JP4384814B2 - 試験信号から同期パターンを選択する方法 - Google Patents

Description

【０００１】
【技術分野】
本発明は、一般的に信号の品質測定に関し、特に、品質を測定すべき受信信号を記憶された試験信号に同期させる方法に関するものである。
【０００２】
【発明の背景】
例えば電話システムやセルラー無線通信システムにおける弱点を発見するために、既知の音声信号を送信し、受信信号を同一信号の複製と比較することができる。但し、比較を行う前に受信信号の標本と記憶した複製の標本を同期化する必要がある。
【０００３】
参考［１］には、複数のチャープ信号からなる同期信号を設けた試験信号を繰り返し送信機から受信機に送信する通信品質評価システムが記載されている。受信機において、同期信号を試験信号の冒頭を検出するために使用する。その後同期信号は廃棄され、品質評価には実際の試験信号を用いる。この方法の欠点は、同期信号に要する時間を評価に用いることができず、最終評価の確実性が劣ることである。この従来の方法の他の欠点として、例えばセルラー無線通信システムにおけるハンドオーバにより試験信号の最中に同期が失われると、試験信号が終了し、次のチャープ信号が送信されるまで再同期が不可能であり、これは２０乃至３０秒にも及ぶ可能性がある点である。
【０００４】
参考［２］には、同期化のための時間を短縮するために専用同期シーケンスを既知の情報搬送信号と組み合わせた無線受信機における信号同期方法が記載されている。
【０００５】
【発明の概要】
本発明の目的は、受信信号の全体の品質測定が可能な同期方法に基づく信号品質測定方法及びシステムを提供することである。
【０００６】
簡単に説明すると、本発明は試験信号自体から同期パターンを選択し、このパターンを用いて同期化及び品質測定を行うことで目的を果す。
【０００７】
本発明の更なる他の目的は、頻繁な再同期化を可能とする同期方法を含む信号品質測定方法を提供することである。
【０００８】
本発明の更なる目的は、試験信号から適切な同期パターンを選択するための同期パターン選択方法を提供することである。
【０００９】
本発明の更なる目的は、同期位置精密化方法である。
【００１０】
上記の目的は、いずれも添付の特許請求の範囲に従って実現する。
【００１１】
【好適な実施形態の詳細な説明】
本発明は、移動無線通信システムに関連して説明する。しかし、同じ原理を例えば公衆交換電話網等の他の種類の接続、又は妨害の可能性のある既知の試験信号を元の試験信号の複製と比較するような場合であればあらゆる場面に適用可能であることは明白であろう。
【００１２】
本発明を詳細に説明する前に、発明の概念を図１〜３を参照して簡単に説明する。
【００１３】
図１は、従来の信号同期方法の特徴を示した時間経過図である。所定の音声信号が送信機から受信機に繰り返し送信される。受信機においてこの音声信号の複製を記憶する。記憶信号を受信信号と同期化するために、各送信音声信号に例えばチャープ信号等の専用同期信号ＳＹＮＣを加える。これは、同期信号が占める時間には測定を行うことができないため、時間を１００％使用して受信信号品質を測定することが不可能であることを示す。更に、例えばハンドオーバ等により試験信号の受信の最中に同期が失われると、次のチャープ信号が到着するまで再同期は不可能であり、これは２０乃至３０秒も掛かることもある。よって、この非同期期間中に行った品質測定は、受信信号の品質が実際には良いにも係らず、記憶試験信号に対して非同期であるためこの期間中は品質測定が低品質を示す可能性があり、誤った結果となり兼ねない。
【００１４】
図２は、本発明による信号同期方法の実施形態の特徴を示した時間経過図である。この場合、同期パターンＳＹＮＣ１、ＳＹＮＣ２は音声信号から直接選択される。よって、同期パターンＳＹＮＣ１、ＳＹＮＣ２は同期化及び（実際に音声信号であるため）品質測定の両方に使用する。
【００１５】
同期パターンＳＹＮＣ１、ＳＹＮＣ２は音声信号から直接選択されるため、本発明の重要な特徴は同期パターン選択方法である。この方法は図４〜５を参照して詳細に説明する。
【００１６】
更に、図２において、各送信信号には複数の同期パターン（この例においてＳＹＮＣ１及びＳＹＮＣ２）が含まれる。これは本発明の特徴である。図６〜８を参照して詳細に説明するように、本発明の同期方法では複数の同期パターンを使用して最も可能性の高い同期位置を予測する。又、複数の同期パターンが存在することで例えばハンドオーバ等による非同期時間を減少させることができる。
【００１７】
図３は、本発明による信号同期方法の他の実施形態の特徴を示す時間経過図である。この実施形態は、発明が適用される環境においては代表的なものである。この実施形態では、繰り返し送信され、受信機に複製が記憶される音声信号は約２０乃至３０秒間持続し、複数（この例では８つ）の予め記録されたセンテンスからなるものである。通常、各センテンスは男性、女性又は子供の声を含む。本実施形態では、音声信号には、各センテンスから１つ、全部で８つの同期パターンが含まれる。
【００１８】
図４は、本発明による同期パターン選択方法の数ある実施形態の内の１つを示した時間経過図である。この例において、各センテンスから別の同期パターンが選択される。先ず同期パターンの長さを決定する。次に、センテンスからこの長さのセグメントを選択する。そして、選択されたセグメントとこのセンテンスで可能な（同じ長さの）各ウィンドウとの間の距離を求める。その演算の結果を図４の曲線で示す。この曲線は、選択セグメントが対応するウィンドウと一致する個所において最小距離がゼロである。図４に示すように、センテンスには選択されたセグメントまでの距離が短い（類似する）ウィンドウも存在する。これらの個所は距離曲線に最小点として現れる。これらの最小点の内最も小さいものは選択セグメントの「マージン」と称し、選択セグメントがセンテンスの他の部分とどの程度区別することができるかを示すパターン特異性値を表す。マージンが大きいセグメントほど同期パターンに適する（同期パターンは認識し易く、センテンスの他の部分と間違え難いものが好ましい）。上述したように、図４の曲線は所定の長さの１つの選択された距離関数の一例を表すものである。ここで、センテンスにおける（その特定の長さの）可能な全セグメントに対して同様の曲線を形成する。最後に、最も特異性のあるセグメント（例においてマージンが最大であるもの）がセンテンスの同期パターンとして選択される。そして、音声信号の他のセンテンスに関して繰り返される。
【００１９】
上記の説明によると、同期パターンを決定するために使用する距離測定の方式が、実際に得られるマージンに影響を及ぼす可能性があり、よって「最良」のパターンの選択も左右することが解る。距離の測定方法に関して、図９〜１０を参照して詳細に説明する。
【００２０】
図５は本発明による同期パターン選択方法を示すフローチャートである。ステップＳ１においてセグメントの長さを選択する。ステップＳ２では試験信号の最初のセンテンスを選択する。ステップＳ３では選択されたセンテンスから該当する長さの第一セグメントを選択する。ステップＳ４では、そのセンテンスにおける第一ウィンドウを選択する。ステップＳ５では、セグメントと現在のウィンドウ間の距離を測る。ステップＳ６では現在のウィンドウがそのセンテンスの最後のウィンドウであるかを調べる。そうでない場合、ステップＳ７において次のウィンドウを選択し、ステップＳ５の処理に戻る。そうであれば、ステップＳ８において測定された距離からのマージンを求めることでセグメントの特異性を求める。ステップＳ９では、現在のセグメントが選択されたセンテンスの最後のセグメントかどうか調べる。そうでなければ、ステップＳ１０で次のセグメントを選択し、ステップＳ４に戻る。そうであれば、ステップＳ１１で現在のセンテンスのどのセグメントが最大のマージンを有するかを求め、このセグメントをセンテンスの同期パターンとして選択する。ステップＳ１２では、現在のセンテンスが試験信号の最後のセンテンスであるか調べる。そうでなければステップＳ１３において次のセンテンスを選択し、ステップＳ３に戻る。そうであれば、各センテンスに対して同期パターンが選択されたこととなり、処理が終了する。又、（破線で示すように）ステップＳ１に戻り、他のセグメント長を選択し、その後この新しいセグメント長で処理を繰り返すようにしても良い。これは、対応するパターンをその残りのセンテンスの他の部分から充分に区別するのには小さ過ぎると判断した場合に採用することができる。
【００２１】
同期パターン選択方法は一見複雑そうであるが、（通常はパソコン等で）１度しか実行されず、それも品質測定システムの設計段階においてオフラインで（実際の通信段階ではなく）行うものであることに注意されたい。同期パターンが選択されると受信機に記憶される。これは、例えば記憶された試験信号における各パターンの冒頭と、各パターンの長さと各センテンスの長さを示すポインタの表を記憶することで実現できる。これにより、試験信号のパターン間（標本間）の距離及び位置を求めることができる。それぞれのセンテンスは異なるため、同期パターンは通常各センテンスにおいて位置が同じになることはない。
【００２２】
上記の図４〜５の説明において、選択されたパターンの特異性の測定値はその「マージン」であった。しかし、より高度の測定値を使用することも可能である。一例として、マージン試験に、パターンが所定の強度閾値を超えなければ同期パターンとは見なさないといった条件を加えることができる。このような追加条件により、（背景雑音しか含まない）音声の休止期等の非特徴的なセグメントが同期パターンとして選択されないことを保障する。雑音はその他の信号とは無関係なため、この追加強度条件無しでは、このようなセグメントは同期パターンの候補になり易い。しかし、背景雑音は通信中に大きく乱れ（低ＳＮＲ）、又は置き換えられる（ＤＴＸ）ことも有り得るので、同期信号には向かない。信号の強度が所定の閾値を超えることを条件とする以外に、距離曲線の平均値が所定の閾値を超えることを条件とすることも考えられる。その他の追加試験として、最小点近辺の「穴」の幅を調べることもできる。
【００２３】
同期パターン選択方法を説明したところで、図６〜８を参照して本発明による同期方法の実施形態を詳細に説明する。
【００２４】
本発明の同期方法のこの実施形態の基本的な過程では、同期パターンと同じ長さのウィンドウを受信信号上で移動させ、各パターンと、各ウィンドウ位置におけるウィンドウの内容との間の距離を求める。記録された音声信号に８つのセンテンスが含まれ、各センテンスに対して１つの同期パターンが選択されることを前提にすると、各ウィンドウ位置について８つの距離値が得られる。ウィンドウが１つの同期位置と一致する場合、８つの距離値の内の１つは理想的にはゼロとなるが、受信信号は通信中に妨害を受けた可能性があるため、実際の最小値はゼロより大きいこともある。そのため、各距離値は低い閾値と比較される。距離値が閾値を下回った場合、ウィンドウは同期パターン上に位置する可能性がある。
【００２５】
図６は、８つの同期パターンに対応する８つの距離関数Ψ₁〜Ψ₈を示す時間経過図である。図には、Ｔ１〜Ｔ５の時点で実線の閾線（この図において、閾値は２に設定してある）を下回るそれぞれ異なる最小点を示す。これらの最小点はこの８つの曲線に対応する異なるセンテンスの同期位置になり得る個所を表す。例えば、Ｔ１における第一最小点は、センテンス６の同期パターンとの一致の可能性を示し、Ｔ２における第二最小点はセンテンス４の同期パターンとの一致の可能性を示す。しかし、Ｔ１からＴ２までの時間は０．０５秒であり、これはセンテンスの通常の長さ（２２．５秒）より遥かに短く、各センテンスは１つの同期パターンしか含まないため、同時に両方が該当することは有り得ない。上記の矛盾を解決するため、最小点を下回るそれぞれの最小点に対してある仮説を立てる、つまり対応するセンテンスにおける同期パターンへの一致に対応することとする。但し、それに続くセンテンスにおける一致は１つのセンテンスにおける実際の一致に従うものであってはならないため、このような仮説を立てることができる。よって、各仮説に従い、それに続くセンテンスの予想一致に対する距離値を求めた後に最も可能性の高い仮説を選択する。その処理を示すために次の表が使われる。
【００２６】
【表１】

【００２７】
この表を用いて、トレリス型の動機処理を説明する。この表の第１列には、図６において一致の可能性があったセンテンスを示す。第２列には、対応する距離値（図９〜１０を参照して説明する方法で距離を測定したもの）を示す。各例により、実際の一致があったとの仮説が得られる。よって、第一の仮説は、センテンス６のＴ１に一致があるとする。この仮説は、次に予想されるセンテンス（センテンス７）の同期パターンとそのパターンが予想される位置における実際の信号との距離（類似性）を測定することで確かめる。距離が小さければ仮説の裏付けとなり、距離が大きければ仮説の可能性は低い。表の第３列には各仮説（行）における次のセンテンスの予想される一致の距離値を示す。第３列において、２番目のもの以外は全ての値が閾値（この場合は２である）を超えるため、仮設２（行２）が最も可能性が高い。この仮説は、各仮説における次の予想される一致での測定距離を示す第４列によって更に裏付けられる。列５には、各仮説における３つの距離値の平均値を示す。明らかに、仮説２の平均距離値が最小であり、この仮説が最も有力であることで選択される。仮説２はセンテンス４における測定一致とセンテンス５及び６における確認された一致に対応するため、次に受信されるセンテンスはセンテンス７となる。各センテンスの長さと各同期パターンの対応するセンテンスにおける位置は既知であるため、センテンス７の開始点を求めることができ、記憶試験信号のセンテンス７を受信信号のセンテンス７と同期させることができる。他に、生き残った仮説（この場合ではセンテンス６）における最後のセンテンスに同期化することもできる。更に、生き残った仮説（この場合はセンテンス４）を実際に発生させたセンテンスで同期化することも考えられる。
【００２８】
図６において、閾値は一定であった。例えば、閾値を推定妨害レベルに従って決定することができる。これにより、実際の最小点を見落とさず、検出される最小点の数がシステムの容量を越えない程度に検出最小点の数を調節することができる。しかし、例えば推定妨害レベルによって調節される動的閾値を使用することも可能である。他の可能性として、単位時間辺りの検出最小点の平均数を測定し、この数が多過ぎると閾値を下げ、少なすぎると上げるようにしても良い。更に、パターンの特異性の差を考慮して異なる同期パターンに対して異なる閾値を与えるようにすることも可能である。
【００２９】
閾値を現在の妨害レベルに適応させるのではなく、閾値を一定に保ち、各センテンスに対して複数の異なる長さの同期パターンを決定し、記憶することも可能である。低レベルの妨害に対しては短いパターンを使用し、高レベルの妨害に対して長いパターンを使用することで同期の精密性の向上を図ることもできる。他にも、各センテンスに対して複数の同期パターンを決定し、記憶することもできる。妨害レベルの上昇に伴い、同期化処理に使用する同期パターンの数を増やし、それによって同期の精密性を向上する。これらの適応方法を組み合わせて利用することも考えられる。
【００３０】
図７は、本発明による信号同期化方法を示すフローチャートである。ステップＳ２０で、検査ウィンドウを受信信号内の新しい位置に移動させる。ステップＳ２１では、このウィンドウ内に位置する受信信号の部分を、各パターンに対して距離測定を行うことで各同期パターンと比較する。ステップＳ２２では、各距離測定値を閾値と比較する。ステップＳ２３では、測定値が閾値より低かったかどうか検討する。そうでなければ、ステップＳ２５に進む。そうであれば、ステップＳ２４で更なる仮説を仮説リストに加える。このステップは、上記の表内に列１及び２に値を記入した新しい行を加えることに該当する。次に、ステップＳ２５に進む。ステップＳ２５では、ウィンドウが、リスト中の仮説による一致に対応する位置にあるかどうかを検討する。そうでなければ、ステップＳ２７に進む。そうであれば、ステップＳ２６でウィンドウの内容と仮説リストの予想一致パターンとの間の距離を記憶する。このステップは、上記表内の列３及び４に値を記入することに該当する。次に、ステップＳ２７に進む。ステップＳ２７では、仮説リストが新しい仮説又は仮説試験によって更新されたかどうかを検討する。上述の表を参照して挙げる例において、仮説が３つの連続する距離測定値（同一の行の列２〜４における値）を含む場合に更新されたと見なす。２つ又は４つ以上の測定値が必要な他の実施形態も勿論可能である。仮説リストが更新されていなければ、ステップＳ２０に戻る。更新されていれば、ステップＳ２８において、新仮説の平均距離を算出し、上記表の列５の他の平均距離と比較することで同期化に関して最良の仮説を選択する（これは上記の仮説試験である）。平均距離が最も短い行を現在の同期仮説として選択し、この仮説しか仮説リストに残されない（この工程は実際の仮説リストの更新に該当する）。ステップＳ２９は任意の同期位置精密化ステップであり、図９〜１０を参照して詳細に説明する。最後に、処理はステップＳ２０に戻る。
【００３１】
図８は本発明による信号同期化システムの実施形態を示すブロック図である。送信機１０は試験信号を繰り返し送信する。受信された信号は無線ユニット１２によって復調され、チャネルデコーダ１４によってチャネル復号され、音声デコーダ１６によって音声復号され、音声標本Ｘ（ｎ）のストリームとなる。これらの音声標本は、メモリ２０に記憶された試験信号の複製の出力を制御信号Ｃによって制御する同期化ユニット１８に転送される。ここで同期化されるメモリ２０からの試験信号と受信された音声標本Ｘ（ｎ）との類似性を、品質測定ユニット２２で測定する。
【００３２】
同期化ユニット１８は、現在のウィンドウを各同期パターンと比較する比較ユニット２４を有する。同期パターンは、試験信号メモリ２０からパターンを取得する同期パターン表から得られる。比較ユニット２４は、新しい一致候補が検出される度に仮説リスト２８を更新し、仮説リストに予想される一致の距離測定値を与える。履歴リストは、同期の可能性が最も高い仮説を選択する仮説セレクタ３０に転送される。仮説セレクタ３０は仮説リスト２８から廃棄された仮説を削除する。選択された同期位置は、図９〜１０を参照して説明する動機位置精密化ユニット３２によって更に微調整することができる。通常、同期化ユニット１８の機能はミクロ／信号処理器の組合せで実現する。
【００３３】
上記の同期化方法の利点は、試験信号の全体を品質測定に用いることができる外、頻繁に再同期化することができることである。この例において、ハンドオーバによって受信信号のタイミングが変更されると、３センテンス後に再同期化を実現できる。更なる利点は、同期化がセンテンス毎に自動的に更新されるところである。
【００３４】
上述したように、同期パターンとウィンドウ間の距離の測定は本発明の同期化方法において重要な過程である。距離測定方法の１つの要件として、同期の精密性には高い精密性（標本レベル）が要求される。更に、測定は実時間で行うため、方法に用いる演算処理は複雑過ぎないことが重要である。高精密の方法はいくつかあるが、これらは実時間で実現するには複雑過ぎる。この課題を解決するため、本発明では先ず凡その同期位置を検出するために図６〜８を参照して説明した同期化方法には低複雑性の方法を用い、後により複雑な方法で微調整を行う多段階の精密化処理を提案する。
【００３５】
図９は本発明による同期位置精密化方法を示す時間経過図である。この実施形態において、各同期パターンは８００個の標本からなる（これは、８０００Ｈｚのサンプリングレートで０．１秒の音声に該当する）。図９の上部（図６の一曲線に対応する比較曲線Ψ）に示す最初の粗同期化ステップでは、(以下に説明する方法により）同期位置を標本２００個程度の精度で同期位置を求める。図９の中央（比較曲線Φ）に示す第二のステップは（以下に説明する方法により）精度を約２０標本にし、図９の下部（比較曲線Θ）に詳細に示す第三のステップによって（以下詳細に説明する方法により）精度を１標本程度まで下げる。
【００３６】
図に示す粗同期位置測定方法の実施形態では、同期パターンを各々１６０標本からなる５つの部分に分割する。その後、各部分は短期予測フィルタでモデル化し、フィルタの反射係数をモデルパラメータとして使用する。この実施形態では１６０標本分の各部分に対して４つの反射係数を求める。この４×５＝２０のパラメータは同期パターンの全体を表す。この処理は、上記の同期パターン決定処理の段階でオフラインで実行され、得られた反射係数は受信機に記憶される。受信信号が提供される移動ウィンドウは上記の１６０標本の部分と等しい長さの移動幅を有する。現在の移動ウィンドウ内の信号標本（８００個）も、同期信号と同様に反射係数によってモデル化される５つの部分に分割される。よって、現在の移動ウィンドウは信号の８００標本を、５×４＝２０の反射係数によって表現する。これは、ウィンドウが移動すると、次の部分の４つの反射係数が算出され、その前の４つの反射係数が廃棄されることを意味する。現在の移動ウィンドウの距離を求めるとき、この距離は「標本領域」ではなく、「反射係数領域」内で計算される。代表的には、距離測定は通常のユークリッド距離（対応するウィンドウの反射係数と同期パターンとの差の二乗の合計）に基づくものである。
【００３７】
部分の数と各部分をモデル化する反射係数の数は、同期パターンの長さ、各部分のモデルの正確性及び許容できる処理の複雑性によって決まる。
【００３８】
上述の粗同期位置決定方法は実際は受信信号と同期パターン間のスペクトル包絡の差に基づくものである。したがって、図９の比較曲線Ψは部分の長さと同程度（この例では１６０標本）の好ましい低速変化を有する。そのため、移動ウィンドウの移動幅も同じ長さであることが好ましい。反射係数を求めるために必要な演算過程の数は部分の長さに比例し、各部分の長さに対して検査は一度しか行わないので、比較曲線Ψを作成するために必要な演算過程の数は標本の数に比例する。
【００３９】
反射係数を「領域」として取り入れることに様々な利点がある。先ず、距離測定値の低速変化のために大きくなる比較曲線Ψの最小点。これにより、最小点が広く分散する。更なる利点として、これらのパラメータが通信における誤りに強いことである（同種のパラメータを移動無線通信システムにおける音声符号化／復号化に利用する）。これは、同期が精密ではなくとも、それが正しい確率は高い。更に、距離測定が容易であるため、上記の複雑なトレリス型の同期化方法に適する。上記の距離測定は、図４〜５を参照して説明した同期パターン選択方法にも用いることができる。他にも、ＬＡＲパラメータ（反射係数の変形）又はケプストラム等に基づく距離測定も考えられる。
【００４０】
同期精密化方法の次の過程では、最初の予測の近辺（予測値の周り２００標本の間隔）しか調査しない。確認する位置が少ないため、より複雑な方法を使用しても構わない。これに適する測定法として、スペクトル領域における距離測定がある。参考［３］にその例が記載されている。現在好ましいとされる方法は、参考［３］の数式（５）に規定されるセグメントスペクトルＳＮＲ方法である。この過程では、移動ウィンドウの幅はまだ第１ステップと同じ８００標本であるが、２０標本の移動幅を用いることで計算する位置は１０で済む。この第２ステップによって予測の精度は約２０標本となる。この精度では、この方法による図９の曲線Φの最小点は大きく開いているので好ましい。
【００４１】
最終ステップが最も複雑かつ精密な方法である。これに適する方法は、ステップ２の予測の周辺２０標本における同期パターンと移動ウィンドウの相関関係を求める（時間又は標本領域における）相関に基づくものである。これにより、精度は１標本程度に絞ることができる。この精度では、図９の曲線Θの最小点において好ましい幅の開きが得られる。
【００４２】
図１０は、本発明による同期位置精密化方法を示したフローチャートである。ステップＳ３０では、例えば上記の反射係数による方法等の低複雑性の方法によって粗同期位置を求める。この方法は、図７を参照して説明した演算負荷の重い同期化方法で使用される。この方法で正しいセンテンスと、そのセンテンス内の凡その同期位置を求める。ステップＳ３１で、上記のセグメントスペクトルＳＮＲによる方法等、中間的な複雑性の方法で粗同期位置をより精密にする。最後に、ステップＳ３２では、例えば上記の相関方法等のより複雑な方法で、同期位置を１標本の単位まで精密化する。これらの３ステップは通常ミクロ／信号処理器の組合せによって実施する。
【００４３】
上記の同期位置精密化方法から分かるように、距離測定は異なる領域や、各領域内でも異なる距離測定法によるものであっても良い。よって、例えば反射係数領域におけるユークリッド距離による同期パターン選択方法によって得られる同期パターンが、必ずしも標本（時間）領域における相関による選択方法で得られた同期パターンと同一であるとは限らないことを示している。この特徴は、各領域と距離測定について個別の同期パターンが選択、記憶されるより高度な同期パターン選択方法で明確になる。このようにして、各精密化過程がその過程に対して（その過程で使用した領域及び距離によって）最も特異性を有する同期パターンに関連付ける。
【００４４】
時々、受信信号は記憶された基準信号に比べて減衰したものである。受信信号と基準信号の間の信号レベルの差に影響されない測定法もあれば、そのようなレベルの差に影響され易い測定法もある。例えば、反射係数に基づく距離測定法は信号の振幅に左右されないが、スペクトル距離による測定は影響を受ける。このような場合、レベルに影響されない距離測定による粗同期化の後に、基準センテンスの強度を算出し、最初に受信されるセンテンスの強度と比較することができる。その結果得られた比率をその後の受信信号のスケーリング係数として使用することができる。粗同期化が完璧でなくとも、１００標本程度の同期の誤差は（センテンスは通常２０，０００程度の標本からなるものであるため）スケーリング係数を大きく変化させることはない。
【００４５】
上記の説明では、本発明を音声信号に適用した例を挙げた。しかし、試験信号は、例えば音楽等の他の種類のオーディオ信号も含み得ることは明らかであろう。又、同じ原理をオーディオ信号以外にも、例えばビデオ信号にも適用可能である。
【００４６】
添付の請求項に示した本発明の概念や範囲から逸脱しない程度に様々な変更や変形を実施することができることは当業者には理解されることであろう。
【００４７】
【参考文献】
１． カナダ国特許出願第２１４８３４０号（Ascom Infrasys AG）
２． ＥＰ０７１４１８３Ａ２（Becker Gmbh）
３． S. Tallak et al., "Time Delay Estimation for Objective Quality Evaluation of Low Bit-Rate Coded Speech with Noisy Channel Conditions", IEEE, 1993, pp. 1216-1219
【図面の簡単な説明】
【図１】 従来の信号同期化方法の特徴を示す時間経過図である。
【図２】 本発明による信号同期化方法の一実施形態の特徴を示す時間経過図である。
【図３】 本発明による信号同期化方法の他の実施形態の特徴を示す時間経過図である。
【図４】 本発明による同期パターン選択方法の実施形態を示す時間経過図である。
【図５】 本発明による同期パターン選択方法を示すフローチャートである。
【図６】 ８つの異なる同期パターンに対応する８つの距離関数を示す時間経過図である。
【図７】 本発明による信号同期化方法を示すフローチャートである。
【図８】 本発明による信号同期化装置を示すブロック図である。
【図９】 本発明による同期位置精密化方法を示す時間経過図である。
【図１０】 本発明による同期位置精密化方法を示すフローチャートである。

Claims (13)

1. 接続の送信側から受信側に試験信号を送信し、
   該試験信号の複製を該受信側で記憶し、
   該試験信号の記憶された該複製と該受信側で受信された信号との類似性を測定する信号品質測定方法であって、
   該試験信号の該記憶された複製から異なる同期パターンのシーケンスを直接選択し、
   該受信信号から、該同期パターンシーケンスと最も一致する信号セグメントのシーケンスを求め、
   該受信信号を該信号セグメントシーケンスと同期化することで、該受信信号を該試験信号の該記憶された複製と同期させることを特徴とする方法。
2. 各同期パターンを該受信機が受信した信号の部分的に重複するセグメントの群と比較することで各同期パターンの該受信信号における最も可能性の高い位置を求めることを特徴とする請求項１に記載の方法。
3. 前記位置を求める過程が、該同期パターンシーケンスと一致する可能性が最も高い信号セグメントのシーケンスを求めるトレリス型の方法であることを特徴とする請求項２に記載の方法。
4. 前記比較過程が、各同期パターン及びセグメントについて、同期パターンとセグメント間の類似性を示す距離測定値をある閾値と比較し、
   該距離測定値が該閾値を下回ったらセグメントを対応する同期パターンの同期位置の候補としてマーキングすることを特徴とする請求項３に記載の方法。
5. 各同期パターンに個別の閾値を与えることを特徴とする請求項４に記載の方法。
6. 現在の妨害レベルに従って各閾値を動的に更新することを特徴とする請求項５に記載の方法。
7. 現在の妨害レベルの変化が特定の量になると、各同期パターンが他の長さを有する他の同期パターンのシーケンスを選択することを特徴とする請求項４に記載の方法。
8. 所定の信号から同期パターンを選択する方法であって、
   同期パターンの長さを選択し、
   該所定の信号から該同期パターンの長さを有するセグメントの候補を選択し、
   該同期パターンの長さのウィンドウを該所定の信号上で移動させ、
   各セグメントに対して、全ての可能な移動ウィンドウ位置における該所定の信号の内容と対応するセグメントとの間の距離を表す距離測定値の集合を求め、
   同期パターンとして、所定のセグメント特異性測定値を最大化する集合に対応するセグメントを選択することを特徴とする方法。
9. 各集合からの最小の正の距離測定値を含む距離測定値の群を作成し、
   該距離測定値の群から最大の距離測定値を選択し、
   同期パターンとして、選択された該最大距離測定値に対応するセグメントを選択することを特徴とする請求項８に記載の方法。
10. 接続の送信側から受信側に試験信号を送信する手段と、
    該試験信号の複製を該受信側で記憶する手段（２０）と、
    該試験信号の記憶された該複製と該受信側で受信された信号との類似性を測定する手段とを含む信号品質測定システムであって、
    該試験信号の該記憶された複製から異なる同期パターンのシーケンスを直接選択する手段（２６）、
    該受信信号から、該同期パターンシーケンスと最も一致する信号セグメントのシーケンスを求める手段（３０）、及び
    該受信信号を該信号セグメントシーケンスと同期化することで、該受信信号を該試験信号の該記憶された複製と同期させる手段（３０、３２）を有することを特徴とするシステム。
11. 各同期パターンを該受信機が受信した信号の部分的に重複するセグメントの群と比較することで各同期パターンの該受信信号における最も可能性の高い位置を求める手段を特徴とする請求項１０に記載のシステム。
12. 前記求める手段（３０）が、トレリス型の処理によって該同期パターンシーケンスと一致する可能性が最も高い信号セグメントのシーケンスを求めるものである請求項１１に記載のシステム。
13. 前記比較手段が、各同期パターン及びセグメントについて、同期パターンとセグメント間の類似性を示す距離測定値をある閾値と比較する手段（２４）と、
    該距離測定値が該閾値を下回ったらセグメントを対応する同期パターンの同期位置の候補としてマーキングする手段（２８）とを含むことを特徴とする請求項１２に記載のシステム。

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