JPH0480799A - 音声分析方法と音声分析装置 - Google Patents
音声分析方法と音声分析装置Info
- Publication number
- JPH0480799A JPH0480799A JP2195363A JP19536390A JPH0480799A JP H0480799 A JPH0480799 A JP H0480799A JP 2195363 A JP2195363 A JP 2195363A JP 19536390 A JP19536390 A JP 19536390A JP H0480799 A JPH0480799 A JP H0480799A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- linear prediction
- coefficient
- equation
- degree
- procedure
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 title claims abstract description 31
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 31
- 239000000047 product Substances 0.000 description 9
- 238000009825 accumulation Methods 0.000 description 3
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 3
- 230000014509 gene expression Effects 0.000 description 3
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 2
- 230000005236 sound signal Effects 0.000 description 2
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 description 1
- 230000000295 complement effect Effects 0.000 description 1
- 239000012467 final product Substances 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 238000002203 pretreatment Methods 0.000 description 1
- 238000001228 spectrum Methods 0.000 description 1
- 230000001131 transforming effect Effects 0.000 description 1
Landscapes
- Compression, Expansion, Code Conversion, And Decoders (AREA)
- Complex Calculations (AREA)
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。
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
本発明はデジタル音声信号処理分野において、任意の音
声波形から求められた線形予測係数から線形予測ケプス
トラム係数を求める新しい音声分析方法及び音声分析装
置に関するものである。
声波形から求められた線形予測係数から線形予測ケプス
トラム係数を求める新しい音声分析方法及び音声分析装
置に関するものである。
従来の技術
線形予測ケプストラム係数（訳 線形予測分析法による
分析スペクトルを比較的少数の係数で効率よく表現した
ものであり、近年線形予測係数から線形予測ケプストラ
ム係数を求める音声分析方法あるいは装置は 音声認識
等の前処理方法あるいは装置として重要な役割を果たし
ている。
分析スペクトルを比較的少数の係数で効率よく表現した
ものであり、近年線形予測係数から線形予測ケプストラ
ム係数を求める音声分析方法あるいは装置は 音声認識
等の前処理方法あるいは装置として重要な役割を果たし
ている。
以下数式を参照しながら、上述した従来の音声分析方法
の一例について説明する。従来の音声分析装置に関する
記述（よ 以下に述べる音声分析方法の一例から容易に
推測されるので省略する。なお簡単のた嵌 以下上記線
形予測係数のことをＣ係数、線形予測ケプストラム係数
のことをＣ係数と呼ぶことにする。
の一例について説明する。従来の音声分析装置に関する
記述（よ 以下に述べる音声分析方法の一例から容易に
推測されるので省略する。なお簡単のた嵌 以下上記線
形予測係数のことをＣ係数、線形予測ケプストラム係数
のことをＣ係数と呼ぶことにする。
Ｊ、 Ｄ、 マーケル（Ｍａｒｋｅｌ）吉ん 几グ
レイ（Ｇｒａｙ）によると、 Ｃ係数とＣ係数との関係
は下記の第４式で与えられている。 （「音声の線形予
測」コロナネ玉 鈴木久喜訳、ｐ、２８４より抜粋）。
レイ（Ｇｒａｙ）によると、 Ｃ係数とＣ係数との関係
は下記の第４式で与えられている。 （「音声の線形予
測」コロナネ玉 鈴木久喜訳、ｐ、２８４より抜粋）。
一般にはｎ−に＝ｍなる変数変換によってこの式を変形
して得られる下記の第５式をもって表現することが多し
℃ 発明が解決しようとする課題 ところで上記第５式の総和記号内部の各項（表自然数ｍ
と、第ｍ次Ｃ係数Ｃ−と、第ｎ−ｍ次ａ係数ａｎ−ｍ
との合計３種の変数の積になっている。
して得られる下記の第５式をもって表現することが多し
℃ 発明が解決しようとする課題 ところで上記第５式の総和記号内部の各項（表自然数ｍ
と、第ｍ次Ｃ係数Ｃ−と、第ｎ−ｍ次ａ係数ａｎ−ｍ
との合計３種の変数の積になっている。
これを音声信号処理分野で広く一般に用いられている２
変数入力型の乗算器で求める際に（表 上記３変数の内
の２変数の積の結果を一旦乗算器出力から取り出し こ
れを再び残りの１変数と同時に乗算器に人力することに
よって最終の積を得るという手順を経なければならなｌ
、％ また以上の操作は前記総和記号内の各積項の何
れについても必要であ４ このような手順を実施する際
に１よ 単一の乗算器を繰り返し利用すること叡 複数
個の乗算器を各積項毎に別個に利用することも可能であ
る。しかし前者の場合には全ての乗算を終了するまでに
時間がかかるという問題点があり、後者の場合は乗算器
の個数が多いため装置規模か大きくなるという問題点か
あっ？。
変数入力型の乗算器で求める際に（表 上記３変数の内
の２変数の積の結果を一旦乗算器出力から取り出し こ
れを再び残りの１変数と同時に乗算器に人力することに
よって最終の積を得るという手順を経なければならなｌ
、％ また以上の操作は前記総和記号内の各積項の何
れについても必要であ４ このような手順を実施する際
に１よ 単一の乗算器を繰り返し利用すること叡 複数
個の乗算器を各積項毎に別個に利用することも可能であ
る。しかし前者の場合には全ての乗算を終了するまでに
時間がかかるという問題点があり、後者の場合は乗算器
の個数が多いため装置規模か大きくなるという問題点か
あっ？。
まＬ Ｃ係数、 Ｃ係数はそれらの値の範囲が原理的
に限定されていないので、有限語長かつ固定小数点表現
の加算器と乗算器とを用いて算出する際に（よ 係数そ
れ自体のあるいは演算途中のオバフロー防止に留意する
必要かある。従来はＣ係数、 Ｃ係数の値の統計的な出
現頻度を勘案し 各係数を１／４程度に縮小して２の補
数表現し 下記第６式で計算を行っていた しかしこの
式には右辺第２項に定数４による乗算か付加されており
、その演算の実施は上記第５式の場合よりさらに煩雑で
あるという問題点を有してい？、：Ｏ（ｂノ 本発明は上記問題点に鑑べ 所要乗算回数か少なく、か
つ簡潔な手続きで線形予測ケプストラム係数を求めるこ
とのできる新しい音声分析方法を提供するものである。
に限定されていないので、有限語長かつ固定小数点表現
の加算器と乗算器とを用いて算出する際に（よ 係数そ
れ自体のあるいは演算途中のオバフロー防止に留意する
必要かある。従来はＣ係数、 Ｃ係数の値の統計的な出
現頻度を勘案し 各係数を１／４程度に縮小して２の補
数表現し 下記第６式で計算を行っていた しかしこの
式には右辺第２項に定数４による乗算か付加されており
、その演算の実施は上記第５式の場合よりさらに煩雑で
あるという問題点を有してい？、：Ｏ（ｂノ 本発明は上記問題点に鑑べ 所要乗算回数か少なく、か
つ簡潔な手続きで線形予測ケプストラム係数を求めるこ
とのできる新しい音声分析方法を提供するものである。
課題を解決するための手段
下記第７式に基づいて第ｎ次線形予測係数ａｎから第ｎ
次代理変数Ａ。を求める手順と、下記第８式に示す漸化
式に基づいて第ｎ次代理変数Ｆ９を求める手順と、下記
第９式に基づいて第ｎ次線形予測ケプストラム係数Ｃ・
を上記第ｎ次代理変数Ｆ０から求める手順とから構成す
る。
次代理変数Ａ。を求める手順と、下記第８式に示す漸化
式に基づいて第ｎ次代理変数Ｆ９を求める手順と、下記
第９式に基づいて第ｎ次線形予測ケプストラム係数Ｃ・
を上記第ｎ次代理変数Ｆ０から求める手順とから構成す
る。
ｎ
・Ｆ。
但し
ａｏ：第０次線形予測係数
Ｃハ：第９次線形予測ケプストラム係数また 何れの式
においても １≦ｎ≦ｐ ｐ ： 線形予測分析の最大次数 である。
においても １≦ｎ≦ｐ ｐ ： 線形予測分析の最大次数 である。
作用
本発明は上記した構成によって新たに代理変数Ａｎ（！
：Ｆｎとを導入し 第６式におけるようなＣ係数、 Ｃ
係数の縮小操作と総和記号内の３変数及び１定数による
煩雑な乗算操作とを除去することができる。
：Ｆｎとを導入し 第６式におけるようなＣ係数、 Ｃ
係数の縮小操作と総和記号内の３変数及び１定数による
煩雑な乗算操作とを除去することができる。
実施例
以下、請求項１に記載の音声分析方法の一実施例になる
音声分析手順について、図面及び数式を参照しながら説
明する。
音声分析手順について、図面及び数式を参照しながら説
明する。
第１図は上記音声分析方法を、データ表現形式及びデー
タ演算形式が有限語長かつ固定小数点型である汎用のデ
ジタルシグナルプロセサ（簡便のた教 これ以降ＤＳＰ
と略称する）で実施する際の演算手順を示し７た手順図
である。
タ演算形式が有限語長かつ固定小数点型である汎用のデ
ジタルシグナルプロセサ（簡便のた教 これ以降ＤＳＰ
と略称する）で実施する際の演算手順を示し７た手順図
である。
同図中の１は上記第７式に基づいて第ｎ次Ｃ係数ａｎか
ら第ｎ次代理変数Ａｎを求める手順 ２は上記第８式に
示す漸化式に基づいて第ｎ次代理変数Ｆ・を求める手順
３は上記第９式に基づいて第ｎ次Ｃ係数ｃｎを上記第
ｎ次代理変数Ｆｎから求める手順である。何れの手順も
次数ｎ１ｉｌから線形予測分析の最大次数ｐまでを流れ
る。
ら第ｎ次代理変数Ａｎを求める手順 ２は上記第８式に
示す漸化式に基づいて第ｎ次代理変数Ｆ・を求める手順
３は上記第９式に基づいて第ｎ次Ｃ係数ｃｎを上記第
ｎ次代理変数Ｆｎから求める手順である。何れの手順も
次数ｎ１ｉｌから線形予測分析の最大次数ｐまでを流れ
る。
以上のように構成された演算手順について、以下に数式
を用いてその原理及び動作を説明する。
を用いてその原理及び動作を説明する。
下記の式１表 既に述べた従来のＣ係数算出式である。
既に述べたようにこの式は煩雑であるのでミ なんらか
の式変形によってＤＳＰ上での演算手順か簡潔になるよ
うに工夫を加えることが望ましシも そこで、−旦こ
の式の辺々をｎ ７８倍して次式を焦さらに代理変数Ａ
・、Ｆｎを導入して 第６式は となって総和記号内が２変数のみの積項の累積となり、
ＤＳＰによって高速かつ簡潔に計算できる式となる。こ
の式力丈 課題を解決するための手段の項で既に述べた
第８式と同一であり、この式により代理変数Ｆｎを順次
計算することかできることが理解される。な耘 同式中
の８による除算は被除数を３ビツトだけＬＳＢＳ同方向
へトすれば容易に実現できるので、実施上の支障はな（
■ 最後に第９式によって代理変数ＦｎからＣ係数を求
める。この際のｎによる除算は ｎが２の車乗の数の場
合は右ビットシフトで代用し それ以外の場合は予め１
／ ｎなる数を求めておきこれを乗じることにより、
比較的短時間に計算することかできる。
の式変形によってＤＳＰ上での演算手順か簡潔になるよ
うに工夫を加えることが望ましシも そこで、−旦こ
の式の辺々をｎ ７８倍して次式を焦さらに代理変数Ａ
・、Ｆｎを導入して 第６式は となって総和記号内が２変数のみの積項の累積となり、
ＤＳＰによって高速かつ簡潔に計算できる式となる。こ
の式力丈 課題を解決するための手段の項で既に述べた
第８式と同一であり、この式により代理変数Ｆｎを順次
計算することかできることが理解される。な耘 同式中
の８による除算は被除数を３ビツトだけＬＳＢＳ同方向
へトすれば容易に実現できるので、実施上の支障はな（
■ 最後に第９式によって代理変数ＦｎからＣ係数を求
める。この際のｎによる除算は ｎが２の車乗の数の場
合は右ビットシフトで代用し それ以外の場合は予め１
／ ｎなる数を求めておきこれを乗じることにより、
比較的短時間に計算することかできる。
以上のように本実施例によれは 上記第７式に示す第ｎ
次線形予測係数ａｎから第ｎ次代理変数Ａ・を求める手
順と、上記第８式に示す漸化式に基づいて第ｎ次代理変
数Ｆ・を求める手順と、上記第９式に基づいて第ｎ次線
形予測ケプストラム係数ｃｎを上記第ｎ次代理変数Ｆ。
次線形予測係数ａｎから第ｎ次代理変数Ａ・を求める手
順と、上記第８式に示す漸化式に基づいて第ｎ次代理変
数Ｆ・を求める手順と、上記第９式に基づいて第ｎ次線
形予測ケプストラム係数ｃｎを上記第ｎ次代理変数Ｆ。
から求める手順とを設けることにより、従来の線形予測
ケプストラム係数算出時に必要であった総和記号内の３
変数以上からなる積項を不要とＬＤＳＰによって高速か
つ簡潔に計算できる２変数のみの積項の累積を主体とし
た音声分析方法を実現することができも 以下、請求項２に記載の音声分析装置の一実施例につい
て、図面を参照しながら説明する。
ケプストラム係数算出時に必要であった総和記号内の３
変数以上からなる積項を不要とＬＤＳＰによって高速か
つ簡潔に計算できる２変数のみの積項の累積を主体とし
た音声分析方法を実現することができも 以下、請求項２に記載の音声分析装置の一実施例につい
て、図面を参照しながら説明する。
第２図は上記音声分析装置を、データ表現形式及びデー
タ演算形式が有限語長かつ固定小数点型である汎用のデ
ジタルシグナルプロセサ（簡便のた八 これ以降ＤＳＰ
と略称する）で実現する際のブロック図である。
タ演算形式が有限語長かつ固定小数点型である汎用のデ
ジタルシグナルプロセサ（簡便のた八 これ以降ＤＳＰ
と略称する）で実現する際のブロック図である。
同図中の２１はａ係数の組（ａｎ １ｎ＝１、２、ｐ
）を記憶する第１の記憶手段、 ２２は代理変数Ａ。の
組（Ａｎ、ｌｎ＝１、２、 ・・・、ｐ）を記憶する第
２の記憶手段、 ２３は代理変数Ｆｎの組（Ｆ−ｌｎ＝
１、２、 ・・・、 ｐ）を記憶する第３の記憶手段、
２４はＣ係数の組（ＣＩＩｎ＝１、２、 ・・・ ｐ
）を記憶する第４の記憶手段、 ２５は第ｎ次ａ係数ａ
ｎから上記第７式に従って第ｎ次代理変数Ａｎを求める
第１の演算手段、 ２６は上記第８式に従って代理変数
Ｆｎを求める第２の演算手段、 ２７は上記第８式に従
って第ｎ次代理変数Ｆ・から第ｎ次Ｃ係数Ｃ，を求める
第３の演算手段である。何れの手段においても次数ｎｉ
；１１から線形予測分析の最大次数ｐまでを流れる。
）を記憶する第１の記憶手段、 ２２は代理変数Ａ。の
組（Ａｎ、ｌｎ＝１、２、 ・・・、ｐ）を記憶する第
２の記憶手段、 ２３は代理変数Ｆｎの組（Ｆ−ｌｎ＝
１、２、 ・・・、 ｐ）を記憶する第３の記憶手段、
２４はＣ係数の組（ＣＩＩｎ＝１、２、 ・・・ ｐ
）を記憶する第４の記憶手段、 ２５は第ｎ次ａ係数ａ
ｎから上記第７式に従って第ｎ次代理変数Ａｎを求める
第１の演算手段、 ２６は上記第８式に従って代理変数
Ｆｎを求める第２の演算手段、 ２７は上記第８式に従
って第ｎ次代理変数Ｆ・から第ｎ次Ｃ係数Ｃ，を求める
第３の演算手段である。何れの手段においても次数ｎｉ
；１１から線形予測分析の最大次数ｐまでを流れる。
以上のように構成された音声分析装置におけるその原理
及び動作は 請求項１に記載の音声分析方法の一実施例
になる音声分析手順に関して既に述べたその原理及び動
作と同一であるので、ここで再度述べることはしなｕ％
また本実施例により、従来の線形予測ケプストラム
係数算出時に必要てあった総和記号内の３変数以上から
なる積項を不要とＬ ＤＳＰによって高速かつ簡潔に
計算できる２変数のみの積項の累積を主体とした優れた
音声分析装置を実現することができるのも同様に明白で
ある。
及び動作は 請求項１に記載の音声分析方法の一実施例
になる音声分析手順に関して既に述べたその原理及び動
作と同一であるので、ここで再度述べることはしなｕ％
また本実施例により、従来の線形予測ケプストラム
係数算出時に必要てあった総和記号内の３変数以上から
なる積項を不要とＬ ＤＳＰによって高速かつ簡潔に
計算できる２変数のみの積項の累積を主体とした優れた
音声分析装置を実現することができるのも同様に明白で
ある。
発明の効果
本発明によれは 従来の線形予測ケプストラム係数算出
時に必要であった総和記号内の３変数以上からなる積項
を不要とＬ ＤＳＰによって高速かつ簡潔に計算でき
る２変数のみの積項の累積を主体とした音声分析方法を
実現することができる。
時に必要であった総和記号内の３変数以上からなる積項
を不要とＬ ＤＳＰによって高速かつ簡潔に計算でき
る２変数のみの積項の累積を主体とした音声分析方法を
実現することができる。
第１図は本発明の一実施例における音声分析方法の演算
手順医 第２図は本発明の一実施例における音声分析装
置のブロック図である。 １１・・・第ｎ次ａ係数ａ・から第ｎ次代理変数Ａ・を
求める手順 １２・・・第ｎ次代理変数Ｆ。を求める手
順 １３・・・第５次Ｃ係数（ｎを上記第ｎ次代理変数
Ｆｎから求める手順 ２１・・・ａ係数の組（ａｎ
１ｎ＝１、２、 ・・・ ｐ）を記憶する第１の記憶手
段、 ２２・・・代理変数Ａ。の組（Ａ。 ｎ＝１、２、 ・・・、 ｐ）を記憶する第２の記憶手
段、 ２３−・・代理変数Ｆｎの組（Ｆｏ １ｎ＝１．
２、 ・・・ ｐ）を記憶する第３の記憶手段、 ２４
− Ｃ係数の組（ｃｎｌｎ＝］、 ２、− ｐ）を記
憶する第４の記憶手段、 ２５・・・第ｎ次ａ係数ａｎ
から上記第７式に従って第ｎ次代理変数Ａｈを求める第
１の演算手段、２６・・・上記第８式に従って代理変数
Ｆｎを求める第２の演算手段、 ２７・・・上記第８式
に従って第ｎ次代理変数Ｆ。から第ｎ次Ｃ係数ｃｎを求
める第３の演算手北代理人の氏名 弁理士 粟野重孝
はか１名第ｎ；賃ａ係教Ｑｎから％ ｎ ｉズ代理ｇ数
Ａｎを讃め３１哨 軍ｎ；ｌド理変数Ｆｎに求め名手順 ￥ｎＴＣ係＊Ｃｎを」：記蔦ｎ六バ岬 第 図
手順医 第２図は本発明の一実施例における音声分析装
置のブロック図である。 １１・・・第ｎ次ａ係数ａ・から第ｎ次代理変数Ａ・を
求める手順 １２・・・第ｎ次代理変数Ｆ。を求める手
順 １３・・・第５次Ｃ係数（ｎを上記第ｎ次代理変数
Ｆｎから求める手順 ２１・・・ａ係数の組（ａｎ
１ｎ＝１、２、 ・・・ ｐ）を記憶する第１の記憶手
段、 ２２・・・代理変数Ａ。の組（Ａ。 ｎ＝１、２、 ・・・、 ｐ）を記憶する第２の記憶手
段、 ２３−・・代理変数Ｆｎの組（Ｆｏ １ｎ＝１．
２、 ・・・ ｐ）を記憶する第３の記憶手段、 ２４
− Ｃ係数の組（ｃｎｌｎ＝］、 ２、− ｐ）を記
憶する第４の記憶手段、 ２５・・・第ｎ次ａ係数ａｎ
から上記第７式に従って第ｎ次代理変数Ａｈを求める第
１の演算手段、２６・・・上記第８式に従って代理変数
Ｆｎを求める第２の演算手段、 ２７・・・上記第８式
に従って第ｎ次代理変数Ｆ。から第ｎ次Ｃ係数ｃｎを求
める第３の演算手北代理人の氏名 弁理士 粟野重孝
はか１名第ｎ；賃ａ係教Ｑｎから％ ｎ ｉズ代理ｇ数
Ａｎを讃め３１哨 軍ｎ；ｌド理変数Ｆｎに求め名手順 ￥ｎＴＣ係＊Ｃｎを」：記蔦ｎ六バ岬 第 図
Claims (2)
- （１）任意の音声波形から求められた線形予測係数の組
から線形予測ケプストラム係数の組を有限語長の加算器
と乗算器とを用いて算出する方法であって、その算出過
程において下記第ａ−１式に基づいて第ｎ次線形予測係
数ａ＿ｎから第ｎ次代理変数Ａ＿ｎを求める手順と、下
記第ａ−２式に示す漸化式に基づいて第ｎ次代理変数Ｆ
＿ｎを求める手順と、下記第ａ−３式に基づいて第ｎ次
線形予測ケプストラム係数ｃ＿ｎを上記第ｎ次代理変数
Ｆ＿ｎから求める手順とを有することを特徴とする音声
分析方法。 Ａ＿ｎ＝ａ＿ｎ／４・・・・・・・・・・・・（ａ−１
）▲数式、化学式、表等があります▼ ・・・（ａ−２） ｃ＿ｎ＝８／ｎ・Ｆ＿ｎ・・・・・・・・・（ａ−３）
但し ａ＿ｎ：第ｎ次線形予測係数 ｃ＿ｎ：第ｎ次線形予測ケプストラム係数 また、何れの式においても １≦ｎ≦ｐ ｐ：線形予測分析の最大次数 である。 - （２）任意の音声波形から求められた線形予測係数の組
から線形予測ケプストラム係数の組を有限語長の加算器
と乗算器とを用いて算出する装置であって、その算出過
程において下記第ｃ−１式に基づいて第ｎ次線形予測係
数ａ＿ｎから第ｎ次代理変数Ａ＿ｎを求める手段と、下
記第ｃ−２式に示す漸化式に基づいて第ｎ次代理変数Ｆ
＿ｎを求める手段と、下記第ｃ−３式に基づいて第ｎ次
線形予測ケプストラム係数ｃ＿ｎを上記第ｎ次代理変数
Ｆ＿ｎから求める手段とを有することを特徴とする音声
分析装置。 Ａ＿ｎ＝ａ＿ｎ／４・・・・・・・・・・・・（ｂ−１
）▲数式、化学式、表等があります▼ ・・・（ｂ−２） ｃ＿ｎ＝８／ｎ・Ｆ＿ｎ・・・・・・・・・（ｂ−３）
但し、 ａ＿ｎ：第ｎ次線形予測係数 ｃ＿ｎ：第ｎ次線形予測ケプストラム係数 また、何れの式においても １≦ｎ≦ｐ ｐ：線形予測分析の最大次数 である。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2195363A JP2553745B2 (ja) | 1990-07-23 | 1990-07-23 | 音声分析方法と音声分析装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2195363A JP2553745B2 (ja) | 1990-07-23 | 1990-07-23 | 音声分析方法と音声分析装置 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH0480799A true JPH0480799A (ja) | 1992-03-13 |
| JP2553745B2 JP2553745B2 (ja) | 1996-11-13 |
Family
ID=16339932
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2195363A Expired - Fee Related JP2553745B2 (ja) | 1990-07-23 | 1990-07-23 | 音声分析方法と音声分析装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP2553745B2 (ja) |
-
1990
- 1990-07-23 JP JP2195363A patent/JP2553745B2/ja not_active Expired - Fee Related
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JP2553745B2 (ja) | 1996-11-13 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| Wang et al. | A study of the residue-to-binary converters for the three-moduli sets | |
| JP4953978B2 (ja) | 平方値に線形従属する計算結果の表示を生成する方法 | |
| US5502277A (en) | Filter device and electronic musical instrument using the filter device | |
| US4740906A (en) | Digital lattice filter with multiplexed fast adder/full adder for performing sequential multiplication and addition operations | |
| Bouguezel et al. | A general class of split-radix FFT algorithms for the computation of the DFT of length-$2^{m} $ | |
| US4695970A (en) | Linear predictive coding technique with interleaved sequence digital lattice filter | |
| JPS6140119B2 (ja) | ||
| JPH0480799A (ja) | 音声分析方法と音声分析装置 | |
| JPS58115492A (ja) | パタ−ン認識用自己相関器 | |
| US4686644A (en) | Linear predictive coding technique with symmetrical calculation of Y-and B-values | |
| US7317958B1 (en) | Apparatus and method of additive synthesis of digital audio signals using a recursive digital oscillator | |
| JPH0782341B2 (ja) | 電子楽器 | |
| Stamenković et al. | Constant-coefficient FIR filters based on residue number system arithmetic | |
| JP2529229B2 (ja) | コサイン変換装置 | |
| JP2905904B2 (ja) | 電子楽器の信号処理装置 | |
| SU972517A1 (ru) | Устройство дл выполнени быстрого преобразовани Фурье | |
| Pomerleau et al. | Realization of a discrete Fourier transform (DFT) module for incorporation in FFT processors | |
| JP2953918B2 (ja) | 演算装置 | |
| JPH02203393A (ja) | 歪発生装置 | |
| JPH039478B2 (ja) | ||
| JPS5827418A (ja) | デジタルフイルタ | |
| JPS6151199A (ja) | 音声分析方法 | |
| Tadokoro et al. | Another discrete Fourier transform computation with small multiplications via the Walsh transform | |
| JP2699658B2 (ja) | 平方根演算装置 | |
| EP1445706A1 (en) | Method, apparatus, and computer program for performing a modified discrete cosine transform |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| LAPS | Cancellation because of no payment of annual fees |