JPH0670753B2 - 極零分析装置 - Google Patents
極零分析装置Info
- Publication number
- JPH0670753B2 JPH0670753B2 JP62061737A JP6173787A JPH0670753B2 JP H0670753 B2 JPH0670753 B2 JP H0670753B2 JP 62061737 A JP62061737 A JP 62061737A JP 6173787 A JP6173787 A JP 6173787A JP H0670753 B2 JPH0670753 B2 JP H0670753B2
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- JP
- Japan
- Prior art keywords
- pole
- zero
- filter
- value
- cepstrum
- 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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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に関し、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。
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。
音声合成や音声確認の分野では、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。さ
らに、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。さ
らに、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（以下単に音声等と記す）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。
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。この第一の従来例は、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 and A.H.G
ray）の著書「音声の線形予測（鈴木訳）」（Linear Pr
ediction 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。この第一の従来例は、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 and A.H.G
ray）の著書「音声の線形予測（鈴木訳）」（Linear Pr
ediction 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二の従来例として、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。この第二の従来例で
は、音声の生成モデルの極パラメータに対応する係数を
用いて、入力信号の自己相関値を逐次逆フィルタリング
してエラーパワーを求める。あらかじめ、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を求
めて上記のエラーパワーを算出する。種々の極パラメー
タ値の候補に対してエラーパワーの最小値を与えたもの
を最適な近似を与える極パラメータの値として出力す
る。
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。この第二の従来例で
は、音声の生成モデルの極パラメータに対応する係数を
用いて、入力信号の自己相関値を逐次逆フィルタリング
してエラーパワーを求める。あらかじめ、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を求
めて上記のエラーパワーを算出する。種々の極パラメー
タ値の候補に対してエラーパワーの最小値を与えたもの
を最適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第三の従来例とし
て、シー．ティー．マリスとアール．エイ．ロバーツ
（C.T.Mullis and R.A.Reberts）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 アプロクシメイション オブ
ディスクリートタイム リニアー システムズ（The Us
e of Second-Order Infor mation in the Approximatio
n of Discrete-Time Linear Systems）」に示されたも
のがある。
て、シー．ティー．マリスとアール．エイ．ロバーツ
（C.T.Mullis and R.A.Reberts）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 アプロクシメイション オブ
ディスクリートタイム リニアー システムズ（The Us
e of Second-Order Infor mation in the Approximatio
n 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格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。
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。
但しa0＝１ ここにｎは分母多項式の次数すなわち極回路の次数で、
ｍは分子多項式の次数すなわち零回路の次数である。
ｍは分子多項式の次数すなわ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
似を与えるという原理に基づいている。
似を与えるという原理に基づいている。
これは、時間領域においては、音声等の入力信号の自己
相関値と、それに関連したインパルス応答から決定され
る値を係数とし、aiを未知数とする連立方程式を解くこ
とに対応する。
相関値と、それに関連したインパルス応答から決定され
る値を係数とし、aiを未知数とする連立方程式を解くこ
とに対応する。
自己相関値およびインパルス応答の値は例えばｎあるい
はｍよりも高い次数の線形予測法、すなわち第一の従来
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、単にイ
ンパルス応答され求めればよい。
はｍよりも高い次数の線形予測法、すなわち第一の従来
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、単にイ
ンパルス応答され求めればよい。
第三の従来例では、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
を得るためには第一の従来例と同様に高次（ｎ次もしく
はｍ次）代数方程式の根を求める必要がある。
の係数aiとqkが得られる。これから極零パラメータの値
を得るためには第一の従来例と同様に高次（ｎ次もしく
はｍ次）代数方程式の根を求める必要がある。
上述した従来例のうち、第一の従来例、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、高次代数
方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。
数を係数とする高次代数方程式を解くものは、高次代数
方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。
また第二の従来例では、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。
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。
更に、これら第一，第二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。
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。
第三の従来例、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、
第一の従来例と同様に高次代数方程式を解かねばならず
第一の従来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、
第一の従来例と同様に高次代数方程式を解かねばならず
第一の従来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。
第２図は本発明の構成を説明するための図であり、第２
図(a)は基本フィルタのブロック図、第２図(b)は基本フ
ィルタを構成要素とする並列フィルタのブロック図であ
る。
図(a)は基本フィルタのブロック図、第２図(b)は基本フ
ィルタを構成要素とする並列フィルタのブロック図であ
る。
入力音声の時間窓内のケプストラムを算出して一時記憶
する手段と、第２図(a)に示すように二次の極回路と一
次の零回路からなるフィルタを基本フィルタとし、第２
図(b)に示すように音声の生成モデルの極回路の数の基
本フィルタを並列接続して構成する第一のフィルタと、
生成モデルの零回路の数の基本フィルタを並列接続して
構成する第二のフィルタと、前記第一のフィルタの出力
と前記第二のフィルタの出力との差に係数を乗じた値を
出力とする分析フィルタと、前記分析フィルタのインパ
ルス応答と入力音声のケプストラムとの差の二乗和をあ
らかじめ定められたサンプル数だけ算出する手段と、生
成モデルの極パラメータ値を基本フィルタの極零パラメ
ータ値に変換し、零パラメータ値を前記基本フィルタの
極零パラメータ値に変換する極零パラメータ変換テーブ
ルと、フォーカシング制御を行なって前記極零パラメー
タ変換テーブルから前記ケプストラムの差の二乗和が最
小になる極零パラメータの値を抽出して出力する手段と
から構成される。
する手段と、第２図(a)に示すように二次の極回路と一
次の零回路からなるフィルタを基本フィルタとし、第２
図(b)に示すように音声の生成モデルの極回路の数の基
本フィルタを並列接続して構成する第一のフィルタと、
生成モデルの零回路の数の基本フィルタを並列接続して
構成する第二のフィルタと、前記第一のフィルタの出力
と前記第二のフィルタの出力との差に係数を乗じた値を
出力とする分析フィルタと、前記分析フィルタのインパ
ルス応答と入力音声のケプストラムとの差の二乗和をあ
らかじめ定められたサンプル数だけ算出する手段と、生
成モデルの極パラメータ値を基本フィルタの極零パラメ
ータ値に変換し、零パラメータ値を前記基本フィルタの
極零パラメータ値に変換する極零パラメータ変換テーブ
ルと、フォーカシング制御を行なって前記極零パラメー
タ変換テーブルから前記ケプストラムの差の二乗和が最
小になる極零パラメータの値を抽出して出力する手段と
から構成される。
本発明の原理は、次の式(3)で与えられる対数スペクト
ルの二乗誤差ｒを最小にするようにして最適な極零パラ
メータを求めることである。
ルの二乗誤差ｒを最小にするようにして最適な極零パラ
メータを求めることである。
これは時間領域においては音声から抽出されたケプスト
ラムと、音声生成モデルのケプストラムの二乗誤差を最
小にすることに等価である。音声のスペクトル包絡を表
すケプストラムは、数10次以下の成分であるから、二乗
誤差を評価する場合にもその程度の成分のみでよい。
ラムと、音声生成モデルのケプストラムの二乗誤差を最
小にすることに等価である。音声のスペクトル包絡を表
すケプストラムは、数10次以下の成分であるから、二乗
誤差を評価する場合にもその程度の成分のみでよい。
あらかじめ決められた時間窓内の音声のケプストラムの
値は従来よく知られているように、高速フーリエ変換器
などを用いて容易に算出することができる。これに対し
音声の生成モデルのケプストラムを同様に高速フーリエ
変換器を用いて算出しようとするならば、極零パラメー
タの推定値を設定し、合成音声を生成しそれのケプスト
ラムを高速フーリエ変換器によって求めなければならな
いので膨大な演算を必要とする。
値は従来よく知られているように、高速フーリエ変換器
などを用いて容易に算出することができる。これに対し
音声の生成モデルのケプストラムを同様に高速フーリエ
変換器を用いて算出しようとするならば、極零パラメー
タの推定値を設定し、合成音声を生成しそれのケプスト
ラムを高速フーリエ変換器によって求めなければならな
いので膨大な演算を必要とする。
しかし本発明では、音声の生成モデルが極零モデルであ
る場合には、構成要素に示した分析フィルタのインパル
ス応答に時間の逆数を掛けた値がその音声生成モデルの
ケプストラムと等価であることを利用し演算量を低減し
ている。このときの基本フィルタの係数は次式で与えら
れる。
る場合には、構成要素に示した分析フィルタのインパル
ス応答に時間の逆数を掛けた値がその音声生成モデルの
ケプストラムと等価であることを利用し演算量を低減し
ている。このときの基本フィルタの係数は次式で与えら
れる。
ａ＝２・ｐ・cos（θ） ｂ＝−p2 (4) ｃ＝−ｐ・cos（θ） ここに、ｐは生成モデルの極または零の絶対値、θはそ
の偏角である。係数a,b,cはそれぞれ第２図(a)に示す基
本フィルタの乗算器203,204,205の係数にそれぞれ対応
する。
の偏角である。係数a,b,cはそれぞれ第２図(a)に示す基
本フィルタの乗算器203,204,205の係数にそれぞれ対応
する。
フォーカシングの制御の手法としては例えば「音声研究
会資料S81−41（1980年10月）」に「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」と
題して発表された論文に示されたFocusing Methodを用
いることができる。この手法は、あらかじめ有限個のパ
ラメータ候補テーブルを用意しておき、テーブルを多段
分割し、粗い推定から細かい推定へと次第にフォーカシ
ングさせる方法である。
会資料S81−41（1980年10月）」に「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」と
題して発表された論文に示されたFocusing Methodを用
いることができる。この手法は、あらかじめ有限個のパ
ラメータ候補テーブルを用意しておき、テーブルを多段
分割し、粗い推定から細かい推定へと次第にフォーカシ
ングさせる方法である。
次に、図面を用いて本発明の実施例について説明する。
第１図は本発明の一実施例を示すブロック図である。
第１図は本発明の一実施例を示すブロック図である。
音声信号は信号線21を介してケプストラム算出回路２に
入力される。ケプストラム算出回路２において信号線22
の制御信号を受けて算出されたケプストラムは、信号線
23を介してケプストラムメモリ３に記憶される。
入力される。ケプストラム算出回路２において信号線22
の制御信号を受けて算出されたケプストラムは、信号線
23を介してケプストラムメモリ３に記憶される。
インパルス発生器４は信号線24の制御信号を受けてイン
パルスを発生し、発生したインパルスは信号線25により
第一並列回路部５へ、信号線26により第二並列回路部６
へ送られる。
パルスを発生し、発生したインパルスは信号線25により
第一並列回路部５へ、信号線26により第二並列回路部６
へ送られる。
極零パラメータは信号線27の制御信号を受けて極零パラ
メータテーブル７から、信号線28により第一並列回路部
５へ、信号線29により第二並列回路部６へ送られる。
メータテーブル７から、信号線28により第一並列回路部
５へ、信号線29により第二並列回路部６へ送られる。
信号線30の第一並列回路部５の出力と信号線31の第二並
列回路部６の出力との差を加算器８で求め、信号線35の
制御信号を受けて信号線32の第一並列回路部５の出力と
第二並列回路部６の出力との差と係数の積を乗算器９で
求める。
列回路部６の出力との差を加算器８で求め、信号線35の
制御信号を受けて信号線32の第一並列回路部５の出力と
第二並列回路部６の出力との差と係数の積を乗算器９で
求める。
信号線33の制御信号を受けてケプストラムメモリ３から
取り出した信号線34で示すケプストラムと、信号線36で
示す乗算器９の出力との差を加算器10で求め、信号線37
を介して二乗和演算部11へ送られる。二乗和演算部11で
算出された値は信号線38を介して制御回路部１に送られ
る。
取り出した信号線34で示すケプストラムと、信号線36で
示す乗算器９の出力との差を加算器10で求め、信号線37
を介して二乗和演算部11へ送られる。二乗和演算部11で
算出された値は信号線38を介して制御回路部１に送られ
る。
制御回路部１ではフォーカシング制御を行なって極零パ
ラメータテーブル７から二乗和が最小になるような極零
値及び音源波形テーブルを求め、信号線39を介して出力
する。
ラメータテーブル７から二乗和が最小になるような極零
値及び音源波形テーブルを求め、信号線39を介して出力
する。
また、ケプストラム算出回路２において音声ケプストラ
ムに重みをつけることによって共振がシャープになる。
ムに重みをつけることによって共振がシャープになる。
また、ケプストラム算出回路２においてメルスケール等
で周波数変換を行なうことによって少ないケプストラム
データで精度良くスペクトルを近似できる。
で周波数変換を行なうことによって少ないケプストラム
データで精度良くスペクトルを近似できる。
以上説明したように本発明によれば、極パラメータ値と
零パラメータ値の両方を得ることができ、代数方程式を
解く必要もなく、インパルス応答を求める必要もないた
め演算量が少なく、解を安定に求められるという効果が
ある。
零パラメータ値の両方を得ることができ、代数方程式を
解く必要もなく、インパルス応答を求める必要もないた
め演算量が少なく、解を安定に求められるという効果が
ある。
第１図は本発明の一実施例を示すブロック図、第２図は
本発明の構成を説明するための図であり、第２図(a)は
基本フィルタのブロック図、第２図(b)は基本フィルタ
を構成要素とする並列フィルタのブロック図である。 １……制御回路部、２……ケプストラム算出回路、３…
…ケプストラムメモリ、４……インパルス発生器、５…
…第一並列回路部、６……第二並列回路部、７……極零
パラメータ変換テーブル、11……二乗和算出部、201,20
2……遅延要素、203,204……極回路の係数乗算器、205
……零回路の係数乗算器。
本発明の構成を説明するための図であり、第２図(a)は
基本フィルタのブロック図、第２図(b)は基本フィルタ
を構成要素とする並列フィルタのブロック図である。 １……制御回路部、２……ケプストラム算出回路、３…
…ケプストラムメモリ、４……インパルス発生器、５…
…第一並列回路部、６……第二並列回路部、７……極零
パラメータ変換テーブル、11……二乗和算出部、201,20
2……遅延要素、203,204……極回路の係数乗算器、205
……零回路の係数乗算器。
Claims (1)
- 【請求項１】極零型の音声の生成モデルに基づく極零分
析装置において、入力音声の時間窓内のケプストラムを
算出して一時記憶する手段と、二次の極回路と一次の零
回路からなるフィルタを基本フィルタとし、音声の生成
モデルの極回路の数の基本フィルタを並列接続して構成
する第一のフィルタと、生成モデルの零回路の数の基本
フィルタを並列接続して構成する第二のフィルタと、前
記第一のフィルタの出力と前記第二のフィルタの出力と
の差に係数を乗じた値を出力とする分析フィルタと、前
記分析フィルタのインパルス応答と入力音声のケプスト
ラムとの差の二乗和をあらかじめ定められたサンプル数
だけ算出する手段と、生成モデルの極パラメータ値を基
本フィルタの極零パラメータ値に変換し、零パラメータ
値を前記基本フィルタの極零パラメータ値に変換する極
零パラメータ変換テーブルと、フォーカシング制御を行
なって前記極零パラメータ変換テーブルから前記ケプス
トラムの差の二乗和が最小になる極零パラメータの値を
抽出し出力する手段とから構成されることを特徴とする
極零分析装置。
Priority Applications (2)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP62061737A JPH0670753B2 (ja) | 1987-03-16 | 1987-03-16 | 極零分析装置 |
| US07/167,275 US4899386A (en) | 1987-03-11 | 1988-03-11 | Device for deciding pole-zero parameters approximating spectrum of an input signal |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP62061737A JPH0670753B2 (ja) | 1987-03-16 | 1987-03-16 | 極零分析装置 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPS63226699A JPS63226699A (ja) | 1988-09-21 |
| JPH0670753B2 true JPH0670753B2 (ja) | 1994-09-07 |
Family
ID=13179804
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP62061737A Expired - Lifetime JPH0670753B2 (ja) | 1987-03-11 | 1987-03-16 | 極零分析装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH0670753B2 (ja) |
Families Citing this family (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2020185543A1 (en) | 2019-03-08 | 2020-09-17 | Mevion Medical Systems, Inc. | Collimator and energy degrader for a particle therapy system |
-
1987
- 1987-03-16 JP JP62061737A patent/JPH0670753B2/ja not_active Expired - Lifetime
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JPS63226699A (ja) | 1988-09-21 |
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