JP2888916B2 - スペクトル分析方法及びその装置 - Google Patents
スペクトル分析方法及びその装置Info
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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、音声・音響等の時系列信号の符号化伝送
や、合成もしくは認識などのための信号処理において、
複合構造を持つ時系列信号の角々の構造の周波数スペク
トルを求めるスペクトル分析方法及びその装置に関する
ものである。
や、合成もしくは認識などのための信号処理において、
複合構造を持つ時系列信号の角々の構造の周波数スペク
トルを求めるスペクトル分析方法及びその装置に関する
ものである。
（従来の技術） 従来、このような分野の技術としては、中田和男著
「ディジタル情報圧縮」（1984−８−30）産報出版P.90
−97に記載されるものがあった。
「ディジタル情報圧縮」（1984−８−30）産報出版P.90
−97に記載されるものがあった。
第２図は、従来のスペクトル分析装置の一構成を示す
機能ブロック図である。
機能ブロック図である。
このスペクトル分析装置では、線形予測分析部１によ
り、時系列信号ｘ（ｎ）を入力し、フレーム処理を用い
た線形予測によって第１のスペクトル構造の線形予測係
数（スペクトル情報を持つ）γp,i（ｎ）を求める。そ
の後、相関計算部２により、前記第１のスペクトル構造
のフレーム（分析範囲）に対する線形予測残差信号（以
下、「予測残差」という）ε（ｎ）の相関を求めること
により、第２のスペクトルＢ（ｎ）,To（ｎ）を算出す
るようになっている。
り、時系列信号ｘ（ｎ）を入力し、フレーム処理を用い
た線形予測によって第１のスペクトル構造の線形予測係
数（スペクトル情報を持つ）γp,i（ｎ）を求める。そ
の後、相関計算部２により、前記第１のスペクトル構造
のフレーム（分析範囲）に対する線形予測残差信号（以
下、「予測残差」という）ε（ｎ）の相関を求めること
により、第２のスペクトルＢ（ｎ）,To（ｎ）を算出す
るようになっている。
（発明が解決しようとする課題） しかしながら、上記構成のスペクトル分析方法及びそ
の装置では、次のような課題があった。
の装置では、次のような課題があった。
（ｉ） 音声等のスペクトル分析では、第１のスペクト
ル構造を求める際に、複合的に存在する他のスペクトル
構造の影響を受けるため、第１のスペクトル構造の分析
結果に誤差を含む。
ル構造を求める際に、複合的に存在する他のスペクトル
構造の影響を受けるため、第１のスペクトル構造の分析
結果に誤差を含む。
（ii） 第１のスペクトル構造の分析結果に誤差を含む
ため、正確な予測残差が得られず、第２のスペクトル構
造を求める際にも誤差を含む。
ため、正確な予測残差が得られず、第２のスペクトル構
造を求める際にも誤差を含む。
（iii） 第２のスペクトル構造を求める際に、第１の
スペクトル分析がフレーム処理であるため、予測残差も
このフレーム毎に得られ、フレームより長い周期の成分
（低周波数成分）は求められない。
スペクトル分析がフレーム処理であるため、予測残差も
このフレーム毎に得られ、フレームより長い周期の成分
（低周波数成分）は求められない。
本発明は、前記従来技術が持っていた課題として、第
１のスペクトル構造の分析における他のスペクトル構造
の影響と、予測残差がフレームでか得られないという点
について解決したスペクトル分析方法及びその装置を提
供するものである。
１のスペクトル構造の分析における他のスペクトル構造
の影響と、予測残差がフレームでか得られないという点
について解決したスペクトル分析方法及びその装置を提
供するものである。
（問題点を解決するための手段） 前記課題を解決するために、本発明のうちの第１の発
明は、複合構造を持つ時系列信号の周波数スペクトルを
求めるスペクトル分析方法において、前記時系列信号の
信号積をフィルタリングして瞬時共分散を求め、前記瞬
時共分散より、所定のフレームを用いた線形予測によっ
て第１のスペクトル構造に対応した第１の線形予測係数
を算出し、前記時系列信号より前記第１のスペクトル構
造を差し引いて予測残差を求め、前記予測残差に間引き
処理を施した後、前記フレームより長いフレームを用い
た線形予測により、該間引き処理結果のスペクトル分析
を行って第２のスペクトル構造に対応した第２の線形予
測係数を求めるようにしている。
明は、複合構造を持つ時系列信号の周波数スペクトルを
求めるスペクトル分析方法において、前記時系列信号の
信号積をフィルタリングして瞬時共分散を求め、前記瞬
時共分散より、所定のフレームを用いた線形予測によっ
て第１のスペクトル構造に対応した第１の線形予測係数
を算出し、前記時系列信号より前記第１のスペクトル構
造を差し引いて予測残差を求め、前記予測残差に間引き
処理を施した後、前記フレームより長いフレームを用い
た線形予測により、該間引き処理結果のスペクトル分析
を行って第２のスペクトル構造に対応した第２の線形予
測係数を求めるようにしている。
第２の発明は、複合構造を持つ時系列信号の周波数ス
ペクトルを求めるスペクトル分析装置において、前記時
系列信号の信号積を算出する信号積計算部と、前記信号
積をフィルタリングして瞬時共分散を求めるフィルタ部
と、前記瞬時共分散より、所定のフレームを用いた線形
予測によって第１のスペクトル構造に対応した第１の線
形予測係数を算出する予測係数計算部と、前記時系列信
号より前記第１のスペクトル構造を差し引いて予測残差
を算出する予測残差算出手段と、前記予測残差を間引き
処理する間引き手段と、前記フレームより長いフレーム
を用いた線形予測により、前記間引き処理結果のスペク
トル分析を行って第２のスペクトル構造に対応した第２
の線形予測係数を求めるスペクトル分析部とを、備えて
いる。
ペクトルを求めるスペクトル分析装置において、前記時
系列信号の信号積を算出する信号積計算部と、前記信号
積をフィルタリングして瞬時共分散を求めるフィルタ部
と、前記瞬時共分散より、所定のフレームを用いた線形
予測によって第１のスペクトル構造に対応した第１の線
形予測係数を算出する予測係数計算部と、前記時系列信
号より前記第１のスペクトル構造を差し引いて予測残差
を算出する予測残差算出手段と、前記予測残差を間引き
処理する間引き手段と、前記フレームより長いフレーム
を用いた線形予測により、前記間引き処理結果のスペク
トル分析を行って第２のスペクトル構造に対応した第２
の線形予測係数を求めるスペクトル分析部とを、備えて
いる。
（作 用） 第１及び第２の発明によれば、以上のようにスペクト
ル分析方法及びその装置を構成したので、第１のスペク
トル構造を求める際に、時系列信号の信号積を求め、そ
の信号積をフィルタリングすることにより、該信号積の
中に含まれる他のスペクトル構造の影響が除去される。
さらに、第２のスペクトル構造を求める際に、先に求め
た第１のスペクトル構造を時系列信号により差し引くの
で、連続した（フレーム毎に切られていない）予測残差
が得られ、しかも、予測残差に間引き処理を施して第２
の線形予測係数を求めるので、第２のスペクトル構造の
低い周波数成分が効率良く、正確に求められる。従っ
て、前記課題を解決できるのである。
ル分析方法及びその装置を構成したので、第１のスペク
トル構造を求める際に、時系列信号の信号積を求め、そ
の信号積をフィルタリングすることにより、該信号積の
中に含まれる他のスペクトル構造の影響が除去される。
さらに、第２のスペクトル構造を求める際に、先に求め
た第１のスペクトル構造を時系列信号により差し引くの
で、連続した（フレーム毎に切られていない）予測残差
が得られ、しかも、予測残差に間引き処理を施して第２
の線形予測係数を求めるので、第２のスペクトル構造の
低い周波数成分が効率良く、正確に求められる。従っ
て、前記課題を解決できるのである。
（実施例） 第１図は、本発明の第１の実施例を示すスペクトル分
析装置の機能ブロック図である。
析装置の機能ブロック図である。
このスペクトル分析装置は、音声・音響等のディジタ
ル化された時系列信号ｘ（ｎ）（但し、ｎは整数で時刻
を表わす）よりその２つの第１のスペクトルＡ（f,n）
と第２のスペクトルＢ（f,n）（但し、f;周波数）を求
めるものである。
ル化された時系列信号ｘ（ｎ）（但し、ｎは整数で時刻
を表わす）よりその２つの第１のスペクトルＡ（f,n）
と第２のスペクトルＢ（f,n）（但し、f;周波数）を求
めるものである。
このスペクトル分析装置は、入力された時系列信号ｘ
（ｎ）より第１のスペクトルＡ（f,n）に対応した第１
の線形予測係数（以下、「第１の予測係数」という）γ
p,i（ｎ）を求める第１スペクトル分析部10を有してい
る。この第１スペクトル分析部10は、時系列信号ｘ
（ｎ）の信号積ｖ（τ,n）を計算する信号積計算部11
と、信号積ｖ（τ,n）をフィルタリングして瞬時共分散
φ（i,j;n）を求めるフィルタ部12と、瞬時共分散φ（
i,j;n）より第１の予測係数γp,i（ｎ）を求める予測係
数計算部13とで、構成されている。フィルタ部12は、非
巡回型フィルタ（FIR）や巡回型フィルタ（IIR）等で構
成されている。
（ｎ）より第１のスペクトルＡ（f,n）に対応した第１
の線形予測係数（以下、「第１の予測係数」という）γ
p,i（ｎ）を求める第１スペクトル分析部10を有してい
る。この第１スペクトル分析部10は、時系列信号ｘ
（ｎ）の信号積ｖ（τ,n）を計算する信号積計算部11
と、信号積ｖ（τ,n）をフィルタリングして瞬時共分散
φ（i,j;n）を求めるフィルタ部12と、瞬時共分散φ（
i,j;n）より第１の予測係数γp,i（ｎ）を求める予測係
数計算部13とで、構成されている。フィルタ部12は、非
巡回型フィルタ（FIR）や巡回型フィルタ（IIR）等で構
成されている。
また、時系列信号ｘ（ｎ）を送らせる遅延部14が設け
られ、この出力側に予測残差計算部15が接続されてい
る。予測残差計算部15は、時系列信号ｘ（ｎ）と第１の
予測係数γm,m（ｎ）より予測残差ｅ（ｎ）を計算する
機能を有し、この予測残差計算部15と遅延部14とで、予
測残差算出手段が構成される。
られ、この出力側に予測残差計算部15が接続されてい
る。予測残差計算部15は、時系列信号ｘ（ｎ）と第１の
予測係数γm,m（ｎ）より予測残差ｅ（ｎ）を計算する
機能を有し、この予測残差計算部15と遅延部14とで、予
測残差算出手段が構成される。
予測残差計算部15の出力には、第２スペクトル分析部
16が接続され、さらに予測係数計算部13及び第２スペク
トル分析部16の出力側に、それぞれスペクトル計算部1
7,18が接続されている。第２スペクトル分析部16は、予
測残差ｅ（ｎ）より、第２のスペクトルＢ（f,n）に対
応した第２の線形予測係数（以下、「第２の予測係数」
という）βq.i（ｎ）を計算する機能を有している。ス
ペクトル計算部17は、第１の予測係数γp,i（ｎ）より
第１のスペクトルＡ（f,n）を、スペクトル計算部18
は、第２の予測係数βq,i（ｎ）より第２のスペクトル
Ｂ（f,n）を、それぞれ算出する機能を有している。
16が接続され、さらに予測係数計算部13及び第２スペク
トル分析部16の出力側に、それぞれスペクトル計算部1
7,18が接続されている。第２スペクトル分析部16は、予
測残差ｅ（ｎ）より、第２のスペクトルＢ（f,n）に対
応した第２の線形予測係数（以下、「第２の予測係数」
という）βq.i（ｎ）を計算する機能を有している。ス
ペクトル計算部17は、第１の予測係数γp,i（ｎ）より
第１のスペクトルＡ（f,n）を、スペクトル計算部18
は、第２の予測係数βq,i（ｎ）より第２のスペクトル
Ｂ（f,n）を、それぞれ算出する機能を有している。
以上のように構成されるスペクトル分析装置を用いた
分析方法の処理（１）〜（４）を以下説明する。
分析方法の処理（１）〜（４）を以下説明する。
（１） 第１のスペクトル構造の分析 時系列信号ｘ（ｎ）が第１スペクトル分析部10に入力
されると、信号積計算部11では、時系列信号ｘ（ｎ）よ
り信号積ｖ（τ,n）（τは整数でラグ（lag:時間ずれ）
を示す）を次式に従って計算する。
されると、信号積計算部11では、時系列信号ｘ（ｎ）よ
り信号積ｖ（τ,n）（τは整数でラグ（lag:時間ずれ）
を示す）を次式に従って計算する。
ｖ（τ,n）＝ｘ（ｎ）ｘ（ｎ−τ） ……（１） 但し、τ＝0,…,p（例えば、ｐ＝10） 次に、フィルタ部12において、信号積ｖ（τ,n）より
他のスペクトル構造の影響を除き、瞬時共分散ψ（i,j;
n）（i,jは整数でラグτ＝ｊ−ｉに対応する）を得る。
フィルタ部12を例えば、非巡回型フィルタで構成した場
合、そのフィルタは次式の畳み込み演算を行って、信号
積ｖ（τ,n）より、瞬時共分散ψ（i,j;n）を出力す
る。
他のスペクトル構造の影響を除き、瞬時共分散ψ（i,j;
n）（i,jは整数でラグτ＝ｊ−ｉに対応する）を得る。
フィルタ部12を例えば、非巡回型フィルタで構成した場
合、そのフィルタは次式の畳み込み演算を行って、信号
積ｖ（τ,n）より、瞬時共分散ψ（i,j;n）を出力す
る。
但し、ｈ（１）；フィルタのインパルス応答 L;フィルタのタップ数 次に、予測係数計算部13は、次式に基づき、瞬時共分
散ψ（i,j;n）より第１の予測係数γp,i（ｎ）（時刻ｎ
におけるｐ次のｉ番目の予測係数）を求める。
散ψ（i,j;n）より第１の予測係数γp,i（ｎ）（時刻ｎ
におけるｐ次のｉ番目の予測係数）を求める。
ここで、γｍ−1,0（ｎ）＝１である。
γm,i（ｎ）＝γｍ−1,i（ｎ）＋γm,m（ｎ）γ
ｍ−1,m−ｉ（ｎ） ……（４） となる。
ｍ−1,m−ｉ（ｎ） ……（４） となる。
これらの式において、ｍ＝１〜ｍ＝ｐについて再帰的
に計算し（繰り返し計算し）、第１の予測係数γ
p,i（ｎ）（ｉ＝0,…,p）を求める。
に計算し（繰り返し計算し）、第１の予測係数γ
p,i（ｎ）（ｉ＝0,…,p）を求める。
（２） 予測残差の算出 この処理では、入力された時系列信号ｘ（ｎ）より、
第１のスペクトル構造を差し引くことで、予測残差ｅ
（ｎ）を求める。
第１のスペクトル構造を差し引くことで、予測残差ｅ
（ｎ）を求める。
まず、遅延部14において、時系列信号ｘ（ｎ）を遅ら
せ、第１スペクトル分析部10から出力される予測係数γ
m,m（ｎ）（ｍ＝0,…,p）とのタイミングを合わせる。
この時の遅れはフィルタ部12における遅れに等しい。
せ、第１スペクトル分析部10から出力される予測係数γ
m,m（ｎ）（ｍ＝0,…,p）とのタイミングを合わせる。
この時の遅れはフィルタ部12における遅れに等しい。
次に、予測残差計算部15において、時系列信号ｘ
（ｎ）と予測係数γm,m（ｎ）より、次式に基づき、予
測残差ｅ（ｎ）を計算する。
（ｎ）と予測係数γm,m（ｎ）より、次式に基づき、予
測残差ｅ（ｎ）を計算する。
ｅf,m（ｎ）＝ｅf,m−１（ｎ）＋γm,m（ｎ）ｅb,m−１
（ｎ−１） ……（５） ｅb,m（ｎ）＝ｅb,m−１（ｎ−１）＋γm,m（ｎ）ｅ
f,m−１（ｎ） ……（６） 但し、ｅf,m（ｎ）;m次の前方予測残差 ｅb,m（ｎ）;m次の後方予測残差 以上の式をｍ＝１〜ｍ＝ｐについて再帰的に計算す
る。そして、次式に示すように、ｐ次における前方予測
残差ｅf,p（ｎ）が、第１のスペクトル構造を差し引い
た予測残差ｅ（ｎ）となる。
（ｎ−１） ……（５） ｅb,m（ｎ）＝ｅb,m−１（ｎ−１）＋γm,m（ｎ）ｅ
f,m−１（ｎ） ……（６） 但し、ｅf,m（ｎ）;m次の前方予測残差 ｅb,m（ｎ）;m次の後方予測残差 以上の式をｍ＝１〜ｍ＝ｐについて再帰的に計算す
る。そして、次式に示すように、ｐ次における前方予測
残差ｅf,p（ｎ）が、第１のスペクトル構造を差し引い
た予測残差ｅ（ｎ）となる。
ｅ（ｎ）＝ｅf,p（ｎ） ……（７） （３） 第２のスペクトル構造の分析 第２スペクトル分析部16において、予測残差ｅ（ｎ）
より第２のスペクトルＢ（f,n）に対応した第２の予測
係数βq,i（ｎ）（時刻ｎにおけるｑ次のｉ番目の予測
係数;i＝0,…,q）を計算する。これは、線形予測による
スペクトル分析によって求める。また、前記（１）の第
１スペクトル分析部10と同じ物をそのまま用いても良
い。
より第２のスペクトルＢ（f,n）に対応した第２の予測
係数βq,i（ｎ）（時刻ｎにおけるｑ次のｉ番目の予測
係数;i＝0,…,q）を計算する。これは、線形予測による
スペクトル分析によって求める。また、前記（１）の第
１スペクトル分析部10と同じ物をそのまま用いても良
い。
以上（１）〜（３）の処理で得られた第1,第２の予測
係数γp,i（ｎ），βq,i（ｎ）は、スペクトルを表現す
る特徴量であるため、これらを音声符号化伝送や、合成
もしくは認識等の信号処理に直接利用することも可能で
ある。
係数γp,i（ｎ），βq,i（ｎ）は、スペクトルを表現す
る特徴量であるため、これらを音声符号化伝送や、合成
もしくは認識等の信号処理に直接利用することも可能で
ある。
（４） スペクトルの計算 必要に応じてスペクトル計算部17,18では、第1,第２
の予測係数γp,i（ｎ），βq,i（ｎ）より、次式に基づ
き、第1,第２のスペクトルＡ（f,n）,B（f,n）を求め
る。
の予測係数γp,i（ｎ），βq,i（ｎ）より、次式に基づ
き、第1,第２のスペクトルＡ（f,n）,B（f,n）を求め
る。
以上のように、この第１の実施例では、第１のスペク
トルＡ（f,n）構造を求める際、時系列信号ｘ（ｎ）の
信号積ｖ（τ,n）を求め、フィルタ部12により、その信
号積ｖ（τ,n）の中に含まれる他のスペクトル構造の影
響を除去する。さらに、第２のスペクトルＢ（f,n）構
造を求める際、先に求めた第１のスペクトルＡ（f,n）
構造を時系列信号ｘ（ｎ）より差し引くことで、連続し
た（フレーム毎に着られていない）予測残差ｅ（ｎ）が
得られ、第２のスペクトルＢ（f,n）構造の周波数を正
確に求められるようにしたので、次のような効果があ
る。
トルＡ（f,n）構造を求める際、時系列信号ｘ（ｎ）の
信号積ｖ（τ,n）を求め、フィルタ部12により、その信
号積ｖ（τ,n）の中に含まれる他のスペクトル構造の影
響を除去する。さらに、第２のスペクトルＢ（f,n）構
造を求める際、先に求めた第１のスペクトルＡ（f,n）
構造を時系列信号ｘ（ｎ）より差し引くことで、連続し
た（フレーム毎に着られていない）予測残差ｅ（ｎ）が
得られ、第２のスペクトルＢ（f,n）構造の周波数を正
確に求められるようにしたので、次のような効果があ
る。
第１のスペクトルＡ（f,n）構造を求める際の、複
合的に存在する他のスペクトル構造の影響の除去が可能
になる。
合的に存在する他のスペクトル構造の影響の除去が可能
になる。
第２のスペクトルＢ（f,n）構造を求める際、予測
残差ｅ（ｎ）が連続的に得られるため、正確な第２のス
ペクトルＢ（f,n）の分析が可能となる。
残差ｅ（ｎ）が連続的に得られるため、正確な第２のス
ペクトルＢ（f,n）の分析が可能となる。
第３図は、本発明の第２の実施例を示すスペクトル分
析装置の機能ブロック図であり、第１図中の要素と共通
の要素には共通の符号が付されている。
析装置の機能ブロック図であり、第１図中の要素と共通
の要素には共通の符号が付されている。
このスペクトル分析装置が第１図のものと異なる点
は、予測残差計算部15の出力側に、フィルタ部19及び間
引き部20からなる間引き手段を設け、その間引き手段の
出力を第２スペクトル分析部16Aへ入力するようにした
点である。これに対応して、第２スペクトル分析部16A
及びスペクトル計算部18Aの処理内容も、変更されてい
る。
は、予測残差計算部15の出力側に、フィルタ部19及び間
引き部20からなる間引き手段を設け、その間引き手段の
出力を第２スペクトル分析部16Aへ入力するようにした
点である。これに対応して、第２スペクトル分析部16A
及びスペクトル計算部18Aの処理内容も、変更されてい
る。
フィルタ部19は、予測残差ｅ（ｎ）をフィルタリング
して高周波数成分を抑制した予測残差ea（ｎ）を出力す
る機能を有している。間引き部20は、予測残差ea（ｎ）
を間引いて間引き後の予測残差ea（ｋ）を、第２スペク
トル分析部16Aへ出力する機能を有している。第２スペ
クトル分析部16Aは、第１図の第２スペクトル分析部16
とほぼ同様に、予測残差ea（ｋ）より第２の予測係数β
q,i（ｋ）を算出し、その算出値をスペクトル計算部18A
へ与える機能を有している。スペクトル計算部18Aも、
第１図のものとほぼ同様に、第２の予測係数β
q,i（ｋ）より第２のスペクトルＢ（f,k）を算出する機
能を有している。
して高周波数成分を抑制した予測残差ea（ｎ）を出力す
る機能を有している。間引き部20は、予測残差ea（ｎ）
を間引いて間引き後の予測残差ea（ｋ）を、第２スペク
トル分析部16Aへ出力する機能を有している。第２スペ
クトル分析部16Aは、第１図の第２スペクトル分析部16
とほぼ同様に、予測残差ea（ｋ）より第２の予測係数β
q,i（ｋ）を算出し、その算出値をスペクトル計算部18A
へ与える機能を有している。スペクトル計算部18Aも、
第１図のものとほぼ同様に、第２の予測係数β
q,i（ｋ）より第２のスペクトルＢ（f,k）を算出する機
能を有している。
このようなスペクトル分析装置を用いた分析方法の処
理（ｉ）〜（iii）を以下説明する、 （ｉ） 第１のスペクトル構造の分析、及び予測残差の
算出 前記第１の実施例の（１），（２）の処理と同一の処
理が行われる。
理（ｉ）〜（iii）を以下説明する、 （ｉ） 第１のスペクトル構造の分析、及び予測残差の
算出 前記第１の実施例の（１），（２）の処理と同一の処
理が行われる。
（ii） 予測残差の間引き この処理では、予測残差ｅ（ｎ）のスペクトル分析精
度を低周波数において向上するため、間引き処理を行
う。
度を低周波数において向上するため、間引き処理を行
う。
まず、フィルタ部19において、予測残差ｅ（ｎ）よ
り、間引きによる折り返し歪みを防ぐために高周波数成
分を抑制してea（ｎ）を得る。次に、間引き部20におい
て、次式に基づき、一定間隔で予測残差ea（ｎ）を間引
いてea（ｋ）を得る。
り、間引きによる折り返し歪みを防ぐために高周波数成
分を抑制してea（ｎ）を得る。次に、間引き部20におい
て、次式に基づき、一定間隔で予測残差ea（ｎ）を間引
いてea（ｋ）を得る。
ea（kT）＝ea（ｎ） ……（10） 但し、T;正の整数 （iii） 第２のスペクトル構造の分析、及びスペクト
ルの計算 前記第１の実施例と同様にして、第２スペクトル分析
部16Aは予測残差ea（ｋ）より第２のスペクトルＢ（f,
k）に対応した第２の予測係数βq,i（ｋ）（時刻ｋにお
けるｑ次のｉ番目の予測係数;i＝0,…,q）を計算する。
その後、必要に応じてスペクトル計算部17,18Aでは、前
記第１の実施例と同様にして、第1,第２の予測係数γ
p,i（ｎ），βq,i（ｋ）より、第1,第２のスペクトルＡ
（f,n）,B（f,k）を求める。
ルの計算 前記第１の実施例と同様にして、第２スペクトル分析
部16Aは予測残差ea（ｋ）より第２のスペクトルＢ（f,
k）に対応した第２の予測係数βq,i（ｋ）（時刻ｋにお
けるｑ次のｉ番目の予測係数;i＝0,…,q）を計算する。
その後、必要に応じてスペクトル計算部17,18Aでは、前
記第１の実施例と同様にして、第1,第２の予測係数γ
p,i（ｎ），βq,i（ｋ）より、第1,第２のスペクトルＡ
（f,n）,B（f,k）を求める。
以上のように、この第２の実施例では、予測残差ｅ
（ｎ）に間引き処理を施して、第２のスペクトルＢ（f,
k）構造の低い周波数を正確に求められるようにしたの
で、次のような効果がある。
（ｎ）に間引き処理を施して、第２のスペクトルＢ（f,
k）構造の低い周波数を正確に求められるようにしたの
で、次のような効果がある。
前記第１の実施例と同様に、第１のスペクトルＡ
（f,n）構造を求める際の、複合的に他のスペクトル構
造の影響の除去が可能になる。
（f,n）構造を求める際の、複合的に他のスペクトル構
造の影響の除去が可能になる。
第２のスペクトルＢ（f,k）構造を求める際の、予
測残差ｅ（ｎ）の長周期成分（低周波成分）の検出が的
確に行える。
測残差ｅ（ｎ）の長周期成分（低周波成分）の検出が的
確に行える。
なお、本発明は上記実施例に限定されず、第１図及び
第３図中の各機能ブロックを個別回路で構成する他に、
中央処理装置（CPU）を用いたプログラム制御により実
行する等、種々の変形が可能である。
第３図中の各機能ブロックを個別回路で構成する他に、
中央処理装置（CPU）を用いたプログラム制御により実
行する等、種々の変形が可能である。
（発明の効果） 以上詳細に説明したように、第１及び第２の発明によ
れば、第１のスペクトル構造を求める際、時系列信号の
信号積を求め、フィルタリングにより、該信号積の中に
含まれる他のスペクトル構造の影響を除去する。さら
に、第２のスペクトル構造を求める際、先に求めた第１
のスペクトル構造を時系列信号より差し引くことで、連
続した（フレーム毎に切られていない）予測残差が得ら
れ、しかも、この予測残差に間引き処理を施して、第２
のスペクトル構造の低い周波数を正確に求められるよう
にしたので、次のような効果がある。
れば、第１のスペクトル構造を求める際、時系列信号の
信号積を求め、フィルタリングにより、該信号積の中に
含まれる他のスペクトル構造の影響を除去する。さら
に、第２のスペクトル構造を求める際、先に求めた第１
のスペクトル構造を時系列信号より差し引くことで、連
続した（フレーム毎に切られていない）予測残差が得ら
れ、しかも、この予測残差に間引き処理を施して、第２
のスペクトル構造の低い周波数を正確に求められるよう
にしたので、次のような効果がある。
第１のスペクトル構造を求める際の、複合的に存在
する他のスペクトル構造の影響の除去が可能になる。
する他のスペクトル構造の影響の除去が可能になる。
第２のスペクトル構造を求める際、予測残差が連続
的に得られるため、正確な第２のスペクトルの分析が可
能になる。特に、第２のスペクトル構造を求める際の、
予測残差の長周期成分（低周波数成分）の検出が簡易、
的確に行える。
的に得られるため、正確な第２のスペクトルの分析が可
能になる。特に、第２のスペクトル構造を求める際の、
予測残差の長周期成分（低周波数成分）の検出が簡易、
的確に行える。
第１図は本発明の第１の実施例を示すスペクトル分析装
置の機能ブロック図、第２図は従来のスペクトル分析装
置の機能ブロック図、第３図は本発明の第２の実施例を
示すスペクトル分析装置の機能ブロック図である。 10……第１スペクトル分析部、11……信号積計算部、12
……フィルタ部、13……予測係数計算部、14……遅延
部、15……予測残差計算部、16,16A……第２スペクトル
分析部、17,18,18A……スペクトル計算部、19……フィ
ルタ部、20……間引き部、ｘ（ｎ）……時系列信号、γ
p,i（ｎ），βq,i（ｎ），βq,i（ｋ）……予測係数、
ｅ（ｎ）,ea（ｎ）,ea（ｋ）……予測残差、Ａ（f,n）,
B（f,n）,B（f,k）……スペクトル。
置の機能ブロック図、第２図は従来のスペクトル分析装
置の機能ブロック図、第３図は本発明の第２の実施例を
示すスペクトル分析装置の機能ブロック図である。 10……第１スペクトル分析部、11……信号積計算部、12
……フィルタ部、13……予測係数計算部、14……遅延
部、15……予測残差計算部、16,16A……第２スペクトル
分析部、17,18,18A……スペクトル計算部、19……フィ
ルタ部、20……間引き部、ｘ（ｎ）……時系列信号、γ
p,i（ｎ），βq,i（ｎ），βq,i（ｋ）……予測係数、
ｅ（ｎ）,ea（ｎ）,ea（ｋ）……予測残差、Ａ（f,n）,
B（f,n）,B（f,k）……スペクトル。
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 渡辺 彰彦 東京都港区虎ノ門１丁目７番12号 沖電 気工業株式会社内 (56)参考文献 特開 昭62−164100（ＪＰ，Ａ) 特開 昭63−275000（ＪＰ，Ａ) (58)調査した分野(Int.Cl.6，ＤＢ名) G10L 3/00 - 9/18 ＪＯＩＳファイル（ＪＩＣＳＴ)
Claims (2)
- 【請求項１】複合構造を持つ時系列信号の周波数スペク
トルを求めるスペクトル分析方法において、 前記時系列信号の信号積をフィルタリングして瞬時共分
散を求め、 前記瞬時共分散より、所定のフレームを用いた線形予測
によって第１のスペクトル構造に対応した第１の線形予
測係数を算出し、 前記時系列信号より前記第１のスペクトル構造を差し引
いて線形予測残差信号を求め、 前記線形予測残差信号に間引き処理を施した後、前記フ
レームより長いフレームを用いた線形予測により、該間
引き処理結果のスペクトル分析を行って第２のスペクト
ル構造に対応した第２の線形予測係数を求める、 ことを特徴とするスペクトル分析方法。 - 【請求項２】複合構造を持つ時系列信号の周波数スペク
トルを求めるスペクトル分析装置において、 前記時系列信号の信号積を算出する信号積計算部と、 前記信号積をフィルタリングして瞬時共分散を求めるフ
ィルタ部と、 前記瞬時共分散より、所定のフレームを用いた線形予測
によって第１のスペクトル構造に対応した第１の線形予
測係数を算出する予測係数計算部と、 前記時系列信号より前記第１のスペクトル構造を差し引
いて線形予測残差信号を算出する予測残差算出手段と、 前記線形予測残差信号を間引き処理する間引き手段と、 前記フレームより長いフレームを用いた線形予測によ
り、前記間引き処理結果のスペクトル分析を行って第２
のスペクトル構造に対応した第２の線形予測係数を求め
るスペクトル分析部とを、 備えたことを特徴とするスペクトル分析装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2104181A JP2888916B2 (ja) | 1990-04-19 | 1990-04-19 | スペクトル分析方法及びその装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2104181A JP2888916B2 (ja) | 1990-04-19 | 1990-04-19 | スペクトル分析方法及びその装置 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH043100A JPH043100A (ja) | 1992-01-08 |
| JP2888916B2 true JP2888916B2 (ja) | 1999-05-10 |
Family
ID=14373834
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2104181A Expired - Fee Related JP2888916B2 (ja) | 1990-04-19 | 1990-04-19 | スペクトル分析方法及びその装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP2888916B2 (ja) |
Family Cites Families (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPS62164100A (ja) * | 1986-01-16 | 1987-07-20 | 富士通株式会社 | 声帯特徴抽出装置 |
| JP2705064B2 (ja) * | 1987-05-06 | 1998-01-26 | 沖電気工業株式会社 | 線形予測分析装置 |
-
1990
- 1990-04-19 JP JP2104181A patent/JP2888916B2/ja not_active Expired - Fee Related
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JPH043100A (ja) | 1992-01-08 |
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