JPH06230800A - 音声データ圧縮及び再生の方法及び装置 - Google Patents
音声データ圧縮及び再生の方法及び装置Info
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- JPH06230800A JPH06230800A JP5288003A JP28800393A JPH06230800A JP H06230800 A JPH06230800 A JP H06230800A JP 5288003 A JP5288003 A JP 5288003A JP 28800393 A JP28800393 A JP 28800393A JP H06230800 A JPH06230800 A JP H06230800A
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Classifications
-
- G—PHYSICS
- G10—MUSICAL INSTRUMENTS; ACOUSTICS
- G10L—SPEECH ANALYSIS TECHNIQUES OR SPEECH SYNTHESIS; SPEECH RECOGNITION; SPEECH OR VOICE PROCESSING TECHNIQUES; SPEECH OR AUDIO CODING OR DECODING
- G10L25/00—Speech or voice analysis techniques not restricted to a single one of groups G10L15/00 - G10L21/00
- G10L25/93—Discriminating between voiced and unvoiced parts of speech signals
-
- G—PHYSICS
- G10—MUSICAL INSTRUMENTS; ACOUSTICS
- G10L—SPEECH ANALYSIS TECHNIQUES OR SPEECH SYNTHESIS; SPEECH RECOGNITION; SPEECH OR VOICE PROCESSING TECHNIQUES; SPEECH OR AUDIO CODING OR DECODING
- G10L21/00—Speech or voice signal processing techniques to produce another audible or non-audible signal, e.g. visual or tactile, in order to modify its quality or its intelligibility
- G10L21/04—Time compression or expansion
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- Compression, Expansion, Code Conversion, And Decoders (AREA)
Abstract
(57)【要約】
【目的】 人間の音声の圧縮されたデータ表現を作り、
それを用いてその人間の音声を正確に再生できる方法及
びシステム。 【構成】 先ず、音声に含まれるサイレンス、有声音及
び無声音のそれぞれの発生が検知される。次に、各有声
音を近似するために繰返し用いられる１つの代表的デー
タフレームが、各有声音の持続期間と共に反復的に決定
される。各無声音のスペクトル内容もまた、その振幅変
化と共に決定される。その後、各サイレンス期間の持続
時間、各有声音の持続時間と１つの代表的データフレー
ム、及び各無声音のスペクトル内容と振幅変化に対する
コード化された表現を含む圧縮されたデータ表現が作ら
れる。後に、この圧縮されたデータ表現は、明瞭さを損
なうことなくその音声を再生するために用いることがで
きる。
それを用いてその人間の音声を正確に再生できる方法及
びシステム。 【構成】 先ず、音声に含まれるサイレンス、有声音及
び無声音のそれぞれの発生が検知される。次に、各有声
音を近似するために繰返し用いられる１つの代表的デー
タフレームが、各有声音の持続期間と共に反復的に決定
される。各無声音のスペクトル内容もまた、その振幅変
化と共に決定される。その後、各サイレンス期間の持続
時間、各有声音の持続時間と１つの代表的データフレー
ム、及び各無声音のスペクトル内容と振幅変化に対する
コード化された表現を含む圧縮されたデータ表現が作ら
れる。後に、この圧縮されたデータ表現は、明瞭さを損
なうことなくその音声を再生するために用いることがで
きる。
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は、広くは音声信号データ
処理のためのシステムに関し、特に人間の音声のデジタ
ルデータ表現を圧縮するための改善された方法及びシス
テムに関するものである。
処理のためのシステムに関し、特に人間の音声のデジタ
ルデータ表現を圧縮するための改善された方法及びシス
テムに関するものである。
【０００２】
【従来の技術】現代の通信及び情報ネットワークは、し
ばしばデジタル音声、デジタルオーディオ及びデジタル
ビデオを使用することを必要とする。情報、処理及び表
示のための伝送、記憶、協議及び他の多くの信号処理形
式が、これらのタイプのデータを利用する。伝統的なア
ナログ信号によるそのような全てのアプリケーションに
対する基本は、許容できる信号品質レベルが得られるよ
うにその波形を数値化するための技術である。
ばしばデジタル音声、デジタルオーディオ及びデジタル
ビデオを使用することを必要とする。情報、処理及び表
示のための伝送、記憶、協議及び他の多くの信号処理形
式が、これらのタイプのデータを利用する。伝統的なア
ナログ信号によるそのような全てのアプリケーションに
対する基本は、許容できる信号品質レベルが得られるよ
うにその波形を数値化するための技術である。
【０００３】生のアナログ音声信号の直接的な数値化
は、当業者であれば理解できるように非常に効率の悪い
ものである。生の音声データは、通常、大体８０００サ
ンプル／秒から４４０００サンプル／秒の間でサンプリ
ングされる。１６ビット−８ビット圧伸及び適応デルタ
パルスコード変調（Adaptive Delta Pulse Code Modula
tion：ＡＤＰＣＭ）を用いると、データサイズを４：１
に短縮することができる。しかしながらこのような圧縮
比を用いても尚、音声信号を記憶するために要するデー
タ量が膨大であるために、音声注釈付きメール、ＬＡＮ
伝送による音声及びパーソナル・コンピュータによる電
話通信ソフトウェア・アプリケーションが、極めて利用
し難いものになる。例えば、２キロバイトのデジタルデ
ータを含む１ページのレターに、１５秒間継続する音声
メッセージを添えるとすると、そのデータは１６０キロ
バイトを占める。同様に、記録された音声のマルチメデ
ィア・アプリケーションにおいても、必要とするデータ
サイズが障害となるため通常はＣＤ−ＲＯＭ等の高密度
記憶媒体に限られている。
は、当業者であれば理解できるように非常に効率の悪い
ものである。生の音声データは、通常、大体８０００サ
ンプル／秒から４４０００サンプル／秒の間でサンプリ
ングされる。１６ビット−８ビット圧伸及び適応デルタ
パルスコード変調（Adaptive Delta Pulse Code Modula
tion：ＡＤＰＣＭ）を用いると、データサイズを４：１
に短縮することができる。しかしながらこのような圧縮
比を用いても尚、音声信号を記憶するために要するデー
タ量が膨大であるために、音声注釈付きメール、ＬＡＮ
伝送による音声及びパーソナル・コンピュータによる電
話通信ソフトウェア・アプリケーションが、極めて利用
し難いものになる。例えば、２キロバイトのデジタルデ
ータを含む１ページのレターに、１５秒間継続する音声
メッセージを添えるとすると、そのデータは１６０キロ
バイトを占める。同様に、記録された音声のマルチメデ
ィア・アプリケーションにおいても、必要とするデータ
サイズが障害となるため通常はＣＤ−ＲＯＭ等の高密度
記憶媒体に限られている。
【０００４】必要とするデータ量が膨大であり且つデー
タ処理システム内における音声もしくはデジタルオーデ
ィオの利用が要望されていることから、音声信号のデジ
タルデータ表現を圧縮するための多くの技術が提示され
ている。例えば、International Business Machines Co
rporation Technical Disclosure Bulletin, July 198
1, pages 1017-1018 には、非対称音声波形の圧縮記録
及び再生が可能であることが記載されている。その記載
によれば、有声音期間中の各ピッチ期間の第１のサイク
ルが、音声の圧縮及び再生に利用される。この技術は、
ほとんどのピッチ期間の内、波形の最初の４分の１から
５分の１がそれに続く部分よりもかなり大きい振幅を有
するという観測を前提としている。
タ処理システム内における音声もしくはデジタルオーデ
ィオの利用が要望されていることから、音声信号のデジ
タルデータ表現を圧縮するための多くの技術が提示され
ている。例えば、International Business Machines Co
rporation Technical Disclosure Bulletin, July 198
1, pages 1017-1018 には、非対称音声波形の圧縮記録
及び再生が可能であることが記載されている。その記載
によれば、有声音期間中の各ピッチ期間の第１のサイク
ルが、音声の圧縮及び再生に利用される。この技術は、
ほとんどのピッチ期間の内、波形の最初の４分の１から
５分の１がそれに続く部分よりもかなり大きい振幅を有
するという観測を前提としている。
【０００５】この波形の最初の部分は、波形の残りの部
分が含むほとんど全ての周波数成分を含むと考えられて
おり、その結果、波形の僅かな部分のみが圧縮及び再生
のために利用される。この技術を適用する音声信号期間
がたまたま無声音である場合は、２つの手順の内の１つ
が用いられる。即ち、無声音が数値化されてその全体が
記憶されるか、あるいは無声音の続く時間の長さに加え
て１ミリ秒の音がコード化される。再生においては、サ
ンプリングされたその１つのピッチ期間が、有声音と同
じ長さの時間の間に減少した振幅レベルにおいて複製さ
れる。この技術は優れた圧縮及び再生方法であるにも拘
らず、明瞭さが損なわれてしまう。
分が含むほとんど全ての周波数成分を含むと考えられて
おり、その結果、波形の僅かな部分のみが圧縮及び再生
のために利用される。この技術を適用する音声信号期間
がたまたま無声音である場合は、２つの手順の内の１つ
が用いられる。即ち、無声音が数値化されてその全体が
記憶されるか、あるいは無声音の続く時間の長さに加え
て１ミリ秒の音がコード化される。再生においては、サ
ンプリングされたその１つのピッチ期間が、有声音と同
じ長さの時間の間に減少した振幅レベルにおいて複製さ
れる。この技術は優れた圧縮及び再生方法であるにも拘
らず、明瞭さが損なわれてしまう。
【０００６】他の技術としては、無声音のランダム雑音
部分を忠実に再生するために高サンプリング速度を利用
するものがある。しかしながらこの技術は、実質的なレ
ベルのデータが必要であり、また音声の明瞭さを決定す
るために不可欠な信号品質を考慮していない。
部分を忠実に再生するために高サンプリング速度を利用
するものがある。しかしながらこの技術は、実質的なレ
ベルのデータが必要であり、また音声の明瞭さを決定す
るために不可欠な信号品質を考慮していない。
【０００７】上記の観点から、効率的に音声及びデータ
を圧縮し、尚且つ、音声の明瞭さを本質的に損なわない
データ再生を可能とする方法及びシステムが必要である
ことは明かである。
を圧縮し、尚且つ、音声の明瞭さを本質的に損なわない
データ再生を可能とする方法及びシステムが必要である
ことは明かである。
【０００８】
【発明が解決しようとする課題】本発明の目的は、デー
タ処理システム内における音声信号データの処理のため
の改善された方法及びシステムを提供することである。
さらに本発明の目的は、データ処理システム内における
人間の音声のデジタルデータ表現を圧縮する方法及びシ
ステムを提供することである。さらに本発明の目的は、
データ処理システム内における人間の音声のデジタルデ
ータ表現を圧縮する方法及びシステムであって、人間の
音声に含まれる有声音の反復特性を利用するものを提供
することである。
タ処理システム内における音声信号データの処理のため
の改善された方法及びシステムを提供することである。
さらに本発明の目的は、データ処理システム内における
人間の音声のデジタルデータ表現を圧縮する方法及びシ
ステムを提供することである。さらに本発明の目的は、
データ処理システム内における人間の音声のデジタルデ
ータ表現を圧縮する方法及びシステムであって、人間の
音声に含まれる有声音の反復特性を利用するものを提供
することである。
【０００９】
【課題を解決するための手段】前記の目的は、以下に記
載するように達成される。本発明の方法及びシステム
は、人間の音声の圧縮されたデータ表現を作り、さらに
それを用いて正確に人間の音声を再生するために利用さ
れるものである。先ず音声が発声される間に、サイレン
ス（無音）、有声音及び無声音の各期間の配置と発生が
検知される。次に、各有声音を近似するために繰返し用
いられる１つの代表的データフレームが、各有声音の持
続時間と共に、反復的に決定される。各無声音のスペク
トル内容もまた、その振幅の変化と共に決定される。そ
の後、圧縮されたデータ表現が作られる。その中には、
各サイレンス期間の持続時間、各有声音の持続時間及び
１つの代表的データフレーム、並びに各無声音のスペク
トル内容及び振幅変化のコード化された表現が含まれ
る。後にこの圧縮されたデータ表現は、発生された音声
を本質的に明瞭さを損なうことなく再生するために用い
られる。本発明の他の目的、特徴及び利点も以下の詳細
な説明において明らかにされるであろう。
載するように達成される。本発明の方法及びシステム
は、人間の音声の圧縮されたデータ表現を作り、さらに
それを用いて正確に人間の音声を再生するために利用さ
れるものである。先ず音声が発声される間に、サイレン
ス（無音）、有声音及び無声音の各期間の配置と発生が
検知される。次に、各有声音を近似するために繰返し用
いられる１つの代表的データフレームが、各有声音の持
続時間と共に、反復的に決定される。各無声音のスペク
トル内容もまた、その振幅の変化と共に決定される。そ
の後、圧縮されたデータ表現が作られる。その中には、
各サイレンス期間の持続時間、各有声音の持続時間及び
１つの代表的データフレーム、並びに各無声音のスペク
トル内容及び振幅変化のコード化された表現が含まれ
る。後にこの圧縮されたデータ表現は、発生された音声
を本質的に明瞭さを損なうことなく再生するために用い
られる。本発明の他の目的、特徴及び利点も以下の詳細
な説明において明らかにされるであろう。
【００１０】
【実施例】図１には、本発明の方法及びシステムを実施
するために用いられるデータ処理システム１０の外観が
描かれている。図示の通り、データ処理システム１０
は、プロセッサ・ユニット１２を備えており、当業者に
は周知の方法によりディスプレイ１４とキーボード１６
に接続されている。さらに、マイクロフォン１８が描か
れているが、これは、本発明による方法及びシステムに
より、人間の発声する音声を入力して数値化及び処理を
行うために用いられる。もちろん、当業者であれば理解
できるであろうが、事前に数値化された音声をデータ処
理システム１０に入力し、それらの音声をデジタル表現
として磁気ディスク等の記憶媒体内に記憶することによ
って本発明の方法及びシステムによる処理を行うことも
できる。
するために用いられるデータ処理システム１０の外観が
描かれている。図示の通り、データ処理システム１０
は、プロセッサ・ユニット１２を備えており、当業者に
は周知の方法によりディスプレイ１４とキーボード１６
に接続されている。さらに、マイクロフォン１８が描か
れているが、これは、本発明による方法及びシステムに
より、人間の発声する音声を入力して数値化及び処理を
行うために用いられる。もちろん、当業者であれば理解
できるであろうが、事前に数値化された音声をデータ処
理システム１０に入力し、それらの音声をデジタル表現
として磁気ディスク等の記憶媒体内に記憶することによ
って本発明の方法及びシステムによる処理を行うことも
できる。
【００１１】データ処理システム１０としては、例え
ば、International Business Machines Corporation の
ＰＳ／２パーソナル・コンピュータ等の適当なコンピュ
ータが利用可能である。本明細書に記載の方法によりデ
ジタルデータを処理できる適当なデジタル・コンピュー
タであれば、人間の音声を組み込んだデジタルデータ表
現を作るために使用でき、そして本発明の方法及びシス
テムによる音声の再生は、デジタル信号プロセッサ（Ｄ
ＳＰ）集積回路、ソフトウェア・アプリケーションまた
は通信ポートに接続される低級な専用ハードウェア装置
を含むアッドオン・プロセッサ・カードを用いて実行す
ることができる。
ば、International Business Machines Corporation の
ＰＳ／２パーソナル・コンピュータ等の適当なコンピュ
ータが利用可能である。本明細書に記載の方法によりデ
ジタルデータを処理できる適当なデジタル・コンピュー
タであれば、人間の音声を組み込んだデジタルデータ表
現を作るために使用でき、そして本発明の方法及びシス
テムによる音声の再生は、デジタル信号プロセッサ（Ｄ
ＳＰ）集積回路、ソフトウェア・アプリケーションまた
は通信ポートに接続される低級な専用ハードウェア装置
を含むアッドオン・プロセッサ・カードを用いて実行す
ることができる。
【００１２】図２は、本発明による、発声された音声の
圧縮されたデジタル表現をつくる処理のハイレベルのデ
ータ流れ図である。図示の通り、発声された音声のデジ
タル表現が、データ入力２０となる。データ入力２０
は、サイレンス検知器２２へ入力される。図示した例に
おいては、サイレンス検知器２２は閾値回路のみからな
っており、入力２０における信号が所定のレベルを越え
ない場合、サイレンス期間を標示する出力を発生する。
圧縮されたデジタル表現をつくる処理のハイレベルのデ
ータ流れ図である。図示の通り、発声された音声のデジ
タル表現が、データ入力２０となる。データ入力２０
は、サイレンス検知器２２へ入力される。図示した例に
おいては、サイレンス検知器２２は閾値回路のみからな
っており、入力２０における信号が所定のレベルを越え
ない場合、サイレンス期間を標示する出力を発生する。
【００１３】音声信号の数値化された表現は、ローパス
フィルタ２４にも入力される。大振幅、高周波成分中の
位相変動がピッチ抽出器２６内の音声基本期間の判定を
ずらさないことを確保するために、数値化された信号を
ピッチ抽出器２６に適用するに先立ってローパスフィル
タ２４を用いることが好ましい。その後、音声に含まれ
る有声音の存在が、閾値検知器３０をピッチ抽出器２６
の出力へ接続することにより判断される。そして本発明
の方法及びシステムに従って、有声音の存在を確認し、
その有声音を処理できるようにコード化された表現とす
る。
フィルタ２４にも入力される。大振幅、高周波成分中の
位相変動がピッチ抽出器２６内の音声基本期間の判定を
ずらさないことを確保するために、数値化された信号を
ピッチ抽出器２６に適用するに先立ってローパスフィル
タ２４を用いることが好ましい。その後、音声に含まれ
る有声音の存在が、閾値検知器３０をピッチ抽出器２６
の出力へ接続することにより判断される。そして本発明
の方法及びシステムに従って、有声音の存在を確認し、
その有声音を処理できるようにコード化された表現とす
る。
【００１４】後にさらに詳細に説明する方法において、
ピッチ抽出器２６は、１つの代表的データフレームを識
別するために用いられる。これを繰返し用いると、人間
の発生した音声に含まれる有声音を非常によく近似でき
る。これは、ピッチ抽出器２６に適用される音声信号を
解析し、この代表的データフレームのフレーム幅Ｗを決
定することにより実現される。以下にさらに詳細に述べ
るように、このフレーム幅Ｗは、各有声音に含まれる繰
返しユニットを最もよく識別する代表的データフレーム
となる特定のフレーム幅を決めるために反復的に決定さ
れる。次に、生の入力音声信号が代表的データフレーム
再構成器２８に適用され、繰返し用いられる場合に各有
声音を最もよく特徴付ける１つの代表的データフレーム
のイメージを、その幅情報を用いて構成する。後者の技
術は、ローパスフィルタ２４を通していない生の音声信
号に対して適用されることを注記する。
ピッチ抽出器２６は、１つの代表的データフレームを識
別するために用いられる。これを繰返し用いると、人間
の発生した音声に含まれる有声音を非常によく近似でき
る。これは、ピッチ抽出器２６に適用される音声信号を
解析し、この代表的データフレームのフレーム幅Ｗを決
定することにより実現される。以下にさらに詳細に述べ
るように、このフレーム幅Ｗは、各有声音に含まれる繰
返しユニットを最もよく識別する代表的データフレーム
となる特定のフレーム幅を決めるために反復的に決定さ
れる。次に、生の入力音声信号が代表的データフレーム
再構成器２８に適用され、繰返し用いられる場合に各有
声音を最もよく特徴付ける１つの代表的データフレーム
のイメージを、その幅情報を用いて構成する。後者の技
術は、ローパスフィルタ２４を通していない生の音声信
号に対して適用されることを注記する。
【００１５】代表的フレームとフレーム幅からなる代表
的データフレーム再構成器２８の出力は、その後、繰返
し長さ解析器３２に適用される。繰返し長さ解析器３２
は、閾値検知器３０の出力により使用可能になったと
き、時間的な方法で音声信号を処理するために使用され
る。そして、適切に各有声音を表現するために複製され
なければならない代表的データフレームの数を決定す
る。その後、繰返し長さ解析器３２の出力は、代表的デ
ータフレームのイメージ、そのフレーム幅及び音声に含
まれるカレント有声音を複製するために必要なフレーム
数から構成される。
的データフレーム再構成器２８の出力は、その後、繰返
し長さ解析器３２に適用される。繰返し長さ解析器３２
は、閾値検知器３０の出力により使用可能になったと
き、時間的な方法で音声信号を処理するために使用され
る。そして、適切に各有声音を表現するために複製され
なければならない代表的データフレームの数を決定す
る。その後、繰返し長さ解析器３２の出力は、代表的デ
ータフレームのイメージ、そのフレーム幅及び音声に含
まれるカレント有声音を複製するために必要なフレーム
数から構成される。
【００１６】代表的データフレーム再構成器２８からの
残りの出力は、歯擦音解析器３４に適用される。歯擦音
解析器３４は、ピッチ抽出または代表的データフレーム
再構成手順から実質的に残った信号がある場合は必ず用
いられる。その場合は、その音声信号の中に歯擦音もし
くは無声音が存在することを示している。歯擦音の無声
音的性質は、一般的にフィルタを通した白色雑音信号と
して特徴付けられる。歯擦音解析器３４は、歯擦音もし
くは無声音の開始時及び停止時を検知して、一連の高速
フーリエ変換（ＦＦＴ）を実行することによって、それ
らの音を特徴付けるために用いられる。それらはその
後、無声音の全体的なスペクトル内容を解析するために
平均化される。次に、その無声音は多数のタイムスロッ
トに部分分割され、そして振幅の包絡線を導出するため
に各タイムスロットに含まれる信号の平均振幅が概算さ
れる。従って、歯擦音解析器３４の出力は、無声音のス
ペクトル値、無声音の持続時間及び連続する振幅値から
構成され、それは無声音を表現するために出力データ流
れに加えられる。
残りの出力は、歯擦音解析器３４に適用される。歯擦音
解析器３４は、ピッチ抽出または代表的データフレーム
再構成手順から実質的に残った信号がある場合は必ず用
いられる。その場合は、その音声信号の中に歯擦音もし
くは無声音が存在することを示している。歯擦音の無声
音的性質は、一般的にフィルタを通した白色雑音信号と
して特徴付けられる。歯擦音解析器３４は、歯擦音もし
くは無声音の開始時及び停止時を検知して、一連の高速
フーリエ変換（ＦＦＴ）を実行することによって、それ
らの音を特徴付けるために用いられる。それらはその
後、無声音の全体的なスペクトル内容を解析するために
平均化される。次に、その無声音は多数のタイムスロッ
トに部分分割され、そして振幅の包絡線を導出するため
に各タイムスロットに含まれる信号の平均振幅が概算さ
れる。従って、歯擦音解析器３４の出力は、無声音のス
ペクトル値、無声音の持続時間及び連続する振幅値から
構成され、それは無声音を表現するために出力データ流
れに加えられる。
【００１７】上記のプロセスは、各サイレンス期間持続
時間のコード化された表現、各有声音の持続時間及び１
つの代表的データフレーム、並びに各無声音を表すスペ
クトル内容及び振幅包絡線のコード化された表現を用い
て作られた圧縮出力データ流れを生じる。このプロセス
は、ランダムデータアクセスプロセスで実現可能であ
る。しかしながら一般的には、音声信号の短いセグメン
トを順番に解析していくように、データを逐次的に処理
してもよい。このプロセスの出力は、データの並んだリ
スト及び命令コードである。
時間のコード化された表現、各有声音の持続時間及び１
つの代表的データフレーム、並びに各無声音を表すスペ
クトル内容及び振幅包絡線のコード化された表現を用い
て作られた圧縮出力データ流れを生じる。このプロセス
は、ランダムデータアクセスプロセスで実現可能であ
る。しかしながら一般的には、音声信号の短いセグメン
トを順番に解析していくように、データを逐次的に処理
してもよい。このプロセスの出力は、データの並んだリ
スト及び命令コードである。
【００１８】さらにこの出力流れを、有声音記憶／再現
マネージャ３８及び歯擦音記憶／再現マネージャ４０を
用いて処理することによって圧縮が得られる。例えば、
有声音記憶／再現マネージャ３８は、出力流れの中に存
在する繰り返しユニット・イメージを走査するために用
いられる。そしてそれは、有声音記憶／再現マネージャ
３８の中に一時的にカタログ化される。その後、有声音
記憶／再現マネージャ３８内の論理を用いて、事前に伝
送された波形を再現してその波形に対してスケーリング
や位相シフト等の変換を適用することにより、いずれの
波形イメージが置き換え可能かを決定する。この方法で
は、伸張時に利用可能な波形記憶位置の限定された数を
効率的に利用できる。さらに出力流れは、伸張データ処
理システムを利用するに適したいずれの方法において
も、有声音記憶／再現マネージャ３８内で処理可能であ
る。それは、使用する伸張技術に適した記憶、再現及び
変換命令によってロード命令を置き換えるために出力流
れを修整することによって行われる。
マネージャ３８及び歯擦音記憶／再現マネージャ４０を
用いて処理することによって圧縮が得られる。例えば、
有声音記憶／再現マネージャ３８は、出力流れの中に存
在する繰り返しユニット・イメージを走査するために用
いられる。そしてそれは、有声音記憶／再現マネージャ
３８の中に一時的にカタログ化される。その後、有声音
記憶／再現マネージャ３８内の論理を用いて、事前に伝
送された波形を再現してその波形に対してスケーリング
や位相シフト等の変換を適用することにより、いずれの
波形イメージが置き換え可能かを決定する。この方法で
は、伸張時に利用可能な波形記憶位置の限定された数を
効率的に利用できる。さらに出力流れは、伸張データ処
理システムを利用するに適したいずれの方法において
も、有声音記憶／再現マネージャ３８内で処理可能であ
る。それは、使用する伸張技術に適した記憶、再現及び
変換命令によってロード命令を置き換えるために出力流
れを修整することによって行われる。
【００１９】同様に、歯擦音記憶／再現マネージャ４０
は、有声音に関して上記したものと同様の方法で記憶さ
れ再現される、再現スペクトルデータのために出力デー
タ流れを解析する。典型的には、個々の話者について異
なる歯擦音は４個または５個のみであり、このことは圧
縮／伸張の有効性を大きく向上させる。
は、有声音に関して上記したものと同様の方法で記憶さ
れ再現される、再現スペクトルデータのために出力デー
タ流れを解析する。典型的には、個々の話者について異
なる歯擦音は４個または５個のみであり、このことは圧
縮／伸張の有効性を大きく向上させる。
【００２０】図３は、本発明による方法及びシステムに
よる有声音解析プロセスを表現した図である。図示の通
り、有声音サンプルは符号５０に示されているが、何度
も繰返される波形５２を含んでいる。先ず、代表的デー
タフレームとして仮の幅が選択される。代表的データフ
レームの幅として狭い仮定が選択された場合、各仮定さ
れたフレーム内の波形は、符号５４で示されるように実
質的に異なるものとなる。このプロセスは、幅Ｗの連続
したフレーム内の入力サンプルを解析し、仮定されたフ
レーム幅に含まれる各波形をサンプル空間に複写するこ
とによって進められる。その後、入力サンプルの隣合う
セクションが平均化される。そして代表的データフレー
ム幅が狭く選択された場合は、隣合うサンプル同士が打
消し合う結果、連続データフレームの平均は符号５８で
示される様な形になるであろう。
よる有声音解析プロセスを表現した図である。図示の通
り、有声音サンプルは符号５０に示されているが、何度
も繰返される波形５２を含んでいる。先ず、代表的デー
タフレームとして仮の幅が選択される。代表的データフ
レームの幅として狭い仮定が選択された場合、各仮定さ
れたフレーム内の波形は、符号５４で示されるように実
質的に異なるものとなる。このプロセスは、幅Ｗの連続
したフレーム内の入力サンプルを解析し、仮定されたフ
レーム幅に含まれる各波形をサンプル空間に複写するこ
とによって進められる。その後、入力サンプルの隣合う
セクションが平均化される。そして代表的データフレー
ム幅が狭く選択された場合は、隣合うサンプル同士が打
消し合う結果、連続データフレームの平均は符号５８で
示される様な形になるであろう。
【００２１】再び入力サンプル５０を参照する。代表的
データフレームの幅として適切な仮定が選択された場
合、入力サンプルに含まれる各フレーム内の信号は、符
号５６で示されるように実質的に同一のものとなる。各
仮定されたデータフレーム内の信号を繰返し平均化する
ことによって、ブロック６０に示されるように大きな信
号が得られる。これは、代表的データフレームとして適
切な幅が選択されたことを示している。このプロセス
は、直接的な反復的方法により実現可能である。例え
ば、６４個の異なる代表的データフレーム幅の値が、８
６ヘルツから１７２ヘルツまでの１オクターブをカバー
するように選択してもよい。そうすると、有効な解像度
は、０．６ヘルツから２．６ヘルツの範囲になり、各フ
レーム内の信号の平均が大きな信号となるまで可能なフ
レーム幅を１つずつ試みることによって有効な代表的デ
ータフレームが正確に選択される。これは図３の符号６
０で示されている。
データフレームの幅として適切な仮定が選択された場
合、入力サンプルに含まれる各フレーム内の信号は、符
号５６で示されるように実質的に同一のものとなる。各
仮定されたデータフレーム内の信号を繰返し平均化する
ことによって、ブロック６０に示されるように大きな信
号が得られる。これは、代表的データフレームとして適
切な幅が選択されたことを示している。このプロセス
は、直接的な反復的方法により実現可能である。例え
ば、６４個の異なる代表的データフレーム幅の値が、８
６ヘルツから１７２ヘルツまでの１オクターブをカバー
するように選択してもよい。そうすると、有効な解像度
は、０．６ヘルツから２．６ヘルツの範囲になり、各フ
レーム内の信号の平均が大きな信号となるまで可能なフ
レーム幅を１つずつ試みることによって有効な代表的デ
ータフレームが正確に選択される。これは図３の符号６
０で示されている。
【００２２】最後に図４は、本発明の方法及びシステム
により音声を再生する手順のハイレベルのデータ流れ図
を示している。図示の通り、再生アルゴリズムは逐次的
な方法で圧縮されたデータに対して適用される。音声の
圧縮されたデジタル表現に含まれるデータ及び命令が処
理されると、即座に音声発声器へ出力されるかまたは音
声データファイルとして記憶される。圧縮されたデジタ
ル表現は、入力７０において再構成コマンドプロセッサ
７２に入力される。再構成コマンドプロセッサ７２は、
データ処理システム１０（図１）を用いて実現してもよ
い。
により音声を再生する手順のハイレベルのデータ流れ図
を示している。図示の通り、再生アルゴリズムは逐次的
な方法で圧縮されたデータに対して適用される。音声の
圧縮されたデジタル表現に含まれるデータ及び命令が処
理されると、即座に音声発声器へ出力されるかまたは音
声データファイルとして記憶される。圧縮されたデジタ
ル表現は、入力７０において再構成コマンドプロセッサ
７２に入力される。再構成コマンドプロセッサ７２は、
データ処理システム１０（図１）を用いて実現してもよ
い。
【００２３】先ず、有声音の再構成に付いて記載する。
代表的データフレームのイメージが、波形アキュムレー
タ７８に適用される。波形アキュムレータ７８は、波形
記憶装置８２から得られる波形を利用し、その後リピー
タ８０を通して代表的データフレームを出力する。波形
変換制御器７６は、波形アキュムレータ７８の出力を制
御するために用いられ、例えば以下のような命令があ
る。即ち、波形アキュムレータヘ次の波形をロードせ
よ、波形アキュムレータの内容をＮ回繰返せ、指定され
た記憶位置にあるものを波形アキュムレータに再現せ
よ、波形アキュムレータの内容をＮ個のサンプルだけ順
送りせよ、波形アキュムレータ内容の振幅をファクタＳ
でスケーリングせよ、サイレンス期間の再生のためにＮ
個のサンプルにゼロを入れよ、あるいはライン７４から
のデータ入力を繰返し複写せよ、等がある。例えば破裂
音等の異常な音声信号があれば、コード化されず単純に
直接数値化されるのみであり、そしてその波形の再生
は、単にその数値化されたサンプルから直接再生するこ
とにより実現されることは、当業者であれば理解できる
ことである。従って、上記の命令、または他の命令もし
くはこれらの命令の変形を利用すると、記載された方法
により有声音が再生可能である。
代表的データフレームのイメージが、波形アキュムレー
タ７８に適用される。波形アキュムレータ７８は、波形
記憶装置８２から得られる波形を利用し、その後リピー
タ８０を通して代表的データフレームを出力する。波形
変換制御器７６は、波形アキュムレータ７８の出力を制
御するために用いられ、例えば以下のような命令があ
る。即ち、波形アキュムレータヘ次の波形をロードせ
よ、波形アキュムレータの内容をＮ回繰返せ、指定され
た記憶位置にあるものを波形アキュムレータに再現せ
よ、波形アキュムレータの内容をＮ個のサンプルだけ順
送りせよ、波形アキュムレータ内容の振幅をファクタＳ
でスケーリングせよ、サイレンス期間の再生のためにＮ
個のサンプルにゼロを入れよ、あるいはライン７４から
のデータ入力を繰返し複写せよ、等がある。例えば破裂
音等の異常な音声信号があれば、コード化されず単純に
直接数値化されるのみであり、そしてその波形の再生
は、単にその数値化されたサンプルから直接再生するこ
とにより実現されることは、当業者であれば理解できる
ことである。従って、上記の命令、または他の命令もし
くはこれらの命令の変形を利用すると、記載された方法
により有声音が再生可能である。
【００２４】歯擦音等の無声音の再生は、白色雑音発声
器８６を用いて実現され、それは振幅ゲート８８を通し
て６４ポイントデジタルフィルタ９０へ接続される。無
声音に含まれる振幅変化を表す包絡線データは、カレン
ト包絡線メモリ８４に適用され、振幅ゲート８８を変え
るために用いられる。同様に、無声音のスペクトル内容
は、逆直接フーリエ変換９２に適用してカレント衝撃応
答回路９４を用いて６４ポイント衝撃応答を導出する。
この衝撃応答は、符号９６で示される記憶された衝撃応
答を用いて作ることもできる。その後、衝撃応答はフィ
ルタ係数としてデジタルフィルタ９０に適用され、元の
無声音と実質的に同じスペクトル内容と振幅包絡線を有
する無声音となる。
器８６を用いて実現され、それは振幅ゲート８８を通し
て６４ポイントデジタルフィルタ９０へ接続される。無
声音に含まれる振幅変化を表す包絡線データは、カレン
ト包絡線メモリ８４に適用され、振幅ゲート８８を変え
るために用いられる。同様に、無声音のスペクトル内容
は、逆直接フーリエ変換９２に適用してカレント衝撃応
答回路９４を用いて６４ポイント衝撃応答を導出する。
この衝撃応答は、符号９６で示される記憶された衝撃応
答を用いて作ることもできる。その後、衝撃応答はフィ
ルタ係数としてデジタルフィルタ９０に適用され、元の
無声音と実質的に同じスペクトル内容と振幅包絡線を有
する無声音となる。
【００２５】入力データに含まれる無声音の再生を実現
するための命令には、以下のようなものがある。即ち、
長さＮの包絡線をロードせよ、現設定による歯擦音の発
生をトリガせよ、衝撃応答記憶位置にカレント衝撃応答
を記憶せよ、あるいは指定された記憶位置からカレント
衝撃応答を再現せよ、等がある。
するための命令には、以下のようなものがある。即ち、
長さＮの包絡線をロードせよ、現設定による歯擦音の発
生をトリガせよ、衝撃応答記憶位置にカレント衝撃応答
を記憶せよ、あるいは指定された記憶位置からカレント
衝撃応答を再現せよ、等がある。
【００２６】以上により、本発明による方法及びシステ
ムが、音声信号の有声音部分が通常繰返し波形（音声基
本周波数とその位相固定された調波の全て）からなって
おり、数回のサイクルの間は比較的安定状態を維持する
という事実を利用して、音声信号のデジタルデータ表現
を圧縮し且つその圧縮されたデジタル表現から音声を再
生するために使用できることが当業者には理解できよ
う。このことは、１つの繰返しユニットのイメージ及び
繰返し回数によって各有声音を表現することを可能にす
る。それに引き続く有声音は、先の有声音と比べやや変
形している傾向があるため、先に伝えられそして伸張に
おいて再生される波形が、新しい繰返しユニットのイメ
ージとして与えられるために参照され修整される。先の
イメージに対するこれらの修整には、振幅のスケーリン
グ、周波数のスケーリング、あるいは位相シフト等が含
まれるが、完全に新しいデジタル波形イメージよりもは
るかに簡潔にコード化されるものである。
ムが、音声信号の有声音部分が通常繰返し波形（音声基
本周波数とその位相固定された調波の全て）からなって
おり、数回のサイクルの間は比較的安定状態を維持する
という事実を利用して、音声信号のデジタルデータ表現
を圧縮し且つその圧縮されたデジタル表現から音声を再
生するために使用できることが当業者には理解できよ
う。このことは、１つの繰返しユニットのイメージ及び
繰返し回数によって各有声音を表現することを可能にす
る。それに引き続く有声音は、先の有声音と比べやや変
形している傾向があるため、先に伝えられそして伸張に
おいて再生される波形が、新しい繰返しユニットのイメ
ージとして与えられるために参照され修整される。先の
イメージに対するこれらの修整には、振幅のスケーリン
グ、周波数のスケーリング、あるいは位相シフト等が含
まれるが、完全に新しいデジタル波形イメージよりもは
るかに簡潔にコード化されるものである。
【００２７】同様に、音声の無声音部分もしくは歯擦音
部分は本質的にランダム雑音であり、２つの異なるフィ
ルタによりほとんどろ波されている。無声音のスペクト
ル内容及び振幅包絡線を特徴付けることにより、明瞭さ
をほとんど損なうことなく音声信号のデジタル表現を圧
縮し且つその信号を音声データに再生するために本発明
による方法及びシステムを用いることができる。
部分は本質的にランダム雑音であり、２つの異なるフィ
ルタによりほとんどろ波されている。無声音のスペクト
ル内容及び振幅包絡線を特徴付けることにより、明瞭さ
をほとんど損なうことなく音声信号のデジタル表現を圧
縮し且つその信号を音声データに再生するために本発明
による方法及びシステムを用いることができる。
【００２８】
【発明の効果】本発明により、人間の音声に含まれる有
声音の反復特性を利用して、データ処理システム内で人
間の音声のデジタルデータ表現を圧縮するための方法及
びシステムが提供される。
声音の反復特性を利用して、データ処理システム内で人
間の音声のデジタルデータ表現を圧縮するための方法及
びシステムが提供される。
【図１】本発明の方法及びシステムを実施するために用
いられるデータ処理システムを描いた図である。
いられるデータ処理システムを描いた図である。
【図２】本発明の方法及びシステムによる、圧縮された
音声のデジタル表現をつくるプロセスのハイレベルのデ
ータ流れ図である。
音声のデジタル表現をつくるプロセスのハイレベルのデ
ータ流れ図である。
【図３】本発明の方法及びシステムによる、有声音を解
析するプロセスを描いた図である。
析するプロセスを描いた図である。
【図４】本発明の方法及びシステムによる、音声を再生
するプロセスのハイレベルのデータ流れ図である。
するプロセスのハイレベルのデータ流れ図である。
１０ データ処理システム ５０ 有声音サンプル ５２ 有声音繰返し波形 ５６ データフレーム内の信号 ６０ 平均化されたデータフレーム内の信号
Claims (7)
- 【請求項１】有声音及び無声音を含む人間の音声の圧縮
されたデータ表現を作る方法であって、 前記人間の音声に含まれる各有声音の発生を検知するス
テップと、 前記各有声音の持続時間、及び繰返し適用されたとき最
もよく前記有声音を近似する１つの代表的データフレー
ムを決定するために前記各有声音を解析するステップ
と、 前記人間の音声に含まれる各無声音の発生を検知するス
テップと、 前記各無声音のスペクトル内容及び振幅変化を決定する
ために前記各無声音を解析するステップと、 前記各有声音の持続時間及び１つの代表的データフレー
ムのコード化された表現、並びに前記各無声音のスペク
トル内容及び振幅変化のコード化された表現を含む前記
人間の音声の圧縮されたデータ表現を作るステップとを
含む、 人間の音声の圧縮されたデータ表現を作る方法。 - 【請求項２】前記各有声音の持続時間、及び繰返し適用
されたとき最もよく前記有声音を近似する１つの代表的
データフレームを決定するために前記各有声音を解析す
るステップが、 前記各有声音の持続時間を決定するステップと、１つの
代表的データフレームの幅Ｗを仮定するステップと、そ
の後様々な仮定された幅に対し、ある選択された幅にお
いて連続するフレームを累積した場合に互いに強調し合
うまで、前記有声音の幅Ｗの連続するフレームを累積的
に積算するステップとを含む、 請求項１記載の人間の音声の圧縮されたデータ表現を作
る方法。 - 【請求項３】前記各無声音のスペクトル内容及び振幅変
化を決定するために前記各無声音を解析するステップ
が、 前記各無声音のスペクトル内容を決定するために前記各
無声音に対して一連のフーリエ変換を実行するステップ
と、前記無声音に含まれる複数の時間フレームのそれぞ
れの間における平均振幅を決定するステップとを含む、 請求項１記載の人間の音声の圧縮されたデータ表現を作
る方法。 - 【請求項４】前記圧縮されたデータ表現を用いて人間の
音声を再生するステップをさらに含む、 請求項１記載の人間の音声の圧縮されたデータ表現を作
る方法。 - 【請求項５】有声音及び無声音を含む人間の音声の圧縮
されたデータ表現を作るシステムであって、 前記人間の音声に含まれる各有声音の発生を検知する手
段と、 前記各有声音の持続時間、及び繰返し適用されたとき最
もよく前記有声音を近似する１つの代表的データフレー
ムを決定するために前記各有声音を解析する手段と、 前記人間の音声に含まれる各無声音の発生を検知する手
段と、 前記各無声音のスペクトル内容及び振幅変化を決定する
ために前記各無声音を解析する手段と、 前記各有声音の持続時間及び１つの代表的データフレー
ムのコード化された表現、並びに前記各無声音のスペク
トル内容及び振幅変化のコード化された表現を含む前記
人間の音声の圧縮されたデータ表現を作る手段とを含
む、 人間の音声の圧縮されたデータ表現を作るシステム。 - 【請求項６】前記人間の音声がサイレンス（無音）期間
を含み、且つ前記システムが前記各サイレンス期間の発
生を検知する手段をさらに含む、 請求項５記載の人間の音声の圧縮されたデータ表現を作
るシステム。 - 【請求項７】前記検知された各サイレンス期間の持続時
間を決定する手段をさらに含む、 請求項６記載の人間の音声の圧縮されたデータ表現を作
るシステム。
Applications Claiming Priority (2)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| US999509 | 1992-12-30 | ||
| US07/999,509 US5448679A (en) | 1992-12-30 | 1992-12-30 | Method and system for speech data compression and regeneration |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH06230800A true JPH06230800A (ja) | 1994-08-19 |
Family
ID=25546425
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP5288003A Pending JPH06230800A (ja) | 1992-12-30 | 1993-11-17 | 音声データ圧縮及び再生の方法及び装置 |
Country Status (3)
| Country | Link |
|---|---|
| US (1) | US5448679A (ja) |
| EP (1) | EP0605348A3 (ja) |
| JP (1) | JPH06230800A (ja) |
Families Citing this family (20)
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| JP3568255B2 (ja) * | 1994-10-28 | 2004-09-22 | 富士通株式会社 | 音声符号化装置及びその方法 |
| US5701391A (en) * | 1995-10-31 | 1997-12-23 | Motorola, Inc. | Method and system for compressing a speech signal using envelope modulation |
| US5828994A (en) * | 1996-06-05 | 1998-10-27 | Interval Research Corporation | Non-uniform time scale modification of recorded audio |
| US5832441A (en) * | 1996-09-16 | 1998-11-03 | International Business Machines Corporation | Creating speech models |
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1992
- 1992-12-30 US US07/999,509 patent/US5448679A/en not_active Expired - Fee Related
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1993
- 1993-11-17 JP JP5288003A patent/JPH06230800A/ja active Pending
- 1993-12-03 EP EP93480214A patent/EP0605348A3/en not_active Withdrawn
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Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| EP0605348A3 (en) | 1996-03-20 |
| US5448679A (en) | 1995-09-05 |
| EP0605348A2 (en) | 1994-07-06 |
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