JPH0566057B2 - - Google Patents
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- JPH0566057B2 JPH0566057B2 JP62275889A JP27588987A JPH0566057B2 JP H0566057 B2 JPH0566057 B2 JP H0566057B2 JP 62275889 A JP62275889 A JP 62275889A JP 27588987 A JP27588987 A JP 27588987A JP H0566057 B2 JPH0566057 B2 JP H0566057B2
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Classifications
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
- H04L7/00—Arrangements for synchronising receiver with transmitter
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04B—TRANSMISSION
- H04B14/00—Transmission systems not characterised by the medium used for transmission
- H04B14/02—Transmission systems not characterised by the medium used for transmission characterised by the use of pulse modulation
- H04B14/04—Transmission systems not characterised by the medium used for transmission characterised by the use of pulse modulation using pulse code modulation
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
- H04L27/00—Modulated-carrier systems
- H04L27/32—Carrier systems characterised by combinations of two or more of the types covered by groups H04L27/02, H04L27/10, H04L27/18 or H04L27/26
- H04L27/34—Amplitude- and phase-modulated carrier systems, e.g. quadrature-amplitude modulated carrier systems
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
- Signal Processing (AREA)
- Digital Transmission Methods That Use Modulated Carrier Waves (AREA)
- Transmission Systems Not Characterized By The Medium Used For Transmission (AREA)
- Television Systems (AREA)
Description
(発明の背景)
[発明の属する技術分野]
本発明は信号分類装置および信号部類方法に係
り、特に入力信号を複数類別の1つに分類する装
置およびその方法に関する。 [従来技術の説明] 最近、デイジタル伝送装置における伝送量を増
加するために、ビツト速度低減技術が使用される
ようになつてきた。適用形差分パルス符号変調
(ADPCM)はこの一例である。ADPCMは音声
帯域のデイジタル伝送装置の容量を増加するのに
用いられている。 32キロビツト/秒のADPCMの使用はますます
増えており、通常、これはT−般送波装置の容量
を2倍にすることができる。32キロビツト/秒よ
り低いビツト速度で音声帯域信号をうまく伝送す
れば、より大容量の伝送が実現できる。 しかし、非音声信号を伝送する場合、速度32キ
ロビツト/秒のADPCMには問題がある。一般的
に、非音声信号(例えば、音声帯域データ信号)
が32キロビツト/秒ADPCMで伝送される場合、
伝送ビツト速度を低減するには1ビツトも落とす
ことは許されない。“より高い”ビツト速度の音
声帯域データ信号、例えば、9600ビツト/秒また
はさらに高い速度のモデムで発生したものを伝送
する際、32キロビツト/秒、いわゆる固定速度
ADPCMの使用は容認できないほどのビツト誤り
率を生じる。よつて、データは再伝送されなけれ
ばならないため、容認できないほどの伝送量が生
じてしまう。前記の問題を最小限にするために、
9600ビツト/秒より高い速度の音声帯域データ信
号はADPCM伝送ビツト速度で、または現在の固
定された32キロビツト/秒のADPCMビツト速度
より高い他のPCM伝送ビツト速度で伝送するこ
とが望まれる。さらに、“より低い”ビツト速度
の音声帯域データ信号を32キロビツト/秒
ADPCMより低いビツト速度で伝送することも可
能であり、望ましい。音声帯域データ信号を32キ
ロビツト/秒ADPCM速度より高いビツト速度ま
たは低いビツト速度で伝送するために、信号をそ
れぞれのボーレートに対応して分類しなければな
らない。 従来、音声帯域データ信号を分類する試みは、
いわゆる通常の自己相関を用いるものである。こ
の通常の自己相関を用いる場合、その結果がデー
タ信号の搬送波周波数によつて変調されるという
問題がある。よつて、このような分類装置から得
られた結果は音声帯域データ信号のボーレートを
正確には反映しない。 [発明の概要] 入力信号の分類は、本発明によれば、入力信号
の複素低域通過バージヨンの自己相関、すなわ
ち、複素自己相関に基づく分類装置を用いること
によつて、実現される。 本発明の特殊な場合によれば、入力信号の複素
低域通過バージヨンの自己相関絶対値は入力音声
帯域データ信号を分類するのに用いられる。 特に、特定の遅延間隔(時間のずれ)に対して
決定された規格化複素自己相関の絶対値は、搬送
波周波数に依存しない入力信号のスペクトル幅に
関連し、そして、このスペクトル幅は音声帯域デ
ータ信号のボーレートに関連する。規格化された
絶対値は、所定のしきい値と比較され、複数の類
別の1つに、例えば、複数のボーレートの1つに
分類される。 [実施例の説明] 第1図は本発明によつて音声帯域信号を分類す
る装置の簡単化されたブロツク図を示す。 第1図において、入力デイジタル信号d,(n)
は2つの掛算器10,11へ供給される。本実施
例では、信号d(n)はサンプリング速度8kHzの
線形PCM形式である。よつて、サンプル間隔は
125μsである。cos(πn/2)を表す信号がcos
(πn/2)発生器12から乗算器10へ供給され
る。続いて乗算器10はa(n)=d(n)cos
(πn/2)を発生する。同様に、sin(πn/2)を
表す信号がsin(πn/2)発生器13から乗算器1
1へ供給される。続いて乗算器11はb(n)=d
(n)sin(πn/2)を発生する。 信号a(n)は低域通過フイルタ14へ供給さ
れ、その低域通過バージヨン、すなわちu(n)
を生じる。同様に、信号b(n)は低域通過フイ
ルタ15へ供給され、その低域通過バージヨン、
すなわちv(n)を生じる。 本実施例において、2つの低域通過フイルタ1
4,15は2kHzのカツトオフ周波数を有する2
次再帰形フイルタである。u(n)とv(n)の両
者は複素信号発生器16へ供給され、そこでγ
(n)=u(n)−jv(n)を発生する。γ(n)はd
(n)の複素低域通過バージヨンである。複素低
域通過バージヨンγ(n)は他の装置(例えばヒ
ルベルトフイルタ)でも発生できる。信号γ(n)
は乗算器17、複素共役発生器18および絶対値
発生器19へ供給される。複素低域通過バージヨ
ン信号γ(n)の複素共役γ*(n)は複素共役発
生器18から遅延ユニツト20へ供給される。 次にこの遅延ユニツト20はγ*(n)のサンプ
ル表示に所定数kのサンプル間隔の遅延を与え
る。本実施例において、k=2のサンプル間隔の
遅延(時間のずれ)を使用すれば有利である。遅
延された複素共役γ*(n−k)は乗算器17へ供
給され、乗算によりγ(n)と結合されてγ(n)
γ*(n−k)を発生する。 結合された信号γ(n)γ*(n−k)は平均化
フイルタ21へ供給されて、それがγ(n)の複
数自己相関、すなわち R(k)=1/NN 〓n=1 γ(n)γ*(n−k) を与える。ただし、Nはサンプルの数、すなわち
ウインドウサイズであり、R(k)のいわゆる予
測値を発生するのに用いられる。例えば、音声帯
域データ信号間の分類ではN=1024、音声と音声
帯域データの間の分類ではN=256とする。平均
化フイルタ21は複素自己相関R(k)=R(k)+
γ(n)γ*(n−k)/Nを発生する。すなわち、
現時点の予測値R(k)は前の予測値R(k)と平
均された最新部分γ(n)γ*(n−k)/Nとの
和である。デイジタル信号γ(n)の複素自己相
関R(k)が音声帯域データ信号d(n)の搬送波
周波数に依存しないことは注目に値する。従つ
て、本発明の信号分類装置による結果は音声域帯
データ信号搬送波周波数によつて変調されること
はなく、音声帯域データ信号のボーレートを正確
に表す。 複素自己相関R(k)は規格化絶対値ユニツト
22と規格化実部ユニツト23へ供給される。規
格化絶対値ユニツト22はC(k)=|R(k)|/
R(0)を発生する。 |R(k)|は/R(0)で規格化されている。
というのは、d(n)の信号レベルは変化しうる
からである。R(0)は入力信号d(n)のパワー
を表す。本実施例で用いられるC(k)の値は、
前に述べたように、遅延k=2での値であり、規
格化因子は遅延k=0でのR(k)である。出力
C(k)(本実施例ではC(2))は規格化絶対値ユ
ニツト22からしきい値検出器24へ供給され
る。しきい値検出器ユニツト24は複数の音声帯
域データ信号のボーレートを識別するしきい値検
出器(図示せず)を含んでいる。特定のしきい値
レベルは、与えられた遅延k(すなわち時間のず
れ)でのC(k)が大量の実験結果に関してガウ
ス分布であるという仮定のもとで、誤つた検出の
確率を最小にすることによつて得られる。本実施
例では、遅延値k=2はそれが最も良い総合的な
結果を与えるため、選定された。しかし、より低
い伝送速度、例えば、1200および300FSKに関し
ては、k=3の遅延はより良い結果を与えるよう
である。 本実施例では、0<C(2)≦0.646ならば、音
声データ信号は2400/秒のボーレートを有し、
9600ビツト/秒またはそれ以上の音声帯域データ
信号に対応する。 0.646<C(2)≦0.785ならば、音声帯域データ
信号は1600/秒のボーレートを有し、4800ビツ
ト/秒の音声帯域データ信号に対応する。 0.785<C(2)≦0.878ならば、音声帯域データ
信号1200/秒のボーレートを有し、2400ビツト/
秒の音声帯域データ信号に対応する。 0.878<C(2)≦1ならば、音声帯域データ信
号は600/秒以下のボーレートを有し、ビツト速
度が1200ビツト/秒より低い音声帯域データ信号
に対応する。 しきい値検出器24からの結果は所望の用途に
使われるように利用手段32へ供給される。例え
ば、その結果はADPCM符号器に用いられたビツ
ト数を調整するのに用いられると便利であり、そ
の結果、音声帯域データ信号の伝送の品質および
効率を改善することになる。 規格化実部ユニツト23はRd(k)=−Rea1[R
(k)]/R(0)を発生し、これはγ(n)の複素
自己相関の位相に関連する。複素自己相関R(k)
の実部は、d(n)のレベル変化を補償するよう
に、k=0での自己相関値で規格化される。 また、最も良い総合的な結果は遅延k=2で得
られる。よつて、Rd(2)>0ならば、複素自己
相関は第1の位相、例えば、第2および第3象限
にある位相を有し、Rd(2)≦0ならば自己相関
は第2の位相、例えば、第1および第4象限にあ
る位相を有する。 Rd(2)≦0ならば、d(n)が音声帯域データ
信号であつて、Rd(2)>0ならば、信号が音声
信号であると決定される。Rd(2)信号は2次元
しきい値検出器25に入力される。2次元しきい
値検出器25はRd(k)と、比率−1ユニツト2
9からの信号ηとの両者に対して応答し、d(n)
が音声信号であるか音声帯域データ信号であるか
の最終決定を与える。以下で説明するように、η
=m2/m1 2-1である。ただし、m1はd(n)の低
域通過バージヨンγ(n)の1次絶対モーメント、
すなわち m1=1/NN 〓n=1 |γ(n)| であり、 m2はd(n)の複素低域通過バージヨンγ(n)
の2次絶対モーメント、すなわち m2=1/NN 〓n=1 |γ(n)|2 である。 本実施例では、Nは音声検出の場合、256であ
り、音声域帯データ信号の場合、1024である。2
次元しきい値検出器25は、本実施例において、
Rd(2)>0またはη>0.3ならば、d(n)が発生
信号であることを表す信号を生成し、他の場合は
d(n)が音声帯域データ信号であることを表す
信号を生成する。このようなしきい値検出器は2
つの出力がORされた独立した検出器を含む。2
次元しきい値検出器25からの出力は所望の使用
目的に使われるように、利用手段32へ供給され
る。いわゆる位相Rd(2)と規格化された変数η
は同時に音声信号と音声帯域データ信号との判別
に使われているが、それらのどちらか一方だけで
もこのような判別に使えることは明らかである。 音声帯域データ信号どうしを正確に区別するた
めに、音声帯域データ信号に用いられた変調方式
を検出することは望ましくかつ重要である。例え
ば、上述の複素自己相関に関連するパラメータC
(k)の使用は、2400ビツト/秒または4800ビツ
ト/秒の信号から1200FSK信号を区別すること
ができない。d(n)の複素低域通過バージヨン
γ(n)の1次と2次の絶対モーメントに関する
所定の関係はFSK,PSK、およびQAMの変調方
式を区別できる。定義により、信号x(n)のP
次モーメントはxp(n)の平均値であり、信号x
(n)のP次の絶対モーメントは|x(n)|pの平
均である。 以上の目的を達成するために、絶対値発生器1
9は|γ(n)|=(u2(n)+v2(n))1/2を発生
す
る。そして|γ(n)|の1次モーメントm1はm1
=m1+|γ(n)|/Nと評価でき、|γ(n)|の
2次モーメントm2はm2=m2+|γ(n)|2/N
と評価できる。 また本実施例では、音声検出の場合N=256、
音声域帯データ検出の場合N=1024である。従つ
て、|γ(n)|の1次モーメントm1はm1=m1+
|γ(n)|/Nを生じる平均化フイルタ26によ
つて発生される。次に自乗器ユニツト28は、
m1を与えて、それを次に比率−1ユニツト29
へ供給する。同様に|γ(n)|の2次モーメント
m2は、|γ(n)|を自乗器27へ供給し、|γ
(n)|2を生じることによつて発生される。平均
化フイルタ30はm2=m2+|γ(n)|2/Nを与
える。そして、m2は次に比率−1ユニツト29
に供給され、ユニツト29は|γ(n)|のいわゆ
る規格化された分散η、すなわち、η=m2/m1 2
−1を生じる。 以上説明したように、規格化された分散ηは音
声信号と音声帯域データ信号を区別するために、
2次元しきい値検出器25に供給される。規格化
された分散ηは音声帯域データの複数変調方式を
区別するためにしきい値検出器31にも供給され
る。本実施例では、区別される変調方式は周波数
シフトキーイング(FSK)、位相シフトキーイン
グ(PSK)および直交振幅変調(QAM)であ
る。本実施例では、次のように決定される。0<
η≦0.021ならば、変調方式はFSKで、0.021<η
≦0.122ならば、変調方式はPSKで、0.122<ηな
らば、変調方式はQAMである。 しきい値検出器31からの結果は利用手段32
へ供給され、そこで受け取つた特殊の音声帯域デ
ータ信号の決定に用いられる。従つて、ηの使用
によつてFSK,PSKとQAMの音声帯域データ信
号の弁別はでき、C(2)の使用によつて2400ボ
ー/秒、1600ボー/秒、1200ボー/秒および600
ボー/秒またはさらに低いボー信号の弁別はでき
る。後者の信号はそれぞれ9600ビツト/秒、4800
ビツト/秒、2400/秒および1200ビツト/秒また
はさらに低いビツト速度の信号に対応する。必要
ならば、遅延k=3でのC(k)、すなわち、C
(3)は前記のC(2)と同様に発生でき、1200ビ
ツト/秒と300ビツト/秒の音声帯域データ信号
の弁別に利用できる。 他の音声帯域データ信号から9600ビツト/秒の
音声帯域データ信号だけを弁別することが要求さ
れ、4800QAM音声帯域データ信号に対してさら
に高速の分類を指定することが許容できる場合に
おいて、N≧512に対して規格化された分散ηを
使えば十分である。 上述の信号分類装置は超大規模集積回路
(VLSI)で実現されるのが最も望ましいが、プロ
セツサ、例えばアレイプロセツサを使つても容易
に現実できる。A−AとB−Bを結べは、第2図
と第3図は本発明による入力デイジタル信号分類
を実現するステツプを示す流れ図となる。それに
よれば、処理手順は初期化ステツプ201から始ま
る。条件分岐点202は入力エネルギーの有無を
検査する。検査結果がYESならば、エネルギー
が有り、操作ブロツク203はNをN=256とセ
ツトする。前に述べたように、n=256は入力信
号d(n)が音声であるか音声帯域データである
かを検出するために用いられるサンプル数であ
る。操作ブロツク204はn,R(k),m1およ
びm2をそれぞれn=1,R(k)=0,m1=0お
よびm2=0にセツトする。操作ブロツク205
はa(n)=d(n)cos(πn/2)とb(n)=d
(n)sin(πn/2)を計算する。操作ブロツク2
06はステツプ205の結果をフイルタ関数g(n)
で低域通過フイルタリングすることによつて、入
力信号d(n)の複素低域通過バージヨンγ(n)
を発生する。すなわち、γ(n)=[a(n)−jb
(n)]*g(n)である。ただし*は畳み込み演
算を表す。前述のように、本実施例において2k
Hzカツトオフ周波数を有する2次再帰形フイルタ
は低域通過フイルタg(n)として用いられる。
操作ブロツク207はR(k),m1およびm2を更
新する。前述のように、R(k)は入力複素デイ
ジタル信号γ(n)の自己相関であり、更新され
た値はR(k)=R(k)+γ(n)γ*(n−k)/
Nである。ただし*は複素共役を表す。本実施例
においては、k=2のサンプル間隔遅延(時間の
ずれ)が用いられる。また、m1は|γ(n)|の
1次モーメントであり、更新された値はm2=m2
+|γ(n)|/Nである。m2は|γ(n)|の2
次モーメントであり、更新された値はm1=m1+
|γ(n)|2/Nである。操作ブロツク208は
n=n+1とセツトする。条件分岐209はn<
Nを満たすかどうかをチエツクする。検査結果が
YESならば制御は操作ブロツク205に戻り、
209の検査結果がNOになるまでステツプ205
〜209を繰り返す。これはR(k)、m1とm2を概
算する際、256個のサンプルウインドウが現れる
ことを示す。次に、操作ブロツク210は以下の
計算を行う。 ・ γ(n)の複素自己相関の規格化された絶対
値C(k)、すなわち、C(k)|R(k)|/R
(0)(ただし、R(0)は遅延k=0における
γ(n)の複素自己相関である) ・ k=2での複素自己相関の規格化された実部
Rd(2)、すなわち、Rd(2)=−Rea1[R
(2)]/R(0) ・ 入力信号d(n)の複素低域通過バージヨン
γ(n)の絶対値の規格化された分散η、すな
わち、η=m2/m1 2−1(ただし、m1およびm2
はそれぞれステツプ207からの|γ(n)|の1
次モーメントおよび2次モーメントである) 条件分岐点211は入力信号が音声または音声
帯域データであるかを決定するための検査を行
う。本実施例において、これはR(2)>0または
η>0.3を満たすかどうかで決定される。ステツ
プ211の結果がYESならば操作ブロツク212は
表示器に入力信号が音声であると表示する。その
後213でプロセスが終了する。ステツプ21の結
果はNOであれば、操作ブロツク214は表示器
に入力信号が音声帯域データであると表示する。
条件分岐点215はN=256を満たすかどうかを
検査する。検査結果がYESならば、操作ブロツ
ク216はN=1024およびn=1とセツトし、制
御は操作ブロツク204に戻る。前述のように、
本実施例において、1024個のサンプルウインドウ
は音声帯域データ信号のためにR(k),m1およ
びm2を概算するときに用いられる。その後ステ
ツプ204〜211,214,215を繰り返す。N=1024の
ためステツプ215での検査結果はNOとなつてい
る。次に操作ブロツク217は本実施例において
以下の第1表および第2表のように音声帯域デー
タ信号のパラメータを決定する。
り、特に入力信号を複数類別の1つに分類する装
置およびその方法に関する。 [従来技術の説明] 最近、デイジタル伝送装置における伝送量を増
加するために、ビツト速度低減技術が使用される
ようになつてきた。適用形差分パルス符号変調
(ADPCM)はこの一例である。ADPCMは音声
帯域のデイジタル伝送装置の容量を増加するのに
用いられている。 32キロビツト/秒のADPCMの使用はますます
増えており、通常、これはT−般送波装置の容量
を2倍にすることができる。32キロビツト/秒よ
り低いビツト速度で音声帯域信号をうまく伝送す
れば、より大容量の伝送が実現できる。 しかし、非音声信号を伝送する場合、速度32キ
ロビツト/秒のADPCMには問題がある。一般的
に、非音声信号(例えば、音声帯域データ信号)
が32キロビツト/秒ADPCMで伝送される場合、
伝送ビツト速度を低減するには1ビツトも落とす
ことは許されない。“より高い”ビツト速度の音
声帯域データ信号、例えば、9600ビツト/秒また
はさらに高い速度のモデムで発生したものを伝送
する際、32キロビツト/秒、いわゆる固定速度
ADPCMの使用は容認できないほどのビツト誤り
率を生じる。よつて、データは再伝送されなけれ
ばならないため、容認できないほどの伝送量が生
じてしまう。前記の問題を最小限にするために、
9600ビツト/秒より高い速度の音声帯域データ信
号はADPCM伝送ビツト速度で、または現在の固
定された32キロビツト/秒のADPCMビツト速度
より高い他のPCM伝送ビツト速度で伝送するこ
とが望まれる。さらに、“より低い”ビツト速度
の音声帯域データ信号を32キロビツト/秒
ADPCMより低いビツト速度で伝送することも可
能であり、望ましい。音声帯域データ信号を32キ
ロビツト/秒ADPCM速度より高いビツト速度ま
たは低いビツト速度で伝送するために、信号をそ
れぞれのボーレートに対応して分類しなければな
らない。 従来、音声帯域データ信号を分類する試みは、
いわゆる通常の自己相関を用いるものである。こ
の通常の自己相関を用いる場合、その結果がデー
タ信号の搬送波周波数によつて変調されるという
問題がある。よつて、このような分類装置から得
られた結果は音声帯域データ信号のボーレートを
正確には反映しない。 [発明の概要] 入力信号の分類は、本発明によれば、入力信号
の複素低域通過バージヨンの自己相関、すなわ
ち、複素自己相関に基づく分類装置を用いること
によつて、実現される。 本発明の特殊な場合によれば、入力信号の複素
低域通過バージヨンの自己相関絶対値は入力音声
帯域データ信号を分類するのに用いられる。 特に、特定の遅延間隔(時間のずれ)に対して
決定された規格化複素自己相関の絶対値は、搬送
波周波数に依存しない入力信号のスペクトル幅に
関連し、そして、このスペクトル幅は音声帯域デ
ータ信号のボーレートに関連する。規格化された
絶対値は、所定のしきい値と比較され、複数の類
別の1つに、例えば、複数のボーレートの1つに
分類される。 [実施例の説明] 第1図は本発明によつて音声帯域信号を分類す
る装置の簡単化されたブロツク図を示す。 第1図において、入力デイジタル信号d,(n)
は2つの掛算器10,11へ供給される。本実施
例では、信号d(n)はサンプリング速度8kHzの
線形PCM形式である。よつて、サンプル間隔は
125μsである。cos(πn/2)を表す信号がcos
(πn/2)発生器12から乗算器10へ供給され
る。続いて乗算器10はa(n)=d(n)cos
(πn/2)を発生する。同様に、sin(πn/2)を
表す信号がsin(πn/2)発生器13から乗算器1
1へ供給される。続いて乗算器11はb(n)=d
(n)sin(πn/2)を発生する。 信号a(n)は低域通過フイルタ14へ供給さ
れ、その低域通過バージヨン、すなわちu(n)
を生じる。同様に、信号b(n)は低域通過フイ
ルタ15へ供給され、その低域通過バージヨン、
すなわちv(n)を生じる。 本実施例において、2つの低域通過フイルタ1
4,15は2kHzのカツトオフ周波数を有する2
次再帰形フイルタである。u(n)とv(n)の両
者は複素信号発生器16へ供給され、そこでγ
(n)=u(n)−jv(n)を発生する。γ(n)はd
(n)の複素低域通過バージヨンである。複素低
域通過バージヨンγ(n)は他の装置(例えばヒ
ルベルトフイルタ)でも発生できる。信号γ(n)
は乗算器17、複素共役発生器18および絶対値
発生器19へ供給される。複素低域通過バージヨ
ン信号γ(n)の複素共役γ*(n)は複素共役発
生器18から遅延ユニツト20へ供給される。 次にこの遅延ユニツト20はγ*(n)のサンプ
ル表示に所定数kのサンプル間隔の遅延を与え
る。本実施例において、k=2のサンプル間隔の
遅延(時間のずれ)を使用すれば有利である。遅
延された複素共役γ*(n−k)は乗算器17へ供
給され、乗算によりγ(n)と結合されてγ(n)
γ*(n−k)を発生する。 結合された信号γ(n)γ*(n−k)は平均化
フイルタ21へ供給されて、それがγ(n)の複
数自己相関、すなわち R(k)=1/NN 〓n=1 γ(n)γ*(n−k) を与える。ただし、Nはサンプルの数、すなわち
ウインドウサイズであり、R(k)のいわゆる予
測値を発生するのに用いられる。例えば、音声帯
域データ信号間の分類ではN=1024、音声と音声
帯域データの間の分類ではN=256とする。平均
化フイルタ21は複素自己相関R(k)=R(k)+
γ(n)γ*(n−k)/Nを発生する。すなわち、
現時点の予測値R(k)は前の予測値R(k)と平
均された最新部分γ(n)γ*(n−k)/Nとの
和である。デイジタル信号γ(n)の複素自己相
関R(k)が音声帯域データ信号d(n)の搬送波
周波数に依存しないことは注目に値する。従つ
て、本発明の信号分類装置による結果は音声域帯
データ信号搬送波周波数によつて変調されること
はなく、音声帯域データ信号のボーレートを正確
に表す。 複素自己相関R(k)は規格化絶対値ユニツト
22と規格化実部ユニツト23へ供給される。規
格化絶対値ユニツト22はC(k)=|R(k)|/
R(0)を発生する。 |R(k)|は/R(0)で規格化されている。
というのは、d(n)の信号レベルは変化しうる
からである。R(0)は入力信号d(n)のパワー
を表す。本実施例で用いられるC(k)の値は、
前に述べたように、遅延k=2での値であり、規
格化因子は遅延k=0でのR(k)である。出力
C(k)(本実施例ではC(2))は規格化絶対値ユ
ニツト22からしきい値検出器24へ供給され
る。しきい値検出器ユニツト24は複数の音声帯
域データ信号のボーレートを識別するしきい値検
出器(図示せず)を含んでいる。特定のしきい値
レベルは、与えられた遅延k(すなわち時間のず
れ)でのC(k)が大量の実験結果に関してガウ
ス分布であるという仮定のもとで、誤つた検出の
確率を最小にすることによつて得られる。本実施
例では、遅延値k=2はそれが最も良い総合的な
結果を与えるため、選定された。しかし、より低
い伝送速度、例えば、1200および300FSKに関し
ては、k=3の遅延はより良い結果を与えるよう
である。 本実施例では、0<C(2)≦0.646ならば、音
声データ信号は2400/秒のボーレートを有し、
9600ビツト/秒またはそれ以上の音声帯域データ
信号に対応する。 0.646<C(2)≦0.785ならば、音声帯域データ
信号は1600/秒のボーレートを有し、4800ビツ
ト/秒の音声帯域データ信号に対応する。 0.785<C(2)≦0.878ならば、音声帯域データ
信号1200/秒のボーレートを有し、2400ビツト/
秒の音声帯域データ信号に対応する。 0.878<C(2)≦1ならば、音声帯域データ信
号は600/秒以下のボーレートを有し、ビツト速
度が1200ビツト/秒より低い音声帯域データ信号
に対応する。 しきい値検出器24からの結果は所望の用途に
使われるように利用手段32へ供給される。例え
ば、その結果はADPCM符号器に用いられたビツ
ト数を調整するのに用いられると便利であり、そ
の結果、音声帯域データ信号の伝送の品質および
効率を改善することになる。 規格化実部ユニツト23はRd(k)=−Rea1[R
(k)]/R(0)を発生し、これはγ(n)の複素
自己相関の位相に関連する。複素自己相関R(k)
の実部は、d(n)のレベル変化を補償するよう
に、k=0での自己相関値で規格化される。 また、最も良い総合的な結果は遅延k=2で得
られる。よつて、Rd(2)>0ならば、複素自己
相関は第1の位相、例えば、第2および第3象限
にある位相を有し、Rd(2)≦0ならば自己相関
は第2の位相、例えば、第1および第4象限にあ
る位相を有する。 Rd(2)≦0ならば、d(n)が音声帯域データ
信号であつて、Rd(2)>0ならば、信号が音声
信号であると決定される。Rd(2)信号は2次元
しきい値検出器25に入力される。2次元しきい
値検出器25はRd(k)と、比率−1ユニツト2
9からの信号ηとの両者に対して応答し、d(n)
が音声信号であるか音声帯域データ信号であるか
の最終決定を与える。以下で説明するように、η
=m2/m1 2-1である。ただし、m1はd(n)の低
域通過バージヨンγ(n)の1次絶対モーメント、
すなわち m1=1/NN 〓n=1 |γ(n)| であり、 m2はd(n)の複素低域通過バージヨンγ(n)
の2次絶対モーメント、すなわち m2=1/NN 〓n=1 |γ(n)|2 である。 本実施例では、Nは音声検出の場合、256であ
り、音声域帯データ信号の場合、1024である。2
次元しきい値検出器25は、本実施例において、
Rd(2)>0またはη>0.3ならば、d(n)が発生
信号であることを表す信号を生成し、他の場合は
d(n)が音声帯域データ信号であることを表す
信号を生成する。このようなしきい値検出器は2
つの出力がORされた独立した検出器を含む。2
次元しきい値検出器25からの出力は所望の使用
目的に使われるように、利用手段32へ供給され
る。いわゆる位相Rd(2)と規格化された変数η
は同時に音声信号と音声帯域データ信号との判別
に使われているが、それらのどちらか一方だけで
もこのような判別に使えることは明らかである。 音声帯域データ信号どうしを正確に区別するた
めに、音声帯域データ信号に用いられた変調方式
を検出することは望ましくかつ重要である。例え
ば、上述の複素自己相関に関連するパラメータC
(k)の使用は、2400ビツト/秒または4800ビツ
ト/秒の信号から1200FSK信号を区別すること
ができない。d(n)の複素低域通過バージヨン
γ(n)の1次と2次の絶対モーメントに関する
所定の関係はFSK,PSK、およびQAMの変調方
式を区別できる。定義により、信号x(n)のP
次モーメントはxp(n)の平均値であり、信号x
(n)のP次の絶対モーメントは|x(n)|pの平
均である。 以上の目的を達成するために、絶対値発生器1
9は|γ(n)|=(u2(n)+v2(n))1/2を発生
す
る。そして|γ(n)|の1次モーメントm1はm1
=m1+|γ(n)|/Nと評価でき、|γ(n)|の
2次モーメントm2はm2=m2+|γ(n)|2/N
と評価できる。 また本実施例では、音声検出の場合N=256、
音声域帯データ検出の場合N=1024である。従つ
て、|γ(n)|の1次モーメントm1はm1=m1+
|γ(n)|/Nを生じる平均化フイルタ26によ
つて発生される。次に自乗器ユニツト28は、
m1を与えて、それを次に比率−1ユニツト29
へ供給する。同様に|γ(n)|の2次モーメント
m2は、|γ(n)|を自乗器27へ供給し、|γ
(n)|2を生じることによつて発生される。平均
化フイルタ30はm2=m2+|γ(n)|2/Nを与
える。そして、m2は次に比率−1ユニツト29
に供給され、ユニツト29は|γ(n)|のいわゆ
る規格化された分散η、すなわち、η=m2/m1 2
−1を生じる。 以上説明したように、規格化された分散ηは音
声信号と音声帯域データ信号を区別するために、
2次元しきい値検出器25に供給される。規格化
された分散ηは音声帯域データの複数変調方式を
区別するためにしきい値検出器31にも供給され
る。本実施例では、区別される変調方式は周波数
シフトキーイング(FSK)、位相シフトキーイン
グ(PSK)および直交振幅変調(QAM)であ
る。本実施例では、次のように決定される。0<
η≦0.021ならば、変調方式はFSKで、0.021<η
≦0.122ならば、変調方式はPSKで、0.122<ηな
らば、変調方式はQAMである。 しきい値検出器31からの結果は利用手段32
へ供給され、そこで受け取つた特殊の音声帯域デ
ータ信号の決定に用いられる。従つて、ηの使用
によつてFSK,PSKとQAMの音声帯域データ信
号の弁別はでき、C(2)の使用によつて2400ボ
ー/秒、1600ボー/秒、1200ボー/秒および600
ボー/秒またはさらに低いボー信号の弁別はでき
る。後者の信号はそれぞれ9600ビツト/秒、4800
ビツト/秒、2400/秒および1200ビツト/秒また
はさらに低いビツト速度の信号に対応する。必要
ならば、遅延k=3でのC(k)、すなわち、C
(3)は前記のC(2)と同様に発生でき、1200ビ
ツト/秒と300ビツト/秒の音声帯域データ信号
の弁別に利用できる。 他の音声帯域データ信号から9600ビツト/秒の
音声帯域データ信号だけを弁別することが要求さ
れ、4800QAM音声帯域データ信号に対してさら
に高速の分類を指定することが許容できる場合に
おいて、N≧512に対して規格化された分散ηを
使えば十分である。 上述の信号分類装置は超大規模集積回路
(VLSI)で実現されるのが最も望ましいが、プロ
セツサ、例えばアレイプロセツサを使つても容易
に現実できる。A−AとB−Bを結べは、第2図
と第3図は本発明による入力デイジタル信号分類
を実現するステツプを示す流れ図となる。それに
よれば、処理手順は初期化ステツプ201から始ま
る。条件分岐点202は入力エネルギーの有無を
検査する。検査結果がYESならば、エネルギー
が有り、操作ブロツク203はNをN=256とセ
ツトする。前に述べたように、n=256は入力信
号d(n)が音声であるか音声帯域データである
かを検出するために用いられるサンプル数であ
る。操作ブロツク204はn,R(k),m1およ
びm2をそれぞれn=1,R(k)=0,m1=0お
よびm2=0にセツトする。操作ブロツク205
はa(n)=d(n)cos(πn/2)とb(n)=d
(n)sin(πn/2)を計算する。操作ブロツク2
06はステツプ205の結果をフイルタ関数g(n)
で低域通過フイルタリングすることによつて、入
力信号d(n)の複素低域通過バージヨンγ(n)
を発生する。すなわち、γ(n)=[a(n)−jb
(n)]*g(n)である。ただし*は畳み込み演
算を表す。前述のように、本実施例において2k
Hzカツトオフ周波数を有する2次再帰形フイルタ
は低域通過フイルタg(n)として用いられる。
操作ブロツク207はR(k),m1およびm2を更
新する。前述のように、R(k)は入力複素デイ
ジタル信号γ(n)の自己相関であり、更新され
た値はR(k)=R(k)+γ(n)γ*(n−k)/
Nである。ただし*は複素共役を表す。本実施例
においては、k=2のサンプル間隔遅延(時間の
ずれ)が用いられる。また、m1は|γ(n)|の
1次モーメントであり、更新された値はm2=m2
+|γ(n)|/Nである。m2は|γ(n)|の2
次モーメントであり、更新された値はm1=m1+
|γ(n)|2/Nである。操作ブロツク208は
n=n+1とセツトする。条件分岐209はn<
Nを満たすかどうかをチエツクする。検査結果が
YESならば制御は操作ブロツク205に戻り、
209の検査結果がNOになるまでステツプ205
〜209を繰り返す。これはR(k)、m1とm2を概
算する際、256個のサンプルウインドウが現れる
ことを示す。次に、操作ブロツク210は以下の
計算を行う。 ・ γ(n)の複素自己相関の規格化された絶対
値C(k)、すなわち、C(k)|R(k)|/R
(0)(ただし、R(0)は遅延k=0における
γ(n)の複素自己相関である) ・ k=2での複素自己相関の規格化された実部
Rd(2)、すなわち、Rd(2)=−Rea1[R
(2)]/R(0) ・ 入力信号d(n)の複素低域通過バージヨン
γ(n)の絶対値の規格化された分散η、すな
わち、η=m2/m1 2−1(ただし、m1およびm2
はそれぞれステツプ207からの|γ(n)|の1
次モーメントおよび2次モーメントである) 条件分岐点211は入力信号が音声または音声
帯域データであるかを決定するための検査を行
う。本実施例において、これはR(2)>0または
η>0.3を満たすかどうかで決定される。ステツ
プ211の結果がYESならば操作ブロツク212は
表示器に入力信号が音声であると表示する。その
後213でプロセスが終了する。ステツプ21の結
果はNOであれば、操作ブロツク214は表示器
に入力信号が音声帯域データであると表示する。
条件分岐点215はN=256を満たすかどうかを
検査する。検査結果がYESならば、操作ブロツ
ク216はN=1024およびn=1とセツトし、制
御は操作ブロツク204に戻る。前述のように、
本実施例において、1024個のサンプルウインドウ
は音声帯域データ信号のためにR(k),m1およ
びm2を概算するときに用いられる。その後ステ
ツプ204〜211,214,215を繰り返す。N=1024の
ためステツプ215での検査結果はNOとなつてい
る。次に操作ブロツク217は本実施例において
以下の第1表および第2表のように音声帯域デー
タ信号のパラメータを決定する。
【表】
【表】
その後218でプロセスは終了する。
第1図は本発明の一実施例を含む信号分類装置
を示すブロツク図、第2図と第3図はA−AとB
−Bを結ぶことにより本発明の信号分類装置の動
作を示す流れ図である。 10,11,17……乗算器、14,15……
低域通過フイルタ、16……複素信号発生器、1
8……複素共役発生器、19……絶対値発生器、
20……遅延ユニツト、21,26,30……平
均化フイルタ、22……絶対値ユニツト、23…
…実部ユニツト、24,31……しきい値検出器
ユニツト、25……2次元しきい値検出器ユニツ
ト、27,28……自乗器、32……利用手段。
を示すブロツク図、第2図と第3図はA−AとB
−Bを結ぶことにより本発明の信号分類装置の動
作を示す流れ図である。 10,11,17……乗算器、14,15……
低域通過フイルタ、16……複素信号発生器、1
8……複素共役発生器、19……絶対値発生器、
20……遅延ユニツト、21,26,30……平
均化フイルタ、22……絶対値ユニツト、23…
…実部ユニツト、24,31……しきい値検出器
ユニツト、25……2次元しきい値検出器ユニツ
ト、27,28……自乗器、32……利用手段。
Claims (1)
- 【特許請求の範囲】 1 入力信号(d(n))のフイルタリングされた
バージヨンを発生するフイルタ手段と、 前記入力信号のフイルタリングされたバージヨ
ンの自己相関を発生する自己相関手段17,1
8,20,23と、 前記入力信号を複数類別のうちの1つに分類す
るために、前記自己相関を利用する利用手段2
4,25,32とからなる信号分類装置におい
て、 前記フイルタ手段は、前記入力信号のフイルタ
リングされた複素低域通過バージヨン(γ(n))
を発生する複素低域通過手段10〜16を有し、 前記自己相関手段は、前記フイルタリングされ
た複素低域通過バーシヨンの自己相関を発生し、
前記自己相関の絶対値に関する第1所定特性を発
生する第1手段22を有し、 前記利用手段は、前記入力信号を複数のボーレ
ートのうちの1つを有するものとして分類する
(32によつて)ために、前記第1所定特性を所
定しきい値レベルと比較する比較手段24からな
る ことを特徴とする信号分類装置。 2 前記自己相関手段は、所定の遅延間隔で前記
自己相関を発生する手段20を有し、 前記第1所定特性は前記自己相関の絶対値であ
り、 前記第1手段は、前記自己相関の第2特性によ
つて前記自己相関絶対値を規格化する規格化手段
22を有することを特徴とする請求項1の装置。 3 前記規格化手段22は、前記入力信号のパワ
ーを表す前記第2特性を発生することを特徴とす
る請求項2の装置。 4 前記第2特性はゼロ遅延での前記自己相関を
表すことを特徴とする請求項3の装置。 5 前記入力信号は所定のサンプル間隔を有する
デイジタル信号サンプルであり、前記所定遅延間
隔は所定数の前記サンプル間隔からなることを特
徴とする請求項4の装置。 6 前記所定数が2であることを特徴とする請求
項5の装置。 7 前記装置は、前記複素低域通過バージヨンの
絶対モーメントを発生する絶対モーメント発生手
段19,26,27,30をさらに有し、 この手段は、 前記複素低域通過バージヨンの絶対値を発生す
る第1発生手段と、 前記絶対値の1次モーメントを発生する第2発
生手段と、 前記絶対値の2次モーメントを発生する第3発
生手段と を有し、 前記利用手段が、 前記複素低域通過バージヨンの規格化偏差
(η)を取得するために前記1次モーメントと所
定の関係で前記2次モーメントを規格化する規格
化手段26,30と、 前記入力信号を、複数の変調方式のうちの1つ
を有するものとして分類する(32によつて)た
めに、前記規格化偏差を所定しきい値と比較する
比較手段31と をさらに有する ことを特徴とする請求項1の装置。 8 前記自己相関手段が、前記自己相関の位相に
関する第2所定特性を発生する第2手段23をさ
らに有し、 前記利用手段が、 前記第2所定特性を第1所定しきい値と比較す
る第1比較手段25と、 前記規格化偏差を第2所定しきい値と比較する
第2比較手段25内と をさらに有し、 前記入力信号は、前記第1しきい値または前記
第2しきい値が超過された場合に音声として分類
され(31によつて)、それ以外の場合には音声
帯域データとして分類される(31によつて) ことを特徴とする請求項7の装置。
Applications Claiming Priority (2)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
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US927506 | 1986-11-06 | ||
US06/927,506 US4815136A (en) | 1986-11-06 | 1986-11-06 | Voiceband signal classification |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
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JPS63131650A JPS63131650A (ja) | 1988-06-03 |
JPH0566057B2 true JPH0566057B2 (ja) | 1993-09-21 |
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Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
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JP62275889A Granted JPS63131650A (ja) | 1986-11-06 | 1987-11-02 | 信号分類装置 |
Country Status (7)
Country | Link |
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US (1) | US4815136A (ja) |
EP (1) | EP0266965B1 (ja) |
JP (1) | JPS63131650A (ja) |
KR (1) | KR910002328B1 (ja) |
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DE (1) | DE3787249T2 (ja) |
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1986
- 1986-11-06 US US06/927,506 patent/US4815136A/en not_active Expired - Lifetime
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1987
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