JP2635968B2 - 通話信号識別方式 - Google Patents

通話信号識別方式

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JP2635968B2 JP62135899A JP13589987A JP2635968B2 JP 2635968 B2 JP2635968 B2 JP 2635968B2 JP 62135899 A JP62135899 A JP 62135899A JP 13589987 A JP13589987 A JP 13589987A JP 2635968 B2 JP2635968 B2 JP 2635968B2
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Description

【発明の詳細な説明】 〔産業上の利用分野〕 本発明は通話信号識別方式に関し、特に電話回線のサ
ービス状況の把握および電話利用実態の把握を行うため
に電話回線上に現われる通話信号の信号識別を自動識別
する通話信号識別方式に関する。
〔従来の技術〕
従来、この種の通話信号識別方式としては、通話信号
の有音部分のみの特徴に着目して通話信号の周波数スペ
クトルの分析,周波数スペクトルおよび自己相関係数の
時間変動量の分析およびこれら分析結果の連続性を分析
することにより信号種別の識別を行う第1の手法、ある
いは有音部分の特徴の外に信号の周期性にも着目してケ
ーデンス分析を上記第1の手法に加えて識別を行う第2
の手法がある。
〔発明が解決しようとする問題点〕
上述した従来の通話信号識別方式のうち第1の手法で
は、短時間分析を基本としているため、識別に要する時
間は短時間で済むが、通話信号の有音部分のみの特徴に
着目して識別を行っているので人の音声とトーン(電話
交換用可聴信号音)のように比較的似た特徴を持つ信号
に対する誤識別が発生しやすいという問題点があった。
また第2の手法では、トーンの周期性を分析をすること
により上記第1の手法の問題点は解決できるが、秒単位
の時間でオン/オフを観測するので、一般のトーンの場
合に識別に要する時間が長くなるという問題点があっ
た。
本発明の目的は、通話信号の周波数スペクトルの分
析,周波数スペクトルおよび自己相関係数の時間変動量
の分析およびこれら分析結果の連続性の分析を行うこと
により有音部分の特徴を全体的にとらえ、また人の音声
に特徴的に現われるピッチを抽出して識別に用いること
により信頼度の高い識別結果を短時間で得ることを可能
とする通話信号識別方式を提供することにある。
〔問題点を解決するための手段〕
本発明の通話信号識別方式は、通話信号の周波数領域
の分析としてスペクトル分析を行って最大電力,最小電
力,最大電力周波数,帯域幅および周波数スペクトルの
時間変動量を求めるスペクトル分析部と、前記通話信号
の全電力,自己相関係数およびこの自己相関係数の時間
変動量を求める自己相関分析部と、前記通話信号のピッ
チを抽出するピッチ分析部と、前記スペクトル分析部,
自己相関分析部およびピッチ分析部から得られた各種識
別用パラメータの値があらかじめ定めた複数の判定条件
のいずれに相当し且つ連続性の判定条件を満たしている
か否かによって前記通話信号の信号種別の判定を行う識
別条件判定部とを備える。
〔作用〕
本発明では、スペクトル分析において得られる最小電
力からその回線の雑音レベルを推定し、このレベルと全
電力との比較により有音区域を検出する。有音を検出し
た区間については、最大電力周波数と帯域幅とから周波
数特性を、また周波数スペクトルの時間変動量および自
己相関係数の分布と時間変動量から時間的特性を分析し
てこの分析結果の連続性を判定する。さらにこれと同時
に有音区間のピッチを抽出することにより音源の持つ特
徴を分析し、このピッチの分析結果と上記判定結果とを
用いて識別判定を行うことにより、信頼度の高い識別結
果を短時間で得ることができる。
本発明では、識別対象となる信号、すなわちボイス、
トーン、データ、確認信号のほとんどが基本信号(基本
周波数)と変調信号からなっている点に着目し、識別用
パラメータとしてピッチを採用した。ピッチはその信号
の基本周波数を表すパラメータであり、識別対象となる
信号間での値の重なりが少なく、かつ識別判定時間中の
変動がほとんどない特徴を持っているため、スペクトル
分析、変動分析と併用することにより識別用のパラメー
タとして有効となる。
〔実施例〕
次に本発明について図面を参照して説明する。
第1図は本発明の通話信号識別方式の一実施例を示す
ブロック図である。
ディジタル化された通話信号200はスペクトル分析部1
00,自己相関分析部110およびピッチ抽出部120に同時に
入力される。スペクトル分析部100では、電話信号帯域
をバンドパスフィルタにより8分割し、一定のフレーム
周期ごとに各帯域別の電力Wi=0〜7)を求める。
さらにこの帯域別電力Wiから最大電力Wmax,最小電力W
min,最大電力周波数F,帯域幅Bおよび周波数スペクトル
の時間変動量Dを求める。また自己相関分析部110で
は、相関器により一定のフレーム周期ごとに全電力であ
る0次自己相関係数R0,1次自己相関係数R1,2次自己相関
係数R2を求め、さらに1次,2次自己相関係数R1,R2から
自己相関係数の時間変動量Hを求める。ピッチ分析部12
0では、一定のフレーム周期ごとに信号のピッチPを抽
出する。識別条件判定部130は、スペクトル分析部100か
ら最大電力Wmax,最小電力Wmin,最大電力周波数F,帯域幅
Bおよび周波数スペクトルの時間変動量Dを、自己相関
分析部110から信号の全電力である0次自己相関係数R0,
1次自己相関係数R1,2次自己相関係数R2および自己相関
係数の時間変動量Hを、ピッチ分析部120から信号のピ
ッチPをそれぞれ情報線210,220,230を通して受信す
る。さらにこれらの識別用パラメータを用いて、有音検
出,スペクトル分析,変動分析およびピッチ分析を行っ
て、Voice,Tone,Dataの識別を行う。即ち、本実施例は
電話回線上に現われる各種通話信号を人の音声(Voic
e)、ビジートーン,リングバックトーン等の電話交
換用可聴信号音(Tone)、ファクシミリ信号等のデー
タ音(Data)の3種に識別・分類する。
第2図は第1図における識別条件判定部での処理の概
要を示すフローチャートである。識別はスペクトル分析
部100,自己相関分析部110およびピッチ分析部120から得
られる各種識別用パラメータが上記Voice,Tone,Dataの
それぞれに対して設定された条件を満たしているか否か
の判定およびその連続性を判定により行う。
識別条件判定部130では、上記Dataのうち、実際のデ
ータ送受信部と確認信号送受信部(Ack)とで信号の特
徴が異なるため別々に扱うこととし、最終的にVoice,To
ne,Data,Ackの識別結果240を出力する。
〔発明の効果〕
以上説明したように本発明は、通話信号の周波数領域
の分析としてスペクトル分析を行って最大電力,最小電
力,最大電力周波数,帯域幅および周波数スペクトルの
時間変動量を求めるスペクトル分析部と、通話信号の全
電力,自己相関係数およびこの自己相関係数の時間変動
量を求める自己相関分析部と、通話信号のピッチを抽出
するピッチ分析部と、スペクトル分析部,自己相関分析
部およびピッチ分析部から得られた各種識別用パラメー
タの値があらかじめ定めた複数の判定条件のいずれに相
当し且つ連続性の判定条件を満たしているか否かによっ
て通話信号の信号種別の判定を行う識別条件判定部とを
備え、スペクトル分析および自己相関分析により通話信
号の周波数領域及び時間領域の特徴の分析を行うととも
に、ピッチ抽出により音源の持つ特徴の分析を行うの
で、信頼度の高い識別結果を短時間で得ることができる
という効果を有する。
【図面の簡単な説明】 第1図は本発明の通話信号識別方式の一実施例を示すブ
ロック図、第2図は第1図における識別条件判定部での
処理の概要を示すフローチャートである。 100……スペクトル分析部、110……自己相関分析部、12
0……ピッチ分析部、130……識別条件判定部、200……
通話信号、210……情報線(最大電力Wmax,最小電力
Wmin,最大電力周波数F,帯域幅B,周波数スペクトルの時
間変動量D)、220……情報線(0次,1次,2次自己相関
係数R0,R1,R2,自己相関係数の時間変動量H)、230……
情報線(ピッチP)、240……識別結果。

Claims (1)

    (57)【特許請求の範囲】
  1. 【請求項1】通話信号の周波数領域の分析としてスペク
    トル分析を行って最大電力,最小電力,最大電力周波
    数,帯域幅および周波数スペクトルの時間変動量を求め
    るスペクトル分析部と、前記通話信号の全電力,自己相
    関係数およびこの自己相関係数の時間変動量を求める自
    己相関分析部と、前記通話信号のピッチを抽出するピッ
    チ分析部と、前記スペクトル分析部,自己相関分析部お
    よびピッチ分析部から得られた各種識別用パラメータの
    値があらかじめ定めた複数の判定条件のいずれに相当し
    且つ連続性の判定条件を満たしているか否かによって前
    記通話信号の信号種別の判定を行う識別条件判定部とを
    備えることを特徴とする通話信号識別方式。
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