ES2798139T3 - Aparato de análisis predictivo lineal, método, programa y soporte de registro - Google Patents

Abstract

Un método de análisis predictivo lineal para obtener un coeficiente que puede convertirse en un coeficiente predictivo lineal correspondiente a una señal de serie temporal de entrada para cada trama que es un intervalo de tiempo predeterminado, la señal de serie temporal de entrada siendo una señal de audio digital, una señal acústica digital, un electrocardiograma, un electroencefalograma, una encefalografía magnética o una onda sísmica, el método de análisis predictivo lineal comprendiendo: una etapa de cálculo de autocorrelación para calcular la autocorrelación R0(i) entre una señal de serie temporal de entrada Xo(n) de una trama actual y una muestra de señal de serie temporal de entrada Xo(n-i) i antes de la señal de serie temporal de entrada Xo(n) o una muestra de señal de serie temporal de entrada Xo(n+i) i después 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 puede convertirse en coeficientes predictivos lineales del primer orden al orden Pmáx mediante el uso de la autocorrelación modificada R'o(i) obtenida mediante la multiplicación de la autocorrelación Ro(i) por un coeficiente wo(i) correspondiente a cada orden para cada i correspondiente, caracterizado por que el método de análisis predictivo lineal además comprende una etapa de determinación de coeficiente para adquirir el coeficiente wo(i) de una tabla de coeficientes entre dos o más tablas de coeficientes mediante el uso de un período, un valor de cuantificación del período o un valor que tiene correlación negativa con una frecuencia fundamental según una señal de serie temporal de entrada en la trama actual o una trama pasada y un valor que tiene correlación positiva con la intensidad de periodicidad de la señal de serie temporal de entrada en la trama actual o la trama pasada o una ganancia de altura de tono de la señal de serie temporal de entrada que es la señal de audio digital o la señal acústica digital en la trama actual o la trama pasada suponiendo que los coeficientes wo(i) se almacenan en cada una de las dos o más tablas de coeficientes, suponiendo que entre las dos o más tablas de coeficientes, una tabla de coeficientes de la cual el coeficiente wo(i) se adquiere en la etapa de determinación de coeficiente cuando el período, el valor de cuantificación del período o el valor que tiene correlación negativa con la frecuencia fundamental es un primer valor, y el valor que tiene correlación positiva con la intensidad de la periodicidad o la ganancia de altura de tono es un tercer valor es una primera tabla de coeficientes, y entre las dos o más tablas de coeficientes, una tabla de coeficientes de la cual el coeficiente wo(i) se adquiere en la etapa de determinación de coeficiente cuando el período, el valor de cuantificación del período o el valor que tiene correlación negativa con la frecuencia fundamental es un segundo valor que es mayor que el primer valor, y el valor que tiene correlación positiva con la intensidad de la periodicidad o la ganancia de altura de tono es un cuarto valor que es más pequeño que el tercer valor es una segunda tabla de coeficientes, 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, en donde el período se obtiene por un análisis de periodicidad.

Description

DESCRIPCIÓN

Aparato de análisis predictivo lineal, método, programa y soporte de registro

[CAMPO TÉCNICO]

La presente invención se refiere a una técnica de análisis de una señal digital de serie temporal como, por ejemplo, una señal de audio, una señal acústica, un electrocardiograma, un electroencefalograma, encefalografía magnética y una onda sísmica.

[ANTECEDENTES DE LA TÉCNICA]

En la codificación de una señal de audio y una señal acústica, un método para llevar a cabo la codificación según un coeficiente predictivo obtenido llevando a cabo un análisis predictivo lineal de la señal de audio ingresada y señal acústica se usa extensamente (es preciso ver, por ejemplo, las bibliografías de no patente 1 y 2).

En las bibliografías de no patente 1 a 3, un coeficiente predictivo se calcula por un aparato de análisis predictivo lineal ilustrado en la Figura 16. El aparato 1 de análisis predictivo lineal comprende una parte 11 de cálculo de autocorrelación, una parte 12 de multiplicación de coeficiente y una parte 13 de cálculo de coeficiente predictivo. Una señal de entrada que es una señal de audio digital ingresada o una señal acústica digital en un dominio temporal se procesa para cada trama de N muestras. Una señal de entrada de una trama actual que es una trama que se procesará en el tiempo actual se establece en X^o(n) (n = 0, 1, ..., N-1). n indica un número de muestra de cada muestra en la señal de entrada, y N es un entero positivo predeterminado. Aquí, una señal de entrada de la trama una trama antes de la trama actual es X^o(n) (n = -N, -N+1, ..., -1), y una señal de entrada de la trama una trama después de la trama actual es X^o(n) (n = N, N+1, ..., 2N-1).

[Parte 11 de cálculo de autocorrelación]

La parte 11 de cálculo de autocorrelación del aparato 1 de análisis predictivo lineal obtiene la autocorrelación R^o(i) (i= 0, 1. ..., P ^máx, len de predicción) de la señal de entrada X^o(n) mediante el uso de la ecuación (11) y produce la autocorrelación. P^máx es un entero positivo predeterminado menor que N.

[Fórmula 1]

[Parte 12 de multiplicación de coeficiente]

A continuación, la parte 12 de multiplicación de coeficiente obtiene la autocorrelación modificada R'^o (i) mediante la multiplicación de la autocorrelación R^o(i) emitida desde la parte 11 de cálculo de autocorrelación por un coeficiente W^o(i) (i = 0 , 1, ..., P ^máx ) definido con antelación para cada uno del mismo i. Es decir, la autocorrelación modificada R'^o(i) se obtiene mediante el uso de la ecuación (12).

[Fórmula 2]

[Parte 13 de cálculo de coeficiente predictivo]

Luego, la parte 13 de cálculo de coeficiente predictivo obtiene un coeficiente que puede convertirse en coeficientes predictivos lineales del primer orden al orden P^máx que es un orden de predicción definido con antelación mediante el uso de la autocorrelación modificada R'^o (i) emitida desde la parte 12 de multiplicación de coeficiente a través de, por ejemplo, un método de Levinson-Durbin, o similares. El coeficiente que puede convertirse en los coeficientes predictivos lineales comprende un coeficiente PARCOR K^o(1), K^o(2), ..., K^o(P^máx), coeficientes predictivos lineales a^o (1), a^o(2), ..., a^o (P^máx), o similares.

El estándar internacional ITU-T G.718 que es bibliografía de no patente 1 y el estándar internacional ITU-T G.729, o similares, que es bibliografía de no patente 2 usan un coeficiente fijo que tiene un ancho de banda de 60 Hz obtenido con antelación como un coeficiente W^o(i).

De manera específica, el coeficiente W^o(i) se define mediante el uso de una función de exponente como en la ecuación (13), y en la ecuación (13), un valor fijo de f⁰=60 Hz se usa. f^s es una frecuencia de muestreo.

[Fórmula 3]

La bibliografía de no patente 3 describe un ejemplo donde un coeficiente basado en una función diferente de la función de exponente descrita más arriba se usa. Sin embargo, la función usada aquí es una función basada en un período de muestreo t (correspondiente a un período correspondiente a fs) y una constante predeterminada a, y un coeficiente de un valor fijo se usa.

La bibliografía de patente 1 describe una técnica para determinar coeficientes predictivos lineales mediante el uso de una autocorrelación modificada. La modificación de la autocorrelación se lleva a cabo mediante el ajuste de una ventana de retardo basada en un coeficiente de reflexión.

La bibliografía de patente 2 describe una técnica para determinar una secuencia de envolvente espectral correspondiente a coeficientes predictivos lineales, y para corregir los coeficientes predictivos lineales basados en el pico de la secuencia de envolvente espectral determinada. Los coeficientes predictivos lineales se determinan mediante el uso de una autocorrelación obtenida mediante la multiplicación de una ventana de retardo con una expansión de ancho de banda fijo. Además, la corrección de los coeficientes predictivos lineales basados en el pico se lleva a cabo según la expansión de ancho de banda basada en la relación pico-promedio (PAR, por sus siglas en inglés).

[BIBLIOGRAFÍA DE LA TÉCNICA ANTERIOR ]

[BIBLIOGRAFÍA DE PATENTE]

Bibliografía de patente 1: Solicitud de Patente de los Estados Unidos abierta a inspección pública No.

2013/117030 A1

Bibliografía de patente 2: Solicitud de Patente de los Estados Unidos abierta a inspección pública No.

2004/002856 A1

[BIBLIOGRAFÍA DE NO PATENTE]

Bibliografía de no patente 1: Recomendación ITU-T G.718, ITU, 2008

Bibliografía de no patente 2: Recomendación ITU-T G.729, ITU, 1996

Bibliografía de no patente 3: Yoh'ichi Tohkura, Fumitada Itakura, Shin'ichiro Hashimoto, "Spectral Smoothing Technique in PARCOR Speech Analysis- 20 Synthesis", IEEE Trans. on Acoustics, Speech, and Signal Processing, Vol. ASSP-26, No.6, 1978

[COMPENDIO DE LA INVENCIÓN]

[PROBLEMAS A RESOLVER MEDIANTE LA INVENCIÓN]

En un método de análisis predictivo lineal usado en la codificación convencional de una señal de audio o de una señal acústica, un coeficiente que puede convertirse en coeficientes predictivos lineales se obtiene mediante el uso de la autocorrelación modificada R'^o(i) obtenida mediante la multiplicación de la función de autocorrelación R^o(i) por un coeficiente fijo W^o(i). Por lo tanto, incluso si un coeficiente que puede convertirse en coeficientes predictivos lineales se obtiene sin la necesidad de modificación a través de la multiplicación de la autocorrelación R^o(i) por el coeficiente W^o(i), es decir, mediante el uso de la propia autocorrelación R^o(i) en lugar de usar la autocorrelación modificada R'^o(i), en el caso de una señal de entrada cuyo pico espectral no se convierte en demasiado alto en una envolvente espectral correspondiente al coeficiente que puede convertirse en los coeficientes predictivos lineales, la precisión de aproximación de la envolvente espectral correspondiente al coeficiente que puede convertirse en los coeficientes predictivos lineales obtenidos mediante el uso de la autocorrelación modificada R'^o(i) a una envolvente espectral de la señal de entrada X^o(n) puede degradarse debido a la multiplicación de la autocorrelación R^o(i) por el coeficiente W^o(i). Es decir, existe la posibilidad de que la precisión del análisis predictivo lineal pueda degradarse. Un objeto de la presente invención es proveer métodos de análisis predictivo lineal, aparato, programas y soportes de registro con precisión de análisis más alta que los convencionales.

[MEDIOS PARA RESOLVER LOS PROBLEMAS]

Teniendo en cuenta dichos problemas, la presente invención provee métodos de análisis predictivo lineal y un aparato de análisis predictivo lineal, así como programas y soportes de registro legibles por ordenador correspondientes, los cuales tienen las características de las respectivas reivindicaciones independientes.

Un método de análisis predictivo lineal según un ejemplo que es útil para comprender la presente invención es un método de análisis predictivo lineal para obtener un coeficiente que puede convertirse en un coeficiente predictivo lineal correspondiente a una señal de serie temporal de entrada para cada trama que es un intervalo de tiempo predeterminado, el método de análisis predictivo lineal comprendiendo una etapa de cálculo de autocorrelación de cálculo de la correlación R^o(i) entre una señal de serie temporal de entrada X^o(n) de una trama actual y una muestra de señal de serie temporal de entrada X^o(n-i) i antes de la señal de serie temporal de entrada X^o(n) o una muestra de señal de serie temporal de entrada X^o(n+i) i después de la señal de serie temporal de entrada X^o(n) para cada uno de al menos i = 0, 1, ..., P^máx, y una etapa de cálculo de coeficiente predictivo para obtener un coeficiente que puede convertirse en coeficientes predictivos lineales del primer orden al orden P^máx mediante el uso de la autocorrelación modificada R'^o(i) obtenida mediante la multiplicación de la autocorrelación R^o(i) por un coeficiente w^o(i) para cada i correspondiente, y un caso donde, para al menos parte de cada orden i, un coeficiente w^o(i) correspondiente a cada orden i aumenta, de forma monótona, a medida que un período, un valor de cuantificación del período o un valor que tiene correlación negativa con una frecuencia fundamental según una señal de serie temporal de entrada en la trama actual o una trama pasada aumenta, y un caso donde el coeficiente w^o(i) correspondiente a cada orden i se reduce, de forma monótona, a medida que un valor que tiene correlación positiva con la intensidad de periodicidad o una ganancia de altura de tono de la señal de serie temporal de entrada en la trama actual o la trama pasada aumenta, se comprenden.

Un método de análisis predictivo lineal según otro ejemplo que es útil para comprender la presente invención es un método de análisis predictivo lineal para obtener un coeficiente que puede convertirse en un coeficiente predictivo lineal correspondiente a una señal de serie temporal de entrada para cada trama que es un intervalo de tiempo predeterminado, el método de análisis predictivo lineal comprendiendo una etapa de cálculo de autocorrelación para calcular la autocorrelación R^o(i) entre una señal de serie temporal de entrada X^o(n) de una trama actual y una muestra de señal de serie temporal de entrada X^o(n-i) i antes de la señal de serie temporal de entrada X^o(n) o una muestra de señal de serie temporal de entrada X^o(n+i) i después de la señal de serie temporal de entrada X^o(n) para cada uno de al menos i = 0, 1, ..., P^máx, una etapa de determinación de coeficiente para adquirir un coeficiente w^o(i) de una tabla de coeficientes entre dos o más tablas de coeficientes mediante el uso de un período, un valor de cuantificación del período o un valor que tiene correlación negativa con una frecuencia fundamental según una señal de serie temporal de entrada en la trama actual o una trama pasada, y un valor que tiene correlación positiva con la intensidad de periodicidad o una ganancia de altura de tono de una señal de serie temporal de entrada en la trama actual o trama pasada suponiendo que cada orden i donde i = 0, 1, ..., P^máx y un coeficiente w^o(i) correspondiente a cada orden i se almacenan uno en relación con el otro en cada una de las dos o más tablas de coeficientes, y una etapa de cálculo de coeficiente predictivo para obtener un coeficiente que puede convertirse en coeficientes predictivos lineales del primer orden al orden P^máx mediante el uso de la autocorrelación modificada R'^o(i) obtenida mediante la multiplicación de la autocorrelación R^o(i) por el coeficiente adquirido w^o(i) para cada i correspondiente, y suponiendo que, entre las dos o más tablas de coeficientes, una tabla de coeficientes de la cual se adquiere el coeficiente w^o(i) en la etapa de determinación de coeficiente cuando el período, el valor de cuantificación del período o el valor que tiene correlación negativa con la frecuencia fundamental es un primer valor y el valor que tiene correlación positiva con la intensidad de la periodicidad o la ganancia de altura de tono es un tercer valor es una primera tabla de coeficientes y, entre las dos o más tablas de coeficientes, una tabla de coeficientes de la cual el coeficiente w^o(i) se adquiere en la etapa de determinación de coeficiente cuando el período, el valor de cuantificación del período o el valor que tiene correlación negativa con la frecuencia fundamental es un segundo valor que es mayor que el primer valor, y el valor que tiene correlación positiva con la intensidad de la periodicidad o la ganancia de altura de tono es un cuarto valor que es más pequeño que el tercer valor, es una segunda tabla de coeficientes, 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 método de análisis predictivo lineal según otro ejemplo que es útil para comprender la presente invención es un método de análisis predictivo lineal para obtener un coeficiente que puede convertirse en un coeficiente predictivo lineal correspondiente a una señal de serie temporal de entrada para cada trama que es un intervalo de tiempo predeterminado, el método de análisis predictivo lineal comprendiendo una etapa de cálculo de autocorrelación para calcular la autocorrelación R^o(i) entre una señal de serie temporal de entrada X^o(n) de una trama actual y una muestra de señal de serie temporal de entrada X^o(n-i) i antes de la señal de serie temporal de entrada X^o(n) o una muestra de señal de serie temporal de entrada X^o(n+i) i después de la señal de serie temporal de entrada X^o(n) para cada uno de al menos i = 0, 1, ..., P^máx, una etapa de determinación de coeficiente para adquirir un coeficiente de una tabla de coeficientes entre tablas de coeficientes t0, t1 y t2 mediante el uso de un período, un valor de cuantificación del período o un valor que tiene correlación negativa con una frecuencia fundamental según una señal de serie temporal de entrada en la trama actual o una trama pasada, y un valor que tiene correlación positiva con una ganancia de altura de tono de una señal de serie temporal de entrada en la trama actual o la trama pasada suponiendo que un coeficiente w^t0(i) se almacena en la tabla de coeficientes t0, un coeficiente w^{t i} (i) se almacena en la tabla de coeficientes t1, y un coeficiente w^t2(i) se almacena en la tabla de coeficientes t2, y una etapa de cálculo de coeficiente predictivo para obtener un coeficiente que puede convertirse en coeficientes predictivos lineales del primer orden al orden P^máx mediante el uso de la autocorrelación modificada R'^o(i) obtenida mediante la multiplicación de la autocorrelación R^o(i) por el coeficiente adquirido para cada i correspondiente, y, para al menos parte de i, w^tü(i) < w^t1(i) á w^t2(i), y, para al menos parte de cada i entre otros i, w^tü(i) á w^t1 (i) < w^t2(i), y, para cada i restante, w^m(i) á w^t1(i) á w^t2(i), y, en la etapa de determinación de coeficiente, una tabla de coeficientes se selecciona y un coeficiente almacenado en la tabla de coeficientes seleccionada se adquiere para comprender un caso donde, para al menos dos rangos entre tres rangos que constituyen un rango posible del período, del valor de cuantificación del período o del valor que tiene correlación negativa con la frecuencia fundamental, un coeficiente determinado cuando el valor que tiene correlación positiva con la ganancia de altura de tono es pequeño es mayor que un coeficiente determinado cuando el valor que tiene la correlación positiva con la ganancia de altura de tono es grande, y un caso donde, para al menos dos rangos entre tres rangos que constituyen un rango posible del valor que tiene correlación positiva con la ganancia de altura de tono, un coeficiente determinado cuando el período, el valor de cuantificación del período o el valor que tiene correlación negativa con la frecuencia fundamental es grande es mayor que un coeficiente determinado cuando el período, el valor de cuantificación del período o el valor que tiene correlación negativa con la frecuencia fundamental es pequeño.

Un método de análisis predictivo lineal según otro ejemplo que es útil para comprender la presente invención es un método de análisis predictivo lineal para obtener un coeficiente que puede convertirse en un coeficiente predictivo lineal correspondiente a una señal de serie temporal de entrada para cada trama que es un intervalo de tiempo predeterminado, el método de análisis predictivo lineal comprendiendo una etapa de cálculo de autocorrelación para calcular la autocorrelación R^o(i) entre una señal de serie temporal de entrada X^o(n) de una trama actual y una muestra de señal de serie temporal de entrada X^o(n-i) i antes de la señal de serie temporal de entrada X^o(n) o una muestra de señal de serie temporal de entrada X^o(n+i) i después de la señal de serie temporal de entrada X^o(n) para cada uno de al menos i una etapa de determinación de coeficiente para adquirir un coeficiente de una tabla de coeficientes entre tablas de coeficientes t0, t1 y t2 mediante el uso de un período, un valor de cuantificación del período o un valor que tiene correlación negativa con una frecuencia fundamental basada en una señal de serie temporal de entrada en la trama actual o una trama pasada, y un valor que tiene correlación positiva con una ganancia de altura de tono suponiendo que un coeficiente w^to(i) se almacena en la tabla de coeficientes t0, un coeficiente w^t1 (i) se almacena en la tabla de coeficientes t1, y un coeficiente w^t2(i) se almacena en la tabla de coeficientes t2, y una etapa de cálculo de coeficiente predictivo para obtener un coeficiente que puede convertirse en coeficientes predictivos lineales del primer orden al orden P^máx mediante el uso de la autocorrelación modificada R'^o(i) obtenida mediante la multiplicación de la autocorrelación R^o(i) por el coeficiente adquirido para cada i correspondiente y, para al menos parte de i, wra(i) < w^t1 (i) < w^t2(i), y, para al menos parte de cada i entre otros i, wra(i) < wtl(i) < w^t2(i), y, para cada i restante, wra(i) < w^t1 (i) < w^t2(i), según el período, el valor de cuantificación del período o el valor que tiene correlación negativa con la frecuencia fundamental y el valor que tiene correlación positiva con la ganancia de altura de tono, (1) cuando el período es corto y la ganancia de altura de tono es grande, un coeficiente se adquiere de la tabla de coeficientes t0 en la etapa de determinación de coeficiente, (9) cuando el período es largo y la ganancia de altura de tono es pequeña, un coeficiente se adquiere de la tabla de coeficientes t2 en la etapa de determinación de coeficiente, (2) cuando el período es corto y la ganancia de altura de tono es media, (3) cuando el período es corto y la ganancia de altura de tono es pequeña, (4) cuando el período es medio y la ganancia de altura de tono es grande, (5) cuando el período es medio y la ganancia de altura de tono es media, (6) cuando el período es medio y la ganancia de altura de tono es pequeña, (7) cuando el período es largo y la ganancia de altura de tono es grande, y (8) cuando el período es largo y la ganancia de altura de tono es media, un coeficiente se adquiere de cualquiera de las tablas de coeficientes t0, t1 y t2 en la etapa de determinación 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 determinación de coeficiente, y, suponiendo que un número de identificación de una tabla de coeficientes tj^k de la cual un coeficiente se adquiere en la etapa de determinación de coeficiente en el caso de (k) donde

k = 1, 2, 9.esjk, jl < )2 <j3, j4 <}5 — j6, j7 <js<

j9 , j l < j 4 < ) 1 , )2 < j 5 < j 8 , y j 3 < j 6 < j 9 .

Un método de análisis predictivo lineal según otro ejemplo que es útil para comprender la presente invención es un método de análisis predictivo lineal para obtener un coeficiente que puede convertirse en un coeficiente predictivo lineal correspondiente a una señal de serie temporal de entrada para cada trama que es un intervalo de tiempo predeterminado, el método de análisis predictivo lineal comprendiendo una etapa de cálculo de autocorrelación para calcular la autocorrelación R^o(i) entre una señal de serie temporal de entrada X^o(n) de una trama actual y una muestra de señal de serie temporal de entrada X^o(n-i) i antes de la señal de serie temporal de entrada X^o(n) o una muestra de señal de serie temporal de entrada X^o(n+i) i después de la señal de serie temporal de entrada X^o(n) para cada uno de al menos i = 0, 1, ..., P^máx, y una etapa de cálculo de coeficiente predictivo para obtener un coeficiente que puede convertirse en coeficientes predictivos lineales del primer orden al orden P^máx mediante el uso de la autocorrelación modificada R'^o(i) obtenida mediante la multiplicación de la autocorrelación R^o(i) por un coeficiente w^o(i) para cada i correspondiente, y, para al menos parte de cada orden i, un caso donde el coeficiente w^o(i) correspondiente a cada orden i se reduce, de forma monótona, a medida que un valor que tiene correlación positiva con una frecuencia fundamental según una señal de serie temporal de entrada en la trama actual o una trama pasada aumenta, y un caso donde el coeficiente w^o(i) correspondiente a cada orden i se reduce, de forma monótona, a medida que un valor que tiene correlación positiva con una ganancia de altura de tono aumenta, se comprenden.

Un método de análisis predictivo lineal según otro ejemplo que es útil para comprender la presente invención es un método de análisis predictivo lineal para obtener un coeficiente que puede convertirse en un coeficiente predictivo lineal correspondiente a una señal de serie temporal de entrada para cada trama que es un intervalo de tiempo predeterminado, el método de análisis predictivo lineal comprendiendo una etapa de cálculo de autocorrelación para calcular la autocorrelación R^o(i) entre una señal de serie temporal de entrada X^o(n) de una trama actual y una muestra de señal de serie temporal de entrada X^o(n-i) i antes de la señal de serie temporal de entrada X^o(n) o una muestra de señal de serie temporal de entrada X^o(n+i) i después de la señal de serie temporal de entrada X^o(n) para cada uno de al menos i = 0, 1, ..., P^máx, una etapa de determinación de coeficiente para adquirir un coeficiente w^o(i) de una tabla de coeficientes entre dos o más tablas de coeficientes mediante el uso de un valor que tiene correlación positiva con una frecuencia fundamental según una señal de serie temporal de entrada en la trama actual o una trama pasada y un valor que tiene correlación positiva con una ganancia de altura de tono de una señal de entrada en la trama actual o una trama pasada suponiendo que cada orden i donde = 0 , 1, ..., P^máx y un coeficiente w^o(i) correspondiente a cada orden i se almacenan uno en relación con el otro en cada una de las dos o más tablas de coeficientes, y una etapa de cálculo de coeficiente predictivo para obtener un coeficiente que puede convertirse en coeficientes predictivos lineales del primer orden al orden P^máx mediante el uso de la autocorrelación modificada R'^o(i) obtenida mediante la multiplicación de la autocorrelación R^o(i) por el coeficiente adquirido w^o(i) para cada i correspondiente, y, suponiendo que, entre las dos o más tablas de coeficientes, una tabla de coeficientes de la cual el coeficiente w^o(i) se adquiere en la etapa de determinación de coeficiente cuando el valor que tiene correlación positiva con la frecuencia fundamental es un primer valor, y el valor que tiene correlación positiva con la ganancia de altura de tono es un tercer valor, es una primera tabla de coeficientes, y, entre las dos o más tablas de coeficientes, una tabla de coeficientes de la cual el coeficiente w^o(i) se adquiere en la etapa de determinación de coeficiente cuando el valor que tiene correlación positiva con la frecuencia fundamental es un segundo valor que es más pequeño que el primer valor, y el valor que tiene correlación positiva con la ganancia de altura de tono es un cuarto valor que es más pequeño que el tercer valor, es una segunda tabla de coeficientes, 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 método de análisis predictivo lineal según otro ejemplo que es útil para comprender la presente invención es un método de análisis predictivo lineal para obtener un coeficiente que puede convertirse en un coeficiente predictivo lineal correspondiente a una señal de serie temporal de entrada para cada trama que es un intervalo de tiempo predeterminado, el método de análisis predictivo lineal comprendiendo una etapa de cálculo de autocorrelación para calcular la autocorrelación R^o(i) entre una señal de serie temporal de entrada X^o(n) de una trama actual y una muestra de señal de serie temporal de entrada X^o(n-i) i antes de la señal de serie temporal de entrada X^o(n) o una muestra de señal de serie temporal de entrada X^o(n+i) i después de la señal de serie temporal de entrada X^o(n) de la trama actual para cada uno de al menos i una etapa de determinación de coeficiente para adquirir un coeficiente de una tabla de coeficientes entre tablas de coeficientes t0, t1 y t2 mediante el uso de un valor que tiene correlación positiva con una frecuencia fundamental según una señal de serie temporal de entrada en la trama actual o una trama pasada y un valor que tiene correlación positiva con una ganancia de altura de tono suponiendo que un coeficiente w^t0(i) se almacena en la tabla de coeficientes t0, un coeficiente w^t1(i) se almacena en la tabla de coeficientes t1, y un coeficiente w^t2(i) se almacena en la tabla de coeficientes t2, y una etapa de cálculo de coeficiente predictivo para obtener un coeficiente que puede convertirse en coeficientes predictivos lineales del primer orden al orden P^máx mediante el uso de la autocorrelación modificada R'^o(i) obtenida mediante la multiplicación de la autocorrelación R0(¡) por el coeficiente adquirido para cada i correspondiente, y, para al menos

_{parte de i} ^{W i o ( i ) < W L i ( i ) <} w,:(i) _{y, para al menos parte de cada i entre otros i, wto(i) < wti (i) <}

_{vvt2(i), y, para cada i restante,} ^{W to f} _v ^{i )} ₇ ^{< W t i} f _v i ₇ ^{) <} wpfl _{J, y, en la etapa de determinación de} coeficiente, una tabla de coeficientes se selecciona y un coeficiente almacenado en la tabla de coeficientes seleccionada se adquiere para comprender un caso donde, para al menos dos rangos entre tres rangos que constituyen un posible rango del valor que tiene correlación positiva con la frecuencia fundamental, un coeficiente determinado cuando el valor que tiene correlación positiva con la ganancia de altura de tono es pequeño es mayor que un coeficiente determinado cuando el valor que tiene la correlación positiva con la ganancia de altura de tono es grande, y un caso donde, para al menos dos rangos entre tres rangos que constituyen un posible rango del valor que tiene correlación positiva con la ganancia de altura de tono, un coeficiente determinado cuando el valor que tiene correlación positiva con la frecuencia fundamental es pequeño es mayor que un coeficiente determinado cuando el valor que tiene correlación positiva con la frecuencia fundamental es grande.

Un método de análisis predictivo lineal según otro ejemplo que es útil para comprender la presente invención es un método de análisis predictivo lineal para obtener un coeficiente que puede convertirse en un coeficiente predictivo lineal correspondiente a una señal de serie temporal de entrada para cada trama que es un intervalo de tiempo predeterminado, el método de análisis predictivo lineal comprendiendo una etapa de cálculo de autocorrelación para calcular la autocorrelación Ro(i) entre una señal de serie temporal de entrada Xo(n) de una trama actual y una muestra de señal de serie temporal de entrada Xo(n-i) i antes de la señal de serie temporal de entrada Xo(n) o una muestra de señal de serie temporal de entrada Xo(n+i) i después de la señal de serie temporal de entrada Xo(n) para cada uno de al menos i = 0, 1, Pmáx, una etapa de determinación de coeficiente para adquirir un coeficiente de una tabla de coeficientes entre tablas de coeficientes t0, t1 y t2 mediante el uso de un valor que tiene correlación positiva con una frecuencia fundamental según una señal de serie temporal de entrada en la trama actual o una trama pasada y un valor que tiene correlación positiva con una ganancia de altura de tono suponiendo que un coeficiente wtü(i) se almacena en la tabla de coeficientes t0, un coeficiente wti(i) se almacena en la tabla de coeficientes t1, y un coeficiente wt2(i) se almacena en la tabla de coeficientes t2, y una etapa de cálculo de coeficiente predictivo para obtener un coeficiente que puede convertirse en coeficientes predictivos lineales del primer orden al orden Pmáx mediante el uso de la autocorrelación modificada R'o(i) obtenida mediante la multiplicación de la autocorrelación R0(¡) por el coeficiente adquirido para cada i correspondiente, y, para al menos parte de i, wto(i) < wti( i) < wt2(i), y,

para al menos parte de cada i entre otros i, wto(i) < wti(i) < Wt2<¡), y, para cada i restante, Wt0^ — VVu ( i) < Wt>(i) y, según el valor que tiene correlación positiva con la frecuencia fundamental y el valor que tiene correlación positiva con la ganancia de altura de tono, (1) cuando la frecuencia fundamental es alta y la ganancia de altura de tono es grande, un coeficiente se adquiere de la tabla de coeficientes t0 en la etapa de determinación de coeficiente, (9) cuando la frecuencia fundamental es baja y la ganancia de altura de tono es pequeña, un coeficiente se adquiere de la tabla de coeficientes t2 en la etapa de determinación de coeficiente, (2) cuando la frecuencia fundamental es alta y la ganancia de altura de tono es media, (3) cuando la frecuencia fundamental es alta y la ganancia de altura de tono es pequeña, (4) cuando la frecuencia fundamental es media y la ganancia de altura de tono es grande, (5) cuando la frecuencia fundamental es media y la ganancia de altura de tono es media, (6) cuando la frecuencia fundamental es media y la ganancia de altura de tono es pequeña, (7) cuando la frecuencia fundamental es baja y la ganancia de altura de tono es grande, y (8) cuando la frecuencia fundamental es baja y la ganancia de altura de tono es media, un coeficiente se adquiere de cualquiera de las tablas de coeficientes t0, t1 y t2 en la etapa de determinación 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 determinación de coeficiente, y, suponiendo que un número de identificación de una tabla de coeficientes tjk de la cual un coeficiente se adquiere en la etapa de determinación de coeficiente en el caso de (k) donde

< j6, j7 < js < j9, jl < j4 < j7, j2 < j5 < js, y j3<j6<j9.

[EFECTOS DE LA INVENCIÓN]

Es posible realizar la predicción lineal con mayor precisión de análisis que en el caso de uno convencional.

[BREVE DESCRIPCIÓN DE LOS DIBUJOS]

La Figura 1 es un diagrama de bloques para explicar un ejemplo de un aparato predictivo lineal según una primera realización y una segunda realización;

la Figura 2 es un diagrama de flujo para explicar un ejemplo de un método de análisis predictivo lineal; la Figura 3 es un diagrama de flujo para explicar un ejemplo de un método de análisis predictivo lineal según la segunda realización;

la Figura 4 es un diagrama de flujo para explicar un ejemplo de un método de análisis predictivo lineal según una segunda realización;

la Figura 5 es un diagrama que ilustra un ejemplo de relación entre una frecuencia fundamental y una ganancia de altura de tono, y un coeficiente;

la Figura 6 es un diagrama que ilustra un ejemplo de relación entre un período y una ganancia de altura de tono, y un coeficiente;

la Figura 7 es un diagrama de bloques para explicar un ejemplo de un aparato predictivo lineal según una tercera realización;

la Figura 8 es un diagrama de flujo para explicar un ejemplo de un método de análisis predictivo lineal según la tercera realización;

la Figura 9 es un diagrama para explicar un ejemplo específico de la tercera realización;

la Figura 10 es un diagrama que ilustra un ejemplo de relación entre una frecuencia fundamental y una ganancia de altura de tono, y una tabla de coeficientes seleccionada;

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 análisis predictivo lineal según una cuarta realización;

la Figura 15 es un diagrama de bloques para explicar un ejemplo de un aparato de análisis predictivo lineal según un ejemplo modificado de una cuarta realización; y

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

DESCRIPCIÓN DETALLADA DE LAS REALIZACIONES

Cada realización de un aparato de análisis predictivo lineal y método se describirá más abajo con referencia a los dibujos.

[Primera realización]

Según se ilustra en la Figura 1, un aparto 2 de análisis predictivo lineal de la primera realización comprende, por ejemplo, una parte 21 de cálculo de autocorrelación, una parte 24 de determinación de coeficiente, una parte 22 de multiplicación de coeficiente y una parte 23 de cálculo de coeficiente predictivo. Cada operación de la parte 21 de cálculo de autocorrelación, de la parte 22 de multiplicación de coeficiente y de la parte 23 de cálculo de coeficiente predictivo es igual a cada operación de una parte 11 de cálculo de autocorrelación, una parte 12 de multiplicación de coeficiente y una parte 13 de cálculo de coeficiente predictivo en un aparato 1 de análisis predictivo lineal convencional.

Para el aparato 2 de análisis predictivo lineal, una señal de entrada X^o(n) que es una señal de audio digital o una señal acústica digital en un dominio temporal para cada trama que es un intervalo de tiempo predeterminado, o una señal digital como, por ejemplo, un electrocardiograma, un electroencefalograma, encefalografía magnética y una onda sísmica se ingresa. La señal de entrada es una señal de serie temporal de entrada. Una señal de entrada de la trama actual se establece en X^o(n) (n = 0, 1, ..., N-1). n indica un número de muestra de cada muestra en la señal de entrada, y N es un entero positivo predeterminado. Aquí, una señal de entrada de la trama una trama antes de la trama actual es X^o(n) (n = -N, -N+1, ..., -1), y una señal de entrada de la trama una trama después de la trama actual es X^o(n) (n = N, N+1, ..., 2N-1). A continuación, se describirá un caso donde la señal de entrada X^o(n) es una señal de audio digital o una señal acústica digital. La señal de entrada X^o(n) (n = 0, 1, ..., N-1) puede ser una señal recibida, una señal cuya velocidad de muestreo se convierte para el análisis, una señal sujeta a procesamiento preénfasis o una señal multiplicada por una función de ventana.

Además, para el aparato 2 de análisis predictivo lineal, información sobre una frecuencia fundamental de una señal de audio digital o una señal acústica digital e información sobre una ganancia de altura de tono para cada trama también se ingresan. La información sobre la frecuencia fundamental se obtiene en una parte 930 de cálculo de frecuencia fundamental ubicada fuera del aparato 2 de análisis predictivo lineal. La información sobre la ganancia de altura de tono se obtiene en una parte 950 de cálculo de ganancia de altura de tono ubicada fuera del aparato 2 de análisis predictivo lineal.

La ganancia de altura de tono es intensidad de periodicidad de una señal de entrada para cada trama. La ganancia de altura de tono es, por ejemplo, correlación normalizada entre señales entre las cuales hay una diferencia de tiempo correspondiente a un período de altura de tono para una señal de entrada o una señal residual predictiva lineal de la señal de entrada.

[Parte 930 de cálculo de frecuencia fundamental]

La parte 930 de cálculo de frecuencia fundamental obtiene una frecuencia fundamental P de toda o parte de la señal de entrada X^o(n) (n = 0, 1, ..., N-1) de la trama actual y/o señales de entrada de tramas cercanas a la trama actual. La parte 930 de cálculo de frecuencia fundamental, por ejemplo, obtiene la frecuencia fundamental P de la señal de audio digital o de la señal acústica digital en una sección de señal que comprende toda o parte de la señal de entrada X^o(n) (n = 0, 1, ..., N-1) de la trama actual y produce información que puede especificar la frecuencia fundamental P como la información sobre la frecuencia fundamental. Dado que hay varios métodos públicamente conocidos para obtener una frecuencia fundamental, cualquier método públicamente conocido puede usarse. Además, también es posible emplear una configuración donde la frecuencia fundamental P obtenida se codifica para obtener un código de frecuencia fundamental, y emitir el código de frecuencia fundamental como la información sobre la frecuencia fundamental. Además, también es posible emplear una configuración donde un valor de cuantificación AP de la frecuencia fundamental correspondiente al código de frecuencia fundamental se obtiene, y producir el valor de cuantificación Ap de la frecuencia fundamental como la información sobre la frecuencia fundamental. Un ejemplo específico de la parte 930 de cálculo de frecuencia fundamental se describirá más abajo.

<Ejemplo específico 1 de parte 930 de cálculo de frecuencia fundamental>

El ejemplo específico 1 de la parte 930 de cálculo de frecuencia fundamental es un ejemplo en el caso donde la señal de entrada X^o(n) (n = 0, 1, ..., N-1) de la trama actual está constituida por múltiples subramas, y en el caso donde la parte 930 de cálculo de frecuencia fundamental lleva a cabo la operación con anterioridad al aparato 2 de análisis predictivo lineal para la misma trama. La parte 930 de cálculo de frecuencia fundamental primero obtiene frecuencias fundamentales P^s1, ..., P^sM de M subtramas Xo^s1(n) (n = 0, 1, ..., N/M-1), ..., Xo^sM(n) (n = (M-1)N/M, (M-1)N/M+1, ..., N-1) donde M es un entero igual a o mayor que dos. Se supone que N es divisible por M. La parte 930 de cálculo de frecuencia fundamental produce información que puede especificar un valor máximo máx(P^s1, ..., P^sM) entre las frecuencias fundamentales P^{s i} , P^sM de M subtramas que constituyen la trama actual como la información sobre la frecuencia fundamental.

<Ejemplo específico 2 de parte 930 de cálculo de frecuencia fundamental>

El ejemplo específico 2 de la parte 930 de cálculo de frecuencia fundamental es un ejemplo en el caso donde una sección de señal que comprende una porción de indagación está constituida por la señal de entrada X^o(n) (n = 0,1, ..., N-1) de la trama actual y una señal de entrada X^o(n) (n = N, N+1, ..., N+Nn-1) (donde Nn es un entero positivo predeterminado que satisface la relación de Nn < N) de parte de la trama una trama después de la trama actual como una sección de señal de la trama actual, y, en el caso donde la parte 930 de cálculo de frecuencia fundamental lleva a cabo la operación después del aparato 2 de análisis predictivo lineal para la misma trama. La parte 930 de cálculo de frecuencia fundamental obtiene respectivas frecuencias fundamentales P^ahora y P^siguiente de la señal de entrada X^o(n) (n 5 = 0, 1, ..., N-1) de la trama actual y la señal de entrada X^o(n) (n = N, N+1, N+Nn-1) de parte de la trama una trama después de la trama actual y almacena la frecuencia fundamental P^siguiente en la parte 930 de cálculo de frecuencia fundamental para una sección de señal de la trama actual. Además, la parte 930 de cálculo de frecuencia fundamental produce información que puede especificar la frecuencia fundamental P^siguiente que se obtiene para una sección de señal de la trama una trama antes de la trama actual y almacenada en la parte 930 de cálculo de frecuencia fundamental, es decir, una frecuencia fundamental obtenida para la señal de entrada X^o(n) (n = 0, 1, ..., Nn-1) de parte de la trama actual entre la sección de señal de la trama una trama antes de la trama actual como la información sobre la frecuencia fundamental. Debe notarse que, como con el ejemplo específico 1, también es posible obtener una frecuencia fundamental para cada una de múltiples subtramas para la trama actual.

<Ejemplo específico 3 de parte 930 de cálculo de frecuencia fundamental>

El ejemplo específico 3 de la parte 930 de cálculo de frecuencia fundamental es un ejemplo en el caso donde la señal de entrada X^o(n) (n = 0, 1, ..., N-1) de la propia trama actual se constituye como la sección de señal de la trama actual, y en el caso donde la parte 930 de cálculo de frecuencia fundamental lleva a cabo la operación después del aparato 2 de análisis predictivo lineal para la misma trama. La parte 930 de cálculo de frecuencia fundamental obtiene la frecuencia fundamental P de la señal de entrada X^o(n) (n = 0, 1, ..., N-1) de la trama actual que es la sección de señal de la trama actual y almacena la frecuencia fundamental P en la parte 930 de cálculo de frecuencia fundamental. Además, la parte 930 de cálculo de frecuencia fundamental produce información que puede especificar la frecuencia fundamental P que se obtiene para la sección de señal de la trama una trama antes de la trama actual, es decir, la señal de entrada X^o(n) (n = -N, -N+1, ..., -1) de la trama una trama antes de la trama actual y almacenada en la parte 930 de cálculo de frecuencia fundamental como la información sobre la frecuencia fundamental.

<Parte 950 de cálculo de ganancia de altura de tono>

La parte 950 de cálculo de ganancia de altura de tono obtiene una ganancia de altura de tono G de toda o parte de la señal de entrada X^o(n) (n = 0, 1, ..., N-1) de la trama actual y/o señales de entrada de tramas cercanas a la trama actual. La parte 950 de cálculo de ganancia de altura de tono obtiene, por ejemplo, una ganancia de altura de tono G de una señal de audio digital o de una señal acústica digital en una sección de señal que comprende toda o parte de la señal de entrada X^o(n) (n = 0, 1, ..., N-1) de la trama actual y produce información que puede especificar la ganancia de altura de tono G como información sobre la ganancia de altura de tono. Hay varios métodos públicamente conocidos para obtener una ganancia de altura de tono, y cualquier método públicamente conocido puede emplearse. Además, también es posible emplear una configuración donde la ganancia de altura de tono G obtenida se codifica para obtener un código de ganancia de altura de tono, y el código de ganancia de altura de tono se produce como la información sobre la ganancia de altura de tono. Además, también es posible emplear una configuración donde un valor de cuantificación AG de la ganancia de altura de tono correspondiente al código de ganancia de altura de tono se obtiene y el valor de cuantificación ag de la ganancia de altura de tono se produce como la información sobre la ganancia de altura de tono. Un ejemplo específico de la parte 950 de cálculo de ganancia de altura de tono se describirá más abajo.

<Ejemplo específico 1 de parte 950 de cálculo de ganancia de altura de tono>

Un ejemplo específico 1 de la parte 950 de cálculo de ganancia de altura de tono es un ejemplo donde la señal de entrada X^o(n) (n = 0, 1, ..., N-1) de la trama actual está constituida por múltiples subramas, y la parte 950 de cálculo de ganancia de altura de tono lleva a cabo la operación antes de que el aparato 2 de análisis predictivo lineal lleve a cabo la operación para la misma trama. La parte 950 de cálculo de ganancia de altura de tono primero obtiene ^Gs1, ..., G^sM que son, respectivamente, ganancias de altura de tono de Xo^s1(n) (n = 0, 1, ..., N/M-1), ..., Xo^sM(n) (n = (M-1)N/M, (M-1)N/M+1, ..., N-1) que son M subtramas donde M es un entero de dos o mayor. Se supone que N es divisible por M. La parte 950 de cálculo de ganancia de altura de tono produce información que puede especificar un valor máximo máx (G^s1, ..., G^sm) entre G^s1, ..., G^sM que son ganancias de altura de tono de M subtramas que constituyen la trama actual como la información sobre la ganancia de altura de tono.

<Ejemplo específico 2 de parte 950 de cálculo de ganancia de altura de tono>

Un ejemplo específico 2 de la parte 950 de cálculo de ganancia de altura de tono es un ejemplo donde una sección de señal que comprende una porción de indagación está constituida por la señal de entrada X^o(n) (n = 0, 1, ..., N-1) de la trama actual y la señal de entrada X^o(n) (n = N, N+1, ..., N+Nn-1) de parte de la trama una trama después de la trama actual como una sección de señal de la trama actual, y la parte 950 de cálculo de ganancia de altura de tono lleva a cabo la operación después de que el aparato 2 de análisis predictivo lineal lleva a cabo la operación para la misma trama. La parte 950 de cálculo de ganancia de altura de tono obtiene G^ahora y G^siguiente que son, respectivamente, ganancias de altura de tono de la señal de entrada X^o(n) (n = 0, 1, ..., N-1) de la trama actual y la señal de entrada X^o(n) (n = N, N+1, ..., N+Nn-1) de parte de la trama una trama después de la trama actual para una sección de señal de la trama actual y almacena la ganancia de altura de tono G^siguiente en la parte 950 de cálculo de ganancia de altura de tono. Además, la parte 950 de cálculo de ganancia de altura de tono produce información que puede especificar la ganancia de altura de tono G^siguiente que se obtiene para una sección de señal de la trama una trama antes de la trama actual y almacenada en la parte 950 de cálculo de ganancia de altura de tono, es decir, una ganancia de altura de tono obtenida para la señal de entrada X^o(n) (n = 0, 1, ..., Nn-1) de parte de la trama actual en la sección de señal de la trama una trama antes de la trama actual como la información sobre la ganancia de altura de tono. Debe notarse que como en el ejemplo específico 1, también es posible obtener una ganancia de altura de tono para cada una de múltiples subtramas para la trama actual.

<Ejemplo específico 3 de parte 950 de cálculo de ganancia de altura de tono>

Un ejemplo específico 3 de la parte 950 de cálculo de ganancia de altura de tono es un ejemplo donde la propia señal de entrada X^o(n) (n = 0, 1, ..., N-1) de la trama actual se constituye como una sección de señal de la trama actual, y la parte 950 de cálculo de ganancia de altura de tono lleva a cabo la operación después de que el aparato 2 de análisis predictivo lineal lleva a cabo la operación. La parte 950 de cálculo de ganancia de altura de tono obtiene una ganancia de altura de tono G de la señal de entrada X^o(n) (n = 0, 1, ..., N-1) de la trama actual que es una sección de señal de la trama actual y almacena la ganancia de altura de tono G en la parte 950 de cálculo de ganancia de altura de tono. Además, la parte 950 de cálculo de ganancia de altura de tono produce información que puede especificar la ganancia de altura de tono G que se obtiene para una sección de señal de la trama una trama antes de la trama actual, es decir, la señal de entrada X^o(n) (n = -N, -N+1, ..., -1) de la trama una trama antes de la trama actual y almacenada en la parte 950 de cálculo de ganancia de altura de tono como la información sobre la ganancia de altura de tono.

El funcionamiento del aparato 2 de análisis predictivo lineal se describirá más abajo. La Figura 2 es un diagrama de flujo de un método de análisis predictivo lineal por el aparato 2 de análisis predictivo lineal.

<Parte 21 de cálculo de autocorrelación>

La parte 21 de cálculo de autocorrelación calcula la autocorrelación R^o(i) (i = 0 ) de la señal de entrada X^o(n) (n = 0, 1, ..., N-1) que es una señal de audio digital o una señal acústica digital en un dominio temporal para cada trama de N muestras ingresadas (etapa E1). P^máx es un orden máximo de un coeficiente que puede convertirse en un coeficiente predictivo lineal, obtenido por la parte 23 de cálculo de coeficiente predictivo, y es un entero positivo predeterminado menor que N. La autocorrelación calculada R^o(i) (i = 0, 1, ..., P^máx) se provee a la parte 22 de multiplicación de coeficiente.

La parte 21 de cálculo de autocorrelación calcula y produce la autocorrelación R^o(i) (i = 0 , 1, ..., P ^máx ) definida por, por ejemplo, la ecuación (14A) mediante el uso de la señal de entrada X^o(n). Es decir, la parte 21 de cálculo de autocorrelación calcula la autocorrelación R^o(i) entre la señal de serie temporal de entrada X^o(n) de una trama actual y una muestra de señal de serie temporal de entrada X^o(n-i) i antes de la señal de serie temporal de entrada X^o(n).

[Fórmula 4]

De manera alternativa, la parte 21 de cálculo de autocorrelación calcula la autocorrelación R^o(i) (i = 0 , 1, ..., P^máx) a través de, por ejemplo, la ecuación (14B) mediante el uso de la señal de entrada X^o(n). Es decir, la parte 21 de cálculo de autocorrelación calcula la autocorrelación R^o(i) entre la señal de serie temporal de entrada X^o(n) de la trama actual y una muestra de señal de serie temporal de entrada X^o(n+i) i después de la señal de serie temporal de entrada X^o(n).

[Fórmula 5]

De manera alternativa, la parte 21 de cálculo de autocorrelación puede calcular la autocorrelación R^o(i) (i = 0, 1, P^máx) según el teorema de Wiener-Khinchin después de obtener un espectro de potencia correspondiente a la señal de entrada X^o(n). Además, en cualquier método, la autocorrelación R^o(i) puede calcularse mediante el uso de parte de señales de entrada como, por ejemplo, señales de entrada X^o(n) (n = -Np, -Np+1, ..., -1, 0, 1, ..., N-1, N, ..., N-1+Nn), de tramas antes y después de la trama actual. Aquí, Np y Nn son, respectivamente, enteros positivos predeterminados que satisfacen Np < N y Nn < N. De manera alternativa, también es posible usar como un sustituto una serie MDCT como una aproximación del espectro de potencia y obtener la autocorrelación del espectro de potencia aproximado. De esta manera, cualquier técnica públicamente conocida que se use comúnmente puede emplearse como un método para calcular la autocorrelación.

[Parte 24 de determinación de coeficiente]

La parte 24 de determinación de coeficiente determina un coeficiente w^o(i) (i = 0 , 1, ..., P^máx ) mediante el uso de la información ingresada sobre la frecuencia fundamental y la información ingresada sobre la ganancia de altura de tono (etapa E4). El coeficiente w^o(i) es un coeficiente para modificar la autocorrelación R^o(i). También se hace referencia al coeficiente w^o(i) como una ventana de retardo w^o(i) o un coeficiente de ventana de retardo w^o(i) en un campo de procesamiento de señales. Dado que el coeficiente w^o(i) es un valor positivo, cuando el coeficiente w^o(i) es más grande/más pequeño que un valor predeterminado, a veces se expresa que la magnitud del coeficiente w^o(i) es más grande/más pequeña que la del valor predeterminado. Además, la magnitud de w^o(i) significa un valor de w^o(i).

La información sobre la frecuencia fundamental ingresada en la parte 24 de determinación de coeficiente es información que especifica la frecuencia fundamental obtenida de toda o parte de la señal de entrada de la trama actual y/o las señales de entrada de tramas cercanas a la trama actual. Es decir, la frecuencia fundamental usada para determinar el coeficiente w^o(i) es una frecuencia fundamental obtenida de toda o parte de la señal de entrada de la trama actual y/o las señales de entrada de las tramas cercanas a la trama actual.

La información sobre la ganancia de altura de tono ingresada en la parte 24 de determinación de coeficiente es información para especificar una ganancia de altura de tono obtenida de toda o parte de la señal de entrada de la trama actual y/o señales de entrada de tramas cercanas a la trama actual. Es decir, la ganancia de altura de tono que se usará para determinar el coeficiente w^o(i) es una ganancia de altura de tono obtenida de toda o parte de la señal de entrada de la trama actual y/o las señales de entrada de las tramas cercanas a la trama actual.

La frecuencia fundamental correspondiente a la información sobre la frecuencia fundamental y la ganancia de altura de tono correspondiente a la información sobre la ganancia de altura de tono pueden calcularse a partir de señales de entrada en la misma trama o pueden calcularse a partir de señales de entrada en tramas diferentes.

La parte 24 de determinación de coeficiente determina valores que pueden ser más pequeños cuando la frecuencia fundamental correspondiente a la información sobre la frecuencia fundamental es más grande, y que pueden ser más pequeños cuando la ganancia de altura de tono correspondiente a la información sobre la ganancia de altura de tono es más grande en todo o parte de un rango posible de la frecuencia fundamental correspondiente a la información sobre la frecuencia fundamental y la ganancia de altura de tono correspondiente a la información sobre la ganancia de altura de tono para todos o parte de órdenes del orden cero al orden P^máx, como coeficientes w^o(0), w^o(1), w^o(P^máx). Además, la parte 24 de determinación de coeficiente puede determinar dichos coeficientes w^o(0), w^o(1), w^o(P^máx) mediante el uso del valor que tiene correlación positiva con la frecuencia fundamental en lugar de la frecuencia fundamental y/o mediante el uso del valor que tiene correlación positiva con la ganancia de altura de tono en lugar de la ganancia de altura de tono.

Es decir, los coeficientes w^o(i) (i = 0 , 1, ..., P^máx ) se determinan de modo que comprenden un caso donde, para al menos parte de un orden de predicción i, la magnitud del coeficiente w^o(i) correspondiente al orden i se reduce, de forma monótona, a medida que el valor que tiene correlación positiva con la frecuencia fundamental en una sección de señal que comprende toda o parte de la señal de entrada X^o(n) de la trama actual aumenta, y un caso donde la magnitud del coeficiente w^o(i) se reduce, de forma monótona, a medida que el valor que tiene correlación positiva con la ganancia de altura de tono aumenta. En otras palabras, según se describirá más adelante, según el orden i, un caso donde la magnitud del coeficiente w^o(i) no se reduce, de forma monótona, a medida que la frecuencia fundamental aumenta y/o un caso donde la magnitud del coeficiente w^o(i) no se reduce, de forma monótona, a medida que el valor que tiene correlación positiva con la ganancia de altura de tono aumenta, pueden comprenderse.

Además, en el rango posible del valor que tiene correlación positiva con la frecuencia fundamental, mientras la magnitud del coeficiente w^o(i) puede fijarse en algún rango independientemente del aumento del valor que tiene correlación positiva con la frecuencia fundamental, la magnitud del coeficiente w^o(i) se establece para reducirse, de forma monótona, a medida que el valor que tiene correlación positiva con la frecuencia fundamental aumenta en otros rangos. Además, en el rango posible del valor que tiene correlación positiva con la ganancia de altura de tono, mientras la magnitud del coeficiente w^o(i) puede fijarse en algún rango independientemente del aumento del valor que tiene correlación positiva con la ganancia de altura de tono, la magnitud del coeficiente w^o(i) se establece para reducirse, de forma monótona, a medida que el valor que tiene correlación positiva con la ganancia de altura de tono aumenta en otros rangos.

La parte 24 de determinación de coeficiente, por ejemplo, determina el coeficiente w^o(i) mediante el uso de una función no creciente de forma monótona para una suma ponderada de la frecuencia fundamental y la ganancia de altura de tono correspondientes, respectivamente, a la información ingresada con respecto a la frecuencia fundamental y a la ganancia de altura de tono ingresada. Por ejemplo, la parte 24 de determinación de coeficiente determina el coeficiente w^o(i) mediante el uso de la siguiente ecuación (1). En la siguiente ecuación (1), f(G) es una función para obtener una frecuencia que tiene correlación positiva con la ganancia de altura de tono G, H es una suma de resultados obtenidos, respectivamente, mediante la multiplicación de la frecuencia fundamental P y f(G) por ponderaciones 5 y £, es decir, H=5 x P £ x f(G). Debe notarse que los coeficientes de ponderación 5 y £ son valores positivos. Es decir, H significa una suma ponderada de la frecuencia fundamental y la ganancia de altura de tono.

[Fórmula 6]

De manera alternativa, el coeficiente w^o(i) puede determinarse mediante el uso de la siguiente ecuación (2) que usa a que es un valor definido con antelación mayor que cero. a es un valor para ajustar un ancho de una ventana de retardo cuando el coeficiente w^o(i) se considera una ventana de retardo, en otras palabras, la intensidad de la ventana de retardo. a definido con antelación puede determinarse, por ejemplo, mediante la codificación y decodificación de una señal de audio o una señal acústica para múltiples valores candidatos para a en un aparato de codificación que comprende el aparato 2 de análisis predictivo lineal y un aparato de decodificación correspondiente al aparato de codificación y la selección de un valor candidato cuya calidad subjetiva o calidad objetiva de la señal de audio decodificada o de la señal acústica decodificada es favorable como a.

[Fórmula 7]

De manera alternativa, el coeficiente w^o(i) puede determinarse mediante el uso de la siguiente ecuación (2A) que usa una función f(P, G) definida con antelación tanto para la frecuencia fundamental P como para la ganancia de altura de tono G. La función f(P, G) tiene correlación positiva con la frecuencia fundamental P y tiene correlación positiva con la ganancia de altura de tono G. En otras palabras, la función f(P, G) es una función que no se reduce, de forma monótona, para la frecuencia fundamental P y no se reduce, de forma monótona, para la ganancia de altura de tono G. Por ejemplo, cuando la función f^P(P) se establece de modo que f^P(P) = a^P x P p^P(donde a^P es un valor positivo y p^P es un valor arbitrario), f^P(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 la función f^G(G) se establece de modo 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 similares, la función f(P, G) es tal que f(P, G) = 5 x f^p (P) £ X f^G(G), o similares.

[Fórmula 8]

Además, una ecuación para determinar el coeficiente W^o(i) mediante el uso de la frecuencia fundamental P y la ganancia de altura de tono G no se encuentra limitada a las ecuaciones (1), (2) y (2A) descritas más arriba, y cualquier ecuación puede emplearse si la ecuación puede describir, de forma monótona, la relación no creciente con respecto al aumento del valor que tiene correlación positiva con la frecuencia fundamental y, de forma monótona, la relación no creciente con respecto al aumento del valor que tiene correlación positiva con la ganancia de altura de tono. Por ejemplo, el coeficiente w^o(i) puede determinarse mediante el uso de cualquiera de las siguientes ecuaciones (3) a (6). En las siguientes ecuaciones (3) a (6), a se establece como un número real determinado dependiendo de la suma ponderada de la frecuencia fundamental y la ganancia de altura de tono, y m se establece como un número natural determinado dependiendo de la suma ponderada de la frecuencia fundamental y la ganancia de altura de tono. Por ejemplo, a se establece como un valor que tiene correlación negativa con la suma ponderada de la frecuencia fundamental y la ganancia de altura de tono, y m se establece como un valor que tiene

correlación negativa con de la suma ponderada de la frecuencia fundamental y la ganancia de altura de tono, "^es un período de muestreo.

[Fórmula 9]

La ecuación (3) es una función de ventana en una forma llamada "ventana Bartlett", la ecuación (4) es una función de ventana en una forma llamada "ventana Binomial" definida mediante el uso de un coeficiente binomial, la ecuación (5) es una función de ventana en una forma llamada "T riangular en ventana de dominio de la frecuencia", y la ecuación (6) es una función de ventana en una forma llamada "Rectangular en ventana de dominio de la frecuencia".

Puede conocerse que en cualquier ejemplo de la ecuación (1) a la ecuación (6), el valor del coeficiente w^o(i) cuando la suma ponderada H de la frecuencia fundamental y la ganancia de altura de tono es pequeña es mayor que el coeficiente w^o(i) cuando H es grande.

Debe notarse que el coeficiente w^o(i) puede, de forma monótona, reducirse a medida que el valor que tiene correlación positiva con la frecuencia fundamental aumenta o a medida que el valor que tiene correlación positiva con la ganancia de altura de tono aumenta no para cada i de 0 < i < P^máx, sino solo para al menos parte del orden i. En otras palabras, dependiendo del orden i, la magnitud del coeficiente w^o(i) no tiene que reducirse de forma monótona a medida que el valor que tiene correlación positiva con la frecuencia fundamental aumenta, o no tiene que reducirse de forma monótona a medida que el valor que tiene correlación positiva con la ganancia de altura de tono aumenta.

Por ejemplo, cuando i = 0, el valor del coeficiente w^o(0) puede determinarse mediante el uso de cualquiera de la ecuación (1) a la ecuación (6) descritas más arriba, o un valor fijo como, por ejemplo, w^o(0) = 1,0001, w^o(0) = 1,003 como también se usa en ITU-T G.718, o similares, que no depende de que el valor tenga correlación positiva con la frecuencia fundamental o de que el valor tenga correlación positiva con la ganancia de altura de tono y que se obtiene de forma empírica, puede usarse. Es decir, para cada i de 1 < i < P^máx, mientras el valor del coeficiente w^o(i) es más pequeño que el valor que tiene correlación positiva con la frecuencia fundamental o el valor que tiene correlación positiva con la ganancia de altura de tono es mayor, el coeficiente cuando i = 0 no se encuentra limitado a ello, y un valor fijo puede usarse.

Además, el valor usado para determinar el coeficiente no se encuentra limitado a la suma ponderada de la frecuencia fundamental y la ganancia de altura de tono, y un valor que tiene correlación positiva tanto con la frecuencia fundamental como con la ganancia de altura de tono como, por ejemplo, un valor obtenido mediante la multiplicación de la frecuencia fundamental por la ganancia de altura de tono puede usarse. En resumen, solo es necesario usar al menos uno de un coeficiente w^o(i) que es más pequeño mientras la frecuencia fundamental es mayor, y un coeficiente w^o(i) que es más pequeño mientras la ganancia de altura de tono es más grande según tanto la frecuencia fundamental como la ganancia de altura de tono.

[Parte 22 de multiplicación de coeficiente]

La parte 22 de multiplicación de coeficiente obtiene la autocorrelación modificada R'⁰(i) (i = 0 , 1, ..., P^máx) mediante la multiplicación de la autocorrelación R^o(i) (i = 0 , 1, ..., P^máx ) obtenida en la parte 21 de cálculo de autocorrelación por el coeficiente w^o(i) (i = 0 ^: ) determinado en la parte 24 de determinación de coeficiente para cada uno del mismo i (etapa E2). Es decir, la parte 22 de multiplicación de coeficiente calcula la autocorrelación R'^o(i) a través de la siguiente ecuación (7). La autocorrelación R'^o(i) calculada se provee a la parte 23 de cálculo de coeficiente predictivo.

[Fórmula 10]

[Parte 23 de cálculo de coeficiente predictivo]

La parte 23 de cálculo de coeficiente predictivo obtiene un coeficiente que puede convertirse en un coeficiente predictivo lineal mediante el uso de la autocorrelación modificada R'^o(i) producida desde la parte 22 de multiplicación de coeficiente (etapa E3).

Por ejemplo, la parte 23 de cálculo de coeficiente predictivo calcula y produce coeficientes PARCOR K^o(1), K^o(2), ..., K^o(P^máx) y coeficientes predictivos lineales a^o(1), a^o(2), ..., a^o(P^máx) del primer orden al orden P^máx que es un orden de predicción definido con antelación mediante el uso de la autocorrelación modificada R'^o(i) mediante el uso de un método de Levinson-Durbin, o similares.

Según el aparato 2 de análisis predictivo lineal según la primera realización, según el valor que tiene correlación positiva con la frecuencia fundamental y la ganancia de altura de tono, mediante la obtención de la autocorrelación modificada mediante la multiplicación de la autocorrelación por el coeficiente w^o(i) que comprende un caso donde, para al menos parte del orden de predicción i, la magnitud del coeficiente w^o(i) correspondiente al orden i se reduce, de forma monótona, a medida que el valor que tiene correlación positiva con la frecuencia fundamental en una sección de señal que comprende toda o parte de la señal de entrada X^o(n) de la trama actual aumenta y un caso donde la magnitud del coeficiente w^o(i) se reduce, de forma monótona, a medida que el valor que tiene correlación positiva con la ganancia de altura de tono aumenta, y la obtención de un coeficiente que puede convertirse en un coeficiente predictivo lineal, incluso cuando la frecuencia fundamental y la ganancia de altura de tono de la señal de entrada son altas, es posible obtener un coeficiente que puede convertirse en un coeficiente predictivo lineal en el cual la ocurrencia de un pico de un espectro debido a un componente de altura de tono se suprime, e incluso cuando la frecuencia fundamental y la ganancia de altura de tono de la señal de entrada son bajas, es posible obtener un coeficiente que puede convertirse en un coeficiente predictivo lineal que puede expresar una envolvente espectral, de modo que es posible realizar una precisión de análisis más alta que la de uno convencional. Por lo tanto, la calidad de una señal de audio decodificada o una señal acústica decodificada obtenida mediante la codificación y decodificación de una señal de audio o una señal acústica en un aparato de codificación que comprende el aparato 2 de análisis predictivo lineal de la primera realización y en un aparato de decodificación correspondiente al aparato de codificación es más alta que la calidad de una señal de audio decodificada o una señal acústica decodificada obtenida mediante la codificación y decodificación de una señal de audio o de una señal acústica en un aparato de codificación que comprende el aparato de análisis predictivo lineal convencional y en un aparato de decodificación correspondiente al aparato de codificación.

<Ejemplo modificado de primera realización>

En un ejemplo modificado de la primera realización, la parte 24 de determinación de coeficiente determina el coeficiente w^o(i) según un valor que tiene correlación negativa con la frecuencia fundamental y el valor que tiene correlación positiva con la ganancia de altura de tono en lugar del valor que tiene correlación positiva con la frecuencia fundamental y la ganancia de altura de tono.

El valor que tiene correlación negativa con la frecuencia fundamental es, por ejemplo, un período, un valor de estimación del período o un valor de cuantificación del período. Por ejemplo, cuando el período es T, la frecuencia fundamental es P y la frecuencia de muestreo es f^s, dado que T = f^s/P, el período tiene correlación negativa con la frecuencia fundamental. Un ejemplo donde el coeficiente w^o(i) se determina según el valor que tiene correlación negativa con la frecuencia fundamental y el valor que tiene correlación positiva con la ganancia de altura de tono se describirá como el ejemplo modificado de la primera realización.

Una configuración funcional del aparato 2 de análisis predictivo lineal y un diagrama de flujo de un método de análisis predictivo lineal por el aparato 2 de análisis predictivo lineal según el ejemplo modificado de la primera realización son iguales a aquellos de la primera realización e ilustrados en la Figura 1 y Figura 2. El aparato 2 de análisis predictivo lineal según el ejemplo modificado de la primera realización es igual al aparato 2 de análisis predictivo lineal según la primera realización excepto por porciones del procesamiento de la parte 24 de determinación de coeficiente que difieren.

Para el aparato 2 de análisis predictivo lineal, información sobre un período de una señal de audio digital o una señal acústica digital para cada trama también se ingresa. La información sobre el período se obtiene en la parte 940 de cálculo de período ubicada fuera del aparato 2 de análisis predictivo lineal.

[Parte 940 de cálculo de período]

La parte 940 de cálculo de período obtiene un período T de toda o parte de la señal de entrada X^o de la trama actual y/o señales de entrada de tramas cercanas a la trama actual. La parte 940 de cálculo de período, por ejemplo, obtiene el período T de la señal de audio digital o de la señal acústica digital en una sección de señal que comprende toda o parte de la señal de entrada X^o(n) de la trama actual y produce información que puede especificar el período T como la información sobre el período. Dado que hay varios métodos públicamente conocidos para obtener un período, cualquier método públicamente conocido puede usarse. Además, también es posible emplear una configuración donde el período T obtenido se codifica para obtener un código de período, y emitir el código de período como la información sobre el período. Además, también es posible emplear una configuración donde un valor de cuantificación AT del período correspondiente al código de período se obtiene, y producir el valor de cuantificación at del período como la información sobre el período. Un ejemplo específico de la parte 940 de cálculo de período se describirá más abajo.

<Ejemplo específico 1 de parte 940 de cálculo de período>

El ejemplo específico 1 de la parte 940 de cálculo de período es un ejemplo en el caso donde la señal de entrada X^o(n) (n = 0, 1, ..., N-1) de la trama actual está constituida por múltiples subtramas, y en el caso donde la parte 940 de cálculo de período lleva a cabo la operación con anterioridad al aparato 2 de análisis predictivo lineal para la misma trama. La parte 940 de cálculo de período obtiene primero los respectivos períodos T^s1, ..., T^sm de M subtramas X^os1(n) (n = 0, 1, ..., N/M-1), ..., X^osM(n) (n = (M-1)N/M, (M-1)N/M+1, ..., N-1) donde M es un entero igual a o mayor que dos. Se supone que N es divisible por M. La parte 940 de cálculo de período produce información que puede especificar un valor mínimo mín(T^s1, ..., T^sm) entre períodos T^s1, ..., T^sm de M subtramas que constituyen la trama actual como la información sobre el período.

<Ejemplo específico 2 de parte 940 de cálculo de período>

El ejemplo específico 2 de la parte 940 de cálculo de período es un ejemplo en el caso donde una sección de señal que comprende una porción de indagación está constituida por la señal de entrada X^o(n) (n = 0, 1, ..., N-1) de la trama actual y una señal de entrada X^o(n) (n = N, N+1, ..., N+Nn-1) (donde Nn es un entero positivo predeterminado que satisface Nn < N) de parte de la trama una trama después de la trama actual como la sección de señal de la trama actual, y, en el caso donde la parte 940 de cálculo de período lleva a cabo la operación después del aparato 2 de análisis predictivo lineal para la misma trama. La parte 940 de cálculo de período obtiene los respectivos períodos T^ahora y T^siguiente de la señal de entrada X^o(n) (n = 0, 1, ..., N-1) de la trama actual y la señal de entrada X^o(n) (n = N, N+1, ..., N+Nn-1) de parte de la trama una trama después de la trama actual para la sección de señal de la trama actual y almacena el período T^siguiente en la parte 940 de cálculo de período. Además, la parte 940 de cálculo de período produce información que puede especificar el período T^siguiente que se obtiene para una sección de señal de la trama una trama antes de la trama actual y almacenada en la parte 940 de cálculo de período, es decir, un período obtenido para la señal de entrada X^o(n) (n = 0, 1, ..., Nn-1) de parte de la trama actual en la sección de señal de la trama una trama antes de la trama actual, como la información sobre el período. Debe notarse que, como con el ejemplo específico 1, también es posible obtener un período para cada una de múltiples subtramas para la trama actual.

<Ejemplo específico 3 de parte 940 de cálculo de período>

El ejemplo específico 3 de la parte 940 de cálculo de período es un ejemplo en el caso donde la señal de entrada X^ü(n) (n = 0, 1, ..., N-1) de la propia trama actual se constituye como la sección de señal de la trama actual y en el caso donde la parte 940 de cálculo de período lleva a cabo la operación después del aparato 2 de análisis predictivo lineal para la misma trama. La parte 940 de cálculo de período obtiene el período T de la señal de entrada X⁰(n) (n = 0, 1, ..., N-1) de la trama actual que es la sección de señal de la trama actual y almacena el período T en la parte 940 de cálculo de período. La parte 940 de cálculo de período produce además información que puede especificar el período T que se obtiene para la sección de señal de la trama una trama antes de la trama actual, es decir, la señal de entrada X^o(n) (n = -N, -N+1, ..., -1) de la trama una trama antes de la trama actual y almacenada en la parte 940 de cálculo de período como la información sobre el período.

Además, como con la primera realización, en el aparato 2 de análisis predictivo lineal, información sobre la ganancia de altura de tono también se ingresa. La información sobre la ganancia de altura de tono se obtiene en una parte 950 de cálculo de ganancia de altura de tono ubicada fuera del aparato 2 de análisis predictivo lineal como con la primera realización.

Entre la operación del aparato 2 de análisis predictivo lineal según el ejemplo modificado de la primera realización, el procesamiento de la parte 24 de determinación de coeficiente que es diferente del procesamiento del aparato 2 de análisis predictivo lineal en la primera realización se describirá más abajo.

[Parte 24 de determinación de coeficiente de ejemplo modificado]

La parte 24 de determinación de coeficiente del aparato 2 de análisis predictivo lineal según el ejemplo modificado de la primera realización determina el coeficiente w^o(i) (i = 0 , 1, ..., P^máx ) mediante el uso de la información ingresada sobre el período y la información ingresada sobre la ganancia de altura de tono (etapa E4). La información sobre el período ingresada en la parte 24 de determinación de coeficiente es información para especificar el período obtenido de toda o parte de la señal de entrada de la trama actual y señales de entrada de tramas cercanas a la trama actual. Es decir, el período usado para determinar el coeficiente w^o(i) es un período obtenido de toda o parte de la señal de entrada de la trama actual y/o las señales de entrada de las tramas cercanas a la trama actual.

La información sobre la ganancia de altura de tono ingresada en la parte 24 de determinación de coeficiente es información para especificar una ganancia de altura de tono obtenida de toda o parte de la señal de entrada de la trama actual y/o las señales de entrada de las tramas cercanas a la trama actual. Es decir, la ganancia de altura de tono usada para determinar el coeficiente w^o(i) es una ganancia de altura de tono obtenida de toda o parte de la señal de entrada de la trama actual y/o las señales de entrada de las tramas cercanas a la trama actual.

El período correspondiente a la información sobre el período y la ganancia de altura de tono correspondiente a la información sobre la ganancia de altura de tono pueden calcularse a partir de señales de entrada en la misma trama o pueden calcularse a partir de señales de entrada en tramas diferentes.

La parte 24 de determinación de coeficiente determina valores que pueden ser mayores a medida que el período correspondiente a la información sobre el período es mayor y que pueden ser más pequeños a medida que la ganancia de altura de tono correspondiente a la información sobre la ganancia de altura de tono es más grande en toda o parte de un rango posible del período correspondiente a la información sobre el período y la ganancia de altura de tono correspondiente a la información sobre la ganancia de altura de tono como coeficientes w^o(0), w^o(1), w^o(P^máx) para todos o parte de órdenes del orden cero al orden P^máx. Además, la parte 24 de determinación de coeficiente puede determinar los valores como, por ejemplo, los coeficientes w^o(0), W^o(1), ..., W^o(P^máx) mediante el uso del valor que tiene correlación positiva con el período en lugar del período y/o del valor que tiene correlación positiva con la ganancia de altura de tono en lugar de la ganancia de altura de tono.

Es decir, el coeficiente w^o(i) (i = 0 , 1, ..., P^máx ) se determina de modo que comprende un caso donde, para al menos parte del orden de predicción i, la magnitud del coeficiente w^o(i) correspondiente al orden i aumenta, de forma monótona, a medida que el valor que tiene correlación negativa con la frecuencia fundamental en una sección de señal que comprende toda o parte de la señal de entrada X^o(n) de la trama actual aumenta, y un caso donde la magnitud del coeficiente w^o(i) se reduce, de forma monótona, a medida que el valor que tiene correlación positiva con la ganancia de altura de tono en la sección de señal que comprende toda o parte de la señal de entrada X^o(n) de la trama actual aumenta.

En otras palabras, según el orden i, un caso donde la magnitud del coeficiente w^o(i) no aumenta, de forma monótona, a medida que el valor que tiene correlación negativa con la frecuencia fundamental aumenta y/o un caso donde la magnitud del coeficiente w^o(i) no se reduce, de forma monótona, a medida que el valor que tiene correlación positiva con la ganancia de altura de tono aumenta, pueden comprenderse.

Además, en un rango posible del valor que tiene correlación negativa con la frecuencia fundamental, mientras la magnitud del coeficiente w^o(i) puede fijarse independientemente del aumento del valor que tiene correlación negativa con la frecuencia fundamental en algún rango, la magnitud del coeficiente w^o(i) se establece para aumentar, de forma monótona, en otros rangos a medida que el valor que tiene correlación negativa con la frecuencia fundamental aumenta. Además, en un rango posible del valor que tiene correlación positiva con la ganancia de altura de tono, mientras la magnitud del coeficiente w^o(i) puede fijarse independientemente del aumento del valor que tiene correlación positiva con la ganancia de altura de tono en algún rango, la magnitud del coeficiente w^o(i) se establece para reducirse, de forma monótona, en otros rangos a medida que el valor que tiene correlación positiva con la ganancia de altura de tono aumenta.

La parte 24 de determinación de coeficiente determina el coeficiente w^o(i) mediante el uso, por ejemplo, de ecuaciones en las cuales H en la ecuación (1) y ecuación (2) descritas más arriba se reemplaza por la siguiente H'.

donde ye son coeficientes de ponderación y valores positivos. Es decir, a medida que T es mayor, el valor de H' es más pequeño, y a medida que F(G) es mayor, el valor de H' es mayor.

De manera alternativa, el coeficiente w^o(i) puede determinarse mediante el uso de la siguiente ecuación (2B) que usa una función f(T, G) definida con antelación tanto para el período T como para la ganancia de altura de tono G. La función f(T, G) es una función que tiene correlación negativa con el período T y que tiene correlación positiva con la ganancia de altura de tono G. En otras palabras, la función f(T, G) es una función que no aumenta, de forma monótona, para el período T, y que no se reduce, de forma monótona, para la ganancia de altura de tono G. Por ejemplo, cuando f ^r (T) se establece de modo que f ^r (T) = a^T x T p^T (donde a^T es un valor positivo y p^T es un valor arbitrario), f-(T) = a^T x T² + p^T x T y^t (donde a^T es un valor positivo, y p^T y y^t son valores arbitrarios), o similares, y la función f^G(G) se establece de modo que f^G(G) = a^G x G p^G (donde a^G es un valor positivo, y p^G es un valor arbitrario), ^íg(G) = ^{og x} G2 pG ^x G ^yo (donde ^og es un valor positivo, y pG y ^yg son valores arbitrarios), o

í

similares, la función f(T, G) es tal que f(T, G) = x fs/fT(T) £ X íg(G), o similares.

[Fórmula 11]

Debe notarse que el coeficiente w^o(i) puede, de forma monótona, aumentar a medida que el valor que tiene correlación negativa con la frecuencia fundamental aumenta o puede reducirse, de forma monótona, a medida que el valor que tiene correlación positiva con la ganancia de altura de tono aumenta no para cada i de 0 < i < P^máx, sino para al menos parte del orden i. En otras palabras, según el orden i, la magnitud del coeficiente w^o(i) no tiene que aumentar de forma monótona a medida que el valor que tiene correlación negativa con la frecuencia fundamental aumenta, o no tiene que reducirse de forma monótona a medida que el valor que tiene correlación positiva con la ganancia de altura de tono aumenta.

Por ejemplo, cuando i = 0, el valor del coeficiente W^o(0) puede determinarse mediante el uso de la ecuación (1), ecuación (2) y ecuación (2B) descritas más arriba, o un valor fijo como, por ejemplo, W^o(0) = 1,0001, W^o(0) = 1,003 como también se usa en ITU-T G.718, o similares, que no depende de que el valor tenga correlación negativa con la frecuencia fundamental y de que el valor tenga correlación positiva con la ganancia de altura de tono y que se obtiene de forma empírica, puede usarse. Es decir, para cada i de 1 < i < P^máx, mientras el valor del coeficiente w^o(i) es mayor a medida que el valor que tiene correlación negativa con la frecuencia fundamental es mayor, y el valor del coeficiente w^o(i) es más pequeño a medida que el valor que tiene correlación positiva con la ganancia de altura de tono es mayor, el coeficiente cuando i = 0 no se encuentra limitado a ello, y un valor fijo puede usarse.

En resumen, solo es necesario usar al menos un coeficiente w^o(i) que es mayor a medida que el período es mayor o un coeficiente w^o(i) que es más pequeño a medida que la ganancia de altura de tono es más grande según tanto el período como la ganancia de altura de tono.

Según el aparato 2 de análisis predictivo lineal según el ejemplo modificado de la primera realización, según el valor que tiene correlación negativa con la frecuencia fundamental y el valor que tiene correlación positiva con la ganancia de altura de tono, mediante la obtención de una función de autocorrelación modificada mediante la multiplicación de la función de autocorrelación por el coeficiente w^o(i) que comprende un caso donde, para al menos parte del orden de predicción i, la magnitud del coeficiente w^o(i) correspondiente al orden i aumenta, de forma monótona, a medida que el valor que tiene correlación negativa con la frecuencia fundamental en una sección de señal que comprende toda o parte de la señal de entrada X^o(n) de la trama actual aumenta y un caso donde la magnitud del coeficiente w^o(i) se reduce, de forma monótona, a medida que el valor que tiene correlación positiva con la ganancia de altura de tono en la misma sección de señal aumenta, y mediante la obtención de un coeficiente que puede convertirse en un coeficiente predictivo lineal, incluso cuando la frecuencia fundamental y la ganancia de altura de tono de la señal de entrada son altas, es posible obtener un coeficiente que puede convertirse en un coeficiente predictivo lineal en el cual la ocurrencia de un pico de un espectro debido a un componente de altura de tono se suprime, e incluso cuando la frecuencia fundamental y la ganancia de altura de tono de la señal de entrada son bajas, es posible obtener un coeficiente que puede convertirse en un coeficiente predictivo lineal que puede expresar una envolvente espectral, de modo que es posible realizar la predicción lineal con precisión de análisis más alta que la de uno convencional. Por lo tanto, la calidad de una señal de audio decodificada o una señal acústica decodificada obtenida mediante la codificación y decodificación de una señal de audio o una señal acústica en un aparato de codificación que comprende el aparato 2 de análisis predictivo lineal según el ejemplo modificado de la primera realización y un aparato de decodificación correspondiente al aparato de codificación es más favorable que la calidad de una señal de audio decodificada o de una señal acústica decodificada obtenida mediante la codificación y decodificación de una señal de audio o de una señal acústica en un aparato de codificación que comprende un aparato de análisis predictivo lineal convencional y un aparato de decodificación correspondiente al aparato de codificación.

[Segunda realización]

En la segunda realización, un valor que tiene correlación positiva o negativa con una frecuencia fundamental de una señal de entrada en una trama actual o una trama pasada se compara con un umbral predeterminado, un valor que tiene correlación positiva con la ganancia de altura de tono se compara con un umbral predeterminado, y el coeficiente w^o(i) se determina según dichos resultados de comparación. La segunda realización es diferente de la primera realización solo en un método para determinar el coeficiente w^o(i) en la parte 24 de determinación de coeficiente y es igual a la primera realización en otros puntos. Una porción diferente de la primera realización se describirá principalmente más abajo, y la explicación superpuesta de una porción que es igual a la primera realización se omitirá.

Aquí, un ejemplo donde el valor que tiene correlación positiva con la frecuencia fundamental se compara con el umbral predeterminado, luego, el valor que tiene correlación positiva con la ganancia de altura de tono se compara con el umbral predeterminado, y el coeficiente w^o(i) se determina según dichos resultados de comparación se describirá primero, y un ejemplo donde el valor que tiene correlación negativa con la frecuencia fundamental se compara con el umbral predeterminado, luego, el valor que tiene correlación positiva con la ganancia de altura de tono se compara con el umbral predeterminado, y el coeficiente w^o(i) se determina según dichos resultados de comparación se describirá en un primer ejemplo modificado de la segunda realización.

Una configuración funcional del aparato 2 de análisis predictivo lineal de la segunda realización y un diagrama de flujo de un método de análisis predictivo lineal según el aparato 2 de análisis predictivo lineal son iguales a aquellos de la primera realización e ilustrados en la Figura 1 y Figura 2. El aparato 2 de análisis predictivo lineal de la segunda realización es igual al aparato 2 de análisis predictivo lineal de la primera realización excepto por el procesamiento de la parte 24 de determinación de coeficiente.

Un ejemplo de flujo de procesamiento de la parte 24 de determinación de coeficiente de la segunda realización se ilustra en la Figura 3. La parte 24 de determinación de coeficiente de la segunda realización lleva a cabo, por ejemplo, el procesamiento de cada etapa E41A, etapa E42, etapa E43, etapa E44 y etapa E45 en la Figura 3.

La parte 24 de determinación de coeficiente compara el valor que tiene correlación positiva con la frecuencia fundamental correspondiente a la información ingresada sobre la frecuencia fundamental con un primer umbral predeterminado (etapa E41A), y compara el valor que tiene correlación positiva con la ganancia de altura de tono correspondiente a la información ingresada sobre la ganancia de altura de tono con un segundo umbral predeterminado (etapa E42).

El valor que tiene correlación positiva con la frecuencia fundamental correspondiente a la información ingresada sobre la frecuencia fundamental es, por ejemplo, la frecuencia fundamental correspondiente a la información ingresada sobre la propia frecuencia fundamental. Además, el valor que tiene correlación positiva con la ganancia de altura de tono correspondiente a la información ingresada sobre la ganancia de altura de tono es, por ejemplo, la ganancia de altura de tono correspondiente a la información ingresada sobre la propia ganancia de altura de tono.

La parte 24 de determinación de coeficiente determina que la frecuencia fundamental es alta cuando el valor que tiene correlación positiva con la frecuencia fundamental es igual a o mayor que el primer umbral predeterminado, de lo contrario, determina que la frecuencia fundamental es baja. Además, la parte 24 de determinación de coeficiente determina que la ganancia de altura de tono es más grande cuando el valor que tiene correlación positiva con la ganancia de altura de tono es igual a o mayor que el segundo umbral predeterminado, de lo contrario, determina que la ganancia de altura de tono es pequeña.

La parte 24 de determinación de coeficiente entonces determina el coeficiente w^h(i) (i = 0 , 1, ..., P^máx ) según una regla definida con antelación cuando se determina que la frecuencia fundamental es alta y la ganancia de altura de tono es grande, y establece el coeficiente determinado w^h(i) (i = 0 , 1, ..., P^máx ) como w^o(i) (i = 0 , 1, ..., P^máx ) (etapa E43). Además, cuando se determina que la frecuencia fundamental es alta y la ganancia de altura de tono es pequeña, o cuando se determina que la frecuencia fundamental es baja y la ganancia de altura de tono es grande, la parte 24 de determinación de coeficiente determina un coeficiente w^m(i) (i = 0 , 1, ..., P^máx ) según una regla definida con antelación y establece el coeficiente determinado w^m(i) (i = 0 , 1, ..., P^máx ) como w^o(i) (i = 0 , 1, ..., P^máx ) (etapa E44). Además, cuando se determina que la frecuencia fundamental es baja y la ganancia de altura de tono es pequeña, la parte 24 de determinación de coeficiente determina un coeficiente w ^l(i) (i = 0 , 1, ..., P^máx ) según una regla definida con antelación y establece el coeficiente determinado w ^l(i) (i = 0 , 1, ..., P^máx ) como w^o(i) (i = 0, 1, ..., P^máx ) (etapa E45).

Aquí, w^h(i), w^m(i) y w ^l(i) se determinan para satisfacer la relación de w^h(i) < w^m(i) < w ^l(i) para al menos parte de cada i. Aquí, al menos parte de cada i es, por ejemplo, i diferente de cero (es decir, 1 < i < P^máx). De manera alternativa, w^h(i), w^m(i) y w ^l(i) se determinan para satisfacer la relación de 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 el resto de al menos parte de cada i. Cada uno de w^h(i), w^m(i) y w ^l(i) se determina de modo que el valor de cada w^h(i), w^m(i) y w ^l(i) se convierte en más pequeño a medida que i se convierte en más grande. Por ejemplo, W^h(i), W^m(i) y W^l(i) se obtienen según las reglas definidas con antelación de modo que w^o(i) cuando H1 = 5 x P1 £ x f(G1) que es H cuando la frecuencia fundamental es P1 y la ganancia de altura de tono es G1 es H en la ecuación (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 la ganancia de altura de tono es G2 (donde G1 > G2) es H en la ecuación (1) se obtiene como w^m(i), y W^o(i) cuando H3 = 5 x P3 £ x f(G3) que es H cuando la frecuencia fundamental es P3 (donde P2 > P3) y la ganancia de altura de tono es G3 (donde G2 > G3) es H en la ecuación (1) se obtiene como w ^l(i).

Debe notarse que también es posible emplear una configuración donde w^h(i), w^m(i) y w ^l(i) obtenidos con antelación según cualquiera de dichas reglas se almacenan en una tabla y cualquiera de W^h(i), W^m(i) y W^l(i) se selecciona de la tabla mediante comparación del valor que tiene correlación positiva con la frecuencia fundamental con el umbral predeterminado y mediante comparación del valor que tiene correlación positiva con la ganancia de altura de tono con el umbral predeterminado. Debe notarse que el coeficiente w^m(i) entre el W^h(i) y W^l(i) puede determinarse mediante el uso de W^h(i) y W^l(i). Es decir, también es posible determinar w^m(i) a través de w^m(i) = p' x W^h(i) (1 - p') x w ^l(i). Aquí, p' es un valor de 0 < p' < 1, que se obtiene de la frecuencia fundamental P y la ganancia de altura de tono G mediante el uso de una función p' = c(P, G) a través de la cual el valor de p' se convierte en más grande a medida que la frecuencia fundamental P o la ganancia de altura de tono G son más altas y el valor de p' se convierte en más pequeño a medida que la frecuencia fundamental P o la ganancia de altura de tono G son más bajas. Mediante la obtención de w^m(i) de esta manera, mediante el almacenamiento de solo dos tablas de una tabla en la cual W^h(i) (i = 0, 1, ..., P^máx) se almacena y una tabla en la cual w ^l(i) (i = 0, 1, ..., P^máx) se almacena en la parte 24 de determinación de coeficiente, es posible obtener un coeficiente cercano a W^h(i) cuando la frecuencia fundamental es alta o la ganancia de altura de tono es grande entre un caso donde se determina que la frecuencia fundamental P es alta y la ganancia de altura de tono G es pequeña, y un caso donde se determina que la frecuencia fundamental P es baja y la ganancia de altura de tono G es grande, y, a la inversa, es posible obtener un coeficiente cercano a W^l(i) cuando la frecuencia fundamental es baja o la ganancia de altura de tono es pequeña entre un caso donde se determina que la frecuencia fundamental es alta y la ganancia de altura de tono es pequeña y un caso donde se determina que la frecuencia fundamental es baja y la ganancia de altura de tono es grande.

Debe notarse que W^h(0), w^m(0) y ^wi(0) cuando i = 0 no tienen que satisfacer necesariamente la relación de W^h(0) < w^m(0) < w ⁱ(0), y valores que satisfacen w^h(0) > w^m(0) o/y w^m(0) > w ⁱ(0) pueden usarse.

También según la segunda realización, como con la primera realización, incluso cuando la frecuencia fundamental y la ganancia de altura de tono de la señal de entrada son altas, es posible obtener un coeficiente que puede convertirse en un coeficiente predictivo lineal en el cual la ocurrencia de un pico de un espectro debido a un componente de altura de tono se suprime, e incluso cuando la frecuencia fundamental y la ganancia de altura de tono de la señal de entrada son bajas, es posible obtener un coeficiente que puede convertirse en un coeficiente predictivo lineal que puede expresar una envolvente espectral, de modo que es posible realizar la predicción lineal con precisión de análisis más alta que la de uno convencional.

Debe notarse que, mientras, en la descripción de más arriba, hay tres tipos de coeficientes w^h(i), W^m(i) y w ⁱ(i), el número de tipos de los coeficientes puede ser dos. Por ejemplo, solo dos tipos de coeficientes W^h(i) y w ⁱ(i) pueden usarse. En otras palabras, en la descripción de más arriba, w^m(i) puede ser igual a W^h(i) o w ⁱ(i).

Por ejemplo, la parte 24 de determinación de coeficiente determina el coeficiente W^h(i) (i = 0 , 1, ..., P^máx ) cuando se determina que la frecuencia fundamental es alta y la ganancia de altura de tono es grande, y establece el coeficiente determinado w^h(i) (i = 0 , 1, ..., P^máx ) como el coeficiente w^o(i) (i = 0 , 1, ..., P^máx ). En otros casos, la parte 24 de determinación de coeficiente determina el coeficiente w ^l(i) (i = 0 , 1, ..., P^máx ) y establece el coeficiente determinado w ^l(i) (i = 0, 1, ..., P^máx ) como w⁰(i) (i = 0 , 1, ..., P^máx).

La parte 24 de determinación de coeficiente puede determinar el coeficiente wⁱ(i) (i = 0 , 1, ..., P^máx ) cuando se determina que la frecuencia fundamental es baja y la ganancia de altura de tono es pequeña, y establecer el coeficiente determinado w ^l(i) (i = 0 , 1, ..., P^máx ) como W^o(i) (i = 0 , 1, ..., P^máx ), y, de lo contrario, puede determinar el coeficiente w^h(i) (i = 0 , 1, ..., P^máx ), y establecer el coeficiente determinado w^h(i) (i = 0 , 1, ..., P^máx ) como W^o(i) (i = 0, 1, ..., P^máx). Otro procesamiento es igual al descrito más arriba.

<Primer ejemplo modificado de la segunda realización>

En el primer ejemplo modificado de la segunda realización, en lugar del valor que tiene correlación positiva con la frecuencia fundamental, el valor que tiene correlación negativa con la frecuencia fundamental se compara con un umbral predeterminado, el valor que tiene correlación positiva con la ganancia de altura de tono se compara con un umbral predeterminado, y w^o(i) se determina según dichos resultados de comparación. El umbral predeterminado que se comparará con el valor que tiene correlación negativa con la frecuencia fundamental en el primer ejemplo modificado de la segunda realización es diferente del umbral predeterminado que se comparará con el valor que tiene correlación positiva con la frecuencia fundamental en la segunda realización.

Una configuración funcional y un diagrama de flujo del aparato 2 de análisis predictivo lineal según el primer ejemplo modificado de la segunda realización son iguales a aquellos del ejemplo modificado de la primera realización e ilustrados en la Figura 1 y Figura 2. El aparato 2 de análisis predictivo lineal según el primer ejemplo modificado de la segunda realización es igual al aparato 2 de análisis predictivo lineal según el ejemplo modificado de la primera realización excepto por porciones del procesamiento de la parte 24 de determinación de coeficiente que difieren. Un ejemplo de flujo del procesamiento de la parte 24 de determinación de coeficiente según el primer ejemplo modificado de la segunda realización se ilustra en la Figura 4. La parte 24 de determinación de coeficiente según el primer ejemplo modificado de la segunda realización lleva a cabo, por ejemplo, el procesamiento de cada etapa E41B, etapa E42, etapa E43, etapa E44 y etapa E45 en la Figura 4.

La parte 24 de determinación de coeficiente compara el valor que tiene correlación negativa con la frecuencia fundamental correspondiente a la información ingresada sobre el período con un tercer umbral predeterminado (etapa E41B), y compara el valor que tiene correlación positiva con la ganancia de altura de tono correspondiente a la información ingresada sobre la ganancia de altura de tono con un cuarto umbral predeterminado (etapa E42). El valor que tiene correlación negativa con la frecuencia fundamental correspondiente a la información ingresada sobre el período es, por ejemplo, el período correspondiente a la información ingresada sobre el propio período. Además, el valor que tiene correlación positiva con la ganancia de altura de tono correspondiente a la información ingresada sobre la ganancia de altura de tono es, por ejemplo, la ganancia de altura de tono correspondiente a la información ingresada sobre la propia ganancia de altura de tono.

La parte 24 de determinación de coeficiente determina que el período es corto cuando el valor que tiene correlación negativa con la frecuencia fundamental es igual a o menor que el tercer umbral predeterminado, de lo contrario, determina que el período es largo. Además, la parte 24 de determinación de coeficiente determina que la ganancia de altura de tono es grande cuando la ganancia de altura de tono es igual a o mayor que el cuarto umbral predeterminado, de lo contrario, determina que la ganancia de altura de tono es pequeña.

La parte 24 de determinación de coeficiente determina el coeficiente w^h(i) (i = 0 , 1, ..., P ^máx ) según una regla definida con antelación cuando se determina que el período es corto y la ganancia de altura de tono es grande, y establece el coeficiente determinado w^h(i) (i = 0 , 1, ..., P^máx ) (etapa E43). Además, cuando se determina que el período es corto y la ganancia de altura de tono es pequeña, o cuando se determina que el período es largo y la ganancia de altura de tono es grande, la parte 24 de determinación de coeficiente determina el coeficiente w^m(i) (i = 0 , 1, ..., P ^máx ) según una regla definida con antelación, y establece el coeficiente determinado w^m(i) (i = 0 ^{x :} l período es largo y la ganancia de altura de tono es pequeña, la parte 24 de determinación de coeficiente determina el coeficiente w^l(i) (i = 0 , 1, ..., P ^máx ntelación y establece el coeficiente determinado W^l(i) (i = 0, 1, ..., P^máx 0 ^x ) (etapa E45).

Aquí, para al menos parte de cada i, W^h(i), W^m(i) y W^l(i) se determinan para satisfacer la relación de W^h(i) < W^m(i) < W^l(i). Aquí, al menos parte de cada i es, por ejemplo, i diferente de cero (es decir, 1 < i < P^máx). De manera alternativa, para al menos parte de cada i, W^h(i), W^m(i) y W^l(i) se determinan para satisfacer la relación de 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 para satisfacer la relación de W^h(i) < W^m(i) < W^l(i), y para el resto de al menos parte de cada i, W^h(i), W^m(i) y W^l(i) se determinan para satisfacer la relación de 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 modo que cada valor de W^h(i), W^m(i) y W^l(i) se convierte en más pequeño a medida que i se convierte en más grande.

Por ejemplo, Wh(¡), wm(¡) y wi(¡) se obtienen según reglas definidas con antelación de modo que w0(¡) cuando H1' = r

~ x fs/T 1 s x f(G1) que es H' cuando el período es T1 y la ganancia de altura de tono es G1 es H en la ecuación (1) se obtiene como Wh(¡), w0(¡) cuando H2' = ^r - x fs/T2 £ x f(G2) que es H' cuando el período es T2 (donde T1 < T2) y la ganancia de altura de tono es G2 (donde G1 > G2) es H en la ecuación (1) se obtiene como wm(¡), y w0(¡) r

cuando H3' = ^ x fs/T3 £ x f(G3) que es H' cuando el período es T3 (donde T2 < T3) y la ganancia de altura de tono es G3 (donde G2 > G3) es H en la ecuación (1) se obtiene como W^l(i).

Debe notarse que también es posible emplear una configuración donde W^h(i), W^m(i) y w ⁱ(i) obtenidos con antelación según cualquiera de dichas reglas se almacenan en una tabla y cualquiera de W^h(i), W^m(i) y w ⁱ(i) se selecciona de la tabla mediante comparación del valor que tiene correlación negativa con la frecuencia fundamental con el umbral predeterminado y mediante comparación del valor que tiene correlación positiva con la ganancia de altura de tono con el umbral predeterminado. Debe notarse que también es posible determinar el coeficiente W^m(i) entre W^h(i) y W^l(i) mediante el uso de W^h(i) y W^l(i). Es decir, también es posible determinar W^m(i) a través de W^m(i) = (1 - p) x W^h(i) p x W^l(i). Aquí, p es un valor de 0 < p < 1, que se obtiene del período T y la ganancia de altura de tono G mediante el uso de una función p = b(T, G) en la cual el valor de p se convierte en más grande a medida que el período T es más largo o la ganancia de altura de tono G es más pequeña y el valor de p se convierte en más pequeño a medida que el período T es más corto o la ganancia de altura de tono G es más grande. Mediante la obtención de W^m(i) de esta manera, mediante el almacenamiento de solo dos tablas de una tabla en la cual W^h(i) (i = 0 , 1, ..., P^máx ) se almacena y una tabla en la cual W^l(i) (i = 0 , 1, ..., P^máx ) se almacena en la parte 24 de determinación de coeficiente, es posible obtener un coeficiente cercano a W^h(i) cuando el período es corto o la ganancia de altura de tono es grande entre un caso donde se determina que el período es corto y la ganancia de altura de tono es pequeña y un caso donde se determina que el período es largo y la ganancia de altura de tono es grande, y, a la inversa, es posible obtener un coeficiente cercano a W^l(i) cuando el período es largo o la ganancia de altura de tono es pequeña entre un caso donde se determina que el período es corto y la ganancia de altura de tono es pequeña y un caso donde se determina que el período es largo y la ganancia de altura de tono es grande.

Debe notarse que los coeficientes W^h(0), W^m(0) y wi(0) cuando i=0 no tienen que satisfacer la relación de W^h(0) < W^m(0) < wi(0), y pueden ser valores que satisfacen la relación de W^h(0) > W^m(0) o/y W^m(0) > wi(0).

También según el primer ejemplo modificado de la segunda realización, como con el ejemplo modificado de la primera realización, incluso cuando la frecuencia fundamental y la ganancia de altura de tono de la señal de entrada son altas, es posible obtener un coeficiente que puede convertirse en un coeficiente predictivo lineal en el cual la ocurrencia de un pico de un espectro debido a un componente de altura de tono se suprime, e incluso cuando la frecuencia fundamental y la ganancia de altura de tono de la señal de entrada son bajas, es posible obtener un coeficiente que puede convertirse en un coeficiente predictivo lineal que puede expresar una envolvente espectral, de modo que es posible realizar la predicción lineal con una mayor precisión de análisis que la de uno convencional.

Debe notarse que, mientras, en la descripción de más arriba, tres tipos de coeficientes W^h(i), W^m(i) y Wⁱ(i) se usan, el número de tipos de coeficientes puede ser dos. Por ejemplo, también es posible usar solo dos tipos de coeficientes W^h(i) y Wⁱ(i). En otras palabras, en la descripción de más arriba, W^m(i) puede ser igual a W^h(i) o Wⁱ(i).

Por ejemplo, la parte 24 de determinación de coeficiente determina el coeficiente W^h(i) (i = 0 , 1, ..., P^máx ) cuando se determina que el período es corto y la ganancia de altura de tono es grande, y establece el coeficiente determinado W^h(i) (i = 0 , 1, ..., P ^máx ) como W^o(i) (i = 0 , 1, ..., P ^máx ). En otros casos, la parte 24 de determinación de coeficiente determina el coeficiente Wⁱ(i) (i = 0 , 1, ..., P^máx ) y establece el coeficiente determinado W^l(i) (i = 0 , 1, ..., P^máx) como W^o(i) (i = 0 , 1, ..., P^máx).

La parte 24 de determinación de coeficiente puede determinar el coeficiente Wⁱ(i) (i = 0 , 1, ..., P^máx ) cuando se determina que el período es largo y la ganancia de altura de tono es pequeña, y establecer el coeficiente determinado Wⁱ(i) (i = 0 , 1, ..., P^máx ) como W^o(i) (i = 0 , 1, ..., P^máx ) y, de lo contrario, puede determinar el coeficiente W^h(i) (i = 0, 1, ..., P^máx) y establecer el coeficiente determinado W^h(i) (i = 0, 1, ..., P^máx) como W^o(i) (i = 0, 1, ..., P^máx). El otro procesamiento es igual al descrito más arriba.

<Segundo ejemplo modificado de la segunda realización>

Mientras, en la segunda realización descrita más arriba, el coeficiente W^o(i) se determina mediante comparación del valor que tiene correlación positiva con la frecuencia fundamental con un umbral y mediante comparación del valor que tiene correlación positiva con la ganancia de altura de tono con un umbral, en el segundo ejemplo modificado de la segunda realización, el coeficiente W^o(i) se determina mediante comparación de dichos valores respectivamente con dos o más umbrales. Un método en el cual el coeficiente W^o(i) se determina mediante comparación del valor que tiene correlación positiva con la frecuencia fundamental con dos umbrales fth 1' y fth2' y mediante comparación del valor que tiene correlación positiva con la ganancia de altura de tono con dos umbrales gth 1 y gth2 se describirá más abajo como un ejemplo.

Se supone que los umbrales fth1' y fth2' satisfacen la relación de 0 < fth1' < fth2', y que los umbrales gth1 y gth2 satisfacen la relación de 0 < gth 1 < gth2.

La parte 24 de determinación de coeficiente compara el valor que tiene correlación positiva con la frecuencia fundamental correspondiente a la información ingresada sobre la frecuencia fundamental con los umbrales fth1' y fth2' y compara el valor que tiene correlación positiva con la ganancia de altura de tono correspondiente a la información ingresada sobre la ganancia de altura de tono con los umbrales gth 1 y gth2.

El valor que tiene correlación positiva con la frecuencia fundamental correspondiente a la información ingresada sobre la frecuencia fundamental es, por ejemplo, la frecuencia fundamental correspondiente a la información ingresada sobre la propia frecuencia fundamental. Además, el valor que tiene correlación positiva con la ganancia de altura de tono correspondiente a la información ingresada sobre la ganancia de altura de tono es, por ejemplo, la ganancia de altura de tono correspondiente a la información ingresada sobre la propia ganancia de altura de tono.

La parte 24 de determinación de coeficiente determina que la frecuencia fundamental es alta cuando el valor que tiene correlación positiva con la frecuencia fundamental es mayor que el umbral fth2', determina que la frecuencia fundamental es media cuando el valor que tiene correlación positiva con la frecuencia fundamental es mayor que el umbral fth1' e igual a o menor que el umbral fth2', y determina que la frecuencia fundamental es baja cuando el valor que tiene correlación positiva con la frecuencia fundamental es igual a o menor que el umbral fth1'. Además, la parte

24 de determinación de coeficiente determina que la ganancia de altura de tono es grande cuando el valor que tiene correlación positiva con la ganancia de altura de tono es mayor que el umbral gth2, determina que la ganancia de altura de tono es media cuando el valor que tiene correlación positiva con la ganancia de altura de tono es mayor que el umbral gth 1 e igual a o menor que el umbral gth2, y determina que la ganancia de altura de tono es pequeña cuando el valor que tiene correlación positiva con la ganancia de altura de tono es igual a o menor que el umbral gth1.

La parte 24 de determinación de coeficiente entonces determina el coeficiente w ^l(i) (i = 0 , 1, ..., P^máx ) según una regla definida con antelación independientemente de la magnitud de la ganancia de altura de tono cuando la frecuencia fundamental es baja, y establece el coeficiente determinado w ^l(i) (i = 0 , 1, ..., P^máx ) como w^o(i) (i = 0, 1,

..., P^máx). Además, la parte 24 de determinación de coeficiente determina el coeficiente w ^l(i) (i = 0, 1, ..., P^máx) según una regla definida con antelación cuando la frecuencia fundamental es media y la ganancia de altura de tono es pequeña y establece el coeficiente determinado w ^l(i) (i = 0 , 1, ..., P^máx ) como w^o(i) (i = 0 , 1, ..., P^máx ). Además, la parte

24 de determinación de coeficiente determina el coeficiente w^m(i) (i = 0 , 1, ..., P^máx ) según una regla definida con antelación cuando la frecuencia fundamental es media y la ganancia de altura de tono es grande o media y establece el coeficiente determinado w^m(i) (i = 0 , 1, ..., P ^máx ) como w^o(i) (i = 0 , 1, ..., P ^máx ). Además, la parte 24 de determinación de coeficiente determina el coeficiente w^m(i) (i = 0 , 1, ..., P^máx ) según una regla definida con antelación cuando la frecuencia fundamental es alta y la ganancia de altura de tono es pequeña o media y establece el coeficiente determinado w^m(i) (i = 0 , 1, ..., P^máx ) como w^o(i) (i = 0 , 1, ..., P^máx ). Además, la parte 24 de determinación de coeficiente determina el coeficiente w^h(i) (i = 0 , 1, ..., P^máx ) según una regla definida con antelación cuando la frecuencia fundamental es alta y la ganancia de altura de tono es grande, y establece el coeficiente determinado w^h(i) (i = 0 , 1, ..., P ^máx ) como w^o(i) (i = 0 , 1, ..., P ^máx).

Aquí, w^h(i), w^m(i) y w ^l(i) se determinan para satisfacer la relación de w^h(i) < w^m(i) < w ^l(i) para al menos parte de cada i. Aquí, al menos parte de cada i es, por ejemplo, i diferente de cero (es decir, 1 < i < P^máx). De manera alternativa, w^h(i), w^m(i) y w ^l(i) se determinan para satisfacer la relación de 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 el resto de al menos parte de cada i. Cada uno de w^h(i), w^m(i) y w ^l(i) se determina de modo que cada valor de w^h(i), w^m(i) y w ^l(i) se convierte en más pequeño a medida que i se convierte en más grande.

Debe notarse que los coeficientes w^h(0), w^m(0) y ^wi(0) cuando i = 0 no tienen que satisfacer necesariamente la relación de w^h(0) < w^m(0) < w ⁱ(0), y los valores que satisfacen la relación de w^h(0) > w^m(0) o/y w^m(0) > w ⁱ(0) pueden usarse.

La Figura 5 ilustra un resumen de la relación descrita más arriba. Debe notarse que, en el presente ejemplo, un ejemplo se ilustra donde, cuando la frecuencia fundamental es baja, el mismo coeficiente se selecciona independientemente de la magnitud de la ganancia de altura de tono, la presente invención no se encuentra limitada a ello, y, cuando la frecuencia fundamental es baja, el coeficiente puede determinarse de modo que el coeficiente se convierte en más grande a medida que la ganancia de altura de tono es más pequeña. En resumen, un caso donde, en al menos dos rangos entre tres rangos que constituyen un rango posible de un valor de la ganancia de altura 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 alta, y un caso donde, en al menos dos rangos entre tres rangos que constituyen un rango posible de un valor de la frecuencia fundamental, el coeficiente determinado cuando la ganancia de altura de tono es pequeña es mayor que el coeficiente determinado cuando la ganancia de altura de tono es grande, se comprenden.

Debe notarse que también es posible almacenar w^h(i), w^m(i) y w ⁱ(i) obtenidos con antelación según cualquiera de dichas reglas en una tabla y seleccionar cualquiera de w^h(i), w^m(i) y w ⁱ(i) de la tabla mediante comparación del valor que tiene correlación positiva con la frecuencia fundamental con un umbral predeterminado y mediante comparación del valor que tiene correlación positiva con la ganancia de altura de tono con un umbral predeterminado. Debe notarse que el coeficiente w^m(i) entre w^h(i) y w ⁱ(i) puede determinarse mediante el uso de w^h(i) y w ⁱ(i). Es decir, también es posible determinar w^m(i) a través de w^m(i) = p' x w^h(i) (1 - p') x w ⁱ(i). Aquí, p' es un valor d se obtiene de la frecuencia fundamental P y la ganancia de altura de tono G mediante el uso de una función p' = c(P,

G) en la cual el valor de p' se convierte en más grande a medida que el valor de la frecuencia fundamental P o la ganancia de altura de tono G es más grande, y el valor de p' se convierte en más pequeño a medida que el valor de la frecuencia fundamental P o la ganancia de altura de tono G es más pequeño. Mediante la obtención de w^m(i) de esta manera, mediante el almacenamiento de solo dos tablas de una tabla en la cual w^h(i) (i = 0 , 1, ..., P^máx ) se almacena y una tabla en la cual w ^l(i) (i = 0 , 1, ..., P^máx ) se almacena en la parte 24 de determinación de coeficiente, es posible obtener un coeficiente cercano a w^h(i) cuando la frecuencia fundamental P es alta y la ganancia de altura de tono G es grande entre un caso donde la frecuencia fundamental P es media y la ganancia de altura de tono G es grande o media, y un caso donde la frecuencia fundamental P es alta y la ganancia de altura de tono G es pequeña o media, y, a la inversa, es posible obtener un coeficiente cercano a w^l(i) cuando la frecuencia fundamental P es baja y la ganancia de altura de tono G es pequeña entre un caso donde la frecuencia fundamental P es media y la ganancia de altura de tono G es grande o media y un caso donde la frecuencia fundamental P es alta y la ganancia de altura de tono G es pequeña o media.

También según el segundo ejemplo modificado de la segunda realización, como con la segunda realización, incluso cuando la frecuencia fundamental y la ganancia de altura de tono de la señal de entrada son altas, es posible obtener un coeficiente que puede convertirse en un coeficiente predictivo lineal en el cual la ocurrencia de un pico de un espectro debido a un componente de altura de tono se suprime, e incluso cuando la frecuencia fundamental y la ganancia de altura de tono de la señal de entrada son bajas, es posible obtener un coeficiente que puede convertirse en un coeficiente predictivo lineal que puede expresar una envolvente espectral, de modo que es posible realizar una predicción lineal con mayor precisión de análisis que el de uno convencional.

<Tercer ejemplo modificado de la segunda realización>

Mientras, en el primer ejemplo modificado de la segunda realización descrito más arriba, el coeficiente w^o(i) se determina mediante comparación del valor que tiene correlación negativa con la frecuencia fundamental con un umbral y mediante comparación del valor que tiene correlación positiva con la ganancia de altura de tono con un umbral, en el tercer ejemplo modificado de la segunda realización, el coeficiente w^o(i) se determina mediante el uso de dos o más umbrales respectivamente para dichos valores. Un método en el cual el coeficiente se determina mediante el uso de dos umbrales fth1 y fth2 y dos umbrales gth 1 y gth2 respectivamente para dichos valores se describirá más abajo como un ejemplo.

Una configuración funcional y un diagrama de flujo del aparato 2 de análisis predictivo lineal según el tercer ejemplo modificado de la segunda realización son iguales a aquellos del primer ejemplo modificado de la segunda realización, e ilustrados en la Figura 1 y Figura 2. El aparato 2 de análisis predictivo lineal según el tercer ejemplo modificado de la segunda realización es igual al aparato 2 de análisis predictivo lineal según el primer ejemplo modificado de la segunda realización excepto por porciones del procesamiento de la parte 24 de determinación de coeficiente que difieren.

Se supone que los umbrales fth1 y fth2 satisfacen la relación de 0 < fth1 < fth2, y que los umbrales gth 1 y gth2 satisfacen la relación de 0 < gth 1 < gth2.

La parte 24 de determinación de coeficiente compara el valor que tiene correlación negativa con la frecuencia fundamental correspondiente a la información ingresada sobre el período con los umbrales fth1 y fth2 y compara el valor que tiene correlación positiva con la ganancia de altura de tono correspondiente a la información ingresada sobre la ganancia de altura de tono con los umbrales gth 1 y gth2.

El valor que tiene correlación negativa con la frecuencia fundamental correspondiente a la información ingresada sobre el período es, por ejemplo, un período correspondiente a la información ingresada sobre el propio período. Además, el valor que tiene correlación positiva con la ganancia de altura de tono correspondiente a la información ingresada sobre la ganancia de altura de tono es, por ejemplo, la ganancia de altura de tono correspondiente a la información ingresada sobre la propia ganancia de altura de tono.

La parte 24 de determinación de coeficiente determina que el período es corto cuando el valor que tiene correlación negativa con la frecuencia fundamental es menor que el umbral fth1, determina que la longitud del período es media cuando el valor que tiene correlación negativa con la frecuencia fundamental es igual a o mayor que el umbral fth 1 y menor que el umbral fth2, y determina que el período es largo cuando el valor que tiene correlación negativa con la frecuencia fundamental es igual a o mayor que el umbral fth2. Además, la parte 24 de determinación de coeficiente determina que la ganancia de altura de tono es grande cuando el valor que tiene correlación positiva con la ganancia de altura de tono es mayor que el umbral gth2, determina que la ganancia de altura de tono es media cuando el valor que tiene correlación positiva con la ganancia de altura de tono es mayor que el umbral gth 1 e igual a o menor que el umbral gth2, y determina que la ganancia de altura de tono es pequeña cuando el valor que tiene correlación positiva con la ganancia de altura de tono es igual a o menor que el umbral gth 1.

La parte 24 de determinación de coeficiente entonces determina el coeficiente w ^l(i) (i = 0 , 1, ..., P^máx ) según una regla definida con antelación independientemente de la magnitud de la ganancia de altura de tono cuando el período es largo y establece el coeficiente determinado w ^l(i) (i = 0 , 1, ..., P^máx ) como w^o(i) (i = 0 , 1, ..., P^máx ). Además, la parte 24 de determinación de coeficiente determina el coeficiente w^l(i) (i = 0, 1, ..., P^máx ) según una regla definida con antelación cuando la longitud del período es media y la ganancia de altura de tono es pequeña y establece el coeficiente determinado w ^l(i) (i = 0 , 1, P^máx ) como w^o(i) (i = 0 , 1, P^máx ). Además, la parte 24 de determinación de coeficiente determina el coeficiente w^m(i) (i = 0 , 1, P^máx ) según una regla definida con antelación cuando la longitud del período es media y la ganancia de altura de tono es grande o media y establece el coeficiente determinado w^m(i) (i = 0 , 1, P^máx ) como w^o(i) (i = 0 , 1, ..., P^máx ). Además, la parte 24 de determinación de coeficiente determina el coeficiente w^m(i) (i = 0 , 1, ..., P^máx ) según una regla definida con antelación cuando el período es corto y la ganancia de altura de tono es pequeña o media y establece el coeficiente determinado w^m(i) (i = 0, 1, P^máx ) como w^o(i) (i = 0 , 1, P^máx ). Además, la parte 24 de determinación de coeficiente determina el coeficiente w^h(i) (i = 0, 1, P^máx ) según una regla definida con antelación cuando el período es corto y la ganancia de altura de tono es grande y establece el coeficiente determinado w^h(i) (i = 0 , 1, P^máx ) como w⁰(i) (i = 0, 1, ..., P^máx)-

Aquí, W^h(i), W^m(i) y W^l(i) se determinan para satisfacer la relación de W^h(i) < W^m(i) < W^l(i) para al menos parte de cada i. Aquí, al menos parte de cada i es, por ejemplo, i diferente de cero (es decir, 1 < i < P^máx)- De manera alternativa, W^h(i), W^m(i) y W^l(i) se determinan para satisfacer 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 el resto de al menos parte de cada i. Cada uno de W^h(i), W^m(i) y W^l(i) se determina de modo que cada valor de W^h(i), W^m(i) y W^l(i) se convierte en más pequeño a medida que i se convierte en más grande.

Debe notarse que los coeficientes W^h(0), W^m(0) y ^wi(0) cuando i = 0 no tienen que satisfacer necesariamente la relación de W^h(0) < W^m(0) < w ⁱ(0), y valores que satisfacen la relación de W^h(0) > W^m(0) o/y W^m(0) > w ⁱ(0) pueden usarse.

Debe notarse que también es posible almacenar W^h(i), W^m(i) y w ⁱ(i) obtenidos con antelación según cualquiera de dichas reglas en una tabla y seleccionar cualquiera de w^h(i), w^m(i) y w ⁱ(i) de la tabla mediante comparación del valor que tiene correlación negativa con la frecuencia fundamental con un umbral predeterminado y mediante comparación del valor que tiene correlación positiva con la ganancia de altura de tono con un umbral predeterminado. Debe notarse que el coeficiente W^m(i) entre W^h(i) y w ⁱ(i) puede determinarse mediante el uso de W^h(i) y w ⁱ(i). Es decir, W^m(i) puede determinarse a través de W^m(i) = (1 -p) x W^h(i) p x wⁱ(i). Aquí, p es un valor de 0 < p < 1 que se obtiene del período T y la ganancia de altura de tono G mediante el uso de una función p = b(T, G) en la cual el valor de p se convierte en más grande a medida que el período T es más largo o la ganancia de altura de tono G es más pequeña, y el valor de p se convierte en más pequeño a medida que el período T es más corto o la ganancia de altura de tono G es más grande. Mediante la obtención de W^m(i) de esta manera, mediante el almacenamiento de solo dos tablas de una tabla en la cual W^h(i) (i = 0 , 1, ..., P ^máx ) se almacena y una tabla en la cual w ^l(i) (i = 0, 1, ..., P^máx) se almacena en la parte 24 de determinación de coeficiente, es posible obtener un coeficiente cercano a w^h(i) cuando el período T es corto y la ganancia de altura de tono G es grande entre un caso donde el período T es medio y la ganancia de altura de tono G es grande o media y un caso donde el período T es corto y la ganancia de altura de tono G es pequeña o media, y, a la inversa, es posible obtener un coeficiente cercano a w ⁱ(i) cuando el período T es largo y la ganancia de altura de tono G es pequeña entre un caso donde el período T es medio y la ganancia de altura de tono G es grande o media y un caso donde el período T es corto y la ganancia de altura de tono G es pequeña o media.

La Figura 6 ilustra un resumen de la relación descrita más arriba. Debe notarse que, mientras, en el presente ejemplo, un ejemplo se ilustra donde, cuando el período es largo, el mismo coeficiente se selecciona independientemente de la magnitud de la ganancia de altura de tono, la presente invención no se encuentra limitada a ello, y, cuando el período es largo, el coeficiente puede determinarse de modo que el coeficiente se convierte en más grande a medida que la ganancia de altura de tono se convierte en más pequeña. En resumen, un caso donde, en al menos dos rangos entre tres rangos que constituyen un rango posible del valor de la ganancia de altura de tono, para al menos parte de cada i, el coeficiente determinado cuando el período es largo es mayor que el coeficiente determinado cuando el período es corto, y en al menos dos rangos entre el período de tres rangos que constituyen un rango posible del valor del período, el coeficiente determinado cuando la ganancia de altura de tono es pequeña es mayor que el coeficiente determinado cuando la ganancia de altura de tono es grande, se comprenden.

También según el tercer ejemplo modificado de la segunda realización, como con el primer ejemplo modificado de la segunda realización, incluso cuando la frecuencia fundamental y la ganancia de altura de tono de la señal de entrada son altas, es posible obtener un coeficiente que puede convertirse en un coeficiente predictivo lineal en el cual la ocurrencia de un pico de un espectro debido a un componente de altura de tono se suprime, e incluso cuando la frecuencia fundamental y la ganancia de altura de tono de la señal de entrada son bajas, es posible obtener un coeficiente que puede convertirse en un coeficiente predictivo lineal que puede expresar una envolvente espectral, de modo que es posible realizar la predicción lineal con mayor precisión de análisis que el de uno convencional.

[Tercera realización]

En la tercera realización, el coeficiente W^o(i) se determina mediante el uso de múltiples tablas de coeficientes. La tercera realización es diferente de la primera realización solo en un método para determinar el coeficiente W^o(i) en la parte 24 de determinación de coeficiente y es igual a la primera realización en otros puntos. Una porción diferente de la primera realización se describirá principalmente más abajo, y la explicación superpuesta de una porción que es igual a la primera realización se omitirá.

El aparato 2 de análisis predictivo lineal de la tercera realización es igual al aparato 2 de análisis predictivo lineal de la primera realización excepto por el procesamiento de la parte 24 de determinación de coeficiente y excepto que, según se ilustra en la Figura 7, una parte 25 de almacenamiento de tablas de coeficientes se provee, además. En la parte 25 de almacenamiento de tablas de coeficientes, dos o más tablas de coeficientes se almacenan. Un ejemplo donde tres o más tablas de coeficientes se almacenan en la parte 25 de almacenamiento de tablas de coeficientes se describirá primero más abajo.

Un ejemplo de flujo de procesamiento de la parte 24 de determinación de coeficiente de la tercera realización se ilustra en la Figura 8. La parte 24 de determinación de coeficiente de la tercera realización lleva a cabo, por ejemplo, el procesamiento de la etapa E46 y etapa E47 en la Figura 8.

Primero, la parte 24 de determinación de coeficiente selecciona una tabla de coeficientes t según el valor que tiene correlación positiva con la frecuencia fundamental y el valor que tiene correlación positiva con la ganancia de altura de tono de tres o más tablas de coeficientes almacenadas en la parte 25 de almacenamiento de tablas de coeficientes mediante el uso del valor que tiene correlación positiva con la frecuencia fundamental correspondiente a la información ingresada sobre la frecuencia fundamental y el valor que tiene correlación positiva con la ganancia de altura de tono correspondiente a la información ingresada sobre la ganancia de altura de tono (etapa E46).

Por ejemplo, el valor que tiene correlación positiva con la frecuencia fundamental correspondiente a la información sobre la frecuencia fundamental es la frecuencia fundamental correspondiente a la información sobre la frecuencia fundamental, y el valor que tiene correlación positiva con la ganancia de altura de tono correspondiente a la información sobre la ganancia de altura de tono es la ganancia de altura de tono correspondiente a la información sobre la ganancia de altura de tono.

Se supone, por ejemplo, que tres tablas de coeficientes diferentes t0, t1 y t2 se almacenan en la parte 25 de almacenamiento de tablas de coeficientes, un coeficiente wra(i) (i = 0 , 1, ..., P^máx ) se almacena en la tabla de coeficientes t0, un coeficiente w^t1(i) (i = 0 , 1, ..., P^máx ) se almacena en la tabla de coeficientes t1, y un coeficiente w^t2(i) (i = 0 , 1, ..., P^máx ) se almacena en la tabla de coeficientes t2. Se supone que el coeficiente w^t0(i) (i = 0, 1, ..., P ^máx), el coeficiente w^t1(i) (i = 0 , 1, ..., P ^máx ) y el coeficiente w^t2(i) (i = 0 , 1, ..., P ^máx ) que se determinan de modo que w^tü(i) < w^t1 (i) < w^t2(i) para al menos parte de cada i, w^tü(i) < w^t1 (i) < w^t2(i) para al menos parte de cada i entre otros i, y w^tü(i) < w^t1 (i) < w^t2(i) para el resto de cada i se almacenan en cada una de las tres tablas de coeficientes t0, t1 y t2.

En este momento, la parte 24 de determinación de coeficiente selecciona la tabla de coeficientes t0 como la tabla de coeficientes t cuando el valor que tiene correlación positiva con la frecuencia fundamental es igual a o mayor que un primer umbral predeterminado y el valor que tiene correlación positiva con la ganancia de altura de tono es igual a o mayor que un segundo umbral predeterminado, selecciona la tabla de coeficientes t1 como la tabla de coeficientes t cuando el valor que tiene correlación positiva con la frecuencia fundamental es menor que el primer umbral predeterminado y el valor que tiene correlación positiva con la ganancia de altura de tono es igual a o mayor que el segundo umbral predeterminado o cuando el valor que tiene correlación positiva con la frecuencia fundamental es igual a o mayor que el primer umbral predeterminado y el valor que tiene correlación positiva con la ganancia de altura de tono es menor que el segundo umbral predeterminado, y selecciona la tabla de coeficientes t2 como la tabla de coeficientes t cuando el valor que tiene correlación positiva con la frecuencia fundamental es menor que el primer umbral predeterminado y el valor que tiene correlación positiva con la ganancia de altura de tono es menor que el segundo umbral predeterminado.

Es decir, cuando el valor que tiene correlación positiva con la frecuencia fundamental es igual a o mayor que el primer umbral predeterminado y el valor que tiene correlación positiva con la ganancia de altura de tono es igual a o mayor que el segundo umbral predeterminado, es decir, cuando se determina que la frecuencia fundamental es alta y la ganancia de altura de tono es grande, la tabla de coeficientes t0 en la cual un coeficiente para cada i es el más pequeño se selecciona como la tabla de coeficientes t, y, cuando el valor que tiene correlación positiva con la frecuencia fundamental es menor que el primer umbral predeterminado y el valor que tiene correlación positiva con la ganancia de altura de tono es menor que el segundo umbral predeterminado, es decir, cuando se determina que la frecuencia fundamental es baja y la ganancia de altura de tono es pequeña, la tabla t2 de coeficientes en la cual un coeficiente para cada i es el más grande se selecciona como la tabla de coeficientes t.

En otras palabras, suponiendo que, entre las tres tablas de coeficientes almacenadas en la parte 25 de almacenamiento de tablas de coeficientes, la tabla de coeficientes t0 seleccionada por la parte 24 de determinación de coeficiente cuando el valor que tiene correlación positiva con la frecuencia fundamental es un primer valor y el valor que tiene correlación positiva con la ganancia de altura de tono es un tercer valor es una primera tabla de coeficientes t0, y la tabla de coeficientes t2 seleccionada por la parte 24 de determinación de coeficiente cuando el valor que tiene correlación positiva con la frecuencia fundamental es un segundo valor que es más pequeño que el primer valor y el valor que tiene correlación positiva con la ganancia de altura de tono es un cuarto valor que es más pequeño que el tercer valor es una segunda tabla de coeficientes t2, para al menos parte de cada orden i, la magnitud del coeficiente correspondiente a cada orden i en la segunda tabla de coeficientes t2 es mayor que la magnitud del coeficiente correspondiente a cada orden i en la primera tabla de coeficientes t0. Aquí, se supone que el segundo valor < el primer umbral predeterminado < el primer valor, y el cuarto valor < el segundo umbral predeterminado < el tercer valor.

Además, suponiendo que la tabla de coeficientes t1 que es una tabla de coeficientes seleccionada cuando la primera tabla de coeficientes t0 y la segunda tabla de coeficientes t2 no se seleccionan es una tercera tabla de coeficientes t1, para al menos parte de cada orden i, el coeficiente correspondiente a cada orden i en la tercera tabla de coeficientes t1 es mayor que el coeficiente correspondiente a cada orden i en la primera tabla de coeficientes t0 y es menor que el coeficiente correspondiente a cada orden i en la segunda tabla de coeficientes t2.

La parte 24 de determinación de coeficiente entonces establece el coeficiente w^t (i) de cada orden i almacenado en la tabla de coeficientes t seleccionada como el coeficiente w^o(i) (etapa E47). Es decir, w^o(i) = w^t(i). En otras palabras, la parte 24 de determinación de coeficiente adquiere la magnitud del coeficiente w^t(i) correspondiente a cada orden i de la tabla de coeficientes t seleccionada y establece el coeficiente w^t(i) que tiene la magnitud adquirida correspondiente a cada orden i como w^o(i).

En la tercera realización, a diferencia de lo que ocurre con la primera realización y la segunda realización, dado que no es necesario calcular el coeficiente w^o(i) según la ecuación que tiene correlación positiva con la frecuencia fundamental y la ganancia de altura de tono, es posible llevar a cabo la operación con una menor cantidad de procesamiento de operación.

Debe notarse que el número de tablas de coeficientes almacenadas en la parte 25 de almacenamiento de tablas de coeficientes puede ser dos.

Por ejemplo, se supone que dos tablas de coeficientes t0 y t2 se almacenan en la parte 25 de almacenamiento de tablas de coeficientes. En el presente caso, la parte 24 de determinación de coeficiente determina el coeficiente w^o(i) según dichas dos tablas de coeficientes t0 y t2 de la siguiente manera.

Por ejemplo, la parte 24 de determinación de coeficiente selecciona la tabla de coeficientes t0 como la tabla de coeficientes t cuando el valor que tiene correlación positiva con la frecuencia fundamental es igual a o mayor que el primer umbral predeterminado y el valor que tiene correlación positiva con la ganancia de altura de tono es igual a o mayor que el segundo umbral predeterminado, es decir, cuando se determina que la frecuencia fundamental es alta y la ganancia de altura de tono es grande. En otros casos, la parte 24 de determinación de coeficiente selecciona la tabla de coeficientes t2 como la tabla de coeficientes t.

La parte 24 de determinación de coeficiente puede seleccionar la tabla de coeficientes t2 como la tabla de coeficientes t cuando el valor que tiene correlación positiva con la frecuencia fundamental es menor que el primer umbral predeterminado y el valor que tiene correlación positiva con la ganancia de altura de tono es menor que el segundo umbral predeterminado, es decir, cuando se determina que la frecuencia fundamental es baja y la ganancia de altura de tono es pequeña, de lo contrario, puede seleccionar la tabla de coeficientes t0 como la tabla de coeficientes t.

También en el caso donde dos tablas de coeficientes t0 y t2 se almacenan en la parte 25 de almacenamiento de tablas de coeficientes, puede decirse que la magnitud del coeficiente correspondiente a cada orden i en la segunda tabla de coeficientes t2 que es la tabla de coeficientes t2 seleccionada por la parte 24 de determinación de coeficiente cuando el valor que tiene correlación positiva con la frecuencia fundamental es un segundo valor que es más pequeño que un primer valor y el valor que tiene correlación positiva con la ganancia de altura de tono es un cuarto valor que es más pequeño que un tercer valor es mayor que la magnitud del coeficiente correspondiente a cada orden i en la primera tabla de coeficientes t0 que es la tabla de coeficientes t0 seleccionada por la parte 24 de determinación de coeficiente cuando el valor que tiene correlación positiva con la frecuencia fundamental es el primer valor y el valor que tiene correlación positiva con la ganancia de altura de tono es el tercer valor. Aquí, 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 realización>

En el primer ejemplo modificado de la tercera realización, la parte 24 de determinación de coeficiente selecciona una tabla de coeficientes t según el valor ingresado que tiene correlación negativa con la frecuencia fundamental y el valor que tiene correlación positiva con la ganancia de altura de tono de dos o más tablas de coeficientes almacenadas en la parte 25 de almacenamiento de tablas de coeficientes mediante el uso del valor ingresado que tiene correlación negativa con la frecuencia fundamental y el valor que tiene correlación positiva con la ganancia de altura de tono.

Una configuración funcional y un diagrama de flujo del aparato 2 de análisis predictivo lineal según el primer ejemplo modificado de la tercera realización son iguales a aquellos en la tercera realización e ilustrados en la Figura 7 y Figura 8. El aparato 2 de análisis predictivo lineal según el primer ejemplo modificado de la tercera realización es igual al aparato 2 de análisis predictivo lineal de la tercera realización excepto por porciones del procesamiento de la parte 24 de determinación de coeficiente que difieren.

Un ejemplo donde una tabla de coeficientes t se selecciona de tres tablas de coeficientes t0, t1 y t2 almacenadas en la parte 25 de almacenamiento de tablas de coeficientes se describirá primero más abajo.

Primero, la parte 24 de determinación de coeficiente selecciona una tabla de coeficientes t según el valor que tiene correlación negativa con la frecuencia fundamental y el valor que tiene correlación positiva con la ganancia de altura de tono de tres tablas de coeficientes almacenadas en la parte 25 de almacenamiento de tablas de coeficientes mediante el uso del valor que tiene correlación negativa con la frecuencia fundamental correspondiente a la información ingresada sobre el período y el valor que tiene correlación positiva con la ganancia de altura de tono correspondiente a la información ingresada sobre la ganancia de altura de tono (etapa E46). En el presente caso, la parte 24 de determinación de coeficiente selecciona la tabla de coeficientes t2 como la tabla de coeficientes t cuando el valor que tiene correlación negativa con la frecuencia fundamental es igual a o mayor que un tercer umbral predeterminado y el valor que tiene correlación positiva con la ganancia de altura de tono es menor que un cuarto umbral predeterminado, selecciona la tabla de coeficientes t1 como la tabla de coeficientes t cuando el valor que tiene correlación negativa con la frecuencia fundamental es menor que el tercer umbral predeterminado y el valor que tiene correlación positiva con la ganancia de altura de tono es menor que el cuarto umbral predeterminado o el valor que tiene correlación negativa con la frecuencia fundamental es igual a o mayor que el tercer umbral predeterminado y el valor que tiene correlación positiva con la ganancia de altura de tono es igual a o mayor que el cuarto umbral predeterminado, y selecciona la tabla de coeficientes t0 como la tabla de coeficientes t cuando el valor que tiene correlación negativa con la frecuencia fundamental es menor que el tercer umbral predeterminado y el valor que tiene correlación positiva con la ganancia de altura de tono es igual a o mayor que el cuarto umbral.

Es decir, cuando el valor que tiene correlación negativa con la frecuencia fundamental es menor que el tercer umbral predeterminado y el valor que tiene correlación positiva con la ganancia de altura de tono es igual a o mayor que el cuarto umbral predeterminado, es decir, cuando se determina que el período es corto y la ganancia de altura de tono es grande, la tabla de coeficientes t0 en la cual el coeficiente para cada i es el más pequeño se selecciona como la tabla de coeficientes t, y, cuando el valor que tiene correlación negativa con la frecuencia fundamental es igual a o mayor que el tercer umbral predeterminado y el valor que tiene correlación positiva con la ganancia de altura de tono es menor que el cuarto umbral predeterminado, es decir, cuando se determina que el período es largo y la ganancia de altura de tono es pequeña, la tabla de coeficientes t2 en la cual el coeficiente para cada i es el más grande se selecciona de la tabla de coeficientes t.

En otras palabras, suponiendo que, entre tres tablas de coeficientes almacenadas en la parte 25 de almacenamiento de tablas de coeficientes, la tabla de coeficientes t0 seleccionada por la parte 24 de determinación de coeficiente cuando el valor que tiene correlación negativa con la frecuencia fundamental es un primer valor y el valor que tiene correlación positiva con la ganancia de altura de tono es un tercer valor es una primera tabla de coeficientes t0, entre tres tablas de coeficientes almacenadas en la parte 25 de almacenamiento de tablas de coeficientes, y la tabla de coeficientes t2 seleccionada por la parte 24 de determinación de coeficiente cuando el valor que tiene correlación negativa con la frecuencia fundamental es un segundo valor que es mayor que el primer valor y el valor que tiene correlación positiva con la ganancia de altura de tono es un cuarto valor que es más pequeño que el tercer valor es una segunda tabla de coeficientes t2, para al menos parte de cada orden i, la magnitud del coeficiente correspondiente a cada orden i en la segunda tabla de coeficientes t2 es mayor que la magnitud del coeficiente correspondiente a cada orden i en la primera tabla de coeficientes t0. Aquí, se supone que el primer valor < el tercer umbral predeterminado < el segundo valor, y el cuarto valor < el cuarto umbral predeterminado < el tercer valor.

Además, suponiendo que la tabla de coeficientes t1 que es la tabla de coeficientes seleccionada cuando la primera tabla de coeficientes t0 y la segunda tabla de coeficientes t2 no se seleccionan es una tercera tabla de coeficientes, para al menos parte de cada orden i, el coeficiente correspondiente a cada orden i en la tercera tabla de coeficientes t1 es mayor que el coeficiente correspondiente a cada orden i en la primera tabla de coeficientes t0 y es menor que el coeficiente correspondiente a cada orden i en la segunda tabla de coeficientes t2.

En el primer ejemplo modificado de la tercera realización, a diferencia del ejemplo modificado de la primera realización y del primer ejemplo modificado de la segunda realización, dado que no es necesario calcular el coeficiente w^o(i) según la ecuación que tiene correlación negativa con la frecuencia fundamental y que tiene correlación positiva con la ganancia de altura de tono, es posible llevar a cabo la operación con una menor cantidad de procesamiento de operación.

También en el primer ejemplo modificado de la tercera realización, el número de tablas de coeficientes almacenadas en la parte 25 de almacenamiento de tablas de coeficientes puede ser dos.

Por ejemplo, se supone que dos tablas de coeficientes t0 y t2 se almacenan en la parte 25 de almacenamiento de tablas de coeficientes. En el presente caso, la parte 24 de determinación de coeficiente determina el coeficiente w^o(i) según dichas dos tablas de coeficientes t0 y t2 de la siguiente manera.

Por ejemplo, la parte 24 de determinación de coeficiente selecciona la tabla de coeficientes t0 como la tabla de coeficientes t cuando el valor que tiene correlación negativa con la frecuencia fundamental es menor que el tercer umbral predeterminado y el valor que tiene correlación positiva con la ganancia de altura de tono es igual a o mayor que el cuarto umbral predeterminado, es decir, cuando se determina que el período es corto y la ganancia de altura de tono es grande. En otros casos, la parte 24 de determinación de coeficiente selecciona la tabla de coeficientes t2 como la tabla de coeficientes t.

La parte 24 de determinación de coeficiente puede seleccionar la tabla de coeficientes t2 como la tabla de coeficientes t cuando el valor que tiene correlación negativa con la frecuencia fundamental es igual a o mayor que el tercer umbral predeterminado y el valor que tiene correlación positiva con la ganancia de altura de tono es menor que el cuarto umbral predeterminado, es decir, cuando se determina que el período es largo y la ganancia de altura de tono es pequeña, y, de lo contrario, puede seleccionar la tabla de coeficientes t0 como la tabla de coeficientes t. También en el caso donde dos tablas de coeficientes t0 y t2 se almacenan en la presente parte 25 de almacenamiento de tabla de coeficientes, puede decirse que la magnitud del coeficiente correspondiente a cada orden i en la primera tabla de coeficientes t0 que es la tabla de coeficientes t0 seleccionada por la parte 24 de determinación de coeficiente cuando el valor que tiene correlación negativa con la frecuencia fundamental es un primer valor y el valor que tiene correlación positiva con la ganancia de altura de tono es un tercer valor es mayor que la magnitud del coeficiente correspondiente a cada orden i en la segunda tabla de coeficientes t2 que es la tabla de coeficientes t2 seleccionada por la parte 24 de determinación de coeficiente cuando el valor que tiene correlación negativa con la frecuencia fundamental es un segundo valor que es mayor que el primer valor y el valor que tiene correlación positiva con la ganancia de altura de tono es un cuarto valor que es más pequeño que el tercer valor. Aquí, se supone que el primer 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 realización>

Mientras, en la tercera realización, la tabla de coeficientes se determina mediante comparación del valor que tiene correlación positiva con la frecuencia fundamental con un umbral y mediante comparación del valor que tiene correlación positiva con la ganancia de altura de tono con un umbral, en el segundo ejemplo modificado de la tercera realización, cada uno de dichos valores se compara con dos o más umbrales, y el coeficiente w^o(i) se determina según los resultados de dichas comparaciones.

Una configuración funcional y un diagrama de flujo del aparato 2 de análisis predictivo lineal según el segundo ejemplo modificado de la tercera realización son iguales a aquellos de la tercera realización e ilustrados en la Figura 7 y Figura 8. El aparato 2 de análisis predictivo lineal según el segundo ejemplo modificado de la tercera realización es igual al aparato 2 de análisis predictivo lineal según la tercera realización excepto por porciones del procesamiento de la parte 24 de determinación de coeficiente que difieren.

Las tablas de coeficientes t0, t1 y t2 se almacenan en la parte 25 de almacenamiento de tablas de coeficientes. En las tres tablas de coeficientes t0, t1 y t2, el coeficiente w^tü(i) (i = 0, 1, ..., P^máx ), el coeficiente w^t1 (i) (i = 0 , 1, ..., P^máx) y el coeficiente w^t2(i) (i = 0 , 1, ..., P^máx ) que se determinan de modo que w^t0(i) < w^t1 (i) ^< w^t2(i) 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 el resto de cada i se almacenan respectivamente. Sin embargo, w^t0(0), w^t1(0) y w^t2(0) cuando i = 0 no tienen que satisfacer necesariamente la relación de w^t0(0) < w^t1(0) < w^t2(0), y pueden ser valores que tienen la relación de w^t0(0) > w^t1(0) o/y w^t1(0) > w^t2(0).

Aquí, se supone que los umbrales fth1' y fth2' que satisfacen la relación de 0 < fth1' < fth2' y los umbrales gth 1 y gth2 que satisfacen la relación de 0 < gth 1 < gth2 se definen.

La parte 24 de determinación de coeficiente selecciona la tabla de coeficientes almacenada en la parte 25 de almacenamiento de tablas de coeficientes para comprender un caso donde, en al menos dos rangos entre tres rangos que constituyen un rango posible del valor que tiene correlación positiva con la frecuencia fundamental, el coeficiente determinado cuando el valor que tiene correlación positiva con la ganancia de altura de tono es mayor que el coeficiente determinado cuando el valor que tiene correlación positiva con la ganancia de altura de tono es grande, y un caso donde, en al menos dos rangos entre tres rangos que constituyen un rango posible del valor que tiene correlación positiva con la ganancia de altura de tono, el coeficiente determinado cuando el valor que tiene correlación positiva con la frecuencia fundamental es pequeño es mayor que el coeficiente determinado cuando el valor que tiene correlación positiva con la frecuencia fundamental es grande, y obtiene un coeficiente almacenado en la tabla de coeficientes seleccionada como el coeficiente w^o(i).

Tres rangos que constituyen un rango posible del valor que tiene correlación positiva con la frecuencia fundamental son, por ejemplo, tres rangos de un rango del valor que tiene correlación positiva con la frecuencia fundamental > fth2' (es decir, un rango donde el valor que tiene correlación positiva con la frecuencia fundamental es grande), un rango de fth1' < el valor que tiene correlación positiva con la frecuencia fundamental < fth2' (es decir, un rango donde el valor que tiene correlación positiva con la frecuencia fundamental es medio) y un rango de fth 1' > el valor que tiene correlación positiva con la frecuencia fundamental (es decir, un rango donde el valor que tiene correlación positiva con la frecuencia fundamental es pequeño).

Además, tres rangos que constituyen un rango posible del valor que tiene correlación positiva con la ganancia de altura de tono son, por ejemplo, tres rangos de un rango del valor que tiene correlación positiva con la ganancia de altura de tono < gth 1 (es decir, un rango donde el valor que tiene correlación positiva con la ganancia de altura de tono es pequeño), un rango de gth1 < el valor que tiene correlación positiva con la ganancia de altura de tono < gth2 (es decir, un rango donde el valor que tiene correlación positiva con la ganancia de altura de tono es medio) y un rango de gth2 < el valor que tiene correlación positiva con la ganancia de altura de tono (es decir, un rango donde el valor que tiene correlación positiva con la ganancia de altura de tono es grande).

La parte 24 de determinación de coeficiente, por ejemplo, selecciona el coeficiente w^o(i) de las tablas de coeficientes almacenadas en la parte 25 de almacenamiento de tablas de coeficientes de modo que

(1) cuando el valor que tiene correlación positiva con la frecuencia fundamental es mayor que el umbral fth2' y el valor que tiene correlación positiva con la ganancia de altura de tono es mayor que el umbral gth2, es decir, cuando se determina que la frecuencia fundamental es alta y la ganancia de altura de tono es grande, cada coeficiente w^t0(i) en la tabla de coeficientes t0 se selecciona como el coeficiente w^o(i),

(2) cuando el valor que tiene correlación positiva con la frecuencia fundamental es mayor que el umbral fth2' y el valor que tiene correlación positiva con la ganancia de altura de tono es mayor que el umbral gth 1 e igual a o menor que el umbral gth2, es decir, cuando se determina que la frecuencia fundamental es alta y la ganancia de altura de tono es media, cada coeficiente en cualquiera de las tablas de coeficientes t0, t1 y t2 se selecciona como el coeficiente w^o(i),

(3) cuando el valor que tiene correlación positiva con la frecuencia fundamental es mayor que el umbral fth2' y el valor que tiene correlación positiva con la ganancia de altura de tono es igual a o menor que el umbral gth 1, es decir, cuando se determina que la frecuencia fundamental es alta y la ganancia de altura de tono es pequeña, cada coeficiente en cualquiera de las tablas de coeficientes t0, t1 y t2 se selecciona como el coeficiente w^o(i),

(4) cuando el valor que tiene correlación positiva con la frecuencia fundamental es mayor que el umbral fth1' e igual a o menor que el umbral fth2' y el valor que tiene correlación positiva con la ganancia de altura de tono es mayor que el umbral gth2, es decir, cuando se determina que la frecuencia fundamental es media y la ganancia de altura de tono es grande, cada coeficiente en cualquiera de las tablas de coeficientes t0, t1 y t2 se selecciona como el coeficiente w^o(i),

(5) cuando el valor que tiene correlación positiva con la frecuencia fundamental es mayor que el umbral fth1' e igual a o menor que el umbral fth2' y el valor que tiene correlación positiva con la ganancia de altura de tono es mayor que el umbral gth 1 e igual a o menor que el umbral gth2, es decir, cuando se determina que la frecuencia fundamental es media y la ganancia de altura de tono es media, cada coeficiente en cualquiera de las tablas de coeficientes t0, t1 y t2 se selecciona como el coeficiente w^o(i),

(6) cuando el valor que tiene correlación positiva con la frecuencia fundamental es mayor que el umbral fth1' e igual a o menor que el umbral fth2' y el valor que tiene correlación positiva con la ganancia de altura de tono es igual a o menor que el umbral gth1, es decir, cuando se determina que la frecuencia fundamental es media y la ganancia de altura de tono es pequeña, cada coeficiente en cualquiera de las tablas de coeficientes t0, t1 y t2 se selecciona como el coeficiente w^o(i),

(7) cuando el valor que tiene correlación positiva con la frecuencia fundamental es igual a o menor que el umbral fth1' y el valor que tiene correlación positiva con la ganancia de altura de tono es mayor que el umbral gth2, es decir, cuando se determina que la frecuencia fundamental es baja y la ganancia de altura de tono es grande, cada coeficiente en cualquiera de las tablas de coeficientes t0, t1 y t2 se selecciona como el coeficiente w^o(i),

(8) cuando el valor que tiene correlación positiva con la frecuencia fundamental es igual a o menor que el umbral fth1' y el valor que tiene correlación positiva con la ganancia de altura de tono es mayor que el umbral gth1 e igual a o menor que el umbral gth2, es decir, cuando se determina que la frecuencia fundamental es baja y la ganancia de altura de tono es media, cada coeficiente en cualquiera de las tablas de coeficientes t0, t1 y t2 se selecciona como el coeficiente w^o(i), y

(9) cuando el valor que tiene correlación positiva con la frecuencia fundamental es igual a o menor que el umbral fth1' y el valor que tiene correlación positiva con la ganancia de altura de tono es igual a o menor que el umbral gth 1, es decir, cuando se determina que la frecuencia fundamental es baja y la ganancia de altura de tono es pequeña, cada coeficiente w^t2(i) en la tabla de coeficientes t2 se selecciona como el coeficiente w^o(i).

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

Además, 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 por la parte 24 de determinación de coeficiente.

Además, suponiendo que un número de identificación de una tabla de coeficientes tj^k de la cual un coeficiente se adquiere en la etapa de determinación de coeficiente en el caso de (k) donde

k = 1,2.......9 esjk, ji < js < j?, J4 < js ^ j í, j7 < jg <

<Ejemplo específico de segundo ejemplo modificado de la tercera realización>

Un ejemplo específico del segundo ejemplo modificado de la tercera realización se describirá más abajo.

En el aparato 2 de análisis predictivo lineal, una señal de entrada X^o (n) (n = 0, 1, ..., N-1) que es una señal acústica digital de N muestras cada una trama que atraviesa un filtro paso alto, sujeta a la conversión de muestreo a 12,8 kHz y sujeta a procesamiento preénfasis, una frecuencia fundamental P obtenida en la parte 930 de cálculo de frecuencia fundamental para una señal de entrada X^o (n) (n = 0, 1, ..., Nn) (donde Nn es un entero positivo predeterminado que satisface la relación de Nn < N) de parte de una trama actual como la información sobre la frecuencia fundamental, y una ganancia de altura de tono G obtenida en la parte 950 de cálculo de ganancia de altura de tono para la señal de entrada X^o(n) (n = 0, 1, ..., Nn) de parte de la trama actual como la información sobre la ganancia de altura de tono se ingresan.

La parte 21 de cálculo de autocorrelación obtiene la autocorrelación R^o(i) (i = 0 , 1, ..., P^máx ) de la señal de entrada X^o(n) mediante el uso de la siguiente ecuación (8).

[Fórmula 12]

AM

R0(í) = ^ X 0( n ) x X 0{ n - i ) (8)

jj= r

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

La tabla de coeficientes t0 es una tabla de coeficientes que es igual a f⁰ = 60 Hz en un método convencional de la ecuación (13), y el coeficiente w^tü(i) de cada orden se define de la siguiente manera.

w^tü(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 método convencional de la ecuación (13), y el coeficiente w^t1 (i) de cada orden se define de la siguiente manera.

w^tl(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 método convencional de la ecuación (13), y el coeficiente w^t2(i) de cada orden se define de la siguiente manera.

w^t2(i) = [1,0001, 0,99995181, 0,99980725, 0,99956637, 0,99922923, 0,99879594, 0,99826661, 0,99764141, 0,99692050, 0,99610410, 0,99519245, 0,99418581, 0,99308446, 0,99188872, 0,99059895, 0,98921550, 0,98773878]

Aquí, en las listas descritas más arriba de w^t0(i), w^t1 (i) y w^t2(i), las magnitudes del coeficiente correspondiente a i se disponen desde la izquierda en orden de i = 0, 1, 2, ..., 16 suponiendo que P^máx = 16. Es decir, en el ejemplo descrito más arriba, por ejemplo, w^t0(0) = 1,001, y w^t0(3) = 0,996104103.

La Figura 9 es un gráfico que ilustra magnitudes de coeficientes w^t0(i), w^{t i} (i) y w^t2(i) de las tablas de coeficientes t0, t i y t2. Una línea punteada en el gráfico de la Figura 9 indica la magnitud del coeficiente w^tü(i) de la tabla de coeficientes t0, una línea discontinua punteada en el gráfico de la Figura 9 indica la magnitud del coeficiente w^{t i} (i) de la tabla de coeficientes t i , y una línea continua en el gráfico de la Figura 9 indica la magnitud del coeficiente w^t2(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. Como puede verse a partir del presente gráfico, en cada tabla de coeficientes, las magnitudes de los coeficientes se reducen, de manera monótona, a medida que el valor de i aumenta. Además, cuando las magnitudes de los coeficientes se comparan en diferentes tablas de coeficientes correspondientes al mismo valor de i, para i > 1, la relación de wra(i) < w^{t i} (i) < w^t2(i) se satisface. Las múltiples tablas de coeficientes almacenadas en la parte 25 de almacenamiento de tablas de coeficientes no se encuentran limitadas a los ejemplos descritos más arriba si una tabla tiene dicha relación.

Además, según se describe en la bibliografía de no patente i y bibliografía de no patente 2, también es posible hacer una excepción para solamente un coeficiente cuando i = 0 y usar un valor experimental como, por ejemplo, w^t0(0) = w^{t i} (0) = w^t2(0) = i,000i o w^t0(0) = w^{t i} (0) = w^t2(0) = i,003. Debe notarse que i = 0 no tiene que satisfacer la relación de w^t0(i) < w^{t i} (i) < w^t2(i), y w^m(0), w^{t i} (0) y w^t2(0) no tienen que ser necesariamente el mismo valor. Por ejemplo, la relación de magnitud de dos o más valores entre wra(0), w^{t i} (0) y w^t2(0) no tiene que satisfacer la relación de w^t0(i) < w^{t i} (i) < w^t2(i) solo con respecto a i = 0.

En el presente ejemplo específico, el umbral fth i' es 80, el umbral fth2' es 160, el umbral gthi es 0,3 y el umbral gth2 es 0,6.

En la parte 24 de determinación de coeficiente, la frecuencia fundamental P y la ganancia de altura de tono G se ingresan.

La parte 24 de determinación de coeficiente selecciona la tabla de coeficientes t2 como la tabla de coeficientes t cuando la frecuencia fundamental es igual a o menor que el umbral fth i' = 80 Hz, es decir, cuando la frecuencia fundamental es baja.

Además, la parte 24 de determinación de coeficiente selecciona la tabla de coeficientes t2 como la tabla de coeficientes t cuando la frecuencia fundamental es mayor que el umbral fth i' = 80 Hz y es igual a o menor que fth2' = 160 Hz y la ganancia de altura de tono es igual a o menor que el umbral gthi = 0,3, es decir, cuando la frecuencia fundamental es media y la ganancia de altura de tono es pequeña.

Además, la parte 24 de determinación de coeficiente selecciona la tabla de coeficientes ti como la tabla de coeficientes t cuando la frecuencia fundamental es mayor que el umbral fth i' = 80 Hz y es igual a o menor que fth2' = 160 Hz y la ganancia de altura de tono es mayor que el umbral gthi = 0,3, es decir, la frecuencia fundamental es media y la ganancia de altura de tono es grande o media.

Además, la parte 24 de determinación de coeficiente selecciona la tabla de coeficientes ti como la tabla de coeficientes t cuando la frecuencia fundamental es mayor que el umbral fth2' = 160 Hz y la ganancia de altura de tono es igual a o menor que el umbral gth2 = 0,6, es decir, cuando la frecuencia fundamental es alta y la ganancia de altura de tono es media o pequeña.

Además, la parte 24 de determinación de coeficiente selecciona la tabla de coeficientes t0 como la tabla de coeficientes t cuando la frecuencia fundamental es mayor que el umbral fth2' = 160 Hz y la ganancia de altura de tono es mayor que el umbral gthi = 0,6, es decir, cuando la frecuencia fundamental es alta y la ganancia de altura de tono es grande.

La relación entre la frecuencia fundamental y la ganancia de altura de tono, y la tabla seleccionada se ilustran en la Figura 10.

La parte 24 de determinación de coeficiente establece cada coeficiente w^t(i) en la tabla de coeficientes t seleccionada como el coeficiente w^o(i). Es decir, w^o(i) = w^t(i). En otras palabras, la parte 24 de determinación de coeficiente adquiere la magnitud del coeficiente w^t(i) correspondiente a cada orden i de la tabla de coeficientes t seleccionada y establece el coeficiente adquirido w^t(i) correspondiente a cada orden i como w^o(i).

La parte 24 de determinación de coeficiente entonces obtiene la autocorrelación modificada R'^o(i) mediante la multiplicación de la autocorrelación R^o(i) por el coeficiente w^o(i) en una manera similar a la primera realización. <Tercer ejemplo modificado de la tercera realización>

Mientras, en el primer ejemplo modificado de la tercera realización, la tabla de coeficientes se determina mediante comparación del valor que tiene correlación negativa con la frecuencia fundamental con un umbral y mediante comparación del valor que tiene correlación positiva con la ganancia de altura de tono con un umbral, en el tercer ejemplo modificado de la tercera realización, cada uno de dichos valores se compara con dos o más umbrales, y el

3i

coeficiente W^o(i) se determina según los resultados de dichas comparaciones.

Una configuración funcional y un diagrama de flujo del aparato 2 de análisis predictivo lineal según el tercer ejemplo modificado de la tercera realización son iguales a aquellos de la tercera realización e ilustrados en la Figura 7 y Figura 8. El aparato 2 de análisis predictivo lineal según el tercer ejemplo modificado de la tercera realización es igual al aparato 2 de análisis predictivo lineal según la tercera realización excepto por porciones del procesamiento de la parte 24 de determinación de coeficiente que difieren.

En la parte 25 de almacenamiento de tablas de coeficientes, las tablas de coeficientes t0, t1 y t2 se almacenan. En las tres tablas de coeficientes t0, t1 y t2, un coeficiente w^tü(i) (i = 0, 1, P^máx ), un coeficiente W^t1 (i) (i = 0 , 1, ..., P^máx ) y un coeficiente W^t2(i) (i = 0 , 1, ..., P^máx ) que se determinan de modo que W^t0(i) < W^t1 (i) < W^t2(i) 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 el resto de cada i, se almacenan respectivamente. Sin embargo, W^t0(0), W^t1(0) y W^t2(0) cuando i = 0 no tienen que satisfacer necesariamente la relación de W^t0(0) < W^t1(0) < W^t2(0), y pueden ser valores que tienen la relación de W^t0(0) > W^t1(0) o/y W^t1(0) > W^t2(0).

Aquí, se supone que los umbrales fth1 y fth2 que satisfacen la relación de 0 < fth 1 < fth2 y los umbrales gth 1 y gth2 que satisfacen la relación de 0 < gth1 < gth2 se definen.

La parte 24 de determinación de coeficiente selecciona una tabla de coeficientes almacenada en la parte 25 de almacenamiento de tablas de coeficientes para comprender un caso donde, en al menos dos rangos entre tres rangos que constituyen un rango posible del período, el valor de cuantificación del período o el valor que tiene correlación negativa con la frecuencia fundamental, el coeficiente determinado cuando el valor que tiene correlación positiva con la ganancia de altura de tono es pequeño es mayor que el coeficiente determinado cuando el valor que tiene correlación positiva con la ganancia de altura de tono es grande, y un caso donde, en al menos dos rangos entre tres rangos que constituyen un rango posible del valor que tiene correlación positiva con la ganancia de altura de tono, el coeficiente determinado cuando el período, el valor de cuantificación del período o el valor que tiene correlación negativa con la frecuencia fundamental es pequeño es mayor que el coeficiente determinado cuando el período, el valor de cuantificación del período o el valor que tiene correlación negativa con la frecuencia fundamental es pequeño, y obtiene un coeficiente almacenado en la tabla de coeficientes seleccionada como el coeficiente W^o(i).

Aquí, los tres rangos que constituyen un rango posible del período, del valor de cuantificación del período o del valor que tiene correlación negativa con la frecuencia fundamental son, por ejemplo, tres rangos de un rango del valor que tiene correlación negativa con la frecuencia fundamental < fth1 (es decir, un rango donde el período, el valor de cuantificación del período o el valor que tiene correlación negativa con la frecuencia fundamental es pequeño), un rango de fth1 < el valor que tiene correlación negativa con la frecuencia fundamental < fth2 (es decir, un rango donde el período, el valor de cuantificación del período o el valor que tiene correlación negativa con la frecuencia fundamental es medio), y un rango de fth2 < el valor que tiene correlación negativa con la frecuencia fundamental (es decir, un rango donde el período, el valor de cuantificación del período o el valor que tiene correlación negativa con la frecuencia fundamental es grande).

Además, los tres rangos que constituyen un rango posible del valor que tiene correlación positiva con la ganancia de altura de tono son, por ejemplo, tres rangos de un rango del valor que tiene correlación positiva con la ganancia de altura de tono < gth1 (es decir, un rango donde el valor que tiene correlación positiva con la ganancia de altura de tono es pequeño), un rango de gth 1 < el valor que tiene correlación positiva con la ganancia de altura de tono < gth2 (es decir, un rango donde el valor que tiene correlación positiva con la ganancia de altura de tono es medio) y un rango de gth2 < el valor que tiene correlación positiva con la ganancia de altura de tono (es decir, un rango donde el valor que tiene correlación positiva con la ganancia de altura de tono es grande).

La parte 24 de determinación de coeficiente, por ejemplo, selecciona el coeficiente W^o(i) de las tablas de coeficientes almacenadas en la parte 25 de almacenamiento de tablas de coeficientes de modo que

(1) cuando el valor que tiene correlación negativa con la frecuencia fundamental es menor que el umbral fth1 y el valor que tiene correlación positiva con la ganancia de altura de tono es mayor que el umbral gth2, es decir, cuando el período es corto y la ganancia de altura de tono es grande, cada coeficiente W^t0(i) en la tabla de coeficientes t0 se selecciona como el coeficiente W^o(i),

(2) cuando el valor que tiene correlación negativa con la frecuencia fundamental es menor que el umbral fth1 y el valor que tiene correlación positiva con la ganancia de altura de tono es mayor que el umbral gth1 e igual a o menor que el umbral gth2, es decir, el período es corto y la ganancia de altura de tono es media, cada coeficiente en cualquiera de las tablas de coeficientes t0, t1 y t2 se selecciona como el coeficiente W^o(i), (3) cuando el valor que tiene correlación negativa con la frecuencia fundamental es menor que el umbral fth1 y el valor que tiene correlación positiva con la ganancia de altura de tono es igual a o menor que el umbral gth 1, es decir, cuando el período es corto y la ganancia de altura de tono es pequeña, cada coeficiente en cualquiera de las tablas de coeficientes t0, t1 y t2 se selecciona como el coeficiente W^o(i),

(4) cuando el valor que tiene correlación negativa con la frecuencia fundamental es igual a o mayor que el umbral fth 1 y menor que el umbral fth2 y el valor que tiene correlación positiva con la ganancia de altura de tono es mayor que el umbral gth2, es decir, cuando el período es medio y la ganancia de altura de tono es grande, cada coeficiente en cualquiera de las tablas de coeficientes t0, t1 y t2 se selecciona como el coeficiente w^o(i),

(5) cuando el valor que tiene correlación negativa con la frecuencia fundamental es igual a o mayor que el umbral fth 1 y menor que el umbral fth2 y el valor que tiene correlación positiva con la ganancia de altura de tono es mayor que el umbral gth1 e igual a o menor que el umbral gth2, es decir, cuando el período es medio y la ganancia de altura de tono es media, cada coeficiente en cualquiera de las tablas de coeficientes t0, t1 y t2 se selecciona como el coeficiente w^o(i),

(6) cuando el valor que tiene correlación negativa con la frecuencia fundamental es igual a o mayor que el umbral fth1 e igual a o menor que el umbral fth2 y el valor que tiene correlación positiva con la ganancia de altura de tono es igual a o menor que el umbral gth1, es decir, cuando el período es medio y la ganancia de altura de tono es pequeña, cada coeficiente en cualquiera de las tablas de coeficientes t0, t1 y t2 se selecciona como el coeficiente w^o(i),

(7) cuando el valor que tiene correlación negativa con la frecuencia fundamental es igual a o mayor que el umbral fth2 y el valor que tiene correlación positiva con la ganancia de altura de tono es mayor que el umbral gth2, es decir, cuando el período es largo y la ganancia de altura de tono es grande, cada coeficiente en cualquiera de las tablas de coeficientes t0, t1 y t2 se selecciona como el coeficiente w^o(i),

(8) cuando el valor que tiene correlación negativa con la frecuencia fundamental es igual a o mayor que el umbral fth2 y el valor que tiene correlación positiva con la ganancia de altura de tono es mayor que el umbral gth 1 e igual a o menor que el umbral gth2, es decir, cuando el período es largo y la ganancia de altura de tono es media, cada coeficiente en cualquiera de las tablas de coeficientes t0, t1 y t2 se selecciona como el coeficiente w^o(i), y

(9) cuando el valor que tiene correlación negativa con la frecuencia fundamental es igual a o mayor que el umbral fth2 y el valor que tiene correlación positiva con la ganancia de altura de tono es igual a o menor que el umbral gth 1, es decir, cuando el período es largo y la ganancia de altura de tono es pequeña, cada coeficiente w^t2(i) en la tabla de coeficientes t2 se selecciona como el coeficiente w^o(i).

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

Además, 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 por la parte 24 de determinación de coeficiente.

Además, suponiendo que un número de identificación de la tabla de coeficientes tj^k de la cual el coeficiente se adquiere en la etapa de determinación de coeficiente en el caso de (k) donde

j g , j l < j 4 < j 7 , j 2 < j s < j s y j 3 < j 6 < j y .

<Ejemplo específico de tercer ejemplo modificado de la tercera realización >

Un ejemplo específico del tercer ejemplo modificado de la tercera realización se describirá más abajo. Aquí, una porción diferente del ejemplo específico del segundo ejemplo modificado de la tercera realización se describirá principalmente.

En el aparato 2 de análisis predictivo lineal, una señal de entrada X^o(n) (n = 0, 1, ..., N-1) que es una señal acústica digital de N muestras por trama y que atraviesa un filtro paso alto, sometida a la conversión de muestreo a 12,8 kHz, y sometida al procesamiento preénfasis, un período T obtenido en la parte 940 de cálculo de período para una señal de entrada X^o(n) (n = 0, 1, ..., Nn) (donde Nn es un entero positivo predeterminado que satisface la relación de Nn < N) de parte de una trama actual como la información sobre el período, y una ganancia de altura de tono G obtenida en la parte 950 de cálculo de ganancia de altura de tono para la señal de entrada X^o(n) (n = 0, 1, ..., Nn) de parte de la trama actual como la información sobre la ganancia de altura de tono, se ingresan.

En el presente ejemplo específico, 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.

En la parte 24 de determinación de coeficiente, el período T y la ganancia de altura de tono G se ingresan.

La parte 24 de determinación de coeficiente selecciona la tabla de coeficientes t0 como la tabla de coeficientes t cuando el período T es menor que el umbral fth 1 = 80, y la ganancia de altura de tono G es mayor que el umbral gth2 = 0,6, es decir, cuando el período es corto y la ganancia de altura de tono es grande.

Además, la parte 24 de determinación de coeficiente selecciona la tabla de coeficientes ti como la tabla de coeficientes t cuando el período T es menor que el umbral fthl = 80, y la ganancia de altura de tono G es igual a o más pequeña que el umbral gth2 = 0,6, es decir, cuando el período es corto y la ganancia de altura de tono es media o pequeña.

Además, la parte 24 de determinación de coeficiente selecciona la tabla de coeficientes t i como la tabla de coeficientes t cuando el período T es igual a o mayor que el umbral fth 1 = 80 y menor que fth2 = 160 y la ganancia de altura de tono G es mayor que el umbral gth 1 = 0,3, es decir, cuando el período es medio y la ganancia de altura de tono es grande o media.

Además, la parte 24 de determinación de coeficiente selecciona la tabla de coeficiente t2 como la tabla de coeficientes t cuando el período T es igual a o mayor que el umbral fth 1 = 80 y menor que fth2 = 160 y la ganancia de altura de tono G es igual a o menor que el umbral gth1 = 0,3, es decir, el período es medio y la ganancia de altura de tono es pequeña.

Además, la parte 24 de determinación de coeficiente selecciona la tabla de coeficiente t2 como la tabla de coeficientes t cuando el período T es igual a o mayor que el umbral fth2 = 160, es decir, cuando el período es largo.

<Cuarto ejemplo modificado de la tercera realización>

Mientras, en la tercera realización, un coeficiente almacenado en cualquier tabla entre las múltiples tablas de coeficientes se determina como el coeficiente w^o(i), el cuarto ejemplo modificado de la tercera realización además comprende un caso donde el coeficiente w^o(i) se determina a través del procesamiento de operación según los coeficientes almacenados en las múltiples tablas de coeficientes además del caso descrito más arriba.

Una configuración funcional y un diagrama de flujo del aparato 2 de análisis predictivo lineal según el cuarto ejemplo modificado de la tercera realización son iguales a aquellos de la tercera realización e ilustrados en la Figura 7 y Figura 8. El aparato 2 de análisis predictivo lineal según el cuarto ejemplo modificado de la tercera realización es igual al aparato 2 de análisis predictivo lineal según la tercera realización excepto por porciones del procesamiento de la parte 24 de determinación de coeficiente que difieren y porciones de las tablas de coeficientes almacenadas en la parte 25 de almacenamiento de tablas de coeficientes que difieren.

Solo las tablas de coeficientes t0 y t2 se almacenan en la parte 25 de almacenamiento de tablas de coeficientes, y el coeficiente w^tü(i) (i = 0 , 1, ..., P ^máx ) se almacena en la tabla de coeficientes t0, y el coeficiente w^t2(i) (i = 0 , 1, ..., P^máx) se almacena en la tabla de coeficientes t2. En cada una de las dos tablas de coeficientes t0 y t2, el coeficiente w^t0(i) (i = 0, 1, ..., P^máx ) y el coeficiente w^t2(i) (i = 0 , 1, ..., P^máx ) determinados de modo que w^t0(i) < w^t2(i) para al menos parte de cada i, y w^t0(i) < w^t2(i) para el resto de cada i, se almacenan. Sin embargo, wto(0) y w^t2(0) cuando i = 0 no tienen que satisfacer necesariamente la relación de wra(0) < w^t2(0), y pueden ser valores que tienen la relación de w^t0(0) > w^t2(0).

Aquí, se supone que los umbrales fth1' y fth2' que satisfacen la relación de 0 < fth1' < fth2' y los umbrales gth 1 y gth2 que satisfacen la relación de 0 < gth 1 < gth2 se definen.

La parte 24 de determinación de coeficiente, por ejemplo, selecciona u obtiene el coeficiente w^o(i) de la tabla de coeficientes almacenada en la parte 25 de almacenamiento de tablas de coeficientes de modo que

(1) cuando el valor que tiene correlación positiva con la frecuencia fundamental es mayor que el umbral fth2' y el valor que tiene correlación positiva con la ganancia de altura de tono es mayor que el umbral gth2, es decir, cuando se determina que la frecuencia fundamental es alta y la ganancia de altura de tono es grande, cada coeficiente wra(i) en la tabla de coeficientes t0 se selecciona como el coeficiente w^o(i),

(2) cuando el valor que tiene correlación positiva con la frecuencia fundamental es mayor que el umbral fth2' y el valor que tiene correlación positiva con la ganancia de altura de tono es mayor que el umbral gth 1 e igual a o menor que el umbral gth2, es decir, cuando se determina que la frecuencia fundamental es alta y la ganancia de altura de tono es media, cada coeficiente en cualquiera de las tablas de coeficientes t0 y t2 se selecciona como el coeficiente w^o(i) y un coeficiente obtenido de los respectivos coeficientes en las tablas de coeficientes t0 y t2 se selecciona como el coeficiente w^o(i),

(3) cuando el valor que tiene correlación positiva con la frecuencia fundamental es mayor que el umbral fth2' y el valor que tiene correlación positiva con la ganancia de altura de tono es igual a o menor que el umbral gth 1, es decir, cuando se determina que la frecuencia fundamental es alta y la ganancia de altura de tono es pequeña, cada coeficiente en cualquiera de las tablas de coeficientes t0 y t2 se selecciona como el coeficiente w^o(i) o un coeficiente obtenido de los respectivos coeficientes en las tablas de coeficientes t0 y t2 se establece como el coeficiente w^o(i),

(4) cuando el valor que tiene correlación positiva con la frecuencia fundamental es mayor que el umbral fth1' e igual a o menor que el umbral fth2' y el valor que tiene correlación positiva con la ganancia de altura de tono es mayor que el umbral gth2, es decir, cuando se determina que la frecuencia fundamental es media y la ganancia de altura de tono es grande, cada coeficiente en cualquiera de las tablas de coeficientes t0 y t2 se selecciona como el coeficiente w^o(i) o un coeficiente obtenido de los respectivos coeficientes en las tablas de coeficientes t0 y t2 se establece como el coeficiente w^o(i),

(5) cuando el valor que tiene correlación positiva con la frecuencia fundamental es mayor que el umbral fth1' e igual a o menor que el umbral fth2' y el valor que tiene correlación positiva con la ganancia de altura de tono es mayor que el umbral gth 1 e igual a o menor que el umbral gth2, es decir, cuando se determina que la frecuencia fundamental es media y la ganancia de altura de tono es media, cada coeficiente en cualquiera de las tablas de coeficientes t0 y t2 se selecciona como el coeficiente w^o(i) o un coeficiente obtenido de los respectivos coeficientes en las tablas de coeficientes t0 y t2 se establece como el coeficiente w^o(i),

(6) cuando el valor que tiene correlación positiva con la frecuencia fundamental es mayor que el umbral fth1' e igual a o menor que el umbral fth2' y el valor que tiene correlación positiva con la ganancia de altura de tono es igual a o menor que el umbral gth1, es decir, cuando se determina que la frecuencia fundamental es media y la ganancia de altura de tono es pequeña, cada coeficiente en cualquiera de las tablas de coeficientes t0 y t2 se selecciona como el coeficiente w^o(i) o un coeficiente obtenido de los respectivos coeficientes en las tablas de coeficientes t0 y t2 se establece como el coeficiente w^o(i),

(7) cuando el valor que tiene correlación positiva con la frecuencia fundamental es igual a o menor que el umbral fth1' y el valor que tiene correlación positiva con la ganancia de altura de tono es mayor que el umbral gth2, es decir, cuando se determina que la frecuencia fundamental es baja y la ganancia de altura de tono es grande, cada coeficiente en cualquiera de las tablas de coeficientes t0 y t2 se selecciona como el coeficiente w^o(i), o un coeficiente obtenido de los respectivos coeficientes en las tablas de coeficientes t0 y t2 se establece como el coeficiente w^o(i),

(8) cuando el valor que tiene correlación positiva con la frecuencia fundamental es igual a o menor que el umbral fth1' y el valor que tiene correlación positiva con la ganancia de altura de tono es mayor que el umbral gth1 e igual a o menor que el umbral fth2, es decir, cuando se determina que la frecuencia fundamental es baja y la ganancia de altura de tono es media, cada coeficiente en cualquiera de las tablas de coeficientes t0 y t2 se selecciona como el coeficiente w^o(i), o un coeficiente obtenido de los respectivos coeficientes en las tablas de coeficientes t0 y t2 se establece como el coeficiente w^o(i), y

(9) cuando el valor que tiene correlación positiva con la frecuencia fundamental es igual a o menor que el umbral fth 1' y el valor que tiene correlación positiva con la ganancia de altura de tono es igual a o menor que el umbral gth1, es decir, cuando se determina que la frecuencia fundamental es baja y la ganancia de altura de tono es pequeña, cada coeficiente w^t2(i) en la tabla de coeficientes t2 se selecciona como el coeficiente w^o(i).

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

Además, suponiendo que un número de identificación de la tabla de coeficientes tj^k de la cual el coeficiente se adquiere en la etapa de determinación de coeficiente en el caso de (k) donde

k = l ; 2; 9 esjk?j i < j : < j+ < j í — J6f j? < j* <

j9, ji < j4 ^{< ] i - h ^} js < j&> y

Como un método para obtener un coeficiente de los respectivos coeficientes adquiridos de las tablas de coeficientes t0 y t2, hay, por ejemplo, un método en el cual el coeficiente w^o(i) se determina a través de w^o(i) = p' x w^tü(i) (1 - p') x w^t2(i) mediante el uso de cada coeficiente w^t0(i) en la tabla de coeficientes t0 y cada coeficiente w^t2(i) en la tabla de coeficientes t2.

Aquí, p' es un valor de 0 < p' < 1, que se obtiene de la frecuencia fundamental P y de la ganancia de altura de tono G mediante el uso de una función p' = c(P, G) en la cual el valor de p' se convierte en mayor a medida que la frecuencia fundamental P es más alta y la ganancia de altura de tono G es más grande, y el valor de p' se convierte en más pequeño a medida que la frecuencia fundamental P es más baja y la ganancia de altura de tono G es más pequeña.

Mediante la obtención de w^o(i) de esta manera, mediante el almacenamiento de solo dos tablas de una tabla en la cual w^t0(i) (i = 0 , 1, ..., P ^máx en la cual w^t2(i) (i = 0 , 1, ..., P ^máx ) se almacena en la parte 24 de determinación de coeficiente, es posible obtener un coeficiente cercano a w^h(i) cuando la frecuencia fundamental P es alta y la ganancia de altura de tono G es grande entre un caso donde el coeficiente se obtiene de los respectivos coeficientes adquiridos de las tablas de coeficientes t0 y t2, y, a la inversa, es posible obtener un coeficiente cercano a w ^l(i) cuando la frecuencia fundamental P es baja y la ganancia de altura de tono G es pequeña entre un caso donde el coeficiente se obtiene de los respectivos coeficientes adquiridos de las tablas de coeficientes t0 y t2.

<Quinto ejemplo modificado de la tercera realización>

Mientras, en la tercera realización, un coeficiente almacenado en cualquiera de múltiples tablas de coeficientes se determina como el coeficiente w^o(i), en el quinto ejemplo modificado de la tercera realización, además de este, un caso se comprende donde el coeficiente w^o(i) se determina a través del procesamiento aritmético basado en coeficientes almacenados en las múltiples tablas de coeficientes.

Una configuración funcional y un diagrama de flujo del aparato 2 de análisis predictivo lineal según el quinto ejemplo modificado de la tercera realización son iguales a aquellos de la tercera realización e ilustrados en la Figura 7 y Figura 8. El aparato 2 de análisis predictivo lineal según el quinto ejemplo modificado de la tercera realización es igual al aparato 2 de análisis predictivo lineal según la tercera realización excepto por porciones del procesamiento de la parte 24 de determinación de coeficiente que difieren y porciones de las tablas de coeficientes almacenadas en la parte 25 de almacenamiento de tablas de coeficientes que difieren.

Solo las tablas de coeficientes t0 y t2 se almacenan en la parte 25 de almacenamiento de tablas de coeficientes, y el coeficiente w^tü(i) (i = 0 , 1, ..., P ^máx ) se almacena en la tabla de coeficientes t0, y el coeficiente w^t2(i) (i = 0, 1, ..., P^máx) se almacena en la tabla de coeficientes t2. En las dos tablas de coeficientes t0 y t2, el coeficiente wra(i) (i = 0, 1, ..., P^máx ) y el coeficiente w^t2(i) (i = 0 , 1, ..., P^máx ) que se definen de modo que, para al menos parte de cada i, wra(i) < w^t2(i), y para el resto de cada i, w^t0(i) < w^t2(i) se almacenan respectivamente.

Aquí, se supone que los umbrales fth 1 y fth2 que satisfacen la relación de 0 < fth1 < fth2 y los umbrales gth 1 y gth2 que satisfacen la relación de 0 < gth 1 < gth2 se definen.

La parte 24 de determinación de coeficiente, por ejemplo, selecciona u obtiene el coeficiente W^o(i) de las tablas de coeficientes almacenadas en la parte 25 de almacenamiento de tablas de coeficientes de modo que

(1) cuando el valor que tiene correlación negativa con la frecuencia fundamental es menor que el umbral fth1 y el valor que tiene correlación positiva con la ganancia de altura de tono es mayor que el umbral gth2, es decir, cuando el período es corto y la ganancia de altura de tono es grande, cada coeficiente w^t0(i) en la tabla de coeficientes t0 se selecciona como el coeficiente W^o(i),

(2) cuando el valor que tiene correlación negativa con la frecuencia fundamental es menor que el umbral fth1 y el valor que tiene correlación positiva con la ganancia de altura de tono es mayor que el umbral gth1 e igual a o menor que el umbral gth2, es decir, cuando el período es corto y la ganancia de altura de tono es media, cada coeficiente en cualquiera de las tablas de coeficientes t0 y t2 se selecciona como el coeficiente W^o(i) o un coeficiente obtenido de los respectivos coeficientes en las tablas de coeficientes t0 y t2 se establece como el coeficiente w^o(i),

(3) cuando el valor que tiene correlación negativa con la frecuencia fundamental es menor que el umbral fth1 y el valor que tiene correlación positiva con la ganancia de altura de tono es igual a o menor que el umbral gth1, es decir, cuando el período es corto y la ganancia de altura de tono es pequeña, cada coeficiente en cualquiera de las tablas de coeficientes t0 y t2 se selecciona como el coeficiente W^o(i) o un coeficiente obtenido de los respectivos coeficientes en las tablas de coeficientes t0 y t2 se establece como el coeficiente W^o(i),

(4) cuando el valor que tiene correlación negativa con la frecuencia fundamental es igual a o mayor que el umbral fth 1 y menor que el umbral fth2 y el valor que tiene correlación positiva con la ganancia de altura de tono es mayor que el umbral gth2, es decir, cuando el período es medio y la ganancia de altura de tono es grande, cada coeficiente en cualquiera de las tablas de coeficientes t0 y t2 se selecciona como el coeficiente w^o(i) o un coeficiente obtenido de los respectivos coeficientes en las tablas de coeficientes t0 y t2 se establece como el coeficiente W^o(i),

(5) cuando el valor que tiene correlación negativa con la frecuencia fundamental es igual a o mayor que el umbral fth1 y menor que el umbral fth2 y el valor que tiene correlación positiva con la ganancia de altura de tono es mayor que el umbral gth 1 e igual a o menor que el umbral gth2, es decir, cuando el período es medio y la ganancia de altura de tono es media, cada coeficiente en cualquiera de las tablas de coeficientes t0 y t2 se selecciona como el coeficiente w^o(i) o un coeficiente obtenido de los respectivos coeficientes en las tablas de coeficientes t0 y t2 se establece como el coeficiente W^o(i),

(6) cuando el valor que tiene correlación negativa con la frecuencia fundamental es igual a o mayor que el umbral fth 1 y menor que el umbral fth2 y el valor que tiene correlación positiva con la ganancia de altura de tono es igual a o menor que el umbral gth1, es decir, cuando el período es medio y la ganancia de altura de tono es pequeña, cada coeficiente en cualquiera de las tablas de coeficientes t0 y t2 se selecciona como el coeficiente W^o(i) o un coeficiente obtenido de los respectivos coeficientes en las tablas de coeficientes t0 y t2 se establece como el coeficiente W^o(i),

(7) cuando el valor que tiene correlación negativa con la frecuencia fundamental es igual a o mayor que el umbral fth2 y el valor que tiene correlación positiva con la ganancia de altura de tono es mayor que el umbral gth2, es decir, cuando el período es largo y la ganancia de altura de tono es grande, cada coeficiente en cualquiera de las tablas de coeficientes t0 y t2 se selecciona como el coeficiente w^o(i) o un coeficiente obtenido de los respectivos coeficientes en las tablas de coeficientes t0 y t2 se establece como el coeficiente w^o(i),

(8) cuando el valor que tiene correlación negativa con la frecuencia fundamental es igual a o mayor que el umbral fth2 y el valor que tiene correlación positiva con la ganancia de altura de tono es mayor que el umbral gth1 e igual a o menor que el umbral gth2, es decir, cuando el período es largo y la ganancia de altura de tono es media, cada coeficiente en cualquiera de las tablas de coeficientes t0 y t2 se selecciona como el coeficiente w^o(i) o un coeficiente obtenido de las respectivas tablas de coeficientes t0 y t2 se establece como el coeficiente w^o(i), y

(9) cuando el valor que tiene correlación negativa con la frecuencia fundamental es igual a o mayor que el umbral fth2 y el valor que tiene correlación positiva con la ganancia de altura de tono es igual a o menor que el umbral gth 1, es decir, cuando el período es largo y la ganancia de altura de tono es pequeña, cada coeficiente w^t2(i) en la tabla de coeficientes t2 se selecciona como el coeficiente w^o(i).

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

en el caso de al menos cualquiera de (2), (3), (4), (5), (6), (7) y (8), un coeficiente se obtiene de los respectivos coeficientes adquiridos de las tablas de coeficientes t0 y t2 por la parte 24 de determinación de coeficiente.

Además, suponiendo que un número de identificación de la tabla de coeficiente tj^k de la cual el coeficiente se adquiere en la etapa de determinación de coeficiente en el caso de (k) donde

Como un método para obtener un coeficiente de los respectivos coeficientes adquiridos de las tablas de coeficientes t0 y t2, hay, por ejemplo, un método en el cual el coeficiente w^o(i) se determina a través de w^o(i) = (1 -p) x w^tü(i) p x w^t2(i) mediante el uso de cada coeficiente w^tü(i) en la tabla de coeficientes t0 y cada coeficiente w^t2(i) en la tabla de coeficientes t2.

Aquí, p es un valor de 0 < p < 1, que se obtiene del período T y de la ganancia de altura de tono G mediante el uso de una función p = b(T, G) en la cual el valor de p se convierte en más grande a medida que el período T es más largo y la ganancia de altura de tono G es más pequeña, y el valor de p se convierte en más pequeño a medida que el período T es más corto y la ganancia de altura de tono G es más grande.

Mediante la obtención de w^o(i) de esta manera, mediante el almacenamiento de solo dos tablas de una tabla en la cual w^t0(i) (i = 0 , 1, ..., P ^máx en la cual w^t2(i) (i = 0, 1, ..., P ^máx ) se almacena en la parte 24 de determinación de coeficiente, es posible obtener un coeficiente cercano a w^h(i) cuando el período T es corto y la ganancia de altura de tono G es grande entre un caso donde un coeficiente se obtiene de los respectivos coeficientes adquiridos de las tablas de coeficientes t0 y t2, y, a la inversa, es posible obtener un coeficiente cercano a w^l(i) cuando el período T es largo y la ganancia de altura de tono G es pequeña entre un caso donde un coeficiente se obtiene de los respectivos coeficientes adquiridos de las tablas de coeficientes t0 y t2.

[Ejemplo modificado común a la primera a tercera realizaciones]

Según se ilustra en la Figura 11 y Figura 12, en todas las realizaciones y ejemplos modificados descritos más arriba, también es posible llevar a cabo el análisis predictivo lineal mediante el uso del coeficiente w^o(i) y la autocorrelación R^o(i) en la parte 23 de cálculo de coeficiente predictivo sin comprender la parte 22 de multiplicación de coeficiente. La Figura 11 y Figura 12 ilustran ejemplos de configuración del aparato 2 de análisis predictivo lineal que corresponden, respectivamente, a la Figura 1 y Figura 7. En el presente caso, según se ilustra en la Figura 13, la parte 23 de cálculo de coeficiente predictivo lleva a cabo el análisis predictivo lineal mediante el uso directamente del coeficiente w^o(i) y la autocorrelación R^o(i) en lugar de mediante el uso de la autocorrelación modificada R'^o(i) obtenida mediante la multiplicación de la autocorrelación R^o(i) por el coeficiente w^o(i) (etapa E5).

[Cuarta realización]

En la cuarta realización, el análisis predictivo lineal se lleva a cabo en la señal de entrada X^o(n) mediante el uso del aparato de análisis predictivo lineal convencional, y una frecuencia fundamental y una ganancia de altura de tono se obtienen, respectivamente, en una parte de cálculo de frecuencia fundamental y en una parte de cálculo de ganancia de altura de tono mediante el uso del resultado del análisis predictivo lineal, y un coeficiente que puede convertirse en un coeficiente predictivo lineal se obtiene mediante el uso del coeficiente w^o(i) según la frecuencia fundamental y ganancia de altura de tono por el aparato de análisis predictivo lineal de la presente invención.

Según se ilustra en la Figura 14, un aparato 3 de análisis predictivo lineal según la cuarta realización comprende, por ejemplo, una primera parte 31 de análisis predictivo lineal, una parte 32 de cálculo residual predictivo lineal, una parte 33 de cálculo de frecuencia fundamental, una parte 36 de cálculo de ganancia de altura de tono y una segunda parte 34 de análisis predictivo lineal.

[Primera parte 31 de análisis predictivo lineal]

La primera parte 31 de análisis predictivo lineal lleva a cabo la misma operación que aquella del aparato 1 de análisis predictivo lineal convencional. Es decir, la primera parte 31 de análisis predictivo lineal obtiene la autocorrelación R^o(i) (i = 0, 1, ..., P^máx ) de la señal de entrada X^o(n), obtiene la autocorrelación modificada R'^o(i) (i = 0, 1, ..., P^máx) mediante la multiplicación de la autocorrelación R^o(i) (i = 0, 1, ..., P^máx) por el coeficiente w^o(i) (i = 0, 1, ..., P^máx) definido con antelación para cada uno del mismo i, y obtiene un coeficiente que puede convertirse en coeficientes predictivos lineales del primer orden al orden P^máx que es un orden máximo definido con antelación a partir de la autocorrelación modificada R'^o(i) (i = 0 , 1, ..., P^máx).

[Parte 32 de cálculo residual predictivo lineal]

La parte 32 de cálculo residual predictivo lineal obtiene una señal residual predictiva lineal X^R(n) llevando a cabo una predicción lineal basada en el coeficiente que puede convertirse en coeficientes predictivos lineales del primer orden al orden P^máx o llevando a cabo un proceso de filtrado que es equivalente o similar a la predicción lineal en la señal de entrada X^o(n). Dado que puede hacerse referencia al proceso de filtrado como proceso de ponderación, puede hacerse referencia a la señal residual predictiva lineal X^R(n) como una señal de entrada ponderada.

[Parte 33 de cálculo de frecuencia fundamental]

La parte 33 de cálculo de frecuencia fundamental obtiene la frecuencia fundamental P de la señal residual predictiva lineal X^R(n) y produce la información sobre la frecuencia fundamental. Dado que hay varios métodos públicamente conocidos como un método para obtener una frecuencia fundamental, cualquier método públicamente conocido puede usarse. La parte 33 de cálculo de frecuencia fundamental, por ejemplo, obtiene una frecuencia fundamental para cada una de múltiples subtramas que constituyen la señal residual predictiva lineal X^R(n) (n = 0, 1, ..., N-1) de la trama actual. Es decir, la parte 33 de cálculo de frecuencia fundamental obtiene frecuencias fundamentales P^s1, ..., P^sM de M subtramas X^Rs1(n) (n = 0, 1, ..., N/M- 1), ..., X^Rsm(n) (n = (M-1)N/M, (M-1)N/M+1, ..., N-1) donde M es un entero igual a o mayor que dos. Se supone que N es divisible por M. La parte 33 de cálculo de frecuencia fundamental a continuación produce información que puede especificar un valor máximo máx(P^s1, ..., P^sm) entre frecuencias fundamentales P^s1, ..., P^sM de M subtramas que constituyen la trama actual como la información sobre la frecuencia fundamental.

[Parte 36 de cálculo de ganancia de altura de tono]

La parte 36 de cálculo de ganancia de altura de tono obtiene la ganancia de altura de tono G de la señal residual predictiva lineal X^R(n) y produce información sobre la ganancia de altura de tono. Dado que hay varios métodos públicamente conocidos para obtener una ganancia de altura de tono, cualquier método públicamente conocido puede usarse. La parte 36 de cálculo de ganancia de altura de tono, por ejemplo, obtiene una ganancia de altura de tono para cada una de múltiples subtramas que constituyen la señal residual predictiva lineal X^R(n) (n = 0, 1, ..., N-1) de la trama actual. Es decir, la parte 36 de cálculo de ganancia de altura de tono obtiene G^s1, ..., G^sm que son respectivas ganancias de altura de tono de X^Rs1(n) (n = 0, 1, ..., N/M-1 ), ..., X^RsM(n) (n = M-1 )N/M, (M- 1 )N/M+ 1 , ..., N-1) que son M subtramas donde M es dos o más enteros. Se supone que N es divisible por M. La parte 36 de cálculo de ganancia de altura de tono produce, posteriormente, información que puede especificar un valor máximo máx (G^s1, ..., G^sm) entre G^s1, ..., G^sm que son ganancias de altura de tono de M subtramas que constituyen la trama actual como la información sobre la ganancia de altura de tono.

[Segunda parte 34 de análisis predictivo lineal]

La segunda parte 34 de análisis predictivo lineal lleva a cabo la misma operación que cualquiera del aparato 2 de análisis predictivo lineal según la primera realización de la presente invención, el aparato 2 de análisis predictivo lineal según la segunda realización, el aparato 2 de análisis predictivo lineal según el segundo ejemplo modificado de la segunda realización, el aparato 2 de análisis predictivo lineal según la tercera realización, el aparato 2 de análisis predictivo lineal según el segundo ejemplo modificado de la tercera realización, el aparato 2 de análisis predictivo lineal según el cuarto ejemplo modificado de la tercera realización, y el aparato 2 de análisis predictivo lineal según el ejemplo modificado común a la primera realización a la tercera realización. Es decir, la segunda parte 34 de análisis predictivo lineal obtiene la autocorrelación R^o(i) (i = 0 , 1, ..., P^máx ) de la señal de entrada X^o(n), determina el coeficiente w^o(i) (i = 0 , 1, ..., P^máx ) según la información sobre la frecuencia fundamental producida desde la parte 33 de cálculo de frecuencia fundamental y la información sobre la ganancia de altura de tono producida desde la parte 36 de cálculo de ganancia de altura de tono, y obtiene un coeficiente que puede convertirse en coeficientes predictivos lineales del primer orden al orden P^máx que es un orden máximo definido con antelación, mediante el uso de la autocorrelación R^o(i) (i = 0 , 1, ..., P^máx ) y el coeficiente determinado w^o(i) (i = 0, 1, ..., P^máx).

<Ejemplo modificado de la cuarta realización>

En el ejemplo modificado de la cuarta realización, el análisis predictivo lineal se lleva a cabo en la señal de entrada X^o(n) mediante el uso del aparato de análisis predictivo lineal convencional, el período y la ganancia de altura de tono se obtienen, respectivamente, en una parte de cálculo de período y en una parte de cálculo de ganancia de altura de tono mediante el uso del resultado del análisis predictivo lineal, y un coeficiente que puede convertirse en un coeficiente predictivo lineal se obtiene por el aparato de análisis predictivo lineal de la presente invención mediante el uso del coeficiente w^o(i) basado en el período y en la ganancia de altura de tono obtenidos.

Según se ilustra en la Figura 15, el aparato 3 de análisis predictivo lineal según el ejemplo modificado de la cuarta realización comprende, por ejemplo, una primera parte 31 de análisis predictivo lineal, una parte 32 de cálculo residual predictivo lineal, una parte 35 de cálculo de período, una parte 36 de cálculo de ganancia de altura de tono y una segunda parte 34 de análisis predictivo lineal. Cada una de la primera parte 31 de análisis predictivo lineal y la parte 32 de cálculo residual predictivo lineal del aparato 3 de análisis predictivo lineal según el ejemplo modificado de la cuarta realización es igual al aparato 3 de análisis predictivo lineal según la cuarta realización. Una porción diferente de la cuarta realización se describirá principalmente.

[Parte 35 de cálculo de período]

La parte 35 de cálculo de período obtiene un período T de la señal residual predictiva lineal X^R(n) y produce la información sobre el período. Dado que hay varios métodos públicamente conocidos como un método para obtener el período, cualquier método públicamente conocido puede usarse. La parte 35 de cálculo de período, por ejemplo, obtiene un período para cada una de múltiples subtramas que constituyen la señal residual predictiva lineal X^R(n) (n = 0, 1, ..., N-1) de la trama actual. Es decir, la parte 35 de cálculo de período obtiene períodos T^s1, ..., T^sm de M subtramas X^Rs1(n) (n = 0, 1, ..., N/M-1), ..., X^RsM(n) (n = (M-1)N/M, (M-1)N/M+1, ..., N-1) donde M es un entero igual a o mayor que dos. Se supone que N es divisible por M. La parte 35 de cálculo de período produce entonces información que puede especificar un valor mínimo mín(T^s1, ..., T^sm) entre los períodos T^s1, ..., T^sm de M subtramas que constituyen la trama actual como la información sobre el período.

[Segunda parte 34 de análisis predictivo lineal de ejemplo modificado]

La segunda parte 34 de análisis predictivo lineal según el ejemplo modificado de la cuarta realización lleva a cabo la misma operación que cualquiera del aparato 2 de análisis predictivo lineal según el ejemplo modificado de la primera realización de la presente invención, el aparato 2 de análisis predictivo lineal según el primer ejemplo modificado de la segunda realización, el aparato 2 de análisis predictivo lineal según el tercer ejemplo modificado de la segunda realización, el aparato 2 de análisis predictivo lineal según el primer ejemplo modificado de la tercera realización, el aparato 2 de análisis predictivo lineal según el tercer ejemplo modificado de la tercera realización, el aparato 2 de análisis predictivo lineal según el quinto ejemplo modificado de la tercera realización y el aparato 2 de análisis predictivo lineal según el ejemplo modificado común a la primera realización a la tercera realización. Es decir, la segunda parte 34 de análisis predictivo lineal obtiene la autocorrelación R^o(i) (i = 0 , 1, ..., P^máx ) de la señal de entrada X^o(n), determina el coeficiente w^o(i) (i = 0 , 1, ..., P^máx ) según la información sobre el período producida desde la parte 35 de cálculo de período y la información sobre la ganancia de altura de tono producida desde la parte 36 de cálculo de ganancia de altura de tono y obtiene un coeficiente que puede convertirse en coeficientes predictivos lineales del primer orden al orden P^máx que es un orden máximo definido con antelación, mediante el uso de la autocorrelación R^o(i) (i = 0, 1, ..., P ^máx ) y el coeficiente determinado w^o(i) (i = 0 , 1, ..., P ^máx).

<Valor que tiene correlación positiva con la frecuencia fundamental >

Según se describe como ejemplo específico 2 de la parte 930 de cálculo de frecuencia fundamental en la primera realización, como el valor que tiene correlación positiva con la frecuencia fundamental, una frecuencia fundamental de una porción correspondiente a una muestra de la trama actual entre una porción de muestra utilizada al ser indagada, que también se llama de indagación, en el procesamiento de la señal de la trama previa puede usarse.

Además, como el valor que tiene correlación positiva con la frecuencia fundamental, un valor de estimación de la frecuencia fundamental puede usarse. Por ejemplo, un valor de estimación de la frecuencia fundamental con respecto a la trama actual pronosticada a partir de las frecuencias fundamentales de múltiples tramas pasadas, o un valor promedio, un valor mínimo o un valor máximo de las frecuencias fundamentales de las múltiples tramas pasadas puede usarse como el valor de estimación de la frecuencia fundamental. Además, un valor promedio, un valor mínimo o un valor máximo de las frecuencias fundamentales de las múltiples subtramas pueden usarse como el valor de estimación de la frecuencia fundamental.

Además, el valor de cuantificación de la frecuencia fundamental puede usarse como el valor que tiene correlación positiva con la frecuencia fundamental. Es decir, una frecuencia fundamental antes de la cuantificación puede usarse o una frecuencia fundamental después de la cuantificación puede usarse.

Además, en el caso de múltiples canales como, por ejemplo, estéreo, una frecuencia fundamental con respecto a cualquiera de los canales para los cuales el análisis se lleva a cabo puede usarse como el valor que tiene correlación positiva con la frecuencia fundamental.

<Valor que tiene correlación negativa con la frecuencia fundamental >

Según se describe en el ejemplo específico 2 de la parte 940 de cálculo de período en la primera realización, un período T de una porción correspondiente a una muestra de la trama actual entre una porción de muestra utilizada al ser indagada, que también se llama indagación, en el procesamiento de la señal de la trama previa puede usarse como el valor que tiene correlación negativa con la frecuencia fundamental.

Además, un valor de estimación del período T puede usarse como el valor que tiene correlación negativa con la frecuencia fundamental. Por ejemplo, un valor de estimación del período T para la trama actual pronosticada a partir de las frecuencias fundamentales de las múltiples tramas pasadas, o un valor promedio, un valor mínimo o un valor máximo del período T con respecto a las múltiples tramas pasadas pueden usarse como el valor de estimación del período T. Además, un valor promedio, un valor mínimo o un valor máximo del período T para las múltiples subtramas pueden usarse como el valor de estimación del período T. De manera alternativa, un valor de estimación del período T para la trama actual pronosticada a partir de una porción correspondiente a una muestra de la trama actual entre las frecuencias fundamentales de las múltiples tramas pasadas y una porción de muestra utilizada al ser indagada, que también se llama de indagación, pueden usarse, o, de manera similar, un valor promedio, un valor mínimo o un valor máximo para la porción correspondiente a la muestra de la trama actual entre las frecuencias fundamentales de las múltiples tramas pasadas y la porción de muestra utilizada al ser indagada, que también se llama de indagación, pueden usarse como el valor de estimación.

Además, el valor de cuantificación del período T puede usarse como el valor que tiene correlación negativa con la frecuencia fundamental. Es decir, un período T antes de la cuantificación puede usarse o un período T después de la cuantificación puede usarse.

Además, en el caso de múltiples canales como, por ejemplo, estéreo, un período T para cualquier canal para el cual el análisis se lleva cabo puede usarse como el valor que tiene correlación negativa con la frecuencia fundamental.

<Con respecto al valor que tiene correlación positiva con la ganancia de altura de tono>

Según se describe como el ejemplo específico 2 de la parte 950 de cálculo de ganancia de altura de tono en la primera realización, también es posible usar una ganancia de altura de tono de una porción correspondiente a una muestra de la trama actual entre una porción de muestra que se indagará y utilizará que se llama una porción de indagación en el procesamiento de la señal de la trama previa como el valor que tiene correlación positiva con la ganancia de altura de tono.

Debe notarse que cuando el valor que tiene correlación positiva con la frecuencia fundamental, el valor que tiene correlación negativa con la frecuencia fundamental o el valor que tiene correlación positiva con la ganancia de altura de tono se compara con el umbral en las realizaciones y ejemplos modificados descritos más arriba, solo es necesario llevar a cabo el establecimiento de modo que un caso donde el valor que tiene correlación positiva con la frecuencia fundamental, el valor que tiene correlación negativa con la fundamental o el valor que tiene correlación positiva con la ganancia de altura de tono es igual al umbral, se clasifica en cualquiera de dos casos que se dividen por el umbral. Es decir, un caso donde el valor es igual a o mayor que un umbral dado puede ser un caso donde el valor es mayor que el umbral, y un caso donde el valor es más pequeño que el umbral puede ser un caso donde el valor es igual a o más pequeño que el umbral. Además, un caso donde el valor es mayor que un umbral dado puede ser el caso donde el valor es igual a o mayor que el umbral, y un caso donde el valor es igual a o más pequeño que el umbral puede ser el caso donde el valor es más pequeño que el umbral.

El procesamiento descrito en el aparato y método descritos más arriba no solo se ejecuta en series temporales según el orden en el que el procesamiento se describe, sino que puede ejecutarse en paralelo o de forma individual según el rendimiento del procesamiento del aparato que ejecuta el procesamiento o según sea necesario. Además, cuando cada etapa en el método de análisis predictivo lineal se implementa mediante el uso de un ordenador, el contenido del procesamiento de una función del método de análisis predictivo lineal se describe en un programa. Al ser dicho programa ejecutado en el ordenador, cada etapa se implementa en el ordenador.

El programa que describe el contenido del procesamiento puede almacenarse en un soporte de registro legible por ordenador. Como el soporte de registro legible por ordenador, por ejemplo, cualquiera de un aparato de grabación magnética, un disco óptico, un soporte de registro magneto-óptica, una memoria de semiconductor, o similares, pueden usarse.

Además, cada parte del procesamiento puede configurarse haciendo que un programa predeterminado se ejecute en un ordenador, o al menos parte del contenido del procesamiento puede implementarse mediante el uso de hardware.

Claims (6)

REIVINDICACIONES

1. Un método de análisis predictivo lineal para obtener un coeficiente que puede convertirse en un coeficiente predictivo lineal correspondiente a una señal de serie temporal de entrada para cada trama que es un intervalo de tiempo predeterminado, la señal de serie temporal de entrada siendo una señal de audio digital, una señal acústica digital, un electrocardiograma, un electroencefalograma, una encefalografía magnética o una onda sísmica, el método de análisis predictivo lineal comprendiendo:

una etapa de cálculo de autocorrelación para calcular la autocorrelación R⁰(i) entre una señal de serie temporal de entrada X^o(n) de una trama actual y una muestra de señal de serie temporal de entrada X^o(n-i) i antes de la señal de serie temporal de entrada X^o(n) o una muestra de señal de serie temporal de entrada X^o(n+i) i después de la señal de serie temporal de entrada X^o(n) para cada uno de al menos i = 0, 1, ..., P^máx; y

una etapa de cálculo de coeficiente predictivo para obtener un coeficiente que puede convertirse en coeficientes predictivos lineales del primer orden al orden P^máx mediante el uso de la autocorrelación modificada R'^o(i) obtenida mediante la multiplicación de la autocorrelación R^o(i) por un coeficiente w^o(i) correspondiente a cada orden para cada i correspondiente,

caracterizado por que el método de análisis predictivo lineal además comprende una etapa de determinación de coeficiente para adquirir el coeficiente w^o(i) de una tabla de coeficientes entre dos o más tablas de coeficientes mediante el uso de un período, un valor de cuantificación del período o un valor que tiene correlación negativa con una frecuencia fundamental según una señal de serie temporal de entrada en la trama actual o una trama pasada y un valor que tiene correlación positiva con la intensidad de periodicidad de la señal de serie temporal de entrada en la trama actual o la trama pasada o una ganancia de altura de tono de la señal de serie temporal de entrada que es la señal de audio digital o la señal acústica digital en la trama actual o la trama pasada suponiendo que los coeficientes w^o(i) se almacenan en cada una de las dos o más tablas de coeficientes,

suponiendo que entre las dos o más tablas de coeficientes, una tabla de coeficientes de la cual el coeficiente w^o(i) se adquiere en la etapa de determinación de coeficiente cuando el período, el valor de cuantificación del período o el valor que tiene correlación negativa con la frecuencia fundamental es un primer valor, y el valor que tiene correlación positiva con la intensidad de la periodicidad o la ganancia de altura de tono es un tercer valor es una primera tabla de coeficientes, y

entre las dos o más tablas de coeficientes, una tabla de coeficientes de la cual el coeficiente w^o(i) se adquiere en la etapa de determinación de coeficiente cuando el período, el valor de cuantificación del período o el valor que tiene correlación negativa con la frecuencia fundamental es un segundo valor que es mayor que el primer valor, y el valor que tiene correlación positiva con la intensidad de la periodicidad o la ganancia de altura de tono es un cuarto valor que es más pequeño que el tercer valor es una segunda tabla de coeficientes,

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, en donde el período se obtiene por un análisis de periodicidad.

2. Un método de análisis predictivo lineal para obtener un coeficiente que puede convertirse en un coeficiente predictivo lineal correspondiente a una señal de serie temporal de entrada para cada trama que es un intervalo de tiempo predeterminado, la señal de serie temporal de entrada siendo una señal de audio digital, una señal acústica digital, un electrocardiograma, un electroencefalograma, una encefalografía magnética o una onda sísmica, el método de análisis predictivo lineal comprendiendo:

una etapa de cálculo de autocorrelación para calcular la autocorrelación R^o(i) entre una señal de serie temporal de entrada X^o(n) de una trama actual y una muestra de señal de serie temporal de entrada X^o(n-i) i antes de la señal de serie temporal de entrada X^o(n) o una muestra de señal de serie temporal de entrada X^o(n+i) i después de la señal de serie temporal de entrada X^o(n) para cada uno de al menos i = 0, 1, ..., P^máx; y

una etapa de cálculo de coeficiente predictivo para obtener un coeficiente que puede convertirse en coeficientes predictivos lineales del primer orden al orden P^máx mediante el uso de la autocorrelación modificada R'^o(i) obtenida mediante la multiplicación de la autocorrelación R^o(i) por un coeficiente w^o(i) correspondiente a cada orden para cada i correspondiente,

caracterizado por que el método de análisis predictivo lineal además comprende una etapa de determinación de coeficiente para adquirir el coeficiente w^o(i) de una tabla de coeficientes entre dos o más tablas de coeficientes mediante el uso de un valor que tiene correlación positiva con una frecuencia fundamental según una señal de serie temporal de entrada en la trama actual o una trama pasada y un valor que tiene correlación positiva con la intensidad de periodicidad de la señal de serie temporal de entrada en la trama actual o la trama pasada o una ganancia de altura de tono de la señal de serie temporal de entrada que es la señal de audio digital o la señal acústica digital en la trama actual o la trama pasada suponiendo que los coeficientes w^o(i) se almacenan en cada una de las dos o más tablas de coeficientes; y

suponiendo que entre las dos o más tablas de coeficientes, una tabla de coeficientes de la cual el coeficiente w^o(i) se adquiere en la etapa de determinación de coeficiente cuando el valor que tiene correlación positiva con la frecuencia fundamental es un primer valor y el valor que tiene correlación positiva con la ganancia de altura de tono es un tercer valor es una primera tabla de coeficientes, y

entre las dos o más tablas de coeficientes, una tabla de coeficientes de la cual el coeficiente w^o(i) se adquiere en la etapa de determinación de coeficiente cuando el valor que tiene correlación positiva con la frecuencia fundamental es un segundo valor que es más pequeño que el primer valor y el valor que tiene correlación positiva con la ganancia de altura de tono es un cuarto valor que es más pequeño que el tercer valor es una segunda tabla de coeficientes,

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.

3. Un aparato (2) de análisis predictivo lineal que obtiene un coeficiente que puede convertirse en un coeficiente predictivo lineal correspondiente a una señal de serie temporal de entrada para cada trama que es un intervalo de tiempo predeterminado, la señal de serie temporal de entrada siendo una señal de audio digital, una señal acústica digital, un electrocardiograma, un electroencefalograma, una encefalografía magnética o una onda sísmica, el aparato (2) de análisis predictivo lineal comprendiendo:

una parte (21) de cálculo de autocorrelación configurada para calcular la autocorrelación R^o(i) entre una señal de serie temporal de entrada X^o(n) de una trama actual y una muestra de señal de serie temporal de entrada X^o(n-i) i antes de la señal de serie temporal de entrada X^o(n) o una muestra de señal de serie temporal de entrada X^o(n+i) i después de la señal de serie temporal de entrada X^o(n) para cada uno de al menos i = 0 , 1, ..., P^máx; y una parte (23) de cálculo de coeficiente predictivo configurada para obtener un coeficiente que puede convertirse en coeficientes predictivos lineales del primer orden al orden P^máx mediante el uso de la autocorrelación modificada R'^o(i) obtenida mediante la multiplicación de la autocorrelación R^o(i) por un coeficiente w^o(i) correspondiente a cada orden para cada i correspondiente,

caracterizado por que el aparato de análisis predictivo lineal además comprende una parte (24) de determinación de coeficiente configurada para adquirir el coeficiente w^o(i) de una tabla de coeficientes entre dos o más tablas de coeficientes mediante el uso de un período, un valor de cuantificación del período o un valor que tiene correlación negativa con una frecuencia fundamental según una señal de serie temporal de entrada en la trama actual o una trama pasada y un valor que tiene correlación positiva con la intensidad de periodicidad de la señal de serie temporal de entrada en la trama actual o la trama pasada o una ganancia de altura de tono de la señal de serie temporal de entrada que es la señal de audio digital o la señal acústica digital en la trama actual o la trama pasada suponiendo que en cada una de las dos o más tablas de coeficientes, los coeficientes w^o(i) se almacenan,

suponiendo que, entre las dos o más tablas de coeficientes, una tabla de coeficientes de la cual el coeficiente w^o(i) se adquiere en la parte (24) de determinación de coeficiente cuando el período, el valor de cuantificación del período o el valor que tiene correlación negativa con la frecuencia fundamental es un primer valor y el valor que tiene correlación positiva con la intensidad de la periodicidad o la ganancia de altura de tono es un tercer valor es una primera tabla de coeficientes, y

entre las dos o más tablas de coeficientes, una tabla de coeficientes de la cual el coeficiente w^o(i) se adquiere en la parte (24) de determinación de coeficiente cuando el período, el valor de cuantificación del período o el valor que tiene correlación negativa con la frecuencia fundamental es un segundo valor que es mayor que el primer valor y el valor que tiene correlación positiva con la intensidad de la periodicidad o la ganancia de altura de tono es un cuarto valor que es más pequeño que el tercer valor es una segunda tabla de coeficientes,

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, en donde el período se obtiene por un análisis de periodicidad.

4. Un aparato (2) de análisis predictivo lineal que obtiene un coeficiente que puede convertirse en un coeficiente predictivo lineal correspondiente a una señal de serie temporal de entrada para cada trama que es un intervalo de tiempo predeterminado, la señal de serie temporal de entrada siendo una señal de audio digital, una señal acústica digital, un electrocardiograma, un electroencefalograma, una encefalografía magnética o una onda sísmica, el aparato (2) de análisis predictivo lineal comprendiendo:

una parte (21) de cálculo de autocorrelación configurada para calcular la autocorrelación R^o(i) entre una señal de serie temporal de entrada X^o(n) de una trama actual y una muestra de señal de serie temporal de entrada X^o(n-i) i antes de la señal de serie temporal de entrada X^o(n) o una muestra de señal de serie temporal de entrada X^o(n+i) i después de la señal de serie temporal de entrada X^o(n) para cada uno de al menos i = 0, 1, ..., P^máx; y

una parte (23) de cálculo de coeficiente predictivo configurada para obtener un coeficiente que puede convertirse en coeficientes predictivos lineales del primer orden al orden P^máx mediante el uso de la autocorrelación modificada R'^o(i) obtenida mediante la multiplicación de la autocorrelación R^o(i) por un coeficiente w^o(i) correspondiente a cada orden para cada i correspondiente,

caracterizado por que el aparato de análisis predictivo lineal además comprende una parte (24) de determinación de coeficiente configurada para adquirir el coeficiente w^o(i) de una tabla de coeficientes entre dos o más tablas de coeficientes mediante el uso de un valor que tiene correlación positiva con una frecuencia fundamental basada en una señal de serie temporal de entrada en la trama actual o una trama pasada y un valor que tiene correlación positiva con la intensidad de periodicidad de la señal de serie temporal de entrada en la trama actual o la trama pasada o una ganancia de altura de tono de la señal de serie temporal de entrada que es la señal de audio digital o la señal acústica digital en la trama actual o la trama pasada suponiendo que los coeficientes w^o(i) se almacenan en cada una de las dos o más tablas de coeficientes, suponiendo que entre las dos o más tablas de coeficientes, una tabla de coeficientes de la cual el coeficiente w^o(i) se adquiere en la parte (24) de determinación de coeficiente cuando el valor que tiene correlación positiva con la frecuencia fundamental es un primer valor y el valor que tiene correlación positiva con la ganancia de altura de tono es un tercer valor es una primera tabla de coeficientes, y

entre las dos o más tablas de coeficientes, una tabla de coeficientes de la cual el coeficiente w^o(i) se adquiere en la parte (24) de determinación de coeficiente cuando el valor que tiene correlación positiva con la frecuencia fundamental es un segundo valor que es más pequeño que el primer valor y el valor que tiene correlación positiva con la ganancia de altura de tono es un cuarto valor que es más pequeño que el tercer valor es una segunda tabla de coeficientes,

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.

5. Un programa que comprende instrucciones que, cuando el programa se ejecuta por un ordenador, hacen que el ordenador lleve a cabo cada etapa del método de análisis predictivo lineal según la reivindicación 1 o 2.

6. Un soporte de registro legible por ordenador en el cual un programa que hace que un ordenador ejecute cada etapa del método de análisis predictivo lineal según la reivindicación 1 o 2 se graba.