JP2002341889A - 予測パラメータ分析装置および予測パラメータ分析方法 - Google Patents
予測パラメータ分析装置および予測パラメータ分析方法Info
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- G—PHYSICS
- G10—MUSICAL INSTRUMENTS; ACOUSTICS
- G10L—SPEECH ANALYSIS TECHNIQUES OR SPEECH SYNTHESIS; SPEECH RECOGNITION; SPEECH OR VOICE PROCESSING TECHNIQUES; SPEECH OR AUDIO CODING OR DECODING
- G10L25/00—Speech or voice analysis techniques not restricted to a single one of groups G10L15/00 - G10L21/00
- G10L25/48—Speech or voice analysis techniques not restricted to a single one of groups G10L15/00 - G10L21/00 specially adapted for particular use
-
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- G10—MUSICAL INSTRUMENTS; ACOUSTICS
- G10L—SPEECH ANALYSIS TECHNIQUES OR SPEECH SYNTHESIS; SPEECH RECOGNITION; SPEECH OR VOICE PROCESSING TECHNIQUES; SPEECH OR AUDIO CODING OR DECODING
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Abstract
(57)【要約】
【課題】本発明は、不要成分の混入を最小限に抑えるこ
とのできる、分析能力の高い予測パラメータ分析装置お
よび方法を提供することを目的とする。 【解決手段】入力信号の自己相関係数を基に予測パラメ
ータを求める予測パラメータ算出部１５を備える予測パ
ラメータ分析装置において、入力信号または入力信号に
由来する信号に窓をかけて短時間入力信号ｘ（ｎ）を求
める窓掛け手段１１と、窓掛けにより生じる不要成分を
前記短時間入力信号ｘ（ｎ）から取り除くことにより修
正短時間入力信号ｙ（ｎ）を出力する不要成分除去部１
３と、修正短時間入力信号ｙ（ｎ）を基に自己相関係数
を求める自己相関算出部１４とが設けられる。
とのできる、分析能力の高い予測パラメータ分析装置お
よび方法を提供することを目的とする。 【解決手段】入力信号の自己相関係数を基に予測パラメ
ータを求める予測パラメータ算出部１５を備える予測パ
ラメータ分析装置において、入力信号または入力信号に
由来する信号に窓をかけて短時間入力信号ｘ（ｎ）を求
める窓掛け手段１１と、窓掛けにより生じる不要成分を
前記短時間入力信号ｘ（ｎ）から取り除くことにより修
正短時間入力信号ｙ（ｎ）を出力する不要成分除去部１
３と、修正短時間入力信号ｙ（ｎ）を基に自己相関係数
を求める自己相関算出部１４とが設けられる。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、入力信号から予測
パラメータを求めるための予測パラメータ分析装置また
は予測パラメータ分析方法に関する。
パラメータを求めるための予測パラメータ分析装置また
は予測パラメータ分析方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】信号のスペクトルの概形を表すために用
いるスペクトルパラメータとして、音声符号化や音声合
成、オーディオ符号化の分野ではＬＰパラメータ（線形
予測パラメータ）が広く用いられている。ここでは、音
声符号化で行われるＬＰパラメータの分析（ＬＰ分析）
を予測パラメータ分析の例として説明する。
いるスペクトルパラメータとして、音声符号化や音声合
成、オーディオ符号化の分野ではＬＰパラメータ（線形
予測パラメータ）が広く用いられている。ここでは、音
声符号化で行われるＬＰパラメータの分析（ＬＰ分析）
を予測パラメータ分析の例として説明する。
【０００３】従来による予測パラメータの分析は以下の
ようにして行われる。
ようにして行われる。
【０００４】まず、前処理により予測パラメータの分析
に悪影響を及ぼす不要な低域周波数成分を入力信号から
取り除く。この処理は典型的にはカットオフ周波数が５
０−１００Ｈｚ前後の高域通過フィルタを用いて実現さ
れる。こうして不要成分が除かれた入力信号に対して所
定の時間窓ｗ（ｎ）が掛けられ、分析に用いる短時間入
力信号ｘ（ｎ）を生成する。時間窓は窓関数や分析窓と
も言われ、ハミング窓がよく知られている。ＩＴＵ−Ｔ
勧告の８ｋｂｉｔ／ｓ音声符号化Ｇ７２９（文献１「De
sign and Description of CS-ACELP:A Toll Quality 8k
b/s Speech Coder」IEEE Trans. On Speech and Audio
Processing, R. Salami他著,pp.116-130,Vo1.6, No.2,
March 1998）に採用されている、ハミング窓の半分とコ
サイン関数の１／４周期部分を合わせたハイブリッド窓
なども最近よく使われている。このように、目的に応じ
て種々の時間窓が使われる。
に悪影響を及ぼす不要な低域周波数成分を入力信号から
取り除く。この処理は典型的にはカットオフ周波数が５
０−１００Ｈｚ前後の高域通過フィルタを用いて実現さ
れる。こうして不要成分が除かれた入力信号に対して所
定の時間窓ｗ（ｎ）が掛けられ、分析に用いる短時間入
力信号ｘ（ｎ）を生成する。時間窓は窓関数や分析窓と
も言われ、ハミング窓がよく知られている。ＩＴＵ−Ｔ
勧告の８ｋｂｉｔ／ｓ音声符号化Ｇ７２９（文献１「De
sign and Description of CS-ACELP:A Toll Quality 8k
b/s Speech Coder」IEEE Trans. On Speech and Audio
Processing, R. Salami他著,pp.116-130,Vo1.6, No.2,
March 1998）に採用されている、ハミング窓の半分とコ
サイン関数の１／４周期部分を合わせたハイブリッド窓
なども最近よく使われている。このように、目的に応じ
て種々の時間窓が使われる。
【０００５】次に、短時間入力信号ｘ（ｎ）を用いて以
下の計算式により自己相関係数Ｒｘｘ（ｉ）を求める。
下の計算式により自己相関係数Ｒｘｘ（ｉ）を求める。
【０００６】
【数１】
【０００７】ここでＬは時間窓の長さを表す。自己相関
係数は、単に自己相関と呼んだり、自己相関関数と呼ん
だりすることがあるが、本質的にどれも同じものを示し
ている。
係数は、単に自己相関と呼んだり、自己相関関数と呼ん
だりすることがあるが、本質的にどれも同じものを示し
ている。
【０００８】次に、式（１）で求めた自己相関係数を用
いるか、または、分析の安定化を図るためにこの自己相
関係数に固定のラグ窓を掛けて固定の修正を行った自己
相関係数を用いて予測パラメータを求めることが通常行
われる。ラグ窓を用いた自己相関係数の修正については
文献１を参照されたい。予測パラメータとしてＬＰパラ
メータを求める場合は、Levinson-Durbin algorithmやD
urbinの再帰的解法として知られている方法を用いるこ
とができる（詳しくは文献２「ディジタル音声処理」東
海大学出版会、古井貞煕氏著、ｐｐ．７５参照）。
いるか、または、分析の安定化を図るためにこの自己相
関係数に固定のラグ窓を掛けて固定の修正を行った自己
相関係数を用いて予測パラメータを求めることが通常行
われる。ラグ窓を用いた自己相関係数の修正については
文献１を参照されたい。予測パラメータとしてＬＰパラ
メータを求める場合は、Levinson-Durbin algorithmやD
urbinの再帰的解法として知られている方法を用いるこ
とができる（詳しくは文献２「ディジタル音声処理」東
海大学出版会、古井貞煕氏著、ｐｐ．７５参照）。
【０００９】このように、従来の予測パラメータ分析で
は、不要低域成分を除いた後の入力信号に時間窓をかけ
て得られる短時間入力信号ｘ（ｎ）の自己相関係数を算
出している。ところが、図１の波形例に示すように、入
力信号（図１（ａ））から時間窓による切り出しによっ
て得られた短時間入力信号ｘ（ｎ）（図１（ｂ））に
は、不要な低域周波数成分（特に、図１（ｂ）の破線で
レベルを示した直流成分）が混入している。特に、短い
時間窓を用いる予測分析の場合にこのような不要成分が
大きくなる。こうした不要成分は低周波数帯域に偏る傾
向があるため、予測パラメータの分析に影響を与え、予
測パラメータが劣化して求まる問題がある。さらに、こ
のような不要成分の混入の度合いは、窓によって切り出
される入力信号の形状や位相に依存して変化する。この
ため、従来の予測パラメータ分析では定常な入力信号に
対しても予測パラメータが安定して求めにくいという問
題がある。
は、不要低域成分を除いた後の入力信号に時間窓をかけ
て得られる短時間入力信号ｘ（ｎ）の自己相関係数を算
出している。ところが、図１の波形例に示すように、入
力信号（図１（ａ））から時間窓による切り出しによっ
て得られた短時間入力信号ｘ（ｎ）（図１（ｂ））に
は、不要な低域周波数成分（特に、図１（ｂ）の破線で
レベルを示した直流成分）が混入している。特に、短い
時間窓を用いる予測分析の場合にこのような不要成分が
大きくなる。こうした不要成分は低周波数帯域に偏る傾
向があるため、予測パラメータの分析に影響を与え、予
測パラメータが劣化して求まる問題がある。さらに、こ
のような不要成分の混入の度合いは、窓によって切り出
される入力信号の形状や位相に依存して変化する。この
ため、従来の予測パラメータ分析では定常な入力信号に
対しても予測パラメータが安定して求めにくいという問
題がある。
【００１０】
【発明が解決しようとする課題】従来の予測パラメータ
分析では、入力信号に不要成分（特に直流成分）が加わ
るため、性能が劣化した予測パラメータが求まってしま
うという問題がある。
分析では、入力信号に不要成分（特に直流成分）が加わ
るため、性能が劣化した予測パラメータが求まってしま
うという問題がある。
【００１１】本発明は、不要成分の混入を最小限に抑え
ることのできる、分析能力の高い予測パラメータ分析装
置および予測パラメータ方法を提供することを目的とす
る。
ることのできる、分析能力の高い予測パラメータ分析装
置および予測パラメータ方法を提供することを目的とす
る。
【００１２】
【課題を解決するための手段】本発明は、入力信号の自
己相関係数を基に予測パラメータを求める予測パラメー
タ算出手段を備える予測パラメータ分析装置において、
入力信号または入力信号に由来する信号に窓をかけて短
時間入力信号ｘ（ｎ）を求める窓掛け手段と、窓掛けに
より生じる不要成分を前記短時間入力信号ｘ（ｎ）から
取り除くことにより修正短時間入力信号ｙ（ｎ）を出力
する成分除去手段と、前記修正短時間入力信号ｙ（ｎ）
を基に自己相関係数を求める自己相関係数算出手段とを
有することを特徴とする予測パラメータ分析装置を提供
する。
己相関係数を基に予測パラメータを求める予測パラメー
タ算出手段を備える予測パラメータ分析装置において、
入力信号または入力信号に由来する信号に窓をかけて短
時間入力信号ｘ（ｎ）を求める窓掛け手段と、窓掛けに
より生じる不要成分を前記短時間入力信号ｘ（ｎ）から
取り除くことにより修正短時間入力信号ｙ（ｎ）を出力
する成分除去手段と、前記修正短時間入力信号ｙ（ｎ）
を基に自己相関係数を求める自己相関係数算出手段とを
有することを特徴とする予測パラメータ分析装置を提供
する。
【００１３】本発明は、入力信号の自己相関係数を基に
予測パラメータを求める予測パラメータ算出手段を備え
る予測パラメータ分析装置において、入力信号または入
力信号に由来する信号に窓をかけて短時間入力信号ｘ
（ｎ）を求める窓かけ手段と、窓掛けにより生じ、短時
間入力信号ｘ（ｎ）に含まれる不要成分を推定する推定
手段と、推定された不要成分と短時間入力信号ｘ（ｎ）
を用いて自己相関係数を求める自己相関係数算出手段と
を有することを特徴とする予測パラメータ分析装置を提
供する。
予測パラメータを求める予測パラメータ算出手段を備え
る予測パラメータ分析装置において、入力信号または入
力信号に由来する信号に窓をかけて短時間入力信号ｘ
（ｎ）を求める窓かけ手段と、窓掛けにより生じ、短時
間入力信号ｘ（ｎ）に含まれる不要成分を推定する推定
手段と、推定された不要成分と短時間入力信号ｘ（ｎ）
を用いて自己相関係数を求める自己相関係数算出手段と
を有することを特徴とする予測パラメータ分析装置を提
供する。
【００１４】本発明は、入力信号の自己相関係数を基に
予測パラメータを求める予測パラメータ分析方法におい
て、入力信号または入力信号に由来する信号に窓をかけ
て短時間入力信号ｘ（ｎ）を生成し、窓掛けにより生じ
る不要成分を前記短時間入力信号ｘ（ｎ）から取り除く
ことにより修正短時間入力信号ｙ（ｎ）を生成し、前記
修正短時間入力信号ｙ（ｎ）を基に自己相関係数を求め
ることを特徴とする予測パラメータ分析方法を提供す
る。
予測パラメータを求める予測パラメータ分析方法におい
て、入力信号または入力信号に由来する信号に窓をかけ
て短時間入力信号ｘ（ｎ）を生成し、窓掛けにより生じ
る不要成分を前記短時間入力信号ｘ（ｎ）から取り除く
ことにより修正短時間入力信号ｙ（ｎ）を生成し、前記
修正短時間入力信号ｙ（ｎ）を基に自己相関係数を求め
ることを特徴とする予測パラメータ分析方法を提供す
る。
【００１５】本発明は、入力信号の自己相関係数を基に
予測パラメータを求める予測パラメータ分析方法におい
て、入力信号または入力信号に由来する信号に窓をかけ
て短時間入力信号ｘ（ｎ）を生成し、短時間入力信号ｘ
（ｎ）に含まれる不要成分を推定し、推定不要成分と短
時間入力信号ｘ（ｎ）を用いて自己相関係数を求めるこ
とを特徴とする予測パラメータ分析方法を提供する。
予測パラメータを求める予測パラメータ分析方法におい
て、入力信号または入力信号に由来する信号に窓をかけ
て短時間入力信号ｘ（ｎ）を生成し、短時間入力信号ｘ
（ｎ）に含まれる不要成分を推定し、推定不要成分と短
時間入力信号ｘ（ｎ）を用いて自己相関係数を求めるこ
とを特徴とする予測パラメータ分析方法を提供する。
【００１６】
【発明の実施の形態】（第１実施形態）図１は、本発明
の第１実施形態に基づいた予測パラメータ分析の原理を
表した波形図である。図１（ａ）は予測分析に入力され
る入力信号の波形例を表している。
の第１実施形態に基づいた予測パラメータ分析の原理を
表した波形図である。図１（ａ）は予測分析に入力され
る入力信号の波形例を表している。
【００１７】入力信号は前処理において予測パラメータ
分析に悪影響を及ぼす不要な低域周波数成分を入力信号
から取り除いたものとする。このような前処理は典型的
にはカットオフ周波数が５０−１００Ｈｚ前後の高域通
過フィルタを用いて実現される。こうして不要成分が除
かれた入力信号（図１（ａ））は窓掛けにより所定長
（１０msec〜２０msec）の単位で切り出される。即ち入
力信号ａは時間窓ｗ（ｎ）によって窓掛けされ、短時間
入力信号ｘ（ｎ）として切り出される（図１（ｂ））。
この場合、窓掛けによって両端のフレームの影響が減る
ように窓掛けを行う。１例としては、従来例で示したハ
ミング窓やハイブリッド窓を用いる。
分析に悪影響を及ぼす不要な低域周波数成分を入力信号
から取り除いたものとする。このような前処理は典型的
にはカットオフ周波数が５０−１００Ｈｚ前後の高域通
過フィルタを用いて実現される。こうして不要成分が除
かれた入力信号（図１（ａ））は窓掛けにより所定長
（１０msec〜２０msec）の単位で切り出される。即ち入
力信号ａは時間窓ｗ（ｎ）によって窓掛けされ、短時間
入力信号ｘ（ｎ）として切り出される（図１（ｂ））。
この場合、窓掛けによって両端のフレームの影響が減る
ように窓掛けを行う。１例としては、従来例で示したハ
ミング窓やハイブリッド窓を用いる。
【００１８】このようにして得られた短時間入力信号ｘ
（ｎ）を直接用いて自己相関を求めると従来の方法とな
る。しかし、上述した切り出しにより短時間入力信号ｘ
（ｎ）に不要な成分（図１（ｂ）に波線で示されるよう
な直流成分）が混入する。この直流成分が混入した短時
間入力信号を用いて自己相関を求めると、真のスペクト
ルに直流成分が乗ってしまいスペクトルに悪影響を及ぼ
す。
（ｎ）を直接用いて自己相関を求めると従来の方法とな
る。しかし、上述した切り出しにより短時間入力信号ｘ
（ｎ）に不要な成分（図１（ｂ）に波線で示されるよう
な直流成分）が混入する。この直流成分が混入した短時
間入力信号を用いて自己相関を求めると、真のスペクト
ルに直流成分が乗ってしまいスペクトルに悪影響を及ぼ
す。
【００１９】そこで、本発明では、短時間入力信号を用
いて自己相関係数を直接求めるのではなくて窓を掛ける
ことによって生じる不要成分、例えば直流成分を除いて
窓掛けにより切り出した後に不要成分、例えば直流成分
がどれだけ混入しているかを調べて不要成分を除去す
る。この不要成分除去の方法として直流成分がゼロにな
るように切り出した入力信号の全体から直流成分を差し
引く方法がある。
いて自己相関係数を直接求めるのではなくて窓を掛ける
ことによって生じる不要成分、例えば直流成分を除いて
窓掛けにより切り出した後に不要成分、例えば直流成分
がどれだけ混入しているかを調べて不要成分を除去す
る。この不要成分除去の方法として直流成分がゼロにな
るように切り出した入力信号の全体から直流成分を差し
引く方法がある。
【００２０】上記のようにして不要成分が取り除かれた
信号が修正短時間入力信号ｙ（ｎ）として得られる（図
１（ｃ））。最後に、修正された短時間入力信号ｙ
（ｎ）を用いて自己相関係数を求め、この自己相関係数
を基に予測パラメータを求める。こうすることにより、
予測パラメータ分析に不要成分が混入することを抑える
ことができるので、より精度の高い予測パラメータを求
めることができるようになる。
信号が修正短時間入力信号ｙ（ｎ）として得られる（図
１（ｃ））。最後に、修正された短時間入力信号ｙ
（ｎ）を用いて自己相関係数を求め、この自己相関係数
を基に予測パラメータを求める。こうすることにより、
予測パラメータ分析に不要成分が混入することを抑える
ことができるので、より精度の高い予測パラメータを求
めることができるようになる。
【００２１】以下、図２を参照して本発明の予測パラメ
ータ分析装置の説明を行う。
ータ分析装置の説明を行う。
【００２２】図２において、前処理部１０は、入力音声
をフレーム単位で入力し、カットオフ周波数が例えば５
０−１００Ｈｚ前後の高域通過フィルタを用いて入力信
号の前処理を行う。
をフレーム単位で入力し、カットオフ周波数が例えば５
０−１００Ｈｚ前後の高域通過フィルタを用いて入力信
号の前処理を行う。
【００２３】前処理された入力信号は窓掛け部１１に入
力されると、窓掛け部１１は、入力信号に対して時間窓
ｗ（ｎ）（ｎ：０，１，…，Ｌ−１）をかけ、入力信号
短時間入力信号ｘ（ｎ）（ｎ＝０，１，…，Ｌ−１）を
出力する。ここでＬは時間窓の長さを表す。
力されると、窓掛け部１１は、入力信号に対して時間窓
ｗ（ｎ）（ｎ：０，１，…，Ｌ−１）をかけ、入力信号
短時間入力信号ｘ（ｎ）（ｎ＝０，１，…，Ｌ−１）を
出力する。ここでＬは時間窓の長さを表す。
【００２４】不要成分推定部１２は短時間入力信号ｘ
（ｎ）に含まれる不要な成分を分析してその推定信号を
生成し、これを不要成分除去部１３へ出力する。
（ｎ）に含まれる不要な成分を分析してその推定信号を
生成し、これを不要成分除去部１３へ出力する。
【００２５】短時間入力信号ｘ（ｎ）に含まれる不要成
分の主要なものとして直流成分がある。直流成分の推定
の一例は、次のように行うことができる。
分の主要なものとして直流成分がある。直流成分の推定
の一例は、次のように行うことができる。
【００２６】
【数２】
【００２７】ここでｄｃは直流成分の推定信号を表して
おり、ｆ（）は短時間入力信号ｘ（ｎ）の関数となって
いる。ｆ（）の具体的な一例は、
おり、ｆ（）は短時間入力信号ｘ（ｎ）の関数となって
いる。ｆ（）の具体的な一例は、
【数３】
【００２８】を用いることができる。ここで、［ ］内
は短時間入力信号ｘ（ｎ）の平均値に相当し、これと調
整パラメータｋｄｃ。を用いて直流成分の推定信号とす
ることができる。ｋｄｃには０より大きく１程度以下の
値を用いる。理論的な最適値はｋｄｃ＝１（平均値を直
流成分の推定信号とすること）である。不要成分除去部
１３は、不要成分推定部１２からの不要成分の推定信号
をもとに、短時間入力信号ｘ（ｎ）から修正された短時
間入力信号ｙ（ｎ）を求める。この具体的な方法は、例
えばｘ（ｎ）から以下のようにして不要成分の推定信号
を取り除くことである。
は短時間入力信号ｘ（ｎ）の平均値に相当し、これと調
整パラメータｋｄｃ。を用いて直流成分の推定信号とす
ることができる。ｋｄｃには０より大きく１程度以下の
値を用いる。理論的な最適値はｋｄｃ＝１（平均値を直
流成分の推定信号とすること）である。不要成分除去部
１３は、不要成分推定部１２からの不要成分の推定信号
をもとに、短時間入力信号ｘ（ｎ）から修正された短時
間入力信号ｙ（ｎ）を求める。この具体的な方法は、例
えばｘ（ｎ）から以下のようにして不要成分の推定信号
を取り除くことである。
【００２９】
【数４】
【００３０】ここでは、短時間入力信号ｘ（ｎ）から直
流成分を除去する方法について示したが、所定の高域通
過型フィルタ（＝低域阻止型フィルタ）をｘ（ｎ）に用
いて不要な低域成分を取り除き、これを修正された短時
間入力信号ｙ（ｎ）とすることも可能である。この場合
は、フィルタリングの計算が必要になるが、不要成分の
推定信号を使わなくてもよいので不要成分推定部１２が
不要になる。
流成分を除去する方法について示したが、所定の高域通
過型フィルタ（＝低域阻止型フィルタ）をｘ（ｎ）に用
いて不要な低域成分を取り除き、これを修正された短時
間入力信号ｙ（ｎ）とすることも可能である。この場合
は、フィルタリングの計算が必要になるが、不要成分の
推定信号を使わなくてもよいので不要成分推定部１２が
不要になる。
【００３１】自己相関算出部１４は修正された短時間入
力信号ｙ（ｎ）から例えば以下のようにして自己相関係
数を求める。
力信号ｙ（ｎ）から例えば以下のようにして自己相関係
数を求める。
【００３２】
【数５】
【００３３】次に、予測パラメータ算出部１５におい
て、自己相関係数Ｒｙｙ（ｉ）を基に予測パラメータを
求める。こうして自己相関係数を求めた後は、従来と同
じようにして予測パラメータを求めることができる。す
なわち、次に、式（５）で求めた自己相関係数を用いる
か、または、分析の安定化を図るためにこの自己相関係
数に固定のラグ窓を掛けて固定の修正を行った自己相関
係数を用いて予測パラメータを求める。予測パラメータ
としてＬＰパラメータを求める場合は、次の線形方程式
を解くことにより算出される。
て、自己相関係数Ｒｙｙ（ｉ）を基に予測パラメータを
求める。こうして自己相関係数を求めた後は、従来と同
じようにして予測パラメータを求めることができる。す
なわち、次に、式（５）で求めた自己相関係数を用いる
か、または、分析の安定化を図るためにこの自己相関係
数に固定のラグ窓を掛けて固定の修正を行った自己相関
係数を用いて予測パラメータを求める。予測パラメータ
としてＬＰパラメータを求める場合は、次の線形方程式
を解くことにより算出される。
【００３４】
【数６】
【００３５】ここでΦは自己相関係数φｉ＝Ｒｙｙ
（ｉ）（または自己相関係数に固定のラグ窓を掛けて固
定の修正を行った自己相関係数）から構成される自己相
関行列である。ＮはＬＰＣパラメータの次数を表す。
（ｉ）（または自己相関係数に固定のラグ窓を掛けて固
定の修正を行った自己相関係数）から構成される自己相
関行列である。ＮはＬＰＣパラメータの次数を表す。
【００３６】
【数７】
【００３７】Ｔは行列の転置を表す。
【００３８】式（６）の方程式からＬＰパラメータ｛α
ｉ｝を求める方法は、Levinson-Durbin algorithmやDur
binの再帰的解法として知られている（詳しくは文献２
「ディジタル音声処理」東海大学出版会、古井貞煕氏
著、ｐｐ．７５を参照されたい）ので、ここでは説明を
省略する。
ｉ｝を求める方法は、Levinson-Durbin algorithmやDur
binの再帰的解法として知られている（詳しくは文献２
「ディジタル音声処理」東海大学出版会、古井貞煕氏
著、ｐｐ．７５を参照されたい）ので、ここでは説明を
省略する。
【００３９】以上が，本発明の方法による予測パラメー
タの分析例である。
タの分析例である。
【００４０】次に、本発明の第１実施形態に係る処理の
流れを図３のフローチャートを用いて説明する。
流れを図３のフローチャートを用いて説明する。
【００４１】まず、入力音声をフレーム単位で入力する
（Ｓ１）。入力信号は、カットオフ周波数が例えば５０
−１００Ｈｚ前後の高域通過フィルタを用いて前処理さ
れた入力信号を用いることが望ましい。
（Ｓ１）。入力信号は、カットオフ周波数が例えば５０
−１００Ｈｚ前後の高域通過フィルタを用いて前処理さ
れた入力信号を用いることが望ましい。
【００４２】次に、前処理された入力信号に時間窓ｗ
（ｎ）をかけることにより短時間入力信号ｘ（ｎ）を求
める（Ｓ２）。次に、短時間入力信号ｘ（ｎ）に含まれ
る不要な成分を推定する（Ｓ３）。
（ｎ）をかけることにより短時間入力信号ｘ（ｎ）を求
める（Ｓ２）。次に、短時間入力信号ｘ（ｎ）に含まれ
る不要な成分を推定する（Ｓ３）。
【００４３】次に、短時間入力信号ｘ（ｎ）から修正短
時間入力信号ｙ（ｎ）を求める（Ｓ４）。
時間入力信号ｙ（ｎ）を求める（Ｓ４）。
【００４４】次に、修正短時間入力信号ｙ（ｎ）をもと
に自己相関係数を求める（Ｓ５）。そして、自己相関係
数から予測パラメータを算出し（Ｓ６）、これをフレー
ムに対応する入力信号の予測パラメータとして出力す
る。
に自己相関係数を求める（Ｓ５）。そして、自己相関係
数から予測パラメータを算出し（Ｓ６）、これをフレー
ムに対応する入力信号の予測パラメータとして出力す
る。
【００４５】以上、ステップＳ１〜Ｓ６の処理を行うこ
とでフレーム単位（入力信号が音声信号の場合、８ｋＨ
ｚサンプリングで典型的なフレーム長は１０〜２０ｍｓ
ｅｃ）に入力される入力信号の予測パラメータ分析処理
が終る。この一連の処理をフレーム単位ごとに行い、連
続して入力される入力信号の処理を行うことができる
（Ｓ７）。
とでフレーム単位（入力信号が音声信号の場合、８ｋＨ
ｚサンプリングで典型的なフレーム長は１０〜２０ｍｓ
ｅｃ）に入力される入力信号の予測パラメータ分析処理
が終る。この一連の処理をフレーム単位ごとに行い、連
続して入力される入力信号の処理を行うことができる
（Ｓ７）。
【００４６】（第２実施形態）第１実施形態では、短時
間入力信号から直流成分を直接差し引いているが、第２
実施形態では、短時間入力信号から直接引かないで、自
己相関のレベルで直流分の影響を除くようにしている。
図４は、第２実施形態に係る予測パラメータ分析装置を
示している。これによると、前処理部２０は第１実施形
態と同様に入力信号の前処理を行い、前処理の入力信号
を窓掛け部２１に入力する。窓掛け部２１は前処理済み
入力信号に窓掛けを施して短時間入力信号を切り出す。
不要成分推定部２２は短時間入力信号ｘ(ｎ)に含まれる
不要成分を分析してその推定信号を生成し、自己相関算
出部２４に出力する。切り出した入力信号は自己相関算
出部２４に送られる。この自己相関算出部２４に入力さ
れた短時間入力信号には、入力信号の窓掛において生じ
る不要成分、例えば直流成分が含まれているが、自己相
関算出部２４は不要成分推定部２２からの推定信号を用
いてこの不要成分を自己相関のレベルにおいて除去す
る。従って、自己相関算出部２４は不要成分の影響を受
けない自己相関係数Ｒｙｙ（ｉ）を出力する。予測パラ
メータ算出部２５は自己相関係数Ｒｙｙ（ｉ）に基づい
て予測パラメータを求める。
間入力信号から直流成分を直接差し引いているが、第２
実施形態では、短時間入力信号から直接引かないで、自
己相関のレベルで直流分の影響を除くようにしている。
図４は、第２実施形態に係る予測パラメータ分析装置を
示している。これによると、前処理部２０は第１実施形
態と同様に入力信号の前処理を行い、前処理の入力信号
を窓掛け部２１に入力する。窓掛け部２１は前処理済み
入力信号に窓掛けを施して短時間入力信号を切り出す。
不要成分推定部２２は短時間入力信号ｘ(ｎ)に含まれる
不要成分を分析してその推定信号を生成し、自己相関算
出部２４に出力する。切り出した入力信号は自己相関算
出部２４に送られる。この自己相関算出部２４に入力さ
れた短時間入力信号には、入力信号の窓掛において生じ
る不要成分、例えば直流成分が含まれているが、自己相
関算出部２４は不要成分推定部２２からの推定信号を用
いてこの不要成分を自己相関のレベルにおいて除去す
る。従って、自己相関算出部２４は不要成分の影響を受
けない自己相関係数Ｒｙｙ（ｉ）を出力する。予測パラ
メータ算出部２５は自己相関係数Ｒｙｙ（ｉ）に基づい
て予測パラメータを求める。
【００４７】図５は、本発明の第２実施形態の予測パラ
メータ分析方法を説明するフローチャートを示してい
る。これによると、修正された短時間入力信号ｙ（ｎ）
を求めずに、時間窓をかけることにより生じる不要成分
を加味して、予測パラメータの算出に使う自己相関係数
を求める方法を示している。
メータ分析方法を説明するフローチャートを示してい
る。これによると、修正された短時間入力信号ｙ（ｎ）
を求めずに、時間窓をかけることにより生じる不要成分
を加味して、予測パラメータの算出に使う自己相関係数
を求める方法を示している。
【００４８】この方法によると、まず、入力音声をフレ
ーム単位で入力し（Ｓｌｌ）、次に、前処理された入力
信号に時間窓ｗ（ｎ）をかけることにより短時間入力信
号ｘ（ｎ）を求める（Ｓ１２）。
ーム単位で入力し（Ｓｌｌ）、次に、前処理された入力
信号に時間窓ｗ（ｎ）をかけることにより短時間入力信
号ｘ（ｎ）を求める（Ｓ１２）。
【００４９】次に、短時間入力信号ｘ（ｎ）に含まれる
不要成分を推定する（Ｓ１３）。推定された不要成分と
短時間入力信号ｘ（ｎ）を用いて自己相関係数を求める
（Ｓ１５）。そして、自己相関係数から予測パラメータ
を算出し（Ｓ１６）、これをフレームに対応する入力信
号の予測パラメータとして出力する。
不要成分を推定する（Ｓ１３）。推定された不要成分と
短時間入力信号ｘ（ｎ）を用いて自己相関係数を求める
（Ｓ１５）。そして、自己相関係数から予測パラメータ
を算出し（Ｓ１６）、これをフレームに対応する入力信
号の予測パラメータとして出力する。
【００５０】以上のステップの処理を行うことでフレー
ム単位（入力信号が音声信号の場合、８ｋＨｚサンプリ
ングで典型的なフレーム長は１０〜２０ｍｓｅｃ）に入
力される入力信号の予測パラメータ分析処理が終る。こ
の一連の処理をフレーム単位ごとに行い、連続して入力
される入力信号の処理を行うことができる（Ｓ１７）。
ム単位（入力信号が音声信号の場合、８ｋＨｚサンプリ
ングで典型的なフレーム長は１０〜２０ｍｓｅｃ）に入
力される入力信号の予測パラメータ分析処理が終る。こ
の一連の処理をフレーム単位ごとに行い、連続して入力
される入力信号の処理を行うことができる（Ｓ１７）。
【００５１】このように、時間窓をかけることにより生
じる不要成分を加味して、予測パラメータの算出に使う
自己相関係数を求める方法であれば、どのような実現で
あっても本発明に含まれることは言うまでもない。
じる不要成分を加味して、予測パラメータの算出に使う
自己相関係数を求める方法であれば、どのような実現で
あっても本発明に含まれることは言うまでもない。
【００５２】予測パラメータ抽出方法として、ここでは
線形予測パラメータを用いて説明したが、これに限られ
るものではない。すなわち、本発明は自己相関係数を用
いて求めることができるものであれば、予測パラメータ
が線形であるか、非線形であるかに限られるものではな
く、どのような予測パラメータ（または予測パラメータ
を基に構成される合成フィルタ）の分析にも本発明の予
測パラメータ分析方法が応用できる。
線形予測パラメータを用いて説明したが、これに限られ
るものではない。すなわち、本発明は自己相関係数を用
いて求めることができるものであれば、予測パラメータ
が線形であるか、非線形であるかに限られるものではな
く、どのような予測パラメータ（または予測パラメータ
を基に構成される合成フィルタ）の分析にも本発明の予
測パラメータ分析方法が応用できる。
【００５３】（第３実施形態）図６は、第３実施形態の
予測パラメータ分析装置を示している。この第３実施形
態によると、予測パラメータ分析部は、入力信号または
入力信号に由来する信号から短時間入力信号を生成する
短時間入力信号生成部４１，短時間入力信号から直流ま
たは所定の周波数帯域の成分を除去する成分除去部４
３，この成分除去部から得られる修正短時間入力信号に
基づいて自己相関係数を算出する自己相関算出部４４お
よび得られた自己相関係数に基づいて予測パラメータを
算出する予測パラメータ算出部４５により構成される。
予測パラメータ分析装置を示している。この第３実施形
態によると、予測パラメータ分析部は、入力信号または
入力信号に由来する信号から短時間入力信号を生成する
短時間入力信号生成部４１，短時間入力信号から直流ま
たは所定の周波数帯域の成分を除去する成分除去部４
３，この成分除去部から得られる修正短時間入力信号に
基づいて自己相関係数を算出する自己相関算出部４４お
よび得られた自己相関係数に基づいて予測パラメータを
算出する予測パラメータ算出部４５により構成される。
【００５４】図７は、本発明の第３実施形態の予測パラ
メータ分析方法を説明するフローチャートを示してい
る。これによると、先ず、入力信号がフレーム単位で予
測パラメータ分析部の短時間入力信号生成部４１に入力
される（Ｓ２１）。これにより、短時間入力信号生成部
４１は入力信号に対応する短時間入力信号を生成する
（Ｓ２２）。この短時間入力信号が成分除去部４３に入
力されることにより短時間入力信号から直流成分または
所定の周波数成分が除去される（Ｓ２３）。これによ
り、成分除去部４３から修正された短時間入力信号が得
られる（Ｓ２４）。この修正短時間入力信号は自己相関
算出部４４に入力されることにより修正された短時間入
力信号を基に自己相関係数が算出される（Ｓ２５）。こ
の自己相関係数は予測パラメータ算出部４５に入力され
ることにより自己相関係数から予測パラメータが算出さ
れる（Ｓ２６）。この後、次のフレームが取り込まれる
が、次のフレームが無ければ処理は終了し、次のフレー
ムが取り込まれるとステップＳ２１に戻る。
メータ分析方法を説明するフローチャートを示してい
る。これによると、先ず、入力信号がフレーム単位で予
測パラメータ分析部の短時間入力信号生成部４１に入力
される（Ｓ２１）。これにより、短時間入力信号生成部
４１は入力信号に対応する短時間入力信号を生成する
（Ｓ２２）。この短時間入力信号が成分除去部４３に入
力されることにより短時間入力信号から直流成分または
所定の周波数成分が除去される（Ｓ２３）。これによ
り、成分除去部４３から修正された短時間入力信号が得
られる（Ｓ２４）。この修正短時間入力信号は自己相関
算出部４４に入力されることにより修正された短時間入
力信号を基に自己相関係数が算出される（Ｓ２５）。こ
の自己相関係数は予測パラメータ算出部４５に入力され
ることにより自己相関係数から予測パラメータが算出さ
れる（Ｓ２６）。この後、次のフレームが取り込まれる
が、次のフレームが無ければ処理は終了し、次のフレー
ムが取り込まれるとステップＳ２１に戻る。
【００５５】上述した本発明の予測パラメータ分析装置
において、予測パラメータ（または符号化された予測パ
ラメータ）を用いて構成される予測フィルタの逆フィル
タは合成フィルタと呼ばれ、分析に用いた入力信号のス
ペクトルの概形を表すことができる。図８（ａ）は従来
の予測パラメータ分析によって得られる予測パラメータ
から構成される合成フィルタの周波数特性例を示してい
る。一方、図８（ｂ）は本発明の方法によって得られる
予測パラメータから構成される合成フィルタの周波数特
性例を示している。図８（ａ）と図８（ｂ）の比較から
わかるように、発明の方法によって得られる合成フィル
タでは、従来の方法に比べ、窓掛けによって生じる不要
な低域周波数成分がより少なくなっている。従って、本
発明の方法によって得られる予測パラメータを用いるこ
とにより、合成フィルタを用いる音声符号化や音声合成
で音声品質を改善することが可能である。
において、予測パラメータ（または符号化された予測パ
ラメータ）を用いて構成される予測フィルタの逆フィル
タは合成フィルタと呼ばれ、分析に用いた入力信号のス
ペクトルの概形を表すことができる。図８（ａ）は従来
の予測パラメータ分析によって得られる予測パラメータ
から構成される合成フィルタの周波数特性例を示してい
る。一方、図８（ｂ）は本発明の方法によって得られる
予測パラメータから構成される合成フィルタの周波数特
性例を示している。図８（ａ）と図８（ｂ）の比較から
わかるように、発明の方法によって得られる合成フィル
タでは、従来の方法に比べ、窓掛けによって生じる不要
な低域周波数成分がより少なくなっている。従って、本
発明の方法によって得られる予測パラメータを用いるこ
とにより、合成フィルタを用いる音声符号化や音声合成
で音声品質を改善することが可能である。
【００５６】図９は、上述した予測パラメータ分析装置
を適用した携帯端末、例えば携帯電話を示している。こ
の携帯電話は、無線部３１，ベースバンド部３２，入出
力部３３および電源部３４により構成される。ベースバ
ンド部３２には、入出力部３３の液晶表示器（ＬＣＤ）
３７を制御するＬＣＤ制御部３５およびスピーカ３８お
よびマイクロフォン３９に接続されている音声コーデッ
ク３６が設けられている。この音声コーデック３６に含
まれるＬＰＣ回路に本発明に従った予測パラメータ分析
装置が適用される。これにより音声品質が改善される。
を適用した携帯端末、例えば携帯電話を示している。こ
の携帯電話は、無線部３１，ベースバンド部３２，入出
力部３３および電源部３４により構成される。ベースバ
ンド部３２には、入出力部３３の液晶表示器（ＬＣＤ）
３７を制御するＬＣＤ制御部３５およびスピーカ３８お
よびマイクロフォン３９に接続されている音声コーデッ
ク３６が設けられている。この音声コーデック３６に含
まれるＬＰＣ回路に本発明に従った予測パラメータ分析
装置が適用される。これにより音声品質が改善される。
【００５７】
【発明の効果】以上説明したように本発明によれば、入
力信号を窓掛けしたときに生じる直流成分のような不要
成分が除去されるので、予測パラメータ分析では定常な
入力信号に対して安定した予測パラメータが得られる。
これにより、本願発明は、音声符号化、オーディオ符号
化、音声合成、音声認識など、予測分析を行う信号処理
に利用できる。
力信号を窓掛けしたときに生じる直流成分のような不要
成分が除去されるので、予測パラメータ分析では定常な
入力信号に対して安定した予測パラメータが得られる。
これにより、本願発明は、音声符号化、オーディオ符号
化、音声合成、音声認識など、予測分析を行う信号処理
に利用できる。
【図１】予測パラメータ分析の原理を表した波形図。
【図２】本発明の第１実施形態に従った予測パラメータ
分析装置のブロック図。
分析装置のブロック図。
【図３】第１実施形態に従った予測パラメータ分析装置
により実施される予測パラメータ分析方法を示すフロー
チャート図。
により実施される予測パラメータ分析方法を示すフロー
チャート図。
【図４】本発明の第２実施形態に従った予測パラメータ
分析装置のブロック図。
分析装置のブロック図。
【図５】第２実施形態の予測パラメータ分析装置により
実施される予測パラメータ分析方法を示すフローチャー
ト図。
実施される予測パラメータ分析方法を示すフローチャー
ト図。
【図６】本発明の第３実施形態に従った予測パラメータ
分析装置のブロック図。
分析装置のブロック図。
【図７】第３実施形態の予測パラメータ分析装置により
実施される予測パラメータ分析方法を示すフローチャー
ト図。
実施される予測パラメータ分析方法を示すフローチャー
ト図。
【図８】従来方法と本発明の方法によって得られる合成
フィルタの周波数特性を示す図。
フィルタの周波数特性を示す図。
【図９】本発明を適用した携帯電話のブロック図。
１０…前処理部 １１…窓掛け部 １２…不要成分推定部 １３…不要成分除去部 １４…自己相関計算部 １５…予測パラメータ算出部 ２０…前処理部 ２１…窓掛け部 ２４…自己相関計算部 ２５…予測パラメータ算出部 ３６…音声コーデック
Claims (10)
- 【請求項１】 入力信号の自己相関係数を基に予測パラ
メータを求める予測パラメータ算出手段を備える予測パ
ラメータ分析装置において、入力信号または入力信号に
由来する信号に窓をかけて短時間入力信号ｘ（ｎ）を求
める窓掛け手段と、窓掛けにより生じる不要成分を前記
短時間入力信号ｘ（ｎ）から取り除くことにより修正短
時間入力信号ｙ（ｎ）を出力する成分除去手段と、前記
修正短時間入力信号ｙ（ｎ）を基に自己相関係数を求め
る自己相関係数算出手段とを有することを特徴とする予
測パラメータ分析装置。 - 【請求項２】 前記短時間入力信号ｘ（ｎ）に含まれる
不要成分を推定する推定手段を有し、推定された不要成
分に基づいて短時間入力信号ｘ（ｎ）から不要成分を取
り除く成分除去手段を有することを特徴とする請求項１
に記載の予測パラメータ分析装置。 - 【請求項３】 入力信号の自己相関係数を基に予測パラ
メータを求める予測パラメータ算出手段を備える予測パ
ラメータ分析装置において、入力信号または入力信号に
由来する信号に窓をかけて短時間入力信号ｘ（ｎ）を求
める窓かけ手段と、窓掛けにより生じ、短時間入力信号
ｘ（ｎ）に含まれる不要成分を推定する推定手段と、推
定された不要成分と短時間入力信号ｘ（ｎ）を用いて自
己相関係数を求める自己相関係数算出手段とを有するこ
とを特徴とする予測パラメータ分析装置。 - 【請求項４】 不要成分が直流成分であること特徴とす
る請求項１、２または３に記載の予測パラメータ分析装
置。 - 【請求項５】 請求項１ないし４のいずれか１に記載の
予測パラメータ分析装置を含む音声コーデックを含むベ
ースバンド部と、前記音声コーデックで復号された音声
信号を出力するスピーカを含む音声出力部とで構成され
る携帯電話。 - 【請求項６】 入力信号の自己相関係数を基に予測パラ
メータを求める予測パラメータ分析方法において、入力
信号または入力信号に由来する信号に窓をかけて短時間
入力信号ｘ（ｎ）を生成し、窓掛けにより生じる不要成
分を前記短時間入力信号ｘ（ｎ）から取り除くことによ
り修正短時間入力信号ｙ（ｎ）を生成し、前記修正短時
間入力信号ｙ（ｎ）を基に自己相関係数を求めることを
特徴とする予測パラメータ分析方法。 - 【請求項７】 短時間入力信号ｘ（ｎ）に含まれる不要
成分を推定し、推定不要成分に基づいて短時間入力信号
ｘ（ｎ）から不要成分を取り除くことを特徴とする請求
項６に記載の予測パラメータ分析方法。 - 【請求項８】 入力信号の自己相関係数を基に予測パラ
メータを求める予測パラメータ分析方法において、入力
信号または入力信号に由来する信号に窓をかけて短時間
入力信号ｘ（ｎ）を生成し、短時間入力信号ｘ（ｎ）に
含まれる不要成分を推定し、推定不要成分と短時間入力
信号ｘ（ｎ）を用いて自己相関係数を求めることを特徴
とする予測パラメータ分析方法。 - 【請求項９】 不要成分が直流成分であること特徴とす
る請求項６、７または８に記載の予測パラメータ分析方
法。 - 【請求項１０】 入力信号の自己相関関係を基に予測パ
ラメータを求める予測パラメータ算出手段を備える予測
パラメータ分析装置において、 入力信号または入力信号に由来する信号から短時間入力
信号を求める手段と、この短時間入力から直流成分また
は所定の周波数帯域成分を取り除く成分除去手段と、前
記成分除去手段から得られる修正短時間入力信号を基に
自己相関係数を求める自己相関係数算出手段とを有する
ことを特徴とする予測パラメータ分析装置。
Priority Applications (5)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2001149564A JP3859462B2 (ja) | 2001-05-18 | 2001-05-18 | 予測パラメータ分析装置および予測パラメータ分析方法 |
| DE60225505T DE60225505T2 (de) | 2001-05-18 | 2002-05-16 | Verfahren und Vorrichtung zur Analyse von Prädiktionsparametern |
| US10/145,898 US6842731B2 (en) | 2001-05-18 | 2002-05-16 | Prediction parameter analysis apparatus and a prediction parameter analysis method |
| EP02253431A EP1260967B1 (en) | 2001-05-18 | 2002-05-16 | Prediction parameter analysis apparatus and a prediction parameter analysis method |
| CNB021198977A CN1258722C (zh) | 2001-05-18 | 2002-05-17 | 预测参数分析装置与预测参数的分析方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2001149564A JP3859462B2 (ja) | 2001-05-18 | 2001-05-18 | 予測パラメータ分析装置および予測パラメータ分析方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2002341889A true JP2002341889A (ja) | 2002-11-29 |
| JP3859462B2 JP3859462B2 (ja) | 2006-12-20 |
Family
ID=18994711
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| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2001149564A Expired - Fee Related JP3859462B2 (ja) | 2001-05-18 | 2001-05-18 | 予測パラメータ分析装置および予測パラメータ分析方法 |
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| Country | Link |
|---|---|
| US (1) | US6842731B2 (ja) |
| EP (1) | EP1260967B1 (ja) |
| JP (1) | JP3859462B2 (ja) |
| CN (1) | CN1258722C (ja) |
| DE (1) | DE60225505T2 (ja) |
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| JP2010170124A (ja) * | 2008-12-30 | 2010-08-05 | Huawei Technologies Co Ltd | 信号圧縮方法及び装置 |
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|---|---|---|---|---|
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| DE10123366C1 (de) * | 2001-05-14 | 2002-08-08 | Fraunhofer Ges Forschung | Vorrichtung zum Analysieren eines Audiosignals hinsichtlich von Rhythmusinformationen |
| US7852999B2 (en) * | 2005-04-27 | 2010-12-14 | Cisco Technology, Inc. | Classifying signals at a conference bridge |
| KR101397512B1 (ko) | 2009-03-11 | 2014-05-22 | 후아웨이 테크놀러지 컴퍼니 리미티드 | 선형 예측 코딩 분석을 위한 방법, 장치 및 시스템 |
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