JP3312636B2

JP3312636B2 - 音響信号分析合成装置

Info

Publication number: JP3312636B2
Application number: JP01815894A
Authority: JP
Inventors: 雅博藤田; サグァンコットチャコーンソムサック; 和彦高林
Original assignee: Sony Corp
Current assignee: Sony Corp
Priority date: 1994-02-15
Filing date: 1994-02-15
Publication date: 2002-08-12
Anticipated expiration: 2017-08-12
Also published as: JPH07225596A

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は、音響信号、特に音声信
号の抽出、分離、特徴抽出及び符号化を行う音響信号分
析合成装置に関する。

【０００２】

【従来の技術】音声認識において、雑音レベルの高い場
所での認識や目的とする人間以外の音、音声をある環境
での認識を行なうことが、実用化への大きな課題となっ
ている。

【０００３】これに対して、マイクの指向特性を工夫す
るものや適応信号処理を用いて雑音を抑圧するものなど
があるが、マイクの指向特性を工夫する方法は、指向特
性を狭くするとその効果は高い半面、動く音源に追従し
なければならないなどの困難が発生する。また、適応信
号処理では目的とする信号以外、すなわち妨害音のみか
ら作られる参照信号をいかに検出するかに大きな間題点
がある。

【０００４】また、参考文献（２）に挙げるようなフィ
ルタバンクのエンベローブ信号を利用したものもある
が、問題が２種類の信号に限定されていたり、前提条件
として１つ１つの信号を周期関数P(t)にエンベロープ信
号A(t)を乗算したものものに限定していたり、２つの信
号のエンベロープを独立に近似できるフィルタの存在と
それを用いての定式化であったり、と現実の音声と妨害
音の和信号から音声を抽出することが困難である。

【０００５】そこで、参考文献（３）では、聴覚信号の
表現法としてやはりフィルタバンクの出力の時間方向へ
の極大値検出とその整流、および周波数方向への極大値
検出とその整流という形を取っている。これは、聴覚神
経の”基底膜一Ｈａｉｒ細胞一一側抑制”の部分を忠実
にモデル化したものである。また、参考文献（３）で
は、Convex Projection法を用いて入力された信号の再
合成も試みている。ここでは、'Spectral Enhancement'
あるいは'Noise Suppression'という言葉で声の信号強
調が議論されている。

【０００６】

【発明が解決しようとする課題】しかしながら、この参
考文献（３）は、実際にはスペクトラムのピーク強調と
時間方向に平均してスムーシングしたものを凸射影法を
用いて音声信号を合成したものであり、ランダムノイズ
の様なものには有効と思われるが、一般的な妨害音の除
去には有効ではない。

【０００７】本発明は、上記事情に鑑みてなされたもの
であり、簡単な構成により、異なる種類の１次元信号の
和信号から特定の信号を確実に分離、抽出できる音響信
号分析合成装置を提供することを目的としている。

【０００８】

【課題を解決するための手段】本発明の音響信号分析合
成装置は、１次元入力信号から２次元振幅情報を生成す
る２次元振幅情報生成手段と、２次元振幅情報の特徴点
を検出する特徴点検出手段と、特徴点検出手段により検
出された特徴点を連結して連結特徴線を生成し、連結特
徴線の情報に基づいて特徴点を選択する特徴点処理手段
と、特徴点処理手段により選択された特徴点に基づいて
２次元振幅情報を復元する２次元振幅情報復元手段とを
備えることを特徴とする。本発明の音響信号分析合成装
置は、特徴点処理手段によって選択された特徴点に基づ
き、２次元振幅情報復元手段によって復元された２次元
振幅情報と、１次元入力信号の位相情報とを合成して合
成信号を生成する合成信号生成手段をさらに備えること
ができる。前記２次元振幅情報生成手段は、時間軸と周
波数軸の２次元振幅情報を生成するようにすることがで
き、前記特徴点検出手段は、２次元振幅情報の時間軸お
よび周波枢軸方向に対して分析を行って特徴点を検出す
るようにすることができる。前記２次元振幅情報生成手
段は、時間軸と周波数軸の２次元振幅情報を生成するよ
うにすることができ、前記特徴点検出手段は、２次元振
幅情報の時間軸に対して所定の角度の方向に分析を行っ
て特徴点を検出するようにすることができる。

【０００９】

【００１０】

【作用】本発明の音響信号分析合成装置においては、１
次元入力信号から２次元振幅情報が生成され、２次元振
幅情報の特徴点が検出され、検出された特徴点を連結し
て連結特徴線が生成され、この連結特徴線の情報に基づ
いて特徴点が選択される。さらに、選択された特徴点に
基づいて２次元振幅情報が復元されるので、簡単な構成
により、異なる種類の１次元信号の和信号から特定の信
号を確実に分離、抽出する。

【００１１】

【００１２】

【実施例】以下、図面を参照しながら本発明の実施例に
ついて述べる。

【００１３】図１に示す本実施例の音響信号分析合成装
置において、符号１は音響信号である入力信号f(t)を分
析する第１フィルタバンクであり、符号２は第１フィル
タバンク１のヒルベルト対からなる第２フィルタバンク
である。これらの出力は振輻検出部３および位相検出部
４で振幅項と位相項に分解され、振幅項は振幅分析部５
に入力される。振幅分析部５では振幅項に対して２次元
的な処理を施し、振幅項の特徴点を検出し、その結果を
特徴点処理部６に出力する。特徴点処理部６では特徴点
を連結しその連結の情報を基づき、不必要な特徴点の除
去等の加工を行う。加工された特徴点情報は振幅復元部
７に入力され、そこで、振幅情報の復元をおこなう。復
元された振幅情報は位相検出部４の出力と共にフィルタ
出力復元部８に入力され、第１フィルタバンク１、第２
フィルタバンク２の出力に対応する信号を得る。それら
は、信号合成部１２を構成する第１逆フィルタバンク
９、第２逆フィルタバンク１０にそれぞれ入力され、そ
の出力を加算器１１で加えることで処理された信号f'
(t)が得られる。

【００１４】以下に、上記の音響信号分析合成装置の各
構成部を詳細に説明する。

【００１５】［第１フィルタバンク１］第１フィルタバ
ンク１として、本実施例ではガンマトーンフィルタと呼
ばれるものを用いている。

【００１６】第１フィルタバンク１は、その実部に対応
するものであり、インパルス応答gt_1(t)は、（式１） gt_1(t)=a pow(t,n-1)exp(-2πbt)cos(2πf_
0t) で表すことができる。上式でpow(x,y)は、ｘのｙ乗を意
味する。また、tは時間、f_0はフィルターの中心周波
数、a及びbは中心周波数f_0によって決まる適当な定
数、nは適当な整数である。本実施例では、a=1,n=4とし
て、bは、（式２） b=1.019×24.7(4.37f_0/1000+1) とした。このbの式は参考文献（１）による。

【００１７】また、中心周波数f_0は（式３） f_0＝f_start×pow(2,s/M) とした。ここで、f_startはスタート周波数で、例えば
２００Ｈｚを設定する。また、s＝０，１，・・，Ｓ−
１は、第１フィルタバンク１を構成するＳ個のフィルタ
の番号である。このsを、以下スケールと呼ぶ。したが
って、以下gt_1(t)はスケールsの関数でもあるので、gt
_1(t,s)と表す。

【００１８】ここで、入力信号f(t)と、このs番目のフ
ィルタのインパルス応答を畳み込み、フィルタ出力とし
て、以下のGf(t,s)を得る。（式４） Gf(t,s)=gt_1(t,s)*f(t) そして、この出力Gf(t,s)は振幅検出部３および位相検
出部４へ送られる。

【００１９】［第２フィルタバンク２］第２フィルタバ
ンク２は、第１フィルタバンク１の各フィルタのヒルベ
ルト変換対に依るバンクであり、後段の振幅位相情報を
得るために利用される。そのインパルス応答gt_2(t)
は、（式５） gt_2(t)=a pow(t,n-1)exp(-2πbt)sin(2πf_
0t) である。上式中の各定数は第１フィルタバンク１と同し
に設定する。gt_1(t)と同様に、これはsの関数でもある
ので、gt_2(t,s)と表す。

【００２０】このフィルタにf(t)が入力され以下の式で
表されるHf(t,s)を得る。（式６） Hf(t,s)=gt_2(t,s)*f(t) この出力Hf(t,s)も第１フィルタバンク１と同様に、振
幅検出部３および位相検出部４へ送られる。

【００２１】［振幅検出部３］振幅検出部では、第１フ
ィルタバンク１、第２フィルタバンク２の各フィルタの
出力から以下の振幅情報A(t,s)を取りだし、振幅分析部
５及び振幅復元部７に出力する。（式７） A(t,s)=SQRT[Gf(t,s)×Gf(t,s)+Hf(t,s)×Hf
(t,s)] 上式において、SQRT[]は平方根を取ることを意味する。

【００２２】［位相検出部４］位相検出部では、第１フ
ィルタバンク１、第２フィルタバンク２の各フィルタの
出力から以下の位相情報P(t,s)を取りだし、フィルタ出
力復元部８に出力する。（式８） P(t,s)=atan[Hf(t,s),Gf(t,s)] 上式において、atan[y,x]は、x=Acos[θ],y=sin[θ]を
与えるθを求める関数である。

【００２３】［振幅分析部５］振幅分析部５では、振幅
検出部３の出力A(t,s)を入力信号としてそれを分析して
特徴点を検出する。本実施例では多重解像度を用いた方
法で、分析フィルタに次のようなスムーシング関数G(t,
s;σ)をｔ方向とｓ方向に微分した形のインパルス応答
のフィルタを用いる。（式９） W1(t,s;σ)=∂G(t,s;σ)/∂t （式１０） W2(t,s;σ)=∂G(t,s;σ)/∂s

【００２４】ここで、スムーシング関数G(t,s;σ)に以
下のガウス関数を用い、σは標準偏差である。（式１１） G(t,s;σ)=1/SQRT(2π)/σexp[-(t*t+s*s)
/2/σ/σ]

【００２５】この分析フィルタW1(t,s;σ)及びW2(t,s;
σ)を振幅情報A(t,s)に畳み込み、以下のW1A(t,s;σ)と
W2A(t,s;σ)を得る。（式１２） W1A(t,s;σ)=W1(t,s;σ)**A(t,s) （式１３） W2A(t,s;σ)=W2(t,s;σ)**A(t,s) なお、上式で記号”**”は、２次元の畳み込みを表す。

【００２６】このW1A(t,s;σ)とW2A(t,s;σ)の極大値、
極小値をそれぞれ検出する。極値を求める方法は、もう
一回微分のゼロクロスを求める問題と考えられる。すな
わち、次のようなインパルス応答のフィルタを考える。（式１４） V1(t,s;σ)=∂W1(t,s;σ)/∂t （式１５） V2(t,s;σ)=∂W1(t,s;σ)/∂s

【００２７】これは、元のスムーシング関数G(t,s;σ)
の２回微分になる。このフィルタを振幅情報A(t,s)に畳
み込み、以下のV1A(t,s;σ)とV2A(t,s;σ)を得る。（式１６） V1A(t,s;σ)=V1(t.s;σ)**A(t,s) （式１７） V2A(t,s;σ)=V2(t.s;σ)**A(t,s)

【００２８】この出力信号V1A(t,s;σ)及びV2A(t,s;σ)
のゼロクロス点を探す。すなわち、V1A(t,s;σ)はｔ方
向にデータを読み符号が反転する点を見つける。V2A(t,
s;σ)はｓ方向にデータを読み符号が反転する点を見つ
ける。

【００２９】そのようにして抜き出したV1A(t,s;σ),V2
A(t,s;σ)のゼロクロス点、すなわち、W1A(t,s;σ),W2A
(t,s;σ)の極値点の集合をそれぞれ順にP1(t_i(s),s;
σ),P2(t,s_j(t);σ)とする。ただし、t_i(s)はスケー
ルsにおけるW1A(t,s;σ)の極値を与えるｔを小さい順に（式１８） t_1(s)<t_2(s)<…<t_I(s) とI(s)個並べたものである。同様に、s_j(t)は時刻ｔに
おける、W2A(t,s;σ)の極値を与えるｓを小さい順に（式１９） s_1(t)<s_2(t)<…<s_J(t) とJ(t)個並べたものである。

【００３０】また、W1A(t,s;σ),W2A(t,s;σ)の極値点
には”１”、そうでない点には”０”をおいた２次元ビ
ットマップをP1A(t,s;σ),P2A(t,s;σ)とする。実際の
処理にはこのP1A(t,s;σ),P2A(t,s;σ)を用い、特徴点
処理部６に出力する。

【００３１】［特徴点処理部６］このままではP1A(t,s;
σ)は２次元平面（ｔ，ｓ）の点集合であるが、特徴点
処理部６では、この点集合の連結性を調べて線集合にす
る。すなわち、極値点を与える”１”の値が２次元ピク
セル上で近接する領域内にあった場合は、その点をつな
いで線情報とする。得られた線をL1(k;σ)とする。k＝
１，２，３，…，Ｋ（σ）は適当に順序づけられた線の
番号を表し、全部でＫ（σ）個の線が得られたことを示
す。

【００３２】同様に、P2A(t,s;σ)も線集合にする。得
られた線をL2(h;σ)とする。h＝１，２，３，…，Ｈ
（σ）は適当に順序づけられた線の番号を表し、全部で
Ｈ（σ）個の線が得られたことを示す。

【００３３】ここで、L1(k;σ)とL2(h;σ)の意味を簡単
に述べておく。振幅情報A(t,s)は２次元空間（ｔ，ｓ）
上の情報であり、ほぽサウンドスペクトラムと同じ物で
ある。スケールｓは、ほぼスペクトラムの周波数に対応
するので、スペクトルエンベローブの時間方向ｔへ伸び
た尾根に関する情報がL2(h;σ)の線情報に乗っている。

【００３４】逆にL1(k;σ)には時問的に急変する信号に
関する情報、あるいは、ピッチ情報が乗っている。ただ
し、ピッチ周波数は周波数軸にも現われるので、２次元
空間（ｔ，ｓ）上の線L2(h)のsに関する位置情報はピッ
チ周波数にも関係している。

【００３５】さて、ここで音声にランダムノイズの様な
雑音が乗っていたとする。このようなノイズは短い線セ
グメントとしてL2(k),L1(h)を構成する。したがって、
適当に与えた長さのスレッショルドを越えた線をL1(k),
L2(h)から選び出すことにより、このランダムノイズの
情報を落とすことが可能である。

【００３６】このようにして処理した線情報を再び番号
付けし、L1'(k';σ),L2'(h';σ)とする。ここで、k'＝
１，２，３，…，Ｋ’（σ），h'＝１，２，３，…，
Ｈ’（σ）で、Ｋ’（σ）＜＝Ｋ（σ）、Ｈ’（σ）＜
＝Ｈ（σ）である。このL1'(k';σ),L2'(h';σ)を次の
振輻復元部７に送る。

【００３７】［振幅復元部７］振幅復元部７では、L1'
(k';σ),L2'(h';σ)から振幅情報復元する。まず、線情
報L1'(k';σ),L2'(h';σ)を各σの２次元平面（ｔ，
ｓ；σ）上におき直し極値点を２次元平面上に表したも
のを順にP1A'(t,s;σ),P2A'(t,s;σ)とする。

【００３８】次に、この極値を与える点にもとの極値そ
のもの、W1A(t,s;σ),W2A(t,s;σ)を情報としておいて
いく。その信号をPW1A(t,s;σ),PW2A(t,s;σ)とする。
これらは、P1A'(t,s;σ)=1,P2A'(t,s;σ)=1の点にのみ
値が存在する信号である。そして、この信号PW1A(t,s;
σ),PW2A(t,s;σ)を凸射影法を用いて振福情報を復元す
る。

【００３９】ここで、凸射影法のアルゴリズムを簡単に
説明する。まず、初期状態としてすべての２次元平面
（ｔ，ｓ；σ）で、ER1(t,s;σ)=0,ER2(t,s;σ)=0なる
信号を用意する。これと、PW1A(t,s;σ),PW2A(t,s;σ)
との差をとる。（式２０） ER1(t,s;σ)<-PW1A(t,s;σ)-ER1(t,s;σ) （式２１） ER2(t,s;σ)<-PW2A(t,s;σ)-ER2(t,s;σ) 上式で記号”<-”は、代入を示している。

【００４０】次に、このER1(t,s;σ),ER2(t,s;σ)をｔ
方向、ｓ方向に補間する。具体的にはスムーシングフィ
ルタG(t;σ)、G(s;σ)を畳み込む。ここでは、G(t;σ),G
(s;σ)を平均０、標準偏差σのガウス関数とする。すな
わち、あるsにおいて、（式２１） ER1A(t,s;σ)=ER1(t,s;σ)*G(t;σ) また、あるtにおいて（式２２） ER2A(t,s;σ)=ER2(t,s;σ)*G(s;σ) である。

【００４１】このようにして得たERlA(t,s;σ),ER2A(t,
s;σ)を初期状態W1A'(t,s;σ)=0,W2A'(t,s;σ)=0なる信
号と足し込む。（式２３） W1A'(t,s;σ)<-W1A'(t,s;σ)+ER1A(t,s;
σ) （式２４） W2A'(t,s;σ)<-W2A'(t,s;σ)+ER2A(t,s;
σ)

【００４２】これに対し、A(t,s)を復元するために、分
析フィルタW1(t,s;σ),W2(t,s;σ)の逆フィルタを置み
込む。逆フイルタをIW1(t,s;σ),IW2(t,s;σ)とする
と、（式２５） AA'(t,s)=Σ[IW1(t,s;σ)**W1A'(t,s;σ)+
IW2(t,s;σ)**W2A'(t,s;σ)] なお、上式においてΣはσに対して行なう。

【００４３】この信号AA'(t,s)を（式１２）、（式１
３）のA(t,s)のかわりに代入し、その結果をW1A'(t,s;
σ),W2A'(t,s;σ)とする。これと、P1A'(t,s;σ)=1,P2
A'(t,s;σ)=1におけるPW1A'(t,s;σ),PW2A'(t,s;σ)と
の差をER1(t,s;σ),ER2(t,s;σ)とおいて、以下（式２
０）〜（式２５）をAA'(t,s)の変更量の総和がある値以
下になろまで繰り返す。このようにして最後に得られた
AA'(t,s)を復元した振幅情報をA'(t,s)とし、フィルタ
出力復元部８に出力する。

【００４４】［フィルタ出力復元部８］フィルタ出力復
元部８では、復元された振幅情報をA'(t,s)と位柑情報P
(t,s)を用いて第１フィルタバンク１及び第１フィルタ
バンク２の出力に対応する信号を作るため、振幅と位相
情報を実部Gf'(t,s)と虚部Hf'(t,s)にわける。すなわ
ち、（式２６） Gf'(t,s)=A'(t,s)cos(P(t,s)) （式２７） Hf'(t,s)=A'(t,s)sin(P(t,s)) を算出し、Gf'(t,s)を第１逆フィルタバンク９に、Hf'
(t,s)を第２逆フィルタバンク１０にそれぞれ出力す
る。

【００４５】［第１逆フィルタバンク９及び第２逆フィ
ルタバンク１０］次に第１逆フィルタバンク９及び第２
逆フィルタバンク１０について説明する。逆変換にあた
るフィルタバンクは、分析側と同様に２種類あり、その
インパルス応答をそれぞれ、INV-G(t,s),INV-H(t,s)と
する。tに関するフーリエ変換をFt[]で表し、共役複素
数をとることを、Conj[]で表すと、G(t,s),H(t,s)とINV
一G(t,s),INV一H(t,s)の関係は以下のようである。（式２８） Ft[INV-C(t,s)]=Conj[Ft[C(t,s)]]/C(w) （式２９） Ft[INV-H(t,s)]=Conj[Ft[H(t,s)]]/C(w) ここで、wはtに対応する周波数軸で、C(w)はその関数
で、次の式で与えられる。（式３０） C(w)=S0RT[SUM_{s}[|FG(w,s)]|∧2+|FH(w,
s)]|∧2]] ただし、上式において、記号”SUM_{s}[]”は、すべて
のｓに関しての加算を意味する。また、（式３１） FG(w,s)=F[G(t.s)] （式３２） GH(w,s)=F[H(t,s)] であり、記号”｜＾２”は振幅の絶対値の２乗を意味し
ている。すなわち、（式３３） |FG(w,s)|∧2=FG(w,s)Conj[FG(w,s)] （式３４） |FH(w,s)|∧2=FH(w,s)Conj[FH(w,s)]

【００４６】このようにして設計したフィルタINV-G(t,
s),INV-H(t,s)をそれぞれGf'(t,s),Hf'(t,s)に畳み込
み、加算器１１で結果の総和を求めることにより１次元
信号f'(t)を得る。すなわち、（式３５） f'(t)=SUM_{s}[Gf'(t,s)*INV-G(t,s)+Hf'
(t,s)*INV-H(t,s) これが、本実施例におけるノイズを除かれた音となる。

【００４７】以上説明したように、本実施例の音響信号
分析合成装置によれば、意味のある音響信号を有した１
次元信号である入力信号を第１フィルタバンク１及び第
２フィルタバンク２を介し、その出力を２次元信号とし
てみたときのエッジ構造を振幅検出部３で検出し、振幅
分析部５及び特徴点処理部６でエッジ構造の長さ、角
度、エッジの位置におけるフィルタ出力値、前後の関係
を用いて音響信号を判断することにより、従来の時間方
向へフィルタバンク出力にスムーシングをかける場合に
比べて、入力信号からノイズのような信号を除去し、意
味のある音響信号を確実に分離、抽出することができ
る。

【００４８】なお、本実施例の変形として、第１フィル
タバンク１、第２フィルタバンク２において、あるい
は、振幅復元部７で用いたその逆フィルタに関して、そ
のインパルス応答はgt_1(t),gt_2(t)あるいはその逆フ
ィルタに限るものではない。すなわち、例えば通常のウ
ェーブレットによるのものや、サブバンド符号化などで
用いられるQuadrature Mirror Filter,Conjugate Quadr
ature Filter,Symmetrical Short Kernel Filterなど、
あるいはShort Time Fourier Transformなどでもよい。
以上のものは逆フィルタが自動的に定義される。

【００４９】また、振幅情報A(t,s)を分折する方法とし
て、本実施例では一次微分型の分析を行なったが、通常
の画像処理で用いられる処理は適用可能である。例え
ば、スムーシング関数G(t,s;σ)のｔ軸に対して０度、
６０度、１２０度の方向へ２次微分とったものをA(t,s)
に畳み込み、その出力の極値を特徴点として与えること
は容易に類推できる。A(t,s)と通常の画像信号の違い
は、主としてA(t,s)には階段状に変化する縁はなく、山
のように上がって下がるという信号からなっているとい
うことである。つまり、G(t,s;σ)の２次微分のフィル
タ出力の谷の位置が元の振幅情報A(t,s)の尾根の位置に
相当する。従って、１次微分型のフィルタより２次微分
型のフィルタの方が特徴点としては意味のある位置を示
すことになる。２次微分フィルタの場合３方向の分析フ
ィルタを用いれば、エッジの方向に関する情報が得られ
ることは参考文献（４）に詳しい。

【００５０】また、特徴点処理部６においてはL1(k),L2
(h)の長さだけでなく、L1(k),L2(h)の方向やL1(k),L2
(h)の位置にあるW1A(t,s;σ),W2A(t,s;σ)の値などを複
合して処理することは効果的である。例えば、L2(h)は
スペクトルエンベロープの尾根に対応する線になるが、
通常音声の母音部はｔ方向に平行に近い線になる。した
がって、ｔ方向に対しての角度を元に取り除くべき情報
であるかを判断できる。

【００５１】一方、破裂音の場合はｔ方向と直角に近い
角度、あるいは、比較的短い縦線になるが、スペクトロ
グラムの研究の結果、後続の母音と関係づけられて知覚
される。例えば、/p,t,k/の様な無声破裂音は後続の母
音により場合によって/p/と知覚されたり、/k/と知覚さ
れたりする。

【００５２】また、線情報として母音とつながるような
線を構成しない。有性破裂音はそれに対して後続の母音
とつながるような線を構成する。したがって、ｔ方向に
ほぼ平行な部分を持つ線およびｔ方向にほぼ平行な線の
直前にあるｔ方向に直角な短い線分は声に関係する情報
であるので取り除くべきではない。

【００５３】さらに、ノイズなどの影響で線が途切れる
可能性もあるので、ｔ方向にほぼ平行な線の直前にある
それとつながりそうなｔ方向と直角に近い線は取り除く
べきではない。

【００５４】このように単に線の長い短いでなく、その
角度や前後の関係をもちいての判断を加えることにより
より効果的なノイズ除去が可能である。

【００５５】［参考文献］（１）"Characterzation of signals from multiscale
edge",S.Mallat etal,IEEE Trns. on PAMI,PAMI-14(7),
pp.710-732,1992 （２）”ウェーブレット変換を用いたエンベロープの異
なる信号分離”、島内他、情報通信学会、通信技報、CS
92 No.98 pp.101-108,1993 （３）"Auditory representations of acorstic signal
s" （４）W.T.Freeman and E.H.Adelson,"Steerable Filte
rs for Early Vision,Image Analysis,and Wavelet Dec
omposition," The 3rd International Conference on C
omputer Vision,IEEE,December4-7,1990,pp.406-415

【００５６】

【発明の効果】以上説明したように本発明の音響信号分
析合成装置によれば、２次元振幅情報生成手段で１次元
入力信号から２次元振幅情報を生成し、特徴点検出手段
で２次元振幅情報の特徴点を検出し、特徴点処理手段で
特徴点検出手段により検出された特徴点を連結して連結
特徴線を生成し、連結特徴線の情報に基づいて特徴点を
選択し、２次元振幅情報復元手段で特徴点処理手段によ
り選択された特徴点に基づいて２次元振幅情報を復元す
るので、簡単な構成により、異なる種類の１次元信号の
和信号から特定の信号を確実に分離、抽出することがで
きるという効果がある。

【００５７】また、合成信号生成手段で、特徴点処理手
段によって選択された特徴点に基づき、２次元振幅情報
復元手段によって復元された２次元振幅情報と、１次元
入力信号の位相情報とを合成して合成信号を生成するの
で、分離、抽出した特定の信号から所望の１次元信号を
復元することできるという効果がある。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の音響信号分析合成装置の一実施例の構
成を示す構成図である。

【符号の説明】

１第１フィルタバンク２第２フィルタバンク３振幅検出部４位相検出部５振幅分析部６特徴点処理部７振幅復元部８フィルタ出力復元部９第１逆フィルタバンク１０第２逆フィルタバンク１１加算器１２信号合成部

フロントページの続き (56)参考文献特開平７−234697（ＪＰ，Ａ) (58)調査した分野(Int.Cl.⁷，ＤＢ名) G10L 11/00

Claims

(57)【特許請求の範囲】

【請求項１】１次元入力信号から２次元振幅情報を生
成する２次元振幅情報生成手段と、前記２次元振幅情報の特徴点を検出する特徴点検出手段
と、前記特徴点検出手段により検出された前記特徴点を連結
して連結特徴線を生成し、前記連結特徴線の情報に基づ
いて前記特徴点を選択する特徴点処理手段と、前記特徴点処理手段により選択された前記特徴点に基づ
いて前記２次元振幅情報を復元する２次元振幅情報復元
手段とを備えることを特徴とする音響信号分析合成装
置。
【請求項２】前記特徴点処理手段によって選択された
前記特徴点に基づき、前記２次元振幅情報復元手段によ
って復元された前記２次元振幅情報と、前記１次元入力
信号の位相情報とを合成して合成信号を生成する合成信
号生成手段をさらに備えることを特徴とする請求項１に
記載の音響信号分析合成装置。
【請求項３】前記２次元振幅情報生成手段は、時間軸
と周波数軸の２次元振幅情報を生成し、前記特徴点検出手段は、前記２次元振幅情報の時間軸お
よび周波枢軸方向に対して分析を行って特徴点を検出す
ることを特徴とする請求項１に記載の音響信号分析合成
装置。
【請求項４】前記２次元振幅情報生成手段は、時間軸
と周波数軸の２次元振幅情報を生成し、前記特徴点検出手段は、前記２次元振幅情報の時間軸に
対して所定の角度の方向に分析を行って特徴点を検出す
ることを特徴とする請求項１に記載の音響信号分析装
置。