JPH02300637A - スペクトル分析方法及びその装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。

Description

【発明の詳細な説明】 （産業上の利用分野） 本発明は、音声、音響等の時系列信号の符号化伝送や、
合成もしくは認識等のための信号処理において、時系列
信号の周波数スペクトルを求めるスペクトル分析装置及
びその装置に関するものである。

（従来の技術） 従来、このような分野の技術としては、日野幹雄著「ス
ペクトル解析Ｊ　　（１，９７７−７４０−１＞朝食書
店、Ｐ、２１Ｃ）−２２３に記載されるものがあった。

第２図は、従来のスペクトル分析装置の一構成例を示す
機能ブロック図である。

このスへ７トル分析装置は、情報エンド１１ビーが最大
となるようにスペクト・ルを決定づるという最人工〕用
・ロビー法（ＭＥＭ＞を用いて、入力時系列のスペクト
ルを推定するものであり、共分散計算部１、反射係数計
算部２、予測係数計算部３、予測残差計算部４、及びス
ベク１〜ル訂算部５より構成されている。

音声、音響等のディジタル化された時系列信号ｘ（ｎ）
（但し、ｎは時刻）が共分散計算部１６Ｊ二人力される
と、共分散計算部］−は共分散φ、−１（ｉ、、ｊ；口
）（但し、ｍ、＝１．２．・・・・・１Ｍ、ｉ、、ｊ−
〇、１．・・・・・、Ｍ）と入力信号パワーＰＯ（ＴＩ
）を出力してそれを反射係数計算部２へ与える。共分散
φｍ−１（ｉ、　ｊ　；　ｎ）は、ｍ、−１次の整数ｊ
、ｊで規定さノ′７るラグ（１２５１ｇ；峙間ずれ）を
持つん二時刻１１の共分散を表わす。入力信号パワーｐ
Ｏ（ｎ＞は、０次の時の予測ダ（差パワー値である。

反射係数計算部２は、共分散φ。＋（ｊ、ｊ；ｎ）と、
予測係数計算部３から出力される予測係数ａ、ｍ−１，
１（ｎ）とを入力し、反射係数７−　（ｎ、　）を生成
してそれを予測係数計算部３及び予測残差計算部４へ供
給する。予測係数ａｍ−１，１（ｎ）は、ｍ−１−次の
１番目の予測係数の時刻Ｊ　ｎにおける値を示し２、ま
／；コ反射係数γ、。（ＴＩ）は、ｍ次の時刻Ｈにおけ
る反射係数を示す。予測係数計算部３（」反射係数γ□
　（ｎ）を入力し、予測係数２１．１（ｒｌ　）を生成
ｊ−てそノ′１をスベク１−ル計算部５Ｊ＼与える。一
方、予測残差計算部４は、反射係数γ□（ｒ））と大カ
イ言号パワーｐ（１（口〉とを人力し、ｍ次の予測残差
パワーＬ〉□　（ｒ〕）を出力してそれをスペク１〜ル
計算部５へｔｊ−える。

反射係数計算部２、予測係数計算部３及び予測残差計算
部４における計算（」、再す量的に字数１１１　”］か
らｍ＝Ｍ（但し７、Ｍは最大次数）まで繰り返される。

以−１−の処理６乙Ｊ二り得られた予測係数ａ、。

、（ｎ）（但し、ｊ、＝Ｑ、］、　　・・・・、ＩＶＩ
）と予測残差パワーｐ。（１−１，）は、スペクトルを
表現する４、＋ｊ微量であり、これからスペクトルが招
〜られる。

そこで、スペク１〜ル計Ｑ一部５で（」゛、予測係数２
１ｍ（ｒｌ）及び予測残差パワ・−ｐ、（ｎ）６；二基
づき、時系列信号ｘ、　（ｒｌ）の］ＴＩ次分析による
スペクトルＡ、、、（ｆ、ｎ）を生成し、それを出力す
る。Ａ。

（ｆ　、　ｎ、＞　ｌｉ、ｍ次のスペクトル分析を行っ
）ごときの周波数ｆ、時刻ｒ）における振幅を示す。

（発明が解決しようとする課題） しかしながら、上記構成のスペクトル分析方法及びその
装置では、次のような課題があつｌ：。

（ｉ）　　共分散φｍ−１（ｉ、　ｊ　；ｎ）とは、７
１ノーム内での時系列信号ｘ（ｎ、）積の平均であるか
ら、フレーム周期が長いほど、データ量が多くなって分
析精度が高くなるが、処理量が多くなる。

（ｉｉ）　　分析における名フ１／−ム間のフレーム周
期（フレームのずらし幅〉を大きくして、つまり各７１
）−ムが重ならないように設定すると、スベクＩ・ルの
分析歪が生じる。逆に、フレーム周期を短くしてフレー
ムが互いに重なるように設定すると、分析歪は減少する
が、処理量が多くなる。

（ｉｉｉ）　　前記（ｉ）、　　（ｉｉ）のように、処
理量が少なく、かつ分析歪の除去されたスペクト・ル分
析−４−、− を行うことは、従来困難であ−）な。そこで、木願人（
」、先に特願昭６３−２９７９３３号のスペクトル分析
方法に関する提案を行−）な。

この技術は、時系列信号より共分散値また（Ｊ自己相関
値を算出し、その値より前記時系列信号の周波数スペク
ｌ＝ルを求めるスペクトル分析方法において、フレーム
内の前記時系列信号の信号積を求め、前記信号積の高周
波成分を除去し２、前記７１／−ム内における前記高周
波成分除去後の信号積を加算して前記共分散値また（」
泪已相関値を算出するようにし／ごものである。

このよ・うなスベク１〜ル分析方法によれば、時系列信
号の信号積を求め、その信号積の高周波成分を除去する
のて゛、フレーム周期に依存した歪が除去される。その
後、高周波成分除去後の信号積を加算して共分散値また
は自己相関値を出力するので、ごれらの出力値からスベ
ク１ヘルを求めれば゛、高精度なスペクトル分析が可能
となる。

どころか、前記のスベク１〜ル分析方法では、加算によ
り、フレーム内の平均化処理を行っているため、定常性
の信号に対しては高精度な分析が行えるが、例えば音声
における「子音」のような非定常性の強い信号（時間に
対する振幅の急峻な信号）が連続して入力された場合、
それに対する追随性（応答性）が多少悪い。その上、平
均化処理を行っているため、処理量低減化の点で、充分
満足のゆくものが得られなかった。

本発明は前記従来技術が持っていた課題として、フレー
ムの長さがもたらす処理量の多さと、フレーム周期がも
たらす分析歪と、追随性の点について、未だ技術的に充
分満足のゆくものが得られない点について解決したスペ
クトル分析方法及びその装置を提供するものである。

（課題を解決するための手段） 前記課題を解決するために、第１の発明は、時系列信号
より共分散値を算出し、その値より前記時系列信号の周
波数スペクトルを算出するスペクトル分析方法において
、前記時系列信号の信号積を算出した後、前記信号積の
高周波成分を除去して瞬時共分散値を求め、前記瞬時共
分散値より前記時系列信号の周波数スペクトルを算出す
るようにしたものである。

また、第２の発明は、時系列信号より共分散値を算出す
る第１の演算手段と、前記共分散値より前記時系列信号
の周波数スペクトルを算出する第２の演算手段とを備え
たスペクトル分析装置において、前記第１の演算手段は
、前記時系列信号の信号積を算出する信号積計算部と、
前記信号積の高周波成分を除去して瞬時共分散値を求め
、その瞬時共分散値を前記共分散値に代えて前記第２の
演算手段に与える歪除去フィルタとで、構成したもので
ある。

（作用） 第１，２の発明によれば、以上のようにスペクトル分析
方法及びその装置を構成しなので、信号積計算部は時系
列信号の信号積を求め、その信号積の高周波成分が歪除
去フィルタで除去されるので、スペクトルの分析歪が除
去される。高周波成分の除去により、その後のフレーム
内の平均化処理を行わずに共分散（フレーム内平均をと
らないなめ、これを瞬時共分散という）を算出するので
、処理量が減少すると共に、非定常性信号に対する追随
性が向上する。従って、前記課題を解決できるのである
。

（実施例） 第１図は本発明の一実施例を示すもので、共分散を用い
る最大エントロピー法によりスペクトル分析を行うスペ
クトル分析装置の機能ブロック図である。

このスペクトル分析装置は、音声、音響等のディジタル
化された時系列信号Ｘ（ｎ）（但し、ｎは整数で時刻を
表わす）より、瞬時共分散ψ（ｉ。

ｊ；ｎ）（但し、ｉ、ｊは整数で、ラグτ−ｊ−１に対
応する）を求める第１の演算手段である歪除去共分散計
算部１０を備え、その出力側に、スペクトルＡ□　（ｆ
、ｎ）（但し、ｆは周波数、ｍは次数）を算出する第２
の演算手段が接続されている。第１の演算手段と第２の
演算手段はディジタル・シグナル・プロセッサ（以下、
ＤＳＰという）、あるいは個別の演算回路等で構成され
る。

第１の演算手段である歪除去共分散計算部１０は、信号
積計算部１１及び歪除去フィルタ１２より構成されてい
る。信号積計算部］−１は、時系列信号ｘ　（ｎ）より
信号積Ｖ（τ、ｎ）（但し、τは整数でラグを示す）を
算出する機能を有している。歪除去フィルタ１−２は、
信号積■（τ、ｎ）を入力してフィルタリングを行い、
高周波成分、つまり歪成分を除いた瞬時共分散ψ（ｉ、
ｊ　；ｎ＞を出力する機能を有し、例えば「ディジタル
信号処理の応用」３版（昭５８−７−１０）電子通信学
会、Ｔ）、１４−５９に記載された非巡回型フィルタ（
ＦＩＲ）や巡回型フィルタ（ＩＩＲ）等で構成されてい
る。

第２の演算手段は、反射係数計算部１３、予測係数計算
部１４、予測残差計算部１５、及びスペクトル計算部１
６より構成されている。

反射係数計算部］−３は、瞬時共分散ψ（ｉ、ｊ；ｎ）
と、予測係数計算部１４より出力されるｍ−１次の予測
係数ａ、ｍ−１，１（ｎ）　　（但し、ｊは整数で、予
測係数の何番目かを示す）とを入力し、ｍ次の反射係数
７　ｍ　　（ｎ、　）を出力しＣそｉＬを予測係数ｆｉ
−１算部１／１及び千測残差計算部１５へ供給−で）−
る機能を有（，２でいる。予測係数計算部］４（」、Ｔ
１１次の反射係数・ン一、（丁１）６Ｊ二基づき、ｍ次
の予測係数ａ１ｏ、　ｌ　　（１−１＞を出力Ｉ−７て
そｉ９をスベク１ヘル計算部１０へ供給する機能を有し
ている。予測残差；ｉ′］算部１５は、ｍ次の反射係数
γ、、（ｒｉ）ど瞬時共分散ψ（０，Ｏ；　ｒｉ）を入
力し、ｎ’ｉ次の予測残差■−）、。（１１）を出力し
てそれをスベクＩ・ルＪ１算部１６ヘリーえる機能を有
ｊ−１ている。スペクトル計痺部１６は、予測係数２１
，１１．ｔ　　（ｎ）とｆ・測残差■−）ｍ（ＴＩ）よ
り、スペク１−・ルΔ１６、（−ｆ’、ｎ）を出力する
機ｆ止を有し、ている。

第３図（３、第１−図中の歪除去フィルタ１′、２の構
成図て゛ある。Ｊ−の歪除去フィルタ１ご２は、各信号
積ｖ（０，丁〕）、・・・・・・、ｖ（τ、ｎ）、・・
・・、■（八’１．ｒｉ）の歪成分をそノ′）５ぞｈ除
去し２か瞬時共分散ψ　（ｉ、　　、ｊ　；　　ｎ）　
　、　　　（（！！、し２、　　ｊ−＝ｉｌ　　乙′　
、　ｊ　。

、ｊ　＝０　、　１．　、・・・・・・、Ｍ）を出力゛
りる複数の４４ｉ位フィルタ１２−Ｏ−２］　２−　Ｍ
て構成さノｌている。ごこで、ｒ＝０．１．・・・・・
９Ｍである。

以＋４のよ・つ（１こ構成されるスベク１ヘル分析装置
を用い７丁−分析方法を説明り−る。

アナＶ７グ／′ディジタル変換器等でディジタノＬ−（
Ｌさ、ｆ１〕５二時系列ｆハ号、−、；（ｎ　）が伝月
積ｉｉＩ算部］、−１−ｆ、：二人力さｉンると、信号
積計算部１］（將矩し１：、す、時系列信号ｘ　（ｎ　
）の積を算出“りる。

ｖ　　（ｚ　　、　　ｎ）　　＝ｘ　　（丁１　）　　
・　Ｘ　（丁１−−−　ｔ　）・・・・・（１−） イ旦し７、・ｃ′−−−〔〕、１．・・・９Ｍ歪除去フ
ィノ１夕１つ七を例えば非巡回型フィルタ攻′構成し／
；＝場合、ぞのフィルタは次式の／’：、　ｒ・み込み
演算を行−っζ、信号積■（璽ｎ）よｉつ、歪成分を除
去し２ノに瞬時共／）　？ｉダψ（ｉ、ｊ；ｒ））を出
力する。

一１Ｌ　　１１　　− ψ（ｉ、ｊ；ｎ） 但し、Ｉ〕（、ｉり；フィルタのインパルス応答り、；
フィルタのタップ数 次に、反射係数計算部１３ＬＪ、歪を除去し）、−瞬時
共分散ψ（ｊ、、ｊ；ｎ）と、■ロー１次の−ｒ・測係
数ａ□−１，１（ｒｌ）を入力し、次式より、ｍ次の反
射係数７−１゜（ｒｉ　）を算出する。

・・・・・・（３） イ旦し７、 ×ψ（ｉ　、ｍ−ｊ　、＋）＞　　　　　　　　　　　
　　　　　・・　（／１　）×ψ（ｉ、ｊ、ｎ）　　　
　　　　・・・・・・（５）×ψ（ｍ−ｉ　、　ｍ−、
ｊ　；ｎ）　　　　・・・・（６）（ａｍ−ｉ、ｏ　　
　（ｎ）　　−−１）予測係数ｆｉｔ算部１４は、Ｔ１
１次の反射係数・島　（ｒ））を入力ｉ〜で次式より、
ｍ次の予測係数ａ、　ｎｌ、、（ｎ）を算出する。

ａｍ、□　（ｎ）− また予測残差計算部１５では、ｍ次の反射係数γ。＜　
ｎ、　＞と瞬時共分散ψ（０，０；ｎ）の値を入力して
、次式より、ｍ次の予測残差ｐ、（ｎ、）を算出する。

ｐｍ　（ｎ）　−（１−（７−、、（ｎ）　）　　）　
ｐｍ−１，（ｎ）・・・・・・（８〉 但し、ｐｏ（ｎ）−ψ（０，０ｊｎ） 以上のような反射係数計算部］−３、予測係数計算部１
４及び予測残差計算部の処理（即ち、（３）弐〜（８）
式の処理）は、ｍ＝１からｍ＝Ｍまで再帰的（繰り返し
〉に計算される。また、（１）。

（２）式の計算は毎時側ｎごとに行われるのに対し、（
３）〜（８）式の計算は毎時側ｎごとに行う必要はなく
、実際にスペク１ヘルを必要とする間隔ごとに１回行え
ばよい。

以上の処理で得られた予測係数ａ。、、（ｎ）と予測残
差ｐ。（ｎ）はスペクトルを表現する特徴量であるなめ
、これらを音声符号化伝送や、合成もしくは認識等の信
号処理に直接利用することも可能である。

次に、必要に応じてスペクトル計算部１６では、予測係
数ａ。、、（ｎ）及び予測残差ｐｍ（ｎ、）を入力して
、次式より、スペクトルＡｍ　　（ｆ　、　ｎ　）を求
める。

Ａｍ　（ｆ、ｎ） Δｔ−ｐｍ　（ｎ） 但し、Ａ□：振幅 ｆ　；周波数 Δｔ：サンプリング周期 以上のように、本実施例では、時系列信号Ｘ（ｎ）から
その信号積■（τ、ｎ）を算出し、その信号積Ｖ（τ、
ｎ）から歪成分を取り除いて瞬時共分散ψ（ｉ、ｊ　；
ｎ）を算出するため、スペクトルの分析歪を的確に除去
できる。その上、フレーム内平均をとらないで、瞬時共
分散ψ（ｉ。

ｊ；ｎ＞を算出するようにしなので、処理量を削減でき
ると共に、非定常性の信号に対する追随性の優れた正確
なスペクトル分析が可能になる。

第４図（ａ）、（ｂ）は、音声を用いた従来と−１６一 本実施例のスペクトル分析結果の比較を示す図である。

この図では、テストデータとして音声信号を用い、”ｂ
、ａ、に、ｕ、０．ｎ”と発声した時のスペクトル分析
結果が示されている。横軸は時刻（ｍｓ）、縦軸は周波
数（ＫＨ２）であり、横軸方向に振幅Ａ７が３次元的に
表現されている。

第４図（ａ）、（ｂ）から明らかなように、第４図（ｂ
）に示す本実施例では、横方向の振幅Ａ。

の変化がなだらかになっており、フレーム周期に対応し
た歪が除去されていることがわかる。

なお、本発明は図示の実施例に限定されず、例えば第１
１図の歪除去フィルタ１２の出力側に接続される第２の
演算手段を、行列計算部及びスペクトル計算部等で構成
し、共分散法によりスペクトル分析を行う等、種々の変
形が可能である。

（発明の効果） 以上詳細に説明したように、第１．第２の発明のスペク
トル分析方法及びその装置によれば、時系列信号からそ
の信号積を算出し、その信号積から歪成分を収り除いて
瞬時共分散を算出するようにしなので、スペクｌヘルの
分析歪を的確に除去てきる。その上、フレーム内の平均
化処理を行わずに、瞬時共分散を算出するようにしたの
で、処理量を削減できると共に、非定常性信号に対する
追随性の優れ／ご正確なスペクトル分析が期待できる。

従って、非定常性の強い信号に対する種々のスペクトル
分析に適用できる。

【図面の簡単な説明】

第１−図は本発明の実施例を示すスペクトル分析装置の
機能ブロック図、第２図は従来のスペクトル分析装置の
機能ブロック図、第３図は第１−図中の歪除去フィルタ
の構成図、第４図（ａ、）、（＋））は従来と本実施例
の音虐を用いたスペクトル分析結果の比較図である。 １０・・・・・・歪除去共分散計算部、１１−・・・・
・・信号積計算部、１，２・・・・・・歪除去フィルタ
、］３・・・・・・反射係数計算部、１４・・・・・・
予測係数計算部、１−５・・・・・・子測残差計算部、
１−６・・・・スペクトル計算部、Ｘ（ｎ）・・・・・
・時系列信号、■（τ、ｎ）・・・・・・信号積、ψ（
ｉ、ｊ；口）−−−−−−瞬時共分散、Ａｍ　　（ｆ、
ｎ）＝　１９− ・・・・・・スペク１〜ル。

Claims (1)

1. 【特許請求の範囲】 １、時系列信号より共分散値を算出し、その値より前記
   時系列信号の周波数スペクトルを算出するスペクトル分
   析方法において、 フレーム内の前記時系列信号の信号積を算出した後、 前記信号積の高周波成分を除去して瞬時共分散値を求め
   、 前記瞬時共分散値より前記時系列信号の周波数スペクト
   ルを算出することを特徴とするスペクトル分析方法。 ２、時系列信号より共分散値を算出する第１の演算手段
   と、前記共分散値より前記時系列信号の周波数スペクト
   ルを算出する第２の演算手段とを備えたスペクトル分析
   装置において、 前記第１の演算手段は、 フレーム内の前記時系列信号の信号積を算出する信号積
   計算部と、 前記信号積の高周波成分を除去して瞬時共分散値を求め
   、その瞬時共分散値を前記共分散値に代えて前記第２の
   演算手段に与える歪除去フィルタとで、 構成したことを特徴とするスペクトル分析装置。