JP4630956B2

JP4630956B2 - ハウリング周波数成分強調方法およびその装置、ハウリング検出方法およびその装置、ハウリング抑圧方法およびその装置、ピーク周波数成分強調方法およびその装置

Info

Publication number: JP4630956B2
Application number: JP2005049868A
Authority: JP
Inventors: 三樹夫東山; 義典高橋; 啓明藤田; 啓奥村
Original assignee: Waseda University; Yamaha Corp
Current assignee: Waseda University; Yamaha Corp
Priority date: 2004-03-30
Filing date: 2005-02-25
Publication date: 2011-02-09
Anticipated expiration: 2025-02-25
Also published as: US7574005B2; GB2414370B; JP2005318526A; GB0506433D0; CN1678129B; US20050220313A1; CN1678129A; GB2414370A; CA2502974A1; CA2502974C

Description

この発明は、複数のピーク周波数を含む音声信号から、相対的にレベルの高いピーク周波数を強調する信号処理手法に関する。また、ハウリングを生じる周波数成分（以下「ハウリング周波数成分」）を強調した周波数特性を得る方法およびその装置に関し、音声とハウリングの識別精度の向上に寄与するものである。また、この発明は、該ハウリング周波数成分強調方法を利用してハウリングを検出する方法およびその装置に関する。さらに、この発明は、該ハウリング検出方法を利用してハウリングを抑圧する方法およびその装置に関する。

ホール等の空間内にマイクとスピーカを配置し、マイクで収音した音声をスピーカで拡声するように構成した拡声システムにおいては、スピーカで拡声された音が再びマイクで収音される、いわゆる音響帰還系が構成され、ハウリングを生じることがある。音響帰還系におけるハウリングを抑圧する従来の手法として、マイク収音信号を常時周波数分析して、振幅値が最大となる周波数（ピーク周波数）を検出し、該検出されたピーク周波数のゲインを下げる方法があった。

音響帰還系においてハウリング周波数を検出し、該検出されたピーク周波数のゲインを下げることによりハウリングを抑圧するようにした従来技術として、下記特許文献に記載されたものがある。
特許第３１３４５５７号公報特開平８−２２３６８３号公報

単純なピーク検出に基づきハウリングを抑圧する前記従来の手法によれば、ハウリングによるピーク周波数の振幅が十分に成長しないと、音声（楽音等）自体のピークかハウリングによるピークかを明確に識別することができず、ハウリングを速やかに検出することができなかった。

この発明は上述の点に鑑みてなされたもので、音声とハウリングの識別精度の向上に寄与するハウリング周波数成分強調方法およびその装置を提供しようとするものである。また、この発明は、該ハウリング周波数成分強調方法を利用してハウリングを検出する方法およびその装置を提供しようとするものである。さらに、この発明は、該ハウリング検出方法を利用してハウリングを抑圧する方法およびその装置を提供しようとするものである。さらに、この発明は、複数のピーク周波数を含む音声信号から、相対的にレベルの高いピーク周波数を強調するピーク周波数成分強調方法およびその装置を提供しようとするものである。

この発明のハウリング周波数成分強調方法は、音響帰還系で観測される音声信号について、所定長の観測区間で１または複数の新たな音声信号サンプルが観測される毎に該観測区間全体の周波数特性を算出し、該算出された周波数特性を周波数軸を合わせて累算し、もってハウリング周波数成分を強調した周波数特性を得るものである。

この発明のハウリング周波数成分強調方法は、前記算出された周波数特性を実数部と虚数部に分け、前記累算を実数部と虚数部とで個別に行い、実数部の累算値と虚数部の累算値を合成して、周波数特性の累算値を得るようにすることができる。

この発明のハウリング周波数成分強調方法は、音響帰還系で観測される音声信号について、所定長の観測区間で１または複数の新たな音声信号サンプルが観測される毎に該観測区間の音声信号サンプルを時間軸を合わせて累算し、該累算値の周波数特性を算出し、もってハウリング周波数成分を強調した周波数特性を得るものである。

この発明のハウリング周波数成分強調方法は、音響帰還系で観測される音声信号について、所定長の観測区間について、三角窓関数により、古い音声信号サンプルに相対的に大きい重みを付与し、新しい音声信号サンプルに相対的に小さい重みを付与して該観測区間全体の周波数特性を算出し、もってハウリング周波数成分を強調した周波数特性を得るものである。

この発明のハウリング周波数成分強調方法は、音響帰還系で観測される音声信号について、所定長の観測区間について、信号分析窓関数により音声信号サンプルに適宜の重みを付与して、該観測区間全体の周波数特性を算出するようにすることができる。信号分析窓関数は、例えば逆指数窓関数とすることができる。また、観測される音声信号と同じ信号を信号分析窓関数として用いることもできる。

この発明のハウリング周波数成分強調方法は、前記観測区間の未観測の音声信号サンプルのデータ値を０に設定して前記演算を行うようにすることができる。

この発明のハウリング周波数成分強調方法は、前記観測区間内の適宜の時間間隔毎に前記ハウリング周波数成分を強調した周波数特性を得るようにすることができる。

この発明のハウリング周波数成分強調方法は、前記観測区間の全音声信号サンプルの観測を終了する毎に次の観測区間が開始されるようにすることができる。

この発明のハウリング検出方法は、この発明のハウリング周波数成分強調方法でハウリング周波数成分を強調した周波数特性に基づきハウリングを検出するものである。

この発明のハウリング抑圧方法は、この発明のハウリング検出方法によるハウリング検出に基づき、前記音響帰還系のハウリングを生じた周波数のゲインを低下させるものである。

この発明のハウリング周波数成分強調装置（２０）は、音響帰還系で観測される音声信号について、所定長の観測区間の音声信号サンプルを格納する容量を有し、観測される音声信号サンプルを順次格納するサンプル格納手段（３０）と、該サンプル格納手段（３０）に１または複数の新たな音声信号サンプルが格納される毎に、該サンプル格納手段（３０）の格納データに基づき前記観測区間全体の周波数特性を算出する第１の周波数特性算出手段（３２）と、該算出された周波数特性の実数部を周波数軸を合わせて累算する実数部累算手段（３８）と、該算出された周波数特性の虚数部を周波数軸を合わせて累算する虚数部累算手段（４０）と、該累算で求められた実数部累算値と虚数部累算値を合成して周波数特性を算出し、もってハウリング周波数成分を強調した周波数特性データを出力する第２の周波数特性算出手段（４２）とを具備してなるものである。

この発明のハウリング周波数成分強調装置（２０）は、音響帰還系で観測される音声信号について、所定長の観測区間の音声信号サンプルを格納する容量を有し、観測される音声信号サンプルを順次格納するサンプル格納手段（４６）と、該サンプル格納手段（４６）に１または複数の新たな音声信号サンプルが格納される毎に、該サンプル格納手段（４６）の格納データに基づき、前記観測区間全体の同一時刻のサンプルデータどうしを累算するサンプルデータ累算手段（４８）と、該累算されたサンプルデータについて前記観測区間全体の周波数特性を算出し、もってハウリング周波数成分を強調した周波数特性データを出力する周波数特性算出手段（５０，５２）とを具備してなるものである。

この発明のハウリング周波数成分強調装置（２０）は、音響帰還系で観測される音声信号について、所定長の観測区間の音声信号サンプルを格納する容量を有し、観測される音声信号サンプルを順次格納するサンプル格納手段（５６）と、該サンプル格納手段（５６）に格納された音声信号サンプルについて、三角窓関数により、古いサンプルに相対的に大きい重みを付与し、新しいサンプルに相対的に小さい重みを付与する重み付け手段（５８）と、該重み付けされたサンプルデータについて前記観測区間全体の周波数特性を算出し、もってハウリング周波数成分を強調した周波数特性データを出力する周波数特性算出手段（６０，６２）とを具備してなるものである。

この発明のハウリング周波数成分強調装置は、前記サンプル格納手段（３０，４６，５６）と前記（第１の）周波数特性算出手段（３２，５０，６０）との間に配置され、信号分析窓関数により音声信号サンプルに適宜の重みを付与する信号分析窓関数付与手段（３１，３５，３７）をさらに具備することができる。信号分析窓関数は、例えば逆指数窓関数とすることができる。また、観測される音声信号と同じ信号を信号分析窓関数として用いることもできる。

この発明のハウリング検出装置は、この発明のハウリング周波数成分強調装置（２０）と、該ハウリング周波数成分強調装置（２０）で得られるハウリング周波数成分を強調した周波数特性データに基づきハウリングを検出するハウリング検出手段（２４）とを具備してなるものである。

この発明のハウリング抑圧装置は、この発明のハウリング検出装置と、該ハウリング検出装置によるハウリング検出に基づき、前記音響帰還系のハウリングを生じた周波数のゲインを低下させるフィルタ手段（１６）とを具備してなるものである。

この発明のピーク周波数成分強調方法は、外部から入力される音声信号について、所定長の観測区間で１または複数の新たな音声信号サンプルが入力される毎に該観測区間全体の周波数特性を算出し、該算出された周波数特性を周波数軸を合わせて累算し、もって前記入力音声信号のピーク周波数成分を強調した周波数特性を得るものである。

この発明のピーク周波数成分強調方法は、外部から入力される音声信号について、所定長の観測区間で１または複数の新たな音声信号サンプルが入力される毎に該観測区間の音声信号サンプルを時間軸を合わせて累算し、該累算値の周波数特性を算出し、もって前記入力音声信号のピーク周波数成分を強調した周波数特性を得るものである。

この発明のピーク周波数成分強調方法は、外部から入力される音声信号について、所定長の観測区間について、三角窓関数により、古い音声信号サンプルに相対的に大きい重みを付与し、新しい音声信号サンプルに相対的に小さい重みを付与して該観測区間全体の周波数特性を算出し、もって前記入力音声信号のピーク周波数成分を強調した周波数特性を得るものである。

この発明のピーク周波数成分強調方法は、例えば音声信号分析の用途として、フォルマント周波数強調による話者認識・音声認識、ピッチ検出等に適用できる。また、音響特性分析の用途として、測定した部屋のインパルス応答における部屋の固有振動数（モード周波数）の強調等に適用できる。

この発明のピーク周波数成分強調装置（６６）は、外部からの入力される音声信号について、所定長の観測区間の音声信号サンプルを格納する容量を有し、観測される入力信号サンプルを順次格納するサンプル格納手段（３０）と、該サンプル格納手段（３０）に１または複数の新たな音声信号サンプルが格納される毎に、該サンプル格納手段（３０）の格納データに基づき前記観測区間全体の周波数特性を算出する第１の周波数特性算出手段（３２）と、該算出された周波数特性の実数部を周波数軸を合わせて累算する実数部累算手段（３８）と、該算出された周波数特性の虚数部を周波数軸を合わせて累算する虚数部累算手段（４０）と、該累算で求められた実数部累算値と虚数部累算値を合成して周波数特性を算出し、もって前記入力音声信号のピーク周波数成分を強調した周波数特性データを出力する第２の周波数特性算出手段（４２）とを具備してなるものである。

この発明のピーク周波数成分強調装置（６６）は、外部から入力される音声信号について、所定長の観測区間の音声信号サンプルを格納する容量を有し、観測される音声信号サンプルを順次格納するサンプル格納手段（４６）と、該サンプル格納手段（４６）に１または複数の新たな音声信号サンプルが格納される毎に、該サンプル格納手段（４６）の格納データに基づき、前記観測区間全体の同一時刻のサンプルデータどうしを累算するサンプルデータ累算手段（４８）と、該累算されたサンプルデータについて前記観測区間全体の周波数特性を算出し、もって前記入力音声信号のピーク周波数成分を強調した周波数特性データを出力する周波数特性算出手段（５０，５２）とを具備してなるものである。

この発明のピーク周波数成分強調装置（６６）は、外部から入力される音声信号について、所定長の観測区間の音声信号サンプルを格納する容量を有し、観測される音声信号サンプルを順次格納するサンプル格納手段（５６）と、該サンプル格納手段（５６）に格納された音声信号サンプルについて、三角窓関数により、古いサンプルに相対的に大きい重みを付与し、新しいサンプルに相対的に小さい重みを付与する重み付け手段（５８）と、該重み付けされたサンプルデータについて前記観測区間全体の周波数特性を算出し、もって前記入力音声信号のピーク周波数成分を強調した周波数特性データを出力する周波数特性算出手段（６０，６２）とを具備してなるものである。

この発明のハウリング周波数成分強調方法によれば、ハウリング周波数成分を強調した周波数特性を得ることができる。したがって、音声とハウリングの識別精度が向上し、ハウリングを速やかに検出して、ハウリングを抑圧することができる。

音響帰還系で観測される音声信号について、所定長の観測区間で新たな音声信号サンプルが観測される毎に該観測区間全体の周波数特性を算出し、該算出された周波数特性を周波数軸を合わせて累算することにより、ハウリング周波数成分を強調した周波数特性が得られるのは、ハウリング周波数成分が同相で推移するためである。すなわち、ハウリング周波数成分は同相で推移するため、周波数特性を周波数軸を合わせて累算すると、単純増加していく。これに対し、ハウリング周波数以外の周波数成分は位相が変動するため、周波数特性を周波数軸を合わせて累算しても、単純増加しない。したがって、周波数特性を周波数軸を合わせて累算することにより、ハウリング周波数成分を強調した周波数特性が得られる。また、音声信号サンプル自体を時間軸を合わせて累算した場合も、ハウリング周波数成分は単純増加し、ハウリング周波数以外の周波数成分は単純増加しないので、音声信号サンプル自体を時間軸を合わせて累算した後に周波数特性を求めても、ハウリング周波数成分を強調した周波数特性が得られる。

音響帰還系で観測される音声信号について、所定長の観測区間で新たな音声信号サンプルが観測される毎に該観測区間全体の周波数特性を算出し、該算出された周波数特性を周波数軸を合わせて累算することにより、ハウリング周波数成分を強調した周波数特性が得られる理論的根拠をより詳細に説明する。所定長の観測区間で新たな音声信号サンプルが観測される毎に該観測区間全体の周波数特性を算出し、該算出された周波数特性を累算することをＡＲＳ（Accumulated Running Spectrum）と定義するものとする。

〔１〕ＡＲＳのｚ変換表現
数列ｈ（ｎ）のｚ変換を

とすると、ＡＲＳのｚ変換表現は

となる。すなわち、三角窓関数重み付けｚ変換として定義することができる。例えば

と表すことができる。

〔２〕ＡＲＳによる極の表現
ハウリングの原因となる伝達関数の極のＡＲＳ表現を、等比級数となる伝達関数の例

を用いて記述する。極ｚ＝ａにおけるＡＲＳは

すなわち、ｎ^２に比例して増大する増加数列となって極を強調することができる。

〔３〕信号分析窓関数
上記の例では、ＡＲＳを原理的に説明するために、観測信号を矩形窓関数で切り取った後にそのｚ変換を累積（累算）する方式を記述した。しかし、累積方法はこれに限るものではなく、矩形窓関数に代えて、従来から信号分析に用いられているハニング、ハミングを含む任意の窓関数を用いた分析結果を、上記の累積原理に従って累積することができる。また、極をさらに強調するために、観測信号に任意の信号分析窓関数をかけて分析することもできる。各種信号分析窓関数の中でも特に逆指数窓関数を用いると、伝達系の特性をより強調することができる。また、この信号分析窓関数のひとつとして、観測信号自身を用いることもできる。

以上、ＡＲＳでは所定の信号サンプルごとに累積された周波数分析結果を用いて、伝達関数の極による応答の成長を観測する。伝達関数に複数の極が分布するとき、最も成長の早い極を強調する。その結果、ＡＲＳは音声・音楽のような変動する入力信号に対する応答信号から、伝達系の特徴を抽出するために有効な手段となる。

（実施の形態１）
この発明の実施の形態を以下説明する。図１は、この発明のハウリング抑圧装置の実施の形態を示す。マイクロフォン（以下「マイク」）１０とラウドスピーカ（以下「スピーカ」）１２は、ホール等の同一空間内に配置されている。マイク１０は拡声音源（楽器、歌唱者、話者等）１４から発生する音声を収音する。マイク１０で収音された音声は、適応帯域フィルタ１６に入力される。適応帯域フィルタ１６は中心周波数が連続可変のノッチフィルタ等で構成され、マイク収音信号に含まれるハウリング周波数成分を抑圧する（減衰あるいは除去する）。ハウリング周波数成分が抑圧されたマイク収音信号は、増幅器１８で増幅されて、スピーカ１２で拡声される。スピーカ１２で拡声された音声の一部は、マイク１０に帰還されて再び収音される。

ハウリング周波数成分強調手段２０はマイク収音信号を周波数分析し、ハウリング周波数成分を強調する処理を行う。表示手段２２はＣＲＴ、液晶ディスプレイ等の画像表示装置で構成され、ハウリング周波数成分が強調された周波数特性または周波数そのものやそのレベルを表示する。この周波数特性の表示は時間とともに順次更新され、または、周波数特性の時間変化特性が三次元的に表示され、この表示により、ハウリングの有無およびハウリング周波数成分の成長の様子を観測することができる。ハウリング検出手段２４は、ハウリング周波数成分が強調された周波数特性に基づき、ハウリング発生の有無、ハウリング周波数、ハウリング周波数成分のレベル等を検出する。制御手段２６は、ハウリング検出手段２４によるハウリング検出に基づき、適応帯域フィルタ１６の中心周波数を、検出されたハウリング周波数に自動調整する。これにより、マイク収音信号に含まれるハウリング周波数成分が抑圧され、ハウリングが抑圧される。

ハウリング周波数成分強調手段２０の構成例を図２に示す。入力信号（マイク収音信号）は、Ａ／Ｄ変換器２８において、所定のサンプリング周波数でディジタルデータに変換される。Ａ／Ｄ変換器２８から出力されるサンプルデータは、フレームバッファ３０（メモリ）に順次格納される。フレームバッファ３０は観測区間を構成する１フレーム（Ｎサンプル）分のサンプルデータを格納する領域を有している。フレームバッファ３０は、リセットされた当初は全格納領域にデータ値０が埋め込まれ、その後入力されるサンプルデータによって該当する領域が順次書き換えられる。フレームバッファ３０からは、サンプリング周期毎に、すでにサンプルが格納された領域からは該格納されたサンプルデータが読み出され、未だサンプルが格納されていない領域からはデータ値０が読み出される。そして、フレームバッファ３０は１フレーム（Ｎサンプル）毎にリセットされ、以後、以上の格納動作を繰り返す。

フーリエ変換手段３２は、サンプリング周期毎もしくは実用上有効な周波数分析を行える周期毎に、フレームバッファ３０に格納されている１フレーム（Ｎサンプル）分のデータをフーリエ変換する。入力サンプルデータをｘ（ｎ）とすると、ｘ（ｎ）のフーリエ変換Ｘ（ｍ，ｋ）は（５）式で表される。

但し、Ｘ_ｒｅ（ｍ，ｋ）：Ｘ（ｍ，ｋ）の実数部データ
Ｘ_ｉｍ（ｍ，ｋ）：Ｘ（ｍ，ｋ）の虚数部データ
ｊ：虚数単位

実数部抽出手段３４は、サンプリング周期毎に、フーリエ変換されたデータＸ（ｍ，ｋ）からその実数部データＸ_ｒｅ（ｍ，ｋ）を抽出する。虚数部抽出手段３６は、サンプリング周期毎に、フーリエ変換されたデータＸ（ｍ，ｋ）からその虚数部データＸ_ｉｍ（ｍ，ｋ）を抽出する。

累算手段３８，４０はサンプリング周期毎にフーリエ変換結果を累算する。すなわち、累算手段３８，４０は、原理的には全体として、（６）式によりフーリエ変換結果の累算値ＡＲＳ［ｎ，ｋ］を求める。

ここで、初期条件は
ＡＲＳ［ｎ，ｋ］＝０ｎ＜０
すなわち、入力データが無い状態ではＡＲＳの値は０である（０にクリアされる）。また、
ｗ（ｍ，ｎ）＝（ｎ−ｍ＋１）
である。これは、前述した三角窓関数を意味する。

累算手段３８，４０は、具体的には、フーリエ変換結果の実数部および虚数部毎に累算を行う。すなわち、実数部累算手段３８はサンプリング周期毎に、周波数軸を合わせて実数部データＸ_ｒｅ（ｍ，ｋ）を累算して、

を求める。また、虚数部累算手段４０はサンプリング周期毎に、周波数軸を合わせて虚数部データＸ_ｉｍ（ｍ，ｋ）を累算して、

を求める。

周波数振幅特性算出手段４２は、所定サンプリング周期毎に、累算された実数部データと虚数部データとに基づき、（７）式によりフーリエ変換結果の累算値ＡＲＳ［ｎ，ｋ］を求める。

ここで、初期条件は
ＡＲＳ［ｎ，ｋ］＝０ｎ＜０
すなわち、入力データが無い状態ではＡＲＳの値は０である（０にクリアされる）。周波数振幅特性算出手段４２は、さらに、（８）式によりＡＲＳの絶対値を求める。このＡＲＳの絶対値がハウリング周波数成分強調手段２０の出力信号となる。

表示手段２２（図１）には、該所定サンプリング周期毎に求められる、ハウリング成分が強調された周波数振幅特性が順次表示され、該表示によりハウリングの有無、ハウリング周波数、ハウリング周波数成分の成長の様子を観測することができる。また、ハウリング検出手段２４（図１）は、該所定サンプリング周期毎に求められる周波数振幅特性に基づき、ハウリング発生の有無、ハウリング周波数、ハウリング周波数成分のレベル等を検出する。

ハウリング周波数成分強調手段２０における信号処理の内容を図３、図４を参照して説明する。マイク収音信号の観測開始が指示されると、サンプル数ｎを計数するカウンタが０にリセットされ（図３ステップＳ１）、フレームバッファ３０の１フレーム（Ｎサンプル）分の全格納領域にデータ値０が埋め込まれる（Ｓ２）。また、累算手段３８，４０の累算値が０にリセットされる（Ｓ３）。この状態で、最初のサンプルデータが入力されると、該サンプルデータを、フレームバッファ３０の１番目の格納領域に格納する（Ｓ４、図４工程Ｐ１）。これにより、１番目の格納領域のデータは、当初のデータ値０から、該最初のサンプルデータの値に更新される。

最初のサンプルデータがフレームバッファ３０に格納されると、フレームバッファ３０に格納されている全Ｎサンプル分のデータ（最初のサンプルデータ以外はすべてデータ値０）について、フーリエ変換手段３２でフーリエ変換される（Ｓ５、Ｐ２）。フーリエ変換されたデータは、実数部抽出手段３４で実数部データが抽出され（Ｓ６、Ｐ３）、虚数部抽出手段３６で虚数部データが抽出される（Ｓ７、Ｐ４）。抽出された実数部データは実数部累算手段３８に格納され（Ｓ８）、抽出された虚数部データは虚数部累算手段４０に格納される（Ｓ９）。これで最初のサンプリング周期での処理が終了し、サンプル数を計数するカウンタのカウント値が１カウントアップされて「１」となる（Ｓ１１）。

次いで、２サンプル目のデータが入力されると、該サンプルデータはフレームバッファ３０の２番目の格納領域に格納される（Ｓ４、Ｐ５）。これにより、２番目の格納領域のデータは、当初のデータ値０から、該２番目のサンプルデータの値に更新される。２番目のサンプルデータがフレームバッファ３０に格納されると、フレームバッファ３０に格納されている全Ｎサンプル分のデータ（最初と２番目のサンプルデータ以外はすべてデータ値０）について、フーリエ変換手段３２でフーリエ変換される（Ｓ５、Ｐ６）。フーリエ変換されたデータは、実数部抽出手段３４で実数部データが抽出され（Ｓ６、Ｐ７）、虚数部抽出手段３６で虚数部データが抽出される（Ｓ７、Ｐ８）。抽出された実数部データは実数部累算手段３８に格納されている最初の実数部データと累算され（Ｓ１０、Ｐ９）、抽出された虚数部データは虚数部累算手段４０に格納されている最初の虚数部データと累算される（Ｓ１０、Ｐ１０）。そして、実数部累算手段３８のデータは、累算された実数部データに更新され（Ｓ８、Ｐ１１）、虚数部累算手段４０のデータは、累算された虚数部データに更新される（Ｓ９、Ｐ１２）。これで２番目のサンプリング周期での処理が終了し、サンプル数を計数するカウンタのカウント値が１カウントアップされて「２」となる（Ｓ１１）。

以上の動作がサンプリング周期毎に繰り返され、ＭＯＤ関数（Ｓ１２）が

ｎｍｏｄＫ＝０

すなわちサンプル数ｎを、予め設定された値Ｋ（Ｋは、フレームバッファ３０の全サンプル数Ｎの約数）で割った余りが０となるごとに（つまり、サンプル数ｎが設定値Ｋの倍数となるごとに）、周波数振幅特性算出手段４２は累算された実数部データと虚数部データとに基づき、前記（８）式により、累算値の周波数振幅特性の絶対値｜ＡＲＳ（ｎ，ｋ）｜を求める（Ｓ１３、Ｐ１３）。求められた周波数振幅特性は表示手段２２に表示される（Ｓ１４）。また、ハウリング検出のためにハウリング検出手段２４（図１）に送出される（Ｓ１５）。そして、サンプル数ｎがフレームバッファ３０の全サンプル数Ｎに達すると（Ｓ１６）、初期状態にリセットされ（Ｓ１〜Ｓ３）、次のフレームの最初のサンプルデータから、以上の処理が繰り返される。

以上説明した実施の形態１によるハウリング周波数成分強調処理のシミュレーション結果を図５に示す。このシミュレーション条件は、入力信号のサンプリング周波数Ｆｓ＝８ｋＨｚ、１フレーム長Ｎ＝１０００サンプル、Ｋ＝１００サンプル毎に累算値の周波数振幅特性を表示するというものである。図５上段は、ある時刻でのフーリエ変換（フーリエ変換手段３２の出力）の絶対値｜Ｘ（ｍ，ｋ）｜である。同中段は、同時刻でのＡＲＳ（周波数振幅特性算出手段４２の出力）の絶対値｜ＡＲＳ［ｎ，ｋ］｜である。同下段は、入力信号ｘ（ｎ）である。図５によれば、フーリエ変換の絶対値｜Ｘ（ｍ，ｋ）｜では、ハウリング周波数のピークが観測できるが、ハウリング以外のピークも同時に観察されている。これに対し、ＡＲＳでは、ハウリング周波数が明確にピークとして強調されている。

ここで、信号分析窓関数について説明する。フレームバッファ３０内のデータは、古いデータほど過去の情報を持っている。フレームバッファ３０に取り込む入力信号成分には、一度スピーカ１２から出力され、マイク１０に戻るループ信号成分が含まれている。このループ信号成分はループの伝達特性、すなわちインパルス応答が含まれている。ハウリングは系の伝達特性（インパルス応答）に依存して生じるが、インパルス応答波形の時間軸上古い方に、より多く伝達特性の情報が含まれている。このため、フレームバッファ３０に取り込む入力信号成分の古いデータにより大きな重みを与える係数で重み付けを付与することで、伝達特性を強調し、よってハウリングの成長を強調することができる。信号分析窓関数としては例えば逆指数窓関数を用いることができる。

図６を参照して、信号分析窓関数をかける手法を説明する。フレームバッファ３０からは、前述のように、サンプリング周期毎に、１フレーム（Ｎサンプル）分のサンプルデータとして、すでにサンプルが格納された領域からは該格納されたサンプルデータが読み出され、未だサンプルが格納されていない領域からはデータ値０が読み出される。信号分析窓関数付与手段３１には任意の信号分析窓関数が設定されており、フレームバッファ３０から読み出される各サンプルデータに、該窓関数によって個々に定められる係数（重み）がそれぞれ付与される。図６では信号分析窓関数として逆指数窓関数を用いる場合を示しており、古いサンプルデータほど大きな係数値が付与される。逆指数窓関数を用いることにより、伝達系の特性を特に強調することができる。フーリエ変換手段３２は、サンプリング周期毎もしくは実用上有効な周波数分析を行える周期毎に、信号分析窓関数付与手段３１で係数が付与された１フレーム（Ｎサンプル）分のサンプルデータをフーリエ変換する。なお、信号分析窓関数付与手段３１で使用する信号分析窓関数は、逆指数窓関数に限らず、強調しようとする周波数帯域に応じて適切な任意の関数を用いることができる。

なお、以上の説明では、サンプリング周期毎（すなわち１つの新たなサンプルデータが観測される毎）にフレームバッファ３０に格納されているサンプルデータの周波数特性を算出したが、複数サンプリング周期毎に（すなわち複数の新たなサンプルデータが観測される飛び飛びのタイミングで）該周波数特性の算出を行うこともできる。

また、信号分析窓関数として観測信号自身を用いることもできる。その場合の構成例を図７に示す。フレームバッファ３０からは、前述のように、サンプリング周期毎に、１フレーム（Ｎサンプル）分のサンプルデータとして、すでにサンプルが格納された領域からは該格納されたサンプルデータが読み出され、未だサンプルが格納されていない領域からはデータ値０が読み出される。窓関数バッファ３３は、フレームバッファ３０と同一のサンプルデータを格納し、かつ、フレームバッファ３０と同一のサンプルデータを読み出す。信号分析窓関数付与手段３５は、フレームバッファ３０と窓関数バッファ３３から読み出されるサンプルデータどうしを掛け合わせて出力する。これは、自己相関関数を窓関数として使用することに相当し、結果的に、サンプルデータの自己相関を求めることに等しくなる。したがって、サンプルデータの位相情報は失われるが、周波数スペクトル成分が強調され、安定状態からハウリング現象の発生に至る間に、ハウリングを生じやすい周波数成分が強調されて（すなわち、カラレーション状態が強調されて）、同周波数成分が観測しやすくなる。フーリエ変換手段３２は、サンプリング周期毎もしくは実用上有効な周波数分析を行える周期毎に、信号分析窓関数付与手段３５で係数が付与された１フレーム（Ｎサンプル）分のサンプルデータをフーリエ変換する。

信号分析窓関数として観測信号自身を用いる場合の別の構成例を図８に示す。フレームバッファ３０からは、前述のように、サンプリング周期毎に、１フレーム（Ｎサンプル）分のサンプルデータとして、すでにサンプルが格納された領域からは該格納されたサンプルデータが読み出され、未だサンプルが格納されていない領域からはデータ値０が読み出される。信号分析窓関数付与手段３７は、フレームバッファ３０から読み出されるサンプルデータの自乗値を求める。これは、図７の構成例と同様に、自己相関関数を窓関数として使用することに相当し、結果的に、サンプルデータの自己相関を求めることに等しくなる。したがって、サンプルデータの位相情報は失われるが、周波数スペクトル成分が強調され、安定状態からハウリング現象の発生に至る間に、ハウリングを生じやすい周波数成分が強調されて（すなわち、カラレーション状態が強調されて）、同周波数成分が観測しやすくなる。フーリエ変換手段３２は、サンプリング周期毎もしくは実用上有効な周波数分析を行える周期毎に、信号分析窓関数付与手段３７で係数が付与された１フレーム（Ｎサンプル）分のサンプルデータをフーリエ変換する。

（実施の形態２）
図１のハウリング周波数成分強調手段２０の他の構成例を図９に示す。入力信号（マイク収音信号）は、Ａ／Ｄ変換器４４において、所定のサンプリング周波数でディジタルデータに変換される。Ａ／Ｄ変換器４４から出力されるサンプルデータは、フレームバッファ４６（メモリ）に順次格納される。フレームバッファ４６は観測区間を構成する１フレーム（Ｎサンプル）分のサンプルデータを格納する領域を有している。フレームバッファ４６は、リセットされた当初は全格納領域にデータ値０が埋め込まれ、その後入力されるサンプルデータによって該当する領域が順次書き換えられる。フレームバッファ４６からは、サンプリング周期毎に、すでにサンプルが格納された領域からは該格納されたサンプルデータが読み出され、未だサンプルが格納されていない領域からはデータ値０が読み出される。そして、フレームバッファ４６は１フレーム（Ｎサンプル）毎にリセットされ、以後、以上の格納動作を繰り返す。

累算手段４８は、サンプリング周期毎に、フレームバッファ４６に格納されているサンプルデータを時間軸を合わせて、同一時刻のサンプルデータどうしを累算する。フーリエ変換手段５０は、サンプル数ｎが設定値Ｋに達する毎に、累算手段４８の累算値をフーリエ変換する。周波数振幅特性算出手段５２は、フーリエ変換毎に、フーリエ変換値から、周波数振幅特性を算出する。算出された振幅周波数特性は図１の表示手段２２および検出手段２４に送出される。

なお、以上の説明では、サンプリング周期毎（すなわち１つの新たなサンプルデータが観測される毎）にフレームバッファ４６に格納されているサンプルデータの累算を行ったが、複数サンプリング周期毎に（すなわち複数の新たなサンプルデータが観測される飛び飛びのタイミングで）に該サンプルデータの累算を行うこともできる。

また、以上の説明では、サンプリング周期毎にフレームバッファ４６に格納されているサンプルデータを累算し、サンプル数ｎが設定値に達する毎に累算値をフーリエ変換し、該フーリエ変換結果に基づき表示およびハウリング検出を行うようにしたが、実施の形態１，２を組み合わせて、サンプリング周期毎にフレームバッファ４６に格納されているサンプルデータを累算し、サンプル数ｎが設定値に達する毎に累算値をフーリエ変換し、さらにフーリエ変換結果を所定数累算した結果に基づき表示およびハウリング検出を行うようにすることもできる。

また、フレームバッファ４６と累算手段４８の間（または、累算手段４８とフーリエ変換手段５０の間）に、前記実施の形態１で説明した信号分析窓関数付与手段を配置して、サンプルデータ毎に任意の信号分析窓関数（例えば逆指数窓関数）による係数（重み）を付与することができる。

（実施の形態３）
図１のハウリング周波数成分強調手段２０のさらに別の構成例を図１０に示す。入力信号（マイク収音信号）は、Ａ／Ｄ変換器５４において、所定のサンプリング周波数でディジタルデータに変換される。Ａ／Ｄ変換器５４から出力されるサンプルデータは、フレームバッファ５６（メモリ）に順次格納される。フレームバッファ５６は観測区間を構成する１フレーム（Ｎサンプル）分のサンプルデータを格納する領域を有している。フレームバッファ５６は、リセットされた当初は全格納領域にデータ値０が埋め込まれ、その後入力されるサンプルデータによって該当する領域が順次書き換えられる。

重み付け手段５８は、サンプル数ｎが設定値Ｋに達する毎に、フレームバッファ５６に格納されている各サンプルデータを読み出して、古い順から大きい重みを付与する（三角窓関数を付与することに相当する。）。各サンプルデータに付する重みの値は、例えば、各サンプルデータがフレームバッファ５６に留まっているサンプリング周期分とすることができる。すなわち、サンプル数ｎが最初に設定値Ｋに達したときには、

最初のサンプルデータにＫ
２番目のサンプルデータにＫ−１
３番目のサンプルデータにＫ−２
：
Ｋ番目のサンプルに１

の各重みを付与する。また、サンプル数ｎが２回目に設定値Ｋに達したとき（総サンプル数２Ｋ）には、

最初のサンプルデータに２Ｋ
２番目のサンプルデータに２Ｋ−１
３番目のサンプルデータに２Ｋ−２
：
Ｋ番目のサンプルデータにＫ＋１
Ｋ＋１番目のサンプルデータにＫ
：
２Ｋ番目のサンプルデータに１

の各重み付けをする。

フーリエ変換手段６０は、サンプル数ｎが設定値Ｋに達する毎に、重み付け手段５８から出力される重み付けされたサンプルデータをフーリエ変換する。周波数振幅特性算出手段６２は、フーリエ変換毎に、フーリエ変換値から、周波数振幅特性を算出する。算出された振幅周波数特性は図１の表示手段２２および検出手段２４に送出される。

なお、フレームバッファ５６と重み付け手段５８の間に、前記実施の形態１で説明した信号分析窓関数付与手段を配置して、サンプルデータ毎に任意の信号分析窓関数（例えば逆指数窓関数）による係数（重み）を付与することができる。重み付け手段５８と信号分析窓関数付与手段を統合して、重み付け手段５８による三角窓関数と信号分析窓関数付与手段による信号分析窓関数を合成した関数を用いることもできる。

（変更例）
前記実施の形態では、マイク１０の収音信号に基づいて、ハウリング周波数成分を強調しハウリング検出を行うようにしたが、マイク１０→スピーカ１２→マイク１０で構成される音響帰還系のいずれの箇所からの信号に基づいても、ハウリング周波数成分を強調してハウリング検出を行うことができる。

（実施の形態４）
前記実施の形態では、音響帰還系が構成される拡声システムにおけるハウリング周波数の強調および検出にこの発明のピーク周波数成分強調手法を用いた場合について示した。この場合、拡声音源１４（図１）のピーク周波数に比べて、スピーカ・マイク間の伝達関数に起因するピーク周波数（ハウリング周波数成分）の成長の方がはるかに速いため、音源信号自身のピークかハウリング周波数のピークかを識別することができた。また、この発明のピーク周波数成分強調手法は、音響帰還系を構成しない場合の一般的な音声信号の分析（話者認識、音声認識、音響特性分析等）にも適用することができる。この発明をこれらの用途に適用した場合の実施の形態を図１１を参照して説明する。

図１１のピーク周波数成分強調装置は、例えば、話者認識・音声認識技術において、フォルマント周波数成分（声道特性の共振周波数）を強調したり、ピッチ周波数（有声音の繰り返しの基本周波数成分）を強調するのに利用することができ、これにより、認識率を高めることができる。また、音響特性分析技術において、測定した部屋のインパルス応答における部屋の固有振動数（モード周波数）を強調するのに利用することができる。マイク６４は、話者認識・音声認識においては、話者の音声を収音する。また、部屋の音響特性分析においては、インパルス音を収音する。ピーク周波数成分強調手段６６は、マイク６４で収音した音声信号のピーク周波数成分を、この発明の手法により、強調する処理を行う。表示手段６８はＣＲＴ、液晶ディスプレイ等の画像表示装置で構成され、ピーク周波数成分が強調された周波数特性等を表示する。分析手段７０は、ピーク周波数成分が強調された音声信号に基づき、話者認識・音声認識の用途であれば、話者認識・音声認識のための分析処理を行い、音響特性分析の用途であれば、部屋の固有振動数を求めるための分析処理を行う。

ピーク周波数成分強調手段６６は、前記図２に示したハウリング周波数強調手段２０と同様に構成することができる。すなわち、図２のＡ／Ｄ変換器２８にマイク６４からの収音信号を入力すれば、周波数振幅特性算出手段４２からは、ピーク周波数成分が強調された周波数特性振幅データが得られる。この場合、ピーク周波数成分強調手段６６の処理内容は、前記図３、図４で示したのと同じ内容とすることができる。また、前記図６、図７、図８と同様に、フレームバッファ３０とフーリエ変換手段３２との間に、信号分析窓関数付与手段３１，３５（窓関数バッファ３３とも），３７を配置することもできる。

ピーク周波数成分強調手段６６は、また、前記図９、図１０に示したハウリング周波数強調手段２０と同様に構成することができる。すなわち、図９（図１０）のＡ／Ｄ変換器４４（５４）にマイク６４からの収音信号を入力すれば、周波数振幅特性算出手段５２（６２）からは、ピーク周波数成分が強調された周波数特性振幅データが得られる。

この発明は、例えば、ホール等の空間内にマイクとスピーカを配置し、マイクで収音した音声をスピーカで拡声するように構成した拡声システムにおいて、ハウリングを検出し、抑圧する技術として利用することができる。また、この発明は、音声信号分析技術において、フォルマント周波数強調による話者認識・音声認識、ピッチ検出等に利用することができる。また、音響特性分析技術において、測定した部屋のインパルス応答における部屋の固有振動数の強調等に利用することができる。

この発明のハウリング抑圧装置の実施の形態を示すブロック図である。図１のハウリング周波数成分強調手段２０の構成例を示すブロック図である。図１のハウリング周波数成分強調手段２０の信号処理内容を示すフローチャートである。図３の信号処理による動作を示す模式図である。実施の形態１によるハウリング周波数成分強調処理のシミュレーション結果を示す周波数特性図および波形図である。実施の形態１において重み付け係数をかける手法を説明するブロック図である。実施の形態１において重み付け係数をかける別の手法を説明するブロック図である。実施の形態１において重み付け係数をかけるさらに別の手法を説明するブロック図である。図１のハウリング周波数成分強調手段２０の他の構成例を示すブロック図である。図１のハウリング周波数成分強調手段２０のさらに別の構成例を示すブロック図である。この発明のピーク周波数成分強調装置の実施の形態を示すブロック図である。

符号の説明

１６…適応帯域フィルタ（フィルタ手段）、２０…ハウリング周波数成分強調手段（ハウリング周波数成分強調装置）、２４…ハウリング検出手段、３０，４６，５６…フレームバッファ（サンプル格納手段）、３１，３５，３７…信号分析窓関数付与手段、３２…フーリエ変換手段（第１の周波数特性算出手段）、３８…実数部累算手段、４０…虚数部累算手段、４２…周波数振幅特性算出手段（第２の周波数特性算出手段）、４８…累算手段（サンプルデータ累算手段）、５０，６０…フーリエ変換手段（周波数特性算出手段）、５２，６２…周波数振幅特性算出手段（周波数特性算出手段）、５８…重み付け手段、６６…ピーク周波数成分強調手段（ピーク周波数成分強調装置）。

Claims

空間内にマイクとスピーカを配置し、該マイクで収音した音声を該スピーカで拡声し、該スピーカで拡声された音が再び該マイクで収音されて音響帰還系を構成する拡声システムにおいて、前記マイクから前記スピーカを経て前記マイクに至る前記音響帰還系のいずれかの箇所で観測される音声信号について、該音声信号を所定のサンプリング周波数でディジタルデータに変換した信号である音声信号サンプルを得、該音声信号サンプルの所定サンプリング周期分の時間である所定長の観測区間で１または複数の新たな音声信号サンプルが得られる毎に、該観測区間の音声信号サンプルを時間軸／周波数軸変換して該観測区間全体の周波数特性を算出し、該算出された周波数特性を周波数軸を合わせて累算し、もってハウリング周波数成分を強調した周波数特性を得るハウリング周波数成分強調方法。
前記算出された周波数特性を実数部と虚数部に分け、前記累算を実数部と虚数部とで個別に行い、実数部の累算値と虚数部の累算値を合成して、周波数特性の累算値を得る請求項１記載のハウリング周波数成分強調方法。
空間内にマイクとスピーカを配置し、該マイクで収音した音声を該スピーカで拡声し、該スピーカで拡声された音が再び該マイクで収音されて音響帰還系を構成する拡声システムにおいて、前記マイクから前記スピーカを経て前記マイクに至る前記音響帰還系のいずれかの箇所で観測される音声信号について、該音声信号を所定のサンプリング周波数でディジタルデータに変換した信号である音声信号サンプルを得、該音声信号サンプルの所定サンプリング周期分の時間である所定長の観測区間で１または複数の新たな音声信号サンプルが得られる毎に該観測区間の音声信号サンプルを時間軸を合わせて累算し、該観測区間の音声信号サンプルの該累算値を時間軸／周波数軸変換して該累算値の周波数特性を算出し、もってハウリング周波数成分を強調した周波数特性を得るハウリング周波数成分強調方法。
空間内にマイクとスピーカを配置し、該マイクで収音した音声を該スピーカで拡声し、該スピーカで拡声された音が再び該マイクで収音されて音響帰還系を構成する拡声システムにおいて、前記マイクから前記スピーカを経て前記マイクに至る前記音響帰還系のいずれかの箇所で観測される音声信号について、該音声信号を所定のサンプリング周波数でディジタルデータに変換した信号である音声信号サンプルを得、該音声信号サンプルの所定サンプリング周期分の時間である所定長の観測区間について、三角窓関数により、古い音声信号サンプルに相対的に大きい重みを付与し、新しい音声信号サンプルに相対的に小さい重みを付与して、該重み付けされた該観測区間の音声信号サンプルを時間軸／周波数軸変換して該観測区間全体の周波数特性を算出し、もってハウリング周波数成分を強調した周波数特性を得るハウリング周波数成分強調方法。
音響帰還系で観測される音声信号について、所定長の観測区間について、前記周波数特性を算出する前に信号分析窓関数により音声信号サンプルに適宜の重みを付与して、該重み付けされた該観測区間の音声信号サンプルについて該観測区間全体の周波数特性を算出する請求項１から４のいずれかに記載のハウリング周波数成分強調方法。
前記信号分析窓関数が逆指数窓関数である請求項５記載のハウリング周波数成分強調方法。
前記信号分析窓関数として、前記観測される音声信号と同じ信号を用いることを特徴とする請求項５記載のハウリング周波数成分強調方法。
請求項１から７のいずれかの方法でハウリング周波数成分を強調した周波数特性に基づきハウリングを検出するハウリング検出方法。
請求項８の方法によるハウリング検出に基づき、前記マイクから前記スピーカに至る信号路において、該信号路に供給される信号の該ハウリングを生じた周波数のゲインを低下させることにより前記音響帰還系でのハウリングを抑圧するハウリング抑圧方法。
空間内にマイクとスピーカを配置し、該マイクで収音した音声を該スピーカで拡声し、該スピーカで拡声された音が再び該マイクで収音されて音響帰還系を構成する拡声システムにおいて、前記マイクから前記スピーカを経て前記マイクに至る前記音響帰還系のいずれかの箇所で観測される音声信号について、該音声信号を所定のサンプリング周波数でディジタルデータに変換した信号である音声信号サンプルを順次入力し、該音声信号サンプルの所定サンプリング周期分の時間である所定長の観測区間で入力される該音声信号サンプルを順次格納するサンプル格納手段と、
該サンプル格納手段に１または複数の新たな音声信号サンプルが格納される毎に、該サンプル格納手段の格納データを時間軸／周波数軸変換して前記観測区間全体の周波数特性を算出する第１の周波数特性算出手段と、
該算出された周波数特性の実数部を周波数軸を合わせて累算する実数部累算手段と、
該算出された周波数特性の虚数部を周波数軸を合わせて累算する虚数部累算手段と、
該累算で求められた実数部累算値と虚数部累算値を合成して周波数特性を算出し、もってハウリング周波数成分を強調した周波数特性データを出力する第２の周波数特性算出手段と
を具備してなるハウリング周波数成分強調装置。
空間内にマイクとスピーカを配置し、該マイクで収音した音声を該スピーカで拡声し、該スピーカで拡声された音が再び該マイクで収音されて音響帰還系を構成する拡声システムにおいて、前記マイクから前記スピーカを経て前記マイクに至る前記音響帰還系のいずれかの箇所で観測される音声信号について、該音声信号を所定のサンプリング周波数でディジタルデータに変換した信号である音声信号サンプルを順次入力し、該音声信号サンプルの所定サンプリング周期分の時間である所定長の観測区間で入力される該音声信号サンプルを順次格納するサンプル格納手段と、
該サンプル格納手段に１または複数の新たな音声信号サンプルが格納される毎に、該サンプル格納手段に格納されている音声信号サンプルの同一時刻のサンプルデータどうしを累算するサンプルデータ累算手段と、
該累算されたサンプルデータを時間軸／周波数軸変換して前記観測区間全体の周波数特性を算出し、もってハウリング周波数成分を強調した周波数特性データを出力する周波数特性算出手段と
を具備してなるハウリング周波数成分強調装置。
前記サンプル格納手段は前記観測区間の全音声信号サンプルを格納するごとにリセットされる請求項１０または１１に記載のハウリング周波数成分強調装置。
空間内にマイクとスピーカを配置し、該マイクで収音した音声を該スピーカで拡声し、該スピーカで拡声された音が再び該マイクで収音されて音響帰還系を構成する拡声システムにおいて、前記マイクから前記スピーカを経て前記マイクに至る前記音響帰還系のいずれかの箇所で観測される音声信号について、該音声信号を所定のサンプリング周波数でディジタルデータに変換した信号である音声信号サンプルを順次入力し、該音声信号サンプルの所定サンプリング周期分の時間である所定長の観測区間で入力される該音声信号サンプルを順次格納するサンプル格納手段と、
該サンプル格納手段に格納された音声信号サンプルについて、三角窓関数により、古いサンプルに相対的に大きい重みを付与し、新しいサンプルに相対的に小さい重みを付与する重み付け手段と、
該重み付けされたサンプルデータを時間軸／周波数軸変換して前記観測区間全体の周波数特性を算出し、もってハウリング周波数成分を強調した周波数特性データを出力する周波数特性算出手段と
を具備してなるハウリング周波数成分強調装置。
前記観測区間の全サンプル数の約数に相当する所定のサンプリング周期ごとに前記ハウリング周波数成分を強調した周波数特性データを出力する請求項１０から１３のいずれか１つに記載のハウリング周波数成分強調装置。
請求項１０から１４のいずれかに記載のハウリング周波数成分強調装置と、
該ハウリング周波数成分強調装置で得られるハウリング周波数成分を強調した周波数特性データに基づきハウリングを検出するハウリング検出手段と
を具備してなるハウリング検出装置。
請求項１５記載のハウリング検出装置と、
前記マイクから前記スピーカに至る信号路に配置され、該ハウリング検出装置によるハウリング検出に基づき、該信号路に供給される信号の該ハウリングを生じた周波数のゲインを低下させるフィルタ手段と
を具備してなるハウリング抑圧装置。
外部から入力される音声信号について、該音声信号を所定のサンプリング周波数でディジタルデータに変換した信号である音声信号サンプルを順次入力し、
該音声信号サンプルの所定サンプリング周期分の時間である所定長の観測区間で１または複数の新たな音声信号サンプルが入力される毎に、該観測区間の音声信号サンプルを時間軸／周波数軸変換して該観測区間全体の周波数特性を算出し、該算出された周波数特性を周波数軸を合わせて累算し、もって前記入力音声信号の振幅値が最大となる周波数成分であるピーク周波数成分を強調した周波数特性を得るピーク周波数成分強調方法。
外部から入力される音声信号について、該音声信号を所定のサンプリング周波数でディジタルデータに変換した信号である音声信号サンプルを順次入力し、
該音声信号サンプルの所定サンプリング周期分の時間である所定長の観測区間で１または複数の新たな音声信号サンプルが入力される毎に該観測区間の音声信号サンプルを時間軸を合わせて累算し、該観測区間の音声信号サンプルの該累算値を時間軸／周波数軸変換して該累算値の周波数特性を算出し、もって前記入力音声信号の振幅値が最大となる周波数成分であるピーク周波数成分を強調した周波数特性を得るピーク周波数成分強調方法。
外部から入力される音声信号について、該音声信号を所定のサンプリング周波数でディジタルデータに変換した信号である音声信号サンプルを順次入力し、
該音声信号サンプルの所定サンプリング周期分の時間である所定長の観測区間について、三角窓関数により、古い音声信号サンプルに相対的に大きい重みを付与し、新しい音声信号サンプルに相対的に小さい重みを付与して、該重み付けされた該観測区間の音声信号サンプルを時間軸／周波数軸変換して該観測区間全体の周波数特性を算出し、もって前記入力音声信号の振幅値が最大となる周波数成分であるピーク周波数成分を強調した周波数特性を得るピーク周波数成分強調方法。
外部から入力される音声信号について、該音声信号を所定のサンプリング周波数でディジタルデータに変換した信号である音声信号サンプルを順次入力し、該音声信号サンプルの所定サンプリング周期分の時間である所定長の観測区間で入力される該音声信号サンプルを順次格納するサンプル格納手段と、
該サンプル格納手段に１または複数の新たな音声信号サンプルが格納される毎に、該サンプル格納手段の格納データを時間軸／周波数軸変換して前記観測区間全体の周波数特性を算出する第１の周波数特性算出手段と、
該算出された周波数特性の実数部を周波数軸を合わせて累算する実数部累算手段と、
該算出された周波数特性の虚数部を周波数軸を合わせて累算する虚数部累算手段と、
該累算で求められた実数部累算値と虚数部累算値を合成して周波数特性を算出し、もって前記入力音声信号の振幅値が最大となる周波数成分であるピーク周波数成分を強調した周波数特性データを出力する第２の周波数特性算出手段と
を具備してなるピーク周波数成分強調装置。
外部から入力される音声信号について、該音声信号を所定のサンプリング周波数でディジタルデータに変換した信号である音声信号サンプルを順次入力し、該音声信号サンプルの所定サンプリング周期分の時間である所定長の観測区間で入力される該音声信号サンプルを順次格納するサンプル格納手段と、
該サンプル格納手段に１または複数の新たな音声信号サンプルが格納される毎に、該サンプル格納手段に格納されている音声信号サンプルの同一時刻のサンプルデータどうしを累算するサンプルデータ累算手段と、
該累算されたサンプルデータを時間軸／周波数軸変換して前記観測区間全体の周波数特性を算出し、もって前記入力音声信号の振幅値が最大となる周波数成分であるピーク周波数成分を強調した周波数特性データを出力する周波数特性算出手段と
を具備してなるピーク周波数成分強調装置。
前記サンプル格納手段は前記観測区間の全音声信号サンプルを格納するごとにリセットされる請求項２０または２１に記載のピーク周波数成分強調装置。
外部から入力される音声信号について、該音声信号を所定のサンプリング周波数でディジタルデータに変換した信号である音声信号サンプルを順次入力し、該音声信号サンプルの所定サンプリング周期分の時間である所定長の観測区間で入力される該音声信号サンプルを順次格納するサンプル格納手段と、
該サンプル格納手段に格納された音声信号サンプルについて、三角窓関数により、古いサンプルに相対的に大きい重みを付与し、新しいサンプルに相対的に小さい重みを付与する重み付け手段と、
該重み付けされたサンプルデータを時間軸／周波数軸変換して前記観測区間全体の周波数特性を算出し、もって前記入力音声信号の振幅値が最大となる周波数成分であるピーク周波数成分を強調した周波数特性データを出力する周波数特性算出手段と
を具備してなるピーク周波数成分強調装置。
前記観測区間の全サンプル数の約数に相当する所定のサンプリング周期ごとに前記ピーク周波数成分を強調した周波数特性データを出力する請求項２０から２２のいずれか１つに記載のピーク周波数成分強調装置。