移動平均型フレーム間予測を用いる LSP パラメータのベクトル量子化
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概要
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移動平均(MA)型とフレーム間予測を用いて,LSPパラメータを高能率にベクトルに量子化(VQ)する方法を提案する.MA型予測VQは,過去のフレームにおけるコードベクトル(符号帳出力)を用いて予測を行うため,過去の量子化値(再生値)を用いて予測を行う自己回帰(AR)型の予測符号に比べて,(1)伝送路で符号誤りが生じても,後続するフレームへの影響は有限,(2)蓄積された符号の任意の時点から再生が可能,という特徴がある.本論文では,MA型予測VQの量子化性能と符号誤り特性,符号帳の学習方法について述べる.また,低ビットレート音声符号化に応用することを想定して,1フレームが40ms,各フレームが4サブフレームからなる構成において,更に高能率化する手法について検討した結果を報告する.実際の音声データを用いて評価した結果,20ms単位の量子化では,フレーム間予測のない従来法に比べて,約16%のビット削減,40ms単位の量子化では約23%のビット削減となった.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1994-03-25
著者
-
間野 一則
Nttサイバースペース研
-
守谷 健弘
Nttヒューマンインタフェース研究所
-
間野 一則
NTTヒューマンインタフェース研究所
-
三樹 聡
NTTヒューマンインタフェース研究所
-
大室 仲
NTTヒューマンインタフェース研究所
-
三樹 聡
Nttサイバースペース研究所
-
大室 仲
Nttサイバースペース研究所:(現)nttコミュニケーションズ
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