JPH0644197B2 - 極零分析装置 - Google Patents
極零分析装置Info
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- JPH0644197B2 JPH0644197B2 JP61023140A JP2314086A JPH0644197B2 JP H0644197 B2 JPH0644197 B2 JP H0644197B2 JP 61023140 A JP61023140 A JP 61023140A JP 2314086 A JP2314086 A JP 2314086A JP H0644197 B2 JPH0644197 B2 JP H0644197B2
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- pole
- autocorrelation
- zero
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- Prior art date
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- Filters That Use Time-Delay Elements (AREA)
Description
【発明の詳細な説明】 〔産業上の利用分野〕 本発明は極零分析装置、特に音声等の信号のスペクトル
を近似する極零パラメータの値を抽出する極零分析装置
に関するものである。
を近似する極零パラメータの値を抽出する極零分析装置
に関するものである。
音声合成や音声認識の分野では、音声のスペクトルを近
似するパラメータの値を抽出することが重要である。ま
た、一般の信号についても、そのスペクトルを近似する
パラメータの値を抽出することが必要になる場合があ
る。
似するパラメータの値を抽出することが重要である。ま
た、一般の信号についても、そのスペクトルを近似する
パラメータの値を抽出することが必要になる場合があ
る。
音声等の信号（以下、単に音声等と表す）のスペクトル
を近似するパラメータとしては、極あるいは極零がしば
しば用いられる。これは、極や零はその物理的意味が明
確である等の特徴があり、応用上有利であるためであ
る。
を近似するパラメータとしては、極あるいは極零がしば
しば用いられる。これは、極や零はその物理的意味が明
確である等の特徴があり、応用上有利であるためであ
る。
従来、音声等のスペクトルを近似する極パラメータの値
を抽出するものとして、音声等から抽出された線形予測
係数を係数とする高次代数方程式を例えばニュートン・
ラプソン法等の逐次近似法を用いて解く方法が知られて
いる。この第１の従来例は、例えばジェイ・ディー・マ
ーケルとエイ・エイチ・グレイ(J.D.Markel,A.H.Gray)
の著書「音声の線形予測（鈴木訳）」(Linear Predicti
on of Speech)の第７章に示されている。
を抽出するものとして、音声等から抽出された線形予測
係数を係数とする高次代数方程式を例えばニュートン・
ラプソン法等の逐次近似法を用いて解く方法が知られて
いる。この第１の従来例は、例えばジェイ・ディー・マ
ーケルとエイ・エイチ・グレイ(J.D.Markel,A.H.Gray)
の著書「音声の線形予測（鈴木訳）」(Linear Predicti
on of Speech)の第７章に示されている。
極パラメータの値を抽出する第２の例として、自己相関
領域において逆フィルタリングするものが、伏木田によ
る論文「自己相関領域で逆フィルタリングを用いたホル
マントの多段推定方式」（日本音響学会音声研究会資料
Ｓ８１−４１）に示されている。この第２の従来例で
は、第ｋ段の２次の極回路の係数をαｋ，１とαｋ，２
とし、その入力の自己相関値をｒｋ−１，ｉとしたと
き、出力の自己相関値ｒｋ，ｉを次式によって求める。
領域において逆フィルタリングするものが、伏木田によ
る論文「自己相関領域で逆フィルタリングを用いたホル
マントの多段推定方式」（日本音響学会音声研究会資料
Ｓ８１−４１）に示されている。この第２の従来例で
は、第ｋ段の２次の極回路の係数をαｋ，１とαｋ，２
とし、その入力の自己相関値をｒｋ−１，ｉとしたと
き、出力の自己相関値ｒｋ，ｉを次式によって求める。
ｒｋ，ｉ＝(1+α2 k,1+α2 k,2)rk-1,i -(αk,1 -αk,1・αk,2)rk-1,i+1 -αk,2(rk-1,i-2+rk-1,i-2) …(1) 第１段の入力には音声等の自己相関を用いて、その出力
を次段の入力とし、式(1)によって出力の自己相関値を
逐次求め、最終段（これを第Ｋ段とする）の出力の自己
相関値ｒｋ，ｏを求める。これが自己相関領域における
逆フィルタリングと呼ばれる方法である。なお、ｒ
ｋ，ｏは予測残差のパワーあるいはエラーパワーと呼ば
れ、これを算出するには入力音声の自己相関値ｒ０，ｉ
は０次から２Ｋ次のものが必要である。
を次段の入力とし、式(1)によって出力の自己相関値を
逐次求め、最終段（これを第Ｋ段とする）の出力の自己
相関値ｒｋ，ｏを求める。これが自己相関領域における
逆フィルタリングと呼ばれる方法である。なお、ｒ
ｋ，ｏは予測残差のパワーあるいはエラーパワーと呼ば
れ、これを算出するには入力音声の自己相関値ｒ０，ｉ
は０次から２Ｋ次のものが必要である。
あらかしめ、極パラメータ値のテーブルを用意してお
き、それから各段の係数αｋ，１・αｋ，２を求めて上
記のｒｋ，ｏを算出する。種々の極パラメータ値の候補
に対してｒｋ，ｏの最小値を与えたものを最近な近似を
与える極パラメータの値として出力する。
き、それから各段の係数αｋ，１・αｋ，２を求めて上
記のｒｋ，ｏを算出する。種々の極パラメータ値の候補
に対してｒｋ，ｏの最小値を与えたものを最近な近似を
与える極パラメータの値として出力する。
一方、極零パラメータの値を抽出するものの一例（第３
の例）として、シー・ティー・マリスとアール・エイ・
ロバーツ（C.T.Mullis,R.A.Roberts）によるアイイーイ
ーイートランザクション（IEEE Transaction）エイエス
エスピー２４(ASSP-24,No.3のページ２２６から２３８
に掲載の論文、「ザ ユース オブ セカンドオーダ
インフォメーション イン ザ アプロクシメイシヨン
オブ、ディスクリートタイム リニアー システムズ
(The Use of Second-Order Information in the Approx
imation of Discrete-Time Linear Systems)」に示され
たものがある。
の例）として、シー・ティー・マリスとアール・エイ・
ロバーツ（C.T.Mullis,R.A.Roberts）によるアイイーイ
ーイートランザクション（IEEE Transaction）エイエス
エスピー２４(ASSP-24,No.3のページ２２６から２３８
に掲載の論文、「ザ ユース オブ セカンドオーダ
インフォメーション イン ザ アプロクシメイシヨン
オブ、ディスクリートタイム リニアー システムズ
(The Use of Second-Order Information in the Approx
imation of Discrete-Time Linear Systems)」に示され
たものがある。
これは、音声のスペクトル包絡Ｈ（ｅｊω）を、伝達関
数が次式で表される極零システムによって近似するもの
である。
数が次式で表される極零システムによって近似するもの
である。
ただしａ０＝１ ここにｎは分母多項式の次数即ち極回路の次数で、ｍは
分子多項式の次数即ち零回路の次数である。
分子多項式の次数即ち零回路の次数である。
この方法は次式の値を最小にするａｉおよびｑｋが最適
な近似を与えるとうい原理に基づいている。
な近似を与えるとうい原理に基づいている。
ここに、ｒ｜ｉ−ｌ｜は音声等の入力信号の自己相関
値、ｈｉはそれに関連したインパルス応答である。
値、ｈｉはそれに関連したインパルス応答である。
このとき、最適なａｉは次の連立方程式を解いて得られ
る。
る。
ここに、 である。
また、最適なｑｋは、式(4)の解のａｉを用いて、次式
によって与えられる。
によって与えられる。
自己相関値およびｈｉの値は例えばｎあるいはｍよりも
高い次数の線形予測法、即ち第１の従来例の方法によっ
て容易に求めることができる。そのときには、高次代数
方程式の根を求める必要はなく、単にｈｉさえ求めれば
よい。
高い次数の線形予測法、即ち第１の従来例の方法によっ
て容易に求めることができる。そのときには、高次代数
方程式の根を求める必要はなく、単にｈｉさえ求めれば
よい。
本従来例では、伝達関数の分母多項式と分子多項式の係
数ａｉとｑｋが得られる。これから極零パラメータの値
を得るためには第１の従来例と同様に高次（ｎ次もしく
はｍ次代数方程式の値を求める必要がある。
数ａｉとｑｋが得られる。これから極零パラメータの値
を得るためには第１の従来例と同様に高次（ｎ次もしく
はｍ次代数方程式の値を求める必要がある。
前記従来例のうち、第１の例即ち線形予測係数を係数と
する高次代数方程式を解くものは、高次代式数程式を解
く際に多くの演算を必要とすることや、極の周波数やバ
ンド幅を安定に求めることが困難であるといった問題点
があった。
する高次代数方程式を解くものは、高次代式数程式を解
く際に多くの演算を必要とすることや、極の周波数やバ
ンド幅を安定に求めることが困難であるといった問題点
があった。
また第２の例では、あらかじめ音声等のスペクトルを表
す極パラメータとして妥当と思われる候補の中から最適
な値を抽出するので安定に求められるが、多くの演算を
必要とするといった問題点があった。
す極パラメータとして妥当と思われる候補の中から最適
な値を抽出するので安定に求められるが、多くの演算を
必要とするといった問題点があった。
更にこれら２つの従来例では極パラメータの値しか得ら
れないので、音声等のスペクトルの形状によっては比較
的低い次数では最適な近似を与えるパラメータ値とはな
らず、逆にそのような場合には高い次数のパラメータを
求めなければならず、いっそう多くの演算が必要になる
といった問題点があった。
れないので、音声等のスペクトルの形状によっては比較
的低い次数では最適な近似を与えるパラメータ値とはな
らず、逆にそのような場合には高い次数のパラメータを
求めなければならず、いっそう多くの演算が必要になる
といった問題点があった。
第３の従来例、即ちマリスとロバーツによるものは、極
パラメータと零パラメータの値が得られるので、比較的
低い次数で最適な近似を与えるパラメータ値となるが、
第１の例と同様に高次代数方程式を解かねばならず第１
の例と同様の問題点があった。この点は、音声の場合に
は零の数は少ないので問題とならないが、極の次数は少
なくとも１０次程度必要であり問題となる。
パラメータと零パラメータの値が得られるので、比較的
低い次数で最適な近似を与えるパラメータ値となるが、
第１の例と同様に高次代数方程式を解かねばならず第１
の例と同様の問題点があった。この点は、音声の場合に
は零の数は少ないので問題とならないが、極の次数は少
なくとも１０次程度必要であり問題となる。
本発明の目的は、音声等の信号のスペクトルを近似する
極零パラメータの値を比較的少ない演算量で抽出できる
極零分析装置を提供することにある。
極零パラメータの値を比較的少ない演算量で抽出できる
極零分析装置を提供することにある。
本発明の極零分析装置、入力信号から時間窓内の自己相
関値とインパルス応答を算出し一時記録する手段と、極
パラメータの値を記憶し入力コードに対する極パラメー
タの値を出力する極パラメータ値ケーブルと、その極パ
ラメータ値から自己相関領域における逆フィルタリング
を行なうための係数を算出する手段と、その係数を用い
て前記一時記憶された自己相関値を自己相関領域におい
て逆フィルタリングする手段と、極パラメータ値から時
間領域における逆フィルタリングを行なうための係数を
算出する手段と、その係数を用いて前記一時記憶された
インパルス応答を時間領域において逆フィルタリングす
る手段と、その出力から零パラメータに変換する手段
と、前記時間領域において逆フィルタリングする手段の
出力の二乗和を算出する手段と、前記自己相関領域にお
いて逆フィルタリングする手段の出力と前記の二乗和と
を差を算出する手段と、その差の最小値を与えた時の前
記極パラメータ値テーブルの出力と前記零パラメータに
変換する手段の出力とを抽出された極零パラメータの値
として出力するように制御する手段から構成される。
関値とインパルス応答を算出し一時記録する手段と、極
パラメータの値を記憶し入力コードに対する極パラメー
タの値を出力する極パラメータ値ケーブルと、その極パ
ラメータ値から自己相関領域における逆フィルタリング
を行なうための係数を算出する手段と、その係数を用い
て前記一時記憶された自己相関値を自己相関領域におい
て逆フィルタリングする手段と、極パラメータ値から時
間領域における逆フィルタリングを行なうための係数を
算出する手段と、その係数を用いて前記一時記憶された
インパルス応答を時間領域において逆フィルタリングす
る手段と、その出力から零パラメータに変換する手段
と、前記時間領域において逆フィルタリングする手段の
出力の二乗和を算出する手段と、前記自己相関領域にお
いて逆フィルタリングする手段の出力と前記の二乗和と
を差を算出する手段と、その差の最小値を与えた時の前
記極パラメータ値テーブルの出力と前記零パラメータに
変換する手段の出力とを抽出された極零パラメータの値
として出力するように制御する手段から構成される。
前述の第３の従来例における式(3)は次のように書け
る。
る。
ここに、 である。
式(7)の第１項は自己相関領域において逆フィルタリン
グすることを表している。また、式(8)は時間領域にお
いて逆フィルタリングすることを表しており、式(7)の
第２項はそのｍ個のデータの二乗和を表している。
グすることを表している。また、式(8)は時間領域にお
いて逆フィルタリングすることを表しており、式(7)の
第２項はそのｍ個のデータの二乗和を表している。
本発明では自己相関領域において逆フィルタリングする
手段により式(7)の第１項を算出し、時間領域において
逆フィルタリングする手段とその出力の二乗和を算出す
る手段により式(7)の第２項を算出する。その差を、極
パラメータ値データ値テーブルから選ばれた種々の極パ
ラメータ値の候補について算出し、その最小値を与える
ときの極パラメータ値の候補を最適な極パラメータ値と
して出力する。零パラメータは、式(8)と式(4)が等価で
あることから分かるように、時間領域において逆フィル
タリングする手段の出力として得られる。
手段により式(7)の第１項を算出し、時間領域において
逆フィルタリングする手段とその出力の二乗和を算出す
る手段により式(7)の第２項を算出する。その差を、極
パラメータ値データ値テーブルから選ばれた種々の極パ
ラメータ値の候補について算出し、その最小値を与える
ときの極パラメータ値の候補を最適な極パラメータ値と
して出力する。零パラメータは、式(8)と式(4)が等価で
あることから分かるように、時間領域において逆フィル
タリングする手段の出力として得られる。
本発明における自己相関領域における逆フィルタリング
に必要な演算は、第２の従来例と同等であり、時間領域
における逆フィルタリングの出力として必要なデータ数
はｍ個であるからそれに必要な演算もわずかでよい。
に必要な演算は、第２の従来例と同等であり、時間領域
における逆フィルタリングの出力として必要なデータ数
はｍ個であるからそれに必要な演算もわずかでよい。
次に、本発明について図面を用いて説明する。
第１図は本発明の極零分析装置の一実施例を示すブロッ
ク図である。
ク図である。
あらかじめ定められた分析フレームの時間ごとに制御回
路１から信号線１７，１８，１９，２１，２２，２３，
２４および２５を介してそれぞれ自己相関インパルス応
答算出回路２，バッファ３，バッファ４，自己相関逆フ
ィルタ７，波形逆フィルタ８，零算出回路９，バッファ
１４および比較回路１２に対して初期化を指示する情報
が送られて、初期化が行なわれる。
路１から信号線１７，１８，１９，２１，２２，２３，
２４および２５を介してそれぞれ自己相関インパルス応
答算出回路２，バッファ３，バッファ４，自己相関逆フ
ィルタ７，波形逆フィルタ８，零算出回路９，バッファ
１４および比較回路１２に対して初期化を指示する情報
が送られて、初期化が行なわれる。
自己相関インパルス応答算出回路２では制御回路１から
送られる指示に従い、信号線１５から入力される信号の
自己相関係数値とインパルス応答の初めの部分が算出さ
れそれぞれ信号線２７および２８を介してバファ３およ
びバッファ４へ送られる。このとき必要なインパルス応
答のサンプル数は、分析しようとする零の次数に等し
い。
送られる指示に従い、信号線１５から入力される信号の
自己相関係数値とインパルス応答の初めの部分が算出さ
れそれぞれ信号線２７および２８を介してバファ３およ
びバッファ４へ送られる。このとき必要なインパルス応
答のサンプル数は、分析しようとする零の次数に等し
い。
バッファ３では、制御回路１からの初期化の指示に従っ
て内部がクリアされた後、自己相関インパルス応答算出
回路２から送られる自己相関係数値が蓄えられ、それが
信号線２９を介して自己相関逆フィルタ７に送られる。
ここに蓄えられた自己相関係数値は、以後、制御回路１
から送出の指示があるごとにくり返し自己相関逆フィル
タ７に送られる。
て内部がクリアされた後、自己相関インパルス応答算出
回路２から送られる自己相関係数値が蓄えられ、それが
信号線２９を介して自己相関逆フィルタ７に送られる。
ここに蓄えられた自己相関係数値は、以後、制御回路１
から送出の指示があるごとにくり返し自己相関逆フィル
タ７に送られる。
一方バッファ４でも同様に、制御回路１からの初期化の
指示に従って内部がクリアされた後、自己相関インパル
ス応答算出回路２から送られるインパルス応答値が蓄え
られ、信号線３０を介して波形逆フィルタ８にくり返し
送られる。
指示に従って内部がクリアされた後、自己相関インパル
ス応答算出回路２から送られるインパルス応答値が蓄え
られ、信号線３０を介して波形逆フィルタ８にくり返し
送られる。
制御回路１からは極値テーブル５に対して信号線２０を
介して極パラメータ値の候補のコードが送られる。それ
に対する極パラメータ値が極値テーブル５から信号線３
１を介して係数算出回路６に送られ、そこで自己相関領
域での逆フィルタリングのための係数、即ち前記式(1)
のかっこ内の係数が算出され信号線３３を介して自己相
関逆フィルタ７に送られ、同時に時間領域での逆フィル
タリングのための係数、即ち式(1)のαｋ，１とα
ｋ，２が算出され信号線３２を介して波形逆フィルタ８
に送られる。この過程は制御回路１から極パラメータの
候補が送られるたびにくり返される。
介して極パラメータ値の候補のコードが送られる。それ
に対する極パラメータ値が極値テーブル５から信号線３
１を介して係数算出回路６に送られ、そこで自己相関領
域での逆フィルタリングのための係数、即ち前記式(1)
のかっこ内の係数が算出され信号線３３を介して自己相
関逆フィルタ７に送られ、同時に時間領域での逆フィル
タリングのための係数、即ち式(1)のαｋ，１とα
ｋ，２が算出され信号線３２を介して波形逆フィルタ８
に送られる。この過程は制御回路１から極パラメータの
候補が送られるたびにくり返される。
自己相関逆フィルタ７では、制御回路１からの指示に従
って、係数算出回路６から送られる係数値を用いてバッ
ファ３から送られる自己相関係数値が自己相関領域にお
いて逆フィルタリングされる。即ち式(1)を逐次用いる
ことによって出力の零次の自己相関係数値が算出され
る。この値は信号線３５を介して減算器１１に送られ
る。この処理も制御回路１からの指示があるごとにくり
返される。
って、係数算出回路６から送られる係数値を用いてバッ
ファ３から送られる自己相関係数値が自己相関領域にお
いて逆フィルタリングされる。即ち式(1)を逐次用いる
ことによって出力の零次の自己相関係数値が算出され
る。この値は信号線３５を介して減算器１１に送られ
る。この処理も制御回路１からの指示があるごとにくり
返される。
同様に、波形逆フィルタ８では、制御回路１からの指示
に従って、係数算出回路６から送られる係数値を用いて
バッファ４から送られるインパルス応答の波形が時間領
域において逆フィルタリングされ、信号線３４を介して
零算出回路９および二乗回路１０に送られる。この処理
も制御回路１からの指示があるごとにくり返し行なわれ
る。
に従って、係数算出回路６から送られる係数値を用いて
バッファ４から送られるインパルス応答の波形が時間領
域において逆フィルタリングされ、信号線３４を介して
零算出回路９および二乗回路１０に送られる。この処理
も制御回路１からの指示があるごとにくり返し行なわれ
る。
零算出回路９では、制御回路１からの指示があれば、波
形逆フィルタ８から送られた逆フィルタリングされたイ
ンパルス応答値が零パラメータ値に変換され、信号線４
０を介してバッファ１４に送られる。
形逆フィルタ８から送られた逆フィルタリングされたイ
ンパルス応答値が零パラメータ値に変換され、信号線４
０を介してバッファ１４に送られる。
二乗回路１０では、波形逆フィルタ８から送られた逆フ
ィルタリングされたインパルス応答値の二乗和が算出さ
れ信号線３６を介して演算器１１に送られる。
ィルタリングされたインパルス応答値の二乗和が算出さ
れ信号線３６を介して演算器１１に送られる。
減算器１１では、自己相関逆フィルタ７から送られる値
と二乗回路１０から送られる値の差が算出され信号線３
７を介して比較回路１２に送られる。
と二乗回路１０から送られる値の差が算出され信号線３
７を介して比較回路１２に送られる。
比較回路１２では、制御回路１から初期化の指示が送ら
れたときには、減算器１１からの差の最小値を検出する
際の初期値が信号線３９を介してメモリ１３に送られ
る。次に、比較回路１２では制御回路１からの指示に従
って、減算器１１から送られる値とメモリ１３から信号
線３８を介して読み出した値とが比較され、比較結果が
信号線２６を介して制御回路１に送られるとともに、減
算器１１から送られた値の方が小さいときは、減算器１
１から送られた値がメモリ１３に送られてその内容が書
き換えられる。この処理も制御回路１からの指示がある
ごとにくり返される。
れたときには、減算器１１からの差の最小値を検出する
際の初期値が信号線３９を介してメモリ１３に送られ
る。次に、比較回路１２では制御回路１からの指示に従
って、減算器１１から送られる値とメモリ１３から信号
線３８を介して読み出した値とが比較され、比較結果が
信号線２６を介して制御回路１に送られるとともに、減
算器１１から送られた値の方が小さいときは、減算器１
１から送られた値がメモリ１３に送られてその内容が書
き換えられる。この処理も制御回路１からの指示がある
ごとにくり返される。
制御回路１は、比較回路１２から送られた比較結果が減
算器１１からの値の方が小さいことを示している場合
は、極値テーブル５に対してそのときの極パラメータ値
を信号線４１を介してバッファ１４に送らせ、零算出回
路９に対してそのときの零パラメータ値を信号線４０を
介してバッファ１４に送らせる。バッファ１４では制御
回路１からの指示があるごとに、極値テーブル５から送
られる極パラメータ値と零算出回路９から送られる零パ
ラメータ値の値に書き換えられ記憶される。
算器１１からの値の方が小さいことを示している場合
は、極値テーブル５に対してそのときの極パラメータ値
を信号線４１を介してバッファ１４に送らせ、零算出回
路９に対してそのときの零パラメータ値を信号線４０を
介してバッファ１４に送らせる。バッファ１４では制御
回路１からの指示があるごとに、極値テーブル５から送
られる極パラメータ値と零算出回路９から送られる零パ
ラメータ値の値に書き換えられ記憶される。
このようにして、極パラメータの種々の候補について逆
フィルタリングが行なわれた時点では、バッファ１４に
は最適な極零パラメータの値が記憶されている。各分析
フレームの処理の最後に制御回路１からバッファ１４に
出力の指示が送られ最適な極零パラメータの値が信号線
１６から出力される。以上の処理が分析フレームごとに
くり返される。
フィルタリングが行なわれた時点では、バッファ１４に
は最適な極零パラメータの値が記憶されている。各分析
フレームの処理の最後に制御回路１からバッファ１４に
出力の指示が送られ最適な極零パラメータの値が信号線
１６から出力される。以上の処理が分析フレームごとに
くり返される。
以上説明したように本発明は、第２の従来例と同程度の
演算量で、より精度良くスペクトルを近似できる極電パ
ラメータ値を、高次の代数方程式を解く必要がないた
め、第３の従来例より安定に求められるという効果があ
る。
演算量で、より精度良くスペクトルを近似できる極電パ
ラメータ値を、高次の代数方程式を解く必要がないた
め、第３の従来例より安定に求められるという効果があ
る。
さらに本発明によれば、音声合成のための極電分析など
において、極値テーブル５に与える極パラメータ値の候
補に制限を加えることによって、音声合成モデルに合っ
たものを抽出できるという利点がある。
において、極値テーブル５に与える極パラメータ値の候
補に制限を加えることによって、音声合成モデルに合っ
たものを抽出できるという利点がある。
第１図は本発明の極零分析装置の一実施例を示すブロッ
ク図である。 １……制御回路、２……自己相関インパルス応答算出回
路、３，４，１４……バッファ、５……極値テーブル、
６……係数算出回路、７……自己相関逆フィルタ、８…
…波形逆フィルタ、９……零算出回路、１０……二乗回
路、１１……減算器、１２……比較回路、１３……メモ
リ。
ク図である。 １……制御回路、２……自己相関インパルス応答算出回
路、３，４，１４……バッファ、５……極値テーブル、
６……係数算出回路、７……自己相関逆フィルタ、８…
…波形逆フィルタ、９……零算出回路、１０……二乗回
路、１１……減算器、１２……比較回路、１３……メモ
リ。
Claims (1)
- 【請求項１】音声等の信号から抽出された自己相関値と
インパルス応答に基づいて極零パラメータの値を抽出す
る型の極零分析装置において、入力信号から時間窓内の
自己相関値とインパルス応答を算出し一時記憶する手段
と、極パラメータの値を記憶し入力コードに対する極パ
ラメータの値を出力する極パラメータ値テーブルと、そ
の極パラメータ値から自己相関領域における逆フィルタ
リングを行なうための係数を算出する手段と、その係数
を用いて前記一時記憶された自己相関値を自己相関領域
において逆フィルタリングする手段と、極パラメータ値
から時間領域における逆フィルタリングを行なうための
係数を算出する手段と、その係数を用いて前記一時記憶
されたインパルス応答を時間領域において逆フィルタリ
ングする手段と、その出力から零パラメータに変換する
手段と、前記時間領域において逆フィルタリングする手
段の出力の二乗和を算出する手段と、前記自己相関領域
において逆フィルタリングする手段の出力と前記の二乗
和との差を算出する手段とを有し、その差の最小値を与
えた時の前記極パラメータ値テーブルの出力と前記零パ
ラメータに変換する手段の出力とを抽出された極零パラ
メータの値として出力するように制御する手段を備える
ことを特徴とする極零分析装置。
Priority Applications (3)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP61023140A JPH0644197B2 (ja) | 1986-02-04 | 1986-02-04 | 極零分析装置 |
| CA000528806A CA1257002A (en) | 1986-02-04 | 1987-02-03 | Pole-zero analyzer |
| US07/010,597 US4845754A (en) | 1986-02-04 | 1987-02-03 | Pole-zero analyzer |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP61023140A JPH0644197B2 (ja) | 1986-02-04 | 1986-02-04 | 極零分析装置 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPS62180399A JPS62180399A (ja) | 1987-08-07 |
| JPH0644197B2 true JPH0644197B2 (ja) | 1994-06-08 |
Family
ID=12102251
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP61023140A Expired - Lifetime JPH0644197B2 (ja) | 1986-02-04 | 1986-02-04 | 極零分析装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH0644197B2 (ja) |
-
1986
- 1986-02-04 JP JP61023140A patent/JPH0644197B2/ja not_active Expired - Lifetime
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JPS62180399A (ja) | 1987-08-07 |
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