JP2008058983A - 音声コーディングにおける雑音のロバストな分類のための方法 - Google Patents
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Abstract
【解決手段】雑音の影響を受けないパラメータの組が導出され、それにより、分類処理に対する暗騒音の悪影響が減じられる。音声信号は、音声または非音声として識別される。基本的なパラメータの組が音声フレームに対して導出され、その後、パラメータの雑音成分が推定され、除去される。フレームが非音声である場合、雑音の推定値は更新される。次に、すべてのパラメータが予め定められたしきい値の組と比較される。暗騒音がパラメータから除去されたため、しきい値の組は、雑音がいかに変化しても、ほぼ影響を受けない。フレームが任意の数のクラスに分類されることにより、波形のマッチングよりも知覚的なマッチングを行なって知覚上重要な特徴を強調する。
【選択図】図4
Description
variable rate speech coder for CDMA cellular systems)」と題された資料に、さらに注目する。この資料は、CELPアルゴリズムに基づいたマルチモード可変速度音声コーダを開示する。デコーダは、別個の音声の特徴に適用された5つのコーディングモードを有する。5つのコーディングモードのうちの1つが、新しい経路ネットワークおよび音声パワー変動検出器を含むモードセレクタを用いることにより、各フレームに対して選択される。コーディングの性能を高めるために、音声のオンセットに対してフレーム間予測LSP量子化器、およびコーディング戦略を用いる。低ビットレートの音声コーディングにおいて、デコードされた音声品質は、高い暗騒音において著しく低下する。暗騒音を減じるために、スペクトル減算アルゴリズムに基づいた雑音抑制器が導入される。
声のコンテンツの程度、非音声のコンテンツの程度、振幅スペクトルの進展変化、エネルギ等高線の進展変化、周期性の進展変化等の或る特徴毎に解析される。この情報は、符号化/量子化の処理中に重み付けを制御するよう用いられる。この方法の一般原理は、波形のマッチングよりも知覚的なマッチングを行なうことによって、知覚的に重要な特徴を正確に表わすものとして特徴付けることができる。これは、部分的に、低ビットレートにおける波形のマッチングが、入力信号の全情報を忠実に捉えるほど十分に正確ではないという仮定に基づく。この発明の一部を含むアルゴリズムは、Cコード、またはこの業界で公知のアセンブリ等の任意の他の好適なコンピュータ言語またはデバイス言語で実現することができる。便宜上、この発明をeX−CELPアルゴリズムに関して説明しているが、ここに開示される、改良された音声分類のための方法が、アルゴリズムの一部にすぎず、同様の公知のアルゴリズムまたは今後発見されるべきアルゴリズムで用いられ得ることを認識されたい。
に20サンプル(160サンプル/8)を超えるために、部分的に重複し得ることに注目されたい。
重み付けされたピッチの相関性の最大(フレームの最大)は、以下により求められる:
重み付けされたスペクトルティルトの最小は、以下により求められる:
306はオンセットの検出であってよく、等式23、25、および26から導出されたパラメータを含んでよい。各特徴は、その特徴が識別されたか、識別されていないかを示すためのフラグ等を設定することができる。
0. 無音/暗騒音
1. 雑音様無声音
2. 無声音
3. オンセット
4. 破裂音、未使用
5. 静止していない有声音
6. 静止した有声音
示された実施例において、クラス4は用いられておらず、したがって、クラス数は6である。エンコーダにおいて利用可能な情報を効果的に用いるために、分類モジュールを、最初にクラス5とクラス6とを区別しないよう構成することができる。その代わりに、この区別は、さらなる情報を利用することのできる分類器の外の別のモジュール中に行なわれる。さらに、分類モジュールは、最初にクラス1を検出しなくてもよく、さらなる情報および雑音様の無声音の検出に基づいた別のモジュール中に導入されてよい。したがって、一実施例において、分類モジュールは、無音/暗騒音、無声音、オンセット、および有
声音を、クラス番号0、2、3、および5をそれぞれ用いることによって区別することができる。
、信号の履歴の知識に基づいて、分類器は特定のクラスを優待することができる。それにより、音声信号がどのようにして、僅かにより長い期間に進展変化するかについての知識を利用することが可能になる。ここで、フレームは、アプリケーションに依存して、多くの異なるクラスのうちの1つに分類される準備が整う(ステップ445)。一例として、上に開示したクラス(0〜6)が好適であるが、この発明のアプリケーションを限定することを意図しない。
Claims (6)
- 或る暗騒音レベルを有する暗騒音部分を有する音声信号を分類するための方法であって、
前記音声信号からパラメータを抽出するステップと、
前記パラメータの雑音成分を推定するステップと、
雑音の影響を受けないパラメータを生成するために、前記パラメータから前記雑音成分を除去するステップと、
予め定められたしきい値を選択するステップとを含み、前記予め定められたしきい値を選択する前記ステップは、前記暗騒音レベルによって影響を受けず、前記方法はさらに、
前記雑音の影響を受けないパラメータを前記予め定められたしきい値と比較するステップと、
前記比較するステップに応答して、前記音声信号を或るクラスに関連付けるステップとを含み、
前記抽出するステップは、複数のパラメータを抽出し、
前記推定するステップ、前記除去するステップ、前記選択するステップ、前記比較するステップ、および前記関連付けるステップは、前記複数のパラメータのそれぞれに対して、実行され、
前記複数のパラメータは、スペクトルティルトのパラメータ、ピッチの相関性のパラメータ、および絶対最大のパラメータを含み、
前記スペクトルティルトのパラメータは、前記除去するステップの間に、雑音の影響を受けないスペクトルティルトのパラメータを生成するために重み付けされ、
前記ピッチの相関性のパラメータは、前記除去するステップの間に、雑音の影響を受けないピッチの相関性のパラメータを生成するために重み付けされ、
前記絶対最大のパラメータは、前記除去するステップの間に、雑音の影響を受けない絶対最大のパラメータを生成するために重み付けされる、方法。 - 前記パラメータに重み付けするステップは、暗騒音による影響を減算するステップを含む、請求項1に記載の方法。
- 或る暗騒音レベルを有する暗騒音部分を有する音声信号を処理するための方法であって、
前記音声信号から音声パラメータの組を抽出するステップと、
前記音声パラメータに基づいて、雑音の影響を受けないパラメータの組を形成するステップと、
予め定められたしきい値の組を選択するステップとを含み、前記予め定められたしきい値の組を選択する前記ステップは、前記暗騒音レベルによって影響を受けず、前記方法はさらに、
前記雑音の影響を受けないパラメータの各々を前記予め定められたしきい値の組の対応する各しきい値と比較するステップと、
前記比較するステップに基づいて前記音声信号を分類するステップとを含み、
前記音声パラメータは、スペクトルティルトのパラメータ、ピッチの相関性のパラメータ、および絶対最大のパラメータを含み、
前記スペクトルティルトのパラメータは、前記形成するステップの間に、雑音の影響を受けないスペクトルティルトのパラメータを生成するために重み付けされ、
前記ピッチの相関性のパラメータは、前記形成するステップの間に、雑音の影響を受けないピッチの相関性のパラメータを生成するために重み付けされ、
前記絶対最大のパラメータは、前記形成するステップの間に、雑音の影響を受けない絶対最大のパラメータを生成するために重み付けされる、方法。 - 前記形成するステップは、
前記音声信号の雑音成分を推定するステップと、
前記音声パラメータの各々から前記雑音成分を除去するステップとを含む、請求項3に記載の方法。 - 或る暗騒音レベルを有する暗騒音部分を有する音声信号を分類するための音声コーディングデバイスであって、
前記音声信号を分類するために使用されるパラメータを前記音声信号から抽出するように構成されるパラメータ抽出器モジュールと、
前記パラメータの雑音成分を推定するように構成される雑音推定器モジュールと、
雑音の影響を受けないパラメータを生成するために、前記パラメータから前記雑音成分を除去するように構成される雑音除去モジュールと、
前記雑音の影響を受けないパラメータを予め定められたしきい値と比較するように構成される比較器モジュールとを含み、前記予め定められたしきい値は、前記暗騒音レベルによって影響を受けず、前記デバイスはさらに、
前記比較器モジュールに応答して、前記音声信号を或るクラスに関連付けるように構成される分類モジュールを含み、
前記パラメータ抽出器モジュールは、複数のパラメータを抽出し、
前記雑音推定器モジュール、前記雑音除去モジュール、前記比較器モジュール、および前記分類モジュールは、前記複数のパラメータのそれぞれに対して実行し、
前記複数のパラメータは、スペクトルティルトのパラメータ、ピッチの相関性のパラメータ、および絶対最大のパラメータを含み、
前記雑音除去モジュールは、雑音の影響を受けないスペクトルティルトのパラメータを生成するために、前記スペクトルティルトのパラメータを重み付けし、
前記雑音除去モジュールは、雑音の影響を受けないピッチの相関性のパラメータを生成するために、前記ピッチの相関性のパラメータを重み付けし、
前記雑音除去モジュールは、雑音の影響を受けない絶対最大のパラメータを生成するために、前記絶対最大のパラメータを重み付けする、音声コーディングデバイス。 - 前記パラメータを重み付けすることは、暗騒音による影響を減算することを含む、請求項5に記載の音声コーディングデバイス。
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