JP2001013977A - 音声スペクトルのホルマント強調装置 - Google Patents
音声スペクトルのホルマント強調装置Info
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Abstract
(57)【要約】
【課題】容易にかつ原音声に忠実に音声スペクトルのホ
ルマントを強調することができる音声スペクトルのホル
マント強調装置を提供する。 【解決手段】ＥＩＨ（アンサンブル・インターバル・ヒ
ストグラム）と、原信号のスペクトルを忠実に反映した
基準となる参照スペクトルとの比を求め、それを各フィ
ルタの出力に乗じて加算することにより、周波数領域で
重み付けされた、変換音声を再生することを特徴とする
構成を有している。
ルマントを強調することができる音声スペクトルのホル
マント強調装置を提供する。 【解決手段】ＥＩＨ（アンサンブル・インターバル・ヒ
ストグラム）と、原信号のスペクトルを忠実に反映した
基準となる参照スペクトルとの比を求め、それを各フィ
ルタの出力に乗じて加算することにより、周波数領域で
重み付けされた、変換音声を再生することを特徴とする
構成を有している。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、音声スペクトルを
電子的に変化させ再生させる装置に関するものである。
電子的に変化させ再生させる装置に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】音声のスペクトルのホルマント強調処理
技術は、ディジタル補聴器や、音声認識の前処理装置、
あるいは音質の明瞭度の改善等に必要な基本技術であ
り、その用途により種々な方法が試みられ実用化されて
いる。例えば、聴覚モデルを用いた方法は、Gitza [Jou
rnal of Phonetics vol.16,(1988), pp109-123] やSene
ff[Journal of Phonetics vol.16, (1988), pp55-76]
等により、聴覚生理の知見を組み込むことにより、耐雑
音性に優れた音声認識前処理方法として、認識率の向上
に役立っている。前者は、図８のGitza 聴覚モデルに示
すように、蝸牛近似フィルタである並列バンドパスフィ
ルタ群５（Ｆ1 ，Ｆ2 ，…Ｆn ）と、それぞれのフィル
タ出力のレベルに対する神経発火を模擬するようにおの
おのがレベルクロス検出器１（Ｌ 1 〜Ｌn ）とヒストグ
ラム加算器２よりなるＥＩＨスペクトル分析器３（ＭＬ
1，ＭＬ2 ，…ＭＬn ）と、それらを統合する加算器４
とにより、スペクトル強度に相当するＥＩＨ (Ensenble
Interval Histogram ）を求める信号分析システムであ
る。すなわち、これらのフィルタＦ1 ，Ｆ2 ，…Ｆn は
急峻な周波数選択特性を有し、各フィルタを通過した出
力信号は、ほぼ正弦波に近い波形となっているため、図
９のＥＩＨ計算モデルに示すように、その波形が特定の
レベルＬ1 ，…又はＬn を横切る交点の発生タイミング
には周期性が明確であり、しかもその周期は概略フィル
タの特徴周波数（中心周波数）の逆数に近い値となって
いる。ただし、ＥＩＨスペクトル分析器３では、ヒスト
グラム加算器２において半波整流波形の交点部での傾き
がプラスである交点のみを累積カウントする。したがっ
て、信号のダイナミックレンジを対数スケールで等間隔
に区切り、それぞれのレベルに対して、通過信号の交点
の数と周期を数え、近い周期毎に交点の数を加算すれ
ば、広いダイナミックレンジで入力信号のより詳細な周
期性と強度の分析が可能になる。さらに、最小レベル以
下の信号は検出されないため、広帯域のノイズは閾値処
理効果でＥＩＨに現れにくいメリットもある。
技術は、ディジタル補聴器や、音声認識の前処理装置、
あるいは音質の明瞭度の改善等に必要な基本技術であ
り、その用途により種々な方法が試みられ実用化されて
いる。例えば、聴覚モデルを用いた方法は、Gitza [Jou
rnal of Phonetics vol.16,(1988), pp109-123] やSene
ff[Journal of Phonetics vol.16, (1988), pp55-76]
等により、聴覚生理の知見を組み込むことにより、耐雑
音性に優れた音声認識前処理方法として、認識率の向上
に役立っている。前者は、図８のGitza 聴覚モデルに示
すように、蝸牛近似フィルタである並列バンドパスフィ
ルタ群５（Ｆ1 ，Ｆ2 ，…Ｆn ）と、それぞれのフィル
タ出力のレベルに対する神経発火を模擬するようにおの
おのがレベルクロス検出器１（Ｌ 1 〜Ｌn ）とヒストグ
ラム加算器２よりなるＥＩＨスペクトル分析器３（ＭＬ
1，ＭＬ2 ，…ＭＬn ）と、それらを統合する加算器４
とにより、スペクトル強度に相当するＥＩＨ (Ensenble
Interval Histogram ）を求める信号分析システムであ
る。すなわち、これらのフィルタＦ1 ，Ｆ2 ，…Ｆn は
急峻な周波数選択特性を有し、各フィルタを通過した出
力信号は、ほぼ正弦波に近い波形となっているため、図
９のＥＩＨ計算モデルに示すように、その波形が特定の
レベルＬ1 ，…又はＬn を横切る交点の発生タイミング
には周期性が明確であり、しかもその周期は概略フィル
タの特徴周波数（中心周波数）の逆数に近い値となって
いる。ただし、ＥＩＨスペクトル分析器３では、ヒスト
グラム加算器２において半波整流波形の交点部での傾き
がプラスである交点のみを累積カウントする。したがっ
て、信号のダイナミックレンジを対数スケールで等間隔
に区切り、それぞれのレベルに対して、通過信号の交点
の数と周期を数え、近い周期毎に交点の数を加算すれ
ば、広いダイナミックレンジで入力信号のより詳細な周
期性と強度の分析が可能になる。さらに、最小レベル以
下の信号は検出されないため、広帯域のノイズは閾値処
理効果でＥＩＨに現れにくいメリットもある。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】ＥＩＨのスペクトルの
ホルマント強調機能は、バンドパスフィルタ群の特性と
深くかかわっている。第一の条件として、各フィルタの
帯域幅を臨界帯域幅にほぼ一致させることにより、フィ
ルタの通過信号をその特徴周波数に近い周期性を有する
波形にすることができ、ホルマント成分に対して検出感
度を向上させている。ただし、臨界帯域幅とは、雑音が
純音をマスクする場合、純音の周波数に近い周波数成分
でマスキングに寄与する周波数帯域として規定されてい
るものであり、フィルタの特徴周波数の音に対して、そ
れ以外の周波数の音が入った時、その音の影響を人間が
聴覚により感知する帯域幅であり、低周波数域では発話
音声の基本周波数の下限に近い値が測定される。したが
って、人間の音声に固有な調波構造の高調波を分離する
ことができる帯域幅となっている。第二の条件として、
周波数軸上で隣り合うフィルタの周波数特性がオーバー
ラップする程度に密に並べたフィルタ群を用いる。この
条件では、ホルマントのピーク周波数では複数のフィル
タを通過して、各フィルタの出力強度として観測した時
には、平均化されて振幅値が弱められることになる。し
たがって、フィルタの通過信号の瞬時値と特定の強度レ
ベルとの交点の数と周期を数え、それに近い周波数（周
期の逆数）毎に交点の数を投票するＥＩＨは、複数のフ
ィルタの寄与を実際の周波数スロットに加算するため、
スペクトルのピーク成分を強調する働きがある。以上が
ＥＩＨ分析の考え方であるが、ＥＩＨは従来のケプスト
ラム分析やＦＦＴ分析と比較して、母音のホルマント成
分を強調する機能があるため、それを音声認識に使用し
た時、雑音が含まれた信号に対して、従来法よりも認識
率が向上する結果が報告されている。しかしながら、Ｅ
ＩＨは信号のスペクトル強度を忠実に反映するものでは
ないため、補聴器等のスペクトルのホルマント強調音声
に変換して再生する用途に対しては、ＥＩＨを用いて周
波数領域で重み付けを行い、音声信号として変換するこ
とが困難であった。
ホルマント強調機能は、バンドパスフィルタ群の特性と
深くかかわっている。第一の条件として、各フィルタの
帯域幅を臨界帯域幅にほぼ一致させることにより、フィ
ルタの通過信号をその特徴周波数に近い周期性を有する
波形にすることができ、ホルマント成分に対して検出感
度を向上させている。ただし、臨界帯域幅とは、雑音が
純音をマスクする場合、純音の周波数に近い周波数成分
でマスキングに寄与する周波数帯域として規定されてい
るものであり、フィルタの特徴周波数の音に対して、そ
れ以外の周波数の音が入った時、その音の影響を人間が
聴覚により感知する帯域幅であり、低周波数域では発話
音声の基本周波数の下限に近い値が測定される。したが
って、人間の音声に固有な調波構造の高調波を分離する
ことができる帯域幅となっている。第二の条件として、
周波数軸上で隣り合うフィルタの周波数特性がオーバー
ラップする程度に密に並べたフィルタ群を用いる。この
条件では、ホルマントのピーク周波数では複数のフィル
タを通過して、各フィルタの出力強度として観測した時
には、平均化されて振幅値が弱められることになる。し
たがって、フィルタの通過信号の瞬時値と特定の強度レ
ベルとの交点の数と周期を数え、それに近い周波数（周
期の逆数）毎に交点の数を投票するＥＩＨは、複数のフ
ィルタの寄与を実際の周波数スロットに加算するため、
スペクトルのピーク成分を強調する働きがある。以上が
ＥＩＨ分析の考え方であるが、ＥＩＨは従来のケプスト
ラム分析やＦＦＴ分析と比較して、母音のホルマント成
分を強調する機能があるため、それを音声認識に使用し
た時、雑音が含まれた信号に対して、従来法よりも認識
率が向上する結果が報告されている。しかしながら、Ｅ
ＩＨは信号のスペクトル強度を忠実に反映するものでは
ないため、補聴器等のスペクトルのホルマント強調音声
に変換して再生する用途に対しては、ＥＩＨを用いて周
波数領域で重み付けを行い、音声信号として変換するこ
とが困難であった。
【０００４】本発明は、容易にかつ原音声に忠実に音声
スペクトルのホルマントを強調することができる音声ス
ペクトルのホルマント強調装置を提供するものである。
スペクトルのホルマントを強調することができる音声ス
ペクトルのホルマント強調装置を提供するものである。
【０００５】
【課題を解決するための手段】この課題を解決するため
に、本発明による音声スペクトルのホルマント強調装置
は、ＥＩＨと、原信号のスペクトルを忠実に反映した基
準となる参照スペクトルとの比を求め、それを各フィル
タの出力に乗じて加算することにより、周波数領域で重
み付けされた、変換音声を再生することを特徴とする構
成を有している。
に、本発明による音声スペクトルのホルマント強調装置
は、ＥＩＨと、原信号のスペクトルを忠実に反映した基
準となる参照スペクトルとの比を求め、それを各フィル
タの出力に乗じて加算することにより、周波数領域で重
み付けされた、変換音声を再生することを特徴とする構
成を有している。
【０００６】
【発明の実施の形態】本発明装置の具体的構成例は次の
通りである。 並列バンドパスフィルタ群と、それに直列に接続し
たスペクトル分析手段及び各フィルタの透過出力強度を
観測する参照スペクトル測定手段と、各フィルタの出力
を前記参照スペクトル測定手段の出力により重み付けす
る変調器と、その重み付けされた出力を加算する加算手
段とを備えた音声処理装置であって、前記スペクトル分
析手段が各フィルタの出力波形と分割された複数のレベ
ルとの交点の数を該交点の時間差の逆数の周波数毎に投
票するＥＩＨ出力回路であり、前記参照スペクトル測定
手段が各フィルタの平均振幅測定手段であり、ＥＩＨと
参照スペクトル強度との比を各フィルタの出力に乗じて
加算するように構成された音声スペクトルのホルマント
強調装置。 並列バンドパスフィルタ群と、それに直列に接続し
たスペクトル分析手段及び各フィルタの透過出力強度を
観測する参照スペクトル測定手段と、各フィルタの出力
を前記参照スペクトル測定手段の出力により重み付けす
る変調器と、その重み付けされた出力を加算する加算手
段とを備えた音声処理装置であって、前記スペクトル分
析強調手段が各フィルタの出力波形と分割された複数の
レベルとの交点の数を該交点の時間差の逆数の周波数毎
に投票するＥＩＨ出力回路であり、前記参照スペクトル
測定手段が各フィルタの出力波形と分割された複数のレ
ベルとの交点の数をフィルタの特徴周波数毎に投票とす
る測定手段であり、ＥＩＨと参照スペクトル強度との比
を各フィルタの出力に乗じて加算するように構成された
音声スペクトルのホルマント強調装置。
通りである。 並列バンドパスフィルタ群と、それに直列に接続し
たスペクトル分析手段及び各フィルタの透過出力強度を
観測する参照スペクトル測定手段と、各フィルタの出力
を前記参照スペクトル測定手段の出力により重み付けす
る変調器と、その重み付けされた出力を加算する加算手
段とを備えた音声処理装置であって、前記スペクトル分
析手段が各フィルタの出力波形と分割された複数のレベ
ルとの交点の数を該交点の時間差の逆数の周波数毎に投
票するＥＩＨ出力回路であり、前記参照スペクトル測定
手段が各フィルタの平均振幅測定手段であり、ＥＩＨと
参照スペクトル強度との比を各フィルタの出力に乗じて
加算するように構成された音声スペクトルのホルマント
強調装置。 並列バンドパスフィルタ群と、それに直列に接続し
たスペクトル分析手段及び各フィルタの透過出力強度を
観測する参照スペクトル測定手段と、各フィルタの出力
を前記参照スペクトル測定手段の出力により重み付けす
る変調器と、その重み付けされた出力を加算する加算手
段とを備えた音声処理装置であって、前記スペクトル分
析強調手段が各フィルタの出力波形と分割された複数の
レベルとの交点の数を該交点の時間差の逆数の周波数毎
に投票するＥＩＨ出力回路であり、前記参照スペクトル
測定手段が各フィルタの出力波形と分割された複数のレ
ベルとの交点の数をフィルタの特徴周波数毎に投票とす
る測定手段であり、ＥＩＨと参照スペクトル強度との比
を各フィルタの出力に乗じて加算するように構成された
音声スペクトルのホルマント強調装置。
【０００７】本発明に用いるバンドパスフィルタ群は、
聴覚フィルタモデルを用いる。すなわち、各フィルタの
バンド幅を、臨界帯域幅にほぼ一致させ、周波数軸上で
隣り合うフィルタの周波数特性がオーバーラップする程
度に密に並べたフィルタ群を用いる。また、第一，第二
ホルマントの周波数領域の分析を重視し、フィルタは対
数軸上で等間隔に並べる。
聴覚フィルタモデルを用いる。すなわち、各フィルタの
バンド幅を、臨界帯域幅にほぼ一致させ、周波数軸上で
隣り合うフィルタの周波数特性がオーバーラップする程
度に密に並べたフィルタ群を用いる。また、第一，第二
ホルマントの周波数領域の分析を重視し、フィルタは対
数軸上で等間隔に並べる。
【０００８】
【実施例】（実施例１）本実施例は図１に示すように、
入力音声信号ｘに対して、バンドパスフィルタ群５ [Ｆ
i （ｉ＝１，２，…ｎ）] の音声中間出力信号として、
ｙi （ｉ＝１，２，３，…ｎ）を得る。ただし、バンド
パスフィルタ群５は、各帯域幅が臨界帯域幅であり、イ
ンパルス応答が次式（１）で表されるガンマトーンフィ
ルタを用いれば、聴覚フィルタに近い特性が得られる。
入力音声信号ｘに対して、バンドパスフィルタ群５ [Ｆ
i （ｉ＝１，２，…ｎ）] の音声中間出力信号として、
ｙi （ｉ＝１，２，３，…ｎ）を得る。ただし、バンド
パスフィルタ群５は、各帯域幅が臨界帯域幅であり、イ
ンパルス応答が次式（１）で表されるガンマトーンフィ
ルタを用いれば、聴覚フィルタに近い特性が得られる。
【数１】 ただし、ｆi は特徴周波数、ａは規格化定数、ｎはＱ値
に関係する量であり、ｎ＝４とした。また、ｂはバンド
幅を決定するパラメータで、ｂ＝１．０１９ＥＲＢであ
り、ＥＲＢは次式（２）で与えた臨界帯域幅である。
に関係する量であり、ｎ＝４とした。また、ｂはバンド
幅を決定するパラメータで、ｂ＝１．０１９ＥＲＢであ
り、ＥＲＢは次式（２）で与えた臨界帯域幅である。
【数２】
【０００９】音声中間出力信号は、それに直列に接続し
たＥＩＨスペクトル分析器３と参照スペクトル分析器６
および変調器７に伝えられる。
たＥＩＨスペクトル分析器３と参照スペクトル分析器６
および変調器７に伝えられる。
【００１０】本実施例に用いるスペクトル分析器３は、
図８に図示したＥＩＨスペクトル分析器であり、ＥＩＨ
i を出力する。参照スペクトル分析器６は、音声中間出
力信号ｙi の短時間平均強度の対数値ＳＯi を出力す
る。ＥＩＨi とＳＯi は、変調器７内の重み計算回路７
−１に送られ、重み計算回路７−１にて、次式（３）で
表される重み係数γi を出力する。
図８に図示したＥＩＨスペクトル分析器であり、ＥＩＨ
i を出力する。参照スペクトル分析器６は、音声中間出
力信号ｙi の短時間平均強度の対数値ＳＯi を出力す
る。ＥＩＨi とＳＯi は、変調器７内の重み計算回路７
−１に送られ、重み計算回路７−１にて、次式（３）で
表される重み係数γi を出力する。
【数３】 ただし、ＥＩＨはＳＯi の最大値ＳＯi max を用い、次
式（４）で規格化する。
式（４）で規格化する。
【数４】 明らかに、重み係数γi は信号の強調度を表す。次に、
重み係数γi は、振幅変調器７−２に送られ、そこで中
間出力信号ｙi を次式（５）で重み付けする変調をし、
重み付けされた変調出力信号ｗi を得る。
重み係数γi は、振幅変調器７−２に送られ、そこで中
間出力信号ｙi を次式（５）で重み付けする変調をし、
重み付けされた変調出力信号ｗi を得る。
【数５】 変調出力信号ｗi は加算器４に送られ、次式（６）によ
り加算されて強調出力信号ｚが得られる。
り加算されて強調出力信号ｚが得られる。
【数６】
【００１１】（実施例２）第二の実施例は、参照スペク
トル分析器６として、図８，図９を参照して説明したよ
うに、各フィルタの出力波形と分割された複数のレベル
との交点の数をフィルタの特徴周波数毎に投票する測定
手段を用いる以外のスペクトル分析器３，加算器４，バ
ンドパスフィルタ群５，重み付け用の変調器７は実施例
１と同様である。
トル分析器６として、図８，図９を参照して説明したよ
うに、各フィルタの出力波形と分割された複数のレベル
との交点の数をフィルタの特徴周波数毎に投票する測定
手段を用いる以外のスペクトル分析器３，加算器４，バ
ンドパスフィルタ群５，重み付け用の変調器７は実施例
１と同様である。
【００１２】なお、入力音声信号ｘから出力信号ｚを得
るプロセスは、極く短い時間単位（フレームタイムＴ）
毎に行う。Ｔの典型的な値は数msecから数１０msecであ
る。
るプロセスは、極く短い時間単位（フレームタイムＴ）
毎に行う。Ｔの典型的な値は数msecから数１０msecであ
る。
【００１３】図２は母音部‘ｅ’部の参照スペクトルと
ＥＩＨとの比較を示す。明らかに参照スペクトルが６４
個の全てのフィルタがまんべんなく反応している結果に
対して、強調スペクトルは第一，第二，第三ホルマント
（図４参照）とその近傍に集中し、半数以上のフィルタ
の特徴周波数で出力はゼロである。
ＥＩＨとの比較を示す。明らかに参照スペクトルが６４
個の全てのフィルタがまんべんなく反応している結果に
対して、強調スペクトルは第一，第二，第三ホルマント
（図４参照）とその近傍に集中し、半数以上のフィルタ
の特徴周波数で出力はゼロである。
【００１４】図３は原入力信号の母音部‘ｅ’のスペク
トルであり、図４はホルマント強調処理出力音声のスペ
クトルである。比較して明らかなようにホルマントが強
調され、その近傍と谷間の周波数成分が抑圧されている
ことがわかる。
トルであり、図４はホルマント強調処理出力音声のスペ
クトルである。比較して明らかなようにホルマントが強
調され、その近傍と谷間の周波数成分が抑圧されている
ことがわかる。
【００１５】図５は原入力信号（ａ）と強調処理出力信
号（ｂ）の波形である。比較して理解されるようにホル
マント（特に第一ホルマント）のコントラストが強調さ
れていることは明らかである。
号（ｂ）の波形である。比較して理解されるようにホル
マント（特に第一ホルマント）のコントラストが強調さ
れていることは明らかである。
【００１６】図６は入力音声に＋１２dBの白色ノイズを
付加した入力音声のスペクトルを示し、図７は図６のノ
イズ付加入力音声を本発明装置で変換した時のスペクト
ル強調が処理後のスペクトルを示す。図７から強調スペ
クトルは明確にホルマント成分に反応していることがわ
かる。
付加した入力音声のスペクトルを示し、図７は図６のノ
イズ付加入力音声を本発明装置で変換した時のスペクト
ル強調が処理後のスペクトルを示す。図７から強調スペ
クトルは明確にホルマント成分に反応していることがわ
かる。
【００１７】したがって、本発明により、音質を損なう
ことなくスペクトル強調が可能であることは明らかであ
る。
ことなくスペクトル強調が可能であることは明らかであ
る。
【００１８】
【発明の効果】以上詳細に説明したように、本発明は、
音声のホルマント成分を強調する機能があるＥＩＨと、
フィルタの中間出力信号の基準となる参照スペクトルと
の比で、中間出力信号を重み付けして加算することによ
り、音質を損なうことなく、スペクトル強調が可能であ
る。
音声のホルマント成分を強調する機能があるＥＩＨと、
フィルタの中間出力信号の基準となる参照スペクトルと
の比で、中間出力信号を重み付けして加算することによ
り、音質を損なうことなく、スペクトル強調が可能であ
る。
【００１９】したがって、それを補聴器に応用した時、
難聴者にとって不要な周波数成分が除かれ、必要な成分
のみの増幅が可能であるため、広いダイナミックレンジ
でより聞きやすい音声を生成できる長所がある。
難聴者にとって不要な周波数成分が除かれ、必要な成分
のみの増幅が可能であるため、広いダイナミックレンジ
でより聞きやすい音声を生成できる長所がある。
【図１】本発明による音声スペクトルのホルマント強調
装置の実施例を示すブロック図である。
装置の実施例を示すブロック図である。
【図２】母音部‘ｅ’のＥＩＨとスペクトル平均強度を
示す特性図である。
示す特性図である。
【図３】本発明装置において音声信号を変換した場合の
入力音声の母音部‘ｅ’のスペクトルを示す図である。
入力音声の母音部‘ｅ’のスペクトルを示す図である。
【図４】本発明装置において音声信号を変換した場合の
母音部‘ｅ’の強調スペクトルを示す図である。
母音部‘ｅ’の強調スペクトルを示す図である。
【図５】本発明装置において音声信号を変換した場合の
（ａ）入力音声と（ｂ）変換音声の波形とソナグラムを
示す図である。
（ａ）入力音声と（ｂ）変換音声の波形とソナグラムを
示す図である。
【図６】ノイズを付加した音声信号を本発明装置で変換
した場合の入力音声の母音部‘ｅ’のスペクトルを示す
図である。
した場合の入力音声の母音部‘ｅ’のスペクトルを示す
図である。
【図７】ノイズを付加した音声信号を本発明装置で変換
した場合の母音部‘ｅ’のホルマント強調スペクトルを
示す図である。
した場合の母音部‘ｅ’のホルマント強調スペクトルを
示す図である。
【図８】従来のＥＩＨ分析法におけるGitza 聴覚モデル
を示すブロック図である。
を示すブロック図である。
【図９】従来のＥＩＨ分析法におけるＥＩＨ計算モデル
を説明するための図である。
を説明するための図である。
１ レベルクロス検出器 ２ ヒストグラム加算器 ３ ＥＩＨスペクトル分析器 ４ 加算器 ５ バンドパスフィルタ群 ６ 参照スペクトル分析器 ７ 変調器 ７−１ 重み計算回路 ７−２ 振幅変調器
Claims (2)
- 【請求項１】 並列バンドパスフィルタ群と、それに直
列に接続したスペクトル分析手段及び各フィルタの透過
出力強度を観測する参照スペクトル測定手段と、各フィ
ルタの出力を前記参照スペクトル測定手段の出力により
重み付けする変調器と、その重み付けされた出力を加算
する加算手段とを備えた音声処理装置であって、 前記スペクトル分析手段が各フィルタの出力波形と分割
された複数のレベルとの交点の数を該交点の時間差の逆
数の周波数毎に投票するＥＩＨ出力回路であり、前記参
照スペクトル測定手段が各フィルタの平均振幅測定手段
であり、ＥＩＨと参照スペクトル強度との比を各フィル
タの出力に乗じて加算するように構成された音声スペク
トルのホルマント強調装置。 - 【請求項２】 並列バンドパスフィルタ群と、それに直
列に接続したスペクトル分析手段及び各フィルタの透過
出力強度を観測する参照スペクトル測定手段と、各フィ
ルタの出力を前記参照スペクトル測定手段の出力により
重み付けする変調器と、その重み付けされた出力を加算
する加算手段とを備えた音声処理装置であって、 前記スペクトル分析強調手段が各フィルタの出力波形と
分割された複数のレベルとの交点の数を該交点の時間差
の逆数の周波数毎に投票するＥＩＨ出力回路であり、前
記参照スペクトル測定手段が各フィルタの出力波形と分
割された複数のレベルとの交点の数をフィルタの特徴周
波数毎に投票とする測定手段であり、ＥＩＨと参照スペ
クトル強度との比を各フィルタの出力に乗じて加算する
ように構成された音声スペクトルのホルマント強調装
置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP11184780A JP2001013977A (ja) | 1999-06-30 | 1999-06-30 | 音声スペクトルのホルマント強調装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP11184780A JP2001013977A (ja) | 1999-06-30 | 1999-06-30 | 音声スペクトルのホルマント強調装置 |
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| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
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ID=16159179
Family Applications (1)
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|---|---|---|---|
| JP11184780A Pending JP2001013977A (ja) | 1999-06-30 | 1999-06-30 | 音声スペクトルのホルマント強調装置 |
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| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP2001013977A (ja) |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2009093702A1 (ja) * | 2008-01-25 | 2009-07-30 | Kawasaki Jukogyo Kabushiki Kaisha | 音響装置および音響制御装置 |
| JP2011172268A (ja) * | 2007-04-25 | 2011-09-01 | Harman Becker Automotive Systems Gmbh | 音同調方法 |
-
1999
- 1999-06-30 JP JP11184780A patent/JP2001013977A/ja active Pending
Cited By (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2011172268A (ja) * | 2007-04-25 | 2011-09-01 | Harman Becker Automotive Systems Gmbh | 音同調方法 |
| WO2009093702A1 (ja) * | 2008-01-25 | 2009-07-30 | Kawasaki Jukogyo Kabushiki Kaisha | 音響装置および音響制御装置 |
| JP2009175558A (ja) * | 2008-01-25 | 2009-08-06 | Kawasaki Heavy Ind Ltd | 音響装置および音響制御装置 |
| US8588429B2 (en) | 2008-01-25 | 2013-11-19 | Kawasaki Jukogyo Kabushiki Kaisha | Sound device and sound control device |
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