ES2713027T3 - Aparato, método, programa y soporte de registro de análisis predictivo lineal - Google Patents

Abstract

Un método de análisis predictivo lineal para obtener un coeficiente que se puede convertir en un coeficiente predictivo lineal que corresponde a una señal de serie temporal de entrada para cada cuadro que es un intervalo de tiempo predeterminado, la señal de serie temporal de entrada es una señal de audio digital, una señal acústica digital, un electrocardiograma, un electroencefalograma, una encefalografía magnética o una onda sísmica, dicho método de análisis predictivo lineal comprende: una etapa de cálculo de autocorrelación para calcular la autocorrelación Ro(i) entre la señal de serie temporal de entrada Xo(n) de un cuadro actual y la muestra i de señal de serie temporal de entrada Xo(n-i) antes de la señal de serie temporal de entrada Xo(n) o la muestra i de señal de serie temporal de entrada Xo(n+i) luego de la señal de serie temporal de entrada Xo(n) para cada uno de al menos i = 0, 1, ..., Pmáx; y una etapa de cálculo de coeficiente predictivo para obtener un coeficiente que se pueda convertir en coeficientes predictivos lineales de primer orden al orden de Pmáx mediante el uso de autocorrelación modificada R'o(i) obtenida al multiplicar la autocorrelación Ro(i) por un coeficiente wo(i) para cada i correspondiente, caracterizado por que comprende un caso donde, para al menos parte de cada orden i, el coeficiente wo(i) que corresponde a cada orden i aumenta monotónicamente a medida que aumenta un período, un valor de cuantización del período, un valor estimado del período o un valor que tiene correlación negativa con una frecuencia fundamental con base en la señal de serie temporal de entrada en el cuadro actual o un cuadro anterior y un caso donde se reduce monotónicamente el coeficiente wo(i) a medida que aumenta el valor que tiene correlación positiva con la intensidad de periodicidad de la señal de serie temporal de entrada en el cuadro actual o el cuadro anterior o un aumento de tono de la señal de serie temporal de entrada que es la señal de audio digital o la señal acústica digital en el cuadro actual o el cuadro anterior, en donde el período se obtiene mediante un análisis de periodicidad.

Description

DESCRIPCION

Aparato, metodo, programa y soporte de registro de analisis predictivo lineal

[CAMPO TECNICO]

La presente invencion hace referencia a una tecnica para analizar una senal de serie temporal digital tal como una senal de audio, una senal acustica, un electrocardiograma, un electroencefalograma, una encefalografla magnetica y una onda slsmica.

[ANTECEDENTES DE LA TECNICA]

Al codificar una senal de audio y una senal acustica, se usa ampliamente un metodo para llevar a cabo la codificacion con base en un coeficiente predictivo al realizar un analisis predictivo lineal de la senal de audio y la senal acustica ingresadas (vea, por ejemplo, las referencias bibliograficas diferentes de patentes 1 y 2). En las referencias bibliograficas diferentes de patentes 1 a 3, se calcula un coeficiente predictivo mediante un aparato de analisis predictivo lineal ilustrado en la Figura 16. El aparato de analisis predictivo lineal 1 comprende una parte de calculo de correlacion 11, una parte de multiplicacion de coeficiente 12 y una parte de calculo de coeficiente predictivo 13.

Se procesa una senal de entrada que es una senal acustica digital o senal de audio digital ingresada en un dominio temporal para cada cuadro de las N muestras. Se establece una senal de entrada de un cuadro actual que es un cuadro para procesar en el momento actual como Xo(n) (n = 0, 1, ..., N-1). En ese caso, n indica un numero de muestra de cada muestra en la senal de entrada y N es un numero entero positivo predeterminado. En este caso, una senal de entrada del cuadro un cuadro anterior al cuadro actual es X0(n) (n=-N, -N+1, ..., -1) y una senal de entrada del cuadro un cuadro posterior al cuadro actual es X0(n) (n =N, N 1, ..., 2N-1).

[Parte de calculo de autocorrelacion 11]

La parte de calculo de autocorrelacion 11 del aparato de analisis predictivo lineal 1 obtiene la autocorrelacion Ro(i) (i= 0, 1, ..., Pmax, donde Pmax es un orden de prediccion) a partir de la senal de entrada Xo(n) con la ecuacion (11) y emite la autocorrelacion. Pmax es un numero entero positivo predeterminado menor que N.

[Formula 1]

[Parte de multiplicacion de coeficiente 12]

Luego, la parte de multiplicacion de coeficiente 12 obtiene la autocorrelacion modificada R'^o (i) mediante la multiplicacion de la autocorrelacion R^o(i) emitida desde la parte de calculo de autocorrelacion 11 por un coeficiente w⁰(i) (i = 0, 1, ..., P^{m ax}) definido previamente para cada una de los mismos i. Es decir, la autocorrelacion R'^o(i) modificada se obtiene con la ecuacion (12).

[Formula 2]

[Parte de calculo de coeficiente predictivo 13]

Entonces, la parte de calculo de coeficiente predictivo 13 obtiene un coeficiente que se puede convertir en coeficientes predictivos lineales del primer orden al orden de Pmax, el cual es un orden de prediccion previamente definido con la autocorrelacion modificada R'^o(i) emitida por la parte de multiplicacion de coeficiente 12, por ejemplo, a traves de un metodo de Levinson-Durbin o similar. El coeficiente que se puede convertir en los coeficientes predictivos lineales comprende un coeficiente PARCOR K⁰(1), K^o (2) K^o(P^{m ax}), coeficientes predictivos lineales a⁰(1), a^o(2) a^o(P^{m ax}) o similar.

El estandar internacional ITU-T G.718, el cual es la referencia bibliografica diferente de patente 1, y el estandar internacional ITU-T G.729 o similar, el cual es la referencia bibliografica diferente de patente 2, usan un coeficiente fijo con un ancho de banda de 60 H^z obtenido previamente como un coeficiente w⁰(i). Especlficamente, el coeficiente w⁰(i) se define con una funcion exponencial como en la ecuacion (13) y en la ecuacion (13), se usa un valor fijo de f⁰=60 H^z . La f^s es una frecuencia de muestreo.

[Formula 3]

La referencia bibliografica diferente de patente 3 describe un ejemplo donde se usa un coeficiente con base en una funcion diferente de la funcion exponencial anteriormente descrita. Sin embargo, la funcion usada en este caso es una funcion con base en un perlodo de muestreo ^t (correspondiente a un perlodo correspondiente a f^s) y una constante predeterminada a, y se usa un coeficiente de valor fijo.

La referencia bibliografica de patente 1 describe una tecnica para determinar coeficientes predictivos lineales con una autocorrelacion modificada. La modificacion de la autocorrelacion se lleva a cabo mediante el ajuste de una ventana de retardo con base en un coeficiente de reflexion.

La referencia bibliografica de patente 2 describe una tecnica para determinar una secuencia de envoltura espectral correspondiente a coeficientes predictivos lineales y para corregir los coeficientes predictivos lineales con base en los picos de la secuencia de envoltura espectral determinada. Los coeficientes predictivos lineales se determinan con una autocorrelacion obtenida al multiplicar una ventana de retardo con una expansion de ancho de banda fija. Asimismo, la correccion de los coeficientes predictivos lineales con base en los picos se lleva a cabo con base en la expansion de ancho de banda con base en la relacion entre pico y prosoporte (PAR).

[BIBLIOGRAFIA DE LA TECNICA ANTERIOR]

[BIBLIOGRAFIA DE PATENTES]

Bibliografla de patentes 1: Solicitud de patente de EE.UU. n.° 2013/117030 A1

Bibliografla de patentes 2: Solicitud de patente de EE.UU. n.° 2004/002856 A1

[BIBLIOGRAFIA DIFERENTE DE PATENTES]

Bibliografla diferente de patentes 1: Recomendacion ITU-T G.718, ITU, 2008.

Bibliografla diferente de patentes 2: Recomendacion ITU-T G.729, ITU, 1996

Bibliografla diferente de patentes 3: Yoh'ichi Tohkura, Fumitada Itakura, Shin'ichiro Hashimoto, Spectral Smoothing Technique in PARCOR Speech Analysis-Synthesis, IEEE Trans. on Acoustics, Speech, and Signal Processing, Tomo. ASSP- 26, n.° 6, 1978

[COMPENDIO DE LA INVENCION]

[PROBLEMAS A SER RESUELTOS POR LA INVENCION]

La materia de las reivindicaciones independientes responde al objeto de la invencion.

En un metodo de analisis predictivo lineal usado en la codificacion convencional de una senal de audio o una senal acustica, se obtiene un coeficiente que se puede convertir en coeficientes predictivos lineales con autocorrelacion modificada R'^o(i) obtenida al multiplicar la funcion de autocorrelacion R^o(i) por un coeficiente fijo W^o(i). Por consiguiente, incluso si se obtiene un coeficiente que se puede convertir en coeficientes predictivos lineales sin necesidad de modificacion mediante la multiplicacion de autocorrelacion R^o(i) por el coeficiente w⁰(i), es decir, con la autocorrelacion R^o (i) en si misma, en lugar de usar la autocorrelacion modificada R'^o (i), en el caso de una senal de entrada cuyo pico espectral no se torna demasiado elevado en una envoltura espectral correspondiente al coeficiente que se puede convertir en los coeficientes predictivos lineales, la precision de la aproximacion de la envoltura espectral correspondiente al coeficiente que se puede convertir en los coeficientes predictivos lineales obtenidos con la autocorrelacion modificada R'^o (i) a una envoltura espectral de la senal de entrada X^o(n) se puede degradar debido a la multiplicacion de la autocorrelacion R^o(i) por el coeficiente w⁰ (i). Es decir, existe una posibilidad de que la precision del analisis predictivo lineal se degrade.

Un objeto de la presente invencion es proveer un metodo, un aparato, un programa y un soporte de registro con mayor precision de analisis de analisis predictivo lineal que uno convencional.

[MEDIOS PARA RESOLVER LOS PROBLEMAS]

Un metodo de analisis predictivo lineal segun un aspecto de la presente invencion es un metodo de analisis predictivo lineal para obtener un coeficiente que se puede convertir en un coeficiente predictivo lineal correspondiente a una senal de serie temporal de entrada para cada cuadro que es un intervalo de tiempo predeterminado, el metodo de analisis predictivo lineal comprende una etapa de calculo de autocorrelacion para calcular la autocorrelacion Ro(i) (i = 0, 1, ..., Pmax) entre una senal de serie temporal de entrada Xo(n) de un cuadro actual y una muestra i de senal de serie temporal de entrada Xo(n-i) anterior a la senal de serie temporal de entrada Xo(n) o una muestra i de senal de serie temporal de entrada Xo(n+i) posterior a la senal de serie temporal de entrada X0(n) para cada uno de al menos i= 0, 1. Pmax, y una etapa de calculo de coeficiente predictivo para obtener un coeficiente que se puede convertir en coeficientes predictivos lineales de primer orden al orden de Pmax con autocorrelacion modificada R'o(i) obtenida al multiplicar la autocorrelacion Ro(i) (i = 0, 1, ..., Pmax) por un coeficiente w0(i) (i = 0, 1, ..., Pmax) para cada i correspondiente, y comprende un caso en el que, para al menos parte de cada orden i, un coeficiente w0(i) correspondiente a cada orden i aumenta monotonicamente a medida que aumenta un perlodo, un valor de cuantizacion del perlodo o un valor que tiene correlacion negativa con una frecuencia fundamental con base en una senal de serie temporal de entrada en el cuadro actual o un cuadro anterior, y un caso en el que el coeficiente wo(i) correspondiente a cada orden i se reduce monotonicamente a medida que aumenta un valor que tiene correlacion positiva con la intensidad de periodicidad o un aumento de tono de la senal de serie temporal de entrada en el cuadro actual o cuadro anterior.

Un metodo de analisis predictivo lineal segun un aspecto de la presente invencion es un metodo de analisis predictivo lineal para obtener un coeficiente que se puede convertir en un coeficiente predictivo lineal correspondiente a una senal de serie temporal de entrada para cada cuadro que es un intervalo de tiempo predeterminado, el metodo de analisis predictivo lineal comprende una etapa de calculo de autocorrelacion para calcular la autocorrelacion Ro(i) (i = 0, 1, ..., Pmax) entre una senal de serie temporal de entrada Xo(n) de un cuadro actual y una muestra i de senal de serie temporal de entrada Xo(n-i) anterior a la senal de serie temporal de entrada Xo(n) o una muestra i de senal de serie temporal de entrada Xo(n+i) posterior a la senal de serie temporal de entrada Xo(n) para cada uno de al menos i= 0, 1, ..., Pmax, una etapa de determinacion de coeficiente para adquirir un coeficiente w0(i) (i = 0, 1, ..., Pmax) a partir de una tabla de coeficientes entre dos o mas tablas de coeficientes con un perlodo, un valor de cuantizacion del perlodo o un valor que tiene correlacion negativa con una frecuencia fundamental con base en una senal de serie temporal de entrada en el cuadro actual o un cuadro anterior, y un valor que tiene correlacion positiva con la intensidad de periodicidad o un aumento de tono de una senal de serie temporal de entrada en el cuadro actual o el cuadro anterior si se asume que cada orden i donde i = 0, 1, ..., Pmax y un coeficiente w0(i) correspondiente a cada orden i se guardan en asociacion entre si en cada una de las dos o mas tablas de coeficientes, y una etapa de calculo de coeficiente predictivo para obtener un coeficiente que se puede convertir en coeficientes predictivos lineales del primer orden al orden de Pmax con autocorrelacion modificada R'o(i) (i = 0, 1, ..., Pmax) obtenida al multiplicar la autocorrelacion Ro(i) (i = 0, 1, ..., Pmax) por el coeficiente adquirido w0(i) (i = 0, 1, ..., Pmax) para cada i correspondiente, y si se asume que, entre las dos o mas tablas de coeficientes, una primera tabla es una tabla de coeficientes a partir de la cual se adquiere el coeficiente w0(i) (i = 0, 1, ..., Pmax) en la etapa de determinacion de coeficiente cuando el valor que tiene correlacion negativa con el perlodo, el valor de cuantizacion del perlodo o la frecuencia fundamental es un primer valor y el valor que tiene correlacion positiva con la intensidad de la periodicidad o el aumento de ganancia es un tercer valor y, entre las dos o mas tablas de coeficientes, una segunda tabla de coeficientes es una tabla de coeficientes a partir de la cual se adquiere el coeficientes w0(i) (i = 0, 1, ..., Pmax) en la etapa de determinacion de coeficiente cuando el valor que tiene correlacion negativa con el perlodo, el valor de cuantizacion del perlodo o la frecuencia fundamental es un segundo valor que es mayor que el primer valor y el valor que tiene correlacion positiva con la intensidad de la periodicidad o el aumento de tono es un cuarto valor que es menor que el tercer valor para al menos parte de cada orden i, un coeficiente correspondiente a cada orden i en la segunda tabla de coeficientes es mayor que un coeficiente correspondiente a cada orden i en la primera tabla de coeficientes.

Un metodo de analisis predictivo lineal segun un aspecto de la presente invencion es un metodo de analisis predictivo lineal para obtener un coeficiente que se puede convertir en un coeficiente predictivo lineal correspondiente a una senal de serie temporal de entrada para cada cuadro que es un intervalo de tiempo predeterminado, el metodo de analisis predictivo lineal comprende una etapa de calculo de autocorrelacion para calcular la autocorrelacion R0(i) (i = 0, 1, ..., Pmax) entre una senal de serie temporal de entrada X0(n) de un cuadro actual y una muestra i de senal de serie temporal de entrada Xo(n-i) anterior a la senal de serie temporal de entrada Xo(n) o una muestra i de senal de serie temporal de entrada Xo(n+i) posterior a la senal de serie temporal de entrada Xo(n) para cada uno de al menos i= 0, 1, ..., Pmax, una etapa de determinacion de coeficiente para adquirir un coeficiente a partir de una tabla de coeficientes entre las tablas t0, t1 y t2 con un perlodo, un valor de cuantizacion del perlodo o un valor que tiene correlacion negativa con una frecuencia fundamental con base en una senal de serie temporal de entrada en el cuadro actual o un cuadro anterior, y un valor que tiene correlacion positiva con un aumento de tono de una senal de serie temporal de entrada en el cuadro actual o el cuadro anterior si se asume que un coeficiente wtg(i) (i = 0, 1, ..., Pmax) se guarda en la tabla de coeficientes t0, un coeficiente wti(i) (i = 0, 1... Pmax) se guarda en la tabla de coeficientes t1 y un coeficiente wt²(i) (i = 0, 1, ..., Pmax) se guarda en la tabla de coeficientes t2, y una etapa de calculo de coeficiente predictivo para obtener un coeficiente que se puede convertir en coeficientes predictivos lineales del primer orden al orden de Pmax con autocorrelacion modificada R'o(i) (i = 0, 1, ..., Pmax) obtenida al multiplicar la autocorrelacion Ro(i) (i = 0, 1. Pmax) por el coeficiente adquirido para cada i correspondiente y, para al menos parte de i, wt⁰(i) < wt¹(i) ^ wt²(i), y, para al menos parte de cada i entre otros i, wt0(i) ^ wt1(i) < wt2(i), y, para cada i de los restantes, wt0(i) ^ wt1(i) < wt2(i), y, en la etapa de determinacion de coeficiente, se selecciona una tabla de coeficientes y se guarda un coeficiente en la tabla de coeficientes seleccionada de forma que se comprenda un caso donde, para al menos dos intervalos entre tres intervalos que constituyen un posible intervalo del valor que tiene correlacion negativa con el perlodo, el valor de cuantizacion del perlodo o frecuencia fundamental, un coeficiente determinado cuando el valor que tiene correlacion positiva con el aumento de tono es pequeno es mayor que un coeficiente determinado cuando el valor que tiene correlacion positiva con el aumento de tono es grande y un caso donde, para al menos dos intervalos entre tres intervalos que constituyen un intervalo posible del valor que tiene correlacion positiva con el aumento de tono, un coeficiente determinado cuando el valor que tiene correlacion negativa con el perlodo, el valor de cuantizacion del perlodo o la frecuencia fundamental es grande es mayor que un coeficiente determinado cuando el valor que tiene correlacion negativa con el perlodo, el valor de cuantizacion del perlodo o la frecuencia fundamental es pequeno.

Un metodo de analisis predictivo lineal segun un aspecto de la presente invencion es un metodo de analisis predictivo lineal para obtener un coeficiente que se puede convertir en un coeficiente predictivo lineal correspondiente a una senal de serie temporal de entrada para cada cuadro que es un intervalo de tiempo predeterminado, el metodo de analisis predictivo lineal comprende una etapa de calculo de autocorrelacion para calcular la autocorrelacion R0(i) (i = 0, 1, ..., Pmax) entre una senal de serie temporal de entrada X0(n) de un cuadro actual y una muestra i de senal de serie temporal de entrada Xo(n-i) anterior a la senal de serie temporal de entrada Xo(n) o una muestra i de una senal de serie temporal de entrada Xo(n+i) posterior a la senal de serie temporal de entrada Xo(n) para cada uno de al menos i = 0, 1, ..., Pmax, una etapa de determinacion de coeficiente para adquirir un coeficiente a partir de una tabla de coeficientes entre las tablas t0, t1 y t2 con un perlodo, un valor de cuantizacion del perlodo o un valor que tiene correlacion negativa con una frecuencia fundamental con base en una senal de serie temporal de entrada en el cuadro actual o un cuadro anterior, y un valor que tiene correlacion positiva con un aumento de tono si se asume que un coeficiente wto(i) (i = 0, 1, ..., Pmax) se guarda en la tabla de coeficientes t0, un coeficiente wt1(i) (i = 0, 1, ..., Pmax) se guarda en la tabla de coeficientes t1 y un coeficiente wt2(i) (i = 0, 1, ..., Pmax) se guarda en la tabla de coeficientes t2, una etapa de calculo de coeficiente predictivo para obtener un coeficiente que se puede convertir en coeficientes predictivos lineales de primer orden al orden de Pmax con autocorrelacion modificada R'o(i) (i= 0, 1, ..., Pmax) obtenida al multiplicar la autocorrelacion Ro(i) (i = 0, 1, ..., Pmax) por el coeficiente adquirido para cada i correspondiente, y, para al menos parte de i, wt⁰ (i) <wt¹(i) ^ wt²(i), y, para al menos parte de cada i entre otros i, w»(i) ^ w»(i) < wt²(i), y, para cada uno de los i restantes, w»(i) ^ w»(i) ^ wt²(i), segun el valor que tiene correlacion negativa con el perlodo, el valor de cuantizacion del perlodo o la frecuencia fundamental y el valor que tiene correlacion positiva con el aumento de tono, (1) cuando el perlodo es corto y el aumento de tono es grande, se adquiere un coeficiente de la tabla de coeficientes t0 en la etapa de determinacion de coeficiente, (9) cuando el perlodo es largo y el aumento de tono es pequeno, se adquiere un coeficiente de la tabla de coeficientes t2 en la etapa de determinacion de coeficiente, (2) cuando el perlodo es corto y el aumento de tono es soporte, (3) cuando el perlodo es corto y el aumento de tono es pequeno, (4) cuando el perlodo es soporte y el aumento de tono es grande, (5) cuando el perlodo es soporte y el aumento de tono es soporte, (6) cuando el perlodo es soporte y el aumento de tono es pequeno, (7) cuando el perlodo es largo y el aumento de tono es grande, y (8) cuando el perlodo es largo y el aumento de tono es soporte, se adquiere un coeficiente de cualquiera de las tablas de coeficientes t0, t1 y t2 en la etapa de determinacion de coeficiente, en el caso de al menos uno de (2), (3), (4), (5), (6), (7) y (8), un coeficiente se adquiere de la tabla de coeficientes t1 en la etapa de determinacion de coeficiente y se asume que un numero de identificacion de una tabla de coeficientes tjk de la que se adquiere un coeficiente en la etapa de determinacion de coeficiente en el caso de (k) donde k = 1 ,2. 9, es j k, j1 ^ j2 ^ j3, j4 ^ j5 ^ j6, j7 ^ j8 ^ j9, j1 j j j2 ^ j5 ^ j8 y j3 ^ j6 ^ j9.

Un metodo de analisis predictivo lineal segun un aspecto de la presente invencion es un metodo de analisis predictivo lineal para obtener un coeficiente que se puede convertir en un coeficiente predictivo lineal correspondiente a una senal de serie temporal de entrada para cada cuadro que es un intervalo de tiempo predeterminado, el metodo de analisis predictivo lineal comprende una etapa de calculo de autocorrelacion para calcular la autocorrelacion R0(i) (i = 0, 1, ..., Pmax) entre una senal de serie temporal de entrada Xo(n) de un cuadro actual y una muestra i de senal de serie temporal de entrada Xo(n-i) anterior a la senal de serie temporal de entrada Xo(n) o una muestra i de senal de serie temporal de entrada Xo(n+i) posterior a la senal de serie temporal de entrada Xo(n) para cada uno de al menos i= 0, 1, ..., Pmax, y una etapa de calculo de coeficiente predictivo para obtener un coeficiente que se puede convertir en coeficientes predictivos lineales de primer orden al orden de Pmax con autocorrelacion modificada R'o(i) obtenida al multiplicar la autocorrelacion Ro(i) (i = 0, 1, ..., Pmax) por un coeficiente w0(i) (i = 0, 1, ..., Pmax) para cada i correspondiente, y, para al menos parte de cada otro i, comprende un caso en el que el coeficiente wo(i) correspondiente a cada orden i se reduce monotonicamente a medida que aumenta un valor que tiene correlacion positiva con una frecuencia fundamental con base en una senal de serie temporal de entrada en el cuadro actual o un cuadro anterior, y un caso en el que el coeficiente w0(i) correspondiente a cada orden i se reduce monotonicamente a medida que aumenta un valor que tiene correlacion positiva con un aumento de tono .

Un metodo de analisis predictivo lineal segun un aspecto de la presente invencion es un metodo de analisis predictivo lineal para obtener un coeficiente que se puede convertir en un coeficiente predictivo lineal correspondiente a una senal de serie temporal de entrada para cada cuadro que es un intervalo de tiempo predeterminado, el metodo de analisis predictivo lineal comprende una etapa de calculo de autocorrelacion para calcular la autocorrelacion Ro(i) (i = 0, 1, ..., Pmax) entre una senal de serie temporal de entrada Xo(n) de un cuadro actual y una muestra i de senal de serie temporal de entrada Xo(n-i) anterior a la senal de serie temporal de entrada Xo(n) o una muestra i de senal de serie temporal de entrada Xo(n+i) posterior a la senal de serie temporal de entrada Xo(n) para cada uno de al menos i= 0, 1, ..., Pmax, una etapa de determinacion de coeficiente para adquirir un coeficiente w0(i) (i = 0, 1, ..., Pmax) a partir de una tabla de coeficientes entre dos o mas tablas de coeficientes con un valor que tiene correlacion positiva con una frecuencia fundamental con base en una senal de serie temporal de entrada en el cuadro actual o un cuadro anterior, y un valor que tiene correlacion positiva con un aumento de tono de una senal de entrada en el cuadro actual o un cuadro anterior si se asume que cada orden i donde i = 0, 1, ..., Pmax y un coeficiente w0(i) correspondiente a cada orden i se guardan en asociacion entre si en cada una de las dos o mas tablas de coeficientes, y una etapa de calculo de coeficiente predictivo para obtener un coeficiente que se puede convertir en coeficientes predictivos lineales del primer orden al orden de Pmax con autocorrelacion modificada R'o(i) (i = 0, 1, ..., Pmax) obtenida al multiplicar la autocorrelacion Ro(i) (i = 0, 1, ..., Pmax) por el coeficiente adquirido w0(i) (i = 0, 1, ..., Pmax) para cada i correspondiente, y si se asume que, entre las dos o mas tablas de coeficientes, una primera tabla es una tabla de coeficientes a partir de la cual se adquiere el coeficiente w0(i) (i = 0, 1, ..., Pmax) en la etapa de determinacion de coeficiente cuando el valor que tiene correlacion positiva con la frecuencia fundamental es un primer valor y el valor que tiene correlacion positiva con el aumento de ganancia es un tercer valor y, entre las dos o mas tablas de coeficientes, una segunda tabla de coeficientes es una tabla de coeficientes a partir de la cual se adquiere el coeficientes w0(i) (i = 0, 1, ..., Pmax) en la etapa de determinacion de coeficiente cuando el valor que tiene correlacion positiva con la frecuencia fundamental es un segundo valor que es menor que el primer valor y el valor que tiene correlacion positiva con el aumento de tono es un cuarto valor que es menor que el tercer valor para al menos parte de cada orden i, un coeficiente correspondiente a cada orden i en la segunda tabla de coeficientes es mayor que un coeficiente correspondiente a cada orden i en la primera tabla de coeficientes.

Un metodo de analisis predictivo lineal segun un aspecto de la presente invencion es un metodo de analisis predictivo lineal para obtener un coeficiente que se puede convertir en un coeficiente predictivo lineal correspondiente a una senal de serie temporal de entrada para cada cuadro que es un intervalo de tiempo predeterminado, el metodo de analisis predictivo lineal comprende una etapa de calculo de autocorrelacion para calcular la autocorrelacion R0(i) (i = 0, 1, ..., Pmax) entre una senal de serie temporal de entrada X0(n) de un cuadro actual y una muestra i de senal de serie temporal de entrada Xo(n-i) anterior a la senal de serie temporal de entrada Xo(n) o una muestra i de senal de serie temporal de entrada Xo(n+i) posterior a la senal de serie temporal de entrada Xo(n) del cuadro actual para cada uno de al menos i= 0, 1, ..., Pmax, una etapa de determinacion de coeficiente para adquirir un coeficiente a partir de una tabla de coeficientes entre las tablas t0, t1 y t2 con un valor que tiene correlacion positiva con una frecuencia fundamental con base en una senal de serie temporal de entrada en el cuadro actual o un cuadro anterior, y un valor que tiene correlacion positiva con un aumento de tono si se asume que un coeficiente wt⁰(i) (i = 0, 1, ..., Pmax) se guarda en la tabla de coeficientes t0, un coeficiente wt¹(i) (i = 0, 1. Pmax) se guarda en la tabla de coeficientes t1 y un coeficiente wt2(i) (i = 0, 1, ..., Pmax) se guarda en la tabla de coeficientes t2, y una etapa de calculo de coeficiente predictivo para obtener un coeficiente que se puede convertir en coeficientes predictivos lineales del primer orden al orden de Pmax con autocorrelacion modificada R'o(i) (i = 0, 1. Pmax) obtenida al multiplicar la autocorrelacion Ro(i) (i = 0, 1, ..., Pmax) por el coeficiente adquirido para cada i correspondiente y, para al menos parte de i, wt⁰ (i) < w»(i) ^ wt²(i), y, para al menos parte de cada i entre otros i, wt⁰(i) ^ w»(i) < wt²(i), y, para cada i de los restantes, wt⁰ (i) ^ w»(i) ^ wt²(i), y, en la etapa de determinacion de coeficiente, se selecciona una tabla de coeficientes y se guarda un coeficiente en la tabla de coeficientes seleccionada de forma que se comprenda un caso donde, para al menos dos intervalos entre tres intervalos que constituyen un posible intervalo del valor que tiene correlacion positiva con la frecuencia fundamental, un coeficiente determinado cuando el valor que tiene correlacion positiva con el aumento de tono es pequeno es mayor que un coeficiente determinado cuando el valor que tiene correlacion positiva con el aumento de tono es grande y un caso donde, para al menos dos intervalos entre tres intervalos que constituyen un intervalo posible del valor que tiene correlacion positiva con el aumento de tono, un coeficiente determinado cuando el valor que tiene correlacion positiva con la frecuencia fundamental es pequeno es mayor que un coeficiente determinado cuando el valor que tiene correlacion positiva con la frecuencia fundamental es grande.

Un metodo de analisis predictivo lineal segun un aspecto de la presente invencion es un metodo de analisis predictivo lineal para obtener un coeficiente que se puede convertir en un coeficiente predictivo lineal correspondiente a una senal de serie temporal de entrada para cada cuadro que es un intervalo de tiempo predeterminado, el metodo de analisis predictivo lineal comprende una etapa de calculo de autocorrelacion para calcular la autocorrelacion R^o (i) (i = 0, 1, ..., P^{m ax}) entre una senal de serie temporal de entrada X^o(n) de un cuadro actual y una muestra i de senal de serie temporal de entrada X^o(n-i) anterior a la senal de serie temporal de entrada X^o(n) o una muestra i de una senal de serie temporal de entrada X^o(n+i) posterior a la senal de serie temporal de entrada X^o (n) para cada uno de al menos i = 0, 1, ..., P^{m ax}, una etapa de determinacion de coeficiente para adquirir un coeficiente a partir de una tabla de coeficientes entre las tablas t0, t1 y t2 con un valor que tiene correlacion positiva con una frecuencia fundamental con base en una senal de serie temporal de entrada en el cuadro actual o un cuadro anterior, y un valor que tiene correlacion positiva con un aumento de tono si se asume que un coeficiente w^t0(i) (i = 0, 1, ..., P^{m ax}) se guarda en la tabla de coeficientes t0, un coeficiente w^t1 (i) (i = 0, 1, ..., P^{m ax}) se guarda en la tabla de coeficientes t1 y un coeficiente w^t2(i) (i = 0, 1, ..., P^{m ax}) se guarda en la tabla de coeficientes t2, una etapa de calculo de coeficiente predictivo para obtener un coeficiente que se puede convertir en coeficientes predictivos lineales de primer orden al orden de Pmax con autocorrelacion modificada R'^o(i) (i= 0, 1, ..., P^{m ax}) obtenida al multiplicar la autocorrelacion R^o (i) (i = 0, 1. P^{m ax}) por el coeficiente adquirido para cada i correspondiente, y, para al menos parte de i, w^t0 (i) < w^t1(i) < w^t2 (i), y, para al menos parte de cada i entre otros i, w^t0(i) < w^t1(i) < w^t2(i), y, para cada uno de los i restantes, w^t0 (i) < w^t1 (i) < w^t2 (i), y segun el valor que tiene correlacion positiva con la frecuencia fundamental y el valor que tiene correlacion positiva con el aumento de tono, (1) cuando la frecuencia fundamental es elevada y el aumento de tono es grande, se adquiere un coeficiente de la tabla de coeficientes t0 en la etapa de determinacion de coeficiente, (9) cuando la frecuencia fundamental es baja y el aumento de tono es pequeno, se adquiere un coeficiente de la tabla de coeficientes t2 en la etapa de determinacion de coeficiente, (2) cuando la frecuencia fundamental es elevada y el aumento de tono es soporte, (3) cuando la frecuencia fundamental es elevada y el aumento de tono es pequeno, (4) cuando la frecuencia fundamental es media y el aumento de tono es grande, (5) cuando la frecuencia fundamental es media y el aumento de tono es soporte, (6) cuando la frecuencia fundamental es media y el aumento de tono es pequeno, (7) cuando la frecuencia fundamental es baja y el aumento de tono es grande, y (8) cuando la frecuencia fundamental es baja y el aumento de tono es soporte, se adquiere un coeficiente de cualquiera de las tablas de coeficientes t0, t1 y t2 en la etapa de determinacion de coeficiente, en el caso de al menos uno de (2), (3), (4), (5), (6), (7) y (8), un coeficiente se adquiere de la tabla de coeficientes t1 en la etapa de determinacion de coeficiente y se asume que un numero de identificacion de una tabla de coeficientes tj^k de la que se adquiere un coeficiente en la etapa de determinacion de coeficiente en el caso de (k) donde k = 1, 2, ..., 9, es j ^k , j ¹ < j² < j³ , j ⁴ < j⁵ < j⁶ , j⁷ < j⁸ < j ⁹, j ¹ <j⁴ j j ² < j ⁵ < j ⁸ y j ³ < j ⁶ < j⁹.

[EFECTOS DE LA INVENCION]

Es posible realizar una prediccion lineal con mayor precision de analisis que uno convencional.

[BREVE DESCRIPCION DE LOS DIBUJOS]

La Figura 1 es un diagrama de bloques para explicar un ejemplo de un aparato predictivo lineal segun una primera realizacion y una segunda realizacion.

La Figura 2 es un diagrama de flujo para explicar un ejemplo de un metodo de analisis predictivo lineal.

La Figura 3 es un diagrama de flujo para explicar un ejemplo de un metodo de analisis predictivo lineal segun la segunda realizacion.

La Figura 4 es un diagrama de flujo para explicar un ejemplo de un metodo de analisis predictivo lineal segun una segunda realizacion.

La Figura 5 es un diagrama que ilustra un ejemplo de relacion entre una frecuencia fundamental y un aumento de tono, y un coeficiente.

La Figura 6 es un diagrama que ilustra un ejemplo de relacion entre un perlodo y un aumento de tono, y un coeficiente.

La Figura 7 es un diagrama de bloques para explicar un ejemplo de un aparato predictivo lineal segun una tercera realizacion.

La Figura 8 es un diagrama de flujo para explicar un ejemplo de un metodo de analisis predictivo lineal segun la tercera realizacion.

La Figura 9 es un diagrama para explicar un ejemplo especlfico de la tercera realizacion.

La Figura 10 es un diagrama que ilustra un ejemplo de relacion entre una frecuencia fundamental y un aumento de tono, y una tabla de coeficientes seleccionados.

La Figura 11 es un diagrama de bloques para explicar un ejemplo modificado.

La Figura 12 es un diagrama de bloques para explicar un ejemplo modificado.

La Figura 13 es un diagrama de flujo para explicar un ejemplo modificado.

La Figura 14 es un diagrama de bloques para explicar un ejemplo de un aparato de analisis predictivo lineal segun una cuarta realizacion.

La Figura 15 es un diagrama de bloques para explicar un ejemplo de un aparato de analisis predictivo lineal segun un ejemplo modificado de una cuarta realizacion.

La Figura 16 es un diagrama de bloques para explicar un ejemplo de un aparato de analisis predictivo lineal convencional.

DESCRIPCION DETALLADA DE LAS REALIZACIONES

Se describira mas adelante cada realizacion de un metodo y un aparato de analisis predictivo lineal con referencia a los dibujos.

[Primera realizacion]

Tal como se ilustran en la Figura 1, un aparato de analisis predictivo lineal 2 de la primera realizacion comprende, por ejemplo, una parte de calculo de autocorrelacion 21, una parte de determinacion de coeficiente 24, una parte de multiplicacion de coeficiente 22 y una parte de calculo de coeficiente predictivo 23. Cada operacion de la parte de calculo de autocorrelacion 21, la parte de multiplicacion de coeficiente 22 y la parte de calculo de coeficiente predictivo 23 es igual a cada operacion de una parte de calculo de autocorrelacion 11, una parte de multiplicacion de coeficiente 12 y una parte de calculo de coeficiente predictivo 13 en un aparato de analisis predictivo lineal convencional 1.

Se ingresa en el aparato de analisis predictivo lineal 2, una senal de entrada Xo(n) que es una senal de audio digital o una senal acustica digital en un dominio temporal para cada cuadro que es un intervalo de tiempo predeterminado, o una senal digital tal como un electrocardiograma, un electroencefalograma, una encefalografla magnetica y una onda slsmica. La senal de entrada es una senal de serie temporal de entrada. Se fija una senal de entrada del cuadro actual que es un cuadro como Xo(n) (n = 0, 1, ..., N-1). En ese caso, n indica un numero de muestra de cada muestra en la senal de entrada y N es un numero entero positivo predeterminado. En este caso, una senal de entrada del cuadro un cuadro anterior al cuadro actual es Xo(n) (n = -N, -N+1, ..., -1) y una senal de entrada del cuadro un cuadro posterior al cuadro actual es Xo(n) (n = N, N 1, ..., 2N-1). A continuacion, se describira un caso donde la senal de entrada Xo(n) es una senal de audio digital o una senal acustica digital. La senal de entrada X0(n) (n = 0, 1, ..., N-1) puede ser una senal captada en si misma, una senal cuya velocidad de muestreo se convierte para analisis, una senal sometida a procesamiento previo a enfasis o una senal multiplicada por una funcion de ventana.

Ademas, tambien se ingresa informacion con referencia a una frecuencia fundamental de una senal de audio digital o una senal acustica digital e informacion con referencia a un aumento de tono para cada cuadro al aparato de analisis predictivo lineal 2. La informacion con referencia a la frecuencia fundamental se obtiene en una parte de calculo de frecuencia fundamental 930 ubicada fuera del aparato de analisis predictivo lineal 2. La informacion con referencia al aumento de tono se obtiene en una parte de calculo de aumento de tono 950 ubicada fuera del aparato de analisis predictivo lineal 2.

El aumento de tono es la intensidad de periodicidad de una senal de entrada para cada cuadro. Por ejemplo, el aumento de tono es una correlacion normalizada entre senales entre las cuales existe una diferencia de tiempo correspondiente a un perlodo de tono para una senal de entrada o una senal residual predictiva lineal de la senal de entrada.

[Parte de calculo de frecuencia fundamental 930]

La parte de calculo de frecuencia fundamental 930 obtiene una frecuencia fundamental P a partir de toda o parte de la senal de entrada Xo(n) (n = 0, 1, ..., N-1) del cuadro actual y/o senales de entrada de cuadros cercanos al cuadro actual. La parte de calculo de frecuencia fundamental 930, por ejemplo, obtiene la frecuencia fundamental P de la senal de audio digital o la senal acustica digital en una seccion de senal que comprende toda o parte de la senal de entrada Xo(n) (n = 0, 1, ..., N-1) del cuadro actual y emite informacion que puede especificar la frecuencia fundamental P como la informacion con respecto a la frecuencia fundamental. Debido a que existen varios metodos publicamente conocidos para obtener una frecuencia fundamental, se puede usar cualquier metodo publicamente conocido. Ademas, tambien es posible emplear una configuracion donde se codifica la frecuencia fundamental P obtenida para obtener un codigo de frecuencia fundamental y emitir el codigo de frecuencia fundamental como la informacion con referencia a la frecuencia fundamental. Asimismo, tambien es posible emplear una configuracion donde se obtiene un valor de *P de la frecuencia fundamental correspondiente al codigo de frecuencia fundamental y emitir el valor de cuantizacion ”P de la frecuencia fundamental como la informacion con referencia a la frecuencia fundamental. A continuacion, se describira un ejemplo especlfico de la parte de calculo de frecuencia fundamental 930.

<Ejemplo especlfico 1 de parte de calculo de frecuencia fundamental 930>

El ejemplo especlfico 1 de la parte de calculo de frecuencia fundamental 930 es un ejemplo en el caso donde la senal de entrada Xo(n) (n = 0, 1, ..., N-1) del cuadro actual esta constituido por multiples subcuadros y en el caso donde la parte de calculo de frecuencia fundamental 930 lleva a cabo una operacion antes del aparato de analisis predictivo lineal 2 para el mismo cuadro. La parte de calculo de frecuencia fundamental 930 obtiene en primer lugar frecuencias fundamentales Ps¹, ..., PsM de M subcuadros Xos¹(n) (n = 0, 1, ..., N/M-1)... XosM(n) (n = (M-1)N/M, (M-1)N/M+1,..., N-1), donde M es un numero entero igual a dos o mayor. Se asume que N es divisible entre M. La parte de calculo de frecuencia fundamental 930 emite informacion que puede especificar un valor maximo max(Ps¹,..., Psm) entre las frecuencias fundamentales Ps¹,... Psm de M subcuadros que constituyen el cuadro actual como la informacion con referencia a la frecuencia fundamental.

<Ejemplo especlfico 2 de parte de calculo de frecuencia fundamental 930>

El ejemplo especlfico 2 de la parte de calculo de frecuencia fundamental 930 es un ejemplo en el caso donde una seccion de senal que comprende una porcion anticipada constituida por la senal de entrada Xo(n) (n = 0,1, ..., N-1) del cuadro actual y una senal de entrada Xo(n) (n = N, N+1, ..., N+Nn-1) (donde Nn es un numero entero positivo predeterminado que cumple con la relacion Nn < N) de parte del cuadro un cuadro antes del cuadro actual como una seccion de senal del cuadro actual y en el caso donde la parte de calculo de frecuencia fundamental 930 lleva a cabo una operacion despues del aparato de analisis predictivo lineal 2 para el mismo cuadro. La parte de calculo de frecuencia fundamental 930 obtiene las frecuencias fundamentales respectivas Pactual y Psiguiente de la senal de entrada Xo(n) (n = 0, 1, ..., N-1) del cuadro actual y la senal de entrada X0(n) (n =N, N+1, ..., N+Nn-1) de parte del cuadro un cuadro antes del cuadro actual y guarda la frecuencia fundamental Psiguiente en la parte de calculo de frecuencia fundamental 930 para una seccion de senal del cuadro actual. Ademas, la parte de calculo de frecuencia fundamental 930 emite informacion que puede especificar la frecuencia fundamental Psiguiente que se obtiene para una seccion de senal del cuadro un cuadro anterior al cuadro actual y se guarda en la parte de calculo de frecuencia fundamental 930, es decir, una frecuencia fundamental obtenida para la senal de entrada Xo(n) (n = 0, 1, ..., Nn-1) de parte del cuadro actual entre la seccion de senal del cuadro un cuadro anterior al cuadro actual como la informacion con referencia a la frecuencia fundamental. Se debe mencionar que, tal como con el ejemplo especlfico 1, tambien es posible obtener una frecuencia fundamental para cada uno de multiples subcuadros para el cuadro actual.

<Ejemplo especlfico 3 de parte de calculo de frecuencia fundamental 930>

El ejemplo especlfico 3 de la parte de calculo de frecuencia 930 es un ejemplo en el caso donde la senal de entrada Xo(n) (n = 0, 1, ..., N-1) del cuadro actual en si mismo esta constituido como la seccion de senal del cuadro actual y en el caso donde la parte de calculo de frecuencia fundamental 930 lleva a cabo una operacion despues del aparato de analisis predictivo lineal 2 para el mismo cuadro. La parte de calculo de frecuencia fundamental 930 obtiene la frecuencia fundamental P de la senal de entrada Xo(n) (n = 0, 1, ..., N-1) del cuadro actual que es la seccion de senal del cuadro actual y guarda la frecuencia fundamental P en la parte de calculo de frecuencia fundamental 930. Ademas, la parte de calculo de frecuencia fundamental 930 emite informacion que puede especificar la frecuencia fundamental P que se obtiene para la seccion de senal del cuadro un cuadro anterior al cuadro actual, es decir, la senal de entrada X0(n) (n = -N, -N+1, ...., -1) del cuadro un cuadro anterior al cuadro actual y se guarda en la parte de calculo de frecuencia fundamental 930 como la informacion con referencia a la frecuencia fundamental.

[Parte de calculo de aumento de tono 950]

La parte de calculo de aumento de tono 950 obtiene un aumento de tono G a partir de toda o parte de una senal de entrada Xo(n) (n = 0, 1, ..., N-1) del cuadro actual y/o senales de entrada de cuadros cercanos al cuadro actual. La parte de calculo de aumento de tono 950, por ejemplo, obtiene un aumento de tono G de una senal de audio digital o una senal acustica digital en una seccion de senal que comprende toda o parte de la senal de entrada Xo(n) (n = 0, 1, ..., N-1) del cuadro actual y emite informacion que puede especificar el aumento de tono G como informacion con respecto al aumento de tono. Existen varios metodos publicamente conocidos para obtener un aumento de tono y se puede emplear cualquier metodo publicamente conocido. Ademas, tambien es posible emplear una configuracion donde se codifica el aumento de tono G obtenido para obtener un codigo de aumento de tono y emitir el codigo de aumento de tono como la informacion con referencia al aumento de tono. Asimismo, tambien es posible emplear una configuracion donde se obtiene un valor de cuantizacion ”G del aumento de tono correspondiente al codigo de aumento de tono y se emite el valor de cuantizacion ”G del aumento de tono como la informacion con referencia al aumento de tono. A continuacion, se describira un ejemplo especlfico de la parte de calculo de aumento de tono 950.

<Ejemplo especlfico 1 de parte de calculo de aumento de tono 950>

Un ejemplo especlfico 1 de la parte de calculo de aumento de tono 950 es un ejemplo donde la senal de entrada Xo(n) (n = 0, 1, ..., N-1) del cuadro actual esta constituido por multiples subcuadros y la parte de calculo de aumento de tono 950 lleva a cabo una operacion antes de que el aparato de analisis predictivo lineal 2 lleve a cabo una operacion para el mismo cuadro. La parte de calculo de aumento de tono 950 obtiene en primer lugar Gs1, . , GsM, los cuales son respectivamente aumentos de tono XOs1(n) (n = 0, 1, ..., N/M-1), ..., XOsM(n) (n = (M-1)N/M, (M-1)N/M+1, ..., N-1) que son M subcuadros, donde M es un numero entero igual a 2 o mayor. Se asume que N es divisible entre M. La parte de calculo de aumento de tono 950 emite informacion que puede especificar un valor maximo max(Gs¹,..., Gsm) entre Gs¹,... GsM, los cuales son aumentos de tono de M subcuadros que constituyen el cuadro actual como la informacion con referencia al aumento de tono.

<Ejemplo especlfico 2 de parte de calculo de aumento de tono 950>

Un ejemplo especlfico 2 de la parte de calculo de aumento de tono 950 es un ejemplo en el caso donde una seccion de senal que comprende una porcion anticipada constituida por la senal de entrada X0(n) (n = 0, 1, ..., N-1) del cuadro actual y la senal de entrada Xo(n) (n = N, n+1, ..., N+Nn-1) de parte del cuadro un cuadro antes del cuadro actual como una seccion de senal del cuadro actual como una seccion de senal del cuadro actual y la parte de calculo de aumento de tono 950 lleva a cabo una operacion despues del aparato de analisis predictivo lineal 2 para el mismo cuadro. La parte de calculo de aumento de tono 950 obtiene Gactual y Gsiguiente que son respectivamente aumentos de tono de la senal de entrada Xo(n) (n = 0, 1, ..., N-1) del cuadro actual y la senal de entrada Xo(n) (n = N, N+1, ..., N+Nn-1) de parte del cuadro un cuadro despues del cuadro actual para una seccion de senal del cuadro actual y guarda el aumento de tono Gsiguiente en la parte de calculo de aumento de tono 950. Ademas, la parte de calculo de aumento de tono 950 emite informacion que puede especificar el aumento de tono Gsiguiente que se obtiene para una seccion de senal del cuadro un cuadro anterior al cuadro actual y se guarda en la parte de calculo de aumento de tono 950, es decir, un aumento de tono obtenido para la senal de entrada X0(n) (n = 0, 1, ..., Nn-1) de parte del cuadro actual en la seccion de senal del cuadro un cuadro anterior al cuadro actual como la informacion con referencia al aumento de tono. Se debe mencionar que, tal como en el ejemplo especlfico 1, tambien es posible obtener un aumento de tono para cada uno de una pluralidad de subcuadros para el cuadro actual.

<Ejemplo especlfico 3 de parte de calculo de aumento de tono 950>

Un ejemplo especlfico 3 de la parte de calculo de aumento de tono 950 es un ejemplo donde la senal de entrada Xo(n) (n = 0,1, ..., N-1) en si misma del cuadro actual esta constituida como una seccion de senal del cuadro actual y la parte de calculo de aumento de tono 950 lleva a cabo una operacion despues de que el aparato de analisis predictivo lineal 2 lleve a cabo una operacion. La parte de calculo de aumento de tono 950 obtiene un aumento de tono G de la senal de entrada Xo(n) (n = 0, 1, ..., N-1) del cuadro actual que es una seccion de senal del cuadro actual y guarda el aumento de tono G en la parte de calculo de aumento de tono 950. Ademas, la parte de calculo de aumento de tono 950 emite informacion que puede especificar el aumento de tono G que se obtiene para una seccion de senal del cuadro un cuadro anterior al cuadro actual, es decir, la senal de entrada Xo(n) (n = -N, -N+1, ..., -1) del cuadro un cuadro anterior al cuadro actual y se guarda en la parte de calculo de aumento de tono 950 como la informacion con referencia al aumento de tono.

A continuacion, se describira la operacion del aparato de analisis predictivo lineal 2. La Figura 2 es un diagrama de flujo de un metodo de analisis predictivo lineal mediante el aparato de analisis predictivo lineal 2.

[Parte de calculo de autocorrelacion 21]

La parte de calculo de autocorrelacion 21 calcula la autocorrelacion R0(i) (i = 0, 1, ..., Pmax) a partir de la senal de entrada Xo(n) (n = 0, 1, ..., N-1) que es una senal de audio digital o una senal acustica digital en un dominio temporal para cado cuadro de N muestras ingresadas (etapa SI). Pmax es un orden maximo de un coeficiente que se puede convertir en un coeficiente predictivo lineal, obtenido mediante la parte de calculo de coeficiente predictivo 23, y es un numero entero positivo predeterminado menor que N. Se provee la autocorrelacion calculada R0(i) (i = 0, 1, ..., Pmax) a la parte de multiplicacion de coeficiente 22.

La parte de calculo de autocorrelacion 21 calcula y emite la autocorrelacion Ro(i) (i = 0, 1, ..., Pmax) definida, por ejemplo, por la ecuacion (14A) con la senal de entrada Xo(n). Es decir, la parte de calculo de autocorrelacion 21 calcula la autocorrelacion Ro(i) entre la senal de serie temporal de entrada Xo(n) del cuadro actual y una muestra i de senal de serie temporal de entrada Xo(n- i) anterior a la senal de serie temporal de entrada Xo(n).

[Formula 4]

Alternativamente, la parte de calculo de autocorrelacion 21 calcula la autocorrelacion R⁰(i) (i = 0, 1, ..., P^{m ax}), por ejemplo, a traves de la ecuacion (14B) con la senal de entrada X^o(n). Es decir, la parte de calculo de autocorrelacion 21 calcula la autocorrelacion R^o(i) entre la senal de serie temporal de entrada X^o(n) del cuadro actual y una muestra i de senal de serie temporal de entrada X^o (n+ i) despues de la senal de serie temporal de entrada X^o (n).

[Formula 5]

0n + (14

Alternativamente, la parte de calculo de autocorrelacion 21 puede calcular la autocorrelacion R^o(i) (i = 0, 1, ..., P^{m ax}) segun el teorema de Wiener-Khinchin despues de obtener un espectro de potencia correspondiente a la senal de entrada X^o(n). Ademas, en cualquier metodo, es posible calcular la autocorrelacion R^o(i) con parte de las senales de entrada, tales como las senales de entrada X^o(n) (n =-Np, -Np+1, ..., -1, 0, 1, ..., N-1, N, ..., N-1+Nn), de los cuadros anteriores y posteriores al cuadro actual. En este caso, Np y Nn son respectivamente numeros enteros positivos predeterminados que cumplen Np < N y Nn < N. Alternativamente, tambien es posible usar una serie de MDCT como sustituto como aproximacion del espectro de potencia y obtener autocorrelacion del espectro de potencia aproximado. De esa forma, se puede emplear cualquier tecnica conocida comunmente usada como un metodo para calcular la autocorrelacion.

[Parte de determinacion de coeficiente 24]

La parte de determinacion de coeficiente 24 determina un coeficiente w⁰(i) (i = 0, 1, ..., P^{m ax}) con la informacion ingresada con referencia a la frecuencia fundamental y la informacion ingresada con referencia al aumento de tono (etapa S4). El coeficiente w⁰ (i) es un coeficiente para modificar la autocorrelacion R⁰ (i). Tambien se hace referencia al coeficiente w⁰(i) como una ventana de retardo w⁰(i) o un coeficiente de ventana de retardo w^o (i) en un campo de procesamiento de senales. Debido a que el coeficiente w^o (i) es un valor positivo, cuando el coeficiente w^o (i) es mayor/menor que un valor predeterminado, a menudo se expresa que la magnitud del coeficiente w^o (i) es mayor/menor que la del valor predeterminado. Ademas, la magnitud de w⁰(i) significa un valor de w^o (I).

La informacion con referencia a la frecuencia fundamental que se ingresa en la parte de determinacion de coeficiente 24 es informacion que especifica la frecuencia fundamental obtenida a partir de toda o parte de la senal de entrada del cuadro actual y/o las senales de entrada de cuadros cercanos al cuadro actual. Es decir, la frecuencia fundamental usada para determinar el coeficiente w⁰ (i) es una frecuencia fundamental obtenida a partir de toda o parte de la senal de entrada del cuadro actual y/o las senales de entrada de los cuadros cercanos al cuadro actual.

La informacion con referencia al aumento de tono que se ingresa en la parte de determinacion de coeficiente 24 es informacion para especificar un aumento de tono obtenido a partir de toda o parte de la senal de entrada del cuadro actual y/o las senales de entrada de cuadros cercanos al cuadro actual. Es decir, el aumento de tono a usar para determinar el coeficiente w⁰ (i) es un aumento de tono obtenido a partir de toda o parte de la senal de entrada del cuadro actual y/o las senales de entrada de los cuadros cercanos al cuadro actual.

La frecuencia fundamental correspondiente a la informacion con referencia a la frecuencia fundamental y el aumento de tono correspondiente a la informacion con referencia al aumento de tono e pueden calcular a partir de senales de entrada en el mismo cuadro o se pueden calcular a partir de senales de entrada en cuadros diferentes.

La parte de determinacion de coeficiente 24 determina valores que pueden ser menores cuando la frecuencia fundamental correspondiente a la informacion con referencia a la frecuencia fundamental es mayor y que pueden ser menores cuando el aumento de tono correspondiente a la informacion con referencia al aumento de tono es mayor en todo o parte de un intervalo posible de la frecuencia fundamental correspondiente a la informacion con referencia a la frecuencia fundamental y el aumento de tono correspondiente a la informacion con referencia al aumento de tono para todos o parte de los ordenes de orden cero a orden de P^max como coeficientes w⁰(0), w⁰ (1), ..., w^o(P^{m ax}). Ademas, la parte de determinacion de coeficiente 24 puede determinar dichos coeficientes w⁰(0), w⁰ (1), ..., w^o (P^{m ax}) con el valor que tiene correlacion positiva con la frecuencia fundamental en lugar de la frecuencia fundamental y/o con el valor que tiene correlacion positiva con el aumento de tono en lugar del aumento de tono.

Es decir, los coeficientes w^o (i) (i = 0, 1, ...., P^{m ax}) se determinan de forma de comprender un caso donde, al menos para parte del orden de prediccion i, la magnitud del coeficiente w^o (i) correspondiente al orden i se reduce monotonicamente cuando el valor que tiene correlacion positiva con la frecuencia fundamental en una seccion de senal que comprende toda o parte de la senal de entrada X^o (n) del cuadro actual aumenta y un caso donde la magnitud del coeficiente w⁰(i) se reduce monotonicamente a medida que el valor que tiene correlacion positiva con el aumento de tono aumenta. En otras palabras, tal como se describira mas adelante, segun el orden i, puede comprender un caso donde la magnitud del coeficiente w^o (i) no se reduce monotonicamente a medida que la frecuencia fundamental aumenta y/o un caso donde la magnitud del coeficiente wo(i) no se reduce monotonicamente a medida que el valor con correlacion positiva con el aumento de tono aumenta.

Ademas, en el intervalo posible del valor que tiene correlacion positiva con la frecuencia fundamental, aunque la magnitud del coeficiente w0(i) se puede mantener fija en algun intervalo independientemente del aumento de valor que tiene correlacion positiva con la frecuencia fundamental, se establece la magnitud del coeficiente w0(i) para que se reduzca monotonicamente a medida que el valor que tiene correlacion positiva con la frecuencia fundamental aumente en otros intervalos. Ademas, en el intervalo posible del valor que tiene correlacion positiva con el aumento de tono, aunque la magnitud del coeficiente w0(i) se puede mantener fija en algun intervalo independientemente del aumento de valor que tiene correlacion positiva con el aumento de tono, se establece la magnitud del coeficiente w0(i) para que se reduzca monotonicamente a medida que el valor que tiene correlacion positiva con el aumento de tono aumente en otros intervalos.

Por ejemplo, la parte de determinacion de coeficiente 24 determina el coeficiente w0(i) con una funcion sin aumento monotonico para una suma ponderada de la frecuencia fundamental y el aumento de tono que corresponden respectivamente a la informacion ingresada con referencia a la frecuencia fundamental y el aumento de tono ingresado. Por ejemplo, la parte de determinacion de coeficiente 24 determina el coeficiente w0(i) con la siguiente ecuacion (1). En la ecuacion (1) que se encuentra a continuacion, f(G) es una funcion para obtener una frecuencia que tiene correlacion positiva con el aumento de tono G, H es una suma de resultados obtenidos mediante la multiplicacion respectivamente de la frecuencia fundamental P y f(G) por 5 y e, es decir, H = 5 x P £ x f(G). Se debe observar que los coeficientes de ponderacion 5 y £ son valores positivos. Es decir, H significa una suma ponderada de la frecuencia fundamental y el aumento de tono.

[Formula 6]

De manera alternativa, es posible determinar el coeficiente w0(i) con la siguiente ecuacion (2) que usa a, el cual es un valor mayor a cero definido previamente. El valor a es un valor para ajustar un ancho de una ventana de retardo cuando se considera el coeficiente w0(i) como una ventana de retardo, es decir, la intensidad de la ventana de retardo, a definida previamente se puede determinar, por ejemplo, mediante la codificacion y decodificacion de una senal de audio o una senal acustica para multiples valores candidatos para a en un aparato de codificacion que comprende el aparato de analisis predictivo lineal 2 y en un aparato de decodificacion correspondiente al aparato de codificacion, y la seleccion de un valor candidato cuya calidad subjetiva o calidad objetiva de la senal de audio decodificada o la senal acustica decodificada es favorable como a.

[Formula 7]

Alternativamente, es posible determinar el coeficiente w⁰ (i) con la siguiente ecuacion (2A) que usa una funcion f(P, G) definida previamente para tanto la frecuencia fundamental P como el aumento de tono G. La funcion f(P, G) tiene correlacion positiva con la frecuencia fundamental P y tiene correlacion positiva con el aumento de tono G. En otras palabras, la funcion f(P, G) es una funcion que no se reduce monotonicamente para la frecuencia fundamental P y no se reduce monotonicamente para el aumento de tono G. Por ejemplo, cuando se fija la funcion fp(P) de forma que f^P(P) = a^P x P² + p^p (donde a^P es un valor positivo y p^p es un valor arbitrario), fp(P) = a^P x P² + p^P x P yp (donde a^P es un valor positivo y p^P y yp son valores arbitrarios) o similares, y se establece la funcion f^G(G) de forma que f^G (G) = a^G x G p^G (donde a^G es un valor positivo y Pg es un valor arbitrario), f^G (G) = a^G x G² + p^G x G yg (donde a^G es un valor positivo y p^G y Yg son valores arbitrarios), o similar, la funcion f(P, G) es tal que f(P, G) = 5 x f^p (P) e x f^G (G), o similar.

[Formula 8]

Ademas, una ecuacion para determinar el coeficiente W^o (i) con la frecuencia fundamental P y el aumento de tono G no se limita a las ecuaciones anteriormente descritas (1), (2) y (2A), y se puede emplear cualquier ecuacion si la ecuacion puede describir una relacion sin aumento monotonico con respecto al aumento del valor que tiene correlacion positiva con la frecuencia fundamental y una relacion sin aumento monotonico con respecto al aumento del valor que tiene correlacion positiva con el aumento de tono. Por ejemplo, es posible determinar el coeficiente W^o (i) con cualquier de las siguientes ecuaciones (3) a (6). En las siguientes ecuaciones (3) a (6), a se establece como un numero real determinado de acuerdo con la suma ponderada de la frecuencia fundamental y el aumento de tono, y m se establece como un numero natural determinado de acuerdo con la suma ponderada de la frecuencia fundamental y el aumento de tono. Por ejemplo, a se establece como un valor que tiene correlacion negativa con la suma ponderada de la frecuencia fundamental y el aumento de tono, y m se establece como un valor que tiene correlacion negativa con la suma ponderada de la frecuencia fundamental y el aumento de tono. ^t es un perlodo de muestreo.

[Formula 9]

La ecuacion (3) es una funcion de ventana en una forma conocida como «ventana de Bartlett», la ecuacion (4) es una funcion de ventana en una forma conocida como «ventana binomial definida con un coeficiente binomial», la ecuacion (5) es una funcion de ventana en una forma conocida como «ventana de dominio de frecuencia triangular» y la ecuacion (6) es una funcion de ventana en una forma conocida como «ventana de dominio de frecuencia rectangular».

Es posible saber que en cualquier ejemplo de ecuacion (1) a ecuacion (6), el valor del coeficiente W^o (i) cuando la suma ponderada H de la frecuencia fundamental y el aumento de tono es pequena es mayor que el coeficiente W^o (i) cuando H es grande.

Se debe destacar que el coeficiente W^o(i) se puede reducir monotonicamente a medida que el valor que tiene correlacion positiva con la frecuencia fundamental aumenta o a medida que el valor que tiene correlacion positiva con el aumento de tono aumenta, no para cada i de 0 < i < P^{m ax}, sino solo para al menos parte del orden i. En otras palabras, de acuerdo con el orden i, no es necesario que la magnitud del coeficiente W^o (i) se reduzca monotonicamente a medida que el valor que tiene correlacion positiva con la frecuencia fundamental aumenta o no es necesario que se reduzca monotonicamente a medida que el valor que tiene correlacion positiva aumenta.

Por ejemplo, cuando i = 0, es posible determinar el valor del coeficiente wo(0) con cualquiera de la ecuacion (1) a la ecuacion (6) anteriormente descritas, o es posible usar un valor fijo, tal como w0(0) = 1,0001, w0(0) = 1,003 como tambien se usa en ITU-T G.718, o similar, lo que no depende de que el valor tenga una correlacion positiva con la frecuencia fundamental o que el valor tenga una correlacion positiva con el aumento de ganancia, y lo que se obtiene de forma emplrica. Es decir, por cada i de 1 < i < Pmax, aunque el valor del coeficiente w0(i) es menor que el valor que tiene correlacion positiva con la frecuencia fundamental o el valor que tiene correlacion positiva con el aumento de tono es mayor, el coeficiente cuando i = 0 no se limita a esto y se puede usar un valor fijo.

Ademas, el valor usado para determinar el coeficiente no se limita a la suma ponderada de la frecuencia fundamental y el aumento de tono, y se puede usar un valor que tiene correlacion positiva tanto con la frecuencia fundamental como con el aumento de tono, tal como un valor obtenido al multiplicar la frecuencia fundamental por el aumento de tono. En pocas palabras, solo es necesario usar al menos uno de un coeficiente wo(i) que es menor a medida que la frecuencia fundamental es mayor y un coeficiente wo(i) que es menor a medida que el aumento de tono es mayor con base tanto en la frecuencia fundamental como en el aumento de tono.

[Parte de multiplicacion de coeficiente 22]

La parte de multiplicacion de coeficiente 22 obtiene la autocorrelacion modificada R'o(i) (i = 0, 1, ..., Pmax) al multiplicar la autocorrelacion Ro(i) (i = 0, 1, ..., Pmax) obtenida en la parte de calculo de autocorrelacion 21 por el coeficiente w0(i) (i = 0,1, ..., Pmax) determinado en la parte de determinacion de coeficiente 24 para cada uno de los mismos i (etapa S2). Es decir, la parte de multiplicacion de coeficiente 22 calcula la autocorrelacion R'o(i) a traves de la siguiente ecuacion (7). Se provee la autocorrelacion calculada R'o(i) a la parte de calculo de coeficiente predictivo 23.

[Formula 10]

[Parte de calculo de coeficiente predictivo 23]

La parte de calculo de coeficiente predictivo 23 obtiene un coeficiente que se puede convertir en un coeficiente predictivo lineal con la autocorrelacion modificada R'^o (i) emitida desde la parte de multiplicacion de coeficiente 22 (etapa S3).

Por ejemplo, la parte de calculo de coeficiente predictivo 23 calcula y emite coeficientes PARCOR K⁰(1), K^o(2), ..., K^o(P^{m ax}) y coeficientes predictivos lineales a^o(1), a^o(2), ..., a^o (P^{m ax}) del primer orden al orden de P^max que es un orden de prediccion definido previamente con la autocorrelacion modificada R'^o (i) con un metodo de Levinson-Durbin o similar.

Segun el aparato de analisis predictivo lineal 2 segun la primera realizacion, segun el valor que tiene correlacion positiva con la frecuencia fundamental y el aumento de tono, al obtener una autocorrelacion modificada al multiplicar la autocorrelacion por el coeficiente w^o (i) que comprende un caso donde, para al menos parte del orden de prediccion i, la magnitud del coeficiente w^o (i) correspondiente al orden i se reduce monotonicamente a medida que el valor que tiene correlacion positiva con la frecuencia fundamental en una seccion de senal que comprende toda o parte de la senal de entrada X⁰(n) del cuadro actual aumenta y un caso donde la magnitud del coeficiente w^o (i) se reduce monotonicamente a medida que el valor que tiene correlacion positiva con el aumento de tono aumenta y obtener un coeficiente que se puede convertir en un coeficiente predictivo lineal, incluso cuando la frecuencia fundamental y el aumento de tono de la senal de entrada son elevados, es posible obtener un coeficiente que se puede convertir en un coeficiente predictivo lineal en el cual se elimina la aparicion de un pico de un espectro debido a un componente de tono y es posible obtener un coeficiente que se puede convertir en un coeficiente predictivo lineal que puede expresar una envoltura espectral, incluso cuando la frecuencia fundamental y el aumento de tono de la senal de entrada son bajos, de forma que sea posible realizar un analisis con mayor precision que la convencional. Por consiguiente, la calidad de una senal de audio decodificada o una senal acustica decodificada obtenidas por la codificacion y decodificacion de una senal de audio o una senal acustica en un aparato de codificacion que comprende el aparato de analisis predictivo lineal 2 de la primera realizacion y en un aparato de decodificacion correspondiente al aparato de codificacion es mayor que la calidad de una senal de audio decodificada o una senal acustica decodificada obtenidas por la codificacion y decodificacion de una senal de audio o una senal acustica en un aparato de codificacion que comprende el aparato de analisis predictivo lineal convencional y en un aparato de decodificacion correspondiente al aparato de codificacion.

<Ejemplo modificado de primera realizacion>

En un ejemplo modificado de la primera realizacion, la parte de determinacion de coeficiente 24 determina el coeficiente w0(i) con base en un valor que tiene correlacion negativa con la frecuencia fundamental y el valor que tiene correlacion positiva con el aumento de tono en lugar del valor que tiene correlacion positiva con la frecuencia fundamental y el aumento de tono.

Por ejemplo, el valor que tiene correlacion negativa con la frecuencia fundamental es un perlodo, un valor estimado del perlodo o un valor de cuantizacion del perlodo. Por ejemplo, cuando el perlodo es T, la frecuencia fundamental es P y la frecuencia de muestreo es fs, dado que T = fs/P, el perlodo tiene correlacion negativa con la frecuencia fundamental. Se describira un ejemplo donde se determina el coeficiente w0(i) con base en el valor que tiene correlacion negativa con la frecuencia fundamental y el valor que tiene correlacion positiva con el aumento de tono como el ejemplo modificado de la primera realizacion.

Una configuracion funcional del aparato de analisis predictivo lineal 2 y un diagrama de flujo de un metodo de analisis predictivo lineal mediante el aparato de analisis predictivo lineal 2 segun el ejemplo modificado de la primera realizacion son iguales a los de la primera realizacion e ilustrados en la Figura 1 y la Figura 2. El aparato de analisis predictivo lineal 2 segun el ejemplo modificado de la primera realizacion es igual al aparato de analisis predictivo lineal 2 segun la primera realizacion, excepto por porciones del procesamiento de la parte de determinacion de coeficiente 24 que difieren.

Tambien se ingresa informacion con referencia a un perlodo de una senal de audio digital o una senal acustica digital para cada cuadro al aparato de analisis predictivo lineal 2. La informacion con referencia al perlodo se obtiene en la parte de calculo de perlodo 940 ubicada fuera del aparato de analisis predictivo lineal 2.

[Parte de calculo de perlodo 940]

La parte de calculo de perlodo 940 obtiene un perlodo T a partir de toda o parte de la senal de entrada Xo del cuadro actual y/o senales de entrada de cuadros cercanos al cuadro actual. Por ejemplo, la parte de calculo de perlodo 940 obtiene el perlodo T de la senal de audio digital o la senal acustica digital en una seccion de senal que comprende toda o parte de la senal de entrada Xo(n) del cuadro actual y emite informacion que puede especificar el perlodo T como la informacion con referencia al perlodo. Debido a que existen varios metodos publicamente conocidos para obtener un perlodo, se puede usar cualquier metodo publicamente conocido. Ademas, tambien es posible emplear una configuracion donde se codifica el perlodo T obtenido para obtener un codigo de perlodo y emitir el codigo de perlodo como la informacion con referencia al perlodo. Asimismo, tambien es posible emplear una configuracion donde se obtiene un valor de cuantizacion AT del perlodo correspondiente al codigo de perlodo y emitir el valor de cuantizacion AT del perlodo como la informacion con referencia al perlodo. A continuacion, se describira un ejemplo especlfico de la parte de calculo de perlodo 940.

<Ejemplo especlfico 1 de parte de calculo de perlodo 940>

El ejemplo especlfico 1 de la parte de calculo de perlodo 940 es un ejemplo en el caso donde la senal de entrada Xo(n) (n= 0, 1, ..., N-1) del cuadro actual esta constituido por multiples subcuadros y en el caso donde la parte de calculo de perlodo 940 lleva a cabo una operacion antes que el aparato de analisis predictivo lineal 2 para el mismo cuadro. La parte de calculo de perlodo 940 obtiene en primer lugar perlodos respectivos Ts¹ , ..., Tsm de M subcuadros Xos¹(n) (n = 0, 1, ..., N/M-1), ..., XosM(n) (n = (M-1)N/M, (M-1)N/M+1, ..., N-1), donde M es un numero entero igual a dos o mayor. Se asume que N es divisible por M.

La parte de calculo de perlodo 940 emite informacion que puede especificar un valor mlnimo mln(Ts1, ..., TsM) entre los perlodos Ts1, ..., TsM de M subcuadros que constituyen el cuadro actual como la informacion con referencia al perlodo.

<Ejemplo especlfico 2 de parte de calculo de perlodo 940>

El ejemplo especlfico 2 de la parte de calculo de perlodo 940 es un ejemplo en el caso donde una seccion de senal que comprende una porcion anticipada constituida por la senal de entrada Xo(n) (n = 0, 1, ..., N-1) del cuadro actual y una senal de entrada X o (n) (n = N, ⁿ +1, ..., N+Nn-1) (donde Nn es un numero entero positivo predeterminado que cumple con Nn < N) de parte del cuadro un cuadro antes del cuadro actual como la seccion de senal del cuadro actual y en el caso donde la parte de calculo de perlodo 940 lleva a cabo una operacion despues del aparato de analisis predictivo lineal 2 para el mismo cuadro. La parte de calculo de perlodo 940 obtiene perlodos respectivos Tactual y Tsiguiente de la senal de entrada Xo(n) (n = 0, 1, ..., N-1) del cuadro actual y la senal de entrada Xo(n) (n = N, ⁿ +1, ..., N+Nn-1) de parte del cuadro un cuadro despues del cuadro actual para la seccion de senal del cuadro actual y guarda el perlodo Tsiguiente en la parte de calculo de perlodo 940. Ademas, la parte de calculo de perlodo 940 emite informacion que puede especificar el perlodo Tsiguiente que se obtiene para una seccion de senal del cuadro un cuadro anterior al cuadro actual y se guarda en la parte de calculo de perlodo 940, es decir, un perlodo obtenido para la senal de entrada X0(n) (n = 0, 1, Nn-1) de parte del cuadro actual en la seccion de senal del cuadro un cuadro anterior al cuadro actual como la informacion con referencia al periodo. Se debe mencionar que, tal como con el ejemplo especifico 1, tambien es posible obtener un periodo para cada uno de una pluralidad de subcuadros para el cuadro actual.

<Ejemplo especifico 3 de parte de calculo de periodo 940>

El ejemplo especifico 3 de la parte de calculo de periodo 940 es un ejemplo en el caso donde la senal de entrada Xo(n) (n= 0, 1, ..., N-1) del cuadro actual en si mismo esta constituido como la seccion de senal del cuadro actual y en el caso donde la parte de calculo de periodo 940 lleva a cabo una operacion despues del aparato de analisis predictivo lineal 2 para el mismo cuadro. La parte de calculo de periodo 940 obtiene el periodo T de la senal de entrada Xo(n) (n = 0, 1, ..., N-1) del cuadro actual que es la seccion de senal del cuadro actual y guarda el periodo T en la parte de calculo de periodo 940. La parte de calculo de periodo 940 tambien emite informacion que puede especificar el periodo T que se obtiene para la seccion de senal del cuadro un cuadro anterior al cuadro actual, es decir, la senal de entrada Xo(n) (n = -N, -N 1, ..., -1) del cuadro un cuadro anterior al cuadro actual y se guarda en la parte de calculo de periodo 940 como la informacion con referencia al periodo.

Ademas, al igual que en la primera realizacion, tambien se ingresa informacion con referencia al aumento de tono en el aparato de analisis predictivo lineal 2. La informacion con referencia al aumento de tono se obtiene en una parte de calculo de aumento de tono 950 ubicada fuera del aparato de analisis predictivo lineal 2 como en la primera realizacion.

Entre la operacion del aparato de analisis predictivo lineal 2 segun el ejemplo modificado de la primera realizacion, el procesamiento de la parte de determinacion de coeficiente 24 que es diferente del aparato de analisis predictivo lineal 2 en la primera realizacion se describira mas adelante.

[Parte de determinacion de coeficiente 24 de ejemplo modificado]

La parte de determinacion de coeficiente 24 del aparato de analisis predictivo lineal 2 segun el ejemplo modificado de la primera realizacion determina el coeficiente w0(i) (i = 0, 1, ..., Pmax) con la informacion ingresada con referencia al periodo y la informacion ingresada con referencia al aumento de tono (etapa S4). La informacion con referencia al periodo que se ingresa en la parte de determinacion de coeficiente 24 es informacion para especificar un periodo obtenido a partir de toda o parte de la senal de entrada del cuadro actual y las senales de entrada de cuadros cercanos al cuadro actual. Es decir, el periodo usado para determinar el coeficiente w0(i) es un periodo obtenido a partir de toda o parte de la senal de entrada del cuadro actual y/o las senales de entrada de los cuadros cercanos al cuadro actual.

La informacion con referencia al aumento de tono que se ingresa en la parte de determinacion de coeficiente 24 es informacion para especificar un aumento de tono obtenido a partir de toda o parte de la senal de entrada del cuadro actual y/o las senales de entrada de los cuadros cercanos al cuadro actual. Es decir, el aumento de tono usado para determinar el coeficiente w0(i) es un aumento de tono obtenido a partir de toda o parte de la senal de entrada del cuadro actual y/o las senales de entrada de los cuadros cercanos al cuadro actual.

El periodo correspondiente a la informacion con referencia al periodo y el aumento de tono correspondiente a la informacion con referencia al aumento de tono se pueden calcular a partir de senales de entrada en el mismo cuadro o se pueden calcular a partir de senales de entrada en cuadros diferentes.

La parte de determinacion de coeficiente 24 determina valores que pueden ser mayores cuando el periodo correspondiente a la informacion con referencia al periodo es mayor y que pueden ser menores cuando el aumento de tono correspondiente a la informacion con referencia al aumento de tono es mayor en todo o parte de un intervalo posible del periodo correspondiente a la informacion con referencia al periodo y el aumento de tono correspondiente a la informacion con referencia al aumento de tono como coeficientes Wo(0), Wo(1), ..., Wo(Pmax) para todos o parte de los ordenes de orden cero al orden de Pmax. Ademas, la parte de determinacion de coeficiente 24 puede determinar los valores como coeficientes w0(0), w0(1), ..., Wo(Pmax) con el valor que tiene correlacion positiva con el periodo en lugar del periodo y/o el valor que tiene correlacion positiva con el aumento de tono en lugar del aumento de tono.

Es decir, el coeficiente wo(i) (i = 0, 1, ...., Pmax) se determina de forma de comprender un caso donde, al menos para parte del orden de prediccion i, la magnitud del coeficiente wo(i) correspondiente al orden i aumenta monotonicamente cuando el valor que tiene correlacion negativa con la frecuencia fundamental en la seccion de senal que comprende toda o parte de la senal de entrada X0(n) del cuadro actual aumenta y un caso donde la magnitud del coeficiente w0(i) se reduce monotonicamente a medida que el valor que tiene correlacion positiva con el aumento de tono en la seccion de senal comprende toda o parte de la senal de entrada X0(n) del cuadro actual aumenta.

En otras palabras, segun el orden i, puede comprender un caso donde la magnitud del coeficiente w0(i) no aumenta monotonicamente a medida que el valor que tiene correlacion negativa con la frecuencia fundamental aumenta y/o un caso donde la magnitud del coeficiente w0(i) no se reduce monotonicamente a medida que el valor que tiene correlacion positiva con el aumento de tono aumenta.

Ademas, en un intervalo posible del valor que tiene correlacion negativa con la frecuencia fundamental, aunque la magnitud del coeficiente wo(i) se puede mantener fija independientemente del aumento del valor que tiene correlacion negativa con la frecuencia fundamental en cierto intervalo, se establece la magnitud del coeficiente w0(i) para que aumente monotonicamente en otros intervalos a medida que aumenta el valor que tiene correlacion negativa con la frecuencia fundamental. Ademas, en un intervalo posible del valor que tiene correlacion negativa con el aumento de tono, aunque la magnitud del coeficiente w0(i) se puede mantener fija independientemente del aumento del valor que tiene correlacion positiva con el aumento de tono en cierto intervalo, se establece la magnitud del coeficiente w0(i) para que se reduzca monotonicamente en otros intervalos a medida que aumenta el valor que tiene correlacion positiva con el aumento de tono.

La parte de determinacion de coeficiente 24 determina el coeficiente w0(i), por ejemplo, con dichas ecuaciones en las cuales se sustituye H en la ecuacion (1) y la ecuacion (2) anteriormente descritas con H'.

Donde Z y £ son coeficientes de ponderacion y tienen valores positivos. Es decir, a medida que T es mayor, el valor de H' es menor y a medida que F(G) es mayor, el valor de H' es mayor.

Alternativamente, es posible determinar el coeficiente w⁰ (i) con la siguiente ecuacion (2B) que usa una funcion f(T, G) previamente definida tanto para el perlodo T como el aumento de tono G. La funcion f(T, G) es una funcion que tiene correlacion negativa con el perlodo T y que tiene correlacion positiva con el aumento de tono G. En otras palabras, la funcion f(T, G) es una funcion que no aumenta monotonicamente para el perlodo T y que no se reduce monotonicamente para el aumento de tono G. Por ejemplo, cuando se establece f^T (T) de forma que f^T (T) = a^T x T p^T (donde a^T es un valor positivo y p^T es un valor arbitrario), f^T (T) = a^T x T² + p^T x T yT (donde a^T es un valor positivo y p^T y yT son valores arbitrarios), o similar, y la funcion f^G (G) se establece de forma que f^G(G) = a^G x G p^G (donde a^G es un valor positivo y p^G es un valor arbitrario), f^G (G) = a^G x G² + p^G x G yg (donde a^G es un valor positivo y p^G y Yg son valores arbitrarios), o similar, la funcion f(T, G) es tal que f(T, G) = Z x f^s/f^r (T) £ x f^G (G), o similar.

[Formula 11]

Se debe destacar que el coeficiente w^o(i) puede aumentar monotonicamente a medida que el valor que tiene correlacion negativa con la frecuencia fundamental aumenta o se puede reducir monotonicamente a medida que el valor que tiene correlacion positiva con el aumento de tono aumenta, no para cada i de 0 < i < P^{m ax}, sino para al menos parte del orden i. En otras palabras, segun el orden i, no es necesario que la magnitud del coeficiente w⁰(i) aumente monotonicamente a medida que el valor que tiene correlacion negativa con la frecuencia fundamental aumenta o no es necesario que se reduzca monotonicamente a medida que el valor que tiene correlacion positiva aumenta.

Por ejemplo, cuando i = 0, es posible determinar el valor del coeficiente w^o(0) con la ecuacion (1), la ecuacion (2) y la ecuacion (2B) anteriormente descritas, o es posible usar un valor fijo, tal como w^o (0) = 1.0001, w^o(0) = 1.003 como tambien se usa en ITU-T G.718, o similar, lo que no depende de que el valor tenga una correlacion negativa con la frecuencia fundamental y que el valor tenga una correlacion positiva con el aumento de ganancia, y lo que se obtiene de forma emplrica. Es decir, por cada i de 1 < i < P^{m ax}, aunque el valor del coeficiente w⁰(i) es mayor que el valor que tiene correlacion negativa con la frecuencia fundamental y el valor del coeficiente w⁰(i) es menor que el valor que tiene correlacion positiva con el aumento de tono es mayor, el coeficiente cuando i = 0 no se limita a esto y se puede usar un valor fijo.

En pocas palabras, solo es necesario usar al menos uno cualquiera de un coeficiente w0(i) que es mayor a medida que el periodo es mayor o un coeficiente w0(i) que es menor a medida que el aumento de tono es mayor con base tanto en el periodo como en el aumento de tono.

Segun el aparato de analisis predictivo lineal 2 segun el ejemplo modificado de la primera realizacion, segun el valor que tiene correlacion negativa con la frecuencia fundamental y el valor que tiene correlacion positiva con el aumento de tono, al obtener una funcion de autocorrelacion modificada al multiplicar la funcion de autocorrelacion por el coeficiente w0(i) que comprende un caso donde, para al menos parte del orden de prediccion i, la magnitud del coeficiente w0(i) correspondiente al orden i aumenta monotonicamente a medida que el valor que tiene correlacion negativa con la frecuencia fundamental en una seccion de senal que comprende toda o parte de la senal de entrada X0(n) del cuadro actual aumenta y un caso donde la magnitud del coeficiente w0(i) se reduce monotonicamente a medida que el valor que tiene correlacion positiva con el aumento de tono en la misma seccion de senal aumenta y obtener un coeficiente que se puede convertir en un coeficiente predictivo lineal, incluso cuando la frecuencia fundamental y el aumento de tono de la senal de entrada son elevados, es posible obtener un coeficiente que se puede convertir en un coeficiente predictivo lineal en el cual se elimina la aparicion de un pico de un espectro debido a un componente de tono y es posible obtener un coeficiente que se puede convertir en un coeficiente predictivo lineal que puede expresar una envoltura espectral, incluso cuando la frecuencia fundamental y el aumento de tono de la senal de entrada son bajos, de forma que sea posible realizar una prediccion lineal con mayor precision de analisis que la convencional. Por consiguiente, la calidad de una senal de audio decodificada o una senal acustica decodificada obtenidas por la codificacion y decodificacion de una senal de audio o una senal acustica en un aparato de codificacion que comprende el aparato de analisis predictivo lineal 2 segun el ejemplo modificado de la primera realizacion y un aparato de decodificacion correspondiente al aparato de codificacion es mas favorable que la calidad de una senal de audio decodificada o una senal acustica decodificada obtenidas por la codificacion y decodificacion de una senal de audio o una senal acustica en un aparato de codificacion que comprende un aparato de analisis predictivo lineal convencional y un aparato de decodificacion correspondiente al aparato de codificacion.

[Segunda realizacion]

En la segunda realizacion, un valor que tiene correlacion positiva o negativa con una frecuencia fundamental de una senal de entrada en un cuadro actual o un cuadro anterior se compara con un umbral predeterminado, un valor que tiene correlacion positiva con el aumento de tono se compara con un umbral predeterminado y el coeficiente wo(i) se determina de acuerdo con dichos resultados de comparaciones. La segunda realizacion difiere de la primera realizacion unicamente en un metodo para determinar el coeficiente w0(i) en la parte de determinacion de coeficiente 24 y es igual a la primera realizacion en otros puntos. Mas adelante se describira principalmente una parte diferente de la primera realizacion y se omitira la explicacion coincidente de una parte que sea igual a la primera realizacion.

En este caso, se describira en primer lugar un ejemplo donde el valor que tiene correlacion positiva con la frecuencia fundamental se compara con el umbral predeterminado, entonces, el valor que tiene correlacion positiva con el aumento de tono se compara con el umbral predeterminado y el coeficiente w0(i) se determina segun los resultados de dichas comparaciones y luego se describira un ejemplo donde el valor que tiene correlacion negativa con la frecuencia fundamental se compara con el umbral predeterminado, y se determina el coeficiente w0(i) segun los resultados de dichas comparaciones en un primer ejemplo modificado de la segunda realizacion.

Una configuracion funcional del aparato de analisis predictivo lineal 2 de la segunda realizacion y un diagrama de flujo de un metodo de analisis predictivo lineal segun el aparato de analisis predictivo lineal 2 son iguales a los de la primera realizacion e ilustrados en la Figura 1 y la Figura 2. El aparato de analisis predictivo lineal 2 de la segunda realizacion es igual al aparato de analisis predictivo lineal 2 de la primera realizacion, excepto por el procesamiento de la parte de determinacion de coeficiente 24.

Se ilustra un ejemplo de flujo de procesamiento de la parte de determinacion de coeficiente 24 de la segunda realizacion en la Figura 3. La parte de determinacion de coeficiente 24 de la segunda realizacion lleva a cabo, por ejemplo, el procesamiento de cada etapa S41A, etapa S42, etapa S43, etapa S44 y etapa S45 en la Figura 3.

La parte de determinacion de coeficiente 24 compara el valor que tiene correlacion positiva con la frecuencia fundamental correspondiente a la informacion ingresada con referencia a la frecuencia fundamental con un primer umbral predeterminado (etapa S41A) y compara el valor que tiene correlacion positiva con el aumento de tono correspondiente a la informacion ingresada con referencia al aumento de tono con un segundo umbral predeterminado (etapa S42).

El valor que tiene correlacion positiva con la frecuencia fundamental que corresponde a la informacion ingresada con referencia a la frecuencia fundamental es, por ejemplo, la frecuencia fundamental correspondiente a la informacion ingresada con referencia a la frecuencia fundamental en si misma.

Ademas, el valor que tiene correlacion positiva con el aumento de tono que corresponde a la informacion ingresada con referencia al aumento de tono es, por ejemplo, el aumento de tono correspondiente a la informacion ingresada con referencia al aumento de tono en si mismo.

La parte de determinacion de coeficiente 24 determina que la frecuencia fundamental es elevada cuando el valor que tiene correlacion positiva con la frecuencia fundamental es igual al primer umbral predeterminado o mayor que este, y, de otra forma, determina que la frecuencia fundamental es baja. Ademas, la parte de determinacion de coeficiente 24 determina que el aumento de tono es mayor cuando el valor que tiene correlacion positiva con el aumento de tono es igual al segundo umbral predeterminado o mayor que este, y, de otra forma, determina que el aumento de tono es pequeno.

Entonces, la parte de determinacion de coeficiente 24 determina el coeficiente Wh(i) (i = 0, 1, ..., Pmax) segun una regla previamente definida cuando se determina que la frecuencia fundamental es elevada y el aumento de tono es grande, y establece el coeficiente determinado Wh(i) (i = 0, 1, ..., Pmax) como w0(i) (i = 0, 1, ..., Pmax) (etapa S43). Ademas, cuando se determina que la frecuencia fundamental es elevada y el aumento de tono es pequeno, o cuando se determina que la frecuencia fundamental es baja y el aumento de tono es grande, la parte de determinacion de coeficiente 24 determina un coeficiente wm(i) (i = 0, 1, ..., Pmax) segun una regla previamente establecida y establece el coeficiente determinado Wm(i) (i = 0, 1, ..., Pmax) como w0(i) (i = 0, 1, ..., Pmax) (etapa S44). Ademas, cuando se determina que la frecuencia fundamental es baja y el aumento de tono es pequeno, la parte de determinacion de coeficiente 24 determina un coeficiente Wl(i) (i = 0, 1, ..., Pmax) segun una regla previamente establecida y establece el coeficiente determinado Wl(i) (i = 0, 1, ..., Pmax) como Wo(i) (i = 0, 1, ..., Pmax) (etapa S45).

En este caso, W^h(i), W^m(i) y W^l(i) se determinan de forma de cumplir la relacion W^h(i) < W^m(i) < menos parte de cada i. En ese caso, al menos parte de cada i es, por ejemplo, i diferente de cero (es decir, 1 < i < P^{m ax}). Alternativamente, W^h(i), W^m(i) y W^l(i) se determinan de forma de cumplir la relacion W^h(i) < W^m(i) < W^l(i) para al menos parte de cada i, W^h(i) < W^m(i) < W^l(i) para al menos parte de cada i entre otros i, y W^h(i) < W^m(i) < W^l(i) para al menos la parte restante de i. Cada uno de W^h(i), W^m(i) y W^l(i) se determina de forma tal que el valor de cada W^h(i), W^m(i) y W^l(i) se vuelve menor a medida que i se vuelve mayor. Por ejemplo, se obtienen W^h(i), W^m(i) y W^l(i) segun las reglas previamente definidas de forma que W⁰(i), cuando H1 = 5 x P1 £ x f(G1), que es H cuando la frecuencia fundamental es P1 y el aumento de tono es G1, es H en la ecuacion (1), se obtiene como W^h(i), W^o (i) cuando H2 = 5 x P2 £ x f(G2), que es H cuando la frecuencia fundamental es P2 (donde P1 > P2) y el aumento de tono es G2 (donde G1 > G2) es H en la ecuacion (1), se obtiene como W^m(i) y W⁰ (i) cuando H3 = 5 x P3 £ x f(G3), que es H cuando la frecuencia fundamental es P3 (donde P2 > P3) y el aumento de tono es G3 (donde G2 > G3) es H en la ecuacion (1) se obtiene como W^l(i).

Se debe observar que tambien es posible emplear una configuracion donde W^h(i), W^m(i) y W^l(i) previamente obtenidos segun cualquiera de dichas reglas se guardan en una tabla y se selecciona cualquiera W^h(i), W^m(i) y W^l(i) de la tabla al comparar el valor que tiene correlacion positiva con la frecuencia fundamental con el umbral predeterminado y se compara el valor que tiene correlacion positiva con el aumento de tono con el umbral predeterminado. Se debe observar que es posible determinar con W^h(i) y W^l(i) el coeficiente W^m(i) entre W^h(i) y W^l(i). Es decir, tambien es posible determinar W^m(i) mediante W^m(i) = p’ x W^h(i) (1 - p’) x W^l(i).

En este caso, p’ es un valor 0 < p’ < 1, el cual se obtiene a partir de la frecuencia fundamental P y el aumento de tono G con una funcion p = ^c (P, G), a traves de la cual el valor de p’ se vuelve mayor a medida que la frecuencia fundamental P o el aumento de tono G son mayores, y p’ se vuelve mas pequeno a medida que la frecuencia fundamental P o el aumento de tono G son mas bajos. Al obtener de esta forma W^m(i), al guardar unicamente dos tablas de una tabla en la cual se guarda W^h(i) (i = 0, 1, ..., P^{m ax}) y una tabla en la cual se guarda W^l(i) (i = 0, 1, ..., P^{m ax}) en la parte de determinacion de coeficiente 24, es posible obtener un coeficiente cercano a W^h(i) cuando la frecuencia fundamental es elevada o el aumento de tono es grande entre un caso donde se determina que la frecuencia fundamental P es elevada y el aumento de tono G es pequeno, y un caso donde se determina que la frecuencia fundamental P es baja y el aumento de tono G es grande, y, por el contrario, es posible obtener un coeficiente cercano a W^l(i) cuando la frecuencia fundamental es baja o el aumento de tono es pequeno entre un caso donde se determina que la frecuencia fundamental es elevada y el aumento de tono es pequeno, y un caso donde se determina que la frecuencia fundamental es baja y el aumento de tono es grande.

Se deberla observar que cuando i = 0, W^h(0), W^m(0) y ^{W i}(0) no tienen que cumplir con la relacion W^h(0) < W^m(0) < ^{w i}(0) y se pueden usar valores que cumplan W^h(0) > W^m(0) y/o W^m(0) > ^{w i}(0).

Tambien segun la segunda realizacion, al igual que en el caso de la primera realizacion, incluso cuando la frecuencia fundamental y el aumento de tono de la senal de entrada son elevados, es posible obtener un coeficiente que se puede convertir en un coeficiente predictivo lineal en el que se elimina la ocurrencia de un pico de un espectro debido a un componente de tono y, incluso cuando la frecuencia fundamental y el aumento de tono de la senal de entrada son bajos, es posible obtener un coeficiente que se puede convertir en un coeficiente predictivo lineal que puede expresar una envoltura espectral, de forma que sea posible realizar una prediccion lineal con mayor precision de analisis que la de uno convencional.

Se debe destacar que, aunque en la descripcion anterior existen tres tipos de coeficientes wh(i), wm(i) y wl(i), la cantidad de tipos de coeficientes puede ser dos. Por ejemplo, se pueden usar solo dos tipos de coeficientes Wh(i) y Wl(i). En otras palabras, en la descripcion previa, Wm(i) puede ser igual a Wh(i) o Wl(i).

Por ejemplo, la parte de determinacion de coeficiente 24 determina el coeficiente wh(i) (i = 0, 1, ..., Pmax) cuando se determina que la frecuencia fundamental es elevada y el aumento de tono es grande, y fija el coeficiente determinado Wh(i) (i = 0, 1, ..., Pmax) como el coeficiente w0(i) (i = 0, 1, ..., Pmax). En otros casos, la parte de determinacion de coeficiente 24 determina el coeficiente wl(i) (i = 0, 1, ..., Pmax) y fija el coeficiente determinado Wl(i) (i = 0, 1, ..., Pmax) como w0(i) (i = 0, 1, ..., Pmax).

La parte de determinacion de coeficiente 24 puede determinar el coeficiente Wl(i) (i = 0, 1, ..., Pmax) cuando se determina que la frecuencia fundamental es baja y el aumento de tono es pequeno, y establecer el coeficiente determinado Wl(i) (i = 0, 1, ..., Pmax) como w0(i) (i = 0, 1, ..., Pmax), y, de otro modo, puede determinar el coeficiente wh(i) (i = 0, 1, ..., Pmax) y establecer el coeficiente determinado wh(i) (i = 0, 1, ..., Pmax) como wo(i) (i = 0, 1, ..., Pmax). Otro procesamiento es igual al anteriormente descrito.

<Primer ejemplo modificado de segunda realizacion>

En el primer ejemplo modificado de la segunda realizacion, en lugar del valor que tiene correlacion positiva con la frecuencia fundamental, el valor que tiene correlacion negativa con la frecuencia fundamental se compara con un umbral predeterminado, el valor que tiene correlacion positiva con el aumento de tono se compara con un umbral predeterminado, y w0(i) se determina segun dichos resultados de comparacion. El umbral predeterminado a comparar con el valor que tiene correlacion negativa con la frecuencia fundamental en el primer ejemplo modificado de la segunda realizacion es diferente del umbral predeterminado a comparar con el valor que tiene correlacion positiva con la frecuencia fundamental en la segunda realizacion.

Una configuracion funcional y un diagrama de flujo del aparato de analisis predictivo lineal 2 segun el primer ejemplo modificado de la segunda realizacion son iguales a los del ejemplo modificado de la primera realizacion e ilustrados en la Figura 1 y la Figura 2. El aparato de analisis predictivo lineal 2 segun el primer ejemplo modificado de la segunda realizacion es igual al aparato de analisis predictivo lineal 2 segun el ejemplo modificado de la primera realizacion, excepto por porciones del procesamiento de la parte de determinacion de coeficiente 24 que difieren.

Se ilustra un ejemplo de flujo de procesamiento de la parte de determinacion de coeficiente 24 segun el primer ejemplo modificado de la segunda realizacion en la Figura 4. La parte de determinacion de coeficiente 24 segun el primer ejemplo modificado de la segunda realizacion lleva a cabo, por ejemplo, el procesamiento de cada etapa S41B, etapa S42, etapa S43, etapa S44 y etapa S45 en la Figura 4.

La parte de determinacion de coeficiente 24 compara el valor que tiene correlacion negativa con la frecuencia fundamental correspondiente a la informacion ingresada con referencia al perlodo con un tercer umbral predeterminado (etapa S41B) y compara el valor que tiene correlacion positiva con el aumento de tono correspondiente a la informacion ingresada con referencia al aumento de tono con un cuarto umbral predeterminado (etapa S42).

El valor que tiene correlacion negativa con la frecuencia fundamental que corresponde a la informacion ingresada con referencia al perlodo es, por ejemplo, el perlodo correspondiente a la informacion ingresada con referencia al perlodo en si mismo. Ademas, el valor que tiene correlacion positiva con el aumento de tono que corresponde a la informacion ingresada con referencia al aumento de tono es, por ejemplo, el aumento de tono correspondiente a la informacion ingresada con referencia al aumento de tono en si mismo.

La parte de determinacion de coeficiente 24 determina que el perlodo es corto cuando el valor que tiene correlacion negativa con la frecuencia fundamental es igual al tercer umbral predeterminado o menor que este, y, de otra forma, determina que el perlodo es largo. Ademas, la parte de determinacion de coeficiente 24 determina que el aumento de tono es grande cuando el aumento de tono es igual al cuarto umbral predeterminado o mayor que este, y, de otra forma, determina que el aumento de tono es pequeno.

La parte de determinacion de coeficiente 24 determina el coeficiente wh(i) (i = 0, 1, ..., Pmax) segun una regla previamente definida cuando se determina que el perlodo es corto y el aumento de tono es grande, y establece el coeficiente determinado Wh(i) (i = 0, 1, ..., Pmax) como w0(i) (i = 0, 1, ..., Pmax) (etapa S43). Ademas, cuando se determina que el perlodo es corto y el aumento de tono es pequeno, o cuando se determina que el perlodo es largo y el aumento de tono es grande, la parte de determinacion de coeficiente 24 determina el coeficiente wm(i) (i = 0, 1, ..., Pmax) segun una regla previamente definida y establece el coeficiente determinado wm(i) (i = 0, 1, ..., Pmax) como w0(i) (i = 0, 1, ..., Pmax) (etapa S44). Ademas, cuando se determina que el perlodo es largo y el aumento de tono es pequeno, la parte de determinacion de coeficiente 24 determina el coeficiente wⁱ(i) (i = 0, 1, P^{m ax}) segun una regla previamente establecida y establece el coeficiente determinado wⁱ(i) (i = 0, 1, ..., P^{m ax}) como w^o(i) (i = 0, 1, ..., P^{m ax}) (etapa S45).

En este caso, para al menos parte de cada i, W^h(i), W^m(i) y W^l(i) se determinan para cumplir la relacion W^h(i) < W^m(i) < W^l(i). En este caso, al menos parte de cada i es, por ejemplo, i diferente de cero (es decir, 1 < i < P^{m ax}). Alternativamente, para al menos parte de cada i, W^h(i), W^m(i) y W^l(i) se determinan de forma de cumplir la relacion W^h(i) < W^m(i) < W^l(i) y para al menos parte de cada i entre otros i, W^h(i), W^m(i) y W^l(i) se determinan de forma de cumplir la relacion W^h(i) < W^m(i) < W^l(i) y para cada uno de al menos parte de los i restantes, W^h(i), W^m(i) y W^l(i) se determinan de forma de cumplir la relacion W^h(i) < W^m(i) < W^l(i). Cada uno de W^h(i), W^m(i) y W^l(i) se determina de forma tal que cada valor de W^h(i), W^m(i) y W^l(i) se vuelva mas pequeno a medida que i se vuelve mayor.

Por ejemplo, se obtienen W^h(i), W^m(i) y W^l(i) segun reglas previamente definidas de forma que W⁰(i), cuando H1'= Z x f^s/T1 £ x f(G1), que es H cuando el perlodo es T1 y el aumento de tono es G1, es H en la ecuacion (1), se obtiene como W^h(i), W⁰ (i) cuando H2' = Z x f^s/T2 £ x f(G2), que es H cuando el perlodo es T2 (donde T1 < T2) y el aumento de tono es G2 (donde G1 > G2) es H en la ecuacion (1), se obtiene como W^m(i) y W^o(i) cuando H3' = Z x f^s/T3 £ x f(G3), que es H' cuando el perlodo es T3 (donde T2 < T3) y el aumento de tono es G3 (donde G2 > G3) es H en la ecuacion (1) se obtiene como W^l(i).

Se debe observar que tambien es posible emplear una configuracion donde W^h(i), W^m(i) y W^l(i) previamente obtenidos segun cualquiera de dichas reglas se guardan en una tabla y se selecciona cualquiera W^h(i), W^m(i) y W^l(i) de la tabla al comparar el valor que tiene correlacion negativa con la frecuencia fundamental con el umbral predeterminado y se compara el valor que tiene correlacion positiva con el aumento de tono con el umbral predeterminado. Se debe observar que tambien es posible determinar con W^h(i) y W^l(i) el coeficiente W^m(i) entre W^h(i) y W^l(i). Es decir, tambien es posible determinar W^m(i) mediante W^m(i) = (1 - p) x W^h(i) p x W^l(i). En este caso, p es un valor 0 < p < 1, el cual se obtiene a partir del perlodo T y el aumento de tono G con una funcion p = b(T, G) en la cual el valor de p se vuelve mayor a medida que el perlodo T es mas largo o el aumento de tono G es mas pequeno y el valor de p se vuelve mas pequeno a medida que el perlodo T es mas corto o el aumento de tono G es mayor. Al obtener de esta forma W^m(i), al guardar unicamente dos tablas de una tabla en la cual se guarda W^h(i) (i = 0, 1, ..., P^{m ax}) y una tabla en la cual se guarda W^l(i) (i = 0, 1, ..., P^{m ax}) en la parte de determinacion de coeficiente 24, es posible obtener un coeficiente cercano a W^h(i) cuando el perlodo es corto o el aumento de tono es grande entre un caso donde se determina que el perlodo es corto y el aumento de tono es pequeno, y un caso donde se determina que el perlodo es largo y el aumento de tono es grande, y, por el contrario, es posible obtener un coeficiente cercano a W^l(i) cuando el perlodo es largo o el aumento de tono es pequeno entre un caso donde se determina que el perlodo es corto y el aumento de tono es pequeno, y un caso donde se determina que el perlodo es largo y el aumento de tono es grande.

Se debe observar que no es necesario que los coeficientes W^h(0), W^m(0) y ^{W i}(0) cumplan la relacion W^h(0) < W^m(0) < ^{W i}(0) cuando i=0 y pueden ser valores que cumplen la relacion W^h(0) > W^m(0) y/o W^m(0) > ^{W i}(0).

Tambien segun el primer ejemplo modificado de la segunda realizacion, al igual que en el caso del ejemplo modificado de la primera realizacion, incluso cuando la frecuencia fundamental y el aumento de tono de la senal de entrada son elevados, es posible obtener un coeficiente que se puede convertir en un coeficiente predictivo lineal en el que se elimina la ocurrencia de un pico de un espectro debido a un componente de tono y, incluso cuando la frecuencia fundamental y el aumento de tono de la senal de entrada son bajos, es posible obtener un coeficiente que se puede convertir en un coeficiente predictivo lineal que puede expresar una envoltura espectral, de forma que sea posible realizar una prediccion lineal con mayor precision de analisis que la de uno convencional.

Se debe destacar que, aunque en la descripcion anterior se usan tres tipos de coeficientes W^h(i), W^m(i) y W^l(i), la cantidad de tipos de coeficientes puede ser dos. Por ejemplo, tambien es posible usar solo dos tipos de coeficientes, W^h(i) y Wⁱ(i). En otras palabras, en la descripcion previa, W^m(i) puede ser igual a W^h(i) o Wⁱ(i).

Por ejemplo, la parte de determinacion de coeficiente 24 determina el coeficiente W^h(i) (i = 0, 1, ..., P^{m ax}) cuando se determina que el perlodo es corto y el aumento de tono es grande, y fija el coeficiente determinado W^h(i) (i = 0, 1, ..., P^{m ax}) como W^o(i) (i = 0, 1, ..., P^{m ax}). En otros casos, la parte de determinacion de coeficiente 24 determina el coeficiente W^l(i) (i = 0, 1, ..., P^{m ax}) y fija el coeficiente determinado W^l(i) (i = 0, 1, ■■■, P ^{m ax}) como W^o (i) (i = 0, 1, ..., P ^{m ax}).

La parte de determinacion de coeficiente 24 puede determinar el coeficiente Wⁱ(i) (i = 0, 1, ..., P^{m ax}) cuando se determina que el perlodo es largo y el aumento de tono es pequeno, y establecer el coeficiente determinado Wⁱ(i) (i = 0, 1, ..., P^{m ax}) como W⁰(i) (i = 0, 1, ..., P^{m ax}), y, de otro modo, puede determinar el coeficiente W^h(i) (i = 0, 1, ..., P^{m ax}) y establecer el coeficiente determinado W^h(i) (i = 0, 1, ..., P^{m ax}) como W⁰ (i) (i = 0, 1, ..., P^{m ax}). El otro procesamiento es igual al anteriormente descrito.

<Segundo ejemplo modificado de segunda realizacion>

Aunque en la segunda realizacion anteriormente descrita el coeficiente wo(i) se determina mediante la comparacion del valor que tiene correlacion positiva con la frecuencia fundamental con un umbral y la comparacion del valor que tiene correlacion positiva con el aumento de tono con un umbral, en el segundo ejemplo modificado de la segunda realizacion, el coeficiente w0(i) se determina mediante la comparacion de dichos valores respectivamente con dos o mas umbrales. A continuacion, se describira como un ejemplo un metodo en el cual se determina wo(i) mediante la comparacion del valor que tiene correlacion positiva con la frecuencia fundamental con dos umbrales, fth 1' y fth2',y la comparacion del valor que tiene correlacion positiva con el aumento de tono con dos umbrales, gthl y gth2.

Se asume que los umbrales fth 1' y fth2' cumplen la relacion 0 < fth 1' < fth2' y los umbrales gth 1 y gth2 cumplen la relacion 0 < gth 1 < gth2.

La parte de determinacion de coeficiente 24 compara el valor que tiene correlacion positiva con la frecuencia fundamental correspondiente a la informacion ingresada con referencia a la frecuencia fundamental con los umbrales fth 1' y fth2' y compara el valor que tiene correlacion positiva con el aumento de tono correspondiente a la informacion ingresada con referencia al aumento de tono con los umbrales gth 1 y gth2.

El valor que tiene correlacion positiva con la frecuencia fundamental que corresponde a la informacion ingresada con referencia a la frecuencia fundamental es, por ejemplo, la frecuencia fundamental correspondiente a la informacion ingresada con referencia a la frecuencia fundamental en si misma. Ademas, el valor que tiene correlacion positiva con el aumento de tono que corresponde a la informacion ingresada con referencia al aumento de tono es, por ejemplo, el aumento de tono correspondiente a la informacion ingresada con referencia al aumento de tono en si mismo.

La parte de determinacion de coeficiente 24 determina que la frecuencia fundamental es elevada cuando el valor que tiene correlacion positiva con la frecuencia fundamental es mayor que el umbral fth2', determina que la frecuencia fundamental es media cuando el valor que tiene correlacion positiva con la frecuencia fundamental es mayor que el umbral fth 1' e igual que el umbral fth2' o menor que este, y determina que la frecuencia fundamental es baja cuando el valor que tiene correlacion positiva con la frecuencia fundamental es igual al umbral fth 1' o menor que este. Ademas, la parte de determinacion de coeficiente 24 determina que el aumento de tono es grande cuando el valor que tiene correlacion positiva con el aumento de tono es mayor que el umbral gth2, determina que el aumento de tono es soporte cuando el valor que tiene correlacion positiva con el aumento de tono es mayor que el umbral gth1 e igual que el umbral gth2 o menor que este, y determina que el aumento de tono es pequeno cuando el valor que tiene correlacion positiva con el aumento de tono es igual al umbral gth1 o menor que este.

Entonces, la parte de determinacion de coeficiente 24 determina el coeficiente Wl(i) (i = 0, 1, ..., Pmax) segun una regla previamente definida independientemente de la magnitud del aumento de tono cuando la frecuencia fundamental es baja y establece el coeficiente determinado Wl(i) (i = 0, 1, ..., Pmax) como w0(i) (i = 0, 1, ..., Pmax). Ademas, la parte de determinacion de coeficiente 24 determina el coeficiente wl(i) (i = 0, 1, ..., Pmax) segun una regla previamente definida cuando la frecuencia fundamental es media y el aumento de tono es pequeno, y establece el coeficiente determinado wl(i) (i = 0, 1, ..., Pmax) como wo(i) (i = 0, 1, ..., Pmax). Asimismo, la parte de determinacion de coeficiente 24 determina el coeficiente wm(i) (i = 0, 1, ..., Pmax) segun una regla previamente definida cuando la frecuencia fundamental es media y el aumento de tono es grande o soporte, y establece el coeficiente determinado wm(i) (i = 0, 1, ..., Pmax) como w0(i) (i = 0, 1, ..., Pmax). Ademas, la parte de determinacion de coeficiente 24 determina el coeficiente wm(i) (i = 0, 1, ..., Pmax) segun una regla previamente definida cuando la frecuencia fundamental es elevada y el aumento de tono es pequeno o soporte, y establece el coeficiente determinado wm(i) (i = 0, 1, ..., Pmax) como wo(i) (i = 0, 1, ..., Pmax). Asimismo, la parte de determinacion de coeficiente 24 determina el coeficiente wh(i) (i = 0, 1, ..., Pmax) segun una regla previamente definida cuando la frecuencia fundamental es elevada y el aumento de tono es grande, y establece el coeficiente determinado wh(i) (i = 0, 1, ..., Pmax) como wo(i) (i = 0, 1, ..., Pmax).

En este caso, wh(i), wm(i) y wl(i) se determinan de forma de cumplir la relacion wh(i) < wm(i) < wl(i) para al menos parte de cada i. En ese caso, al menos parte de cada i es, por ejemplo, i diferente de cero (es decir, 1 < i < Pmax). Alternativamente, wh(i), wm(i) y wl(i) se determinan de forma de cumplir la relacion wh(i) < wm(i) < wl(i) para al menos parte de cada i, wh(i) < wm(i) < wl(i) para al menos parte de cada i entre otros i, y wh(i) < wm(i) < wl(i) para al menos la parte restante de i. Cada uno de wh(i), wm(i) y wl(i) se determina de forma tal que cada valor de wh(i), wm(i) y wl(i) se vuelve menor a medida que i se vuelve mayor.

Se debe observar que no es necesario que los coeficientes wh(0), wm(0) y ^W i(0) cumplan la relacion wh(0) < wm(0) < ^W i(0) cuando i = 0 y se pueden usar valores que cumplen la relacion wh(0) > wm(0) y/o wm(0) > ^W i(0).

La Figura 5 ilustra un resumen de la relacion anteriormente descrita. Se debe observar que, en este ejemplo, se ilustra un ejemplo donde, cuando la frecuencia fundamental es baja, se selecciona el mismo coeficiente independientemente de la magnitud del aumento de tono, la presente no se limita a esto y cuando la frecuencia fundamental es baja, es posible determinar el coeficiente de forma tal que el coeficiente se vuelve mayor a medida que el aumento de tono es mas pequeno. En pocas palabras, se comprenden un caso donde, en al menos dos intervalos entre tres intervalos que constituyen un posible intervalo de un valor del aumento de tono, para al menos parte de cada i, el coeficiente determinado cuando la frecuencia fundamental es baja es mayor que el coeficiente determinado cuando la frecuencia fundamental es elevada y un caso donde, en al menos dos intervalos entre tres intervalos que constituyen un posible intervalo de un valor de la frecuencia fundamental, el coeficiente determinado cuando el aumento de tono es pequeno es mayor que el coeficiente determinado cuando el aumento de tono es grande.

Cabe destacar que tambien es posible guardar w^h(i), w^m(i) y W^l(i) obtenidos anteriormente de acuerdo con cualquiera de estas normas en una tabla y seleccionar cualquiera de W^h(i), w^m(i) y W^l(i) de la tabla mediante la comparacion del valor que tiene correlacion positiva respecto a la frecuencia fundamental con un umbral predeterminado y comparar el valor que tiene correlacion positiva respecto al aumento de tono con un umbral predeterminado. Cabe destacar que el coeficiente W^m(i) entre W^h(i) y W^l(i) se puede determinar mediante el uso de W^h(i) y W^l(i). Es decir, tambien es posible determinar W^m(i) a traves de W^m(i) = p' x W^h(i) (1 - p') x W^l(i). En este caso, p' es un valor de 0 < p' < 1 y se obtuvo de la frecuencia fundamental P y el aumento de tono G mediante una funcion p' = c(P, G) en la que el valor p' incrementa a medida que el valor de la frecuencia fundamental P o el aumento de tono G incrementan y el valor de p' se reduce a medida que el valor de la frecuencia fundamental P o el aumento de tono G se reducen. Al obtener W^m(i) de esta manera, al guardar solo dos tablas de una tabla en la que se guarda W^h(i) (i = 0, 1, ...., P^{m ax}) y una tabla en la que se guarda W^l(i) (i = 0, 1, ..., P^{m ax}) en la parte de determinacion del coeficiente 24, es posible obtener un coeficiente cercano a W^h(i) cuando la frecuencia fundamental P es elevada y el aumento de tono G es grande entre un caso donde la frecuencia fundamental P es media y el aumento de tono G es grande o soporte, y un caso donde la frecuencia fundamental P es elevada y el aumento de tono G es pequeno o soporte, e inversamente, es posible obtener un coeficiente cercano a W^l(i) cuando la frecuencia fundamental P es inferior y el aumento de tono G es pequeno entre un caso donde la frecuencia fundamental P es media y el aumento de tono G es grande o soporte y un caso donde la frecuencia fundamental P es elevada y el aumento de tono G es pequeno o soporte.

Tambien de acuerdo con el segundo ejemplo modificado de la segunda realizacion, como con la segunda realizacion, incluso cuando la frecuencia fundamental y el aumento de tono de la senal de entrada son elevados, es posible obtener un coeficiente que se pueda convertir en un coeficiente predictivo lineal en el que se suprime la aparicion de un pico de un espectro debido a un componente de tono e incluso cuando la frecuencia fundamental y el aumento de tono de la senal de entrada son bajos, es posible obtener un coeficiente que se pueda convertir en un coeficiente predictivo lineal que puede expresar un envolvente espectral, de manera que sea posible lograr la prediccion lineal con precision de analisis mas elevada que la convencional.

<Tercer ejemplo modificado de la segunda realizacion>

Mientras que en el primer ejemplo modificado de la segunda realizacion descrito anteriormente, el coeficiente W⁰(i) se determina mediante la comparacion del valor que tiene correlacion negativa respecto a la frecuencia fundamental con un umbral y la comparacion del valor que tiene correlacion positiva respecto al aumento de tono con un umbral, en el tercer ejemplo modificado de la segunda realizacion, el coeficiente W^o (i) se determina mediante el uso de dos o tres umbrales respectivamente para estos valores. Un metodo en el que se determina el coeficiente con dos umbrales fth 1 y fth2 y dos umbrales gth1 y gth2 respectivamente para estos valores se describira mas adelante a modo de ejemplo.

Una configuracion funcional y un diagrama de flujo del aparato de analisis predictivo lineal 2 de acuerdo con el tercer ejemplo modificado de la segunda realizacion son iguales a los del primer ejemplo modificado de la segunda realizacion, y se ilustran en la Figura 1 y la Figura 2. El aparato de analisis predictivo lineal 2 de acuerdo con el tercer ejemplo modificado de la segunda realizacion es igual al aparato de analisis predictivo lineal 2 de acuerdo con el primer ejemplo modificado de la segunda realizacion excepto por las partes del procesamiento de la parte de determinacion de coeficiente 24 que difieren.

Se supone que los umbrales fth1 y fth2 cumplen con la relacion de 0 < fth 1 < fth2, y los umbrales gth 1 y gth2 cumplen con la relacion de 0 < gth 1 < gth2.

La parte de determinacion de coeficiente 24 compara el valor que tiene correlacion negativa con la frecuencia fundamental que corresponde a la informacion ingresada respecto al perlodo con los umbrales fth1 y fth2 y compara el valor que tiene correlacion positiva con el aumento de tono que corresponde a la informacion ingresada respecto al aumento de tono con los umbrales gth 1 y gth2.

El valor que tiene correlacion negativa con la frecuencia fundamental que corresponde a la informacion ingresada respecto al perlodo es, por ejemplo, un perlodo que corresponde a la informacion ingresada respecto al perlodo en si mismo. Ademas, el valor que tiene correlacion positiva con el aumento de tono que corresponde a la informacion ingresada respecto al aumento de tono es, por ejemplo, el aumento de tono que corresponde a la informacion ingresada respecto al aumento de tono en si mismo.

La parte de determinacion de coeficiente 24 determina que el perlodo es corto cuando el valor que tiene correlacion negativa con la frecuencia fundamental es inferior al umbral fth 1, determina que la extension del perlodo es soporte cuando el valor que tiene correlacion negativa con la frecuencia fundamental es igual o mayor al umbral fth 1 e inferior al umbral fth2, y determina que el perlodo es extenso cuando el valor que tiene correlacion negativa con la frecuencia fundamental es igual o mayor al umbral fth2. Ademas, la parte de determinacion de coeficiente 24 determina que el aumento de tono es mayor cuando el valor que tiene correlacion positiva con el aumento de tono es mayor al umbral gth2, determina que el aumento de tono es soporte cuando el valor que tiene correlacion positiva con el aumento de tono es mayor al umbral gth 1 e igual o inferior al umbral gth2, y determina que el aumento de tono es pequeno cuando el valor que tiene correlacion positiva con el aumento de tono es igual o inferior al umbral gth1.

La parte de determinacion de coeficiente 24 luego determina el coeficiente W^l(i) (i = 0, 1, ..., P^{m ax}) de acuerdo con una norma definida con anterioridad independientemente de la magnitud del aumento de tono cuando el perlodo es extenso y fija el coeficiente determinado w^l(i) (i = 0, 1, ..., P^{m ax}) como w^o(i) (i = 0, 1, ..., P^{m ax}). Ademas, la parte de determinacion de coeficiente 24 determina el coeficiente w^l(i) (i = 0, 1, ..., P^{m ax}) de acuerdo con una norma definida con anterioridad cuando la extension del perlodo es media y el aumento de tono es pequeno y fija el coeficiente determinado W^l(i) (i = 0, 1, ..., P^{m ax}) como w⁰(i) (i = 0, 1, ..., P^{m ax}). Mas adicionalmente, la parte de determinacion de coeficiente 24 determina el coeficiente w^m(i) (i = 0, 1, ..., P^{m ax}) de acuerdo con una norma definida con anterioridad cuando la extension del perlodo es media y el aumento de tono es grande o soporte y fija el coeficiente determinado w^m(i) (i = 0, 1, ..., P^{m ax}) como w⁰(i) (i = 0, 1, ..., P^{m ax}). Ademas, la parte de determinacion de coeficiente 24 determina el coeficiente w^m(i) (i = 0, 1, ..., P^{m ax}) de acuerdo con una norma definida con anterioridad cuando el perlodo es corto y el aumento de tono es pequeno o soporte y fija el coeficiente determinado w^m(i) (i = 0, 1, ..., P^{m ax}) como w⁰(i) (i = 0, 1, ..., P^{m ax}). Mas adicionalmente, la parte de determinacion de coeficiente 24 determina el coeficiente w^h(i) (i = 0, 1, ..., P^{m ax}) de acuerdo con una norma definida con anterioridad cuando el perlodo es corto y el aumento de tono es grande y fija el coeficiente determinado w^h(i) (i = 0, 1, ..., P^{m ax}) como w⁰ (i) (i = 0, 1, ..., P).

En este caso, w^h(i), w^m(i) y w^l(i) se determinan de manera que cumplan con la relacion de w^h(i) < w^m(i) < w^l(i) para al menos parte de cada i. En este caso, al menos parte de cada i es, por ejemplo, i distinto a cero (es decir, 1 < i < P^{m ax}). De manera alternativa, se determinan w^h(i), w^m(i) y w^l(i) de manera de cumplir con w^h(i) < w^m(i) < w^l(i) para al menos parte de cada i, w^h(i) < w^m(i) < w^l(i) para al menos parte de cada i entre otros i, y w^h(i) < w^m(i) < w^l(i) para al menos parte de cada i restante. Se determina cada uno de w^h(i), w^m(i) y w^l(i) de manera que cada valor de w^h(i), w^m(i) y w^l(i) se reduce a medida que incrementa i.

Cabe destacar que los coeficientes w^h(0), w^m(0) y ^{w i}(0) cuando i = 0 no cumplen necesariamente con la relacion de w^h(0) < w^m(0) < ^{w i}(0), y se pueden utilizar los valores que cumplen con la relacion de w^h(0) > w^m(0) y/o w^m(0) > ^{w i}(0).

Cabe destacar que tambien es posible guardar w^h(i), w^m(i) y wⁱ(i) obtenidos anteriormente de acuerdo con cualquiera de estas normas en una tabla y seleccionar cualquiera de w^h(i), w^m(i) y w^l(i) de la tabla mediante la comparacion del valor que tiene correlacion negativa respecto a la frecuencia fundamental con un umbral predeterminado y comparar el valor que tiene correlacion positiva respecto al aumento de tono con un umbral predeterminado. Cabe destacar que el coeficiente w^m(i) entre w^h(i) y wⁱ(i) se puede determinar mediante el uso de w^h(i) y wⁱ(i). Es decir, w^m(i) se puede determinar a traves de w^m(i) = (1 - p) x w^h(i) p x wⁱ(i). En este caso, p es un valor de 0 < p < 1 que se obtiene del perlodo T y el aumento de tono G mediante el uso de una funcion p = b(T, G) en la que se incrementa el valor de p a medida que se extiende el perlodo T o se reduce el aumento de tono G, y se reduce el valor de p a medida que se acorta el perlodo T o incrementa el aumento de tono G. Al obtener w^m(i) de esta manera, al guardar solo dos tablas de una tabla en la que se guarda w^h(i) (i = 0, 1, ..., P^{m ax}) y una tabla en la que se guarda w^l(i) (i = 0, 1, ..., P^{m ax}) en la parte de determinacion del coeficiente 24, es posible obtener un coeficiente cercano a w^h(i) cuando el perlodo T es corto y el aumento de tono G es grande entre un caso donde el perlodo T es soporte y el aumento de tono G es grande o soporte, y un caso donde el perlodo T es corto y el aumento de tono G es pequeno o soporte, e inversamente, es posible obtener un coeficiente cercano a wⁱ(i) cuando el perlodo T es extenso y el aumento de tono G es pequeno entre un caso donde el perlodo T es soporte y el aumento de tono G es grande o soporte y un caso donde el perlodo T es corto y el aumento de tono G es pequeno o soporte.

La Figura 6 ilustra un resumen de la relacion descrita anteriormente. Cabe destacar que mientras que en este ejemplo se ilustra un ejemplo donde, cuando el perlodo es extenso, se selecciona el mismo coeficiente independientemente de la magnitud del aumento de tono, la presente invencion no se limita a esto, y cuando el perlodo es extenso, es posible determinar el coeficiente de manera que el coeficiente sea mayor a medida que se reduce el aumento de tono. En resumen, se comprende un caso donde, en al menos dos intervalos de entre tres intervalos que constituyen un intervalo posible del valor del aumento de tono, para al menos parte de cada i, el coeficiente determinado cuando el perlodo es extenso es mayor al coeficiente determinado cuando el perlodo es corto, y en al menos dos intervalos entre el perlodo de tres intervalos que constituyen un intervalo posible del valor del perlodo, el coeficiente determinado cuando el aumento de tono es pequeno, es mayor al coeficiente determinado cuando el aumento de tono es grande.

Tambien de acuerdo con el tercer ejemplo modificado de la segunda realizacion, como con el primer ejemplo modificado de la segunda realizacion, incluso cuando la frecuencia fundamental y el aumento de tono de la senal de entrada son elevados, es posible obtener un coeficiente que se pueda convertir en un coeficiente predictivo lineal en el que se suprime la aparicion de un pico de un espectro debido a un componente de tono e incluso cuando la frecuencia fundamental y el aumento de tono de la senal de entrada son bajos, es posible obtener un coeficiente que se pueda convertir en un coeficiente predictivo lineal que puede expresar un envolvente espectral, de manera que sea posible lograr la prediccion lineal con precision de analisis mas elevada que la convencional.

[Tercera realizacion]

En la tercera realizacion, se determina el coeficiente w0(i) mediante el uso de multiples tablas de coeficientes. La tercera realizacion es diferente a la primera realizacion solo respecto a un metodo para determinar el coeficiente wo(i) en la parte de determinacion de coeficiente 24, y es igual a la primera realizacion en otros puntos. Una parte diferente a la primera realizacion se describira a grandes rasgos mas adelante, y se omitira la explicacion que coincide de una parte que es igual a la primera realizacion.

El aparato de analisis predictivo lineal 2 de la tercera realizacion es igual al aparato de analisis predictivo lineal 2 de la primera realizacion excepto el procesamiento de la parte de determinacion de coeficiente 24 y excepto que, tal como se ilustra en la Figura 7, se provee ademas una parte de almacenamiento de tabla de coeficientes 25. En la parte de almacenamiento de tabla de coeficientes 25, se guardan dos o mas tablas de coeficientes. Mas adelante se describira, en primer lugar, un ejemplo donde se guardan tres o mas tablas de coeficientes en la parte de almacenamiento de tabla de coeficientes 25.

En la Figura 8 se ilustra un ejemplo de flujo de procesamiento de la parte de determinacion de coeficiente 24 de la tercera realizacion. La parte de determinacion de coeficiente 24 de la tercera realizacion lleva a cabo, por ejemplo, el procesamiento de la etapa S46 y la etapa S47 en la Figura 8.

En primer lugar, la parte de determinacion de coeficiente 24 selecciona una tabla de coeficientes t de acuerdo con el valor que tiene correlacion positiva con la frecuencia fundamental y el valor que tiene correlacion positiva con el aumento de tono a partir de tres o mas tablas de coeficientes guardadas en la parte de almacenamiento de tabla de coeficientes 25 mediante el uso del valor que tiene correlacion positiva con la frecuencia fundamental que corresponde a la informacion ingresada respecto a la frecuencia fundamental y el valor que tiene correlacion positiva con el aumento de tono que corresponde a la informacion ingresada respecto al aumento de tono (etapa S46). Por ejemplo, el valor que tiene correlacion positiva con la frecuencia fundamental que corresponde a la informacion respecto a la frecuencia fundamental es la frecuencia fundamental que corresponde a la informacion respecto a la frecuencia fundamental, y el valor que tiene correlacion positiva con el aumento de tono que corresponde a la informacion respecto al aumento de tono es el aumento de tono que corresponde a la informacion respecto al aumento de tono.

Se supone que, por ejemplo, se guardan tres tablas de coeficientes diferentes t0, t1 y t2 en la parte de almacenamiento de tabla de coeficientes

25, se guarda un coeficiente wt⁰(i) (i = 0, 1, ..., Pmax) en la tabla de coeficientes t0, se guarda un coeficiente wt1(i) (i = 0, 1, ..., Pmax) en la tabla de coeficientes t1 y se guarda un coeficiente wt2(i) (i = 0, 1, ..., Pmax) en la tabla de coeficientes t2. Se supone que el coeficiente wto(i) (i = 0, 1, ..., Pmax), el coeficiente wt1(i) (i = 0, 1, ..., Pmax) y el coeficiente wt2(i) (i = 0, 1, ..., Pmax) que se determinan de manera que wt0(i) < wt1(i) < wt2(i) para al menos parte de cada i, wt0(i) < wt1(i) < wt2(i) para al menos parte de cada i entre otros i, y wt0(i) < wt1(i) < wt²(i) para cada i restante se guardan en cada una de las tres tablas de coeficientes t0, t1 y t2.

En este momento, la parte de determinacion de coeficiente 24 selecciona la tabla de coeficientes t0 como la tabla de coeficientes t cuando el valor que tiene correlacion positiva con la frecuencia fundamental es igual o mayor a un primer umbral predeterminado y el valor que tiene una correlacion positiva con el aumento de tono es igual o mayor a un segundo umbral predeterminado, selecciona la tabla de coeficientes t1 como la tabla de coeficientes t cuando el valor que tiene correlacion positiva con la frecuencia fundamental es inferior al primer umbral predeterminado y el valor que tiene correlacion positiva con el aumento de tono es igual o mayor al segundo umbral predeterminado o cuando el valor que tiene correlacion positiva con la frecuencia fundamental es igual o mayor al primer umbral predeterminado y el valor que tiene correlacion positiva con el aumento de tono es inferior al segundo umbral predeterminado, y selecciona la tabla de coeficientes t2 como la tabla de coeficientes t cuando el valor que tiene correlacion positiva con la frecuencia fundamental es inferior al primer umbral predeterminado y el valor que tiene correlacion positiva con el aumento de tono es inferior al segundo umbral predeterminado.

Es decir, cuando el valor que tiene correlacion positiva con la frecuencia fundamental es igual o mayor al primer umbral predeterminado y el valor que tiene correlacion positiva con el aumento de tono es igual o mayor al segundo umbral predeterminado, es decir, cuando se determina que la frecuencia fundamental es elevada y el aumento de tono es grande, la tabla de coeficientes t0 en la que un coeficiente para cada i es el mas pequeno se selecciona como la tabla de coeficientes t, y, cuando el valor que tiene correlacion positiva con la frecuencia fundamental es inferior al primer umbral predeterminado y el valor que tiene correlacion positiva con el aumento de tono es inferior al segundo umbral predeterminado, es decir, cuando se determina que la frecuencia fundamental es baja y el aumento de tono es pequeno, se selecciona la tabla de coeficientes t2 en la que un coeficiente para cada i es el mas grande como la tabla de coeficientes t.

En otras palabras, si se supone que entre las tres tablas de coeficientes guardadas en la parte de almacenamiento de tabla de coeficientes 25, la tabla de coeficientes t0 seleccionada por la parte de determinacion de coeficiente 24 cuando el valor que tiene correlacion positiva con la frecuencia fundamental es un primer valor y el valor que tiene correlacion positiva con el aumento de tono es un tercer valor, es una primera tabla de coeficientes t0, y la tabla de coeficientes t2 seleccionada por la parte de determinacion de coeficiente 24 cuando el valor que tiene correlacion positiva con la frecuencia fundamental es un segundo valor que es mas pequeno que el primer valor que tiene correlacion positiva con el aumento de tono es un cuarto valor que es mas pequeno que el tercer valor es una segunda tabla de coeficientes t2, para al menos parte de cada orden i, la magnitud del coeficiente que corresponde a cada orden i en la segunda tabla de coeficientes t2 es mayor que la magnitud del coeficiente que corresponde a cada orden i en la primera tabla de coeficientes t0. En la presente, se supone que el segundo valor < el primer umbral predeterminado < el primer valor, y el cuarto valor < el segundo umbral predeterminado < el tercer valor.

Ademas, si se supone que la tabla de coeficientes t1, que es una tabla de coeficientes seleccionada cuando no se seleccionan la primera tabla de coeficientes t0 y la segunda tabla de coeficientes t2, es una tercera tabla de coeficientes t1, para al menos parte de cada orden i, el coeficiente que corresponde a cada orden i en la tercera tabla de coeficientes t1 es mayor que el coeficiente que corresponde a cada orden i en la primera tabla de coeficientes t0 e inferior que el coeficiente que corresponde a cada orden i en la segunda tabla de coeficientes t2.

La parte de determinacion de coeficiente 24 luego fija el coeficiente wt(i) de cada orden i guardado en la tabla de coeficientes t seleccionada como el coeficiente wo(i) (etapa S47). Es decir, wo(i) = wt(i). En otras palabras, la parte de determinacion de coeficiente 24 adquiere la magnitud del coeficiente wt(i) que corresponde a cada orden i de la tabla de coeficientes t seleccionada y fija el coeficiente wt(i) con la magnitud adquirida que corresponde a cada orden i como wo(i).

En la tercera realizacion, a diferencia de la primera realizacion y la segunda realizacion, debido a que no es necesario calcular el coeficiente wo(i) con base en la ecuacion que tiene correlacion positiva con la frecuencia fundamental y el aumento de tono, es posible realizar la operacion con una cantidad de procesamiento de operacion menor.

Cabe destacar que la cantidad de tablas de coeficientes guardadas en la parte de almacenamiento de tabla de coeficientes 25 puede ser dos.

Por ejemplo, se supone que dos tablas de coeficientes t0 y t2 se guardan en la parte de almacenamiento de tabla de coeficientes 25. En este caso, la parte de determinacion de coeficiente 24 determina el coeficiente wo(i) con base en estas dos tablas de coeficientes t0 y t2 de la manera que sigue a continuacion.

Por ejemplo, la parte de determinacion de coeficiente 24 selecciona la tabla de coeficientes t0 como la tabla de coeficientes t cuando el valor que tiene correlacion positiva con la frecuencia fundamental es igual o mayor al primer umbral predeterminado y el valor que tiene correlacion positiva con el aumento de tono es igual o mayor al segundo umbral predeterminado, es decir, cuando se determina que la frecuencia fundamental es elevada y el aumento de tono es grande. En otros casos, la parte de determinacion de coeficiente 24 selecciona la tabla de coeficientes t2 como la tabla de coeficientes t.

La parte de determinacion de coeficiente 24 puede seleccionar la tabla de coeficientes t2 como la tabla de coeficientes t cuando el valor que tiene correlacion positiva con la frecuencia fundamental es inferior al primer umbral predeterminado y el valor que tiene correlacion positiva con el aumento de tono es inferior al segundo umbral predeterminado, es decir, cuando se determina que la frecuencia fundamental es baja y el aumento de tono es pequeno, si no, puede seleccionar la tabla de coeficientes t0 como la tabla de coeficientes t.

Ademas, en el caso donde se guardan dos tablas de coeficientes t0 y t2 en la parte de almacenamiento de tabla de coeficientes 25, se puede decir que la magnitud del coeficientes que corresponde a cada orden i en la segunda tabla de coeficientes t2, la cual es la tabla de coeficientes t2 seleccionada por la parte de determinacion de coeficiente 24 cuando el valor que tiene correlacion positiva con la frecuencia fundamental, es un segundo valor que es mas pequeno que un primer valor y el valor que tiene correlacion positiva con el aumento de tono es un cuarto valor que es mas pequeno que un tercer valor, es mayor que la magnitud del coeficiente que corresponde a cada orden i en la primera tabla de coeficientes t0, la cual es la tabla de coeficientes t0 seleccionada por la parte de determinacion de coeficiente 24 cuando el valor que tiene correlacion positiva con la frecuencia fundamental es el primer valor y el valor que tiene correlacion positiva con el aumento de tono es el tercer valor. En la presente, se supone que el segundo valor < el primer umbral predeterminado < el primer valor, y el cuarto valor < el segundo umbral predeterminado < el tercer valor.

<Primer ejemplo modificado de la tercera realizacion>

En el primer ejemplo modificado de la tercera realizacion, la parte de determinacion de coeficiente 24 selecciona una tabla de coeficientes t de acuerdo con el valor ingresado que tiene correlacion negativa con la frecuencia fundamental y el valor que tiene correlacion positiva con el aumento de tono a partir de dos o mas tablas de coeficientes guardadas en la parte de almacenamiento de la tabla de coeficientes 25 mediante el uso del valor ingresado que tiene correlacion negativa con la frecuencia fundamental y el valor que tiene correlacion positiva con el aumento de tono.

Una configuracion funcional y un diagrama de flujo del aparato de analisis predictivo lineal 2 de acuerdo con el primer ejemplo modificado de la tercera realizacion son iguales a los de la tercera realizacion, y se ilustran en la Figura 7 y la Figura 8. El aparato de analisis predictivo lineal 2 de acuerdo con el primer ejemplo modificado de la tercera realizacion es igual al aparato de analisis predictivo lineal 2 de la tercera realizacion excepto por las partes del procesamiento de la parte de determinacion de coeficiente 24 que difieren.

Mas adelante se describira, en primer lugar, un ejemplo donde se selecciona una tabla de coeficientes t a partir de tres tablas de coeficientes t0, t1 y t2 guardadas en la parte de almacenamiento de tabla de coeficientes 25.

En primer lugar, la parte de determinacion de coeficiente 24 selecciona una tabla de coeficientes t de acuerdo con el valor que tiene correlacion negativa con la frecuencia fundamental y el valor que tiene correlacion positiva con el aumento de tono a partir de tres tablas de coeficientes guardadas en la parte de almacenamiento de la tabla de coeficientes 25 mediante el uso del valor que tiene correlacion negativa con la frecuencia fundamental que corresponde a la informacion ingresada respecto al perlodo y el valor que tiene correlacion positiva con el aumento de tono que corresponde a la informacion ingresada respecto al aumento de tono (etapa S46). En este caso, la parte de determinacion de coeficiente 24 selecciona la tabla de coeficientes t2 como la tabla de coeficientes t cuando el valor que tiene correlacion negativa con la frecuencia fundamental es igual o mayor a un tercer umbral predeterminado y el valor que tiene una correlacion positiva con el aumento de tono es inferior a un cuarto umbral predeterminado, selecciona la tabla de coeficientes t1 como la tabla de coeficientes t cuando el valor que tiene correlacion negativa con la frecuencia fundamental es inferior al tercer umbral predeterminado y el valor que tiene correlacion positiva con el aumento de tono es inferior al cuarto umbral predeterminado o el valor que tiene correlacion negativa con la frecuencia fundamental es igual o mayor al tercer umbral predeterminado y el valor que tiene correlacion positiva con el aumento de tono es igual o mayor al cuarto umbral predeterminado, y selecciona la tabla de coeficientes t0 como la tabla de coeficientes t cuando el valor que tiene correlacion negativa con la frecuencia fundamental es inferior al tercer umbral predeterminado y el valor que tiene correlacion positiva con el aumento de tono es igual o mayor al cuarto umbral predeterminado.

Es decir, cuando el valor que tiene correlacion negativa con la frecuencia fundamental es inferior al tercer umbral predeterminado y el valor que tiene correlacion positiva con el aumento de tono es igual o mayor al cuarto umbral predeterminado, es decir, cuando se determina que el perlodo es corto y el aumento de tono es grande, la tabla de coeficientes t0 en la que el coeficiente para cada i es el mas pequeno se selecciona como la tabla de coeficientes t, y, cuando el valor que tiene correlacion negativa con la frecuencia fundamental es igual o mayor al tercer umbral predeterminado y el valor que tiene correlacion positiva con el aumento de tono es inferior al cuarto umbral predeterminado, es decir, cuando se determina que el perlodo es extenso y el aumento de tono es pequeno, se selecciona la tabla de coeficientes t2 en la que el coeficiente para cada i es el mas grande como la tabla de coeficientes t.

En otras palabras, si se supone que entre tres tablas de coeficientes guardadas en la parte de almacenamiento de tabla de coeficientes 25, la tabla de coeficientes t0 seleccionada por la parte de determinacion de coeficiente 24 cuando el valor que tiene correlacion negativa con la frecuencia fundamental es un primer valor y el valor que tiene correlacion positiva con el aumento de tono es un tercer valor, es una primera tabla de coeficientes t0, entre tres tablas de coeficientes guardadas en la parte de almacenamiento de tabla de coeficientes 25 y la tabla de coeficientes t2 seleccionada por la parte de determinacion de coeficiente 24 cuando el valor que tiene correlacion negativa con la frecuencia fundamental es un segundo valor que es mayor que el primer valor que tiene correlacion positiva con el aumento de tono es un cuarto valor que es mas pequeno que el tercer valor es una segunda tabla de coeficientes t2, para al menos parte de cada orden i, la magnitud del coeficiente que corresponde a cada orden i en la segunda tabla de coeficientes t2 es mayor que la magnitud del coeficiente que corresponde a cada orden i en la primera tabla de coeficientes t0. En la presente, se supone que el tercer valor < el tercer umbral predeterminado < el segundo valor, y el cuarto valor < el cuarto umbral predeterminado < el tercer valor.

Ademas, si se supone que la tabla de coeficientes t1, que es la tabla de coeficientes seleccionada cuando no se seleccionan la primera tabla de coeficientes t0 y la segunda tabla de coeficientes t2, es una tercera tabla de coeficientes, para al menos parte de cada orden i, el coeficiente que corresponde a cada orden i en la tercera tabla de coeficientes t1 es mayor que el coeficiente que corresponde a cada orden i en la primera tabla de coeficientes t0 e inferior que el coeficiente que corresponde a cada orden i en la segunda tabla de coeficientes t2.

En el primer ejemplo modificado de la tercera realizacion, a diferencia del ejemplo modificado de la primera realizacion y el primer ejemplo modificado la segunda realizacion, debido a que no es necesario calcular el coeficiente w⁰ (i) con base en la ecuacion que tiene correlacion negativa con la frecuencia fundamental y correlacion positiva con el aumento de tono, es posible realizar la operacion con una cantidad de procesamiento de operacion menor.

Asimismo, en el primer ejemplo modificado de la tercera realizacion, la cantidad de tablas de coeficientes guardadas en la parte de almacenamiento de tabla de coeficientes 25 puede ser dos.

Por ejemplo, se supone que dos tablas de coeficientes t0 y t2 se guardan en la parte de almacenamiento de tabla de coeficientes 25. En este caso, la parte de determinacion de coeficiente 24 determina el coeficiente w^o (i) con base en estas dos tablas de coeficientes t0 y t2 de la manera que sigue a continuacion.

Por ejemplo, la parte de determinacion de coeficiente 24 selecciona la tabla de coeficientes t0 como la tabla de coeficientes t cuando el valor que tiene correlacion negativa con la frecuencia fundamental es inferior al tercer umbral predeterminado y el valor que tiene correlacion positiva con el aumento de tono es igual o mayor al cuarto umbral predeterminado, es decir, cuando se determina que el perlodo es corto y el aumento de tono es grande. En otros casos, la parte de determinacion de coeficiente 24 selecciona la tabla de coeficientes t2 como la tabla de coeficientes t.

La parte de determinacion de coeficiente 24 puede seleccionar la tabla de coeficientes t2 como la tabla de coeficientes t cuando el valor que tiene correlacion negativa con la frecuencia fundamental es igual o mayor al tercer umbral predeterminado y el valor que tiene correlacion positiva con el aumento de tono es inferior al cuarto umbral predeterminado, es decir, cuando se determina que el perlodo es extenso y el aumento de tono es pequeno y, si no, puede seleccionar la tabla de coeficientes t0 como la tabla de coeficientes t.

Ademas, en el caso donde se guardan dos tablas de coeficientes t0 y t2 en esta parte de almacenamiento de tabla de coeficientes 25, se puede decir que la magnitud del coeficientes que corresponde a cada orden i en la primera tabla de coeficientes t0, la cual es la tabla de coeficientes t0 seleccionada por la parte de determinacion de coeficiente 24 cuando el valor que tiene correlacion negativa con la frecuencia fundamental es un primer valor y el valor que tiene correlacion positiva con el aumento de tono es un tercer valor, es mayor que la magnitud del coeficiente que corresponde a cada orden i en la segunda tabla de coeficientes t2, la cual es la tabla de coeficientes t2 seleccionada por la parte de determinacion de coeficiente 24 cuando el valor que tiene correlacion negativa con la frecuencia fundamental es un segundo valor que es mayor al primer valor y el valor que tiene correlacion positiva con el aumento de tono es un cuarto valor que es inferior al tercer valor. En la presente, se supone que el tercer valor < el tercer umbral predeterminado < el segundo valor, y el cuarto valor < el cuarto umbral predeterminado < el tercer valor.

<Segundo ejemplo modificado de la tercera realizacion>

Mientras que, en la tercera realizacion, se determina la tabla de coeficientes mediante la comparacion del valor que tiene correlacion positiva con la frecuencia fundamental con un umbral y la comparacion del valor que tiene correlacion positiva con el aumento de tono con un umbral, en el segundo ejemplo modificado de la tercera realizacion, cada uno de estos valores se compara con dos o mas umbrales, y se determina el coeficiente w⁰ (i) de acuerdo con estos resultados de comparacion.

Una configuracion funcional y un diagrama de flujo del aparato de analisis predictivo lineal 2 de acuerdo con el segundo ejemplo modificado de la tercera realizacion son iguales a los de la tercera realizacion, y se ilustran en la Figura 7 y la Figura 8. El aparato de analisis predictivo lineal 2 de acuerdo con el segundo ejemplo modificado de la tercera realizacion es igual al aparato de analisis predictivo lineal 2 de acuerdo con la tercera realizacion excepto por las partes del procesamiento de la parte de determinacion de coeficiente 24 que difieren.

Las tablas de coeficientes t0, t1 y t2 se guardan en la parte de almacenamiento de tabla de coeficientes 25. En las tres tablas de coeficientes t0, t1 y t2, el coeficiente w^tg (i) (i = 0, 1, ..., P^{m ax}), el coeficiente w^t1(i) (i = 0, 1, Pmax) y el coeficiente wt² (i) (i = 0, 1, Pmax) que se determinan de manera que wt⁰(i) < wti(i) < wt² (i) se guardan respectivamente para al menos parte de i, wfo(i) < wt¹(i) < wt² (i) para al menos parte de cada i entre otros i, y wt⁰(i) < wt¹(i) < wt² (i) para cada i restante. Sin embargo, wt0(0), wt1(0) y wt2(0) cuando i = 0 no tienen que cumplir necesariamente con la relacion de wt⁰(⁰ ) < w»(0) < wt²(⁰ ), y pueden ser valores que tienen la relacion de wt⁰(⁰ ) > wt¹(⁰ ) y/o wt¹(⁰ ) > wt²(⁰ ).

En la presente, se supone que se definen los umbrales fth 1' y fth2', los que cumplen con la relacion de 0 < fth1' < fth2', y los umbrales gth 1 y gth2, los que cumplen con la relacion de 0 < gth 1 < gth2.

La parte de determinacion de coeficiente 24 selecciona la tabla de coeficientes guardada en la parte de almacenamiento de tabla de coeficientes 25 de manera que comprenda un caso donde, en al menos dos intervalos entre tres intervalos que constituyen un intervalo posible del valor que tiene correlacion positiva con la frecuencia fundamental, el coeficiente determinado cuando el valor que tiene correlacion positiva con el aumento de tono es mayor que el coeficiente determinado cuando el valor que tiene correlacion positiva con el aumento de tono es mayor, y un caso donde, en al menos dos intervalos entre tres intervalos que constituyen un intervalo posible del valor que tiene correlacion positiva con el aumento de tono, el coeficiente determinado cuando el valor que tiene correlacion positiva con la frecuencia fundamental es pequeno, es mayor que el coeficiente determinado cuando el valor que tiene correlacion positiva con la frecuencia fundamental es mayor, y obtiene un coeficiente guardado en la tabla de coeficientes seleccionada como el coeficiente wo(i).

Los tres intervalos que constituyen un intervalo posible del valor que tiene correlacion positiva con la frecuencia fundamental son, por ejemplo, tres intervalos de un intervalo del valor que tiene correlacion positiva con la frecuencia fundamental > fth2' (es decir, un rango donde el valor que tiene correlacion positiva con la frecuencia fundamental es grande), un intervalo de fth 1' < el valor que tiene correlacion positiva con la frecuencia fundamental < fth2' (es decir, un intervalo donde el valor que tiene correlacion positiva con la frecuencia fundamental es soporte) y un intervalo de fth1 ' > el valor que tiene correlacion positiva con la frecuencia fundamental (es decir, un intervalo donde el valor que tiene correlacion positiva con la frecuencia fundamental es pequeno).

Ademas, los tres intervalos que constituyen un intervalo posible del valor que tiene correlacion positiva con el aumento de tono son, por ejemplo, tres intervalos de un intervalo del valor que tiene correlacion positiva con el aumento de tono < gth 1 (es decir, un intervalo donde el valor que tiene correlacion positiva con el aumento de tono es pequeno), un intervalo de gth 1 < el valor que tiene correlacion positiva con el aumento de tono < gth2 (es decir, un intervalo donde el valor que tiene correlacion positiva con el aumento de tono es soporte) y un intervalo de gth2 < el valor que tiene correlacion positiva con el aumento de tono (es decir, un intervalo donde el valor que tiene correlacion positiva con el aumento de tono es grande).

La parte de determinacion de coeficiente 24, por ejemplo, selecciona el coeficiente w0(i) de las tablas de coeficientes guardadas en la parte de almacenamiento de tabla de coeficientes 25 de manera que

(1) cuando el valor que tiene correlacion positiva con la frecuencia fundamental es mayor al umbral fth2' y el valor que tiene correlacion positiva con el aumento de tono es mayor al umbral gth2, es decir, cuando se determina que la frecuencia fundamental es elevada y el aumento de tono es grande, se selecciona cada coeficiente wt⁰(i) en la tabla de coeficientes t0 como el coeficiente w0(i),

(2) cuando el valor que tiene correlacion positiva con la frecuencia fundamental es mayor al umbral fth2' y el valor que tiene correlacion positiva con el aumento de tono es mayor al umbral gth1 e igual o inferior al umbral gth2, es decir, cuando se determina que la frecuencia fundamental es elevada y el aumento de tono es soporte, se selecciona cada coeficiente en cualquiera de las tablas de coeficientes t0, t1 y t2 como el coeficiente wo(i),

(3) cuando el valor que tiene correlacion positiva con la frecuencia fundamental es mayor al umbral fth2' y el valor que tiene correlacion positiva con el aumento de tono es igual o inferior al umbral gth1, es decir, cuando se determina que la frecuencia fundamental es elevada y el aumento de tono es pequeno, se selecciona cada coeficiente en cualquiera de las tablas de coeficientes t0, t1 y t2 como el coeficiente w0(i),

(4) cuando el valor que tiene correlacion positiva con la frecuencia fundamental es mayor al umbral fth1' e igual o inferior al umbral fth2' y el valor que tiene correlacion positiva con el aumento de tono es mayor al umbral gth2, es decir, cuando se determina que la frecuencia fundamental es media y el aumento de tono es grande, se selecciona cada coeficiente en cualquiera de las tablas de coeficientes t0, t1 y t2 como el coeficiente wo(i),

(5) cuando el valor que tiene correlacion positiva con la frecuencia fundamental es mayor al umbral fth1' e igual o inferior al umbral fth2' y el valor que tiene correlacion positiva con el aumento de tono es mayor al umbral gth 1 e igual o inferior al umbral gth2, es decir, cuando se determina que la frecuencia fundamental es media y el aumento de tono es soporte, se selecciona cada coeficiente en cualquiera de las tablas de coeficientes t0, t1 y t2 como el coeficiente w0(i),

(6) cuando el valor que tiene correlacion positiva con la frecuencia fundamental es mayor al umbral fth l' e igual o inferior al umbral fth2' y el valor que tiene correlacion positiva con el aumento de tono es igual o inferior al umbral gth 1, es decir, cuando se determina que la frecuencia fundamental es media y el aumento de tono es pequeno, se selecciona cada coeficiente en cualquiera de las tablas de coeficiente t0, t1 y t2 como el coeficiente w0(i),

(7) cuando el valor que tiene correlacion positiva con la frecuencia fundamental es igual o inferior al umbral fth 1' y el valor que tiene correlacion positiva con el aumento de tono es mayor al umbral gth2, es decir, cuando se determina que la frecuencia fundamental es baja y el aumento de tono es grande, se selecciona cada coeficiente en cualquiera de las tablas de coeficientes t0, t1 y t2 como el coeficiente w0(i),

(8) cuando el valor que tiene correlacion positiva con la frecuencia fundamental es igual o inferior al umbral fth 1' y el valor que tiene correlacion positiva con el aumento de tono es mayor al umbral gth1 e igual o inferior al umbral gth2, es decir, cuando se determina que la frecuencia fundamental es baja y el aumento de tono es soporte, se selecciona cada coeficiente en cualquiera de las tablas de coeficientes t0, t1 y t2 como el coeficiente w0(i), y

(9) cuando el valor que tiene correlacion positiva con la frecuencia fundamental es igual o inferior al umbral fth 1' y el valor que tiene correlacion positiva con el aumento de tono es igual o inferior al umbral gth1, es decir, cuando se determina que la frecuencia fundamental es baja y el aumento de tono es pequeno, se selecciona cada coeficiente wt2(i) en la tabla de coeficientes t2 como el coeficiente w0(i),

En otras palabras, en el caso de (1), la parte de determinacion de coeficiente 24 adquiere un coeficiente de la tabla de coeficientes t0, en el caso de (9), la parte de determinacion de coeficiente 24 adquiere un coeficiente de la tabla de coeficientes t2 y, en el caso de (2), (3), (4), (5), (6), (7) y (8), la parte de determinacion de coeficiente 24 adquiere un coeficiente de cualquiera de las tablas de coeficientes t0, t1 y t2.

Ademas, en el caso de al menos uno de (2), (3), (4), (5), (6), (7) y (8), la parte de determinacion de coeficiente 24 adquiere un coeficiente de la tabla de coeficientes t1.

Ademas, se supone que un numero de identificacion de una tabla de coeficientes tj^k de la cual se adquiere un coeficiente en la etapa de determinacion de coeficiente en el caso de (k) donde k = 1, 2, ..., 9 es j ^k, j ¹ < j² - j³ , j ⁴ < j⁵ < j⁶ , j⁷ < j⁸ < j⁹ y j ¹, < j ⁴ < j⁷ , j² < j ⁵ < j ⁸ y j ³ < j ⁶ < j ⁹.

<Ejemplo especlfico del segundo ejemplo modificado de la tercera realizacion>

A continuacion, se describira un ejemplo especlfico del segundo ejemplo modificado de la tercera realizacion.

Se ingresan al aparato de analisis predictivo lineal 2 una senal de entrada X^o(n) (n = 0, 1, ..., N-1) que es una senal acustica digital de N muestras por un cuadro que pasa a traves de un filtro paso alto, sometida a la conversion de muestreo a 12, 8 kHz y sometida a procesamiento preenfasis, una frecuencia fundamental P obtenida en la parte de calculo de frecuencia fundamental 930 para una senal de entrada X^o(n) (n = 0, 1, ..., Nn) (donde Nn es un numero entero positivo predeterminado que cumple con la relacion de Nn < N) de parte de un cuadro actual como la informacion respecto a la frecuencia fundamental y un aumento de tono G obtenido en la parte de calculo del aumento de tono 950 para la senal de entrada X^o(n) (n = 0, 1, ..., Nn) de parte del cuadro actual como la informacion respecto al aumento de tono.

La parte de calculo de autocorrelacion 21 obtiene la autocorrelacion R^o(i) (i = 0, 1, ..., P^{m ax}) a partir de la senal de entrada X^o(n) mediante la siguiente ecuacion (8).

[Formula 12]

Se supone que la tabla de coeficientes t0, la tabla de coeficientes t1 y la tabla de coeficientes t2 se guardan en la parte de almacenamiento de tabla de coeficientes 25.

La tabla de coeficientes t0 es una tabla de coeficientes que es igual a f⁰ = 60 Hz en un metodo convencional de la ecuacion (13), y el coeficiente wtg(i) de cada orden se define de la manera que figura a continuacion.

wt⁰(i) = [1,0001, 0,999566371, 0,998266613, 0,996104103, 0,993084457, 0,989215493, 0,984507263, 0,978971839, 0,972623467, 0,96547842, 0,957554817, 0,948872864, 0,939454317, 0,929322779, 0,918503404, 0,907022834, 0,894909143]

La tabla de coeficientes t1 es una tabla de f⁰ = 40 Hz en un metodo convencional de la ecuacion (13), y el coeficiente wt¹(i) de cada orden se define de la manera que figura a continuacion.

wt¹(i) = [1,0001, 0,999807253, 0,99922923, 0,99826661, 0,99692050, 0,99519245, 0,99308446, 0,99059895, 0,98773878, 0,98450724, 0,98090803, 0,97694527, 0,97262346, 0,96794752, 0,96292276, 0,95755484, 0,95184981]

La tabla de coeficientes t2 es una tabla de f⁰ = 20 Hz en un metodo convencional de la ecuacion (13), y el coeficiente wt²(i) de cada orden se define de la manera que figura a continuacion.

wt2(i) = [1,0001, 0,99995181, 0,99980725, 0,99956637, 0,99922923, 0,99879594, 0,99826661, 0,99764141, 0, 0,99610410, 0,99519245, 0,99418581, 0,99308446, 0,99188872, 0,99059895, 0,98921550, 0,98773878] En la presente, en las listas de wt0(i), wt1(i) y wt2(i) que se describen anteriormente, las magnitudes del coeficiente que corresponde a i se disponen desde la izquierda en el orden de i = 0, 1,2, ..., 16 con la suposicion de que Pmax = 16. Es decir, en el ejemplo que se describe anteriormente, por ejemplo, wt0(0) = 1,001 y wt0(3) = 0,996104103.

La Figura 9 es una grafica que ilustra las magnitudes de coeficientes wt⁰(i), w»(i) y wt² (i) de las tablas de coeficientes t0, t1 y t2. En la grafica de la Figura 9, una llnea punteada indica la magnitud del coeficiente wt⁰(i) de la tabla de coeficientes t0, en la grafica de la Figura 9, una llnea discontinua y punteada indica la magnitud del coeficiente wt1(i) de la tabla de coeficientes t1 y, en la grafica de la Figura 9, una llnea continua indica la magnitud del coeficiente wt2(i) de la tabla de coeficientes t2. La Figura 9 ilustra un orden i en el eje horizontal e ilustra las magnitudes de los coeficientes en el eje vertical. Tal como se puede observar a partir de esta grafica, en cada tabla de coeficientes, las magnitudes de los coeficientes se reducen de forma monotonica a medida que aumenta el valor de i. Ademas, cuando las magnitudes de los coeficientes se comparan en tablas de coeficientes diferentes que corresponden al mismo valor de i, para i > 1, se cumple la relacion de wt0(i) < wt1(i) < wt2(i). Las multiples tablas de coeficientes guardadas en la parte de almacenamiento de tabla de coeficientes 25 no se limitan a los ejemplos descritos anteriormente si una tabla tiene tal relacion.

Ademas, tal como se describio en la bibliografla no relacionada con patentes 1 y en la bibliografla no relacionada con patentes 2, tambien es posible hacer una excepcion para un solo coeficiente cuando i = 0 y usar un valor experimental tal como wt0(0) = wt1(0) = wt2(0) = 1,0001 o wt0(0) = w»(0) = wt2(0) = 1,003. Cabe destacar que i = 0 no tiene que cumplir con la relacion de wt⁰(i) < wt¹(i) < wt²(i), y wt⁰(⁰ ), w»(0) y wt²(⁰ ) no tienen que tener necesariamente el mismo valor. Por ejemplo, la relacion de magnitud de dos o mas valores entre wt⁰(⁰ ), wt¹(⁰ ) y wt²(⁰ ) no tiene que cumplir con la relacion de wt⁰(i) < wt¹(i) < wt²(i) solo con respecto a i = 0.

En el presente ejemplo especlfico, el umbral fth 1' es 80, el umbral fth2' es 160, el umbral gth1 es 0,3 y el umbral gth2 es 0,6.

Se ingresan la frecuencia fundamental P y el aumento de tono G en la parte de determinacion de coeficiente 24.

La parte de determinacion de coeficiente 24 selecciona la tabla de coeficientes t2 como la tabla de coeficientes t cuando la frecuencia fundamental es igual o inferior al umbral fth1' = 80 Hz, es decir, cuando la frecuencia fundamental es baja.

Ademas, la parte de determinacion de coeficiente 24 selecciona la tabla de coeficientes t2 como la tabla de coeficientes t cuando la frecuencia fundamental es mayor al umbral fth 1' = 80 Hz y es igual o inferior a fth2' = 160 Hz y el aumento de tono es igual o inferior al umbral gth1 = 0,3, es decir, cuando la frecuencia fundamental es media y el aumento de tono es pequeno.

Ademas, la parte de determinacion de coeficiente 24 selecciona la tabla de coeficientes t1 como la tabla de coeficientes t cuando la frecuencia fundamental es mayor al umbral fth 1' = 80 Hz y es igual o inferior a fth2' = 160 Hz y el aumento de tono es mayor al umbral gth1 = 0,3, es decir, la frecuencia fundamental es media y el aumento de tono es grande o soporte.

Ademas, la parte de determinacion de coeficiente 24 selecciona la tabla de coeficientes t1 como la tabla de coeficientes t cuando la frecuencia fundamental es mayor al umbral fth2' = 160 Hz y el aumento de tono es igual o inferior a gth2 = 0,6, es decir, cuando la frecuencia fundamental es elevada y el aumento de tono es soporte o pequeno.

Aun adicionalmente, la parte de determinacion de coeficiente 24 selecciona la tabla de coeficientes t0 como la tabla de coeficientes t cuando la frecuencia fundamental es mayor al umbral fth2' = 160 Hz y el aumento de tono es mayor al umbral gth 1 = 0,6, es decir, cuando la frecuencia fundamental es elevada y el aumento de tono es grande.

La relacion entre la frecuencia fundamental y el aumento de tono, y la tabla seleccionada se ilustra en la Figura 10.

La parte de determinacion de coeficiente 24 fija el coeficiente w^t(i) en la tabla de coeficientes t seleccionada como el coeficiente w⁰(i). Es decir, w⁰(i) = w^t(i). En otras palabras, la parte de determinacion de coeficiente 24 adquiere la magnitud del coeficiente w^t(i) que corresponde a cada orden i de la tabla de coeficientes t seleccionada y fija el coeficiente adquirido w^t(i) que corresponde a cada orden i como w⁰(i).

Luego, la parte de determinacion de coeficiente 24 obtiene la autocorrelacion modificada R'^o(i) al multiplicar la autocorrelacion R^o(i) por el coeficiente w^o(i) de manera similar a la primera realizacion.

<Tercer ejemplo modificado de la tercera realizacion>

Mientras que, en el primer ejemplo modificado de la tercera realizacion, se determina la tabla de coeficientes mediante la comparacion del valor que tiene correlacion negativa con la frecuencia fundamental con un umbral y la comparacion del valor que tiene correlacion positiva con el aumento de tono con un umbral, en el tercer ejemplo modificado de la tercera realizacion, cada uno de estos valores se compara con dos o mas umbrales, y se determina el coeficiente w⁰ (i) de acuerdo con estos resultados de comparacion.

Una configuracion funcional y un diagrama de flujo del aparato de analisis predictivo lineal 2 de acuerdo con el tercer ejemplo modificado de la tercera realizacion son iguales a los de la tercera realizacion, y se ilustran en la Figura 7 y la Figura 8. El aparato de analisis predictivo lineal 2 de acuerdo con el tercer ejemplo modificado de la tercera realizacion es igual al aparato de analisis predictivo lineal 2 de acuerdo con la tercera realizacion excepto por las partes del procesamiento de la parte de determinacion de coeficiente 24 que difieren.

En la parte de almacenamiento de tabla de coeficiente 25, se guardan las tablas de coeficiente t0, t1 y t2. En las tres tablas de coeficientes t0, t1 y t2, un coeficiente w^{t o} (i) (i = 0, 1, ..., P^{m ax}), un coeficiente w^t1(i) (i = 0, 1, ..., P^{m ax}) y un coeficiente w^t2 (i) (i = 0, 1, ..., P^{m ax}) que se determinan de manera que w^t0 (i) < w^t1 (i) ^ w^t2(i) se guardan respectivamente para al menos parte de i, w^t0(i) ^ w^t1 (i) < w^t2(i) para al menos parte de cada i entre otros i, y w^t0 (i) ^ w^t1(i) ^ w^t2 (i) para cada i restante. Sin embargo, w»(0), w»(0) y w^t2(0) cuando i = 0 no tienen que cumplir necesariamente con la relacion de w»(0) < w^t1 (⁰ ) < w^t2(⁰ ), y pueden ser valores que tienen la relacion de w»(0) > w»(0) y/o w»(0) > w^t2(⁰ ).

En la presente, se supone que se definen los umbrales fth 1 y fth2, los que cumplen con la relacion de 0 < fth1 < fth2, y los umbrales gth1 y gth2, los que cumplen con la relacion de 0 < gth1 < gth2.

La parte de determinacion de coeficiente 24 selecciona una tabla de coeficientes guardada en la parte de almacenamiento de tabla de coeficientes 25 de manera que comprenda un caso donde, en al menos dos intervalos entre tres intervalos que constituyen un intervalo posible del valor que tiene correlacion negativa con el perlodo, el valor de cuantizacion del perlodo o la frecuencia fundamental, el coeficiente determinado cuando el valor que tiene correlacion positiva con el aumento de tono es pequeno o mayor que el coeficiente determinado cuando el valor que tiene correlacion positiva con el aumento de tono es mayor, y un caso donde, en al menos dos intervalos entre tres intervalos que constituyen un intervalo posible del valor que tiene correlacion positiva con el aumento de tono, el coeficiente determinado cuando el valor que tiene correlacion negativa con el perlodo, el valor de cuantizacion del perlodo o la frecuencia fundamental es pequeno, es mayor que el coeficiente determinado cuando el valor que tiene correlacion negativa con el perlodo, el valor de cuantizacion del perlodo o la frecuencia fundamental es pequeno, y obtiene un coeficiente guardado en la tabla de coeficientes seleccionada como el coeficiente w⁰(i).

En la presente, los tres intervalos que constituyen un intervalo posible del valor que tiene correlacion negativa con el perlodo, el valor de cuantizacion del perlodo o la frecuencia fundamental son, por ejemplo, tres intervalos de un intervalo del valor que tiene correlacion negativa con la frecuencia fundamental < fth 1 (es decir, un intervalo donde el valor que tiene correlacion negativa con el perlodo, el valor de cuantizacion del perlodo o la frecuencia fundamental es pequeno), un intervalo de fth1 < el valor que tiene correlacion negativa con la frecuencia fundamental < fth2 (es decir, un intervalo donde el valor que tiene correlacion negativa con el perlodo, el valor de cuantizacion del perlodo o la frecuencia fundamental es soporte) y un intervalo de fth2 < el valor que tiene correlacion negativa con la frecuencia fundamental (es decir, un intervalo donde el valor que tiene correlacion negativa con el perlodo, el valor de cuantizacion del perlodo o la frecuencia fundamental es grande).

Ademas, los tres intervalos que constituyen un intervalo posible del valor que tiene correlacion positiva con el aumento de tono son, por ejemplo, tres intervalo de un intervalo del valor que tiene correlacion positiva con el aumento de tono < gthl (es decir, un intervalo donde el valor que tiene correlacion positiva con el aumento de tono es pequeno), un intervalo de gth 1 < el valor que tiene correlacion positiva con el aumento de tono < gth2 (es decir, un intervalo donde el valor que tiene correlacion positiva con el aumento de tono es soporte) y un intervalo de gth2 < el valor que tiene correlacion positiva con el aumento de tono (es decir, un intervalo donde el valor que tiene correlacion positiva con el aumento de tono es grande).

La parte de determinacion de coeficiente 24, por ejemplo, selecciona el coeficiente w0(i) de las tablas de coeficientes guardadas en la parte de almacenamiento de tabla de coeficientes 25 de manera que

(1) cuando el valor que tiene correlacion negativa con la frecuencia fundamental es inferior al umbral fthl y el valor que tiene correlacion positiva con el aumento de tono es mayor al umbral gth2, es decir, cuando el perlodo es corto y el aumento de tono es grande, se selecciona cada coeficiente w»(i) en la tabla de coeficientes t0 como el coeficiente wo(i),

(2) cuando el valor que tiene correlacion negativa con la frecuencia fundamental es inferior al umbral fth1 y el valor que tiene correlacion positiva con el aumento de tono es mayor al umbral gth 1 e igual o inferior al umbral gth2, es decir, cuando el perlodo es corto y el aumento de tono es soporte, se selecciona cada coeficiente en cualquiera de las tablas de coeficientes t0, t1 y t2 como el coeficiente Wo(i),

(3) cuando el valor que tiene correlacion negativa con la frecuencia fundamental es inferior al umbral fth1 y el valor que tiene correlacion positiva con el aumento de tono es igual o inferior al umbral gth1, es decir, cuando el perlodo es corto y el aumento de tono es pequeno, se selecciona cada coeficiente en cualquiera de las tablas de coeficientes t0, t1 y t2 como el coeficiente w0(i),

(4) cuando el valor que tiene correlacion negativa con la frecuencia fundamental es igual o mayor al umbral fth 1 e inferior al umbral fth2 y el valor que tiene correlacion positiva con el aumento de tono es mayor al umbral gth2, es decir, cuando el perlodo es soporte y el aumento de tono es grande, se selecciona cada coeficiente en cualquiera de las tablas de coeficientes t0, t1 y t2 como el coeficiente w0(i),

(5) cuando el valor que tiene correlacion negativa con la frecuencia fundamental es igual o mayor al umbral fth 1 e inferior al umbral fth2 y el valor que tiene correlacion positiva con el aumento de tono es mayor al umbral gth 1 e igual o inferior al umbral gth2, es decir, cuando el perlodo es soporte y el aumento de tono es soporte, se selecciona cada coeficiente en cualquiera de las tablas de coeficientes t0, t1 y t2 como el coeficiente w0(i),

(6) cuando el valor que tiene correlacion negativa con la frecuencia fundamental es igual o mayor al umbral fth 1 e igual o inferior al umbral fth2 y el valor que tiene correlacion positiva con el aumento de tono es igual o inferior al umbral gth 1, es decir, cuando el perlodo es soporte y el aumento de tono es pequeno, se selecciona cada coeficiente en cualquiera de las tablas de coeficiente t0, t1 y t2 como el coeficiente w0(i),

(7) cuando el valor que tiene correlacion negativa con la frecuencia fundamental es igual o mayor al umbral fth2 y el valor que tiene correlacion positiva con el aumento de tono es mayor al umbral gth2, es decir, cuando el perlodo es extenso y el aumento de tono es grande, se selecciona cada coeficiente en cualquiera de las tablas de coeficientes t0, t1 y t2 como el coeficiente w0(i),

(8) cuando el valor que tiene correlacion negativa con la frecuencia fundamental es igual o mayor al umbral fth2 y el valor que tiene correlacion positiva con el aumento de tono es mayor al umbral gth 1 e igual o inferior al umbral gth2, es decir, cuando el perlodo es extenso y el aumento de tono es soporte, se selecciona cada coeficiente en cualquiera de las tablas de coeficientes t0, t1 y t2 como el coeficiente wo(i), y

(9) cuando el valor que tiene correlacion negativa con la frecuencia fundamental es igual o mayor al umbral fth2 y el valor que tiene correlacion positiva con el aumento de tono es igual o inferior al umbral gth1, es decir, cuando el perlodo es extenso y el aumento de tono es pequeno, se selecciona cada coeficiente wt²(i) en la tabla de coeficientes t2 como el coeficiente w0(i).

En otras palabras, en el caso de (1), la parte de determinacion de coeficiente 24 adquiere un coeficiente de la tabla de coeficientes t0, en el caso de (9), la parte de determinacion de coeficiente 24 adquiere un coeficiente de la tabla de coeficientes t2 y, en el caso de (2), (3), (4), (5), (6), (7) y (8), la parte de determinacion de coeficiente 24 adquiere un coeficiente de cualquiera de las tablas de coeficientes t0, t1 y t2.

Ademas, en el caso de al menos uno de (2), (3), (4), (5), (6), (7) y (8), la parte de determinacion de coeficiente 24 adquiere un coeficiente de la tabla de coeficientes t1.

Ademas, se supone que un numero de identificacion de la tabla de coeficientes tjk de la cual se adquiere el coeficiente en la etapa de determinacion de coeficiente en el caso de (k) donde k = 1, 2, ..., 9 es jk, j ¹ < j² < j3, j4 < j5 < j6, j7 < j8 < j9, j1 < j4 < j7, j2 < j5 < j8 y j3 < j6 < j9.

<Ejemplo especlfico del tercer ejemplo modificado de la tercera realizacion>

A continuacion, se describira un ejemplo especlfico del tercer ejemplo modificado de la tercera realizacion.

En la presente, se describira principalmente una parte que difiere del ejemplo especlfico del segundo ejemplo modificado de la tercera realizacion.

Se ingresan al aparato de analisis predictivo lineal 2 una senal de entrada Xo(n) (n = 0, 1, ..., N-1) que es una senal acustica digital de N muestras por cuadro y que pasa a traves de un filtro paso alto, sometida a la conversion de muestreo a 12, 8 kHz y sometida a procesamiento preenfasis, un perlodo T obtenido en la parte de calculo del perlodo 940 para una senal de entrada X0(n) (n = 0, 1, ..., Nn) (donde Nn es un numero

entero positivo predeterminado que cumple con la relacion de Nn < N) de parte de un cuadro actual como la informacion respecto al perlodo y un aumento de tono G obtenido en la parte de calculo del aumento de tono

950 para la senal de entrada Xo(n) (n = 0, 1, ..., Nn) de parte del cuadro actual como la informacion respecto

al aumento de tono.

En el presente ejemplo especlfico, el umbral fth 1 es 80, el umbral fth2 es 160, el umbral gth 1 es 0,3 y el umbral gth2 es 0,6.

Se ingresan el perlodo T y el aumento de tono G en la parte de determinacion de coeficiente 24.

La parte de determinacion de coeficiente 24 selecciona la tabla de coeficientes t0 como la tabla de coeficientes t cuando el perlodo T es inferior al umbral fth 1 = 80 Hz y el aumento de tono es mayor al umbral gth2 = 0,6, es decir, cuando el perlodo es corto y el aumento de tono es grande.

Ademas, la parte de determinacion de coeficiente 24 selecciona la tabla de coeficientes t1 como la tabla de coeficientes t cuando el perlodo T es inferior al umbral fth 1 = 80 y el aumento de tono G es igual o infer umbral gth2 = 0,6, es decir, cuando el perlodo es corto y el aumento de tono es soporte o pequeno.

Ademas, la parte de determinacion de coeficiente 24 selecciona la tabla de coeficientes t1 como la tabla de coeficientes t cuando el perlodo T es igual o mayor al umbral fth 1 = 80 e inferior a fth2 = 160 y el aumento

de tono G es mayor al umbral gth1 = 0,3, es decir, cuando el perlodo es soporte y el aumento de tono es grande o soporte.

Ademas, la parte de determinacion de coeficiente 24 selecciona la tabla de coeficientes t2 como la tabla de coeficientes t cuando el perlodo T es igual o mayor al umbral fth 1 = 80 e inferior a fth2 = 160 y el aumento

de tono G es igual o inferior al umbral gth1 = 0,3, es decir, el perlodo es soporte y el aumento de tono es pequeno.

Ademas, la parte de determinacion de coeficiente 24 selecciona la tabla de coeficientes t2 como la tabla de coeficientes t cuando el perlodo T es igual o mayor al umbral fth2 = 160, es decir, cuando el perlodo es extenso.

<Cuarto ejemplo modificado de la tercera realizacion>

Mientras que, en la tercera realizacion, se determina un coeficiente guardado en cualquier tabla entre las multiples tablas de coeficientes como el coeficiente w0(i), el cuarto ejemplo modificado de la tercera realizacion comprende ademas un caso donde se determina el coeficiente w0(i) a traves de un procesamiento de operacion con base en coeficientes guardados en multiples tablas de coeficientes ademas del caso descrito anteriormente.

Una configuracion funcional y un diagrama de flujo del aparato de analisis predictivo lineal 2 de acuerdo con

el cuarto ejemplo modificado de la tercera realizacion son iguales a los de la tercera realizacion, y se ilustran

en la Figura 7 y la Figura 8. El aparato de analisis predictivo lineal 2 de acuerdo con el cuarto ejemplo modificado de la tercera realizacion es igual al aparato de analisis predictivo lineal 2 de acuerdo con la

tercera realizacion excepto por las partes del procesamiento de la parte de determinacion de coeficiente 24

que difieren y las partes de las tablas de coeficiente guardadas en la parte de almacenamiento de tabla de coeficiente 25 que difieren.

Unicamente las tablas de coeficientes t0 y t2 se guardan en la parte de almacenamiento de tabla de coeficientes 25, y el coeficiente wto(i) (i = 0, 1, ..., Pmax) se guarda en la tabla de coeficientes t0, y el coeficiente wt2(i) (i = 0, 1, ..., Pmax) se guarda en la tabla de coeficiente t2. En cada una de las dos tablas de coeficientes t0 y t2, se guardan el coeficiente wt⁰(i) (i = 0, 1, ..., Pmax) y el coeficiente wt²(i) (i = 0, 1, ..., Pmax) determinados de manera que wt⁰(i) ^ wt² (i) para al menos parte de cada i, y wt⁰(i) < wt²(i) para cada i restante. Sin embargo, w»(0), y wt2(0) cuando i = 0 no tienen que cumplir necesariamente con la relacion de

wt⁰(⁰ ) ^ wt² (⁰ ), y pueden ser valores que tienen la relacion de w»(0) > wt² (⁰ ).

En la presente, se supone que se definen los umbrales fth 1' y fth2', los que cumplen con la relacion de 0 <

fth l' < fth2', y los umbrales gth 1 y gth2, los que cumplen con la relacion de 0 < gth 1 < gth2.

La parte de determinacion de coeficiente 24, por ejemplo, selecciona u obtiene el coeficiente wo(i) de la tabla de coeficiente guardada en la parte de almacenamiento de tabla de coeficiente 25 de manera que

(1) cuando el valor que tiene correlacion positiva con la frecuencia fundamental es mayor al umbral fth2' y el valor que tiene correlacion positiva con el aumento de tono es mayor al umbral gth2, es decir, cuando se determina que la frecuencia fundamental es elevada y el aumento de tono es grande, se selecciona cada coeficiente wt⁰(i) en la tabla de coeficientes t0 como el coeficiente w0(i),

(2) cuando el valor que tiene correlacion positiva con la frecuencia fundamental es mayor al umbral fth2' y el valor que tiene correlacion positiva con el aumento de tono es mayor al umbral gth1 e igual o inferior al umbral gth2, es decir, cuando se determina que la frecuencia fundamental es elevada y el aumento de tono es soporte, se selecciona cada coeficiente en cualquiera de las tablas de coeficientes t0 y t2 como el coeficiente w0(i) y se fija un coeficiente obtenido a partir de coeficientes respectivos en las tablas de coeficientes, t0 y t2 como el coeficiente w0(i),

(3) cuando el valor que tiene correlacion positiva con la frecuencia fundamental es mayor al umbral fth2' y el valor que tiene correlacion positiva con el aumento de tono es igual o inferior al umbral gth1, es decir, cuando se determina que la frecuencia fundamental es elevada y el aumento de tono es pequeno, se selecciona cada coeficiente en cualquiera de las tablas de coeficientes t0 y t2 como el coeficiente w0(i) o se fija un coeficiente obtenido a partir de coeficientes respectivos en las tablas de coeficiente t0 y t2 como el coeficiente w0(i),

(4) cuando el valor que tiene correlacion positiva con la frecuencia fundamental es mayor al umbral fth1' e igual o inferior al umbral fth2' y el valor que tiene correlacion positiva con el aumento de tono es mayor al umbral gth2, es decir, cuando se determina que la frecuencia fundamental es media y el aumento de tono es grande, se selecciona cada coeficiente en cualquiera de las tablas de coeficientes t0 y t2 como el coeficiente wo(i) o se fija un coeficiente obtenido a partir de los coeficientes respectivos en las tablas de coeficientes t0 y t2 como el coeficiente wo(i),

(5) cuando el valor que tiene correlacion positiva con la frecuencia fundamental es mayor al umbral fth1' e igual o inferior al umbral fth2' y el valor que tiene correlacion positiva con el aumento de tono es mayor al umbral gth 1 e igual o inferior al umbral gth2, es decir, cuando se determina que la frecuencia fundamental es media y el aumento de tono es soporte, se selecciona cada coeficiente en cualquiera de las tablas de coeficientes t0 y t2 como el coeficiente wo(i) o se fija un coeficiente obtenido a partir de coeficientes respectivos en las tablas de coeficientes, t0 y t2 como el coeficiente Wo(i),

(6) cuando el valor que tiene correlacion positiva con la frecuencia fundamental es mayor al umbral fth1' e igual o inferior al umbral fth2' y el valor que tiene correlacion positiva con el aumento de tono es igual o inferior al umbral gth 1, es decir, cuando se determina que la frecuencia fundamental es media y el aumento de tono es pequeno, se selecciona cada coeficiente en cualquiera de las tablas de coeficientes t0 y t2 como el coeficiente w0(i) o se fija un coeficiente obtenido de coeficientes respectivos en las tablas de coeficientes t0 y t2 como el coeficiente w0(i),

(7) cuando el valor que tiene correlacion positiva con la frecuencia fundamental es igual o inferior al umbral fth 1' y el valor que tiene correlacion positiva con el aumento de tono es mayor al umbral gth2, es decir, cuando se determina que la frecuencia fundamental es baja y el aumento de tono es grande, se selecciona cada coeficiente en cualquiera de las tablas de coeficientes t0 y t2 como el coeficiente Wo(i) o se fija un coeficiente obtenido a partir de los coeficientes respectivos en las tablas de coeficientes t0 y t2 como el coeficiente w0(i),

(8) cuando el valor que tiene correlacion positiva con la frecuencia fundamental es igual o inferior al umbral fth 1' y el valor que tiene correlacion positiva con el aumento de tono es mayor al umbral gth1 e igual o inferior al umbral gth2, es decir, cuando se determina que la frecuencia fundamental es baja y el aumento de tono es soporte, se selecciona cada coeficiente en cualquiera de las tablas de coeficientes t0 y t2 como el coeficiente wo(i) o se fija un coeficiente obtenido a partir de coeficientes respectivos en las tablas de coeficientes, t0 y t2 como el coeficiente wo(i), y

(9) cuando el valor que tiene correlacion positiva con la frecuencia fundamental es igual o inferior al umbral fth 1' y el valor que tiene correlacion positiva con el aumento de tono es igual o inferior al umbral gth1, es decir, cuando se determina que la frecuencia fundamental es baja y el aumento de tono es pequeno, se selecciona cada coeficiente wt²(i) en la tabla de coeficientes t2 como el coeficiente wo(i),

En otras palabras, en el caso de (1), la parte de determinacion de coeficiente 24 adquiere un coeficiente de la tabla de coeficientes t0, en el caso de (9), la parte de determinacion de coeficiente 24 adquiere un coeficiente de la tabla de coeficientes t2, en el caso de (2), (3), (4), (5), (6), (7) y (8), la parte de determinacion de coeficiente 24 adquiere un coeficiente de cualquiera de las tablas de coeficientes t0 y t2 o se obtiene un coeficiente a partir de coeficientes respectivos adquiridos de las tablas de coeficientes t0 y t2, y en el caso de al menos uno de (2), (3), (4), (5), (6), (7) y (8), se obtiene un coeficiente a partir de coeficientes respectivos adquiridos por la parte de determinacion de coeficiente 24 de las tablas de coeficientes t0 y t2.

Ademas, se supone que un numero de identificacion de una tabla de coeficientes tjk de la cual se adquiere el coeficiente en la etapa de determinacion de coeficiente en el caso de (k) donde k = 1, 2, ..., 9 es jk, ji < j² < j3, j4 < j5 < j6, j7 < j8 < j9, ji < j4 < j7, j2 < j5 < j8 Y j3 < j6 < j9.

Como metodo para obtener un coeficiente a partir de coeficientes respectivos adquiridos de las tablas de coeficientes t0 y t2, existe, por ejemplo, un metodo en el que se determina el coeficiente w0(i) a traves de wo(i) = p’ x wt0(i) (1 - p’) x wt2(i) mediante el uso de cada coeficiente wt0(i) en la tabla de coeficientes t0 y cada coeficiente wt²(i) en la tabla de coeficientes t2.

En este caso, p’ es un valor de 0 < p’ < 1 que se obtiene de la frecuencia fundamental P y el aumento de tono G mediante una funcion p’ = c(P, G) en la que el valor p’ incrementa a medida que la frecuencia fundamental P y el aumento de tono G se incrementan y el valor de P’ se reduce a medida que la frecuencia fundamental P es inferior o el aumento de tono G es mas pequeno.

Al obtener wo(i) de esta manera, al guardar solo dos tablas de una tabla en la que se guarda wt⁰(i) (i = 0, 1, ..., Pmax) y una tabla en la que se guarda wt2(i) (i = 0, 1, ..., Pmax) en la parte de determinacion del coeficiente 24, es posible obtener un coeficiente cercano a wh(i) cuando la frecuencia fundamental P es elevada y el aumento de tono G es grande entre un caso donde el coeficiente se obtiene a partir de coeficientes respectivos adquiridos de las tablas de coeficientes t0 y t2, e inversamente, es posible obtener un coeficiente cercano a w¹(i) cuando la frecuencia fundamental P es inferior y el aumento de tono G es pequeno entre un caso donde el coeficiente se obtiene a partir de coeficientes respectivos adquiridos de las tablas de coeficientes t0 y t2.

<Quinto ejemplo modificado de la tercera realizacion>

Mientras que, en la tercera realizacion, se determina un coeficiente guardado en cualquiera de multiples tablas de coeficientes como el coeficiente wo(i), en el quinto ejemplo modificado de la tercera realizacion, ademas de este, comprende un caso donde se determina el coeficiente wo(i) a traves de un procesamiento aritmetico con base en coeficientes guardados en multiples tablas de coeficientes.

Una configuracion funcional y un diagrama de flujo del aparato de analisis predictivo lineal 2 de acuerdo con el quinto ejemplo modificado de la tercera realizacion son iguales a los de la tercera realizacion, y se ilustran en la Figura 7 y la Figura 8. El aparato de analisis predictivo lineal 2 de acuerdo con el quinto ejemplo modificado de la tercera realizacion es igual al aparato de analisis predictivo lineal 2 de acuerdo con la tercera realizacion excepto por las partes del procesamiento de la parte de determinacion de coeficiente 24 que difieren y las partes de las tablas de coeficiente guardadas en la parte de almacenamiento de tabla de coeficiente 25 que difieren.

Unicamente las tablas de coeficientes t0 y t2 se guardan en la parte de almacenamiento de tabla de coeficientes 25, y el coeficiente wt⁰ (i) (i = 0, 1, ..., Pmax) se guarda en la tabla de coeficientes t0, y el coeficiente wt²(i) (i = 0, 1, ..., Pmax) se guarda en la tabla de coeficiente t2. En las dos tablas de coeficientes t0 y t2, se guardan el coeficiente wt⁰(i) (i = 0, 1, ..., Pmax) y el coeficiente wt²(i) (i = 0, 1, ..., Pmax) los que se definen de manera que, para al menos parte de cada i, wt0(i) < wt2(i), y para cada i restante, wt0(i) < wt2(i), sean guardados respectivamente.

En la presente, se supone que se definen los umbrales fth 1 y fth2, los que cumplen con la relacion de 0 < fth1 < fth2, y los umbrales gth1 y gth2, los que cumplen con la relacion de 0 < gth1 < gth2.

La parte de determinacion de coeficiente 24, por ejemplo, selecciona u obtiene el coeficiente w0(i) de la tabla de coeficiente guardada en la parte de almacenamiento de tabla de coeficiente 25 de manera que

(1) cuando el valor que tiene correlacion negativa con la frecuencia fundamental es inferior al umbral fth1 y el valor que tiene correlacion positiva con el aumento de tono es mayor al umbral gth2, es decir, cuando el perlodo es corto y el aumento de tono es grande, se selecciona cada coeficiente wt⁰(i) en la tabla de coeficientes t0 como el coeficiente w0(i),

(2) cuando el valor que tiene correlacion negativa con la frecuencia fundamental es inferior al umbral fth1 y el valor que tiene correlacion positiva con el aumento de tono es mayor al umbral gth 1 e igual o inferior al umbral gth2, es decir, cuando el perlodo es corto y el aumento de tono es soporte, se selecciona cada coeficiente en cualquiera de las tablas de coeficientes t0 y t2 como el coeficiente wo(i) o se fija un coeficiente obtenido a partir de coeficientes respectivos en las tablas de coeficientes, t0 y t2 como el coeficiente wo(i),

(3) cuando el valor que tiene correlacion negativa con la frecuencia fundamental es inferior al umbral fth1 y el valor que tiene correlacion positiva con el aumento de tono es igual o inferior al umbral gth1, es decir, el perlodo es corto y el aumento de tono es pequeno, se selecciona cada coeficiente en cualquiera de las tablas de coeficientes t0 y t2 como el coeficiente w0(i) o se fija un coeficiente obtenido a partir de coeficientes respectivos en las tablas de coeficiente t0 y t2 como el coeficiente w0(i),

(4) cuando el valor que tiene correlacion negativa con la frecuencia fundamental es igual o mayor al umbral fth 1 e inferior al umbral fth2 y el valor que tiene correlacion positiva con el aumento de tono es mayor al umbral gth2, es decir, cuando el perlodo es soporte y el aumento de tono es grande, se selecciona cada coeficiente en cualquiera de las tablas de coeficientes t0 y t2 como el coeficiente w⁰(i) o se fija un coeficiente obtenido a partir de los coeficientes respectivos en las tablas de coeficientes t0 y t2 como el coeficiente w⁰ (i),

(5) cuando el valor que tiene correlacion negativa con la frecuencia fundamental es igual o mayor al umbral fth 1 e inferior al umbral fth2 y el valor que tiene correlacion positiva con el aumento de tono es mayor al umbral gth 1 e igual o inferior al umbral gth2, es decir, cuando el perlodo es soporte y el aumento de tono es soporte, se selecciona cada coeficiente en cualquiera de las tablas de coeficientes t0 y t2 como el coeficiente w⁰(i) o se fija un coeficiente obtenido a partir de coeficientes respectivos en las tablas de coeficientes, t0 y t2 como el coeficiente w⁰ (i),

(6) cuando el valor que tiene correlacion negativa con la frecuencia fundamental es igual o mayor al umbral fth1 e inferior al umbral fth2, y el valor que tiene correlacion positiva con el aumento de tono es igual o inferior al umbral gth 1, es decir, el perlodo es soporte y el aumento de tono es pequeno, se selecciona cada coeficiente en cualquiera de las tablas de coeficientes t0 y t2 como el coeficiente w^o(i) o se fija un coeficiente obtenido a partir de coeficientes respectivos en las tablas de coeficiente t0 y t2 como el coeficiente w^o(i),

(7) cuando el valor que tiene correlacion negativa con la frecuencia fundamental es igual o mayor al umbral fth2 y el valor que tiene correlacion positiva con el aumento de tono es mayor al umbral gth2, es decir, cuando el perlodo es extenso y el aumento de tono es grande, se selecciona cada coeficiente en cualquiera de las tablas de coeficientes t0 y t2 como el coeficiente w⁰(i) o se fija un coeficiente obtenido a partir de los coeficientes respectivos en las tablas de coeficientes t0 y t2 como el coeficiente w⁰(i),

(8) cuando el valor que tiene correlacion negativa con la frecuencia fundamental es igual o mayor al umbral fth2 y el valor que tiene correlacion positiva con el aumento de tono es mayor al umbral gth 1 e igual o inferior al umbral gth2, es decir, cuando el perlodo es extenso y el aumento de tono es soporte, se selecciona cada coeficiente en cualquiera de las tablas de coeficientes t0 y t2 como el coeficiente wo(i) o se fija un coeficiente obtenido a partir de tablas de coeficientes respectivas, t0 y t2, como el coeficiente w⁰(i), y

(9) cuando el valor que tiene correlacion negativa con la frecuencia fundamental es igual o mayor al umbral fth2 y el valor que tiene correlacion positiva con el aumento de tono es igual o inferior al umbral gth1, es decir, cuando el perlodo es extenso y el aumento de tono es pequeno, se selecciona cada coeficiente w^t2 (i) en la tabla de coeficientes t2 como el coeficiente w^o(i),

En otras palabras, en el caso de (1), la parte de determinacion de coeficiente 24 adquiere un coeficiente de la tabla de coeficientes t0, en el caso de (9), la parte de determinacion de coeficiente 24 adquiere un coeficiente de la tabla de coeficientes t2, en el caso de (2), (3), (4), (5), (6), (7) y (8), la parte de determinacion de coeficiente 24 adquiere un coeficiente de cualquiera de las tablas de coeficientes t0 y t2 o se obtiene un coeficiente a partir de coeficientes respectivos adquiridos en las tablas de coeficientes t0 y t2, y en el caso de al menos cualquiera de (2), (3), (4), (5), (6), (7) y (8), se obtiene un coeficiente a partir de coeficientes respectivos adquiridos por la parte de determinacion de coeficiente 24 de las tablas de coeficientes t0 y t2.

Ademas, se supone que un numero de identificacion de una tabla de coeficientes tj^k de la cual se adquiere el coeficiente en la etapa de determinacion de coeficiente en el caso de (k) donde k = 1, 2 ..., 9 es j ^k , j¹ ^ j² ^ j³ , j⁴ ^ j⁵ ^ j⁶ , j⁷ ^ j⁸ ^ j⁹ , j¹ ^ j⁴ ^ j⁷ , j² ^ j⁵ ^ j⁸ y j³ ^ j⁶ ^ j⁹.

Como metodo para obtener un coeficiente a partir de coeficientes respectivos adquiridos de las tablas de coeficientes t0 y t2, existe, por ejemplo, un metodo en el que se determina el coeficiente w^o (i) a traves de w^o (i) = (1 - p) x w^{t o}(i) p x w^t2 (i) mediante el uso de cada coeficiente w^{t o}(i) en la tabla de coeficientes t0 y cada coeficiente w^t2 (i) en la tabla de coeficientes t2.

En este caso, p es un valor de 0 < p < 1 que se obtiene del perlodo T y el aumento de tono G mediante el uso de una funcion p = b(T, G) en la que se incrementa el valor de p a medida que se extiende el perlodo T y se reduce el aumento de tono G, y se reduce el valor de p a medida que se acorta el perlodo T e incrementa el aumento de tono G.

Al obtener w^o(i) de esta manera, al guardar solo dos tablas de una tabla en la que se guarda w^t0(i) (i = 0, 1, ..., P^{m ax}) y una tabla en la que se guarda w^t2 (i) (i = 0, 1, ..., P^max) en la parte de determinacion del coeficiente 24, es posible obtener un coeficiente cercano a w^h(i) cuando el perlodo T es corto y el aumento de tono G es grande entre un caso donde un coeficiente se obtiene a partir de coeficientes respectivos adquiridos de las tablas de coeficientes t0 y t2, e inversamente, es posible obtener un coeficiente cercano a w¹(i) cuando el perlodo T es extenso y el aumento de tono G es pequeno entre un caso donde un coeficiente se obtiene a partir de coeficientes respectivos adquiridos de las tablas de coeficientes t0 y t2.

[Ejemplo modificado comun a la primera realizacion hasta la tercera realizacion]

Tal como se ilustra en la Figura 11 y la Figura 12, en todas las realizaciones y ejemplos modificados que se describen anteriormente, tambien es posible realizar analisis predictivos lineales mediante el uso del coeficiente w0(i) y la autocorrelacion Ro(i) en la parte de calculo de coeficiente predictivo 23 sin comprender la parte de multiplicacion de coeficiente 22. La Figura 11 y la Figura 12 ilustran ejemplos de configuracion del aparato de analisis predictivo lineal 2 que corresponde respectivamente a la Figura 1 y la Figura 7. En este caso, tal como se ilustro en la Figura 13, la parte de calculo de coeficiente predictivo 23 realiza el analisis predictivo lineal directamente con el coeficiente w0(i) y la autocorrelacion Ro(i) en lugar de usar la autocorrelacion modificada R'o(i) obtenida de multiplicar la autocorrelacion Ro(i) por el coeficiente w0(i) (etapa S5).

[Cuarta realizacion]

En la cuarta realizacion, se realiza el analisis predictivo lineal en la senal de entrada Xo(n) mediante el uso del aparato de analisis predictivo lineal convencional, y se obtienen una frecuencia fundamental y un aumento de tono respectivamente en una parte de calculo de frecuencia fundamental y una parte de calculo de aumento de tono mediante el uso del resultado del analisis predictivo lineal, y se obtiene un coeficiente que se puede convertir en un coeficiente predictivo lineal mediante el uso del coeficiente wo(i) con base en la frecuencia fundamental y el aumento de tono obtenidos por el aparato de analisis predictivo lineal de la presente invencion.

Tal como se ilustra en la Figura 14, un aparato de analisis predictivo lineal 3 de acuerdo con la cuarta realizacion comprende, por ejemplo, una primera parte de analisis predictivo lineal 31, una parte de calculo residual predictivo lineal 32, una parte de calculo de frecuencia fundamental 33, una parte de calculo de aumento de tono 36 y una segunda parte de analisis predictivo lineal 34.

[Primera parte de analisis predictivo lineal 31]

La primera parte de analisis predictivo lineal 31 lleva a cabo la misma operacion que la del aparato de analisis predictivo lineal convencional 1. Es decir, la primera parte de analisis predictivo lineal 31 obtiene la autocorrelacion Ro(i) (i = 0, 1, ..., Pmax) de la senal de entrada Xo(n), obtiene la autocorrelacion modificada R'o(i) (i = 0, 1, ..., Pmax) al multiplicar la autocorrelacion Ro(i) (i = 0, 1, ..., Pmax) por el coeficiente w0(i) (i = 0, 1, ..., Pmax) definido anteriormente para cada uno de estos y obtiene un coeficiente que se puede convertir en coeficientes predictivos lineales de primer orden al orden de Pmax, el cual es un orden maximo definido anteriormente a partir de la autocorrelacion modificada R'o(i) (i = 0, 1, ..., Pmax).

[Parte de calculo residual predictivo lineal 32]

La parte de calculo residual predictivo lineal 32 obtiene una senal residual predictiva lineal XR(n) al realizar la prediccion lineal con base en el coeficiente que se puede convertir en coeficientes predictivos lineales de primer orden al orden de Pmax o al realizar el procesamiento de filtracion que es equivalente o similar a la prediccion lineal en la senal de entrada Xo(n). Debido a que se puede hacer referencia al procesamiento de filtracion como procesamiento de ponderacion, se puede hacer referencia a la senal residual predictiva lineal XR(n) como una senal de entrada ponderada.

[Parte de calculo de frecuencia fundamental 33]

La parte de calculo de frecuencia fundamental 33 obtiene la frecuencia fundamental P de la senal residual predictiva lineal XR(n) y emite la informacion respecto a la frecuencia fundamental. Debido a que existen diversos metodos conocidos publicamente como metodos para obtener la frecuencia fundamental, se puede usar cualquier metodo conocido publicamente. La parte de calculo de frecuencia fundamental 33, por ejemplo, obtiene una frecuencia fundamental para cada uno de multiples subcuadros que constituyen la senal residual predictiva lineal XR(n) (n = 0, 1, ..., N-1) del cuadro actual. Es decir, la parte de calculo de frecuencia fundamental 33 obtiene las frecuencias fundamentales Ps1, ..., PsM de M subcuadros XRs1(n) (n = 0, 1, ..., N/M-1), ..., XRsM(n) (n = (M-1)N/M, (M-1)N/M+1, ..., N-1) donde M es un numero entero igual o mayor a dos. Se supone que N se puede dividir entre M. A continuacion, la parte de calculo de frecuencia fundamental 33 emite informacion que puede especificar un valor maximo max(Ps¹, ...., Psm) entre frecuencias fundamentales Ps¹, ..., Psm de M subcuadros que constituyen el cuadro actual como la informacion respecto a la frecuencia fundamental.

[Parte de calculo de aumento de tono 36]

La parte de calculo de aumento de tono 36 obtiene el aumento de tono G de la senal residual predictiva lineal XR(n) y emite informacion respecto al aumento de tono. Debido a que existen diversos metodos conocidos publicamente para obtener un aumento de tono, se puede usar cualquier metodo conocido publicamente. La parte de calculo de aumento de tono 36, por ejemplo, obtiene un aumento de tono para cada uno de multiples subcuadros que constituyen la senal residual predictiva lineal XR(n) (n = 0, 1, ..., N-1) del cuadro actual. Es decir, la parte de calculo de aumento de tono 36 obtiene Gs¹, ..., Gsm, los que son aumentos de tono respectivos de XRs¹(n) (n = 0, 1, ..., N/M-1), ..., XRsM(n) (n = M-1)N/M, (M-1)N/M+1, ..., N-1), los que son M subcuadros, donde M es uno o mas numeros enteros. Se supone que N se puede dividir entre M. Posteriormente, la parte de calculo de aumento de tono 36 emite informacion que puede especificar un valor maximo max(Gsi, G^{s m} ) entre Gsi, G^{s m} , los que son aumentos de tono de M subcuadros que constituyen el cuadro actual como la informacion respecto al aumento de tono.

[Segunda parte de analisis predictivo lineal 34]

La segunda parte de analisis predictivo lineal 34 lleva a cabo la misma operacion que cualquier aparato de analisis predictivo lineal 2 de acuerdo con la primera realizacion de la presente invencion, el aparato de analisis predictivo lineal 2 de acuerdo con la segunda realizacion, el aparato de analisis predictivo lineal 2 de acuerdo con el segundo ejemplo modificado de la segunda realizacion, el aparato de analisis predictivo lineal 2 de acuerdo con la tercera realizacion, el aparato de analisis predictivo lineal 2 de acuerdo con el segundo ejemplo modificado de la tercera realizacion, el aparato de analisis predictivo lineal 2 de acuerdo con el cuarto ejemplo modificado de la tercera realizacion, y el aparato de analisis predictivo lineal 2 de acuerdo con el ejemplo modificado comun a la primera realizacion hasta la tercera realizacion. Es decir, la segunda parte de analisis predictivo lineal 34 obtiene la autocorrelacion Ro(i) (i = 0, 1, ..., Pmax) de la senal de entrada Xo(n), determina el coeficiente w0(i) (i = 0, 1, ..., Pmax) con base en la informacion respecto a la frecuencia fundamental emitida de la parte de calculo de frecuencia fundamental 33 y la informacion respecto al aumento de tono emitida de la parte de calculo de aumento de tono 36, y obtiene un coeficiente que se puede convertir en coeficientes predictivos lineales de primer orden al orden de Pmax, el cual es un orden maximo definido anteriormente, mediante el uso de la autocorrelacion Ro(i) (i = 0, 1, ..., Pmax) y el coeficiente determinado w0(i) (i = 0, 1, ..., Pmax).

<Ejemplo modificado de la cuarta realizacion>

En el ejemplo modificado de la cuarta realizacion, se realiza el analisis predictivo lineal en la senal de entrada Xo(n) mediante el uso del aparato de analisis predictivo lineal convencional, y se obtienen el perlodo y el aumento de tono respectivamente en una parte de calculo de perlodo y una parte de calculo de aumento de tono mediante el uso del resultado del analisis predictivo lineal, y se obtiene un coeficiente que se puede convertir en un coeficiente predictivo lineal mediante el aparato de analisis predictivo lineal de la presente invencion con el coeficiente wO(i) con base en el perlodo y el aumento de tono obtenidos.

Tal como se ilustra en la Figura 15, el aparato de analisis predictivo lineal 3 de acuerdo con el ejemplo modificado de la cuarta realizacion comprende, por ejemplo, una primera parte de analisis predictivo lineal 31, una parte de calculo residual predictivo lineal 32, una parte de calculo de perlodo 35, una parte de calculo de aumento de tono 36 y una segunda parte de analisis predictivo lineal 34. Cada una de la primera parte de analisis predictivo lineal 31 y la parte de calculo residual predictivo lineal 32 del aparato de analisis predictivo lineal 3 de acuerdo con el ejemplo modificado de la cuarta realizacion es igual al aparato de analisis predictivo lineal 3 de acuerdo con la cuarta realizacion. Se describira principalmente una parte diferente a la cuarta realizacion.

[Parte de calculo de perlodo 35]

La parte de calculo de perlodo 35 obtiene un perlodo T de la senal residual predictiva lineal XR(n) y emite la informacion respecto al perlodo. Debido a que existen diversos metodos conocidos publicamente como metodos para obtener el perlodo, se puede usar cualquier metodo conocido publicamente. La parte de calculo de perlodo 35, por ejemplo, obtiene un perlodo para cada uno de multiples subcuadros que constituyen la senal residual predictiva lineal XR(n) (n = 0, 1, ..., N-1) del cuadro actual. Es decir, la parte de calculo de perlodo 35 obtiene las perlodos Ts¹ , ..., Tsm de M subcuadros XRs¹(n) (n = 0, 1, ..., N/M-1), ..., XRsM(n)(n = (M-1)N/M, (M-1)N/M+1, ..., N-1) donde M es un numero entero igual o mayor a dos. Se supone que N se puede dividir entre M. Entonces, la parte de calculo de perlodo 35 emite informacion que puede especificar un valor mlnimo mln(Ts¹, ...., Tsm) entre los perlodos Ts¹, ..., Tsm de M subcuadros que constituyen el cuadro actual como la informacion respecto al perlodo.

[Segunda parte de analisis predictivo lineal 34 del ejemplo modificado]

La segunda parte de analisis predictivo lineal 34 de acuerdo con el ejemplo modificado de la cuarta realizacion lleva a cabo la misma operacion que cualquier aparato de analisis predictivo lineal 2 de acuerdo con el ejemplo modificado de la primera realizacion de la presente invencion, el aparato de analisis predictivo lineal 2 de acuerdo con el primer ejemplo modificado de la segunda realizacion, el aparato de analisis predictivo lineal 2 de acuerdo con el tercer ejemplo modificado de la segunda realizacion, el aparato de analisis predictivo lineal 2 de acuerdo con el primer ejemplo modificado de la tercera realizacion, el aparato de analisis predictivo lineal 2 de acuerdo con el tercer ejemplo modificado de la tercera realizacion, el aparato de analisis predictivo lineal 2 de acuerdo con el quinto ejemplo modificado de la tercera realizacion, y el aparato de analisis predictivo lineal 2 de acuerdo con el ejemplo modificado comun a la primera realizacion hasta la tercera realizacion. Es decir, la segunda parte de analisis predictivo lineal 34 obtiene la autocorrelacion Ro(i) (i = 0, 1, ..., Pmax) de la senal de entrada Xo(n), determina el coeficiente w0(i) (i = 0, 1, ..., Pmax) con base en la informacion respecto al perlodo emitida de la parte de calculo del perlodo 35 y la informacion respecto al aumento de tono emitida de la parte de calculo de aumento de tono 36, y obtiene un coeficiente que se puede convertir en coeficientes predictivos lineales de primer orden al orden de Pmax, el cual es un orden maximo definido anteriormente, mediante el uso de la autocorrelacion Ro(i) (i = 0, 1, ..., Pmax) y el coeficiente determinado w0(i) (i = 0, 1, ..., Pmax).

<Valor que tiene correlacion positiva con la frecuencia fundamental

Tal como se describe como ejemplo especifico 2 de la parte de calculo de frecuencia fundamental 930 en la primera realizacion, como el valor que tiene correlacion positiva con la frecuencia fundamental, tambien se puede usar una frecuencia fundamental de una parte que corresponde a una muestra del cuadro actual entre una porcion de muestra usada al estar anticipada, lo que tambien se denomina con anticipacion, en el procesamiento de senal del cuadro anterior.

Ademas, como el valor que tiene correlacion positiva con la frecuencia fundamental, se puede usar un valor estimado de la frecuencia fundamental. Por ejemplo, un valor estimado de la frecuencia fundamental respecto al cuadro actual previsto a partir de las frecuencias fundamentales de multiples cuadros anteriores, o se puede usar un valor prosoporte, un valor minimo o un valor maximo de las frecuencias fundamentales de multiples cuadros anteriores como valor estimado de la frecuencia fundamental. Aun adicionalmente, se puede usar un valor prosoporte, un valor minimo o un valor maximo de las frecuencias fundamentales de multiples subcuadros como el valor estimado de la frecuencia fundamental.

Ademas, el valor de cuantizacion de la frecuencia fundamental se puede usar como el valor que tiene correlacion positiva con la frecuencia fundamental. Es decir, se puede usar una frecuencia fundamental antes de la cuantizacion o se puede usar una frecuencia fundamental luego de la cuantizacion.

Aun adicionalmente, en el caso de multiples canales tales como estereo, se puede usar una frecuencia fundamental respecto a cualquiera de los canales para los cuales se lleva a cabo el analisis como el valor que tiene correlacion positiva con la frecuencia fundamental.

<Valor que tiene correlacion negativa con la frecuencia fundamental

Tal como se describe como ejemplo especifico 2 de la parte de calculo de periodo 940 en la primera realizacion, se puede usar el periodo T de una parte que corresponde a una muestra del cuadro actual entre una porcion de muestra usada al estar anticipada, lo que tambien se denomina con anticipacion, en el procesamiento de senal del cuadro anterior como el valor que tiene correlacion negativa con la frecuencia fundamental.

Ademas, un valor estimado del periodo T se puede usar como el valor que tiene correlacion negativa con la frecuencia fundamental. Por ejemplo, un valor estimado del periodo T para el cuadro actual previsto a partir de las frecuencias fundamentales de multiples cuadros anteriores, o se puede usar un valor prosoporte, un valor minimo o un valor maximo del periodo T respecto a multiples cuadros anteriores como valor estimado del periodo T. Aun adicionalmente, se puede usar un valor prosoporte, un valor minimo o un valor maximo del periodo T para los multiples subcuadros como valor estimado del periodo T. De manera alternativa, un valor estimado del periodo T para el cuadro actual previsto a partir de una parte que corresponde a una muestra del cuadro actual entre las frecuencias fundamentales de multiples cuadros anteriores y una porcion de muestra usada al estar anticipada, lo que tambien se denomina con anticipacion, o, de manera similar, se puede usar un valor prosoporte, un valor minimo o un valor maximo para la parte que corresponde a la muestra del cuadro actual entre las frecuencias fundamentales de multiples cuadros anteriores y la porcion de muestra usada al estar anticipada, lo que tambien se denomina con anticipacion, como valor estimado. Ademas, el valor de cuantizacion del periodo T se puede usar como el valor que tiene correlacion negativa con la frecuencia fundamental. Es decir, se puede usar un periodo T antes de la cuantizacion o se puede usar un periodo T luego de la cuantizacion.

Aun adicionalmente, en el caso de multiples canales tales como estereo, se puede usar un periodo T para cualquiera de los canales para los cuales se lleva a cabo el analisis como el valor que tiene correlacion negativa con la frecuencia fundamental.

<Respecto al valor que tiene correlacion positiva con el aumento de tono>

Tal como se describe como ejemplo especifico 2 de la parte de calculo de aumento de tono 950 en la primera realizacion, tambien es posible usar un aumento de tono de una parte que corresponde a una muestra del cuadro actual entre una porcion de muestra a ser anticipada y usada, la que se denomina tambien parte con anticipacion en el procesamiento de senal del cuadro anterior como el valor que tiene correlacion positiva con el aumento de tono.

Cabe destacar que, cuando el valor que tiene correlacion positiva con la frecuencia fundamental, el valor que tiene correlacion negativa con la frecuencia fundamental o el valor que tiene correlacion positiva con el aumento de tono se comparan con el umbral en las realizaciones y ejemplos modificados descritos anteriormente, solo se tiene que realizar un ajuste de manera que un caso donde el valor que tiene correlacion positiva con la frecuencia fundamental, el valor que tiene correlacion negativa con la frecuencia fundamental o el valor que tiene correlacion positiva con el aumento de tono es igual al umbral, se clasifica en uno de los dos casos que se dividen por el umbral. Es decir, un caso donde el valor es igual o mayor a un umbral dado se puede transformar en un caso donde el valor es mayor al umbral, y un caso donde el valor es mas pequeno que el umbral se puede transformar en un caso donde el valor es igual o mas pequeno que el umbral. Ademas, un caso donde el valor es mayor a un umbral dado se puede transformar en un caso donde el valor es igual o mayor al umbral, y un caso donde el valor es igual o mas pequeno que el umbral se puede transformar en un caso donde el valor es mas pequeno que el umbral.

El procesamiento descrito en el aparato y el metodo descritos anteriormente no solo se ejecuta en series de tiempo conforme al orden en que se describe el procesamiento, tambien se puede ejecutar en paralelo o de manera individual conforme al rendimiento del procesamiento del aparato que ejecuta el procesamiento o segun sea necesario.

Ademas, cuando se pone en practica cada etapa en el metodo de analisis predictivo lineal mediante el uso de una computadora, se describe el contenido de procesamiento de una funcion del metodo de analisis predictivo lineal en un programa. Mediante este programa que se ejecuta en la computadora, cada etapa se pone en practica con la computadora.

El programa que describe en contenido de procesamiento se puede guardar en un soporte de registro legible por computadora. Como el soporte de registro legible por computadora. Como el soporte de registro legible por computadora, por ejemplo, se puede usar cualquiera de un aparato de registro magnetico, un disco optico, un soporte de registro magnetooptico, una memoria de semiconductora o similares.

Ademas, es posible configurar cada parte de procesamiento al hacer que un programa predeterminado se ejecute en una computadora o al menos parte del contenido de procesamiento se puede poner en practica mediante el uso del hardware.

Claims (6)

REIVINDICACIONES

1. Un metodo de analisis predictivo lineal para obtener un coeficiente que se puede convertir en un coeficiente predictivo lineal que corresponde a una senal de serie temporal de entrada para cada cuadro que es un intervalo de tiempo predeterminado, la senal de serie temporal de entrada es una senal de audio digital, una senal acustica digital, un electrocardiograma, un electroencefalograma, una encefalografla magnetica o una onda slsmica, dicho metodo de analisis predictivo lineal comprende:

una etapa de calculo de autocorrelacion para calcular la autocorrelacion R^o(i) entre la senal de serie temporal de entrada X⁰(n) de un cuadro actual y la muestra i de senal de serie temporal de entrada X^o (n-i) antes de la senal de serie temporal de entrada X^o(n) o la muestra i de senal de serie temporal de entrada X^o(n+i) luego de la senal de serie temporal de entrada X^o(n) para cada uno de al menos i = 0 1 . P ^{m ax}, y

una etapa de calculo de coeficiente predictivo para obtener un coeficiente que se pueda convertir en coeficientes predictivos lineales de primer orden al orden de P^max mediante el uso de autocorrelacion modificada R'^o(i) obtenida al multiplicar la autocorrelacion R^o(i) por un coeficiente w^o(i) para cada i correspondiente,

caracterizado por que comprende un caso donde, para al menos parte de cada orden i, el coeficiente W^o (i) que corresponde a cada orden i aumenta monotonicamente a medida que aumenta un perlodo, un valor de cuantizacion del perlodo, un valor estimado del perlodo o un valor que tiene correlacion negativa con una frecuencia fundamental con base en la senal de serie temporal de entrada en el cuadro actual o un cuadro anterior y un caso donde se reduce monotonicamente el coeficiente W^o (i) a medida que aumenta el valor que tiene correlacion positiva con la intensidad de periodicidad de la senal de serie temporal de entrada en el cuadro actual o el cuadro anterior o un aumento de tono de la senal de serie temporal de entrada que es la senal de audio digital o la senal acustica digital en el cuadro actual o el cuadro anterior, en donde el perlodo se obtiene mediante un analisis de periodicidad.

2. Un metodo de analisis predictivo lineal para obtener un coeficiente que se puede convertir en un coeficiente predictivo lineal que corresponde a una senal de serie temporal de entrada para cada cuadro que es un intervalo de tiempo predeterminado, la senal de serie temporal de entrada es una senal de audio digital, una senal acustica digital, un electrocardiograma, un electroencefalograma, una encefalografla magnetica o una onda slsmica, dicho metodo de analisis predictivo lineal comprende:

una etapa de calculo de autocorrelacion para calcular la autocorrelacion R⁰(i) entre la senal de serie temporal de entrada X^o(n) de un cuadro actual y la muestra i de senal de serie temporal de entrada X^o (n-i) antes de la senal de serie temporal de entrada X^o(n) o la muestra i de senal de serie temporal de entrada X^o(n+i) luego de la senal de serie temporal de entrada X^o(n) para cada uno de al menos i = 0 1 ■ , P ^{m ax}, y

una etapa de calculo de coeficiente predictivo para obtener un coeficiente que se pueda convertir en coeficientes predictivos lineales de primer orden al orden de P^max mediante el uso de autocorrelacion modificada R'^o(i) obtenida al multiplicar la autocorrelacion R^o(i) por un coeficiente w^o(i) para cada i correspondiente,

caracterizado por que comprende un caso donde, para al menos parte de cada orden i, el coeficiente W^o (i) que corresponde a cada orden i se reduce monotonicamente a medida que aumenta un valor que tiene correlacion positiva con una frecuencia fundamental con base en la senal de serie temporal de entrada en el cuadro actual o un cuadro anterior y un caso donde se reduce monotonicamente el coeficiente W^o(i) a medida que aumenta el valor que tiene correlacion positiva con la intensidad de periodicidad de la senal de serie temporal de entrada en el cuadro actual o el cuadro anterior o un aumento de tono de la senal de serie temporal de entrada que es la senal de audio digital o la senal acustica digital en el cuadro actual o el cuadro anterior.

3. Un aparato de analisis predictivo lineal (2) que obtiene un coeficiente que se puede convertir en un coeficiente predictivo lineal que corresponde a una senal de serie temporal de entrada para cada cuadro que es un intervalo temporal predeterminado, la senal de serie temporal de entrada es una senal de audio digital, una senal acustica digital, un electrocardiograma, un electroencefalograma, una encefalografla magnetica o una onda slsmica, dicho aparato de analisis predictivo lineal (2) comprende:

una parte de calculo de autocorrelacion (21) configurada para calcular la autocorrelacion R^o (i) entre la senal de serie temporal de entrada X^o(n) de un cuadro actual y la muestra i de senal de serie temporal de entrada X^o(n-i) antes de la senal de serie temporal de entrada X^o(n) o la muestra i de senal de serie temporal de entrada X^o(n+i) luego de la senal de serie temporal de entrada X^o(n) para cada uno de al menos i = 0, 1, ..., P^{m ax}; y

una parte de calculo de coeficiente predictivo (23) configurada para obtener un coeficiente que se pueda convertir en coeficientes predictivos lineales de primer orden al orden de Pmax mediante el uso de autocorrelacion modificada R'^o(i) obtenida al multiplicar la autocorrelacion R^o (i) por un coeficiente W^o (i) para cada i correspondiente,

caracterizado por que comprende un caso donde, para al menos parte de cada orden i, el coeficiente W^o (i) que corresponde a cada orden i aumenta monotonicamente a medida que aumenta un perlodo, un valor de cuantizacion del perlodo, un valor estimado del perlodo o un valor que tiene correlacion negativa con una frecuencia fundamental con base en la senal de serie temporal de entrada en el cuadro actual o un cuadro anterior y un caso donde se reduce monotonicamente el coeficiente w⁰ (i) a medida que aumenta el valor que tiene correlacion positiva con la intensidad de periodicidad de la senal de serie temporal de entrada en el cuadro actual o el cuadro anterior o un aumento de tono de la senal de serie temporal de entrada que es la senal de audio digital o la senal acustica digital en el cuadro actual o el cuadro anterior, en donde el perlodo se obtiene mediante un analisis de periodicidad.

4. Un aparato de analisis predictivo lineal (2) que obtiene un coeficiente que se puede convertir en un coeficiente predictivo lineal que corresponde a una senal de serie temporal de entrada para cada cuadro que es un intervalo de tiempo predeterminado, la senal de serie temporal de entrada es una senal de audio digital, una senal acustica digital, un electrocardiograma, un electroencefalograma, una encefalografla magnetica o una onda slsmica, dicho aparato de analisis predictivo lineal (2) comprende:

una parte de calculo de autocorrelacion (21) configurada para calcular la autocorrelacion R^o (i) entre la senal de serie temporal de entrada X^o(n) de un cuadro actual y la muestra i de senal de serie temporal de entrada X^o(n-i) antes de la senal de serie temporal de entrada X^o(n) o la muestra i de senal de serie temporal de entrada X^o(n+i) luego de la senal de serie temporal de entrada X^o(n) para cada uno de al menos i = 0, 1, ..., P^{m ax}i y

una parte de calculo de coeficiente predictivo (23) configurada para obtener un coeficiente que se pueda convertir en coeficientes predictivos lineales de primer orden al orden de Pmax mediante el uso de autocorrelacion modificada R'^o(i) obtenida al multiplicar la autocorrelacion R^o (i) por un coeficiente w^o (i) para cada i correspondiente,

caracterizado por que comprende un caso donde se comprenden, para al menos parte de cada orden i, el coeficiente w⁰(i) que corresponde a cada orden i se reduce monotonicamente a medida que aumenta un valor que tiene correlacion positiva con una frecuencia fundamental con base en la senal de serie temporal de entrada en el cuadro actual o un cuadro anterior y un caso donde se reduce monotonicamente el coeficiente w^o(i) a medida que aumenta el valor que tiene correlacion positiva con la intensidad de periodicidad de la senal de serie temporal de entrada en el cuadro actual o el cuadro anterior o un aumento de tono de la senal de serie temporal de entrada que es la senal de audio digital o la senal acustica digital en el cuadro actual o el cuadro anterior.

5. Un programa para hacer que una computadora ejecute cada etapa del metodo de analisis predictivo lineal segun la reivindicacion 1 o 2.

6. Un soporte de registro legible por computadora en el que se registra un programa que hace que una computadora ejecute cada etapa del metodo de analisis predictivo lineal segun la reivindicacion 1 o 2.