JP2705064B2

JP2705064B2 - Linear predictive analyzer

Info

Publication number: JP2705064B2
Application number: JP62108816A
Authority: JP
Inventors: 慎一佐藤; 敦司深沢; 拓朗佐藤
Original assignee: Oki Electric Industry Co Ltd
Current assignee: Oki Electric Industry Co Ltd
Priority date: 1987-05-06
Filing date: 1987-05-06
Publication date: 1998-01-26
Anticipated expiration: 2013-01-26
Also published as: JPS63275000A

Description

【発明の詳細な説明】（産業上の利用分野）この発明は、信号の線形予測分析装置に関するもので
ある。（従来の技術）従来、このような線形予測分析の技術として、例え
ば、中田和男著、「ディジタル情報圧縮、INS VAN時代
の基礎技術」、秋葉出版、第90頁〜第97頁に記載された
ものがある。第２図は前記文献に示された分析区間のと
り方の説明図である。第２図に示すように、入力信号は
分析フレームにより切り出され、次の式（１）により自己相関関数r_i（ｉ＝０〜ｐ）を間隔ｔで演算す
る。演算された自己相関関数r_i（ｉ＝０〜ｐ）を用いて
式（２）により、線形予測係数α_ｊ（ｊ＝０〜ｐ）を計算する。
ただし、α_０＝１である。（発明が解決しようとする問題点）しかしながら、上記のような線形予測分析技術では、
分析フレーム長を短くすると、自己相関関数の周波数帯
域と自己相関関数の演算間隔の関係が不明確なために、
自己相関関数に周波数折り返し誤差が加算されていしま
い、特に過渡的な信号である音声信号の子音部分におい
て、時間的に不連続な線形予測係数を求めてしまうとい
う問題点があった。この発明は、以上で述べたような自己相関関数周波数
折り返し誤差を除去することができ、時間的な連続性に
優れた線形予測係数を抽出することができる線形予測分
析装置を提供することを目的とする。（問題点を解決するための手段）この発明は、前記問題点を解決するために線形予測分
析装置において、時系列入力信号と複数次数の遅延された一連の当該入
力信号との信号積を演算し、これらを瞬間共分散関数信
号として出力する演算手段と、通過帯域内で一定の遅延周波数特性を有し、入力され
た前記各瞬間共分散関数信号の周波数帯域を制限するロ
ーパスフィルタ部と、前記ローパスフィルタ部の出力信号を、共分散行列を
表わす入力として、正規方程式を解く正規方程式演算部
と、前記正規方程式演算部の演算結果を前記ローパスフィ
ルタ部の周波数帯域の２倍以上のサンプリング周波数に
よりサンプリングするサンプリング手段とを備えたもである。（作用）この発明によれば、求めるべき線形予測係数のサンプ
リング周波数の1/2以下の周波数帯域制限した信号を用
いて線形予測係数を計算するように線形予測分析装置を
構成したので、求められた線形予測係数が折り返し誤差
の影響のない時間的に連続したものとなる。（実施例）第１図はこの発明の実施例を示す線形予測分析方法を
示すブロック図である。図において、１はアナログ信号
をディジタル信号に変換するアナログ・ディジタル（A/
D）変換部、２はA/D変換部１のディジタル信号の高域を
強調する高域強調部であり、１−αZ^-1（０≦α≦１）
の応答特性を有する。 3b、3c、…、3k、…、3pは高域強調部２の出力信号を
入力し、それぞれ１サンプリング期間遅延する遅延素子
である。 4b、4c、…、4k、…、4pは高域強調部２の出力信号
と、遅延素子3b、3c、…、3k、…、3pの出力信号とをそ
れぞれ入力し、乗算して信号積を演算する乗算器であ
る。4aは高域強調部２の出力信号の２乗を計算する乗算
器である。ここで、乗算器4a、4b、…、4k、…、4pの出
力信号はそれぞれ０次、１次、２次、…、ｋ次、…、ｐ
次の瞬間共分散関数と呼ばれ、乗算器4a、4b、…、4k、
…、4pは信号の瞬時共分散関数を演算する演算手段をな
す。 5a、5b、…、5k、…、5pはそれぞれ同一構成を有し、
対称非巡回形のフィルタからなるローパスフィルタ部で
あり、乗算器4a、4b、…、4k、…、4pの出力信号をそれ
ぞれ入力し、遅延周波数特性が通過帯域内で一定であ
る。ここで、ローパスフィルタ部5a、5b、…、5k、…、
5pは周波数帯域を制限する制限手段をなすものである。６は正規方程式演算部であり、下記（３）式により解
として線形予測係数a₀、a₁、a₂、…a_k、…、a_pを求める
機能を有する。ただし、C₀（ｎ）,C₁（ｎ），…,C_k（ｎ），…,C
_p（ｎ）はそれぞれローパスフィルタ部5a,5b,…,5k,…,
5pの出力信号をｎサンプリング期間遅延させた信号であ
る。 7a、7b、…、7k、…、7pはデシメータ部であり、ロー
パスフィルタ部5a,5b,…,5k,…,5pの周波数帯域の２倍
以上の領域、かつ同一のサンプリング周波数によりダウ
ンサンプリングをし、それぞれ０次、１次、２次、…、
ｋ次、…、ｐ次の線形予測係数を出力している。ここ
で、デシメータ部7a、7b、…、7k、…、7pはサンプリン
グ手段として機能する。次に、動作を説明すると、A/D変換部１はアナログ入
力信号をサンプリング入力し、これらをディジタル信号
に変換して高域強調部２に供給する。高域強調部２はA/
D変換部１のディジタル信号に含まれている高域成分を
１−αZ^-1（０≦α≦１）の応答特性に従って強調し、
出力をする。高域強調部２の出力信号は、乗算器4a、4b、…、4k、
…、4pに直接、かつ遅延素子3b、3c、…、3k、…、3pを
介して乗算器4a、4b、…4k、…、4pに入力され、両者間
で乗算される。乗算器4aについては同一の入力について
乗算しているので、入力を２乗するものとなる。乗算器
4a、4b、…、4k、…、4pの出力信号はそれぞれ０次、１
次、２次、…ｋ次、…、ｐ次の瞬間共分散関数として、
ローパスフィルタ部5a、5b、…、5k、…、5pを介して正
規方程式演算部６に並列に入力される。正規方程式演算部６は、前述の（３）式により演算を
実行し、解として線形予測係数a₀、a₁、a₂、…a_k、…、
a_pを求め、これらをデシメータ部7a、7b、…、7k、…、
7pにそれぞれ入力する。デシメータ部7a、7b、…、7k、…、7pは、ローパスフ
ィルタ部5a、5b、…、5k、…、5pの周波数帯域の２倍以
上の領域かつ同一のサンプリング周波数によりダウンサ
ンプリングをし、それぞれ求めた０次、１次、２次、
…、ｋ次、…、ｐ次の線形予測係数を出力する。なお、以上の説明では、ローパスフィルタ部5a、5b、
…、5k、…、5pは対称非巡回形のフィルタであったが、
求めるべき線形予測係数のサンプリング周波数が非常に
低い場合は、ローパスフィルタ部5a、5b、…、5k、…、
5pのタップ数が多くなり、演算量が膨大なものとなって
しまう。このような場合には、ローパスフィルタ部5a、
5b、…、5k、…、5pの部分をそれぞれ第３図に示すよう
に構成しても同様の効果が期待できる。第３図において、接続順に、ローパスフィルタ部10、
デシメータ部11、ローパスフィルタ部12、デシメータ部
13、…、ローパスフィルタ部14、デシメータ部15、ロー
パスフィルタ部16、インターポレータ部17が直列に接続
されている。ここで、ローパスフィルタ部10、12、…、14、16は、
遅延周波数特性が通過帯域内で一定のローパスフィルタ
である。デシメータ部11、13、…、15は、それぞれローパスフ
ィルタ部10、12、…、14の周波数帯域の２倍以上の領域
のサンプリング周波数によりダウンサンプリングをす
る。ローパスフィルタ部16は、ローパスフィルタ部5a、5
b、5c、…、5_k、…、5_pと同じ周波数帯域で帯域制限す
る。インターポレータ部17は、A/D変換部１と同じサンプ
リング周波数でサンプリングする。（発明の効果）以上、詳細に説明したように、この発明によれば、求
めるべき線形予測係数のサンプリング周波数の1/2以下
の周波数帯域制限した信号を用いて線形予測係数を計算
しているので、求められた線形予測係数は折り返し誤差
の影響のない時間的に連続性に優れたものとなることが
期待でき、更に線形予測係数が音声認識において優れた
特徴量の一つであるので、音声認識の特徴抽出部として
適用可能である。Description: TECHNICAL FIELD The present invention relates to an apparatus for linearly predicting and analyzing a signal. (Prior Art) Conventionally, such a technique of linear prediction analysis is described in, for example, Kazuo Nakata, “Digital Information Compression, Basic Technology in the INS VAN Era”, Akiba Shuppan, pp. 90-97. There is something. FIG. 2 is an explanatory diagram of how to take an analysis section shown in the above-mentioned document. As shown in FIG. 2, the input signal is cut out by the analysis frame, and the following equation (1) is obtained. To calculate the autocorrelation function r _i (i = 0 to p) at intervals t. Expression (2) using the calculated autocorrelation function r _i (i = 0 to p) To calculate the linear prediction coefficient α _j (j = 0 to p).
Here, α ₀ = 1. (Problems to be solved by the invention) However, in the linear predictive analysis technique as described above,
If the analysis frame length is shortened, the relationship between the frequency band of the autocorrelation function and the calculation interval of the autocorrelation function is unclear.
There is a problem that a frequency aliasing error is added to the autocorrelation function, and a temporally discontinuous linear prediction coefficient is obtained particularly in a consonant part of a speech signal which is a transient signal. An object of the present invention is to provide a linear prediction analysis device capable of removing the above-described autocorrelation function frequency aliasing error and extracting a linear prediction coefficient excellent in temporal continuity. And (Means for Solving the Problems) In order to solve the above problems, the present invention provides a linear prediction analyzer, which calculates a signal product of a time series input signal and a series of delayed input signals of a plurality of orders. Calculating means for outputting these as an instantaneous covariance function signal, a low-pass filter section having a constant delay frequency characteristic within a pass band and limiting the frequency band of each of the input instantaneous covariance function signals, A normal equation operation unit that solves a normal equation using an output signal of the low-pass filter unit as an input representing a covariance matrix; And sampling means for sampling by the following. (Operation) According to the present invention, the linear prediction analysis device is configured to calculate the linear prediction coefficient using a signal whose frequency band is limited to 1/2 or less of the sampling frequency of the linear prediction coefficient to be obtained. The linear prediction coefficients are temporally continuous without the influence of aliasing errors. FIG. 1 is a block diagram showing a linear prediction analysis method according to an embodiment of the present invention. In the figure, reference numeral 1 denotes an analog / digital (A / A) for converting an analog signal into a digital signal.
D) a conversion unit 2 is a high-frequency emphasis unit that emphasizes the high frequency of the digital signal of the A / D conversion unit 1, and 1-αZ ⁻¹ (0 ≦ α ≦ 1)
Response characteristics. Reference numerals 3b, 3c,..., 3k,..., 3p are delay elements that receive the output signal of the high-frequency emphasizing unit 2 and delay each by one sampling period. 4b, 4c,..., 4k,..., 4p input the output signal of the high-frequency emphasis unit 2 and the output signals of the delay elements 3b, 3c,. It is a multiplier that performs an operation. 4a is a multiplier for calculating the square of the output signal of the high-frequency emphasis unit 2. Here, the output signals of the multipliers 4a, 4b, ..., 4k, ..., 4p are 0th, 1st, 2nd, ..., kth, ..., p, respectively.
Called the next instantaneous covariance function, the multipliers 4a, 4b,…, 4k,
.., 4p form a calculating means for calculating the instantaneous covariance function of the signal. 5a, 5b, ..., 5k, ..., 5p each have the same configuration,
It is a low-pass filter section composed of a symmetric acyclic filter, receives the output signals of the multipliers 4a, 4b, ..., 4k, ..., 4p, respectively, and has a constant delay frequency characteristic within the pass band. Here, the low-pass filter units 5a, 5b,..., 5k,.
5p is a means for limiting the frequency band. 6 is a normal equation calculation unit, having linear prediction coefficients a ₀ as a solution by the following equation _{_{(3), a 1, a 2, ...}} a k, ..., a function for obtaining the a _p. Where C ₀ (n), C ₁ (n), ..., C _k (n), ..., C
_p (n) are low-pass filter sections 5a, 5b,..., 5k,.
This is a signal obtained by delaying the 5p output signal by n sampling periods. 7a, 7b,..., 7k,. And 0 order, 1 order, 2 order,.
.., and p-order linear prediction coefficients are output. Here, the decimator units 7a, 7b, ..., 7k, ..., 7p function as sampling means. Next, the operation will be described. The A / D converter 1 samples the analog input signals, converts them into digital signals, and supplies the digital signals to the high-frequency emphasizing unit 2. High frequency emphasis part 2 is A /
High-frequency components included in the digital signal of the D conversion unit 1 are emphasized according to the response characteristic of 1-αZ ^-1 (0 ≦ α ≦ 1),
Output. The output signals of the high-frequency emphasis unit 2 are multipliers 4a, 4b,.
, 4p directly and via delay elements 3b, 3c, ..., 3k, ..., 3p to multipliers 4a, 4b, ... 4k, ..., 4p, and multiplied between them. Since the same input is multiplied by the multiplier 4a, the input is squared. Multiplier
The output signals of 4a, 4b,..., 4k,.
, K-order, ..., p-order instantaneous covariance function:
, 5k,..., 5p are input in parallel to the normal equation operation unit 6 through the low-pass filter units 5a, 5b,. The normal equation operation unit 6 executes the operation according to the above equation (3), and obtains linear prediction coefficients a ₀ , a ₁ , a ₂ ,..., A _k ,.
a _p is determined, and these are decimator sections 7a, 7b,..., 7k,.
Enter each in 7p. The decimator sections 7a, 7b,..., 7k,... The 0 order, 1st order, 2nd order,
, K-order, ..., p-order linear prediction coefficients are output. In the above description, the low-pass filter units 5a, 5b,
…, 5k,…, 5p were symmetric acyclic filters,
If the sampling frequency of the linear prediction coefficient to be obtained is very low, the low-pass filter units 5a, 5b,.
The number of taps of 5p increases, and the amount of calculation becomes enormous. In such a case, the low-pass filter unit 5a,
The same effect can be expected even if the parts 5b,..., 5k,. In FIG. 3, in the connection order, the low-pass filter unit 10,
Decimator section 11, low-pass filter section 12, decimator section
.., A low-pass filter section 14, a decimator section 15, a low-pass filter section 16, and an interpolator section 17 are connected in series. Here, the low-pass filter units 10, 12,..., 14, 16
The delay frequency characteristic is a low-pass filter that is constant within the pass band. The down-sampling is performed by the decimator units 11, 13,..., 15 at a sampling frequency in a region more than twice the frequency band of the low-pass filter units 10, 12,. The low-pass filter unit 16 includes the low-pass filter units 5a and 5
_{b, 5c, ..., 5 k} , ..., band-limited in the same frequency band as the 5 _p. The interpolator 17 samples at the same sampling frequency as the A / D converter 1. (Effects of the Invention) As described above in detail, according to the present invention, a linear prediction coefficient is calculated using a signal whose frequency band is limited to の or less of the sampling frequency of the linear prediction coefficient to be obtained. Therefore, the obtained linear prediction coefficient can be expected to be excellent in temporal continuity without the influence of aliasing error, and since the linear prediction coefficient is one of the excellent features in speech recognition, It is applicable as a feature extraction unit for speech recognition.

【図面の簡単な説明】第１図はこの発明の一実施例の線形予測分析方法のブロ
ック図、第２図は従来技術による分析フレームのとり方
を示す図、第３図はこの発明の他の実施例のブロック図
である。 4a、4b、…、4k、…、4p……乗算器、5a、5b、…、5k、
…、5p、10、12、…、14、16……ローパスフィルタ部、６……正規方程式演算部、 7a、7b、…、7k、…、7p、11、13、…、15……デシメー
タ部。BRIEF DESCRIPTION OF THE DRAWINGS FIG. 1 is a block diagram of a linear prediction analysis method according to an embodiment of the present invention, FIG. 2 is a diagram showing how to take an analysis frame according to the prior art, and FIG. It is a block diagram of an example. 4a, 4b,…, 4k,…, 4p …… Multipliers, 5a, 5b,…, 5k,
..., 5p, 10, 12, ..., 14, 16 ... Low-pass filter unit, 6 ... Normal equation operation unit, 7a, 7b, ..., 7k, ..., 7p, 11, 13, ..., 15 ... Decimator unit .

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (56)参考文献特開昭59−191608（ＪＰ，Ａ) 特開昭61−32095（ＪＰ，Ａ) 特開昭62−74188（ＪＰ，Ａ) 特開昭62−247400（ＪＰ，Ａ) 特表昭60−500274（ＪＰ，Ａ) ────────────────────────────────────────────────── ─── Continuation of front page (56) References JP-A-59-191608 (JP, A) JP-A-61-32095 (JP, A) JP-A-62-74188 (JP, A) JP-A-62-247400 (JP, A) Tokushu Sho 60-500274 (JP, A)

Claims

(57) [Claims] A calculating means for calculating a signal product of the time-series input signal and a series of delayed input signals of a plurality of orders and outputting these as an instantaneous covariance function signal; and having a constant delay frequency characteristic within a pass band. A low-pass filter unit that limits the frequency band of each of the input instantaneous covariance function signals; a normal equation operation unit that solves a normal equation by using an output signal of the low-pass filter unit as an input representing a covariance matrix; A linear prediction analysis device comprising: sampling means for sampling the operation result of the normal equation operation unit at a sampling frequency twice or more the frequency band of the low-pass filter unit.