JP2010066335A - 信号広帯域化装置、信号広帯域化方法、そのプログラム、その記録媒体 - Google Patents

Abstract

【課題】狭帯域信号から質の良い擬似広帯域信号を生成する。
【解決手段】狭帯域信号を周波数領域に変換することで、低域信号を生成し、狭帯域信号をパーコール分析することでパーコール係数を求め、入力されたパーコール係数が小さいほど、高域側に比べて低域側の値が大きいゲイン係数を求め、低域信号に前記ゲイン係数を乗算することで、強調低域信号を生成し、低域信号の一部または全部を複製することで、高域信号を生成し、前記強調低域信号を低域側に前記高域信号を高域側に配置し、合わせることで、擬似広帯域周波数信号を生成し、前記擬似広帯域周波数信号を時間領域に変換することで擬似広帯域信号を出力する。
【選択図】図７

Description

この発明は、例えばＩＰネットワークでの音声通信に用いるものであり、狭帯域信号から擬似的に擬似広帯域信号を求める信号広帯域化装置、信号広帯域化方法、そのプログラム、その記録媒体に関する。

従来からの電話システムで伝送できる音声信号の周波数帯域は、約３００Ｈｚから３．４ｋＨｚである。従来の電話システムの音声符号化技術の目的は、伝送パラメータ量を最小化することにあり、符号化した音声信号の周波数帯域を超える音声を得ることは不可能である。ところで、最近の音響技術の発展及びディジタル信号処理技術の開発により、日常生活で使われる機器の音声の品質が向上している。このような状況において、例えば電話の音質にも高音質を求める声がある。かかる要求に応える目的で音声擬似広帯域化装置や、その方法が用いられる。

そこで、特許文献１に記載のように、帯域が制限された狭帯域音声信号をより高域の周波数帯域に複製して高域信号として、狭帯域信号と高域信号を合成することで、擬似的に広帯域信号を作成する信号広帯域化方法が提案されている。図１に特許文献１の信号広帯域化方法で用いられる信号広帯域化装置の機能構成例を示す。

図１に示すように、従来技術１の信号広帯域化装置１００は、アップサンプリング部１０１、全波整流部１０２、ＳＴＦＴ分析部１０３および１０５、バンドパスフィルタ部１０４、複製部１０６、ゲイン調整部１０７および１０８、ＳＴＦＴ合成部１０９、加算部１１０、とで構成されている。

アップサンプリング部１０１は、例えば８ｋＨｚサンプリングされた狭帯域音声信号を、例えば８ｋＨｚサンプリングから１６ｋサンプリングの音声信号にアップサンプリングする。全波整流部１０２は、アップサンプリングされた音声信号を全波整流（非線形処理）し、音声の基本周波数の高調波成分を含む等、狭帯域音声信号と相関が高い広帯域音声信号を得る。ＳＴＦＴ分析部１０３は、一定時間（１０〜２０ｍｓｅｃ）経過毎に、全波整流された音声信号をＳＴＦＴ（短時間フーリエ）分析し、周波数領域音声信号Ｓを得る。

バンドパスフィルタ部１０４は、周波数領域音声信号Ｓに対してバンドパスフィルタリングを行い、狭帯域音声信号に存在しない３００Ｈｚ以下の複素スペクトル成分を取り出す一方で、６０Ｈｚ以下の複素スペクトル成分を除去する。すなわち、バンドパスフィルタ部１０４は、狭帯域音声信号に含まれない低域信号（６０〜３００Ｈｚ）の周波数領域音声信号Ｓ’を得る。ゲイン調整部１０７は、バンドパスフィルタリングされた低域の複素スペクトルに一定のゲインを乗算し、ゲイン調整を行う。

一方、ＳＴＦＴ分析部１０５は、一定時間（１０〜２０ｍｓｅｃ）経過毎に、アップサンプリングされた音声信号をＳＴＦＴ分析し、周波数領域広帯域信号Ｔを得る。複製部１０６は、低域の周波数領域広帯域信号Ｔを、高域の周波数帯域の複素スペクトルとしてコピーする。例えば、１０番目から４０番目の周波数領域広帯域信号Ｔが、１００番目から１３０番目の周波数領域広帯域信号Ｔとして用いられる。また、他の部分の複素スペクトルには、全て０が代入される。これにより、狭帯域音声信号に含まれていない高域周波数領域広帯域信号Ｔ’が得られる。ゲイン調整部１０８は、この高域周波数領域広帯域信号Ｔ’に一定の倍率が乗算され、これによりゲイン調整を行う。

ＳＴＦＴ合成部１０９は、ゲイン調整部１０７よりの周波数領域音声信号Ｓ’と、ゲイン調整部１０８よりの高域周波数領域広帯域信号Ｔ’とをＳＴＦＴ合成する。これにより、狭帯域音声信号に含まれていない低域および高域の音声信号が得られる。

加算部１１０は、アップサンプリング部１０１よりの音声信号と、ＳＴＦＴ合成部１０９よりのＳＴＦＴ合成された音声信号とを加算する。これにより、狭帯域音声信号に含まれていない低域および高域を有する擬似広帯域音声信号が得られる。
特許第３３０１４７３号

従来の電話システムで用いられる電話機は、ＩＴＵ−Ｔにて標準化されているＩＲＳ特性を有するハンドセットにより集音された狭帯域音声信号を符号化し伝送している。ここで、ＩＲＳ特性とは図２に示すような緩やかな高域通過フィルタ型の周波数特性を指す。つまり、ＩＲＳ特性が大きい信号とは、低周波数側の強度が小さいということを示す。ＩＲＳ特性を有するハンドセットにより集音された狭帯域音声信号は低域周波数側（以下、「低域側」という。）の信号が減衰したスペクトル形状になる。つまり、ＩＲＳ特性が大きいということは低域側が減衰しているということである。このような低域側の信号が減衰した狭帯域音声信号から従来技術１に示す方法により擬似的に広帯域音声を作成すると、作成された広帯域音声は低域が減衰し、聴感上不自然なものになってしまうという問題があった。

この発明の信号広帯域化装置は、周波数変換部と、記憶部と、乗算部と、複製部と、結合部と、周波数逆変換部と、を具備する。周波数変換部は、狭帯域信号を周波数領域に変換することで、低域信号を生成する。記憶部は高域側に比べて低域側の値が大きいゲイン係数を記憶する。乗算部は、低域信号にゲイン係数を乗算することで、強調低域信号を生成する。複製部は、低域信号の一部または全部を複製することで、高域信号を生成する。結合部は、強調低域信号を低域側に高域信号を高域側に配置し、合わせることで、擬似広帯域周波数信号を生成する。周波数逆変換部は、擬似広帯域周波数信号を時間領域に変換することで擬似広帯域信号を出力する。また、ゲイン係数は記憶部に記憶させるのではなく、ゲイン係数を動的に求めるゲイン制御部を設けても良い。

この発明によれば、低域周波数側の信号が減衰した狭帯域信号の低域周波数側の信号に低域ゲインを乗算した後、擬似的に広帯域信号を作成する。これにより、作成された広域帯域信号は周波数特性が平坦で聴感上自然な擬似広帯域化を行うことができる。

以下に、発明を実施するための最良の形態を示す。なお、同じ機能を持つ構成部や同じ処理を行う過程には同じ番号を付し、重複説明を省略する。

図３に実施例１の信号広帯域化装置２００の機能構成例を示し、図４に処理フローを示す。この例では、信号広帯域化装置２００は、周波数変換部２１０、記憶部２９０、複製部２３０、乗算部２２０、結合部２４０、周波数逆変換部２５０、とで構成される。図５に各構成部で生成される信号の周波数スペクトルなどを示す。図５中のＡ〜Ｄの図において、横軸は周波数を示し、縦軸は振幅パワーを示す。

まず、狭帯域信号は時間領域の信号であり、Ｄ個（Ｄは１以上の整数）のサンプル数を有するフレームごとに入力端子２０５に入力される。ここで狭帯域信号とは、周波数帯が狭帯域の信号であり、信号とは、例えば人間の音声の音声信号である。以降の処理はフレーム毎に処置が行われる。また、サンプル数Ｄは予め定められた値でも良いし、入力された狭帯域信号を分析した結果得られる値でもよい。前者の場合も後者の場合も全フレームでサンプル数Ｄが同じとなる場合もありえるし、フレーム毎にサンプル数Ｄは異なる場合もありえる。入力された時間領域の狭帯域信号はＩｎ（ｔ）（ｔ＝０、１、．．．、Ｄ−２、Ｄ−１）と表すものとする。ｔは時間のインデックスである。

次に、周波数変換部２１０は、入力された狭帯域信号Ｉｎ（ｔ）をフレーム毎に、時間領域から周波数領域に変換することで、低域信号ＩｎＦ（ｋ）（ｋ＝０、１、．．．、Ｄ−２、Ｄ−１）を生成して出力する（ステップＳ２）。低域信号ＩｎＦ（ｋ）は周波数領域の信号であり、ｋは周波数インデックスを表し、ｋの値が小さいほど低周波数の信号を表し、大きいほど高周波数の信号を表す。また、周波数変換の手法の例として、ＤＣＴ（Ｄｉｓｃｒｅｔｅ Ｃｏｓｉｎｅ Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ：離散コサイン変換）や、ＭＤＣＴ（Ｍｏｄｉｆｉｅｄ Ｄｉｓｃｒｅｔｅ Ｃｏｓｉｎｅ Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ：変形離散コサイン変換）などを用いれば良い。ただし、ＭＤＣＴを用いる場合は２フレーム（２Ｄ個）の狭帯域信号から１フレームずつオーバーラップしてＤ個の低域信号を作成する。また、周波数変換部２１０の出力信号の周波数スペクトルを図５Ａに示す。図５Ａ中のαの箇所に示すように、低域信号ＩｎＦ（ｋ）は低域側が減衰している。

記憶部２９０には予め、低域信号ＩｎＦ（ｋ）の周波数ごとに予め定められたゲイン係数を記憶しておき、当該ゲイン係数は乗算部２２０に出力される。そして、乗算部２２０は、低域信号ＩｎＦ（ｋ）にゲイン係数を乗算することで、強調低域信号ＦＬＧ（ｋ）を生成する（ステップＳ４）。ここでは、乗算部２２０は、低域信号ＩｎＦ（ｋ）の全周波数の各周波数ごとにゲイン係数を乗算する手法を説明する。ここで、ゲイン係数をｇ（ｋ）（ｋ＝０、１、．．．、Ｄ−２、Ｄ−１）とすると、例えば、以下のように、ゲイン係数を設定する。
ｇ（０）＝１．０
ｇ（１）＝３．０
ｇ（２）＝２．５
ｇ（３）＝２．２
ｇ（４）＝１．８
ｇ（５）＝１．６
ｇ（６）＝１．２
ｇ（７）＝１．０
ｇ（８）＝１．０
ｇ（９）＝１．０
・
・
・
ｇ（Ｄ−２）＝１．０
ｇ（Ｄ−１）＝１．０

つまり、乗算部２２０は、ＦＬＧ（ｋ）＝ｇ（０）・ＩｎＦ（０）＋ｇ（１）・ＩｎＦ（１）＋・・・＋ｇ（Ｄ−１）・ＩｎＦ（Ｄ−１）の演算を行う。ただし演算子「・」は乗算を表す。また、これらのゲイン係数ｇ（ｋ）（ｋ＝０、１、．．．、Ｄ−２、Ｄ−１）をベクトル表記したものをゲイン係数ベクトルＧとすると、Ｇは以下のように、表すことができる。
Ｇ＝（１．０、３．０、２．５、２．２、１．８、１．６、１．２、１．０、
１．０、１．０、．．．、１．０）
つまり、ゲイン係数ベクトルの要素数はＤ個ある。

低域信号ＩｎＦ（ｋ）（ｋ＝０、１、．．．、Ｄ−２、Ｄ−１）および強調低域信号ＦＬＧ（ｋ）（ｋ＝０、１、．．．、Ｄ−２、Ｄ−１）をベクトル表記したものをそれぞれＩｎＦ^→、ＦＬＧ^→とすると、乗算部２２０は以下の式を演算する。

ＦＬＧ^→＝Ｇ＊ＩｎＦ^→
ただし、演算子「＊」は内積を示す。このように、ゲイン係数ｇ（ｋ）またはゲイン係数ベクトルＧは、高域側（ｋの値が大きい）に比べて低域側（ｋの値が小さい）の値が大きいように設定する。上記例では、ｋ＝Ｄ−２、Ｄ−１であればゲイン係数は全て１．０（ゲイン係数は小さい）であり、ｋ＝１、２、３であればそれぞれゲイン係数は３．０、２．５、２．２（ゲイン係数は大きい）となり、つまりゲイン係数は高域側に比べて低域側の値が大きくなっている。

また、上記ｇ（ｋ）の例では、ｇ（０）＝１．０となっているが、その理由を説明する。通常、機器のノイズ等により、低域信号の最も低域の部分（以下、「最低域部分」という。上記の例ではｋ＝０の部分）の振幅パワーは大きくなることがある。従って、低域信号の最低域部分に乗じられるゲイン係数（上記の例ではｇ（０））を１．０もしくは１．０に近い値（例えば、０．９）に設定することが好ましい。また、ゲイン係数１．０を乗算するということは、乗算処理を行わないことと同義である。つまり、最低域部分に乗じられるゲイン係数は設定せずに、乗算部２２０の乗算処理においても、最低域部分については乗算処理は行わないようにしてもよい。つまり、最低域部分の振幅パワーは入力された低域信号の振幅パワーとほぼ等しくなるように、乗算部２２０は乗算処理を行えばよい。また、上記の例ではｋ＝０の部分のみが最低域部分として説明したが、機器のノイズ等の状況に応じて、最低域部分を変化させた方が良い。例えば、ｋ＝０、１、２が最低域部分とした方が良い場合もある。

上記機器のノイズ等により低域信号の最低域部分の振幅パワーが大きくなる状況が多い場合（以下、「ケース１」という。）には、予め、最低域部分のゲイン係数と高域側のゲイン係数とをほぼ等しくする（上記の例では例えばｇ（０）＝１．０）。つまり、ケース１の場合には「高域側に比べて低域側の値が大きいゲイン係数」の文言中の「低域側」とは最低域部分を除くことを意味し、最低域部分のゲイン係数と高域側のゲイン係数とはほぼ等しくなる。

また、上記機器のノイズ等がなく低域信号の最低域部分の振幅パワーが大きくなる状況が少ない場合（以下、「ケース２」という。）には、予め、最低域部分のゲイン係数を最も大きくする（例えばｇ（０）＝３．２）。つまりケース２の場合には、「低域側」とは最低域部分を含むことを意味し、最低域部分のゲイン係数については、他のゲイン係数と比べて最も大きくなる。つまり、「高域側に比べて低域側の値が大きいゲイン係数」についての「低域側」とは最低域部分を含む場合と除く場合があり、両者については、上記機器のノイズ等の状況（上述では、ケース１またはケース２）により予め定めるものであり、設計事項の変更であるといえる。

乗算部２２０の出力信号である強調低域信号ＦＬＧ（ｋ）の周波数スペクトルを図５Ｂに示す。図５Ｂ中のβの箇所に示すように、乗算部２２０の演算により、減衰していた振幅レベルが増幅している。

また、上記では低域信号ＩｎＦ（ｋ）の全周波数の周波数ごとにゲイン係数を乗ずる処理について説明したが、ゲイン係数が１．０になる周波数についてはゲイン係数の乗算を行わなくても良い。その場合は記憶部２９０に１．０でないゲイン係数と対応する周波数とを記憶しておき、乗算部２２０に１．０でないゲイン係数と対応する周波数Ｆ_ａの情報も入力すればよい。そして、乗算部２２０は、１．０でないゲイン係数と、周波数Ｆ_ａについての低域信号との乗算処理を行えばよい。このようにすることで、乗算処理の演算量を削減できる。

一方、複製部２３０は、低域信号ＩｎＦ（ｋ）の一部または全部を拡張信号とする。そして、当該拡張信号を複製することで、擬似的に高域信号ＦＨ（ｋ）（ｋ＝０、１、．．．、Ｄ−２、Ｄ−１）を生成する（ステップＳ６）。以下、図５を用いて具体的に説明する。図５では、複製部２３０が低域信号ＩｎＦ（ｋ）の「一部」を複製する例を示す。図５Ａに示すように、複製元の拡張信号（図５Ａに記載）の先頭の周波数インデックスをＤ_Ｌ（ただし、０≦Ｄ_Ｌ≦Ｄ−１）とし、複製先の高域信号ＦＨ（ｋ）（図５Ｃに記載）の先頭の周波数インデックスをＤ_Ｈとし、コピーする拡張信号の係数の数をＤ_ｗとする。ただし、１≦Ｄ_ｗ≦Ｄ（図５Ａ参照）、Ｄ_Ｌ＋Ｄ_ｗ≦Ｄ（図５Ａ参照）、Ｄ_Ｈ＋Ｄ_ｗ≦Ｄ（図５Ｃ参照）とする。Ｄ_Ｌ、Ｄ_Ｈ、Ｄ_ｗは予め決められた固定値でも良いし、動的に切替えても良い。

図６に複製部２３０の処理の流れを示す。図６は複写元の低域の周波数範囲が固定値の場合である。まず、Ｄ_Ｌ、Ｄ_Ｗ、Ｄ_Ｈの初期値Ｄ_Ｌ０、Ｄ_Ｗ０、Ｄ_Ｈ０を設定する（ステップＳ１３１）。そして、周波数インデックスｋを高域の信号の最下限であるｋ＝０に設定する（ステップＳ１３２）。周波数インデックスｋ＝Ｄからｋ＝Ｄ_Ｈ−１までの高域信号ＦＨ（ｋ）には、ＭＩＮが書き込まれる（ステップＳ１３３〜Ｓ１３５）。周波数インデックスｋが、ｋ＝Ｄ_Ｈになると高域信号ＦＨ（ｋ）には、複製元の先頭の周波数インデックスｋ＝Ｄ_Ｌの信号の振幅が複製される（ステップＳ１３６）。つまり、ｋ−Ｄ_Ｈ−Ｄ_Ｌ＝Ｄ_Ｈ−Ｄ_Ｈ＋Ｄ_Ｌ＝Ｄ_Ｌである。したがって、複製元のｋ＝Ｄ_Ｌ〜（Ｄ_Ｌ＋Ｄ_Ｗ）の範囲の信号の振幅が、複製先のｋ＝Ｄ_Ｈ〜（Ｄ_Ｈ＋Ｄ_Ｗ）の範囲に複製される（ステップＳ１３８のＮｏのループ）。周波数インデックスｋ＝（Ｄ_Ｈ＋Ｄ_Ｗ）〜（Ｄ−１）までの範囲の高域信号ＦＨ（ｋ）には、ＭＩＮが書き込まれる（ステップＳ１３９〜Ｓ１４１）。この結果、高域信号ＦＨ（ｋ）は、以下の式に示すようになる。
ＦＨ（ｋ）＝ＭＩＮ （０≦ｋ≦Ｄ_Ｈ−１）
＝ＩｎＦ（ｋ−Ｄ_Ｈ＋Ｄ_Ｌ） （Ｄ_Ｈ≦ｋ≦Ｄ_Ｈ＋Ｄ_ｗ−１）
＝ＭＩＮ （Ｄ_Ｈ＋Ｄ_ｗ≦ｋ≦Ｄ−１）

ここで、ＭＩＮの値は０でも良いし、非常に小さな値でも良い。なお、図５Ｃ中のγに記載のようにサイン窓等を掛けることで丸みを帯びた形状にすると、生成される擬似広帯域信号（以下で説明する）は聴感上よくなる。また、図５Ｃ中のεの部分についても同様の手法で丸みを帯びた形状にしても良い。また、図５の例では、低域信号ＩｎＦ（ｋ）の「一部」を複製する例を説明したが、低域信号ＩｎＦ（ｋ）の「全部」を拡張信号として、当該拡張信号を複製することで、高域信号ＦＨ（ｋ）を生成しても良い。また拡張信号の複数部分を分割して複製しても良い。

次に、結合部２４０は、図５Ｄに示すように、強調低域信号ＦＬＧ（ｋ）を低域側に配置し、高域信号ＦＨ（ｋ）を高域側に配置し、合わせることで、擬似広帯域周波数信号ＰｓＦ（ｋ）を生成する（ステップＳ８）。擬似広帯域周波数信号ＰｓＦ（ｋ）は以下の式のようになる。
ＰｓＦ（ｋ）＝ＦＬＧ（ｋ） （０≦ｋ≦Ｄ−１）
＝ＦＨ（ｋ−Ｄ） （Ｄ≦ｋ≦２Ｄ−１）
ここで、ＰｓＦ（ｋ）の最大値を２Ｄ−１としたが、当該最大値は擬似広帯域信号の音質が保たれていれば、最大値を２Ｄ−１に限る必要はない。

周波数逆変換部２５０は、擬似広帯域周波数信号ＰｓＦ（ｋ）を時間領域に変換することで擬似広帯域信号ｏｕｔ（ｕ）（ｕ＝０、１、．．．、２Ｄ−１）を出力する（ステップＳ１０）。ここで、行う周波数逆変換（時間領域への変換）は、周波数変換部２１０における周波数変換に対応した逆変換である。ただし、狭帯域信号Ｉｎ（ｔ）と擬似広帯域信号ｏｕｔ（ｕ）とはサンプル数が異なるが。サンプリング周波数が異なるだけで、時間的には完全に対応するものである。例えば、この実施例では、擬似広帯域信号ｏｕｔ（ｕ）のサンプリング周波数はＩｎ（ｔ）のサンプリング周波数の２倍であるので、ｔ＝０とｕ＝０、ｔ＝Ｄとｔ＝２Ｄとがそれぞれ同時刻である。

このように、従来の信号広帯域化装置では、ＩＲＳ特性を有する（狭帯域信号の低域側が減衰している）にもかかわらず、低域側の振幅パワーを増幅させずに処理を行っていた。つまり、図３や図５に記載の乗算部２２０によるゲイン係数の乗算処理を行っていなかった。従って、従来の信号広帯域化装置から出力される擬似広帯域信号は聴感上不自然な音質になっていた。しかし、この実施例の信号広帯域化装置２００では、減衰している低域側にゲイン係数を乗算することで、出力される擬似広帯域信号は、周波数が平坦で聴感上自然な音質になるという顕著な効果を有するようになった。

ＩＲＳ特性を有する音声信号のように、低域が減衰している狭帯域信号に対しては、実施例１で説明した方法により周波数が平坦で聴感上自然な広帯域信号を擬似的に生成することができる。しかし、ＩＲＳ特性を有さないハンドセットなど周波数が平坦なハンドセットにより集音された狭帯域信号に対して、実施例１の方法で擬似的に広帯域信号を作成すると、低域の信号の振幅パワーが極端に大きくなってしまい、擬似的に作成した広帯域信号がこもった音になってしまうという問題がある。この問題を解決すべく、この実施例２では入力の狭帯域信号の低域が減衰しているか否かに関わらず、低域の信号の振幅パワーが極端に大きくなったり、また低域の信号の振幅パワーが小さくなりすぎて不自然になったりすることのない高音質な広帯域信号を擬似的に作成する方法を説明する。

図７に実施例２の信号広帯域化装置３００の機能構成例を示し、図８に処理フローを示す。信号広帯域化装置３００は、信号広帯域化装置１００の記憶部２９０をゲイン制御部３６０に代替したものである。ゲイン制御部３６０はこの例では分析部３６３、ゲイン算出部３６５により構成されている。

分析部３６３は、入力端子２０５に入力された狭帯域信号をパーコール（ＰＡＲＣＯＲ係数：ＰＡＲｔｉａｌ ａｕｔｏ−ＣＯＲｒｅｌａｔｉｏｎ：偏自己相関）分析することでパーコール係数を求め、パーコール係数情報として出力する（ステップＳ１２）。パーコール分析については、「古井さだおき著 音響・音声工学、株式会社近代科学社、１９９６年３月１０日、ｐ１３１〜ｐ１４１」等に記載されている。またこの実施例２では、パーコール係数情報をパーコール係数として説明する。パーコール係数は１〜２次の係数を用いると能率的であるが、それ以上の次数のパーコール係数を使用しても良い。また、ｉをパーコール係数の次数とし、ｉ次のパーコール係数をｐ_ｉとする。次に、パーコール係数はゲイン算出部３６５に入力される。

ゲイン算出部３６５は、入力された係数情報が小さいほど、高域側に比べて低域側の値が大きいゲイン係数ｇ（ｋ）を求める（ステップＳ１４）。ここで、「入力された係数情報」とは、分析部３６３からのパーコール係数の他に、下記の実施例４で説明する対数断面積比、下記の実施例５で説明する補間係数情報、下記の実施例６で説明する差分係数情報である。ゲイン算出部３６５の好適な構成例として、判定手段３６５２とゲイン決定手段３６５４とを有する構成があり、以下、ゲイン算出部３６５が判定手段３６５２とゲイン決定手段３６５４とで構成されているとして説明をする。

判定手段３６５２は入力された係数情報が小さいほど、ＩＲＳ特性が大きいと判定する。この実施例では係数情報とは、パーコール係数情報であるが、その他に補間係数情報、差分係数情報である。また、「係数情報であるパーコール係数が大きいほどＩＲＳ特性が小さい」という性質は、発明者の度重なる実験の結果、判明したことである。更に、判定手段３６５２は、パーコール係数が大きいほど、ＩＲＳ特性が小さいと判断する、としても良い。そして、判定手段３６５２は、ＩＲＳ特性の大小を表す情報、例えば、ＩＲＳ特性判定フラグＦを出力する。ここで、ゲイン算出部３６５が、ＩＲＳ特性を用いずに入力された係数情報が小さいほど、高域側に比べて低域側の値が大きいゲイン係数ｇ（ｋ）を求めるような構成であれば、ＩＲＳ特性判定フラグＦを生成する必要はない。

また、判定手段３６５２によるＩＲＳ特性の判定の手法例を説明する。（ｉ）第１の手法として、判定手段３６５２は、パーコール係数が予め定められた閾値より小さければ、ＩＲＳ特性が大きいと判定し、パーコール係数が予め定められた閾値より大きければ、ＩＲＳ特性が小さいと判定する。例えば、１次のパーコール係数をｐ_１とした場合、閾値Ｔｈ１を例えば０．８８５とし、
ｐ_１＞Ｔｈ１の場合・・・ＩＲＳ特性小
ｐ_１≦Ｔｈ１の場合・・・ＩＲＳ特性大、と判定し、ＩＲＳ特性判定フラグＦとして、ＩＲＳ特性が大きい場合は「１」を出力し、小さい場合は「０」を出力する。

（ｉｉ）また、第２の手法として、更に２次のパーコール係数をｐ_２とし、閾値Ｔｈ２を例えば０．８７５とし、
ｐ_１＞Ｔｈ１、かつ、ｐ_２＞Ｔｈ２の場合・・・ＩＲＳ特性小
その他の場合・・・ＩＲＳ特性強
としても良い。このように、２次以上のパーコール係数の大小を判定することで、より正確なＩＲＳ特性の判定を行うことができる。

（ｉｉｉ）また、第３の手法として、ＩＲＳ特性の大小を複数段階に場合分けすることも可能である。閾値Ｔｈ３を例えば、０．８２５とし、
ｐ_１＞Ｔｈ１の場合・・・ＩＲＳ特性小
Ｔｈ１≧ｐ_１＞Ｔｈ３の場合・・・ＩＲＳ特性中
Ｔｈ３≧ｐ_１の場合・・・ＩＲＳ特性大
とする。ＩＲＳ特性判定フラグＦとして、例えば、ＩＲＳ特性が大きい場合は「２」中である場合は「１」、小さい場合は「０」を出力することもできる。このように、閾値を複数用いて、ＩＲＳ特性の大小を判定することで、より細やかな判定を行うことができる。

ゲイン決定手段３６５４は、ＩＲＳ特性判定フラグＦから判断して、ＩＲＳ特性が大きいほど、高域側に比べて低域側の値が大きいゲイン係数を求める。また、ＩＲＳ特性が小さい場合、つまり、狭帯域信号の低域側があまり減衰していない場合には、高域側と低域側の値がほぼ等しいゲイン係数を求める。ゲイン係数の求め方の一例を説明する。例えば、ＩＲＳ特性の大小に応じたゲイン係数を予め定めておき、ゲイン決定手段３６５４に保持させる。そして、ゲイン決定手段３６５４は、入力されたＩＲＳ特性判定フラグＦからＩＲＳ特性の大小を判定して、ゲイン係数を選択すればよい。

例えば、ゲイン決定手段３６５４は、以下のようなゲイン係数ベクトルＧ１、Ｇ２を保持しておき、ＩＲＳ特性判定フラグＦに応じて乗算部２２０にＧ１もしくはＧ２を出力する。なお、判定手段３６５２が前記第１の手法（（ｉ）の箇所で説明）を用いた場合を説明する。
ＩＲＳ特性小（Ｆ＝０）の場合
Ｇ１＝（１．０、１．２、１．２、１．０、１．０、１．０、１．０、１．０、
１．０、１．０、．．．、１．０） を出力する。
ＩＲＳ特性大（Ｆ＝１）の場合
Ｇ２＝（１．０、３．０、２．５、２．２、１．８、１．６、１．２、１．０、
１．０、１．０、．．．、１．０） を出力する。

また、ゲイン決定手段３６５４は予めゲイン係数ベクトルを保持しておくのではなく、ＩＲＳ特性判定フラグＦから判断して動的にゲイン係数ベクトルを定め、乗算部２２０に出力しても良い。

このように、入力された狭帯域信号に対してパーコール分析を行い、求められたパーコール係数からゲイン係数を定める。このように、動的にゲイン係数（ゲイン定数ベクトル）を定めて乗算することで、入力された狭帯域信号の低域が減衰しているか否かにかかわらず、低域が大きくなりすぎてこもった音になったり、小さくなりすぎて不自然にならない擬似広帯域信号を生成できる。

実施例２では、分析部３６３から出力されるパーコール係数情報が、パーコール係数である場合を説明した。しかし、前記第２の手法（（ｉｉ）の箇所で説明）、第３の手法（（ｉｉｉ）の箇所で説明）のように複数の閾値を用いた場合に、Ｔｈ１（＝０．８８５）、Ｔｈ２（＝０．８７５）、Ｔｈ３（＝０．８２５）のように、各閾値が近接する（各閾値間の間隔が小さくなる）ことが実験的に分かっている。そうすると、分析部３６３はパーコール係数の小数点以下を細かく算出しなければならず、結果として分析部３６３のパーコール係数を求める演算量が多くなるという問題がある。そこで、この実施例３では、分析部３６３はパーコール係数情報としてパーコール係数を出力するのではなく、当該パーコール係数から求まる対数断面積比ｎ_ｉを出力する。そうすると、判定手段３６５２の判定処理において、複数の閾値を用いる場合であっても、当該閾値間の間隔を広げることができることが実験的に判明しており、判定手段３６５２の判定が行いやすくなる。ｉ次の対数断面積比ｎ_ｉは例えば、以下の式に求められる。

ｎ_ｉ＝ｌｏｇ［（１＋ｐ_ｉ）／（１−ｐ_ｉ）］
そして、対数断面積比ｎ_ｉは判定手段３６５２に入力される。判定手段３６５２が前記第３の手法を用いる（３つの閾値Ｔｈ１、Ｔｈ２、Ｔｈ３を用いる）場合には、例えば、Ｔｈ１＝２．９、Ｔｈ２＝２．２、Ｔｈ３＝１．７を用いることができ、パーコール係数を用いた場合と比較して閾値間の差を大きくすることができ、結果として判定手段３６５２は判定処理を行いやすくなる。

実施例２または３で説明した手法により、入力された狭帯域信号の低域が減衰しているか否かによらず、低域が大きくなりこもった音になったり、小さくなりすぎて不自然にならない擬似広帯域信号を生成できる。しかし、実施例２または３で説明した手法には、例えば狭帯域信号が音声の信号である場合に、当該音声の子音部から母音部へ変わるときにはパーコール係数の変動が大きくなってしまうため、低域信号ＩｎＦ（ｋ）に乗算するゲイン係数が頻繁に切り替わってしまい、聴感上耳障りなノイズを発生させてしまうという問題がある。この問題に対し、この実施例４では、ゲイン係数の値が頻繁に切り替わることを抑えることで、聴感上耳障りなノイズを発生させずに高音質な擬似広帯域信号を生成する手法を説明する。

図９にこの実施例４の信号広帯域化装置４００の機能構成例を示す。実施例２，３で説明した信号広帯域化装置３００と違う点は、ゲイン制御部３６０がゲイン制御部４６０に代替されている点である。ゲイン制御部４６０はゲイン制御部３６０のゲイン算出部３６５（判定手段３６５２）の前段に補間係数計算部４６４が備えられたものである。

入力されるパーコール係数の変動を抑えるため、補間係数計算部４６４は、過去に入力されたパーコール係数情報を用いて、現在入力されたパーコール係数情報を補間することで、補間係数情報ｐ＾_ｉを生成する。補間係数計算部４６４は例えば、補間係数情報ｐ＾_ｉとして、重み付き和ｐ＾_ｉを計算する。現在入力されたｉ次のパーコール係数をｐ_ｉとし、直前に入力されたｉ次のパーコール係数をｄｐ_ｉとすると、補間係数計算部４６４は例えば、以下の式により重み付き和である補間係数情報ｐ＾_ｉを計算する。
ｐ＾_ｉ＝ａ_１ｉｐ_ｉ＋ａ_２ｉｄｐ_ｉ

補間係数情報ｐ＾_ｉの変動は、パーコール係数の変動よりも小さくでき、結果として、ゲイン係数の値が頻繁に切り替わることを抑えることができる。ここで、ｉ＝１の場合、重み係数は例えばａ_１ｉ＝ａ_２ｉ＝０．５とすると良い。また、ここでは、入力された全ての次数のパーコール係数について補間係数情報ｐ＾_ｉを計算する例を説明したが、予め決められた次数（つまり変動が大きい次数）のパーコール係数のみ補間係数情報を計算しても良い。また、上記の例ではｄｐ_ｉを直前に入力されたパーコール係数として、処理を行うが、直前よりも過去に入力されたパーコール係数をｄｐ_ｉとして処理を行っても良い。また、補間係数計算部４６４はパーコール係数ではなく、対数断面積比（実施例３で説明）についても処理を行っても良い。そして、ゲイン算出部３６５（判定手段３６５２）は、入力された補間係数情報が大きいほど、高域側に比べて低域側の値が大きいゲイン係数を求める。

この実施例４のように、補間係数計算部４６４により補間係数情報（例えば、入力されたパーコール係数情報および過去に入力されたパーコール係数情報との重み付き和）を求めることで、パーコール係数の変動が大きい場合であっても補間係数情報の変動は小さくできることから、ゲイン係数の値が頻繁に切り替わることを抑えることができ、結果として聴感上耳障りなノイズを発生させずに高音質な擬似広帯域信号を生成できる。

実施例２または３で説明した手法により入力された狭帯域信号の低域が減衰しているか否かによらず、低域が大きくなりこもった音になったり、小さくなりすぎて不自然にならない擬似広帯域信号を生成できる。しかし、例えば、狭帯域信号が女性音声の信号である場合には、パーコール係数の値が他の話者に比べて平均的に小さいため、低域が減衰していなくても、ＩＲＳ特性は大きいと判定されてしまい、乗算部２２０のゲイン係数乗算処理により、過剰に低域が強調されてしまうという問題がある。この問題を解決すべく、この実施例５では、パーコール係数の値が平均的に小さい狭帯域信号に対しても高音質な擬似広帯域信号を生成する手法を説明する。

図１０に、この実施例５の信号広帯域化装置５００の機能構成例を示す。実施例２、３で説明した信号広帯域化装置３００と違う点は、ゲイン制御部３６０がゲイン制御部５６０に代替されている点である。ゲイン制御部５６０はゲイン制御部３６０のゲイン算出部３６５（判定手段３６５２）の前段に差分係数計算部５６５が備えられたものである。

差分係数計算部５６５は、同フレーム内の異なる次数の係数情報間の差を計算することで、差分係数情報ｐ⁻ _ｉを生成する。この実施例５において、差分係数計算部５６５に入力される係数情報とは分析部３６３からのパーコール係数または、対数断面積比である。入力されたパーコール係数の次数をＰＫＲとし、予め定められた重み係数をｂ_ｉ、ｂ_ｉ＋１とすると、差分係数計算部５６５は、例えば、以下の式を演算することで、差分係数情報ｐ⁻ _ｉを生成する。
ｐ⁻ _ｉ＝ｂ_ｉｐ_ｉ−ｂ_ｉ＋１ｐ_ｉ＋１（０＜ｉ≦ＰＫＲ−１）
ｐ⁻ _ｉ＝ｐ⁻ _ｉ（ｉ＝ＰＫＲ）

このように、隣接する次数間（つまり、ｉとｉ＋１）のパーコール係数の差を取ることが望ましい。そして、差分係数情報ｐ⁻ _ｉゲイン算出部３６５（判定手段３６５２）に入力され、差分係数情報が大きいほど、高域側に比べて低域側の値が大きいゲイン係数を求める。また、差分係数計算部５６５は、対数断面積比について処理を行っても良い。

このようにゲイン算出部３６５は差分係数情報ｐ⁻ _ｉを用いてゲイン係数を求める（判定手段３６６が差分係数情報ｐ⁻ _ｉでＩＲＳ特性の大小を判定する）ことで、パーコール係数の平均値が小さい場合であっても、隣接する次数間のパーコール係数の差である差分係数情報ｐ⁻ _ｉを用いることで、低域が減衰してなくてもＩＲＳ特性は大きいと判定されることはなく、結果として過剰に低域が強調されてしまうことはない。

図１１にこの実施例６の信号広帯域化装置６００の機能構成例を示す。実施例５で説明した信号広帯域化装置５００と違う点は、ゲイン制御部５６０がゲイン制御部６６０に代替されている点である。ゲイン制御部６６０はゲイン制御部５６０の、分析部３６３の後段でありかつゲイン算出部３６５（判定手段３６５２）の前段に補間係数計算部４６４が設けられている点でゲイン制御部５６０と異なる。この実施例６の差分係数計算部５６５に入力される係数情報とは、補間係数計算部４６４からの補間係数情報である。信号広帯域化装置６００のような構成にすることで、実施例４及び実施例５で説明した効果を両方得ることができる。

＜ハードウェア構成＞
本発明は上述の実施の形態に限定されるものではない。また、上述の各種の処理は、記載に従って時系列に実行されるのみならず、処理を実行する装置の処理能力あるいは必要に応じて並列的にあるいは個別に実行されてもよい。その他、本発明の趣旨を逸脱しない範囲で適宜変更が可能であることはいうまでもない。

また、上述の構成をコンピュータによって実現する場合、信号広帯域化装置が有すべき機能の処理内容はプログラムによって記述される。そして、このプログラムをコンピュータで実行することにより、処理機能がコンピュータ上で実現される。

この処理内容を記述したプログラムは、コンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録しておくことができる。コンピュータで読み取り可能な記録媒体としては、例えば、磁気記録装置、光ディスク、光磁気記録媒体、半導体メモリ等どのようなものでもよいが、具体的には、例えば、磁気記録装置として、ハードディスク装置、フレキシブルディスク、磁気テープ等を、光ディスクとして、ＤＶＤ（Digital Versatile Disc）、ＤＶＤ−ＲＡＭ（Random Access Memory）、ＣＤ−ＲＯＭ（Compact Disc Read Only Memory）、ＣＤ−Ｒ（Recordable）／ＲＷ（ReWritable）等を、光磁気記録媒体として、ＭＯ（Magneto-Optical disc）等を、半導体メモリとしてＥＥＰ−ＲＯＭ（Electronically Erasable and Programmable-Read Only Memory）等を用いることができる。

また、このプログラムの流通は、例えば、そのプログラムを記録したＤＶＤ、ＣＤ−ＲＯＭ等の可搬型記録媒体を販売、譲渡、貸与等することによって行う。さらに、このプログラムをサーバコンピュータの記憶装置に格納しておき、ネットワークを介して、サーバコンピュータから他のコンピュータにそのプログラムを転送することにより、このプログラムを流通させる構成としてもよい。

このようなプログラムを実行するコンピュータは、例えば、まず、可搬型記録媒体に記録されたプログラムもしくはサーバコンピュータから転送されたプログラムを、一旦、自己の記憶装置に格納する。そして、処理の実行時、このコンピュータは、自己の記録媒体に格納されたプログラムを読み取り、読み取ったプログラムに従った処理を実行する。また、このプログラムの別の実行形態として、コンピュータが可搬型記録媒体から直接プログラムを読み取り、そのプログラムに従った処理を実行することとしてもよく、さらに、このコンピュータにサーバコンピュータからプログラムが転送されるたびに、逐次、受け取ったプログラムに従った処理を実行することとしてもよい。また、サーバコンピュータから、このコンピュータへのプログラムの転送は行わず、その実行指示と結果取得のみによって処理機能を実現する、いわゆるＡＳＰ（Application Service Provider）型のサービスによって、上述の処理を実行する構成としてもよい。なお、本形態におけるプログラムには、電子計算機による処理の用に供する情報であってプログラムに準ずるもの（コンピュータに対する直接の指令ではないがコンピュータの処理を規定する性質を有するデータ等）を含むものとする。

また、この形態では、コンピュータ上で所定のプログラムを実行させることにより、本装置を構成することとしたが、これらの処理内容の少なくとも一部をハードウェア的に実現することとしてもよい。

また、本実施例で説明した信号広帯域化装置は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、入力部、出力部、補助記憶装置、ＲＡＭ（Random Access Memory）、ＲＯＭ（Read Only Memory）及びバスを有している（何れも図示せず）。

ＣＰＵは、読み込まれた各種プログラムに従って様々な演算処理を実行する。補助記憶装置は、例えば、ハードディスク、ＭＯ（Magneto-Optical disc）、半導体メモリ等であり、ＲＡＭは、ＳＲＡＭ(Static Random Access Memory)、ＤＲＡＭ (Dynamic Random Access Memory)等である。また、バスは、ＣＰＵ、入力部、出力部、補助記憶装置、ＲＡＭ及びＲＯＭを通信可能に接続している。

＜ハードウェアとソフトウェアとの協働＞
本実施例の信号広帯域化装置は、上述のようなハードウェアに所定のプログラムが読み込まれ、ＣＰＵがそれを実行することによって構築される。以下、このように構築される各装置の機能構成を説明する。

信号広帯域化装置の入力部、出力部（いずれも図示せず）は、所定のプログラムが読み込まれたＣＰＵの制御のもと駆動するＬＡＮカード、モデム等の通信装置である。周波数変換部２１０、乗算部２２０、複製部２３０、結合部２４０、周波数逆変換部２５０、ゲイン制御部３６０〜６６０は、所定のプログラムがＣＰＵに読み込まれ、実行されることによって構築される演算部である。記憶部２９０は上記補助記憶装置として機能する。

従来の信号広帯域化装置の機能構成例を示したブロック図。 ＩＲＳ特性を示した図。 実施例１の信号広帯域化装置の機能構成例を示したブロック図。 実施例１の信号広帯域化装置の処理フローを示した図。 各構成部から出力される信号の周波数スペクトルを示した図。 複製部の処理フローを示した図。 実施例２の信号広帯域化装置の機能構成例を示したブロック図。 実施例１の信号広帯域化装置の処理フローを示した図。 実施例４の信号広帯域化装置の機能構成例を示したブロック図。 実施例５の信号広帯域化装置の機能構成例を示したブロック図。 実施例６の信号広帯域化装置の機能構成例を示したブロック図。

Claims (16)

1. 狭帯域信号を周波数領域に変換することで、低域信号を生成する周波数変換部と、
   高域側に比べて低域側の値が大きいゲイン係数を記憶する記憶部と、
   前記低域信号に前記ゲイン係数を乗算することで、強調低域信号を生成する乗算部と、
   前記低域信号の一部または全部を複製することで、高域信号を生成する複製部と、
   前記強調低域信号を低域側に前記高域信号を高域側に配置し、合わせることで、擬似広帯域周波数信号を生成する結合部と、
   前記擬似広帯域周波数信号を時間領域に変換することで擬似広帯域信号を出力する周波数逆変換部と、
   を具備する信号広帯域化装置。
2. 狭帯域信号を周波数領域に変換することで、低域信号を生成する周波数変換部と、
   前記狭帯域信号をパーコール分析することでパーコール係数を求め、パーコール係数情報として出力する分析部と、
   入力された係数情報が小さいほど、高域側に比べて低域側の値が大きいゲイン係数を求めるゲイン算出部と、
   前記低域信号に前記ゲイン係数を乗算することで、強調低域信号を生成する乗算部と、
   前記低域信号の一部または全部を複製することで、高域信号を生成する複製部と、
   前記強調低域信号を低域側に前記高域信号を高域側に配置し、合わせることで、擬似広帯域周波数信号を生成する結合部と、
   前記擬似広帯域周波数信号を時間領域に変換することで擬似広帯域信号を出力する周波数逆変換部と、
   を具備する信号広帯域化装置。
3. 請求項２記載の信号広帯域化装置であって、
   前記分析部は、求められたパーコール係数から対数断面積比を求め、前記パーコール係数情報として出力するものであることを特徴とする信号広帯域化装置。
4. 請求項２または３記載の信号広帯域化装置であって、
   前記ゲイン算出部は、
   入力された係数情報が小さいほど、ＩＲＳ特性が大きいと判定する判定手段と、
   ＩＲＳ特性が大きいほど、高域側に比べて低域側の値が大きいゲイン係数を求めるゲイン決定手段と、
   を具備することを特徴とする信号広帯域化装置。
5. 請求項４記載の信号広帯域化装置であって、
   前記判定手段は、係数情報が予め定められた閾値より小さければＩＲＳ特性が大きいと判定することを特徴とする信号広帯域化装置。
6. 請求項２〜５記載の信号広帯域化装置であって、
   更に、過去に入力されたパーコール係数情報を用いて、現在入力されたパーコール係数情報を補間することで、補間係数情報を生成する補間係数計算部も具備し、
   前記ゲイン算出部は、前記補間係数情報が小さいほど、高域側に比べて低域側の値が大きいゲイン係数を求めるものであることを特徴とする信号広帯域化装置。
7. 請求項２〜６記載の信号広帯域化装置であって、
   更に、同フレーム内の異なる次数の係数情報間の差を計算することで、差分係数情報を生成する差分係数計算部も具備し、
   前記ゲイン算出部は、前記差分係数情報が大きいほど、高域側に比べて低域側の値が大きいゲイン係数を求めるものであることを特徴とする信号広帯域化装置。
8. 狭帯域信号を周波数領域に変換することで、低域信号を生成する周波数変換過程と、
   前記低域信号に前記ゲイン係数を乗算することで、強調低域信号を生成する乗算過程と、
   前記低域信号の一過程または全過程を複製することで、高域信号を生成する複製過程と、
   前記強調低域信号を低域側に前記高域信号を高域側に配置し、合わせることで、擬似広帯域周波数信号を生成する結合過程と、
   前記擬似広帯域周波数信号を時間領域に変換することで擬似広帯域信号を出力する周波数逆変換過程と、
   を有する信号広帯域化方法。
9. 狭帯域信号を周波数領域に変換することで、低域信号を生成する周波数変換過程と、
   前記狭帯域信号をパーコール分析することでパーコール係数を求め、パーコール係数情報として出力する分析過程と、
   入力された係数情報が小さいほど、高域側に比べて低域側の値が大きいゲイン係数を求めるゲイン算出過程と、
   前記低域信号に前記ゲイン係数を乗算することで、強調低域信号を生成する乗算過程と、
   前記低域信号の一過程または全過程を複製することで、高域信号を生成する複製過程と、
   前記強調低域信号を低域側に前記高域信号を高域側に配置し、合わせることで、擬似広帯域周波数信号を生成する結合過程と、
   前記擬似広帯域周波数信号を時間領域に変換することで擬似広帯域信号を出力する周波数逆変換過程と、
   を有する信号広帯域化方法。
10. 請求項９記載の信号広帯域化方法であって、
    前記分析過程は、求められたパーコール係数から対数断面積比を求め、前記パーコール係数情報として出力するものであることを特徴とする信号広帯域化方法。
11. 請求項９または１０記載の信号広帯域化方法であって、
    前記ゲイン算出過程は、
    入力された係数情報が小さいほど、ＩＲＳ特性が大きいと判定する判定ステップと、
    ＩＲＳ特性が大きいほど、高域側に比べて低域側の値が大きいゲイン係数を求めるゲイン決定ステップと、
    を有することを特徴とする信号広帯域化方法。
12. 請求項１１記載の信号広帯域化方法であって、
    前記判定ステップは、係数情報が予め定められた閾値より小さければＩＲＳ特性が大きいと判定することを特徴とする信号広帯域化方法。
13. 請求項９〜１２記載の信号広帯域化方法であって、
    更に、過去に入力されたパーコール係数情報を用いて、現在入力されたパーコール係数情報を補間することで、補間係数情報を生成する補間係数計算過程も具備し、
    前記ゲイン算出過程は、前記補間係数情報が小さいほど、高域側に比べて低域側の値が大きいゲイン係数を求めるものであることを特徴とする信号広帯域化方法。
14. 請求項９〜１３記載の信号広帯域化方法であって、
    更に、同フレーム内の異なる次数の係数情報間の差を計算することで、差分係数情報を生成する差分係数計算過程も具備し、
    前記ゲイン算出過程は、前記差分係数情報が大きいほど、高域側に比べて低域側の値が大きいゲイン係数を求めるものであることを特徴とする信号広帯域化方法。
15. 請求項１〜７何れかに記載の信号広帯域化装置としてコンピュータを動作させるプログラム。
16. 請求項１５記載のプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。

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