[发明专利]自适应激励矢量量化装置和自适应激励矢量量化方法

说明书

技术领域

本发明涉及在CELP(Code Excited Linear Prediction，码激励线性预测)方式的语音编码中进行自适应激励(excitation)的矢量量化的自适应激励矢量量化装置和自适应激励矢量量化方法，特别涉及在以因特网通信为代表的分组通信系统或移动通信系统等的领域中，进行语音信号的编码的语音编码装置所使用的自适应激励矢量量化装置和自适应激励矢量量化方法。 

背景技术

在数字无线通信、以因特网通信为代表的分组通信或语音存储等领域中，为了实现电波等的传输路径容量或存储媒体的有效利用，语音信号的编码和解码技术必不可少。尤其，CELP方式的语音编码和解码技术成为主流的技术(例如，参照非专利文献1)。 

CELP方式的语音编码装置基于预先存储的语音模型，对输入语音进行编码。具体而言，CELP方式的语音编码装置将数字化后的语音信号划分为10至20ms左右的一定时间间隔的帧，对各个帧内的语音信号进行线性预测分析来求线性预测系数(LPC：Linear Prediction Coefficient)和线性预测残差矢量，并分别单独地对线性预测系数和线性预测残差矢量进行编码。在CELP方式的语音编码/解码装置中，利用存储有过去所生成的驱动激励信号的自适应激励码本以及存储有特定数个固定形状的矢量(固定代码矢量)的固定码本，对线性预测残差矢量进行编码/解码。其中，自适应激励码本用于表示线性预测残差矢量所具有的周期性分量，另一方面，固定码本用于表示在线性预测残差矢量中无法通过自适应激励码本表示的非周期性分量。 

另外，在线性预测残差矢量的编码/解码处理中，一般将帧划分为更短的时间单位(5ms至10ms左右)的子帧来进行。在非专利文献2所记载的ITU-T建议G.729中，通过将帧划分为两个子帧，对两个子帧分别使用自适应激励码本搜索音调(pitch)周期，进行自适应激励的矢量量化。这样的以子帧为单位的自适应激励矢量量化方法与以帧为单位的自适应激励矢量量化方法相比，能够降低自适应激励矢量量化方法的运算量。

非专利文献1：M.R.Schroeder、B.S.Atal著、「IEEE proc.ICASSP」、1985、「Code Excited Linear Prediction：High Quality Speech at Low Bit Rate」、p.937-940 

非专利文献2：“ITU-T Recommendation G.729”，ITU-T，1996/3，pp.17-19 

发明内容

本发明要解决的问题 

然而，在如上所述的以各个子帧为单位进行自适应激励矢量量化的装置中，各个子帧的音调周期搜索处理所使用的信息量不同时，例如在第一子帧的自适应激励矢量量化所使用的信息量为8比特、以及第二子帧的自适应激励矢量量化所使用的信息量为4比特时，存在以下的问题，即在两个子帧的自适应激励矢量量化的精度上产生偏移，第二子帧的自适应激励矢量量化精度低于第一子帧的自适应激励矢量量化精度，但未进行降低自适应激励矢量量化精度的偏移的处理。 

本发明的目的在于，提供自适应激励矢量量化装置和自适应激励矢量量化方法，其在以子帧为单位进行线性预测编码的CELP语音编码中，利用不同的信息量进行各个子帧的自适应激励矢量量化时，能够降低各个子帧的自适应激励矢量量化的量化精度的偏移，提高整体的语音编码精度。 

解决问题的方案