JPH064098A - 音声分析装置 - Google Patents
音声分析装置Info
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- JPH064098A JPH064098A JP4166394A JP16639492A JPH064098A JP H064098 A JPH064098 A JP H064098A JP 4166394 A JP4166394 A JP 4166394A JP 16639492 A JP16639492 A JP 16639492A JP H064098 A JPH064098 A JP H064098A
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- JP
- Japan
- Prior art keywords
- parameter
- sound source
- vocal tract
- signal
- pole
- 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.)
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Abstract
(57)【要約】
【目的】 声道パラメータおよび音源パラメータの分析
精度を向上させる。 【構成】 声道パラメータを分析する手段１０６で声道
パラメータを分析する前に音源による極を除去をする手
段１０５において、分析対象の音声信号（一次のスペク
トルの平坦化手段２０２の出力）から音源パラメータの
成分を除去する。
精度を向上させる。 【構成】 声道パラメータを分析する手段１０６で声道
パラメータを分析する前に音源による極を除去をする手
段１０５において、分析対象の音声信号（一次のスペク
トルの平坦化手段２０２の出力）から音源パラメータの
成分を除去する。
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は入力音声信号から声道パ
ラメータと有声音源パラメータの正確な値を推定する音
声分析装置に関するものである。
ラメータと有声音源パラメータの正確な値を推定する音
声分析装置に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】Ａｄａｐｔｉｖｅ Ｉｎｖｅｒｓｅ Ｆ
ｉｌｔｅｒｉｎｇ（ＡＩＦ）方法と呼ばれる音声分析方
法が従来から知られている。この方法はたとえば、“Ａ
Ｃｏｍｐａｒｉｓｏｎ ｏｆ ＥＧＧ ａｎｄ ａ
Ｎｅｗ ＡｕｔｏｍａｔｉｃＩｎｖｅｒｓｅ Ｆｉｌｔ
ｅｒｉｎｇ Ｍｅｔｈｏｄ ｉｎ Ｐｈｏｎａｔｉｏｎ
Ｃｈａｎｇｅ ｆｒｏｍ Ｂｒｅａｔｈｙ ｔｏ Ｎ
ｏｒｍａｌ”ＩＣＳＬＰ−９０ Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇ
ｓ，６．９．１ ｐｐ１９７ ｔｏ ２０２（１９９
０）に示されている。ＡＩＦ方法は下記のような技術で
あり、この方法を用いる音声分析装置の回路構成を図１
２に示している。
ｉｌｔｅｒｉｎｇ（ＡＩＦ）方法と呼ばれる音声分析方
法が従来から知られている。この方法はたとえば、“Ａ
Ｃｏｍｐａｒｉｓｏｎ ｏｆ ＥＧＧ ａｎｄ ａ
Ｎｅｗ ＡｕｔｏｍａｔｉｃＩｎｖｅｒｓｅ Ｆｉｌｔ
ｅｒｉｎｇ Ｍｅｔｈｏｄ ｉｎ Ｐｈｏｎａｔｉｏｎ
Ｃｈａｎｇｅ ｆｒｏｍ Ｂｒｅａｔｈｙ ｔｏ Ｎ
ｏｒｍａｌ”ＩＣＳＬＰ−９０ Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇ
ｓ，６．９．１ ｐｐ１９７ ｔｏ ２０２（１９９
０）に示されている。ＡＩＦ方法は下記のような技術で
あり、この方法を用いる音声分析装置の回路構成を図１
２に示している。
【０００３】分析する信号ｓ（ｎ）をハミング窓かけ
し、高域フィルタ手段（２０１）でフィルタし、信号ｓ
ｈ（ｎ）を生成する。高域フィルタ手段２０１は、録音
器の制限より低い周波数の位相誤差があるデータを除去
するために２０Ｈｚ以下の周波数を除去するフィルタで
ある。この信号ｓｈ（ｎ）を入力した一次のＬＰＣ分析
手段（２０２）は予測次数が１のＬＰＣ（線形予測分析
手法）で分析を行う。一次のＬＰＣ分析手段（２０２）
の分析結果で信号ｓｈ（ｎ）を逆フィルタ（２０３）で
逆フィルタし、音声の声道の影響のみがある信号ｓｖ
（ｎ）を生成する。高次の予測次数のＬＰＣで分析する
高次のＬＰＣ分析手段（２０４）で信号ｓｖ（ｎ）を分
析し、その分析結果で信号ｓｈ（ｎ）を逆フィルタ（２
０５）で逆フィルタし、音源と放射特性の影響のみがあ
るｓｇｒ（ｎ）を生成する。必要ならば、信号ｓｇｒ
（ｎ）を積分器（２０６）で積分し、音源波形のみを抽
出する。また、信号ｓｇｒ（ｎ）から音源パラメータを
抽出手段（２０７）により抽出する。
し、高域フィルタ手段（２０１）でフィルタし、信号ｓ
ｈ（ｎ）を生成する。高域フィルタ手段２０１は、録音
器の制限より低い周波数の位相誤差があるデータを除去
するために２０Ｈｚ以下の周波数を除去するフィルタで
ある。この信号ｓｈ（ｎ）を入力した一次のＬＰＣ分析
手段（２０２）は予測次数が１のＬＰＣ（線形予測分析
手法）で分析を行う。一次のＬＰＣ分析手段（２０２）
の分析結果で信号ｓｈ（ｎ）を逆フィルタ（２０３）で
逆フィルタし、音声の声道の影響のみがある信号ｓｖ
（ｎ）を生成する。高次の予測次数のＬＰＣで分析する
高次のＬＰＣ分析手段（２０４）で信号ｓｖ（ｎ）を分
析し、その分析結果で信号ｓｈ（ｎ）を逆フィルタ（２
０５）で逆フィルタし、音源と放射特性の影響のみがあ
るｓｇｒ（ｎ）を生成する。必要ならば、信号ｓｇｒ
（ｎ）を積分器（２０６）で積分し、音源波形のみを抽
出する。また、信号ｓｇｒ（ｎ）から音源パラメータを
抽出手段（２０７）により抽出する。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】従来のこの種の装置は
高次のＬＰＣ分析の結果で、そのまま逆フィルタするよ
うに構成されていたので、ＬＰＣの予測次数によらず、
音源分析は不正確であった。より詳しく説明する。
高次のＬＰＣ分析の結果で、そのまま逆フィルタするよ
うに構成されていたので、ＬＰＣの予測次数によらず、
音源分析は不正確であった。より詳しく説明する。
【０００５】高次のＬＰＣ分析手段（２０４）の高次の
予測次数を極の予期される数の２倍にすると、逆フィル
タ（２０５）でもっぱら声道の成分を取り除くが、音源
特性の表現のためのＬＰＣ予測次数は一次だけ（一次の
分析手段２０２の処理）となり、音源波形の抽出は正確
ではなくなる。すなわち、音源特性を一次のＬＰＣ予測
で図４のように表現すると、例えば図５のような５次の
ＬＰＣ予測で表現した場合と比較して判かるように、特
に低い周波数部分の抽出部が正確ではなくなる。一方、
高次の予測次数を極の予期される数の２倍より大きくす
ると、ＬＰＣの結果は音源の成分も声道の成分も含むの
で、逆フィルタ（２０５）は声道の成分だけではなく音
源の成分も除去してしまう。さらに、ＡＩＦ方法の中で
ＬＰＣ分析方法を用いると極の周波数とバンド幅の計算
が不正確となるという解決すべき課題があった。
予測次数を極の予期される数の２倍にすると、逆フィル
タ（２０５）でもっぱら声道の成分を取り除くが、音源
特性の表現のためのＬＰＣ予測次数は一次だけ（一次の
分析手段２０２の処理）となり、音源波形の抽出は正確
ではなくなる。すなわち、音源特性を一次のＬＰＣ予測
で図４のように表現すると、例えば図５のような５次の
ＬＰＣ予測で表現した場合と比較して判かるように、特
に低い周波数部分の抽出部が正確ではなくなる。一方、
高次の予測次数を極の予期される数の２倍より大きくす
ると、ＬＰＣの結果は音源の成分も声道の成分も含むの
で、逆フィルタ（２０５）は声道の成分だけではなく音
源の成分も除去してしまう。さらに、ＡＩＦ方法の中で
ＬＰＣ分析方法を用いると極の周波数とバンド幅の計算
が不正確となるという解決すべき課題があった。
【０００６】
【課題を解決するための手段】このような目的を達成す
るために、本発明は、音声波形に基づき、声道パラメー
タおよび音源パラメータに関して、それぞれ分析する音
声分析装置において、前記声道パラメータの分析を行う
際に、前記音声波形から前記音源パラメータの成分を除
去する手段と、前記音源パラメータの分析を行う際に前
記音声波形から前記声道パラメータの成分を除去する手
段とを具えことを特徴とする。
るために、本発明は、音声波形に基づき、声道パラメー
タおよび音源パラメータに関して、それぞれ分析する音
声分析装置において、前記声道パラメータの分析を行う
際に、前記音声波形から前記音源パラメータの成分を除
去する手段と、前記音源パラメータの分析を行う際に前
記音声波形から前記声道パラメータの成分を除去する手
段とを具えことを特徴とする。
【０００７】
【作用】本願発明者は従来のＡＩＦ方法による音声分析
において、音源パラメータおよび声道パラメータに関し
てそれぞれ分析する際に他方のパラメータ成分が分析対
象の音声信号に混在することを発見し、本発明では一方
のパラメータについて分析を行う際に他方のパラメータ
の成分を、分析対象の音声信号から除去することで、分
析精度を従来よりも向上させる。
において、音源パラメータおよび声道パラメータに関し
てそれぞれ分析する際に他方のパラメータ成分が分析対
象の音声信号に混在することを発見し、本発明では一方
のパラメータについて分析を行う際に他方のパラメータ
の成分を、分析対象の音声信号から除去することで、分
析精度を従来よりも向上させる。
【０００８】
【実施例】以下、図面を参照して本発明の実施例を詳細
に説明する。
に説明する。
【０００９】図１に本発明の基本構成を示す。
【００１０】ＡＩＦ方法を用いた図１２の従来装置と同
様に、分析窓手段（１０１）と一次のスペクトルの平坦
化手段（１０２）で、入力信号を窓かけし、音源のスペ
クトルの傾きを除去する。また、上記ＡＩＦ方法と同じ
ように、高次ＬＰＣ分析手段（１０３）で信号ｓｆ
（ｎ）を分析する。しかし、本実施例では高次ＬＰＣ分
析手段（１０３）の出力であるＬＰＣ係数は、ＬＰＣ係
数から極の値への変換手段（１０４）で極のパラメータ
の値に変換する。
様に、分析窓手段（１０１）と一次のスペクトルの平坦
化手段（１０２）で、入力信号を窓かけし、音源のスペ
クトルの傾きを除去する。また、上記ＡＩＦ方法と同じ
ように、高次ＬＰＣ分析手段（１０３）で信号ｓｆ
（ｎ）を分析する。しかし、本実施例では高次ＬＰＣ分
析手段（１０３）の出力であるＬＰＣ係数は、ＬＰＣ係
数から極の値への変換手段（１０４）で極のパラメータ
の値に変換する。
【００１１】音源による極を除去する手段（１０５）
に、ＬＰＣ係数から極の値への変換手段（１０４）の音
源による極のみを入力し、プリエンファシスされた信号
であるｓｆ（ｎ）から音源による極を除去する。音源に
よる極を除去する手段（１０５）の出力は音声信号の声
道の影響のみがある信号ｓｖ（ｎ）である。
に、ＬＰＣ係数から極の値への変換手段（１０４）の音
源による極のみを入力し、プリエンファシスされた信号
であるｓｆ（ｎ）から音源による極を除去する。音源に
よる極を除去する手段（１０５）の出力は音声信号の声
道の影響のみがある信号ｓｖ（ｎ）である。
【００１２】信号ｓｖ（ｎ）は声道パラメータを分析す
る手段（１０６）で正確に分析し、声道のパラメータの
値を抽出する。声道のパラメータの値は、信号ｓｗ
（ｎ）から声道のパラメータの効果を除去する声道パラ
メータの成分を除去する手段（１０７）に入力し、この
手段により音源と放射特性の貢献のみがある信号ｓｇ
（ｎ）が生成される。
る手段（１０６）で正確に分析し、声道のパラメータの
値を抽出する。声道のパラメータの値は、信号ｓｗ
（ｎ）から声道のパラメータの効果を除去する声道パラ
メータの成分を除去する手段（１０７）に入力し、この
手段により音源と放射特性の貢献のみがある信号ｓｇ
（ｎ）が生成される。
【００１３】信号ｓｇ（ｎ）は音源パラメータを分析す
る手段（１０８）に入力し、この手段により音源パラメ
ータの値が抽出される。最後に、音源と声道のパラメー
タは、信号ｓｗ（ｎ）を用いて全パラメータを調整する
全体パラメータを調整する手段（１０９）に入力し、こ
の手段により正確な音源パラメータと声道パラメータを
抽出する。
る手段（１０８）に入力し、この手段により音源パラメ
ータの値が抽出される。最後に、音源と声道のパラメー
タは、信号ｓｗ（ｎ）を用いて全パラメータを調整する
全体パラメータを調整する手段（１０９）に入力し、こ
の手段により正確な音源パラメータと声道パラメータを
抽出する。
【００１４】上記のように構成された音声分析装置を起
動すると、下記のように音源パラメータと声道パラメー
タを抽出することができる。
動すると、下記のように音源パラメータと声道パラメー
タを抽出することができる。
【００１５】分析窓手段（１０１）で入力信号ｓ（ｎ）
の時間と周波数の範囲を設定してｓｗ（ｎ）を生成す
る。一次のスペクトルの平坦化手段（１０２）でｓｗ
（ｎ）をプリエンファシスして、ｓｆ（ｎ）を生成す
る。高次ＬＰＣ分析手段（１０３）でｓｆ（ｎ）を分析
して声道の効果と音源のスペクトルの傾きの効果を含ん
だＬＰＣ係数を抽出する。
の時間と周波数の範囲を設定してｓｗ（ｎ）を生成す
る。一次のスペクトルの平坦化手段（１０２）でｓｗ
（ｎ）をプリエンファシスして、ｓｆ（ｎ）を生成す
る。高次ＬＰＣ分析手段（１０３）でｓｆ（ｎ）を分析
して声道の効果と音源のスペクトルの傾きの効果を含ん
だＬＰＣ係数を抽出する。
【００１６】ＬＰＣ係数をＬＰＣ係数から極の値への変
換手段（１０４）に入力し、音源による極と声道による
極を抽出し、別々に出力する。音源による極の値を音源
による極を除去する手段（１０５）に入力し、極の値を
フィルタ係数に変換し、得られた係数でｓｆ（ｎ）を逆
フィルタして、ｓｖ（ｎ）を生成する。
換手段（１０４）に入力し、音源による極と声道による
極を抽出し、別々に出力する。音源による極の値を音源
による極を除去する手段（１０５）に入力し、極の値を
フィルタ係数に変換し、得られた係数でｓｆ（ｎ）を逆
フィルタして、ｓｖ（ｎ）を生成する。
【００１７】声道パラメータを分析する手段（１０６）
でｓｖ（ｎ）を分析して、声道パラメータの値を抽出す
る。この値を声道パラメータの成分を除去する手段（１
０７）に入力し、パラメータの値をフィルタ係数に変換
し、得られた係数でｓｗ（ｎ）を逆フィルタして、ｓｇ
（ｎ）を生成する。
でｓｖ（ｎ）を分析して、声道パラメータの値を抽出す
る。この値を声道パラメータの成分を除去する手段（１
０７）に入力し、パラメータの値をフィルタ係数に変換
し、得られた係数でｓｗ（ｎ）を逆フィルタして、ｓｇ
（ｎ）を生成する。
【００１８】音源と放射特性の影響のみがあるｓｇ
（ｎ）を音源パラメータを分析する手段（１０８）に入
力し、音源モデルのパラメータの値を抽出する。声道パ
ラメータを分析する手段（１０６）から得られた値と音
源パラメータを分析する手段（１０８）から得られた値
を全体パラメータを調整する手段（１０９）で調整し
て、正確な声道パラメータと音源パラメータを出力す
る。
（ｎ）を音源パラメータを分析する手段（１０８）に入
力し、音源モデルのパラメータの値を抽出する。声道パ
ラメータを分析する手段（１０６）から得られた値と音
源パラメータを分析する手段（１０８）から得られた値
を全体パラメータを調整する手段（１０９）で調整し
て、正確な声道パラメータと音源パラメータを出力す
る。
【００１９】図１の音声分析装置の具体的な実施例の構
成を図２に示す。図２において、点線ブロックで示す箇
所が図１の回路ブロックに対応し、その符号と同一符号
を点線ブロックにも付している。また、１対１に対応す
るブロックは図２中の（ ）記号の中に図１の対応ブロ
ックの符号を付している。
成を図２に示す。図２において、点線ブロックで示す箇
所が図１の回路ブロックに対応し、その符号と同一符号
を点線ブロックにも付している。また、１対１に対応す
るブロックは図２中の（ ）記号の中に図１の対応ブロ
ックの符号を付している。
【００２０】図２において、１２．８ＫＨｚサンプリン
グ周波数・ＰＣＭ形式で外部から入力された連続的な音
声信号ｓ（ｎ）を矩形窓手段（３０１）で時間の範囲を
設定し、位相の補正フィルタ（３０２）で録音器の位相
歪みを補正して、信号ｓｗ（ｎ）を生成する。ハミング
窓手段（３０３）で信号ｓｗ（ｎ）を窓かけし、一次の
ＬＰＣ分析手段（３０４）でスペクトルの傾きを解く。
グ周波数・ＰＣＭ形式で外部から入力された連続的な音
声信号ｓ（ｎ）を矩形窓手段（３０１）で時間の範囲を
設定し、位相の補正フィルタ（３０２）で録音器の位相
歪みを補正して、信号ｓｗ（ｎ）を生成する。ハミング
窓手段（３０３）で信号ｓｗ（ｎ）を窓かけし、一次の
ＬＰＣ分析手段（３０４）でスペクトルの傾きを解く。
【００２１】一次のＬＰＣ分析手段（３０４）から得ら
れた一つのＬＰＣ係数を用いて一次の逆フィルタ（３０
５）で信号ｓｗ（ｎ）をフィルタし、ｓｆ（ｎ）を生成
する。
れた一つのＬＰＣ係数を用いて一次の逆フィルタ（３０
５）で信号ｓｗ（ｎ）をフィルタし、ｓｆ（ｎ）を生成
する。
【００２２】信号ｓｆ（ｎ）をハミング窓手段（３０
６）で窓かけし、予測次数は１４である（男声の場合）
ＬＰＣ分析手段（３０７）で分析し、分析結果をＬＰＣ
係数から極の値への変換する手段（３０８）で複素極
（声道による極）と実数極（音源による極）のパラメー
タの値に変換する。
６）で窓かけし、予測次数は１４である（男声の場合）
ＬＰＣ分析手段（３０７）で分析し、分析結果をＬＰＣ
係数から極の値への変換する手段（３０８）で複素極
（声道による極）と実数極（音源による極）のパラメー
タの値に変換する。
【００２３】実数の極のみをチャネルａで実数極からフ
ィルタ係数への変換する手段（３０９）に入力し、実数
極からフィルタ係数への変換する手段（３０９）でフィ
ルタ係数を計算する。一次の逆フィルタ（３１０）で計
算したフィルタ係数の全係数で信号ｓｆ（ｎ）を逆フィ
ルタして、信号ｓｖ（ｎ）を生成する。
ィルタ係数への変換する手段（３０９）に入力し、実数
極からフィルタ係数への変換する手段（３０９）でフィ
ルタ係数を計算する。一次の逆フィルタ（３１０）で計
算したフィルタ係数の全係数で信号ｓｆ（ｎ）を逆フィ
ルタして、信号ｓｖ（ｎ）を生成する。
【００２４】信号ｓｖ（ｎ）をハミング窓手段（３１
１）で窓かけして、スペクトル計算手段（３１２）に入
力し、スペクトル計算手段（３１２）で信号ｓｖ（ｎ）
のパワースペクトルを計算する。計算により得られたス
ペクトルをＡｂＳ声道パラメータ分析手段（３１３）に
入力し、ＡｂＳ（Ａｎａｌｙｓｉｓ−ｂｙ−Ｓｙｎｔｈ
ｅｓｉｓ）の最初の極の値を決定するためにＬＰＣ係数
から極の値への変換する手段（３０８）から得られた複
素の極をチャネルｂでＡｂＳ声道パラメータ分析手段
（３１３）に入力する。
１）で窓かけして、スペクトル計算手段（３１２）に入
力し、スペクトル計算手段（３１２）で信号ｓｖ（ｎ）
のパワースペクトルを計算する。計算により得られたス
ペクトルをＡｂＳ声道パラメータ分析手段（３１３）に
入力し、ＡｂＳ（Ａｎａｌｙｓｉｓ−ｂｙ−Ｓｙｎｔｈ
ｅｓｉｓ）の最初の極の値を決定するためにＬＰＣ係数
から極の値への変換する手段（３０８）から得られた複
素の極をチャネルｂでＡｂＳ声道パラメータ分析手段
（３１３）に入力する。
【００２５】ＡｂＳ声道パラメータ分析手段（３１３）
でスペクトル領域で信号ｓｖ（ｎ）の声道パラメータを
抽出し、抽出したパラメータの値を複素な共振成分から
フィルタ係数への変換する手段（３１４）でフィルタ係
数に変換する。各パラメータの３つのフィルタ係数を３
次の逆フィルタ等（３１５）に入力し、信号ｓｗ（ｎ）
を逆フィルタして、音源と放射特性のみがある信号ｓｇ
（ｎ）を生成する。
でスペクトル領域で信号ｓｖ（ｎ）の声道パラメータを
抽出し、抽出したパラメータの値を複素な共振成分から
フィルタ係数への変換する手段（３１４）でフィルタ係
数に変換する。各パラメータの３つのフィルタ係数を３
次の逆フィルタ等（３１５）に入力し、信号ｓｗ（ｎ）
を逆フィルタして、音源と放射特性のみがある信号ｓｇ
（ｎ）を生成する。
【００２６】信号ｓｇ（ｎ）からＡｂＳ時間領域の音源
パラメータ分析手段（３１６）で音源パラメータの値を
抽出する。音源パラメータの値とＡｂＳ声道パラメータ
分析手段（３１３）から得た声道パラメータの値をＡｂ
Ｓスペクトル領域の全体パラメータを調整する手段（３
１７）に入力し、信号ｓｗ（ｎ）を用いるＡｂＳスペク
トル領域の全体パラメータを調整する手段（３１７）で
全パラメータを調整し、調整した声道パラメータの値と
音源パラメータの値を出力する。
パラメータ分析手段（３１６）で音源パラメータの値を
抽出する。音源パラメータの値とＡｂＳ声道パラメータ
分析手段（３１３）から得た声道パラメータの値をＡｂ
Ｓスペクトル領域の全体パラメータを調整する手段（３
１７）に入力し、信号ｓｗ（ｎ）を用いるＡｂＳスペク
トル領域の全体パラメータを調整する手段（３１７）で
全パラメータを調整し、調整した声道パラメータの値と
音源パラメータの値を出力する。
【００２７】図２の装置構成を図３のようにすることも
できる。この例では音源による極を除去する手段１０５
の構成が図２の例と異なる。
できる。この例では音源による極を除去する手段１０５
の構成が図２の例と異なる。
【００２８】図３に示されるように構成された音声分析
装置を起動すると、下記のように音源パラメータと声道
パラメータを抽出することができる。１２．８ＫＨｚサ
ンプリング周波数・ＰＣＭ形式で入力された連続的な音
声信号ｓ（ｎ）を矩形窓手段（４０１）で時間の範囲を
設定し、位相の補正フィルタ（４０２）で録音器の位相
歪みを補正して、信号ｓｗ（ｎ）を生成する。ハミング
窓手段（４０３）で信号ｓｗ（ｎ）を窓かけし、一次の
ＬＰＣ分析手段（４０４）でスペクトルの傾きを解く。
装置を起動すると、下記のように音源パラメータと声道
パラメータを抽出することができる。１２．８ＫＨｚサ
ンプリング周波数・ＰＣＭ形式で入力された連続的な音
声信号ｓ（ｎ）を矩形窓手段（４０１）で時間の範囲を
設定し、位相の補正フィルタ（４０２）で録音器の位相
歪みを補正して、信号ｓｗ（ｎ）を生成する。ハミング
窓手段（４０３）で信号ｓｗ（ｎ）を窓かけし、一次の
ＬＰＣ分析手段（４０４）でスペクトルの傾きを解く。
【００２９】一次のＬＰＣ分析手段（４０４）から得ら
れた一つのＬＰＣ係数で一次の逆フィルタ（４０５）で
信号ｓｗ（ｎ）をフィルタして、信号ｓｆ（ｎ）を生成
する。信号ｓｆ（ｎ）をハミング窓手段（４０６）で窓
かけし、予測次数は１４以上である（男声の場合）ＬＰ
Ｃ分析手段（４０７）で分析し、分析結果をＬＰＣ係数
から極の値への変換する手段（４０８）で複素極と実数
極（音源による極）のパラメータの値に変換する。実数
の極のみをチャネルａで実数極からフィルタ係数への変
換する手段（４０９）に入力し、実数極からフィルタ係
数への変換する手段（４０９）でフィルタ係数を計算す
る。この例では、図２の例と異なり、声道による極の選
択手段（４１０）で複素の極を声道による極と音源によ
る極に分け、音源による極をチャネルｃで複素極からフ
ィルタ係数への変換する手段（４１１）に入力して、極
をフィルタ係数に変換する。
れた一つのＬＰＣ係数で一次の逆フィルタ（４０５）で
信号ｓｗ（ｎ）をフィルタして、信号ｓｆ（ｎ）を生成
する。信号ｓｆ（ｎ）をハミング窓手段（４０６）で窓
かけし、予測次数は１４以上である（男声の場合）ＬＰ
Ｃ分析手段（４０７）で分析し、分析結果をＬＰＣ係数
から極の値への変換する手段（４０８）で複素極と実数
極（音源による極）のパラメータの値に変換する。実数
の極のみをチャネルａで実数極からフィルタ係数への変
換する手段（４０９）に入力し、実数極からフィルタ係
数への変換する手段（４０９）でフィルタ係数を計算す
る。この例では、図２の例と異なり、声道による極の選
択手段（４１０）で複素の極を声道による極と音源によ
る極に分け、音源による極をチャネルｃで複素極からフ
ィルタ係数への変換する手段（４１１）に入力して、極
をフィルタ係数に変換する。
【００３０】実数極からフィルタ係数への変換する手段
（４０９）と複素極からフィルタ係数への変換する手段
（４１１）の結果を逆フィルタ（４１２）に入力し、逆
フィルタ（４１２）で計算したフィルタ係数の全係数で
信号ｓｆ（ｎ）を逆フィルタして、信号ｓｖ（ｎ）を生
成する。
（４０９）と複素極からフィルタ係数への変換する手段
（４１１）の結果を逆フィルタ（４１２）に入力し、逆
フィルタ（４１２）で計算したフィルタ係数の全係数で
信号ｓｆ（ｎ）を逆フィルタして、信号ｓｖ（ｎ）を生
成する。
【００３１】以下、図２の例と同様、信号ｓｖ（ｎ）を
ハミング窓手段（４１３）で窓かけして、スペクトル計
算手段（４１４）に入力し、スペクトル計算手段（４１
４）で信号ｓｖ（ｎ）のパワースペクトルを計算する。
スペクトルをＡｂＳ声道パラメータ分析手段（４１５）
に入力し、ＡｂＳの最初の極の値を決定するために声道
による極の選択手段（４１０）から得られた声道による
極のみをチャネルｄでＡｂＳ声道パラメータ分析手段
（４１５）に入力する。
ハミング窓手段（４１３）で窓かけして、スペクトル計
算手段（４１４）に入力し、スペクトル計算手段（４１
４）で信号ｓｖ（ｎ）のパワースペクトルを計算する。
スペクトルをＡｂＳ声道パラメータ分析手段（４１５）
に入力し、ＡｂＳの最初の極の値を決定するために声道
による極の選択手段（４１０）から得られた声道による
極のみをチャネルｄでＡｂＳ声道パラメータ分析手段
（４１５）に入力する。
【００３２】ＡｂＳ声道パラメータ分析手段（４１５）
でスペクトル領域で信号ｓｖ（ｎ）の声道パラメータを
抽出し、抽出したパラメータの値を複素な共振成分から
フィルタ係数への変換する手段（４１６）でフィルタ係
数に変換する。各パラメータの３つのフィルタ係数を３
次の逆フィルタ（４１７）に入力し、信号ｓｗ（ｎ）を
逆フィルタして、音源と放射特性のみがある信号ｓｇ
（ｎ）を生成する。
でスペクトル領域で信号ｓｖ（ｎ）の声道パラメータを
抽出し、抽出したパラメータの値を複素な共振成分から
フィルタ係数への変換する手段（４１６）でフィルタ係
数に変換する。各パラメータの３つのフィルタ係数を３
次の逆フィルタ（４１７）に入力し、信号ｓｗ（ｎ）を
逆フィルタして、音源と放射特性のみがある信号ｓｇ
（ｎ）を生成する。
【００３３】信号ｓｇ（ｎ）からＡｂＳ時間領域の音源
パラメータ分析手段（４１８）で音源パラメータの値を
抽出する。音源パラメータの値とＡｂＳ声道パラメータ
分析手段（４１５）から得た声道パラメータの値をＡｂ
Ｓスペクトル領域の全体パラメータを調整する手段（４
１９）に入力し、信号ｓｗ（ｎ）を用いるＡｂＳスペク
トル領域の全体パラメータを調整する手段（４１９）で
全パラメータを調整し、調整した声道パラメータの値と
音源パラメータの値を出力する。
パラメータ分析手段（４１８）で音源パラメータの値を
抽出する。音源パラメータの値とＡｂＳ声道パラメータ
分析手段（４１５）から得た声道パラメータの値をＡｂ
Ｓスペクトル領域の全体パラメータを調整する手段（４
１９）に入力し、信号ｓｗ（ｎ）を用いるＡｂＳスペク
トル領域の全体パラメータを調整する手段（４１９）で
全パラメータを調整し、調整した声道パラメータの値と
音源パラメータの値を出力する。
【００３４】ＡｂＳ時間領域の音源パラメータの分析手
段（３１６）の入力の信号の例を図９と図１１に示し
た。従来のＡＩＦ方法から得られる入力信号例を図８，
図１０に示したので、比較すると、本実施例により得ら
れる波形が正確であることが判かる。なお、図９は図６
の合成音声データから得た音源波形（実線−図７参照）
および音源モデルの波形（点線）を示す。図１１は図１
０の従来例と同じ自然音声データから得た音源波形（実
線）および音源モデルの波形（点線）を示す。加えて、
本分析装置の各処理過程に必要な計算は、汎用計算機を
ソフトウェアで制御することによっても実施可能であ
る。
段（３１６）の入力の信号の例を図９と図１１に示し
た。従来のＡＩＦ方法から得られる入力信号例を図８，
図１０に示したので、比較すると、本実施例により得ら
れる波形が正確であることが判かる。なお、図９は図６
の合成音声データから得た音源波形（実線−図７参照）
および音源モデルの波形（点線）を示す。図１１は図１
０の従来例と同じ自然音声データから得た音源波形（実
線）および音源モデルの波形（点線）を示す。加えて、
本分析装置の各処理過程に必要な計算は、汎用計算機を
ソフトウェアで制御することによっても実施可能であ
る。
【００３５】以上、説明したように、図１のＬＰＣ係数
から極の値への変換手段（１０４）、音源による極を除
去する手段（１０５）によって音源の影響を取り除い
て、声道パラメータを分析する手段（１０６）で声道パ
ラメータを分析するので、音声分析は従来よりも正確に
行える。さらに、声道パラメータの成分を除去する手段
（１０７）では声道パラメータの影響のみを取り除い
て、音源パラメータを分析する手段（１０８）で音源パ
ラメータを分析するので、従来より正確な分析ができ
る。
から極の値への変換手段（１０４）、音源による極を除
去する手段（１０５）によって音源の影響を取り除い
て、声道パラメータを分析する手段（１０６）で声道パ
ラメータを分析するので、音声分析は従来よりも正確に
行える。さらに、声道パラメータの成分を除去する手段
（１０７）では声道パラメータの影響のみを取り除い
て、音源パラメータを分析する手段（１０８）で音源パ
ラメータを分析するので、従来より正確な分析ができ
る。
【００３６】
【発明の効果】以上、説明したように、声道パラメータ
および音源パラメータをそれぞれ分析する際に、分析対
象の音声波形から他方のパラメータ成分を除去するので
各個別のパラメータについて分析精度が向上する。
および音源パラメータをそれぞれ分析する際に、分析対
象の音声波形から他方のパラメータ成分を除去するので
各個別のパラメータについて分析精度が向上する。
【図１】本発明実施例の基本構成を示すブロック図であ
る。
る。
【図２】本発明実施例の具体例を示すブロック図であ
る。
る。
【図３】本発明実施例の他の構成を示すブロック図であ
る。
る。
【図４】音源モデルのスペクトルと従来技術で得た予測
次数１のＬＰＣ分析によるスペクトル包絡を示す特性図
である。
次数１のＬＰＣ分析によるスペクトル包絡を示す特性図
である。
【図５】音源モデルのスペクトルと予測次数５のＬＰＣ
分析によるスペクトル包絡を示す特性図である。
分析によるスペクトル包絡を示す特性図である。
【図６】合成音声波形の一例を示す波形図である。
【図７】図６の合成音声の音源波形を示す波形図であ
る。
る。
【図８】従来技術で図６のデータから得た音源波形と音
源モデルの波形を示す波形図である。
源モデルの波形を示す波形図である。
【図９】本発明の履行で図６のデータから得た音源波形
と音源モデルの波形を示す波形図である。
と音源モデルの波形を示す波形図である。
【図１０】従来技術で自然音声データから得た音源波形
と音源モデルの波形を示す波形図である。
と音源モデルの波形を示す波形図である。
【図１１】図１０と同じ自然音声データから得た本発明
の音源波形と音源モデルの波形を示す波形図である。
の音源波形と音源モデルの波形を示す波形図である。
【図１２】従来装置の回路構成を示すブロック図であ
る。
る。
１０１ 分析窓手段 １０２ 一次のスペクトルの平坦化手段 １０３ 高次ＬＰＣ分析手段 １０４ ＬＰＣ係数から極の値への変換手段 １０５ 音源による極を除去する手段 １０６ 声道パラメータを分析する手段 １０７ 声道パラメータの成分を除去する手段 １０８ 音源パラメータを分析する手段 １０９ 全体パラメータを調整する手段
─────────────────────────────────────────────────────
【手続補正書】
【提出日】平成４年７月２８日
【手続補正１】
【補正対象書類名】図面
【補正対象項目名】図２
【補正方法】変更
【補正内容】
【図２】
【手続補正２】
【補正対象書類名】図面
【補正対象項目名】図３
【補正方法】変更
【補正内容】
【図３】
Claims (1)
- 【請求項１】 音声波形に基づき、声道パラメータおよ
び音源パラメータに関して、それぞれ分析する音声分析
装置において、 前記声道パラメータの分析を行う際に、前記音声波形か
ら前記音源パラメータの成分を除去する手段と、前記音
源パラメータの分析を行う際に前記音声波形から前記声
道パラメータの成分を除去する手段とを具えことを特徴
とする音声分析装置。
Priority Applications (2)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP4166394A JPH064098A (ja) | 1992-06-24 | 1992-06-24 | 音声分析装置 |
| US08/081,674 US5577160A (en) | 1992-06-24 | 1993-06-23 | Speech analysis apparatus for extracting glottal source parameters and formant parameters |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP4166394A JPH064098A (ja) | 1992-06-24 | 1992-06-24 | 音声分析装置 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH064098A true JPH064098A (ja) | 1994-01-14 |
Family
ID=15830608
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP4166394A Pending JPH064098A (ja) | 1992-06-24 | 1992-06-24 | 音声分析装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH064098A (ja) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2019035864A (ja) * | 2017-08-17 | 2019-03-07 | 国立研究開発法人情報通信研究機構 | 声門流成分推定装置、プログラムおよび方法 |
-
1992
- 1992-06-24 JP JP4166394A patent/JPH064098A/ja active Pending
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2019035864A (ja) * | 2017-08-17 | 2019-03-07 | 国立研究開発法人情報通信研究機構 | 声門流成分推定装置、プログラムおよび方法 |
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