JP3189614B2 - 音声帯域拡大装置 - Google Patents
音声帯域拡大装置Info
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Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は、狭帯域音声信号のみが
得られる環境下において、狭帯域音声信号から広帯域な
音声信号へと帯域を拡大することにより、明瞭度、帯域
感のある音声を提供する音声帯域拡大装置に関する。
得られる環境下において、狭帯域音声信号から広帯域な
音声信号へと帯域を拡大することにより、明瞭度、帯域
感のある音声を提供する音声帯域拡大装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】近年、音声帯域の拡大方法は学会等で幾
つか提案されている。それらの多くは電話音声の帯域拡
大を主眼としたものであり、それぞれの手法での効果が
発表されている。以下に従来の音声帯域拡大方法につい
て説明する。
つか提案されている。それらの多くは電話音声の帯域拡
大を主眼としたものであり、それぞれの手法での効果が
発表されている。以下に従来の音声帯域拡大方法につい
て説明する。
【０００３】図４は、電子情報通信学会技報（ＳＰ９３
−６１）「コードブックマッピングによる狭帯域音声か
ら広帯域音声の復元法」において吉田、阿部氏らによっ
て提案された手法であり、第１の従来例の音声帯域拡大
方法を実現するための装置構成図を示すものである。図
４において、４１はＬＰＣ分析部、４２はベクトル量子
化部、４３はディコーディング部、４４は狭帯域コード
ブック、４５は広帯域コードブック、４６は低域復元
部、４７は第１の高域復元部、４８は第２の高域復元
部、４９は加算部、４１０はアップサンプリング部であ
る。以下、その動作について説明する。
−６１）「コードブックマッピングによる狭帯域音声か
ら広帯域音声の復元法」において吉田、阿部氏らによっ
て提案された手法であり、第１の従来例の音声帯域拡大
方法を実現するための装置構成図を示すものである。図
４において、４１はＬＰＣ分析部、４２はベクトル量子
化部、４３はディコーディング部、４４は狭帯域コード
ブック、４５は広帯域コードブック、４６は低域復元
部、４７は第１の高域復元部、４８は第２の高域復元
部、４９は加算部、４１０はアップサンプリング部であ
る。以下、その動作について説明する。
【０００４】入力された狭帯域音声信号は、ＬＰＣ分析
部４１で線形予測分析される。ＬＰＣ分析部４１により
抽出されたスペクトル包絡情報を狭帯域コードブック４
４を用いて、ベクトル量子化部４２でベクトル量子化を
行なう。ベクトル量子化部４２の結果を用い狭帯域コー
ドブック４４に対応する広帯域コードブック４５に格納
されている広帯域スペクトル包絡情報をディコーディン
グ部４３で得る。低域復元部４６ではＬＰＣ分析部４１
により抽出されたピッチ情報、パワ情報、および、ディ
コーディング部４３から得られるスペクトル包絡情報を
用い、ＬＰＣ合成により低域を復元する。同様に第１の
高域復元部４７では、前記ピッチ情報と前記パワ情報と
ディコーディング部４３から得られるスペクトル包絡情
報により高域を復元する。低域復元部４６と第１の高域
復元部４７の出力と、前記入力された狭帯域信号をアッ
プサンプリング部４１０でサンプリング周波数を変換さ
れた出力を加算部４９で代数的に加算し、広帯域合成音
声を得る。
部４１で線形予測分析される。ＬＰＣ分析部４１により
抽出されたスペクトル包絡情報を狭帯域コードブック４
４を用いて、ベクトル量子化部４２でベクトル量子化を
行なう。ベクトル量子化部４２の結果を用い狭帯域コー
ドブック４４に対応する広帯域コードブック４５に格納
されている広帯域スペクトル包絡情報をディコーディン
グ部４３で得る。低域復元部４６ではＬＰＣ分析部４１
により抽出されたピッチ情報、パワ情報、および、ディ
コーディング部４３から得られるスペクトル包絡情報を
用い、ＬＰＣ合成により低域を復元する。同様に第１の
高域復元部４７では、前記ピッチ情報と前記パワ情報と
ディコーディング部４３から得られるスペクトル包絡情
報により高域を復元する。低域復元部４６と第１の高域
復元部４７の出力と、前記入力された狭帯域信号をアッ
プサンプリング部４１０でサンプリング周波数を変換さ
れた出力を加算部４９で代数的に加算し、広帯域合成音
声を得る。
【０００５】また、この第１の従来例では、第１の高域
復元部４７の代わりに第２の高域復元部４８を用いた手
法も提案されており、第２の高域復元部４８では、ベク
トル量子化部４２の出力を参照して、蓄積された波形素
片データとＬＰＣ分析部４１からの前記ピッチ情報と前
記パワ情報から高域を復元し、低域復元部４６の出力と
アップサンプリング部４１０からの出力とを加算部４９
で加算し、広帯域合成音声を得る。それ以外の構成は、
第１の高域復元部４７を用いる手法と同様である。
復元部４７の代わりに第２の高域復元部４８を用いた手
法も提案されており、第２の高域復元部４８では、ベク
トル量子化部４２の出力を参照して、蓄積された波形素
片データとＬＰＣ分析部４１からの前記ピッチ情報と前
記パワ情報から高域を復元し、低域復元部４６の出力と
アップサンプリング部４１０からの出力とを加算部４９
で加算し、広帯域合成音声を得る。それ以外の構成は、
第１の高域復元部４７を用いる手法と同様である。
【０００６】図５は、日本音響学会論文講演集１−Ｐ−
６（１９９４ー１１）「電話帯域音声の疑似広帯域化の
検討」において田中氏らによって提案された手法であっ
て、第２の従来例の音声帯域拡大方法を実現する装置構
成図を示すものである。図５において、５１はＬＰＣ分
析部、５２はＬＰＣ逆フィルタ部、５３は整流部、５４
はＬＰＣ合成部、５５は帯域通過フィルタ部、５６は高
域通過フィルタ部、５７はイコライザー部である。以
下、その動作について説明する。
６（１９９４ー１１）「電話帯域音声の疑似広帯域化の
検討」において田中氏らによって提案された手法であっ
て、第２の従来例の音声帯域拡大方法を実現する装置構
成図を示すものである。図５において、５１はＬＰＣ分
析部、５２はＬＰＣ逆フィルタ部、５３は整流部、５４
はＬＰＣ合成部、５５は帯域通過フィルタ部、５６は高
域通過フィルタ部、５７はイコライザー部である。以
下、その動作について説明する。
【０００７】入力された狭帯域信号は、ＬＰＣ分析部５
１で線形予測分析される。ＬＰＣ分析部５１から得た出
力を用い、ＬＰＣ逆フィルタ部５２で残差信号を算出す
る。前記残差信号は、整流部５３において半波整流を用
いて非線形処理される。整流部５３の出力とＬＰＣ分析
部５１から得られるスペクトル包絡情報により、ＬＰＣ
合成部５４で線形合成が行なわれる。帯域通過フィルタ
５５では、前記入力された狭帯域信号から、０〜３００
Ｈｚの帯域をろ波する。高域通過フィルタ部５６では、
前記入力された狭帯域信号から３００Ｈｚ〜４ｋＨｚ帯
域の高域成分をろ波する。帯域通過フィルタ５５の出力
と高域通過フィルタ５６の出力を加算し、イコライザー
部５７で、合成音声がこもり感の無いように周波数のイ
コライジングを行ない、広帯域な出力音声を得る。
１で線形予測分析される。ＬＰＣ分析部５１から得た出
力を用い、ＬＰＣ逆フィルタ部５２で残差信号を算出す
る。前記残差信号は、整流部５３において半波整流を用
いて非線形処理される。整流部５３の出力とＬＰＣ分析
部５１から得られるスペクトル包絡情報により、ＬＰＣ
合成部５４で線形合成が行なわれる。帯域通過フィルタ
５５では、前記入力された狭帯域信号から、０〜３００
Ｈｚの帯域をろ波する。高域通過フィルタ部５６では、
前記入力された狭帯域信号から３００Ｈｚ〜４ｋＨｚ帯
域の高域成分をろ波する。帯域通過フィルタ５５の出力
と高域通過フィルタ５６の出力を加算し、イコライザー
部５７で、合成音声がこもり感の無いように周波数のイ
コライジングを行ない、広帯域な出力音声を得る。
【０００８】図６は、日本音響学会論文講演集１−５−
９（１９９４−１１）「狭帯域ＣＥＬＰ符号からの広帯
域音声の復元」において田崎氏らによって提案された手
法であって、第３の従来例の音声帯域拡大方法を実現す
る装置構成図を示すものである。図６において、６１は
アップサンプリング部、６２はＬＳＰ分析部、６３は適
応音源分析部、６４は広帯域ＬＳＰ推定部、６５はＬＳ
Ｐ合成フィルタ部、６６は適応音源合成部、６７は雑音
生成部、６８は高域通過フィルタ部、６９、６１０は乗
算器、６１１、６１２は加算器である。以下、その動作
について説明する。
９（１９９４−１１）「狭帯域ＣＥＬＰ符号からの広帯
域音声の復元」において田崎氏らによって提案された手
法であって、第３の従来例の音声帯域拡大方法を実現す
る装置構成図を示すものである。図６において、６１は
アップサンプリング部、６２はＬＳＰ分析部、６３は適
応音源分析部、６４は広帯域ＬＳＰ推定部、６５はＬＳ
Ｐ合成フィルタ部、６６は適応音源合成部、６７は雑音
生成部、６８は高域通過フィルタ部、６９、６１０は乗
算器、６１１、６１２は加算器である。以下、その動作
について説明する。
【０００９】入力された狭帯域信号は、線形予測分析の
うちのＬＳＰ分析を用いてＬＳＰ分析部６２で分析を行
なう。すなわち、よく知られているＣＥＬＰ（Code Exc
itedLinear Prediction）の考えを用いて、分析した
後、狭帯域な適応音源ゲイン、適応音源ラグ長、残差ゲ
インを適応音源分析部６３から出力する。前記適応音源
ラグ長は２倍され、この値を用いて適応音源合成部６６
で適応音源を合成する。適応音源合成部６６からの出力
は、乗算器６９にて、前記適応音源ゲインを２倍した値
と乗算される。また、雑音コードブックから雑音生成部
６７で雑音成分を生成し、この雑音成分は、乗算器６１
０にて、前記残差ゲインを２倍した値と乗算される。乗
算器６９の出力と乗算器６１０の出力を加算器６１１で
加算することにより広帯域音源を生成する。ＬＳＰ分析
部６２からのＬＳＰを次数を低減することにより、広帯
域ＬＳＰ推定部６４で疑似広帯域化する。加算器６１１
から出力される前記広帯域音源と、広帯域ＬＳＰ推定部
６４からの出力とを用いて、ＬＳＰ合成フィルタ部６５
で広帯域音声を合成する。前記広帯域音声から高域通過
フィルタ部６８により３４００Ｈｚ〜７２００Ｈｚの高
域成分を抽出し、前記入力された狭帯域信号をアップサ
ンプリング部６１でアップサンプリングされた信号と、
高域通過フィルタ部６８の出力とを加算器６１２で加算
し、広帯域合成音を得る。
うちのＬＳＰ分析を用いてＬＳＰ分析部６２で分析を行
なう。すなわち、よく知られているＣＥＬＰ（Code Exc
itedLinear Prediction）の考えを用いて、分析した
後、狭帯域な適応音源ゲイン、適応音源ラグ長、残差ゲ
インを適応音源分析部６３から出力する。前記適応音源
ラグ長は２倍され、この値を用いて適応音源合成部６６
で適応音源を合成する。適応音源合成部６６からの出力
は、乗算器６９にて、前記適応音源ゲインを２倍した値
と乗算される。また、雑音コードブックから雑音生成部
６７で雑音成分を生成し、この雑音成分は、乗算器６１
０にて、前記残差ゲインを２倍した値と乗算される。乗
算器６９の出力と乗算器６１０の出力を加算器６１１で
加算することにより広帯域音源を生成する。ＬＳＰ分析
部６２からのＬＳＰを次数を低減することにより、広帯
域ＬＳＰ推定部６４で疑似広帯域化する。加算器６１１
から出力される前記広帯域音源と、広帯域ＬＳＰ推定部
６４からの出力とを用いて、ＬＳＰ合成フィルタ部６５
で広帯域音声を合成する。前記広帯域音声から高域通過
フィルタ部６８により３４００Ｈｚ〜７２００Ｈｚの高
域成分を抽出し、前記入力された狭帯域信号をアップサ
ンプリング部６１でアップサンプリングされた信号と、
高域通過フィルタ部６８の出力とを加算器６１２で加算
し、広帯域合成音を得る。
【００１０】
【発明が解決しようとする課題】しかしながら上記の従
来の構成において、まず、第１の従来例の方法では、音
源情報がピッチ、白色雑音であるため、ピッチ推定誤り
による音質劣化が問題となる。また、包絡情報の推定に
多くの計算量とメモリを必要とする。
来の構成において、まず、第１の従来例の方法では、音
源情報がピッチ、白色雑音であるため、ピッチ推定誤り
による音質劣化が問題となる。また、包絡情報の推定に
多くの計算量とメモリを必要とする。
【００１１】第２の従来例の方法では、０Ｈｚ〜３００
Ｈｚの帯域のみを拡大するもので、３４００Ｈｚ以上の
帯域は拡大していないため、帯域感が得られない。
Ｈｚの帯域のみを拡大するもので、３４００Ｈｚ以上の
帯域は拡大していないため、帯域感が得られない。
【００１２】第３の従来例の方法では、３００Ｈｚ以下
の低域は生成されておらず、充分な自然性が得られな
い。また、ＬＳＰ次数の低減によるスペクトル包絡情報
の広帯域化は、充分な精度で広帯域なスペクトル包絡情
報の復元ができないなどの問題を有していた。
の低域は生成されておらず、充分な自然性が得られな
い。また、ＬＳＰ次数の低減によるスペクトル包絡情報
の広帯域化は、充分な精度で広帯域なスペクトル包絡情
報の復元ができないなどの問題を有していた。
【００１３】本発明は上記従来の問題点を解決するもの
で、低域成分と高域成分の両者を合成することで、明瞭
でかつ帯域感のある音声帯域拡大装置を提供することを
目的とする。
で、低域成分と高域成分の両者を合成することで、明瞭
でかつ帯域感のある音声帯域拡大装置を提供することを
目的とする。
【００１４】
【課題を解決するための手段】この目的を達成するため
に、本発明の音声帯域拡大装置は、入力信号からスペク
トル情報と残差信号を線形予測分析法を用いて抽出する
ＬＰＣ分析部と、前記ＬＰＣ分析部により抽出された前
記スペクトル包絡情報を所望の周波数帯域に線形写像関
数により帯域を拡大する包絡拡大部と、前記ＬＰＣ分析
部により算出された前記残差信号を非線形処理により、
所望の周波数帯域の特性を有する信号へと変換する駆動
音源拡大部と、前記包絡拡大部より得られる帯域拡大さ
れた包絡情報と前記駆動音源拡大部より得られる帯域拡
大された音源情報を用いて音声をＬＰＣ合成するＬＰＣ
合成部と、前記ＬＰＣ合成部から得られた信号列を時間
軸上で平滑化する波形平滑化部と、前記波形平滑化部よ
り得られた信号から前記入力信号に付加すべき周波数帯
域成分を漉波するフィルタ部と、前記入力信号を周波数
特性を保持しながら前記入力信号のサンプリング周波数
よりも高いサンプリング周波数に変換した信号列を出力
するアップサンプリング部と、前記フィルタ部の出力信
号と前記アップサンプリング部の出力信号を加算する加
算部とを有し、前記入力信号よりも広帯域な出力信号を
得る構成を有している。
に、本発明の音声帯域拡大装置は、入力信号からスペク
トル情報と残差信号を線形予測分析法を用いて抽出する
ＬＰＣ分析部と、前記ＬＰＣ分析部により抽出された前
記スペクトル包絡情報を所望の周波数帯域に線形写像関
数により帯域を拡大する包絡拡大部と、前記ＬＰＣ分析
部により算出された前記残差信号を非線形処理により、
所望の周波数帯域の特性を有する信号へと変換する駆動
音源拡大部と、前記包絡拡大部より得られる帯域拡大さ
れた包絡情報と前記駆動音源拡大部より得られる帯域拡
大された音源情報を用いて音声をＬＰＣ合成するＬＰＣ
合成部と、前記ＬＰＣ合成部から得られた信号列を時間
軸上で平滑化する波形平滑化部と、前記波形平滑化部よ
り得られた信号から前記入力信号に付加すべき周波数帯
域成分を漉波するフィルタ部と、前記入力信号を周波数
特性を保持しながら前記入力信号のサンプリング周波数
よりも高いサンプリング周波数に変換した信号列を出力
するアップサンプリング部と、前記フィルタ部の出力信
号と前記アップサンプリング部の出力信号を加算する加
算部とを有し、前記入力信号よりも広帯域な出力信号を
得る構成を有している。
【００１５】
【作用】本発明は上記構成によって、低域成分および高
域成分の両者を帯域拡大する構成であるため、自然感お
よび帯域感のある音声を得ることができ、線形写像関数
によりスペクトル包絡情報を帯域拡大しているので、少
ない計算量で正確なスペクトル包絡情報を得ることがで
き、非線形処理により残差信号の帯域拡大をしているの
で、音声の調波構造を保持したまま広帯域化が可能とな
る。また、波形平滑化処理を行なうことで、合成音声の
時間的な不連続性を取り除くことができ、より自然な合
成音を得ることが可能となる。
域成分の両者を帯域拡大する構成であるため、自然感お
よび帯域感のある音声を得ることができ、線形写像関数
によりスペクトル包絡情報を帯域拡大しているので、少
ない計算量で正確なスペクトル包絡情報を得ることがで
き、非線形処理により残差信号の帯域拡大をしているの
で、音声の調波構造を保持したまま広帯域化が可能とな
る。また、波形平滑化処理を行なうことで、合成音声の
時間的な不連続性を取り除くことができ、より自然な合
成音を得ることが可能となる。
【００１６】
【実施例】以下、本発明の一実施例について、図面を参
照しながら説明する。
照しながら説明する。
【００１７】図１は本発明の一実施例における音声帯域
拡大装置の全体構成図である。図１において、入力され
た狭帯域音声信号は、ＬＰＣ分析部１２で線形予測分析
法で分析され、スペクトル包絡情報と残差信号が抽出さ
れる。前記スペクトル包絡情報は、包絡拡大部１３によ
って広帯域なスペクトル包絡情報に変換される。前記残
差信号は、駆動音源拡大部１４で広帯域な残差信号に変
換され、ＬＰＣ合成部１５にて、包絡拡大部１３からの
出力と駆動音源拡大部１４からの出力によって広帯域な
合成音声にＬＰＣ合成される。広帯域な合成音声は、波
形平滑化部１６にて、フレーム分析による合成波形の不
連続性を減少させるために平滑化処理が行なわれる。波
形平滑化部１６からの出力は、フィルタ部１７によっ
て、狭帯域な入力信号に欠落している周波数成分をろ波
される。フィルタ部１７からの出力は、入力信号をアッ
プサンプリングするアップサンプリング部１１からの出
力と加算部１８にて加算され、出力信号を得る。
拡大装置の全体構成図である。図１において、入力され
た狭帯域音声信号は、ＬＰＣ分析部１２で線形予測分析
法で分析され、スペクトル包絡情報と残差信号が抽出さ
れる。前記スペクトル包絡情報は、包絡拡大部１３によ
って広帯域なスペクトル包絡情報に変換される。前記残
差信号は、駆動音源拡大部１４で広帯域な残差信号に変
換され、ＬＰＣ合成部１５にて、包絡拡大部１３からの
出力と駆動音源拡大部１４からの出力によって広帯域な
合成音声にＬＰＣ合成される。広帯域な合成音声は、波
形平滑化部１６にて、フレーム分析による合成波形の不
連続性を減少させるために平滑化処理が行なわれる。波
形平滑化部１６からの出力は、フィルタ部１７によっ
て、狭帯域な入力信号に欠落している周波数成分をろ波
される。フィルタ部１７からの出力は、入力信号をアッ
プサンプリングするアップサンプリング部１１からの出
力と加算部１８にて加算され、出力信号を得る。
【００１８】各部の詳細な説明を、図２を用いて行な
う。図２は、図１の音声帯域拡大装置の詳細な全体構成
図である（図１におけるフィルタ部１７と波形平滑化部
１６は、より具体的な構成として、帯域通過フィルタ部
２１０とクロスフェード部２９で構成している）。
う。図２は、図１の音声帯域拡大装置の詳細な全体構成
図である（図１におけるフィルタ部１７と波形平滑化部
１６は、より具体的な構成として、帯域通過フィルタ部
２１０とクロスフェード部２９で構成している）。
【００１９】図２において、入力された狭帯域音声信号
は、ＬＰＣ分析部１２にて線形予測分析され、スペクト
ル包絡情報と残差信号に分離する。ＬＰＣ分析部１２で
は、例えば、入力信号に対して（数１）の窓関数を乗算
する。
は、ＬＰＣ分析部１２にて線形予測分析され、スペクト
ル包絡情報と残差信号に分離する。ＬＰＣ分析部１２で
は、例えば、入力信号に対して（数１）の窓関数を乗算
する。
【００２０】
【数１】
【００２１】ここで、（数１）はハミング窓を示す関数
であり、h(i）;ただしi=0,2,・・・,N-1は窓関数、Nは分析
フレーム長を示す。そしてこの次にこのh(i）を用い
て、（数２）で定義される相関関数を算出する。
であり、h(i）;ただしi=0,2,・・・,N-1は窓関数、Nは分析
フレーム長を示す。そしてこの次にこのh(i）を用い
て、（数２）で定義される相関関数を算出する。
【００２２】
【数２】
【００２３】（数２）において、y(i)は時刻iにおける
入力信号で、r(j)はj次の相関値を示す。
入力信号で、r(j)はj次の相関値を示す。
【００２４】次に（数２）の相関値を用いて、（数３）
の正規方程式を導く。
の正規方程式を導く。
【００２５】
【数３】
【００２６】（数３）において、a0,a1,・・・,anは線形予
測係数で、Vnはn次の線形予測係数であり、モデルを構
成した場合の予測誤差パワを示す。但し、a0 = 1 であ
る。最後に、（数４）の目的関数を最小化するようにし
て、（数３）の正規方程式から線形予測係数を算出する
ことで、スペクトル包絡情報を抽出することができる。
測係数で、Vnはn次の線形予測係数であり、モデルを構
成した場合の予測誤差パワを示す。但し、a0 = 1 であ
る。最後に、（数４）の目的関数を最小化するようにし
て、（数３）の正規方程式から線形予測係数を算出する
ことで、スペクトル包絡情報を抽出することができる。
【００２７】
【数４】
【００２８】残差信号は、（数４）の目的関数を最小化
する線形予測係数を用いて、例えば（数５）などで算出
される。
する線形予測係数を用いて、例えば（数５）などで算出
される。
【００２９】
【数５】
【００３０】（数５）のε(i)は時刻iにおける残差信号
である。ＬＰＣ分析部１２で抽出されたスペクトル包絡
情報、例えばＬＰＣ係数、ＰＡＲＣＯＲ係数などは、線
形写像関数部２３で、複数の線形写像関数を用いて、入
力と同数の広帯域なスペクトル包絡情報へと写像され
る。また、ＬＰＣ分析部１２で抽出されたスペクトル包
絡情報は、狭帯域コードブック２１を参照して、ベクト
ル量子化部２２でベクトル量子化により距離を算出され
る。包絡加算部２４では、線形写像関数部２３で得られ
た広帯域なスペクトル包絡情報を、ベクトル量子化部２
２で算出された距離に基づいて重みつけ加算し、広帯域
なスペクトル包絡情報を得る。コードブックは予め狭帯
域なスペクトル包絡情報により学習させておき、線形写
像関数は、狭帯域なスペクトル包絡情報から広帯域なス
ペクトル包絡情報への写像関係を学習させておく。スペ
クトル包絡情報の帯域拡大は、例えば、（数６）に示す
ように、狭帯域なスペクトル包絡情報を入力し、狭帯域
の包絡情報を関数の数だけ広帯域な包絡情報へと線形写
像する。
である。ＬＰＣ分析部１２で抽出されたスペクトル包絡
情報、例えばＬＰＣ係数、ＰＡＲＣＯＲ係数などは、線
形写像関数部２３で、複数の線形写像関数を用いて、入
力と同数の広帯域なスペクトル包絡情報へと写像され
る。また、ＬＰＣ分析部１２で抽出されたスペクトル包
絡情報は、狭帯域コードブック２１を参照して、ベクト
ル量子化部２２でベクトル量子化により距離を算出され
る。包絡加算部２４では、線形写像関数部２３で得られ
た広帯域なスペクトル包絡情報を、ベクトル量子化部２
２で算出された距離に基づいて重みつけ加算し、広帯域
なスペクトル包絡情報を得る。コードブックは予め狭帯
域なスペクトル包絡情報により学習させておき、線形写
像関数は、狭帯域なスペクトル包絡情報から広帯域なス
ペクトル包絡情報への写像関係を学習させておく。スペ
クトル包絡情報の帯域拡大は、例えば、（数６）に示す
ように、狭帯域なスペクトル包絡情報を入力し、狭帯域
の包絡情報を関数の数だけ広帯域な包絡情報へと線形写
像する。
【００３１】
【数６】
【００３２】（数６）において、zkiは、Akはk番目の線
形写像関数で、狭帯域な包絡情報xiを写像した結果であ
る。
形写像関数で、狭帯域な包絡情報xiを写像した結果であ
る。
【００３３】次に、狭帯域なスペクトル包絡情報から、
（数７）で定義されるベクトル量子化の式を用いて、各
コードと狭帯域なスペクトル包絡情報との距離を算出す
ることで、線形写像された各々のスペクトル包絡情報に
対する重み係数を得る。
（数７）で定義されるベクトル量子化の式を用いて、各
コードと狭帯域なスペクトル包絡情報との距離を算出す
ることで、線形写像された各々のスペクトル包絡情報に
対する重み係数を得る。
【００３４】
【数７】
【００３５】（数７）に示すように、重みwikはk番目の
包絡情報の代表点Vkと狭帯域な包絡情報xiとの距離から
算出される。（数６）で得られる線形写像されたスペク
トル包絡情報と、（数７）で得られた重み係数とを用い
て、（数８）によって広帯域なスペクトル包絡情報に写
像される。
包絡情報の代表点Vkと狭帯域な包絡情報xiとの距離から
算出される。（数６）で得られる線形写像されたスペク
トル包絡情報と、（数７）で得られた重み係数とを用い
て、（数８）によって広帯域なスペクトル包絡情報に写
像される。
【００３６】
【数８】
【００３７】（数８）において、広帯域な包絡情報y
iは、前出の（数６）と（数７）で算出された値により
定まる。
iは、前出の（数６）と（数７）で算出された値により
定まる。
【００３８】一方、ＬＰＣ分析部１２で抽出された残差
情報は、残差アップサンプリング部２５でアップサンプ
リングされ、非線形処理部２６にて全波整流などの処理
を施される。非線形処理部２６では、全波整流、半波整
流、二乗処理、クリッピング等の非線形操作を用いても
よい。それらの非線形操作を行なうことで、音源情報の
低域成分と高域成分を歪みによって生成することができ
る。非線形処理部２６からの出力は、歪みによって生じ
たスペクトル包絡情報を含有しているため、スペクトル
平滑化部２７で、低次のＬＰＣ分析を施した残差を得る
ことで周波数特性を平滑化する。例えばスペクトル平滑
化部２７におけるＬＰＣ分析の次数は３次程度とする。
スペクトル平滑化部２７からの出力は、スペクトル平滑
化部２７への入力に対してパワが減衰しているため、ゲ
イン制御部２８で定数倍を乗じることによって補正す
る。あるいは、スペクトル平滑化部２７への入力と出力
のパワ比を乗じることで補正する方法や、後処理的にＬ
ＰＣ合成部１５で信号を合成してから、ＬＰＣ分析部１
２に入力される入力信号が持つ周波数帯域と同じ帯域を
通過する帯域通過フィルタを用いて、ＬＰＣ合成部１５
からの出力をろ波し、入力信号と前出の帯域通過フィル
タ後の出力のパワを同一にするように分析フレームごと
に比を算出し、その比を乗じる方法を用いてもよい。
情報は、残差アップサンプリング部２５でアップサンプ
リングされ、非線形処理部２６にて全波整流などの処理
を施される。非線形処理部２６では、全波整流、半波整
流、二乗処理、クリッピング等の非線形操作を用いても
よい。それらの非線形操作を行なうことで、音源情報の
低域成分と高域成分を歪みによって生成することができ
る。非線形処理部２６からの出力は、歪みによって生じ
たスペクトル包絡情報を含有しているため、スペクトル
平滑化部２７で、低次のＬＰＣ分析を施した残差を得る
ことで周波数特性を平滑化する。例えばスペクトル平滑
化部２７におけるＬＰＣ分析の次数は３次程度とする。
スペクトル平滑化部２７からの出力は、スペクトル平滑
化部２７への入力に対してパワが減衰しているため、ゲ
イン制御部２８で定数倍を乗じることによって補正す
る。あるいは、スペクトル平滑化部２７への入力と出力
のパワ比を乗じることで補正する方法や、後処理的にＬ
ＰＣ合成部１５で信号を合成してから、ＬＰＣ分析部１
２に入力される入力信号が持つ周波数帯域と同じ帯域を
通過する帯域通過フィルタを用いて、ＬＰＣ合成部１５
からの出力をろ波し、入力信号と前出の帯域通過フィル
タ後の出力のパワを同一にするように分析フレームごと
に比を算出し、その比を乗じる方法を用いてもよい。
【００３９】駆動音源の帯域拡大は、例えば、狭帯域な
残差信号を（数９）の演算によって、残差アップサンプ
リング部２５でアップサンプリングを行なう。
残差信号を（数９）の演算によって、残差アップサンプ
リング部２５でアップサンプリングを行なう。
【００４０】
【数９】
【００４１】（数９）において、uε(i)は、ε(i)をア
ップサンプリングした信号列である。次に、残差アップ
サンプリング部２５の出力を、非線形処理部２６で（数
１０）を用いて全波整流を行なう。
ップサンプリングした信号列である。次に、残差アップ
サンプリング部２５の出力を、非線形処理部２６で（数
１０）を用いて全波整流を行なう。
【００４２】
【数１０】
【００４３】（数１０）において、cε(i)は、uε(i)を
全波整流したものである。全波整流された信号をスペク
トル平滑化部２７で（数１１）のように低次の線形予測
法の残差信号を得ることで、スペクトル平滑化処理を行
なう。
全波整流したものである。全波整流された信号をスペク
トル平滑化部２７で（数１１）のように低次の線形予測
法の残差信号を得ることで、スペクトル平滑化処理を行
なう。
【００４４】
【数１１】
【００４５】（数１１）において、fε(i)は、cε(i)を
スペクトル平滑化したもので、biはcε(i)を入力信号と
して、前出の線形予測の方法を用いて算出した線形予測
係数である。
スペクトル平滑化したもので、biはcε(i)を入力信号と
して、前出の線形予測の方法を用いて算出した線形予測
係数である。
【００４６】ゲイン制御部２８の出力として得られた広
帯域残差信号と、包絡加算部２４で得られた前記広帯域
なスペクトル包絡情報とを用いて、ＬＰＣ合成部１５で
ＬＰＣ合成し、広帯域な合成音を得る。この広帯域な合
成音は、クロスフェード部２９において、フレーム分析
のシフト幅がフレーム分析長よりも短くした場合に、時
間的にオーバーラップして得られる結果を一つの時間軸
上で滑らかに得るために用いる。なお、クロスフェード
部２９の概念図を図３に示す。
帯域残差信号と、包絡加算部２４で得られた前記広帯域
なスペクトル包絡情報とを用いて、ＬＰＣ合成部１５で
ＬＰＣ合成し、広帯域な合成音を得る。この広帯域な合
成音は、クロスフェード部２９において、フレーム分析
のシフト幅がフレーム分析長よりも短くした場合に、時
間的にオーバーラップして得られる結果を一つの時間軸
上で滑らかに得るために用いる。なお、クロスフェード
部２９の概念図を図３に示す。
【００４７】図３において、ａ）は入力信号で、ｃ）、
ｅ）、ｇ）はそれぞれ時間的に連続した分析フレームで
あるフレーム１、フレーム２、フレーム３における合成
出力波形である。ｂ）、ｄ）、ｆ）は前記フレーム１か
らフレーム３のフレームごとの合成波形出力に乗じる重
み関数であり、出力波形ｈ）はｃ）にｂ）を乗じた波形
と、ｅ）にｄ）を乗じた波形、さらにｇ）にｆ）を乗じ
た波形を加算するなどして算出される。例えば、１フレ
ーム長が４００ポイントで、フレームシフト幅が１００
ポイント、現時刻でのＬＰＣ合成出力列がyi、一つ前の
時刻のＬＰＣ合成出力列がxiである時、クロスフェード
による合成出力は、（数１２）のziとして算出される。
ｅ）、ｇ）はそれぞれ時間的に連続した分析フレームで
あるフレーム１、フレーム２、フレーム３における合成
出力波形である。ｂ）、ｄ）、ｆ）は前記フレーム１か
らフレーム３のフレームごとの合成波形出力に乗じる重
み関数であり、出力波形ｈ）はｃ）にｂ）を乗じた波形
と、ｅ）にｄ）を乗じた波形、さらにｇ）にｆ）を乗じ
た波形を加算するなどして算出される。例えば、１フレ
ーム長が４００ポイントで、フレームシフト幅が１００
ポイント、現時刻でのＬＰＣ合成出力列がyi、一つ前の
時刻のＬＰＣ合成出力列がxiである時、クロスフェード
による合成出力は、（数１２）のziとして算出される。
【００４８】
【数１２】
【００４９】クロスフェード部２９からの出力信号は帯
域通過フィルタ２１０で、例えば０〜３００Ｈｚと３４
００Ｈｚ〜７２００Ｈｚの成分を抽出するＦＩＲフィル
タやＩＩＲフィルタを用いてろ波される。
域通過フィルタ２１０で、例えば０〜３００Ｈｚと３４
００Ｈｚ〜７２００Ｈｚの成分を抽出するＦＩＲフィル
タやＩＩＲフィルタを用いてろ波される。
【００５０】アップサンプリング部１１では、入力信号
をそのままアップサンプリングし、帯域通過フィルタ部
２１０の出力と代数的に加算部１８で加算され、出力信
号を得る。アップサンプリング部１１では、例えば８kH
zサンプリングを１６kHzサンプリングにアップサンプリ
ングする。
をそのままアップサンプリングし、帯域通過フィルタ部
２１０の出力と代数的に加算部１８で加算され、出力信
号を得る。アップサンプリング部１１では、例えば８kH
zサンプリングを１６kHzサンプリングにアップサンプリ
ングする。
【００５１】以上のように本実施例によれば、低域成
分、高域成分の両者を推定し合成することで、明瞭で帯
域感のある自然な音声を得ることができる。具体的に
は、ピッチ推定を直接行なって駆動音源を帯域拡大する
のではなく、アップサンプリングした残差信号に対し
て、全波整流などの非線形処理を行なうことで低域成分
および高域成分を生成しているので、ピッチ推定誤り時
に起こる不自然な合成音を生成するという問題を避ける
ことができる。また、線形写像関数を用いてスペクトル
包絡情報の広帯域化を行なっているため、少ないコード
ブック数と計算量で広帯域なスペクトル包絡情報を生成
することができる。また、合成波形をクロスフェードを
用いて時間的に平滑化することで、合成によるフレーム
間の不連続性を平坦化することが容易に行なえる。
分、高域成分の両者を推定し合成することで、明瞭で帯
域感のある自然な音声を得ることができる。具体的に
は、ピッチ推定を直接行なって駆動音源を帯域拡大する
のではなく、アップサンプリングした残差信号に対し
て、全波整流などの非線形処理を行なうことで低域成分
および高域成分を生成しているので、ピッチ推定誤り時
に起こる不自然な合成音を生成するという問題を避ける
ことができる。また、線形写像関数を用いてスペクトル
包絡情報の広帯域化を行なっているため、少ないコード
ブック数と計算量で広帯域なスペクトル包絡情報を生成
することができる。また、合成波形をクロスフェードを
用いて時間的に平滑化することで、合成によるフレーム
間の不連続性を平坦化することが容易に行なえる。
【００５２】
【発明の効果】以上のように、本発明の音声帯域拡大装
置は、陽（暗の反意語）にピッチ推定を用いないで帯域
拡大を行なうことにより、ピッチ推定誤りの無い自然な
合成音を得ることができる。また、ファジーベクトル量
子化によるスペクトル包絡情報の帯域拡大では計算量も
非常に多いのに対し、本発明では線形写像関数により帯
域拡大しているので、比較的少ない計算量とメモリで構
成できる。さらに、本発明は、低域、高域成分の両者を
帯域拡大する方式であるため、低域による自然感の向上
と高域による帯域感の向上との両者を実現することがで
きる優れた音声帯域拡大装置を実現できるものである。
置は、陽（暗の反意語）にピッチ推定を用いないで帯域
拡大を行なうことにより、ピッチ推定誤りの無い自然な
合成音を得ることができる。また、ファジーベクトル量
子化によるスペクトル包絡情報の帯域拡大では計算量も
非常に多いのに対し、本発明では線形写像関数により帯
域拡大しているので、比較的少ない計算量とメモリで構
成できる。さらに、本発明は、低域、高域成分の両者を
帯域拡大する方式であるため、低域による自然感の向上
と高域による帯域感の向上との両者を実現することがで
きる優れた音声帯域拡大装置を実現できるものである。
【図１】本発明の一実施例における音声帯域拡大装置の
構成図
構成図
【図２】本発明の音声帯域拡大装置の実施例における、
さらに具体的な構成図
さらに具体的な構成図
【図３】本発明の実施例に係るクロスフェード部の動作
説明のための概念図
説明のための概念図
【図４】第１の従来例の動作説明のための説明図
【図５】第２の従来例の動作説明のための説明図
【図６】第３の従来例の動作説明のための説明図
１１ アップサンプリング部 １２ ＬＰＣ分析部 １３ 包絡拡大部 １４ 駆動音源拡大部 １５ ＬＰＣ分析部 １６ 波形平滑化部 １７ フィルタ部 １８ 加算部 ２１ 狭帯域コードブック ２２ ベクトル量子化部 ２３ 線形写像関数部 ２４ 包絡加算部 ２５ 残差アップサンプリング部 ２６ 非線形処理部 ２７ スペクトル平滑化部 ２８ ゲイン制御部 ２９ クロスフェード部 ２１０ 帯域通過フィルタ部
フロントページの続き (56)参考文献 特開 昭62−164098（ＪＰ，Ａ) 特開 平６−118995（ＪＰ，Ａ) 特開 平７−56599（ＪＰ，Ａ) 特開 平８−123495（ＪＰ，Ａ) (58)調査した分野(Int.Cl.7，ＤＢ名) G10L 19/00 - 19/14 H03M 7/30 H04B 14/04
Claims (6)
- 【請求項１】入力信号からスペクトル包絡情報と残差信
号を線形予測分析法を用いて抽出するＬＰＣ分析部と、
前記ＬＰＣ分析部により抽出された前記スペクトル包絡
情報を所望の周波数帯域に帯域を拡大する包絡拡大部
と、前記ＬＰＣ分析部により算出された前記残差信号
を、所望の周波数帯域に帯域を拡大した周波数特性を有
する残差信号へと変換する駆動音源拡大部と、前記包絡
拡大部より得られる帯域拡大されたスペクトル包絡情報
と前記駆動音源拡大部より得られる帯域拡大された残差
信号を用いて音声をＬＰＣ合成するＬＰＣ合成部と、前
記ＬＰＣ合成部から得られた信号列を時間軸上で平滑化
する波形平滑化部と、前記波形平滑化部より得られた信
号から前記入力信号に付加すべき周波数帯域成分をろ波
するフィルタ部と、前記入力信号を周波数特性を保持し
ながら前記入力信号のサンプリング周波数よりも高いサ
ンプリング周波数に変換した信号列を出力するアップサ
ンプリング部と、前記フィルタ部からの出力信号と前記
アップサンプリング部からの出力信号を加算する加算部
とを有する音声帯域拡大装置。 - 【請求項２】包絡拡大部は、入力されたスペクトル包絡
情報を広帯域なスペクトル包絡情報に線形写像する複数
の関数を有する線形写像部と、複数の狭帯域なスペクト
ル包絡情報を有するコードブックと前記コードブック中
のコードと前記入力されたスペクトル包絡情報との距離
を算出し、ベクトル量子化を行なうベクトル量子化部
と、前記線形写像部の一つ一つの関数の出力に、前記ベ
クトル量子化部からの出力で重み付けを行ない加算する
包絡拡大部とを具備してなり、前記入力されたスペクト
ル包絡情報を広帯域な包絡情報に変換することを特徴と
する請求項１記載の音声帯域拡大装置。 - 【請求項３】駆動音源拡大部は、入力された残差信号を
アップサンプリングする残差アップサンプリング部と、
前記残差アップサンプリング部からの出力を非線形処理
する非線形処理部と、前記非線形処理部からの出力信号
の周波数特性を平坦化するスペクトル平滑化部と、前記
スペクトル平滑化部からの出力のパワを前記残差アップ
サンプリング部からの出力を参照して制御するゲイン制
御部とを具備することを特徴とする請求項１記載の音声
帯域拡大装置。 - 【請求項４】波形平滑化部は、時間的に重なりのあるフ
レームごとに合成された信号列を一つの時間軸上に連続
した波形として得るために、前記フレーム合成された信
号列の各々に重み付けを行ない、加算することにより時
間軸上で平滑化された信号列を得ることを特徴とする請
求項１記載の音声帯域拡大装置。 - 【請求項５】ゲイン制御部は、合成音声から入力音声の
可観測な帯域をろ波し、入力音声のパワとろ波した合成
音声のパワとを同一にすることによりゲイン制御を行な
うことを特徴とする請求項３記載の音声帯域拡大装置。 - 【請求項６】入力信号からスペクトル包絡情報と残差波
形を線形予測分析法を用いて抽出するＬＰＣ分析部と、
前記ＬＰＣ分析部により抽出された前記スペクトル包絡
情報を複数の関数を用いて線形写像することにより、広
帯域なスペクトル包絡情報に変換する線形写像部と、複
数の狭帯域なスペクトル包絡情報により構成されるコー
ドブックと前記コードブック中の各コードと前記ＬＰＣ
分析部により抽出されたスペクトル包絡情報との距離を
算出することによりベクトル量子化を行なうベクトル量
子化部と、前記線形写像部の各々の関数の出力を、前記
ベクトル量子化部の出力により重み付けを行ない加算す
ることにより広帯域スペクトル包絡情報を出力する包絡
加算部と、前記ＬＰＣ分析部より抽出された前記残差信
号をアップサンプリングする残差アップサンプリング部
と、前記残差アップサンプリング部からの出力を非線形
処理する非線形処理部と、前記非線形処理部からの出力
の周波数特性を平坦化するスペクトル平滑部と、前記ス
ペクトル平滑化部からの出力を前記残差アップサンプリ
ング部からの出力を参照してパワについて制御するゲイ
ン制御部と、前記ゲイン制御部からの出力と前記包絡加
算部からの出力を用いてＬＰＣ合成を行なうＬＰＣ合成
部と、前記ＬＰＣ合成部から得られた信号列を時間軸上
で平滑化する波形平滑化部と、前記波形平滑化部より得
られた信号から前記入力信号に付加すべき周波数帯域成
分をろ波する帯域通過フィルタ部と、前記入力信号を周
波数特性を保持しながら前記入力信号のサンプリング周
波数よりも高いサンプリング周波数に変換した信号列を
出力するアップサンプリング部と、前記帯域通過フィル
タ部からの出力信号と前記アップサンプリング部からの
出力信号を加算する加算部とを有する音声帯域拡大装
置。
Priority Applications (4)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP05255895A JP3189614B2 (ja) | 1995-03-13 | 1995-03-13 | 音声帯域拡大装置 |
| EP96301726A EP0732687B2 (en) | 1995-03-13 | 1996-03-12 | Apparatus for expanding speech bandwidth |
| DE69619284T DE69619284T3 (de) | 1995-03-13 | 1996-03-12 | Vorrichtung zur Erweiterung der Sprachbandbreite |
| US09/157,419 US5978759A (en) | 1995-03-13 | 1998-09-21 | Apparatus for expanding narrowband speech to wideband speech by codebook correspondence of linear mapping functions |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP05255895A JP3189614B2 (ja) | 1995-03-13 | 1995-03-13 | 音声帯域拡大装置 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH08248997A JPH08248997A (ja) | 1996-09-27 |
| JP3189614B2 true JP3189614B2 (ja) | 2001-07-16 |
Family
ID=12918154
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP05255895A Expired - Lifetime JP3189614B2 (ja) | 1995-03-13 | 1995-03-13 | 音声帯域拡大装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP3189614B2 (ja) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
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| SE9903553D0 (sv) * | 1999-01-27 | 1999-10-01 | Lars Liljeryd | Enhancing percepptual performance of SBR and related coding methods by adaptive noise addition (ANA) and noise substitution limiting (NSL) |
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1995
- 1995-03-13 JP JP05255895A patent/JP3189614B2/ja not_active Expired - Lifetime
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Also Published As
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