JP2707577B2

JP2707577B2 - ホルマント抽出装置

Info

Publication number: JP2707577B2
Application number: JP63053902A
Authority: JP
Inventors: 晋太木村; 徹真田
Original assignee: Fujitsu Ltd
Current assignee: Fujitsu Ltd
Priority date: 1988-03-07
Filing date: 1988-03-07
Publication date: 1998-01-28
Anticipated expiration: 2013-01-28
Also published as: JPH01227200A

Description

【発明の詳細な説明】

〔目次〕概要産業上の利用分野従来の技術と発明が解決しようとする課題課題を解決するための手段作用実施例発明の効果〔概要〕連続音声におけるホルマントを追跡して周波数，及び
時間に関するホルマント軌跡を求めるホルマント抽出装
置に関し、ホルマント軌跡の時間的連続性を保証し、安定に正し
いホルマント軌跡を抽出することができるホルマント抽
出装置を構成することを目的とし、ｎ個のホルマントを
抽出するとき、該連続音声データを時間軸方向に複数の
フレームに分割し、各フレームの音声データからスペク
トル包絡を求めて、該スペクトル包絡の周波数をｎ次元
の超平面の座標に順序付けて割り当て、更に得られた超
平面を時間軸方向に並べてｎ＋１次元の超立方体を構成
する手段と、上記超平面の各ｎ次元座標点におけるホル
マント評価値を、スペクトルのピーク性，各ホルマント
の存在範囲，及び各ホルマントの位置関係を用いて求め
る手段とを設けて、上記超立方体を構成している上記複
数個の超平面上に求めた上記ホルマント評価値の大きい
点を動的計画法によって追跡し、得られた各次元の周波
数軌跡をそれぞれの次元のホルマント周波数軌跡とする
ように構成する。〔産業上の利用分野〕本発明は、連続音声におけるホルマントを追跡して周
波数，及び時間に関するホルマント軌跡を求めるホルマ
ント抽出装置に関する。従来から、音声による仕分け作業，音声による残高照
会，音声ワードプロセッサ等の分野において、各種の音
声認識技術が用いられているが、例えば、予め、複数個
の単語のスペクトル時系列を登録しておいて、発声され
た単語音声のスペクトル時系列とパターンマッチングに
よって認識する方式では、伝送系等において重畳される
雑音，或いは、該伝送系の周波数特性に影響される問題
があることから、該伝送系等で重畳される雑音とか、該
伝送系の周波数特性に余り影響されない音声の特徴パラ
メータであるホルマント周波数軌跡の照合によって正し
い単語を認識する音声認識方式が望まれる。この場合，該連続音声の特徴パラメータであるホルマ
ント周波数軌跡を正確に抽出できることが必要とされ
る。〔従来の技術と発明が解決しようとする課題〕第６図は従来のホルマント抽出装置の構成例を示した
図である。先ず、マイクロホンから連続音声のアナログ電気信
号がアナログディジタル変換部（以下、AD変換部と云
う）に入力されると、毎秒8K Hzから20K Hz程度で標
本化され、その振幅が８ビットから16ビット程度に量子
化される。該AD変換部の出力は｛X_n｝_n=0,N-1と云う時系列デ
ータとして記述できる。該時系列データが次の自己相関
分析部に入力されることにより、数msから数十ms毎
に、数十ms程度の分析区間内の音声データの自己相関関
数｛σ_ｉ｝_i=0,M-1が式Ｉによって計算される。ここで、Ｍは自己相関の最大次数ｉは自己相関の次数上記の式Ｉで、｛ω_ｋ｝_k=0,L-1は分析区間切り出し時
の影響を取り除く窓関数であって、例えば、ハニング窓
や、ハミング窓等が用いられる。又、Ｌは該分析区間内の音声サンプル数であり、上記
AD変換部でのサンプリング周波数がfs Hz,区間長をτ
秒とした場合、式IIの関係が成り立つ。Ｌ＝τ・fs ……（式II）のLPC分析部では、上記自己相関関数である
｛σ_ｉ｝_i=0,pより、音声波形の線形予測係数（LPC）
｛α_１｝_i=1,pを式IIIを用いて計算する。該式IIIの計算は、例えば、公知のレビンソン（Levin
son）法を用いると効率的に行うことができる。尚、該
式IIIでｐはLPC分析の次数であり、上記AD変換部での
標本化周波数fsが10k Hzの場合、該ｐは12程度が用いら
れる。はスペクトル包絡分析部であって、LPC分析部で
計算した｛α_１｝_i=0,pよりスペクトル包絡｛Ε_ｋ｝
_k=0,Rを式IVを用いて計算する。但し、α_０＝1,R（L/
2）＋１である。上記の式IV中で、‖は虚数単位で‖^２＝−１である。
第７図は上記のようにして求めた一般のスペクトル包絡
の例を示した図である。ピーク抽出部においては、上記スペクトル包絡のピ
ークを検出し、その位置をホルマント周波数として出力
する。上記第７図に示したスペクトル包絡において、ピ
ークの周波数の低い方から第１ホルマント，第２ホルマ
ント，第３ホルマント，・・と呼ばれる。第８図は従来技術でのホルマント抽出例を示した図で
ある。上記連続音声は、前述した短区間LPCスペクトル包絡
の時系列（フレーム列）として表現できるが、該スペク
トル包絡の時系列からホルマントを上記ピークを検出し
て抽出すると、その時間的な連続性が保証されず、本来
滑らかな軌跡を描くべきホルマントが不連続な線として
抽出されてしまうと言う問題があった。又、雑音などの影響で本来のホルマントではないスペ
クトル上に現れたピークをホルマントとして抽出してし
まう問題があった。上記問題点を解決する方法の一つとして、例えば、本
願出願者は、特願昭56-178021号において、連続音声に
ついて、LPC分析を用いて音声波のスペクトル包絡を算
出した場合、該ホルマントが周波数軸方向に移動すると
きは、そのバンド幅が広くなり、又移動しない時は、そ
のバンド幅が狭くなることに着目し、該ホルマントの連
続性を仮定して、時間的に過去から未来方向に（又は、
その逆に）ホルマント軌跡を追跡する方式を開示してい
るが、安定に正しいホルマント軌跡が抽出できる完全な
方式が開発されていないのが現状である。本発明は上記従来の欠点に鑑み、連続音声におけるホ
ルマントを追跡して周波数，及び時間に関するホルマン
ト軌跡を求めるホルマント抽出装置において、ホルマン
ト軌跡の時間的連続性を保証し、安定に正しいホルマン
ト軌跡を抽出することができるホルマント抽出装置を提
供することを目的とするものである。〔課題を解決するための手段〕第１図は本発明のホルマント抽出装置の原理構成図で
ある。上記の問題点は下記の如くに構成されたホルマント抽
出装置によって解決される。（１）連続音声におけるホルマントを追跡して周波数，
及び時間に関するホルマント軌跡を求めるホルマント抽
出装置であって、ｎ個のホルマントを抽出するとき、該連続音声を時間
軸方向に複数のフレームに分割し、各フレームの音声デ
ータからスペクトル包絡を求めて、該スペクトル包絡の
周波数をｎ次元の超平面の座標に順序付けて割り当て、
更に得られた超平面を時間軸方向に並べてｎ＋１次元の
超立方体を構成する手段〜，〜と、上記超平面の各ｎ次元座標点におけるホルマント評価
値を、スペクトルのピーク性，各ホルマントの存在範
囲，及び各ホルマントの位置関係を用いて求める手段
，とを設けて、上記超立方体を構成している上記複数個の超平面上の
各ｎ次元座標点上に求めた上記スペクトル値のピーク値
を動的計画法によって追跡し、得られた各次元の周波
数軌跡をそれぞれの次元のホルマント周波数軌跡とする
ように構成する。（２）上記各ホルマントのスペクトル上でのピーク性の
評価尺度として、該スペクトルの２次差分，又は該２次
差分と該２次差分を求めたスペクトル値との和を用いる
ように構成する。（３）上記各ホルマントの存在範囲，及び各ホルマント
の位置関係を評価する値として、該ホルマントの存在域
を表す重み関数と、各ホルマント間の周波数差を表す重
み関数とを用意し、これらの全重み関数の積，又は和を
用いるように構成する。（４）上記連続音声のスペクトルを分析する手段とし
て、線形予測係数（LPC）スペクトル包絡分析，又は離
散的フーリエ変換スペクトル分析を用いるように構成す
る。〔作用〕即ち、本発明によれば、連続音声におけるホルマント
を追跡して周波数，及び時間に関するホルマント軌跡を
求めるホルマント抽出装置において、音声スペクトル上
に引かれ得る全ての滑らかな曲線の中から、ホルマント
軌跡としての条件、例えば、スペクトルのピーク性（２
次差分値），各ホルマントの存在する周波数範囲，他の
ホルマントとの相対関係等を評価した上で、最も評価の
高い複数個の曲線のセットを選び出し、それをホルマン
ト軌跡とするようにしたものである。具体的には、連続音声のスペクトル包絡の時系列（フ
レーム列）のそれぞれをｎ次元の超平面（例えば、３次
元）に拡張し、それらを時間軸方向に並べてｎ＋１次元
（即ち、４次元）の超立方体を構成する。そして、上記３次元の超平面の各３次元座標点におけ
るホルマント評価値を、スペクトルのピーク性（２次差
分），各ホルマントの存在範囲，及び各ホルマントの位
置関係を用いて求める。上記超立方体を構成している上記複数個の３次元の超
平面の各３次元座標点上に求めた上記ホルマント評価値
の最も大きな点を動的計画法によって追跡し、得られた
各次元（Ｘ軸,Y軸,Z軸）の周波数軌跡をそれぞれの次元
のホルマント（第1,2,3ホルマント）周波数軌跡とする
ようにしたものであるので、実現可能な計算量で、安定
で正確なホルマント軌跡を求めることができる効果があ
る。〔実施例〕以下本発明の実施例を図面によって詳述する。前述の第１図が本発明のホルマント抽出装置の原理構
成図であり、第２図は本発明のホルマント軌跡抽出部の
構成例を示した図であり、第３図は本発明の重み関数の
例を示した図であり、第４図は本発明によって抽出した
ホルマント抽出例であり、第５図は本発明の他の実施例
を示した図であって、第１図におけるスペクトル包絡記
憶部，ピーク性抽出部，超立方体構成部，ホルマ
ント軌跡抽出部が本発明を実施するのに必要な手段で
ある。尚、全図を通して同じ符号は同じ対象物を示して
いる。以下、第１図〜第４図によって本発明のホルマント抽
出装置の１つの構成例と、そのホルマント抽出動作を説
明する。本実施例においては、第１ホルマント，第２ホルマン
ト，第３ホルマントの３つのホルマントを抽出する場合
を例にして説明するが、４個以上のホルマントを抽出で
きるように拡張するのは、前述のｎ＋１次元の超立方体
を構成しているｎ次元の超平面の次数をｎ＝４以上とす
ることで容易に求めることができる。前述のように、本発明は、動的計画法によりホルマン
ト周波数軌跡を求めるものであって、即ち、連続音声の
スペクトル包絡の時系列（フレーム列）のそれぞれをｎ
次元（本例では、３次元）の超平面に拡張し、それらを
時間軸方向に並べてｎ＋１次元（本例では、４次元）の
超立方体を構成し、上記３次元の超平面の各３次元座標
点におけるホルマント評価値を、スペクトルのピーク
性，各ホルマントの存在範囲，及び各ホルマントの位置
関係を用いて、１つ前の超平面のホルマント評価値と、
現在の超平面のホルマント評価値とを累積しながら最大
値を示す該超平面の位置（周波数で示した３次元座標
点）を求めておき、上記超立方体を構成している上記全
ての超平面上に求めた上記各超平面の位置を、最終の超
平面からバックトラックで追跡し、得られた各次元の周
波数軌跡をそれぞれの次元のホルマント周波数軌跡とす
るものである。以下、具体的に説明する。第１図の原理図において、〜の各部は従来例と同
じであるので省略し、のスペクトル包絡記憶部での処
理から説明する。該スペクトル包絡記憶部においては、スペクトル包
絡分析部において、数ms〜数十ms毎のフレーム（分析
区間）毎に得られるスペクトル包絡を一時的に記憶す
る。即ち、第ｈ番目のフレームのスペクトル包絡｛Ε_L ^h｝
_L=0,Rを式Ｖに従って｛Ｄ_Lh｝_{L=0,R h=1,H}に記憶する。
ここで、Ｈはフレーム数の最大級であり、入力された音
声全体がＨフレームからなっているものとする。Ｄ_Lh＝Ε_L ^h（_{L=0,R h=1,H}） ……（式Ｖ）次のピーク性抽出部においては、上記スペクトル包
絡｛Ｄ_Lh｝_{L=0,R h=1,H}を、そのピーク性を表す
｛Ｆ_L,h｝_{L=0,R h=1,H}に式VIに従って変換する。具体的
には２次差分を求める。超立方体構成部では、上記ピーク性抽出部で得ら
れた｛Ｆ_L,h｝より式VI′を用いて｛Ｂ_i,j,k,h｝を算出
する。ここで、０＜ｉ≦Ｒ、ｉ＜ｊ≦Ｒ、ｊ＜ｋ≦Ｒ、１≦
ｈ≦Ｈである。Ｂ_i,j,k,h＝（Ｆ_i,h＋Ｆ_j,h＋Ｆ_k,h） ×Ｗ_i,j,k ……（式VI′）但し、｛Ｗ_i,j,k｝はホルマントの存在範囲に関する
事前情報（重み関数）を記憶する配列である。又、ｉは
第１ホルマントのポインタ,jは第２ホルマントのポイン
タ,kは第３ホルマントのポインタ,hはフレームのポイン
タである。該超立方体構成部の詳細な内部構成の例を第２−１
図に示す。ここで、はピーク性記憶部であって、前述の｛Ｆ_i,h｝，
｛Ｆ_j,h｝，｛Ｆ_k,h｝を記憶する。は加算部であって、上記ピーク性記憶部から読み
出されたＦ_i,h,F_j,h及びＦ_k,hを加え合わせる。は乗算部であって、加算部での結果に重み記憶部
で記憶している重み関数｛Ｗ_i,j,k｝を掛ける。該｛Ｗ_i,j,k｝の例を第３図に示す。本図において、各ホルマント毎に、 β_ｉ：第１ホルマントの存在範囲を規定 γ_ｊ：第２ホルマントの存在範囲を規定 ε_ｋ：第３ホルマントの存在範囲を規定したものを用意し、又、各ホルマント間の周波数差を表す重み関数を各ホ
ルマント対毎に、 θ_j-i：第１ホルマントと第２ホルマントの相対関係を
規定 λ_k-j：第２ホルマントと第３ホルマントの相対関係を
規定 ξ_k-i：第１ホルマントと第３ホルマントの相対関係を
規定したものを用意し、上記重み関数Ｗ_i,j,kとして、上記の全重みの積を用
いるようにする。即ち、Ｗ_i,j,k＝β_ｉ×γ_ｊ×ε_ｋ×θ_j-i×λ_k-j×ξ_k-i……
（式XI）は次に説明するホルマント軌跡抽出部の中にある
制御部そのものであって、ピーク性記憶部，及び重
み記憶部の動作に必要なアドレス情報（i,j,k,h）を
生成し分配する。次のはホルマント軌跡抽出部であって、上記超立方
体に対して以下の処理を順次実行する。但し、該処理中において、は作業領域であり、ｉ≦0,又はｊ≦i,又はｋ≦j,又はｉ
＞R,又はｊ＞R,又はｋ＞Ｒの場合、上記Ａ_i,j,k,h＝−
∞とする。又、は、ある超平面上の点（i,j,k）が１つ前のフレームに
おいて参照しているホルマント評価値が最大値をとる点
の座標（周波数）を記憶する部分軌跡一時記憶領域であ
る。

【処理１．１】式VIIの漸化式をｈ＝１からｈ＝Ｈまでの全てのi,j,k
（但し、０≦ｉ＜R,i≦ｊ＜R,j≦ｋ＜Ｒ）について実行
する。但し、ｈ＝0,且つｉ＞0,且つｊ＞i,且つｋ＞ｊのとき
はＡ_i,j,k,h＝０とし、ｉ≦0,又はｊ≦i,又はｋ≦ｊのときはＡ_i,j,k,h＝−
∞とする。又、X0,X1,Y0,Y1,Z0,Z1はそれぞれ正の整数であり、
−X0〜X1は１フレーム間に第１ホルマントが変化できる
周波数範囲を示しており、−Y0〜Y1,−Z0〜Z1はそれぞ
れ第2,第３ホルマントが１フレーム間に変化できる周波
数範囲を示している。

【処理１．２】処理1.1と同時に、上記（式VII）で、各i,j,k,h（但
し、０≦ｉ＜R,i≦ｊ＜R,j≦ｋ＜R,0＜ｈ≦Ｈ）におい
て、［Ａ_{i+X,j+Y,k+Z,h-1}］が最大値を与えるX,Y,Zを、そ
れぞれＸ_max,Y_max,Z_maxとして、式VIIIを実行し、
Ｘ_max,Y_max,Z_maxの部分軌跡として一時記憶する。但し、−X0≦Ｘ_max≦X1,−Y0≦Ｙ_max≦Y1,−Z0≦Ｚ
_max≦Z1である

【処理２．１】下記の式IXによって、最適ホルマント軌跡の終端を検
出する。上式は、それぞれ［Ａ_i,j,k,H］が最大値をとるとき
のi,又はj,又はｋの値の求める関数を示している。

【処理２．２】次に、式Ｘに従って、ｈ＝Ｈ〜２迄の最適ホルマント
軌跡を抽出する。この処理をホルマント軌跡のバックト
ラックと呼ぶ。上記

【処理１．１】〜

【処理２．２】迄の処理を実行
するホルマント軌跡抽出部の詳細な内部構成の例を第
２−２図に示す。上記

【処理１．１】の式VIIは本図の〜，及び
において実行される。先ず、制御部において、以下の各部の動作に必要な
アドレス情報（i,j,k,h）が生成され、分配される。作業領域初期設定部においては、（１）ｈ＝0,且つｉ＞0,且つｊ＞i,且つｋ＞ｊのとき、
Ａ_i,j,k,h＝０（２）ｉ≦0,又はｊ≦i,又はｋ≦ｊのときは、Ａ
_i,j,k,h＝−∞ の初期値設定を行う。上記超立方体構成部で得られた｛Ｂ_i,j,k,h｝と作
業領域記憶部に記憶されている配列｛Ａ_i,j,k,h｝
（式VIIの左辺）から読み出されたホルマント評価値の
累積値の最大値を最大値選択部で選択して加算部で
足し合わせる。作業領域書込制御部においては、上記加算部の結
果を作業領域記憶部に書き込みを行う場合（式VIIの
代入）のアドレス管理を行う。この書き込み処理において、作業領域書き込みバッフ
ァで、該作業領域記憶部に書き込むデータ（式VII
の右辺）を一時的に記憶する。この結果、該作業領域記憶部には、配列｛Ａ
_i,j,k,h｝（式VIIの左辺）が記憶される。上記作業領域記憶部から、上記式VIIのmax関数の引
数が作業領域読出制御部のアドレス管理の元に、作業
領域読出バッファに読み出され、一時記憶される。そ
して、最大値選択部において、該作業領域読出バッフ
ァの内容の最大値選択（即ち、該max関数の動作その
もの）が行われ、上記加算部に入力されることによ
り、のループ処理で、各フレー
ムｈ毎に上記式VIIが実行される。次に、上記

【処理１．２】の式VIIIは、本図の部分軌
跡一時記憶部で実行される。即ち、

【処理１．１】と
同時に、上記最大値選択部で得られたＸ_max,Y_max,Z
_maxを式VIIIに従って、配列｛Ｔ_i,j,k,h,q｝に格納す
る。上記

【処理２．１】の式IXは、本図の最終フレーム最
大値検出部で実行される。即ち、式VIIの演算が全て
終了した時点で、該式IXの演算を行う。上記

【処理２．２】の式Ｘは、本図のホルマント軌跡
バックトラック部で実行され、最適ホルマント周波数
軌跡を求める。このようにして求めたホルマント軌跡の抽出例を示し
たものが第４図であり、本発明を実施してホルマント軌
跡を求めることにより、図示されている如くに、正し
く，且つ安定に、ホルマント軌跡を求めることができ
る。上記の実施例においては、ピーク性抽出部で求める
｛Ｆ_L,h｝を、上記式VIで求める例で説明したが、とすると、ν＝２のとき、上記式VIで示した実施例と
同じになる。該式X IIにおいて、ν＞２のときには、ピーク性と同
時に該ピークの振幅の大きさも同時に評価できることに
なる。一般に、振幅の小さなピークはホルマントと認め
難いので、上記のようなピーク性を算出することによ
り、より信頼性の高いホルマント軌跡の抽出が実現でき
ることになる。通常、該ν≒３が適当である。又、上記の実施例において、ホルマントの存在する周
波数の範囲，及びホルマントの位置関係を評価する為の
重み関数として、式X Iの代わりに、式X IIIを用いても
良いことは云う迄もないことである。Ｗ_i,j,k＝β_ｉ＋γ_ｊ＋ε_ｋ＋θ_j-i＋λ_k-j＋ξ_k-i……
（式X III）上記の実施例においては、連続音声のスペクトルを分
析する手段として、線形予測係数（LPC）スペクトル包
絡分析手段を用いて求めたスペクトル包絡に対してピー
ク性を検出する方法で説明したが、第５図に示した他の
実施例においては、スペクトル包絡を求めることなく離
散的フーリェ変換（式X IV）で求めたスペクトルデータ
をその代わりに用いるものである。本図において、はスペクトル分析部であって、以下
の計算式によってスペクトル配列｛Ε_ｋ｝を求める。上記の式X IVは高速フーリェ変換（FFT）手段を用い
ることにより高速にスペクトルを求めることができる。
次のが該スペクトルを記憶するスペクトル記憶部であ
って、機能的には前述のスペクトル包絡記憶部と等価
である。尚、本図においては、説明の便宜上、超立方体構成部
は省略してある。このように、本発明は、音声スペクトル包絡の時系列
（フレーム列）上に引かれる全ての滑らかな曲線の中か
ら、ホルマント軌跡としての事前知識、例えば、スペク
トルのピーク性，各ホルマントの存在周波数範囲、他の
ホルマントとの相対関係等を評価した上で、最も評価の
高い複数の曲線セットを選択しホルマント軌跡とするの
に、上記フレーム列を形成しているスペクトル包絡の周
波数をｎ次元の超平面の座標に順序付けて割り当て、上
記ｎ次元の超平面を時間軸方向に並べてｎ＋１次元の超
立方体を構成し、上記複数個の超平面上の各ｎ次元座標
点上でのホルマント評価値を、１つ前迄の超平面のホル
マント評価値の累積値と累積して求めておき、最後の超
平面のホルマント評価値の累積値の最大値を示す位置
（周波数で示した３次元座標点）からバックトラックで
追跡し、得られた各次元の周波数軌跡をホルマント軌跡
とするようにした所に特徴がある。〔発明の効果〕以上、詳細に説明したように、本発明のホルマント抽
出装置は、連続音声のスペクトル包絡の時系列（フレー
ム列）のそれぞれをｎ次元の超平面に拡張し、それらを
上記時間軸方向に並べてｎ＋１次元の超立方体を構成す
る手段と、上記超平面の各ｎ次元座標点におけるスペク
トル値のホルマント評価値を、スペクトルのピーク性，
各ホルマントの存在範囲，及び各ホルマントの位置関係
を用いて求める手段とを設けて、上記超立方体を構成し
ている上記複数個の超平面上に求めた上記スペクトル値
のホルマント評価値の大きい点を動的計画法によって追
跡し、得られた各次元の周波数軌跡をそれぞれの次元の
ホルマント周波数軌跡とするようにしたものであるの
で、実現可能な計算量で、安定に、且つ正確なホルマン
ト軌跡を求めることができる効果がある。

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明のホルマント抽出装置の原理構成図，第２−１図は本発明の超立方体構成部の構成例を示した
図，第２−２図は本発明のホルマント軌跡抽出部の構成例を
示した図，第３図は本発明の重み関数の例を示した図，第４図は本発明によって抽出したホルマント抽出例，第５図は本発明の他の実施例を示した図，第６図は従来のホルマント抽出装置の構成例を示した
図，第７図は一般のペクトル包絡の例を示した図，第８図は従来技術でのホルマント抽出例を示した図，である。図面において、はマイクロホン，はアナログディジタル変換部（AD
変換部），は自己相関分析部，はLPC分析部，は
スペクトル包絡分析部，はピーク性抽出部，は超立
方体構成部，はホルマント軌跡抽出部，はピーク性
記憶部，，は加算部，は乗算部，は重み記憶
部，は最大値選択部，は部分軌跡一時記憶部，は
最終フレーム最大値検出部，はホルマント軌跡バック
トラック部，は作業領域初期値設定部，は制御部，
はスペクトル分析部，をそれぞれ示す。

Claims

(57)【特許請求の範囲】

【請求項１】連続音声におけるホルマントを追跡して周
波数，及び時間に関するホルマント周波数軌跡を求める
ホルマント抽出装置であって、ｎ個のホルマントを抽出するとき、該連続音声データを
時間軸方向に複数のフレームに分割し、各フレームの音
声データからスペクトル包絡を求めて、該スペクトル包
絡の周波数をｎ次元の超平面の座標に順序付けて割り当
て、更に得られた超平面を時間軸方向に並べてｎ＋１次
元の超立方体を構成する手段と、上記超平面の各ｎ次元座標点におけるホルマント評価値
を、スペクトルのピーク性，各ホルマントの存在範囲，
及び各ホルマントの位置関係を用いて求める手段を設け
て、上記求められたホルマント評価値の最も大きい点を動的
計画法によって追跡し、該追跡によって得られた各次元
の周波数軌跡をそれぞれの次元のホルマント周波数軌跡
とすることを特徴とするホルマント抽出装置。
【請求項２】上記各ホルマントのスペクトルのピーク性
の評価尺度として、該スペクトルの２次差分，又は該２
次差分と該２次差分を求めたスペクトル値との和を用い
ることを特徴とする請求項１のホルマント抽出装置。
【請求項３】上記各ホルマントの存在範囲，及び各ホル
マントの位置関係を評価する値として、該ホルマントの
存在域を表す重み関数と、各ホルマント間の周波数差を
表す重み関数とを用意し、これらの重み関数の積，又は
和を用いることを特徴とする請求項１のホルマント抽出
装置。
【請求項４】上記連続音声のスペクトルを分析する手段
として、線形予測係数スペクトル包絡分析，又は離散的
フーリエ変換スペクトル分析を用いることを特徴とする
請求項１のホルマント抽出装置。