JP3070955B2 - 音声符号器において使用するためのスペクトルノイズ重み付けフィルタを発生する方法 - Google Patents
音声符号器において使用するためのスペクトルノイズ重み付けフィルタを発生する方法Info
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- G—PHYSICS
- G10—MUSICAL INSTRUMENTS; ACOUSTICS
- G10L—SPEECH ANALYSIS TECHNIQUES OR SPEECH SYNTHESIS; SPEECH RECOGNITION; SPEECH OR VOICE PROCESSING TECHNIQUES; SPEECH OR AUDIO CODING OR DECODING
- G10L19/00—Speech or audio signals analysis-synthesis techniques for redundancy reduction, e.g. in vocoders; Coding or decoding of speech or audio signals, using source filter models or psychoacoustic analysis
- G10L19/04—Speech or audio signals analysis-synthesis techniques for redundancy reduction, e.g. in vocoders; Coding or decoding of speech or audio signals, using source filter models or psychoacoustic analysis using predictive techniques
- G10L19/08—Determination or coding of the excitation function; Determination or coding of the long-term prediction parameters
- G10L19/12—Determination or coding of the excitation function; Determination or coding of the long-term prediction parameters the excitation function being a code excitation, e.g. in code excited linear prediction [CELP] vocoders
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Description
【発明の詳細な説明】 発明の分野 本発明は一般的には音声符号化に関し、かつより特定
的には、音声符号器（speech coder）において使用す
るためにスペクトルノイズ重み付けフィルタを発生する
改良された方法に関する。
的には、音声符号器（speech coder）において使用す
るためにスペクトルノイズ重み付けフィルタを発生する
改良された方法に関する。
発明の背景 コード駆動リニア予測（code−excited linear pre
diction:CELP）は高品質の合成された音声を生成するた
めに使用される音声符号化技術である。この種の音声符
号化は、ベクトル駆動リニア予測（vector−excited l
inear prediction）としても知られており、数多くの
音声通信および音声合成の用途に使用されている。CELP
は特に音声品質、データレート、サイズおよびコストが
重要な事項であるデジタル音声暗号化およびデジタル無
線電話通信システムに適用可能である。
diction:CELP）は高品質の合成された音声を生成するた
めに使用される音声符号化技術である。この種の音声符
号化は、ベクトル駆動リニア予測（vector−excited l
inear prediction）としても知られており、数多くの
音声通信および音声合成の用途に使用されている。CELP
は特に音声品質、データレート、サイズおよびコストが
重要な事項であるデジタル音声暗号化およびデジタル無
線電話通信システムに適用可能である。
CELP音声符号器においては、入力音声信号の特性をモ
デル化する長期間（long−term）（ピッチ）および短期
間（short−term）（フォルマント）予測器が１組の時
変フィルタにおいて導入されている。すなわち、長期間
フィルタおよび短期間フィルタである。該フィルタに対
する駆動信号（excitation signal）は記憶されたイノ
ベイション（innovation）シーケンス、またはコードベ
クトル、のコードブックから選択される。
デル化する長期間（long−term）（ピッチ）および短期
間（short−term）（フォルマント）予測器が１組の時
変フィルタにおいて導入されている。すなわち、長期間
フィルタおよび短期間フィルタである。該フィルタに対
する駆動信号（excitation signal）は記憶されたイノ
ベイション（innovation）シーケンス、またはコードベ
クトル、のコードブックから選択される。
各々の音声のフレームに対し、音声符号器は個々のコ
ードベクトルを前記フィルタに印加して再生された（re
constructed）音声信号を発生する。該再生された音声
信号は元の入力音声信号と比較され、エラー信号を生成
する。該エラー信号は次にそれを人間の聴覚に基づく応
答を有するスペクトルノイズ重み付けフィルタ（spectr
al noise weighting filter）を通すことにより重み
付けされる。最適の駆動信号は現在の音声のフレームに
対し最小のエネルギを有する重み付けされたエラー信号
を生成するコードベクトルを選択することにより決定さ
れる。
ードベクトルを前記フィルタに印加して再生された（re
constructed）音声信号を発生する。該再生された音声
信号は元の入力音声信号と比較され、エラー信号を生成
する。該エラー信号は次にそれを人間の聴覚に基づく応
答を有するスペクトルノイズ重み付けフィルタ（spectr
al noise weighting filter）を通すことにより重み
付けされる。最適の駆動信号は現在の音声のフレームに
対し最小のエネルギを有する重み付けされたエラー信号
を生成するコードベクトルを選択することにより決定さ
れる。
各々の音声フレームに対し、１組のリニア予測符号化
パラメータが係数アナライザ（coefficient analyze
r）によって生成される。該パラメータは典型的には長
期間、短期間およびスペクトルノイズ重み付けフィルタ
に対する係数を含む。
パラメータが係数アナライザ（coefficient analyze
r）によって生成される。該パラメータは典型的には長
期間、短期間およびスペクトルノイズ重み付けフィルタ
に対する係数を含む。
スペクトルノイズ重み付けフィルタによるろ波動作は
音声符号器の総合的な計算機的複雑さのかなりの部分を
構成し得るが、それはスペクトル的に重み付けされたエ
ラー信号はイノベイションシーケンスのコードブックか
らの各々のコードベクトルに対して計算される必要があ
るからである。典型的には、スペクトルノイズ重み付け
フィルタによって与えられる制御と該スペクトルノイズ
重み付けフィルタによる複雑さとの間のある妥協を行う
必要がある。重み付けフィルタの複雑さの対応する増大
なしに、スペクトルノイズ重み付けフィルタによって導
入される周波数形成（frequency shaping）の制御を増
大できる技術が得られれば音声符号化の分野の現状を進
展させるのに有用であろう。
音声符号器の総合的な計算機的複雑さのかなりの部分を
構成し得るが、それはスペクトル的に重み付けされたエ
ラー信号はイノベイションシーケンスのコードブックか
らの各々のコードベクトルに対して計算される必要があ
るからである。典型的には、スペクトルノイズ重み付け
フィルタによって与えられる制御と該スペクトルノイズ
重み付けフィルタによる複雑さとの間のある妥協を行う
必要がある。重み付けフィルタの複雑さの対応する増大
なしに、スペクトルノイズ重み付けフィルタによって導
入される周波数形成（frequency shaping）の制御を増
大できる技術が得られれば音声符号化の分野の現状を進
展させるのに有用であろう。
図面の簡単な説明 図１は、本発明が使用できる音声符号器のブロック図
である。
である。
図２は、本発明の一実施例に従って行なわれる音声符
号化動作の全体的なシーケンスを示すプロセスフローチ
ャートである。
号化動作の全体的なシーケンスを示すプロセスフローチ
ャートである。
図３は、本発明に係わる組み合わされたスペクトルノ
イズフィルタ係数を発生するシーケンスを示す処理フロ
ーチャートである。
イズフィルタ係数を発生するシーケンスを示す処理フロ
ーチャートである。
図４は、本発明に係わる音声符号器の一実施例を示す
ブロック図である。
ブロック図である。
図５は、本発明の一実施例にしたがって行なわれる音
声符号化動作の全体的なシーケンスを示す処理フローチ
ャートである。
声符号化動作の全体的なシーケンスを示す処理フローチ
ャートである。
図６は、本発明に係わる特定のスペクトルノイズ重み
付けフィルタ構成を示すブロック図である。
付けフィルタ構成を示すブロック図である。
図７は、本発明に係わる特定のスペクトルノイズ重み
付けフィルタ構成を示すブロック図である。
付けフィルタ構成を示すブロック図である。
好ましい実施例の詳細な説明 本明細書の開示はデジタル音声符号化方法を含む。こ
の方法はＲ次の（Rth−order）フィルタにより複数のフ
ィルタの周波数応答をモデル化し、それによって複数フ
ィルタの複雑さなしに複数フィルタの制御を提供するフ
ィルタを提供することを含む。前記Ｒ次のフィルタは、
どの実施例が行なわれるかに応じて、スペクトルノイズ
重み付けフィルタ、あるいは短期間予測フィルタ（sohr
t−term predictor filter）とスペクトルノイズ重み
付けフィルタとの組み合わせとして使用できる。短期間
予測フィルタとスペクトルノイズ重み付けフィルタとの
組み合わせはスペクトル的にノイズ重み付けされたシン
セシスフィルタと称される。一般に、前記方法は単一の
Ｒ次のフィルタによってＬ個のＰ次のフィルタの周波数
応答をモデル化し、ここでＲ＜LxPである。好ましい実
施例では、Ｌは２に等しい。以下の式は本発明において
使用される方法を示す。
の方法はＲ次の（Rth−order）フィルタにより複数のフ
ィルタの周波数応答をモデル化し、それによって複数フ
ィルタの複雑さなしに複数フィルタの制御を提供するフ
ィルタを提供することを含む。前記Ｒ次のフィルタは、
どの実施例が行なわれるかに応じて、スペクトルノイズ
重み付けフィルタ、あるいは短期間予測フィルタ（sohr
t−term predictor filter）とスペクトルノイズ重み
付けフィルタとの組み合わせとして使用できる。短期間
予測フィルタとスペクトルノイズ重み付けフィルタとの
組み合わせはスペクトル的にノイズ重み付けされたシン
セシスフィルタと称される。一般に、前記方法は単一の
Ｒ次のフィルタによってＬ個のＰ次のフィルタの周波数
応答をモデル化し、ここでＲ＜LxPである。好ましい実
施例では、Ｌは２に等しい。以下の式は本発明において
使用される方法を示す。
図１は本発明を用いた音声符号器の第１の実施例のブ
ロック図である。分析されるべき音響入力信号はマイク
ロホン102において音声符号器100に印加される。典型的
には音声信号である、前記入力信号は次にフィルタ104
に供給される。フィルタ104は一般にバンドパスフィル
タ特性を示す。しかしながら、もし前記音声の帯域幅が
すでに適切であれば、フィルタ104は直接的なワイヤ接
続とすることができる。
ロック図である。分析されるべき音響入力信号はマイク
ロホン102において音声符号器100に印加される。典型的
には音声信号である、前記入力信号は次にフィルタ104
に供給される。フィルタ104は一般にバンドパスフィル
タ特性を示す。しかしながら、もし前記音声の帯域幅が
すでに適切であれば、フィルタ104は直接的なワイヤ接
続とすることができる。
アナログ／デジタル（A/D）コンバータ108はフィルタ
104から出力されるアナログ音声信号152を一連のＮのパ
ルスサンプルに変換し、赫々のパルスサンプルの振幅は
次に、技術的に知られているように、デジタル符号によ
って表現される。サンプルクロック、SC、は前記A/Dコ
ンバータ108のサンプリングレートを決定する。好まし
い実施例では、SCは8kHzで動作する。前記サンプルクロ
ックSCはクロックモジュール112において前記フレーム
クロックFCとともに発生される。
104から出力されるアナログ音声信号152を一連のＮのパ
ルスサンプルに変換し、赫々のパルスサンプルの振幅は
次に、技術的に知られているように、デジタル符号によ
って表現される。サンプルクロック、SC、は前記A/Dコ
ンバータ108のサンプリングレートを決定する。好まし
い実施例では、SCは8kHzで動作する。前記サンプルクロ
ックSCはクロックモジュール112において前記フレーム
クロックFCとともに発生される。
入力音声ベクトル、ｓ（ｎ）158、と称される、A/D10
8のデジタル出力は係数アナライザ110に供給される。こ
の入力音声ベクトルｓ（ｎ）158は異なるフレーム、す
なわち、時間長、で反復的に得られ、その長さは前記フ
レームクロックFCによって決定される。
8のデジタル出力は係数アナライザ110に供給される。こ
の入力音声ベクトルｓ（ｎ）158は異なるフレーム、す
なわち、時間長、で反復的に得られ、その長さは前記フ
レームクロックFCによって決定される。
各々のブロックの音声に対し、１組のリニア予測符号
化（LPC）パラメータが係数アナライザ110によって生成
される。短期間予測係数160（STP）、長期間予測係数16
2（LTP）、および駆動利得係数166gがマルチプレクサ15
0に供給されかつ音声シンセサイザによって使用するた
めにチャネルによって送信される。前記入力音声ベクト
ル、ｓ（ｎ）、158はまた減算器130に供給され、該減算
器130の機能は後に説明する。
化（LPC）パラメータが係数アナライザ110によって生成
される。短期間予測係数160（STP）、長期間予測係数16
2（LTP）、および駆動利得係数166gがマルチプレクサ15
0に供給されかつ音声シンセサイザによって使用するた
めにチャネルによって送信される。前記入力音声ベクト
ル、ｓ（ｎ）、158はまた減算器130に供給され、該減算
器130の機能は後に説明する。
基礎ベクトル（basis vector）格納ブロック114は１
組のＭの基礎ベクトルVm（ｎ）を含み、この場合１≦ｍ
≦Ｍであり、前記基礎ベクトルの各々はＮのサンプルか
らなり、この場合１≦ｎ≦Ｎである。これらの基礎ベク
トルはコードブック発生器120によって１組の2Mの擬似
ランダム駆動ベクトルui（ｎ）を発生するために使用さ
れ、この場合０≦ｉ≦2M−１である。前記Ｍの基礎ベク
トルの各々は一連のランダムホワイトガウスサンプルか
らなるが、他の形式の基礎ベクトルも使用できる。
組のＭの基礎ベクトルVm（ｎ）を含み、この場合１≦ｍ
≦Ｍであり、前記基礎ベクトルの各々はＮのサンプルか
らなり、この場合１≦ｎ≦Ｎである。これらの基礎ベク
トルはコードブック発生器120によって１組の2Mの擬似
ランダム駆動ベクトルui（ｎ）を発生するために使用さ
れ、この場合０≦ｉ≦2M−１である。前記Ｍの基礎ベク
トルの各々は一連のランダムホワイトガウスサンプルか
らなるが、他の形式の基礎ベクトルも使用できる。
コードブック発生器120は2Mの駆動ベクトルui（ｎ）
を発生するために、Ｍの基礎ベクトルVm（ｎ）および１
組の2Mの駆動コードワードIiを使用し、この場合０≦ｉ
≦2M−１である。本実施例においては、各々のコードワ
ードIiはその指数ｉに等しく、すなわち、Ii＝ｉであ
る。もし前記駆動信号が前記40サンプルの各々に対し毎
サンプル0.25ビットのレートで符号化されれば（したが
ってＭ＝10）、1024の駆動ベクトルを発生するために使
用される10の基礎ベクトルがあることになる。
を発生するために、Ｍの基礎ベクトルVm（ｎ）および１
組の2Mの駆動コードワードIiを使用し、この場合０≦ｉ
≦2M−１である。本実施例においては、各々のコードワ
ードIiはその指数ｉに等しく、すなわち、Ii＝ｉであ
る。もし前記駆動信号が前記40サンプルの各々に対し毎
サンプル0.25ビットのレートで符号化されれば（したが
ってＭ＝10）、1024の駆動ベクトルを発生するために使
用される10の基礎ベクトルがあることになる。
各々の個々の駆動ベクトルui（ｎ）に対し、入力音声
ベクトルｓ（ｎ）との比較のために再生された（recont
ructed）音声ベクトルｓ′ｉ（ｎ）が発生される。ゲイ
ンブロック122は前記駆動ベクトルui（ｎ）を、前記フ
レームに対しては一定である、駆動利得係数giによって
スケーリングする。スケーリングされた駆動信号giu
i（ｎ）168は長期間予測フィルタ124および短期間予測
フィルタ126によってろ波されて前記再生された音声ベ
クトルｓ′ｉ（ｎ）170を発生する。長期間予測フィル
タ（Long term predictor filter）124は音声の周期
性を導入するために長期間予測係数162を使用し、かつ
短期間予測フィルタ126はスペクトル的なエンベロープ
を導入するために短期間予測係数160を使用する。ブロ
ック124および126は実際にはそれらのそれぞれのフィー
ドバック経路に長期間予測器および短期間予測器を含む
再帰フィルタ（recursive filters）である。
ベクトルｓ（ｎ）との比較のために再生された（recont
ructed）音声ベクトルｓ′ｉ（ｎ）が発生される。ゲイ
ンブロック122は前記駆動ベクトルui（ｎ）を、前記フ
レームに対しては一定である、駆動利得係数giによって
スケーリングする。スケーリングされた駆動信号giu
i（ｎ）168は長期間予測フィルタ124および短期間予測
フィルタ126によってろ波されて前記再生された音声ベ
クトルｓ′ｉ（ｎ）170を発生する。長期間予測フィル
タ（Long term predictor filter）124は音声の周期
性を導入するために長期間予測係数162を使用し、かつ
短期間予測フィルタ126はスペクトル的なエンベロープ
を導入するために短期間予測係数160を使用する。ブロ
ック124および126は実際にはそれらのそれぞれのフィー
ドバック経路に長期間予測器および短期間予測器を含む
再帰フィルタ（recursive filters）である。
前記ｉ番目の駆動コードベクトルに対する再生された
音声ベクトルｓ′ｉ（ｎ）170は同じブロックの入力音
声ベクトルｓ（ｎ）158とこれら２つの信号を減算器130
において減算することにより比較される。差分ベクトル
（differnce vector）ei（ｎ）172は元の音声のブロッ
クと再生された音声のブロックとの間を表わす。前記差
分ベクトルei（ｎ）172は、係数アナライザ110によって
発生される前記スペクトルノイズ重み付けフィルタ係数
164を使用して、前記スペクトルノイズ重み付けフィル
タ132によって重み付けされる。スペクトルノイズ重み
付けは人間の耳にとって知覚的により重要である周波数
を強調し、かつ他の周波数を減衰する。スペクトルノイ
ズ重み付けを行なうより効率的な方法が本発明の主題で
ある。
音声ベクトルｓ′ｉ（ｎ）170は同じブロックの入力音
声ベクトルｓ（ｎ）158とこれら２つの信号を減算器130
において減算することにより比較される。差分ベクトル
（differnce vector）ei（ｎ）172は元の音声のブロッ
クと再生された音声のブロックとの間を表わす。前記差
分ベクトルei（ｎ）172は、係数アナライザ110によって
発生される前記スペクトルノイズ重み付けフィルタ係数
164を使用して、前記スペクトルノイズ重み付けフィル
タ132によって重み付けされる。スペクトルノイズ重み
付けは人間の耳にとって知覚的により重要である周波数
を強調し、かつ他の周波数を減衰する。スペクトルノイ
ズ重み付けを行なうより効率的な方法が本発明の主題で
ある。
エネルギ計算機134はスペクトル的にノイズ重み付け
された差分ベクトルｅ′ｉ（ｎ）174のエネルギを計算
し、かつこのエラー信号Ei176をコードブックサーチコ
ントローラ140に供給する。該コードブックサーチコン
トローラ140は現在の駆動ベクトルui（ｎ）に対するｉ
番目のエラー信号を前のエラー信号と比較して最小の重
み付けされたエラーを生成する駆動ベクトルを決定す
る。次に最小のエラーを有するｉ番目の駆動ベクトルの
符号（code）が最善の駆動コードＩ 178として前記チ
ャネルを介して出力される。あるいは、サーチコントロ
ーラ140は、予め規定されたエラーしきい値を満たすよ
うな、ある所定の基準を有するエラー信号を提供する特
定のコードワードを決定することができる。
された差分ベクトルｅ′ｉ（ｎ）174のエネルギを計算
し、かつこのエラー信号Ei176をコードブックサーチコ
ントローラ140に供給する。該コードブックサーチコン
トローラ140は現在の駆動ベクトルui（ｎ）に対するｉ
番目のエラー信号を前のエラー信号と比較して最小の重
み付けされたエラーを生成する駆動ベクトルを決定す
る。次に最小のエラーを有するｉ番目の駆動ベクトルの
符号（code）が最善の駆動コードＩ 178として前記チ
ャネルを介して出力される。あるいは、サーチコントロ
ーラ140は、予め規定されたエラーしきい値を満たすよ
うな、ある所定の基準を有するエラー信号を提供する特
定のコードワードを決定することができる。
図２は、図１に示された本発明の第１の実施例に従っ
て行なわれる音声符号化動作の全体的なシーケンスを示
すフローチャート200を含む。該プロセスは201において
開始される。機能ブロック203は図１の説明に従って音
声データを受信する。機能ブロック205は短期間および
長期間予測係数を決定する。これは図１の係数アナライ
ザ110において行なわれる。短期間および長期間予測係
数を決定する方法は、B.S.Atalによる、1982年４月の、
「低いビットレートでの音声の予測符号化（Predictive
Coding of Speech at Low Bit Rates）」と題
する、IEEE Trans.Commun.Vol.Com−30,pp.600−14の
論文に見られる。前記短期間予測子（short term pre
dictor）、Ａ（ｚ）、は次式の係数によって規定され
る。
て行なわれる音声符号化動作の全体的なシーケンスを示
すフローチャート200を含む。該プロセスは201において
開始される。機能ブロック203は図１の説明に従って音
声データを受信する。機能ブロック205は短期間および
長期間予測係数を決定する。これは図１の係数アナライ
ザ110において行なわれる。短期間および長期間予測係
数を決定する方法は、B.S.Atalによる、1982年４月の、
「低いビットレートでの音声の予測符号化（Predictive
Coding of Speech at Low Bit Rates）」と題
する、IEEE Trans.Commun.Vol.Com−30,pp.600−14の
論文に見られる。前記短期間予測子（short term pre
dictor）、Ａ（ｚ）、は次式の係数によって規定され
る。
機能ブロック207は少なくとも第１および第２の組の
フィルタを特徴付ける１組の暫定的なスペクトルノイズ
重み付けフィルタ係数を発生する。該フィルタは任意の
次数のフィルタとすることができ、すなわち前記第１の
フィルタはＦ次（Ｆ−order）であり、かつ第２のフィ
ルタはＪ次のものとすることができ、この場合Ｒ＜Ｆ＋
Ｊである。好ましい実施例は２つのＪ次のフィルタを使
用し、この場合ＪはＰに等しい。これらの係数を使用す
るフィルタは次の形式のものである。
フィルタを特徴付ける１組の暫定的なスペクトルノイズ
重み付けフィルタ係数を発生する。該フィルタは任意の
次数のフィルタとすることができ、すなわち前記第１の
フィルタはＦ次（Ｆ−order）であり、かつ第２のフィ
ルタはＪ次のものとすることができ、この場合Ｒ＜Ｆ＋
Ｊである。好ましい実施例は２つのＪ次のフィルタを使
用し、この場合ＪはＰに等しい。これらの係数を使用す
るフィルタは次の形式のものである。
^H（ｚ）＝［1/｛Ａ（z/α２）｝］Ａ（z/α３） この場合 １≧α２≧α３≧０である。
少なくとも第１および第２の組のＪ次のフィルタの縦
続接続（cascade）である、^H（ｚ）は前記暫定的なス
ペクトルノイズ重み付けフィルタとして定義される。前
記暫定的なスペクトルノイズ重み付けフィルタの係数は
機能ブロック205において発生される短期間予測係数に
依存することに注目すべきである。この暫定的なスペク
トルノイズ重み付けフィルタ、^H（ｚ）、は過去におい
て直接音声符号器の構成に使用されてきた。
続接続（cascade）である、^H（ｚ）は前記暫定的なス
ペクトルノイズ重み付けフィルタとして定義される。前
記暫定的なスペクトルノイズ重み付けフィルタの係数は
機能ブロック205において発生される短期間予測係数に
依存することに注目すべきである。この暫定的なスペク
トルノイズ重み付けフィルタ、^H（ｚ）、は過去におい
て直接音声符号器の構成に使用されてきた。
スペクトルノイズ重み付けによる計算機的な複雑さを
低減するため、^H（ｚ）の周波数応答は単一のＲ次のフ
ィルタ^Hs（ｚ）によってモデル化され、該フィルタは
次の形式の組み合わされたスペクトルノイズ重み付けフ
ィルタである。
低減するため、^H（ｚ）の周波数応答は単一のＲ次のフ
ィルタ^Hs（ｚ）によってモデル化され、該フィルタは
次の形式の組み合わされたスペクトルノイズ重み付けフ
ィルタである。
^Hs（ｚ）は極フィルタ（pole filter）として示さ
れているが、^Hs（ｚ）はまたゼロフィルタ（zero fil
ter）として設計できることに注意を要する。機能ブロ
ック209は前記^Hs（ｚ）フィルタの係数を発生する。組
み合わされたスペクトルノイズ重み付けフィルタに対す
る係数を発生するプロセスは図３に詳細に示されてい
る。Ｒ次のオールポールモデルは前記暫定的なスペクト
ルノイズ重み付けフィルタよりも低い次数のものであ
り、これは計算機的な処理の節約につながる。
れているが、^Hs（ｚ）はまたゼロフィルタ（zero fil
ter）として設計できることに注意を要する。機能ブロ
ック209は前記^Hs（ｚ）フィルタの係数を発生する。組
み合わされたスペクトルノイズ重み付けフィルタに対す
る係数を発生するプロセスは図３に詳細に示されてい
る。Ｒ次のオールポールモデルは前記暫定的なスペクト
ルノイズ重み付けフィルタよりも低い次数のものであ
り、これは計算機的な処理の節約につながる。
機能ブロック211は図１の説明に従って音声データを
受信したことに応答して駆動ベクトルを提供する。機能
ブロック213は該駆動ベクトルを長期間124および短期間
126予測フィルタを通してろ波する。
受信したことに応答して駆動ベクトルを提供する。機能
ブロック213は該駆動ベクトルを長期間124および短期間
126予測フィルタを通してろ波する。
機能ブロック215は機能ブロック213から出力されるろ
波された駆動ベクトルを図１の説明に従って受信された
音声データと比較し差分ベクトルを形成する。機能ブロ
ック217は機能ブロック209において発生された組み合わ
されたスペクトルノイズ重み付けフィルタ係数を使用し
て、前記差分ベクトルをろ波しスペクトル的にノイズ重
み付けされた差分ベクトルを形成する。機能ブロック21
9は図１の説明に従ってスペクトル的にノイズ重み付け
された差分ベクトルのエネルギを計算しかつエラー信号
を形成する。機能ブロック221は図１の説明に従ってエ
ラー信号を使用して駆動符号、Ｉ、を選択する。処理は
223において終了する。
波された駆動ベクトルを図１の説明に従って受信された
音声データと比較し差分ベクトルを形成する。機能ブロ
ック217は機能ブロック209において発生された組み合わ
されたスペクトルノイズ重み付けフィルタ係数を使用し
て、前記差分ベクトルをろ波しスペクトル的にノイズ重
み付けされた差分ベクトルを形成する。機能ブロック21
9は図１の説明に従ってスペクトル的にノイズ重み付け
された差分ベクトルのエネルギを計算しかつエラー信号
を形成する。機能ブロック221は図１の説明に従ってエ
ラー信号を使用して駆動符号、Ｉ、を選択する。処理は
223において終了する。
図３は、図２の機能ブロック209を実施するために使
用できる処理の詳細を示す処理フローチャート300を示
す。この処理は301で始まる。前記暫定的なスペクトル
ノイズ重み付けフィルタ、^H（ｚ）、が与えられると、
機能ブロック303はＫのサンプルに対し^H（ｚ）のイン
パルス応答、^h（ｎ）、を発生し、ここで ^H（ｚ）＝｛Ａ（z/α１）｝ ・［1/｛Ａ（z/α２）｝］Ａ（z/α３） であり、この場合、 であり、少なくとも２つの打ち消されない項がある。
すなわち、a1＞０およびa2＞０でa1≠a2であり、あるい
はa2＞０およびa3＞０でa2≠a3である。機能ブロック30
5は前記インパルス応答^h（ｎ）を自己相関し、次の形
式の自己相関を形成する。
用できる処理の詳細を示す処理フローチャート300を示
す。この処理は301で始まる。前記暫定的なスペクトル
ノイズ重み付けフィルタ、^H（ｚ）、が与えられると、
機能ブロック303はＫのサンプルに対し^H（ｚ）のイン
パルス応答、^h（ｎ）、を発生し、ここで ^H（ｚ）＝｛Ａ（z/α１）｝ ・［1/｛Ａ（z/α２）｝］Ａ（z/α３） であり、この場合、 であり、少なくとも２つの打ち消されない項がある。
すなわち、a1＞０およびa2＞０でa1≠a2であり、あるい
はa2＞０およびa3＞０でa2≠a3である。機能ブロック30
5は前記インパルス応答^h（ｎ）を自己相関し、次の形
式の自己相関を形成する。
機能ブロック307は、前記自己相関およびレビンソン
の再帰（Levinson's recursion）を使用して、^H
s（ｚ）の係数を計算し、該^Hs（ｚ）は次の形式の組み
合わされたスペクトルノイズ重み付けフィルタである。
の再帰（Levinson's recursion）を使用して、^H
s（ｚ）の係数を計算し、該^Hs（ｚ）は次の形式の組み
合わされたスペクトルノイズ重み付けフィルタである。
図４は、本発明に係わる音声符号器の第２の実施例の
全体的なブロック図である。音声符号器400は以下に述
べる差異を除き前記音声符号器100と同じである。第１
に、図１のスペクトルノイズ重み付けフィルタ132が図
４の減算器430に先行する２つのフィルタによって置き
換えられている。これら２つのフィルタはスペクトル的
にノイズ重み付けされたシンセシスフィルタ191 468お
よびスペクトル的にノイズ重み付けされたシンセシスフ
ィルタ２ 426である。以後、これらのフィルタはそれ
ぞれフィルタ１およびフィルタ２と称する。フィルタ１
468およびフィルタ２ 426は図１のスペクトルノイズ
重み付けフィルタ132と各々がスペクトルノイズ重み付
けフィルタに加えて、短期間シンセシスフィルタまたは
重み付けされた短期間シンセシスフィルタを含む点で異
なっている。得られたフィルタは総称的にスペクトル的
にノイズ重み付けされたシンセシスフィルタと称され
る。特に、それは前記暫定的なスペクトル的に重み付け
されたシンセシスフィルタとしてまたは組み合わされた
（combined）スペクトル的に重み付けされたシンセシス
フィルタとして構成することがでいる。フィルタ１ 46
8には短期間インバースフィルタ470が先行する。さら
に、図１の短期間予測器126は図４では省略されてい
る。フィルタ１およびフィルタ２はそれらの図４におけ
るそれぞれの位置を除き同じである。これらのフィルタ
の２つの特定の構成は図６および図７に示されている。
全体的なブロック図である。音声符号器400は以下に述
べる差異を除き前記音声符号器100と同じである。第１
に、図１のスペクトルノイズ重み付けフィルタ132が図
４の減算器430に先行する２つのフィルタによって置き
換えられている。これら２つのフィルタはスペクトル的
にノイズ重み付けされたシンセシスフィルタ191 468お
よびスペクトル的にノイズ重み付けされたシンセシスフ
ィルタ２ 426である。以後、これらのフィルタはそれ
ぞれフィルタ１およびフィルタ２と称する。フィルタ１
468およびフィルタ２ 426は図１のスペクトルノイズ
重み付けフィルタ132と各々がスペクトルノイズ重み付
けフィルタに加えて、短期間シンセシスフィルタまたは
重み付けされた短期間シンセシスフィルタを含む点で異
なっている。得られたフィルタは総称的にスペクトル的
にノイズ重み付けされたシンセシスフィルタと称され
る。特に、それは前記暫定的なスペクトル的に重み付け
されたシンセシスフィルタとしてまたは組み合わされた
（combined）スペクトル的に重み付けされたシンセシス
フィルタとして構成することがでいる。フィルタ１ 46
8には短期間インバースフィルタ470が先行する。さら
に、図１の短期間予測器126は図４では省略されてい
る。フィルタ１およびフィルタ２はそれらの図４におけ
るそれぞれの位置を除き同じである。これらのフィルタ
の２つの特定の構成は図６および図７に示されている。
係数アナライザ410は短期間予測器係数458、フィルタ
１の係数460、フィルタ２の係数462、長期間予測器係数
464、および駆動ゲイン係数ｇ 466を発生する。フィル
タ１およびフィルタ２に対する係数を発生する方法は図
５に示されている。音声符号器400は音声符号器100と同
じ経過を生成することができ、一方必要な計算の数を低
減できる可能性がある。従って、音声符号器400は音声
符号器100より好ましいかもしれない。音声符号器100お
よび音声符号器400の双方で同じ機能ブロックの説明は
説明の効率のため反復しない。
１の係数460、フィルタ２の係数462、長期間予測器係数
464、および駆動ゲイン係数ｇ 466を発生する。フィル
タ１およびフィルタ２に対する係数を発生する方法は図
５に示されている。音声符号器400は音声符号器100と同
じ経過を生成することができ、一方必要な計算の数を低
減できる可能性がある。従って、音声符号器400は音声
符号器100より好ましいかもしれない。音声符号器100お
よび音声符号器400の双方で同じ機能ブロックの説明は
説明の効率のため反復しない。
図５は、前記組み合わされたスペクトル的にノイズ重
み付けされたシンセシスフィルタである、〜Hs（ｚ）に
対する係数を発生する方法を示す処理のフローチャート
である。この処理は501で開始される。機能ブロック503
はＰ次の短期間予測器フィルタ、Ａ（ｚ）、に対する係
数を発生する。機能ブロック505は次の形式の暫定的に
スペクトル的にノイズ重み付けされたシンセシスフィル
タ、Ｈ（ｚ）、に対する係数を発生する。
み付けされたシンセシスフィルタである、〜Hs（ｚ）に
対する係数を発生する方法を示す処理のフローチャート
である。この処理は501で開始される。機能ブロック503
はＰ次の短期間予測器フィルタ、Ａ（ｚ）、に対する係
数を発生する。機能ブロック505は次の形式の暫定的に
スペクトル的にノイズ重み付けされたシンセシスフィル
タ、Ｈ（ｚ）、に対する係数を発生する。
である。前記〜Ｈ（ｚ）が与えられると、機能ブロック
509はフィルタ〜Ｈ（ｚ）の周波数応答をモデル化す
る、Ｒ次の組み合わされたスペクトル的にノイズ重み付
けされたシンセシスフィルタ、〜Hs（ｚ）、に対する係
数を発生する。該係数は前記〜Ｈ（ｚ）のインパルス応
答、〜ｈ（ｎ）、を自己相関し、かつ該係数を検出する
ために再帰的（recursion）方法を使用することによっ
て発生される。好ましい実施例では当業者に知られてい
るものと想定されるレビンソンの再帰法（Levinson's
recursion）を使用する。処理は511で終了する。
509はフィルタ〜Ｈ（ｚ）の周波数応答をモデル化す
る、Ｒ次の組み合わされたスペクトル的にノイズ重み付
けされたシンセシスフィルタ、〜Hs（ｚ）、に対する係
数を発生する。該係数は前記〜Ｈ（ｚ）のインパルス応
答、〜ｈ（ｎ）、を自己相関し、かつ該係数を検出する
ために再帰的（recursion）方法を使用することによっ
て発生される。好ましい実施例では当業者に知られてい
るものと想定されるレビンソンの再帰法（Levinson's
recursion）を使用する。処理は511で終了する。
図６および図７は図４の重み付けされたシンセシスフ
ィルタ１ 468および重み付けされたシンセシスフィル
タ２ 426において使用することができるそれぞれ第１
の構成および第２の構成を示す。
ィルタ１ 468および重み付けされたシンセシスフィル
タ２ 426において使用することができるそれぞれ第１
の構成および第２の構成を示す。
構成１、図6a、においては、前記重み付けされたシン
セシスフィルタ２ 426は暫定的なスペクトル的にノイ
ズ重み付けされたシンセシスフィルタ〜Ｈ（ｚ）を含
み、該フィルタは３つのフィルタ、すなわちa1によって
重み付けされた短期間シンセシスフィルタＡ（z/a1）61
1、a2によって重み付けされた短期間インバースフィル
タ1/A（z/a2）613、およびa3によって重み付けされた短
期間シンセシスフィルタＡ（z/a3）615の縦続接続であ
り、ここで０≦a3≦a2≦a1≦１である。重み付けされた
シンセシスフィルタ１ 468、図6a、は重み付けされた
シンセシスフィルタ２ 426と、それが短期間インバー
スフィルタ1/A（ｚ）603によって先行されかつ入力音声
経路に配置されることを除き同じである。〜Ｈ（ｚ）は
その場合フィルタ605,607,および609の縦続接続であ
る。
セシスフィルタ２ 426は暫定的なスペクトル的にノイ
ズ重み付けされたシンセシスフィルタ〜Ｈ（ｚ）を含
み、該フィルタは３つのフィルタ、すなわちa1によって
重み付けされた短期間シンセシスフィルタＡ（z/a1）61
1、a2によって重み付けされた短期間インバースフィル
タ1/A（z/a2）613、およびa3によって重み付けされた短
期間シンセシスフィルタＡ（z/a3）615の縦続接続であ
り、ここで０≦a3≦a2≦a1≦１である。重み付けされた
シンセシスフィルタ１ 468、図6a、は重み付けされた
シンセシスフィルタ２ 426と、それが短期間インバー
スフィルタ1/A（ｚ）603によって先行されかつ入力音声
経路に配置されることを除き同じである。〜Ｈ（ｚ）は
その場合フィルタ605,607,および609の縦続接続であ
る。
図6bにおいては、前記暫定的なスペクトル的にノイズ
重み付けされたシンセシスフィルタ〜Ｈ（ｚ）468およ
び426が単一の組み合わされたスペクトル的にノイズ重
み付けされたシンセシスフィルタ〜Hs（ｚ）619および6
21によって置き換えられている。〜Hs（ｚ）は、図6a
の、フィルタ605,607,および609の縦続接続、または等
価的にはフィルタ611,613,および615の縦続接続であ
る、〜Ｈ（ｚ）の周波数応答をモデル化する。前記〜Hs
（ｚ）フィルタの係数を発生する方法の詳細は図５に見
ることができる。
重み付けされたシンセシスフィルタ〜Ｈ（ｚ）468およ
び426が単一の組み合わされたスペクトル的にノイズ重
み付けされたシンセシスフィルタ〜Hs（ｚ）619および6
21によって置き換えられている。〜Hs（ｚ）は、図6a
の、フィルタ605,607,および609の縦続接続、または等
価的にはフィルタ611,613,および615の縦続接続であ
る、〜Ｈ（ｚ）の周波数応答をモデル化する。前記〜Hs
（ｚ）フィルタの係数を発生する方法の詳細は図５に見
ることができる。
構成２、図7a、は構成１の特別の場合であり、この場
合a3＝０である。重み付けされたシンセシスフィルタ２
426は暫定的なスペクトル的にノイズ重み付けされた
シンセシスフィルタ、〜Ｈ（ｚ）、を含み、このフィル
タは２つのフィルタ、すなわち、a1によって重み付けさ
れた短期間シンセシスフィルタＡ（z/a1）729、およびa
2によって重み付けされる短期間インバースフィルタ1/A
（z/a2）731の縦続接続である。図7aの重み付けされた
シンセシスフィルタ１ 468はそれに先行して短期間イ
ンバースフィルタ1/A（ｚ）703が配置され、かつ入力音
声経路に配置される点を除き、重み付けされたシンセシ
スフィルタ２ 426と同じである。〜Ｈ（ｚ）はその場
合フィルタ725および727の縦続接続である。
合a3＝０である。重み付けされたシンセシスフィルタ２
426は暫定的なスペクトル的にノイズ重み付けされた
シンセシスフィルタ、〜Ｈ（ｚ）、を含み、このフィル
タは２つのフィルタ、すなわち、a1によって重み付けさ
れた短期間シンセシスフィルタＡ（z/a1）729、およびa
2によって重み付けされる短期間インバースフィルタ1/A
（z/a2）731の縦続接続である。図7aの重み付けされた
シンセシスフィルタ１ 468はそれに先行して短期間イ
ンバースフィルタ1/A（ｚ）703が配置され、かつ入力音
声経路に配置される点を除き、重み付けされたシンセシ
スフィルタ２ 426と同じである。〜Ｈ（ｚ）はその場
合フィルタ725および727の縦続接続である。
図7bにおいては、暫定的なスペクトル的にノイズ重み
付けされたシンセシスフィルタ〜Ｈ（ｚ）468および42
6、図7a、が単一の組み合わされたスペクトル的にノイ
ズ重み付けされたシンセシスフィルタ〜Hs（ｚ）719お
よび721に置き換えられている。〜Hs（ｚ）は、図7a
の、フィルタ725および727の縦続接続、または等価的に
フィルタ729および731の縦続接続である、〜Ｈ（ｚ）の
周波数応答をモデル化する。〜Hs（ｚ）のフィルタ係数
を発生する方法の詳細は図５に見ることができる。ここ
に開示された形式の暫定的スペクトルノイズ重み付けフ
ィルタから組み合わされたスペクトルノイズ重み付けフ
ィルタを発生することは、１つのＲ次のフィルタの複雑
さにより２またはそれ以上のＪ次のフィルタの制御を有
する効率的なフィルタを生成する。これにより音声符号
器の対応する複雑さの増大なしにより効率の良いフィル
タを提供できる。同様に、ここに開示された形式の暫定
的なスペクトル的にノイズ重み付けされたシンセシスフ
ィルタから前記組み合わされたスペクトル的にノイズ重
み付けされたシンセシスフィルタを発生することによ
り、１つのＲ次のフィルタへと組み合わされた１つのＰ
次のフィルタおよび１つまたはそれ以上のＪ次のフィル
タの制御を有する効率的なフィルタの生成が可能にな
る。このことにより音声符号器の応答する複雑さの増大
なしにより効率的なフィルタが提供される。
付けされたシンセシスフィルタ〜Ｈ（ｚ）468および42
6、図7a、が単一の組み合わされたスペクトル的にノイ
ズ重み付けされたシンセシスフィルタ〜Hs（ｚ）719お
よび721に置き換えられている。〜Hs（ｚ）は、図7a
の、フィルタ725および727の縦続接続、または等価的に
フィルタ729および731の縦続接続である、〜Ｈ（ｚ）の
周波数応答をモデル化する。〜Hs（ｚ）のフィルタ係数
を発生する方法の詳細は図５に見ることができる。ここ
に開示された形式の暫定的スペクトルノイズ重み付けフ
ィルタから組み合わされたスペクトルノイズ重み付けフ
ィルタを発生することは、１つのＲ次のフィルタの複雑
さにより２またはそれ以上のＪ次のフィルタの制御を有
する効率的なフィルタを生成する。これにより音声符号
器の対応する複雑さの増大なしにより効率の良いフィル
タを提供できる。同様に、ここに開示された形式の暫定
的なスペクトル的にノイズ重み付けされたシンセシスフ
ィルタから前記組み合わされたスペクトル的にノイズ重
み付けされたシンセシスフィルタを発生することによ
り、１つのＲ次のフィルタへと組み合わされた１つのＰ
次のフィルタおよび１つまたはそれ以上のＪ次のフィル
タの制御を有する効率的なフィルタの生成が可能にな
る。このことにより音声符号器の応答する複雑さの増大
なしにより効率的なフィルタが提供される。
フロントページの続き (51)Int.Cl.7 識別記号 ＦＩ Ｈ０４Ｂ 14/04 Ｇ１０Ｌ 9/14 Ｈ (72)発明者 ハートマン・マシュー エイ アメリカ合衆国イリノイ州 60194、シ ャンバーグ、ティベイ・プレイス 520 (56)参考文献 特開 平２−82710（ＪＰ，Ａ) 特開 平４−207410（ＪＰ，Ａ) 特開 昭63−191200（ＪＰ，Ａ) (58)調査した分野(Int.Cl.7，ＤＢ名) G10L 19/00 - 19/12 H03H 17/00 - 17/06 H03M 7/30 H04B 14/04 ＪＩＣＳＴファイル（ＪＯＩＳ)
Claims (3)
- 【請求項１】音声符号化方法であって、 音声データを受信する段階、 駆動ベクトルを提供する段階、 組み合わされた短期間およびスペクトルノイズ重み付け
フィルタのためのフィルタ係数を発生する段階であっ
て、 Ｐ次の短期間フィルタを発生する段階、 第１のＦ次のフィルタおよび第２のＪ次のフィルタを含
む暫定的なスペクトルノイズ重み付けフィルタを発生す
る段階であって、各々のフィルタは前記Ｐ次の短期間フ
ィルタに依存するもの、そして 前記Ｐ次の短期間フィルタおよび前記暫定的なスペクト
ルノイズ重み付けフィルタを使用してＲ次のオールポー
ルの組み合わされた短期間およびスペクトルノイズ重み
付けフィルタのための係数を発生する段階であって、こ
の場合Ｒ＜Ｐ＋Ｆ＋Ｊであるもの、 を具備する前記フィルタ係数を発生する段階、 前記受信された音声データをろ波する段階、 長期間予測器フィルタおよび前記組み合わされた短期間
およびスペクトルノイズ重み付けフィルタを使用して前
記駆動ベクトルをろ波し、ろ波された駆動ベクトルを形
成する段階、 前記ろ波された駆動ベクトルを前記ろ波された受信音声
データと比較し、差分ベクトルを形成する段階、 前記差分ベクトルのエネルギを計算してエラー信号を形
成する段階、そして 前記エラー信号を使用し、前記受信された音声データを
表わす駆動コード、Ｉ、を選択する段階、 を具備する音声符号化方法。 - 【請求項２】音声符号化方法であって、 音声データを受信する段階、 前記受信段階に応じて駆動ベクトルを提供する段階、 長期間およびＰ次短期間予測器フィルタによって使用す
るために短期間および長期間予測器係数を決定する段
階、 前記長期間予測器フィルタおよび前記短期間予測器フィ
ルタを使用して前記駆動ベクトルをろ波し、ろ波された
駆動ベクトルを形成する段階、 スペクトルノイズ重み付けフィルタのための係数を決定
する段階であって、 前記Ｐ次の短期間フィルタ係数に依存して、第１のＦ次
のフィルタおよび第２のＪ次のフィルタを含む暫定的な
スペクトルノイズ重み付けフィルタを発生する段階、そ
して 前記暫定的なスペクトルノイズ重み付けフィルタのＲ次
のオールポールモデルを使用してスペクトルノイズ重み
付け係数を発生する段階であって、この場合Ｒ＜Ｆ＋Ｊ
であるもの、 を具備する前記スペクトルノイズ重み付けフィルタのた
めの係数を決定する段階、 前記ろ波された駆動ベクトルを前記受信された音声デー
タと比較して差分ベクトルを形成する段階、 前記スペクトルノイズ重み付けフィルタ係数に依存する
フィルタを使用して前記差分ベクトルをろ波し、ろ波さ
れた差分ベクトルを形成する段階、 前記ろ波された差分ベクトルのエネルギを計算してエラ
ー信号を形成する段階、そして 前記エラー信号を使用して、前記受信された音声データ
を表わす、駆動コード、Ｉ、を選択する段階、 を具備する音声符号化方法。 - 【請求項３】前記Ｒ次のオールポールの組み合わされた
短期間およびスペクトルノイズ重み付けフィルタのため
の係数を発生する段階はさらに、 前記暫定的なスペクトルノイズ重み付けフィルタのイン
パルス応答を発生する段階、 前記インパルス応答を自己相関して、自己相関R
hh（ｉ）を形成する段階、そして 再帰方法および前記自己相関を使用して前記Ｒ次のオー
ルポールのフィルタの係数を計算する段階、 を具備する、請求項２に記載の音声符号化方法。
Applications Claiming Priority (3)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| US08/021,364 US5434947A (en) | 1993-02-23 | 1993-02-23 | Method for generating a spectral noise weighting filter for use in a speech coder |
| US021,364 | 1993-02-23 | ||
| PCT/US1994/000724 WO1994019790A1 (en) | 1993-02-23 | 1994-01-18 | Method for generating a spectral noise weighting filter for use in a speech coder |
Related Child Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP35934599A Division JP3236592B2 (ja) | 1993-02-23 | 1999-12-17 | デジタル音声符号器において使用するための音声符号化方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH07506202A JPH07506202A (ja) | 1995-07-06 |
| JP3070955B2 true JP3070955B2 (ja) | 2000-07-31 |
Family
ID=21803778
Family Applications (2)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP6518975A Expired - Lifetime JP3070955B2 (ja) | 1993-02-23 | 1994-01-18 | 音声符号器において使用するためのスペクトルノイズ重み付けフィルタを発生する方法 |
| JP35934599A Expired - Lifetime JP3236592B2 (ja) | 1993-02-23 | 1999-12-17 | デジタル音声符号器において使用するための音声符号化方法 |
Family Applications After (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP35934599A Expired - Lifetime JP3236592B2 (ja) | 1993-02-23 | 1999-12-17 | デジタル音声符号器において使用するための音声符号化方法 |
Country Status (11)
| Country | Link |
|---|---|
| US (2) | US5434947A (ja) |
| JP (2) | JP3070955B2 (ja) |
| CN (1) | CN1074846C (ja) |
| AU (1) | AU669788B2 (ja) |
| BR (1) | BR9404230A (ja) |
| CA (1) | CA2132006C (ja) |
| DE (2) | DE4491015T1 (ja) |
| FR (1) | FR2702075B1 (ja) |
| GB (1) | GB2280828B (ja) |
| SE (1) | SE517793C2 (ja) |
| WO (1) | WO1994019790A1 (ja) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2016180764A (ja) * | 2016-07-10 | 2016-10-13 | 有限会社技研産業 | 放射線遮蔽材料及び放射線遮蔽建材 |
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| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
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| EP0763818B1 (en) * | 1995-09-14 | 2003-05-14 | Kabushiki Kaisha Toshiba | Formant emphasis method and formant emphasis filter device |
| US5963899A (en) * | 1996-08-07 | 1999-10-05 | U S West, Inc. | Method and system for region based filtering of speech |
| US6098038A (en) * | 1996-09-27 | 2000-08-01 | Oregon Graduate Institute Of Science & Technology | Method and system for adaptive speech enhancement using frequency specific signal-to-noise ratio estimates |
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