JP2005338558A - 受信装置 - Google Patents

Abstract

【課題】アナログ音声信号を高い精度で検出し、除去することの可能な受信装置を提供する。
【解決手段】音声スペクトル包絡線推定部2001での計算結果は、フォルマント（極大値）検出部2002に入力され、基本周波数の位置を検出しその位置を相関値計算部2004に出力する。相関値計算部2004は、基本周波数の位置で、音声スペクトル包絡線とFFT計算部2003で周波数変換された信号の相関値を計算する。相関値計算部2004での計算結果は、音声信号判定部2005に供給され、音声信号判定部2005では、入力された受信信号が音声であるか否かを判定し、その結果を音声信号除去部1004に出力する。
【選択図】図１

Description

本発明は、受信装置に関し、特に、音声受信信号検出および除去に好適な受信装置に関する。

近年の通信需要の増大に伴い、無線通信装置が急速に普及している。このような状況のなかで秩序を保ち、かつ有効に電波を利用するためには、それぞれの無線局を一定の条件のもとで使用する必要がある。しかしながら無線機器の故障や違法な運用などにより、全ての無線通信装置が条件を満たして運用されているとは言えない状況にある。これらを放置すると、正常に運用されている無線機器の運用に障害が及ぼされる虞があるため、電波の利用状況を監視して異常電波の発生を防止することが重要になってきている。このような目的のためには各電波局から送出される電波の諸元を推定することが必要であり、そのための信号処理装置が開発されてきている。

無線通信で用いられる信号は、アナログ変調信号とデジタル変調信号に分類される。アナログ変調信号は、例えば、ＡＭ（Amplitude Modulation）やＦＭ（Frequency Modulation）などが、デジタル変調信号は、例えば、ＡＳＫ（Amplitude Shift Keying）やＦＳＫ（Frequency Shift Keying）などが挙げられる。これら変調信号の特定の方法としては、例えば、受信信号をＩ、Ｑ成分に分配し、Ｉ、Ｑ成分から各時間における位相から各時間間の位相差を検出し、あらかじめ設定した変調方式による位相差と一致するか否かにより、特徴を抽出する方式が提案されている（例えば、特許文献１参照。）。

以上述べたように、電波監視のための信号処理装置の更なる精度の向上が要望されている。

高精度の信号解析には、信号処理量の増加が避けられない。そのため、観測対象以外の信号を信号解析の前処理で取り除き、無駄な信号処理を行わないようにすることが望まれる。また、観測対象外の信号を見つけるための信号処理自体も、可能な限り簡易かつ高精度なことが望まれる。

当然のことながら、電波帯域は、世界中であらゆる信号形式での運用が割り当てられている。そのため、アナログ信号とデジタル信号が混在するのは、当然であり、そのような環境下で使用される電波監視装置では、観測対象外の信号が干渉することは、ある程度やむを得ない。
特開２００３−２６２６７０号公報

本発明は、上記事情によりなされたもので、その目的は、アナログ音声信号を高い精度で検出し、除去することの可能な受信装置を提供することを目的とする。

本発明の一態様によれば、所定の無線帯域を受信してベースバンドに変換した信号から音声スペクトル包絡推定により包絡線を抽出する包絡線抽出手段と、この包絡線抽出手段により抽出した包絡線に基づいて受信信号が音声信号であるか否かを判定する音声信号判定手段と、この音声信号判定手段により音声信号であると判定された場合、該受信信号から音声信号と判定された信号を除去する音声信号除去手段を備えたことを特徴とする受信装置が提供される。

また、本発明の別の一態様によれば、所定の無線帯域を受信してベースバンドに変換した信号から音声スペクトル包絡推定により包絡線を抽出する包絡線抽出手段と、この包絡線抽出手段により抽出した包絡線に基づいて受信信号が音声信号であるか否かを判定する音声信号判定手段は、該受信信号の有音無音判定を行い、有音部分と推定された時間のみ、該音声スペクトラム包絡線と該受信信号を周波数領域に変換した信号との相関値を算出し、この相関値が所定の閾値より小さければ音声信号と判定することにより、その音声信号を除去することを特徴とする受信装置が提供される。

本発明によれば、受信信号中の音声信号を精度良く判別することが出来、デジタル信号のみを効率良く解析が可能な受信装置が提供される。

以下、本発明の実施の形態について、図面を参照しながら説明する。尚、各図において同一箇所については同一の符号を付すとともに、重複した説明は省略する。

（第１の実施の形態）まず、本発明の第１の実施の形態について説明する。

図１は本発明の第１の実施の形態に係る受信装置の構成を示すブロック図である。図１において、アンテナで受信された受信信号はＲＦ部1001に入力される。ＲＦ部1001は、信号増幅や周波数選択を行う。ＲＦ部1001で処理された信号は、例えばＡ／Ｄ変換器から成る周波数変換部1002に入力される。周波数変換部1002では、入力した信号をベースバンド信号に変換する。周波数変換部1002で処理された信号は、音声信号検出部1003と音声信号除去部1004に送られる。音声信号検出部1003は、受信信号が音声信号であるか否かを判定し、判定結果を音声信号除去部1004に入力する。音声信号除去部1004は、音声信号検出部1003から入力した音声信号判定結果にしたがって、受信信号から音声信号を除去する。音声信号除去部1004で音声信号を除去された信号は、復調・分析部1005に供給される。復調・分析部1005では、入力した音声信号が除去された信号を、復調・分析した後、表示部1006に送る。表示部1006は、例えばモニタやプリンタで構成され、検出レベルを周波数帯域に対応させて表示される。尚、表示部1006では、変調方式、帯域、あるいは復調信号そのものを表示させてもよい。例えばキーボードで構成される入力部1007において、ＲＦ周波数あるいはフィルタの切り替え等のパラメータが設定され、設定値は制御部1008に送られる。制御部1008は、設定値に基づいてＲＦ部1001、周波数変換部1002、復調・分析部1005をそれぞれ制御する。

次に、音声信号検出部1003の構成を図２にしたがって説明する。図２は、音声信号検出部1003の構成を示すブロック図である。図２において、周波数変換部1002から出力したベースバンド信号は、音声スペクトル包絡線推定部2001と高速フーリエ変換（FFT：Fast Fourier Transform）計算部2003にそれぞれ入力される。音声スペクトル包絡線推定部2001は、音声の特徴を模擬したフィルタにより受信信号からスペクトル包絡線を推定し、所定のFFTウインドウサイズ及びウインドウの開始時間をシフトしながら包絡線を計算し出力する。FFT計算部2003では、受信信号の周波数変換、すなわち時間軸から周波数軸への変換が行われる。FFT計算部2003も音声スペクトル包絡線推定部2001と同様に、所定のFFTウインドウサイズかつウインドウの開始時間をシフトしながら計算結果を出力していく。音声スペクトル包絡線推定部2001での計算結果は、音声信号のスペクトル特徴量であるフォルマントを抽出するためのフォルマント（極大値）検出部2002に入力され、音声のフォルマントとよばれる基本周波数の位置を検出しその位置を相関値計算部2004に出力する。相関値計算部2004は、フォルマント（極大値）検出部2002で得られた基本周波数の位置で、音声スペクトル包絡線とFFT計算部2003で周波数変換された信号の相関値を計算する。相関値計算部2004での計算結果は、音声信号判定部2005に供給される。音声信号判定部2005では、入力された受信信号が音声であるか否かを判定し、その結果を音声信号除去部1004に出力する。

次に、音声スペクトル包絡線推定部2001の構成を図３にしたがって説明する。図３は、音声スペクトル包絡線推定部2001の構成を示すブロック図である。図３に示す実施形態では、スペクトル包絡の抽出を、メルケプストラム法によって行っている。尚、スペクトル包絡抽出はこれに限られず、信号のスペクトル密度関数を全極型フィルタによってモデル化してパラメータを抽出する線形予測分析法（Linear Predictive Coding：LPC）分析法や、音声の音響的性質を利用したスペクトル分析であるケプストラム法でもよいことは勿論である。

周波数変換部1002から入力されたベースバンド信号は、FFT計算部3001で周波数変換される。この周波数変換された信号は、パワースペクトル計算部3002に供給され、波形データからパワースペクトルに変換される。また、FFT計算部3001で周波数変換された信号は、評価関数最小化部300５へ供給される。パワースペクトル計算部3002によりパワースペクトルに変換された信号は、周波数変換部3003に与えられて周波数軸上の変換が行われる。この周波数軸上の変換がされた信号は、逆高速フーリエ変換（IFFT：Inverse Fast Fourier Transform）計算部3004に供給される。IFFT計算部3004では、逆高速フーリエ変換を行って周波数成分のデジタル変調データを、一括して、時間信号に変換させる。この時間信号に変換された信号は、評価関数最小化部300５に送られる。評価関数最小化部3005では、ベースバンド信号がFFT計算部3001により周波数変換された信号と、IFFT計算部3004からの時間信号に変換された信号との誤差が最小になるように補正が行われる。この補正後の信号は、メルケプストラム対数変換部3006に供給され、音声の特徴を増大させる変換を行う。

図４に音声信号からスペクトル包絡を抽出して相関値を求める動作を概念的に示す。尚、図４において、縦軸はパワースペクトルの大きさを、横軸は周波数を表している。音声信号検出部1003の相関値計算部2004での計算処理は、フォルマント（極大値）検出部2002で得られた基本周波数の位置、すなわち図４で示すフォルマント点でのスペクトル包絡とFFT計算部2003で周波数変換して得られたFFT波形から、受信信号の相関値を計算する。相関値の差が所定の閾値以上に大きい、すなわち相関が認められない場合には、ベースバンド信号が、ＡＭ、ＦＭ等のアナログ変調された音声信号と判別する。相関値の差が上記所定の閾値よりも小さい場合には、デジタル変調された音声信号と判別する。

この様にして、音声信号を精度良く検出し、受信信号から除去することで、無駄な分析を行わずにすみ、効率のよい受信が可能となる。

（第２の実施の形態）次に、本発明の第２の実施の形態について、図５を参照しながら説明する。第１の実施の形態においては、音声スペクトル包絡線とFFT計算部で周波数変換して得られたFFT波形から、受信信号の相関値を計算しているが、音声には有音部分と無音部分があり、無音部分で相関値を計算してしまうと音声の特徴が抽出されず、誤った結果を出力する可能性がある。そこで、図５に示すようにメルケプストラム対数変換部3006からメルケプストラムで用いる0次メルケプストラム係数ｍ(0)を出力し、音声信号検出部1003内の相関値計算部2004に供給する。ここで、0次メルケプストラム係数ｍ(0)は、メルケプストラム法で推定したスペクトル包絡の全周波数に対する平均値である。0次メルケプストラム係数ｍ(0) はスペクトルのパワーを示すから、この値により、有音か無音かを識別する。図６は有音無音の検出方法を示している。0次メルケプストラム係数ｍ(0)が所定の閾値以上に大きければ有音と判定する。例えば、図６において、斜線部は有音と判定する。反対に、0次メルケプストラム係数ｍ(0)が所定の閾値より小さければ無音と判定する。第２の実施の形態は、相関値計算部2004において、この有音部分のみで相関をとるものである。係る実施の形態によれば、無音部分で相関値を計算しないから、さらに精度良く音声信号を判定することができる。

（第３の実施の形態）次に、本発明の第３の実施の形態について、図７を参照しながら説明する。一般的に、変調されたデジタル信号は、データが全て１や０で無い限り、スペクトルの最大値の時間方向の分布は、データのパターンに従って広がっている。つまり、時間方向の分散は比較的大きな値をもつことになる。同様に、スペクトルの最大値からＮ番目（Ｎは整数1,2,3...）までを考慮にいれた時間方向の分散も最大値の分散と同じ値をとる。ここで、多値ＦＳＫ信号のスペクトルが最大値となる位置の分散を測定した例を図８に示す。縦軸は周波数、横軸は時間を表している。図８（ａ）は最大値から１番目の分散値をプロットしたものである。図８（ｂ）は最大値から8番目までを考慮にいれた分散値をプロットしたものである。しかし、アナログ音声では、基本周波数が最も大きい場合が多い。つまり、音声のスペクトルの最大値は、基本周波数となり、時間方向の分散は小さくなる。一方、スペクトルの最大値からＮ番目までを考慮に入れた時間方向の分散は、基本周波数以外の調波構造が加味され分散は大きくなる。ここで、音声信号のスペクトルが最大値となる位置の分散を測定した例を図９に示す。縦軸は周波数、横軸は時間を表している。図９（ａ）は最大値から１番目の分散値をプロットしたものである。図９（ｂ）は最大値から8番目までを考慮にいれた分散値をプロットしたものである。図８と大きく異なっている。

第３の実施の形態では、以上のような特性を利用する。図７は、音声信号検出部1003の具体的な構成例を示すブロック図である。図７において、ベースバンド信号は、音声スペクトル包絡線推定部2001に入力される。音声スペクトル包絡線推定部2001の出力は、それぞれTop-m算出部7001、Top-n算出部7003に供給される。Top-m算出部7001ではmを例えば1として、スペクトルの最大値を検出する。検出された周波数の位置の分散を統計値算出部7002で計算する。統計値算出部7002で算出した分散の値は音声信号判定部7005に送られる。同様に、Top-n算出部7003のnを例えば８として、最大値から８番目までを加味した周波数の位置を検出する。検出された周波数の位置の分散を統計値算出部7004で計算する。統計値算出部7004で算出した分散の値は音声信号判定部7005に送られる。音声信号判定部7005では、最大値のみの分散と最大値から８番目を考慮に入れた分散値を比較し、分散の差が予め設定した値より大きい場合、音声信号と判定する。

本実施の形態においても、音声信号を精度良く判定することが可能となり、無駄な分析を行わずにすみ、効率のよい受信が可能となる。

なお、本発明は上記実施形態そのままに限定されるものではなく、実施段階ではその要旨を逸脱しない範囲で構成要素を変形して具体化できる。また、上記実施形態に開示されている複数の構成要素の適宜な組み合わせにより、種々の発明を形成できる。例えば、実施形態に示される全構成要素から幾つかの構成要素を削除してもよい。さらに、異なる実施形態にわたる構成要素を適宜組み合わせてもよい。

本発明の第１の実施の形態に係る受信装置のシステムの構成を示すブロック図。 本発明の第１の実施の形態に係る受信装置の音声信号検出部の構成を示すブロック図。 本発明の第１の実施の形態に係る受信装置の音声スペクトル包絡線推定部の構成を示すブロック図。 音声信号からスペクトル包絡を抽出して相関値を求める動作を概念的に示す図。 本発明の第１の実施の形態に係る受信装置のメルケプストラム0次係数出力部の構成を示すブロック図。 有音無音検出方法を概念的に示す図。 本発明の第１の実施の形態に係る受信装置の音声信号検出部の構成を示すブロック図。 多値ＦＳＫ信号のスペクトルが最大値となる位置の分散をプロットした図。 音声信号のスペクトルが最大値となる位置の分散をプロットした図。

符号の説明

1001：ＲＦ部、1002：周波数変換部、1003：音声信号検出部、1004：音声信号除去部、
1005：復調・分析部、1006：表示部、1007：入力部、1008：制御部、2001：音声スペクトル包絡線推定部、2002：フォルマント（極大値）検出部、2003：FFT計算部、2004：相関値計算部、2005：音声信号判定部、3001：FFT計算部、3002：パワースペクトル計算部、3004：IFFT計算部、300５：評価関数最小化部、3006：メルケプストラム対数変換部

Claims (5)

1. 所定の無線帯域を受信してベースバンドに変換した信号から音声スペクトル包絡推定により包絡線を抽出する包絡線抽出手段と、
   この包絡線抽出手段により抽出した包絡線に基づいて受信信号が音声信号であるか否かを判定する音声信号判定手段と、
   この音声信号判定手段により音声信号であると判定された場合、前記受信信号から音声信号と判定された信号を除去する音声信号除去手段を備えたことを特徴とする受信装置。
2. 前記音声信号判定手段は、前記音声スペクトル包絡線と前記受信信号を周波数領域に変換した信号との相関値を算出し、この相関値が所定の閾値より小さければ音声信号と判定することにより、その音声信号を除去することを特徴とする請求項１記載の受信装置。
3. 前記包絡線抽出手段における音声スペクトル包絡線推定は、ケプストラム法を用いていることを特徴とする請求項１又は２記載の受信装置。
4. 前記音声信号判定手段は、前記受信信号の有音無音判定を行い、有音部分と推定された時間のみ、前記音声スペクトラム包絡線と前記受信信号を周波数領域に変換した信号との相関値を算出することを特徴とする請求項２記載の受信装置。
5. 所定の無線帯域を受信してベースバンドに変換した信号から音声スペクトル包絡推定により包絡線を抽出する包絡線抽出部と、
   この包絡線抽出部で抽出した包絡線の極大値の大きい順から極大値の周波数を出力するピーク検出部と、
   このピーク検出部が出力した信号の分散値を求める信号処理部と、
   少なくとも２つの異なるサンプル数に基づいて前記信号処理部で得られる分散値の差を求める差分検出部と、
   この差分検出部が出力する差信号を所定の閾値と比較する比較部と、この比較部の比較結果に基づいて、前記受信信号が音声信号であるか否かを判定する判定部と、
   この判定部で音声信号であると判定された場合、前記受信信号から音声信号と判定された信号を除去する音声信号除去部を備えたことを特徴とする受信装置。

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