JPH05199071A - フィルタ設計方法および音声フィルタ - Google Patents
フィルタ設計方法および音声フィルタInfo
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- JPH05199071A JPH05199071A JP4026231A JP2623192A JPH05199071A JP H05199071 A JPH05199071 A JP H05199071A JP 4026231 A JP4026231 A JP 4026231A JP 2623192 A JP2623192 A JP 2623192A JP H05199071 A JPH05199071 A JP H05199071A
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Abstract
(57)【要約】
【目的】 精度の高いフィルタを容易に設計する。
【構成】 ステップＳ２において、ステップＳ１でサン
プリングされた音声信号がベクトル化され、６４次元の
ベクトルが順次出力される。ステップＳ３において、そ
のベクトルが主成分分析され、ステップＳ４でベクトル
を主成分軸上へ射影する変換行列Ａが作成され、ステッ
プＳ５において、変換行列Ａが、その寄与率の低い成分
をすべて０にした行列Ａ'に変換され、さらに変換行列
Ａの逆行列Ａ-1が計算される。ステップＳ６において、
逆行列Ａ-1と行列Ａ'との積が計算され、所定の行の成
分がＦＩＲフィルタの係数とされる。
プリングされた音声信号がベクトル化され、６４次元の
ベクトルが順次出力される。ステップＳ３において、そ
のベクトルが主成分分析され、ステップＳ４でベクトル
を主成分軸上へ射影する変換行列Ａが作成され、ステッ
プＳ５において、変換行列Ａが、その寄与率の低い成分
をすべて０にした行列Ａ'に変換され、さらに変換行列
Ａの逆行列Ａ-1が計算される。ステップＳ６において、
逆行列Ａ-1と行列Ａ'との積が計算され、所定の行の成
分がＦＩＲフィルタの係数とされる。
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は、例えば音声信号などの
特定の周波数帯域に存在する信号をフィルタリングする
ディジタルフィルタに用いて好適なフィルタ設計方法、
並びに音声フィルタに関する。
特定の周波数帯域に存在する信号をフィルタリングする
ディジタルフィルタに用いて好適なフィルタ設計方法、
並びに音声フィルタに関する。
【０００２】
【従来の技術】従来のＦＩＲ（有限インパルス応答）型
ディジタルローパスフィルタ（ＬＰＦ）においては、こ
のＬＰＦに入力する信号の周波数特性をあらかじめ調
べ、その周波数特性に対応してカットオフ周波数を決定
し、フィルタのタップ数や係数などが決められる、即ち
フィルタの設計が行われる。
ディジタルローパスフィルタ（ＬＰＦ）においては、こ
のＬＰＦに入力する信号の周波数特性をあらかじめ調
べ、その周波数特性に対応してカットオフ周波数を決定
し、フィルタのタップ数や係数などが決められる、即ち
フィルタの設計が行われる。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】このように、ディジタ
ルフィルタの設計を行う場合、入力する信号の周波数特
性をあらかじめ調べなければならず、時間がかかる課題
があった。
ルフィルタの設計を行う場合、入力する信号の周波数特
性をあらかじめ調べなければならず、時間がかかる課題
があった。
【０００４】そこで、信号が存在する周波数帯域が過去
の経験からあらかじめ判っている、例えば音声信号など
を通過するディジタルフィルタの設計を行う場合、カッ
トオフ周波数は、一般的に用いられている例えば５ｋＨ
ｚなどの値が使用される。しかしながら、音声信号が存
在する周波数帯域は、例えばその音声を発声した話者な
どにより違いがあり、一般的に用いられているカットオ
フ周波数でディジタルフィルタの設計を行うと、例えば
ノイズなどの不要な信号が通過したり、または有効な信
号が存在する帯域がカットされ、フィルタの精度が劣化
する課題があった。
の経験からあらかじめ判っている、例えば音声信号など
を通過するディジタルフィルタの設計を行う場合、カッ
トオフ周波数は、一般的に用いられている例えば５ｋＨ
ｚなどの値が使用される。しかしながら、音声信号が存
在する周波数帯域は、例えばその音声を発声した話者な
どにより違いがあり、一般的に用いられているカットオ
フ周波数でディジタルフィルタの設計を行うと、例えば
ノイズなどの不要な信号が通過したり、または有効な信
号が存在する帯域がカットされ、フィルタの精度が劣化
する課題があった。
【０００５】本発明は、このような状況に鑑みてなされ
たものであり、精度の良いフィルタの設計を短時間に行
うことができるようにするものである。
たものであり、精度の良いフィルタの設計を短時間に行
うことができるようにするものである。
【０００６】
【課題を解決するための手段】請求項１に記載のフィル
タ設計方法は、入力信号をサンプリングし、時系列にサ
ンプル値を出力する工程としてのステップＳ１と、時系
列に出力されるサンプル値を例えば６４次元などの所定
の次元数のベクトルに変換する工程としてのステップＳ
２と、ベクトルの集合を主成分分析し、ベクトルを主成
分軸上へ射影する変換行列を算出する工程としてのステ
ップＳ３，Ｓ４と、変換行列によりベクトルが射影され
る主成分の寄与率に対応して、変換行列の一部の成分を
０に変更する工程としてのステップＳ５と、変換行列の
逆行列と一部の成分が０に変更された変換行列との積を
計算する工程としてのステップＳ６とを備えることを特
徴とする。
タ設計方法は、入力信号をサンプリングし、時系列にサ
ンプル値を出力する工程としてのステップＳ１と、時系
列に出力されるサンプル値を例えば６４次元などの所定
の次元数のベクトルに変換する工程としてのステップＳ
２と、ベクトルの集合を主成分分析し、ベクトルを主成
分軸上へ射影する変換行列を算出する工程としてのステ
ップＳ３，Ｓ４と、変換行列によりベクトルが射影され
る主成分の寄与率に対応して、変換行列の一部の成分を
０に変更する工程としてのステップＳ５と、変換行列の
逆行列と一部の成分が０に変更された変換行列との積を
計算する工程としてのステップＳ６とを備えることを特
徴とする。
【０００７】請求項２に記載の音声フィルタは、サンプ
リングされた音声信号と係数との積和演算を行う音声フ
ィルタにおいて、サンプリングされた音声信号を例えば
６４次元などの所定の次元数のベクトルに変換するベク
トル変換手段としてのステップＳ１と、ベクトルの集合
を主成分分析し、ベクトルを主成分軸上へ射影する変換
行列を算出する変換行列算出手段としてのステップＳ３
およびＳ４と、変換行列によりベクトルが射影される主
成分の寄与率に対応して、変換行列の一部の成分を０に
変更する成分変更手段としてのステップＳ５と、変換行
列の逆行列と一部の成分が０に変更された変換行列との
積を計算する乗算手段としてのステップＳ６と、その積
の所定の行または列の成分をフィルタの係数とし、音声
信号との積和を計算する積和演算手段としての乗算器２
1乃至２64および加算器３1乃至３63とを備えることを特
徴とする。
リングされた音声信号と係数との積和演算を行う音声フ
ィルタにおいて、サンプリングされた音声信号を例えば
６４次元などの所定の次元数のベクトルに変換するベク
トル変換手段としてのステップＳ１と、ベクトルの集合
を主成分分析し、ベクトルを主成分軸上へ射影する変換
行列を算出する変換行列算出手段としてのステップＳ３
およびＳ４と、変換行列によりベクトルが射影される主
成分の寄与率に対応して、変換行列の一部の成分を０に
変更する成分変更手段としてのステップＳ５と、変換行
列の逆行列と一部の成分が０に変更された変換行列との
積を計算する乗算手段としてのステップＳ６と、その積
の所定の行または列の成分をフィルタの係数とし、音声
信号との積和を計算する積和演算手段としての乗算器２
1乃至２64および加算器３1乃至３63とを備えることを特
徴とする。
【０００８】
【作用】請求項１に記載のフィルタ設計方法において
は、入力信号をサンプリングし、時系列にサンプル値を
出力し、そのサンプル値を６４次元のベクトルに変換
し、ベクトルの集合を主成分分析し、そのベクトルを主
成分軸上へ射影する変換行列を算出し、その変換行列に
よりベクトルが射影される主成分の寄与率に対応して、
変換行列の一部の成分を０に変更し、変換行列の逆行列
と一部の成分が０に変更された変換行列との積を計算す
る。従って、入力信号に含まれる例えば雑音などの寄与
率の低い信号成分を取り除き、所望する信号成分のみを
取り出すフィルタを容易に設計することができる。
は、入力信号をサンプリングし、時系列にサンプル値を
出力し、そのサンプル値を６４次元のベクトルに変換
し、ベクトルの集合を主成分分析し、そのベクトルを主
成分軸上へ射影する変換行列を算出し、その変換行列に
よりベクトルが射影される主成分の寄与率に対応して、
変換行列の一部の成分を０に変更し、変換行列の逆行列
と一部の成分が０に変更された変換行列との積を計算す
る。従って、入力信号に含まれる例えば雑音などの寄与
率の低い信号成分を取り除き、所望する信号成分のみを
取り出すフィルタを容易に設計することができる。
【０００９】請求項２に記載の音声フィルタにおいて
は、サンプリングされた音声信号を６４次元のベクトル
に変換し、ベクトルの集合を主成分分析し、ベクトルを
主成分軸上へ射影する変換行列を算出し、変換行列によ
りベクトルが射影される主成分の寄与率に対応して、変
換行列の一部の成分を０に変更し、変換行列の逆行列と
一部の成分が０に変更された変換行列との積を計算し、
その積の所定の行または列の成分をフィルタの係数とし
て、音声信号との積和を計算する。従って、寄与率の高
い音声信号成分のみを精度良く取り出すことができる。
は、サンプリングされた音声信号を６４次元のベクトル
に変換し、ベクトルの集合を主成分分析し、ベクトルを
主成分軸上へ射影する変換行列を算出し、変換行列によ
りベクトルが射影される主成分の寄与率に対応して、変
換行列の一部の成分を０に変更し、変換行列の逆行列と
一部の成分が０に変更された変換行列との積を計算し、
その積の所定の行または列の成分をフィルタの係数とし
て、音声信号との積和を計算する。従って、寄与率の高
い音声信号成分のみを精度良く取り出すことができる。
【００１０】
【実施例】図１は、本発明のフィルタ設計方法を説明す
るためのフローチャートである。まず最初に、ステップ
Ｓ１において、所定の分析区間内の、例えば音声信号が
サンプリング周波数２０ｋＨｚでサンプリングされ、サ
ンプル値ｘ0，ｘ1，ｘ2，・・・，ｘ63，ｘ64，ｘ65，
・・・，ｘnが時系列に出力される。ステップＳ２にお
いて、ステップＳ１で時系列に出力されたサンプル値
が、例えば６４点ずつ順次ベクトル化される。即ち、ス
テップＳ１より出力されたサンプル値ｘ0，ｘ1，ｘ2，
・・・，ｘ63，ｘ64，ｘ65，・・・が、ステップＳ２に
おいて、 Ｘ0＝（ｘ0，ｘ1，・・・，ｘ63） Ｘ1＝（ｘ1，ｘ2，・・・，ｘ64） ・ ・ ・ ＸM＝（ｘM，ｘM+1，・・・，ｘM+63） のように、６４次元のベクトルＸn（０≦ｎ≦Ｍ）に、
順次ベクトル化される。ステップＳ２において、ステッ
プＳ１より出力されたサンプル値のベクトル化が終了し
た後、主成分分析のステップＳ３に進む。
るためのフローチャートである。まず最初に、ステップ
Ｓ１において、所定の分析区間内の、例えば音声信号が
サンプリング周波数２０ｋＨｚでサンプリングされ、サ
ンプル値ｘ0，ｘ1，ｘ2，・・・，ｘ63，ｘ64，ｘ65，
・・・，ｘnが時系列に出力される。ステップＳ２にお
いて、ステップＳ１で時系列に出力されたサンプル値
が、例えば６４点ずつ順次ベクトル化される。即ち、ス
テップＳ１より出力されたサンプル値ｘ0，ｘ1，ｘ2，
・・・，ｘ63，ｘ64，ｘ65，・・・が、ステップＳ２に
おいて、 Ｘ0＝（ｘ0，ｘ1，・・・，ｘ63） Ｘ1＝（ｘ1，ｘ2，・・・，ｘ64） ・ ・ ・ ＸM＝（ｘM，ｘM+1，・・・，ｘM+63） のように、６４次元のベクトルＸn（０≦ｎ≦Ｍ）に、
順次ベクトル化される。ステップＳ２において、ステッ
プＳ１より出力されたサンプル値のベクトル化が終了し
た後、主成分分析のステップＳ３に進む。
【００１１】主成分分析のステップＳ３の詳細な処理
は、図２に示されている。まず最初に、ステップＳ１１
において、ステップＳ２でベクトル化されたベクトルＸ
0乃至ＸMより平均ベクトルＸが、次式により計算され
る。
は、図２に示されている。まず最初に、ステップＳ１１
において、ステップＳ２でベクトル化されたベクトルＸ
0乃至ＸMより平均ベクトルＸが、次式により計算され
る。
【数１】
【００１２】次に、ステップＳ１２において、ステップ
Ｓ１１で求められた平均ベクトルＸを用いて、ベクトル
Ｘ0乃至ＸMの共分散行列Ｖが、式（２）により計算され
る。
Ｓ１１で求められた平均ベクトルＸを用いて、ベクトル
Ｘ0乃至ＸMの共分散行列Ｖが、式（２）により計算され
る。
【数２】
【００１３】ステップＳ１３において、ステップＳ１２
で計算された６４×６４の共分散行列Ｖの固有値λが算
出される。即ち、行列Ｅを対角線上の成分が１で、他の
成分はすべて０の単位行列とすると、行列Ｖ−λＥの行
列式｜Ｖ−λＥ｜を０にする６４個の固有値λ（＝
λ0，λ1，・・・，λ63）が算出される。
で計算された６４×６４の共分散行列Ｖの固有値λが算
出される。即ち、行列Ｅを対角線上の成分が１で、他の
成分はすべて０の単位行列とすると、行列Ｖ−λＥの行
列式｜Ｖ−λＥ｜を０にする６４個の固有値λ（＝
λ0，λ1，・・・，λ63）が算出される。
【００１４】ここで、共分散行列の固有値は、正の実数
または０になることが知られており、ステップＳ１３で
算出された６４個の固有値λ0，λ1，・・・，λ63は、 λ0≧λ1≧・・・≧λ63≧０ の関係にあるものとする。
または０になることが知られており、ステップＳ１３で
算出された６４個の固有値λ0，λ1，・・・，λ63は、 λ0≧λ1≧・・・≧λ63≧０ の関係にあるものとする。
【００１５】ステップＳ１３で共分散行列Ｖの固有値λ
0，λ1，・・・，λ63が求められた後、共分散行列Ｖに
よる一次変換によって、方向が変わらず、それぞれ固有
値λ 0，λ1，・・・，λ63倍される６４個の０でないベ
クトル、即ち次式を満たす６４次元のベクトルα0，
α1，・・・，α63が、ステップＳ１４において算出さ
れる。 Ｖα0＝λ0α0 Ｖα1＝λ1α1 ・ ・ ・ Ｖα63＝λ63α63 ベクトルαiは、固有値λiの固有ベクトルと呼ばれる
（０≦ｉ≦６３）。
0，λ1，・・・，λ63が求められた後、共分散行列Ｖに
よる一次変換によって、方向が変わらず、それぞれ固有
値λ 0，λ1，・・・，λ63倍される６４個の０でないベ
クトル、即ち次式を満たす６４次元のベクトルα0，
α1，・・・，α63が、ステップＳ１４において算出さ
れる。 Ｖα0＝λ0α0 Ｖα1＝λ1α1 ・ ・ ・ Ｖα63＝λ63α63 ベクトルαiは、固有値λiの固有ベクトルと呼ばれる
（０≦ｉ≦６３）。
【００１６】以上図２に示すステップＳ１１乃至Ｓ１４
の処理（主成分分析）を行うことにより固有値λ0乃至
λ63の大きい順に求められた固有ベクトルα0乃至α63
は、ステップＳ２でベクトル化されたベクトルＸ0乃至
ＸMが存在している６４次元の線形空間の基底ベクトル
ｅ0，ｅ1，・・・，ｅ63を、互いに直交し（無相関
で）、且つベクトルＸ0乃至ＸMの分散が大きくなる方向
順に変換したものである。即ち、最も大きい固有値λ0
の固有ベクトルα0（第１主成分）は、ベクトルＸ0乃至
ＸMの分散が最も大きい方向を向いており、２番目に大
きい固有値λ1の固有ベクトルα1（第２主成分）は、固
有ベクトルα0に直交し（無相関で）、ベクトルＸ0乃至
ＸMの分散が２番目に大きい方向を向いており、以下同
様に、ｉ番目に大きい固有値λi-1の固有ベクトルαi-1
（第ｉ主成分）は、固有ベクトルα0乃至αi -2に直交し
（無相関で）、ベクトルＸ0乃至ＸMの分散がｉ番目に大
きい方向を向いている。
の処理（主成分分析）を行うことにより固有値λ0乃至
λ63の大きい順に求められた固有ベクトルα0乃至α63
は、ステップＳ２でベクトル化されたベクトルＸ0乃至
ＸMが存在している６４次元の線形空間の基底ベクトル
ｅ0，ｅ1，・・・，ｅ63を、互いに直交し（無相関
で）、且つベクトルＸ0乃至ＸMの分散が大きくなる方向
順に変換したものである。即ち、最も大きい固有値λ0
の固有ベクトルα0（第１主成分）は、ベクトルＸ0乃至
ＸMの分散が最も大きい方向を向いており、２番目に大
きい固有値λ1の固有ベクトルα1（第２主成分）は、固
有ベクトルα0に直交し（無相関で）、ベクトルＸ0乃至
ＸMの分散が２番目に大きい方向を向いており、以下同
様に、ｉ番目に大きい固有値λi-1の固有ベクトルαi-1
（第ｉ主成分）は、固有ベクトルα0乃至αi -2に直交し
（無相関で）、ベクトルＸ0乃至ＸMの分散がｉ番目に大
きい方向を向いている。
【００１７】次に、図１に戻り、ステップＳ４におい
て、主成分への変換行列Ａが作成される。即ち、ベクト
ルＸ0乃至ＸMが存在していた線形空間の基底ベクトルｅ
0乃至ｅ63を、ステップＳ３で求められた固有ベクトル
α0乃至α63（主成分）に変換する変換行列が作成され
る。従って、 Ａｅi t＝αi t （０≦ｉ≦６３、ｔは転置を表す） （３） を満たす行列Ａを求めることになるが、説明を簡単にす
るために、 ｅ0＝（１，０，・・・，０） ｅ1＝（０，１，・・・，０） ・ ・ ・ ｅ63＝（０，０，・・・，１） とし、固有ベクトルα0乃至α63の成分を、 α0＝（ａ0 0，ａ0 1，・・・，ａ0 63） α1＝（ａ1 0，ａ1 1，・・・，ａ1 63） ・ ・ ・ α63＝（ａ63 0，ａ63 1，・・・，ａ63 63） とすると、行列（変換行列）Ａは次のように、固有ベク
トルα0乃至α63を縦に並べた行列になる。即ち、式
（３）を、 ｅiＡ＝αi とすれば、変換行列Ａは、固有ベクトルα0乃至α63を
転置して横に並べた行列になる。
て、主成分への変換行列Ａが作成される。即ち、ベクト
ルＸ0乃至ＸMが存在していた線形空間の基底ベクトルｅ
0乃至ｅ63を、ステップＳ３で求められた固有ベクトル
α0乃至α63（主成分）に変換する変換行列が作成され
る。従って、 Ａｅi t＝αi t （０≦ｉ≦６３、ｔは転置を表す） （３） を満たす行列Ａを求めることになるが、説明を簡単にす
るために、 ｅ0＝（１，０，・・・，０） ｅ1＝（０，１，・・・，０） ・ ・ ・ ｅ63＝（０，０，・・・，１） とし、固有ベクトルα0乃至α63の成分を、 α0＝（ａ0 0，ａ0 1，・・・，ａ0 63） α1＝（ａ1 0，ａ1 1，・・・，ａ1 63） ・ ・ ・ α63＝（ａ63 0，ａ63 1，・・・，ａ63 63） とすると、行列（変換行列）Ａは次のように、固有ベク
トルα0乃至α63を縦に並べた行列になる。即ち、式
（３）を、 ｅiＡ＝αi とすれば、変換行列Ａは、固有ベクトルα0乃至α63を
転置して横に並べた行列になる。
【数３】
【００１８】ここで、任意の区間における音声信号の６
４点のサンプル値ｘp，ｘp+1，・・・，ｘp+63をベクト
ル化したベクトルＸp（＝（ｘp，ｘp+1，・・・，ｘ
p+63））を、主成分への変換行列Ａにより一次変換する
と、 Ｘ'p＝（ＡＸp t）t ＝（ｘ'p，ｘ'p+1，・・・，ｘ'p+63） （５） となる。式（５）において、ベクトルＸ'pの第ｉ＋１列
（０≦ｉ≦６３）の成分ｘ'p+iが有する元の音声（ｘp
乃至ｘp+63）の情報量は、変換行列Ａの第ｉ＋１主成分
（０≦ｉ≦６３）（固有値λiの固有ベクトルαi、即ち
変換行列Ａの第ｉ＋１行の成分からなるベクトル）の寄
与率に対応する。第ｉ＋１主成分（０≦ｉ≦６３）の分
散は固有値λiに等しく、その寄与率は、総分散（固有
値λ0乃至λ63の和）に対する、その主成分の分散λiの
割合であるから、次式により各主成分の寄与率を計算す
ることができる。
４点のサンプル値ｘp，ｘp+1，・・・，ｘp+63をベクト
ル化したベクトルＸp（＝（ｘp，ｘp+1，・・・，ｘ
p+63））を、主成分への変換行列Ａにより一次変換する
と、 Ｘ'p＝（ＡＸp t）t ＝（ｘ'p，ｘ'p+1，・・・，ｘ'p+63） （５） となる。式（５）において、ベクトルＸ'pの第ｉ＋１列
（０≦ｉ≦６３）の成分ｘ'p+iが有する元の音声（ｘp
乃至ｘp+63）の情報量は、変換行列Ａの第ｉ＋１主成分
（０≦ｉ≦６３）（固有値λiの固有ベクトルαi、即ち
変換行列Ａの第ｉ＋１行の成分からなるベクトル）の寄
与率に対応する。第ｉ＋１主成分（０≦ｉ≦６３）の分
散は固有値λiに等しく、その寄与率は、総分散（固有
値λ0乃至λ63の和）に対する、その主成分の分散λiの
割合であるから、次式により各主成分の寄与率を計算す
ることができる。
【数４】
【００１９】実際の音声を使った実験では、６４の主成
分のうち、その寄与率の高い順に半分の主成分、即ち寄
与率の高い３２の主成分の寄与率の合計が０．９９を越
える結果が得られた。これは、式（５）において、ベク
トルＸ'pの成分ｘ'p，ｘ'p+1，・・・，ｘ'p+31が、元
の音声（ｘp乃至ｘp+63）の９９％を越える情報量を有
することを意味する。そこで、ベクトルＸ'pの成分ｘ'p
乃至ｘ'p+63のうち、寄与率の低い（元の音声の情報の
ほとんどない）主成分に対応する成分ｘ'p+32乃至ｘ'
p+63を０にし、即ち、 Ｘ'p＝（ｘ'p，ｘ'p+1，・・・，ｘ'p+63） （６） ↓ Ｘ'p＝（ｘ'p，ｘ'p+1，・・・，ｘ'p+31，０，・・・，０） （７） とし、式（８）により、寄与率の低い成分を０にしたベ
クトルＸ'pを、変換行列Ａの逆行列Ａ-1で、主成分の座
標軸から元の座標軸へのベクトルＹp（＝（ｙp，
ｙp+1，・・・，ｙp+63））に戻すと、元の音声信号の
サンプル値ｘp，ｘp+1，・・・，ｘp+63に含まれる、寄
与率の低い音声信号以外の信号成分（雑音）を除いたサ
ンプル値ｙp，ｙp+1，・・・，ｙp+63が得られることに
なる。 Ｙp t＝Ａ-1Ｘ'p t （８）
分のうち、その寄与率の高い順に半分の主成分、即ち寄
与率の高い３２の主成分の寄与率の合計が０．９９を越
える結果が得られた。これは、式（５）において、ベク
トルＸ'pの成分ｘ'p，ｘ'p+1，・・・，ｘ'p+31が、元
の音声（ｘp乃至ｘp+63）の９９％を越える情報量を有
することを意味する。そこで、ベクトルＸ'pの成分ｘ'p
乃至ｘ'p+63のうち、寄与率の低い（元の音声の情報の
ほとんどない）主成分に対応する成分ｘ'p+32乃至ｘ'
p+63を０にし、即ち、 Ｘ'p＝（ｘ'p，ｘ'p+1，・・・，ｘ'p+63） （６） ↓ Ｘ'p＝（ｘ'p，ｘ'p+1，・・・，ｘ'p+31，０，・・・，０） （７） とし、式（８）により、寄与率の低い成分を０にしたベ
クトルＸ'pを、変換行列Ａの逆行列Ａ-1で、主成分の座
標軸から元の座標軸へのベクトルＹp（＝（ｙp，
ｙp+1，・・・，ｙp+63））に戻すと、元の音声信号の
サンプル値ｘp，ｘp+1，・・・，ｘp+63に含まれる、寄
与率の低い音声信号以外の信号成分（雑音）を除いたサ
ンプル値ｙp，ｙp+1，・・・，ｙp+63が得られることに
なる。 Ｙp t＝Ａ-1Ｘ'p t （８）
【００２０】式（６）から式（７）にベクトルＸ'pを変
換するには、即ち、ベクトルＸ'pの成分ｘ'p+32乃至ｘ'
p+63を０にするには、式（５）において、ベクトルＸ'p
の成分ｘ'p，ｘ'p+1，・・・，ｘ'p+63との積和が計算
される変換行列Ａの第１行乃至６４行のうち、第３３行
乃至６４行の成分を０にすれば良い。従って、式（５）
において、変換行列Ａを、
換するには、即ち、ベクトルＸ'pの成分ｘ'p+32乃至ｘ'
p+63を０にするには、式（５）において、ベクトルＸ'p
の成分ｘ'p，ｘ'p+1，・・・，ｘ'p+63との積和が計算
される変換行列Ａの第１行乃至６４行のうち、第３３行
乃至６４行の成分を０にすれば良い。従って、式（５）
において、変換行列Ａを、
【数５】 のように行列Ａ'に置き換え、式（８）に代入すると、
次のようになる。 Ｙp t＝Ａ-1Ａ'Ｘp t （９） 式（９）において、行列Ａ-1と行列Ａ'との積は、あら
かじめ計算することができるから、Ａ''＝Ａ-1Ａ'と
し、式（９）を置き換えると、 Ｙp t＝Ａ''Ｘp t （１０） となり、音声信号Ｘp（＝（ｘp，ｘp+1，・・・，ｘ
p+63））に行列Ａ''を乗ずることにより、その信号Ｘp
に含まれる音声信号以外の信号成分（雑音）を除いた、
信号Ｙp（＝（ｙp，ｙp+1，・・・，ｙp+63））、即ち
音声信号のみが得られる。
次のようになる。 Ｙp t＝Ａ-1Ａ'Ｘp t （９） 式（９）において、行列Ａ-1と行列Ａ'との積は、あら
かじめ計算することができるから、Ａ''＝Ａ-1Ａ'と
し、式（９）を置き換えると、 Ｙp t＝Ａ''Ｘp t （１０） となり、音声信号Ｘp（＝（ｘp，ｘp+1，・・・，ｘ
p+63））に行列Ａ''を乗ずることにより、その信号Ｘp
に含まれる音声信号以外の信号成分（雑音）を除いた、
信号Ｙp（＝（ｙp，ｙp+1，・・・，ｙp+63））、即ち
音声信号のみが得られる。
【００２１】従って、ステップＳ５において、主成分へ
の変換行列Ａの逆行列Ａ-1が計算されるとともに、その
変換行列Ａが、寄与率の低い第３３行乃至６４行を０に
した行列Ａ'に変換され、ステップＳ６において、行列
Ａ''、即ち行列Ａ-1と行列Ａ'との積が計算される。
の変換行列Ａの逆行列Ａ-1が計算されるとともに、その
変換行列Ａが、寄与率の低い第３３行乃至６４行を０に
した行列Ａ'に変換され、ステップＳ６において、行列
Ａ''、即ち行列Ａ-1と行列Ａ'との積が計算される。
【００２２】ここで、式（１０）から、６４次元のベク
トルにベクトル化された時系列の音声信号 ・ ・ ・ Ｘp ＝（ｘp，ｘp+1，・・・，ｘp+63） Ｘp+1＝ （ｘp+1，ｘp+2，・・・，ｘp+64） Ｘp+2＝ （ｘp+2，ｘp+3，・・・，ｘp+65） ・ ・ ・ Ｘp+63＝ （ｘp+63，ｘp+64，・・・，ｘp+126） ・ ・ ・ に対して、次のように時系列の出力が得られることが判
る。 ・ ・ ・ Ｙp ＝（ｙp，ｙp+1，・・・，ｙp+63） Ｙp+1＝ （ｙp+1，ｙp+2，・・・，ｙp+64） Ｙp+2＝ （ｙp+2，ｙp+3，・・・，ｙp+65） ・ ・ ・ Ｙp+63＝ （ｙp+63，ｙp+64，・・・，ｙp+126） ・ ・ ・
トルにベクトル化された時系列の音声信号 ・ ・ ・ Ｘp ＝（ｘp，ｘp+1，・・・，ｘp+63） Ｘp+1＝ （ｘp+1，ｘp+2，・・・，ｘp+64） Ｘp+2＝ （ｘp+2，ｘp+3，・・・，ｘp+65） ・ ・ ・ Ｘp+63＝ （ｘp+63，ｘp+64，・・・，ｘp+126） ・ ・ ・ に対して、次のように時系列の出力が得られることが判
る。 ・ ・ ・ Ｙp ＝（ｙp，ｙp+1，・・・，ｙp+63） Ｙp+1＝ （ｙp+1，ｙp+2，・・・，ｙp+64） Ｙp+2＝ （ｙp+2，ｙp+3，・・・，ｙp+65） ・ ・ ・ Ｙp+63＝ （ｙp+63，ｙp+64，・・・，ｙp+126） ・ ・ ・
【００２３】すると、例えばベクトルＹp乃至Ｙ
p+63（ｐ＝・・・，−１，０，１，・・・）において、
成分ｙp+63は６４個存在するので、６４個存在する成分
ｙp+63のうち、例えば時間的に中点付近で得られる成分
ｙp+63を採用する。即ち、６４個存在するベクトルＹp
乃至Ｙp+63の成分ｙp+63のうち、そのサフィックスが中
点（平均）に近いベクトルＹp+31の成分であるｙp+63を
採用する。
p+63（ｐ＝・・・，−１，０，１，・・・）において、
成分ｙp+63は６４個存在するので、６４個存在する成分
ｙp+63のうち、例えば時間的に中点付近で得られる成分
ｙp+63を採用する。即ち、６４個存在するベクトルＹp
乃至Ｙp+63の成分ｙp+63のうち、そのサフィックスが中
点（平均）に近いベクトルＹp+31の成分であるｙp+63を
採用する。
【００２４】従って、ベクトルＹp+31は、式（１０）よ
り、 Ｙp+31 t＝Ａ''Ｘp+31 （１１） で求めることができ、行列Ａ''を、
り、 Ｙp+31 t＝Ａ''Ｘp+31 （１１） で求めることができ、行列Ａ''を、
【数６】 として、式（１１）を成分表示すると、式（１２）のよ
うになる。
うになる。
【数７】 式（１２）において、成分ｙp+63は、 ｙp+63＝ａ''32 0ｘp+31＋ａ''32 1ｘp+32＋・・・＋ａ''32 63ｘp+94 （１３） で計算することができる。
【００２５】式（１３）より明らかなように、行列Ａ''
の第３２行目の成分ａ''32 0，ａ''32 1，・・・，ａ''
32 63は、ＦＩＲフィルタの係数に対応し、この係数
ａ''32 0，ａ''32 1，・・・，ａ''32 63を有するＦＩ
Ｒフィルタは、上述したように、元の音声信号に含まれ
る、音声信号以外の寄与率の低い信号成分（雑音）を除
去し、音声信号のみを通過する特性（図３）を有するフ
ィルタになる。
の第３２行目の成分ａ''32 0，ａ''32 1，・・・，ａ''
32 63は、ＦＩＲフィルタの係数に対応し、この係数
ａ''32 0，ａ''32 1，・・・，ａ''32 63を有するＦＩ
Ｒフィルタは、上述したように、元の音声信号に含まれ
る、音声信号以外の寄与率の低い信号成分（雑音）を除
去し、音声信号のみを通過する特性（図３）を有するフ
ィルタになる。
【００２６】次に、図４は、本発明の音声フィルタを応
用したＦＩＲフィルタの一実施例の構成を示すブロック
図である。入力端子４は、遅延回路１1に接続し、その
接続点は乗算器２1に接続している。遅延回路１1乃至１
63は、順次シリアルに接続し、遅延回路１iと遅延回路
１i+1との接続点は、乗算器２i+1に接続している（但
し、１≦ｉ≦６２）。遅延回路１63の出力端子は乗算器
２64の入力端子に接続している。
用したＦＩＲフィルタの一実施例の構成を示すブロック
図である。入力端子４は、遅延回路１1に接続し、その
接続点は乗算器２1に接続している。遅延回路１1乃至１
63は、順次シリアルに接続し、遅延回路１iと遅延回路
１i+1との接続点は、乗算器２i+1に接続している（但
し、１≦ｉ≦６２）。遅延回路１63の出力端子は乗算器
２64の入力端子に接続している。
【００２７】乗算器２1の出力端子は加算器３1の一方の
入力端子に、乗算器２2の出力端子は加算器３1の他方の
入力端子にそれぞれ接続している。乗算器２3乃至２64
の出力端子は、加算器３2乃至３63の一方の入力端子に
それぞれ接続し、加算器３1乃至３62の出力端子は、加
算器３2乃至３63の他方の入力端子にそれぞれ接続して
いる。加算器６３の出力端子は、出力端子５に接続して
いる。乗算器２1乃至２6 4は、入力された信号を、それ
ぞれ式（１３）の右辺の係数（行列Ａ''の第３２行の成
分）ａ''32 63乃至ａ''32 0倍して出力する。
入力端子に、乗算器２2の出力端子は加算器３1の他方の
入力端子にそれぞれ接続している。乗算器２3乃至２64
の出力端子は、加算器３2乃至３63の一方の入力端子に
それぞれ接続し、加算器３1乃至３62の出力端子は、加
算器３2乃至３63の他方の入力端子にそれぞれ接続して
いる。加算器６３の出力端子は、出力端子５に接続して
いる。乗算器２1乃至２6 4は、入力された信号を、それ
ぞれ式（１３）の右辺の係数（行列Ａ''の第３２行の成
分）ａ''32 63乃至ａ''32 0倍して出力する。
【００２８】さらに、その動作について説明する。例え
ばサンプリング周波数２０ｋＨｚでサンプリングされた
音声信号ｘ0，ｘ1，ｘ2，・・・，ｘn，・・・が時系列
に入力端子４に入力され、遅延回路１1および乗算器２1
に出力される。遅延回路１1において、入力端子４より
入力された音声信号は、所定の周期を有するクロック信
号にしたがってラッチされ、遅延回路１2および乗算器
２2に出力される。遅延回路１1より出力された音声信号
は、遅延回路１2においてラッチされ、遅延回路１3およ
び乗算器２3に出力され、以下同様にして、前段の遅延
回路１jより出力された音声信号は順次後段の遅延回路
１j+1にラッチされ、遅延回路１jによりラッチされた音
声信号は、乗算器２j+1に出力される（但し、１≦ｊ≦
６３）。
ばサンプリング周波数２０ｋＨｚでサンプリングされた
音声信号ｘ0，ｘ1，ｘ2，・・・，ｘn，・・・が時系列
に入力端子４に入力され、遅延回路１1および乗算器２1
に出力される。遅延回路１1において、入力端子４より
入力された音声信号は、所定の周期を有するクロック信
号にしたがってラッチされ、遅延回路１2および乗算器
２2に出力される。遅延回路１1より出力された音声信号
は、遅延回路１2においてラッチされ、遅延回路１3およ
び乗算器２3に出力され、以下同様にして、前段の遅延
回路１jより出力された音声信号は順次後段の遅延回路
１j+1にラッチされ、遅延回路１jによりラッチされた音
声信号は、乗算器２j+1に出力される（但し、１≦ｊ≦
６３）。
【００２９】従って、現在入力端子４に入力されている
音声信号がｘnである場合、遅延回路１jには、ｘn-jが
ラッチされ、乗算器２j+1に出力される。但し、ｘのサ
フィックスは時間（サンプリングの順番）を表してい
る。
音声信号がｘnである場合、遅延回路１jには、ｘn-jが
ラッチされ、乗算器２j+1に出力される。但し、ｘのサ
フィックスは時間（サンプリングの順番）を表してい
る。
【００３０】一方、入力端子４に入力された音声信号ｘ
nは、乗算器２1に供給され、乗算器２1においてａ''
32 63倍され、加算器３1に出力される。また、遅延回路
１1にラッチされた音声信号ｘn-1は、乗算器２2に供給
され、乗算器２2においてａ''32 62倍され、加算器３1
に出力される。加算器３1において、乗算器２1より供給
される信号ａ''32 63ｘnと、乗算器２2より供給される
信号ａ''32 62ｘn-1とが加算され（ａ''32 63ｘn＋ａ''
32 62ｘn-1）、加算器３2に供給される。以下同様にし
て、ラッチ回路１iでラッチされた音声信号ｘn-iは、乗
算器２i+1においてａ''32 63 -i倍され、加算器３iに供
給され、加算器３iにおいて、乗算器２i+1の出力（ａ''
32 63-iｘn-i）と、加算器３i-1の出力（ａ''32 63ｘn
＋ａ''32 62ｘ n-1＋・・・＋ａ''32 63-i+1ｘn-i+1）と
が加算され、加算器３i+1に出力される。但し、初段の
加算器３1においては、上述したように、乗算器２1の出
力（ａ''32 63ｘn）と、乗算器２2の出力（ａ''32 62ｘ
n-1）とが加算される。
nは、乗算器２1に供給され、乗算器２1においてａ''
32 63倍され、加算器３1に出力される。また、遅延回路
１1にラッチされた音声信号ｘn-1は、乗算器２2に供給
され、乗算器２2においてａ''32 62倍され、加算器３1
に出力される。加算器３1において、乗算器２1より供給
される信号ａ''32 63ｘnと、乗算器２2より供給される
信号ａ''32 62ｘn-1とが加算され（ａ''32 63ｘn＋ａ''
32 62ｘn-1）、加算器３2に供給される。以下同様にし
て、ラッチ回路１iでラッチされた音声信号ｘn-iは、乗
算器２i+1においてａ''32 63 -i倍され、加算器３iに供
給され、加算器３iにおいて、乗算器２i+1の出力（ａ''
32 63-iｘn-i）と、加算器３i-1の出力（ａ''32 63ｘn
＋ａ''32 62ｘ n-1＋・・・＋ａ''32 63-i+1ｘn-i+1）と
が加算され、加算器３i+1に出力される。但し、初段の
加算器３1においては、上述したように、乗算器２1の出
力（ａ''32 63ｘn）と、乗算器２2の出力（ａ''32 62ｘ
n-1）とが加算される。
【００３１】加算器３63において、乗算器２64の出力
（ａ''32 0ｘn-63）と、加算器３62の出力（ａ''32 63
ｘn＋ａ''32 62ｘn-1＋・・・＋ａ''32 1ｘn-62）とが
加算され、出力端子５に音声信号ｘをフィルタリングし
た信号ｘ'として、 ｘ'＝ａ''32 63ｘn＋ａ''32 62ｘn-1＋・・・ ＋ａ''32 1ｘn-62＋ａ''32 0ｘn-63 （１４） が出力される。
（ａ''32 0ｘn-63）と、加算器３62の出力（ａ''32 63
ｘn＋ａ''32 62ｘn-1＋・・・＋ａ''32 1ｘn-62）とが
加算され、出力端子５に音声信号ｘをフィルタリングし
た信号ｘ'として、 ｘ'＝ａ''32 63ｘn＋ａ''32 62ｘn-1＋・・・ ＋ａ''32 1ｘn-62＋ａ''32 0ｘn-63 （１４） が出力される。
【００３２】式（１４）のｘのサフィックスｎを、 ｎ＝ｐ＋９４ とすると、式（１３）および（１４）の右辺は同一のも
のとなり、図３に示す周波数特性を有する（音声信号の
みを通過する）フィルタを容易に実現することができる
ことが判る。
のとなり、図３に示す周波数特性を有する（音声信号の
みを通過する）フィルタを容易に実現することができる
ことが判る。
【００３３】以上本発明を、音声信号のみを通過するフ
ィルタに適用した場合について説明したが、本発明は音
声のような周波数特性を有する信号だけでなく、例えば
画像信号など、周波数特性に特徴のある信号を通過また
は阻止するフィルタに応用することができる。
ィルタに適用した場合について説明したが、本発明は音
声のような周波数特性を有する信号だけでなく、例えば
画像信号など、周波数特性に特徴のある信号を通過また
は阻止するフィルタに応用することができる。
【００３４】
【発明の効果】請求項１に記載のフィルタ設計方法によ
れば、入力信号をサンプリングし、時系列にサンプル値
を出力し、そのサンプル値をベクトルに変換し、ベクト
ルの集合を主成分分析し、そのベクトルを主成分軸上へ
射影する変換行列を算出し、その変換行列によりベクト
ルが射影される主成分の寄与率に対応して、変換行列の
一部の成分を０に変更し、変換行列の逆行列と一部の成
分が０に変更された変換行列との積を計算する。従っ
て、入力信号に含まれる例えば雑音などの寄与率の低い
信号成分を取り除き、所望する信号成分のみを取り出す
フィルタを容易に設計することができる。
れば、入力信号をサンプリングし、時系列にサンプル値
を出力し、そのサンプル値をベクトルに変換し、ベクト
ルの集合を主成分分析し、そのベクトルを主成分軸上へ
射影する変換行列を算出し、その変換行列によりベクト
ルが射影される主成分の寄与率に対応して、変換行列の
一部の成分を０に変更し、変換行列の逆行列と一部の成
分が０に変更された変換行列との積を計算する。従っ
て、入力信号に含まれる例えば雑音などの寄与率の低い
信号成分を取り除き、所望する信号成分のみを取り出す
フィルタを容易に設計することができる。
【００３５】請求項２に記載の音声フィルタによれば、
サンプリングされた音声信号をベクトルに変換し、ベク
トルの集合を主成分分析し、ベクトルを主成分軸上へ射
影する変換行列を算出し、変換行列によりベクトルが射
影される主成分の寄与率に対応して、変換行列の一部の
成分を０に変更し、変換行列の逆行列と一部の成分が０
に変更された変換行列との積を計算し、その積の所定の
行または列の成分をフィルタの係数とし、音声信号との
積和を計算する。従って、寄与率の高い音声信号成分の
みを精度良く取り出すことができる。
サンプリングされた音声信号をベクトルに変換し、ベク
トルの集合を主成分分析し、ベクトルを主成分軸上へ射
影する変換行列を算出し、変換行列によりベクトルが射
影される主成分の寄与率に対応して、変換行列の一部の
成分を０に変更し、変換行列の逆行列と一部の成分が０
に変更された変換行列との積を計算し、その積の所定の
行または列の成分をフィルタの係数とし、音声信号との
積和を計算する。従って、寄与率の高い音声信号成分の
みを精度良く取り出すことができる。
【図１】本発明のフィルタ設計方法を説明するためのフ
ローチャートである。
ローチャートである。
【図２】図１のフローチャートの主成分分析のステップ
Ｓ３のより詳細な処理を説明するためのフローチャート
である。
Ｓ３のより詳細な処理を説明するためのフローチャート
である。
【図３】図４のＦＩＲフィルタの周波数特性の例を示す
図である。
図である。
【図４】本発明の音声フィルタを応用したＦＩＲフィル
タの一実施例の構成を示すブロック図である。
タの一実施例の構成を示すブロック図である。
１1乃至１63 遅延回路 ２1乃至２64 乗算器 ３1乃至３63 加算器
Claims (2)
- 【請求項１】 入力信号をサンプリングし、時系列にサ
ンプル値を出力する工程と、 前記時系列に出力されるサンプル値を所定の次元数のベ
クトルに変換する工程と、 前記ベクトルの集合を主成分分析し、前記ベクトルを主
成分軸上へ射影する変換行列を算出する工程と、 前記変換行列により前記ベクトルが射影される主成分の
寄与率に対応して、前記変換行列の一部の成分を０に変
更する工程と、 前記変換行列の逆行列と前記一部の成分が０に変更され
た変換行列との積を計算する工程とを備えることを特徴
とするフィルタ設計方法。 - 【請求項２】 サンプリングされた音声信号と係数との
積和演算を行う音声フィルタにおいて、 前記サンプリングされた音声信号を所定の次元数のベク
トルに変換するベクトル変換手段と、 前記ベクトル変換手段により変換されたベクトルの集合
を主成分分析し、前記ベクトルを主成分軸上へ射影する
変換行列を算出する変換行列算出手段と、 前記変換行列算出手段により算出された変換行列により
前記ベクトルが射影される主成分の寄与率に対応して、
前記変換行列の一部の成分を０に変更する成分変更手段
と、 前記変換行列の逆行列と前記成分変更手段により一部の
成分が０に変更された変換行列との積を計算する乗算手
段と、 前記乗算手段により計算された積の所定の行または列の
成分を前記係数とし、前記音声信号との積和を計算する
積和演算手段とを備えることを特徴とする音声フィル
タ。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP4026231A JPH05199071A (ja) | 1992-01-17 | 1992-01-17 | フィルタ設計方法および音声フィルタ |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP4026231A JPH05199071A (ja) | 1992-01-17 | 1992-01-17 | フィルタ設計方法および音声フィルタ |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH05199071A true JPH05199071A (ja) | 1993-08-06 |
Family
ID=12187567
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP4026231A Withdrawn JPH05199071A (ja) | 1992-01-17 | 1992-01-17 | フィルタ設計方法および音声フィルタ |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH05199071A (ja) |
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2010181350A (ja) * | 2009-02-09 | 2010-08-19 | Shimadzu Corp | クロマトグラフ用データ処理装置 |
| US8180204B2 (en) | 2007-07-02 | 2012-05-15 | Brewl Technologies, Inc. | Hot beverage brewing apparatus |
| US8322271B2 (en) | 2007-07-02 | 2012-12-04 | Brewl Technologies, Inc. | Infusible material capsule for brewing a beverage |
-
1992
- 1992-01-17 JP JP4026231A patent/JPH05199071A/ja not_active Withdrawn
Cited By (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US8180204B2 (en) | 2007-07-02 | 2012-05-15 | Brewl Technologies, Inc. | Hot beverage brewing apparatus |
| US8322271B2 (en) | 2007-07-02 | 2012-12-04 | Brewl Technologies, Inc. | Infusible material capsule for brewing a beverage |
| US9079706B2 (en) | 2007-07-02 | 2015-07-14 | Solabev Llc | Infusible material capsule for brewing a beverage |
| JP2010181350A (ja) * | 2009-02-09 | 2010-08-19 | Shimadzu Corp | クロマトグラフ用データ処理装置 |
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Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| A300 | Application deemed to be withdrawn because no request for examination was validly filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A300 Effective date: 19990408 |