入力音声信号ベクトルとの 距離が最小である符号ベクトルに付された可変ビット長の符号により該入力音声 信号ベクトルを可変長符号化する可変長音声符号化方法であって、 ａ）？Ｘ数の差分符号ベクトルを格納し、ｂ）先頭から所望の符号ビット長に応 した数の差分符号ベクトルを木構造上で順次加算及び滅夏することによって生成 されるべき符号ベクトルと前記入力音声信号ベクトルとの距離を評価し、ｃ）該 評価された距離が最小である符号ベクトルを決定し、ｄ）該決定された符号ベク トルに付されるべき所望符号ビット長の符号を決定する各段階を具備する可変長 音声符号化方法もまた提供される。

本発明によれば、予め与えられた符号ベクトルの中で入力音声信号ベクトルとの 距離が最小である符号ベクトルに付された可変ビット長の符号により咳入力音声 信号ベクトルを可変長符号化する可変長音声符号化方法であって、 複数の差分符号ベクトルを格納する手段と、先頭から所望の符号ビット長に応し た数の差分符号ベクトルを木構造上で順次加算及び減算することによって生成さ れるべき符号ベクトルと前記入力音声信号ベクトルとの距離を評価する手段と、 該評価された距離が最小である符号ベクトルを決定する手段と、該決定された符 号ベクトルに付されるべき所望符号ビット長の符号を決定する手段とを具備する 可変長音声符号化装置もまた提供される。

図面の簡単な説明 図１１ま音声生成系の概念を示したブロック図；図２は一般的なＣＥＬＰ音声符 号化の原理を示したブロック図；図３は従来技術として、Ａ−ｂ−３型ベクトル 量子化の雑音符号帳探索処理の構成を示したブロック図：図４は雑音符号帳探索 処理のアルゴリズムをモデル化したブロック図。

図５はデルタ符号帳の原理を説明するためのブロック図；図６Ａ及び６Ｂ；＝木 構造デルタ符号帳の適応化方式を説明するための図； 図？Ａ、τＢ及びτＣは本発明の詳細な説明するための図；図８：＝本発明の音 声符号化器のプロ２り図、及び図９Ａ及び図９Ｂ：よ本発明の可変レート符号化 方式を説明するための図である。

発明を実施するための最良の形態 音声には有声音と無声音とがあり、有声音は声帯の振動によるパルス音源が基と なって発生し、個人個人のノドや口の声道特性が付加されて声になる。また、無 声音は声帯を振るわせないで出す音で、単なるガウス性の雑音列が音源となって 声道を通って声となる。従って、音声発生メカニズムは図１に示すように、有声 音の元となるパルス音５ｐｓｃと無声音の元となる雑音源ＮＳＣと、各音源から 出力される信号に声道特性を付加する線形予測合成フィルタＬＰＣＦによりモデ ル化できる。尚、人の声はピッチ周期性を有し、該周期性はパルス音源から出力 されるパルスの周期性に対応しており、人や話の内容によって異なる。

以上のことから、入力音声に対応するパルス音源の周期と雑音源の雑音列を特定 することができれば、これらパルス周期と雑音源の雑音列を識別する符号（イン デックス）により入力音声を符号化することができる。

ここで、図２に示すように、過去の値（ｂＰ＋ｇＣ）を異なるサンプル数遅延さ せて得られるベクトルＰを適応符号帳１１に格納し、適応符号帳１１内のベクト ルＰにゲインｂを乗したベクトルｂｐを線形予測合成フィルタ１２に入力してフ ィルタ演夏処理を施し、得られたフィルタ演夏結果ｂＡＰを入力音声信号Ｘから 減算してその誤差信号から誤差電力評価部１３において該差電力が最小となる適 応符号帳１１のベクトルＰを選択することにより、周期を決定する。

その後又はこれと同時に、予め複数の雑音列（各雑音列はＮ次元のコードベクト ルで表現されている）を雑音符号帳１に用意しておき、各コードベクトルＣにゲ インｇを乗じ線形予測合成フィルタ３の処理を施した再生信号ベクトルｇＡＣと 入力信号ベクトルＸ（Ｎ次元ベクトル）との誤差が最小となるコードベクトルを 誤差；力評価部５が決定すれば、前記周期とコードベクトルを特定するデータ（ インデックス）により音声を符号化することができる。なお、図２を参照して上 記に説明した例は、ベクトルＡＣとベクトルＡＰが直交化されている場合の例で あり、そうでない場合には、入力信号ベクトルＸからベクトルｂＡＰを差し引い たベクトルＸ−ｂＡＰとの誤差が最小となるコードベクトルを決定する。

図３はＡ−ｂ−３法によるベクトル量子化を用いた音声伝送（符号化）方式の構 成図で図２の下半分に相当している。詳しく述べると１はＮ次元コードベクトル ＣをサイズＭだけ記憶する雑音符号帳、２はゲインｇの増幅部、３は入力信号Ｘ から線形予測分析により決定された係数を有し、増幅部２の出力に線形予測フィ ルタ演算処理を施す線形予測合成フィルタ、４は線形予測合成フィルタ３から出 力される再生信号ベクトルと入力信号ベクトルの誤差を出力する誤差発生部、５ は該誤差を評価し、該誤差が最小となるコードベクトルをめる誤差電力評価部で ある。

このＡ−ｂ−３法による量子化では通常のベクトル量子化と異なり、雑音符号Ｉ １１の各コードベクトル（Ｃ）に最適のゲイン（ｇ）を掛けた後、線形予測合成 フィルタ３でフィルタ処理を施し、このフィルタ処理で得られる再生信号ベクト ル（ｇＡＣ）と入力信号ベクトル（Ｘ）との間の誤差信号（Ｅ）を誤差発生部４ でめ、誤差電力評価部５で誤差信号の電力を評価関数（距離尺度）として雑音符 号帳】の探索を行い、誤差電力が最小となるコードベクトルをめ、該コードベク トルを特定する符号（インデックス）により入力信号を符号化して伝送する。

このときの誤差電力は次式 ％式％（１） により与えられる。最適なコードベクトル及びゲインｇは、二の（１）式に示す 誤差電力を最小化するものとして決定される。尚、声の大きさによりパワーが異 なるので、ゲインｇを最適化して再生信号パワーを入力信号のパワーに合わせる 。最適ゲインは（１）式をｇで偏微分してＯと置くことによりめることができる 。即ち、ｄｌＥｌ”／ｄｇ＝Ｑ より、ｇは ｇ　＝　（Ｘ”　ＡＣ）／（（ＡＣ）”　（ＡＣ））　（２）で与えられる。こ のｇを（１）式に代入すると、ＩＥＩ”−ＩＸＩ”　−（χ丁　ＡＣ）！／（（ ＡＣ）’（ＡＣ））　（３）となる。入力信号Ｘと線形予測合成フィルタ３の出 力ＡＣの相互相関をＲＸＣ１線形予測合成フィルタ３の出力ＡＣの自己相関をＲ ＣＣとすれば、相互相関及び自己相関は次式 ％式％（４） により表現される。

（３）式の誤差電力を最小にするコードベクトルＣは（３）式の右辺第２項を最 大にするものであるから、該コードベクトルＣは次式 ％式％（６） と表現でき、最適のゲインは（６）式を満たす相互相関、及び自己相関を用いて （２）式より ｇ”Ｒｘｃ／Ｒｃｃ　（７） で与えられる。

図４は以上の式により、誤差電力が最小となるコードベクトルをめて入力信号を 符号化する雑音符号帳探索処理アルゴリズムをモデル化した構成図であり、相互 相関Ｒｘｃ（”χ丁ＡＣ）を演算する演算部６と、この相互相関ＲＸＣの二乗を 演算する演算部７と、ＡＣの自己相関ＲＣＣを演算する演算部８と、Ｒｘｃ”　 ／　Ｒｃｃを演算する演算部９と、ＲＸＣ”　／　Ｒｃｃが最大となる、換言す れば誤差電力が最小となるコードベクトルを決定して該コードベクトルを特定す る符号を出力する誤差電力評価部５とが設けられているが、等価的に図３と同じ ものである。

このような従来の符号帳探索処理の内で主なものは、■コードベクトルＣに対す るフィルタ処理、■相互相関ＲＸＣの算出処理、及び■自己相関ＲＣＣの算出処 理の３つである。　ＬＰＣフィルタ３の次数をＮＰ、ベクトル量子化（コードベ クトル）の次元をＮとすると、１つのコードベクトルに対して、■〜■のそれぞ れに要する演算量はＮＰ　・Ｎ、Ｎ、及びＮである。従って、１つのコードベク トル当たりの符号帳探索に要する演算量は（Ｎｐ＝２）　・Ｎとなる。

通常用いられている雑音符号帳ｌは、４０次元・符号帳サイズ１０２４（Ｎ＝４ ０．　Ｍ−１０２４）程度のものであり、ＬＰＧフィルタ３の分析次数Ｎ、が１ ０次程度であるため、１回の符号帳探索に（１０＋２　）　・４０・１０２４＝ ４８０　ｘｌＯ’の積和算を要する。

この欅な符号帳探索を音声符号化のサブフレーム（５ｍ５ｅｃ）毎に行うために は、９６門ｏｐｓ　（メガオペレーン３フフ秒）という膨大な処理能力が必要と なり、現在最高速のディジタル・ジクナル・プロセッサ（許容演算量２０〜４０ Ｍｏｐｓ）を使用しても、その実時間実現には数チップを要してしまう。

また、この様な雑音符号帳１をテーブルとして記憶・保持するために：＝、Ｎ　 ・Ｍ　（＝４０　１０２４＝１０２４＝４０Ｋものメモリ容量が必要になって′ −よう。

更には、Ａ−ｂ−５型ベクトル量子化を用いた音声符号器の適用分野と考えられ る自動車電話・携帯電話において；＝、装置の小型化・低消費電力化が必須の条 件てあり、膨大な演算量や膨大なメモリ容量は、いずれも音声符号器実現上で重 大な障害となっている。

以上のことから本願の出願人は、特願平３−１２７６６９号（特開平４−３５２ ２００号公報）において、雑音符号帳探索に要する演算量を減少でき、しかも雑 音符号帳の記憶に要するメモリ容量を減少できる音声符号化方式を提供するため 、従来の雑音符号帳の代わりに図５に示す木構造デルタ符号帳を用いることを提 案した。

図５において、予め１つの基準雑音列である初期ベクトルＣ０（＝Δ。）と（Ｌ −１）種類（階層）のデルタ雑音列であるデルタベクトルΔ１〜ΔＬ−１（Ｌ＝ ＩＯ）をデルタ符号帳１０に格納しておき、木構造に従ってデルタベクトルΔ１ 〜ΔＬ−１をそれぞれ初期ベクトルＣ０に階層毎に加え合わせ及び差し引くこと により順次木構造上に（２”−１）種類の雑音列のコードベクトル（符号語）０ ０〜Ｃ５゜２□を表現できるようにする。またはこれらコードベクトルに一００ ベクトル（又は零ベクトル）を加えて２１１１の雑音列のコードベクトル（符号 語）Ｃ０〜Ｃ１゜１．を表現できるようにする。

このようにすれば、デルタ符号帳１０に初期ベクトルΔ。と（Ｌ−１）種類のデ ルタベクトルΔ１〜ΔＬ−１（Ｌ＝１０）を格納しておくだけで、次々と２Ｌ− １（＝２”−１＝Ｍ−１）種類リコードベクトル又は２　Ｌ（＝　２　Ｉ０＝Ｍ ）種類のコードベクトルを生成することができ、デルタ符号帳１０の記憶容量を Ｌ−Ｎ（＝１０・Ｎ）とすることができ、従来の雑音符号帳の記憶容量Ｍ　−Ｎ 　（＝１０２４・Ｎ）に比べて著しく減少させることができる。

この様な構成の木構造デルタ符号帳ＩＯを用いれば、コードベクトルＣｒ　（ｊ ＝　０〜１０２２または１０２３）に対する相互相関Ｒ、ｃ′Ｉ＋　と自己相関 Ｒｃｃ′Ｉ＋　は次の様な漸化式て表現することができる。すなわち、各コード ベクトルを （ｚｋ、、　ｗ　Ｃ，−Δ、　ｉ　−１、２−Ｌ　−１（８）またはＣｔｗ−ｚ 篇Ｃｋ−Δ、２；−＋−１≦ｋ＜２”−１（９）と表わすとき、 Ｒ，ｃｌＺｋ−１１−Ｒｘｃ　＋ｌ＋ｌ　−Ｉ−Ｘ　？（ＡΔｉ）　（１０）ま たは　Ｒ，ｃｌＺｋ−Ｈ−Ｒｘｃ　Ｎ＋）　Ｘ　Ｔ　（ＡΔ、）　（１１）及び Ｒｅｃ　Ｉｔｋ−１１−Ｒｃｃ　ｔｋｌ　＋（ＡΔ、）Ｔ（ＡΔ、）　＋２　（ ＡΔｉ）’（Ａｃｈ）　（１２）または Ｒｃｃ　＋！に一！ｌ　ｘ　Ｒｃｃ　＋に＋　＋　（ＡΔ、）’（ＡΔｉ）　− ２（ＡΔｉ）”（ＡＣｋ）　（１３）と表現することができる。

従って、相互相関Ｒｘｃに関しては、各デルタベクトルΔ、（ｉ＝０〜Ｌ−１； Δ、−Ｃ，）についての相互相間ＸＴ（ＡΔ、）の演算を行えば、漸化式（１０ ）　（１１”）式に従って、すなわち図５の木構造に従ってこれらを順次加算又 はｆｉＩｉ夏することにより、すべてのコードベクトルＣ１に対する相互相関Ｒ ８♂Ｊゝが直ちに計算される。従来の符号帳では、全雑音列のコードベクトルに 対する相互相関を演算するのに Ｍ　−Ｎ　（−１０２４・Ｎ） 回の積和真が必要であった。これに対して、木構造デルタ符号帳では、相互相関 Ｒ，ｅｆｊ＋　を各符号ベクトルＣ，（ｊ−０，１−２Ｌ−１）から直接計算せ ず、各デルタベクトルΔｊ（ｊ−０，１，・・・Ｌ−１）との相互相関を計算し 、それらを順次加算又はｙＩｉ夏することによって算出しているので、 Ｌ−Ｎ（−１０・Ｎ） 回の積和算で済ますことが可能となり、演算回数を著しく減少できる。

また自己相関の式（１２）　（１３）の第３項の交さ項（＾Δｉ）”　（ＡＣ− については、 Ｃｙ＝Δ。±Δ１±Δ２・・・±Δｉ−１と表わせば （ＡΔｉ）”（ＡＣｋ）　＝　（ＡΔ、）”（ＡΔ。）±（ＡΔ、）Ｔ（ＡΔｌ ）＝・・・±（ＡΔ、）”　（ＡΔｉ−、）　（１４）と表わすことができるか ら、Δ、とΔ。、Δ１・・・Δｉ−１との相互相関（ＡΔ、）Ｔ（＾Δ。＋　Ｉ ＋　２”、１−１）の計算を行い、図５の木構造に従って順次加算又は減算を行 えば第３項が算出される。さらに第２項の各デルタベクトルΔ３の自己相関（Ａ Δｉ）’（ＡΔ８）を計算し、これを（１２）　（１３）式に従って、すなわち 図５の木構造に従って順次加算又は減算すれば、すべてのコードベクトルＣＪの 自己相関Ｒ，ｃりｊ＋　が直ちに計算される。

すなわち、従来の符号帳では、自己相関を演算するのにＭ　−Ｎ　（＝１０２４ ・Ｎ） 回の積和算が必要であった。これに対して、木構造デルタ符号帳では、自己相関 Ｒｘｃ＋Ｊ）を各符号ベクトルＣＪ（ｊ−０，１−２Ｌ−’−１）から直接計算 せず、各デルタベクトルΔｊ（ｊ＝０．１．・・・Ｌ−１）の自己相関及び異な るデルタベクトルのすべての組み合わせにおける相互相関から計算しているので 、 Ｌ（ＬＳＩ）　・Ｎ／２（＝５５・Ｎ）回の積和算で済ますことが可能となり、 演算回数を著しく減少できる。

ところが、この様な木構造デルタ符号帳の符号語（コードベクトル）は全てデル タベクトルの線形結合とじて生成されているため、その成分としてデルタベクト ル以外の成分は持たない。即ち、符号化対象のベクトルが分布する空間（通常、 ４０〜６４次元）のうち、高にデルタベクトルの数（通常、８〜１０本）に対応 する次元分の部分空間にしか符号ベクトルの分布を与えられなし・。

従って、木構造デルタ符号帳では、符号化対象である音声信号の統計的分布に基 つき充分に基底ベクトル（デルタベクトル）を設計したとしても、従来の構造上 の制約の無い符号帳に比べて量子化特性が劣化するという問題があった。

ところで、本発明の適用の対象となるＣＥＬＰ型音声符号器では、上述したよう にベクトル量子化は通常のベクトル量子化と異なり、符号ベクトルにフィルタの 伝達間数Ａｚを存する線形予測合成フィルタを施した信号ベクトルの空間におい て距離評価を行い、最適なベクトルを決定するものである。

従って、図６Ａ及び６Ｂに示すように、線形予測合成フィルタによって残差信号 の空間（Ｌ＝３の場合図６Ａの球体）は再生信号の空間に変換されるが、この時 、一般には図６Ｂに示すように各軸の方向成分が均等ではなく、成る歪みをもっ た増幅が行われる。

つまり、線形予測合成フィルタの特性（Ａ）が符号帳の構成要素である各デルタ ベクトルに対して異なる振幅増幅特性を示すもので、結果のベクトルは全空間に わたって均等に分布しない。

また、図５に示される木構造デルタ符号帳において：よ、各デルタベクトルが符 号ベクトルに与える寄与はデルタベクトルがデルタ符号帳１０内で置かれる位置 によって異なる。例えば、２番目に置かれたデルタベクトルΔＩ　は第２Ｖｋ層 以下のすべての符号ベクトルに寄与するのに対しで、第３番目のデルタへクトル Δ２は第３階層以下のすべての符号ベクトルに寄与し、Δ、は第１０階層の符号 ベクトルのみに寄与する。すなわち、デルタベクトルの順番を変えれば、各デル タベクトルの符号へクトルへの寄与を変えることができる。

以上のことから、本願出願人は特願平３−５１５０１６号において、先ス各デル タベクトルΔ、ユニフィルタ特性（Ａ）を施したベクトルＡΔ、Ｓ二ついてパワ ー（の増幅率：各デルタベクトルが規格化されていればＡΔ８のパワーそのもの が増幅率となる）ＩＡΔ、：２＝（ＡΔｉ）’（ＡΔ８）を計算して相互に比較 し、パワーの大きいデルタベクトルから順に並べ替えを行ってできた符号帳を用 いて符号化を行うことで、固定的にデルタベクトルを与えることにより分布に偏 りを有する従来の木構造デルタ符号帳に比して特性の改善を得ることができた。

しかしながら、この場合にもデルタベクトルの数は実際に用いられる数と同数で あり、それらの中での並べ替えたデルタベクトルにより符号化を行うので、符号 帳の自由度に制約がある。

例えば議論を簡単にするため、Ｌ＝２の場合、すなわちベクトルＣ，（＝Δ０） とデルタベクトルΔ１　とから符号ベクトルＣ０゜Ｃ１（＝Δ０＋Δ、）、Ｃ， （＝Δ。−Δｌ）を生成する木構造デルタ符号帳の場合を考える０図７Ａに示す ようにΔ。、Δ、として使用するベクトルを単位ベクトルｅつ、ｅｙに限定する と、順番を入れ替えたとしても生成される符号ベクトルは斜線で表わすｘ−ｙ平 面内に限定される。一方、三つの線形独立な単位ベクトルｅ　ｚ　、ｅ　ｙ　＋ 　ｅｔの中から必要に応じて２つを選んでΔ。、Δ１　として使用する場合、図 ７Ａ〜７Ｃに示されるように、部分空間の選択の自由度が広がる。

′告−゛ルタτ６　の そこで本発明では、更なる改善を加えるために、デルタベクトル符号帳において 実際に符号帳を構成する際に用いられるデルタベクトル（Ｌ本＝初期ベクトル〒 Ｌ−］本のデルタベクトル）より多くのデルタベクトルの候補（Ｌ’本：Ｌ’＞ Ｌ）を与え、これらの候補に対して上記と同様の操作を行って並べ替えを施した 後、振幅増幅率が上位のものから所望の数（Ｌ本）だけのデルタベクトルを選定 −で符号帳を構成する。このようにすることて、自由度の高い符号帳を得ること が可能になり、量子化特性の改善が図られている。

尚、上記は符号器についてのものであるが、この符号器に対向する復号器におい ても、符号器側と同しデルタベクトルの候補を備え、符号器側と同様の制御を行 うことにより、常に符号器側と同内容の符号帳を生成して用いることで、符号器 側との対向性を確保することができる。

図８は上記思想に基づく本発明に係る音声符号化方式の実施例を表わすブロック 図である。この実施例においてデルタベクトル符号帳１０は、１つの基準雑音列 を表現する初期ベクトルＣ０（＝Δ。）と実際に使用する（Ｌ−１）本より多い （Ｌ’−１）本のＮ次元のデルタ雑音列を表現するデルタベクトルΔ１〜ΔＬ・ −１を記憶・保持するように構成されており、初期ベクトルｃ０及び各デルタベ クトルΔ１〜Δ、・−１はそれぞれＮ次元で表現されている。すなわち、初期ベ クトル及びデルタベクトルは時系列的に発生するＮサンプルの雑音の振幅をそれ ぞれコード化したＮ次元のベクトルである。

また、この実施例では線形予測合成フィルタ３は次数りのＩＩＲ型フィルタで構 成されるが、このフィルタのインパルス応答から生成されるＮＸＮの正方行列Ａ とデルタベクトルΔ１の乗算を行って、デルタベクトルΔ、にフィルタ処理Ａを 施し、ベクトルＡΔ、を出力する。＋１１１型フイルタのＮｐ個の係数は入力音 声信号に基づいて変化し、その都度周知の方法で決定される。すなわち、入力音 声信号の隣接サンプルには相関が存在するから、サンプル間の相関係数をめ、該 相関係数からパーコール係数と称せられる偏自己相関係数をめ、該パーコール係 数からＩＩＲ型フィルタのアルファ係数を決定し、当該フィルタのインパルス応 答列を用いてＮＸＮの正方行列Ａを作成してベクトルΔ、にフィルタ処理を施す 。

フィルタ処理が施されたＬ°本のベクトルＡΔ、（ｉ＝０．１・・・Ｌ’−１） は記憶部４０に保持され、パワー評価部４２においてパワーＩＡΔ１１２＝（Ａ Δｉ）”（ＡΔ、）が評価される。なお、各デルタへクトルΔ、は規格化（１Δ ｉｌ”　＝　（Δ、）Ｔ（Δ１）＝１）されているので、パワーの評価をするだ けでフィルタ処理Ａによる増幅度が直接評価される０次に、パワー評価部４２の 評価結果に基づいてソーティング部４３においてパワーの矢きい順に並べ替えら れる６例えば図６Ｂの例では、 Δ。＝ｅｔ、Δ＋＝ｅｘ＋　Δ２＝ｅｙの順に並び替えられる。

上記のようにして並べ替えられたベクトルＡΔ；（ｉ＝ｏ、１・・・Ｌ’−１） は全部でＬ°本有るが、以陣の符号化処理は、実際に使用するＬ本のベクトルＡ Δ＋（ｉ＝０．１・・・Ｌ−１）により行われる。

そこで、選定記憶部４１では振幅増幅率が大きいものからＬ本だけベクトルを選 定して記憶する０例えば上記の例では、上記のデルタベクトルの内、Δ。＝ｅ８ ．及びΔ、　−６、が選定される。そして、これらのベクトルによって構成され る木構成デルタ符号帳に基づいて前述した従来の木構造デルタ符号帳の場合と全 く同様に符号化処理を行う。

五号化五ユニ詳亙 以下に、選定記憶部４１に記憶されたベクトルＡΔ。、ＡΔ１゜ＡΔ２・・・Ａ ΔＬ−１からなる木構造デルタ符号帳と、入力信号ベクトルＸとから、入力信号 ベクトルＸとの距離が最小である符号ベクトルＣのインデックスを見い出す符号 化部４８の詳細について説明する。

符号化部４８は入力信号ベクトルＸと各デルタベクトルΔ、の相互相関Ｘ”（Ａ Δ１）を計算する演算部５０と、各デルタベクトルΔ８の自己相関（ＡΔ、）” 　（ＡΔ、）を計算する演算部５２と、デルタベクトル間の相互相関（ＡΔｉ） ”　（ＡΔ。、１□、、、、−、）を計算する演算部５４と、演算部５４の出力 から交さ項（ＡΔｉ）”　（ＡＣｋ）を計算する演算部５５と、演算部５０から の各デルタベクトルの相互相関を累積して入力信号ベクトルＸと符号ベクトルＣ との相互相関Ｒｘｃを算出する演算部５６と、演算部５２が出力する各デルタベ クトルの自己相関（ＡΔｉ）”　（ＡΔ、）と演算部５５が出力する交さ項（Ａ Δｉ）’　（ＡＣ，）とを累積して各符号ベクトルＣの自己相関を算出する演算 部５８と、ＲＣ１１”　／　Ｒｃｃを計算する演算部６０と、誤差最小雑音列決 定部６２、および音声符号化部６４から成っている。

最初に、演算中の階層を表すバラメークｌが０に設定される。この状態で演算部 ５０．５２ではそれぞれＸ”（ＡΔ。）、（ＡΔ。）７（ＡΔ。）が計算され出 力される。演算部５４．５５からは０が出力される。演算部５０、５２が出力す るχ’（ＡΔ。）、（ＡΔ。）’　（ＡΔ。）はそれぞれ第１階層における相互 相関Ｒｘｃ　１１、自己相関Ｒｃｃ　（Ｉｌ＋　として演算部５６．５８に記憶 され、出力される。演算部６０ではこれらＲ、ｃｌｌ　、Ｒｃｃ　ｔｅ＋からＦ 　（Ｘ、　Ｃ）　＝　Ｒｘｃ”／　Ｒｃｃの値が計算され出力される。

誤差最小雑音列決定部６２では演算されたＦ　（Ｘ、　Ｃ）とそれ迄のＦ　（Ｘ 、　Ｃ）の最大値Ｆｗａｘ　（初期値は０）を比較し、Ｆ　（Ｘ、　ｃ）　＞Ｆ 　＋ｗａｘであれば、Ｆ（χ、　Ｃ）−ＦｍａｘとしてＦｔａａｘを更新すると 共に、Ｆｗａｘを与える雑音列（コードベクトル）を特定する符号でそれ迄の符 号を更新する。

次にパラメータｌが０から１に更新される。この状態で、演算部５０、５２では それぞれχ”（ＡΔ＋）＋　（ＡΔ、）”　（ＡΔ１）が計算され出力される。

演算部５４では（ＡΔ＋）’　（ＡΔ。）が計算され出力される。演算部５５で はその値を交さ項（ＡΔｌ）”　（ＡＣ，）　として出力する。演算部５６で： ：記憶しているＲ　ｘｅ　＋ｏ＋　および演算部５０から出力されるＸ’（ＡΔ １）の値から、（１０）　（１１）式に従って第２Ｐ！層における相互相関Ｒ１ ｃ（１）およびＲＸｃ′２）　の値を計算し出力し記憶する。演算部５日では、 記憶しているＲ０♂０′オよび演算部５２．５５からそれぞれ出力される（ＡΔ 、）Ｔ（ＡΔ＋）、（ＡΔ＋）”　（Ａｃ０）の値から、（１２）　（１３）式 に従って、第２階層における自己相関ＲＣＣ（１）およびＲｃｃ（２１の値を計 算し出力し記憶する。演算部６０および誤差最小雑音列決定部６２の動作はＩ＝ ｏのときと同様である。

次にパラメータｌが１から２に更新される。この状態で、演算部５０、５２では それぞれＸ”（ＡΔｚ）、　（ＡΔｚ）’　（ＡΔ２）が計算され出力される。

演算部５４ではΔ２とΔ３．Δ。の相互相関（４６ｇ）”　（ＡΔ、）および（ ＡΔｚ）”　（ＡΔ。）が計算され出力される。演算部５５では、それらの値か ら、（１４）式に従って交さ項（ＡΔｚ）’　（ＡＣ＋）を計算し出力する。

演算部５６では記憶しているＲＸＣ（１）＋　ＲＸＣ（ｔ’　および演算部５０ から入力されるＸ”（ＡΔ２）の値から、（１０）　（１１）式に従って第３階 層における相互相関Ｒ、ｃｆｌ−６１の値を計算し出力し記憶する。演算部５８ では、記憶しているＲＣＣ（１）＋　Ｒｃｃ　”　および演算部５２．５５から それぞれ出力される（ＡΔｚ）”　（ＡΔア）、（ＡΔｚ）”　（ＡＣ，）の値 から、（１２）（１３）式に従って、第３階層における自己相関Ｒｃｃ０″″１ の値を計算し出力し記憶する。演算部６０および誤差最小雑音列決定部６２の動 作はｉ　＝０．１　のときと同様である。

上記の処理を繰り返して１＝Ｌ−１までの処理が終了したら、音声符号化部６４ は誤差最小雑音列決定部６２に記憶されている最新の符号を入力信号ベクトルχ との距離が最小である符号ベクトルのインデックスとして出力する。

なお、演算部５２における（ＡΔｉ）”　（ＡΔ、）の演算において、パワー評 価部４２の計算結果がそのまま利用できる。

ユＩ］：二ビ１１止 前述の木構造デルタ符号帳及び本発明により改良された木構造味デルタ符号帳を 使用すれば、従来の符号帳で必要とした膨大なメモリを必要とせず、かつ、ビッ トドロップへの対策が可能な可変レート符号化が実現される。

すなわち、図９Ａに示した構造を有する木構造デルタ符号帳Δ。。

Δ１．Δ２・・・を格納しておき、図９Ｂに示すようにこれらのうち第１階層の ベクトルΔ。のみを使って、 Ｃ，−Ｏ（零ベクトル） Ｃ０−Δ。

の２つの符号ベクトルが生成されるようにして符号化を行えば、インデックスデ ータとしてＣ０を選択するか否かの１ビツトの情報による１ビット符号化が達成 される。

第２階層までのベクトルΔ。、Δ１を使ってＣ１露Ｏ Ｃ＠３ΔＯ Ｃ３禦Δ。十Δ１ Ｃ２富Δ。−Δ１ の４つの符号ベクトルが生成されるようにして符号化を行えば、インデックスデ ータとしてＣ０の選択の有無およびΔＣ０又は−ΔＣＩを指定する２ビツトの情 報による２ビット符号化が達成される。

同様にして、第ｉ段階までのベクトルΔ。、Δ１・・・Δ、を使えばｉビット符 号化が達成される。したがって、Ｌ個のデルタベクトルΔ。、Δ、・・・ΔＬ− ＋　を含む１組の木構造デルタ符号帳を使うだけで、生成されるインデックスデ ータのビット長を１〜Ｌの範囲で任意に可変することができる。

従来の符号帳を使って１〜Ｌビツトの可変ビットレート符号化を行うとすれば、 ベクトルの次元をＮとすると、必要なメモリのワード数は Ｎ×（２°＋２’−・・・＋２Ｌ）＝ＮＸ　（２Ｌ″′−１）である。これに対 して、図９＾の木構造デルタ符号帳を図９Ｂのようにして使用すれば、必要なメ モリのワード数はｘＬ である。

木構造デルタ符号帳としては、前述の並べ替えを行わない木構造デルタ符号帳、 Ａによる増幅率の大きさによりデルタベクトルを並べ替えた木構造デルタ符号帳 および、Ｌ°本のデータベクトルの中からし本選択して使用する木構造デルタ符 号帳のいずれもが使用可能である。

なお、ピントレートを可変にするｌｌ１ｌは、図８の符号化処理部４８における 処理を、所望ビット数に応じて途中の階層で打ち切るようにすれば容易に達成さ れる０例えば４ビット符号化の場合、ｉ　ｘ　Ｑ。

１．２．３について、前述の符号化処理部４８の処理を行うようにすれば良い。

エンベデッド竺６ エンベデノド符号化、すなわち伝送路中で一部のビットが強制的に欠落させられ ても、復号器において音声を再生することのできる符号化システムは、上記の木 構造デルタ符号帳による可変レート符号化において、一部のピントが欠落させら れたら、木構造上でその親または先祖の符号ベクトルとして再生されるように符 号系を構成すれば達成される０例えば４ビツトの符号系ＣＣ＠、ＣＩ　・・・Ｃ ５４］で１ビツトが欠落させられたら、ＣＩ３＋ＣＩ４は３ビツト系のＣｈとし て、Ｃ１□、Ｃｌ　ｌは３ビツト系のＣ２として再生されるように構成する。こ のようにすれば、親子間係にある符号ベクトルは比較的近い値を持つので、大き な音質の劣化なレニこ音声を再生する二とができる。

表１〜４にはこの様な符号系の一例を示す。

上記の符号系は、例えば４ビツトの場合、次の例のようにして定められている。

Ｃ１，＝Δ。−Δ１−Δｔ−１−Δ、は、４個のデルタ・ベクトルの要素を持ち 、それぞれの符号が、上位から順に（−、−、ふ、十）となるのでこれを“１０ １１″と表す。

Ｃ２＝Δ。−Δ、は、２個しかデルタ・ベクトルの要素を持たず、符号は（＝、 −）の順である。この場合の符号を（０，０，１−）とみなし、“００１０”と 表す。

このようにして符号化した情報に対して４ビット→３ビ、トのｌビ、トのビット ドロップが生じた場合について表５に示す。

表５と図９Ａを参照すればわかるように、１ビツトの欠落が生しると、ｔＰｉ層 上層上へクトルとして再生される。

また、２ピントの欠落が生じると表６のように再生される。

この場合、２階層上位の先祖のベクトルとして再生される。

表７〜ｌＯには本発明のエンベデッド符号系の他の例を示す。

この符号系においても、１ビツト欠落が生じたらその親のベクトルが、２ビツト 欠落が生じたら、２階層上位の先祖のベクトルが再生される。

Claims (1)

1. 【特許請求の範囲】 １．予め与えられた符号ベクトルの中で入力音声信号ベクトルとの距離が最小で ある符号ベクトルに割り当てられたインデックスにより該入力音声信号ベクトル を符号化する音声符号化方法であって、ａ）複数の差分符号ベクトルを格納し、 ｂ）該差分符号ベクトルの各々に線形予測合成フィルタのマトリクスを乗じ、 ｃ）該マトリクスが乗じられた差分符号ベクトルのパワーの増幅率を評価し、 ｄ）該評価されたパワーの増幅率の大きさの順に該マトリクスが乗じられた差分 符号ベクトルを並べ替え、ｅ）並べ替えられたベクトルの中から評価されたパワ ーの増幅率の大きさの順に所定個数のベクトルを選択し、ｆ）該選択されたベク トルを木構造上で順次加算及び減算することによって生成されるべき、線形予測 合成フィルタ処理が施された符号ベクトルと、前記入力音声信号ベクトルとの距 離を評価し、ｇ）該評価された距離が最小である符号ベクトルを決定する各段階 を具備する音声符号化方法。 ２．前記差分符号ベクトルの各々は正規化されている請求の範囲第１項に記載の 方法。 ３．前記段階ｆ）は、前記選択されたベクトルの各々と前記入力音声信号ベクト ルとの相互相関を計算して木構造上で順次加算及び減算することによって該入力 音声信号ベクトルと前記線形予測合成フィルタ処理が施された符号ベクトルとの 相互相関Ｒｘｃを計算し、該選択されたベクトルの各々の自己相関及び異なるベ クトルのすべての組み合わせの相互相関を計算して木構造上で順次加算及び減算 することによって該線形予測合成フィルタ処理が施された符号ベクトルの自己相 関Ｒｃｃを計算し、 符号ベクトルの各々について、相互相関Ｒｘｃの２乗を自己相関Ｒｃｃで除した Ｒｘｃ２／Ｒｃｃを計算することを含み、前記段階ｇ）は、最大のＲｘｃ２／Ｒ ｃｃの値を与える符号ベクトルを入力音声信号ベクトルとの距離が最小である符 号ベクトルであると決定することを含む請求の範囲第１項に記載の方法。 ４．予め与えられた符号ベクトルの中で入力音声信号ベクトルとの距離が最小で ある符号ベクトルに割り当てられたインデックスにより該入力音声信号ベクトル を符号化する符号化装置であって、複数の差分符号ベクトルを格納する手段と、 該差分符号ベクトルの各々に線形予測合成フィルタのマトリクスを乗じる手段と 、 該マトリクスが乗じられた差分符号ベクトルのパワーの増幅率を評価する手段と 、 該評価されたパワーの増幅率の大きさの順に該マトリクスが乗じられた差分符号 ベクトルを並べ替える手段と、並べ替えられたベクトルの中から評価されたパワ ーの増幅率の大きさの順に所定個数のベクトルを選択する手段と、該選択された ベクトルを木構造上で順次加算及び減算することによって生成されるべき、線形 予測合成フィルタ処理が施された符号ベクトルと、前記入力音声信号ベクトルと の距離を評価する手段と、該評価された距離が最小である符号ベクトルを決定す る手段とを具備する音声符号化装置。 ５．前記差分符号ベクトルの名々は正規化されている請求の範囲第４項に記載の 装置。 ６．前記距離評価手段は、前記選択されたベクトルの各々と前記入力音声信号ベ クトルとの相互相関を計算して木構造上て順次加算及び減算することによって該 入力音声信号ベクトルと前記線形予測合成フィルタ処理が施された符号ベクトル との相互相関Ｒｘｃを計算する手段と、 前記選択されたベクトルの各々の自己相関及び異なるベクトルのすべての組み合 わせの相互相関を計算して木構造上で順次加算及び減算することによって該線形 予測合成フィルタ処理が施された符号ベクトルの自己相関Ｒｃｃを計算する手段 と、符号ベクトルの各々について、相互相関Ｒｘｃの２乗を自己相関Ｒｃｃで除 したＲｘｃ２／Ｒｃｃを計算する手段を含み、前記符号ベクトル決定手段は、最 大のＲｘｃ２／Ｒｃｃの値を与える符号ベクトルを入力音声信号ベクトルとの距 離が最小である符号ベクトルであると決定する手段を含む請求の範囲第４項に記 載の装置７．予め与えられた符号ベクトルの中で入力音声信号ベクトルとの距離 が最小である符号ベクトルに割り当てられた可変ピット長の符号により該入力音 声信号ベクトルを可変長符号化する可変長音声符号化方法であって、 ａ）複数の差分符号ベクトルを格納し、ｂ）先頭から所望の符号ビット長に応じ た数の差分符号ベクトルを木構造上で順次加算及び減算することによって生成さ れるべき符号ベクトルと前記入力音声信号ベクトルとの距離を評価し、ｃ）該評 価された距離が最小である符号ベクトルを決定し、ｄ）該決定された符号ベクト ルに付されるべき所望符号ビット長の符号を決定する各段階を具備する可変長音 声符号化方法。 ８．前記差分符号ベクトルの各々に線形予測合成フィルタのマトリクスを乗じる 段階をさらに具備し、 前記段階ｂ）において、該マトリクスが乗じられた差分符号ベクトルを木構造上 で順次加算及び減算することによって生成されるべき線形予測合成フィルタ処理 が施された符号ベクトルと前記入力音声信号ベクトルとの距離が評価される請求 の範囲第７項記載の方法。 ９．前記段階ｂ）は、前記マトリクスが乗じられた差分符号ベクトルの各々と前 記入力音声信号ベクトルとの相互相関を計算して木構造上で順次加算及び減算す ることによって該入力音声信号ベクトルと前記線形予測合成フィルタ処理が施さ れた符号ベクトルとの相互相関Ｒｘｃを計算し、 該マトリクスが乗じられた差分符号ベクトルの各々の自己相関及び異なるベクト ルのすべての組み合わせの相互相関を計算して木構造上で順次加算及び減算する ことによって該線形予測合成フィルタ処理が施された符号ベクトルの自己相関Ｒ ｃｃを計算し、符号ベクトルの各々について、相互相関Ｒｘｃの２乗を自己相関 Ｒｃｃで除したＲｘｃ２／Ｒｃｃを評価することを含み、前記段階ｃ）は、最大 のＲｘｃ２／Ｒｃｃの値を与える符号ベクトルを入力音声信号ベクトルとの距誰 が最小である符号ベクトルであると決定することを含む請求の範囲第８項に記載 の方法。 １０．前記マトリクスが乗じられた差分符号ベクトルのパワーの増幅率を評価し 、 該評価されたパワーの増幅率の大きさの順に該マトリクスが乗じられた差分符号 ベクトルを並べ甘える段階をさらに具備し、前記段階ｂ）において、該並べ替え た順序に従って木構造上の加算及び減算が行われる請求の範囲第９項に記載の方 法。 １１．前記並べ替えられたベクトルの中から評価されたパワーの増幅率の大きさ の順に所定個数のベクトルを選択する段階をさらに含み、 前記段階ｂ）において、該選択されたベクトルを対象として木構造上の加算及び 減算が行われる請求の範囲第１０項に記載の方法。１２．予め与えられた符号ベ クトルの中で入力音声信号ベクトルとの距離が最小である符号ベクトルに割り当 てられた可変ビット長の符号により該入力音声信号ベクトルを可変長符号化する 可変長音声符号化装置であって、 複数の差分符号ベクトルを格納する手段と、先頭から所望の符号ビット長に応じ た数の差分符号ベクトルを木構造上で順次加算及び減算することによって生成さ れるべき符号ベクトルと前記入力音声信号ベクトルとの距離を評価する手段と、 該評価された距離が最小である符号ベクトルを決定する手段と、該決定された符 号ベクトルに付されるべき所望符号ピット長の符号を決定する手段とを具備する 可変長音声符号化装置。 １３．前記差分符号ベクトルの各々に線形予測合成フィルタのマトリクスを乗じ る手段をさらに具備し、 前記距離評価手段は、該マトリクスが乗じられた差分符号ベクトルを木構造上で 順次加算及び減算することによって生成されるべき線形予測合成フィルタ処理が 施された符号ベクトルと前記入力音声信号ベクトルとの距離を評価する請求の範 囲第１２項記載の装置。１４．前記距離評価手段は、前記マトリクスが乗じられ た差分符号ベクトルの各々と前記入力音声信号ベクトルとの相互相関を計算して 木構造上で順次加算及び減算することによって該入力音声信号ベクトルと前記線 形予測合成フィルタ処理が施された符号ベクトルとの相互相関Ｒｘｃを計算する 手段と、 該マトリクスが乗じられた差分符号ベクトルの各々の自己相関及び異なるベクト ルのすべての組み合わせの相互相関を計算して木構造上で順次加算及び減算する ことによって該線形予測合成フィルタ処理が施された符号ベクトルの自己相関Ｒ ｃｃを計算する手段と、符号ベクトルの各々について、相互相関Ｒｘｃの２乗を 自己相関Ｒｃｃで除したＲｘｃ２／Ｒｃｃを評価する手段を含み、前記符号ベク トル決定手段は、最大のＲｘｃ２／Ｒｃｃの値を与える符号ベクトルを入力音声 信号ベクトルとの距離が最小である符号ベクトルであると決定する手段を含む請 求の範囲第１３項に記載の装置。 １５．前記マトリクスが乗じられた差分符号ベクトルのパワーの増幅率を評価す る手段と、 該評価されたパワーの増幅率の大きさの順に該マトリクスが乗じられた差分符号 ベクトルを並べ替える手段をさらに具備し、前記距離評価手段は、該並べ替えた 順序に従って木構造上の加算及び減算を行う請求の範囲第１４項に記載の装置。 １６．前記並べ替えられたベクトルの中から評価されたパワーの増幅率の大きさ の順に所定個数のベクトルを選択する手段をさらに含み、 前記距離評価手段は、該選択されたベクトルを対象として木構造上の加算及び減 算を行う請求の範囲第１５項に記載の装置。 １６．前記符号ベクトルの各々にはその１ビットが欠落したら木構造上その親に 相当する符号ベクトルに対応するように符号が割り当てられる請求の範囲第７項 に記載の方法。 １７．前記符号ベクトルの各々にはその１ビットが欠落したら木構造上その親に 相当する符号ベクトルに対応するように符号が割り当てられる請求の範囲第１２ 項に記載の装置。