JP2000155599A - 音声符号化・復号化装置及び通信装置 - Google Patents
音声符号化・復号化装置及び通信装置Info
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- JP2000155599A JP2000155599A JP10330571A JP33057198A JP2000155599A JP 2000155599 A JP2000155599 A JP 2000155599A JP 10330571 A JP10330571 A JP 10330571A JP 33057198 A JP33057198 A JP 33057198A JP 2000155599 A JP2000155599 A JP 2000155599A
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Abstract
(57)【要約】
【課題】 音源情報の分析精度を上げ、より自然性の高
い合成音声を再現する。 【解決手段】 入力音声信号帯域をＢＰＦ３で２分割
し、各帯域成分から得られたＬＰＣ係数を用いてＬＰＣ
逆フィルタ６により抽出した残差信号を、更に３つの帯
域に分割し、それぞれについて音源分析器８１１〜８
１２、８２１〜８２２及び８３１〜８３２にて、各帯域
毎に混在している有声音声／無声音声を分離する。更
に、ケプストラム分析器９及び音源補正器１０を用い
て、各帯域毎に音源信号の揺らぎを測定して補正を行う
ことにより、自然音声に近い揺らぎを持つ音源信号の抽
出ができる。また、抽出されたＬＰＣ係数及び音源信号
は、ベクトル量子化することにより伝送情報量を減少す
る。
い合成音声を再現する。 【解決手段】 入力音声信号帯域をＢＰＦ３で２分割
し、各帯域成分から得られたＬＰＣ係数を用いてＬＰＣ
逆フィルタ６により抽出した残差信号を、更に３つの帯
域に分割し、それぞれについて音源分析器８１１〜８
１２、８２１〜８２２及び８３１〜８３２にて、各帯域
毎に混在している有声音声／無声音声を分離する。更
に、ケプストラム分析器９及び音源補正器１０を用い
て、各帯域毎に音源信号の揺らぎを測定して補正を行う
ことにより、自然音声に近い揺らぎを持つ音源信号の抽
出ができる。また、抽出されたＬＰＣ係数及び音源信号
は、ベクトル量子化することにより伝送情報量を減少す
る。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、音声通信装置に係
り、特に線形予測符号化（ＬＰＣ）分析・合成方式を用
いた音声通信装置に関する。
り、特に線形予測符号化（ＬＰＣ）分析・合成方式を用
いた音声通信装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】ＬＰＣ係数と残差信号を用いたＬＰＣ分
析・合成方式の音声通信装置として、従来より、ピッチ
励振型ＬＰＣボコーダが知られている。図２は、この従
来の音声通信装置を示しており、入力音声信号は、音声
帯域制限用ローパスフィルタ（ＬＰＦ）２１により、例
えば３００Ｈｚ〜３．４ｋＨｚの電話音声帯域に制限さ
れた後、Ａ／Ｄ変換器２２でディジタルデータに変換さ
れる。
析・合成方式の音声通信装置として、従来より、ピッチ
励振型ＬＰＣボコーダが知られている。図２は、この従
来の音声通信装置を示しており、入力音声信号は、音声
帯域制限用ローパスフィルタ（ＬＰＦ）２１により、例
えば３００Ｈｚ〜３．４ｋＨｚの電話音声帯域に制限さ
れた後、Ａ／Ｄ変換器２２でディジタルデータに変換さ
れる。
【０００３】この音声データは、線形予測分析器（ＬＰ
Ｃ分析器）２３に供給され、ここで公知の線形予測分析
により、ｋパラメータ、αパラメータ等の８ヶ〜１２ヶ
程度のＬＰＣ係数に変換される。音源分析器２４は、こ
のＬＰＣ係数を用いて公知の方法により、音源信号を抽
出する。また、上記の音声データは、ピッチ抽出器２５
に供給されて、音源データのピッチ周波数が抽出され
る。
Ｃ分析器）２３に供給され、ここで公知の線形予測分析
により、ｋパラメータ、αパラメータ等の８ヶ〜１２ヶ
程度のＬＰＣ係数に変換される。音源分析器２４は、こ
のＬＰＣ係数を用いて公知の方法により、音源信号を抽
出する。また、上記の音声データは、ピッチ抽出器２５
に供給されて、音源データのピッチ周波数が抽出され
る。
【０００４】ＬＰＣ分析器２３から出力されたＬＰＣ係
数と、音源分析器２４から出力された音源信号（電力）
と、ピッチ抽出器２５から出力されたピッチ周波数と
は、それぞれ多重化器２６に供給され、ここで多重化さ
れた後、伝送路を介して合成側へ送出される。
数と、音源分析器２４から出力された音源信号（電力）
と、ピッチ抽出器２５から出力されたピッチ周波数と
は、それぞれ多重化器２６に供給され、ここで多重化さ
れた後、伝送路を介して合成側へ送出される。
【０００５】合成側（受信側）では、入力された信号を
分離器２７で、上記のＬＰＣ係数、音源信号（電力）及
びピッチ周波数をそれぞれ分離する。パルス列発生器２
８は、分離器２７よりのピッチ周波数に応じたインパル
ス列を発生する。また、有声／無声判定器２９は、分離
器２７よりのピッチ周波数及び電力から、有声音声か無
声音声かを判定し、その判定結果を、スイッチ回路３１
へスイッチング信号として供給する。
分離器２７で、上記のＬＰＣ係数、音源信号（電力）及
びピッチ周波数をそれぞれ分離する。パルス列発生器２
８は、分離器２７よりのピッチ周波数に応じたインパル
ス列を発生する。また、有声／無声判定器２９は、分離
器２７よりのピッチ周波数及び電力から、有声音声か無
声音声かを判定し、その判定結果を、スイッチ回路３１
へスイッチング信号として供給する。
【０００６】スイッチ回路３１は、有声音声判定時は、
上記のスイッチング信号に基づき、パルス列発生器２８
からピッチ周期に対応した固定周期（固定間隔）で取り
出されたインパルス列を選択して音源復調器３２へ供給
し、無声音声判定時は、声帯振動が無くピッチ周波数が
存在しないため、前記ピッチ周波数に基づき固定周期的
に励振されるインパルス列の代わりに、上記のスイッチ
ング信号に基づき、雑音発生器３０から取り出された白
色雑音信号に応じたランダムパルス列を選択して音源復
調器３２へ供給する。
上記のスイッチング信号に基づき、パルス列発生器２８
からピッチ周期に対応した固定周期（固定間隔）で取り
出されたインパルス列を選択して音源復調器３２へ供給
し、無声音声判定時は、声帯振動が無くピッチ周波数が
存在しないため、前記ピッチ周波数に基づき固定周期的
に励振されるインパルス列の代わりに、上記のスイッチ
ング信号に基づき、雑音発生器３０から取り出された白
色雑音信号に応じたランダムパルス列を選択して音源復
調器３２へ供給する。
【０００７】音源復調器３２は、スイッチ回路３１から
のパルス列と分離器２７により分離された電力とに基づ
いて音源信号を復調する。ＬＰＣ合成フィルタ３３は、
この復調音源信号に励振され、分離器２７により分離さ
れたＬＰＣ係数により係数が制御されてディジタル合成
音声信号を出力する。このディジタル合成音声信号は、
Ｄ／Ａ変換器３４に供給されてアナログ信号に変換され
た後、ＬＰＦ３５により不要周波数成分が除去されて電
話音声帯域の音声信号とされて出力される。
のパルス列と分離器２７により分離された電力とに基づ
いて音源信号を復調する。ＬＰＣ合成フィルタ３３は、
この復調音源信号に励振され、分離器２７により分離さ
れたＬＰＣ係数により係数が制御されてディジタル合成
音声信号を出力する。このディジタル合成音声信号は、
Ｄ／Ａ変換器３４に供給されてアナログ信号に変換され
た後、ＬＰＦ３５により不要周波数成分が除去されて電
話音声帯域の音声信号とされて出力される。
【０００８】このように、従来の音声通信装置では、有
声音声の合成に際し、音源情報を電話音声帯域（３００
Ｈｚ〜３．４ｋＨｚ）で一括分析し、その結果得られた
ピッチ周波数に応じた固定周期でパルス列発生器２８か
らインパルス列を発生している。
声音声の合成に際し、音源情報を電話音声帯域（３００
Ｈｚ〜３．４ｋＨｚ）で一括分析し、その結果得られた
ピッチ周波数に応じた固定周期でパルス列発生器２８か
らインパルス列を発生している。
【０００９】
【発明が解決しようとする課題】しかし、本来の自然音
声（有声音声）の声帯振動は、一定（固定周期）ではな
く、肉声の変化に応じた時間的、周波数的揺らぎ、瞬時
変動を伴う準周期的な動作をしている。しかるに、上記
従来の音声通信装置においては、音源情報（ピッチ周波
数）を分析するにあたって、上述した肉声の周波数的揺
らぎ、時間的揺らぎを無視して、電話音声帯域（３００
Ｈｚ〜３．４ｋＨｚ）を定常信号とみなし、全帯域を一
括して分析しているために、その肉声の変動に伴う時間
的、周波数的な揺らぎを表現し得ず、このため、自然性
に乏しい機械的合成音声しか生成できないという問題が
ある。
声（有声音声）の声帯振動は、一定（固定周期）ではな
く、肉声の変化に応じた時間的、周波数的揺らぎ、瞬時
変動を伴う準周期的な動作をしている。しかるに、上記
従来の音声通信装置においては、音源情報（ピッチ周波
数）を分析するにあたって、上述した肉声の周波数的揺
らぎ、時間的揺らぎを無視して、電話音声帯域（３００
Ｈｚ〜３．４ｋＨｚ）を定常信号とみなし、全帯域を一
括して分析しているために、その肉声の変動に伴う時間
的、周波数的な揺らぎを表現し得ず、このため、自然性
に乏しい機械的合成音声しか生成できないという問題が
ある。
【００１０】一般に、周波数分析の欠点は、その周波数
の定倍の信号を検出してしまうことがあることであり、
ピッチ周波数分析においても、その倍の周波数（倍ピッ
チ）や半分の周波数（半ピッチ）を検出して、音声品質
の自然性が劣化した合成音声を生成してしまうことがあ
る。
の定倍の信号を検出してしまうことがあることであり、
ピッチ周波数分析においても、その倍の周波数（倍ピッ
チ）や半分の周波数（半ピッチ）を検出して、音声品質
の自然性が劣化した合成音声を生成してしまうことがあ
る。
【００１１】また、従来、音声信号（残差信号）の帯域
内信号を一括して有声・無声と判定しているが、帯域内
すべてが同じ状態（有声・無声）でいることは無く、周
波数帯域毎に有声・無声が混在することがある。また、
有声音声時においても、各周波数帯域毎にピッチ周期が
異なることがある。
内信号を一括して有声・無声と判定しているが、帯域内
すべてが同じ状態（有声・無声）でいることは無く、周
波数帯域毎に有声・無声が混在することがある。また、
有声音声時においても、各周波数帯域毎にピッチ周期が
異なることがある。
【００１２】更に、上記従来の音声通信装置において
は、ＬＰＣ分析は、帯域内スペクトルを一括して表現さ
せるため、通常使用する８ヶ〜１２ヶ程度のＬＰＣ係数
では、エネルギーが集中している低域周波数帯に割り当
てられ、高域周波数帯の表現精度が不十分になるため、
フォルマント帯域幅の過小推定、高次（第３次）フォル
マントの近似性に劣り、忠実なスペクトルの再現ができ
ない場合がある。更に、音源信号は、実際には定常的信
号ではなく、揺らぎを伴うものであり、周波数帯域毎に
その揺らぎ幅が異なるものである。
は、ＬＰＣ分析は、帯域内スペクトルを一括して表現さ
せるため、通常使用する８ヶ〜１２ヶ程度のＬＰＣ係数
では、エネルギーが集中している低域周波数帯に割り当
てられ、高域周波数帯の表現精度が不十分になるため、
フォルマント帯域幅の過小推定、高次（第３次）フォル
マントの近似性に劣り、忠実なスペクトルの再現ができ
ない場合がある。更に、音源信号は、実際には定常的信
号ではなく、揺らぎを伴うものであり、周波数帯域毎に
その揺らぎ幅が異なるものである。
【００１３】なお、スペクトル精度の向上を図るため、
ＬＰＣ係数を増加させることも考えられるが、ＬＰＣ係
数の増加は、通信情報量の増加にもつながるため、１２
ヶを越えるＬＰＣ係数の使用は望ましくなく、実際に狭
帯域通信を行う音声通信装置においては、１２ヶを越え
るＬＰＣ係数の使用は現状では困難である。
ＬＰＣ係数を増加させることも考えられるが、ＬＰＣ係
数の増加は、通信情報量の増加にもつながるため、１２
ヶを越えるＬＰＣ係数の使用は望ましくなく、実際に狭
帯域通信を行う音声通信装置においては、１２ヶを越え
るＬＰＣ係数の使用は現状では困難である。
【００１４】本発明の目的は、以上の点に鑑みなされた
もので、音源情報の分析精度を上げ、かつ、より自然性
の高い合成音声を再現することができる音声通信装置を
提供することにある。
もので、音源情報の分析精度を上げ、かつ、より自然性
の高い合成音声を再現することができる音声通信装置を
提供することにある。
【００１５】本発明の他の目的は、ＬＰＣ係数を増加さ
せることなく（情報量の増加を伴わずに）、より忠実な
スペクトルの再現（高品質音声）ができる音声通信装置
を提供することにある。
せることなく（情報量の増加を伴わずに）、より忠実な
スペクトルの再現（高品質音声）ができる音声通信装置
を提供することにある。
【００１６】本発明の更に他の目的は、ＬＰＣ係数及び
音源情報をベクトル量子化することにより情報量を更に
圧縮し、従来方式と同じ音質を実現するのに、より少な
い情報、すなわち狭帯域型の音声通信装置を提供するこ
とにある。
音源情報をベクトル量子化することにより情報量を更に
圧縮し、従来方式と同じ音質を実現するのに、より少な
い情報、すなわち狭帯域型の音声通信装置を提供するこ
とにある。
【００１７】
【課題を解決するための手段】本発明は、予め定めた音
声帯域を第１の分割数の帯域に分割してその分割帯域の
それぞれについて入力音声信号を線形予測分析して線形
予測係数を出力する線形予測分析手段と、線形予測分析
手段から出力された分割帯域毎の線形予測係数を圧縮す
るための第１のベクトル量子化手段と、前記分割帯域毎
の線形予測係数と入力音声信号とを受け、残差信号を抽
出する逆フィルタと、この残差信号を第２の分割数の帯
域に分割し、その分割帯域のそれぞれの残差信号に基づ
いて分割帯域毎に音源信号を抽出する音源分析手段と、
前記帯域毎に抽出された音源信号からそれぞれケプスト
ラム信号を抽出するケプストラム分析手段と、前記ケプ
ストラム信号を基に各帯域毎の音源情報を補正する音源
補正手段と、前記音源補正手段から出力される各帯域毎
の音源信号を圧縮するための第２のベクトル量子化手段
と、前記線形予測分析手段から出力された分割帯域毎の
線形予測係数と音源分析のための第２のベクトル量子化
手段から出力された分割帯域毎の音源信号とをそれぞれ
多重化して伝送路へ出力する多重化器と、伝送路を経て
入力された信号から分割帯域毎の線形予測係数と分割帯
域毎の音源信号とをそれぞれ分離する分離器と、分離器
からの線形予測係数と音源信号とから合成音声信号を再
生する合成手段とを有することを特徴とする。
声帯域を第１の分割数の帯域に分割してその分割帯域の
それぞれについて入力音声信号を線形予測分析して線形
予測係数を出力する線形予測分析手段と、線形予測分析
手段から出力された分割帯域毎の線形予測係数を圧縮す
るための第１のベクトル量子化手段と、前記分割帯域毎
の線形予測係数と入力音声信号とを受け、残差信号を抽
出する逆フィルタと、この残差信号を第２の分割数の帯
域に分割し、その分割帯域のそれぞれの残差信号に基づ
いて分割帯域毎に音源信号を抽出する音源分析手段と、
前記帯域毎に抽出された音源信号からそれぞれケプスト
ラム信号を抽出するケプストラム分析手段と、前記ケプ
ストラム信号を基に各帯域毎の音源情報を補正する音源
補正手段と、前記音源補正手段から出力される各帯域毎
の音源信号を圧縮するための第２のベクトル量子化手段
と、前記線形予測分析手段から出力された分割帯域毎の
線形予測係数と音源分析のための第２のベクトル量子化
手段から出力された分割帯域毎の音源信号とをそれぞれ
多重化して伝送路へ出力する多重化器と、伝送路を経て
入力された信号から分割帯域毎の線形予測係数と分割帯
域毎の音源信号とをそれぞれ分離する分離器と、分離器
からの線形予測係数と音源信号とから合成音声信号を再
生する合成手段とを有することを特徴とする。
【００１８】本発明では、分割帯域のそれぞれについて
入力音声信号を線形予測分析して線形予測係数（ＬＰＣ
係数）を得るようにしているため、従来のＬＰＣ分析の
欠点といわれていたフォルマント帯域幅の過小推定、
第３フォルマントの近似性の悪さをそれぞれ改善で
き、このＬＰＣ係数を用いて逆フィルタにより高精度の
残差信号を抽出することができる。
入力音声信号を線形予測分析して線形予測係数（ＬＰＣ
係数）を得るようにしているため、従来のＬＰＣ分析の
欠点といわれていたフォルマント帯域幅の過小推定、
第３フォルマントの近似性の悪さをそれぞれ改善で
き、このＬＰＣ係数を用いて逆フィルタにより高精度の
残差信号を抽出することができる。
【００１９】また、本発明は、この高精度の残差信号を
更に帯域分割し、それぞれについて音源分析手段にて音
源信号を得るようにしたため、各帯域毎に混在している
有声音声／無声音声を分離し、有声音声においては各帯
域毎に最適な音源情報の抽出ができる。更に、各帯域毎
に音源信号の揺らぎを測定し、かつ補正するため、自然
音声に近い揺らぎを持つ音源信号の抽出ができる。
更に帯域分割し、それぞれについて音源分析手段にて音
源信号を得るようにしたため、各帯域毎に混在している
有声音声／無声音声を分離し、有声音声においては各帯
域毎に最適な音源情報の抽出ができる。更に、各帯域毎
に音源信号の揺らぎを測定し、かつ補正するため、自然
音声に近い揺らぎを持つ音源信号の抽出ができる。
【００２０】従って、本発明によれば、個々の特性に合
わせた精度の良い音源情報を抽出することができるた
め、本来の人間の発声機構に忠実な音声分析・合成を行
うことができる。
わせた精度の良い音源情報を抽出することができるた
め、本来の人間の発声機構に忠実な音声分析・合成を行
うことができる。
【００２１】
【発明の実施の形態】図１は、本発明による音声通信装
置の一実施の形態を示すブロック図である。同図におい
て、入力音声信号は、音声帯域制限用ローパスフィルタ
（ＬＰＦ）１により、例えば３００Ｈｚ〜３．４ｋＨｚ
の電話音声帯域に制限された後、Ａ／Ｄ変換器２に供給
されて所定の標本化周波数（例えば８ｋＨｚ）で標本化
された、所定量子化ビット数（例えば１６ビット）の音
声データに変換される。
置の一実施の形態を示すブロック図である。同図におい
て、入力音声信号は、音声帯域制限用ローパスフィルタ
（ＬＰＦ）１により、例えば３００Ｈｚ〜３．４ｋＨｚ
の電話音声帯域に制限された後、Ａ／Ｄ変換器２に供給
されて所定の標本化周波数（例えば８ｋＨｚ）で標本化
された、所定量子化ビット数（例えば１６ビット）の音
声データに変換される。
【００２２】この音声データは、バンドパスフィルタ群
３に供給されて１．２ｋＨｚを中心に帯域を２分割され
る。すなわち、音声データは、バンドパスフィルタ群３
を構成する２つのバンドパスフィルタ（ＢＰＦ）３１及
び３２にそれぞれ供給され、ＢＰＦ３１からは帯域が３
００Ｈｚ〜１．２ｋＨｚの成分が取り出され、ＢＰＦ３
２からは帯域が１．２ｋＨｚ〜３．４ｋＨｚの成分が取
り出される。
３に供給されて１．２ｋＨｚを中心に帯域を２分割され
る。すなわち、音声データは、バンドパスフィルタ群３
を構成する２つのバンドパスフィルタ（ＢＰＦ）３１及
び３２にそれぞれ供給され、ＢＰＦ３１からは帯域が３
００Ｈｚ〜１．２ｋＨｚの成分が取り出され、ＢＰＦ３
２からは帯域が１．２ｋＨｚ〜３．４ｋＨｚの成分が取
り出される。
【００２３】ＢＰＦ３１及び３２から出力された帯域分
割音声データは、分割帯域毎に対応して設けられた線形
予測分析器（ＬＰＣ分析器）４１及び４２に供給され、
公知の線形予測分析によりＬＳＰ（Line Spectrum Pai
r）パラメータ、αパラメータ等のＬＰＣ係数に変換さ
れた後、ＬＰＣ逆フィルタ６にＡ／Ｄ変換器２の出力音
声データと共に入力される。また、ＬＰＣ分析器４１及
び４２の出力は、ＬＰＣ分析器４１及び４２からのＬＰ
Ｃ個数（本例ではαパラメータを使用）を圧縮・量子化
するためのベクトル量子化器５１及び５２に入力され
て、それぞれのベクトル量子化値が算出され、多重化装
置１３へ送られる。
割音声データは、分割帯域毎に対応して設けられた線形
予測分析器（ＬＰＣ分析器）４１及び４２に供給され、
公知の線形予測分析によりＬＳＰ（Line Spectrum Pai
r）パラメータ、αパラメータ等のＬＰＣ係数に変換さ
れた後、ＬＰＣ逆フィルタ６にＡ／Ｄ変換器２の出力音
声データと共に入力される。また、ＬＰＣ分析器４１及
び４２の出力は、ＬＰＣ分析器４１及び４２からのＬＰ
Ｃ個数（本例ではαパラメータを使用）を圧縮・量子化
するためのベクトル量子化器５１及び５２に入力され
て、それぞれのベクトル量子化値が算出され、多重化装
置１３へ送られる。
【００２４】ＬＰＣ逆フィルタ６は、Ａ／Ｄ変換器２の
出力音声データに対し、ＬＰＣ分析器４１及び４２から
の２つの分割帯域のＬＰＣ係数を用いて線形予測分析の
スペクトル包絡特性とは逆のフィルタ特性を付与し、残
差信号を出力する。この残差信号は、バンドパスフィル
タ群７に供給されて１．５ｋＨｚと２．５ｋＨｚを境に
して帯域が３分割される。すなわち、残差信号は、バン
ドパスフィルタ群７を構成するバンドパスフィルタ（Ｂ
ＰＦ）７１、７２、７３にそれぞれ供給され、ＢＰＦ７
１から３００Ｈｚ〜１．５ｋＨｚの周波数成分が取り出
され、ＢＰＦ７ ２から１．５ｋＨｚ〜２．５ｋＨｚの周
波数成分が取り出され、ＢＰＦ７３から２．５ｋＨｚ〜
３．４ｋＨｚの周波数成分が取り出される。
出力音声データに対し、ＬＰＣ分析器４１及び４２から
の２つの分割帯域のＬＰＣ係数を用いて線形予測分析の
スペクトル包絡特性とは逆のフィルタ特性を付与し、残
差信号を出力する。この残差信号は、バンドパスフィル
タ群７に供給されて１．５ｋＨｚと２．５ｋＨｚを境に
して帯域が３分割される。すなわち、残差信号は、バン
ドパスフィルタ群７を構成するバンドパスフィルタ（Ｂ
ＰＦ）７１、７２、７３にそれぞれ供給され、ＢＰＦ７
１から３００Ｈｚ〜１．５ｋＨｚの周波数成分が取り出
され、ＢＰＦ７ ２から１．５ｋＨｚ〜２．５ｋＨｚの周
波数成分が取り出され、ＢＰＦ７３から２．５ｋＨｚ〜
３．４ｋＨｚの周波数成分が取り出される。
【００２５】ＢＰＦ７１、７２、及び７３からそれぞれ
取り出された帯域分割残差信号は、分割帯域毎に対応し
て設けられた音源分析器８１１〜８１２、８２１〜８
２２及び８３１〜８３２にそれぞれ供給され、ここで２
乗和されて分割帯域毎の音源信号（電力）として取り出
される。音源分析器８１１〜８１２、８２１〜８２２及
び８３１〜８３２からの各帯域毎の音源信号は、ケプス
トラム分析器９１１〜９ １２、９２１〜９２２及び９
３１〜９３２にそれぞれ供給され、ここで各帯域毎の音
源信号の周波数軸上のケプストラム値（ケフレンシー）
が算出され、音源補正器１０１１〜１０１２、１０２１
〜１０２２及び１０３１〜１０３２に出力される。
取り出された帯域分割残差信号は、分割帯域毎に対応し
て設けられた音源分析器８１１〜８１２、８２１〜８
２２及び８３１〜８３２にそれぞれ供給され、ここで２
乗和されて分割帯域毎の音源信号（電力）として取り出
される。音源分析器８１１〜８１２、８２１〜８２２及
び８３１〜８３２からの各帯域毎の音源信号は、ケプス
トラム分析器９１１〜９ １２、９２１〜９２２及び９
３１〜９３２にそれぞれ供給され、ここで各帯域毎の音
源信号の周波数軸上のケプストラム値（ケフレンシー）
が算出され、音源補正器１０１１〜１０１２、１０２１
〜１０２２及び１０３１〜１０３２に出力される。
【００２６】音源補正器１０１１〜１０１２、１０２１
〜１０２２及び１０３１〜１０３２は、ケプストラム値
のケフレンシー上の分散値を測定し、分散が小さいとき
には、定常信号と判断、分散が大きいときは揺らぎがあ
る信号と判断する。揺らぎがあると判断された音源信号
には、ピッチ周期（声帯信号）に同期した変動（揺ら
ぎ）を与える。更に、音源補正器１０１１〜１０１２、
１０２１〜１０２２及び１０３１〜１０３２の出力は、
第２のベクトル量子化器であるベクトル量子化器１
２１、１２２、及び１２３に入力する。
〜１０２２及び１０３１〜１０３２は、ケプストラム値
のケフレンシー上の分散値を測定し、分散が小さいとき
には、定常信号と判断、分散が大きいときは揺らぎがあ
る信号と判断する。揺らぎがあると判断された音源信号
には、ピッチ周期（声帯信号）に同期した変動（揺ら
ぎ）を与える。更に、音源補正器１０１１〜１０１２、
１０２１〜１０２２及び１０３１〜１０３２の出力は、
第２のベクトル量子化器であるベクトル量子化器１
２１、１２２、及び１２３に入力する。
【００２７】多重化装置１３は、ベクトル量子化器１２
１、１２２、及び１２３からそれぞれ取り出された分割
帯域毎の音源信号（電力）と、もう一つのベクトル量子
化器５１及び５２からそれぞれ取り出された２つの分割
帯域のＬＰＣ係数とをそれぞれ多重化して伝送路へ出力
する。
１、１２２、及び１２３からそれぞれ取り出された分割
帯域毎の音源信号（電力）と、もう一つのベクトル量子
化器５１及び５２からそれぞれ取り出された２つの分割
帯域のＬＰＣ係数とをそれぞれ多重化して伝送路へ出力
する。
【００２８】尚、音源分析は、ＢＰＦ群７で各帯域に分
割された、それぞれの帯域毎での倍ピッチ又は半ピッチ
を含めて算出するようにＢＰＦ群７の出力信号を更に２
分割し、例えば、各帯域の第１の音源分析器８１１、８
２１及び８３１ではそれぞれ入力信号の第１のピーク値
を分析し、各帯域の第２の音源分析器８１２、８２２及
び８３２ではそれぞれ入力信号の第２のピーク値を分析
して出力する。そしてそれぞれの計算結果から、どちら
かの分割側（２ヶのうち１ヶ）がより正しいかを各帯域
毎に判定器１１１、１１２、１１３で例えばピッチの連
続性を判定して、より連続性がある方の出力を、入力信
号により近い値を示す分析ルートとして選択し、そのル
ートから得られた値を正しい各帯域毎の分析情報とす
る。
割された、それぞれの帯域毎での倍ピッチ又は半ピッチ
を含めて算出するようにＢＰＦ群７の出力信号を更に２
分割し、例えば、各帯域の第１の音源分析器８１１、８
２１及び８３１ではそれぞれ入力信号の第１のピーク値
を分析し、各帯域の第２の音源分析器８１２、８２２及
び８３２ではそれぞれ入力信号の第２のピーク値を分析
して出力する。そしてそれぞれの計算結果から、どちら
かの分割側（２ヶのうち１ヶ）がより正しいかを各帯域
毎に判定器１１１、１１２、１１３で例えばピッチの連
続性を判定して、より連続性がある方の出力を、入力信
号により近い値を示す分析ルートとして選択し、そのル
ートから得られた値を正しい各帯域毎の分析情報とす
る。
【００２９】合成側（受信側）では、入力された多重化
信号を分離器１４で上記の３つの分割帯域の音源信号
（電力）と２つの分割帯域のＬＰＣ係数とをそれぞれ分
離するとともにベクトル値を通常の線形計算に扱えるス
カラー値に復元する。このうちＬＰＣ係数はＬＰＣ補間
器１５に供給され、音声帯域の上位側と下位側をそれぞ
れ示しているＬＰＣ値（ベクトル値）を、線形演算で扱
えるスカラー値に変更した後、両ＬＰＣ計数（スカラー
値）を単純に重ね合わせることで、音声全帯域を表現し
ているＬＰＣ係数に再生し、ここで一定周期（例えば２
０ｍｓｅｃ）毎に入力されるＬＰＣ係数の前回の入力値
と今回の入力値とを利用した線形補間値から、例えば５
ｍｓｅｃ単位のＬＰＣ係数に修正される（換言すると、
２０ｍｓｅｃ単位で変化するＬＰＣ係数が、５ｍｓｅｃ
単位で変化するＬＰＣ係数に変換される）。
信号を分離器１４で上記の３つの分割帯域の音源信号
（電力）と２つの分割帯域のＬＰＣ係数とをそれぞれ分
離するとともにベクトル値を通常の線形計算に扱えるス
カラー値に復元する。このうちＬＰＣ係数はＬＰＣ補間
器１５に供給され、音声帯域の上位側と下位側をそれぞ
れ示しているＬＰＣ値（ベクトル値）を、線形演算で扱
えるスカラー値に変更した後、両ＬＰＣ計数（スカラー
値）を単純に重ね合わせることで、音声全帯域を表現し
ているＬＰＣ係数に再生し、ここで一定周期（例えば２
０ｍｓｅｃ）毎に入力されるＬＰＣ係数の前回の入力値
と今回の入力値とを利用した線形補間値から、例えば５
ｍｓｅｃ単位のＬＰＣ係数に修正される（換言すると、
２０ｍｓｅｃ単位で変化するＬＰＣ係数が、５ｍｓｅｃ
単位で変化するＬＰＣ係数に変換される）。
【００３０】また、分離器１４により分離された分割帯
域毎の音源信号（電力）は、音源復調器１６に供給さ
れ、ここで帯域毎の音源信号（電力）を補間処理して全
体域（３００Ｈｚ〜３．４ｋＨｚ）のピッチ情報に復元
される。ここで音源復調器１６は、３つのバンドパスフ
ィルタ群を持ち、それぞれ、低域、中域、高域の音源再
生用として、各帯域毎の音源情報（スカラー値）をフィ
ルタ係数とし、その帯域に対応したピッチ情報をエネル
ギーとして駆動する。そして、この３つのフィルタの出
力の線形和が、音声全帯域を表す音源情報となる。ＬＰ
Ｃ合成フィルタ１７は、ＬＰＣ補間器１５から出力され
た修正後のＬＰＣ係数をフィルタ係数とし、音源復調器
１６から出力された復調後のピッチ情報を入力エネルギ
ーとしたディジタル合成音声データを再生する。
域毎の音源信号（電力）は、音源復調器１６に供給さ
れ、ここで帯域毎の音源信号（電力）を補間処理して全
体域（３００Ｈｚ〜３．４ｋＨｚ）のピッチ情報に復元
される。ここで音源復調器１６は、３つのバンドパスフ
ィルタ群を持ち、それぞれ、低域、中域、高域の音源再
生用として、各帯域毎の音源情報（スカラー値）をフィ
ルタ係数とし、その帯域に対応したピッチ情報をエネル
ギーとして駆動する。そして、この３つのフィルタの出
力の線形和が、音声全帯域を表す音源情報となる。ＬＰ
Ｃ合成フィルタ１７は、ＬＰＣ補間器１５から出力され
た修正後のＬＰＣ係数をフィルタ係数とし、音源復調器
１６から出力された復調後のピッチ情報を入力エネルギ
ーとしたディジタル合成音声データを再生する。
【００３１】このディジタル合成音声データは、Ｄ／Ａ
変換器１８に供給されてディジタル・アナログ変換さ
れ、アナログ信号の合成音声信号として取り出され、次
段のＬＰＦ１９により不要周波数成分を除去された後、
再成合成音声信号として出力される。
変換器１８に供給されてディジタル・アナログ変換さ
れ、アナログ信号の合成音声信号として取り出され、次
段のＬＰＦ１９により不要周波数成分を除去された後、
再成合成音声信号として出力される。
【００３２】このように、この実施の形態では、音声信
号帯域を２分割して得られたＬＰＣ係数を用いてＬＰＣ
逆フィルタ６により抽出した高精度の残差信号を、更に
３つの帯域に分割し、それぞれについて音源分析器８
１１〜８１２、８２１〜８２２及び８３１〜８３２にて
音源信号を得ることにより、各帯域毎に混在している有
声音声／無声音声を分離し、個々の特性に合わせた精度
の良い音源情報を抽出することができ、かつ、各帯域毎
に音源信号の揺らぎを測定して補正するため、自然音声
に近い揺らぎを持つ音源信号の抽出ができる。従って、
本来の人間の発声機構に忠実な音声分析・合成ができ
る。
号帯域を２分割して得られたＬＰＣ係数を用いてＬＰＣ
逆フィルタ６により抽出した高精度の残差信号を、更に
３つの帯域に分割し、それぞれについて音源分析器８
１１〜８１２、８２１〜８２２及び８３１〜８３２にて
音源信号を得ることにより、各帯域毎に混在している有
声音声／無声音声を分離し、個々の特性に合わせた精度
の良い音源情報を抽出することができ、かつ、各帯域毎
に音源信号の揺らぎを測定して補正するため、自然音声
に近い揺らぎを持つ音源信号の抽出ができる。従って、
本来の人間の発声機構に忠実な音声分析・合成ができ
る。
【００３３】更に、周波数分析上の欠点である倍周期検
出を補正するために、音源分析器を２分割し、ＢＰＦ７
で分割されたそれぞれの帯域における倍ピッチ又は、半
ピッチを含めて算出しているため、分析エラーを極限で
きるという特徴を持つ。
出を補正するために、音源分析器を２分割し、ＢＰＦ７
で分割されたそれぞれの帯域における倍ピッチ又は、半
ピッチを含めて算出しているため、分析エラーを極限で
きるという特徴を持つ。
【００３４】なお、本発明は、上記の実施の形態に限定
されるものではなく、例えばバンドパスフィルタ群３及
び６の各ＢＰＦの特性は固定として説明したが、入力情
報を基に中心周波数を可変することもでき、また、分割
数も２分割から４分割程度まで可能であること、ケプス
トラムの分散値の判定は、本実施例では固定として説明
したが、ピッチ周波数に応じて可変にしてもよいことが
実験的に確認されている。
されるものではなく、例えばバンドパスフィルタ群３及
び６の各ＢＰＦの特性は固定として説明したが、入力情
報を基に中心周波数を可変することもでき、また、分割
数も２分割から４分割程度まで可能であること、ケプス
トラムの分散値の判定は、本実施例では固定として説明
したが、ピッチ周波数に応じて可変にしてもよいことが
実験的に確認されている。
【００３５】従来のＬＰＣボコーダは、ＬＰＣ分析に４
０ビット、ピッチに７ビット、音源に６ビット、同期に
１ビットの計５４ビットを１フレーム２２．５ｍｓｅｃ
として伝送（５４／２２．５ｍ＝２４００ｂｐｓ）とし
ている。
０ビット、ピッチに７ビット、音源に６ビット、同期に
１ビットの計５４ビットを１フレーム２２．５ｍｓｅｃ
として伝送（５４／２２．５ｍ＝２４００ｂｐｓ）とし
ている。
【００３６】本発明の実施例では、例えば、ＬＰＣ分析
におけるベクトル量子化器（５１と５２）のそれぞれの
ビット割当を１０ビットとし、計２０ビットをＬＰＣ係
数に割り当て、また音源情報は、ベクトル量子化器（１
２１、１２２、１２３）のそれぞれのビットを４ビット
とし、計１２ビットを音源情報に割り当てる。また、ピ
ッチ情報として各帯域の音源毎に７ビットの計２１ビッ
トを割り当てる（ＬＰＣ係数２０ビット、音源情報１２
ビット、ピッチ情報２１ビット、同期１ビット）ことに
より、計５４ビットで実現できる。従って、音質向上を
ビット情報の増加を伴うことなく実現することができ
る。
におけるベクトル量子化器（５１と５２）のそれぞれの
ビット割当を１０ビットとし、計２０ビットをＬＰＣ係
数に割り当て、また音源情報は、ベクトル量子化器（１
２１、１２２、１２３）のそれぞれのビットを４ビット
とし、計１２ビットを音源情報に割り当てる。また、ピ
ッチ情報として各帯域の音源毎に７ビットの計２１ビッ
トを割り当てる（ＬＰＣ係数２０ビット、音源情報１２
ビット、ピッチ情報２１ビット、同期１ビット）ことに
より、計５４ビットで実現できる。従って、音質向上を
ビット情報の増加を伴うことなく実現することができ
る。
【００３７】
【発明の効果】本発明によれば、分割帯域のそれぞれに
ついて入力音声信号を線形予測分析して線形予測係数
（ＬＰＣ係数）を用いて逆フィルタにより高精度の残差
信号を抽出した後、この高精度の残差信号を更に帯域分
割し、それぞれについて音源分析手段にて音源信号を得
ることにより、各帯域毎に混存している有声音声／無声
音声を分離するようにしたため、個々の特性に合わせた
（各周波数帯域毎に最適な）精度の良い音源情報を抽出
することができる。
ついて入力音声信号を線形予測分析して線形予測係数
（ＬＰＣ係数）を用いて逆フィルタにより高精度の残差
信号を抽出した後、この高精度の残差信号を更に帯域分
割し、それぞれについて音源分析手段にて音源信号を得
ることにより、各帯域毎に混存している有声音声／無声
音声を分離するようにしたため、個々の特性に合わせた
（各周波数帯域毎に最適な）精度の良い音源情報を抽出
することができる。
【００３８】また、周波数分析上の欠点といえる、倍ピ
ッチ、半ピッチによる分析エラーを防ぐことができ、各
帯域毎に音源信号の揺らぎを測定しかつ補正するため自
然音声に近い揺らぎを持つ音源信号の抽出をし、本来の
人間の発声機構に忠実な音声分析・合成ができ、より自
然性の高い合成音声を得ることができる。
ッチ、半ピッチによる分析エラーを防ぐことができ、各
帯域毎に音源信号の揺らぎを測定しかつ補正するため自
然音声に近い揺らぎを持つ音源信号の抽出をし、本来の
人間の発声機構に忠実な音声分析・合成ができ、より自
然性の高い合成音声を得ることができる。
【００３９】また、本発明によれば、ＬＰＣ係数の増加
させることなく、より忠実なスペクトルの再現ができる
一方、より情報の圧縮度が高い狭帯域音声通信を行うこ
とができる。
させることなく、より忠実なスペクトルの再現ができる
一方、より情報の圧縮度が高い狭帯域音声通信を行うこ
とができる。
【図１】本発明の実施の形態を示すブロック図である。
【図２】従来例のブロック図である。
１ 音声帯域制限用ローパスフィルタ（ＬＰＦ） ２ Ａ／Ｄ変換器 ３ ７ バンドパスフィルタ群 ３１、３２、７１、７２、７３ バンドパスフィルタ
（ＢＰＦ） ４１、４２ ＬＰＣ分析器 ５１、５２、１２１、１２２、１２３ ベクトル量子化
器 ６ ＬＰＣ逆フィルタ ８１１〜８１２、８２１〜８２２、８３１〜８３２ 音
源分析器 ９１１〜９１２、９２１〜９２２、９３１〜９３２ ケ
プストラム分析器 １０１１〜１０１２、１０２１〜１０２２、１０３１〜
１０３２ 音源補正器 １１１１〜１１１２、１１２１〜１１２２、１１３１〜
１１３２ 判定器 １３ 多重化器 １４ 分離器 １５ ＬＰＣ補間器 １６ 音源復調器 １７ ＬＰＣ合成フィルタ １８ Ｄ／Ａ変換器 １９ ローパスフィルタ（ＬＰＦ）
（ＢＰＦ） ４１、４２ ＬＰＣ分析器 ５１、５２、１２１、１２２、１２３ ベクトル量子化
器 ６ ＬＰＣ逆フィルタ ８１１〜８１２、８２１〜８２２、８３１〜８３２ 音
源分析器 ９１１〜９１２、９２１〜９２２、９３１〜９３２ ケ
プストラム分析器 １０１１〜１０１２、１０２１〜１０２２、１０３１〜
１０３２ 音源補正器 １１１１〜１１１２、１１２１〜１１２２、１１３１〜
１１３２ 判定器 １３ 多重化器 １４ 分離器 １５ ＬＰＣ補間器 １６ 音源復調器 １７ ＬＰＣ合成フィルタ １８ Ｄ／Ａ変換器 １９ ローパスフィルタ（ＬＰＦ）
Claims (7)
- 【請求項１】 予め定めた音声帯域を第１の分割数の帯
域に分割し、その分割帯域のそれぞれについて入力音声
信号を線形予測分析して線形予測係数を出力する線形予
測分析手段と、 前記第１の分割帯域毎の線形予測係数と前記入力音声信
号とから、残差信号を抽出する逆フィルタと、 前記残差信号を第２の分割数の帯域に分割して出力する
バンドパスフィルタ群と、 前記第２の分割帯域毎の前記残差信号に基づいて、前記
第２の分割帯域毎に音源信号を抽出する音源分析手段
と、 前記第１の分割帯域毎の前記線形予測係数と、前記第２
の分割帯域毎の前記音源信号とをそれぞれ多重化する多
重化手段と、を有することを特徴とする音声符号化装
置。 - 【請求項２】 前記線形予測分析手段から出力された前
記第１の分割帯域毎の線形予測係数をそれぞれベクトル
量子化する第１の量子化手段と、 前記第２の分割帯域毎に抽出された音源信号をそれぞれ
ベクトル量子化する第２の量子化手段とを備え、 前記多重化手段は、前記第１の量子化手段によりベクト
ル量子化された前記第１の分割帯域毎の前記線形予測係
数と、前記第２の量子化手段によりベクトル量子化され
た前記第２の分割帯域毎の前記音源信号とをそれぞれ多
重化することを特徴とする請求項１記載の音声符号化装
置。 - 【請求項３】 前記音源分析手段は、 前記第２の分割帯域毎に出力された残差信号をそれぞれ
２乗和して各帯域毎の電力値を出力する音源分析器と、
前記各音源分析器の出力から、各帯域毎の音源信号の周
波数軸上のケストラム値をそれぞれ算出するケプストラ
ム分析器と、 前記各ケプストラム値の分散を測定し、分散値に応じて
各帯域毎の音源信号をそれぞれ補正する音源補正器とを
有していることを特徴とする請求項１または２記載の音
声符号化装置。 - 【請求項４】 前記音源分析手段を、前記各帯域毎に２
系統設け、入力信号により近い値を示す系統からの前記
音源信号を選択して出力することを特徴とする請求項３
記載の音声符号化装置。 - 【請求項５】 請求項１または２記載の音声符号化装置
により符号化された信号を受信し、前記第１の分割帯域
毎の線形予測係数と前記第２の分割帯域毎の音源信号と
をそれぞれ分離する分離手段と、前記分離手段により分
離された前記線形予測係数と前記音源信号とから合成音
声信号を再生する合成手段とを有していることを特徴と
する音声復号化装置。 - 【請求項６】 予め定めた音声帯域を第１の分割数の帯
域に分割し、その分割帯域のそれぞれについて入力音声
信号を線形予測分析して線形予測係数を出力する線形予
測分析手段と、 前記第１の分割帯域毎の線形予測係数と前記入力音声信
号とから、残差信号を抽出する逆フィルタと、 前記残差信号を第２の分割数の帯域に分割して出力する
バンドパスフィルタ群と、 前記第２の分割帯域毎の前記残差信号に基づいて、前記
第２の分割帯域毎に音源信号を抽出する音源分析手段
と、 前記第１の分割帯域毎の前記線形予測係数と、前記第２
の分割帯域毎の前記音源信号とをそれぞれ多重化して伝
送路へ出力する多重化手段と、 前記伝送路を経て入力された信号から前記第１の分割帯
域毎の線形予測係数と前記第２の分割帯域毎の音源信号
とをそれぞれ分離する分離手段と、 前記分離手段により分離された前記線形予測係数と前記
音源信号とから合成音声信号を再生する合成手段と、を
有することを特徴とする音声通信装置。 - 【請求項７】 前記線形予測分析手段から出力された前
記第１の分割帯域毎の線形予測係数をそれぞれベクトル
量子化する第１の量子化手段と、 前記第２の分割帯域毎に抽出された音源信号をそれぞれ
ベクトル量子化する第２の量子化手段とを備え、 前記多重化手段は、前記第１の量子化手段によりベクト
ル量子化された前記第１の分割帯域毎の前記線形予測係
数と、前記第２の量子化手段によりベクトル量子化され
た前記第２の分割帯域毎の前記音源信号とをそれぞれ多
重化することを特徴とする請求項６記載の音声通信装
置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP33057198A JP3282595B2 (ja) | 1998-11-20 | 1998-11-20 | 音声符号化・復号化装置及び通信装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP33057198A JP3282595B2 (ja) | 1998-11-20 | 1998-11-20 | 音声符号化・復号化装置及び通信装置 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2000155599A true JP2000155599A (ja) | 2000-06-06 |
| JP3282595B2 JP3282595B2 (ja) | 2002-05-13 |
Family
ID=18234151
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP33057198A Expired - Fee Related JP3282595B2 (ja) | 1998-11-20 | 1998-11-20 | 音声符号化・復号化装置及び通信装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP3282595B2 (ja) |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2008040157A (ja) * | 2006-08-07 | 2008-02-21 | Casio Comput Co Ltd | 音声符号化装置、音声復号装置、音声符号化方法、音声復号方法、及び、プログラム |
| JP2008139562A (ja) * | 2006-12-01 | 2008-06-19 | Casio Comput Co Ltd | 音声符号化装置、音声復号装置、音声符号化方法、音声復号方法、及び、プログラム |
-
1998
- 1998-11-20 JP JP33057198A patent/JP3282595B2/ja not_active Expired - Fee Related
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2008040157A (ja) * | 2006-08-07 | 2008-02-21 | Casio Comput Co Ltd | 音声符号化装置、音声復号装置、音声符号化方法、音声復号方法、及び、プログラム |
| JP2008139562A (ja) * | 2006-12-01 | 2008-06-19 | Casio Comput Co Ltd | 音声符号化装置、音声復号装置、音声符号化方法、音声復号方法、及び、プログラム |
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|---|---|
| JP3282595B2 (ja) | 2002-05-13 |
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