EP1561205A1 - Verfahren zur erweiterung der bandbreite eines schmalbandig gefilterten sprachsignals - Google Patents

Verfahren zur erweiterung der bandbreite eines schmalbandig gefilterten sprachsignals

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Publication number
EP1561205A1
EP1561205A1 EP03769360A EP03769360A EP1561205A1 EP 1561205 A1 EP1561205 A1 EP 1561205A1 EP 03769360 A EP03769360 A EP 03769360A EP 03769360 A EP03769360 A EP 03769360A EP 1561205 A1 EP1561205 A1 EP 1561205A1
Authority
EP
European Patent Office
Prior art keywords
speech signal
generated
narrowband
broadband
spectral structure
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Withdrawn
Application number
EP03769360A
Other languages
English (en)
French (fr)
Inventor
Stefano Ambrosius Klinke
Frank Lorenz
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Siemens AG
Original Assignee
Siemens AG
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Siemens AG filed Critical Siemens AG
Publication of EP1561205A1 publication Critical patent/EP1561205A1/de
Withdrawn legal-status Critical Current

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    • G—PHYSICS
    • G10—MUSICAL INSTRUMENTS; ACOUSTICS
    • G10L—SPEECH ANALYSIS TECHNIQUES OR SPEECH SYNTHESIS; SPEECH RECOGNITION; SPEECH OR VOICE PROCESSING TECHNIQUES; SPEECH OR AUDIO CODING OR DECODING
    • G10L21/00—Speech or voice signal processing techniques to produce another audible or non-audible signal, e.g. visual or tactile, in order to modify its quality or its intelligibility
    • G10L21/02—Speech enhancement, e.g. noise reduction or echo cancellation
    • G10L21/038—Speech enhancement, e.g. noise reduction or echo cancellation using band spreading techniques
    • G—PHYSICS
    • G10—MUSICAL INSTRUMENTS; ACOUSTICS
    • G10L—SPEECH ANALYSIS TECHNIQUES OR SPEECH SYNTHESIS; SPEECH RECOGNITION; SPEECH OR VOICE PROCESSING TECHNIQUES; SPEECH OR AUDIO CODING OR DECODING
    • G10L15/00—Speech recognition
    • G10L15/08—Speech classification or search
    • G10L15/14—Speech classification or search using statistical models, e.g. Hidden Markov Models [HMMs]
    • G—PHYSICS
    • G10—MUSICAL INSTRUMENTS; ACOUSTICS
    • G10L—SPEECH ANALYSIS TECHNIQUES OR SPEECH SYNTHESIS; SPEECH RECOGNITION; SPEECH OR VOICE PROCESSING TECHNIQUES; SPEECH OR AUDIO CODING OR DECODING
    • G10L21/00—Speech or voice signal processing techniques to produce another audible or non-audible signal, e.g. visual or tactile, in order to modify its quality or its intelligibility
    • G10L21/02—Speech enhancement, e.g. noise reduction or echo cancellation
    • G10L21/0208—Noise filtering
    • G10L21/0264—Noise filtering characterised by the type of parameter measurement, e.g. correlation techniques, zero crossing techniques or predictive techniques

Definitions

  • the present invention relates to a method for expanding the bandwidth of a narrow-band filtered speech signal, in particular a speech signal sent by a telecommunication device according to the preamble of claim 1.
  • Speech coding methods are characterized by their different bandwidths.
  • narrow-band coders English: narrow-band coder
  • broad-band coders English: wide-band coder
  • voice signals which are typically between 50 and 7000 Hz, are converted into coded speech signals.
  • the speech signals that are fed to the narrowband encoder are usually sampled at a lower sampling rate than the speech signals that are fed to the broadband encoder.
  • the net bit rate of the narrowband encoder is generally lower than the net bit rate of the broadband encoder.
  • the coded voice signals of different bandwidth are transmitted within the same channel mode, this enables the use of different rates in the channel coding, which leads to different error protection. If the same channel mode is used, it is possible to add more redundant error protection bits to the narrow-band coded speech signals in the course of the channel coding than to the broadband coded speech signals in the event of poor transmission conditions via the transmission channel.
  • the transmission of voice signals via a transmission channel in which depending on the transmission conditions, the speech coding is switched between a broadband and a narrowband speech coding ["wide-band” to narrow-band “switching (" WB / NB “switching)] and the channel coding, in particular the rate of the channel coding, is adapted to this
  • the coded speech signals are decoded to match the coding.
  • a disadvantage of such an approach is that a receiving subscriber finds the sudden switching from broadband coding to narrowband coding and the associated loss of quality particularly extremely disruptive.
  • the starting point for the considerations is an existing broadband call connection between a base station and a handset. If a handover to another base station is now carried out for the handset or the call participant, it can happen that the receiving base station belongs to a subsystem that does not support the broadband voice service. For this reason, switching back to narrow-band coding and decoding. In this scenario, too, the receiving subscriber will find the sudden switching from broadband coding to narrowband coding and the associated loss of quality to be extremely disruptive.
  • the previously known telecommunications systems use various digital and analog coding methods to transmit the voice signals.
  • the digital speech signal for further processing and transmission is split into coefficients that describe the spectral rough structure of a signal section and a so-called residual signal (also called a prediction error signal), which forms the spectral fine structure.
  • This residual signal no longer contains the spectral envelope of the speech signal, which before being represented by the coefficients that describe the spectral rough structure.
  • a typical representation for the spectral rough structure are the LPC coefficients, which describe a recursive filter (so-called synthesis filter), the transfer function of which corresponds to the spectral rough structure. These coefficients are used in their actual or a transformed form in many speech coders.
  • the received residual signal is used as an input signal for the synthesis filter on the receiver side, so that the reconstructed speech signal is available at the output of the filter.
  • the LPC coefficients are consequently a representation of the spectral coarse structure of a speech signal section and can be used for the synthesis of speech signals using an appropriate excitation signal.
  • At least one parameter is calculated which determines the shape of the spectral structure of the upper extension, so that finally a link is made on the basis of the narrow-band speech signal and the selected addition such that an in the upper Frequency range extended voice signal is generated or based on the supplement a broadband voice signal is generated in full bandwidth.
  • a supplement which has the typical course of the spectral structure of a voiced sound - with a negligibly low signal energy in frequency components above a frequency frequency.
  • This addition can always be the same, regardless of which voiced sound - for example ,, a ⁇ , "e or" i ⁇ - it is, so that a determination of the sound and the use of a code book for voiced sounds is omitted.
  • a supplement which has the typical course of the spectral coarse structure of an unvoiced sound, i.e. a substantial part of the signal energy is above the upper cut-off frequency of the narrowband speech signal. In this way, an expansion of the narrowband speech signal can be carried out easily without precise knowledge of the sound.
  • the object on which the invention is based is to expand the bandwidth of a narrow-band filtered speech signal in a simple and cost-effective manner without loss of quality and to avoid the disadvantages of the prior art acknowledged above.
  • the narrowband filtered speech signal is estimated with respect to frequency components above the cutoff frequency in such a way that the narrowband speech signal is first divided into speech signal time sections, each spectral structure is calculated from the narrowband speech signal time sections, each narrowband speech signal time section as a voiced and / or unvoiced sound is classified, first additions with a spectral structure for the expansion of the narrowband speech signal are generated in relation to the sound-related classification undertaken, the addition being independent of the respective sound, at least in the case of the voiced sound, second additions with a spectral structure
  • Extension of the narrowband speech signal based on generally known methods for evaluating the statistical properties of the narrowband speech signal are generated, the addition depending on n is the respective sound, the two additions are linked, for example by multiplication according to claim 8, and the spectral structure of the generated
  • the main advantage of the method according to the invention is that possible errors in the estimation of the extended spectral structure of the from the publication - Carl, H. Today, U.: "Bandwidth Enhancement of Narrow-Band Speech Signals', Proceedings EUSIPCO 1994, Edinburgh, 1994, pp. 1178-1181 known method can be corrected by the method known from the subsequently published international application PCT / DE01 / 01826. If using the first method ne spectral structure for a voiced sound is estimated that has too much energy in the upper frequency range, the combination of the two methods corrects this spectral structure.
  • the development of the invention according to claim 2 is characterized in that ' by a Fourier transformation of the narrowband speech signal time segment the spectral
  • the broadband extended speech signal time segment can be generated by an inverse Fourier transformation of the extended spectral structure without the ⁇ speech signal being split into a coarse structure and fine structure.
  • the development of the invention according to claim 3, on the other hand, is characterized in that the coarse spectral structure of the narrowband speech signal time section is calculated by calculating the LPC coefficients belonging to the narrowband speech signal time section and following the frequency response of the LPC synthesis filter defined by these coefficients.
  • a narrow-band prediction error signal is generated by linear prediction analysis with the calculated LPC coefficients, which contains the spectral fine structure of the narrow-band speech signal time period and is expanded in bandwidth by means of a method known in the prior art.
  • the spectral rough structure is then expanded by means of the sequence steps set out in claim 1.
  • the calculated expanded spectral coarse structure then becomes a coefficient broadband LPC synthesis filter calculated.
  • the broadband extended speech signal time period is then generated by filtering the bandwidth-extended prediction error signal with the broadband LPC synthesis filter.
  • the increased effort compared to the method set out in claim 2 is justified by the fact that division into spectral coarse and fine structures gives greater flexibility with regard to the expansion of the bandwidth.
  • the first supplement generated for the narrow-band speech signal time segments classified as voiced sounds is generated in such a way that the energy of this supplement is negligible in relation to the total energy of the narrow-band voice signal segment.
  • the further development according to claim 5 ensures an improvement in the quality of the broadband extended voice signal, since this type of further development takes into account that a substantial part of the signal energy is continued in the case of unvoiced sounds in the upper frequency range, so that the exact course of this part is neglected is prevented, which is done by always making the same addition and thus falsifying the synthesized speech signal.
  • the first supplement generated for the narrow-band speech signal sections classified as unvoiced sounds is generated in such a way that the energy of this supplement is not used in relation to the total energy of the narrow-band speech signal section. is negligible. In this way, an expansion of the narrowband filtered speech signal can be carried out easily without precise knowledge of the unvoiced sound.
  • the broadband expanded speech signal time section generated from the expanded spectral structure is high-pass filtered, the high-pass filtered speech signal time section is linked to the corresponding narrowband speech signal time section and the broadband extended speech signal is generated from the individual linked speech signal time segments.
  • FIG. 1 shows, as a first exemplary embodiment, a sequence diagram for expanding the bandwidth of a voice signal sent by a telecommunications device in the direction of the upper frequencies above a cut-off frequency of the narrowband filtered voice signal in the frequency range,
  • FIGURE 2 shows, as a second exemplary embodiment, a flow chart for expanding the bandwidth of a voice signal sent by a telecommunications device in the direction of the upper frequencies above a cut-off frequency of the narrow-band filtered
  • FIGURE 3a shows the spectral structure of a voiced sound (vowels)
  • FIGURE 3b shows the spectral structure of an unvoiced sound (fricative)
  • FIGURE 4a shows a possible expansion of the spectral structure of a vowel
  • FIGURE 4b shows a possible expansion of the spectral structure of a fricative
  • FIGURE 1 shows a first process (a first method) for expanding the bandwidth of a voice signal sent by a telecommunication device in the direction of the upper frequencies above a cut-off frequency - e.g. 4 kHz - the narrowband filtered speech signal in the frequency domain.
  • a cut-off frequency e.g. 4 kHz
  • the voice signal is sent by the telecommunication device. There is thus a narrowband filtered speech signal.
  • this voice signal is subdivided into narrow-band voice signal time segments of the same size.
  • the spectral structure for example, is then determined for each speech signal period in a second process step P1. calculated by a "Fourier transformation” and in a third process step P2.1 a classification carried out in such a way that the respective speech signal time segment as a voiced sound - such as "a”, “e” or “i”, the pronunciation of which in FIG. 3a has the spectrum shown - and / or is classified or defined as an unvoiced sound - such as "s", "seh” or "f”, the pronunciation of which has a spectrum shown in FIGURE 3b.
  • a short-term signal energy of a first narrow-band filtered speech signal time segment and a long-term signal energy are determined on the basis of further successive narrow-band filtered speech signal time segments correlating with the first signal, and the detection is then carried out by comparing a ratio of short-term signal energy to long-term signal energy with a threshold value.
  • the distinction can be made by comparing the short-term signal energy - i.e. the signal energy in a short time segment of the narrowband speech signal - and the long-term signal energy - i.e. the signal energy over a longer period of time - and then comparing the ratio of short-term to long-term energy with a fixed threshold value.
  • the spectral structure calculated in the second process step Pl.l is expanded in the context of a first spectral structure expansion in relation to the sound-related classification carried out in the third process step P2.1.
  • the first additions EG1 for expanding the speech signal, each with a spectral structure are generated periodically with respect to the phonetic-related classification carried out in the third process step P2.1, for example (in particular) for the case of the voiced sound, the first Supplement EG1 is independent of the respective sound (with determination of the type of speech - stiit-r ⁇ haft / unvoiced (voiced and / or unvoiced) - the addition necessary to expand the range is also determined).
  • a fifth process step P4.1 as part of a second expansion of the spectral structure, for example according to the publication - Carl, H .; Today, U.: “Bandwidth Enhancement of Narrow-Band Speech Signals', Proceedings EUSIPCO 1994, Edinburgh, 1994, pp. 1178-1181 - for evaluating the statistical properties of a narrow-band speech signal based on special language data books, the so-called code books (codebooks), second supplements having a spectral structure are generated, the supplement being dependent on the respective sound.
  • code books codebooks
  • the first supplement EG1 is linked to the second supplement EG2 before an expanded spectral structure is generated in a seventh process step P6.1 and in an eighth
  • Process step P7.1 an extended speech signal period is generated. This link is preferably done by multiplication.
  • the broadband band-shaped voice signal which is expanded in the direction of the upper frequencies, is generated by combining these time segments by combining these time segments becomes.
  • a speech signal is analyzed by linear prediction. Assuming that a speech sample can be approximated by the linear combination of previous speech samples, linear prediction coefficients, so-called LPC coefficients, which represent the filter coefficients of a speech synthesis filter, and an excitation signal for this synthesis filter are calculated.
  • the so-called prediction error signal is produced by applying the LPC coefficients belonging to a speech signal section to this speech signal section by filtering the section with a non-recursive digital filter defined by these coefficients.
  • This signal describes the difference between the signal value estimated by the linear prediction and the actual signal value. It also simultaneously represents the excitation signal for the purely recursive synthesis filter defined by the LPC coefficients, with which the original speech signal section is recovered by filtering the prediction error or excitation signal.
  • a broadband excitation signal is determined on the basis of the narrowband excitation signal calculated by means of linear prediction from the speech signal.
  • the calculation can also be carried out by adding the narrowband signal with spectrally evenly distributed (white) or spectrally weighted (colored) noise.
  • FIGURE 2 uses a flow chart to show the second process (the second method) for expanding the bandwidth of a voice signal sent by a telecommunications device in the direction of the upper frequencies above a cut-off frequency - e.g. 4 kHz - the narrowband filtered speech signal in the frequency domain.
  • the voice signal is sent again by the telecommunication device. It is therefore available against a narrowband filtered speech signal.
  • this voice signal is subdivided into narrow-band voice signal time segments of the same size.
  • LPC coefficients and a narrow-band prediction error signal are then calculated in a known manner for each speech signal time segment in a second process step P1.2 as part of a prediction analysis, in a third process step P2.2 on the basis of the LPC coefficients and the narrow-band prediction error.
  • the signal calculates the spectral structure of the narrowband speech signal time sections and in a fourth process step P3.2 a classification is carried out in such a way that the respective speech signal time section as a voiced sound - such as "a", "e” or "i", the pronunciation of which is shown in FIG. 3a Spectrum has - and / or as an unvoiced sound - such as "s", "seh” or "f”, the pronunciation of which has a spectrum shown in FIGURE 3b - is classified or defined.
  • a short-term signal energy of a first narrow-band filtered speech signal time segment and a long-term signal energy are determined on the basis of further successive narrow-band filtered speech signal time segments correlating with the first signal, and the detection is then carried out by comparing a ratio of short-term signal energy to long-term signal energy with a threshold value.
  • the distinction can be made by comparing the short-term signal energy - ie the signal energy in a short time segment of the narrowband speech signal - and the long-term signal energy - ie the signal energy over a longer time segment - and then comparing the ratio of short-term to long-term energy with a fixed threshold be performed.
  • the spectral structure calculated in the third process step P2.2 is expanded in relation to the sound-related classification carried out in the third process step P2.1.
  • the narrowband spectral structure is expanded by an addition such that the expanded broadband spectral structure above 4 kHz is essential has less energy than below 4 kHz. It is e.g. a drop, an exponential drop, a constant zero level or a constant level of the spectral structure to higher frequencies is conceivable.
  • an extension can also be completely dispensed with, because the signal energy of a voiced sound above the upper limit frequency of the narrowband speech signal (eg 4 kHz) is generally negligible (see FIG. 3a).
  • the broadband frequency response generated in this case corresponds to the narrowband frequency response of the underlying narrowband speech signal, It is also possible that the expansion that is carried out after detection of a voiced sound is always the same regardless of the precise knowledge of the sounds (adapted only to the energy of the narrowband speech signal), so that it is simple, inexpensive and quick to implement this expansion is achieved.
  • the narrowband frequency response is expanded in such a way that - in contrast to the expansion for voiced sounds - it is in the range above the the first cut-off frequency of the narrowband speech signal (eg 4 kHz) has a non-negligible part of its total energy.
  • the expansion can always be carried out by a similar spectral expansion, regardless of the exact knowledge of the sounds (only adapted to the energy of the narrowband speech signal), so that this expansion is also achieved simply, inexpensively and quickly.
  • the narrowband prediction error signal calculated in the second process step P1.2 is expanded to form a broadband prediction error signal, so that prediction error signal sections of the broadband prediction error signal corresponding to the narrowband speech signal time segments are generated.
  • a seventh process step P ⁇ .2 as part of a second expansion of the spectral structure, for example according to the publication - Carl, H .; Today, U.: “Bandwidth Enhancement of Narrow-Band Speech Signals', Proceedings EUSIPCO 1994, Edinburgh, 1994, pp. 1178-1181 - for evaluating the statistical properties of a narrow-band speech signal based on special language data books, the so-called code books (codebooks), second supplements having a spectral structure are generated, the supplement being dependent on the respective sound.
  • code books code books
  • the first supplement EG1 is linked to the second supplement EG2 before an expanded spectral structure is generated in a ninth process step P8.2.
  • This link is preferably done by multiplication.
  • the broadband extended speech signal which is expanded in the direction of the upper frequencies is generated from the individual linked speech signal time sections by combining these time sections.

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Abstract

Das schmalbandig gefilterte Sprachsignal wird in bezug auf Frequenzanteile oberhalb der Grenzfrequenz derart geschaetzt, dass eine spektrale Struktur aus den schmalbandigen Sprachsignalzeitabschnitten berechnet wird, jeder schmalbandige Sprachsignalzeitabschnitt als ein stimmhaftes und/oder stimmloser Laut klassifieziert wird, erste, eine spektrale Struktur aufweisende Ergaenzungen zur Erweiterung des schmalbandigen Sprachsignals in bezug auf die vorgenommene lautartbezogene Klassifizierung erzeugt werden, zweite, eine spektrale Struktur aufweisende Ergaenzungen zur Erweiterung des schmalbandingen Sprachsignals basierend auf allgemein bekannten Methoden zur Auswertung des statistischen Eigenschaften des schmalbandigen spektrale Struktur derart verknuepft werden, dass jeweils eine erweiterte spektrale Struktur entsteht auf deren Basis jeweils ein breitbandiger erweiterter Sprachsignalzeitabschnitt erzeugt wird bevor abschliessend aus dem einzelnen breitbandigen erweiterten Sprachsignal-zeitabschnitten ein breitbandiges erweitertes Sprachsignal erzeugt wird.

Description

VERFAHREN ZUR ERWEITERUNG DER BANDBREITE EINES SCHMALBANDIG GEFILTERTEN SPRACHSIGNALS
Verfahren zur Erweiterung der Bandbreite eines schmalbandig gefilterten Sprachsignals, insbesondere eines von einem Tele- kommunikationsgerät gesendeten Sprachsignals
Die vorliegende Erfindung betrifft ein Verfahren zur Erweiterung der Brandbreite eines schmalbandig gefilterten Sprachsignals, insbesondere eines von einem Telekommunikationsgerät gesendeten Sprachsignals gemäß dem Oberbegriff des Patentanspruches 1.
Sprachcodierverfahren sind durch ihre unterschiedlichen Bandbreiten charakterisiert. So gibt es beispielsweise Schmal- band-Codierer (engl.: narrow-band coder), welche Sprachsignale, die im Frequenzbereich bis 4000 Hz liegen, in codierte Sprachsignale umsetzen und Breitband-Codierer (engl.: wide- band coder) , welche Sprachsignale, die typischerweise zwischen 50 und 7000 Hz liegen, in codierte Sprachsignale umset- zen. Die Sprachsignale, die dem Schmalband-Codierer zugeführt werden, werden dabei in der Regel mit einer geringeren Abtastrate abgetastet als die Sprachsignale, die dem Breitband- Codierer zugeführt werden. Dafür ist die Nettobitrate des Schmalband-Codierers in der Regel niedriger als die Nettobit- rate des Breitband-Codierers.
Werden die codierten Sprachsignale verschiedener Bandbreite innerhalb des gleichen Kanalmodus übertragen, so ermöglicht dies die Anwendung verschiedener Raten bei der Kanalcodie- rung, was zu unterschiedlichem Fehlerschutz führt. So ist es bei Anwendung des gleichen Kanalmodus möglich, bei schlechten Übertragungsbedingungen über den Übertragungskanal den schmalbandigen codierten Sprachsignalen im Zuge der Kanalcodierung mehr redundante Fehlerschutzbits hinzuzufügen als den breitbandigen codierten Sprachsignalen. Daher bietet sich bei variierenden Übertragungsbedingungen die Übertragung von Sprachsignalen über einen Übertragungskanal an, bei der ab- hängig von den Übertragungsbedingungen die Sprachcodierung zwischen einer breitbandigen und einer schmalbandigen Sprachcodierung umgeschaltet ["Wide-Band" to Narrow-Band"-Switching ("WB/NB"-Switching) ] und die Kanalcodierung, insbesondere die Rate der Kanalcodierung, daran angepasst wird. Empfangsseitig erfolgt eine an die Codierung angepasste Decodierung der codierten Sprachsignale.
Bei dem neuen Telekommunikationssystem zur drahtlosen Tele- kommunikation UMTS (Universal Mobile Telecommunications System") ist beispielsweise eine Breitband-Codierung standardisiert worden, um mit den zukünftigen UMTS-Endgeräten eine sehr gute Sprachqualität zu gewährleisten.
Nachteilig bei einem derartigen Ansatz ist, dass ein empfangender Teilnehmer insbesondere das plötzliche Umschalten von Breitband-Codierung auf Schmalband-Codierung und den damit verbundenen Qualitätsverlust als äußerst störend empfindet.
Dieses sogenannte "WB/NB-Switching"-Problem kann auch bei der Handover-Situation in TelekommunikationsSystemen zur drahtlosen Telekommunikation mit mehreren Basisstationen und Mobilteilen, wobei die Basisstationen unterschiedlichen Telekommunikationsteilsystemen zugeordnet sind und die Mobilteilen in- nerhalb des Systems für ein teilsystemübergreifendes Roaming als Dual-Mode-Mobilteilen ausgebildet sind, auftreten:
Ausgangspunkt der Betrachtungen ist eine bestehende breitban- dige Gesprächsverbindung zwischen einer Basisstation und ei- nem Mobilteil. Wenn nun für das Mobilteil bzw. den Gesprächsteilnehmer eine Übergabe (Handover) an eine andere Basisstation durchgeführt wird, kann der Fall eintreten, dass die übernehmende Basisstation zu einem Teilsystem gehört, welches den breitbandigen Sprachservice nicht unterstützt. Aus diesem Grunde wird dann auf die schmalbandige Codierung und Decodierung zurückgeschaltet. Auch in diesem Szenario wird der empfangende Teilnehmer insbesondere das plötzliche Umschalten von Breitband-Codierung auf Schmalband-Codierung und den damit verbundenen Qualitätsverlust als äußerst störend empfinden.
Basisstationen, die wie oben beschrieben keine breitbandige Gesprächsverbindung unterstützen, sowie andere Telekommunikationsendgeräte, welche lediglich Schmalband-Codierung oder analoge Sprachsignalübertragung im Bereich von typisch 300 bis 3400 Hz ermöglichen, sind noch weit verbreitet, da die bisher bekannten Telekomunikationssysteme Sprachsignale bisher im Allgemeinen mit einer Bandbreite von etwa 3,1 kHz zwischen 3400 Hz und 300 Hz übertragen, da die Verständlichkeit der Kommunikation trotz der damit gegebenen Bandbegrenzung der Sprache ausreichend ist. Zur Übertragung der Sprachsignale verwenden die bisher bekannten Telekommunikationssysteme dabei verschiedene digitale und analoge Codierverfahren.
Um eine Qualitätsverbesserung derart zu erzielen, dass eine Sprachqualität in Telekommunikationssystemen mit der Sprachqualität bei Radio- und Fernsehsignalen vergleichbar ist, wird es erforderlich, Frequenzanteile der Sprache, die über die Bandbreite von 300 Hz bis 3400 Hz hinausgehen, empfänger- seitig abzuschätzen und zu synthetisieren.
Im Stand der Technik sind verschiedene Verfahren bekannt, die eine Erweiterung der Bandbreite eines schmalbandigen Sprachsignals ermöglichen.
In vielen Verfahren der digitalen Sprachcodierung wird das digitale Sprachsignal zur Weiterverarbeitung und Übertragung in Koeffizienten, welche die spektrale Grobstruktur eines Signalabschnitts beschreiben, und ein sogenanntes Restsignal (auch Prädiktionsfehlersignal genannt) aufgespalten, welches die spektrale Feinstruktur bildet. Dieses Restsignal enthält nicht mehr die spektrale Einhüllende des Sprachsignals, wel- ehe durch die Koeffizienten, die die spektrale Grobstruktur beschreiben, repräsentiert wird.
Auf der Decoderseite werden diese beiden - meist quantisiert übertragenen - Teile, welche die spektrale Grob- und Feinstruktur beschrieben, wieder zusammengefügt und bilden das decodierte Sprachsignal .
Eine typische Repräsentation für die spektrale Grobstruktur bilden die LPC-Koeffizienten, welche ein rekursives Filter (sogenanntes Synthesefilter) beschreiben, dessen Übertragungsfunktion der spektralen Grobstruktur entspricht. Diese Koeffizienten werden in ihrer eigentlichen oder einer transformierten Form in vielen Sprachcodern verwendet. Hierbei wird auf Empfängerseite das empfangene Restsignal als Eingangssignal für das Synthesefilter verwendet, so dass am Ausgang des Filters das rekonstruierte Sprachsignal verfügbar ist. Die LPC-Koeffizienten sind folglich eine Repräsentation der spektralen Grobstruktur eines Sprachsignalsabschnitts und können unter Verwendung eines passenden Anregungssignals zur Synthese von Sprachsignalen verwendet werden.
Aus der Druckschrift - Carl, H.; Heute, U. : „Bandwidth Enhancement of Narrow-Band Speech Signals', Proceedings EUSIPCO 1994, Edinburgh, 1994, pp. 1178-1181 - ist ein Verfahren zur Erweiterung der Bandbreite im oberen Frequenzbereich bekannt, das zur Auswertung der statistischen Eigenschaften eines schmalbandigen Sprachsignals auf besondere Sprachdatenbücher, den sogenannten Codebüchern (Codebooks) basiert, die eine Re- lation zwischen den LPC-Koeffizienten (Linear Predictive Co- ding, lineare Prädiktionscodierung) eines schmalbandigen Sprachsignalabschnitts und denen eines breitbandigen Sprachsignalabschnitts bilden. Das hat zur Folge, dass die Codebücher gleichzeitig mit schmalbandiger und breitbandiger Spra- ehe trainiert und im Kommunikationsendgerät abgespeichert werden müssen. Außerdem wird aus dem schmalbandigen Restsignal, das durch die lineare Prädiktionsanalyse des schmalbandigen Sprachsignals erzeugt wurde, ein breitbandiges Anregungssignal erzeugt, welches Frequenzkomponenten oberhalb der Bandbreite des schmalbandigen Sprachsignals enthält.
Versuche haben gezeigt, dass die aus den Codebüchern mittels LPC-Koeffizienten erhaltenen spektralen Grobstrukturen für das abzuschätzende Frequenzband häufig fehlerhaft sind, also z.B. bei stimmhaften Lauten zu viel Energie für das obere
Frequenzband abschätzen, was zu einer schlechten Qualität der Bandbreitenerweiterung führt.
Aus der nachveröffentlichten Internationalen Anmeldung PCT/DE01/01826 ist ein alternatives Verfahren zur Erweiterung der Bandbreite eines schmalbandigen Sprachsignals bekannt. Bei diesem Verfahren wird auf Basis des schmalbandigen Sprachsignals detektiert, ob das schmalbandige Sprachsignal einem stimmhaften Laut, einem stimmlosen Laut oder einer Kom- bination stimmhaft/stimmlos entspricht, und aufgrund der de- tektierten Lautart wird eine Auswahl getroffen, wie das schmalbandige Sprachsignal spektral erweitert wird. Hierbei wird auf Basis der getroffenen stimmhaft/stimmlos-Unter- scheidung mindestens ein Parameter berechnet, der die Form der spektralen Struktur der oberen Erweiterung bestimmt, so dass schließlich eine Verknüpfung auf Basis des schmalbandigen Sprachsignals und der gewählten Ergänzung derart erfolgt, dass ein im oberen Frequenzbereich erweitertes Sprachsignal erzeugt wird oder auf Basis der Ergänzung ein breitbandiges Sprachsignal in voller Bandbreite erzeugt wird.
Nach dem Detektieren eines stimmhaften Lautes wird eine Ergänzung gewählt, die den typischen Verlauf der spektralen Struktur eines stimmhaften Lautes - mit einer vernachlässig- bar geringen Signalenergie in Frequenzanteilen oberhalb einer Frequenzfrequenz - aufweist. Diese Ergänzung kann stets die gleiche sein, unabhängig davon um welchen stimmhaften Laut - z.B. ,,aλΛ , „e oder „iλ - es sich handelt, so dass eine Bestimmung des Lautes sowie die Anwendung eines Codebuchs für stimmhafte Laute entfällt.
Nach dem Detektieren eines stimmlosen Lautes wird eine Ergänzung gewählt, die den typischen Verlauf der spektralen Grobstruktur eines stimmlosen Lautes aufweist, d.h. ein wesentlicher Teil der Signalenergie befindet sich oberhalb der oberen Grenzfrequenz des schmalbandigen Sprachsignals. Auf diese Weise kann einfach ohne genaue Kenntnis des Lautes eine Erweiterung des schmalbandigen Sprachsignals durchgeführt werden.
Zwei alternative Ausführungsbeispiele, die auf dem oben beschriebenen Verfahren basieren, werden in der genannten PCT- Anmeldung auf den Seiten 7-8, Seiten 15-25 in Verbindung mit den Figuren 1-2 beschrieben.
Die der Erfindung zugrundeliegende Aufgabe besteht darin, die Bandbreite eines schmalbandig gefilterten Sprachsignals auf einfache und kostengünstige Weise ohne Qualitätseinbußen zu erweitern und dabei die Nachteile aus dem vorstehend gewürdigten Stand der Technik zu vermeiden.
Diese Aufgabe wird ausgehend von dem im Oberbegriff des Anspruchs 1 definierten Verfahren durch die im Kennzeichen des Anspruchs 1 angegebenen Merkmale gelöst.
Die der Erfindung zugrundeliegende Idee besteht in der Kombination der aus dem vorstehend gewürdigten Stand der Technik bekannten Verfahren. Diese Kombination behebt die Nachteile beider Verfahren und ermöglicht das Erreichen einer optimalen Qualität des erweiterten Signals. So wird das schmalbandig gefilterte Sprachsignal in bezug auf Frequenzanteile oberhalb der Grenzfrequenz derart geschätzt , dass zunächst das schmalbandige Sprachsignal in Sprachsignalzeit- abschnitte unterteilt wird, jeweils eine spektrale Struktur aus den schmalbandigen Sprachsignalzeitabschnitten berechnet wird, jeder schmalbandige Sprachsignalzeitabschnitt als ein stimmhafter und/oder stimmloser Laut klassifiziert wird, erste eine spektrale Struktur aufweisende Ergänzungen zur Erwei- terung des schmalbandigen Sprachsignals in bezug auf die vorgenommene lautartbezogene Klassifizierung erzeugt werden, wobei zumindest für den Fall des stimmhaften Lautes die Ergänzung unabhängig von dem jeweiligen Laut ist, zweite eine spektrale Struktur aufweisende Ergänzungen zur Erweiterung des schmalbandigen Sprachsignals basierend auf allgemein bekannten Methoden zur Auswertung der statistischen Eigenschaften des schmalbandigen Sprachsignals erzeugt werden, wobei die Ergänzung abhängig von dem jeweiligen Laut ist, die beiden Ergänzungen, z.B. durch Multiplikation gemäß Anspruch 8, verknüpft werden und die spektrale Struktur der erzeugten Ergänzung zeitabschnittsweise derart verknüpft werden, dass jeweils eine erweiterte spektrale Struktur entsteht sowie anschließend auf der Basis der erweiterten spektralen Struktur jeweils ein breitbandiger erweiterter Sprachsignalzeitab- schnitt erzeugt wird, bevor abschließend aus den einzelnen breitbandigen erweiterten Sprachsignalzeitabschnitten ein breitbandiges erweitertes Sprachsignal erzeugt wird.
Der Hauptvorteil des erfindungsgemäßen Verfahrens liegt darin, dass mögliche Fehler in der Schätzung der erweiterten Spektralstruktur der aus der Druckschrift - Carl, H. Heute, U. : „Bandwidth Enhancement of Narrow-Band Speech Signals', Proceedings EUSIPCO 1994, Edinburgh, 1994, pp. 1178-1181 be- kannten Methode durch die aus der aus der nachveröffentlichten Internationalen Anmeldung PCT/DE01/01826 bekannten Methode korrigiert werden. Falls mit der erstgenannten Methode ei- ne Spektralstruktur für einen stimmhaften Laut geschätzt wird, die zu viel Energie im oberen Frequenzbereich hat, wird durch die Kombination der beiden Methoden diese Spektralstruktur berichtigt.
Da es mit der Kombination beider Methoden möglich ist, die Fehler bei der Schätzung der Spektralstruktur von stimmhaften Lauten zu korrigieren, brauchen bei der erstgenannten Methode nur stimmlose Laute trainiert zu werden. Dies erlaubt eine verbesserte Schätzung für stimmlose Laute und daher eine verbesserte Qualität des erweiterten Sprachsignals.
Die Weiterbildung der Erfindung gemäß Anspruch 2 zeichnet sich dadurch aus, dass' durch eine Fouriertransformation des schmalbandigen Sprachsignalzeitabschnitts die spektrale
Struktur des schmalbandigen Sprachsignalzeitabschnittes berechnet und durch eine inverse Fouriertransformation der erweiterten spektralen Struktur der breitbandige erweiterte Sprachsignalzeitabschnitt erzeugt werden kann, ohne dass da- bei das Ξprachsignal in eine Grobstruktur und Feinstruktur aufgespaltet werden uss.
Die Weiterbildung der Erfindung gemäß Anspruch 3 zeichnet sich hingegen dadurch aus, dass durch Berechnung der zum schmalbandigen Sprachsignalzeitabschnitt gehörenden LPC- Koeffizienten und folgend des Frequenzgangs des durch diese Koeffizienten festgelegten LPC-Synthesefilters die spektrale Grobstruktur des schmalbandigen Sprachsignalzeitabschnittes berechnet wird. Daneben wird durch lineare Prädiktionsanalyse mit den berechneten LPC-Koeffizienten ein schmalbandiges Prä- diktionsfehlersignal erzeugt, welches die spektrale Feinstruktur des schmalbandigen Sprachsignalzeitabschnittes enthält und mittels eines im Stand der Technik bekannten Verfahrens in der Bandbreite erweitert wird. Die spektrale Grob- Struktur wird sodann mittels der in Anspruch 1 dargelegten Ablaufschritte erweitert. Aus der berechneten erweiterten spektralen Grobstruktur werden sodann Koeffizienten eines breitbandigen LPC-Synthesefilters berechnet. Durch Filterung des bandbreitenerweiterten Prädiktionsfehlersignals mit dem breitbandigen LPC-Synthesefilter wird dann der breitbandige erweiterte Sprachsignalzeitabschnitt erzeugt. Der gegenüber des in Anspruch 2 dargelegten Verfahrens erhöhte Aufwand rechtfertigt sich dadurch, dass durch Aufteilung in spektrale Grob- und Feinstruktur eine größere Flexibilität bezüglich der Erweiterung der Bandbreite gegeben ist.
Bei der Weiterbildung gemäß Anspruch 4 wird die für die als stimmhafte Laute klassifizierten schmalbandigen Sprachsignalzeitabschnitte jeweils erzeugte erste Ergänzung derart erzeugt, dass die Energie dieser Ergänzung in bezug auf die Gesamtenergie des schmalbandigen Sprachsignalabschnittes ver- nachlässigbar ist.
Diese Ergänzung kann stets die gleiche sein, unabhängig davon, um welchen stimmhaften Laut - z.B.: "a", "e" oder "i" - es sich handelt, so dass eine Bestimmung des Lautes sowie die Anwendung eines Codebuchs zu diesem Zweck für stimmhafte Laute entfällt.
Durch die Weiterbildung gemäß Anspruch 5 ist eine Qualitätsverbesserung des breitbandigen erweiterten Sprachsignals ge- währleistet, da durch diese Art der Weiterbildung berücksichtigt wird, dass bei stimmlosen Lauten im oberen Frequenzbereich ein wesentlicher Teil der Signalenergie fortgesetzt wird, so dass eine Vernachlässigung des genauen Verlaufs dieses Teils verhindert wird, die dadurch erfolgt, dass stets die gleiche Ergänzung vorgenommen wird und somit das synthetisierte Sprachsignals verfälscht würde.
Bei der Weiterbildung gemäß Anspruch 5 wird die für die als stimmlose Laute klassifizierten schmalbandigen Sprac signal- abschnitte jeweils erzeugte erste Ergänzung derart erzeugt, dass die Energie dieser Ergänzung in bezug auf die Gesamtenergie des schmalbandigen Sprachsignalabschnittes nicht ver- nachlässigbar ist. Auf diese Weise kann einfach ohne genaue Kenntnis des stimmlosen Lautes ein Erweiterung des schmalbandig gefilterten Ξprachsignals durchgeführt werden.
Um die Qualität des breitbandigen erweiterten Sprachsignals gemäß der Ansprüche 1 bis 5 zu verbessern, ist es von Vorteil, wenn gemäß Anspruch 7 der aus der erweiterten spektralen Struktur jeweils erzeugte breitbandige erweiterte Sprachsignalzeitabschnitt hochpassgefiltert wird, der hochpassge- filterte Sprachsignalzeitabschnitt mit dem entsprechenden schmalbandigen Sprachsignalzeitabschnitt verknüpft wird und aus den einzelnen verknüpften Sprachsignalzeitabschnitten das breitbandige erweiterte Sprachsignal erzeugt wird.
Weitere Einzelheiten, Merkmale und Vorteile der Erfindung werden nachfolgend anhand der in den Figuren dargestellten Ausführungsbeispiele näher erläutert. Dabei zeigen:
FIGUR 1 als ein erstes Ausführungsbeispiel ein Ablaufdia- gra m zur Erweiterung der Brandbreite eines von einem Telekommunikationsgerät gesendeten Sprachsignals in Richtung der oberen Frequenzen oberhalb einer Grenzfrequenz des schmalbandig gefilterten Sprachsignals im Frequenzbereich,
FIGUR 2 als ein zweites Ausführungsbeispiel ein Ablaufdiagramm zur Erweiterung der Brandbreite eines von einem Telekommunikationsgerät gesendeten Sprachsignals in Richtung der oberen Frequenzen oberhalb ei- ner Grenzfrequenz des schmalbandig gefilterten
Sprachsignals im Frequenzbereich,
FIGUR 3a die spektrale Struktur eines stimmhaften Lautes (Vokals) ,
FIGUR 3b die spektrale Struktur eines stimmlosen Lautes (Frikativs) , FIGUR 4a eine mögliche Erweiterung der spektralen Struktur eines Vokals,
FIGUR 4b eine mögliche Erweiterung der spektralen Struktur eines Frikativs,
FIGUR 1 zeigt anhand eines Ablaufdiagramms einen ersten Pro- zess (eine erste Methode) zur Erweiterung der Brandbreite ei- nes von einem Telekommunikationsgerät gesendeten Sprachsignals in Richtung der oberen Frequenzen oberhalb einer Grenzfrequenz - z.B. 4 kHz - des schmalbandig gefilterten Sprachsignals im Frequenzbereich. Gemäß einem Ausgangszustand AZ des dargestellten Prozesses wird von dem Telekommunikations- gerät das Sprachsignal gesendet. Es liegt somit ein schmalbandig gefiltertes Sprachsignal vor.
In einem ersten Prozessschritt P0.1 wird dieses Sprachsignal in vorzugsweise gleich große schmalbandige Sprachsignalzeit- abschnitte unterteilt. Anschließend werden für jeden Sprachsignalzeitabschnitt in einem zweiten Prozessschritt Pl .1 die Spektralstruktur z.B. durch eine „Fourier-Transformation' berechnet und in einem dritten Prozessschritt P2.1 eine Klassifizierung derart durchgeführt, dass der jeweilige Sprachsig- nalzeitabschnitt als ein stimmhafter Laut - wie beispielsweise "a", "e" oder "i", deren Aussprache ein in FIGUR 3a dargestelltes Spektrum aufweist - und/oder als ein stimmloser Laut - wie beispielsweise "s", "seh" oder "f", deren Aussprache ein in FIGUR 3b dargestelltes Spektrum aufweist - eingestuft bzw. definiert wird.
Diese Unterscheidung wird beispielsweise anhand der Position der ersten Formanten oder anhand des Verhältnisses von Spektralanteilen oberhalb und unterhalb einer bestimmten Frequenz - beispielsweise 2 kHz - geschehen. Eine Unterscheidung anhand des schmalbandigen Spektrums ist einfach durchzuführen, da wie ein Vergleich des in FIGUR 3a dargestellten Spektrum eines stimmhaften Lautes mit dem in FIGUR 3b dargestellten Spektrum eines stimmlosen Lautes zeigt, stimmhafte und stimmlose Laute in der Regel sehr unterschiedliche Spektren haben.
Alternativ dazu wird eine Kurzzeitsignalenergie eines ersten schmalbandig gefilterten Sprachsignalzeitabschnittes sowie eine Langzeitsignalenergie anhand weiterer aufeinanderfolgender zum ersten Signal korrelierender schmalbandig gefilterter Sprachsignalzeitabschnitte ermittelt und anschließend das De- tektieren durch Vergleich eines Verhältnisses von Kurzeitsignalenergie zu Langzeitsignalenergie mit einem Schwellwert realisiert.
Alternativ dazu kann die Unterscheidung durch Vergleich der Kurzzeitsignalenergie - d.h. der Signalenergie in einem kurzen Zeitausschnitt des Schmalband-Sprachsignals - und der Langzeitsignalenergie - d.h. der Signalenergie über einen längeren Zeitausschnitt betrachtet - und anschließendem Vergleich des Verhältnis Kurzzeit- zu Langzeitenergie mit einem festen Schwellwert durchgeführt werden.
Im Anschluss daran wird in einem vierten Prozessschritt P3.1 im Rahmen einer ersten Spektralstrukturerweiterung in bezug auf die im dritten Prozessschritt P2.1 vorgenommene lautart- bezogene Klassifizierung die im zweiten Prozessschritt Pl.l berechnete Spektralstruktur erweitert. Dies geschieht derart, dass zeitabschnittsweise in bezug auf die im dritten Prozessschritt P2.1 vorgenommene lautartbezogene Klassifizierung erste Ergänzungen EG1 zur Erweiterung des Sprachsignals, die jeweils eine spektrale Struktur aufweisen, erzeugt werden, wobei beispielsweise (insbesondere) für den Fall des stimmhaften Lautes die erste Ergänzung EG1 unabhängig von dem jeweiligen Laut ist (mit Feststellung der Art des Sprachlautes - stiit-rαhaft/stimmlos (stimmhaft und/oder stimmlos) - wird auch die zur Erweiterung der Bandbreite notwendige Ergänzung bestimmt) . Parallel dazu werden in einem fünften Prozessschritt P4.1 im Rahmen einer zweiten Spektralstrukturerweiterung z.B. gemäß der Druckschrift - Carl, H.; Heute, U. : „Bandwidth Enhancement of Narrow-Band Speech Signals', Proceedings EUSIPCO 1994, Edinburgh, 1994, pp. 1178-1181 - zur Auswertung der statistischen Eigenschaften eines schmalbandigen Sprachsignals basierend auf besondere Sprachdatenbücher, den sogenannten Codebüchern (Codebooks) zweite eine spektrale Struktur aufweisende Ergänzungen EG2 erzeugt, wobei die Ergänzung ab- hängig von dem jeweiligen Laut ist.
In einem sich daran anschließenden sechsten Prozessschritt P5.1 wird die erste Ergänzung EG1 mit der zweiten Ergänzung EG2 verknüpft, bevor in einem siebten Prozessschritt P6.1 ei- ne erweiterte Spektralstruktur erzeugt und in einem achten
Prozessschritt P7.1 ein erweiterter Sprachsignalzeitabschnitt erzeugt wird. Diese Verknüpfung geschieht vorzugsweise durch eine Multiplikation.
Daran anschließend gibt es zwei Möglichkeiten, das breitbandige in Richtung der oberen Frequenzen erweiterte Sprachsignal zu erhalten.
Um eine gewisse Qualitätsverbesserung des breitbandigen er- weiterten Sprachsignals zu erzielen, ist es möglich, den jeweiligen im vierten Prozessschritt P3.1 erzeugten breitbandigen erweiterten Sprachsignalzeitabschnitt in einem neunten Prozessschritt P8.1 mittels eines Hochpassfilters zu filtern, danach in einem zehnten Prozessschritt P9.1 diesen gefilter- ten Sprachsignalzeitabschnitt mit dem entsprechenden schmalbandigen Ξprachsignalzeitabschnitt aus dem ersten Prozessschritt P0.1 zu verknüpfen, bevor abschließend in einem elften Prozessschritt P10.1 aus den einzelnen verknüpften Sprachsignalzeitabschnitten durch Zusammenfügen dieser Zeit- abschnitte das breitbandige in Richtung der oberen Frequenzen erweiterte Sprachsignal erzeugt wird. Kann auf eine derartige Qualitätsverbesserung des breitbandigen erweiterten Sprachsignals verzichtet werden, so ist es stattdessen auch möglich, unmittelbar nach dem achten Prozessschritt P7.1 aus den in diesem Prozessschritt jeweils er- zeugten breitbandigen erweiterten Sprachsignalzeitabschnitten in dem elften Prozessschritt P10.1 durch Zusammenfügen dieser Zeitabschnitte das breitbandige in Richtung der oberen Frequenzen erweiterte Sprachsignal zu erzeugen.
Anhand der FIGUR 2 soll zunächst die erfindungsgemäße Erweiterung eines schmalbandig gefilterten Sprachsignals in die Richtung der oberen Frequenzen gemäß eines zweiten Prozesses (einer zweiten Methode) erläutert werden.
Im Allgemeinen wird ein Sprachsignal durch lineare Prädiktion analysiert. Dabei werden unter der Annahme, dass ein Sprachabtastwert durch die lineare Kombination von vorherigen Sprachabtastwerten angenähert werden kann, lineare Prädiktionskoeffizienten, sogenannte LPC-Koeffizienten, die die Fil- terkoeffizienten eines Sprachsynthesefilters darstellen, sowie ein Anregungssignal für dieses Synthesefilter berechnet.
Durch Anwenden der zu einem Sprachsignalabschnitt gehörenden LPC-Koeffizienten auf diesen Sprachsignalabschnitt mittels Filterung des Abschnitts mit einem durch diese Koeffizienten definierten nichtrekursiven Digitalfilter entsteht das sogenannte Prädiktionsfehlersignal. Dieses Signal beschreibt die Differenz zwischen dem durch die lineare Prädiktion geschätztem Signalwert und dem tatsächlichem Signalwert. Es stellt auch gleichzeitig das Anregungssignal für das durch die LPC- Koeffizienten definierte rein rekursive Synthesefilter dar, mit dem der Original-Sprachsignalabschnitt durch Filtern des Prädiktionsfehler- bzw. Anregungssignals wiedergewonnen wird.
Um ein Sprachsignal in die Richtung der oberen Frequenzen zu erweitern, ist die Kenntnis eines breitbandigen Anregungssignals und der Filterkoeffizienten, die das (breitbandige) Sprachsignal im Sinne der linearen Prädiktion beschreiben erforderlich.
Da beispielsweise in Telekommunikationssystemen, in denen schmalbandig übertragen wird, das Sprachsignal schmalbandig vorliegt, wird anhand des mittels linearer Prädiktion aus dem Sprachsignal berechneten schmalbandigen Anregungssignals ein breitbandiges Anregungssignal ermittelt.
Dies erfolgt beispielweise durch Frequenzspiegelung des schmalbandigen Anregungssignals, bei dem die Frequenzanteile zwischen 0 kHz und 4 kHz an der 4 kHz - Spektrallinie in einen Bereich von 4 kHz bis 8 kHz gespiegelt werden.
Alternativ kann die Berechnung auch durch Addition des schmalbandigen Signals mit spektral gleichverteiltem (weißem) oder spektral gewichtetem (gefärbtem) Rauschen realisiert werden.
FIGUR 2 zeigt anhand eines Ablaufdiagramms den zweiten Pro- zess (die zweite Methode) zur Erweiterung der Brandbreite eines von einem Telekommunikationsgerät gesendeten Sprachsignals in Richtung der oberen Frequenzen oberhalb einer Grenzfrequenz - z.B. 4 kHz - des schmalbandig gefilterten Sprach- Signals im Frequenzbereich. Gemäß dem Ausgangszustand AZ des dargestellten Prozesses wird wieder von dem Telekommunikationsgerät das Sprachsignal gesendet. Es liegt somit wider ein schmalbandig gefiltertes Sprachsignal vor.
In einem ersten Prozessschritt PO.2 wird dieses Sprachsignal in vorzugsweise gleich große schmalbandige Sprachsignalzeitabschnitte unterteilt. Anschließend werden für jeden Sprachsignalzeitabschnitt in einem zweiten Prozessschritt P1.2 in bekannter Weise im Rahmen einer Prädiktionsanalyse LPC- Koeffizienten und ein schmalbandiges Prädiktionsfehlersignal berechnet, in einem dritten Prozessschritt P2.2 auf der Basis der LPC-Koeffizienten und des schmalbandigen Prädiktionsfeh- lersignals die Spektralstruktur der schmalbandigen Sprachsignalzeitabschnitte berechnet und in einem vierten Prozessschritt P3.2 eine Klassifizierung derart durchgeführt, dass der jeweilige Sprachsignalzeitabschnitt als ein stimmhafter Laut - wie beispielsweise "a", "e" oder "i", deren Aussprache ein in FIGUR 3a dargestelltes Spektrum aufweist - und/oder als ein stimmloser Laut - wie beispielsweise "s", "seh" oder "f", deren Aussprache ein in FIGUR 3b dargestelltes Spektrum aufweist - eingestuft bzw. definiert wird.
Diese Unterscheidung wird beispielsweise anhand der Position der ersten Formanten oder anhand des Verhältnisses von Spektralanteilen oberhalb und unterhalb einer bestimmten Frequenz - beispielsweise 2 kHz - geschehen. Eine Unterscheidung an- hand des schmalbandigen Spektrums ist einfach durchzuführen, da wie ein Vergleich des in FIGUR 3a dargestellten Spektrum eines stimmhaften Lautes mit dem in FIGUR 3b dargestellten Spektrum eines stimmlosen Lautes zeigt, stimmhafte und stimmlose Laute in der Regel sehr unterschiedliche Spektren haben.
Alternativ dazu wird eine Kurzzeitsignalenergie eines ersten schmalbandig gefilterten Sprachsignalzeitabschnittes sowie eine Langzeitsignalenergie anhand weiterer aufeinanderfolgender zum ersten Signal korrelierender schmalbandig gefilterter Sprachsignalzeitabschnitte ermittelt und anschließend das De- tektieren durch Vergleich eines Verhältnisses von Kurzeitsignalenergie zu Langzeitsignalenergie mit einem Schwellwert realisiert.
Alternativ dazu kann die Unterscheidung durch Vergleich der Kurzzeitsignalenergie - d.h. der Signalenergie in einem kurzen Zeitausschnitt des Schmalband-Sprachsignals - und der Langzeitsignalenergie - d.h. der Signalenergie über einen längeren Zeitausschnitt betrachtet - und anschließendem Ver- gleich des Verhältnis Kurzzeit- zu Langzeitenergie mit einem festen Schwellwert durchgeführt werden. Im Anschluss daran wird in einem fünften Prozessschritt P4.2 in bezug auf die im dritten Prozessschritt P2.1 vorgenommene lautartbezogene Klassifizierung die im dritten Prozessschritt P2.2 berechnete Spektralstruktur erweitert. Dies geschieht derart, dass zeitabschnittsweise in bezug auf die im vierten Prozessschritt P3.2 vorgenommene lautartbezogene Klassifizierung erste Ergänzungen EG1 zur Erweiterung des Sprachsignals, die jeweils eine spektrale Struktur aufweisen, erzeugt werden, wobei für den Fall des stimmhaften Lautes die Ergänzung unabhängig von dem jeweiligen Laut ist (mit Feststellung der Art des Sprachlautes - stimmhaft/stimmlos (stimmhaft und/oder stimmlos) - wird auch die zur Erweiterung der Bandbreite notwendige Ergänzung bestimmt) , die spektrale Struktur des schmalbandigen Sprachsignalzeitabschnittes und die spektrale Struktur der erzeugten Ergänzung zeitabschnittsweise zu einer erweiterten spektralen Struktur verknüpft werden.
Handelt es sich in dem fünften Prozessschritt P4.2 bei dem untersuchten schmalbandigen Sprachsignal um einen stimmhaften Laut, so wird die schmalbandige spektrale Struktur, wie in FIGUR 4a dargestellt, derart durch eine Ergänzung erweitert, dass die erweiterte breitbandige spektrale Struktur oberhalb von 4 kHz wesentlich weniger Energie als unterhalb von 4 kHz besitzt. Es ist z.B. ein Abfall, ein exponentieller Abfall, ein gleichbleibendes Nullniveau oder ein gleichbleibendes Niveau der spektralen Struktur zu höheren Frequenzen hin denkbar.
Alternativ kann auch ganz von einer Erweiterung abgesehen werden, weil in der Regel die Signalenergie eines stimmhaften Lautes oberhalb der oberen Grenzfrequenz des Schmalband- Sprachsignals (z.B. 4 kHz) vernachlässigbar ist (vgl. FIGUR 3a) . Der erzeugte breitbandige Frequenzgang entspricht für diesen Fall dem schmalbandigen Frequenzgang des zugrundelie- genden schmalbandigen Sprachsignals, Es ist auch möglich, dass die Erweiterung, die nach Detektion eines stimmhaften Lautes vorgenommen wird, unabhängig von der genauen Kenntnis der Laute stets die gleiche ist (angepasst lediglich an die Energie des Schmalband-Sprachsignals) , so dass eine einfache, kostengünstige und schnelle Umsetzung dieser Erweiterung erzielt wird.
Handelt es sich in dem fünften Prozessschritt P4.2 bei dem untersuchten schmalbandigen Sprachsignal um einen stimmlosen Laut, so wird der schmalbandige Frequenzgang, wie in FIGUR 4b dargestellt, derart erweitert, dass er - im Gegensatz zur Erweiterung bei stimmhaften Lauten - im Bereich oberhalb der ersten Grenzfrequenz des Schmalband-Sprachsignals (z.B. 4 kHz) einen nicht vernachlässigbaren Teil seiner Gesamtenergie besitzt.
Auch hierbei kann die Erweiterung stets, unabhängig von der genauen Kenntnis der Laute, durch eine gleichartige spektrale Erweiterung erfolgen (angepasst lediglich an die Energie des Schmalband-Sprachsignals) , so dass hierdurch ebenso eine einfache, kostengünstige und schnelle Umsetzung dieser Erweiterung erzielt wird.
Als Ergebnis der ersten bis fünften Prozessschritte P0.2...P4.2 in FIGUR 2 wird also eine erste eine spektrale
Struktur aufweisende Ergänzung der schmalbandigen spektralen Struktur in Abhängigkeit von dem Laut, der der vorhandenen schmalbandigen spektralen Struktur zugrunde liegt, generiert.
Außerdem wird in einem sechsten Prozessschritt P5.2 das in dem zweiten Prozessschritt P1.2 berechnete schmalbandige Prädiktionsfehlersignal zum einem breitbandigen Prädiktionsfehlersignal erweitert, so dass bezüglich der Zeitabschnittdauer den schmalbandigen Sprachsignalzeitabschnitten entsprechende Prädiktionsfehlersignalabschnitte des breitbandigen Prädikti- onsfehlersignales erzeugt werden. Parallel dazu werden wieder in einem siebten Prozessschritt Pβ.2 im Rahmen einer zweiten Spektralstrukturerweiterung z.B. gemäß der Druckschrift - Carl, H.; Heute, U. : „Bandwidth Enhancement of Narrow-Band Speech Signals', Proceedings EUSIPCO 1994, Edinburgh, 1994, pp. 1178-1181 - zur Auswertung der statistischen Eigenschaften eines schmalbandigen Sprachsignals basierend auf besondere Sprachdatenbücher, den sogenannten Codebüchern (Codebooks) zweite eine spektrale Struktur aufweisende Ergänzungen EG2 erzeugt, wobei die Ergänzung ab- hängig von dem jeweiligen Laut ist.
In einem sich daran anschließenden achten Prozessschritt P7.2 wird die erste Ergänzung EG1 mit der zweiten Ergänzung EG2 verknüpft, bevor in einem neunten Prozessschritt P8.2 eine erweiterte Spektralstruktur erzeugt wird. Diese Verknüpfung geschieht vorzugsweise durch eine Multiplikation.
Daran anschließend wird aus der im neunten Prozessschritt P8.2 erzeugten erweiterten spektralen Struktur durch die Be- rechnung von breitbandigen Filterkoeffizienten in einem zehnten Prozessschritt P9.2 und dem im sechsten Prozessschritt P5.2 jeweils erzeugten breitbandigen Prädiktionsfehlersignal- abschnitt in einem elften Prozessschritt P10.2 mittels eines durch die in Prozessschritt P9.2 berechneten breitbandigen Filterkoeffizienten bestimmten Synthesefilters jeweils ein breitbandiger erweiterter Sprachsignalzeitabschnitt erzeugt.
Daran anschließend gibt es wieder zwei Möglichkeiten, das breitbandige in Richtung der oberen Frequenzen erweiterte Sprachsignal zu erhalten.
Um eine gewisse Qualitätsverbesserung des breitbandigen erweiterten Sprachsignals zu erzielen, ist es möglich, den jeweiligen im elften Prozessschritt P10.2 erzeugten breitbandi- gen erweiterten Sprachsignalzeitabschnitt in einem zwölften Prozessschritt P11.2 mittels eines Hochpassfilters zu filtern, danach in einem dreizehnten Prozessschritt P12.2 diesen gefilterten Sprachsignalzeitabschnitt mit dem entsprechenden schmalbandigen Sprachsignalzeitabschnitt aus dem ersten Prozessschritt PO.2 zu verknüpfen, bevor abschließend in einem vierzehnten Prozessschritt P13.2 aus den einzelnen verknüpf- ten Sprachsignalzeitabschnitten durch Zusammenfügen dieser Zeitabschnitte das breitbandige in Richtung der oberen Frequenzen erweiterte Sprachsignal erzeugt wird.
Kann auf eine derartige Qualitätsverbesserung des breitbandi- gen erweiterten Sprachsignals verzichtet werden, so ist es stattdessen auch möglich, unmittelbar nach dem elften Prozessschritt P10.2 aus den in diesem Prozessschritt jeweils erzeugten breitbandigen erweiterten Sprachsignalzeitabschnitten in dem vierzehnten Prozessschritt P13.2 durch Zusammenfü- gen dieser Zeitabschnitte das breitbandige in Richtung der oberen Frequenzen erweiterte Sprachsignal zu erzeugen.

Claims

Patentansprüche
1. Verfahren zur Erweiterung der Brandbreite eines schmalbandig gefilterten Sprachsignals, insbesondere eines von einem Telekommunikationsgerät gesendeten Sprachsignals, oberhalb einer Grenzfrequenz des schmalbandigen Sprachsignals, bei dem a) das schmalbandige Sprachsignal in Sprachsignalzeitabschnitte unterteilt wird (P0.1, PO.2) und jeweils eine spektrale Struktur aus den Sprachsignalzeitabschnitten be- rechnet wird (Pl.l, P1.2, P2.2), b) jeder schmalbandige Sprachsignalzeitabschnitt als ein stimmhafter und/oder stimmloser Laut klassifiziert wird (P2.1, P3.2), dadurch gekennzeichnet, dass c) erste eine spektrale Struktur aufweisende Ergänzungen
(EG1) zur Erweiterung des schmalbandigen Sprachsignals in bezug auf die in b) vorgenommene lautartbezogene Klassifizierung erzeugt werden (P3.1, P4.2), wobei insbesondere zumindest für den Fall des stimmhaften Lautes die Ergän- zung unabhängig von dem jeweiligen Laut ist, d) zweite eine spektrale Struktur aufweisende Ergänzungen (EG2) zur Erweiterung des schmalbandigen Sprachsignals basierend auf allgemein bekannten Methoden zur Auswertung der statistischen Eigenschaften des schmalbandigen Sprach- Signals erzeugt werden (P4.1, P6.2), wobei die Ergänzung abhängig von dem jeweiligen Laut ist, e) die erste Ergänzung (EG1) jeweils mit der zweiten Ergänzung (EG2) verknüpft wird (EG3, P5.1, P7.2), f) die spektrale Struktur des schmalbandigen Sprachsignal- Zeitabschnittes und die spektrale Struktur der verknüpften Ergänzung (EG3) zeitabschnittsweise derart verknüpft werden (P6.1, P8.2), dass jeweils eine erweiterte spektrale Struktur entsteht, g) auf Basis der erweiterten spektralen Struktur jeweils ein breitbandiger erweiterter Sprachsignalzeitabschnitt erzeugt wird (P7.1, P9.2, P10.2), h) aus den einzelnen breitbandigen erweiterten Sprachsi'gnal- zeitabschnitten ein breitbandiges erweitertes Sprachsignal erzeugt wird (P8.1, P9.1, P10.1, P11.2, P12.1, P13.2).
2. Verfahren nach Anspruch 1, dadurch gekennzeichnet, dass die spektrale Struktur des schmalbandigen Sprachsignalzeitabschnittes durch eine Fouriertransformation berechnet wird und aus der erweiterten spektralen Struktur durch eine inverse Fouriertransformation der breitbandige erweiterte Sprachsignalzeitabschnitt erzeugt wird.
3. Verfahren nach Anspruch 1, dadurch gekennzeichnet, dass die spektrale Struktur des schmalbandigen Sprachsignalzeitabschnittes durch Berechnung des Frequenzgangs eines zum Sprachsignalzeitabschnitt gehörenden LPC-Synthesefilters berechnet wird, aus der erweiterten spektralen Struktur die Koeffizienten eines breitbandigen LPC-Synthesefilters berechnet werden, bezüglich der Zeitabschnittdauer den schmalbandigen Sprachsignalzeitabschnitten entsprechende Prädiktionsfe ler- signalzeitabschnitte eines breitbandigen Prädiktionsfehler- signals erzeugt werden (P5.2) und durch Filterung des Prädik- tionsfehlersignalzeitabschnittes in dem breitbandigen LPC- Synthesefilter jeweils ein breitbandiger erweiterter Sprachsignalzeitabschnitt erzeugt wird (P9.2, P10.2).
4. Verfahren nach Anspruch 1, dadurch gekennzeichnet, dass die für die als stimmhafte Laute klassifizierten schmalbandigen Sprachsignalzeitabschnitte jeweils erzeugte erste Ergänzung (EG1) derart erzeugt wird (P3.1, P4.2), dass die Energie dieser Ergänzung (EG1) in bezug auf die Gesamtenergie des schmalbandigen Sprachsignalabschnittes vernachlässigbar ist.
5. Verfahren nach Anspruch 1 oder 4, d a d u r c h g e k e n n z e i c h n e t , dass die für die als stimmlose Laute klassifizierten schmalbandigen Sprachsignalabschnitte jeweils erzeugte erste Ergänzung (EGl) derart erzeugt wird (P3.1, P4.2), dass die Energie dieser Ergänzung (EGl) in bezug auf die Gesamtenergie des schmalbandigen Sprachsignalabschnittes nicht vernachlässigbar ist.
6. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 5, dadurch gekennzeichnet, dass die erzeugte erste Ergänzung (EGl) abfällt, exponentiell abfällt, ansteigt, gleichbleibendes Nullniveau aufweist oder gleichbleibendes Niveau aufweist.
7. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 5, dadurch gekennzeichnet, dass der aus der erweiterten spektralen Struktur jeweils erzeugte breitbandige erweiterte Sprachsignalzeitabschnitt hochpassge- filtert wird (P8.1, P11.2), der hochpassgefilterte Sprachsignalzeitabschnitt mit dem entsprechenden schmalbandigen Sprachsignalzeitabschnitt verknüpft wird (P9.1, P12.2) und aus den einzelnen verknüpften Sprachsignalzeitabschnitten das breitbandige erweiterte Sprachsignal erzeugt wird (P10.1, P13.2) .
8 . Verfahren nach Anspruch 1 , d a d u r c h g e k e n n z e i c h n e t , dass die Verknüpfung des ersten Ergänzung (EGl) mit der zweiten Ergänzung (EG2) durch Multiplikation erfolgt.
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